CN103365264A - 具有参数学习能力的百叶与灯光的集成控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出一种具有参数学习能力的百叶与灯光的集成控制方法，包括以下步骤：根据百叶控制策略合并算法联合基于舒适的百叶控制算法和基于节能的百叶控制算法，得到最终的百叶关闭时间和关闭角度；基于阈值的灯光控制算法根据所述用户的暗抱怨信息，学习和估计所述用户的光照下限阈值和光照上限阈值，通过自动控制灯光的开关或亮度使室内光照度处于所述光照上限阈值和所述光照下限阈值之间。本发明的实施例能够高效、人性化地为用户提供高质量的服务，并能够降低能耗，且其算法具有快速收敛性和自适应强性强的优点。

Description

具有参数学习能力的百叶与灯光的集成控制方法

技术领域

本发明涉及光舒适研究、楼宇节能和信息技术领域，特别涉及一种具有参数学习能力的百叶、灯光及空调的集成控制方法。

背景技术

随着化石燃料的不断消耗，能源问题成为了制约社会发展的关键因素。而作为其中重要组成，建筑耗能引起了愈来愈多人的关注。目前，发达国家的建筑能耗占社会总能耗的20%-40%左右，其中在欧洲大约是37%，在美国达到了39%。在中国大约是20.7%，这是因为中国的楼宇服务水平整体低于发达国家，而且在过去的十年中，建筑能耗中电能的消耗增加了10%-13%，因此能源问题是楼宇控制中不得不考虑的重要方面。

作为信息化时代的重要标志，智能楼宇将4C技术（即Computer计算机技术、Control控制技术、Communication通信技术、CRT图形显示技术）融入建筑物中，能够为住户提供高效、舒适、安全的工作环境。光环境控制是智能楼宇的核心部分，直接影响到用户的工作学习和生活。通常情况下，室内的光线主要来源于太阳光和照明灯，适当的利用太阳光可以减少灯的能耗，但是过多则会引起室内温度升高，增加空调的热负荷，因此在保障光线舒适的基础上，如何合理利用太阳光以达到节能是一种机遇和挑战。光环境的控制一般是通过控制百叶及照明灯来实现。常规情况下用户只是简单根据光线手动控制百叶及照明灯的开关。研究发现(J.Kim,etc.An experimental study for theevaluation of the environmental performance by the application of the automatedvenetian blind,2007.)用户如果觉得眩光会直接关闭百叶、打开照明灯，并习惯于一天当中始终保持这种状态,这样会导致电能的大量浪费。近年来，能够自动操作的百叶应运而生，C.Reinhart通过实验发现自动百叶及灯光控制系统耗能仅占手动控制系统的20%(Lightswitch-2002:a model for manual andautomated control of electric lighting and blinds,2004);E.Vine调查发现大多数人对于自动百叶及灯光控制系统的控制效果表示满意(Office worker responseto an automated venetian blind and electric lighting system:a pilot study,1998).以上研究在一定程度上说明了自动百叶及灯光控制系统能够实现减少灯光能耗并被用户接受，具有必要性和可行性。相应的也兴起了针对这种百叶及灯光控制方法的研究：一种分布式百叶控制方法(Y.Koo,Automated blind control tomaximize the benefits of daylight in buildings,2010.)被提出来解决舒适度和能耗的折中问题，但是这种方法是开环控制，无法根据不同用户的需求特点自动学习和配置系统参数，无法满足不同用户对环境舒适度的个性化要求。

现有的方法对于百叶的控制只是根据用户的需求，进行简单的开关规则控制，这样就不能充分的利用太阳光达到节能效果；而且每个人对光照强度的需求不同，上述方法均采用同样的策略显然不能很好的适应不同用户的舒适度要求；传统的房间环境控制大多都是开环控制，无法有效获取用户反馈进行闭环控制；此外，百叶、灯光、空调之间存在相互耦合，夏季强烈的自然光在保证光照度的同时会给空调带来额外的热负荷，百叶、灯光及空调之间的协调联合控制问题也是困扰现在楼宇控制的难题。因此，如何实现同时考虑用户舒适与节能的控制显得尤为重要。

发明内容

本发明旨在至少解决上述技术问题之一。

为此，本发明的目的在于提出一种具有参数学习能力的百叶与灯光的集成控制方法，该方法能够在线捕获和学习用户的行为，针对不同偏好的用户，指定出个性化的控制策略；同时能够克服多设备间的协调控制的问题，比较不同的控制策略以得到最优化的控制方法进行调节，从而进一步降低能耗。

为了实现上述目的，本发明第一方面的实施例提出了一种具有参数学习能力的百叶与灯光的集成控制方法，包括以下步骤：

a.根据百叶控制策略合并算法联合基于舒适的百叶控制算法和基于节能的百叶控制算法，得到最终的百叶关闭时间和关闭角度，其中，所述基于舒适的百叶控制算法根据用户的眩光抱怨信息，学习和估计所述用户的百叶关闭时间和关闭角度，所述基于节能的百叶控制算法根据太阳的运行轨迹和辐射强度以及房间窗户的朝向、面积、材料参数和室内灯光照明的总热负荷，确定所述百叶的关闭时间和关闭角度；

b.基于阈值的灯光控制算法根据所述用户的暗抱怨信息，学习和估计所述用户的光照下限阈值和光照上限阈值，通过自动控制灯光的开关或亮度使室内光照度处于所述光照上限阈值和所述光照下限阈值之间。

根据本发明实施例的具有参数学习能力的百叶与灯光的集成控制方法，将用户的感受作为反馈环节，通过反馈闭环控制和学习机制来自主捕获和学习用户的行为特征，针对不同偏好的用户，制定出个性化的控制策略，并将百叶、照明等及空调等多个设备集成起来，通过结构化的参数在线学习，实现舒适度和节能之间的有效结合，从而达到充分利用自然光且不增加空调热负荷的目标，能够高效、人性化地为用户提供高质量的服务，并能够降低能耗，且其算法具有快速收敛性和自适应能力强的优点。

