医院通风调控方法及调控系统与流程

本发明涉及室内空气环境调控领域，具体涉及一种医院通风调控方法及调控系统。

背景技术：

医院作为一个易感人群高度集中、多种病源共存的特殊场所，其室内空气环境已经引起越来越多的关注。我国医院人员数量多，人群密度高，空气质量差，新风不调节是目前存在的普遍现象，而医院内部人员数量在全年均存在着时空变化较大的特点。新风机长期满负荷运行使得风机能耗和新风的冷热处理能耗均很高。有部分医院根据室内co2浓度的信号反馈调控新风机向室内送入的新风量以此来改善室内空气质量，而室内co2浓度主要通过co2传感器来检测，同时为了能在室外温度适宜时能将较多的新鲜空气引入室内就必须要安装很多的温度传感器，因此采用此方法来调控新风则存在安装的传感器数量比较多，初期投入费用较高，同时co2大多数传感器都存在着随着时间的增长检测数据不准以及检测不可靠、失效的问题，而且监测位置难以确定，利用少量的传感器监测的数据很难代表整个医院大空间的空气质量水平，这样就会导致无法向室内供给合适的新风量，从而造成医院室内环境质量较差，这些是当前医院亟待解决的重要问题。

技术实现要素：

为了克服上述现有技术中存在的缺陷，本发明的目的是提供一种保障室内空气品质，节约能源的医院通风调控方法及调控系统。

为了实现本发明的上述目的，本发明提供了一种医院通风调控方法，包括以下步骤：

s1，中央数据抽取及运算处理平台从医院门诊信息管理系统中提取逐时门诊量n，根据逐时门诊量得到各个子空间的逐时门诊量；最后建立各个子空间的逐时门诊量与各个子空间的逐时人流量之间的关系模型，计算得到医院各个子空间的逐时人流量m；

s2，中央数据抽取及运算处理平台从互联网公共气象数据库中动态抽取当地室外逐时空气温度数据；

s3，通过各个子空间的逐时人流量和逐时室外空气温度构建基于室内空气品质和节能的新风调控策略预测模型；

s4，由新风控制器根据新风调控策略预测模型控制新风机转速，从而实时的向室内供给适宜的新风量。

该医院通风调控方法通过中央数据抽取及运算处理平台负责抽取医院门诊挂号信息管理系统的数据(逐时门诊量)和来源于互联网的室外气象数据(逐时空气温度)，根据抽取的大数据作为中央数据抽取及运算处理平台的输入信号，然后对大量数据进行运算处理，输出针对不同场所的控制信号，各分散的控制器接受到调控信号后调节新风机，可智能调控医院各个子空间的新风量，如候诊区、挂号大厅等。该方法有效的结合互联网技术蕴藏的大数据，对医院室内的新风量进行调节，保障室内空气品质，节约能源。

进一步的，所述各个子空间的逐时门诊量的计算方法为：根据前48小时的逐时门诊量利用神经网络预测模型预测下一小时的门诊量，建立门诊量拆分技术模型，即根据各个子空间的门诊量在总门诊量中的比例确定各个子空间的逐时门诊量。该计算各个子空间的逐时门诊量的方法简单有效，能快速对各个子空间的逐时门诊量进行计算。

进一步的，所述步骤s1中各个子空间的逐时人流量的计算方法为m＝α·β·n，其中，m为各个子空间的逐时人流量，n为医院总的逐时门诊量，α为空间修正系数，即各个子空间门诊量占总门诊量的比例，β为人员修正系数。该计算方法简单有效，准确性高。

进一步的，所述步骤s3中的新风调控策略预测模型构建方法为：

1)根据各个子空间的逐时人流量，计算逐时新风量g，计算公式为标准逐时新风量g＝q0·m。其中q0为人均新风需求量指标，单位为m3/h；

2)当tw＜ts时，计算预计逐时新风量其中，q0为每人散发的热量，tw为室外空气温度，ts为通风状态下的室内舒适温度限值，c为空气的定压比热；当tw≥ts时，预计逐时新风量g'＝0；

