PROGETTO ECO2A
La climatizzazione degli edifici civili e industriali durante le fasi di avvio e spegnimento degli impianti implica un certo grado di complessità. La valutazione delle tempistiche ottimali di startup e shutdown si configura come una scelta non banale, data la variabilità delle condizioni al contorno. L’assenza di una razionalizzazione sistematica della gestione dell’accensione e dello spegnimento degli impianti non consente infatti di ottimizzare il livello di comfort negli ambienti rispetto alle reali necessità.
Il progetto ECO2A, acronimo per “Efficienza di Climatizzazione Ottimizzata con Auto Apprendimento”, si pone come obiettivo lo sviluppo di una sistema per il controllo automatico e l’ottimizzazione delle fasi di avvio e di arresto degli impianti.
I transitori di temperatura negli ambienti climatizzati sono influenzati da una pluralità di fattori ambientali e impiantistici: il comfort è il risultato di molteplici elementi concomitanti. L’esistenza di molte variabili, che interagiscono fra loro, rende impossibili il raggiungimento e il mantenimento del benessere attraverso i metodi tradizionali.
L’idea costuitente il progetto ECO2A è l’auto-apprendimento dell’evoluzione di queste variabili e, secondo previsioni meteo a breve termine, la determinazione dell’istante ottimale per l’avvio e lo spegnimento degli impianti.
Questa forma di acquisizione dei dati si basa sull’adozione di logiche di Deep Learning, ossia sullo sviluppo di reti elastiche e neurali ricorrenti, con un’architettura del tipo LSTM e GRU.
Test preliminari hanno dimostrato un risparmio energetico superiore al 50%, con conseguenti riduzioni proporzionali delle emissioni di anidride carbonica.
Il progetto ECO2A è iniziato nel Settembre 2017.
