应用能耗监测平台促进节能工作精细化管理

——胡晓妍 冉懋君 陈 峰 胡 铖 王道雄

当前，医院用能水平考评指标种类较多，虽可反映一部分医院用能水平，但由于各指标的计算大多依赖于单个能耗影响因子，因此指标计算结果往往反映问题不够全面。目前，国家卫健委在委属委管医院绩效考核时将单位业务密度能耗作为医院用能效率的最终考评指标，将最重要的两项能耗影响因子(医疗业务量R和医院业务用房面积S)集成为业务量密度P(P=R/S)，更加全面、准确地体现了医院能源利用效率以及管控运行成本的实际效果[1]。另外，基于完善的一、二、三级点位设计，利用智能化能耗监测平台，可深入探查能源消耗不合理点位。

本研究通过分析华中科技大学同济医学院附属同济医院单位业务密度能耗考评指标，掌握用能现状，利用能耗监测平台，深入挖掘能源消耗中的影响因子，以引导和推进节能工作中的精细化管理。

1 能效考评指标及能耗监测平台介绍

1.1 能效考评指标

1.1.1 单位面积能耗、单位床位日能耗、万元产值能耗 单位建筑面积能耗主要体现建筑综合体在单位建筑面积上的能源消耗大小。该指标在一定程度上可以反映建筑体内人员与设备配置密度[2]。单位床位日能耗主要体现医院建筑综合体内单位床位消耗能源的大小。万元产值能耗又称能耗强度，表示医院创造单位生产总值所消耗的能量,该指标可以体现医院能源消耗的经济效率[3]。具体计算公式见式(1)、式(2)、式(3)。

1.1.2 单位业务密度能耗 单位业务密度能耗表示单位业务量密度的能效水平，可以准确全面地体现医院能源利用效率，是目前委属委管医院进行绩效考核的通用指标。该指标的优点在于仅需从时间维度纵向比较医院自身的变化情况，以体现相对于上一年度的节能成效，避免了各医院因为服务类型、规模不同而造成的耗能差异性，不需要进行委属委管医院之间的横向比较。该院采用单位业务密度能耗指标进行能耗现状把控。具体计算公式见式(4)。

其中：业务量密度=业务量/业务用房面积，业务量=门急诊人次/3+实占床日数[1]。

1.2 能耗监测平台

能耗监测平台是以提高医院管理效率和能源利用效率为目的而搭建的一系列软硬件配套设施，其系统是以远程智能抄表系统融合数据分析、监测报警等功能模块而形成的综合型系统。该院院区内设置了院区、楼栋、楼层科室和重点用能区域的一、二、三级能耗计量点位。智能表读值周期为10分钟/次，极大地提高了计量精度。根据系统分类规则整合后的计量数据为医院能耗统计、能耗分析、能耗诊断、节能改造、数据挖掘等提供了有效的数据支持。同时，计量累积的能耗数据将结合医院临床业务量、业务用房面积等数据在系统内自动计算出各时段各区域内的单位业务密度能耗指标，以精准把控各区域用能水平，对于异常情况可尽早发现尽早处理。

2 能耗监测平台应用及分析

2.1 寻找能耗影响因子

基于单位业务密度能耗计算公式，得知影响该指标的两大因素为总能耗和业务量密度。而总能耗由多种能源类型消耗组成，可以将能耗进行分类占比分析，找到能源消耗中的重点能源类型[4]。其中水按GB/T2589-2008《综合能耗计算通则》新水类型折算标煤[5]。

从图1和图2可以看出，该院能源消耗量和费用中，都以电和天然气占比最大，其中电和天然气费用支出总和占全院能耗总支出的90.4%，电和天然气折标煤用量占全院能耗总用量达98.7%，表示电和天然气为能源消费重要影响因子。因此管控医院电力消费水平，提升天然气利用率，是节能管理的关键。

图2 各类能源折标煤用量占比

2.2 快速分项查找医院电用量异常点

能耗监测平台采集和存储的数据是能耗管理工作开展的基础。依据电力用途分项和用电物理位置分户设计[6-7]，通过能耗查询模块可以查询到任意时段不同类型、不同位置的电力消耗情况，而能耗分析模块可以将不同统计区域或不同类型的用电量进行对比分析。但因位置点位多、分类多、层级多，需要人工一一挑选出统计点，将耗时耗力。因此，该院采用能耗模型树功能模块，该功能相比能耗查询和分析模块，数据体现更具有全面性和层次性，更利于工作人员直达用电异常点。

图3 能耗模型树

表1空调一、二级分项用电量与日最高温、日最低温相关系数

Pearson相关系数空调总计日用电量净化系统日用电量独立空日用电量空调末端日用电量冷热站日用电量4月-6月日最低温0.8570.3130.8460.8010.8514月-6月日最高温0.8000.2360.8010.7250.810

基于能耗监测平台中对用电类型精细化分类，可对比上一年度情况查找增涨幅度最大的类型。以2017年用电情况为例，由于该年份主院区全年业务量同比下降1%，而空调类总用电不减反增，因此认为引起总用电量增加的因素主要来源于设备因素。从能耗模型树(图3)中发现，用电一级分项中，2017年空调用电增涨幅度最大，二级分项中以冷热站用电增幅最明显，三级分项中的冷却泵为变化最大的异常点。能耗监测平台引导工作人员查找冷却泵运行状况，发现1号机组冷却水流量常年不够。冷却水温差保持6℃以上且进水温度超过30℃将会提示报警，但由于夏季用量大不能停机维保，只能通过多开冷却泵以提高冷却水流量，由此找到了电力消耗增长异常的根本原因。

