劉 博 陳冠益* 馬云龍
1(天津大學(xué)環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院 天津 300072)2(同濟(jì)大學(xué)電子與信息工程學(xué)院 上海 201804)
基于云服務(wù)的智慧醫(yī)院能源效率管理系統(tǒng)的研究
劉 博1陳冠益1*馬云龍2
1(天津大學(xué)環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院 天津 300072)2(同濟(jì)大學(xué)電子與信息工程學(xué)院 上海 201804)
隨著醫(yī)療機(jī)構(gòu)醫(yī)療技術(shù)的進(jìn)步以及醫(yī)療機(jī)構(gòu)功能的不斷完善,就醫(yī)環(huán)境與工作環(huán)境的不斷優(yōu)化,我國醫(yī)療機(jī)構(gòu)電氣煤單位面積能源消耗每年遞增, 醫(yī)療機(jī)構(gòu)能源和環(huán)境質(zhì)量管理仍存在粗放式現(xiàn)象,如設(shè)備資料缺少、臺(tái)賬不清、制度執(zhí)行力較弱、員工隊(duì)伍失衡等問題。而目前絕大多數(shù)醫(yī)療機(jī)構(gòu)都沒有開展能源診斷以及系統(tǒng)管理,醫(yī)療機(jī)構(gòu)節(jié)能和環(huán)境質(zhì)量管理發(fā)展?jié)摿艽??;谠品?wù)以及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),主要研究面向智慧醫(yī)院能效管理的云服務(wù)架構(gòu),以及管理評(píng)價(jià)方面的關(guān)鍵問題,利用物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測獲取數(shù)據(jù),通過信息平臺(tái)集成和分析數(shù)據(jù),結(jié)合回歸分析與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法對(duì)能耗數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測,確立能源效率與環(huán)境質(zhì)量綜合表征的智慧醫(yī)院指標(biāo)體系,并開展相關(guān)評(píng)估與管控研究,從而打造節(jié)能高效、環(huán)境舒適的智慧節(jié)能醫(yī)院,有效推進(jìn)醫(yī)療機(jī)構(gòu)綠色節(jié)能建設(shè)的發(fā)展。
云服務(wù) 物聯(lián)網(wǎng) 智慧醫(yī)院 能耗預(yù)測 管理系統(tǒng)
隨著醫(yī)療機(jī)構(gòu)技術(shù)的不斷進(jìn)步,診療設(shè)備的更新速度增快,醫(yī)療體系建設(shè)也不斷完善,床均建筑面積逐漸擴(kuò)大,新的功能科室越來越多,就醫(yī)及工作環(huán)境越來越人性化,帶來的能源消耗也越來越大[1-3]。根據(jù)中國醫(yī)院協(xié)會(huì)后勤管理專業(yè)委員會(huì)的一份調(diào)研報(bào)告顯示,我國醫(yī)療機(jī)構(gòu)電、氣、煤的單位面積能源消耗逐年遞增,與其他單位相比高出20%~40%。醫(yī)療機(jī)構(gòu)能源和環(huán)境質(zhì)量管理還存在粗放式現(xiàn)象,如設(shè)備資料缺少、臺(tái)賬不清、制度執(zhí)行力不強(qiáng)、員工隊(duì)伍失衡等。絕大多數(shù)醫(yī)療機(jī)構(gòu)沒有進(jìn)行過能源診斷和系統(tǒng)管理,只有少數(shù)醫(yī)療機(jī)構(gòu)有開展單項(xiàng)產(chǎn)品的節(jié)能工作,醫(yī)療機(jī)構(gòu)節(jié)能和環(huán)境質(zhì)量管理潛力還很大[4-5]。
本文基于云服務(wù)對(duì)智慧醫(yī)療機(jī)構(gòu)能源效率管理系統(tǒng)進(jìn)行研究,通過物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測技術(shù)獲取數(shù)據(jù),利用信息平臺(tái)集成和分析數(shù)據(jù),確定以能源效率與環(huán)境質(zhì)量為綜合表征的智慧醫(yī)院指標(biāo)體系,開展針對(duì)醫(yī)療機(jī)構(gòu)能耗的評(píng)估與管控研究工作,最終目標(biāo)是打造出一個(gè)能夠在實(shí)現(xiàn)高效節(jié)能的同時(shí)提供舒適環(huán)境的智慧節(jié)能醫(yī)院[6]。
