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Documento PDF - Università degli Studi di Padova

1. 25 000 00 20 000 00 5 000 00 0 00 12 14 16 18 20 22 24 12 14 16 18 20 22 24 27000 00 10 000 00 15 000 00 20 000 00 25 000 00 30 000 00 20 000 00 20 000 00 10 000 00 n Y 10 000 00 a 0 00 0 00 12 14 16 18 20 22 24 12 14 16 18 20 22 24 10 000 00 ia sii 10 000 00 ren re 20 000 00 20 000 00 30 000 00 30 000 00 20 000 00 20 000 00 10 000 00 10 000 00 0 00 T T T T T T 0 00 12 14 16 18 20 22 24 12 14 16 18 20 22 24 n 10 000 00 20 000 00 20 000 00 30 000 00 30 000 00 20 000 00 10 000 00 0 00 1 12 14 16 18 20 22 24 PRINT a 20 000 00 30 000 00 20 000 00 10 000 00 0 00 12 14 16 18 20 22 24 10 000 00 n 20 000 00 30 000 00 20 000 00 10 000 00 0 00 1 12 14 16 18 20 22 24 aaoi e 20 000 00 30 000 00 Orientazione preferenziale delle superfici vetrate Tabella 5 2 Roma Andamento dei fabbisogni invernali ed estivi Spessore isolante 5 cm 10 cm 15 cm SUD EST 30 000 00 20 000 00 10 000 00 0 00 10 000 00 20 000 00 10 16 18 20 22 24 OVEST 30 000 00 20 000 00 10 000 00 0 00 10 000 00 20 000 00
2. 10 000 00 5 000 00 9 11 13 15 17 19 21 23 25 Superficie Vetrata m Grafico 3 11 Fabbisogno invernale raggruppato per estensione della superficie vetrata 87 Nel Grafico 4 11 relativo ai fabbisogni invernali confermata l osservazione che stata fatta commentando la Tabella 4 10 i valori dei fabbisogni invernali non hanno variazioni considerevoli in funzione dell estensione della superficie vetrata cio a questo livello di analisi il fabbisogno invernale non dipende direttamente dall estensione della superficie vetrata probabilmente tenendo in considerazione altri fattori che caratterizzano maggiormente la superficie vetrata possibile registrare un andamento diverso Fabbisogno Estivo Superficie Vetrata 30 000 00 25 000 00 20 000 00 15 000 00 Annual Cooling MJ 10 000 00 5 000 00 0 00 9 11 13 15 17 19 21 23 25 Superficie Vetrata m Grafico 4 12 Fabbisogno estivo raggruppato per estensione della superficie vetrata Per quanto riguarda il fabbisogno estivo si pu dire osservando il Grafico 4 12 che esso dipende linearmente dall estensione della superficie vetrata Un aumento della superficie vetrata comporta un aumento di energia utilizzata per raffrescare l ambiente 4 2 1 5 Aggregazione per orientazione preferenziale della superficie vetrata In questo paragrafo verranno illustrati e commentati i risultati ottenuti dall aggregazione dei valori dei f
3. 30 000 00 20 000 00 10 000 00 0 00 10 000 00 20 000 00 30 000 00 20 000 00 10 000 00 0 00 O 20 22 24 10 000 00 20 000 00 30 000 00 20 000 00 i 10 000 00 0 00 i I i 10 14 16 18 20 22 24 10 000 00 er 20 000 00 25 000 00 15 000 00 a 5 000 00 5 000 00 15 000 00 25 000 00 30 000 00 20 000 00 10 000 00 0 00 10 000 00 20 000 00 25 000 00 15 000 00 5 000 00 5 000 00 15 000 00 25 000 00 25 000 00 15 000 00 5 000 00 5 000 00 15 000 00 25 000 00 Orientazione preferenziale delle superfici vetrate Tabella 5 3 Milano Andamento dei fabbisogni invernali ed estivi BIBLIOGRAFIA Tesi e articolo scientifici 176 1 M K Urbikain J M Sala Analysis of different models to estimate Energy saving related to windows in residential buildings Energy and Buildings 41 2009 Analisi del comportamento dinamico dell involucro edilizio metodologie di calcolo e determinazione delle prestazioni estive Universit degli studi di Padova Facolt di Ingegneria Dipartimento di tecnica e gestione dei sistemi industriali Laureando Pernigotto G Relatore Gasparella A Correlatori Baggio P Baratieri M a a 2008 2009 Modelli di simulazione dinamica degli edifici analisi comparati
4. Browse Edit Test Editor Edit IOF Editor I weather File CE nergyPlusy 4 0 O Ww eatherD ata messinaE PW epy Browse View Results Simulate EnergyPlus 4 0 0 024 E mit Figura 2 3 Interfaccia EP Launch 26 Gli input richiesti dall EP Launch per la simulazione sono due Input File identifica il file IDF nomefile idf che contiene le informazioni sulla struttura materiale costruttivo e impianti dell edificio studiato Weather File identifica il file climatico nomefile EPW con i dati climatici orari dell anno standard per la localit d interesse Nell interfaccia grafica dell EP Launch Figura 2 3 oltre agli input visualizzati nella schermata principale Single Input File possiamo notare altre schermate che permettono diverse operazioni quali lanciare simulazioni multiple in Group of input Files tener conto della cronologia delle simulazioni in W History e accesso a altri software ausiliari in Utilities vedi Tabella 2 4 Basement Programma che permette di calcolare la temperatura superficiale delle pareti contro terra attraverso il trasferimento termico 3D CalcSoilSurfTemp Programma per il calcolo dei parametri di simulazione delle tubazioni interrate Programma che stampa una mappa di prestazione data la curva di rendimento bi quadratico Programma che converte le curve di rendimento da gradi Fahrenheit a gradi Centigradi
5. Nella seconda parte del capitolo spiegato il piano delle simulazioni adottato perch l elevata variabilit dei fattori scelti ha prodotto un gran numero di casi simulabili al massimo 2268 di cui ne sono stati simulati 1729 perch negli altri casi la superficie vetrata prevista era superiore alla superficie della parete studiata Viene inoltre spiegata l organizzazione dei file e le modalit di esecuzione della simulazione al software EnergyPlus Nel quarto capitolo viene presentata l analisi statistica dei risultati ottenuti dalle simulazioni Sono stati svolti due tipi di analisi Analisi Statistica 1 e Analisi Statistica 2 nella prima di natura maggiormente qualitativa le variabili considerate sono i fattori presi in esame per le simulazioni mentre nella seconda analisi si sono considerate altre variabili focalizzate sulle prestazioni energetiche dell involucro edilizio si sono considerate le prestazioni delle superfici opache e delle superfici vetrate Nella prima parte del capitolo viene presentata l analisi statistica descrittiva svolta sui due tipi d analisi valutando gli effetti di fattori e delle variabili in esame sui fabbisogni estivi e invernali La seconda parte del capitolo tratta la statistica di regressione lineare vengono presentati brevemente i concetti teorici che stanno alla base della statistica di regressione lineare semplice e multivariata e viene presentato il software SPSS Statistics 18 0 ut
6. PAT gt So Ke s2 GO KO sw D Di ORO Io OLBIA QUA SO o9 3 SEGRE gt O gt o PETAI o SUD RR RAS RR SRD o SDO 0 o OVEST 5 lO AXD ol 5 GLIE o o EST 10000 OA LECCI eje enos Q LEER o9 5000 do 0 T T T T T l 10000 15000 20000 25000 30000 35000 5000 Fabbisogni EnergyPlus Grafico 4 83 Nel Grafico 4 83 sono stati confrontati i fabbisogni invernali ottenuti dalle simulazioni con i fabbisogni invernali dati dall equazione del modello statistico ricavato dalla seconda analisi statistica Dal grafico emerge che i valori dei fabbisogni invernali stimati attraverso l equazione del modello sono vicini valori risultanti dalle simulazioni infatti i valori sono concentrati nell intorno della bisettrice t10 Questo conferma che il modello di stima dei fabbisogni invernali ottenuto dalla seconda analisi statistica pi preciso del modello di stima ottenuto dalla prima analisi statistica 159 Analisi Statistica 2 Fabbisogni Estivi ara 4000 LES T1007 T Fa 00 1L2 9i rygere AIL iptp nH 4 enre t ADUE Faso on FOIE UF Zaren cerro LUF Fium nt 20097 AAL xa ur Raci ap Disp petre opr azar FABBISOGNI ESTIVI MJ 25000 o 20000 90 o 99 a ce Ta 000 D o 8 Si A mE o gt 9o O z 30 8 So J 89 O r Q o Tmo PESTE CEG 15000 Vo o PIE EPG E ge 0 0 PaL Qa o S PP o l LIE EGTARRA VI 0 ne 00 glo 0D 0 o SUD 3 ego IE 2 A e o
7. 000 14 326 710 276 007 001 13 840 001 693 354 009 001 13 874 001 639 751 660 066 011 001 20 414 001 846 622 438 986 759 697 012 001 25 861 001 787 312 584 365 276 017 123 8 1 155 Ordi ne t zero Parziali 11 306 54 244 19 557 62 556 24 788 25 413 32 946 29 674 15 341 9 159 31 780 15 548 15 724 11 165 12 731 18 349 15 850 20 241 14 144 13 995 13 327 5 583 19 229 23 960 15 570 19 871 13 382 4 739 629 6 445 26 994 10 253 Correlazioni pp 833 512 94 794 330 794 330 638 622 981 94 194 015 330 154 638 546 465 240 Parziali indipendenti 194 86 312 389 390 181 362 1 179 12 198 171 219 153 151 057 198 246 160 204 138 006 064 266 101 Statistiche di collinearit Tolleranza VIE 1 000 1 000 999 1 001 999 1 001 132 7 603 265 3 773 092 10 863 425 2 359 153 Fatt solare 20097 881 853 738 437 23 541 485 494 232 281 3 550 Trasm vetro 6812 395 427 607 274 15 931 282 359 197 3928 3 048 Disp vetri W 101 008 331 12 360 036 286 122 195 7 402 Cost 3533 829 752 198 4 698 Rad sup op 005 001 6 424 063 Disp vetri 712 037 13 289 53 582 528 Disp op W 008 001 10 286 101 Fatt solare 20531 393 503 261 40 797 402 Trasm vetro 6992 445 317 471
8. ID 3 Hlayers d Detal 0 610 CA NA Area 2500 m2 Edge area 0 418 ma Vic 0 762 i E For Help press F1 Mode NFRC SI Figura 2 34 Window5 Schermata Iniziale 2 3 2 1 Frame Library A questa schermata si accede selezionando nel riquadro B di Figura 2 34 la componente che rappresenta il telaio della finestra in analisi vedi Figura 2 35 File Edit Libraries Record Tools View Help e BE Ni DK N Frame Library List is ID 4 Ihem Name Wood New Source ASHRAE LBL Copy _ Delte UVALUES t Save Frame 2 270 W m2 K Edge Correlation Class 1 GLAZING SYSTEM Not applicable for generic frames and dividers FRAME Projected Frame Dimension 100 0 mm Material Abs 0 90 Color IS For Help press F1 Mode NFRC SI Figura 2 35 Window5 Frame Library 48 In questa schermata si possono scegliere tipologie di telaio gi esistenti nei database di Window5 oppure creare una nuova tipologia di telaio quindi creare un nuovo ID assegnandogli un nome compilando i campi qui sotto elencati e U VALUES si deve inserire il valore di trasmittanza termica del telaio espresso in W m K e FRAME Projected Frame Dimension si deve inserire lo spessore del telaio nel campo sottostante e FRAME Material Abs si deve inserire l assorbimento del materiale che compone il telaio 2 3 2 2 Glazing System L
9. Universit degli Studi di Padova Facolta di Ingegneria Dipartimento di tecnica e gestione dei sistemi industriali Tesi di Laurea Triennale Influenza delle propriet termo fisiche delle componenti vetrate sulle prestazioni dell involucro edilizio Relatore Prof Ing Andrea Gasparella Correlatore ng Giovanni Pernigotto Laureando Mattia Baggio ANNO ACCADEMICO 2009 2010 INDICE SOMMARIO a 5 INTRODUZIONE 7 CAPITOLO 1 CERTIFICAZIONE ED EFFICIENZA ENERGETICA DEGLI EDIFICI illa 9 GL VINEOGUZIONE rele tanti 9 1 2 Certificazione e classificazione energetica degli edifici 9 1 3 Prestazioni dell edificio ed Efficienza energetica 14 1 4 Componenti della finestra e calcolo delle loro prestazioni 17 CAPITOLO 2 DESCRIZIONE DEI SOFTWARE UTILIZZATI 23 23k INFFOdUZIONE Lane 23 2 2 ENCOVvPIi Sera 23 23 0 ER 46 CAPITOLO 3 MODELLI E PIANO DELLE SIMULAZIONI 53 3L Introduzione lb DD 3 2 Descrizione dei modelli di edifici ena na 54 5 53 iPlamo gelle simUlazionI ss GR 73 CAPITOLO 4 ANALISI STATISTICA DEI RISULTATI 79 4 1 INEroaguzione as Galilei LL LA 79 4 2 Analisistatistiche d scritti V anse a 79 4 3 Analisi statistiche di regressione 108 4 4 Conclusione e commento dei risultati 159 CAPITOLO 5 CONCLUSIONI 111r1rrrrarrrii
10. la trasmittanza termica del telaio e Wg la trasmittanza termica lineare dovuta agli effetti termici combinati tra telaio distanziale tra vetrata e telaio e la vetrata 18 Sempre secondo la norma UNI EN ISO 10077 1 la trasmittanza termica della vetrata in caso di vetrate multiple pu essere calcolata con l equazione Dove e Rse Rsi e Rsj sono la resistenza termica della superficie esterna interna e della j esima intercapedine e j la conduttivit termica della j esima lastra o intercapedine e di lo spessore della j esima lastra o intercapedine 1 4 2 Prestazioni delle componenti del serramento indicate dalle normative di riferimento Per i telai e Telai metallici interi non isolati Uf 7 0 W m K fonte UNI EN ISO 10077 1 Appendice F e Telai in legno PVC Uf 2 0 W m K fonte UNI EN ISO 10077 1 Appendice F e Telai alluminio a taglio termico Uf compreso tra 2 2 e 3 8 W m K fonte UNI EN ISO 10077 1 Appendice F Per le vetrate e Vetro singolo Ug 5 8 W m K fonte Manuale Tecnico Saint Gobain Vetro Italia e Vetrocamera 4 12 4 2 8 W m K fonte UNI EN ISO 10077 1 Appendice F Nel DL 311 06 vengono definiti per ogni zona climatica descritta nel Paragrafo 1 2 i valori limite di trasmittanza termica attraverso strutture opache verticali e orizzontali pavimento e copertura chiusure trasparenti e vetri 19 I valori limite di trasmittanza termica che devono rispettare le chiusure tras
11. numerico che categoriale a queste ultime sono stati assegnati dei valori numerici per poter essere considerate ai fini dell analisi statistica di regressione lineare Le variabili indipendenti di tipo numerico sono Localit ogni localit caratterizzata dal valore relativo dei gradi giorno Spessore di isolante lo spessore di isolante espresso in cm Superficie vetrata l estensione della superficie vetrata espressa in m Radiazione orizzontale la radiazione incidente sul piano orizzontale per le tre localit analizzate Le variabili indipendenti di natura categoriale nominale sono 116 Pianta dell edificio in Tabella 4 39 sono elencati i valori numerici assegnati a ciascuna tipologia di pianta dell edificio Orientazione in Tabella 4 40 sono elencati i valori numerici assegnati alle tre orientazioni preferenziali considerate nell analisi Tipo Vetro in Tabella 4 41 sono elencati i valori numerici assegnati alle quattro tipologie di vetro considerate Tipologia Edificio 3 4 N S 120 3 4 E O 130 1 2 N S 140 1 2 E O 150 1 4 N S 160 1 4 E O 170 Tabella 4 39 Orientazione Valore numerico per la Preferenziale variabile categoriale Tabella 4 40 Valore Numerico per Tipologia Vetro Dati i la variabile categoriale Tabella 4 41 4 3 4 1 Analisi fabbisogni invernali Tabella 4 42 Riepilogo del modello Modello Deviazione OO veeo delisdzianicno dell adattamento R standar
12. standardizzati collinearit Deviazione standard ati Ordine zero Correlazioni t Parziali Parziali indipenden Tolleranza Errore VIF Costante 3137 576 262 737 11 942 el a Localit GG 9 961 158 62 988 1 000 1 000 Costante Localit GG Disp opache Costante Localit GG Disp opache Rad entrante Costante 15348 239 9 961 124 659 12012 770 9 607 123 012 106 13649 636 230 838 084 1 8 8 268 541 078 1 699 005 267 19 839 835 467 66 489 118 704 66 369 44 733 123 292 72 395 19 720 50 985 835 835 467 835 944 848 ti 835 467 1 000 1 000 947 998 945 Localit GG 9 312 074 125 130 Disp opache 124 236 1 578 78 714 Rad entrante 195 007 26 747 Aw Apav 25369 830 1517 585 16 717 Costante 18270 146 404 885 45 124 Localit GG 8 819 078 113 216 Disp opache 124 236 1 489 83 421 Rad entrante 343 012 28 002 Aw Apav 47763 651 2098 153 22 765 Fatt solare 12793 203 876 088 14 603 Costante 17851 321 410 057 43 534 Localit GG 8 808 077 113 851 Disp opache 124 236 1 478 84 037 Rad entrante 347 012 28 454 Aw Apav 39813 362 2592 260 15 359 Fatt solare 11836 432 889 275 13 310 Disp vetri 88 028 17 088 5 151 Costante 14335 631 959 806 14 936 Localit GG 8 778 077 736 113 480 835 939 624 719 1 390 Disp opache 124 236 1 472 465 84 412 467 898
13. una con SGHC coefficiente di guadagno termico solare alto e una con SHGC basso per un totale di quattro tipologie vengono elencati anche i valori assegnati nell analisi statistica alle quattro variabili e Doppio Vetro SHGC Alto valore 101 e Doppio Vetro SHGC Basso valore 102 e Triplo Vetro SHGC Alto valore 103 e Triplo Vetro SHGC Basso valore 104 Fabbisogni Invernali Fabbisogni Estivi Tipo Verro Media MI Max MJ Min MJ Media MJ Max MJ Min MJ Doppio SHGC 11 404 08 8 323 20 31 931 88 409 43 12 130 85 4 487 79 22 870 31 2 873 58 Alto Doppio sali Basso Triplo SHGC 10 975 33 8 201 02 31 647 73 344 88 12 709 19 4 490 75 23 950 09 2 947 12 Alto Triplo SHGC 12 406 40 8 146 96 31 796 97 891 02 7 679 16 2 560 79 13 760 53 2 540 07 Basso Tabella 4 16 Fabbisogni Invernali ed Estivi aggregati per tipologia di vetro Dai dati contenuti in Tabella 4 16 emerge che per quanto riguarda i fabbisogni invernali in questa prima analisi si pu dire che il tipo di veto non incide in modo significativo ma si pu fare qualche osservazione il doppio vetro con SHGC basso e il triplo vetro con SHGC basso sono comparabili questo significa 91 che le dispersioni e i guadagni solari si bilanciano Viceversa negli altri 2 casi si pu dire che il triplo vetro ad alto guadagno solare in regime invernale in media pi performante del doppio vetro ad alto guad
14. 32 139 3 621 4 536 50 066 13 816 3 823 10 641 8 029 10 664 32 901 3 685 9 355 145 Disp 326 531 33 996 213 9 605 056 226 030 020 50 809 vetri Tras 553 617 091 7 854 019 186 024 072 13 828 vetro 4348 258 Disp op 69 490 9 930 260 6 998 467 167 022 007 142 72 1 RC 2 668E9 4 038E8 227 6 608 461 157 Cost Dispop W Rad entr Aw Apa V Fatt sol Rad op Disp vetri Trasm vetro Disp op 1 RC 5491 762 077 385 21073 74 9 14398 70 008 332 797 436 7 644 71 026 2 748E9 116 339 001 007 3144 360 508 041 001 32 146 552 453 9 552 3 85E8 56 167 6 702 28 342 12 298 10 353 7 906 7 436 7 260 896 805 160 964 284 242 187 177 173 7 123 32 834 3 408 7 160 45 449 13 776 132 11 a Variabile dipendente Annual Heating MJ Dai coefficienti contenuti in tabella si pu ottenere il seguente modello di stima dei fabbisogni invernali Cama S RT dat Fap op erogene ALIA Agma t LATO go DUUE pod oo PaA 332797 Toiy petro A307 644tpg vetro t FLOZGIDimpp 2768 X 10 ro Dall analisi dei residui e osservando sia listogramma che il grafico di normalit P P in Figura 4 69 si pu constatare che l ipotesi di normalit rispettata e che lineare del l indice di questo modello un po
15. Figura 2 29 IDF Editor Class list Zone HVAC Forced Air Units 42 Zone HVAC Ideal Load Air Sistem in questo oggetto descritto il sistema di climatizzazione ideale che il sistema pi semplice tra quelli a disposizione In tale oggetto si devono inserire i seguenti parametri ad esempio nome oggetto che fornisce di aria il sistema temperatura di riscaldamento e raffrescamento umidit specifica di riscaldamento e raffrescamento potenza limite ecc 2 2 3 11 Undicesimo Gruppo Zone HVAC Equipment Connections Gruppo di object che permette di assegnare a ciascuna zona il proprio sistema di climatizzazione Class List Zone HYAC Equipment Connections 0007 2oneHYAC E quipmentList 0007 ZoneHYAC E quiprnentConnectons Figura 2 30 IDF Editor Class list Zone HVAC Equipment Connections Tramite l object Zone HVAC Equipment List possibile selezionare un impianto di climatizzazione tra quelli definiti nell oggetto Zone HVAC Ideal Load Air Sistem precedentemente descritto con l altro oggetto di questo gruppo Zone HVAC Equipment Connections si associa il sistema di climatizzazione ad una definita zona termica del modello in esame 2 2 3 12 Dodicesimo Gruppo Output Reporting Gruppo di oggetti attraverso il quale possibile estrapolare dai risultati della simulazione variabili di output che risultano utili ai fini dell analisi sul comportamento dell edificio in Figura 2 31 sono elenca
16. Indicators file climatico Number of Times Numero di volte in cui sar Runperiod to be ripetuto il periodo di Repeated simulazione Tabella 2 12 Run Period parametri Site Ground Temperature Building Surface object nel quale si devono inserire le temperature medie mensili del terreno vengono utilizzate dai modelli di trasferimento del calore dal terreno 18 C nei mesi Gennaio Febbraio Marzo Aprile Maggio Settembre Ottobre Novembre e Dicembre 24 C nei mesi estivi Giugno Luglio Agosto Site Ground Reflectance in questo object devono essere impostati i valori di albedo del suolo stato scelto il valore 0 2 per tutti 12 i mesi 2 2 3 3 Terzo gruppo Schedules Questo gruppo permette di impostare delle grandezze variabili nel tempo ad es illuminazione numero di persone all interno dell edificio Class List Schedules Schedule D ap Hourly Schedule D ay Interval Schedule Day List Schedule Week D ally Schedule Week Compact Schedule Year Schedule File Schedule Constant Surface Construction Elements Figura 2 13 IDF Editor Class list Schedules 33 Schedule Type Limits oggetto che consente di definire e validare limiti e altre caratteristiche delle altre schedules valori limite superiore e inferiore nome dei limiti utilizzo di valori continui o discreti Schedule Compact permette di def
17. Prestazioni dei sistemi finestrati 3 3 Piano delle Simulazioni S 0 506 0 328 0 520 0 323 0 506 0 328 0 520 0 323 HGC vetro Uw tot W m 1 449 1 453 1 382 1 186 1 413 1 417 1 342 1 121 K SHGC tot Dato il gran numero dei casi che si possono ottenere con la variabilit dei fattori in esame stato preparato un piano di simulazioni per poter lavorare su un gran numero di casi in modo strutturato e organico Come possiamo vedere in Tabella 3 20 non sono stati studiati tutti i casi perch la superficie vetrata era maggiore della superficie di parete da simulare 73 11 66 17 49 23 32 14 61 21 92 29 22 Lati SUD E O SUD E O SUD E O a E I I I a a a quadrata si rettangolare e o fok ok ok ok ok no pianta N s ox fok ii a o rettangolare e o ok fox ok me fox no pianta f N s ox fok io e rettangolare eyo jox Jok j no f no Tabella 3 20 Casi ammissibili I casi ammissibili presenti in Tabella 3 20 sono riferiti per estensione di superficie finestrata ad ogni singola tipologia di vetro studiata Anche nel Paragrafo 3 2 5 1 Estensione delle superfici vetrate si pu vedere che sono state rappresentate le configurazioni che sono previste nei casi del piano delle simulazioni 3 3 1 Organizzazione File Come punto di partenza stato scelto di creare una cartella per ognuna delle tre localit analizzate M
18. maggiormente influenzato dal tipo di vetro installato Richieste minori di energia per il raffrescamento dell ambiente sono associati a vetri aventi SHGC basso 4 2 2 Analisi Statistica 2 Si ripetuta l analisi statistica con altre variabili di tipo numerico quantitativo che descrivono pi dettagliatamente sia le caratteristiche termo fisiche dell involucro edilizio che delle condizioni ambientali Le variabili inserite in questa seconda analisi sono e Resistenza termica R dell involucro opaco m K W e Capacit termica C dell involucro opaco J m K e Fattore solare del vetro SHGC e Trasmittanza termica U del vetro W m K e Radiazione incidente alle varie orientazioni MJ m e Estensione delle superfici opache e trasparenti m 93 Date le nuove variabili stato possibile aggregare i fabbisogni estivi e quelli invernali rispetto a questi fattori e Dispersione delle superfici opache Wh e Reciproco della costante di tempo dell involucro 1 S e Trasmittanza termica U e Fattore solare SHGC del vetro e Dispersione delle superfici vetrate Wh e Radiazione entrante nella zona studiata MJ e Radiazione incidente sulle superfici opache MJ e Rapporto superficie vetrata su superficie pavimentata Ay Ap L utilizzo delle nuove variabili e quindi di questi ulteriori fattori di aggregazione permette di sviluppare un modello per l analisi statistica pi completo e dettagliato In questa
19. nel nostro caso abbiamo mantenuto i valori di default perch non sono previsti ombreggiamenti di alcun tipo Surface Convection Algorithm Inside amp Outside oggetti che permettono di impostare algoritmi per calcolare gli scambi convettivi HeatBalanceAlgorithm metodo utilizzato per il calcolo della trasmissione del calore attraverso gli elementi opachi dell involucro edilizio nel nostro caso stato utilizzato l algoritmo ConductionTransferFunction Timestep oggetto che permette di definire il Timestep della simulazione ovvero il numero di step d analisi che il software effettua in un ora di simulazione nelle simulazioni sono stati considerati 6 timestep in un ora 2 2 3 2 Secondo gruppo Location and Climate Gruppo di oggetti che consentono di definire le condizioni climatiche e ambientali delle localit d interesse per la simulazione Figura 2 10 31 Class List Location and Climate SizingPeriod DesignD ay SiangPenod WY eatherFileD aps SizingPeriodweatherFileConditionT ype RunFerodControl SpecialD aps RiunPerodContro D avlightS avingTime WeatherProperty SkyTemperature Site wWeatherStation Site Herghtv ariation 0001 Site GroundTemperature BulldingSurtace Site GroundTemperature FCtactorkethod Site GroundTemperature Shallow Site GroundTemperature Deep 0001 Site GroundA eflectance
20. pressoch costante la costante di tempo RC non influisce in modo significativo nel calcolo del fabbisogno in regime di raffrescamento estivo perch lo strato di isolante posto verso l esterno ponendo uno strato di isolante verso l interno ci accorgeremo della differenza Nei grafici Grafico 4 21 4 22 confermato l andamento dei grafici Grafico 4 5 4 6 del Paragrafo 4 2 1 2 in regime invernale il fabbisogno aumenta se ho uno spessore di isolante minore in regime estivo lo spessore dell isolante non incide in modo significativo 4 2 2 3 Aggregazione per Trasmittanza termica U e Fattore solare SHGC del vetro Nella modellazione delle tipologie di vetro al software Window5 si fatta attenzione ai parametri Trasmittanza termica U e soprattutto al Fattore solare SHGC Per la trasmittanza termica si cercato di mantenere un valore per i sistemi vetrati a doppio vetro circa 1 1 W m K e un valore per i sistemi vetrati con triplo vetro da 0 7 a 0 9 W m K Per quanto riguarda il fattore solare SHGC abbiamo definito alto un valore che si aggira attorno a 0 5 mentre abbiamo definito basso un valore di circa 0 3 I valori della deviazione standard quelli medi massimi e minimi dei fabbisogni estivi e invernali sono presenti nella Tabella 4 16 del Paragrafo 4 2 1 5 Nei grafici contenuti in questo paragrafo si nota la dipendenza dei fabbisogni invernali ed estivi dai parametri caratteristici del vetro delle finestr
21. 0 0 Regressione Residuo standardizzato 0 0 0 2 0 4 0 6 0 8 1 0 Prob cum osservata Figura 4 44 Istogramma e Grafico di normalit P P dei residui Secondo modello di regressione multivariata per i fabbisogni invernali La differenza principale di questo secondo modello rispetto al primo l aggiunta della variabile indipendente Rad Hor radiazione incidente sull orizzontale perch l unica variabile che descriveva le condizioni esterne era il valore dei gradi giorno delle localit Il nuovo modello riepilogato in Tabella 4 45 Tabella 4 45 Riepilogo del modello 120 Modello Deviazione Variazione dell adattamento R standard Variazione R quadrato Errore della di R Variazione Variazione Durbin quadrato corretto stima quadrato di F Watson 45 4 95872 396 7 530 2618 02227 3545 702 2298 91638 513 121 2249 28002 71 929 2200 19868 78 730 2163 49623 59 921 2159 88421 6 761 a Predittori Costante Localit gradi giorno b Predittori Costante Localit gradi giorno Spessore isolante cm d Predittori Costante e Predittori Costante gradi giorno Spessore isolante cm Orientazione Spessore isolante cm Orientazione Pianta Edificio Localit gradi giorno Spessore isolante cm Orientazione Pianta Edificio Rad gradi giorno c Predittori Costante Localit Localit Hor f Predittori Costante Localit gradi g
22. 00 Gas P 2 Argon 12 0 Glass 2 H 11740 HP_NUGITEG gre to 58 O 0427 0324 0344 0673 0183 0 096 Center of Glass Results Temperature Data Uptical Data Angular Data Color Properties SL SHGL Rel HE Gain Tvis kelf Wm WTE 0 379 Daze 247 0 462 0 0220 Figura 3 15 Doppio Vetro SHGC basso Glazing System Librar ID H 12 Name triplo stro SHGC alto Layers 3 H Tilt g0 Enioomental yEnc 1002001 andina NFRE 100 2001 ha Comment Overall thickness 40 966 mm Made ID Mame Mode Thick Flip Tol Fall Rol Twig Rvis Avis Glass1 b 5920 solect_cleargia 6 4 _ 0631 0092 0117 0812 0106 0114 Gal kk Z2 Argon 12 7 Glass 2 H 10500 CLEA amp R_FIRST TRO 28 0 907 0078 0079 0 915 0081 0082 Gagg kh Z2 Argon 12 7 Glass 3 Kb 5920 solect_cleargia 6 4 _ 0 631 0092 0117 0812 0106 0114 Center of Glass Results Temperature Data Optical Data Angular Data Color Properties SC SHGC Rel Ht Gain Tis Keff Wm ta meK 0 600 0 620 Jar 0 621 0 0412 Figura 3 16 Triplo Vetro SHGC alto Tir 0 000 0 840 0 068 10007 E E2 Cond 0 000 0 840 0 068 1 000 Tir 0 000 0 840 0160 0 819 ET E2 Cond 0 000 0 840 0 840 1 000 0 000 0 940 0 160 0 615 Gap 1Kelf Gap2Keff vata EA 0 0266 0 0622 71 Glazing System Library ID Mo Name triplo vetro SHGC basso 000 Layers E Tilt 50 i Comment ESS y 1 Pa 3 Overall thickness 40 320 mm Mode Ho ID Mame kiode Thick Flip
