郜幔幔， 歐陽森， 王克英

(華南理工大學(xué)電力學(xué)院， 廣東 廣州 510640)

變電站空調(diào)和照明系統(tǒng)節(jié)電改造優(yōu)化建模研究

郜幔幔， 歐陽森， 王克英

(華南理工大學(xué)電力學(xué)院， 廣東 廣州 510640)

變電站的空調(diào)和照明系統(tǒng)節(jié)電潛力巨大，本文首次嘗試從年節(jié)電量、投資成本和年支出費用等角度對變電站空調(diào)和照明系統(tǒng)的改造進行優(yōu)化建模研究。首先，對分布在變電站各場所的空調(diào)和照明設(shè)備的功率、特點、用電規(guī)律及利用率等進行研究，并根據(jù)設(shè)備的安裝位置、特點、用電規(guī)律和利用率等分別將空調(diào)和照明系統(tǒng)分為3類和5類；然后，以不同類別、不同功率的空調(diào)和照明設(shè)備的改造數(shù)量為控制變量，空調(diào)和照明系統(tǒng)的年支出費用最小為目標函數(shù)，建立綜合考慮年節(jié)電量、投資成本和分布在變電站各場所的空調(diào)和照明設(shè)備的功率、數(shù)量、運行時間等約束的節(jié)電改造優(yōu)化模型；基于該模型的實際特點，采用整數(shù)編碼的災(zāi)變遺傳算法搜索全局最優(yōu)解；最后，以某220kV有人值守變電站的空調(diào)和照明系統(tǒng)節(jié)電改造為例，驗證了所提模型的理論與應(yīng)用價值。

優(yōu)化模型； 節(jié)電改造； 變電站； 空調(diào)系統(tǒng)； 照明系統(tǒng)

1 引言

變電站節(jié)能是電網(wǎng)降損工作的重要環(huán)節(jié)，其對電網(wǎng)實現(xiàn)節(jié)能減排目標、節(jié)能評估和規(guī)劃、降低電網(wǎng)運營成本、提升電網(wǎng)企業(yè)效益大有裨益[1,2]。變電站站用電負荷主要由主變冷卻、通風(fēng)散熱、空調(diào)、照明以及機房通信等構(gòu)成[3]，由于站用電負荷結(jié)構(gòu)特點及改造技術(shù)的限制，目前變電站站用負荷的節(jié)電研究主要集中在用電量大且易于實施改造的空調(diào)、照明系統(tǒng)[3-6]。

文獻[3]對變電站站用電負荷進行分模塊研究，確定以空調(diào)和照明系統(tǒng)作為節(jié)電研究重點，提出對空調(diào)和照明系統(tǒng)進行全部改造的節(jié)電方案；文獻[4]對電網(wǎng)企業(yè)建筑和變電站的空調(diào)、照明系統(tǒng)提出了全部進行改造和人為選擇部分設(shè)備進行改造的高、低潛力方案，并進行相應(yīng)改造方案的效益分析；文獻[5]介紹了空調(diào)設(shè)備從選擇到日后運行使用的各個環(huán)節(jié)中的節(jié)能措施；文獻[6]分析了目前變電站照明存在的“不節(jié)能”問題，并依托濟南某220kV變電站工程提出精細化照明設(shè)計方案；但是，文獻[5,6]皆未提出具體的節(jié)電改造方案。

綜上，現(xiàn)有文獻尚無對變電站空調(diào)和照明系統(tǒng)進行優(yōu)化改造的研究，即并未涉及當面對不同場所的不同類型及功率的空調(diào)和照明設(shè)備時，應(yīng)如何選擇改造對象以實現(xiàn)資源的最優(yōu)配置和最大的改造效益的問題；在實際工作中，往往采用全部改造或者依據(jù)人為經(jīng)驗主觀選擇部分設(shè)備進行改造的形式。全部改造的問題在于投資成本大、適應(yīng)性差，且可能造成新的資產(chǎn)浪費；根據(jù)人為經(jīng)驗主觀選擇部分設(shè)備進行改造的形式因缺乏科學(xué)、規(guī)范化的方案制定原則和方案優(yōu)劣的評判標準，易造成改造盲目、資源浪費、改造收益低等缺點。并且在對投資成本或改造后的節(jié)電量有一定要求的特殊場合，以上改造形式都顯得無能為力。

