一种新的智能照明动态模型研究

李淑娴，付保川,3，许馨尹，吴征天

(苏州科技大学 电子与信息工程学院，江苏 苏州 215009；2.江苏省建筑智慧节能重点实验室，江苏 苏州 215009；3.苏州智慧城市研究院，江苏 苏州 215009)

引言

近年来，随着公共建筑规模的增长及能耗强度的增大，公共建筑的能耗在中国建筑能耗中占据的比重也随之增大，且办公建筑能耗在公共建筑能耗中约占30%，其中照明能耗在公共建筑总能耗中占10%～40%，因此对办公建筑的照明能耗进行分析研究具有重要意义[1-3]。照明能耗受多方面因素影响，如灯具类型、室外天气、人员行为、控制模式等[4]，本文从影响因素中控制模式的角度出发，研究一种新的智能照明动态模型使办公建筑照明系统兼具人性化和节能性。

Jain等[5]分析影响建筑照明能耗的因素，提出结合自动遮阳和人工照明调节的照明控制系统，以实现节能效果；Panjaitan等[6]设计基于模糊逻辑考虑荧光灯的建筑物内能量效率照明系统，能够实现分布式控制并保证了系统的空间照明均匀度；GAO 等[7]根据办公室员工个人喜好生成照度提出协作调光的照明方法，达到灯具的最优调光组合；王群锋等[8]提出建立遗传算法的室内灯具亮度调节精确模型，能够根据不同场景和照度需求来调节灯光亮度，得出优化亮度。Pandharipande 等[9，10]设计了基于最小二乘法的日光照度的预测器，将照明模型转化为优化问题，求得灯具的最佳组合。罗涛等[11]结合工程实践提出照明能耗模拟方法，为照明优化设计提供技术手段。

现有研究中的智能照明控制系统能够实现自动调光功能，且控制方式具有多样化，但尚未对用户的个性化需求与天然采光相结合建立自适应的动态模型，从而使得在满足用户个性化需求的基础上实现照明节能。针对现有研究中仍存在的问题，本文提出一种结合室外天然采光，满足用户个性化需求的智能照明动态模型，可依据用户个体差异和室外天气变化智能地调节照明系统中灯具的照度，从而使照明控制系统具有更好的灵活性和自适应性。

1 智能照明动态模型

1.1 照明动态模型建立

首先对办公建筑内灯具阵列进行组网，根据办公用户对期望照度的个性化需求不同，需要对单个灯具的照度进行独立调节，通过调节灯具的调光系数来进行照度调节。相关灯具利用网络通信获取调光系数，通过叠加各盏灯对工作面上指定点产生的照度来满足办公人员的期望照度需求。由叠加原理可知，工作面上的照度值为多盏灯具对该工作面产生的照度分量和。调光系数u是灯具的实际输出光通量与额定输出光通量之比，其值越小，灯具的功率越小，即能耗越小，因为调光系数与能耗成正相关性。假设办公建筑内有m盏灯，n名办公用户，根据照度的叠加原理可知，第j个工作面的期望照度QEj小于等于各盏灯在该工作面计算点产生的照度Eij和室外天然光对工作面的贡献照度dj之和，如式(1)所示，其中期望照度为用户感觉最舒适、最需要的照度，依据 GB 50034—2013中开放式办公室的照明标准，再结合办公用户的具体需求设定，在不同时段因需求不同期望照度值发生变化。

(1)

Eij是灯具Di在第j个工作面上产生的最大照度；uj是灯具Di的调光系数，且0≤ui≤1；dj为第j个工作面计算点的室外天然光对工作面的贡献照度。

依据照度叠加原理，建立各盏灯调光系数之和最小的目标函数，约束条件为工作面计算点的实际照度值大于等于办公用户的期望照度值和调光系数该目标函数满足灯具功耗最小原则。在此调光系数下，符合办公用户对照度的个性化需求，同时保证了节能性。根据用户的期望照度值，结合室外天然光对工作面的贡献照度值建立智能照明动态模型，如式(2)所示：

(2)

将式(2)写为矩阵形式，如式(3)所示：

minf=cu

(3)

E是由Eij组成的矩阵，u是调光系数列矢量，QE是期望照度列矢量，c是1×m的矩阵，元素全为1。

1.2 照明动态模型求解

智能照明动态模型符合线性规划(Linear Programming，LP)问题的建模，并含有约束条件，而解决线性规划问题最有效的方法是单纯形算法，因此，本文采用单纯形算法求解已建立的照明模型。

步骤1 ：求解基本可行解。

将公式(3)转化为线性规划问题的标准形式：

minf=cu

(4)

s.t.Eu=b

(5)

0≤u≤1

(6)

其中：u=(u1,u2,…,um)T，c为1×m的矩阵，且所有元素为1，

b=[QE1-d1,QE2-d2,…,QEn-dn]T。

式中m≥n≥1,假设系数矩阵E的秩为n，即设约束方程组中没有多余的方程。用Pj表示矩阵E的第j列，于是式(5)可表示为

(7)

矩阵E的任意一个n阶非奇异子方阵称为LP的一个基。若

B=(Pj1,Pj2,…,Pjn)

(8)

是一个基，则对应变量uj1,uj2,…,ujn称为关于B的基变量，其余变量称为关于B的非基变量。令非基变量都取值为零，则式(7)变为

(9)

