Transcript Presentazione di PowerPoint

CUNEO 28 APRILE 2016
Scoprire le potenzialità di una
rigenerazione urbana all’insegna
della sostenibilità
Guglielmina Mutani
[email protected]
Sommario
I risultati dei progetti di ricerca:
- Cities on Power, Empowering, QUADRANTE e
EEB Edifici a Zero Consumo Energetico in Distretti
Urbani Intelligenti
Ricerca in corso:
- Come varia il consumo di energia degli edifici in
funzione della forma urbana dei quartieri
- Variazioni microclimatiche all’interno di una città
2
Modelli architettonici
Fonte: Conferenza “Energia 2010 e oltre”, Politecnico di Torino, 24 febbraio 2010
Prof. Federico Butera: “Efficienza energetica negli edifici”
3
5 Regole
Dipendenza energetica
da approvvigionamenti
esteri e da gas naturale.
Solo il 7% dei consumi
totali deriva da
produzione interna
e si utilizza
gas naturale
per il 66%
1. Ridurre l’energia
consumata
2. Tecnologie più efficienti
3. Sistemi di controllo
e regolazione
4. Fonti rinnovabili
5. Costi di
investimento +
funzionamento
Fonte: Conferenza “Energia 2010 e oltre”, Politecnico di Torino, 24 febbraio 2010 Prof. Federico Butera:
“Efficienza energetica negli edifici”
29/04/2016
4
Promuove il risparmio energetico e
l’uso di fonti energetiche rinnovabili
nelle aree urbane (Varsavia,
Klagenfurt, Ravenna e Torino)
Più del 50% della popolazione
mondiale vive nelle città
Attraverso il G.I.S.
(Geographical Information
System o Sistema
Informativo Geografico)
si può analizzare,
rappresentare,
interrogare il territorio
http://www.citiesonpower.eu/it
5
5
Obiettivi
• Cities on Power (central Europe) http://www.citiesonpower.eu/it
• L’applicazione di un modello per il calcolo del fabbisogno termico degli
edifici residenziali e pubblici con un sistema geografico libero
(QGis versione Lisboa 1.8.0) a scala di edificio, quartiere, città o territorio
• La valutazione del potenziale di risparmio energetico anche in funzione
delle caratteristiche socio-economiche del territorio
• L’analisi delle fonti energetiche rinnovabili disponibili: solare, geotermica,
biomassa ed idroelettrico
• Uno strumento interattivo per i cittadini, le amministrazioni pubbliche
e gli enti per promuovere soluzioni per ridurre la bolletta energetica
29/04/2016
6
Top-down model
Urban scale
Concept
Who? Data
SEAP-Covenant of Mayors Hourly climatic data
Metropolitan City of Turin Technical Map of the Metropolitan City of Torino (CTP)
Municipal Technical Map for the Cities (CTC)
2011 ISTAT census
Thermal and electrical energy consumption data at Municipality scale
Energy vectors
Statistical model on municipality scale (with information on the distribution of
energy consumption data based on heated volumes or number of users, …)
Definition of a simplified energy-use model for heating, hot water production
and electrical use
Bottom-up
model
Building scale
Optimization of bottom-up and top-down approaches
29/04/2016
Who?
DH agency
Municipalities
Public administrations
Data
Data at building scale : construction period, envelope typologies,
system efficiencies, type of users, …
Thermal and electrical energy consumption data at building scale
Users’ behavior, …
7
Il fabbisogno termico
Dipende dai dati climatici, dall’epoca di costruzione, dal fattore di forma S/V e
dal tasso medio di occupazione (percentuale di alloggi occupati) + un fattore
correttivo caratteristico del parco edilizio
Definizione degli edifici tipo e dati climatici
e consumi dalla letteratura
300
S/V ≥ 0,72
0,57 ≤ S/V ≤ 0,71
250
0,46 ≤ S/V ≤ 0,56
200
S/V ≤ 0,45
150
100
50
>1991
1982-1991
1972-1981
1961-1971
1946-1960
1919-1945
<1919
0
Correzione dei modelli sulla base
del consumo specifico del parco edilizio esistente
29/04/2016
8
Edifici analizzati
da
2000
edifici
a
300
edifici
29/04/2016
9
Modelli semplificati a scala urbana
29/04/2016
10
Definition of “correction” factor to consider at urban scale:
urban contest, buildings’ energy renovation level, % RES distribution, typology of user, …
and “demographic” factors because energy-use models describe correctly the energy
consumption of heated buildings but they do not fully understand the spatial variability of
the heated and unheated spaces and the real extension of the indoor spaces.
