Affidabilità delle misure e misure per l’affidabilità - a cura di Loredana Cristaldi

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Rubrica a cura di L. Cristaldi, M. Catelani, M. Lazzaroni, L. Ciani

(loredana.cristaldi@polimi.it),

MISURE E FIDATEZZA

Articolo di L. Cristaldi 1 , F. Bua 2 , G. Grigis 3 , C. Lavecchia 4 , L. Mongiovì 5 , L. Martirano 6 , E. Tironi 1

Affidabilità delle misure e misure per l’affidabilità

Il caso dell’efficienza energetica (Parte I)

participate in.

MISURARE E MONITORARE COME ELEMENTI CHIAVE PER L’EFFICIENZA ENERGETICA

ABSTRACT This paper deals with the centrality of the mea - surements for a correct management of Energy Efficiency. The themes of what/where/when should be measured are developed, as well as how to correlate the data and what are the main requirements for implementing a monitoring system. The consi - derations reported in the paper are based on the guidelines published by ENEA for the Energy Dia - gnosis and by the activities of JWG 01-CT212 CTI/CEI and WG 6-CT315 CEI, which the authors

RIASSUNTO Questo articolo tratta della centralità delle misure per una corretta gestione dell’Efficienza Energetica. Sono sviluppati i temi di cosa/dove/quando occorre misurare, come correlare i dati e quali sono i requisiti principali per implementare un sistema di monitoraggio. Le considerazioni qui riportate prendono spunto dalle linee guida pubblicate da ENEA per le Diagnosi Energetiche e dalle attività del Gdl 01-CT212 CTI/CEI e del Gdl 6-CT315 CEI, a cui gli autori partecipano.

Negli articoli comparsi sugli ultimi due numeri di Tutto_Misure [1-2] si è voluto enfatizzare la centralità dei processi di misura nel contesto della gestione dell’energia Con questo articolo si vuole ri - partire proprio dall’analizzare quali ca - ratteristiche dovrebbe avere un’architettura dedicata che non si limiti solo alla valutazione dei consumi e dei costi e - nergetici ma che consideri l’efficienza complessiva del processo in cui è inseri - to. In questo am bito, il comitato consulti - vo, l’Advisory Committee on Energy Ef - ficiency (ACEE) dell’IEC, introducendo il concetto di AEE (Aspetti di Efficienza Energetica) inserisce nelle fasi del processo di “miglioramento dell’efficienza energetica” la fase dedicata al processo di misura, dedicando una delle cinque categorie di AEE al mondo delle misure [3-4]. Ogni progetto richiede delle specifiche

e quindi è bene provare a definire quelle dell’architettura di misura che, nel caso dell’efficienza energetica, sono già delineate a livello di re - quisiti generali d’uso nella ISO EN 50001 [5]. In questo documento infatti, vengono introdotti i sistemi di ge - stione dell’energia (Energy Management Systems – EMS) e ne vengono individuate le potenzialità in: – fase di pianificazione energetica: per analizzare l’uso di energia e, in particolare, i consumi energetici dell’organizzazione; – fase di verifica: per valutare la congruenza delle misure indicate dalla politica energetica dell’organizzazione. In questa ottica i sistemi di misura e mo nitoraggio possono essere visti co - me uno strumento utile: – nelle fasi di audit energetico; – nella valutazione dei costi energetici; - nelle azioni di benchmarking volte a valutare e classificare le prestazioni e - nergetiche rispetto a opportuni valori di riferimento;

– a ridurre i rischi legati alla diminuzione delle prestazioni energetiche e a proporre azioni di miglioramento fornendo indicazioni solide per la pianificazione e la verifica; – per aumentare la trasparenza dei contratti di prestazione energetica (EPC); – per aumentare la “bancabilità” dei progetti di efficienza energetica. Qualsiasi progetto di efficienza energetica deve necessariamente partire dalla diagnosi energetica. Effettuare una diagnosi significa applicare una procedura sistematica che permette d’i den tificare i flussi energetici e il po tenziale per mi - gliorare l’efficienza energetica di un’organizzazione; una diagnosi energetica dovrebbe, per quanto possibile, basarsi su dati misurati e, comunque, deve considerare non solo le grandezze energetiche, ma tutti gli aspetti comunque legati al l’energia e d’interesse per l’organizzazione. I sistemi di misura e monitoraggio dovrebbero consentire infatti di valutare condizioni operative, disponibilità e stato manutentivo dei processi/ sistemi monitorati (oltre che, naturalmente, fornire informazioni sul proprio stato di funzionamento). È bene ricordare che la diagnosi energetica è anche obbligo di legge per le grandi imprese e le aziende energivore, che vi si devono sottoporre ogni quattro anni [6]. Inoltre, il monitoraggio continuo dell’efficienza energetica di un processo, di un impianto o di una macchina – permettendo interventi tempestivi – contribuisce al miglioramento della sua produttività e, grazie a una manutenzione più effi-

