CN108683245B - 一种基于人工智能学习的户外照明直流供电系统 - Google Patents

Abstract

本发明提出了一种户外照明智能直流供电系统，由市电电网、AC/DC智能模块、DC/DC智能模块、服务器等部分组成，市电电网的交流电输送到AC/DC智能模块，经过交流变直流转换后，将转换后的直流电输送到DC/DC智能模块，经过直流转换后，为户外照明负载供电；在DC/DC智能模块输出端的两端并联连接照明电容组，照明电容组中的电容器的电极采用活性炭做多孔电极,其电极有效面积可达2000平米,由多个电容器并联构成。在服务器中设置神经网络学习模块，对服务器所连接的智能户外照明光源的亮度进行自主学习，并根据学习的结果输出对应的亮度值，通过调光器控制智能户外照明光源的亮度。

Description

一种基于人工智能学习的户外照明直流供电系统

技术领域

本发明属于户外照明领域。尤其涉及一种基于人工智能学习的户外照明直流供电系统。

背景技术

户外照明系统(路灯、庭院灯、高杆灯)一般都是采用市电电网供电，通过直流转化装置，将交流电转化成直流电，供给智能户外照明光源，整个回路的光源都是同时开启，同时关闭，在开启时瞬时电流突然增大，给供电系统造成了很大的压力，影响供电系统的寿命。此外，当交流断电,通常采用蓄电池组作为后备电源立即起作用,避免了由于一次回路断电给用户带来损失。事实上,在很多场合,比如重大会议、体育活动周边等一些地方根本不允许断电,一旦断电会给企业和国家带来不可挽回的损失,直流供电系统的可靠运行可以在某种程度上减少这种损失。因此，需要新的户外照明直流供电系统及方法，对AC/DC转换电路、DC/DC转换电路进行优化，以适应新型户外照明系统的需求。

发明内容

本发明的目的是通过以下技术方案实现的。

本发明提出了一种基于人工智能学习的户外照明直流供电系统，由市电电网、AC/DC智能模块、DC/DC智能模块、服务器等部分组成，市电电网的交流电输送到AC/DC智能模块，经过交流变直流转换后，将转换后的直流电输送到DC/DC智能模块，经过直流转换后，为户外照明负载供电；在DC/DC智能模块输出端的两端并联连接照明电容组，照明电容组中的电容器的电极采用活性炭做多孔电极,其电极有效面积可达2000平米,由多个电容器并联构成。在服务器中设置神经网络学习模块，对服务器所连接的智能户外照明光源的亮度进行自主学习，并根据学习的结果输出对应的亮度值，通过调光器控制智能户外照明光源的亮度。

根据本发明的一个方面，为地理上邻近的多个智能户外照明光源共同配置一个户外照明智能直流供电系统，当某个户外照明智能直流供电系统满负荷后，将原本连接到该户外照明智能直流供电系统的智能户外照明光源连接到远程的未满负荷的户外照明智能直流供电系统。

根据本发明的一个方面，AC/DC智能模块采用工频整流、全桥逆变、高频变压器、高频整流和输出滤波5个电路部分构成。

根据本发明的一个方面，AC/DC智能模块采用功率开关管作为开关调整元件。

根据本发明的一个方面，DC/DC智能模块采用用脉宽调制的工作方式,利用开关管对直流电进行斩波,通过调节占空比来改变输出值获取所需直流电。

根据本发明的一个方面，DC/DC智能模块采用隔离式双向DC/DC变换器，在高压侧变换器与低压侧变换器之间加装变压器实现电气隔离。

根据本发明的一个方面，采用单方向的开关元件MOSFET或IGBT,与二极管并联作为变换器的开关单元。

根据本发明的一个方面，将AC/DC智能模块的输出电压作为DC/DC智能模块的输入电压V1，隔离式双向DC/DC变换器输入电压V1的正极连接电感L的一端，电感L的另一端连接变压器的初级端一端，输入电压V1的负极连接晶体管S2的发射极、二极管D2的正极，电容C2的一端，晶体管S2的集电极、二极管D2的负极连接晶体管S1的发射极、二极管D1的正极，晶体管S1的集电极、二极管D1的负极连接电容C1的一端，C1的另一端连接C2的另一端，变压器初级端的另一端连接到电容C1和C2中间，变压器次级端的一端连接晶体管S3的发射极、二极管D3的正极、晶体管S4的集电极、二极管D4的负极，晶体管S3的集电极、二极管D3的负极连接电容C3的一端，C3的另一端连接电容C4的一端，C4的另一端连接到晶体管S4的发射极、二极管D4的正极，变压器次级端的另一端连接到电容C3和C4的中间，输出端V2分别连接到电容C3和C4串联的两端。

