Progetto over per pa sostenibile 2019
- 1. Documento di approfondimento della soluzione: L'APPLICAZIONE DI ALGORITMI DI INTELLIGENZA ARTIFICIALE PER L'OTTIMIZZAZIONE DEL CONFORT AMBIENTALE MINIMIZZANDO I CONSUMI ENERGETICI INDICE 1. Descrizione della soluzione 2. Descrizione del team e delle proprie risorse e competenze 3. Descrizione dei bisogni che si intende soddisfare 4. Descrizione dei destinatari della misura 5. Descrizione della tecnologia adottata 6. Indicazione dei valori economici in gioco (costi, risparmi ipotizzati, investimenti necessari) 7. Tempi di progetto
- 2. 1. Descrizione della soluzione Over SpA, spin-off dell’Università Sapienza di Roma trasformata in SpA, ha sviluppato un sistema di Energy Management in grado di trasformare il monitoraggio dei consumi in risparmi reali. Il sistema di Energy Management Over permette, grazie ai suoi dispositivi e alla sua piattaforma Cloud, di misurare in modo continuativo il flusso di energia elettrica utilizzata, i valori ambientali e di visualizzare e confrontare grafici di consumo energetico riguardanti intere strutture o singole linee/ dispositivi elettrici. Tali grafici sono aggiornati in tempo reale e compongono un archivio di dati utili ad analizzare il comportamento della struttura. È possibile, ad esempio, individuare le aree e i periodi di consumo più significativi, i picchi di assorbimento e i valori del fattore di potenza (noto come cos-phi) allo scopo di sviluppare un piano di efficientamento energetico e programmare attuazioni automatiche su misura della singola struttura. La soluzione Over SpA è riconosciuta particolarmente vantaggiosa in tutte quelle situazioni di gestione immobiliare multi-sito in quanto permette, grazie alla sua innovativa soluzione cloud, di aggregare i dati provenienti da immobili distribuiti sul territorio e attuare regole di controllo con un semplice click, lasciando agli algoritmi Over in cloud l’onere di trasformarle in regole di controllo specifiche per ogni sito. In questa challenge, Over SpA propone una nuova e innovativa soluzione per l’efficientamento degli impianti di climatizzazione, noti anche come HVAC (Heating Ventilation Air Conditioning). Questi impianti sono progettati allo scopo di creare e mantenere i corretti valori di temperatura, umidità e qualità dell’aria al fine di assicurare le migliori condizioni ambientali per l’attività lavorativa e per la conservazione degli oggetti e delle infrastrutture. Il progetto si propone di introdurre un layer che si sviluppa on-top alle infrastrutture di automazione standard dei clienti che, abbinate ad algoritmi di intelligenza artificiale opportunamente sviluppati, rende possibile l’ottimizzazione degli impianti HVAC massimizzando il confort ambientale e minimizzando il consumo energetico. In particolare, il layer di intelligenza artificiale avrà lo scopo di individuare l’inerzia termica degli edifici, sia in fase di riscaldamento che di raffrescamento, attraverso cui sarà possibile ottimizzare le accensioni e gli spegnimenti degli impianti stessi per far sì che le condizioni ambientali rimangano ottimali durante l’intera permanenza del personale e dei clienti. Mediante la soluzione presentata, è stato possibile ottenere una riduzione media del 40% dei consumi HVAC, comportando quindi un'extra saving su base annua totale del 6%.
