ITRM20110571A1 - Metodo di monitoraggio distribuito per l'efficientamento energetico negli edifici e apparato per la sua attuazione - Google Patents

Description

“METODO DI MONITORAGGIO DISTRIBUITO PER L’EFFICIENTAMENTO ENERGETICO NEGLI EDIFICI E APPARATO PER LA SUA ATTUAZIONE†,

DESCRIZIONE

Oggetto dell’invenzione

La presente invenzione si riferisce ad un apparato e metodo di monitoraggio in tempo reale distribuito per l’efficientamento energetico negli edifici (residenziali, commerciali e aziendali) basato su moduli multisensoriali wireless dotati di intelligenza di bordo, capaci di ottenere in tempo reale informazioni su consumi energetici, qualità dell’aria, variabili ambientali, ed occupazione degli ambienti.

Questi dispositivi multisensoriali intelligenti wireless sono organizzati in architetture multilivello di reti sensoriali intelligenti consentendo un monitoraggio distribuito, pervasivo e continuo per il controllo dell’efficientamento energetico in edifici residenziali e non e in centri di calcolo.

Descrizione del problema

La comunità europea come quella internazionale con grandi sforzi sta orientando l’economia moderna verso la sostenibilità energetica. Gli obiettivi a breve termine prefissati sono ridurre le emissioni dei gas serra, accrescere il consumo di energia da fonti rinnovabili, ottimizzare il consumo di energia attraverso l’efficientamento energetico.

Studi ed indagini statistiche condotte sui bisogni energetici dei diversi settori economici (civile, dei trasporti e dell’industria) hanno fatto emergere il rilevante impatto energetico degli edifici sui consumi globali del settore civile. In Europa, ad esempio, si stima che gli edifici in generale siano responsabili di circa il 40% dell’energia totale (il 70% dell’elettricità) rispetto al 32% dell’industria e al 28% dei trasporti e, secondo previsioni, la loro domanda energetica à ̈ destinata a crescere negli prossimi anni. In particolare, i centri di calcolo presentano un bisogno energetico rilevante stimato attualmente intorno a 40 TWh/a e destinato a raddoppiare nei prossimi anni a meno che non siano definite ed adottate specifiche misure di efficienza energetica. Gli edifici residenziali invece sono responsabili del 22% del consumo energetico totale e la maggior parte della domanda energetica à ̈ spesa per mantenere confortevole il clima interno (il 12% per il condizionamento e il 31% per il riscaldamento).

Si noti che prima dell’avvento delle politiche di sostenibilità energetica nel settore civile insieme ai settori dei trasporti e dell’industria, le proprietà energetiche degli edifici non erano generalmente tenute in considerazione nella fase di realizzazione, né tanto meno erano misurate le inefficienze degli edifici esistenti durante il loro utilizzo. Solo di recente, la visione dell’edificio da mero utilizzatore di energia sta evolvendo verso quella di sistema complesso che integra modelli di energia distribuita (energia da impianti tradizionali integrata con quella da fonti rinnovabili), e processi e tecnologie per un uso razionale dell’energia basato su elevati livelli di efficienza senza ridurre i livelli di qualità e sicurezza dei servizi né il comfort dell’utenza.

Si stima che la consapevolezza da parte dell’utente (dal comune cittadino ai proprietari di servizi e infrastrutture, ai governatori, etc.) dei consumi dei sistemi energivori presenti negli ambienti con cui interagisce può determinare un utilizzo più razionale ed efficiente dell’energia favorendo buone pratiche e comportamenti virtuosi orientati al risparmio energetico. Inoltre, un monitoraggio pervasivo e continuo dei consumi energetici negli edifici (dai centri di calcolo, ai centri commerciali, dagli uffici alle abitazioni) può determinare un risparmio energetico significativo stimato tra il 10% e più del 15%.

Tuttavia, attualmente le tecnologie, insieme alle competenze, necessarie per accrescere il potenziale di risparmio energetico degli edifici sono ancora oggetto di definizione e/o sperimentazione e laddove, per specifici edifici (ad esempio i centro di calcolo) alcune soluzioni sono state messe a punto e commercializzate, fondamentalmente implementano approcci del tipo measure and management, non consentendo misure pervasive e continue.

Stato dell’arte

A questo riguardo, da uno studio effettuato sulla letteratura brevettuale e tecnico-scientifica esistente, emerge che i dispositivi sensoriali esistenti per il controllo dell’efficientamento energetico negli edifici sono fondamentalmente misuratori di assorbimento energetico a pinza o integrabili in prese elettriche (anche multipli per singola presa elettrica) capaci di rilevare i consumi della rete di sistemi energivori presenti in un’abitazione o ufficio (vedi per esempio i brevetti US2011055116, US20100256828).

