结合日光的室内自适应照明方法

摘要

针对能源紧缺和高质量照明需求的问题,提出一种结合日光的室内自适应照明方法。首先建立以最小化能源消耗为目标,以平均照度和均匀度为约束条件的非线性约束数学模型。其次,使用粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)求解各个灯具的亮度,该方法考虑了室内光源布局和光照传感器布局因素。最后,将该方法与人工神经网络(Artificial Neural Networks,ANN)方法进行对比。结果显示,优化方法在能源消耗和照明质量上均胜于人工神经网络方法。