Smart heating control nel nuovo distretto milanese REDO
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Smart heating control
nel nuovo distretto
milanese REDO
Rossano Scoccia, Ettore Zanetti, Mario Motta Dipartimento di Energia, Politecnico di Milano
Giuseppe Dinnella Fantini Cosmi • Fabrizio Tortonese Planet Idea • Alessandro Bartolini A2A Smart City
Presentazione del sistema distrettuale, affrontando le questioni di sostenibilità
dal punto di vista sociale, ambientale ed economi-
di controllo avanzato del siste- co in modo globale attraverso azioni riguardanti
l’energia, la mobilità e l'economia circolare, che
ma di riscaldamento del nuo- sono tra i settori più incisivi sui cambiamenti cli-
vo distretto REDO Milano, matici. Tale approccio è applicato al nuovo distret-
to “REDO Milano” in via Cascina Merezzate (quar-
composto da: rete wireless tiere Rogoredo Santa Giulia, Milano), che intende
LoRaWAN, app per il telecon- diventare un Living Lab per lo sviluppo, la verifica
e l'implementazione di un distretto inclusivo che
trollo, controllore avanzato sfrutti l’economia circolare e che sia a basse emis-
sioni di CO2. L'intervento prevede la costruzione di
con logiche di machine learning circa 800 appartamenti, di cui 600 circa di pro-
e model predictive control prietà del Fondo Immobiliare Lombardia (FIL) ge-
stito da Redo Sgr Spa - società benefit.
idurre il nostro impatto ambientale è for- Nell’ambito del tema energia pulita una delle azio-
R se la più grande sfida dei prossimi anni.
In particolare, il settore residenziale, im-
patta in Italia ed Europa per circa il 25% del con-
ni previste da progetto è la messa a punto del-
l’heating system smart control oggetto di questa
relazione. Questa attività è sinergica e integrata
sumo totale di energia, di cui il 64% va per i si- con un’altra attività del medesimo progetto, ovve-
stemi di climatizzazione secondo dati EuroStat ro l’adozione di una rete di teleriscaldamento di
[1]. Di conseguenza il tema del controllo degli im- quarta generazione a bassa temperatura, tecnolo-
pianti di riscaldamento è diventato sempre più gia abilitante all’integrazione di fonti energetiche
importante negli ultimi anni. Un sistema di con- rinnovabili, come il solare termico, grazie alla bas-
trollo avanzato oltre a ridurre i consumi del siste- sa temperatura a cui operano. La rete di teleri-
ma di climatizzazione, permette anche di miglio- scaldamento a sua volta alimenta il sistema di ri-
rare il comfort termico degli utenti e sfruttare l’i- scaldamento a pavimento di cui sono dotati gli
nerzia termica dell’edificio per una miglior gestio- appartamenti.
ne delle reti di teleriscadamento ed elettrica spe- Il sistema nervoso del distretto REDO Milano su
cialmente in presenza di fonti energetiche non cui si basa tutta la comunicazione tra sensori, at-
programmabili come la maggior parte delle ener- tuatori e termostati è la rete wireless a basso con-
gie rinnovabili [2]. sumo LoRaWAN sviluppata da A2A Smart City.
