小区照明供电系统能耗优化调度控制研究

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1、第33卷第08期计算机仿真2016年8月文章编号：1006—9348(2016)08—0350一04小区照明供电系统能耗优化调度控制研究毕明岩(齐齐哈尔大学建筑与土木工程学院，黑龙江齐齐哈尔161006)摘要：对小区照明供电系统能耗进行调度控制，可以保证供电系统的良好运行。在进行能耗调度控制时，首先应该确定相关的能耗控制的目标函数，建立小区照明能耗预测模型，而传统的神经网络算法利用模糊控制原理调整控制参数实现能耗控制，没有明确的能耗控制目标函数，不能建立精确的能耗预测模型，导致小区照明供电系统能耗调度控制效果差。提出改进卡尔曼波算法的小区照明供电系统能耗优化调度控制方法。融合于卡尔

2、曼滤波算法以小区照明能耗最小均方误差为最佳估计准则，建立小区照明能耗预测模型，给出照明可见度的评价指标，计算出小区照明能耗调度控制的目标函数，依据照度与灯亮度之间随时间变化规律判定小区照明设备的下一刻亮度，完成对小区照明的最优照明能耗调度控制。仿真结果证明，在自然采光干预下，采用改进的控制方法进行能耗调度控制，准确度及有效性均优于传统的控制方法，可提高小区照明设计的合理性。关键词：小区照明；自然采光；能耗控制中图分类号：TP29文献标识码：BResidentiaILightingPowerSuppIySystemEnergyCoI坞umptionOptimizationSchedu

3、lingControlI沁searchBIMing—Van(Sch00lofArchitectureandCi、rilEngineering，Qiqih盯unjve璐ity，QiqiharHeilon舀i肌g161006，ClIina)ABSTl认CT：An叩timalschedIllingcontmlmethodforenerg)rc∞sumptionb鹊edonmodifiedKalm卸algorithmispmposed．neminimumme锄sqllareenDrisusedasthebestestimationmle．neKalm明filteringalgori山mis

4、inte-gmtedtobuildpredictionmodel．neevalu撕onindexoflightingvisibilityis舀ven．nentheobjectivefmIctioniscalculated．FinaUy，thenextmomentbrightnessofresidentiallightingfacilityispr甜icatedtoachievetlIeoptimalschedulingcontmlaccordirIgtov丽ationrawofiUumination蚰d城ghtness讲t}Itime．nesimlllationresultssho

5、wthatt}leaccumcyandvalidityofmodifiedmetIIodaresuperiorto咖tionalmetllodundertlIenaturallightinterfer-ence．Itimpmvesthemtionalityofreside眦iallightingdesign．KEYWoRDS：Residentiallighting；Naturallighting；Energyconsumptioncontrol1引言在国内，人们对自身居住环境的要求在日渐提高，对小区照明系统的能耗控制则是提升居民生活环境水平的一个重要前提¨’3J。然而小区照明多采用

6、直接的供电方式方式，这种方式存在着很多的不足，在电压高时，不仅影响照明设备的使用寿命，而且耗电量也会大幅度的增加H“J。在这种情况下，如何精确的对小区照明能耗进行设计成为了该领域基金项目：齐齐哈尔大学青年教师科学技术类科研启动支持计划项目(2012K—M26)收稿日期：2016一03一14修回日期：2016—03—2l一350一亟待解决的主要问题，小区照明中干预的最优照明能耗控制方法可以通过建立小区照明能耗模型对小区照明进行准确的调度与控制，是解决上述问题的有效手段，也引起了很多专家与学者的重视。由于小区照明中照明能耗控制方法具有重要的发展意义，因此也成为业内人士研究的焦点课题，受

7、到了广泛的关注，同时也出现了很多好的方法一J。文献[8]重点讨论了基于改进粒子算法的小区照明中能耗控制方法。该方法从能量消耗的角度出发，先利用模糊控制算法建立小区照明系统的控制模型，在此基础上利用粒子算法以能源消耗最小为性能指标，进行全局最优解的搜索，完成小区照明能耗控制。该方法鲁棒性强，但是存在难以获取全局最优解的问题。文献[9]重点讨论了基于模糊神经网络的小区照明能耗控制方法。该方法以监控计算机作为控制核心。通过无线传感器模块采集小区照明亮度信息，将该信息作为系统