根据本发明的一个方面，采用供电电源标准模块化设计,将户外照明智能直流供电系统通过髙效率的设计与高密度的安装技术封装在一个较小的空间里面。

根据本发明的一个方面，服务器用于执行物理功能以控制供电过程的现场设备，通过高速数据网络与AC/DC智能模块和DC/DC智能模块相连接，并在物理上以及逻辑上与相应的物理器件相连接。

根据本发明的一个方面，服务器用于收集动态测量数据和控制数据、以及各个其它类型的数据，而不需要事先标识或指示将收集哪个数据的任何照明用户提供的信息。

通过本发明，可以为智能户外照明光源提供稳定、可靠的直流电源。而且，当某个户外照明智能直流供电系统超过负荷时，还可以通过服务器的控制，使得远端的户外照明智能直流供电系统对无法获得直流电源的智能户外照明光源进行供电，实现对智能户外照明光源的智能控制。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

附图1示出了根据本发明实施方式的直流供电系统结构示意图。

附图2示出了根据本发明实施方式的户外照明直流供电系统及方法示意图。

附图3示出了根据本发明实施方式的一种AC/DC智能模块示意图。

附图4示出了根据本发明实施方式的另一种AC/DC智能模块示意图。

附图5示出了根据本发明实施方式的照明电容的储能原理的示意图。

附图6a示出了根据本发明实施方式的一种DC/DC智能模块的拓扑结构示意图。

附图6b示出了根据本发明实施方式的另一种DC/DC智能模块的拓扑结构示意图。

附图7示出了根据本发明实施方式的一种DC/DC智能模块的拓扑结构的示意图。

附图8示出了根据本发明实施方式的一种服务器与智能户外照明光源之间拓扑结构的示意图。

附图9示出了根据本发明实施方式的神经网络结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施方式。虽然附图中显示了本公开的示例性实施方式，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

典型的直流供电系统结构组成如图1所示。市电电网的交流电首先输送到交流配电模块，交流配电的输出首先经过充电模块给蓄电池组充电，然后通过降压模块，分别把电能输送到各个直流配电模块。期间，通过智能监控部分对各部分进行监控。

当一次回路正常通电的时候,交流电经过整流模块直接输出直流电供给负载使用。与此同时,监控系统监测蓄电池的容量等参数,并根据监测到的蓄电池参数适时的对其进行充电,从而保证蓄电池时刻处于满容备用状态。一旦交流断电,蓄电池组作为后备电源立即起作用,避免了由于一次回路断电给用户带来损失。事实上,在很多场合,比如重大会议、体育活动周边等一些地方根本不允许断电，一旦断电会给企业和国家带来不可挽回的损失，直流供电系统的可靠运行可以在某种程度上减少这种损失。

根据本发明的一个方面，本发明提出的户外照明直流供电系统充分利用最新的电源理论与技术，采用供电电源标准模块化设计，将户外照明负载需要的电源系统分别通过高效率的设计与高密度的安装技术封装在一个较小的空间里面，这将大大减小其体积与重量，并且有效提高电源的可靠性及电能质量。

如图2所示，户外照明直流供电系统主要由AC/DC智能模块、DC/DC智能模块、照明电容组(图中未示出，并联在DC/DC智能模块两端)、服务器(起状态监测及通信等作用)等部分组成。

直流供电系统负荷获取电源的途径有两种，一是交流电源经过AC/DC变换器变换后为负载提供电源；另一个是由照明电容组放电为负载提供电源。正常运行时，交流侧电源经AC/DC变换器变换后既为负载供电，又对照明电容充电；当交流侧断电时，由照明电容向负载供电，并维持一定的供电时间。通过将照明电容组与与之匹配的AC/DC变换器模块、双向DC/DC变换器模块等器件创新设计为并联用照明电容标准模块，将多只并联用照明电容标准模块采用并联冗余的方式进行组合，组成满足实际需要的分布式照明电容模块组，取代传统集中式直流供电系统设计中的充电模块、蓄电池组、蓄电池巡检设备等配置，解决了蓄电池串联方式下单只蓄电池质量以及连接线问题影响整组蓄电池的可靠性，不能实现在线更换维护，新旧电池难以匹配，冗余配置不经济，串联一体化电源技术直流电源柜接线多，传输距离远，容易产生传导和福射干扰等问题。

