Final report
(German)
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Der Energiebedarf zur Bereitstellung von Raumwärme und Warmwasser beträgt rund 40 % des Endenergieverbrauchs der Schweiz [1]. Diese Bereitstellung verursacht rund 24 % der Schweizer Treibhausgas-Emissionen [2]. Die Wärmepumpe (WP) stellt die Kerntechnologie zur Ermöglichung der emissionsfreien Wärmebereitstellung dar und deren breiter Einsatz ist zur Erreichung des Ziels «Netto-Null Treibhausgasemissionen bis 2050» unerlässlich. Die WP-Technologie ist heute weit ausgereift. Allerdings ist die Effizienz im Betrieb von WP unter anderem stark von der richtigen Installation und Einstellung abhängig. Mehrere Studien haben einen signifikanten «Performance-Gap» im Feldbetrieb ausgewiesen. Während einige Ursachen für Effizienzeinbussen, z. B. aufgrund von falschen Auslegungen, während dem Betrieb nicht mehr behoben werden können, sind fehlerhafte Einstellungen an der WP in der Regel korrigierbar. Die vorliegende Arbeit fokussiert auf letztere Ursache, die fehlerhaften Einstellwerte. Das Ziel dieses BFE-Projekts ist die Schaffung der Grundlagen für eine digitale Betriebsanalyse (DIBA) von Heizungswärmepumpen bis 25 kW Heizleistung zur Erreichung hoher Effizienzwerte im Feld-betrieb. Dazu muss untersucht werden, welche Betriebsdaten der WP und Metadaten des Gebäudes erforderlich und welche Berechnungsmethoden für die DIBA zu verwenden sind. Dabei soll mit möglichst wenig Daten eine möglichst hohe Aussagekraft erreicht werden. Im vorliegenden Bericht wird aufgezeigt, welche Fehler in der Praxis auftreten, wie sich diese auf Effizienz und Lebensdauer der WP auswirken und wie ausgewählte Fehler mit hoher Relevanz mittels DIBA erkannt und bestenfalls behoben werden können. Die im Feld vorkommenden Fehler wurden im Rahmen von Recherchen und Experten-Meetings erhoben und in einer umfassenden Fehlerliste zusammengefasst (insgesamt 130 Fehler). Zur Sicherstellung der Umsetzbarkeit der DIBA wurden zudem die verfügbaren Betriebsdaten von auf dem Markt verfügbaren WP analysiert und zusammengetragen. Die total 130 Fehler wurden kategorisiert und darauf basierend 27 Fehler für die weitere Analyse berücksichtigt. Für die quantitative Bewertung dieser Fehler wurden Simulationsmodelle, bestehend aus WP, Hydraulik und Gebäude, erstellt. In der nachfolgenden Simulationsstudie wurden rund 400 Jahresgangsimulationen zur Bewertung der Fehlereinflüsse durchgeführt und ausgewertet. Auf Basis der Simulationsresultate und Diskussionen mit der Begleitgruppe wurden im Anschluss die relevantesten Fehler in Bezug auf Energieeffizienz und Lebensdauerauswirkung selektioniert. Für diese vier Fehler wurden Berechnungsvorgehen für die Ausführung der DIBA erarbeitet. Diese Berechnungsvorgehen verwenden Betriebs- und ggf. Metadaten des Systems und basieren auf physikalischen Grundlagen:
- Fehlerhafte Heizkurveneinstellung: Hierzu wurden zwei aufeinander aufbauende Erkennungsansätze erarbeitet. Sie unterscheiden sich in ihrer Komplexität und dem Bedarf an Betriebsdaten. Beide basieren auf der bestmöglichen Ausnutzung der Wärmeübertragungsfähigkeit des Heizwärmeabgabesystems, so dass erkannt werden kann, ob und wie weit die Vorlauftemperatur des Heizwassers reduziert werden kann.
