面向人居空间智能照明系统的用户激励研究

智能照明是照明行业主要发展方向,对于改善照明健康舒适性、增强照明环境适配性、节能减排提升能源效率方面具有重要意义。目前智能照明系统尚处发展初期,国内外主要通过产业补贴与政策引导等方式促进产业发展,这些措施时间周期长、成本较高且对消费者人因因素重视不够。行为经济学研究发现,人的消费决策是可以通过心理与行为调节来影响。本文旨在研究行为与心理角度的调控手段对人居空间中智能照明系统的用户激励作用。基于行为经济学理论,一种基于经济回报、社群影响与精神激励三个维度的用户激励模型被提出,并通过实证研究进行验证与相关性分析,经过回归得到激励效用模型。结果显示,行为经济学激励可以有效提升用户对智能照明系统购置意愿12.7%。本文为行为经济学与智能照明的交叉研究提供新的视角。

面向客舱照明—储能系统中铅酸蓄电池的全生命周期主动维护技术

铅酸蓄电池(lead acid battery,LAB)作为一项成熟、廉价且安全的储能技术虽然有被锂电池替代的趋势,但是其作为大功率照明系统的备电保有量仍然较大。另一方面商用写字楼和车船、飞机等需要电池作为电源的照明场合,考虑到锂电池潜在的起火等安全风险问题,因此仍然将LAB作为“绿色照明”、“智能照明”的实施手段广泛应用。照明系统中的储能设备呈现长期“充电—自放电—充电”循环状态的特点,LAB照明储能系统的不可逆硫化问题严重制约了照明系统的稳定和安全运行。本文所提出的全生命周期主动维护技术利用硫化的电容性质确定硫化LAB的谐振频率作为诊断依据;使用谐振频率下的电流脉冲在2 h内取得了平均23%的内阻下降。进一步地,基于全生命周期理论评估了所提出主动维护技术可以在一年内为一套500 kW的LAB照明储能系统节省3.228吨的等效铅泄漏。本文所提出的全生命周期主动维护技术为高效、经济和绿色的客舱照明—储能系统发展提供了重要的技术支撑,为LAB产业的可持续发展提供了新的思路。

特征选择及数据质量对负荷识别算法的影响研究

非侵入式负荷监测(Non-Intrusive Load Monitoring,NILM)是电网对需求侧进行精细化管理的关键技术之一,NILM通过实时监控用户用电设备的运行状态与能耗状况,为电网侧制定调度策略及用户侧制定节能计划提供了重要依据.在家庭NILM系统中,识别精度、实时性和实现成本是评价负荷识别算法的重要指标,选择唯一性强、维度低的负荷特征可提升负荷识别模型的精度和实时性,在不牺牲精度的前提下,降低数据采集频率,有助于控制硬件成本.本文提取了用电设备稳态运行时的形状和幅值特征,测试了改进kNN算法对不同特征组合的识别效果,筛选出唯一性最强的负荷特征为形状特征与幅值特征的组合.然后在此基础上,以采样频率和V-I轨迹分辨率为自变量,通过实验研究了数据质量与识别效果的对应关系,找出导致识别效果下降的采样频率和分辨率的临界点.

功能安全视角下的电动汽车起火爆炸分析

随着电动汽车(Electrical Vehicle,EV)火爆炸事故的不断发生,越来越多的精力投入到相关的研究领域.针对EV起火爆炸暂无系统的评价指标的问题,本文基于功能安全视角,对起火爆炸事故构建故障树,计算出最小割集合和最小路集合,分析子故障升级路径和路径上的主导因素.以充电场景为例,建立了火灾重要性指标Fi,通过计算Fi值可以发现潜在火三角,结果和功能安全标准推荐的故障树分析结果一致,对于在系统层面解释EV起火爆炸事故有一定意义.

基于改进kNN算法的非侵入式负荷识别方法

居民用户作为智能电网的重要消耗端,合理用电对缓解能源危机起着至关重要的作用,用电量的分项计量及实时反馈能够引导用户自行优化用能习惯,同时帮助电网侧挖掘用户侧的节能潜力和需求响应潜力.非侵入式负荷监测是用电量分项计量的实现途径,本文针对现有高精度的基于深度学习的负荷识别算法运算复杂度高,无法用于家庭嵌入式设备的问题,提出利用无需训练过程的k最近邻(k-Nearest Neighbor,kNN)算法作为负荷识别模型.首先对标准kNN算法容易误判少数类的缺陷采用加权方式进行改进,然后针对V-I轨迹缺失数值特征的不足提出了基于综合相似度的类别判决方法,最后利用数据集和实验室数据验证了上述算法的有效性.

基于可变倾角农光大棚的光照调节设计

光伏农业大棚正处于快速发展阶段,由于电池板的遮阴,棚内一般只种植喜阴农作物,而无法满足喜阳植物的正常生长。本文针对现阶段农作物与光伏系统争抢光照的现状,通过分析农业设施内的光照特征及农作物的光需求特征后,利用农作物被忽视的“午睡”潜力,结合可变倾角单轴跟踪光伏系统的技术特性,改变棚内光照特征,提出了一种分配光伏发电和棚内正常采光时间的光照调节方法。并通过模拟仿真,验证该方法的有效性和可行性。本研究可解决光伏遮阴对农作物种植类型限制的问题,优化了光伏与农业的对接端口,实现可应用于单轴跟踪农业光伏系统中的优化。