GLI STRUMENTI DI SUPPORTO ALLA PIANIFICAZIONE … · Urban Integrated Energy Planning Procedure...

Pianificazione Energetica a Livello Locale Esperienze e Condivisione

ENEA, 22 maggio 2017, Via Giulio Romano n. 41, Roma

Ing. Maurizio Gargiulo,

E4SMA Srl

GLI STRUMENTI DI SUPPORTO ALLA

PIANIFICAZIONE ENERGETICA LOCALE DI

LUNGO PERIODO

Prof. Stefano Paolo Corgnati,

LAME, Politecnico di Torino

Pianificazione Energetica a Livello Locale: Esperienze e Condivisione

ENEA, 22 maggio 2017, Roma

EDIFICI CITTADINI ENERGIA

ATTIVITA’ DI PIANIFICAZIONE ENERGETICA URBANA

1.Caratterizzazione

energetica del parco

edilizio

2.Analisi di scenario di

lungo periodo

3.Supporto alle

decisioni

Attività Principali



LE FASI DI PIANIFICAZIONE ENERGETICA URBANA

Urban Integrated Energy Planning Procedure

Phase I. Preparation

•Building stock data collection

•GIS platform

•Stakeholders’ involvement

•Definition of a shared city vision

Phase II. Detailed Urban building Energy Modelling

•Urban Building Energy Modeling

•Urban Comprehensive

•Energy System Models

Phase III. Prioritization and Decisional Process

•Multicriteria Spatial Decision Support System

Phase IV. monitoring

•Post-intervention actions to ensure a successful implementation

Esistono numerosi strumenti di pianificazione energetica, ma non

esiste una linea guida condivisa o un framework teorico

riconosciuto a supporto dei pianificatori.



c c

LA CARATTERIZZAZIONE ENERGETICA DEL PARCO EDILIZIO

ID1 ID2

ID1

ID2

TOP VIEW: Perimeter (P) and Base Surface (BFA)

FRONTAL VIEWS: Volume (V), Contiguities (C),

External Surface (S)

H

2

H

1

V1 = BFA1 *H1

V2 = BFA2 *H2

C = L* H2

S1 = BFA1*2 + P1*H1 –

C

S2 = BFA2*2 + P2*H2 –

C

S/V_1 = S1/V1

S/V_2 = S2/V2

I

D

2 H

1

H

2

ID1

L

BUILDINGS GEOMETRY

MUNICIPAL TECHNICAL MAP: construction

period, number of floors (H), census tract

CENSUS SECTIONS DATA: Population,

buildings’ occupation, etc.

ENERGY ANALYSES: Assessing the energy consumption of reference buildings

CREATION OF A GIS PLATFORM



ANALISI DI SCENARIO DI LUNGO PERIODO: SIMULAZIONE

“The key to proper buildings and district heat technologies integration is

that the entire effort be properly planned, coordinated and implemented

over a long enough period to engage stakeholders and allow for capital

investment planning.”



ANALISI DI SCENARIO DI LUNGO PERIODO: OTTIMIZZAZIONE

Optimized investment strategies should be planned in a holistic and integrated framework

taking into account long term cross-sectoral interactions (e.g. with scenario tools).

TIMES model for the city of Torino to support the definition of Energy Plans and energy

strategies



PIANIFICAZIONE ENERGETICA LOCALE: SFIDE E BARRIERE

1.Assenza di linee guida condivise

2.Problema dati (raccolta/elaborazione/privacy)

3.Cambiamento richiede sforzi (competenze,

strumenti, tempo, personale..)

4. Mancanza approccio partecipativo

PRINCIPALI BARRIERE



Profilo Societario

• Realizza analisi e strumenti per lo studio di sistemi integrati dal punto di vista

Energetico/Economico/Ingegneristico ed Ambientale.

• Supporta i responsabili decisionali nel processo di indagine e pianificazione

nel medio-lungo termine.

• Specializzata nella modellazione dei sistemi energetici su diverse scale

geografiche (Nazioni, Regioni e Città).

Per testare diverse ipotesi tecnologiche e politiche energetico-ambientali in modo

integrato.

Analizzando gli effetti in termini di emissioni, consumi, costi ed investimenti

necessari.

• Partecipa attivamente alle attività dell’ETSAP, uno dei Technology

Collaboration Programme dell’Agenzia Internazionale dell’Energia.

• Utilizza i seguenti strumenti:

Modelli TIMES costruiti ad hoc per le diverse scale di analisi.

Modelli multi-criteriali quali PROMETHEE.

Altri strumenti di simulazione a livello settoriale e/o integrato (LEAP).

• Partecipa a progetti di ricerca Europea e collabora con Universita’ e Centri di

Ricerca in diverse parti del mondo.



Gli strumenti utilizzati

MARKAL/TIMES (Market Allocation / The Integrated MARKAL-EFOM System) • Modello matematico (LP) di un sistema energetico integrato di una o più regioni;

• Approccio bottom-up basato su database tecnologicamente ricchi per la stima delle dinamiche

energetiche su un orizzonte temporale.

• Assume esogenamente le domande di servizio energetico.

