CN115835463A - 一种智能照明控制系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种智能照明控制系统，涉及智能照明技术领域，为了解决智能照明光源采集的环保性以及使用的安全性。本智能照明控制系统，包括光源采集单元、系统控制单元、检测单元和预警警报单元，通过自然光采集模块和人工照明模块两种方式进行光源采集，同时蓄电池管理单元可以对蓄电池的用电量存储情况以及电量的使用情况进行实时监测，并可以将监测结果发送至客户终端，电力检测模块将每个负荷量的用电特征信息作为模型输出样本训练预设网络模型以获得每个负荷量的识别模型，从而获取目标用电特征，通过从温度模拟信号中温度参数相关信号值的稳定性可以进一步地从温度模拟信号的携带信号值的断续性来判断其是否符合标准。

Description

一种智能照明控制系统

技术领域

本发明涉及智能照明技术领域，具体为一种智能照明控制系统。

背景技术

智能照明控制系统，是一个集多种照明控制方式、现代化数字控制技术和网络技术为一体的智能化控制系统，现有的智能照明还存在以下问题：

1.照明装置的电力无法进行及时的检测，以及照明装置在长时间使用后温度会逐渐上升，同时对照明装置组件的温度无法检测，导致安全性不高。

2.照明设备中采用的多为传统的电力灯，传统的电力灯依靠发电站的电力用来照明，并没有充分的利用环保能源进行蓄电照明。

发明内容

本发明的目的在于提供一种智能照明控制系统，通过自然光采集模块和人工照明模块两种方式进行光源采集，同时蓄电池管理单元可以对蓄电池的用电量存储情况以及电量的使用情况进行实时监测，并可以将监测结果发送至客户终端，人工照明模块也可作为备用照明，电力检测模块将每个负荷量的用电特征信息作为模型输出样本训练预设网络模型以获得每个负荷量的识别模型，从而获取目标用电特征，通过从温度模拟信号中温度参数相关信号值的稳定性可以进一步地从温度模拟信号的携带信号值的断续性来判断其是否符合标准，可以解决现有技术中的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种智能照明控制系统，包括光源采集单元、系统控制单元、检测单元和预警警报单元；

光源采集单元，用于通过不少于一种的光源采集方式将光源进行获取，并对获取的光源进行转换，转换为可进行室内照明的光源；

系统控制单元，用于提供工作电源以及电源控制，控制相应回路的输出以实现实时控制；

检测单元，基于系统控制单元中的多个终端电路对其进行电力的检测，检测在日常使用时是否存有风险数据；

预警警报单元，基于检测单元中的风险数据对其进行警报处理；

所述光源采集单元，包括：

自然光采集模块，用于：

将室外的日光进行捕获，再将捕获的日光进行强化转换，并进行高效传输，再将转换完成的光源进行导入；

人工照明模块，用于：

基于通过太阳能板对光源进行采集，采集完成后通过电极网将光能转换为电能，再通过蓄电池将转换完成的电能进行存储，蓄电池为室内的多个光源电力终端进行电力输送。

优选的，所述人工照明模块，包括：

蓄电池管理单元，用于：

对蓄电池中的剩余电量进行检测，并基于检测结果对蓄电池的电力状态进行实时监测，且将监测结果数据在使用者的控制终端进行同步显示；

其中，对蓄电池进行被动均衡，且在被动均衡后对所述蓄电池藕接检测电路，并基于所述检测电路确定所述蓄电池的闭路电压；

基于所述闭路电压确定所述蓄电池的电流量，并基于所述电流量确定所述确定所述蓄电池的开路电压；

基于所述开路电压确定所述蓄电池中的剩余存储电量，同时，获取蓄电池当前的温度参数，并基于预设温度电量变化曲线对确定的剩余存储电量进行修正，得到目标剩余电量；

基于所述检测电路对蓄电池进行至少一次脉冲放电，并基于放电结果实时监测所述蓄电池的电压与放电时间的关联关系；

基于所述关联关系确定所述蓄电池的电池特性，并基于所述电池特征确定所述蓄电池的蓄电率；

获取所述蓄电池的电池容量，并基于所述电池容量以及所述目标剩余电量确定对所述电池组的目标蓄电量；

基于所述目标蓄电量以及所述蓄电池的蓄电率确定对所述蓄电池的蓄电时长，同时，基于所述蓄电率确定所述蓄电池的电量与蓄电时长的变化规律，并基于所述变化规律确定所述蓄电池在充电时长内各时刻对应的电量值；

根据客户终端对所述电量值进行同步显示，并当显示结果判定蓄电池蓄电完毕时，基于所述目标移动终端向用户发送提醒，可在客户终端上进行；

构建所述目标移动终端与新能源充电桩的数据传输链路，并基于所述数据传输链路将所述电池组在充电时长内各时刻对应的电量值在所述目标移动终端进行同步显示，并当显示结果判定电池组充电完毕时，基于所述目标移动终端向用户发送提醒。

