浅谈企业微电网的智慧医院能源管理系统设计

时间：2023-07-04作者：安科瑞电气股份有限公司浏览：304

摘 要 :随着医疗机构医疗技术的进步以及医疗机构功能的不断完善，就医环境与工作环境的不断优化，我国医疗机构电气煤单位面积能源消耗每年递增，医疗机构能源和环境质量管理仍存在粗放式现象，如设备资料缺少、台账不清、制度执行力较弱、员工队伍失衡等问题。而目前绝大多数医疗机构都没有开展能源诊断以及系统管理，医疗机构节能和环境质量管理发展潜力很大。基于云服务以及物联网技术，主要研究面向智慧医院能效管理的云服务架构，以及管理评价方面的关键问题，利用物联网监测获取数据，通过信息平台集成和分析数据，结合回归分析与BP神经网络的方法对能耗数据进行预测，确立能源效率与环境质量综合表征的智慧医院指标体系，并开展相关评估与管控研究，从而打造节能的智慧节能医院，有效推进医疗机构绿色节能建设的发展。
关键词 :云服务;物联网;智慧医院;能耗预测管理系统
0 引 言
        随着医疗机构技术的不断进步，诊疗设备的更新速度增快，医疗体系建设也不断完善，床均建筑面积逐渐扩大，新的功能科室越来越多，就医及工作环境越来越人性化，带来的能源消耗也越来越大。根据中国医院协会后勤管理专业**的一份调研报告显示 ，我国医疗机构电、气、煤的单位面积能源消耗逐年递增，与其他单位相比高出20 %~40 %。医疗机构能源和环境质量管理还存在粗放式现象，如设备资料缺少、台账不清、制度执行不强、员工队伍失衡等。绝大多数医疗机构没有进行过能源诊断和系统管理，只有少数医疗机构有开展单项产品的节能工作，医疗机构节能和环境质量管理潜力还很大。本文基于云服务对智慧医疗机构能源效率管理系统进行研究，通过物联网监测技术获取数据，利用信息平台集成和分析数据，确定以能源效率与环境质量为综合表征的智慧医院指标体系，开展针对医疗机构能耗的评估与管控研究工作，目标是打造出一个能够在实现的同时提供好的环境的智慧节能医院。
1 能源效率管理系统研究现状
       通过对各家医疗机构能源效率和环境质量管理现状进行研究，发现大多数医疗机构对于能耗管理还停留在单机能耗、日常巡查阶段，很少有整体规划，并且节能观念不够强烈，通过调研发现了具体问题如下：
(1)从医疗机构整体规划的角度看，规划建设中涉及到的耗能设备仍旧拘泥于传统思维模式，没有设置整体能耗评估环节，加之设计单位采取冗余的手段设计医疗机构的耗能设备，直接导致了医疗机构能耗过大，易造成运转设备高支出。
(2)从单机耗能的管理方面看，缺乏整体的节能意识，未因时因地考虑合适的能源利用方式，在能源利用过程中缺乏系统的比对与核验。因此，由于在设备更新时缺乏能耗因素的关键性论证，也缺少设备能耗的效益评估，一些能源消耗远大于产出的耗能设备依旧在运行。
(3)从机构管理的角度看，目前的医疗机构都缺乏节能意识，未把机构节能工作列入机构**管理的重要日程上，忽略了节约能耗及降的过程中运行管理的重要性。 目前普及比较广泛的节能措施还仅仅局限于“随手关灯”等行为，医疗机构能耗控制节能管理也受到了很大的限制，缺乏能耗管理的整体控制。
(4)医疗机构管理者主要关注的是总平面布局是否合理，以及由于医疗废水的排放、医疗固体废物的丢弃和恶臭、含病菌（毒）废放所造成的环境问题，缺乏电离辐射、光线、噪声的影响意识，以及外部环境对医疗机构内部环境敏感目标的环境影响分析。从能源效率管理系统研究的源头来看，能源效率管理系统属于信息系统的范畴，*早由日本和西德于上世纪60年代提出来应对能源管理的单一性问题，钢铁企业分别通过能源数据采集系统和监控系统来满足能源管理的需要。在之后随着技术的发展，能源管理系统对于系统集成的需求和能源环境管理需求的增长，系统中的生产管理、效率管理以及质量管理等各功能都紧密地结合在一起。
2 系统总体框架设计
       传统的机构信息化建设需要配备大量的硬件资源进行支撑，比如服务器、存储和数据库，建设完成后还需花费人力进行维护，而且可扩展性较差。信息化组针对此问题对各种可能的解决方案进行讨论，例如，们设想了各地区可以利用云计算模式来统一规划易于标准化的共性部分，用区域卫生信息化代替区域内部系统建设。本着高质量标准的原则，平台建设工作委托第三方的供应商进行，区域内的公共卫生管理机构、卫生行政部门与各级医疗卫生机构都面向公众开放，在服务接入统一化的前提下，对各个区域的差异化建设，补充相应的特色内容，从而有效地降低建设成本，并保证医疗IT的建设质量，推动医疗IT的标准化，实现互联互通。同时，在多院区能源效率的管理中利用云计算技术，不但达到了新一轮医改的要求，还可以与各级医院以及医疗行政机构的需求相吻合。
2.1 总体框架