3)比较标准逐时新风量g，预计逐时新风量g'和所选新风机的最大运行风量gfan·max，若gfan·max均大于标准逐时新风量g和预计逐时新风量g'，则运行风量取标准逐时新风量g和预计逐时新风量g'较大者，若gfan·max均小于标准逐时新风量g和预计逐时新风量g'，则按gfan·max运行，若gfan·max介于标准逐时新风量g和预计逐时新风量g'之间，则运行风量取标准逐时新风量g和预计逐时新风量g'较大者。

该新风调控策略预测模型根据人流量和新风自然冷量进行新风量的逐时动态调控，提高了数据的准确性，保障了新风系统的可靠运行。依据室外逐时空气温度数据，在室外温度适宜时加大新风量，减少空调运行时间，节约空调运行能耗。同时该新风调控策略预测模型考虑到了新风机的最大风量的问题，其中，新风机最大风量由新风机设计时决定，结合实际和理论，为新风供给提供了更为合理的方案，通过这种新风调控策略预测模型向医院的各个子空间提供新风量，能更加智能的，合理的为不同人群密度的子空间(如各个科室)提供更新风。

本发明还提出一种医院通风调控系统，包括中央数据抽取及运算处理平台、所述医院门诊挂号信息管理系统、互联网公共气象数据库系统和新风控制器；

所述医院门诊挂号信息系统输出端连接所述中央数据抽取及运算处理平台人员信息输入端，向所述中央数据抽取及运算处理平台发送该医院的逐时门诊量；所述互联网公共气象数据库系统输出端连接所述中央数据抽取及运算处理平台气候信息输入端，向所述中央数据抽取及运算处理平台发送气候信息；所述中央数据抽取及运算处理平台输出端连接所述新风控制器控制输入端，所述新风控制器输出端连接新风机的控制端，所述中央数据抽取及运算处理平台利用上述医院通风调控方法控制新风机转速，从而向室内供给适宜的新风量。

该医院通风调控系统立足于能智能调控医院各子空间的新风量，不需要安装任何传感器，完全依据人均新风量要求、逐时人员数量及实时室外空气温度来确定新风量需求。

进一步的，所述新风控制器有一个或者多个，当有一个时，统一控制各个子空间内的新风机；当有多个时，每个新风控制器分别控制一个或数个子空间内的新风机。可根据具体所在医院各个子空间的数量，人流量信息等来选择具体的新风控制器数量。

进一步的，中央数据抽取及运算处理平台不连接互联网公共气象数据库系统时，所述新风控制器的信号采集输入端可连接有室外空气温度传感器。在无法提供互联网气象数据时，可采用空气温度传感器来对新风量进行调节。

本发明的有益效果是：

(1)采取预测手段实现前馈控制方式来实现新风量的动态调控，改变了传统控制中采用反馈方式存在的成本高，测试不准等问题，同时减少了前期硬件投入成本，不需要安装任何传感器，完全依据人均新风量与预测的人员数量、室外空气温度来综合确定新风量需求；

(2)充分利用获取的大量相关数据，将医院相关信息数据和互联网有关气象数据的深入挖掘作为调控的控制输入端；

(3)将室内空气品质的调控与室外气候资源利用结合起来，实现了在保障良好室内空气品质前提下的节能。

本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1是医院通风调控系统的第一种结构图；

图2是医院通风调控系统的第二种结构图；

图3是医院新风调控方法流程示意图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

在本发明的描述中，除非另有规定和限定，需要说明的是，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是机械连接或电连接，也可以是两个元件内部的连通，可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。

本发明提供了一种医院通风调控方法，如图3所示，包括以下步骤：

s1，中央数据抽取及运算处理平台从医院门诊信息管理系统中提取逐时门诊量n，根据前48小时的逐时门诊量利用神经网络预测模型预测下一小时的门诊量，建立门诊量拆分技术模型，即根据各科室门诊量在总门诊量中的比例确定每个子空间的逐时门诊量，其中门诊大厅子空间的门诊量即为总门诊量，各候诊区的门诊量即为在该候诊区候诊的各科室门诊量之和；最后建立各个子空间的逐时门诊量与各个子空间的逐时人流量之间的关系模型，计算得到医院各个子空间的逐时人流量m。

