一种多场景建筑照明全生命周期能耗优化调度方法及系统与流程

本发明涉及建筑照明智能控制与能耗优化，具体涉及一种多场景建筑照明全生命周期能耗优化调度方法及系统。

背景技术：

1、建筑照明占全球建筑能耗的15%~20%。led光源的引入使照明节能潜力大幅提升，但多建筑场景间的能耗模式差异巨大（办公楼、医院、商场、学校、工业厂房各有不同的使用时段、照度标准和人员密度曲线），单一调度模型无法普适。

2、现有技术cn120264536a、cn119907170a、cn120475592a采用模拟退火、精英差分变异搜索等方法进行照明调度优化，存在以下局限：

3、局限一：优先级排序静态化。现有方案以固定权重确定各场景的调度优先级，未考虑系统总负载变化时能耗紧急性与设备健康紧急性之间的动态权衡，高负载时能耗优先，低负载时健康优先。

4、局限二：跨场景对齐为一对一平面式。现有跨建筑知识迁移采用逐对匹配方式（dtw+mmd），计算复杂度o(n²)，且每新增一个场景需与所有已有场景重新对齐。

5、局限三：优化搜索策略单一。现有方案采用固定的搜索策略（纯梯度下降或单一随机扰动），未根据波场势能面的局部地形特征自适应切换搜索模式，平坦区域适用大范围环绕搜索，崎岖区域需混合变异逃逸。

6、局限四：侵蚀沉积缺乏多尺度视角。现有方案的能耗削峰填谷在单一时间尺度上执行，未区分分钟级波动的快速修正需求和小时级趋势的慢速结构调整需求。

7、局限五：维护决策忽略机会成本。现有方案在推迟维护的效益评估中仅考虑节能收益与故障风险，未纳入"因推迟维护错失更优调度窗口"的机会成本。

8、局限六：调度切换开销评估缺乏自学习能力。现有方案以固定比例判断是否允许策略切换，未根据历史切换的实际收益反馈自适应调整拒绝阈值。

技术实现思路

1、本发明所要解决的技术问题是如何构建一套能够跨多种建筑场景统一适配、覆盖照明系统从初始配置到全生命周期退役的全链条优化、实现跨场景调度知识自动迁移、具备全局最优逃逸能力和维护量化裕度决策、并控制调度系统自身计算与通信开销不反向侵蚀调度节能收益的多场景建筑照明全生命周期能耗优化调度方法及系统。

2、为解决上述技术问题，采用的技术方案如下：

3、一种多场景建筑照明全生命周期能耗优化调度方法，包括以下步骤：

4、s1）动态紧急性优先级排序步骤：对各建筑场景计算能耗紧急性u_e、设备健康紧急性u_h和邻域传播紧急性u_p，按加权组合u(p_i)=α(t)·u_e+β(t)·u_h+γ·u_p降序排列调度任务队列；

5、其中α(t)和β(t)为随系统总负载l_total(t)自适应调节的权重系数，负载越高α(t)上升使能耗优先度增大，负载越低α(t)下降使健康优先度回升；u_p为从与该场景共享设备设施或使用时段重叠的相邻场景传导的紧急性分量；

6、s2）自适应增量场景树对齐步骤：以历史运行数据中的场景波场特征相似度矩阵为输入，通过层次聚类构建递归场景接入树t，叶节点携带场景特征核e_i，内部节点代表子场景群组的共享波场特征基空间；新场景接入时沿树结构自顶向下逐层计算波场干涉检测器κ的匹配度，确定归属路径后仅更新该路径上节点的对齐参数；对长期无新数据注入的低活跃子树执行自适应剪枝以降低树结构维护开销；

7、s3）地形感知混合变异波场调度步骤：以fuch混沌映射初始化照明、遮阳、空调各子系统的脉冲源强度分布；在每一步迭代中，计算当前搜索点邻域内波场势能面的局部粗糙度ρ_rough，根据ρ_rough自适应选择搜索策略，当ρ_rough低于平坦阈值时执行大步长正弦余弦环绕搜索，当ρ_rough高于崎岖阈值时启动混合变异逃逸，变异算子从参数化的变异族{m_θ}中按当前搜索阶段和停滞计数选取，变异后以势能面改进条件接受新解；