Inoltre è presente un’app per il telecontrollo svi-
Questo lavoro rientra nell’ambito del progetto “Me- luppata da Planet Idea, che permette all’utente di
rezzate+: a living lab for the integration of clean cambiare le impostazioni dei propri termostati da
energy, sustainable mobility” (www.merezzateplus.it) remoto. Il cervello del sistema di controllo è costi-
finanziato da EIT Climate-KIC. Il progetto mira a tuito invece da un controllore avanzato per appar-
dimostrare un nuovo modello di città basato su un tamento, che sfrutta i dati acquisiti tramite la rete
concetto di "ecosistema urbano intelligente". L'ap- per applicare logiche di machine learning per l’au-
proccio proposto si concentra sulla città a livello tomatizzazione e il raffinamento dei modelli fisici
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dell’edificio e utilizza questi ultimi per un controllo Questo tipo di approccio viene sfruttato anche
di tipo predittivo, con l’obiettivo di minimizzare il dal sistema di controllo intelligente, che ottimizza
consumo energetico e massimizzare il comfort in tempo reale il consumo dell’impianto e il
dell’utente. L’hardware e il firmware della centrali- comfort termico utilizzando l’input e il feedback
na di controllo sono stati sviluppati da A2A Smart dell’utente, i dati provenienti dai sensori interni
City e Fantini Cosmi, mentre gli algoritmi di con- ed esterni, da centralina meteo di distretto, e le
trollo avanzato dal Politecnico di Milano. previsioni meteo. Questi input vengono usati per
La relazione è strutturata in due parti, nella prima calcolare tramite un modello pseudo-fisico dell’e-
si spiega nel dettaglio l’archittettura del sistema dificio un profilo di temperatura previsto e con-
del sistema da un punto di vista hardware, mentre frontandolo con il set-point richiesto dall’utente si
nella seconda parte ci si concentra sulle logiche di controlla il sistema di emissione a pannelli ra-
controllo che verranno applicate. dianti per minimizzare l’errore tra la temperatura
prevista e il set-point richiesto dall’utente, evitan-
do quindi sia sottoraffraddamento sia il sovrari-
Architettura del sistema scaldamento. Si risolve così il problema del so-
Tutti gli elementi presenti nel sistema di riscalda- vrariscaldamento in edifici ben isolati e con siste-
mento, sensori, attuattori e centraline di controllo, mi di emissione ad alta inerzia come i pannelli ra-
sono connessi a una rete wireless LoRaWAN a dianti, in cui di solito è molto difficile stimare l’ora
servizio del distretto. In questo modo tutte le par- di preaccensione in quanto funzione delle condi-
ti del sistema possono essere monitorate e con- zioni esterne e del set-point dell’utente. Inoltre
trollate in tempo reale, indipendentemente tra di col passare del tempo, grazie allo storico dati, il
loro, dando un’ampia flessibilità operativa utilizza- modello pseudo-fisico e il profilo di comfort ri-
bile ad esempio per: acquisizione misure da sen- chiesto dall’utente saranno raffinati utilizzando
sori, telecontrollo, creazione di web API ad hoc analisi machine learning per minimizzare ulterior-
per visualizzazione e interazione con i dati. mente il consumo energetico e massimizzare il
Per esempio l’utente può controllare il suo termo- comfort dell’utente.
stato da remoto; cambiando la schedulazione Un ulteriore vantaggio della disponibilità dei dati
oraria dell’impianto di riscaldamento, utile nel ca- e del fabbisogno di energia stimato degli appar-
so di rientri imprevisti e dando la facoltà di non te- tamenti si ha a livello di distretto, in quanto il ge-
nere sempre acceso il riscaldamento per evitare di store del teleriscaldamento, A2A Calore & Servi-
rientrare con l’appartamento freddo. zi, potrà stimare il carico termico del distretto for-
π Figura 1
Schema generale del sistema di comunicazione e controllo per unità abitativa coordinato da A2A Smart City
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nendo soltato il calore necessario e riducendo le un elemento chiave per il corretto comporta-
perdite di rete. Inoltre in ottica di implementazio- mento di tutti i dispositivi. La sua funzione è met-
ne di rinnovabili sulla rete di riscaldamento ci può tere in comunicazione i dispositivi in campo e
essere un’interazione tra il gestore della rete e i l’application server.
controllori dei singoli appartamenti, dando la pos- La scelta è ricaduta su una rete di tipo LoRaWAN,
sibilità di spostare la domanda e accomando la cioè una rete a bassa potenza ad ampio raggio
produzione da fonti rinnovabili. Questo porta be- (Low Power Wide Area Network - LPWAN) che ri-
nefici sia in termini di risparmio energetico ed chiede poche risorse per la trasmissione dati (in
emissioni di CO2 sia economico per gli utenti. termini di consumi elettrici e banda radio) avendo
Non ultimo un’architettura di comunicazione di comunque un’ampia copertura, queste qualità la
questo tipo è a basso consumo energetico e non rendono ideale per l’applicazione in campo IoT
richiedere la stesura di chilometri di cavi di comu- (Internet of Things).
