CN118870623A - 一种基于bim和数字孪生技术的建筑智能照度控制方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于BIM和数字孪生技术的建筑智能照度控制方法及系统，涉及智慧照明技术领域，包括获取包括建筑空间结构和照明设备分布的BIM空间模型图；根据采光情况将建筑空间划分为不同类型的区域；选择控制模式计算不同区域的照明设备的开度值；根据开度值与设定值的差值调节不同区域的照明设备开关状态实现建筑智能照度控制。还包括一种基于BIM+数字孪生技术的建筑智能照度控制系统，包括数据采集模块，中央处理模块，RFID标签模块，调用模块。本发明利用建筑BIM模型真实反映建筑物区域内各个照明设备的分布位置和空间分布情况，实现各个照明设备的空间点位，此外本发明还结合RFID技术，实现高效照明设备亮度调整和节能照明的双重兼顾。

Description

一种基于BIM和数字孪生技术的建筑智能照度控制方法及 系统

技术领域

本发明涉及智慧照明技术领域，尤其涉及一种基于BIM和数字孪生技术的建筑智能照度控制方法及系统。

背景技术

目前，建筑室内照明普遍包括有多个照明灯，其中，所述多个照明灯设置在同一房间的不同位置，以便对整个室内区域进行照明。但是当建筑室内无人或仅有一到两个人时，若所有照明灯全部点亮，将会造成不必要的浪费；而若想结合物联网技术自动实现人来开灯、人走灯灭以及按需分配照明亮度的功能，则需要在室内各个位置安装昂贵的红外传感器，以便检测在对应位置下是否存在人，如此又会存在安装困难和硬件成本极高的问题。同时，建筑内办公区域部分，由于人员集中密度较大且有多种使用状态，常规的照度调整方法无法适配办公区域的灯光亮度调整需求，此外，现有室内照明控制技术也无法在照明需求与照明能耗之间取得平衡，导致能效难以得到提高的问题。

中国专利文献CN202311423512.4 公开了“一种建筑室内智慧照明控制方法、装置、设备及存储介质”。采用了获取由建筑室内监控摄像头实时采集的现场视频数据；根据所述现场视频数据，采用多目标跟踪算法实时跟踪出现在建筑室内的各个室内人员，得到室内人员跟踪结果；根据所述室内人员跟踪结果实时确定所述各个室内人员的近期活动区域，并将所有所述室内人员的近期活动区域的并集作为当前照明目标区域；从所述现场视频数据中实时提取出视频帧图像，并将所述视频帧图像实时转换成颜色空间为HSV的待处理图像；根据预设的目标亮度阈值，对所述待处理图像进行二值化处理，得到包含有至少一个高亮图像区域的二值化图像，其中，所述高亮图像区域是指域内所有像素点的亮度值均大于等于所述目标亮度阈值的图像区域。但是该专利无法解决建筑内办公区域的照度调整需求，无法满足办公区域内的人员在不同状态下的照明变更，同时也无法实现节能照明的目标。

发明内容

本发明主要解决原有建筑办公区域内照明需求与照明能耗的技术问题，提供一种基于BIM和数字孪生技术的建筑智能照度控制方法及系统，通过BIM和数字孪生技术根据建筑不同区域内的光照需求和节能目标快速调整不同区域的照度状态，满足不同区域内人员工作的亮度需求。

本发明的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：本发明包括

S1获取包括建筑空间结构和照明设备分布的BIM空间模型图；

S2根据采光情况将建筑空间划分为不同类型的区域；

S3选择控制模式计算不同区域的照明设备的开度值；

S4根据开度值与设定值的差值调节不同区域的照明设备开关状态实现建筑智能照度控制。

作为优选，所述控制模式包括白天模式，根据划分区域的采光情况调节照明设备亮度，实现亮度梯度调节；午休模式，在设定的午休时间内，关闭遮阳帘和办公区域的照明设备；夜班模式，将全部区域统一调节为设定亮度，若存在加班人员，结合数字孪生技术和人体探测器监测精确开启加班人员所处部分的照明设备；巡逻模式，间隔开启走廊筒灯并关闭其余区域的照明设备。

作为优选，划分不同类型的区域时，考虑工位分布情况并以规则图形切分建筑内空间，根据不同区域的空间位置和采集设备获取的采光状态对不同区域的类型进行分类。

作为优选，所述区域类型包括光照较佳区域，区域内光照亮度大于设定值x；光照较差区域，区域内光照亮度小于设定值x；临窗区域，区域内包含有窗户，调整该区域内亮度时可通过联动窗户上设置的卷帘协助调节亮度变化。

作为优选，所述步骤S4中将已划分的区域内的照明设备按照区域位置和类型以及设备种类进行RFID标签标注，任一照明设备均设有单独的RFID标签，进行建筑智能照度控制时，通过RFID标签的读取调整其对应的照明设备。

作为优选，所述开度值，通过下述步骤计算：

S31通过采集设备获取区域p内的平均照度和设计照度，差值比较计算区域p中所需照明设备支持的光照照度；

S32通过BIM空间模型图获取区域p的面积以及区域内的照明设备数量；

S33根据计算和统计的区域p内的相关参数计算照明设备的开度值。

作为优选，所述开度值，具体计算公式如下：

ΔEp=E-Ep，

其中E为设计照度，Ep为区域p内平均照度；

Ep=（Ea+Eb+Ec+Ed）/4

Ea，Eb，Ec，Ed为采集设备采集区域内a，b，c，d点位的实时参数；

，

其中采集点a的坐标为a(x/y/z)，采集点b的坐标为b(x/y/z)，采集点c的坐标为c(x/y/z)，采集点d的坐标为d(x/y/z)，为区域p的面积A；

，

其中为区域p的灯具开度值，Φ为照明设备的光通量，U为灯具的利用系数，K为灯具的维护系数。

作为优选，所述白天模式的调节方式如下：

，其中E为平均照度，

计算获得实时平均照度，通过比较预定的照度值与固定面积的区域平均照度，设定区域内灯具数量稳定的前提下，计算出该区域灯具亮度的开度值，根据白天时区域光照需求进行亮度调节。

