高效配电与智能照明控制策略研究

田拥军

（国网四川省电力公司武胜县供电分公司，四川 广安 638400）

在如今全球能源危机加剧和环保意识提升的时代，节能已成为一项至关重要的议题。配电系统扮演着将电能从发电站向最终用户（包括家庭、商业和工业）输送的关键角色，而照明系统作为电力系统的重要负载，对电力系统运行效率和能源消耗产生了重大影响。文章提出的综合性策略涵盖了高效配电和智能照明控制两个部分（见图1）。在配电策略中，纳入多个因素，如动态电价制度、配电网络优化、储能技术和电力调度系统，并结合智能电表、信息通信技术和云计算等先进技术，以实现电力系统的实时监控和动态调配。同时，智能照明控制策略确保了用户的照明需求得到满足，并提高了照明系统的效能。这一综合性策略不仅能提升照明质量，更能实现高效利用电力资源，为社会的节能和生活质量平衡提供了有效的解决方案。

1 技术基础

1.1 照明控制技术

初期的照明控制技术主要基于固定的时间表，不能很好地适应环境和使用者需求的变化。随后，人们开始采用光电感应器来自动调整灯光。例如，使用光电感应器来检测环境光的亮度，当环境光的亮度低于某个设定值时，自动开启灯光。近年来，随着无线通信和物联网技术的进步，照明控制技术进入了崭新的发展阶段[1]。在此基础上，研究人员开发出基于优化算法的照明控制方法，使照明控制系统不仅能够自动调整，还可以实现远程控制和个性化设置。除此之外，也有一些研究者尝试使用强化学习的方法来进行照明控制。这种方法可以通过不断地训练和优化，来实现自我适应的照明控制[2-3]。照明控制技术未来的发展趋势将更加智能化、个性化和节能化[4]。

1.2 配电技术

配电是指在用电地区的电力从发电厂经过输电线送至用户的过程，直接影响电力系统的运行效率和稳定性[5]。传统的配电方法主要依靠人力操作，其效率低下且容易出现失误。随着电力系统的复杂性和规模不断增加，人力操作的配电方法已经无法满足实际需求，因此，自动化配电技术在近年来受到了广泛的关注和研究。这些新的配电技术主要包括基于优化算法的配电方法、基于人工智能的配电方法、基于云计算的配电方法、基于物联网的配电方法等[6]。这些方法进一步考虑了故障检测等关键问题，其目标都是为了提高电力系统的运行效率和稳定性，同时减少电力损耗。

2 高效配电策略

2.1 配电需求分析

配电需求是电力系统需要满足的电力分配量，以确保所有设备正常稳定运行。这需要电力供应商在任何时候都能提供充足的电力。以照明系统为例，晚上和早晨需要更多的电力，而在白天则需要较少的电力。同样，冬季和夏季由于日照时间的差异，电力需求也不同。另外，不同用户在不同时间段内的电力需求也有所差异，这都会影响配电需求。如果配电系统出现电压波动或频率波动，可能导致照明系统的亮度不稳定，影响用户的使用体验。因此，电力系统需要一套有效的配电策略，以保证电压和频率稳定。

2.2 配电策略

为了应对日益变化的配电需求，我们考虑以下几个高效的配电策略：

1）动态电价制度。通过实施动态电价制度，激励用户在电力需求较低的时段使用电力，减轻高峰时段的电力压力；

2）配电网络优化。通过优化配电网络的拓扑结构，提高电力的传输效率，降低电力损失，如分布式发电系统。在用户附近的位置产生电力，可以减少电力传输过程中的损失，提高电力供应的可靠性；

3）储能技术。在电力需求较低的时段储存多余的电力，在电力需求较高的时段释放，有效平衡供需关系；

4）电力调度系统。建立电力调度系统，对电力供需进行实时监控和动态调度，以应对电力需求的快速变化。以上策略的执行需要借助现代电力技术，如智能电表、信息通信技术（ICT）、云计算等，以提高配电的准确性和效率。

