L’urgenza di una transizione energetica sostenibile impone un ripensamento strategico del settore edilizio, responsabile di circa il 40% del consumo energetico globale e di una quota significativa delle emissioni di CO₂. In tale contesto, il comparto dell’Edilizia Residenziale Pubblica (ERP) evidenzia vulnerabilità strutturali ed energetiche che necessitano di interventi innovativi e sistemici. L’inadeguatezza dell’involucro edilizio e degli impianti esistenti rappresenta una criticità primaria, incidendo negativamente sia sui consumi sia sul comfort abitativo. Il presente studio si propone di esplorare soluzioni di ottimizzazione energetica e riqualificazione impiantistica mediante l’integrazione di tecnologie avanzate. L’analisi si focalizza prima su un caso di studio applicato al quartiere Tor Bella Monaca di Roma, con l’obiettivo di valutare strategie efficaci per la riduzione dei consumi e delle emissioni attraverso l’impiego di fonti rinnovabili e sistemi di accumulo energetico. L’introduzione di comunità energetiche rinnovabili e strategie di gestione intelligente costituisce un elemento chiave della ricerca, volto a garantire un modello replicabile su scala urbana e regionale. L’approccio metodologico si articola in una combinazione di modellazione energetica avanzata, simulazioni multi-scenario e applicazione di tecniche di machine learning per l’ottimizzazione della gestione dei consumi. Il primo step consiste nella costruzione di un edificio rappresentativo digitale, elaborato mediante analisi statistica avanzata e rilievi in sito. I dati raccolti includono le caratteristiche architettoniche, le prestazioni termiche e la configurazione impiantistica esistente. L’edificio rappresentativo digitale è stato sviluppato basandosi su un’analisi dettagliata del patrimonio edilizio esistente nel quartiere Tor Bella Monaca, identificando parametri chiave come geometria, materiali costruttivi, caratteristiche termiche e consumi energetici medi. La modellazione è stata effettuata attraverso software avanzati di simulazione energetica, consentendo di eseguire valutazioni comparative tra le diverse strategie di intervento. Sono stati sviluppati sei scenari di trasformazione tecnologica, comprendenti l’integrazione di impianti fotovoltaici, pompe di calore e sistemi di accumulo termico ed elettrico. L’analisi si avvale di Key Performance Indicators (KPI) per quantificare il consumo di energia primaria non rinnovabile, il livello di autosufficienza energetica e la riduzione delle emissioni di CO₂. Inoltre, sono stati considerati gli effetti delle variazioni climatiche, la gestione della domanda energetica e le possibili ottimizzazioni nel funzionamento dei sistemi impiantistici per massimizzare l’efficienza complessiva. L’integrazione di tecniche di machine learning consente di sviluppare modelli predittivi per la previsione dei consumi futuri degli edifici analizzati sulla base dei dati storici. La simulazione multi-scenario permette di valutare l’impatto di ciascuna soluzione, individuando le configurazioni più efficaci dal punto di vista energetico ed economico. Le simulazioni evidenziano il ruolo chiave delle tecnologie rinnovabili nella mitigazione dell’impatto ambientale degli edifici ERP. L’implementazione di sistemi di accumulo termico ed elettrico consente di migliorare la flessibilità del sistema energetico, riducendo la dipendenza da fonti fossili e garantendo una maggiore stabilità della rete locale. Inoltre, l’adozione di strategie di controllo avanzate basate su algoritmi di intelligenza artificiale migliora la gestione della produzione e del consumo energetico, aumentando l’autoconsumo locale e riducendo le perdite di rete. L’analisi economica ha evidenziato che gli interventi di riqualificazione, sebbene richiedano un investimento iniziale significativo, garantiscono un ritorno economico positivo in termini di riduzione dei costi energetici e incremento del valore patrimoniale degli edifici. La creazione di comunità energetiche rinnovabili nel contesto ERP può portare a una riduzione del 30-50% del consumo di energia primaria non rinnovabile, contribuendo in modo sostanziale agli obiettivi di decarbonizzazione. Inoltre, l’integrazione di soluzioni smart grid e sistemi di monitoraggio avanzati facilita una gestione ottimizzata delle risorse energetiche, favorendo un maggiore coinvolgimento degli utenti finali nella transizione energetica. Un ulteriore aspetto chiave della ricerca riguarda l’ottimizzazione dei processi di cantiere per ridurre l’impatto ambientale e migliorare l’efficienza energetica nelle fasi di costruzione e ristrutturazione. La gestione sostenibile delle risorse rappresenta un fattore determinante, con particolare attenzione all’uso di materiali certificati e riciclati, all’ottimizzazione dei trasporti e alla riduzione