智慧路燈系統供能方案綜合評價方法研究

薛 粵，馬 麟，趙 號，曹艷楠，許萬偉

(中國能源建設集團天津電力設計院有限公司，天津 300180)

引言

智慧路燈兼顧照明、通信、視頻監控、環境監測、圖像采集、充電樁等多樣性功能[1，2]。智慧城市建設隨著國家“新基建”的持續推進已逐步走上快車道，智慧路燈作為智慧城市建設的重要基礎設施[3]，已越來越得到各方重視。

隨著智慧路燈建設的不斷發展，對路燈供能方式和供能網絡提出了更高的要求。智慧路燈系統的供能方式和供能網絡多種多樣，在實際建設中難以有效取舍，因此，亟需一種評價方法，實現對路燈供能方案需求的評價，從而對不同場景下的供能方式和供能網絡提供指導，有效避免投資浪費，實現經濟效益最大化。目前，智慧路燈評價方面的研究主要集中在照明質量方面[4，5]，鮮有關于智慧路燈系統供能方案綜合評價的研究。

針對智慧路燈系統供能方案中供能方式和供能網絡多樣的問題，本文提出了智慧路燈系統供能方案綜合評價方法。綜合考慮路段特征、車流量、照明時長、負荷特性等因素，建立了智慧路燈系統供能方案多層級多維度綜合評價指標體系，提出了基于層次分析法—熵權法主客觀組合賦權的模糊綜合評價方法，采用北方某城市三條道路進行案例綜合評價分析，為不同場景下智慧路燈系統供能方案建設提供可靠依據。

1 智慧路燈系統供能方案綜合評價指標體系

1.1 評價體系

在智慧路燈系統供能方案評價過程中，為了提升各指標與實際的貼近度，其需要反映智慧路燈系統的實際特征。影響智慧路燈系統供能方案的主要因素是道路照明需求、道路負荷需求、道路市電情況和道路自然環境。道路車流量、人流量、道路類型決定了道路照明需求；道路負荷的重要度越高，對供能系統的供能可靠性要求越高；市電通常是智慧路燈系統的常規供能方式，道路市電情況可以反映市電供能系統的性能；道路自然環境影響道路是否適合安裝光伏發電、風力發電或儲能系統。

通過以上分析，綜合考慮車流量、人流量、照明時長、路段特征、負荷特性、市電供應、自然環境等7個直接因素作為一級指標。以此為基礎，選取共計22個一級指標的特性作為二級指標(圖1)，建立智慧路燈系統供能方案多層級多維度綜合評價指標體系。

圖1 智慧路燈系統供能方案建設綜合評價指標體系Fig.1 Comprehensive evaluation index system for energy supply scheme construction of smart road lamp system

1.1.1 車流量指標

車流量指標反映了道路上通過的機動車輛的數量，智慧路燈系統需要保證道路照明的可靠性以及道路照度能夠滿足道路車輛的需求。通常情況下夜間和極端天氣情況下需要照明，在車流量較高的路段，需要可靠性更高的智慧路燈系統供能方案。所以車流量指標包括需要照明時段的最大車流量、平均車流量、最小車流量和平均車速。為定量描述車流量的特性，采用最大車流量、平均車流量、最小車流量、平均車速等4個屬性，分別從車流量最大值、平均值、最小值和車速等四個維度分析車流量特性。

(1)最大車流量。最大車流量指一年內照明時段單位時間來去兩個方向的最大車輛數，以h為時間單位，統計或預測一年內照明時段內每個單位時間內的車輛數，并取其最大值作為最大車流量指標值，單位為輛/h。

(2)平均車流量。平均車流量指一年內照明時段單位時間來去兩個方向的平均車輛數，以h為時間單位，統計或預測一年內照明時段內每個單位時間內的車輛數，并取其平均值作為平均車流量指標值，單位為輛/h。

(1)

式中，TFave為平均車流量，輛/h；TFi為第i個時段道路的車流量，輛/h；HΩ為一年內總的照明時長，h；Ω為一年內機動車道照明時段集合。

(3)最小車流量。最小車流量指一年內照明時段單位時間來去兩個方向的最小車輛數，以h為時間單位，統計或預測一年內照明時段內每個單位時間內的車輛數，并取其最小值作為最小車流量指標值，單位為輛/h。

