一种户外照明灯具优化管理系统的制作方法

1.本发明涉及设备调节控制技术领域，具体涉及一种户外照明灯具优化管理系统。


背景技术：

2.随着科学技术的发展，人们对于照明灯具的照明需要从基本照明向更多方面发展。传统的灯具照明管理系统无法根据环境变化对灯具光进行调节，只是将灯具光维持在固定照明范围内。而人们的照明需求随着户外自然光的变化而变化，当人们处于低光照环境时，存在一定的危险；当处于强光照环境时，能源消耗较多。因此，需要对户外照明灯具进行优化管理。
3.户外场所可以是露天广场，露天广场往往存在多个照明灯具，当户外自然光在当前区域所辐射到的自然光照度不满足基本照度要求时，需要灯具进行人工补光。现有户外照明灯具管理直接使用粒子群算法确定每个灯具的最优照度参数，粒子群算法中粒子的速度和位置的更新规则决定了粒子在搜索空间中的移动方向和距离，现有粒子群算法存在速度和位置更新规则不合适或选择不当的可能性，其可能导致粒子无法跳出局部最优解的束缚，也就是此时的最优照度参数控制的灯具光并非最合适的光照，导致照明灯具管理效果差。


技术实现要素：

4.为了解决上述照明灯具管理效果差的技术问题，本发明的目的在于提供一种户外照明灯具优化管理系统，所采用的技术方案具体如下：本发明一个实施例提供了一种户外照明灯具优化管理系统，包括存储器和处理器，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以实现如下步骤：s1，获取当前时刻的待调控区域中的各个自然光照度和基本照度要求值，根据各个自然光照度将待调控区域划分为各个子调控区域，并获取各个子调控区域的自然光照度；s2，根据待调控区域的基本照度要求值和各个子调控区域的自然光照度，判断是否需要对当前时刻的待调控区域中每个灯具的照度参数进行调控；s3，若需要调控，则根据基本照度要求值、各个子调控区域的自然光照度以及当前调控时的各个子调控区域的灯具光照度，确定当前调控时的照明适应度；s4，确定当前调控时的最优照明适应度，根据所述最优照明适应度、当前调控时的照明适应度以及上一次调控时的照明适应度，确定当前调控时的自适应惯性权重；s5，利用当前调控时的自适应惯性权重，通过粒子群算法对当前调控时的待调控区域中每个灯具的照度参数的调整方向和调整大小进行更新，获得下一次调控时的各个子调控区域的灯具光照度；s6，根据各个子调控区域的自然光照度、下一次调控时的各个子调控区域的灯具光照度和每个灯具的功率，确定下一次调控时的目标函数值；
s7，重复步骤s3、s4、s5和s6，直至调控次数达到预设调控次数，确定每次调控时的目标函数值，确定最小目标函数值；s8，将最小目标函数值对应的每个灯具的照度参数作为最优照度参数，根据每个灯具的最优照度参数对当前时刻的待调控区域中每个灯具进行控制。
5.进一步地，根据待调控区域的基本照度要求值和各个子调控区域的自然光照度，判断是否需要对当前时刻的待调控区域中每个灯具的照度参数进行调控，包括：根据各个子调控区域的自然光照度，选取最小自然光照度和最大自然光照度；当基本照度要求值不小于最小自然光照度时，判定需要对当前时刻的待调控区域中每个灯具的照度参数进行调控；其中，所述子调控区域的自然光照度为子调控区域内的各个自然光照度的平均值；当基本照度要求值小于最小自然光照度时，将最大自然光照度与最小自然光照度的差值确定为第一调控必要性，对第一调控必要性进行归一化，比较归一化后的第一调控必要性与必要性阈值；若归一化后的第一调控必要性不小于必要性阈值，则判定需要对当前时刻的待调控区域中每个灯具的照度参数进行调控；若归一化后的第一调控必要性小于必要性阈值，则判定不需要对当前时刻的待调控区域中每个灯具的照度参数进行调控。
6.进一步地，当前调控时的各个子调控区域的灯具光照度的获取步骤包括：对于任意一个子调控区域，获取当前调控时的每个灯具照射子调控区域时的照度值，计算当前调控时的所有灯具照射子调控区域时的照度值的累加值，将所述照度值的累加值确定为当前调控时的子调控区域的灯具光照度。
7.进一步地，当前调控时的照明适应度的计算公式为：当前调控时的照明适应度的计算公式为：式中，为当前调控时的第j个子调控区域的照明程度，为待调控区域内第j个子调控区域的自然光照度，为当前调控时的第j个子调控区域的灯具光照度，为基本照度要求值；y为当前调控时的照明适应度，m为待调控区域内子调控区域的个数，j为待调控区域内子调控区域的序号，为当前调控时的第个子调控区域的照明程度，为求绝对值函数，为超参数。
8.进一步地，根据所述最优照明适应度、当前调控时的照明适应度以及上一次调控时的照明适应度，确定当前调控时的自适应惯性权重，包括：将最优照明适应度与当前调控时的照明适应度的差值绝对值确定为判定因子；若判定因子大于判定阈值，则根据所述最优照明适应度、当前调控时的照明适应度以及上一次调控时的照明适应度，确定当前调控时的第一自适应惯性权重；若判定因子不大于判定阈值，则将最优照明适应度和当前调控时的照明适应度的差值绝对值，确定为当前调控时的第二自适应惯性权重；所述自适应惯性权重为第一自适应惯性权重或第二自适应惯性权
