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POLITECNICO DI MILANO

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Academic year: 2021

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School of Industrial and Information Engineering Master of Science in Energy Engineering

Department of Energy Engineering

PRELIMINARY ANALYSIS OF THE POTENTIAL ENERGY SAVING ACHIEVABLE WITH A PREDICTIVE CONTROL STRATEGY OF A HEAT

PUMP FOR A SINGLE-FAMILY HOUSE

Advisor: Prof. Ing. Luca MOLINAROLI Advisor: Prof. Hatef MADANI

Co-advisor: Dott. Ing. Davide ROLANDO

M. Sc. thesis by:

Giacomo BRAIDA Matr. 836895 Roberto TOMASETIG Matr. 837221

Academic Year 2015 – 2016

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Milano for his continuous support during this work. He showed us the right direction when we were facing problems and he always clarified our doubts.

We would also like to thank our advisor prof. Hatef Madani and our co-advisor Davide Rolando of the KTH Royal Institute of Technology in Stockholm. They both guided us throughout the research project. Without their contribution, it would have been impossible for us to carry out this study.

This work is related to the project “Smart Control Strategies for Heat Pump Systems” within the EffSys Expand program co-funded by the Swedish Energy Agency together with industrial project partners. The authors want to thank Danfoss Heat Pumps AB, IVT-Bosch, Nibe, Bengt Dahlgren, Nowab AB, ETM Kylteknik AB, Hesh Automation and ElectroTest AB for the support to this project.

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performances of a heat pump based heating system for a Swedish single-family house. The analysis is focused on the design of new rule-based control strategies which employ perfect predictions of weather forecast and human behaviour information. In particular, the considered signals are the outdoor temperature, the solar radiation, the internal gain due to inhabitants’ activities and the Domestic Hot Water (DHW) consumption. The study is performed by means of the TRNSYS® simulation software in which the model of the heating system is implemented. More specifically, it is composed by a Ground Source Heat Pump (GSHP) unit, a stratified storage tank of three hundred litres and the building element. The performances of the developed control logics are evaluated using a degree-minute on/off controller as reference case. The results show that the improved control logics yield to an increase of the energy efficiency of the system as well as an enhancement of the indoor and DHW temperatures stability.

Sommario

Lo studio presentato in questo lavoro propone un’analisi del potenziale miglioramento delle prestazioni energetiche di un sistema di riscaldamento basato su una pompa di calore per un'abitazione monofamiliare in Svezia. L’analisi si concentra sulla progettazione di logiche di controllo innovative in grado di utilizzare le previsioni sulle condizioni meteorologiche e sul comportamento umano. In particolare, i segnali considerati sono dati dalla temperatura dell’ambiente esterno, dalla radiazione solare, dal carico termico dovuto alle attività svolte dalle persone nell'edificio e dal profilo del consumo di acqua calda sanitaria. Lo studio è stato condotto utilizzando il software di simulazione TNRSYS® nel quale è stato implementato il modello del sistema di riscaldamento considerato. Nello specifico, tale modello è composto da una pompa di calore geotermica, un serbatoio di accumulo stratificato da trecento litri e l’edificio. Le prestazioni delle logiche di controllo sviluppate sono state valutate assumendo come riferimento un controllore “on/off” basato sull’approccio “degree-minute”. I risultati mostrano che l’impiego di tali logiche permette di migliorare l’efficienza energetica del sistema e allo stesso tempo incrementare la stabilità della temperatura dell’ambiente interno e dell’acqua calda sanitaria.

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Index

Acknowledgments ... I Abstract ... III Sommario ... III Index ... V Index of the figures ... X Index of the tables ... XIII Riassunto esteso ... XV Introduzione ... XV Modello del sistema ... XVII Sviluppo della logica predittiva ... XX Temperatura ambiente ... XX Radiazione solare ... XXI Carichi termici interni ... XXI Acqua calda sanitaria ... XXII Risultati ... XXII Conclusioni ... XXIV Introduction ... XXV

Chapter 1. Literature review ... 1

1.1 Energy consumption in sectors ... 1

1.2 Energy consumption in residential sector ... 2

1.3 State of art of HP systems ... 3

1.3.1 Performances indicators ... 5

1.3.2 Types of heat pump ... 6

1.3.3 Ground-source Heat Pump (GSHP) ... 7

(8)

1.3.4 Building and heat pump coupling ... 9

1.4 State of the art of HP control ... 10

1.4.1 On/Off control methods ... 12

1.4.2 Improved control techniques ... 13

1.5 Thermal comfort measurement ... 15

1.6 Predictive literature review - Weather ... 16

1.5.1 Uncertainties ... 17

1.5.2 Methods to account and reduce the uncertainties ... 18

1.5.3 Time horizon ... 19

1.6 Predictive literature review - Human Behaviour ... 20

1.6.1 Strategies for the occupancy detection ... 20

1.6.2 Occupancy-based improved control logic ... 21

1.6.3 Stochastic models for the domestic hot water prediction ... 21

1.6.4 Integration of the DHW profile in an improved control logic ... 23

Chapter 2. Work description ... 25

2.1 Aim of the project ... 25

2.2 Case study ... 25

2.2.1 Building ... 25

2.2.3 Heat pump ... 26

2.2.4 House inhabitants ... 26

2.2.5 Weather conditions ... 26

2.6 Methodology ... 26

2.7 Model description ... 27

2.7.1 Building ... 27

2.8 System disturbances ... 29

2.8.1 Weather ... 30

(9)

2.8.2 Human behaviour ... 32

2.9 Heat supply loop ... 36

2.10 Heat pump ... 37

2.10.1 Numerical model ... 37

2.10.2 Validation ... 39

2.10.3 Polynomial normalisation ... 40

2.10.4 Heat pump sizing ... 41

2.11 Borehole heat exchanger ... 42

2.12 Brine pump, load pump and pipes ... 43

2.13 Auxiliary heater ... 44

2.14 Hot water tank ... 45

2.15 Space heating loop ... 48

2.16 Domestic hot water ... 51

2.17 Control system ... 52

2.18 Heating curve ... 53

2.18.1 HC heating season ... 54

2.19 On/Off hysteresis controller ... 55

2.20 Hub ... 56

2.21 Degree-minute controller ... 56

2.21.1 Example of the degree-minute working principle... 60

2.22 Auxiliary Heater control signal during the DHW mode... 60

Chapter 3. Predictive control implementation... 63

3.1 Introduction ... 63

3.2 General overview on the heating curve correction ... 64

3.3 Evaluation of the control logic performances... 65

3.4 Methods for control logics tuning and comparison ... 66

(10)

3.5 Ambient temperature ... 66

3.5.1 Working principle ... 67

3.5.2 Control strategy implementation ... 67

3.5.3 Modes of operation ... 69

3.5.4 Predictions and time advanced ... 70

3.5.5 Model elements and layout ... 70

3.6 Solar radiation ... 72

3.6.1 Working principle ... 73

3.6.2 Control strategy implementation ... 73

3.6.3 Model elements and layout ... 76

3.6.4 Predictions ... 77

3.7 DHW heating optimization ... 78

3.7.1 Working principle of the developed logic ... 79

3.7.2 TRNSYS® implementation of the DHW heating optimisation ... 81

3.7.3 TRNSYS® simulation of the DHW heating optimisation ... 83

3.8 Occupancy-based room temperature control ... 83

3.8.1 TRNSYS® implementation ... 85

3.8.2 Control logic test – ‘Low occupancy’ schedule ... 87

3.9 HC curve modulation based on the internal gain ... 87

3.9.1 TNRSYS® implementation of the improved control logic ... 88

Chapter 4. Results ... 91

4.1. Base case model ... 91

4.2. System disturbances ... 98

4.2.1. External disturbances ... 98

4.2.2. Internal disturbances... 99

4.3. Predictive control logics ... 100

(11)