23. 000 00 c lt 10 000 00 5 000 00 0 00 100 110 120 130 140 150 160 170 180 Tipologia di edificio Grafico 4 8 Fabbisogni invernali raggruppati per tipologia di edificio 85 Fabbisogno Estivo Tipologia di edificio 30 000 00 25 000 00 20 000 00 15 000 00 Annual Cooling MJ 10 000 00 5 000 00 0 00 100 110 120 130 140 150 160 170 180 Tipologia di Edificio Grafico 4 9 Fabbisogni estivi raggruppati per tipologia di edificio Osservando i grafici si capisce che la tipologia di edificio influenza in modo minimo sia il fabbisogno invernale che quello estivo I valori per tutte le tipologie di edificio hanno andamento pressoch costante Nel caso del fabbisogno estivo i valori sono pi concentrati vicino al valore medio come si pu vedere dai valori della deviazione standard in tabella Inoltre in regime estivo si osserva che i fabbisogni a parit di rapporto tra i lati della pianta dell edificio sono minori nell orientazione E O rispetto all orientazione N S 4 2 1 4 Aggregazione per estensione della superficie vetrata L altra variabile rispetto alla quale si vuole studiare la dipendenza dei fabbisogni invernali ed estivi l estensione della superficie vetrata Le estensioni di superficie vetrata oggetto delle simulazioni sono tre e 11 66 m e 17 49 m e 23 32 m Una prima analisi dei risultati ottenuti aggregati a questa variabile pu essere fatta comment
24. 232 090 983 1 01 Edificio Costante 2 648 Spessore 88 119 isolante cm Rad Hor 37 273 Orientazion 33 907 e Superfice 12 064 vetrata m2 Pianta Edificio 9 953 Tipo Vetro 4 743 a Variabile dipendente Annual Heating MJ GG Il modello che permette di stimare i fabbisogni invernali normalizzati sul valore dei GG della localit in cui situato l edificio il seguente Gimse ate 7 138 0 629 X pess iso T MOUA Sgod Hop t 011 Tortentan 0 075 Xp vetrata cel 0 015 Sirpa punite T 0124 Fripo vetra Anche in questo caso per verificare che il modello sia lineare e che l ipotesi di normalit sia rispettata si esegue l analisi dei residui e osservando sia l istogramma che il grafico di normalit P P in Figura 4 50 si pu constatare che l ipotesi di normalit rispettata e questo terzo modello molto pi lineare rispetto agli altri due precedenti pur avendo un indice di determinazione pi basso 127 Istogramma Grafico di normalit P P di regressione Residuo standardizzato Variabile dipendente Annual Heating MJ GG Variabile dipendente Annual Heating MJ GG Media 6 36E 14 Dev stand 0 998 N 1 728 0 8 0 6 Frequenza 0 4 Prob cum previsto 0 2 0 0 0 0 0 2 0 4 0 6 0 8 1 0 Prob cum osservata Regressione Residuo standardizzato Figura 4 50 Istogramma e Grafico di normalit P P dei residui Analizzando i grafici di regressione parziale dei fabbiso
25. 3 8 Disposizione superficie vetrata 23 32 m 66 Dalle figure riportate qui sopra possiamo osservare che sono stati utilizzati due diversi moduli di serramento il primo modulo la finestra il secondo la portafinestra Sebbene dimensionalmente diverse nel singolo modulo sia la finestra che la portafinestra hanno la medesima trasmittanza termica globale grazie all accorgimento sulla trasmittanza termica del telaio che dimensionalmente nei due casi ha un incidenza diversa sulla superficie totale Le dimensioni delle finestre e delle portefinestre con relative caratteristiche e prestazioni del telaio verranno descritte nel paragrafo seguente 3 2 5 2 Strutture Finestrate finestre e portefinestre In questo paragrafo verranno descritte le caratteristiche costruttive di questi due sistemi finestrati e le prestazioni del telaio Le caratteristiche e le prestazioni dei vetri verranno trattate nel Paragrafo 32 53 In Figura 3 9 e Figura 3 10 possiamo vedere come vengono visualizzate nell elaborazione al software Window5 la finestra e la portafinestra 082 a Name Doppio SHGC ato Mode NFRC xl Type Custom Single Wisi gt o width 1508 mm Height 1908 mm Area 3640 m2 tit 50 Environmental Conditions NFRC 100 2001 Figura 3 9 Visualizzazione Grafica di una Finestra su Window5 67 DA Mame PF 2 basso Mode NFEE l Type Custom Single visi ol width 2482 mm Height 2650 mm Area
26. 70 597 104957 128 513 394 3 104 950 626 70 597 11 815 104578 405 513 601 Deviazione standard Errore 309 952 18 169 286 932 14 433 098 5779 877 13 375 090 56 329 5 48 3 6 13 297 090 56 002 15 337 5744 413 13 336 090 55 789 15 278 3 134 5 41 60 13 324 Coefficienti standardizz 5 908 967 28 578 22 101 35 974 31 782 17 985 38 821 34 297 16 876 17 961 39 048 34 498 16 975 4 603 18 271 38 496 34 630 17 040 4 621 3 769 18 214 061 38 548 Ordine t zero Parziali Statistiche di collinearit VIF 567 1 000 1 000 501 1 000 Correlazioni Parziali indipendent K 655 567 681 59 987 1 014 131 Localit 3 104 090 501 34 663 501 641 501 1 000 GG Tipo Vetro 950 626 55 735 246 17 056 246 380 246 1 000 Spessore 70 597 15 264 067 4 625 067 111 067 1 000 isolante cm Pianta 11 397 3 138 053 3 632 120 087 052 983 Edificio Orientazione 14 461 6 952 030 2 080 033 050 030 996 a Variabile dipendente Annual Cooling MJ Sulla base del sesto modello riportato in Tabella 4 56 si pu stimare il fabbisogno estivo attraverso la seguente equazione Qerestmaro 104578 405 513 601 Lup vetrata 3104 Xiocalhd IDLE Xeno vero 70 597 Xess io T 11397 Xogo aimee T LAIGLE onient Osservando i valo
27. MJ GG 4 00000000000 2 00000000000 0 00000000000 2 00000000000 4 00000000000 6 00000000000 5 00 2 50 0 00 2 50 5 00 7 50 Superfice vetrata m2 Figura 4 54 129 4 3 4 2 Analisi fabbisogni estivi Primo modello di regressione multivariata per i fabbisogni estivi Il riepilogo del primo modello con le relative variabili presentato in Tabella 4 55 Tabella 4 55 Riepilogo del modello Modello R Deviazione Variazione dell adattamento R quadrat standard Variazione Sig quadrat O Errore della di R Variazione Variazion Durbin corretto stima quadrato di F e di F Watson 1 567 321 321 3556 34401 321 816 679 1 1726 000 2 756 572 571 2825 11485 251 1010 118 1 1725 000 3 795 698 692 2617 95132 061 284 807 1 oa 000 4 798 637 636 2602 75636 004 21 188 1 1723 000 5 800 640 639 2592 83681 003 14 209 1 1722 000 6 801 641 640 2590 33586 001 4 327 1 1721 0398 2 571 a Predittori Costante b Predittori Costante Superfice vetrata m2 Superfice vetrata m2 Localit gradi giorno gradi giorno Tipo Vetro d Predittori Costante Superfice vetrata m2 Localit c Predittori Costante Superfice vetrata m2 Localit e Predittori Costante gradi giorno Tipo Vetro Spessore isolante cm Superfice vetrata m2 Localit gradi giorno Tipo Vetro Spessore isolante cm Pi
28. OVEST 10000 8 o EST 5000 0 T T T T 0 5000 10000 15000 20000 25000 Fabbisogni EnergyPlus Grafico 4 83 Nel Grafico 4 84 sono stati confrontati i fabbisogni estivi ottenuti dalle simulazioni effettuate al software con i fabbisogni estivi ricavati dall equazione del modello statistico derivante dalla seconda analisi statistica Anche i fabbisogni estivi stimati con il modello statistico ottenuto dalla seconda analisi si avvicinano molto ai valori ottenuti con le simulazioni al software e sono abbastanza concentrati nella zona vicino alla bisettrice t10 Il grafico conferma che il modello di stima dei fabbisogni estivi della seconda analisi statistica pi preciso del modello di stima ottenuto nella prima analisi statistica anche se ci sono alcuni valori che non sono in linea con i risultati delle simulazioni 160 L elevata numerosit dei fattori presi in esame ha permesso di registrare alcune delle interazioni tra le variabili considerate consentendo di realizzare delle analisi statistiche con elevata attendibilit Dalle statistiche descrittive svolte sono emersi i seguenti risultati e per quanto riguarda il periodo invernale i fattori che incidono maggiormente sul fabbisogno energetico per il riscaldamento sono la localit lo spessore di isolante e la dispersione attraverso le superfici opache e per quanto riguarda il periodo estivo i fattori che incidono maggiormente sul fabbisogno energetico per il r
29. P P di regressione Residuo standardizzato Variabile dipendente Annual Cooling MJ Variabile dipendente Annual Cooling MJ Media 9 48E 14 Dev stand 0 998 N 1 728 250 200 150 Frequenza 100 50 0 0 0 2 0 4 0 6 0 8 1 0 I Regressione Residuo standardizzato Prob cum osservata Figura 4 77 Istogramma e Grafico di normalit P P dei residui Dall analisi dei residui e osservando sia listogramma che il grafico di normalit P P in Figura 4 77 si pu vedere che l ipotesi di normalit rispettata e che la linearit di questo modello non molto diversa da quella del primo anche se l indice di determinazione maggiore ci dice che un modello migliore Analizzando i grafici di regressione parziale dei fabbisogni estivi in relazione alle variabili indipendenti di quest ultimo modello si pu capire in che modo la variazione delle stesse incide nel fabbisogno estivo Nei grafici di regressione parziale di Figura 4 78 4 79 4 80 relativi alle variabili indipendenti Dispersione sulle superfici vetrate Fattore solare SHGC e Trasmittanza termica del vetro si nota che confermato l andamento dei fabbisogni estivi osservato nella statistica descrittiva affrontata nel Paragrafo 4 2 2 155 Grafico di regressione parziale Variabile dipendente Annual Cooling MJ 10000 00 5000 00 5 E D a 0 00 8 T gt F 5000 00 10000 00 4 00000 2 00000 0 00000 2 00000 4 00000 6 00
30. Programma che permette di calcolare la temperatura superficiale dei pavimenti contro terra attraverso il trasferimento termico 3D Programma che permette di convertire il file climatico nomefile EPW in altri formati AppGPostProcess Pogramma che esegue simulazioni secondo quanto indicato nell Appendice G dello standard ASHARE 90 1 Programma che permette di convertire file IDF di versioni IDFConverter precedenti di Energy Plus in file IDF compatibili con la versione utilizzata Tabella 2 4 Programmi Ausiliari 27 Gli output forniti da Energy Plus al termine della simulazione sono elencati in Tabella 2 5 File che contiene le informazioni di tutti i parametri selezionati nell IDF Contiene errori e avvisi dei file in input BND Contiene dettagli sui nodi del sistema HVAC Heating Ventilation and Air Conditioning e sulle connessioni dei componenti DBG__ FilediDebug Programma che fornisce vari files che consentono il calcolo dell illuminazione Permette di visualizzare un disegno dell edificio oggetto della simulazione compatibile con Autocad Fornisce dettagli sul sistema di gestione energetica Contiene ulteriori risultati forniti da EnergyPlus EPMDET Contiene errori e avvisi di una simulazione multipla Permette di pulire i file IDF dopo una simulazione multipla File che contiene errori e avvisi riscontrati nella simulazione Fornisce un rapporto grezzo dei valori delle variabili per ogni timestep Forma
31. Rettangolare 3 4 N S prev E O Pianta Rettangolare 3 4 E O prev E O Pianta Rettangolare 3 4 E O prev S 8 66x3 M 11 55x3 m Pianta Rettangolare 1 2 N S prev Pianta Rettangolare 1 2 N S prev E O Pianta Rettangolare 1 2 E O prev E O Pianta Rettangolare 1 2 E O prev S 7 07 x3 m 14 14 x3 m Pianta Rettangolare 1 4 N S prev S Pianta Rettangolare 1 4 E O prev E O 5x3m UIL Pianta Rettangolare 1 4 N S prev E O Pianta Rettangolare 1 4 E O prev S 20x3m Figura 3 6 Disposizione superficie vetrata 11 66 m 64 In Figura 3 7 rappresentata la disposizione delle superfici vetrate pari a 17 49 m Pianta Quadrata 1 1 ENNZNZE Pianta Rettangolare 3 4 N S prev S Pianta Rettangolare 3 4 N S prev E O Pianta Rettangolare 3 4 E O prev E O Pianta Rettangolare 3 4 E O prev S 8 66 X3 M 11 55x3 m AAAA Pianta Rettangolare 1 2 N S prev E O Pianta Rettangolare 1 2 E O prev S 14 14 x 3 m AAAA Pianta Rettangolare 1 4 N S prev E O Pianta Rettangolare 1 4 E O prev 5 20x3 m Figura 3 7 Disposizione superficie vetrata 17 49 m 65 In Figura 3 8 troviamo le superfici vetrate con estensione pari a 23 32 m Pianta Quadrata 1 1 10x3m EEN Pianta Rettangolare 3 4 N S prev E O Pianta Rettangolare 3 4 E O prev S 11 55x3m HESSE Pianta Rettangolare 1 2 N S prev E O Pianta Rettangolare 1 2 E O prev S 14 14x3m ASA Pianta Rettangolare 1 4 N S prev E O Pianta Rettangolare 1 4 E O prev S 20x3 M Figura
32. Shadina Fin Shading Fin Frojection Shading one Detalled ShadingFroperty Reflectance x Sui Wal Undergrourid die W allkInterzone 0007 ARR TT T ET Tr T ere m f DoorInterzone ZoneList GlazedDoorInterzone e Zonelroup a e WindowFroperty ShadingContral 0042 BuldingSurtace Detaled L WindowProperty FrameAndDixider w al Detailed a ee WwindoswProperty AirflowControl A RoofCelling Detaled GT WindowProperky Stormwx indow Wal Esteio Shading Site Waltadiabatie E Shading Building Celling diabatic Celling Interzone Floor GroundContact Floor diabatic Floor Interzone Floor Detailed Internal ass Figura 2 17 IDF Editor Class list Thermal Zone and Surface Global Geometry Rules Questo oggetto consente di definire un sistema di riferimento che poi verr utilizzato per inserire le coordinate dei vertici delle superfici e delle zone del modello In Figura 2 18 possiamo vedere raffigurato il sistema tridimensionale cartesiano utilizzato da EnergyPlus tale sistema applica la regola della mano destra e fa si che l asse X punta verso EST lasse Y punta verso il NORD della zona mentre l asse Z punta verso l alto Lore Mo Ark e da ba Figura 2 18 Sistema di Riferimento Energ
33. alla localit di Messina sono pi concentrati vicino al valore medio rispetto alle altre due localit questo confermato dal valore della deviazione standard che pi basso SI Fabbisogni Estivi GG Localit 30 000 00 25 000 00 20 000 00 15 000 00 Annual Cooling MJ 10 000 00 5 000 00 0 00 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 GG Localit Grafico 4 3 Fabbisogni estivi aggregati per localit GG Dal grafico dei fabbisogni estivi confermato che il fabbisogno diminuisce linearmente con l aumentare del valore dei gradi giorno della localit significa che il periodo di raffrescamento a Milano 2404 GG minore rispetto a Roma 1415 GG e Messina 707 Inoltre si osserva che i valori della localit Milano sono pi concentrati vicino al valore medio rispetto alle altre due localit come confermato dal valore minore della deviazione standard 4 2 1 2 Aggregazione per spessore dell isolante In questo paragrafo verr illustrata la dipendenza del fabbisogno invernale ed estivo dallo spessore dell isolante mantenendo costante lo spessore del laterizio pari a 20 cm Gli spessori di isolante trattati nella nostra analisi sono tre e 5 cm isolante e 10 cm isolante e 15cm isolante Nella seguente tabella Tabella 4 4 sono riportati la deviazione standard i valori medi massimi e minimi dei fabbisogni aggregati rispetto ai tre spessori studiati 82 Fabbisogni Invern
34. bont del modello statistico trovato infatti i valori sono concentrati nell intorno della bisettrice 10 157 Analisi Statistica 1 Fabbisogni Estivi Fest smar 1045784054 513 601 Xup verara 3104 riocaina PHO6ZE Frio vetro 70597 xy 11397 rigo ario t 1061 rortenta e33 i30 FABBISOGNI ESTIVI MJ 25000 20000 15000 o SUD z o OVEST E o EST 10000 5000 0 0 5000 10000 15000 20000 25000 Fabbisogni Energy Plus Grafico 4 82 Nel Grafico 4 82 sono stati confrontati i fabbisogni estivi ottenuti dalle simulazioni effettuate al software con i fabbisogni estivi stimati attraverso l equazione del modello statistico trovato In questo caso si nota che i valori dei fabbisogni stimati con il modello statistico non coincidono molto con i valori dei fabbisogni ottenuti con le simulazioni perch non sono concentrati nella zona vicino alla bisettrice t10 158 Analisi Statistica 2 Fabbisogni Invernali Pittemare 54917624 0 077 pp op ibi DE Le ri dpi peire as diofrodd ita vette FL DE d Hizo ap 0 385 xaog entre 21073748 cora LASSOFOL rogo LOOP agi pp 2 748 x 10 rae FABBISOGNI INVERNALI MJ 35000 A di ld gt 8o P 6 BI oF a 30000 000 00 SIDOJ ld BEE P o Ca NO g 6 of g a g 25000 0 0 z ld OQ VI f m g ld G ld ed 99 doo Vo rest o 20000
35. caratteristiche 60 In Figura 3 4 sono rappresentate graficamente le sette tipologie di edificio con orientazione forma e dimensioni descritte in Tabella2 3 E Pianta Rettangolare 1 2 N S Pianta Rettangolare 1 2 E O Pianta Rettangolare 1 4 N S Pianta Rettangolare 1 4 E O Figura 3 4 Tipologie di edificio orientazioni 61 3 2 4 Struttura e caratteristiche delle pareti In Tabella 3 5 sono riportate le caratteristiche termo fisiche delle varie superfici opache dell edificio sia per il lato interno che per il lato esterno Superficie SE Caratteristica Valore opaca Coefficiente di assorbimento radiazioni solari e coefficiente ui __x di assorbimento della luce 0 3 Superfici verticali lato interno VISIBILE Coefficiente convettivo 2 5 W m K Coefficiente di assorbimento radiazioni solari e coefficiente Superfici verticali A OE della luce lato esterno ET Coefficiente convettivo 20 W m K Coefficiente di assorbimento radiazioni solari e coefficiente di assorbimento della luce 0 3 Copertura soffitto 7 lato interno VISIDIIG o Coefficiente convettivo 5 W m K Coefficiente di assorbimento radiazioni solari e coefficiente Copertura soffitto ale della luce lato esterno os Coefficiente convettivo 20 W m K Coefficiente di assorbimento radiazioni solari e coefficiente Pavimento lato vA aa della luce Coefficiente convettivo 0 7 W m K Coefficiente di assorbimento radi
36. come valore dei gradi giorni GG della localit stessa lo spessore di isolante e la dispersione di calore attraverso le superfici opache Si ha un aumento del fabbisogno energetico richiesto per il riscaldamento dell ambiente durante il periodo invernale all aumentare del valore dei gradi giorno della localit diminuendo lo spessore di isolante applicato esternamente e con elevati valori di dispersione del calore attraverso le pareti In regime invernale installando dei vetri con trasmittanza termica alta circa 1 1 W m K a basso guadagno termico solare SHGC circa 0 3 0 4 si ha un netto peggioramento delle prestazioni dell edificio perch sono maggiori le dispersioni attraverso le superfici vetrate e minori gli apporti di calore provenienti dalla radiazione solare entrante preferibile installare vetri con caratteristiche simili al Triplo SHGC Alto Per quanto riguarda i fabbisogni estivi sono state identificati come fattori determinanti la ocalit l estensione delle superfici vetrate la tipologia di vetro installata nelle finestre e la frazione di radiazione solare entrante dalle finestre La richiesta energetica per il raffrescamento dell ambiente interno durante il periodo estivo diminuisce con l aumentare dl valore dei gradi giorno caratteristici della localit aumenta all aumentare dell estensione delle superfici vetrate e quindi della radiazione solare entrante diminuisce se vengono installati vetri caratterizzati da u
37. considerati due distinti moduli finestrati Le dimensioni della prima tipologia misurano complessivamente 1908 x 1908 mm la superficie del telaio in legno di 0 181 m con estensione della superficie vetrata pari a 2 92 m La seconda tipologia rappresentata da portefinestre che misurano 2482 mm in larghezza e 2650 mm in altezza la superficie del telaio in legno di questi sistemi di 0 122 mf e l estensione della superficie vetrata pari a 6 07 m I vetri montati sulle finestre e portefinestre sono divisi in 2 gruppi Doppio Vetro e Triplo Vetro all interno dei quali si sono distinti altri 2 gruppi SHGC Alto e SHGC Basso 54 Il parametro SHGC Solar Heat Gain Coefficent il coefficiente di guadagno termico solare II SHGC la frazione di radiazione solare incidente che entra attraverso una finestra sia direttamente trasmessa che assorbita e poi rilasciata verso l interno Il SHGC ha valore compreso tra 0 e 1 perci un minor valore implica che minore il guadagno di energia proveniente dall irradiazione solare Il metodo di valutazione del SHGC riconosciuto dal NFRC National Fenestration Rating Council include nel calcolo del coefficiente anche il telaio della finestra abbassando il valore massimo del coefficiente a 0 8 Nel Paragrafo 3 2 5 relativo alle superfici finestrate verranno presentate in modo pi approfondito le caratteristiche di tali sistemi Temperature di setpoint di riscaldamento e di raffres
38. del software Figura 2 38 gere Select Cancel Find ID 8 records found ID Type Conductivity Viscosity Cp Density WmK kgms Jikak kgm3 Pure 0 000017 1006 103271 Argon 0 016349 0 000021 521 929016 1 781832 Krypton 0 008664 0 000023 248 091003 3 737796 Kenon 0 005160 0 000021 158 339996 5 856475 Air 5 7 Argon 954 Mix 0 016704 0 000021 539 729614 1 757349 Air 12 Argon 24 Mix 0 011490 0 000023 322 703613 3 014009 Air 5 Krypton 9 Mix 0 009191 0 000023 261 636536 3 615515 Air 10 Argon 31 0 017063 0 000021 558 033142 1 732866 z 2 E a 6 a 8 9 Figura 2 38 Window5 Glazing System Library Select Gas 50 2 3 3 Schermata Output Per accedere poter utilizzare il file creato nel software Energy Plus l utente deve eseguire il Report Figura 2 39 nel quale si seleziona il formato in cui il report deve essere eseguito nel nostro caso si sceglie Energy Plus Report i Report type Energy Plus Generate report for fel ri i I Wrap columns We Preview ono Figura 2 39 Window5 Report La schermata successiva Figura 2 40 permette di visualizzare l output che contiene tutte le informazioni della finestra creata e Window name nome della finestra questo il nome che dovr essere riportato in Energy Plus nella sezione Construction Window Data File nel campo Name e Description descrizione della tipologia
39. del campione considerato con fi fg Eria tnt Fata per 1 N 110 Otteniamo il vettore dei residui e sottraendo i valori stimati del vettore Y ai valori reali del vettore Y e r P con Va Xg Ba per i 1 N Con il metodo dei minimi quadrati si trova il vettore dei coefficienti di stima che rende minima la somma dei quadrati degli scarti tra i valori di ordinata effettiva e ordinata stimata cio rende minima la somma del quadrato dei residui DR wr f Ses e eTe Y XP r xB vTr xy YXP PTXTX ii Tri Derivando la somma dei residui al quadrato rispetto a F e ponendo il tutto uguale a zero otteniamo quindi n ATF 7 La variabilit della regressione si pu definire attraverso le devianze che possono essere espresse come norma dei vettori o SST Dee Y lyIl SSR Deb l sggn IPII o 55E DeF n lly 218 Con le quali possibile calcolare il coefficiente di determinazione R come ga SSE I alf T Abit _T _ M SST Dev f bpllf 111 Se il numero di variabili molto alto il coefficiente R non risulta molto efficacie a determinare la bont del modello perci si preferisce adottare il coefficiente di determinazione R s 4 R2 modificato fo Rodnei 17 TRI Nella regressione lineare multivariata si pu sfruttare un altro parametro per valutare il modello il VIF Variable Inflaction Factor 1 NAST dov
40. delle pareti Tipologia finestra Totale simulazioni 58 Vengono esaminate 3 localit una del Sud Italia una del Centro e una del Nord Messina Vengono prese in considerazioni pareti bistrato con le seguenti caratteristiche termo fisiche Laterizio Conduttivit termica 0 25 W m K Calore specifico 840 J kg K Isolante Conduttivit termica 0 04 W m K 40 kg m Calore specifico 1470 J kg K Strutture dall esterno verso l interno 5 cm isolante 20 cm laterizio laterizio 15 cm isolante 20 cm laterizio 4 casi modellati al software Window5 SHGC 0 328 0 323 Tabella 3 2 Fattori delle simulazioni descrizione Per una determinata localit il parametro gradi giorno GG rappresenta il fabbisogno termico di un area geografica relativa alle normative vigenti sul riscaldamento raffrescamento delle abitazioni Il valore numerico rappresenta la somma delle differenze giornaliere solo positive o solo negative tra la temperatura dell ambiente convenzionalmente fissata a 20 C e la temperatura media giornaliera esterna La somma delle differenze giornaliere tra le due temperature viene eseguita per tutti i giorni del periodo annuale convenzionale Un valore basso indica un breve periodo di riscaldamento raffreddamento e temperature medie giornaliere prossime alla temperatura fissata per l ambiente Al contrario valori elevati indicano periodi di riscaldamento raffreddamento prolungati e
41. di scegliere la tipologia di setpoint una volta definita negli object SUCCESSIVI Control 1 Name Tabella 2 27 Zone Control Thermostats parametri Thermostat Setpoint Dual Setpoint object che definisce i limiti termici da imporre al sistema di controllo della temperatura sia per il riscaldamento che per il raffrescamento vedi Tabella 2 28 Parametri Descrizione Nome relativo alla tipologia di setpoint che si vuole definire inserito poi nel Controlli name dell object precedentemente descritto Heating Setpoint Temperature Schedule che definisce la variazione Schedule Name temporale del setpoint di riscaldamento Cooling Setpoint Temperature Schedule che definisce la variazione Schedule Name temporale del setpoint di raffrescamento Tabella 2 28 Thermostats Setpoint parametri 2 2 3 10 Decimo Gruppo Zone HVAC Forced Air Units Gruppo di oggetti attraverso il quale possibile definire le caratteristiche di un sistema di climatizzazione Class List Zone HY AC Forced Alr Units ZoneHY AC FourPipeFanCoil onek YAG windows irConditioner ZoneHY AC PackagedTerminal amp Conditioner oneHYAC PackagedTerminalHeatPump ZoneHY AC x aterT oArHeatFump oneHY AC Dehumidifer D oneHYAC EnerggRecovent entilator oneHVY AC EnergyRecoyven t entilator Controller oneHY AC Unit entilator ZoneHYAC UnitHeater
42. di definire i setpoint di temperatura e i relativi sistemi di controllo di ciascuna zona con relativa climatizzazione Class List Zone HY AC Controls and Thermostats A goneLontrol Humidistat 0007 oneControl Thermostat oneControl Thermostat Operative Temperature JoneLControl Thermostat ThermalComfart Thermostats etpoint SingleHeating ThermostatS etpolnt SingleCooling ThermostatS etpolnt SingleHeating0 Cooling 0001 ThermostatS etpoint Duals etpoint ThemmostatS etpoint ThermalComtort FangerSingleHeating ThermostatSetpolint ThermalComtort Fanger SingleCooling Thermostats etpolint ThermalComtort Fanger SingleHeatingl i ThermostatS etpolint ThermalComtort Fanger Duals etpoint Figura 2 26 IDF Editor Class list HVAC Controls and Thermostats Zone Control Thermostats raggruppamento di oggetti attraverso il quale possibile impostare i sistemi di controllo della temperatura per qualsiasi zona i parametri sono descritti in Tabella 2 27 Parametri Descrizione Sistema di controllo della Name a temperatura che si vuole definire Zona che viene controllata dal Zone Name i e sistema che si sta per definire Control Type Schedule Tipologia di controllo che si Name desidera impostare Vengono ripresentate le opzioni di Control 1 Object Type controllo presenti in quello appena descritto 41 Questo parametro permette
