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Il consumo di energia e la forma urbana: il caso studio di Torino / Energy consumption and urban form: the case study of Turin

Alessandro Gamba, Salvatore Maio

Il consumo di energia e la forma urbana: il caso studio di Torino / Energy consumption and urban form: the case study of Turin.

Rel. Guglielmina Mutani. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Architettura Costruzione Città, 2015

Abstract:

Il presente studio intende analizzare come il consumo energetico a scala urbana sia influenzato non solo dalle caratteristiche tecnologiche, impiantistiche o di forma proprie degli edifici, ma anche da una componente esogena caratterizzata dal contesto stesso, tale da poter descrivere il consumo urbano come un'equazione che metta a sistema le due componenti, che può essere definita come: [kWh] urbano = [kWh] edificio ± ƒ [kWh] contesto.

Per tanto si intende quantificare la variazione del consumo energetico urbano al solo variare dei parametri che caratterizzano il contesto urbano. A tal proposito si è reso necessario individuare, attraverso un'attenta lettura delle pubblicazioni dalla metà degli anni '90 ad oggi, i parametri che maggiormente influiscono sulla variazione dei consumi urbani, che risultano essere:

1. BCR building coverage ratio [m2/m2]

2. BD building density [m3/m2]

3. BH building height [m]

4. FAR floor area ratio [-]

5. H/W aspect ratio [-]

6. SVR sky view factor [-]

7. MOS orientamento strade prevalente [-]

8. g albedo [-]

Definiti e analizzati i suddetti parametri è stato possibile identificare un rapporto tra alcuni di essi, tali da poter definire la funzione del consumo energetico del contesto urbano come Global Urban Morphology and Solar Factors, al cui interno sussiste un rapporto di reciproca dipendenza tra due fattori statistici, uno inerente alla morfologia urbana e un altro all'aspetto solare. Allo scopo di verificare tale ipotesi, si è reso necessario andare ad individuare un software di analisi energetica, tale che potesse effettuare una simulazione a scala urbana e non solo un'analisi prestazionale dell'edificio.

I tre programmi selezionati, risultati più attinenti all'obiettivo da noi preposto in precedenza, sono stati: UMI (MIT); Energy Proforma'{MIT); CitySim (Kaemco). Questi programmi sono attualmente in fase di sviluppo nelle varie Università, o aziende, non essendoci ancora una metodologia chiara ed univoca per calcolare i consumi energetici a scala urbana. Dopo varie osservazioni, è stato rilevato come CitySim, software prodotto dalla Kaemco (società svizzera, che fornisce consulenza nel settore dell'energia e della fisica urbana, in collaborazione con École Polytechnique Fédérale de Lausanne), risultasse essere il più adatto per il lavoro che saremmo andati a svolgere nei mesi successivi.

La verifica di queste ipotesi, individuato il software più indicato, è stata fatta analizzando la Circoscrizione 1 della città di Torino, i cui dati sono stati estrapolati dal sistema informativo geografico QuantumGIS e, confrontando i volumi riscaldati forniti dal gruppo IREN con il volume ottenuto da GIS, è stata fatta una prima selezione degli edifici con un volume riscaldato congruo.

In una seconda fase, dopo aver esaminato i primi risultati, è stata fatta una seconda selezione degli edifici e delle rispettive sezioni di censimento, e attraverso CitySim, è stata selezionata la sezione di censimento più adatta alle modifiche da effettuare attraverso il software.

Tuttavia, non essendoci un file climatico orario per la città di Torino aggiornato e con valori accettabili, si è reso necessario andare ad operare una modifica al file climatico prodotto da EnergyPlus, andandolo ad adattare alle temperature medie mensili ricavate dall'Arpa. Questa correzione è stata effettuata per ottenere un file climatico per il 2012/2013 e 2013/2014 per poter effettuare una simulazione su due stagioni di riscaldamento, tuttavia le temperature ottenute per il periodo 2013/2014 non sono state ritenute accettabili e di conseguenza scartate. Pertanto, l'analisi energetica è stata effettuata per il solo periodo di riscaldamento 2012/2013.

Con CitySim, variando la forma urbana, ¡1 rapporto H/W e il BCR, abbiamo ottenuto dei nuovi consumi di quartiere su cui abbiamo svolto delle ipotesi in base al Global Urban Morphology and Solar Factors, e tratto delle conclusioni in funzione di come i fattori determinino, in maniera più o meno rilevante, una variazione dei consumi di energia.

Il lavoro non intende proporre soluzioni definitive, ma offrire nuove basi per la comprensione del fenomeno senza la pretesa di avere una risposta risolutiva alla progettazione urbanistica di nuovi quartieri.

La tesi mostra i vantaggi e gli svantaggi di un determinato modello di progettazione valido sul nostro territorio, attraverso un'analisi di alcuni degli isolati tipici del tessuto torinese. Queste valutazioni sono nate dal bisogno di diminuire il fabbisogno energetico delle nostre città, necessità che negli ultimi anni ha portato i progettisti ad analizzare, sia un nuovo modo di progettare a scala dell'edificio, sia a scala urbana per ideare i nuovi quartieri del futuro.

Relators: Guglielmina Mutani
Publication type: Printed
Subjects: S Scienze e Scienze Applicate > SH Fisica tecnica
U Urbanistica > UK Pianificazione urbana
Corso di laurea: Corso di laurea magistrale in Architettura Costruzione Città
Classe di laurea: UNSPECIFIED
Aziende collaboratrici: UNSPECIFIED
URI: http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/4215
Chapters:

Premessa metodologica

1. Introduzione - Piano 20-20-20

2. Stato dell'arte

2.1 Modelli LT e DEM

2.2 Modelli BREDEM

2.3 GIS e statistico

2.4 Modello PPF

3 Fattori che incidono sul consumo energetico di quartiere

3.1 Global Urban Morphology and Solar Factors

4 Strumenti di sostenibilità energetica/ambientale a scala urbana

4.1 Energy Proforma

4.2 UMI e Archsim

4.3 CitySim

5. Caso Studio

5.1 Torino

5.1.1 Dati meteo Torino - via della Consolata

5.1.2 Analisi Circoscrizione 1

5.1.3 Confronto delle sezioni di censimento selezionate con la Circoscrizione 1

5.1.4 Analisi del Global Urban Morphology and Solar Factors sulla sezione di censimento

5.2 Creazione del modello per il calcolo dei consumi su CitySim

5.3 Confronto tra i consumi reali e risultati CitySim

6 Analisi sulla morfologia urbana e variazione del consumo energetico

6.1 Modifica Aspect Ratio

6.1.1 Andamento Sky View Factor

6.1.2 Consumi energetici

6.2 Modifica Building Coverage Ratio

6.2.1 Andamento Sky View Factor

6.2.2 Consumi energetici

7 Analisi dei risultati

8 Conclusioni

Bibliografia

Sitografia

Fonti iconografiche

Appendice A

Tabella dei fattori ottenuti dal software Quantum GIS

Appendice B

Stratigrafie utilizzate in CitySim

Appendice C

Variazioni H/W: Andamento differenze temperature superficiali

Variazioni BCR: Andamento differenze temperature superficiali

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