摘 要 隨著醫療機構醫療技術的進步以及醫療機構功能的不斷完善，就醫環境與工作環境的不斷優化，我國醫療機構電氣煤單位面積能源消耗每年遞增，醫療機構能源和環境質量管理仍存在粗放式現象，如設備資料缺少、臺賬不清、制度執行力較弱、員工隊伍失衡等問題。而目前絕大多數醫療機構都沒有開展能源診斷以及系統管理，醫療機構節能和環境質量管理發展潛力很大。基于云服務以及物聯網技術，主要研究面向智慧醫院能效管理的云服務架構，以及管理評價方面的關鍵問題，利用物聯網監測獲取數據，通過信息平臺集成和分析數據，結合回歸分析與BP神經網絡的方法對能耗數據進行預測，確立能源效率與環境質量綜合表征的智慧醫院指標體系，并開展相關評估與管控研究，從而打造節能的智慧節能醫院，有效推進醫療機構綠色節能建設的發展。

關鍵詞 云服務，物聯網，智慧醫院，能耗預測管理系統

0 引 言

隨著醫療機構技術的不斷進步，診療設備的更新速度增快，醫療體系建設也不斷完善，床均建筑面積逐漸擴大，新的功能科室越來越多，就醫及工作環境越來越人性化，帶來的能源消耗也越來越大。根據中國醫院協會后勤管理專業委員會的一份調研報告顯示 ，我國醫療機構電、氣、煤的單位面積能源消耗逐年遞增，與其他單位相比高出20 %~40 %。醫療機構能源和環境質量管理還存在粗放式現象，如設備資料缺少、臺賬不清、制度執行不強、員工隊伍失衡等。絕大多數醫療機構沒有進行過能源診斷和系統管理，只有少數醫療機構有開展單項產品的節能工作，醫療機構節能和環境質量管理潛力還很大。本文基于云服務對智慧醫療機構能源效率管理系統進行研究，通過物聯網監測技術獲取數據，利用信息平臺集成和分析數據，確定以能源效率與環境質量為綜合表征的智慧醫院指標體系，開展針對醫療機構能耗的評估與管控研究工作，目標是打造出一個能夠在實現高效的同時提供好的環境的智慧節能醫院。

1 能源效率管理系統研究現狀

通過對各家醫療機構能源效率和環境質量管理現狀進行研究，發現大多數醫療機構對于能耗管理還停留在單機能耗、日常巡查階段，很少有整體規劃，并且節能觀念不夠強烈，通過調研發現了具體問題如下：

(1)從醫療機構整體規劃的角度看，規劃建設中涉及到的耗能設備仍舊拘泥于傳統思維模式，沒有設置整體能耗評估環節，加之設計單位采取冗余的手段設計醫療機構的耗能設備，直接導致了醫療機構能耗過大，易造成運轉設備高支出。

(2)從單機耗能的管理方面看，缺乏整體的節能意識，未因時因地考慮合適的能源利用方式，在能源利用過程中缺乏系統的比對與核驗。因此，由于在設備更新時缺乏能耗因素的關鍵性論證，也缺少設備能耗的效益評估，一些能源消耗遠大于產出的耗能設備依舊在運行。

(3)從機構管理的角度看，目前的醫療機構都缺乏節能意識，未把機構節能工作列入機構保障管理的重要日程上，忽略了節約能耗及降低成本的過程中運行管理的重要性。 目前普及比較廣泛的節能措施還僅僅局限于“隨手關燈”等行為，醫療機構能耗控制節能管理也受到了很大的限制，缺乏能耗管理的整體控制。

(4)醫療機構管理者主要關注的是總平面布局是否合理，以及由于醫療廢水的排放、醫療固體廢物的丟棄和惡臭、含病菌（毒）廢氣排放所造成的環境問題，缺乏電離輻射、光線、噪聲的影響意識，以及外部環境對醫療機構內部環境敏感目標的環境影響分析。從能源效率管理系統研究的源頭來看，能源效率管理系統屬于信息系統的范疇，*早由日本和西德于上世紀60年代提出來應對能源管理的單一性問題，鋼鐵企業分別通過能源數據采集系統和監控系統來滿足能源管理的需要。在之后隨著技術的發展，能源管理系統對于系統集成的需求和能源環境管理需求的增長，系統中的生產管理、效率管理以及質量管理等各功能都緊密地結合在一起。

