contributo della luce naturale

Testo completo

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contributo della luce

naturale

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Intro

Al fine di determinare il fabbisogno energe-tico riguardo l’illuminazione si è indagato il comportamento del municipio in presenza di apparecchi luminosi e di assenza di luce naturale. Se tale configurazione presenta dati circa il consumo massimo a regime (e quindi fornisce preziose informazioni per il dimen-sionamento dell’impianto elettrico) dall’altra non è però in grado di dirci quanta energia l’edificio necessita durante l’anno.

Come abbiamo anticipato nel capitolo precedente, considerate le dimensioni del-la struttura e del-la tipologia di utilizzo è stata considerata l’installazione di dispositivi che conferiscono all’edificio la possibilità di in-teragire con la luce naturale. L’installazione di sensori di presenza e di luminosità, in-fatti, garantisce un livello di illuminamento sempre ottimale al fine di ridurre al minimo i consumi energetici senza venir meno alle esigenze di comfort visivo.

Qui di seguito verrà presentato lo studio che descrive come la luce naturale penetra all’in-terno degli ambienti più esposti. Verranno presentati gli studi annuali sui seguenti

am-bienti:

• ufficio 3P (32 mq)

• hall, sala consiliare e sala matrimoniale I modelli digitali sono gli stessi visti finora, con la variante per cui non vi sono apparec-chi luminosi installati. Per fare l’analisi use-remo tre metodi. Commenteuse-remo i risultati alla fine quando avremo un quadro comple-to.

• Daysim e Radiance: analisi annuale • Verifica di Daysim: algoritmi genetici • Normativa

Daysim è basato su una serie di modelli di calcolo riassunti di seguito al fine di simu-lare le condizioni di luce in un determinato ambiente.

Calcolo dell’illuminamento annuale

Per cominciare, Daysim offre un modo effi-ciente per calcolare la quantità di luce natu-rale disponibile lungo l’arco dell’anno all’in-terno e intorno edifici. Per fare ciò Daysim combina due sistemi: il primo si basa sul modello di Perez All-weather-sky estrapo-landone il risultato attraverso dei coefficien-ti, il secondo utilizza il ray-trace inverso di

Radiance. Il risultato è una serie temporale di dati (illuminamento, luminanza, irradian-za, ecc) su quei punti che l’utente definisce per condurre l’analisi. Tali dati possono a loro volta essere utilizzati per diversi scopi: • Basandosi su dati climatici, calcolare la

quantità di luce naturale che accorre in una zona definita dall’utente

• Calcolare il consumo annuale di ener-gia elettrica secondo la tecnoloener-gia in-stallata per la gestione dell’impianto e la disponibilità di luce naturale

Luce Naturale

Un sistema di misura (sviluppato dalla casa software di Daysim) per descrivere e quantificare la luce naturale negli ambien-ti riassume la disponibilità di luce naturale durante l’anno all’interno di un certo spazio attraverso la creazione di un profilo annuale. Due principali grandezze vengono quin-di calcolate da Daysim, ovvero la Daylight Autonomy (DLA) e la Useful Daylight Il-luminance(UDA) che vedremo più avanti. Aggiungiamo che la prima è stata recente-mente introdotta dalla IES come parametro

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Output dell’analisi

L’analisi annuale consente di estrapolare inoltre i dati che seguono.

DLA (Daylight Autonomy) - Percentua-le delPercentua-le ore durante l’anno per cui un dato punto dell’ambiente è illuminato almeno in quantità uguale alla soglia stabilita.

CDA (Continuous Daylight Autonomy) - È una variante della DLA per la quale ven-gono considerati anche quei punti che sono illuminati in quantità inferiore alla soglia stabilita, riducendo tuttavia il peso che que-sti hanno sul totale annuale.

UDI (Useful Daylight Illuminance) - Va-riante della DA, permette di considerare la luce utile a migliorare le condizioni di comfort (UDI100-2000) da quella non signifi-cativa (UDI100) e da quella che può causare condizioni di sovrailluminamento (UDI2000). i valori di soglia sono 100 lx per la soglia in-feriore e 2000 lx per quella superiore. È utile aggiungere che, sebbene abbastanza condi-visa, il valore scelto di 2000 lx per la soglia superiore è tutt’ora oggetto di discussione. OP (Occupancy Profile) - questo dato viene in realtà fissato dall’utente. Si tratta di una

scheda che riassume l’orario di presenza de-gli occupanti all’interno dell’ambiente. Illuminance level based on OP - è possibile conoscere i livelli di illuminamento orari per le ore di utilizzo dell’ambiente analizzato. Dimmer value based on OP - attraverso il Lightswitch otteniamo il valore di attenua-zione orario degli apparecchi luminosi in-stallati.

