近零能耗建筑中自適應控制照明系統的研究

羅亦鳴，胡珊

（湖北工業大學，湖北武漢 430068）

近零能耗建筑中自適應控制照明系統的研究

羅亦鳴，胡珊

（湖北工業大學，湖北武漢 430068）

由于能量消耗及CO2排放的持續增長，人們開發出建筑自動管理系統以在保證室內舒適的同時提升建筑中的能量效率。模糊邏輯是一種開發該相應控制系統的有力工具，為解決建筑能耗和舒適度高效管理問題，文中采用模糊邏輯以優化辦公樓的功能及能耗。通過已有的模型模擬不同的房間配置情況并進行比較，以評估在模糊控制系統中房間變量的影響。在同樣的日光照射輸入下，不同的房間配置需要不同的管理模式來控制遮陽系統和照明系統，從而達到舒適和節能之間的良好平衡。

照明系統；建筑自動化；智能建筑；模糊邏輯

當前，建筑能耗占據了能量需求和溫室氣體排放的很大一部分。提升節能是建筑管理中優先考慮的問題。隨著技術的提升，保證一座建筑內的舒適性愈發重要，其同樣對能耗有著非常重要的影響。因此，實現能量需求和居住舒適的平衡顯得至關重要。在典型的辦公建筑中，人工照明及空調系統占據主要能耗，當前已經有很多促進照明電力及舒適度的技術被開發出來，且該領域持續增長并取得穩步的進展。為了開發出更多高效率的設備，近年來的研究都聚焦于照明設計與控制，許多研究都介紹了室內分布式照明系統[3]，通過優化明亮度，統一性以及耀眼度來減少能量需求。日光同樣是評估建筑能耗的一個非常重要的影響因素[4]：一方面，其允許減少人工照明的需求；另一方面，其增加了空調的負荷。例如，在冬季，通過采光玻璃帶來的熱分散；夏天由于陽光輻射代理的負荷增長。日光對于人的舒適度有許多有益的幫助：其增強視覺舒適度，輔助調節生物周期節奏，增加認知表現以及產生精神益處[5]。綜上所述，大量的研究調查了窗戶不同的設計及功能所帶來的影響[6-10]，并提出了優化匹配人的舒適度及能耗要求的日光對室內建筑的貢獻的模型[11-15]。在這些文獻中，通過設定最佳的動態遮陽系統和管理人工照明系統，進而減小照明及取暖電力負載[16]，達到標準要求的同時對于能量需求和居住者舒適度的平衡已經實現[17]。

本文從文獻[18]中定義的模型出發，采用同樣的模糊邏輯方法，旨在模擬不同配置的房間并比較其結果，以評估房間多樣性（如窗戶結構，玻璃特性以及墻面反射）對模糊控制系統所帶來的影響。利用MATLAB的模糊推理系統進行模糊邏輯控制器的編程，并用SIMULINK來建模和仿真。DIVA軟件用于評估日光，遮陽設計以及照明系統。

1 材料與方案

1.1 房屋模型及設置

此處應用的智能辦公室已經被研究過其夏季的狀況，基于前文所述的模型[18]。辦公室的尺寸為：長6.6 m、寬4 m、高3 m。僅在2面較短的墻的1面上有窗戶。房間基于日光的照射程度被分為3個區域：窗戶區（WZ），過渡區（TZ）以及內部區（IZ）。采用7種不同的房屋配置，其中的影響因素如：窗戶的結構，玻璃的傳熱性及透明度以及墻面的反射性等都在此處分析，以便評估房屋特征、視覺以及溫度等的特性。房間的設定如表1所示，情形A作為參考情形，擁有最大的窗戶及玻璃的導熱和透明度。房間同時配有動態遮陽系統，該系統可以調節窗戶的遮陽程度與光線的通透度，根據控制系統所給輸入25%、50%、75%以及100%的遮陽因子（SF）被考慮在其中。

表1 房間設置及DIVA仿真軟件的結果Tab.1 Results of room setting and DIVA simulation software

此處對2種電氣照明情況進行評估：僅有開關控制模式的LED燈和通過光通量進行調節的LED燈。每個房間的區域都采用3個內嵌燈具，每個配備2個線性燈源。與之前的研究不同，此處使用的是窄光束燈具，所以各燈具的光通量僅影響其相對的區域。燈具的數量和位置都是按照我國的辦公室標準嚴格確定的。

表2 燈的技術參數Tab.2 Technical parameters of lamps

1.2 仿真步驟及特性

本文采用SIMULINK來建立房屋內的優化能源與采光管理控制系統，此處的模型是基于和文獻[18]相同的分層結構模型。該模型的輸入是居住情況與天氣情況，輸入對應的是相關的傳感器處理信號或是對應的物理現象。此處采用一個居住模型來仿真，其可以激發相近的傳感器來監測室內狀況并管理照明系統。

