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优化节能和用户满意度的无线网络照明系统
Yao-Jung Wen，Alice M. Agogino，IEEE 成员
摘要
节能和用户满意度是现代照明系统的两个主要设计考虑因素。虽然一些办公楼的新型商业照明系统已经能够通过各种照明控制方法来节省大量资金，但却普遍忽视用户们的各种照明偏好和视觉舒适度。此外，由于全球重新布线的高昂成本，用现代照明系统翻新旧建筑物仍然不是非常经济的。
利用无线传感器和执行器网络技术的多功能性，本文描述了一种无线网络照明系统，该系统满足现代照明系统的设计标准--能源效率和用户满意度。智能照明优化算法将照明控制公式化为线性规划问题，以最大程度地减少能源消耗并同时满足用户的照明偏好。照明系统的硬件在设计时考虑到了将改造的工作和成本最小化，并且在多人办公室中实施已开发的系统，可以节省大量能源，同时满足用户的照明偏好。
关键词 驱动；能效；照明控制；照明系统；优化；无线传感器网络；无线执行器网络；用户满意度
Ⅰ.引言
在美国，住房消耗的能源占总能源的三分之一以上，而建筑物的能源消耗中约有三分之二归因于电力[1]。照明在办公楼的能源消耗中占 30％，因此在所有电气系统中都具有节能的可能性[2]。尽管可以通过采光，减载，调度等方式节省 25-40％的潜在成本[3]，但由于改造成本过高。对传统建筑而言，现代照明控制技术仍被认为过于豪华[4]。无线传感器网络技术的出现保证了一种经济的照明系统，可以通过不使用电线而避免昂贵的重新布线。安装典型的光传感器和占用传感器不仅得益于无线传感器网络技术，而且，光开关或调光器也可以通过无线方式形成执行器网络，以便进行更复杂的照明控制。
共享办公室是办公大楼中最常见的房间配置，其中每个工作平面上的照度来自头顶多个照明器的组合光。这项研究的目标，是为商业建筑中共享空间的办公室开 发智能照明控制系统，其目标如下：（1）最大限度地减 少整体照明能源的使用；（2）提供满足用户个人照明偏好的照明条件。利用将无线网络技术与现有照明硬件整合的便捷性，将照明灯具与无线模块连接，以实现单独的开关和调光。通过将照明控制公式化为线性编程问题，开发了一种智能控制算法，该算法可将总能耗降至最低，同时又限制了用户们照明偏好相互冲突。然后，在规模化的办公室用已开发的系统实施以进行验证。
Ⅱ.节能与个人照明偏好
通过采用现代控制策略（例如采光，调度和减载）的组合，可以节省多达40％的照明用电[3]。但是，与节能照明技术中的节能相比，个人的视觉舒适度目前受到的关注要少得多。在典型的办公环境中进行的研究表明， 照明满意度与用户的生产率之间存在正相关关系[5]。 研究人员还确定了个体之间以及同一个人对照明的不同偏好和要求[6]，[7]。这对当前的高级照明控 制系统提出了巨大的挑战，因为通常将照明装置布线并分组到实施相同照明的区域中。
结果，当前的节能照明技术是根据权威组织（例如北美照明工程协会（IESNA））推荐的标准设计的。虽然所建议的标准是从充分研究、可接受的条件中得出的。但对于大多数用户而言，它既不能保证满意度，也不能考虑照明偏好的多样性。实际上，满足个人视觉舒适度通常被认为是节能的平衡。但是，最近的研究表明，如果允许用户在理想的灯光环境下工作，则平均而言，就可以提高能源效率[8]，[9]。换句话说，完全有可能同时提高用户的照明满意度和节能效果。Morel特别指出，自动照明控制系统必须依据国际能源机构的《日光和电子照明控制系统设计指南》[10]中优化用户的舒适度。利用无线传感器和执行器网络技术的多功能性，我们开发了智能无线联网照明控制系统，该系统可在共享空间办公室中最大限度地提高用户满意度和节能。
III. 相关工作
Park等人已经开发出了一种照明系统，该照明系统使用了高保真无线光传感器模块，在剧院中制造高质量的舞台照明效果，以满足用户指定的照明要求 [11]。由于该系统专门用于娱乐和媒体应用，因此节能不在其开发范围之内。Teasdale 等人开发了用于调节荧光灯的无线调光镇流器，显示出易于改装和无线控制的前景 [12]。但是，他们没有考虑如何将镇流器集成到照明控制系统中。Singhvi等人提出并演示了一种带有无线传感器的照明控制系统，以及由X10系统驱动的白炽台灯和壁灯的组合[13]。该系统通过建模个人照明实用功能和建筑物操作员的实用功能，最大化满足了用户的照明偏 好和节能要求。这种方法的效率在很大程度上取决于简化最大化问题，假设每个光只影响一个小区域，因此占用人数十分有限。
