Ingegneria Energetica - Energy Engineering

Il corso fornisce una panoramica dei principi fondamentali, delle tecnologie e delle strategie di progettazione delle Smart Cities, integrando lezioni teoriche ed esercitazioni pratiche in Python. Gli argomenti trattati includono: - Introduzione al concetto di Smart City: definizioni, caratteristiche e sfide principali - Introduzione all'uso di Python per l'analisi di dati urbani: strumenti di base e librerie fondamentali - Analisi dei dati urbani: fonti, metodi e strumenti per l'interpretazione e la visualizzazione dei dati - Energia nelle città intelligenti: smart grids, gestione energetica e integrazione delle fonti rinnovabili - Mobilità intelligente: sistemi di trasporto urbano sostenibile e modelli di mobilità condivisa - Gestione ambientale e monitoraggio della qualità dell'aria, dell'acqua e del suolo - Progettazione urbana e sostenibilità: efficienza energetica degli edifici e gestione intelligente delle risorse - Governance, partecipazione cittadina e piattaforme digitali per la gestione urbana - Tecnologie emergenti: intelligenza artificiale, digital twins e urban computing applicati al contesto urbano

Si raccomanda il possesso di conoscenze di base di matematica e statistica, con particolare riferimento alla capacità di calcolare medie, varianze e deviazioni standard, alla comprensione dei concetti fondamentali di distribuzione dei dati e alla capacità di interpretare rappresentazioni grafiche, quali istogrammi e scatter plot. È inoltre richiesta una conoscenza dei concetti chiave di Fisica Tecnica, in particolare dei principi fondamentali della trasmissione del calore, quali conduzione, convezione e irraggiamento, nonché una familiarità con il concetto di bilancio energetico e una comprensione dei concetti fondamentali relativi all'irraggiamento solare.

Il corso sarà basato sulla articoli dalla letteratura scientifica.

Frequenza non obbligatoria, ma fortemente raccomandata.

La valutazione delle conoscenze acquisite dagli studenti sarà articolata come segue: Valutazione in itinere (30%) Gli studenti presenteranno, durante il corso, il proprio progetto, i propri obiettivi e i progressi fatti. Si valuteranno la partecipazione di tutti i componenti e i feedback forniti agli altri gruppi. Progetto finale (70%) Gli studenti svilupperanno un progetto legato ai temi trattati durante il corso. Il progetto sarà valutato in base alla correttezza tecnica, alla creatività nella soluzione proposta e alla chiarezza espositiva.

Le attività didattiche si svolgeranno prevalentemente in presenza, con un’alternanza tra lezioni teoriche e sessioni pratiche dedicate all’applicazione dei concetti attraverso l’utilizzo di Python. In occasione di eventi particolari, quali seminari con relatori esterni, potranno essere previste modalità di erogazione online.

Il corso fornisce una panoramica dei principi fondamentali, delle tecnologie e delle strategie di progettazione delle Smart Cities, integrando lezioni teoriche ed esercitazioni pratiche in Python. Gli argomenti trattati includono: - Introduzione al concetto di Smart City: definizioni, caratteristiche e sfide principali - Introduzione all'uso di Python per l'analisi di dati urbani: strumenti di base e librerie fondamentali - Analisi dei dati urbani: fonti, metodi e strumenti per l'interpretazione e la visualizzazione dei dati - Energia nelle città intelligenti: smart grids, gestione energetica e integrazione delle fonti rinnovabili - Mobilità intelligente: sistemi di trasporto urbano sostenibile e modelli di mobilità condivisa - Gestione ambientale e monitoraggio della qualità dell'aria, dell'acqua e del suolo - Progettazione urbana e sostenibilità: efficienza energetica degli edifici e gestione intelligente delle risorse - Governance, partecipazione cittadina e piattaforme digitali per la gestione urbana - Tecnologie emergenti: intelligenza artificiale, digital twins e urban computing applicati al contesto urbano

Si raccomanda il possesso di conoscenze di base di matematica e statistica, con particolare riferimento alla capacità di calcolare medie, varianze e deviazioni standard, alla comprensione dei concetti fondamentali di distribuzione dei dati e alla capacità di interpretare rappresentazioni grafiche, quali istogrammi e scatter plot. È inoltre richiesta una conoscenza dei concetti chiave di Fisica Tecnica, in particolare dei principi fondamentali della trasmissione del calore, quali conduzione, convezione e irraggiamento, nonché una familiarità con il concetto di bilancio energetico e una comprensione dei concetti fondamentali relativi all'irraggiamento solare.

Il corso sarà basato sulla articoli dalla letteratura scientifica.

Frequenza non obbligatoria, ma fortemente raccomandata.

La valutazione delle conoscenze acquisite dagli studenti sarà articolata come segue: Valutazione in itinere (30%) Gli studenti presenteranno, durante il corso, il proprio progetto, i propri obiettivi e i progressi fatti. Si valuteranno la partecipazione di tutti i componenti e i feedback forniti agli altri gruppi. Progetto finale (70%) Gli studenti svilupperanno un progetto legato ai temi trattati durante il corso. Il progetto sarà valutato in base alla correttezza tecnica, alla creatività nella soluzione proposta e alla chiarezza espositiva.

Le attività didattiche si svolgeranno prevalentemente in presenza, con un’alternanza tra lezioni teoriche e sessioni pratiche dedicate all’applicazione dei concetti attraverso l’utilizzo di Python. In occasione di eventi particolari, quali seminari con relatori esterni, potranno essere previste modalità di erogazione online.