在文獻[18]中這些輸入允許動態遮陽系統基于2種不同的模式來改變其配置：舒適模式和經濟模式。在舒適模式中，遮陽系統在不超過照明系統要求的極限下盡最大可能的允許日光進入房間，以保障足夠的舒適度。而在經濟模式中，控制系統則管理著太陽光輻射進室內的強度以最大程度的減少HVAC和照明系統的用電量，最終平衡照明和空調系統來達到照明和溫度要求。在本文中則開發一種獨一模式（舒適+經濟），可以同時控制照明和熱量的輸入來最優化舒適度和電力負載，如圖1所示。

圖1 控制系統框架Fig.1 Control system framework

該系統采用傳感器監測房間內的照度值和溫度值。一個照明傳感器控制組（CG）已經被安裝到3個區中。最后，該模型產生出遮陽和電氣照明系統的配置，并將相應的信號提供給執行器件。對應優化過程中的主要變量的房間的技術特征為：外部照度（lx）·太陽能輻照度（W/m2）·入住率·冷負荷溫差（℃）·外部溫度（℃）。

這些參數在一天內每小時改變一次，為了在優化過程中計算7個房間配置的熱行為，通過ASHRAE方案評估每個小時的熱負載[19-21]。每個區上關于照明和遮陽系統部分負荷操作的照度程度評估如下：

EUi=ΣjELij+EDi=ΣjSjEMLi+SF·DFi·Eout式中：EUi是區域i工作面板上的平均照度；ELij是i內從CGJ開始的平均人工照明度；EDi是區域i上的平均日光照度；Sj是CGJ的控制信號，（在切換開關時取0或1，當變暗時由0轉到1）EMLi；是全功率照明時區域i上的平均人工照度；SF是遮陽因子；DFi是區域i上的日光因子而Eout則是室外照度。此處采用DIALux軟件計算EMLi的值。為了評估進入每個房間的日光，采用日光模擬軟件DIVA計算每一種配置方案中的日光因子（DF）。

1.3 模糊優化

此處應用一個模糊邏輯控制系統。采用MATLAB的模糊邏輯控制套件來定義模糊控制器。一個經濟導向的控制系統要求能夠預測通過動態調節遮陽系統來保持舒適度和最小化負載所需的照明和制冷控制電力的總量。在這種情況下，通過計算代價函數CF來作為在白天中照明和制冷需要的電力總量，同時保持日光輻射值SR和遮陽因子SF的變化。作為運行的一系列模擬過程，通過增加日光輻射值和遮陽因子，將每個SF和SR的值關聯起來以最小化CF。這些將SF和SR匹配起來的優化配置被用來定義一系列的模糊規則：根據輸入的日光值和房屋占有率，通過模糊規則來為控制系統設置最優化的遮陽因子；在設置完遮陽系統后，可以進行室內溫度和照明度的計算，從而評估達到舒適要求的制冷和照明負載。此時，其他燈光控制規則同樣被引入，以確定最近的室內照明系統的配置。

對2種電力照明配置系統進行評估：

1）采用開關控制的LED燈。

2）采用光通量調節的LED燈。在開關配置方案中，監測3個區域的占有率和 EUi，在靠窗區域（WZ）和過渡區（TZ），如果EUi高于/低于最小/最大門限值，則為每個區域的控制組輸入開或關的信號。在內部區域（IZ）的燈則值在占有方案中被調節。在光通量配置方案中，則采用另一組模糊規則進行控制。在評估每個區域的占有率后，對照明要求和EUi間的差異進行計算：燈的光通量是使用增量控制器進行調節，這種控制器允許逐步的增加或減小EUi來達到目標值。

2 結果和討論

DIVA仿真軟件的結果（見表1）顯示出所有情況下房間的內部區域的DF值有明顯的減小；特別地，當3個區域的玻璃的通透性降低時它也隨之減小，而墻面反射對其影響較小。這些關于DF的結果作為模糊處理的輸入數據，來選擇舒適度和能量消耗的最優方案。

對于7個房間的設置（A-G），模糊邏輯控制著遮陽因子，HVAC制冷以及燈光調節。此處將情形A作為參考模式，其他6種設置方案均和A進行比較。一整天總的能量消耗如圖2所示。玻璃類型對能耗需求影響最大（D和E）；墻面反射對能耗影響較小（F和G）。A和G的能量需求隨時間變化如圖3所示，其中下午1：00和2：00兩點間的空缺是因為遮陽系統全部關上，燈也關掉以及空調減小，此時為午餐時間。