2 系統總體框架設計

傳統的醫療機構信息化建設需要配備大量的硬件資源進行支撐，比如服務器、存儲和數據庫，建設完成后還需花費人力進行維護，而且可擴展性較差。醫療信息化專家組針對此問題對各種可能的解決方案進行討論，例如，專家們設想了各地區可以利用云計算模式來統一規劃易于標準化的共性部分，用區域衛生信息化代替區域內部系統建設。本著高質量標準的原則，平臺建設工作委托第三方的供應商進行，區域內的公共衛生管理機構、衛生行政部門與各級醫療衛生機構都面向公眾開放，在服務接入統一化的前提下，對各個區域的差異化建設，補充相應的特色內容，從而有效地降低建設成本，并保證醫療IT的建設質量，推動醫療IT的標準化，實現互聯互通。同時，在多院區能源效率的管理中利用云計算技術，不但達到了新一輪醫改的要求，還可以與各級醫院以及醫療行政機構的需求相吻合。

2.1 總體框架

本文設計了基于云服務的智慧醫療機構能源效率管理系統，通過物聯網技術監測獲取數據，利用信息平臺集成和分析數據，確定以能源效率與環境質量綜合表征的智慧醫療機構指標體系，建立能源效率和環境質量管理信息系統。系統的總體設計提供了云計算服務模式下的多組織機構、多用戶使用的支持，支持跨院區數據采集、存儲和共享等，實現醫療機構能量使用的在線分類、分項、分戶監測和計量，實現自動化節能控制，自動地采集、存儲、分析能耗數據，數據遠程傳輸以及查詢、公示等，使醫療機構的能源管理部門對醫療機構使用的各類能源實現可視化節能監控、管理;對已實施節能改造的建筑進行節能效果的量化評估。系統總體架構如圖1所示。

圖1 系統總體架構圖

2.2網絡架構

系統整體構成是通過RS485接口或者傳感器從智能儀表中采集數據（包括水表、電表、空調機組和環境檢測儀等），然后通過以太網交換機將數據存儲到數據中心服務器;獲得授權的用戶通過客戶端連接能效管理服務器，進行數據查詢和統計分析。數據中心服務器統一租用第三方云服務，按年支付費用，與醫療機構通信通過VPN專用通道確保數據安全性。系統網絡架構如圖2 所示。

圖2 系統網絡架構圖

2.3 系統分項設計

在三級甲等綜合性醫療機構的日常能耗中，用于照明、空調及通風、電梯、給水等設備的電力消耗占比較大，其中空調系統用電比例超過50%。本文采用Delphi咨詢專家遴選標準，對醫療機構能耗的分項分類如圖 3 所示。

圖3 醫院能耗的分類分項示意圖

1) 系統采用RS485接口和傳感器獲取智能儀表數據，通過遠程數據傳輸等手段實時同步采集能耗數據,將建筑能耗數據傳輸到能耗監測系統，實現系統的能耗在線監測、數據處理以及動態分析等功能；

2 ) 對各獨立科室或單體建筑內的各個環節都進行能源消耗監測，其中中央空調用電及用氣量是監視對象，對監測結果的能耗數據進行統計、記錄、分析及管理，從而評估各區域的能源消耗水平并進行趨勢預測；

3 ) 按照各地能耗監測系統的要求對建筑物、采集器、采集點以及分類分項能耗等信息進行編碼，將加密后的能耗數據定時上傳至上級能耗監測數據中心；

4 ) 先將現有的設備管理系統或電力管理系統數據進行集成，再按照能耗類型拆分或匯總數據，通過對能耗數據的分析，挖掘出可節能空間，并通過各種管理手段或節能改造方式推進實現持續節能。

2.4 系統功能設計

能源效率管理系統可實現數據采集及處理、能耗數據的監管、查詢和預測、并針對能耗信息進行維護、能耗數據預警、能耗數據公示以及輔助的環境監測和決策支持等，能耗預測功能將在第三部分進行介紹，其他功能如下：

(1) 數據采集處理

實現能耗數據的并行通信采集，接收、預處理及存儲水電氣能耗數據，并對建筑能耗采集設備進行集中管理、配置以及狀態監控。對接收到的數據包進行校驗分析，使采集時間規范化，再根據用能模型拆分計算原始采集數據得到分項能耗數據，后將兩類數據都存儲在數據庫中。

