Analisi numeriche e sperimentali sulle prestazioni energetiche degli edifici : il caso dello Smart District del Centro Ricerche ENEA Casaccia

Giulia Roccasalva, Federica Sabatini

Analisi numeriche e sperimentali sulle prestazioni energetiche degli edifici : il caso dello Smart District del Centro Ricerche ENEA Casaccia.

Rel. Alfonso Capozzoli, Stefano Pizzuti, Silvia Romano. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Architettura Per Il Progetto Sostenibile, 2015

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Abstract:	Le attività elaborate in questa tesi, in collaborazione con il Centro Ricerche ENEA Casaccia, s'inseriscono nell'ambito delle Smart Cities, che negli ultimi anni sta assumendo una maggiore rilevanza. In particolare, si colloca nel segmento riguardante gli Smart Building del centro, dove è in corso un importante programma sperimentale con lo scopo di realizzare un prototipo dimostrativo di Smart Village che possa trovare applicazione su larga scala nei grandi centri urbani: le applicazioni "intelligenti" ancora in fase di ricerca riguardano in particolar modo la gestione energetica degli edifici. Il Consiglio Mondiale delle Imprese per lo Sviluppo Sostenibile (World Business Council for Sustai-nable Development) ha identificato negli edifici uno dei cinque più importanti consumatori di energia e nell'edilizia il settore dove è necessario un "turn-over" verso l'efficienza energetica. Gli edifici consumano il 40 % dell'energia primaria nella maggior parte dei Paesi e i consumi sono in crescita. L'Agenzia Internazionale dell'Energia (International Energy Agency), stima che gli attuali trend relativi ai consumi energetici degli edifici stimoleranno investimenti pari a circa il 50% del fabbisogno energetico entro il 2030. In questo contesto, i sistemi di gestione energetica degli edifici rappresentano un mercato in forte crescita, con un valore di 2,4 miliardi. L'interesse verso questi sistemi è strettamente legato agli obiettivi di sostenibilità e di riduzione dell'impatto ambientale e ai benefici economici ricavabili sempre più evidenti grazie a un costo in costante diminuzione dei dispositivi. I sistemi BEMS permettono quindi di risparmiare energia, grazie all'ottimizzazione delle soluzioni integrate di gestione degli edifici, basate sui principi delle ICT (Tecnologie della Comunicazione e dell'Informazione), migliorandone la gestione. L'obiettivo di questa tesi è presentare un quadro generale sul contesto energetico in cui si inseriscono gli Edifici Intelligenti, e le possibili strategie di ottimizzazione della gestione dell'energia. La tesi è articolata in sette capitoli. Il primo esamina i concetti che caratterizzano il tema, restituendone le principali definizioni presenti in letteratura e la normativa specifica di riferimento. Nel secondo e nel terzo capitolo s'introduce il caso studio dello Smart District di ENEA, illustrandone l'attività di ricerca, basata principalmente sul monitoraggio degli otto edifici analizzati, e i principali risultati in termini di consumo elettrico e termico. In particolare nel terzo capitolo si entra in dettaglio nel progetto di ricerca con la descrizione della piattaforma ICT per arrivare a considerare la sensoristica installata in loco e i principi su cui si basano l'acquisizione e la gestione dei dati. Nel quarto capitolo sono illustrati lo studio teorico e gli steps concettuali con cui effettuare una diagnosi energetica; in particolare si illustrano le modalità e le "tools" necessari per definire le prestazioni energetiche degli edifici attraverso le simulazioni in regime dinamico. Nel quinto capitolo si descrive l'intero iter di modellazione energetica dell'involucro, degli impianti, e dei profili di utilizzo del cluster di edifici, effettuata con il software eQUEST. Attraverso il sopralluogo e le interviste dirette con i dipendenti del centro, è stato possibile ottenere un'ampia quantità di dati, in grado di restituire una modellazione energetica molto dettagliata che non si discosta in maniera eccessiva dal modello architettonico. I risultati di tale modellazione sono ampiamente descritti nel capitolo 6, nel quale si specificano i fabbisogni energetici