CN111539560A - 一种交通枢纽站用照明运行优化系统 - Google Patents

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Abstract

一种交通枢纽站用照明运行优化系统，首先将空间分区并编号，获取每个分区的光照度参数，并将其与时间、照明设备运行参数关联后，构建照明优化专家策略模型库，启动该系统后，以分区编号、时间为参数，调取照明优化专家策略模型库中相应的专家策略，并以该专家策略控制照明系统中相关设备运行，而在分区或光照度参数被人为改变时，重新构建该参数下的专家策略，并将该专家策略存储在照明优化专家策略模型库内。本发明的照明运行优化系统能够控制照明灯具功率的自主优化，依据具体情况，在维护光照舒适度的前提下，将能耗降至最低。

Description

一种交通枢纽站用照明运行优化系统
技术领域
本发明涉及到高铁、火车、地铁、机场、轮渡、客运站等交通枢纽站的照明控制领域，具体的说是一种交通枢纽站用照明运行优化系统。
背景技术
现有技术中，高铁、火车、地铁、机场、轮渡、客运站等交通枢纽站，有一个共同的特点，即在部分区域，尤其是候车的站台区域和候车区域，随着列车等交通工具到站和出站，其内的客流量会在短时间内汇聚和疏散。现有的交通枢纽站照明控制方法，一般都是常规的控制方法，比如设定时间开启或者人工开启，这样在开启后，不管人流量的多少，其照明功率是一定的，这就导致在交通工具出站后，客流明显减少的情况下，仍然消耗很大的电能，造成资源的浪费。
发明内容
本发明的目的是提供一种交通枢纽站用照明运行优化系统，该照明运行优化系统能够控制照明灯具功率的自主优化，依据具体情况，在维护光照舒适度的前提下，将能耗降至最低。
本发明为实现上述技术目的所采用的技术方案为：一种交通枢纽站用照明运行优化系统，该运行优化系统的运行方法为：
S1. 将整个空间按照不同的功能分成若干分区并编号，获取每个分区室内和室外的光照度参数，并将其与时间、照明设备运行参数关联后，构建照明优化专家策略模型库；
S2. 启动照明优化运行系统，以分区编号、时间为参数，调取照明优化专家策略模型库中相应的专家策略，并以该专家策略控制照明系统中相关设备运行；
S3.若分区或光照度参数被人为改变时，重新构建该参数下的专家策略，并将该专家策略存储在照明优化专家策略模型库内，即完成照明优化专家策略模型库的更新学习。
作为上述运行优化系统的一种优化方案，所述S1中的照明设备运行参数包括光源功率、数量、位置、耗电量、照度。
作为上述运行优化系统的另一种优化方案，构建所述照明优化专家策略模型库的方法为：
1）依据每个分区功能，按照GB50034-2013中所规定的各场所照度标准值，为每个分区赋予光照度标准值和光照偏差值；
2）获取某时段某个分区内照明设备运行参数，并计算该照明设备运行参数下的照度传感器平均值lx；
3）判断|lx-光照度标准值|是否大于光照度偏差值，若小于等于偏差值，则执行步骤5）；若大于光照度偏差值，则循环执行步骤4），直至|lx-光照度标准值|小于等于光照度偏差值，或照明设备运行参数无法再调整，此时再执行步骤5）；
4）调节照明设备运行参数，并重新计算该运行参数下的照度传感器平均值lx，进而返回步骤3）；
5）保存该照明设备运行参数，即为该分区、该时段的专家策略；
6）重复步骤2）至步骤5），构建各分区各时段的专家策略，进而以这些专家策略组成照明优化专家策略模型库。
作为上述运行优化系统的另一种优化方案，在分区用途改变或产生新的分区时，需要对照明优化专家策略模型库进行更新学习，其具体操作如下：
1）当分区用途改变时，依据GB50034-2013中所规定的各场所照度标准值，调整用途改变分区的光照度标准值和光照偏差值；当新增分区时，同样按照GB50034-2013中所规定的各场所照度标准值，为新增分区赋予光照度标准值和光照偏差值；
2）人工设定分区内照明设备运行参数，并计算该照明设备运行参数下的照度传感器平均值lx；
3）判断|lx-光照度标准值|是否大于光照度偏差值，若小于等于偏差值，则执行步骤5）；若大于光照度偏差值，则循环执行步骤4），直至|lx-光照度标准值|小于等于光照度偏差值，或照明设备运行参数无法再调整，此时再执行步骤5）；
4）人工改变照明设备运行参数，并重新计算该运行参数下的照度传感器平均值lx，进而返回步骤3）；
5）保存该照明设备运行参数，即为该分区、该时段的专家策略，并存储到照明优化专家策略模型库内，完成照明优化专家策略模型库的更新学习。
本发明的交通枢纽站是指高铁站、火车站、地铁站、机场、轮渡、客运站等。
与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：
1）本发明的照明运行优化系统能够控制照明灯具功率的自主优化，依据具体情况，在维护光照舒适度的前提下，将能耗降至最低；
