Analisi e sviluppo di metodologie di diagnosi, telecontrollo e gestione energetica di Smart Building Networks, in ambito residenziale e terziario

Il Dottorato svolto è di tipo applicativo sperimentale e nasce dall’esigenza di risolvere problemi reali. In linea con il Strategy Energy Technology Plan, il coinvolgimento dell’utente nelle politiche energetiche è diventata la prima priorità. Questo lavoro si inerisce nelle attività svolte congiuntamente da ENEA, l’Università Politecnica Delle Marche e l’azienda Apio. Le attività del mio dottorato, hanno riguardato principalmente due ambiti applicativi: “Smart Buildings” e “Smart Homes Network”. Dopo uno studio preliminare dello stato dell’arte, si procederà alla configurazione, implementazione, gestione e controllo di un dimostrativo sperimentale di una rete di Smart Homes in un quartiere di Roma. All'utente e alla comunità verranno forniti una serie di feedback costruttivi. L’obiettivo sarà quello di incentivare la consapevolezza energetica e trasformare ogni utente da semplice consumatore in un attore attivo nel mercato dell'energia. L’analisi dei dati di tali edifici residenziali pilota, evidenzierà una media di -8% dei consumi elettrici ottenuti. Al fine di incentivare il risparmio energetico, migliorare l’accettabilità del sistema e la qualità della vita degli utenti finali, si introdurranno una serie di servizi aggiuntivi, in particolare in ambito Assisted Living per la misurazione dei parametri vitali e la condivisione direttamente con l’esterno tramite lo sviluppo di un’interfaccia adattiva; in ambito sicurezza domestica, gestendo situazioni di potenziale rischio; ed infine, introduzione dei comandi vocali. Sarà poi condotto uno studio e progettazione di sevizi sulla flessibilità elettrica dell'utente per modellare la propria richiesta di energia in base alla domanda del mercato elettrico. Sarà effettuato uno studio di Diagnostica Low Level per il riconoscimento di malfunzionamenti. Sarà implementato anche l’interfacciamento con una “Smart City Platform” di livello superiore, definendo anche i casi d’uso per gli scambi di dati per l’interoperabilità. Sarà, inoltre sviluppata una proposta brevettuale su un Idro Smart meter che si prefiggerà vari obiettivi innovativi,trai quali quello di disaggregare sia i consumi idrici che quelli delle altre utenze. Infine, sarà condotto uno studio e implementazione di prediction sulla domanda elettrica al fine di prevedere la domanda elettrica trioraria delle abitazioni, partendo da dati reali di energia generale trioraria. I migliori risultati si otterranno utilizzando reti di deep learning con memoria a lungo termine LSTM. In ambito “Smart Buildings”,si lavorerà dapprima su un edificio terziario reale simulato, studiando scenari futuri di demand/response. In particolare sarà studiata l’ottimizzazione della climatizzazione dell’edificio, riscontrando un risparmio medio “teorico” di 16% rispetto al caso di riferimento. Successivamente, lo stesso edificio simulato, sarà equipaggiato con vari sensori sia a livello di quadro che di singola stanza, che renderanno possibile l’introduzione di regole di controllo. Si proseguirà con la definizione di una procedura di Fault Detection per verificare la corretta implementazione dei comandi sequenziali impartiti dal sistema di controllo. Saranno esaminati i casi più innovativi in ambito Blockchain e DLT (Distributed Ledger Technologies), riassunti da una swot analysis. Inoltre, sarà realizzato un “Proof of Concept” basato su tecnologia Blockchain per la certificazione della flessibilità energetica degli utenti elettrici. Sarà inoltre sviluppata un’interfaccia interattiva per controllare real time, tramite la visualizzazione su planimetria, i dispositivi installati nell’edificio. Si implementerà inoltre l’interfacciamento tra il sistema FV e il sistema di gestione dello smart building. Infine sarà realizzata un’applicazione di smart Windows nell’edificio F40,ottenendo livelli termici complessivi circa 2°C inferiori.