d (dimming value) - parametro di parzializ-zazione dell’impianto di illuminazione. • se d = 1 il sistema è tutto accesose d = 0 il sistema è spento

09 Marzo

08 Marzo

07 Marzo 10 Marzo 11 Marzo 12 Marzo 13 Marzo 14 Marzo 15 Marzo 16 Marzo 17 Marzo 18 Marzo 19 Marzo 20 Marzo 21 Marzo 22 Marzo 23 Marzo 24 Marzo 25 Marzo 26 Marzo 27 Marzo 28 Marzo 29 Marzo 30 Marzo 31 Marzo 01 Aprile 02 Aprile 03 Aprile

0:00 - 0:59 12:00 - 12:59 1:00 - 1:59 13:00 - 13:59 2:00 - 2:59 14:00 - 14:59 3:00 - 3:59 15:00 - 15:59 4:00 - 4:59 16:00 - 16:59 5:00 - 5:59 17:00 - 17:59 6:00 - 6:59 18:00 - 18:59 7:00 - 7:59 19:00 - 19:59 8:00 - 8:59 20:00 - 20:59 9:00 - 9:59 21:00 - 21:59 10:00 - 10:59 22:00 - 22:59 11:00 - 11:59 23:00 - 23:59 ora legale

fig. 7.3 Lettura degli schemi usati per la descri-zione dei profili. Nell’esempio vediamo riportate le ore e la data. Lo scalino nella visualizzazione sta a significare il cambio di orario annuale. fig. 7.4 (pagine seguente) Grafici del profilo an-nuale degli uffici per quanto riguarda OP, oscura-mento e dimming (d).

di riferimento per la qualità degli spazi ed il comfort visivo.

Consumo elettrico

Daysim utilizza un modello che descrive lo stato degli apparecchi luminosi (acceso/ spento con possibilità di regolare l’intensità) chiamato Lightswitch. Esso è basato sulla presenza o meno degli occupanti, sui livelli di illuminamento, su come il sistema di il-luminazione viene gestito e sull’eventuale presenza di sistemi schermanti. Il sistema così predice il consumo annuale di ener-gia elettrica per un dato ambiente. Daysim fornisce anche un piano dei carichi così da poter essere utilizzato all’interno di software per il calcolo energetico come EnergyPlus e eQuest al fine di condurre una simulazione combinata luce naturale - analisi termica.

Schermature solari mobili

Daysim può simulare ambienti muniti di si-stemi di oscuramento mobili come venezia-ne, tende arrotolabili o vetri elettrocromici. In questo caso Daysim provvede a genera-re una serie di profili annuali, ciascuno per ogni stato di oscuramento per il sistema (o

i sistemi) di oscuramento previsto. Succes-sivamente il software richiama nuovamen-te Lightswitch per predirre se il sisnuovamen-tema schermante è chiuso, aperto o in uno stato intermedio definito dall’utente. Lo stato at-tivo viene quindi fin qui definito basandosi sui livelli di illuminamento degli ambienti. Vedremo qui sotto che esso può essere con-dizionato anche dall’eventuale presenza di abbagliamento molesto.

Analisi dell’abbagliamento

Daysim quantifica la probabilità di abba-gliamento da luce naturale per predirre l’eventuale abbagliamento molesto che po-trebbe presentarsi per alcuni punti di vista nell’arco dell’anno. Analogalmente come per il profilo annuale per la disponibilità di luce naturale, Daysim genera un profilo annuale che descrive la probabilità di abbagliamento molesto per alcuni punti di vista per tutti gli stati dei sistemi di oscuramento. Tali valori sono funzionali alla determinazione a poste-riori dello stato del sistema di oscuramento attivato.

fig. 7.2 Spaccato prospettico del volume di studio. La griglia di calcolo è suddivisa in 8x9 tasselli: al centro di ognuno di essi è posto il sensore. fig. 7.1 Definizione delle impostazioni di si-mulazione di Daysim in Honeybee. Nella fat-tispecie abbiamo definito gli oscuramenti mobili automatici per cui si ha la chiusura e l’apertura automatica per valori rispettivamente superiori a 3000 lx e inferiori a 450 lx.

