一种智慧照明控制系统及智慧照明控制方法

1.本发明涉及照明控制技术领域，特别涉及一种智慧照明控制系统及智慧照明控制方法。


背景技术：

2.本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术，并不必然构成现有技术。
3.目前，城市照明管理仍在采用传统的时钟控制方式，特别是重大节日或阴雨天不能根据需要进行亮灯情况调整，不能对单灯进行控制，无法实现按需照明。相关研究表明，传统的照明设备照明管理系统存在能耗大、成本高、效率低的缺点，并且也无法做到快速定位故障照明设备。由于公共场所的照明设备仍存在能源浪费问题，照明设备的定时检修与维护成本日益上升，照明设备不能实时共享资源，不能快速定位有故障的照明设备，如果不对现有旧照明系统进行改进，不仅浪费了电能还会造成市政支出的增加。部分城市即使开展了改造试点也因成本、可行性等原因无法普及使用。
4.发明人发现，现有试点普遍存在以下问题：
5.(1)无法实现照明设备基于人流密度和车辆密度的自适应调节功能，只能依靠手动进行调节，调节的智能化和自动化水平较低，能源浪费严重；
6.(2)现有方案采用的5g技术和4g技术成本较高，能耗较高，覆盖面较窄，而且目前普遍的依赖单一的传输技术，信号传输稳定性差。


技术实现要素：

7.为了解决现有技术的不足，本发明提供了一种智慧照明控制系统及智慧照明控制方法，基于不同的人流密度、区域和车辆密度进行相应的照明设备自适应调节，既能满足相应的照明需求，又降低了能源消耗；以nb-iot为核心，结合电力载波技术、zigbee无线通信通讯方式及毫米波雷达传感，实现了对照明设备的远程集中的自动化控制与管理。
8.为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
9.本发明第一方面提供了一种智慧照明控制系统。
10.一种智慧照明控制系统，至少包括：云控制终端、区域控制终端和流量密度监测模块，云控制终端与区域控制终端通信，区域控制终端与流量密度监测模块通信；
11.流量密度监测模块至少包括：亮度监测子模块和微波或毫米波监测子模块；
12.云控制终端根据接收到的亮度数据，判断照明设备是否处在正常工作状态，若否则发出告警信号，若是，则进行微波监测数据的处理；
13.云控制终端根据微波监测数据判断适用对象，当适用对象为行人时，进行商业区和居住区的识别，根据人流密度大小和对应区域的人流密度范围进行调光范围的确定；当适用对象为车辆时，进行快速路、主干路、次干路和支路的识别，根据道路类别和道路当前车辆状态进行调光范围的确定。
14.作为可选的实施方式，当人流密度大于或等于第一阈值时，调节照明设备照度为
最大值，当人流密度小于第一阈值且大于第二阈值时，调节照度沿直线变化，当人流密度小于或等于第二阈值时，调节照明设备照度为最小值。
15.作为可选的实施方式，不同商业区和居住区，在不同的人流密度范围内设定有照明设备平均照度与照明设备最小照度。
16.作为可选的实施方式，不同种类道路对应有照明设备平均照度维持值。
17.作为可选的实施方式，当道路车辆状态为高峰时，调节照明设备照度为最大值；道路车辆状态为无车时，调节照明设备照度为最小值；道路车辆状态为有车时，调节照度沿直线变化。
18.作为可选的实施方式，流量密度监测模块包括zigbee无线自组网通信模块，zigbee无线自组网通信模块分别与亮度监测子模块和微波或毫米波监测子模块通信，亮度监测子模块和微波或毫米波监测子模块分别用于与照明设备通信；
19.zigbee无线自组网通信模块与区域控制终端的zigbee中心节点通信，zigbee中心节点与区域控制终端的nb-lot通信模块通信，区域控制终端的nb-lot通信模块与云控制终端通信。
20.作为可选的实施方式，云控制终端与区域控制终端的nb-lot通信模块通信，区域控制终端的nb-lot通信模块与区域控制终端的电力载波集中控制器通信，电力载波集中控制器与流量密度监测模块中的led控制电路通信，所述led控制电路用于与照明设备通信。