其中各个子空间的逐时人流量的计算方法为m＝α·β·n，其中，m为各个子空间的逐时人流量，n为医院总的逐时门诊量，α为空间修正系数，即各个科室门诊量占总门诊量的比例，当子空间为门诊大厅时，α＝1，当子空间为候诊区时，α为该候诊区候诊的各科室的门诊量的总和占总门诊量的比例m＝α·β·n，β为人员修正系数，主要考虑到到陪伴人员。

s2，中央数据抽取及运算处理平台从互联网公共气象数据库中动态抽取当地室外逐时空气温度数据；

s3，通过各个子空间的逐时人流量和逐时室外空气温度构建基于室内空气品质和节能的新风调控策略预测模型；

该新风调控策略预测模型构建方法为：

1)根据各个子空间的逐时人流量，计算逐时新风量g，计算公式为g＝q0·m。其中q0为人均新风需求量指标，单位为m³/h。

2)当tw＜ts时，计算预计逐时新风量其中，q0为每人散发的热量，tw为室外空气温度，ts为通风状态下的室内舒适温度限值，c为空气的定压比热，可直接从互联网公共气象数据库中得到；当tw≥ts时，预计逐时新风量g'＝0。

3)比较标准逐时新风量g，预计逐时新风量g'和所选新风机的最大运行风量gfan·max，新风机最大风量由设计时决定，若gfan·max均大于标准逐时新风量g和预计逐时新风量g'，则运行风量取标准逐时新风量g和预计逐时新风量g'较大者，若gfan·max均小于标准逐时新风量g和预计逐时新风量g'，则按gfan·max运行，若gfan·max介于标准逐时新风量g和预计逐时新风量g'之间，则运行风量取标准逐时新风量g和预计逐时新风量g'较大者。

s4，将建立好的新风调控策略预测模型封装到新风控制器中，由新风控制器根据新风调控策略预测模型调节新风机转速，从而实时的向室内供给适宜的新风量，提升了室内空气品质，尽可能利用室外冷源，节约了新鲜空气的冷处理能耗。

本实施例中，在抽取气象参数和医院门诊挂号信息系统的逐时门诊量数据时，可采用但不限于采用knowlesys采集器或web2db等动态数据抽取技术；在对逐时门诊量预测时采用神经网络预测技术。

该通风调控方法有效的结合了互联网蕴藏的大数据，对医院所需的新风量进行动态前馈调控，保障了室内空气品质，节约了能源。

本发明还提出一种医院通风调控系统，包括中央数据抽取及运算处理平台、所述医院门诊挂号信息管理系统、互联网公共气象数据库系统和新风控制器；

所述医院门诊挂号信息系统输出端连接所述中央数据抽取及运算处理平台人员信息输入端，向所述中央数据抽取及运算处理平台发送该医院的逐时门诊量；所述公共气候数据库系统输出端连接所述中央数据抽取及运算处理平台气候信息输入端，向所述中央数据抽取及运算处理平台发送气候信息；所述中央数据抽取及运算处理平台输出端连接所述新风控制器控制输入端，所述新风控制器输出端连接新风机的控制端，所述中央数据抽取及运算处理平台利用上述的医院通风调控方法控制新风机转速，从而向室内供给适宜的新风量。

新风控制器有一个或者多个，当有一个时，统一控制各个子空间内的新风机，如图1所示；当有多个时，每个新风控制器分别控制一个或数个子空间内的新风机，如图2所示。可根据具体所在的医院各个子空间的数量，人流量信息等来综合选择具体的新风控制器数量。

该医院通风调控系统立足于能智能调控医院各子空间的新风量，不需要安装任何传感器，完全依据人均新风量要求、逐时人员数量及实时室外空气温度来综合确定新风量需求。

在中央数据抽取及运算处理平台不连接互联网公共气候数据库系统时，所述新风控制器的信号采集输入端连接有室外空气温度传感器。在无法提供互联网气象数据时，可采用空气温度传感器来对新风量进行调节。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。