4.3.1. Ambient temperature ... 101

4.3.2. Solar radiation ... 105

4.3.3. Occupancy based room temperature adjustment ... 109

4.3.4. Internal gain ... 114

4.3.4. DHW heating optimisation ... 120

Chapter 5. Conclusions ... 125

5.1 Potential application of the improved logic ... 126

5.2 Future development of the work ... 127

Appendix A. Adopted Matlab® scripts ... 129

A.1. Script for the ‘Tank mode predictive signal’ computation ... 129

A.2. Analysis of the summer energy data obtained with the DHW predictive strategy 130 A.3. Script for the internal gain filtering process ... 133

Bibliography ... 137

(12)

Index of the figures

Figura 1. Configurazione dell’impianto basato su pompa di calore impiegato in questo lavoro [49]. ... XVII Figure 1. Global energy consumption growth during the last decades. Source: IEA. .... XXV

Figure 1.1. Total energy consumption by sectors. Source: IEA. ... 1

Figure 1.2. Energy uses in the residential sector. Source EEA [4]. ... 2

Figure 1.3. Schematic representation of a reverse Carnot machine. ... 4

Figure 1.4. Layout of a HP machine [9]. ... 4

Figure 1.5. HP thermodynamic cycle. ... 4

Figure 1.6. (a) Working principle of a HP during the heating mode (left side). (b) HP working principle during cooling mode (right side). ... 5

Figure 1.7. borehole heat exchanger configuration: (a) horizontal, (b) vertical. ... 7

Figure 1.8. Borehole Heat Exchange scheme [9]. ... 8

Figure 1.9. Balance point position. ... 9

Figure 1.10. Examples of heating curve. ... 10

Figure 1.11. On/off operation HP [14]. ... 11

Figure 1.12. Variable-speed HP operation [14] ... 11

Figure 1.13. MPC block diagram [20]. ... 14

Figure 1.14. (a) Comparison between the predicted temperature (red) and the measured one (black). (b) Comparison between the predicted and statistically corrected temperature (blue) with the measured value (black). ... 19

Figure 1.15. Simplified diagram of the DHW profile integration in the MPC controller. .. 23

Figure 2.1. Layout of the TRNSYS® model used to evaluate the heating power peak and the annual energy demand of the tested building. ... 28

Figure 2.2. TRNSYS® layout of the weather components. ... 32

Figure 2.3. Weekdays occupancy profile from [40]. ... 32

Figure 2.4. Layout of the TRNSYS® model related to the human behaviour. ... 35

Figure 2.5. TRNSYS® layout of the heat supply loop. ... 36

Figure 2.6. TRNSYS® layout of the Auxiliary Heater. ... 36

Figure 2.7. HP block diagram. ... 37

Figure 2.8. COP trend with respect to the load temperature. ... 40

(13)

Figure 2.9. COP trend with respect to the source temperature. ... 40

Figure 2.10. Example of the balance point evaluation. ... 42

Figure 2.11. Configuration of a hot water tank. ... 46

Figure 2.12. Tank temperature stratification diagram. ... 47

Figure 2.13. TRNSYS® layout of the distribution system. ... 49

Figure 2.14. TRNSYS® layout of the DHW loop. ... 52

Figure 2.15. Block diagram of the control logic... 52

Figure 2.16. TRNSYS® layout of the system control logic. ... 52

Figure 2.17. Heating curve adopted in the simulation. ... 53

Figure 2.18. Examples of possible room temperature distribution with respect to the ambient temperature. On the left, a negative trend is shown. On the right, the plot depicts corrected distribution placed around the set point. ... 54

Figure 2.19. Example of the degree-minute control logic. The green line describes the DM value, the red and purple lines represent the heat pump and the space heating control signals respectively, while the black lines show the different thresholds. ... 60

Figure 2.20. Description of the operation of the hysteresis controller for the auxiliary heater in DHW mode. ... 61

Figure 3.1. Correction principles of the HC formulation. ‘Correction A’ represents the modification of the slope. ‘Correction B’ shows the adjustment of the offset and ‘Correction C’ depicts an example of the global correction of the HC. ... 64

Figure 3.2. Model layout for the evaluation of the predictive control logic performances related to the ambient temperature. ... 72

Figure 3.3. Example of the computation of the complementary integral. ... 74

Figure 3.4. Comparison of the room temperature obtain by means of the improved logic which employs a time advanced of the prediction of one hour and two hours. ... 78

Figure 3.5. Example of the computation of the HP control signal starting from the predicted DHW consumption profile. The first graph at the top represents the draw-off power request. The second graph shows the result of the time integration, while the last graph represents the HP control signal. ... 80

Figure 3.6. Block diagram representation of the adopted control logic in the TRNSYS® model. ... 81

(14)

Figure 3.7. Example of the developed control logic operation. The “adjustment signal”

indicates when the heat supply is reduced, whereas the “internal gain” curve shows when there are people in the building. ... 85 Figure 3.8. Representation of the adjustment signal evaluation accordingly to the internal load prediction and to the early-stop time interval. ... 86 Figure 3.9. Comparison between the raw and the smooth internal gain profiles over a day. ... 89

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Index of the tables

Tabella 1. Risultati della logica predittiva basata sull’occupazione. ... XXIII

Table 2.1. Materials adopted in the building elements. ... 28

Table 2.2. Adopted walls and windows parameters. ... 29

Table 2.3. Comparison between the obtained heating request and the reference values from the TABULA database. ... 29

Table 2.4. Week schedule of the activity... 33

Table 2.5. Activity classes and metabolic rate used in the presented work [47]. ... 33

Table 2.6. BHE main parameters and settings... 43

Table 2.7. Geometrical values used to define the pipes. ... 44

Table 2.8. Coiled heat exchanger. ... 47

Table 2.9. Ports configuration of the tank. ... 48

Table 2.10. Adopted radiator parameters. ... 50

Table 2.11. Radiator pump settings. ... 50

Table 2.12. Radiator loop PI controller. ... 51

Table 2.13. Coefficients of the adopted heating curve. ... 54

Table 2.14. Coefficients used in HC for the different periods of the heating seasons. ... 55

Table 3.1. Energy and comfort indicators employed in the tests of the predictive logic. ... 65

Table 3.2. Coefficients used for the correction of the HC. ... 68

Table 3.3. Corrective coefficients employed in the ‘comfort’ mode control strategy. ... 69

Table 3.4. Corrective coefficients employed in the ‘economy’ mode control strategy ... 70

Table 3.5. Employed parameters of the re-tuned HC. ... 71

Table 3.6. Corrective coefficients and constraints employed for the modification of the HC during February ... 74

Table 3.7. Corrective coefficients and constraints employed for the modification of the HC during March ... 75

Table 3.8. Employed parameters of the re-tuned HC considering the solar radiation. ... 77

Table 3.9. Parameters used in the developed control logic. ... 87

Table 3.10. Parameters used in the control logic considering the ‘Low occupancy’ profile. ... 87

Table 3.11. Coefficients obtained with the trial-and-error procedure. ... 90

(16)

Table 4.1. Energy release and consumption of the system based on a single HC formulation

considering the whole heating season. ... 93

Table 4.2. Energy release and consumption of the system based on the monthly HC formulation considering the whole heating season. ... 94

Table 4.3. BHE wall temperature values observed over a simulation of one year. ... 98