       本文设计了基于云服务的智慧医疗机构能源效率管理系统，通过物联网技术监测获取数据，利用信息平台集成和分析数据，确定以能源效率与环境质量综合表征的智慧医疗机构指标体系，建立能源效率和环境质量管理信息系统。系统的总体设计提供了云计算服务模式下的多组织机构、多用户使用的支持，支持跨院区数据采集、存储和共享等，实现医疗机构能量使用的在线分类、分项、分户监测和计量，实现自动化节能控制，自动地采集、存储、分析能耗数据，数据远程传输以及查询、公示等，使医疗机构的能源管理部门对医疗机构使用的各类能源实现可视化节能监控、管理;对已实施节能改造的进行节能效果的量化评估。系统总体架构如图1所示。



图1 系统总体架构图

2.2网络架构


       系统整体构成是通过RS485接口或者传感器从智能仪表中采集数据（包括水表、电表、空调机组和环境检测仪等），然后通过以太网交换机将数据存储到数据中心服务器;获得授权的用户通过客户端连接能效管理服务器，进行数据查询和统计分析。数据中心服务器统一租用第三方云服务，按年支付费用，与医疗机构通信通过*通道确保数据安全性。系统网络架构如图2 所示。






图2 系统网络架构图
2.3 系统分项设计
       在三级甲等综合性医疗机构的日常能耗中，用于照明、空调及通风、电梯、给水等设备的电力消耗占比较大，其中空调系统用电比例过50%。本文采用Delphi咨询遴选标准，对医疗机构能耗的分项分类如图 3 所示。