优选的，所述系统控制单元，包括：

电力传输模块，用于：

基于光源采集单元中不少于一组采集的光源电力进行接收；

感应控制模块，用于：

多个光源终端中分别设置有机械开关、红外线感应器、光感应器和无线遥控，其中客户终端通过无线遥控来进行操作，无线遥控可以操控每种每种光源终端；

灯光调节模块，用于：

根据所述机械开关或者无线遥控可以对光源进行明暗和亮度的调节，同时还包括软启功能，当光源开启时，光源由暗渐渐变亮，光源关闭时，光源由亮渐渐变暗；

定时控制模块，用于：

根据需求可自由调节灯光的开启时间和关闭时间。

优选的，所述检测单元，包括：

电力检测模块，用于：

基于多个光源终端的电力使用情况对其进行检测；

温度检测模块，用于：

基于多个光源终端中不同组件在使用时的工作温度进行检测。

优选的，所述电力检测模块先获取的每个光源终端的电力数据，在电力数据中获取同类负荷运行特征；

根据所述的电力数据进行冗余和降维处理，获取处理后的电力数据；

对所述处理后的电力数据进行特征提取，根据提取结果获取电力数据的初始特征集合；

从所述初始特征集合中调取与负荷相关的关键特征并将其整合为关键特征子集；

获取配电网的拓扑结构信息和预设运行方式信息以及配电网的每个配电节点的节点属性；

根据每个配电节点的节点属性和所述拓扑结构信息以及预设运行方式信息确定每个配电节点的配电拓扑权重值；

基于每个配电节点的配电拓扑权重值计算出电力数据中每个负荷量的基础值；

获取所述电力数据对应的时序特征信息；

根据所述时序特征信息从所述电力数据中提取每个负荷量的时序序列数据；

基于每个负荷量的时序数列数据确定该负荷量的用电特征信息；

将每个负荷量的时序序列数据和基础值作为模型输入样本，同时将每个负荷量的用电特征信息作为模型输出样本训练预设网络模型以获得每个负荷量的识别模型；

利用每个负荷量的识别模型获取关键特征子集中每个关键特征的目标时序数列数据对应的目标用电特征；

根据每个关键特征的目标用电特征获取每个负荷量的第一运行特征；

获取每个负荷量的目标用电特征在所述电力数据中的变化情况，根据所述变化情况确定每个负荷量的用电变化规则；

将用电变化规则相似度大于等于预设阈值的负荷量确认为同类负荷，将每类负荷中任一负荷量的第二目标运行特征确认为同类负荷的最终运行特征；

基于最终运行特征中获取不同光源终端对应的电力数据并将其整合为该数据标签对应的电力数据数据集；

再将不同数据标签对应的电力数据数据集中的子数据中的动态特性值以及数据量进行获取；

根据每个子数据的动态特性值以及数据量计算出该数据标签的电力数据数据集的置信度；

将置信度大于等于第一预设阈值的第一电力数据数据集确认为有用数据，确认置信度小于所述第一预设阈值的第二电力数据数据集中存在无用数据；

检测每个第二电力数据集中的无用数据分布情况；

根据所述无用数据分布情况确定每个无用数据的属性值；

基于每个无用数据的属性值计算出每个第二电力数据集中无用数据的影响因子

确认每个第二电力数据集中无用数据的影响因子是否大于等于第二预设阈值，若是，确认该电力数据集中存在不良数据，若否，确认该电力数据集中未存在不良数据；

根据确认结果评估出电力数据中是否存在异常电力数据，并对异常电力数据进行存储。

优选的，所述温度检测模块，包括多个组件测温仪器，组件测温仪器分别分别在不同的光源终端中，组件测温仪器对终端的组件进行温度采集，并将温度模拟信号进行评估以确定其是否符合标准，具体为：

基于所述温度模拟信号的信号频率选择合适的投放频域；

将所述温度模拟信号输入到所述投放频域中获得温度模拟信号对应的高精度估计结果；

确认所述高精度估计结果是否符合器件内部的发热规律，若是，确认温度模拟信号初步符合标准，若否，确认温度模拟信号不符合标准；

在确认温度模拟信号初步符合标准后，将所述温度模拟信号划分为多个信号帧；

对每个信号帧进行奇异谱分解获得该信号帧对应的奇异谱分量；

计算每个信号帧对应的奇异谱分量的样本熵；

根据每个信号帧对应的奇异谱分量的样本熵对每个信号帧进行特征点检测，获取检测结果；

根据所述检测结果确认每个信号帧对应的温度特征相关参数；

将每个信号帧对应的温度特征相关参数进行排列组合以获得温度模拟信号对应的温度特征相关参数集；

获取所述温度特征相关参数集对应的特征矢量；

利用所述特征矢量进行模型构建，获取温度参数估计模型；

利用所述温度参数估计模型对所述温度模拟信号进行温度参数追踪，获取追踪结果；

根据所述追踪结果确认温度模拟信号中温度参数的相关性指数；

基于所述相关性指数筛选出温度模拟信号中的温度参数相关信号值；

确定所述温度参数相关信号值的时序变化情况，根据所述时序变化情况判断温度参数相关信号值的稳定性；

确认所述稳定性是否大于等于预设阈值，若是，确认所述温度模拟信号进一步符合标准，否则，确认所述温度模拟信号不符合标准，并对不符合标准的温度模拟信号数据进行存储。

优选的，所述预警警报单元，基于检测单元中异常的电力数据和不符合标准的温度模拟信号数据进行风险指数决策；

其中，分别将异常的电力数据和不符合标准的温度模拟信号数据与正常阈值进行数据数值对比计算；

根据对比阈值计算的结果，结果差别越大则风险程度越高，结果差别越小则风险程度越低；

根据风险程度数据进行不同强度的警报处理。

优选的，灯光调节模块根据所述机械开关或者无线遥控对光源进行明暗和亮度的调节，具体为：

检测待照明空间的第一亮度，根据所述第一亮度判断是否需要利用光源对待照明空间进行照明，若是，利用光源以预先设置的亮度对待照明空间进行照明，同时，检测待照明空间的第二亮度；

根据所述第一亮度和第二亮度的第一差值以及预先设置的亮度与第二亮度的第二差值；

根据所述第一差值和第二差值以及第一亮度、第二亮度和预先设置的亮度计算出光源对于待照明空间的目标照明效果指数：

其中，μ表示为光源对于待照明空间的目标照明效果指数，P₂表示为第二差值，Q₁表示为预先设置的亮度，θ表示为光源的照射光衰减系数，P₁表示为第一差值，Q₂表示为第二亮度，Q₃表示为第一亮度，e表示为自然常数，取值为2.72，a表示为光源的最远照射水平距离，b表示为光源的的最远照射垂直距离，s表示为待照明空间的底面积，ln表示为自然对数，λ表示为待照明空间的封闭度指数，