通過對(duì)各家醫(yī)療機(jī)構(gòu)能源效率和環(huán)境質(zhì)量管理現(xiàn)狀進(jìn)行研究,發(fā)現(xiàn)大多數(shù)醫(yī)療機(jī)構(gòu)對(duì)于能耗管理還停留在單機(jī)能耗、日常巡查階段,很少有整體規(guī)劃[7],并且節(jié)能觀念不夠強(qiáng)烈,通過調(diào)研發(fā)現(xiàn)了具體問題如下:
(1) 從醫(yī)療機(jī)構(gòu)整體規(guī)劃的角度看,規(guī)劃建設(shè)中涉及到的耗能設(shè)備仍舊拘泥于傳統(tǒng)思維模式,沒有設(shè)置整體能耗評(píng)估環(huán)節(jié),加之設(shè)計(jì)單位采取冗余的手段設(shè)計(jì)醫(yī)療機(jī)構(gòu)的耗能設(shè)備,直接導(dǎo)致了醫(yī)療機(jī)構(gòu)能耗過大,易造成運(yùn)轉(zhuǎn)設(shè)備高支出[8]。
(2) 從單機(jī)耗能的管理方面看,缺乏整體的節(jié)能意識(shí),未因時(shí)因地考慮合適的能源利用方式,在能源利用過程中缺乏系統(tǒng)的比對(duì)與核驗(yàn)[9]。因此,由于在設(shè)備更新時(shí)缺乏能耗因素的關(guān)鍵性論證,也缺少設(shè)備能耗的效益評(píng)估,一些能源消耗遠(yuǎn)大于產(chǎn)出的耗能設(shè)備依舊在運(yùn)行。
(3) 從機(jī)構(gòu)管理的角度看,目前的醫(yī)療機(jī)構(gòu)都缺乏節(jié)能意識(shí),未把機(jī)構(gòu)節(jié)能工作列入機(jī)構(gòu)保障管理的重要日程上,忽略了節(jié)約能耗及降低成本的過程中運(yùn)行管理的重要性[10]。目前普及比較廣泛的節(jié)能措施還僅僅局限于“隨手關(guān)燈”等行為,醫(yī)療機(jī)構(gòu)能耗控制節(jié)能管理也受到了很大的限制,缺乏能耗管理的整體控制。
(4) 醫(yī)療機(jī)構(gòu)管理者主要關(guān)注的是總平面布局是否合理,以及由于醫(yī)療廢水的排放、醫(yī)療固體廢物的丟棄和惡臭、含病菌(毒)廢氣排放所造成的環(huán)境問題,缺乏電離輻射、光線、噪聲的影響意識(shí),以及外部環(huán)境對(duì)醫(yī)療機(jī)構(gòu)內(nèi)部環(huán)境敏感目標(biāo)的環(huán)境影響分析[11]。
從能源效率管理系統(tǒng)研究的源頭來看,能源效率管理系統(tǒng)屬于信息系統(tǒng)的范疇,最早由日本和西德于上世紀(jì)60年代提出來應(yīng)對(duì)能源管理的單一性問題,鋼鐵企業(yè)分別通過能源數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)和監(jiān)控系統(tǒng)來滿足能源管理的需要[12]。在之后隨著技術(shù)的發(fā)展,能源管理系統(tǒng)對(duì)于系統(tǒng)集成的需求和能源環(huán)境管理需求的增長,系統(tǒng)中的生產(chǎn)管理、效率管理以及質(zhì)量管理等各功能都緊密地結(jié)合在一起[13]。
傳統(tǒng)的醫(yī)療機(jī)構(gòu)信息化建設(shè)需要配備大量的硬件資源進(jìn)行支撐,比如服務(wù)器、存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)庫,建設(shè)完成后還需花費(fèi)人力進(jìn)行維護(hù),而且可擴(kuò)展性較差。醫(yī)療信息化專家組針對(duì)此問題對(duì)各種可能的解決方案進(jìn)行討論,例如,專家們?cè)O(shè)想了各地區(qū)可以利用云計(jì)算模式來統(tǒng)一規(guī)劃易于標(biāo)準(zhǔn)化的共性部分,用區(qū)域衛(wèi)生信息化代替區(qū)域內(nèi)部系統(tǒng)建設(shè)。本著高質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的原則,平臺(tái)建設(shè)工作委托第三方的供應(yīng)商進(jìn)行,區(qū)域內(nèi)的公共衛(wèi)生管理機(jī)構(gòu)、衛(wèi)生行政部門與各級(jí)醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)都面向公眾開放,在服務(wù)接入統(tǒng)一化的前提下,對(duì)各個(gè)區(qū)域的差異化建設(shè),補(bǔ)充相應(yīng)的特色內(nèi)容,從而有效地降低建設(shè)成本,并保證醫(yī)療IT的建設(shè)質(zhì)量,推動(dòng)醫(yī)療IT的標(biāo)準(zhǔn)化,最終實(shí)現(xiàn)互聯(lián)互通[14]。同時(shí),在多院區(qū)能源效率的管理中利用云計(jì)算技術(shù),不但達(dá)到了新一輪醫(yī)改的要求,還可以與各級(jí)醫(yī)院以及醫(yī)療行政機(jī)構(gòu)的需求相吻合。
