在“双碳目标”、“新型电力系统”和“智慧医院”建设持续推进的背景下，医院建筑正成为建筑智能化与智慧能源技术融合最复杂、也最具挑战性的应用场景之一。相比普通公共建筑，医院对供电连续性、系统可靠性和运行安全的要求极高，同时又面临能耗高、负荷波动大、运维压力重等现实问题，传统电气设计和静态能耗管理模式已难以支撑未来发展。

Nature最新研究：AI如何重构医院建筑的智慧能源与电力系统 | 论文分享

近期，Nature 旗下期刊《Scientific Reports》发表了一项关于 AI 驱动医院智慧能源系统的最新研究成果。该研究以一所大型三级医院为对象，系统性构建了集负荷预测、可再生能源协同调度、HVAC 智能控制、预测性运维与微电网管理于一体的医院智慧能源优化框架。研究通过仿真验证表明，在不影响医疗安全和舒适性的前提下，医院整体能效可提升约 25%，HVAC 能耗降低 11.6%，关键电力设备的非计划停机风险显著下降。

与以往侧重单一节能技术或设备改造的研究不同，该论文的价值在于：从系统层面回答了“AI 如何真正参与医院电力与能源系统运行决策”这一行业关切问题。其研究成果对医院建筑电气设计、智能化系统集成、BEMS/EMS 平台建设以及智慧医院运维管理均具有较强的参考意义。

接下来，千家网小编为大家重点提炼该研究的核心方法、关键发现及对中国建筑智能化和医院能源系统建设的启示。

原文链接：https://www.nature.com/articles/s41598-025-28907-5

摘要

医院作为全天候运行的高能耗公共建筑，其电力系统的安全性、可靠性与能效水平直接关系到医疗安全与运营成本。针对传统医院电气系统存在的能耗高、负荷波动大、运维被动及新能源利用率低等问题，该研究在系统梳理国际前沿研究成果的基础上，提炼并总结了一种面向大型医院的 AI 驱动智慧能源与智能电力系统优化框架。

该框架以负荷精细建模为基础，融合负荷预测、可再生能源优化调度、HVAC 智能控制、预测性运维与微电网管理等关键技术，在不影响医疗安全和舒适性的前提下，实现能源效率提升与系统韧性增强。基于马来西亚吉隆坡某大型三级医院的仿真研究表明，该方法可实现综合能效提升约 25%、HVAC 能耗降低 11.6%、非计划停机减少约 30%，可为我国医院建筑智能化与智慧能源系统建设提供具有现实指导意义的参考路径。

关键词：医院建筑；建筑智能化；智慧能源；人工智能；负荷预测；微电网；HVAC 优化

1 、引言

在我国“健康中国”、“双碳目标”和新型电力系统建设背景下，医院建筑的能源系统正从传统电气设计，向数字化、智能化、低碳化和韧性化方向演进。

相比一般公共建筑，医院具有以下显著特征：

  1. 负荷连续性强：ICU、手术室、影像科等关键区域必须 7×24 小时稳定供电；

  2. 用能结构复杂：HVAC、医疗设备、照明、信息系统叠加运行；

  3. 负荷不确定性高：患者数量、急诊事件、气候变化均会引起用电波动；

  4. 对供电可靠性要求极高：任何电力中断都可能带来严重后果。

传统以经验设计和静态运行策略为主的医院电气系统，已难以满足当前节能降碳、精细运维与安全保障并重的发展要求。近年来，人工智能（AI）、物联网（IoT）、微电网和建筑能源管理系统（BEMS）的融合，为医院能源系统升级提供了新的技术路径。

