BANDO PRIN 2022D. D. N. 104 DEL 2 FEBBRAIO 2022
TITOLO DEL PROGETTO: HERA (Holistic Energy Recovery Agent)
CODICE CUP: D53D23003910006
Budget: € 68.500
Responsabile U.R. : Prof. Umberto Berardi
Altre Unità di Ricerca o eventuali Sub Unità:
Università degli Studi di Napoli Federico II (P.I.: Prof.ssa Annamaria Buonomano)
Sapienza Università di Roma (Responsabile U.R. – Prof. Davide Astiaso Garcia)
Breve descrizione del progetto
Il progetto HERA (Holistic Energy Recovery Agent) si inserisce nel contesto della transizione energetica urbana, affrontando la crescente necessità di ridurre le emissioni, migliorare l’efficienza energetica e aumentare la resilienza dei sistemi urbani. In particolare, il progetto si concentra sullo sviluppo di un approccio olistico per la progettazione e gestione di distretti energetici sostenibili, intesi come cluster di edifici interconnessi capaci di interagire in modo intelligente con le reti energetiche. Tali sistemi integrano fonti rinnovabili, sistemi di accumulo e strategie avanzate di gestione dell’energia, includendo anche il ruolo della mobilità elettrica e dei comportamenti degli utenti. L’approccio proposto si basa su una piattaforma di simulazione dinamica multi-scala che consente di modellare edifici, infrastrutture energetiche e flussi energetici, valutandone le prestazioni in termini energetici, ambientali ed economici.
Finalità
Le finalità del progetto sono orientate a supportare la progettazione e l’ottimizzazione di distretti energetici resilienti, flessibili e a basse emissioni, promuovendo l’integrazione tra pianificazione urbana ed energia. In questo senso, HERA mira a colmare le lacune esistenti negli strumenti di modellazione urbana, sviluppando soluzioni in grado di rappresentare in modo integrato edifici, sistemi energetici e reti, e di supportare i processi decisionali attraverso simulazioni avanzate e algoritmi di ottimizzazione. Il progetto intende, inoltre, favorire l’adozione di strategie innovative quali il demand response, l’energy sharing e il sector coupling, contribuendo a migliorare l’autosufficienza energetica dei distretti e a ridurre la dipendenza da fonti fossili.
Risultati attesi
I risultati attesi del progetto comprendono, in primo luogo, lo sviluppo di una piattaforma innovativa di simulazione e ottimizzazione in grado di analizzare il comportamento energetico di distretti urbani complessi e di individuare le configurazioni più efficienti in termini di tecnologie, sistemi e strategie di gestione. A ciò si affianca la definizione di modelli avanzati per la rappresentazione degli edifici e dei sistemi energetici, inclusi modelli semplificati (Reduced Order Models) per ridurre i tempi computazionali e facilitare l’applicazione su larga scala. Il progetto prevede inoltre la realizzazione e l’analisi di casi studio reali e rappresentativi, utili per validare le metodologie sviluppate e per generare dataset e conoscenze trasferibili. Un ulteriore risultato è costituito dall’elaborazione di linee guida e criteri progettuali per la realizzazione e gestione di distretti energetici sostenibili, nonché dallo sviluppo di strategie di gestione energetica avanzata basate su ottimizzazione, intelligenza artificiale e modelli predittivi.
Risultati raggiunti
A conclusione delle attività progettuali, il progetto HERA ha conseguito risultati significativi sia sul piano scientifico che applicativo, contribuendo in modo concreto all’avanzamento delle conoscenze e degli strumenti per la transizione energetica dei sistemi urbani.
In primo luogo, è stata sviluppata una piattaforma innovativa di simulazione dinamica e ottimizzazione in grado di modellare in maniera integrata il comportamento energetico di cluster di edifici e distretti urbani complessi basata su un modello di ottimizzazione multinodo a lungo termine (H2RES). Tale piattaforma consente di analizzare le interazioni tra domanda energetica, produzione da fonti rinnovabili, sistemi di accumulo e infrastrutture di rete, permettendo di individuare configurazioni ottimali in termini di efficienza energetica, riduzione delle emissioni e flessibilità del sistema.
Parallelamente, il progetto ha portato allo sviluppo di modelli avanzati per la rappresentazione degli edifici e dei sistemi energetici, inclusi modelli semplificati (Reduced Order Models) capaci di garantire un buon compromesso tra accuratezza e tempi computazionali. Questi strumenti hanno consentito di simulare in modo efficiente interi distretti urbani, rendendo possibile l’analisi di scenari complessi e l’esplorazione di diverse strategie di retrofit e gestione energetica.
Un ulteriore risultato riguarda la definizione e l’implementazione di strategie avanzate di gestione dell’energia, basate su logiche di demand response, energy sharing e integrazione multi-vettore (elettrico, termico, mobilità). In questo ambito, sono stati sviluppati algoritmi di ottimizzazione e approcci basati su intelligenza artificiale e machine learning, capaci di migliorare la gestione dei flussi energetici e di aumentare l’autosufficienza e la resilienza dei distretti, anche in presenza di fonti rinnovabili intermittenti.