根据本发明的一种实施方式，AC/DC智能模块采用工频整流、全桥逆变、高频变压器、高频整流和输出滤波5个电路部分构成，如图3所示。其中，工频整流接收市电电网输入的三相交流电，对经过工频整流后的直流电压进行全桥逆变后重新变为交流，此时通过高频变压器传送到二次侧，经过高频整流二极管后，使用高频电感器和电容进行滤波，得到稳定的可调直流电压，输出到DC/DC智能模块。其中在全桥逆变单元通过调节开关管占空比来实现对输出电压的调节，同时在输出端引入反馈形成闭环路，保证输出电压的稳定。

根据本发明的另一种实施方式，AC/DC智能模块采用功率开关管电路，其主要电路结构如图4所示。功率开关管M作为开关调整元件，由具有很大宽长比的NMOS管，导通时处于线性区，导通电阻很小可以忽略，关断时处于截止区，导通电阻无穷大，是一个理想的开关器件，L为储能电感，D为快速整流二极管，C_OUT为输出整流电容。市电电网输入的交流电先进行整流和滤波，令整流和滤波之后的输入电压为V_IN，电容C_IN的一端接电感L的一端，电感L的另一端接功率开关管M的一端以及整流二极管的正极，电容C_IN的另一端接功率开关管M的另一端和整流电容C_OUT的一端，整流二极管的负极连接整流电容C_OUT的另一端。整流电容C_OUT的两端连接输出电压V_OUT送往DC/DC智能模块。

根据本发明的一种实施方式，DC/DC智能模块采用用脉宽调制的工作方式，利用开关管对直流电进行斩波，通过调节占空比来改变输出值获取所需直流电，其作用主要是将一种直流电变换成另外一种符合要求的直流电，主要是对电压与电流进行变换。

双向DC/DC变换器可实现能量的双向流动，而实现这种双向流动的最简单的方法就是将两个单向DC/DC变换器反向并联构成双向DC/DC变换器，其结构图如图6a所示。然而，虽然该种变换器电路能够实现能量的双向流动，但是整个系统的结构比较复杂，成本较高。若在单向DC/DC变换器的基础上，用功率开关管替代电路中的续流二极管，利用电流的双象限运行，使得电流可以向正反两个方向流动，相当于实现了两套单独的单向DC/DC变换系统。该种模式的双向DC/DC变化器结构简单，成本较低，具有较为重要的应用价值。其结构图如图6b所示。为了实现DC/DC变换器中能量的双向流动，采用单方向的开关元件，如MOSFET与IGBT，与二极管并联作为变换器的开关单元。

根据本发明的一种实施方式，智能DC/DC模块采用双向DC/DC变换器，在高压侧变换器与低压侧变换器之间加装变压器实现电气隔离。该种双向DC/DC变换器能够实现电气隔离与阻抗匹配，并且其变比高、功率大。双向DC/DC变换器的拓扑结构如图7所示。该种变换器一次侧采用半桥拓扑结构，二次侧则采用推挽结构，该种结构使用开关器件少，具有较好的电气隔离效果。如图所示，输入电压V1连接到AC/DC智能模块的输出端，隔离式双向DC/DC变换器输入电压V1的正极连接电感L的一端，电感L的另一端连接变压器的初级端一端，输入电压V1的负极连接晶体管S2的发射极、二极管D2的正极，电容C2的一端，晶体管S2的集电极、二极管D2的负极连接晶体管S1的发射极、二极管D1的正极，晶体管S1的集电极、二极管D1的负极连接电容C1的一端，C1的另一端连接C2的另一端。变压器初级端的另一端连接到电容C1和C2中间。变压器次级端的一端连接晶体管S3的发射极、二极管D3的正极、晶体管S4的集电极、二极管D4的负极，晶体管S3的集电极、二极管D3的负极连接电容C3的一端，C3的另一端连接电容C4的一端，C4的另一端连接到晶体管S4的发射极、二极管D4的正极，变压器次级端的另一端连接到电容C3和C4的中间，输出端V2分别连接到电容C3和C4串联的两端。

在本发明的户外照明直流供电系统中，照明电容组采用双层电容器组成。有别于蓄电池的利用其氧化还原反应的原理进行储能，照明电容利用的是在其电极、电解液交界面发生的快速的、可逆的电化学反应的原理进行储能。其储能原理的示意图如图5所示，电化学原理是照明电容工作原理中最核心的内容。当在照明电容的两个电极上施加电压时，在电解液中，导体与电解质接触，致使界面会产生符号相异并且稳定的双电层，然而存在于电解液表面的那些电荷在某一电压临界值范围内是无法在双电层所产生的电场作用下移动到与其符号相反电极上的，这些电荷就构成了照明电容实际上的两极。