所构成的向量u(0)是约束方程组的一个解，称为LP对于基B的基本解，且满足u(0)≥0，即u(0)是LP的一个基本可行解。

步骤2：计算系数阵的每一列检验数。

设u(0)对应的基阵Β=(P1,P2,…,Pn)，即u1,u2,…,un为基变量，un+1,un+2,…,um是非基变量。记为

uB=(u1,u2,…,un)T

uN=(un+1,un+2,…,um)T

N=(Pn+1,Pn+2,…,Pm)

从而E=(B,N)，同理划分c=(cB,cN)。目标函数用非基变量表示的公式为

f=cBB-1b-(cBB-1N-cN)uN

(10)

亦可写为

(11)

若记目标函数在u(0)处的值为f(0)，即

(12)

式中λj称为基Β(也即基本可行解u(0))的检验数。基本初始可行解k=0，若每一列的检验数λj≤0，则u(k)即为最优解，迭代结束。若某个j列的λj>0且全部元素bj≤0，则此问题无解。

步骤3：若某个j列的λj>0且某些元素有bj>0，j列所对应的变量uj被选定作为替换的非基本变量，求新的可行解。

步骤4：计算每一列的检验数，重复步骤2和步骤3，如此迭代直至找到问题的最优解。

2 实验仿真

对智能照明动态模型进行实验仿真。办公室内规格为15 m×8 m×3 m，工作台规格为1.2 m×0.8 m×0.75 m，该办公室的地理位置为经度120.57°、纬度31.30°，即江苏苏州。室内安装有48盏NNFC70020 LED灯具，且灯具分布均匀，灯具设计符合国家标准，有22个工作台，即动态模型中参数m=48,n=22。利用照明仿真软件DIALux建立此开放式办公室的仿真模型如图1所示，照度被控点Q1～Q22以及各灯具编号D1～D48，如图2所示。选取天空模型中的混合天空模型，获取2019年3月6日每隔15 min的室外天然光对工作面的照度值。

图1 办公室的 DIALux 模型Fig.1 DIALux model of the office

图2 照度计算点分布及灯具编号Fig.2 Illumination calculation point distribution and lamp number

2.1 仿真过程

针对智能照明动态模型进行实验仿真，首先通过仿真获取关键参数，然后求解调光系数。在本文中通过DIALux照明仿真软件模拟获取的数据，相关研究表明获取的模拟数据和传感器测量得到的数据基本一致，故仿真实验具有可靠性。

1)关键参数的获取。由式(2)可知Eij、QEj和dj是关键参数。在DIALux环境中开启灯具Di，关闭其余灯具，之后读取Q1～Q8的照度Eij得到 22×48矩阵E，矩阵E中每行各元素之和分别对应所有灯具开启时Q1～Q22的照度，最小值为547 lx，满足办公人员的最低照明需求。日光补偿值dj和期望照度值QEj随时间变化而变化，dj可由DIALux软件在混合天空模型下仿真得出，QEj期望照度根据办公用户的个性化需求，依照国家照度标准进行选择。

2)调光系数的求解。依据智能照明动态模型的求解过程，用Matlab编写相应程序，求解出使办公建筑内各灯具电能消耗达到最低值的调光系数u。

2.2 仿真结果分析

本文随机选取2019年3月6日下午3点的数据进行分析，在DIALux环境中关闭人工光源，添加混合天空模型日光场景，在每个工作面上添加计算点，输入时间，通过软件计算可直接获取室外日光对工作面的照度贡献值，具体数值如图3所示，工作面的期望照度如图4所示，求解出的最优调光系数u如图5所示。

图3 工作面室外日光照度Fig.3 Outdoor sunlight illumination of working face

图4 工作面期望照度Fig.4 Expected illumination of working face

图5 各盏灯的调光系数Fig.5 Dimming coefficient of each lamp

现有研究的智能照明模型尚未将用户的个性化需求和日光相结合，本文将考虑用户个性化需求和日光智能照明动态模型产生的调光系数及能耗与忽视用户个性化需求智能照明模型进行对比。调光系数对比和能耗对比分别如图6、图7所示，其中忽视用户个性化需求的智能照明模型中工作面的期望照度值为灯具全开时的照度，在办公室有办公用户的情况下保持不变。从图7可知，考虑用户个性化需求和日光智能照明动态模型能耗比忽视用户个性化需求智能照明模型能耗降低了32.3%，亦说明智能照明动态模型具有更好的节能性。

图6 调光系数对比Fig.6 Comparison of dimming coefficient

图7 能耗对比Fig.7 Comparison of energy consumption

3 结论

针对传统办公建筑中照明系统的能耗问题，对比分析现有智能照明模型，基于用户个性化和室外天然采光建立一种新的智能照明动态模型，并对实际办公室进行照明仿真实验，利用单纯形算法求解模型，给出智能照明系统模型的能耗对比图。结果表明：本文提出的智能照明动态模型能够随着室外天气变化和用户个性化需求不同，办公室内灯具输出亦发生变化，同时能够满足用户工作面的照度标准，从而大幅度地降低了照明系统的能耗且具有人性化。本文使用的是实验仿真模拟的数据，即便与光传感器采集的实际数据极为相近，但仍不可忽视两者的误差，天空模型选用的是混合天空模型，若室外天气为晴朗或者阴雨天则需要变化天空模型，日光照度值随之发生变化。故接下来的工作是搭建一个实际的照明系统并对其进行节能分析，并考虑添加更多种因素后对能耗的影响，如眩光指数、人员位置移动等。