應(yīng)用于智能電網(wǎng)的物聯(lián)網(wǎng)智能路燈系統(tǒng)
應(yīng)用于智能電網(wǎng)的物聯(lián)網(wǎng)智能路燈系統(tǒng)
摘要:節(jié)能減排是社會發(fā)展的必然要求,文章給出了應(yīng)用于智能電網(wǎng)的物聯(lián)網(wǎng)路燈系統(tǒng)的設(shè)計方法,該系統(tǒng)能夠按照智能電網(wǎng)的節(jié)能要求動態(tài)地調(diào)整路燈的亮度,以完成節(jié)能目標。文中同時提出了單車節(jié)能控制公式,并通過仿真實驗對系統(tǒng)節(jié)能效果進行了驗證,從而證明其符合智能電網(wǎng)的節(jié)能要求。
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0引言
物聯(lián)網(wǎng)最先起源于1999年麻省理工學院(MIT)自動識別中心提出的網(wǎng)絡(luò)無線射頻識別(RFID)系統(tǒng)?2005年ITU在突尼斯舉行的信息社會世界峰會上正式提出了物聯(lián)網(wǎng)的概念,并發(fā)布了《ITU互聯(lián)網(wǎng)報告2005:物聯(lián)網(wǎng)》ITU報告中指出將任何時間、任何地點、連接任何人,擴展到連接任何物品,萬物的連接就形成了物聯(lián)網(wǎng)。
物聯(lián)網(wǎng)被提出之后引起了廣泛地關(guān)注,研究人員對其做了大量研究。從技術(shù)角度來看,文獻針對物聯(lián)網(wǎng)海量數(shù)據(jù)問題,提出了一種面向物聯(lián)網(wǎng)傳感器采樣數(shù)據(jù)管理的數(shù)據(jù)庫集群系統(tǒng)構(gòu)架IoT-ClusterDB,為物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)存儲與查詢處理提供了一種可行的解決方案叫文獻研究物聯(lián)網(wǎng)的安全與隱私問題,利用可信計算技術(shù)和雙線性對的簽密方法提出了一個物聯(lián)網(wǎng)安全傳輸模型,滿足了物聯(lián)網(wǎng)的ONS查詢及物品信息傳輸兩個環(huán)節(jié)的安全需求叫從應(yīng)用角度來看,文獻將物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用于購物引導(dǎo)系統(tǒng),大大提高了工作效率,為了顧客節(jié)省等待時間。文獻將物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用于電動汽車智能充換電服務(wù)網(wǎng)絡(luò)當中,實現(xiàn)了電動汽車電池高效有序的管理。文獻提出基于物聯(lián)網(wǎng)的遠程智能家居控制系統(tǒng),將家居中的電器產(chǎn)品連入網(wǎng)絡(luò),真正實現(xiàn)了智能化。文獻針對多車道復(fù)雜車輛行駛狀況,借助物聯(lián)網(wǎng)解決方案提出利用改進邊緣勢場函數(shù)來描述車輛行駛中動態(tài)產(chǎn)生威脅關(guān)系的方法。
隨著計算機技術(shù)和通信技術(shù)的發(fā)展,路燈系統(tǒng)的功能越來越完善,智能化程度越來越高。而路燈系統(tǒng)所使用的傳感器如光強度傳感器、微波車輛檢測傳感器,不需要在所有的路燈上都安裝或者不需要安裝在路燈上。路燈節(jié)點與在其周圍分布的傳感器相互通信,構(gòu)成一個無線傳感網(wǎng)絡(luò),適合用物聯(lián)網(wǎng)方案來解決。
