一种基于大数据的路灯照明节能控制方法及其系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于大数据的路灯照明节能控制方法及其系统，涉及智能照明技术领域。本发明专利技术包括如下步骤：根据采集的大量数据制作路灯光照强度模型；采样电路对路灯两端电压进行采样，并连同路灯的位置坐标和光强传感器采集信息一同上传至基站；基站获取一条街的路灯信息发送至云端服务器的路灯光照强度模型；灯光强度模型根据当前光照强度输出路灯照明亮度控制路灯进行照明。本发明专利技术通过大数据训练路灯光照强度模型，将路灯信息通过街道旁的基站上传至云端服务器，由路灯光照强度模型将当前光照强度输出路灯照明亮度至基站，基站控制整条街的路灯亮度，实现根据路面的光照强度调节路灯的亮度，节能环保，避免电力资源的浪费。费。费。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的路灯照明节能控制方法及其系统


[0001]本专利技术属于智能照明
，特别是涉及一种基于大数据的路灯照明节能控制方法及其系统。

技术介绍

[0002]目前，我国照明用电约占社会总用电量的12％，而城市公共照明则在我国照明耗电中占到约30％，达到约439亿度。以平均电价每度0.65元计算，一年开支高达285亿元。所以，路灯和景观灯的照明就成为节能环保的热点话题。
[0003]路灯的节能要从时段入手。人、车流量在夜间各个时段并不相同：18点～24点均值较高，零点后显著降低，对光照要求也随之降低，因而实际用电需求也就降低了。因此，路灯要节电，可以采用“定时调光”的办法。
[0004]定时调光系统在不降低照明效果和増加线路改造费用的前提下，由专用的镇流器、触发器和定时控制器“亲密合作”，根据各地不同的人流、车流变化分段定时调光。再配以高光效长寿命的高光效钠灯，整套系统可达到显著的节能、长寿和可靠使用的效果。在高峰时段，路灯使用额定功率照明，充分保障交通和行人的安全深夜，该系统将会自动调低到保障当时照明要求的功率运行。
[0005]但定时调光系统同样存在明显缺陷的问题，由于经纬度不同、海拔高度不同、季节不同以及天气条件的不同，相同时间段内光照条件也不会相同，因此仅仅通过夜间不同的时段来调节路灯的光照强度还不能真正达到节能环保的，需要一种能够根据当前环境光照强度来调节路灯光照强度的控制方法。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的在于提供一种基于大数据的路灯照明节能控制方法及其系统，通过大数据训练路灯光照强度模型，能够实时根据路面的光照强度调节路灯的亮度，解决了现有的路灯根据时间调节强度，造成电力资源浪费、不够节能环保的问题。
[0007]为解决上述技术问题，本专利技术是通过以下技术方案实现的：
[0008]本专利技术为一种基于大数据的路灯照明节能控制方法，包括如下步骤：
[0009]步骤S1：采集不同高度、不同功率、不同间距、不同光线下的路灯地面的光照强度；
[0010]步骤S2：根据采集的大量数据制作路灯光照强度模型；
[0011]步骤S3：采样电路对路灯两端电压进行采样，并连同路灯的位置坐标和光强传感器采集信息一同上传至基站；
[0012]步骤S4：基站获取一条街的路灯信息发送至云端服务器；
[0013]步骤S5：云端服务器将采集的信息发送至路灯光照强度模型；
[0014]步骤S6：灯光强度模型根据当前光照强度输出路灯照明亮度至基站；
[0015]步骤S7：基站根据接收的照明亮度控制路灯进行照明。
[0016]优选地，所述步骤S1中，两相邻路灯中间位置的地面上安装有用于检测地面光照
强度的光强传感器，路灯顶部安装有检测环境光照强度的光照传感器。
[0017]优选地，所述步骤S2中，路灯光照强度模型制作流程如下：
[0018]步骤S21：对路灯的高度、间距、功率和当前环境的光照强度进行预处理；
[0019]步骤S22：根据预处理后的数据,确定训练模型的方式；
[0020]步骤S23：使用训练集训练端对端模型；
[0021]步骤S24：使用训练好的模型对新样本进行预测，并对模型的预测结果做出解释。
[0022]优选地，所述步骤S3中，路灯的位置坐标用于确定当前路灯所处的街道，同时用于计算出弯曲街道上两路灯之间的实际距离，具体计算公式如下：
[0023](x1‑
x2)2+(y1‑
y2)2＝d2；
[0024]式中，(x1,y1)和(x2,y2)分别表示相邻两路灯的坐标，d表示两路灯之间的实际距离。
[0025]优选地，所述步骤S7中，基站建设在街道附近，用于接收云端服务器下发的指令，并将指令进行解析后发送至路灯。
[0026]本专利技术为一种基于大数据的路灯照明节能控制系统，包括：
