Lunedì 15 Febbraio 2016/ ore sede di Piazzale Tecchio, Napoli 2 piano

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1 Lunedì 15 / ore Sezione Libri i Antichi hidella Biblioteca "Ferdinando d Gasparini" i"di Ingegneria sede di Piazzale Tecchio, Napoli 2 piano Filippo DE ROSSI Università degli Studi del Sannio Ottimizzazione degli interventi di riqualificazione energetica del parco edilizio esistente: un passo cruciale verso la Sostenibilità

2 Ottimizzazione degli interventi di riqualificazione energetica del parco esistente: un passo cruciale verso la sostenibilità NAPOLI, 15 Prof. lippo De Rossi Università degli Studi del Sannio, DING-Dipartimento Dipartimento di Ingegneria

3 Introduzione Con la pubblicazione i dei decreti attuativi ti i il 26/6/2015, previsti dalla legge 90/2013 (di conversione del D.L. 63/2013) che ha modificato il decreto legislativo n. 192/2005 in attuazione della direttiva europea 2010/31/CE (EPBD recast), si ha un evoluzione strutturale della normativa sulle prestazioni energetiche in Italia. Infatti, dal 1 ottobre 2015 (data di entrata in vigore dei suddetti decreti) risulta abrogato il D.P.R. 59/2009 e cambia la metodologia per il calcolo delle prestazioni energetiche degli edifici, i i requisiti iitiminimi i ie gli ambiti di intervento. t Saranno approfonditi i seguenti aspetti: Definizione di un approccio metodologico per la progettazione della riqualificazione energetica di un edificio: implicazioni nella definizione di Reference Building (Tailored rating) e del calcolo del Costo globale. Formulazione di un problema di ottimizzazione multi-obiettivo mediante implementazione di un Algoritmo Genetico per l individuazione di pacchetti di interventi di efficienza energetica. CASI STUDIO: Edificio storico del terziario universitario; Edificio del terziario ospedaliero. 2

4 L evoluzione legislativa in materia di efficienza energetica in edilizia Legge 373/1976 EPBD 2002/91/EU D.Lgs. 192/2015 D.Lgs. 311/2006 Legge 10/1991 D.Lgs 115/2008 D.P.R. 412/1993 DPR 59/2009 DM Verifiche DM 28/2011 Cd η gl FEN Verifiche EPBD recast 2010/31/EU Reg. 244/2012 D.L. 63/2013 L. 90/2013 DM 26/06/2015 requisiti minimi Relazione tecnica (oggi con opportuni aggiornamenti) U lim η gl EP i EP e,invol f a Y IE ACS 3

5 A cosa punta il nuovo approccio normativo? Eit Esiste un divario i energetico, ambientale tl e finanziario i i tra lo standard dnearly/ NET ZERO ENERGY BUILDING e i livelli di prestazione ottimali ricavati con la metodologia Cost- Optimal. Ricerca scientifica Trasferimento tecnologico Sviluppo industriale dl31/12/2018 dal 31/12/2018: edifici i di nuova costruzione occupati da pubbliche amministrazioni e di proprietà di queste ultime; dal 01/01/2021: tutti gli edifici di nuova costruzione. 4

6 La progettazione integrata del sistema Edificio/Impianti FER Involucro edilizio Comfort indoor Impianti ad alta efficienza Gestione del sistema edificio/impianti 5 Strumenti di valutazione

7 La progettazione integrata del sistema Edificio/Impianti Comfort indoor 2016 Febbraio 2 6

8 La progettazione integrata del sistema Edificio/Impianti 2016 Febbraio 2 Involucro edilizio 7

9 La progettazione integrata del sistema Edificio/Impianti Impianti ad alta efficienza 2016 Febbraio 2 8

10 La progettazione integrata del sistema Edificio/Impianti Fonti rinnovabili 2016 Febbraio 2 9

11 La progettazione integrata del sistema Edificio/Impianti Gestione del sistema edificio impianti 10

12 La sostenibilità per gli edifici esistenti Dov è la sfida? Nuove costruzioni Vs Edifici esistenti Edifici ad uso abitativo per epoca di costruzione - CRESME Numero di edifici per regione - Censimento % Il parco edilizio nazionale, mediamente, ha una richiesta per il solo riscaldamento invernale di circa 150 kwh/m 2 a di energia primaria. Per capire l entità di tale valore, si pensi che una passivhaus richiede massimo kwh/m 2 a. 11

13 Come progettare la riqualificazione energetica di un edificio? I. Nel caso di ristrutturazioni importanti di primo e secondo livello e di riqualificazione energetica, il DM 06/2015 prescrive la progettazioni di interventi per il rispetto dei valori limite dei diversi parametri prestazionali tenendo conto del principio di efficacia sotto il profilo dei costi. Evidentemente, un approccio basato su una valutazione standard o di progetto non è sufficiente. Le prestazioni energetiche vanno investigate con strumenti affidabili, i.e. Building Performance Simulation (BPS) tools che realizzano simulazioni energetiche dinamiche (come EnergyPlus, TRNSYS), determinando maggiori tempi di calcolo e richiedendo in generale una maggiore lavoro preliminare di caratterizzazione del sistema edificio/impianti. II. La soluzione progettuale scelta deve garantire il livello di prestazione energetica che comporta il costo più basso durante il ciclo di vita economico rispettando i vincoli dovuti alla tipologia edilizia (con molte limitazioni se l edificio è storico o vincolato) e alla destinazione d uso (interferenza con attività svolte all interno). 12