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presente assente

chiuso aperto

chiuso aperto

d=1,00 d=0,00

d=1,00 d=0,00 Ufficio sud - valore di dimmer degli apparecchi luminosi

Ufficio nord - valore di dimmer degli apparecchi luminosi Ufficio sud - stato del sistema di oscuramento

Ufficio nord - stato del sistema di oscuramente Ufficio nord e sud - occupancy profile

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ottenere lungo l’arco dell’anno i valori per: 1. Media in ciascun punto calcolata

nell’arco di un mese per ciascuna delle 10 ore lavorative (8-18) - 8640 dati; 2. Media in ciascun punto calcolata

nell’arco di tutto l’anno per ciascun mese - 864 dati;

3. Media in ciascun punto calcolata nell’arco di tutto l’anno tra tutte le ore lavorative - 72 dati;

4. Illuminamento medio su tutta la super-ficie calcolata nell’arco di un mese per

ogni ora lavorativa (8-18) - 120 dati. I valori puntuali così trovati ci consentiranno di:

• Calcolare l’illuminamento medio e l’u-niformità relativi al tempo considerato (utilizzando i punti 1 e 4);

• Effettuare la valutazione sul valore di attenuazione d (utilizzando i punti 2 e 3).

Procediamo dunque con ordine e affron-tiamo 1, 2 e 3. Consideriamo uno dei 72 punti P(u,v) della superficie di calcolo: per

1

4

2

3

esso l’illuminamento è calcolato per ogni ora nell’arco dell’anno, per un totale di 8760 valori (ore in un anno). Poiché l’illuminazio-ne artificiale è accesa solo durante il peridio di occupazione (primo profilo - figura 7.4), consideriamo solo i 2600 valori riferiti all’ef-fettiva presenza degli utilizzatori all’interno della struttura per ciascun sensore. L’input corrispondente quindi a 72x2600=187200 valori (figura 7.5 - “Illuminamento annuale punto per punto - Input”).

Nei grafici presentiamo l’andamento

dell’il-Analisi annuale degli uffici

Il modello 3D dell’ “ufficio 3P” è stato uti-lizzato per due volte, una per ciascuna espo-sizione (vedere il capitolo 3 “progetto” a pag.

63 per l’orientamento). La griglia di

cal-colo misura 4x4,5m con tolleranza di 0,5m: avremo pertanto 8x9=72 sensori (figura 7.2). L’esempio in figura 7.3 ci permette leggere i grafici (figura 7.4) che riassumono:

• Occupancy Profile

• Stato del sistema di oscuramento • Valore di parzializzazione d

Calcoliamo il valore di parzializzazione du-rante l’anno eseguendo la media aritmetica per le sole ore di presenza degli occupanti: lo discuteremo più avanti.

ufficio nord ufficio sud

d 0,57 0,49

Illuminamento medio durante l’anno

Esaminiamo i valori di illuminamento sul-la griglia di calcolo che Daysim restituisce. Eseguiamo un riordino dei dati in modo da

fig. 7.5 Algoritmo per lo smistamento dei dati e la successiva elaborazione. Da 1 a 4 indichiamo i punti nella lista a fianco. Ogni qual volta è ritenuto opportuno riportiamo la struttura dei dati con il Param-Viewer di Grasshopper.

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fig. 7.7 Grafico dell’uniformità nel corso dell’an-no (media mensile per fascia oraria).

a. Facciata sud b. Facciata nord fig. 7.6 Grafico dell’illuminamento medio nel

corso dell’anno (media mensile per fascia oraria). a. Facciata sud

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lampade (in questo caso 3) in cui ne accen-diamo una per volta:

Otteniamo quindi tre superfici S1,el S2,el S3,el composte da 72 sensori:

in cui Ei,j el è l’illuminamento nel punto j-e-simo della griglia i-esima (1<i<3 e 1<j<72). Definiamo la superficie Sel come somma del-le tre superfici dove ogni suo edel-lemento Ej el è sia somma del contributo delle tre superfi-cie(figura 7.8), sia funzione lineare dell’atte-nuazione d1, d2, d3:

Scriviamo quindi Sel costituita dai punti Ej el appena descritti:

Adesso i nostri obiettivi sono

• Far coincidere al più possibile la super-ficie Sel con S’

Garantire una buona uniformità u di illuminamento (poniamo u→0,70) Definiamo come parametri obiettivo i

fit-1 0 0, , 0 1 0, , 0 0 1, ,

{

}{

}{

}

S E E E E S E el el el el el el el 1 1 1 1 2 1 3 1 72 2 2 1 , , , , , , , , , , , , , , ,..., , = =

{

}

E E E E S E E E el el el el el el 2 2 2 3 2 72 3 3 1 3 2 3 3 , , , , , , , , , , , , , , ,..., , ,

{

}

=

{

eel,...,E3 72, ,el

}

Ej el, =d E1⋅ 1, ,j el+d E2⋅ 2, ,j el+d E3⋅ 3, ,j el S d E d E d E d E d E el el el el el e = + + + ⋅ ⋅ ⋅ ⋅ ⋅