Tali dispositivi presentano capacità di comunicazione wireless ma non di mesh routing ovvero non sono organizzabili in reti sensoriali wireless. Essi sono invece collegabili ai cavi che arrivano al quadro elettrico principale di un abitazione o di un ufficio consentendo di rilevare e tenere sotto controllo il consumo energetico di tutta la rete di sistemi energivori presenti. Inoltre, essi non presentano intelligenza a bordo e prevedono sistemi data sink configurati per l’archiviazione, l’elaborazione e la visualizzazione, anche da remoto, delle informazioni acquisite (vedi i brevetti US20100256828, US2011055116, KR100963161). Il dominio di applicazione include i sistemi energivori (elettrodomestici, illuminazione, sistemi HVAC, PC, etc.) fondamentalmente di abitazioni e uffici.

Dunque, à ̈ indispensabile rendere disponibile una tecnologia, facile da installare e utilizzare, che consenta di misurare in maniera pervasiva e continua e di controllare i consumi energetici negli edifici allo scopo di razionalizzare l’utilizzo di energia e assicurare il massimo comfort all’utenza.

Descrizione dell’invenzione e sue caratteristiche innovative

Costituisce pertanto oggetto dell’invenzione un sistema innovativo di monitoraggio distribuito, pervasivo e continuo per l’efficientamento energetico negli edifici e più in generale in complessi edilizi articolati, il quale à ̈ basato su dispositivi multisensoriali che presentano capacità di comunicazione wireless, di organizzazione in topologie mesh e di intelligenza a bordo: questi dispositivi opportunamente dislocati/distribuiti nei nodi di una rete sensoriale wireless negli ambienti da controllare, consentono di ottenere informazioni sullo stato corrente dei diversi ambienti dell’edificio e dei sistemi energivori ivi operanti allo scopo di razionalizzare e ottimizzare il consumo di energia.

Vantaggiosamente, a seconda dei contesti operativi, vengono monitorate sia grandezze fisiche (come consumi elettrici, temperatura, luminosità, presenza etc.) che chimiche (principalmente umidità relativa e composti organici volatili).

Una strategia di ottimizzazione dell’uso di energia negli edifici deve infatti potersi definire non solo sulla base dei profili di consumo dei sistemi energivori che operano nei diversi ambienti dell’edificio ma anche sulla conoscenza dello stato operativo e di sicurezza degli stessi. Ad esempio, conoscere in maniera pervasiva la qualità dell’aria degli ambienti consente di implementare strategie di controllo efficienti dei sistemi HVAC (come attivare o disattivare i sistemi di ventilazione e condizionamento sulla base dei livelli di concentrazione di composti organici volatili presenti nell’aria) con conseguenti risparmi energetici. Analogamente, la conoscenza pervasiva e continua delle condizioni ambientali (temperatura e umidità) di un centro di calcolo congiuntamente al monitoraggio dei consumi elettrici consente di controllare il corretto funzionamento dei sistemi di raffreddamento delle sale ospitanti i calcolatori rilevando eventuali discrepanze (ad esempio miscelazioni tra aria calda in uscita dalle macchine e aria fredda in ingresso nella sala).

L’ottimizzazione dei flussi d’aria in una centro di calcolo permette di ottenere significativi risparmi energetici innalzando i valori degli indici di efficienza energetica (ad esempio l’indice PUE, Power usage effectiveness, che à ̈ il rapporto tra la potenza totale assorbita da un data center e quella usata dai soli apparati IT,) e al contempo contenendo lo stato di usura dei calcolatori.

Per questi scopi, il sistema di monitoraggio oggetto della presente invenzione prevede una architettura a nodi che permette di utilizzare:

(1) misuratori di assorbimento energetico a pinza o integrabili nelle prese elettriche attraverso i quali acquisire i dati di consumo elettrico;

(2) nasi elettronici di piccole dimensioni con intelligenza a bordo per stimare localmente la concentrazione di inquinanti nell’aria e costruire un’immagine olfattiva dell’ambiente in cui sono immersi;

(3) moduli integrati costituiti da misuratori di assorbimento energetico e sensori di temperatura e umidità specifici per i centri di calcolo;

(4) sensori di movimento per rilevare la presenza e la posizione di persone nell’ambiente.

Si noti che il sistema proposto può integrare anche altre tipologie di nodi sensoriali. In ogni caso, quelli sopra descritti consentono di monitorare le grandezze fisico-chimiche più significative per un utilizzo efficiente dell’energia e un maggiore comfort dell’utenza in scenari applicativi quali abitazioni, uffici, esercizi commerciali, centri di calcolo o insiemi di essi raggruppati sotto un unico edificio o complessi di edifici. I sensori di corrente elettrica restano comunque quelli fondamentali nel metodo ed apparato di monitoraggio che si descrive.