重。
9.进一步地，根据所述最优照明适应度、当前调控时的照明适应度以及上一次调控时的照明适应度，确定当前调控时的第一自适应惯性权重，包括：将最优照明适应度和当前调控时的照明适应度的差值绝对值确定为第一惯性权重因子；将当前调控时的照明适应度和上一次调控时的照明适应度的差值绝对值确定为第二惯性权重因子；将最优照明适应度与上一次调控时的照明适应度的差值绝对值确定为第三惯性权重因子；将第一惯性权重因子、第二惯性权重因子以及第三惯性权重因子相加后的数值确定为当前调控时的第一自适应惯性权重。
10.进一步地，根据各个子调控区域的自然光照度、下一次调控时的各个子调控区域的灯具光照度和每个灯具的功率，确定下一次调控时的目标函数值，包括：根据各个子调控区域的自然光照度和下一次调控时的各个子调控区域的灯具光照度，确定下一次调控时的调控必要性；根据下一次调控时的调控必要性、下一次调控时的各个子调控区域的灯具光照度和每个灯具的功率，构建目标函数，确定下一次调控时的目标函数值。
11.进一步地，根据各个子调控区域的自然光照度和下一次调控时的各个子调控区域的灯具光照度，确定下一次调控时的调控必要性，包括：对于任意一个子调控区域，将子调控区域的自然光照度和下一次调控时对应的子调控区域的灯具光照度相加后的数值确定为整体光照度，从而获得下一次调控时的每个子调控区域的整体光照度；从下一次调控时的每个子调控区域的整体光照度中选取最大整体光照度和最小整体光照度，将最大整体光照度和最小整体光照度的差值确定为第二调控必要性，将第二调控必要性与最小整体光照度的倒数的乘积确定为下一次调控时的调控必要性。
12.进一步地，所述下一次调控时的目标函数值的计算公式为：式中，f为下一次调控时的目标函数值，为下一次调控时的调控必要性，m为待调控区域内子调控区域的个数，j为待调控区域内子调控区域的序号，为下一次调控时的第j个子调控区域的灯具光照度，为下一次调控时的第j+1个子调控区域的灯具光照度，n为待调控区域内打开的灯具的个数，i为待调控区域内打开的灯具的序号，为下一次调控时待调控区域内第i个打开的灯具的功率，为求绝对值函数。
13.进一步地，所述最优照明适应度为当前调控以及历史调控对应的所有照明适应度中的最大照明适应度。
14.本发明具有如下有益效果：本发明提供了一种户外照明灯具优化管理系统，该灯具优化管理系统通过对粒子群算法进行改进处理，有助于选择粒子群算法中合适的参数，避免最终的获得最优照度参数为局部最优解，相比全局最优解，局部最优解的灯具调控灯光的效果较差，该灯具优化管
理系统主要应用于照明设备管理领域。相比传统直接平分为各个子调控区域，根据各个自然光照度划分的子调控区域的照明程度更加均匀，其有助于提高后续是否进行调控的判断结果的准确性；增加判断是否需要调控的步骤，可以有效避免资源浪费，只针对不满足人员基本照明要求和照明一致性较差的待调控区域内的灯具进行调控；在计算自适应的照明适应度时，考虑多个方面的影响因素，其可以提高照明适应度的准确性；在计算当前调控时的自适应惯性权重时，对粒子群算法中更新公式的惯性权重进行改进，提高了粒子群算法的寻优能力，便于后续在调控灯具的过程中确定全局最优解；为了衡量每次调控时灯具灯光表现效果，基于自然光照度和调控后的灯具光照度和功率，确定调控时的目标函数值，确定的目标函数值有助于自适应获取灯具所对应的最优照度参数；利用最优照度参数，对灯具进行控制，可以降低能源的消耗，提高不同子调控区域的照度一致性，提升待调控区域的环境光照质量，最重要的是增强了照明灯具的管理效果。
附图说明
15.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。
16.图1为本发明一种户外照明灯具优化管理系统的执行流程图。
具体实施方式
17.为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的技术方案的具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一个实施例。此外，一个或多个实施例中的特定特征、结构或特点可由任何合适形式组合。
18.除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。
19.本实施例所针对的具体场景为：户外场地在进行照明时，可以基于户外自然光，利用安装的照明设备控制户外场地的光照强度，当户外自然光较弱，无法满足基本照明要求时，对照明设备的照度参数进行合理调控，合理调控是指在满足基本照明要求的同时能耗最低，以提高照明设备的管理效果。其中，照明设备可以是照明灯具，户外场地可以是露天广场。