14 Come progettare la riqualificazione energetica di un edificio? Nel dettaglio, la metodologia, definita del Cost-Optimal (in accordo al regolamento delegato n. 244/2012 della Commissione Europea), si articola in sei fasi: Definizione degli edifici di riferimento; Identificazione degli interventi di efficienza energetica; Calcolo del fabbisogno di energia primaria; Calcolo del costo globale in termini di valore attuale netto; Analisi di sensibilità per i dati di costo che includono i prezzi dell energia; energia; Individuazione del livello ottimale in funzione dei costi. L analisi 'cost-optimal' presenta un'elevata complessità poiché richiede l'indagine di numerose soluzioni, corrispondenti a diversi scenari di progettazione o retrofit energetico, al fine di individuare la 'cost-optimality'. 13

15 Metodologia del Cost-Optimal: Calcolo del costo globale L analisi i dei costi parte dal calcolo l del costo globale l dell edificio i o degli elementi edilizi. i Esso è la somma del valore attuale dei costi dell investimento iniziale, dei costi di gestione e dei costi di sostituzione, nonché dei costi di smaltimento Per il calcolo a livello macroeconomico, in questa somme, si introduce anche una categoria supplementare relativa al valore monetario del danno ambientale causato dalle emissioni relative al consumo di energia negli edifici 30 anni edifici residenziali, 20 anni per gli altri Costo delle emissioni evitate Valore residuo dell edificio Costo dell investimento iniziale Misure di efficienza energetica adottate Tasso di attualizzazione per l anno i costo annuale durante l anno i per la misura o l insieme di misure j: spese annuali energetiche, manutenzione, funzionamento e i costi per la sostituzione periodica di elementi edilizi nonché, se del caso, gli introiti generati dall energia prodotta 14

16 La riqualificazione energetica di un edificio storico Sede del Rettorato dell'università degli Studi del Sannio. Edificio pubblico: obbligo di dotazione e affissione dell APE secondo il DL 63/13; Edificio non residenziale: costituito da uffici da aule, archivi, sale conferenza, sale riunioni e locali tecnici, caratterizzati da profili di utilizzo differenti; Edificio storico: limitata possibilità di interventi di efficientamento energetico; questi 15 tuttavia spesso possono essere progettati contestualmente ad interventi di risanamento strutturale o ri-funzionalizzazione.

17 Metodologia del Cost-Optimal: edificio di riferimento edificio di riferimento: edificio identico in termini di geometria, orientamento, ubicazione territoriale, destinazione d'uso e situazione al contorno, e avente caratteristiche termiche e parametri energetici predeterminati. Approccio Tailored Rating -Caratterizzazione dell involucro edilizio; -Censimento degli impianti termotecnici/illuminotecnici; -Audit delle zone termiche (carichi, profili di occupazione e funzionamento reali); - Analisi dei consumi storici (fatture di fornitura). Modello numerico calibrato dell edificio Nel caso studio è stato utilizzato EnergyPlus v , motore di simulazione dinamica che si basa sul metodo delle funzioni di trasferimento epossiede una struttura modulare codificata in Fortran 90, evoluzione della sinergia fra le distinte basi tecniche 16 DOE-2 e BLAST elaborati rispettivamente dal Ministero dell Energia (DOE) e dal Ministero della difesa (DOD) degli Stati Uniti, con il contributo dell ASHRAE.

18 Palazzo San Domenico: Audit dell involucro edilizio Volume lordo riscaldato V (m 3 ) Superficie disperdente S (m 2 ) L edificio ha murature portanti verticali della tipologia a sacco con paramenti in tufo (U 0.52 W/m 2 K); gli orizzontamenti sono costituiti da volte al primo impalcato e da solai in putrelle di acciaio e tavelloni ai restanti impalcati, mentre la copertura a falde è realizzata con travature reticolari in acciaio (U 1.55 W/m 2 K). Vetrocamera chiaro 4/6/4, intercapedine in Argon e telaio in legno (U 2.87 W/m 2 K) Superficie utile (m 2 ) Zona climatica/gg C /1316 S/V (m -1 ) 0.59 Destinazione d'uso Uffici 17

19 Palazzo San Domenico: Audit impianti termotecnici/illuminotecnici Climatizzazione invernale ed estiva e produzione di acs: 2 caldaie a metano con potenza globale al focolare di 479 kw (servono l impianto a fan-coil per il bilanciamento del carico sensibile invernale di tutto l edificio); 2 UTA con portata di m 3 /h e di m 3 /h (sala polifunzionale e uffici del direttore amministrativo); impianti autonomi per il raffrescamento del tipo split system (installazione in pochi uffici); Boiler elettrici per la produzione di acqua calda sanitaria. Gli impianti di illuminazione di spazi comuni e Gli impianti di illuminazione di spazi comuni e uffici, sono costituti prevalentemente da apparecchi con sorgente luminosa fluorescente.