{

1 1 1 2 2 1 3 3 1 1 1 2 2 2 2 , , , , , , , , , , , ll el el el el d E d E d E d E d E + + + ⋅ ⋅ ⋅ ⋅ ⋅ 3 3 2 1 1 3 2 2 3 3 3 3 1 1 72 , , , , , , , , , , , ... ,, , , , , , , , el el el el el el e d E d E S d S d S d S + + = + + ⋅ ⋅ ⋅ ⋅ ⋅

}

2 2 72 3 3 72 1 1 2 2 3 3 ll

fig. 7.10 convergenza delle soluzioni lungo le varie generazioni (sono riportate le prime 18). fig. 7.9 spazio delle soluzioni di Octopus: i punti in rosso vicini all’origine sono quelli che più si av-vicinano al valore di fitness (f1 ascissa, f2 ordinata).

luminamento medio (figura 7.6) e dell’uni-formità (figura 7.7) lungo il corso dell’anno per le ore lavorative considerate. Per il primo osserviamo che:

1) Facciata sud: a febbraio ed ottobre si

hanno dei picchi. Ciò deriva dal fatto che il sistema di oscuramento entra in funzione tra marzo e settembre, abbattendo i valori in quest’arco temporale.

2) Facciata nord: l’illuminamento medio è

costante tutto l’anno. Le lamelle esterne pre-senti su tutto l’edificio eliminano l’aliquota di flusso luminoso proveniente da angolazioni che potrebbero risultare fastidiose - effetto indipendente dal sistema di oscuramento.

Valutazione del parametro di attenuazione d attraverso algoritmi genetici: Octopus

Descriviamo passo passo lo studio del para-metro d attraverso gli algoritmi genetici. Consideriamo i 72 dati al punto 2 e 3 [pag.

176]. Essi rappresentano gli illuminamenti

medi puntuali E sulla superficie S di calcolo sia mese per mese sia nell’arco dell’anno - sempre all’interno delle ore di ufficio (8-18); Si costruisce una superficie differenza S’ in cui i 72 valori E’ sono così costruiti:

Modelliamo l’ambiente in Rhino e posizio-niamo gli apparecchi luminosi in Honeybee come in figura 6.6 [pag. 149] associando ad ognuna delle tre file un parametro di atte-nuazione (figura 7.8).

Effettuiamo un calcolo per ogni serie di

if E E else E E ( ) : ' : ' > = = − 500 0 500 d d d1, ,2 3

{

}

S

el

S

3,el

S

2,el

S

1,el

E

j,el

E

3,j,el

E

2,j,el

E

1,j,el

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183 182

fig. 7.12 grafico dell’andamento di FDm durante

l’anno per gli uffici di test per l’esposizione a sud

e a nord. I dati sono riportati in [A.26 a pag. 224].

Infatti, durante i vari giorni e ai diversi ora-ri si avranno situazioni differenti dal reale. Quanto differenti? Non molto, poiché l’o-scillazione mensile è piuttosto ridotta in ter-mini di incidenza della radiazione, ma varia piuttosto con le condizioni meteorologiche, ma è significativo per quanto riguarda i con-sumi.

mese d (sud) d (nord) u (sud) u (nord)

gennaio 0,21 0,52 0,69 0,56 febbraio 0,29 0,50 0,54 0,53 marzo 0,23 0,49 0,55 0,55 aprile 0,26 0,50 0,65 0,52 maggio 0,27 0,46 0,68 0,56 giugno 0,28 0,46 0,65 0,55 luglio 0,26 0,46 0,66 0,55 agosto 0,26 0,50 0,66 0,59 settembre 0,25 0,51 0,59 0,57 ottobre 0,26 0,51 0,53 0,59 novembre 0,23 0,51 0,68 0,57

mese d (sud) d (nord) u (sud) u (nord)

dicembre 0,23 0,52 0,59 0,54

media 0,25 0,50 0,62 0,56

Valutazione del parametro di attenuazione d attraverso le indicazioni in Normativa

Prendiamo a riferimento la UNI EN 15193 (marzo 2008) - requisiti energetici per l’illu-minazione. Per adesso consideriamo soltanto ciò che riguarda il contributo della luce natu-rale per i sistemi di illuminazione: affronte-remo più avanti la prestazione energetica per l’illuminazione (indice LENI).

Il coefficiente FD (daylight dependance fac-tor), relativo all’ambiente considerato, può essere valutato per un periodo temporale an-nuale (FDy) o mensile (FDm), in funzione della disponibilità di luce naturale nell’ambiente e dei sistemi di controllo dell’illuminazione ar-tificiale atti a sfruttare tale disponibilità:

in cui:

FDS (daylight supply factor) coefficiente di disponibilità della luce naturale nell’ambien-te e per il periodo di calcolo analizzato.

