基于大数据技术的智能照明系统研究

2021-03-27林娜

光源与照明 2021年5期

林娜

河南工业贸易职业学院，河南郑州 451191

0 引言

随着信息时代的快速发展，人们的生活水平不断提高，智能化逐渐成为社会发展的必然趋势。随着用电量的逐年提高，照明系统的智能化控制越来越广泛。利用智能照明系统，可以降低用电消耗，提高用电效率，同时能够根据人们在不同的场景、领域和行为下对当前的照明亮度进行智能化的调节，为人们的生活带来极大的便利。

1 智能照明系统概述

1.1 特性

智能照明系统可以高效控制整个照明回路的调光和开关，具有灵活的可控性；在进行照明场景切换时，系统能够保证淡入或者淡出，具有较强的场景控制能力。智能照明系统的组成中包含大量不同类型的传感器，因此需要保证能够完成对这些传感器的自动化控制。对于一些具有特殊要求的使用场合，智能照明系统需要通过当前的人流量来自动调节照明亮度，从而实现自动调节的功能，达到节能的目的。对于城市而言，照明系统的智能化尤为重要，不仅需要实现整个城市系统联网的交流，还需要保证对整个系统控制的高效性，通过采用最前沿的控制技术，完善城市智能照明系统中的楼宇控制，从而给城市居民带来最大的便利。

1.2 存在的问题

当前存在的智能照明系统达到了一定的智能化，但是在建设过程中仍然存在着一定的问题。

（1）缺乏科学的系统规划。智能照明系统被广泛应用于城市夜景设计中，但是对于一些城市而言，在整个规划设计过程中，为了突出对外展示的形象，忽略了对照明亮度的控制，采用了不合理的设计，甚至相关照度参数不符合国家标准的相关规定值，导致城市夜景布置过于零散，无法突出城市的特点，同时造成资源的浪费。据统计，大部分的智能照明用于城市景观设计，为了能够建设景观形象，忽略了其功能性。

（2）缺乏有效的系统管理制度。智能照明系统是一个覆盖面广、系统结构复杂的系统，缺乏有效的管理模式，整个系统将无法实现最大的智能化。现阶段，智能照明系统大多沿用传统的管理模式，无法满足时代发展的需求，因此产生诸多问题，有待解决。此外，在系统维护方面也未能得到有效管理，极大降低了系统的照明效果。

（3）不符合相关标准。部分城市在进行城市照明规划设计的过程中，重点在于展示城市形象，忽视了灯光的平均照度，造成了相关参数不符合相关标准，从而造成了严重的电能资源浪费的现象。同时，对于一些城市而言，一味注重形象建设追求城市照明系统的照度，而忽视了高照度导致的眩光、光污染等问题，产生了一系列的负面效应。

2 大数据技术概述

大数据技术的特征不在于掌握庞大的信息巨量的数据，而在于针对这些有用的信息数据在最短的时间内做出专业化的精准处理。大数据的特征可以归纳为以下4点。

（1）数据量大（Volume），或者叫大量化、规模性。通常情况下大数据技术需要采集、处理、传输的数据信息量巨大，数据的大小决定了当前所采集数据信息的价值和意义，以及可挖掘分析的潜在信息。因此，正常情况下，大数据技术在处理信息时的数据量基本在PB级。人们日常工作状态下所处企业内部的经营交易信息，人们日常在网络上所浏览下载交易的商品、物流信息，人与人之间通过网络电话或者移动终端的交互信息、人和物当前或者历史上曾经经过的位置信息等，都是大数据的主要来源。

（2）数据类型繁多，具有多样性（Variety）。大数据技术采集信息的来源较多，涉及人们生活的各个领域，准确来说，人们通过互联网留下的行为痕迹都可以被大数据所采集，其数据类型具有多样性，可以是有结构化的关系型，也可以是半结构化的网页型，还可以是非结构化的音视频型，包括文字格式、图片格式、音视频格式等，都会被采集上传至大数据处理中心，可见其复杂程度之高，种类之繁多。不仅如此，这些巨量的数据将随着人们越来越广泛的网络社交和网络使用呈现出急剧增长的趋势。因此，需要有着强大处理能力的大数据技术来对这些海量数据进行分析处理[1-2]。

