【行业观察】生物制药行业能源稳定性与绿色低碳发展论述

本文针对生物制品类企业的能源使用特点，提出了一种适合生物制药企业的数字化能源管理架构方案。该方案旨在提高能源数字化管理水平，降低能源系统故障发生的概率，能够帮助生物制药行业在保障能源稳定供应的同时，为推进绿色低碳发展与节能减排工作提供全新的思路。

随着生物医药产业的快速发展，生物制品类企业对生产环境的控制要求近乎苛刻。为满足《药品生产质量管理规范（2010 年修订）》（GMP）的相关要求^[1] ，生产车间需长期维持特定的恒温、恒湿条件，保持高频次通风以及稳定的洁净区压差梯度。这类生产对环境参数的要求极高，使得生物制药企业成为典型的高能耗实体经济主体，需要消耗大量电力、工业蒸汽及工艺用水。

根据GMP法规要求，生产过程中生产车间的洁净状态必须保持连续不间断。在实际生产流程中，能源供应的稳定性直接关系到产品质量与企业的经济效益。由于生物工艺（如细胞培养、纯化等）具有不可逆性，电力系统的极短时“闪断”或跳闸，往往会导致空气净化系统停运、压力阶差失衡，进而引发批次污染风险，造成昂贵的成品或半成品报废。因此，传统的“保障式供应”已无法满足现代生物医药企业对风险控制的需求。

在国家“双碳”目标与绿色低碳发展的战略背景下，生物制药企业面临着双重挑战：一方面必须确保生产环境的绝对稳定与合规；另一方面则是亟须降低能耗、提升能源利用效率。如何通过管理手段和技术手段在保障能源供应稳定和推进节能减排之间找到平衡，已成为生物制药行业亟待解决的课题。

针对上述能源使用特点，本文提出构建一种适合生物制药企业的能源管理构架方案。该方案通过将能源管理体系与数字化监控、人工智能相融合，提升能源系统的韧性，降低能源系统故障导致生产中断的概率。同时， 该方案通过为能耗数据设置符合现场设备实际工况的监控参数，精准分析与精细化管理能源与设备运行之间的关系，为生物制药行业在保障能源供应稳定的基础上， 探索出了一条绿色低碳、节能降耗的可持续发展路径。

本章节旨在通过数据分析找出“能耗大户”，为后续开展针对性节能改造提供依据。以疫苗生产楼为例，通过统计该楼栋 2025 年 1~7月的电力消耗数据，对各用电设备的能耗组成与占比进行重点分析，如图 1 所示。

●暖通空调（HVAC）系统：按厂房图纸设计分类，主要由空气处理机组（AHU）及循环风机、送风机与回风机、排风机、冷水机组、冷却塔风机以及各类水泵组成。 

●动力系统：主要包含工艺生产核心设备、生物反应器 / 发酵罐（搅拌电机、夹套温控循环泵）、离心机与过滤系统、配液与除菌过滤系统、洗烘灌塞联动线、冻干机、空压机系统以及自动输送带等。数据表明，动力系统和暖通系统的合计用电量占比 约为 87% ～ 91%，构成了企业的主要用能主体。因此，医药行业的关键节能点以及能源供应稳定性的监控重 点，均应聚焦于动力设备和暖通设备。

图1 生产楼2025年 1～7 月各用电设备的能耗组成与占比

基于能源供应系统稳定性监测和能耗数据收集的需求，数字化能源管理架构共分为以下四个核心部分。

感知层面的硬件设计是通过拆解和分析每条供电线路出线间隔的终端设备负荷与线路历史电能质量参数，再结合人工运维经验，为每条线路以及对应设备设定不同的测点监控参数。通过安装智能电表（如CET品牌）实时监测出线间隔线路的电流、电压等数十项电能质量 参数、线路负荷及谐波，能够有效预防火灾及电气故障。

3.1.1 案例一：线路长期过载导致绝缘层老化预警

在某设备能源管理实践中，通过实时监测和分析电流信号，发现某线路在多个监测周期内，实时电流、最大电流出现越限报警，超过了线路设计承载能力（见图 2）。经现场检查证实，因线路负荷长期过载导致电缆严重发热，外绝缘层已出现严重老化。通过将智能电表的监测功能与人员设备运维经验相结合，成功实现了故障的主动预防。以图 2 的表格为例，可在 A 列对报警点设置不同的参数要求，在 C、D、E、F列分别设置报警级别、分类、动作类型、测量参数，再在I列、J列结合人工运维经验，依据电缆承载标准、设备性能参数等设定不同的上下限值与动作延时。

