智能用電技術淺析

楊 毅

（中國農業大學煙臺研究院，山東 煙臺 264670）

智能用電是實現電網與用戶之間實時交互響應，滿足互動營銷需求，實施各項用電節能技術措施，提升服務水平的重要手段。可加強能源綜合規劃和用電需求側管理，促進能源的合理使用與效率的提高，有利于減少大氣污染，保護地球環境。探索適合國情的智能用電技術，利于建設友好開放、雙向互動的智能用電模式、促進智慧城市的建設和發展。

1 技術研究的理論認識

1．1 需求側管理（DSM）和需求響應（DR）理論

美國電力科學研究院1986年，首先提出DSM的概念，它是在負荷管理的基礎上推行的調荷、節電工程，通過加強能源綜合規劃和用電需求側管理促進了能源的合理使用與效率的提高，并減少大氣污染，保護地球環境。逐步被世界各國采用。隨著電力市場的發展與完善，電力系統的利益主體逐步多元化，需求側資源在競爭市場中的作用正在被重新認識。把DSM分為長期機制和短期機制，這進一步豐富了DSM的內容。長效機制一旦實施將長期起作用，而需求響應DR是在短時間內起作用。為用于處理系統的急需調節運行狀態引入，通過價格信號和激勵機制來增加需求側在市場中的作用，并將供應側和需求側的資源進行綜合資源規劃，是適應電力市場發展的必然要求。

1.2 數值分析和數理統計理論

數值分析和數理統計是對采集能效數據高級處理的理論基礎。根據數理統計和數值分析相關原理，對于現場短期實測電力參數和熱工參量分別采用多元線性回歸統計方法和非線性插值迭代方法進行數據辨識和擬合，最大程度上真實反映現場能效現狀，為后續的能效評估提供有效的基礎數據支撐。

1．3 數據挖掘技術

數據挖掘(Data Mining)就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。數據挖掘所能發現的知識有如下幾種：廣義型知識，反映同類事物共同性質的知識；特征型知識，反映事物各方面的特征知識；差異型知識，反映不同事物之間屬性差別的知識；關聯型知識，反映事物之間依賴或關聯的知識；預測型知識，根據歷史的和當前的數據推測未來數據;偏離型知識，揭示事物偏離常規的異常現象。所有這些知識都可以在不同的概念層次上被發現，它的任務主要是分類、預測、時間序列模式、聚類分析、關聯分析預測和偏差分析等。整個過程由數據準備、數據挖掘、模式評估、鞏固知識和運用知識等步驟組成。數據挖掘的常用方法有決策樹方法、神經網絡方法、粗糙集方法、遺傳算法。

1．4 模糊控制理論

它是以模糊數學為基礎，用語言規則表示方法和先進的計算機技術，由模糊推理進行決策的一種高級控制策略。模糊控制實質上是一種非線性控制，從屬于智能控制的范疇。所謂模糊控制，就是在控制方法上應用模糊集理論、模糊語言變量及模糊邏輯推理的知識來模擬人的模糊思維方法，用計算機實現與操作者相同的控制。該理論以模糊集合、模糊語言變量和模糊邏輯為基礎，用比較簡單的數學形式直接將人的判斷、思維過程表達出來，從而逐漸得到了廣泛應用。應用領域包括圖像識別、自動機理論、語言研究、控制論以及信號處理等方面。

1．5 數據可視化技術

數據可視化技術是關于數據之視覺表現形式的研究，基本思想是將數據庫中每一個數據項作為單個圖元元素表示，大量的數據集構成數據圖像，同時將數據的各個屬性值以多維數據的形式表示，可以從不同的維度觀察數據，從而對數據進行更深入的觀察和分析。目前數據可視化已經提出了許多方法，這些方法根據其可視化的原理不同可以劃分為基于幾何的技術、面向像素技術、基于圖標的技術、基于層次的技術、基于圖像的技術和分布式技術等等。

另外，目前已經開展的優化技術、空調系統熱力學理論、現代通信和物聯網技術、集群數據庫管理技術、海量數據處理技術、信息安全技術等方面的理論研究，將為開展智能用電應用深化研究提供堅實的理論依據。

