responsabile: Francesca Cappelletti

durata: 12 mesi 


termine previsto: 31 dicembre 2014


finanziamento: 3.500 euro 


tipologia: call di dipartimento


fonte di finanziamento: Call 2013 Dppac

In Italia quasi il 60% degli edifici scolastici risale a prima del 1974 e più del 30% richiede urgenti interventi di riqualificazione a causa dell’età e della conseguente scarsa qualità energetica. 
Questa situazione è simile in tutti i paesi europei. Inoltre, l’attuale politica europea sul risparmio energetico è orientata alla ridefinizione dei requisiti energetici sia di edifici nuovi sia degli esistenti. 
Il metodo di riferimento consiste in una analisi di cost-optimal di una serie di interventi di riqualificazione a partire da un edificio di riferimento che deve rappresentare la categoria edilizia studiata. La definizione dell’edificio di riferimento può essere un problema di data mining. 
Per data mining si intende il modo di analizzare una grande quantità di dati per trovare relazioni e associazioni tra essi.

Diversi sono gli algoritmi che si possono usare. Uno di questi è il clustering che permette di dividere un campione di dati in gruppi omogenei con caratteristiche simili tra loro e che differenziano il gruppo dagli altri. 
Lo scopo della ricerca è di esplorare la possibilità di fare un audit energetico al patrimonio edilizio esistente usando alcuni indicatori sintetici calcolati a partire da pochi dati reali. 
Per definire la metodologia l’analisi di clustering è stata applicata a 60 scuole della provincia di Treviso per individuare alcuni parametri che siano discriminanti per la stima del consumo energetico per riscaldamento e produzione di acqua calda.



La ricerca si propone di individuare una metodologia replicabile in altri contesti per l’analisi del patrimonio edilizio esistente. Tale metodo infatti permetterà di individuare i parametri più discriminanti per la stima del consumo energetico definendo pochi edifici, rappresentativi di un numeroso campione di edifici, su cui approfondire l’analisi energetica e il monitoraggio ambientale. 


I risultati previsti sono:
- sviluppo di una tecnica di clusterizzazione applicabile per l’analisi energetica di ampi campioni di edifici esistenti;
- individuazione di edifici “rappresentativi” del comportamento energetico dell’intero stock.



In una seconda fase del lavoro si prevede di:
- monitorare l’ambiente interno negli edifici rappresentativi; 
- misurare il benessere degli occupanti;
- valutare l’efficacia di questionari di gradimento.



collaboratori

Piercarlo Romagnoni