李　寧，陳　磊，李璟延，楊　梅，王建明（.中國電建集團北京勘測設(shè)計研究院有限公司，北京0004；.河北豐寧抽水蓄能有限公司，河北承德06850；.國網(wǎng)新源控股有限公司，北京0076）

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抽水蓄能電站地下廠房施工期照明最優(yōu)照度分配問題研究

李寧1，陳磊2，李璟延3，楊梅1，王建明1
（1.中國電建集團北京勘測設(shè)計研究院有限公司，北京100024；2.河北豐寧抽水蓄能有限公司，河北承德068350；3.國網(wǎng)新源控股有限公司，北京100761）

摘要：抽水蓄能電站地下廠房施工期的照明問題比較復(fù)雜，其最優(yōu)照度分配問題國內(nèi)也鮮有研究。蓄能電站地下廠房系統(tǒng)不僅要最大限度節(jié)省成本還要考慮施工期照明質(zhì)量及照明效果，避免安全事故的發(fā)生，針對這一特點，本文建立了基于遺傳算法的蓄能電站地下廠房施工期智能優(yōu)化模型，以照明系統(tǒng)耗能最小作為運行的目標(biāo)函數(shù)，使各照明燈具照度分配達到最優(yōu)。并對其進行了仿真驗證，實驗結(jié)果表明：該方法可以按不同的照度需求調(diào)節(jié)地下廠房內(nèi)各照明燈具，使其獲得最佳的優(yōu)化照度，可以在保證照明質(zhì)量的前提下最大限度的節(jié)省施工期的照明成本。

關(guān)鍵詞：蓄能電站地下廠房；節(jié)能；照度模型；遺傳算法

1引言

抽水蓄能電站地下廠房的建設(shè)有其獨有的特點，24 h全天候的照明是保障電站建設(shè)及施工安全的前提，但施工單位往往基于成本考慮僅僅是對施工作業(yè)提供了必要的保障，導(dǎo)致施工環(huán)境昏暗，因此存在很大的安全隱患?？梢?，既要保障地下廠房施工人員的安全作業(yè)，又要降低成本的投入是彼此矛盾的，但是，若能對抽水蓄能電站中照明燈具的照度值進行合理的配置，即可解決這個問題。目前，國內(nèi)照明的節(jié)能途徑包括：①節(jié)能電光源及其照明器件的選擇；②照明節(jié)能設(shè)計中的控制方式；③合理優(yōu)化照明燈具的布局；④良好的日常維護。不同區(qū)域內(nèi)各照明燈具照度分配的合理優(yōu)化這一非線性問題在國內(nèi)卻鮮有研究，因此，該方法的研究對降低蓄能電站地下廠房施工期照明投入成本這一問題具有積極意義[1-4]。

目前，國內(nèi)外的學(xué)者對抽水蓄能電站地下廠房施工期不同區(qū)域內(nèi)最優(yōu)照度分配這一領(lǐng)域的研究相對較薄弱，本文旨將遺傳算法這一概念引入到照明燈具的照度優(yōu)化過程中，再運用系統(tǒng)工程的觀點，分析蓄能電站地下廠房施工期中最經(jīng)濟的運行模式。遺傳算法提供了一種求解非線性、多模型、多目標(biāo)等復(fù)雜系統(tǒng)優(yōu)化問題的通用框架，在滿足基本照明的前提下進行綜合分析，搜索全局得到最優(yōu)解，從而使系統(tǒng)整體照度的分配達到最優(yōu)，確保系統(tǒng)的低功耗[5]。最后，本文通過工程對比，充分驗證了該方法在解決照度優(yōu)化問題方面，具有良好的效果。

2抽水蓄能電站照度調(diào)節(jié)優(yōu)化方案

2.1施工期洞室照明及優(yōu)化方案概述

抽水蓄能電站地下廠房不同區(qū)域內(nèi)的照明有其不同的照度需求，尤其是各條連接外界的隧道。為了既滿足照明問題，也同時滿足低成本的要求，目前的解決方法多數(shù)是更改照明燈具的數(shù)量，從而滿足各區(qū)域的不同需求，然而，這不僅會造成廠房內(nèi)部，亮暗不均，而且還不能達到照度的需求，從而導(dǎo)致內(nèi)部施工的安全隱患，所以，通過調(diào)整各個燈具的照度值來達到整體的照明最佳照度，則成為了關(guān)鍵，以達到低能耗、廠房照明充足的要求。

