В этой статье рассматриваются основные факторы, влияющие на потребление энергии в гостиничных объектах, а также основные уравнения, используемые для моделирования этого поведения на основе каждого из параметров, которые оцениваются в каждом конкретном случае., В нашем случае анализ фокусируется на потреблении электроэнергии в гостиничных объектах и факторах, которые могут повлиять на это потребление в каждом конкретном случае, а также на возможных модификациях и корректировках, данных для каждой конкретной ситуации.
Введение.
Гостиничный сектор является одним из самых быстрорастущих и распространяемых в мире, это также очень важная отрасль для экономики различных стран, которые в большей или меньшей степени зависят от туризма.
Основная цель этого сектора - предоставление клиентам услуг, направленных на удовлетворение их потребностей во всех смыслах этого слова.
Чтобы удовлетворить эти потребности, необходимо потреблять группу энергоресурсов и носителей, которые в каждом случае вносят вклад в полное удовлетворение клиента.
Проведенные исследования (Fels 11, 12, Borroto 3), среди прочего, показывают, что электричество является энергоносителем с самым высоким потреблением в гостиничном комплексе.
К этому мы добавляем, что туристическая активность по своей природе циклична, с месяцами большего увеличения этой активности и других, когда занятость значительно снижается.
Также указано, что общие затраты на электроэнергию, производимые в отелях, не должны превышать 5% от общего дохода, что позволяет нам оценить меру важности правильного использования энергоносителей в каждом конкретном случае.
По этим причинам очень важно знать, какие факторы влияют на энергопотребление в гостиничном оборудовании, а также о возможном поведении этого потребления в зависимости от внешних и внутренних факторов, которые имеют значительное влияние на это изменение.
Развитие.
Фундаментальные переменные, влияющие на потребление электроэнергии в гостиничных объектах.
Как упоминалось ранее, в гостиничных объектах необходимо уделять особое внимание потреблению электроэнергии, поскольку энергоноситель, который в основном потребляется в объектах этого типа и представляет собой высокую экономическую стоимость при составлении бухгалтерского баланса на этих объектах,
Потребление энергии в отелях должно быть пропорционально заполняемости отеля и использованию объекта гостем.
Но на практике существуют факторы, влияющие на потребление электроэнергии внешними и внутренними факторами.
Важно знать переменные, влияющие на потребление электроэнергии в отелях, чтобы попытаться минимизировать их влияние на общее потребление.
В странах Карибского бассейна, где температура наружного воздуха высока, а уровень комфорта является стандартным в зависимости от типа туризма и категории отеля, наибольшее влияние на потребление электроэнергии оказывают следующие переменные:
Климат: он имеет большое значение среди факторов для анализа потребления электроэнергии, поскольку в одном помещении летом может потребляться до 10 раз больше электроэнергии, чем зимой, особенно с учетом географической широты, где находится Отель, а также изменчивость климата в этом регионе; (Рамос 21, Акоста 1): на Кубе самые жаркие месяцы - июль и август, с последующим увеличением потребления электроэнергии, а в такие месяцы, как май, июнь, сентябрь и октябрь, температура наружного воздуха снижается в результате увеличения количества дождей. в этот период, для которого наблюдается пропорциональное уменьшение этих периодов.
Категория отеля: В зависимости от категории туристического объекта, качество и стандарты предложения, которые должен получить клиент, различаются.
Уровень технологического оснащения неодинаков, например, в отелях до 3 звезд, где оборудование оконного кондиционирования воздуха с меньшей эффективностью часто используется, чем централизованное оборудование, используемое в основном в отелях 4 и 5 звезд.
Если мы сложим уровни освещения и преимущества, которые эти отели должны иметь в связи с нагревом воды, то станет понятной разница в потреблении энергии в различных категориях этих объектов.
Стандарты потребления для них очень разные, когда в отелях нормальные категории используются в среднем $ 16 / фут 2, роскошные отели могут прийти к $ 4000 / фут 2.
Тип туризма: максимальное потребление энергии в номере представлено кондиционированием воздуха с последующим освещением, и в обоих случаях потребление электроэнергии зависит от режима работы, которому он подвергается, количества туристов и времени пребывания. пребывание в нем, обычаи и потребительские привычки каждого туриста
Зная об этих проблемах во многих отелях, была реализована стратегия перемещения анимации во время пикового и пикового спроса в электроэнергетической системе, где цена на энергию почти удваивается, чтобы удвоить, с целью удержать клиентов подальше от мест. более высокое потребление (номер) и вытеснение потребления в целом.
