Internet of Things and energy management : a model to assess costs and benefits of a smart building retrofitting intervention

Buildings are responsible for 40% of energy consumption and in the EU 75% of the housing stock is considered to be energy-inefficient with low annual renovation rates. In this context the opportunities enabled by better management and conservation of energy in buildings are huge. There is a clear need to accelerate and finance building renovation investments and leverage smart, energy-efficient technologies if the EU wants to reach climate neutrality by 2050. IoT components have enabled new possibilities for improving efficiency in Smart Buildings, both in Commercial and Residential. The goal of this master thesis is to understand the current smart building state of the art, what startups are doing, the main existing projects, and then build a quantitative model to help potential investors evaluate the sustainability of an investment in the field. The model is represented by a quantitative assessment of a retrofitting intervention for an Italian city building composed of both offices and apartments. The model is elaborated in general terms considering costs of real reference IoT components and benefits obtained from average consumption values. The objective of the model is to estimate the investment of an IoT energy-efficiency installation and the associated energy savings. A sensitivity analysis is performed to make clearer how costs and benefits vary considering the building scenario. How the payback time is impacted by the different characteristics is investigated according to the variation of building dimension, climatic region, energetic class, and building type.

Gli edifici sono responsabili del 40% del consumo energetico e nell'UE il 75% del patrimonio abitativo è considerato inefficiente dal punto di vista energetico con bassi tassi di ristrutturazione annuale. In questo contesto le opportunità offerte da una migliore gestione dell'energia negli edifici sono enormi. Se l'UE vuole raggiungere la climate-neutrality entro il 2050, è evidente la necessità di accelerare e finanziare investimenti per la ristrutturazione degli edifici e di sfruttare tecnologie intelligenti ed efficienti. I componenti IoT hanno aperto nuove possibilità per migliorare l'efficienza negli Smart Building, sia in ambito commerciale che residenziale. L'obiettivo di questa tesi di laurea magistrale è comprendere l'attuale stato dell'arte degli Smart Building, cosa stanno facendo le startup, i principali progetti esistenti e la costruzione di un modello per aiutare gli investitori a valutare la sostenibilità di un investimento nel settore. Il modello è rappresentato da una valutazione quantitativa di un intervento di retrofit in un edificio cittadino italiano composto sia da uffici che da appartamenti. Il modello è elaborato in termini generali considerando i costi dei componenti IoT reali e i benefici ottenuti dai valori medi di consumo. L'obiettivo del modello è stimare l’investimento di un'installazione IoT per l'efficienza energetica e dei relativi risparmi. Viene eseguita un'analisi di sensitività per capire come variano costi e benefici considerando le peculiarità dell'edificio. Viene studiato il modo in cui il payback-time dell'investimento è influenzato dalle diverse caratteristiche considerate: variazione della dimensione dell'edificio, della regione climatica, della classe energetica e del tipo di edificio.