随着医疗机构医疗技术的进步和医疗机构功能的不断完善，医疗环境和工作环境的不断优化，中国医疗机构电气煤单位的面积能耗逐年增加，医疗机构的能源和环境质量管理仍然存在广泛的现象，如设备数据不足、账户不清、制度执行力弱、员工队伍不平衡等。目前，绝大多数医疗机构尚未开展能源诊断和系统管理，医疗机构的节能和环境质量管理具有巨大的发展潜力。基于云服务和物联网技术，我们主要研究智能医院能效管理的云服务架构
文章出自：王金晶，女 ,任职于安科瑞电气股份有限公司厂家总部, 沟通请您Acrel-WangJinJing
随着医疗机构技术的不断进步，诊疗设备更新速度加快，医疗体系建设不断完善，床上平均建筑面积逐步扩大，新的功能部门越来越多，医疗和工作环境越来越人性化，能源消耗也越来越大。根据中国医院协会物流管理专业委员会的一份调查报告，中国医疗机构电力、天然气和煤炭的单位面积能耗逐年增加，比其他单位高出20%~40%。医疗机构能源和环境质量管理仍存在设备数据不足、台账不清、制度执行不力、员工队伍失衡等粗放现象。绝大多数医疗机构没有进行能源诊断和系统管理，只有少数医疗机构开展单一产品的节能工作，医疗机构在节能和环境质量管理方面仍有很大潜力。本文以云服务为基础，研究智能医疗机构的能源效率管理系统，通过物联网监控技术获取数据，利用信息平台整合分析数据，确定以能源效率和环境质量为综合特征的智能医院指标体系，开展医疗机构能源消耗评估与控制研究，目标是打造一家智能节能医院，在提供良好环境的同时，实现高效率。
通过对各医疗机构能源效率和环境质量管理现状的研究，发现大多数医疗机构仍处于单机能源消耗和日常检查阶段，总体规划较少，节能理念不够强。通过研究，发现了以下具体问题：
（1）从医疗机构总体规划的角度来看，规划建设中涉及的能耗消耗设备仍然坚持传统的思维模式，没有设置整体能耗评估环节。此外，设计单位采取冗余手段设计医疗机构的能耗消耗设备，直接导致医疗机构能耗过高，容易导致运行设备支出过高。
（2）从单机能耗管理的角度来看，缺乏整体节能意识，在能源利用过程中缺乏系统的比较和验证，没有因时因地考虑适当的能源利用方法。因此，由于设备更新中缺乏能耗因素的关键论证和设备能耗效益评估，一些能耗远远大于产出的能耗设备仍在运行。
（3）从机构管理的角度来看，目前的医疗机构缺乏节能意识，没有将机构节能纳入机构保障管理的重要议程，忽视了运营管理在节能降成过程中的重要性。目前，广泛使用的节能措施仅限于“随意关灯”等行为。医疗机构的能源消耗控制和节能管理也受到很大限制，缺乏能源消耗管理的整体控制。
（4）医疗机构管理者主要关注总平面布局是否合理，以及医疗废水排放、医疗固体废物丢弃和臭气、含有细菌（毒）废气排放引起的环境问题，缺乏电离辐射、光线和噪声的影响意识，以及外部环境对医疗机构内部环境敏感目标的环境影响分析。从能源效率管理系统研究的来源来看，能源效率管理系统属于信息系统的范畴。*早在20世纪60年代，日本和西德就提出了单一的能源管理问题，钢铁企业分别通过能源数据采集系统和能源管理系统
传统医疗机构的信息化建设需要大量的硬件资源来支持，如服务器、存储和数据库。施工完成后，需要人力进行维护，可扩展性差。医学信息专家组讨论了这个问题的各种可能的解决方案。例如，专家们设想，每个地区都可以使用云计算模式来统一规划易于标准化的共同部分，并使用区域卫生信息而不是区域内部系统建设。本着高质量标准的原则，委托第三方供应商进行平台建设。该地区的公共卫生管理机构、卫生行政部门和各级医疗卫生机构对公众开放。在统一服务接入的前提下，补充各地区差异化建设的相应特色内容，有效降低建设成本，确保医疗IT建设质量，促进医疗IT标准化，实现互联互通。同时，云计算技术在多院区能源效率管理中的应用，不仅满足了新一轮医疗改革的要求，而且满足了各级医院和医疗行政机构的需求。
