某方舱示范医院智能能耗管控系统

一、总体建设方案

北京广元科技有限公司紧密结合该方舱示范医院3个分区的舱体结构与配套设施，定制构建分为设备层、网络层、管理层三部分的智慧能耗（含配电）管控平台，下属5个子系统、44个功能模块。系统支持示范医院内部局域网高安全部署，并通过安全单向传输设备实现与互联网相关系统的数据交互。

平台遵循“原始数据→统计分析数据→高维数据”的三级数据演进架构，采用现场仪表、数据采集器及第三方系统接口全面采集电、暖通、水、油等数据，经清洗、过滤、加载后，运用皮尔逊相关检测算法与神经网络负荷预测模型进行全局工况寻优，并将策略建议与控制参数直接输出至底层设备自控系统。

二、实施内容

• 多品种能源感知与三级高维数据建模：部署智慧能耗（含配电）监测与控制模块材料，通过现场仪表、采集器及第三方系统全面采集用电、供冷/暖、水、油等用量与设备参数；按照“原始数据→统计分析数据→高维数据”流程完成数据清洗、过滤与建模，挖掘降低能耗的关键性状态。
• 2.5D/3D数字孪生综合态势与多系统应急协同：构建综合态势模块，集成基础地图与三维数字孪生模型，实时统计展示在职医生、护士、院务人员数量及普通病床、ICU病床、手术室病床使用情况；按所含设备最高报警级别展示重点用能设备态势，并联动安防系统、智慧能耗系统、病人呼叫系统与人员生命体征监测，支持突发异常事件下的三维可视化预案演示与远程接口调度。
• 七大病房场景模式3D可视切换与指令下发：针对方舱医院分时段与空置病房特征，开发关舱模式、开舱模式、正负压模式、节假日模式、节能模式、夜晚模式、无人自动关灯模式共7种场景控制指令；以3D形态直观展示示范区病房空调与照明运行状态，支持一键点击切换模式并由智能运行管控系统自动将控制参数下发至暖通、照明子系统。
• 基于神经网络与皮尔逊算法的AI节能最优分析：引入基于神经网络负荷预测的系统全局最优化控制技术，以皮尔逊相关检测算法、行业经验数据、系统静态参数及复合预测算法为基础进行建模与工况寻优、孤立点挖掘；结合节假日、昼夜、室外温度将院内单位用电划分为低、中、高三级评价，由智能AI动态推荐空调启停、温度设定及照明策略，并实时统计AI模式、节假日模式、夜晚模式、无人关灯模式的运行率。
• 三维度一键评分能源审计与专家库诊断：建立覆盖区域用能、指标数据、采集设备运行数据三个维度的能源审计模块，支持一键对医院当前能源使用情况进行审计诊断与系统评分，自动生成包含院区用能趋势分析、指标对标分析、设备健康状态分析的审计报告，并关联专家库输出针对性优化建议。
• 院内局域网部署与单向安全隔离传输：兼顾医疗机构信息安全与外部协同需求，系统核心服务部署于示范医院内部局域网络环境，同时配置安全单向传输设备实现与互联网环境相关系统的安全合规对接。

三、实施成效

• 全方位管控水电气冷暖预计实现节能10%以上：通过对全院用水、用电、燃气、制冷、供暖及相关用能设备的统一监测与AI场景联动控制，有效消除了空置病房与非高峰时段能源浪费，项目全面部署后预计帮助医院实现整体节能量10%以上。
• 实现医护床位与用能安防综合态势实时统揽：在完成节能监控的同时，实现了对在职医护人员、普通/ICU/手术室病床动态及多系统报警的线上协同监管，从真正意义上打造了智慧化、数字化的新型示范医院。
• 显著增强突发公共卫生事件应急响应与恢复能力：依托开/关舱、正负压等场景模式的快速切换与三维应急预案演练，确保医院在应对自然灾害、公共卫生事件等紧急情况时能够快速调整能源供应策略，保障核心医疗区域供能安全。
• 赋能医院组织管理优化与绿色可持续发展：详实的多维报表、AI负荷预测与专家库能源审计报告，帮助管理层精准掌握全院及单一病房用能规律，降低运营成本，推动医院向绿色、低碳、可持续发展方向迈进。