針對以上現(xiàn)狀，本文首次嘗試對變電站空調(diào)和照明系統(tǒng)的改造進行優(yōu)化建模研究；對分布在變電站各場所的空調(diào)和照明設(shè)備的功率、特點、用電規(guī)律及利用率等進行詳細分析，從科學(xué)的建模的角度進行改造方案的制定和方案優(yōu)劣的評判，并采用災(zāi)變遺傳算法尋求在不同年節(jié)電量和投資成本約束下的最優(yōu)改造方案。本文方法充分考慮設(shè)備資產(chǎn)、利用率、投資成本和節(jié)電效益等因素，有利于實現(xiàn)資源的最優(yōu)配置和改造效益的最大化，能夠適應(yīng)對投資成本或改造后的節(jié)電量有一定要求的特殊場合，具有更強的適應(yīng)性和靈活性。最后，利用某220kV有人值守變電站空調(diào)和照明系統(tǒng)的節(jié)電改造進行驗證。

2 空調(diào)與照明系統(tǒng)分類

2.1 分類的必要性及思路

變電站內(nèi)空調(diào)、照明設(shè)備分布區(qū)域廣、設(shè)備類型多樣，用電規(guī)律差異大，設(shè)備利用率參差不齊。作者曾對多地變電站進行調(diào)研，以某220kV有人值守變電站為例，其空調(diào)和照明系統(tǒng)分布情況分別如表1和表2所示。

由表1和表2可以看出，若直接以各場所不同功率的空調(diào)和照明設(shè)備的改造數(shù)量為變量進行建模研究，則該220kV變電站空調(diào)和照明系統(tǒng)的優(yōu)化改造需要求解具有50個變量的模型。對于更大規(guī)模的空調(diào)和照明系統(tǒng)或數(shù)十甚至上百個變電站同時進行改造計算的情況，模型變量將成倍增加，所建模型的實用性和適用性都將受到限制。因此，對分布在不同場所的空調(diào)和照明設(shè)備進行科學(xué)合理的抽樣分類，在不影響所建模型精度的情況下，適當減小模型復(fù)雜度，提高所建模型的實用性和應(yīng)用價值，具有極大的必要性。

表1 空調(diào)系統(tǒng)分布1Tab.1 Distribution of air-conditioning equipments 1

表2 照明系統(tǒng)分布1Tab.2 Distribution of lightings 1

本節(jié)首先對分布在變電站不同場所的空調(diào)和照明設(shè)備的用電規(guī)律、設(shè)備利用率等進行研究，分別將具有相同或相近用電規(guī)律及設(shè)備利用率的空調(diào)、照明設(shè)備劃分為同一類。由于同一類空調(diào)或照明系統(tǒng)具有相近的用電規(guī)律及設(shè)備利用率，因此，改造同一類不同場所的相同功率的設(shè)備產(chǎn)生的節(jié)電收益并無差別或差別較小，從而所建模型僅需以各類空調(diào)和照明系統(tǒng)的不同功率的設(shè)備改造數(shù)量為變量，由此大大減少變量個數(shù)，降低所建模型的復(fù)雜度，提高實用性。對于同一類的空調(diào)或照明設(shè)備的具體改造分布，可根據(jù)各場所同一功率設(shè)備的老舊程度、改造實施的難易等具體決定。

(1)

2.2 空調(diào)系統(tǒng)分類

空調(diào)系統(tǒng)主要分布在主控室、繼保室、通信室、高壓室、電容電抗器室、蓄電池室、配電室、電度表室、辦公室、會議室、接待室、資料室、休息室等場所，空調(diào)系統(tǒng)分類及各類用電規(guī)律如表3所示。其中高、中、低表示各類空調(diào)設(shè)備的相對利用率。

表3 變電站空調(diào)系統(tǒng)分類及用電規(guī)律Tab.3 Classification and pattern of electric consumption of air-conditioning equipments in substation

