節能減排視域下電力用戶能效評估系統設計

周 寅,毛曉波

(國網江蘇省電力有限公司 無錫供電分公司,江蘇 無錫 214071)

節能減排是指節約物質、能源,減少污染物排放、降低噪聲污染等,是國家目前的重點工作之一,電力工業在國民經濟中占有重要地位,節能與減排是兩個重要的技術領域,兩者既有聯系,也有不同。減少排放的工程要加強節能技術的運用,以防止由于對減排成果的片面追求導致能源消耗的急劇增加,同時要注意社會需求和環境約束的平衡。能源過度消耗對環境造成嚴峻挑戰,能源危機和環境污染已經成為全球關心的話題,而解決這一問題的關鍵在于能源是否得到有效管理。電力用戶作為能源消耗主體,是管理的主要目標,全面掌握用戶能效信息有利于分析節能潛力、制定合理的管理方案。因此,準確的能效評估是改善能源利用效率的重要途徑,也是電力需求側的一部分?，F階段,越來越多的研究人員加入此項工作。以用戶為目標,構建合理的評估體系,需要利用一個可行的評估算法,保證用戶能效分析有更多的理論依據。

文獻[1]利用OLAP技術構建能效評估模型。結合該方法有關理論,選擇影響因素集合,建立評估體系,使用下鉆與上卷的數據處理方式,設計評估模型。文獻[2]提出基于非侵入式負荷監測(NILM)的能效評估方法。探究影響電力用戶能效大小的主要因素,通過NILM方法獲取數據,建立量化的評估體系,制定評估流程,確立能效評估系統架構。盡管上述方法非常重視指標選取的合理性,但指標范圍局限性較高,且數據采集十分困難,有時還會受到主觀因素影響,降低評估結果的準確性?；诖?本文在節能減排視域下設計電力用戶能效評估系統。使用系統結構分解方式,確立系統設計準則和層次結構,結合模塊化思想設計系統功能,通過超效率分析算法建立評估模型。該系統不但可以準確評估用戶能效,還能有效解決數據采集困難問題,為電力企業節能改造提供參考依據。

1 節能減排視域下電力用戶能效評估系統設計方案

通常意義上的節能減排要求節約能源,通過在技術上和經濟上合理、環境和社會能夠負擔得起的方式,降低能耗,減少污染物排放,制止浪費,實現對能源的有效合理利用[3]。由于我國能源消費迅速增加,對原油的依賴程度較高,因此政府提出了一個目標：到2010年,人均GDP能耗將降低20%,主要污染物排放降低10%,這兩項指標被稱為“節能減排”。在節能減排視域下,設計電力用戶能效評估系統。

1.1 系統整體結構與工作流程確定

系統總體設計方案描述為：在節能減排視域下利用數據采集設備獲得用戶能效信息,挖掘信息的變化規律,獲取具體信息量,引入一定算法分析能耗差異性,得出評估結果,為用戶提供合理的節能建議,同時也為電力企業提供決策方案。系統整體架構如圖1所示。

圖1 能效評估系統整體結構圖

根據圖1能效評估系統整體結構可知,系統開發前期可借鑒其他評估系統,在開發過程中不斷完善自身不足,并將能耗評估作為核心目標,實現理論與應用二者的統一[4]。系統工作流程如圖2所示。

由圖2可知,該系統是一個集管理、評估和分析為一體的平臺[5]。將采集到的數據保存到系統數據庫,通過軟件訪問形式訪問數據庫,并在后臺做數據分析,構建評估模型。

圖2 評估系統工作流程圖

1.2 結構分解模型構建

系統設計并沒有統一的標準,本文在節能減排視域下結合結構分解思想,確立如下系統設計準則。在功能劃分過程中應保證系統的完整性,例如某功能區J被劃分為多個子功能區J1,J2,…,Jn時,需具備如下集合關系：

J=J1∪J2∪…∪Jn

(1)

同時要滿足Ji與Jj之間不具有重疊關系：

Ji∪Ji=? (i≠j)

(2)

系統由多類器件構成,可獨立完成一些功能。若將系統各模塊封裝成一個整體,那么必須含有功能模塊層M與連接結構層A。其中功能層主要執行各類業務需求,連接結構則是所有部件連接情況。系統S由M和A完全確定,也就是S=A?M,假設系統的輸入與輸出矩陣分別表示為X=(x1,x2,…,xm)和Y=(y1,y2,…,ym),則該系統應具備下述功能：

