Questo articolo è stato scritto da Eddie Oldfield, Responsabile Senior Progetti e Servizi di Consulenza, QUEST; Jessica Webster, Analista di Pianificazione Energetica, Risorse Naturali Canada; e Ryan Ahola, Scienziato Ambientale, Risorse Naturali Canada.
Introduzione – La sfida
La mappatura e l'analisi dell'energia degli edifici sono fondamentali per il geotargeting delle politiche e dei programmi energetici per accelerare la transizione verso un ambiente ed un'economia a basse emissioni di carbonio. Gli sforzi per mappare l'uso di energia e le emissioni di gas serra degli edifici sono intrapresi dai comuni canadesi per scopi di pianificazione energetica ed emissioni, supportati da società di consulenza, università e talvolta organizzazioni non profit. I progetti di mappatura dell'energia sono condotti in modo indipendente in momenti diversi, su scale diverse e utilizzando metodi e ipotesi diverse. Tuttavia, fondamentalmente, i dati sono gli stessi: ciò che è richiesto è una comprensione del patrimonio edilizio e dei suoi attributi correlati all'energia, tra cui il numero di edifici e unità, le rispettive superfici, nonché l'uso energetico storico misurato e l'uso energetico previsto modellato in base a diversi tipi di alloggi o edifici (noti come archetipi). Nonostante questa comunanza e i migliori sforzi di tutti, c'è poca coordinazione tra le iniziative e nessuna buona pratica o standard ampiamente utilizzato. Ciò si traduce in duplicazione degli sforzi, perdita di risparmi energetici e perdita di opportunità di decarbonizzazione, mitigazione dei cambiamenti climatici e resilienza climatica.
Lo studio di sviluppo del concetto di mappatura e analisi energetica degli edifici (BEMA-CDS) ha affrontato la sfida posta da questa situazione attraverso:
- Caratterizzare lo stato di sviluppo della mappatura energetica e dell'analisi per il parco edilizio in senso lato; e
- Informare le pratiche e gli standard architettonici IT per consentire la mappatura e l'analisi specifica dell'uso e dell'efficienza energetica residenziale.
Avvio dello studio + cosa è stato fatto
Avviato a dicembre 2019, con il supporto di Natural Resources Canada (NRCan), lo studio ha attinto da numerose fonti informative, tra cui ricerche passate e consultazioni pubbliche, legislazione pertinente e iniziative correlate in corso. Ha quindi sviluppato e, a febbraio 2020, ha pubblicato una richiesta di informazioni (RFI) che ha sollecitato risposte da un vasto pubblico di stakeholder e organizzazioni. Sono state poste domande in otto categorie tematiche riguardanti il dominio della mappatura e dell'analisi energetica degli edifici.
Ha preso di mira tre scenari principali per lo sviluppo e l'applicazione dell'analisi e della mappatura dell'energia degli edifici:
- Pianificazione energetica ed emissioni della comunità
- Revisione del potenziale di conservazione dei servizi di pubblica utilità e pianificazione del programma di gestione lato domanda
- Energia degli edifici federali/provinciali/territoriali – Politiche, programmi, standard, codici edilizi
A metà del 2020 si sono tenuti una serie di webinar con gli intervistati RFI e i membri dell'OGC Energy and Utility Domain Working Group per esaminare e discutere le risposte fornite, per giungere a una comprensione più approfondita delle pratiche attuali e fornire input all'architettura nozionale.
Chi può trarre beneficio da questo studio?