nicazione ad una centralina di acquisizione. I dati raccolti dai dispositivi in campo vengono
Una rappresentazione generale del sistema lato trasmessi all’application server e da lì resi dispo-
appartamento è presente in figura 1. nibili all’app utente e al server di calcolo del Poli-
All’interno dell’unità abitativa i termostati, i misu- tecnico di Milano.
ratori e gli attuatori idraulici sono connessi al con-
trollore di Fantini Cosmi, che è collegato con la re- Controllore
te LoRaWAN, la quale si interfaccia tramite un’ap- Tutti i dispositivi presenti nell’unità abitativa so-
plication server a un server del Politecnico di Mi- no cablati con il controllore di Fantini Cosmi.
lano e all’app utente. Questo è l’elemento chiave per la termoregola-
Controllo intelligente del sistema di riscaldamen- zione dell’appartamento. Infatti, fungerà da pon-
to. Utilizza un controllo di tipo predittivo grazie a: te tra il controllo di alto livello dato dal controllo-
previsione dati meteo, set-point impostato dall’u- re predittivo, che cambierà il set-point della tem-
tente, modelli adattivi. Queste informazioni ven- peratura di mandata ai pannelli radianti (Figura
gono utilizzate per predirre il comportamento de- 1), e l’attuazione degli elementi idraulici (apertu-
siderato dell’edificio e regolare il sistema di con- ra/chiusura valvole, accensione e spegnimento
trollo di conseguenza. L’obiettivo del Controllo in- circolatore).
telligente del sistema di riscaldamento è di massi- Il controllore (Figura 2) è installato in uno spazio
mizzare il comfort dei residenti e minimizzare i dedicato all’interno dell’appartamento, per essere
consumi energetici. cablato con misuratori, attuattori e termostati.
Inoltre fungerà da centralina di acquisizione e tra-
Componenti hardware smissione dati verso la rete LoRaWAN per tutti i
Il sistema è composto da una serie di dispositivi. dispositivi presenti nell’appartamento.
La descrizione dei dispositivi principali è fornita di
seguito. Pannello cronotermostato
Vi saranno due pannelli cronotermostato istallati
Infrastruttura di comunicazione negli appartamenti (Figura 2), uno per la zona
Sebbene non direttamente coinvolta nella termo- giorno e uno per la zona notte, che rappresenta-
regolazione, l’infrastruttura di rete rappresenta no l’interfaccia utente oltre alla Planet App con
Figura 2 ®
Controllore
(a sinistra)
e termostato (a
destra) sviluppati
ad hoc per
REDO Milano
e progetto
Merezzate+ da
parte di A2A
Smart City e
Fantini Cosmi
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cui si possono stabilire i set-points e le schedu- ce si approfondisce la logica di controllo avanza-
le orarie dell’impianto di riscaldamento. I pan- to di tipo predittivo.
nelli sono inoltre equipaggiati con sensori di
temperatura e umidità per rilevare le condizioni Logica di termoregolazione
operative di ciascuna zona termica. Tutte le Climatica semplice
azioni di controllo sono invece svolte da parte Lo standard per il controllo di impianti casalinghi
del controllore. è l’implementazione di una curva climatica, che
mette in relazione la temperatura di mandata ai
Componenti software pannelli radianti con la temperatura esterna. In
Acquisizione e rielaborazione dati generale questa curva è una spezzata, esempio in
Tutti i dispositivi tramte l’interfaccia del controllore figura 3, e viene tarata una sola volta dal tecnico
Fantini Cosmi e la rete LoRaWAN, saranno connes- che installa il sistema di controllo in funzione del-
si all’application server. I cui compiti principali sono: la fascia climatica.
• raccogliere i dati dai dispositivi in campo e ren- In questo particolare impianto, la temperatura di
derli disponibili per analisi successive registran- mandata desiderata si raggiunge miscelando, con
dole in un database; i dovuti rapporti, la mandata della rete di teleri-
• mettere a disposizione API ad hoc per la con- scaldamento con l’acqua tecnica di ritorno dai cir-
nessione con l’applicativo mobile dell’utente cuiti dei pannelli radianti. Il controllore prenderà
per agire sulla regolazione; come input la temperatura esterna e regolerà la
• trasmettere ai controllori Fantini Cosmi le modi- posizione della valvola miscelatrice inseguendo il
fiche apportate dal controllore di alto livello e le set-point dato dalla curva climatica.
condizioni meteo.