FDC (daylight dependent lighting control factor) coefficiente relativo al sistema di con-trollo dell’impianto di illuminazione.

cDS (redistribution factor) coefficiente di re-distribuzione mensile in funzione della pe-netrazione p della luce naturale nell’ambien-te. In dettaglio: [A.25 a pag. 224].

Il coefficiente FDS può essere così calcolato:

Tale relazione può essere utilizzata per orari lavorativi compresi tra le 8:00 e le 18:00 e

F F F F c F F Dy DS DC Dy DS DS DC = − = − ⋅ ⋅ ⋅ 1 1 F a b F a b L L DS sud DS nord , , , , = + = + ⋅ = ⋅ = 0 794 0 681 ness f1 e f2:

Eseguiamo il calcolo fino a trovare una so-luzione accettabile lanciando Octopus: al software diamo i seguenti parametri: • γ=50 numero dei genomi

ξ=60 numero delle generazioni

s=20% percentuale selezione

m=10% probabilità di mutazione

procede secondo lo schema che segue: • Per ξ=1 vengono definite γ

combina-zioni di d1, d2, d3 in maniera random che produrranno γ risultati per f1 e per f2Per ξ>1 vengono letti i risultati di fi-tness: la porzione s=20% delle com-binazioni di d1, d2, d3 che meglio sod-disfano i fitness vengono selezionate (figura 7.9) per crearne delle nuove da utilizzare nella selezione successiva - con probabilità che ci sia una mutazio-ne anomala di m=10%

• Il processo viene ripetuto fino a rag-giungere il numero di generazioni (fi-gura 7.10) definito all’inizio (ξ=60) Alla fine Octopus individua una serie di combinazioni di valori di attenuazione per cui le due superfici tendono a coincidere - mantenendo una buona uniformità. A noi spetta di sceglierne una appropriata. È utile aggiungere che ciò che si è voluto ricreare attraverso il software non accade realmente in termini di prestazione visiva.

f

f

i el E E u E E E 1 2 2 1 72 0

=

=

− → → = +

(E E' ) min[ ] i,el * * *

fig. 7.11 grafici dell’andamento di d (sopra) e di u (sotto) durante l’anno per gli uffici di test per l’esposizione a sud e a nord.

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la latitudine 38°<L<60°. I coefficienti a e

b assumono i valori riportati qui di seguito

in relazione all’illuminamento medio man-tenuto Em=500 lx ed alla penetrazione della

luce nell’ambiente:

a b

sud, 500 lx 1,3220 -0,0110

nord, 500 lx 1,2425 -0,0117

Si noti che in assenza naturale si assume

FDS=0 per cui FD=1.

Il coefficiente FDC dipende invece dalla ti-pologia di controllo dell’impianto installato (manuale o automatica) e dai suoi sistemi di controllo (CTE). Riportiamo in tabella i valori:

tipo di regolazione

dei CTE

penetrazione della luce naturale

debole media forte

manuale 0,20 0,30 0,40

automatica 0,75 0,77 0,85

Calcoliamo i valori mensili di cDS e riportia-mo i valori mensili in (figura 7.12).

ufficio nord ufficio sud

FDy 0,48 0,32

Analisi dei risultati per gli uffici

Analizziamo caso per caso i risultati. 1) Studio annuale (d=0,49/0,57): il modello - Daysim ideal lighting system - permette all’utente di definire, mediante fino a dieci zone controllate indipendentemente l’una dall’altra, l’utilizzo della luce artificiale. Ciò che produce è un profilo annuale che viene aggiunto a quello di shading (SP) e di oc-cupancy (OP). Le tre opzioni selezionabili definiscono un impianto concettuale: • La potenza totale dell’impianto • Il livello di illuminamento richiesto • La gestione dell’impianto

Questo significa che il sistema non è né modellato, né calcolato, anche se la luce na-turale che viene integrata nel calcolo è stata simulata all’interno di uno studio annuale. Si suppone che l’illuminamento richiesto (nel nostro caso 500 lx) viene raggiunto dall’im-pianto se acceso a massima potenza. Inol-tre, la gestione dell’impianto può prevedere sensori di presenza, sensori di luminosità ed auto-dimming oppure il controllo manuale. Siamo quindi dinnanzi ad un modello che si distacca notevolmente dalla situazione reale, poiché:

• Daysim ideal lighting system considera tutti i punti della superficie di calcolo: a noi interessa invece l’illuminamento medio e l’uniformità.