Il rapporto che documenta il BEMA-CDS si concentra sulle problematiche relative alla condivisione dei dati e all'interoperabilità dei dati spaziali che attualmente ostacolano il pieno raggiungimento degli obiettivi e del valore dell'analisi energetica degli edifici. Questa preziosa prospettiva è di beneficio a numerosi soggetti interessati e programmi, tra cui:
- Scienziati edili e ricercatori energetici
- Suggerisce percorsi per migliorare l'interoperabilità dei dati, modelli migliori, maggiore coordinamento
- Identifica potenziali approcci per ridurre duplicazioni, tempi e costi nelle organizzazioni
- Supporta un migliore controllo di qualità e dati comparabili per la pianificazione e la valutazione del programma
- Analisti delle politiche governative, autorità di regolamentazione e comitati per i codici e gli standard edilizi
- Identifica nuovi approcci per informare i programmi di incentivi per la ristrutturazione degli alloggi a livello nazionale e provinciale
- Anticipa le sfide e le opportunità di interoperabilità dei dati in merito ai codici di modifica per gli edifici esistenti
- Pianificatori energetici della comunità
- Pianificazione energetica comunale, inclusa la progettazione e la fornitura di programmi di efficienza abitativa
- Una visione geospaziale offre la possibilità di un migliore coordinamento con i servizi di pubblica utilità attraverso un quadro operativo comune
- Responsabili del programma di gestione della domanda di servizi di pubblica utilità
- Prevede la necessità di una maggiore analisi geospaziale man mano che aumentano le energie rinnovabili; compensazione dei costi di capitale
- Indica i metodi “dietro il contatore” che potrebbero migliorare l’adozione di programmi di conservazione e gestione della domanda (efficienza energetica)
- Il gruppo di lavoro del settore energetico e dei servizi pubblici dell'OGC (DWG)
- Supporta l'identificazione di potenziali ulteriori attività di ricerca e sviluppo e di sviluppo di standard oltre l'arco temporale dello studio BEMA-CDS, ad esempio quelle che riguardano la valutazione delle strategie di decarbonizzazione.
Questa disciplina emergente si colloca alla convergenza di molti domini e aree di conoscenza professionale, tra cui scienza edilizia, scienza geospaziale, scienza dei dati, pianificazione urbana e pianificazione energetica. Di conseguenza, oltre agli scenari di utilizzo prioritari e alle parti interessate specifiche identificate sopra, il BEMA-CDS sarà di interesse anche per chiunque lavori per far progredire le città intelligenti, i gemelli digitali urbani, la modellazione energetica del patrimonio edilizio e/o la smart grid (talvolta indicata come digital grid). Un segmento emergente di cleantech noto come climate tech (società cleantech che affrontano specificamente il cambiamento climatico) sarà anch'esso interessato se le loro soluzioni riguardano energia ed edifici, così come i capitalisti di rischio che cercano di investire in aziende di climate tech. Le banche, che considerano sempre più il rischio climatico come un rischio di prestito, dovrebbero essere interessate ad approcci geospaziali per quantificare l'intensità di carbonio dei loro portafogli di mutui e supportare la valutazione dei prodotti di prestito per l'efficienza energetica e l'implementazione della tecnologia delle energie rinnovabili.
Alcune scoperte chiave
Una sfida critica e una necessità identificata in questo studio è la disponibilità degli elementi informativi spaziali giusti per eseguire l'analisi energetica degli edifici a vari livelli di generalizzazione e specificità per migliorare la vita e promuovere gli obiettivi della comunità. In tutti gli sforzi di mappatura energetica degli edifici, vengono utilizzati metodi ripetitivi e non standardizzati per raccogliere, scambiare e integrare set di dati. Alcuni esempi notevoli di mappatura persistente intrapresa su scala regionale o nazionale includono CityGML lavorare a Berlino, Il gemello digitale AutoBEM dell'ORNL Atlante energetico UCLAL'attuale approccio ad hoc alla raccolta, all'integrazione e al riutilizzo dei dati è terribilmente inefficiente di fronte all'attuale crisi climatica.
L'idea di supportare il riutilizzo e la condivisione dei dati spaziali costruendo infrastrutture informative esiste da molti anni, nell'ambito del concetto di Infrastrutture di Dati Spaziali (SDI). Il Canada possiede un'infrastruttura SDI altamente sviluppata, la Canadian Geospatial Data Infrastructure (CGDI) , che utilizza un modello distribuito per supportare l'accesso, la condivisione e l'utilizzo di diverse informazioni spaziali. La CGDI fornisce infrastrutture fondamentali su cui i canadesi fanno affidamento ogni giorno, come le previsioni meteorologiche prodotte da Environment and Climate Change Canada. La CGDI supporta anche la ricerca orientata al futuro, consentendo agli scienziati di integrare diverse forme di informazione geolocalizzata, come ad esempio all'interno del sito climatedata.ca.
