• academic buildings
• CO2 based control
• controllo basato su CO2
• edifici universitari
• efficientamento energetico
• energy efficiency
• HVAC systems
• impianti HVAC
• monitoraggio
• ventilation
• ventilazione

La tesi propone la valutazione del risparmio energetico dei consumi elettrici e termici di edifici universitari condivisi, raggiungibile con l’ottimizzazione degli impianti di climatizzazione e ventilazione (HVAC). A seguito della pandemia per COVID-19 la qualità dell’aria è diventata un requisito imprescindibile nelle strutture pubbliche; è stata quindi posta l’attenzione sugli impianti di ventilazione meccanizzata. Il metodo proposto per ridurre il suo peso energetico è basato sulla modulazione della portata di aria primaria attraverso la misurazione della concentrazione di anidride carbonica in tempo reale, indice sia della qualità dell’aria che dell’occupazione del polo. È punto fondamentale del lavoro definire il monitoraggio dell’impianto come strumento affidabile per il controllo impiantistico. Il modello fisico sviluppato in ambiente Matlab è stato utilizzato per elaborare i dati di un caso studio, un polo didattico dell’Università di Pisa, e calcolare così consumi e risparmi ottenibili. Il modello è stato validato e tarato con dati di monitoraggio reali, acquisiti grazie al sistema di telegestione del polo stesso e con strumenti ausiliari, divenendo così strumento importante per eventuali progettazioni future. La raccolta delle misure è stata effettuata in intervalli temporali distinti tra il 2021 ed il 2023.


This thesis proposes the evaluation of energy savings on electrical and thermal consumption of shared university buildings, achieved by optimizing the management of HVAC systems. As a result of the pandemic for COVID-19, air quality has become an imperative requirement in public facilities; therefore, attention has been focused on the ventilation systems. The method for reducing its energy consumption is based on modulating the primary airflow rate by measuring carbon dioxide concentration in real time, that’s an index of air quality and pole occupancy. It is a fundamental point of the work to define plants monitoring as a reliable tool for their control. The physical model developed in Matlab environment was used to process data from a case study, an educational hub at the University of Pisa, and thus calculate consumption and achievable savings. The model was validated and calibrated with real monitoring data acquired through the hub's own remote management system and auxiliary instruments, thus becoming an important tool for possible future designs. Measurements were collected in separate time intervals between 2021 and 2023.