8、s4）多尺度信息熵驱动的自适应侵蚀沉积步骤：在快尺度和慢尺度两个时间窗口上分别计算残余波场ψ_residual的分布信息熵h_fast和h_slow；

9、侵蚀启动由h_fast与启动阈值h_start的比对控制；侵蚀停止由h_slow与停驻阈值h_stop的比对控制；沉积方向d_deposit由能耗梯度g、信息熵梯度h和历史沉积方向惯性项d_inertia三者的加权组合确定；

10、s5）多因素抢占裕度推延的全生命补偿步骤：基于波场振幅衰减模型ψ(t)=ψ_max·exp(-(t/τ)^β)的反函数计算维护可推迟裕度：

11、τ_margin=τ·[ln(ψ_max/ψ_min)^(1/β)ln(ψ_max/ψ(t))^(1/β)]t_maint；

12、计算推迟维护的综合效益：

13、benefit_delay=c_energy_savingc_riskc_opportunity；

14、其中，c_opportunity为因推迟维护错失更优调度窗口的机会成本，仅当benefit_delay>0且τ_margin>0时推迟维护，否则立即执行；

15、s6）预测型调度切换开销控制步骤：基于历史调度切换记录的统计特征，在线学习各类型调度切换的开销参数；

16、计算本次策略变更的切换开销预测值c_switch_pred，当c_switch_pred超过本次切换预期节能收益δe_saving的自适应拒绝比例θ_switch(t)时拒绝切换，其中θ_switch(t)根据近期切换收益实现率动态调整，连续多次切换实际收益低于预期时自动收紧拒绝阈值。

17、本发明的工作原理：本发明六层异步协同闭环，将建筑照明从"新建场景接入"到"全生命周期退役"的全部优化环节串联为一条统一链条。s1(秒级排序)，s2(场景接入/周级对齐)，s3(分钟级调度)，s4(小时级微调)，s5(周月级维护决策)，s6(每次切换前准入控制)。六层之间通过不同时间粒度异步运行，互不阻塞。

18、本发明将"场景能耗偏离目标的程度×恶化速率"与"设备光衰接近维护阈值的程度"融合为单一排序指标u(p)，计算资源优先分配给最紧迫的场景，避免对已处于良好状态场景的无效调度。将n个场景组织为递归场景接入树，新场景接入时仅沿"根，目标叶节点"路径递归对齐，复杂度o(logn)而非o(n²)，办公楼接入时自动复用学校的调度经验，首日即可获得合理调度参数。fuch混沌映射初始化确保搜索覆盖无盲区，正弦余弦环绕搜索替代纯梯度下降避免梯零停滞，tent-cauchy混合变异（tent精细局部搜索+柯西长尾远跳逃逸）突破局部极值，精英保留确保仅接受改进。以残余能耗分布的信息熵h自动判断是否需要削峰填谷（h高于启动阈值）或已充分均匀（h低于停止阈值），双阈值形成滞后控制带避免频繁振荡；沉积方向以能耗梯度g（局部最优）与信息熵梯度h（全局均匀性）的加权组合确定。从波场衰减模型反解出维护可推迟裕度τ_margin，"最多可安全推迟多久而不违反安全照度约束"，再通过benefit_delay=节省电费故障风险代价的经济理性检验，仅当推迟是净收益时才执行推迟。每次策略切换前计算物理切换开销c_switch（led调光能耗+遮阳电机功耗+空调启动冲击），仅当c_switch低于预期节能收益的15%~25%时允许切换；同时去除传统周期性全量轮询和同区域重复上报，节省65%~72%网络流量

19、由于采用了六层闭环协同的整体技术方案，组合紧急性优先级排序分配计算资源、递归场景接入树实现o(logn)跨场景知识迁移、混沌混合变异波场调度实现全局最优搜索、信息熵驱动自适应侵蚀沉积实现全自动削峰填谷、抢占裕度推延全生命补偿实现量化维护决策、调度切换开销控制防止计算消耗反噬，实现了从跨场景接入到全生命周期退役的全链条统一优化。与现有每种场景独立部署方案的n套系统相比，本发明以一套六层架构覆盖所有场景，部署和运维成本显著降低；与仅优化运行阶段的方案相比，本发明将维护和更换也纳入优化回路，全生命周期综合能耗进一步降低。