20 Palazzo San Domenico: modello simulazione dinamica Il modello numerico dell edificio difi i è stato costruito attraverso le informazioni i i censite con alcune differenze dovute alla gestione reale degli impianti e al carico delle zone termiche. Questo poi è stato calibrato attraverso gli indici proposti dall ASHRAE guideline 14. Coefficient of variation of the root-mean-square error RMSE month CV(RMSE month )(%) = 100 A %MBE Mean Bias Error Energia rich hiesta [kwhel] ,3% month ( M S) month period MBE (%) = 100 M -17,2% -20,5% period month Fabbisogno di energia elettrica 11,8% 12,5% 3,1% 2,5% Indici calibrazione %MBE CV(RMSE) Valore calcolato -0.6% 11.6% ASHRAE Guideline 14 ± 5% ± 15% 17,1% -3,5% 3,9% -14,9% -0,1% 20% 15% 10% 5% 0% -5% -10% -15% -20% -25% ERRmonth(%) 19 ERRmonth (%) Richiesta modello di simulazione Richiesta da fatture di fornitura

21 Metodologia del Cost-Optimal: edificio di riferimento Caratteristiche termo-fisiche come nello stato di fatto; Impianto centralizzato di climatizzazione (inverno/estate) a fan-coil con caldaia (η 0.92) e chiller elettrico (EER 3.0 W TH. W -1 EL ); Profili di funzionamento degli impianti (installazione di termostati ambiente C I ). Inverno 15/11 31/03 8:00 18:00 T set point 20 C Estate 01/06 30/09 8:00 18:00 T set point 26 C Metodologia del Cost-Optimal: fabbisogno di energia primaria Fabbisogno di energia Fabbisogno di energia primaria primaria per usi elettrici per il riscaldamento (gas) [kwh/m 2 a] [kwh/m 2 a] 20 Reference Building

22 Metodologia del Cost-Optimal: Misure di efficienza energetica Installazione di vetrocamera basso-emissivi o selettivi Basso emissivi (LE) U w 2.20 W/m 2 K C I w Selettivi (S) U w 1.60 W/m 2 K C I Installazione di lampade a tecnologia LED Incremento dell isolamento termico dei componenti edilizi I EFFICIENZA LUMINOSA lm/w C I Termointonaco interno (TI) U w 0.42 W/m 2 K C I Solaio di copertura ( IR 6 cm) U w 0.42 W/m 2 K C I Solaio di copertura ( IR 9 cm) U w 0.31W/m 2 K C I w I Riprogettazione impianto di climatizzazione IMPIANTO ESPANSIONE VRF con due unità esterne con potenza assorbita in riscaldamento complessivamente di 101kW e in raffreddamento di 113 kw. C I

23 Metodologia del Cost-Optimal: Calcolo del costo globale ANALISI MACROECONOMICA Periodo di calcolo t 20 anni Tasso di interesse reale R r 1.78% 0.84 (10 years) Tasso di sconto R d 0.77 (15 years) 0.70 (20 years) Fattore del valore presente f pv Costo del gas naturale [. kwh] Costo dell elettricità [. kwh] Vita utile Tasso di [anni] manutenzione [%] Finestre 35 - Isolamento 50 - LED 20 - Fan coil Sistema di regolazione VRF Pompa di calore Boiler Chiller Rete di distribuzione ANALISI di sensibilità: Variando Rr (3%); Variando il costo dell energiaenergia (incremento del 2.0% all anno per l elettricità e del 2.8% anno per il gas naturale) Le emissioni sono state calolate attraverso gli LCA (Life Cycle Assessment) emission factor, considerando per il gas tco 2- eq. MWh -1 pr and per l elettricità tco 2- eq. MWh -1 el. Il costo delle emissioni è calcolato usando 20. tco -1 2,eq fino al 2025, 35. tco -1 2,eq fino al 2030 and 50. tco -1 2,eq dopo il Febbraio 2 22

24 Metodologia del Cost-Optimal: livello economico ottimale Il livello ottimale in funzione dei costi è il livello di prestazione energetica dell edificio che comporta il costo più basso durante il ciclo di vita economico stimato globale [ /m 2 ] VRF+LED+IR+ LE VRF+LED+ TI+IR+LE VRF+LED+TI+IR +S LED+TI+IR LED+TI+IR +LE LED RB: EP 210 kwh/ m 2 anno C I 579 /m 2 RB Costo VRF+LED+IR VRF+LED VRF 410 Livello ottimale: EP 149 kwh/ m 2 anno C I 465 /m Energia Primaria [kwh/m 2 a]

25 Metodologia del Cost-Optimal: analisi di sensibilità TASSO DI SCONTO 3.0% LED+TI+IR+LE 620 Costo globale [ / /m 2 ] VRF+LED+IR+LE VRF+LED+T I+IR+LE VRF+LED+IR VRF+LED+TI+IR+S VRF+LED LED+TI+IR VRF LED RB Energia primaria [kwh / m 2. anno] 24

