The invention discloses a street lamp intelligent energy saving method based on random forest regression prediction algorithm. Methods the original data information was obtained through the intelligent street lamp system, such as human flow, traffic flow, sound, visible light, infrared, latitude and longitude, altitude and so on. Through a large number of data analysis, the optimal illumination (measured by power) was obtained under this condition. A random forest regression prediction algorithm is developed. A series of data obtained by the system are used as the independent variable X. The corresponding power values are set to the dependent variable Y. The random forest training is interpreted by X to the Y, and the random forest regression forecasting model is obtained. The application of this model to intelligent street lamp system can control the power of street lamps intelligently according to the surrounding environment conditions of each street lamp. Due to the advantages of the random forest algorithm itself, this method not only greatly improves the accuracy of the power prediction of the system, but also achieves the efficiency of energy saving under the conditions of lighting demand.
【技术实现步骤摘要】
一种基于随机森林回归预测算法的路灯智能节能方法
本专利技术涉及一种路灯节能方法,特别涉及一种基于随机森林回归预测算法的路灯智能功率控制方法。
技术介绍
城市路灯是我国电力消耗的一个重要方面,随着能源供应的日益紧张,节能的呼声越来越高。随着“绿色照明工程”工作的推进,我国的照明设计与照明产品的发展趋势面临着“绿色革命”。它将以节约能源和资源,保护地球生态环境,提高照明质量,提高舒适性和健康性为发展目标。目前,照明电耗占全国总电耗的15%左右,很多城市已经开始了路灯节能工作的探索。目前主要使用的路灯节能技术包括半夜灯方式、单灯控制、路灯节点器以及其他节能技术与方案。但是,我国的很多中小城市晚上10点后,大城市在晚上12点后,一些非繁华的街道几乎没有车辆与行人通行,在这些道路上仍然保持较高照明度显然没有必要,特别是居民区的小区道路,因为小区内居民早已休息,更没有必要保持高照明度。即在夜间行人较少活动时,适当降低灯泡的功率,这样不仅可以节省大量电量,还可以延长灯泡及镇流器的使用寿命,从而节省很多的维护费用。虽然灯泡功率降低了,但街道还可保证道路灯光照明无盲区,完全可保证道路的安全通行要求。由此可见,研究能根据路灯的实际环境变量灵活控制路灯的输出功率的方法是十分有必要的。
技术实现思路
本专利技术的专利技术目的是提供一种基于随机森林回归预测算法的路灯智能节能方法,实现路灯的智能控制,并且在满足路灯照明需求的条件下达到节能的效果。为达到上述的专利技术目的,本专利技术采用的技术方案是:一种基于随机森林回归预测算法的路灯智能节能方法,其包括以下步骤:1、通过智能灯系统设备采集 ...
【技术保护点】
一种基于随机森林回归预测算法的路灯智能节能方法,通过智能路灯系统获取原始数据信息,如人流量、车流量、声、可见光、红外线、经纬度、海拔等,通过大量的数据实验分析得到该种条件下满足照明需求的最佳照度(用功率来度量),制定随机森林回归预测算法,将系统获取的一系列数据作为自变量X,相应的功率值设为因变量Y,随机森林训练通过X对Y进行解释,得到随机森林回归预测模型。将这个模型应用到智能路灯系统可以根据每个路灯的周边环境条件智能控制路灯功率。
【技术特征摘要】
1.一种基于随机森林回归预测算法的路灯智能节能方法,通过智能路灯系统获取原始数据信息,如人流量、车流量、声、可见光、红外线、经纬度、海拔等,通过大量的数据实验分析得到该种条件下满足照明需求的最佳照度(用功率来度量),制定随机森林回归预测算法,将系统获取的一系列数据作为自变量X,相应的功率值设为因变量Y,随机森林训练通过X对Y进行解释,得到随机森林回归预测模型。将这个模型应用到智能路灯系统可以根据每个路灯的周边环境条件智能控制路灯功率。2.根据权利要求1所述的一种基于随机森林回归预测算法的路灯智能节能方法,其特征在于:用智能灯系统采集到的数据来训练随机森林回归预测模型然后应用到原系统中,包括以下步骤:步骤1:通过智能灯系统设备采集数据并通过数据分析得到该种条件下满足照明需求的最佳功率,将这些数据作为原始数据,对其进行预处理,提取特征,将数据分为训练集和测试集两部分;步骤2:根据步骤1中的训练集,提取其中的人流量、车流量、声、可见光、红外线、经纬度、海拔、时间等特征作为自变量X,相应的最佳功率值设为因变量Y,用环境变量X解释最佳功率值Y,可以看作一个回归问题,通过R语言代码初始化随机森林回归模型,进行训练;步骤3:根据步骤2中训练得到的随机森林回归模型,对步骤1中的测试集进行预测,模型结果会输出显示残差的平方以及解释变异(环境变量X对最佳功率值Y的解释)的百分率;步骤4:根据步骤3的模...
【专利技术属性】
技术研发人员:叶玲,张永军,
申请(专利权)人:南京兆钧信息科技有限公司,
类型:发明
国别省市:江苏,32
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