0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0 Ricamb io or ario [1/h ]
Figura 4.28: Ricambio orario per la SIM 111
1. edificio di proprietà ventilato naturalmente; 2. edificio di proprietà ventilato meccanicamente; 3. edificio non di proprietà ventilato naturalmente; 4. edificio non di proprietà ventilato meccanicamente.
Il caso studio in oggetto rientra nel quarto gruppo. Lo studio afferma che una delle principali cause che determina l’interazione dell’utente con le finestre è la concentrazione di CO2 [ppm]; un altro importante fattore è l’illuminazione [lux]. Nel caso in esame non sono state eseguite misurazioni in tal senso perciò l’adozione di questo modello è sembrata inadeguata. Il secondo modello preso in considerazione è stato ottenuto sulla base di osservazioni svolte su edifici situati nel Regno Unito. L’applicabilità del modello al caso in esame è sembrata scarsa poiché questo sembra prevedere l’apertura delle finestre principalmente nelle ore serali al contrario di quanto sembra risultare dai dati di monitoraggio dell’edificio in esame [33].
L’approccio probabilistico è stato quindi scartato data la difficoltà nel trovare un modello adeguato per lo studio di calibrazione in esame. L’inadeguatezza dei modelli presenti in letteratura dipende non solo dalla possibilità che non si disponga di uno o più dati, ma anche dalla "trasportabilità": i modelli sono derivati in altri Paesi ed è perciò possibile che le diverse condizioni climatiche e le diverse abitudini culturali degli abitanti portino ad una scarsa riproducibilità in situazioni contestualmente diverse.
4.6
Composizione del modello stagionale
Una volta ricavati i modelli calibrati sul periodo di Dicembre 2017 (28/11-18/12 per la precisione), il primo passo è stato quello di validarli in due periodi tra loro molto differenti: Novembre 2017 e Marzo 2018. Disponendo di tre modelli calibrati si è scelto di utilizzare la soluzione calibrata denominata SIM 093, le cui caratteristiche sono riportate in tabella 4.5.
Nel periodo di calibrazione di Dicembre nel modello SIM 093 il post-riscaldamento è sempre attivo, garantendo una temperatura di immissione costante a 18°C. Nei mesi di Novembre e soprattutto di Marzo questa assunzione potrebbe non essere verificata: date le condizioni climatiche esterne più favorevoli la temperatura a valle del recuperatore potrebbe essere più alta di 18°C e di conseguenza l’efficienza corretta del recuperatore ε∗ deve essere modellata esplicitamente. Non disponendo di informazioni su tale parametro l’efficienza ε∗ è stata posta pari a 50% e 70%, valori
Tabella 4.7: Risultati estensione del modello calibrato SIM 093 ai mesi di Marzo e Novembre con diversi valori di efficienza corretta del recuperatore ε∗
ε∗=50% ε∗=70%
MBET RMSET MBEE cv(RMSEE) MBET RMSET MBEE cv(RMSEE)
Mese [◦C] [◦C] [%] [%] [◦C] [◦C] [%] [%]
Novembre -0,15 0,53 -21,93 44,75 -0,18 0,56 -19,49 41,98
Marzo 0,38 0,69 -19,86 54,07 0,45 0,73 -12,67 53,10
corrispondenti a due possibili situazioni (equazione 3.7): il primo caso potrebbe essere sintomo di una bassa efficienza di recupero e/o di un alto livello di sbilanciamento, il secondo caso potrebbe invece essere determinato da un’elevata efficienza di recupero e/o da un livello di sbilanciamento basso. I risultati dell’estensione del modello SIM 093 ai mesi di Marzo e Novembre sono riportati in tabella 4.7.