表示为待照明空间的光散射度；

根据光源对于待照明空间的照明效果指数确认光源对于待照明空间的照明是否符合预期，若是，无需进行后续操作，否则，确认需要对待照明空间加强照明亮度；

根据光源对于待照明空间的照明效果指数和预先设置的亮度计算出待照明空间的期望照明亮度：

其中，Q₄表示为待照明空间的期望照明亮度，μ′表示为对于待照明空间的照明预期结果对应的标准照明效果指数，α表示为待照明空间的整体颜色风格对于亮度折射的影响因子；

灯光调节模块根据所述机械开关或者无线遥控控制光源对待照明空间的照明亮度进行调节，将预先设置的亮度调节为所述期望照明亮度。

优选的，所述检测单元基于系统控制单元中的多个终端电路对其进行电力的检测，检测在日常使用时是否存有风险数据，具体为：

采集每个终端电路的状态参数；

获取对于每个终端电路的操作人员的属性参数；

根据每个终端电路的状态参数和对于该终端电路的操作人员的属性参数确定检测电力数据中的可靠性电力指标数据；

获取电力数据中除可靠性电力指标数据外的非可靠性电力指标数据；

根据对于电力数据产生影响的风险因素以及各个风险因素之间的关联关系构建电力多态数据共享风险度量体系和电力多态数据单业务风险度量体系；

提取所述非可靠电力指标数据中的业务数据指标；

判断所述业务数据指标是否属于共享业务，若是，利用所述电力多态数据共享风险度量体系对所述业务数据指标进行风险因素的量化分析，获取第一分析结果；

若否，利用所述电力多态数据单业务风险度量体系对所述业务数据指标进行风险因素的量化分析，获取第二分析结果；

根据所述第一分析结果或第二分析结果获取非可靠电力指标数据中的风险因素度量结果；

根据非可靠电力指标数据中的风险因素度量结果对非可靠电力指标数据中的风险数据进行排查，获取排查结果；

通过预设风险样本数据训练神经网络模型，获取风险评估模型；

利用所述风险评估模型对排查结果中的风险数据进行风险值评估，获取评估结果；

根据所述评估结果将风险值大于等于预设阈值的目标风险数据进行统计和筛选。

与现有技术相比，本发明的有益效果如下：

1.本发明提供一种智能照明控制系统，通过自然光采集模块和人工照明模块两种方式进行光源采集，通过室外的采光装置捕捉室外的日光，将其导入系统内部，然后经过光导装置强化并高效传输后，由漫射器将自然光均匀导入室内需要光线的任何地方，可取代白天的电力照明，无能耗，一次性投资，无需维护，节约能源，创造效益，通过太阳能板对光源进行采集，采集完成后通过电极网将光能转换为电能，再通过蓄电池将转换完成的电能进行存储，蓄电池与多个光源终端的电路进行电性连接，从而可以使多个光源终端进行照明，充分的利用太阳能源进行照明，同时蓄电池管理单元可以对蓄电池的用电量存储情况以及电量的使用情况进行实时监测，并可以将监测结果发送至客户终端，客户查看更加便捷，人工照明模块也可作为备用照明。

2.本发明提供一种智能照明控制系统，电力检测模块中通过冗余和降维处理的方式对不同的光源终端的电力进行处理，并根据配电网的拓扑结构信息和预设运行方式信息以及配电网的每个配电节点的节点属性，计算出电力数据中每个负荷量的基础值，将每个负荷量的时序序列数据和基础值作为模型输入样本，同时将每个负荷量的用电特征信息作为模型输出样本训练预设网络模型以获得每个负荷量的识别模型，从而获取目标用电特征，再将其进行计算，计算得出异常电力数据，提高了不同光源终端在使用时的安全性。

3.本发明提供一种智能照明控制系统，通过温度检测模块中的温度模拟信号可以进行双重标准判断可以从温度模拟信号的数据形式和信号组成形式的多角度出发来精准客观地评估出温度模拟信号是否符合标准，提高了判定准确性和稳定性，进一步地，通过从温度模拟信号中温度参数相关信号值的稳定性可以进一步地从温度模拟信号的携带信号值的断续性来判断其是否符合标准，进一步地提高了判定准确性和客观性，不符合标准的温度模拟信号数据与异常电力数据通过预警警报单元进行风险程度计算，结果差别越大则风险程度越高，则报警强度越大，结果差别越小则风险程度越低，则报警强度越小。

附图说明

图1为本发明的整体流程示意图；

图2为本发明的光源采集单元模块示意图；

图3为本发明的系统控制单元模块示意图；

图4为本发明的检测单元模块示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

为了解决现有技术中，照明设备中采用的多为传统的电力灯，传统的电力灯依靠发电站的电力用来照明，并没有充分的利用环保能源的问题，请参阅图1-图2，本实施例提供以下技术方案：

一种智能照明控制系统，包括光源采集单元、系统控制单元、检测单元和预警警报单元；光源采集单元，用于通过不少于一种的光源采集方式将光源进行获取，并对获取的光源进行转换，转换为可进行室内照明的光源；系统控制单元，用于提供工作电源以及电源控制，控制相应回路的输出以实现实时控制；检测单元，基于系统控制单元中的多个终端电路对其进行电力的检测，检测在日常使用时是否存有风险数据；预警警报单元，基于检测单元中的风险数据对其进行警报处理。

所述光源采集单元，包括：自然光采集模块，用于：将室外的日光进行捕获，再将捕获的日光进行强化转换，并进行高效传输，再将转换完成的光源进行导入；人工照明模块，用于：基于通过太阳能板对光源进行采集，采集完成后通过电极网将光能转换为电能，再通过蓄电池将转换完成的电能进行存储，蓄电池为室内的多个光源电力终端进行电力输送。