С учетом этих антецедентов и предыдущих исследований, проведенных такими авторами, как (Monteagudo 19), можно сделать вывод, что очень важно определить модели, которые связывают предыдущие переменные с потреблением электроэнергии в отелях.
Основные модели, используемые для прогнозирования потребления электроэнергии в гостиничном хозяйстве
Различают два типа моделей: модель, которая рассматривает стационарное энергетическое состояние, и модель, которая рассматривает динамическое энергетическое состояние.
Модели с устойчивым состоянием - это модели, которые не учитывают такие эффекты, как нагрузка, которые вызывают температурные градиенты в зданиях. Эти модели обычно подходят для данных за месяц, неделю или день и часто используются для разработки баз данных.
Динамические модели учитывают такие эффекты, как предварительный нагрев и пиковые нагрузки, и подходят для управления тепловыми нагрузками и управления установленным оборудованием.
Со своей стороны, модели, которые рассматривают динамическое энергетическое состояние, принимают во внимание другие факторы, такие как: передача тепла через стены, потолок и т. Д., Температурные градиенты, которые возникают в зависимости от разницы температур в каждом из них. местоположение и тепловые нагрузки каждого местоположения. Каждая из предыдущих моделей имеет большое значение в зависимости от параметров или состояний, которые анализируются в каждом случае.
В случае зданий, используемых в качестве офисов или торговых центров, а также в гостиничных помещениях, наиболее широко используемые модели для характеристики потребления электрической энергии можно разделить на:
Метод градусо-дней и бинарные методы:
Градусно-дневные методы являются простейшими методами энергетического анализа и подходят, если используется здание и когда эффективность оборудования HVAC и кондиционирования воздуха считается постоянной.
Если эффективность или условия использования меняются в зависимости от температуры наружного воздуха, потребление можно рассчитать для различных значений наружной температуры и умножить на соответствующее количество часов; этот подход используется в нескольких бинарных методах.
Когда внутренняя температура может колебаться или когда внутреннее усиление меняется, следует использовать модели, которые не рассматривают стационарное состояние, а переходное энергетическое состояние.
Для расчета градусо-дней предлагается следующее выражение:(ASHRAE 2)
Метод градусо-дней предполагает, что t bal является постоянным, что на практике неверно. Бывает, что солнечная энергия равна нулю ночью, а в помещении днем она обычно выше. Типичная модель показана на рисунке 1 ниже:
Рис. 1: Изменение точки баланса температуры и внутренней выгоды в типичном доме.
Следовательно, метод градусо-дней, как и любой метод, учитывающий установившееся состояние, нестабилен для оценки потребления в течение определенного периода времени. Фактически, потребление очень чувствительно к поведению жильцов и не может быть предсказано с уверенностью.
Метод ежемесячных дипломных дней
Было предложено множество формул для оценки количества дней на получение степени на произвольной основе, когда данные недоступны.
Основная идея состоит в том, чтобы принять типичное распределение вероятностей данных температуры, характеризуемое ее средним значением и нормой стандартного отклонения (Эрбс 10), разработала модель, которая требует в качестве входных данных только среднюю температуру t 0 в течение каждого месяца. года.
Нормальные отклонения определяются путем оценки δm в течение каждого месяца корреляции, где каждый из параметров имеет определенный способ вычисления своих выражений.
Бинарный метод
Для многих приложений не следует использовать метод градусо-дней, даже с методом переменной базы, из-за потерь тепла, коэффициента K tot, эффективности системы HVAC или изменений значения t bal влияют на конечный результат.
В большинстве коммерческих зданий заполняемость имеет ярко выраженный характер, влияющий на приток тепла, температуру в помещении и вентиляцию. В аналогичных случаях рассмотрение устойчивого состояния может дать адекватные результаты для годового потребления энергии, если интервалы температура и периоды времени оцениваются отдельно.
Этот подход известен как бинарный метод, поскольку потребление рассчитывается для нескольких значений наружной температуры, умноженных на количество часов N bin в температурном интервале, сосредоточенном вокруг этого значения.
Методы корреляции
Один из способов упростить энергетический анализ - это коррелировать энергию с несколькими входными переменными.