IV. 智能照明优化
该系统的核心是一种智能照明优化算法，其基础是每个灯具都通过无线网络技术实现无线功能，以及可以单独变暗或切换开关。下一部分将描述硬件实现，而本部分将重点介绍理论和算法开发。
A. 构架
图1显示了照明系统的框架。办公室中的整体照明被认为是每个照明器的光的线性组合。首先在系统中将办公室划分成正方形网格。在照度模型生成器中，在RADIANCE 综合成像系统[14]中，为每个照明器生成整个房间的工作平面水平照度模型。这需要办公室配置的基本知识，包括房间尺寸，灯具位置，表面反射率等，并且只要办公室配置没有变化， 就只需执行一次。照度模型的生成受到SPOTtrade; [15]的启发，并且图2中显示了一个针对单个灯具模型的示例，其中 x 和 y 轴为房间尺寸。照明优化器计算各个照度模型的最佳线性组合，以使整个照明输出（从而使能耗）最小化，同时即使在可能的冲突下也能满足当前用户的照明偏好。每个照明器的最佳设置被包装成驱动命令包， 并无线发送到照明器。具有无线功能的照明器随后将驱动命令转换为相应的信号，以使灯光变暗/变亮或将灯光切换为开/关。
图1 照明系统的框架
图 2 工作平面水平照度模型
B. 能源使用和偏好优化
照明优化器中实现的灯光设置是一个线性规划问题。目标是尽量减少在工作平面上产生的照度，约束条件是当前用户的照明偏好。由于功率消耗与3个灯具[16]的光输出成正比，所以最小化照度就等于最小化能源消耗。
首先将房间按地理位置划分成具有预定义分辨率的正方形网格，并根据每个灯具计算工作平面上每个小正方形中心的照度。生成的模型以矩阵表示，其中每个元素是与每个正方形相对应的工作平面级别照度。以一个有 K 个灯具的办公室为例，并假设它被分成 m*n 正方形的网格。生成的照度模型是 K mtimes;n矩阵 l1，l2，hellip;，lK，与上标数字指示的 K 个照明灯中的每个照明灯相关联。房间在工作面水平(E)处的照度可以表示为各模型的线性组合，如式(1)所示，其中di为各灯具的输出光级。
（1）
为了进行数学运算，通过连接列将每个矩阵重新排列为列向量，表示为l1，l2，hellip;，lK 和等式(1)，可以重写为简单的矩阵运算(2)。以模型的重新排列向量为列的算子L定义了从光输出电平d的向量到由此产生的工作计划电平照度E的转换。由于照度模型的重排，E是E串联列的向量。
（2）
为了找到一组最佳的光输出电平d，以便产生一个适当的照明房间E，满足每个用户的照明偏好，还根据划分房间网格中的小方块（即工作平面的位置）来指定用户的首选灯光设置。由于个人指定的兴趣点很可能局限于小面积而不是整个房间，因此人为地生成整个E是不现实的，也是不必要的。因此，在感兴趣点只考虑了包含指定照度的降阶向量Esub。同样，将运算符L 的阶数降低，以获得对应的矩阵Lsub和等式(2)，然后浓缩为方程式(3)，其中 epq, ers,hellip;,exy 是指定位置的照度。目标便是找到满足以下条件的最佳光输出水平集d，以满足用户的照明偏好Esub。
（3）
如（4）所示，将此问题制定成线性规划问题。通过最小化向量d的1-范数，将来自每个灯具的输出电平的求和最小化，从而转化为所产生的光设置的最小能量使用。用户的照明偏好被设置为线性规划问题的约束。每个灯具的物理调光能力上下限也被视为限制条件。
（4）
然而，这个优化问题可能没有可行的解决方案，这取决于在等式约束中如何指定每个感兴趣的点。不可行的问题最有可能是由用户相互冲突的照明偏好引起的。在不可行的情况下，平等将约束放宽为不等式约束，从而允许一些公差。平等约束的缓解是有意义的，因为它的物理意义是允许在感兴趣的点上将其调节在一定的可容许范围内（而不是要求精确的照度）。研究表明，人们对 20％的照度变化不敏感，并愿意接受高达 30％的照度变化[17]。总之， 该算法从等式的原始线性规划问题开始限制并逐渐扩大容许范围，将等式约束转化为不等式约束，如等式所示(5).