所述人工照明模块，包括：蓄电池管理单元，用于：对蓄电池中的剩余电量进行检测，并基于检测结果对蓄电池的电力状态进行实时监测，且将监测结果数据在使用者的控制终端进行同步显示；其中，对蓄电池进行被动均衡，且在被动均衡后对所述蓄电池藕接检测电路，并基于所述检测电路确定所述蓄电池的闭路电压；基于所述闭路电压确定所述蓄电池的电流量，并基于所述电流量确定所述确定所述蓄电池的开路电压；基于所述开路电压确定所述蓄电池中的剩余存储电量，同时，获取蓄电池当前的温度参数，并基于预设温度电量变化曲线对确定的剩余存储电量进行修正，得到目标剩余电量；基于所述检测电路对蓄电池进行至少一次脉冲放电，并基于放电结果实时监测所述蓄电池的电压与放电时间的关联关系；基于所述关联关系确定所述蓄电池的电池特性，并基于所述电池特征确定所述蓄电池的蓄电率；获取所述蓄电池的电池容量，并基于所述电池容量以及所述目标剩余电量确定对所述电池组的目标蓄电量；基于所述目标蓄电量以及所述蓄电池的蓄电率确定对所述蓄电池的蓄电时长，同时，基于所述蓄电率确定所述蓄电池的电量与蓄电时长的变化规律，并基于所述变化规律确定所述蓄电池在充电时长内各时刻对应的电量值；根据客户终端对所述电量值进行同步显示，并当显示结果判定蓄电池蓄电完毕时，基于所述目标移动终端向用户发送提醒，可在客户终端上进行；构建所述目标移动终端与新能源充电桩的数据传输链路，并基于所述数据传输链路将所述电池组在充电时长内各时刻对应的电量值在所述目标移动终端进行同步显示，并当显示结果判定电池组充电完毕时，基于所述目标移动终端向用户发送提醒。

具体的，对光源的采集通过自然光采集模块和人工照明模块进行采集，自然光采集模块采集方式为：通过室外的采光装置捕捉室外的日光，将其导入系统内部，然后经过光导装置强化并高效传输后，由漫射器将自然光均匀导入室内需要光线的任何地方，采光装置主要包括采光罩、光导管和漫射器三大部分，其工作原理为：将室外的自然光线透过采光罩导入系统内进行重新分配，再经特殊制作的光导管传输和强化后由系统底部的漫射装置把自然光均匀高效地照射到室内任何需要光线的地方，得到由自然光带来的特殊照明效果，可取代白天的电力照明，无能耗，一次性投资，无需维护，节约能源，创造效益，人工照明模块采集方式为：通过太阳能板对光源进行采集，采集完成后通过电极网将光能转换为电能，再通过蓄电池将转换完成的电能进行存储，蓄电池与多个光源终端的电路进行电性连接，从而可以使多个光源终端进行照明，充分的利用太阳能源进行照明，同时蓄电池管理单元可以对蓄电池的用电量存储情况以及电量的使用情况进行实时监测，并可以将监测结果发送至客户终端，客户查看更加便捷，人工照明模块也可作为备用照明。

为了解决现有技术中，智能控制的选择过于单一，无法融合至不用的场景和环境中的问题，请参阅图3，本实施例提供以下技术方案：

所述系统控制单元，包括：电力传输模块，用于：基于光源采集单元中不少于一组采集的光源电力进行接收；感应控制模块，用于：多个光源终端中分别设置有机械开关、红外线感应器、光感应器和无线遥控，其中客户终端通过无线遥控来进行操作，无线遥控可以操控每种每种光源终端；灯光调节模块，用于：根据所述机械开关或者无线遥控可以对光源进行明暗和亮度的调节，同时还包括软启功能，当光源开启时，光源由暗渐渐变亮，光源关闭时，光源由亮渐渐变暗；定时控制模块，用于：根据需求可自由调节灯光的开启时间和关闭时间。

具体的，采用的四组不同的智能照明的方式，分别为机械开关、红外线感应器、光感应器和无线遥控，机械开关为传统式的按压开光，红外线感应器可以检测到红外线区域内的人体，红外线发射管会发出红外线，由于人体的遮挡反射反射到红外线接受，通过集成线路内的微电脑处理后的信号发送给脉冲电磁阀，电磁阀接受信号后按照指定的指令打开开关，当人体离开红外线感应范围，电磁阀没有接受信号，电磁阀阀芯则通过内部的弹簧进行复位来控制开关，光感应器的适用范围在夜晚，当夜晚有人经过光源终端时，通过光感应器照明装置即可开启，机械开关、红外线感应器和光感应器只能存在一种照明方式，无线遥控与客户终端信号连接，通过客户终端可以对光源终端直接进行照明方式的选择。

为了解决现有技术中，在照明装置工作时，对装置的电力无法进行及时的检测，以及照明装置在长时间使用后温度会逐渐上升，同时对照明装置组件的温度无法检测，并且对检测出得异常数据无法及时进行处理的问题，请参阅图4，本实施例提供以下技术方案：

