Conuee – INECC – GOPA - GIZ - gob.mx · Contenido Temático. Página 3. Implementado por. Temario Antecedentes Próximos pasos Integración Bases de Datos Inmuebles y ... Página

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Temario Próximos pasosAntecedentes Integración Bases de Datos

Inmuebles yalgoritmos

Modelosestadísticos Conclusiones

Benchmarking de EficienciaEnergética a Centros Médicos, Escuelas y Hoteles

Conuee – INECC – GOPA - GIZ

25 de agosto de 2014

Héctor Juárez

Moderador

Notas de la presentación

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Antecedentes

Integración de Base de Datos

Inmuebles analizados para determinar algoritmos de desempeño energético

Modelos estadísticos obtenidos

Conclusiones

Próximos pasos

Benchmarking de Eficiencia Energética en InmueblesCentros Médicos, Escuelas y Hoteles

Contenido Temático

Temario

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En seguimiento al Benchmarking realizado para

inmuebles de Oficinas y Bancos, en donde se

tiene una herramienta en Excel para calificar el

desempeño energético a través de modelos

estadísticos que basan su operación en

procedimientos de Energy Star®, se decidió

conjuntamente (Conuee, INECC y GOPA-GIZ)

enfocar esfuerzos en el desarrollo los modelos

de desempeño energético para calificar

inmuebles de Centros Médicos y Escuelas de la

APF y Hoteles.

Se identificaron 102 Centros Médicos, 167

Escuelas y 423 Hoteles que presentaron

información suficiente para realizar los análisis

estadísticos correspondientes.

Antecedentes

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Centros Médicos “CM”: Inmuebles destinados a los servicios de salud (BD

de la Conuee): Centros de Salud, Clínicas, Unidades de Medicina Familiar

del IMSS y Centros Médicos; con excepción de Hospitales o Centros

Médicos especializados.

Escuelas: inmuebles que integran la BD de la Conuee: Educación

Elemental, Educación Media Superior, Educación Superior, Centros de

Capacitación e Institutos Científicos y Tecnológicos

Consideraciones

Antecedentes

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Principales Escuelas registradas en el programa de EE de la APF (Conuee)

Antecedentes

Educación Elemental: Guarderías, CENDI

Educación Media Superior:

Centro de Estudios Científicos y Tecnológicos IPN, CECyT

Centro de Desarrollo de Talentos Deportivos y Alto Rendimiento

Centro de Educación y Capacitación Forestal

Centro de Enseñanza Técnica Industrial

Centro de Estudios Técnicos

Colegio de Bachilleres

CONALEP

Educación Superior: ESIME, Superior de Enfermería, Superior de Medicina

Centros de Capacitación e Institutos Científicos y Tecnológicos

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Consideraciones

Se verificó el estatus de las BD y se estructuraron para realizar los análisis estadísticos

Se identificó la información existente en las BD en función del análisis de Energy Star

Se determinó e integro a las BD los CDD y HDD

Se empleó la herramienta de CONAVI

Se generó una BD por Entidad Federativa y Ciudad con sus CDD y HDD

Se analizó la calidad de información de las BD y se corrigieron inconsistencias

Nombres de los estados y municipios

Se indica de manera incorrecta sí cuentan con AA

Existían errores de captura en los consumos de energía

Existían errores en la clasificación designada para el tipo de inmueble

Conuee solicitó la corrección y/o modificación de inconsistencias (por oficios y correo electrónico)

CM Escuelas HotelesIntegración

Integración Bases de Datos

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Variables Energy Star Vs. variables disponibles en la BD de la APF para Centros Médicos



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Variables Energy Star Vs. variables disponibles en la BD de la APF para Escuelas



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Información energética de Hoteles1

Hoteles de categorías 2 y 3 estrellas (PyME)

Capacidad de 100 a 250 habitaciones

Caracterización de consumos de Energía Eléctrica y Térmica

Información obtenida de 13 destinos turísticos y 6 zonas

climáticas

La información energética recopilada corresponde con la

información que analiza Energy Star

Los primeros análisis estadísticos realizados por INECC

indican que es posible obtener un algoritmo para calificar el

desempeño energético de Hoteles

1 Información proporcionada por la componte NAMA PyME de GIZ



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Destinos turísticos y zonas climáticas de los Hoteles1

1 Información proporcionada por la componte NAMA PyME de GIZ



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Variables de los Hoteles (NAMA PyME)