圖2 A-G情況下的每日能量消耗Fig.2 Daily energy consumption in the case of A-G

保持和A相同的DF下，墻面反射并沒有影響；相反，低通透性的玻璃減小了DF，因此需要更小的遮陽因子。相比B和C，A具有更大的窗戶面積，導致需要更高的遮陽因子，增加了對燈光的需求而減少了制冷的能量需求。在開關配置方案中，B和C的小窗戶設置，導致最初和最后1 h對人工照明消耗的震蕩，如圖4。玻璃的類型主要影響照明能源的需求（D和E），而窗戶的大小只帶來部分影響（A到C）。在最好的DF情況下，出現了更高的照明消耗：在這些情況中模糊優化邏輯設置了高的遮陽因子以達到溫度的舒適，增加了照明電力的需求而保證視覺的舒適。這種現象從開關控制方案中的D和E的差異可以看出：在玻璃通透性為65%時能量消耗更低，因為只有1個或2個區域（IZ和TZ）的燈被打開。相反，照明消耗在通透性為80%時更高，其原因是由于高遮陽因子導致所有的電燈都被打開。

圖3 A-G情況下的日常能量需求Fig.3 Daily energy demand in the case of A-G

圖4 A-G情況下日常照明電力需求Fig.4 Daily lighting power demand in the case of A-G

制冷系統的能量需求和改變窗戶大小（A到C的設定）及墻面反射比例（情形A、F和G）的趨勢相同。如圖5所示，空調系統最高的能量需求變化源自玻璃的類型（情況F和G），在光通量和開關模式2種配置下均如此。

圖5 A-G情況下日常空調電力需求Fig.5 Daily air conditioning electricity demand in the case of A-G

3 結語

能量消耗和舒適度要求的平衡是從能源角度來看的最重要的建筑挑戰之一，在這種框架下，引入了許多基于新技術的有效工具來改善建筑設計和運維，以響應智能建筑的概念。然而，隨著創新系統和技術的發展，從全局和整體的角度來建立照明和溫度控制模型同樣非常重要。本文基于前人所做工作，采用一種模糊邏輯方法來優化辦公室的電力能源消耗；通過對不同設定下的房間進行仿真，并比較結果以評估模糊控制系統中房間變量帶來的影響；結果顯示墻面反射的變化對能量的消耗沒有影響，而玻璃類型的變化（DF，SHGC和通透性），同時造成照明系統和制冷系統的能量需求的最大變化。值得注意的是，當玻璃擁有更高的透明和傳輸值時（情形A），從溫度的角度來看，其有著更差的表現特性。正如預期的一樣，其導致遮陽系統的啟動：由于其造成電力照明需求的增加，進而產生全局能量需求的增加。對于玻璃特性，在大窗戶情況下（情況A），制冷和照明的能量需求高于其他情況。值得注意的是，相較于開關方案，人工照明光通量控制造成能量消耗的增加，但是保證了更平穩的功率控制。事實上，由于日光和遮陽系統，它根據照度值的不同調節了工作區域的照明排放，開關控制具有更小的精確性并找出能量排放的震蕩（情況B和C）以及房間內較低的照度，這影響了視覺舒適度。本文所提的方法對策需要進一步進行研究，如對輸入數據和模糊規則更具體和精確的定義。對應其他環境和海拔下的測試同樣值得研究，以驗證是否需要不同的遮陽和照明系統。

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Research on Adaptive Control Lighting System in Buildings with Near-Zero Energy Consumption

LUO Yiming，HU Shan
（Hubei University of Technology，Wuhan 430068，Hubei，China）

With the constant increase of energy consumption and carbon dioxide emission，building automatic management systems have been developed to improve the energy efficiency of buildings while maintain indoor comfort.With the development of the hardware，the demand for corresponding control system solutions to enhance intelligent building management is also on the rise.Under this framework，fuzzy logic is a potential tool to develop the corresponding control system.In this paper，fuzzy logic is used to optimize the function and the energy consumption of an office building.We have modeled a different house price configuration using existing models and compared the results to evaluate the effects of room variables（window structures，glass properties，and wall reflections）in a fuzzy control system.It is worth noting that，with the same daylight input，different room configurations require different management modes to control the sunshade system and the lighting system to achieve a good balance between comfort and energy efficiency.

lighting system；building automation；intelligent building；fuzzylogic

2017-02-27。

羅亦鳴（1979—），男，碩士，講師，研究方向為環境設計；

（編輯 張曉娟）

1674-3814（2017）05-0001-05

TM594

A

國家自然科學基金（60673072）。

Project Supported by the National Natural Science Foundation of China（60673072）.

胡 珊（1980—），女，碩士，副教授，研究方向為信息與交互設計。