21.作为可选的实施方式，微波或毫米波监测子模块至少包括毫米波雷达。
22.本发明第二方面提供了一种智慧照明控制方法。
23.一种智慧照明控制方法，包括以下过程：
24.根据接收到的亮度数据，判断照明设备是否处在正常工作状态，若否则发出告警信号，若是，则进行微波监测数据的处理；
25.根据微波监测数据判断适用对象，当适用对象为行人时，进行商业区和居住区的识别，根据人流密度大小和对应区域的人流密度范围进行调光范围的确定；
26.当适用对象为车辆时，进行快速路、主干路、次干路和支路的识别，根据道路类别和道路当前车辆状态进行调光范围的确定。
27.作为可选的实施方式，当人流密度大于或等于第一阈值时，调节照明设备照度为最大值，当人流密度小于第一阈值且大于第二阈值时，调节照度沿直线变化，当人流密度小于或等于第二阈值时，调节照明设备照度为最小值。
28.作为可选的实施方式，当道路车辆状态为高峰时，调节照明设备照度为最大值；道路车辆状态为无车时，调节照明设备照度为最小值；道路车辆状态为有车时，调节照度沿直线变化。
29.本发明第三方面提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如本发明第二方面所述的智慧照明控制方法中的步骤。
30.本发明第四方面提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，所述处理器执行所述程序时实现如本发明第二方面所述的智慧照明控制方法中的步骤。
31.与现有技术相比，本发明的有益效果是：
32.1、本发明所述的智慧照明控制系统及智慧照明控制方法，基于不同的人流密度、
区域和车辆密度进行相应的照明设备自适应调节，既能满足相应的照明需求，又降低了能源消耗，极大的提高了照明设备的控制精度。
33.2、本发明所述的智慧照明控制系统及智慧照明控制方法，以nb-iot为核心，结合电力载波和zigbee无线通信的三相组合通讯技术，充分发挥了各通讯技术的特点和优势，可应用于城市内部主干路、次干路等各类型道路，满足了实际应用场景和需求，具有低成本、容量大、低延时和高安全等优势。
34.3、本发明所述的智慧照明控制系统及智慧照明控制方法，应用毫米波雷达传感技术，毫米波雷达具有体积小、空间分辨率高、成本低、精度高且能对车辆或行人进行追踪测速等优势；相较于其他检测方法能够提升识别车流量或人流量的精度，能量好应对不同天气状况；可广泛应用于车道、人行道、室外公众场所等地。
35.本发明附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
36.构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。
37.图1为本发明实施例1提供的智慧照明控制系统的结构示意图。
具体实施方式
38.下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。
39.应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本发明提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
40.需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本发明的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
41.在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
42.实施例1：
43.如图1所示，本发明实施例1提供了一种智慧照明控制系统，包括：云控制终端、区域控制终端和流量密度监测模块，云控制终端与区域控制终端通信，区域控制终端与流量密度监测模块通信；
44.流量密度监测模块包括：亮度监测子模块和微波或毫米波监测子模块；