Table 4.4. Performances of the ‘Economy mode’ of the predictive strategy and comparison with the reference case. The analysed period is given by the coldest months of the year (January and February). ... 104

Table 4.5. Performances of the ‘Comfort mode’ of the predictive strategy and comparison with the reference case. The analysed period is given by the coldest months of the year (January and February). ... 105

Table 4.6. Performances of the predictive strategy compared with the reference case. The analysed period is given by February and March. ... 109

Table 4.7. Performances of the predictive strategy compared with the reference case. The analysed period is given by January and the adopted schedule is the standard one. ... 112

Table 4.8. Performances of the predictive strategy compared with the reference case. The analysed period is given by April and the adopted schedule is the standard one. ... 112

Table 4.9. Performances of the predictive strategy compared with the reference case. The analysed period is given by January and the adopted schedule is the low-occupancy one. ... 113

Table 4.10. Performances of the predictive strategy compared with the reference case. The analysed period is given by April and the adopted schedule is the low-occupancy one. .. 113

Table 4.11. Performances of the ‘Economy mode’ (January). ... 116

Table 4.12. Performances of the ‘Comfort mode’ (January). ... 116

Table 4.13. Performances of the ‘Economy mode’ (April). ... 117

Table 4.14. Performances of the ‘Comfort mode’ (April). ... 118

Table 4.15. System performances related to the basic controller using a set point value of 45°C. ... 122

Table 4.16. Performances of the predictive controller. The comparison is related to the basic controller with the DHW set point at 45°C. ... 123

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Riassunto esteso

Introduzione

Nell’ambito dei sistemi di riscaldamento degli edifici, le pompe di calore rappresentano una tecnologia ormai matura e diffusa sul mercato mondiale. In particolare, come riportato da [6], nel Mondo a partire dal 1995 le pompe di calore forniscono 66,3 GW di potenza termica tramite 7,5 milioni di unità installate [7]. In aggiunta, in Europa nel 2014 la vendita di pompe di calore ha raggiunto 1,7 milioni di unità. Questo settore di mercato mostra un andamento crescente soprattutto nei Paesi del nord-Europa, con la Svezia a guida della crescita nel settore geotermico, con 1,4 milioni di unità installate [6], pari a 6,6 GW di potenza termica a cui corrisponde una produzione di energia pari a 13 TWh.

Considerando lo sviluppo tecnologico delle pompe di calore che ha caratterizzato gli ultimi vent’anni, il livello attualmente raggiunto non mostra un ampio margine di miglioramento in termini di efficienza energetica. Lo sviluppo del settore elettronico, tuttavia, ha aperto nuove possibilità per quanto riguarda l’incremento dell’efficienza energetica dei sistemi di riscaldamento: agendo sui sistemi di controllo, infatti, è possibile conseguire un significativo incremento delle performance a fronte di un ridotto impiego di risorse [13]. Di conseguenza, considerando che il settore residenziale rappresenta il 27% del fabbisogno energetico globale e che il 40% di questo è imputabile ai sistemi di riscaldamento, il loro sviluppo è in linea con quanto dichiarato nella direttiva europea del 2010 in merito alle politiche ambientali perseguite dagli Stati membri. In particolare, è stabilito che tutti gli edifici che verranno costruiti dopo il 2020 dovranno essere conformi alla classe energetica denominata “near- zero-energy” che prevede un ridotto consumo di energia grazie anche alla produzione locale da fonti rinnovabili [8].

I sistemi attualmente disponibili basati sull’impiego di una pompa di calore si dividono in due categorie a seconda della modalità operativa del compressore, a cui corrisponde un’opportuna strategia di controllo [14]. La prima opzione è data dai sistemi “on/off”

controllati tramite un segnale di isteresi le cui bande possono essere fisse o variabili. In alternativa, si hanno i sistemi a capacità variabile che permettono una migliore efficacia nel seguire il carico termico dell’edificio, ma presentano delle criticità in termini di rendimento globale e di applicabilità. Come evidenziato da [16], le prestazioni globali di un sistema a

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capacità variabile sono in linea con quelle dei sistemi “on/off” che, quindi, sono preferibili per la maggior semplicità costruttiva e impiantistica. Lo studio di Madani [12] evidenzia le diverse possibili strategie di controllo sviluppate per questo tipo di sistema.

È bene sottolineare, inoltre, la presenza in letteratura di diversi esempi di sistemi di controllo innovativi capaci di migliorare le prestazioni del sistema mediante un più sofisticato algoritmo di calcolo. In particolare, considerando le diverse soluzioni proposte, è utile soffermarsi, ai fini del lavoro svolto, sui sistemi RBC (Rule Based Control) e MPC (Model Predictive Control). Nel primo caso il segnale di controllo viene calcolato mediante l’uso di una serie di regole prefissate per le quali ad una determinata condizione corrisponde un’azione specifica (“If condition, then action”). Nel secondo caso, invece, si utilizza un modello completo del sistema per determinare l’azione da applicare sulla base delle previsioni relative ad alcuni disturbi di interesse. Con tale soluzione, infatti, l’algoritmo è in grado di prevedere il futuro stato del sistema ed elabora, così, il segnale di controllo che ottimizza il funzionamento dell'impianto.

Secondo quanto evidenziato in [18, 19] le prestazioni del sistema dipendono fortemente dall’accuratezza con cui sono definite le regole utilizzate dall’algoritmo di controllo. Nello specifico, Oldewurtel [18] sviluppa uno studio su larga scala basato sull’analisi di 1280 installazioni considerando diversi tipi di edifici, sistemi di climatizzazione e condizioni climatiche registrate in varie località europee. Gli autori confrontano sistemi MPC sia stocastici che deterministici, in modo da evidenziare i vantaggi derivanti dall’analisi dell’incertezza delle previsioni meteo utilizzate dalle logiche di controllo. D’altra parte, in [13, 20] emerge che, nonostante i sistemi MPC dimostrino elevate potenzialità in termini di ottimizzazione del controllo del sistema, la loro applicabilità in un contesto reale presenta significative criticità legate principalmente alla complessità dell’algoritmo di controllo. In conclusione, il lavoro sviluppato in questa tesi propone l’applicazione di un più semplice algoritmo RBC le cui regole, però, sono basate sulle previsioni di alcuni parametri ritenuti rilevanti per la loro influenza sul comportamento energetico dell’edificio.

Conseguentemente, la strategia di controllo è stata applicata ad un sistema a pompa di calore geotermica che serve un’abitazione monofamiliare. Assumendo previsioni perfette, quindi non affette da incertezze, i risultati ottenuti evidenziano la massima potenzialità di miglioramento delle prestazioni conseguita dal sistema di controllo sviluppato.

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Per realizzare questa analisi preliminare è stato sviluppato un modello TRNSYS® in grado di simulare il comportamento dinamico dell’intero sistema di riscaldamento. Il modello è stato inizialmente implementato, utilizzando un approccio convenzionale che impiega un controllore “on/off”. Successivamente, sono state sviluppate le logiche di controllo predittive cercando di conseguire due principali obiettivi. Il primo riguarda la massimizzazione del risparmio energetico, l’altro si orienta verso la minimizzazione della deviazione della temperatura interna della stanza dal valore di set point considerato.

Modello del sistema

Il sistema implementato si compone di una abitazione monofamiliare localizzata a Stoccolma (Svezia). Il sistema di riscaldamento è costituito da una pompa di calore geotermica accoppiata ad un riscaldatore elettrico ausiliario. L’acqua calda viene quindi inviata ad un accumulo da trecento litri, che alimenta sia il sistema di distribuzione del calore basato su elementi radianti che il fabbisogno di acqua calda sanitaria. La configurazione impiantistica del sistema utilizzato è riportata in Fig. 1.

