Forecasting and modeling energy consumption of hospital buildings. Relation between energy consumption, architectural features as morphology, layout and medical functions

Pur rappresentando circa il 7% della superficie degli edifici appartenenti al settore non residenziale in Europa, gli ospedali sono caratterizzati dal più alto consumo di energia. Essi contribuiscono per il 10% al consumo energetico totale e sono responsabili di circa il 5% delle emissioni di biossido di carbonio a livello europeo. L'elevato consumo di energia negli edifici ospedalieri è dovuto principalmente ai fabbisogni per riscaldamento e raffrescamento, che sono estremamente alti durante tutto l'anno a causa della necessità di garantire elevati tassi di ventilazione e rispettare i requisiti relativi al controllo microclimatico degli ambienti. Inoltre, i rapidi progressi delle tecniche diagnostiche richiedono la continua riorganizzazione degli spazi nelle strutture sanitarie. Tale processo, oltre a coinvolgere aspetti architettonici e distributivi, incide profondamente sui consumi energetici, sottolineando la necessità di prevedere queste nuove dinamiche in relazione alle diverse funzioni mediche. Tuttavia, l’esame degli studi disponibili in letteratura rivela che le analisi energetiche sono raramente svolte a livello di reparti ospedalieri. Inoltre, pochissime ricerche sono basate principalmente su dati di misurazione, così come pochissimi lavori esaminano campioni significativi di tipologie di spazi in strutture esistenti. Tale lacuna nell’ambito dell’analisi e previsione dei consumi, insieme alla mancanza di studi che esaminano le prestazioni energetiche degli ospedali considerando attentamente l'enorme dominio dei fattori che su di esse incidono, ostacola lo sviluppo di benchmarking energetici solidi e affidabili. In questo contesto, l'obiettivo del lavoro è lo sviluppo di un modello numerico semplificato, costruito a partire da dati reali, in grado di identificare e quantificare le voci di costo dell’energia negli edifici ospedalieri in relazione alle tipologie di spazi. Sei ospedali situati nel nord Italia sono stati selezionati come casi di studio e ne sono stati analizzati i dati relativi ai diversi reparti, le caratteristiche morfologiche degli edifici e i livelli di isolamento, i tassi di ventilazione, le ore di funzionamento degli impianti, ecc. per la costruzione del modello numerico, il quale è stato validato con i dati reali dei consumi energetici degli ospedali considerati. L'aspetto principale del lavoro è rappresentato dall’approccio metodologico, il quale è basato sull'identificazione dei fabbisogni energetici e dei consumi da micro (singolo spazio) a macro-scala (macro-area). Questo metodo di analisi consente di ottenere i consumi energetici per unità di superficie e per unità di volume in funzione della destinazione d'uso degli spazi. Pertanto, il modello consente di valutare il consumo annuale di energia termica degli edifici ospedalieri – compresi i consumi per il post-riscaldamento estivo, l'acqua calda sanitaria e la produzione di vapore per l’umidificazione e la sterilizzazione – in relazione ai diversi spazi, e di prevedere le variazioni dei consumi legate alla ristrutturazione o modifica degli spazi stessi. Scopo del lavoro, omettendo complesse simulazioni energetiche dinamiche, è anche quello di sviluppare un metodo estremamente semplice che consenta di ottenere rapidamente risultati affidabili, essendo principalmente destinato a ingegneri, architetti, al personale tecnico responsabile della gestione delle strutture sanitarie e agli energy managers. Tale modello non permette solo di valutare i consumi, definire interventi di risparmio energetico efficaci, diminuire i costi relativi e investire le risorse risparmiate per migliorare l'assistenza sanitaria. Riducendo il consumo di energia degli ospedali, il modello sviluppato rappresenta uno strumento robusto per ridurre le emissioni di carbonio che derivano dalle strutture sanitarie.

Whilst accounting for about 7% of the total built area within the EU non-residential sector, hospitals present the highest energy consumption per unit floor area. They contribute 10% of the total energy use and are estimated to be responsible for roughly 5% of the EU carbon dioxide emissions. High hospital energy consumption is mostly due to extremely high demand for space heating and cooling throughout the year, caused by the need of high air change rates and the strict requirements for microclimatic control. In addition, the fast-moving advances of the diagnostic techniques require the continuous remodelling of the spaces in existing facilities. This process, besides architectural-distributive aspects, deeply impacts hospital energy consumption, underlining the need of forecasting these new dynamics in relation to the different medical functions. However, a review of the studies available in literature uncovers that energy analyses are still rarely based on departmental level, thus hospital energy consumption by space type remains largely unexplained. Furthermore, very few works are primarily based on measurement data as well as examine large samples of whole existing structures. This critical knowledge gap, along with a lack of studies exploring hospital energy performance by carefully considering the huge domain of the affecting factors, hinder the construction of more robust and reliable energy benchmarking. Against this background, the aim of the work consists in the development of a simplified data-driven numerical model able to identify and quantify the dominant end uses in energy consumption costs in relation to the type of the spaces. Six hospitals located in Northern Italy were taken as case studies and data regarding their medical functions, morphological features of the buildings and levels of insulation, air change rates, operating hours, etc. were analysed in order to build the numerical model, which was then validated with measured energy consumption data of the six facilities. The main aspect of the work is represented by the methodological framework, which has been based on the identification of the energy needs and consumption from micro (single space) to macro scale (macro-area). This method of analysis allows to have energy consumption per unit conditioned floor area and volume by type of medical functions. Thus, the model developed enables to assess annual thermal energy consumption of hospital buildings – including the energy consumed for summer reheating, DHW and steam used for humidification and sterilisation – in relation to the different type of spaces and to forecast changes in energy consumption related to the refurbishment or modification of these spaces. The objective of the work, omitting complex dynamic modeling, is also to develop a method as simple as possible, which allows fast obtaining of fairly reliable results, being primarily intended for engineers, architects, technical staff responsible for the maintenance of healthcare facilities and energy managers. The simplified numerical model does not only allow to assess energy consumption, define effective energy saving measures, cut costs and invest saved resources to improve healthcare. By reducing hospital energy consumption, it represents a robust and reliable instrument to cut healthcare-related carbon emissions.