生产照明电容所用材料的性质是双层电容器性能的关键影响因素，电极材料的表面积、粒径分布、电导率以及电化学稳定性等对双层电容器的性能也都具有一定的影响。双层电容器的计算公式为：

其中，ε为电解质介电常数，d为电介质厚度(m)，S为电极有效表面积(m2)，C为双层电容器容量(F)。

由于双电层电容器的储能不是化学反应的结果，而是利用离子的吸、脱、附进行的，因此，照明电容的储能过程是可逆的，与蓄电池相比，响应速度快，可进行反复充电。在双电层中，电解液中的电荷是以离子状态存在的，其大小为纳米级，进而双层电容器极间距离也是纳米级的。电容器的电极采用活性炭做多孔电极，其电极有效面积可达2000平米，从而根据式(1)可知，双层电容器具有容量大、储能量大的特点。因此，将多个双层电容器并联组成照明电容组，并联在DC/DC智能模块输出端的两端，以提高电源的可靠性及电能质量。

在某些实施例中，服务器可以是执行物理功能以控制供电过程的现场设备。例如，它们分布在多个不同的距离或远或近的地理位置，通过高速数据网络与AC/DC智能模块和DC/DC智能模块相连接，并在物理上以及逻辑上与相应的物理器件相连接。

根据本发明的一个实施例，服务器中包括智能路灯控制模块。智能路灯控制模块是面向互联网基于智能控制路灯技术构建的控制中心，它用于实现大规模智能路灯和智能路灯管理终端的可靠接入及并发访问，并存储智能路灯用电量数据。智能路灯控制模块包含路灯管理、路灯在离线状态管理以及和电力公司数据交换等功能。

每个智能路灯连接一个智能路灯管理终端，所述智能路灯管理终端内置嵌入式自动化控制系统，它用于实现智能路灯的控制管理的功能外，还用于实现与智能路灯控制模块的对接。其包含设备用电信息量测、分布式电源实时监测及控制、智能路灯使用计划设置、电量控制、能效分析及节能建议等功能。

智能路灯管理终端遵循HomePlug设备的标准，并可通过电力线通信标准与服务器相连。HomePlug设备可实现HomePlug1.0电力线通信标准、HomePlug AV电力线通信标准、或者HomePlug电力线通信标准的其他合适版本。HomePlug设备可使用由HomePlug电力线联盟定义的任何合适的通信标准(在包括电力线网络102的电力线介质上)与其他HomePlug设备交换信息。G.HN设备可根据G.HN通信标准在电力线介质上与其他G.HN设备交换信息。双模G.HN设备包括收发机、操作模式配置单元、和处理单元。处理单元包括分组生成单元和信道接入单元。分组生成单元可包括基于连接到电力线网络的PLC设备的类(或类型)(即，是否是G.HN设备和/或HomePlug设备)来选择合适报头的功能性。处理单元可进一步在所选择的报头中封装要传送的数据且可从收到分组提取/处理数据。双模G.HN设备可被配置成使得能够检测HomePlug设备和与HomePlug设备后向兼容。换言之，双模G.HN设备是能实现与G.HN设备和不兼容的HomePlug设备两者通信的兼容性机制的G.HN设备。

每个服务器分别以生成、创建、接收、或者以其它方式监测设备并收集数据，且将所收集的数据储存在各自的嵌入式大数据储存器(例如，存储服务器)中，例如储存为本地的、历史化大数据。该大数据收集和分析允许对在现场发生的潜在有害的情况的较为及时的反馈。例如，在例示性场景中，服务器对作为包括在照明系统中的过程控制设备的集合(例如，现场设备和可选的其它设备)进行控制。控制回路中的事件的某种组合导致照明设备的故障时，服务器利用其大数据分析器来对在事件的组合发生时或不久之后(例如，当将与事件的发生相对应的数据发送到大数据储存器(存储服务器)时)由事件的组合所生成的过程数据进行自动分析，而不是检测和确定故障之后几小时才进行检修以消除故障。大数据分析器可以基于这些事件的发生来生成预测故障的学得知识，和/或可以自动地实时调整或改变一个或多个参数或过程以减轻事件的组合的影响(如果它们在将来发生)。例如，大数据分析器可以确定经修正的设定点或者经修正的参数值并使得该经修正的值被控制器使用以较好地调节和管理户外照明直流供电系统。