Come abbiamo visto [pag. 150] l’im-pianto a massima potenza raggiunge l’illuminamento medio di 600 lx Approfondendo quest’ultimo punto possia-mo riconsiderare i valori. Definiapossia-mo come valore di riduzione:

In cui abbiamo riconsiderato il valore dell’il-luminamento medio raggiunto dall’impian-to reale a massima potenza. I valori di dim-ming diventano:

ufficio sud ufficio nord

d 0,41 0,47

2)Octopus (d=0,25/0,50): questo metodo, in linea teorica, è quello che più calza la situa-zione reale. Il modello recepisce i dati dello studio annuale e esegue un calcolo basato sull’effettiva prestazione dell’impianto di il-luminazione. Va detto però che, come tutte

r =500 600/ =83%

le realtà simulate, tale procedimento non è esente da differenze dalla realtà.

3)Normativa (d=0,32/0,48): siamo a metà strada tra gli altri due risultati. Ciò che mag-giormente lascia dei dubbi su questo metodo è l’obbligo a rifarsi a tabelle che approssima-no la situazione reale a modelli preimpostati. Di fatto il valore di dimming ottenuto è in parte soggetto alle decisioni che il progetti-sta fa riguardo elementi qualitativi.

Visti i risultati qui ottenuti proponiamo come valore utile alla stima dei fabbisogni energetici quelli di Normativa. La scelta è dettata dal fatto che quest’ultima restituisce valori intermedi per entrambe i casi - in

me-dio stat virtus.

Daysim Octopus Norm.

sud 0,41 (27%) 0,25 (22%) 0,32

nord 0,47 (2%) 0,50 (4%) 0,48

La differenza tra i valori per l’ufficio sud è spiegata da:

1. Modello di cielo usato, ovvero quello di Tregenza. Lo troviamo sia nell’analisi con Daysim sia per la successiva deter-minazione dei valori di illuminamento su cui abbiamo basato il calcolo con Octopus.

2. Schermature dinamiche (dynamic ad-vanced shadings) utilizzate da Daysim. Esse, presenti nell’ufficio esposto a sud, causano una forte disuniformità sulla griglia di calcolo per cui Lightswitch a considera il caso peggiore.

3. La Normativa non è direttamente con-frontabile con gli altri due metodi uti-lizzati poiché si basa su dati empirici, difficilmente controllabili.

fig. 7.13 vista prospettica dell’ufficio di test con i grafici dell’illuminamento riferiti alla superfi-cie di calcolo fin’ora utilizzata nel caso di media annuale per l’esposizione nord. Sono riferiti alla luce artificiale (a), alla luce naturale (b) e alla somma delle due (c).

a b c

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187

Analisi annuale della hall - Daysim

Per la hall si esegue un solo studio dei tre visti per gli uffici: utilizziamo Daysim. La scelta è dettata dal fatto che l’ambiente è dif-ficilmente gestibile attraverso il metodo de-gli algoritmi genetici ed è poco riconducibile ad una situazione standard (Normativa). Dal momento che i tre metodi sono equivalen-ti in caso di preponderanza di luce diffusa, utilizziamo quello più affidabile per il caso. Abbiamo usato il modello 3D della hall costruito al capitolo precedente. Sono state

impostate cinque griglie di calcolo così fatte: • 11,9x8,4m - tolleranza 1m (88 sensori) • 8,0x8,4m - tolleranza 1m (64 sensori) • 8,9x8,4m - tolleranza 1m (72 sensori) • 6,1x6,0m - tolleranza 1m (42 sensori) • 6,1x6,0m - tolleranza 1m (42 sensori) Inoltre abbiamo usato il modello dell’ufficio 3P per la simulazione del sistema di oscura-mento presente sulle facciate sud, est e ovest. Al suo interno abbiamo posto la seguente superficie di calcolo:

• 4x4,5m - tolleranza 1m (16 sensori)

I grafici (figura 7.14) riassumono: • Stato dei sistemi di oscuramento • Valore di dimming d

Calcoliamo il valore di dimming durante l’anno eseguendo la media aritmetica per le sole ore di presenza degli occupanti

d=0,08

Vi è una abbondante disponibilità di luce naturale all’interno della hall grazie al lucer-nario e alle finestrature nelle sale consiliare e matrimoniale così come le altre presenti sulle altre facciate.

d=1,00 d=0,00

chiuso aperto

chiuso aperto Uffici - stato del sistema di oscuramento

Hall - stato del sistema di oscuramente Valore di dimmer degli apparecchi luminosi

fig. 7.14 profili della hall: valori di dimming durante l’anno e stato del sistema di oscuramen-to del lucernario (hall) e delle facciate est, sud e ovest (uffici).

