Pierluigi SIANO | SMART CITIES AND SMART GRIDS
Pierluigi SIANO SMART CITIES AND SMART GRIDS
cod. 0222800016
SMART CITIES AND SMART GRIDS
| 0222800016 | |
| DIPARTIMENTO DI SCIENZE AZIENDALI - MANAGEMENT & INNOVATION SYSTEMS | |
| CORSO DI LAUREA MAGISTRALE | |
| DATA SCIENCE E GESTIONE DELL'INNOVAZIONE | |
| 2024/2025 |
| ANNO CORSO 2 | |
| ANNO ORDINAMENTO 2022 | |
| PRIMO SEMESTRE |
| SSD | CFU | ORE | ATTIVITÀ | |
|---|---|---|---|---|
| ING-IND/33 | 6 | 42 | LEZIONE |
| Appello | Data | Sessione | |
|---|---|---|---|
| SIANO | 07/02/2025 - 10:00 | SESSIONE ORDINARIA | |
| SIANO | 07/02/2025 - 10:00 | SESSIONE DI RECUPERO |
| Obiettivi | |
|---|---|
| Al termine del corso lo studente conoscerà le metodologie per la gestione delle smart cities e smart grids e le metodologie per il supporto ai sistemi decisionali delle infrastrutture digitali ed energetiche delle smart cities. Lo studente avrà, altresì, acquisito conoscenze relative ai processi innovativi data-driven e, in generale, basati sulle Information & Communication Technologies per le smart grids. Inoltre, al termine del corso lo studente sarà in grado di instanziare e attuare metodi per la gestione dei sistemi complessi come una smart city o una smart grid, instanziare e attuare metodologie per il supporto ai sistemi decisionali di una smart city o una smart grid, e valutare la sicurezza delle infrastrutture energetiche e digitali delle smart cities anche in termini di safety e security, cyber security e data privacy. |
| Prerequisiti | |
|---|---|
| PER IL PROFICUO RAGGIUNGIMENTO DEGLI OBIETTIVI PREFISSATI SONO RICHIESTE CONOSCENZE DI BASE DI MATEMATICA. |
| Contenuti | |
|---|---|
| IL CONCETTO DI SMART CITY: ANALISI DELLA CASISTICA E DEFINIZIONE DEL PROFILO DELLA CITTÀ SMART. TEMI E DIMENSIONI SMART DELLA CITTÀ: ASPETTI ECONOMICI, SOCIALI, TECNOLOGICI, CULTURALI. LO STATO ATTUALE DELLE SMART CITY. ANALISI DEL CONTESTO ITALIANO, EUROPEO, MONDIALE. I MODELLI EMERGENTI DI SMART CITY: ANALISI DI CASI E DI BEST PRACTICE. (6 ORE LEZIONI TEORICHE, 2 ORE ESERCITAZIONI IN AULA) STRATEGIE DI SVILUPPO URBANO, PIANIFICAZIONE INTELLIGENTE, INCLUSIONE SOCIALE, I PRINCIPI DI SICUREZZA, SALUTE ED ERGONOMIA; SAFETY E SECURITY; LE DISPOSIZIONI DI LEGGE E GLI ASPETTI ORGANIZZATIVI DELLA SICUREZZA. (5 ORE LEZIONI TEORICHE, 3 ORE ESERCITAZIONI IN AULA) SOCIAL NETWORKING, CLOUD COMPUTING, INTERNET OF THINGS, DEVICE MOBILE E CYBERSECURITY NELL’ERA DELLE SMART CITIES. SICUREZZA DELLE INFRASTRUTTURE ENERGETICHE E DIGITALI DELLE SMART CITIES: SAFETY E SECURITY, CYBER SECURITY E DATA PRIVACY. (4 ORE LEZIONI TEORICHE, 2 ORE ESERCITAZIONI IN AULA) LA BASE INFRASTRUTTURALE DELLA SMART CITY: TECNOLOGIE DIGITALI E SOSTENIBILI. SMART CITY E DIGITAL CITY: LE TECNOLOGIE DIGITALI APPLICATE ALLA CITTÀ. IL FABBISOGNO ENERGETICO URBANO E LE ENERGIE DA FONTI RINNOVABILI. IL RUOLO DELLA SMART GRID NELLA REALIZZAZIONE DI UNA CITTÀ SMART. INNOVAZIONE DELL'ENERGIA, SMART HOUSE, SMART