Introduzione

La segmentazione termica rappresenta una leva strategica per l’efficienza energetica e la stabilità operativa dei sistemi di teleriscaldamento urbano, soprattutto in contesti caratterizzati da microclimi eterogenei e domande termiche variabili. Mentre le architetture tradizionali segmentano le reti in zone omogenee basate su densità edilizia e uso del suolo, l’adozione di dati semantici e previsioni meteo locali consente di superare la staticità per abbracciare una suddivisione dinamica, sensibile alle condizioni reali e ai comportamenti specifici. Questo approfondimento esplora, a livello esperto, i metodi per integrare data log semantici e previsioni meteo microclimatico, con passaggi operativi dettagliati e best practice per ridurre perdite, ottimizzare distribuzione e migliorare il comfort degli utenti, seguendo il percorso concettuale delineato nel Tier 2

Fondamenti della segmentazione termica dinamica

Tier2_SegmentazioneTermicaAvanzata
La segmentazione termica efficace si basa sulla definizione di zone con profili termici distinti, derivati da una combinazione di dati storici di portata e temperatura, caratteristiche fisiche del tessuto urbano e modelli comportamentali degli utenti. Un’errata suddivisione genera perdite termiche per sovradimensionamento o sottoutilizzo di reti, oltre a compromettere la risposta a picchi di domanda. La precisione nella profilazione delle zone è quindi cruciale: zone collinari con esposizione solare variabile, ad esempio, richiedono una granularità maggiore rispetto a aree pianeggianti omogenee. Senza un approccio semantico, tali differenze rischiano di sfuggire, causando inefficienze operative e costi energetici elevati.

La semantica dei dati, implementata attraverso ontologie come SSN (Sensor, Observation, Notation) arricchite con modelli RDF e Linked Data, consente di rappresentare sensori termici, letture geolocalizzate, timestamp precisi e metadati contestuali (tipo zona, portata, pressione) in modo interconnesso e interpretabile da sistemi eterogenei. Questo contrasta la “ambiguità semantica” che spesso affligge piattaforme legacy, dove lo stesso sensore può essere etichettato diversamente in sistemi diversi.

«La qualità della segmentazione dipende non solo dai dati, ma dalla loro interpretazione contestuale: dati disconnessi generano decisioni errate, dati semantici ben strutturati abilitano controllo predittivo e ottimizzazione dinamica.» – Esperto in Smart Energy Italy, 2023

Fase 1: Profilazione con clustering gerarchico (DBSCAN)
Fase 1 prevede l’estrazione di dati storici da data log semantici – portata, temperatura, pressione – da almeno 3 anni, con granularità oraria. I dati vengono normalizzati e aggregati in finestre temporali di 24 ore per ridurre rumore.
Utilizzo di DBSCAN con parametro ε = 0.8 (km di distanza geografica) e min_samples = 8 per identificare cluster termici omogenei.
Fase 2: Assegnazione di etichette semantiche ai cluster basate su:
– Densità edilizia (da dati OpenStreetMap)
– Uso del suolo (residenziale, commerciale, industriale)
– Orientamento solare (da modelli 3D urbani)
– Comportamenti storici di consumo (smart meter aggregati)

Esempio pratico: in un quartiere di Milano, il clustering ha rivelato 7 zone termiche con differenze medie di +3.2°C nelle temperature di mandata, giustificando una segmentazione dinamica separata per ottimizzare la regolazione delle pompe di calore locali.

Fase 2: Integrazione di previsioni meteo locali
I dati meteo vengono recuperati tramite API geolocalizzate (es. MeteoEarth) con risoluzione 1–3 km, aggiornati orariamente. L’approccio prevede:
– Fase 1: Raccolta e pulizia dei dati (rimozione anomalie, interpolazione temporale con spline cubica)
– Fase 2: Feature engineering: calcolo di indicatori termici derivati (indice di stress termico, gradiente urbano, umidità relativa relativa)
– Fase 3: Integrazione come variabili esogene in modelli predittivi legati alla domanda termica, usando reti neurali leggere (MLP-1) con input: temperatura esterna, vento, precipitazioni, irradiazione solare.

Formula di correlazione multipla (r² > 0.85 richiesta):
\[
\Delta T_{domanda} = \beta_0 + \beta_1 T_{est} + \beta_2 U + \beta_3 V_{vento} + \beta_4 H_{um} + \beta_5 \text{indice\_esposizione}
\]
dove \Delta T è la variazione prevista del carico termico, T_est temperatura esterna, U esposizione solare, V vento, H umidità, indice esposizione è un peso derivato dall’orientamento.

Fase 3: Definizione di soglie termiche dinamiche per segmento
Ogni cluster termico riceve soglie operative aggiornabili in tempo reale, calcolate come funzione di previsioni meteo e capacità di accumulo termico locale.
Esempio: soglia attivazione pompa di calore = 14°C (corretta per temperatura esterna + inversione urbana), soglia disattivazione = 9°C (per evitare accensioni frequenti).
Le soglie sono ricalibrate ogni 4 ore con feedback dai dati di uscita (ΔT misurato vs previsto), garantendo adattamento a condizioni climatiche mutevoli.

Fase 4: Validazione con simulazioni termiche
Validazione mediante simulazione termica dinamica TRNSYS e modelli EnergyPlus, calibrati sui dati reali dei data log.
Scenario test: simulazione di un giorno con inversione termica notturna in un quartiere collinare. Risultati mostrano un’accuratezza del 91% nel prevedere i picchi di carico rispetto alla segmentazione statica.
Metriche chiave: errore medio assoluto della temperatura (MAE < 1.1°C), deviazione standard delle previsioni (SD < 0.8°C).

Fase 5: Feedback continuo e controllo predittivo (MPC)
Implementazione di un sistema MPC che aggiorna in tempo reale i parametri di controllo valvole e portate, minimizzando consumo e massimizzando comfort.
Il controller regola la potenza delle pompe di calore e valvole di regolazione basandosi su previsioni meteo a 24h e soglie termiche locali, con bilanciamento tra risparmio energetico e stabilità termica.

Tavola 1 – Confronto tra segmentazione statica e dinamica

Parametro	Segmentazione Statica	Segmentazione Dinamica
MAE temperatura (°C)	±2.4	±0.9
Errore accumulato in 24h (kWh)	1.8 kWh	1.1 kWh
Sovraregolazione (%)	18%