Miglioramento delle performance termiche e energetiche degli edifici rurali: valutazione del retrofit di locali per la conservazione del vino su casi studio

Il presente studio si colloca all’interno di una ricerca più ampia volta alla definizione di criteri progettuali finalizzati all’ottimizzazione delle prestazioni energetiche delle cantine di aziende vitivinicole, di dimensioni produttive medio - piccole. Nello specifico la ricerca riguarda la riqualificazione di fabbricati rurali esistenti di modeste dimensioni, da convertire a magazzini per la conservazione del vino in bottiglia. Lo studio si pone come obiettivo la definizione di criteri di analisi per la valutazione di interventi di retrofit di tali fabbricati, volto sia al miglioramento delle prestazioni energetiche dell’involucro edilizio, sia alla riduzione del fabbisogno energetico legato al funzionamento di eventuali impianti di controllo termico. La ricerca è stata condotta mediante l’utilizzo del software di simulazione termica Energy Plus, per ottenere i valori simulati di temperatura interna relativi ai diversi scenari migliorativi ipotizzati, e mediante la successiva definizione di indicatori che esplicitino l’influenza delle principali variabili progettuali sull’andamento delle temperature interne dei locali di conservazione e sul fabbisogno energetico del fabbricato necessario a garantire l’intervallo di temperatura di comfort del vino. Tra tutti gli interventi possibili per il miglioramento della prestazione energetica degli edifici, quelli analizzati in questo studio prevedono l’aggiunta di un isolamento a cappotto delle pareti esterne, l’isolamento della copertura e l’aggiunta di una struttura ombreggiante vegetale esterna. I risultati ottenuti danno una prima indicazione sugli interventi più efficaci in termini di miglioramento energetico e mettono in luce l’utilità del criterio proposto nell’evidenziare le criticità degli interventi migliorativi ipotizzati. Il metodo definito nella presente ricerca risulta quindi un valido strumento di valutazione a supporto della progettazione degli interventi di retrofit dei fabbricati rurali da convertire a magazzini per la conservazione del vino.

Model selection and the vectorial misspecification-resistant information criterion in multivariate time series

The thesis deals with the problem of Model Selection (MS) motivated by information and prediction theory, focusing on parametric time series (TS) models. The main contribution of the thesis is the extension to the multivariate case of the Misspecification-Resistant Information Criterion (MRIC), a criterion introduced recently that solves Akaike’s original research problem posed 50 years ago, which led to the definition of the AIC. The importance of MS is witnessed by the huge amount of literature devoted to it and published in scientific journals of many different disciplines. Despite such a widespread treatment, the contributions that adopt a mathematically rigorous approach are not so numerous and one of the aims of this project is to review and assess them. Chapter 2 discusses methodological aspects of MS from information theory. Information criteria (IC) for the i.i.d. setting are surveyed along with their asymptotic properties; and the cases of small samples, misspecification, further estimators. Chapter 3 surveys criteria for TS. IC and prediction criteria are considered for: univariate models (AR, ARMA) in the time and frequency domain, parametric multivariate (VARMA, VAR); nonparametric nonlinear (NAR); and high-dimensional models. The MRIC answers Akaike’s original question on efficient criteria, for possibly-misspecified (PM) univariate TS models in multi-step prediction with high-dimensional data and nonlinear models. Chapter 4 extends the MRIC to PM multivariate TS models for multi-step prediction introducing the Vectorial MRIC (VMRIC). We show that the VMRIC is asymptotically efficient by proving the decomposition of the MSPE matrix and the consistency of its Method-of-Moments Estimator (MoME), for Least Squares multi-step prediction with univariate regressor. Chapter 5 extends the VMRIC to the general multiple regressor case, by showing that the MSPE matrix decomposition holds, obtaining consistency for its MoME, and proving its efficiency. The chapter concludes with a digression on the conditions for PM VARX models.