Denominazione: artificial Intelligence applied to energy and Maintenance-optimization of URBAN Energy districts
Acronimo: I-M-URBANE
Tipologia: Progetto PRIN PNRR 2022 finanziato da MUR-EU; Anno di inizio 2023
Responsabile scientifico per Sapienza Università di Roma: Ferdinando Salata
Ente finanziatore: Missione 4 “Istruzione e Ricerca” - Componente C2 Investimento 1.1
“Fondo per il Programma Nazionale di Ricerca e Progetti di Rilevante Interesse Nazionale (PRIN)” Decreto Direttoriale n. 104 del 02 febbraio 2022 - Avviso pubblico per la presentazione di Progetti di ricerca di Rilevante Interesse Nazionale (PRIN) da finanziare nell’ambito del PNRR
PRIN 2022 2022B7HXS2 - CUP MASTER xxxxxxxxx - CUP B53D23005810006
Importo finanziato: 125920,00 €
Partners:
- Dipartimento di Ingegneria Astronautica, Elettrica, Energetica, SAPIENZA Università di Roma
Finalità
Il progetto I-M-URBANE si propone di applicare tecniche avanzate di ottimizzazione basate su algoritmi genetici all'efficienza energetica degli edifici in ambito urbano. L’obiettivo principale è integrare queste metodologie con le specificità climatiche locali, considerando sia il cambiamento climatico su larga scala sia le variazioni microclimatiche, come le Isole di Calore Urbane.
La ricerca si articola in diverse fasi. Inizialmente, verrà condotta un'analisi dei fabbisogni energetici degli edifici europei in funzione delle condizioni climatiche urbane attuali e future, attraverso l’elaborazione di database meteorologici specifici per simulazioni orarie. Saranno selezionati edifici rappresentativi del patrimonio edilizio italiano ed europeo, analizzandone geometria, materiali e impianti. Successivamente, il progetto svilupperà internamente uno strumento informatico in Python (che implementa gli algoritmi genetici), che si integrerà con i software EnergyPlus ed EnergyPlan, per ottimizzare le prestazioni energetiche dei singoli edifici e la loro configurazione in distretto urbano. La valutazione includerà il potenziale delle strategie di riqualificazione in termini di efficienza e sostenibilità economica. I risultati saranno poi analizzati per estrarre strategie di ottimizzazione applicabili su scala urbana e sintetizzare linee guida utili agli operatori del settore.
L’impatto delle soluzioni adottate sarà valutato su larga scala e i risultati divulgati attraverso pubblicazioni e convegni.
Il progetto combina ingegneria energetica, climatologia e tecniche informatiche di ottimizzazione al fine di sviluppare algoritmi di ottimizzazione multi-obiettivo applicati a scenari reali. Le ricadute del progetto saranno significative per il settore edile ed energetico, fornendo strumenti e conoscenze per migliorare la riqualificazione urbana. Gli algoritmi genetici permetteranno di individuare soluzioni ottimali per ridurre i consumi e ottimizzare gli investimenti. Il metodo proposto sarà replicabile in diverse aree geografiche, adattandosi alle specifiche condizioni locali.
Il finanziamento ottenuto, grazie al sostegno finanziario fornito dal Ministero dell’Università e della Ricerca. permette di proseguire ricerche già avviate e continuare a sviluppare strumenti avanzati per supportare la decarbonizzazione edilizia entro il 2050, in linea con le direttive europee. Il gruppo di ricerca coinvolto possiede competenze interdisciplinari in ingegneria energetica( in particolare la fisica tecnica), la climatologia e informatica. Le unità di lavoro vantano esperienza nell’ottimizzazione energetica degli edifici, con particolare attenzione agli nZEB, negli scambi termici e nei sistemi impiantistici. L’integrazione di queste competenze consentirà un approccio sistemico, focalizzato su analisi energetiche e gestione intelligente dei consumi del parco edilizio.
Risultati attesi
L’impatto scientifico e tecnologico del progetto è rilevante, poiché l’applicazione di tali tecniche di ottimizzazione applicate al settore dell’edilizia è ancora in fase esplorativa. I risultati contribuiranno a strategie di riqualificazione su larga scala e a una transizione verso edifici a bassissimo consumo energetico. L’utilizzo di simulazioni avanzate consentirà di prevedere il comportamento energetico degli edifici in condizioni climatiche future, facilitando investimenti sostenibili. Infatti, in termini economici, il progetto fornirà strumenti per ottimizzare gli investimenti nella riqualificazione edilizia, garantendo un miglior rapporto costi-benefici. L’uso di algoritmi genetici consentirà di individuare le soluzioni più efficaci per ogni contesto, riducendo i consumi energetici e le emissioni.
L’integrazione di queste innovazioni favorirà nuove pratiche professionali e la formazione di esperti nel settore, migliorando la competitività delle imprese europee e creando opportunità di mercato a livello internazionale.
Risultati raggiunti