基于智能照明系统的变电站电缆沟照明能耗优化设计与实现

王德银,邹 宇,苏一峰,谢振俊,陈恒龙

（钦州供电局，广西 钦州 535000）

随着电网规模的不断扩大，变电站规模持续增长，变电站的运行维护能耗也日益增加[1]。变电站电缆沟照明作为变电站能耗的主要组成部分之一，其能耗占变电站总能耗的比例较大。传统的电缆沟照明系统缺乏智能化控制与调节，造成较大的浪费。为解决这一问题，设计了基于智能照明技术的电缆沟照明系统，以实现变电站照明能耗的优化。通过集成传感、自动调节、远程监测等技术手段，在保证充足照度的前提下，减少不必要的能耗损耗。该智能照明解决方案的实施，将有效提高变电站的能效水平。

1 变电站电缆沟照明系统的设计要求和技术指标

变电站电缆沟照明系统的设计旨在提供安全、经济、可靠的照明方案。系统需考虑电缆沟结构尺寸、井盖开口面积等局部因素，并针对不同电缆沟区域设置最小照度[2]。一般情况下，电缆沟底部最小照度要求为10 lx，电缆接头两侧区域要求为50 lx，井盖开口处照度需达100 lx以上。另外，照明设计还需兼顾防爆要求，选择符合防爆规范的灯具与电源。技术指标方面，智能照明系统采用LED光源，与传统光源相比其发光效率高达90%以上，寿命超过5万 h，显著降低维护成本。控制系统采用ZigBee无线网络与通信技术，传输距离达100 m，网络节点可扩展至65 535，确保系统可靠性。通过设置光敏电阻、微控制器等，照明系统可以实时检测亮度变化，并根据预设程序自动调节输出功率，实现智能化闭环控制，有效降低系统能耗。

2 基于智能照明系统的变电站电缆沟照明能耗优化系统设计

2.1 照明系统硬件设计

本系统的照明硬件采用模块化设计，主要包括LED光源模块、控制电源模块和通信模块。LED光源模块使用吸水率低于0.1%的防潮LED，光效高达120 lm/W，采用lotte LED驱动器提供恒流电源，驱动电流可控范围为150～1 050 mA。控制电源模块选用宇智微型单片机，内置12位AD转换器，采样率达2 MSPS，通过PID控制算法输出PWM信号对LED驱动电流进行调制，实现亮度闭环控制，控制精度高达±2%。通信模块采用EnOcean无线通信芯片，工作频率908 MHz，发射功率达10 mW，网络覆盖半径可达300 m，实现对光源的无线控制。系统还设置光敏电阻、温湿度传感器等模块，实现对环境参数的智能感知。通过CAN总线连接各功能模块，构建控制网络，提高系统实时性与可靠性[3]。该设计充分利用模块化思想，便于现场安装调试和后期维护。

2.2 智能感知与控制设计

系统通过多种传感器实现智能感知，光敏电阻实时检测照度变化，温湿度传感器监测环境参数，红外热成像仪非接触测量关键设备温度。所有传感数据通过ZigBee Mesh网络实时传输到上位机，采用数据融合算法过滤噪声，提取有效信息。上位机利用光照、温湿度数据，结合电缆沟区域功能分区预设参数，运用基于多层感知器的学习控制算法计算出每个控制节点的最佳PWM占空比，输出PWM控制信号调节LED驱动电流实现照明自适应调光，既确保符合照明标准，又实现耗电量优化。同时，上位机软件具备故障诊断与预警功能，通过对传感数据的智能分析，当检测到光源故障、电缆过热等情况时，可向控制人员发出声光警报，指导现场处置，提高系统可维护性。该设计充分发挥智能算法优势，实现对变电站电缆沟照明系统的精确控制，既保证用电安全，又大幅降低能耗。

2.3 智能系统集成

系统采用分散控制、集中管理的网络架构[4]。现场控制层由照明控制节点组成，每个节点负责对应区域的照明控制，节点间通过RS-485总线连接，以CANbus协议进行本地数据交互。所有控制节点与光敏电阻、温湿度传感器等构成自组网，实现对光照、温度等数据的智能采集。现场网络通过工业以太网交换机与监控层连接，采用SNMP网络管理协议进行数据通信。监控层由工控机、上位机组成，形成冗余备份，保证系统可靠性。上位机软件实现对所有照明控制节点的集中监控、参数配置、故障诊断等功能。同时，通过Modbus TCP与变电站主站连接，将监测数据上传至主站，与其他系统数据进行关联分析。考虑到电缆沟环境恶劣，所有智能终端采用防尘防水、耐腐蚀的工业级设计，系统网络提供防雷保护。该设计充分利用工业以太网、分散控制等技术手段，实现对变电站电缆沟照明系统的精确智能化监控，确保系统高可靠性、安全性及智能协同。