另外，根据本发明上述实施例的具有参数学习能力的百叶与灯光的集成控制方法还可以具有如下附加的技术特征：

在本发明的实施例中，所述基于舒适的百叶控制算法进一步包括：百叶关闭时间学习和百叶关闭角度学习，其中，所述百叶关闭时间学习包括以下步骤：

a11.所述用户在当前时刻t输入眩光抱怨信息；

a12.如果是第一次学习，则记录百叶开始关闭时间为t_g,s，百叶关闭时长为t_d=0；

a13.如果不是第一次学习，则比较所述当前时刻t与所述百叶开始关闭时间t_g,s，以及如果t<t_g,s，则令t_d=t_d+t_g,s-t且t_g,s=t，如果t>t_g,s+t_d，则t_g,s保持不变，t_d=t-t_g,s+30分钟，如果t>t_g,s且t<t_g,s+t_d，则t_g,s和t_d保持不变；

a14.设定结束时间为t_g,e=t_g,s+t,并记录t_g,s和t_g,e。

所述百叶关闭角度学习包括以下步骤：

a21.所述用户在当前时刻t输入眩光抱怨信息；

a22.如果是第一次学习，则初始化角度θ_g(t)=0；

a23.如果不是第一次学习，则根据上一次的角度更新所述角度θ_g(t)=min{θ_g(t)+20，90}；

a24.保存所述θ_g(t)并退出所述百叶关闭角度学习。

在本发明的实施例中，所述基于节能的百叶控制算法进一步包括：百叶关闭时间学习和百叶关闭角度学习，其中，所述百叶关闭时间学习包括以下步骤：

a31.所述参数进行初始化，将由于节能导致的百叶关闭开始时间t_e,s和百叶关闭结束时间t_e,e均设为0；

a32.确定当前时刻为一年中的第h个小时，其中h=1,2,…,8760，且h为正整数；

a33.获取所述当前时刻h时室外的水平辐射量E_h：E_h=E_h+m*(E_h+1-E_h)/60,其中，m是所述当前时刻在第h个小时中的分钟数；

a34.通过总水平辐射量的直散分离，计算所述当前时刻h的水平直射辐射量E_h,d和水平散射辐射量E_h,s，E_h,d=E_h*I_d,E_h,s=E_h*I_s，其中，I_d和I_s分别表示直射和散射系数；

a35.根据房间窗户的朝向，计算窗户屋外直射量。其中，东向房间的屋外直射量E_h,d,e=E_h,d*(cos(θ₁)/sin(θ₂))*s，s为周围建筑遮挡系数，θ₁和θ₂分别为东向太阳入射角和太阳高度角；东向房间屋外散射量E_h,s,e=0.5*E_h,s；

a36.当所述百叶处于打开状态时，所述室内的得热功率计算式为P_in,o=E_h,d,e*θ_d,o+E_h,s,e*θ_s,o,其中，θ_d,o和θ_s,o分别表示当前所述百叶全开时东向入射角下双层玻璃直射透过率系数和散射透过率系数；

a37.当所述百叶处于关闭状态且关闭角度保持一定角度时，室内得热功率计算式为P_in,c=E_h,d,e*θ_d,c+E_h,s,e*θ_s,c，其中，θ_d,c和θ_s,c分别表示当前所述百叶关闭角度和东向入射角下双层玻璃直射透过率系数和散射透过率系数；

a38.室内得热功率差为P_in=(P_in,o-P_in,c)*S/cop,其中，S为玻璃窗户的面积，cop为空调能效比，灯光的总能耗功率为P_l=P₀*n+P₀*n/cop，其中n表示灯的盏数，P₀为每盏灯的功率；

a39.如果所述室内得热功率差大于所述灯光的总能耗功率，则所述百叶必须关闭，并执行如下操作：如果此时t_e,s=0，则设置所述百叶关闭开始时间t_e,s=t；否则，设置所述百叶关闭结束时间t_e,e=t，并保存参数t_e,s和t_e,e。

所述百叶角度时间学习包括以下步骤：

a41.将学习角度分为6档[0 20 40 60 80 90]；

a42.获取所述当前时刻t的东向太阳入射角的补角θ_c,i(t)，找出与之最接近的角度档位θ_e(t)，并将其作为所需调整的角度；

a43.保存所述θ_e(t)并退出所述百叶角度学习。

在本发明的实施例中，所述百叶控制策略合并算法根据两者取最大的合并逻辑将所述基于舒适的百叶控制算法和所述基于节能的百叶控制算法联合起来，以得到最终的百叶控制策略，具体的合并逻辑主要分8种情况：

（1）只存在所述基于节能的百叶控制算法的情况：

如果当前时刻t处于节能关闭期，即t_e,s<t<t_e,e，则关闭所述百叶且将角度调整为θ_e(t)；否则，保持所述百叶的开放状态不变；

（2）只存在所述基于舒适的百叶控制算法的情况：

如果当前时刻t处于舒适关闭期，即t_g,s<t<t_g,e，则关闭所述百叶且将角度调整为θ_g(t)；否则，保持所述百叶的开放状态不变；

（3）同时存在两种模式且t_g,e<t_e,s的情况：

如果当前时刻t处于舒适关闭期，即t_g,s<t<t_g,e，则关闭所述百叶且将角度调整为θ_g(t)；如果当前时刻t处于t_g,e<t<t_e,s且t_e,s-t_g,e<30分钟，则关闭所述百叶且将角度调整为θ_e(t)；如果当前时刻t处于节能关闭期，即t_e,s<t<t_e,e，则关闭所述百叶且将角度调整为θ_e(t)；否则，保持所述百叶的开放状态不变；

（4）同时存在两种模式且t_g,s<t_e,s<t_g,e<t_e,e的情况：

如果当前时刻t处于t_g,s<t<t_e,s，则关闭所述百叶且将角度调整为θ_g(t)；

如果当前时刻t处于t_e,s<t<t_g,e，则关闭所述百叶且将角度调整为max{θ_g(t),θ_e(t)}；如果当前时刻t处于节能关闭期t_g,e<t<t_e,e，则关闭所述百叶且将角度调整为θ_e(t)；否则，保持所述百叶的开放状态不变；

（5）同时存在两种模式且t_g,s<t_e,s<t_e,e<t_g,e的情况：

如果当前时刻t处于t_g,s<t<t_e,s，则关闭所述百叶且将角度调整为θ_g(t)；

如果当前时刻t处于t_e,s<t<t_e,e，则关闭所述百叶且将角度调整为max{θ_g(t),θ_e(t)}；如果当前时刻t处于节能关闭期t_e,e<t<t_g,e，则关闭所述百叶且将角度调整为θ_g(t)；否则，保持所述百叶的开放状态不变；

