Terminata l’analisi del bilancio energetico dell’AOB, si è proceduto con la valutazione degli indici di consumo specifico (tabella 3.21), calcolati considerando l’energia (termica ed elettrica) in ingresso nella struttura e i parametri caratteristici dell’AOB, ossia i posti letto (572), superficie utile (62’250 m2) e il volume netto (217’876 m3).
Tabella 3.21 – Indicatori energetici dell’AOB.
I valori ottenuti sono stati confrontati con gli indici di Benchmark riportati in letteratura [14], relativi ai consumi specifici per posto letto delle strutture sanitarie, dotate di Energy Manager, delle varie regioni italiane. Analizzando i dati, riportati nella tabella 3.22 e in figura 3.32, si può notare come i valori di consumo specifico siano molto differenti, si passa da un minimo di 44 MWh/p.l. per la Sardegna ai 697 MWh/p.l. per la Basilicata, con l’AOB che presenta valori addirittura inferiori (35 MWh/p.l.) a quelli della regione Sardegna. Questo primo confronto non permette, però, di fare delle considerazioni conclusive, sia a causa dell’ampio intervallo di valori riscontrato, sia per le diverse tipologie di strutture sanitarie incluse nel campione, i cui consumi energetici sono strettamente legati ai servizi sanitari fornito al cittadino, non necessariamente coincidenti con quelli della struttura oggetto della nostra analisi (AOB).
19.9 MWh/pl 15.2 MWh/pl 35.1 MWh/pl
1.71 tep/pl 1.31 tep/pl 3.02 tep/pl
71'599 MJ/pl 54'718 MJ/pl 126'318 MJ/pl
183 kWh/m2 140 kWh/m2 322 kWh/m2
1.57 ctep/m2 1.20 ctep/m2 2.77 ctep/m2
658 MJ/m2 503 MJ/m2 1'161 MJ/m2
52.2 kWh/m3 39.9 kWh/m3 92.1 kWh/m3
0.449 ctep/m3 0.343 ctep/m3 0.792 ctep/m3
188 MJ/m3 144 MJ/m3 332 MJ/m3
ENERGIA ELETTRICA ENERGIA TERMICA ENERGIA TOTALE
Per Volume Per Volume Per Volume
Per Posto Letto Per Posto Letto Per Posto Letto
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Tabella 3.22 - Figura 3.32 - Consumi specifici annui per regione [14].
Una successiva verifica degli indici di Benchmark è stata compiuta considerando i consumi specifici di energia, suddivisi in termici ed elettrici, riferiti all’unità di superficie (kWh/m2
). Sono stati considerati i consumi medi degli ospedali di Italia, Germania, Stati Uniti e di altre cinque strutture ospedaliere del territorio nazionale di cui è stato possibile recuperare i dati [15] [16]: l’ospedale “F. Miulli” di Bari (705 posti letto, 90’000 m2); l’ospedale della Versilia-Viareggio (650 posti letto, 69’000 m2); il “Presidio Sanitario Gradenigo” di Torino (200 posti letto, 16’500 m2); “Azienda Ospedaliera Universitaria Padova” (1’400 posti letto); l’ospedale “Cardarelli” di Napoli (1’351 posti letto, 126’237 m2
). Tutti i valori degli indici di Benchmark ottenuti sono stati confrontati con quelli dell’Azienda Ospedaliera Brotzu (572 posti letto, 62’250 m2
), i risultati sono riportati nella tabella 3.23 e in figura 3.33.
Concentrando l’attenzione sui valori medi nazionali si può osservare come i consumi specifici dell’Italia siano leggermente rispetto a quelli della Germania (25-30%) e molto inferiori a quelli degli Stati Uniti (36-54%). L’AOB presenta dei valori di consumo globale leggermente inferiori alla media nazionale (-9%), ma con una diversa distribuzione, infatti, i consumi termici sono inferiori del 38% e quelli elettrici superiori del 40%. Il maggior consumo elettrico rispetto a quello termico è una peculiarità riscontrata anche per l’ospedale Cardarelli di Napoli, situato a una latitudine prossima a quella di Cagliari e con un clima mediterraneo in entrambi i siti. Questo porta a ipotizzare che le condizioni climatiche siano la causa principale di questa inversione nei consumi specifici, determinando una maggiore richiesta elettrica estiva, dovuta alla climatizzazione, compensata da un minor consumo termico nel periodo invernale. Questa distribuzione nei consumi è peggiorativa rispetto a quella riscontrata per il campione nazionale, infatti, l’energia elettrica presenta dei costi maggiori rispetto a quella termica, i cui costi nella regione Sardegna sono peraltro superiori a quelli della media nazionale a causa della mancanza del gas naturale.