Figura 1. Configurazione dell’impianto basato su pompa di calore impiegato in questo lavoro [49].

Il modello TRNSYS® sviluppato include i sottomodelli rappresentanti una sonda geotermica, le pompe di circolazione del fluido di lavoro, l’elemento di accumulo, il riscaldatore elettrico ausiliario, l’edificio e il sistema di distribuzione del calore. Il modello della pompa di calore geotermica a capacità costante è stata definita tramite una mappa delle

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prestazioni fornita da un costruttore europeo. In particolare, il consumo elettrico del compressore e il calore scambiato al condensatore e all’evaporatore sono stati determinati tramite dei modelli polinomiali le cui variabili sono le temperature dei fluidi in ingresso ai due scambiatori di calore e la frequenza del compressore, che, ai fini del lavoro presentato, viene considerata costante.

Successivamente, la potenza termica della pompa di calore è stata definita a partire dall’equazione polinomiale in modo da soddisfare completamente la richiesta termica dell’edificio per temperature esterne superiori a -4°C (“balance point”). Considerando la sonda geotermica, il modello matematico è stato ottenuto mediante un approccio basato sul circuito elettrico equivalente costituito da resistenze e capacità.

L’elemento di congiunzione tra la pompa di calore e i circuiti di distribuzione dell’acqua calda - in particolare il circuito che alimenta gli elementi radianti e quello dell’acqua calda sanitaria - è dato dal serbatoio di accumulo di acqua. Il modello utilizzato è caratterizzato da una struttura cilindrica ad asse verticale di capacità pari a 300 litri. Si assume, inoltre, che l’accumulo presenti al suo interno una stratificazione termica che viene rappresentata mediante dieci porzioni di volume virtuali, ognuna caratterizzata da una distribuzione uniforme della temperatura. Il sistema di distribuzione del calore, finalizzato al riscaldamento dell’ambiente interno, è alimentato dal flusso estratto dal nodo virtuale centrale del serbatoio, mentre l’acqua sanitaria viene fornita tramite uno scambiatore di calore alimentato con l’acqua prelevata dal nodo virtuale posto in cima all’accumulo. In aggiunta, all’interno della struttura cilindrica trovano posto due scambiatori termici a spirale posizionati a metà e alla sommità superiore del serbatoio. Questi elementi permettono di trasferire il calore prodotto dal riscaldatore elettrico ausiliario all’acqua presente nell’accumulo, quando la richiesta termica dell’edificio supera la capacità della pompa di calore. In particolare, lo scambiatore collocato nella zona centrale è preposto all’innalzamento della temperatura dell’acqua per il riscaldamento dell’edificio, mentre quello collocato nella zona superiore - in cui si hanno temperature più elevate - permette di garantire il raggiungimento della corretta temperatura dell’acqua calda sanitaria. Infine, il flusso di ritorno verso il condensatore della pompa di calore viene prelevato alla base dell’accumulo. Il riscaldatore elettrico ausiliario prevede una potenza complessiva di 9 kW suddivisa in tre stadi di 3 kW ciascuno. Nel caso del riscaldamento dell’acqua sanitaria, la

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Il modello dell’edificio è stato realizzato a partire dai dati ricavati dallo strumento web Tabula [45] considerando un edificio monofamiliare costruito a Stoccolma tra il 1995 e il 2005. Le informazioni così ottenute sono state inserite nel modello TRNSYS® “Type56”, ottenendo un fabbisogno energetico relativo al riscaldamento degli ambienti interni e una potenza massima richiesta in linea con i dati forniti da Tabula e rispettivamente pari a 152,3 kWh/m2 e 6,83 kW.

La temperatura di mandata del flusso proveniente dal condensatore della pompa di calore viene calcolata mediante l’utilizzo di una curva di riscaldamento opportunamente progettata per l’edificio considerato. In particolare, la curva utilizzata è costituita da due segmenti diversi utilizzati a seconda del valore della temperatura dell’ambiente esterno.

Il sistema di distribuzione del calore nell’edificio è costituito da radiatori rappresentati tramite il componente TNRSYS “Type362”. Il flusso d’acqua inviato ai radiatori viene ottenuto miscelando l’acqua prelevata dal nodo virtuale posto alla metà del serbatoio con l’acqua di ritorno dal radiatore. Questo meccanismo si basa su una valvola gestita tramite un controllore Proporzionale Integrativo (PI) che permette di mantenere la temperatura del flusso inviato ai pannelli radianti il più vicino possibile al valore fornito dalla curva di riscaldamento.

Il sistema di controllo utilizzato per gestire l’intero impianto prevede due diverse modalità operative: una riguarda il riscaldamento degli ambienti interni, mentre l’altra è incentrata sul soddisfacimento del fabbisogno di acqua calda sanitaria. Nel primo caso, i segnali che controllano la pompa di calore e i riscaldatori ausiliari sono elaborati tramite il parametro definito “degree-minute”, rappresentato dall’equazione 1.

 = ௠௔௡ௗ௔௧௔−௠௔௡ௗ௔௧௔  ∙  + ௣௥௘௖௘ௗ௘௡௧௘ (Eq. 1) Dove ௠௔௡ௗ௔௧௔ rappresenta la temperatura del flusso in uscita dal condensatore della pompa di calore, mentre ௠௔௡ௗ௔௧௔ è quella fornita dalla curva di riscaldamento, t è il tempo espresso in minuti e ௣௥௘௖௘ௗ௘௡௧௘ è il valore del “degree-minute” all’istante precedente.

In particolare, quando il valore del “degree-minute” scende al di sotto di -60, la pompa di calore viene azionata. Inoltre, nel caso in cui il suo valore diminuisca fino alle soglie prefissate di -600, -680 e -720 vengono rispettivamente attivati il primo, il secondo e il terzo stadio del riscaldatore ausiliario. Gli stadi vengono poi progressivamente spenti quando la

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temperatura del flusso in mandata dalla pompa di calore eccede il valore fornito dalla curva di riscaldamento di 3°C, 2°C e 1°C rispettivamente. Infine, se la sopracitata differenza di temperatura supera la soglia di 10°C, il valore del parametro “degree-minute” viene posto uguale a zero.

Nel caso della modalità di funzionamento relativa all’acqua calda sanitaria, la gestione del sistema è affidata a un controllore “on/off” ad isteresi costante il cui valore di “set point” è pari a 45°C e le bande superiore e inferiore sono pari a +/-2,5°C. In questo secondo caso, il riscaldatore ausiliario fornisce 5 kW se la temperatura dell’acqua alla sommità del serbatoio si mantiene al di sotto della soglia minima di 42,5°C per un tempo superiore ai 20 minuti.

Sviluppo della logica predittiva

Una volta definito il modello complessivo di base, lo studio prevede lo sviluppo preliminare di alcune logiche di controllo in grado di considerare ulteriori segnali in ingresso al fine di ottimizzare il funzionamento del sistema di riscaldamento, con lo scopo di conseguire un miglioramento dell’efficienza energetica. I segnali aggiuntivi utilizzati dalle nuove logiche di controllo sono costituiti dalle previsioni sulle condizioni climatiche - temperatura ambiente e radiazione solare - e dalle previsioni sul consumo di acqua sanitaria e sui carichi termici interni, dovuti principalmente alle attività svolte dagli occupanti dell’edificio.

Trattandosi di un’analisi preliminare, lo studio si basa su un approccio deterministico per il quale le previsioni sono assunte prive di incertezza.

