基于历史在室规律的办公照明系统模型预测控制

• 作者: 吴如宏 孙红三 安晶晶 晋远 李进 杨一帆 燕达
• 来源期刊: 建筑科学
• 学科: 工学
• 关键词: 照明系统 人行为 模型预测控制
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: “人工智能技术”专栏
• 页码范围: 191-198
• 页数: 8页
• 分类号: TU119
• 字数: 5780字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13614/j.cnki.11-1962/tu.2020.04.28

摘要

近年来,商业建筑的智能运行控制策略被广泛研究,而照明系统是重要的系统之一.大多数商业建筑中,照明系统的控制方法基于被动式红外传感器(PIR)收集的实时在室数据.现有的照明系统控制利用时间延迟控制方法.然而,即使房间有人,PIR传感器的监测误差常常导致照明系统出现“错关”的现象.因此,本研究基于房间历史人员在室状态提出了一种基于时序分析的模型预测控制方法(MPC)以解决此问题,利用历史在室概率和时间序列特征对实际人员在室情况进行预测.将新提出的模型控制方法与传统的照明系统控制方法进行比较,结果表明在案例测试期间,新提出的控制方法实现了97.4％的人员在室预测准确率,照明系统的误关次数从传统时间延迟法的79.5次/d,降低到0.6次/d.本文提出的方法表明,将人行为的建模分析与实际建筑运行控制相结合,可进一步改善控制效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	燕达		95	1685	19.0	38.0
2	孙红三		26	176	10.0	12.0
3	李进		14	21	2.0	3.0
4	安晶晶		9	63	5.0	7.0
5	吴如宏		9	174	4.0	9.0
6	晋远		9	10	2.0	3.0
7	杨一帆		4	3	1.0	1.0