2）本发明的智能照明优化运行系统，通过建立空间位置、时间顺序、光照采集和设备工况信息的数据库，并以数据库内的相关信息、人流密度监测和列车到发等系统信息的接入，构建出不同条件下的专家策略模型库，之后，依靠光照传感器感知实时的光照度，并分析人流密度等信息，从专家策略模型库中调取适宜的专家策略模型进行自主启动；若服务对象有自身需求，手动调整光照启停或调光后，系统将依据新的工况信息，生成新的专家策略模型，并启动人工智能调控工作，在维持温度、湿度条件下，自主优化照明灯具的功率（含启停和调整光照功率），在维护光照舒适度的前提下，将能耗降至最低。
附图说明
图1为本发明的整体流程示意图；
图2为构建照明优化专家策略模型库的流程示意图；
图3为照明优化专家策略模型库更新学习的流程示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明的技术方案做进一步的详细阐述。
实施例1
如图1所示，一种交通枢纽站用照明运行优化系统，该运行优化系统的运行方法为：
S1. 将整个空间按照不同的功能分成若干分区并编号，获取每个分区室内和室外的光照度参数，并将其与时间、照明设备运行参数关联后，构建照明优化专家策略模型库；
S2. 启动照明优化运行系统，以分区编号、时间为参数，调取照明优化专家策略模型库中相应的专家策略，并以该专家策略控制照明系统中相关设备运行；
S3.若分区或光照度参数被人为改变时，重新构建该参数下的专家策略，并将该专家策略存储在照明优化专家策略模型库内，即完成照明优化专家策略模型库的更新学习。
在S1中，所述照明设备运行参数包括光源功率、数量、位置、耗电量、照度。
实施例2
如图2所示，本实施例是对实施例1的构建所述照明优化专家策略模型库的详细描述：
1）依据每个分区功能，按照GB50034-2013中所规定的各场所照度标准值，为每个分区赋予光照度标准值和光照偏差值；
2）获取某时段某个分区内照明设备运行参数，并计算该照明设备运行参数下的照度传感器平均值lx；
3）判断|lx-光照度标准值|是否大于光照度偏差值，若小于等于偏差值，则执行步骤5）；若大于光照度偏差值，则循环执行步骤4），直至|lx-光照度标准值|小于等于光照度偏差值，或照明设备运行参数无法再调整，此时再执行步骤5）；
4）调节照明设备运行参数，并重新计算该运行参数下的照度传感器平均值lx，进而返回步骤3）；
调节照明设备运行参数是指，调节照明灯具的电压和启停数量，进而改变分区内的光照度；
5）保存该照明设备运行参数，即为该分区、该时段的专家策略；
6）重复步骤2）至步骤5），构建各分区各时段的专家策略，进而以这些专家策略组成照明优化专家策略模型库。
实施例3
如图3所示，本实施例是对实施例1的照明优化运行系统中，在分区用途改变或产生新的分区时，需要对照明优化专家策略模型库进行更新学习的详细描述：
1）当分区用途改变时，依据GB50034-2013中所规定的各场所照度标准值，调整用途改变分区的光照度标准值和光照偏差值；当新增分区时，同样按照GB50034-2013中所规定的各场所照度标准值，为新增分区赋予光照度标准值和光照偏差值；
2）人工设定分区内照明设备运行参数，并计算该照明设备运行参数下的照度传感器平均值lx；
3）判断|lx-光照度标准值|是否大于光照度偏差值，若小于等于偏差值，则执行步骤5）；若大于光照度偏差值，则循环执行步骤4），直至|lx-光照度标准值|小于等于光照度偏差值，或照明设备运行参数无法再调整，此时再执行步骤5）；
4）人工改变照明设备运行参数，并重新计算该运行参数下的照度传感器平均值lx，进而返回步骤3）；
5）保存该照明设备运行参数，即为该分区、该时段的专家策略，并存储到照明优化专家策略模型库内，完成照明优化专家策略模型库的更新学习。
在本发明的以上各实施例中，当限定到高铁、火车、地铁等有轨交通时，还可以进行以下补充优化：
1）可以将该系统与列车运行系统连接，从而获取列车到站和离站信息，并预先设定列车到达或发车前N分钟（比如20分钟），系统调取乘客、接车人员、环卫、售货人员等区域内的专家策略，并按照该专家策略执行，从而获得该区域灯具100%的照度，而在列车发车后N分钟（比如20分钟以后），系统修改专家策略，从而将该区域灯具的照度由100%削减到50%或者其它，从而实现了减少能源消耗的目的；
2）将人流密度监测信息与本系统对接，并设定：有列车开行时间区段，且日照光照度不满足GB50034-2013标准时，当某一区域人流密度达到2.5人/平米时，该区域执行专家策略，从而获取该区域灯具100%的照度，同时，毗邻区域的专家策略进行调整，从而按照毗邻距离的远近，最终使各区域所获得的照度按照10%的趋势递减，但不低于GB50034-2013规定的照度；而在无列车开行时间区段内，调整该区域的专家策略，从而将该区域灯具照度调整至50%，或矩阵灯具数量关闭50%。