Secondo una caratteristica peculiare del presente trovato, i nodi multi-sensoriali di cui sopra, sono organizzati in un’architettura multilivello di rete sensoriale wireless e dislocati/distribuiti secondo una topologia mesh (multi-hop). Tali nodi comunicano via radio indirizzando i dati raccolti e localmente preelaborati verso un sistema di coordinamento e controllo localizzato. In parte, dati parzialmente elaborati possono essere condivisi tra i nodi della rete per operazioni di servizio, ad esempio operazioni di ricalibrazione distribuita. Il nodo di controllo e coordinamento, coordina ed elabora le informazioni provenienti dai diversi moduli multisensoriali sia per definire profili di consumo energetico degli ambienti monitorati che per supportare azioni di controllo attivo dei sistemi energivori allo scopo di razionalizzarne i consumi.

L’integrazione di sensori eterogenei e la topologia mesh sono elementi architetturali innovativi della rete sensoriale proposta. Le architetture di reti sensoriali attualmente disponibili per il monitoraggio dei consumi energetici negli edifici comprendono infatti nodi costituiti esclusivamente da misuratori di assorbimento energetico. Tali nodi connessi ai sistemi energivori presenti nei diversi ambienti di un edificio consentono di acquisire i dati di consumo elettrico sulla base dei quali, tramite sistemi di controllo appositamente configurati, sono elaborati profili di consumo energetico per tipologia di sistemi energivori, di utenti e locazioni.

I vantaggi che l’architettura di nodo multisensoriale proposta comporta rispetto a quelle già disponibili sono significativi:

(1) negli edifici residenziali e non, la possibilità di monitorare oltre che i consumi elettrici anche le variabili ambientali (temperatura e umidità) e soprattutto la presenza di composti organici volatili, consente un controllo efficiente dei sistemi di ventilazione e condizionamento e conseguentemente un risparmio energetico;

(2) nei centri di calcolo, la possibilità di monitorare oltre che i consumi elettrici anche le variabili ambientali, consente un controllo efficiente dei flussi d’aria. Inoltre, rispetto alle applicazioni disponibili di efficientamento energetico nei centri di calcolo basate su approcci di tipo measure and management, l’architettura proposta consente un monitoraggio distribuito, pervasivo e continuo delle suddette variabili.

L’architettura multilivello del sistema proposto, si esplica nelle capacità di intelligenza della rete sensoriale attraverso un primo livello computazionale, implementato a bordo del nodo sensoriale. Esso permette di ottenere valutazioni locali delle grandezze di interesse (qualità della aria, profili locali di consumo energetico, variabili di ambiente) mediante tecniche statistiche di pattern recognition. Tali valutazioni si rivelano particolarmente utili quando i fenomeni da monitorare sono complessi o la risposta sensoriale à ̈ affetta dalla presenza di fenomeni interferenti. Ad esempio la presenza di particolari volatili può inficiare la capacità dei sensori a stato solido di rilevare in maniera specifica un dato analita target. L’intelligenza a bordo dei sensori comporta inoltre l’ulteriore vantaggio di selezionare i pacchetti da inviare attraverso la rete sulla base della significatività dei valori rilevati. In questo modo si realizza un ulteriore efficientamento energetico significativo soprattutto nel caso in cui la rete installata sia alimentata a batteria. Inoltre le informazioni di livello semantivo elevato disponibili su singolo nodo possono essere condivise tra i nodi per la realizzazione di azioni di controllo operativo come ad esempio operazioni di calibrazione continua distribuita o azioni volte alla sicurezza della rete o dell’ ambiente in cui i nodi sono immersi. Per queste ultime la capacità di rispondere almeno parzialmente ad una minaccia di sicurezza (presenza copiosa di gas tossici, infiammabili, esplosivi, etc.) può essere mantenuta anche in caso di perdita di connettività con il nodo data sink.

Il secondo livello computazionale à ̈ necessario per il coordinamento e il controllo delle informazioni provenienti da tutti i nodi della rete al fine di ricostruire lo stato globale dell’ambiente monitorato mediante tecniche di fusione sensoriale. Con l’ausilio di opportuna modellistica, le informazioni così elaborate assumono valore semantico e possono essere utilizzate per il controllo attivo dei sistemi energivori presenti nell’edifico garantendo un utilizzo razionale ed efficiente dell’energia. Ad esempio, ricostruendo l’immagine olfattiva di un ambiente a partire dai dati puntuali rilevati dai sensori chimici presenti nella rete installata, à ̈ possibile avere una valutazione globale della qualità dell’aria dell’ambiente monitorato e decidere sull’attivazione o meno dei sistemi di ventilazione e/o condizionamento. Un altro esempio à ̈ la possibilità di effettuare azioni di controllo volte allo shaping della domanda di energia elettrica implementando algoritmi di demand shaping distribuiti.

