医院中央空调群控系统需同时满足 “医疗场景刚性需求”（如手术室恒温 ±0.5℃、ICU 恒湿 50-60%）与 “节能运营目标”（空调能耗占医院总能耗 40%-60%），传统群控依赖固定阈值与人工调节，易出现 “供能过剩浪费” 或 “参数波动影响诊疗” 的矛盾。AI 技术通过数据驱动的动态优化、预测性决策与协同控制，为医院中央空调群控系统注入 “智慧大脑”，实现 “医疗安全优先” 前提下的全链路能效提升。​

亚川科技20年专注于IBMS系统集成3D可视化数字孪生管理平台、建筑设备一体化监控系统、建筑设备管理系统、楼宇自控DDC系统、冷热源群控系统、空气质量监控系统、智能照明系统、能源能耗管理系统、FMCS厂务信息管理系统,DCIM数据中心基础设施管理系统、空气流向管理系统、消防防排烟一体化监控系统。

一、AI 赋能医疗场景化负荷预测：从 “被动响应” 到 “主动预判”​

医院空调负荷受诊疗活动（手术排期、门诊量）、设备散热（放疗仪、MRI）、环境变化（季节、昼夜）影响显著，传统群控按 “最大负荷” 配置运行，能耗冗余率超 20%。AI 通过多维度数据融合预测，精准匹配医疗需求与能源供给：​

• 多源数据整合建模：AI 算法整合 3 类核心数据 ——​

1. 医疗业务数据（HIS 系统手术排期、住院床位使用率、门诊挂号量），如 “明日 8 台肿瘤切除手术，预计 9:00-17:00 为手术高峰”；​

1. 设备散热数据（放疗设备运行时长、影像中心 CT 开机计划），如 “MRI 开机时每小时额外产生 3kW 冷负荷”；​

1. 环境数据（室外温湿度、日照强度、季节变化），如 “夏季极端高温天，门诊区冷负荷需提升 15%”。​

通过 LSTM 时序预测模型，将历史负荷数据与实时变量结合，实现未来 24 小时冷 / 热负荷预测准确率达 92% 以上。​

• 分区域负荷精准分配：针对医院不同功能区的差异化需求，AI 生成 “区域专属负荷曲线”：​

• 手术区：提前 2 小时预冷至 23±0.3℃，手术中根据灯光散热、人员数量动态微调负荷（如 10 人手术团队比 5 人团队冷负荷高 8%）；​

• 传染病房：维持负压环境需稳定新风量，AI 预测到 “病房患者转院后空置 6 小时”，自动降低新风负荷至基础值，避免能源浪费；​

• 门诊区：结合实时挂号数据，在就诊高峰前 1 小时提升冷负荷，高峰后逐步下调，单日可减少无效能耗 12%-15%。​

二、AI 赋能动态协同控制：从 “统一调节” 到 “医疗优先级适配”​

医院各区域空调优先级差异显著（如手术室＞ICU＞普通病房＞行政办公），传统群控难以动态平衡 “优先级需求” 与 “能耗优化”，AI 通过协同算法实现多机组、多区域的智能调度：​

• 机组群协同优化：医院中央空调通常由多台冷水机组、水泵、冷却塔组成，AI 根据实时负荷与机组能效曲线（COP），计算 “最优开机组合”：​

• 手术高峰时段（冷负荷 800kW）：AI 指令 2 台 400kW 高效机组并联运行（COP 4.2），替代 1 台 800kW 低效机组（COP 3.5），单小时节电 35 度；​

• 夜间低负荷时段（冷负荷 200kW）：AI 关闭主机组，启用 1 台 150kW 变频机组 + 储能冷量补给，避免主机组 “小马拉大车” 导致的能效衰减（COP 从 3.8 降至 2.2）。​

• 末端设备精准联动：AI 通过 DDC 控制器联动空调末端（风阀、风机盘管），实现 “医疗场景参数闭环控制”：​

• 胚胎实验室需恒湿 55±2%：当湿度传感器检测到 58% 时，AI 指令除湿阀开度从 30% 增至 50%，同时调节新风量（从 20% 降至 15%），避免湿度骤降影响胚胎培养，调节精度较传统 PID 提升 40%；​

