BIM智慧运维系统在节能减排中的应用

邵泽江

（青岛大沽河省级生态旅游度假区管理委员会，山东胶州 266300）

0 引言

早在2005年，我国的“十一五”规划纲要中就提出节能减排的需求，而在2020年9月份的第75届联合国大会上，国家主席习近平同志向全世界承诺力争于2030年前达到碳峰值，2060年前实现碳中和的远大目标，随后的多个场合与多个政府报告中重申了达成碳中和的决心，节能减排成为“十四五”期间重要的工作内容。医院作为国家扶持的事业单位，在响应政府号召，降低碳排放，推进碳中和上有义不容辞的责任。与此同时受国内外疫情差异带来的供应萎缩需求增长导致国际能源价格一路走高，节能的现实意义也获得大幅度放大。这种大背景加上自动控制与人工智能的迅速发展，使得节能相关研究与实践在近年开始飞速发展。

建筑节能的研究可以追溯到20世纪70年代，石油危机期间提出的减少建筑热量散失的建筑设计概念，现代意义上的主动降低能量消耗的建筑节能则是近二十年气候变化问题成为学术界与政治界核心议题之后迅速发展起来的，主要是指通过对建筑耗电设备，如照明、取暖、空调等的控制，在需求降低时降低使用功率或者关闭设备来整体上降低建筑工作能耗。传统的实现方法主要包括按照预先设定好的顺序控制开关的顺序控制，以及通过监测变量达到控制的目标，主要是通过PID控制策略加以控制的过程控制。更复杂的控制方法包括各种硬编码控制策略，基于软计算的控制策略，还有综合软硬方法的控制策略。

基于硬编码的控制策略除了为PID控制升级自动整定参数功能，还有调度增益控制策略，通过为温度、亮度等一系列控制变量设计控制器，根据当前变量切换控制器来实现自动化控制；自校正控制，通过最小方差等方法判断变化的控制变量的最小方差或者收敛值作为控制依据；监督-最优控制系统，对控制目标建模并建立控制规律，以此作为监督控制系统的控制条件；模型预测控制，通过对目标控制变量建模，预测控制变量后续变化作为控制决策依据。还有鲁棒控制，针对控制变量系统摄动中的鲁棒性设计的固定控制器。

基于软计算的控制策略还处在探索使用AI阶段为主，譬如结合深度学习与强化学习优化建筑能源管理的策略；有学者使用人工神经网络优化建筑通风设备的节能[1]；模糊控制同样可以协助建筑暖通空调系统的能源管理系统，节约18%的耗能[2]；还有基于Agent的模型控制方法，通过模拟用户行为，判断不同行为的能耗与浪费而形成节能策略[3]。最后还有综合两种方法的自适应预测控制，通过软计算反馈修正用于硬编码的参数，从而结合二者优势，实践证明在混合供电，情况复杂的住宅区环境下不但可以降低用电消耗，还可以增加电网韧性，而在单独建筑物内使用同样可以起到节能效果[4]。

通常而言，基于人工智能的节能方案效果会强于基于固定规则的节能方案[5]，但实践中不同策略适宜使用条件各异，例如基于Agent的模型适用于模拟大量用户复杂行为，由于大型医院等公共建筑的照明、HVAC等服务不是由用户行为直接决定，只有用户的位置和流动会产生影响[6]。除此之外，最大的问题在于如何在实践中大规模使用和推广智慧节能[7]。

推广问题是目前能源管理的最大问题，主要来自3个方面：①成本问题，越高端的节能系统成本越高，但精细化节能的边际效用是递减的，因此使用先进的能源管理系统不一定能起到节约成本的效果[8]；②安全问题，能源管理系统需要有相当高的权限才能有效统筹能源使用，因此很容易成为黑客攻击的切入点，对于能源保障要求极高的医院非常危险，需要在安全方面投入更多资源[9]；③后续使用问题，节能管理需要持续投入人力、物力去维护与保养，否则就会因为退化效应而导致节能效果与稳定性大打折扣。

由于节能减排并非硬性要求，以上问题导致很多医院和机构不愿在此投入财力物力。但只要认识到上述问题的根本原因并不在节能减排，而在于能源管理系统，问题就可以迎刃而解了——不要建立需要单独安全保障和运维保养的独立能源管理系统，而是将能源管理功能整合进一个同样需要安全保障与运维保养的必需系统，譬如一个智慧医院管理系统，就可以避免所有独立系统的额外花费。同时由于节能投入的边际效用递减的缘故，对于一个尚未采用任何节能设施的单位，可以先从性价比较高的简单控制开始，而不是直接使用成本高且不成熟的人工智能控制方案。本次研究即采用这种方案，探寻建立在智慧后勤运维系统上的节能减排措施的实施效果。

1 研究区域与研究思路

本次研究以新建成的同济大学附属东方医院胶州医院（以下简称胶州医院）为目标，研究为该医院建立的智慧后勤运维系统的新功能，智能控制综合楼1-4层公共区域中央空调能够达成的节能减排效果。

1.1 研究区域

胶州医院是胶州市投资建设，上海市东方医院（同济大学附属东方医院）全面管理的三级综合医院，位于胶州市大沽河省级生态旅游度假区，总投资22亿元，医院占地面积66071m2，总建筑面积134212m2，其中地上建筑面积117808.5m2，院区共四幢建筑，医疗综合楼地上10层，传染楼地上2层，高压氧舱与地面停车场均为地上1层，地下共1层。

