ii Herramientas orientadas a evaluar los aspectos Energéticos y Ambientales del Sector Educación.

Para evaluar los aspectos energéticos del sector educación, debemos tener en cuenta que se trata de una red con establecimientos de mediana y baja complejidad, de uso discontinuo, con una importante cantidad de edificios prototípicos y representativos tanto en la conformación funcional como en sus espacios más representativos (aulas). Los vectores energéticos utilizados usualmente en la región de estudio son la energía eléctrica, el gas natural y circunstancialmente el gas envasado. Los usos responden mayoritariamente a iluminación artificial y climatización (este último fundamentalmente en aulas). La tabla 8 muestra algunos establecimientos y una síntesis de los aspectos globales considerados en la base de datos del Servicio Educación (cuenta con un total de 503 establecimientos registrados), en la que se identifican solamente las variables predominantes del sistema y los consumos globales del mismo para establecimientos de diferente envergadura. Al igual que en los sectores analizados anteriormente, parte de las variables incluidas en la base surgen del

análisis particular y detallado complementario a este trabajo. Los antecedentes y desarrollos se han publicado en diferentes ámbitos académicos y científicos143, 144, 145, 146_.

143. Op Cit. 38 (C.Discoli, G.San Juan 1998).

144. G.San Juan et al. (2004). «Metodología de diagnóstico y optimización de consumos y gastos en servicios básicos urbanos. Aplicación en la red de establecimientos escolares». Revista Avances en energías renovables y medio ambiente. ISSN 0329-5184. Vol. 8, Tomo 2. pp. 07.67-72.

145. I.Martini et al. (2001). «Aplicación de análisis de módulos edilicios energéticos productivos para la optimización del consumo energético en una tipología edilicia educacional». Revista Avances en energías renovables y medio ambiente. ISSN 0329- 5184. Vol. 5, Tomo 2. pp. 07.55-07.60.

146. G.San Juan (1995/1998). Tema de investigación CONICET: Sistema de diagnóstico de la gestión educativa de la provincia de Buenos Aires. Esquema piloto del distrito de La Plata. Variables energo-productivas y de habitabilidad. La Plata.

La figura 88 muestra la localización de los establecimientos educativos clasificados según sus consumos, y la figura 89 muestra la distribución de la energía del Sector Educación en el territorio según el radio censal de pertenencia de cada establecimiento. A partir de su localización se territorializó el consumo incluyendo el mismo en la unidad geográfica de referencia con el objeto de integrar con posterioridad los consumos

TABLA 8

Nombre Docentes Matr. _{Áulica m2}Sup. Total AñoEnergía

TEP/AÑO N° Nivel Adm.

1 EGB Pu F.Berra 37 918 1.067 7,34

2 EGB Pu Prf. A.Ferreira 20 451 789 3,61

3 EGB Pu H.O.de Correbo 13 244 427 2,18

4 EGB Pu T.Espora 37 933 1.633 7,46

5 EGB Pu A.Blasco de Selva 9 132 231 1,06

6 EGB Pu Frag.La Argentina 19 430 753 3,44

7 EGB Pu D.F. Sarmiento 31 765 1.339 6,12

8 EGB Pu Prf. J.Jauregui 9 136 238 1,09

9 EGB Pu R.Gutierrez 41 1.022 1.789 8,18

10 EGB Pu F.Ameghino 38 938 1.642 7,50

11 EGB Pu Dr. V.Monti 29 707 1.237 5,66

12 EGB Pu Martín Fierro 20 436 763 3,49

13 EGB Pu J. Ocampo de West 11 197 345 1,79

14 EGB Pu Dr. V.López y Planes 28 676 1.183 5,41

15 EGB Pu Luis Castells 21 473 828 3,78

16 EGB Pu Gral.J.de San Martín 49 1.271 2.224 10,17

17 EGB Pu H.Irigoyen 18 384 672 3,07

18 EGB Pu Merced.deSan Martín 17 210 620 3,28

individualizados por Servicio y/o Sector a los efectos de establecer demandas energéticas parciales y totales.

Figura 88. Localización y consumo total de energía de los Establecimientos de Educación. Fuente: Elaboración propia.