Su questi risultati possono essere fatte alcune considerazioni interessanti:
1. nel mese di Novembre la descrizione del profilo di temperatura interna è migliore addirittura di quanto ottenuto per Dicembre. La stessa cosa non si può dire per il mese di Marzo, in cui la temperatura risulta sottostimata di quasi mezzo grado (MBET positivo);
2. ottenere valori di cv(RMSE)E così elevati significa aver perso un’accurata descri- zione giornaliera dei consumi. Il consumo globale risulta inoltre sovrastimato di circa il 20%, tranne che nel caso ε∗= 70% a Marzo.
A valle di questi risultati è stato deciso di derivare per Novembre e Marzo dei modelli che potessero essere ritenuti calibrati su questi periodi, considerando accettabile dal punto di vista metodologico intervenire sul modello calibrato per Dicembre variando solo i parametri legati al comportamento dell’utente, ovvero la ventilazione naturale e il termostato. Le ipotesi su cui si basa questa calibrazione sono:
1. l’apertura delle finestre dalle ore 07:00 alle 17:00 è stata considerata un’abitudine dell’occupante: per quanto concerne la ventilazione naturale è stato variato solo il ricambio orario, dipendente oltre che dal numero di finestre aperte e dall’angolo di apertura, anche dalle condizioni climatiche esterne;
2. la soglia impostata per lo scarto quadratico medio in temperatura è 0,60°C, la stessa utilizzata durante il processo di calibrazione su Dicembre;
3. data la difficoltà a descrivere accuratamente i consumi su base giornaliera, è stata impostata come soglia accettabile uno scostamento su base mensile dei consumi, indicato d’ora in poi con ∆C, non superiore a ±5%.
I modelli calibrati ottenuti variando i parametri relativi al termostato e al ricambio orario sono riportati in tabella 4.8. Da questi risultati si nota come a Novembre sia bastato abbassare leggermente il valore di ricambio orario da 1 vol/h a 0,75 vol/h per soddisfare le soglie prestabilite. Diverso è il caso di Marzo dove il criterio in temperatura non è stato rispettato, tuttavia è il migliore risultato ottenuto. Nel mese di Marzo si può osservare la necessità di incrementare la temperatura di set- point di 0,5°C, azione che inizialmente non è sembrata logica ma che è l’unica a
4.6. Composizione del modello stagionale
Tabella 4.8: Risultati della calibrazione nei mesi di Novembre e Marzo. ∆C è lo scostamento su base mensile dei consumi
ε∗=50% ε∗=70%
RMSET ∆C RMSET ∆C
Mese Descrizione [◦C] [%] [◦C] [%]
Novembre 0,75 vol/h dalle 7 alle 17 0,56 0,85 0,59 −1,69
Marzo Tset-point 22,5°C 0,66 0,36 0,65 −4,81
0,75 vol/h dalle 7 alle 12 e 0,5 vol/h dalle 12 alle 17
Tabella 4.9: Risultati della variazione di parametri legati all’occupante sul modello SIM093 per il mese di Marzo con ε∗=50%
CODICE Descrizione RMSET [◦C] ∆C [%]
SIM 093 M51 Tset= 22, 5°C 0,49 32,05
SIM 093 M52 Chiusura oscuranti oltre 500W/m2 0,74 15,38
SIM 093 M53 1 vol/h dalle 7 alle 12 e 0,5 vol/h dalle 12 alle 17 0,74 1,60
SIM 093 M54 0,75 vol/h dalle 7 alle17 0,85 −7,05
SIM 093 M55 0,50 vol/h dalle 7 alle17 0,90 −31,73
SIM 093 M56 0,75 vol/h dalle 7 alle 12 e 0,5 vol/h dalle 12 alle 17 0,86 −15,71
SIM 093 M57 Guadagni ridotti del 25% rispetto a 11300-1 0,76 −8,97
