基于流量分析的道路照明節能控制方法研究

高杰，張泳（天津市市政工程設計研究院給排水一院，天津 300051）

基于流量分析的道路照明節能控制方法研究

高杰，張泳（天津市市政工程設計研究院給排水一院，天津 300051）

城市智能交通系統的完善使得管理部門掌握了路網的實時交通狀況，該數據可被用于道路功能性照明控制，以便在保障安全的基礎上實現道路照明節能控制。將短時交通預測技術引入到控制策略中，又可進一步完善這種控制方法。

城市道路照明；交通流量；短期交通預測；BP神經網絡

1 前言

城市道路功能性照明是城市基礎設施的一部分，良好完善的道路照明不僅為車輛駕駛人員以及行人創造良好的視覺環境，保障交通安全，提高交通運輸效率，方便人民生活，還可以以最直觀的視覺形象體現出整個城市的品味。

據統計，我國用于照明消耗的電能約占總電能消耗的13%，城市道路照明又是照明耗能的大戶，因此研究該領域的節能技術具有重要的實際意義。

2 當前道路照明節能技術措施簡述

目前設計人員已在設計標準、光源、配電系統及控制方式等方面采取了一系列卓有成效的節能措施。

（1）制定節能標準

技術人員對國內22個城市超過160條道路樣本進行了分析，并研究了美國的有關資料，制定了《城市道路照明設計標準》，給出了不同道路級別及不同路寬的功能照明功率密度限值（LPD）。標準規定新建道路必須在滿足路面亮度、均勻度等指標的同時符合該功率密度限值。

（2）大功率LED光源的使用

大功率LED作為第四代電光源，擁有“綠色照明光源”之稱，是21世紀的新一代光源。它的光效已經超過了傳統高壓鈉燈，同時具有長壽命、抗震動、無頻閃等特點。其發光定向性使得它的燈具二次配光設計更簡單，比傳統光源的光通利用率高很多。

（3）半夜燈控制

一般的城市道路到后半夜交通流量會明顯減少，此時可相應降低道路的照明水平，以降低電能消耗。具體實施方法有：

①部分滅燈：較窄的道路可關閉道路一側的路燈，較寬的道路可采取間隔或左右交替滅燈方式；

②降壓調光技術：在電源側裝設電壓調節模塊，使后半夜的照明線路電壓適當降低以減少光源功率；

③變功率鎮流器：通過增加鎮流器阻抗，以減小路燈的電流，達到降低功率的目的。

3 半夜燈控制策略的改進

如前文所述，半夜燈的控制目的是依據交通流量來調整照度以減少不必要的電能浪費，但現階段常用的控制依據是時間，這樣的控制方法并不準確。同一城市位于不同地段的道路晚高峰持續時間不同，即使是同一條路，每天的交通狀況也不相同。經大量統計分析發現，周二、周三、周四交通流量分布規律比較相近，而同是工作日的周一、周五則明顯不同，周六、周日隨機性較大。

目前的智能交通系統已有很多設備（如線圈檢測器、超聲波檢測器、雷達檢測器、視頻檢測器等）可用于道路流量監測，安裝于城市各個路口的檢測器，將路口車流量信息采集并上傳至交管部門，該數據用于實時監測城市道路交通狀況，及時疏導擁堵，保障道路暢通。路燈管理部門也可利用該數據，對所有路段的路燈進行有針對性的控制。實現該控制的前提是建立一個集中的城市路燈控制系統，以替代現有的分散控制模式，如圖1所示。

圖1 照明集中控制系統圖

現有道路照明多采用路燈專用箱式變電站配電，路燈的開閉及節能調壓控制等全集中安裝與箱變內，一般受一組接觸器控制。要實現集中地城市路燈控制系統，只需在每個箱變內設置一臺PLC遠程IO站，并設置有線或無線數據通訊接口，由遠程IO控制接觸器開閉；同時設立控制中心，用于接收交管部門的全市交通流量信息，并據此向各個箱變的遠程IO站發送控制指令，由此實現與智能交通系統的聯網控制，如圖2所示。

圖2 基于流量的照明控制原理圖

如交管部門的數據顯示某個路段的車流量已經在很低的水平，那么照明控制中心可查詢自己的數據庫找到負責該路段的一個或幾個箱變，并向它們發出指令，后者則啟動半夜燈功能。此時的“半夜燈”，不再是簡單的“后半夜”減光的概念。對于一些偏僻道路，也許在傍晚下班高峰過后就少有車輛經過，此時即可實施減光照明。

較之定時器控制，這種以實際車流量為依據的控制更為合理，在保證交通安全的前提下，后者比前者可以發揮更大的節能作用。

4 交通預測控制策略

不難看出上述控制策略是一種滯后控制，它可以滿足大部分道路的照明要求。但對于一些重要地段的重要道路，或事故多發路段，我們需要預測它未來的交通流量，并在高峰到來之前提高路面照度以防患于未然。這就需要在照明控制中引入短期交通預測理論。

短期交通預測，是指在某一時刻t對下一決策時刻t+Δt乃至以后若干時刻的交通流量做出實時預測，一般預測時間跨度Δt取5min，預測的依據一般是結合相鄰路段交通流量進行預測。道路之間相互連通，上游道路交通狀態會直接影響到下游道路的運行狀態，下游道路的阻塞情況也會影響上游道路車輛的路徑選擇，從而影響整個路網的運行狀態。

交通系統由人直接參與，其顯著特點為非線性和不確定性，且受隨機因素影響很大。目前國內外的研究及實踐表明，采用專門設計的神經網絡模型計算所得到的短期交通預測結果比較理想。

下面以BP神經網絡模型為例，簡單介紹預測過程。

如圖3所示，某路段交通流量0V與該路段兩端的路口流量相關，其中包括路口A左轉（1V）、直行（2V）、右轉（3V）駛入路段的車流量以及路口B左轉（4V）、直行（5V）、右轉（6V）駛入路段的車流量。

圖3 道路流量相關性示意圖

如果將當前時刻t由路口A和路口B駛入的車流量，以及路段當前的車流量作為輸入，將下一時刻（5分鐘后）路段的車流量作為輸出，即可建立如圖4的BP神經網絡模型。模型建立過程中需合理選擇隱含層的神經元個數，并初始化各神經元的連接權值。

Research on Road Illumination Control Method Based on Traffic Flow Analysis

Due to the improvement of urban intelligent transportation system, Management can acquire real-time traffic conditions of the road network.This data can be used for road functional illumination control, so that it can achieve energy conservation without compromising on safety. The control method can be further improved by introducing short-term traffic prediction technique into it.

City road illumination;Traffic flow; Short-term traffic prediction; BP neural network

B

1003-0492(2014)01-0076-02

U491.5+3