(2) 能耗監管報警

設置能耗預警閾值，提供能耗監測預警（能耗監察、能耗異常追蹤）、郵件預警、短信報警、自動生成能耗預警報告以及預警記錄查詢等功能。

(3) 能耗查詢

可以查詢建筑能耗數據基本信息、能耗動態值、能耗歷史值等信息，查詢結果導出格式包含 XLS、doc、PPTX、PDF。

(4) 綜合統計分析

對用能總量進行展示、同時將詳細的用能數據分析結果展現給使用者。展示界面由圖形化界面構成，包括柱狀圖、條形圖、儀表盤等呈現方式，從而能夠直觀地分析展示能耗數據。此展示界面還可查詢用能項屬性、分組歷史值以及分組實時值等。

(5) 臺賬管理

具有行政區域、折標系數、學生分類、分類建筑、分類能耗信息、分項能耗編碼、學校信息、建筑附加信息及建筑信息等基礎信息維護。

(6) 節能項目管理

針對已經或將要進行的節能改造項目進行項目建檔、根據項目進行節能量/費用計算模型建立，并自動計算實際節能量，可作為與合同能源管理公司的效益分析依據。

(7) 能耗公示

能耗公示模塊包括采集、修改、審核、公示以及自定義欄目管理，能夠實現基于醫療機構地圖的能耗監督 、以及能耗數據分析及查詢等功能。

(8) 輔助能源審計

包含能源審計數據錄入、審計輔助計算以及報告自動生成及導出功能，導出格式包括PDF、Word等。

(9) 環境監測

主要包括對自然光、溫度、濕度、聲音、醫用氣體、醫療廢物等的監測和數據采集功能，在系統平臺中支持多角度查詢，形成多種形式的統計分析報表。

(10) 決策支持

采用云計算、大數據分析技術和B I工具開發決策支持系統，分析能源、環境和醫療工作量之間的動態關系 ，能靈活設定相關考核指標進行預測，尋找三者之間發展的平衡點，為醫療機構決策支持提供重要依據。

3 能耗預測

能耗監測是能源管理系統的一部分，當出現能耗異常時，系統可以及時反應并產生預警，發現異常原因并采取相關應對措施，降低能源的損耗。能耗預測是能源效率管理系統的核心模塊之一，是實現能量系統動態平衡的基礎，在能源效率管理系統中占有重要地位。為了實現對醫療機構能量系統的管理，使得醫療機構能效可以持續優化，能源效率管理系統需要獲得并分析醫療機構能量系統過去、現在和未來的信息，而能耗預測則是獲取醫療機構能量系統未來信息的關鍵。

3.1 基于回歸分析的能耗預測

在數據挖掘中，我們常常需要對未來狀態進行預測，主要方法分為分類和預測，相同之處都是通過建模的方法，把已知的變量值作為模型的輸入，輸出即是預測出來的其他變量的值，不同的是，對于分類方法，需要預測的變量是范圍型的。大多數的能源需求預測模型是根據建立的數學模型來表征能源系統的內部結構，建模方法主要有三種，包括基于回歸的、時間序列以及人工智能。由于醫療機構能耗變量多且復雜性較高，往往不呈線性狀態。單獨使用某種模型建立方法很難實現能源的有效預測。本文結合了基于回歸分析的方法以及基于BP神經網絡的方法來建立預測模型實現對能源的預測，得到的組合預測模型具有更高的**度。醫療機構總能耗可分為三個部分，醫療機構總用電、醫療機構總用水以及醫療機構總用氣。可建立如圖4所示的預測方案。

圖4 回歸分析模型預測方案

通過采用回歸分析方法抽取出主成分，可以實現成分與能耗之間的回歸模型的建立，對醫療機構的能耗進行了有效的預測。由于回歸模型建立的預測模型為線性模型，但是能耗與能源影響因素之間存在著復雜的非線性關系，只采用回歸分析模型并不能很好地解決能耗預測的問題。另外，由于回歸分析模型不具備記憶以及自主學習的能力，回歸模型無法處理并展示海量數據中的所有信息，也不能較好地解釋能耗變量 ，預測的效果一般較差。所以，本文融合了回歸分析與人工神經網絡兩種方法的特點，具備回歸分析在數據分析與解釋方面的優點，基于BP神經網絡的預測提高了精度，彌補了回歸分析方法的不足。

3.2 基于BP神經網絡的能耗預測

BP神經網絡是一個單向傳播的多層前向網絡，單個樣本包含m個輸入以及n個輸出，在輸入層和輸出層之間通常還有若干個隱含層。BP神經網絡一般分為兩個過程，即工作信號正向傳遞子過程，以及誤差信號反向傳遞子過程。輸出層的直接前導誤差是根據輸出層的誤差來估測的，再利用此誤差去計算更前一層的誤差，如此層層傳遞，就可以獲得所有層的誤差估計。BP神經網絡一般可用應用于函數逼近、模式識別、分類及數據壓縮等。它具有較強的泛化性，使網絡能夠合理地響應被訓練以外的輸入.