图3 医院能耗的分类分项示意图
1) 系统采用RS485接口和传感器获取智能仪表数据，通过远程等手段实时同步采集能耗数据,将建筑能耗到能耗监测系统，实现系统的能耗在线监测、数据处理以及动态分析等功能；
2 ) 对各独立科室或单体建筑内的各个环节都进行能源消耗监测，其中中央空调用电及用气量是监视对象，对监测结果的能耗数据进行统计、记录、分析及管理，从而评估各区域的能源消耗水平并进行趋势预测；
3 ) 按照各地能耗监测系统的要求对建筑物、、采集点以及分类分项能耗等信息进行编码，将加密后的能耗数据定时上传至上级能耗监测数据中心；
4 ) 先将现有的设备管理系统或电力管理系统数据进行集成，再按照能耗类型拆分或汇总数据，通过对能耗数据的分析，挖掘出可节能空间，并通过各种管理手段或节能改造方式推进实现持续节能。
2.4 系统功能设计
       能源效率管理系统可实现数据采集及处理、能耗数据的监管、查询和预测、并针对能耗信息进行维护、能耗数据预警、能耗数据公示以及辅助的环境监测和决策支持等，能耗预测功能将在*三部分进行介绍，其他功能如下：
(1) 数据采集处理
       实现能耗数据的并行通信采集，接收、预处理及存储水电气能耗数据，并对建筑能耗采集设备进行集中管理、配置以及状态监控。对接收到的数据包进行校验分析，使采集时间规范化，再根据用能模型拆分计算原始采集数据得到分项能耗数据，后将两类数据都存储在数据库中。
(2) 能耗监管报警
       设置能耗预警阈值，提供能耗监测预警（能耗监察、能耗异常追踪）、邮件预警、短信报警、自动生成能耗预警报告以及预警查询等功能。
(3) 能耗查询
       可以查询建筑能耗数据基本信息、能耗动态值、能耗历史值等信息，查询导出格式包含 XLS、doc、PPTX、PDF。
(4) 综合统计分析
       对用能总量进行展示、同时将详细的用能数据分析结果展现给使用者。展示界面由图形化界面构成，包括柱状图、条形图、仪表盘等呈现方式，从而能够直观地分析展示能耗数据。此展示界面还可查询用能项属性、分组历史值以及分组实时值等。
(5) 台账管理
       具有行政区域、折标系数、学生分类、分类建筑、分类能耗信息、分项能耗编码、学校信息、附加信息及信息等基础信息维护。
(6) 节能项目管理
       针对已经或将要进行的节能改造项目进行项目建档、根据项目进行节能量/费用计算模型建立，并自动计算实际节能量，可作为与合同能源管理公司的效益分析依据。
(7) 能耗公示
       能耗公示模块包括采集、修改、审核、公示以及自定义栏目管理，能够实现基于医疗机构地图的能耗监督 、以及能耗数据分析及查询等功能。
(8) 辅助能源审计
       包含能源审计数据录入、审计辅助计算以及自动生成及导出功能，导出格式包括PDF、Word等。
(9) 环境监测
       主要包括对自然光、温度、湿度、声音、医用气体、医疗废物等的监测和数据采集功能，在系统平台中支持多角度查询，形成多种形式的统计分析报表。
(10) 决策支持
       采用云计算、大数据分析技术和B I工具开发决策支持系统，分析能源、环境和医疗工作量之间的动态关系 ，能灵活设定相关考核指标进行预测，寻找三者之间发展的平衡点，为医疗机构决策支持提供重要依据。
3 能耗预测
       能耗监测是能源管理系统的一部分，当出现能耗异常时，系统可以及时反应并产生预警，发现异常原因并采取相关应对措施，降低能源的损耗。能耗预测是能源效率管理系统的模块之一，是实现能量系统动态平衡的基础，在能源效率管理系统中占有重要地位。为了实现对医疗机构能量系统的管理，使得医疗机构能效可以持续优化，能源效率管理系统需要获得并分析医疗机构能量系统过去、现在和未来的信息，而能耗预测则是获取医疗机构能量系统未来信息的关键。
3.1 基于回归分析的能耗预测
       在数据挖掘中，我们常常需要对未来状态进行预测，主要方法分为分类和预测，相同之处都是通过建模的方法，把已知的变量值作为模型的输入，输出即是预测出来的其他变量的值，不同的是，对于分类方法，需要预测的变量是范围型的。大多数的能源需求预测模型是根据建立的数学模型来表征能源系统的内部结构，建模方法主要有三种，包括基于回归的、时间序列以及人工智能。由于医疗机构能耗变量多且复杂性较高，往往不呈线性状态。单独使用某种模型建立方法很难实现能源的有效预测。本文结合了基于回归分析的方法以及基于BP神经网络的方法来建立预测模型实现对能源的预测，得到的组合预测模型具有更高的精确度。医疗机构总能耗可分为三个部分，医疗机构总用电、医疗机构总用水以及医疗机构总用气。可建立如图4所示的预测方案。