2.3 照明系統(tǒng)分類

照明系統(tǒng)主要分布在戶外、走道、辦公室、會議室、接待室、資料室、主控室、繼保室、高壓室、電容電抗器室、蓄電池室、電度表室、休息室、盥洗間、水泵房等場所[7]，照明系統(tǒng)分類及各類用電規(guī)律如表4所示。

表4 變電站照明系統(tǒng)分類及用電規(guī)律Tab.4 Classification and pattern of electric consumption of lightings in substation

3 優(yōu)化模型設(shè)計及求解

3.1 優(yōu)化模型設(shè)計

本文模型可適用于文獻[3-7]提出的空調(diào)和照明系統(tǒng)的多種節(jié)電策略，甚至可以擴展應(yīng)用于其他設(shè)備的改造優(yōu)化計算。下面對本文模型的具體介紹，空調(diào)系統(tǒng)的節(jié)電策略以將非變頻空調(diào)更換為變頻空調(diào)為例，節(jié)電率取30%[3]；照明系統(tǒng)的節(jié)電策略以更換照明燈具光源為例。

3.1.1 目標函數(shù)

類似于配電網(wǎng)節(jié)能改造、無功補償裝置優(yōu)化配置等模型[8-10]，本文變電站空調(diào)和照明系統(tǒng)的節(jié)電改造優(yōu)化模型以空調(diào)和照明系統(tǒng)的年支出費用最小為優(yōu)化目標：

minf=μV+VC

(2)

式中，μ為改造投資的年回收率(%)；V為改造空調(diào)和照明設(shè)備的投資；VC為空調(diào)和照明系統(tǒng)的年電費支出。

V計算如下：

(3)

式中，Vk、Vz分別為改造空調(diào)、照明設(shè)備的投資；A、C分別為空調(diào)、照明系統(tǒng)的分類數(shù)，本文A=3，C=5；B、D分別為不同功率的空調(diào)、照明設(shè)備的種類數(shù)；βkj、βzj分別為第j種功率的空調(diào)、照明設(shè)備的凈單價，所謂凈單價是單臺設(shè)備的購買和安裝的支出費用與舊設(shè)備回收費用之差；kij、zij分別為改造第i類空調(diào)、照明系統(tǒng)的第j種功率設(shè)備的數(shù)量。

VC計算如下：

(4)

3.1.2 約束條件

約束條件主要包括改造空調(diào)和照明設(shè)備的年節(jié)電量及投資成本約束、設(shè)備的改造數(shù)量約束。

(1)年節(jié)電量約束

(5)

式中，S、Sk、Sz、S1分別為改造設(shè)備的年總節(jié)電量、改造空調(diào)設(shè)備的年節(jié)電量、改造照明燈具的年節(jié)電量、空調(diào)和照明系統(tǒng)改造的年節(jié)電量目標。Sk、Sz具體計算公式如下：

(6)

(7)

(2)投資成本約束

(8)

式中，M為設(shè)備改造的最大投資成本。

(3)設(shè)備的改造數(shù)量約束

0≤kij≤Kiji=1,2，…，A,j=1,2，…，B

(9)

0≤zij≤Ziji=1,2，…，C,j=1,2，…，D

(10)

3.2 模型求解

由3.1節(jié)可見，變電站空調(diào)和照明系統(tǒng)的節(jié)電改造優(yōu)化模型具有模型簡單、實用性和適用性強等優(yōu)點；對于一個或少數(shù)幾個變電站的空調(diào)和照明系統(tǒng)的節(jié)電改造優(yōu)化，僅需采用簡單的規(guī)劃求解方法即可得到最優(yōu)解。在變電站空調(diào)和照明系統(tǒng)規(guī)模較大且數(shù)十個變電站同時優(yōu)化求解的情況下，簡單的規(guī)劃求解方法易出現(xiàn)求解速度慢、陷入局部最優(yōu)等問題，因此，本文應(yīng)用具有強大全局搜索能力的災(zāi)變遺傳算法[11]進行模型求解，以確保在各種情況下都能快速、高效地得到全局最優(yōu)解。