[0027]路灯，所述路灯顶部设置有第一光强传感器；所述路灯内部设置有控制器和GPS定位模块；所述控制器的输出端通过路灯亮度调节电路与LED灯管连接；所述控制器的输入端与基站双向连接；
[0028]基站，所述基站设置在所述路灯所处的街道一侧；所述基站内设置有无线通讯模块和处理器；所述处理器通过无线通信通信模块云端服务器双向连接；
[0029]云端服务器，所述云端服务器包括模型训练模块、数据存储模块、通信模块和处理模块；所述处理模块依次与模型训练模块、数据存储模块和通信模块连接；所述云端服务器通过通信模块与基站双向连接。
[0030]优选地，相邻两所述路灯之间设置有第二光强传感器；所述第二光强传感器用于监测两路灯中间照射在地面的光照强度；所述路灯的控制器通过CAN数据总线与基站连接。
[0031]优选地，所述基站建设在设置有路灯的街道旁；所述基站用于连接多个街道的路灯。
[0032]优选地，所述云端服务器中的模型训练模块与物联网大数据平台连接，用于获取大数据信息作为模型训练的训练集；所述云端服务器还设置有监控平台。
[0033]本专利技术具有以下有益效果：
[0034](1)本专利技术通过大数据训练路灯光照强度模型，将路灯信息通过街道旁的基站上传至云端服务器，由路灯光照强度模型将当前光照强度输出路灯照明亮度至基站，基站控制整条街的路灯亮度，实现根据路面的光照强度调节路灯的亮度，节能环保，避免电力资源的浪费；
[0035](2)本专利技术通过在每个路灯内安装GPS定位装置，算出相邻两个路灯之间的直线距离，排除蜿蜒路段对灯光照射的影响，保障了夜晚路上的行车安全，同时减少电力资源的浪费。
[0036]当然，实施本专利技术的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
[0037]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0038]图1为本专利技术的一种基于大数据的路灯照明节能控制方法的步骤图；
[0039]图2为本专利技术的一种基于大数据的路灯照明节能控制系统结构示意图。
具体实施方式
[0040]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0041]请参阅图1所示，本专利技术为一种基于大数据的路灯照明节能控制方法，包括如下步骤：
[0042]步骤S1：采集不同高度、不同功率、不同间距、不同光线下的路灯地面的光照强度；由于两路灯之间中间的位置收灯光照射的亮度最低，因此只需路灯中间的位置的路面的光照强度达到照明标准，即可达到照明的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的路灯照明节能控制方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1：采集不同高度、不同功率、不同间距、不同光线下的路灯地面的光照强度；步骤S2：根据采集的大量数据制作路灯光照强度模型；步骤S3：采样电路对路灯两端电压进行采样，并连同路灯的位置坐标和光强传感器采集信息一同上传至基站；步骤S4：基站获取一条街的路灯信息发送至云端服务器；步骤S5：云端服务器将采集的信息发送至路灯光照强度模型；步骤S6：灯光强度模型根据当前光照强度输出路灯照明亮度至基站；步骤S7：基站根据接收的照明亮度控制路灯进行照明。2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的路灯照明节能控制方法，其特征在于，所述步骤S1中，两相邻路灯中间位置的地面上安装有用于检测地面光照强度的光强传感器，路灯顶部安装有检测环境光照强度的光照传感器。3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的路灯照明节能控制方法，其特征在于，所述步骤S2中，路灯光照强度模型制作流程如下：步骤S21：对路灯的高度、间距、功率和当前环境的光照强度进行预处理；步骤S22：根据预处理后的数据,确定训练模型的方式；步骤S23：使用训练集训练端对端模型；步骤S24：使用训练好的模型对新样本进行预测，并对模型的预测结果做出解释。4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的路灯照明节能控制方法，其特征在于，所述步骤S3中，路灯的位置坐标用于确定当前路灯所处的街道，同时用于计算出弯曲街道上两路灯之间的实际距离，具体计算公式如下：(x1‑
x2)2+(y1‑
y2)2＝d2；式中，(x1,y1)和(x2,...

【专利技术属性】
技术研发人员：张小波，
申请(专利权)人：安徽极光照明工程有限公司，
类型：发明
国别省市：