Automation and occupant behavior for energy savings in buildings : application to a real nZEB, CorTau house

Laura Rizzi

Automation and occupant behavior for energy savings in buildings : application to a real nZEB, CorTau house.

Rel. Valentina Fabi, Marcel Schweiker. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Architettura Costruzione Città, 2016

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Abstract:	INTRODUZIONE Il lavoro della presente tesi di Laurea Magistrale "Automation and Occupant Behaviour for energy savings in buildings. Application to a reai nZEB: CorTau House" ha avuto inizio I' 1 Aprile 2016 e si è concluso con la consegna il 9 Dicembre 2016. Lo sviluppo di questo lavoro può essere diviso in tre fasi. Una prima fase, di indagine sui sistemi di automazione, sviluppata nel Dipartimento di Energia (DENERG) del Politecnico di Torino. Una seconda fase, di analisi statistica, sviluppata nel Dipartimento di Energia (FBTA - Fachgebiet Bauphysik & Technischer Ausbau) del KIT - Karlsruher Institut fur Technologie), in Germania, sotto la guida del Correlatore Marcel Schweiker. Una terza fase, di simulazione energetica del caso studio CorTau House, sviluppata nel Dipartimento di Energia (DENERG) del Politecnico di Torino sotto la guida del Relatore Prof. Stefano Paolo Corgnati e della Correlatrice Valentina Fabi. L'obiettivo di questa tesi è dimostrare come, attraverso l'uso di sistemi automatizzati negli edifici residenziali e di una buona interazione dell'occupante con essi, è possibile ottenere un notevole risparmio energetico. Questo lavoro di ricerca è stato possibile inizialmente andando a studiare un database di questionari formulati qualche anno fa dai ricercatori Marcel Schweiker e Rune Korsholm Andersen per due progetti di ricerca differenti, aventi scopi e dati diversi. Ad ogni modo, l'ampio numero di dati ha consentito di analizzare i comportamenti di utenti di diverse fasce d'età, sesso e provenienza di ognuno di essi. Da un'analisi statistica di regressione, in seguito, è stato possibile ottenere una serie di comportamenti diversi da parte dei partecipanti e capire come le persone, in generale, preferiscono agire per stabilire delle condizioni di comfort nella propria abitazione. Alcuni dei risultati ottenuti da questo lavoro sono stati utilizzati per l'ultima parte della tesi relativa alla simulazione energetica del caso studio CorTau House. In quest'ultima fase, lo scopo principale è stato quello di simulare il comportamento energetico dell'edificio in questione andando a differenziare le prestazioni energetiche ottenute in relazione al tipo di utente. Due sono i profili utente utilizzati: "standard consumer" (SC) e "low consumer" (LC) che corrispondono rispettivamente ad un modello di utente che agisce con una maggiore interazione e uno che agisce con una minore interazione con la propria casa. Questi due profili sono stati scelti sulla base di dati di riferimento presi dalla letteratura. Si hanno, quindi, due situazioni differenti: la prima nella quale vi è un maggiore fabbisogno energetico annuo; la seconda nella quale, al contrario della prima, vi è un minore fabbisogno energetico annuo, entrambi riferiti a riscaldamento, raffrescamento, illuminazione e apparecchiature. I fabbisogni ottenuti dalla simulazione di questi due profili sono stati poi incrementati rispettivamente con la classe C (di riferimento) e la classe B dei sistemi BAC, seguendo quanto prescrive la normativa EN - 15232 "Energy Performance of Buildings - Impact of Building Automation, Controls and Building Management". Un'ulteriore simulazione energetica è stata fatta implementando con IDA ICE un dato statistico ottenuto dall'analisi di regressione dei questionari: lo stato della finestra (aperta/chiusa). È stato preso come riferimento il T50 che corrisponde al 50% di possibilità che l'utente preferisca la finestra aperta