首先考慮優(yōu)化模型的去約束處理，可將不等式約束作為懲罰項加到目標函數(shù)中構(gòu)成擴展目標函數(shù)[12，13]，從而在改進模型中，改造空調(diào)和照明設(shè)備的數(shù)量約束作為自約束的控制變量，年節(jié)電量和投資成本約束作為懲罰項構(gòu)成新的目標函數(shù)：

(11)

式中，f為原目標函數(shù)；Spunish、Vpunish分別為年節(jié)電量、投資成本約束的懲罰項，其表達式為：

(12)

(13)

其中，λs、λv可取無窮大或者很大的正數(shù)。

由于模型變量特點，本文災(zāi)變遺傳算法采用整數(shù)編碼方式。

4 算例分析

限于篇幅，以某220kV有人值守變電站的空調(diào)和照明系統(tǒng)的節(jié)電改造計算為例。該220kV有人值守變電站年站用負荷電量為127.2萬kW·h，空調(diào)和照明系統(tǒng)的年用電量達到82.6萬kW·h(年電費支出合計66.08萬元)，超過總站用負荷用電量的60%?？照{(diào)和照明系統(tǒng)的具體分布如表1、表2所示，對空調(diào)和照明系統(tǒng)進行分類統(tǒng)計并計算其日平均工作時間，結(jié)果如表5和表6所示。

表5 空調(diào)系統(tǒng)分布2Tab.5 Distribution of air-conditioning equipments 2

表6 照明系統(tǒng)分布2Tab.6 Distribution of lightings 2

空調(diào)和照明系統(tǒng)的節(jié)電改造計算以將非變頻空調(diào)更換為變頻空調(diào)和更換燈具光源為例，其中，更換燈具光源采用T8熒光燈更換為LED，高壓鈉燈更換為無極燈，具體更換原則見文獻[3,4]。

表7為應(yīng)用本文方案和文獻[3](空調(diào)和照明系統(tǒng)全部進行改造)、文獻[4](僅改造設(shè)備室空調(diào)和戶外照明燈具)的改造效益對比。其中“對比1”為在相近投資成本下，本文方案和文獻[3]的改造效益對比；“對比2”為在相近投資成本下，本文方案和文獻[4]的改造效益對比；兩種對比下，優(yōu)化模型

表7 改造效益對比Tab.7 Transformation efficiency contrast

備注：節(jié)電率指改造后空調(diào)和照明系統(tǒng)的年節(jié)電量與改造前空調(diào)和照明系統(tǒng)的年用電量的比值；回收周期計算時年折現(xiàn)率取 7%；全生命周期收益計算時取空調(diào)和照明燈具皆可經(jīng)濟運行10年。

的參數(shù)設(shè)置如表8所示，求解得到的設(shè)備具體改造分布如表9所示。

表8 優(yōu)化參數(shù)設(shè)置Tab.8 Parameter setting of optimization

表9 改造方案的具體分布Tab.9 Optimized retrofit scheme

(1)對比1。由表7的對比1可見，本文方案較文獻[3]的投資成本和回收周期降低了10%左右，且實現(xiàn)了最小的年支出費用和最大的全生命周期收益。從這個角度來說，本文方案是最優(yōu)的改造方案。雖因未全部改造，年節(jié)電量有微小降低，但從全生命周期收益的提升來看，并非所有的設(shè)備改造后都能以節(jié)約電費的形式回收成本。由表9可見，與文獻[3]全部改造相比，對比1(本文方案)未改造Ⅲ類空調(diào)和Ⅴ類照明燈具，由2.2和2.3節(jié)可知，第Ⅲ類別空調(diào)和第Ⅴ類照明設(shè)備的利用率低，工作時間短，對其進行改造單位成本收益小，甚至無法回收成本，造成資源浪費。