Claims (4)

1.一种交通枢纽站用照明运行优化系统，其特征在于，该运行优化系统的运行方法为：
S1. 将整个空间按照不同的功能分成若干分区并编号，获取每个分区室内和室外的光照度参数，并将其与时间、照明设备运行参数关联后，构建照明优化专家策略模型库；
S2. 启动照明优化运行系统，以分区编号、时间为参数，调取照明优化专家策略模型库中相应的专家策略，并以该专家策略控制照明系统中相关设备运行；
S3.若分区或光照度参数被人为改变时，重新构建该参数下的专家策略，并将该专家策略存储在照明优化专家策略模型库内，即完成照明优化专家策略模型库的更新学习。
2.根据权利要求1所述的一种交通枢纽站用照明运行优化系统，其特征在于：所述S1中的照明设备运行参数包括光源功率、数量、位置、耗电量、照度。
3.根据权利要求1所述的一种交通枢纽站用照明运行优化系统，其特征在于，构建所述照明优化专家策略模型库的方法为：
1）依据每个分区功能，按照GB50034-2013中所规定的各场所照度标准值，为每个分区赋予光照度标准值和光照偏差值；
2）获取某时段某个分区内照明设备运行参数，并计算该照明设备运行参数下的照度传感器平均值lx；
3）判断|lx-光照度标准值|是否大于光照度偏差值，若小于等于偏差值，则执行步骤5）；若大于光照度偏差值，则循环执行步骤4），直至|lx-光照度标准值|小于等于光照度偏差值，或照明设备运行参数无法再调整，此时再执行步骤5）；
4）调节照明设备运行参数，并重新计算该运行参数下的照度传感器平均值lx，进而返回步骤3）；
5）保存该照明设备运行参数，即为该分区、该时段的专家策略；
6）重复步骤2）-步骤5），构建各分区各时段的专家策略，进而以这些专家策略组成照明优化专家策略模型库。
4.根据权利要求1或3所述的一种交通枢纽站用照明运行优化系统，其特征在于：在分区用途改变或产生新的分区时，需要对照明优化专家策略模型库进行更新学习，其具体操作如下：
1）当分区用途改变时，依据GB50034-2013中所规定的各场所照度标准值，调整用途改变分区的光照度标准值和光照偏差值；当新增分区时，同样按照GB50034-2013中所规定的各场所照度标准值，为新增分区赋予光照度标准值和光照偏差值；
2）人工设定分区内照明设备运行参数，并计算该照明设备运行参数下的照度传感器平均值lx；
3）判断|lx-光照度标准值|是否大于光照度偏差值，若小于等于偏差值，则执行步骤5）；若大于光照度偏差值，则循环执行步骤4），直至|lx-光照度标准值|小于等于光照度偏差值，或照明设备运行参数无法再调整，此时再执行步骤5）；
4）人工改变照明设备运行参数，并重新计算该运行参数下的照度传感器平均值lx，进而返回步骤3）；
5）保存该照明设备运行参数，即为该分区、该时段的专家策略，并存储到照明优化专家策略模型库内，完成照明优化专家策略模型库的更新学习。
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