- Fehlerhafte Einstellung der Quellenpumpe bei Sole/Wasser-WP: Es wird aufgezeigt, dass der Massenstrom der Quellenpumpe in (optimaler) Korrelation mit der Kältemittel-Überhitzung stehen muss. Das Berechnungsvorgehen vergleicht folglich die Temperaturspreizung der Sole mit dem Überhitzungs-Sollwert und ist relativ einfach umsetzbar.
- Fehlerhafte Umschalttemperatur auf die WP-internen elektr. Heizstäbe: Zur Vermeidung einer zu frühen Umschaltung auf elektrische Heizstäbe ist zu empfehlen, die Regelstrategie zu überprüfen und die Umschaltung direkt anhand der limitierenden Prozessgrössen (Kondensationsdruck und Heissgastemperatur) zu vollziehen. Wenn dies nicht möglich ist, sieht das Berechnungsvorgehen eine periodische Überprüfung dieser Grössen vor.
- Verschlechterung des Abtauverhaltens: Zur Überprüfung der Verschlechterung des Abtauverhaltens wurde eine Methodik in Anlehnung an die statistische Prozesskontrolle erarbeitet. Sie analysiert die Abtaudauer und Abtauhäufigkeit in Abhängigkeit der Umgebungsbedingungen.
Für die Erarbeitung der Berechnungsvorgehen wurde unter anderem auf die Simulationsergebnisse aus den Fehlerbewertungen zurückgegriffen. Die Berechnungsvorgehen wurden aber auch mithilfe der Simulationsmodelle getestet und auf ihre Wirksamkeit überprüft. Es zeigt sich, dass die Fehlereinflüsse aufgrund der grossen Anzahl an installierten und noch zu installierenden WP in der Schweiz von Relevanz für das Schweizer Energiesystem sind. Die Überhöhung der Heizkurven um 3 K aller WP in Schweizer Privathaushalten führt gemäss durchgeführten Simulationen beispielsweise zu einem vermeidbaren jährlichen elektrischen Energiebedarf von 113 GWh im Jahr 2021, was rund 0.2 % des gesamten Schweizer Elektrizitätsbedarfs entspricht. Im Rahmen des Projekts DIBA-WP beteiligte sich das Projektteam am Annex 56 des Technology Collaboration Program (TCP) for Heat Pumping Technologies (HPT) der International Energie Agentur (IEA). Unter der Leitung des Austrian Institute of Technology (AIT) wurde das Thema «Digitalization and IoT for Heat Pumps» in einer internationalen Kollaboration bearbeitet. Im Rahmen dieser Kooperation konnten insbesondere Gemeinsamkeiten und Unterschiede in Bezug auf die Digitalisierung identifiziert und mögliche Entwicklungsrichtungen für die Weiterentwicklung der Digitalisierung von WP aufgezeigt werden. Hinsichtlich weiterführender Arbeiten ist der Fokus auf die Erkennung fehlerhafter Heizkurveneinstellung zu legen. In dieser Arbeit konnten die Grundlagen dafür erarbeitet, aber noch nicht im Labor und vor allem nicht im Feldbetrieb überprüft werden. Ebenfalls sind die formulierten Grundlagen und möglichen Vereinfachungen bezüglich Datenerhebung genauer zu untersuchen, um die Umsetzung im Feld zu ermöglichen. Der zur Erkennung der Verschlechterung des Abtauverhaltens gewählte Ansatz, auf Basis der statistischen Prozesskontrolle, könnte bei geeigneten Anwendungsfällen auf weitere Prozessgrössen übertragen werden. WP schöpfen aufgrund verschiedener Fehler bzw. Fehleinstellungen das Potenzial für hohe Effizienzwerte häufig nicht aus. Im vorliegenden Bericht wird aufgezeigt, wie durch die DIBA relevante Fehler erkannt und die Ursachen behoben werden können. Damit werden WP-Herstellern die notwendigen Grundlagen zur Verfügung gestellt und ein Beitrag zur Steigerung der Energieeffizienz von WP im Feld geleistet.