• L’obiettivo del modello è il soddisfacimento della domanda con il minimo costo del sistema

all’interno di una serie di vincoli (es. minimo utilizzo di tecnologie rinnovabili, standard di

efficienza energeticaa, etc.)

• Viene utilizzato per modelli Nazioanli, Regionali e per Città.

PROMETHEE (Tool multi-criteriale) Visual PROMETHEE è un software multi-criteriale di supporto alle decisioni (MCDA).

È stato disegnato per:

• valutare diverse possibili decisioni o elementi secondo diversi criteri spesso conflittuali.

• ordinare le possibili decisioni dalla migliore alla peggiore.

• valutare le decisioni di maggiore consenso quando diversi decisori hanno punti di vista

contrastanti.

• Giustificare o invalidare decisioni sulla base su elementi «oggettivi».

Usa approcci di tipo «outranking» (surclassamento) per definire il modo in cui il decision maker

confronta due azioni (comparazione a coppie). Questo approccio non richiede al decisore di definire

ciò che è buono o ciò che è male.



Parole chiave: integrato / partecipativo / multi-modello

Il progetto EU FP7 InSmart (Integrative Smart City Planning) http://www.insmartenergy.com/ :

• Mette insieme città, organizzazioni scientifiche ed industriali.

• Disegna ed implementa una metodologia “comprensiva” per supportare la pianificazione

sostenibile (focus: energia).

• Utilizza un approccio (tools) alla pianificazione di tipo integrato e multidiscilpinare.

Risultati

Le misure piu’ adatte

(investimenti, azioni),

sul breve-medio termine

(2020-2030) per uno

sviluppo sostenibile del

sistema energetico delle

4 cittta’ Europee.

Citta’ e partners

NOTTINGHAM

CESENA

TRIKALA EVORA

Modelli Urbani: Il Progetto InSmart

http://www.insmartenergy.com/










Obiettivi Condivisione delle alternative (scenari)

Identificazione dei criteri di valutazione

Attribuzione dei “pesi” che descrivono

l’importanza relativa dei criteri


Stakeholder meetings



Approccio PAES Approccio INSMART

Metodologia Top-down:

Azioni legate a obiettivi nazionali

"scalati" su un contesto locale

Bottom-up:

Guidato da azioni di pianificazione

urbana e territoriale

Settori Residenziale, Terziario, Pubblica

amministrazione (Agricoltura,

Industria)

Residenziale, Trasporti, Pubblica

amministrazione

Azioni Dirette (interne al sistema) e

Indirette (esterne al sistema) Dirette (interne al sistema)

Variabili decisionali Interne e Esterne alla municipalita' Interne alla municipalita'

Emissioni CO2, CH4, N2O (CO2 equivalenti) CO2, SOx, particolato

Allocazione interventi Simulata Ottimale (vincolata)




Approccio ed obiettivi del PAES

• Riduzione del 20% delle emissioni pro-capite (rispetto al1995).

• Ridurre entro il 2020 le emissioni pro-capite a 2,9 tonnellate di CO2.

• Riduzione di 133.000 tonnellate rispetto allo scenario “business as usual”.

Approccio INSMART

• Le opzioni “A” ed “F” sono quelle che meglio rispondono alle condizioni imposte

al sistema Cesena (dall’analidi MCDA). • Al 2030 l’opzione “A” riduce del 13,9% le emissioni

rispetto a quelle “equivalenti” del 1995.

Rispetto ad una evoluzione “BaU”, la

corrispondente riduzione e’ di circa 104.000

tonnellate al 2030.

Il valore di emissioni (tonnellate per capita) si

riduce da 3,7 (nel 2013) a 2,6 (nel 2030).

• Al 2030 l’opzione “F” riduce del 16,9% le emissioni

rispetto a quelle “equivalent” del 1995.

Rispetto ad una evoluzione “BaU” la

corrispondente riduzione e’ di circa 113.000

tonnellate al 2030.

Il valore di emissioni (tonnellate per capita) si

riduce da 3,7 (nel 2013) a 2,5 (nel 2030).


Risultati a confronto



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Torino, Italy

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:

Ing. Maurizio Gargiulo

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Google Scholar

Prof. Stefano Corgnati

[email protected]

REFERENCE PUBLICATIONS

o Delmastro, C.; Mutani, G.; Corgnati, S. P.

(2016). A supporting method for selecting

cost-optimal energy retrofit policies for

residential buildings at the urban scale.

In: ENERGY POLICY, 99, 42-56

o International Energy Agency, (2016).

Energy Technology Perspectives 2016

Towards Sustainable Urban Energy

Systems, “Energy conservation and low

carbon district heating in Turin”, Chapter

4, 202-205.

o Becchio, C.; Corgnati, S.P; Delmastro, C.;

Fabi, V.; Lombardi, P. (2016) . The role of

nearly-zero energy buildings in the

transition towards Post-Carbon Cities. In:

SUSTAINABLE CITIES AND SOCIETY, vol.

27, pp. 324-337.

mailto:[email protected]

https://scholar.google.it/citations?user=JOKD-awAAAAJ&hl=it



mailto:[email protected]

http://porto.polito.it/2653226/
































http://porto.polito.it/view/publication/SUSTAINABLE_CITIES_AND_SOCIETY.html
























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