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Introduzione all’indice LENI

Per quanto riguarda il fabbisogno energeti-co dovuto all’illuminazione artificiale degli ambienti interni di lavoro occorre fare rife-rimento alla Norma europea EN 15193 (in Italia UNI EN 15193, marzo 2008), con la quale è stato introdotto l’indice di efficien-za energetica del sistema di illuminazione, LENI (Lighting Energy Numeric Indica-tor). La valutazione dell’indice LENI può essere condotta, per edifici esistenti o di nuo-va costruzione, secondo nuo-varie metodologie. Noi utilizzeremo il metodo di calcolo com-pleto (comprehensive method) per periodi temporali annuali o per periodi temporali significativi più brevi (per esempio mensili, giornalieri, orari), basato sul calcolo analitico e dettagliato dei vari parametri considerati. È utile osservare che nella definizione dei vari parametri utilizzati per il calcolo dell’in-dice LENI sono considerati i seguenti aspet-ti: modalità di utilizzo e gestione dei sistemi di illuminazione artificiale; disponibilità di luce naturale all’interno degli ambienti; con-sumi dovuti ai sistemi di illuminazione di emergenza. Sono in parte considerati aspetti relativi alla qualità del progetto illuminotec-nico inerenti i requisiti minimi indicati nella UNI EN 12464-l sull’illuminazione artifi-ciale degli ambienti interni di lavoro. Il fabbisogno di energia necessaria al sistema di illuminazione W è definito come: [kWh/anno], in cui:

WL fabbisogno energetico necessario agli apparecchi di illuminazione per garantire le condizioni di illuminazione fissate in sede progettuale.

W=WP+WL

WP fabbisogno di energia necessario all’ali-mentazione dei dispositivi di illuminazione di emergenza e dei vari sistemi di controllo dell’illuminazione eventualmente presenti. In UNI EN 15193 troviamo le definizioni:

Riassumiamo la simbologia in tabella 7.1. Poiché ci troviamo ancora ad una fase pre-liminare consideriamo l’illuminazione di emergenza senza utilizzare la relazione ap-pena vista: prendiamo un valore forfettario di 6kWh/anno (UNI EN 15193). Precisia-mo che tutti i calcoli da qui condotti consi-derano la presenza di sistemi CTE, ovvero regolazione dell’illuminamento sulle super-fici di lavoro mediante sensori e rilevatori di presenza. L’indice LENI viene infine così definito:

In cui A è l’area netta dell’edificio. L’indice può essere anche riferito alla volumetria (lo vedremo più avanti). Abbiamo già determi-nato FD, quindi procediamo alla valutazione degli altri coefficienti.

Constant Illuminance Factor - FC

Può essere espresso in funzione del coeffi-ciente di manutenzione MF che poniamo pari a 0,8 secondo la relazione in UNI EN 12464-1:

L’introduzione del coefficiente di

manuten-W P W F F t F t P t t P t L N P C O D D N PC Y O em em = = ⋅ ⋅ ⋅ ⋅ + ⋅ − + ⋅ ( ) ( ) 1000 1000 LENI =W A FC =(1+MF) /2=0 9,

zione MF permette di considerare che, per mantenere in un dato ambiente l’illumina-mento medio Em minimo specificato in UNI EN 12464-1, l’illuminamento iniziale dovrà risultare maggiorato di un fattore l/MF (0 < MF < l). Ciò per considerare il decadimento del flusso luminoso delle lampade, l’invec-chiamento degli apparecchi e degli ambienti (in particolare legato all’impolveramento delle superfici esposte).

Occupancy dependance Factor - FO

Si introduce ulteriore complessità al proble-ma di determinare i fabbisogni energetici relativi all’illuminazione degli ambienti. In particolare nella UNI EN 15193 è precisato un metodo di calcolo per “fornire un apprez-zamento rudimentale” di tale coefficiente in funzione del tipo di sistema di controllo dell’illuminazione (attraverso il coefficien-te FOC, tabella 7.3) e del livello di assenza degli occupanti dall’ambiente considerato (attraverso il coefficiente FA, tabella 7.3). In altre parole l’introduzione del coefficiente

FO permette di richiamare l’attenzione su aspetti legati alla Building Automation che abbiamo incluso nel nostro edificio. Il coeffi-ciente assume valori compresi nell’intervallo 0 ≤ FO ≤ l. Si considera: FO = 1, nei casi in cui è presente un sistema di accensione/spegni-mento delle lampade centralizzato (manuale o automatico) oppure quando la superficie in pianta dell’ambiente, illuminata da un gruppo di lampade controllate da un singolo dispositivo di accensione, sia maggiore di 30 m2 (ad eccezione delle sale riunioni). In tutti gli altri casi risulterà 0 ≤ FO < l e il

coefficien-te FO potrà essere calcolato con le relazioni riportate in tabella 7.3. Qui troviamo anche

tab. 7.1 significato dei parametri introdotti nelle relazioni a fronte tratti dalla UNI EN 15193.

tab 7.2 tempi di accensione dei sistemi di illu-minazione tratti dalla UNI EN 15193.