• 普通病房 “分床控温”：通过床头温控面板采集患者需求（如老人病房设 25℃、青年患者设 23℃），AI 汇总数据后动态调节对应区域风阀开度，兼顾个性化需求与节能（单病房能耗降低 8%）。​

三、AI 赋能故障预警与健康管理：从 “故障停机” 到 “预防性维护”​

医院空调故障可能直接影响诊疗安全（如手术中断、药品存储温湿度超标），传统群控仅能 “故障后报警”，AI 通过设备运行数据的异常识别，实现提前预警与健康管理：​

• 设备异常精准识别：AI 实时采集机组运行参数（压缩机电流、冷凝压力、出水温度），建立 “正常运行数据模型”，识别微小异常：​

• 冷水机组 “冷凝压力持续升高 0.3MPa”（未达传统报警阈值 1MPa），AI 判断为 “冷凝器脏堵”，提前 72 小时推送维护工单，避免后续 COP 下降 15% 导致的能耗激增与停机风险；​

• 风机盘管 “振动频率从 120Hz 升至 125Hz”，AI 关联历史数据判断为 “轴承磨损”，指令群控系统降低该风机转速（从 50Hz 降至 45Hz）延缓故障，同时安排维修，避免突发停机影响病房环境。​

• 全生命周期健康评估：AI 基于设备累计运行时长、负荷波动、维护记录，生成 “设备健康度评分”（0-100 分）：​

• 对健康度＜60 分的老旧机组（如运行超 8 年的水泵），AI 建议 “错峰运行 + 优先维护”，避免高峰时段故障；​

• 对健康度＞90 分的高效机组，AI 指令其承担更多负荷，减少低效机组启停次数，延长整体设备寿命 3-5 年。​

四、AI 赋能能源与医疗场景协同：从 “单一节能” 到 “安全 - 节能双平衡”​

AI 打破中央空调群控与医院其他系统的信息孤岛，实现 “能源 - 医疗” 场景深度协同，既保障诊疗安全，又最大化节能效益：​

• 与医疗设备联动：当放疗设备、CT 机等大功率医疗设备启动时（瞬时散热增加 5kW），AI 实时接收设备运行信号，指令对应区域空调提升冷负荷，避免设备过热触发保护性停机，同时在设备停机后 15 分钟下调负荷，减少浪费；​

• 与应急系统联动：火灾报警触发时，AI 立即指令群控系统关闭着火区域空调新风阀、开启排烟风机，同时维持相邻病房空调正常运行（避免患者因环境突变不适），联动响应时间从传统的 3 分钟缩短至 30 秒；​

• 与能源系统联动：AI 对接医院光伏 - 储能系统，当光伏出力充足（如正午时段），指令群控系统优先使用绿电驱动空调机组，多余电量存入储能；当电网电价高峰（10:00-15:00），AI 降低非关键区域（行政办公）空调负荷，优先保障医疗核心区供能，单日可减少电费支出 2000-3000 元。​

五、医院场景 AI 赋能的核心价值落地​

通过 AI 赋能，医院中央空调群控系统可实现 “三重价值提升”：​

1. 医疗安全保障：核心区域（手术、ICU）温湿度达标率从传统的 92% 提升至 99.8%，因空调参数波动导致的实验数据偏差、患者不适事件减少 70%；​

1. 节能效益显著：空调系统综合能耗降低 25%-30%，按三甲医院年空调能耗 120 万度计算，年节电 30-36 万度，等效减少碳排放 210-252 吨；​

1. 运维效率优化：设备故障响应时间从 “小时级” 缩至 “分钟级”，运维人员工作量减少 60%，避免因人工巡检疏漏导致的潜在风险。​

未来，随着 AI 算法与医疗业务数据的深度融合（如结合患者病情数据优化病房温湿度），医院中央空调群控系统将进一步向 “医疗个性化能源服务” 演进，成为智慧医院建设的核心支撑之一。