L’obbiettivo del presente lavoro di Tesi è quello di determinare l’impatto della regolazione dei radiatori delle stanze di un appartamento su: consumo energetico, comfort termico e profilo di carico termico dal sistema di riscaldamento al fine di definire quali impostazioni della schedule consentono di ottenere un miglioramento delle condizioni di comfort termico nella casa e/o una riduzione del consumo energetico rispetto al caso base. Inoltre, verrà discusso l’impatto che hanno tali modifiche della schedule della temperatura di setpoint sui carichi di picco del sistema di riscaldamento, ai fini di caratterizzare la flessibilità energetica del sistema edificio-impianto, ovvero la capacità di questo di modificare tale profilo allo scopo di ottenere un beneficio tecnico/economico. Verrà condotta quindi un’analisi dei seguenti parametri: la temperatura di setpoint Tsp, la temperatura di setback Tsb, l’intervallo di tempo con cui si passa da setback a setpoint e ritardi anticipazioni nel raggiungimento di quest’ultimo: la variazione di uno di questi determina la modifica della temperatura di setpoint dell’aria nelle stanze. Inoltre, verrà determinato l’effetto della frazione radiativa dei radiatori sui consumi energetici per il riscaldamento ed il comfort termico nelle stanze occupate. L’analisi parametrica è stata eseguita utilizzando il Building Energy Simulation tool EnergyPlus. Nell’introduzione, a seguito di una breve discussione sul problema dell’elevato consumo energetico degli edifici a livello globale, verrà definita la flessibilità energetica degli edifici. Successivamente, verranno discussi i sistemi avanzati per il controllo dei sistemi HVAC: viene considerato il Model Predictive Control (MPC). Verranno inoltre discusse le reti neurali artificiali (ANN, Artificial Neural Network), gli algoritmi di Reinforcement Learning (RL) ed i modelli fisici. L’introduzione viene conclusa dalla rassegna della letteratura scientifica. Nel primo Capitolo viene descritto il caso studio analizzato, nel secondo viene descritto il procedimento usati per il dimensionamento dei radiatori nelle stanze, il procedimento usato per la costruzione del modello dell’edificio su Designbuilder, l’analisi parametrica effettuata e le equazioni usate per determinare il legame fra frazione radiativa e temperatura di mandata dell’acqua nei radiatori. Nel Capitolo 3 vengono discussi i risultati ottenuti, mentre nella Conclusione viene sintetizzato il contenuto del lavoro e vengono discussi i risultati relativi alle principali schedule determinate che permettono di ottenere un miglioramento rispetto al caso base.
Analisi di flessibilità energetica di un impianto a radiatori: un caso studio residenziale
SCHIFANO, LEONARDO
2022/2023
Abstract
L’obbiettivo del presente lavoro di Tesi è quello di determinare l’impatto della regolazione dei radiatori delle stanze di un appartamento su: consumo energetico, comfort termico e profilo di carico termico dal sistema di riscaldamento al fine di definire quali impostazioni della schedule consentono di ottenere un miglioramento delle condizioni di comfort termico nella casa e/o una riduzione del consumo energetico rispetto al caso base. Inoltre, verrà discusso l’impatto che hanno tali modifiche della schedule della temperatura di setpoint sui carichi di picco del sistema di riscaldamento, ai fini di caratterizzare la flessibilità energetica del sistema edificio-impianto, ovvero la capacità di questo di modificare tale profilo allo scopo di ottenere un beneficio tecnico/economico. Verrà condotta quindi un’analisi dei seguenti parametri: la temperatura di setpoint Tsp, la temperatura di setback Tsb, l’intervallo di tempo con cui si passa da setback a setpoint e ritardi anticipazioni nel raggiungimento di quest’ultimo: la variazione di uno di questi determina la modifica della temperatura di setpoint dell’aria nelle stanze. Inoltre, verrà determinato l’effetto della frazione radiativa dei radiatori sui consumi energetici per il riscaldamento ed il comfort termico nelle stanze occupate. L’analisi parametrica è stata eseguita utilizzando il Building Energy Simulation tool EnergyPlus. Nell’introduzione, a seguito di una breve discussione sul problema dell’elevato consumo energetico degli edifici a livello globale, verrà definita la flessibilità energetica degli edifici. Successivamente, verranno discussi i sistemi avanzati per il controllo dei sistemi HVAC: viene considerato il Model Predictive Control (MPC). Verranno inoltre discusse le reti neurali artificiali (ANN, Artificial Neural Network), gli algoritmi di Reinforcement Learning (RL) ed i modelli fisici. L’introduzione viene conclusa dalla rassegna della letteratura scientifica. Nel primo Capitolo viene descritto il caso studio analizzato, nel secondo viene descritto il procedimento usati per il dimensionamento dei radiatori nelle stanze, il procedimento usato per la costruzione del modello dell’edificio su Designbuilder, l’analisi parametrica effettuata e le equazioni usate per determinare il legame fra frazione radiativa e temperatura di mandata dell’acqua nei radiatori. Nel Capitolo 3 vengono discussi i risultati ottenuti, mentre nella Conclusione viene sintetizzato il contenuto del lavoro e vengono discussi i risultati relativi alle principali schedule determinate che permettono di ottenere un miglioramento rispetto al caso base.File | Dimensione | Formato | |
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https://hdl.handle.net/20.500.12608/45219