医院空调节能控制系统的优化方案

医院空调节能控制系统的优化方案演讲人2025-12-10

01医院空调节能控制系统的优化方案02引言：医院空调节能的必要性与紧迫性03医院空调节能控制系统现状与核心挑战04医院空调节能控制系统优化核心原则05医院空调节能控制系统优化关键技术方案06医院空调节能控制系统实施路径与效益评估07结论：构建“安全、智能、高效”的医院空调节能体系目录01ONE医院空调节能控制系统的优化方案02ONE引言：医院空调节能的必要性与紧迫性

引言：医院空调节能的必要性与紧迫性在医院建筑能耗构成中，空调系统通常占总能耗的30%-50%，是名副其实的“能耗大户”。作为保障医疗活动正常开展的核心基础设施，医院空调系统不仅要满足《综合医院建筑设计规范》对温湿度、洁净度、换气次数的严苛要求，还需应对24小时不间断运行、区域负荷差异显著（如手术室、ICU与普通病房需求迥异）、医疗设备散热叠加等特殊挑战。近年来，随着“双碳”目标的推进及医疗行业精细化管理需求的提升，传统医院空调系统“高能耗、低能效”的粗放运行模式已难以为继。笔者曾参与某三甲医院空调系统能耗审计项目，数据显示：该医院夏季空调峰值负荷达1800kW，日均运行电费约2.4万元，其中30%的能耗源于“无效冷量”——如夜间无门诊时段病房仍维持22℃低温、手术室在非手术时段按最大新风量运行等场景。这些“隐性浪费”不仅推高了运营成本，也与绿色医院建设的理念背道而驰。

引言：医院空调节能的必要性与紧迫性事实上，医院空调节能绝非简单的“降耗”或“减配”，而是通过技术手段实现“按需供给”——在保障医疗环境安全的前提下，让每一度电、每一方冷量都用在“刀刃上”。基于此，本文将从系统现状、优化原则、关键技术及实施路径四个维度，提出一套完整的医院空调节能控制系统优化方案。03ONE医院空调节能控制系统现状与核心挑战

传统系统运行模式的典型问题控制逻辑粗放，供需匹配度低多数医院空调系统仍采用“定频启停+定风量”的简单控制模式，如冷水机组根据回水温度设定值（如7℃）启停，风机按额定功率运行，无法根据实际负荷动态调节。以普通病房为例，白天人员密集时需供冷16kW，夜间人员减少后负荷降至8kW，但系统仍按16kW能力输出，导致30%的冷量被浪费。

传统系统运行模式的典型问题分区控制缺失，能耗“一刀切”医院功能区域差异显著：手术室要求恒温恒湿（温度22-24℃、湿度45%-60%）、洁净度100级；病房仅需温度24-26℃、湿度40%-65%；诊室因人员流动大需频繁换气；药房、检验科则需排风散热。传统系统常按“最大负荷”统一分区控制，导致低负荷区域被迫接受过度供冷/供热，形成“大马拉小车”现象。

传统系统运行模式的典型问题设备独立运行，缺乏协同优化冷水机组、水泵、风机、冷却塔等设备多为独立控制，缺乏系统级联动。例如，当室外湿球温度降低时，冷却塔可直接免费制冷，但传统系统仍启动冷水机组，造成“高能耗低能效”的悖论；又如，夜间手术室空调系统运行时，病房系统同步启动，未利用“负荷错峰”实现节能。

传统系统运行模式的典型问题监测数据缺失，能效管理“盲人摸象”多数医院仅对总用电量进行计量，缺乏对空调子系统（如冷水机组、水泵、新风机组）的能耗分解，更无实时负荷、设备效率、环境参数等数据的动态监测。运维人员难以定位能耗瓶颈，“凭经验”调节导致节能措施缺乏针对性。

节能改造的深层障碍安全性与节能的平衡难题医疗环境对安全性要求极高，如手术室压差需维持5-15Pa以防止污染空气渗入，ICU需保证绝对正压。若节能调节不当（如减少新风量、降低换气次数），可能引发交叉感染、设备故障等风险，导致医院对节能改造持谨慎态度。

节能改造的深层障碍改造成本与收益的博弈智能化节能改造需投入传感器、控制器、算法平台等硬件及软件成本，部分医院因“投入高、回收期长”而犹豫。例如，一套覆盖全院的空调智能控制系统改造成本约200-500万元，若节能量为15%，回收期需3-5年，对资金紧张的医院而言压力较大。

节能改造的深层障碍运维能力与技术适配不足节能控制系统依赖专业运维团队，但多数医院后勤部门缺乏熟悉“暖通+自控+数据”的复合型人才。同时，不同厂商的设备协议不统一（如Modbus、BACnet、Profibus），数据互通难度大，导致系统“孤岛化”，难以发挥协同效益。04ONE医院空调节能控制系统优化核心原则