3 智能照明控制方法

3.1 照明需求分析

在设计智能照明控制方案时，主要考虑以下需求：

1）照明质量。将照明质量量化为一个多元函数，包括工作面的照度值、照度均匀度和眩光控制等；

2）能源消耗。将能源消耗度量为单位时间内消耗的电量；

3）成本。将成本量化为一个多元函数，包括设备购置、安装、维护和运行的成本，以及因能耗所产生的电费。

3.2 负荷评估算法

负荷评估算法采用基于历史数据和环境参数的算法来评估当前的负荷。通过负荷评估，了解当前的电力使用情况，预测未来的电力需求，并调整照明系统的运行参数，满足用户需求的同时优化能源使用效率。具体来说，我们采用移动平均自回归（Auto-Regressive Integrated Moving Average,ARIMA）模型，该模型是一种广泛应用于时间序列评估的模型，有效处理时间序列的自相关性和非稳定性。该算法还考虑了环境和事件参数，即可能影响照明负荷的各种因素。这些因素包括时间（如一天中的时间、一周中的日期）、天气（如是否晴天、是否下雨）、季节（如春季、夏季、秋季、冬季）等。这些因素通过添加额外的模型参数来考虑，形成增强的ARIMA模型。模型计算如下

式中，Lt代表时刻t的负荷，et代表预测误差，Φ1...Φt和θ1...θq是模型参数，需要通过历史数据进行学习。计算得到的电力负荷将影响调光的控制算法，避免因负荷突变而导致的照明质量下降或能耗增加。

3.3 照明优化控制算法

照明优化控制算法是智能照明控制系统的核心。在得到准确的负荷评估之后，进行优化控制算法的设计。调光策略是包括所有照明设备的开关状态、亮度和色温参数设置的集合。优化控制算法的目标是在满足用户需求的同时，尽可能减少能耗的调光策略。假设当前时刻的照明效果为，负荷为，成本为。目标函数表示为：

式中，w1、w2、w3是设定的权重，反映了对照明质量、能耗和成本的重视程度。可以使用遗传算法优化该目标函数，找到一个调光策略，使J（qt，Lt，ct）最小。因此，该控制系统首先根据当前的环境参数和负荷评估结果，计算出满足照明质量需求的最优调光策略。通过通信网络系统将调光策略发送到各个终端设备，由终端设备执行调光策略。在执行过程中，实时监测照明效果和负荷，根据实际情况动态调整调光策略。

3.4 智能照明控制实验

实验采用一个30 m2的模拟办公室环境，该环境配备了10个可调光的LED灯，布局均匀，使用计算机程序模拟人员入住和离开的情况。优化控制策略使用混合整数线性编程模型，其中的参数包括灯光的亮度（0～100%）、色温（2 700～6 500 K），以及灯光的开启和关闭状态。实验主要采用以下指标进行性能评估：1）能源消耗。计算模拟时间内所有LED灯的功率之和；2）工作面照明功率密度。该指标参考《建筑节能与可再生能源利用通用规范》（GB 55015—2021），即在普通办公室照度标准值为300 lx的情况下，每平方米所需的最低照明功率不高于9.0 W/m2；3）照明质量。计算照度值和均匀度归一化的平均值。实验将使用优化控制策略前后的评估指标得分进行对比，结果如表1所示。

表1 优化控制策略前后效果对比

由实验数据可以看出，优化控制策略在能耗和照明质量两方面都取得了明显的提升。相比原始系统，该方案将能源消耗从100 kW·h降到70 kW·h，工作面照明密度从8.8 W/m2降到7.9 W/m2，这意味着在保证照明质量的前提下，优化控制策略有效提高了照明效能，实现了更高的能源效率，对环境保护和能源节省有重要意义。而在照明质量方面，质量分数由0.64提升到了0.73，证明该策略不会牺牲照明效果。通过这种方式，照明控制系统可以平稳地处理负荷波动，减少能耗，并减轻对电力系统的影响。鉴于全球范围内的能源紧张，这样的策略对于实现照明系统的绿色发展具有重要意义。

4 结论

文章深入探讨了配电与照明控制的优化策略，旨在实现电力系统的节能与性能提升。高效的配电策略可以降低电能损耗，并提升电力系统的运行效率。与此同时，针对照明控制策略进行优化，在不牺牲照明质量的情况下节省能源。这些策略将对实现更为高效、绿色的电力系统产生积极影响。尽管我们取得了一些进展，但在配电和照明控制优化方面仍然存在许多挑战和机遇。例如，随着电力系统的复杂性和规模不断增大，如何有效管理和协调各种电力资源，如何准确预测和响应电力需求变化，如何有效防止和应对电力系统故障等。因此，未来我们将持续研究更高效的配电和照明控制策略，以进一步提升电力系统的效率和稳定性，从而为社会的可持续发展做出贡献。