路燈開關時間的預測算法研究.pdf

1、路燈照明在市民出行、社會秩序和交通安全中處于特別重要的位置。近年來，城市路燈每年以10％至20%的速度增長。2014年全國城市路燈消耗約2,485億kW h電能，按每天平均照明12小時，每天若能減少照明1分鐘，則每年大約可節(jié)約3.45億kWh，相當于減少排放二氧化碳約34.4萬噸?，F有的城市路燈開關控制大多是根據模板表定時觸發(fā)，在正常天氣時經常早晨關燈晚，晚上開燈早，造成能源的浪費；在惡劣天氣時不能自動提早開燈或延遲關燈，需要工作人員手

2、動下發(fā)開關燈命令，從命令下發(fā)到路燈完全點亮大約需要10~15分鐘，而這時天空已經變得很暗，嚴重影響市民的正常生活甚至可能造成交通事故。
　　結合現有路燈開關控制的不足，提出將預測應用到路燈開關控制中，提前得到未來的開關燈時間，不僅為路燈控制提供一定的決策支持，也能節(jié)約能源。本文研究了路燈開關時間的特點和其影響因素，重點分析了光照度的特性，提出了天氣的數值化映射。路燈系統(tǒng)環(huán)境復雜，樣本數據受到各種影響，根據實驗數據的特性介紹了本文使

3、用的數據預處理方法。比較了現有常用的預測算法，因本實驗數據的小樣本特性，選擇用最小二乘支持向量機進行建模。依照訓練數據的特性給出了最小二乘支持向量機的模型結構、核函數選擇、參數優(yōu)化等。
　　通過仿真分析可以發(fā)現，與BP神經網絡模型對比，最小二乘支持向量機在小樣本預測中的性能更好。當光照度變化趨勢越具體時，預測效果會越好。僅僅根據日落時間、最低溫度、最高溫度、天氣狀況，預測的平均絕對誤差在2分15秒之內。相比日落時就開燈，根據本文預