CN116761309B - 一种隧道节能智慧化管理系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及隧道照明技术领域，具体涉及一种隧道节能智慧化管理系统及方法，所述系统包括隧道照明控制器、若干照明灯组和数据采集子系统，所述隧道照明控制器包括以下模块：数据采集模块：用于通过数据采集子系统获取隧道周围车辆的实时行驶数据、天气数据和隧道照明数据；隧道数字孪生三维质控模块：用于构建三维隧道模型，并实时在三维隧道模型中模拟出各车辆的行车轨迹与真实位置；照明控制模块：用于根据时间节点、天气数据和隧道照明数据制定若干照明灯组的低碳节能粗调控制策略，以及生成动态精细调整策略。本发明能够在保障隧道运营安全的前提下合理节省照明费用，降低成本，实现低碳节能。

Description

一种隧道节能智慧化管理系统及方法

技术领域

本发明涉及隧道照明技术领域，具体涉及一种隧道节能智慧化管理系统及方法。

背景技术

隧道作为道路上的特殊路段，特别是在隧道的使用过程中，随着时间、天气的变化隧道外部亮度变化很大。当车辆在驶入、通过和驶出隧道的过程中，会出现一系列的视觉问题。例如，在经过长隧道时，当车辆驶入隧道时，会感觉洞口很黑，以至于无法辨认洞口附近的状况，连障碍物也无法辨认，产生“黑洞”效应。车辆在接近隧道出口时，看到的是一个刺眼的炫亮白洞，此时形成“白洞”效应，会影响司机出洞口时的视觉功能，无法准确判定前方的车辆，存在安全隐患。在经过短隧道时，驾驶员从入口可以看到出口处的亮度很高，会产生“黑框”效应。另外，夜间通过隧道接近出口时也是一样的道理，会产生“黑洞”效应。因此，在进行隧道亮度控制和调节时应注意到这些视觉上的效应，减少甚至消除这两种效应带来的不利影响。

为了缓解“黑洞”效应、“白洞”效应和“黑框”效应，目前采取的技术是将隧道照明分为引入段、入口段、过渡段、中间段和出口段，采用控制器和多组照明灯实现分段高亮度照明，以及实现隧道照明的亮度随长度进行照明梯度变化的照明平滑曲线控制。但其弊端是这种照明控制过于呆板不够灵活，无法根据隧道车辆通行情况和外界环境等进行精确调控，是以增大花费的方式提高行车安全，导致的结果是照明能耗和照明费用显著提高，不符合低碳节能的设计理念。

发明内容

本发明的目的之一在于提供一种隧道节能智慧化管理系统，能够在保障隧道运营安全的前提下合理节省照明费用，降低成本，实现低碳节能。

为了达到上述目的，提供了一种隧道节能智慧化管理系统，包括隧道照明控制器、若干照明灯组和数据采集子系统，所述数据采集子系统包括车流量采集器、车速采集器、深度融合雷达、摄像头和亮度采集器，所述隧道照明控制器包括以下模块：

数据采集模块：用于通过数据采集子系统获取隧道周围车辆的实时行驶数据、天气数据和隧道照明数据；所述实时行驶数据包括车流量信息、车速信息、车辆位置信息和车辆图像信息，所述隧道照明数据包括隧道进口外部光照强度信息、隧道进口内部光照强度信息、隧道出口外部光照强度信息和隧道出口内部光照强度信息；

隧道数字孪生三维质控模块：用于根据隧道信息和实时行驶数据构建数字孪生的三维隧道模型，并实时在三维隧道模型中模拟出各车辆的行车轨迹与真实位置；

照明控制模块：用于根据时间节点、天气数据和隧道照明数据制定若干照明灯组的低碳节能粗调控制策略，所述低碳节能粗调控制策略包括白昼控制策略和夜间控制策略，所述白昼控制策略包括多云天控制子策略、晴天控制子策略和阴雨天控制子策略，所述夜间控制策略包括前半夜控制子策略和深夜控制子策略；还用于根据三维隧道模型中模拟出的各车辆的车流量信息、车速信息和车辆位置信息生成对低碳节能粗调控制策略中隧道进口外部光照强度信息、隧道进口内部光照强度信息之间的第一光照强度差、隧道进口段亮度曲线和照明时间，以及隧道出口外部光照强度信息和隧道出口内部光照强度信息之间的第二光照强度差、隧道出口段亮度曲线和照明时间进行动态精细调整的动态精细调整策略。

进一步，所述若干照明灯组包括基本灯、第一级加强灯、第二级加强灯和路灯；所述多云天控制子策略为：开基本灯和第一级加强灯，以及关第二级加强灯和路灯，并将第一光照强度差和第二光照强度差调控到第一调控范围；所述晴天控制子策略为：开基本灯、第一级加强灯和第二级加强灯，以及关路灯，将第一光照强度差和第二光照强度差调控到第二调控范围；所述阴雨天控制子策略为：开基本灯和第二级加强灯，以及关第一级加强灯和路灯，并将第一光照强度差和第二光照强度差调控到第三调控范围；前半夜控制子策略为：开基本灯和路灯，以及关第一级加强灯和第二级加强灯，并将第一光照强度差和第二光照强度差调控到第四调控范围；深夜控制子策略为：开一半基本灯，以及关第一级加强灯、第二级加强灯和路灯，并将第一光照强度差和第二光照强度差调控到第五调控范围。

