Appunti Gestione energetica e automazione negli edifici

Il documento consiste nella trascrizione degli appunti presi durante le lezioni del corso "Gestione

energetica e automazione negli edifici" tenuto dal professor A. Capozzoli nell'anno accademico

2020 - 2021.

Gli appunti sono ordinati secondo il discorso del professore fatto a lezione e secondo l'ordine

cronologico delle lezioni.

Oltre alle lezioni teoriche ci sono anche alcuni appunti riguardo gli esercizi fatti col software R

(senza spiegazione). Stefano Bonetto

Indice

Prima lezione - 28/09/2020 - (1 ora e mezza).....................................................................................2

Seconda lezione - 02/10/2020 - (3 ore)..............................................................................................10

Terza lezione - 05/10/2020 - (1 ora e mezza).....................................................................................23

Quarta lezione - 09/10/2020 - (3 ore).................................................................................................33

Quinta lezione - 12/10/2020 - (1 ora e mezza)...................................................................................48

Sesta lezione - 16/10/2020 - (2 ore)...................................................................................................62

Settima lezione - 16/10/2020 - (1 ora)................................................................................................76

Ottava lezione - 19/10/2020 - (1 ora e mezza)...................................................................................84

Nona lezione - 23/10/2020 - (45 minuti)............................................................................................92

Decima lezione - 23/10/2020 - (45 minuti)........................................................................................98

Undicesima lezione - 23/10/2020 - (1 ora e mezza).........................................................................102

Dodicesima lezione - 26/10/2020 - (1 ora e mezza).........................................................................113

Tredicesima lezione - 30/10/2020 - (3 ore)......................................................................................123

Quattordicesima lezione - 02/11/2020 - (1 ora e mezza)..................................................................129

Quindicesima lezione - 06/11/2020 - (1 ora e mezza)......................................................................138

Sedicesima lezione - 06/11/2020 - (1 ora e mezza)..........................................................................143

Diciassettesima lezione - 09/11/2020 - (1 ora e mezza)...................................................................148

Diciottesima lezione - 13/11/2020 - (3 ore)......................................................................................157

Diciannovesima lezione - 16/11/2020 - (1 ora)................................................................................160

Ventesima lezione - 16/11/2020 - (mezz'ora)...................................................................................165

Ventunesima lezione - 20/11/2020 - (3 ore).....................................................................................169

Ventiduesima lezione - 23/11/2020 - (45 minuti).............................................................................177

Ventitreesima lezione - 23/11/2020 - (45 minuti).............................................................................183

Ventiquattresima lezione - 27/11/2020 - (3 ore)...............................................................................189

Venticinquesima lezione - 30/11/2020 - (1 ora e mezza).................................................................200

Ventiseiesima lezione - 04/12/2020 - (3 ore)....................................................................................213

Ventisettesima lezione - 07/12/2020 - (1 ora e mezza).....................................................................214

Ventottesima lezione - 11/12/2020 - (3 ore).....................................................................................226

Ventinovesima lezione - 14/12/2020 - (1 ora e mezza)....................................................................227

Trentesima lezione - 18/12/2020 - (3 ore)........................................................................................228

Trentunesima lezione - 21/12/2020 - (1 ora e mezza)......................................................................232

Trentaduesima lezione - 08/01/2020 - (1 ora e 45 minuti)...............................................................245

Trentatreesima lezione - 08/01/2020 - (1 ora e 15 minuti)...............................................................256

Trentaquattresima lezione - 11/01/2020 - (1 ora e mezza)...............................................................264

Trentacinquesima lezione - 15/01/2020 - (1 ora e mezza)...............................................................276

Le immagini presenti sono state tratte dalle diapositive presentate durante le lezioni dal professore. 1