本文设计了基于云服务的智能医疗机构能源效率管理系统，通过物联网技术监测获取数据，利用信息平台集成分析数据，确定智能医疗机构能源效率与环境质量综合标志的指标体系，建立能源效率与环境质量管理信息系统。系统的整体设计支持多组织、多用户在云计算服务模式下使用，支持跨医院区域的数据采集、存储和共享，实现医疗机构能源使用的在线分类、子项目、家庭监控和测量，实现自动节能控制，自动采集、存储和分析。
系统整体构成是通过RS485接口或者传感器从智能仪表中采集数据（包括水表、电表、空调机组和环境检测仪等），然后通过以太网交换机将数据存储到数据中心服务器;获得授权的用户通过客户端连接能效管理服务器，进行数据查询和统计分析。数据中心服务器统一租用第三方云服务，按年支付费用，与医疗机构通信通过VPN专用通道确保数据安全性。系统网络架构如图2 所示。
在三级甲等综合性医疗机构的日常能耗中，用于照明、空调及通风、电梯、给水等设备的电力消耗占比较大，其中空调系统用电比例超过50%。本文采用Delphi咨询专家遴选标准，对医疗机构能耗的分项分类如图 3 所示。
1) 系统采用RS485接口和传感器获取智能仪表数据，通过远程数据传输等手段实时同步采集能耗数据,将建筑能耗数据传输到能耗监测系统，实现系统的能耗在线监测、数据处理以及动态分析等功能；
2 ) 对各独立科室或单体建筑内的各个环节都进行能源消耗监测，其中中央空调用电及用气量是监视对象，对监测结果的能耗数据进行统计、记录、分析及管理，从而评估各区域的能源消耗水平并进行趋势预测；
3 ) 按照各地能耗监测系统的要求对建筑物、采集器、采集点以及分类分项能耗等信息进行编码，将加密后的能耗数据定时上传至上级能耗监测数据中心；
4 ) 先将现有的设备管理系统或电力管理系统数据进行集成，再按照能耗类型拆分或汇总数据，通过对能耗数据的分析，挖掘出可节能空间，并通过各种管理手段或节能改造方式推进实现持续节能。
能源效率管理系统可实现数据采集及处理、能耗数据的监管、查询和预测、并针对能耗信息进行维护、能耗数据预警、能耗数据公示以及辅助的环境监测和决策支持等，能耗预测功能将在第三部分进行介绍，其他功能如下：
实现能耗数据的并行通信采集，接收、预处理及存储水电气能耗数据，并对建筑能耗采集设备进行集中管理、配置以及状态监控。对接收到的数据包进行校验分析，使采集时间规范化，再根据用能模型拆分计算原始采集数据得到分项能耗数据，后将两类数据都存储在数据库中。
设置能耗预警阈值，提供能耗监测预警（能耗监察、能耗异常追踪）、邮件预警、短信报警、自动生成能耗预警报告以及预警记录查询等功能。
可以查询建筑能耗数据基本信息、能耗动态值、能耗历史值等信息，查询结果导出格式包含 XLS、doc、PPTX、PDF。
对用能总量进行展示、同时将详细的用能数据分析结果展现给使用者。展示界面由图形化界面构成，包括柱状图、条形图、仪表盘等呈现方式，从而能够直观地分析展示能耗数据。此展示界面还可查询用能项属性、分组历史值以及分组实时值等。
具有行政区域、折标系数、学生分类、分类建筑、分类能耗信息、分项能耗编码、学校信息、建筑附加信息及建筑信息等基础信息维护。
针对已经或将要进行的节能改造项目进行项目建档、根据项目进行节能量/费用计算模型建立，并自动计算实际节能量，可作为与合同能源管理公司的效益分析依据。文章出自：王金晶，女 ,13/*77-443-/0992 任职于安科瑞电气股份有限公司厂家总部, 沟通请您Acrel-WangJinJing
能耗公示模块包括采集、修改、审核、公示以及自定义栏目管理，能够实现基于医疗机构地图的能耗监督 、以及能耗数据分析及查询等功能。
包含能源审计数据录入、审计辅助计算以及报告自动生成及导出功能，导出格式包括PDF、Word等。
主要包括对自然光、温度、湿度、声音、医用气体、医疗废物等的监测和数据采集功能，在系统平台中支持多角度查询，形成多种形式的统计分析报表。
采用云计算、大数据分析技术和B I工具开发决策支持系统，分析能源、环境和医疗工作量之间的动态关系 ，能灵活设定相关考核指标进行预测，寻找三者之间发展的平衡点，为医疗机构决策支持提供重要依据。