Temperatura ambiente

La logica di controllo sviluppata rispetto alla temperatura ambiente si basa su un algoritmo in grado di modificare la curva di riscaldamento mediante una serie di parametri correttivi calcolati a partire dal valore di temperatura esterna prevista. In particolare, le informazioni meteo utilizzate provengono dalla banca dati Meteonorm® e sono riferite al “Typical meteorological year”. I diversi parametri usati dall’algoritmo, così come l’orizzonte temporale predittivo pari a un’ora, sono stati determinati tramite una serie di prove effettuate sul modello. Il principio di funzionamento della logica prevede che, nel caso di un andamento crescente della temperatura ambiente prevista, l’algoritmo riduca la temperatura di mandata richiesta rispetto al valore originario della curva di riscaldamento. Questa variazione determinerà un aumento del valore del parametro ‘degree-minute’, portando ad

(23)

Viceversa, nel caso di un andamento decrescente della temperatura ambiente esterna, l’algoritmo provvederà ad aumentare il valore della temperatura di mandata fornito dalla curva di riscaldamento.

Radiazione solare

Analogamente al caso della temperatura ambiente, la seconda logica sviluppata prevede la modulazione della curva di riscaldamento sulla base della radiazione solare prevista. In questo caso, dal momento che tale segnale rappresenta un contributo termico positivo, l’algoritmo tenderà a ridurre il valore della temperatura di mandata richiesta a seconda della radiazione solare prevista. Di conseguenza, lo scopo della logica consiste nel ridurre il consumo energetico dell’impianto, evitando un eccessivo aumento della temperatura dell’ambiente interno dovuto al contributo termico solare. Anche in questo caso, i parametri correttivi usati per modificare la curva di riscaldamento e l’orizzonte predittivo adottato sono stati ottenuti mediante diverse prove.

Carichi termici interni

Lo stesso approccio utilizzato per la radiazione solare può essere esteso ai carichi termici interni. In questo caso, la potenza termica rilasciata nell’edificio viene calcolata combinando il profilo del numero di persone presenti - ottenuto mediante un modello stocastico sviluppato da Widén [40] - con il tasso metabolico coerente con il caso analizzato. Viene presa in considerazione, inoltre, la potenza termica relativa al sistema di illuminazione.

L’algoritmo effettua una correzione lineare della curva di riscaldamento sulla base di un apposito profilo dei carichi termici calcolato con un anticipo di un’ora. Nella fase di progettazione della logica, la radiazione solare incidente sull’edificio è stata assunta come costante, in modo da tenere in considerazione solo le fluttuazioni della temperatura della stanza dovute unicamente ai carichi termici interni. I parametri utilizzati per operare la correzione sono stati calcolati tramite una serie di test effettuati sul modello e considerando due modalità operative: una incentrata sul comfort interno e l’altra focalizzata sul risparmio energetico conseguito.

Nel lavoro è stata sviluppata una seconda logica predittiva che considera, invece, solo lo stato di occupazione dell’edificio. In particolare, quando si prevede l’assenza di persone al suo interno, la logica disattiva in anticipo il sistema di riscaldamento. Analogamente, quest’ultimo viene riattivato quando si prevede l’ingresso di persone nella casa. Anche in

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questo caso, la taratura dei tempi di anticipo della disattivazione e attivazione dell'impianto di riscaldamento è stata effettuata mediante una serie di prove sul modello.

Acqua calda sanitaria

Il profilo del consumo di acqua calda sanitaria è stato ottenuto dal modello stocastico sviluppato da D. Fisher [43] e considerando il caso di un edificio residenziale abitato da due adulti e due bambini. La logica sviluppata prevede l’utilizzo di un programma di attivazione della pompa di calore calcolato dinamicamente. In particolare, questo profilo viene determinato considerando la quantità di energia corrispondente a ciascun prelievo di acqua calda. Conseguentemente, l’anticipo con cui è necessario attivare la pompa di calore per soddisfare tale richiesta energetica viene calcolato dividendone il valore per la potenza termica media del condensatore della pompa di calore. È importante evidenziare che il riscaldamento dell’acqua calda sanitaria è sempre prioritario rispetto a quello degli ambienti interni.

Risultati

Le logiche di controllo presentate nelle sezioni precedenti sono state implementate nel modello di simulazione TRNSYS®, in modo da vagliarne l’effettiva potenzialità sia dal punto di vista del risparmio energetico che del comfort termico. I risultati ottenuti sono stati confrontati con il caso base tramite alcuni parametri prefissati, quali, ad esempio, l’energia fornita e consumata dalla pompa di calore e dal riscaldatore ausiliario, il fattore di rendimento stagionale (SPF: “Seasonal Performance Factor”) e il numero di ore in cui la temperatura della stanza risulta essere nell’intervallo 21°C +/- 0,5°C. Per valutare le prestazioni del sistema in termini di comfort riferito all’acqua calda sanitaria, è stato utilizzato un apposito parametro denominato “Dead Band Deviation”, DBD, la cui formulazione è riportata nell’equazione 2.

஽ுௐ = ∑ ௜ୀ଴ ௟௢௪,௜஽ுௐ−௔௖௧௨௔௟,௜஽ுௐ ∙ −௜ିଵ, ௔௖௧௨௔௟,௜஽ுௐ < ௟௢௪,௜஽ுௐ (Eq. 2) Considerando gli effetti dovuti alla logica predittiva basata sulla previsione della temperatura esterna, si può osservare che la temperatura della stanza risulta essere più stabile rispetto al valore di “set point” di 21°C, come riportato in Fig. 4.12.

I risultati sono analizzati secondo due diverse modalità operative: “Economy mode” e

“Comfort mode” considerando i mesi di Gennaio e Febbraio. Nel primo caso è possibile

(25)

notare che il miglioramento principale introdotto dalla logica di controllo è dato dalla riduzione pari a 57,2 kWh (-6,7%) della quantità di energia fornita dal riscaldatore elettrico ausiliario. Nonostante l’energia richiesta dall’edificio rimanga invariata, si assiste ad una riduzione del consumo elettrico globale dovuto alle migliori prestazioni della pompa di calore rispetto all’ausiliario elettrico, contribuendo ad un aumento del SPF pari al 1,5%.

Viceversa, considerando il caso del “Comfort mode”, si può osservare che il “comfort time”

cresce di 163 ore (+16,9%) mentre il consumo elettrico globale rimane pressoché invariato.

La logica predittiva basata sulla radiazione solare porta ad una significativa riduzione delle variazioni della temperatura della stanza dovute al carico termico solare, come mostrato in Fig. 4.15 e Fig. 4.16. Considerando il consumo energetico rilevato nei mesi di Febbraio e Marzo, è possibile osservare che sia la quantità di energia fornita dalla pompa di calore, sia quella fornita dal riscaldatore elettrico si riducono rispettivamente di 512 kWh (-6,1%) e 7,7 kWh (-2,7%). Conseguentemente, il consumo elettrico globale scende di 242 kWh (-7,4%), mentre il “comfort time” cresce di 451 ore (65,8%). Analogamente al caso precedente, l’indice di rendimento stagionale cresce del 1,5%.

Considerando i risultati ottenuti applicando la logica di controllo predittiva basata sull’occupazione dell’edificio nei mesi di Gennaio e Aprile, è possibile osservare, per entrambi i profili utilizzati e nei periodi considerati, che si consegue una riduzione dell’energia fornita sia dalla pompa di calore che dal riscaldatore elettrico, come evidenziato in Tabella 1.

Tabella 1. Risultati della logica predittiva basata sull’occupazione.