garantire un RMSET prossimo a 0,60°C: dalla tabella 4.9 si può infatti osservare come il cambiamento nell’impostazione del termostato sia determinante nel descrivere meglio la temperatura, al contrario delle altre soluzioni che la sottostimano molto. Questo aumento nella temperatura di set-point può trovare conferme se si va ad analizzare l’andamento della temperatura interna di monitoraggio nel mese di Marzo e lo si confronta con quello di Dicembre: in figura 4.29 è possibile notare come la temperatura nel mese di Marzo non scenda mai al di sotto di 22,5°C, se non per un singolo episodio. Questo incremento della temperatura interna potrebbe essere giustificato da condizioni climatiche più favorevoli, tuttavia queste risultano in linea con quelle di Novembre, così come i consumi: a Novembre si consumano infatti 5,11 kWh/m2 e a Marzo si consumano 5,05 kWh/m2. Inoltre, nonostante la temperatura a Marzo non scenda mai sotto i 22,5°C, l’impianto radiante funziona tutti i giorni (figura 3.3). Queste considerazioni, unite ai risultati riportati in tabella 4.9, hanno fatto propendere verso l’adozione di un set-point più alto, anche se si tratta di un’azione non intuitiva. Si tiene a precisare quanto già affermato nei capitoli precedenti: ciò
20,5 21,0 21,5 22,0 22,5 23,0 23,5 24,0 24,5 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 Te mp e ra tu ra [° C] Step Calibrato Marzo
19 20 21 22 23 24 25 26
1-nov-17 1-dic-17 31-dic-17 30-gen-18 1-mar-18 31-mar-18
Te mp e ra tu ra [° C] Periodo natalizio
Periodo di Febbraio soggetto ad abbassamento del set-point
3 giorni di Gennaio in cui la Temperatura è più bassa
Figura 4.30: Monitoraggio della temperatura interna durante la stagione invernale (media della temperatura dei 3 appartamenti)
che si sta cercando di descrivere è un comportamento medio di tre appartamenti, occupati da persone di età, abitudini e cultura che possono essere molto diverse tra loro, individuare quale sia la giusta strategia risulta quindi molto complicato.
Un ulteriore raffinamento del modello base è stato eseguito su alcuni particolari periodi evidenziati in figura 4.30, in cui è possibile osservare la temperatura inter- na monitorata durante tutta la stagione invernale. Si può notare che nel periodo 20/12/2017 - 04/01/2018 la temperatura si abbassa mediamente di circa 2°C, indice che gli occupanti possono aver lasciato l’appartamento per le vacanze di Natale. In questo periodo quindi i guadagni interni e il ricambio orario per ventilazione naturale sono stati dimezzati, mentre il termostato è stato impostato su 20,5°C. Un abbassa- mento della temperatura si nota anche a metà Gennaio e nelle prime due settimane di Febbraio. Poiché a Gennaio il fenomeno dura solo 3/4 giorni si è deciso di non intervenire, mentre a Febbraio, dove il fenomeno riguarda circa 16 giorni, si è deciso di intervenire impostando il termostato a 21,5°C. In figura 4.31 è possibile osservare
19 19,5 20 20,5 21 21,5 22 22,5 23 Se t- p oin t T [° C]
(a)Impostazione del termostato
0,00 0,25 0,50 0,75 1,00 1,25 Ric amb io n [1/ h ] Pomeriggio Mattina (b) Ricambio orario
Figura 4.31: Impostazione del termostato e del ricambio orario. In arancio il modello dettagliato ed in blu il modello base
4.6. Composizione del modello stagionale 0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 Co n su mo [ kW h / m 2]
Consumo_MIS EFFICIENZA 50% EFFICIENZA 70%
(a)Modello base
0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 C on su m o [kWh / m 2]
Consumo_MIS EFFICIENZA 50% EFFICIENZA 70%
(b) Modello dettagliato
Figura 4.32: Energia termica settimanale resa dal pannello radiante
i profili di ricambio orario e di impostazione del termostato che caratterizzano il modello dettagliato: da qui si apprende come il modello di Novembre sia stato esteso a Gennaio e Febbraio (per quest’ultimo ad eccezione delle prime due settimane per quanto riguarda Tset), e il modello di Marzo sia stato esteso ad Aprile.
