基于大数据的高校公共楼层用电分析
Abstract： This paper explores possible power suggestions for Fujian Agriculture and Forestry University （FAFU） administrative department by collecting and analyzing large data of three representative buildings， including University Administrative Building， one Teaching Building and one College Building. The electricity data onto these buildings are categorized into three classifications： working daytime usage， air-conditioner consumption and night idle distribution. Total consumption of each category together with the relationships between temperature fluctuation and power consumptions has been statistically examined and developed. Thus detailed analyses and multiple suggestions are proposed and presented. Furthermore， this possible method of energy usage analysis based on large data could provide kind of clues and explorations for other researchers.
Key words： electricity consumption analysis；college public floor；large data；statistical；economical colleges
中图分类号：TM73 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2016）20-0092-04
0 引言
高校，是数以万计的学生教师学习生活的地方，同时也是需要大量资源投入的大型组织机构。高校规模之庞大，各种教学仪器、办公设备以及人员之多，使其对任何一种资源的消耗都达到不可忽视的数量级别，而如此庞大的资源在使用中难免存在利用低效、浪费等不合理的情况。近几年来，党和国家对资源合理利用的重视程度逐年递增，对建设节约型社会的决心和态度也是极其坚定。在高校节能建设方面同样也提出了要求――建设节约型高校，这些都要求高校要重视能源管理。
电力能源几乎是任何一个机构都不可或缺的基础能源。在高校，若无电力能源，校内的日常办公、教学等一系列活动都无法正常进行。高校教学仪器、办公设备的数量多，消耗电力能源也必不会少，这就要求高校的供电配电系统能够充分、安全、稳定地供电。
因此，对大学这样一个大规模机构的用电分析是极其必要，只有准确地剖析当前用电情况及用电水平，才能为高校今后的用电及供电配电系统提出正确合理并具有建设性的建议。本文对福建农林大学的公共楼层进行具体地分析，为校方的用电管理提供可靠的数据。
1 研究方法
1.1 确定研究对象
本文拟对福建农林大学（仓山校区）的行政楼、教学楼及学院办公楼等公共楼层的用电情况进行分析。这三种不同类型的楼层的用电情况会由于各自不同的功能而有所差异，从中选取各类型中具有代表性的楼层：行政楼A、教学楼B、学院办公楼C作为研究对象。
1.2 研究内容
本文研究日用电量与气温的对比，用电情况的变化趋势，以及各个用电类型的用电量及所占比例。
为了便于对行政教学楼用电情况作分析，将其分为三种用电类型：日常用电、空调用电以及试验用电：
1.2.1 日常用电Q1
将日常用电定义为主要包括照明用电、办公设备耗电、完成教学任务用电及其他日常电器耗电。除了寒暑假，日常用电的用电量就会稳定地存在。为了寻找节电潜能，又将日常用电分为普通日常用电Q1W和夜间闲时用电Q1N。根据研究对象的实际情况，将夜间闲时用电定义为22：00到次日6：00的用电量之和，因此，可将普通日常用电定义为除了夜间闲时用电量之外的一天用电量的总和。
1.2.2 空调用电Q2
空调用电主要发生在夏季及夏秋之交，外界环境气温较高之时。这部分用电有明显的季节性特征，极有可能带来用电高峰，使负载急剧增加，因此这部分用电极有可能损害电路。