（6）同时存在两种模式且t_e,s<t_g,s<t_e,e<t_g,e的情况：

如果当前时刻t处于t_e,s<t<t_g,s，则关闭所述百叶且将角度调整为θ_e(t)；

如果当前时刻t处于t_g,s<t<t_e,e，则关闭所述百叶且将角度调整为max{θ_g(t),θ_e(t)}；如果当前时刻t处于节能关闭期，即t_e,e<t<t_g,e，则关闭所述百叶且将角度调整为θ_g(t)；否则，保持所述百叶的开放状态不变；

（7）同时存在两种模式且t_e,e<t_g,s的情况：

如果当前时刻t处于节能关闭期，即t_e,s<t<t_e,e，则关闭所述百叶且将角度调整为θ_e(t)；如果当前时刻t处于t_e,e<t<t_g,s且t_g,s-t_e,e<30分钟，则关闭所述百叶且将角度调整为θ_e(t)；如果当前时刻t处于节能关闭期，即t_g,s<t<t_g,e，则关闭所述百叶且将角度调整为θ_g(t)；否则，保持所述百叶的开放状态不变；

（8）两种模式均不存在情况，保持所述百叶的开放状态不变。

上述步骤中t_g,s和t_g,e分别表示基于舒适控制下的百叶关闭开始时间和百叶关闭结束时间，t_e,s和t_e,e分别表示基于节能控制下的百叶关闭开始时间和结束时间，θ_g(t)和θ_e(t)分别表示基于舒适和基于节能控制下t时刻的百叶关闭角度。

在本发明的实施例中，所述的基于阈值的灯光控制算法为：

当用户觉得光线偏暗时，如果用户输入暗抱怨信息，则根据所述用户的抱怨信息，执行灯光的控制动作并进行光照上下限阈值的参数更新学习，具体包括以下步骤：

b1.对模型进行初始化，令所述光照下限阈值L=S₀lux，所述光照上限阈值H=S₁lux，并将历史数据记录表中前5个光照度数据均设置为S₀lux，其中，S₀和S₁表示常用的光照下限阈值和光照上限阈值，lux为光照单位勒克斯；

b2.检测室内光照度，且当光照度低于所述光照下限阈值时，打开一组灯或者将灯光亮度调高至上一等级；当所述光照度高于所述光照上限阈值时，关闭一组灯或者将灯光亮度调低至下一等级；

b3.检测是否存在用户暗抱怨，如果当前时刻存在所述用户暗抱怨，则记录当前室内光照传感器所测量的光照度并存入历史数据记录中，并将最近的五个历史记录数据取平均值作为所述光照下限阈值L，所述光照上限阈值H设置为H=L+G lux，其中，G为一个设定值，表示光照上下限阈值之差；

b4.保存模型参数并继续执行步骤b2-b4。

上述本发明实施例的具有参数学习能力的百叶与灯光的集成控制方法，具有以下的优点：

1、个性化控制，将人的感受引入控制系统中作为反馈环节，能够解决不同人因舒适度不同带来的问题；

2、多设备集成控制，将百叶、照明灯及空调进行集成控制，选取最优化的控制方法进行调节从而降低能耗；

3、参数自主学习能力，能够通过捕捉和学习用户的行为来建立相应的舒适模型，为用户建立舒适的室内环境；

4、同时考虑舒适度与能耗，通过各设备的协调控制，在保障用户舒适的前提下，合理利用自然光来实现节能；

5、通用性，本系统和方法在保障硬件设施齐全的基础上，可以进行移植和复制，基本不受地域和气候的限制；

6、算法快速收敛性，一般只需要3-5天的学习，即可找到用户的个性化环境控制参数，算法基本保障光环境舒适，用户几乎无抱怨，而且能够有效利用自然光，降低能量消耗。

本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1为根据本发明一个实施例的具有参数学习能力的百叶与灯光的集成控制方法的流程图；

图2为根据本发明一个实施例的具有参数学习能力的百叶与灯光的集成控制方法所涉及的系统的基本逻辑流程图；

图3为根据本发明一个实施例的具有参数学习能力的百叶与灯光的集成控制方法的解释器工作流程图；

图4为根据本发明一个实施例的具有参数学习能力的百叶与灯光的集成控制方法的决策器工作流程图；

图5为根据本发明一个实施例的具有参数学习能力的百叶与灯光的集成控制方法的执行器工作流程图；

图6为根据本发明一个实施例的具有参数学习能力的百叶与灯光的集成控制方法的百叶结构化参数示意图；

图7为根据本发明一个实施例的具有参数学习能力的百叶与灯光的集成控制方法的百叶关闭时间的学习过程示意图；

图8为根据本发明一个实施例的具有参数学习能力的百叶与灯光的集成控制方法的百叶基于节能控制策略的流程图；

图9为根据本发明一个实施例的具有参数学习能力的百叶与灯光的集成控制方法的基于舒适和节能策略的协调控制示意图；

图10为根据本发明一个实施例的具有参数学习能力的百叶与灯光的集成控制方法的灯光控制流程图；

图11为根据本发明一个实施例的具有参数学习能力的百叶与灯光的集成控制方法的灯光参数学习流程图；

图12为根据本发明一个实施例的具有参数学习能力的百叶与灯光的集成控制方法的百叶、灯光集成控制示意图；

图13为根据本发明一个实施例的具有参数学习能力的百叶与灯光的集成控制方法百叶控制策略的学习收敛示意图；

图14为根据本发明一个实施例的具有参数学习能力的百叶与灯光的集成控制方法所涉及的系统的物理结构示意图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

以下结合附图详细描述根据本发明实施例的具有参数学习能力的百叶与灯光的集成控制方法。

图1为根据本发明一个实施例的具有参数学习能力的百叶与灯光的集成控制方法的流程图。

如图1所示，根据本发明一个实施例的具有参数学习能力的百叶与灯光的集成控制方法，包括以下步骤：

步骤S101，根据百叶控制策略合并算法联合基于舒适的百叶控制算法和基于节能的百叶控制算法，得到最终的百叶关闭时间和关闭角度，其中，基于舒适的百叶控制算法根据用户的眩光抱怨信息，学习和估计用户的百叶关闭时间和关闭角度，基于节能的百叶控制算法根据太阳的运行轨迹和辐射强度以及房间窗户的朝向、面积、材料参数和室内灯光照明的总热负荷，确定百叶的关闭时间和关闭角度。

步骤S102、基于阈值的灯光控制算法根据用户的暗抱怨信息，学习和估计用户的光照下限阈值和光照上限阈值，通过自动控制灯光的开关或亮度使室内光照度处于光照上限阈值和光照下限阈值之间。具体地，当用户觉得光线偏暗时，如果用户输入暗抱怨信息，则根据用户的抱怨信息，执行灯光的控制动作并进行光照上下限阈值的参数更新学习。

