Energy consumption in hospitals

Herramientas de apoyo para mejorar la eficiencia energética en hospitales

Los hospitales consumen una gran cantidad de energía principalmente debido a sus necesidades continuas de consumo de energía, equipos médicos de alto consumo y con requisitos especiales de condiciones térmicas y de aire. Sin embargo, todavía se observa una brecha en la investigación en este sector de edificios a gran escala. Comprender mejor estos edificios ayuda a diseñar estrategias de ahorro de energía más específicas, una inversión económica más eficiente para la modernización de la energía de los edificios existentes y una mejor gestión del costo económico de la energía en edificios de gran escala.

Los resultados sobresalientes son:

  1. Para comprender mejor este campo, presentamos un análisis exhaustivo de los resultados más importantes en la actualidad sobre eficiencia energética en edificios. Se proporciona una evaluación horizontal y selectiva de su idoneidad según un conjunto descriptivo de contextos y parámetros de comparación cualitativos. Consulte el artículo “Suitability analysis of modeling and assessment approaches in energy efficiency in buildings” (https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2017.12.002).
  2. La simulación dinámica confiable es una quimera debido al complejo diseño y comportamiento de estos edificios. Por lo tanto, los métodos basados ​​en monitorización surgen como una alternativa plausible. Su principal inconveniente, sin embargo, es la falta de datos suficientes para generar modelos estadísticamente robustos. Nos enfrentamos a este problema gracias a la contribución de un hospital en Granada (España) que pudo generar datos diarios de consumo de energía eléctrica durante un período de seis años. Además, se incluyen trece variables que resumen la actividad diaria del hospital. Los resultados muestran cómo las técnicas de aprendizaje automático generan modelos que predicen con precisión el consumo de energía eléctrica con un error diario promedio de 3.8%. Consulte el artículo “Energy Consumption Modeling by Machine Learning from Daily Activity Metering in a Hospital” (https://ieeexplore.ieee.org/document/8247667).
  3. Un consorcio de socios de la academia y la industria está colaborando en este campo para crear una herramienta que proporcione a las grandes instituciones involucradas en programas de eficiencia energética información sobre el consumo ideal de energía del centro médico en diferentes escenarios y sobre el plan de reducción de energía más apropiado para el medio-largo plazo. Todos los conocimientos adquiridos por el consorcio se están incorporando en un prototipo de software fácil de usar que pondrá los resultados teóricos a disposición de personal no altamente calificado. Más información en http://steer.ctadventure.com/.

Periodo

December 2014 – Present

Investigadores

Jorge Casillas, Elena Ruiz

Colaboradores: R. Pacheco-Torres, C. Koulamas, A.P. Kalogeras, L. Ferrarini,

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