(2)對比2。由表7的對比2可見，本文方案與文獻[4]的投資成本完全相同，但年節(jié)電量、節(jié)電率和全生命周期收益都較文獻[4]有所提升，且年支出費用和回收周期都更小，顯然本文方案較依據(jù)人為經(jīng)驗制定的改造方案更優(yōu)。由表9可見，對比2(本文方案)的具體改造分布包括Ⅰ類空調(diào)、部分Ⅰ類照明燈具、全部Ⅱ和Ⅳ類燈具，即對于設(shè)備利用率、單位成本收益都較高的Ⅰ、Ⅱ、Ⅳ類照明燈具，本文所建模型能夠更加細致地比較其收益差別，得到憑經(jīng)驗及簡單總結(jié)無法獲取的更優(yōu)的改造方案。

(3)由對比1和對比2可以看出，本文所建模型較文獻[3]、文獻[4]所提方案具有更大的改造效益，在投資成本不變甚至降低的情況下，獲得更大的經(jīng)濟和節(jié)電收益。雖然對單個變電站空調(diào)和照明系統(tǒng)改造的效益提升有限，但若考慮某地區(qū)數(shù)十乃至數(shù)百個變電站這種規(guī)模，則很有意義且更能充分發(fā)揮本文模型的巨大實用價值。

5 結(jié)論

(1)本文系統(tǒng)研究了分布在變電站不同場所的空調(diào)和照明設(shè)備的特點、用電規(guī)律、利用率等，并據(jù)此分別將空調(diào)、照明系統(tǒng)抽樣為3類和5類，為電力工作者更好地認識和挖掘變電站空調(diào)和照明系統(tǒng)的節(jié)電潛力提供理論支持。

(2)首次提出了考慮年節(jié)電量和投資成本約束的空調(diào)和照明系統(tǒng)的節(jié)電改造優(yōu)化模型。實例表明，該模型能夠科學(xué)、快速、準確地提供滿足相應(yīng)約束的最佳改造方案，有利于實現(xiàn)資源的最優(yōu)配置和改造效益的最大化，且較現(xiàn)有方案具有更大的優(yōu)越性、更強的適用和實用性。

(3)空調(diào)和照明系統(tǒng)節(jié)電改造優(yōu)化模型的提出，為變電站空調(diào)和照明系統(tǒng)改造方案的制定和方案優(yōu)劣的評判提供科學(xué)依據(jù)和理論指導(dǎo)，有利于充分挖掘空調(diào)、照明系統(tǒng)的節(jié)電潛力，落實節(jié)能減排政策，具有重要的實用價值。

[1] 朱永強，尹忠東(Zhu Yongqiang，Yin Zhongdong)．基于能量利用效率和耗能比的節(jié)能效果評估體系(New evaluation system for energy savings based on efficiency and loss ratio)[J]．電工電能新技術(shù)(Advanced Technology of Electrical Engineering &Energy)，2007，26(3)：33-36.

[2] 鄭愛霞(Zheng Aixia)．強化科學(xué)管理促進電網(wǎng)降損節(jié)能(Strengthen scientific management and promote grid energy conservation)[J]．電力需求側(cè)管理(Power Demand Side Management)，2007，9(1)：60-62．

[3] 楊家豪，歐陽森，馮天瑞，等(Yang Jiahao，OuYang Sen，F(xiàn)eng Tianrui，et al.)．變電站空調(diào)器與照明用電及其節(jié)電潛力實例分析(Analysis on the electricity rule and the potential of energy saving of air-conditioning and lighting in substation)[J]．電氣應(yīng)用(Electrical Applications)，2014，33(10)：26-30．

[4] 馮天瑞，黃瑞藝，石怡理，等(Feng Tianrui，Huang Ruiyi，Shi Yili，et al.)．電網(wǎng)企業(yè)建筑節(jié)電方法及其潛力分析(Building power-saving method of power grid enterprises and its potential analysis)[J]．電力需求側(cè)管理(Power Demand Side Management)，2013，15(5)：27-31．

[5] 曲友立(Qu Youli)．變電站空調(diào)節(jié)能研究(The energy-saving research of air-conditioning in Substation)[J]．電氣應(yīng)用(Electrical Applications)，2009，28(9)：76-80．

[6] 李越，侯源紅(Li Yue，Hou Yuanhong)．變電站綠色照明設(shè)計方案的研究(Research of substation green lighting design scheme)[J]．電氣應(yīng)用(Electrical Applications)，2011，30(24)：68-71．