图4 回归分析模型预测方案
       通过采用回归分析方法抽取出主成分，可以实现成分与能耗之间的回归模型的建立，对医疗机构的能耗进行了有效的预测。由于回归模型建立的预测模型为线性模型，但是能耗与能源影响因素之间存在着复杂的非线性关系，只采用回归分析模型并不能很好地解决能耗预测的问题。另外，由于回归分析模型不具备记忆以及自主学习的能力，回归模型无法处理并展示海量数据中的所有信息，也不能较好地解释能耗变量 ，预测的效果一般较差。所以，本文融合了回归分析与人工神经网络两种方法的特点，具备回归分析在数据分析与解释方面的优点，基于BP神经网络的预测提高了精度，弥补了回归分析方法的不足。
3.2 基于BP神经网络的能耗预测
       BP神经网络是一个单向传播的多层前向网络，单个样本包含m个输入以及n个输出，在输入层和输出层之间通常还有若干个隐含层。BP神经网络一般分为两个过程，即工作信号正向传递子过程，以及误差信号反向传递子过程。输出层的直接前导误差是根据输出层的误差来估测的，再利用此误差去计算更**层的误差，如此层层传递，就可以获得所有层的误差估计。BP神经网络一般可用应用于函数逼近、模式识别、分类及数据压缩等。它具有较强的泛化性，使网络能够合理地响应被训练以外的输入.
基于BP神经网络的能耗预测模型具体计算步骤如下：
(1) 对样本数据进行归一化处理，给各层连接权赋值，赋值范围：随机数的取值范围是（- 1 ，1 )，设置误差精度值S ，给定迭代次数；
(2) 修正各连接的权值:训练样本集中的全部样本数据，然后计算网络的期望与实际输出之间的差值，按照差值修正各连接的权值；
(3) 判断样本是否满足要求，如若不满足则返回步骤(2);
(4) 得到*终的神经网络模型，完成能耗预测。对于训练后获得的BP神经网络模型，还要确定所需预测时间的输入，在根据模型获得相应的预测值。由于能耗预测模块有执行周期，采用中间数据库的方式对数据实现模块与系统之间的交互。
4 AcrelEMS-MED能源管理平台
4.1平台概述
       AcrelEMS-MED能源管理平台充分结合《医疗建筑电气设计规范》《绿色医院建筑评价标准》、《医院建筑能耗监管系统建设技术导则》等行业规范、根据医院用户需求以及能源管理部门要求，采集分析能源、能耗、能效数据，监测以电能质量、智慧用电相关指标以及其他用能指标，并与国家能源政策与用能模式改革结合。能够辅助医院后勤管理人员进行能源供应系统及设备的运行管理工作，帮助医院管理层实时掌握医院的能耗情况，为能源信息化建设和节能管理提供了良好的技术平台。
4.2平台组成
       安科瑞医院能源管理系统建立基于云平台的“监、控、维”一体化的能源管理系统，从数据采集、设备控制、数据分析、异常预警、运维派单、系统架构和综合数据服务等方面的设计，帮助医院后勤管理部门了解医院能源运行情况，关注消防和电气安全，及时预警异常情况，提高运维效率。它集成了10KV/O.4KV变电站电力监控系统、变电所运维云平台，配电房综合监控系统，能耗管理系统，智能照明控制系统，智慧消防平台，电气火灾监控系统，消防设备电源监控系统，防火门监控系统，消防应急照明和疏散指示系统，充电桩管理系统，电能质量治理解决方案，医疗隔离电源解决方案
4.3平台拓扑图






4.4平台子系统
（1）医院电力监控解决方案
       电力监控系统实现对变压器、柴油发电机、断路器以及其它重要设备进行监视、测量、记录、报警等功能，并与保护设备和远方控制中心及其他设备通信，实时掌握供电系统运行状况和可能存在的隐患，快除故障，提高医院供电可靠性。
       电力监控系统主要针对开闭所和10/0.4kV变电所，对高压回路配置微机保护装置及多功能仪表进行保护和监控，对0.4kV出线配置多功能计量仪表，用于测控出线回路电气参数和用能情况。同时对医院重要设备如柴油发电机、无功补偿装置、有源滤波装置、UPS、隔离电源系统状态进行监测。



（2）医院变电所运维云平台解决方案
       AcrelCloud-1000电力运维云平台采用多功能电力传感器、无线通信、边缘计算网关及大数据分析技术，通过智能网关采集现场数据并存储在本地，再定时向云平台推送数据。平台采集的数据包括变电所回路电气参数和变压器温度、环境温湿度、浸水、烟雾、视频、门禁等信息，有异常发生10S内通过短信和APP发出告警信号。平台通过手机APP下发运维任务到人员手机上，并通过GPS跟踪运维执行过程进行闭环，提高运维效率，即时发现运行缺陷并做消缺处理。



（3）医院配电房综合监控系统解决方案
       Acrel-2000E配电室综合监控系统，可实现开关柜运行监控、高压开关柜带电显示、母线及电缆测温监测、环境温湿度监测、有害气体监测、安防监控，可对灯光、风机、机、空调控制等设备进行联动控制。实现动力环境各数据的检测与设备控制，优化动力环境，避免运行环境的失控导致配电设备运行故障，保证维护人员安全，延长设备使用寿命，实现配电动力环境的分布式远程管理。