43. di finestra viene riportata la scelta fatta nella schermata iniziale nel campo Type e System informazioni relative al sistema telaio e Glazing system informazioni relative al vetro Il file ottenuto dal Report in formato txt per essere utilizzato in Energy Plus deve essere salvato in formato dat nella cartella del programma Energy Plus perch sono degli input per le simulazioni SI Windows Data File for EnergyPlus Window 5 2a v5 2 17a Wed Oct 20 08 49 23 2010 2 Doppio SHGC alt Custom Single Vision Glazing Systems 1 GLAZING SYSTEM DATA Height Width nPanes Uval center SC center SHGC center Tvis center Systeml s 1708 1708 2 1 042 0 581 0 503 0 762 FRAME MULLION DATA Width OutsideProj InsideProj Cond EdgeCondRatio SolAbs VisAbs i Orient ESTE 100 0 25 4 25 4 3 544 3 285 0 900 0 900 R Sill 100 0 25 4 25 4 3 544 3 285 0 900 0 900 L Head 100 0 25 4 25 4 3 544 3 285 0 900 0 900 R Head 100 0 25 4 25 4 3 544 3 285 0 900 0 900 Top L Jamb 100 0 25 4 25 4 3 544 3 285 0 900 0 900 Bot L Jamb 100 0 25 4 25 4 3 544 3 285 0 900 0 900 Top R Jamb 100 0 25 4 25 4 3 544 3 285 0 900 0 900 Bot R Jamb 100 0 25 4 25 4 3 544 3 285 0 900 0 900 Mullion None Average frame 100 0 25 4 25 4 3 544 3 285 0 900 0 900 DIVIDER DATA Width OutsideProj InsideProj Cond EdgeCondRatio SolAbs VisAbs Emiss Type Systeml 0 0 0 0 0 0 0 900 0 000 0 000 0 900 0 000 None Layer Thickness Cond Tsol Rfsol Rbsol Tvis Rfvis Rbvis Tir Emiss 1 5 842 0 997 0 589 0 2
44. in un anno per mantenere gli ambienti interni riscaldati ad una temperatura prefissata Questa grandezza espressa in kWh anno ed composta dal fabbisogno termico dovuto alle perdite di calore per trasmissione quantit di calore dispersa attraverso le pareti perimetrali tetto finestre e dal fabbisogno termico dovuto alle perdite per ventilazione dal bilancio devono essere sottratti gli apporti energetici interni calore emesso dalle persone o apparecchi elettrici interni e il guadagno solare irraggiamento solare attraverso le superfici finestrate Minore il fabbisogno termico per il riscaldamento e minori saranno i costi e maggiore il comfort abitativo interno Prendendo in considerazione una casa standard si possono stimare le seguenti perdite di calore percentuali schematizzate in Figura 1 3 Pareti esterne 20 25 Finestre 20 25 Aerazione 20 25 Tetto o solaio ultimo piano 15 20 Cantina 5 6 Perdite della caldaia 10 12 Figura 1 3 Un elevato rendimento energetico si ottiene minimizzando le perdite e sfruttando al massimo i guadagni solari passivi ed i contributi interni di calore Per raggiungere tale obbiettivo sono fondamentali quattro fattori Isolamento termico Tenuta all aria Orientamento dell edificio Finestratura adeguata 15 Generalmente in un edificio tradizionale l elemento costruttivo pi debole che isola termicamente peggio e causa pi perdite di calore rappr
45. meno primo anche se determinazione maggiore ci dice che un modello migliore 146 Istogramma Grafico di normalit P P di regressione Residuo standardizzato Variabile dipendente Annual Heating MJ Variabile dipendente Annual Heating MJ Media 2 21E 14 Dev stand 0 997 N 1 728 0 8 e N gt 0 6 N o 3 E o 5 2 Q 04 b o 0 2 0 0 T T T T T 0 0 0 2 0 4 0 6 0 8 1 0 Regressione Residuo standardizzato Prob cum osservata Figura 4 69 Istogramma e Grafico di normalit P P dei residui Analizzando i grafici di regressione parziale dei fabbisogni invernali in relazione alle variabili indipendenti di quest ultimo modello si pu capire in che modo la variazione delle stesse incide nel fabbisogno invernale Nei grafici di regressione parziale di Figura 4 70 4 71 relativi alle variabili indipendenti Dispersione sulle superfici opache W Radiazione entrante MJ si nota che confermato l andamento dei fabbisogni invernali osservato nella statistica descrittiva affrontata nel Paragrafo 4 2 2 Grafico di regressione parziale Variabile dipendente Annual Heating MJ Annual Heating MJ 100000 000000000000 50000 000000000000 0 000000000000 50000 000000000000 100000 00000000 Disp opache W Figura 4 70 147 Grafico di regressione parziale Variabile dipendente Annual Heating MJ Annual Heating MJ 10000 00 5000 00 0 00 5000 00 10000 00 15000 00 R
46. nonch diverso grado di isolamento termico Si vuole cos valutare l impatto che hanno sulle prestazioni dell edificio la scelta della tipologia di vetro guadagno solare alto o basso il sistema di vetro installato doppio o triplo e la loro estensione ed orientazione CAPITOLO 1 CERTIFICAZIONE ED EFFICIENZA ENERGETICA DEGLI EDIFICI 1 1 Introduzione Con l approvazione nel Dicembre 2008 del pacchetto clima energia obbiettivo 20 20 20 l Unione Europea impone un tetto massimo di emissione di CO a livello comunitario perci tutti i principali responsabili della produzione delle emissioni di CO saranno incoraggiati a sviluppare tecnologie produttive pulite e tecnologie che permettano la diminuzione della produzione di CO Le misure previste imporranno ai governi dei paesi membri dell Unione Europea obbiettivi giuridicamente vincolanti il pacchetto clima energia intende consentire all Unione Europea entro il 2020 di ridurre di almeno il 20 le emissioni di gas serra portare al 20 il risparmio energetico attraverso l aumento dell efficienza energetica e soddisfare il 20 del nostro fabbisogno energetico mediante l utilizzo di energie rinnovabili rispetto ai valori registrati nel 1990 Anche l Italia ha dovuto e deve adeguarsi alla direttiva europea per prima cosa deve invertire il trend dei consumi primari passando da una crescita moderata del consumo ad una sensibile riduzione 1 2 Certificazione e classifica
47. quanto emerso nella prima analisi Infine 162 fabbisogno invernale oltre alla localit le variabili maggiormente significative sono la dispersione di calore attraverso le superfici opache le dispersioni attraverso le superfici vetrate il rapporto tra area vetrata e area del pavimento fabbisogno estivo nel fabbisogno estivo la variabile che maggiormente incide sulla richiesta energetica per il raffrescamento la radiazione entrante attraverso le finestre unita alla dispersione delle superfici vetrate e al fattore solare SHGC dei vetri i risultati ottenuti nell analisi si possono riassumere con quanto segue la variabile che incide maggiormente nella stima dei fabbisogni energetici invernali ed estivi la localit in cui situato l edificio espressa in gradi giorno GG localit con un valore elevato di GG saranno soggette a fabbisogni invernali maggiori e fabbisogni estivi minori rispetto ad una localit con un valore di GG inferiore L orientazione preferenziale che consente di aver minor richiesta di energia per riscaldamento e raffrescamento il sud Installando vetri aventi un basso valore di guadagno termico solare SHGC abbasso il fabbisogno richiesto per il raffrescamento in regime estivo ma aumento il fabbisogno richiesto per il riscaldamento durante l inverno Accoppiando dei sistemi finestrati caratterizzati da un basso valore di trasmittanza termica e un elevato valore di coefficiente di guadagno termic
48. radiazione entrante I grafici seguenti riportano l andamento dei fabbisogni invernali Grafico 4 30 e dei fabbisogni estivi Grafico 4 31 in funzione della radiazione entrante Fabbisogno Invernale Radiazione entrante 60 000 00 50 000 00 Ko r a o Ct e so e m 40 000 00 1 eos a fto 2 ant o see d Peso 2 5 Pine irta Sage n n 098800 T 30 000 00 bf a s genn e ee T oP a d D Pao oo oo 8 0 Po E tt CL o o A ce se o i Shebe Sa 1 ge 20 000 00 5 2 lt lt gt id A gu 0 Di to o AKI o ven a EEM lt p gp e ane ego ce a 00 O O 000 QO 10 000 00 ame oco 0 00 5 000 00 10 000 00 15 000 00 20 000 00 25 000 00 30 000 00 35 000 00 Radiazione Entrante MJ Grafico 4 30 Fabbisogno invernale aggregato per radiazione entrante 104 Nel grafico dei fabbisogni invernali si nota un andamento leggermente discendente perch all aumentare della radiazione entrante c una lieve diminuzione del fabbisogno richiesto per il riscaldamento dell ambiente interno Fabbisogno estivo Radiazione entrante 60 000 00 ee Cd 50 000 00 ote ie 0 Sit 40 000 00 e a n Le ae 00 oai P t o coco an na at 30 000 00 03 3 oe 82 00 DI Annual Cooling MJ 20 000 00 10 000 00 0 00 5 000 00 10 000 00 15 000 00 20 000 00 25 000 00 30 000 00 Radiazione
49. seconda analisi statistica non vengono riportati i risultati aggregati per localit orientazione prevalente tipologia di edificio estensione della superficie finestrata tipologia di vetro perch sono gi stati studiati nell Analisi Statistica 1 4 2 2 1 Aggregazione per dispersione delle superfici opache Wh Per il calcolo della dispersione delle superfici opache Dop stata utilizzata la formula Do RES CE R Definendo prima le altre grandezze e Resistenza termica R della parete dove d lo spessore in metri dello strato i esimo e k la conducibilit termica del materiale dello strato i esimo Abbiamo considerato che le resistenze superficiali sono pari a 0 04 W m kK all esterno e a 0 13 W m K all interno per semplificare i calcoli stato scelto il valore 0 13 anche se la norma UNI EN ISO 6946 assegna il valore 0 1 W m K per i soffitti verso l esterno e 0 17 W m K per i pavimenti verso l esterno 94 e So l estensione delle superfici opache dell edificio che si sta considerando e GG sono i gradi giorno della localit in cui situato l edificio Nei grafici del fabbisogno invernale Grafico 4 19 e del fabbisogno estivo Grafico 4 20 raffigurato l andamento dei fabbisogni in funzione del fattore di aggregazione in esame Fabbisogno Invernale Dispersione superfici opache 35 000 00 o a 30 000 00 1 URA o e e o 25 000 00
50. sono emerse le seguenti considerazioni in regime invernale il fabbisogno energetico cresce all aumentare del valore dei gradi giorno della localit mentre diminuisce all aumentare della radiazione incidente sulle superfici orizzontali si consideri che la radiazione sul piano orizzontale maggiore nelle localit caratterizzate da un basso valore dei gradi giorno il fabbisogno in regime invernale aumenta se si diminuisce lo spessore di isolante perch diminuisce la resistenza termica della parete e aumentano le dispersioni Durante il periodo estivo il fabbisogno energetico per il raffrescamento diminuisce all aumentare del valore dei gradi giorno della localit maggiore la superficie vetrata e maggiore il fabbisogno richiesto in relazione con la tipologia di vetro installata vetri con guadagno solare SHGC basso riducono la radiazione entrante e quindi la richiesta di energia per il raffrescamento rispetto a vetri con guadagno solare alto Nella seconda analisi statistica sono state considerate anche altre variabili che descrivono da un punto di vista quantitativo le caratteristiche termo fisiche sia dell involucro edilizio sia le condizioni ambientali c stata la conferma di quanto emerso nella prima analisi per quanto riguarda il fabbisogno invernale oltre alla 166 localit le variabili maggiormente significative sono la dispersione di calore attraverso le superfici opache le dispersioni attraverso le superfici vetrate i
51. t Doppio SHGC alto Doppio SHGC basso Triplo SHGCalto Triplo SHGC basso 168 Spessore isolante 5 cm 10 cm 15 cm SUD EST OVEST 10 000 00 0 00 12 14 16 18 20 22 24 10 000 00 0 00 12 14 16 18 20 22 24 10 000 00 20 000 00 30 000 00 10 000 00 Z x 20 000 00 30 000 00 10 000 00 0 00 T T T T T T 1 12 14 16 18 20 22 24 10 000 00 20 000 00 30 000 00 10 000 00 0 00 1 12 14 16 18 20 22 24 10 000 00 0 00 10 000 00 20 000 00 30 000 00 12 14 16 18 20 22 24 10 000 00 Mina reni 20 000 00 30 000 00 10 000 00 0 00 10 12 14 16 18 20 22 24 10 000 00 ria 20 000 00 30 000 00 10 000 00 0 00 12 14 16 18 20 22 24 10 000 00 Te 20 000 00 30 000 00 10 000 00 fee N ee eeeeeeee 0 00 1 12 14 16 18 20 22 24 10 000 00 cu ov 20 000 00 30 000 00 10 000 00 0 00 T T I 1 12 14 16 18 20 22 24 10 000 00 e 20 000 00 30 000 00 Orientazione preferenziale delle superfici vetrate Tabella 5 1 Messina Andamento dei fabbisogni invernali ed estivi Spessore isolante 5 cm 10 cm 15 cm SUD EST OVEST
52. temperature medie giornaliere nettamente inferiori superiori rispetto alla temperatura di riferimento Le simulazioni eseguite sono state 1729 nel Paragrafo 3 3 1 verr approfondito il discorso e verr spiegato perch sono meno di quelle previste 59 3 2 3 Tipologia edificio Alla base delle simulazioni eseguite c la semplificazione della struttura dell edificio esso stato considerato come un unico modulo elementare composto da un unica zona termica In Tabella 3 3 sono riportate le sette tipologie di edificio delle quali descritta la forma della pianta il rapporto tra i lati e le loro dimensioni la superficie delle pareti considerate l orientazione prevalente e il rapporto superfici volume che il rapporto tra la superficie disperdente e il volume dell ambiente confinato a parit di volume un S V pi alto significa che l ambiente disperde di pi verso l esterno nei calcoli delle superfici delle pareti laterali gi stata considerata l altezza della parete Lati superfici Superfici m Rapporto Orientazione m p Sup Pianta Edificio Lati p lent Vol ati Pave LANE Lati Parete Parete VO N S E O N S E O Pianta 1 1 10 00 10 00 30 00 30 00 126 quadrata i 11 55 25 98 34 64 l rettangolare 8 34 64 25 08 1 7 66 14 14 21 21 42 43 i Pianta rettangolare Lis 1 9 42 43 21 21 20 00 15 00 60 00 Pianta 1 4 rettangolare 60 00 15 00 1 16 Tabella 3 3 Tipologie di edificio
53. valide analisi di tipo statistico descrittivo e inferenziale che verranno trattate nel Capitolo 4 che consentiranno di caratterizzare il peso delle diverse variabili considerate nell analisi 3 2 Descrizione dei modelli di edifici 3 2 1 Ipotesi e informazioni generali sui modelli di edificio Involucro edilizio Tutti gli edifici oggetto delle simulazioni dinamiche eseguite al software EnergyPlus sono formati da un unica zona termica e corrispondono ad un unico modulo di un solo piano L estensione della superficie netta in pianta dell edificio di 100 m e ha un volume complessivo di 300 m poich l altezza dell edificio pari a 3 m Nelle simulazioni non stato considerato alcun tipo di ponte termico e scambio termico con il terreno per questo motivo sia il pavimento che la copertura sono stati considerati esposti all ambiente esterno con un contributo di radiazione solare sul solaio di copertura Le pareti dell edificio che costituiscono l involucro opaco sono composte da una struttura bistrato internamente troviamo uno strato di laterizio spessore costante 20 cm in tutti i casi simulati verso l esterno invece stato applicato uno strato di materiale isolante cappotto esterno con caratteristiche simili al polistirene spessore variabile 5 cm 10 cm 15 cm a seconda del modello analizzato Le strutture finestrate considerate nel modello sono state modellate utilizzando il software Window5 Sono stati
54. value This field is required Location and Climate Field Li Version Identifier energy idd EnergyPFlus 4 00 04 Figura 2 6 Finestra IDF Editor Ci che si nota subito nella schermata iniziale la Class List composta da una serie di Object divisi in raggruppamenti ciascuno dei quali permette di definire le caratteristiche del modello della simulazione Nei prossimi paragrafi verranno descritti i vari gruppi con maggiore attenzione nella descrizione dei gruppi che sono stati utilizzati nel lavoro svolto in questa tesi 29 2 2 3 1 Primo Gruppo Simulation Parameters Gruppo di oggetti che definisce le caratteristiche principali della simulazione Class List Simulation Parameters 0001 SimulationControl 0001 Building 0001 ShadowCalculation 0001 SurfaceConvection lgorithm Inzide 0001 SurfaceConvectionAlgorithm Outside 0001 HeatBalanceAlgorithm ZoneLapacitanceki ultiplier 0001 Timestep 0001 ConvergenceLimit Figura 2 7 IDF Editor Class list Simulation Parameters Version versione di EnergyPlus utilizzata versione 4 0 Simulation Control oggetto che stabilisce cosa deve fare la simulazione che attivit devono essere svolte vedi Tabella 2 8 Attivit Descrizione Do zone Sizing Calculation Dimensionamento delle zone Do System Sizing Calculation Dimensionamento del sistema Run Simulation for Sizing Periods Simulazione solo per il di
55. 000 8 00000 10 00000 Disp vetri Figura 4 78 Grafico di regressione parziale Variabile dipendente Annual Cooling MJ 10000 00 5000 00 5 Z D S 0 00 O z T B 2 5000 00 5 10000 00 0 150 0 100 0 050 0 000 0 050 0 100 Fattore solare Figura 4 79 Grafico di regressione parziale Variabile dipendente Annual Cooling MJ 6000 00 3000 00 Z D 8 0 00 5 T gt c lt 3000 00 6000 00 0 300 0 200 0 100 0 000 0 100 0 200 0 300 Trasmittanza vetro Figura 4 80 156 4 4 Conclusioni e commento dei risultati I modelli scelti dalle analisi statistiche sono i seguenti Analisi Statistica 1 Fabbisogni Invernali Givare 7 138 0 629 xpaso too 0002 pagion 011 Fortentan 0075 Soup potrata 0 015 Artpo_caitici moig 0 124 Atipo vetro FABBISOGNI INVERNALI MJ GG t5 13 n 11 PC o Q 2 9 aI GIA A o SUD ET A A B SRI o EST 9a o OVEST 7 Ce Z A Da O 2 5 E 3 1 1 1 9 11 13 15 3 Fabbiosogni EnergyPlus Grafico 4 81 Nel Grafico 4 81 sono stati confrontati i fabbisogni invernali ottenuti dalle simulazioni effettuate al software con i fabbisogni invernali dati dall equazione del modello statistico trovato Dal grafico emerge che i valori dei fabbisogni invernali stimati attraverso l equazione del modello non si discostano molto dai valori risultanti dalle simulazioni ci testimonia la
56. 1 1 1 2 Trasmittanza vetro W m2K Grafico 3 27 Fabbisogni estivi aggregati per trasmittanza termica del vetro Aggregando i fabbisogni invernali Grafico 4 26 e quelli estivi Grafico 4 27 a seconda della trasmittanza termica del vetro si vede che in regime invernale essa non incide in modo significativo nei fabbisogni in regime estivo invece si vedono delle differenze tra i dati relativi ai vari valori si pu notare che la 101 trasmittanza 1 097 W m K e quella 1 102 W m K assicurano fabbisogni diversi anche se i valori sono molto vicini tra loro probabilmente perch i valori dei fabbisogni estivi dipendono maggiormente dal fattore solare che dalla trasmittanza termica 4 2 2 4 Aggregazione per dispersione delle superfici vetrate Wh Per il calcolo della dispersione delle superfici vetrate Dyer stata utilizzata la seguente formula Doeme Ta X Sustrato gt OG dove U la trasmittanza termica del vetro della superficie vetrata Svetrata la superficie vetrata complessiva per quella determinata tipologia di edificio e orientazione GG sono i gradi giorno della localit in cui situato l edificio I seguenti grafici riportano l andamento del fabbisogno invernale Grafico 4 28 e quello del fabbisogno estivo Grafico 4 29 in funzione della dispersione della superficie vetrata Fabbisogno Invernale Dispersione vetri 35 000 00 7 J P 30 000 00 f i i o i
57. 118 662 Dispop 080 001 W Rad entr 167 004 44 151 Dispvet 100 003 30 622 W Cost 444 299 139 650 Dispop 082 001 W Rad entr 214 005 47 031 Dispvet 072 004 20 509 W Aw Apa 17696 62 1092 439 16 199 6 253 505 4789 230 18 892 Dispop 082 000 845 181 89 969 975 593 493 2 028 W 0 143 Rad entr Dispvet W Aw Apa vV Fatt sol Cost Dispop W Rad entr Dispvet W Aw Apa V Fatt sol Rad op Cost Dispop W Rad entr Dispvet W Aw Apa V Fatt sol Rad op Disp vetri Cost Dispop W Rad entr 352 043 4293 24 9 12486 66 3 2463 312 081 353 030 43737 96 12800 26 7 002 1504 714 082 365 012 40656 1 3 12871 99 2 004 71 097 22 6 873 082 374 007 003 1433 531 530 812 496 668 000 007 004 1429 444 529 633 000 521 168 000 007 005 1519 83 525 166 000 12 679 718 702 000 007 427 073 243 141 843 453 49 606 12 970 29 952 23 924 50 139 7 445 30 598 24 168 5 430 50 188 2 389 26 52 24 510 308 5 607 3 168 174 05 5 51 508 336 616 055 085 969 336 6 298 080 493 973 T9 162 042 098 077 990 163 144 336 161 296 425 129 6 952 2 975 6 207 3 384 2 356 1 112 Disp
58. 15 417 090 15 427 232 663 079 13 546 441 522 078 13 254 3730 719 496 12 965 5 905 Beta 11 942 835 62 988 28 078 110 07 59 546 6 811 22 652 69 308 23 667 8 828 8 717 470 11 319 452 70 854 155 24 195 Ordin Zero 839 839 452 835 452 191 839 452 151 048 839 452 191 Parzia li 936 820 263 863 504 Parziali indipe ti nden 839 839 452 072 452 154 a 1 000 1 000 1 000 024 1 000 996 VIF 1 000 1 000 1 000 42 51 1 000 1 004 Pianta 23 890 2 647 058 9 025 048 213 058 996 1 004 Edificio Rad Hor 4 729 533 369 8 873 834 209 057 024 42 51 Costante Localit GG Spessore isolante cm Orientazion e Pianta Edificio Rad Hor Superfice vetrata m2 Costante Localit GG Spessore isolante cm Orientazion e Pianta Edificio Rad Hor Superfice vetrata m2 Tipo Vetro 34261 98 9 5 613 918 604 142 540 21 939 4 729 86 142 21875 98 7 5 613 918 604 142 540 21 535 4 729 86 142 120 839 3675 379 488 12 49 6012 854 487 12 727 9 322 11 511 72 056 24 547 8 217 9 024 7 141 3 638 11 530 72 176 24 588 8 231 9 039 7 154 2 600 835 4
59. 2 991 Prendendo in considerazione i coefficienti stimati dal nono modello in tabella si pu stimare il fabbisogno estivo come Pest stimato LIFFL 227G apr go MATOL Ipp perro SUBAL IHA agror GPSLIS rugritco 20T x i0 aune eri LOOCIagiop 37 H Isp op Istogramma Variabile dipendente Annual Cooling MJ Grafico di normalita P P di regressione Residuo standardizzato Variabile dipendente Annual Cooling MJ Media 9 86E 14 Dev stand 0 998 N 1 728 Frequenza Prob cum previsto 0 0 0 2 0 4 0 6 0 8 1 0 Regressione Residuo standardizzato Prob cum osservata Figura 4 74 Istogramma e Grafico di normalit P P dei residui Dall analisi dei residui e osservando sia istogramma che il grafico di normalit P P in Figura 4 74 si pu constatare che l ipotesi di normalit rispettata e che il primo modello pu essere considerato lineare anche se in certi punti si discosta dalla retta di perfetta linearit del modello Secondo modello di regressione multivariata per i fabbisogni estivi Nel secondo modello di regressione multivariata per i fabbisogni estivi si deciso di inglobare la variabile ocalit GG nelle variabili dispersione vetri e dispersione superfici opache ottenendo cos l energia dissipata in W d attraverso le superfici vetrate e opache In Tabella 4 75 sono elencati i modelli di regressione lineare che prendono in considerazione queste nuove variabili possibi
60. 20 839 47 550 016 2 541 016 061 016 1 000 1 000 a Variabile dipendente Annual Heating MJ Utilizzando i valori dei coefficienti elencati in Tabella 4 43 relativi alle variabili prese in considerazione nel sesto modello si ottiene la seguente equazione che permette di stimare i fabbisogni invernali Cineman T1IIOOAOT4 9901 Agg FIERO x nagi too T 142 54 x ortentan xy 21 535 tupo 86 142 xp serrato 120 839 Taipa petra cdi ietie 119 Osservando i valori dei coefficienti standardizzati delle variabili indipendenti del modello si pu vedere che il fattore principale la localit GG e ha proporzionalit diretta con la variabile dipendente fabbisogno attraverso l entit e il segno posso capire che variazioni subisce il fabbisogno al variare dei coefficienti Facendo l analisi dei residui e osservando sia l istogramma che il grafico di normalit P P in Figura 4 44 si pu constatare che l ipotesi di normalit rispettata e il modello si discosta poco dalla linearit se non fosse rispettata i risultati ottenuti non sarebbero validi perch sarebbe violato il teorema del limite centrale Istogramma Variabile dipendente Annual Heating MJ Grafico di normalit P P di regressione Residuo standardizzato Variabile dipendente Annual Heating MJ 4 Media 3 15E 15 10 Dev stand 0 998 N 1 728 O S i D gt 06 5 3 L D Q ra E 5 O 2 S 04 gt o 0 2 y s 3
61. 22 025 217 Disp vetri W 103 008 13 651 1395 Cost 3236 436 757 990 4 270 Rad sup op 004 001 5 564 055 Disp vetri 686 574 16 026 42 842 421 Disp op W 011 001 8 073 079 Fatt solare 20531 393 502 240 40 880 402 Trasm vetro 6914 536 318 020 21 742 214 Disp vetri W 089 009 9 948 098 1 RC 3 064E8 1 083E8 2 830 028 Cost 5837 829 1039 619 5 615 Rad sup op 008 001 6 431 063 Disp vetri 666 205 16 920 39 374 386 Disp op W 008 002 5 052 050 Fatt solare 20531 393 500 459 41 025 402 Trasm vetro 6 2 028 319 300 21 209 208 Disp vetri W 081 009 8 864 087 1 RC 2 644E9 6 510E8 4 062 040 008 118 264 Disp op 58 209 15 985 3 642 036 007 138 224 a Variabile dipendente Annual Cooling MJ Considerando i coefficienti delle variabili indipendenti inserite nel settimo modello possiamo stimare il fabbisogno estivo con la seguente equazione Test siimat 3600179 007 Frad ore DOUS Irad ep t OSEUE Ipun potro O 002 Ygep pp t 20097 2001 Lose EA 6812295 fyg erre ALL Ipo Il settimo modello pur essendo meno esplicativo ma di poco dei modelli che lo seguono ha un senso fisico a parte la variabile Disp Vetri che dovrebbe essere negativa E probabile che l analisi statistica sia fuorviata dal legame tra il tipo di 154 vetro e il fattore solare infatti quelli che disperdono meno sono anche quelli a basso fattore solare Istogramma Grafico di normalit
62. 29 0 288 0 872 0 053 0 043 0 000 2 5 842 0 997 0 589 0 229 0 288 0 872 0 053 0 043 0 000 Gap Thick nGasses 1 12 00 1 GasName Fraction MWeight ACond BCond CCond AVisc BVis Systeml Gapi Argon 1 0000 39 95 0 002285 5 149e 005 O 3 379e 006 6 451e 008 GLAZING SYSTEM OPTICAL DATA 10 20 30 40 50 60 70 80 90 Hemis Tsol 0 432 0 437 0 425 0 412 0 398 0 372 0 316 0 218 0 096 0 000 0 346 TI III Figura 2 40 Window5 Report Output CAPITOLO 3 MODELLI E PIANO DELLE SIMULAZIONI 3 1 Introduzione Il capitolo diviso in due parti la prima che descrive i modelli di edificio e il modello delle simulazioni la seconda che descrive il piano di simulazioni che stato seguito Ad inizio capitolo presente una descrizione degli elementi comuni a tutte le tipologie di edificio analizzate e comuni ai modelli di edificio oggetto delle simulazioni Si prosegue con la descrizione del piano delle simulazioni che stato seguito nell analisi I fattori considerati nel piano delle simulazioni sono elencati in Tabella 3 1 Forma e Direzione prevalente della Tabella 3 1 Fattori simulazioni elenco La variabilit di casi considerata nel piano delle simulazioni fa si che ci sia un elevato numero di configurazioni dell edificio ci legato al fatto che si vogliono studiare tutte le possibili combinazioni e iterazioni tra i vari livelli dei fattori in esame 53 L elevata numerosit dei casi analizzati permetter di effettuare delle
63. 3 z 20 000 00 o v fa 15 000 00 s 10 000 00 5 000 00 0 00 0 100000 150000 200000 250000 300000 350000 400000 Dispersione superfici opache Wh Grafico 4 19 Fabbisogni invernali aggregati per dispersione delle superfici opache In questo grafico dei fabbisogni invernali si pu notare che i fabbisogni invernali per il riscaldamento dell ambiente interno all edificio studiato crescono linearmente con l aumentare della dispersione delle superfici opache Maggiore la dispersione termica attraverso pareti soffitto e pavimento maggiore il fabbisogno energetico richiesto per riscaldare l ambiente interno 95 Fabbisogno Estivo Dispersione superfici opache 30 000 00 25 000 00 20 000 00 15 000 00 83 e L w co o oo 0 006 000 i Prg ihag 1288 Annual Cooling MJ 2 KPA SY 00000 9 0 10 000 00 0000 00 00 0 amp Pee 00 c 5 000 00 ge Le lt alti Shan 8 W 4 00 000 9900 sanigi AL 0 gt gt E te 8e o 0 00 0 50000 100000 150000 200000 250000 300000 350000 400000 Dispersione superfici opache Wh Grafico 4 20 Fabbisogni estivi aggregati per dispersione delle superfici opache Nel grafico dei fabbisogni estivi si nota un andamento leggermente discendente dei valori dei fabbisogni anche se le differenze sono minime Durante il p
64. 464 995 1 005 Rad entrante 356 012 430 28 846 336 571 159 136 7 368 139 Aw Apav 19991 869 5535 8 78 113 3 611 055 087 020 031 Fatt solare 12642 509 907 454 143 13 932 085 318 077 287 Disp vetri 307 497 56 833 201 5 411 056 129 030 022 Trasm vetro 3952 802 9 6 662 083 4 047 019 097 022 073 11738 367 1493 686 7 859 Costante Localit GG Disp opache Rad entrante 8 454 124 583 361 163 1 478 1013 51 984 84 293 28 796 Aw Apav 1928 6 6 5537 941 3 483 Fatt solare 12956 372 312 019 4026 942 916 872 56 799 976 037 14 131 Disp vetri 5 493 Trasm vetro 4 126 Rad su sup 002 001 2 267 opache a Variabile dipendente Annual Heating MJ Utilizzando i coefficienti selle variabili stimati nell ottavo modello si ottiene la seguente equazione che serve a stimare i fabbisogni invernali intimate 11738 367 8 454 Xjyalna 124583 xp on LIE X god entr 19387 676 rcavpap 12956 3372 muge FIZOLI Corp setro 4076 9417 orzuesro M UOUE Xros op Fattore solare e trasmittanza termica del vetro hanno un segno contrario alle aspettative il fattore solare dovrebbe essere negativo e la trasmittanza termica del vetro positiva tuttavia quando queste grandezze sono considerate assieme ad altre nella radiazione entrante e nelle dispersioni dei vetri hanno il segno corretto Possiamo dire che non hanno un significato