一种基于BIM+数字孪生技术的建筑智能照度控制系统，包括数据采集模块，若干个光照采集传输装置，与中央处理模块相连接；中央处理模块，对不同区域内照度值计算相关的参数进行集中处理并根据处理结果确认调整方案；RFID标签模块，将不同照明设备设置特征化RFID标签并协助中央处理模块调用；调用模块，根据中央处理模块的调整方案和RFID标签模块的标注调动对应照明设备进行调整。

作为优选，所述RFID标签模块包括若干RFID标签，不同的RFID标签与BIM空间模型内的照明设备构件对应绑定，且BIM模型的不同照明设备构件均设置唯一ID；云计算服务器，其用于从区域控制器内的关系数据库中调取当前时间段内照明设备的实时能耗信息，并与建筑本体属性信息和建筑内实时环境信息共同输入至照明设备能耗预测模型中，预估出下一时间段内照明设备能耗预测值。

本发明的有益效果是：本发明基于BIM和数字孪生技术，利用建筑BIM模型真实反映建筑物区域内各个照明设备的分布位置和空间分布情况，实现各个照明设备的空间点位，结合区域的照度需求和亮度变化协助管理者快速调整各区域的亮度，提高建筑内亮度调整效率以及亮度调整的精确度。此外本发明还结合RFID技术，通过RFID射频技术实时自动更新BIM模型中的照明设备的相关信息，结合BIM模型显示实时照明设备的运行状况并对能源数据进行有效跟踪，在综合考虑建筑本体属性信息和建筑内实时环境信息的基础上，提高了建筑能耗预测精度及控制效果，实现高效照明设备亮度调整和节能照明的双重兼顾。

附图说明

图1是本发明的一种照度控制模式选择的流程图。

图2是本发明的一种灯具亮度调节的流程图。

图3是本发明的一种夜班模式下亮度调节的流程图。

具体实施方式

本实施例1详细阐述了一种基于BIM和数字孪生技术的建筑智能照度控制方法及系统。这种创新性的方法旨在解决现有建筑照明控制系统中存在的问题，并提供一种更加精细化、智能化的照明管理解决方案。

现有建筑照明控制的局限性。传统上，建筑照明控制主要分为两种方式：人工控制和自动控制。人工控制依赖于工作人员通过区域控制面板或操作站手动开关不同区域的照明回路。这种方法虽然灵活，但效率低下，且容易受人为因素影响，无法保证持续的优化控制。另一方面，自动控制通常采用时间控制器定时开关照明回路。虽然这种方法提高了自动化程度，但它忽视了建筑内部结构的复杂性以及不同区域采光条件和使用时间的差异。统一化的管理方式无法满足不同区域用户的个性化光照需求，导致能源浪费和用户体验下降。针对这些问题，本实施例提出了一种基于BIM和数字孪生技术的智能照度控制方法。这种方法的核心在于对建筑内部空间进行精细化划分和特征化处理，以实现更加精准和个性化的照明控制。实施过程中的第一步是对目标建筑进行全面而详细的现场勘察。这一步骤的重要性不容忽视，因为它直接影响到后续BIM模型的准确性和可靠性。勘察过程不仅包括对建筑物理结构的测量和记录，还涉及到光照环境的深入分析。具体来说，勘察团队需要在建筑的不同区域安装光照采集设备，这些设备能够实时监测并记录各个位置的光照强度变化。同时，为了更好地了解空间使用情况，团队还需要根据办公位置的分布，strategically布置人体探测器。每个空间通常配置2-3个探测器，这种冗余设置可以有效防止单个探测器故障导致的数据丢失或误判。现场勘察完成后，下一步是构建目标建筑的BIM空间模型。这个过程需要将勘察中获得的实际测量数据与BIM技术相结合，创建一个高度精确的虚拟建筑模型。这个模型不仅包含建筑的几何信息，还整合了照明设备的分布、窗户位置、以及各种传感器的安装位置等关键信息。BIM模型构建完成后，系统会结合采集设备获得的实时光照数据，对建筑内部空间进行智能化分区。这个分区过程考虑了多个因素，包括自然光照强度、人工照明分布、窗户位置等。具体来说，系统会将光照亮度大于预设阈值x的区域划分为"光照较佳区域"，而将光照亮度小于阈值x的区域划分为"光照较差区域"。对于靠近窗户的区域，系统会特别标记为"临窗区域"，因为这些区域的光照条件不仅受外部环境影响，还会因窗户的开闭状态和卷帘的使用而变化。为了实现更精细的控制，系统会将建筑内部空间进一步划分成多个小型区域单元。这种精细化的划分方法能够显著提高照度控制的精准性。在划分过程中，系统会尽可能使用规则的几何形状，并确保使用者的位置处于划分区域的中心位置。这种布局不仅便于后续的面积计算和灯具数量统计，还能确保照明效果的均匀性和舒适度。此外，系统还特别注意了采集设备的布置位置。为了准确反映每个区域的自然光照情况，采集设备通常被放置在划分区域的边界点，而不是中心位置。这是因为如果采集设备位于区域中心，容易受到人工照明的直接影响，从而无法准确反映该区域的自然光照状况。如果在划分过程中发现采集设备处于区域中心，系统会通过调整区域划分或重新布置采集设备来优化数据采集的准确性。这种基于BIM和数字孪生技术的智能照度控制系统不仅能够实现更精准的照明管理，还可以根据实时数据动态调整照明策略。例如，在临窗区域，系统可以通过联动控制窗帘或卷帘来协助调节室内亮度，避免自然光直射造成的眩光问题，同时最大化利用自然光资源。此外，这种系统还具有强大的可扩展性和适应性。随着物联网技术和人工智能算法的不断发展，系统可以整合更多类型的传感器数据，如温度、湿度、空气质量等，从而实现更全面的室内环境控制。同时，通过机器学习算法，系统可以不断优化其控制策略，学习用户的偏好和行为模式，提供更加个性化和智能化的照明体验。

