Sviluppo e validazione di modelli predittivi per il comfort ambientale
Contesto e ruolo nel progetto
Il Work Package 1 (WP1), coordinato dall’Università degli Studi di Cassino e del Lazio Meridionale, rappresenta il fondamento scientifico e metodologico del progetto VitalSpace. Il cuore dell’attività è lo sviluppo e la validazione di modelli predittivi per stimare, nel breve termine, l’evoluzione dei parametri di comfort in ambienti confinati.
In particolare, la previsione dell’andamento della temperatura interna e delle variabili termoigrometriche su orizzonti temporali di breve durata costituisce un elemento strategico per abilitare logiche di controllo proattivo degli impianti, con impatti diretti su comfort, efficienza energetica e sostenibilità complessiva del sistema.
Obiettivi scientifici e tecnici
- Analizzare lo stato dell’arte dei modelli previsionali per la temperatura interna, con focus su machine learning e deep learning
- Definire un set di input minimo ma realistico, testando la robustezza anche con dati parziali (temperatura interna/esterna, occupazione, stato impianto)
- Sperimentare e confrontare più famiglie modellistiche
- Validare prestazioni e generalizzazione tramite metriche quantitative
- Estendere l’analisi alla previsione di umidità relativa tramite approcci ibridi
- Produrre un framework replicabile e integrabile nei moduli operativi della piattaforma
Deliverable e integrazione con gli altri WP
Il WP1 fornisce modelli predittivi validati e confrontati, metriche e best practice replicabili, e basi algoritmiche pronte per l’industrializzazione (WP2/WP4) e per l’integrazione applicativa in piattaforma (WP5).