20.本实施例提供了一种户外照明灯具优化管理系统，包括存储器和处理器，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以实现如下步骤：s1，获取当前时刻的待调控区域中的各个自然光照度和基本照度要求值，根据各个自然光照度将待调控区域划分为各个子调控区域，并获取各个子调控区域的自然光照度；s2，根据待调控区域的基本照度要求值和各个子调控区域的自然光照度，判断是否需要对当前时刻的待调控区域中每个灯具的照度参数进行调控；s3，若需要调控，则根据基本照度要求值、各个子调控区域的自然光照度以及当前
调控时的各个子调控区域的灯具光照度，确定当前调控时的照明适应度；s4，确定当前调控时的最优照明适应度，根据最优照明适应度、当前调控时的照明适应度以及上一次调控时的照明适应度，确定当前调控时的自适应惯性权重；s5，利用当前调控时的自适应惯性权重，通过粒子群算法对当前调控时的待调控区域中每个灯具的照度参数的调整方向和调整大小进行更新，获得下一次调控时的各个子调控区域的灯具光照度；s6，根据各个子调控区域的自然光照度、下一次调控时的各个子调控区域的灯具光照度和每个灯具的功率，确定下一次调控时的目标函数值；s7，重复步骤s3、s4、s5和s6，直至调控次数达到预设调控次数，确定每次调控时的目标函数值，确定最小目标函数值；s8，将最小目标函数值对应的每个灯具的照度参数作为最优照度参数，根据每个灯具的最优照度参数对当前时刻的待调控区域中每个灯具进行控制。
21.下面对上述各个步骤进行详细展开：参考图1，示出了本发明一种户外照明灯具优化管理方法，该优化管理方法包括以下步骤：s1，获取当前时刻的待调控区域中的各个自然光照度和基本照度要求值，根据各个自然光照度将待调控区域划分为各个子调控区域，并获取各个子调控区域的自然光照度。
22.在本实施例中，对于当前时刻的待调控区域中的各个自然光照度，可以通过读取当前时刻的待调控区域中安装的光照度采集器获得，每个光照度采集器均有其对应的自然光照度，待调控区域中自然光照度的个数与光照度采集器的个数保持一致。基于待调控区域内不同位置的光照度采集器的光照度，使用k-means均值聚类算法，将光照度相似的地点划分为一类，可以获得各个子调控区域。k-means均值聚类算法的实现过程为现有技术，此处不再进行详细阐述。对于各个子调控区域的自然光照度，单个子调控区域的自然光照度可以通过单个子调控区域内所有光照度采集器的光照度的平均值确定，自然光是指太阳光。
23.值得说明的是，最初的待调控区域中的每个灯具处于关闭状态，为了便于后续通过各个子调控区域的自然光照度，分析待调控区域的自然光是否满足基本照度要求以及不同子调控区域的光照一致性，需要获取各个子调控区域的自然光照度。
24.s2，根据待调控区域的基本照度要求值和各个子调控区域的自然光照度，判断是否需要对当前时刻的待调控区域中每个灯具的照度参数进行调控。
25.需要说明的是，由于自然光更加柔和，对人眼的舒适度更高，且无资源浪费，故在自然光满足基本照度值的情况，且相对较为均匀的情况下，无需对灯具进行调节。基于最小自然光照度与基本照度要求值的比对，判断最小自然光照度是否满足基本照度要求值。
26.第一步，根据各个子调控区域的自然光照度，选取最小自然光照度和最大自然光照度，将最小自然光照度记为，将最大自然光照度记为。选取最小自然光照度和最大自然光照度，是为了便于后续衡量待调控区域内不同子调控区域之间的照度一致性。
27.第二步，比较最小自然光照度与基本照度要求值，分为两种情况：其一，当基本照度要求值不小于最小自然光照度时，判定最小自然光照度不满足
基本照度要求值，说明存在部分子调控区域的光照强度无法满足人员基本照明需求，需要对当前时刻的待调控区域中每个灯具的照度参数进行调控。
28.其中，对于基本照度要求值，根据先验知识可以获取当前待调控区域环境所对应的基本照度要求值，基本照度要求值即为满足人员基本照明需求的照度值，环境不同，对应的基本照度要求值不同。
29.其二，当基本照度要求值小于最小自然光照度时，判定最小自然光照度满足基本照度要求值，说明待调控区域内的所有子调控区域的光照强度均为满足人员基本照明需求。此时，需要衡量不同子调控区域的照明强度一致性，若最小自然光照度和最大自然光照度之间的差异较大时，仍需要对当前时刻的待调控区域中每个灯具的照度参数进行调控。
30.确定第一调控必要性，根据第一调控必要性判断是否需要进行调控，具体实现步骤包括：首先，将最大自然光照度与最小自然光照度的差值确定为第一调控必要性，对第一调控必要性进行归一化；其次，比较归一化后的第一调控必要性与必要性阈值，若归一化后的第一调控必要性不小于必要性阈值，说明最大自然光照度与最小自然光照度相差较大，不同子调控区域的自然光照度一致性较差，需要对当前时刻的待调控区域中每个灯具的照度参数进行调控；若归一化后的第一调控必要性小于必要性阈值，说明最大自然光照度与最小自然光照度相似，不同子调控区域的自然光照度一致性较好，不需要对当前时刻的待调控区域中每个灯具的照度参数进行调控。