Giunti a questo punto, i modelli stagionali e che saranno messi a confronto sono due:
1. un modello denominato "base" ottenuto per semplice estensione del modello SIM 093, calibrato su Dicembre, a tutta la stagione invernale;
2. un modello cosiddetto "dettagliato" frutto di tutte le considerazioni precedente- mente illustrate.
Entrambi i modelli possono essere caratterizzati da ε∗ pari a 50% e 70%, quindi ne risultano in effetti quattro modelli.
I risultati in termini di energia scambiata in ambiente dal sistema radiante per i diversi modelli costruiti sono riportati in figura 4.32: da qui appare subito evidente il fatto che il modello dettagliato è in grado di rappresentare il profilo settimanale di consumo con un’accuratezza di gran lunga maggiore rispetto al modello base.
La prestazione dei due modelli è stata analizzata in termini di cv(RMSEE) sia mensile sia settimanale. Si ricorda che la linea guida dell’ASHRAE propone come intervallo di tolleranza per ritenere un modello calibrato un cv(RMSEE,mensile) non superiore a 15% e un MBEE,mensile non superiore a ±5% [27, 28]. Il modello base non soddisfa questi criteri risultando in un cv(RMSEE,mensile) pari a 22,93% e in un cv(RMSEE,sett) pari a 30,33%. Questi valori si riferiscono al modello con ε∗ pari a 70% ma sono rappresentativi anche del caso con ε∗ pari a 50%. Per quanto riguarda
Tabella 4.10: Indici statistici risultanti per i 4 modelli stagionali costruiti Base Dettagliato Efficienza ε∗ 50% 70% 50% 70% RMSET [◦C] 0,88 0,87 0,64 0,62 cv(RMSEE,mensile) [%] 23,60 22,93 7,78 6,82 cv(RMSEE,sett) [%] 31,13 30,33 14,95 14,23 MBEE[%] -22,04 -20,83 -1,82 0,13 0,00 0,20 0,40 0,60 0,80 1,00 1,20 1,40 1,60 1,80 2,00 R M SE [° C]
EFFICIENZA 70% EFFICIENZA 50% Soglia
(a)Modello base
0,00 0,20 0,40 0,60 0,80 1,00 1,20 R M SE [ °C]
EFFICIENZA 70% EFFICIENZA 50% Soglia
(b) Modello dettagliato
Figura 4.33: RMSET settimanale
l’errore medio il modello base sovrastima il consumo di circa il 20% nel primo caso e di circa il 22% nel secondo. Una sovrastima simile tra i due modelli indica che i consumi non sono molto diversi nonostante la grande differenza in ε∗: questo può spiegarsi con il fatto che la temperatura a valle del recupero è sempre minore di 18°C per gran parte della stagione invernale, quindi si rende sempre necessario l’intervento del post-riscaldamento che porta in entrambi i modelli a 18°C la temperatura dell’aria di rinnovo; l’efficienza di recupero inizia a diventare importante a Marzo e ad Aprile, mesi in cui il consumo è molto più basso rispetto ai mesi precedenti. Ovviamente se la differenza di efficienza di scambio non si riflette sull’energia scambiata in ambiente dal sistema radiante, si rifletterà tuttavia sui consumi elettrici dovuti alla resistenza di post-riscaldamento, che nel caso ε∗ = 50% saranno maggiori.
Il modello dettagliato soddisfa interamente i criteri proposti da ASHRAE: il cv(RMSEE,mensile) è pari a 6,82% per il caso ε∗ = 70% e pari a 7,78% per il caso ε∗ = 50%. Il criterio è soddisfatto anche per il cv(RMSEE,sett), mai più alto di 14,95%. Per maggiore chiarezza i risultati ottenuti sono stati riassunti in tabella 4.10.
