Optimizing university building heating operation to enhance server room waste heat recovery

Buildings account for approximately 30% of global energy consumption, and space heating is the dominant in the European building stock. Server rooms generate continuous waste heat that is conventionally dissipated to the environment. The operational coupling of these two systems offers a pathway for reducing fossil fuel consumption. This thesis investigates the operational integration of a server room at the Politecnico di Milano Bovisa campus with a university block. The study employs dynamic energy simulation in IES-VE across a matrix of scenarios combining five operating schedules from the 14-hour baseline to continuous 24-hour operation over two set-point strategies – Strategy-A with constant 20°C set-point along all active hours and Strategy-B with a set-point reduction to 16 °C during unoccupied intervals – aiming to find the best combination that can improve waste heat recovery, reduce primary energy consumption and costs. A validated model of a block of building BL26 shows that the installed recovery system could fully cover up to 91% of annual heating hours at the baseline schedule. The primary barrier to recovery utilisation is the gap between the server room's all-year availability and the building's heating hours 30% of the year. Strategy-A maximises thermal inertia charging but incurs up to 30% additional annual heating energy. Strategy-B renders all five schedules energetically neutral at 48-51 kWh/(m²·yr). Waste heat recovery is evaluated under two capacity scenarios depending on recovery capacity – peak demand ratio. When recovery surpasses peak demand, baseline is the optimal schedule under both strategies, achieving primary energy savings of 73- 74% and cost savings of 42- 47%. When recovery capacity falls far below peak demand, Strategy-B 24-hour is the optimal, achieves a waste heat deployment fraction of 27% and cost savings of 23%. The governing principle is the ratio of available waste heat to building peak demand. When this ratio exceeds unity, the baseline schedule is optimal; when it falls below unity and Strategy-B is applied, extended schedules systematically improve all three aimed axes. Strategy-B is strictly preferred in every configuration and the maximum deployment fraction of waste heat is 36%.

Gli edifici rappresentano circa il 30% del consumo energetico globale, e il riscaldamento degli ambienti è la componente dominante nel parco edilizio europeo. Le server room generano calore di scarto continuo, convenzionalmente dissipato nell'ambiente. L'accoppiamento operativo di questi due sistemi offre una soluzione per ridurre il consumo di combustibili fossili. Questa tesi indaga l'integrazione di una server room situata nel campus Bovisa del Politecnico di Milano con un blocco universitario. Lo studio utilizza la simulazione energetica dinamica in IES-VE su una matrice di scenari che combinano cinque orari operativi, dalla configurazione base di 14 ore al funzionamento continuo di 24 ore, con due strategie di set-point – Strategia-A con set-point costante di 20°C , e Strategia-B con riduzione del set-point a 16°C negli intervalli non occupati – al fine di individuare la combinazione ottimale per migliorare il recupero di calore di scarto, riducendo il consumo di energia primaria e i costi. Un modello validato del blocco edilizio BL26 mostra che il sistema di recupero installato potrebbe coprire fino al 91% delle ore annuali di riscaldamento nella configurazione base. La principale barriera all'utilizzo del recupero è il divario tra la disponibilità continua della server room e le ore di riscaldamento dell'edificio, pari al 30% dell'anno. La Strategia-A massimizza la carica dell'inerzia termica ma comporta un aumento di fabbisogno energetico del 30%. La Strategia-B rende tutti e cinque gli orari energeticamente neutri, a 48-51 kWh/(m²·anno). Il recupero del calore di scarto è valutato in due scenari di capacità: surplus e deficit tra recupero e domanda. Quando il recupero supera la domanda di picco, la configurazione base è ottimale in entrambe le strategie, con risparmi di energia primaria del 73-74% e di costo del 42-47%. Quando la domanda supera la capacità di recupero, la Strategia-B a 24 ore risulta ottimale, permettendo l’utilizzo del 27% del calore di scarto e risparmiando il 23% dei costi. Il principio guida è il rapporto tra il calore di scarto disponibile e la domanda di picco dell'edificio. Quando questo rapporto supera l'unità, la configurazione base è ottimale; quando scende sotto l'unità e si applica la Strategia-B, gli orari estesi migliorano sistematicamente tutti e tre gli obiettivi. La Strategia-B è strettamente preferibile in ogni configurazione, ottenendo un riutilizzo del calore pari al 36%.