服务器可以收集动态测量数据和控制数据、以及各个其它类型的数据，而不需要事先标识或指示将收集哪个数据的任何照明用户提供的信息。也就是说，用户的配置排除了将在照明用户处收集的以用于历史化的测量数据和控制数据以及各种其它类型的数据的身份的任何指示。在当前公知的户外照明直流供电系统中，操作者或照明用户通常必须对过程控制设备(例如，服务器)进行配置以通过标识哪个数据将被收集或保存(以及在某些实施例中，通过指定所述数据将被收集或保存的时间或频率)来捕获测量数据和控制数据。待收集的数据的身份(以及可选地，时间/频率)被包括在过程控制设备的配置中。相反，用户不需要被配置为具有期望收集的测量数据和控制数据的身份以及其收集的时间/频率。事实上，在实施例中，自动收集由用户直接生成的和/或在用户处直接接收到的所有测量数据和控制数据以及所有其它类型的数据。

根据本发明的一个方面，服务器与智能户外照明光源之间的拓扑结构如附图8所示。为每一个智能户外照明光源配置一个控制器，每个控制器连接有调光模块、亮度传感器和红外感应器。也可以为多个智能户外照明光源配置一个控制器，每个控制器连接有调光模块、亮度传感器和红外感应器。所述多个智能户外照明光源可以为某个地理范围上相近的多个智能户外照明光源，或者某个单独场所内的多个智能户外照明光源，例如：某个广场、体育场或者活动中心的照明光源。也可以在一个拓扑网络内，为某些智能户外照明光源中的每个智能户外照明光源配置一个控制器，而为其它多个多个智能户外照明光源配置一个控制器，将它们混合组网。所述控制器可以控制与之相连的智能户外照明光源的亮度、照度、色度、温差等照明参数。所述亮度传感器可以感测环境的亮度，并通过控制器将所测量的亮度上报给服务器。智能户外照明光源之间通过电力线网络相互连接，也可以通过电力线载波通信技术对智能户外照明光源之间的信息传输提供通信网络。

控制器可以根据亮度传感器和红外感应器所测量的光线情况和行人、车辆情况，智能判断所在区域是否需要照明，并能通过调光模块对智能户外照明光源的亮度、照度、色度、温差等照明参数进行自动调节，也可自动关闭和启动照明。另外，当需要照明但智能户外照明光源无法提供照明时，将自动向服务器或供电部门报警，以便工作人员及时对路灯进行维护。可以为控制器接入摄像头和红外感应器，实时监测控制器所在区域照明范围内的人员和车辆情况，并能将视频资料实时上传给服务器，从而组建一个覆盖整个城市的智能安防系统。视频资料上传到服务器后，还可采用云存储技术将视频资料进行长期保存。

服务器可以为每个智能户外照明光源配置一个户外照明智能直流供电系统，也可以为地理上邻近的多个智能户外照明光源共同配置一个户外照明智能直流供电系统。特别地，当某个户外照明智能直流供电系统满负荷后，可以将原本连接到该户外照明智能直流供电系统的智能户外照明光源连接到远程的未满负荷的户外照明智能直流供电系统。

根据本发明的一个方面，针对每个智能户外照明光源所连接的控制器上报的亮度，服务器记录该亮度，针对该智能户外照明光源构建数据库，不同的亮度对应不同的环境，不同的环境需要智能户外照明光源发出不同的亮度。当服务器获知到环境变暗，需要补充光照时，从数据库中匹配亮度值，并将其发送给对应的控制器，从而控制对应的智能户外照明光源发出相应的亮度。

在上述智能户外照明光源的调节方法中，还可以通过服务器中的神经网络学习模块，对服务器所连接的智能户外照明光源的亮度进行自主学习，并根据学习的结果输出对应的亮度值。为了寻找计算复杂度较低的神经网络训练算法及降低数据尺度等方法,本发明提针对智能户外照明光源亮度值学习与数据分析算法进行了创新，提出了一种新的神经网络训练算法。

通过本发明的神经网络训练算法，可以以任意精度近似逼近任何连续的非线性函数。所采用的神经网络结构如图9所示。它包含一个输入层、一个隐藏层和一个输出层。同层中的神经元互不相连,而相邻两层间的神经元彼此全连接。该神经网络训练算法包含三个阶段：计算阶段、反馈阶段、以及迭代与终止阶段。