2.2地下廠房內(nèi)照度模型

2.2.1地下廠房內(nèi)單燈照度模型

燈具照度模型的設(shè)計受很多因素的影響，包括燈具種類，光通量，燈具的安裝位置，安裝方式，布置角度和布置方法，燈具的安裝高度，色譜圖等多種因素。在計算單燈照度時有很多種方法，如利用系數(shù)法、單位容量法、概算曲線法、平方反比法等多種方法，不同的方法有不同的優(yōu)缺點，在進行照度計算時要根據(jù)不同的情況進行選擇，以期選擇出適合不同環(huán)境的最優(yōu)方法，本文選用光強表的數(shù)值計算方法來建立地下廠房內(nèi)單燈照度模型。

圖1所示為地下廠房內(nèi)單燈照度模型示意圖，其中A點為廠房內(nèi)某照明裝置，P點為所設(shè)定的照度檢測點，H為照明燈具的安裝高度，r為夾角[6]。

圖1　地下廠房內(nèi)單燈照度模型示意圖

本文采用光強表對照明裝置的照度進行計算，地下廠房內(nèi)的某一照明裝置在檢測點產(chǎn)生的照度為[7-8]：

Epi—照明裝置i在圖中照度檢測點所產(chǎn)生的照度值（lx）；

r—檢測點對應(yīng)的照明裝置的夾角；

I—照明裝置在檢測點P的光強值（cd）；

M—照明裝置的養(yǎng)護系數(shù)；

E—照明裝置的光通量（lm）；

H—照明裝置的安裝高度（m）。

所有照明裝置在檢測點所產(chǎn)生的總的照度值：

Ep—檢測點p照度值（lx）；

n—照明裝置數(shù)（個）。

通常，地下廠房內(nèi)會有多個照明裝置對某一區(qū)域進行同時作用，從而增強亮度。但是照明裝置的作用范圍是有限的，距離照明裝置太遠的區(qū)域基本不受影響，因此只需要計算某一檢測點附近一定區(qū)域內(nèi)的照明裝置在此檢測點同時作用產(chǎn)生的照度值。

2.2.2抽水蓄能電站地下廠房施工期照度優(yōu)化模型

眾所周知，同一種照明裝置，照明功率越大它所對應(yīng)的光通量越高，因此光通量可以間接反映照明裝置的能量消耗。本著系統(tǒng)所耗能最低的指標(biāo)，本文以各照明裝置總的光通量最小作為算法擇優(yōu)選擇的標(biāo)準(zhǔn)，并確定目標(biāo)函數(shù)。

（1）目標(biāo)函數(shù)：

式中：F—各照明裝置總光通量的最小值（lm）；

E（i）—第i個照明裝置的光通量（lm）；

m—照明裝置總個數(shù)。

（2）限值條件：

①檢測位置照度值限值條件：

檢測位置的照度值應(yīng)該不小于此區(qū)域所要求的照明水平，保證照明條件滿足工作需要：

式中：Eav（i）—第i個檢測區(qū)域的照度值（lx）；

e（i）—第i個檢測區(qū)域的照度需求值（lx）。

②各照明裝置照度限值條件：

各照明裝置都有各自的照度調(diào)節(jié)區(qū)域，不能無限調(diào)節(jié)，調(diào)節(jié)值應(yīng)在各自所規(guī)定的調(diào)節(jié)區(qū)域內(nèi)：

式中：Emini—第i個照明裝置照度下限（lx）；

Ei—第i個照明裝置的照度值（lx）；

Emaxi—第i個照明裝置的照度上限（lx）[9]。

3模型的建立

3.1算法簡介

遺傳算法是一種搜索最優(yōu)解的算法，它模擬自然界的進化選擇過程，這種算法把自然界生物進化過程中的優(yōu)勝劣汰、擇優(yōu)選擇等反映到了算法程序上，通過這個機理得到最優(yōu)解，遺傳算法在很多領(lǐng)域都得到應(yīng)用。本文根據(jù)遺傳算法的這些機理把理論研究應(yīng)用到了實際工程中，以耗能最小作為擇優(yōu)選擇的目標(biāo)，進行了地下廠房施工期照明的優(yōu)化模型建立，針對施工期地下廠房照明設(shè)計優(yōu)化算法：