作为具体的示例，以下结合附图2-14详细描述根据本发明实施例的具有参数学习能力的百叶与灯光的集成控制方法。

本发明实施例的控制方法是一种联合控制百叶位置及角度θ、灯光亮度以及空调的学习控制方法，该方法所涉及到的控制系统的结构如图14所示，该系统主要包括办公室房间环境、百叶、灯光、空调、百叶/灯光等设备的控制决策器、HMI（Human Machine Interface，人机交互界面）、传感器和用户等因素。用户通过HMI输入对当前环境舒适度的抱怨信息（如太冷、太热、太暗、太亮、太干、太湿、太吵等）。HMI可以是一个带有相应抱怨按钮的输入装置或触摸屏。设备的控制决策器接受用户的抱怨信息、环境传感信息、以及当前设备的工作状态，根据相应的控制算法决定各个设备的工作参数，并通过现场总线等通讯方式把控制指令下放到各个设备执行器。各设备执行相应的指令，房间环境状态将发生变化，从而改善用户的舒适度感受。

从逻辑层次来看，该控制系统包含三层逻辑结构。如图2所示：解释器110,决策器120，执行器130，以及房间、用户与环境动态140。与传统的控制相比，该控制系统将用户对环境的感受作为反馈环节，直接影响到控制器的输出，从而使得本系统具有个性化控制的特征。

解释器110，即用户与系统间信息交互的模块。如图3所示，为解释器110的具体逻辑流程。一方面，如步骤201所示，解释器110可以把用户对周围环境的感受以抱怨信息的形式传递给系统，来表达用户此时对环境的评价；另一方面，如步骤202所示，其记录和学习用户的抱怨行为，从而建立相应的光环境舒适模型，采集当前环境参数来估计是否有抱怨；如步骤203所示，最后解释器110将抱怨状态传递给决策器120。而人为的参与为以之后的个性化控制提供支撑。

决策器120，即系统根据用户的抱怨做出决策的模块，其逻辑流程如图4所示。考虑到不同的用户对环境舒适度要求不同，此模块会为每个用户创建一个单独文件来储存相应的控制策略，从而实现个性化控制的目标。由于设备物理连接是独立的，因此百叶、照明灯及空调的集成控制是可行的。如301所示，本模块接收来自解释器110的用户抱怨信息，同时，如302所示，也接受环境传感数据，如光照度、太阳辐射强度、室内温度、湿度等。决策模型和算法将基于上述信息，计算得到基于舒适度的百叶控制策略303、基于节能的百叶控制策略304、灯光控制策略305、空调控制策略306（空调控制策略306采用传统既有的决策逻辑）。最终，通过协调优化百叶、灯光和空调的控制策略，得到最优的联合控制策略，如307所示。该控制系统能够实现用户舒适与能耗减低的目标：如一般情况下可能保持百叶开放以最大利用太阳光来取代照明灯的使用，当阳光过多时，关闭百叶并调整角度以减少空调的热负荷，必要时打开照明灯来维持室内光照。

执行器130，即设备执行器模块，其逻辑流程如图5所示。如401所示，此模块可以接收决策器120的控制指令，同时如402所示，也可以直接接收用户的手动控制指令，利用控制模块（例如ADAM4055）控制电动百叶上行、下行电机的启停（如403所示）以及灯光的开关（如404所示），节能状态下可以减少空调的使用（如405所示）。控制决策器120与机电设备之间的通讯可通过总线（例如RS485）进行，遵从Modbus协议。

进一步地，在控制系统搭建好之后，根据本发明实施例的具有参数学习能力的百叶、灯光及空调的集成控制方法，通过将控制策略进行参数结构化表示，百叶控制为百叶关闭时间和角度的控制，灯光开关为基于阈值的控制，空调控制为传统既有控制。其中百叶控制采用由状态到执行的机器学习的方法，主要分为基于舒适度的控制策略和基于节能的控制策略。百叶的控制优于灯光，当没有眩光抱怨的时候，尽量保持百叶打开，减少灯光耗能；如果太阳光的热负荷大于灯光耗能时，百叶关闭来减少空调的能耗。图6为百叶控制策略的一个具体例子，表示：从时间t_1,s到t_1,e百叶将关闭，具体关闭角度对照相应曲线的纵坐标值；从时间t_2,s到t_2,e百叶也将关闭，具体关闭角度对照相应曲线的纵坐标值；其余时段百叶保持打开状态。需要说明的是：本发明实施例中所指的百叶打开是指电动马达将百叶卷起收至顶部，百叶关闭是指电动马达将百叶放下至底部，百叶关闭角度为0度是指百叶放下来之后其叶片与水平面的夹角为0度，即百叶处于透光状态，百叶关闭角度为90度是指百叶放下来之后其叶片与水平面的夹角为90度，即百叶处于完全不透光状态；为数学表达方便，百叶关闭角度为-10度是特指百叶处于打开状态，如图6所示。上述内容的解释可参考图14的物理结构示意图。

以下详细描述本发明实施例所涉及的各控制策略的具体决策过程和技术细节。

如图6所示，通过结构化参数处理，百叶控制转化为百叶关闭时间学习和角度学习。其中关闭时间参数P_w是由一系列时间段组成，记录和学习每一时间段的开始时间t_i,s和关闭时间t_i,e，其中i表示第i个时间段，w表示晴天或阴天模式；百叶关闭角度θ_w(t)是随时间t变化，且上述学习均分为晴天与阴天两种天气模式。

P_w={(t_i,s,t_i,e)|0≤t_i,s<t_i,e<24,i=1,2,....},w={sunny,cloudy}

θ_w(t)|t_i,s<t<t_i,e,0≤θ_w(t)≤90,i=1,2,...,w={sunny,cloudy}

百叶的控制主要分为基于舒适度控制策略和基于节能控制策略，两个不同控制策略分别进行学习估计之后，再将两者按一定规则进行合并得到最终的百叶控制策略。这两种控制策略的学习估计过程如下所述。

A.基于舒适度的控制策略。

基于舒适度的百叶控制是由用户的抱怨信息进行驱动的，用户通过输入装置（如触摸屏的控制面板，具有多种抱怨按钮，包括冷、热、暗、眩光、干、湿、吵等抱怨按钮）输入抱怨信息，控制策略基于反馈信息和当前系统状态进行闭环控制和参数学习。当用户抱怨眩光后，百叶落下来阻止太阳光直射到用户身上，最开始角度为0度，随之用户抱怨角度以20度为单位不断调整以达到用户需求的光环境，避免产生眩光抱怨。