65. 5 29531 219 466 1920 44970 213 237 1906 36645 26 536 1897 90470 16 380 1895 62400 5 141 a Predittori Costante Localit b Predittori Costante gradi giorno Localit gradi giorno Disp opache d Predittori Costante Localit gradi giorno c Predittori Costante Localit Disp opache Rad entrante My Aw Apav gradi giorno Disp opache Rad entrante MJ e Predittori Costante Localit gradi giorno Disp opache Rad entrante MJ Aw Apav Fattore solare f Predittori Costante Localit gradi giorno Disp opache Rad entrante MJ Aw Apav Fattore solare Disp vetri g Predittori Costante Localit gradi giorno Disp opache Rad entrante MJ Aw Apav Fattore solare Disp vetri Trasmittanza vetro h Predittori Costante Localit gradi giorno Disp opache Rad entrante MJ Aw Apav Fattore solare Disp vetri Trasmittanza vetro Rad su sup opache i Variabile dipendente Annual Heating MJ Dall analisi degli indici di determinazione R dei modelli elaborati al software emerge che i modelli 6 7 8 hanno lo stesso indice di determinazione viene preferito il modello numero 8 perch ha deviazione standard dell errore della stima pi bassa 138 I coefficienti delle variabili incluse nel modello sono presentati in Tabella 4 65 Tabella 4 65 Coefficienti Modello Coefficienti Statistiche di Coefficienti non standardizz
66. 52 151 048 834 055 839 452 151 048 834 055 016 a Variabile dipendente Annual Heating My Utilizzando i valori dei coefficienti elencati in Tabella 4 46 relativi alle variabili prese in considerazione nel settimo modello si ottiene la seguente equazione che permette di stimare i fabbisogni invernali 123 Quito 21875 987 5 613 tior 918 604 xpors iso 142 54 orienta 21 535 tiye gene Z ETAY Xpag Bor 86 142 A iie EWE _Wetrota 120 839 fripo vetro Osservando i valori dei coefficienti standardizzati delle variabili indipendenti del modello si pu vedere che con l aggiunta della variabile Rad Hor diminuito il coefficiente riferito alla variabile dipendente ocalit GG perch in questo modello oltre all influenza della variazione di temperatura esterna espressa dal valore dei gradi giorno si tiene in considerazione la radiazione incidente sul piano orizzontale in quella determinata localit Con l analisi dei residui e osservando sia istogramma che il grafico di normalit P P in Figura 4 47 si pu constatare che l ipotesi di normalit rispettata e questo secondo modello si avvicina di pi alla linearit rispetto al primo Istogramma Grafico di normalit P P di regressione Residuo standardizzato Variabile dipendente Annual Heating MJ Variabile dipendente Annual Heating MJ Media 9 94E 14 Dev stand 0 998 N 1 728 Frequenz
67. 6 577 m2 T 30 Environmental Conditions NERC 100 2001 Figura 3 10 Visualizzazione Grafica di una Portafinestra su Window5 Nelle figure Figura 3 11 e Figura 3 12 vediamo in dettaglio le caratteristiche costruttive e le prestazioni del telaio della finestra e della portafinestra Frame Library ID Hame Wood ASHRAE LEL Source cUXALUES Frame 2270 Wm3 K Edge Correlation Class I GLAZING SYSTEM Not applicable for generic frames and dividers FRAME Frojected Frame Dimension 100 0 mm Material Abs 0 300 Coo M Figura 3 11 Caratteristiche Telaio Finestra 68 Frame Library pe Boo Name SQUIcE ASHRAEALBL UA ALUES Frame 4 450 amp m2 E Edge Correlation Class ia GLAZING SYSTEM Not applicable for generic frames and dividers r FRAME Frojected Frame Dimension S0 0 mm Maternal Abs 0 900 Color IT Figura 3 12 Caratteristiche Telaio Poratfinestra Per la finestra stato scelto come materiale costruttivo del telaio il legno Wood per la portafinestra stato scelto un materiale meno performante potrebbe essere un telaio metallico In Tabella 3 13 sono descritte in modo dettagliato le caratteristiche e le prestazioni del telaio di questi due sistemi Altezza dell area Altezza 1908 proiettata sul 100 mm 1 piano della Finestra anta Legno finestra unica Altezza dell area Altezza 2650 proiett
68. 76 262 737 11 942 9 961 158 835 62 988 835 895 895 1 000 1 000 6048 462 215 417 28 078 9 961 090 110 071 835 936 835 1 000 1 000 918 604 59 546 1 000 2979 887 232 663 12 808 9 961 079 125 350 1 Costante Localit GG GG Localit gradi giorno Spessore isolante cm Costante Localit GG Spessore 918 604 13 546 67 811 isolante cm Orientazione 139 481 4 Costante 359 769 441 522 815 Localit 9 961 078 835 128 116 835 951 895 1 000 1 000 GG 118 Spessore 918 604 13 254 452 69 308 452 858 452 1 000 1 000 isolante cm Orientazione 142 874 6 037 155 23 667 151 495 154 996 1 004 Pianta 23 890 2 706 058 8 828 048 208 058 996 1 004 Edificio Costante 1381 968 491 702 2 811 Localit 9 961 077 130 191 GG Spessore 918 604 13 043 70 430 isolante cm Orientazione 142 540 23 993 Pianta 21 535 8 031 Edificio Superficie 86 142 7 566 vetrata m2 Costante 11004 034 4898 575 2 246 Localit 9 961 076 835 130 397 835 953 895 1 000 1 000 GG Spessore 918 604 13 022 452 70 541 452 862 452 1 000 1 000 isolante cm Orientazione 142 540 5 931 154 24 031 151 501 154 996 1 004 Pianta 21 535 2 677 052 8 044 048 190 051 983 1 018 Edificio Superficie 86 142 11 367 049 7 578 055 180 049 987 1 014 vetrata m2 Tipo Vetro 1
69. Dispvetri Fatt sol Trasmvetro Cost Localit GG Disp vetri Fatt sol Trasmvetro Cost Localit GG Disp vetri Fatt sol Trasmvetro 1 RC Cost Localit GG Disp vetri Fatt sol Trasmvetro 1 RC Rad op Cost Localit GG Disp vetri Fatt sol Trasmvetro 1 RC Rad op Disp op 150 4315 324 007 3 080 527 940 20104 375 6510 904 4351 552 3 104 539 107 20531 393 6693 997 5252 893 3 104 539 107 20531 393 6693 997 4 208E8 2832 912 2 805 549 722 20531 393 6868 051 4 208E8 002 1177 100 2 2 8 542 782 20531 393 6754 260 2 077E9 006 57 348 287 794 012 074 20 346 861 062 435 259 281 750 063 9 466 516 44 319 710 307 182 062 9 341 509 895 315 472 6 099E7 1053 8 1 139 10 323 509 192 323 275 6 090E7 001 1589 657 209 10 497 507 675 324 085 7 455E8 001 17 060 a Variabile dipendente Annual Cooling MJ 1017 497 663 438 262 901 677 447 _ 269 901 677 447 269 069 453 691 447 276 069 055 368 682 447 272 340 152 413 14 995 620 41 773 25 948 23 348 14 959 15 445 49 485 56 951 39 732 20 938 17 100 50 150 57 716 40 266 21 219 6 899 2 688 20 212 53 252 40 322 21 245 6 909 2 400 740 10 892 51 707 40 442 20 841 2 86 4 130 3 362 11 521 1 760 1 236 1 721 150 713 13 708 007 15
70. HGC_alto Doppio_SHGC_basso d Triplo_SHGC_alto do Triplo SHGC_basso di preval ovest m di preval sud li 1749 mq sup finestre 23 32 mq sup finestre d isolante 10cm isolante 15cm d Milano di Roma Figura 3 21 Schema di organizzazione dei file 3 3 2 Esecuzione simulazione Per le simulazioni si utilizzato il software Energy Plus descritto nel Capitolo 2 L avvio della simulazione del file idf avviene nella schermata EP Launch azionando il comando Simulate in Figura 3 22 75 F EP Launch ES ee File Edit View Help Input File C ALlsershM attia Desktop UNIVERSIT TESI Modelli E energyplus PROVE messinaVsolante_ Sem 1 E Browse Edit Text Editor E dit IDF Editor weather File CAEnergrPlust 4 0 04WfeatherData milanoE Pi epw r Browse View Results Text Output Files Drawing File Spreadsheets HTML Simulate EnergyFlus 4 0 0 024 Exit no o W Wumuuw ot9AO AO 9 O T OO O OAO O TOOO n khl hRk kR1R1 kHR k Rk Rk Y8FT O 1 O O TO OOO OOOOOTOO MOP O ZL e2 elllm l 0 Mi UM M J OJDNPM J JBC lJVM Q IPW0WVM O DS TT Figura 3 22 Scermata EP Launch avvio simulazione Avviata la simulazione si apre la finestra Energy Plus Process illustrata in Figura 3 23 nella quale possiamo vedere a che punto PERIOD la simulazione 76 ES EnergyPlus Proc
71. Input Mumenza 11 Di Spessore isola Massuno a Nessuna Ti I Destra Sconosciuto Input 3 Superficevetratam2 Numenco 11 2 Supertca veirai Nessuna Messunna 11 Destra Sconosciuto input E PiantaEdificio Mumenca 11 uj Pianta Edificio Massunofa Messunola i I Destra Sconosciuto n Input 6 _ Cnain Numenen 11 a Misiunii Missu 11 SS Desira sconta cubo Ta Irpa ___ amp TipoVatro Mumerica 11 ij Tipo Vetro Hessunna Messunoia 11 I Destra Sconosciuto Input poi Anale atti Mumenco 11 a Annual Heming Messunoa Messina 11 F Destra Sconoscmto Input as AnnualCoolinghtJ Numerica 11 2 Annual Cooling Messumoa Nessunna 11 E Destra Sconosciuto Input ES po AnualHetatng Ha Numenco Un 11 Annual Healing Hessum Hossunoa 12 Desha Sconosciuto Inpul o W AnnuabCoolinghtJGG Numerica 13 12 Annual Cooling Messunoia Wessuno a 13 E Destra Sconosciuto Input 11 RadHor Mumarico 11 3 Rad Har Messuno a Messunaa 11 W Destra Sconosciuto n Input TT TT Il 1 a pa Siae S i Sia lalalala li lt HA aa SONE m E fini De m feb O U Figura 4 34 SPSS Visualizzazione Variabili Nella schermata Visualizzazione Variabili in Figura 4 34 troviamo le variabili da noi definite nel foglio di lavoro Excel in questa schermata possiamo modificare il nome delle variabili indicare il tipo di variabile nel nostro caso tutte numeriche descrivere brevemente la variabile c
72. Site GroundRA eflectance 5 nowblodifier Site W aterM ains Temperature Site Precipitation Rootlrrigatior Figura 2 10 IDF Editor Class list Location and Climate Site Location nell oggetto in questione si inseriscono tutte le informazioni riguardanti la localit in cui sorge l edificio Tabella 2 11 Nome della citt Latitude Latitudine Longitude Longitudine Fuso orario rispetto Greenwich Elevation Altitudine Tabella 2 11 Site Location parametri Run Period tipologia di object che permette di definire le caratteristiche del periodo di simulazione Tabella 2 12 applicabile anche a simulazioni multiple Nome dell object Begin Month Begin Day of Month End Month Mese di fine simulazione End Day of Month Giorno di fine simulazione Day of Week for Start Giorno della settimana d inizio Day simulazione Informazioni riguardanti le Use Weather File Vacanze presenti nel file climatico perch i giorni festivi si possono caratterizzare per profili di carico differenti rispetto ai feriali Holidays and Special Days 32 Uso delle informazioni sull ora Use Weather File legale riportate nel file Daylight Saving Period gate p climatico Traslazione dei giorni festivi se SPBIE a essi coincidono con i fine Rule settimana Use Weather File Rain Uso degli indicatori di pioggia Indicators nel file climatico Use Weather File Snow Uso degli indicatori di neve nel
73. SizneSummary SvstemSummary QutdoorAirSummary ObjectCountSummary ZoneCoolineSummaryMonthlky Figura 3 24 Output HTML I valori dei fabbisogni sono espressi mensilmente per tutte le zone simulate ci che andremo a considerare ai fini dell analisi statistica sar Annual Sum or Average che il valore annuale del fabbisogno estivo o invrnale Figura 3 25 T1 E messina _5cm_10mq_Ee0 PERIOD 2010 10 02 08 4 Report ZoneCoolingSummaryMonthly For 3 4 HO Timestamp 2010 10 02 08 40 34 ZONE SYS ZONE SYS SENSIBLE SENSIBLE pesi COOLING COOLING _ sola COOLING RATE ENERGY RATE ai DAI Maximum W Sn January 0 00 0 00 01 JAN 00 10 February 0 00 0 00 01 FEB 00 10 March 0 00 0 00 01 MAR 00 10 April 0 00 0 00 01 APR 00 10 May 288 38 1720 06 31 MAY 08 30 June 172027 3143 65 19_JUN 07 00 July 3084 17 2320 19 22 JUL 07 00 August 3044 15 2725 26 01 AUG 08 39 September 154714 2004 84 19 SEP_08 30 Qetober 67 48 024 73 22 OCT 08 00 November 0 00 0 00 01 NOV 00 10 December 0 00 5 91 10 DEC 14 30 Annual Sum or 9751 59 Average Figura 3 25 Esempio Output HTML Zona 3 4 E O ZoneCoolinSummaryMonthly I risultati ottenuti dalle simulazioni sono stati inseriti in apposite tabelle al fine di poter eseguire l analisi statistica al software Nel capitolo successivo Capitolo 4 verr presentata l analisi statistica dei risultati dopo l analisi descrittiva in funzione de
74. Tol Asal Rsol amp Twis Rival Awis2 Tir E E2 Cond Glass Tit 6196 VET32m vir 57 04m 040 0451 0799 0052 0042 0000 0840 0040 1 000 Gal P 2 Argon 12 5 Glass 2 8307 YMEOT85 4 syp 40 oeo5 ozio 0266 0856 0050 0053 0000 0840 0 060 1000 Gar 2 kk 2 Argon 12 5 Glass 3 6196 VE132m vir S7 ef 040 0451 0400 0799 0042 0052 0000 0040 0840 1 000 SC SHGC Rel Ht Gain TWwiz Keff Gap 1 Keff Gap 2 Keff tima tam aim ame 0 372 0 323 240 0 550 0 0225 0 0197 0 0153 Figura 3 17 Triplo Vetro SHGC basso In Tabella 3 18 sono elencate le caratteristiche dei vetri scelti per la nostra Spessore totale gt Vetro del vetro mm Ug W m K SHGC analisi Doppio SHGC alto 23 680 1 097 0 506 Doppio ie 23 680 1 102 0 328 Triplo SHGC 40 966 0 981 0 520 alto Triplo SHG 40 300 0 675 0 323 basso Tabella 3 18 Caratteristiche e prestazioni dei vetri dei sistemi finestrati Tali tipologie di vetri sono applicati sia alle finestre che alle portefinestre in Tabella 3 19 sono elencate per ogni tipologia le prestazioni globali Uy tot trasmittanza termica globale SHGC tot coefficiente di guadagno termico solare e le prestazioni delle componenti telaio e superficie vetrata 72 Portafinestra Doppio SHGC alto Doppio SHGC basso Triplo SHGC alto Triplo SHGC basso Doppio SHGC alto Doppio SHGC basso Triplo SHGC alto Triplo SHGC basso Tipologia Ur W m K U W m K Tabella 3 19
75. a Prob cum previsto 0 0 0 2 0 4 0 6 0 8 1 0 Regressione Residuo standardizzato Prob cum osservata Figura 4 47 Istogramma e Grafico di normalit P P dei residui Terzo modello di regressione multivariata per i fabbisogni invernali In questo terzo modello si deciso di normalizzare i fabbisogni invernali rispetto alla variabile indipendente Localit Gradi Giorno 124 Dal punto di vista pratico si diviso il fabbisogno invernale per il valore dei gradi giorno della rispettiva localit perch dai due modelli precedenti emerso che questa variabile quella che incide in modo pi significativo sui fabbisogni invernali In Tabella 4 48 troviamo il riepilogo del terzo modello Tabella 4 48 Riepilogo del modello Sig R R quadrato Variazione di Variazione Variazione di Durbin quadrato corretto R quadrato di F F Watson 1 795 632 2964 835 165 384 948 673 165 650 97 848 22 495 a Predittori Costante b Predittori Costante Spessore isolante cm Spessore isolante cm Rad Hor d Predittori Costante c Predittori Costante Spessore isolante cm Rad Hor Orientazione Spessore isolante cm Rad Hor Orientazione Superfice vetrata m2 e Predittori Costante Spessore isolante cm Rad Hor Orientazione Superfice vetrata m2 Pianta Edificio f Predittori Costante Spessore isolante cm Rad Hor Orientazione Superfice vetrata m2 Pia
76. abbisogni a seconda dell orientazione in cui stata distribuita la superficie vetrata 58 Le orientazioni considerate in questo lavoro sono tre tra parentesi sono espressi i valori numerici attribuiti alle variabili per poter eseguire l analisi statistica e SUD valore 11 e OVEST valore 22 e EST valore 33 Fabbisogni Invernali Fabbisogni Estivi Orientazione Media Dev Min Media Dev Min 9 888 25 888 25 8 014 17 014 17 30 621 32 621 32 344 88 88 9 932 57 932 57 3 966 70 966 70 21 21 952 05 05 3 971 93 971 93 OVEST 12 824 72 8 299 98 32 880 64 1 627 76 10 815 79 4 137 86 22 870 31 4 236 85 12 956 82 8 252 34 32 971 27 1 421 23 10 286 34 4 761 91 23 950 09 2 540 07 Tabella 4 13 Fabbisogni Invernali ed Estivi aggregati per orientazione della superficie vetrata Grazie ai valori contenuti in Tabella 4 13 possibile condurre una prima analisi basata sui valori della deviazione standard medi massimi e minimi del fabbisogno invernale ed estivo aggregato per orientazione preferenziale della superficie vetrata Si pu osservare che sia il fabbisogno invernale che quello estivo richiesto con orientazione della superficie vetrata prevalentemente a sud inferiore rispetto quello richiesto considerando come orientazioni prevalenti est e ovest Un analisi pi approfondita dei risultati si ottiene analizzando i grafici relativi ai fabbisogni invernali Grafico 4 14 e ai f
77. abbisogni estivi Grafico 4 15 59 Fabbisogno Invernale Orientazione Prevalente 35 000 00 30 000 00 25 000 00 20 000 00 15 000 00 Annual Heating MJ 10 000 00 5 000 00 0 00 61 10 15 20 25 30 35 Orientazione Prevalente Grafico 4 14 Da questo grafico si pu vedere che orientando la superficie vetrata prevalentemente verso sud la richiesta energetica per il riscaldamento dell ambiente inferiore ai casi ovest ed est in cui la richiesta energetica pressoch costante Fabbisogno Estivo Orientazione prevalente 30 000 00 25 000 00 20 000 00 15 000 00 Annual Cooling MJ 10 000 00 5 000 00 0 00 61 10 15 20 25 30 35 Orientazione prevalente Grafico 4 15 90 Per quanto riguarda i fabbisogni estivi aggregati per orientazione prevalente osserviamo che l andamento simile ai fabbisogni invernali cio minor richiesta energetica per il raffrescamento nel caso di superficie vetrata a sud e richiesta energetica con andamento costante per le orientazioni ovest ed est La differenza tra il fabbisogno estivo quello invernale che nel caso dell estivo i valori relativi alle tre orientazioni hanno andamento pi costante 4 2 1 5 Aggregazione per tipologia di vetro In questo paragrafo viene analizzata la dipendenza dei fabbisogni invernali ed estivi dalla tipologia di vetro installata Sono stati studiati due tipologie di doppio vetro e due tipologie di triplo vetro
78. abella 4 58 Riepilogo del modello Modello R Variazione Sig quadrato di R Variazione Variazione Durbin quadrato corretto quadrato di F dfi df2 di F Watson i 2334 077 1 1726 000 421 269 1 1 725 000 i 92 283 1 1724 000 1 079 a Predittori Costante Rad Hor b Predittori Costante Rad Hor Superfice vetrata m2 c Predittori Costante Rad Hor Superfice vetrata m2 Tipo Vetro d Variabile dipendente Annual Cooling MJ GG E possibile vedere che l aggregazione dei fabbisogni estivi sui gradi giorno della localit interessata ha portato ad un lieve innalzamento dell indice di determinazione R e quindi al miglioramento del modello seppure minimo 133 I coefficienti delle variabili di questo secondo modello sono presentati in Tabella 4 59 Tabella 4 59 Coefficienti Modello Coefficienti Coefficienti non standardizzat Statistiche di standardizzati Correlazioni collinearit Parziali Ordin Parzial indipendent Tolleranz t e zero a 1 000 1 000 1 000 Il modello che permette di stimare il fabbisogno estivo normalizzato sui gradi Deviazion e standard Errore 1 Costante 38 37 7 48 31 2 Costante Rad Hor 758 792 Superfice 289 443 vetrata m2 Costante Rad Hor Superfice vetrata m2 Tipo Vetro a Variabile dipendente Annual Cooling MJ GG giorno della localit in cui sorge l edificio il seguente Fosesrimaro 43 187 0009 p
79. ad entrante MJ Figura 4 71 4 3 5 2 Analisi dei fabbisogni estivi Primo modello di regressione multivariata per i fabbisogni estivi In Tabella 3 72 sono elencati i modelli di regressione lineare elaborati dal software per i fabbisogni estivi di questa seconda analisi statistica Tabella 3 72 Riepilogo del modello Modello Deviazione Variazione dell adattamento R standard Variazione quadrato Errore della di R Variazione Variazione Durbin quadrato corretto stima quadrato di F 2624 62419 2942 365 2214 18779 700 192 2083 62529 223 954 1928 54363 289 415 1814 79329 223 763 1814 46908 384 1 90 41990 47 598 1787 94994 5 761 2 3 4 5 6 7 8 9 1782 62327 11 300 a Predittori b Predittori c Predittori d Predittori Cost Rad entrante MJ Cost Rad entrante MJ Localit GG Cost Rad entrante MJ Localit GG Disp vetri Cost Rad entrante MJ Localit GG Disp vetri Fattore solare AMAM a A 148 e Predittori Cost Rad entrante MJ Localit GG Disp vetri Fattore solare Trasmittanza vetro f Predittori Cost Localit GG Disp vetri Fattore solare Trasmittanza vetro g Predittori Cost Localit GG Disp vetri Fattore solare Trasmittanza vetro 1 RC h Predittori Cost Localit GG Disp vetri Fattore solare Trasmittanza vetro 1 RC Rad su sup opache i Predittori Cost Localit GG Disp vetri Fattore solare Trasmitta
80. affrescamento sono la localit l estensione delle superfici vetrate la tipologia di vetro installata nelle finestre e la radiazione entrante dalle finestre Inoltre stato possibile constatare che il fattore tipologia di edificio non risulta determinante n sulla determinazione dei fabbisogni invernali n sulla determinazione di quelli estivi perch essi hanno in entrambi i casi andamento costante Dalle analisi emerso che per il fattore orientazione prevalente si hanno valori minori dei fabbisogni sia invernali che estivi se si sceglie l orientazione a sud Con l analisi statistica di regressione lineare multivariata si potuto confermare e approfondire quanto emerso nelle statistiche descrittive Nella prima analisi statistica di regressione lineare multivariata dai modelli di stima dei i fabbisogni invernali e dei fabbisogni estivi sono emerse le seguenti considerazioni e fabbisogno invernale le variabili pi determinanti sono la localit lo spessore di isolante e la radiazione orizzontale incidente sulle superfici dell edificio e fabbisogno estivo le variabili maggiormente incisive sul fabbisogno energetico di raffrescamento sono la localit la radiazione incidente sulle superfici orizzontali dell edificio l estensione della superficie vetrata e la tipologia di vetro installata nei sistemi vetrati 161 Nella seconda analisi statistica sono state considerate anche altre variabili e c stata la conferma di
81. agno solare Nel caso del fabbisogno estivo invece si vede che vetri con guadagno solare SHGC basso sono preferibili a quelli con guadagno solare SHGC alto perch comportano minor richiesta energetica per il raffrescamento dell ambiente perch sono minori i carichi dovuti agli apporti energetici della radiazione solare Fabbisogno Invernale Tipo di Vetro 35 000 00 m 30 000 00 25 000 00 20 000 00 15 000 00 Annual Heating MJ 10 000 00 5 000 00 100 5 101 101 5 102 102 5 103 103 5 104 104 5 Tipo di Vetro Grafico 4 17 Fabbisogni invernali aggregati per tipologia di vetro Dal grafico dei fabbisogni invernali confrontando gli andamenti in funzione delle diverse tipologie di vetro emerge che il doppio vetro con SHGC basso e il triplo vetro con SHGC basso sono comparabili questo sta ad indicare che le dispersioni di calore e i guadagni solari si bilanciano Inoltre si pu vedere che il triplo vetro ad alto guadagno solare in media pi performante del doppio vetro ad alto guadagno solare 92 Fabbisogno Estivo Tipo di Vetro 30 000 00 25 000 00 20 000 00 15 000 00 Annual Cooling MJ 10 000 00 5 000 00 100 5 101 101 5 102 102 5 103 103 5 104 104 5 Tipo di Vetro Grafico 4 18 Fabbisogni estivi aggregati per tipologia di vetro Nel grafico del fabbisogno estivo si pu vedere che a differenza del fabbisogno invernale il fabbisogno estivo
82. ali Fabbisogni Estivi Spess isolante Media MJ Max MJ Min MJ Media MJ Max MJ Min MJ sc 17 17 017 71 71 9 23245 232 15 2297127 971 27 2 2 830 25 25 9 939 92 939 92 4 4 071 28 28 22 22 500 80 80 2 2 678 30 30 10 820 41 6 849 86 23 850 59 861 64 10 448 89 4 525 57 23 950 09 2 540 07 7 831 67 5 577 63 19 097 70 344 88 10 645 89 4 313 50 22 575 05 2 562 12 Tabella 4 4 Fabbisogni Invernali ed Estivi aggregati per Spessore isolante I grafici seguenti illustrano l andamento del fabbisogno invernale Grafico 4 5 e l andamento del fabbisogno estivo Grafico 4 6 al variare dello spessore di isolante applicato alla parete dell involucro edilizio Fabbisogno Invernale Spessore Isolante 35 000 00 30 000 00 25 000 00 20 000 00 15 000 00 Annual Heating MJ 10 000 00 4 5 000 00 0 00 SF T T T T T T T T 0 2 4 6 8 10 12 14 16 Spessore Isolante cm Grafico 4 5 Fabbisogni invernali aggregati per spessore dell isolante Dal grafico dei fabbisogni invernali confermato che minore lo spessore di isolante maggiore l apporto energetico necessario per riscaldare l ambiente Questo andamento confermato anche in Tabella 4 4 si osserva inoltre che il fabbisogno invernale con spessore dell isolante pari a 5 cm si scosta di molto circa del 57 rispetto al valore riferito allo spessore par
83. ando i dati della tabella seguente che contiene i valori medi massimi e minimi riferiti ai tre casi di estensione della superficie vetrata 86 Fabbisogni Invernali Fabbisogni Estivi ssaa nie Media MJ Max MJ Min MJ Media MJ Max MJ Min MJ 11 1166 12 12 366 60 60 8 280 62 280 62 32 880 64 880 64 606 67 67 7 7 892 36 36 2 2 830 15 15 14 14 420 63 63 2 2 540 07 07 17 49 11 732 82 8 305 13 32 633 13 381 03 10 893 04 3 822 94 20 190 29 3 541 70 23 32 11 252 14 8 323 38 32 971 27 344 88 13 951 66 4 282 56 23 950 09 5 742 22 Tabella 4 10 Fabbisogni Invernali ed Estivi aggregati per Estensione della superficie vetrata Dai valori presenti in Tabella 4 10 possiamo dire che l estensione della superficie vetrata incide maggiormente sui fabbisogni estivi che aumentano all aumentare della superficie vetrata i fabbisogni invernali invece rimangono su valori vicini tra loro A questi livelli di analisi una relazione di proporzionalit diretta o inversa tra il fabbisogno invernale e la superficie finestrata non individuabile probabilmente e le successive analisi ce lo confermeranno bene tener conto delle grandezze fisiche che interessano le finestre trasmittanza termica e fattore solare e delle loro possibili interazioni Fabbisogno Invernale Superficie Vetrata 35 000 00 30 000 00 25 000 00 20 000 00 15 000 00 Annual Hetaing MJ
84. anta Edificio f Predittori Costante Superfice vetrata m2 Localit gradi giorno Tipo Vetro Spessore isolante cm Pianta Edificio Orientazione g Variabile dipendente Annual Cooling MJ In questo primo modello stata inserita anche la variabile indipendente Rad Hor radiazione incidente sul piano orizzontale dell edificio che stata scartata dal software perch non esiste una correlazione proporzionale semplice tra l irraggiamento della localit sul piano orizzontale e il fabbisogno energetico in regime estivo Il sesto modello quello che ha indice di determinazione R pi alto rispetto agli atri modelli ma indica che il modello migliorabile perch non vicino al valore massimo di R che 1 I coefficienti delle variabili di questo modello sono elencati in Tabella 4 56 Tabella 4 56 Coefficienti 130 Modello 1 Costante Superfice vetrata m2 2 Costante Superfice vetrata m2 Localit GG 3 Costante Superfice vetrata m2 Localit GG Tipo Vetro 4 Costante Superfice vetrata m2 Localit GG Tipo Vetro Spessore isolante cm Costante Superfice vetrata m2 Localit GG Tipo Vetro Spessore isolante cm Pianta Edificio Costante Superfice vetrata m2 Coefficienti non standardizzati 1831 324 519 219 6513 652 519 219 3 104 103952 868 519 219 3 104 950 626 103246 900 519 219 3 104 950 626
85. area geografica relativa alle normative vigenti sul riscaldamento raffrescamento delle abitazioni 12 Il valore numerico rappresenta la somma delle differenze giornaliere solo positive o solo negative tra la temperatura dell ambiente convenzionalmente fissata a 20 C e la temperatura media giornaliera esterna La somma delle differenze giornaliere tra le due temperature viene eseguita per tutti i giorni del periodo annuale convenzionale Un valore basso indica un breve periodo di riscaldamento raffreddamento e temperature medie giornaliere prossime alla temperatura fissata per l ambiente Al contrario valori elevati indicano periodi di riscaldamento raffreddamento prolungati e temperature medie giornaliere nettamente inferiori superiori rispetto alla temperatura di riferimento In funzione dei gradi giorno GG sono state definite sei fasce climatiche Figura 1 2 nel territorio italiano e i limiti massimi relativi al periodo annuale di esercizio dell impianto termico ed alla durata giornaliera di attivazione gt fascia A lt 600 GG ore 6 giornaliere dal 1 dicembre al 15 marzo 2 comuni gt fascia B tra 601 e 900 GG ore 8 giornaliere dal 1 dicembre al 31 marzo 15 comuni gt fascia C tra 901 e 1400 GG ore 10 giornaliere dal 15 novembre al 31 marzo 989 comuni gt fascia D tra 1401 e 2100 GG ore 12 giornaliere dal 1 novembre al 15 aprile 1611 comuni gt fascia E tra 2101 e 3000 GG ore 14 giornaliere da
