Digital twins to improve governance of energy resources and consumption in government Real Estate: from integrated use of renewables and storage to digital load planning tools

Digital Twin (DT) technology is an advanced form of cyber–physical system that combines real-time data and physics-based models with intelligent analytics to remotely monitor and control physical assets. The public sector in Italy has a rich architectural heritage, ageing infrastructure and strong regulatory pressure. DTs can assist public buildings in providing a strategic approach to addressing energy inefficiencies and maintenance issues. To enhance the energy efficiency of public buildings, the energy saving measures can be incorporated into a DT framework like: building envelope (insulation upgrades, façade retrofits), efficient HVAC systems (variable-speed drives, demand-driven ventilation), lighting and appliance upgrades, and advanced lighting controls (occupancy/daylight sensing, dimming), smart glazing (double- and triple-panes, thermochromic finishes), Building Automation and Control Systems (BACS), renewable (rooftop photovoltaics, small-scale wind), and integration with electric vehicles (EVs) in the form of vehicle‐to‐building (V2B) for demand response. In this regard, this thesis develops an integrated DT model for energy resource management and consumption in public buildings in Italy. Initially, the DT of a representative Italian public building (Città Metropolitana di Milano) is developed using floor plans, simulation models, and data-driven analytics. In these virtual scenarios, parametric simulations are used to evaluate efficiency improvements such as glazing and controlled lighting, and to compare results with the base case. The implementation of energy-efficiency upgrades resulted in significant savings in heating and cooling loads and lighting costs. These measures also enabled predictive maintenance scheduling for public buildings, increasing equipment lifespan and reducing downtime. The application of energy-saving measures results in energy-efficient buildings that can provide ancillary services to power grids by using thermostatically controlled loads (BTLs). The BTLs are modelled as a stochastic battery that supports the power grid by accommodating intermittent renewable energy sources and enabling demand response programs to ensure a reliable energy supply. The Automatic Generation Control (AGC) uses the BTLs for ancillary services in a renewable-integrated power grid simulated in DigSILENT PowerFactory over 10 hours. The simulations resulted in improved area control error and reduced operational costs. This research explored the potential of BTLs to provide grid ancillary services in the event of widespread penetration of intermittent renewable energy sources. A decentralised energy management system is used to perform the vehicle-to-buildings-to-grids (V2B2G) transactions. The proposed framework combined Multi‐Dimensional DTs and Rainbow‐Deep Q‐Network algorithm to optimise V2B2G operations in modern power systems. The multi-dimensional DTs included building, EV, and grid DT, and the Rainbow‐Deep Q‐Network algorithm dynamically balances Service Level Agreement (SLA) compliance, energy costs, and grid reliability using the standard IEEE bus system. The proposed framework resulted in increased renewable utilisation and system resilience. This research developed a scalable, data-driven system for sustainable, cost-efficient energy governance in buildings. This research provided an intuition for an AI-based approach to modelling buildings, subject to data availability. Finally, a load planning tool, the Italian building performance database (ITBPD), has been developed for Italian buildings, specifying the performance of particular buildings. The ITBPD combined geospatial footprints, historical energy consumption profiles, occupancy schedules, and retrofit statuses. The tool enabled a non-expert user to analyse building performance, prioritise retrofit alternatives, and generate automated energy certificates without relying on costly simulation software. The Base and Proposed Case modules are introduced in the tool to enable a clear comparison of existing building performance with projected improvements under retrofit scenarios. The tool assisted in calculating building envelope performance, lighting and appliance energy use, and the Energy Use Intensity (EUI) for individual buildings.