Related documents
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Final report
(English)
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The energy demand for the provision of space heating and hot water amounts to about 40 % of the final energy consumption in Switzerland [1]. This causes about 24 % of the Swiss greenhouse gas emissions [2]. The heat pump (HP) represents the core technology to enable zero-emission heat supply. Its widespread use is essential to achieve the goal of "net zero greenhouse gas emissions by 2050". Today, HP technology is well-matured. However, the efficiency in the operation of HPs is, among other things, highly dependent on proper installation and adjustment. Several studies have shown a significant "performance gap" in field operation. While some causes of efficiency losses, e.g. due to incorrect design, cannot be corrected during operation, incorrect settings of the HP are usually correctable. The present work focuses on the latter cause, the incorrect settings. The aim of this SFOE project is to create the basis for a digital operational analysis (DOA) of HPs up to 25 kW heating capacity in order to achieve high efficiency values in field operation. For this purpose, it must be investigated which operating data of the HP and metadata of the building are required and which calculation methods are to be used for the DOA. The aim is to achieve the highest possible informative significance with as little data as possible. This report shows which errors occur in practice, how they affect the efficiency and service life of the HP, and how selected errors with high relevance can be detected and, if possible, eliminated by means of DOA. The faults occurring in the field were collected during investigations and expert meetings and summarized in a comprehensive list of faults (130 faults in total). To ensure the feasibility of the DOA, the accessible operating data of HPs on the market were also analyzed and compiled. A total of 130 faults were categorized and based on this, 27 faults were considered for further analysis. For the quantitative evaluation of these errors, simulation models consisting of HP, hydraulics and building were created. In the subsequent simulation study, about 400 annual simulations were carried out and evaluated to assess the influence of the faults. On the basis of the simulation results and discussions with the monitoring group, the most relevant faults in terms of energy efficiency and device lifetime impact were subsequently selected. For these four faults, calculation procedures for the execution of the DOA were developed. These calculation procedures use operating data and, if necessary, metadata of the system and are based on physical principles:
- Faulty heating curve setting: Two successive detection approaches were developed to this end. They differ in their complexity and the need for operating data. Both are based on the best possible utilization of the heat transfer capacity of the heating system, so that it can be determined whether and how far the supply temperature of the heating water can be reduced.
- Incorrect setting of the source pump within brine/water HPs: It is shown that the mass flow of the source pump must be in (optimal) correlation with the refrigerant superheat. Consequently, the calculation procedure compares the brine temperature spread with the superheat setpoint and is relatively easy to implement.
- Incorrect switchover temperature to the HP-internal electric heating rods: To avoid a too early switchover to electric heating rods, it is recommended to check the control strategy and to perform the switchover directly on the basis of the limiting process variables (condensation pressure and hot gas temperature). If this is not possible, the calculation procedure provides for a periodic check of these variables.
- Deterioration of defrosting behavior: To check the deterioration of defrosting behavior, a methodology based on statistical process control was developed. It analyzes the defrost duration and frequency as a function of the ambient conditions.