（1）初始種群的產(chǎn)生

針對現(xiàn)在燈具照度調(diào)節(jié)的方法，對每個燈具進行照度調(diào)節(jié)，在設(shè)計的施工期照明優(yōu)化模型中，對初始種群的每個基因進行二進制編碼，將初始種群中的個體用一個在照度調(diào)節(jié)范圍內(nèi)的實數(shù)來表示。

（2）進行適應(yīng)度函數(shù)的構(gòu)造

在算法實施過程中需要進行選擇，首先必須制定選擇依據(jù)，也就是擇優(yōu)選擇的條件，這里構(gòu)造了適應(yīng)度函數(shù)進行選擇評價，適應(yīng)度函數(shù)認為個體越接近目標(biāo)值則此個體遺傳到下一代進行重新選擇的概率就會更大，反之概率就會變低，甚至被淘汰。

（3）選擇與繁殖

個體在遺傳到下一代的過程中，為了防止產(chǎn)生局部最優(yōu)解的問題出現(xiàn)，需要增加新的個體，這個新的個體產(chǎn)生的過程中可以采用交叉和變異，遺傳算法中制定了很多交叉、變異的方法來進行選擇和淘汰，并最終保證種群個體數(shù)量一定。

（4）進行約束條件的確定

在優(yōu)化模型進行求解的過程中，用何種方法來確認程序所得出的結(jié)果已經(jīng)達到最優(yōu)，這是程序終止的關(guān)鍵問題。在這里優(yōu)化模型采用的方式是：遺傳算法所產(chǎn)生的平均適應(yīng)度基本不變或者是其變化值在一個很小的給定值里[9-11]。

3.2優(yōu)化模型的建立

根據(jù)工程中對照明優(yōu)化的需要，并引入上文中提到的遺傳算法的思想，進行了施工期照度優(yōu)化模型的建立，下面對優(yōu)化模型算法程序流程進行相應(yīng)介紹，如圖2所示。

圖2　照度優(yōu)化模型程序步驟

同時進行優(yōu)化模型參數(shù)確定：

（1）概率選擇：遺傳算法交叉和變異概率有兩種選擇方式

①定值，一般而言，交叉概率在0.9～0.97之間任取,變異概率在0.1～0.001之間任取；②自適應(yīng)取值，按交叉或變異個體的適應(yīng)度值以及當(dāng)代的平均適應(yīng)度值計算，本文中此參數(shù)由程序自行設(shè)定。

（2）收斂條件的確定：采用遺傳算法所產(chǎn)生的平均適應(yīng)度基本不變或者是其變化值在一個很小的給定值里來判定是否達到終止條件。

4工程實例分析

本文以豐寧抽水蓄能電站引水隧洞施工支洞照明作為研究對象，豐寧蓄能電站引水隧洞施工支洞長965 m，現(xiàn)采用單排LED燈布置（洞口實際功率100 W，洞內(nèi)實際功率70 W），安裝高度5.5 m，照明效果良好。本文選取洞內(nèi)某段照明區(qū)域進行優(yōu)化研究，此段照明區(qū)域長40 m、寬7.5 m、燈具安裝高度為5.5 m；燈間距為10 m；空間內(nèi)裝設(shè)5盞燈；燈具布置5個檢測點，其分布見圖3所示。在此只計算檢測點周圍3盞燈對其產(chǎn)生的影響。采用本文中所設(shè)計的照度優(yōu)化模型對所選取對象進行優(yōu)化，對照明燈具照度進行合理配置，同時把照度分配結(jié)果與運行情況進行對比，并分析其節(jié)能效果。

圖3　地下廠房施工支洞某段區(qū)域燈具分布圖

在圖3設(shè)定A、B、C、D、E總共5個檢測點，其照度值分別設(shè)定為100（lx）100（lx）80（lx）80（lx）50 （lx），優(yōu)化算法運行過程中最優(yōu)解的變化情況如圖4所示。