（4）医院能耗管理系统解决方案
        对各类耗能设备能耗数据进行实时测量，对采集数据进行统计和分析。能够合理的确定各科室建筑能耗经济指标及绩效考核指标，发现能源使用规律和能源浪费情况，提高人员主动节能的意识。
①　搭建医院智慧能源管理系统的基本框架，对各个用能环节进行实时监测；
②　排碳数据化：通过系统可实现建筑单位内人均能耗分析（包括水、电、能量），实现低碳办公数据化；
③　区域能效比：实现建筑单位内区域能耗对比，方便能耗考核；
④　同期能效比：实现同年、同期、同一区域能耗对比，方便节能数据分析；
⑤　能耗评估管理：按照能源消耗定额标准约束值、标准值、引导值进行分析单位面积能耗和人均能耗指标；
⑥　能耗竞争排名：各个科室能耗对比，实现能耗排名，增强全院工作人员的节能意识；
⑦　对能耗的使用数据进行综合的分析、统计、打印和查询等功能，并根据能耗监测管理系统的需要可选择不同样式报表的打印。为能耗运营管理部门提供可靠的依据；
⑧　能耗数据采集，随时查询，并根据采集数据进行统计分析，监测异常能源用量，对能源智能仪表故障进行报警，提高系统信息化、自动化水平。



（5）医院智能照明控制系统解决方案
       医院人流比较密集，科室较多，照明用电在医院电能消耗中约占到15%左右。所以合理使用照明控制系统，在提升医生和患者的体验情况下大程度使用自然光照明，通过感应控制做到人来灯亮，人走灯灭或保持地强度照明，尽量解决照明用电。
        ASL1000智能照明控制系统可以实现场景控制、时间控制、区域控制、光照度感应控制以及红外感应控制等多种控制方式，能有效避免公共区域的照明浪费，还可以帮助医院管理照明。
        系统在配电箱内的模块主要有总线电源、开关驱动器、IP网关、耦合器、干接点输入模块等。这些模块使用35mm标准导轨安装。
        安装在控制现场的模块主要有光照度传感器、红外传感器和智能面板。有人经过可以设定红外感应控制亮灯，人离开后在设定的时间内熄灯，智能面板等手动控制设备，可实现自动控制、现场控制和值班室远程控制相结合。



（6）智慧消防平台解决方案
       智慧消防云平台基于物联网、大数据、云计算等现代信息技术，将分散的火灾自动报警设备、电气火灾监控设备、智慧烟感探测器、智慧消防用水等设备连接形成网络，并对这些设备的状态进行智能化感知、识别、定位，实时动态消防信息，通过云平台进行数据分析、挖掘和趋势分析，帮助实现科学预警火灾、网格化管理、落实多元责任监管等目标。实现了无人化值守智慧消防，实现智慧消防“自动化”、“智能化”、“系统化”需求。从火灾预防，到火情报警，再到控制联动，在统一的系统大平台内运行，用户、安保人员、监管单位都能够通过平台直观地看到每一栋物中各类消防设备和传感器的运行状况，并能够在出现细节隐患、发生火情等紧急和非紧急情况下，在几秒时间内，相关报警和事件信息通过手机短信、语音电话、邮件提醒和APP推送等手段，就*能够*通知到达相关人员。



（7）医院电气火灾监控系统解决方案
       电气火灾监控系统作为火灾自动报警系统的预警子系统，由电气火灾监控主机、电气火灾监控单元、剩余电流式电气火灾探测器以及测温式电气火灾探测器组成，通过现场总线构成一套完整的预防电气火灾的监控系统，数据可集成至企业消控室监控系统。
       医院电气火灾监控系统以建筑为单位设置，采集数据后上传至值班室监控主机，实现对建筑电气安全预警。现场设置的传感器监测配电系统回路的漏电电流和线缆温度，异常时实时发出报警信号，重点关注门诊楼、住院楼、医技楼等区域漏电或者电缆发热等问题。



（8）医院消防设备电源监控系统解决方案
       医院消防安全非常重要，消防设备比较多，消防设备电源监控系统主要功能就是用于监测消防设备的工作电源是否正常，**在发生火灾时消防设备可以正常投入使用。
       消防设备电源监控监控系统采用消防二总线，以建筑为单位设置区域分机采集消防设备电源状态，区域分机通过二总线接收多台传感器的电压、电流信息和开关状态信息，以此实现对消防设备电源工作状态的实时监视。




