ETD

• accumulo termico
• pompa di calore
• tmy

Il presente lavoro affronta il problema della rappresentatività dei dati climatici utilizzati nelle simulazioni energetiche degli edifici. Le valutazioni energetiche vengono infatti comunemente eseguite utilizzando i file Typical Meteorological Year (TMY), costruiti a partire da serie storiche di dati meteorologici e rappresentativi di un anno climatico medio. Tuttavia, il progressivo aumento delle temperature registrato negli ultimi anni rende tali dati sempre meno rappresentativi delle condizioni climatiche reali. Da questa osservazione nasce l'obiettivo della tesi: sviluppare un modello regressivo multi-scala in grado di correggere le temperature dei file TMY e valutarne gli effetti sulle prestazioni energetiche di un sistema edificio–pompa di calore.

L'approccio proposto parte dalla rappresentazione armonica della temperatura esterna mediante serie di Fourier, che descrivono le principali componenti periodiche del segnale climatico. I residui tra il modello armonico e i dati osservati vengono successivamente analizzati attraverso una regressione multi-scala che considera differenti orizzonti temporali (6, 12, 24, 72 e 168 ore), consentendo di ricostruire in modo più accurato l'andamento della temperatura reale. La combinazione tra modello armonico e regressione permette così di ottenere una temperatura corretta, maggiormente rappresentativa delle effettive condizioni climatiche rispetto ai tradizionali file TMY. Il modello viene quindi validato confrontando le temperature corrette con i dati realmente osservati, evidenziando una significativa riduzione dello scostamento rispetto ai dati climatici di riferimento.

La temperatura corretta viene successivamente utilizzata per valutare il comportamento energetico di un sistema edificio–pompa di calore applicato a un caso studio reale relativo a un edificio del Dipartimento di Ingegneria dell'Università di Pisa. Per analizzare l'influenza delle condizioni climatiche sul funzionamento dell'impianto, lo studio viene esteso a tre differenti contesti climatici italiani – Pisa, Milano e Palermo – rappresentativi di differenti condizioni meteorologiche e stagioni di riscaldamento. Il confronto tra tali località consente di evidenziare come il clima influenzi in maniera significativa il fabbisogno energetico dell'edificio e le prestazioni della pompa di calore.

Le simulazioni energetiche mostrano come le condizioni climatiche reali degli anni recenti risultino sistematicamente più miti rispetto agli scenari rappresentati dai file TMY. Tale differenza determina una riduzione del fabbisogno termico dell'edificio, compresa indicativamente tra il 6% e il 20%, conseguenza diretta della diminuzione del salto termico tra ambiente interno ed esterno. Parallelamente, temperature esterne più elevate consentono alla pompa di calore di operare in condizioni più favorevoli, determinando un incremento del coefficiente di prestazione medio stagionale (COP) compreso tra circa l'1% e il 3,4%. La combinazione di questi due effetti produce una riduzione dei consumi elettrici dell'impianto compresa tra circa il 7% e il 24%, evidenziando come l'utilizzo esclusivo dei dati TMY possa condurre a una sovrastima dei consumi energetici rispetto alle reali condizioni climatiche.

L'analisi viene infine estesa alla valutazione economica degli effetti osservati. La riduzione dei consumi elettrici si traduce infatti in un beneficio economico crescente all'aumentare del costo dell'energia, con risparmi che, negli scenari analizzati, possono superare 1.300 € annui. Tali risultati dimostrano come una rappresentazione climatica più realistica migliori non soltanto l'accuratezza delle simulazioni energetiche, ma anche l'affidabilità delle valutazioni economiche e delle decisioni progettuali.

Oltre ai risultati energetici ed economici, il lavoro evidenzia le potenzialità applicative del modello sviluppato. La disponibilità di previsioni climatiche corrette consente infatti di stimare anticipatamente il fabbisogno termico dell'edificio, il coefficiente di prestazione della pompa di calore e i relativi consumi elettrici. Tali informazioni possono essere utilizzate per supportare strategie di gestione predittiva, ottimizzare gli orari di funzionamento dell'impianto, sfruttare la capacità di accumulo termico dell'edificio, favorire l'integrazione con impianti fotovoltaici e migliorare il dimensionamento dei sistemi edificio–impianto. Il modello assume quindi il ruolo di strumento di supporto alle decisioni, integrando aspetti climatici, energetici ed economici all'interno di un unico processo di analisi.

Nel complesso, i risultati ottenuti confermano la validità dell'approccio proposto e mostrano come l'integrazione di un modello regressivo multi-scala per la correzione dei dati climatici possa contribuire a una rappresentazione più realistica delle condizioni operative dei sistemi edificio–pompa di calore. Il metodo sviluppato migliora l'affidabilità delle simulazioni energetiche, consente valutazioni economiche più rappresentative e apre nuove prospettive per l'implementazione di strategie di controllo predittivo e di ottimizzazione energetica, in un contesto caratterizzato da una crescente variabilità climatica