基于人工智能的高鐵站照明系統節能技術研究

張桂平，董建林，秦俊非，李文友

（中國鐵建電氣化局集團有限公司，北京 100043）

0 引言

隨著出行需求的增加，高鐵因其便利性、安全性，越來越多人選擇高鐵出行。截止到2018年底，中國高鐵的運營里程超過29萬公里，占全世界高速鐵路總里程的70%[1]。隨著高速鐵路的發展，其配套的高鐵站房的數量也出現了快速增長，這就給中國的碳排放控制帶來了新的挑戰[2]。作為高鐵系統的能耗大戶，如果在高鐵站房中實現有效節能，就會大大減輕能源供給的壓力，有效地降低碳排放，積極響應雙碳戰略。如何在滿足舒適度的基礎上，減少高鐵站房的冗余照明，降低照明能耗，是高鐵站房節能的主要方向之一。

1 高鐵站房照明系統控制現狀

根據相關數據統計顯示，空調、照明及電梯三部分的能耗在高鐵站站房總能耗中占比最高，達85%～95%[3]，其中，大部分已運營高鐵站的照明能耗占總能耗的比重在10%～20%之間[4]。根據國標GB 50034-2013《建筑照明設計標準》里的照度要求，高鐵站房內不同區域的基本照度要求存在差異，如售票大廳的照度標準值為200Lx，而有棚站臺的照度標準值為75Lx，滿足照度標準要求是照明節能的基本前提。一般情況下，高鐵車站照明在設計階段即存在較高的設計冗余，在無外界光照度影響的情況下均能滿足并超出光照度標準。

在車站運營期內，為了滿足舒適度及安全運行需求，部分區域的照明設備全天候處于滿負荷開啟狀態，如站臺、檢票口、進站口、出站口等區域，而這些區域大部分在白天都會受外界自然光照度影響，實際在開啟部分照明設備的條件下即可滿足區域光照度的要求。此外，大部分的高鐵站房照明設備由人工控制或者獨立系統控制，尚未實現集成及智能控制，運維人員按照內部管理制度結合列車出發站、氣候、車站人員密度等情況進行手動調整，無法及時調節等因素也造成了一部分不必要的照明能耗浪費。

2 照明節能技術現狀

近幾年也有不少學者在照明節能方面開始探索。王曉健、韓博文、李高梅在2019年發表了《基于視覺舒適度的線側式高鐵站候車廳照明節能研究》，將舒適度指標進行了量化，基于舒適度要求對高鐵站候車廳的照明節能提出指導意見[5]；2020年殷小石在《建筑電氣設計中的節能技術措施淺析》中對現階段的節能技術應用進行了分析[6]；陳小林在2021年發表了《建筑電氣照明系統節能優化設計技術要點分析》從優化設計的角度出發，通過強化照明設計來增強節能效果[7]。目前，主要的照明節能技術包括以下幾種[8]：

1）建筑設計時充分利用天然光源

由于照明電器的使用，是在照度不足的情況下作為照度補充。因此，如果可以最大化利用自然光源，提高自然光使用率，那么，就可以在滿足目標區域光照度的前提下減少照明電器的使用，從而降低了照明能耗，達到節能的目標。因此，在設計之初，可以通過技術手段，盡可能地在整個建筑體中的使用區域提高自然光源的使用。此外，也可以通過特殊材料如透光、導光以及光源反射的方式提高建筑體內部的自然光源效果。

2）選擇高效的照明設備及附件

使用節能的照明是降低照明能耗最有效的方式之一，設備高效的照明設備及附件包括節能燈具、鎮流器、變壓器的使用。當前階段，節能燈具主要就是LED燈具，而鎮流器的使用可以提高電能的使用效率，降低燈具本身的使用功率從而達到節能效果。變壓器的選擇要根據供電電壓選擇適合的并設置合理的電壓參數，以達到節能控制。

3）使用人工智能照明節能技術進行科學管控

在信息技術快速發展的情況下，照明控制已逐步由人工控制轉變為系統控制。系統控制除了實現根據時間自動進行照明的啟停，還可以利用人工智能技術來進行照明的智能控制。在系統中定義照明啟停的規則，系統可根據獲取到列車發車信息、人流密度、氣候、照度值，人工智能對獲取到的數據進行計算，并執行照明啟停、調光方案，從而達到節能的效果。照明的智能控制，還可以根據區域的使用需求進行亮度、顏色的控制。