如图1和图2所示，本实施例中的技术方案展现了一种先进的智能照明控制系统，该系统不仅考虑了多种控制模式，还深入分析了场景需求和现场采光情况，并据此设计了相应的场景控制和主控程序。这种综合性的方法为建筑智能照度控制提供了一个全面而灵活的解决方案。让我们详细探讨这个技术方案的各个方面。

控制模式分类：

本实施例提出了三种主要的控制模式，分别是白天模式、午休模式和夜班模式。这种多模式设计的优势在于它能够适应建筑在不同时间段和使用场景下的照明需求，从而实现能源效率的最大化和用户体验的优化。

白天模式：

白天模式是一种智能化的照明控制策略，它充分利用自然光，根据不同区域的自然采光条件对灯光进行亮度调节，实现亮度梯度调节。这种方法不仅能够提供均衡的照明效果，还能最大限度地减少不必要的能源消耗。

白天模式的控制算法基于以下原理：单个灯光的照度与照明设备的亮度调节密切相关。因此，在进行调节时，系统会比较不同区域内预设的照度值与实际采集计算的平均照度，从而计算出该区域灯具亮度的开度值。

开度值的计算公式如下：

E = N × f(x) × Φ × U × K / A，

其中：

E：平均照度，即设计时希望达到的光照强度，单位是勒克斯(lx)，

N：灯具数量，即区域内灯具数量，

Φ：灯具的光通量，即该区域内单个照明设备发出的光总量，单位是流明(lm)，

f(x)：可调光灯具开度，

U：灯具的利用系数，指照明设备发出的光通量中有效照射到工作面上的比例，

K：灯具的维护系数，考虑到照明设备使用一段时间后效率降低的问题，本实施例中通常取0.7至0.8，

A：区域的面积，即需要照明的区域的面积，单位是平方米(m²)，

系统通过比较平均照度的计算结果与实际光照情况，得出差值，并判断该差值是否超过预期设定。这一过程使得系统能够确认不同划分区域是否需要进行光照调整，从而对不同区域内的照明设备进行特征化、个性化的精确亮度调整。

照明设备开度计算的具体步骤如下：

步骤1：计算区域1需要灯具提供的光照照度，

ΔE1 = E - E1，

其中E为设计照度，E1为区域1内平均照度。

步骤2：采集划分区域内四个边界点a、b、c、d上采集设备的实时采集参数，取其平均数获得该区域内的实际照度，

E1 = (Ea + Eb + Ec + Ed) / 4，

其中Ea、Eb、Ec、Ed为四个边界点上采集设备实时采集的照度值。

步骤3：利用BIM模型中传感器的地理信息计算区域1的面积A

计算面积时，使用四个边界点上采集设备的坐标a(x/y/z)、b(x/y/z)、c(x/y/z)、d(x/y/z)。

步骤4：利用BIM模型中传感器的地理信息统计区域1中的灯具数量N1。

步骤5：计算区域1灯具开度。

午休模式，在午休时间内，系统考虑到绝大部分工作人员需要休息，因此采取以下措施：

联动临窗区域内的控制部件关闭窗户上的遮阳帘，关闭办公区域灯光或间隔调节灯具为指定亮度值（如5%），关闭其它灯具。

夜班模式，如图3所示，夜班模式下，所有区域均无自然采光。系统根据不同情况采取相应的控制策略：

情况一，未到下班时间，全体员工工作，对办公区域灯具做统一控制，取一个区域的照度采样，计算灯具开度，将计算结果下发给所有办公区域照明设备。

情况二，已到下班时间，仅部分员工工作，使用人体探测器探测人员，如果探测到有办公人员，利用BIM技术计算探测器周围2米以内的灯具，利用数字孪生技术，绑定人员-工位-灯具的对应关系，加班人员可通过手机添加加班照明报备流程并选择时间段，系统根据流程提交人信息得出员工工位对应的灯具，加班照明报备流程优先级较高。巡逻模式，当人体探测器检测到所有工作人员均离开办公区域时，系统进入巡逻模式，关闭建筑内办公区域所有照明设备，间隔打开走廊筒灯，方便巡逻人员巡检时的安全，巡逻场景具体算法如下：通过时间触发或物业人员切换该场景模式，关闭办公区域所有灯具，将走廊筒灯划分为a、b两组，触发巡逻场景模式时轮流开启a、b两组筒灯，以延长灯具使用寿命，特殊时间控制：在特殊时间段，根据特殊活动日期和节假日，系统可以对建筑内的照明设备进行自定义控制，实现全开或全闭。

人工控制干预：为了应对智能控制可能出现的错误，系统还配备了以下措施：在不同建筑内配备现场控制面板，通过数字孪生技术实现操作站或app进行人工控制干预，允许根据人为需求选择所需的场景模式，如果没有人员参与控制，系统会按照办公时间自动触发不同场景模式，人工控制优先级高于自动控制，可以随时干预，可以精确控制到单灯级别，可选择自动模式重新启用自动控制算法，总结来说，这种基于多模式、多场景的智能照明控制系统不仅考虑了能源效率和用户舒适度，还融合了BIM和数字孪生等先进技术，实现了高度智能化和个性化的照明控制。这种方法为现代智能建筑提供了一个全面而灵活的照明解决方案，有望在提高能源效率、改善工作环境、降低运营成本等多个方面带来显著效益。

本实施例中提出了一种基于建筑信息模型（BIM）和射频识别（RFID）技术的照明设备能耗优化控制方法，旨在通过智能化手段实现照明设备的高效节能管理。该控制方法的具体实施步骤如下：首先，利用BIM空间模型获取建筑的三维数据，包括建筑的结构、布局、内部空间以及各类设备的空间分布情况。在这一阶段，BIM模型不仅提供了建筑的几何信息，还能够详细展示建筑内照明设备的具体位置和数量，为后续的能耗分析和控制提供了基础数据支持。