所述检测单元，包括：电力检测模块，用于：基于多个光源终端的电力使用情况对其进行检测；温度检测模块，用于：基于多个光源终端中不同组件在使用时的工作温度进行检测；

所述电力检测模块先获取的每个光源终端的电力数据，在电力数据中获取同类负荷运行特征；根据所述的电力数据进行冗余和降维处理，获取处理后的电力数据；对所述处理后的电力数据进行特征提取，根据提取结果获取电力数据的初始特征集合；从所述初始特征集合中调取与负荷相关的关键特征并将其整合为关键特征子集；获取配电网的拓扑结构信息和预设运行方式信息以及配电网的每个配电节点的节点属性；根据每个配电节点的节点属性和所述拓扑结构信息以及预设运行方式信息确定每个配电节点的配电拓扑权重值；基于每个配电节点的配电拓扑权重值计算出电力数据中每个负荷量的基础值；获取所述电力数据对应的时序特征信息；根据所述时序特征信息从所述电力数据中提取每个负荷量的时序序列数据；基于每个负荷量的时序数列数据确定该负荷量的用电特征信息；将每个负荷量的时序序列数据和基础值作为模型输入样本，同时将每个负荷量的用电特征信息作为模型输出样本训练预设网络模型以获得每个负荷量的识别模型；利用每个负荷量的识别模型获取关键特征子集中每个关键特征的目标时序数列数据对应的目标用电特征；根据每个关键特征的目标用电特征获取每个负荷量的第一运行特征；获取每个负荷量的目标用电特征在所述电力数据中的变化情况，根据所述变化情况确定每个负荷量的用电变化规则；将用电变化规则相似度大于等于预设阈值的负荷量确认为同类负荷，将每类负荷中任一负荷量的第二目标运行特征确认为同类负荷的最终运行特征；基于最终运行特征中获取不同光源终端对应的电力数据并将其整合为该数据标签对应的电力数据数据集；再将不同数据标签对应的电力数据数据集中的子数据中的动态特性值以及数据量进行获取；根据每个子数据的动态特性值以及数据量计算出该数据标签的电力数据数据集的置信度；将置信度大于等于第一预设阈值的第一电力数据数据集确认为有用数据，确认置信度小于所述第一预设阈值的第二电力数据数据集中存在无用数据；检测每个第二电力数据集中的无用数据分布情况；根据所述无用数据分布情况确定每个无用数据的属性值；基于每个无用数据的属性值计算出每个第二电力数据集中无用数据的影响因子；确认每个第二电力数据集中无用数据的影响因子是否大于等于第二预设阈值，若是，确认该电力数据集中存在不良数据，若否，确认该电力数据集中未存在不良数据；根据确认结果评估出电力数据中是否存在异常电力数据，并对异常电力数据进行存储。

所述温度检测模块，包括多个组件测温仪器，组件测温仪器分别分别在不同的光源终端中，组件测温仪器对终端的组件进行温度采集，并将温度模拟信号进行评估以确定其是否符合标准，具体为：基于所述温度模拟信号的信号频率选择合适的投放频域；将所述温度模拟信号输入到所述投放频域中获得温度模拟信号对应的高精度估计结果；确认所述高精度估计结果是否符合器件内部的发热规律，若是，确认温度模拟信号初步符合标准，若否，确认温度模拟信号不符合标准；在确认温度模拟信号初步符合标准后，将所述温度模拟信号划分为多个信号帧；对每个信号帧进行奇异谱分解获得该信号帧对应的奇异谱分量；计算每个信号帧对应的奇异谱分量的样本熵；根据每个信号帧对应的奇异谱分量的样本熵对每个信号帧进行特征点检测，获取检测结果；根据所述检测结果确认每个信号帧对应的温度特征相关参数；将每个信号帧对应的温度特征相关参数进行排列组合以获得温度模拟信号对应的温度特征相关参数集；获取所述温度特征相关参数集对应的特征矢量；利用所述特征矢量进行模型构建，获取温度参数估计模型；利用所述温度参数估计模型对所述温度模拟信号进行温度参数追踪，获取追踪结果；根据所述追踪结果确认温度模拟信号中温度参数的相关性指数；基于所述相关性指数筛选出温度模拟信号中的温度参数相关信号值；确定所述温度参数相关信号值的时序变化情况，根据所述时序变化情况判断温度参数相关信号值的稳定性；确认所述稳定性是否大于等于预设阈值，若是，确认所述温度模拟信号进一步符合标准，否则，确认所述温度模拟信号不符合标准，并对不符合标准的温度模拟信号数据进行存储。

所述预警警报单元，基于检测单元中异常的电力数据和不符合标准的温度模拟信号数据进行风险指数决策；其中，分别将异常的电力数据和不符合标准的温度模拟信号数据与正常阈值进行数据数值对比计算；根据对比阈值计算的结果，结果差别越大则风险程度越高，结果差别越小则风险程度越低；根据风险程度数据进行不同强度的警报处理。

具体的，电力检测模块中通过冗余和降维处理的方式对不同的光源终端的电力进行处理，并根据配电网的拓扑结构信息和预设运行方式信息以及配电网的每个配电节点的节点属性，计算出电力数据中每个负荷量的基础值，将每个负荷量的时序序列数据和基础值作为模型输入样本，同时将每个负荷量的用电特征信息作为模型输出样本训练预设网络模型以获得每个负荷量的识别模型，从而获取目标用电特征，再将其进行计算，计算得出异常电力数据，温度检测模块中通过判定温度模拟信号的高精度评估值是否在器件正常工作参数范围内的温度涨幅区间内来确定其是否符合器件内部的发热规律进而确定温度模拟信号是否符合标准，当确认其初步符合标准后，通过将温度模拟信号划分为多个信号帧进而对每个信号帧进行处理以提取每个信号帧对应的温度特征相关参数来构建温度参数估计模型，通过温度参数估计模型可以计算出每个信号帧中温度参数相关信号值，可通过其判定该帧信号是否为有用信号，然后通过根据相邻两帧中温度参数相关信号值的变化情况来确定温度模拟信号中温度参数相关信号的时序变化情况并根据其判定温度参数相关信号值的稳定性从而评估出温度模拟信号是否进一步符合标准，最后将不符合标准的温度模拟信号数据与异常电力数据通过预警警报单元进行风险程度计算，结果差别越大则风险程度越高，则报警强度越大，结果差别越小则风险程度越低，则报警强度越小。

在一个实施例中，灯光调节模块根据所述机械开关或者无线遥控对光源进行明暗和亮度的调节，具体为：

检测待照明空间的第一亮度，根据所述第一亮度判断是否需要利用光源对待照明空间进行照明，若是，利用光源以预先设置的亮度对待照明空间进行照明，同时，检测待照明空间的第二亮度；