2.1 總體框架
本文設(shè)計(jì)了基于云服務(wù)的智慧醫(yī)療機(jī)構(gòu)能源效率管理系統(tǒng),通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)監(jiān)測獲取數(shù)據(jù),利用信息平臺(tái)集成和分析數(shù)據(jù),確定以能源效率與環(huán)境質(zhì)量綜合表征的智慧醫(yī)療機(jī)構(gòu)指標(biāo)體系,建立能源效率和環(huán)境質(zhì)量管理信息系統(tǒng)。系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)提供了云計(jì)算服務(wù)模式下的多組織機(jī)構(gòu)、多用戶使用的支持[14],支持跨院區(qū)數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)和共享等,實(shí)現(xiàn)醫(yī)療機(jī)構(gòu)能量使用的在線分類、分項(xiàng)、分戶監(jiān)測和計(jì)量,實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化節(jié)能控制,自動(dòng)地采集、存儲(chǔ)、分析能耗數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)遠(yuǎn)程傳輸以及查詢、公示等,使醫(yī)療機(jī)構(gòu)的能源管理部門對(duì)醫(yī)療機(jī)構(gòu)使用的各類能源實(shí)現(xiàn)可視化節(jié)能監(jiān)控、管理;對(duì)已實(shí)施節(jié)能改造的建筑進(jìn)行節(jié)能效果的量化評(píng)估。系統(tǒng)總體架構(gòu)如圖1所示。
圖1 系統(tǒng)總體架構(gòu)圖
2.2 網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
系統(tǒng)整體構(gòu)成是通過RS485接口或者傳感器從智能儀表中采集數(shù)據(jù)(包括水表、電表、空調(diào)機(jī)組和環(huán)境檢測儀等),然后通過以太網(wǎng)交換機(jī)將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)中心服務(wù)器;獲得授權(quán)的用戶通過客戶端連接能效管理服務(wù)器,進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢和統(tǒng)計(jì)分析。數(shù)據(jù)中心服務(wù)器統(tǒng)一租用第三方云服務(wù),按年支付費(fèi)用,與醫(yī)療機(jī)構(gòu)通信通過VPN專用通道確保數(shù)據(jù)安全性。系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)如圖2所示。
圖2 系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)圖
2.3 系統(tǒng)分項(xiàng)設(shè)計(jì)
在三級(jí)甲等綜合性醫(yī)療機(jī)構(gòu)的日常能耗中,用于照明、空調(diào)及通風(fēng)、電梯、給水等設(shè)備的電力消耗占比最大,其中空調(diào)系統(tǒng)用電比例超過50%[15]。本文采用Delphi咨詢專家遴選標(biāo)準(zhǔn),對(duì)醫(yī)療機(jī)構(gòu)能耗的分項(xiàng)分類如圖3所示。
圖3 醫(yī)院能耗的分類分項(xiàng)示意圖
1) 系統(tǒng)采用RS485接口和傳感器獲取智能儀表數(shù)據(jù),通過遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)傳輸?shù)仁侄螌?shí)時(shí)同步采集能耗數(shù)據(jù),將建筑能耗數(shù)據(jù)傳輸?shù)侥芎谋O(jiān)測系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的能耗在線監(jiān)測、數(shù)據(jù)處理以及動(dòng)態(tài)分析等功能;
