Rinnovabili • Consumo energetico edifici

Superbonus vs Case Green: Italia in vantaggio sulla riduzione del consumo energetico 

Secondo la Direttiva case Green, entro il 2030 dovremo ridurre il consumo energetico degli edifici di circa 10 mld di kWh (16%). A dicembre 2022 il Superbonus aveva garantito un risparmio complessivo di 9.050,04 GWh/anno, incredibilmente vicino a quanto richiesto dall’Europa.

Consumo energetico edifici
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Ad oggi, il Superbonus ha permesso di efficientare oltre 480mila immobili

(Rinnovabili.it) – Nella corsa verso la decarbonizzazione totale del patrimonio costruito entro il 2050, l’Italia potrebbe trovarsi stranamente in vantaggio. Le neo revisione della Direttiva Case Green, impone agli Stati Membri di abbattere il consumo energetico degli edifici almeno di un 16% entro il 2030 e del 20-22% entro il 2033. Poco, anzi pochissimo tempo per mettere in atto qualsiasi tipo di politica di efficientamento, anche in considerazione del fatto che, dopo la pubblicazione in GU UE, il testo della Direttiva EPBD dovrà essere recepito da ciascuno Stato membro entro due anni (2026), lasciando solo 4 anni per raggiungere l’obiettivo. Ma grazie a quanto già fatto dal Superbonus, il Bel Paese potrebbe trovarsi un passo avanti rispetto agli altri. 

A sostenerlo è l’on. Santillo, affidando il suo pensiero ad un post su Facebook, già condiviso da alcuni organi di informazione.

Ridurre del 16% il consumo energetico degli edifici entro il 2030

Le considerazioni dell’onorevole Pentastellato, partono dall’incrocio dei dati Terna con il Report sull’efficienza energetica e sugli incentivi fiscali di ENEA. “Terna, che riporta consumi reali, ci dice che nel 2021 in Italia c’è stato un consumo di energia elettrica di circa 300 miliardi di Kwh, di cui 65 ascrivibili ai consumi delle abitazioni private. Ora, il 16% applicato a questi 65 miliardi di Kwh determina un risparmio di consumi per 10 miliardi di Kwh”, commenta Santillo. 

Confrontando quest’ultimo dato con quanto registrato da Enea in riferimento all’anno 2022, ci si accorge che, grazie al Superbonus, il risparmio complessivo ottenuto dalla misura equivale a 9.050,04 GWh/anno. Il riferimento sono ovviamente i 352.100 progetti asseverati al 31 dicembre 2022, corrispondenti a circa 60,76 mld di euro di investimenti ammessi a finanziamento, di cui 45,2 mld per lavori conclusi. 

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“Nei fatti quindi l’obiettivo, grazie al Superbonus, pur considerando la differenza tra elettrico e termico è quasi centrato. Tanto più se consideriamo che le stime di risparmio, legate da Enea al Superbonus, sono riferite solo a fine 2022”, prosegue l’on. Santillo.

Considerando anche i dati attuali, registrati da ENEA nel suo ultimo report sul Superbonus di febbraio, il numero di edifici efficientati è pari ad oltre 480.000 immobili, avvicinandoci ai circa 5 mln di edifici più energivori che secondo la Direttiva Case Green, dovremo riqualificare.

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About Author / Alessia Bardi

Si è laureata al Politecnico di Milano inaugurando il primo corso di Architettura Ambientale della Facoltà. L’interesse verso la sostenibilità in tutte le sue forme è poi proseguito portandola per la tesi fino in India, Uganda e Galizia. Parallelamente alla carriera di Architetto ha avuto l’opportunità di collaborare con il quotidiano Rinnovabili.it scrivendo proprio di ciò che più l’appassiona. Una collaborazione che dura tutt’oggi come coordinatrice delle sezioni Greenbuilding e Smart City. Portando avanti la sua passione per l’arte, l’innovazione ed il disegno ha inoltre collaborato con un team creativo realizzando una linea di gioielli stampati in 3D.