Diversamente dal sistema di monitoraggio oggetto del trovato, i sistemi oggi disponibili per il monitoraggio dei consumi energetici negli edifici si basano su sensori di corrente cosiddetti dummy. Questi sono generalmente organizzati in una rete sensoriale wireless ed acquisiscono i dati di consumo elettrico dei sistemi a cui sono connessi ed inviano via radio i dati a sistemi di controllo localizzati dove sono elaborati ed analizzati.

Ulteriori caratteristiche e vantaggi dell’invenzione risulteranno evidenti nella descrizione che segue facendo riferimento alle allegate tavole di disegno che ne illustrano a solo titolo di esempio non limitativo una preferita forma di realizzazione. Nelle tavole:

- Le Figg.1 ed 1A illustrano rispettivamente la realizzazione di un sistema di monitoraggio per l’efficientamento energetico in un abitazione e in un centro di calcolo secondo la presente invenzione;

- La Fig. 2 à ̈ uno schema di architettura logica della realizzazione del sistema oggetto dell’invenzione per una struttura civile costituita da più edifici;

- La Fig. 3 à ̈ uno schema di dettaglio dell’architettura logica della componente di coordinamento e controllo del sistema oggetto dell’invenzione;

La Fig. 4 à ̈ uno schema di dettaglio dell’architettura logica della rete sensoriale wireless intelligente del sistema oggetto dell’invenzione.

DESCRIZIONE DETTAGLIATA DELL’INVENZIONE.

Come si vede in fig.2, il sistema di monitoraggio per l’efficientamento energetico di detti edifici secondo il trovato, comprende un’architettura multilivello, il primo livello della quale à ̈ costituito da una rete sensoriale wireless ISN con nodi multisensoriali che consentono di acquisire informazioni sullo stato corrente dei diversi ambienti di un edificio e dei sistemi energivori ivi operanti.

In particolare, a seconda del contesto operativo individuato, vengono monitorate grandezze fisiche (come consumi elettrici, temperatura, luminosità, presenza etc.) e grandezze chimiche (principalmente umidità relativa e composti organici volatili).

Il secondo livello architetturale consiste in un sistema di coordinamento e controllo localizzato CCL configurato per raccogliere, coordinare ed elaborare le informazioni provenienti dai moduli multisensoriali installati nei diversi ambienti di un edifico al fine di delineare profili dei consumi energetici nell’edificio e supportare azioni di controllo attivo dei sistemi energivori ivi operanti. Si noti che, a seconda del contesto applicativo, le funzionalità di coordinamento e controllo possono essere esplicate a livello di edificio come nel caso che si sta descrivendo o a livello di singola unità abitativa/operativa (ad esempio un appartamento, gli uffici di un azienda, i laboratori di un centro di ricerca, etc.). Inoltre tali funzionalità possono anche essere replicate ad un livello superiore C per scenari applicativi comprendenti più edifici (come quello che si sta descrivendo) o più unità abitative/operative.

I livelli più alti dell’architettura proposta interagiscono inoltre con l’ambiente esterno ovvero con piattaforme di social network SN e di external feeding EF (Meteorological Service, Energy Service, etc.) al fine di acquisire informazioni (quali costi dell’elettricità, previsioni meteorologiche, etc.) necessarie sia ad elaborare strategie di controllo efficienti dei sistemi energivori dell’edifico che a motivare l’utente, attraverso la condivisione e il confronto con la comunità, a perseguire pratiche e comportamenti virtuosi orientati al risparmio energetico.

Di seguito, sono descritte le architetture delle singole componenti logiche del sistema oggetto dell’invenzione, con riferimento alle figure allegate in cui la forma realizzativa illustrata riguarda una struttura civile costituita da più edifici (ad esempio un campus, un centro di ricerca, una azienda, etc.).

Rete di sensori intelligenti

La rete sensoriale wireless ISN di cui si compone il sistema proposto à ̈ costituita da nodi multisensoriali intelligenti indicati genericamente con 10 dislocati secondo una topologia mesh (multihop) rispettivamente in un abitazione (Figura 1) ed in un centro di calcolo, (Figura 1A).

Sulla base delle funzionalità attribuite al sistema, l’architettura dei nodi à ̈ stata declinata per realizzare sistemi comprendenti:

- misuratori di assorbimento energetico a pinza o integrabili nelle prese elettriche attraverso i quali à ̈ possibile acquisire i dati di consumo elettrico dei sistemi energivori che operano nei diversi ambienti di un edificio;

- nasi elettronici di piccole dimensioni con intelligenza a bordo che consentono di stimare localmente la concentrazione di inquinanti nell’aria e, cooperando tra loro, di ricostruire un’immagine olfattiva dell’ambiente in cui sono immersi;

- dispositivi multisensoriali che integrano misuratori di assorbimento energetico e sensori di variabili ambientali quali temperatura e umidità specificatamente definiti per la valutazione degli indici di efficienza energetica nei centri di calcolo;

- sensori di movimento che rilevano la posizione delle persone all’interno dell’ambiente.