根据所述第一亮度和第二亮度的第一差值以及预先设置的亮度与第二亮度的第二差值；

根据所述第一差值和第二差值以及第一亮度、第二亮度和预先设置的亮度计算出光源对于待照明空间的目标照明效果指数：

其中，μ表示为光源对于待照明空间的目标照明效果指数，P₂表示为第二差值，Q₁表示为预先设置的亮度，θ表示为光源的照射光衰减系数，P₁表示为第一差值，Q₂表示为第二亮度，Q₃表示为第一亮度，e表示为自然常数，取值为2.72，a表示为光源的最远照射水平距离，b表示为光源的的最远照射垂直距离，s表示为待照明空间的底面积，ln表示为自然对数，λ表示为待照明空间的封闭度指数，

表示为待照明空间的光散射度；

根据光源对于待照明空间的照明效果指数确认光源对于待照明空间的照明是否符合预期，若是，无需进行后续操作，否则，确认需要对待照明空间加强照明亮度；

根据光源对于待照明空间的照明效果指数和预先设置的亮度计算出待照明空间的期望照明亮度：

其中，Q₄表示为待照明空间的期望照明亮度，μ′表示为对于待照明空间的照明预期结果对应的标准照明效果指数，α表示为待照明空间的整体颜色风格对于亮度折射的影响因子；

灯光调节模块根据所述机械开关或者无线遥控控制光源对待照明空间的照明亮度进行调节，将预先设置的亮度调节为所述期望照明亮度。

在本实施例中，照射光衰减系数表示为光源在照射过程中光线亮度随距离的衰减值与光源初始亮度的比值；

在本实施例中，封闭度指数表示为待照明空间的密封性；

在本实施例中，待照明空间的光散射度表示为待照明空间对于照射光线的散射丢失光线与总照射光线的比值。

上述技术方案的有益效果为：通过计算出光源对于待照明空间的目标照明效果指数可以直观准确地评价出光源以预设亮度对于待照明空间的照明效果是否符合预期要求进而对其照明亮度进行调节，提高了实用性和照明稳定性，进一步地，通过计算出待照明空间的期望照明亮度既可以保证对于待照明空间的照明效果同时还可以节省非必要的电能，降低了使用成本的同时进一步地提高了实用性。

在一个实施例中，所述检测单元基于系统控制单元中的多个终端电路对其进行电力的检测，检测在日常使用时是否存有风险数据，具体为：

采集每个终端电路的状态参数；

获取对于每个终端电路的操作人员的属性参数；

根据每个终端电路的状态参数和对于该终端电路的操作人员的属性参数确定检测电力数据中的可靠性电力指标数据；

获取电力数据中除可靠性电力指标数据外的非可靠性电力指标数据；

根据对于电力数据产生影响的风险因素以及各个风险因素之间的关联关系构建电力多态数据共享风险度量体系和电力多态数据单业务风险度量体系；

提取所述非可靠电力指标数据中的业务数据指标；

判断所述业务数据指标是否属于共享业务，若是，利用所述电力多态数据共享风险度量体系对所述业务数据指标进行风险因素的量化分析，获取第一分析结果；

若否，利用所述电力多态数据单业务风险度量体系对所述业务数据指标进行风险因素的量化分析，获取第二分析结果；

根据所述第一分析结果或第二分析结果获取非可靠电力指标数据中的风险因素度量结果；

根据非可靠电力指标数据中的风险因素度量结果对非可靠电力指标数据中的风险数据进行排查，获取排查结果；

通过预设风险样本数据训练神经网络模型，获取风险评估模型；

利用所述风险评估模型对排查结果中的风险数据进行风险值评估，获取评估结果；

根据所述评估结果将风险值大于等于预设阈值的目标风险数据进行统计和筛选。

在本实施例中，状态参数包括运行环境参数以及运行物理参数；

在本实施例中，属性参数表示为操作人员的身份属性和操作属性；

在本实施例中，电力多态数据共享风险度量体系表示为每个终端电路的在共享工作业务下的风险因素评估体系；

在本实施例中，电力多态数据单业务风险度量体系表示为每个终端电路的在单工作业务下的风险因素评估体系；

在本实施例中，业务指标数据表示为非可靠电力指标数据中与终端电路工作业务相关的电力指标数据；

在本实施例中，风险评估模型表示为风险数据中主观风险因素的评估模型，其输出结果为主观风险因素与客观风险因素的比值，即为风险值。

上述技术方案的工作原理为：首先采集每个终端电路的状态参数以及人员操作的属性参数并根据二者筛选出每个终端电路的可靠性电力指标数据，然后针对电力数据中的非可靠性电力指标数据，利用根据预设风险因素构建的风险度量体系来确定每个终端电路的电力数据在其对应业务下的风险因素量化结果，通过每个终端电路的非可靠性电力指标数据对应的风险因素量化结果确定其风险因素度量结果进而排查出风险数据，最后通过构建的风险评估模型对每个风险数据进行风险值评估从而筛查出最终的目标风险数据。

上述技术方案的有益效果为：通过筛选出每个终端电路的可靠性电力指标数据可以降低对于电力数据中风险数据筛查的样本，仅仅针对非可靠性电力指标数据筛查即可，提高了工作效率，进一步地，通过对每个终端电路的电力数据进行业务下的风险因素量化分析可以针对每个终端电路的实际工作业务来实时准确地评估出风险数据，提高了稳定性和数据筛查可靠性，进一步地，通过对每个终端电路的电力数据中的风险数据进行逐一风险值计算进而筛选出最终的风险数据可以进一步地保证风险数据的筛查精度和可靠性以及稳定性。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神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，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (9)