Rinnovabili • Turbine eoliche ad asse verticale

Turbine eoliche ad asse verticale, efficienza migliorata del 200%

Dall'EPFL svizzero il primo studio che applica un algoritmo di apprendimento automatico alla progettazione della pale delle turbine VAWT

Turbine eoliche ad asse verticale
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Nuovi progressi per le turbine eoliche ad asse verticale

Un aumento dell’efficienza del 200% e una riduzione delle vibrazioni del 70%. Questi due dei grandi risultati raggiunti nel campo delle turbine eoliche ad asse verticale,  presso l’UNFoLD, il laboratorio di diagnostica del flusso instabile della Scuola Politecnica Federale di Losanna (EPFL). Il merito va a Sébastien Le Fouest e Karen Mulleners che, in un’anteprima mondiale hanno migliorato questa specifica tecnologia impiegando un algoritmo di apprendimento automatico.

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Turbine eoliche VAWT, vantaggi e svantaggi

Si tratta di un progresso a lungo atteso dal comparto. Le turbine eoliche ad asse verticale o VAWT per usare l’acronimo inglese di “Vertical-axis wind turbines” offrono sulla carta diversi vantaggi rispetto ai classici aerogeneratori ad asse orizzontale. Ruotando attorno ad un asse ortogonale al flusso in entrata, il loro lavoro risulta indipendente dalla direzione del vento, permettendogli di funzionare bene anche nei flussi d’aria urbani. Inoltre offrono un design più compatto e operano a frequenze di rotazione più basse, il che riduce significativamente il rumore e il rischio di collisione con uccelli e altri animali volanti. E ancora: le parti meccaniche della trasmissione possono essere posizionate vicino al suolo, facilitando la manutenzione e riducendo i carichi strutturali.

Perché allora non sono la scelta dominante sul mercato eolico? Come spiega lo stesso Le Fouest, si tratta di un problema ingegneristico: le VAWT funzionano bene solo con un flusso d’aria moderato e continuo. “Una forte raffica aumenta l’angolo tra il flusso d’aria e la pala, formando un vortice in un fenomeno chiamato stallo dinamico. Questi vortici creano carichi strutturali transitori che le pale non possono sopportare“, scrive Celia Luterbacher sul sito dell’EPFL.

Energia eolica e algoritmi genetici

Per aumentare la resistenza, i ricercatori hanno cercato di individuare profili di inclinazione ottimali.  Il lavoro è iniziato montando dei sensori, direttamente su una turbina in scala ridotta, a sua volta accoppiata ad un ottimizzatore funzionante con algoritmi genetici di apprendimento. Di cosa si tratta? Di una particolare tipologia di algoritmi euristici basati sul principio della selezione naturale.

Quindi muovendo la pala avanti e indietro con angoli, velocità e ampiezze diverse, hanno generato una serie di profili di inclinazione. “Come in un processo evolutivo, l’algoritmo ha selezionato i profili più efficienti e robusti e ha ricombinato i loro tratti per generare una ‘progenie’ nuova e migliorata”. Questo approccio ha permesso a Le Fouest e Mulleners non solo di identificare due serie di profili di passo che contribuiscono a migliorare significativamente l’efficienza e la robustezza della macchina, ma anche di trasformare la più grande debolezza delle turbine eoliche ad asse verticale in un punto di forza. I risultati sono riportati su un articolo recentemente pubblicato sulla rivista Nature Communications.

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About Author / Stefania Del Bianco

Giornalista scientifica. Da sempre appassionata di hi-tech e innovazione energetica, ha iniziato a collaborare alla testata fin dalle prime fasi progettuali, profilando le aziende di settore. Nel 2008 è entrata a far parte del team di redattori e nel 2011 è diventata coordinatrice di redazione. Negli anni ha curato anche la comunicazione e l'ufficio stampa di Rinnovabili.it. Oggi è Caporedattrice del quotidiano e, tra le altre cose, si occupa quotidianamente delle novità sulle rinnovabili, delle politiche energetiche e delle tematiche legate a tecnologie e mercato.