En la figura 89 se observa una mayor distribución del consumo de energía a nivel territorial con relación a otros Servicios (por ejemplo

Figura 89. Densidad Energética distribuida en el territorio. Sector Educación. Fuente: Elaboración propia.

Salud). En el marco de esa mayor distribución se observan algunos sectores con intensidades importantes de energía, que varían entre 4.8 TEP/Año (55680Kwh/Año) y 12.55 Tep/Año (145580 Kwh/Año).

Figura 90. Sector Educación. Áreas con alta demanda de energía. Fuente: elaboración propia.

Figura 91. Sector Salud. Áreas con alta demanda de energía. Fuente: elaboración propia.

Algunos de ellos coinciden territorialmente con el Servicio de Salud, verificando la superposición de demandas con los consecuentes problemas de baja tensión y/o presión registrados en las zonas, además de cortes imprevistos descriptos en puntos anteriores. La sumatoria de intensidades energéticas en un mismo radio censal potencian los problemas generados por la sobre demanda ante una des-inversión histórica en este caso en capacidad de transferencia y tendido de líneas. Las figuras 90 y 91 muestran las áreas con superposición de demandas energéticas, advirtiendo que las escalas normalizadas de colores son relativas a la magnitud de energía consumida en cada Sector. Al igual que en otros sectores analizados, se han detectado coincidencias en algunas áreas urbanas con mayores demandas (superposición de demandas) y bajos niveles de calidad fundamentalmente del servicio de EE (baja tensión y cortes consecuentes).

Luego de analizar los aspectos energéticos a nivel territorial, se trabajó en la instrumentación de los índices energéticos del Servicio, y de los diferentes nodos (establecimientos) que lo constituyen. En este caso se incluyeron algunas variables básicas de infraestructura con que cuenta la red de Educación (por ejemplo superficie instalada y volumen climatizado) y los consumos anuales para su funcionamiento. A partir de las mismas se pueden plantear los siguientes relaciones:

Energía Total / Establecimiento. [TEP/m2 _año].

Energía Total / Superficie instalada. [Kwh/m2 _año].

Energía Total / Superficie instalada . GD [Kwh/m2 _año°C].

(La Plata = 994GD)

Energía Total / Volumen Climatizado[Kwh/m3 _año].

Energía Total / Volumen Climatizado . GD [Kwh/m3 _año°C].

(La Plata = 994GD)

La tabla 9 referencia los índices calculados para algunos establecimientos de diferente envergadura. En la misma se observan establecimientos que sobrepasan los valores frecuentes de establecimientos homólogos. En la tabla se consideran sólo los aspectos físicos, dado que los espacios son utilizados independientemente de la matrícula y o banco ocupados. De hecho se percibe un mayor aprovechamiento energético en aquellos

establecimientos con mayor matrícula, consecuencia de un mejor aprovechamiento del espacio áulico y los espacios comunes. El

análisis global permite detectar los casos extremos, los que podrán

TABLA 9

Matr. Sup.Total_m2 Total AñoEnergía TEP/AÑO Energía/ Sup. Kwh/m2 Año Energía/ Sup.GD Kwh/m2 AñoGD Energía/ Vol. Kwh/m3 Año Energía/ Vol.GD Kwh/m3 AñoGD N° Nombre 1 F.Berra 918 5.508 7,34 15,46 0,0156 0,07 0,00007 2 Prf. A.Ferreira 451 2.593 3,61 16,15 0,0162 0,07 0,00007 3 _CorreboH.O.de 244 1.342 2,18 18,84 0,0190 0,09 0,00009 4 T.Espora 933 5.598 7,46 15,46 0,0156 0,07 0,00007 5 A.Blasco de_Selva 132 660 1,06 18,63 0,0187 0,08 0,00008 6 _ArgentinaFrag.La 430 2.365 3,44 16,87 0,0170 0,08 0,00008 7 D.F. Sarmiento 765 4.590 6,12 15,47 0,0156 0,07 0,00007 8 Prf. J.Jauregui 136 680 1,09 18,59 0,0187 0,08 0,00008 9 R.Gutierrez 1.022 6.643 8,18 14,28 0,0144 0,06 0,00007 10 F.Ameghino 938 5.863 7,50 14,84 0,0149 0,07 0,00007 11 Dr. V.Monti 707 4.242 5,66 15,48 0,0156 0,07 0,00007 12 Martín Fierro 436 2.398 3,49 16,88 0,0170 0,08 0,00008 13 J. Ocampo de_West 197 985 1,79 21,02 0,0211 0,10 0,00010 14 Dr. V.López y_Planes 676 4.056 5,41 15,47 0,0156 0,07 0,00007 15 Luis Castells 473 2.720 3,78 16,12 0,0162 0,07 0,00007

