高速公路隧道照明节能技术及控制方法研究

【摘要】：由于交通运输行业的快速发展,使我国隧道规模发日趋庞大。与此同时,伴随着高等级公路隧道的不断建成,管理养护费用也与日俱增。其中照明费用占了管理运营费用相当大的一部分,负担沉重。另一方面,现运营的隧道照明系统电能浪费严重,无法适应当前行车安全和节能的需要。隧道照明节能技术及控制方法的研究和改善,对实现隧道运营中的节能降耗有很大的功效,因此必须大力开展这方面的研究。 本文从隧道照明的影响因素入手,预测了隧道内的交通流量；基于交通流量、车速、洞外亮度等因素建立隧道照明调光曲面；进而对隧道照明照度调节进行优化,保证其达到最优运行状态,起到很好的节能降耗的作用；并将这些模型应用于隧道照明仿真实验中,证明了其有效性和可行性。具体工作如下： (1)对高速公路隧道照明各影响因素如车流量、车速、洞外亮度等进行了相应探讨,着重对隧道内交通流量这一重要参数的预测进行了详细研究,利用时间序列分析和机器学习的相关知识提出了基于数据预处理提高信噪比的组合预报的概念,将这一策略应用到短时交通流预测中,设计了高速公路隧道交通流量的组合预测模型,从理论和实验两方面证明了此预测模型简单实用且有较好的预测精度,为后续的隧道照明节能工作做了相应铺垫。 (2)在确定车流量、车速、洞外亮度这三个影响因素之后,建立了隧道内亮度随洞外环境、车速、车流量变化的模型,通过建立模糊规则库的方法,设计出了隧道照明需求曲面,使其可以对隧道内亮度进行实时调节,来满足隧道内不同的照明亮度需求,以实现节能的目的。 (3)在满足隧道照明亮度需求的前提下,研究了隧道照明亮度调节优化问题,为了达到提高工作效率和节能的目的,使照明系统获得最优的运行状态,提出建立遗传算法的隧道灯具亮度调节模型,将遗传算法应用于隧道照明的照度优化中,以耗能最少为目的,优化照明系统,结果证明该方法可以按不同照度需求获得最优亮度,起到很好的节能目的。) 本文的创新性在于提出了一种隧道交通流量组合预测的方法,在经过数据预处理提高信噪比的前提下,把传统的自回归求和滑动平均预测方法(ARIMA)与智能最小二乘支持向量机预测方法(LS-SVM)结合起来,使其充分发挥了各自的优点,提高了预测精度。其次,建立了照明需求优化模型,以耗能最小为目标函数,使复杂的照度优化问题简化为求解多元方程组问题,使其获得最佳的优化照度,达到更好的节能目的。与以往常规的动态规划法相比,具有较强的全局搜索性,能以较快的速度收敛于最优解。 【关键词】：隧道照明 节能减排 组合预测 机器学习算法 遗传优化算法
【学位授予单位】：昆明理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：U453.7
【目录】：

• 摘要3-5
• Abstract5-7
• 目录7-9
• 第一章 绪论9-17
• 1.1 研究背景及意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-13
• 1.2.1 国外研究概况10-12
• 1.2.2 国内研究概况12-13
• 1.3 论文的研究内容13-17
• 1.3.1 论文主要工作及思路13-15
• 1.3.2 论文结构安排15-17
• 第二章 高速公路隧道照明研究基础17-25
• 2.1 高速公路隧道照明基础17-20
• 2.1.1 高速公路隧道照明视觉特点17-19
• 2.1.2 隧道内道路照明的质量19-20
• 2.2 高速公路隧道各区段照明要求20-22
• 2.3 高速公路隧道照明常用光源研究22-23
• 2.4 高速公路隧道照明布灯方式研究23-24
• 2.5 本章小结24-25
• 第三章 隧道照明影响因素的确定25-37
• 3.1 高速公路隧道交通流量预测25-32
• 3.1.1 交通流量预测的基本思想25-26
• 3.1.2 幂函数变换提高交通流信噪比26-27
• 3.1.3 交通流组合预测模型的建立27-31
• 3.1.4 交通流量预测的仿真研究31-32
• 3.2 隧道洞外亮度检测32-35
• 3.3 车速测量35-36
• 3.4 本章小结36-37
• 第四章 基于模糊推理的调光曲面建立37-45
• 4.1 理论基础37-39
• 4.2 隧道照明调光曲面的建立39-44
• 4.2.1 隧道照明调光曲面简介39
• 4.2.2 输入输出变量的论域变换及模糊语言39-40
• 4.2.3 建立模糊规则40-41
• 4.2.4 系统仿真实验41-44
• 4.3 本章小结44-45
• 第五章 隧道照明优化问题的研究45-57
• 5.1 引言45
• 5.2 隧道照明问题概述45-46
• 5.3 模型的建立46-49
• 5.3.1 单个灯具的水平计算模型46-48
• 5.3.2 隧道内水平平均照度计算模型48
• 5.3.3 隧道照明照度优化模型48-49
• 5.4 隧道照明优化模型求解49-51
• 5.4.1 遗传算法思想简介49-50
• 5.4.2 遗传算法的应用50-51
• 5.5 仿真研究51-55
• 5.6 本章小结55-57
• 第六章 结论与展望57-59
• 6.1 结论57
• 6.2 工作展望57-59
• 致谢59-61
• 参考文献61-64

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