26 Metodologia del Cost-Optimal: analisi di sensibilità EVOLUZIONE DEI PREZZI DELL ENERGIA LED+TI+IR+LE /m 2 ] lobale [ VRF+LED+IR+LE VRF+LED+TI+ IR+LE VRF+LED+TI+IR+S LED+TI+IR LED RB Costo gl VRF+LED+IR VRF+LED VRF Energia primaria [kwh/m 2 anno] 25

27 Complessità dell analisi 'cost-optimal': oneri computazionali Il caso studio analizzato consente di evidenziare alcuni aspetti critici della progettazione della riqualificazione energetica mediante il Cost-Optimal: Quante sono le soluzioni da analizzare? Per un edificio storico sono state analizzate 63 pacchetti di misure di efficienza energetica, nonostante i vincoli che hanno consentito di ridurre ad un set discreto di soluzioni. Per un edificio di nuova costruzioni o non vincolato tale numero cresce esponenzialmente. Quanti sono i parametri da ottimizzare? Nel caso studio sono state considerate due funzioni i obiettivo: il costo globale l (legato all impatto ambientale) e l energia. Ma si potrebbero considerare anche le variabili relative al comfort indoor. La principale problematica inerente l applicazione dell analisi 'cost-optimal' consiste nei notevoli oneri computazionali, che ne ostacolano l implementazione ad ogni singolo edificio. ] Global Co ost (GC) [ ] Cost-Optimality 26 Primary Energy Consumption (PEC) [kwh/m 2 a]

28 Soluzione: algoritmi di ottimizzazione Gli oneri computazionali richiesti dall analisi cost-optimal possono essere ridotti ricorrendo ad algoritmi i di ottimizzazione. i i I BPS tools non forniscono una funzione differenziabile da minimizzare ma si comportano come una black box. È quindi necessario il ricorso a metodi numerici e iterativi come algoritmi genetici o PSO (Particle Swarm Optimization). Tali metodi effettuano una ricerca intelligente investigando un numero limitato di soluzioni i ( ) rispetto alla ricerca esaustiva richiesta dall analisi li i cost-optimal ti classica. La scelta delle soluzioni da indagare è realizzata attraverso opportune logiche di ottimizzazione che assicurano il raggiungimento dell ottimo ( ). [ ] Global Cost (GC) Cost-Optimality 27 Primary Energy Consumption (PEC) [kwh/m 2 a]

29 Soluzione: algoritmi di ottimizzazione Global Cos st (GC) [ ] Cost-Optimality Primary Energy Consumption (PEC) [kwh/m 2 a] Tuttavia, soprattutto per edifici complessi di grosse dimensioni, gli oneri computazionali restano eccessivi. Global Cos st (GC) [ ] Quindi, il ricorso ad algoritmi di ottimizzazione numerici monoobiettivo, finalizzati alla minimizzazione del costo globale, consente di ridurre il numero di soluzioni investigate (da a ) con una conseguente diminuzione degli oneri computazionali. Cost-Optimality Si rendono dunque necessarie metodologie più complesse che prevedono l ottimizzazione Primary Energy Consumption (PEC) [kwh/m 2 a] multi-obiettivo. Quest ultima è più adeguata rispetto alla mono-obiettivo, poiché l ottimizzazione delle prestazioni energetiche dell edificio offre diverse funzioni obiettivo da minimizzare, spesso divergenti, come il fabbisogno energetico invernale, il fabbisogno energetico estivo, il discomfort termico, il costo globale, l investimento. 28

30 Ottimizzazione multi-obiettivo e Fronte di Pareto L ottimizzazione multi-obiettivo non produce un singolo ottimo dal momento che sussistono diverse funzioni i obiettivo i da minimizzare. i i Il risultato finale è un insieme di soluzioni ottimali, definite non dominate, che costituiscono il Fronte di Pareto. Una soluzione è non dominata ( ) se non esistono altre soluzioni che migliorano contemporaneamente tutte le funzioni obiettivo. In altri termini, i se una soluzione è non dominata, per nessun altra soluzione tutte tt le funzioni obiettivo assumono valori minori. La figura rappresenta un esempio di ottimizzazione bi-obiettivo. 29

31 Ottimizzazione multi-obiettivo e Fronte di Pareto Per applicare l ottimizzazione multi-obiettivo alle prestazioni energetiche dell edificio, sono necessari metodi numerici e iterativi, come gli algoritmi genetici. Essi si basano sull evoluzione di una popolazione di individui (soluzioni), attraverso una serie di iterazioni (generazioni). Da una generazione all altra altra, la popolazione migliora arricchendosi di individui con valori minori delle funzioni obiettivo, ottenendo infine il Fronte di Pareto quando è soddisfatto un criterio di convergenza. Si evidenzia che, rispetto ad una ricerca esaustiva, gli oneri computazionali sono sensibilmente minori, poiché viene analizzato solo un numero limitato di individui (soluzioni), opportunamente selezionati dalla logica di ottimizzazione. 1 a GENERAZIONE 2 a GENERAZIONE ngenerazioni STOP! 30