45.云控制终端根据接收到的亮度数据，判断照明设备是否处在正常工作状态，若否则发出告警信号，若是，则进行微波监测数据的处理；
46.云控制终端根据微波监测数据判断适用对象，当适用对象为行人时，进行商业区和居住区的识别，根据人流密度大小和对应区域的人流密度范围进行调光范围的确定；当适用对象为车辆时，进行快速路、主干路、次干路和支路的识别，根据道路类别和道路当前车辆状态进行调光范围的确定。
47.具体的，本实施例所述的智慧照明控制系统能够实现如下功能：
48.(1)实现自动远程调节：可对任意一盏、一路或自定义的一组路灯根据雷达的信号的处理进行智能远程开关和调光控制；
49.(2)实时状态检测：可随时查询路灯的开关状态、亮度、电流、电压、功率等数据，系统具有自动监控功能，可实现故障报警、故障检测，信息及时推送的功能；
50.(3)设备管理及数据记录：可管理单灯控制器，集中管理器等设备，包括录入、修改、删除、查询等功能；可按年月日统计用电量、节能率等数据，可保存一个季度的操作历史记录，能追溯操作失误问题，系统集成gis地理信息系统，可在地图上可视化管理照明设备；
51.(4)系统扩展性：系统提供开放接口，可接入智慧城市平台；
52.本实施例中，流量密度检测模块应用网状传感节点结构，每个传感节点集成了微波监测模块，亮度监测模块和zigbee无线自组网链接模块来实现环境监测功能，将人流密度或车流密度和光照强度分别通过雷达列阵和光强感应装置进行检测，将密度信息和环境信息两种信息整合后，通过zigbee无线通信技术传输至区域终端进行处理，经过终端服务器分析后上传至云控制终端。
53.本实施例中，微波检测模块主要由三部分组成：雷达射频前端、信号处理系统及后端算法；可以理解的，在其他一些实施方式中，也可以采用毫米波检测模块等其他检测方式，本领域技术人可以根据具体工况进行选择，这里不再赘述。
54.雷达射频前端通过发射波和接收波，得到实时的信号，信号处理系统将射频前端采集到的信号，通过处理，满足雷达的实时需求，实现高速传输与性能优化；信号经过阵列天线的波束形成算法、测量算法和跟踪算法等一系列运算后得到已处理后的微波检测信息。
55.本实施例中，亮度监测模块由光照强度的信号采集和信号转换与处理两部分组成。
56.随光强变化，光敏电阻的阻值也会发生变化，基于这一原理，本实施例根据输出的电压值来判断目前的光照度情况，从而将亮度监测模块用于检测led路灯的好坏、天气是否恶劣，以及对应是否开启或关闭路灯；之后将采集到的信号进行模/数转换，并将数据发送给区域终端，进行相关后续调光等一系列控制操作。
57.本实施例中，zigbee无线自组网链接模块主要是利用网状、星型以及树桩网络拓扑结构，在每个zigbee网络中具有一个协调器，通过多个路由和终端组网实现数据远距离传输；将一个路灯节点作为路由器，周围的路灯节点作为终端，因此完成组网工作，最终实现多个路灯联网。
58.本实施例中，区域终端包括zigbee路由节点、电力载波的集中控制器和nb-iot通信模块；
59.zigbee路由节点是以微处理器为核心，用于对故障信息、亮度信息、微波检测信息等信息进行处理预处理，使之成为能够被区域终端读取的信号，有助于确定区域终端的上级和下级节点的网络地址，以控制路灯命令的逐级传递，保证控制节点工作状态正常、准确和便捷。
60.电力载波的集中控制器利用nb-iot通讯技术接收云控制终端下发指令，通过电线将指令传输至相关路灯节点，实现对于每个路灯节点的开关和亮暗程度调控。
61.为了应对突发事件，电力载波的集中控制器对路灯节点的开关设置了自动控制和手动控制两种工作方式。
62.当自动控制模式开启时，路灯会自动根据当前的实际光照值和当日日出日落时间指挥决策，结合时控，光控，经纬度对路灯进行自动控制：(1)不同时段对不同的组采用不同控制策略；(2)根据系统设置的光照度阈值自动开关灯；(3)根据经纬度的不同设置自动开关功能。
63.当手动控制模式开启时，管理员可以一键开关街道上所有的照明设施，也可以进行个别控制：(1)可以对整个集中控制器下所有路灯进行全控；(2)可以对集中控制器下所有路灯进行自由分组，实现组控功能；(3)可以单独对任意灯实现点控功能。
