基于NB-IoT組網的校園智慧照明系統設計

摘 要：高校通過采取設置長明教室、安裝空調等措施，為學生提供良好學習、生活環境的同時，使得用電功率急劇增高，其中大部分照明控制仍采用傳統的手動、感應和定時等方式，難免造成電能浪費。提出一種基于NB-IoT技術的智慧照明控制方法，通過布署無線用電傳感器，結合物聯網技術、云計算技術構建智慧照明監控平臺，實時獲取校園照明情況，制定智能照明策略，遠程控制各類照明設備，通過大數據分析用電情況，為節能環保提供技術方案。經驗證，該智慧照明系統具有較大的推廣應用價值。

關鍵詞：智慧照明；數據采集；云計算；NB-IoT；通信協議；云平臺

中圖分類號：TP277；TN92 文獻標識碼：A 文章編號：2095-1302（2024）10-00-03

0 引 言

為響應國家“十三五”規劃中提出的節能減排號召，各高校陸續提出“智慧節能型校園”計劃。在國外，智慧照明[1]

系統研發已有眾多成功案例，如飛利浦公司在家居、城市和工業等領域，利用ZigBee技術實現了照明通信組網以及通過APP實現了移動端的智能照明控制，為個性化和節能化照明奠定了基礎。然而，國內智慧照明尚處于發展階段，照明控制仍然采用傳統的手動、感應和定時等方式，效果不太理想。

以校園圖書館、自習室照明控制為例，目前主要采用手動開關實現開燈或關燈，存在節能效果差、線路繁瑣、管理不靈活等問題；另外，傳統的手動機械式開關控制面板無法實現遠程控制操作，造成電能的浪費[2-3]。針對上述存在的問題，本文提出一種切實可行的校園智慧照明控制方法實現以下功能：

（1）在教學樓、圖書館、宿舍樓等區域加裝照明控制設備，實現遠程控制照明；

（2）對區域進行精細劃分，實現集中化、精細化分組管理；

（3）設置多種控制策略，以適應不同場景，實現個性化照明控制，如晚自習模式時亮燈，結束后自動關燈，根據自習學生的座位分布減少不必要的照明等[4]；

（4）對照明等設備進行實時監測，及時發現設備故障，后臺自動推送告警，通知維修人員及時維修，保證設備正常工作。

以上照明控制方法不僅能夠降低人工成本，也可以減少電能浪費，實現節能、綠色照明。

1 智慧照明控制系統設計

本文提出的智慧照明控制系統如圖1所示。該系統主要由控制器、無線傳感器、通信模塊、燈具模塊與云平臺等組成。

在控制器設計方面，以單燈控制實施為例，方案如圖2所示。選用STM32F103C8T6作為主控芯片，其具有以下功能

特點：

（1）采用2個UART 串口進行數據通信，同時要保證系統的運行頻率足夠高，才能較快響應對應的應用控制需求。

（2）具備大量擴展I/O引腳，便于后期對其他設備進行智能控制功能的擴展。

（3）增加官方HAL庫，使得編程方便快捷并能夠滿足工業化需求，支持多路UART串口同時使用。

（4）功能模塊如防雷模塊、電量計量模塊、AC/DC轉換模塊、降壓穩壓模塊、串口-485總線模塊、NB-IoT通信與定位模塊、天線電路模塊等實現相關功能。電量計量模塊可以采集照明等設備的電量數據（如：電壓、電流、電能等）；串口-485總線可以實現控制器與上位機的有線通信；NB-IoT與定位模塊負責TCP協議的無線通信[5]，將照明等設備的數據、控制器的地理定位信息（經緯度）上傳到云平臺，并接收用戶通過云平臺發來的控制命令。

LED燈光調節電路如圖3所示。自動調光原理：白天光照強時，光敏電阻阻值低，運放U3反相輸入端電壓高，輸出端電壓下降；運放U1反相輸入端電壓下降，輸出端電壓升高，經ADJ反饋調整后，DC/DC模塊輸出電壓下降，LED燈亮度自動減弱，甚至關閉。反之，當光線變暗，光敏電阻值增大，運放U3輸出端電壓升高，運放U1輸出端電壓降低，經ADJ反饋調整后，DC/DC模塊輸出電壓升高，LED燈亮度增強，從而自動調節燈光亮度。

