基于智能照明系統的變電站電纜溝照明能耗優化設計與實現

王德銀,鄒 宇,蘇一峰,謝振俊,陳恒龍

（欽州供電局，廣西 欽州 535000）

隨著電網規模的不斷擴大，變電站規模持續增長，變電站的運行維護能耗也日益增加[1]。變電站電纜溝照明作為變電站能耗的主要組成部分之一，其能耗占變電站總能耗的比例較大。傳統的電纜溝照明系統缺乏智能化控制與調節，造成較大的浪費。為解決這一問題，設計了基于智能照明技術的電纜溝照明系統，以實現變電站照明能耗的優化。通過集成傳感、自動調節、遠程監測等技術手段，在保證充足照度的前提下，減少不必要的能耗損耗。該智能照明解決方案的實施，將有效提高變電站的能效水平。

1 變電站電纜溝照明系統的設計要求和技術指標

變電站電纜溝照明系統的設計旨在提供安全、經濟、可靠的照明方案。系統需考慮電纜溝結構尺寸、井蓋開口面積等局部因素，并針對不同電纜溝區域設置最小照度[2]。一般情況下，電纜溝底部最小照度要求為10 lx，電纜接頭兩側區域要求為50 lx，井蓋開口處照度需達100 lx以上。另外，照明設計還需兼顧防爆要求，選擇符合防爆規范的燈具與電源。技術指標方面，智能照明系統采用LED光源，與傳統光源相比其發光效率高達90%以上，壽命超過5萬 h，顯著降低維護成本。控制系統采用ZigBee無線網絡與通信技術，傳輸距離達100 m，網絡節點可擴展至65 535，確保系統可靠性。通過設置光敏電阻、微控制器等，照明系統可以實時檢測亮度變化，并根據預設程序自動調節輸出功率，實現智能化閉環控制，有效降低系統能耗。

2 基于智能照明系統的變電站電纜溝照明能耗優化系統設計

2.1 照明系統硬件設計

本系統的照明硬件采用模塊化設計，主要包括LED光源模塊、控制電源模塊和通信模塊。LED光源模塊使用吸水率低于0.1%的防潮LED，光效高達120 lm/W，采用lotte LED驅動器提供恒流電源，驅動電流可控范圍為150～1 050 mA。控制電源模塊選用宇智微型單片機，內置12位AD轉換器，采樣率達2 MSPS，通過PID控制算法輸出PWM信號對LED驅動電流進行調制，實現亮度閉環控制，控制精度高達±2%。通信模塊采用EnOcean無線通信芯片，工作頻率908 MHz，發射功率達10 mW，網絡覆蓋半徑可達300 m，實現對光源的無線控制。系統還設置光敏電阻、溫濕度傳感器等模塊，實現對環境參數的智能感知。通過CAN總線連接各功能模塊，構建控制網絡，提高系統實時性與可靠性[3]。該設計充分利用模塊化思想，便于現場安裝調試和后期維護。

2.2 智能感知與控制設計

系統通過多種傳感器實現智能感知，光敏電阻實時檢測照度變化，溫濕度傳感器監測環境參數，紅外熱成像儀非接觸測量關鍵設備溫度。所有傳感數據通過ZigBee Mesh網絡實時傳輸到上位機，采用數據融合算法過濾噪聲，提取有效信息。上位機利用光照、溫濕度數據，結合電纜溝區域功能分區預設參數，運用基于多層感知器的學習控制算法計算出每個控制節點的最佳PWM占空比，輸出PWM控制信號調節LED驅動電流實現照明自適應調光，既確保符合照明標準，又實現耗電量優化。同時，上位機軟件具備故障診斷與預警功能，通過對傳感數據的智能分析，當檢測到光源故障、電纜過熱等情況時，可向控制人員發出聲光警報，指導現場處置，提高系統可維護性。該設計充分發揮智能算法優勢，實現對變電站電纜溝照明系統的精確控制，既保證用電安全，又大幅降低能耗。

2.3 智能系統集成

系統采用分散控制、集中管理的網絡架構[4]。現場控制層由照明控制節點組成，每個節點負責對應區域的照明控制，節點間通過RS-485總線連接，以CANbus協議進行本地數據交互。所有控制節點與光敏電阻、溫濕度傳感器等構成自組網，實現對光照、溫度等數據的智能采集。現場網絡通過工業以太網交換機與監控層連接，采用SNMP網絡管理協議進行數據通信。監控層由工控機、上位機組成，形成冗余備份，保證系統可靠性。上位機軟件實現對所有照明控制節點的集中監控、參數配置、故障診斷等功能。同時，通過Modbus TCP與變電站主站連接，將監測數據上傳至主站，與其他系統數據進行關聯分析。考慮到電纜溝環境惡劣，所有智能終端采用防塵防水、耐腐蝕的工業級設計，系統網絡提供防雷保護。該設計充分利用工業以太網、分散控制等技術手段，實現對變電站電纜溝照明系統的精確智能化監控，確保系統高可靠性、安全性及智能協同。

