我国人口众多,能源紧缺严重制约了国民经济的发展。在国家经济发展中节能是一项长期的战略方针。在满足人民日益增长的能源需求基础上,如何进行节能,使能源利用率最大,是世界各国普遍关心的主要问题之一。本文针对节能系统中的照明节能,设计出具有双闭环的智能照明系统。一方面保证实时光照值稳定在设定值附近,实现一次节能。另一方面在光照值稳定的情况下对能耗寻优,从而实现进一步节能。然后根据整体设计对照明系统中各模块进行选择,搭建智能照明平台,实现系统的功能。为了简化控制复杂度,我们对所有灯具进行分组控制。这样就有很多种光照组合可以达到光照设定值,我们的目的是在众多光照组合中找到使能耗最小的组合,实现二次节能。通过常用的PID控制保证实时光照值稳定在设定值附近。根据智能照明系统中能耗寻优的需求,我们采用极值搜索算法对能耗最小值进行寻找。在本文中,我们重点研究基于梯度法极值搜索算法和基于牛顿法极值搜索算法,对它们的稳定性进行分析,并进行详细的理论证明。然后将这两种算法分别应用到智能照明系统的节能控制中,通过实验来验证这两种算法在智能照明系统中对节能控制的可行性和准确性。实验分为对输入遍历的单闭环实验,和极值搜索下的双闭环实验。遍历实验中没有加极值搜索控制算法,是为了找出光照稳定时输入与能耗的一一对应关系。找到相对能耗最小值,以验证双闭环实验下搜索结果的准确性。根据实验结果,我们发现在智能照明系统节能控制的应用中,这两种算法在实时光照稳定在设定值的情况下,都能够搜索到使能耗最小的光照组合,实现了二次节能的目的。而且在节能的效果上,我们发现基于牛顿法极值搜索算法优于基于梯度法极值搜索算法。因此,我们对这两种算法的性能分别进行了分析。由于基于牛顿法极值搜索算法中对Hessian矩阵逆矩阵的估计,使其搜索速率比基于梯度法极值搜索算法更快,搜索精确度也比基于梯度法极值搜索算法更高。