Introduction to the course: general framework and motivations

Prima lezione - 28/09/2020 - (1 ora e mezza) tenuta da A. Capozzoli

Questo corso va oltre le esigenze di oggi connesse alla ottimizzazione della prestazione energetica

concentrandosi soprattutto sull'aspetto della gestione e della automazione negli edifici. In questi

anni di corso (laurea triennale e primo anno di magistrale) ci si è occupati di aspetti riguardanti il

progetto di un edificio rispetto all'opportunità di andare a migliorare quella che è la prestazione

dell'involucro e dell'impianto. In questo corso ci si occuperà di tutto quello che ha a che fare con

l'esercizio di un sistema energetico e cercheremo di capire come è possibile oggi riuscire a

ottimizzare la prestazione di un sistema edificio-impianto senza andare a introdurre processi e

componenti impiantistici nuovi. Il sistema è già stato progettato così come i vari componenti

impiantistici e i componenti di involucro che lo caratterizzano. L'obiettivo sarà quello di capire

come poter ottimizzare l'uso di quella energia nel tempo. Cioè si vuole capire dove l'energia viene

sprecata (dove non c'è un uso ottimale di quella energia) e quali sono le cause che sono connesse a

questo non uso ottimale dell'energia durante l'esercizio dell'edificio stesso. In questo caso sarà punto

chiave la possibilità di avere a disposizione dati che vadano a rappresentare e che siano la

rappresentazione di quella che è la prestazione dell'edificio durante il suo funzionamento. Si capirà

che utilizzare i dati della prestazione energetica dell'edificio oggi (dati sempre più disponibili e

facili da misurare anche con costi accessibili) significa anche dover imparare a trattare come

analizzare questi dati. In gergo si dice "come estrarre conoscenza da questi dati" perché se quei dati

rappresentano effettivamente quello che è stato il funzionamento reale dell'edificio, anche rispetto

alla opportunità che anomalie energetiche, uso non ottimale, sprechi energetici si siano verificati nel

tempo, queste informazioni sono tutte conservate nel dato che noi andiamo a leggere. Quindi

affinché si possa andare a ottimizzare la gestione dei sistemi energetici che servono l'edificio si ha

la necessità di andare a analizzare quei dati. Essendo i dati tanti in termini di volume (immaginiamo

un campionamento di dati ogni 10 minuti per le numerose variabili che caratterizzano la prestazione

energetica dell'edificio) ecco che si vede l'esigenza di andare a capire quali tecniche di analisi dati

possono effettivamente essere utili per estrarre quella conoscenza. Le tecniche statistiche più

classiche a cui siamo abituati non sono sempre sufficienti quando abbiamo basi di dati così

complesse ed eterogenee. In questo corso si impareranno i rudimenti di tecniche di intelligenza

artificiale che oggi sono alla base di un processo moderno e innovativo di gestione energetica e

anche di automazione negli edifici.

L'approccio deve essere multidisciplinare (servono anche ingegneri informatici e matematici),

servono tutte le conoscenze che vanno ad afferire all'ingegneria dell'informazione e all'ingegneria

matematica. L'obiettivo è creare un ponte tra la scienza dei dati e la fisica dell'edificio. Ebbene

questi due mondi in passato non si parlavano perché gli ingegneri dell'informazione avevano il

dominio dela scienza dei dati mentre l'ingegnere energetico aveva il dominio dei fenomeni fisici alla

base della prestazione energetica dell'edificio. Queste competenze devono essere legate perché la

modellizzazione energetica dell'edificio può essere operata anche attraverso i dati che misurano la

sua prestazione. Quindi il dato deve essere visto come una fonte preziosissima attraverso cui

estrarre la conoscenza per capire l'edificio come si è comportato ma anche per sviluppare e creare

modelli che possano descrivere la sua prestazione. Cioè anche rispetto alla modellazione energetica

sempre di più l'approccio sta diventando quello guidato dai dati. Infatti in letteratura si parla di

"building data driver energy modelling". Evidentemente la nostra esperienza di prestazione

energetica dell'edificio ha a che fare con la modellazione più classica ingegneristica per esempio

attraverso l'utilizzo di software di simulazione energetica tipo Energy plus. Nel momento in cui si

hanno disponibili dati anche con un alta frequenza che dicono sia qual è la prestazione dell'edificio

in termini di consumi energetici sia quali siano tutte le variabili al contorno che vanno ad

influenzare tale prestazione energetica, ad esempio temperatura esterna, radiazione solare esterna,

temperatura interna, occupazione. Allora in quel caso si ha disponibile attraverso il dato quella che è