2 、医院能源系统的主要问题与优化需求

2.1 高能耗与高运行成本并存

研究表明，大型综合医院单位面积能耗显著高于办公和商业建筑，HVAC 系统通常占总能耗的 38%–40%，其次为医疗设备和照明系统。

2.2 负荷波动大，传统调度方式滞后

医院负荷受手术排班、病房入住率、诊疗高峰等多因素影响，呈现明显的随机性与时变性，而传统定值控制与人工运维难以及时响应。

2.3 可再生能源利用效率不高

虽然屋顶光伏在医院建筑中具备良好应用条件，但缺乏智能预测与协调调度，往往只能“并网发电”，难以真正服务于关键负荷与削峰填谷。

2.4 运维以事后维修为主

变压器、UPS、开关柜等关键设备多采用阈值告警方式，难以及早发现隐患，存在突发故障风险。

3 、AI 驱动的医院智慧能源系统总体框架

3.1 系统总体思路

该研究提出的医院智慧能源系统，核心思想是：

以数据为基础，以 AI 为决策引擎，以微电网为载体，实现“预测—优化—自适应—韧性保障”的闭环控制。

系统主要包括五个层级：

  1. 感知层：IoT 传感器实时采集负荷、电能质量、设备状态；

  2. 数据层：构建科室级、设备级用能数据库；

  3. 预测层：利用 LSTM 等模型进行负荷与新能源预测；

  4. 决策层：基于强化学习（RL）进行多能源协同调度；

  5. 执行层：联动 HVAC、储能、配电与备用电源系统。

4 、关键技术与工程实现路径

4.1 精细化负荷建模：医院智能化的基础

研究采用设备级与科室级结合的负荷建模方式，将医院划分为 ICU、手术室、影像科、病房、实验室和行政区等功能单元，分别建立确定性负荷与随机负荷模型。

这一做法对我国医院建筑智能化具有重要启示：

  • 设计阶段应避免“整体负荷一刀切”；

  • 运维阶段需支持科室级、系统级精细管理；

  • 为后续 AI 预测和优化提供高质量数据基础。

4.2 AI 负荷预测：从“被动响应”到“提前预判”

系统采用 LSTM 神经网络，综合历史负荷、天气、人员占用率等因素，对短期负荷进行预测，预测误差（MAPE）控制在 5%以内。

对工程实践的启示在于：

  • 负荷预测可直接服务于变配电容量管理；

  • 为储能调度、需求响应和新能源消纳提供决策依据；

  • 是构建“主动式配电系统”的关键环节。

4.3 HVAC 智能控制：节能效果最显著的突破口

研究表明，HVAC 是医院节能潜力最大的系统。本研究提出三项核心策略：

  1. 自适应温度设定：在 22–25℃舒适区间内动态调整；

  2. 基于人员占用的 VAV 控制：非高峰时段风量可降低 40%；

  3. 与光伏出力协同运行：白天光伏充裕时进行预冷/预热。

仿真结果显示：

HVAC 能耗平均降低 11.6%，且不影响医疗舒适性标准。

这对我国大多数医院建筑中常见的“恒定设定值 + 粗放控制”模式具有重要改进意义。

4.4 可再生能源与微电网协同调度

研究构建了以屋顶光伏 + 小型风电 + 储能 + 市电为核心的医院微电网架构，AI 优化后：

  • 光伏供能占比达 86%；

  • 电网依赖度降至 12.6%；

  • 储能主要承担削峰与应急保障功能。

这表明，医院并非不适合高比例新能源，而是缺乏智能调度手段。

4.5 预测性运维：提升供电系统韧性

通过对温度、振动、电流等多维数据建模，AI 可提前预测设备剩余寿命（RUL），实现：

  • 非计划停机减少约 30%；

  • ICU、手术室供电可靠性显著提升。

这对我国医院电力系统从“重建设、轻运维”向“全生命周期管理”转型具有现实价值。

5 、综合成效与工程启示

5.1 主要量化成果总结

指标优化效果
综合能效↑ 约 25%
HVAC 能耗↓ 11.6%
电网依赖度↓ 至 12.6%
非计划停机↓ 30%

5.2 对中国建筑智能化行业的启示

  1. AI 应成为医院能源系统的“中枢大脑”；

  2. 电气、暖通、智能化需深度融合设计；

  3. 新能源不是负担，而是调度对象；

  4. 运维阶段价值不低于建设阶段；

  5. 标准合规与智能创新必须同步推进。

6 、结论与展望

该研究系统整理并提炼了一种面向大型医院的 AI 驱动智慧能源优化路径，证明通过负荷预测、智能调度、HVAC 优化和预测性运维的协同应用，可在确保医疗安全的前提下，大幅提升能源效率和系统韧性。

对我国而言，该研究为以下方向提供了可借鉴思路：

  • 智慧医院与新型电力系统协同建设；

  • 医院建筑从“节能设计”走向“智能运行”；

  • 以 AI 为核心推动医院能源系统数字化转型。

未来，随着储能成本下降、标准体系完善以及数据基础增强，AI 驱动的医院智慧能源系统有望成为我国高等级医院建筑智能化的重要组成部分。