建筑智慧照明系统工作面照度分布监测方法研究

来源 :哈尔滨工业大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:yuany06
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在建筑的实际使用中,往往会出现室内无人或是室外采光充足时却人工光源常亮的现象;此外,由于公共建筑光源数量较多,人员使用也较为频繁,运行异常的照明器往往得不到及时维护,进而造成不必要的能源消耗,说明目前建筑的采光与照明系统缺乏根据室内光照变化动态调节的能力,难以完成自适应节能任务。照射进室内的天然光随时间变化往往是非线性的,在空间上的分布也往往是不均匀的,随着智慧照明技术的快速发展,准确舒适的调光决策依赖于可靠的工作面照度分布基础数据收集方法。本文采用两种机器学习算法:随机森林(Random Forest)和BP反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network),以四种主要输入特征(传感器照度信息、天空亮度信息、时间信息、其他信息(房间尺寸、窗地比、室内平均采光系数、建筑朝向))分别在软件模拟和实测方法下对室内工作面照度分布进行了实时预测。结果表明,在软件模拟方法下,随机森林模型在测试集中的回归决定系数R~2为0.728;BP反向传播神经网络模型在测试集中的回归决定系数R~2为0.755;在实测方法下,随机森林模型在测试集中的回归决定系数R~2为0.826;BP反向传播神经网络模型在测试集中的回归决定系数R~2为0.739。软件模拟方法下,两种算法的表现相当,但在实测方法下,随机森林的表现相对较好。两种机器学习算法在室内照度分布预测方面具备发展潜力,在未来建筑的照明智慧化调光及间接节能方面具有正向促进作用。考虑到室内混合照明情况下工作面照度同时受天然采光和人工照明的影响,由于人工照明光源发光稳定,耐久度高,在本研究中,通过获取光通量、配光曲线等信息,在工作面上投射的照度利用物理光学公式进行计算。计算结果与软件模拟结果之间的残差为41.2lux,误差百分比为9.22%。此外,本研究利用DIALux软件模拟智慧照明系统根据本文提出的混合照明工作面照度分布监测方法进行调光决策,选择工作面上一点处模拟总照度值与计算总照度值之间的决定系数R~2为0.935,即混合照明条件下,本文提出的工作面照度分布监测方法可以解释模拟总照度值93.5%的方差。在前文的基础上,本研究开发了基于Tkinter的工作面照度分布监测系统软件GUI用户操作界面,用户可根据需求,对机器学习模型进行重新训练,可自定义超参数进行训练,从而改善模型表现。监测系统用户界面配备了实时天空亮度窗口、照度分布监测窗口、配置窗口三个主要模块,模型训练完成后,用户可在监测系统中调用该模型,实现室内工作面照度分布的实时监测。
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