Termoregolazione tramite algoritmo predittivo
Implementazione lato utente Principio di funzionamento: i dati di monitoraggio
Un apposita app per la gestione e il monitoraggio e i dati meteo vengono inviati al server; le infor-
del proprio impianto di riscaldamento è stata rea- mazioni vengono elaborate tramite un algoritmo; il
lizzata da Planet Lab. L’applicativo permette il segnale di feedback viene inviato al controllore
controllo del proprio impianto da remoto, control- dell’appartmento.
lando sia i set-point che la schedula oraria e dà al- Nell’approccio predittivo, è necessario un mo-
l’utente un feedback sui consumi del proprio im- dello fisico semplificato del sistema di riscalda-
pianto confrontandoli anche con quelli dei propri mento e dell’appartamento partendo dai dati di-
vicini in possesso della stessa app. sponibili sulla geometria e le proprietà termofisi-
che dell’appartamento e del suo sistema di ri-
scaldamento. Partendo dalle previsioni meteo, i
Controllo intelligente del sistema set-point desiderati dall’utente, e il feedback del-
di riscaldamento le misure, si può stimare il profilo di temperatura
Questa sezione si divide in due paragrafi principa- dell’appartamento nelle ore o giorni successivi.
li, nel primo è illustrato l’approccio tradizionale L’output del modello dinamico viene poi usato da
per la logica di regolazione degli impianti di riscal- algortmi di ottimizzazione che in funzione di un
damento casalinghi. Nel secondo paragrafo inve- obiettivo esempio in Equazione 1, al fine di mini-
√ Figura 3
Esempio
di una curva
climatica
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mizzare il consumo e l’errore tra la temperatura dell’impianto e la temperatura di mandata desi-
simulata e il set-point, variano la temperatura di derata da impostare nel controllore Fantini Co-
mandata della valvola miscelatrice e l’accensio- smi tramite rete LoRaWan. Se impostata diretta-
ne/spegnimento del circolatore fino a trovare la mente si utilizza un controllo a punto fisso della
miglior traiettoria di controllo che minimizzi la temperatura di mandata della valvola miscelatri-
funzione obiettivo. ce, cambiando il set-point secondo la curva for-
nita dall’algoritmo di ottimizzazione.Questo ag-
minJtot(t) = ∫t0tf [kJen(t) + (1 - k)Jerr(t)]dt 0 ≤ k ≤ 1 giornamento può essere fatto da una volta ogni
Equazione 1 minuto a una volta ogni ora. Vista la grande iner-
zia termica del circuito a pannelli radianti, non è
Dove Jtot è il valore totale della funzione di costo, necessario aggiornarla più di una volta l’ora. Un
che può essere espresso in termini di energia altro approccio parallelo e consequenziale è
(kWh) o euro per esempio (€). I tempi t0 e tf sono quello di utilizzare le traiettorie ottenute e trami-
l’instante iniziale e finale dell’orizzonte temporale te un metodo di regressione, trovare dei nuovi
considerato per l’ottimizzazione. Il parametro k è coefficienti per la curva climatica, che vengno
un valore adimensionale che va da 0 e 1 e funzio- tarati quindi con cadenza giornaliera o settma-
ne da peso per i due contributi principali del co- nale. L’accensione e lo spegnimento della pom-
sto. In partcolare, Jen racchiude il costo in termini pa invece viene governato tramite la schedula-
energetici per il funzionamento dell’impianto di ri- zione ottenuta dall’ottimizzazione. In figura 5 è
scaldamento, per esempio il calore o spesa eco- presente un esempio.
