{"id":10151,"date":"2020-01-30T15:59:05","date_gmt":"2020-01-30T14:59:05","guid":{"rendered":"https:\/\/www.umweltperspektiven.ch\/?p=2797"},"modified":"2022-02-09T11:06:15","modified_gmt":"2022-02-09T10:06:15","slug":"smarte-waerme-selbstlernende-heizungssteuerung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.organisator.ch\/it\/sustainability\/2020-01-30\/smarte-waerme-selbstlernende-heizungssteuerung\/","title":{"rendered":"Calore intelligente: controllo del riscaldamento ad autoapprendimento"},"content":{"rendered":"
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I termostati convenzionali si accendono solo quando fa pi\u00f9 fresco. Il controllo intelligente pu\u00f2 riscaldare in anticipo e quindi risparmiare energia. (Immagine: Unsplash)<\/figcaption><\/figure>\n

I controlli del riscaldamento nei capannoni delle fabbriche, nei terminal degli aeroporti o nei grattacieli di uffici sono spesso gi\u00e0 dotati di tecnologie \"predittive\" automatizzate. Questi funzionano con scenari pre-programmati calcolati appositamente per l'edificio e fanno risparmiare agli operatori molta energia di riscaldamento. Tuttavia, tale programmazione individuale \u00e8 troppo costosa per appartamenti singoli e case private.<\/p>\n

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La scorsa estate, un gruppo di ricercatori dell'Empa \u00e8 riuscito a dimostrare per la prima volta che pu\u00f2 essere anche pi\u00f9 semplice: il sistema di controllo intelligente del riscaldamento e del raffreddamento non deve necessariamente essere programmato, pu\u00f2 benissimo imparare a risparmiare da solo a partire dai dati delle settimane e dei mesi passati. Gli esperti di programmazione non sono pi\u00f9 necessari. Con questo trucco, la tecnologia di risparmio sar\u00e0 presto disponibile per famiglie e single.<\/p>\n

L'esperimento decisivo ha avuto luogo nell'edificio di ricerca NEST dell'Empa. L'unit\u00e0 di ricerca \"UMAR\" (Urban Mining and Recycling) offre condizioni ottimali per questo: Una grande cucina-soggiorno \u00e8 simmetricamente incorniciata da due camere per studenti. Entrambe le camere sono di 18 metri quadrati ciascuna. L'intera facciata della finestra \u00e8 rivolta a est-sud-est - verso il sole del mattino. Nell'unit\u00e0 UMAR, l'acqua scorre attraverso una pannellatura di acciaio inossidabile a soffitto e fornisce la temperatura ambiente desiderata. La capacit\u00e0 di riscaldamento e di raffreddamento pu\u00f2 essere calcolata per le singole stanze attraverso la rispettiva posizione della valvola.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

Fresco pi\u00f9 intelligente - grazie alle previsioni del tempo<\/strong><\/p>\n

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Poich\u00e9 il responsabile del progetto Felix B\u00fcnning e il suo collega Benjamin Huber non volevano aspettare il periodo di riscaldamento, hanno iniziato un esperimento di raffreddamento gi\u00e0 nel giugno 2019. La settimana dal 20 al 26 giugno \u00e8 iniziata con due giornate di sole ma ancora relativamente fresche, poi \u00e8 arrivata una giornata nuvolosa, e infine il sole ha brillato su D\u00fcbendorf e ha inseguito la temperatura esterna fino a poco meno di 40 gradi. Nelle due camere da letto, la temperatura non dovrebbe superare i 25 gradi durante il giorno e i 23 gradi di notte. Una valvola termostatica convenzionale forniva il raffreddamento in una stanza. Il sistema di controllo sperimentale che B\u00fcnning e Huber avevano progettato con la loro squadra funzionava nell'altra stanza. L'intelligenza artificiale era stata alimentata con i dati degli ultimi dieci mesi - e conosceva le attuali previsioni del tempo di MeteoSvizzera.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

Pi\u00f9 comfort con \u00bc di energia in meno<\/strong><\/p>\n

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Il risultato \u00e8 stato estremamente chiaro: Il sistema di controllo intelligente del riscaldamento e del raffreddamento si \u00e8 attenuto molto di pi\u00f9 ai requisiti di comfort e ha avuto bisogno di circa il 25 per cento in meno di energia per farlo. Ci\u00f2 era dovuto principalmente al fatto che la mattina, quando il sole illuminava le finestre, il raffreddamento veniva effettuato con lungimiranza. Il termostato meccanico nella stanza di fronte, invece, reagiva solo quando la temperatura andava alle stelle. Troppo tardi, troppo freneticamente e alla massima potenza. Nel novembre 2019, in un mese fresco con poco sole, molta pioggia e vento, B\u00fcnning e Huber hanno ripetuto l'esperimento. Ora l'attenzione si \u00e8 concentrata sull'energia di riscaldamento nelle due stanze. Al momento della stampa di questo numero, la valutazione era ancora in corso. Ma B\u00fcnning \u00e8 sicuro che il suo controllo predittivo del riscaldamento far\u00e0 punti anche qui.<\/p>\n

Lui e il suo team hanno gi\u00e0 preparato il prossimo passo: \"Per testare il sistema in un ambiente reale, abbiamo pianificato un test sul campo pi\u00f9 grande in un condominio con 60 appartamenti. Equipaggeremo quattro di questi appartamenti con il nostro sistema di controllo intelligente di riscaldamento e raffreddamento\". B\u00fcnning \u00e8 gi\u00e0 molto entusiasta dei risultati. \"Credo che i nuovi controllori basati sull'apprendimento automatico siano un'enorme opportunit\u00e0. Con questo metodo, possiamo costruire una buona soluzione di retrofit a risparmio energetico per i sistemi di riscaldamento esistenti con mezzi relativamente semplici e i dati raccolti\".<\/p>\n<\/div>\n