2 智能用電的發展建設

2．1 多種電價政策下家庭用電信息交互服務關鍵技術及應用

目前，國內正積極進行智能用戶能量管理系統、智能家居和智能小區的研究與建設。在智能用戶能量管理系統的研究中建立雙向的通信聯系，包括為用戶提供實時電價和用電信息、監視和控制用電設備等，實現與電力用戶信息相關的系統集成，與智能電網的實施相適應，最大限度地延長換代的生命周期。2010年6月，就選取過小區78位住戶進行智能化生活試點建設，安裝智能家庭網關、智能交互終端、智能插座、智能家電等能效管理設備，家庭內部通信采用電力線通信和微功率無線通信相結合的方式；在小區部署社區主站，實現對家庭用能設備用電信息的匯聚。已于2011年2月建成正式投運。此外，對具體電價模式下智能用電系統也進行了研究，有文獻提出了基于實時電價的智能用電系統框架，闡述了系統各部分的功能需求，給出了智能用電系統的信息流程，比較了實時電價階段的智能用電與傳統用電方式的不同。

2.2 支撐工商業用戶能效提升的用電節能關鍵技術

目前我國采取的支撐工商業用戶能效提升的用電節能關鍵技術主要包括：使用節能型供配電系統，包括采用合理的供電電壓、采用節能型變壓器和采用無功補償裝接；選擇節能設備，包括推廣使用變頻器、使用Y型高效電動機和節能型照明電器、使用低阻電纜，并合理選擇導線截面；加強工廠用電管理，合理使用峰谷電力資源；加強工廠電力計量管理，大力開展能效電廠項目等。2005年以來，江蘇、廣東、上海等省市開展了能效電廠試點工作，北京、河北等地也正積極探討能效電廠建設。廣東省作為試點省利用亞洲開發銀行（簡稱亞行）貸款開展能效電廠項目，項目計劃先嘗試在高耗能工商企業的電機工程改造、綠色照明、用高效變壓器替換低效變壓器和空調系統節能改造等方面實施。

2．3 智能空調在電網負荷管理中的應用機理和關鍵技術

國內的研究主要集中在對智能空調的協調控制模型和算法設計上，有文獻將模糊控制應用在智能空調上，設計了智能變頻空調模糊神經網絡控制系統，這樣的空調不僅給人帶來更舒適的感覺，而且節約更多的電能；有文獻對中央空調輪停技術進行研究，由于建筑物的熱惰性和循環水的蓄能性，可以在短時間內繼續保持對建筑物的供冷能力，節約空調用電的同時不影響空調使用效果；有文獻基于人體工程及非均勻溫度場智能空調系統研究，通過對出風口進行控制，實現每個單元獨立地溫度控制，這種智能空調系統能實現自動與用戶進行交互，從而降低空調功耗。總結國內研究發現，缺乏智能空調負荷控制管理平臺的研究，缺乏基于需求響應下智能空調協調控制的研究。

2．4 面向需求響應的智能用電數據在線分析關鍵技術

我國的大客戶負荷管理和低壓集中抄表系統已安裝使用近千萬戶。國家電網公司在十多個個網省公司上線運行了營銷業務系統，建成了營銷分析與輔助決策系統。智能用電數據在線分析平臺主要分析的數據包括家庭用戶和工商業用戶，可以進行遠程能效評估和健康診斷。查閱相關資料，目前國內外還沒有明確建設智能用電數據在線分析平臺的項目，大多數圍繞智能用電交互平臺展開。

綜上所述，國內對智能用電也開展了一些研究，但尚未形成完整體系，不能與傳統的營銷業務很好地結合。而基于傳統營銷模式的用電服務體系和業務流程難以適應未來靈活互動用電場景的需要，滿足電力用戶個性化、差異化服務需求的互動技術手段有待豐富，還需要在需求響應決策、仿真技術和用能評測管理技術等方面進行系統性研究，在用電互動支撐平臺及系統集成等方面的進一步縮小與國外先進水平的差距，以能滿足日益增長的靈活互動的智能用電需要。

［1］王廣慶,謝傳勝.電力市場營銷基礎[M].北京：中國電力出版社,2004.

［2］戴宇.市場運營環境下電力供應鏈優化協調研究[D].長沙理工大學,2010.

［3］張永民.智慧城市總體方案[J].中國信息界,2011(3)：12-21.