Impianti termici asserviti a servizi di rete : progetto SCUOLA sul dimostratore Politecnico di Milano

Il seguente elaborato è stato redatto al fine di supportare lo sviluppo del Progetto di ricerca Smart Campus as Urban Open LAbs (SCUOLA) sul dimostratore Politecnico di Milano. Inserite all’interno dell’ampia tematica delle Smart Cities, le soluzioni proposte dallo SCUOLA sono afferenti alla realizzazione di uno Smart Building (Edificio 25 di via Golgi), ove gli impianti di generazione termica siano non solo automatizzati ma anche integrati in un sistema di supervisione e controllo in grado di favorirne la mutua comunicazione. Inoltre, la presenza di un Energy Management System permette al sistema Edificio-Impianto di interfacciarsi con la rete elettrica e di gestire il fabbisogno energetico in funzione dello stato della rete elettrica stessa, supportando l’attività di dispacciamento. Tra gli interventi pianificati, quelli di maggior interesse ai fini dell’elaborato sono, in estrema sintesi: - modifica dell’impianto di distribuzione dell’aria primaria, reso a portata d’aria variabile; - installazione di impianti efficienti (pompe di calore) il cui funzionamento è programmato da un ottimizzatore. Il supporto fornito agli attori coinvolti nel Progetto ha previsto l’utilizzo di tale ottimizzatore (Scheduling Model), in grado di determinare la programmazione operativa di più impianti in differenti scenari a fronte di input di carichi termici e frigoriferi, generati a monte da un ulteriore codice: il Building Model. Inoltre, è stato realizzato un modello semplificato per la ricostruzione ex-post dei fabbisogni stessi delle Unità di Trattamento Aria, per poter fornire un riferimento su cui confrontare gli output del Building Model e per effettuare degli studi circa i benefici conseguenti alle sole modifiche dell’impianto di distribuzione dell’aria primaria. I risultati ottenuti sono stati presentati in report di progetto trimestrali forniti ai partner di ricerca, ed hanno fatto riferimento a giornate per le quali è stato possibile reperire i dati necessari. Durante il periodo di stesura dell’elaborato numerosi imprevisti legati a fattori esterni hanno condizionato lo sviluppo del Progetto; pertanto, non è stato possibile calibrare i modelli su misure dal campo e si sono avuti a disposizione dati poco numerosi e non sempre affidabili. Ciononostante, l’ottimizzatore utilizzato ha dimostrato robustezza e flessibilità, generando risultati per gli input disponibili in linea con le previsioni. Per quanto tutto debba ancora essere validato, è possibile stimare benefici di carattere economico, energetico ed ambientale rispetto all’impiego delle tecnologie precedenti (trascurando le modifiche all’impianto di distribuzione) mediamente del 55% nelle giornate estive e del 68% in quelle invernali. Ulteriore obiettivo inizialmente prefissato era quello di realizzare una valutazione economica generale dell’investimento, supportata da risultati afferenti a tutto l’anno; la mancanza di informazioni ha condizionato tale valutazione, pertanto è stato necessario integrare quanto calcolato nelle simulazioni con diverse assunzioni semplificative. Gli economics, che comprendono i risparmi legati a tutti gli interventi di efficientamento di cui sopra più quelli derivanti dall’interazione con la rete elettrica (remunerazione per eventuale accesso al Mercato per il Servizio di Dispacciamento e riduzione della bolletta a causa della minor richiesta di energia in funzione del profilo di comfort garantito agli utenti), dimostrano la convenienza dell’investimento in termini di Valore Attualizzato Netto, sia considerando lo stesso nella sua interezza, sia a maggior ragione decurtandolo di una percentuale ragionevole rimuovendo l’ipotesi che si tratti di un Progetto di ricerca, tuttavia con Pay Back Time piuttosto elevati (8 anni nel primo caso, 6 nel secondo).