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Politecnico di Milano

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Comitato Elettrotecnico Italiano

3

Schneider Electric

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Fondazione Osservatorio

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Meteorologico Milano Duomo

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EGE Settore Industriale

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Università di Roma “La Sapienza”

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cace, al prolungamento della sua vita utile. I consumi anomali infatti sono quasi sempre sintomi della necessità d’intervenire per ripristinare le corrette condizioni di funzionamento o per effettuare operazioni di manutenzione op - portune (correttive e/o preventive). La diagnosi energetica e il sistema di misura e monitoraggio devono infine acquisire misure e tenere conto non solo dei consumi energetici ma anche dei fattori che influenzano il funzionamento e i consumi dei sistemi sotto controllo, che possono essere fattori operativi dinamici (es. “output del sistema” identificato come le quantità, variabili nel tempo, di prodotti/servizi “buoni” e prodotti/servizi “scartati”; periodi d’inattività programmata/forzata come fermi per manutenzione/guasto/fe rie/sospensione della produzione), fattori operativi statici (es volumetrie degli ambienti condizionati; grado d’isolamento di un forno) o fattori esterni (es. condizioni climatiche variabili che influenzano l’energia impiegata nei processi e/o la qualità dei loro output). Per capire quanto efficacemente sia impiegata l’energia in un processo/ sistema non basta infatti la misura dei consumi in valore assoluto ma occorre “normalizzare” tali consumi riferendoli ai fattori influenzanti significativi in modo da ottenere Indici di Performance Energetici (IPE, secondo ENEA), altrimenti detti anche Energy Performance Indicator (EnPI, secondo le nor me internazionali). È evidente che solo l’impiego di un IPE, come ad esempio [Energia consumata]/[(quantità di prodotto “buo no”) x (misura di condizioni climatiche avverse)], può misurare l’efficienza energetica operativa di una linea di produzione e può essere usato per confrontarla con la sua efficienza mas sima teorica o con quella di altre linee (proprie o dei concorrenti), che possono differire per capacità produttiva e/o produzione effettivamente realizzata e/o condizioni ambientali ma realizzano lo stesso prodotto. Sapere solo quanta energia ha consumato la linea in valore assoluto e in un determinato periodo di tempo non dice assolutamente nulla sull’efficienza del suo impiego.

In definitiva un sistema di misura e monitoraggio dell’efficienza energetica dovrebbe consentire di: – raccogliere tutti i dati necessari per il calcolo degli IPE, definiti in fase di Diagnosi Energetica; – calcolare l’energia consumata in stand-by: quanto consuma un sistema/processo quando la produzione/ servizio è nulla/o; – memorizzare serie storiche di dati, dette baseline, che tengono conto sia dei consumi sia dei fattori d’influenza, da utilizzare per confronti dell’efficienza nell’impiego dell’energia in periodi differenti; – calcolare gli IPE effettivi per ogni lotto/periodo di produzione/servizio; – impostare le soglie minima e massima per gli IPE considerati; – generare allarmi in caso di avvicina - mento eccessivo o superamento del le suddette soglie. I requisiti d’uso generali precedentemente esposti richiedono una gestione efficiente delle informazioni di misura e un processo di elaborazione e ag - gre gazione dei dati con algoritmi dedicati alle diverse funzioni di controllo, analisi, presentazione e ai diversi utenti del sistema di misura e monitoraggio. Partendo da questi presupposti informatici, di seguito viene presentata una proposta di architettura multilivello che si basa sul principio della modularità. La proposta delinea una struttura generale in grado sia di ospitare componenti hardware e software necessari per realizzare un sistema di misura e monitoraggio dedicato all’efficienza energetica sia per integrare sensori o sezioni di un sistema di misura e mo - nitoraggio già esistente. La proposta fornisce inoltre uno schema generale che risponde ai requisiti d’interconnessione e interlavoro (interworking) tra le diverse componenti. Questa proposta rappresenta il contributo italiano al documento preparato dal gruppo congiunto CEN CENELEC JTC15, che sta elaborando una Nor - ma Europea rivolta alle organizzazioni interessate ad avviare un piano de - dicato alla misura e al monitoraggio energetico con l’obiettivo di mi glio - rare le loro prestazioni energetiche. In