Standard schedule Low-occupancy schedule

Gennaio Aprile Gennaio Aprile

Consumo elettrico totale [kWh] -23,0 -10,7 -66,6 -11,5

SPF [-] +1,0% +0,8% +2,8% +1,5%

Analizzando gli effetti della modulazione della curva di riscaldamento sulla base dei carichi termici interni previsti rispetto al caso “Economy mode”, è possibile osservare che si riduce la quantità di energia termica complessivamente fornita all’edificio. Conseguentemente, si ottiene un risparmio elettrico globale di 94 kWh (6,8%) e 17 kWh (5,7%), per i mesi di

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Gennaio e Aprile rispettivamente. Applicando i parametri definiti per il “Comfort mode”, invece, si ottiene un risparmio elettrico globale più contenuto a cui, però, corrisponde un miglioramento del tempo di comfort, pari a 64 ore (17,1%) e 28 ore (6,1%) nei due mesi considerati.

Per quanto riguarda la logica predittiva relativa alla richiesta di acqua calda sanitaria, è possibile evidenziare che il profilo della temperatura dell’acqua nel serbatoio è più stabile, come rappresentato in Fig. 4.26. Di conseguenza, come mostrato dalla riduzione dell’indice DBD pari al 96,2%, il comfort associato alla richiesta di acqua calda è nettamente più alto.

In aggiunta, considerando i mesi estivi, la logica permette di ridurre il consumo elettrico globale di 7 kWh (6,6%), grazie ad una riduzione di 12 kWh (91,5%) dell’energia fornita dal riscaldatore elettrico ausiliario.

Conclusioni

I due obiettivi ricercati nello sviluppo delle logiche di controllo predittive sono stati la massimizzazione del risparmio energetico e del comfort termico. In particolare le logiche consentono il conseguimento di un risparmio energetico elettrico fino al 7% con un ampio aumento della stabilità della temperatura ambiente rispetto ad un “set point” di 21°C.

Risultati analoghi sono stati osservati per la logica relativa al controllo della richiesta di acqua calda sanitaria.

Possibili sviluppi futuri sono legati, in primo luogo, alla realizzazione di sistemi adattativi che siano in grado di definire automaticamente i parametri delle logiche di controllo rispetto a specifiche misurazioni effettuate sull’impianto. In secondo luogo, un ulteriore miglioramento delle prestazioni del sistema potrebbe essere conseguito creando un’unica logica in grado di considerare simultaneamente i diversi disturbi evidenziati nel presente lavoro.

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Introduction

Nowadays, one of the major concern of the scientific community is given by the growing of the global energy needs. As reported by the International Energy Agency (IEA) [1], the energy consumption has been rising since the last decades. Furthermore, the projections show that it is expected to grow of about 48% with an annual rate of 1.4% from 2012 to 2040. This rapid increase characterises both the non-OECD and the OECD countries. In the first case, the undergoing economic development is strongly affecting the rising of the energy consumption. On the other hand, in the OECD countries, the trade-off between the development of high efficient technologies and the emergence of new needs related to higher standards of living leads to the energy consumption growth [1].

Figure 1. Global energy consumption growth during the last decades. Source: IEA.

According to IEA the building sector accounts for approximately 30% of the global energy consumption [2]. Therefore, any improvement related to this energy sector has a great potential in energy saving as long as a good life quality of the people is guaranteed.

Alongside the available heating systems, the heat pumps (HPs) technology has reached maturity in the last 20 years, and thus they can be considered a valid alternative with respect to the fuel-based systems. More specifically, the direct utilisation of geothermal energy, achieved with the ground source heat pumps (GSHP), shows the best energetic performances if compared to the ones which adopt air or water energy sources. Moreover, in literature can

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be found that an enhancement in the control system leads to a less costly improvement of the machine performances with respect to a change in the system equipment.

In this work, the TRNSYS® simulation software is used to model a typical Swedish single- family house. In particular, the heating system is composed by a 6.5 kW GSHP unit which feeds a 300 litres tank. Moreover, an auxiliary heater is used to cover the heating peak demand by giving an additional maximum power of 9 kW. An on/off logic has been used to control both the heat pump and the auxiliary heater stages, according to the degree-minute approach. In addition, the borehole heat exchanger (BHE) is represented by means of a suitable short response model and it is characterised by a depth of 125 meters while a mixture of water and ethanol is used as working fluid. Finally, the described model has been employed to test different improved control logics. More specifically, the enhancement in the control system is achieved by considering predictions of the weather conditions - i.e.

ambient temperature and solar radiation - and the human's behaviour - i.e. internal gain and domestic hot water (DHW) consumption. In this preliminary analysis, a deterministic approach based on perfect predictions has been used in order to evaluate the fully saving potential of the new system. In particular, the thermal inertia of the system and along with the internal and the external conditions can be employed in order to reduce the energy supplied by the heating system. Moreover, since the auxiliary heater has a low energy efficiency, it is of primary importance to reduce its usage by shifting the energy demand towards the heat pump. As an example, the internal gain and the solar radiation represent a positive energy gain for the building and thus they can be exploited to reduce the energy consumption of the system without any violation of the thermal comfort. Furthermore, the energy saving could be additionally augmented by allowing the indoor conditions to diverge from the comfort zone when no people are expected to be in the building.

In conclusion, four different improvements are proposed and the obtained results show a good potential in the reduction of the energy demand of the system while keeping the comfort conditions in the desired range.

(29)

The work is organised in the following sections:

• Chapter 1 presents the literature review of the previous studies.

• Chapter 2 describes the model, the adopted methodology and the proposed improvements in the control logics.

• Chapter 3 gives the details of the implementation of the predictive strategies

• Chapter 4 provides the presentation and the discussion of the obtained results for all the presented scenarios.

• Chapter 5 reports the conclusion about the achieved results.

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(31)

Chapter 1. Literature review

1.1 Energy consumption in sectors

According to IEA the global energy consumption is divided in building sector, industrial sector and transportation. Buildings sector accounts for approximately 30% of the global energy consumption [2] and it can be divided into commercial and residential buildings as shown in Fig. 1.1.

Figure 1.1. Total energy consumption by sectors. Source: IEA.

In particular, the energy used in the residential sector is defined as the energy consumed by the households, excluding transportation uses. Therefore, the energy is used for heating, cooling, lighting, water heating and many other appliances. Size and location are key factors for the energy consumption. For instance, small flats need less energy as there is less conditioned and transfer area, and also less occupation than the big accommodations. The amount and type of energy used in dwellings are mainly related to weather, architectural design, energy systems and economic level of the occupants. In addition, the growth in population and the enhancement of building service and comfort levels, together with the rise of the time spent inside the buildings, have enlarged the buildings energy consumption

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to the level of transport and industrial sector [5]. In the work presented in [2], the author highlights that the principal reasons which are driving the increase of energy consumption in buildings can be found in several factors. Firstly, the population growth has led to greater energy demand in the building sector, especially for the residential buildings. Secondly, the economic development has accelerated urbanization, in particular in the emerging economics. Furthermore, the increase in the ownership of personal appliances and the change in the occupancy profiles and behaviours has driven to a remarkable growth of the residential consumption.

To sum up, the report from IEA [3] shows that the world residential energy consumption increases by 48% from 2012 to 2040 - following the same trend of the global energy consumption - mainly as the result of the residential sector demand developing in the non- OECD countries. Moreover, its annual rate of growing is about 2.1% in the non-OECD countries, whereas it is about 0.6% in the developed countries. For this reason, the residential sector constitutes the third largest major energy consumer in the world, representing the 23%

of the global energy consumption.

1.2 Energy consumption in residential sector

Figure 1.2. Energy uses in the residential sector. Source EEA [4].

The space heating and the sanitary water heating are the main responsible in the residential buildings energy needs, accounting for 80% of the total consumption (see Fig. 1.2).