29/04/2016
11
Modello GIS
Edifici residenziali
EPOCA
COSTRUZ.
<1919
1919-1945
1946-1960
1961-1970
1971-1980
1991-2000
2001-2005
>2005
METRI_CUBI
1
2
3
4
5
7
8
9
TOT
<0,46
1
636.844
69.704
142.894
305.647
2.241
25.203
53.713
83.517
1.319.762
FATTORE_FORMA
<0,56
<0,72
2
3
226.787 266.620
11.266
14.140
147.488 232.581
186.863 255.999
2.697
16.547
21.093
36.109
44.659
42.404
19.307
24.442
660.159 888.842
>=0,72
4
235.338
9.812
212.177
260.305
20.380
5.587
21.064
24.608
789.270
TOT
1.365.589
104.922
735.140
1.008.813
41.864
87.992
161.839
151.874
3.658.033
Modello a scala di edificio
(Cities on Power)
Definizione dei coefficienti correttivi e demografici
Modello a scala comunale
1.6
1.4
Modello consumi
(Empowering)
Consumo
su termica
base giornaliera
Consumo
di energia
su base giornaliera
negli edifici residenziali
nella residenza,
uffici e scuole
1.2
Profilo orario
0.8
0.6
0.4
0.2
0
1
10
19
28
37
46
55
64
73
82
91
100
109
118
127
136
145
154
163
172
181
190
199
208
217
226
235
244
253
262
271
280
289
298
307
316
325
334
343
352
361
GWh
1
Giorni
12
Classe
energetica
A+
A
B
C
D
E
F
G
NC
Totale
Periodo di costruzione
Fino al
1918
19191945
19461960
1961- 1971- 1981- 1991- 2001- Dal
1970 1980 1990 2000 2005 2006
0
0
2
41
1113
1877
1307
1423
69
5832
0
1
0
0
0
0
0
0
0
0
3
0
0
7
19
43
58
124 1009 461
3145 5964 6000 2232 533
3037 3476 1739 577 141
1552 1751 891 101
10
1217 690
111
1
0
1
0
0
0
0
8998 11940 8865 3927 1164
0
0
2
360
218
18
0
0
0
598
0
0
2
141
47
5
0
0
0
195
0
0
43
40
11
0
0
0
0
94
TORINO
29/04/2016
13
Totale
1
0
78
2277
19263
10870
5612
3442
70
41613
Progetto QUADRANTE
Zona Area (km2)
1
0,43
2
0,64
3
0,26
4
0,66
5
0,64
6
0,85
7
0,38
8
0,56
9
0,23
10
0,49
11
1,11
12
0,78
13
1,13
14
0,54
15
0,29
16
0,80
17
1,30
18
0,40
19
10,07
20
2,53
RESIDENZA
21
1,00
Fattori d'emissione (g/MWh)
22
3,56
NOx
192
23
1,92
TSP
28
Modello
14
emissioni
Analisi Città Metropolitana di Torino
Classe A+: < 27 kWh/(m2a), classe A: 27-43 kWh/(m2a),
classe B: 44-81 kWh/(m2a), classe C: 82-142 kWh/(m2a),
classe D: 143-200 kWh/(m2a), classe E: 201-248 kWh/(m2a),
classe F: 249-299 kWh/(m2a), classe G: 300-435 kWh/(m2a) e
classe NC: > 435 kWh/(m2a)
Classe
energetica
A+
A
B
C
D
E
F
G
NC
Totale
<1918
1.000
417
1.400
2.693
3.667
6.392
9.711
14.518
5.037
18,8%
Periodo di costruzione
191919461961- 1971- 198145
60
70
80
90
75
69
110
364
21
18
250
261
148
202
768
396
205
17
955
953
579
705
397
3.319
6.742
8.055 5.508 1.287
8.222 17.639 17.099 5.824
473
10.278 19.702 13.640 1.766
64
11.557 17.275 7.819
586
12
3.392
3.347
1.183
23
15,9% 27,9% 20,6% 6,3%
1,0%
 90% degli edifici
29/04/2016
19912000
54
28
123
3.080
5.019
697
282
99
5
3,9%
>2001 Totale
92
0,7%
0,5%
66
219
1,4%
2.132
4,8%
7.906
17,4%
1.952
24,4%
750
23,5%
287
21,8%
28
5,4%