64.nb-iot支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接，也被叫作低功耗广域网(lpwan)；nb-iot支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。利用nb-iot技术，该系统可以实现传感器接受信息后，将信息上传至云控制终端进行分析处理，以及当云控制终端指令下发至电力载波集中控制器后，电力载波集中控制器根据指令对路灯进行调节控制。
65.本实施例中，云控制终端接收传感器传回的信息，并对信息进行处理与运算生成相应的调节指令，再将指令通过nb-iot通讯技术传回至区域终端的电力载波集中控制器。云控制终端实时监测人或车流量密度和led路灯亮度，并传达调节路灯亮度或开关状态的指令，从而实现根据流量密度和led路灯亮度情况，及时有效地调整控制灯光的效果。
66.可选的，还包括led控制电路，由电力载波单灯控制器和调控驱动两部分组成；本实施例所述系统通过电力载波的区域控制器实现对于区域范围内特定路灯的开闭和亮度的调控，区域控制器接收云控制终端运算后指令下发至区域控制器，再由区域控制器通过电力载波技术传输至led控制电路。
67.可选的，还包括电力载波单灯控制器，将路灯集中控制的功能延伸到单灯，实现“四遥”功能，对路灯的运行状态进行全自动的监控，具体的四遥，包括：
68.a、遥控：远程控制路灯的开关；
69.b、遥测：远程测量路灯配电柜的所有电气参数和单灯电气参数；
70.c、遥信：设备故障信息和自诊断信息实时自动回传，便于管理部门及时处理；
71.d、遥调：根据时间、经纬度和照度远程调光实现节能最大化。
72.可选的，还包括调光驱动，接受指令后对led照明灯具亮度进行调节，调控电压电流输出。
73.本实施例中，各个传感器接受环境与车流密度或人流密度后将信息通过zigbee无线自组网上传至区域终端的路由节点处进行预处理，路由节点将预处理后的信息初步整合通过nb-iot上传至云控制终端，云控制终端分析处理数据后将指令回输到区域终端，区域终端通过电力载波系统控制灯光亮暗以及开关情况。
74.云控制终端接收区域终端传来的预处理信息后，遵循以下逻辑进行分析运算，运算优先级规定：亮度监测模块信息的分析优先级最高，微波监测模块信息的分析次之。
75.云控制终端分析亮度检测模块的信息时，判断路灯是否处在正常工作状态，若未处于正常工作状态，云控制终端报警，定位故障位置，提示工作人员检修；若工作处于工作状态，云控制终端继续分析微波监测模块信息。
76.云控制终端分析微波监测模块的信息时，首先判断道路的适用对象。
77.当适用对象为行人时，云控制终端则根据分析数据，得到区域与人流密度的数据，判断路灯处于商业区还是居住区，判断人流密度大小(≥1人/m2；0.5-1人/m2；≤0.5人/m2)，进而判断调光范围；由于不同商业区、居住区，在不同的人流密度范围内，已经规定了路灯平均照度与路灯最小照度。因此，本实施例对三大类人流密度(≥1人/m2；0.5-1人/m2；≤0.5人/m2)进行直线变化路灯照度式的调光，即人流密度达到最大档位时，调节路灯照度为最大值；人流密度达到最小档位时，调节路灯照度为最小值；人流密度居于最大与最小档位之间时，调节照度沿直线变化。
78.当适用对象为车辆时，云控制终端则根据分析数据，得到道路类别与道路车辆状态的数据，判断路灯处于快速路、主干路、次干路还是支路，判断道路车辆处于高峰、有车还是无车状态，进而判断调光范围。由于不同种类道路，已经规定了路灯平均照度维持值。因此，对四种道路分别依据其路灯平均照度维持值范围，对高峰、有车还是无车状态设置直线变化路灯照度式的调光，即当道路车辆状态为高峰时，调节路灯照度为最大值；道路车辆状态为无车时，调节路灯照度为最小值；道路车辆状态为有车时，调节照度沿直线变化。按照上述逻辑分析后，云控制终端下达调光指令。