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Therefore, an improvement in the heating systems of the buildings shows high potential for energy saving.

Focusing the attention on the energy sources, the residential consumption is mainly fed by natural gas and oil products, electricity, biomass and waste. It appears that, for the next decade (until 2020), biomass, electricity and natural gas will continue to dominate the energy supply of the residential market. However, electricity consumption is growing three times faster than the two other resources [2]. Furthermore, according to the 2010 European Performance of Building Directive [8], the member states shall ensure that all new buildings constructed after 2020 should be “near zero energy”.

Regarding the available heating systems, the heat pump (HP) technology has become a valid and mature alternative for heating and cooling aims. According to the EurObserv’ER analysis [6], heat pump market is expanding and, during 2014, 1.7 million HP units have been sold in the European Union. The spreading of this technology is enhanced in the North- Central European countries with an annual rate of growth of about 2%. Sweden is the leader of this market segment, followed by Germany and Finland.

The role of the HP systems in the buildings heating area is even more evident considering that, in 2014, a total heat capacity of over 6.6 GW was installed, supplying approximately 13 TWh of energy. Finally, considering the whole installed heat capacity since 1995, the 7.5 million units are providing 66.3 GW of thermal power [7].

1.3 State of art of HP systems

As explained by [9], a heat pump is a thermal installation which is based on a Carnot thermodynamic cycle which consumes drive energy and produces a thermal effect.

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Figure 1.3. Schematic representation of a reverse Carnot machine.

According to the scheme, a heat pump is composed by a low temperature heat source, a heat consumer and a thermal engine able to transfer the heat from the cold source to the hot sink by consuming drive energy through a thermodynamic cycle.

The thermodynamic cycle is an inverse Rankine cycle. The working fluid evaporates by absorbing heat from the cold source. Subsequently, the pressure of the vapour is raised by means of a compressor which consumes the drive energy, i.e. electrical, mechanical, thermo- mechanical, thermal or thermo-electrical energy. Then, the vapour releases its thermal energy by exchanging heat with the hot sink. Finally, the thermodynamic cycle is closed by using an expansion valve which reduces the working fluid pressure to its original value. The same operating cycle can be operated in the reverse way, but in this case, the hot sink and the cold source are inverted.

Figure 1.4. Layout of a HP machine [9]. Figure 1.5. HP thermodynamic cycle.

Considering the operation of the machine, it is possible to identify a useful effect which

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participates to this effect is called primary fluid, while the one which is necessary for the correct operation of the machine is called secondary fluid. As an example, Fig. 1.4. presents a HP providing a cooling effect where the primary fluid is the one which causes the evaporation of the working fluid by extracting heat from the environment. On the other hand, in Fig. 1.5, a heating mode effect is shown. Therefore, the primary fluid is the one which absorbs the heat from the condensation process of the refrigerant in order to transfer it to the building.

Figure 1.6. (a) Working principle of a HP during the heating mode (left side). (b) HP working principle during cooling mode (right side).

1.3.1 Performances indicators

In order to characterize the operation of a heat pump, it is possible to define the coefficient of performance (COP) as the ratio between the useful effect - i.e. the amount of released energy to the hot sink - and the energy consumed to drive the compressor:

  ಹು



(Eq. 1.1)

Where  is the condenser heat rate and  represents the compressor electric power.

Q

hot

Q

cold

Primary cycle Secondary

cycle

Cooling mode

Q

hot

Q

cold

Primary cycle

Secondary cycle

Heating mode

(36)

Considering the usable energy and the consumed energy over a period - i.e. heating season - it is possible to obtained a seasonal coefficient of performance which is often indicated as Seasonal Performance Factor (SPF):

 =ಹು

(Eq. 1.2)

Where ு௉ is the condenser heat, whereas  describes the compressor electric energy.

Analogously, the performances of a heat pump in cooling mode are defined by means of the energy efficiency ratio (EER), which is the ratio between the cooling power and the drive energy consumption rate:

 = ೎೚೚೗೔೙೒

(Eq. 1.3)

Where ௖௢௢௟௜௡௚ is the cooling energy at the evaporator, while  indicates the electric energy consumed by the compressor.

As reported in [10], although the maximum COP of existing ground source heat pumps is around 4.5, their mean COP during operation is lower. Therefore, more reliable data can be obtained by considering the SPF, whose values vary in the range between 3.0 and 3.8. In addition, if high quality standards are applied for all the components of a GSHP and also an optimum building heating system is installed, the SPF can reach values around 4.0.

1.3.2 Types of heat pump

Heat pump can be classified considering the different heat sources, the primary and secondary fluids and the thermodynamic cycle. In the following section, information about the different fluids and heat sources are provided.

Concerning the heat source, the possibilities are water, air and ground. In the first case, since the water is one of the most spread element, it can be easily used as heat source. Moreover, the water temperature of natural ponds is often limited in between 8°C and 16°C, allowing an efficient usage of the machine. On the other hand, air is generally characterised by a lower heat transfer coefficient and thus, larger surfaces must be used with an increase of costs and space. Furthermore, it is subjected to variable weather conditions, which leads to strong variations of its temperature values, affecting the performances of the heat pump. For example, operating the heat pump in heating mode, frost formation can occur on the heat

(37)

exchanger surfaces due to the humidity in the air, reducing the machine efficiency. The ground source systems will be explained deeply in the next section.

Regarding the primary and the secondary fluid, water and air are used in different configurations which are reported below:

• Air-to-air heat pump.

• Water-to-air heat pump.

• Water-to-water heat pump.

where the first element represents the secondary fluid, whereas the second one corresponds to the primary fluid.

1.3.3 Ground-source Heat Pump (GSHP)

The temperature of the ground is fairly constant below the frost line [9]. In particular, until 10 meters of depth, the soil temperature is still influenced by the external environment.

Whereas, around 100 meters of depth, the temperature can be considered constant in the range of 10°C - 15°C. Considering the annual operation of the system, the ground is used as source during the heating season, while it can be used as thermal sink during the cooling season. As a consequence, if the heating season is much longer than the cooling one or vice versa, temperature variation of the ground can be observed during the years.

In a ground source heat pump system, heat is extracted from or rejected to the ground by means of a closed loop. Usually a ground heat exchanger (GHE) is used, through which a mixture of pure water and antifreeze circulates. The GSHPs are classified according to the GHE type: horizontal or vertical one as depicted in Fig. 1.7.

Figure 1.7. borehole heat exchanger configuration: (a) horizontal, (b) vertical [50].

(38)

The first configuration consists in a series of parallel pipes placed approximately 1÷2 meters below the ground surface. The storage capacity and thermal conductivity of the ground depends on its moisture content and the quantity of minerals. However, this layout is affected by the ambient temperature fluctuations due to the low depth positioning of the pipes.

Furthermore, the installation of horizontal pipes requires a larger space area with respect to the vertical system. The vertical GHE presents a set of one or more boreholes typically designed in a U-tube configuration, as shown in Fig. 1.8.

Figure 1.8. Borehole Heat Exchange scheme [9].

This kind of GHE ensures a smallest usage of pipe and pumping energy as well as a reduced ground area. In addition, the pipes are in contact with the soil which has a very little temperature and thermal properties variations thanks to the high depth. Therefore, the vertical layout can yield the most efficient GSHP system performances and it is widely used even though it requires higher costs for the boreholes realisation than the other technologies.

As reported by [11], the growing awareness and popularity of GSHPs is having the most significant impact on the direct-use of geothermal energy. GSHPs have the largest energy use and installed capacity worldwide, accounting for 70.90% of the installed capacity and 55.15% of the annual energy use.

