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用户侧照明负荷在储能系统中的智能调度
摘要：深入分析了储能系统中针对用户侧照明负荷的智能调度问题，探究了终端照明用电的界定与分类，及其受时段、区域和用户习惯等因素的影响。阐述了存储能量的系统工作原则与种类，并探讨了这些系统如何在终端用户的照明电力需求管理中发挥作用，涉及需求层面的稳定控制、节能优化和风险备用，探究了智能调度的根本理念，涉及其赖以建立的优化算法和机器学习策略，内容涉及离散和连续的优化算法，以及监督、非监督和强化学习等多种学习方式。
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伴随着能源需求的攀升和环保意识的觉醒，能源的管控与调度的地位日益凸显，用户端照明用电作为能耗板块的关键一环，智能化的调配对于增进能源效率、减少能源消耗起着至关重要的作用，本文的目的在于探讨如何借助储能技术对个人照明用电进行高效管理，旨在实现节能减排、稳定供电以及应对突发状况等多项目标。
1、用户侧照明负荷的特点和影响因素
1.1用户侧照明负荷的定义和分类
用户端照明用电需求，指的是在日常生活中或工作场景中，用户所需照明的电力消耗，这是电力网络的关键构成部分，依据用电特性，用户侧的照明用电可以划分成三类不同的负荷类型[1]。
传统的照明方式，如白炽灯和荧光灯等，通常耗电较多，照明品质较普通，在居民用电中，照明用电占据了显著的部分，以LED灯和节能灯为代表的节能照明产品，以其高效的能源转换比率受到青睐。在终端照明能耗领域，节能灯具发挥着至关重要的作用，能显著减少电力消耗，从而提升能源的利用效果。近年来，一种名为智能照明的照明技术发展迅猛，借助先进的智能照明系统，能对灯光设施进行细致入微的调控与运维，例如，随环境光线自动调节亮度，或实现远程操作等智能化管理功能。在终端照明领域，智能照明的运用前景无限，旨在提高照明的品质和能源的利用效率[1]。
1.2影响用户侧照明负荷的因素
用户的照明用电负荷在时间上的分布特征，涵盖了因季节更替而产生的波动，以及日内用电量的高峰期。季节更替主要是气候和气象条件的产物，比如说，夏天由于日照时间长，对照明的需求相对较低；到了冬天，由于日照时间短，照明的时间就需要相应增加。在日常作息中，电力需求量较大的时段普遍集中在晨昏两端，这一现象与人们的日常生活模式和工作学习日程紧密相关，比如早晨开灯起床和傍晚回家后的照明使用[2]。
空间特性所指，乃是各地用电习惯与气候状况如何影响照明负载的情况，比如，在我国南方，夏季的照明用电负担加重，这是因为持续的高温气候让大众更多地呆在室内，使用各种照明工具。在我国北方，冬日里室内活动因夜幕降临得早而拉长，照明的能源消耗因此相对攀升。各区域的用电习惯和生活方式将对照明的需求和用电负荷的波动产生显著影响，用户的照明习惯和需求体现了他们的行为特点。在上班时间内，公司内部的灯光使用量相对较大；在闲暇时段，居民区对照明的需求通常有所上升，部分消费者可能更偏爱使用节能灯泡或智能灯光系统，目的是降低能耗。消费者的行为模式里，包含了随着季节变换的活动，比如，在节日期间，电的使用方式会和寻常日子有所区分，这样的改变同样会对照明的负荷产生一定的效应。
2、储能系统在用户侧照明负荷调度中的作用
2.1储能系统的基本原理和分类
能量存储装置能够把电转化为各类形式的能量进行储存，在需要使用时，再将储存的能量重新转换为电，这套体系对于能源的控制与运用扮演了至关重要的角色，目前常见的能量存储方案涵盖了电池和超级电容器等多种形式[3]。将电能通过化学变化的方式储存于电池内，比如常用的锂离子和铅酸电池等，这类储能装置以其高能量密度、较长使用寿命和低自损耗率而适用，特别适合于中远程能源储存需求，比如太阳能和风能的储存应用。在能量存储领域，另一种受到关注的技术是超级电容器，也被称为超级电容储能，它不同于普通的电池，提供了一种独特的能量存储方式，超级电容器通过电场方式储存电能，展现出高功率密度、快速充放电和长久寿命等特点，非常适合那些对短时间内高功率输出和快速响应有要求的能源应用场景，比如车载系统和电网调度等。储能系统的工作机制大致相通，其关键是把电能转换成其他类型的能量（例如化学能、电场能）加以储存；当需要时，再将这些能量形式恢复为电能对外供电，这种巧妙的能源转换手法赋予电力网络更丰富的运维策略箱，有效地缓冲了负载的波动，增强了电网的稳定性，并且促进了可再生能源的广泛利用。
