PROGETTARE CON I TRY

La meteorologia fornisce importanti strumenti per dimensionare gli impianti termici o stimare la resa di un campo fotovoltaico. Anche online…

La percezione che abbiamo della meteorologia è oggi principalmente legata alle previsioni del tempo a breve e medio termine.  In  realtà, esistono numerose applicazioni dove i dati meteorologici giocano un ruolo cruciale: analisi di frequenza di eventi estremi, stime di produzione di impianti a fonti rinnovabili, studi di dispersione di inquinanti in atmosfera, fino ad arrivare al dimensionamento degli impianti termici presenti nei nostri edifici.

Simulazione dinamica

La necessità di avere a disposizione informazioni affidabili e precise per la progettazione sta contribuendo alla diffusione della simulazione dinamica quale metodo di analisi privilegiato, sempre più sostenuto anche dal punto di vista normativo.  In Italia, per esempio, il DPR 59/2009 ha reso obbligatoria la simulazione dinamica per gli edifici del settore terziario con un volume riscaldato superiore a 10.000 m3. Inoltre, nella UNI TS 11300parte 1, si ricorda che: “la UNI EN ISO 13790:2008 prevede la possibilità di eseguire il calcolo dei fabbisogni di energia termica per il riscaldamento e il raffrescamento dell’edificio mediante metodi dettagliati di simulazione, che consentono di tenere adeguatamente conto dei fenomeni dinamici. L’utilizzo di tali metodi, opportunamente validati in conformità alla UNI EN 15265, è da ritenersi sempre possibile ed in alcuni casi preferibile,in alternativa al metodo mensile […], una volta che sono disponibili dati climatici orari della località considerata”.

Dati meteo orari per i calcoli

Parallelamente, i software di simulazione dinamica oggi in commercio chiedono di inserire dati  meteorologici orari, cos. da poter “simulare” le condizioni climatiche tipiche di un dato luogo nel corso dell’anno.  Nasce così l’esigenza di disporre di dati sempre più precisi e affidabili. Si pensi, a titolo di esempio, alla progettazione di impianti di riscaldamento o sistemi di accumulo energetico: maggiore è la frequenza di misurazione delle variabili meteorologiche, e quindi l’aderenza delle condizioni climatiche considerate rispetto a quelle “normali”, più preciso sarà il loro dimensionamento.  

Oltre i valori medi

Resta da chiedersi quali siano i dati meteorologici più rappresentativi per una certa  località  e per una specifica applicazione. Per fornire una risposta al quesito è stato avviato il Progetto ET-IDEA (Environmental TRY for Innovative Dynamic Environmental and  Energetic Analyses), sviluppato all’interno del programma di finanziamento europeo.

LIFE+2009. In particolare, i ricercatori si sono chiesti quale insieme di dati meteo possa essere considerato un “anno tipico”. E, in seconda battuta, come estrapolare questi dati dalla massa di misurazioni registrate e archiviate ogni giorno.

Fino ad oggi si sono condotte analisi di simulazione dinamica basandosi su dati statistici elaborati molti anni fa. Questi valori, oltre a non riflettere più le condizioni attuali, si sono rivelati limitati anche dal punto di vista metodologico, essendo slegati dalle condizioni reali e mancando di uno dei requisiti essenziali: la contemporaneità delle diverse variabili.

Un esempio spiega meglio il problema: se per condurre un’analisi di simulazione che richiede dati di temperatura e velocità del vento si utilizzano valori mediati, o comunque rielaborati, si inseriranno coppie di valori di temperatura/velocità del vento che, nella realtà, non si sono mai verificati contemporaneamente; l’anno meteorologico così generato non è quindi un anno “reale”, bensì un’astrazione, e ci. può condurre ad errori anche rilevanti nei risultati della simulazione.

Il progetto ET-IDEA nasce con lo scopo di superare questo problema fornendo un nuovo e potente strumento per le analisi di simulazione: una banca dati contenente TRY per il maggior numero possibile di località sul territorio italiano.

Cos’è un TRY?

TRY è l’acronimo di Test Reference Year: si tratta di una sequenza di 8.760 dati orari effettivamente misurati per ognuna delle variabili meteorologiche considerate, selezionati da una serie storica quanto più lunga possibile. 8.760 non è un numero scelto a caso: corrisponde esattamente alle ore che compongono un anno non bisestile.

Il TRY viene generato selezionando, per ogni mese del calendario, quello più “fedele al trend” di lungo periodo. Ad esempio, il mese di Gennaio individuato nella serie storica sarà quello più vicino all’andamento di tutti i mesi di gennaio contenuti nella base dati.

