Smart tdistrict, i t modellistica energetica per distretti territoriali

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1 Smart tdistrict, i t modellistica energetica per distretti territoriali ing. Stefano Capelli Responsabile Progetto Nuovi Business Workshop Nazionale Simulazione del Sistema Energetico marzo 2015 ENEA Via Giulio Romano, 41 Roma

2 La Piattaforma SEM SEM (Smart Energy Management) è una piattaforma accessibile via WEB che ricomprende in un unico strumento la possibilità di navigare le informazioni di consumo in tempo reale secondo una logica geografica, una soluzione di Business Intelligence applicata all intero DB delle misure (storiche e real time), un cruscotto di Building Energy Management System (BEMS) per la gestione delle attuazioni. Ununico DBMS che integra e correla: misure energetiche; dati ambientali; caratteristiche strutturali degli edifici; dati impiantistici; dati di utilizzo o di produzione nonché le caratteristiche dei contratti di fornitura. I dati energetici sono acquisiti da una rete di Smart Meter collegati mediante appositi sensori a tutte le grandezze da monitorare (elettriche, gas, termiche, ambientali, acqua, ).Lemisure partono dai contatori generali scomponendo i consumi di tutti gli utilizzatori critici identificati in fase di Audit. La soluzione permette di generare automaticamente messaggi di anomalia basati su analisi di tipo energetico, di allarme o di reporting e di inviarli (mail, SMS, Social Networks) ai destinatari associati

3 Partner Scientifico AlmavivA si avvale della consulenza tecnico scientifica di ENEA, Agenzia nazionale per le nuove tecnologie, l energia e lo sviluppo economico sostenibile, per validare e qualificare SEM, strumento di analisi e di misura essenziale nel contesto di riqualificazione energetica del patrimonio i edilizio i pubblico e privato. Il contributo di ENEA si concretizza nella: Verifica degli algoritmi di calcolo, delle metodologie di analisi, dei riferimenti normativi e degli standard adottati Validazione dei risultati del portale SEM in relazione a test case suggeriti da AlmavivA Verifica delle funzionalità rispetto a soluzioni sperimentali diverse, in particolare applicazioni in ambito PA. Sviluppo e Test di algoritmi di Diagnostica Avanzata applicati ad edifici del settori Terziario e Residenziale Information & Communication Technology Group

4 Enea e AlmavivA insieme per Smart Village Enea, attraverso un Bando di Manifestazione di Interesse, sceglie SEM, per l analisi, il monitoraggio e il controllo del consumo energetico degli edifici, per il progetto pilota di Smart Village del Centro Ricerche Casaccia. 9 Edifici + 1 Centrale Termica Edifici esistenti a bassa efficienza con scarsa o nulla automazione Bassa invasività (e costo) del sistema di monitoraggio e controllo Monitoraggio in tempo reale Principali consumi elettrici Consumi termici (calorie/frigorie) Condizioni micro climatiche interne/esterne Presenze (da Badge e sensori) Controllo Illuminazione Impianti di tele riscaldamento/condizionamento Obiettivo: sviluppare un sistema BEMS centralizzato, gestito remotamente, di diagnostica avanzata in grado di modificare il comportamento degli edifici sulla base logiche adattive e predittive che ottimizzano il funzionamento degliimpiantii i esistenti i e riducono drasticamente gli sprechi. Information & Communication Technology Group

5 Smart Village ENEA Casaccia Programmazione e spegnimento di utenze secondo: Logiche adattive o Spegnimento dell illuminazione e della climatizzazione in un edificio correlata all effettiva uscita dei dipendenti Logiche predittive: o Accensione e modulazione degli impianti di climatizzazione in relazione alle condizioni climatiche previste per il giorno successivo Piattaforma di B.I. L analisi dei dati, oltre alle funzionalità della piattaforma SEM, viene effettuata anche attraverso una piattaforma di Business Intelligence che consente di costruire report personalizzati, che possono contenere condizioni e funzioni matematiche complesse La funzione di scheduler consente inoltre di inviare (con periodicità selezionabile) report via mail e messaggi via sms a tutti gli utenti del sistema in funzione del loro profilo

6 Smart Village ENEA Casaccia Dal District alla City Per integrare più District all interno di una Smart City e rendere interoperabili alcune funzioni di comunicazione tra i diversi «livelli» in particolare per segnalare situazioni di anomalia, è stato sviluppato un servizio basato sul protocollo Common Alerting Protocol (CAP). Tale protocollo originariamente nato per la standardizzazione dei messaggi in situazioni di potenziale pericolo per la popolazione tra amministrazioni su diversa scala nazionale viene utilizzato all interno dello smart village anche per ricevere dal livello superiore (City): Segnalazioni di difettosità anomala di alcuni impianti Segnalazioni di frenquente discomfort rilevate in alcuni edifici Il medesimo formato è utilizzato anche dai sistemi di sensori come standard per la Il medesimo formato è utilizzato anche dai sistemi di sensori come standard per la segnalazione di eventi significativi, anomalie o allarmi alla piattaforma di raccolta e di analisi dei dati a livello di Discrict.

7 Funzioni di Simulazione Energetica integrati in SEM Modelli energetici con reti neurali artificiali Le RETI NEURALI ARTIFICIALI sono una delle tecniche di machine learning più utilizzate per creare modelli in grado di riprodurre relazione e funzioni fortemente non lineari. i Nell ambito dell energy management Strato di possono essere usate per sviluppare sia Strato uscita Ingresso nascosto modelli di controllo che modelli previsionali, in modo da riprodurre e prevedere i consumi energetici di un sistema complesso come un impianto industriale o un edificio. In collaborazione con l Università luniversità degli studi di Roma «Tor Vergata» è stato sviluppato un modello in grado di riprodurre i consumi energetici orari di un edificio del settore terziario, attraverso l analisi di alcune variabili considerate influenzanti. Uscita Variabili considerate: o Data e ora del giorno o Temperatura esterna o Intensità luminosa o Umidità specifica o Numero di presenze

8 Consumi energetici Modello Consumi Reali [kwh] /25/2013 0:00 3/7/2013 0:00 3/17/2013 0:00 3/27/2013 0:00 4/6/2013 0:00 4/16/2013 0:00 4/26/2013 0:00 5/6/2013 0:00 Risultati ottenuti: Elevata precisione nella stima (errore medio percentuale assoluto inferiore al 10%) Possibilità di effettuare accurate gap analysis Possibilità di effettuare accurate what if analysis Possibilità di individuare malfunzionamenti attraverso un confronto con i consumi reali (grazie all utilizzo di carte di controllo degli scostamenti) Sc costamenti [kw Wh] Carta degli Scostamenti Numero Ora Fuori controllo Sotto controllo

9 Via di Casal Boccone ( ) Roma (RM) Tel. 06/ Fax 06/ Stefano Capelli

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