（9）医院防火门监控系统解决方案
       医院防火门数量比较多，由于部分区域经常有人走动，常开常闭防火门数量都不少，防火门监控系统的作用就是监测防火门开闭状态，在发生火灾后自动关闭常开防火门，防止烟雾扩散。防火门监控系统采用消防二总线将具有通信功能的监控模块相互连接起来，用于监测和控制防火门状态，当防火门发生异常位置信号时，防火门监控器能发出故障报警信号，指示故障报警部位并保存故障报警信息。发生火灾时，关闭事故区域所有常开防火门，防止烟雾向安全区域扩散。




（10）医院消防应急照明和疏散指示系统解决方案
       医院人员流动性强，密度大，消防比较复杂，一旦发生火灾，疏散指示系统非常重要。消防应急照明和指示系统可以和火灾报警系统联动，提供应急照明和疏散路径指示，指引人群快速找到疏散出口，并可以一键选择疏散应急预案，提升人员逃生概率。



（11）医院有源谐波治理系统解决方案
       都是谐波源，比如X光机、CT机等都会产生大量谐波，谐波使电能的生产、传输和利用的效率降低，使电气设备过热、产生振动和噪声，并使绝缘老化，使用寿命缩短，甚至发生故障或烧毁。谐波可引起电力系统局部并联谐振或串联谐振，使谐波含量放大，造成电容器等设备烧毁。谐波还会引起继电保护和自动装置误动作，使电能计量出现混乱。对于医院的精密化验设备可能会产生干扰。
       为了配电系统谐波对医院设备的影响，方案配置AnSin I有源滤波器，滤除电网2~31次谐波干扰。
AnSin I系列有源电力滤波装置，以并联方式接入电网，通过实时检测负载的谐波和无功分量，采用PWM变流技术，从变流器中产生一个和当前谐波分量和无功分量对应的反向分量并实时注入电力系统，从而实现谐波治理和无功补偿。



（12）医院充电桩系统解决方案
       医院停车场有电动汽车和电动自行车，均需要提供充电桩。充电桩管理系统通过物联网技术对接入系统的充电桩站点和各个充电桩进行不间断地数据采集和监控，解决物业、用电管理部门的充电桩使用、监控问题。电动自行车充电可采用投币、扫码充电方式，电动汽车支持IC卡和扫码充电方式。远程充电桩系统可实时远程完成启动充电、强制停止、单价设置等控制指令，用户可通过APP、微信、支付宝小程序扫描二维码，进行支付后，系统发起充电请求，控制二维码对应的充电桩完成电动汽车的充电过程。同时对各类故障如充电机过温保护、充电机输入输出过压、欠压、绝缘检测故障等一系列故障进行预警；能够远程控制，提供财务报表和数据分析等功能。



（13）医院医疗隔离电源解决方案
      《民用建筑电气设计规范》14.7.6.3条明确规定：在电源突然中断后，重大医疗危险的场所，应采用电力系统不接地（IT系统）的供电方式。同时《医院洁净手术部建筑技术规范》GB50333-2002中规定：2类医疗场所在维持患者生命，外科手术和其他位于患者周围的电气装置均应采用医用IT系统。如：抢救室（门诊手术室）、手术室、心脏监控**室、导管介入室、血管照影检查室等。



5 相关平台部署硬件选型清单
5.1电力监控系统硬件配置
      









5.2电气火灾监控系统硬件配置方案



5.3消防设备电源监控系统硬件配置方案



6结语
       作为建筑节能的领域，我国医院目前存在能耗使用较高，能源管理粗放的问题，节能潜力巨大。本文通过对医疗机构能源消耗进行分类和综合分析，采用RS485接口与传感器等技术实现数据的智能获取，对能耗数据实现远程实时采集，同时进行建筑能耗在线监测及分析预测。在保用能可靠性及病人和医务人员舒适度的前提下，通过能耗分析和管理，降低了医疗机构建筑的能耗，为构建绿色智慧机构提供了技术及平台支撑，有效推进了医疗机构绿色节能建设发展。
参考文献
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[ 2 ] 刘骁.绿色医院能源管理模式探讨[ J ]健康之路，2013,12(4)：322.
[ 3 ] 金炜炜.绿色节能医院建设的探讨[ J ] . 现代医院管理，2013,11(1)：50-51.
[ 4 ] 刘博，陈冠益，龙..基于云服务的智慧医院能源效率管理系统的研究 [ J ]
[ 5 ] 安科瑞企业微电网选型手册2021.10版


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