(4)平均車速。平均車速能夠反映道路上通過車輛的速度，照明時段平均車速越高，則需要較好的照明條件。

(2)

式中，Vave為平均車速，km/h；Vi為第i量車的車速，km/h；Ctotal為照明時段通過的車輛總數；Ψ為照明時段通過的車輛集合。

1.1.2 人流量指標

人流量指標主要反映非機動車道或人行道上通過的行人的數量。智慧路燈系統需要保證道路照明的可靠性，需要保證道路照度能夠滿足行人的需求。在人流量較高的路段，需要建設可靠性更高的智慧路燈系統供能方案。為定量描述人流量的特性，采用最大人流量、夜間平均人流量、夜間最小人流量等3個屬性，分別從最大值、平均值、最小值等三個維度分析人流量特性。

(1)夜間最大人流量。夜間最大人流量指一年內夜間單位時間的最大人數，以h為時間單位，統計或預測一年內夜間照明時段內每個單位時間內的人數，并取其最大值作為夜間最大人流量指標值，單位為人/h。

(2)夜間平均人流量。夜間平均人流量指一年內夜間單位時間來的平均人數，以h為時間單位，統計或預測一年內夜間照明時段內每個單位時間內的人數，并取其平均值作為夜間平均人流量指標值，單位為人/h。

(3)

式中，PNave為夜間平均人流量，人/h；PNi為第i個時段道路的車流量，人/h；HΓ為一年內總的照明時長，h；Γ為一年內非機動車道或人行道照明時段集合。

(3)夜間最小人流量。夜間最小人流量指一年內夜間單位時間的最小人數，以小時為時間單位，統計或預測一年內夜間照明時段內每個單位時間內的人數，并取其最小值作為夜間最小人流量指標值，單位為人/h。

1.1.3 照明時長指標

照明時長指標反映了道路對照明時間的需求，該指標跟季節或天氣關系比較大。照明時長指標越大的道路，對智慧路燈系統供能方案的要求越高。本文選用年度最大照明時長和年度平均照明時長作為照明時長的定量指標。

(1)年度最大照明時長。年度最大照明時長為一年內最大照明時長，統計或預測一年內每天的照明時長，并取其最大值作為年度最大照明時長指標值，單位為h。

(2)年度平均照明時長。年度平均照明時長為一年內平均照明時長，統計或預測一年內每天的照明時長，并取其平均值作為年度平均照明時長指標值，單位為h。

(4)

式中，LDave為年度最大照明時長，h；LDi為第i天的照明時長，h；HΥ為一年內總的照明天數；Υ為一年內道路照明天數集合。

1.1.4 路段特征指標

路段特征指標反映路段性質，對智慧路燈系統供能方案的選擇有重要影響。路段特征指標包括路段區域類型指標、交叉區域類型指標和路段夜間事故率。

(1)路段區域類型指標。路段區域類型主要分為七類，分別為整體式高架路(快速路)、分離式高架路(快速路)、四幅路、三幅路、雙幅路、單幅路(交通量不大的次干路、支路—雙側照明)和單幅路(交通量不大的支路—單側照明)。四幅路為機動車流量大、車速高、非機動車多的快速路或主干路。三幅路為機動車流量較大、車速較高、非機動車較多的主干路或次干路。雙幅路為專供機動車行駛的快速路、非機動車較少的主干路或次干路。根據道路所屬路段類型對路段區域類型指標賦值，路段區域類型主要分為七類，整體式高架路對道路照明的要求最高，單幅路對道路照明的要求最低。由于無法用統計量為不同路段類型進行賦值，采用專家主觀方法對路段區域類型指標賦值，指標賦值越大，說明該路段區域類型對道路照明的要求越高。賦值規則見表1。

