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Analyse der Stromverbräuche in einem Krankenhaus

Analysis of Electricity Consumptions in a Hospital

  • Obwohl der Energiebedarf eines Krankenhauses nur ca. 1,2% der Gesamtkosten ausmacht, werden Energieeinsparmaßnahmen und -optimierungen immer wichtiger. Neben dem steigenden Umweltbewusstsein wird auch der Kostendruck in diesem Dienstleistungssektor immer größer. Trotz der in vielen Krankenhäusern vorhandenen und gut ausgebauten Gebäudeleittechnik fehlt oft das Detailwissen über den Energieverbrauch und deren Verursacher. Aufgrund der großen Anzahl an verwendeten Geräten und Kleinverbrauchern sowie der vielen gebäudetechnischen Großgeräte ist eine genaue Ursachensuche kein leichtes Unterfangen. Auch im Krankenhaus Feldkirch sind eine Vielzahl automatischer Stromzähler installiert und im Energiemonitoringsystem aufgeschaltet. Dennoch ist aktuell nur der Gesamtstromverbrauch bekannt und verwertbar. Analysen auf Gebäude oder Anlagen-Ebene werden nur sehr wenige durchgeführt. In dieser Arbeit soll untersucht werden, wie die wesentlichen Einflussfaktoren auf den Stromverbrauch mithilfe der installierten automatischen Zähler identifiziert werden können. Um herauszufinden, mit welchen Methoden der größte Informationsgehalt gewonnen werden kann, kommen verschiedene Methoden wie Kennzahlenvergleiche, die Darstellung als Sankey-Diagramm, objektspezifische Vergleiche und statistische Analysen sowie Energieganganalysen zur Anwendung. Die erarbeiteten Auswertungen und Darstellungen zeigen sehr schnell, dass ohne eine Vielzahl an Subzählern keine sinnvollen Analysen möglich sind. Die große Anzahl an angeschlossenen Verbrauchern und deren variables Regelverhalten lassen aus den Daten (z. B. Summenzählern) anhand zusammengefasster Stromverläufe kaum Schlüsse für einzelne Gebäude zu. Es zeigt sich auch, dass eine einzelne Darstellungsform für alle Auswertungen keinen Sinn macht. In dieser Arbeit werden mögliche Einbauorte für die Stromzähler vorgeschlagen sowie Verfahren für eine durchdachte Auswertung der Energieverbräuche und Umsetzung in die Praxis angeführt.
  • Despite the low amount of energy costs in a hospital at 1.2% of overall spendings, energy saving measures and -optimization get increasingly more important. In addition to growing environmental awareness, cost pressure in the public health sector is also rising. Although well-developed building services management system is installed in many hospitals, there is often a lack of detailed knowledge about energy consumption and its causes. Due to the large number of devices used as well as the many large building services plants, it is very hard to find out where the high usage originates from. The hospital in Feldkirch has installed a large number of automatic electricity meters and connected them to the energy monitoring system. Nevertheless, only the overall power consumption is known and evaluable at the moment. Reports at building- or plant level are rarely performed. The aim of this thesis is to investigate how the most significant factors influencing power consumption can be identified by using the installed automatic meters. For this purpose, various methods such as comparison of key figures, graphical display in Sankey diagrams object-specific comparison, statistical evaluation, as well as energy profile reports are carried out to find out which methods can be used to obtain the greatest amount of information. The developed evaluations and presentations show immediately that no meaningful analyses are possible without numerous submeters. The large number of connected appliances and their variable control behaviour hardly allow conclusions to be drawn on the basis of summarized metering of, for example, individual buildings. This also shows that a single form of presentation for all evaluations doesn’t make any sense. Within this thesis, places for the installation of the submeters are suggested and the procedures for an elaborated evaluation of energy consumption are specified and implemented in practice.

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Metadaten
Author:Mario Rogen
DOI:https://doi.org/10.25924/opus-2770
Subtitle (German):Strategische Identifizierung der Verursacher mithilfe verschiedener Methoden
Advisor:Johannes Frei
Document Type:Master's Thesis
Language:German
Year of publication:2018
Publishing Institution:FH Vorarlberg (Fachhochschule Vorarlberg)
Granting Institution:FH Vorarlberg (Fachhochschule Vorarlberg)
Release Date:2019/12/11
Tag:Kennzahlen; Krankenhaus; NILM; Sankey-Diagramm; Stromverbrauch
Number of pages:79
DDC classes:600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / 690 Hausbau, Bauhandwerk / 697 Heizungs-, Lüftungs-, Klimatechnik
Open Access?:ja
Course of Studies:Energietechnik und Energiewirtschaft
Licence (German):License LogoUrhG - The Austrian Copyright Act applies - Es gilt das österr. Urheberrechtsgesetz