能耗监测是能源管理系统的一部分，当出现能耗异常时，系统可以及时反应并产生预警，发现异常原因并采取相关应对措施，降低能源的损耗。能耗预测是能源效率管理系统的核心模块之一，是实现能量系统动态平衡的基础，在能源效率管理系统中占有重要地位。为了实现对医疗机构能量系统的管理，使得医疗机构能效可以持续优化，能源效率管理系统需要获得并分析医疗机构能量系统过去、现在和未来的信息，而能耗预测则是获取医疗机构能量系统未来信息的关键。
在数据挖掘中，我们常常需要对未来状态进行预测，主要方法分为分类和预测，相同之处都是通过建模的方法，把已知的变量值作为模型的输入，输出即是预测出来的其他变量的值，不同的是，对于分类方法，需要预测的变量是范围型的。大多数的能源需求预测模型是根据建立的数学模型来表征能源系统的内部结构，建模方法主要有三种，包括基于回归的、时间序列以及人工智能。由于医疗机构能耗变量多且复杂性较高，往往不呈线性状态。单独使用某种模型建立方法很难实现能源的有效预测。本文结合了基于回归分析的方法以及基于BP神经网络的方法来建立预测模型实现对能源的预测，得到的组合预测模型具有更高的精确度。医疗机构总能耗可分为三个部分，医疗机构总用电、医疗机构总用水以及医疗机构总用气。可建立如图4所示的预测方案。
通过采用回归分析方法抽取出主成分，可以实现成分与能耗之间的回归模型的建立，对医疗机构的能耗进行了有效的预测。由于回归模型建立的预测模型为线性模型，但是能耗与能源影响因素之间存在着复杂的非线性关系，只采用回归分析模型并不能很好地解决能耗预测的问题。另外，由于回归分析模型不具备记忆以及自主学习的能力，回归模型无法处理并展示海量数据中的所有信息，也不能较好地解释能耗变量 ，预测的效果一般较差。所以，本文融合了回归分析与人工神经网络两种方法的特点，具备回归分析在数据分析与解释方面的优点，基于BP神经网络的预测提高了精度，弥补了回归分析方法的不足。
BP神经网络是一个单向传播的多层前向网络，单个样本包含m个输入以及n个输出，在输入层和输出层之间通常还有若干个隐含层。BP神经网络一般分为两个过程，即工作信号正向传递子过程，以及误差信号反向传递子过程。输出层的直接前导误差是根据输出层的误差来估测的，再利用此误差去计算更前一层的误差，如此层层传递，就可以获得所有层的误差估计。BP神经网络一般可用应用于函数逼近、模式识别、分类及数据压缩等。它具有较强的泛化性，使网络能够合理地响应被训练以外的输入.
(1) 对样本数据进行归一化处理，给各层连接权赋值，赋值范围：随机数的取值范围是（- 1 ，1 )，设置误差精度值S ，给定迭代次数；
(2) 修正各连接的权值:训练样本集中的全部样本数据，然后计算网络的期望输出与实际输出之间的差值，按照差值修正各连接的权值；
(4) 得到*终的神经网络模型，完成能耗预测。对于训练后获得的BP神经网络模型，还要确定所需预测时间的输入，在根据模型获得相应的预测值。由于能耗预测模块有执行周期，采用中间数据库的方式对数据实现模块与系统之间的交互。
AcrelEMS-MED医院能源管理平台充分结合《医疗建筑电气设计规范》《绿色医院建筑评价标准》、《医院建筑能耗监管系统建设技术导则》等行业规范、根据医院用户需求以及能源管理部门要求，采集分析能源、能耗、能效数据，监测以电能质量、智慧用电相关指标以及其他用能指标，并与国家能源政策与用能模式改革结合。能够辅助医院后勤管理人员进行能源供应系统及设备的运行管理工作，帮助医院管理层实时掌握医院的能耗情况，为医院能源信息化建设和节能管理提供了良好的技术平台。