（5）
V. 无线网络照明系统
为了提供不同的光输出以节省能源并提高用户满意度，有必要对每个灯具进行单独的调光控制。在遗留建筑物中，使用当前技术启用单个照明控制的障碍是重新布线的过高成本，包括为了达到所需的控制水平而增加大量开关。
无线技术已被认为是先进的建筑物操作系统的一种有前途的解决方案，可以避免昂贵的安装和布线，尤其是在传统建筑物中[18]，[19]。最近，一些研究人员正致力于将无线传感器和执行器技术应用于下一代先进照明系统[12]，[13]。在我们先前工作[20]，[21]的基础上，我们开发了一种无线照明系统的原型，该系统包括无线驱动模块和使用流行的无线网络的基础服务器被称为“微粒”[22]。系统架构如图3所示。
图3 无线网络照明系统架构
开发驱动模块时要牢记两个目标：使照明设备具有自配置的无线通信功能，并使改装成本和复杂性降至最低。图4显示了所产生的驱动模块原型，该原型通过五根短的局部电线安装在调光镇流器和电源之间，无需任何固定装置或整体重新布线。降低，整流和调节线路电源，使其达到为微粒供电，调暗或打开/关闭灯所需的电压。由于微粒始终由电源供电，因此不存在其他无线传感器网络常见的能量受限问题。
图 4 原型无线驱动模块
位于驱动模块上的节点平台通过编程来侦听网络中的执行命令，将其当前的执行状态报告回基本服务器，并与其他节点进行协调以形成多跳网络。
一旦收到发送给它的执行命令，微粒便通过板载数模转换器将指定的电平转换为电压信号。然后将该信号放大为 0-10VDC 调光信号，以设置可调光镇流器的电平。如果命令是打开或关闭指示灯， 则微粒将通过其常规I/O 端口切换模块上的继电器。节点还定期生成包含其当前状态的数据包，并将其发送回基站。状态反馈的目的有两个：监视驱动状态，从而监视整个系统的能耗，加强无线网络链路并补偿无线传输期间 丢失或损坏的驱动包。此外，节点一旦上电，就会通过在到基站的路由中识别其父节点，将节点自动配置为网络。 网络是动态的，并定期更新，以避免不良或中断的通信链接。
基本服务器是三个组件的集成：数据库，控制应用程序和远程基站。考虑到零开销，兼容性和可伸缩性，每个要素都由免费的开源软件实现。该数据库由 MySQLreg;实现，用于存储驱动和状态反馈历史记录。远程基站由插入计算机的USB 端口的远程计算机组成，该USB 端口“侦听”无线网络。TinyOS 是在基本节点以及所有执行节点上运行的操作系统。 控制应用程序是Javareg;程序，它是系统核心，智能照明优化算法驻留在该系统中，并发出驱动命令。该程序将来自优化算法的最佳灯光设置转换为用于无线传输的驱动命令包。每次生成驱动命令时，相应的变量将被记录到数据库中的关联表中。为了解决无线网络通信的可能中断或破坏，程序还监听来自驱动节点的状态反馈，将状态与最新的驱动历史进行比较，如果检测到任何不一致，则重新发送驱动包。
VI. 系统仿真与验证
第3节中描述的智能照明优化算法已通过试点实施进行了仿真和验证。如图5所示，在模拟和验证实施中均实现了10个个人工作站和一些共享的工作空间的 30times;19times;143”的办公室。工作台距地面29.25英寸。如图5所示，12个等间距的矩形从天花板上均匀地悬挂了4英尺高的两盏吊灯。地板，墙壁和天花板的反射率分别为 10％，50％和 30％。由于照明优化算法中的照度模型生成器需要一面墙作为边界，因此我们的模型将一堵人造墙放置在研究房间部分的北侧，而实际房间连接到没有物理分隔的会议区域。由于该内部办公室中没有窗口，因此目前未考虑任何窗口。与窗户和日光的结合将在下一部分中讨论。
图 5 办公室平面图的实施
考虑了两种代表性方案。假定用户仅在其桌面上指定了他们喜欢的工作照度。通过在照明优化算法中指定更多的兴趣点，可以轻松解决关于工作平面周围环境的偏好。在照度模型生成器中，办公室被划分为 4 乘4的正方形网格。还考虑了其他的现实因素：（1）最终的最佳照明设置以灯具最大输出的百分比表示，并四舍五入为整数，因为驱动模块的调光分辨率是离散的（256个不同的级别）；（2）由于典型调光镇流器的有效输出范围为5-100%，每当 优化输出小于5％但大于0时，光水平都将设置为 5％。如果优化的灯光设置为 0，则灯光将关闭。
第一种情况假设在一个人比较少的办公室，在该办公室中只有四个人，有不同的照明偏好。该模拟的目的是表明优化的照明不仅可以满足每个用户的喜好，而且还可以通过不照明未占用的区域来有效地节省能源。最终在工作平面上的照度如图6所示，这12个灯具中的每个灯具的最佳照明设置分别为{74％，31％，79％，0%, 100%, 5%, 0%, 0%, 0%, 100%, 0%, 0%}。相比最初连接照明器的办公室的原始照明配置被完全打开，只有32.4％的光和能源被用于满足用
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