In termini di temperatura la differenza fra modello base e dettagliato è altrettanto evidente: dalla figura 4.33 si nota come nel modello dettagliato i valori si trovino quasi sempre al di sotto del valore limite impostato a 0,60°C. I periodi in cui questo non accade sono quelli a margine della stagione, vale a dire la prima settimana di Novembre
4.6. Composizione del modello stagionale 19 20 21 22 23 24 25 26
1-nov-17 1-dic-17 31-dic-17 30-gen-18 1-mar-18 31-mar-18
Temp er at u ra [° C] Monitorata Simulata
(a)Modello dettagliato
19 20 21 22 23 24 25 26
1-nov-17 1-dic-17 31-dic-17 30-gen-18 1-mar-18 31-mar-18
Te mp e ra tu ra [ °C] Monitorata Simulata (b)Modello base
Figura 4.34: Confronto tra temperatura monitorata e simulata dai modelli stagionali con efficienza corretta ε∗=70%
e il mese di Aprile. Questi periodi sono i più complicati da descrivere poiché trovandosi agli estremi della stagione di riscaldamento i guadagni solari possono essere importanti rispetto alle dispersioni dell’edificio ed il comportamento dei tre utenti potrebbe differire molto. Dal modello dettagliato emerge che nonostante il comportamento dell’utente sia stato descritto con profili temporali i risultati riproducono con una certa fedeltà quanto è stato monitorato. Per quanto riguarda la temperatura questo si apprezza soprattutto nei mesi di Gennaio e Febbraio, per i quali non è stato derivato nessun modello specifico ma il valore di RMSET è sempre inferiore a 0,60°C e talvolta addirittura prossimo a 0,45°C, migliore cioè dei valori ottenuti in calibrazione. Per quanto riguarda i consumi questo si apprezza dal fatto che non è solo il consumo totale ad essere comparabile con quanto monitorato, ma anche il profilo settimanale, con uno scarto inferiore a quello che ASHRAE propone per il profilo mensile.
L’incidenza che i periodi agli estremi della stagione hanno sul modello è evidente, oltre che dalle immagini 4.32 e 4.33, se ad esempio si scorpora dal calcolo degli indici statistici la prima settimana di Novembre: nel modello dettagliato con ε∗ pari a 70%, l’RMSET passerebbe da 0,62°C a 0,58°C e il cv(RMSEE,mensile) scenderebbe a 3,95%. Questi dati sono relativi al modello dettagliato con efficienza corretta pari a 70% ma sono analoghi al caso in cui l’efficienza ε∗ è pari a 50%.
Nell’immagine 4.34 è riportato il confronto tra la temperatura interna monitorata e la temperatura interna simulata dai modelli dettagliato e base, caratterizzati entrambi dall’efficienza di scambio ε∗=70%. Queste immagini confermano quanto detto in precedenza: entrambi i modelli non sono in grado di riprodurre il profilo di temperatura durante la prima settimana di Novembre. Dall’immagine 4.34b si osserva inoltre l’incapacità del modello base di descrivere adeguatamente la temperatura nel periodo natalizio e nei mesi di Marzo e Aprile. Nel primo caso la temperatura simulata risulta sovrastimata al contrario del secondo caso in cui invece risulta sottostimata.
In conclusione quindi, a fronte del maggiore sforzo compiuto per ottenere il modello stagionale dettagliato, si può osservare come questo garantisca un accordo sensibilmente migliore con i dati di monitoraggio rispetto al modello stagionale base, soddisfando ampiamente i limiti proposti da ASHRAE sia in termini mensili sia settimanali. Lo scarto (globale) in temperatura è leggermente superiore al limite fissato però, considerando la descrizione dell’occupante tramite profili temporali e l’influenza dei periodi al margine della stagione di riscaldamento, i risultati possono essere ritenuti accettabili.