紀 濤,吳鳳鳴,朱斌泉
(湖州德清縣供電局,浙江 德清 313200)
基于智能多級亮度的城鄉(xiāng)路燈照明系統(tǒng)節(jié)能控制設(shè)計*
紀 濤,吳鳳鳴,朱斌泉
(湖州德清縣供電局,浙江 德清 313200)
在路燈照明控制系統(tǒng)中,維持特殊天氣情況時光線強度對環(huán)境的平衡以及節(jié)能減耗是控制的目的,因此根據(jù)光強控制燈光的開燈率是控制系統(tǒng)設(shè)計過程中的重要環(huán)節(jié).在分析了光照強度檢測條件的前提下,提出了灰色理論的路燈照明多級亮度智能控制策略,解決了開燈率高和能源浪費的問題.
灰色預(yù)測;城鄉(xiāng)路燈照明;光照度;節(jié)能
隨著我國城鄉(xiāng)建設(shè)投入的加大,陸續(xù)投入運行的照明設(shè)施日漸增多,能源的浪費成為一個關(guān)鍵問題.本文提出一種基于灰色理論預(yù)測的多級亮度智能控制策略.在燈具的不同排列組合基礎(chǔ)下,利用現(xiàn)場控制器,根據(jù)天氣不同情況下的亮度和時間,提供相應(yīng)數(shù)字信號對照明燈進行邏輯控制.這種方法線路設(shè)計簡單,燈具選擇靈活,維修保養(yǎng)容易,擴展性好,節(jié)能效果明顯.
考慮到目前處于研究階段,另一方面為了提高通信效率和距離,該系統(tǒng)設(shè)計采用485光纖總線網(wǎng)絡(luò)進行檢測和控制.其結(jié)構(gòu)如圖1所示.
該系統(tǒng)中,道路左側(cè)照度檢測儀主要完成對照度、亮度的檢測;右側(cè)檢測器主要完成對信號的采集與傳輸,完成對亮度和照度信號的轉(zhuǎn)換;分布式控制器主要完成對信號的比較、六級控制參數(shù)的就地(遠程)設(shè)置、照明控制回路的控制、對報警信號的傳送等[1,2].
路燈照明系統(tǒng)的控制模式分為晴天、多云、陰天、重陰天、晚間、深夜等六種.該系統(tǒng)采用了結(jié)合照度檢測多級控制和時間表控制特點的新型控制策略.亮度和時間是該控制策略的重要依據(jù)[3].利用時間表控制的特點,一天被分為3個時段:白天時段、晚間時段、深夜時段,如圖2所示.同時,光照情況也被劃分為晴天光照、多云光照、陰天光照、重陰天光照和晚上光照.任一種光照情況對應(yīng)2個光照閥值.控制器利用帶回環(huán)的繼電器特性,確定當前的光照情況,以避免光照情況反復(fù)的變化,如圖3所示.
根據(jù)光照常識,把時間、光照情況和控制模式的關(guān)系歸納如下:
(1)晴天模式/多云模式/陰天模式/重陰天模式:根據(jù)亮度檢測器所得的亮度值,可確定目前為晴天/多云/陰天/重陰天光照情況,而晴天/多云/陰天/重陰天光照情況只可能發(fā)生在白天時段內(nèi).所以亮度檢測器檢測所得的亮度值是晴天模式/多云模式/陰天模式/重陰天模式的識別依據(jù),白天時段是晴天模式/多云模式/陰天模式/重陰天模式的約束條件.
(2)晚間模式:根據(jù)亮度值,可確定目前為晚上光照情況,再根據(jù)時間,判斷目前處于白天時段和晚上時段內(nèi),即可確定為晚間模式.所以亮度值和時間是晚間模式的識別依據(jù).
(3)深夜模式:根據(jù)時間,判斷目前處于深夜時段內(nèi),即可確定為深夜模式.所以時間是深夜模式的唯一識別依據(jù).
控制模式確定的關(guān)聯(lián)見表1.
表1 控制模式確定的關(guān)聯(lián)表
在進行光照度檢測時,光照強度隨天氣有顯著變化,且由于局部遮擋物存在以及受檢測儀器本身的檢測精度、電子干擾等因素的影響,常常使送入處理器的部分檢測數(shù)據(jù)不完整、不精確、不可靠.同時,對于空間光照度的研究,我們?nèi)狈ζ湮锢碓停夜庹斩葯z測系統(tǒng)屬于一類灰色系統(tǒng).考慮到這些問題,本文采用灰色理論的估計方法對數(shù)據(jù)進行融合.灰色理論可以反應(yīng)不同數(shù)據(jù)之間關(guān)聯(lián)的不確定程度,并且不受樣本質(zhì)量和樣本分布情況的影響,主要用于解決信息不完備系統(tǒng)的復(fù)雜問題.它所處理的對象是時間序列的數(shù)據(jù),并且該理論通過預(yù)測不同時間序列之間的發(fā)展趨勢來確定兩者之間的相似程度.灰色系統(tǒng)GM(1,1)模型實現(xiàn)對下一時刻光照度的預(yù)測,當探測目標值丟點后,可利用已知數(shù)列建立GM(1,1)模型來進行預(yù)測,并將預(yù)測的數(shù)值填補在已知數(shù)列之后,同時去掉前面的一個數(shù)據(jù),這樣既可以保持數(shù)列的維數(shù)相同,也可以逐步預(yù)測,依次遞補.控制流程如圖4所示.其中,光照度灰色模型建立的過程如下:
(1)確定光照度值的采集數(shù)列.