胶州医院与上海四建集团以及上海四建集团工程设计研究院共同开发了医院BIM运维管理系统，提供了建筑信息管理、空间管理、报修服务、设备设施智能监控、视频安防管理、统计分析、能耗管理、系统配置、用户管理等功能。

胶州医院于2021年12月28日正式开诊。

1.2 研究思路

本次研究基于医院BIM运维管理系统对医院综合楼1-4层公共区域中央空调智慧控制功能与回路能耗统计功能，选择2022年1月10日、11日与13日三天作为三种研究情境统计回路能耗，其中1月10日情境1为1月9日晚8时定时关闭无人区域空调，至10日早5时重新开启，开启温度设定为22℃，统计从9日晚8时至10日晚8时的总能耗。1月11日情境2除晚8时至早5时自动关闭无人区域外，还在工作时段启用人流统计控制，在医院每小时人流总量低于阈值时降低空调输出功率，反之提高功率。阈值设定为400人次/h与800人次/h，到达阈值时增加或者降低预设温度2℃。1月13日作为对照情境，不进行任何控制。

跳过1月12日是因为当日气温略高于前后几天，可能影响数据准确性：10日气温约为-6～3℃，11日与13日均为-6～1℃，而1月12日气温升至-4～5℃。

2 研究过程

2.1 数据获取

本次研究通过医院BIM运维系统获取数据。每隔3h从后台读取一次研究回路的能耗以获得这3h能耗总量。这些公共区域回路包括7AA5-3，一层中心检验区空调；7AA5-4，一层挂号门诊区空调；8AA6-6，一层体检区域空调；8AA6-5，二层办公区空调；8AA5-3，二层康复科空调；11AA4-2，三层治疗区空调；11AA4-3，三层诊室区空调；5AA5-2；四层走廊空调。

情境1于1月9日20时前启动自动关闭供暖功能，记录至1月10日20时为止每个回路的8组数据；情境2于1月10日20时开始，在1月11日5时启动供暖后开启智能管理功能，至1月11日20时为止记录各回路数据。对照组数据于1月12日20时开始，关闭所有控制功能，至1月13日20时记录各回路数据。

2.2 研究结果

结果如表1所示。

表1 各回路不同情境总能耗 单位：kW·h

可以看出，对比所有8个回路8个时间段总能耗，情境1可以比对照组节约43.7%的总能耗，而情境2更可以节约48.2%的总能耗。

具体来说，情境1与情境2中关机的时间段，也就是20时—5时这段时间，是能耗最高的时间段，这是因为间温度较低，制热需求更高。情境2下启动制热后的能耗峰值较情境1平缓，一方面早晨空调温度设定较低的情况下加热至设定温度需要的能量较低，另一方面建筑散热取决于内外温差，控制区域与外界温差较低，且周边房间开始正常供暖的情况下，对控制区域供暖需要的能耗必然更低，因此情境2下5时—8时阶段能耗低于情境1乃至对照情境下的能耗。2楼办公区域变化幅度略大于其他回路，与该区域面积较大，温差大时散热较快有关。

此外，当供暖系统控制回路采用夜间自动停止供暖功能后，日能耗降低了43.7%，但进一步采用人流量智能控制供暖功能后，日能耗比仅采用夜间停止供暖的情境降低8%。调整智能控制的阈值与调整量可以降低更多能耗，但是一方面某些时段降低供暖功率很难令能耗降低比例达到夜间停止供暖的水平，另一方面调整程度过大会降低在场患者舒适度，因此可以得出结论，对于尚未采用节能措施的医院，按需求切断供暖这种简单措施能起到非常明显的节能效果，只有在已经有基础的节能措施的前提下需要进一步提高节能效率时，才适合考虑投入更为昂贵但边际效用更低的各种智慧控制手段。

3 结论与讨论

本次研究以胶州医院为例，探讨对医院公共区域空调供暖进行自动控制的节能措施的实证效果。结果显示如果晚上8时关闭医院公共区域空调供暖，到第二天早晨5时重新开启，这部分回路全天的能耗可以比全天供暖情况下节约43.7%的能耗。如果再应用基于人流量的智能控制，在进入楼内人数低于阈值时降低供暖功率，能耗可以进一步降低5%，达到节能48.2%的效果，相比仅夜间停止供暖进一步节能8%。

从研究结果可以看出，公共区域分时段控制空调供暖意义重大，可以极大降低这部分能耗，而智能控制需要在分时段控制的基础上进一步节能。除了空调控制，热水控制与照明控制同样可以相对简单的通过智慧医院运维系统得以实现，而不需要投资资金、人员、安保措施到一个单独的能源管理系统上。考虑到空调、热水与照明基本涵盖了典型医院能耗的65%左右[10]，这对医院的节能减排工作影响巨大。

当然，当节能需求愈发精细化的时候，只有使用人工智能控制、依靠软硬计算最大化节能效果的能源管理系统才能胜任这个任务，但对于节能减排起步阶段，一个依托于已有必需智慧运维系统的节能措施是性价比最高的选择。