接下来，通过在每个照明设备上安装RFID标签模块，为BIM模型中的所有照明设备分配一个唯一的识别ID。这些RFID标签不仅与对应的ID进行绑定，还能够实时跟踪和获取照明设备的能耗信息。这一过程的实现，意味着每个照明设备的状态和能耗数据都可以被实时监控并记录，从而为后续的数据分析提供支持。这种实时性是传统手段无法比拟的，能够及时反映设备的运行状态。

在数据存储方面，所有通过RFID标签获取的照明设备能耗信息以及对应的照明设备ID将被系统高效地存储至关系数据库中。关系数据库的选择为数据管理提供了结构化的存储方式，能够将数据以表格的形式组织，确保数据之间的关系得以清晰地表达。例如，能耗数据可以存储在一个名为“EnergyConsumption”的表中，其中包含字段如“DeviceID”（设备ID）、“Timestamp”（时间戳）、“EnergyUsed”（能耗量）等。每一条记录代表一个照明设备在特定时间段内的能耗信息。此外，为了更好地管理设备的属性信息，另一个表“Devices”可以存储设备的详细信息，包括“DeviceID”、“DeviceType”（设备类型）、“Location”（安装位置）、“Status”（设备状态）等。这两个表之间通过“DeviceID”建立主外键关系，使得在查询时能够方便地将能耗数据与设备属性信息关联起来。关系数据库的这种设计使得数据的完整性得以保证，通过约束条件（如主键、外键和唯一性约束）防止数据冗余和不一致性。关系数据库还支持标准的SQL查询语言，用户可以通过简单的查询语句实现复杂的数据检索。例如，系统能够通过SQL语句快速筛选出某一特定类型照明设备在特定时间段内的能耗数据，或者通过联接（JOIN）操作将能耗信息与建筑的环境参数（如温度、湿度和光照强度）进行组合，形成全面的分析视图。在控制时间段内，系统能够迅速从关系数据库中调取所需照明设备的实时能耗信息，并将这些信息与建筑本体的属性信息以及建筑内部的实时环境信息一并输入至照明设备能耗预测模型中。这种数据整合的能力使得模型能够更准确地分析能耗模式，从而预测未来的能耗趋势，并为智能照明控制提供决策支持。通过关系数据库的高效管理，系统不仅实现了数据的集中存储和管理，还为后续的能耗分析和优化提供了坚实的基础，确保了数据的可靠性和可追溯性。

照明设备能耗预测模型采用神经网络技术，这一选择是基于神经网络在处理复杂非线性数据方面的优势。在模型训练阶段，环境信息、建筑本体属性信息以及照明设备的历史能耗数据将作为输入参数。在这一过程中，利用现有的训练方法对神经网络中的参数进行学习和训练，直至达到预设的性能标准。这一阶段的成功实施，将极大地提升模型对未来能耗的预测准确性，为后续的智能控制提供可靠依据。

在一些实施例中，详细描述了基于神经网络的照明设备能耗预测模型的训练过程、数据采集与特征提取方法、数据归一化处理、损失函数的选择以及模型优化策略。

一、数据的采集方法，模型的成功建立依赖于高质量、准确的输入数据。因此，数据的采集是整个模型构建过程中的第一步。本实施例中，我们采用了多种传感器和智能设备来获取全面的照明能耗数据。

环境信息的采集：我们在建筑内部和外部部署了多种传感器，以实时监测环境因素。这些传感器包括温湿度传感器、光照强度传感器和气象监测仪。温湿度传感器能有效监测室内外的温湿度变化，而光照强度传感器则用于获取自然光照强度的实时数据。气象监测仪则提供天气相关的数据，如降水、风速等。这些数据会通过IoT（物联网）技术实时传输至中央数据库。

建筑特性数据的收集：建筑的设计图纸和BIM（建筑信息模型）数据为建筑本体属性的获取提供了重要依据。我们提取了建筑的类型（如办公楼、商场、住宅）、建筑面积、楼层数、窗户朝向、建筑材料等信息。这些属性不仅影响照明设备的能耗，还与环境因素相互作用，影响能耗预测的准确性。

照明设备历史用能数据的采集：为了准确把握照明设备的能耗特征，我们使用智能电表对每个照明设备的用电量进行监测。这些智能电表能够记录每个设备在不同时间段的用电数据，形成详细的历史用能记录。通过这些数据，我们能够分析设备在不同使用场景下的能耗特征，进而为模型提供丰富的输入信息。

二、特征提取与数据预处理，数据的质量直接影响模型的预测效果，因此在数据采集完成后，我们需要对数据进行预处理和特征提取，以便于后续的模型训练。

特征选择：从收集到的数据中，我们首先进行特征选择，重点关注与照明能耗相关的特征。环境因素（如温度、湿度、光照强度）、建筑特性（如建筑面积、窗户朝向）以及历史用电数据都是潜在的影响因素。通过相关性分析，我们能够识别出与能耗关系密切的特征，这些特征将作为模型训练的输入。

特征工程是数据预处理的重要环节，在完成特征选择后，我们将对数据进行系统的特征工程处理，以提高模型的性能和预测能力。对于分类特征，例如建筑类型和窗户朝向，我们采用了one-hot编码的方法来将这些类别特征转化为数值型特征。具体而言，one-hot编码通过为每个类别创建一个新的二进制特征来实现，将每个类别的值表示为0或1，使得模型能够以数值形式理解这些类别信息。例如，假设建筑类型包含“住宅”、“商业”和“工业”三个类别，通过one-hot编码，我们将生成三个新的特征列，每列对应一个建筑类型，只有相应类别的列为1，其余列为0。这种方式不仅能够有效地消除类别特征之间的顺序关系，还能避免模型在处理这些特征时产生误解。此外，one-hot编码在保留类别信息的同时，确保了模型输入的数据是数值型，进一步增强了模型的学习能力和预测精度。通过这种特征工程处理，我们能够为后续的建模阶段提供更清晰、更有效的特征表示，进而提升模型的整体表现。

