A quantitative analysis of final energy consumption in hospitals in Spain. Sustainable Cities and Society

Abstract

La identificación precisa del consumo final de energía en los hospitales es una tarea clave para determinar el ahorro potencial y, por lo tanto, para establecer los criterios de diseño adecuados. Sin embargo, las correlaciones entre el consumo y los indicadores funcionales de los hospitales españoles aún no se han tenido en cuenta en detalle. Se analizaron un total de 80 sistemas de gestión y auditoría medioambientales (EMAS) de 20 hospitales en el período 2005-2014 con el fin de buscar correlaciones entre el consumo de energía y las condiciones climáticas, el producto interior bruto (PIB), la superficie construida, el número de camas disponibles y el número de personal.

Los resultados establecen el consumo medio anual de energía en un hospital español para condiciones de funcionamiento estándar en 0,27 MWh/m2, 9,99 MWh/trabajador y 34,61 MWh/cama (desviaciones típicas 0,07 MWh/m2, 3,96 MWh/trabajador y 12,49 MWh/cama, respectivamente). Se observó que la ubicación geográfica tenía una influencia directa en dichos valores, a diferencia del tipo específico de gestión (TM), el número de camas disponibles, el PIB o las condiciones climáticas particulares.

The accurate identification of the final energy consumption in hospitals is a key task to determine potential savings and therefore to set appropriate design criteria. However, correlations between consumption and functional indicators for Spanish hospitals have not been yet accounted for in detail. A total of 80 Eco-Management and Audit Schemes (EMAS) from 20 hospitals were analysed in the period 2005–2014 in order to seek correlations between energy consumption and climate conditions, gross domestic product (GDP), built surface area, number of available beds and number of staff.

The results set the average annual energy consumption in a Spanish hospital for standard operating conditions as 0.27 MWh/m2, 9.99 MWh/worker and 34.61 MWh/bed (standard deviations 0.07 MWh/m2, 3.96 MWh/worker and 12.49 MWh/bed, respectively). The geographic location was seen to show a direct influence on those values, as opposed to the specific type of management (TM), the number of available beds, the GDP or the particular climate conditions.