Data-driven heat pump analytics for property management

Abstract

This thesis evaluates the potential of data-driven analytics in trans-critical carbon dioxide heat pump systems. The goal of the thesis was to analyze available heat pump data to find correlations that could indicate system efficiency, functionality, and overall performance. The research question was how obtainable data can be utilized to evaluate the overall performance and longevity of trans-critical carbon dioxide heat pump systems, with the intention to develop data-based indicators for performance evaluation and predictive maintenance.

The thesis contains quantitative data analysis using operational heat pump data obtained from two heat pump systems. Correlation analyses were performed using both Pearson and Spearman correlation equations in order to potentially identify relationships between obtained heat pump data and performance indicators. Additionally, qualitative data was gathered by interviewing six industry specialists to provide insight into key factors influencing HPWH systems and to understand current evaluation practices within the field.

The results revealed no significant correlations within the analyzed data, indicating that the obtainable data or methods used were partly unsuitable for the purpose. The outcome highlights limitations in the current data collection framework as well as the chosen method and suggests the need for uniform and trustworthy data enabling effective performance evaluation of heat pumps.

Tämä opinnäytetyö arvioi data-analytiikan mahdollisuuksia transkriittisten hiilidioksidi lämpöpumppujärjestelmien suorituskyvyn tarkastelussa. Opinnäytetyön tavoitteena oli analysoida saatavilla olevaa lämpöpumppudataa korrelaatioiden löytämiseksi, jotka voisivat viitata järjestelmän tehokkuuteen, toiminnallisuuteen ja yleiseen suorituskykyyn. Tutkimuskysymyksenä oli, kuinka saatavilla olevaa dataa voidaan hyödyntää transkriittisten hiilidioksidi lämpöpumppujärjestelmien suorituskyvyn ja käyttöiän arviointiin. Tarkoituksena oli kehittää dataperusteisia mittareita suorituskyvyn arviointiin ja ennakoivaan kunnossapitoon.

Opinnäytetyössä suoritettiin kvantitatiivinen data-analyysi kahdesta lämpöpumppujärjestelmästä kerätyn datan perusteella. Korrelaatioanalyysit toteutettiin Pearsonin ja Spearmanin korrelaatiomenetelmiä hyödyntäen. Tavoitteena oli tunnistaa mahdollisia korrelaatioita lämpöpumppudatan ja suorituskyvyn välillä. Lisäksi laadullista dataa kerättiin haastattelemalla kuutta alan asiantuntijaa, jotta syntyisi syvempää ymmärrystä lämpöpumppujärjestelmien keskeisistä suorituskykyyn vaikuttavista tekijöistä sekä alan nykyisistä arviointikäytännöistä.

Opinnäytetyön tulokset eivät paljastaneet merkittäviä korrelaatioita analysoidun datan kohdalla, mikä viittaa siihen että saatavilla oleva data tai käytetyt menetelmät olivat osittain soveltumattomia tähän tarkoitukseen. Tämä tulos korostaa nykyisen datankeruun sekä valittujen menetelmien rajoituksia ja osoittaa yhtenäisen ja luotettavan datan tarvetta, joka mahdollistaisi lämpöpumppujen tehokkaan suorituskyvyn arvioinnin.