在一些实施例中，当训练数据特征向量的维度过大时，我们会对训练数据的特征进行降维处理，以提高模型的训练效率和性能。高维数据不仅可能导致计算复杂度的增加，还可能引发“维度诅咒”问题，使得模型在训练过程中难以找到有效的决策边界。为了解决这一问题，我们可以采用多种降维技术。例如，主成分分析（PCA）是一种常用的线性降维方法，通过对特征进行线性变换，提取出数据中最重要的几个主成分，从而降低维度，同时尽量保留数据的方差。另外，线性判别分析（LDA）也是一种有效的降维技术，尤其适用于分类任务，它通过寻找最佳投影方向来增强类别之间的可分性，从而减少特征维度。在处理非线性数据时，t-分布随机邻居嵌入（t-SNE）和自编码器（Autoencoders）等方法也广受欢迎。t-SNE通过保持局部结构的方式有效地将高维数据映射到低维空间，适合进行可视化，而自编码器则是一种神经网络结构，通过编码器将原始输入压缩成低维表示，并通过解码器重建，能够捕捉到复杂的非线性特征。此外，因子分析（Factor Analysis）也可以用于降维，它通过识别潜在变量（因子）来解释多个观察变量之间的关系，从而简化数据结构。还有，使用特征选择算法，如L1正则化（Lasso）和基于树的模型（如随机森林）来评估特征的重要性，从而选择出最具代表性的特征，也是一种间接的降维方法。通过这些多样化的降维技术，我们能够有效地简化训练数据的特征空间，减少模型的复杂性，同时提高模型的训练效率和预测准确性。

时间序列特征提取：由于照明能耗数据具有时间序列特征，我们需要提取与时间相关的特征。例如，我们可以提取出时间戳中的小时、星期几、节假日等信息。这些特征能够帮助模型捕捉能耗随时间变化的规律。

数据归一化：在特征处理完成后，我们对数据进行归一化处理，以确保各特征值的数量级相当。归一化可以避免某些特征对模型训练的影响过大。我们采用Min-Max归一化方法，将所有特征值缩放到[0, 1]的区间内，这样可以使得所有输入特征在相同的尺度下进行训练，进而提高模型的收敛速度和预测准确性。三、损失函数的选择，在构建神经网络模型时，损失函数的选择是一个非常重要的环节。损失函数用于衡量模型的预测值与实际值之间的差异，指导模型的优化过程。

损失函数的选择：本实施例中，我们选择均方误差（MSE）作为损失函数。MSE计算公式为：

，

其中，为实际值， 为预测值；n为样本数量。MSE具有良好的数学性质，能够有效地反映预测值误差的平方和，使得模型在训练过程中更容易进行优化。

n为样本数量。MSE具有良好的数学性质，能够有效地反映预测值误差的平方和，使得模型在训练过程中更容易进行优化。

损失函数的优化是提高模型训练效率和性能的关键步骤。在整个训练过程中，我们定期计算损失函数的值，以监控模型在每个训练周期（epoch）中的表现。损失函数是一个度量标准，用于评估模型预测输出与实际标签之间的差异，通过分析损失函数的变化情况，我们能够对模型的学习过程进行调整。具体而言，在训练的初期阶段，学习率可以设定得相对较大。这一策略的目的是允许模型快速探索参数空间，以便在初始阶段迅速收敛到一个较优的区域。在此阶段，较大的学习率能够促进模型对不同参数设置的敏感性，使得模型能够在较广泛的范围内进行搜索，从而加快训练速度。随着训练的进行，我们会观察到损失函数的值逐渐减小，并逐步趋于收敛。在这个阶段，为了确保模型在接近最优解时能够进行更精细的调整，我们会逐步减小学习率。通过降低学习率，模型能够在接近最优解时进行更加细致的参数更新，防止因为学习率过大而出现的震荡现象。这种动态调整学习率的方法可以采用多种策略，比如学习率衰减（Learning Rate Decay），即在每个训练周期后按一定比例减小学习率，或者使用自适应学习率算法，如Adam、RMSprop等，它们能够根据历史梯度的平方和自适应地调整学习率。通过这种优化策略，我们不仅能够加快模型的收敛速度，还能提高最终模型的准确性和鲁棒性。定期监控损失函数的变化，并根据其趋势调整学习率，是确保模型在训练期间保持高效和有效的重要手段。这种方法论的有效性在许多实际应用中得到了验证，进一步推动了深度学习模型的发展与应用。

四、模型训练过程，在数据准备与损失函数选定后，模型的训练过程正式开始。我们采用以下步骤进行模型的训练与验证。

模型初始化：在训练之前，我们初始化神经网络的参数，包括权重和偏置。权重可以采用随机初始化的方式，以避免对称性问题，同时可以加速模型的收敛。

训练集与验证集划分：我们将收集到的数据随机划分为训练集（70%）和验证集（30%）。训练集用于模型的训练，而验证集用于评估模型的性能，确保模型的泛化能力。

前向传播：使用训练集进行前向传播，计算每个样本的预测值。在此过程中，输入层接收特征数据，经过隐藏层的多次非线性变换，最终输出层生成预测值。

损失计算：利用损失函数计算预测值与实际值之间的损失。这一过程可以帮助我们了解模型在当前参数下的表现。

反向传播与参数更新：通过反向传播算法计算梯度，并使用Adam优化算法更新模型参数。Adam算法结合了动量法与自适应学习率，能够有效应对稀疏梯度和噪声数据。每次更新时，我们会根据计算出的梯度和当前学习率调整参数，逐步优化模型。

验证集评估：在每个epoch结束后，我们在验证集上评估模型性能，计算验证损失并观察其变化趋势。如果验证损失在经过若干次迭代后未能持续下降，则触发早停机制，停止训练并保存当前最佳模型。