分别对控制器采集到每个智能户外照明光源的亮度值进行归一化预处理，然后将归一化后的压力值Xm传入神经网络。

在所述神经网络结构中，输入层有m个输入数据，隐藏层有q个单元，输出层有n个输出数据。

在前向阶段,输入层获取到输入信号并将其传递到隐藏层中的每个神经元。然后,隐藏层处理这些信号并将处理结果传递到输出层。对于一个输入向量X＝(x₁，x₂，...，x_m),隐藏层中每个神经元的输入和输出信号标记为u_j和h_j，这两个信号分别通过公式(2)和公式(3)算出。

W_ij是输入层神经元i和隐藏层神经元j之间的权重，θj是偏置。

输出层从隐藏层获取到信号之后同样需要进行后续处理。输出层神经元的输入信号l_k和输出信号c_k，分别由公式(4)和公式(5)计算得出。

其中，V_jk是隐藏层神经元j和输出层神经元k之间的权重，γ_k是偏置。

至此，前向过程的信息处理流程结束。在前向过程中，神经网络模型权重W，V和偏置θ，γ并不发生变化。如果前向处理得出的神经网络最终输出信号与真实信号一致，那么下一个输入向量将被输入到该神经网络并开始新一轮的前向过。否则，该算法将进入后向过程。这里，将神经网络的最终输出信号和真实信号之间的差值称为偏差(Error)。

在后向过程，首先将采用公式(6)计算出每个输出层神经元d_k的偏差，然后进一步地利用公式(7)计算出每个隐藏层神经元e_j的偏差。

偏差从输出层反向回馈到隐藏层。通过送种偏差后向传播方式，利用公式(8)更新输出层和隐藏层的连接权重。

V_jk(N+1)＝V_jk(N)+α₁d_k(N)h_j

γ_k(N+1)＝γ_k(N)+α₁d_k(N) 式(7)

在上述的公式中，i＝1，2，...，m；j＝1，2，...，q；k＝1，2，...，n。α1是取值范围在0到1的学习率。N表示当前训练轮数的编号。

后向传播算法有两种训练模式：在线训练和批量训练。对于在线训练模式而言，每轮训练采用一条样本，训练样本是一条接着一条处理的。对于批量训练模式而言，每轮训练采用一批样本，同一轮中每个样本生成的ΔW(ΔW表示两轮之间的W，V，K，θ，γ偏差)将被累加，累加后的ΔW将一起用于修正模型权重。

整个训练过程将选代进行，直到达到训练终止条件。常用的两个终止条件是模型的均方误差达到预设阈值，以及训练迭代轮数达到设置的最高值。事实上，为了计算出所有样本产生的偏差，整个训练数据集都需要作用在神经网络上进行上述的训练流程。当需要处理的训练数据集规模较大时，传统的串行处理比较耗时，因此需要并行化加速处理。

对神经网络的输出进行处理，将神经网络与控制器连接的亮度传感器相配合使用。当亮度传感器检测到环境亮度逐渐变暗时，通过神经网络进行训练的对应的智能户外照明光源的亮度将增大，以适应环境的需要，照亮该智能户外照明光源的区域。而当亮度传感器检测到环境亮度逐渐变亮时，通过神经网络进行训练的对应的智能户外照明光源的亮度将减小，以适应环境的需要，使该智能户外照明光源的区域保持稳定的亮度。

在上述系统中，服务器可以是不同领域中针对不同类型的大数据的操作主体，可以是人，也可以是诸如电子设备之类的机制，该机制是包含了处理器、存储器、总线、电源电路等基本处理功能的装置，优选地，该机制还可根据需要而具有诸如键盘、键区、触摸屏之类的输入设备，还可以具有诸如图形用户界面之类的显示设备。不同领域包括现有的和以后开发的各种领域，甚至可以同时包括多个领域或交叉领域。对数据的定义取决于用户的要求。获得数据的方式是任意的，可以采用现有的和以后开发的各种方式。同理，整合和/或检查数据的方式也任意。对结果进行测试、验证、部署和更新的方式也是任意的，可采用现有的和以后开发的各种方式。