(3)

式中：g為系統某項功能,因此系統S的層次結構分解模型可表示為

(4)

式中：G為功能矩陣[6]。

按照上述系統設計準則和分解模型,確立系統整體架構,提高系統整體設計的層次性與合理性。

1.3 系統功能模塊設計

我國經濟發展迅速,各項建設成績斐然,但同時也為資源、生態環境造成巨大損失,二者矛盾日益突出,人民群眾反映嚴重。這一現狀直接關系到我國的經濟結構和發展方式。經濟結構調整和增長方式不加速調整,就無法承載資源、環境,經濟發展難以持續。要使我國的經濟快速發展,必須堅持節約發展、清潔發展和安全發展。同時,由于溫室效應的存在,導致全球變暖的問題,成為了國際上普遍關心的問題。同時,為了適應全球氣候變化,必須進一步加大能源節約和減少排放。綜合用戶業務需求,結合電力企業發展需要,針對本文系統的業務架構匯總,業務架構如圖3所示。

圖3 系統業務架構圖

1.3.1 用戶能效信息采集模塊

能效信息采集就是將監測終端部署到用戶端,采集相關數據,再經過電力載波通信傳輸到數據庫保存。監測模塊中各類設備數量可視情況而定,例如用戶較多,可增加采集終端。該模塊包括的主要設備如下：

(1)集中器：收集用戶電能表數據,完成預處理、分析與儲存等工作,并負責與主站之間進行數據交換。

(2)前置機：是連接主站與集中器的主要設備,負責數據定時處理,執行指定任務,同時實現其他模塊的故障報警響應,通知相關人員及時處理故障[7]。

(3)主站：利用信道中的命令集中器采集設備信息,通常包含服務器、前置器等設備數據。

(4)采集器：可以完成與集中器的數據交換,負責轉發電表數據,并將指令保存到集中器中。

1.3.2 數據管理模塊

數據管理功能模塊可顯示原始數據,在服務器中設置數據庫,既可有效儲存相關用戶的能效信息,且能準確分類各種數據,方便數據處理。

數據庫性能直接影響數據安全,本文以My SQL為數據庫[8],建立如圖4所示的架構圖。

圖4 系統數據庫結構圖

(1)參數數據庫：是評估數據的主要儲存地址,包含變壓器、電機和線路等設備信息[9-10]。對于不同設備,會記錄其型號、功率、電壓、電阻等參數,內容詳細,可分類儲存。

(2)信息數據庫：記錄用戶自行添加的設備數據,包括編碼、名稱、型號等參數。

(3)測量數據庫：可保存實時測量數據,測量目標主要為變壓器、線路以及諧波測量,通過這些數據可診斷電能質量。

(4)結果數據庫：保存各類設備的能耗分析結果和電能質量結果等,綜合研究這些結果即可產生用戶能效評估報告。

1.3.3 能效評估模塊

提供能效評估服務,是系統核心業務,通過指標選取,構建指標體系。通過計算指標權重,利用超效率數據包絡分析算法完成評估工作。

1)評價指標體系建立

指標體系是體現評估對象性質的影響因素集合,也是評估工作順利展開的前提。指標體系構建是否合理影響著評估結果的精度。在節能減排視域下結合電網背景,按照“壓力-狀態-響應”的一組邏輯來建立指標體系[11-12]。

“壓力”實際上指用戶能效變化情況導致的直接壓力,在此作用下,用戶真實能耗信息即為“狀態”。如果用戶改變原有的不良用電習慣,采取有效管理措施,促使能效朝著健康方向發展,即為“響應”。利用此種架構可避免指標選取存在的局限性與主觀性等問題。三者關系如圖5所示。

圖5 壓力-狀態-響應關系圖

圖6所示評估體系分為三層,首層為目標層,描述該系統的主要目的;其次是準則層,也是評估的各子模塊,是整體目標的局部顯示,便于指標進一步細化;最后一層為指標層,是具體能效評估因素,該層能夠決定目標層的最后結果。

