Avaliação da resiliência de sistemas de cogeração de hospitais

Abstract

Ambientes hospitalares recebem inúmeros pacientes por ano, para os mais diversos procedimentos. Sejam cirurgias, diagnósticos, ou apenas a climatização de uma sala de espera, estes ambientes necessitam de energia térmica e/ou elétrica a todo momento. Para suprir esta demanda, a tendência em grandes hospitais é a utilização das plantas de cogeração. Essas plantas, contudo, assim como todos os sistemas da engenharia, estão sujeitas a falhas inesperadas, que podem afetar seu funcionamento, pondo a vida dos pacientes em risco. Portanto, o objetivo desde trabalho é comparar a resiliência de duas plantas de cogeração que simulem a demanda energética de hospitais: eletricidade, água quente, água gelada e vapor. Para isso, foi utilizado um framework previamente proposto baseado em simulações de Monte Carlo que introduz falhas estocásticas aos sistemas para coletar dados dos seus comportamentos. Os resultados evidenciaram uma planta como a mais resiliente e proporcionaram uma análise de possíveis causas que possam justificar essa diferença e melhorias a serem implementadas

Hospital environments receive numerous patients per year, for the most diverse procedures. Whether surgeries, diagnoses or just the air conditioning of a waiting room, these environments require thermal and/or electrical energy at all times. To meet this demand, the trend in large hospitals is to use cogeneration plants. These plants, however, like all engineering systems, are subject to unexpected failures, which can affect their operation, putting the lives of patients at risk. Therefore, the objective of this work is to compare the resilience of two cogeneration plants that simulate the energy demand of hospitals: electricity, hot water, cold water and steam. For this, a previously proposed framework based on Monte Carlo simulations was used, which introduces stochastic failures to the systems to collect data on their behavior. The results showed a plant as the most resilient and provided an analysis of possible causes that could justify this difference and improvements to be implemented.