79.与此同时，该系统在智能监控的基础上，以单灯节能控制为管理目标，可根据时间、人流、车流、天气等条件预设参数设定合理的节能方案，在保证照明质量的基础上进行单灯节能控制，真正实现“按需照明”，从而降低电能消耗、延长灯具寿命。
80.本实施提供了利用本方案所述系统时的节能减排效益计算结果，具体如下：
81.(1)照明系统节能减排效益计算
82.(1.1)适用对象：行人
83.假设led灯光通量为140lm/w，为了简化计算，调光大挡位统一设置为路灯平均照度与路灯最小照度的平均值；每大档的第一小档是由平均照度和最小照度平均值计算的，第二小挡是由第一小挡的计算值与最小照度的平均值计算的。
84.表1：同一区域中，应用该系统前后的路灯消耗功率及碳排放量对比
[0085][0086]
预估区域面积为10000m2(1公顷)。
[0087]
应用表2第六列“未应用该系统前，单位面积路灯平均消耗功率”的数值平均数，计算得到表1第二列数值；应用表2第七列“应用该系统后，单位面积路灯平均消耗功率”的数值平均数，计算得到表1第三列数值。
[0088]
表2：不同区域中，应用该系统前后的路灯平均消耗功率对比
[0089][0090]
(1.2)适用对象：车辆
[0091]
表3：同一区域中，应用该系统前后的路灯消耗功率及碳排放量对比
[0092][0093]
预估区域面积为10000m2(1公顷)。
[0094]
应用表4第四列“未应用该系统前，单位面积路灯平均消耗功率”的数值平均数，计算得到表3第二列数值；应用表4第五列“应用该系统后，单位面积路灯平均消耗功率”的数值平均数，计算得到表3第三列数值。
[0095]
根据火力发电转化方程式即可计算出碳排放量。
[0096]
表4：不同区域中，应用该系统前后的路灯平均消耗功率对比
[0097][0098]
(2)减排效益实例分析
[0099]
以某城市为例
[0100]
春天 晚五点早四点 11小时 91天；
[0101]
夏天 晚七点早三点 8小时 60天；
[0102]
秋天 晚五点早四点 11小时 91天；
[0103]
冬天 晚四点早五点 13小时 123天；
[0104]
一年节约总计6288.19kw.h/10000m2，道路面积3000万平方米，一个城市一年1.9
×
107kw.h，相当与6842.9吨标准煤6.843
×
106kg，相当与17791.54吨co2，相当与47.9吨氮氧化物，109.49吨so2，102.64吨烟尘。
[0105]
表5：以一座城市为应用场景节能减排效益分析
[0106][0107]
全国电费均价为0.55元/kw
·
h，国家发改委提供的数据是火电厂平均每千瓦时供电煤耗由2000年的392g标准煤降到360g标准煤，即一千克标准煤可以发三千瓦时(度)的电，照这样计算，1吨煤大约可以发2777度电,依据国家纪委能源所的能源基础数据汇编，1吨标准煤产生2.6吨二氧化碳,依据国家纪委能源所的能源基础数据汇编，1吨标准煤产生氮氧化物约7kg；依据国家纪委能源所的能源基础数据汇编，1吨标准煤产生16kg二氧化硫。
[0108]
(3)成本分析
[0109]
(3.1)路灯改造成本
[0110]
器件名称单价(元)电力载波单灯控制器1900～10v调光驱动200电力载波集中控制器3000单个nb-iot模块每年通讯费用30
[0111]
每个电力载波集中控制器下控制路灯数量平均计算为100；
[0112]
以一个电力载波集中控制器调控路灯为一个区域，每个区域内nb-iot通讯模块有两个；
[0113]
故可计算的每个路灯改造成本为：
[0114]
190 200 3000/100＝410(元)
[0115]
且每年区域内通讯费用为60元(平均为每区域内一百盏灯)，平均至每盏灯为每年通讯费用0.6元。
[0116]
(3.2)路灯相关信息统计
[0117]
济南市路灯总数25万余盏路灯数量10万余盏(约占总数60％)景观灯总数15万余盏(约占总数40％)各类变压器、配电柜1151台线路总长5578.6公里总容量3.9万kw每年路灯消耗电费8000余万
[0118]
(3.3)经济效益及回本周期计算