86. ata sul 50 mm Materiale piano della Portafinestra poco finestra anta unica performante Alluminio 3 U 4 48 W m K Largh 2482 arghezza 8 dics assorbimento Tabella 3 13 Caratteristiche e prestazioni del telaio dei sistemi finestrati 3 2 5 3 Caratteristiche e prestazioni delle superfici vetrate Anche per la creazione delle superfici vetrate stato utilizzato il software Window5 che grazie alla connessione al database di Optics5 contenente pi di 10000 tipologie differenti di vetro ha permesso di creare le strutture vetrate con le caratteristiche desiderate Nella creazione dei sistemi vetrati stata fatta attenzione ai parametri e SHGC Solar Heat Gain Coefficent il coefficiente di guadagno termico solare stato considerato alto rispetto al nostro campo d indagine visto che il valore massimo 1 per valori compresi tra 0 5 0 6 mentre stato considerato basso per valori compresi tra 0 3 0 4 69 e U vetro trasmittanza termica del vetro per i sistemi a doppio vetro compreso tra i valori di 1 000 e 1 200 W m K mentre per i sistemi a triplo vetro tle valore doveva essere compreso tra 0 600 e 1 000 W m K Sia per i doppi vetri che per i tripli come gas presente nell intercapedine della vetrocamera in sostituzione all aria stato scelto l Argon che essendo un gas inerte ha la caratteristica di rallentare il moto convettivo interno all intercapedine permettendo di dim
87. ati nella seguente tabella riassuntiva Tabella 4 7 Fabbisogni Invernali Fabbisogni Estivi Tipologia Edificio Media MJ Dev Std Max MJ Min MJ Media MJ Dev Std Max MJ Min MJ 11 247 42 247 42 8 060 82 060 82 30 746 05 344 88 11 351 56 4 4 404 41 41 23 950 09 950 09 4 4 078 85 85 3 4 E 11 675 02 8 116 28 30 866 47 384 33 11 010 58 4 163 13 22 854 21 4 104 62 1 4 N S 13 108 50 8 609 57 32 971 27 714 78 11 008 45 4 091 22 22 660 30 4 346 65 1 4 E O 12 066 73 8 706 68 32 483 01 453 68 8 731 56 4 087 92 21 473 53 2 540 07 Tabella 4 7 Fabbisogni Invernali ed Estivi aggregati per Tipologia di edificio Da un analisi preliminare dei valori riassunti in Tabella 4 7 possiamo concludere che la tipologia di edificio cio il rapporto tra i lati dell edificio e la direzione prevalente in cui si sviluppa non influenza in modo significativo i fabbisogni invernali mentre quelli estivi sono influenzati dall orientazione in cui si sviluppano sviluppa l edificio A seguire vengono proposti e commentati i grafici riferiti ai fabbisogni invernali Grafico 4 8 e ai fabbisogni estivi Grafico 4 9 Fabbisogno Invernale Tipologia di edificio 35 000 00 TI EI e 30 000 00 i 2 8 o J 25 000 00 z o e Z m H e 0 20 000 00 c io U I 3 15
88. azioni solari e coefficiente Pavimento lato a della luce Coefficiente convettivo 20 W m K Tabella 3 5 Caratteristiche termo fisiche delle pareti dell edificio 62 e Il coefficiente di assorbimento sulle pareti 0 3 e sul pavimento 0 6 perch si suppone che la radiazione entrante cada sul pavimento e venga assorbita in gran parte dal pavimento in misura minore sulle altre pareti le eventuali quote riflesse e L emissivit convenzionalmente 0 9 per le pareti opache e I coefficienti convettivi sono scelti sulla base delle indicazioni dello standard europeo UNI EN ISO 6946 3 2 5 Struttura e caratteristiche delle superfici finestrate Come abbiamo gi detto in precedenza nel Paragrafo 3 2 2 ci sono e Tre estensioni di superficie vetrata analizzate 11 66 m 17 49 m e 23 32 m e Quattro tipologie di vetro di cui due doppi vetri e due tripli vetri sia per i doppi ch per i tripli si sono distinti i casi SHGC alto e basso guadagno termico solare del vetro e Due tipi di serramento finestra e portafinestra in modo da avere pi casi possibili per l analisi 3 2 5 1 Estensione delle superfici vetrate Nelle figure riportate di seguito vengono illustrate le disposizioni delle superfici vetrate sulle pareti delle varie tipologie di edificio 63 In Figura 3 6 troviamo la disposizione di superficie vetrata pari a 11 66 m EEE Pianta Quadrata 1 1 10x3m Pianta Rettangolare 3 4 N S prev S Pianta
89. camente e quindi economicamente la classe A mentre la pi dispendiosa come mostrato in Figura 1 1 la classe G meno di 15 kWh m E 15 31 kWh m 31 47 kWh nr sia 47 63 kWhinm i 3 108 kWh m 108 154 kWh m 154 192 kWh m f 192 231 kWh m Bi Figura 1 1 La scelta di adottare per la classificazione energetica una tabella policromatica dal verde basso fabbisogno energetico al rosso alto fabbisogno energetico abbinata alle lettere dell alfabeto come gi in uso per gli elettrodomestici serve per consentire a tutti di capire se un edificio consuma molta o poca energia Di seguito vengono elencati i consumi medi indicativi per ciascuna classe di edificio Classe energetica A lt 15 KWh m anno Classe energetica A tra 15 30 KWh mq annuo lt 3 litri gasolio m anno Classe energetica B tra 31 47 KWh mq annuo 3 1 5 litri gasolio m anno Classe energetica B tra 47 63 KWh mq annuo 3 1 5 litri gasolio m anno Classe energetica C tra 63 108 KWh mq annuo 5 1 7 litri gasolio m anno Classe energetica D tra 108 154 KWh mq annuo 7 1 9 litri gasolio manno 11 Classe energetica E tra 154 192 KWh mq annuo 9 1 12 litri gasolio m anno Classe energetica F tra 192 231 KWh mq annuo 12 1 16 litri gasolio m anno Classe energetica G gt 231 KWh mq annuo gt 16 litri gasolio m anno La certificazione energetica degli edifici prevede prima una sezione per la classe di isolamento te
90. camento Le temperature di setpoint sia di raffrescamento che di riscaldamento sono un altro importante input per i nostri modelli Il setpoint per la temperatura di riscaldamento e per la temperatura di raffrescamento sono stati fissati a 20 C e 26 C secondo le indicazioni dello standard europeo UNI EN ISO 13790 per quanto riguarda gli edifici a destinazione d uso residenziale La temperatura interna della zona studiata deve rimanere dentro tale range di valori perch non ci siano apporti di flussi termici da parte dell impianto di climatizzazione questo approccio non definito nella normativa di riferimento Capacit dell impianto di climatizzazione Per l impianto di climatizzazione stata ipotizzata una potenza illimitata perch stato studiato il comportamento dell involucro edilizio e non dell impianto di climatizzazione Ventilazione e apporti interni I valori relativi alla ventilazione e all entit degli apporti gratuiti interni sono stati impostati facendo riferimento alla norma UNI TS 11300 1 Per quanto riguarda l entit degli apporti termici interni per edifici con superficie utile di pavimento A inferiore a 170 m la norma consiglia di adottare la seguente relazione 55 Pine e DaM MA DIST X A 5 294 100 01557 x 1005 373 7 W Il carico totale derivante dagli apporti interni considerato interamente convettivo in modo che il contributo degli apporti gratuiti interni agli scambi rad
91. d Variazione Sig R quadrato Errore della di R Variazione Variazione Durbin quadrato corretto stima quadrato di F di F Watson 4574 95872 3967 530 2618 02227 3545 702 2298 91638 513 121 2249 28002 71 929 2213 44124 57 247 2209 94165 6 458 a Predittori Costante Localit gradi giorno b Predittori Costante Localit gradi giorno Spessore isolante cm c Predittori Costante Localit gradi giorno Spessore isolante cm Orientazione d Predittori Costante Localit gradi giorno Spessore isolante cm Orientazione Pianta Edificio e Predittori Costante Localit gradi giorno Spessore isolante cm Orientazione Pianta Edificio Superfice vetrata m2 117 f Predittori Costante Localit gradi giorno Spessore isolante cm Orientazione Pianta Edificio Superfice vetrata m2 Tipo Vetro g Variabile dipendente Annual Heating MJ Primo modello di regressione multivariata per i fabbisogni invernali In Tabella 4 42 possiamo vedere che stato scelto il modello 6 perch ha indice di determinazione R pi alto e deviazione standard dell errore della stima pi basso In Tabella 4 43 sono elencati i coefficienti assegnati alle variabili incluse nei modelli Tabella 4 43 Coefficienti Modello a cn Statistiche di Coeff non std std Correlazioni collinearit IAS SES standard Ordine Parziali Errore Beta t zero Parziali indipendenti Tolleranza VIF 3137 5
92. dati ottenuti dalle simulazioni fatte La variabile dipendente e le variabili indipendenti considerate nell analisi devono essere selezionate nella schermata in Figura 4 36 relativa alla regressione lineare nel nostro caso come metodo di analisi si scelto il metodo per passi che consente l ingresso di una nuova variabile nel modello solo se il p value risulta inferiore o uguale a 0 05 con un valore maggiore di 0 1 la variabile rimossa il p value il parametro utilizzato per valutare se il modello di regressione analizzato significativo nel spiegare la variabilit delle variabili indipendenti EE Regressione lineare Dipendente ocalit gradi gior Annual Heating R nnualHea amp Localit gradi gi amp Annual Heating MJ AnnualH Fi Spessore isolante City Block1di1 SE F Superfice vetrata m Pianta Edificio Pian Orientazione F Tipo Vetro TipoVetro Annual Cooling MJ Annual Heating MJ Annual Cooling MJ amp Rad Hor RadHor Metodo Variabile di selezione Etichette casi Minimi quadrati ponderati Figura 4 36 SPSS Regressione Lineare Da questa schermata possibile accedere ad altre schermate che ci permettono di scegliere il tipo di analisi statistiche da eseguire determinare i coefficienti di regressione definire il tipo di analisi dei residui e scegliere i grafici che illustrano l andamento del modell
93. e 99 Fabbisogno invernale Fattore solare del vetro 35 000 00 30 000 00 25 000 00 20 000 00 15 000 00 Annual Heating MJ 10 000 00 5 000 00 0 200 0 250 0 300 0 350 0 400 0 450 0 500 0 550 Fattore solare del vetro Grafico 3 24 Fabbisogni invernali aggregati per valore del fattore solare del vetro Fabbisogno estivo Fattore solare del vetro 30 000 00 25 000 00 20 000 00 15 000 00 Annual Cooling MJ 10 000 00 5 000 00 0 00 0 200 0 250 0 300 0 350 0 400 0 450 0 500 0 550 Fattore solare del vetro Grafico 3 25 Fabbisogni estivi aggregati per valore del fattore solare del vetro Nei grafici dei fabbisogni invernali ed estivi si nota che in regime invernale Grafico 4 24 l influenza del fattore solare non significativa in termini di maggiore o minore richiesta energetica per il riscaldamento in regime estivo Grafico 4 25 il fabbisogno cresce linearmente con l aumentare del fattore solare 100 Fabbisogno Invernale Trasmittanza vetro 35 000 00 30 000 00 25 000 00 20 000 00 15 000 00 Annual Heating MJ 10 000 00 5 000 00 0 00 0 4 0 5 0 6 0 7 0 8 0 9 1 1 1 1 2 Trasmittanza vetro W m2K Grafico 4 26 Fabbisogni invernali aggregati per trasmittanza termica del vetro Fabbisogno estivo Trasmittanza vetro 30 000 00 25 000 00 20 000 00 15 000 00 Annual Cooling MJ 10 000 00 5 000 00 0 00 0 4 0 5 0 6 0 7 0 8 0 9 1
94. e 2009 n 59 che fissa il valore massimo della trasmittanza U delle chiusure apribili e assimilabili quali porte finestre e vetrine anche se non apribili comprensive degli infissi Tabella 1 9 ZI 22 CAPITOLO 2 DESCRIZIONE DEI SOFTWARE UTILIZZATI 2 1 Introduzione Nel primo capitolo vengono presentati il software utilizzato per la simulazione dinamica dell involucro edilizio e il software che ha permesso di definire le specifiche tecniche e geometriche dei serramenti applicati all involucro stesso Nel caso studio in questione stato utilizzato per la simulazione dinamica dell edificio il software EnergyPlus versione 4 0 La progettazione dei serramenti e la definizione delle tipologie di vetro analizzate stata possibile grazie all utilizzato del software ausiliario Window5 La seguente descrizione dei software utilizzati per la simulazione e per la definizione delle tipologie di vetro utilizzate focalizzata sulla loro struttura e sui moduli impiegati 2 2 EnergyPlus 2 2 1 Descrizione Programma EnergyPlus un software basato sui programmi BLAST Building Loads Analysis and System Thermodynamics e DOE 2 sviluppati negli Anni 80 per poter eseguire stime e simulazioni sui carichi energetici degli edifici La natura open source del software realizzato dal DoE Dipartimento Energetico degli Stati Uniti ha permesso di superare di gran lunga le capacit degli altri programmi di riferimento e l ha res
95. e Name Frame and Divider Name 2 2 3 6 Sesto Gruppo Advanced Surface Concepts Gruppo di oggetti che permette di definire in modo dettagliato le modalit di trasferimento del calore attraverso le superfici In Figura 2 23 sono elencati gli oggetti appartenenti a questo gruppo Class List Advanced Surface Concepts SurtaceControlMovablelnzulation SurtaceFroperty OtherSideCoetficients SurfaceProperty OtherSideConditonskodel 0042 SurfaceProperty ConvectionCostficients 00017 SurfaceProperty ConvectionCoefficients MultipleSurface SurfacePropertiez V aporCoetficienta SurfaceProperty E teriorNaturalventedCavity ZoneProperty Userv iewFactore Figura 2 23 IDF Editor Class list Advanced Surface Concepts 39 Surface Property Convections Coefficents object che definisce i coefficienti convettivi per ciascun superficie definita nel modello immettendo i coefficienti in questo oggetto essi non vengono calcolati dal software Surface Property Convections Coefficents Multiple Surface differisce dall oggetto precedente perch consente di definire i coefficienti convettivi di una categoria di superfici nel nostro caso le finestre 2 2 3 7 Settimo Gruppo Internal Gains Gase quipment HotWaterE quipment SteamE quipment 0007 OtherE quipment daro ZoneBaseboard UutdoorT emperatureControlled Figura 2 24 IDF Edito
96. e Ri il coefficiente di determinazione del modello calcolato rispetto alla variabile j esima se VIF maggiore di 5 conviene eliminare alcune variabili esplicative Come per la regressione lineare semplice anche in quella multivariata sui coefficienti stimati necessario fare un test statistico per vedere se possibile generalizzarli o meno alla popolazione di riferimento la statistica usata una statistica test t che segue una distribuzione t di Student a n k 1 gradi di libert 4 3 3 Software SPSS Statistics 18 0 Il software SPSS uno tra i pi utilizzati per eseguire analisi statistiche perch fornisce numerosi strumenti tra cui statistiche descrittive statistiche test modelli di regressione e di correlazione ecc Con SPSS possibile importare i dati contenuti nei file Excel facendo attenzione che per l analisi di regressione non ci devono essere valori sottoforma di stringa ma solo valori numerici quindi sar opportuno assegnare alle varie stringhe un valore numerico riportandolo in una legenda Dopo aver importato il file si nota che ci sono due schermate principali Visualizzazione Variabili Figura 4 34 e Visualizzazione Dati Figura 4 35 112 t Analizza Diredmarketing Grafici USit Finestra Aulo fit E E EErEE O Larghezza Decimali Etichetta Valon Mancanteli Colonne Allinea Misura Ruolo n li Localit grad Nessunofa Nessuna 1i Destra Sconosciuto
97. e pi completo Sky Model Module Shading Module Daylighting Module Window Glass Module CTF Calculation Module Air Loop Module Zone Equip Module Plant Loop Module Condenser l Loop Module AirFlow Network PY Module Module Figura 2 2 Energy Plus struttura interna Getting Started with EnergyPlus p 5 25 I vari moduli sono coordinati e richiamati durante la simulazione di un edificio da una subroutine principale definita Manage Simulation che controlla I seguenti percorsi di simulazione ambiente ora giorno timestep sub orario EnergyPlus non un programma con interfaccia user friendly infatti legge come input e fornisce come output unicamente file di testo pi che altro un simultation engine Per questo motivo il DoE Dipartimento Energetico degli Stati Uniti Vha provvisto di programmi ausiliari quali EP Launch e IDF Editor il primo permette di lanciare le simulazioni mentre il secondo viene utilizzato per progettare i file IDF contenenti la descrizione dell edificio impianti 2 2 2 EP Launch L EP Launch un programma ausiliario sviluppato per EnergyPlus che permette di lanciare simulazioni singole o multiple l interfaccia con cui si presenta Figura 1 3 semplice e soprattutto intuitiva amp EP Launch E File Edit View Help Input File CAUsersAMattia Desktop UNN ERSIT XTESIMModelli E energyplus PROVE messinaVsolante bem
98. e quote indicanti le dimensioni principali Figura 1 5 Area della vetrata Ag l area della vetrata di una finestra o di una porta la pi piccola parte delle aree visibili viste da entrambe i lati si ottiene moltiplicando la base per l altezza della superficie vetrata visibile Area del telaio Af Varea del telaio la maggiore delle aree proiettate del telaio interna o esterna l area proiettata del telaio la proiezione su un piano parallelo al vetro dell area del telaio interno o esterno Afi o Afe 17 Area della finestra Aw l area totale della finestra data dalla somma dell Area della vetrata Ag e dell Area del telaio Af Schematizzazione di una finestra singola Legenda 1 Telaio fisso 2 Telaio mobile 3 Vetrata singola o multipla Figura 1 6 Schematizzazione di una finestra singola Per finestre e porte finestre la trasmittanza termica del serramento rappresenta la media pesata tra la trasmittanza termica del telaio Uf e di quella della vetrata Ug pi un contributo aggiuntivo la trasmittanza termica lineare Wg dovuto all interazione fra i due componenti e alla presenza del distanziatore applicato lungo il perimetro visibile della vetrata Secondo la norma UNI EN ISO 10077 1 la trasmittanza termica di una finestra singola in Figura 1 6 si calcola attraverso la seguente equazione Uiw nta Dove e Ug la trasmittanza termica della vetrata e Uf
99. emperatura dell ambiente convenzionalmente fissata a 20 C e la temperatura media giornaliera esterna La somma delle differenze giornaliere tra le due temperature viene eseguita per tutti i giorni del periodo annuale convenzionale Un valore basso indica un breve periodo di riscaldamento raffreddamento e temperature medie giornaliere prossime alla temperatura fissata per l ambiente I grafici seguenti riportano i fabbisogni invernali Grafico 4 2 e i fabbisogni estivi Grafico 4 3 aggregati per ciascuna delle tre localit considerate nelle 50 simulazioni nella tabella sottostante Tabella 4 1 vengono riportati la deviazione standard i valori medi massimi e minimi per le localit Tabella 4 1 Fabbisogni Invernali ed Estivi aggregati per Localit GG Fabbisogni Invernali GG localit 35 000 00 30 000 00 25 000 00 3 E 20 000 00 3 TI w 15 000 00 gt lt x 10 000 00 5 000 00 0 00 g T T P F T 500 1000 1500 2000 2500 3000 GG Gradi Giorno Grafico 4 2 Fabbisogni invernali aggregati per localit GG Dal grafico dei fabbisogni invernali si conferma che il fabbisogno cresce linearmente con l aumentare dei gradi giorno ci significa che nella citt di Milano 2404 GG il periodo di riscaldamento maggiore rispetto a Roma 1415 GG e Messina 707 GG Si osserva inoltre che i valori relativi
100. entrante MJ Grafico 4 31 Fabbisogno estivo aggregato per radiazione entrante Nel grafico dei fabbisogni estivi si nota una dipendenza forte tra la radiazione entrante e il fabbisogno richiesto per il raffrescamento il quale cresce linearmente con l aumentare della radiazione entrante 4 2 2 6 Aggregazione per radiazione incidente sulle superfici opache La radiazione incidente sulle superfici opache Radsup op la frazione della radiazione solare incidente che non entra dalle superfici vetrate ma che incide sulle superfici opache dell edificio La formula per il calcolo della radiazione incidente sulle superfici opache la seguente Radsupion Radio X Sap Le superfici opache S p si ottengono sottraendo la superficie vetrata dalla superficie della parete studiata poi deve essere sommata anche la copertura dell edificio 105 Fabbisogno Invernale Radiazione su superfici opache 1 200 000 00 4 1 000 000 00 m 800 000 00 m Z D c E 9 600 000 00 4 T T c G lt 400 000 00 200 000 00 T T T T T T 1 0 00 5 000 00 10 000 00 15 000 00 20 000 00 25 000 00 30 000 00 35 000 00 Radiazione su superfici opache MJ Grafico 4 32 Fabbisogno invernale Nel Grafico 4 32 si nota un andamento discendente dei fabbisogni invernali diminuiscono lievemente con l aumentare della radiazione sulle superfici opache Le variazioni di fabbisog
101. eriodo estivo la dispersione termica attraverso le pareti opache non provoca un aumento del fabbisogno energetico contrariamente a quanto succede durante il periodo invernale Confrontando i risultati di questa aggregazione con quelli ottenuti nell Analisi Statistica 1 Paragrafo 4 2 1 2 si pu dire che confermato sia l andamento dei fabbisogni invernali sia quello dei fabbisogni estivi I fabbisogni invernali aumentano con l aumentare della dispersione delle superfici opache che dovuto alla diminuzione della resistenza termica della parete perch lo spessore di isolante minore I fabbisogni estivi diminuiscono di poco con l aumentare della dispersione attraverso le superfici opache perch ad un elevata dispersione corrisponde un minor spessore di isolante 96 4 2 2 2 Aggregazione per reciproco della costante di tempo dell involucro La costante di tempo dell involucro RC data dal prodotto della resistenza termica R per la capacit termica C quest ultima espressa come C di X Pi KE Dove dj lo spessore p la densit del materiale e cs il calore specifico dello strato i esimo che compone le pareti dell involucro Il reciproco della costante di tempo 1 EXE un parametro relativo all involucro che indica quanto rapidamente le variazioni di temperatura interna seguano quelle della temperatura esterna Se la costante di tempo RC bassa le variazioni di temperatura esterna si riperc
102. ertices Tabella 2 21 Building Surface Detailed parametri e descrizione Fenestration Surface Detailed object che permette l introduzione nel modello delle sottosuperfici subsurfaces che possono essere finestre porte ecc Nel nostro modello questo object stato utilizzato unicamente per definire l estensione delle superfici finestrate nella tabella seguente Tabella 2 22 vengono elencati i campi di tale object 38 Nome della sottosuperficie Tipologia della sottosuperficie si Surface Type pu sciegliere tra Window Door Glassdoor Questo parametro permette di Construction Name scegliere l elemento costruttivo da associare alla sottoparete Nome della superficie nella quale si vuole posizionare la sottosuperficie che i sta definendo Outside Boundary Informazioni aggiuntive relative Condition Object alle condizioni al contorno View Factor to Ground Fattore di vista del terreno Nome del controllo Shading Control Name dell ombreggiamento in queste simulazioni non stato utilizzato Informazioni sul telaio e Sui divisori delle finestre Attraverso tale parametro si Multiplier possono inserire pi finestre sulla stessa superficie Numero di vertici che definiscono Number of Vertices i la posizione della sottosuperficie Vertex X Y Z Coordinate spaziali di ciascun coordinate vertice delle sottosuperfici definite Tabella 2 22 Fenestration Surface Detailed parametri Building Surfac
103. esentato dalle finestre come si pu vedere dalla termografia riportata in Figura 1 4 un edificio con serramenti di scarsa qualit ha le maggiori perdite di calore proprio attraverso le finestre zone rosse Figura 1 4 La trasmittanza delle superfici vetrate espressa dal valore Ug E quindi indispensabile utilizzare finestre termoisolanti con opportuni vetri installati le finestre devono lasciare entrare molta luce e far uscire la minor quantit possibile di calore La scelta dei vetri deve essere fatta considerando l orientazione e gli ombreggiamenti per meglio sfruttare l energia solare si deve ricercare il miglior orientamento possibile per la zona in cui sorge l edificio e fare attenzione che gli ombreggiamenti consentano di sfruttare al meglio l irraggiamento solare nel periodo invernale e allo stesso tempo proteggere l edificio nel periodo estivo Durante l inverno l energia che proviene dall irraggiamento solare la benvenuta ma durante i mesi estivi pu causare un surriscaldamento all interno dell edificio 16 Bisogna pertanto trovare un compromesso tra l apporto d energia in inverno e la necessit di proteggersi dal calore in estate per senza dover rinunciare all illuminazione naturale dei locali 1 4 Componenti della finestra e calcolo delle loro prestazioni 1 4 1 Caratteristiche geometriche e calcolo delle prestazioni In Figura 1 5 schematizzata una finestra a 2 ante con le relativ
104. ess joj x C NEHERGY 2 rif EFP EP copy C NEnergyFlusUd 6 0nhHeatherDatanmilano EPU epu TE epu i file copiati G XENERGY 2Z gt 1if EP EP SET uwthrstat C xEnerwgyPlusU4 M b WeatherData milanoEPW s tat C ENERGY 2 gt 1if EP EP copy G EnergyPlusU4 B9 6 WUeatherDataXxmilanoEPW stat in i stat i file copiati C ENERGY 2 XEnergyPlus EnergyPlus Startiny EnerguyPlus 4 09 0 024 24 16 2010 17 603 Frocessing Data Dictionary Processing Input File Initializing Simulation J Reporting Surfaces Initializing New Environment Parameters Warming up i1 Warming up 2AF Warming up lt 3 gt Warming up 4 Starting Simulation at Air i for PERIOD Figura 3 23 Schermata EnergyPlus Process simulazione Una volta che la simulazione terminata i file di output generati da EnergyPlus vengono salvati nella stessa cartella contenente il file idf simulato Nel nostro caso i file di output sono in formato HTML i valori che ci interessano per la nostra analisi del fabbisogno estivo e invernale sono ZoneCoolingSummaryMonthly e ZoneHeatingSummaryMonthly Figura 3 24 E messina 5cm _10mq_Ee0 PERIOD 2010 10 02 08 4 Table of Contents Top Annual Buldins Utility Performance Summary ut Verification and Results Summary Demand End Use Components Summary Component Sizing Summary Surface Shadowing Summary ClimaticDataSummary EnvelopeSummary ShadneSummary LichtineSummary EquipmentSummary HVAC
105. essina Milano Roma All interno della cartella relativa alla localit analizzata sono state create tre sottocartelle indicanti i tre valori dello spessore di isolante presi in considerazione nelle simulazioni 5 cm 10 cm 15 cm Per ognuna di esse al suo interno sono state create altre tre sottocartelle indicanti il valore di superficie vetrata considerato in quel gruppo di simulazioni 11 66 m 17 49 m 23 32 m In ogni cartella relativa alla superficie vetrata sono state create tre sottocartelle indicanti l orientazione preferenziale scelta per la simulazione prevalente est prevalente ovest prevalente sud Infine per ogni orientazione sono state create quattro sottocartelle indicanti la tipologia di vetro installata nei sistemi finestrati Doppio SHGC alto Doppio SHGC basso Triplo SHGC alto Triplo SHGC basso in ognuna di queste cartelle contenuto il file idf che verr simulato con il software Energy Plus 74 In Figura 3 21 schematizzato il sistema di organizzazione dei file nelle varie cartelle come esempio stato preso il caso Messina isolante 5 cm 11 66 mq Superficie finestrata prevalente est Questa organizzazione dei file permette una pi chiara lettura e trascrizione dei risultati ottenuti perch si segue l ordine prestabilito Cartelle k Modelli E F energyplus energyplus PROVE d messina i isolante 5cm o 11 66 mq sup finestre d preval est p Doppio_S
106. ficie vetrata sulla superficie del pavimento dal 17 49 al 23 32 non porta buoni risultati in regime estivo per le localit Roma e soprattutto Messina perch i fabbisogni estivi sono influenzati negativamente dall aumento della radiazione solare entrante che provoca un innalzamento della temperatura interna e quindi maggior richiesta energetica per il raffrescamento a Milano questo fenomeno c ma meno evidente rispetto alle localit meridionali in regime invernale le dispersioni attraverso le superfici vetrate che aumentano incrementando l involucro trasparente non provocano grandi perdite energetiche perch bilanciate dagli apporti di calore dovuti alla radiazione solare entrante Le osservazioni fatte sono riscontrabili nelle seguenti tabelle Tabella 5 1 Tabella 5 2 e Tabella 5 3 in cui sono riportati gli andamenti dei fabbisogni invernali ed estivi per le localit Messina Roma e Milano per gli edifici a pianta quadrata ottenuti dalle simulazioni Le tabella hanno struttura matriciale sulle righe ci sono i tre diversi spessori di isolante e sulle colonne le tre orientazioni preferenziali delle superfici finestrate I grafici ottenuti nell intersezione tra righe e colonne della matrice permettono di confrontare le quattro tipologie di vetro analizzate in ascissa si considera l estensione della superficie finestrata mentre in ordinata ci sono i fabbisogni invernali ed estivi espressi in MJ