在某些实施例中，服务器包括每个都具有集成式用户接口的一个或多个节点或设备，用户或操作者可以经由该集成式用户接口与过程控制系统交互以执行有关的活动(例如，配置、查看、监控、测试、诊断、排序、计划、调度、注释、和/或其它活动)。这些用户接口节点或设备的示例包括移动或静止的计算设备、工作站、手持式设备、平板设备、表面计算设备、以及具有处理器、存储器、和集成式用户接口的任何其它计算设备。集成的用户接口可以包括屏幕、键盘、小键盘、鼠标、按钮、触摸屏、触模板、生物计量接口、扬声器和麦克风、相机、和/或任何其它用户接口技术。每个用户接口设备都可以包括一个或多个集成的用户接口。用户接口节点或设备可以包括至AC/DC智能模块和DC/DC智能模块的直接连接、或者可以包括例如经由AC/DC智能模块和DC/DC智能模块的间接连接。用户接口设备可以以有线方式和/或以无线方式通信地连接到AC/DC智能模块和DC/DC智能模块。在某些实施例中，用户接口设备可以以各种通信方式连接到AC/DC智能模块和DC/DC智能模块。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (8)

1.一种基于人工智能学习的户外照明直流供电系统，由市电电网、AC/DC智能模块、DC/DC智能模块、服务器和智能户外照明光源组成，其特征在于：

市电电网的交流电输送到AC/DC智能模块，经过交流变直流转换后，将转换后的直流电输送到DC/DC智能模块，经过直流转换后，为户外照明负载供电；AC/DC智能模块采用工频整流、全桥逆变、高频变压器、高频整流和输出滤波5个电路部分构成；

DC/DC智能模块采用双向DC/DC变换器，用功率开关管替代电路中的续流二极管，利用电流的双象限运行，使得电流可以向正反两个方向流动，实现了两套单独的单向DC/DC变换系统；

在DC/DC智能模块输出端的两端并联连接照明电容组，照明电容组中的电容器的电极采用活性炭做多孔电极，其电极有效面积可达2000平米，由多个电容器并联构成；

为每一个智能户外照明光源配置一个控制器，每个控制器连接有调光模块、亮度传感器和红外感应器，亮度传感器可以感测环境的亮度，并通过控制器将所测量的亮度上报给服务器；控制器可以根据亮度传感器和红外感应器所测量的光线情况和行人、车辆情况，智能判断所在区域是否需要照明，并能通过调光模块对智能户外照明光源的亮度、照度、色度、温差照明参数进行自动调节，也可自动关闭和启动照明；另外，当需要照明但智能户外照明光源无法提供照明时，将自动向服务器或供电部门报警，以便工作人员及时对路灯进行维护；控制器接入摄像头和红外感应器，实时监测控制器所在区域照明范围内的人员和车辆情况，并能将视频资料实时上传给服务器，从而组建一个覆盖整个城市的智能安防系统；

在服务器中设置神经网络学习模块，对服务器所连接的智能户外照明光源的亮度进行自主学习，并根据学习的结果输出对应的亮度值，通过调光器控制智能户外照明光源的亮度；服务器还用于收集动态测量数据和控制数据、以及各个其它类型的数据，而不需要事先标识或指示将收集哪个数据的任何照明用户提供的信息；其中，所述神经网络学习模块的神经网络包含一个输入层、一个隐藏层和一个输出层；同层中的神经元互不相连，而相邻两层间的神经元彼此全连接；控制器采集到每个智能户外照明光源的亮度值进行归一化预处理，然后将归一化后的亮度值Xm传入神经网络；在所述神经网络结构中，输入层有m个输入数据，隐藏层有q个单元，输出层有n个输出数据；在前向阶段，输入层获取到输入信号并将其传递到隐藏层中的每个神经元；然后，隐藏层处理这些信号并将处理结果传递到输出层；对于一个输入向量X＝(x₁，x₂，…，x_m)，隐藏层中每个神经元的输入和输出信号标记为u_j和h_j，这两个信号分别通过公式(2)和公式(3)算出：

W_ij是输入层神经元i和隐藏层神经元j之间的权重，θj是偏置；输出层从隐藏层获取到信号之后同样需要进行后续处理，输出层神经元的输入信号l_k和输出信号c_k，分别由公式(4)和公式(5)计算得出：

其中，V_jk是隐藏层神经元j和输出层神经元k之间的权重，γ_k是偏置；在前向过程中，神经网络模型权重W，V和偏置θ，γ并不发生变化；如果前向处理得出的神经网络最终输出信号与真实信号一致，那么下一个输入向量将被输入到该神经网络并开始新一轮的前向过程；否则，进入后向过程，将神经网络的最终输出信号和真实信号之间的差值称为偏差；在后向过程，首先将采用公式(6)计算出每个输出层神经元d_k的偏差，然后进一步地利用公式(7)计算出每个隐藏层神经元e_j的偏差：

d_k＝(y_k-c_k)c_k(1-c_k)k＝1，2，...，n 式(6)