UNI EN 1838 tabella 7.2

tabella 7.3

paragrafi a pag. 185 e a pag.

187

(12)

191 190

il coefficiente FOC (occupancy dependent lighting control system factor) che tiene conto del tipo di accensione, spegnimento e regolazione del sistema di illuminazione. Il coefficiente FA (absence factor) tiene conto della effettiva presenza degli occupanti du-rante il periodo temporale di riferimento ed è espresso in relazione alla destinazione d’u-so dell’edificio (o dell’ambiente) considerato.

gruppo luci FOC FA FO uffici - sud 0,90 0,35 0,75 uffici - nord 0,90 0,35 0,75 magazzini 0,90 0,40 0,70 hall centrale 0,95 0,00 0,90 corridoi/scale 0,95 0,40 0,75

Fabbisogni: impianto di illuminazione

Valutiamo il fabbisogno dell’impianto nelle ore di funzionamento e, successivamente, nelle ore di standby. Riassumiamo i coeffi-cienti trovati e applichiamo la relazione:

gruppo luci PN [W] FC FO FD WL,A [kWh]

uffici - sud 12025 0,90 0,75 0,32 7873 uffici - nord 15786 0,90 0,75 0,48 14172 magazzini 4196 0,90 0,70 1,00 6608 hall centrale 4600 0,90 0,90 0,08 1780 corr./scale 4119 0,90 0,75 1,00 6950 totale 40726 - - - 37383

Nota: per il valore di PN (potenza nominale) è stato considerata la potenza emessa e non quella installata per gli uffici e per i magazzi-ni, ovvero il valore di Pt,d a pag. 166.

Calcoliamo il consumo in standby di ciascun

gruppo luci: la potenza per gruppo è:

[W], in cui:

PN potenza nominale installata per il gruppo

P P P P sb N A sb A = ,

luci considerato, ovvero Pt a pag. 166; PA potenza nominale di un apparecchio;

Psb,A potenza assorbita da un apparecchio in standby.

Riportiamo i dati in tabella:

gruppo luci PN [W] PA [W] Psb,A [W] Psb [W]

uffici - sud 14050 30,5 0,50 230

uffici - nord 19083 30,5 0,50 313

magazzini 4196 38,5 0,50 55

hall centrale 4600 25,0 0,40 74

corr./scale 4119 16,0 0,40 103

Per calcolare l’energia assorbita necessitiamo del numero di ore in cui le luci sono spente per:

• il periodo di chiusura

• il periodo di apertura per cui i locali non sono occupati, e le luci spente Il primo dato è la differenza tra le ore in un anno e le ore di accensione dell’impianto: Per il secondo facciamo riferimento al coef-ficiente di occupazione FO (occupancy de-pendance factor) utilizzato all’inverso. Scri-viamo quindi la relazione:

Calcoliamo il fabbisogno di energia per l’im-pianto di illuminazione per le ore di standby: [kWh/anno]. Riportiamo i dati in tabella:

gruppo luci Psb [W] hopen hclosed WL,sb [kWh]

uffici - sud 230 625 6260 1586 uffici - nord 313 625 6260 2154 magazzini 55 750 6260 382 hall centrale 74 0 6260 461 corr./scale 103 625 6260 709 totale 775 - - 5292 hclosed=8760 2500− =6260ore hopen =(1−FO)⋅2500 WL sb, =Psb⋅(hopen+hclosed)

Calcolo dell’indice LENI

Il fabbisogno complessivo dell’impianto di illuminazione è dato da tre aliquote: 1) l’im-pianto acceso 2) l’iml’im-pianto in standby e 3) l’impianto di illuminazione di emergenza. Quest’ultimo in totale richiede:

in cui:

pem è il consumo unitario per l’impianto di il-luminazione di emergenza, pari a 6kWh/m2

A è l’area netta dell’edificio.

Riassumiamo in tabella i tre contributi:

impianto fabbisogno

illuminazione - acceso 37383

illuminazione - standby 5292

emergenza 35733

totale 78408

Procediamo a calcolare l’indice LENI se-condo quanto già detto a pag. 189:

WP =pem⋅ = 35733A kWh anno/ LENI W V kWh anno LENI W A kWh anno = = = = 3 9 13 2 3 2 , / m , / m

tab. 7.3 significato dei parametri introdotti nelle relazioni a fronte tratti dalla UNI EN 15193.

(13)

Note

1. Indica la modalità di esecuzione dei calcoli sulla ‘quantità di luce’ che radiance applica. Il motore di rendering - come noto - utilizza leg-gi fisiche per la simulazione della propagazione luminosa, riferendosi all’ottica classica.

figura

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Riferimenti

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