超参数调整：在训练过程中，为了进一步提升模型的预测能力，我们采用了网格搜索（Grid Search）或随机搜索（Random Search）等方法对超参数进行系统性的调优。超参数是指在模型训练之前需要设定的参数，它们对模型的学习过程和最终性能有着重要影响。具体而言，我们会对多个关键超参数进行优化，包括学习率、批量大小（batch size）、正则化系数等。首先，学习率是影响模型收敛速度和最终性能的重要超参数。通过网格搜索，我们可以设定一个包含多个学习率值的网格，例如0.001、0.01和0.1等，逐一训练模型，观察不同学习率下损失函数的变化情况，从而选择出最优学习率。随机搜索则是在预设的学习率范围内随机抽取值进行训练，这种方法在高维空间中能够更有效地探索超参数组合，节省计算时间。

其次，批量大小（batch size）同样是一个重要的超参数，它决定了每次模型更新所使用的样本数量。通过调整批量大小，我们能够影响模型的收敛速度和内存使用效率。较小的批量大小通常能提供更稳定的梯度估计，但会增加训练时间；而较大的批量大小则可以加速训练过程，但可能导致模型在局部最优解中停留过久。因此，我们会在网格搜索或随机搜索中探索不同的批量大小，如32、64和128，以找到最佳的平衡点。最后，正则化系数也是一个关键超参数，它用于控制模型的复杂度，防止过拟合现象。通过调节正则化系数的值，如L1或L2正则化的强度，我们能够有效地限制模型权重的大小，从而提高模型在未见数据上的泛化能力。在调优过程中，我们会将不同的正则化系数结合到搜索空间中，与其他超参数一同进行优化。

五、模型优化与迭代，初步训练完成后，我们对模型进行详细的评估，以判断其预测结果是否达到了预期的效果。如果发现模型的预测性能未能令人满意，我们可以采取一系列优化策略来提升其表现。其中，特征优化是一个重要的步骤，它直接影响到模型的学习能力和预测精度。特征优化过程首先涉及对现有特征的深度分析。这一分析旨在识别出那些对模型预测结果贡献较大的特征，以及那些可能导致模型性能不佳的冗余或无关特征。通过使用诸如特征重要性分析、相关性矩阵或主成分分析（PCA）等技术，我们能够量化每个特征对模型预测的影响，从而确定哪些特征需要保留、删除或替换。在完成对现有特征的评估后，我们将尝试增加与能耗相关性更强的特征。这可以通过查阅领域文献、咨询专家意见或利用数据挖掘技术来实现。例如，考虑引入天气数据（如温度、湿度、风速等）或建筑物使用模式（如人员密度、设备使用时间等）等外部因素，这些信息可能会对能耗预测产生显著影响。此外，我们还可以通过特征组合的方式创造新的特征，以加强模型的表达能力。这一过程可以涉及将多个现有特征进行数学运算或逻辑运算，从而生成新的特征。例如，可以通过将建筑面积与窗户数量相乘，生成一个新的“窗户面积”特征，或者将不同时间段的能耗数据相加以创建“总能耗”特征。这种组合不仅能够捕捉到特征之间的潜在交互关系，还能使模型更好地适应数据中的复杂模式。通过实施这些特征优化策略，我们希望能够显著提升模型的表现，进而提高其预测准确性和鲁棒性。这一过程不仅有助于模型在训练数据上的性能改善，还能增强其在未见数据上的泛化能力，为实际应用提供更可靠的预测结果。

激活函数在深度学习模型中起着至关重要的作用，因为它们引入了非线性，使得神经网络能够学习复杂的特征和模式。常见的激活函数有ReLU（修正线性单元）、LeakyReLU、Tanh（双曲正切函数）和Sigmoid等，每种函数都有其独特的优缺点。ReLU因其计算效率高而被广泛应用，它在正区间具有线性特性，可以有效地加速收敛。然而，ReLU在某些情况下可能会导致“死亡神经元”问题，即在训练过程中，某些神经元的输出始终为零，无法再进行有效学习。为了解决这个问题，Leaky ReLU应运而生。Leaky ReLU在负区间引入了一个小的斜率，使得负值也能传递一些梯度，从而提高了模型的学习能力，减少了“死亡神经元”现象的发生。Tanh激活函数的输出范围在-1到1之间，具有良好的归一化效果，适合处理有强烈负相关特征的数据。相比于Sigmoid，Tanh对梯度消失问题的抵抗力更强，因此在深层网络中表现更佳。然而，Tanh函数在输出接近-1或1时，梯度也会变得非常小，从而导致训练速度减慢。Sigmoid函数则将输出限制在0到1之间，常用于二分类问题的输出层，但在深层网络中容易出现梯度消失的问题，尤其是在多层神经网络中，导致训练变得困难。因此，在隐藏层中使用时需谨慎。通过对不同激活函数的实验，我们可以更好地了解它们在特定任务中的表现，从而选择出最适合的激活函数。综合考虑数据特征和模型结构，合理地选择和调整激活函数，将显著提升模型的性能和训练效率。集成学习：为进一步提高模型的准确性，我们可以考虑将多个预训练的模型进行集成，通过投票或加权平均的方式得出最终的预测结果。这种集成学习方法能够有效降低单一模型的偏差，提高整体预测的可靠性。

训练数据扩增是提升深度学习模型性能的重要策略，尤其当模型在某些特定条件下表现不佳时，通过数据增强技术生成更多的训练样本，可以显著提高模型的泛化能力和适应性。具体而言，数据增强可以采用多种方式来扩充训练数据集。首先，图像数据可以通过旋转、平移、缩放、翻转和裁剪等几何变换来生成新样本。例如，在图像分类任务中，可以对原始图像进行随机旋转一定角度，或在保持比例的情况下对其进行缩放，以模拟不同视角和距离下的场景。其次，颜色变换也是一种有效的方式，包括调整亮度、对比度、饱和度等，从而使模型能够适应各种光照条件下的图像。此外，还可以通过添加噪声或模糊处理来模拟实际环境中的干扰，进一步提升模型的鲁棒性。

通过上述步骤的不断迭代与优化，我们最终形成了一个能够准确预测照明设备能耗的深度学习模型，为建筑的智能控制系统提供了坚实的技术支持。随着模型的持续优化与应用，我们相信该技术将在建筑能效管理中发挥重要作用。

