per poter misurare il risparmio sono necessari dati precisi

Sul sito di Energy
Manager News è
consultabile la
bibliografia di riferimento utilizzata per la
realizzazione delle tre puntate sulla
diagnosi energetica pubblicate sui
numeri 4, 5 e 6 della rivista
VEDEMECUM DIAGNOSI ENERGETICA/TERZA PUNTATA
PER POTER MISURARE IL RISPARMIO
SONO NECESSARI DATI PRECISI
I calcoli atti a predisporre adeguatamente una diagnosi energetica devono consentire
anche di valutare il rischio connesso a un possibile intervento di efficienza
I
l D.Lgs 102/2014 prescrive che gli audit energetici consentano calcoli dettagliati e convalidati per le misure
proposte in modo da fornire informazioni chiare sui
potenziali risparmi. I dati utilizzati per gli audit energetici
possono essere conservati per le analisi storiche e per
il monitoraggio della prestazione. La diagnosi energetica, per essere strumento decisionale, deve rispondere
a criteri di oggettività e rigorosità che consentano a
chiunque, esperto in materia, di rielaborare i dati in essa
contenuti e verificarne i risultati. Ma non sempre i dati a
disposizione per effettuare le diagnosi energetiche sono
sufficientemente chiari e precisi per poter individuare
strategie precise con un margine di rischio accettabile,
per cui ogni previsione contenuta nella diagnosi energetica deve essere associata anche all’intervallo di confidenza (precisione) e alla sua probabilità. In altre parole
ogni previsione dovrebbe essere espressa con una terminologia statistica appropriata, ad esempio: «Siamo
confidenti al 90% che il range tra 400 e 500 kWh contenga il valore vero».
Una seria proposta operativa per una diagnosi energetica necessita di uno studio preliminare basato su dati
che l’auditor serio ed esperto certamente deve richiedere preliminarmente, per capire e dimensionare le attività di indagine ed eventuali campagne di misurazione
specifiche. Per aumentare la precisione delle previsioni
contenute nella diagnosi, sono spesso necessari sup-
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Energy Manager News FOCUS
plementi di indagine ad essa successivi, che vanno focalizzati sugli interventi che l’imprenditore ritiene di maggiore interesse, in modo che all’investimento in efficienza possa essere associato anche una rigorosa analisi di
rischio. In queste pagine analizziamo proprio questi
aspetti.
IL PROFILO DI CONSUMO
Tornando alla definizione dei contenuti minimi richiesti
dal D.Lgs 102/2014 per le diagnosi energetiche ed in
particolare al punto b) dell’allegato 2 (al quale si sottolinea
che gli audit energetici “comprendono un esame dettagliato del profilo di consumo energetico di edifici o di
gruppi di edifici, di attività o impianti industriali, ivi compreso il trasporto”), viene spontaneo interrogarsi su cosa
voglia dire “esame dettagliato dei profili di consumo
energetico”: quanto dettagliato? Che tipo di profilo?
Ovviamente la risposta non può essere che “dipende”;
dipende dal tipo di edificio, dagli obbiettivi dell’analisi e
dal budget a disposizione per raccogliere i dati.
È certo che il profilo di carico deve coprire, per ciascun
centro utilizzatore di energia, almeno un ciclo completo
di funzionamento che dipende fortemente dal tipo di
utilizzo: in un edificio destinato ad attività commerciali, i
cui consumi sono fortemente dipendenti da affollamento e clima esterno, non si potrà prescindere dall’ottenere i profili di carico su un arco temporale di almeno 12
Filippo Belviglieri,
autore di queste
pagine, è ingegnere meccanico, è
certificato Cpmp
da Ashrae, è Ege
Uni Cei 11339 e
Leed AP
mesi; in una fonderia, invece, sarà certamente sufficiente analizzare la durata di un ciclo di produzione.
Assieme ai profili di consumo dell’energia è fondamentale ottenere, contestualmente, anche i profili degli energy drivers che li determinano, ad esempio i fattori fisici
identificabili che governano il processo energivoro; solo
una volta correlati consumi di energia con energy drivers
sarà possibile soddisfare il requisito del decreto espressi nell’allegato 2: “gli audit energetici consentono calcoli dettagliati e convalidati per le misure proposte in modo
da fornire informazioni chiare sui potenziali risparmi. I
dati utilizzati per gli audit energetici possono essere conservati per le analisi storiche e per il monitoraggio della
prestazione”. Per stimare, infatti, l’effetto di una determinata misura di efficienza energetica, è necessario
poter calcolare il nuovo fabbisogno di energia e confrontarlo con quello storico. Ma come stimare il nuovo fabbisogno di energia? Come individuare il driver corretto?
