Cluster analysis of the school building stock of Milan municipality and proposal of intervention strategies for climate change resilience

The increase of average temperature experienced in the last decades leads to a need of adaptability of buildings in the near future: thus, building energy performance pattern is expected to be shifted over the years. For this purpose, the resilience of Milan public schools towards climate change is investigated. Firstly, the research focuses on the study and comparison of future climate data in order to choose the most representative ones of Milan’s weather. Subsequently, a new methodology for clustering buildings by shape-type is proposed. By the correlation of two databases providing geometric and energetic parameters, five school archetypes are designed. Therefore, the models obtained from the clustering process, are tested through dynamic regime energy simulations performed with IES-VE software. In addition to the present-day weather data, three future weather datasets are used with the aim of assessing the resilience of models and evaluate their performance. At the end, to face climate change upcoming scenario, four passive renovation strategies are proposed and analysed: external wall insulation, windows replacement, improved ventilation schedule, fixed shading system. The combination of the mentioned retrofit interventions turns out to be the most effective solution in terms of both energy consumption and thermal comfort.

L'aumento della temperatura media registrato negli ultimi decenni porta alla necessità di adattabilità degli edifici in un futuro prossimo: si prevede quindi che il modello di prestazione energetica degli edifici assuma una rilevanza sempre maggiore nel corso degli anni. A tal fine, viene studiata la resilienza delle scuole pubbliche milanesi al cambiamento climatico. In primo luogo, la ricerca si focalizza sullo studio e sul confronto dei dati climatici futuri, al fine di scegliere i più rappresentativi del clima di Milano. Successivamente, viene proposta una nuova metodologia di clusterizzazione degli edifici in base alla forma-tipo. Attraverso la correlazione di due database che forniscono parametri geometrici ed energetici, sono stati progettati cinque archetipi di scuole. I modelli ottenuti dal processo di clusterizzazione vengono quindi testati attraverso simulazioni energetiche in regime dinamico eseguite con il software IES-VE. Oltre ai dati meteorologici attuali, vengono utilizzati tre serie di dati meteorologici futuri con l'obiettivo di valutare la resilienza dei modelli e le loro prestazioni. Infine, per affrontare l’imminente scenario del cambiamento climatico futuro, sono state proposte e analizzate quattro strategie passive di rinnovamento: isolamento delle pareti esterne, sostituzione delle finestre, ottimizzazione del programma di ventilazione, sistema di schermatura fissa. La combinazione degli interventi di retrofit citati risulta essere la soluzione più efficace sia in termini di consumo energetico che di comfort termico.