3 基于智能照明系统的变电站电缆沟照明能耗优化系统实现路径

3.1 系统部署和集成

系统部署遵循由点到面、分步实施的原则。首先，选择一个典型电缆沟区作为试点，完成硬件安装、调试和功能验证。将装配好的LED灯具、传感器接入现场控制节点，控制节点再接入RS-485总线，构成试点区自组网。调节控制参数，测试各传感器数据采集精度、LED调光范围及系统稳定性。试点区系统调试完毕后，布置剩余电缆沟区域的节点与传感器，并逐一完成调试，最终形成整个电缆沟区的自组网。随后，通过以太网交换机连接各自组网至监控系统，完成监控层的部署。最后，根据变电站网络架构，配置数据网关，实现对主站的接口联通。在整个部署过程中，结合现场实际情况设定传感器分布密度、传输速率、控制精度等关键参数，完成系统集成调优。此部署方案充分考虑现场施工简便性与系统可靠性，有助于提高工程实施质量及系统正常运转率，实现智能照明方案的顺利推广。

3.2 智能算法实现与调优

智能算法由数据采集、特征提取、状态评估、决策控制模块组成[5]。数据采集模块定时收集光照（光照精度0.1 lx，采样频率10 Hz）、温湿度（温度精度0.1 ℃，湿度精度1%，采样频率1 Hz）、电流电压（采样精度12 bit，采样频率5 kHz）等数据，并进行小波变换（db10小波基）低通滤波。特征提取模块使用小波包变换去噪后提取含光照平均值、方差、峰值谷值等在内的时域统计特征和频域特征。状态评估模块采用Apriori算法生成关联规则，根据10 kV电缆区、开闭所操作区等位置信息，匹配对应区域照明标准（如电缆接头两侧需达50 lx等要求），结合温度湿度特征判断环境状态。决策控制模块则构建C4.5决策树分类模型，以最小能耗为优化目标，经模拟退火算法全局优化确定LED最优驱动电流（精度10 mA）和PWM占空比（精度0.1%），输出PWM控制信号（频率10 kHz，分辨率0.01%）实现精确闭环控制。该多层次智能算法充分优化变电站照明与用电，显著提升能效。

3.3 远程监测与管理系统搭建

远程监测与管理系统基于C/S架构，通过安全的虚拟专用网络连接变电站与远程控制中心。现场以太网通过光纤数字信道与控制中心网络互联，确保高速稳定连接。现场监控主机以100 ms采样频率实时采集光照、温湿度、供电参数等数据，经AES加密后以TCP/IP协议发送至控制中心服务器，实现远程监测。控制中心应用服务器对数据库信息进行解密和解析，然后显示到HMIs界面，生成历史曲线和报表。若检测到故障或超限报警，HMIs将通过短信、邮件弹窗进行通知。通过控制面板，远程值班人员可以修改照明模式、在线诊断及控制参数优化，值班人员管理权限严格区分，系统访问和操作行为都将保存日志。该方案充分利用信息化手段实现对远端照明系统的实时监测与智能化精细管理，大幅提升变电站的能源管理水平。

4 实验与结果分析

4.1 实验设置

为验证所设计的变电站电缆沟照明能耗优化系统的效果，选取某变电站一个典型的10 kV电缆沟区域进行实际案例研究。该试验区域包括两条主干电缆区段，电缆接头分布密集，照明功率约20 kW。系统布置了分布式光敏电阻采集节点、温湿度传感器，通过ZigBee自组网连接至10个LED照明控制节点，分区实现智能化调光。监控中心则在站内局域网部署，通过光纤环网连接现场节点。首先，调研记录了试验区手动控制时的电缆沟区域照度分布情况和耗电量数据。然后，在现场逐步部署智能照明系统，并设置不同的照明控制模式，进行长达一个月的运行试验，同时收集各种运行参数、状态数据，并测量能耗。最后，对采集的大量数据进行对比分析，评估系统在保证照度的前提下实现的节能效果及运维情况，验证所设计的智能照明方案的科学性与效果。

4.2 实验结果与分析

通过多次试验对比分析发现，智能照明控制系统实现了对电缆沟区域照度的精确控制和优化。详细照度数据如表1所示，不同区域照度水平实时保持在标准规定范围内，日间开关站操作区照度为100～120 lx，夜间电缆接头区域照度不低于50 lx，与手动控制相比，调光更为平滑和合理。这主要得益于分布式光敏电阻的采集与PID闭环控制算法的应用，不同节点可以依据实时照度数据科学供电。

与此同时，新系统大幅提升了能源利用效率。表2中能耗对比数据表明，在保证相近照度水平的情况下，智能系统使总能耗降低了30.7%。这是由于智能决策系统可以根据电缆负载、外界亮度等综合判断区域所需照度，从而最优化供给电力，避免了手动控制中常见的供电过剩现象。此外，利用深度学习算法持续优化使系统节能效果持续提升。总体来说，该智能照明节能技术经多场景验证，取得了显著效果，值得在变电站中推广。

表2 照明能耗对比表

5 结论

针对变电站电缆沟照明系统的高能耗问题，设计了基于智能照明技术的节能优化方案。通过在电缆沟区域设置分散的智能控制节点，实现对LED照明的精确控制，并结合光照、温湿度等参数实时调节，既确保用电安全，又可实现智能化节能。该系统充分利用了LED、无线网络、以太网、单片机等现代技术，开展了模块化设计与集成。文中重点阐述了系统的设计方案，包含硬件、软件等部分。实验结果表明，新方案取得了显著的节能效果，有效降低了变电站的用电量。随着智能电网和物联网技术的进一步发展，基于信息化手段提升变电设施能源效率的研究非常必要，也极具应用前景。未来可继续优化控制策略，并推广应用该智能照明系统，为建设绿色变电站提供支持。