nomca totale, mentre Jerr tiene conto dell’errore
tra il set-point di temperatura desiderato dall’u- Aggiornamento dinamico dei parametri
tente e la temperatura stimata dal modello dina- del modello
mico dell’edificio. Per una trattazione più detta- Tutti I parametri presenti nel modello pseudo-di-
gliata sull’impostazione del problema di ottimizza- namico dell’algoritmo predittivo, Come i dati re-
zione si può consultare [3]. lativi all’inerzia termica dell’appartamento del-
l’impianto, allo scambio convettivo interno e al-
I calcoli di ottimizzazione sono eseguiti su server le perdite verso l’ambiente, vengono inizialmen-
del Politecnico e i risultati trasmessi ai controllori te calibrati sui dati geometrici e termofisici di-
di ciascun appartamento. Uno schema logico del sponibili. Con il passare del tempo e l’acquisi-
controllo è presentato in figura 4. zione di un maggior numero di dati sull’effettivo
Dalla soluzione del problema di ottimizzazione funzionameno del sistema edificio-impianto, ba-
otteniamo la schedulazione per l’accensione sandosi sull’errore tra il modello e il funziona-
mento reale è possibile andare a modificare
† Figura 4 questi parametri tramite metodi di regressione
Schema logico del controllore predittivo, in colore grigio un con- multi variata o machine learning, per aver mag-
trollore tradizionale, in colore nero la parte innovativa riguardan- gior accuratezza nella predizione nel profilo di
te il controllore predittivo - Fonte: Politecnico di Milano temperatura dell’appartamento, un diagramma
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di flusso è presente in figura 6. In questo modo metri ricevuti. Il problema principale a livello loca-
l’ottimo stimato dall’algoritmo di ottimizzazione le rimane l’assenza della misura di temperatura
si avvicina ad un otttimo reale, in quanto il pro- esterna, di cui verrà utilizzato l’ultimo valore utile
filo di temperatura stimato dal modello su cui si prima della mancata connessione. In questo il
fanno i calcoli di ottimizzazione risulta essere controllo non sarà ottimizzato, ma si minimizza il
più accurato [4]. È inoltre possible prevedere discomfort per l’utente.
con anticipo un malfunzionamento dell’impianto
basandosi sullo storico dati di corretto funziona-
mento dell’impianto (ad es., sporcamento scam-
App per smartphone
biatori, rottura valvole, ecc.) [5]. L’efficienza energetica passa anche attraverso la
Planet app un’applicazione mobile per smartpho-
Gestione del sistema di rete ne sviluppata da Planet Idea.
Sebbene il sistema di controllo avanzato per fun- L’obiettivo principale di questo strumento digitale
zionare al meglio del suo potenziale richieda tutte consiste nel responsabilizzare i suoi utenti sul te-
le funzionalità della rete LoRaWAN, in caso di pro- ma dei consumi energetici, affinché siano stimola-
blemi di connettività wireless il sistema di control- ti a ottimizzarli attraverso un comportamento con-
lo essendo localizzato rimane robusto. In partico- sapevole.
lare, il controllore una volta verificato il malfunzio- L’app può dettagliare in real-time l’avanzamento
namento della rete wireless, mantiene l’ultima progressivo dei consumi di energia (per la produ-
configurazione utente e si mette in modalità fun- zione di elettricità, riscaldamento/raffrescamento,
zionamento climatica, utilizzando gli ultimi para- acqua calda sanitaria) e di volumi d’acqua dome-
√ Figura 5
Esempio di curva
climatica ricalcolata. In
nero la curva climatica
ricalcolata, in blue
chiaro tutte le tempe-
rature di mandata
calcolate dal controllore
predittivo nel periodo
considerato
√ Figura 6
Processo di
aggiornamento
dei parametri del
controllore predittivo
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stici (Figura 7). La relativa valorizzazione econo- biamenti comportamentali che si vogliono stimo-
mica, unitamente alla loro comparazione con la lare, l’app mette a disposizione dei propri utenti
media del vicinato e alle logiche di gamification un cronotermostato digitale che consente di ge-
che premieranno gli utenti più virtuosi, stimolerà stire da remoto il sistema di termoregolazione do-
ogni utente a modificare il proprio comportamen- mestico, tramite dispositivi e sensori collegati alla
to per evitare sprechi energetici e contenere le rete LoRaWAN di quartiere (Figura 8).