L’architettura di ciascun nodo multisensoriale (Figura 4) comprende un modulo base 4A e un modulo data-sink (atto a ricevere dati) 4B configurati per raccogliere, pre-elaborare e trasmettere i dati acquisiti dai citati dispositivi fisici.

Il modulo base integra una piattaforma di acquisizione/elaborazione dati DAQ e una piattaforma di trasmissione e ricezione dati Tx/Rx. Nei suoi requisiti minimali, il modulo base deve abilitare all’esecuzione in tempo reale dei moduli di supporto RTS per la schedulazione di processo, la formazione di rete e l’instradamento dei dati, e dei moduli orientati all’applicazione per il processamento locale intelligente dei dati Cintl tramite tecniche di pattern recognition (ad esempio reti neurali).

Per l’implementazione di politiche a trasmissione ritardata o di integrazione dati sono necessarie capacità di immagazzinamento locale dei dati nell’ordine delle centinaia di KB. I requisiti di throughput nelle applicazioni del sistema proposto sono attualmente nell’intervallo delle centinaia di Kb/s. La portata, a secondo delle applicazioni, deve supportare distanze internodo fino a decine di metri in ambito indoor.

Il modulo data-sink consiste in un modulo base opportunamente modificato per l’interfacciamento diretto ad un personal computer come modulo di ricezione e trasmissione da e verso la rete di nodi sensoriali. Tale modulo rispecchia l’architettura del modulo base senza la necessità di ospitare sensori e relativi sottosistemi di condizionamento.

I nodi multisensoriali della architettura del sistema proposta sono dotati di intelligenza a bordo ovvero sono dotati della capacità di valutare localmente le grandezze fisico/chimiche rilevate (consumi energetici, qualità dell’aria e variabili di ambiente, etc.) mediante tecniche statistiche di pattern recognition e di selezionare i pacchetti da inviare attraverso la rete sulla base della loro significatività. L’intelligenza implementata a bordo del nodo multisensoriale rappresenta il primo livello di intelligenza computazionale del sistema di monitoraggio proposto per mezzo del quale diventa possibile monitorare fenomeni anche complessi e gestire eventuali fenomeni interferenti.

L’architettura di rete sensoriale wireless proposta si basa su protocolli di comunicazione wireless a basso consumo come, ma non esclusivamente, ZigBee, che consentono una facile riconfigurazione dei parametri e della topologia di rete.

In una preferita forma di realizzazione un nodo multisensoriale wireless dell’architettura di sistema che si descrive, comprende una sorgente di energia (PS) quali batterie, alimentazione da rete, o celle fotovoltaiche, una unità di acquisizione (sensing element) delle grandezze fisico-chimiche di interesse ovvero un array di sensori (sensori chimici e/o fisici), circuiti elettronici di condizionamento, una unità di elaborazione dati ovvero un microcontrollore e una interfaccia di comunicazione, costituita da dispositivi di ricezione e trasmissione.

Al microcontrollore sono assegnate l’implementazione delle funzioni di supporto runtime e specificatamente applicative, di queste ultime facendo parte le routine di acquisizione dati, quelle relative alla gestione dei protocolli di comunicazione e le funzioni di elaborazione intelligente dei dati con algoritmi di intelligenza computazionale.

Sistema di Coordinamento e Controllo

Le informazioni acquisite e pre-elaborate al primo livello dell’architettura proposta sono trasmesse tramite protocolli di comunicazione wireless o wired al secondo livello dell’architettura ovvero sistema di coordinamento e controllo localizzato CCL (Figura 3).

L’architettura logica del sistema CCL comprende moduli 3A per l’elaborazione e l’archiviazione delle informazioni provenienti da tutti i nodi sensoriali distribuiti nei diversi ambienti di un edificio. In particolare, il modulo di data logging permette di raccogliere e gestire le informazioni in una apposita banca dati strutturata; il modulo di Sensor Fusion consente di ricostruire tramite tecniche/algoritmi di fusione sensoriale lo stato globale degli ambienti monitorati ovvero profili di consumo dei sistemi energivori, immagine olfattiva degli ambienti, stato operativo dei centri di calcolo, etc. Gli scenari così elaborati sono poi resi disponibili tramite web service ad applicazioni client di controllo 3B e/o monitoraggio 3C. Tali applicazioni client consentono di visualizzare tramite apposite interfacce le informazioni elaborate, di condividerle su piattaforme di social network e di elaborare strategie di controllo attivo dei sistemi energivori presenti nell’edificio sulla base sia delle informazioni elaborate che di informazioni provenienti dall’ambiente esterno come le condizioni meteorologiche, costi di mercato dell’elettricità, etc.

Queste applicazioni possono essere implementate su piattaforme hardware differenti a seconda delle esigenze e degli scenari di utilizzo. In particolare ci si riferisce, ma non esclusivamente a personal computer (desktop o laptop), tablet o smartphone eseguenti sistemi operativi Microsoft, Unix-based compreso Android rispettivamente e specifiche applicazioni software necessarie per fornire le funzionalità sopra descritte.