Considering the European situation, most of the units are designed for the heating purposes, reducing the adoption of the fossil fuel-based technologies only to cover the energy demand peak. In particular, in Sweden, about 20% of the buildings are served by GSHP systems with vertical GHE, with 500,000 currently installed units providing both space heating and domestic hot water heating.

(39)

1.3.4 Building and heat pump coupling

The coupling between a building and a heat pump system is based on the heating demand of the building and the heating system capacity. The heating demand depends strongly on the outdoor temperature and on the type of the building. Moreover, any variation of solar radiation, internal gain and wind speed affect its value. Therefore, it is possible to observe large fluctuations of the building heat demand at the same outdoor temperature. As shown in Fig 1.9, the building request decreases with the increase of the ambient temperature while the heat pump capacity (an air-to-water heat pump is considered) is characterized by the opposite trend. The intersection between the two curves is denoted as “balance point” and its temperature, usually known as “bivalent temperature”, corresponds to the ambient temperature value at which the energy demand of the building is exactly satisfied by the heating system. On the contrary, for temperature values lower than the bivalent temperature, the heat pump capacity is not able to fulfil the energy need of the building. As a result, a critical situation occurs and an auxiliary heater may be required.

Figure 1.9. Balance point position.

The HP size is chosen in order to cover the building heating demand until the bivalent temperature is reached. According to heat pump manufacturers, in Sweden, this value should be in a range between -6°C and -3 °C. Moreover, as Madani reports [14], Swedish heat pump

(40)

units with single speed compressor is also sized to cover about 55÷70% of the peak heating request, while they typically fulfil the 85÷98% of the total energy demand over a year.

The connection between the building and the heating system is controlled by means of the

“heating curve”. As explained by Madani et al. [12], it shows the relation between the ambient temperature and the “required” heat pump supply (or return) temperature which is thought to give the desired indoor temperature. The required temperature depends strongly on the building type and hence on the thermal inertia. According to this external conditions, the heating curve slope and offset can be changed during the seasons providing the right value of the required temperature to fulfil the room comfort condition. Fig.1.10 shows an example of three different heating curves.

Figure 1.10. Examples of heating curve.

1.4 State of the art of HP control

An accurate control strategy should be designed in order to meet the building heating demand while maximising the energetic efficiency. According to [13], the development and the implementation of an improved control techniques is much more cost effective than replacing the heating system equipment. Therefore, it is of prior importance to investigate new control methods.

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The available heat pump design technology is divided into two main categories: on/off HP and variable speed HP [14]. In the first case, the compressor is driven by a constant speed motor, and hence the compressor power changes only according to the operating conditions of the system, mainly evaporating and condensing temperatures or primary fluid and secondary fluid temperatures. Therefore, when the heat pump capacity exceeds the heating needs, it is necessary to run the compressor intermittently in order to track the building heat demand (see Fig. 1.11). On the contrary, in the variable speed case, the compressor is driven by a motor which is fed by the grid through an inverter. In this case, as shown by the study of Zaho et. al. [15], the heat capacity of the HP is mainly related to the frequency: the amount of delivered heat grows proportionally with the compressor speed. As a consequence, it is possible to select the HP operating conditions in order to meet the exact building heating demand (Fig. 1.12).

Figure 1.11. On/off operation HP [14]. Figure 1.12. Variable-speed HP operation [14]

A suitable comparison between the two methods can be found in the work of Karlsson and Fahle´n [16]. They compared an on/off controller and a variable one considering the seasonal performance factor (SPF) and the COP. In the on/off system, during the on period, the supply temperature is higher than the needed one. As a result, the higher operational temperature leads to a higher condensing temperature and thus a lower efficiency. On the other hand, in the variable speed mode, the heat pump provides exactly the required demand. Therefore, the condensing temperature is lower and the efficiency is higher. Additionally, the ability to adapt the capacity to the demand decreases the number of the on/off cycles and both the efficiency and the life of the HP are improved. However, the paper shows that an enhancement is possible only with a specific design of the compressor and of the inverter.

(42)

In this case, it is shown by the authors that the potential improvement of the system energy efficiency is of about 10÷25% with respect to the intermittent operation. Otherwise, the efficiency losses are so high that nullify the enhancement of the system. As a general conclusion, the results show that, despite its better performances, the annual energy efficiency of the variable-speed HP is still lower than the one of the intermittent operated HP. Furthermore, in [14], the authors noted that the liquid pump energy consumption of the variable speed system is 5÷30% higher than the single-speed case due to the longer operation time over the year.

As a conclusion, considering the results found in literature, the on/off controller are widely used due the higher simplicity and the lower cost. Therefore, they can be used (employed) as a starting point to investigate the enhancement of the system.

1.4.1 On/Off control methods

Several methods can be used to devise the on/off control of a HP unit. In this section, three common methods are described [12]:

• Constant hysteresis method to control the return temperature

• Floating hysteresis method to control the return temperature

• Degree-minute method to control the supply temperature

Constant hysteresis. The method controls the HP cycling by considering the value of the monitored variable (i.e. the return temperature) and a prefixed range. The controller lets the heating system to swing around a set-point value until it remains between a lower and an upper threshold. Consequently, if the return temperature decreases under the lower limit, the controller starts the heat pump until the upper limit is reached. One limitation of this method is given by the fluctuations observed in the supply temperature value. The same algorithm can be extended to the auxiliary heater control by introducing a time-based approach: if the return temperature remains under the lower limit for more than a certain time interval, than the auxiliary heater (AH) starts.

Floating hysteresis. This technique follows the same steps of the previous one, with the difference that the hysteresis is gradually reduced until the next changing of the HP status.

As a result, the performances are increased since the controller has a greater sensitivity.

Moreover, this technique avoids too fast or too slow reactions at sudden temperature

(43)

changes. When extending this approach to the auxiliary heater control, the hysteresis is kept at its maximum value when the auxiliary device is operating.

Degree-minute. The third method introduced by Madani et al. [12] is based on the definition of the “degree-minute” parameter, which is computed as the difference between the actual supply temperature and the required supply temperature, multiplied by the time. Finally, the degree-minute value is summed over time and the HP and the AH control signals are computed accordingly to its value. Since this method computes the control inputs taking into account both the time and the temperature value, it may lead to a better control of the building heating.

The results presented by the authors are obtained by a comparison of the different control strategies in terms of supply temperature, indoor temperature, energy consumption and SPF over a year. They found out that all the three strategies show high oscillations of the supply temperature, which may lead to lower thermal comfort. However, the supply temperature obtained with the degree-minute method is always close to the desired one, while the average value achieved with the constant hysteresis method can be mostly higher or lower than the required temperature. Generally, the degree-minute method outperforms the constant and the floating hysteresis control methods. In particular it has the lowest annual energy use of the auxiliary heater (48% lower than the constant hysteresis method and 51% lower than the floating hysteresis). Moreover, the degree-minute strategy leads to the lowest total annual energy consumption (9% lower than the constant hysteresis controller and 6.5% lower than the floating hysteresis one).

It is finally recommended to avoid the use of constant parameter control logics. Moreover, the authors suggest that the development of dynamic parameters on the degree-minute method could lead to a further increase of the control performances.

1.4.2 Improved control techniques

A current heating system based on a heat pump unit is controlled by means of the heating curve, as explained in the previous sections. With this approach, the computation of the required supply - or return - temperature does not consider all the other disturbances which are affecting the system - i.e. the solar radiation or the energy gain due to the human activities and the lighting power. As explained in [17], the introduced classical control techniques are able to perform a good control of simple Single Input Single Output systems (SISO).

References

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