3.1.2 案例二：终端设备盲目增加引发的火灾隐患告警

在某案例分析中发现，如图3所示，在线路故障前，因终端冷冻除湿设备大量增设，线路监测已多次发出电流超上限报警。针对这类风险，感知层面的硬件设计思路为：先拆解和分析每条供电线路出线间隔的终端设备负荷与线路历史电能质量参数，再结合人工运维经验，为线路及设备设定不同的测点监控参数，其中测点指测量点位，参数包含该线路各项电能质量的实时值、瞬间值、最大值、最小值、谐波率等。将智能电表的功能与人员设备运维经验相结合，可大幅提高制药企业供电设备的故障预防能力。

图 2 线路长期过载导致绝缘层老化预警

图 3 终端设备盲目增加引发的火灾隐患告警

建立能源管理系统，可实现电能质量与测点数据的 实时数字化监测反馈。依托能源管理系统的聚合功能与自定义组合规则，对智能电表监测到的参数进行组合与定义。对于100 kW以上的大型离心式制冷机组，电流和电能质量参数是监测运行状态的“脉搏”与“血液指标”。这些电气参数的变化不但是电气故障的直接反映，还能精准揭示压缩机及系统管路上诸多潜在的机械与热力故障。以某楼栋多台同品牌同型号制冷机组为例，可通过自定义方式对电能质量监测参数进行组合：在冷机 运行时，收集9台同品牌制冷机组在多工况下的ABC三相电流数据，分析得到冷机电流的常见分布范围，再结合人工运维经验与工况变化设定监控参数。表1列出了电流质量与设备故障之间的关系，通过设置设备电流 报警曲线可以在故障发生前提前预警，减少冷机这类大 型用电设备的非必要能耗损失；同时还可以实时监测主 要用能设备的功率因数是否处于合理范围（通常不低于0.85），而功率因数水平会直接影响企业的用电单价。

表 1 常见电流模式及其对应故障

根据我国《药品生产质量管理规范》（2010 年修订）附录 3《生物制品》的相关规定，生物制品的制备工艺流程（如细胞培养与发酵、纯化与分离、无菌制剂灌装 等核心环节）具有高度的不可逆性。为了消除电力系统 “闪断”或突发跳闸带来的批次报废风险、确保数据完 整性并满足GMP设备合规性验证要求，生物制药企业通常在关键用电设备末端配置大量不间断电源（UPS）。然而在日常运维实践中，此类分布式 UPS 多处于独立 运行的“孤岛”状态，长期处于只充不放的钝化工况， 维护成本高昂且易导致电池提前老化与损坏。

在国家“双碳”目标推动绿色低碳发展的背景下，利用厂区闲置屋面建设分布式光伏及配套电化学储能系 统（BESS）已成为行业转型的必然趋势。结合生物制 药行业关键设备普遍采用双电源冗余设计的特点，本文提出一种“储能 +UPS”分布式与集中式联动切换方案：通过对厂区集中式储能系统与车间各工艺段的分布式 UPS 进行统一综合控制与动态级联，将这套联合保障系统接入关键设备双电源回路的其中一路。针对瞬时电压跌落问题，该系统在集中式储能直流侧或分布式 UPS 输入端集成了高功率密度的超级电容组。

在电网正常运行阶段，该架构可发挥电网调节能，通过“削峰填谷”和光伏消纳显著降低企业能源成本与碳排放强度；当市电发生瞬时电压跌落或故障切换时，依托系统配置的超级电容与BESS实现微秒级无缝响应，为关键载荷提供支撑，其中超级电容率先瞬时放电顶住微秒级功率缺口，随后由 BESS 及 UPS 接管持续供电。这套方案不仅大幅提升了电力系统的能源韧性与生产连续性，更通过主动调度打破了末端 UPS 的“孤岛”钝化状态，全面盘活了原本高频闲置的 UPS 资产， 实现了高可靠性供电保障与绿色低碳发展的深度融合。

在“储能 +UPS”双电源联动架构筑牢供电系统“能源韧性”基础后，进一步引入人工智能（AI）与大数据技术，构建主动式数字化能效优化体系。通过智能化监 控与动态调优控制策略，在确保工艺环境绝对合规的前提下，实现关键高能耗系统的绿色低碳运行。