A.1.百叶关闭时间学习。

图7为百叶关闭时间学习示意图,当用户在t时刻输入眩光抱怨信息时，具体学习步骤如下：

1.第一次学习时，记录百叶开始关闭（落下）的时间为t_g,s，百叶的关闭时长为t_d=0。

2.若非第一次学习，则比较当前时刻t与百叶设定的开始落下时间t_g,s。如步骤601所示，如果t<t_g,s，则令t_d=t_d+t_g,s-t且t_g,s=t；如步骤602所示，如果t>t_g,s+t_d,则t_g,s保持不变，t_d=t-t_g,s+30分钟；如步骤603所示，如果t>t_g,s,t<t_i,s+td则t_g,s和t_d保持不变，其中t_i,s为当前百叶策略参数P_w(t)中能包括当前时刻t的百叶关闭开始时间，通常可取t_i,s=t_g,s。

3.结束时间t_g,e=t_g,s+t,并记录t_g,s和t_g,e。

A.2.百叶关闭角度学习。

当用户在t时刻输入眩光抱怨信息时，相应的角度学习步骤如下：

1.第一次学习时，初始化角度θ_g(t)=0。

2.若非第一次学习，在之前基础上更新角度θ_g(t)=min{θ_g(t)+20,90}

3.保存θ_g(t)并退出角度学习。

B.基于节能的控制策略。

基于节能的百叶控制是指在夏季工况下，根据太阳运行的自然规律和房间窗户的位置关系，不断地检测计算外界阳光带来的得热量是否多于灯光耗能，以决定是否关闭百叶进行节能控制。

B.1.百叶关闭时间学习。

先将参数进行初始化，将由于节能导致的百叶关闭时间t_e,s和结束时间t_e,e均设为0。百叶关闭时间学习的逻辑流程图如图8所示，具体步骤如下：

1.如步骤701所示，确定当前时刻为一年中的第h个小时，其中h=1,2,…,8760。

2.如步骤702所示，获取当前时刻h时室外的水平辐射量E_h。具体地，可以从室外的辐射传感器得到室外的水平辐射量。如果没有室外辐射传感器，则根据大气层太阳辐射的理论模型得到当前时刻h的水平辐射量的理论值作为E_h。

E_h=E_h+m*(E_h+1-E_h)/60,其中m是当前时刻在第h个小时中的分钟数。

3.如步骤703所示，通过总水平辐射量的直散分离，计算当前时刻h的水平直射辐射量E_h,d和水平散射辐射量E_h,s。

E_h,d=E_h*I_d,E_h,s=E_h*I_s,

其中I_d和I_s分别代表直射和散射系数,晴天时I_d=0.775,I_s=0.225，阴天时I_d=0,I_s=1。

4.如步骤704所示，根据房间窗户的朝向，计算窗户屋外直射量。下面以房间窗户朝东为例进行说明。东向房间的屋外直射量E_h,d,e=E_h,d*(cos(θ₁)/sin(θ₂))*s，其中，s为周围建筑遮挡系数，目前取θ₁，θ₁和θ₂分别为东向太阳入射角和太阳高度角。东向房间屋外散射量E_h,s,e=0.5*E_h,s.。

5.如步骤705所示，百叶处于打开状态时，屋内的得热功率计算为P_in,o=E_h,d,e*θ_d,o+E_h,s,e*θ_s,o,其中θ_d,c和θ_s,o分别代表当前百叶全开时东向入射角下双层玻璃直射透过率系数和散射透过率系数，可根据玻璃材料、入射角等信息查阅工程手册计算确定。

6.如步骤706所示，百叶处于关闭状态并关闭角度保持一定角度时，屋内得热功率计算为P_in,c=E_h,d,e*θ_d,c+E_h,s,e*θ_s,c，其中θ_d,c和θ_s,c分别表示在当前百叶关闭角度和东向入射角下双层玻璃直射透过率系数和散射透过率系数，可根据玻璃材料、入射角、百叶角度等信息查阅工程手册计算确定。

7.如步骤707所示，室内得热功率差为P_in=(P_in,o-P_in,c)*S/cop,其中S为玻璃窗户的面积，cop为空调能效比，假设cop为3；灯光的总能耗功率为P_l=P₀*n+P₀*n/cop，其中n表示灯的盏数，P₀为每盏灯的功率。

8.如步骤708所示，如果室内得热功率差大于灯总功率，则百叶必须关闭，并执行如下操作：如果此时t_e,s=0，则设置百叶关闭开始时间t_e,s=t（当前时刻）；否则，设置百叶关闭结束时间t_e,e=t（当前时刻）。

在执行完上述步骤之后，保存好参数t_e,s和t_e,e。

B.2.百叶关闭角度学习。

相应的百叶角度学习如下：

1.将学习角度归为6档[02040608090]。

2.获取当前时刻t的东向太阳入射角的补角θ_c,i(t)，找出与之最接近的角度档位θ_e(t)，将其作为所需调整的角度。

3.保存θ_e(t)并退出角度学习。

C.两类百叶控制策略的合并。

以上阐述了基于舒适和基于节能的两种控制策略的具体技术细节。基于舒适和基于节能的百叶控制策略将根据两者取最大的逻辑合并操作联合起来得到最终的百叶控制策略。具体的合并逻辑如图9所示，主要分8种情形进行描述。

1.如步骤801所示，只存在基于节能控制的情况。

如果当前时刻t处于节能关闭期，即t_e,s<t<t_e,e，则关闭百叶且角度调整为θ_e(t)；否则保持百叶开放不变。

2.如步骤802所示，只存在基于舒适控制的情况。

如果当前时刻处于舒适关闭期，即t_g,s<t<t_g,e，则关闭百叶且角度调整为θ_g(t)；否则保持百叶开放不变。

3.如步骤803所示，同时存在两种模式且t_g,e<t_e,s的情况。

如果当前时刻处于舒适关闭期t_g,s<t<t_g,e，则关闭百叶且角度调整为θ_g(t)；如果当前时刻处于t_g,e<t<t_e,s且t_e,s-t_g,e<30分钟，则关闭百叶且角度调整为θ_e(t)；如果当前时刻处于节能关闭期t_e,s<t<t_e,e，则关闭百叶且角度调整为θ_e(t)；否则保持百叶开放不变。