questo contesto si inseriscono anche le linea guida dell’ENEA (ad esempio quella dedicata al settore industriale [7]) che forniscono indicazioni sulle modalità per lo svolgimento del piano di misura e monitoraggio a supporto delle diagnosi energetiche previste dal Dlgs 102/2014 [6], così come anche analizzato in [1,2,8]. In figura 1 è riportato lo schema dell’architettura proposta; tale architettura risponde alle sei fasi individuate dal JTC15 che possono essere sintetizzate nei seguenti punti: – Fase 1: definizione del contesto, degli obiettivi e dei vincoli; – Fase 2: valutazione dell’esistente; – Fase 3: definizione di un programma di miglioramento del sistema di misura già presente; – Fase 4: realizzazione del sistema di misura; – Fase 5: impiego delle misure; – Fase 6: gestione del sistema di misura. Le fasi 4, 5 e 6 fanno riferimento all’architettura del sistema di misura e monitoraggio, ma è bene osservare che solo una realizzazione modulare può, in caso di sistemi preesistenti, rispondere all’esigenza, indicata dal punto 3, di “definizione di un programma di miglioramento del sistema di misura già presente”. L’elenco delle funzioni e delle apparecchiature indicate non ha la presunzione di essere esaustivo, ma, allo stesso tempo, in virtù della modularità suddetta, non è necessario che si attivino contemporaneamente tutte le diverse funzionalità previste dallo schema architetturale. Il criterio generale è analogo a quello indicato nella ISO EN 50001 per l’implementazione del Sistema di Gestione dell’Energia, cioè di seguire un processo ad accrescimento, per passi successivi ed economicamente e organizzativamente sostenibile, iniziando dall’individuare gli usi significativi dell’energia prioritari e i relativi IPE e dall’implementare le funzioni di controllo, analisi e presentazione es - senziali. Con diagnosi/considerazioni successive, in un processo di miglioramento continuo, si potranno aggiungere ulteriori punti di misura e nuove funzionalità, in base alle esigenze degli utenti del sistema.

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La tipologia e la numerosità di dati da analizzare (e quindi la tipologia e la nu - merosità di sensori in campo) dipendono dalle caratteristiche del sistema di misura e monitoraggio individuato, così come le funzioni di analisi e le interfacce di presentazione dei dati dipendono dalle necessità individuate per gli utilizzatori. Il parlare di “impiego delle misure” individua un processo che necessariamente si svolge nel tempo e che attua dei confronti con i rilievi precedenti; il controllo delle condizioni di taratura degli strumenti è quindi un elemento imprescindibile per la garanzia dei risultati ottenuti anche in termini di ripetibilità e confrontabilità.

LA PROPOSTA DEL JOINT WORKING GROUP

In linea generale le funzioni del sistema di misura e monitoraggio (e diagnostica) possono essere raggruppati da un punto di vista logico su quattro livelli; per questo motivo l’architettura si articola seguendo un approccio di tipo “topdown” partendo cioè dalle specifiche dell’utente finale fino al livello “fisico” relativo alle specifiche di acquisizione: – presentazione dei dati;

Figura 1 – Schema dell’architettura proposta

– correlazione e analisi dei dati; – classificazione e memorizzazione; – acquisizione. La presentazione dei dati non è mai un aspetto secondario, né tantomeno banale, in quanto rappresenta non so lo un valore ag giunto ma l’unico “strumento” per fornire in modo appropriato le informazioni necessarie ai soggetti (anche esterni) coinvolti, con diversi livelli di responsabilità, nella organizzazione. Partendo da questo principio, ogni soggetto coinvolto dovrebbe ricevere rapporti e/o accedere a cruscotti focalizzati sulle sue specifiche responsabilità; la personalizzazione del dato elaborato richiede ovviamente che vengano implementate, per ragioni di sicurezza, politiche di accesso e controllo dei privilegi. Quanto detto implica che alcune figure coinvolte possano contare sull’utilizzo di strumenti software e interfacce grafiche dedicate, in grado di consentire l’analisi dei dati non aggregati o comunque l’aggregazione dei dati in funzione delle specifiche mansioni: è questo il caso, per esempio, degli Energy manager e degli addetti alla gestione dei processi manutentivi. Nell’era dell’IoT il software deputato