Si noti che il sistema CCL così definito implementa le capacità di intelligenza di secondo livello del sistema di monitoraggio proposto che consentono di elaborare strategie di controllo efficienti dei sistemi energivori presenti negli edifici, di favorire pratiche e comportamenti virtuosi da parte degli utenti e quindi di ottenere significativi risparmi energetici.

POSSIBILE IMPLEMENTAZIONE

L’architettura del sistema proposto à ̈ un’architettura aperta per cui non richiede una implementazione unica. A secondo degli scenari applicativi e delle esigenze di monitoraggio, le diverse componenti possono essere integrate su un sistema unico o su diversi sottosistemi purché le funzionalità descritte siano tutte implementate.

Di seguito riportiamo l’implementazione eseguita in una preferita forma di realizzazione dei dispositivi multisensoriali dell’apparato della presente invenzione.

Il modulo base dei dispositivi del sistema à ̈ stato realizzato utilizzando il modulo commerciale Crossbow TelosB. Tale modulo utilizza come sottosistema microcontrollore il processore TIMSP4300 F1611 della Texas Instruments ed à ̈ caratterizzato da 10 Kb di RAM, 48 Kb di memoria programma. Il processore presenta un architettura RISC a 16-bit e un consumo energetico in fase attiva pari a 500 microW mentre permette stati di sleep (con riattivazione in 6Microsec) con consumi pari a 2microW. L'MSP430 dispone di 8 porte esterne ADC (Analogic to Digital Converter). L'F1611 include anche un modulo DAC (Digital to Analogic Converter) a 2 porte a 12-bit ed interfaccia SPI. Il sottosistema di archiviazione del modulo TelosB rende disponibili 128 KB di memoria per la registrazione dei valori ottenuti dai sensori. Il sottosistema di trasmissione/ricezione radio à ̈ stato implementato sulla base del chip programmabile CC2420 conforme allo standard IEEE 802.15.4 e fornisce unitamente a funzionalità di livello PHY un supporto limitato al livello MAC. Il chip radio à ̈ controllato dal microprocessore attraverso la porta SPI e una serie di linee e interrupt digitali di I/O. La modulazione radio può essere controllata dal microcontrollore per operazioni a bassa energia e mantiene consumi in trasmissione e ricezione che non superano i 30mW. Il modulo possiede un’antenna a microstriscia a forma di F-invertita al margine della scheda di supporto, lontano dall’alloggiamento delle batterie L’antenna à ̈ un dipolo dove la parte alta à ̈ piegata per essere parallela al piano della terra. Anche se non ha un pattern di radiazione esattamente omnidirezionale, l’antenna può raggiungere una portata di 50 metri indoor e di 125 metri outdoor. Il modulo TelosB ha due connettori di espansione rispettivamente a 10 e 6 pin per l’ interfacciamento con sensori e attuatori analogici e digitali.

Da quanto sin qui detto, risulta evidente che il sistema oggetto dell’invenzione rappresenta un avanzamento rispetto allo stato dell’arte dei sistemi di monitoraggio per l'efficientamento energetico negli edifici sia per l’architettura che per le funzionalità sopra descritte. Come si à ̈ visto, l’architettura del sistema include almeno quattro elementi innovativi quali:

1. Reti sensoriali wireless con topologia mesh 2. Sensori eterogenei integrati su singolo nodo 3. Intelligenza a bordo dei nodi sensoriali

4. Fusione sensoriale multilivello.

Tali elementi permettono un approccio innovativo al controllo dell’efficientamento energetico negli edifici basato sul monitoraggio continuo e pervasivo sia dei consumi energetici che delle grandezze (qualità dell’aria e variabili ambientali, occupazione degli ambienti) che concorrono a delineare lo stato operativo e di sicurezza dei diversi ambienti di un edificio, e sul controllo attivo dei sistemi energivori ivi operanti.

Gli elementi architetturali suddetti consentono inoltre la scalabilità del sistema proposto a differenti scenari applicativi (abitazioni, uffici, esercizi commerciali, centri di calcolo o insiemi di essi in uno stesso edificio o complessi di edifici) e a differenti esigenze di misura e controllo.

Infine, l’apparato proposto può considerarsi perfettamente integrabile nelle piattaforme innovative, che la comunità scientifica sta cercando di definire e sviluppare, basate sull’integrazione di sistemi eterogenei embedded per rispondere ai bisogni di efficientamento energetico e di maggiore comfort dell’utenza negli edifici. Le tecnologie che sono investigate per la realizzazione di tali piattaforme dovranno infatti fornire misure in tempo reale per assicurare le funzioni di integrazione e controllo.

