Efficienza energetica

Verrà definita una nuova scheda censimento per gli edifici scolastici, che si prevede verrà inserita nelle prossime gare per l’affidamento del Servizio integrato energia 

ASSISTAL, l’Associazione Nazionale Costruttori di Impianti e dei Servizi di Efficienza Energetica – ESCo, Servizi Integrati e Facility Management, ed ENEA, l’Agenzia nazionale per le nuove tecnologie, l'energia e lo sviluppo economico sostenibile, hanno sottoscritto un Accordo di collaborazione con lo scopo di promuovere lo sviluppo di un data model per il censimento dei dati strategici degli edifici scolastici secondo il modello gestionale del PELL, Public Energy Living Lab.

L’intesa conclusa non è il primo caso di cooperazione tra le due Organizzazioni, che hanno già collaborato all’attività propedeutica alla progettazione della piattaforma PELL, applicata all’infrastruttura della Pubblica Illuminazione, in quanto particolarmente strategica all’avvio di piani di riqualificazione urbana in chiave smart city. Il PELL, dopo una prima fase di sperimentazione, è stato adottato da Consip, come strumento di monitoraggio della qualità del servizio di illuminazione pubblica, inserendolo nella Convenzione “Servizio Luce 4”. In sostanza i fornitori aggiudicatari della gara sono tenuti a compilare e caricare sulla piattaforma PELL i dati degli impianti da loro gestiti secondo lo standard PELL alla cui definizione ASSISTAL ha contribuito. Forti di questa esperienza, ai fini di un rafforzamento della collaborazione e al raggiungimento degli obiettivi di sviluppo di modelli gestionali intelligenti, ASSISTAL ed ENEA hanno formalizzato un accordo volto ad estendere la piattaforma PELL anche agli edifici pubblici-scuole.

ASSISTAL ed ENEA, quindi, sono all’opera per definire una nuova scheda censimento per gli edifici scolastici, che si prevede verrà inserita nelle prossime gare per l’affidamento del Servizio integrato energia e dei servizi connessi per la PA, come già avvenuto per le gare riferite alla pubblica illuminazione. L’obiettivo dell’accordo è quello di definire un set omogeneo di dati a livello nazionale che saranno inseriti sulla futura piattaforma PELL Building, dedicata proprio alla raccolta e al monitoraggio dei dati necessari per caratterizzare il parco immobiliare pubblico. In più, verrà finalizzata una mappatura dei consumi energetici degli edifici scolastici quale base informativa utile alla Pubblica Amministrazione verso lo sviluppo di città in chiave smart city e smart land. La mole dei dati raccolta, le analisi della prima fase di sperimentazione saranno il tema centrale di workshop e seminari tecnici di presentazione del data model, cui farà seguito un’attività di alta formazione a riguardo rivolta alle risorse della Pubblica Amministrazione.

“La firma di questo accordo – ha affermato Angelo Carlini, Presidente di ASSISTAL – è un ulteriore passo in avanti verso il traguardo prefissato, che da anni ci vede impegnati in prima linea insieme ad ENEA. Il nostro lavoro è orientato ad attribuire, attraverso progetti di ricerca e sperimentazione, un ruolo primario all’efficienza energetica, perché siamo consapevoli che questa è l’unica strada per raggiungere gli obiettivi di competitività, decarbonizzazione e sicurezza, nonché di contenere la spesa energetica di imprese e famiglie”.
La collaborazione si colloca sia nell’ambito del programma d’innovazione e valorizzazione della rete elettrica e servizi della Ricerca di Sistema Elettrico, per quanto attiene la  promozione e lo sviluppo di un data model per gli edifici pubblici-scuole anche in funzione delle attività pregresse sull’Illuminazione Pubblica, sia nel quadro del Progetto ES-PA (Energia e Sostenibilità per la PA)  realizzato in ambito PON-GOV 2014-2020 e coordinato da ENEA, per le attività del Tavolo convergenza dati strategici alla gestione urbana e territoriale in chiave smart -  Sezione edifici pubblici - scuole mediante la condivisione e sperimentazione del data model PELL per gli edifici sviluppato nell’ambito della RdS, oltre alla promozione, diffusione e utilizzo del data model presso le Amministrazioni.