安科瑞医院能源管理系统建立基于云平台的“监、控、维”一体化的能源管理系统，从数据采集、设备控制、数据分析、异常预警、运维派单、系统架构和综合数据服务等方面的设计，帮助医院后勤管理部门了解医院能源运行情况，关注消防和电气安全，及时预警异常情况，提高运维效率。它集成了10KV/O.4KV变电站电力监控系统、变电所运维云平台，配电房综合监控系统，能耗管理系统，智能照明控制系统，智慧消防平台，电气火灾监控系统，消防设备电源监控系统，防火门监控系统，消防应急照明和疏散指示系统，充电桩管理系统，电能质量治理解决方案，医疗隔离电源解决方案，
电力监控系统实现对变压器、柴油发电机、断路器以及其它重要设备进行监视、测量、记录、报警等功能，并与保护设备和远方控制中心及其他设备通信，实时掌握供电系统运行状况和可能存在的隐患，快速排除故障，提高医院供电可靠性。
电力监控系统主要针对开闭所和10/0.4kV变电所，对高压回路配置微机保护装置及多功能仪表进行保护和监控，对0.4kV出线配置多功能计量仪表，用于测控出线回路电气参数和用能情况。同时对医院重要设备如柴油发电机、无功补偿装置、有源滤波装置、UPS、隔离电源系统状态进行监测。
AcrelCloud-1000电力运维云平台采用多功能电力传感器、无线通信、边缘计算网关及大数据分析技术，通过智能网关采集现场数据并存储在本地，再定时向云平台推送数据。平台采集的数据包括变电所回路电气参数和变压器温度、环境温湿度、浸水、烟雾、视频、门禁等信息，有异常发生10S内通过短信和APP发出告警信号。平台通过手机APP下发运维任务到指定人员手机上，并通过GPS跟踪运维执行过程进行闭环，提高运维效率，即时发现运行缺陷并做消缺处理。
Acrel-2000E配电室综合监控系统，可实现开关柜运行监控、高压开关柜带电显示、母线及电缆测温监测、环境温湿度监测、有害气体监测、安防监控，可对灯光、风机、除湿机、空调控制等设备进行联动控制。实现动力环境各数据的检测与设备控制，优化动力环境，避免运行环境的失控导致配电设备运行故障，保证维护人员安全，延长设备使用寿命，实现配电动力环境的分布式远程管理。
对建筑各类耗能设备能耗数据进行实时测量，对采集数据进行统计和分析。能够合理的确定各科室建筑能耗经济指标及绩效考核指标，发现能源使用规律和能源浪费情况，提高人员主动节能的意识。
②排碳数据化：通过系统可实现建筑单位内人均能耗分析（包括水、电、能量），实现低碳办公数据化；
⑤能耗评估管理：按照能源消耗定额标准约束值、标准值、引导值进行分析单位面积能耗和人均能耗指标；
⑥能耗竞争排名：各个科室能耗对比，实现能耗排名，增强全院工作人员的节能意识；
⑦对能耗的使用数据进行综合的分析、统计、打印和查询等功能，并根据能耗监测管理系统的需要可选择不同样式报表的打印。为能耗运营管理部门提供可靠的依据；
⑧能耗数据采集，随时查询，并根据采集数据进行统计分析，监测异常能源用量，对能源智能仪表故障进行报警，提高系统信息化、自动化水平。
医院人流比较密集，科室较多，照明用电在医院电能消耗中约占到15%左右。所以合理使用照明控制系统，在提升医生和患者的体验情况下大程度使用自然光照明，通过感应控制做到人来灯亮，人走灯灭或保持地强度照明，尽量解决照明用电。
ASL1000智能照明控制系统可以实现场景控制、时间控制、区域控制、光照度感应控制以及红外感应控制等多种控制方式，能有效避免公共区域的照明浪费，还可以帮助医院管理照明。
系统在配电箱内的模块主要有总线电源、开关驱动器、IP网关、耦合器、干接点输入模块等。这些模块使用35mm标准导轨安装。
安装在控制现场的模块主要有光照度传感器、红外传感器和智能面板。有人经过可以设定红外感应控制亮灯，人离开后在设定的时间内熄灯，智能面板等手动控制设备，可实现自动控制、现场控制和值班室远程控制相结合。