[7] 覃佳奎(Tan Jiakui).變電站照明系統(tǒng)優(yōu)化探討(The discussion on the optimization of transformer substation llighting system)[D]．廣州：華南理工大學(xué)(Guangzhou: South China University of Technology)，2012．

[8] 張勇軍，陳艷(Zhang Yongjun，Cheng Yan)．高壓配電網(wǎng)無功補償配置原則的優(yōu)化(Optimization of reactive power configuration principle in high voltage distribution networks)[J]．華南理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)(Journal of South China University of Technology (Natural Science Edition))，2014，42(6)：17-24．

[9] 張勇軍，陳超，廖民傳(Zhang Yongjun，Chen Chao，Liao Minchuan)．配電網(wǎng)節(jié)能改造優(yōu)化建模研究(Research on optimal model for energy saving reconstruction of distribution networks)[J]．電力系統(tǒng)保護與控制(Power System Protection and Control)，2010，38(15)：60-64．

[10] 黃亮亮，羅安，劉秋英，等(Huang Liangliang，Luo An，Liu Qiuying，et al.)．基于改進型遺傳算法的企業(yè)配電網(wǎng)檢修計劃系統(tǒng)(Corporate distribution network maintenance scheduling system based on improved genetic algorithm)[J]. 電工電能新技術(shù)(Advanced Technology of Electrical Engineering &Energy)，2010，29(2)：77-80．

[11] 白建勛，楊洪耕，吳傳來，等(Bai Jianxun，Yang Honggeng，Wu Chuanlai，et al.)．基于自適應(yīng)遺傳算法的負荷特性分類(Load characteristics classification based on adaptive genetic algorithm)[J]．電工電能新技術(shù)(Advanced Technology of Electrical Engineering &Energy)，2012，31(4)：92-96．

[12] 金弟，劉杰，楊博，等(Jin Di，Liu Jie，Yang Bo，et al.)．局部搜索與遺傳算法結(jié)合的大規(guī)模復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)探測(Genetic algorithm with local search for community detection in large-scale complex networks)[J]．自動化學(xué)報(Acta Automatica Sinica)，2011，37(7)：873-882．

[13] 張晶，翟鵬程，張本源(Zhang Jing，Zhai Pengcheng，Zhang Benyuan)．懲罰函數(shù)法在遺傳算法處理約束問題中的應(yīng)用(Application of the penalty function combined with genetic algorithm)[J]．武漢理工大學(xué)學(xué)報(Journal of Wuhan University of Technology)，2002，24(2)：56-59．

Research on optimal model for electricity-saving reconstruction of air-conditioning and lighting in substation

GAO Man-man, OUYANG Sen, WANG Ke-ying

(School of Electric Power， South China University of Technology，Guangzhou 510640, China)

Load of a air-conditioning and lighting in substation have great potential in electricity-saving. The paper, for the first time, attempts to establish an optimal model for electricity-saving reconstruction of air-conditioning and lighting in substation, which is established from the view of annual electricity-saving, investment, total annual expense, etc. First of all, the pattern of electric consumption using rules and equipment utilization of air-conditioning and lighting distributed in substations’ various places are studied systematically. Further, air conditioning and lighting are categorized in three and five classes respectively based on the study. Then, an electricity-saving optimal model is established which takes annual minimum total expense as the objective, and the rebuilding number of air conditioning and lighting equipment of different categories and power as the control variables, satisfying with different annual electricity-saving, investment constraints, etc．Cataclysmic genetic algorithm with integer encoding is adopted to solve this problem. Finally, the theory and application value of the proposed model are verified by the living example.

optimal model; electricity-saving reconstruction; substation; air-conditioning; lighting

2015-12-01

國家自然科學(xué)基金項目(51377060)

郜幔幔(1993-)， 女， 河南籍， 碩士研究生， 研究方向為電能質(zhì)量、 節(jié)能技術(shù)； 歐陽森(1974-)， 男， 廣西籍， 副研究員， 博士， 長期從事電能質(zhì)量分析、 控制及節(jié)能技術(shù)等研究。

TM714

A

1003-3076(2016)09-0060-07