圖4　解的變化及種群均值變化情況

由圖4解的變化及種群均值變化情況可以看出目標(biāo)函數(shù)值越來越小，并最終收斂于一個很小的區(qū)間范圍內(nèi)，優(yōu)化模型計算得所需各燈具的總光通量值分別為：9000lm、4000lm、4500lm、8000lm、2000lm，而現(xiàn)有引水隧洞施工支洞采用的燈具光通量均為7 000 lm，兩者對比可以看出優(yōu)化算法對燈具的配置

具有一定的節(jié)能效果。

5結(jié)論

本文主要針對蓄能電站地下廠房施工期照明運行方式進行了研究，重點解決地下廠房施工期照明系統(tǒng)的安全性能與成本投入這一此消彼長的矛盾。設(shè)計了抽水蓄能電站地下廠房照度優(yōu)化配置的數(shù)學(xué)模型，通過引入遺傳算法，可較好的解決抽水蓄能電站地下廠房最優(yōu)照度分配問題，減少了施工期照明的投入成本，本文提出的照度優(yōu)化模型不僅使得蓄能電站地下廠房施工期的照明效率有了明顯的提高，同時使各燈具的照度分配達到最優(yōu)，滿足了蓄能電站地下廠房施工期進行較少投入又達到良好照明的需求。不足之處是施工期地下廠房照度優(yōu)化模型的設(shè)計前提條件是理想條件下進行的，未全面考慮影響照明質(zhì)量的各種因素，同時程序默認選定區(qū)域外照度為零，因此優(yōu)化結(jié)果可能與實際設(shè)計經(jīng)驗有區(qū)別，所以后續(xù)研究中應(yīng)全面考慮各種影響因素，同時增加樣本數(shù)目以期達到良好的優(yōu)化節(jié)能效果，進而指導(dǎo)工程設(shè)計。

參考文獻：

[1]中國水力發(fā)電工程學(xué)會電網(wǎng)調(diào)峰與抽水蓄能專業(yè)委員會.抽水蓄能電站工程建設(shè)文集(2013)[M].北京：中國電力出版社，2013.

[2]崔璐璐,陳仲林,殷穎.隧道照明安全與光源光色研究[J].照明工程學(xué)報,2009,20(2):25-29.

[3]ANGEL P，DESSISLAVA P.Optimization of the light distribution of luminaries for tunnel and street lighting[J].Engineering Optimization,2008,40(1):47-65.

[4]崔豐曦.基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隧道照明控制系統(tǒng)研究與設(shè)計[D].長沙：湖南大學(xué)，2009.

[5]王群鋒,馮冬青,蔣德瓏.室內(nèi)照明智能控制技術(shù)研究與仿真[J].計算機仿真,2012,29(3):218-221.

[6]中華人民共和國交通部.JTJ 026公路隧道通風(fēng)照明設(shè)計規(guī)范[S].北京:人民交通出版社,2000 .

[7]張九紅,莊金迅.配光曲線在照明計算中的應(yīng)用[J].沈陽建筑大學(xué)學(xué)報,2007,23(6) :941-944.

[8]王鵬展.LED道路照明光環(huán)境優(yōu)化技術(shù)探索[D].上海：復(fù)旦大學(xué),2011.

[9]李寧，王曉東.遺傳算法在高速公路隧道照明智能優(yōu)化中的應(yīng)用[J].中南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2013.

[10]陶吉利.基于DNA計算的遺傳算法及應(yīng)用研究[D].杭州:浙江大學(xué),2007.

[11]RAMKUMAR B,SCHOEN M P,Hybrid enhanced continuous tabu search and genetic algorithm for Parameter estimation in colored noise environments[J].Expert Systems with Applications,2011,38(4):3909-3917.

作者簡介：李寧（1986-），男，工程師，從事水電站電氣一次設(shè)計工作。

收稿日期：2015-12-18

中圖分類號：TM923.02

文獻標(biāo)識碼：A

文章編號：1672-5387（2016）03-0012-04

DOI：10.13599/j.cnki.11-5130.2016.03.005