预测模型的输出将包括未来一段时间内各个照明设备的能耗预测值以及相应的照明设备调整量。这一信息对于建筑管理者进行决策具有重要意义，能够有效指导照明设备的开关控制策略。具体而言，基于预测的结果，系统将能够自动调整非空调用电设备的开关状态，从而优化照明设备的运行效率，降低不必要的能耗。

在具体实施过程中，系统的智能控制能力能够在不破坏现有建筑智能照度控制模式的基础上，灵活地对建筑内的照明设备进行节能化管理。这种智能化管理不仅提升了照明系统的整体运行效率，还为实现高效节能的建筑照度调整控制提供了技术保证。此外，通过持续的能耗监测和数据分析，建筑管理者能够及时掌握照明设备的运行状况，发现潜在的节能机会，从而进一步优化照明管理策略。

实施例3：本实施例提出了一种基于建筑信息模型（BIM）和数字孪生技术的建筑智能照度控制系统。该系统的设计旨在通过实时数据采集和智能化处理，实现对建筑内照明设备的高效管理与优化，从而提升室内照明的能效与舒适度。具体的实施方案及其组成部分如下：首先，系统包括一个数据采集模块，该模块负责实时获取建筑内各个区域的光照强度数据。光照采集传输装置分布在建筑的不同位置，能够精确测量当前的自然光照条件，并将采集到的数据传输至中央处理模块。数据采集模块的设计使得系统能够全面监控不同区域的照度变化，确保在不同的环境条件下，照明设备能够及时做出响应。

中央处理模块是本系统的核心部分，其主要功能为对不同区域内照度值计算相关的参数进行集中处理。该模块根据采集到的光照数据、建筑本体属性信息以及用户需求，分析当前的照度状况，并根据处理结果确认调整方案。例如，如果某个区域的光照强度低于预设标准，中央处理模块将生成相应的调整方案，指示相关照明设备进行开启或亮度调节。

为了实现高效的设备管理，本系统还集成了RFID标签模块，这一模块在整个照明管理系统中扮演着至关重要的角色。RFID（射频识别）标签模块负责为每个照明设备分配特征化的RFID标签，这些标签不仅包含设备的基本信息，如型号、功率和生产日期等，还可以集成与设备运行状态相关的实时数据，例如设备的使用时长、维护记录和故障报警信息等。这种信息的集成使得设备管理变得更加高效和智能。在实际应用中，RFID标签与中央处理模块紧密协作，能够实现设备的实时调用和状态监测。当系统需要对某个照明设备进行操作时，中央处理模块可以通过RFID读取器快速识别出该设备，获取其位置和状态信息，从而实施精准的控制。例如，当某个区域的自然光线强度发生变化时，系统可以即时识别该区域内的照明设备，并根据预设的智能调光策略进行调整，确保能源的高效使用。

每个RFID标签都与建筑信息建模（BIM）空间模型中的照明设备构件对应绑定，这一设计确保了系统能够准确识别每一个设备的具体位置和状态。通过建立RFID标签与BIM模型的对应关系，管理人员可以在BIM模型中直观地查看每个照明设备的分布情况及其运行状态，极大地提升了设备管理的便利性和效率。在BIM模型中，所有照明设备构件均设置有唯一的ID，这不仅有助于避免设备的混淆和重复管理，还为后续的设备维护、更新和故障排查提供了准确的依据。此外，RFID标签的使用还为设备的资产管理和生命周期管理提供了重要支持。通过定期扫描和记录RFID标签信息，系统能够生成详尽的设备运行报告，帮助管理人员及时掌握设备的使用情况和维护需求，从而制定合理的维护计划，延长设备的使用寿命，降低运营成本。总之，集成的RFID标签模块为照明设备的高效管理提供了强有力的技术支持，推动了智能照明系统的全面升级与优化。

调用模块则是根据中央处理模块的调整方案和RFID标签模块的标注信息，调动相应的照明设备进行调整。通过与RFID标签的配合，调用模块能够快速而准确地找到需要调整的照明设备，确保能够及时响应中央处理模块的指令，有效提升区域内照明的效率与准确度。

在数据存储和处理方面，本系统采用了云计算服务器。云计算服务器的主要功能是从区域控制器内的关系数据库中调取当前时间段内照明设备的实时能耗信息。这些能耗数据与建筑本体属性信息及建筑内实时环境信息共同输入至照明设备能耗预测模型中。通过对历史数据和实时数据的分析，系统能够预估出下一时间段内照明设备的能耗预测值。

为了提高照明设备能耗预测模型的准确性，系统通过对未来时间段内对应照明设备实际能耗值的差值比较，逐渐优化该模型。每次调整后，系统都会对预测结果进行评估，并根据反馈信息不断调整模型参数，以提升其预测精度。

值得一提的是，利用照明设备能耗预测模型，系统不仅能够实时监测照明设备的能耗情况，还能够预估未来时间段内室内采光亮度的预测值。这一功能的实现依赖于先进的数据分析技术和机器学习算法，系统会综合考虑多个因素，如历史能耗数据、气象条件、时间变化以及室内外光照强度等，生成准确的采光亮度预测。通过这些预测值，中央处理模块能够拟合出一条详细的亮度曲线。这条亮度曲线反映了在未来时间段内不同时间点的室内光照需求变化，系统根据这些信息形成具体的照明设备控制指令。这种基于预测的控制方法不仅能够提高照明系统的智能化水平，还能够实现更高效的能源管理。例如，假设系统通过分析预测到某个区域在下午时段会受到自然光照的影响，预计室内亮度将会提高。在这种情况下，中央处理模块会自动生成指令，指示相关的照明设备降低其亮度输出，以避免在光照条件良好的情况下造成能源浪费。通过这种动态调整，系统能够在确保室内环境舒适度的前提下，最大限度地降低电力消耗，达到节能效果。此外，这种预测与控制的结合还为照明系统的灵活性和适应性提供了保障。随着季节的变化、天气条件的变化以及室内活动模式的变化，系统能够实时调整亮度曲线，确保照明设备始终保持在最优工作状态，既满足用户的需求，又降低不必要的能耗。通过这种智能化的管理方式，系统不仅提升了照明效果，还为用户创造了一个更加舒适和高效的室内环境，进一步推动了绿色建筑和可持续发展的目标。