智慧消防云平台基于物联网、大数据、云计算等现代信息技术，将分散的火灾自动报警设备、电气火灾监控设备、智慧烟感探测器、智慧消防用水等设备连接形成网络，并对这些设备的状态进行智能化感知、识别、定位，实时动态采集消防信息，通过云平台进行数据分析、挖掘和趋势分析，帮助实现科学预警火灾、网格化管理、落实多元责任监管等目标。实现了无人化值守智慧消防，实现智慧消防“自动化”、“智能化”、“系统化”需求。从火灾预防，到火情报警，再到控制联动，在统一的系统大平台内运行，用户、安保人员、监管单位都能够通过平台直观地看到每一栋建筑物中各类消防设备和传感器的运行状况，并能够在出现细节隐患、发生火情等紧急和非紧急情况下，在几秒时间内，相关报警和事件信息通过手机短信、语音电话、邮件提醒和APP推送等手段，就迅速能够迅速通知到达相关人员。
电气火灾监控系统作为火灾自动报警系统的预警子系统，由电气火灾监控主机、电气火灾监控单元、剩余电流式电气火灾探测器以及测温式电气火灾探测器组成，通过现场总线构成一套完整的预防电气火灾的监控系统，数据可集成至企业消控室监控系统。
医院电气火灾监控系统以建筑为单位设置，采集数据后上传至值班室监控主机，实现对建筑电气安全预警。现场设置的传感器监测配电系统回路的漏电电流和线缆温度，异常时实时发出报警信号，重点关注门诊楼、住院楼、医技楼等区域漏电或者电缆发热等问题。
医院消防安全非常重要，消防设备比较多，消防设备电源监控系统主要功能就是用于监测消防设备的工作电源是否正常，保障在发生火灾时消防设备可以正常投入使用。
消防设备电源监控监控系统采用消防二总线，以建筑为单位设置区域分机采集消防设备电源状态，区域分机通过二总线接收多台传感器的电压、电流信息和开关状态信息，以此实现对消防设备电源工作状态的实时监视。
医院防火门数量比较多，由于部分区域经常有人走动，常开常闭防火门数量都不少，防火门监控系统的作用就是监测防火门开闭状态，在发生火灾后自动关闭常开防火门，防止烟雾扩散。防火门监控系统采用消防二总线将具有通信功能的监控模块相互连接起来，用于监测和控制防火门状态，当防火门发生异常位置信号时，防火门监控器能发出故障报警信号，指示故障报警部位并保存故障报警信息。发生火灾时，关闭事故区域所有常开防火门，防止烟雾向安全区域扩散。
医院人员流动性强，密度大，消防比较复杂，一旦发生火灾，疏散指示系统非常重要。消防应急照明和指示系统可以和火灾报警系统联动，提供应急照明和疏散路径指示，指引人群快速找到疏散出口，并可以一键选择疏散应急预案，提升人员逃生概率。
都是谐波源，比如X光机、CT机等都会产生大量谐波，谐波使电能的生产、传输和利用的效率降低，使电气设备过热、产生振动和噪声，并使绝缘老化，使用寿命缩短，甚至发生故障或烧毁。谐波可引起电力系统局部并联谐振或串联谐振，使谐波含量放大，造成电容器等设备烧毁。谐波还会引起继电保护和自动装置误动作，使电能计量出现混乱。对于医院的精密化验设备可能会产生干扰。
为了消除配电系统谐波对医院设备的影响，方案配置AnSin I有源滤波器，滤除电网2~31次谐波干扰。
AnSin I系列有源电力滤波装置，以并联方式接入电网，通过实时检测负载的谐波和无功分量，采用PWM变流技术，从变流器中产生一个和当前谐波分量和无功分量对应的反向分量并实时注入电力系统，从而实现谐波治理和无功补偿。文章出自：王金晶，女 ,13/*77-443-/0992 任职于安科瑞电气股份有限公司厂家总部, 沟通请您Acrel-WangJinJing
作为建筑节能的领域，我国医院目前存在能耗使用较高，能源管理粗放的问题，节能潜力巨大。本文通过对医疗机构能源消耗进行分类和综合分析，采用RS485接口与传感器等技术实现数据的智能获取，对能耗数据实现远程实时采集，同时进行建筑能耗在线监测及动态分析预测。在保证用能可靠性及病人和医务人员舒适度的前提下，通过能耗分析和管理，降低了医疗机构建筑的能耗，为构建绿色智慧医疗机构提供了技术及平台支撑，有效推进了医疗机构绿色节能建设发展。
[ 1 ] 国务院.中华人民共和国节约能源法[ Z ].北京：国务院，2007.
[ 4 ] 刘博，陈冠益，马云龙..基于云服务的智慧医院能源效率管理系统的研究 [ J ]
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