For the development of the calculation procedures, among other things, the simulation results from the error evaluations were used. Furthermore, the calculation procedures were specifically tested with the aid of the simulation models and checked for their effectiveness. It can be seen that the influences of the faults are relevant for the Swiss energy system due to the large number of HPs installed and still to be installed in Switzerland. For example, according to the simulations, the increase of the heating curves by 3 K of all HPs in Swiss private households leads to an avoidable annual electrical energy demand of 113 GWh in 2021, which corresponds to about 0.2 % of the total Swiss electricity demand. As part of the DIBA-WP project, the project team participated in the Annex 56 of the Technology Collaboration Program (TCP) for Heat Pumping Technologies (HPT) of the International Energy Agency (IEA). Under the leadership of the Austrian Institute of Technology (AIT), the topic of "Digitalization and IoT for Heat Pumps" was worked on in international collaboration. Within the framework of this collaboration, it was possible to identify commonalities and differences with regard to digitalization and to identify possible development directions for the further development of the digitalization of HP. Concerning further work, the focus is to be placed on the detection of faulty heating curve settings. In this work, the basics for this were elaborated, but not yet verified in the laboratory and especially not in field operation. Likewise, the formulated basics and possible simplifications concerning data collection have to be investigated in more detail in order to enable the implementation in the field. The approach chosen to detect the deterioration of the defrosting behavior, based on statistical process control, could be applied to other process variables in suitable applications. HPs often do not exploit their potential for high efficiency values due to various errors or misadjustments. This report shows how DOA can identify relevant errors and eliminate the causes. This provides HP manufacturers with the necessary basis and contributes to increasing the energy efficiency of HPs in the field.
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Final report
(French)
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L’énergie nécessaire pour le chauffage et l’eau chaude représente environ 40 % de la consommation énergétique totale en Suisse [1]. Elle est aussi à l’origine d’environ 24 % des émissions suisses de gaz à effet de serre [2]. La principale technologie pour fournir de la chaleur sans émissions est la pompe à chaleur (PAC). Son utilisation à grande échelle est essentielle pour atteindre l’objectif de «zéro émission nette de gaz à effet de serre d’ici 2050».
La technologie PAC est déjà bien rodée aujourd’hui. Mais l’efficacité des PAC en fonctionnement dépend aussi largement de leur installation et des réglages effectués. Plusieurs études montrent un «écart de performance» significatif sur le terrain. Alors que certaines des causes de cette perte d’efficacité, comme les erreurs de dimensionnement par exemple, ne peuvent plus être corrigées une fois la mise en service réalisée, des réglages incorrects sur les PAC peuvent généralement être rattrapés. Le présent document se focalise sur cette dernière cause, à savoir les réglages incorrects.
L’objectif de ce projet de l’OFEN est de poser les bases d’une analyse numérique de fonctionnement (ANF) des pompes à chaleur avec une puissance calorifique jusqu’à 25 kW, afin d’atteindre des rendements élevés sur le terrain. Il faut dès lors se demander quelles sont les données d’exploitation des PAC et les métadonnées du bâtiment, ainsi que les méthodes de calcul à utiliser pour l’ANF. Il s’agit d’obtenir un maximum de pertinence avec le moins de données possible. Le présent rapport met en évidence les erreurs qui se produisent dans la pratique, leur impact sur l’efficacité et la durée de vie des PAC, ainsi que la manière dont les erreurs sélectionnées les plus pertinentes peuvent être détectées et, au mieux, être corrigées par l’ANF. Les erreurs commises sur le terrain ont été collectées lors de recherches et de réunions d’experts, puis elles ont été regroupées dans une liste détaillée d’erreurs (130 erreurs au total). Afin de garantir la faisabilité de l’ANF, les données de fonctionnement disponibles des PAC commercialisées ont également été analysées et rassemblées. Les 130 erreurs au total ont ensuite été catégorisées, et 27 erreurs ont été soumises à une analyse plus approfondie. Pour l’évaluation quantitative de ces erreurs, des modèles de simulation ont été élaborés, comprenant la PAC, le système hydraulique et le bâtiment. Dans l’étude de simulation qui a suivi, environ 400 simulations par année de fabrication ont été réalisées et évaluées pour déterminer les impacts des erreurs. Sur la base des résultats de ces simulations et des discussions avec le groupe d’accompagnement, les erreurs les plus pertinentes en matière d’efficacité énergétique et d’impact sur la durée de vie ont alors été sélectionnées. Pour ces quatre erreurs, des méthodes de calcul ont été élaborées pour la réalisation de l’ANF. Ces méthodes de calcul utilisent les données d’exploitation et, le cas échéant, les métadonnées du système et se fondent sur des bases physiques :
- Réglage incorrect des courbes de chauffage : deux approches de détection basées l’une sur l’autre ont été élaborées à cet usage. Elles diffèrent par leur complexité et leur besoin en données opérationnelles. Toutes les deux se fondent sur l’exploitation optimale de la capacité de transfert thermique du système de distribution de chaleur, qui permet de déterminer si et dans quelle mesure la température de départ de l’eau de chauffage peut être réduite.
