高效配電與智能照明控制策略研究

田擁軍

（國網四川省電力公司武勝縣供電分公司，四川 廣安 638400）

在如今全球能源危機加劇和環保意識提升的時代，節能已成為一項至關重要的議題。配電系統扮演著將電能從發電站向最終用戶（包括家庭、商業和工業）輸送的關鍵角色，而照明系統作為電力系統的重要負載，對電力系統運行效率和能源消耗產生了重大影響。文章提出的綜合性策略涵蓋了高效配電和智能照明控制兩個部分（見圖1）。在配電策略中，納入多個因素，如動態電價制度、配電網絡優化、儲能技術和電力調度系統，并結合智能電表、信息通信技術和云計算等先進技術，以實現電力系統的實時監控和動態調配。同時，智能照明控制策略確保了用戶的照明需求得到滿足，并提高了照明系統的效能。這一綜合性策略不僅能提升照明質量，更能實現高效利用電力資源，為社會的節能和生活質量平衡提供了有效的解決方案。

1 技術基礎

1.1 照明控制技術

初期的照明控制技術主要基于固定的時間表，不能很好地適應環境和使用者需求的變化。隨后，人們開始采用光電感應器來自動調整燈光。例如，使用光電感應器來檢測環境光的亮度，當環境光的亮度低于某個設定值時，自動開啟燈光。近年來，隨著無線通信和物聯網技術的進步，照明控制技術進入了嶄新的發展階段[1]。在此基礎上，研究人員開發出基于優化算法的照明控制方法，使照明控制系統不僅能夠自動調整，還可以實現遠程控制和個性化設置。除此之外，也有一些研究者嘗試使用強化學習的方法來進行照明控制。這種方法可以通過不斷地訓練和優化，來實現自我適應的照明控制[2-3]。照明控制技術未來的發展趨勢將更加智能化、個性化和節能化[4]。

1.2 配電技術

配電是指在用電地區的電力從發電廠經過輸電線送至用戶的過程，直接影響電力系統的運行效率和穩定性[5]。傳統的配電方法主要依靠人力操作，其效率低下且容易出現失誤。隨著電力系統的復雜性和規模不斷增加，人力操作的配電方法已經無法滿足實際需求，因此，自動化配電技術在近年來受到了廣泛的關注和研究。這些新的配電技術主要包括基于優化算法的配電方法、基于人工智能的配電方法、基于云計算的配電方法、基于物聯網的配電方法等[6]。這些方法進一步考慮了故障檢測等關鍵問題，其目標都是為了提高電力系統的運行效率和穩定性，同時減少電力損耗。

2 高效配電策略

2.1 配電需求分析

配電需求是電力系統需要滿足的電力分配量，以確保所有設備正常穩定運行。這需要電力供應商在任何時候都能提供充足的電力。以照明系統為例，晚上和早晨需要更多的電力，而在白天則需要較少的電力。同樣，冬季和夏季由于日照時間的差異，電力需求也不同。另外，不同用戶在不同時間段內的電力需求也有所差異，這都會影響配電需求。如果配電系統出現電壓波動或頻率波動，可能導致照明系統的亮度不穩定，影響用戶的使用體驗。因此，電力系統需要一套有效的配電策略，以保證電壓和頻率穩定。

2.2 配電策略

為了應對日益變化的配電需求，我們考慮以下幾個高效的配電策略：

1）動態電價制度。通過實施動態電價制度，激勵用戶在電力需求較低的時段使用電力，減輕高峰時段的電力壓力；

2）配電網絡優化。通過優化配電網絡的拓撲結構，提高電力的傳輸效率，降低電力損失，如分布式發電系統。在用戶附近的位置產生電力，可以減少電力傳輸過程中的損失，提高電力供應的可靠性；

3）儲能技術。在電力需求較低的時段儲存多余的電力，在電力需求較高的時段釋放，有效平衡供需關系；

4）電力調度系統。建立電力調度系統，對電力供需進行實時監控和動態調度，以應對電力需求的快速變化。以上策略的執行需要借助現代電力技術，如智能電表、信息通信技術（ICT）、云計算等，以提高配電的準確性和效率。