Clasificación del hotel

Entidad/Municipio

No. de habitaciones

Promedio de ocupación anual (%)

No. de habitaciones ocupadas

Año de operación

Año de construcción

Horas de operación (h/día)

Empleados turno principal

Servicio de cocina

Servicio de lavandería en el sitio

Servicio de Spas

Servicio de gimnasio

Servicio de Alberca

Servicio centro de negocios

Área total construida (m2)

Tarifa

kWh/año

Zona climática

ANUAL HDD65

ANUAL CDD65



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En la revisión preliminar sólo había 79 Centros Médicos con información relevante para el análisis estadístico y se logró obtener con apoyo

de la Conuee, una BD de 102 Centros Médicos con datos consistentes

En la revisión preliminar había 167 Escuelas con información relevante para el análisis estadístico y sólo se logró obtener únicamente una

BD de 134 escuelas con datos consistentes con apoyo de la Conuee


Inmuebles analizados para determinar algoritmos de desempeño energético Centros Médicos

y Escuelas

CM y E ENMS Hoteles

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@ Educación Elemental, Institutos Científicos y Escuelas de Nivel Superior de la base de datos de la APF

& Centro de Estudios Científicos y Tecnológicos (CECyT), Preparatorias, CONALEP, Colegio de Bachilleres, e inmuebles en donde se

imparta Educación de Nivel Medio Superior

Análisis estadísticos independientes de Escuelas APF

Derivado del análisis de la calidad de información y los análisis estadísticos independientes que

se realizaron para cada tipo de Escuelas, así como las diferencias significativas de los

consumos de energía y las variables contenidas en 85 de 134 Escuelas@ de la base de datos de

la APF, se decidió conjuntamente con Conuee e INECC, enfocar únicamente los esfuerzos

en el desarrollo del algoritmo de desempeño energético de las Escuelas de Nivel Medio

Superior (ENMS)&

NOTA: No fue posible obtener el algoritmo de desempeño energéticos para Escuelas de Educación

Elemental, Institutos Científicos y Escuelas de Nivel Superior, debido a que la información de

consumos de energía y variables clave presentaron datos muy heterogéneos entre las diferentes

tipologías


CM y E ENMS Hoteles

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& Centro de Estudios Científicos y Tecnológicos (CECyT), Preparatorias, CONALEP, Colegio de Bachilleres, e inmuebles en donde se

imparta Educación de Nivel Medio Superior

49 Escuelas de Nivel Medio Superior

presentaron la mayor cantidad de

variables a analizar con los

procedimientos de Energy Star®

El 80% de las Escuelas analizadas se

ubican en el Distrito Federal y Estado de

México, 14% en Oaxaca, 4% en Jalisco

y 2% en Guerrero

Aspectos relevantes sobre la información de Escuelas de Nivel Medio Superior


CM y E ENMS Hoteles

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Modelosestadísticos ConclusionesInmuebles y

algoritmos

CM y E ENMS Hoteles

Inmuebles analizados para determinar algoritmos de desempeño energético en Hoteles

(Modelo preliminar)

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Modelosestadísticos ConclusionesInmuebles y

algoritmos

CM y E ENMS Hoteles

Información consistente que permitió determinar el modelo preliminar de desempeño

energético en hoteles

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Se evalúa el desempeño eléctrico de todo el inmueble

El consumo del inmueble se evalúa de acuerdo a la facturación

eléctrica real

La evaluación normaliza las características operativas del inmueble

La evaluación se basa en grupo de datos de inmuebles del mismo tipo

Inmuebles con puntuaciones mayores o iguales a 75 puntos son

considerados como eficientes

Inmuebles con puntuaciones menores a 75 puntos, son considerados

como ineficientes y por lo tanto con potenciales de ahorro energético y

reducción de gases de efecto invernadero

Criterios de evaluación de los modelos desarrollados en conjunto con Conuee e INECC para

calificar el desempeño energético de los inmuebles:

Modelosestadísticos

CM ENMS HotelesCriterios

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Modelo para evaluar el desempeño energético de Centros Médicos

ln (kWh/año) = C0 + C1*ln(m2) + C2*ln(Per) + C3*GDC + C4*GDR + C5* hr/semana

El modelo tiene un coeficiente de determinación de 0.6789 e indica que este modelo explica el 67.89% de la varianza en el consumo anual de energía eléctrica en los Centros Médicos