- Réglage incorrect de la pompe de captage dans le cas de PAC eau/eau glycolée : il est prouvé que le débit massique de la pompe de captage doit être en corrélation (optimale) avec la surchauffe du fluide frigorigène. La méthode de calcul compare donc l’étalement de la température de l’eau glycolée à la valeur de consigne de surchauffe. Elle est relativement facile à mettre en oeuvre.
- Température de commutation incorrecte sur les corps-de-chauffe électriques internes aux PAC : afin d’éviter une commutation prématurée sur les corps-de-chauffe électriques, il est recommandé de vérifier la stratégie de régulation et d’effectuer la commutation directement à l’aide des grandeurs restrictives (pression de condensation et température du gaz chaud). Si cela n’est pas possible, la méthode de calcul prévoit une révision périodique de ces grandeurs.
- Détérioration du comportement de dégivrage : une méthodologie inspirée du contrôle statistique des processus a été élaborée pour vérifier la détérioration du comportement de dégivrage. Elle analyse la durée et la fréquence de dégivrage en fonction des conditions ambiantes.
Les résultats des simulations des évaluations des erreurs ont été utilisés pour élaborer les méthodes de calcul. Ces méthodes de calcul ont également été testées à l’aide des modèles de simulation, et leur efficacité a été vérifiée. En raison du grand nombre de PAC installées et à installer en Suisse, il apparaît que ces erreurs ont un impact énorme à l’échelle du système énergétique suisse. Selon les simulations effectuées, l’augmentation excessive des courbes de chauffage de 3 K sur l’ensemble des PAC installées dans les ménages privés suisses conduit par exemple à une consommation annuelle d’énergie électrique qui pourrait être évitée de 113 GWh en 2021, soit environ 0,2 % de la demande totale d’électricité de la Suisse. Dans le cadre du projet DIBA-WP (ANF-PAC), l’équipe de projet a participé à l’Annexe 56 du Technology Collaboration Program (TCP) for Heat Pumping Technologies (HPT) de l’Agence internationale de l’énergie (AIE). Sous la direction de l’Austrian Institute of Technology (AIT), le thème de la « Digitalization and IoT for Heat Pumps » a fait l’objet d’une collaboration internationale. Cette coopération a notamment permis d’identifier les points communs et les différences en matière de numérisation, et de dégager des pistes de développement possibles pour la numérisation des PAC. En ce qui concerne la suite du travail, l’accent doit être mis sur l’identification des réglages incorrects des courbes de chauffage. Ce travail a permis de poser les bases, mais ces dernières n’ont pas encore été vérifiées en laboratoire et en particulier pas sur le terrain. Il faudra également examiner de plus près les bases formulées et les simplifications possibles en matière de collecte des données afin de permettre leur mise en oeuvre sur le terrain. L’approche adoptée pour détecter la détérioration du comportement de dégivrage, basée sur le contrôle statistique des processus, peut être utilisée pour d’autres grandeurs si elle est appliquée de manière appropriée. Souvent, les pompes à chaleur n’exploitent pas tout leur potentiel à cause d’erreurs ou de réglages incorrects. Le présent rapport montre comment l’ANF permet de détecter les erreurs pertinentes et d’en corriger les causes. Les fabricants de PAC disposent ainsi des bases nécessaires et contribuent à l’amélioration de l’efficacité énergétique des PAC sur le terrain.
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