进一步，所述隧道照明控制器还包括以下模块：

耗能统计分析模块：用于对照明灯组的耗能情况进行统计分析，按照区域进行划分，对季度、月度、每日的耗能数据进行数据可视化的分析及排名；

电费分析计算模块：用于根据耗能统计分析模块的耗能统计分析，分别分析计算各划分区域照明灯组的季度电费、月度电费、每日电费，并对电费数据进行数据可视化的分析及排名；

数据分析模块：用于记录低碳节能粗调控制策略和动态精细调整策略对照明灯组的调控数据；还用于对管控后的照明灯组的耗能数据、电费数据和调控数据进行综合对比分析，形成数据分析报告。

进一步，所述数据分析报告包括高耗能区域、对应高耗能区域的照明灯组、低碳节能粗调控制策略和动态精细调整策略，以及低耗能区域、对应低耗能区域的照明灯组、低碳节能粗调控制策略和动态精细调整策略；所述数据采集模块还用于采集当前车辆司机对隧道的黑洞效应和白洞效应的调查反馈信息；所述隧道照明控制器还包括以下模块：

优化管理模块：用于根据调查反馈信息分析判断优化高耗能区域和低耗能区域的照明灯组、低碳节能粗调控制策略和动态精细调整策略是否需要再优化，若需要，则通过电费分析计算模块对比分析优化前后的季度电费、月度电费、每日电费的分析结果，形成优化分析报告，并根据优化分析报告的结果进一步分析确认低碳节能粗调控制策略和动态精细调整策略是否需要再优化。

进一步，所述隧道照明控制器还包括以下模块：

视觉反馈分析模块：用于根据三维隧道模型分析车辆在隧道进口和隧道出口处车速信息的变化信息和车辆信息，根据变化信息分析判断对应车辆是否存在刹车行为，若不存在，则认定车辆司机的视觉反馈为未受到干扰，生成干扰反馈预测信息；若存在，则认定车辆司机的视觉反馈为受到干扰，生成干扰反馈预测信息；

交互印证模块：用于获取与车辆信息相对应的且由数据采集模块采集的调查反馈信息，并将调查反馈信息和干扰反馈预测信息相交互验证，以调查反馈信息为主要依据，若不存在调查反馈信息则以干扰反馈预测信息为主要依据。

本发明的目的之二在于提供一种隧道节能智慧化管理方法，包括以下步骤：

数据采集步骤：获取隧道周围车辆的实时行驶数据、天气数据和隧道照明数据；所述实时行驶数据包括车流量信息、车速信息、车辆位置信息和车辆图像信息，所述隧道照明数据包括隧道进口外部光照强度信息、隧道进口内部光照强度信息、隧道出口外部光照强度信息和隧道出口内部光照强度信息；

隧道数字孪生三维质控步骤：根据隧道信息和实时行驶数据构建数字孪生的三维隧道模型，并实时在三维隧道模型中模拟出各车辆的行车轨迹与真实位置；

照明控制步骤：根据时间节点、天气数据和隧道照明数据制定若干照明灯组的低碳节能粗调控制策略，所述低碳节能粗调控制策略包括白昼控制策略和夜间控制策略，所述白昼控制策略包括多云天控制子策略、晴天控制子策略和阴雨天控制子策略，所述夜间控制策略包括前半夜控制子策略和深夜控制子策略；还用于根据三维隧道模型中模拟出的各车辆的车流量信息、车速信息和车辆位置信息生成对低碳节能粗调控制策略中隧道进口外部光照强度信息、隧道进口内部光照强度信息之间的第一光照强度差、隧道进口段亮度曲线和照明时间，以及隧道出口外部光照强度信息和隧道出口内部光照强度信息之间的第二光照强度差、隧道出口段亮度曲线和照明时间进行动态精细调整的动态精细调整策略。

进一步，所述若干照明灯组包括基本灯、第一级加强灯、第二级加强灯和路灯；所述多云天控制子策略为：开基本灯和第一级加强灯，以及关第二级加强灯和路灯，并将第一光照强度差和第二光照强度差调控到第一调控范围；所述晴天控制子策略为：开基本灯、第一级加强灯和第二级加强灯，以及关路灯，将第一光照强度差和第二光照强度差调控到第二调控范围；所述阴雨天控制子策略为：开基本灯和第二级加强灯，以及关第一级加强灯和路灯，并将第一光照强度差和第二光照强度差调控到第三调控范围；前半夜控制子策略为：开基本灯和路灯，以及关第一级加强灯和第二级加强灯，并将第一光照强度差和第二光照强度差调控到第四调控范围；深夜控制子策略为：开一半基本灯，以及关第一级加强灯、第二级加强灯和路灯，并将第一光照强度差和第二光照强度差调控到第五调控范围。

