For planning smart energy districts in urban contexts, including the integration of the distributed energy supply, low-temperature district heating networks, possibly integrated with cooling, energy from renewable sources and storages, the assessment of hourly energy demand fluctuations of buildings, even undergone to energy retrofits, is relevant for optimising energy system related efficiency and costs. Accordingly, among commonly adopted tools for urban energy planning, the ones which are more detailed (e.g. EnergyPLAN, Homer, energyPRO, DER-CAM) base on hourly energy demand profiles. However, from the surveyed literature on related recent studies, often energy assessments are based on seasonally/annually buildings energy demands or measured consumptions so more robust methods are needed in case of data lack. Hence, in the frame of a research that has been developed during a Ph.D. at Politecnico di Milano – ABC Department, it has been defined a method for estimating the buildings hourly thermal and electric energy demand profiles, to be applied in urban areas within the Italian context. The method has been developed based on a georeferenced procedure which adopts available data on the national territory useful to define the volumetric consistency and characterize the built environment with reference to the period of construction and most widespread uses (residential and tertiary). For determining the hourly energy profiles, a set of dynamic energy simulations is foreseen. In particular, a set of building solutions, considering different envelopes representative of typical solutions in Italy across historical periods, has been defined. Such building solutions have been assessed as simplified building models, and the energy behaviour of selected zones, representative of the different boundary conditions options composing any building geometry, has been determined. The derived hourly energy density profiles [W/m3] can be associated to the characterized building stock in order to derive the assessed urban/district hourly energy demand. Once validated the existing case data, by assigning the new physical properties regarding the envelope and the systems to the building models, it is possible deriving the updated profile for the defined energy improved scenario.

Nell’ambito di scenari di riqualificazione energetica urbana di Smart Energy District, contemplando dunque generazione elettrica distribuita, reti di teleriscaldamento (a bassa temperatura) combinate a teleraffrescamento, integrazione di fonti rinnovabili, strategie di accumulo, ecc., una stima della variazione di domanda oraria di energia dovuta ad interventi di retrofit sui sistemi edificio-impianto a larga scala risulta indispensabile per ottimizzare l’efficienza e ridurre i costi associati ai diversi sistemi. Tra i software di calcolo più utilizzati nell’ambito della pianificazione energetica urbana, infatti, quelli rivolti ad analisi dettagliate (EnergyPLAN, Homer, energyPRO, DER-CAM, ecc.) si basano su profili orari di domanda di energia. Tuttavia, dalla ricerca di letteratura è emerso che spesso gli studi su esempi di pianificazione energetica sono basati su dati di domanda energetica stagionale/annuale o su consumi misurati, sottolineando la necessità di metodi solidi per la stima accurata dei profili orari. Con la presente ricerca, condotta nell’ambito di una Tesi di Dottorato presso il Dipartimento ABC del Politecnico di Milano, è stato dunque sviluppato un metodo di stima dei profili di domanda termica ed elettrica degli edifici applicabile ad insediamenti urbani nel contesto nazionale. Il metodo è stato sviluppato secondo una procedura geo-referenziata che si avvale di banche dati disponibili a livello nazionale al fine di definire la consistenza volumetrica e di caratterizzare il comparto edilizio sulla base delle diverse epoche di costruzione dei fabbricati distinti nelle destinazioni d’uso urbane più ricorrenti (residenziale e terziario/uffici). Per determinarne i profili energetici orari la procedura prevede simulazioni energetiche su base oraria di modelli edilizi. È stato infatti definito un set di soluzioni edilizie, differenziate secondo le tecnologie realizzative riconducibili alle principali epoche di costruzione, che sono state tradotte in modelli edilizi a semplice geometria parallelepipeda da cui sono stati desunti i comportamenti energetici di zone termiche-tipo identificate quali rappresentative delle diverse opzioni (condizioni al contorno) che possono concorrere a configurare qualsiasi geometria edilizia. I dati energetici orari delle zone termiche-tipo, ricondotti a profili di densità energetica [W/m3], vengono dunque utilizzati per definire i dati energetici orari dell’intero parco edifici analizzato. Una volta calibrati i dati ottenuti per lo stato di fatto, relativi al caso in esame, ripetendo la procedura avendo assegnato nuove proprietà fisico-termiche e/o impiantistiche caratterizzanti i modelli edilizi, si possono ottenere dati di domanda energetica oraria previsionali per lo scenario considerato.

Estimating the buildings hourly energy demand for Smart Energy District planning.

