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Gamifying Energy: sviluppo di un algoritmo etico per l’allocazione di incentivi all'interno delle comunità energetiche rinnovabili
Tesi esterna in azienda
Parole chiave COMUNITÀ ENERGETICHE, COMUNITÀ ENERGETICHE RINNOVABILI, ENERGIE RINNOVABILI, GAMIFICATION, IOT, SVILUPPO SOFTWARE
Riferimenti MATTEO BILARDO
Riferimenti esterni Ing. Francesco Viggiano - Enercade (francesco@enercade.com)
Gruppi di ricerca TEBE (http://www.tebe.polito.it/)
Tipo tesi MODELLAZIONE E ANALISI DATI, MODELLISTICA E SIMULAZIONE, RACCOLTA DATI SUL CAMPO, SOFTWARE DEVELOPMENT, SOFTWARE SPERIMENTALE
Descrizione Questa tesi ha come obiettivo principale la ricerca e lo sviluppo di un algoritmo progettato per un’equa distribuzione degli incentivi tra i membri di Comunità Energetiche Rinnovabili (REC), prendendo come caso di studio di riferimento un edificio esistente composto da 12 unità immobiliari. L'obiettivo della tesi è identificare un algoritmo che non solo consideri fattori economici, sociali ed etici, ma che integri anche un approccio di gamification per incentivare i comportamenti energetici dei partecipanti. Grazie a una collaborazione con la startup Enercade, lo studente farà parte del team di ricerca e sviluppo dell'applicazione di Enercade che incoraggia i membri della REC ad adottare pratiche energetiche più sostenibili offrendo premi per seguire specifici suggerimenti riguardo l’utilizzo dell'energia. La tesi studia come l'integrazione dell'algoritmo con queste strategie di gamification aumenti il coinvolgimento dei membri, promuova una cultura del consumo energetico sostenibile e garantisca una distribuzione equa e motivante degli incentivi finanziari. I risultati di questo lavoro di tesi mirano a sottolineare l'efficacia della combinazione di algoritmi di ridistribuzione degli incentivi con tecniche di gamification nella promozione di comportamenti sostenibili all'interno delle REC e contribuiscono a fornire preziose indicazioni per i responsabili politici, i fornitori di energia e le comunità che cercano di massimizzare i benefici dell'adozione delle energie rinnovabili.
Lo sviluppo del lavoro di tesi prevede una collaborazione di tipo ibrido, che alterna momenti di confronto e interazione con il tutor aziendale allo svolgimento a distanza di specifici compiti di ricerca e sviluppo, sempre sotto la supervisione dei tutor accademico e industriale.
Conoscenze richieste - Contesto normativo italiano sulle comunità energetiche rinnovabili
- Analisi dei dati e linguaggi di programmazione (es. Python)
- Conoscenza di base su bilanci energetici e funzionamento delle reti elettriche
Note Enercade Startup: https://www.linkedin.com/company/enercade/
Scadenza validita proposta 19/02/2025
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