(2)對式(1)所示數(shù)列進行一次累加生成(1-AGO),生成新數(shù)列x(1).
(3)建立光照度GM(1,1)模型相應(yīng)的差分方程.
式中a為發(fā)展灰數(shù),u為內(nèi)生控制系數(shù),
上述參數(shù)均由人工計算完成.
(4)對GM(1,1)進行求解,得到其對應(yīng)的時間響應(yīng)函數(shù)即預(yù)測模型解.
(5)對上述求解得出的預(yù)測值進行一次累減生成,得到原始數(shù)據(jù)預(yù)測值的還原值.
(6)求出原始光照度數(shù)據(jù)的還原預(yù)測值與其實際數(shù)據(jù)值之間的殘差值ξ(0)(t)和相對誤差q(t),即進行殘差檢驗.
(8)如果殘差檢驗、關(guān)聯(lián)度檢驗都能通過,則可以用所建的模型進行預(yù)測,否則要進行殘差修正.
利用已知函數(shù)作為目標函數(shù),取該函數(shù)前10個值作為原始數(shù)列,采用灰色模型(GM),根據(jù)輸入對該函數(shù)的值進行預(yù)測,其仿真結(jié)果如圖5所示.
目前,基于灰色理論的路燈照明多級亮度智能控制系統(tǒng)已成功完成實驗室模擬應(yīng)用.表2所示為采用SDS-700便攜式高精度光照度檢測儀器以及本系統(tǒng)預(yù)測模型觀測的一組照度對比值.通過灰色關(guān)聯(lián)分析、灰色預(yù)測的方法對光照度檢測儀出現(xiàn)丟失數(shù)據(jù)的情況下進行數(shù)據(jù)融合的方法是可行的,并且在有較大的噪聲干擾情況下取得了良好的效果,其預(yù)測準確度在90%以上.
與傳統(tǒng)路燈控制系統(tǒng)相比,基于灰色理論的路燈多級亮度智能控制系統(tǒng)可實時監(jiān)測不同的天氣和光照條件,利用先進的微處理器和現(xiàn)代化通信網(wǎng)絡(luò),相應(yīng)地控制路燈的開關(guān)并調(diào)整路燈的亮度,整套系統(tǒng)可實現(xiàn)全自動運行,大大提升了路燈控制系統(tǒng)的智能化水平.
系統(tǒng)采用灰色預(yù)測理論,可精確預(yù)測光照度,從而可根據(jù)光照情況對路燈亮度連續(xù)進行調(diào)節(jié),由此可大大降低路燈的能耗.從實驗室運行結(jié)果來看,每盞路燈耗電量大約可節(jié)省10%左右,考慮到路燈的使用規(guī)模非常巨大,由此帶來的節(jié)能降耗空間非常可觀.
該新型控制系統(tǒng)將首先在本單位轄區(qū)范圍內(nèi)進行試運行,采集實驗參數(shù)并對系統(tǒng)進一步進行優(yōu)化后,可向社會推廣應(yīng)用.智能路燈控制系統(tǒng)的應(yīng)用將大大降低公用設(shè)施的總耗電量,對于建設(shè)節(jié)約型社會將起到重要的推動作用.
表2 20s內(nèi)亮度值表
本文建立了光照度檢測灰色模型,對觀測數(shù)據(jù)進行了進一步的修正,采用了灰色關(guān)聯(lián)分析、灰色預(yù)測,完成對照度值的融合.系統(tǒng)的模擬結(jié)果顯示,在正常以及出現(xiàn)通訊干擾的情況下,采用多級亮度控制可以準確預(yù)測天氣環(huán)境狀態(tài),并以此制定出開燈方案,實現(xiàn)自動化節(jié)能.
[1]郭引萍,惠秀娟.智能照明調(diào)控系統(tǒng)在公路隧道中的應(yīng)用 [J].中國交通信息產(chǎn)業(yè),2010(1):91~94.
[2]王偉力.基于DeviceNet現(xiàn)場總線的智能照明控制系統(tǒng)設(shè)計 [D].長安大學,2008:45~47.
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On the Intelligent Streetlight Control Based on Multi-level Luminance
JI Tao,WU Feng-ming,ZHU Bin-quan
(Huzhou Deqng County Power Supply Bureau,Deqing 313200,China)
Maintaining the balance between luminance and environment under special weather conditions and energy-saving are the main purposes of the streetlight control system.So it’s very important to implement a control system design so as to achieve optimal lighting performance according to actual luminance.This paper advances a novel intelligent control strategy for multi-level luminance based on grey theory and the experimental results show that it’s very effective to improve lighting performance and reduce power consumption.
grey prediction;streetlight lighting;luminance;energy-saving
TP273
A
1009-1734(2012)01-0032-05
2012-02-15
紀濤,助理工程師,從事電力檢修與工程管理研究.