31.其中，归一化处理的实现方法包括但不限于线性归一化、均值归一化、非线性归一化以及小数定标规范化等，归一化处理的实现过程为现有技术，此处不再进行详细阐述。必要性阈值根据历史经验可以设置为0.75，实施者可以根据具体实际情况设置必要性阈值大小。
32.s3，若需要调控，则根据基本照度要求值、各个子调控区域的自然光照度以及当前调控时的各个子调控区域的灯具光照度，确定当前调控时的照明适应度。
33.在本实施例中，通过对粒子群算法进行改进，获得每个灯具的最优照度参数，实现灯具对灯具光的优化控制。对粒子群规模进行初始化，规模大小记为l，规模大小相当于粒子群中粒子的个数；粒子维度记为n，粒子维度相当于待调控区域内所有灯具的个数；迭代次数记为k，迭代次数相当于后续的调控次数；学习因子记为c1和c2，c1和c2通常取值为2。关于规模大小l，不同规模对应的粒子个数不同，例如，小规模可以设置为几十个粒子，中规模可以设置为几百个粒子，大规模可以设置为几千个粒子，实施者可以根据具体实际情况设置。
34.为了衡量当前调控时待调控区域的照明情况，基于各个灯具对不同子调控区域的照明影响、不同子调控区域的自然光照明情况以及待调控区域的基本照度要求，自适应构建粒子群算法中的每个粒子的适应度值，即确定每次调控时的照明适应度。
35.值得说明的是，当前调控时的照明适应度都要受其上一次调控的情况影响，为了便于描述将每次调控描述为当前调控，每次调控描述均可以为当前调控，以表现出灯具每次调控的前后顺序。对于第一调控为当前调控，不存在上一次调控，此处可以不分析上一次调控对当前调控数据的影响。
36.第一步，获取当前调控时的各个子调控区域的灯具光照度。
37.对于任意一个子调控区域，获取当前调控时的每个灯具照射子调控区域时的照度值，计算当前调控时的所有灯具照射子调控区域时的照度值的累加值，将照度值的累加值确定为当前调控时的子调控区域的灯具光照度。其中，每个灯具照射子调控区域时的照度值可以由光度仪获得，当然，实施者也可以通过其他现有实现手段获得每个灯具照射子调控区域时的照度值。
38.作为示例，子调控区域的灯具光照度的计算公式可以为：式中，为当前调控时的第j个子调控区域的灯具光照度，为当前调控时的第i个灯具照射第j个子调控区域时的照度值，为待调控区域内灯具的个数，为待调控区域内灯具的序号，j为待调控区域内子调控区域的序号。
39.需要说明的是，参考当前调控时的第j个子调控区域的灯具光照度的确定过程，可以获得当前调控时的各个子调控区域的灯具光照度。
40.第二步，根据基本照度要求值、各个子调控区域的自然光照度以及各个子调控区域的灯具光照度，构建粒子群算法中的每个粒子的适应度函数，将当前调控时的各个子调控区域的灯具光照度代入到适应度函数中，可以获得当前调控时的照明适应度。
41.作为示例，当前调控时的照明适应度的计算公式可以为：当前调控时的照明适应度的计算公式可以为：式中，为当前调控时的第j个子调控区域的照明程度，为待调控区域内第j个子调控区域的自然光照度，为当前调控时的第j个子调控区域的灯具光照度，为基本照度要求值；y为当前调控时的照明适应度，m为待调控区域内子调控区域的个数，j为待调控区域内子调控区域的序号，为当前调控时的第个子调控区域的照明程度，为求绝对值函数，为超参数。
42.在照明适应度的计算公式中，照明程度可以反映灯具光照度达到要求的程度，先通过对子调控区域的灯具光照度和自然光照度进行相加处理，获得的相加后的数值可以表征子调控区域的整体照度；再通过子调控区域的整体照度与基本照度要求值之间的差异情况，表示子调控区域满足人员基本照明要求的程度。在分析单个子调控区域的照明适应度时，需要考虑子调控区域自身的照明程度和与相邻子调控区域的照明程度差异；子调控区域自身的照明程度与照明适应度为正相关关系，照明程度越大，照明适应度越大；与相邻子调控区域的照明程度差异与照明适应度为负相关关
系，差异越大，说明照度一致性越差，照明适应度越小；超参数为极小正数，如0.01，其用于防止分母为0的特殊情况。在计算当前调控时的照明适应度y时考虑了所有的子调控区域，当前调控时的照明适应度越大，说明粒子越能满足照度要求，即当前调控时对应的各个灯具的照度参数越贴近最优照度参数。
43.s4，确定当前调控时的最优照明适应度，根据最优照明适应度、当前调控时的照明适应度以及上一次调控时的照明适应度，确定当前调控时的自适应惯性权重。
44.需要说明的是，为了使下一次调控时各个灯具的照度参数贴近最优照度参数，根据粒子群算法中的更新公式调整粒子的速度和位置，即调整当前时刻的待调控区域中每个灯具的照度参数的调整方向和调整大小，速度可以指代调整大小或调整程度，位置可以指标调整方向。其中，更新公式由三个部分组成，第一部分是惯性部分，也称为记忆项，由惯性权重和粒子自身速度构成，表示粒子受到上一次调整的速度和位置的影响程度；第二部分是认知部分，是一个矢量，表示粒子从当前位置与粒子自身历史最优位置的距离和方向；第三部分是社会部分，是一个矢量，表示粒子从当前位置与粒子群历史最优位置的距离和方向，反映了粒子之间的协同合作和知识共享。粒子就是通过自身经验和粒子群中所有粒子最好的经验来决定下一次的运动。