ZAGARELLA, FEDERICA

Abstract

For planning smart energy districts in urban contexts, including the integration of the distributed energy supply, low-temperature district heating networks, possibly integrated with cooling, energy from renewable sources and storages, the assessment of hourly energy demand fluctuations of buildings, even undergone to energy retrofits, is relevant for optimising energy system related efficiency and costs. Accordingly, among commonly adopted tools for urban energy planning, the ones which are more detailed (e.g. EnergyPLAN, Homer, energyPRO, DER-CAM) base on hourly energy demand profiles. However, from the surveyed literature on related recent studies, often energy assessments are based on seasonally/annually buildings energy demands or measured consumptions so more robust methods are needed in case of data lack. Hence, in the frame of a research that has been developed during a Ph.D. at Politecnico di Milano – ABC Department, it has been defined a method for estimating the buildings hourly thermal and electric energy demand profiles, to be applied in urban areas within the Italian context. The method has been developed based on a georeferenced procedure which adopts available data on the national territory useful to define the volumetric consistency and characterize the built environment with reference to the period of construction and most widespread uses (residential and tertiary). For determining the hourly energy profiles, a set of dynamic energy simulations is foreseen. In particular, a set of building solutions, considering different envelopes representative of typical solutions in Italy across historical periods, has been defined. Such building solutions have been assessed as simplified building models, and the energy behaviour of selected zones, representative of the different boundary conditions options composing any building geometry, has been determined. The derived hourly energy density profiles [W/m3] can be associated to the characterized building stock in order to derive the assessed urban/district hourly energy demand. Once validated the existing case data, by assigning the new physical properties regarding the envelope and the systems to the building models, it is possible deriving the updated profile for the defined energy improved scenario.
SCAIONI, MARCO
CAPUTO, PAOLA
CAPUTO, PAOLA
12-feb-2019
Nell’ambito di scenari di riqualificazione energetica urbana di Smart Energy District, contemplando dunque generazione elettrica distribuita, reti di teleriscaldamento (a bassa temperatura) combinate a teleraffrescamento, integrazione di fonti rinnovabili, strategie di accumulo, ecc., una stima della variazione di domanda oraria di energia dovuta ad interventi di retrofit sui sistemi edificio-impianto a larga scala risulta indispensabile per ottimizzare l’efficienza e ridurre i costi associati ai diversi sistemi. Tra i software di calcolo più utilizzati nell’ambito della pianificazione energetica urbana, infatti, quelli rivolti ad analisi dettagliate (EnergyPLAN, Homer, energyPRO, DER-CAM, ecc.) si basano su profili orari di domanda di energia. Tuttavia, dalla ricerca di letteratura è emerso che spesso gli studi su esempi di pianificazione energetica sono basati su dati di domanda energetica stagionale/annuale o su consumi misurati, sottolineando la necessità di metodi solidi per la stima accurata dei profili orari. Con la presente ricerca, condotta nell’ambito di una Tesi di Dottorato presso il Dipartimento ABC del Politecnico di Milano, è stato dunque sviluppato un metodo di stima dei profili di domanda termica ed elettrica degli edifici applicabile ad insediamenti urbani nel contesto nazionale. Il metodo è stato sviluppato secondo una procedura geo-referenziata che si avvale di banche dati disponibili a livello nazionale al fine di definire la consistenza volumetrica e di caratterizzare il comparto edilizio sulla base delle diverse epoche di costruzione dei fabbricati distinti nelle destinazioni d’uso urbane più ricorrenti (residenziale e terziario/uffici). Per determinarne i profili energetici orari la procedura prevede simulazioni energetiche su base oraria di modelli edilizi. È stato infatti definito un set di soluzioni edilizie, differenziate secondo le tecnologie realizzative riconducibili alle principali epoche di costruzione, che sono state tradotte in modelli edilizi a semplice geometria parallelepipeda da cui sono stati desunti i comportamenti energetici di zone termiche-tipo identificate quali rappresentative delle diverse opzioni (condizioni al contorno) che possono concorrere a configurare qualsiasi geometria edilizia. I dati energetici orari delle zone termiche-tipo, ricondotti a profili di densità energetica [W/m3], vengono dunque utilizzati per definire i dati energetici orari dell’intero parco edifici analizzato. Una volta calibrati i dati ottenuti per lo stato di fatto, relativi al caso in esame, ripetendo la procedura avendo assegnato nuove proprietà fisico-termiche e/o impiantistiche caratterizzanti i modelli edilizi, si possono ottenere dati di domanda energetica oraria previsionali per lo scenario considerato.
Tesi di dottorato
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