4.如步骤804所示，同时存在两种模式且t_g,s<t_e,s<t_g,e<t_e,e的情况。

如果当前时刻处于t_g,s<t<t_e,s，则关闭百叶且角度调整为θ_g(t)；如果当前时刻处于t_e,s<t<t_g,e，则关闭百叶且角度调整为max{θ_g(t),θ_e(t)}；如果当前时刻处于节能关闭期t_g,e<t<t_e,e，关闭百叶且角度调整为θ_e(t)；否则保持百叶开放不变。

5.如步骤805所示，同时存在两种模式且t_g,s<t_e,s<t_e,e<t_g,e的情况。

如果当前时刻处于t_g,s<t<t_e,s，则关闭百叶且角度调整为θ_g(t)；如果当前时刻处于t_e,s<t<t_e,e，则关闭百叶且角度调整为max{θ_g(t),θ_e(t)}；如果当前时刻处于节能关闭期t_e,e<t<t_g,e，则关闭百叶且角度调整为θ_g(t)；否则保持百叶开放不变。

6.如步骤806所示，同时存在两种模式且t_e,s<t_g,s<t_e,e<t_g,e的情况。

如果当前时刻处于t_e,s<t<t_g,s，则关闭百叶且角度调整为θ_e(t)；如果当前时刻处于t_g,s<t<t_e,e，则关闭百叶且角度调整为max{θ_g(t),θ_e(t)}；如果当前时刻处于节能关闭期t_e,e<t_n<t_g,e，则关闭百叶且角度调整为θ_g(t)；否则保持百叶开放不变。

7.如步骤807所示，同时存在两种模式且t_e,e<t_g,s的情况。

如果当前时刻处于节能关闭期t_e,s<t<t_e,e，则关闭百叶且角度调整为θ_e(t)；如果当前时刻处于t_e,e<t<t_g,s且t_g,s-t_e,e<30分钟，则关闭百叶且角度调整为θ_e(t)；如果当前时刻处于节能关闭期t_g,s<t<t_g,e，则关闭百叶且角度调整为θ_g(t)；否则保持百叶开放不变。

8.两种模式均不存在情况时，保持百叶开放不变。

上面步骤中t_g,s和t_g,e分别表示基于舒适度控制下的百叶关闭开始时间和结束时间，t_e,s和t_e,e分别表示基于节能控制下的百叶关闭开始时间和结束时间，θ_g(t)和θ_e(t)分别表示基于舒适和基于节能控制下t时刻的百叶关闭角度。为简化问题描述的复杂度，可以视情况将时刻t离散为一系列时刻点，例如t为整点时刻或者以半小时为单位进行离散化。

D.灯光控制策略。

如图10所示，灯光控制是基于阈值的控制方法，其模型设有光照下限阈值L和光照上限阈值H。可控制的照明设备一般为多排电灯，此处假设灯光只可控制灯光的开与关，但本方法也适用于亮度可调的灯光设备。本控制方法的灯光控制逻辑由两部分流程实现，即基于光照传感器和光照上下限阈值的自动控制逻辑和基于用户抱怨信息和闭环控制的光照上下限阈值更新机制，分别描述如下。

D.1.基于光照传感器的自动控制逻辑。

基于房间内的光照传感器，系统的灯光控制逻辑流程如图10所示：

如步骤901所示，检测室内光照度。

如步骤902所示，判断当前光照度与光照下限阈值L的关系。

如步骤905所示，当室内光照度低于光照下限阈值L时，则系统解释器会给出暗抱怨估计，并如步骤906所示，执行开灯动作。否则，保持当前动作不变。

如步骤903所示，判断当前光照度与光照上限阈值H的关系。

如步骤907所示，当室内光照度高于光照上限阈值H时，则系统解释器会给眩光抱怨估计，并执行关灯动作。

D.2.基于用户抱怨信息和闭环控制的光照上下限阈值更新机制。

当用户觉得光线偏暗时，可人为抱怨暗，系统将根据用户的抱怨信息，执行灯光的控制动作并进行光照上下限阈值的参数更新学习。如图11所示，其具体步骤如下所示：

1.如步骤1001所示，对模型进行初始化，令光照下限阈值L=S₀lux，lux为光照单位勒克斯，光照上限阈值H=S₁350lux，其中S₀的取值范围为50-150（表示较暗的光照环境），S₁的取值范围为300-500（表示较亮的光照环境）。

2.如步骤1002所示，检测是否存在用户暗抱怨，若是，则进行模型更新，并跳到步骤1004，否则维持不变。

3.如步骤1004所示，如果有暗抱怨发生，则记录当前室内光照传感器所测量的光照度并存入历史数据记录中，并跳到步骤1005。

4.如步骤1005所示，如果历史数据记录多于5个，则将最近的五个数据取平均值作为用户的光照下限阈值L；否则如步骤1006所示，用S₀lux补充不足的历史数据，并取最近五个数据的平均值作为用户的光照下限阈值L。

5.如步骤1007所示，更新得到用户的光照下限阈值L和光照上限阈值H，其中光照上限阈值H设置为H=L+S_g lux，其中S_g表示光照上下限阈值之差，其取值范围为150-450。

6.保存模型参数并退出模型更新学习过程。

从上面的步骤D.1和步骤D.2可以知道，D.2机制可以更新学习用户的光照上限阈值和光照下限阈值，D.1机制可以根据用户当前的阈值参数，自动控制灯光的开关，保证室内光照环境处于用户的满意范围。注意到，由于百叶控制动作会影响室内的自然光，上述灯光控制机制能够自动配合百叶的控制策略来实时调整室内光照度，实现灯光与百叶的集成控制。

如上所述，通过上面A、B、C、D四部分机制，基于用户的抱怨信息，以闭环控制的形式实现百叶灯光的集成控制和参数自动学习,得到用户个性化的百叶控制策略参数的系列取值P_w和θ_w(t)以及灯光控制策略参数的光照下限阈值L和上限阈值H。图6即为百叶控制策略的具体示例。

下面结合实例进行说明，如图12所示，选取受试者分别进行晴天和阴天实验，得到百叶和灯光联合控制结果。

如图12.A所示，在夏季的晴天模式下，实验初始阶段百叶打开，随着早晨外面阳光逐渐直射到受试者身上，7:00左右用户发出抱怨眩光信息，于是百叶关闭，关闭角度为0，图中的黑点表示用户有眩光抱怨。