45.对于第一部分中惯性权重，粒子的惯性权重越大，越有利于达到全局最优解；粒子的惯性权重越小，越有利于进行局部搜索，达到局部最优解。为了获得全局最优解，本实施例根据粒子当前位置自适应设置惯性权重，具体表现为：若粒子当前调整的位置靠近整个集群的历史最优解的位置，说明应该在局部范围内查找是否存在全局最优解，此时应该适当减小惯性权重，降低粒子的速度；若粒子上一次调整位置、当前调整的位置距离其本身的历史最优解位置均较远，且相邻两次迭代的位置变化相较于集群中的其他粒子的变化较小，说明粒子有较大概率陷入局部最优，则应该降低粒子在后续迭代寻优过程中局部搜索的能力，增大粒子向新位置行进的概率，使得粒子尽快到达全局最优解，此时应该增大粒子的惯性权重，使得粒子具有较大的速度。
46.第一步，确定当前调控时的最优照明适应度。
47.在本实施例中，最优照明适应度为当前调控以及历史调控对应的所有照明适应度中的最大照明适应度，也就是当前调控的整个集群的历史最优照明适应度，历史调控是指当前调控之前的多次调控，而第一次调控时的最优照明适应度为第一次调控时的照明适应度。例如，当前调控为第五次调控，那么在前四次调控和第五次调控对应的所有照明适应度中，选择最大照明适应度作为最优照明适应度，这里的最优照明适应度也就是粒子群算法中的历史最优解。
48.第二步，根据最优照明适应度、当前调控时的照明适应度以及上一次调控时的照明适应度，确定当前调控时的自适应惯性权重。
49.将最优照明适应度与当前调控时的照明适应度的差值绝对值确定为判定因子；若判定因子大于判定阈值，则根据最优照明适应度、当前调控时的照明适应度以及上一次调控时的照明适应度，确定当前调控时的第一自适应惯性权重；若判定因子不大于判定阈值，则将最优照明适应度和当前调控时的照明适应度的差值绝对值，确定为当前调控时的第二自适应惯性权重；其中，自适应惯性权重为第一自适应惯性权重或第二自适应惯性权重。
50.对于当前调控时的第一自适应惯性权重，具体实现步骤可以包括：
将最优照明适应度和当前调控时的照明适应度的差值绝对值确定为第一惯性权重因子；将当前调控时的照明适应度和上一次调控时的照明适应度的差值绝对值确定为第二惯性权重因子；将最优照明适应度与上一次调控时的照明适应度的差值绝对值确定为第三惯性权重因子；将第一惯性权重因子、第二惯性权重因子以及第三惯性权重因子相加后的数值确定为当前调控时的第一自适应惯性权重。
51.作为示例，当前调控时的自适应惯性权重的表达式可以为：其中，为当前调控时的自适应惯性权重，为最优照明适应度，为当前调控时的照明适应度，为上一次调控时的照明适应度，为判定阈值，为当前调控时的第一惯性权重因子，为当前调控时的第二惯性权重因子，为当前调控时的第三惯性权重因子，也为当前调控时的判定因子，为求绝对值函数，为当前调控时的第一自适应惯性权重，也为当前调控时的第二自适应惯性权重。
52.在自适应惯性权重的表达式中，上一次调控为当前调控的上一次调控；判定阈值可以由实施者根据具体实际情况设置大小，不做具体限定；判定因子较小时，说明当前调控时的照明适应度接近历史最优解，历史最优解也就是最优照明适应度，应该在局部范围内查找是否存在全局最优解，当前调控时的自适应惯性权重应较小，以降低调整程度，当前调控时的自适应惯性权重越有可能是第二自适应惯性权重；判定因子较大时，说明当前调控时的照明适应度、上一次调控时的照明适应度与最优照明适应度均较大、当前调控时的照明适应度和上一次调控时的照明适应度之间的差异相较于和其他历史调控时的照明适应度差异较小，当前调控时的照明适应度有较大概率陷入局部最优，应该降低在后续迭代寻优过程中局部搜索的能力，增大向新位置行进的概率，使得尽快到达全局最优解，此时应该增大当前调控的自适应惯性权重，提升调整程度，当前调控时的自适应惯性权重越有可能是第一自适应权重。
53.s5，利用当前调控时的自适应惯性权重，通过粒子群算法对当前调控的待调控区域中每个灯具的照度参数的调整方向和调整大小进行更新，获得下一次调控时的各个子调控区域的灯具光照度。
54.在本实施例中，基于当前调控时的自适应惯性权重，通过粒子群算法对当前调控的待调控区域中每个灯具的照度参数的调整方向和调整大小进行更新，可以获得下一次调控时待调控区域中每个灯具的照度参数，通过下一次调控时待调控区域中每个灯具的照度参数控制下一次调控时待调控区域中每个灯具，从而获得下一次调控时的各个子调控区域的灯具光照度。下一次调控时的各个子调控区域的灯具光照度的确定过程可以参考步骤s3的第一步，此处不再重复描述。