Inoltre, il driver è uno solamente?
BLACK BOX O WHITE BOX
È evidente che l’individuazione del driver è fondamentale e richiede una trattazione approfondita che non è
possibile esaurire in poche righe di un articolo divulgativo; basti sapere che ci sono degli strumenti e delle
tecniche statistiche, (IPMVP, ASHRAE Guideline 14, per
esempio) che forniscono importanti indicazioni su come
si possa correlare un determinato consumo energetico
ad uno o più drivers. Tali tecniche statistiche consentono di costruire modelli energetici detti “Black box” costituiti da relazioni matematiche, generalmente molto semplici, che nulla hanno a che vedere con i principi fisici
che stanno alla base del comportamento energetico del
sistema: sono modelli che legano una o più variabili indipendenti in ingresso (i drivers) con una variabile dipendente, il fabbisogno energetico. Una volta ottenuto il
modello Black box esso può essere utilizzato per pre-
vedere quanta energia consumerà il sistema descritto
al verificarsi di un determinato valore del driver (o quanto avrebbe consumato, se il sistema fosse stato modificato a seguito di un intervento di efficienza) e anche
per costruire, grazie a calcoli ingegneristici, un nuovo
modello che descriva il comportamento del sistema
dopo una determinata azione di efficienza (ad esempio,
se abbiamo costruito un modello che descrive la risposta di un chiller raffreddato ad acqua, al variare dell’energia frigorifera richiesta dall’impianto e della temperatura di ritorno, potremo trovare la risposta che avrebbe
un chiller con efficienza diversa).
Ma un modello energetico, anche se ben correlato e
statisticamente corretto, è pur sempre il risultato di misurazioni e le misurazioni sono sempre afflitte da errori;
anche il modello matematico introduce degli errori, che
derivano dal tipo di regressione che si è voluto adottare
(una regressione lineare potrebbe non essere esattamente la relazione corretta per descrivere l’effetto di una
determinata variabile sul sistema). Ne risulta che, ricavata la legge che descrive il modello, la stima deve sempre essere associata al suo intervallo di confidenza e al
relativo indice. La stima ricavata da un modello deve
sempre essere espressa nei seguenti termini: “al verificarsi della condizione X (driver), il consumo di energia è
stimato pari a Y± ∆y con il livello di confidenza (precisione) del xy% (solitamente si assume 95%) che la stima
sia vera”. Fornito un determinato set di misure (dati),
l’ampiezza dell’intervallo di confidenza ∆y (errore assoluto della stima) è tanto maggiore quanto più grande è
la precisione che si vuole ottenere. Una considerazione
può aiutare a comprendere il concetto: quanto più grande è il bersaglio da centrare (intervallo di confidenza),
tanto più è probabile centrarlo (ovvero che la stima sia
corretta), viceversa se mi accontento di centrare il bersaglio per il 50% dei tiri, posso usarne uno più piccolo;
a parità di tiratore, arma e condizioni al contorno. È evi-
Energy Manager News FOCUS
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DA SAPERE
BLACK BOX: L’ANALISI
DI REGRESSIONE LEGA
LE VARIABILI IN GIOCO
Detta anche Black box, l’analisi
di regressione è uno strumento
di analisi statistica che mette in
relazione due gruppi di variabili:
una variabile dipendente e una
o più variabili indipendenti. Lo
scopo dell’analisi è cercare una
possibile correlazione tra le due
serie di dati. Matematicamente
la “regressione” è una funzione
che stabilisce il legame di una
variabile con un’altra. La variabile indipendente è scelta da chi
opera nell’analisi mentre la
variabile dipendente è, nel
nostro caso, la lista delle rilevazioni dei consumi. La bontà della regressione è tanto maggiore
quanto più la correlazione tra
variabile dipendente ed indipendente è alta. Questa bontà è
indicata da alcuni parametri
statistici, il più noto dei quali è il
coefficiente di determinazione
R2. Se il parametro è maggiore
di 0,75 la regressione è buona,
altrimenti è scarsa. Avere una
buona correlazione significa che
il parametro indipendente scelto è corretto per descrivere, al
suo variare, l’andamento della
variabile dipendente. Al contrario invece, se la correlazione è
scarsa (R2<0,75) significa che
non è possibile stabilire una legge matematica che leghi le due
serie di dati.