如图12.A所示，在7:59左右时，用户仍有眩光抱怨，而且此时系统检测到外界阳光带来的得热量大于灯开时的能耗，开始基于节能控制，百叶继续关闭，由于此时太阳入射角为水平30度，将百叶角度调整到60度；到9:00左右，系统检测到外界阳光带来的得热量已经低于灯开时的能耗，基于节能的控制阶段结束，但此时仍有用户眩光抱怨，百叶保持关闭状态且角度为0，直至9:30左右百叶抬起，百叶处于打开状态。

如图12.C所示，此时室内光照度因百叶角度调整而降低，系统估计出暗抱怨，于是如图12.B所示，灯3、灯2相继打开，室内光照度恢复到受试者的舒适区域。整个过程中既保障了用户的舒适，又适时减少空调的使用，期间所减少能耗大约0.47KWH。

在夏季的阴天模式下，由于太阳光基本上没有直射，所以如图12.D所示，百叶始终保持开放状态。

实验初期室内光线比较暗，不能满足用户的需求，受试者抱怨暗，于是如图12.E所示，灯3、灯2相继打开，来提高室内的光照度。

如图12.F所示，之后的整个过程保持较舒适的环境，用户不再抱怨。

关于百叶控制策略的学习过程，如图13所示，其中不同时刻曲线的纵坐标值表示当前时刻百叶的关闭角度，-10度表示此时百叶为打开状态，其余取值表示百叶为关闭状态。在夏季的晴天模式下，图13展示了百叶学习的整个过程。

如图13.A所示，初始阶段系统学习用户的行为和偏好，此阶段有许多抱怨发生，系统会触发相应的学习机制。

如图13.B-C所示，随着一段时间的学习，系统已经能够捕获受试者的光环境舒适区，抱怨也随之减少。

如图13.D所示，等学习算法较为稳定后，系统已经完全能够为用户提供个性化的舒适的室内光环境，基本没有新的抱怨发生。

根据本发明实施例的具有参数学习能力的百叶与灯光的集成控制方法，将用户的感受作为反馈环节，通过反馈闭环控制和学习机制来自主捕获和学习用户的行为特征，针对不同偏好的用户，制定出个性化的控制策略，并将百叶、照明等及空调等多个设备集成起来，通过结构化的参数在线学习，实现舒适度和节能之间的有效结合，从而达到充分利用自然光且不增加空调热负荷的目标，能够高效、人性化地为用户提供高质量的服务，并能够降低能耗，且其算法具有快速收敛性和自适应能力强的优点。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同限定。

Claims (5)

1.一种具有参数学习能力的百叶与灯光的集成控制方法,其特征在于，包括以下步骤：

a.根据百叶控制策略合并算法联合基于舒适的百叶控制算法和基于节能的百叶控制算法，得到最终的百叶关闭时间和关闭角度，其中，所述基于舒适的百叶控制算法根据用户的眩光抱怨信息，学习和估计所述用户的百叶关闭时间和关闭角度，所述基于节能的百叶控制算法根据太阳的运行轨迹和辐射强度以及房间窗户的朝向、面积、材料参数和室内灯光照明的总热负荷，确定所述百叶的关闭时间和关闭角度；

b.基于阈值的灯光控制算法根据所述用户的暗抱怨信息，学习和估计所述用户的光照下限阈值和光照上限阈值，通过自动控制灯光的开关或亮度使室内光照度处于所述光照上限阈值和所述光照下限阈值之间。

2.如权利要求1所述的具有参数学习能力的百叶与灯光的集成控制方法，其特征在于，所述基于舒适的百叶控制算法进一步包括：百叶关闭时间学习和百叶关闭角度学习，其中，

所述百叶关闭时间学习包括以下步骤：

a11.所述用户在当前时刻t输入眩光抱怨信息；

a12.如果是第一次学习，则记录百叶开始关闭时间为t_g,s，百叶关闭时长为t_d=0；

a13.如果不是第一次学习，则比较所述当前时刻t与所述百叶开始关闭时间t_g,s，以及如果t<t_g,s，则令t_d=t_d+t_g,s-t且t_g,s=t，如果t>t_g,s+t_d，则t_g,s保持不变，t_d=t-t_g,s+30分钟，如果t>t_g,s且t<t_g,s+t_d，则t_g,s和t_d保持不变；

a14.设定结束时间为t_g,e=t_g,s+t,并记录t_g,s和t_g,e。

所述百叶关闭角度学习包括以下步骤：

a21.所述用户在当前时刻t输入眩光抱怨信息；

a22.如果是第一次学习，则初始化角度θ_g(t)=0；

a23.如果不是第一次学习，则根据上一次的角度更新所述角度θ_g(t)=min{θ_g(t)+20,90}；

a24.保存所述θ_g(t)并退出所述百叶关闭角度学习。

3.如权利要求1所述的具有参数学习能力的百叶与灯光的集成控制方法，其特征在于，所述基于节能的百叶控制算法进一步包括：百叶关闭时间学习和百叶关闭角度学习，其中，

所述百叶关闭时间学习包括以下步骤：

a31.先将所述参数进行初始化，将由于节能导致的百叶关闭开始时间t_e,s和百叶关闭结束时间t_e,e均设为0；

a32.确定当前时刻为一年中的第h个小时，其中h=1,2,…,8760，且h为正整数；

a33.获取所述当前时刻h时室外的水平辐射量E_h：E_h=E_h+m*(E_h+1-E_h)/60,其中，m是所述当前时刻在第h个小时中的分钟数；

a34.通过总水平辐射量的直散分离，计算所述当前时刻h的水平直射辐射量E_h,d和水平散射辐射量E_h,s:E_h,d=E_h*I_d,E_h,s=E_h*I_s，其中，I_d和I_s分别表示直射和散射系数；

a35.根据房间窗户的朝向，计算窗户屋外直射量。其中，东向房间的屋外直射量E_h,d,e=E_h,d*(cos(θ₁)/sin(θ₂))*s，s为周围建筑遮挡系数，θ₁和θ₂分别为东向太阳入射角和太阳高度角；东向房间屋外散射量E_h,s,e=0.5*E_h,s；

a36.当所述百叶处于打开状态时，所述室内的得热功率计算式为P_in,o=E_h,d,e*θ_d,o+E_h,s,e*θ_s,o,其中，θ_d,o和θ_s,o分别表示当前所述百叶全开时东向入射角下双层玻璃直射透过率系数和散射透过率系数；

a37.当所述百叶处于关闭状态且关闭角度保持一定角度时，室内得热功率计算式为P_in,c=E_h,d,e*θ_d,c+E_h,s,e*θ_s,c，其中，θ_d,c和θ_s,c分别表示当前所述百叶关闭角度和东向入射角下双层玻璃直射透过率系数和散射透过率系数；

a38.室内得热功率差为P_in=(P_in,o-P_in,c)*S/cop，其中，S为玻璃窗户的面积，cop为空调能效比，灯光的总能耗功率为P_l=P₀*n+P₀*n/cop，其中n表示灯的盏数，P₀为每盏灯的功率；

a39.如果所述室内得热功率差大于所述灯光的总能耗功率，则所述百叶必须关闭，并执行如下操作：如果此时t_e,s=0，则设置所述百叶关闭开始时间t_e,s=t；否则，设置所述百叶关闭结束时间t_e,e=t，并保存参数t_e,s和t_e,e。