107. fisico di bilancio termico ma semplicemente attenuano rispettivamente l effetto della variabile radiazione entrante e dispersioni dei vetri Per verificare che il modello sia lineare e che l ipotesi di normalit sia rispettata si esegue l analisi dei residui e osservando sia l istogramma che il grafico di normalit P P in Figura 4 66 si pu constatare che l ipotesi di normalit rispettata e che il primo modello lineare infatti si discosta poco dalla retta di perfetta linearit del modello 140 32 597 3 483 45 500 13 790 6 160 1 016 1 634 32 700 3 564 45 556 13 806 5 557 Istogramma Grafico di normalit P P di regressione Residuo standardizzato Variabile dipendente Annual Heating MJ Variabile dipendente Annual Heating MJ Media 2 85E 14 Dev stand 0 998 Frequenza Prob cum previsto 0 0 0 2 0 4 0 6 0 8 1 0 Regressione Residuo standardizzato Prob cum osservata Figura 4 66 Istogramma e Grafico di normalit P P dei residui Secondo modello di regressione multivariata per i fabbisogni invernali Nel secondo modello di regressione multivariata per i fabbisogni invernali si deciso di inglobare la variabile ocalit GG nelle variabili dispersione vetri e dispersione superfici opache ottenendo cos la potenza termica in W d dissipata attraverso le superfici vetrate e opache Tabella 4 67 Riepilogo del modello Modello Deviazione Variazione dell adattamento R s
108. gni invernali in relazione alle variabili indipendenti di quest ultimo modello si pu capire in che modo la variazione delle stesse incide nel fabbisogno invernale Nei grafici di regressione parziale di Figura 4 51 4 52 4 53 4 54 relativi alle variabili indipendenti spessore dell isolante Rad Hor radiazione incidente sull orizzontale orientazione preferenziale delle superfici vetrate ed estensione delle superfici vetrate si nota che confermato l andamento dei fabbisogni invernali osservato nella statistica descrittiva affrontata nel Paragrafo 4 2 1 Grafico di regressione parziale Variabile dipendente Annual Heating MJ GG 8 00000000000 6 00000000000 4 00000000000 2 00000000000 0 00000000000 Annual Heating MJ GG 2 00000000000 4 00000000000 5 2 5 0 2 5 5 Spessore isolante cm Figura 4 51 128 Annual Heating MJ GG Annual Heating MJ GG Annual Heating MJ GG Grafico di regressione parziale Variabile dipendente Annual Heating MJ GG 4 00000000000 2 00000000000 0 00000000000 2 00000000000 4 00000000000 6 00000000000 1000 000 500 000 0 000 500 000 1000 000 Rad Hor Figura 4 52 Grafico di regressione parziale Variabile dipendente Annual Heating MJ GG 5 00000000000 2 50000000000 0 00000000000 2 50000000000 5 00000000000 15 10 5 0 5 10 15 Orientazione Figura 4 53 Grafico di regressione parziale Variabile dipendente Annual Heating
109. i g H 3 8 25 000 00 ay e x PRI 8 8 g i 2 20 000 00 sol 3 0 tg e 8 o H 8 g o 8 o Z i T s 4 8 15 000 00 s l i t 2 bd 0 i 0 lt a o o 8 gt e o o g g e 10 000 00 g j e EF E 5 000 00 i e e 0 i o s 3 0o00 SI I 0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 70000 Dispersione vetri Wh Grafico 4 28 Fabbisogni invernali aggregati per energia dispersa attraverso le superfici vetrata 102 Dal grafico dei fabbisogni invernali emerge una dipendenza diretta con la dispersione delle superfici vetrate i fabbisogni aumentano linearmente con l aumentare della dispersione dei vetri Dalla formula utilizzata per calcolare la dispersione delle superfici vetrate si capisce che la dispersione maggiore se aumenta la superficie vetrata se la trasmittanza del vetro maggiore e se considero localit con un valore elevato di gradi giorno periodo di riscaldamento raffrescamento pi lungo perch le differenze di temperatura tra interno ed esterno sono maggiori all aumentare di questi termini aumenta anche il fabbisogno per il riscaldamento in regime invernale Fabbisogno estivo Dispersione dei vetri 30 000 00 25 000 00 20 000 00 15 000 00 Annual Cooling MJ 10 000 00 5 000 00 0 00 0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 70000 Dispersione dei vetri Wh Grafico 4 29 Fabbisogni estivi aggrega
110. i a 10 cm mentre la differenza esistente tra i fabbisogni relativi ad uno spessore di 10 cm e 15 cm minore circa del 38 83 Fabbisogno estivo Spessore Isolante 30 000 00 25 000 00 20 000 00 15 000 00 Annual Cooling MJ 10 000 00 5 000 00 0 2 4 6 8 10 12 14 16 Spessore Isolante cm Grafico 3 6 Fabbisogni estivi aggregati per spessore dell isolante Nel grafico dei fabbisogni estivi confermato l andamento descritto in Tabella 4 4 lo spessore dell isolante non influenza significativamente il fabbisogno estivo per quanto riguarda il raffrescamento dell ambiente infatti i valori relativi ai tre spessori risultano avere andamento quasi costante 4 2 1 3 Aggregazione per tipologia di edificio In questo paragrafo si prende in considerazione l influenza della tipologia di edificio nel determinare i valori dei fabbisogni invernali ed estivi Le tipologie di edificio analizzate sono sette di seguito vengono elencati anche i valori numerici assegnati per l analisi statistica e Pianta quadrata 1 1 valore 110 e Pianta rettangolare 3 4 E O valore 120 e Pianta rettangolare 3 4 N S valore 130 e Pianta rettangolare 1 2 E O valore 140 e Pianta rettangolare 1 2 N S valore 150 e Pianta rettangolare 1 4 E O valore 160 e Pianta rettangolare 1 4 N S valore 170 84 I valori della deviazione standard quelli medi massimi e minimi dei fabbisogni per ogni tipologia sono elenc
111. i considerare una cadenza mensile Monthly Tabella 2 33 Output Variable parametri e descrizione 45 2 3 Window5 2 3 1 Descrizione Programma Il software Window5 stato sviluppato dall Universit di Berkeley per lo studio e progettazione di superfici finestrate e per il calcolo degli indici di prestazione termica delle finestre valori U coefficienti di guadagno termico solare SHGC coefficienti di ombreggiatura Window5 fornisce un metodo versatile per l analisi del trasferimento del calore attraverso le finestre coerentemente con la procedura di valutazione sviluppata dal NFRC National Fenestration Rating Council e compatibilmente con la norma ISO 15099 Le funzioni che caratterizzano il software sono 46 Li Capacit di analizzare superfici finestrate o strutture vetrate con qualsiasi combinazione di strati di vetro strati di gas nella camera dei vetrocamera tipologia di telaio tipologia di divisori o distanziali condizione climatica e inclinazione Accesso diretto ai database contenenti i componenti della finestra sistemi di vetri gas nella vetrocamera tipologia di telaio e divisori vari con le loro caratteristiche e le varie condizioni ambientali Il software accede al database di Optics5 che contiene i dati spettrali di molti materiali tra cui i vetri Stampa dettagliata dei risultati delle prestazioni di una finestra o di un suo componente Possibilit di impostare le d
112. i descritti in precedenza in questo riquadro selezionando uno dei componenti della finestra si pu accedere ad altre schermate spiegate in seguito in questo capitolo che consentono di definire e variare le caratteristiche e prestazioni dei componenti telaio e vetro Sempre in Figura 2 34 riquadro C Total Window Results troviamo il riassunto delle prestazioni del sistema finestrato il software li calcola se l utente fa partire l analisi cliccando sul comando Calc F9 presente nella lista di comandi sulla sinistra della schermata iniziale Nel riquadro D della schermata iniziale Figura 2 34 Click on a component to display the characteristics below appaiono le caratteristiche delle componenti del sistema che vengono selezionate Frame telaio Glazing System vetro 47 File Edit Libraries Record Tools View Help ka aes 44 Db di List paj sl Calc F9 Mame Doppio SHGC alto Mode NFRC Mew Type Custom Single Wisi gt gt width 1908 mm Height 1908 mm Je ea gueli DA CAI Copy Delete Save Area 3 640 m2 tit 30 Environmental Conditions NFRC 100 2001 daddy Report T Divider m i Dividers Display mode Total window Results U factor 1 449 a m2K SHGC 0423 YT Click on a component to display characteristics below Pr Ucenter 1 042 wi m2 K SC 0 581 SHGL 0 503 Glazing System Name doppio vetro 5SHGC alto Y
113. i nota che confermato l andamento dei fabbisogni estivi osservato nella statistica descrittiva affrontata nel Paragrafo 4 2 1 135 Grafico di regressione parziale Variabile dipendente Annual Cooling MJ GG 20 000000000000 O O 10 000000000000 D E O E 0 000000000000 E 10 000000000000 1000 000 500 000 0 000 500 000 1000 000 Rad Hor Figura 4 61 Grafico di regressione parziale Variabile dipendente Annual Cooling MJ GG 20 000000000000 15 000000000000 O O 5 10 000000000000 Z D c 5000000000000 O 2 0 000000000000 5 000000000000 10 000000000000 4 00 2 00 0 00 2 00 4 00 6 00 8 00 Superfice vetrata m2 Figura 4 62 Grafico di regressione parziale Variabile dipendente Annual Cooling MJ GG 20 000000000000 15 000000000000 O O x X 10 000000000000 amp Z i D gt Cc 3 5 000000000000 e O T 2 0 000000000000 5 000000000000 10 000000000000 1 5 1 0 5 0 0 5 1 1 5 Tipo Vetro Figura 4 63 136 4 3 5 Analisi Statistica 2 Nella seconda analisi statistica sono stati ricavati i modelli di regressione lineare multivariata per gt Fabbisogno invernale MJ gt Fabbisogno estivo MJ A differenza dell Analisi Statistica 1 le variabili indipendenti di questa analisi sono tutte di tipo numerico e sono Localit caratterizzata dal valore dei gradi giorno GG Resistenza termica la resistenza termica calcolata per le pareti ed espressa i
114. i vetro installata sulle finestre La combinazione di questi fattori considerati con la loro variabilit ha permesso di generare 2268 configurazioni di edificio ne sono state studiate solo 1729 perch in certi casi la superficie vetrata prevista era superiore alla superficie della parete in cui doveva essere installata L elevata numerosit dei fattori presi in esame ha permesso di osservare alcune delle interazioni tra le variabili prese in esame consentendo di realizzare delle analisi statistiche con elevata attendibilit Sono stati fatti due tipi di analisi statistiche inferenziali con l intento di ricostruire un modello lineare che mettesse in evidenza l effetto di ciascuna delle variabili prese in esame sul fabbisogno e Analisi Statistica 1 sono state studiate alcune delle variabili indipendenti che sono state considerate per la definizione del piano delle simulazioni descritte nel Capitolo 2 164 e Analisi Statistica 2 sono state considerate altre variabili che descrivono da un punto di vista quantitativo le caratteristiche termo fisiche sia dell involucro edilizio sia le condizioni ambientali Per entrambe le analisi statistiche stata svolta prima un analisi statistica descrittiva e successivamente un analisi statistica di regressione lineare Dalle analisi statistiche descrittive svolte emerso che i fattori che influenzano maggiormente l andamento dei fabbisogni invernali sono la ocalit espressa
115. iable Dictionary Output Surfaces Drawing object che permette di indicare il formato dell output grafico per la visualizzazione della struttura dell edificio e delle sue zone Output Table Summary Reports oggetto attraverso il quale possibile selezionare e stampare gli outputs di interesse per l analisi ed aggregarli in delle tabelle riassuntive 44 Nel nostro caso gli outputs selezionati sono Climatic Data Summary Zone Cooling Summary Monthly Zone Heating Summary Monthly All Summary Annual Buiding Utility Performanc eSummary Componen tSizing Summary e Al IMonthly Output Control Table Style object con cui si pu definire il formato nel nostro caso si scelto il formato HTML e le unit di misura con i quali verranno stampati i dati di output Output Variable oggetto che permette di selezionare le variabili che poi verranno stampate nel file csv Per le varie simulazioni sono state definite le variabili di output Zone Sys Sensible Cooling Energy e Zone Sys Sensible Heating Energy I parametri dell oggetto sono elencati in Tabella 2 33 Parametri Variable Name Reporting Frequency Descrizione In questo campo possibile inserire il nome della variabile da stampare nel nostro caso Zone Ssys Sensible Cooling Energy e Zone Sys Sensible Heating Energy Tale campo definisce la frequenza con cui verranno stampate le variabili nel nostro caso si scelto d
116. iali interni sia riconducibile interamente alla radiazione solare entrante dalle superfici trasparenti Per la ventilazione in caso di aerazione naturale la norma consiglia di assumere un tasso costante di ricambio d aria costante per edifici residenziali pari a 0 3 vol h 3 2 2 Fattori delle simulazioni Nella Tabella 3 2 riportata di seguito sono dettagliati i fattori presi in considerazione nelle varie simulazioni eseguite Ogni fattore dell analisi presenta un certo numero di alternative variabilit Le molteplici combinazioni di tali fattori hanno permesso di creare modelli di involucro edilizio con caratteristiche differenti permettendo di aumentare la numerosit dei casi studiati 56 Forma e Sono mantenuti costanti il volume della zona pari a 300 Direzione m e l estensione della superficie in pianta pari a 100 m prevalente viene variata la forma e il rapporto tra i lati della pianta della pianta come riportato nella seguente tabella dell edificio Pianta quadrata 1 2 3 V s Complessivamente 4 x 2 8 possibilit che si riducono a 7 in quanto la pianta quadrata non ha un orientazione prevalente Percentuale La percentuale di superficie vetrata indicata in rapporto di area alla superficie netta vetrata Soluzione Percentuale 1 Percentuale 2 17 49 17 49 m Percentuale 3 23 32 23 32 m Distribuzione dell area vetrata 57 Gradi giorno delle localit Stratigrafia
117. ibrary Per accedere a questa schermata si deve selezionare nel riquadro B di Figura 2 34 la componente che vetrata della finestra in analisi vedi Figura 2 36 File Edit Libraries Record Tools View Help Li BABE 44 Bi D N Glazing System Library Calc F9 ID 12 Name triplo vetro SHGC alto New Layers l3 Tilt 90 Copy Environmental EEC 100 2001 Delete Comment Save Overall thickness 40 966 mm Mode Report ID Name Mode Thick Flip Tsol Rsoll Rsol2 Tvis Rvist Rwis2 Tir EI E2 Cond Glass 1 5920 solect_clear gia 64 O 0 631 0 092 0 117 0 812 0 106 0 114 0 000 0 840 0 160 0 819 Gas gt gt 2 Argon 12 7 E Glass 2 bb 10500 CLEAR_FIRST TRO 28 Of 0 907 0 078 0 079 0 915 0 081 0082 0 000 0 840 0 840 1 000 Gas gt gt 2 Argon IZ Glass 3 bb 5920 solect_ clear gia 64 O 0 631 0 092 0 117 0 812 0 106 0 114 0 000 0 840 0 160 0819 Center of Glass Results Temperature Data Optical Data Angular Data Color Properties Ufactor Rel Ht Gain Gap 1 Keff wWm2 K wfi m2 afAm K af m K 0 981 387 0 0266 Gap2 Keff wWm K 0 0622 For Help press F1 Mode NFRC SI Figura 2 36 Window5 Glazing System Library Anche per quanto riguarda la parte relativa ai Glazing System si possono adottare dei sistemi vetrati gi presenti nel database del software oppure si pu creare il proprio sistema vetrato 49 Le operazioni necessarie a creare il pr
118. ilizzato per condurre le analisi di regressione Nel paragrafo conclusivo del capitolo sono riassunti i risultati emersi dalle analisi statistiche svolte sulla base dei risultati ottenuti dalle simulazioni INTRODUZIONE Il cambiamento climatico la necessit di ridurre le emissioni di gas serra e la necessit di ridurre i costi energetici sono i principali motori che spingono i paesi industrializzati del mondo tra cui quelli l Italia verso il risparmio energetico Nel Dicembre 2008 l Unione Europea ha adottato una strategia integrata in materia di energia e cambiamenti climatici che fissa obbiettivi ambiziosi per il 2020 Lo scopo di indirizzare gli stati membri della Comunit Europea verso un economia sostenibile a basse emissioni di CO improntata sull efficienza energetica Sono previste le seguenti misure e Ridurre le emissioni dei gas serra del 20 e Ridurre i consumi energetici del 20 attraverso l aumento dell efficienza energetica e Soddisfare il 20 del fabbisogno energetico mediante l utilizzo di energie rinnovabili Nel 2008 l energia richiesta nel settore edile fetta rappresentava il 41 dell energia consumata nell Unione Europea in Italia per contenere i consumi energetici in questo settore e per conseguire un risparmio energetico sono stati approvati a Legge 10 91 Norme per l attuazione del Piano energetico nazionale in materia di uso razionale dell energia di risparmio energetico e di sviluppo delle fonti
119. imensioni e le propriet termiche di ogni elemento che compone il telaio Compatibilit di formato dei dati e collegamento con i software DOE 2 1 ed il software di simulazione dinamica EnergyPlus 2 3 2 Schermata iniziale Il programma per creare una superficie finestrata o una struttura vetrata inizialmente richiede di compilare i seguenti campi visualizzabili in Figura 2 34 riquadro A e ID numero progressivo che identifica un sistema finestrato o struttura vetrata essi una volta creati vengono inseriti in una lista e Name nome che l utente assegna al sistema finestrato creato e Mode identificatore che determina lo status di approvazione del vetro in questo momento l unica modalit di approvazione il sistema NFRC e Type tipologia di sistema finestrato che si intende creare finestra portafinestra il software propone delle tipologie con misure e caratteristiche pre impostate oppure scegliendo le voci con la dicitura Custom Single Dual Vision si possono impostare le dimensioni di altezza Height e larghezza Widht e Tilt campo che identifica l inclinazione della struttura vetrata rispetto al piano orizzontale e Enviroment Condition in questo campo si devono definire le condizioni ambientali a cui soggetta la superficie finestrata Nel riquadro B di Figura 2 34 troviamo una rappresentazione grafica del sistema finestrato o struttura vetrata che abbiamo creato immettendo i nostri dati nei camp
120. inire le varie tipologie di schedules e non presenta dei valori limite di default ci rende l object pi flessibile rispetto agli altri 2 2 3 4 Quarto Gruppo Surface Construction Elements Questo gruppo di objects consente di definire caratteristiche fisiche e costruttive dei componenti dell edificio oggetto delle simulazioni come pareti pavimento soffitto finestre come elencato in Figura 2 14 Class List Surface Construction Elements P Materna MoM asz Material InfraredTransparent MaterialArGap Maternal A oof egetation Windowtl ateral SimpleGlazingSystem Windowbt aterial Glazing Windowkdaterial GlazingGroup T hermochromic Windowt aterial Glazing Refractione tinctionMethod Nindowhkdaterial Gas Nindowkiaterial GasMixture Windowkdaterial Shade Windowkdaterial Blind Windowkiaternal Screen MatenalProperty MoisturePenetrationDepth Settings MatenalFroperty FhaseChange MatenalFroperty yaniableThermalConductivity MaterialProperty Heat ndMoisture Transfer Settings MaterialProperty Heat ndMolsture Transfer Sorptioni sotherm MatenalFropertyHeat ndWioisture Transfer Suction MaternialFroperty Heat ndMolsture Transfer Redistribution MaterialPropert Heat ndMoisture Transfer Diffusion MaterialProperty Heat ndMols
121. inuire la trasmissione del calore da una superficie all altra limitando cos il fenomeno della dispersione L utilizzo dell Argon ha benefici anche in termini di isolamento acustico I sistemi vetrati modellati sono quattro e Doppio Vetro SHGC alto Figura 3 14 e Doppio Vetro SHGC basso Figura 3 15 e Triplo Vetro SHGC alto Figura 3 16 e Triplo Vetro SHGC basso Figura 3 17 Glazing System Library ID E Name doppio vetro SHGC alto Layers 2 Tilt g0 Environmental Conditions NFRC 100 2001 Comment Overall thickness 23 684 mm Mode IK ID Mame Mode Thick Flip Tol Aso Rsol Tvis Awil Aviz Tir E E2 Cond Glass 1ib 3206 LETINTEC GRD 58 0589 0229 0288 0872 0053 0043 0000 0836 0066 0997 Gas kk 20 Argon 12 0 Glass 2 3206 LETINTEC GRD 58 0589 0229 0288 0872 0053 0043 0000 0836 0066 0997 Center of Glass Results Temperature Data Optical Data Angular Data Color Properties Ufactor SC SHGC Rel Ht Gain Tue Kef E YW m2 E Wima tam 1 097 0 584 0 506 ail 0 762 0 0219 Figura 3 14 Doppio Vetro SHGC alto 70 Blazing System Library ID I DI Mame doppio vetro SHGC basso Lavers 2 Tilt g0 Environmental ERC 100 2001 andhong MERC 100 2001 b Comment Overall thickness 23 684 mm Mode a ID Hame Mode Thick Flip Tsol Aso Reol Tvis Awil Avis Glass 1 gt 11740 HP_NUETEGare 58 O 0427 0324 0344 0673 0183
122. iorno Spessore isolante cm Orientazione Pianta Edificio Rad Hor Superfice vetrata m2 g Predittori Costante Localit gradi giorno Spessore isolante cm Orientazione Pianta Edificio Rad Hor Superfice vetrata m2 Tipo Vetro h Variabile dipendente Annual Heating MJ Con l aggiunta della nuova variabile nel modello si nota un innalzamento del coefficiente di determinazione R rispetto al primo modello ci ci fa capire che il secondo modello preferibile al primo perch il valore del coefficiente pi vicino a 1 valore massimo e quindi il secondo modello pi affidabile In Tabella 4 46 sono elencati i coefficienti assegnati alle variabili incluse nel modello Tabella 4 46 Coefficienti Modello Coefficienti Coefficienti non standardizza Statistiche di standardizzati ti Correlazioni collinearit 121 1 Costante Localit GG Costante Localit GG Spessore isolante cm Costante Localit GG Spessore isolante cm Orientazion e Costante Localit GG Spessore isolante cm Orientazion e Pianta Edificio 5 Costante Localit GG Spessore isolante cm Orientazion e 122 3137 576 9 961 6048 462 9 961 918 604 2979 887 9 961 918 604 139 481 359 769 9 961 918 604 142 874 23 890 32520 25 5 613 918 604 142 874 Deviazion e standard Errore 262 737 158 2
123. l rapporto tra area vetrata e area del pavimento intuitivo affermare che un aumento della dispersione del calore attraverso le superfici vetrate e attraverso quelle opache provoca un aumento del fabbisogno energetico richiesto Nel caso del fabbisogno estivo la variabile che maggiormente incide sulla richiesta energetica per il raffrescamento la radiazione entrante attraverso le finestre unita alla dispersione delle superfici vetrate e al fattore solare SHGC dei vetri vetri caratterizzati da un basso valore del coefficiente di guadagno solare bloccano maggiormente la radiazione solare permettendo una riduzione della radiazione solare entrante e quindi del riscaldamento dell ambiente con conseguente diminuzione della richiesta energetica per il raffrescamento dell ambiente I risultati ottenuti nell analisi per quanto riguarda l influenza delle componenti vetrate sull andamento dei fabbisogni energetici durante il periodo invernale e durante quello estivo si possono riassumere con quanto segue e Installando vetri aventi un basso valore di guadagno termico solare SHGC abbasso il fabbisogno richiesto per il raffrescamento in regime estivo perch diminuisco la radiazione solare entrante ma aumento il fabbisogno richiesto per il riscaldamento durante l inverno perch sfrutto meno il calore derivante dalla radiazione solare Un guadagno solare SHGC basso preferibile quindi durante i periodi estivi mentre durante i periodi inverna
124. l 15 ottobre al 15 aprile 4271 comuni gt fascia F gt 3000 GG nessuna limitazione tra le ore 5 e le ore 23 di ciascun giorno 1071 comuni 13 Legenda A B C D E pi dal 01 01 2010 Figura 1 2 Zone climatiche 1 3 Prestazioni dell edificio ed Efficienza energetica Le prestazioni energetiche dell edificio dei singoli materiali e componenti che lo costituiscono vengono misurate attraverso vari parametri tra i quali 14 Conduttivit termica A si esprime in W mK ed la propriet fisica di un materiale di trasmettere il calore maggiore la conduttivit termica pi consistente il passaggio di calore attraverso il materiale in oggetto Comunemente i materiali isolanti sono caratterizzati da una conduttivit termica compresa tra 0 035 0 045 W mK minore il valore e maggiore sar l isolamento Trasmittanza termica U questo parametro descrive quanto calore fluisce attraverso un elemento costruttivo si esprime in W m K e pi piccolo il valore della trasmittanza migliore l effetto isolante dell elemento costruttivo in esame Dipende sia dalla conduttivit termica in modo lineare che dallo spessore dell elemento preso in considerazione si ottengono bassi valori di trasmittanza utilizzando materiali con bassa conduttivit termica e di spessore generoso Fabbisogno termico per il riscaldamento la quantit di calore che deve essere prodotta dall impianto di riscaldamento
125. le vedere che indice di determinazione R dei modelli superiore a quello dei modelli precedenti perch si sono messi in relazione i gradi giorno fabbisogno termico dovuto alle variazioni esterne di temperatura con le dispersioni delle superfici opache e 151 delle superfici vetrate inoltre si vede che la variabile Rad entrante la pi significativa fino al settimo modello poi sparisce e la pi significativa diventa la Rad su sup opache Tabella 4 75 Riepilogo del modello Modello Deviazione Variazione dell adattamento R standard Variazione quadrato Errore della di R Variazione Variazione Durbin quadrato corretto stima quadrato di F Watson 2624 62419 2942 365 2254 40871 614 428 2115 30350 235 336 2043 29 85 124 648 1936 71353 195 864 1843 72147 179 086 1767 43611 152 768 1767 12553 395 1 63 53 84 i 8 009 1 5 285 5 13 261 2 3 4 5 6 7 8 9 O a Predittori Costante b Predittori Rad entrante MJ Costante Rad entrante MJ Rad su sup opache c Predittori d Predittori e Predittori Costante LZ AN A A Costante Rad entrante MJ Rad su sup opache Disp vetri Disp opache W Costante Rad entrante MJ Rad su sup opache Disp vetri Rad entrante MJ Rad su sup opache Disp vetri Disp opache W Fattore solare f Predittori Costante Rad entrante MJ Rad su sup opache Disp vetri Disp opache W Fattore solare Trasmittan
126. li suggerito un vetro con guadagno solare SHGC alto per sfruttare quanto pi possibile la radiazione incidente sulle finestre A seconda della localit in cui mi trovo preferibile installare una tipologia di vetro piuttosto che un altra perch localit che hanno un valore di gradi giorno diverso hanno esigenze e problematiche diverse A Milano consigliabile installare vetri ad elevato guadagno solare per usufruire il pi possibile dell energia termica derivante dalla radiazione solare entrante nel periodo invernale penalizzando meno le prestazioni in regime estivo impiegando eventualmente dei sistemi di schermatura mobile 167 A Messina invece preferibile installare un vetro con guadagno solare basso per non penalizzare le prestazioni dell edificio e dover richiedere maggior energia in regime estivo visto che per questa localit le prestazioni in regime invernale non sono influenzate in modo significativo dalla tipologia di vetro Accoppiando dei sistemi finestrati caratterizzati da un basso valore di trasmittanza termica e un elevato valore di coefficiente di guadagno solare SHGC ottengo buoni risultati durante il regime invernale perch c una diminuzione dei fabbisogni energetici in quanto limito la dispersione termica delle superfici vetrate e aumento il carico energetico derivante della radiazione solare entrante questo per porta un aumento dei fabbisogni durante il regime estivo L aumento della super