La tecnologia Digital Twin (DT) è una forma avanzata di sistemi cyber-fisici, che combina dati in tempo reale e modelli basati sulla fisica con analisi intelligenti per monitorare e controllare gli asset fisici da remoto. Il settore pubblico in Italia ha un ricco patrimonio architettonico, infrastrutture che invecchiano e una forte pressione normativa. Le DT possono assistere gli edifici pubblici fornendo un percorso strategico per affrontare le inefficienze energetiche e i problemi di manutenzione. Per migliorare l'efficienza energetica degli edifici pubblici, le misure di risparmio energetico possono essere incorporate in un quadro di DT come: involucro dell'edificio (aggiornamenti dell'isolamento, retrofit delle facciate), sistemi HVAC efficienti (azionamenti a velocità variabile, ventilazione guidata dalla domanda), aggiornamenti dell'illuminazione e degli elettrodomestici, controlli avanzati dell'illuminazione (rilevamento dell'occupazione/luce diurna, dimmerazione), vetri intelligenti (doppi e tripli vetri, finiture termocromatiche), sistemi di automazione e controllo dell'edificio (BACS), energie rinnovabili (fotovoltaico sul tetto, eolico su piccola scala) e integrazione con i veicoli elettrici (EV) sotto forma di vehicle-to-building (V2B) per la risposta alla domanda. A questo proposito, questa tesi sviluppa un modello integrato di DT della gestione e del consumo delle risorse energetiche negli edifici pubblici italiani. Inizialmente, il DT di un edificio pubblico italiano rappresentativo (Città Metropolitana di Milano) viene sviluppato utilizzando planimetrie, modelli di simulazione e analisi dei dati. In questi scenari virtuali, vengono utilizzate simulazioni parametriche per valutare i miglioramenti dell'efficienza come le vetrate (SageGlass, pannelli termocromici), l'illuminazione controllata e altre analisi comparative con il caso base. L'applicazione di miglioramenti dell'efficienza energetica ha permesso di ottenere notevoli risparmi sui carichi di riscaldamento e raffreddamento e sui costi di illuminazione. Queste misure hanno anche permesso di programmare la manutenzione predittiva degli edifici pubblici, aumentando la durata di vita delle apparecchiature e riducendo i tempi di inattività. L'applicazione delle misure di risparmio energetico si traduce in edifici efficienti dal punto di vista energetico che possono offrire servizi ausiliari alle reti elettriche utilizzando carichi termostatatizzati (BTL). I BTL sono modellati come una batteria stocastica che supporta la rete elettrica accogliendo fonti di energia rinnovabile intermittenti e consentendo programmi di risposta alla domanda per garantire un approvvigionamento energetico affidabile. Il controllo automatico della generazione (AGC) utilizza i BTL per i servizi ausiliari in una rete elettrica integrata da fonti rinnovabili simulata in DigSILENT PowerFactory per 10 ore. Le simulazioni hanno permesso di migliorare l'errore di controllo dell'area e di ridurre i costi operativi. Questa ricerca ha esplorato il potenziale dei BTL come servizi ausiliari di rete in caso di penetrazione massiccia di fonti energetiche rinnovabili intermittenti. Per eseguire le transazioni vehicle-to-buildings-to-grids (V2B2G) viene utilizzato un sistema di gestione energetica decentralizzato. Il framework proposto combina DT multidimensionali e algoritmo Rainbow-Deep Q-Network per ottimizzare le operazioni V2B2G nei moderni sistemi energetici. I DT multidimensionali includono DT di edifici, EV e rete, mentre l'algoritmo Rainbow-Deep Q-Network bilancia dinamicamente il rispetto del Service Level Agreement (SLA), i costi energetici e l'affidabilità della rete utilizzando il sistema bus standard IEEE. Il framework proposto ha permesso di aumentare l'utilizzo delle fonti rinnovabili e la resilienza del sistema. Questa ricerca ha sviluppato un sistema scalabile e guidato dai dati per una governance energetica degli edifici sostenibile ed efficiente in termini di costi. Questa ricerca ha fornito un'intuizione dell'approccio basato sull'intelligenza artificiale per la modellazione degli edifici, in base alla disponibilità dei dati. Infine, è stato sviluppato uno strumento di pianificazione dei carichi per gli edifici pubblici italiani, noto come Italian building performance database (ITBPD), che specifica le prestazioni di determinati edifici. L'ITBPD combina le impronte geospaziali, i profili storici di consumo energetico, gli orari di occupazione e gli stati di adeguamento. Lo strumento ha permesso a un utente non esperto di analizzare le prestazioni degli edifici, dare priorità alle alternative di retrofit e produrre certificati energetici automatici senza ricorrere a costosi software di simulazione. I moduli Base e Proposed Case sono stati introdotti nello strumento per un chiaro confronto tra le prestazioni degli edifici esistenti e i miglioramenti previsti dagli scenari di retrofit. Lo strumento ha aiutato a calcolare le prestazioni dell'involucro dell'edificio, il consumo energetico dell'illuminazione e degli elettrodomestici e l'intensità di utilizzo dell'energia (EUI) per i singoli edifici.