生物制药生产具有高度的连续性与不可逆性，核心动力设备（如大型离心式制冷机组、关键物料泵等）一旦发生故障，极易导致整批次产品报废。

●底层数据建模：系统以物理感知层智能电表采集的风机运行频率、冷机三相电流、谐波总畸变率（THDi）、电流不平衡度等电能质量指标，作为底层数据模型的基础数据；

●算法机制与主动预防：利用机器学习算法对电气参数的细微异动进行实时特征提取。由于大型用电设备的电气参数相当于其运行状态的“脉搏”，机械磨损、轴承卡涩或对中不良往往会先期表征为电流波动的异常畸变。AI模型能够在机械部件发生物理损坏的前兆期，精准捕捉这些异常信号并进行提前预警，使运维工作由传统的“被动抢修”彻底转变为“主动预防”的业务连续性管理（BCM）模式；

暖通空调（HVAC）系统作为生物制药厂区的“能耗 大户”，其优化潜力巨大。AI调优策略的核心在于打破传统定频、定风量系统全天候“全功率”运行的粗放模式。

4.2.1 非生产时段自适应频率切换

洁净车间在夜间或周末等非生产时段常处于空载状态。AI 系统通过车间摄像头、门禁状态及工艺设备启停联锁等多源感知元件，智能判定车间状态。在无人生产期间，系统自动下调空气处理机组（AHU）及送回风机的运行频率，将系统无缝切换至“值班模式”，在不低于洁净度维保下限要求的前提下，有效消除传统模式下“大马拉小车”造成的无谓能源浪费。

4.2.2 基于合规验证的变风量（VAV）控制

在严格满足运行确认（OQ）与性能确认（PQ）验证合格要求的前提下，AI 控制算法依托实时工况数据，打破传统的刚性送风逻辑。根据洁净室内静态产尘量、设备散热负荷以及动态风量需求，精准驱动变频器调控风机转 速与风阀开度，在精细化匹配冗余风量的同时，显著降低 冗余风量输出，攻克了净化空调高能耗的核心痛点。

4.2.3 动态压差梯度精准控制策略

为满足 GMP 法规对生物制品生产环境的苛刻要求，洁净区各相邻房间必须建立并长期维持特定的压力梯度，以确保气流定向流动，杜绝交叉污染。传统的 PID 控制系统存在明显的调节滞后性，当车间开关门、人员走动或风机频率切换时，易导致系统剧烈波动甚至短暂发生压差反号问题，不仅会引发 GMP 报警，还会因频繁超调带来额外能耗。本构架中的 AI 监控策略引入了 压力演变趋势预测算法。系统可实时捕捉微小的压差波动幅度和速率，在前兆期提前对相关风机的转速进行前馈微调。这种“小步快跑”的预测控制机制，既消除了因响应延迟引发的洁净区反向污染风险，满足 GMP设备合规性验证要求，又避免了风机频繁大范围调整产生的无功电耗。

4.2.4 温湿解耦独立调节与环境前馈控制

目前，多数生物制药企业的空调净化系统采用温湿度一体化联合控制，且未结合室外环境进行预测式控制逻辑的转换。传统逻辑中，为了降低空气湿度，系统必 须使用 2℃～ 8℃的冷水风机盘管对空气进行强制极度降温以使水分凝结，除湿后的空气温度往往低至 13℃ 左右；然而，由于该温度远低于洁净室约 22℃的设计工艺温度，系统又必须消耗大量的工业蒸汽对冷空气进行二次剧烈加热。这种“过度制冷除湿、再蒸汽回热”的 对冲控制，造成了冷热能源的巨大浪费。针对这一盲区， 本方案采用“温湿分控（解耦控制）”技术，将温度控 制（显热）和除湿过程（潜热）彻底分离，同时结合厂区外环境温湿度传感器的前馈数据，动态计算并实时转 换控制逻辑，精准匹配冷量和蒸汽量输出，彻底打破了传统系统中过度制冷与过度加热的恶性对冲，实现了温 湿度控制过程的高效、精细与低碳化运行。

