路灯开关时间的预测算法研究

摘要

路灯照明在市民出行、社会秩序和交通安全中处于特别重要的位置。近年来，城市路灯每年以10％至20%的速度增长。2014年全国城市路灯消耗约2,485亿kW h电能，按每天平均照明12小时，每天若能减少照明1分钟，则每年大约可节约3.45亿kWh，相当于减少排放二氧化碳约34.4万吨。现有的城市路灯开关控制大多是根据模板表定时触发，在正常天气时经常早晨关灯晚，晚上开灯早，造成能源的浪费；在恶劣天气时不能自动提早开灯或延迟关灯，需要工作人员手动下发开关灯命令，从命令下发到路灯完全点亮大约需要10~15分钟，而这时天空已经变得很暗，严重影响市民的正常生活甚至可能造成交通事故。
　　结合现有路灯开关控制的不足，提出将预测应用到路灯开关控制中，提前得到未来的开关灯时间，不仅为路灯控制提供一定的决策支持，也能节约能源。本文研究了路灯开关时间的特点和其影响因素，重点分析了光照度的特性，提出了天气的数值化映射。路灯系统环境复杂，样本数据受到各种影响，根据实验数据的特性介绍了本文使用的数据预处理方法。比较了现有常用的预测算法，因本实验数据的小样本特性，选择用最小二乘支持向量机进行建模。依照训练数据的特性给出了最小二乘支持向量机的模型结构、核函数选择、参数优化等。
　　通过仿真分析可以发现，与BP神经网络模型对比，最小二乘支持向量机在小样本预测中的性能更好。当光照度变化趋势越具体时，预测效果会越好。仅仅根据日落时间、最低温度、最高温度、天气状况，预测的平均绝对误差在2分15秒之内。相比日落时就开灯，根据本文预测的时间进行开灯，每盏灯每天大约能节省7分33秒的照明时间。

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1. 绪论

1.1. 课题研究背景和意义

1.2. 国内外路灯节能的现状及进展

1.3. 本文研究内容及章节安排

2. 路灯开关时间预测相关技术

2.1. 路灯系统的总体结构

2.2. 预测方法概述

2.3. 本章小结

3. 基于LSSVM的路灯开关时间预测

3.1. 路灯开关时间特性分析

3.2. 数据预处理

3.3. 基于LSSVM的路灯开关时间预测模型建立

3.4. 本章小结

4. 预测结果分析

4.1. 实验数据来源

4.2. 路灯开关时间预测模型的误差评价

4.3. 测试结果分析

4.4. 本章小结

5. 全文总结与展望

5.1. 论文的主要工作

5.2. 展望

致谢

参考文献