3 智能照明控制方法

3.1 照明需求分析

在設計智能照明控制方案時，主要考慮以下需求：

1）照明質量。將照明質量量化為一個多元函數，包括工作面的照度值、照度均勻度和眩光控制等；

2）能源消耗。將能源消耗度量為單位時間內消耗的電量；

3）成本。將成本量化為一個多元函數，包括設備購置、安裝、維護和運行的成本，以及因能耗所產生的電費。

3.2 負荷評估算法

負荷評估算法采用基于歷史數據和環境參數的算法來評估當前的負荷。通過負荷評估，了解當前的電力使用情況，預測未來的電力需求，并調整照明系統的運行參數，滿足用戶需求的同時優化能源使用效率。具體來說，我們采用移動平均自回歸（Auto-Regressive Integrated Moving Average,ARIMA）模型，該模型是一種廣泛應用于時間序列評估的模型，有效處理時間序列的自相關性和非穩定性。該算法還考慮了環境和事件參數，即可能影響照明負荷的各種因素。這些因素包括時間（如一天中的時間、一周中的日期）、天氣（如是否晴天、是否下雨）、季節（如春季、夏季、秋季、冬季）等。這些因素通過添加額外的模型參數來考慮，形成增強的ARIMA模型。模型計算如下

式中，Lt代表時刻t的負荷，et代表預測誤差，Φ1...Φt和θ1...θq是模型參數，需要通過歷史數據進行學習。計算得到的電力負荷將影響調光的控制算法，避免因負荷突變而導致的照明質量下降或能耗增加。

3.3 照明優化控制算法

照明優化控制算法是智能照明控制系統的核心。在得到準確的負荷評估之后，進行優化控制算法的設計。調光策略是包括所有照明設備的開關狀態、亮度和色溫參數設置的集合。優化控制算法的目標是在滿足用戶需求的同時，盡可能減少能耗的調光策略。假設當前時刻的照明效果為，負荷為，成本為。目標函數表示為：

式中，w1、w2、w3是設定的權重，反映了對照明質量、能耗和成本的重視程度。可以使用遺傳算法優化該目標函數，找到一個調光策略，使J（qt，Lt，ct）最小。因此，該控制系統首先根據當前的環境參數和負荷評估結果，計算出滿足照明質量需求的最優調光策略。通過通信網絡系統將調光策略發送到各個終端設備，由終端設備執行調光策略。在執行過程中，實時監測照明效果和負荷，根據實際情況動態調整調光策略。

3.4 智能照明控制實驗

實驗采用一個30 m2的模擬辦公室環境，該環境配備了10個可調光的LED燈，布局均勻，使用計算機程序模擬人員入住和離開的情況。優化控制策略使用混合整數線性編程模型，其中的參數包括燈光的亮度（0～100%）、色溫（2 700～6 500 K），以及燈光的開啟和關閉狀態。實驗主要采用以下指標進行性能評估：1）能源消耗。計算模擬時間內所有LED燈的功率之和；2）工作面照明功率密度。該指標參考《建筑節能與可再生能源利用通用規范》（GB 55015—2021），即在普通辦公室照度標準值為300 lx的情況下，每平方米所需的最低照明功率不高于9.0 W/m2；3）照明質量。計算照度值和均勻度歸一化的平均值。實驗將使用優化控制策略前后的評估指標得分進行對比，結果如表1所示。

表1 優化控制策略前后效果對比

由實驗數據可以看出，優化控制策略在能耗和照明質量兩方面都取得了明顯的提升。相比原始系統，該方案將能源消耗從100 kW·h降到70 kW·h，工作面照明密度從8.8 W/m2降到7.9 W/m2，這意味著在保證照明質量的前提下，優化控制策略有效提高了照明效能，實現了更高的能源效率，對環境保護和能源節省有重要意義。而在照明質量方面，質量分數由0.64提升到了0.73，證明該策略不會犧牲照明效果。通過這種方式，照明控制系統可以平穩地處理負荷波動，減少能耗，并減輕對電力系統的影響。鑒于全球范圍內的能源緊張，這樣的策略對于實現照明系統的綠色發展具有重要意義。

4 結論

文章深入探討了配電與照明控制的優化策略，旨在實現電力系統的節能與性能提升。高效的配電策略可以降低電能損耗，并提升電力系統的運行效率。與此同時，針對照明控制策略進行優化，在不犧牲照明質量的情況下節省能源。這些策略將對實現更為高效、綠色的電力系統產生積極影響。盡管我們取得了一些進展，但在配電和照明控制優化方面仍然存在許多挑戰和機遇。例如，隨著電力系統的復雜性和規模不斷增大，如何有效管理和協調各種電力資源，如何準確預測和響應電力需求變化，如何有效防止和應對電力系統故障等。因此，未來我們將持續研究更高效的配電和照明控制策略，以進一步提升電力系統的效率和穩定性，從而為社會的可持續發展做出貢獻。