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Archivio digitale delle tesi discusse presso l’Università di Pisa

Tesi etd-01282020-131450


Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale
Autore
FORMICOLA, LUCA
URN
etd-01282020-131450
Titolo
Sviluppo e Validazione di Modelli Grey-Box per la Previsione della Risposta Termica Dinamica di Edifici Commerciali Occupati
Dipartimento
INGEGNERIA CIVILE E INDUSTRIALE
Corso di studi
INGEGNERIA EDILE E DELLE COSTRUZIONI CIVILI
Relatori
relatore Ing. Salvadori, Giacomo
relatore Prof. Fantozzi, Fabio
relatore Prof. Ferrari, Lorenzo
Parole chiave
  • Buildings Thermal Behaviour
  • Grey-Box Models
  • Validation
  • Devolpment
  • Termico Dinamico Edifici
  • Modelli Grey-Box
  • Validazione
  • Sviluppo
Data inizio appello
24/02/2020
Consultabilità
Non consultabile
Data di rilascio
24/02/2060
Riassunto
I consumi energetici degli edifici sono stimati attorno al 40% del consumo globale mondiale di energia; ad essi è inoltre attribuita la produzione del 36% dei gas serra. Questa stima senza la dedicata adozione di normative, procedure e strategie è destinata ad aumentare fino ad un valore quasi triplo rispetto a quello attuale entro i prossimi trenta anni. In questo scenario diventa fondamentale l’adozione di soluzioni innovative che siano in grado di adattarsi sia al patrimonio esistente che alle nuove costruzioni. L’adozione di queste soluzioni risponde a diverse categorie di modellazione quali White-Box, Black-Box e Grey-Box. Tuttavia, non tutte sono idonee. L’obiettivo della presente tesi è quello di approfondire la modellazione di tipo Grey Box, dalla quale, attraverso un numero ristretto di dati storici e fisici è possibile modellare e caratterizzare un edificio attraverso uno schema RC. Sotto determinate ipotesi questo approccio sfrutta una analogia elettrica che lega i fenomeni fisici al comportamento di un circuito elettrico. Attraverso una fase di training e validation andremo a caratterizzare modelli di complessità sempre crescente con l’obiettivo di identificare attraverso parametri statistici come l’RMSE quello che è in grado rappresentare al meglio il comportamento termico dinamico dell’edificio. L’identificazione del modello precede la futura implementazione di soluzioni di controllo intelligenti come ad esempio il Model Predictive Control (MPC).
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