- 3. 2. Descrizione del team e delle proprie risorse e competenze Il progetto presentato è stato realizzato con la partecipazione della divisione R&D, Produzione ed Energy management di Over SpA. Le key persons che hanno contribuito alla realizzazione e all’attuazione del progetto sono le seguenti: • Andrea Lanna: Dottore in Ingegneria dell’Automazione presso Sapienza di Roma, Professionista certificato per i piani di misura e verifica IPMVP (CMVP), Esperto valutatore Commissione Europea, attualmente Chief After Sales Officer presso Over SpA, 10+ anni di esperienza nel campo. • Mariano Leva: Dottore in Ingegneria Informatica presso Sapienza di Roma, Research Fellow presso il Dipartimento di Ingegneria Informatica, Automatica e Gestionale, attualmente Chief Operating Office presso Over SpA, 10+ anni di esperienza nel campo. • Giuseppe Molinaro: Dottore in Ingegneria Meccanica presso Roma Tre di Roma, Esperto Certificato in Gestione dell’Energia (EGE), attualmente Energy Manager presso Over SpA; • Giulia Susini: Dottoressa in Ingegneria Gestionale presso Tor Vergata di Roma, attualmente Project Manager Junior presso Over SpA. 3. Descrizione dei bisogni che si intende soddisfare Il progetto presentato intende soddisfare la necessità del raggiungimento del miglior confort microclimatico in termini di temperatura, umidità e CO2, mantenendo sempre a target la missione di riduzione dei consumi energetici. Per far ciò è necessario cercare un trade-off tra i parametri ambientali (temperatura, qualità dell’aria, CO2) e il saving energetico ottenibile. 4. Descrizione dei destinatari della misura Il progetto, partito concettualmente a Settembre 2018 e implementato in demo a Novembre 2018, è stato indirizzato su un insieme pilot di immobili adibiti ad uffici in cui è stato possibile registrare i risultati dell’efficientamento dell’HVAC e il conseguente miglioramento della qualità ambientale del posto di lavoro. Il sottoinsieme è stato scelto su scala nazionale, su immobili con superfici differenti e posizionati geograficamente su diverse fasce climatiche. Tale sottoinsieme è stato definito per verificare l’impatto di tale progetto su diversi cluster di immobili ma, sicuramente, può essere applicato a tutti quegli edifici in cui sono presenti gli impianti di climatizzazione ed in cui è necessario garantire il
- 4. benessere termo-igrometrico per gli occupanti i locali ottenendo, al contempo, un’ottimizzazione in termini di saving energetico. Questo tipo di soluzione è già di per sé di particolare interesse per chi ha l’onere della gestione immobiliare ed energetica di una struttura, ma assume ancor più valore considerando le situazioni multi-sito in cui poche persone devono gestire diverse centinaia di immobili. 5. Descrizione della tecnologia adottata Il sistema di monitoraggio dei consumi ambientali Over è composto da un quadro misura che viene posizionato adiacente il quadro elettrico (QE) dell’immobile e da sensori ambientali posti sia nella zona uffici o di presenza personale/clienti sia esterna all’immobile. Il quadro misura ha, al suo interno, una serie di misuratori/attuatori monofase e trifase opportunatamente dimensionati in base alle esigenze impiantistiche in modo da poter monitorare e gestire automaticamente i carichi più energivori, comprese tutte le componenti del sistema HVAC (ventilazione, generazione caldo e freddo, circolazione fluidi, ...). La sensoristica ambientale è costituita da un dispositivo multi-sensore che permette il monitoraggio di temperatura, umidità e CO2 (ed eventualmente altri sensori in base alla necessità) per poter verificare i parametri ambientali, calcolare la latenza termica e visualizzare le variazioni in base alle azioni compiute sul sistema HVAC. 6. Indicazione dei valori economici in gioco La prima fase di pilot ha visto coinvolti circa 145 immobili su scala nazionale. Partendo da un saving sulla climatizzazione del 7% ottenuto già ottimizzando gli orari di ON/OFF su fascia climatica, grazie agli algoritmi di intelligenza artificiale applicati sugli impianti di climatizzazione, è stato possibile ottenere un’ulteriore riduzione media del 40% dei consumi HVAC, comportando quindi un'extra saving su base annua totale del 6%, arrivando ad un saving complessivo che sfiora il 13%. Il grafico di seguito evidenzia chiaramente come, per immobili appartenenti alla stessa fascia climatica, mediante la gestione dinamica HVAC effettuata attraverso l’intelligenza artificiale (tracciato verde), i consumi energetici siano stati notevolmente
- 5. ridotti rispetto a quelli registrati a seguito di una gestione tramite temporizzatori orari (tracciato viola). 7. Tempi di progetto Il progetto presentato è stato applicato, in forma pilota, su 145 immobili abiti ad uffici. L’installazione del sistema Over per l’efficientamento energetico di un immobile considerato (media 800 mq) dura circa due giorni di lavoro e, dal termine dei lavori, il sistema inizia a raccogliere dati e ad apprendere il comportamento dell'immobile. Dopo qualche settimana, gli algoritmi sono in grado di calcolare la relativa latenza termica dell’immobile affidabile, definendo in questo modo regole di accensione e spegnimento in grado di garantire il trade-off ottimo tra il saving energetico ed il rispetto dei parametri ambientali (temperatura, CO2, qualità dell’aria). La durata della fase di apprendimento è continua e monitora anche variazioni parametriche dovute a scarsa manutenzione o invecchiamento.