Il team racconta il progetto
La ricerca esplora le potenzialità di soluzioni di building automation nell’ambito della trasformazione di edifici esistenti in smart buildings, sfruttando i sistemi già presenti nell’edificio stesso. In particolare, si valuteranno i risultati ottenibili tramite soluzioni di controllo avanzate basate sul Model Predictive Control (MPC): identificato un edificio caso-studio, verrà sviluppato, calibrato e validato un modello semplificato che, grazie all’acquisizione e alla simulazione di informazioni di contesto (e.g., profilo occupazionale e dati meteo previsti), potrà essere impiegato per ottimizzare in modalità dinamica il controllo del sistema edificio-impianto con l’obbiettivo di massimizzare il comfort per gli occupanti e di minimizzare il consumo energetico dell’edificio, incrementando il consumo da fonti rinnovabili. Il modello di controllo sviluppato sarà basato su un’interfaccia cloud e consentirà l’accesso da remoto all’utente, sensibilizzandolo sulle soluzioni più efficienti.
Questo progetto favorisce la sostenibilità
Gli edifici europei richiedono oltre il 40 % dei consumi finali di energia e generano oltre 1/3 delle emissioni climalteranti. La riduzione del loro impatto energetico è oggi vista come una necessità a livello europeo, nazionale e locale. Dopo l’introduzione di sistemi di certificazione energetica, di edifici ad energia quasi-zero e di piani di riqualificazione energetica del parco edilizio esistente, la più recente direttiva UE ha attribuito un ruolo chiave alle tecnologie di building automation nella riqualificazione energetica degli edifici. Lo sviluppo di controlli e regolazioni intelligenti degli impianti può consentire infatti notevoli risparmi di energia, risultando una forma di intervento meno invasiva rispetto a misure alternative e quindi di più facile diffusione territoriale.
Struttura, metodi e attività progettuali
Il progetto di ricerca ha la durata di 12 mesi (dal 15.03.2023 al 14.03.2024) e si articola dei seguenti task:
- Task1, “Panoramica dello stato dell’arte” (mesi M1-M3), che riguarda l’analisi dello stato dell’arte e della letteratura e ha l’obiettivo di identificare best practice e KPIs per valutare l’efficacia delle soluzioni MPC.
- Task2, “Identificazione di un edificio casto-studio”, e Task3, “Valutazione del caso-studio e installazione della sensoristica” (mesi M3-M5), nell’ambito dei quali si procede all’identificazione dell’edificio caso-studio e all’installazione della rete di sensori e attuatori per il suo monitoraggio e controllo.
- Task4, “Sviluppo e calibrazione dei modelli digitali dell’edificio per MPC” (mesi M6-M7), in cui si sviluppano diversi modelli energetici digitali dell’edificio caso-studio, ciascuno con un diverso livello di dettaglio.
- Task5, “Monitoraggio e test” (mesi M6-M12), in cui si procede al monitoraggio delle prestazioni energetiche e delle condizioni indoor dell’edificio e si implementano nuove logiche di controllo secondo l’approccio del Model Predictive Control, impiegando i diversi modelli energetici digitali sviluppati con l’obiettivo di individuare la configurazione ottimale da validarsi con un’attività di test conclusiva.
- Task6, “Analisi e diffusione dei risultati” (mesi M6-M12), che riguarda l’analisi dei dati e il loro confronto simulativo con sistemi tradizionali, nonché la disseminazione dei risultati.