20、上述方案中，为优化，进一步地，步骤s1中：

21、所述能耗紧急性：

22、u_e(scene_i)=|ψ_actual(i)ψ_target(i)|/ψ_target(i)·dψ/dt；

23、所述设备健康紧急性：

24、u_h(scene_i)=α(i)/θ_main；

25、其中，α(i)为第i场景的波场振幅衰减率，θ_main为预设维护阈值；

26、所述邻域传播紧急性：

27、u_p(scene_i)=σ_{j∈n(i)}σ_share(i,j)·u(j)/|n(i)|；

28、其中，n(i)为与场景i存在设备共享或使用时段重叠的相邻场景集合，σ_share(i,j)∈[0,1]为共享耦合强度；

29、所述权重系数α(t)=α_0·(1+k_α·l_total(t))，β(t)=β_0·(1k_β·l_total(t))；

30、其中l_total(t)为当前系统总负载率，k_α和k_β为灵敏度系数。

31、u_e的设计采用偏离程度×恶化速率的乘积形式，而非单纯用偏差或单纯用速率。原理在于：大偏差但正在改善的场景（dψ/dt为正，波场正在向目标回归）紧急性应较低；小偏差但正在恶化的场景（dψ/dt为负且绝对值大，波场正在快速偏离目标）紧急性应较高。两者的乘积同时捕获了"当前位置"和"运动方向"两个维度，是紧急性的准确度量。u_h=α/θ_main则将衰减率α与维护阈值θ_main的比值作为设备健康维度的归一化紧急性，衰减越接近阈值、紧急性越高。权重系数α(t)和β(t)随系统总负载动态调节——高负载时α(t)上升使能耗紧急性权重增大、β(t)下降使健康紧急性权重降低，低负载时反之，配合邻域传播项γ·u_p实现了系统负载自适应的三因素优先级排序。有益效果：由于采用了u_e与u_h的加权组合u(p)作为多场景调度优先级，u_e同时考虑了偏离程度和恶化速率两个维度，相比仅按能耗偏差排序或轮询调度的现有方案，本发明使有限的计算资源始终优先服务于"偏离最大且持续恶化"的场景，避免了对已处于优化状态的场景的无效计算。在多场景并行调度时，基于u(p)的资源分配可使整体调度质量显著优于等分配方案。

32、进一步地，步骤s2中所述自适应增量场景树对齐包括：

33、通过波场波形相似度σ(ψ_i,ψ_j)构造相似度矩阵，以平均链式层次聚类自底向上构建递归场景接入树t，σ越高的场景越先合并；

34、所述波场干涉检测器κ在每一树层计算当前场景波场ψ_cur与该层各子空间代表波场ψ_rep的干涉匹配度：

35、μ=|ψ_curψ_rep|/(‖ψ_cur‖·‖ψ_rep‖)；

36、选择μ最高的子空间作为下行方向；

37、对连续t_inactive个周期无新波场数据注入的子树节点，将其从活跃对齐路径中移除，以剪枝树结构降低维护开销。

38、优选方案中的树结构体现了层级化场景聚类：

39、叶节点的场景特征核e_i包含照度标准、使用时段分布、人员密度曲线、安全冗余系数四个维度，经z-score归一化后拼接，再经sha-256哈希（取前16字节）加密化存储，确保不同场景之间可以比较相似度又不泄露具体参数。

40、内部节点通过波场波形相似度σ自动聚类生成，σ越高的场景越早合并为同一父节点。

41、树对齐传播函数沿树路径层级递归：叶节点由波阵面势函数φ负责个体映射，内部节点由波场干涉检测器κ负责子节点融合，层级分工避免了平面式对齐中"最相似和次相似场景以相同权重参与对齐"的不合理。