1物聯(lián)網(wǎng)路燈體系構(gòu)架
物聯(lián)網(wǎng)路燈系統(tǒng)分為四層:感知識別層、網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建層、管理服務(wù)層和綜合應(yīng)用層[10]。在物聯(lián)網(wǎng)路燈系統(tǒng)中,路燈節(jié)點(包括其中的各種檢測、報警裝置)、光傳感器、微波車輛檢測器、攝像頭構(gòu)成了傳感層。ZigBee無線傳感網(wǎng)絡(luò)、GPRS網(wǎng)絡(luò)、Internet構(gòu)成了網(wǎng)絡(luò)層。管理服務(wù)層包括數(shù)據(jù)中心、控制中心服務(wù)器、智能手機、平板電腦等。綜合應(yīng)用層包括智能電網(wǎng)、智能交通網(wǎng)絡(luò)、智能路燈。
在感知識別層中,光傳感器用于檢測光照強度,對路燈進行光控。由于相鄰路燈的光照強度基本相同,不需要每盞路燈都安裝光傳感器,系統(tǒng)中將路燈覆蓋區(qū)域進行分區(qū),每區(qū)中安裝一個光傳感器即可。凌晨時車輛很少,系統(tǒng)用微博車輛檢測器檢測車輛的出現(xiàn),然后適時開啟路燈。路燈上的攝像頭采集道路交通信息,為智能交通提供數(shù)據(jù)支持。
網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建層主要利用ZigBee、GPRS接入Internet。ZigBee終端節(jié)點和路由器將信息發(fā)送給協(xié)調(diào)器,協(xié)調(diào)器通過RS232與GPRS模塊連接,GPRS通過網(wǎng)絡(luò)將信息上傳給服務(wù)器。
管理服務(wù)層包括服務(wù)器、手機、平板電腦,通過這些設(shè)備對數(shù)據(jù)進行處理,將大規(guī)模數(shù)據(jù)高效可靠地組織起來,為上層應(yīng)用提供支持平臺。
在綜合應(yīng)用層中,物聯(lián)網(wǎng)路燈系統(tǒng)與智能電網(wǎng)進行交互,按照智能電網(wǎng)能耗要求進行亮度調(diào)節(jié);同時系統(tǒng)將傳感器和攝像頭采集到的信息傳遞給交通管理系統(tǒng),對數(shù)據(jù)處理后用于交通管理。圖1為物聯(lián)網(wǎng)路燈系統(tǒng)的構(gòu)架圖。
微波車輛檢測器攝像頭光傳感器電流互感器
圖1物聯(lián)網(wǎng)路燈系統(tǒng)構(gòu)架圖
2物聯(lián)網(wǎng)路燈控制策略
凌晨車輛較少時,路燈系統(tǒng)不需要像傍晚車流量大時全功率開啟工作,無車時可以以最低亮度進行照明;而當車輛出現(xiàn)時,由于車輛很少,也可以以低于標準的亮度進行照明以節(jié)約能源。本文綜合考慮照明亮度和智能電網(wǎng)的節(jié)能要求,提出了物聯(lián)網(wǎng)路燈系統(tǒng)的照明策略。
2.1系統(tǒng)工作流程及相關(guān)參數(shù)計算
(1)確定節(jié)能要求
系統(tǒng)首先由智能電網(wǎng)根據(jù)城市節(jié)能要求提出路燈系統(tǒng)期望能耗要求W,然后根據(jù)城市歷史車流量情況確定時刻t。在t之前車輛較多,路燈常亮;在t時刻之后車輛較少,路燈智能調(diào)節(jié)亮度。最后根據(jù)道路照明要求確定路燈常亮時的亮度4并通過轉(zhuǎn)換系數(shù)計算出能耗aA.