127. lla trasmittanza termica Parte 1 Generalit UNI TS 11300 1 2008 Prestazioni energetiche degli edifici Parte 1 Determinazione del fabbisogno di energia termica dell edificio per la climatizzazione estiva ed invernale UNI EN ISO 13790 2008 Prestazione energetica degli edifici Calcolo del fabbisogno di energia per il riscaldamento e il raffrescamento DM 26 Giugno 2009 Linee guida nazionali per la certificazione energetica degli edifici DL 311 del 29 12 2006 Disposizioni correttive e integrative al DL 192 05 recante attuazione della direttiva 2002 91 CE relativa al rendimento energetico nell edilizia D P R n 412 26 Agosto 1993 Regolamento recante norme per la progettazione l installazione l esercizio e la manutenzione degli impianti termici degli edifici ai fini del contenimento dei consumi di energia Legge 10 91 Norme per l attuazione del Piano energetico nazionale in materia di uso razionale dell energia di risparmio energetico e di sviluppo delle fonti rinnovabili di energia DL n 192 del 19 Agosto 2005 Attuazione della direttiva 2002 91 CE relativa al rendimento energetico nell edilizia 177 10 Pacchetto clima energia obbiettivo 20 20 20 Dicembre 2008 Parlamento Europeo Manuali 1 Manuale di EnergyPlus Getting Started with EnergyPlus 2009 Manuale di EnergyPlus EnergyPlus Engineering References 2009 Manuale di EnergyPlus Auxilia
128. lla variabile considerata verr effettuata la regressione lineare multivariata al software sia per il fabbisogno estivo che per quello invernale 78 CAPITOLO 4 ANALISI STATISTICA DEI RISULTATI 4 1 Introduzione In questo capitolo viene proposta l analisi dei dati del fabbisogno energetico estivo e invernale ottenuti dalle simulazioni Sono stati fatti due tipi di analisi statistiche inferenziali con l intento di ricostruire un modello lineare che mettesse in evidenza l effetto di ciascuna delle variabili prese in esame sul fabbisogno e Analisi Statistica 1 nel modello lineare sono state adottate alcune delle variabili indipendenti che sono state considerate per la definizione del piano delle simulazioni descritte nel Capitolo3 entrano nel modello quelle variabili che hanno un legame di tipo lineare con variabile dipendente e Analisi Statistica 2 nel modello lineare proposto in questa seconda analisi sono state considerate altre variabili che descrivono da un punto di vista quantitativo le caratteristiche termo fisiche sia dell involucro edilizio sia le condizioni ambientali Nella prima parte del capitolo vengono riportate le statistiche descrittive dei due tipi di analisi svolte e vengono riportati i risultati ottenuti aggregandoli sulla base dei fattori e delle variabili considerate nel modello statistico Nella seconda parte vengono riportate le analisi statistiche di regressione lineare semplice e multi
129. mensionamento Run Simulation for Weather File Run Periods Simulazione DEE tutto il periodo definito nel file climatico Tabella 2 8 Simulation Control Attivit Do Plant Sizing Calculation Dimensionamento dell impianto Building oggetto nel quale possibile inserire i parametri riguardanti l edificio descritti brevemente in Tabella 2 9 Nome dell edificio Permette di definire l angolo presente tra North Axis l asse Nord reale e l asse Nord dell edificio consente l inserimento semplificato dei dati nella descrizione geometrica dell edificio Definisce il contesto ambientale in cui Terrain situato l edificio City Suburbs Country Ocean e Urban 30 Valore di tolleranza sulla convergenza dei Loads Convergence Tolerance Value carichi per tale parametro il valore di default pari a 4 Valore di tolleranza sulla temperatura Temperature Convergence Tolerance value stato impostato un valore di default pari a 0 4 C Questo parametro definisce le modalit Solar Distribution attraverso le quali viene distribuita la radiazione solare all interno delle zone Numer iterazioni nel caso di una Maximum Number of Warmup Days umero iterazio mancata convergenza Tabella 2 9 Building parametri Shadow Calculation oggetto che permette di definire l intervallo di tempo espresso in giorni che intercorre tra un calcolo e l altro degli ombreggiamenti all interno della simulazione
130. n W m K Capacit termica la capacit termica delle pareti espressa in J m K 1 RC il reciproco della costante di tempo RC dell edificio espressa in 1 S Fattore solare SHGC il coefficiente di guadagno termico solare del vetro che stato considerato nell analisi Trasmittanza termica U la trasmittanza termica del vetro che stato considerato nell analisi espressa in W m K Radiazione entrante nella zona la radiazione totale annuale che entra dalle superfici vetrate nella zona considerata nell analisi espressa in MJ Radiazione sulle superfici opache la radiazione totale annuale che colpisce le superfici opache dell involucro studiato espressa in MJ Nell analisi vengono considerate anche altre due variabili indipendenti e Dispersione sulle superfici opache W d ES ce Dop 5 e Dispersione sulle superfici vetrate W d 137 4 3 5 1 Analisi dei fabbisogni invernali Primo modello di regressione multivariata per i fabbisogni invernali In Tabella 4 64 sono elencati i modelli di regressione lineare elaborati dal software per i fabbisogni invernali di questa seconda analisi statistica Tabella 4 64 Riepilogo del modello Modello Deviazione Variazione dell adattamento R standard Variazione R quadrato Errore della di R Variazione Variazione Durbin quadrato corretto stima quadrato di F Watson 45 4 958 2 396 7 530 2427 63146 4404 84 2193 51886 388 866 203
131. n basso valore del fattore solare SHGC In regime estivo se vengono installati vetri ad elevato guadagno termico solare circa 0 5 0 6 il fabbisogno cresce perch la quota di radiazione solare entrante maggiore e provoca un aumento di temperatura dell ambiente interno si deve perci limitare la radiazione entrante attraverso i vetri installando vetri con caratteristiche simili al Doppio SHGC Basso e Triplo SHGC Basso preferendo 165 il triplo vetro perch caratterizzato da una minor trasmittanza termica che diminuisce le dispersioni attraverso le vetrate E stato possibile constatare che il fattore tipologia di edificio rapporto tra i lati della pianta e direzione prevalente in cui sviluppato non risulta significativo sulla determinazione dei fabbisogni invernali che hanno andamento pressoch costante i fabbisogni estivi a parit di rapporto tra i lati della pianta dell edificio sono minori nell orientazione E O rispetto all orientazione N S Dalle analisi emerso che per il fattore orientazione prevalente delle superfici vetrate si hanno valori minori dei fabbisogni sia invernali che estivi se si sceglie l orientazione a sud Con l analisi statistica di regressione lineare multivariata si potuto confermare e approfondire quanto emerso nelle statistiche descrittive Dalla prima analisi statistica di regressione lineare multivariata dai modelli di stima dei fabbisogni invernali e dei fabbisogni estivi
132. no dovute a diversi valori della radiazione incidente sulle superfici opache non sono di grande entit ma sono contenute Fabbisogno estivo Radiazione su superfici opache 1 200 000 00 a te soe ew LI 00 0 0 00 co 1 000 000 00 A 4 2 ed de 800 000 00 aD S e t O O eneee ba We AI MEAE S ini o 06 600 000 00 T G lt 400 000 00 200 000 00 T T T T T T 0 00 5 000 00 10 000 00 15 000 00 20 000 00 25 000 00 30 000 00 Radiazione su superfici opache MJ Grafico 4 33 Fabbisogni estivi 106 Nel Grafico 4 33 relativo ai fabbisogni estivi si nota che c una lieve dipendenza lineare diretta tra radiazione incidente sulle superfici opache e il fabbisogno estivo di energia per il raffrescamento Ad un aumento della radiazione incidente sulle superfici opache corrisponde un aumento seppur lieve del fabbisogno energetico per il raffrescamento le variazioni non sono di grande entit ma raggruppate in un range ristretto 4 3 Analisi statistiche di regressione In questa seconda parte del capitolo vengono presentati i concetti che stanno alla base delle analisi statistiche di regressione e sono riportati i risultati delle analisi statistiche realizzate con il software SPSS Statistics 18 0 4 3 1 Regressione lineare semplice Il modello di regressione lineare semplice uno dei modelli di analisi statis
133. nta Edificio Tipo Vetro g Variabile dipendente Annual Heating MJ GG Nel terzo modello ho una diminuzione del coefficiente di determinazione R perch rispetto agli altri modelli stata tolta la variabile indipendente ocalit GG che era la pi significativa anche ai fini della bont del modello I coefficienti delle variabili del terzo modello sono elencati in Tabella 4 49 Tabella 4 49 Coefficienti 125 Statistiche di Modello Coefficienti Coefficienti non standardizzat standardizzati Correlazioni collinearit Deviazion Parziali e standard Ordin Parzial indipendent Tolleranz t e zero a VIF 1 Costante Spessore 54 450 795 795 1 000 1 00 isolante 0 cm Costante 65 140 Spessore 65 405 1 000 1 00 isolante 0 cm Rad Hor 27 666 1 000 Costante 70 138 Spessore 81 413 isolante cm Rad Hor Orientazion e Costante Spessore isolante cm Rad Hor Orientazion e Superfice vetrata m2 Costante 126 34 436 30 801 13 213 85 212 36 043 32 238 12 871 54 364 Spessore 629 007 795 87 574 795 904 95 1 000 1 00 isolante 0 cm Rad Hor 002 000 336 37 042 336 666 336 1 000 1 00 0 Orientazion 110 003 307 33 697 301 630 306 996 1 00 e 4 Superfice 075 006 110 11 989 120 278 109 987 1 01 vetrata m2 4 Pianta 015 001 091 9 892 084
134. nza vetro 1 RC Rad su sup opache Disp opache j Variabile dipendente Annual Cooling MJ Il modello scelto il numero 9 perch ha indice di determinazione R maggiore e quindi un modello pi affidabile come possiamo vedere nei commenti di modelli ottenuti al software la variabile Rad entrante MJ stata la pi significativa fino al quinto modello poi stata sostituita dalla variabile ocalit GG In Tabella 4 73 sono elencati i coefficienti delle variabili del modello Tabella 4 73 Coefficienti Coefficie nti standard izzati Correlazioni SN t e Parziali Modello Statistiche di Coefficienti non collinearit Tolleranza standardizzati Parziali Deviazione indipendent standard Errore ro i VIF Cost 1899 441 168 010 11 306 Radentr 341 006 794 54 244 794 794 794 1 000 1 000 Cost Radentr Localit GG Cost Radentr Localit GG Disp vetri Cost Radentr Localit GG Disp vetri Fatt sol 5861 256 307 2 081 5146 264 220 2 3 0 209 399 2043 049 125 2 687 294 659 10946 555 206 170 005 079 199 809 008 076 13 992 259 761 009 073 13 887 643 453 717 336 914 382 263 292 433 3 0 238 28 429 56 481 26 461 25 756 28 448 30 989 14 965 7 865 13 793 36 703 21 218 17 012 697 947 947 414 886 437 149 Cost Radentr Localit GG
135. o di regressione lineare 114 In Figura 4 37 troviamo la schermata relativa alle analisi statistiche da noi selezionate GE ALIA genoa ini FE Regressione lineare Statistiche risoefficienti di regressione w Adaltamento del modello lf Stime WI Cambiamento di R quadrato af Intervalli di confidenza w Descrittive Livello 5 W Correlazioni di ordine zero e parziali Matrice di covarianza ll Test di collinearit Residui Figura 4 37 SPSS Regressione Lineare Statistiche In Figura 4 38 troviamo la schermata relativa ai grafici che devono essere visualizzati nell analisi statistica FE Regressione lineare grafici DEPENDNT rGrafico a dispersione 1 di 1 ZPRED ARESID irc DRESID y SRESID SDRESID Me iena bi Segr PARN riie anari ITS i ecectemie UG SRI U_ Grafici dei residui standardizzati Fi Produci tutti i grafici parziali W Istogramma Figura 4 38 SPSS Regressione Lineare Grafici Nei paragrafi seguenti verranno riportati i risultati delle analisi statistiche di regressione lineare svolti sui modelli relativi alla Analisi statistica 1 e alla Analisi statistica 2 115 4 3 4 Analisi Statistica 1 In questa prima analisi statistica sono stati ricavati i modelli di regressione lineare multivariata per gt Fabbisogno invernale MJ gt Fabbisogno estivo MJ Le variabili indipendenti considerate in questa prima analisi sono sia di tipo
136. o solare SHGC ottengo buoni risultati durante il regime invernale perch c una diminuzione dei fabbisogni energetici questo per porta un aumento dei fabbisogni durante il regime estivo Un eccessivo aumento della superficie vetrata non porta buoni risultati n in regime invernale n in regime estivo perch i fabbisogni invernali sono influenzati negativamente dalla dispersione attraverso le superfici vetrate mentre i fabbisogni estivi sono influenzati negativamente dall aumento della radiazione solare entrante CAPITOLO 5 CONCLUSIONI Per valutare l influenza delle propriet termo fisiche delle superfici vetrate sui fabbisogni invernali ed estivi di un involucro edilizio sono state svolte delle simulazioni dinamiche con il software EnergyPlus Tramite il software Window5 sono stati creati i modelli delle finestre oggetto della nostra analisi due con doppio vetro e due con triplo vetro facendo variare i valori di trasmittanza termica livello alto pari a 1 1 W m2K e livello basso tra 0 7e 0 9 W m2K e fattore solare analogamente tra un livello alto di 0 5 circa e un livello basso di circa 0 3 Nel piano delle simulazioni eseguito sono stati considerati 7 fattori la localit la forma e orientazione della pianta dell edificio lo spessore dell isolante posizionato all esterno della parete l estensione della superficie vetrata l orientazione preferenziale della superficie vetrata la tipologia d
137. o uno dei pi affidabili strumenti di simulazione presenti nel settore Un alternativa affidabile a EnergyPlus TRNSYS che per un software a pagamento EnergyPlus consente attraverso la simulazione dinamica la stima dei carichi energetici di una determinata struttura edilizia residenziale commerciale o industriale e permette di condurre un analisi integrata del rendimento energetico dell edificio in esame e degli impianti che ne fanno parte 23 Proprio per l elevato grado d analisi che il software consente in fase di progetto i destinatari principali di tale software sono Ingegneri e Architetti che attraverso questo strumento di lavoro hanno potuto e possono ottimizzare le prestazioni energetiche dell edificio o dei singoli impianti che lo compongono Gli elementi che caratterizzano il software EnergyPlus sono la possibilit di considerare una soluzione integrata e simultanea del sistema edificio involucro esterno e dell impianto utilizzo di intervalli di simulazione inferiori all ora input e output sono presentati come file di testo soluzioni basate sul bilancio termico ottenute sfruttando il calcolo in regime transitorio e le funzioni di trasferimento del calore possibilit di studio del benessere termo igrometrico degli occupanti dell edificio calcolo e verifica igrometrica tramite il modello EMPD Effective Moisture Penetration Depth Model calcoli avanzati sulla radiazione entrante dalle finestre
138. oddisfacimento dei seguenti requisiti prestazionali tecnologici e ambientali 1 Requisiti Ambientali e Mantenimento della temperatura dell aria negli spazi abitativi nelle stagioni di esercizio degli impianti di riscaldamento entro i limiti di legge di 20 22 C e Mantenimento delle condizioni di comfort termico negli ambienti interni nel periodo estivo 2 Requisiti Tecnologici e Controllo dei fenomeni di condensa superficiale e interstiziale e Controllo della combinazione Temperatura Umidit Ventilazione e Resistenza termica e inerzia termica ai fini del risparmio energetico e del comfort ambientale interno L involucro edilizio deve essere in grado di ottimizzare le interazioni tra ambiente interno e ambiente esterno e viceversa al variare delle diverse condizioni climatico ambientali nel corso della giornata nel corso dell anno e nel corso della vita dell edificio stesso Dal concetto di involucro come elemento energeticamente passivo di separazione tra ambiente interno e esterno si passa al concetto di involucro 10 come elemento dinamico e interattivo del complesso sistema energetico che regola il funzionamento dell edificio Le prestazioni energetiche dell edificio quindi la classificazione energetica dell edificio stesso consentono pertanto di attribuire una valutazione alle abitazioni attraverso l attribuzione di una classe Secondo il protocollo Fcodomus la pi virtuosa energeti
139. olare Rad su ope Disp vetri h Predittori Cost Disp opache W Rad entrante MJ Disp vetri W Aw Apav Fat solare Rad su op Disp vetri Trasm vetro i Predittori Cost Disp opache W Rad entrante MJ Disp vetri W Aw Apav Fatt solare Rad sup op Disp vetri Trasm vetro Disp opache j Predittori Cost Disp opache W Rad entrante MJ Disp vetri W Aw Apav Fatt solare Rad sup op Disp vetri Trasm vetro Disp opache 1 RC k Predittori Cost Disp opache W Rad entrante MJ Aw Apav Fat solare Rad sup op Disp vetri Trasm vetro Disp opache 1 RC I Variabile dipendente Annual Heating MJ In Figura 4 67 sono elencati i modelli di regressione lineare che prendono in considerazione le nuove variabili Si nota che l indice di determinazione R dei modelli nettamente superiore a quello dei modelli precedenti perch si sono messi in relazione i gradi giorno fabbisogno termico dovuto alle variazioni esterne di temperatura con le dispersioni delle superfici opache e delle superfici vetrate 142 I coefficienti stimati per le variabili del modello sono contenuti in Tabella 4 68 Tabella 4 68 Coefficienti Modello Coefficienti Coefficienti non standardizza Statistiche di standardizzati ti Correlazioni collinearit Deviazion e standard Errore 99 307 2006 366 094 001 161 68 1 000 1 1288 281 145 777 091 000 183 79 Cost Disp op W Rad entr 116 004 Cost 1826 026
140. on un etichetta modificare il numero di decimali larghezza colonne gestione dei numeri mancanti allineamento ecc File Modifica Visualizza Dati Trasforma Analizza Direct marketing Grafici Utilit Finestra Aiuto ams Nca i 8025 0 i nia si PiantaEdificio l Orientazione I TipoVetro e AnnualCoolingMJ Annualt m 2 11 66 110 101 7447 64 12092 15 11 66 110 102 8443 87 9691 07 11 66 110 103 7153 09 12807 82 11 66 110 8412 94 8766 17 11 66 120 101 7496 47 12152 90 11 66 120 102 8493 79 9751 59 11 66 120 103 7201 49 12868 59 11 66 120 8463 02 8826 65 11 66 130 101 7496 47 12152 90 11 66 130 102 8493 79 9751 59 11 66 130 103 7201 49 12868 59 11 66 130 8463 02 8826 65 11 66 140 101 7687 25 12248 94 11 66 140 102 8692 12 9853 04 11 66 140 103 7389 77 12962 17 11 66 140 8663 53 8928 65 11 66 150 101 7456 28 12687 70 11 66 150 102 8491 88 10139 57 11 66 150 103 714313 13452 12 11 66 150 104 8433 43 9150 60 11 66 160 101 6747 88 12340 99 11 66 160 102 9424 86 10102 79 11 66 160 103 8083 58 13179 85 5 5 5 A A 5 5 A 5 5 A A A 5 5 a 3 5 5 3 5 5 Figura 4 35 SPSS Visualizzazione Dati 113 Nella schermata Visualizzazione Dati in Figura 4 35 troviamo i valori assegnati alle variabili importate dal software direttamente dal foglio di lavoro Excel L utilizzo di questo software ci ha permesso di eseguire analisi statistiche di regressione lineare multivariata sui
141. one lineare semplice a x con Kk 1 m variabili indipendenti che contribuiscono a determinare la variabile dipendente y I parametri del modello sono stimati a partire da un campione casuale di n unit sulle quali viene rilevato il valore della variabile y e dei relativi m regressori x 109 Il modello di regressione lineare multivariata espresso da n equazioni del tipo Fe Bot Paara Baia tet Bata Emmat amp dove e i il numero di osservazioni a cui si fa riferimento varia da 1 a n e k il numero di variabili indipendenti varia da 1 a m e x il valore della k esima variabile indipendente riferita alla i esima osservazione e amp il valore della variabile indipendente y quando i regressori sono nulli e s l errore della misura Possiamo scrivere il modello in forma matriciale 129 Il F a PA a dove e Y il vettore nx1 dei valori della variabile dipendente y per le n unit del campione e X la matrice nx m 1 dei valori delle variabili indipendenti delle n osservazioni e f il vettore m 1 x1 dei coefficienti del modello e e l vettore degli nx1 errori Le ipotesi sono le stesse del modello di regressione lineare semplice Anche per la regressione lineare multivariata si ricorre al metodo dei minimi quadrati per calcolare il valore dei coefficienti del vettore di stima che ci consente di determinare il vettore dei valori teorici della variabile dipendente F per le n osservazioni
142. oordinate d origine dell edificio Fattore di moltiplicazione dei carichi della zona Ceiling Height Definizione dell altezza della zona Volume occupato dalla zona zone Inside Convection Imposta il tipo di algoritmo per il Algorithm calcolo della convezione interna 3T zone Outside Convection Imposta il tipo di algoritmo per il Algorithm calcolo della convezione esterna Considera o meno la zona nel Part of Total Area calcolo del fabbisogno annuale energetico dell intero edificio Tabella 2 20 Zone parametri e descrizione Building Surface Detailed attraverso questo object si possono definire le caratteristiche delle pareti che compongono le zone definite nell object precedente Parametri Descrizione Nome della superficie che si vuole Name Sa definire Tipologia della superficie wall floor roof Si richiama il nome degli elementi definiti nell object Construction Si richiama una delle tipologie dell object Construction Outside Boundary Condizioni al contorno della Surface Type Construction Name Zone Name Condition superficie Stabilisce se la superficie viene esposta al sole Sun Exposure Wind Exposure Stabilisce se la superficie soggetta al vento View Factor to Ground Fattore di vista con il terreno Numero di vertici che compongono la superficie Vertex X Y Z Coordinate spaziali di ciascun coordinate vertice delle sottosuperfici definite Number of V
143. oprio sistema vetrato sono elencate di suguito e Assegnazione di un nuovo ID identificatore e di un Name nome al sistema che si sta creando e Definizione di Layers numero di vetri Tilt inclinazione e Enviromental Conditions condizioni ambientali del sistema e Tipologia di vetro Glass 1 2 che compone lo strato selezionato tale scelta deve avvenire nei vetri contenuti nel database del software Figura PERI GER na re rv E Select Ea Cancel Find iD 2861 records found ID Name ProductName Manufacturer Source Mode Color ra 100 BRONZE_3DAT Generic Bronze Glass Generic IGDBv11 4 101 BRONZE_E DAT Generic Bronze Glass Generic IGDE v11 4 gt CLEAR_S3 DAT Generic Clear Glass Generic IGDB 11 4 H E CLEAR_E DAT Generic Clear Glass Generic IGDB v11 4 104 GRAY_3 DAT Generic Grey Glass Generic IGDB v11 4 200 Silag25LE_3ww bsf Silver AG 25 Low E Bekaert Special IGDB v16 3 E 201 AutBr30 3ww bsf Autumn Bronze 30 Bekaert Special IGDB vy17 0 DST 202 H70_3 bsf Hilite 70 Bekaert Special IGDB v16 3 203 H70 8_3 bsf 8 Mil Hilite 70 Bekaert Special IGDB 16 3 207 SBr20 3ww bsf Solar Bronze 20 Bekaert Special IGDB v16 3 ie B 7 m am s o A ao ese a pam o Py docs a ga Figura 2 37 Window5 Glazing System Library Select Glass e Tipologia di gas Gas 1 2 presente all interno della vetrocamera anche questa scelta deve essere fatta all interno del database
144. parenti comprensive degli infissi sono riportate in Tabella 1 7 che riporta i valori contenuti nella Tabella 4a dell allegato C del DL 311 06 TABELLA 4 a Chiusure trasparenti Valori limite della trasmittanza termica U espressa in W m K Dall 1 gennaio 2006 Dall 1 gennaio 2008 Dall 1 gennaio 2010 U W m K U W m K U Wim K Lona climatica Tabella 1 7 I valori limite di trasmittanza termica che devono rispettare le chiusure trasparenti considerando le sole prestazioni dei vetri sono contenuti in Tabella 1 8 che riporta i valori presenti nella Tabella 4b dell Allegato C del DL 311 06 TABELLA 4 b Vetri i Valori limite della trasmittanza termica U espressa in W mK Dall 1 gennaio 2006 Dall 1 luglio 2008 Dall 1 gennaio 2011 NA U W mK U W mK U W mK Tabella 1 8 20 I valori limite della trasmittanza termica utile U delle strutture componenti l involucro edilizio espressi in W m K sono riportati in Tabella 1 9 che ripropone la Tabella 2 in sostituzione al comma 2 dell allegato B Tabella 2 Valori limite della trasmittanza termica U delle strutture componenti l involucro edilizio espressa in W m K Strutture opache Zona Strutture orizzontali o inclinate Chiusure Climatica opache verticali apribili e i Coperture a eli assimilabili Pavimenti verso locali non riscaldati o verso l esterno Conformemente a quanto previsto all articolo 4 comma 4 lettera c del Dpr 2 april
145. pla realizzate mediante l utilizzo del software SPSS Statistics 18 0 che ci permettono di valutare il fabbisogno estivo e invernale sulla base dei modelli creati 79 4 2 Analisi statistiche descrittive Questa prima parte di analisi dei dati riporta le statistiche descrittive focalizzate sui fabbisogni invernali ed estivi Nei paragrafi seguenti verranno riportati i risultati ottenuti delle due analisi statistiche svolte Statistica 1 e Statistica 2 aggregati sulla base dei fattori considerati Per ogni variabile del fattore in esame verranno riportati il valore medio il valore massimo il valore minimo 4 2 1 Analisi Statistica 1 Le variabili indipendenti considerate in questa prima analisi localit spessore isolante orientazione preferenziale delle superfici vetrate forma della pianta dell edificio estensione della superficie vetrata tipologia di vetro sono i fattori scelti per definire il piano delle simulazioni 4 2 1 1 Aggregazione per localit Le localit oggetto della nostra analisi sono state caratterizzate tramite i rispettivi gradi giorno e Messina 707 GG e Roma 1415 GG e Milano 2404 GG Per una determinata localit il parametro gradi giorno GG rappresenta il fabbisogno termico di un area geografica relativa alle normative vigenti sul riscaldamento raffrescamento delle abitazioni Il valore numerico rappresenta la somma delle differenze giornaliere solo positive o solo negative tra la t
146. possibilit di analisi strato per strato variazione degli ombreggiamenti utilizzo di un modello di radiazione anisotropico modello Perez del 1990 stima calcolo e controllo delle emissioni inquinanti possibilit di collegamento e iterazione con altri software nel nostro caso Window5 controlli sull illuminazione interna Il punto di partenza per l analisi la struttura edilizia della quale devono essere fornite le caratteristiche strutturali costruttive e impiantistiche La simulazione dinamica al software permette di calcolare i fabbisogni energetici della struttura in termini di 24 e Carichi termici di riscaldamento e raffrescamento necessari per mantenere le temperature limite impostate e Carichi termici per la produzione di acqua calda e Carichi energetici per la ventilazione e Carichi energetici per l illuminazione In Figura 2 1 possibile osservare che Energy Plus architettato secondo una struttura modulare che permette interazioni con interfacce di altri programmi e con l interfaccia utente per quanto riguarda la descrizione dell edificio e la visualizzazione dei risultati ie alc Figura 2 1 Energy Plus interazione con altri software Getting Started with EnergyPlus p 4 La struttura modulare in Figura 2 2 permette di inserire pi facilmente nuovi moduli inoltre essendo un software open source pu essere arricchito con moduli creati da terzi sviluppando un software sempr
147. pu agire per migliorarne l efficienza e le prestazioni conseguendo un risparmio energetico verranno spiegati brevemente i parametri sui quali agire per conseguire il risparmio energetico in edilizia con particolare attenzione ai sistemi finestrati perch sono considerati dal punto di vista termico l anello debole dell involucro edilizio Il secondo capitolo dedicato alla descrizione della struttura del software di simulazione utilizzato EnergyPlus versione 4 0 entrando nel dettaglio dei moduli utilizzati in questo lavoro viene descritto anche il software Window5 utilizzato per la creazione e modellazione dei moduli delle superfici vetrate e finestrate installate negli edifici oggetto delle simulazioni e quindi oggetto dell analisi La prima parte del terzo capitolo dedicata alla definizione del modello di edificio simulato e alla descrizione dei fattori in esame che sono localit Messina Roma e Milano spessore dell isolante 5 cm 10 cm 15 cm tipologia e forma della pianta di edificio 1 1 3 4 N S 3 4 E O 1 2 N S 1 2 E O 1 4 N S 1 4 E O orientazione preferenziale delle superfici vetrate Sud Est e Ovest estensione della superficie vetrata 11 66 m 17 49 m 23 32 m tipologia di vetro installata Doppio o Triplo vetro con coefficiente di scambio termico solare SHGC alto o basso Di ogni fattore sono state descritte le caratteristiche termo fisiche significative ai fini dell analisi svolta
