基于多能互補的醫(yī)院帶菌污水排放預測模型

劉峰

(中國人民解放軍總醫(yī)院，北京100048)

1 引言

由于每個地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展程度存在差異，目前我國城市水管網(wǎng)構(gòu)建水平也存在差異，管網(wǎng)設計與管理情況毫無規(guī)律可言[1-3]。城市水管網(wǎng)中，醫(yī)院的帶菌污水排放十分關鍵，醫(yī)院病患較多，帶菌污水若處理不當將對城市水資源存在嚴重威脅，而醫(yī)院帶菌污水排放的高效、準確處理的前提是污水排放的高精度預測[4]。

多能互補屬于一類能源政策。多能互補的綜合能源供應系統(tǒng)整合了污水熱能和電能，實現(xiàn)醫(yī)院污水排放能源利用最大化，該供應系統(tǒng)分為污水處理、污水源熱泵和分布式光伏發(fā)電3 個部分。根據(jù)差異資源條件與用能目標，使用多樣化的能源相互填充，可以降低能源供需矛盾，維護自然資源的均衡，保證生態(tài)環(huán)境不出現(xiàn)惡性循環(huán)。本文構(gòu)建一種基于多能互補的醫(yī)院帶菌污水排放預測模型，分析醫(yī)院的多能互補運行機理，對此種情況下的醫(yī)院帶菌污水排放實施高精度預測[5]。

2 基于多能互補的醫(yī)院帶菌污水排放預測模型

醫(yī)院污水是一種巨大的低溫余熱源，同時是水-水源熱泵的理想低溫熱源。醫(yī)院帶菌污水排放量巨大，電費占日常運行成本的一大部分，因此設計電儲能模型，解決用電問題。醫(yī)院若采用多能互補的綜合能源供應系統(tǒng)，采用污水作為熱源，根據(jù)污水夏季溫度低于室外溫度，冬季高于室外溫度的特點，實現(xiàn)蓄冷、儲熱設備內(nèi)部制冷劑的物態(tài)循環(huán)變化，消耗少量的電能，從而達到制冷制暖效果的一種技術，具有零污染，穩(wěn)運行，高效能，不產(chǎn)生廢渣、廢水、廢氣和煙塵的特點。

2.1 考慮多能互補的醫(yī)院綜合能源系統(tǒng)

醫(yī)院屬于一種具備冷、熱、電3 類符合的綜合能源系統(tǒng)，它的儲能具有蓄冷、儲熱、儲電和混合儲能四類差異模式[6]，多能互補的醫(yī)院綜合能源供應系統(tǒng)整合了蓄冷、儲熱、儲電和混合儲能四類差異模式，實現(xiàn)醫(yī)院污水排放能源利用最大化。

2.1.1 電儲能模型

顧及到基于多能互補的醫(yī)院綜合能源系統(tǒng)電池能充放電的最高功率、容量約束和充放電速度與互補約束，電儲能能量伴隨儲能時間的損耗能夠省略分析[7-8]。假定Qchar(h)與Qdis(h)依次描述電儲能基于h 時刻的充電功率與放電功率；h時刻儲能的剩下電量設成ZE(h)，那么：

式中，電儲能的充電速度設成αc；電儲能的放電速度設成αd；電儲能的開始階段剩余電量設成ZE(0)；電儲能充電最高功率設成Qmax；電儲能的相互約束設成Qdis(h)×Qchar(h)=0，約束儲能狀態(tài)的一致性。

電儲能的經(jīng)濟性大多是基于“低儲高發(fā)”模式實施套利，基于常規(guī)的峰谷電價里，一天僅可以充放電1 回實施套利，盈利空間不大，其功能屬于抑制新能源波動、優(yōu)化電能質(zhì)量[9]。

2.1.2 蓄冷、儲熱設備模型

相變儲能與顯熱儲能屬于常見的冷/熱儲能模式，顯熱儲能屬于典型的儲能模式，成本較少。相變儲能的成本較高，它的存儲熱量與釋放熱量大多是基于材料出現(xiàn)物理狀態(tài)優(yōu)化時實現(xiàn)的，溫度不存在較大變動[10-11]。和顯熱儲能對比，相變儲能存在下述兩種優(yōu)點：儲能密度大，基于一樣的蓄熱量與同一溫差條件中，相變材料蓄熱相對體積只有顯熱材料的一半，甚至更少；存/釋能時溫度恒定，不存在不可控性[12]。