2) 對(duì)各獨(dú)立科室或單體建筑內(nèi)的各個(gè)環(huán)節(jié)都進(jìn)行能源消耗監(jiān)測,其中中央空調(diào)用電及用氣量是重點(diǎn)監(jiān)視對(duì)象,對(duì)監(jiān)測結(jié)果的能耗數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、記錄、分析及管理,從而評(píng)估各區(qū)域的能源消耗水平并進(jìn)行趨勢(shì)預(yù)測;
3) 按照各地能耗監(jiān)測系統(tǒng)的要求對(duì)建筑物、采集器、采集點(diǎn)以及分類分項(xiàng)能耗等信息進(jìn)行編碼,將加密后的能耗數(shù)據(jù)定時(shí)上傳至上級(jí)能耗監(jiān)測數(shù)據(jù)中心;
4) 先將現(xiàn)有的設(shè)備管理系統(tǒng)或電力管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行集成,再按照能耗類型拆分或匯總數(shù)據(jù),通過對(duì)能耗數(shù)據(jù)的全面分析,挖掘出可節(jié)能空間,并通過各種管理手段或節(jié)能改造方式推進(jìn)實(shí)現(xiàn)持續(xù)節(jié)能。
2.4 系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)
能源效率管理系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集及處理、能耗數(shù)據(jù)的監(jiān)管、查詢和預(yù)測、并針對(duì)能耗信息進(jìn)行維護(hù)、能耗數(shù)據(jù)預(yù)警、能耗數(shù)據(jù)公示以及輔助的環(huán)境監(jiān)測和決策支持等,能耗預(yù)測功能將在第三部分進(jìn)行介紹,其他功能如下:
(1) 數(shù)據(jù)采集處理
實(shí)現(xiàn)能耗數(shù)據(jù)的并行通信采集,接收、預(yù)處理及存儲(chǔ)水電氣能耗數(shù)據(jù),并對(duì)建筑能耗采集設(shè)備進(jìn)行集中管理、配置以及狀態(tài)監(jiān)控。對(duì)接收到的數(shù)據(jù)包進(jìn)行校驗(yàn)分析,使采集時(shí)間規(guī)范化,再根據(jù)用能模型拆分計(jì)算原始采集數(shù)據(jù)得到分項(xiàng)能耗數(shù)據(jù),最后將兩類數(shù)據(jù)都存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫中。
(2) 能耗監(jiān)管報(bào)警
設(shè)置能耗預(yù)警閾值,提供能耗監(jiān)測預(yù)警(能耗監(jiān)察、能耗異常追蹤)、郵件預(yù)警、短信報(bào)警、自動(dòng)生成能耗預(yù)警報(bào)告以及預(yù)警記錄查詢等功能。
(3) 能耗查詢
可以查詢建筑能耗數(shù)據(jù)基本信息、能耗動(dòng)態(tài)值、能耗歷史值等信息,查詢結(jié)果導(dǎo)出格式包含*.XLS、*.doc、*.PPTX*.PDF。
(4) 綜合統(tǒng)計(jì)分析
對(duì)用能總量進(jìn)行展示、同時(shí)將詳細(xì)的用能數(shù)據(jù)分析結(jié)果展現(xiàn)給使用者。展示界面由圖形化界面構(gòu)成,包括柱狀圖、條形圖、儀表盤等呈現(xiàn)方式,從而能夠直觀地分析展示能耗數(shù)據(jù)。此展示界面還可查詢用能項(xiàng)屬性、分組歷史值以及分組實(shí)時(shí)值等。
(5) 臺(tái)賬管理
具有行政區(qū)域、折標(biāo)系數(shù)、學(xué)生分類、分類建筑、分類能耗信息、分項(xiàng)能耗編碼、學(xué)校信息、建筑附加信息及建筑信息等基礎(chǔ)信息維護(hù)。
(6) 節(jié)能項(xiàng)目管理
針對(duì)已經(jīng)或?qū)⒁M(jìn)行的節(jié)能改造項(xiàng)目進(jìn)行項(xiàng)目建檔、根據(jù)項(xiàng)目進(jìn)行節(jié)能量/費(fèi)用計(jì)算模型建立,并自動(dòng)計(jì)算實(shí)際節(jié)能量,可作為與合同能源管理公司的效益分析依據(jù)。
(7) 能耗公示
能耗公示模塊包括采集、修改、審核、公示以及自定義欄目管理,能夠?qū)崿F(xiàn)基于醫(yī)療機(jī)構(gòu)地圖的能耗監(jiān)督、以及能耗數(shù)據(jù)分析及查詢等功能。