2

la prestazione reale (mediante il dato si tengono in conto anche tutti quei fenomeni difficilmente

modellizzabili col metodo diretto) ma anche tutte quelle che sono le variabili influenzanti di input di

quella energia consumata che si misura. Allora si ha l'opportunità di sviluppare un modello

completamente guidato dai dati, cioè un modello che sappia imparare ( detto "processo di training")

come l'edificio si comporti in termini energetici al variare di tutte le variabili influenzanti che si

vanno a misurare. Il problema allora diventa quello di descrivere e individuare la relazione

matematica che possa legare l'input all'output e quindi ci possa restituire un modello capace di

permetterci di fare la modellazione della prestazione energetica di quell'edificio. Quest'approccio fa

uso di tecniche cosiddette di intelligenza artificiale o anche dette "tecniche di data analytics".

Utilizzare tecniche di data analytics significa utilizzare tecniche che attraverso un approccio guidato

di dati consentono di fare anche una modellazione energetica dell'edificio.

Quindi si è capita una prima cosa importante: la gestione energetica e l'automazione degli edifici

sicuramente si fondano sull'opportunità di misurare la prestazione di un sistema e alla luce del fatto

che queste misure sono sempre più disponibili, sempre più frequenti in termini di frequenza di

campionamento e sempre più voluminose in termini di variabili che si vanno a misurare allora si ha

la necessità di utilizzare tecniche di analisi sempre più complesse che permettano di estrarre sempre

maggiore conoscenza da quei dati, quindi che permettano di trattare quei database così complessi.

Il data analytics può avere molteplici funzioni: descrivere, analizzare , esplorare il dato e anche

permettere di sviluppare modelli alternativi ai modelli diretti ai quali gli ingegneri sono più abituati.

Questi ragionamenti sono stati fatti per sensibilizzare rispetto al tema.

Si è capita una cosa importante: la progettazione di un involucro particolarmente ad alta

prestazione, impianti caratterizzati da elevate efficienze, l'utilizzo di tecnologie particolarmente

versatili al garantire una buona prestazione dell'edificio, non sono completamente sufficienti per

ottenere l'obiettivo finale di un'ottimizzazione della prestazione e quindi risparmio energetico.

Esiste un'altra via su cui ci si focalizzerà durante il corso, cioè quella di andare a migliorare la

gestione energetica dell'edificio, cioè non ci si occuperà del design (vale a dire del progetto

dell'involucro e dell'impianto di climatizzazione) ma ci si occuperà di come questi sistemi durante

l'esercizio ("in operation") andranno a funzionare e come questi in qualche modo si andranno ad

adattare a quelle che sono le condizioni al contorno che nel tempo cambiano e quindi come è

possibile fare in modo che essi possano funzionare sempre al massimo della loro prestazione.

Energy performance gap rappresenta quello che è il risultato delle cause che si vogliono andare a

ricercare attraverso la gestione energetica, a migliorare e eliminare attraverso l'automazione.

L'energy performance gap rappresenta esattamente lo scostamento tra la prestazione reale di un

edificio rispetto alla prestazione attesa. Infatti accade sempre che l'edificio nella realtà tende ad

avere una prestazione diversa rispetto a quella che è attesa. Le cause di questa prestazione diversa

sono il fatto che i sistemi quando sono messi in esercizio hanno bisogno di essere settati, il fatto che

i sistemi tendo a degradarsi e a malfunzionare nel tempo, il comportamento dell'occupante (è di

natura stocastica, difficilmente determinabile con processi deterministici) (si fanno delle ipotesi sul

comportamento riguardo l'apertura e chiusura delle finestre, riguardo l'impostazione del set point

del termostato, riguardo ai volumi di acqua calda utilizzata), gli errori che ci possono essere

nell'installazione, le problematiche connesse al controllo (sistema che attua in seguito ad un segnale

inviato allo scopo di variare il livello di una grandezza es. portata o temperatura) se non segue

logiche ottimali.