1.一种智能照明控制系统，包括光源采集单元、系统控制单元、检测单元和预警警报单元；

光源采集单元，用于通过不少于一种的光源采集方式将光源进行获取，并对获取的光源进行转换，转换为可进行室内照明的光源；

系统控制单元，用于提供工作电源以及电源控制，控制相应回路的输出以实现实时控制；

检测单元，基于系统控制单元中的多个终端电路对其进行电力的检测，检测在日常使用时是否存有风险数据；

预警警报单元，基于检测单元中的风险数据对其进行警报处理；

所述光源采集单元，包括：

自然光采集模块，用于：

将室外的日光进行捕获，再将捕获的日光进行强化转换，并进行高效传输，再将转换完成的光源进行导入；

人工照明模块，用于：

基于通过太阳能板对光源进行采集，采集完成后通过电极网将光能转换为电能，再通过蓄电池将转换完成的电能进行存储，蓄电池为室内的多个光源电力终端进行电力输送。

2.根据权利要求1所述的一种智能照明控制系统，其特征在于：所述人工照明模块，包括：

蓄电池管理单元，用于：

对蓄电池中的剩余电量进行检测，并基于检测结果对蓄电池的电力状态进行实时监测，且将监测结果数据在使用者的控制终端进行同步显示；

其中，对蓄电池进行被动均衡，且在被动均衡后对所述蓄电池藕接检测电路，并基于所述检测电路确定所述蓄电池的闭路电压；

基于所述闭路电压确定所述蓄电池的电流量，并基于所述电流量确定所述确定所述蓄电池的开路电压；

基于所述开路电压确定所述蓄电池中的剩余存储电量，同时，获取蓄电池当前的温度参数，并基于预设温度电量变化曲线对确定的剩余存储电量进行修正，得到目标剩余电量；

基于所述检测电路对蓄电池进行至少一次脉冲放电，并基于放电结果实时监测所述蓄电池的电压与放电时间的关联关系；

基于所述关联关系确定所述蓄电池的电池特性，并基于所述电池特征确定所述蓄电池的蓄电率；

获取所述蓄电池的电池容量，并基于所述电池容量以及所述目标剩余电量确定对所述电池组的目标蓄电量；

基于所述目标蓄电量以及所述蓄电池的蓄电率确定对所述蓄电池的蓄电时长，同时，基于所述蓄电率确定所述蓄电池的电量与蓄电时长的变化规律，并基于所述变化规律确定所述蓄电池在充电时长内各时刻对应的电量值；

根据客户终端对所述电量值进行同步显示，并当显示结果判定蓄电池蓄电完毕时，基于所述目标移动终端向用户发送提醒，可在客户终端上进行；

构建所述目标移动终端与新能源充电桩的数据传输链路，并基于所述数据传输链路将所述电池组在充电时长内各时刻对应的电量值在所述目标移动终端进行同步显示，并当显示结果判定电池组充电完毕时，基于所述目标移动终端向用户发送提醒。

3.根据权利要求1所述的一种智能照明控制系统，其特征在于：所述系统控制单元，包括：

电力传输模块，用于：

基于光源采集单元中不少于一组采集的光源电力进行接收；

感应控制模块，用于：

多个光源终端中分别设置有机械开关、红外线感应器、光感应器和无线遥控，其中客户终端通过无线遥控来进行操作，无线遥控可以操控每种每种光源终端；

灯光调节模块，用于：

根据所述机械开关或者无线遥控可以对光源进行明暗和亮度的调节，同时还包括软启功能，当光源开启时，光源由暗渐渐变亮，光源关闭时，光源由亮渐渐变暗；

定时控制模块，用于：

根据需求可自由调节灯光的开启时间和关闭时间。

4.根据权利要求1所述的一种智能照明控制系统，其特征在于：所述检测单元，包括：

电力检测模块，用于：

基于多个光源终端的电力使用情况对其进行检测；

温度检测模块，用于：

基于多个光源终端中不同组件在使用时的工作温度进行检测。

5.根据权利要求4所述的一种智能照明控制系统，其特征在于：所述电力检测模块先获取的每个光源终端的电力数据，在电力数据中获取同类负荷运行特征；

根据所述的电力数据进行冗余和降维处理，获取处理后的电力数据；

对所述处理后的电力数据进行特征提取，根据提取结果获取电力数据的初始特征集合；

从所述初始特征集合中调取与负荷相关的关键特征并将其整合为关键特征子集；

获取配电网的拓扑结构信息和预设运行方式信息以及配电网的每个配电节点的节点属性；

根据每个配电节点的节点属性和所述拓扑结构信息以及预设运行方式信息确定每个配电节点的配电拓扑权重值；

基于每个配电节点的配电拓扑权重值计算出电力数据中每个负荷量的基础值；

获取所述电力数据对应的时序特征信息；

根据所述时序特征信息从所述电力数据中提取每个负荷量的时序序列数据；

基于每个负荷量的时序数列数据确定该负荷量的用电特征信息；

将每个负荷量的时序序列数据和基础值作为模型输入样本，同时将每个负荷量的用电特征信息作为模型输出样本训练预设网络模型以获得每个负荷量的识别模型；

利用每个负荷量的识别模型获取关键特征子集中每个关键特征的目标时序数列数据对应的目标用电特征；

根据每个关键特征的目标用电特征获取每个负荷量的第一运行特征；

获取每个负荷量的目标用电特征在所述电力数据中的变化情况，根据所述变化情况确定每个负荷量的用电变化规则；

将用电变化规则相似度大于等于预设阈值的负荷量确认为同类负荷，将每类负荷中任一负荷量的第二目标运行特征确认为同类负荷的最终运行特征；

基于最终运行特征中获取不同光源终端对应的电力数据并将其整合为该数据标签对应的电力数据数据集；

再将不同数据标签对应的电力数据数据集中的子数据中的动态特性值以及数据量进行获取；

根据每个子数据的动态特性值以及数据量计算出该数据标签的电力数据数据集的置信度；

将置信度大于等于第一预设阈值的第一电力数据数据集确认为有用数据，确认置信度小于所述第一预设阈值的第二电力数据数据集中存在无用数据；

检测每个第二电力数据集中的无用数据分布情况；

根据所述无用数据分布情况确定每个无用数据的属性值；

基于每个无用数据的属性值计算出每个第二电力数据集中无用数据的影响因子

确认每个第二电力数据集中无用数据的影响因子是否大于等于第二预设阈值，若是，确认该电力数据集中存在不良数据，若否，确认该电力数据集中未存在不良数据；

根据确认结果评估出电力数据中是否存在异常电力数据，并对异常电力数据进行存储。

6.根据权利要求5所述的一种智能照明控制系统，其特征在于：所述温度检测模块，包括多个组件测温仪器，组件测温仪器分别分别在不同的光源终端中，组件测温仪器对终端的组件进行温度采集，并将温度模拟信号进行评估以确定其是否符合标准，具体为：