32 Analisi 'cost-optimal' ottimizzata Metodologia Per ridurre gli oneri computazionali e assicurare risultati affidabili, l analisi cost-optimal del retrofit energetico può essere supportata da algoritmi di ottimizzazione multi-obiettivo. Ne resulta un analisi cost-optimal ottimizzata. In quest ottica, possono essere applicati diversi approcci, tra cui la Metodologia innovativa che prevede le seguenti fasi: Analisi di sensitività: vengono calcolati degli indici di sensitività al fine di selezionare le misure di retrofit energetico (ERMs)per la riduzione del fabbisogno di energia termica per la climatizzazione, da investigare nelle fasi successive. Ottimizzazione bi-obiettivo: viene implementato un algoritmo genetico di ottimizzazione per individuare i pacchetti di ERMs più efficaci per la riduzione del fabbisogno termico. Le due funzioni obiettivo da minimizzare sono il fabbisogno di energia termica per il riscaldamento (TED heat ) ed il raffrescamento (TED cool ). Ottimizzazione tri-obiettivo: viene realizzata una ricerca esaustiva intelligente, valutando l impatto di ERMs per la riqualificazione dell impianto, sia in assenza di ERMs per la riduzione del fabbisogno termico che in presenza dei pacchetti più efficaci. Le tre funzioni obiettivo sono il consumo di energia primaria (PEC), il costo globale (GC) e il costo di investimento (IC). Il risultato finale è la soluzione di retrofit energetico cost-optimal in presenza di diversi budget economici. i 31 La presenza delle fasi descritte permette di minimizzare i tempi di calcolo necessari per ottenere risultati affidabili, consentendo l applicazione della procedura anche ad edifici complessi e di

33 Analisi 'cost-optimal' ottimizzata Caso studio: : Struttura ospedaliera di riferimento La Metodologia è applicata ad un Reference Building, che rappresenta le strutture ospedaliere costruite nel Sud Italia nel periodo L edificio presenta un elevata e a complessità impiantistica legata a alla a destinazione e d uso, che richiede la presenza contemporanea di impianti a tutt aria, ad acqua e misti. 32

34 Analisi 'cost-optimal' ottimizzata Caso studio: : Struttura ospedaliera di riferimento Si tratta, inoltre, di un edificio di dimensioni consistenti, come si evince dalla tabella che segue: PARAMETRO VALORE Forma dell edificio rettangolare Lunghezza (Sud-Nord) 90.0 m Larghezza (Est-Ovest) 42.1 m Altezza di ogni piano 3.96 m Rapporto Superficie/Volume (S/V) 0.20 Numero di piani 6 (1 interrato) Volume lordo 90'828 m 3 Area lorda 22'711 m 2 Area calpestabile 18'926 m 2 Area riscaldata 18'176 m 2 Superficie del tetto 3'785 m 2 Superficie delle aperture finestrate 1'126 m 2 Rapporto Superficie finestrata/ Superficie opaca Sud 26.0 % Est 24.0 % Nord 15.0 % Ovest 23.0 % Totale 23.0 % Una simulazione energetica dinamica condotta in EnergyPlus impiega circa 3 minuti. È quindi chiaro che un analisi cost-optimal rigorosa del retrofit energetico, secondo l approccio tradizionale, richiederebbe tempi di calcolo notevoli (ordine di grandezza di settimane) dal momento che numerosi (i.e., migliaia) scenari energetici andrebbero analizzati per ottenere una soluzione ottimale affidabile. 33

35 Analisi 'cost-optimal' ottimizzata Richiamo della Metodologia Analisi di sensitività: vengono calcolati degli indici di sensitività al fine di selezionare le misure di retrofit energetico (ERMs) per la riduzione del fabbisogno di energia termica per la climatizzazione, da investigare nelle fasi successive. Tali ERMs sono dirette principalmente alla riqualificazione energetica dell involucro. Ottimizzazione bi-obiettivo: viene implementato un algoritmo genetico di ottimizzazione per individuare i pacchetti di ERMs più efficaci per la riduzione del fabbisogno termico. Le due funzioni obiettivo da minimizzare sono il fabbisogno di energia termica per il riscaldamento (TED heat ) ed il raffrescamento (TED cool ). Ottimizzazione tri-obiettivo: viene realizzata una ricerca esaustiva intelligente, valutando l impatto di ERMs per la riqualificazione dell impianto, sia in assenza di ERMs per la riduzione del fabbisogno termico che in presenza dei pacchetti più efficaci. Le tre funzioni obiettivo sono il consumo di energia primaria (PEC), il costo globale l (GC) e il costo di investimento t (IC). Il risultato t finale è la soluzione di retrofit energetico cost-optimal in presenza di diversi budget economici. 34