degli sprechi di materiale. Parallelamente, l’efficienza energetica in cantiere può essere migliorata attraverso l’adozione di macchinari a basso consumo, l’elettrificazione delle operazioni e l’utilizzo di impianti temporanei alimentati da fonti rinnovabili. Un aspetto fondamentale è anche il monitoraggio continuo dell’impronta ambientale, mediante tecnologie digitali e BIM, che consentono di tenere sotto controllo il consumo energetico e la produzione di rifiuti. L’implementazione di strategie avanzate per la gestione del cantiere, unite all’utilizzo di metodologie costruttive innovative come la prefabbricazione e l’uso di materiali avanzati, consente di ridurre significativamente le emissioni di CO₂ associate al processo edilizio. Queste azioni risultano fondamentali per garantire un impatto ambientale contenuto e allineare il settore delle costruzioni agli obiettivi di sostenibilità stabiliti a livello europeo. La ricerca dimostra che l’adozione di comunità energetiche rinnovabili nel settore ERP può rappresentare una strategia efficace per la riduzione delle disuguaglianze energetiche e il miglioramento della sostenibilità urbana. L’analisi suggerisce che un approccio combinato di interventi tecnologici e strategie di gestione intelligente possa determinare un incremento significativo dell’efficienza energetica, contribuendo al raggiungimento degli obiettivi di decarbonizzazione dell’Unione Europea. I risultati ottenuti sottolineano l’importanza di un approccio multidisciplinare nella progettazione e gestione degli interventi di riqualificazione energetica. La combinazione di modellazione avanzata, tecniche di intelligenza artificiale e gestione delle comunità energetiche offre un quadro metodologico replicabile per future applicazioni in altri contesti urbani ad alta densità abitativa. Inoltre, l’interazione tra politiche di incentivazione, regolamenti normativi e tecnologie innovative gioca un ruolo cruciale nel garantire la scalabilità e la sostenibilità economica delle soluzioni proposte. La ricerca apre nuove prospettive per lo sviluppo di strategie integrate di ottimizzazione energetica nel social housing, ponendo le basi per l’adozione di modelli di gestione basati su dati e sull’interoperabilità delle reti energetiche locali.
Ottimizzazione energetica e riqualificazione architettonica, impiantistica nel social housing
MUZI, FRANCESCO
2025
Abstract
L’urgenza di una transizione energetica sostenibile impone un ripensamento strategico del settore edilizio, responsabile di circa il 40% del consumo energetico globale e di una quota significativa delle emissioni di CO₂. In tale contesto, il comparto dell’Edilizia Residenziale Pubblica (ERP) evidenzia vulnerabilità strutturali ed energetiche che necessitano di interventi innovativi e sistemici. L’inadeguatezza dell’involucro edilizio e degli impianti esistenti rappresenta una criticità primaria, incidendo negativamente sia sui consumi sia sul comfort abitativo. Il presente studio si propone di esplorare soluzioni di ottimizzazione energetica e riqualificazione impiantistica mediante l’integrazione di tecnologie avanzate. L’analisi si focalizza prima su un caso di studio applicato al quartiere Tor Bella Monaca di Roma, con l’obiettivo di valutare strategie efficaci per la riduzione dei consumi e delle emissioni attraverso l’impiego di fonti rinnovabili e sistemi di accumulo energetico. L’introduzione di comunità energetiche rinnovabili e strategie di gestione intelligente costituisce un elemento chiave della ricerca, volto a garantire un modello replicabile su scala urbana e regionale. L’approccio metodologico si articola in una combinazione di modellazione energetica avanzata, simulazioni multi-scenario e applicazione di tecniche di machine learning per l’ottimizzazione della gestione dei consumi. Il primo step consiste nella costruzione di un edificio rappresentativo digitale, elaborato mediante analisi statistica avanzata e rilievi in sito. I dati raccolti includono le caratteristiche architettoniche, le prestazioni termiche e la configurazione impiantistica esistente. L’edificio rappresentativo digitale è stato sviluppato basandosi su un’analisi dettagliata del patrimonio edilizio esistente nel quartiere Tor Bella Monaca, identificando parametri chiave come geometria, materiali costruttivi, caratteristiche termiche e consumi energetici medi. La modellazione è stata effettuata attraverso software avanzati di simulazione energetica, consentendo di eseguire valutazioni comparative tra le diverse strategie di intervento. Sono stati sviluppati sei scenari di trasformazione tecnologica, comprendenti l’integrazione di impianti fotovoltaici, pompe di calore e sistemi di accumulo termico ed elettrico. L’analisi si avvale di Key Performance Indicators (KPI) per quantificare il consumo di energia