2 數據通信協議

物聯網通信技術分為短距離和長距離兩類，短距離包括ZigBee、WiFi、Bluetooth等，長距離包括CDMA、4G/5G、LPWAN（低功耗廣域網）[6]等。其中，ZigBee網絡自備網關，無需組網，但傳輸距離在百米級，若對校園照明燈進行控制，則需進行中繼，增加了成本。NB-IoT屬于LPWAN，網絡覆蓋能力強、接入容量大，適用于長距離傳輸，其在大部分情況下處于休眠狀態，可通過喚醒使其工作，具備功耗低、待機時間長等特點。

窄帶物聯網（NB-IoT）作為無線傳輸協議，可完成系統中下發的各類指令，實現數據的無線傳輸。而對于指令和數據的含義，需要設計類似于郵件協議（POP3）的通信協議，即制定相應的數據幀格式，包括指令類型、控制或數據信息長度、數據信息位（也稱為數據載荷，存放數據信息，如電壓、電流等）以及檢驗位（用于保證傳送數據的正確性和完整性）。

在數據通信協議方面，選用基于發布/訂閱模式的消息協議MQTT（Message Queuing Telemetry Transport），其常用于智能家具、智慧農業、智慧醫療等場景。利用MQTT，設備可以方便地連接到物聯網，實現設備管理、數據處理等功能[7]，如圖4所示。

通過制定一系列的Topic表示各類控制指令，實現對照明設備的控制，如：廣播主題（Broadcast），表示所有的控制器（集中/單燈）均可接收云平臺發送的消息；單燈控制主題：實現點對點消息發送；電量數據主題：單燈控制器回傳電量數據給云平臺服務器；報警/報錯主題：控制器定時自檢，檢測參數是否超出閾值，并檢查控制器的故障狀態，以及向云平臺發送報警/報錯消息等。主要指令/響應見表1所列。

3 智慧照明控制系統實現

系統采用B/S結構，利用Spring Cloud框架的微服務技術將各功能模塊封裝成微服務，減少模塊間的耦合。智慧照明控制系統包含GIS地圖、設備監控、故障報警、數據融合、數據分析等微服務，如圖5所示。

3.1 照明設備GIS地圖展示

通過對照明設備及位置進行統一編碼，以GIS地圖為基礎進行可視化地圖展示。本系統采用百度地圖API繪制地理信息，根據設備的經緯度等位置信息將設備相關信息顯示在地圖上，如：照明設備布局、運行狀態、故障定位、控制器分布等。另外，可實時顯示各設備的運行數據、在線狀態、當前高度、負載功率等，這些信息為大數據分析模塊提供了原始數據，是節能算法建模的基礎。照明設備GIS地圖展示如圖6所示。

3.2 控制方案

照明設備的控制方式直接決定了電量能耗性能，系統可以設置場景控制、時控控制、智能控制等方式。其中，場景控制將多個照明設備編制成組，制定全開、全關和半亮等場景；時控控制可提前設置一天、一周、一個月等的調光計劃，另外可根據時間段、光照強弱[8-9]、人員多少與分布進行控制；智能控制則利用群體、機器學習、深度學習等算法，將照明場景元素（燈數量、亮度、人員分布）作為輸入，以控制方式為輸出，以節能照明（即總能耗最低）為優化目標，獲取最優控制方案。

3.3 大數據分析

系統通過設置數據采集間隔，如2 s或5 s，從各類照明設備收集各項參數。借助云服務，對海量數據進行數據清洗、規范化、融合等預處理。然后利用數據挖掘技術，進行橫向、縱向對比以及數據項關聯分析，并結合百度Echarts圖表插件對區域亮燈率、時間段節能效果、故障等進行分析展示。同時，分析故障原因與區域、時間的關系。另外，利用長短期記憶網絡（Long-Short Term Memory， LSTM）、門控循環單元（Gate Recurrent Unit， GRU）等循環神經網絡模型，建立能耗預測模型，為智慧照明控制提供決策依據。

4 結 語

本文針對高校照明存在的不足，提出了一種基于NB-IoT技術的智慧照明控制方法，結合GIS、大數據分析、深度學習等技術，對照明設備進行實時監控、節能控制，提升了照明設備的運行效率、降低了能耗、減少了運營維護成本，具有良好的社會效益和經濟價值，為創建節能式高校提供了依據[10]。

參考文獻

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