5,6% 238.959
219 kWh/(m2a)
15
Analisi Città Metropolitana di Torino
Classe A+: < 27 kWh/(m2a), classe A: 27-43 kWh/(m2a),
classe B: 44-81 kWh/(m2a), classe C: 82-142 kWh/(m2a),
classe D: 143-200 kWh/(m2a), classe E: 201-248 kWh/(m2a),
classe F: 249-299 kWh/(m2a), classe G: 300-435 kWh/(m2a) e
classe NC: > 435 kWh/(m2a)
Fattore di forma
Classe
energetica
S/V>0,71
0,56<S/V≤0,71
0,45<S/V≤0,56
S/V≤0,45
A+
A
B
C
D
E
F
G
NC
Totale
1.296
648
2.015
4.557
11.406
17.301
38.053
44.586
12.514
55%
220
256
805
2.520
8.892
23.205
15.396
5.921
466
24%
180
170
347
1.853
4.975
11.191
2.454
1.308
35
9%
89
114
163
2.564
16.230
6.601
290
338
 80% degli edifici
29/04/2016
11%
Totale
complessivo
0,5%
0,7%
1,4%
4,8%
17,4%
24,4%
23,5%
21,8%
5,4%
238.959
219 kWh/(m2a)
16
La fattibilità socio-economica
http://www.istat.it/it/archivio/104317
ISTAT 2011
Period of
construction
factor
[Fpc]
Occupation
factor
[Fo]
29/04/2016
Age factor: active population (24-65) / total
population.
Variables:
ECONOMIC, DECISION, INTEREST
Education
factor
[Fed]
Feasibility
index (F)
Age
factor
[Fage]
Employmen
t factor
[Fe]
Education factor: population with scholastic
graduation / total population
Variables: AWARENESS
Employment factor: employed people / total
population.
Variables:
ECONOMIC, CREDIT ACCESS
Building's occupation factor: % of occupied
buildings. Variables: DECISION, INTEREST
Period of construction factor: buildings built
before 1945.
Variables:
DECISION, INTEREST PROCESS
17
Indice di fattibilità socio-economica F
(10858 sez. cens.)
 Definizione delle variabili che possono influenzare la fattibilità di
investimento degli interventi migliorativi:
Starting from 141,085
Età media < 24 anni oppure > 64 anni
energy performance
Disoccupazione: n° disoccupati/fascia attiva
certificates (APE)
the analysis was
Residenti non proprietari
focused on 3,510
Impianto centralizzato o edificio condominiale
retrofit interventions
Livello di istruzione
APE (2.5%)
 Individuazione del peso relativo delle variabili:
Valor
medio
Peso
Fattore età
(fe)
Fattore
istruzione (fi)
Fattore
Fattore
occupazione (fo) proprietà (fp)
Fattore
condominio (fc)
0,58
0,33
0,93
0,55
0,59
0,30
0,20
0,20
0,15
0,15
F = 0,30 . fe + 0,20 . fi + 0,20 . fo + 0,15 . fp + 0,15 . fc
29/04/2016
18
Classi di fattibilità socio-economica
10858 sezioni di censimento
Classe 1 (F < 0,42)
Classe 2 (0,42 ≤ F < 0,5)
Classe 3 (0,5 ≤ F ≤ 0,58)
Classe
4 (F > 0,58)
29/04/2016
Sostituzione infissi
Sostituzione infissi
Sostituzione infissi
Sostituzione infissi
+ Sostituzione caldaia
+ Sostituzione caldaia
+ Isolamento sottotetto e solaio
+ Isolamento sottotetto e solaio
19
+ Isolamento pareti verticali
Effetto localizzativo
Percentuale di edifici %
Centri storici
17%
Classi di fattibilità
Intervallo iniziale