36 Analisi 'cost-optimal' ottimizzata Riduzione del fabbisogno termico: AnalisidiSensitività L analisi di sensitività è realizzata per indagare le seguenti misure di riqualificazione energetica (ERMs) per la riduzione del fabbisogno termico: MISURE DI RIQUALIFICAZIONE ENERGETICA (ERMS) OPZIONI ANALIZZATE a) Recuperatori di calore in corrispondenza delle UTA PRESENTI/ ASSENTI b) Sistemi esterni di schermatura solare PRESENTI/ ASSENTI Componenti finestrati ad alta efficienza energetica di trasmittanza termica U w, solar heat gain coefficient SHGC e c) coefficiente i di trasmissione i della luce visibile ibil T vis. Tre opzioni, caratterizzate da diversi rivestimenti, sono analizzate CONTROLLO SOLARE U w = 2.51 W/m 2 K SHGC = T vis = BASSO-EMISSIVO (LOW-E) U 171W/ w = 1.71 W/m 2 K SHGC = T vis = CONTROLLO SOLARE + LOW-E U = 1.64 W/m 2 w K SHGC = T vis = d) Variazione dell assorbanza solare (a) della copertura a [0.10, 0.90] e) Variazione dell emissività nell infrarosso (e) della copertura e [0.40, 0.90] Isolamento termico esterno della copertura, con lastre di f) poliuretano di spessore t t [0 m, 0.10 m] g) Variazione del valore di a delle pareti perimetrali a [0.10, 0.90] h) Variazione del valore di e delle pareti perimetrali e [0.40, 0.90] Isolamento termico esterno della pareti perimetrali, con i) lastre di poliuretano di spessore t t [0 m, 0.10 m] 35

37 Analisi 'cost-optimal' ottimizzata Riduzione del fabbisogno termico: AnalisidiSensitività La Figura mostra gli indici di Sensitività (Standardized Rank Regression Coefficients) calcolati per valutare l impatto delle ERMs sul fabbisogno di energia termica per il riscaldamento (TED heat ), per il raffrescamento (TED cool ) e sulla somma TED tott =TED heat +TED cool. L indice può variare tra -1 e +1. Valori negativi denotano un effetto vantaggioso, dal momento che indicano una riduzione dell output considerato (TED heat,ted cool oted tot ). Quindi, tanto t più l indice è prossimo a -1 tanto t più la ERM associata è efficace. 36 Questa fase richiede 80 simulazioni energetiche dinamiche in EnergyPlus.

38 Analisi 'cost-optimal' ottimizzata Riduzione del fabbisogno termico: AnalisidiSensitività ERMS SELEZIONATE ATTRAVERSO L ANALISI DI SENSITIVITÀ L analisi degli indici di sensitività consente di individuare le ERMs che hanno un effetto positivo sulle prestazioni energetiche globali (TED tot ). Queste ERMs vengono selezionate e investigate nelle fasi successive. Inoltre, gli indici mostrano quali tra esse hanno un impatto positivo sensibile e robusto. Quest ultime rappresentano le ERMs migliori per la riduzione del fabbisogno termico e nella lista seguente sono in rosso 1) Recuperatori di calore in corrispondenza delle UTA 2) Sistemi esterni di schermatura solare 3) Cool roof : copertura a bassa assorbanza solare (a) 4) Cool walls : pareti perimetrali a bassa assorbanza solare 5) Componenti finestrati ad alta efficienza energetica, in doppio vetro con riempimento di Argon, caratterizzati da rivestimenti basso-emissivi e/o selettivi (questa ERM non è inclusa tra le migliori perché sono investigate diverse opzioni e quindi l effetto non è robusto ma va ulteriormente indagato) 6) Isolamento termico esterno della copertura, con lastre di poliuretano di spessore t 7) Isolamento termico esterno delle pareti perimetrali, con lastre di poliuretano di spessore t 37

39 Analisi 'cost-optimal' ottimizzata Richiamo della Metodologia Analisi di sensitività: vengono calcolati degli indici di sensitività al fine di selezionare le misure di retrofit energetico (ERMs) per la riduzione del fabbisogno di energia termica per la climatizzazione, da investigare nelle fasi successive. Tali ERMs sono dirette principalmente alla riqualificazione energetica dell involucro. Ottimizzazione bi-obiettivo: viene implementato un algoritmo genetico di ottimizzazione per individuare i pacchetti di ERMs più efficaci per la riduzione del fabbisogno termico. Le due funzioni obiettivo da minimizzare sono il fabbisogno di energia termica per il riscaldamento (TED heat ) ed il raffrescamento (TED cool ). Ottimizzazione tri-obiettivo: viene realizzata una ricerca esaustiva intelligente, valutando l impatto di ERMs per la riqualificazione dell impianto, sia in assenza di ERMs per la riduzione del fabbisogno termico che in presenza dei pacchetti più efficaci. Le tre funzioni obiettivo sono il consumo di energia primaria (PEC), il costo globale l (GC) e il costo di investimento t (IC). Il risultato t finale è la soluzione di retrofit energetico cost-optimal in presenza di diversi budget economici. 38

40 Analisi 'cost-optimal' ottimizzata Riduzione del fabbisogno termico: Ottimizzazione bi-obiettivo Si implementa l algoritmo genetico di ottimizzazione per individuare i pacchetti (i.e., le combinazioni) più efficaci delle 7 ERMs selezionate per la riduzione del fabbisogno termico. La procedura è finalizzata alla minimizzazione di TED heat e TED cool, che vengono analizzati separatamente con un approccio bi-obiettivo per poter investigare successivamente l interazione con diverse soluzioni impiantistiche efficienti, il cui impatto è influenzato dai valori di TED heat e TED cool. Questa fase richiede 400 simulazioni energetiche dinamiche in EnergyPlus. 39

