BIM智慧運維系統在節能減排中的應用

邵澤江

（青島大沽河省級生態旅游度假區管理委員會，山東膠州 266300）

0 引言

早在2005年，我國的“十一五”規劃綱要中就提出節能減排的需求，而在2020年9月份的第75屆聯合國大會上，國家主席習近平同志向全世界承諾力爭于2030年前達到碳峰值，2060年前實現碳中和的遠大目標，隨后的多個場合與多個政府報告中重申了達成碳中和的決心，節能減排成為“十四五”期間重要的工作內容。醫院作為國家扶持的事業單位，在響應政府號召，降低碳排放，推進碳中和上有義不容辭的責任。與此同時受國內外疫情差異帶來的供應萎縮需求增長導致國際能源價格一路走高，節能的現實意義也獲得大幅度放大。這種大背景加上自動控制與人工智能的迅速發展，使得節能相關研究與實踐在近年開始飛速發展。

建筑節能的研究可以追溯到20世紀70年代，石油危機期間提出的減少建筑熱量散失的建筑設計概念，現代意義上的主動降低能量消耗的建筑節能則是近二十年氣候變化問題成為學術界與政治界核心議題之后迅速發展起來的，主要是指通過對建筑耗電設備，如照明、取暖、空調等的控制，在需求降低時降低使用功率或者關閉設備來整體上降低建筑工作能耗。傳統的實現方法主要包括按照預先設定好的順序控制開關的順序控制，以及通過監測變量達到控制的目標，主要是通過PID控制策略加以控制的過程控制。更復雜的控制方法包括各種硬編碼控制策略，基于軟計算的控制策略，還有綜合軟硬方法的控制策略。

基于硬編碼的控制策略除了為PID控制升級自動整定參數功能，還有調度增益控制策略，通過為溫度、亮度等一系列控制變量設計控制器，根據當前變量切換控制器來實現自動化控制；自校正控制，通過最小方差等方法判斷變化的控制變量的最小方差或者收斂值作為控制依據；監督-最優控制系統，對控制目標建模并建立控制規律，以此作為監督控制系統的控制條件；模型預測控制，通過對目標控制變量建模，預測控制變量后續變化作為控制決策依據。還有魯棒控制，針對控制變量系統攝動中的魯棒性設計的固定控制器。

基于軟計算的控制策略還處在探索使用AI階段為主，譬如結合深度學習與強化學習優化建筑能源管理的策略；有學者使用人工神經網絡優化建筑通風設備的節能[1]；模糊控制同樣可以協助建筑暖通空調系統的能源管理系統，節約18%的耗能[2]；還有基于Agent的模型控制方法，通過模擬用戶行為，判斷不同行為的能耗與浪費而形成節能策略[3]。最后還有綜合兩種方法的自適應預測控制，通過軟計算反饋修正用于硬編碼的參數，從而結合二者優勢，實踐證明在混合供電，情況復雜的住宅區環境下不但可以降低用電消耗，還可以增加電網韌性，而在單獨建筑物內使用同樣可以起到節能效果[4]。

通常而言，基于人工智能的節能方案效果會強于基于固定規則的節能方案[5]，但實踐中不同策略適宜使用條件各異，例如基于Agent的模型適用于模擬大量用戶復雜行為，由于大型醫院等公共建筑的照明、HVAC等服務不是由用戶行為直接決定，只有用戶的位置和流動會產生影響[6]。除此之外，最大的問題在于如何在實踐中大規模使用和推廣智慧節能[7]。

推廣問題是目前能源管理的最大問題，主要來自3個方面：①成本問題，越高端的節能系統成本越高，但精細化節能的邊際效用是遞減的，因此使用先進的能源管理系統不一定能起到節約成本的效果[8]；②安全問題，能源管理系統需要有相當高的權限才能有效統籌能源使用，因此很容易成為黑客攻擊的切入點，對于能源保障要求極高的醫院非常危險，需要在安全方面投入更多資源[9]；③后續使用問題，節能管理需要持續投入人力、物力去維護與保養，否則就會因為退化效應而導致節能效果與穩定性大打折扣。

由于節能減排并非硬性要求，以上問題導致很多醫院和機構不愿在此投入財力物力。但只要認識到上述問題的根本原因并不在節能減排，而在于能源管理系統，問題就可以迎刃而解了——不要建立需要單獨安全保障和運維保養的獨立能源管理系統，而是將能源管理功能整合進一個同樣需要安全保障與運維保養的必需系統，譬如一個智慧醫院管理系統，就可以避免所有獨立系統的額外花費。同時由于節能投入的邊際效用遞減的緣故，對于一個尚未采用任何節能設施的單位，可以先從性價比較高的簡單控制開始，而不是直接使用成本高且不成熟的人工智能控制方案。本次研究即采用這種方案，探尋建立在智慧后勤運維系統上的節能減排措施的實施效果。

1 研究區域與研究思路

本次研究以新建成的同濟大學附屬東方醫院膠州醫院（以下簡稱膠州醫院）為目標，研究為該醫院建立的智慧后勤運維系統的新功能，智能控制綜合樓1-4層公共區域中央空調能夠達成的節能減排效果。

1.1 研究區域

膠州醫院是膠州市投資建設，上海市東方醫院（同濟大學附屬東方醫院）全面管理的三級綜合醫院，位于膠州市大沽河省級生態旅游度假區，總投資22億元，醫院占地面積66071m2，總建筑面積134212m2，其中地上建筑面積117808.5m2，院區共四幢建筑，醫療綜合樓地上10層，傳染樓地上2層，高壓氧艙與地面停車場均為地上1層，地下共1層。

