Efficientamento Energetico di un Ufficio tramite Controllo basato sull’Occupazione = Energy Efficiency of an Office through Occupancy Based Control

Il presente lavoro di tesi si propone di analizzare il potenziale risparmio energeti-co in ambienti caratterizzati da tassi di occupazione imprevedibili, sviluppando e implementando un sistema di controllo basato su Model Predictive Control (MPC) integrato con sensori per il conteggio delle persone. L’obiettivo principale è ottimiz-zare l’efficienza energetica e garantire il comfort degli occupanti tramite un controllo avanzato degli impianti HVAC. Inizialmente viene esaminato il contesto attuale, con una panoramica sui princi-pali sistemi di controllo basati sull’occupazione e sulle tecnologie di rilevamento, tra cui i sensori per il conteggio delle persone comunemente utilizzati. In seguito, viene presentata anche la start-up Dropper e le sue soluzioni innovative per il conteggio delle persone, che hanno un ruolo centrale nella raccolta dei dati per il modello sviluppato. La fase successiva riguarda la modellazione termica dell’edificio. Utilizzando soft-ware avanzati come EnergyPlus e DesignBuilder, è stato creato un modello globale dell’edificio I3P, incubatore del Politecnico di Torino, per ottenere una visione com-plessiva dei consumi energetici. Tuttavia, per ottenere risultati più dettagliati, si è scelto di concentrarsi su un singolo ufficio. La simulazione di questo ambiente ha prodotto dati relativi ai consumi energetici giornalieri e annuali. Successivamente, sono stati raccolti dati in tempo reale all’interno dell’ufficio mediante sensori ENS160 e AHT21, finalizzati a raffinare ulteriormente il modello digitale. Grazie all’integrazione tra simulazioni e misurazioni reali, è stata svilup-pata una funzione di trasferimento per creare un modello matematico accurato dell’ufficio. Questo modello è stato poi utilizzato per implementare il controllo pre-dittivo (MPC), con l’obiettivo di ridurre le deviazioni rispetto alla temperatura di setpoint predefinita. Infine, i risultati ottenuti tramite MPC sono stati confrontati con i dati teorici delle simulazioni eseguite con EnergyPlus, dimostrando come l’integrazione di dati reali e simulazioni possa ottimizzare significativamente sia l’efficienza energetica sia il comfort interno degli spazi analizzati.