La presenza di livelli di fusione sensoriale consente di arricchire progressivamente la semantica dei dati raccolti permettendo un’opportuna ricostruzione dello stato degli ambienti e dei profili di consumo dei sistemi energivori. Le informazioni così ottenute, fruibili da parte di applicazioni client differenti implementate su PC (desktop o laptop), tablet PC o smartphone, consentono di accrescere la consapevolezza negli utenti dei consumi dei sistemi energivori e di definire strategie di controllo attivo degli stessi e quindi di conseguire l’obiettivo di razionalizzare l’utilizzo di energia.

Il dominio di applicazione del sistema di monitoraggio proposto comprende sia singoli abitazioni, uffici, esercizi commerciali, centri di calcolo che insiemi di essi organizzati in uno o più edifici dove sarà possibile:

acquisire informazioni sia sui consumi energetici che sulla qualità dell’aria e le variabili ambientali consentendo di definire strategie efficienti di razionalizzazione dell’utilizzo di energia in abitazioni, uffici e centri di calcolo; valutare localmente a bordo dei dispositivi le grandezze di interesse (consumi energetici, variabili ambientali e qualità dell’aria) consentendo di monitorare fenomeni anche complessi e di gestire eventuali fenomeni interferenti, agendo localmente o comunicando con un nodo in grado di agire localmente con un attuatore al fine di ripristinare rapidamente le condizioni di sicurezza, innescando ad esempio un sistema di ricambio rapido dell’aria, e

fornire informazioni pervasive e continue sullo stato operativo e di sicurezza dei diversi ambienti di un edificio e sui consumi dei sistemi energivori ivi presenti

Claims (2)

