La ragione della discrepanza tra i consumi energetici simulati e reali risiede nel fatto che gli strumenti di simulazione sono soltanto capaci di descrivere le azioni di controllo modellando deterministicamente e seguendo schedule prefissate e non realistiche. In realtà i modelli di comportamento dell'utente sono generalmente descritti da algoritmi statistici mentre gli strumenti di simulazione si basano su equazioni che mimano la realtà in maniera statica. Vengono di solito adottate assunzioni che descrivono la presenza dell'occupante e le azioni sull'edificio ma il comportamento umano è molto più complesso (Hoes e al., 2009). Nelle regolari simulazioni energetiche è impossibile stabilire quanto vicino i risultati saranno all'uso energetico totale. Negli ultimi anni è aumentata l'attenzione verso i modelli probabilistici di comportamento dell'occu¬pante negli edifici ed è necessario prendere in considerazione le interazioni degli occupanti alfine ottenere valori più vicini al consumo reale. Per fare ciò queste equazioni, che descrivono il comportamento, necessitano di essere implementate nei programmi di simulazione e deve essere definito un metodo per una migliore previsione della domanda energetica.

I software attuali non sono al momento in grado di valutare adeguatamente gli scenarios spiegando l'influenza del comportamento dell'occupante che è il punto cruciale nello sforzo di ridurrei i consumi energetici che anche questo lavoro di tesi si propone di affrontare. Si è dunque cercato di definire un modello realistico di profili comportamentali da poter implementare nei programmi si simulazione degli edifici. Il lavoro descritto in questa tesi si concentra principalmente sulla ricerca di come diversi profili di utenti probabilistici influenzino la qualità dell'ambiente interno e i consumi energetici allo scopo di confrontare i risultati ottenuti con un uso standard dei programmi di simulazione.

Inizialmente si sono analizzate le abitudini degli occupanti di 15 abitazioni danesi attraverso la regressione logistica al fine di calcolare la probabilità di regolare i set-point di temperatura delle valvole termostatiche dei radiatori. I risultati delle analisi statiche mostrano tre profili di utenti per la simulazione delle interazioni degli occupanti con i sistemi di controllo del riscaldamento da implementare come input all'interno dei programmi di simulazione. I risultati mostrano come le categorie di comfort abbiano un impatto significativo sulla qualità ambientale interna e sottolineano la loro influenza sui consumi energetici.

Si sono implementati i modelli di comportamento umano basati sulle misurazioni. I risultati delle simulazioni sono stati espressi come distribuzioni probabilistiche di valori di consumo energetico ed è stata calcolata la qualità ambientale interna.

L'intento principale di questa tesi è mostrare come questa metodologia possa essere anche applicata in tutti gli aspetti delle interazioni degli utenti con l'edificio e gli impianti come l'apertura delle finestre, dispositivi di ombreggiamento, illuminazione, etc. allo scopo di ottenere previsioni sempre più realistiche sui consumi energetici.