[0119]
通过建立模型后计算得到应用该系统后人行道节约电能效率为43％，机动车道节约电能效率为20％。
[0120]
改造费用：410*25＝10250万元；
[0121]
改造后系统每年节约费用为：
[0122]
8000*0.6*0.43 8000*0.4*0.2-0.25*60＝2702.5万元；
[0123]
回本周期为：10250
÷
2702.5≈3.79年。
[0124]
注：表7中相关信息与数据均由本项目顾问单位(济南市城管局照明中心)提供，并根据实际情况略作微调。
[0125]
本实施例中，nb-iot通信模块功能需求较为简单，运算操作较少，芯片结构简单，故而功耗较低；同时其芯片可在无信号传输时处于休眠状态，或周期内休眠和激活使得电池消耗慢；nb-iot无需重新建网，且其射频和天线可以复用，再加上nb－iot低功耗、低带宽和低速率的特性，同样降低了芯片和模组成本；覆盖能力强，覆盖范围广，可以满足使用场景内大范围覆盖的需求。
[0126]
本实施例中，采用电力载波技术使得应用场景内路灯调控无需担心建筑物遮挡造成的无线信号衰减，使得信号传输更加稳定；电力载波施工便捷，可直接通过已铺设好的电线进行指令和相关信息的传输，可直接在电线上实现信号传输，只需保障设备及电线有电
量供应即可，且该连接方式无需部署中继节点，同一变压器供电的电线铺设范围下一个电力载波集中控制器即可保证信息和指令传输；电力载波plc能够使用简单、经济的方案隔离通讯区域可以通过简单的并接电容隔离通讯区域，避免通讯区域间干扰实现同一通讯区域内的无感知自组网；电力载波相较于无线通讯技术在通讯费用方面可以节约大量成本，使得系统成本更低，可行性更强。
[0127]
本实施例中，流量密度检测模块中雷达信号的选择是毫米波雷达，毫米波导引头体积小质量轻，有利于缩小系统体积以及一定程度上简化了整个系统。而且其空间分辨率高，在识别车流量和人流量的精确度与准确度上较其他检测方法有较大提升。同光学导引头相比，毫米波导引头穿透杂质的能力强，可以很好地适应现实中出现的不同的天气状况，抗干扰能力强。此外，毫米波雷达可以分辨识别多个目标，还可以进行测速和测距，对目标进行连续跟踪，测量的距离也远，这对于测量复杂环境下车流量或人流量的精确度上具有很大的优势。
[0128]
实施例2：
[0129]
本发明实施例2提供了一种智慧照明控制方法，包括以下过程：
[0130]
根据接收到的亮度数据，判断照明设备是否处在正常工作状态，若否则发出告警信号，若是，则进行微波监测数据的处理；
[0131]
根据微波监测数据判断适用对象，当适用对象为行人时，进行商业区和居住区的识别，根据人流密度大小和对应区域的人流密度范围进行调光范围的确定；
[0132]
当适用对象为车辆时，进行快速路、主干路、次干路和支路的识别，根据道路类别和道路当前车辆状态进行调光范围的确定。
[0133]
当人流密度大于或等于第一阈值时，调节照明设备照度为最大值，当人流密度小于第一阈值且大于第二阈值时，调节照度沿直线变化，当人流密度小于或等于第二阈值时，调节照明设备照度为最小值。
[0134]
当道路车辆状态为高峰时，调节照明设备照度为最大值；道路车辆状态为无车时，调节照明设备照度为最小值；道路车辆状态为有车时，调节照度沿直线变化。
[0135]
具体的策略参见实施例1中的云控制终端的控制策略，这里不再赘述。
[0136]
实施例3：
[0137]
本发明实施例3提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如本发明实施例2所述的智慧照明控制方法中的步骤。
[0138]
实施例4：
[0139]
本发明实施例4提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，所述处理器执行所述程序时实现如本发明实施例2所述的智慧照明控制方法中的步骤。
[0140]
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。