UN MODELLO PER LO SVILUPPO DI CITTÀ INTELLIGENTI
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- Gianluigi Basile
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1 DA LUMIÈRE ALLA SMART CITY: UN MODELLO PER LO SVILUPPO DI CITTÀ INTELLIGENTI Roma, 5 marzo 202 Claudia Meloni Progetto Smart Cities Unità Tecnologie Avanzate per l Energia e l Industria
2 SMART CITIES: SOSTENIBILITA A 360 SMART ECONOMY Development of innovative spirit Ability to transform Eco-industry ICT-infrastructures Alternative economy Smart Participation Smart Economy Smart integration SMART MOBILITY Local accessibility & Info-mobility Zero-carbon vehicles city car Green biking Mobility on-demand Sustainable and safe public transport systems Urban sensor network Smart Mobility SMART ENVIRONMENT Smart urban landscape Attractiveness of natural conditions Pollution Environmental protection Green area Smart Environment SMART PARTECIPATION Development of the cultural identity Social interaction & communication Access to the Cultural facilities Touristic attractiveness Individual/Social Creativity Inclusion and ethnic plurality Cosmopolitanism / Open-mindedness Participation in public life & decision-making Smart Energy Smart Living i SMART ENERGY SMART LIVING Health conditions Individual safety Housing quality Education facilities Green energy Energy efficiency Diffused energy and self-production Ecobuildings and power parks Sustainable resource management Efficient public lighting
3 SMARTcities SET PLAN European Industrial Initiatives SMAR European Energy Research Alliance T ENEA d l t l It li di t ENEA: delegato per l Italia e coordinatore sub-programme Urban Energy Networks
4 Smart City Italian Network ENEA CNR Univ. Ancona Politecnico i di Torino Fondazione Bordoni Univ. Roma La Sapienza Radiolabs Univ. Chieti 2 Univ. Napoli Univ. Ancona Univ. Roma Tre Politecnico Bari Università di Pisa Università di Siena ENEL Loccioni Ericcson Telecom
5 I DIVERSI APPROCCI ALLA IP Non abilitanti agli smart services Approccio convenzionale: sostituzione i delle lampade al mercurio con le SAP Approccio commerciale: controllo di linea (con opzione di telegestione di linea) Abilitante agli smart services Approccio avanzato: telegestione punto punto basata sulle PLC Approccio innovativo: illuminazione adattiva
6 L ILLUMINAZIONE ) ADATTIVA Modellazione e predizione della evoluzione a breve della domanda Uso di sistemi di misura in tempo reale della domanda e di un sistema di ottimizzazione; Maggior efficienza energetica e maggior qualità del servizio; Possibilità di adattarsi punto punto alle condizioni di fruizione in modo da massimizzare sicurezza e risparmio energetico; Energy on demand consumare energia soltanto nella misura in cui è effettivamente richiesta. FUNZIONALITÀ SMART IMPLEMENTABILI Gestione di reti di edifici Infomobilità urbana Gestione della flotta di mezzi pubblici Rilevamento qualità dell aria Servizi informativi per turisti Videosorveglianza
7 ARCHITETTURA DELSISTEMA Il metodo si basa sulla integrazione i del sistema della mobilità con quello della illuminazione pubblica Attraverso un sistema di acquisizione delle immagini si può avere l entità del flusso del traffico e di conseguenza regolare l impianto di IP Per l analisi dei flussi di traffico sono presi in considerazione: satellite sensori a terra sistemi di visione con telecamere. Questi ultimi sono i più interessanti perché forniscono informazioni aggiuntive, oltre agli indici di traffico, come la luminosità ambientale, etc.
8 SISTEMA DI CONTROLLO E DIAGNOSTICA Acquisizione dati Analisi indice di flusso Analisi variabili ambientali Modellazione Diagnostica Comunicazione supervisore Predizione della domanda Controllo Settaggio potenza lampade
9 VISUALIZZAZIONE DEL PROCESSO Frame acquisito Background elaborato Immagine processata Estrazione dei contorni
10 CASI DI STUDIO Caso Semplice - Aurelia Caso Complesso - Stazione di Napoli
11 INDICE DI ATTIVITÀ INDICE DI ATTIVITÀ Situazione semplice - Aurelia 2,5 3 3,5 4 4,5 Situazione semplice Aurelia 0 0,5,5 2 2, OGGETTI IN MOVIMENTO RILEVATI Situazione complessa Napoli Centrale NUMERO DI FRAME OGGETTI IN MOVIMENTO RILEVATI NUMERO DI FRAME
12 CASO STUDIO
13 COMPARAZIONE DELLE STRATEGIE DI CONTROLLO SU UN CASO STUDIO (TERNI)
14 IL CONFRONTO TRA I 2 SISTEMI CASO STUDIO: TERNI REGOLAZIONE CONVENZIONALE CONTROLLO ADATTIVO flusso veicolare regolazione convenzionale controllo adattivo FLUSSO VEICOLARE ORE DELLA NOTTE
15 I RISULTATI IN SICUREZZA E RISPARMIO ENERGETICO Strada Veicoli/ora (flusso medio) Risparmio energetico regolazione convenzionale Risparmio energetico controllo adattivo 77 5% 39% Strada 22 5% 43% 2 Strada 495 5% 28% 3
16 SMART LIGHTING & MOBILITY TRAFFIC AND PEOPLE MONITORING CITY CONTROL ROOM INFOMOBILITY LIGHT CONTROL ELECTRIC BUS FLEET CONTROL
17 CITY 2.0 L INFRASTRUTTURA URBANA Ub Urban Sensor Networks CITY CLOUD ENERGIA MOBILITÀ SICUREZZA AMBIENTE SOCIAL PARTICIPATION Users Users Users Users Users
18 IL MODELLO SMART CITY TRAFFIC MONITORING & INFOMOBILITY Lighting Control INTERACTIVE BUILDINGS NETWORK AIR QUALITY MONITORING Air Quality SOCIAL PARTICIPATION
19 DIMOSTRATIVO A L AQUILA CITY CONTROL ROOM Smart Ring a L Aquila
20 Grazie per l attenzione claudia.meloni@enea.it
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