Questo gap si può ridurre grazie al monitoraggio. Il monitoraggio rappresenta la base su cui si può

costruire un processo di gestione energetica avanzata che ha lo scopo di andare a ridurre il

performance gap. Oltre a ridurlo si vuole fare di più: si vuole migliorare la prestazione energetica

rispetto a quella attesa. Quindi di fatto l'opportunità offerta dall'analisi e sviluppo di modelli basati

sui dati di monitoraggio (che sono la fonte primaria) consente di andare a ridurre il gap e anche di 3

operare un processo di ottimizzazione energetica dell'edificio.

D'altra parte oggi l'edificio non può più essere visto come un sistema isolato perché esso è immerso

in una rete. La rete è spesso una rete sempre più intelligente ("smart"), cioè una rete capace di

comunicare con l'edificio in maniera bidirezionale. Cioè l'edificio può inviare informazioni alla rete

e la rete può inviare informazioni all'edificio. Si pensi al prezzo dell'energia variabile, alla

possibilità di poter autoconsumare o cedere alla rete la quota parte di energia rinnovabile che viene

generata localmente, alla gestione che si può fare oggi di un sistema di storage sulla base di queste

condizioni al contorno cioè accumulare energia quando costa poco e non richieder energia dalla rete

quando il suo costo è più alto o prevedere che un sistema la cui prestazione dipende dalle condizioni

climatiche per esempio una pompa di calore che ha come sorgente l'aria esterna possa funzionare

soltanto quando le condizioni climatiche sono tali da garantire una alta prestazione di questa pompa

di calore e nel mentre usare l'energia dello storage o far funzionare un sistema ausiliario o

complementare. Si pensi ancora a tutto quello che concerne la cosiddetta gestione della domanda,

cioè fare in modo che la domanda di energia dell'edificio possa essere in qualche modo modificata

nel tempo in relazione a quelle che sono le esigenze della rete (per esempio quella di evitare un

picco sulla rete, evitare che tutti gli edifici che appartengono ad una certa comunità di aggregazione

possano richiedere energia nello stesso tempo). Ebbene l'informazione che ci può consentire di

evitare che ci sia questa creazione del picco sulla rete, è un'informazione che ancora una volta la si

può ricavare attraverso il dato monitorato e che però implica da parte di chi può modificare quella

domanda (cioè l'occupante) una risposta all'esigenza. Tutti ciò che è shiftabile (lavatrice,

lavastoviglie, acqua calda in alcuni casi), lo si shifta in funzione delle esigenze che ha la rete

avendo dei vantaggi ad esempio il costo dell'energia, gli incentivi economici. Si pensi anche alla

possibilità che oggi un edificio ha di poter essere classificato in virtù dell'uso che fa dell'energia nel

tempo e quindi la particolare forma della curva di carico giornaliera tipica che caratterizza l'edificio.

Ciò potrebbe rappresentare per i provider un'opportunità di andare a customizzare offerte finanziarie

dell'energia sulla base della particolare forma della domanda energetica di quell'edificio.

Tutti questi aspetti hanno a che fare con la gestione energetica e verranno trattati nel corso.

Nell'illustrazione 1 si parla sia di energy

flow che di action (azioni): un primo

concetto che bisogna fissare è che il

risultato di un processo di gestione

energetica può essere sia un'informazione

(attraverso un processo che ha visto

l'analisi della prestazione dell'edificio per

mezzo dell'esplorazione dei dati di

monitoraggio, si sta informando l'utente

rispetto al tipico profilo di carico, rispetto

al fatto che la qualità di energia in un

determinato giorno e in determinate Illustrazione 1

condizioni al contorno è stata anomala

rispetto a ciò che era stato storicamente, rispetto al fatto che l'edificio sta avendo una prestaz