(8) 輔助能源審計(jì)
包含能源審計(jì)數(shù)據(jù)錄入、審計(jì)輔助計(jì)算以及報(bào)告自動(dòng)生成及導(dǎo)出功能,導(dǎo)出格式包括PDF、Word等。
(9) 環(huán)境監(jiān)測
主要包括對(duì)自然光、溫度、濕度、聲音、醫(yī)用氣體、醫(yī)療廢物等的監(jiān)測和數(shù)據(jù)采集功能,在系統(tǒng)平臺(tái)中支持多角度查詢,形成多種形式的統(tǒng)計(jì)分析報(bào)表。
(10) 決策支持
采用云計(jì)算、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)和BI工具開發(fā)決策支持系統(tǒng),分析能源、環(huán)境和醫(yī)療工作量之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系,能靈活設(shè)定相關(guān)考核指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測,尋找三者之間發(fā)展的平衡點(diǎn),為醫(yī)療機(jī)構(gòu)決策支持提供重要依據(jù)。
能耗監(jiān)測是能源管理系統(tǒng)的一部分,當(dāng)出現(xiàn)能耗異常時(shí),系統(tǒng)可以及時(shí)反應(yīng)并產(chǎn)生預(yù)警,發(fā)現(xiàn)異常原因并采取相關(guān)應(yīng)對(duì)措施,降低能源的損耗。
能耗預(yù)測是能源效率管理系統(tǒng)的核心模塊之一,是實(shí)現(xiàn)能量系統(tǒng)動(dòng)態(tài)平衡的基礎(chǔ),在能源效率管理系統(tǒng)中占有重要地位。
為了實(shí)現(xiàn)對(duì)醫(yī)療機(jī)構(gòu)能量系統(tǒng)的高效管理,使得醫(yī)療機(jī)構(gòu)能效可以持續(xù)優(yōu)化,能源效率管理系統(tǒng)需要獲得并分析醫(yī)療機(jī)構(gòu)能量系統(tǒng)過去、現(xiàn)在和未來的信息,而能耗預(yù)測則是獲取醫(yī)療機(jī)構(gòu)能量系統(tǒng)未來信息的關(guān)鍵。
3.1 基于回歸分析的能耗預(yù)測
在數(shù)據(jù)挖掘中,我們常常需要對(duì)未來狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測,主要方法分為分類和預(yù)測,相同之處都是通過建模的方法,把已知的變量值作為模型的輸入,輸出即是預(yù)測出來的其他變量的值,不同的是,對(duì)于分類方法,需要預(yù)測的變量是范圍型的。
大多數(shù)的能源需求預(yù)測模型是根據(jù)建立的數(shù)學(xué)模型來表征能源系統(tǒng)的內(nèi)部結(jié)構(gòu),建模方法主要有三種,包括基于回歸的、時(shí)間序列以及人工智能。由于醫(yī)療機(jī)構(gòu)能耗變量多且復(fù)雜性較高,往往不呈線性狀態(tài)。單獨(dú)使用某種模型建立方法很難實(shí)現(xiàn)能源的有效預(yù)測。本文結(jié)合了基于回歸分析的方法以及基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法來建立預(yù)測模型實(shí)現(xiàn)對(duì)能源的預(yù)測,得到的組合預(yù)測模型具有更高的精確度。
醫(yī)療機(jī)構(gòu)總能耗可分為三個(gè)部分,醫(yī)療機(jī)構(gòu)總用電、醫(yī)療機(jī)構(gòu)總用水以及醫(yī)療機(jī)構(gòu)總用氣??山⑷鐖D4所示的預(yù)測方案。
圖4 回歸分析模型預(yù)測方案
通過采用回歸分析方法抽取出主成分,可以實(shí)現(xiàn)成分與能耗之間的回歸模型的建立,對(duì)醫(yī)療機(jī)構(gòu)的能耗進(jìn)行了有效的預(yù)測。由于回歸模型建立的預(yù)測模型為線性模型,但是能耗與能源影響因素之間存在著復(fù)雜的非線性關(guān)系,只采用回歸分析模型并不能很好地解決能耗預(yù)測的問題。另外,由于回歸分析模型不具備記憶以及自主學(xué)習(xí)的能力,回歸模型無法處理并展示海量數(shù)據(jù)中的所有信息,也不能較好地解釋能耗變量,預(yù)測的效果一般較差。所以,本文融合了回歸分析與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩種方法的特點(diǎn),具備回歸分析在數(shù)據(jù)分析與解釋方面的優(yōu)點(diǎn),基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測提高了精度,彌補(bǔ)了回歸分析方法的不足。