Как правило, результатом корреляции является простое уравнение, которое можно использовать в калькуляторе или небольшом компьютере, что позволяет нам построить график, обеспечивающий быстрый обзор требований к энергии, необходимых для установки.
Различные методы корреляции включают несколько эмпирических уравнений, которые можно использовать для прогнозирования энергопотребления во многих типах зданий.
Точность методов корреляции зависит от размера и точности базы данных и используемых статистических средств. База данных, созданная на основе точно собранных данных, может привести к точным корреляциям (Lachal 16). Для выработки адекватной корреляции наиболее важным является изучение кейсов, использованных для создания базы данных.
Записи корреляции (независимые переменные) указывают факторы, которые, как считается, оказывают значительное влияние на потребление энергии.
Модели, учитывающие одну переменную.
Это, пожалуй, наиболее широко используемый. Они формулируют использование энергии в здании как функцию силы, влияющей на ее использование. Важный аспект в идентификации статистических моделей на основе соответствующей базы данных, их формы и независимых переменных.
Проведенные исследования (Kissock 15, Katipamula 13) ясно показали, что температура по сухому термометру в наружном воздухе является одной из наиболее важных переменных регрессии, которые необходимо учитывать как для ежедневного анализа, так и для ежемесячных этапов.
Модель должна определять точку равновесия температур (или точек изменения) при использовании энергии. В ее простейшей форме используется значение 18,3 ° C. Таблица № 1 показывает различные методы и их использование.
Таблица №1: Математическая форма каждой модели, которая учитывает устойчивое состояние, используемые независимые переменные, примеры
К недостаткам обратных моделей, которые рассматривают переменную и устойчивое состояние, относятся нечувствительность к динамическим воздействиям (например, переходным тепловым нагрузкам), нечувствительность к переменным, которые изменяют значения температуры (например, влажность и солнечное усиление).) и непригодны для некоторых зданий (например, зданий с высокими нагрузками, зависящими от графика, или зданий с несколькими точками перехода).
Однако в коммерческих зданиях большое количество тепла, а также нагрузки на кондиционирование и отопление, но именно оборудование для кондиционирования воздуха имеет больший вес в общем потреблении. Это означает, что на потребление энергии напрямую влияет внешняя температура.
Оценка основных показателей, используемых для определения эффективности гостиничной инсталляции.
При оценке потребления энергии в гостиничных помещениях климатические переменные оказывают заметное влияние, поэтому существуют разные методы расчета климатических переменных как функции времени.
Некоторые авторы (Cabrera 7) предложили некоторые процедуры и индикаторы, которые определяют взаимосвязь HDO с климатическим влиянием, заданным с учетом влияния температурного фактора в днях, в которых используются помещения.
Также была определена концепция эквивалентной комнаты, занимаемой днем (Cabrera 8), которая связывает заполняемость комнат с различными факторами, которые учитываются в форме коэффициентов, вводимых на основе влияния каждого из них на жилищное занятие.
Предыдущие исследования продемонстрировали истинную взаимосвязь между климатическими переменными, заполняемостью гостиничного объекта и потреблением электроэнергии.
Из вышеупомянутого анализа было определено, что для коммерческих зданий независимая переменная температура имеет реальное значение в потреблении электроэнергии, а также градусах часов, и уравнение, которое предлагается использовать, имеет вид:
Электрический C = b 0 + b 1 (HG) + b 3 (HG ежедневно)
Где значения b 0, b 1, b 2 - это коэффициенты, сопровождающие рассматриваемые переменные. При использовании вышеприведенного уравнения параметры температуры наружного воздуха и энергопотребления гостиничного оборудования связаны.
Другие авторы, проводившие исследования в этой области (Cabrera 9) и предлагающие использовать эту модель с включением параметра, который определяет занятость в гостиничном секторе (количество занятых номеров в днях), чтобы учесть среднюю занятость жилья на объекте, что является еще одним фактором, определяющим потребление электроэнергии в отелях.
Наконец, модель уравнения, которую предлагается использовать, состоит из следующего:
Электрический C = b 0 + b 1 (HG) + b 3 (HDO)
Где независимые параметры будут коррелированы в соответствии с каждой установкой для определения их значений.