基于所述温度模拟信号的信号频率选择合适的投放频域；

将所述温度模拟信号输入到所述投放频域中获得温度模拟信号对应的高精度估计结果；

确认所述高精度估计结果是否符合器件内部的发热规律，若是，确认温度模拟信号初步符合标准，若否，确认温度模拟信号不符合标准；

在确认温度模拟信号初步符合标准后，将所述温度模拟信号划分为多个信号帧；

对每个信号帧进行奇异谱分解获得该信号帧对应的奇异谱分量；

计算每个信号帧对应的奇异谱分量的样本熵；

根据每个信号帧对应的奇异谱分量的样本熵对每个信号帧进行特征点检测，获取检测结果；

根据所述检测结果确认每个信号帧对应的温度特征相关参数；

将每个信号帧对应的温度特征相关参数进行排列组合以获得温度模拟信号对应的温度特征相关参数集；

获取所述温度特征相关参数集对应的特征矢量；

利用所述特征矢量进行模型构建，获取温度参数估计模型；

利用所述温度参数估计模型对所述温度模拟信号进行温度参数追踪，获取追踪结果；

根据所述追踪结果确认温度模拟信号中温度参数的相关性指数；

基于所述相关性指数筛选出温度模拟信号中的温度参数相关信号值；

确定所述温度参数相关信号值的时序变化情况，根据所述时序变化情况判断温度参数相关信号值的稳定性；

确认所述稳定性是否大于等于预设阈值，若是，确认所述温度模拟信号进一步符合标准，否则，确认所述温度模拟信号不符合标准，并对不符合标准的温度模拟信号数据进行存储。

7.根据权利要求1所述的一种智能照明控制系统，其特征在于：所述预警警报单元，基于检测单元中异常的电力数据和不符合标准的温度模拟信号数据进行风险指数决策；

其中，分别将异常的电力数据和不符合标准的温度模拟信号数据与正常阈值进行数据数值对比计算；

根据对比阈值计算的结果，结果差别越大则风险程度越高，结果差别越小则风险程度越低；

根据风险程度数据进行不同强度的警报处理。

8.根据权利要求3所述的一种智能照明控制系统，其特征在于，灯光调节模块根据所述机械开关或者无线遥控对光源进行明暗和亮度的调节，具体为：

检测待照明空间的第一亮度，根据所述第一亮度判断是否需要利用光源对待照明空间进行照明，若是，利用光源以预先设置的亮度对待照明空间进行照明，同时，检测待照明空间的第二亮度；

根据所述第一亮度和第二亮度的第一差值以及预先设置的亮度与第二亮度的第二差值；

根据所述第一差值和第二差值以及第一亮度、第二亮度和预先设置的亮度计算出光源对于待照明空间的目标照明效果指数：

其中，μ表示为光源对于待照明空间的目标照明效果指数，P₂表示为第二差值，Q₁表示为预先设置的亮度，θ表示为光源的照射光衰减系数，P₁表示为第一差值，Q₂表示为第二亮度，Q₃表示为第一亮度，e表示为自然常数，取值为2.72，a表示为光源的最远照射水平距离，b表示为光源的的最远照射垂直距离，s表示为待照明空间的底面积，ln表示为自然对数，λ表示为待照明空间的封闭度指数，

表示为待照明空间的光散射度；

根据光源对于待照明空间的照明效果指数确认光源对于待照明空间的照明是否符合预期，若是，无需进行后续操作，否则，确认需要对待照明空间加强照明亮度；

根据光源对于待照明空间的照明效果指数和预先设置的亮度计算出待照明空间的期望照明亮度：

其中，Q₄表示为待照明空间的期望照明亮度，μ′表示为对于待照明空间的照明预期结果对应的标准照明效果指数，α表示为待照明空间的整体颜色风格对于亮度折射的影响因子；

灯光调节模块根据所述机械开关或者无线遥控控制光源对待照明空间的照明亮度进行调节，将预先设置的亮度调节为所述期望照明亮度。

9.根据权利要求1所述的一种智能照明控制系统，其特征在于：所述检测单元基于系统控制单元中的多个终端电路对其进行电力的检测，检测在日常使用时是否存有风险数据，具体为：

采集每个终端电路的状态参数；

获取对于每个终端电路的操作人员的属性参数；

根据每个终端电路的状态参数和对于该终端电路的操作人员的属性参数确定检测电力数据中的可靠性电力指标数据；

获取电力数据中除可靠性电力指标数据外的非可靠性电力指标数据；

根据对于电力数据产生影响的风险因素以及各个风险因素之间的关联关系构建电力多态数据共享风险度量体系和电力多态数据单业务风险度量体系；

提取所述非可靠电力指标数据中的业务数据指标；

判断所述业务数据指标是否属于共享业务，若是，利用所述电力多态数据共享风险度量体系对所述业务数据指标进行风险因素的量化分析，获取第一分析结果；

若否，利用所述电力多态数据单业务风险度量体系对所述业务数据指标进行风险因素的量化分析，获取第二分析结果；

根据所述第一分析结果或第二分析结果获取非可靠电力指标数据中的风险因素度量结果；

根据非可靠电力指标数据中的风险因素度量结果对非可靠电力指标数据中的风险数据进行排查，获取排查结果；

通过预设风险样本数据训练神经网络模型，获取风险评估模型；

利用所述风险评估模型对排查结果中的风险数据进行风险值评估，获取评估结果；

根据所述评估结果将风险值大于等于预设阈值的目标风险数据进行统计和筛选。

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