圖6 能效評估指標體系圖

2)指標權重計算

如果一級指標權重矢量表示為P=(p1,p2,…,pm),且第i′個一級指標內某二級指標權重矢量為Qi′=(qi1,qi2,…,qm),則任意一指標在評估過程中所占權重表示為

(5)

式中：Xi′j′為用戶j′的輸入數據。

3)基于超效率包絡分析的能效評估

利用超效率包絡分析算法建立如下評估模型。如果輸入、輸出指標數量分別為a和b,針對第j′個用戶[13],其能效約束表示為

(6)

(7)

式中：r為客觀權重,Xi′j′與Yrj′分別為第j′個用戶的輸入與輸出數據;β=(β1,β2,…,βb)、δ=(δ1,δ2,…,δa)描述指標向量;k為待評估用戶總數量。

針對上述約束模型做分式規劃,變換為如下形式：

(8)

對式(8)求解,即可獲取用戶j′的能效評估結果。

2 仿真實驗數據分析與研究

為測試本文系統功能,搭建仿真平臺,該平臺包括的主要硬件與軟件設備如下。

硬件：服務器配置為500G硬盤,支持熱插拔類型硬盤,具備不間斷電源,此外配置兩臺網絡寬帶為10M的計算機;

軟件：服務器版本為Microsoft,NET 4.0,用戶端配置為IE 6.0的Web瀏覽器,平臺利用C#語言完成開發,并將ASP.NET作為研發環境。

測試目標為某地區的5名普通用戶,為了確保實驗的公平性與客觀性,邀請10名相關專家共同完成評價分析。該系統以及專家組給出的綜合指標權重如表1所示。

表1 不同二級指標綜合權重表

結合權重信息,利用本文設計的系統對5名用戶進行評估,獲得的一級指標評價結果如表2所示。

表2 不同用戶能效評估結果表

結合表2繪制如圖7所示的用戶評分雷達圖。

針對上述5名用戶的能效情況進行排序,綜合表2和圖7可知,編號為1的用戶評估結果最優(0.576 35),而用戶4的評估結果最差(0.433 37),排名順序為1>5>2>3>4。就用戶1而言,其三類一級指標得分均高于其他用戶,所有子系統都能實現均衡,因此評分最高。但依舊需要提高節能指數,這是因為技術節能屬于響應系統指標,能夠對其他兩個系統形成反饋效應。而對于用戶4而言,狀態類型指標的表現最差,在電能質量方面還有很大的提升空間。此外,分析圖7能夠得出：所有用戶的評估結果參差不齊,但是狀態指標得分較高的用戶均獲得很高評價,表明狀態是改善用戶能效的最有效方式。因此提高電能質量不應該被忽視,電力企業應對此項指標予以高度重視。

圖7 用戶能效評分雷達圖

為測試本文系統是否具備較強的適應性,結合用戶用能信息與指標權重,利用OLAP技術、NILM能效監測方法評估以上5名用戶能效情況,評估結果如表3所示。

表3 不同評估方案結果對比

由表3可知,對于這5名用戶,不同方法給出的意見基本相同,這進一步證明了本文評估系統的實用性。但是與NILM算法相比,在用戶2和3的排序上出現分歧。主要因為NILM算法太過依賴主觀經驗,難以做到指標數據的精準量化。而本文依賴該系統的數據庫,具有強大的數據采集功能,充分利用用戶信息,進而能夠得出更加客觀的評估結果。

最后,為驗證本文系統各項功能穩定,以查詢用戶功率信息為目標生成如圖8所示的功能界面。該系統能夠結合用戶相關數據自動計算出功率、線損等參數,并判斷該用戶能耗是否滿足需求。正是因為該系統利用了結構分解思想確立基本功能,確保每部分功能穩定,證明了該方法可實際應用在系統設計中。

圖8 系統功能界面展示圖

3 結 論

本文在節能減排視域下利用結構分解模型確定系統設計準則,建立系統層次結構,從數據采集、信息管理、能效評估三方面設置系統功能。其中評估模塊作為該系統主要部分,確定評估指標,利用超效率數據包絡分析方法構建評估模型,得出用戶能效情況。試驗證明,所建系統能夠準確評估用戶能效,具有較強的適應性和客觀性。但由于評估數據量大,在待評估用戶數量較大時,系統操作程序會出現延遲情況,影響用戶體驗。因此,還需引入人工智能算法改進這一缺陷。