Analiza eficienței energetice a clădirilor din Uniunea Europeană și proiectarea unui sistem informatic pentru monitorizare și raportare

Abstract

Prezenta teză de master abordează problematica monitorizării și raportării eficienței energetice a clădirilor în contextul obiectivelor Uniunii Europene privind tranziția energetică și atingerea neutralității climatice până în anul 2050. Sectorul clădirilor reprezintă aproximativ 40% din consumul total de energie și 36% din emisiile de gaze cu efect de seră la nivel european, ceea ce face ca optimizarea performanței energetice a parcului imobiliar să devină o prioritate strategică pentru îndeplinirea angajamentelor asumate prin Acordul de la Paris și Pactul Verde European. Temelia de bază a cercetării este cadrul legislativ european, în special a Directivei 2010/31/UE privind performanța energetică a clădirilor și a reformării acesteia prin Directiva (UE) 2024/1275, care introduce conceptul de clădire cu emisii zero și stabilește cerințe stricte privind crearea bazelor de date naționale pentru monitorizarea performanței energetice. Aceste reglementări impun statelor membre obligația de a asigura colectarea, procesarea și raportarea datelor energetice pentru întregul parc imobiliar, necesitând soluții tehnologice capabile să gestioneze volume masive de informații la scară continentală. Lucrarea propune proiectarea unui sistem informatic bazat pe arhitectura serverless, utilizând serviciile Amazon Web Services (AWS), pentru colectarea, validarea, procesarea și vizualizarea datelor de consum energetic în timp real. Arhitectura sistemului integrează servicii precum AWS Lambda pentru procesarea event-driven, DynamoDB și TimescaleDB pentru stocarea datelor ierarhice și de tip time-series, Amazon API Gateway pentru expunerea interfețelor, Amazon Cognito pentru gestionarea identității și accesului, precum și Amazon SQS și EventBridge pentru orchestrarea fluxurilor de date. Cercetarea identifică și analizează provocările implementării la scară largă, inclusiv eterogenitatea parcului imobiliar european, cerințele de protecție a datelor personale și dependența de furnizorul de cloud. Pentru fiecare provocare sunt propuse strategii concrete de adresare. Direcțiile de dezvoltare viitoare includ integrarea algoritmilor de machine learning pentru detectarea anomaliilor, implementarea conceptului de geamăn digital al clădirilor, extinderea pentru susținerea comunităților energetice locale și integrarea cu infrastructura de încărcare pentru vehicule electrice.

This master thesis addresses the challenge of monitoring and reporting the energy efficiency of buildings within the context of European Union objectives for energy transition and achieving climate neutrality by 2050. The building sector accounts for approximately 40% of total energy consumption and 36% of greenhouse gas emissions at the European level, making the optimization of energy performance of the building stock a strategic priority for fulfilling the commitments undertaken through the Paris Agreement and the European Green Deal. The research is grounded in the analysis of the European legislative framework, particularly Directive 2010/31/EU on the energy performance of buildings and its revision through Directive (EU) 2024/1275, which introduces the concept of zero-emission building and establishes strict requirements for the creation of national databases for energy performance monitoring. These regulations require Member States to ensure the collection, processing, and reporting of energy data for the entire building stock, necessitating technological solutions capable of managing massive volumes of information at continental scale. The thesis proposes the design of an information system based on serverless architecture, utilizing Amazon Web Services (AWS), for the collection, validation, processing, and visualization of energy consumption data in real-time. The system architecture integrates services such as AWS Lambda for event-driven processing, DynamoDB and TimescaleDB for hierarchical and time series data storage, Amazon API Gateway for interface exposure, Amazon Cognito for identity and access management, as well as Amazon SQS and EventBridge for data flow orchestration. The proposed system addresses the identified functional requirements: management of administrative and geographical hierarchy according to the NUTS nomenclature, classification of property types and energy actors, collection and validation of data from IoT devices and energy suppliers, calculation of energy performance indicators, interactive map visualization, and generation of advanced statistical dashboards. The research identifies and analyzes challenges for large-scale implementation, including the heterogeneity of the European building stock, personal data protection requirements, and cloud provider dependency. Concrete mitigation strategies are proposed for each challenge. Future development directions include integration of machine learning algorithms for anomaly detection, implementation of the digital twin concept for buildings, extension to support local energy communities, and integration with electric vehicle charging infrastructure.