Potenzialità dell’analisi dei dati energetici degli edifici

INTRODUZIONE
Oggigiorno, la sempre maggiore diffusione e accessibilità dei sistemi di monitoraggio e gestione delle prestazioni energetiche degli edifici offre l’opportunità di archiviare e collezionare una elevata mole di dati relativi ai sistemi edificio-impianto e alle condizioni al contorno che ne influenzano la prestazione energetica e ambientale. Ciò sta determinando una esponenziale crescita nella dimensione e complessità dei database a disposizione che non sempre è direttamente legata alla qualità e quantità di conoscenza estraibile dalle informazioni in essi contenute. L’estrazione di informazioni a partire da dati collezionati, infatti, deve essere strutturata attraverso un processo metodologico che prevede da una parte la conoscenza fisica del sistema oggetto di indagine e dall’altra l’applicazione di metodi analitici “intelligenti” più o meno complessi. L’esplorazione di tali dati attraverso opportune tecniche di analisi può rivelare relazioni e dipendenze nelle dinamiche energetiche dell’edificio durante il suo esercizio non sempre direttamente definibili e interpretabili, utili a direzionare misure di efficienza energetica su più livelli. Il grande potenziale della conoscenza estraibile attraverso il trattamento dei dati energetici degli edifici ha determinato inesorabilmente l’applicazione di tecniche intelligenti di analisi dati (data mining, machine learning) anche nel campo della fisica tecnica ambientale. La versatilità di tali tecniche, relative ad un approccio di tipo “data-driven”, rende possibile la loro applicazione per un gran numero di obiettivi purché l’analista sia in possesso di competenze in ambito energetico. L’esperto di dominio infatti, si rende necessario in tutte le fasi di analisi, dalla scelta delle variabili, dei metodi e delle metodologie, fino alla traduzione concreta delle informazioni estratte in misure di risparmio energetico.

LE POTENZIALITA’ DELL’ANALISI DATI
Il processo di esplorazione e analisi dei dati energetici, consiste nell’utilizzare diverse tecniche statistiche, di “data mining”, “machine learning” e “pattern recognition”, al fine di estrarre informazioni, interrelazioni, associazioni da complessi database relativi ai sistemi edificio-impianto.

Figura 1 – Differenti possibili applicazioni per l’efficienza energetica negli edifici.

In Figura 1, vengono riassunte le più significative applicazioni di innovative tecniche di analisi dati nel settore dell’energetica degli edifici:

• stima o previsione dei consumi energetici di un edificio;
• individuazione di benchmark energetici;
• classificazione dei profili energetici di consumo;
• individuazione delle anomalie del sistema edificio-impianto e diagnostica delle cause connesse;
• caratterizzazione dell’occupante e influenza del suo comportamento sulla richiesta energetica.

Nelle sezioni successive le menzionate possibili applicazioni sono brevemente discusse con l’obiettivo di chiarire come un processo conoscitivo, basato su un approccio “data-driven”, attraverso l’analisi di dati energetici, costituisce oggi una importante opportunità per guidare, direzionare e pianificare strategie di miglioramento dell’efficienza energetica degli edifici.

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