本發明涉及照明控制，尤其涉及led照明效率優化方法及系統。

背景技術：

1、照明控制技術領域涉及自動化系統和方法，用于調節和控制室內外照明的亮度、色溫和能耗。旨在提高能源利用效率，改善用戶體驗，并適應不同環境的照明需求。通過智能控制系統，如傳感器和定時器，照明控制技術可以根據自然光線的變化、空間使用情況或特定活動需求自動調整照明參數，從而實現節能和增強舒適度。

2、其中，led照明效率優化方法專注于提高發光二極管led照明設備的性能和能源效率。該方法的目的是減少能源消耗，延長照明設備的壽命，并確保光照質量滿足使用者的需求。通過熱管理、光學調整和智能控制策略實現高效能和高效光輸出，提供經濟高效且環境友好的照明解決方案。

3、傳統照明控制方法缺乏對環境變化和用戶需求動態適應的能力，導致照明效率不高和能源利用不充分。例如，傳統方法無法精確調整亮度和色溫以適應不同時間段的照明需求，或者不能有效利用自然光，從而導致不必要的能源消耗和用戶體驗的降低。缺乏有效的實時能效狀態評估機制，使得照明方法難以及時調整策略以應對設備性能變化或外部環境的波動，進而影響整體照明設備的能效和持續性能。

技術實現思路

1、本發明的目的是解決現有技術中存在的缺點，而提出的led照明效率優化方法及系統。

2、為了實現上述目的，本發明采用了如下技術方案：led照明效率優化方法，包括以下步驟：

3、s1：基于實時外部環境數據和歷史led照明操作數據，識別照明使用模式和環境條件變化趨勢，得到環境與操作數據分析結果；

4、s2：根據所述環境與操作數據分析結果，采用高斯過程回歸模型，預測多種天氣條件、時間段和空間區域的照明需求，得到照明需求預測分析結果；

5、s3：基于所述照明需求預測分析結果，動態調整led照明驅動電流、pwm占空比和色溫控制參數，得到實時照明調整策略；

6、s4：根據所述實時照明調整策略，結合led燈組能耗采集數據、室內溫濕度和照度反饋數據，利用混合動態貝葉斯網絡，實時評估led照明設備的能效，得到能效動態評估結果；

7、s5：基于所述能效動態評估結果，通過多目標優化，平衡照明功率分配、光通量維持和熱管理參數，得到優化照明控制方案；

8、s6：利用所述優化照明控制方案，調整led燈具調光曲線、光源布置模式和感應控制閾值，優化led照明設備的能耗，得到led照明控制實施方案。

9、本發明改進有，所述環境與操作數據分析結果包括室內外光照強度變化、溫度波動范圍、人流高峰時段，所述照明需求預測分析結果包括預測的照明強度需求、色溫調整需求、照明使用時長，所述實時照明調整策略包括動態亮度調整參數、色溫變化設置、照明開關時間計劃，所述能效動態評估結果包括能源消耗趨勢分析信息、效率改進點識別結果、潛在節能區域，所述優化照明控制方案包括能效優化配置、光照質量改進措施、用戶舒適度提升策略，所述led照明控制實施方案包括實施的亮度設定、色溫調節方案、led照明設備開關邏輯。

10、本發明改進有，根據所述環境與操作數據分析結果，采用高斯過程回歸模型，預測多種天氣條件、時間段和空間區域的照明需求，得到照明需求預測分析結果的具體步驟如下：

11、s201：基于所述環境與操作數據分析結果，分析差異化環境條件和時間段內的照明需求，識別關鍵的照明需求變量，包括亮度需求和照明使用時間，得到照明需求關鍵變量分析結果；

12、s202：基于所述照明需求關鍵變量分析結果，對多個時間段和環境條件下的照明需求數據進行分析，通過聚類分析，識別差異化時間段和環境條件的照明需求模式，得到需求模式識別結果；

13、s203：基于所述需求模式識別結果，采用高斯過程回歸模型，構建匹配差異化環境條件和時間段照明需求預測模型，分析并預測差異化環境條件和時間段照明需求，得到照明需求預測分析結果。

14、本發明改進有，所述高斯過程回歸模型，按照公式i：

15、；

16、計算訓練數據點之間的相似度，得到訓練點上的協方差矩陣，其中，核函數，為輸入點，為另一個輸入點，為長度尺度參數，為距離調整系數，為環境適應性調整系數，表示和之間的距離；

17、按照公式ii：

18、；

19、計算每個預測點的照明需求，得到照明需求預測分析結果，其中，為輸入點，為預測值，為訓練點上的協方差矩陣，為噪聲水平，為已知的訓練目標值，為基于環境因素調整的矩陣，為矩陣權重系數，表示的轉置，表示向量。