spese conseguenti. Ovunque ci si trovi, sarà quindi possibile accende-
Per fornire uno strumento adatto ad attuare i cam- re, spegnere e modificare il calendario e le tempe-
Figura 7 ®
Esempi visualizzazione con-
sumi e statistiche
Figura 8 ®
Esempio
visualizzazione
cronotermostato
digitale
π Figura 9
Esempio visualizzazione sezione Comunità dell’App
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rature pre-impostate del proprio termostato dome- qui presentato inizierà a essere testato in campo
stico, ottimizzandone i consumi e, contestualmen- non appena avverrà l’occupazione degli apparta-
te, migliorando il confort conseguente ad una pro- menti prevista per la primavera 2020. Il controllo
grammazione più dinamica del dispositivo. avanzato sarà dunque applicato inizialmente a un
La Planet App integra inoltre diverse funzioni per i sottoinsieme ristretto di appartamenti. In termini
cittadini di una Smart City, consentendo agli abi- di risultati si stima una riduzione dei consumi
tanti di accedere digitalmente ai servizi e alle maggiore del 10%, abbinato a un aumento del
informazioni del quartiere smart REDO Milano (Fi- comfort termico degli utenti.
gura 9). La sezione Comunità dell’App consente
infatti ai propri utenti di essere costantemente ag-
giornati in merito a: notizie relative al quartiere, Si ringrazia infine per il supporto EIT Climate-KIC, co-finanziatore del
spazi condivisi da prenotare e condividere, attività progetto Merezzate+, e Redo Sgr Spa - società benefit che gestisce
REDO Milano di proprietà del Fondo Immobiliare Lombardia (FIL).
organizzate per la comunità, biblioteca degli og-
getti per prendere in prestito attrezzature di vario
genere, attività di gruppi di persone che condivi-
dono interessi comuni. Anche in questo caso, BIBLIOGRAFIA
l’applicazione di specifiche logiche di gamification
[1] Eurostat: Eurostat:Consumption of energy, 2016, disponibile
garantirà sia la fidelizzazione dei residenti di RE- online su: http://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/in-
DO allo strumento digitale realizzato per accede- dex.php/Consumption_of_energy.
re facilmente ai suddetti servizi per la comunità
[2] R. G. Junker et al.: Characterizing the energy flexibility of buil-
sia il coinvolgimento sociale necessario per valo- dings and districts, Appl. Energy, vol. 225, settembre 2018,
rizzarli e renderli sempre più indispensabili nella pp. 175-182.
vita quotidiana in un quartiere smart.
[3] E. Zanetti, M. Aprile, D. Kum, R. Scoccia, M. Motta: Energy
saving potentials of a photovoltaic assisted heat pump for hy-
Conclusioni brid building heating system via optimal control, J. Build. Eng.,
vol. 27, gennaio 2020, p. 100854.
In questo articolo è stato presentato uno degli
[4] E. Zavaglio, R. Scoccia, M. Motta: RC building modelling for
aspetti connotanti il progetto Merezzate+, ovvero control purposes: a case study, in BSA 2017 Proceeding
il controllo avanzato del sistema di riscaldamento Book, 2017.
degli appartamenti e la gestione via remoto del-
[5] Z. Du, B. Fan, X. Jin, J. Chi: Fault detection and diagnosis for
l’app appositamente sviluppata, tutto ciò grazie buildings and HVAC systems using combined neural networks
anche all’istallazione di una rete wireless Lo- and subtractive clustering analysis, Build. Environ., vol. 73,
RaWAN a basso consumo. Il sistema di controllo marzo 2014, pp. 1-11.
Dal 1896 l’AEIT promuove e diffonde in ambito nazionale
lo studio dell’elettricità e lo sviluppo delle sue applicazioni
nei campi dell’energia, delle telecomunicazioni, dell’auto-
mazione e del trattamento dell’informazione.
Tale missione si concretizza in numerose attività culturali, tra
le quali l’organizzazione di conferenze, giornate di studio,
seminari e visite tecniche, nonché attraverso l’assegnazione
di premi e borse di studio rivolte ai giovani.
Ogni anno AEIT, con le sue 19 Sezioni e 4 Societies, orga-
nizza su tutto il territorio nazionale oltre 100 incontri rivolti
ai propri Soci, Aziende e a tutti gli operatori del settore sui
temi più attuali e rilevanti del sistema energetico italiano
con particolare riferimento alle nuove tecnologie emergenti
Per ulteriori informazioni e iscrizioni:
AEIT - Ufficio Centrale - Via Mauro Macchi, 32 - 20124 Milano
tel. 02.87389960 • fax 02.66989023 e-mail: soci@aeit.it • web: www.aeit.it
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