Sviluppo di una metodologia per la diagnostica remota di reti di edifici integrata nella rete della pubblica illuminazione: applicazione su smart village C.R. Casaccia

L’attività condotta dal gruppo di ricerca del Politecnico di Torino si è declinata secondo diverse fasi e obiettivi finalizzati ll’individuazione di metodologie innovative per la diagnostica degli edifici. Il lavoro di ricerca ha comportato dapprima l’esigenza di condurre un’analisi critica e strutturata circa il sistema di monitoraggio installato nell’edificio F40, finalizzata a razionalizzare l’architettura del sistema e l’organizzazione dei parametri misurati in un database. Il sistema di monitoraggio previsto dal progetto si compone di un primo apparato mirato alla misurazione dell’energia (elettrica e termica) e di un secondo dedicato alla misurazione dei parametri ambientali. Dall’esperienza del monitoraggio dell’F40 è stato studiato un kit minimo di sensoristica e sistemi di controllo, in grado di potersi facilmente adattare a qualsiasi edificio con spese contenute e tempi di installazione ridotti. Sulla base dell’individuazione di un kit minimo è stato progettato un piano di monitoraggio per un cluster di 8 edifici con la finalità di sviluppare un sistema strutturato per analisi diagnostiche di una rete, o di un singolo edificio. Nell’ambito del presente lavoro inoltre è stato condotto uno studio attraverso tecniche statistiche finalizzate all’individuazione di indicatori energetici calcolabili a partire dai dati acquisiti nelle precedenti fasi di monitoraggio. Sono stati presi in esame e valutati diversi indicatori, rapportando il consumo (elettrico e termico) ai fattori normalizzanti ritenuti di volta in volta più opportuni, raccolti sia nella fase di audit dell’edificio (ad esempio caratteristiche geometriche come: “metri quadri” e “volumi”), sia derivanti dai monitoraggi (ad esempio fattori legati all’uso come ‘numero di presenze’). Sulla base degli indicatori definiti è stato proposto il calcolo dei benchmarks ai quali fare riferimento per misurare le prestazioni d’uso dell’energia del cluster di edifici oggetto di valutazione. Lo studio affrontato propone infine lo sviluppo di un modello di regressione rappresentante il “livello medio energetico”. Sulla base dei dati di monitoraggio energetici ed ambientali, strutturati logicamente attraverso l’analisi condotta precedentemente (follow up dell’implementazione del sistema di monitoraggio), l’attività di ricerca si è focalizzata ed ha avuto come scopo l’individuazione di un metodo robusto per l’individuazione automatica di valori anomali per effettuare analisi diagnostiche. Nello studio effettuato sono stati applicati sia metodi basati sull’utilizzo di modelli inversi sia metodi statistici, seguendo un approccio del tipo top down e quindi finalizzato a condurre analisi di rilevamento di anomalie sulla base di dati di monitoraggio relativi all’intero edificio F40 o a una sua porzione. È emersa la necessità di provvedere a una classificazione dei dati in funzione degli attributi (variabili indipendenti misurate), al fine di suddividere il campione di dati in classi omogenee prima di condurre l’analisi di individuazione delle anomalie. Il metodo proposto e implementato si è rivelato robusto e particolarmente adatto ai fini diagnostici e quindi utile a convertire dati di consumo energetico in informazioni utili all’ottimizzazione della prestazione del sistema. Infine sulla base del processo concepito per lo studio delle logiche diagnostiche attraverso cui individuare le possibili cause associate alle anomalie riscontrate, sono state implementate alcune regole di individuazione automatica delle cause associabili ad alcune tipologie di anomalie attraverso tecniche di data fusion (logica fuzzy).