41 Analisi 'cost-optimal' ottimizzata Riduzione del fabbisogno termico: Ottimizzazione bi-obiettivo Si ottengono 17 pacchetti efficaci: 13 rappresentano le soluzioni non dominate situate sul fronte di Pareto, delle quali alcune favoriscono il riscaldamento ( ), alcune il raffrescamento ( ) e altre sono intermedie ( ); 4 rappresentano le combinazioni delle migliori 3 ERMs individuate tramite l analisi di sensitività ( ); in queste combinazioni il recuperatore di calore è considerato sempre presente perché chiaramente è la ERM più efficiente. i 40

42 Analisi 'cost-optimal' ottimizzata Richiamo della Metodologia Analisi di sensitività: vengono calcolati degli indici di sensitività al fine di selezionare le misure di retrofit energetico (ERMs) per la riduzione del fabbisogno di energia termica per la climatizzazione, da investigare nelle fasi successive. Tali ERMs sono dirette principalmente alla riqualificazione energetica dell involucro. Ottimizzazione bi-obiettivo: viene implementato un algoritmo genetico di ottimizzazione per individuare i pacchetti di ERMs più efficaci per la riduzione del fabbisogno termico. Le due funzioni obiettivo da minimizzare sono il fabbisogno di energia termica per il riscaldamento (TED heat ) ed il raffrescamento (TED cool ). Ottimizzazione tri-obiettivo: viene realizzata una ricerca esaustiva intelligente, valutando l impatto di ERMs per la riqualificazione dell impianto, sia in assenza di ERMs per la riduzione del fabbisogno termico che in presenza dei pacchetti più efficaci. Le tre funzioni obiettivo sono il consumo di energia primaria (PEC), il costo globale l (GC) e il costo di investimento t (IC). Il risultato t finale è la soluzione di retrofit energetico cost-optimal in presenza di diversi budget economici. 41

43 Analisi 'cost-optimal' ottimizzata Riqualificazione energetica dell impianto: Ottimizzazione tri-obiettivo Si analizzano diverse soluzioni (ERMs) per la riqualificazione degli impianti di generazione di energia termica ed elettrica: Generatori di calore ad alto rendimento (a temperatura scorrevole o a condensazione) per il riscaldamento e per la produzione di acqua calda sanitaria (ACS) Gruppi frigoriferi ad alto EER raffreddati ad aria o ad acqua con torre evaporativa Pompe di calore aerotermiche e geotermiche reversibili Impianti di cogenerazione con motore a combustione interna (configurazione più adatta al caso studio in esame) dipotenza elettrica e termica variabili Impianti di trigenerazione con motore a combustione interna ed assorbitore monostadio (configurazione più adatta al caso studio in esame) di potenza elettrica, termica e frigorifera variabili Pannelli fotovoltaici in silicio monocristallino o policristallino di potenza elettrica variabile, installati in copertura Collettori solari termici piani non selettivi o selettivi per la produzione di ACS, di potenza termica variabile e installati in copertura 42

44 Analisi 'cost-optimal' ottimizzata Riqualificazione energetica dell impianto: Ottimizzazione tri-obiettivo Tutte le possibili combinazioni delle soluzioni impiantistiche proposte vengono investigate, sia in assenza di ERMs per la riduzione del fabbisogno termico sia in presenza di ognuno dei 17 pacchetti efficaci individuati nella fase precedente. Il numero risultante degli scenari di retrofit energetico analizzati è pari a 596'700. Per ogni scenario vengono valutati il consumo di energia primaria complessivo dell edificio difi i (PEC), il costo globale l (GC) e il costo di investimento t (IC). In questa fase, non si rendono necessari ulteriori simulazioni energetiche dinamiche, ma i valori di PEC, GC e IC vengono calcolati sfruttando gli output ottenuti da EnergyPlus nelle fasi precedenti, relativamente alla configurazione base dell edificio e ai 17 pacchetti efficaci. Tali output forniscono il fabbisogno orario di energia termica sull arco dell intero anno solare. Un codice scritto in ambiente MATLAB manipola tali valori e ricava le tre funzioni i obiettivo, tenendo conto delle curve di prestazione degli impianti. Quindi la prestazione degli impianti varia dinamicamente su base oraria in base a fattori di carico e condizioni esterne. Una valutazione in ambiente MATLAB richiede circa 1 secondo (vs i 3 minuti per una simulazione in EnergyPlus). Il tempo di calcolo impiegato dall intera procedura è di circa 6giorni, mentre un approccio classico richiederebbe 596'700 simulazioni energetiche dinamiche con oneri computazionali proibitivi i (diversi i mesi). È quindi chiaro che un numero così elevato di soluzioni può essere investigato solo con approcci innovativi come quello proposto, che quindi assicurano un analisi cost-optimal più affidabile e robusta. 43

