趙欣 李歡 歐劍

（綿陽職業技術學院 四川省綿陽市 621000）

1 引言

隨著21 世紀我國高校辦學規模的不斷擴大，各高校及城市重點中小校學生人數、教職員工人數成倍增長，校園建筑面積也有了大幅度的提高，這使建筑能耗成為了這些學校的重要資金消耗項目。按照日本和中國的能源單位分類標準，學校基本上都屬于一類能源管理單位（即年能耗折耗電1200 萬Kw.h 以上），能源的使用費用支出過大，嚴重影響高校教學和科研[2]。雖然各個學校已認識到建筑節能的重要性，開展了一系列建筑節能工作，但節能效果不佳，大部分仍然是高能耗建筑，在這種狀況下，設計教室中央空調與照明智能節能系統，有利于加快在學校建筑中全面推進建筑節能，是節約能源、保護環境、改善建筑功能、降低學校經費開支的重要措施，對建設“節能型”高校具有十分重要的意義[1]。

2 方案設計

在本智能節能系統中，為了讓中央空調和照明的控制滿足自控、節能的基本需求，主要通過兩個途徑來實現。一個是對視頻監控采集的圖像進行處理，從而得到教室內人員分布情況，從而合理的控制風機盤管設備和照明設備的啟停；另一個是通過對教室內溫度的采集，從而控制空調的溫度。節能控制方案如圖1 所示。

3 人物識別與定位

針對教室內人員情況，是采用圖像技術對攝像機上傳的圖片進行處理，從而得到教室內人員的分布情況。在這個基礎之上，開啟對應教室區域的中央空調設備和燈光，從而實現系統的智能控制。

3.1 人物識別

對教室內的人物識別，采用了背景減除的方法。根據背景模型與當前采集圖像的對比，找到有差異的像素歸為前景目標，沒有差異的像素歸類為背景，即是背景減除[9]。

攝像頭采集一張教室內無人的圖像作為背景圖片，然后在教室有人的情況下采集一張圖片作為目標圖片。將兩張圖片進行處理。

采集的背景圖片和目標圖片如圖2 所示。

得到背景相減之后的二值化圖像如圖3 所示。

從圖像上可以看出，存在人物的區域為白色，由此可以知道教室內是否有人存在。

3.2 區域定位

根據中央空調的風機盤管安裝位置，把教室分成了4 個區域，也就是說每個風機盤管負著教室一個區域的空調效果。理想化的區域劃分如圖4 所示。

圖1：節能控制方案

圖2：背景圖和目標圖

圖3：二值化圖像

如此劃分的主要目的，是為了通過識別相應區域中是否存在人物，來開啟或關閉區域中的風機盤管設備。

區域劃分的坐標圖如圖5 所示。

教室的長為2a，寬為2b，設定教室圖片的中點為O'點。首先可以得到在XOY 坐標系中點A 的坐標(g,f),點O'的坐標為(a,b)。

表1：E 的隸屬度

表2：U 的隸屬度

表3：控制表

其次以X'O'Y'建立新的坐標系，通過坐標移動，可以得到點A 在X'O'Y'坐標系中的坐標(g',f')，其中g'=g-a,f'=f-b。那么，可以由此得到公式（1）。

經過區域化分的教室二值化圖片如圖6 所示。

由圖中可以看出，一個人物是會跨區域存在的，并且，在實際操作中，凳子移動對區域的定位的干擾是巨大的。為了減少這些干擾，本文對二值化圖片中各個區域的像素點進行了統計，通過公式（2）來計算：

A：區域中為1 的像素點個數。

B：區域中總的像素點個數。

C：誤差調整參數，取值(-1,1)。

圖4：理論上區域劃分

X：比例值，精確到小數點后2 位。

A 和B 的取值可以通過上位機運算得到。由于各個教室環境的不同，C 的值是通過實際的調試而設置的，用于比例值的修正。

通過工程項目的實際調試，在各個區域中，判別是否有人的X取值見公式（3）：

圖5：區域坐標劃分

圖6：區域劃分的二值化圖像

圖7：控制結構

圖8：一周內用電情況

圖9：一月內用電情況

對于判定有人的區域，空調和照明會自動開啟，若判定無人，則空調和照明會自動關閉。

4 智能節能溫度控制方法

4.1 控制方法選擇

從控制理論的觀點出發，對中央空調的控制必須結合實際，從多個方面來考慮，根據中央空調控制系統的特點，用傳統方法來建立精確的數學模型是相當困難。經過工程實踐表明，模糊控制應用于該系統時，都有十分良好的表現。因此，本系統采用模糊控制方法來實現空調的溫度控制。

4.2 模糊控制的實現

從工程項目的實際情況考慮，這里采用了單輸入單輸出的方式。控制結構圖如圖7 所示。

設定溫度T0=24℃，T 為教室內實測溫度，E=T0-T 為溫度誤差，空調的模糊控制區為18℃～30℃，溫差范圍±6℃，溫度采樣分辨率為1℃,采樣周期30s，溫度控制增量U=±6℃，空調面板溫度控制范圍16℃～30℃。

把E 的論域量化為7 級{-3，-2，-1,0,+1,+2,+3}，每級相差3℃，E 的模糊語言分為如下7 檔{PB,PM,PS,Z,NS,NM,NB},得到E 的隸屬度賦值見表1。

把U 的論域量化為7 級{-3,-2,-1,0,+1,+2,+3}，每級相差2℃，E 的模糊語言分為如下7 檔{PB,PM,PS,Z,NS,NM,NB},得到U 的隸屬度賦值見表2。

得到以下控制規則：

歸納為E×U 的模糊關系R，見公式（4）：

求Ri(i=1,2,3…,7)的運算按下式進行，見公式（5）：

得到：

得到系統模糊控制規則R 后，當采樣得到的偏差E 作為模糊控制器的輸入，就能得到相應的空置量U，見公式（6）：

用Zadeh 的表示方法：

按最大隸屬度法，應選取控制量-1 級。

按上述運算方法，依次代入計算，求出控制表見表3。

把控制表存入網絡控制器的儲存芯片，通過程序以查詢功能實現控制。空調啟動時，初始設定為16℃，全力制冷；室內溫度到30℃，進入模糊控制區域，面板設定溫度自動調整為18℃。以此類推，實現模糊控制。

5 節能效果分析

本系統實際應用共覆蓋教室59 間，本文選取了11月和3月(氣候環境和課程安排情況都非常接近)的用電數據作為對比，來對系統的節能效果進行分析。

一周內的用電情況如圖8 所示。

一個月內的用電情況如圖9 所示。

系統運行之后，可以節約14.14%的電能，基本達到了節能的要求。

6 總結

通過圖像處理技術，利用模糊控制算法，可以實現教室的中央空調與照明的智能節能控制。本文所研究的節能系統，經過實際項目運行測試，達到了預期的設計效果，對實現大型建筑的照明智能化控制具有一定的理論指導作用和實用價值。