Teleriscaldamento (TLR)
Centri storici
Centri storici e teleriscaldamento
29/04/2016
Classe 1
bassa
< 0,42
< 0,46
< 0,42
< 0,46
Aree teleriscaldate o teleriscaldabili
22%
Classe 2
media
0,42-0,50
0,42-0,50
-
Classe 3
Classe 4
alta
molto alta
0,50-0,58
> 0,58
0,46-0,58
> 0,58*
≥ 0,50**
≥ 0,46
20
La prestazione energetica
UNI 10349:1994
UNI 10349:1994
(da rilievo)
UNI/TR 11552:2014
UNI CEI / TR 11428:2011 + UNI CEI EN 16247-2:2014
UNI EN 15603:2008
21
Edifici tipo
29/04/2016
22
29/04/2016
23
La riqualificazione energetica
29/04/2016
24
Risparmio energetico raggiungibile
Novalesa
e Venaus
60-70%
42-43%
19% per Torino
e 26% per la
Provincia di Torino
29/04/2016
27% per Torino
e 37% per la
Provincia di Torino
25
Prestazione energetica degli edifici
Torino
F=45%
Risp=
10-16%
Pecetto
(TO)
F=64%
Risp=
53-82%
26
29/04/2016
26
Metodo dei quadranti
<1919
1919-45
1946-60
1961-70
1971-80
1981-90
1991-2005
950.000
900.000
850.000
800.000
750.000
700.000
650.000
550.000
kWh
Metodo
per
valutare le
priorità di
intervento
600.000
500.000
450.000
400.000
350.000
300.000
250.000
200.000
150.000
100.000
50.000
0
80
90
100
110
120
130
140
150
160
170
180
190
200
210
220
kWh/m2
29/04/2016
27
230
Scuole
ed edifici pubblici
Con la Direttiva 2012/27/UE
l’Unione Europea tenta di
accelerare il raggiungimento
degli obiettivi indicati dal
“pacchetto clima-energia
20-20-20”
120 scuole
↓
66 scuole
Consumo di energia termica (kWh/anno)
3.500.000
3.000.000
AVOGADRO
2.500.000
SRAFFA
2.000.000
AALTO
1.500.000
y = 24,175x + 112941
R² = 0,75
1.000.000
y = 20,894x + 144417
R² = 0,90
EX JERVIS
500.000
BUNIVA S.
LEVI-ARDUINO
0
29/04/2016
0
10.000
20.000
30.000
40.000
50.000
Volume
60.000
(m3)
70.000
80.000
90.000 100.000
28
29/04/2016
29
18
20
16
14
15
12
10
10
8
6
5
4
2
0
0
NOVEMBRE DICEMBRE
2011/2012
GENNAIO
FEBBRAIO
2010/2011
MARZO
Consumi
e
firme
energetiche
APRILE
2009/2010
7
Annex B
“Energy monitoring”
norma UNI
EN15603:2008
29/04/2016
25
6
20
5
4
15
y = -1,2361x + 24,752
R² = 0,9956
3
10
2
y = -0,4405x + 7,622
R² = 0,8593
1
5
-
0
2
4
6
8
10
12
Temperatura media mensile (°C)
14
16
18
30
Potenza termica erogata specifica (W/m3)
OTTOBRE
Differenza di temperatura media mensile (°C)
20
Consumo energetico specifico mensile
(kWh/m3)
Consumi specifico mensile (kWh/m3)
25
Edifici tipo e
risparmio
energetico
29/04/2016
31
Applicazioni con il solare
DSM (Digital
Surface Model) =
DTM (Digital
Terrain Model) +
3D buildings
29/04/2016
32
Tool "r.sun" GRASS GIS (o ArcGIS)
Month
January
February
March
April
…
29/04/2016
Average day
17
16
16
15
…
% of diffuse radiation
50
45
41
39
…
Linke Turbidity factor
3,5
4,3
4,0
4,2
…
33
Mappe di irradiazione solare
29/04/2016
34
Mappe del potenziale fotovoltaico
PV potential with
roof-integrated
technologies:
Involved Municipalities: the metropolitan area
ηMC=15%
ηPC =12%
ηFS = 6%
Legend
PV electricity production (2010)
Turin
< 65 MWh
65-165 MWh
165-350 MWh
350-1.200MWh
> 1.200 MWh
4.117 Potential electricity production
from PV (considering the “competitive”
space requirement of ST panels)
29/04/2016
35
La domanda di energia elettrica
per il residenziale
Piani di Azione
per l’Energia
Sostenibile
(Patto dei Sindaci)
http://www.pattodeisindaci.eu/actions
/sustainable-energy-actionplans_it.html
29/04/2016
36
Potenziale FV integrato sulle
coperture degli edifici
Town
Baldissero T.se
Chieri
Grugliasco
Moncalieri
Nichelino
Pecetto Torinese
Pino Torinese
Settimo Torinese
Torino
Buildings B
(2010)
Apartments A
(2010)
1.103
4.600
2.255
6.172
2.913
1.016
1.851
3.506
35.804
1.658
16.137
16.797
25.592
20.195
1.746
3.882
20.265
439.251
A/B
PV potential Electrical energy
(MWh)
demand EE (MWh)
1,50
5.007
3,51 27.079
7,45
9.777
4,15 42.644
6,93 14.519
1,72 10.644
2,10 10.611
5,78 13.931
12,27 228.794
5.147
40.857
38.248
67.034
48.273
5.720
12.359
47.829
1.091.375
PV/EE
(%)
97,3
66,3
25,6
63,6
30,1
186,1
85,9
29,1
21,0
37
37
http://www.cittametropolitana.tori
no.it/cms/ambiente/risorseenergetiche/osservatorioenergia/portale-solare
38
38
Il consumo di energia e
la forma urbana
kWh
kWh
kWh
 2
 2
2
m measured m building m urban.context
39
.
Il consumo di energia e
la forma urbana
kWh
kWh
kWh
 2
 2
2
m measured m building m urban.context
The Urban Morphology factor (UM) is defined as:
UM  BCR  H / W  BD / W
The Solar factor (S) is defined as:
S  MOS  H / H avg .
40
Il confronto tra i consumi di energia
e la forma urbana
Census
parcels
UM
[-]
S
[-]
1147
1149
1153
1154
1155
1160
1161
1162
1168
1169
1175
1181
1188
1189
0.187
0.259
0.259
0.140
0.201
0.170
0.467
0.184
0.390
0.239
0.170
0.265
0.276
0.243
0.732
0.651
0.689
0.943
0.814
1.005
0.837
0.893
0.914
0.713
0.918
0.813
0.783
0.851
GUMS Consumption
[-]
[kWh/m3]avg
0.137
0.169
0.181
0.133
0.165
0.171
0.391
0.164
0.357
0.171
0.156
0.216
0.216
0.207
25.96
23.26
20.95
28.40
27.58
16.34
28.29
24.45
23.57
24.52
23.00
23.13
23.00
20.60
41
CitySim models
http://citysim.epfl.ch/
42
CitySim models
http://citysim.epfl.ch/
43
32
30
kWh/m3
28
26
24
y = 191.3x2 - 144.2x + 48.47
33
22
31
V
y = 63.6x2 - 81.9x + 48.1
29
20
0,4
27
kWh/m3
H
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
GUMS
25
23
21
y = 66.28x2 - 54.63x + 33.57
19
17
BCR
15
0,0
0,1
0,2
0,3
GUMS
0,4
0,5
http://citysim.epfl.ch/
44
35
y = 88.47x2 - 57.22x + 32.41
kWh/m3
30
http://citysim.epfl.ch/
y = 55.42x2 - 63.41x + 38.66
25
BCR
[m2/m2]
20
S>1.15
S<1.15
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
UMoptimal
[-]
0.9
0.30
1.1
0.36
0.33
15
0,0
H/W
[-]
1,0
GUMS
Solar
factor
S < 1.15
S > 1.15