alla elaborazione e presentazione dei dati può essere ospitato anche da un server delocalizzato (di proprietà dell’organizzazione o utilizzando un cloud computing di parte terza). Naturalmente l’utilizzo d’interfacce Web per l’interconnessione di dispositivi d’utente (fissi e mobili) rappresenta un valido aiuto nell’accesso a report e dashboard e per la segnalazione tempestiva di anomalie/allarmi. Il layer relativo alla correlazione dei dati può essere visto come un livello elaborativo di “livello superiore” in grado di fornire in uscita informazioni dotate di un valore aggiunto rispetto alle eventuali elaborazioni standard di uso comune. Per questo motivo, tale layer deve rendere possibile i requisiti di mo - dularità e scalabilità consentendo una progressiva introduzione delle funzioni ritenute via via necessarie dall’organizzazione. Dal momento che l’obiettivo è definire uno strumento per analisi avanzate e dedicate all’analisi dell’efficienza, energetica e – in una certa misura – manutentiva, si possono individuare mo - duli software dedicati quali: – moduli elaborativi dedicati alla valutazione di Energy Performance Indicator (EnPI) e Key Performance Indicator (KPI), oltre che Baseline e indicazioni di Benchmark; – moduli elaborativi dedicati alla “profilazione” energetica (un neologismo che fa riferimento a un diagramma che correla i consumi alla produzione), analisi dei trend e previsioni di consumo/produzione; – analisi di consumi/IPE anomali (grazie alla presenza di soglie statiche o dipendenti da parametri di stagionalità o di uso); – un modulo dedicato all’analisi dei consumi e dei costi energetici. Questa capacità elaborativa può a sua volta essere resa modulare se integrata a eventuali servizi di “Business Support”. È importante notare che la valorizzazione economica dei consumi e, co - munque, la storicizzazione dei consumi correlati ai volumi produttivi/di servizio forniscono indicazioni intellegibili a tutti i decisori aziendali e aiutano sia nella valutazione economica di nuovi interventi di efficientamento sia nella verifica dell’efficacia degli inter-

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venti già realizzati: rispetto dei tempi di ritorno degli investimenti previsti, ga - ranzia dell’ottenimento dei Titoli di Efficienza Energetica (TEE), ecc. I dati che possono essere acquisiti hanno diversa natura; ai dati dinamici acquisiti in campo (siano essi misure, eventi o allarmi) vanno aggiunti dati statici o quasi statici legati ai di - spositivi presenti in campo (matricola, dati di targa o parametri operativi ne sono un esempio) o metadati. A queste famiglie di dati, in una visione di efficienza energetica che non può prescindere dall’operatività dell’impianto, vanno quindi, a nostro avviso, associati, ad esempio, i dati legati alle previsioni e modalità di produzione oltre che i dati relativi alla pianificazione delle attività manutentive. Quanto prima sommariamente descritto, richiede la definizione di un mo dello per la gestione dei e la virtualizzazione dei dati (un modello quindi che si appoggi alle strutture di data base relazionali). Anche in questo caso, il processo di classificazione, trasformazione e memorizzazione dei dati può essere ospitato da un server delocalizzato. Con il termine generico acquisizione intendiamo tutti i processi dedicati al - l’ac quisizione e raccolta dati. In questo layer si fa quindi riferimento alle caratteristiche fisiche dei sensori/strumenti utilizzati oltre che alle modalità seguite per la raccolta dati; se pure è nella filosofia di un sistema complesso rendere au tomatici i processi di raccolta delle in - formazioni, nella visione d’integrazione di architetture preesistenti alla proposta, è bene tenere presente che le informazioni potrebbero essere raccolte ma - nualmente o con una modalità semi au - tomatica. Questa esigenza potrebbe na - scere “in campo” da un problema tec - nologico (eventuale difficoltà a integrare misuratori di diverse tecnologie) o dalla natura stessa dei dati raccolti (per esempio informazioni che dipendono anche da fattori in fluenzanti gestibili solo attraverso l’intervento dell’operatore). I dati precedentemente definiti dinamici possono essere raggruppati in tre differenti categorie: – dati direttamente correlati all’energia (consumi e usi energetici dei processi monitorati): l’accento è quindi sul monitorare