16 Gral.J.de San_Martín 1.271 8.579 10,17 13,75 0,0138 0,06 0,00006

17 H.Irigoyen 384 2.208 3,07 16,13 0,0162 0,07 0,00007

18 Merced.deSan_Martín 210 1.155 3,28 32,94 0,0331 0,15 0,00015

19 L.Riscome de

ser evaluados específicamente luego de su identificación con el análisis particular y detallado.

De igual modo que en el Servicio de Salud, estas herramientas permiten establecer la situación energética real de cada edificio educativo, y la determinación de estándares (a través de los análisis de frecuencias) facilita la detección de los comportamientos distorsivos. En este sentido la inclusión de estos índices en la construcción de los perfiles de comportamiento del sector en cuestión establecería los patrones de comparación.

Para analizar la red en su conjunto, avanzamos sobre la determinación de los índices ejemplificados en la tabla 9, utilizándolos como información básica para la construcción de los índices globales y

perfiles de caracterización. Para tal fin se tienen en cuenta a todos los establecimientos de los niveles educativos principales (Inicial, EGB y Polimodal) de la gestión pública y privada. Estos son:

Índices globales:

Habitante/Establecimientos . [Hab. / Establecimiento].

Habitante/Bancos disponible. [Hab. / Banco].

Superficie/Banco. [m2 _{/ Banco].}

Superficie /Establecimiento. [m2 _{/ Establecimiento.].}

Superficie de Establecimiento/Habitante. [m2 _{/ Hab.].}

Consumo Total /Superficie de Establecimiento. [TEP / m2_].

Consumo Total / Banco. [TEP / Banco].

Consumo Total / Establecimiento. [TEP / Establecimiento].

Perfiles:

Superficie vs. Energía Total Anual. Matrícula vs. Energía EE Anual.

Matrícula vs. Energía GN Anual.

La tabla 10 muestra para el área en estudio los indicadores e índices globales del Servicio Educación y la energía específica y total necesaria para su funcionamiento.

Los perfiles de caracterización permiten describir las diferentes dimensiones de una red a través de integrar estadísticamente la diversidad de los índices, y obtener comportamientos estándares (curvas y algoritmos representativos de los casos analizados). Los perfiles preservan la complejidad de sus nodos, la que se encuentra incluida en la diversidad y rangos de sus cuadrantes. En los mismos se muestra la situación de cada establecimiento y su distorsión con respecto a las curvas que caracterizan cada correlación (STD). Existe un número importante de perfiles, los que se desarrollaron con diferentes proyectos y publicaron en medios científicos y académicos147, 148, 149, 150, 151_{. En}

este contexto sólo se incluyen

los que referencian los objetivos de este trabajo.

147. G.San Juan (1994/1995). Mejoramiento de la Eficiencia Energética y Habitabilidad de edificios. El caso Educación. Proyecto de Extensión Universitaria de la UNLP. Mejoramiento tecnológico y de calidad ambiental de dos edificios escolares (primario y secundario) en el Gran La Plata. (1994-1995). La Plata. 148. G.San Juan et al. (2003). «Uso eficiente y racional de la energía. Política y economía energética». Comunicación. Revista Avances en energías renovables y medio ambiente. Vol. 7, pp. 07.01-02. INENCO-UNSa, Formosa.

149. G.San Juan, C.Discoli (2003). «Curso de postrado en diseño ambiental. El espacio físico educativo». Revista Avances en energías renovables y medio ambiente. ISSN 0329-5184. Vol. 7, Tomo 1. Pp. 10.25-30. INENCO-UNSa, Formosa.

150. Op Cit. 61 (I.Martini, 1999a).

151. Op Cit. 38 (C.Discoli, G.San Juan 1998).