进一步，还包括以下步骤：

耗能统计分析步骤：对照明灯组的耗能情况进行统计分析，按照区域进行划分，对季度、月度、每日的耗能数据进行数据可视化的分析及排名；

电费分析计算步骤：根据耗能统计分析模块的耗能统计分析，分别分析计算各划分区域照明灯组的季度电费、月度电费、每日电费，并对电费数据进行数据可视化的分析及排名；

数据分析步骤：记录低碳节能粗调控制策略和动态精细调整策略对照明灯组的调控数据；还用于对管控后的照明灯组的耗能数据、电费数据和调控数据进行综合对比分析，形成数据分析报告。

进一步，所述数据分析报告包括高耗能区域、对应高耗能区域的照明灯组、低碳节能粗调控制策略和动态精细调整策略，以及低耗能区域、对应低耗能区域的照明灯组、低碳节能粗调控制策略和动态精细调整策略；所述数据采集步骤中还采集当前车辆司机对隧道的黑洞效应和白洞效应的调查反馈信息；还包括以下步骤：

优化管理步骤：根据调查反馈信息分析判断优化高耗能区域和低耗能区域的照明灯组、低碳节能粗调控制策略和动态精细调整策略是否需要再优化，若需要，则通过电费分析计算模块对比分析优化前后的季度电费、月度电费、每日电费的分析结果，形成优化分析报告，并根据优化分析报告的结果进一步分析确认低碳节能粗调控制策略和动态精细调整策略是否需要再优化。

进一步，还包括以下步骤：

视觉反馈分析步骤：根据三维隧道模型分析车辆在隧道进口和隧道出口处车速信息的变化信息和车辆信息，根据变化信息分析判断对应车辆是否存在刹车行为，若不存在，则认定车辆司机的视觉反馈为未受到干扰，生成干扰反馈预测信息；若存在，则认定车辆司机的视觉反馈为受到干扰，生成干扰反馈预测信息；

交互印证步骤：获取与车辆信息相对应的且由数据采集步骤中采集的调查反馈信息，并将调查反馈信息和干扰反馈预测信息相交互验证，以调查反馈信息为主要依据，若不存在调查反馈信息则以干扰反馈预测信息为主要依据。

原理及优点：

1.通过构建的三维隧道模型和深度融合雷达、可见光视频摄像头、热成像摄像头等多类传感器采集的数据，对隧道内外交通信息进行动态感知，实时采集隧道内外包括交通状态运行实时数据、交通流数据、过车数据、交通突发事件、车辆车体温度在内的多类应用数据，以丰富的高精数据资源支撑隧道车道级精细管理。能够描绘出车辆在真实场景下的真实过车轨迹与真实位置，实现隧道事件的高精度定位与高还原回溯，提升隧道行车的管理颗粒度，为隧道的通风，照明、通行安全做好足够的数据支撑。同时基于三维隧道模型，开展隧道照明系统的节能控制策略，形成照明系统开关、亮度的智慧化方案，实现照明自动调节，尽可能消除黑洞白洞效应，保障车辆行驶安全，在保障隧道运营安全的前提下合理节省照明费用。

2.本方案对于消除黑洞白洞效应采用了低碳节能粗调控制策略中的五个主要策略，分别是多云天控制子策略、晴天控制子策略、阴雨天控制子策略、前半夜控制子策略和深夜控制子策略，每个策略能够在不同的天气情况下、时间节点下对照明灯组采取不同的控制方式，可实现安全和节能的效果。为了进一步提高安全和节能的效果，本方案还设置了动态精细调整策略，根据三维隧道模型中模拟出的各车辆的车流量信息、车速信息和车辆位置信息生成对低碳节能粗调控制策略中隧道进口外部光照强度信息、隧道进口内部光照强度信息之间的第一光照强度差、隧道进口段亮度曲线和照明时间，以及隧道出口外部光照强度信息和隧道出口内部光照强度信息之间的第二光照强度差、隧道出口段亮度曲线和照明时间进行动态精细调整。

3.通过环境光照的强度进行智能调控，可能较为片面，因为每个人的视觉感官不一样，因此黑洞效应和白洞效应的产生情况不一样。本方案通过数据采集模块采集当前车辆司机对隧道的黑洞效应和白洞效应的调查反馈信息和干扰反馈预测信息的交互验证，为后续的优化分析提供足够的数据支撑；再通过优化管理模块根据调查反馈信息分析判断优化高耗能区域和低耗能区域的照明灯组、低碳节能粗调控制策略和动态精细调整策略是否需要再优化，例如全部用户反馈黑洞效应和白洞效应存在或不存在，则说明比较极端，需要调整优化，则通过电费分析计算模块对比分析优化前后的季度电费、月度电费、每日电费的分析结果，形成优化分析报告，以便决策者和管理人员进一步验证判断，从而去优化设置的五个主要策略，进而提高安全与节能的双重效果。若绝大多数的用户反馈黑洞效应和白洞效应不存在，则说明本方案的系统调控得比较好，能满足多数人正常行驶的同时实现节能减排的效果。