表1 路段區域類型指標賦值

(2)交叉區域類型指標。交叉區域類型主要分為六類，分別為主干道(快速路)—主干道(快速路)、主干道(快速路)—次干道、次干道—次干道、主干道(快速路)—支路、次干道—支路、支路—支路。根據路口所屬類型對交叉區域類型指標賦值，交叉區域類型主要分為六類，主干道(快速路)—主干道(快速路)對道路照明的要求最高，支路—支路對道路照明的要求最低。由于無法用統計量為不同路段類型進行賦值，采用專家主觀方法對交叉區域類型指標賦值，指標賦值越大，說明該交叉區域類型對道路照明的要求越高。賦值規則見表2。

表2 交叉區域類型指標賦值

(3)路段夜間事故率。由于照明負荷失電或照度不夠造成的交通事故，在很大程度上影響智慧路燈系統供能方案建設，如果某個路段由于照明負荷失電造成較多的交通事故，則該路段需要更可靠的供能方案。路段夜間事故率計算式如下：

(5)

式中，RA為照明系統引起的路段夜間故障率；LAn為照明系統引起的路燈夜間交通事故數量；Atotal為路段夜間的交通事故總數。

1.1.5 負荷特性指標

負荷特性指標指智慧路燈系統中負荷分類，該指標包括重要負荷占比、一般負荷占比、可停電負荷占比、充電樁負荷占比和負荷波動率。

(1)重要負荷占比。重要負荷指智慧路燈系統中不可斷電的負荷，計算式如下：

(6)

式中，ILr為智慧路燈系統中重要負荷占比；IL為智慧路燈系統中重要負荷大??；Loadtotal為智慧路燈系統中負荷總數。

(2)一般負荷占比。一般負荷指智慧路燈系統中可以短時間斷電的負荷，計算式如下：

(7)

式中，GLr為智慧路燈系統中一般負荷占比；GL為智慧路燈系統中一般負荷大??；Loadtotal為智慧路燈系統中負荷總數。

(3)可停電負荷占比?？赏ｋ娯摵芍钢腔勐窡粝到y中可斷電的負荷，計算式如下：

(8)

式中，TLr為智慧路燈系統中可停電負荷占比；TL為智慧路燈系統中可停電負荷大??；Loadtotal為智慧路燈系統中負荷總數。

(4)充電樁負荷占比。充電樁負荷指智慧路燈系統中電動汽車負荷，計算式如下：

(9)

式中，EVLr為智慧路燈系統中充電樁負荷占比；EVL為智慧路燈系統中充電樁負荷大??；Loadtotal為智慧路燈系統中負荷總數。

(5)負荷波動率。負荷波動率反映智慧路燈系統中的負荷波動情況，負荷波動越大，說明需要更完善的供能方案。負荷波動率計算式如下：

(10)

1.1.6 市電供應指標

市電供應指標主要反映市電供能系統的性能，包括平均負載系數和市電故障率。

(1)平均負載系數。平均負載系數為一個運行周期內平均負荷與變壓器額定容量之比，計算式如下：

(11)

式中，LCave為智慧路燈系統中平均負載系數；Se為智慧路燈系統中變壓器的額定容量。

(2)市電故障率。市電故障率一定程度上反映了電網的供電可靠性，用年度停電時間表示，計算式如下：

(12)

式中，FR為市電故障率；Ft為累計停電時長；Ttotal為總時長。

1.1.7 自然環境指標

自然環境指標對風力發電、光伏發電和儲能設備的運行有較大影響，包括風資源、光資源和環境溫度。

(1)風資源。風資源指的是道路所在位置的風速情況，需要考慮道路地理位置、道路周邊遮擋，根據風資源情況對該指標賦值，風資源從好到差分為六個等級，即5、4、3、2、1、0，當該指標值為0時，表示不能夠安裝風力發電。

(2)光資源。光資源指的是道路所在位置的光照情況，需要考慮道路地理位置、道路周邊遮擋，根據光資源情況對該指標賦值，光資源從好到差分為六個等級，即5、4、3、2、1、0，當該指標值為0時，表示不能夠安裝光伏發電。

