Control strategy, fault detection and diagnosis of trivalent renewable energy sources systems

Two main research topics are addressed in this work: control and fault detection and diagnosis applied to HVAC’s in buildings. They are an alternative approach compared to development of component design in order to increase significantly the energy efficiency of HVAC systems. Both topics have already been highly developed in other fields, such as: nuclear engineering, aerospace, economics, medicine, etc. Hence, the main purpose of this work is to identify and adapt the most suitable methods to fit HVACs. Related to control techniques, this work focuses on the investigation of the accurate and robust techniques which are flexible to all operating conditions of the system and in the same time improve energy efficiency and reliability. On/off, PID and fuzzy-PID methods are analysed and compared by evaluating their performances on a solar cooling system, applied to an apartment house simulated with TRNSYS. On/off method was used for system energy optimization. PID is a traditional technique, considered very accurate and simple; its main drawback occurs when applying it to transient system because of the linear characteristic and fixed parameters of controller. Therefore, a self – tuning procedure using fuzzy logic has been considered to adapt the PID controller parameters according to state of the system. This part of research provides a generalised methodology for defining membership functions of fuzzy logic to determine parameters. Fuzzy – PID is identified as the best compromise between flexibility, robustness, complexity and energy efficiency improvement among the 3 methods analysed. Concerning the fault detection and diagnosis, a large effort has been made to fill up databases of failures and that is still an open list as systems are continuously improving. The main challenge regarding this topic has been to distinguish and adapt the most suitable methods for the type of failure considered. This research focuses on one type of failures: failed sensor signal for a vapour compression system. Such failures were experimentally tested on a vapour compression heat pump system and it was shown that they can produce in the selected case studies, up to 11% of efficiency decay, or even worst: mechanical damages of the system, depending on the state of the system when failure occurs. These failure’s consequences were analysed. In all the considered cases the output was constant (water-glycol outlet temperature), as set by user. Hence, it can become hard to identify and even to diagnose this type of failure, thus is classified as hidden failure. This thesis proposes to provide eligible methods to be later integrated in Building Automation System. The sensor reconstruction methods analysed are: Principle Component Analysis (PCA), Fuzzy-PCA and Complex Fuzzy-PCA. They are statistical black box models, the latest two being an improvement of the first one. They are using as training the non failure data to build the reconstructed expected signal. Since faultless measured data are not always available, the possibility to use polynomial extrapolated data (as provided by manufacturer datasheets) is evaluated. The 3 selected methods showed to be suitable for similar HVAC systems. Moreover, FPCA and CFPCA are expected to provide higher quality of reconstruction in transient behaviour thanks to their data clustering characteristics. They can be used also as alarm notification if compared with measured value.

Il percorso di ricerca trattato nel presente elaborato riguarda due tematiche fundamentale per i sistemi HVAC per gli edifici: il controllo e i sistemi di rilevazione dei guasti. Entrambi questi strumenti possono essere una soluzione alternativa allo sviluppo degli component. Possono essere utilizzati per incrementare in modo significativo, l'efficienza energetica dei sistemi HVAC. Sono oggetto di studi già da alcuni decenni e sono utilizati in altri campi; per questo motivo lo scopo principale di questo lavoro è di identificare e adattare i metodi più idonei per HVACs. Per quanto riguarda le tecniche di controllo, questo lavoro si concentra sull’individuazione delle tecniche più precise e affidabili, che siano in grado di adattarsi a tutte le possibili condizioni del sistema, e, nello stesso tempo, di migliorarne l'efficienza energetica e l'affidabilità. I metodi analizzati mediante simulazioni numeriche, svolte con TRNSYS, Matlab e Simulink, sono on/off, PID e fuzzy-PID, applicati ad un sistema di solar cooling a uso domestico. PID è una tecnica tradizionale, considerata molto precisa e semplice, ma che può non funzionare sempre correttamente quando è applicata a sistemi transitori, a causa della caratteristica lineare e dei parametri fissi del controller. Pertanto, si è valuatata una procedura di auto-regolazione basata sulla logica fuzzy per adattare i parametri del regolatore secondo lo stato del sistema. In questo lavoro è stata sviluppata una metodologia generale per definire funzioni di appartenenza di logica fuzzy per determinare i parametri. La tecnica Fuzzy-PID è stata identificata tra i 3 metodi analizzati come un buon compromesso tra flessibilità, robustezza, la complessità e il miglioramento dell'efficienza energetica. Per ciò che concerne la seconda parte di ricerca, molto lavoro è stato fatto per completare database con possibili guasti, sebbene questo sia ancora un elenco aperto a causa della continua evoluzione dei sistemi. La mia ricerca è focalizzata su un particolare tipo di guasti, ossia il segnale del sensore relativo a sistemi a compressione di vapore. Per questo dottorato di ricerca, relativamente a questo argomento, lo scopo principale è stato quello di individuare e adattare i metodi più adeguati per il tipo di guasto considerato. Quest’ultimo può produrre, nei casi analizzati, fino all’11% di decadimento di efficienza, a seconda dello stato in cui si trova il sistema quando si verifica un errore del genere. In ognuno dei casi mostrati, la temperatura dell’aqua in uscita è constante e soddisfa la richiesta dell’utenza, pertanto può rendere difficile l’identificazione e la diagnosi del guasto, che viene definito cosìcome un errore nascosto. Questa tesi si propone l’identificazione delle tecniche di ricostruzione del segnale del sensore di temperature per l'integrazione nel Building Automation System. Le tecniche di ricostruzione analizzate sono: PCA, Fuzzy-PCA e Complesse Fuzzy-PCA. Si tratta di modelli statistici di tipo “black-box”, dove gli ultimi due sono un miglioramento del primo. Questi modelli si basano su dati non errati per ricostruire il segnale atteso. Considerendo che non sono sempre disponibili dati misurati non errati, è stata valutata la possibilità di utilizare dei dati estrapolati. I tre metodi impiegati risultano idonei per sistemi HVAC simili; inoltre, FPCA e CFPCA sembrano essere in grado di ricostruire con maggiore qualità il comportamento transitorio a seconda delle caratteristiche di clustering dei dati. Possono, inoltre, essere utilizzati come un sistema notifica di un allarme se si confrontano con un valore reale misurato.