55.需要说明的是，下一次调控为当前调控的下一次调控；自适应惯性权重替换了更新公式中的惯性权重，实现了对粒子群算法中的更新公式进行改进。通过粒子群算法的改进后的更新公式，对当前调控的待调控区域中每个灯具的照度参数的调整方向和调整大小
进行更新的具体实现过程为现有技术，不在本发明保护范围内，此处不再进行详细阐述。
56.s6，根据各个子调控区域的自然光照度、下一次调控时的各个子调控区域的灯具光照度和每个灯具的功率，确定下一次调控时的目标函数值。
57.在本实施例中，通过对待调控区域的评价、灯具打开的个数以及所有灯具对应的功率，自适应构建目标函数，使目标函数最小时，待调控区域的光照满足需求，且保证了不同子调控区域的照度一致性，降低了能源消耗。其中，自适应构建的目标函数的具体实现步骤可以包括：第一步，根据各个子调控区域的自然光照度和下一次调控时的各个子调控区域的灯具光照度，确定下一次调控时的调控必要性。
58.第一子步骤，对于任意一个子调控区域，将子调控区域的自然光照度和下一次调控时对应的子调控区域的灯具光照度相加后的数值确定为整体光照度，从而获得下一次调控时的每个子调控区域的整体光照度。
59.值得说明的是，后续在计算调控必要性时，需要考虑两个方面对子调控区域照明情况的影响，子调控区域的自然光和灯具光。为了整合两个方面的影响因素，将同一子调控区域的自然光照度和灯具光照度进行相加处理，可以获得子调控区域的整体光照度，此时的整体光照度可以表征子调控区域的照明情况。
60.第二子步骤，从下一次调控时的每个子调控区域的整体光照度中选取最大整体光照度和最小整体光照度，将最大整体光照度和最小整体光照度的差值确定为第二调控必要性，将第二调控必要性与最小整体光照度的倒数的乘积确定为下一次调控时的调控必要性。
61.作为示例，下一次调控时的调控必要性的计算公式可以为：式中，为下一次调控时的调控必要性，为下一次调控时的最大整体光照度，为下一次调控时的最小整体光照度，为下一次调控时的第二调控必要性。
62.在下一次调控时的调控必要性的计算公式中，第二调控必要性可以被用于表征不同子调控区域的整体照度一致性，第二调控必要性与调控必要性为正相关关系，第二调控必要性越大，下一次调控时的调控必要性越大，在下一次调控时越需要进行调整灯具的照度参数；将最小整体光照度的倒数作为第二调控必要性的权值，最小整体光照度与调控必要性为负相关关系，最小整体光照度越小，说明下一次调控时待调控区域的整体光照度的差异越大，越有可能不满足当前时刻的环境照度的基本要求，调控必要性越大；在分析下一次调控时的调控必要性时，不仅考虑了最大、最小整体光照度的差异，也考虑了最小整体光照度对第二调控必要性的影响，越大，第二调控必要性的可信度越强，其有助于获得更准确的下一次调控时的调控必要性，便于后续计算下一次调控时的目标函数值。
63.第二步，根据下一次调控时的调控必要性、下一次调控时的各个子调控区域的灯
具光照度和每个灯具的功率，构建目标函数，确定下一次调控时的目标函数值。
64.在本实施例中，先根据下一次调控时的各个子调控区域内每个灯具的功率，统计灯具功率不为零的灯具个数，并将灯具功率不为零的灯具确定为打开的灯具。然后，自适应构建粒子群算法中的目标函数，将下一次调控时的调控必要性、下一次调控时的各个子调控区域的灯具光照度、待调控区域内打开的灯具的个数和每个打开的灯具的功率代入目标函数中，可以获得下一次调控时的目标函数值，下一次调控时的目标函数值的计算公式可以为：式中，f为下一次调控时的目标函数值，为下一次调控时的调控必要性，m为待调控区域内子调控区域的个数，j为待调控区域内子调控区域的序号，为下一次调控时的第j个子调控区域的灯具光照度，为下一次调控时的第j+1个子调控区域的灯具光照度，n为待调控区域内打开的灯具的个数，i为待调控区域内打开的灯具的序号，为下一次调控时待调控区域内第i个打开的灯具的功率，为求绝对值函数。
65.在下一次调控时的目标函数值的计算公式中，目标函数值可以表征下一次调控时待调控区域内每个灯具的照度参数距离最优照度参数的远近程度，目标函数值与最优照度参数为负相关关系，目标函数值越小，调控时对应的每个灯具的照度参数越有可能是最优照度参数；下一次调控时的调控必要性可以表征当前调控的下一次调控时待调控区域内灯具灯光的表现效果，调控必要性与目标函数值为正相关关系，下一次调控时的调控必要性越小，说明当前灯光表现效果越好，下一次调控时的目标函数值f越小；可以用于表征两个相邻区域内调控后的灯具照度的差异性，越大，说明调控效果越差，目标函数值越大，故与目标函数值为正相关关系，可以被用于表征待调控区域整体的灯具照度一致性，越小，整体灯具照度一致性越好；打开的灯具的个数n越小，资源浪费越少，第i个打开的灯具的功率越大，说明耗费能源越多，灯具的功率等于零时说明灯具未开启，灯具的功率不为零时说明灯具为打开状态，打开的灯具可以被用于照明。
66.值得说明的是，待调控区域的约束条件：，n为待调控区域内所有灯具的个数；，为待调控区域内灯具的最大功率；，为基本照度要求值。
