基于流量分析的道路照明节能控制方法研究

高杰，张泳（天津市市政工程设计研究院给排水一院，天津 300051）

基于流量分析的道路照明节能控制方法研究

高杰，张泳（天津市市政工程设计研究院给排水一院，天津 300051）

城市智能交通系统的完善使得管理部门掌握了路网的实时交通状况，该数据可被用于道路功能性照明控制，以便在保障安全的基础上实现道路照明节能控制。将短时交通预测技术引入到控制策略中，又可进一步完善这种控制方法。

城市道路照明；交通流量；短期交通预测；BP神经网络

1 前言

城市道路功能性照明是城市基础设施的一部分，良好完善的道路照明不仅为车辆驾驶人员以及行人创造良好的视觉环境，保障交通安全，提高交通运输效率，方便人民生活，还可以以最直观的视觉形象体现出整个城市的品味。

据统计，我国用于照明消耗的电能约占总电能消耗的13%，城市道路照明又是照明耗能的大户，因此研究该领域的节能技术具有重要的实际意义。

2 当前道路照明节能技术措施简述

目前设计人员已在设计标准、光源、配电系统及控制方式等方面采取了一系列卓有成效的节能措施。

（1）制定节能标准

技术人员对国内22个城市超过160条道路样本进行了分析，并研究了美国的有关资料，制定了《城市道路照明设计标准》，给出了不同道路级别及不同路宽的功能照明功率密度限值（LPD）。标准规定新建道路必须在满足路面亮度、均匀度等指标的同时符合该功率密度限值。

（2）大功率LED光源的使用

大功率LED作为第四代电光源，拥有“绿色照明光源”之称，是21世纪的新一代光源。它的光效已经超过了传统高压钠灯，同时具有长寿命、抗震动、无频闪等特点。其发光定向性使得它的灯具二次配光设计更简单，比传统光源的光通利用率高很多。

（3）半夜灯控制

一般的城市道路到后半夜交通流量会明显减少，此时可相应降低道路的照明水平，以降低电能消耗。具体实施方法有：

①部分灭灯：较窄的道路可关闭道路一侧的路灯，较宽的道路可采取间隔或左右交替灭灯方式；

②降压调光技术：在电源侧装设电压调节模块，使后半夜的照明线路电压适当降低以减少光源功率；

③变功率镇流器：通过增加镇流器阻抗，以减小路灯的电流，达到降低功率的目的。

3 半夜灯控制策略的改进

如前文所述，半夜灯的控制目的是依据交通流量来调整照度以减少不必要的电能浪费，但现阶段常用的控制依据是时间，这样的控制方法并不准确。同一城市位于不同地段的道路晚高峰持续时间不同，即使是同一条路，每天的交通状况也不相同。经大量统计分析发现，周二、周三、周四交通流量分布规律比较相近，而同是工作日的周一、周五则明显不同，周六、周日随机性较大。

目前的智能交通系统已有很多设备（如线圈检测器、超声波检测器、雷达检测器、视频检测器等）可用于道路流量监测，安装于城市各个路口的检测器，将路口车流量信息采集并上传至交管部门，该数据用于实时监测城市道路交通状况，及时疏导拥堵，保障道路畅通。路灯管理部门也可利用该数据，对所有路段的路灯进行有针对性的控制。实现该控制的前提是建立一个集中的城市路灯控制系统，以替代现有的分散控制模式，如图1所示。

图1 照明集中控制系统图

现有道路照明多采用路灯专用箱式变电站配电，路灯的开闭及节能调压控制等全集中安装与箱变内，一般受一组接触器控制。要实现集中地城市路灯控制系统，只需在每个箱变内设置一台PLC远程IO站，并设置有线或无线数据通讯接口，由远程IO控制接触器开闭；同时设立控制中心，用于接收交管部门的全市交通流量信息，并据此向各个箱变的远程IO站发送控制指令，由此实现与智能交通系统的联网控制，如图2所示。

图2 基于流量的照明控制原理图

如交管部门的数据显示某个路段的车流量已经在很低的水平，那么照明控制中心可查询自己的数据库找到负责该路段的一个或几个箱变，并向它们发出指令，后者则启动半夜灯功能。此时的“半夜灯”，不再是简单的“后半夜”减光的概念。对于一些偏僻道路，也许在傍晚下班高峰过后就少有车辆经过，此时即可实施减光照明。

较之定时器控制，这种以实际车流量为依据的控制更为合理，在保证交通安全的前提下，后者比前者可以发挥更大的节能作用。

4 交通预测控制策略

不难看出上述控制策略是一种滞后控制，它可以满足大部分道路的照明要求。但对于一些重要地段的重要道路，或事故多发路段，我们需要预测它未来的交通流量，并在高峰到来之前提高路面照度以防患于未然。这就需要在照明控制中引入短期交通预测理论。

短期交通预测，是指在某一时刻t对下一决策时刻t+Δt乃至以后若干时刻的交通流量做出实时预测，一般预测时间跨度Δt取5min，预测的依据一般是结合相邻路段交通流量进行预测。道路之间相互连通，上游道路交通状态会直接影响到下游道路的运行状态，下游道路的阻塞情况也会影响上游道路车辆的路径选择，从而影响整个路网的运行状态。

交通系统由人直接参与，其显著特点为非线性和不确定性，且受随机因素影响很大。目前国内外的研究及实践表明，采用专门设计的神经网络模型计算所得到的短期交通预测结果比较理想。

下面以BP神经网络模型为例，简单介绍预测过程。

如图3所示，某路段交通流量0V与该路段两端的路口流量相关，其中包括路口A左转（1V）、直行（2V）、右转（3V）驶入路段的车流量以及路口B左转（4V）、直行（5V）、右转（6V）驶入路段的车流量。

图3 道路流量相关性示意图

如果将当前时刻t由路口A和路口B驶入的车流量，以及路段当前的车流量作为输入，将下一时刻（5分钟后）路段的车流量作为输出，即可建立如图4的BP神经网络模型。模型建立过程中需合理选择隐含层的神经元个数，并初始化各神经元的连接权值。

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