所述百叶关闭角度学习包括以下步骤：

a41.将学习角度分为6档[0 20 40 60 80 90]；

a42.获取所述当前时刻t的东向太阳入射角的补角θ_c,i(t)，找出与之最接近的角度档位θ_e(t)，并将其作为所需调整的角度；

a43.保存所述θ_e(t)并退出所述百叶角度学习。

4.如权利要求1所述的具有参数学习能力的百叶与灯光的集成控制方法，其特征在于，所述百叶控制策略合并算法根据两者取最大的合并逻辑将所述基于舒适的百叶控制算法和所述基于节能的百叶控制算法联合起来，以得到最终的百叶控制策略，具体的合并逻辑主要分8种情况：

（1）只存在所述基于节能的百叶控制算法的情况：

如果当前时刻t处于节能关闭期，即t_e,s<t<t_e,e，则关闭所述百叶且将角度调整为θ_e(t)；否则，保持所述百叶的开放状态不变；

（2）只存在所述基于舒适的百叶控制算法的情况：

如果当前时刻t处于舒适关闭期，即t_g,s<t<t_g,e，则关闭所述百叶且将角度调整为θ_g(t)；否则，保持所述百叶的开放状态不变；

（3）同时存在两种模式且t_g,e<t_e,s的情况：

如果当前时刻t处于舒适关闭期，即t_g,s<t<t_g,e，则关闭所述百叶且将角度调整为θ_g(t)；如果当前时刻t处于t_g,e<t<t_e,s且t_e,s-t_g,e<30分钟，则关闭所述百叶且将角度调整为θ_e(t)；如果当前时刻t处于节能关闭期，即t_e,s<t<t_e,e，则关闭所述百叶且将角度调整为θ_e(t)；否则，保持所述百叶的开放状态不变；

（4）同时存在两种模式且t_g,s<t_e,s<t_g,e<t_e,e的情况：

如果当前时刻t处于t_g,s<t<t_e,s，则关闭所述百叶且将角度调整为θ_g(t)；如果当前时刻t处于t_e,s<t<t_g,e，则关闭所述百叶且将角度调整为max{θ_g(t),θ_e(t)}；如果当前时刻t处于节能关闭期t_g,e<t<t_e,e，则关闭所述百叶且将角度调整为θ_e(t)；否则，保持所述百叶的开放状态不变；

（5）同时存在两种模式且t_g,s<t_e,s<t_e,e<t_g,e的情况：

如果当前时刻t处于t_g,s<t<t_e,s，则关闭所述百叶且将角度调整为θ_g(t)；如果当前时刻t处于t_e,s<t<t_e,e，则关闭所述百叶且将角度调整为max{θ_g(t),θ_e(t)}；如果当前时刻t处于节能关闭期t_e,e<t<t_g,e，则关闭所述百叶且将角度调整为θ_g(t)；否则，保持所述百叶的开放状态不变；

（6）同时存在两种模式且t_e,s<t_g,s<t_e,e<t_g,e的情况：

如果当前时刻t处于t_e,s<t<t_g,s，则关闭所述百叶且将角度调整为θ_e(t)；如果当前时刻t处于t_g,s<t<t_e,e，则关闭所述百叶且将角度调整为max{θ_g(t),θ_e(t)}；如果当前时刻t处于节能关闭期，即t_e,e<t<t_g,e，则关闭所述百叶且将角度调整为θ_g(t)；否则，保持所述百叶的开放状态不变；

（7）同时存在两种模式且t_e,e<t_g,s的情况：

如果当前时刻t处于节能关闭期，即t_e,s<t<t_e,e，则关闭所述百叶且将角度调整为θ_e(t)；如果当前时刻t处于t_e,e<t<t_g,s且t_g,s-t_e,e<30分钟，则关闭所述百叶且将角度调整为θ_e(t)；如果当前时刻t处于节能关闭期，即t_g,s<t<t_g,e，则关闭所述百叶且将角度调整为θ_g(t)；否则，保持所述百叶的开放状态不变；

（8）两种模式均不存在情况，保持所述百叶的开放状态不变。

上述步骤中t_g,s和t_g,e分别表示基于舒适控制下的百叶关闭开始时间和百叶关闭结束时间，t_e,s和t_e,e分别表示基于节能控制下的百叶关闭开始时间和结束时间，θ_g(t)和θ_e(t)分别表示基于舒适和基于节能控制下t时刻的百叶关闭角度。

5.如权利要求1所述的具有参数学习能力的百叶与灯光的集成控制方法，其特征在于，所述的基于阈值的灯光控制算法为：

当用户觉得光线偏暗时，如果用户输入暗抱怨信息，则根据所述用户的抱怨信息，执行灯光的控制动作并进行光照上下限阈值的参数更新学习，具体包括以下步骤：

b1.对模型进行初始化，令所述光照下限阈值L=S₀lux，所述光照上限阈值H=S₁lux，并将历史数据记录表中前5个光照度数据均设置为S₀lux，其中，S₀和S₁表示常用的光照下限阈值和光照上限阈值，lux为光照单位勒克斯；

b2.检测室内光照度，且当光照度低于所述光照下限阈值时，打开一组灯或者将灯光亮度调高至上一等级；当所述光照度高于所述光照上限阈值时，关闭一组灯或者将灯光亮度调低至下一等级；

b3.检测是否存在用户暗抱怨，如果当前时刻存在所述用户暗抱怨，则记录当前室内光照传感器所测量的光照度并存入历史数据记录中，并将最近的五个历史记录数据取平均值作为所述光照下限阈值L，所述光照上限阈值H设置为H=L+G lux，其中，G为一个设定值，表示光照上下限阈值之差；

b4.保存模型参数并继续执行步骤b2-b4。

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