3 基于智能照明系統的變電站電纜溝照明能耗優化系統實現路徑

3.1 系統部署和集成

系統部署遵循由點到面、分步實施的原則。首先，選擇一個典型電纜溝區作為試點，完成硬件安裝、調試和功能驗證。將裝配好的LED燈具、傳感器接入現場控制節點，控制節點再接入RS-485總線，構成試點區自組網。調節控制參數，測試各傳感器數據采集精度、LED調光范圍及系統穩定性。試點區系統調試完畢后，布置剩余電纜溝區域的節點與傳感器，并逐一完成調試，最終形成整個電纜溝區的自組網。隨后，通過以太網交換機連接各自組網至監控系統，完成監控層的部署。最后，根據變電站網絡架構，配置數據網關，實現對主站的接口聯通。在整個部署過程中，結合現場實際情況設定傳感器分布密度、傳輸速率、控制精度等關鍵參數，完成系統集成調優。此部署方案充分考慮現場施工簡便性與系統可靠性，有助于提高工程實施質量及系統正常運轉率，實現智能照明方案的順利推廣。

3.2 智能算法實現與調優

智能算法由數據采集、特征提取、狀態評估、決策控制模塊組成[5]。數據采集模塊定時收集光照（光照精度0.1 lx，采樣頻率10 Hz）、溫濕度（溫度精度0.1 ℃，濕度精度1%，采樣頻率1 Hz）、電流電壓（采樣精度12 bit，采樣頻率5 kHz）等數據，并進行小波變換（db10小波基）低通濾波。特征提取模塊使用小波包變換去噪后提取含光照平均值、方差、峰值谷值等在內的時域統計特征和頻域特征。狀態評估模塊采用Apriori算法生成關聯規則，根據10 kV電纜區、開閉所操作區等位置信息，匹配對應區域照明標準（如電纜接頭兩側需達50 lx等要求），結合溫度濕度特征判斷環境狀態。決策控制模塊則構建C4.5決策樹分類模型，以最小能耗為優化目標，經模擬退火算法全局優化確定LED最優驅動電流（精度10 mA）和PWM占空比（精度0.1%），輸出PWM控制信號（頻率10 kHz，分辨率0.01%）實現精確閉環控制。該多層次智能算法充分優化變電站照明與用電，顯著提升能效。

3.3 遠程監測與管理系統搭建

遠程監測與管理系統基于C/S架構，通過安全的虛擬專用網絡連接變電站與遠程控制中心。現場以太網通過光纖數字信道與控制中心網絡互聯，確保高速穩定連接。現場監控主機以100 ms采樣頻率實時采集光照、溫濕度、供電參數等數據，經AES加密后以TCP/IP協議發送至控制中心服務器，實現遠程監測。控制中心應用服務器對數據庫信息進行解密和解析，然后顯示到HMIs界面，生成歷史曲線和報表。若檢測到故障或超限報警，HMIs將通過短信、郵件彈窗進行通知。通過控制面板，遠程值班人員可以修改照明模式、在線診斷及控制參數優化，值班人員管理權限嚴格區分，系統訪問和操作行為都將保存日志。該方案充分利用信息化手段實現對遠端照明系統的實時監測與智能化精細管理，大幅提升變電站的能源管理水平。

4 實驗與結果分析

4.1 實驗設置

為驗證所設計的變電站電纜溝照明能耗優化系統的效果，選取某變電站一個典型的10 kV電纜溝區域進行實際案例研究。該試驗區域包括兩條主干電纜區段，電纜接頭分布密集，照明功率約20 kW。系統布置了分布式光敏電阻采集節點、溫濕度傳感器，通過ZigBee自組網連接至10個LED照明控制節點，分區實現智能化調光。監控中心則在站內局域網部署，通過光纖環網連接現場節點。首先，調研記錄了試驗區手動控制時的電纜溝區域照度分布情況和耗電量數據。然后，在現場逐步部署智能照明系統，并設置不同的照明控制模式，進行長達一個月的運行試驗，同時收集各種運行參數、狀態數據，并測量能耗。最后，對采集的大量數據進行對比分析，評估系統在保證照度的前提下實現的節能效果及運維情況，驗證所設計的智能照明方案的科學性與效果。

4.2 實驗結果與分析

通過多次試驗對比分析發現，智能照明控制系統實現了對電纜溝區域照度的精確控制和優化。詳細照度數據如表1所示，不同區域照度水平實時保持在標準規定范圍內，日間開關站操作區照度為100～120 lx，夜間電纜接頭區域照度不低于50 lx，與手動控制相比，調光更為平滑和合理。這主要得益于分布式光敏電阻的采集與PID閉環控制算法的應用，不同節點可以依據實時照度數據科學供電。

與此同時，新系統大幅提升了能源利用效率。表2中能耗對比數據表明，在保證相近照度水平的情況下，智能系統使總能耗降低了30.7%。這是由于智能決策系統可以根據電纜負載、外界亮度等綜合判斷區域所需照度，從而最優化供給電力，避免了手動控制中常見的供電過剩現象。此外，利用深度學習算法持續優化使系統節能效果持續提升。總體來說，該智能照明節能技術經多場景驗證，取得了顯著效果，值得在變電站中推廣。

表2 照明能耗對比表

5 結論

針對變電站電纜溝照明系統的高能耗問題，設計了基于智能照明技術的節能優化方案。通過在電纜溝區域設置分散的智能控制節點，實現對LED照明的精確控制，并結合光照、溫濕度等參數實時調節，既確保用電安全，又可實現智能化節能。該系統充分利用了LED、無線網絡、以太網、單片機等現代技術，開展了模塊化設計與集成。文中重點闡述了系統的設計方案，包含硬件、軟件等部分。實驗結果表明，新方案取得了顯著的節能效果，有效降低了變電站的用電量。隨著智能電網和物聯網技術的進一步發展，基于信息化手段提升變電設施能源效率的研究非常必要，也極具應用前景。未來可繼續優化控制策略，并推廣應用該智能照明系統，為建設綠色變電站提供支持。