3 人工智能技術在某高鐵站照明系統節能控制方面的應用

3.1 某高鐵站照明智能控制系統概述

3.1.1 照明系統現狀

目前在某高鐵站使用LED節能照明設備，并針對不同區域采用不同的照明回路設計方案，并配備照明控制系統。該高鐵站建筑體基本都采用玻璃外墻，因此，在照明節能控制上具備節能空間及實現控制的基礎條件。

3.1.2 系統目標

在該高鐵站部署了當前最先進的照明智能控制系統，系統基于人工智能機器學習及知識圖譜2.0技術，通過照明系統的智能控制來減少照明冗余，降低照明能耗。照明智能控制系統確保在滿足不同區域光照度要求的前提下，結合現場光照度傳感器實時數據，對照明回路進行智慧化選擇及控制，實現照明系統運行優化，最終達到減少照明系統能耗的目的。即，在確保光照度達標的前提下，實現照明舒適及節能，包括：

1）安全性：確保目標區域光照度達標；

2）舒適度：在光照度達標的基礎上，確保UGR(炫光)、色溫（U0）及顯色度（Ra）達標，從而確保舒適的亮度分布及燈光顏色品質，避免炫光及區域陰影等；

3）節能：在確保安全性及舒適度的基礎上，實現最節能的照明調節。

3.1.3 控制區域

本次照明系統運行優化主要針對有旅客滯留的超大空間，控制區域主要包括：

1）國鐵站房：首層24個空間，夾層18個空間，站臺層17個空間及高架層13個空間；

2）站房輔樓：西北側地面層5個空間，西北側夾層2個空間；西南側地面層3個空間，西南側夾層3個；東南側地面層3個空間；東北側地面層7個空間。

3.2 照明智能控制系統節能原理

照明智能控制系統技術原理：在合理區間內窮舉生成基礎工況數據和操作數據，通過映射關系或者關聯關系計算評價數據，如果符合約束條件，且評價數據比記錄中同一基礎工況數據下其它操作數據的評價數據較優，產生新操作行為記錄；重復仿真，直到退出條件成立。

照明智能控制系統技術思路：

1）系統上線前模型建立：

（1）將照明管控區域的可控制的照明設備、照度傳感器在電子地圖上依據現場實際情況進行位置的布置。需確保模型和實際場景的一致性。

圖1 照明設備及傳感器在站房的布置簡示圖

（2）針對沒有外界光照度影響下，針對所有燈具開啟方案對應的光照度進行測試并記錄，建立仿真環境下的全數據模型。

圖2 A-1-2燈具開啟模擬示意圖

例如，在A-1-2燈具開啟時，可獲取如下信息：

①各個照度傳感器的值。

②各區域的照度值提升值。

③通過電子地圖獲取照度傳感器與所開燈具的距離，間接獲取距離燈具同等位置區域的照度。

④通過不同照明燈具的安裝方式、照明范圍、照度和距離的衰減值，模擬計算出各區域的照度值。

（3）通過步驟b的方式，獲取所有燈具開啟方案對應的光照度模型，最后生成所有照明設備全數據/全機理/全狀態模型，并對全實驗數據按照能耗等級進行價值排序。

圖3 燈具配光示意圖

圖4 不同投射距離下的照射區域及區域內平均照度示意圖

（4）在系統上線之前，到實際場景對之前模擬的數據進行實測，根據實測數據對模擬的數據進行修訂，并更新價值排序。

2）在實際運行環境中：

（1）考慮安全及舒適的前提下，針對不同的區域，在系統中設置不同區域的照度目標；根據實際照度當前值與目標值之間的差異幅度，依據仿真環境下的全數據模型，選擇最節能的燈具開啟方案。

（2）通過傳感器數據與實驗數據的實時修正，在全數據模型中推送能耗值最優的執行方案。并結合試探式調節，不斷尋找更優化的節能方案。

（3）系統具備記錄及學習功能，能夠記錄當前照度條件下為達到目標照度的最終燈具開啟方案，下次再出現同樣的情況需要調節時，直接選擇最節能的方案開啟。

3.3 照明智能控制系統具體控制策略

1）針對國鐵站房的不同區域特性，確定不同的照明控制方式：

（續）

圖5 燈具開啟方案統計圖

2）根據設計文件、設計圖紙等信息，結合國標GB50034—2013《建筑照明設計要求》的要求，考慮安全及舒適的前提下，針對不同的區域，在系統中設置不同區域的照度目標；同時，基于節能的考慮，在人員較少的時段實現階梯式照度目標或進行不同回路比例的啟停。