per la stagione di riscaldamento e quella di raffrescamento, nonché i relativi consumi primari ed elettrici. Inoltre, per ottenere un modello energetico in grado di restituire valori simili a quelli monitorati nel progetto di ricerca, si descrive la fase di calibrazione effettuata mediante confronto con i risultati frutto di una simulazione in regime semistazionario applicando il metodo della UNI TS 11300; una volta ottenuto un modello robusto, è stato possibile ipotizzare e simulare delle strategie di risparmio. Infine nel capitolo sette, si introduce il concetto di retrofitting, entrando nel dettaglio delle misure di risparmio che concernono sia l'involucro edilizio, sia la gestione dei consumi, simulando e mettendo a confronto diverse misure di risparmio energetico.
Relatori:	Alfonso Capozzoli, Stefano Pizzuti, Silvia Romano
Tipo di pubblicazione:	A stampa
Soggetti:	A Architettura > AD Bioarchitettura S Scienze e Scienze Applicate > SH Fisica tecnica
Corso di laurea:	Corso di laurea magistrale in Architettura Per Il Progetto Sostenibile
Classe di laurea:	NON SPECIFICATO
Aziende collaboratrici:	NON SPECIFICATO
URI:	http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/4355
Capitoli:	Sommario I IL PANORAMA DELLE SMART CITIES E DEL BUILDING NETWORK MANAGEMENT 1.1 Lo scenario energetico 1.2 Smart cities 1.2.1 Definizione di Smart City 1.2.2 II modello della Smart City 1.2.3 Gli strumenti della Smart City 1.3 Urban network 1.3.1 Reti intelligenti a supporto della Smart City: la Smart Greed 1.4 Tecnologie dell'Informazione e della Comunicazione (ICT) 1.4.1 Smart Metering 1.5 Building network management 1.6 Smart Building 1.6.1 II contesto normativo di riferimento 1.6.2 Definizione di Smart building 1.6.3 Automazione degli edifici II CASO STUDIO: IL CENTRO RICERCHE ENEA A CASACCIA 2.1 Descrizione dell'attività 2.2 Inquadramento del cluster di edifici 2.2.1 Dati dimensionali 2.2.2 Aree funzionali 2.3 Impiantistica allo stato di fatto 2.3.1 Impianto termico 2.3.2 Impianto elettrico III SISTEMA DI MONITORAGGIO DEL CLUSTER DI EDIFICI 3.1 II processo di ottimizzazione del sistema di monitoraggio ed elaborazione dati 3.2 Progettazione del piano di monitoraggio e la sua installazione e configurazione 3.2.1 Monitoraggio ambientale 3.2.2 Monitoraggio energetico 3.3 Validazione ed analisi dei dati raccolti in fase operativa 3.3.1 Verifica dell'andamento dei dati 3.3.2 Verifica della quantità dei dati mancanti 3.3.3 Verifica del funzionamento dei sensori 3.4 Elaborazione e caratterizzazione dei profili di consumo e benchmarking 3.4.1 Verifica dei bilanci energetici 3.4.2 Caratterizzazione e clusterizzazione dei profili di consumo energetico 3.4.3 Definizione dei Key Performance Indicators (KPI) IV DIAGNOSI E SIMULAZIONE ENERGETICA DEGLI EDIFICI 4.1 Definizione di diagnosi energetica 4.2 Caratterizzazione del sistema edificio-impianto 4.2.1 Analisi del sito e dell'utenza 4.2.2 Involucro edilizio 4.2.3 La caratterizzazione degli impianti di climatizzazione 4.2.4 Utenze elettriche 4.3 Calcolo del fabbisogno energetico degli edifici 4.3.1 Simulazioni semplificate in regime stazionario 4.3.2 Simulazioni in regime dinamico 4.4 Strumento applicativo: eQUEST V COSTRUZIONE DEL MODELLO ENERGETICO 5.1 Obiettivi dell'analisi energetica 5.2 Zone termiche e profili di utilizzo 5.3 Superfici disperdenti opache 5.3.1 Classificazione delle superfici disperdenti opache 5.3.2 Abaco delle superfici disperdenti opache 5.4 Componenti trasparenti dell'involucro edilizio 5.4.1 Classificazione dei serramenti 5.4.2 Abaco dei serramenti 5.5 Individuazione degli apporti termici endogeni gratuiti 5.5.1 Illuminazione artificiale interna 5.5.2 Apparecchiature elettriche negli uffici 5.5.3 Valori di occupazione 5.5.4 II ricambio di aria per ventilazione naturale 5.6 Schedules settimanali e annuali dei profili medi di occupazione e di utilizzo 5.7 I sistemi generativi dell'impianto di riscaldamento e raffrescamelo 5.7.1 II generatore di calore 5.7.2 II gruppo frigorifero 5.8 II sistema distributivo ed emissivo dell'impianto 5.8.1 II circuito di rete Idronica del cluster di edifici 5.8.2 I terminali dell'impianto: i fan coils VI CALIBRAZIONE DEL MODELLO ENERGETICO