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Energy Manager News FOCUS
Esecuzione
di interviste
al personale
Analisi
preliminare
dei dati
raccolti
Fase
investigativa
di dettaglio
Rilievi
puntuali
Misure con
strumentazione
in campo
IL PERCORSO DELLA DIAGNOSI
DALL’ANALISI DEI DATI AL REPORT
ESECUZIONE AUDIT
REPORT FINALI
dente che per costruire un modello energetico statistico
sono necessarie misurazioni idonee: a volte le fatture
energetiche su base mensile mostrano buone correlazioni con le temperature esterne (o meglio con i Cdd –
Cooling Degree Days o Hdd – Heating Degree Days),
altre volte invece no. Spesso poi non sono disponibili
misure per i sottosistemi energetici, per cui non è possibile costruire i modelli energetici statistici che consentano di fare i calcoli “dettagliati” richiesti dalla normativa.
COSTI IN FUNZIONE DEGLI OBIETTIVI
Una diagnosi energetica ben condotta e che voglia fungere da strumento decisionale non può prescindere da
dati di consumo energetico reale dell’edificio. Se i dati
storici non sono sufficientemente dettagliati, si presentano due opzioni: intraprendere una campagna di misurazioni per raccogliere i dati che servono per creare il
modello statistico; opppure costruire un modello energetico “White box”, che descriva cioè i reali processi
fisici interni al sistema e calibrarlo con i dati a disposizione fino ad ottenere una descrizione sufficientemente
buona del sistema. In entrambi i casi l’approccio è costoso e richiede professionalità specifiche che non si possono improvvisare; tornando all’esempio del poligono
di tiro, per aumentare la precisione di tiro (ovvero la probabilità di centrare il risultato) si deve intervenire sul tiratore (deve essere esperto, sull’arma (deve essere preci-
Le informazioni
raccolte sono
sufficienti?
NO
Elaborazione
dati e
caratterizzazione
consumi
Proposta
nuove
ECMs
SÌ
NO
Per ottenere
previsioni
sufficientemente
precise sono
spesso necessari
supplementi
di indagine
Report
di diagnosi
energetica
UNI EN CE
16247-1
sa e costosa), sul poligono (deve avere luce controllata,
e ambiente protetto dai venti laterali.) In altre parole,
aumentare la precisione costa.
Quando si affronta una diagnosi energetica, si deve pertanto avere ben chiaro che la sua utilità dipenderà da
quanto ci si voglia investire: un mero soddisfacimento
dei requisiti di legge è giusto che sia considerato un
costo da minimizzare e non un investimento, fermo
restando che analisi non rispondenti ai requisiti minimi
sono sanzionate fino a 20.000 euro, mentre la mancata analisi fino a 40.000. Se invece si ritiene che l’individuare soluzioni che consentano di ridurre i costi energetici sia un investimento che richiede, come tutti gli
investimenti fatti con l’approccio del buon padre di famiglia, un’affidabile analisi preliminare di fattibilità, ecco
che la diagnosi energetica non può essere improvvisata e chi la propone deve chiaramente specificare quali
saranno i criteri con cui raccoglie e analizza i dati, come
vengono creati i modelli energetici, come verranno calcolati gli effetti delle misure di efficienza che si andranno
ad individuare. Non bastano pochi giorni di lavoro per
fare una diagnosi seria: servono parecchie giornate per
preparare la sola proposta (offerta) per fare un’analisi.
Un auditor energetico esperto vi chiederà di avere quante più informazioni possibili solo per valutare il carico di
lavoro necessario e vi chiederà, nella sua proposta, di
mettere a disposizione risorse interne all’azienda per
Analisi
costi-benefici
e sviluppo
report finali
Il comfort
ambientale
viene
garantito?
SÌ
raccogliere dati, installare strumenti di misura (anche se
di proprietà dell’auditor, l’istallazione di uno strumento
di misura in un’azienda implica impegno da parte delle
risorse interne, per garantire procedure di sicurezza e
non interferire sulla produzione), fornire informazioni.