3）照度智能調節及自動執行

（1）基于區域光照度目標值標準，結合照度傳感器反饋的當前區域照度值以及當前區域可實現的燈具控制模式，在現有照明開啟條件下利用照明智能控制系統進行燈具啟停或回路選擇操作。根據光照度傳感器實測照度當前值與目標值之間的差異幅度，決定每次啟停燈具/回路的數量，通過照明智能控制系統進行下探式調節，直至照度大于且最接近目標值即停止調節。

照明智能控制系統具備記錄及學習功能，能夠記錄當前照度條件下為達到目標照度的最終燈具開啟方案，下次再出現同樣的情況需要調節時，無需再進行下探，直接開啟到能達到目標值且能耗最低的選擇方案。

（2）車控序列控制方案（站臺及相關區域）

列車始發：在檢票前15分鐘開啟檢票區至站臺區整個區域的照明至100%照度要求。列車出站后15分鐘執行50%照度要求。

到站策略：列車到站前15分鐘開啟站臺至出站廳、換乘區整個區域的照明至100%照度要求。終點列車，在列車到站15分鐘過后執行50%照度要求。

3.4 具體應用效果

1）控制模式

以該高鐵站候車大廳為例，在系統中設置候車大廳區域的光照度標準，照明智能控制系統在滿足光照度的前提下，根據照度傳感器反饋值自動進行回路控制，包括1/2回路開關、1/4回路開關和全回路開關控制，或進行調光。系統記錄操作方案，通過數據積累，查找出最優能耗下的操作記錄。智能控制系統的回路選擇對光照均勻度有影響，系統選擇操作方案時會自動考慮相鄰區域不產生過大照度變化的影響，充分考慮候車大廳旅客的舒適度。對燈具的啟停或回路控制通過電子地圖綁點的控制器進行控制。

候車大廳的照明控制模式包括：（1）手動模式；（2）管控平臺控制模式：即由上層車站管控平臺下達照明控制指令；（3）照明運行優化智能控制模式：即AI控制模式。控制權限的優先級為：手動模式＞管控平臺控制模式＞AI控制模式。

2）接口協議

照明智能控制系統通過ModbusTCP協議與照明控制系統對接，對接點位包括：開關狀態（開、關）、設備開關控制、報警狀態（正常、報警）、故障信息、手自動狀態（手動、自動）、電流值、開關延時控制、亮度調節控制等。

3）系統界面

照明區域劃分按建筑功能結合照明回路部署進行合理劃分分區，如候車廳按照檢票候車區進行劃分。在照明控制區域劃分后，系統基于仿真式自學習技術通過仿真模擬所有區域的所有回路開關、其照度值、能耗情況，形成全數據模型。在實際調節過程中，系統基于目標值的設定，通過現場照度傳感器采集的實際照度數據與目標照度數據的比差，自動選擇滿足照度要求且能耗最優的操作方案下發執行。

在實際調節過程中，系統自動記錄每次操作日志，并在此基礎上對仿真模擬的全數據模型進行自動校正和優化，更新操作方案知識庫。

4）效果驗證

（1）計算公式：

照明日節能效益=額定日耗電基數-實際日耗電量

額定日耗電基數：相應照明能源分項的負載全部開啟的日耗電量。

實際日耗電量：取相應照明能源分項的表計實際讀數。

（2）驗證數據

圖6 不同控制模式下電量對比圖

通過在該高鐵站上線照明智能控制系統，僅一個月的時間，高鐵站房在照明系統方面共節電8931.78kWh，節能率達到12%，減少二氧化碳排放8904.98kg。

4 結語

本文提出的基于人工智能機器學習+知識圖譜2.0技術的照明智能控制系統，不依賴歷史知識和在線訓練，可解決學習樣本少的問題，可靠度得到提高；可解決機器學習系統學習周期長的問題，降低在線訓練的時間成本；且該智能控制系統可直接推出訓練完備的系統，建立工況全覆蓋、目標最優化的操作經驗庫，上線即可使用。

系統在該高鐵站的上線，以實際運行數據論證了該技術在照明系統節能上的可行性，為今后人工智能技術在高鐵站照明節能方面提供參考。本文的研究思路還可以應用于其他類型建筑空間的照明優化策略，具備較好的通用性，均可取得較為可觀的節能效益。