基于BP神經網絡的能耗預測模型具體計算步驟如下：

(1) 對樣本數據進行歸一化處理，給各層連接權賦值，賦值范圍：隨機數的取值范圍是（- 1 ，1 )，設置誤差精度值S ，給定迭代次數；

(2) 修正各連接的權值:訓練樣本集中的全部樣本數據，然后計算網絡的期望輸出與實際輸出之間的差值，按照差值修正各連接的權值；

(3) 判斷樣本是否滿足要求，如若不滿足則返回步驟(2);

(4) 得到*終的神經網絡模型，完成能耗預測。對于訓練后獲得的BP神經網絡模型，還要確定所需預測時間的輸入，在根據模型獲得相應的預測值。由于能耗預測模塊有執行周期，采用中間數據庫的方式對數據實現模塊與系統之間的交互。

4 AcrelEMS-MED醫院能源管理平臺

4.1平臺概述

AcrelEMS-MED醫院能源管理平臺充分結合《醫療建筑電氣設計規范》《綠色醫院建筑評價標準》、《醫院建筑能耗監管系統建設技術導則》等行業規范、根據醫院用戶需求以及能源管理部門要求，采集分析能源、能耗、能效數據，監測以電能質量、智慧用電相關指標以及其他用能指標，并與國家能源政策與用能模式改革結合。能夠輔助醫院后勤管理人員進行能源供應系統及設備的運行管理工作，幫助醫院管理層實時掌握醫院的能耗情況，為醫院能源信息化建設和節能管理提供了良好的技術平臺。

4.2平臺組成

安科瑞醫院能源管理系統建立基于云平臺的“監、控、維”一體化的能源管理系統，從數據采集、設備控制、數據分析、異常預警、運維派單、系統架構和綜合數據服務等方面的設計，幫助醫院后勤管理部門了解醫院能源運行情況，關注消防和電氣安全，及時預警異常情況，提高運維效率。它集成了10KV/O.4KV變電站電力監控系統、變電所運維云平臺，配電房綜合監控系統，能耗管理系統，智能照明控制系統，智慧消防平臺，電氣火災監控系統，消防設備電源監控系統，防火門監控系統，消防應急照明和疏散指示系統，充電樁管理系統，電能質量治理解決方案，醫療隔離電源解決方案，

4.3平臺拓撲圖

4.4平臺子系統

（1）醫院電力監控解決方案

電力監控系統實現對變壓器、柴油發電機、斷路器以及其它重要設備進行監視、測量、記錄、報警等功能，并與保護設備和遠方控制中心及其他設備通信，實時掌握供電系統運行狀況和可能存在的隱患，快速排除故障，提高醫院供電可靠性。

電力監控系統主要針對開閉所和10/0.4kV變電所，對高壓回路配置微機保護裝置及多功能儀表進行保護和監控，對0.4kV出線配置多功能計量儀表，用于測控出線回路電氣參數和用能情況。同時對醫院重要設備如柴油發電機、無功補償裝置、有源濾波裝置、UPS、隔離電源系統狀態進行監測。

（2）醫院變電所運維云平臺解決方案

AcrelCloud-1000電力運維云平臺采用多功能電力傳感器、無線通信、邊緣計算網關及大數據分析技術，通過智能網關采集現場數據并存儲在本地，再定時向云平臺推送數據。平臺采集的數據包括變電所回路電氣參數和變壓器溫度、環境溫濕度、浸水、煙霧、視頻、門禁等信息，有異常發生10S內通過短信和APP發出告警信號。平臺通過手機APP下發運維任務到指定人員手機上，并通過GPS跟蹤運維執行過程進行閉環，提高運維效率，即時發現運行缺陷并做消缺處理。