附图说明

图1为本发明实施例一种隧道节能智慧化管理系统的逻辑框图；

图2为三维隧道模型的架构示意图。

具体实施方式

下面通过具体实施方式进一步详细说明：

实施例

一种隧道节能智慧化管理系统，基本如图1所示，包括隧道照明控制器、若干照明灯组和数据采集子系统，所述若干照明灯组包括基本灯、第一级加强灯、第二级加强灯和路灯；路灯为隧道外的道路路灯，基本灯为隧道内的基础照明，第一级加强灯和第二级加强灯设置在隧道口处，在隧道内有一定的长度设置范围，第二级加强灯的照明强度大于第一级加强灯。所述数据采集子系统包括车流量采集器、车速采集器、深度融合雷达、摄像头（包括可见光摄像头和红外摄像头）和亮度采集器（光敏传感器），数据采集子系统包括车流量采集器、车速采集器、深度融合雷达、摄像头和亮度采集器等传感器、数据采集设备均采用现有器件。所述隧道照明控制器为隧道中机房的服务器，具体包括以下模块：

数据采集模块：用于通过数据采集子系统获取隧道周围车辆的实时行驶数据、天气数据和隧道照明数据，天气数据通过网络在天气网站获取；所述实时行驶数据包括车流量信息（对应于车流量采集器）、车速信息（对应于车速采集器）、车辆位置信息（对应于深度融合雷达）和车辆图像信息（摄像头），所述隧道照明数据包括隧道进口外部光照强度信息、隧道进口内部光照强度信息、隧道出口外部光照强度信息和隧道出口内部光照强度信息（对应于亮度采集器）；还用于采集当前车辆司机对隧道的黑洞效应和白洞效应的调查反馈信息，本实施例，主要通过短信调查的方式，采集车辆司机的调查反馈信息，其方式是通过隧道内的基站设施，隧道的车辆司机的手机都能连接到隧道内的基站，因此就知道哪些车辆司机通过隧道了，然后定向发送调研短信即可。

隧道数字孪生三维质控模块：用于根据隧道信息和实时行驶数据构建数字孪生的三维隧道模型，并实时在三维隧道模型中模拟出各车辆的行车轨迹与真实位置；隧道数字孪生三维质控模块可以构建成隧道数字孪生三维质控平台，是通过深度融合雷达、可见光视频、热成像等多类传感器对隧道内外交通信息进行动态感知，实时采集隧道内外包括交通状态运行实时数据、交通流数据、过车数据、交通突发事件、车辆车体温度在内的多类应用数据，以丰富的高精数据资源支撑隧道车道级精细管理。常规方案中，摄像头通常独立存在，但该方案只有车辆通过地感线圈时才能获取车速等数据，而雷达具有很好的移动测速能力，将视频检测与雷达测速更好地融合在一起，就是雷达/视频深度融合，也称之为深度融合雷达；如图2所示，隧道数字孪生三维智控平台通过现有的数字孪生全要场景技术，结合B/S架构开放API实现隧道数字孪生场景与监测数据融合关联，结合行业专业知识库、交通仿真、事件预警、大数据分析等手段实现隧道透明化管理，帮助隧道智慧化建设提升，助力隧道安全、高效运营、管理与服务。本方案仅用到照明相关的功能，通风、消防等功能也有，但不是本方案的重点。

照明控制模块：用于根据时间节点、天气数据和隧道照明数据制定若干照明灯组的低碳节能粗调控制策略，其中，时间节点为第一级要素，时间节点包括白昼和夜间，而夜间又包括前半夜和深夜。天气数据为第二级要素，天气数据包括晴天天气、多云天气和阴雨天天气。夜间无论天气好还是不好，光照都是不足的，因此无需像白昼那样划分晴天天气、多云天气和阴雨天天气。隧道照明数据主要是根据隧道进口外部光照强度信息和隧道出口外部光照强度信息划分数值范围（各个地方地理环境不一样、经纬度不一样，本实施例就一一举例说明，可根据当地的实际情况设置），需要与时间节点、天气数据交互验证，共同验证当前时间节点隧道外部的光照强度是否属于提前设定的白昼还是夜间，以及验证是白昼中的晴天天气、多云天气还是阴雨天天气，毕竟四季中相同时间的环境照明强度是变化的（例如夏天白昼长-环境光照强度高、夜晚短；冬天白昼短-环境光照强度一般、夜晚长）。所述低碳节能粗调控制策略包括白昼控制策略和夜间控制策略，所述白昼控制策略包括多云天控制子策略、晴天控制子策略和阴雨天控制子策略，所述夜间控制策略包括前半夜控制子策略和深夜控制子策略。

所述低碳节能粗调控制策略中的各个子策略的匹配方式需随一年的时间日期，先从设置好的环境光照强度的数值范围（即隧道进口外部光照强度信息和隧道出口外部光照强度信息的数值范围）匹配对应的数值范围，然后将亮度采集器（隧道进口和隧道出口的光敏传感器）采集的隧道进口外部光照强度信息和隧道出口外部光照强度信息与匹配对应的数值范围进行对比分析，最后匹配出对应的控制子策略用于实际控制即可。