67.s7，重复步骤s3、s4、s5和s6，直至调控次数达到预设调控次数，确定每次调控时的目标函数值，确定最小目标函数值。
68.在本实施例中，不断重复步骤s3、s4、s5和s6，对当前调控的待调控区域中每个灯具的照度参数的调整方向和调整大小进行更新，可以获得当前调控的下一次调控时的各个
子调控区域的灯具光照度，直至调控次数达到预设调控次数，调控次数可以设置为1000，进而确定每次调控时的目标函数值。从每次调控时的目标函数值中选取最小目标函数值，目标函数值越小，调控灯具的表现效果越好，对应的每个灯具的照度参数越有可能是最优照度参数。
69.s8，将最小目标函数值对应的每个灯具的照度参数作为最优照度参数，根据每个灯具的最优照度参数对当前时刻的待调控区域中每个灯具进行控制。
70.在本实施例中，最小目标函数值可以表示在目前的多次调控中最小目标函数值的调控效果最好，其在满足基本照明要求的同时，确保不同子调控区域的照明程度的一致性，降低能源消耗。因此，可以将当前时刻的待调控区域中每个灯具的初始照度参数调整为最优照度参数，实现对当前时刻的待调控区域中每个灯具的控制，每个灯具均有其对应的最优照度参数。
71.在开始进行照明灯具控制管理时，采集当前时刻的待调控区域的光照相关数据，照度参数包括但不限于：光通量、光效率、发光强度、光强分布曲线、波长以及功率等。
72.值得说明的是，在完成当前时刻的待调控区域中每个灯具的控制后，后续若还需要对其他调控区域中的每个灯具进行控制管理时，可以通过替换灯具控制的基本数据，继续执行本发明中所有步骤来实现。
73.本发明提供了一种户外照明灯具优化管理系统，该灯具优化管理系统基于各个子调控区域的自然光照度，分析整体区域的照明程度一致性，以判断当前时刻的自然光是否满足基本照明要求；若不能满足基本照明要求，则自适应构建粒子群算法中的目标函数与适应度函数，基于粒子的位置更新变化，自适应获取更新公式中的惯性权重，其提高了粒子群算法的寻优能力，有助于自适应获取每个灯具对应的最优照度参数；通过最优照度参数对灯具进行控制，可以降低能源的消耗，提高待调控区域的环境的光照质量，增强照明灯具的管理效果。
74.以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围，均应包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种户外照明灯具优化管理系统，其特征在于，包括存储器和处理器，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以实现如下步骤：s1，获取当前时刻的待调控区域中的各个自然光照度和基本照度要求值，根据各个自然光照度将待调控区域划分为各个子调控区域，并获取各个子调控区域的自然光照度；s2，根据待调控区域的基本照度要求值和各个子调控区域的自然光照度，判断是否需要对当前时刻的待调控区域中每个灯具的照度参数进行调控；s3，若需要调控，则根据基本照度要求值、各个子调控区域的自然光照度以及当前调控时的各个子调控区域的灯具光照度，确定当前调控时的照明适应度；s4，确定当前调控时的最优照明适应度，根据所述最优照明适应度、当前调控时的照明适应度以及上一次调控时的照明适应度，确定当前调控时的自适应惯性权重；s5，利用当前调控时的自适应惯性权重，通过粒子群算法对当前调控时的待调控区域中每个灯具的照度参数的调整方向和调整大小进行更新，获得下一次调控时的各个子调控区域的灯具光照度；s6，根据各个子调控区域的自然光照度、下一次调控时的各个子调控区域的灯具光照度和每个灯具的功率，确定下一次调控时的目标函数值；s7，重复步骤s3、s4、s5和s6，直至调控次数达到预设调控次数，确定每次调控时的目标函数值，确定最小目标函数值；s8，将最小目标函数值对应的每个灯具的照度参数作为最优照度参数，根据每个灯具的最优照度参数对当前时刻的待调控区域中每个灯具进行控制。2.根据权利要求1所述的一种户外照明灯具优化管理系统，其特征在于，根据待调控区域的基本照度要求值和各个子调控区域的自然光照度，判断是否需要对当前时刻的待调控区域中每个灯具的照度参数进行调控，包括：根据各个子调控区域的自然光照度，选取最小自然光照度和最大自然光照度；当基本照度要求值不小于最小自然光照度时，判定需要对当前时刻的待调控区域中每个灯具的照度参数进行调控；其中，所述子调控区域的自然光照度为子调控区域内的各个自然光照度的平均值；当基本照度要求值小于最小自然光照度时，将最大自然光照度与最小自然光照度的差值确定为第一调控必要性，对第一调控必要性进行归一化，比较归一化后的第一调控必要性与必要性阈值；若归一化后的第一调控必要性不小于必要性阈值，则判定需要对当前时刻的待调控区域中每个灯具的照度参数进行调控；若归一化后的第一调控必要性小于必要性阈值，则判定不需要对当前时刻的待调控区域中每个灯具的照度参数进行调控。3.根据权利要求1所述的一种户外照明灯具优化管理系统，其特征在于，当前调控时的各个子调控区域的灯具光照度的获取步骤包括：对于任意一个子调控区域，获取当前调控时的每个灯具照射子调控区域时的照度值，计算当前调控时的所有灯具照射子调控区域时的照度值的累加值，将所述照度值的累加值确定为当前调控时的子调控区域的灯具光照度。4.根据权利要求1所述的一种户外照明灯具优化管理系统，其特征在于，当前调控时的照明适应度的计算公式为：