偏差从输出层反向回馈到隐藏层，通过这种偏差后向传播方式，利用公式(8)更新输出层和隐藏层的连接权重：

V_jk(N+1)＝V_jk(N)+α₁d_k(N)h_j

γ_k(N+1)＝γ_k(N)+α₁d_k(N) 式(8)

在上述的公式中，i＝1，2，...，m；j＝1，2，...，q；k＝1，2，...，n，α1是取值范围在0到1的学习率，N表示当前训练轮数的编号；后向传播有两种训练模式：在线训练和批量训练；对于在线训练模式而言，每轮训练采用一条样本，训练样本是一条接着一条处理的；对于批量训练模式而言，每轮训练采用一批样本，同一轮中每个样本生成的ΔW将被累加，ΔW表示两轮之间的W，V，θ，γ偏差，累加后的ΔW将一起用于修正模型权重；整个训练过程将迭代进行，直到达到训练终止条件；终止条件是模型的均方误差达到预设阈值，以及训练迭代轮数达到设置的最高值；对神经网络的输出进行处理，将神经网络与控制器连接的亮度传感器相配合使用；当亮度传感器检测到环境亮度逐渐变暗时，通过神经网络进行训练的对应的智能户外照明光源的亮度将增大，以适应环境的需要，照亮该智能户外照明光源的区域；而当亮度传感器检测到环境亮度逐渐变亮时，通过神经网络进行训练的对应的智能户外照明光源的亮度将减小，以适应环境的需要，使该智能户外照明光源的区域保持稳定的亮度；当智能户外照明光源发生故障时，服务器利用其大数据分析器对在事件的组合发生时或不久之后由事件的组合所生成的过程数据进行自动分析，而不是检测和确定故障之后几小时才进行检修以消除故障。

2.根据权利要求1所述的户外照明直流供电系统，其特征在于：

为地理上邻近的多个智能户外照明光源共同配置一个户外照明智能直流供电系统，当某个户外照明智能直流供电系统满负荷后，将原本连接到该户外照明智能直流供电系统的智能户外照明光源连接到远程的未满负荷的户外照明智能直流供电系统。

3.根据权利要求1所述的户外照明直流供电系统，其特征在于：

AC/DC智能模块采用功率开关管作为开关调整元件。

4.根据权利要求2所述的户外照明直流供电系统，其特征在于：

DC/DC智能模块采用用脉宽调制的工作方式，利用开关管对直流电进行斩波，通过调节占空比来改变输出值获取所需直流电。

5.根据权利要求2-4任一项所述的户外照明直流供电系统，其特征在于：

DC/DC智能模块采用隔离式双向DC/DC变换器，在高压侧变换器与低压侧变换器之间加装变压器实现电气隔离。

6.根据权利要求2-4任一项所述的户外照明直流供电系统，其特征在于：

采用单方向的开关元件MOSFET或IGBT，与二极管并联作为变换器的开关单元。

7.根据权利要求2-4任一项所述的户外照明直流供电系统，其特征在于：

将AC/DC智能模块的输出电压作为DC/DC智能模块的输入电压V1，隔离式双向DC/DC变换器输入电压V1的正极连接电感L的一端，电感L的另一端连接变压器的初级端一端，输入电压V1的负极连接晶体管S2的发射极、二极管D2的正极，电容C2的一端，晶体管S2的集电极、二极管D2的负极连接晶体管S1的发射极、二极管D1的正极，晶体管S1的集电极、二极管D1的负极连接电容C1的一端，C1的另一端连接C2的另一端，变压器初级端的另一端连接到电容C1和C2中间，变压器次级端的一端连接晶体管S3的发射极、二极管D3的正极、晶体管S4的集电极、二极管D4的负极，晶体管S3的集电极、二极管D3的负极连接电容C3的一端，C3的另一端连接电容C4的一端，C4的另一端连接到晶体管S4的发射极、二极管D4的正极，变压器次级端的另一端连接到电容C3和C4的中间，输出端V2分别连接到电容C3和C4串联的两端。

8.根据权利要求7所述的户外照明直流供电系统，其特征在于：

采用供电电源标准模块化设计，将户外照明智能直流供电系统通过髙效率的设计与高密度的安装技术封装在一个较小的空间里面。

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