[es] Con la actual emergencia climática, los gobiernos del mundo están tomando acciones para reducir las emisiones de gases de efecto invernadero (GHG), que contribuyen al cambio climático. La edificación representa un 32% del total de energía consumida mundialmente, siendo la producción de agua caliente y calefacción el principal uso de energía en edificios domésticos. Las bombas de calor producen agua caliente, calefacción y refrigeración con gran eficiencia y, usando fuentes renovables de energía, produciendo pocas emisiones de GHG. Pese a ello, puede que en instalaciones domesticas estén trabajando de forma ineficaz o con fallos. Los monitores de detección y diagnóstico de fallos (FDD) están orientados a la detección de ineficiencias y diagnóstico de fallos. El objetivo de esta tesis doctoral es el desarrollo de un monitor FDD para bombas de calor domésticas que pueda trabajar con compresores de velocidad variable y diagnosticar diferentes fallos. La primera parte de esta tesis se ha dedicado a la revisión literaria de la incidencia, efectos y emulación y simulación de fallos. La siguiente parte de la tesis trata sobre el desarrollo y primera validación del monitor FDD. El monitor cuenta con varios módulos para incrementar la fiabilidad de la solución, usando regresiones polinomiales para la generación de modelos sin fallos y conocimiento experto para el diagnóstico. La solución es validada con datos de modelo, detectando fallos antes de una pérdida de eficiencia del 5% y diagnosticando diferentes fallos. Se realizaron experimentos con fallos en una bomba de calor con velocidad variable cargada con propano. El procedimiento es descrito y los efectos de los fallos cuantificados. Después, estos datos son usados para validar el monitor. Pese a que se requirió alguna modificación para adaptarlo a datos en tiempo real, el monitor detectó fallos antes de un 8% de degradación y diagnosticó la mayoría de fallos.

[en] In the current context of climate emergency, governments around the world are taking actions to reduce greenhouse gases emissions (GHG), which are the main agents of climate change. Buildings accounted for 32% of the total energy consumption worldwide, being water heating and space heating production the main use of energy in domestic buildings. Heat pumps could provide water heating and space heating and cooling with high efficiency and, coupled with renewable electric sources, with low GHG emissions. Despite their high efficiency, they could be working below their design efficiency in domestic installations or with undetected faults. Fault Detection and Diagnosis (FDD) monitors are focused on the detection of performance losses and the diagnosis of faults. The main objective of this doctoral thesis is the development of an FDD monitor for domestic heat pumps, which could work with variable speed compressors and diagnose different faults. The first part of this thesis is dedicated to the literature review of faults incidence, effects and its emulation or simulation. The next part is focused on the development and first validation of the FDD monitor. The monitor counts with several modules to increase the reliability of the solution. The monitor uses polynomial regressions for the generation of fault-free models and expert knowledge for the diagnosis. The solution is first validated with model data, achieving fault detection before a 5% of performance degradation and diagnosing several faults. Experimental faults test were performed in a variable-speed heat pump charged with propane. The procedure is described and the fault effects are quantified. Then, this data is used to validate again the monitor. Despite some modifications were required to adapt to real-time data, the monitor detected the faults before an 8% of degradation and diagnosing the majority of faults.