Urban Morphology factor UM and Heating Energy-use
[kWh/m3]avg
UM < 0.3
BCR1, BCR2
BCR3, BCR4
BCR7
BCR5
BCR6
0.3 < UM < 0.36
BCR8
25.41
BCR9
27.23
R-BCR8
R-BCR9
UM > 0.36
V1
23.88 V2
V3
H1, H2
22.40
H3
27.84
23.36
45
Il microclima nell’ambiente urbano
kWh
kWh
kWh
 2
 2
2
m measured m building m urban.context
TORINO
46
Torino e le stazioni meteo
47
La forma urbana U e
l’esposizione solare P
ArcGIS 10.2.2
48
L’albedo A
49
Le caratteristiche delle 8 sezioni di
censimento analizzate
Turin’s weather
station
BCR
(m2/m2)
BD
(m3/m2)
H
(m)
H/W
(-)
H/Havg
(m/m)
MBO
(-)
MOS
(-)
U
(-)
P
(-)
A
(-)
via della Consolata
0.43
7.3
17.6
0.80
1.0
1.3
1.3
0.35
1.8
0.15
Giardini Reali
0.01
0.1
13.1
0.18
1.1
1.1
1.1
0.00
1.3
0.21
Reiss Romoli
0.32
4.0
18.2
0.56
1.0
0.9
1.1
0.18
0.9
0.20
Vallere
0.14
1.0
8.4
0.58
0.8
0.8
0.8
0.08
0.5
0.20
Alenia
0.36
4.2
13.5
0.47
1.4
0.8
0.8
0.17
0.9
0.19
Buon Pastore
0.26
3.1
15.9
0.66
1.1
1.3
1.3
0.17
1.8
0.17
Italgas
0.18
1.3
9.8
0.19
0.9
1.3
1.3
0.03
1.5
0.18
Politecnico di
Torino
0.39
5.8
17.9
0.54
0.9
1.3
0.8
0.21
0.9
0.17
Turin (average)
0.34
4.96
17.85
0.70
1.0
1.1
1.05
0.26
1.17
0.18
50
Le temperature medie mensili
registrate dalle 5 stazioni meteo ARPA
2013-2014
Month
4
5
6
7
8
9
10
11
12
1
2
3
via della
Consolata
21.30 18.30 23.50 28.30 25.30 22.40 10.00 11.00 6.20
5.00
8.00 13.80
Giardini Reali
19.50 16.70 21.90 27.30 23.90 21.30 9.50
7.70
3.00
3.20
7.00 11.20
Reiss Romoli
20.80 17.50 23.00 27.20 24.50 21.60 9.10
9.90
5.30
3.80
7.60 12.60
Vallere
19.40 16.30 21.20 26.90 23.70 20.60 9.60
7.30
2.10
2.50
6.60 10.30
Alenia
20.50 17.30 22.50 27.10 24.10 21.10 8.90 10.60 5.30
4.00
7.10 12.80
Tm 20.30 17.22 22.42 27.36 24.30 21.40 9.42
∆Tm 0.65
0.56
0.80
1.00
0.88
0.75
0.28
9.30
4.38
3.70
7.26 12.14
0.22
0.02
0.00
0.14
0.34
51
I modelli di regressione lineare
Tair = f (GUPA) = f (∆Tm, BCR, H/W, MOS, H/Haver, MBO, A) =
= (α1 . ΔTm) + (α2 . BCR) + (α3 . H/W) + (α4 . MOS) + (α5 . H/Haver) +
(α6 . MBO) + (α7 . A) [°C]
Tair = f (GUPA) = (22.75 . ΔTm) + (3.31. BCR) + 0.10. H/W) +
(2.38 . MOS) + (0.55 . H/Haver) + (-0.44 . A) [°C]
(Eq. 6)
Tair = f (GUPA) = (22.76 . ΔTm) + (2.19 . BCR) + (0.99 . H/W) +
+ (2.09 . MOS) + + (0.74 . H/Haver) + (-0.56 . A) + (-0.53 . H20) (Eq. 7)
52
via della Consolata
2013-2014
Weather Station
via della Consolata
Giardini Reali
Reiss Romoli
Vallere
Alenia
Relative error - %
Model eq. 6
Model eq. 7
3.3
3.4
4.9
4.9
2.6
2.8
9.5
8.2
4.1
4.1
53
Le mappe del microclima a Torino
2013-2014
54
Per approfondimenti:
• Analisi del fabbisogno di energia termica degli edifici con software geografico libero. Il caso studio di Torino,
G. Mutani, G. Vicentini, Journal: LA TERMOTECNICA, vol. 6, July-August 2013, pp. 63-67, ISSN: 0040-3725
(http://www.latermotecnica.net/pdf_riv/201307/20130715004_1.pdf).