所述若干照明灯组包括基本灯、第一级加强灯、第二级加强灯和路灯；所述多云天控制子策略为：开基本灯和第一级加强灯，以及关第二级加强灯和路灯，并将第一光照强度差和第二光照强度差调控到第一调控范围；所述晴天控制子策略为：开基本灯、第一级加强灯和第二级加强灯，以及关路灯，将第一光照强度差和第二光照强度差调控到第二调控范围；所述阴雨天控制子策略为：开基本灯和第二级加强灯，以及关第一级加强灯和路灯，并将第一光照强度差和第二光照强度差调控到第三调控范围；前半夜控制子策略为：开基本灯和路灯，以及关第一级加强灯和第二级加强灯，并将第一光照强度差和第二光照强度差调控到第四调控范围；深夜控制子策略为：开一半基本灯，以及关第一级加强灯、第二级加强灯和路灯，并将第一光照强度差和第二光照强度差调控到第五调控范围。

本方案通过多云天控制子策略、晴天控制子策略、阴雨天控制子策略、前半夜控制子策略和深夜控制子策略，每个策略能够在不同的天气情况下、时间节点下对照明灯组采取不同的控制方式，可实现安全和节能的效果。

照明控制模块还用于根据三维隧道模型中模拟出的各车辆的车流量信息、车速信息和车辆位置信息生成对低碳节能粗调控制策略中隧道进口外部光照强度信息、隧道进口内部光照强度信息之间的第一光照强度差、隧道进口段亮度曲线和照明时间，以及隧道出口外部光照强度信息和隧道出口内部光照强度信息之间的第二光照强度差、隧道出口段亮度曲线和照明时间进行动态精细调整的动态精细调整策略。

动态精细调整策略是时间节点在白昼阶段和深夜阶段的车流量小于预设值时的调整策略，主要通过车流量和进入或离开隧道的2辆车辆的前后距离来调控第一光照强度差、二光照强度差和照明时间。如，当车流量低于设定阈值（依需求设置），且即将进入或离开隧道的2辆车辆的前后距离超过安全距离范围阈值（依需求设置）时，第一光照强度差、二光照强度差调整可以调大，照明时间缩短，因为即使产生黑洞效应和白洞效应也不影响车辆行驶安全。若发现进入或离开隧道的车辆的前后距离未超过安全距离范围阈值时（跟车较近的情况），第一光照强度差、二光照强度差调整需调小处理，并使照明时间加长，避免产生黑洞效应和白洞效应而导致事故的发生。隧道进口段亮度曲线和、隧道出口段亮度曲线尽量根据第一级加强灯、第二级加强灯的设置长度优化，使光照亮度过渡更为平和，减少对车辆司机的感官影响。通过动态精细调整策略可以进一步提高安全和节能的效果。

耗能统计分析模块：用于对照明灯组的耗能情况进行统计分析，按照区域进行划分，对季度、月度、每日的耗能数据进行数据可视化的分析及排名；通过直观的数字、柱状图、饼图等，综合展示隧道的耗能数据。

电费分析计算模块：用于根据耗能统计分析模块的耗能统计分析，分别分析计算各划分区域照明灯组的季度电费、月度电费、每日电费，并对电费数据进行数据可视化的分析及排名；通过直观的数字、柱状图、饼图等，综合展示隧道的电费数据。

数据分析模块：用于记录低碳节能粗调控制策略和动态精细调整策略对照明灯组的调控数据；还用于对管控后的照明灯组的耗能数据、电费数据和调控数据进行综合对比分析，形成数据分析报告。所述数据分析报告包括高耗能区域、对应高耗能区域的照明灯组、低碳节能粗调控制策略和动态精细调整策略，以及低耗能区域、对应低耗能区域的照明灯组、低碳节能粗调控制策略和动态精细调整策略。

视觉反馈分析模块：用于根据三维隧道模型分析车辆在隧道进口和隧道出口处车速信息的变化信息和车辆信息，根据变化信息分析判断对应车辆是否存在刹车行为（速度的瞬时变化），若不存在，则认定车辆司机的视觉反馈为未受到干扰，生成干扰反馈预测信息；若存在，则认定车辆司机的视觉反馈为受到干扰，生成干扰反馈预测信息；

交互印证模块：用于获取与车辆信息相对应的且由数据采集模块采集的调查反馈信息，并将调查反馈信息和干扰反馈预测信息相交互验证，以调查反馈信息为主要依据，若不存在调查反馈信息则以干扰反馈预测信息为主要依据。

优化管理模块：用于根据调查反馈信息和干扰反馈预测信息分析判断优化高耗能区域和低耗能区域的照明灯组、低碳节能粗调控制策略和动态精细调整策略是否需要再优化，若需要，则通过电费分析计算模块对比分析优化前后的季度电费、月度电费、每日电费的分析结果，形成优化分析报告，并根据优化分析报告的结果进一步分析确认低碳节能粗调控制策略和动态精细调整策略是否需要再优化。

通过环境光照的强度进行智能调控，可能较为片面，因为每个人的视觉感官不一样，因此黑洞效应和白洞效应的产生情况不一样，收到的意见反馈就不一样。本方案通过数据采集模块采集当前车辆司机对隧道的黑洞效应和白洞效应的调查反馈信息；再通过优化管理模块根据调查反馈信息分析判断优化高耗能区域和低耗能区域的照明灯组、低碳节能粗调控制策略和动态精细调整策略是否需要再优化，例如通过隧道的全部用户都反馈黑洞效应和白洞效应存在或不存在，则说明当前照明灯组的控制策略比较极端，需要调整优化，同时通过电费分析计算模块对比分析优化前后的季度电费、月度电费、每日电费的分析结果，通过优化分析报告的方式以便决策人员发现电费支出是否升高，若升高了，则方便决策人员进一步确认是否需要对控制策略进行优化调整。若绝大多数（满足设定百分比例）的用户反馈黑洞效应和白洞效应不存在，且季度电费、月度电费、每日电费的对比分析结果有所降低，则说明本方案的系统调控得比较好，策略相对较好，能满足多数人正常行驶的同时实现节能减排的效果。