(3)環境溫度。環境溫度主要影響儲能電池的運行狀況，當溫度過低或過高時，儲能系統將無法運行，儲能系統最佳運行溫度為25℃，儲能系統裝置均配置空調，當環境溫度過高時，空調制冷，當環境溫度過高時，空調制熱，當環境溫度適宜時，空調不工作。

1.2 指標分類

在評價過程中決策者對評價對象的結果準確性與指標屬性有很緊密的聯系。一般情況下，利用指標自身屬性將其概括為三類，即正指標、逆指標和適度指標。正指標：指標數值越大，該指標的評分越高，例如車流量指標、照明時長指標，其值越大時，表示有更高的照明需求，需要更加可靠的智慧路燈系統供能方案。逆指標：指標數值越大，該指標的評分值越低，例如可停電負荷占比指標，其值越大，說明該路段對智慧路燈系統供能方案要求較低；適度指標，指標位于一定范圍內為宜，當超出該范圍時，評價分值降低，例如環境溫度指標在適宜溫度范圍內時，適合安裝儲能裝置，說明建設智慧路燈系統供能方案時可以考慮安裝儲能裝置。根據構建的智慧路燈系統供能方案綜合評價體系中各指標的內涵及性質，所有指標見表3。

表3 評價體系指標分類

2 權重確定方法

主觀賦權法能夠有效反映專家經驗和決策者偏好，但是不可避免地能夠忽略一些客觀因素，客觀賦權法能夠有效分析各指標之間存在的客觀聯系，但是無法結合實際需求，在評價過程中，指標權重過于主觀或客觀，均不利于評價結果，本文兼顧主觀和客觀權重系數，兼顧專家經驗和客觀因素的影響，采用層次分析法—熵權法主客觀結合的權重系數法，既能發揮不同方法自身優勢，又能夠彌足各方法的不足。

2.1 主觀賦權法—層次分析法

層次分析法[6，7]在權重確定領域有及其廣泛的應用，在已建立的評價指標體系的基礎上，利用層次分析法評價系統中各個指標的主觀權重。

層次分析法將人的思維過程進行分層及量化，是一種簡單有效地解決多目標決策的方法。其基本思想將決策問題的相關因素分解成目標、準則、方案3層，把復雜的問題分解成若干個組成元素，形成遞階層次結構，通過兩兩比較的判斷方式確定層次中各個元素的相對重要性，然后綜合決策者的意見與判斷，形成確定判斷矩陣，把判斷矩陣的最大特征根對應的特征向量的分量作為相應的系數，計算得出權重系數結果，確定每個方案相對重要性的總排序，具有系統性、綜合性、準確性、簡便性等特點，基本步驟包括填寫專家調查表、建立判斷矩陣、求判斷矩陣的最大特征值及其對應的特征向量、求指標主觀權重和一致性檢驗。

2.2 客觀賦權法—熵權法

熵是對指標不確定性程度一種度量，指標信息量與不確定性程度成反比，即信息量越小，不確定性程度就越大，從而導致熵值變大[8]。因此，可依據每項指標的變異程度，引入信息熵這個概念，計算出每項指標的客觀權重，為多指標綜合評價奠定基礎，其計算過程如下。

(1)建立評價指標矩陣。假設待評價方案有n個，最底層的評價指標總數為m個，計算每個待評價方案的所有評價指標值，構建成n×m維的評價指標矩陣X。

(13)

(2)指標歸一化處理。采用最大值最小值歸一化方法對評價指標矩陣進行歸一化處理，得到歸一化后的矩陣X′。

(14)

MAX=max(xij)i=1，2，…，n

MIN=min(xij)i=1，2，…，n

(15)

式中，MAX、MIN分別為n個待評價方案在同一指標的最大值和最小值。若指標為正指標，則選用第一個公式，若指標為逆指標，則選用第二個公式。

(3)確定熵值ej。計算第j項指標下第i個待選方案所占的比重，并將其看作相對熵計算中用到的概率，計算概率矩陣P，P中的每一個元素如下：

(16)

指標熵值計算式如下：

(17)

(4)指標差異性系數pj：

pj=1-ej

(18)

(5)第j個指標權重：

(19)

