Détection de faute automatique dans les systèmes solaires thermiques basée sur la vérification de règles et la simulation

Les chauffe-eau solaires sont souvent considérés lorsqu'il est question de solutions permettant la production d'eau chaude domestique tout en réduisant les coûts en énergie et les émissions de gaz à effet de serre. Bien que leur coût diminue, les systèmes solaires thermiques nécessitent un investissement initial plus grand que les systèmes conventionnels, et ce surcoût est compensé par une facture énergétique réduite. Afin d'assurer leur rentabilité, il est donc impératif que ces systèmes délivrent des performances satisfaisantes pendant l'entièreté de leur durée de vie utile. Malheureusement, il n'est pas rare que les chauffe-eau solaires rencontrent des problèmes qui font en sorte que les économies d'énergies ne sont pas au rendez-vous et même dans certains cas, que leur durée de vie soit réduite. Ces problèmes sont causés par plusieurs facteurs tels qu'une mauvaise sélection de composants lors de la conception, une installation inadéquate et un manque d'entretien. De plus, il n'est pas rare qu'un problème reste caché du propriétaire pendant une longue période de temps, car un appoint permet généralement de fournir la totalité de la demande en eau chaude domestique. Ainsi, un système peut ne pas fonctionner pendant des mois et même des années sans symptôme apparent du côté consommateur. Dans cette optique, il est important de trouver des méthodes permettant de prévenir les propriétaires aussitôt qu'un problème survient. Ce mémoire présente une méthode de détection de faute automatique développée pour les chauffe-eau solaires basée sur deux niveaux. Le premier niveau consiste à faire le suivi des conditions d'opération d'un système (e.g. températures, débits, pression, etc.) et de s'assurer que celles-ci respectent des règles préétablies. Dans le second niveau, les performances quotidiennes du circuit solaire ainsi que de l'appoint sont évaluées par l'entremise de simulations énergétiques sur le logiciel TRNSYS. Les performances estimées sont ensuite comparées avec celles mesurées afin de déterminer si l'écart est significatif. Une validation de la méthode a été effectuée en utilisant près de trois ans de données de fonctionnement d'un chauffe-eau solaire composé de 11 panneaux à tube sous vide d'une superficie totale de 35.5m2 situé à l'Accueil Bonneau à Montréal, Canada. La validation a également servi à déterminer s'il était possible de réduire la quantité de travail nécessaire à la construction d'un modèle tout en permettant une détection de fautes adéquate.

Abstract

Solar hot water systems are often considered to lower the energy costs and greenhouse gas emissions related to the production of domestic hot water. Although the capital costs associated with solar domestic hot water systems are decreasing each year, they are still significantly higher than conventional solutions, and these extra costs are compensated by reduced energy bills. In order to be economically viable, these systems must then deliver a satisfactory performance over their useful lifetime. Unfortunately, it is not uncommon for solar hot water systems to encounter issues which result in a reduction of energy savings and/or their useful life span. These issues often result from poor design, careless installation, and a lack of maintenance. Furthermore, it is frequent that the system's owners stay unaware of a failure for an extended period of time, since these systems are generally equipped with auxiliary heating designed to meet the entire heat load. Thus, a system could be underperforming or out of service for months or even years without any noticeable symptoms from the hot water consumer point of view. In this respect, it is important to find solutions to automatically warn a system's owner or manager in case of a system failure. This thesis present an original automatic fault detection method based on two levels and developed specifically for solar hot water systems. The first level monitors a system's operating conditions (e.g. temperatures, flowrates, pressures, etc.) through a rule-base algorithm. In the second level, the solar circuit and auxiliary heater daily performances are evaluated using TRNSYS simulations and compared with the measured performance in order to determine if there is a significant discrepancy. The method was assessed using three years of operation data from a solar hot water system composed of 11 evacuated tubes of a total area of 35.5 m2 located at l'Accueil Bonneau in Montreal, Canada. The validation was also used to determine how the amount of work required to obtain a model could be reduced while allowing an accurate fault detection. First, the method was assessed using a calibrated model. Then, the obtained results were compared with the ones obtained with an as-built model and a model using web-based weather data instead of on-site measurements. The rule-based algorithm has successfully detected two major system faults related to a failure and replacement of the auxiliary heater and was well suited to detect instrumentation errors such as an unconnected sensor.