Restringiamo ora l’analisi alle strutture ospedaliere aventi caratteristiche, in termini di posti letto e superfici, compatibili con quelle dell’AOB, ossia l’ospedale Miulli e il Versilia. I consumi elettrici di queste due strutture sono inferiori o simili (Versilia) a quelli dell’AOB, mentre i consumi termici sono superiori. Nel caso dell’ospedale della Versilia occorre tenere in considerazione la presenza di un impianto di cogenerazione, che porta al forte sbilanciamento verso i consumi di energia termica.
Regione Consumi Totali [MWh] Posti letto Consumi specifici [MWh/p.l.] Valle d'Aosta 41'519 416 100 Piemonte 1'097'872 6'648 165 Liguria 205'851 2'559 80 Lombardia 5'652'180 19'838 285 Veneto 815'263 10'772 76
Trentino Alto Adige 212'829 840 253 Friuli Venezia Giulia 174'450 2'261 77
Emilia Romagna 691'985 8'746 79 Toscana 512'883 6'903 74 Marche 477'993 948 504 Lazio 695'474 5'906 118 Abruzzo 126'767 2'283 56 Molise 116'300 1'843 63 Campania 108'857 1'259 86 Basilicata 955'986 1'372 697 Puglia 578'011 5'858 99 Calabria 64'663 642 101 Sicilia 458'222 7'473 61 Sardegna 108'973 2'465 44 AOB 20'071 572 35
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Tabella 3.23 - Consumi specifici annui di diverse strutture ospedaliere [15] [16].
OSPEDALE ELETTRICO TERMICO TOTALE
kWh/m2 kWh/m2 kWh/m2
Miulli (BARI) 181 213 395
Ospedale Versilia (VIAREGGIO) 135 354 489
Gradenigo (TORINO) 291 436 727
Az. Osp. Università Padova 154 196 350
Cardarelli (NAPOLI) 322 189 510
Italia (Media Ospedali) 130 225 355
Germania (Media Ospedali) 100 180 280
USA (Media Ospedali) 280 350 630
AZIENDA OSPEDALIERA BROTZU 183 140 322
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ANALISI TERMO-ENERGETICA TRAMITE MODELLAZIONE
NUMERICA
In questo capitolo sarà descritta l’analisi termo-energetica del corpo centrale dell’AOB effettuata tramite simulazione dinamica. Come si è visto nel capitolo precedente, i consumi dovuti ai fabbisogni di riscaldamento e raffrescamento rappresentano la parte più consistente dell’intero bilancio energetico dell’azienda. La scelta di eseguire la simulazione dinamica del comportamento termico dell’edificio è quindi una scelta obbligata per valutare meglio le cause che determinano i consumi e predisporre le necessarie azioni di risparmio energetico. In sintesi, i vantaggi che si possono ottenere attraverso l’approccio modellistico-numerico sono i seguenti:
VERIFICA CONSUMI AOB: con l’ausilio della simulazione dinamica è possibile verificare se i consumi rilevati sono compatibili con quelli ottenuti applicando rigorosamente le disposizioni della normativa vigente. In questo modo, incrociando i dati ottenuti con l’audit con i risultati delle simulazioni, è possibile razionalizzare l’uso corretto degli impianti in modo da ottimizzare i consumi energetici e minimizzare gli sprechi.
ANALISI RISULTATI DELL’AUDIT: l’audit energetico, da solo, non è in grado di fornire tutte le informazioni necessarie per capire la causa dei consumi registrati. È pertanto necessario utilizzare la simulazione dinamica come strumento di analisi, con lo scopo di indagare le cause che generano tali consumi per indirizzare le strategie da mettere in atto per conseguire gli obiettivi di ottimizzazione della gestione impiantistica e di risparmio energetico.
ANALISI DEGLI INTERVENTI: infine, con la simulazione dinamica, è possibile verificare in tempi rapidi i possibili interventi di miglioramento. Data la complessità e la mole della struttura, i rischi connessi alla non riuscita di un intervento di retrofit possono comportare rilevanti perdite economiche. Con l’approccio modellistico è possibile testare su un modello virtuale dell’ospedale tutte quelle possibilità impiantistiche che si vogliono implementare, con il risultato di avere dati più attendibili con i quali impostare analisi economiche che abbiano un miglior riscontro con la realtà.
Il seguito del capitolo è così organizzato: nella prima parte sarà introdotto il codice TRNSYS e le operazioni di calibrazione svolte per rendere i dati di simulazione relativi al caso in studio più attendibili; nella seconda parte sarà illustrato come l’AOB sia stato modellato e implementato sul codice di calcolo; nella terza parte saranno presentati i risultati ottenuti tramite simulazione dinamica; infine nella quarta parte sarà presentato il confronto tra i dati elaborati nella fase di audit con i risultati ottenuti con TRNSYS.