3.2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的能耗預(yù)測
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)單向傳播的多層前向網(wǎng)絡(luò),單個(gè)樣本包含m個(gè)輸入以及n個(gè)輸出,在輸入層和輸出層之間通常還有若干個(gè)隱含層。
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一般分為兩個(gè)過程,即工作信號(hào)正向傳遞子過程,以及誤差信號(hào)反向傳遞子過程。輸出層的直接前導(dǎo)誤差是根據(jù)輸出層的誤差來估測的,再利用此誤差去計(jì)算更前一層的誤差,如此層層傳遞,就可以獲得所有層的誤差估計(jì)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一般可用應(yīng)用于函數(shù)逼近、模式識(shí)別、分類及數(shù)據(jù)壓縮等。它具有較強(qiáng)的泛化性,使網(wǎng)絡(luò)能夠合理地響應(yīng)被訓(xùn)練以外的輸入。其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖5所示。
圖5 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖
基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的能耗預(yù)測模型具體計(jì)算步驟如下:
(1) 對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,給各層連接權(quán)賦值,賦值范圍:隨機(jī)數(shù)的取值范圍是(-1,1),設(shè)置誤差精度值ε,給定最大迭代次數(shù);
(2) 修正各連接的權(quán)值:訓(xùn)練樣本集中的全部樣本數(shù)據(jù),然后計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的期望輸出與實(shí)際輸出之間的差值,按照差值修正各連接的權(quán)值;
(3) 判斷樣本是否滿足要求,如若不滿足則返回步驟(2);
(4) 得到最終的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,完成能耗預(yù)測。
對(duì)于訓(xùn)練后獲得的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,還要確定所需預(yù)測時(shí)間的輸入,在根據(jù)模型獲得相應(yīng)的預(yù)測值。能耗預(yù)測模型如圖6所示。
圖6 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的能耗預(yù)測模型框圖
由于能耗預(yù)測模塊有執(zhí)行周期,采用中間數(shù)據(jù)庫的方式對(duì)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)模塊與系統(tǒng)之間的交互。預(yù)測模塊與整個(gè)能源管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)交互如圖7所示。
圖7 能耗預(yù)測模塊數(shù)據(jù)交互
作為建筑節(jié)能的重點(diǎn)領(lǐng)域,我國三甲醫(yī)院目前存在能耗使用較高,能源管理粗放的問題,節(jié)能潛力巨大。本文通過對(duì)醫(yī)療機(jī)構(gòu)能源消耗進(jìn)行分類和綜合分析,采用RS485接口與傳感器等技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的智能獲取,對(duì)能耗數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)采集,同時(shí)進(jìn)行建筑能耗在線監(jiān)測及動(dòng)態(tài)分析預(yù)測。在保證用能可靠性及病人和醫(yī)務(wù)人員舒適度的前提下,通過能耗分析和精確管理,極大降低了醫(yī)療機(jī)構(gòu)建筑的能耗,為構(gòu)建綠色智慧醫(yī)療機(jī)構(gòu)提供了技術(shù)及平臺(tái)支撐,有效推進(jìn)了醫(yī)療機(jī)構(gòu)綠色節(jié)能建設(shè)發(fā)展。