la produzione, l’immagazzinamento e i processi d’immissione in rete (noti come feed-in) dei diversi vettori energetici coinvolti dal processo. Tali vettori sono acqua, aria, gas, altri combustibili, elettricità e vapore (in questo caso si fa riferimento a contatori anche fiscali, analizzatori di rete, misuratori dedicati a grandezze fisiche quali flussi d’aria, illuminamento e temperatura); – dati relativi a variabili legate a fattori ambientali rilevanti: si tratta quindi di grandezze che influenzano in modo significativo il consumo energetico dei processi monitorati. In questo caso si parlerà di informazioni raccolte da di - spositivi dedicati alla misura di grandezze fisiche ambientali (temperatura, pressione, umidità, ir raggiamento, ecc.); – dati relativi a variabili legate a fattori operativi: situazioni che influenzano in modo significativo il consumo energetico dei processi monitorati (come mix di produzione e quantità lavorate, intervalli di manutenzione, dati operativi di produzione e dati operativi dei servizi ausiliari). In questo caso la raccolta può quindi non essere necessariamente di tipo automatico. Completa le caratteristiche del layer l’infrastruttura fisica ovvero le reti di telecomunicazioni, i server di elaborazione/ memorizzazione dati e i concentratori dei dati acquisiti (a essi il compito di me - morizzare i dati localmente e preservare l’integrità degli stessi in caso di errori/interruzioni temporanee di comunicazione), i data Gateway (dimensionati per aree delimitate o di tipo LAN Edge, relativi quindi a specifiche sezioni d’impianto) deputati a eseguire principalmente i protocolli relativi allo scambio dei dati e al controllo dei loro formati. I Gateway possono poi operare sul sistema trasferendo le configurazioni o i comandi a equipaggiamenti e/o componenti collegati alla Local Area Network. Le LAN possono a loro volta essere strutturate in sezioni il cui collegamento è di tipo cablato o wireless. La scelta dell’hardware (supporti di trasmissione, topologie di connessione, routing ed eventuali ridondanze) e dei protocolli di trasmissione devono esser scelti per soddisfare i requisiti fondamentali individuati in fase di progettazione (ad esempio la velocità

di trasmissione, la robustezza, i costi di manutenzione ecc.).

CONCLUSIONI

In questo articolo abbiamo presentato le principali caratteristiche di una proposta di architettura dedicata alla misura e al monitoraggio dell’efficienza energetica. Riprendendo le considerazioni già fatte nei due precedenti articoli, si è voluto mettere in evidenza come la sola valutazione dei consumi e dei costi energetici non rappresenta un modo efficiente e ingegneristicamente corretto per valutare l’efficienza energetica; essa è infatti il risultato di fattori concorrenti che vanno analizzati guardando all’efficienza complessiva del processo.

RIFERIMENTI BIBLIOGRAFICI

[1] F. Bua, L. Cristaldi, G. Grigis, L. Martirano, C. Lavecchia, M. Liziero, L. G. Mongiovì, E. Tironi – Affidabilità delle misure e misure per l’affidabilità: il caso dell’efficienza energetica (Parte I) Tutto_Misure, anno XX n.3 2018. [2] F. Bua, L. Cristaldi, G. Grigis, L. Martirano, C. Lavecchia, L. G. Mongiovì, E. Tironi – La centralità delle misure per la gestione dell’efficienza energetica: il caso dell’efficienza energetica (Parte II), Tutto_Misure, anno XX n.4 2018. [3] IEC Guide 118:2017, Inclusion of energy efficiency aspects in electrotechnical publications. [4] IEC Guide 119:2017, Preparation of energy efficiency publications and the use of basic energy efficiency publications and group energy efficiency publications. [5] ISO 50001:2011, Energy management systems – Requirements with guidance for use. [6] DECRETO LEGISLATIVO 4 luglio 2014, n. 102 “Attuazione della direttiva 2012/27/UE sull’efficienza energetica, che modifica le direttive 2009/125/CE e 2010/30/UE e abroga le direttive 2004/8/CE e 2006/32/CE (14G00113) (GU Serie Generale n.165 del 18-07-2014)”. [7] ENEA “Linee Guida per il Monitoraggio nel settore industriale per le diagnosi energetiche ex art. 8 del d.lgs. 102/2014” (febbraio 2018). [8] F. Bua, L. Martirano, L. Cristaldi, L. G. Mongiovì, C. Lavecchia, M. Liziero – “Standardization framework on energy efficiency measuring and monitoring” 2017 IEEE International Conference on Environment and Electrical Engineering and 2017 IEEE Industrial and Commercial Power Systems Europe (EEEIC / I&CPS Europe).

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