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Analisi dei potenziali risparmi energetici associati a misure di efficientamento dei sistemi di condizionamento di siti industriali
keywords DATA ANALYTICS, ENERGY EFFICIENCY
Reference persons ANDREA LANZINI
External reference persons Luca Barbierato
Simone Eiraudo
Research Groups M3ES
Thesis type DATA ANALYSIS, MACHINE LEARNING, SIMULATION/ANALYSIS
Description Benchè già nel XIX secolo si affermasse che “se non si può misurare qualcosa, non la si può migliorare”, quantificare la riduzione di consumi elettrici, in prima istanza, ed i relativi benefici economici, come immediata conseguenza, rappresenta oggi un punto di partenza imprescindibile di ogni sforzo votato all’efficientamento di un edificio. Infatti, se ad ogni misura di efficientamento corrispondono dei benefici, le stesse determinano un investimento economico non sempre giustificato. Il difficile compito di stimare i potenziali risparmi energetici, relativi ad una piuttosto che ad un'altra misura di efficientamento, deve far fronte a due principali esigenze: essere facilmente applicabile al più vasto numero possibile di casi e produrre risultati accurati. L’impiego di appositi algoritmi di analisi dati può rispondere ad entrambe queste istanze. Infatti, questi strumenti non necessitano dell’onerosa modellazione degli edifici propria dei modelli fisici. Altresì, possono supportare la produzione di dati adeguati a partire da semplici misurazioni dei consumi totali tramite l’impiego di approcci di monitoraggio non-intrusivo.
Required skills Conoscenza delle equazioni di bilancio termico degli edifici. Familiarità con i concetti fondamentali di analisi statistica. La conoscenza del linguaggio di programmazione Python è consigliata.
Deadline 01/02/2023
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