Individuazione delle correlazioni

Analogamente a quanto già descritto per l’analisi dei consumi antecedenti gli interventi di riqualificazione energetica, si è cercato di individuare eventuali correlazioni tra le grandezze che influenzano i consumi energetici per riscaldamento e i risparmi ottenuti.

La metodologia utilizzata è la stessa illustrata per i consumi prima della riqualificazione;

le scuole con un più alto punteggio totale, cosi come definito nella formula (10), sono quelle che tendono ad avere maggiori consumi energetici per riscaldamento e dunque quelle da cui ci si aspetta che anche i risparmi conseguiti siano maggiori. Le logiche di assegnazione del punteggio ad ogni edificio sono riportate in tabella 8.

Non è stato possibile rilevare correlazioni tra il risparmio ottenuto e la tipologia di intervento effettuato; la maggior parte degli edifici ha infatti subito l’upgrade del sistema di telecontrollo e l’installazione di un generatore di calore a condensazione mentre soltanto cinque edifici sono passati al teleriscaldamento, costituendo un numero troppo basso di casi per poter essere statisticamente rilevanti.

Nel calcolo delle correlazioni sono stati considerati i risparmi normalizzati e non, secondo quanto è stato definito in precedenza; si è scelto, tuttavia, di riportare soltanto le correlazioni ritenute più soddisfacenti. Come già spiegato, la distanza dal centro di Torino è stata considerata soltanto per i casi in cui tutti gli edifici considerati fossero a Torino.

La correlazione esistente tra il punteggio totale e i risparmi normalizzati rispetto ai Gradi Giorno convenzionali di Torino è uguale a quella relativa ai risparmi normalizzati rispetto ai Gradi Giorno reali di Torino del 2015/16, per cui si fa riferimento, nei grafici seguenti, ai risparmi normalizzati rispetto ai Gradi Giorno del D.P.R. 412/93 relativi a Torino.

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Il coefficiente di correlazione, nel caso di tutti gli edifici e considerando il risparmio normalizzato con i GG convenzionali di Torino, è pari a 0,30. Il risparmio è tanto maggiore quanto più gli edifici sono vetusti e quanto più il rapporto di forma è alto. I coefficienti relativi a queste grandezze sono infatti gli unici con valori diversi da 0, come si può notare dalla seguente tabella:

Tabella 19- Coefficienti espressione P'tot per risparmi, tutti gli edifici

a (S/V) b (h) d (ep) e (η) f (p)

0,86 0 3,00 0 0

Il caso appena presentato è stato ottenuto utilizzando la media dei dati come discriminante per l’assegnazione del punteggio di ogni variabile (tabella 8); si è provato a ripetere la simulazione utilizzando la mediana dei dati, al fine di epurare la statistica da eventuali dati anomali. Dal punto di vista della qualità della correlazione il risultato non è praticamente cambiato (r=0,31), ma i nuovi coefficienti che determinano il punteggio totale, secondo la formula (10), sono illustrati di seguito:

Tabella 20- Coefficienti espressione P'tot per risparmi, tutti gli edifici - mediana

a (S/V) b (h) d (ep) e (η) f (p)

0,53 0,97 2,81 0 0

Fig. 63- Correlazione di P'tot con i risparmi, tutti gli edifici di Città Metropolitana

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Il contributo delle ore di accensione alla determinazione del punteggio totale diventa più importante rispetto a quello del rapporto S/V; probabilmente tale comportamento è dovuto alla presenza di alcuni dati anomali tra le ore di accensione settimanali degli impianti che, nel calcolo della media, erano stati considerati.

Per gli edifici situati a Torino è stata inserita tra le variabili del modello anche la distanza dal centro: la correlazione, effettuata utilizzando anche in questo caso la mediana dei dati, è risultata migliore, con un valore del coefficiente di correlazione pari a 0,51. L’effetto maggiore sul risparmio dipende sempre dall’epoca di costruzione (coefficiente d); la distanza dal centro sembra influire leggermente sui risparmi ottenuti dagli edifici della città di Torino. Anche in questo caso non sono state riscontrate correlazione dei risparmi con i rendimenti di generazione prima della riqualificazione.

I valori dei coefficienti risultanti dalla suddetta simulazione sono indicati nella tabella seguente:

Tabella 21- Coefficienti espressione P’tot per risparmi, scuole di Torino

a (S/V) b (h) c (dc) d (ep) e (η) f (p)

0,89 0,76 0,50 3,18 0 0

Come per i consumi prima della riqualificazione, sono stati poi trattati separatamente gli istituti tecnici dai licei, al fine di eliminare l’influenza della tipologia di scuola nel calcolo delle correlazioni.

Fig. 64- Correlazione di P'tot con i risparmi, edifici situati a Torino

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Come visibile dal grafico appena riportato, la correlazione tra i risparmi e il punteggio totale aumenta se si considerano solo gli istituti tecnici; vi sono tuttavia edifici che hanno ottenuto risparmi anomali rispetto al punteggio rappresentato e sono quelli etichettati in figura.

Considerando i soli istituti tecnici di Torino, si nota un’influenza importante della distanza dal centro, come già era stato rilevato nelle correlazioni con i consumi antecedenti la riqualificazione. La variabile da cui sembrano dipendere maggiormente i risparmi, anche per questo caso, è l’epoca di costruzione.

Fig. 65- Correlazione di P'tot con i risparmi, istituti tecnici

Fig. 66- Correlazione di P'tot con i risparmi, istituti tecnici di Torino

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Per quanto riguarda i licei, non sono state individuate correlazioni rilevanti dei risparmi ottenuti con le variabili sopra descritte. Il coefficiente di correlazione massimo che è stato calcolato, nel caso dei licei, è pari a 0,13, ritenuto non soddisfacente e per questo non illustrato graficamente in questo paragrafo. Anche per i consumi prima della riqualificazione le correlazioni, nel caso dei licei, erano meno consistenti rispetto a quelle degli istituti tecnici o dell’insieme degli edifici.

In ogni caso, le correlazioni individuate non rispecchiano fedelmente la dipendenza reale dei consumi o dei risparmi energetici dalle variabili utilizzate nel modello; innanzitutto vi sono altri fattori che non sono stati presi in considerazione e che influiscono sui consumi e, inoltre, la sovrapposizione degli effetti utilizzata nella definizione del punteggio totale è soltanto una semplificazione di ciò che avviene nella realtà. Tuttavia, con i dati a disposizione, risultava difficile creare modelli più accurati che avrebbero permesso di individuare, in maniera migliore, le cause dei consumi e dei risparmi degli edifici considerati.