Studi analoghi sono stati condotti in diversi paesi del mondo e, in particolare, negli Stati Uniti, dove si utilizza un indicatore differente — TMY (Typical Meteorological Year) — anche se ricavato con una metodologia di base molto simile.

Un indicatore innovativo

L’utilizzo degli anni tipici meteorologici è una prassi ormai consolidata in tutto il mondo; tuttavia, il TRY sviluppato all’interno del Progetto ET-IDEA si distingue per due aspetti innovativi:

È composto da dati orari effettivamente misurati: a differenza di altri strumenti finora sviluppati, non vengono svolte elaborazioni matematiche o statistiche sui dati reali; ciò assicura la contemporaneità delle diverse variabili considerate.

È̀ specifico per una singola applicazione: non tutti i TRY sono uguali, poiché a seconda  del problema studiato, le variabili meteorologiche devono necessariamente assumere importanze relative diverse.

Il processo di selezione del mese di riferimento avviene mediante un algoritmo statistico in due step. Il primo è basato sulla teoria di Finkelstein-Schafer: per ognuno dei mesi considerati, si calcola un indice di “fedeltà” rispetto alla serie storica. Ad esempio, a ciascun mese di Gennaio di cui si dispone sarà associato un indice che esprime la sua vicinanza rispetto all’andamento medio di tutti i mesi di gennaio della serie storica. Scelti i cinque candidati migliori, la seconda fase consiste nel confrontare la media e la mediana del mese in esame rispetto alla media e alla mediana di tutti i mesi della serie storica. In tal modo si perviene alla scelta definitiva.

Quattro applicazioni del TRY

Sono stati sviluppati quattro tipi di TRY:

  • Fotovoltaico, per l’analisi della produttività degli impianti solati;
  • Eolico, per le analisi di prestazioni di impianti eolici;
  • Solare termico, per valutare la produzione di acqua calda e il dimensionamento degli impianti di climatizzazione negli edifici;
  • Ambientale, per il monitoraggio delle emissioni inquinanti in atmosfera.

Ogni tipologia si basa sull’analisi di un diverso set di variabili meteorologiche, ognuna associata ad uno specifico peso nella selezione dei mesi. La specializzazione del TRY è essenziale al fine di individuare, all’interno della serie storica, i mesi effettivamente rappresentativi di una località per il particolare sistema oggetto di studio: se l’obiettivo è studiare quanto più. arrivare a produrre un impianto fotovoltaico, la scelta dovrà privilegiare fattori come la temperatura e la radiazione solare, mentre la velocità del vento non è rilevante. Viceversa, per un impianto eolico, quest’ultimo dato assume un ruolo chiave. Nella tabella qusono elencate le variabili  meteorolologiche utilizzate per le quattro diverse applicazioni.

Progetto ET-IDEA

Iniziato nel settembre 2010 e concluso a fine 2012, il progetto ET-IDEA ha richiesto il reperimento e la successiva elaborazione di una notevole quantità di dati meteorologici per l’intero territorio italiano, in modo tale da predisporre un database contenente tutti i TRY prodotti messo a disposizione di Enti pubblici, professionisti e ricercatori.

Una delle difficoltà incontrata dai ricercatori riguarda la pluralità delle fonti. In Italia, a differenza di altri Paesi, non esiste una sola rete meteorologica nazionale gestita da un unico referente. Le stazioni sono di proprietà di più soggetti e, questa frammentazione, si traduce in pratiche e processi alquanto diversi tra loro. Ogni singolo ente gestisce la propria rete di rilevamento in maniera autonoma, con proprie strumentazioni e programmi di manutenzione.

La raccolta dei dati è stata ulteriormente complicata dalla scarsa omogeneità nel formato dei file, la frequenza di misurazione e le unità di misura adottate.

 

Analisi dei dati

Individuate quasi 2.700 stazioni meteo atte allo scopo, sono stati acquisiti i dati meteorologici relativi a 1.471 di queste (vedi riquadro). Misurazioni satellitari di radiazione solare per tutto il territorio italiano hanno consentito di ampliare il numero di TRY, integrando le misurazioni delle stazioni sprovviste di radiometro. I dati grezzi non sono tuttavia pronti per essere direttamente elaborati: richiedono una preventiva analisi qualitativa, volta ad identificare possibili incongruenze o errori di misura, nonché una “ricostruzione”, delle lacune (ore di mancato rilevamento), laddove possibile.

 A questo scopo, sono state scelte tecniche di ricostruzione diverse a seconda della lunghezza della lacuna, cioè del numero di ore mancanti, prediligendo in ogni caso metodologie già collaudate, con errori di approssimazione marginali. Lacune superiori alle 72 ore non sono state considerate, e i relativi mesi sono stati scartati.