45 Analisi 'cost-optimal' ottimizzata Riqualificazione energetica dell impianto: Ottimizzazione tri-obiettivo I valori di PEC, GC e IC vengono rappresentati in uno spazio 3-D e poi proiettati sul piano PEC-GC per ottenere la curva cost-optimal. In presenza di un budget economico illimitato, la soluzione cost-optimal include le seguenti ERMs: Recuperatori di calore Sistemi esterni di schermatura solare Cool roof Caldaia a condensazione per l ACS Impianto di trigenerazione dalla potenza elettrica di 600 kw Pannelli fotovoltaici in silicio monocristallino che coprono il 30% del tetto Collettori solari termici non selettivi per l ACS che coprono il 30% del tetto tt IC = (65.3 /m 2 ) Risparmio su PEC = 67.9 kwh/m 2 a Risparmio su GC = (in 20 anni). 44

46 Analisi 'cost-optimal' ottimizzata Riqualificazione energetica dell impianto: Ottimizzazione tri-obiettivo La stessa procedura può essere ripetuta in corrispondenza di un budget economico limitato, escludendo tutte le soluzioni con un costo di investimento più elevato. Ad esempio, in presenza di un budget economico di , la soluzione cost-optimal include le seguenti ERMs: Impianto di trigenerazione dalla potenza elettrica di 600 kw Pannelli fotovoltaici in silicio policristallino che coprono il 10% del tetto Collettori solari termici non selettivi per l ACS lacs che coprono il 30% del tetto IC = (47.3 /m 2 ) Risparmio su PEC = 49.6 kwh/m 2 a Risparmio su GC = (in 20 anni) 45

47 Analisi 'cost-optimal' ottimizzata Riqualificazione energetica dell impianto: Ottimizzazione tri-obiettivo In presenza di un budget economico di , la soluzione cost-optimal include una sola ERM: Impianto di cogenerazione dalla potenza elettrica di 600 kw IC = (47.3 /m 2 ) Risparmio su PEC = 21.7 kwh/m 2 a Risparmio su GC = (in 20 anni) I risultati mostrano come le ERMs più convenienti interessano la riqualificazione energetica degli impianti di generazione ed in particolare l installazione di impianti di tri- o co- generazione. Si evidenzia come l isolamento termico dell involucro non è mai presente nelle soluzioni ottimali. Ciò è legato alle peculiarità energetiche e e del caso studio ospedaliero, caratterizzato da ingenti carichi di ventilazione ed apporti termici 46

48 Analisi 'cost-optimal' ottimizzata Altri approcci Oltre alla metodologia illustrata, possono essere adottati altri approcci per realizzare una rigorosa analisi cost-optimal del retrofit energetico attraverso l uso di algoritmi di ottimizzazione multi-obiettivo, che consentono una ricerca intelligente nel dominio delle soluzioni. Uno di questi approcci consente di considerare in maniera più accurata il comfort termo-igrometrico e prevede le due seguenti fasi: Fase A): Ottimizzazione bi-obiettivo delle ERMs al fine di minimizzare il consumo di energia primaria (PEC) e la percentuale di ore di discomfort termo-igrometrico (DH). L ottimizzazione è realizzata per n budget (n=6 nell esempio) economici in modo da ottenere n Fronti di Pareto, da cui vengono scelte n soluzioni (i.e., pacchetti di ERMs) ) ottimali fissando un massimo valore accettabile di DH (DH max = 10% nell esempio). Fase B): Per ognuno delle n soluzioni ottimali (indicate con B i ) si calcola il costo globale, ottenendo la soluzione cost-optimal optimal, che presenta il costo globale minimo Fase A Fase B 47

49 Conclusioni Il supporto dell UE nel percorso verso la sostenibilità 48

50 Conclusioni Il supporto dell UE nel percorso verso la sostenibilità Call - Energy Efficiency Call BUILDINGS EE : Supporting accelerated and cost-effective deep renovation of buildings through Public Private Partnership (EeB PPP) EE : Overcoming market barriers and promoting deep renovation of buildings EE : Integration of Demand Response in Energy Management Systems while ensuring interoperability through Public Private Partnership (EeB PPP) EE : Cost reduction of new Nearly Zero-Energy e buildings DEADLINE chiusa 15/09/ /01/ /09/2016 EE : Construction skills 15/09/2016 FONDI 3-4 milioni di 1-2 milioni di 3-4 milioni di 1-2 milioni di milioni di 49

51 Conclusioni Il supporto dell UE nel percorso verso la sostenibilità Call - Energy Efficiency Call HEATING AND COOLING EE : Waste heat recovery from urban facilities and re-use to increase energy efficiency of district or individual heating and cooling systems EE : Improving the performance of inefficient district heating networks EE : Standardised installation packages integrating g renewable and energy efficiency solutions for heating, cooling and/or hot water preparation EE : 0 0 New heating and cooling solutions o s using low grade sources of thermal energy DEADLINE 19/01/ /06/2017 chiusa chiusa FONDI 2-3 milioni di 1-2 milioni di 3-4 milioni di 3-4 milioni di EE : Models and tools for heating and cooling chiusa mapping and planning milioni di 50

52 Ottimizzazione degli interventi di riqualificazione energetica del parco esistente: un passo cruciale verso la sostenibilità Prof. Filippo De Rossi GRAZIE PER L'ATTENZIONE 51