Secondo le stime, solo in Europa , circa il 40% del consumo globale di energia primaria è dovuto alle costruzioni: una quota pari al 18% è attribuita agli edifici per uffici, la restante parte al settore residenziale. Negli uffici, il 53% dell’energia consumata è impiegata nel riscaldamento, il 14% per l’illuminazione, e per gli apparecchi elettrici il 16%. Per questo motivo, le riduzioni di energia negli edifici e la conseguente diminuzione di emissioni di CO2 sono gli obiettivi principali che l’architettura sostenibile si pone.

Molti studi si sono concentrati alla riduzione dei consumi energetici in fase progettuale, attraverso l’utilizzo di tecniche energeticamente sostenibili: aumento dell’isolamento termico, maggiore efficienza del sistema impiantistico, miglioramento delle proprietà termo fisiche dei materiali da costruzione, attenzione a forma e orientamento dell’edificio. Ma ciò che comporta il consumo energetico all’interno di un edificio comprende una vasta serie di fattori. Tra questi, il comportamento dell’occupante gioca un ruolo decisivo nella determinazione dei consumi finali. Una serie di fattori psicologici, fisiologici, ambientali e contestuali, influenzano il livello di comfort desiderato dagli utenti all’interno degli edifici, portandoli ad agire sull’ambiente attraverso differenti scenari d’azione.

Gli strumenti di simulazione risultano indispensabili per la previsione del consumo finale di energia, ma spesso sono in grado di simulare accuratamente solo le caratteristiche legate alle proprietà fisiche dell’edificio. La natura deterministica degli strumenti porta ad una grande semplificazione della realtà e alla trascuratezza delle variabili stocastiche che mettono in relazione il comportamento dell’utente con i sistemi di controllo dell’ambiente interno. L’effetto di tutto ciò è un notevole divario tra i consumi previsti in fase di progetto e quelli riscontrati durante la vita utile degli edifici. Il punto cruciale di tale discrepanza risulta nell’incapacità dei programmi di calcolo attuali, di simulare il reale comportamento dell’occupante: le azioni di controllo vengono descritte attraverso assunzioni prefissate e non realistiche, ma il comportamento dell’occupante è un processo complesso ed è influenzato da numerose variabili. Nonostante ciò, la modellazione del comportamento dell’occupante sta iniziando a svilupparsi. Risulta quindi necessario prendere in anali, nelle simulazioni energetiche, le interazioni degli occupanti con i sistemi di controllo se si vuole raggiungere una migliore previsione dei consumi energetici ottenendo valori più vicini alla realtà.

Il lavoro di tesi si pone come obiettivo la definizione di profili probabilistici di utenti e l’analisi di come diverse azioni di controllo influenzino il consumo di energia e la qualità dell’ambiente interno. Le variabili su cui ci si è concentrati sono quelle relative all’uso del sistema di illuminazione artificiale e schermature solari.

Inizialmente la simulazione ha riguardato l’analisi dei consumi energetici finali, attraverso un approccio che rispecchia quello adottato attualmente nei programmi di simulazione, quello deterministico, dove la presenza dell’occupante e le azioni di controllo sono calcolate sulla base di assunzioni decise a priori per le schedule. Successivamente alla profilatura degli utenti, il modello viene implementato attraverso le due variabili probabilistiche (uso dell’illuminazione e schermature solari) e vengono eseguite le simulazione per ogni modello di utente. Dai risultati si nota l’elevata influenza delle azioni di controllo dei diversi utenti sui consumi energetici e qualità dell’ambiente interna, ed emerge come i parametri utilizzati nelle procedure standard di previsione della performance energetica degli edifici, siano notevolmente distanti dalle reali preferenze degli utenti. Risulta evidente l’impossibilità di simulare l’occupante attraverso approcci deterministici proprio per la natura del comportamento dell’utente probabilistica.

Il lavoro presentato in questa tesi, si basa sulla fondamentale assunzione che solo attraverso una profilatura accurata degli utenti sarà possibile ottenere una migliore previsione dei consumi energetici.