42、由于采用了树状层级递归对齐替代传统逐对（pairwise）对齐，新场景接入时仅更新从根到叶节点路径上的节点参数，其余子树不受影响，接入复杂度从o(n²)降至o(logn)。树结构中内部节点的层级融合机制使最相似场景获得更高的对齐权重，避免次相似场景以相同权重参与对齐导致的精度稀释。随着场景库的扩大，树结构的分支能力使对齐精度和效率同步提升，这是平面式对齐不具备的规模化优势。

43、进一步地，步骤s3中：

44、所述局部粗糙度ρ_rough=(1/|ω|)·σ_{x∈ω}|ω(x)ω_mean|/ω_range；

45、其中，ω为当前搜索点邻域内m个采样点的势能面值集合，ω_mean和ω_range分别为其均值和极差；

46、当ρ_rough<θ_flat时执行正弦余弦环绕搜索，以正弦或余弦函数按等概率随机选取的方向对脉冲源强度进行振荡扰动；

47、当ρ_rough≥θ_rough时从变异族{m_θ}中根据当前停滞计数c_stag选取算子：

48、c_stag

49、n_low≤c_stag

50、c_stag≥n_high时选取大幅值的远跳变异。

51、由于采用了fuch混沌初始化，具有比随机初始化、tent映射和logistic映射更均衡的遍历性和更小的迭代收敛需求，初始脉冲源分布在波场空间中的盲区显著减少。正弦余弦位置更新算子以周期性环绕搜索替代纯梯度下降，避免了梯度为零点的停滞。tent-cauchy混合变异，特别是柯西变异长尾分布提供的远距离跳变能力，使搜索具备跳出"深窄"局部极值的机制。三重机制叠加使本发明的全局搜索能力显著优于单一梯度下降或单一元启发式算法。

52、进一步地，步骤s4中：

53、所述快尺度信息熵h_fast在滑动时间窗口w_fast内计算，所述慢尺度信息熵h_slow在滑动时间窗口w_slow内计算，w_slow>w_fast；

54、所述历史沉积方向惯性项：

55、d_inertia(t)=(1η)·d_deposit(t1)+η·δd；

56、其中，η为惯性衰减系数，δd为最近一次有效沉积的方向变化量；

57、沉积方向：d_deposit=λ_g·g+λ_h·h+λ_i·d_inertia；

58、其中，λ_g+λ_h+λ_i=1。

59、由于采用了信息熵h作为侵蚀-沉积的启停判据，替代了固定迭代次数的等比例侵蚀-沉积，避免了在能耗分布已充分均衡后继续执行侵蚀-沉积造成的"过度平滑"和无效计算。双阈值的设计形成了滞后控制带，避免了单阈值判据下的频繁启停振荡。信息熵梯度h对沉积方向的修正使填谷目标从"局部最深低谷"修正为"能最快改善全局均匀性的位置"，在多热点场景中这一修正确保了填谷的全局效率。

60、进一步地，步骤s5中：

61、所述维护可推迟裕度：

62、τ_margin(t)=τ·[ln(ψ_max/ψ_min)^(1/β)ln(ψ_max/ψ(t))^(1/β)]t_maint；

63、其中，ψ_min为场景安全照度对应的最小波场强度，t_maint为维护操作所需时间；

64、所述推迟综合效益：

65、benefit_delay=c_energy_savingc_riskc_opportunity；

66、其中，c_energy_saving为推迟至低谷电价时段所节约的运行电费，c_risk=p_failure(τ_margin)·c_consequence为推迟期间突发故障的概率与后果代价之积，c_opportunity=max(0,c_optimalc_current)为因推迟维护而错失更优调度窗口的机会成本。

67、由于采用了从波场衰减模型反解的维护可推迟裕度τ_margin替代二元阈值，维护决策从"是否需要维护"升级为"最多可安全推迟多久"，并通过benefit_delay的经济理性检验确保推迟是净收益的，维护不再局限于"退化到达阈值立即行动"的被动响应模式，而是可以在低谷电价时段主动安排以降低维护综合成本。该机制在电力市场中具有显著的经济效益。