(6)計算每個準則的下屬指標的權重。熵權法求得的是所有指標的權重和為1，而層次分析法中，每個準則的下屬指標的權重和為1，為了與層次分析法所得主觀權重一一對應，需要將熵權法計算的客觀權重轉換為每個準則下屬指標的權重。轉換后權重計算式如下：

(20)

式中，k為某個準則的下屬指標的個數；wj2為某個準則第j個下屬指標的熵權重。

(7)準則層權重計算。準則層每個準則的權重等于其下屬指標的熵權重之和，計算式如下：

(21)

2.3 主客觀組合賦權

層次分析法指的是決策者將其思維的定性分析向定量分析轉化的常用的決策方法，對定量數據信息的要求不高，決策者主要通過評價指標的性質和要素進行分析，與定量分析相比，它主要依靠決策者的定性分析以及定性判斷，得到主觀權重。熵是對指標不確定性程度一種度量，指標信息量與不確定性程度成反比，即信息量越小，不確定性程度就越大，從而導致熵值變大，能夠計算出每項指標的客觀權重。

在評價過程中，權重過于主觀或客觀，均不利于評價結果，本項目兼顧主觀和客觀權重系數，兼顧專家經驗和客觀因素的影響，提出層次分析法—熵值法主客觀結合的權重系數，通過可調的權重系數，將兩種權重方法組合得到最優權重，計算式如下：

wj=βwj1+(1-β)wj2β∈[0，1]

(22)

式中，wj為綜合權重；wj1為層次分析法所得權重；wj2為熵權法所得權重；β為權重系數。當β=0時，為純客觀指標權重；當β=1時，為純主觀指標權重。通過調整β的大小，可以實現主觀和客觀指標權重結合的靈活調整。

3 評價方法

模糊綜合評價法是一種基于模糊數學的綜合評價方法，通過隸屬函數對模糊問題進行量化，從而可以通過數學方法對其進行分析與處理，能較好地解決評價對象和評價過程中存在的模糊性，在各種科學領域都得到了廣泛應用。因此采用模糊綜合評價法進行智慧路燈系統供能方案的綜合評價。

智慧路燈系統供能方案綜合評價流程如圖2所示。

圖2 智慧路燈系統供能方案綜合評價流程圖Fig.2 Flow chart for comprehensive evaluation of energy supply scheme for smart road lamp system

4 案例分析

為了驗證本文所提智慧路燈系統供能方案建設綜合評價方法的有效性，選擇北方某城市三條道路進行評價分析。三條道路基本信息如下所示。

路段一：南京路。本次選取的南京路與成都道交口—南京路與馬場道交口段，位于天津五大道景區北側，如圖3所示，從類型上屬于主干道，從等級上屬于三幅路，具備良好的智慧路燈建設條件。道路位于市中心，風資源較差，該路段沒有建筑物遮擋、光資源較好，年度平均溫度較低。

圖3 南京路路段圖Fig.3 Nanjing road section map

路段二：成都道。成都道因緊鄰五大道風景區，且與南京路交會，如圖4所示，故具備良好的智慧路燈建設條件，其從類型上屬于次干道，從等級上屬于雙幅路，長2 206 m。道路位于市中心，風資源較差，該路段有較高樹木遮擋，光資源較差，年度平均溫度較低。

圖4 成都道路段圖Fig.4 Chengdu road section map

路段三：樂園道。樂園道緊鄰天津市政府、天津市民廣場、天津市文化中心、萬象城等公共和商業設施，如圖5所示，具備良好的智慧路燈建設條件，其從類型上屬于次干道，從等級上屬于三幅路，長1 465 m。道路位于市中心，風資源較差，該路段沒有建筑物遮擋、光資源較好，年度平均溫度較低。

圖5 樂園道路段圖Fig.5 Leyuan road section map

4.1 智慧路燈系統指標值

本項目數據主要來源為調研所得，選擇三個典型路段進行評價分析，三個路段的評價指標值見表4。

表4 智慧路燈系統指標值

4.2 權重系數確定

本節首先采用層析分析法確定各準則和指標的主觀權重，其次采用熵權法確定各準則和指標的客觀權重，最后利用權重系數將主觀權重和客觀權重加權獲得主客觀綜合權重。由于篇幅有限，本節只給出判斷矩陣和各準則以及各指標的主客觀權重值。