一种隧道节能智慧化管理方法，其特征在于，包括以下步骤：

数据采集步骤：通过数据采集子系统获取隧道周围车辆的实时行驶数据、天气数据和隧道照明数据；所述实时行驶数据包括车流量信息、车速信息、车辆位置信息和车辆图像信息，所述隧道照明数据包括隧道进口外部光照强度信息、隧道进口内部光照强度信息、隧道出口外部光照强度信息和隧道出口内部光照强度信息；还采集当前车辆司机对隧道的黑洞效应和白洞效应的调查反馈信息；

隧道数字孪生三维质控步骤：根据隧道信息和实时行驶数据构建数字孪生的三维隧道模型，并实时在三维隧道模型中模拟出各车辆的行车轨迹与真实位置；

照明控制步骤：根据时间节点、天气数据和隧道照明数据制定若干照明灯组的低碳节能粗调控制策略，所述低碳节能粗调控制策略包括白昼控制策略和夜间控制策略，所述白昼控制策略包括多云天控制子策略、晴天控制子策略和阴雨天控制子策略，所述夜间控制策略包括前半夜控制子策略和深夜控制子策略；

所述多云天控制子策略为：开基本灯和第一级加强灯，以及关第二级加强灯和路灯，并将第一光照强度差和第二光照强度差调控到第一调控范围；所述晴天控制子策略为：开基本灯、第一级加强灯和第二级加强灯，以及关路灯，将第一光照强度差和第二光照强度差调控到第二调控范围；所述阴雨天控制子策略为：开基本灯和第二级加强灯，以及关第一级加强灯和路灯，并将第一光照强度差和第二光照强度差调控到第三调控范围；前半夜控制子策略为：开基本灯和路灯，以及关第一级加强灯和第二级加强灯，并将第一光照强度差和第二光照强度差调控到第四调控范围；深夜控制子策略为：开一半基本灯，以及关第一级加强灯、第二级加强灯和路灯，并将第一光照强度差和第二光照强度差调控到第五调控范围。

还用于根据三维隧道模型中模拟出的各车辆的车流量信息、车速信息和车辆位置信息生成对低碳节能粗调控制策略中隧道进口外部光照强度信息、隧道进口内部光照强度信息之间的第一光照强度差、隧道进口段亮度曲线和照明时间，以及隧道出口外部光照强度信息和隧道出口内部光照强度信息之间的第二光照强度差、隧道出口段亮度曲线和照明时间进行动态精细调整的动态精细调整策略。

耗能统计分析步骤：对照明灯组的耗能情况进行统计分析，按照区域进行划分，对季度、月度、每日的耗能数据进行数据可视化的分析及排名；

电费分析计算步骤：根据耗能统计分析模块的耗能统计分析，分别分析计算各划分区域照明灯组的季度电费、月度电费、每日电费，并对电费数据进行数据可视化的分析及排名；

数据分析步骤：记录低碳节能粗调控制策略和动态精细调整策略对照明灯组的调控数据；还用于对管控后的照明灯组的耗能数据、电费数据和调控数据进行综合对比分析，形成数据分析报告。所述数据分析报告包括高耗能区域、对应高耗能区域的照明灯组、低碳节能粗调控制策略和动态精细调整策略，以及低耗能区域、对应低耗能区域的照明灯组、低碳节能粗调控制策略和动态精细调整策略。

视觉反馈分析步骤：根据三维隧道模型分析车辆在隧道进口和隧道出口处车速信息的变化信息和车辆信息，根据变化信息分析判断对应车辆是否存在刹车行为，若不存在，则认定车辆司机的视觉反馈为未受到干扰，生成干扰反馈预测信息；若存在，则认定车辆司机的视觉反馈为受到干扰，生成干扰反馈预测信息；

交互印证步骤：获取与车辆信息相对应的且由数据采集步骤中采集的调查反馈信息，并将调查反馈信息和干扰反馈预测信息相交互验证，以调查反馈信息为主要依据，若不存在调查反馈信息则以干扰反馈预测信息为主要依据。

优化管理步骤：根据调查反馈信息分析判断优化高耗能区域和低耗能区域的照明灯组、低碳节能粗调控制策略和动态精细调整策略是否需要再优化，若需要，则通过电费分析计算模块对比分析优化前后的季度电费、月度电费、每日电费的分析结果，形成优化分析报告，并根据优化分析报告的结果进一步分析确认低碳节能粗调控制策略和动态精细调整策略是否需要再优化。