E RESTITUZIONE DEI RISULTATI 6.1 II bilancio energetico 6.1.1 Stagione di riscaldamento 6.1.2 Stagione di raffresca mento 6.2 Consumi di energia primaria 6.3 Consumi elettrici 6.4 Dati climatici 6.5 Stima dei Gradi Giorno reali 6.6 Normalizzazione dei dati di consumo energetico 6.7 Verifica dei consumi energetici con la UNI TS 11300 VII MISURE DI RISPARMIO ENERGETICO 7.1 II concetto di Retrofitting 7.2 Retrofit dell'involucro edilizio 7.2.1 Incremento dell'isolamento termico delle chiusure verticali 7.2.2 Incremento dell'isolamento termico dei serramenti 7.2.3 Sostituzione degli apparecchi luminosi in ambiente 7.2.4 Incremento dell'efficienza del generatore di calore 7.3 Retrofit gestionale 7.3.1 Gestione dell'impianto di riscaldamento 7.3.2 Gestione dell'impianto di raffresca mento 7.3.3 Gestione dell'illuminazione artificiale: daylighting 7.3.4 Gestione delle schermature solari esterne 7.4 Confronto tra Retrofit tecnologico e gestionale Conclusioni Bibliografia
Bibliografia:	ONU, World Urbanization Prospects, 2014 Correia, Luis M. and Klaus Wunstel, Smart City Application and Requirement. Networks European Technology Platform, 2013 McKinsey Global Institute, Urban world: Mapping the economic power of cities, 2013 DIRETTIVA 2012/27/UE DEL PARLAMENTO EUROPEO E DEL CONSIGLIO, del 25 ottobre 2012 sull'ef¬ficienza energetica, che modifica le direttive 2009/125/CE e 2010/30/UE e abroga le direttive 2004/8/CE e 2006/32/CE; Giffinger, et al, Smart Cities: Ranking of European Medium-Sized Cities, Vienna University of Tech¬nology, 2007 Hollands, et al., Will the real smart city please stand up? 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Casaccio, 2012 ENEA, Report Ricerca di sistema elettrico: Sviluppo di metodologie, strumenti di misura ed analisi dei consumi energetici degli edifici, 2013 ENEA, Report Ricerca di sistema elettrico: Progetto per l'integrazione in una rete di illuminazione pubblica avanzata di un sistema per la supervisione remota di una rete di edifici residenziali equipaggiati con una piattaforma di domotica energetica, 2011 ENEA, Report Ricerca di sistema elettrico: Modelli predittivi e soluzioni pilota per la diagnostica e controllo di smart buildings, 2011 ENEA, Report Ricerca di sistema elettrico: Metodi per l'analisi prestazionale di reti di edifici e test su dati sperimentali e simulatore, 2013 ENEA, Report Ricerca di sistema elettrico: Validazione, analisi, sviluppo ed implementazione di modelli di diagnostica orientata a reti di edifici, 2014 ENEA, Report Ricerca di sistema elettrico: Sviluppo di una sperimentazione dimostrativa di "Smart Village" e metodi di progettazione, 2012 ENEA, Smart Village nel c.r. enea casaccio: Realizzazione di una infrastruttura pilota di ricerca, 2010 ENEA, Report Ricerca di sistema elettrico: Caratterizzazione dei consui energetici nazionali delle strutture ad uso ufficio, 2009 De Santoli L., La gestione energetica degli edifici, 2010 Schneider Electric, Risparmio energetico con i Sistemi di Gestione Energetica degli Edifici (BEMS): le soluzioni integrate per la gestione energetica degli edifici (BEMS) consentono di risparmiare energia e migliorare la produttività creando un ammbiente di lavoro confortevole, 2009 Politi A., Metodologia e strategie di diagnosi energetica per la riqualificazione degli edifici, i casi di un albergo e un municipio, 2014 Letaifa S. 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Criteri generali e requisiti delle prestazioni energetiche degli edifici, Appendice B (Allegato 1, Capitolo 4) M. Tahsildoost, Z. S. Zomorodian, Energy retrofit techniques: An experimential study of two typical school buildings in Tehran, 2015 T. Hong, M. A. Piette, Y. Chen, S. H. Lee, S. C. Taylor-Lange, R. Zhang, K. Sun, P. Price, Commercial Building Energy Saver: an energy retrofit analysis toolkit, 2015 S. H. Lee, T. Hong, M. A. Piette, S. C. Taylor-Lange, Energy retrofit analysis toolkintsfor commercial buildings: a review, 2015 G. M. Mauro, M. Hamdy, G. P. Vanoli, N. Bianco, J. L.M. Hensen, A new methodology for investigating the cost-optimality of energy retrofitting a building category, 2015.

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