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Variables explicativas que influyen en el consumo de energía en los Centros Médicos

(Modelo Conuee-INECC-GIZ)

Superficie construida en metros cuadrados

Número de personas (Per)

Grados día de Refrigeración (GDR)

Grados día de Calefacción (GDC)

Tiempo de operación (hr/Semana)

NOTA:

El resultado del modelo estadístico muestra

que el comportamiento de los Centros

Médicos es similar inmuebles de Oficinas

Resultado estadístico “Medical Office Building”

(ENERGY STAR)



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Modelo para evaluar el desempeño energético de las Escuelas de Nivel Medio Superior

kWh/m2-año = C0 + C1*ln(m2) + C2*Per + C3*HDD + C4*hr/día

El modelo tiene un coeficiente de determinación de 0.5138 e indica que este modelo explica el 51.38% de la varianza en el consumo anual de energía eléctrica en estas Escuelas



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Variables explicativas que influyen en el consumo

de energía de las Escuelas de Nivel Medio Superior

(Modelo Conuee-INECC-GIZ)

Tiempo de operación del inmueble (hr/día)

Grados día de Calefacción (GDC ó HDD)

Número de personas por cada 100 m2

Logaritmo natural de la superficie construida en m2

NOTA:

Las características de las Escuelas analizadas por Energy Star® son

muy diferentes a las Escuelas Primarias, Secundarias y Escuelas de

Nivel Medio Superior en México, por lo que se descartaron en el

análisis estadístico las siguientes variables: número de cuartos

frigoríficos por superficie y el uso de energía para cocinar

Technical Methodology for K-12 School

(ENERGY STAR)



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Modelo preliminar (317 hoteles) para evaluar el desempeño energético de Hoteles

kWh/m2-año = C0 + C1*Cuartos cada 100 m2 + C2*HDD + C3*CDD + C4*refrigeradores cada 100 m2

El modelo tiene un coeficiente de determinación de 0.7732 e indica que este modelo explica el 77.32% de la varianza en el consumo anual de energía eléctrica en Hoteles



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Variables explicativas que influyen en el consumo

de energía de los Hoteles

(MODELO PRELIMINAR Conuee-INECC-GIZ)

Cuartos por cada 100 m2

HDD

CDD

Refrigeradores por cada 100 m2

Technical Methodology for Hotel

(ENERGY STAR)



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Conclusiones

Se obtuvieron modelos para calificar el desempeño energético con los siguientes inmuebles

102 Centros Médicos

49 Escuelas de Nivel Medio Superior de la APF

317 Hoteles (modelo preliminar)

Se ha trabajado adecuadamente en el desarrollo de los modelos para evaluar el desempeño

energético de los inmuebles de Oficinas, Bancos, Centros Médicos, Escuelas y Hoteles; en

donde se emplea la información que tenemos actualmente en México, como lo es la BD del

programa de ahorro de energía de la Conuee, datos promedios históricos de los GDR y GDC, y

recomendaciones de ahorro de energía basadas en diagnósticos energéticos para inmuebles del

mismo tipo

Conclusiones

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Próximos pasos

Desarrollar la aplicación de la herramienta en Internet e Intranet (Portal en línea), integrando las

herramientas desarrolladas para Oficinas, Centros Médicos (y Hoteles)

Integrar a la plataforma de recepción de datos de la Conuee, la base de datos con los nombres

de entidades federativas, municipios y localidades

Incrementar la calidad de información ingresada por los usuarios

Integrar la información requerida (en los sistemas actuales de captura) para realizar análisis estadísticos

de acuerdo con el tipo de inmueble

Próximos pasos

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Modelosestadísticos Conclusiones Próximos pasos

Próximos pasos

Implementar una estrategia para recolección de datos de hoteles

Implementar el sistema de Benchmarking y analizar si es necesario hacer pruebas para calibrar

los modelos desarrollados

Es recomendable aplicar los modelos tanto en inmuebles del sector público y privado

Es necesario obtener retroalimentación de los usuarios

La disponibilidad del portal en línea apoyará la aplicación de los modelos

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¡Gracias por su atención!Equipo de Eficiencia Energética

GIZ (Cooperación Alemana al Desarrollo)Tel. +52-55-3000 1000 Ext. 1312 (Conuee)Tel. +52 55 5550-5967 (Conuee)

[email protected]

Internet: www.giz.de www.gtz.de/mexico

mailto:[email protected]

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