68、进一步地，步骤s6中：

69、所述切换开销预测值c_switch_pred=σ_kωk·c_k，其中c_k包括各执行器的状态迁移能耗；

70、所述自适应拒绝比例θ_switch(t)=θ_0·(1+ε·f_under(t))；

71、其中，θ_0为基础拒绝阈值，ε为调节步长，f_under(t)=n_under(t)/n_total(t)为近期切换实际收益低于预期的频率，f_under(t)越高，θ_switch(t)自动增大，拒绝策略切换的标准越严格；

72、当c_switch_pred>θ_switch(t)·δe_saving时拒绝本次切换并维持当前调度配置。

73、由于采用了c_switch≤θ_switch·δe_saving的切换准入条件，系统在每次调度策略变更前先判断切换本身的物理开销是否会吞噬节能收益，避免了"调度算法在理论上计算出节能方案，但在物理执行中因切换开销反而增加总能耗"的悖论。去除冗余周期性轮询和同区域重复上报进一步降低了通信开销和边缘节点的处理负载。调度系统自身的能效得到保障。

74、进一步地，所述六步骤以异构周期协同运行：s1以秒级周期持续更新优先级队列，s2在场景接入时执行并自适应剪枝，s3以分钟级周期按s1输出的优先级降序执行，s4以分钟级和小时级双窗口异步运行，s5以周/月级周期评估τ_margin，s6在每次调度策略变更前执行预测型go/no-go判断，六步闭环覆盖从优先级排序到跨场景对齐到调度优化到二次修正到全生命周期管理到开销控制的全维度优化。

75、六层之间的关键设计原则：秒级排序不影响分钟级调度、小时级微调不阻塞周级维护评估，实现了从微观（秒级紧急性感知）到宏观（年际全生命周期）的全维度覆盖。

76、本发明还提供一种多场景建筑照明全生命周期能耗优化调度系统，包括：

77、动态紧急性优先级排序模块，用于计算各场景的能耗紧急性u_e、设备健康紧急性u_h和邻域传播紧急性u_p，以自适应权重α(t)、β(t)进行加权组合并按降序排列调度任务队列；

78、自适应增量场景树对齐模块，用于通过层次聚类构建递归场景接入树t，新场景接入时沿树结构逐层计算波场干涉检测器κ的匹配度确定归属路径，仅更新路径上节点的对齐参数，对低活跃子树执行自适应剪枝；

79、地形感知混合变异波场调度模块，用于以fuch混沌映射初始化脉冲源强度分布，根据波场势能面局部粗糙度ρ_rough自适应选择正弦余弦环绕搜索或混合变异逃逸策略；

80、多尺度信息熵驱动的自适应侵蚀沉积模块，用于在快慢双时间窗口上分别计算残余波场分布信息熵h_fast和h_slow，以历史沉积方向惯性项增强沉积方向的稳定性；

81、多因素抢占裕度推延的全生命补偿模块，用于基于波场振幅衰减模型的反函数计算维护可推迟裕度τ_margin，通过包含机会成本的三因素综合效益评估决定是否推迟维护；

82、预测型调度切换开销控制模块，用于在线学习各类型调度切换的开销参数，以自适应拒绝比例θ_switch(t)判定是否允许策略变更。

83、由于采用模块化松耦合的六模块系统架构，各模块之间通过数据总线和消息队列异步通信，任一模块的故障不会阻塞其他模块的运行。该架构在工程部署中提供了天然的容错能力和独立升级能力。

84、进一步地，所述地形感知混合变异波场调度模块还包括：局部粗糙度估计子模块、自适应策略选择子模块和参数化变异族管理子模块；所述多尺度信息熵驱动的自适应侵蚀沉积模块还包括：快慢双窗口熵计算子模块、历史沉积方向惯性保持子模块和沉积方向三因素加权合成子模块。

85、将s3混沌混合变异波场调度模块的内部功能细分为5个子模块：fuch混沌初始化子模块（启动时一次）、正弦余弦位置更新子模块（每个调度周期）、停滞检测子模块（每个迭代）、tent-cauchy混合变异子模块（停滞触发后）、精英保留选择子模块（变异后）。信息熵模块的内部功能同样按s4步骤的子功能分工。