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RESEARCH ON SMART HOSPITAL ENERGY EFFICIENCY MANAGEMENT SYSTEM BASED ON CLOUD SERVICE
Liu Bo1Chen Guanyi1*Ma Yunlong2
1(CollegeofEnvironmentalScienceandEngineering,TianjinUniversity,Tianjin300072,China)2(CollegeofElectronicandInformationEngineering,TongjiUniversity,Shanghai201804,China)
With the development of medical technology and the improvement of the function of medical institution, the medical environment and working environment are constantly optimized. In China, the energy consumption per unit area of electric and coal is increasing every year. The management of energy and environmental quality of medical institutions still has extensive phenomena, such as lack of equipment information, unclear accounting, weak institutional execution and imbalance of staff team. At present, the vast majority of medical institutions do not carry out energy diagnosis and management system, and medical institutions, energy saving and environmental quality management development potential is great. Based on cloud service and Internet of Things, this paper mainly focuses on the cloud service architecture for smart hospital energy efficiency management and the key issues in management evaluation. The data are collected by means of Internet of Things monitoring, and are integrated and analyzed by information platform, and the energy consumption data are predicted by regression analysis and BP neural network. To establish a comprehensive index of energy efficiency and environmental quality indicators of the smart hospital system, and to carry out the relevant assessment and control research to create energy efficient and comfortable environment of the smart energy-saving hospitals, and effectively promote the development of green energy-saving medical institutions.
Cloud services Internet of Things Smart hospital Energy efficiency Management system
2016-06-23。劉博,高工,主研領(lǐng)域:醫(yī)療信息化,環(huán)境工程技術(shù)及能源管理。陳冠益,教授。馬云龍,副研究員。
TP301.6
A
10.3969/j.issn.1000-386x.2017.05.018