20、本發明改進有，基于所述照明需求預測分析結果，動態調整led照明驅動電流、pwm占空比和色溫控制參數，得到實時照明調整策略的具體步驟如下：

21、s301：基于所述照明需求預測分析結果，比對現有led照明配置與預測需求，分析亮度、色溫和開關狀態，識別需要調整的照明參數，得到配置與需求差異性分析結果；

22、s302：基于所述配置與需求差異性分析結果，調整led照明設備的亮度和色溫，計算并設定開關時間點，優化led照明設備的照明質量，得到調整后的照明配置；

23、s303：基于所述調整后的照明配置，通過調整led照明設備的配置，優化led照明設備的能效，得到實時照明調整策略。

24、本發明改進有，根據所述實時照明調整策略，結合led燈組能耗采集數據、室內溫濕度和照度反饋數據，利用混合動態貝葉斯網絡，實時評估led照明設備的能效，得到能效動態評估結果的具體步驟如下：

25、s401：基于所述實時照明調整策略，收集led照明設備的實時運行數據，包括能耗、開關頻次、亮度級別，并記錄環境變量，包括室內外溫度、濕度，得到照明運行與環境狀態記錄；

26、s402：基于所述照明運行與環境狀態記錄，進行數據分析，分析led照明設備的能效狀態與環境變量之間的關聯性，識別導致能效變化的關鍵環境因素，得到能效關聯性分析結果；

27、s403：基于所述能效關聯性分析結果，利用混合動態貝葉斯網絡，分析led照明設備運行數據與環境變量的變化，對led照明設備的能效狀態進行動態評估，得到能效動態評估結果。

28、本發明改進有，所述混合動態貝葉斯網絡，按照公式：

29、；

30、計算下一個時間點的狀態概率，生成能效動態評估結果，其中，表示在時間點的連續能效數據，表示在時間點的離散設備運行狀態，表示在時間點t的環境因素參數，表示在時間點的連續能效數據的預測值，表示在時間點的離散設備運行狀態的預測值，代表從時間點1到時間點的連續能效數據的序列，代表從時間點1到時間點的離散設備運行狀態的序列。

31、本發明改進有，基于所述能效動態評估結果，通過多目標優化，平衡照明功率分配、光通量維持和熱管理參數，得到優化照明控制方案的具體步驟如下：

32、s501：基于所述能效動態評估結果，分析當前led照明設備控制參數與期望能效目標之間的差異，結合亮度、色溫和能耗因素，識別調整的優先級和范圍，生成照明參數調整分析結果；

33、s502：基于所述照明參數調整分析結果，制定多目標優化方案，平衡能效、光照質量和用戶舒適度，得到led照明設備多目標優化方案；

34、s503：基于所述led照明設備多目標優化方案，制定優化照明控制參數設定，包括亮度、色溫和使用時間，優化能效和用戶體驗，得到優化照明控制方案。

35、led照明效率優化系統，所述系統包括：

36、數據整合模塊基于實時外部環境數據和歷史led照明操作數據，進行信息收集和整合，分析led照明設備使用效率與外部環境的關系，得到效率環境關系分析結果；

37、照明趨勢分析模塊基于所述效率環境關系分析結果，分析照明使用模式和環境條件的變化趨勢，得到變化趨勢分析結果；

38、照明需求分析模塊基于所述變化趨勢分析結果，分析差異化環境條件和時間段內的照明需求，識別關鍵變量，得到照明需求預測結果；

39、配置調整模塊基于所述照明需求預測結果，分析當前照明配置與預測需求之間的差異，動態調整led照明參數匹配照明需求，得到調整后的照明配置；

40、能效分析模塊基于所述調整后的照明配置，收集運行數據和環境變量，分析led照明設備的能效狀態，得到能效動態評估結果；

41、優化策略模塊基于所述能效動態評估結果，通過多目標優化過程，平衡能效、光照質量和用戶舒適度，得到優化照明控制方案；

42、控制實施模塊基于所述優化照明控制方案，調整led照明設備設置，匹配實際需求，進行性能評估和參數調優，得到led照明控制實施方案。

43、與現有技術相比，本發明的優點和積極效果在于：

44、本發明中，通過高斯過程回歸模型對led照明需求進行預測分析，實現了對差異化環境條件和時間段照明需求的精確預測，提高了照明設備的響應性和適應性，通過綜合考慮實時外部環境數據和歷史照明操作數據，優化了照明控制決策過程，使照明配置更加符合實際需求，減少能源浪費并提升用戶體驗，混合動態貝葉斯網絡的引入，增強了對led照明設備能效狀態的實時評估能力，使能效管理更加精細和高效，多目標優化策略的使用，在平衡能效、光照質量和用戶舒適度方面提供了更全面的解決方案。