L’ANALISI DEL RISCHIO
Fare efficienza produce una riduzione delle spese operative (Opex) ma richiede investimenti (Capex). E l’investimento implica un rischio che, comunque, può essere
calcolato. Esistono molteplici fonti di rischio di natura sia
interna al confine della diagnosi (volumi di energia impiegata, asimmetria informativa, eccetera) che esterna al
confine (prezzi dell’energia, volatilità degli incentivi, performance delle tecnologie, ecc). Secondo la bibliografia,
un corretto risk management può portare all’incremento dell’indice Van (Valore attuale netto) di un investimento fino al 10%. L’auditor esperto dovrà stimare nel costo
(Capex) e nelle nuove Opex, non solo i costi diretti di
investimento ma anche le cosiddette esternalità, ovvero
i costi indiretti: un sofisticato sistema di controllo potrebbe richiedere l’assunzione di personale specializzato per
gestirlo (vanificando l’auspicata riduzione delle Opex);
oppure, la trasformazione di una centrale termica da
gasolio a pellet, con realizzazione della riserva di pellet
al posto dei serbatoi di gasolio, potrebbe evidenziare,
all’atto della rimozione dei serbatoi, situazioni di inqui-
Energy Manager News FOCUS
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SOMMARIO
NORMATIVA
NELLE PUNTATE
PRECEDENTI
Obbligo della diagnosi, è tempo di prepararsi
In queste pagine abbiamo parlado dei modelli per l’analisi dei
dati e delle misure di efficienza,
compresa quella del rischio.
Nelle precedenti due puntate
sulla diagnosi energetica, pubblicate sul n.4 e sul n.5 di Energy Manager News, abbiamo
inquadrato la diagnosi energetica così come viene definita nel
Decreto 102/2014, affrontando
gli elementi base di questa complessa pratica. In particolare
abbiamo parlato di:
- definizione della diagnosi ai
sensi di legge: il decreto
102/2014 e cosa prescrive la
norma Uni Cei En 162471/2/3/4
- requisiti minimi della diagnosi
- differenti livelli a seconde delle esigenze: conformità normativa oppure opportunità
strategica
- l’importanza dell’indipendenza
dell’auditor
- gli elementi base della diagnosi
- ambito della diagnosi: tutti gli
edifici/processi/usi energetici
di un’azienda obbligata
- raccolta dati: dati storici e di
aggiustamento
- inventario energetico
- introduzione all’analisi dei dati:
l’intervallo di incertezza e il
livello di confidenza
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Energy Manager News FOCUS
Entro il 5 dicembre 2015 diventa obbligatoria la diagnosi energetica per
le grandi aziende (con più di 250 dipendenti o 50 milioni di euro di
fatturato) e per quelle grandi consumatrici di energia. Successivamente,
la diagnosi dovrà essere effettuata ogni quattro anni. L’obbligo non si
applica alle grandi imprese che hanno adottato sistemi di gestione
conformi Emas e alle norme Iso 50001 o En Iso 14001, a condizione
che il sistema di gestione includa un audit energetico. Le imprese che
non effettuano la diagnosi saranno soggette ad una sanzione
amministrativa pecuniaria compresa tra 4.000 e 40.000 euro.
namento passate con costi di bonifica che elevano le
Capex tanto da vanificare l’investimento. Altri elementi
da considerare sono gli incentivi a cui si può accedere,
anche qui considerando che ottenerli costa e che alcuni di essi (i Titoli di Efficienza Energetica) sono soggetti
a volatilità anche elevata.
Stimare in modo esaustivo Capex e Opex però non
basta. Come accennato nel paragrafo precedente, la
stima di consumo di un sistema, al verificarsi di un determinato set di condizioni determinanti (Drivers), deve
essere sempre associata all’intervallo di confidenza ed
alla sua precisione (oppure il complemento a 1 della
precisione che rappresenta il rischio).
Si immagini che per un determinato intervento, dall’ipotetico costo di 100.000 euro (Capex), venga fornita la
stima di risparmio pari a 50.000 euro annui. Il payback
quindi è di due anni, il Van è a posto, l’Irr (tasso interno
di rendimento) molto buono. Ma siamo sicuri di procedere con l’investimento? Assolutamente no! Manca infatti un parametro fondamentale: l’analisi del rischio; analisi che deve tenere conto di diversi possibili scenari di
evoluzione dei costi energetici ma, ancor prima e più
importante, della precisione della stima. Se la previsione
fosse stata presentata come segue: “Risparmio =
50.000 euro ± 10 % al livello di confidenza del 60%”
avrebbe significato che c’è un rischio del 40% che il
risparmio non rientri nell’intervallo 45-55.000 euro. L’investimento è ancora così allettante? Ciò non significa
che lo si debba definitivamente scartare ma solo che è
necessario passare ad una fase di diagnosi più approfondita, per lo specifico intervento, acquisendo maggiori dati in modo da poter fare la previsione di risparmio
(50k€ ± 5k€) con la precisione del 95% (ossia con il
rischio del 5% che sia sbagliata). Tutt’altra musica non
è vero?
Filippo Belviglieri