Il processo di generazione dei TRY vero e proprio, basato sulle tecniche statistiche precedentemente citate, è stato automatizzato, mantenendo la tracciabilità dei singoli passaggi e consentendo quindi di verificarne il corretto funzionamento. Complessivamente sono stati prodotti oltre 1.000 TRY relativi a circa 600 stazioni.

 I dati sono online

Il Progetto ET-IDEA ha consentito la nascita del nuovo portale web ItMeteoData (www. itmeteodata.com), da cui si possono scaricare gratuitamente i TRY relativi al nostro paese e richiedere ulteriori elaborazioni dei dati meteorologici archiviati.

Nell’immediato, il TRY costituisce uno strumento affidabile per una più efficace progettazione di edifici ed impianti, finora vincolata a dati meteo medi, obsoleti e poco realistici.

Previsioni più precise possono facilitare anche la dimostrazione della validità di un progetto (si pensi alla ricerca di possibili finanziamenti) e consentire un notevole risparmio con un dimensionamento accurato degli impianti.

La modellistica della dispersione degli inquinanti in atmosfera è un’altra delle possibili  applicazioni del TRY: l’utilizzo di dati statistici tradizionali è inadeguato a rappresentare la situazione reale di una data località. Al contrario, è stato dimostrato che l’impiego del TRY nei modelli di simulazione consente di ottenere dati molto più vicini a quelli ottenuti inserendo i dati meteo reali di serie storiche decennali (si veda grafico in questa pagina)

Sette mila stazioni meteo in Italia

I ricercatori del Progetto ET-IDEA hanno dovuto, per prima cosa, identificare tutte le stazioni meteorologiche esistenti sul nostro territorio, insieme con i corrispondenti enti pubblici o privati. Studi indicano che in Italia esistono circa 7.000 stazioni meteorologiche, numero che tende ad aumentare, data la crescente disponibilità di strumentazione a costi sempre più contenuti. Tuttavia, per le finalità specifiche del progetto, le stazioni di interesse sono un numero molto inferiore: devono poter misurare diverse variabili, possedere caratteristiche tecniche adeguate, avere a disposizione uno storico di rilevamenti pluriennale ed essere correttamente manutenute.

Si sono così identificate 2.697 stazioni utili. Di queste, sono stati acquisiti dati meteorologici relativi a 1.471 unità, distribuiti a livello territoriale come rappresentato nelle cartine.

fig1

Fig.2Fig3 Fig.4

 

Altre applicazioni

L’archivio di dati meteorologici si presta a numerose potenziali elaborazioni, quali:

Water-TRY: per la corretta progettazione dei serbatoi di accumulo.

Una maggiore diffusione di serbatoi per l’acqua piovana, specialmente in ambito urbano, consentirebbe di ridurre il rischio di alluvioni.

Considerando infatti la scarsa capacità di assorbimento del terreno in area urbana e la crescente frequenza di precipitazioni intense dovuta al cambiamento climatico, il sistema fognario è spesso sottoposto a pesanti sollecitazioni, con il rischio di collassare provocando disagi ed inondazioni.

Future-TRY: adattamento dei TRY attuali per prevedere gli effetti del cambiamento climatico. Una progettazione più efficace degli impianti di riscaldamento/raffrescamento deve infatti considerare che la vita utile di un edificio varia tra i 50 e i 100 anni, e che sarebbe dunque opportuno costruire in modo da far fronte al clima futuro più che a quello passato.

Summer-TRY: i progettisti avrebbero a disposizione uno strumento potente per il dimensionamento degli impianti di raffrescamento e per la definizione di soluzioni architettoniche volte a ridurre il fabbisogno estivo (ombreggiamenti, vetri selettivi, ecc.).

TR Y Ambientale. Simulazione relativa alla città di Ala (TN), condotta usando tre serie di dati: il TRY ambientale, dati statistici tradizionali e la reale serie storica decennale. L’isolinea della concentrazione ottenuta con il TRY (tratteggio spesso) è molto vicina a quella della serie storica reale (linea continua), al contrario dei dati statistici (tratteggio fine).

Fig.7A

TR Y Fotovoltaico. Simulazione annua di potenza (W) di un impianto fotovoltaico di 8 kWp, ottenuta inserendo i valori del TRY fotovoltaico

Fig.8

Cristina Ricci, NIER Ingegneria SpA

Tiziano Terlizzese, OLOSS Srl

Fonte: Rivista CLIMA  n. 48 (www.casaclima.com)

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