式中，为当前调控时的第j个子调控区域的照明程度，为待调控区域内第j个子调控区域的自然光照度，为当前调控时的第j个子调控区域的灯具光照度，为基本照度要求值；y为当前调控时的照明适应度，m为待调控区域内子调控区域的个数，j为待调控区域内子调控区域的序号，为当前调控时的第个子调控区域的照明程度，为求绝对值函数，为超参数。5.根据权利要求1所述的一种户外照明灯具优化管理系统，其特征在于，根据所述最优照明适应度、当前调控时的照明适应度以及上一次调控时的照明适应度，确定当前调控时的自适应惯性权重，包括：将最优照明适应度与当前调控时的照明适应度的差值绝对值确定为判定因子；若判定因子大于判定阈值，则根据所述最优照明适应度、当前调控时的照明适应度以及上一次调控时的照明适应度，确定当前调控时的第一自适应惯性权重；若判定因子不大于判定阈值，则将最优照明适应度和当前调控时的照明适应度的差值绝对值，确定为当前调控时的第二自适应惯性权重；所述自适应惯性权重为第一自适应惯性权重或第二自适应惯性权重。6.根据权利要求5所述的一种户外照明灯具优化管理系统，其特征在于，根据所述最优照明适应度、当前调控时的照明适应度以及上一次调控时的照明适应度，确定当前调控时的第一自适应惯性权重，包括：将最优照明适应度和当前调控时的照明适应度的差值绝对值确定为第一惯性权重因子；将当前调控时的照明适应度和上一次调控时的照明适应度的差值绝对值确定为第二惯性权重因子；将最优照明适应度与上一次调控时的照明适应度的差值绝对值确定为第三惯性权重因子；将第一惯性权重因子、第二惯性权重因子以及第三惯性权重因子相加后的数值确定为当前调控时的第一自适应惯性权重。7.根据权利要求1所述的一种户外照明灯具优化管理系统，其特征在于，根据各个子调控区域的自然光照度、下一次调控时的各个子调控区域的灯具光照度和每个灯具的功率，确定下一次调控时的目标函数值，包括：根据各个子调控区域的自然光照度和下一次调控时的各个子调控区域的灯具光照度，确定下一次调控时的调控必要性；根据下一次调控时的调控必要性、下一次调控时的各个子调控区域的灯具光照度和每个灯具的功率，构建目标函数，确定下一次调控时的目标函数值。8.根据权利要求7所述的一种户外照明灯具优化管理系统，其特征在于，根据各个子调控区域的自然光照度和下一次调控时的各个子调控区域的灯具光照度，确定下一次调控时的调控必要性，包括：对于任意一个子调控区域，将子调控区域的自然光照度和下一次调控时对应的子调控区域的灯具光照度相加后的数值确定为整体光照度，从而获得下一次调控时的每个子调控
区域的整体光照度；从下一次调控时的每个子调控区域的整体光照度中选取最大整体光照度和最小整体光照度，将最大整体光照度和最小整体光照度的差值确定为第二调控必要性，将第二调控必要性与最小整体光照度的倒数的乘积确定为下一次调控时的调控必要性。9.根据权利要求7所述的一种户外照明灯具优化管理系统，其特征在于，所述下一次调控时的目标函数值的计算公式为：式中，f为下一次调控时的目标函数值，为下一次调控时的调控必要性，m为待调控区域内子调控区域的个数，j为待调控区域内子调控区域的序号，为下一次调控时的第j个子调控区域的灯具光照度，为下一次调控时的第j+1个子调控区域的灯具光照度，n为待调控区域内打开的灯具的个数，i为待调控区域内打开的灯具的序号，为下一次调控时待调控区域内第i个打开的灯具的功率，为求绝对值函数。10.根据权利要求1所述的一种户外照明灯具优化管理系统，其特征在于，所述最优照明适应度为当前调控以及历史调控对应的所有照明适应度中的最大照明适应度。

技术总结
本发明涉及设备调整控制技术领域，具体涉及一种户外照明灯具优化管理系统，获取当前时刻的待调控区域中各个子调控区域的自然光照度，判断当前时刻是否需要调控；若存在调控，则确定当前调控时的照明适应度，进而确定当前调控时的自适应惯性权重；利用自适应惯性权重，进行更新调控，确定下一次调控时的目标函数值；不断调控步骤，直至调控次数达到预设调控次数，将最小目标函数值对应的每个灯具的照度参数作为最优照度参数，对当前时刻的待调控区域中每个灯具进行控制。本发明通过改进粒子群算法，提高了粒子群算法的寻优能力，进而有助于增强照明灯具管理的效果，主要应用于照明设备管理领域。备管理领域。备管理领域。


技术研发人员：杜永洪
受保护的技术使用者：中之力搏建设工程有限公司
技术研发日：2023.08.22
技术公布日：2023/9/16