医院空调节能控制系统优化核心原则针对上述挑战，医院空调节能控制系统的优化需遵循“安全优先、精准匹配、智能协同、全周期优化”四大原则，确保节能效果不牺牲医疗功能，技术可行性与经济性相统一。

安全性与舒适性优先原则医疗环境的温湿度、洁净度、压差等参数是保障患者安全和医疗质量的基础。任何节能措施必须以“满足医疗工艺要求”为前提：手术室空调需保证24小时恒温恒湿，且压差控制精度±2Pa；普通病房温度波动需≤±1℃，湿度波动≤±5%；传染病房需维持负压（-5-15Pa），且新风量需高于国家标准20%。例如，在病房节能改造中，可通过“人员感应+CO2浓度”联动控制新风量——当室内CO2浓度<1000ppm时，新风量按30m³/(人h)设计；当CO2浓度>1000ppm时，自动提升至50m³/(人h），既避免人员聚集时新风不足，又减少无人时的冷热损失。

分区分类精准控制原则基于医院不同区域的功能需求，将空调系统划分为“高精度控制区”（手术室、ICU、检验科）、“舒适性控制区”（病房、门诊）、“排热控制区”（药房、消毒供应室）三大类，实施差异化控制策略：01-高精度控制区：采用“定风量+变频冷热源”模式，通过高精度传感器（温度±0.1℃、湿度±2%）实时监测环境参数，通过PID算法动态调节冷水机组出水温度（如手术室夏季供水温度从7℃提升至9℃，可降低冷水机组能耗8%-10%）；02-舒适性控制区：采用“变风量+需求响应”模式，根据人员密度、室外温度、太阳辐射等参数动态调整风机频率（如白天门诊人员密集时风机频率调至50Hz，夜间降至30Hz，风机能耗可降低40%）；03

分区分类精准控制原则-排热控制区：采用“独立排风+热回收”模式，通过热交换器回收排风中的冷量（如消毒供应室排风温度30℃，新风温度35℃，热回收后新风可降至28℃，减少制冷负荷15%）。

智能协同与动态优化原则打破传统设备独立运行的局限，构建“感知-决策-执行-反馈”的闭环控制系统，实现多设备协同优化：-冷热源协同：根据气象数据（湿球温度、太阳辐射）、负荷预测结果，联动冷水机组、冷却塔、水泵的运行——例如，当湿球温度<18℃时，优先采用冷却塔免费制冷（自然冷却模式），关闭冷水机组；-新风与回风协同：通过焓值控制算法，判断室外空气是否比回风更“清新”（如夏季室外焓值<回风焓值时，采用最大新风比；冬季反之），减少制冷/加热能耗；-时间与负荷协同：结合医院作息（如门诊时间、手术排班），提前预判负荷变化——例如，术前1小时开启手术室空调，提前将温度降至设定值，避免手术中满负荷运行。

全生命周期成本最优原则节能改造需综合考虑“初始投资+运行维护+节能收益”的全生命周期成本（LCC），避免“为节能而节能”的过度投入。例如，在设备选型中，优先考虑“变频+高效”设备：虽然变频水泵比定频水泵初始投资高20%，但节能率达30%，投资回收期约2-3年；在算法选择中，可采用“规则控制+机器学习”的混合策略——规则控制保障基础安全，机器学习（如LSTM神经网络）基于历史数据优化参数，避免复杂算法导致的“过拟合”与运维难度增加。05ONE医院空调节能控制系统优化关键技术方案

医院空调节能控制系统优化关键技术方案基于上述原则，医院空调节能控制系统的优化需从“感知层-控制层-执行层-管理层”四层架构入手，构建“精准感知-智能决策-高效执行-数据闭环”的完整技术体系。

感知层：构建多维参数监测网络感知层是节能控制的基础，需通过高精度传感器、智能仪表及物联网关，实现对空调系统运行状态与环境参数的实时采集。

感知层：构建多维参数监测网络监测参数设计010203-环境参数：温度（±0.2℃）、湿度（±3%RH）、CO2浓度（±50ppm）、PM2.5（±10μg/m³）、压差（±1Pa）等，覆盖手术室、病房、门诊等关键区域；-设备参数：冷水机组进出水温度/流量/压力、水泵/风机频率/电流、冷却塔进出水温度、阀门开度等，实时监测设备运行效率；-能耗参数：分项计量冷水机组、水泵、风机、冷却塔的电量，累计日/周/月能耗数据，支持能效分析。