Выводы:
- Из приведенного выше анализа можно сделать вывод, что методы, применяемые в настоящее время для расчета основных показателей в гостиничном секторе, не учитывают факторы (в основном климатологические), которые могут решающим образом влиять на анализируемые показатели. Могут быть определены погодные факторы, которые могут иметь влияние. на анализируемых моделях, которые могут быть смоделированы в зависимости от достижения оценки значений эффективности, требуемых в заданный интервал времени. Температура наружного воздуха (TB) может быть одной из переменных, которые необходимо учитывать и связать с потреблением Энергия в IH Связь HDO с потреблением энергии в гостиничных помещениях является одной из переменных, мало распространенных в оценке энергоэффективности установки этого типа.
Библиография
1- Акоста Марреро, Густаво. Практическая психрометрия наружного воздуха. Научно-техническое издательство. 1999. 126 с.
2- Справочник ASHRAE 2001, Технические консультации.
3- Боррото Нордело, А. Энергосбережение в термомеханических системах. Сьенфуэгос, 2002; 158 с.
4- Боррото Нордело. A. Энергоменеджмент в бизнесе; CEEMA, PAEC. Университет Сьенфуэгос, 2001-81 П.
5- Боррото Нордело. A. Энергетические системы и их экологические издержки; CEEMA. Университет Сьенфуэгос, 1997 г.
6- Брадянский В.М. Эксергетический метод и его приложения. От редакции Атомная энергия. Москва. 1988. 247 с.
7- Кабрера Горрин, Осмель. Реализация ТТГЭЭ в Отеле Заза. Диссертация представлена в варианте магистра технических наук. Стр. 36-40
8- Кабрера Горрин, Осмель. Реализация ТТГЭЭ в Отеле Заза. Диссертация представлена в варианте магистра технических наук.
9- Кабрера Горрин, Осмель. Внедрение TTGEE в отеле Unión. Дипломная работа. Репетитор.
10. Эрбс, Д.Г., С.А. Кляйн и В.А. Бекман. 1983. Оценка данных градусо-дней и температуры окружающей среды по среднемесячным температурам. Журнал ASHRAE 25 (6): 60.
11- Фельс, М., изд. 1986. Измерение энергосбережения: учетный подход. Энергетика и строительство 9.
12. Фельс, М., изд. 1986. Измерение энергосбережения: учетный подход. Энергетика и строительство 11.
13-Катипамула, С., Т.А. Редди, и Д.Е. Кларидж. 1994. Разработка и применение регрессионных моделей для прогнозирования потребления энергии на охлаждение в больших коммерческих зданиях. Материалы Международной конференции по солнечной энергии ASME / JSME / JSES 1994 г., Сан-Франциско, 27 марта 1996 г.
14-Киссок, Дж. К., Т. А. Редди и Д. Э. Кларидж. 1998. Регрессионный анализ температуры окружающей среды для оценки экономии при модернизации коммерческих зданий. Журнал ASME по инженерии солнечной энергии 120: 168.
15. Киссок, Дж. К., Т. А. Редди, Дж. С. Хаберл и Д. Э. Кларидж. 1993. Электронная модель: новый инструмент для анализа данных об использовании энергии в зданиях. Proceedings Intl. Indust. Energy Tech. Conf., Техасский университет A&M.
16. Лачал Б., Вебер У. и Гуизан О. 1992. Упрощенные методы термического анализа многоквартирных и административных зданий. ASHRAE.
17-Лопер, Джо. Договоры на исполнение. ww.conae.gob.mx/ahorro/escos.html. 5 шт.
18- Лопер, Джо. Договоры на исполнение. www.conae.gob.mx/ahorro/escos.html. 8 шт.
19- Монтеагудо, Хосе. Внедрение TGTEE в отеле Unión. Дипломная работа. Репетитор. 2002. 50 с.
20- Перес Сеспедес, Карлос… Процедуры проверки на необходимость Hotel Las Tunas Заключительный отчет, модуль 1 Диплом PAEC. 2002. 10 с.
21- Рамос Ниембро, Гауденсио. Переменные, влияющие на потребление электроэнергии. Информационный бюллетень январь-февраль. 1999. Страницы 11-17.
22. Аналитик по путешествиям и туризму, № 2. 1997. Опасность застоя туристического продукта солнца и пляжа.
23- Триана Кордови, Хуан. Кубинская экономика 1999.
24- Валеро А. Лосано М. Курс по термоэкономике. Университет Сарагосы
25- Противодействие эксцессам с использованием возобновляемых источников энергии: поиск решений. 9 с., 2002.
26- Энергосбережение при кондиционировании зданий. 6 с., 2002