2.2储能系统在用户侧照明负荷调度中的应用
在用户端照明能耗管理中，储能装置起着关键作用，它能实现平稳调控、节能安排以及容错管理等多重功能[4]。
储能装置能够流畅地平衡照明的负荷波动，防止电力网络承担的最高负荷，借助储能技术的存储与放电特性，我们能够调控电力供应，确保照明用电在一定区间内平稳变动，从而减轻对电力网络的冲击，增强电力系统的稳定性和可靠性。智能化的能源调度的节能方式，是通过储存能量的系统配合先进的控制技术，在能源价格低谷期根据实际能源消耗情况和用户的具体需求，科学释放储存的能源，以此达到减少能源消耗和排放的目的。利用先进的储能技术，依据实时的能源市场价格和用户的实际用电模式，智能地选择在电价低廉的时段储存能量，并在需求高峰时释放，以此达到能源的最大化利用效率，并显著降低不必要的能源损耗。在面对电网出岔子或非正常状况时，储能系统能够即时伸出援手，充当备用发电机，确保照明用电的不间断供应，在电力网络发生突发状况时，储能设备能够迅速切换到备用能源状态，确保照明设施对用户的连续供电，防止由电力故障引发的停电及其不利影响[5]。
3、用户侧照明负荷在储能系统中的智能调度方法
3.1智能调度方法的基本原理
采用精准调控的策略，通过对照明用电的特性与储能设施的实时状态进行细致监控与深入剖析，目的是达成电能的高效智能化管理及优化调度，此流程的起点是对终端照明能耗的深入洞察，这涉及了其时间分布、空间分布以及用户的使用习惯。时间因素包括了日常的电力使用节奏与周期性波动，比如一天中电力需求的高峰与低谷，夏冬两季的用电量差异，针对空间的用电特性和气候条件差异，考虑如南方的夏日照明与北方的冬季照明的不同需求，用户的照明使用习惯和选择，体现在他们对于照明的需求在一天之中不同时间的分布图谱，比如工作日和休息日的用电模式各有千秋，节假日的用电行为也自有其特色[6]。
在关注这些关键指标的同时，智能调度技术也密切监控电能存储装置的状况，比如它的储能能力、充放电的效率等，系统能够实时监听并分析用户照明的用电负担和储能设备的运行状况，随后作出智能化的任务安排。借助预测算法，基于历史数据和模型，对未来的能源需求进行预测，以便提前进行能源的合理分配，比如，当预见到某个时段将迎来用电高峰时，电力系统能够提前利用储能设备储备电力，从而有效应对负荷增大的挑战。智能调度技术借助先进的优化算法及机器学习技术，针对电能分配，运用旨在提升能源效率或降低经济开销的先进算法，对之进行精密优化，通过精确的计算优化，系统能够制定出最合理的电能使用方案，确保电池的充放电过程既高效又经济。机器学习技术通过持续学习和调整，不断优化调度策略，从而提升系统的智能程度和快速反应能力，比如，通过运用机器学习技术，电力系统能够把握用户的用电习惯和负载特性，以此优化调度策略，从而增强系统的适应能力和调整弹性。
3.2基于优化算法的智能调度方法
采用优化算法的智能调度技术，是实现用户照明负载智能管理及优化调度的重要工具，一类是应对离散问题的优化技巧，另一类是处理连续问题的优化策略，它们各自针对独特的调度挑战，追求着各不相同的优化目标，并运用各式各样的方法来实现这些目标[7]。
专门用于处理离散型变量和具有离散搜寻范围的优化挑战的计算方法，在众多算法中，遗传算法和粒子群算法因其独特性和知名度居于前列，这些计算机程序的灵魂所在，是依靠对可能解的范畴进行深度探索和反复磨炼，以期找到解决问题的最佳方案或者接近完美的解决方案。遗传算法模仿自然界的进化机制，以优胜劣汰等原则，在解决方案的广阔领域内搜索最佳方案，通过对候选解答的筛选、组合与突变，算法旨在解集合中发掘顶尖解答，针对照明的能源消耗管理，采用遗传优化技术来精巧地对时间和空间的用电分配进行调度优化。比如，可以通过按时间段来细分照明的用电负担，随后运用遗传优化的方法来精练每一段的用电分配计划，旨在让电网的负荷变动更加平稳，缓解用电高峰期的压力。