148. r Class list Internal Gains Questo gruppo di oggetti definisce i carichi interni presenti nel modello di edificio oggetto delle simulazioni presenza di persone luci ecc importante definire la loro entit per avere una formulazione dei fabbisogni energetici pi precisa Other Equipment questo insieme di oggetti permette di definire i carichi in modo generico cio non necessario specificare la loro natura 2 2 3 8 Ottavo Gruppo Zone Airflow Insieme di objects che permette di definire i flussi d aria tra le varie zone considerando anche i flussi relativi alla ventilazione meccanica e naturale Class List Zone Airflow Zonelnfiltraton DesignFlowF ate 2onelnfiltration E ffectveLeakageArea 2onelnfiltration FlowCoefficient Zonetixing oneCross Mixing oneE arthtube ZoneLoolTower Shower oneThermalChimney Figura 2 25 IDF Editor Class list Zone Airflow 40 Zone ventilation con questa categoria di oggetti possibile definire una ventilazione semplice per ciascuna zona del modello tale ventilazione pu essere costante o variabile nel tempo in funzione di una schedule delle temperature interna ed eterna della velocit del vento Con l utilizzo di altri object possibile realizzare sistemi di ventilazione pi complessi 2 2 3 9 Nono Gruppo Zone HVAC controls and thermostats Gruppo di oggetti che consente
149. ri dei coefficienti standardizzati delle variabili indipendenti del modello si pu vedere che il fattore principale l estensione di superficie vetrata che ha proporzionalit diretta con la variabile dipendente fabbisogno estivo attraverso l entit e il segno posso capire che variazioni subisce il fabbisogno al variare dei coefficienti Facendo l analisi dei residui e osservando sia l istogramma che il grafico di normalit P P in Figura 4 57 si pu constatare che l ipotesi di normalit rispettata e il modello non si discosta molto dalla linearit 132 1 000 1 000 1 000 1 018 1 004 Istogramma Grafico di normalit P P di regressione Residuo standardizzato Variabile dipendente Annual Cooling MJ RI Variabile dipendente Annual Cooling MJ Media 2 56E 15 Dev stand 0 998 N 1 728 8 Frequenza Prob cum previsto 0 0 0 2 0 4 0 6 0 8 1 0 Regressione Residuo standardizzato Prob cumosservata Figura 4 57 Istogramma e Grafico di normalit P P dei residui Secondo modello di regressione multivariata per i fabbisogni estivi Per tentare di migliorare il modello precedente sia in termini dell indice di determinazione R sia in termini di linearit si normalizzato il fabbisogno sulla base dei gradi giorno relativi alla localit in cui sorge l edificio In Tabella 4 58 espresso il riepilogo del modello con le variabili considerate T
150. rinero 163 BIBLIOGRAFIA a 175 SOMMARIO Il lavoro svolto in questa tesi suddiviso in due parti nella prima parte viene introdotto il contesto nel quale questo lavoro si inserisce poi vengono descritti i software che hanno permesso l esecuzione delle simulazioni e viene spiegato il modello che sta alla base delle simulazioni nella seconda parte vengono spiegati i metodo d analisi dei dati ottenuti e vengono commentati i risultati delle simulazioni Nel primo capitolo viene presentata brevemente la Direttiva Europea clima energia obbiettivo 20 20 20 poi facendo riferimento al DM 26 Giugno 2009 Linee guida nazionali per la certificazione energetica degli edifici e al DL 311 del 29 12 2006 Disposizioni correttive e integrative al DL 192 05 recante attuazione della direttiva 2002 91 CE relativa al rendimento energetico nell edilizia vengono presentati i concetti di certificazione e di classificazione energetica degli edifici In questo lavoro l attenzione si focalizzata maggiormente sulle superfici finestrate perch sono un punto di particolare interesse nel bilancio termico dell ambiente confinato se da un lato hai maggiori dispersioni attraverso le finestre rispetto alle pareti opache dall altro hai anche l ingresso di apporti solari nell ambiente Quindi interessante lo studio del trade off Nella seconda parte del capitolo l attenzione si sposta sull involucro edilizio e sulle componenti sulle quali si
151. rinnovabili di energia il DM 26 Giugno 2009 Linee guida nazionali per la certificazione energetica degli edifici e il DL 311 del 29 12 2006 Disposizioni correttive e integrative al DL 192 05 recante attuazione della direttiva 2002 91 CE relativa al rendimento energetico nell edilizia Per la costruzione di edifici a basso consumo energetico e a basso impatto ambientale necessario che gi dalla progettazione di tali edifici ci sia un orientazione al risparmio energetico A tale scopo possono essere utilizzati dei software che permettono la simulazione dinamica degli edifici per la valutazione e stima dei carichi energetici invernali ed estivi richiesti In questa tesi si vuole valutare l influenza delle propriet termo fisiche delle componenti vetrate sulle prestazioni dell involucro edilizio Le dispersioni e la radiazione solare che giunge all interno dell edificio attraverso le superfici vetrate possono far variare in modo considerevole i fabbisogni invernali ed estivi e quindi il bilancio energetico annuale In questo lavoro si esegue la simulazione dinamica degli edifici per la valutazione dei fabbisogni energetici in regime invernale ed estivo al variare di fattori d interesse relativi sia all involucro trasparente in particolar modo che anche all involucro opaco al fine di evidenziare eventuali interazioni e studiare il comportamento dell involucro trasparente in edifici con diversa pianta e orientazione
152. rmico e poi una per la qualit dell impiantistica ad alta efficienza energetica Per quanto riguarda l isolamento termico si punta a ridurre al minimo il fabbisogno termico dell edificio per l impiantistica si punta ad installare impianti in linea con gli obiettivi di risparmio energetico di tutela del clima e di protezione dell ambiente Tale ordine di priorit dettato dal fatto che la vita di una casa due o tre volte pi lunga di quella degli impianti Precedentemente al DM 26 Giugno 2009 nel Febbraio 2007 era entrato in vigore il DL 311 del 29 12 2006 Disposizioni correttive e integrative al DL 192 05 recante attuazione della direttiva 2002 91 CE relativa al rendimento energetico nell edilizia Questo provvedimento richiede ulteriori sforzi a progettisti e costruttori per migliorare le prestazioni energetiche degli edifici e completa il precedente aggiungendo importanti elementi e Requisiti ancora pi restrittivi per gli edifici e Scaletta di applicazione del sistema di certificazione energetica e Campo di applicabilit pi chiaro e Sanzioni per chi non rispetta quanto indicato II DL 311 06 attribuisce dei limiti per zona climatica individuata dai gradi giorno GG e per tipologia di edificio La classificazione climatica dei comuni stata introdotta dal D P R n 412 del 26 agosto 1993 nel quale fornito il valore dei gradi giorno dei comuni italiani i gradi giorno GG indicano fabbisogno termico di un
153. ry EnergyPlus Programs 2009 Manuale di Window5 WINDOWS User Manual 2001 Manuale di SPSS Statistics 18 0 dl S Siti internet consultati http windows lbl gov software window window html http ec europa eu climateaction eu_action index_it html http ec europa eu cgi bin etal pl http appsl eere energy gov buildings energyplus 210 vi Ri http www vienergia it 178
154. servate Ottenuto il valore di lo sostituiamo nell equazione della funzione S deriviamo rispetto a fl e poniamo tale derivata uguale a zero per trovare il valore di ff che minimizza la funzione S 108 Il membro al numeratore e quello al denominatore divisi entrambi per n mi danno la covarianza e la varianza tale che 3 coria y varia y Per misurare la variabilit nella regressione si devono definire o SST Dee F BAr 3 devianza totale di Y e SSR Der Freg Hatf FIS devianza di regressione di Y e SSE Det F 0 Eafyw t devianza di dispersione di Y dove Eer F Der Y jreg Wet F atp Un altro importante coefficiente che permette di valutare la bont del modello di regressione lineare il coefficiente di determinazione R che viene calcolato come rapporto tra la somma dei quadrati della regressione e la somma totale dei quadrati pa SSR _ Det Whos Pg Me _ CONGEDI OC EST D E y pP8 EFalFiy I valori del coefficiente di determinazione variano tra 0 e 1 pi sono vicini a 1 tanto migliore il modello Sui coefficienti stimati necessario fare un test statistico per vedere se possibile generalizzarli o meno alla popolazione di riferimento la statistica usata una statistica test t che segue una distribuzione t di Student a n 2 gradi di libert 4 3 2 Regressione lineare multivariata Il modello di regressione lineare multivariata l estensione del modello di regressi
155. tandard Variazione quadrato Errore della di R Variazione Variazione Durbin quadrato corretto stima quadrato di F Watson 2067 9306 7 938 26140 605 1 25 32802 754 530 1388 94902 937 704 1294 28347 262 414 1126 28059 553 364 1117 07824 29 488 1107 32743 31 443 1089 90316 l 56 435 2 3 4 5 6 7 8 9 1087 58304 8 342 O 1074 32269 43 672 1074 11067 322 141 Tabella 4 67 Riepilogo del modello Modello Deviazione Variazione dell adattamento R standard Variazione quadrato Errore della di R Variazione Variazione Durbin quadrato corretto stima quadrato di F Watson 2067 9306 938 26140 605 1 25 32802 154 530 1388 94902 937 704 1294 28347 262 414 1126 28059 553 364 1117 07824 29 488 1107 32743 31 443 1089 90316 56 435 1087 58304 8 342 2 3 4 5 6 7 8 9 O 1074 32269 43 672 1074 11067 322 a Predittori Cost Disp opache W b Predittori Cost Disp opache W Rad entrante MJ c Predittori Cost Disp opache W Rad entrante MJ Disp vetri W d Predittori Cost Disp opache W Rad entrante MJ Disp vetri W Aw Apav e Predittori Cost Disp opache W Rad entrante MJ Disp vetri W Aw Apav Fat solare f Predittori Cost Disp opache W Rad entrante MJ Disp vetri W Aw Apav Fatt solare Rad su sup opache g Predittori Cost Disp opache W Rad entrante MJ Disp vetri W Aw Apav Fatt s
156. ti pi esterni e proseguendo verso quelli pi interni Construction Window Data File con questo object vengono importate nel modello dell edificio le finestre costruite con il software Window5 di cui parleremo nella sezione 2 3 del capitolo In Figura 2 16 viene illustrata la modalit di inserimento dei dati delle finestre si dovranno compilare i campi Name File con il nomefile dat file creato in Window5 e il campo Name con il nome della finestra che vogliamo utilizzare il nome si trova nel file dat creato Field Obja Obj4 0bj5 Obj Obiz ObjS Mame ETriplo SHGCalt 7PFZalto amp PF2basso 9PF3ato SPF3basso 2Doppio SHGC alt File Mame Doppio _SHGC_basso dat Triplo SHGC_basso dat Triplo _SHGC_alto dat PF_2_ alto dat PF_2 basso dat PF_3 alto dat PF_3 basso dat Doppio _SHGC_alto dat Figura 2 16 IDF Editor Class list Construction Window Data File 35 2 2 3 5 Quinto Gruppo Thermal Zone and Surface Questo gruppo di object permette di definire le zone che compongono il modello da analizzare e il loro posizionamento inoltre possibile definire il numero e la posizione delle superfici opache e trasparenti che delimitano ogni singola zona Class List Class List Teme man e 0024 FenestrationSurtace Detailed itene GlazedDoor Aie Window Interzone Shading Site Detalled Shadina Building Detailed nei Shading Overhang o Shading Overhang Prajection 2
157. ti i principali Outputs considerati in questo lavoro 43 Class List Output Reporting 0002 Qutput ariableDictionary Output Suraces List 0001 Qutput Surfaces Drawing Output S chedules Output Constructions Output Energy anagementS system OutputControl S urtaceColorS cheme 0001 Qutput Table SummaryA eports Output Table TimeBins Output Table Monthly 0001 OutputContral T able Style 0002 Output ariable Output Weter Output Meter MeterFile0 nly Output Weter Cumulative Output Weter Cumulative MeterFleOnly Meter Custom Meter CustomDecrement Output SQLite Output E nvironmentallmpactF actors FuelF actors Output Diagnostics Output DebuggingD ata Output FreprocessorMessage Figura 2 31 IDF Editor Class list Output Reporting Di seguito verranno spiegati i principali oggetti di questo gruppo Output Variable Dictionary oggetto che consente di scegliere ed elencare quali outputs selezionare per l analisi in Tabella 2 32 vengono definiti i parametri di tale oggetto Parametri Descrizione Tipologia di output che s intende Key Field selezionare Le tipologie sono 2 Regular variabili di default e IDF variabili definite dall utente Sort Option Tipo di visualizzazione delle variabili Tabella 2 32 Output Var
158. ti per energia dispersa attraverso le superfici vetrata Nel grafico dei fabbisogni estivi si vede che la dispersione delle superfici vetrate non influisce in modo significativo sulla richiesta energetica per il raffrescamento durante il periodo estivo si nota un andamento costante dei valori e ci sta ad indicare che se aumenta la dispersione delle superfici vetrate diminuisce sensibilmente il fabbisogno estivo Le dispersioni termiche sono quasi sempre un flusso termico dall interno verso l esterno perci fanno diminuire la temperatura interna le maggiori dispersioni si hanno dove le superfici vetrate sono maggiori e quindi maggiore l apporto di 103 radiazione entrante questo spiega l andamento costante dei valori del fabbisogno in regime estivo 4 2 2 5 Aggregazione per radiazione entrante nella zona studiata La radiazione entrante Radentrante attraverso la superficie vetrata una frazione della radiazione incidente in quella determinata zona la possiamo calcolare con la seguente formula Rabentronte Suecrato X SACC x Nadine La radiazione entrante dipende e dalla superficie vetrata Svetrata un aumento dell area vetrata comporta un aumento della radiazione entrante e dal fattore solare SHGC maggiore il fattore solare pi radiazione solare incidente entra nella zona considerata e dalla radiazione incidente Radne della zona in cui situato l edificio maggiore la radiazione incidente maggiore sar la
159. tica di regressione pi utilizzati Questo modello permette di stimare la relazione esistente tra due variabili cio tra la variabile dipendente y nel nostro caso il fabbisogno energetico e la variabile indipendente o esplicativa x attraverso un campione di osservazioni L obbiettivo del modello di regressione lineare semplice di mettere in relazione le due variabili per trovare la retta che approssima la relazione tra x e y attraverso l equazione yvi t fat e dove i termini che la compongono sono e l intercetta della retta di regressione e il coefficiente angolare e l erroredi misura Le ipotesi che stanno alla base del modello sono e x una variabile deterministica e E s 0 il valore medio degli errori nullo e Var e o varianza costante e Cov g 5 0 indipendenza dei residui 107 Il metodo dei minimi quadrati quello che meglio permette di ottenere una retta che meglio esprime la relazione x amp 4 f2 questo metodo permette di stimare e calcolare la retta amp x che minimizza le differenze tra i valori misurati y e i valori stimati Indicando con S la sommatoria dei quadrati delle differenze tra i valori misurati y e i valori stimati ora si minimizza la funzione considerando i coefficienti e f Derivando la funzione S rispetto a dg e ponendo la derivata uguale a zero otteniamo il valore di a che minimizza S dove F sono le medie os
160. to espanso del file IDF Fornisce un elenco delle variabili Meter contatori a seguito della simulazione File delle variabili contatore in formato csv Elenco delle componenti delle variabili contatore Rapporto grezzo dei valori delle variabili contatore per ogni timestep Tabella 2 5 Output EP Luanch Attraverso EP Launch si pu accedere al secondo programma ausiliario Edit IDF Editor e Edit Text Editor che permette di creare e modificare i file jdf 2 2 3 IDF Editor I file IDF possono essere creati e modificati con un editor di testo ma questa operazione oltre ad essere lunga anche difficoltosa perch necessita l utilizzo di un linguaggio di programmazione 28 Per rendere pi semplice l inserimento o la modifica dei dati che descrivono l edificio dal punto di vista costruttivo e impiantistico EnergyPlus prevede l utilizzo di un applicazione chiamata IDF Editor Figura 2 6 IDF Editor File Edit View Window Help Sf C Users Mattia Desktop UNIVERSITA TESI Modelli E energyplus PROVE Milano isol EIA Dup Obi Del Obj Copy Oby Class List Comments from IOF 0001 SimulationCoantrol 0001 Building 0001 ShadowCalculation 0001 SurfaceConvectionAlgorithm Inzide 0001 SurfaceCon vectionAlgorithm Outside 0001 HeatBalanceAlgorithm goneLapacitanceMultiplier 0001 Timestep 0001 ConvergenceLimit Esplanation of Keyword ID AI Compliance Objects Enter a alphanumeric
161. ture Transfer ThemmallConducti MaterialProperty GlazingSpectralD ata Construction CtactorUnderground W all Construction FfactorG roundFloor Construction IntermalSource 0008 Construction indowDataFile Figura 2 14 IDF Editor Class list Surface Construction Elements Material si possono definire gli strati layers di materiale diverso che poi verranno utilizzati per definire la struttura delle pareti orizzontali verticali le caratteristiche fisiche dei layers considerati verranno elencate nel cap 3 relativo alle simulazioni svolte 34 In Tabella 2 15 vengono elencate le caratteristiche considerate nella simulazione Parametri Descrizione Name Nome del layer Rugosit superficiale serve a determinare lo scambio convettivo se lo strato superficiale ci siamo affidati ad un MediumRough Spessore dello strato m Conductivity Conducibilit W m K Density Densit kg m Specific Heat Calore specifico J kg K Frazione di radiazione ad onda lunga assorbita dallo strato Frazione di radiazione solare assorbita dallo strato Roughness Thermal Absorptance Solar Absorptance Visible Absorptance Frazione di radiazione visibile assorbita dallo strato Tabella 2 15 Material parametri Construction attraverso questa classe di oggetti e possibile assemblare I vari strati di materiale definiti nella classe di oggetti precedente partendo dagli stra
162. ugon DAS Tay verac T AAA x A a A 134 In questo modello entra in gioco anche la variabile Rad Hor anche se quella che influenza meno il fabbisogno estivo rispetto alle altre Anche in questo caso per verificare che il modello sia lineare e che l ipotesi di normalit sia rispettata si esegue l analisi dei residui e osservando sia l istogramma che il grafico di normalit P P in Figura 4 60 si pu constatare che l ipotesi di normalit rispettata e che anche questo secondo modello lineare stato scelto il primo modello dei fabbisogni estivi perch considera pi variabili e quindi pi preciso Istogramma Grafico di normalit P P di regressione Residuo standardizzato Variabile dipendente Annual Cooling MJ GG Variabile dipendente Annual Cooling MJ GG Media 9 71E 14 Dev stand 0 99 N 1 728 Frequenza Prob cum previsto 0 0 0 2 0 4 0 6 0 8 1 0 Prob cum osservata Regressione Residuo standardizzato Figura 4 60 Istogramma e Grafico di normalit P P dei residui Analizzando i grafici di regressione parziale dei fabbisogni estivi in relazione alle variabili indipendenti di quest ultimo modello si pu capire in che modo la variazione delle stesse incide nel fabbisogno estivo Nei grafici di regressione parziale di Figura 4 61 4 62 4 63 relativi alle variabili indipendenti Rad Hor radiazione incidente sull orizzontale estensione delle superfici vetrate e tipologia di vetro s
163. uotono rapidamente sulla temperatura interna viceversa con costante di tempo RC alta le variazioni di temperatura interna seguono quelle di temperatura esterna con un ritardo temporale tanto maggiore quanto pi grande la costante di tempo Una elevata costante di tempo RC si ottiene aumentando la resistenza termica dell involucro quindi aumentando lo spessore si isolante I grafici dei fabbisogni invernali Grafico 4 21 e dei fabbisogni estivi Grafico 4 22 fanno vedere che tipo di dipendenza c tra fabbisogno e il reciproco della costante di tempo 97 Fabbisogno Invernale 1 RC 35 000 00 30 000 00 25 000 00 20 000 00 15 000 00 Annual Heating MJ 10 000 00 5 000 00 0 00 0 0000005 0 000001 0 0000015 0 000002 0 0000025 0 000003 0 0000035 1 RC 1 5 Grafico 4 21 Fabbisogni invernali Dal grafico del fabbisogno invernale si vede l esistenza di una proporzionalit diretta tra il fabbisogno energetico richiesto per il riscaldamento e l inverso della costante di tempo RC maggiore la costante di tempo RC minore il suo reciproco 1 RC e minore il fabbisogno energetico in regime invernale Fabbisogno Estivo 1 RC 30 000 00 25 000 00 20 000 00 15 000 00 Annual Cooling MJ 10 000 00 5 000 00 0 00 0 0000005 0 000001 0 0000015 0 000002 0 0000025 0 000003 0 0000035 1 RC 1 s Grafico 4 22 Fabbisogni estivi 98 Dal grafico del fabbisogno estivo si vede che l andamento
164. va e impiego nella valutazione del fabbisogno energetico invernale ed estivo Universit degli studi di Padova Facolt di Ingegneria Dipartimento di tecnica e gestione dei sistemi industriali Laureando Baldo D Relatore Gasparella A Correlatore Pernigotto G a a 2009 2010 Baggio P Cappelletti F Gasparella A Romagnoni P Dependence of the Energy need of residential buildings on the features of the glazing systems Atti del convegno Clima 2010 10th REHVA World Congress 9 12 Maggio 2010 Antalya Turchia Gasparella A Pernigotto G Cappelletti F Romagnoni P Baggio P Analysis and modelling of the Energy performance of window and glazing systems 65 Congresso Nazionale ATI Domus de Maria CA 13 17 Settembre 2010 Gasparella A Pernigotto G Analisi comparativa dei codici di simulazione dinamica degli edifici un confronto tra Trnsys ed EnergyPlus 65 Congresso Nazionale ATI Domus de Maria CA 13 17 Settembre 2010 Norbert Lantschner KlimaHaus CasaClima Vivere nel pi Terza Edizione Edition Raetia 2006 Norbert Lantschner KlimaHaus CasaClima Il piacere di abitare Athesia 2008 Norbert Lantschner Manuale CasaClima Risanare Oggi Agenzia CasaClima 2008 Normativa 1 UNI 10349 1994 Riscaldamento e raffrescamento degli edifici Dati Climatici UNI EN ISO 10077 1 2007 Prestazione termica di finestre porte e chiusure oscuranti Calcolo de
165. vet W Aw Apa V Fatt sol Rad op Disp vetri Tras vetro Cost Dispop W Rad entr Dispvet W Aw Apa V Fatt sol Rad op Disp vetri Tras vetro Disp op Cost Dispop W Rad entr Dispvet W Aw Apa vV Fatt sol Rad op 010 19537 85 9 13760 89 6 004 309 208 4216 984 2 09 999 080 376 1017 19420 01 2 13859 01 9 004 299 359 4240 162 4 752 5332 885 077 384 003 20993 14 14316 63 0 008 005 3184 439 530 273 000 34 064 561 343 132 683 001 007 006 31 7 922 530 233 001 34 163 560 206 1 645 825 433 001 007 006 3148 188 528 326 001 016 111 156 047 202 088 193 465 006 119 162 100 1 902 6 135 25 951 7 610 9 077 912 3 699 87 264 51 685 3 018 6 111 26 138 8 142 8 763 7 569 2 888 6 461 78 112 52 704 56 6 668 27 098 10 482 616 055 085 692 056 019 969 336 616 055 085 692 046 146 531 181 214 178 883 86 014 159 94 245 006 019 082 024 029 024 243 164 002 021 084 033 135 031 2 1 264 020 072 094 125 094 030 211 107 7 404 32 707 3 606 3 783 49 567 13 814 8 899 7 821 9 376
166. y Plus 36 Nella seguente tabella Tabella 2 19 vengono elencati e descritti i parametri scelti per la definizione delle coordinate dei vertici delle superfici e delle zone del modello Parametri Starting Vertex Position Vertex Entry Direction Coordinate System Daylight Reference Point Coordinate System Rectangular Surface Coordinate System Descrizione Vertice di partenza per la definizione della posizione delle superfici nel nostro modello stato selezionato UpperLeftCorner angolo in alto a sinistra Direzione utilizzata per l inserimento dei vertici nel nostro modello stato selezionato il verso antiorario Il sistema di coordinate che pu essere definito in coordinate relative o assolute il nostro modello in coordinate assolute Anche in questo caso si deve scegliere se impostare il sistema a coordinate assolute o relative Parametro che permette di definire le superfici attraverso rettangoli e non attraverso i vertici Tabella 2 19 Global Geometry Rules parametri e descrizione Zone object che permette di definire le zone termiche che compongono l edificio oggetto della simulazione in Tabella 2 20 vengono elencati i parametri di questo object Nome della zona definita Direction of Relative North X Y Z Origin Multiplier Volume Angolo compreso tra le direzione nord dell edificio e la direzione nord della zona Coordinate d origine della zona rispetto alle c
167. za vetro g Predittori Costante Rad entrante MJ Rad su sup opache Disp vetri Disp opache W Fattore solare Trasmittanza vetro Disp vetri W h Predittori Costante Rad su sup opache Disp vetri Disp opache W Fattore solare Trasmittanza vetro Disp vetri W i Predittori Costante Rad su sup opache Disp vetri Disp opache W Fattore solare Trasmittanza vetro Disp vetri W 1 RC j Predittori Costante Rad su sup opache Disp vetri Disp opache W Fattore solare Trasmittanza vetro Disp vetri W 1 RC Disp opache k Variabile dipendente Annual Cooling MJ 152 I coefficienti della variabili del modello sono contenuti in Tabella 4 76 Modello Cost Rad entr Cost Rad entr Rad sup op Cost Rad entr MJ Rad sup op Disp vetri Cost Rad entr MJ Rad sup op Disp vetri Disp op W Cost Rad entr MJ Rad sup op Disp vetri Disp op W Fatt solare Cost Rad entr MJ Rad sup op Disp vetri Disp op W Fatt solare Trasm vetro 7 Cost Rad entr MJ Rad sup op Disp vetri Disp op W 1899 441 341 9202 319 338 1013 12427 708 1250 015 219 776 6505 688 237 010 217 620 009 8826 822 162 010 280 822 011 8953 417 8796 644 063 011 489 136 011 16823 389 5874 642 3600 179 007 005 698 090 008 Tabella 4 76 Coefficienti Coeff Coeff non std std Deviazione standard Errore 168 010 006 470 550 005 001 489 021 008
168. zione energetica degli edifici La riduzione delle emissioni di gas serra il risparmio energetico e l utilizzo di fonti di energia rinnovabile includono anche il settore edile che comprende una buona fetta del consumo totale di energie primarie Per puntare ad ottenere sostanziali miglioramenti sul risparmio energetico in questo settore evidente l importanza di utilizzare materiali e tecnologie costruttive che consentano di diminuire il consumo energetico degli edifici residenziali e non allo stesso tempo fondamentale l utilizzo di strumenti che consentano di stimare gi in fase di progetto i fabbisogni energetici degli edifici La certificazione energetica degli edifici uno strumento previsto dalla direttiva europea in Italia il 10 Luglio 2009 stato approvato il DM 26 Giugno 2009 Linee guida nazionali per la certificazione energetica degli edifici Gli attestati di certificazione energetica hanno validit temporale massima di dieci anni che confermata solo se sono rispettate le prescrizioni normative vigenti per le operazioni di controllo dell efficienza energetica inoltre l attestato di certificazione energetica deve essere aggiornato ad ogni intervento di ristrutturazione dell edificio edilizio o impiantistico che ne modifichi le prestazioni energetiche Le prestazioni dell involucro devono garantire il comfort termico e igrometrico degli spazi confinati e il contenimento dei consumi energetici mediante il s

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