以上所述的仅是本发明的实施例，方案中公知的具体结构及特性等常识在此过多描述，所属领域普通技术人员知晓申请日或者优先权日之前发明所属技术领域所有的普通技术知识，能够获知该领域中所有的现有技术，并且具有应用该日期之前常规实验手段的能力，所属领域普通技术人员可以在本申请给出的启示下，结合自身能力完善并实施本方案，一些典型的公知结构或者公知方法不应当成为所属领域普通技术人员实施本申请的障碍。应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明结构的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些也应该视为本发明的保护范围，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准，说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。

Claims (8)

1.一种隧道节能智慧化管理系统，其特征在于：包括隧道照明控制器、若干照明灯组和数据采集子系统，所述数据采集子系统包括车流量采集器、车速采集器、深度融合雷达、摄像头和亮度采集器，所述隧道照明控制器包括以下模块：

数据采集模块：用于通过数据采集子系统获取隧道周围车辆的实时行驶数据、天气数据和隧道照明数据；所述实时行驶数据包括车流量信息、车速信息、车辆位置信息和车辆图像信息，所述隧道照明数据包括隧道进口外部光照强度信息、隧道进口内部光照强度信息、隧道出口外部光照强度信息和隧道出口内部光照强度信息；

隧道数字孪生三维质控模块：用于根据隧道信息和实时行驶数据构建数字孪生的三维隧道模型，并实时在三维隧道模型中模拟出各车辆的行车轨迹与真实位置；

照明控制模块：用于根据时间节点、天气数据和隧道照明数据制定若干照明灯组的低碳节能粗调控制策略，所述低碳节能粗调控制策略包括白昼控制策略和夜间控制策略，所述白昼控制策略包括多云天控制子策略、晴天控制子策略和阴雨天控制子策略，所述夜间控制策略包括前半夜控制子策略和深夜控制子策略；还用于根据三维隧道模型中模拟出的各车辆的车流量信息、车速信息和车辆位置信息生成对低碳节能粗调控制策略中隧道进口外部光照强度信息、隧道进口内部光照强度信息之间的第一光照强度差、隧道进口段亮度曲线和照明时间，以及隧道出口外部光照强度信息和隧道出口内部光照强度信息之间的第二光照强度差、隧道出口段亮度曲线和照明时间进行动态精细调整的动态精细调整策略；

所述若干照明灯组包括基本灯、第一级加强灯、第二级加强灯和路灯；所述多云天控制子策略为：开基本灯和第一级加强灯，以及关第二级加强灯和路灯，并将第一光照强度差和第二光照强度差调控到第一调控范围；所述晴天控制子策略为：开基本灯、第一级加强灯和第二级加强灯，以及关路灯，将第一光照强度差和第二光照强度差调控到第二调控范围；所述阴雨天控制子策略为：开基本灯和第二级加强灯，以及关第一级加强灯和路灯，并将第一光照强度差和第二光照强度差调控到第三调控范围；前半夜控制子策略为：开基本灯和路灯，以及关第一级加强灯和第二级加强灯，并将第一光照强度差和第二光照强度差调控到第四调控范围；深夜控制子策略为：开一半基本灯，以及关第一级加强灯、第二级加强灯和路灯，并将第一光照强度差和第二光照强度差调控到第五调控范围。

2.根据权利要求1所述的一种隧道节能智慧化管理系统，其特征在于：所述隧道照明控制器还包括以下模块：

耗能统计分析模块：用于对照明灯组的耗能情况进行统计分析，按照区域进行划分，对季度、月度、每日的耗能数据进行数据可视化的分析及排名；

电费分析计算模块：用于根据耗能统计分析模块的耗能统计分析，分别分析计算各划分区域照明灯组的季度电费、月度电费、每日电费，并对电费数据进行数据可视化的分析及排名；

数据分析模块：用于记录低碳节能粗调控制策略和动态精细调整策略对照明灯组的调控数据；还用于对管控后的照明灯组的耗能数据、电费数据和调控数据进行综合对比分析，形成数据分析报告。

3.根据权利要求2所述的一种隧道节能智慧化管理系统，其特征在于：所述数据分析报告包括高耗能区域、对应高耗能区域的照明灯组、低碳节能粗调控制策略和动态精细调整策略，以及低耗能区域、对应低耗能区域的照明灯组、低碳节能粗调控制策略和动态精细调整策略；所述数据采集模块还用于采集当前车辆司机对隧道的黑洞效应和白洞效应的调查反馈信息；所述隧道照明控制器还包括以下模块：

优化管理模块：用于根据调查反馈信息分析判断优化高耗能区域和低耗能区域的照明灯组的低碳节能粗调控制策略和动态精细调整策略是否需要再优化，若需要，则通过电费分析计算模块对比分析优化前后的季度电费、月度电费、每日电费的分析结果，形成优化分析报告，并根据优化分析报告的结果进一步分析确认低碳节能粗调控制策略和动态精细调整策略是否需要再优化。

4.根据权利要求3所述的一种隧道节能智慧化管理系统，其特征在于：所述隧道照明控制器还包括以下模块：

视觉反馈分析模块：用于根据三维隧道模型分析车辆在隧道进口和隧道出口处车速信息的变化信息和车辆信息，根据变化信息分析判断对应车辆是否存在刹车行为，若不存在，则认定车辆司机的视觉反馈为未受到干扰，生成干扰反馈预测信息；若存在，则认定车辆司机的视觉反馈为受到干扰，生成干扰反馈预测信息；