(1)判斷矩陣。判斷矩陣包括一級指標判斷矩陣和一級指標下屬二級指標的判斷矩陣。

一級指標判斷矩陣為7×7矩陣，如下所示：

(23)

車流量指標下屬二級指標判斷矩陣為4×4矩陣，如下所示：

(24)

人流量指標下屬二級指標判斷矩陣為3×3矩陣，如下所示：

(25)

照明時長指標下屬二級指標判斷矩陣為2×2矩陣，如下所示：

(26)

路段特征指標下屬二級指標判斷矩陣為3×3矩陣，如下所示：

(27)

負荷特性指標下屬二級指標判斷矩陣為5×5矩陣，如下所示：

(28)

市電供應指標下屬二級指標判斷矩陣為2×2矩陣，如下所示：

(29)

自然環境指標下屬二級指標判斷矩陣為3×3矩陣，如下所示：

(30)

(2)權重系數。根據計算得到的主觀權重和客觀權重，計算得到各指標的主客觀權重值，見表5。

表5 各指標權重值

4.3 綜合評價結果分析

上文已確定各準則和指標的權重系數，本節內容運用模糊綜合評價模型進行評價評分。首先，采用單因素模糊綜合評價求得二級指標的得分；其次，根據各二級指標指標的權重計算結果，加權計算得到一級指標的得分；最后，根據各一級指標的權重計算結果，計算得到路燈系統的模糊綜合評價總得分。

各路段路燈系統總得分值如圖6所示，所有一級指標和二級指標得分見表6。

表6 不同路段智慧路燈系統各指標評分表

圖6 不同路段智慧路燈系統評價得分結果Fig.6 Score results of smart road lamp system evaluation for different road sections

從評分結果來看，南京路路段評分為85.23分，成都道路段評分為72.06分，樂園道路段評分為77.24分，總的來說，三個路段評分均是中上等，南京路路段評分最高，并且處于上等，其需要更加可靠的智慧路燈系統供能方案，從而保證路燈系統的需求。

從地理位置看，三個路段位置基本相同，其自然環境相似，從風資源評分結果看，三個路段均不具備建設路燈燈桿風力發電的條件；成都道由于遮擋嚴重、光資源較差，不具備建設路燈燈桿光伏的條件；從環境溫度評分結果看，三個路段均可以建設儲能系統。

南京路和樂園道均為三幅路，但是南京路為主干道，車流量更大。南京路路段車流量指標評分最高，為95.56分；成都道為次干道、雙幅路，車流量較小，其車流量指標評分也最低，為73.77分。

三個路段的負荷特性指標評分類似，均為中等水平，從負荷特性看，三個路段市電供能系統即可滿足需求。

從市電供應指標來看，南京路路段的評分最高為72分，說明南京路路段的市電供能存在一定的問題，需要通過改造市電供能系統或增設其他類型供能方案解決。

綜上所述，南京路路段總評分處于較高水平，車流量指標評分高，需要改進智慧路燈系統供能方案，由于市電系統改造困難，可以采用市電供應系統、儲能系統和光伏系統聯合供能的方式；成都道和樂園道總評分均在中等水平，車流量指標得分也處于中等水平，從經濟性考慮，成都道和樂園道智慧路燈建設可以只建設市電供能系統。

5 結論

針對智慧路燈系統供能方案建設中供能方式和供能網絡多樣的問題，本文提出了智慧路燈系統供能方案建設綜合評價方法。首先，綜合考慮路段特征、車流量、照明時長、負荷特性等因素，建立了智慧路燈系統供能方案多層級多維度綜合評價指標體系，包括7個一級指標和22個二級指標。其次，綜合考慮主觀權重和客觀權重，提出了基于層次分析法-熵權法主客觀組合賦權的模糊綜合評價方法。最后，采用北方某城市三條道路進行案例綜合評價分析，能夠根據道路實際情況給出合適的供能方案，為決策者提供支持，驗證了本文所提方法的有效性。