• La fattibilità degli interventi di riqualificazione energetica per gli edifici residenziali. L’applicazione ed i risultati di un’analisi
socio-economica nella Provincia di Torino, G. Mutani, G. Vicentini, Journal: IL PROGETTO SOSTENIBILE, December 2013, Edicom
Ed., pp. 80-87, ISSN: 1974-3327 (http://www.ilprogettosostenibile.it/custom/sez_magazine.php?browse_id=1996).
• “Evaluating the potential of roof-integrated photovoltaic technologies using an open geographic information system –
• La potenzialità dei sistemi solari fotovoltaici integrati nelle coperture degli edifici con le tecniche GIS open source”, G. Mutani,
G. Vicentini, 8th ENERGY FORUM on Advanced Building Skins, EF ECONOMIC FORUM, November 5-6th, 2013, Bressanone (BZ),
pp.87-92, ISBN 978-3-9812053-6-7 ( http://www.energy-forum.com/fileadmin/content-2013.pdf)
• Un modello per valutare il consumo energetico per la climatizzazione invernale degli edifici residenziali. Il caso studio di Torino,
G. Mutani, M. Pairona, Journal: L’Ufficio Tecnico, Ed. Maggioli, Italy, May 2014, pp.21-36, ISSN 0394-8293
(http://www.preview.periodicimaggioli.it/browse.do?nr=2014_5&id=11).
• Buildings' energy consumption, energy savings and the availability of renewable energy sources in urban contexts: the potential
of GIS tools, G. Mutani, G. Vicentini, Journal of Civil Engineering and Architecture Research, Volume 2, Number 11, 2015, ISSN:
2333-9128, pp. 1102-1115 (http://www.ethanpublishing.com/index.php?m=content&c=index&a=show&catid=230&id=579).
• The role of urban form and socio-economic variables for estimating the building energy savings potential at the urban scale,
C. Delmastro, G. Mutani, L. Schranz, G. Vicentini, International Journal of Heat and Technology Vol.33 (2015), No.4, pp.91-100,
DOI 10.18280/ijht.330412 (http://www.iieta.org/sites/default/files/Journals/HTECH/33.4_12.pdf).
• Urban morphology and energy consumption in Italian residential buildings, C. Delmastro, G. Mutani, M. Pastorelli, G. Vicentini,
4th International Conference on Renewable Energy Research and Applications ICRERA-2015, IEEE Conference Publications, pp:
1603 - 1608, DOI: 10.1109/ICRERA.2015.7418677
(http://ieeexplore.ieee.org/search/searchresult.jsp?newsearch=true&queryText=icrera%202015).
• The Urban Microclimate and the Urban Heat Island. A model for a sustainable urban planning, G. Mutani, F. Fiermonte, Urban and
Landscape Perspectives. Topics and Methods for Landscape, Urban and Architectural Design, Editors R. Ingaramo and A. Voghera,
Springer, in press.
• Space heating energy consumption and urban form. The case study of residential buildings in Turin (Italy) (SDEWES2016.0441),
G. Mutani, A. Gamba, S. Maio, 11th Conference on Sustainable of Energy, Water and Environmental Systems, Lisbon, September
2016, accepted.
• Urban planning for the liveability and thermal comfort of outdoor spaces (SDEWES2016.0442), G. Mutani, 11th Conference on
Sustainable of Energy, Water and Environmental Systems, Lisbon, September 2016, accepted.
29/04/2016
55