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Ottimizzazione delle prestazioni delle pompe di calore con metodi di inferenza Bayesiana = Performance optimization of heat pump performance with Bayesian inference methods

Luca De Marco

Ottimizzazione delle prestazioni delle pompe di calore con metodi di inferenza Bayesiana = Performance optimization of heat pump performance with Bayesian inference methods.

Rel. Marco Carlo Masoero, Gianfranco Pellegrini, Angelo D'Ambrosio. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Meccanica, 2022

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Abstract:

Questa tesi focalizza l¿attenzione sul miglioramento dell¿efficienza delle pompe di calore (di seguito PdC) in termini di SCOP (Seasonal Coefficient of Performance) al fine di ridurre le emissioni clima¿alteranti e di ottenere un risparmio economico all¿utente. Lo SCOP permette di valutare le prestazioni della PdC nell¿intera stagione di riscaldamento. Il riscaldamento ¿ la prima causa di inquinamento urbano e pertanto, con l¿impiego di fonti naturali pulite, come acqua, terra, aria e con l¿utilizzo di refrigeranti naturali pi¿ performanti e con bassi GWP (Global Warming Potential), si riesce a ridurre drasticamente l¿entit¿ di emissioni inquinanti in atmosfera. Migliorare lo SCOP della pompa di calore significa inoltre risparmiare sulla bolletta dell¿elettricit¿. Per il miglioramento delle prestazioni delle PdC sono stati individuati tre campi di intervento. Inizialmente si ¿ implementato un algoritmo che permette di determinare una formula detta ¿Climatica¿ (in analogia a quella utilizzata con le caldaie), con sui si calcola la temperatura di set point della PdC in funzione della temperatura esterna, delle prestazioni del radiatore alle varie temperature di funzionamento e della zona climatica interessata. L¿analisi ha evidenziato che l¿inseguimento della curva ¿climatica¿ cos¿ costruita consente un miglioramento dello SCOP pari al 17,6%. ¿ stato inoltre sviluppato un secondo algoritmo che permette di modificare dinamicamente i parametri di regolazione PID della valvola di laminazione. In particolare si ¿ analizzato come tale regolazione influenzi anch¿essa le prestazioni della PdC. In particolare, l¿obiettivo di tale analisi ¿ stato quello di ottimizzare i tempi di raggiungimento del grado di surriscaldamento ossia, arrivare al valore target nel minor tempo possibile e rimanerci stabilmente per l¿intero ciclo ON della PdC. Inizialmente, previa individuazione dei parametri ottimali di regolazione kp , Ti , Td e attraverso un¿analisi sperimentale, dei valori storici di surriscaldamento (per ogni ciclo ON della PdC) ricavati dal database attraverso l¿utilizzo del programma ¿Studio 3T¿¿, si ¿ implementato un algoritmo che permette di ricavare dinamicamente per ogni PdC il set di parametri ottimali per la regolazione. Infine, si ¿ implementato un terzo algoritmo che permette di ricavare la durata ottimale di un ciclo ON della PdC al variare delle condizioni operative. Per ogni ciclo ON, a parit¿ di energia elettrica assorbita dalla PdC, il COP migliora all¿aumentare dell¿energia termica prodotta; l¿energia termica prodotta ¿ a sua volta proporzionale all¿area compresa fra le curve relative a temperatura di mandata e di ritorno dell¿impianto (ΔT); schematizzando un ciclo ON, esso ¿ costituito da un¿area iniziale simil-triangolare che rappresenta il transitorio (in cui ΔT passa da zero a ΔTmax) seguita da un¿area simil-trapezoidale in cui il ΔT rimane massimo. L¿idea ¿ stata quella di incrementare quest¿ultima area a parit¿ di transitorio. Dapprima ¿ stata fatta un¿analisi dei dati sperimentali, a cui ¿ seguita una simulazione di tali incrementi. ¿ risultato che con basse temperature di mandata tali incrementi potevano essere maggiori che con temperature pi¿ elevate. Pertanto si ¿ sviluppato un algoritmo in linguaggio di programmazione R¿ che consente di determinare la durata ottimale del ciclo ON della PdC al variare delle condizioni operative. Si ¿ cos¿ ottenuto un miglioramento del COP medio compreso fra il 25% e il 50%.

Relators: Marco Carlo Masoero, Gianfranco Pellegrini, Angelo D'Ambrosio
Academic year: 2021/22
Publication type: Electronic
Number of Pages: 142
Subjects:
Corso di laurea: Corso di laurea magistrale in Ingegneria Meccanica
Classe di laurea: New organization > Master science > LM-33 - MECHANICAL ENGINEERING
Aziende collaboratrici: Teon S.r.l.
URI: http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/22490
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