1 lug 2022 | Pubblicato da Castiglia M.
L’Enea ha condotto uno studio per valutare la bontà delle strategie di efficientamento energetico nel medio-lungo termine sul parco immobiliare italiano, servendosi dell’intelligenza artificiale (AI).
Per verificare la validità di questa tecnologia, i ricercatori dell’Enea hanno scelto come caso di studio l’Umbria.
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La regione, per le sue caratteristiche, rispecchia le condizioni a livello nazionale dove, secondo i dati Istat, circa l’84% degli immobili risale a prima degli anni '90, conta una superficie utile tra i 60 e 150 mq e utilizza perlopiù impianti autonomi alimentati a gas naturale.
Gli esperti dell’Enea hanno stimato la domanda energetica complessiva della regione e hanno messo a punto una rete neurale, vale a dire un sofisticato modello avanzato per l’elaborazione dei dati, in grado di simulare il consumo energetico del parco immobiliare umbro nell’arco di 25 anni.
Al modello sono state quindi applicate sei strategie di efficientamento. Il modello sviluppato ha poi fornito alcune proiezioni di risparmio energetico, a seconda degli interventi realizzabili sugli immobili, prendendo, ad esempio, in considerazione solo gli interventi sugli involucri o solo quelli sugli impianti o, ancora, la loro combinazione.
Dopo i primi riscontri, i ricercatori dell’Enea, in base alle stime ottenute,e utilizzando ancora l’intelligenza artificiale, hanno identificato gli immobili da riqualificare anche con riferimento alle condizioni climatiche del contesto.
Così facendo, si è visto che il risparmio energetico può essere aumentato sino al 23% intervenendo sul parco immobiliare più vetusto ed energivoro della regione, mentre la domanda di energia può registrare una riduzione del 13%.
La ricerca è stata realizzatatra il 2020 e il 2021 sulla base dei dati del report nazionale sulla situazione energetica nazionale del 2019 che mostra come gli immobili siano responsabili per circa il 40% della domanda energetica complessiva.
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