2.3 制定个性化报表实现分户查找

基于单位业务密度能耗的计算方法，细化用能类型和统计区域，同样可以用来计算医院内部各区域的单位业务密度电耗、单位业务密度水耗等，以此来评估各区域内不同类型的能源消耗水平。以该院综合楼用电分析为例，能耗监测平台可以对各楼栋楼层、科室的用电量实现自动采集与按统计时段按需导出，再将各科室业务量与业务用房面积录入系统，以实现快速计算和对比分析各区域的单位业务密度电耗水平。

通过统计该院综合楼各住院楼层单位业务密度电耗情况发现，7层为楼体住院区域内单位业务密度电耗最小区域，用电效率最高，8、15、12层为单位业务密度能耗最大的3个楼层，提示可以引导能耗管理工作者在下一年度重点监控超过平均值的楼层用水用电情况，对于单位业务密度电耗最高或最低的病区，在科室成本核算时予以一定程度奖惩措施。对于各科室单位业务密度能耗的排名与公示，引起了临床科室对节能降耗的重视，减小了节能工作在临床推进中的阻力。

2.4 监测模块辅助发现空调用电与气温相关性

空调机房是医院总冷量出入的源头，设置冷站系统的能耗监测可从根源上发现能源流向和用能规律，而能耗监测平台能够实时采集数据，监测每小时、每天空调各用电分项的用量，并拟合为曲线图，方便工作人员观察各部分用电量变化趋势。

例如，该院2018年第二季度空调用电量同比2017年增涨44.1%。通过观测空调机房每日总用电量变化与每日最高温变化趋势发现，空调用电量增加与气温变化有关。2017年5月9日首次出现30℃高温，而2018年早在4月3日便出现30℃高温，高温天气出现时间提前了36日，且在2018年4月3日-5月9日期间，高温天气连续多次出现，且相比2017年同期气温起伏更大。通过对比发现，空调用电量峰值迁移与气温峰值迁移时段基本吻合。

选取该院2018年4月-6月每日空调用电与气温数据计算相关性，见表1。其中，Pearson相关系数是两个变量之间协方差和标准差的比值，变化范围为-1～1，其绝对值越大，表示两个变量间的Pearson线性相关性越大[8]。

从表1可以看出，各项空调用电与气温的相关性系数大部分超过0.8，进一步证明了空调用电与气温具有强相关性。其中，净化系统用电主要用于手术室、ICU区域空气过滤净化，由于其功能特殊性，该项与气温相关性较弱。

3 节能工作改进

针对重点用能类型中的电力和天然气使用存在季节性特点的问题，班组缩短了能耗分析周期，并精细化了能耗分析强度。由于天气对中央空调耗电和锅炉系统耗气方面有强相关性，班组完善了管理记录表，在设备巡检时将温湿度同时记录，每季度对温湿度情况分级，将同级温湿度的系统运行参数作对比分析，用以检查系统操作中的不足。通过2018年全年记录发现，在气温较凉爽的6月上旬和9月下旬(机组非满负荷运行期)有8天在同等温湿度条件下有增开不必要空调机组的情况，累计产生用电浪费11万度，后期将通过天气预报对系统操作进行预判，避免用电浪费。

针对中央空调系统中发现的冷却泵水流量不足情况，经过组建的品管圈小组讨论，总结为以下3个原因：一是设备陈旧，水泵功率低于额定功率；二是管道锈蚀和水垢沉积；三是管道设计缺陷造成系统水流量不均衡。2018年工作小组做了以下调整：一是加强了系统设备的维护保养，增强了定期巡检力度；二是加强了系统水处理监管力度，确保冷却水质量达标，减缓了水垢和锈蚀情况发生；三是调节集水器首尾流量，保持系统循环水管道压力、流量均衡。通过实施以上调整措施，2018年冷却泵耗电量同比2017年减少10万度。

针对净化系统用电增多问题，由于该系统用电与天气关联性小，而与开启时间正相关，因此工作小组加强了对临床护理部和保洁人员的培训，要求现场人员工作结束后及时关闭系统。2018年经过培训与督导，该系统第4季度同比2017年第4季度用电减少22万度，日均耗电量减少0.2万度/日。

4 讨论

在能耗分析工作中，把握好重点能耗类型的分析是医院节能管理工作的关键。对于能耗监测平台，第一，应做好重点能耗用途流向(分类)和区域流向(分户)跟踪，以查找重点用能区域内能耗异常点位，但前期计量点位的分布和分级设计是关键。第二，将区域能耗数据结合医院科室临床业务量、业务用房面积等数据可转变成多种用能指标，能够有效引导医院能耗管理工作调整，发挥更大效力。第三，天气温湿度对中央空调、锅炉等暖通系统的耗能情况影响较大，不同天气情况下的能耗对比分析，需进一步结合动力运维监测系统的设备运行参数[9]，以深入查找能耗异常的可调节类原因。第四，能耗监测平台由多个功能模块组成，可塑性强，自定义报表样板可以有效提高医院能耗分析工作者的工作效率[10]，以提高能耗监测平台的实用性。

需要注意的是，研究中提到的单位业务密度能耗是目前考评委属委管医院能耗水平较为科学的指标，但从该指标计算公式中可看出，指标大小与医院业务用房面积成正比。这在医院规模扩张期间，能耗水平会出现刚性增长，将不适用于医院业务面积大规模增长期间的能耗分析，因此建议在该期间使用人均、面均或床均能耗指标作对比分析。