感知层：构建多维参数监测网络传感器选型与布点策略-高精度传感器：手术室采用瑞士Sensirion温湿度传感器（精度±0.1℃/±1%RH），病房采用国产优质品牌（如华盛昌）成本可控型传感器（精度±0.2℃/±2%RH）；-智能布点：根据区域功能动态调整传感器密度——手术室每20㎡布置1个温湿度传感器，病房每50㎡布置1个温湿度+CO2传感器，门诊大厅采用“网格化+移动监测”结合（固定传感器+手持终端定期校准）；-边缘计算节点：在楼层弱电井部署物联网关（如华为OceanConnect），就近处理传感器数据，减少传输延迟（<100ms），支持本地快速决策（如火灾时立即关闭回风阀）。

感知层：构建多维参数监测网络数据采集与传输采用“有线+无线”混合传输模式：固定设备（冷水机组、水泵）通过Modbus-RTU协议有线传输，移动设备（便携式监测仪）通过NB-IoT无线传输；数据上传至医院智慧后勤平台，支持OPCUA协议与HIS、LIS等系统对接，实现“空调能耗-医疗活动”数据联动（如门诊量与空调负荷的相关性分析）。

控制层：智能算法驱动的动态决策控制层是节能系统的“大脑”，需基于负荷预测、多目标优化等算法，实现从“被动响应”到“主动预测”的跨越。

控制层：智能算法驱动的动态决策动态负荷预测技术传统空调系统基于“当前负荷”调节，而节能系统需预测“未来1-4小时负荷”，提前调整设备状态。可采用“物理模型+机器学习”混合预测模型：-物理模型：基于建筑围护结构、人员密度、设备发热量等参数建立热平衡方程，计算基础负荷；-机器学习模型：采用LSTM神经网络，输入历史数据（温度、湿度、门诊量、手术台数）、气象数据（温度、湿度、太阳辐射）、节假日信息等，预测未来负荷（如预测14:00负荷为1200kW，则12:00提前降低冷水机组出水温度）；-模型校准：每24小时用实际负荷数据更新模型权重，确保预测准确率>90%（梅雨季节等特殊天气增加校准频次）。

控制层：智能算法驱动的动态决策多目标优化控制算法空调系统控制需同时满足“节能”“舒适”“安全”多目标，传统PID算法难以兼顾复杂约束，可采用“模型预测控制（MPC）”结合“强化学习”的优化策略：01-MPC层：以“能耗最低”为目标函数，以“温度/湿度/压差在设定范围内”为约束条件，滚动优化未来1小时的控制策略（如风机频率、阀门开度）；02-强化学习层：通过“试错”学习长期节能效果，例如探索“新风比从30%提升至40%”对全年能耗的影响，动态调整MPC的权重参数；03-安全冗余机制：当预测负荷超出设备能力或环境参数偏离设定值时，自动切换至“安全模式”（如手术室温度>26℃时，强制开启满负荷制冷，同时触发报警）。04

控制层：智能算法驱动的动态决策分区协同控制策略针对医院多区域特点，设计“分层分区”控制逻辑：-楼层级控制：每层设置区域控制器（如西门子S7-1500），根据本层负荷需求，调节新风机组、风机盘管的运行参数；-建筑级控制：中央控制室（CCU）接收各楼层数据，通过“负荷均衡算法”分配冷热源——例如，东病房楼负荷高、西门诊楼负荷低时，将冷水机组出水优先输送至东楼，西楼减少运行台数；-跨系统联动：与照明、窗帘系统联动——当太阳辐射强时，自动调节窗帘遮光角度，减少空调冷负荷；当室内无人时，关闭照明及空调末端（保留基础新风）。

执行层：高效设备与精准调节执行层是节能策略的“手脚”，需通过变频控制、智能阀门等设备，实现精准输出与按需调节。

执行层：高效设备与精准调节冷热源系统优化-冷水机组变频改造：将定频冷水机组更换为变频机组（如特灵RTWD），根据负荷调节压缩机频率（30Hz-50Hz），部分负荷下（50%）能效比（COP）提升30%；01-水泵/风机变频控制：采用“一拖一”变频方案（如格兰富CR泵），根据最不利环路压差调节频率（如压差设定值0.3MPa，实际0.25MPa时频率降至40Hz），水泵能耗降低40%；02-冷却塔免费制冷：在冷却水管路设置板式换热器，当湿球温度<18℃时，关闭冷水机组，由冷却塔直接提供冷水（如上海地区每年可免费制冷约800小时，减少冷水机组运行能耗15%）。03

执行层：高效设备与精准调节末端设备智能调节-风机盘管：采用无线控制器（如海信智能面板），根据房间温度（24±1℃）自动调节风速（高/中/低/关），支持手机APP远程控制；-新风机组：设置“焓值控制+CO2浓度控制”双模式——夏季室外焓值<35kJ/kg时，采用全新风；冬季CO2浓度<1000ppm时，减少新风量（从20000m³/h降至10000m³/h），加热能耗降低25%；-手术室净化空调：采用“定风量+变频冷热”模式，通过压差传感器（±1Pa）调节排风阀开度，维持手术室正压（+10Pa），同时利用热回收器回收排风冷量（排风温度24℃，新风温度32℃，回收后新风温度降至28℃，制冷负荷减少12%）。