primaria non rinnovabile, il livello di autosufficienza energetica e la riduzione delle emissioni di CO₂. Inoltre, sono stati considerati gli effetti delle variazioni climatiche, la gestione della domanda energetica e le possibili ottimizzazioni nel funzionamento dei sistemi impiantistici per massimizzare l’efficienza complessiva. L’integrazione di tecniche di machine learning consente di sviluppare modelli predittivi per la previsione dei consumi futuri degli edifici analizzati sulla base dei dati storici. La simulazione multi-scenario permette di valutare l’impatto di ciascuna soluzione, individuando le configurazioni più efficaci dal punto di vista energetico ed economico. Le simulazioni evidenziano il ruolo chiave delle tecnologie rinnovabili nella mitigazione dell’impatto ambientale degli edifici ERP. L’implementazione di sistemi di accumulo termico ed elettrico consente di migliorare la flessibilità del sistema energetico, riducendo la dipendenza da fonti fossili e garantendo una maggiore stabilità della rete locale. Inoltre, l’adozione di strategie di controllo avanzate basate su algoritmi di intelligenza artificiale migliora la gestione della produzione e del consumo energetico, aumentando l’autoconsumo locale e riducendo le perdite di rete. L’analisi economica ha evidenziato che gli interventi di riqualificazione, sebbene richiedano un investimento iniziale significativo, garantiscono un ritorno economico positivo in termini di riduzione dei costi energetici e incremento del valore patrimoniale degli edifici. La creazione di comunità energetiche rinnovabili nel contesto ERP può portare a una riduzione del 30-50% del consumo di energia primaria non rinnovabile, contribuendo in modo sostanziale agli obiettivi di decarbonizzazione. Inoltre, l’integrazione di soluzioni smart grid e sistemi di monitoraggio avanzati facilita una gestione ottimizzata delle risorse energetiche, favorendo un maggiore coinvolgimento degli utenti finali nella transizione energetica. Un ulteriore aspetto chiave della ricerca riguarda l’ottimizzazione dei processi di cantiere per ridurre l’impatto ambientale e migliorare l’efficienza energetica nelle fasi di costruzione e ristrutturazione. La gestione sostenibile delle risorse rappresenta un fattore determinante, con particolare attenzione all’uso di materiali certificati e riciclati, all’ottimizzazione dei trasporti e alla riduzione degli sprechi di materiale. Parallelamente, l’efficienza energetica in cantiere può essere migliorata attraverso l’adozione di macchinari a basso consumo, l’elettrificazione delle operazioni e l’utilizzo di impianti temporanei alimentati da fonti rinnovabili. Un aspetto fondamentale è anche il monitoraggio continuo dell’impronta ambientale, mediante tecnologie digitali e BIM, che consentono di tenere sotto controllo il consumo energetico e la produzione di rifiuti. L’implementazione di strategie avanzate per la gestione del cantiere, unite all’utilizzo di metodologie costruttive innovative come la prefabbricazione e l’uso di materiali avanzati, consente di ridurre significativamente le emissioni di CO₂ associate al processo edilizio. Queste azioni risultano fondamentali per garantire un impatto ambientale contenuto e allineare il settore delle costruzioni agli obiettivi di sostenibilità stabiliti a livello europeo. La ricerca dimostra che l’adozione di comunità energetiche rinnovabili nel settore ERP può rappresentare una strategia efficace per la riduzione delle disuguaglianze energetiche e il miglioramento della sostenibilità urbana. L’analisi suggerisce che un approccio combinato di interventi tecnologici e strategie di gestione intelligente possa determinare un incremento significativo dell’efficienza energetica, contribuendo al raggiungimento degli obiettivi di decarbonizzazione dell’Unione Europea. I risultati ottenuti sottolineano l’importanza di un approccio multidisciplinare nella progettazione e gestione degli interventi di riqualificazione energetica. La combinazione di modellazione avanzata, tecniche di intelligenza artificiale e gestione delle comunità energetiche offre un quadro metodologico replicabile per future applicazioni in altri contesti urbani ad alta densità abitativa. Inoltre, l’interazione tra politiche di incentivazione, regolamenti normativi e tecnologie innovative gioca un ruolo cruciale nel garantire la scalabilità e la sostenibilità economica delle soluzioni proposte. La ricerca apre nuove prospettive per lo sviluppo di strategie integrate di ottimizzazione energetica nel social housing, ponendo le basi per l’adozione di modelli di gestione basati su dati e sull’interoperabilità delle reti energetiche locali.File | Dimensione | Formato | |
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https://hdl.handle.net/20.500.14242/212548
URN:NBN:IT:UNIROMA1-212548