Più di recente, il concetto, le capacità e la progettazione di tale infrastruttura si sono espansi nell'era del cloud computing. In questo contesto, ha senso considerare come potrebbe apparire un'“infrastruttura di dati spaziali energetici” (eSDI) in grado di supportare diverse esigenze, opportunità, stakeholder e obiettivi di dati energetici degli edifici identificati nel rapporto.
Sfide identificate
Altre sfide comuni enumerate dagli intervistati RFI, e in seguito ribadite dai partecipanti al workshop, sono relative alla disponibilità dei dati, alla privacy e alla riservatezza, nonché a considerazioni relative ai formati proprietari. I metodi e l'affidabilità delle fonti di dati sono stati trovati ampi e scarsamente documentati, variamente misurati, modellati, dedotti, stimati e assunti. La mancanza di accesso alle stime dei costi per i retrofit è stata identificata dagli intervistati come una barriera per trarre vantaggi dai dati di mappatura e modellazione energetica. Da una prospettiva di infrastruttura dati e riutilizzabilità, la mancanza di un framework dati sovraordinato impedisce di collegare la scala e la risoluzione dei dati spaziali a particolari scenari di utilizzo. Analogamente, non ci sono schemi accettati per applicare diversi approcci di archetipizzazione (clustering/classificazione) a diversi scenari di casi d'uso e livelli di capacità tecnica e finanziaria organizzativa.
Opportunità identificate
Nonostante queste e altre sfide, nello studio sono state identificate numerose opportunità, tra cui tecnologie di accesso ai dati che tengono conto di privacy, riservatezza e anonimato. Le tecniche promettenti includono l'elaborazione enclave, l'anonimizzazione tramite aggregazione e l'iniezione di rumore, a volte definita privacy differenziale. La classificazione adattiva e l'archetipizzazione basate sulla modellazione di campioni sono un altro potenziale approccio per adattare le esigenze di archetipizzazione ai casi d'uso utilizzando i dati disponibili. Lo sviluppo di sistemi nazionali per dati energetici coerenti su più scale spazio-temporali è identificato come un'opportunità che potrebbe servire una gamma di casi d'uso. I dati nazionali sugli edifici per un'analisi completa di tipologie di edifici, prestazioni energetiche, tecnologie di ristrutturazione/aggiornamento, costi e benefici sono state un'altra opportunità correlata ai dati identificata. A supporto di una maggiore interoperabilità dei dati, le opportunità relative a politiche e standard di condivisione dei dati possono essere organizzate per supportare casi d'uso critici e stakeholder, ad esempio report obbligatori e contratti federati. La cooperazione tra comunità/servizi facilitata da autorità regionali o nazionali può consentire agli stakeholder di comprendere meglio opportunità, costi e benefici di nuove tecnologie e fonti energetiche, comprese le energie rinnovabili.
Architettura nozionale dell'SDI energetico
Un output principale del BEMA-CDS è quello che viene definito "architettura nozionale per un eSDI". Riflettendo l'architettura di tutte le infrastrutture di dati spaziali, è organizzato in ampie categorie, note anche come livelli. Nel diagramma sottostante, questi possono essere visti sul lato sinistro, iniziando dal basso con i dati e salendo verso l'elaborazione, i servizi e le applicazioni. Questa architettura segue l'evoluzione delle informazioni, dai dati all'elaborazione fino al supporto decisionale. Ogni riga a destra dei quattro livelli contiene pacchetti generici che si applicano al dominio dell'energia e degli edifici. Nella parte superiore dell'architettura, le applicazioni che sintetizzano e presentano le informazioni risultanti sono mostrate per soddisfare potenzialmente una gamma di funzioni di supporto decisionale di auditing, programma, politica, istruzione e commerciale.
