Calore intelligente: controllo del riscaldamento ad autoapprendimento
I controlli di riscaldamento ad autoapprendimento sono in aumento. I ricercatori dell'Empa sono convinti che i sistemi di riscaldamento degli edifici possano "imparare". In un esperimento, hanno alimentato un nuovo sistema di controllo ad autoapprendimento con dati meteorologici. Il controllo "intelligente" era quindi in grado di valutare il comportamento dell'edificio e di agire con lungimiranza.
I controlli del riscaldamento nei capannoni delle fabbriche, nei terminal degli aeroporti o nei grattacieli di uffici sono spesso già 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 è troppo costosa per appartamenti singoli e case private.
La scorsa estate, un gruppo di ricercatori dell'Empa è riuscito a dimostrare per la prima volta che può essere anche più semplice: il sistema di controllo intelligente del riscaldamento e del raffreddamento non deve necessariamente essere programmato, può benissimo imparare a risparmiare da solo a partire dai dati delle settimane e dei mesi passati. Gli esperti di programmazione non sono più necessari. Con questo trucco, la tecnologia di risparmio sarà presto disponibile per famiglie e single.
L'esperimento decisivo ha avuto luogo nell'edificio di ricerca NEST dell'Empa. L'unità di ricerca "UMAR" (Urban Mining and Recycling) offre condizioni ottimali per questo: Una grande cucina-soggiorno è simmetricamente incorniciata da due camere per studenti. Entrambe le camere sono di 18 metri quadrati ciascuna. L'intera facciata della finestra è rivolta a est-sud-est - verso il sole del mattino. Nell'unità UMAR, l'acqua scorre attraverso una pannellatura di acciaio inossidabile a soffitto e fornisce la temperatura ambiente desiderata. La capacità di riscaldamento e di raffreddamento può essere calcolata per le singole stanze attraverso la rispettiva posizione della valvola.
Fresco più intelligente - grazie alle previsioni del tempo
Poiché il responsabile del progetto Felix Bünning e il suo collega Benjamin Huber non volevano aspettare il periodo di riscaldamento, hanno iniziato un esperimento di raffreddamento già nel giugno 2019. La settimana dal 20 al 26 giugno è iniziata con due giornate di sole ma ancora relativamente fresche, poi è arrivata una giornata nuvolosa, e infine il sole ha brillato su Dübendorf 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 Bünning 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.
Più comfort con ¼ di energia in meno
Il risultato è stato estremamente chiaro: Il sistema di controllo intelligente del riscaldamento e del raffreddamento si è attenuto molto di più ai requisiti di comfort e ha avuto bisogno di circa il 25 per cento in meno di energia per farlo. Ciò 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, Bünning e Huber hanno ripetuto l'esperimento. Ora l'attenzione si è concentrata sull'energia di riscaldamento nelle due stanze. Al momento della stampa di questo numero, la valutazione era ancora in corso. Ma Bünning è sicuro che il suo controllo predittivo del riscaldamento farà punti anche qui.
Lui e il suo team hanno già preparato il prossimo passo: "Per testare il sistema in un ambiente reale, abbiamo pianificato un test sul campo più grande in un condominio con 60 appartamenti. Equipaggeremo quattro di questi appartamenti con il nostro sistema di controllo intelligente di riscaldamento e raffreddamento". Bünning è già molto entusiasta dei risultati. "Credo che i nuovi controllori basati sull'apprendimento automatico siano un'enorme opportunità. 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".