执行层：高效设备与精准调节智能阀门与风阀控制-电动调节阀：采用V型球阀（如ASCO），流量控制精度达±2%，替代传统手动阀门，实现按需冷热量分配（如病房关灯后，阀门自动关闭30%，减少冷量损失）；-风阀执行器：采用角行程执行器（如欧玛Valve），根据CO2浓度调节新风阀开度（如CO2浓度1200ppm时，新风阀开度从20%提升至50%），确保室内空气质量。

管理层：数据驱动的能效优化平台管理层是节能系统的“中枢”，需通过可视化平台、运维工具，实现从“经验管理”到“数据管理”的转变。

管理层：数据驱动的能效优化平台智慧能源管理平台架构-数据层：集成空调、照明、电梯等系统能耗数据，存储于时序数据库（如InfluxDB），支持10年历史数据查询；01-分析层：通过能效分析算法（如E-P指标评估法，E-P=实际能耗/基准能耗），生成医院、楼层、区域三级能效报告，识别能耗异常点（如某病房空调能耗同比高20%，报警提示设备故障）；01-应用层：提供“能耗看板”“设备台账”“节能建议”等功能，支持PC端、移动端访问（如后勤人员可通过手机查看实时负荷曲线，远程调整参数）。01

管理层：数据驱动的能效优化平台预测性维护与故障诊断-设备健康度评估：基于振动、温度、电流等数据，建立设备健康模型（如水泵轴承温度>80℃时，健康度从“优”降至“中”），提前48小时预警故障；-故障自诊断：采用专家系统（如基于规则的诊断库），当空调温度异常时，自动判断原因（如冷水机组故障、阀门堵塞、传感器失灵），并推送维修建议（如“检查1号机组压缩机，当前电流比正常值高15%”）。

管理层：数据驱动的能效优化平台节能效益评估与持续优化-KPI指标体系：设置“单位面积能耗（kWh/m²）、空调系统能效比（COP）、节能率”等KPI，每月对比目标值（如目标节能率15%，实际达12%时分析原因）；-动态调整策略：根据季节变化（如夏季空调负荷高，优化自然冷却策略）、医疗活动（如疫情期间增加新风量，调整节能目标），动态优化控制算法；-员工节能培训：通过平台推送“节能操作指南”（如“非手术时段手术室空调设置‘夜间模式’，温度26℃，新风量50%”），培养员工节能意识。06ONE医院空调节能控制系统实施路径与效益评估

分阶段实施策略调研评估阶段（1-2个月）-能耗审计：通过电量表、便携式检测仪，统计空调系统分项能耗（如冷水机组40%、水泵30%、风机20%、其他10%），识别高能耗环节；-需求调研：与临床科室沟通，明确各区域环境参数要求（如手术室要求温度22±1℃，湿度50±5%），避免节能改造影响医疗活动；-技术方案制定：基于调研结果，选择“局部改造”或“整体改造”路径（如优先改造高能耗的门诊楼，再推广至病房楼）。

分阶段实施策略试点改造阶段（3-6个月）选择1-2个典型区域（如门诊楼、5层病房）进行试点，安装智能控制系统，验证节能效果（如门诊楼改造后，空调能耗降低18%，温度达标率提升至98%）；收集试点反馈，优化算法参数（如根据医生反馈，将诊室温度设定范围从24-26℃调整为23-25℃），确保舒适性不受影响。

分阶段实施策略全面推广阶段（6-12个月）总结试点经验，制定全院推广计划，分区域、分系统逐步改造（优先改造冷水机组、水泵等高能耗设备，再优化末端控制）；建立运维团队，开展“暖通+自控+数据”复合型人才培训（如与高校合作开设“医院空调节能管理”课程），确保系统长期稳定运行。

分阶段实施策略持续优化阶段（长期）每季度分析能效数据，优化控制算法（如根据冬季气象数据调整新风量阈值）；定期评估设备状态，及时更换老化设备（如运行10年以上的水泵，效率下降15%，需更换为变频泵）。

效益评估经济效益以某三甲医院（建筑面积15万㎡）为例，空调系统年能耗约1200万kWh，节能改造后节能率按18%计算，年节电216万kWh，电价按0.8元/kWh计，年节省电费172.8万元；改造投资约400万元，投资回收期约2.3年，全生命周期（10年）可节省节电费用1728万元-400万元=1328万元。

效益评估社会效益-减少碳排放：年节电216万kWh，相当于减少碳排放1728吨（按火电煤耗300g/kWh