（3）醫院配電房綜合監控系統解決方案

Acrel-2000E配電室綜合監控系統，可實現開關柜運行監控、高壓開關柜帶電顯示、母線及電纜測溫監測、環境溫濕度監測、有害氣體監測、安防監控，可對燈光、風機、除濕機、空調控制等設備進行聯動控制。實現動力環境各數據的檢測與設備控制，優化動力環境，避免運行環境的失控導致配電設備運行故障，保證維護人員安全，延長設備使用壽命，實現配電動力環境的分布式遠程管理。

（4）醫院能耗管理系統解決方案

對建筑各類耗能設備能耗數據進行實時測量，對采集數據進行統計和分析。能夠合理的確定各科室建筑能耗經濟指標及績效考核指標，發現能源使用規律和能源浪費情況，提高人員主動節能的意識。

①　搭建醫院智慧能源管理系統的基本框架，對各個用能環節進行實時監測；

②　排碳數據化：通過系統可實現建筑單位內人均能耗分析（包括水、電、能量），實現低碳辦公數據化；

③　區域能效比：實現建筑單位內區域能耗對比，方便能耗考核；

④　同期能效比：實現同年、同期、同一區域能耗對比，方便節能數據分析；

⑤　能耗評估管理：按照能源消耗定額標準約束值、標準值、引導值進行分析單位面積能耗和人均能耗指標；

⑥　能耗競爭排名：各個科室能耗對比，實現能耗排名，增強全院工作人員的節能意識；

⑦　對能耗的使用數據進行綜合的分析、統計、打印和查詢等功能，并根據能耗監測管理系統的需要可選擇不同樣式報表的打印。為能耗運營管理部門提供可靠的依據；

⑧　能耗數據采集，隨時查詢，并根據采集數據進行統計分析，監測異常能源用量，對能源智能儀表故障進行報警，提高系統信息化、自動化水平。

（5）醫院智能照明控制系統解決方案

醫院人流比較密集，科室較多，照明用電在醫院電能消耗中約占到15%左右。所以合理使用照明控制系統，在提升醫生和患者的體驗情況下大程度使用自然光照明，通過感應控制做到人來燈亮，人走燈滅或保持地強度照明，盡量解決照明用電。

ASL1000智能照明控制系統可以實現場景控制、時間控制、區域控制、光照度感應控制以及紅外感應控制等多種控制方式，能有效避免公共區域的照明浪費，還可以幫助醫院管理照明。

系統在配電箱內的模塊主要有總線電源、開關驅動器、IP網關、耦合器、干接點輸入模塊等。這些模塊使用35mm標準導軌安裝。

安裝在控制現場的模塊主要有光照度傳感器、紅外傳感器和智能面板。有人經過可以設定紅外感應控制亮燈，人離開后在設定的時間內熄燈，智能面板等手動控制設備，可實現自動控制、現場控制和值班室遠程控制相結合。

（6）醫院智慧消防平臺解決方案

智慧消防云平臺基于物聯網、大數據、云計算等現代信息技術，將分散的火災自動報警設備、電氣火災監控設備、智慧煙感探測器、智慧消防用水等設備連接形成網絡，并對這些設備的狀態進行智能化感知、識別、定位，實時動態采集消防信息，通過云平臺進行數據分析、挖掘和趨勢分析，幫助實現科學預警火災、網格化管理、落實多元責任監管等目標。實現了無人化值守智慧消防，實現智慧消防“自動化”、“智能化”、“系統化”需求。從火災預防，到火情報警，再到控制聯動，在統一的系統大平臺內運行，用戶、安保人員、監管單位都能夠通過平臺直觀地看到每一棟建筑物中各類消防設備和傳感器的運行狀況，并能夠在出現細節隱患、發生火情等緊急和非緊急情況下，在幾秒時間內，相關報警和事件信息通過手機短信、語音電話、郵件提醒和APP推送等手段，就迅速能夠迅速通知到達相關人員。

（7）醫院電氣火災監控系統解決方案

電氣火災監控系統作為火災自動報警系統的預警子系統，由電氣火災監控主機、電氣火災監控單元、剩余電流式電氣火災探測器以及測溫式電氣火災探測器組成，通過現場總線構成一套完整的預防電氣火災的監控系統，數據可集成至企業消控室監控系統。

醫院電氣火災監控系統以建筑為單位設置，采集數據后上傳至值班室監控主機，實現對建筑電氣安全預警。現場設置的傳感器監測配電系統回路的漏電電流和線纜溫度，異常時實時發出報警信號，重點關注門診樓、住院樓、醫技樓等區域漏電或者電纜發熱等問題。