BUILDING, MICROGENERAZIONE DISTRIBUITA, RUOLO DELLE FONTI RINNOVABILI, TECNOLOGIE MINI-MICRO. (6 ORE LEZIONI TEORICHE, 4 ORE ESERCITAZIONI IN AULA) DECISION MAKING NELLE SMART CITIES. METODOLOGIE DATA-DRIVEN PER IL SUPPORTO AI SISTEMI DECISIONALI E PER LA GESTIONE DEI SISTEMI COMPLESSI. METODOLOGIE DATA-DRIVEN BASATE SULL’INTELLIGENZA ARTIFICIALE. ESEMPI DI APPLICAZIONI PER UNA SMART CITY E UNA SMART GRID. (4 ORE LEZIONI TEORICHE, 6 ORA ESERCITAZIONI IN AULA) GLI ARGOMENTI SONO INTRODOTTI MEDIANTE UN APPROCCIO APPLICATIVO BASATO SU ESEMPI REALI DI SMART CITY. |
| Metodi Didattici | |
|---|---|
| L’INSEGNAMENTO CONTEMPLA LEZIONI FRONTALI (41 ore) suddivise in LEZIONI TEORICHE (25 ORE) e DISCUSSIONI DI CASI PRATICI IN AULA (17 ORE). LE DISCUSSIONI IN AULA RIGUARDANO GLI ARGOMENTI TRATTATI NELLE LEZIONI TEORICHE E SONO FUNZIONALI ALLA COMPRENSIONE DELLE PROBLEMATICHE INERENTI LE METODOLOGIE DATA-DRIVEN PER LA GESTIONE DELLE SMART CITIES E SMART GRIDS E A SVILUPPARE E RAFFORZARE LE CAPACITÀ DI LAVORARE IN TEAM. LA FREQUENZA ALLE LEZIONI NON È OBBLIGATORIA MA È FORTEMENTE CONSIGLIATA. |
| Verifica dell'apprendimento | |
|---|---|
| LA VALUTAZIONE DEL RAGGIUNGIMENTO DEGLI OBIETTIVI PREFISSATI AVVERRÀ MEDIANTE COLLOQUIO ORALE RELATIVO ALLE METODOLOGIE DATA-DRIVEN PER LA GESTIONE DELLE SMART CITIES E SMART GRIDS. DURANTE IL COLLOQUIO L’ALLIEVO DISCUTERÀ ANCHE UN ELABORATO RELATIVO ALLE ATTIVITÀ DI LABORATORIO PREVISTE DURANTE IL CORSO. LA PROVA ORALE È TESA AD APPROFONDIRE IL LIVELLO DELLE CONOSCENZE TEORICHE, L’AUTONOMIA DI ANALISI E GIUDIZIO, NONCHÉ LE CAPACITÀ ESPOSITIVE DELL’ALLIEVO. IL LIVELLO DI VALUTAZIONE MINIMO (18) È ATTRIBUITO QUANDO LO STUDENTE DIMOSTRA INCERTEZZE NELL’APPLICAZIONE DEI METODI DI CONTROLLO PER L’AUTOMAZIONE E HA UNA LIMITATA CONOSCENZA DI TALI METODI. IL LIVELLO MASSIMO (30) È ATTRIBUITO QUANDO LO STUDENTE DIMOSTRA UNA CONOSCENZA COMPLETA ED APPROFONDITA DEI METODI ED È IN GRADO DI RISOLVERE I PROBLEMI PROPOSTI PERVENENDO IN MODO EFFICIENTE ED ACCURATO ALLA SOLUZIONE. LA LODE VIENE ATTRIBUITA QUANDO IL CANDIDATO DIMOSTRA SIGNIFICATIVA PADRONANZA DEI CONTENUTI TEORICI ED OPERATIVI E MOSTRA DI SAPER PRESENTARE GLI ARGOMENTI CON NOTEVOLE PROPRIETÀ DI LINGUAGGIO E CAPACITÀ DI ELABORAZIONE AUTONOMA ANCHE IN CONTESTI DIVERSI DA QUELLI PROPOSTI DAL DOCENTE. |
| Testi | |
|---|---|
| SMART CITIES, MICHELE VIANELLO, MAGGIOLI EDITORE; 1 EDIZIONE (1 MARZO 2013), COLLANA: PIONERO, ISBN-10: 8838779384 SMART CITY E DIGITAL CITY. STRATEGIE URBANE A CONFRONTO, RENATA P. DAMERI (AUTORE), LORENZO GIOVANNACCI, FRANCO ANGELI EDITORE, 2016 . ULTERIORI INFORMAZIONI SLIDES E ULTERIORE MATERIALE DIDATTICO DEL CORSO POSSONO ESSERE RICHIESTI AL DOCENTE ORARIO DI RICEVIMENTO: LUNEDÌ DALLE 14:00 ALLE 16:00 |
| Altre Informazioni | |
|---|---|
| SLIDES E ULTERIORE MATERIALE DIDATTICO DEL CORSO POSSONO ESSERE RICHIESTI AL DOCENTE ORARIO DI RICEVIMENTO: LUNEDÌ DALLE 14:00 ALLE 16:00 |
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