儲熱和蓄冷模型存在類似性，都存在下述屬性：儲能、釋能過程中具有能量損耗。例如儲熱而言，它的常規(guī)模型是：

式中，h時刻儲熱裝置的剩余熱量設成ZH(h)；儲熱裝置的儲熱與放熱速度依次設成αT1、αT0；儲熱裝置通過單位時間后的耗損度設成αT；儲熱裝置的容量最高值設成SHS；h時刻儲熱裝置的儲熱與放熱功率依次設成TT1(h)、TT0(h)；儲熱裝置的儲放熱功率最高值設成Tmax。

2.1.3 熔融鹽壓縮空氣混合儲能模型

由于儲能系統(tǒng)內(nèi)部的能量存在補充性，熔融鹽儲熱的非補燃壓縮空氣儲能系統(tǒng)能夠耦合熔融鹽儲熱和壓縮空氣儲能兩類模式。此混合系統(tǒng)使用熔融鹽儲熱系統(tǒng)里的熱量是渦輪機進口空氣加熱，完成局部熱能變換成電能；并且能夠配置電熱裝置把電能變成熱能，最后完成混合儲能將熱、電兩類能量流的四象限工作。

按照混合儲能系統(tǒng)的四象限工作機理，假定混合儲能的電、熱輸入功率依次是Qin、Tin，電、熱輸出功率依次是Qo、To；δ1、δ2依次描述能量輸入、輸出時間間隔，那么系統(tǒng)模型是：

式中，壓縮機與渦輪的速度依次設成αCom、αTur；儲熱速度設成αHs；渦輪機進口空氣加熱與電熱器速度依次設成αH-E、αHeat。

2.2 基于灰色馬爾柯夫的帶菌污水排水預測模型

2.2.1 馬爾柯夫預測模型

馬爾柯夫預測的理論基礎為馬爾柯夫流程，其表達一種非指定時間序列的動態(tài)變動流程。按照馬爾柯夫鏈，把基于多能互補的醫(yī)院綜合能源系統(tǒng)中帶菌污水數(shù)據(jù)序列分為多種狀態(tài)，將其設成P1，P2，…，Pm，根據(jù)時序把轉(zhuǎn)移時間設成h1，h2，…，hm，帶菌污水數(shù)據(jù)序列從狀態(tài)Pt通過h步變成Pi的幾率設成，則：

如果初始狀態(tài)Pj的初始向量設成B(0)，那么通過t 步轉(zhuǎn)移后：

2.2.2 灰色馬爾柯夫預測模型

使用2．2．1小節(jié)構(gòu)建的馬爾柯夫預測模型，將醫(yī)院帶菌污水排放量設成時間序列，構(gòu)建灰色馬爾柯夫預測模型?；疑R爾柯夫預測模型的預測步驟是：

相對差值是：

(2) 將相對差值序列構(gòu)建馬爾柯夫模型，獲取擬合值，判斷帶菌污水排放狀態(tài)幾率轉(zhuǎn)移矩陣。因為預測醫(yī)院帶菌污水排放量時，狀態(tài)界面存在不可判斷性，所以選擇一組臨界值，把非未知的相對差值序列實施計算，獲取幾率轉(zhuǎn)移矩陣，將非一直數(shù)據(jù)實施檢驗，滿足率大的便設成轉(zhuǎn)移幾率矩陣。本文將界限依次設成-2%、-0．2%、0．2%、2%，把相對差值序列設成5種范圍，詳情見表1：

表1 幾率狀態(tài)設定

(3) 獲取基于多能互補的醫(yī)院綜合能源系統(tǒng)中帶菌污水排放預測趨勢后，將相對差值實施馬爾柯夫修正，能夠獲取二次擬合值，以此獲取二次殘差。

(4) 將構(gòu)建的灰色馬爾柯夫模型實施低誤差概率與后驗差比檢驗，若合格便實施醫(yī)院帶菌污水排放預測。

3 實驗結(jié)果

大連市醫(yī)科大學附屬第二醫(yī)院2010～2019年帶菌污水排放量的整理資料如表2、表3所示，使用2010～2016年的數(shù)據(jù)實施建模，2017～2019年的數(shù)據(jù)設成預測檢驗。