Un'architettura nozionale per un'infrastruttura di dati spaziali energetici (eSDI)
Oltre all'architettura nozionale, il diagramma sottostante illustra il contesto attuale in Canada. Le fonti di dati, gli standard e le applicazioni esistenti non sono completamente interoperabili con le attuali piattaforme di modellazione energetica, benchmarking ed etichettatura di uso comune. Queste piattaforme utilizzano e raccolgono dati spazialmente impliciti, ovvero dotati di attributi spaziali quali indirizzo, città o regione meteorologica. Tuttavia, la piena potenza dell'interoperabilità dei dati spaziali, della mappatura e dell'analisi dei dati spaziali non è completamente progettata, operativa o disponibile per i decisori energetici canadesi.
Lo studio e l'architettura nozionale aiutano a informare le conversazioni sul potenziale valore e sulle opportunità di intraprendere un ulteriore sviluppo dell'architettura eSDI, in Canada e all'estero. Ad esempio, alcuni elementi come gli schemi gerarchici, relazionali e semantici devono ancora essere sviluppati.
Passi successivi
Tra le numerose questioni sollevate, spiccano le seguenti opportunità di apprendimento e i potenziali prossimi passi:
- Progettazione di un livello edilizio nazionale estensibile e standardizzato, che consenta sia l'applicazione a livello nazionale sia una migliore comparabilità di metodi promettenti di analisi energetica degli edifici.
- Attività sandbox come progetti pilota di interoperabilità, che modellano i vantaggi reciproci della condivisione delle informazioni e dell'interoperabilità dei dati.
- Prototipi per un'eSDI, che dimostrano la comune disponibilità di tecnologie quali la modellazione energetica basata su cloud, archetipi di edifici basati su modelli e protocolli enclave per affrontare la privacy dei dati e i vincoli proprietari.
- Sviluppo di indici di povertà energetica che tengano conto di fattori socioeconomici, climatici e geografici su piccola scala nella valutazione degli impatti e della mitigazione dei costi energetici degli edifici.
Queste attività possono assumere la forma di iniziative di sviluppo dati ed esperimenti di interoperabilità, che a loro volta possono contribuire allo sviluppo di standard. In una qualsiasi di queste attività, possono essere esplorati ed elaborati temi trasversali, tra cui la corrispondenza della risoluzione spazio-temporale dei dati di input e output e metodi di archetipizzazione corrispondenti ai casi d'uso.
Conclusione
Lo studio BEMA-CDS elenca lo stato attuale delle pratiche e individua sfide e opportunità nella mappatura e nell'analisi energetica degli edifici. Delinea inoltre per la prima volta un'architettura concettuale per un'infrastruttura di dati spaziali in ambito energetico. Spostare gli sforzi e le risorse da una mentalità del tipo "facciamolo e basta per questo progetto" a una del tipo "costruiamolo, manteniamolo e miglioriamolo continuamente" genererebbe maggiore efficienza, migliorerebbe la qualità e la tempestività del supporto alle decisioni e accelererebbe l'innovazione e la creazione di posti di lavoro nel settore, il tutto oltre a generare risparmi sui costi e una riduzione delle emissioni di gas serra. I gemelli digitali urbani, come AutoBEM, sviluppato e gestito dall'Oak Ridge National Laboratory , o Virtual Singapore, sviluppato dalla National Research Foundation , sono esempi di spicco di ciò che si può realizzare con questa mentalità e le tecnologie attuali.
Il rapporto "Building Energy Mapping and Analytics: Concept Development Study" è stato recentemente pubblicato ed è disponibile gratuitamente sulla pagina Building Energy Mapping and Analytics Concept Development Study (BEMA-CDS).
Gli autori accolgono volentieri qualsiasi domanda riguardante lo studio o il rapporto:
- Eddie Oldfield (Responsabile senior, progetti e servizi di consulenza, QUEST) eo*******@*********da.org
- Jessica Webster (Analista della pianificazione energetica, Natural Resources Canada) je*************@************gc.ca
- Ryan Ahola (scienziato ambientale, Risorse naturali Canada) ry********@************gc.ca