1.2.3 试验用电Q3
试验用电包括普通教学实验以及科研用电，前者根据教学任务周期规律产生用电现象并且用电量基本上稳定，因此可将其归入日常用电；科研用电是高校及其他科研机构所独有的用电现象，保证对其充分、持续、稳定的供电是首要任务。通过研究调查，此次的研究对象不包含科研用电，故将试验用电归入日常用电进行分析。 1.3 研究对象的用电现状
经过实地调查与采访，了解到所研究的楼层用电情况如下：
1.3.1 行政楼A
该楼层高达十二层，包括了主要领导办公室，多个多功能会议室以及各个科的大大小小的办公室等，每间房间都配备有各自相应的办公设备，如电脑，打印机等，同时每个房间都至少有一台空调，较大的会议室则有两台或四台，加上必不可少的各种照明灯具，行政楼A的日用电量非常大。其主要的用电类型是日常用电与空调用电。
1.3.2 教学楼B
B楼属于教学楼，每间教室主要有电脑，投影仪，照明灯以及风扇等电器，未安装空调，故其主要用电类型为日常用电。
1.3.3 学院办公楼C
C楼属于学院办公楼，主要用电类型为日常用电与空调用电。该楼层有行政办公用的各类办公室、会议室，还有包含有实验室。
1.4 数据预处理及方法
根据研究对象用电现状及所要研究的内容，拟定如下数据处理方法：
①采集相应研究对象的用电数据；
②统计出2011年7月-2015年7月每天的用电量，以及22：00到次日6：00的用电量，除去异常数据后，这部分即为夜间闲时用电。同时查得每天对应的天气状况，做成初始数据；
③剔除异常数据，避免其对结果分析产生误导。剔除原则：剔除不完整或缺失的数据；剔除由于某些原因（记录错误或者采集失误等）引起的过大或为0的不准确的数据；
④由于用电主要发生在正常上课期间，因此以日期筛选出正常上课时间的用电数据；
⑤将正常上课时间的用电量与气温以时间为序列进行对比，做出相应图表，并对结果进行分析。
由于学校的空调用电并未单独铺设线路，因此为求出空调用电，需继续对数据作以下处理：
①对于行政楼A与学院办公楼C，将正常上课时间的用电量数据按外界气温排序，并考虑到在临界气温下对空调使用的不确定性，将数据根据气温选择包含空调用电的用电数据（气温高于或等于30℃对应的数据）与不含空调用电的用电数据（从最低气温开始选择与包含空调用电的用电数据量相等但所对应气温不超过22℃的数据）分成两组，令包含空调用电的用电数据为Q12，不包含空调用电的用电数据即为日常用电用电量Q1；
②在满足大数据的条件下，由上文所述可知，日常用电Q1包含普通日常用电Q1W和夜间闲时用电Q1N，则可得
Q1W=Q1-Q1N （1）
经调查发现，在每个学年内包含空调用电的用电数据Q12减去不含空调用电的用电数据就得到空调用电用电量Q2，即
Q2=Q12-Q1 （2）
由于以上对数据的分析均是在大数据的情况下进行的，因此可极大地减小一些偶发情况对数据分析的影响，进而可将这些影响忽略。
2 研究结果
2.1 气温与用电量的对比
针对猜测――用电量与气温存在联系，作用电量与气温对比图。（图1～图3）
从对比图1、图3直观地显示气温与用电量有密不可分的联系：在小幅度气温变化情况下，每个学年内用电量变化并不显著，特别是在低气温时，用电量的几乎是在低于某个用电量值下小幅度变化的，若忽略因日常活动差异造成的用电量差异，则可认为这部分用电是稳定的。随着气温的大幅度升高并在气温高于某个温度继续增高时，用电量增加明显。显然在高温情况下，如空调等大型用电设备的使用是用电量增加的主要原因。另外，从两图可以看出用电量高对应的点相对于用电量低对应的点来说是较为稀疏的，这说明一个学年中用电量高的天数较少，大部分时间内用电相对稳定在某个区间内。而用电量高的这部分点对应的用电量极大地超出稳定部分点对应的用电量，表明用电量的季节性差异很大，这会给供电配电带来不小的麻烦。
图2则表明教学楼B每个学年内的用电量较为稳定，气温的差异并不会引起过大的用电量变化，这与行政楼A和学院办公楼C有明显的差别。
为了更加直观的观察用电量与气温的关系，选取其中有代表性的一年的数据进行研究并作图（图4～图6）。
图4与图6直观地表示A楼与C楼的用电量与气温有显著的关系，即气温高时用电量大，气温低时用电量小，图5则反映出B楼的用电量与气温并无明显的相关性。
此外，图1～图3共同反映，随着学年的变化，同一个楼层的日用电量也随之变化；近几年来，学校进行校园改造、购入新设备等，这些无疑也会增加电力能源地投入，因此耗电水平在逐年增加。为了分析用电随着时间的变化的具体情况，根据已采集的数据以及图1至图3所反映的具体情况，作时间序列趋势图（图7～图9）。
