Modellistica e simulazione del comportamento termico del sistema edificio impianto di un centro commerciale

In recent years, is given more and more attention to the growing problem of pollution and to what is called energy efficiency of buildings, that is obtain the same thermal performance using a smaller quantity of energy. The present work is placed in this area and in particular to contribute to the analysis of the buildings to develop solutions for integrated energy management and clear the way for the implementation of Demand Response. With this objective models of the main thermal machines and the dynamic model that describes the temperature inside of a hypothetical room were implemented. In order to better describe the thermal accumulation inside the walls, is modeled also the dynamic behavior of the wall. As case study we have chosen the mall "Campo dei Fiori" in the province of Varese. This building consists of five floors and a skylight, that are modeled as six different levels. The model is developed in a modular way that allows both a better understanding, portability and reusability of the model itself. After the validation of the model of the building through the real data, it was decided to implement control techniques that would allow the reduction of consumption. Two techniques were be chosen, both consisting of a PI controller with anti-windup and rate limiter. The first uses a single controller which acts on the average temperature of the building, thus maintaining the natural stratification of temperatures between floors while the second has a controller for each floor, allowing to obtain the same temperature in each floor, decreasing consumption, but at the same increasing the perceived comfort. With the first control technique is it possible a reduction in consumption that settles between 5% and 10% depending on the temperature set-point; while with the second can be reached with a reduction between 10% and 20%. Future developments may include: improving the energy efficiency of the building through the study of more sophisticated control techniques, or the application of Demand Response.

Sempre più negli ultimi anni si sta prestando attenzione al crescente problema del inquinamento e a quella che viene definita efficienza energetica degli edifici; ottenere cioè le stesse prestazioni termiche utilizzando un quantitativo minore di energia. Il presente lavoro di tesi si colloca in questo ambito e in particolar modo intende contribuire all’analisi degli edifici per sviluppare soluzioni per la gestione integrata dell’energia e per aprire la strada all’applicazione del Demand Response. Con questo obiettivo sono stati implementati i modelli delle principali macchine termiche esistenti e il modello dinamico che descrive la temperatura all’interno di un’ipotetica stanza. Per poter meglio descrivere l’accumulo termico all’interno delle pareti si è modellizzato anche il comportamento dinamico della parete. Come caso si studio si è scelto il centro commerciale “Campo dei Fiori” in provincia di Varese. Questo edificio è composto da cinque piani più il lucernario, si sono quindi modellizzati sei piani distinti. Il modello è sviluppato modularmente, questo permette sia una migliore comprensione sia una portabilità e riutilizzabilità dello stesso. Validato il modello dell’edificio attraverso i dati reali, si è scelto di implementare delle tecniche di controllo che permettessero la riduzione dei consumi. Si sono scelte due tecniche di controllo, entrambe consistenti in un controllore PI anti–windup con rate limiter. La prima utilizza un unico controllore che agisce sulla temperatura media dell’edificio, mantenendo così la naturale stratificazione delle temperature tra i piani; la seconda invece ha un controllore per ogni piano, permettendo così di ottenere la stessa temperatura all’interno degli stessi, diminuendo i consumi, ma allo stesso aumentando il comfort percepito. Con la prima tecnica di controllo si è vista una riduzione dei consumi che si assesta tra il 5% e il 10% in base alla temperatura di set-point; mentre con la seconda si raggiunge una riduzione tra il 10% e il 20%. Gli sviluppi futuri possono essere: il miglioramento dell’efficienza energetica dell’edificio con lo studio di tecniche di controllo più sofisticate; o l’applicazione del Demand Response.