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Automazione e Strumentazione n Aprile 2024 Primo piano 9 EDITORIALE Professore ordinario Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria, Politecnico di Milano - Membro del Comitato Scientifico di ‘Automazione e Strumentazione’ L’efficienza energetica negli edifici è un argomento di cui, giustamente, si sente parlare da molto tempo, rappresentando un elemento fondamentale per la decarbo- nizzazione, che necessariamente passa attraverso l’uso più razionale delle risorse ener- getiche. Riguardo a questo tema specifico, si possono applicare varie soluzioni, come l’aumento dell’isolamento termico, l’utilizzo di fonti energetiche rinnovabili, l’adozione di macchine termiche efficienti come le pompe di calore. Anche le tecniche di con- trollo possono lavorare a favore dell’efficienza energetica negli edifici, siano esse basate sumodelli oppure sui dati. Certamente il controllo puòmigliorare grandemente le pre- stazioni laddove ci siano comportamenti complessi, non lineari, oppure dipendenze da molteplici variabili. Nelle applicazioni di efficienza energetica degli edifici, si trova spazio per l’ottimizzazione: innanzitutto grazie all’utilizzo di pompe di calore che hanno un’efficienza elevata ma che dipende non linearmente sia da disturbi (per esempio la temperatura esterna) sia dalle condizioni operative in cui si spinge l’impianto a fun- zionare (per esempio la temperatura del fluido termovettore), ma anche dalla grande inerzia termica dovuta allemasse d’acqua o ai muri, specie nel caso di pannelli radianti. In questo scenario, le tecniche di sintesi del controllore tramite soluzione di problemi di ottimizzazione forniscono risultati con prestazioni largamente dominanti rispetto a soluzioni tradizionali. Inoltre, i problemi di costo computazionale sono gestibili, grazie al fatto che i tempi di campionamento sono lunghi (tipicamente 10-15 minuti sugli anelli più esterni). Una notevole difficoltà risulta quella di ottenere un modello matematico del sistema da controllare. Per ovviare a questo problema, si stanno utilizzando sem- pre più tecniche di apprendimento automatico (machine learning) basate unicamente sui dati: campionando le grandezze principali è possibile costruire con il passare del tempo un modello matematico, tipicamente a scatola nera, del comportamento ter- mico e idraulico dell’edificio. Tuttavia, anche questa strada di per sé non è in discesa. Infatti, occorre avere innanzitutto una ragionevole certezza che i dati siano corretti e ‘puliti’ durante l’intero periodo di apprendimento. Inoltre, questo periodo è lungo, se si vogliono cogliere le naturali stagionalità del sistema di cadenza annuale. Questo implica che non basta un anno di dati, ma tipicamente ne occorrono almeno due o tre. Inoltre, non esistono garanzie a priori sulla stabilità del sistema controllato in que- sto modo. Tuttavia, al di fuori del ‘controllo’, ci sono svariati ambiti in cui le tecniche ad apprendimento automatico risultano vantaggiose. Per esempio, quello in cui voglio catturare le abitudini degli utenti (per esempio a che ora tornano a casa o fanno deter- minate azioni), oppure in cui voglio ottenere la profilazione degli utenti (per esempio per adattare i setpoint alle persone effettivamente presenti). È abbastanza evidente che quindi le tecniche di apprendimento automatico dai dati riescono a spingere ulteriormente verso l’alto sia il rendimento dell’intero sistema sul lungo periodo sia il comfort complessivo percepito, pur agendo fuori ‘dall’anello di controllo’. Per questo motivo, il trend attuale non è quello di scelta o contrapposizione tra una tecnologia e l’altra, ma è l’integrazione delle due: ottenere un’accelerazione formidabile dell’appren- dimento automatico tramite i modelli usati nel controllo e affinare le prestazioni dei controllori tramite adattamenti dei parametri e delle modalità di funzionamento con tecniche guidate dai dati. Questa integrazione aprirà la strada a prestazioni più elevate, comfort migliori e sforzi computazionali ridotti. Luca Ferrarini Controlli tradizionali emachine learning per l’efficienza energetica negli edifici