从图7～图9的可以看出，三个楼层的用电量均在逐年递增，但三种楼层的增长状况却不尽相同。用电变化时间序列趋势图直观地显示，A楼的用电量增长趋势稍平缓，而B楼与C楼的用电量增长趋势则较为明显。
此外，图7～图9还反映了楼层的不同，用电数据变化也不同。相对于B楼较稳定的用电情况，行政楼A与学院办公楼C的用电数据波动较大，存在较明显的用电高峰与用电低谷。
2.2 各个类型的用电量
为了了解具体各个用电类型的具体用电情况，根据数据处理所述方法求得的各个用电类型的日用电量如表1、表2、表3所示。
三个楼层各自的用电类型的平均增长率如表4所示。
从表1～表4反应出，每个用电类型的用电量总体上呈增长的趋势，不同用电类型的平均增长率不同，A楼各个用电类型的平均增长率分别为普通日常用电28.98%、空调用电3.99%、夜间闲时用电25.63%，B楼各个用电类型的平均增长率分别为普通日常用电29.03%、夜间闲时用电51.41%，C楼各个用电类型的平均增长率分别为普通日常用电37.90%、空调用电6.69%、夜间闲时用电35.42%。其中以普通日常用电与夜间闲时增长趋势明显，空调用电的增长趋势平缓。 从表1～表3中还可以看出，每栋楼各个用电类型的平均用电占比存在一定关系。根据各个楼层的不同用电类型的用电平均值做出相对应的饼图（图10～图12）。
从图10～图12可以看出，A楼的普通日常用电占35%、空调用电占52%、夜间闲时用电占13%；B楼的普通日常用电占84%、夜间闲时用电占16%；C楼的普通日常用电占39%、空调用电占41%、夜间闲时用电占20%。
3 结论
通过对福建农林大学行政楼A、教学楼B、学院办公楼C的用电数据地采集、分析与处理以及对现场的实地考察，得到以下结论：①在含有空调用电的楼层里，用电量与气温有明显的联系，在气温较高的日子里，容易形成用电高峰；②三个楼层的用电量均在逐年递增，教学楼与学院办公楼用电量的增长势头高于行政楼；③不同的用电类型用电量也在逐年递增，其中普通日常用电和夜间闲时用电平均增长率高，而空调用电则以小幅度增长；④在含有空调用电的A楼与C楼，在空调使用时，空调的耗电量占了四成以上，在冬季及其他气温较低的大部分时间里，这部分用电基本上不存在，会造成变压器空载及线路损耗，这是极不经济的；⑤夜间闲时用电是不可忽略的一部分，具有较大的节电潜能。这部分用电，一般只用于照明，几乎无工作人员进行任何工作，故这部分用电的量过大或者占比过大都是不合理的。
根据结论以及通过调查所了解的情况，提出以下几点针对性建议：
①改造变压器。
变压器损耗为电网中的主要电能损耗之一[1]，在满足计算负荷的前提下，采用两台相对较小的容量变压器同时运行的方式，两台变压器互为备用[2]。针对高校用电负荷率不高，设备利用率低，寒暑假低谷段特别明显的特点[3]，采用两台功率较小的变压器好处在于，在用电高峰时两台变压器同时运行，在用电低谷时只运行其中一台，这使变压器的负载率始终处在一个合理的范围，并且采用这样的方式并不需进行大面积的线路改造而能达到较为理想的效果。不同的楼层改造变压器需根据自身情况并考虑逐渐增长的用电情况选用两台容量合适的变压器，具体可参考前文所述三种不同类型楼层的用电增长情况与三种不同用电类型的增长情况，比如，针对空调用电增长不明显的情况，其中一台变压器的容量可依据空调用电量进行选择。
②推广节能照明灯具。
节能灯与现有照明灯具相比，尽管初期投入较大，但其优势在于更加节能、使用寿命更长，初期成本完全可由其使用寿命内所节省的电能填补，并且相较于现有照明耗电情况将节省不少用电量，最终达到降低夜间闲时用电的目的。
③夜间定时关闭部分路灯。
由于在22：00后校园里人流量逐渐减小，此时则可以部分关闭路灯――隔灯灭灯、交错灭灯，仅保证基本的照明需求即可，以降低夜间闲时用电量。
④更新用电设备。
通过调查发现，一些用电设施落后，功率高，损耗大，运行噪音大，无论从节电环保的角度，还是从使用性能和安全方面考虑都应该将其淘汰，引进先进节能的新设备。
⑤培养节能意识。
针对师生的节能意识普遍不强的情况，建议校方应采取多方面、多维度的节能环保教育与宣传，以提高师生的节能意识。当这些有着良好节能意识的人才走向社会，更能引起良好的社会效应，为国家建设资源节约型社会走可持续发展道路奠定良好的基础[4]。
⑥改变当前用电管理方式。
建议改变工作人员用电无节制的情况，改革现有管理制度，采取核电、量化、售电制度，提高科学管理水平[3]。
综上所述，校方未来应采取积极的措施应对逐渐增长的用电情况，同时应解决空调用电引起的不经济的问题，另外应从夜间闲时用电等地方找出节电潜能，真正意义上做到建设节约型高校。最后，希望本文的研究方法可为其他研究者提供参考。
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