1. RIVENDICAZIONI 1) Metodo di monitoraggio per l’efficientamento energetico negli edifici e più in generale in complessi edilizi articolati, caratterizzato dal fatto che prevede di: distribuire/dislocare negli ambienti da monitorare una pluralità di dispositivi multisensoriali che presentano capacità di comunicazione wireless, di mesh routing e di intelligenza di bordo; di organizzare detti dispositivi multisensoriali intelligenti in architetture multilivello di reti sensoriali wireless con topologia mesh; di acquisire e preelaborare localmente attraverso la rete sensoriale di primo livello costituita da detti dispositivi intelligenti informazioni sullo stato corrente dei diversi ambienti di un edificio e dei sistemi energivori ivi operanti e opzionalmente monitorare localmente grandezze fisiche e grandezze chimiche, di trasmettere tali informazioni preelaborate ad un sistema di coordinamento e controllo localizzato configurato per raccogliere, coordinare ed elaborare le informazioni pre-elaborate provenienti da tutti i nodi della rete al fine di ricostruire lo stato globale dell’ambiente monitorato in modo continuativo.
2. 2) Metodo di monitoraggio per l’efficientamento energetico negli edifici e più in generale in complessi edilizi articolati, come alla rivendicazione precedente caratterizzato dal fatto che a seconda del contesto applicativo, le funzionalità di coordinamento e controllo sono esplicabili a livello di singolo edificio od a livello di singola unità abitativa/operativa, 3) Metodo di monitoraggio per l’efficientamento energetico negli edifici e più in generale in complessi edilizi articolati come alla rivendicazione 1, caratterizzato dal fatto che i livelli più alti dell’architettura multilivelli sono destinati ad interagire con l’ambiente esterno come piattaforme di social network ed external feeds (Meteorogical Service, Energy Service, etc. ). 4) Apparato di monitoraggio per l’efficientamento energetico negli edifici e più in generale in complessi edilizi articolati, caratterizzato da una architettura multilivello, in cui almeno il primo livello à ̈ costituito da una rete sensoriale wireless costituita da nodi multisensoriali intelligenti dislocati/distribuiti secondo una topologia mesh (multi-hop) negli ambienti da monitorare, per ottenere e pre-elaborare informazioni sullo stato corrente dei diversi ambienti di un edificio e dei sistemi energivori ivi operanti allo scopo di razionalizzare e ottimizzare il consumo di energia e per il monitoraggio della sicurezza dell’ambiente anche mediante algoritmi di controllo distribuito; mentre il secondo livello architetturale consiste in un sistema di coordinamento e controllo localizzato configurato per raccogliere, coordinare ed elaborare le informazioni acquisite e pre-elaborate provenienti da detti nodi multisensoriali installati nei diversi ambienti di un edificio al fine di delineare profili dei consumi energetici nell’edificio e supportare azioni di controllo attivo dei sistemi energivori ivi operanti; a seconda del contesto applicativo, le funzionalità di coordinamento e controllo essendo esplicabili a livello di singolo edificio od a livello di singola unità abitativa/operativa, ottenendosi con ciò che risulta possibile controllare l’efficientamento energetico in edifici e/o in centri di calcolo, attraverso un monitoraggio distribuito, pervasivo e continuo 5) Apparato di monitoraggio come alla rivendicazione 4 caratterizzato dal fatto che ogni nodo multisensoriale à ̈ costituito da un dispositivo sensoriale o multisensoriale che presenta capacità di comunicazione wireless, di mesh ruoting e di intelligenza a bordo scelto e integra le funzionalità di: misuratori di assorbimento energetico a pinza o integrabili nelle prese elettriche attraverso i quali acquisire i dati di consumo elettrico; nasi elettronici con intelligenza a bordo per stimare localmente la concentrazione di inquinanti nell’aria e costruire un’immagine olfattiva dell’ambiente in cui sono immersi; moduli integrati costituiti da misuratori di assorbimento energetico e sensori di temperatura e umidità specifici per i centri di calcolo; e sensori di movimento per rilevare la presenza e la posizione di persone nell’ambiente. 6) Apparato di monitoraggio come alla rivendicazione precedente caratterizzato dal fatto che le funzionalità di coordinamento e controllo sono replicate ad un livello superiore per scenari applicativi comprendenti più edifici o più unità abitative/operative. 7) Apparato di monitoraggio come alla rivendicazione precedente caratterizzato dal fatto che i livelli più alti dell’architettura multilivelli sono atti ad interagire con l’ambiente esterno come piattaforme di social network ed external feeds (Meteorogical Service, Energy Service, etc. ). 8) Apparato di monitoraggio secondo le rivendicazioni da 4 in poi caratterizzato dal fatto che l’architettura di ciascun nodo multisensoriale comprende un modulo base (4A) e un modulo data-sink (4B) configurati per raccogliere, pre-elaborare e trasmettere i dati acquisiti dai citati dispositivi fisici; detto modulo base integrando una piattaforma di acquisizione/elaborazione dati (DAQ) e una piattaforma di trasmissione e ricezione dati (Tx/Rx) 9) Apparato di monitoraggio secondo le rivendicazioni da 4 in poi caratterizzato dal fatto che detto modulo base à ̈ atto ad abilitare all’esecuzione in tempo reale dei moduli di supporto (RTS) per la schedulazione di processo, la formazione di rete e l’instradamento dei dati, e dei moduli orientati all’applicazione per il processamento locale intelligente dei dati (Cintl) tramite tecniche di pattern recognition, quali reti neurali. 10) Apparato di monitoraggio secondo la rivendicazione 8 caratterizzato dal fatto che il modulo data-sink consiste in un modulo base opportunamente modificato per l’interfacciamento diretto ad un personal computer come modulo di ricezione e trasmissione da e verso la rete di nodi sensoriali e rispecchia l’architettura del modulo base senza la necessità di ospitare sensori e relativi sottosistemi di condizionamento. 11) Apparato di monitoraggio secondo le rivendicazioni precedenti caratterizzato dal fatto che i nodi multisensoriali dell’architettura dell’apparato sono dotati di intelligenza a bordo ovvero sono dotati della capacità di valutare localmente le grandezze fisico/chimiche rilevate (consumi energetici, qualità dell’aria e variabili di ambiente, etc.) mediante tecniche statistiche di pattern recognition, di condividere tali informazioni energia con gli altri nodi per azioni di controllo distribuito e di mantenimento dell’ operatività dei nodi stessi (es.: network coordination, mutua ricalibrazione) e di selezionare i pacchetti da inviare attraverso la rete sulla base della loro significatività. 12) Apparato di monitoraggio secondo le rivendicazioni precedenti caratterizzato dal fatto che i nodi multisensoriali dell’architettura dell’apparato da 4 in poi caratterizzato dal fatto che le informazioni acquisite e pre-elaborate al primo livello dell’architettura proposta sono trasmesse tramite protocolli di comunicazione wireless o wired al secondo livello dell’architettura ovvero al sistema di coordinamento e controllo localizzato (CCL) il quale comprende moduli (3A) per l’elaborazione e l’archiviazione delle informazioni provenienti da tutti i nodi sensoriali distribuiti nei diversi ambienti di un edificio, il modulo di data logging permettendo di raccogliere e gestire le informazioni in una apposita banca dati strutturata; mentre il modulo di Sensor Fusion consente di ricostruire tramite tecniche/algoritmi di fusione sensoriale lo stato globale degli ambienti monitorati ovvero profili di consumo dei sistemi energivori, immagine olfattiva degli ambienti, stato operativo dei centri di calcolo, etc., gli scenari così elaborati essendo poi resi disponibili tramite web services ad applicazioni client di controllo (3B) e/o monitoraggio (3C) che consentono di visualizzare tramite apposite interfacce le informazioni elaborate, di condividerle su piattaforme di social network e di elaborare strategie di controllo attivo dei sistemi energivori presenti nell’edificio sulla base sia delle informazioni elaborate che di informazioni provenienti dall’ambiente esterno come le condizioni meteorologiche, costi di mercato dell’elettricità, etc.