（8）醫院消防設備電源監控系統解決方案

醫院消防安全非常重要，消防設備比較多，消防設備電源監控系統主要功能就是用于監測消防設備的工作電源是否正常，保障在發生火災時消防設備可以正常投入使用。

消防設備電源監控監控系統采用消防二總線，以建筑為單位設置區域分機采集消防設備電源狀態，區域分機通過二總線接收多臺傳感器的電壓、電流信息和開關狀態信息，以此實現對消防設備電源工作狀態的實時監視。

（9）醫院防火門監控系統解決方案

醫院防火門數量比較多，由于部分區域經常有人走動，常開常閉防火門數量都不少，防火門監控系統的作用就是監測防火門開閉狀態，在發生火災后自動關閉常開防火門，防止煙霧擴散。防火門監控系統采用消防二總線將具有通信功能的監控模塊相互連接起來，用于監測和控制防火門狀態，當防火門發生異常位置信號時，防火門監控器能發出故障報警信號，指示故障報警部位并保存故障報警信息。發生火災時，關閉事故區域所有常開防火門，防止煙霧向安全區域擴散。

（10）醫院消防應急照明和疏散指示系統解決方案

醫院人員流動性強，密度大，消防比較復雜，一旦發生火災，疏散指示系統非常重要。消防應急照明和指示系統可以和火災報警系統聯動，提供應急照明和疏散路徑指示，指引人群快速找到疏散出口，并可以一鍵選擇疏散應急預案，提升人員逃生概率。

（11）醫院有源諧波治理系統解決方案

都是諧波源，比如X光機、CT機等都會產生大量諧波，諧波使電能的生產、傳輸和利用的效率降低，使電氣設備過熱、產生振動和噪聲，并使絕緣老化，使用壽命縮短，甚至發生故障或燒毀。諧波可引起電力系統局部并聯諧振或串聯諧振，使諧波含量放大，造成電容器等設備燒毀。諧波還會引起繼電保護和自動裝置誤動作，使電能計量出現混亂。對于醫院的精密化驗設備可能會產生干擾。

為了消除配電系統諧波對醫院設備的影響，方案配置AnSin I有源濾波器，濾除電網2~31次諧波干擾。

AnSin I系列有源電力濾波裝置，以并聯方式接入電網，通過實時檢測負載的諧波和無功分量，采用PWM變流技術，從變流器中產生一個和當前諧波分量和無功分量對應的反向分量并實時注入電力系統，從而實現諧波治理和無功補償。

（12）醫院充電樁系統解決方案

醫院停車場有電動汽車和電動自行車，均需要提供充電樁。充電樁管理系統通過物聯網技術對接入系統的充電樁站點和各個充電樁進行不間斷地數據采集和監控，解決物業、用電管理部門的充電樁使用、監控問題。電動自行車充電可采用投幣、掃碼充電方式，電動汽車支持IC卡和掃碼充電方式。遠程充電樁系統可實時遠程完成啟動充電、強制停止、單價設置等控制指令，用戶可通過APP、微信、支付寶小程序掃描二維碼，進行支付后，系統發起充電請求，控制二維碼對應的充電樁完成電動汽車的充電過程。同時對各類故障如充電機過溫保護、充電機輸入輸出過壓、欠壓、絕緣檢測故障等一系列故障進行預警；能夠遠程控制，提供財務報表和數據分析等功能。

（13）醫院醫療隔離電源解決方案

《民用建筑電氣設計規范》14.7.6.3條明確規定：在電源突然中斷后，重大醫療危險的場所，應采用電力系統不接地（IT系統）的供電方式。同時《醫院潔凈手術部建筑技術規范》GB50333-2002中規定：2類醫療場所在維持患者生命，外科手術和其他位于患者周圍的電氣裝置均應采用醫用IT系統。如：搶救室（門診手術室）、手術室、心臟監控治療室、導管介入室、血管照影檢查室等。

安科瑞電氣股份有限公司的醫療隔離電源解決方案是針對醫療Ⅱ類場所的供電需求而開發設計的，能夠很好的滿足各類手術室和重癥監護室對電源安全性和可靠性的要求，并符合國家相關標準。

5 相關平臺部署硬件選型清單

5.1電力監控系統硬件配置