膠州醫院與上海四建集團以及上海四建集團工程設計研究院共同開發了醫院BIM運維管理系統，提供了建筑信息管理、空間管理、報修服務、設備設施智能監控、視頻安防管理、統計分析、能耗管理、系統配置、用戶管理等功能。

膠州醫院于2021年12月28日正式開診。

1.2 研究思路

本次研究基于醫院BIM運維管理系統對醫院綜合樓1-4層公共區域中央空調智慧控制功能與回路能耗統計功能，選擇2022年1月10日、11日與13日三天作為三種研究情境統計回路能耗，其中1月10日情境1為1月9日晚8時定時關閉無人區域空調，至10日早5時重新開啟，開啟溫度設定為22℃，統計從9日晚8時至10日晚8時的總能耗。1月11日情境2除晚8時至早5時自動關閉無人區域外，還在工作時段啟用人流統計控制，在醫院每小時人流總量低于閾值時降低空調輸出功率，反之提高功率。閾值設定為400人次/h與800人次/h，到達閾值時增加或者降低預設溫度2℃。1月13日作為對照情境，不進行任何控制。

跳過1月12日是因為當日氣溫略高于前后幾天，可能影響數據準確性：10日氣溫約為-6～3℃，11日與13日均為-6～1℃，而1月12日氣溫升至-4～5℃。

2 研究過程

2.1 數據獲取

本次研究通過醫院BIM運維系統獲取數據。每隔3h從后臺讀取一次研究回路的能耗以獲得這3h能耗總量。這些公共區域回路包括7AA5-3，一層中心檢驗區空調；7AA5-4，一層掛號門診區空調；8AA6-6，一層體檢區域空調；8AA6-5，二層辦公區空調；8AA5-3，二層康復科空調；11AA4-2，三層治療區空調；11AA4-3，三層診室區空調；5AA5-2；四層走廊空調。

情境1于1月9日20時前啟動自動關閉供暖功能，記錄至1月10日20時為止每個回路的8組數據；情境2于1月10日20時開始，在1月11日5時啟動供暖后開啟智能管理功能，至1月11日20時為止記錄各回路數據。對照組數據于1月12日20時開始，關閉所有控制功能，至1月13日20時記錄各回路數據。

2.2 研究結果

結果如表1所示。

表1 各回路不同情境總能耗 單位：kW·h

可以看出，對比所有8個回路8個時間段總能耗，情境1可以比對照組節約43.7%的總能耗，而情境2更可以節約48.2%的總能耗。

具體來說，情境1與情境2中關機的時間段，也就是20時—5時這段時間，是能耗最高的時間段，這是因為間溫度較低，制熱需求更高。情境2下啟動制熱后的能耗峰值較情境1平緩，一方面早晨空調溫度設定較低的情況下加熱至設定溫度需要的能量較低，另一方面建筑散熱取決于內外溫差，控制區域與外界溫差較低，且周邊房間開始正常供暖的情況下，對控制區域供暖需要的能耗必然更低，因此情境2下5時—8時階段能耗低于情境1乃至對照情境下的能耗。2樓辦公區域變化幅度略大于其他回路，與該區域面積較大，溫差大時散熱較快有關。

此外，當供暖系統控制回路采用夜間自動停止供暖功能后，日能耗降低了43.7%，但進一步采用人流量智能控制供暖功能后，日能耗比僅采用夜間停止供暖的情境降低8%。調整智能控制的閾值與調整量可以降低更多能耗，但是一方面某些時段降低供暖功率很難令能耗降低比例達到夜間停止供暖的水平，另一方面調整程度過大會降低在場患者舒適度，因此可以得出結論，對于尚未采用節能措施的醫院，按需求切斷供暖這種簡單措施能起到非常明顯的節能效果，只有在已經有基礎的節能措施的前提下需要進一步提高節能效率時，才適合考慮投入更為昂貴但邊際效用更低的各種智慧控制手段。

3 結論與討論

本次研究以膠州醫院為例，探討對醫院公共區域空調供暖進行自動控制的節能措施的實證效果。結果顯示如果晚上8時關閉醫院公共區域空調供暖，到第二天早晨5時重新開啟，這部分回路全天的能耗可以比全天供暖情況下節約43.7%的能耗。如果再應用基于人流量的智能控制，在進入樓內人數低于閾值時降低供暖功率，能耗可以進一步降低5%，達到節能48.2%的效果，相比僅夜間停止供暖進一步節能8%。

從研究結果可以看出，公共區域分時段控制空調供暖意義重大，可以極大降低這部分能耗，而智能控制需要在分時段控制的基礎上進一步節能。除了空調控制，熱水控制與照明控制同樣可以相對簡單的通過智慧醫院運維系統得以實現，而不需要投資資金、人員、安保措施到一個單獨的能源管理系統上?？紤]到空調、熱水與照明基本涵蓋了典型醫院能耗的65%左右[10]，這對醫院的節能減排工作影響巨大。

當然，當節能需求愈發精細化的時候，只有使用人工智能控制、依靠軟硬計算最大化節能效果的能源管理系統才能勝任這個任務，但對于節能減排起步階段，一個依托于已有必需智慧運維系統的節能措施是性價比最高的選擇。