（3）高速度高时效的处理能力（Velocity）。因为数据的产生量巨大，产生速度极快，所以大数据技术不仅需要有着快速采集信息数据的能力，还需要在极短的时间内对所采集的信息数据进行精准分析处理给出结果并进行输出[3]。

（4）数据价值密度低（Value）。信息的感知无处不在，所采集到的信息数据是海量的，但是其中有价值的信息数据较少，如果不对这些信息进行筛选和处理，则会浪费大量的时间。通过运用大数据技术，可以对海量的数据进行有效的有用信息提取，解决大数据的“提纯”问题，实现以低成本来创造高价值的目的。

大数据技术是当今最前沿的信息技术之一，与云计算、物联网、无线传感网络、人工智能等前沿技术有着不可分割的联系。对于大数据来说，它的基础是信息数据，而且是海量级别的，大多数国家都将其列入国家发展战略。对于国家而言，城市的发展体现了整个国家的发展形态，而智慧型城市也将成为社会和国家发展的必然产物，大数据技术在整个发展的过程中占据着重要的地位。不仅如此，对于企业而言，合理运用大数据技术能够给企业带来关键性的发展。因此，需要通过采用最前沿的控制技术，完善城市智能照明系统中的楼宇控制，从而给整个城市的居民带来最大的便利，而基于大数据的智能照明系统已成为必然的发展趋势。

3 基于大数据技术的智能照明系统

智能照明系统的主要问题在于如何在符合国家标准的情况下让智能化控制照明系统达到高效节能的目的，而基于大数据的智能照明系统通过引入大数据技术即可实现这一目的。基于大数据的智能照明系统最主要的核心层就是大数据处理中心层，主要包括数据参数采集、存储、分析处理和控制四大功能，不仅可以完善照明系统的控制机制，还能够通过采集到的实时数据对突发状况进行准确有效的分析处理，进一步提升智能照明系统的高效节能效果[4-5]。

基于大数据技术的智能照明系统的主要目的是通过采用先进的大数据技术制定有效的照明管理制度，最大限度实现照明系统的智能化。对于智能照明系统而言，其组成结构覆盖面广，使用了大量的传感器来感测采集信息，采用多组中央控制器和通信模块来保证整个系统的正常运行，同时产生了大量的数据。采用大数据技术，可以建立一个大数据的管理平台，使智能照明系统更加完善。智能照明系统通过信息智能采集子系统、信息传输子系统和大数据处理子系统实现对整个系统的智能化控制。

3.1 信息智能采集子系统

信息智能采集子系统又被称为智能感知层，主要由传感器模块、控制器模块、照明线路等构成。其中，传感器模块由大量传感器组成，其主要功能是感测周围的环境收集大量的信息，包括温度、湿度、亮度等参数信息；控制器模块的主要功能是将收集到的数据信息上传至大数据处理中心，通过大数据技术对数据进行分析定位，并输出最优化的指令对控制器进行智能化控制，从而保证照明系统的正常运行。

3.2 信息传输子系统

信息传输子系统又被称为通信传输层，主要完成信息智能采集子系统和大数据处理子系统之间的双向传输，主要通过无线传感网和移动通信来实现。通信传输层接收智能感知层采集到的大量参数信息，并将感知到的参数信息传递给各个相对应的网络节点，各个网络节点通过无线传感网和移动通信技术将接收到的数据信息进行整合并传输至大数据处理中心，大数据处理中心通过分析处理接收到的数据来实现对整个照明系统设备的远程智能控制。

3.3 大数据处理子系统

大数据处理子系统又被称为应用处理层，是整个智能照明系统的控制中心，能够精准反映整个智能照明系统的运行状态。其主要功能是接收其他子系统采集传输的所有照明信息数据和设备运行信息数据，通过大数据处理中心进行分析和处理并得出结论作出反馈，从而对各个终端设备进行监测和高效的控制，以便及时发现智能照明系统运行中出现的故障和问题，实现自适应调节和节能的目的，保证整个系统的正常运行。