表2 模擬和誤差檢驗表

檢驗后可知，后驗差比值是0．204，相對誤差最大值是11．89%，則本文模型可以符合污水排放預測精度的需求。使用本文模型對該醫(yī)院帶菌污水排放預測后，結(jié)果如表3所示：

分析表3可知，本文模型預測的相對誤差最大值僅有6．05%，預測精度較高，對醫(yī)院帶菌污水排放量的模擬預測存在有效性。

表3 預測結(jié)果精度測試

為了深入測試本文模型的應用優(yōu)勢，設定對比模型依次是基于灰色Verhulst 的城市污水排放量預測模型、等維灰數(shù)遞補動態(tài)模型。設定該醫(yī)院的帶菌污水類型依次是病原體污水、重金屬污水、消毒劑污水、有機溶劑污水、放射性污水，使用三種模型對該醫(yī)院2019年的污水排放實施預測，測試三種模型的查全率與查準率，結(jié)果如圖1、圖2所示：

分析圖1、圖2可知，三種模型預測該醫(yī)院中病原體污水、重金屬污水、消毒劑污水、有機溶劑污水、放射性污水排放時，本文模型的查全率高達99．01%，基于灰色Verhulst的城市污水排放量預測模型、等維灰數(shù)遞補動態(tài)模型的查準率小于本文模型；本文模型的查全率高達0．99，和基于灰色Verhulst 的城市污水排放量預測模型、等維灰數(shù)遞補動態(tài)模型相比，本文模型在預測醫(yī)院多種帶菌污水時，預測范圍充分。

采用基于灰色Verhulst 的城市污水排放量預測模型、等維灰數(shù)遞補動態(tài)模型對該醫(yī)院2010～2019年10年間的帶菌污水排放實施預測，并將預測結(jié)果和表2結(jié)果實施對比，結(jié)果見表4：

表4 兩種對比模型的預測結(jié)果

分析表中數(shù)據(jù)可知，基于灰色Verhulst 的城市污水排放量預測模型、等維灰數(shù)遞補動態(tài)模型對該醫(yī)院2010年～2019年帶菌污水預測后，基于灰色Verhulst 的城市污水排放量預測模型預測結(jié)果的相對誤差最大值高達24．55%，和本文模型相比，其相對誤差高出18．2%；等維灰數(shù)遞補動態(tài)模型預測結(jié)果的相對誤差最大值高達33．90%，高出本文模型27．85%。由此可知，相比之下，基于灰色Verhulst 的城市污水排放量預測模型、等維灰數(shù)遞補動態(tài)模型的預測精度低于本文模型。

為了測試本文模型的應用效果，將本文模型分別使用在青島阜外心血管病醫(yī)院、復旦大學附屬腫瘤醫(yī)院、南方醫(yī)科大學口腔醫(yī)院、撫順市結(jié)核病院中，并通過四種醫(yī)院的滿意度判斷本文模型的應用效果，結(jié)果見圖3：

分析圖3，青島阜外心血管病醫(yī)院、復旦大學附屬腫瘤醫(yī)院、南方醫(yī)科大學口腔醫(yī)院、撫順市結(jié)核病院對本文模型的應用效果均高度認可，滿意度均大于0．97。

4 結(jié)束語

本文構(gòu)建一種基于多能互補的醫(yī)院帶菌污水排放預測模型，并對大連市醫(yī)科大學附屬第二醫(yī)院2010～2019年帶菌污水排放實施預測，經(jīng)驗證，本文模型的預測精度較高，查全率與查準率均優(yōu)于基于灰色Verhulst 的城市污水排放量預測模型、等維灰數(shù)遞補動態(tài)模型。當本文模型使用于不同類型醫(yī)院后，青島阜外心血管病醫(yī)院、復旦大學附屬腫瘤醫(yī)院、南方醫(yī)科大學口腔醫(yī)院、撫順市結(jié)核病院對本文模型的應用效果均高度認可。由此驗證本文模型的有效性與應用優(yōu)勢。