交互印证模块：用于获取与车辆信息相对应的且由数据采集模块采集的调查反馈信息，并将调查反馈信息和干扰反馈预测信息相交互验证，以调查反馈信息为主要依据，若不存在调查反馈信息则以干扰反馈预测信息为主要依据。

5.一种隧道节能智慧化管理方法，其特征在于，包括以下步骤：

数据采集步骤：获取隧道周围车辆的实时行驶数据、天气数据和隧道照明数据；所述实时行驶数据包括车流量信息、车速信息、车辆位置信息和车辆图像信息，所述隧道照明数据包括隧道进口外部光照强度信息、隧道进口内部光照强度信息、隧道出口外部光照强度信息和隧道出口内部光照强度信息；

隧道数字孪生三维质控步骤：根据隧道信息和实时行驶数据构建数字孪生的三维隧道模型，并实时在三维隧道模型中模拟出各车辆的行车轨迹与真实位置；

照明控制步骤：根据时间节点、天气数据和隧道照明数据制定若干照明灯组的低碳节能粗调控制策略，所述低碳节能粗调控制策略包括白昼控制策略和夜间控制策略，所述白昼控制策略包括多云天控制子策略、晴天控制子策略和阴雨天控制子策略，所述夜间控制策略包括前半夜控制子策略和深夜控制子策略；还用于根据三维隧道模型中模拟出的各车辆的车流量信息、车速信息和车辆位置信息生成对低碳节能粗调控制策略中隧道进口外部光照强度信息、隧道进口内部光照强度信息之间的第一光照强度差、隧道进口段亮度曲线和照明时间，以及隧道出口外部光照强度信息和隧道出口内部光照强度信息之间的第二光照强度差、隧道出口段亮度曲线和照明时间进行动态精细调整的动态精细调整策略；

所述若干照明灯组包括基本灯、第一级加强灯、第二级加强灯和路灯；所述多云天控制子策略为：开基本灯和第一级加强灯，以及关第二级加强灯和路灯，并将第一光照强度差和第二光照强度差调控到第一调控范围；所述晴天控制子策略为：开基本灯、第一级加强灯和第二级加强灯，以及关路灯，将第一光照强度差和第二光照强度差调控到第二调控范围；所述阴雨天控制子策略为：开基本灯和第二级加强灯，以及关第一级加强灯和路灯，并将第一光照强度差和第二光照强度差调控到第三调控范围；前半夜控制子策略为：开基本灯和路灯，以及关第一级加强灯和第二级加强灯，并将第一光照强度差和第二光照强度差调控到第四调控范围；深夜控制子策略为：开一半基本灯，以及关第一级加强灯、第二级加强灯和路灯，并将第一光照强度差和第二光照强度差调控到第五调控范围。

6.根据权利要求5所述的一种隧道节能智慧化管理方法，其特征在于：还包括以下步骤：

耗能统计分析步骤：对照明灯组的耗能情况进行统计分析，按照区域进行划分，对季度、月度、每日的耗能数据进行数据可视化的分析及排名；

电费分析计算步骤：根据耗能统计分析模块的耗能统计分析，分别分析计算各划分区域照明灯组的季度电费、月度电费、每日电费，并对电费数据进行数据可视化的分析及排名；

数据分析步骤：记录低碳节能粗调控制策略和动态精细调整策略对照明灯组的调控数据；还用于对管控后的照明灯组的耗能数据、电费数据和调控数据进行综合对比分析，形成数据分析报告。

7.根据权利要求6所述的一种隧道节能智慧化管理方法，其特征在于：所述数据分析报告包括高耗能区域、对应高耗能区域的照明灯组、低碳节能粗调控制策略和动态精细调整策略，以及低耗能区域、对应低耗能区域的照明灯组、低碳节能粗调控制策略和动态精细调整策略；所述数据采集步骤中还采集当前车辆司机对隧道的黑洞效应和白洞效应的调查反馈信息；还包括以下步骤：

优化管理步骤：根据调查反馈信息分析判断优化高耗能区域和低耗能区域的照明灯组、低碳节能粗调控制策略和动态精细调整策略是否需要再优化，若需要，则通过电费分析计算模块对比分析优化前后的季度电费、月度电费、每日电费的分析结果，形成优化分析报告，并根据优化分析报告的结果进一步分析确认低碳节能粗调控制策略和动态精细调整策略是否需要再优化。

8.根据权利要求7所述的一种隧道节能智慧化管理方法，其特征在于：还包括以下步骤：

视觉反馈分析步骤：根据三维隧道模型分析车辆在隧道进口和隧道出口处车速信息的变化信息和车辆信息，根据变化信息分析判断对应车辆是否存在刹车行为，若不存在，则认定车辆司机的视觉反馈为未受到干扰，生成干扰反馈预测信息；若存在，则认定车辆司机的视觉反馈为受到干扰，生成干扰反馈预测信息；

交互印证步骤：获取与车辆信息相对应的且由数据采集步骤中采集的调查反馈信息，并将调查反馈信息和干扰反馈预测信息相交互验证，以调查反馈信息为主要依据，若不存在调查反馈信息则以干扰反馈预测信息为主要依据。