在前文中，本研究深入探讨了生物制药行业能源稳定供应与绿色低碳发展之间的协同共生关系。针对生物制品生产必须满足工艺合规性（GMP）的红线要求，同时实现降本增效的核心需求，本研究从数字化底座、动力韧性拓扑及智能化控制算法三个维度提出了系统性的解决方案。本章将系统地归纳全文的研究成果，提炼关键的学术与工程结论，并指出未来的技术演进方向。

结合全文开展的理论建模、架构设计与算法论证工 作，本研究主要得出以下核心结论。 

5.1.1 明确了公用工程是高能耗场景的核心矛盾点

通过对典型生物制品生产楼宇的能耗进行数学建模与帕累托（Pareto）累积贡献率分析，量化证实了净化空调（HVAC）系统与工艺水系统占总用电量的73.2%， 构成了厂区A类主要能耗源。这一结论改变了过去盲目针对分散工艺设备节能的工程误区，为系统性降本增效锁定了精准的主攻方向。

5.1.2 构建了兼顾物理防灾与数字化感知的能源管理底座

设计了高频次、多维度的物理感知层硬件配置，不仅能实时捕捉电能质量的微弱畸变，更能通过剩余电流与电气微断算法，在线路绝缘老化、终端非法增设等前兆期触发告警，将传统的被动业务连续性管理（BCM）升级为主动式物理防灾，为后续 AI 算法的运行提供了坚实且高可靠的数据神经系统。

5.1.3 创新了“集中储能 + 分布式UPS”的资产盘活拓扑 

针对生物制药关键工艺不可逆的特性，打破了传统分布式孤岛 UPS 的运维盲区。文本提出的拓扑架构实现了暂态微秒级（≤ 2 ms）至稳态长周期的无缝电力切换，确保了无菌环境与细胞表达绝对安全。同时，在常态下执行削峰填谷与绿电消纳，成功将传统的UPS电源资产盘活。 

5.1.4 优化关键暖通系统的“冷热对冲”能耗弊端 

利用自适应模型预测控制（AMPC）实现了压差梯度调优的前馈微调，消除了传统 PID 控制调节滞后引发的压差反号风险。同时引入温湿解耦独立调节技 术（THIC），结合外部气象雷达大数据的环境前馈预测，从根本上消除了制药厂房长期存在的“过度冷却除湿再 二次蒸汽加热”的严重能耗浪费问题。

综上所述，能源稳定供应不仅不是绿色低碳发展的阻碍，反而是绿色低碳发展不可或缺的坚实底座；而绿色低碳的智能化升级，也反过来反哺并大幅提升了能源供应的韧性与安全性。两者在数字化技术的支撑下，实现了深度协同与全生命周期的共生发展。

尽管本文在生物制药厂房的多能协同韧性控制及HVAC系统的 AI 智能调优方面取得了阶段性的研究成果，但受限于实际工程样本的多样性以及数据采集周期的限制，本研究仍存在一定的局限性，可在未来的研究中予以进一步深化和拓展。

5.2.1 数字孪生（Digital Twin）技术的深度融合

本研究目前主要依托 EMS 平台进行一维、二维的时序数据分析与算法调优。未来可进一步引入数字孪生技术，将厂区的建筑信息模型（BIM）、计算流体力 学（CFD）气流场模拟与三维实时能耗数据进行全空间高保真映射，在虚拟空间中进行极端晃电工况下的气流崩溃压力测试，从而更精细地优化风阀与风机的控制包络线。

5.2.2 全生命周期碳足迹（LCA）追踪与QMS 体系融合

本文的绿色低碳策略主要聚焦于运行阶段（Scope2 间接电能碳排放）。未来研究应将能源管理系统（EMS）与制药质量管理系统（QMS）及供应链管理系统进行更深层次的跨界融合。从上游关键生物原材料的碳足迹追踪，到生产批次能耗的动态合规验证，建立一整套满足国际审计标准（如欧盟、FDA）的绿色制药“双碳”核 算与质量追溯体系。

5.2.3 多能互补绿色零碳微电网的演进

随着大容量氢能储存技术、固体氧化物燃料电池 （SOFC）及高效率屋顶光伏组件的发展，未来的生物制药厂区应向更加独立的“零碳微电网”演进。如何将制 药厂房庞大的低品位工业余热、洁净废水的热能回收，与外部多元绿电进行多能流的高效解耦调度，在满足生物医药极端苛刻、绝对合规的安全边界下实现100% 绿电工厂，将是下一阶段兼具工程应用价值与学术挑战性的核心研究方向。

参考文献