o chiusa al di sopra di una determinata temperatura. Di conseguenza, si presuppone che, superata questa temperatura, le finestre si aprano/chiudano automaticamente. Concludendo, si è potuto stabilire che, diversi livelli di automazione e controllo consentono di ottenere diverse domande di energia nelle abitazioni. Inoltre, la domanda di energia varia non solo attraverso l'applicazione dei BACs ma anche variando le interazioni dell'occupante con l'abitazione stessa. Unendo i due aspetti, si ottengono edifici con fabbisogni energetici molto bassi e qualità prestazionali elevate.
Relatori:	Valentina Fabi, Marcel Schweiker
Tipo di pubblicazione:	A stampa
Soggetti:	A Architettura > AQ Spazi funzionali dell'abitazione S Scienze e Scienze Applicate > SD Computer software
Corso di laurea:	Corso di laurea magistrale in Architettura Costruzione Città
Classe di laurea:	Nuovo ordinamento > Laurea magistrale > LM-04 - ARCHITETTURA E INGEGNERIA EDILE-ARCHITETTURA
Aziende collaboratrici:	NON SPECIFICATO
URI:	http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/4977
Capitoli:	1.INTRODUCTION 1.1.Background 1.2.Objective 2.FROM SMART CITY TO SMART BUILDING 2.1.Smart city from literature 2.2.The concept of Smart city 2.3.The concept of Smart Building 2.4.Internet of Things (loT) in the smart control 2.4.1.Introduction to the concept of loT 2.4.2.loT's architecture 3.HOME & BUILDING AUTOMATION 3.1.Introduction to the "Home & Building automation" concepts 3.2.Some anticipatory realizations 3.3.Home automation 3.3.1.Assistive domotics 3.4.Building Automation 3.4.1.Role of Building Automation in nZEBs 3.4.2.The potential for energy and C02 savings through the use of Building Automation 3.5.H&B automation system's architecture: real applications 3.5.1.Vimar 3.5.2.Came 3.5.3.Schneider Electric 3.6.Protocols 3.6.2.European Protocol: KNX 3.6.2.Global Protocols 3.7.Towards European Standard 3.7.European Standard EN 15232:2007 3.7.2.Calculation methods 4.INTERACTION BETWEEN OB AND SMART HOME 4.1.Introduction to comfort 4.1.1.Fanger method 4.1.2.Adaptive method 4.2.Occupant behaviour 4.2.1.Factors affecting OB inside the building 4.3.Impact of occupant behaviour and intelligent control on energy performance of buildings 4.4.How to assess the interaction 4.4.1.Questionnaire 4.4.2.Simulation 5.QUESTIONNAIRES ANALYSIS 5.1.Questionnaire analysis objective 5.2.Introduction to analysis work 5.2.1.International survey 5.2.2.Danish survey 5.3.Analysis methodology 5.3.1.Sample descriptive statistic 5.4.Achieved results 5.4.1.State of the window 5.4.2.State of the heating 5.4.3.Window open reasons 5.4.4.Occupant behaviour in relation to cold temperature 5.4.5.Occupant behaviour in relation to hot temperature 5.5.CorTau House contextualization in questionnaire analysis 6.CASE STUDY: CORTAU HOUSE 6.1.Description of the case study 6.1.1.Publication "Un esempio di nZEB in Piemonte: CorTau House" 6.2.Reference model 7.SIMULATION WITH IDA ICE SOFTWARE 7.1.Building energy simulation 7.2.Introduction to software 7.3.Simulation methodology and strategy 7.4.Achived results 7.4.1.Energy evaluation of SC and LC profiles 7.4.2.Energy evaluation of SC and LC profiles considering BAC 7.4.3.Energy evaluation of LC profile implementing semi-probabilistic model 8.CONCLUSION 8.1. To sum up 8.2. Future projections Appendix A - Questionnaires A.1 - International survey A.2 - Danish survey Appendix B - Regression analysis B.1 - State of the window B.2 - State of the heating B.3 - Window open reasons B.4 - Coping cold clothes B.5 - Coping cold heating B.6 - Coping cold hot drink B.7 - Coping cold nothing B.8 - Coping cold other B.9 - Coping hot clothes B.10 - Coping hot window B.11 - Coping hot cold drink B.12 - Coping hot nothing B.13 - Coping hot other Appendix C - Simulation results C.1 - Standard consumer C.2 - Low consumer
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