(2)智能調(diào)節(jié)時期期望能耗計算
t時刻之前路燈亮度不變,能耗也不變,路燈節(jié)能主要是在智能調(diào)節(jié)時期。定義W1為智能調(diào)節(jié)期間期望總能耗,定義T(n,n)為"1?n時刻之間的時間長度。
(3)單車期望能耗計算
定義P為單車期望能耗,N為智能調(diào)節(jié)期間歷史平均車流量,N為第前n天智能調(diào)節(jié)時期總車輛數(shù)目。根據(jù)智能調(diào)節(jié)時期期望總能耗償和車輛歷史數(shù)據(jù),可以確定智能調(diào)節(jié)期間每輛車經(jīng)過時期望的能耗。
(4)單車動態(tài)能耗計算
每天智能調(diào)節(jié)時期經(jīng)過的車輛一般與歷史平均數(shù)據(jù)不同,若車輛經(jīng)過時以單車期望能耗對應(yīng)的亮度照明,最終無法達到智能電網(wǎng)的能耗要求,所以要動態(tài)地調(diào)節(jié)路燈亮度。調(diào)節(jié)思想是,若當天智能調(diào)節(jié)時期車輛較多,路燈亮度就低一點(不能低于下限);若車輛較少,路燈亮度就高一點,用第n輛車出現(xiàn)的早晚來預(yù)測當天車流量的大小。定義Q1為路燈亮度下限所對應(yīng)的能耗,即出于安全考慮,路燈亮度不能低于Q1所對應(yīng)的亮度。定義Q為單車動態(tài)能耗,/為波動調(diào)節(jié)參數(shù),,“為第n輛車出現(xiàn)的時刻。用當天的T(t,tn)與歷史平均數(shù)據(jù)T(t,t)比較,預(yù)測當天車流量情況。若當天車輛較多超出了歷史數(shù)據(jù),則超出的車輛以Q1對應(yīng)的亮度進行照明。定義n{Tw(t,t?))為TO所對應(yīng)n的值。
2.2能耗曲線
對于通過PWM方式調(diào)光的LED光源,其能耗正比于亮度,假設(shè)比例系數(shù)為a智能電網(wǎng)對路燈系統(tǒng)能耗的要求為W,路燈從傍晚18點鐘點亮,一直持續(xù)到第二天早晨6點。18點到f點由于車輛較多,路燈以標準亮度A持續(xù)照明,,點到6點車輛很少路燈釆取動態(tài)照明。當t確定后,,到6點時間段內(nèi)的能耗也可確定。無車時路燈以aA的亮度照明(a為無車狀態(tài)亮度下限系數(shù),0WaV1)。有車經(jīng)過時路燈以陽的亮度進行照明(成為可變參數(shù),根據(jù)智能電網(wǎng)對路燈的能耗要求以及實際工作情況來確定,0V&V1)系統(tǒng)動態(tài)調(diào)節(jié)路燈亮度,但車輛經(jīng)過時若路燈亮度過低會造成安全隱患,所以定義YA為有車時最低照明亮度。系統(tǒng)的能耗曲線如圖2所示。
3實驗與仿真
為測量物聯(lián)網(wǎng)路燈系統(tǒng)實際能耗與期望能耗之間的誤差,本文對這一系統(tǒng)進行了仿真測試。N=30,并且由于在智能控制期間車輛出現(xiàn)的時刻完全是隨機的,認為30天的平均數(shù)據(jù)汽車是等時間間隔出現(xiàn)的,則汽車出現(xiàn)的時刻為0.204,0.6,…,6。
每組實驗需要產(chǎn)生2次隨機數(shù),第一次產(chǎn)生隨機數(shù)n,表示當天智能控制期間出現(xiàn)的車輛數(shù),25VnW35。第二次產(chǎn)生n個隨機數(shù),表示車輛出現(xiàn)的時刻,隨機數(shù)范圍為(0,6]??偣策M行130組實驗,計算出每次試驗實際功耗與期望功耗之間的誤差。正數(shù)表示實際功耗超過期望功耗,負數(shù)表示實際功耗低于期望功耗,并將誤差累加,觀測較長時間段內(nèi)總功耗是否能達到期望功耗。前30組實驗?zāi)芎恼`差如圖3所示,正數(shù)表示超過期望能耗,負數(shù)表示低于期望能耗。從圖中可知單組實驗誤差較大,最大超過30%。將30組實驗誤差累加,得出一月內(nèi)的總的累計誤差,分別為25.4%、13.92%、1.41%。進行130組實驗時,累計誤差分別為6.52%、3.95%、1.05%,圖3實驗誤差曲線
4結(jié)語
本文提出的應(yīng)用于智能電網(wǎng)的物聯(lián)網(wǎng)路燈系統(tǒng)能夠根據(jù)車流量和智能電網(wǎng)能耗要求智能地調(diào)節(jié)路燈亮度,實驗仿真顯示系統(tǒng)的累計誤差較小,能夠符合實際的工程要求。論文提出的單車動態(tài)能耗計算公式中參數(shù)A取值分別為5%、10%、15%,后續(xù)的研究中可以嘗試對/進行動態(tài)取值,以求達到更好的調(diào)光和節(jié)能效果。仿真實驗當中,認為30天平均歷史數(shù)據(jù)中汽車是等時間間隔出現(xiàn),可能會與實際情況有所差別,接下來的實驗中可以對平均歷史數(shù)據(jù)汽車出現(xiàn)時刻進行隨機模擬,以更好地貼近實際情況。
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