粒子群算法模仿鸟儿飞翔或鱼儿游动的集体行为来进行探索，依靠成员间的合作与竞技，在解的海洋中追寻最佳答案。针对照明的能耗管理，运用粒子群优化技术对空间布局进行智能优化配置，比如，把各地照明用电量视作粒子，通过精练粒子间的位移与协同，探寻最佳电力分配策略，旨在提升电能使用效率，同时缩减能源的无谓消耗。与离散型优化算法相较，连续型优化算法更能胜任涉及连续变量和连续搜索空间优化问题的处理，在这些方法中，最为常见的如线性规划和整数规划等。利用线性规划这一数学工具，能在种种限制之下，针对目标函数进行精确的优化求解。针对照明的能源消耗进行管理优化，运用线性规划的数学模型对调度过程进行精确调整，实现连续性的能源分配优化，比如，我们可以把照明的使用时段拆分成一段段连续的小段，接着用线性规划的方法来优化每一小段内的电力分配，这样就能让用电的效率最高，或者让能源的成本最低。整数规划本质上是对线性规划方法的进一步拓展，规定决策变量必须是不可分割的整数，针对照明的能源使用调度，采用整数规划算法能够有效解决那些开关灯具控制、能源存储装置运作等具有明显分段特征的挑战性问题。借助整数规划这一工具，对调度过程进行优化，可以实现对照明负荷的精准控制与管理[8]。
3.3基于机器学习的智能调度方法
在用户端照明的负载调控中，利用机器学习技术的智能调度方法起到了关键性的作用，在人工智能领域，监督学习、非监督学习以及强化学习这三种技术手段各具特性，分别适用于不同的需求背景和实际运用场合[9]。
采用监督学习方法，借助历史数据来训练模型，目的是对未来照明负荷进行预测，并优化调度，采用此类技术，专为明确界定且带标签的数据集而设计，通过对数据独有特性的深度解析，构建的模型能够估算未来的负载水平。借助监督学习技术，可以打造一个回归模型，这个模型会根据历史数据的时间规律和用户的行为特点，来预测未来某个时段的照明用电负荷，采用该策略，系统便能提前作出明智的能源分配选择，达成对电能的高效管控与卓越调度。无需监督的学习技巧是一种区别于传统调度的智能调控手段，它擅长于挖掘数据间的本质联系，以此辅助调度决策过程，对数据进行非监督的聚类处理，能够把它们分门别类，进而揭晓数据中不为人知的构造与法则。在照明的能耗管理上，无需人工指导的机器学习手段能助力系统洞察不同顾客群体用电习惯的差异，从而让排班计划更加高效。系统能够针对工作日内与节假日的照明用电负荷特性差异，运用聚类算法对数据进行分类处理，进而实施差异化的电力调度方案，以此优化能源的运用效率。采用强化学习技术，通过与环境的互动来优化储能系统的调度方针，实现能源管理的高效智能化，这套策略能应对那些环境多变、需要连续作出决策的问题领域，在照明的能耗控制领域，通过不断试验与回馈，强化学习技术能提升储能设备的运行调度方案，例如，设定一套激励体系，当储能系统有效均衡照明负荷的波动并降低能源损耗时，予以奖励，以此激励系统优化学习并改进调度方案，推进智能化的管理[10]。
4、结语
深度剖析和论述用户端照明能耗在储能体系中的智能化调配，揭示了储能技术在能源调控中的关键角色，持续进化与广泛应用的智能调度技术，将为能源行业注入源源不断的创新动力和进步活力，从而为能源的持续发展提供强有力的技术保障，在将来的时间段内，希望该专业方向能够迎来更多的创新与辉煌战绩。
参考文献:
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文章来源:张倩,王珂珺,郭佳婧,等.用户侧照明负荷在储能系统中的智能调度[J].上海节能,2024,(09):1498-1502.
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期刊名称：上海节能
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主管单位：上海经济和信息化委员会
主办单位：上海市节能协会
出版地方：上海
专业分类：工业
国际刊号：2095-705X
国内刊号：31-1500/TK
创刊时间：1982年
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