RFID标签的特征化功能使得系统能够准确地将实时获取的照明设备构件的运行特征信息与照明设备构件ID关联，并存储至关系数据库。这一过程确保了系统能够随时调取每个照明设备的运行状态和能耗情况，为中央处理模块提供全面的数据支持。同时，云计算服务器内设置的判断处理机构能够对数据库内预存的照明设备正常运行特征进行判断和分析，确保设备在最佳状态下运行。

在建筑的不同区域内，所有照明设备均设置有特征化的RFID标签。这一设计使得在调整区域亮度时，系统能够通过RFID标签准确定位不同的照明设备。在需要调整某个区域的亮度时，调用模块能够迅速调度带有准确RFID标签的照明设备进行相应的调整。这种能力不仅提高了区域内亮度调整的效率和准确度，还减少了因人工操作可能导致的错误和延迟。

此外，本实施例中的建筑智能照度控制系统还具有良好的可扩展性。随着建筑规模的扩大，系统可以轻松整合更多的光照采集传输装置和照明设备，确保系统能够适应不同规模和功能的建筑物。同时，系统的设计也考虑到了未来技术的更新和迭代，能够与其他智能建筑管理系统进行无缝连接，实现更为全面的建筑管理方案。

在实际应用中，本系统能够显著提升建筑内的照明管理效率。通过实时的数据采集、智能化的处理与控制，系统能够根据实际使用需求和环境变化，自动调整照明设备的运行状态。这不仅能够提高室内照明的舒适度，也能有效降低不必要的能耗，推动建筑向绿色、智能化的发展方向迈进。

本发明针对现有建筑内照度调整存在的诸多弊端，深入探讨了当前照明控制系统在实际应用中所面临的挑战。这些挑战不仅影响了建筑内的能耗效率，还直接关系到工作人员的舒适度和工作效率。通过对现有技术的分析，我们可以明确当前照明控制系统的不足之处，从而为本发明的创新解决方案奠定基础。

首先，传统的照明控制方式过于单一，主要依赖于对照明设备的统一开关控制。这种控制方式无法针对不同区域内的自然采光条件进行智能调整。实际上，建筑内部的自然采光情况存在显著差异，尤其是在不同的天气条件和时间段下，光照的强度和方向都会有所变化。例如，南向的窗户在阳光直射时会产生强烈的光照，而北向窗户则相对较暗。在这种情况下，单一的控制方式无法满足不同区域、不同时间段的照明需求，导致部分区域过于明亮而其他区域则显得昏暗，影响了整体的室内环境。

其次，传统照明控制方式的另一个重要缺陷在于其对使用者的需求考虑不足。不同的使用者在实际使用过程中对光照的需求存在较大差异。例如，有些员工可能更喜欢明亮的环境以提高工作效率，而另一些人则可能偏好较为柔和的光线以降低视觉疲劳。统一的控制方式不仅无法满足这些个性化需求，而且由于控制精度较低，往往导致照明效果不理想。这样的局面在现代办公环境中尤为突出，因为办公场所通常需要兼顾多个使用者的需求，传统的照明控制方式显得捉襟见肘。

在复杂的建筑环境中，照明控制的复杂性也不容忽视。由于现代建筑通常由多个楼层和区域组成，各个区域的照度需求各不相同，仅仅依靠时间定时控制显然无法满足实际使用中的需要。传统的管理方式往往依赖于人工的干预，但这不仅增加了管理人员的工作负担，还消耗了大量的人力资源，效率低下。随着建筑规模的扩大，管理人员需要面对的照明设备数量也在不断增加，这对人工管理提出了更高的要求，造成了更大的工作压力。

进一步分析传统照明控制系统的局限性，可以发现其在时段划分上的不足。现有的控制方式通常将一天的工作模式简单划分为白天工作模式、午休模式、加班模式和巡逻模式等。然而，这种按时间划分的控制方式往往无法细致地应对不同时间段光照强度和范围的变化。例如，在白天的工作时间内，阳光的强度和位置会随着时间的推移而变化，因此仅靠固定的控制模式难以适应这种变化。此外，不同区域的照明需求还受室内布局、窗户朝向、以及周围建筑物的遮挡等因素的影响，这些因素在传统控制方式中往往被忽视。

传统照明控制系统的能耗问题同样不容小觑，这一现象在许多场所中普遍存在并且影响深远。首先，由于这些系统的控制颗粒度较大，往往无法实现精细的调光功能，使得照明强度无法根据实际需求进行动态调整。这样的局限性直接导致了能源的浪费，因为在许多情况下，照明设备即使在不需要的情况下仍然保持开启状态，造成了极大的能耗损失。例如，在白天阳光充足的时段，室内照明设备仍然保持全亮状态，导致不必要的电力消耗，增加了运营成本。

此外，传统照明控制方式普遍缺乏相应的智能控制算法，依赖于人工控制的方式极大地限制了系统的灵活性和效率。人工控制往往存在不及时或不准确的问题，这可能进一步导致能源的浪费。例如，如果某个区域的自然光照条件改善，照明系统仍然使用固定的照明强度而没有及时调节，就会造成不必要的电力消耗。这种情况在大型建筑或公共场所尤为明显，尤其是在空旷的会议室、走廊或停车场等区域，照明系统未能根据使用情况进行智能化响应，导致能源的浪费更加严重。

针对上述现有技术方案的缺点，本发明提出了一种创新的解决方案，通过引入可调光带通讯功能的LED灯和配套的照明控制器，结合光照传感器和人体探测传感器，实现对办公区域内照度的全面监测。这些传感器可以根据室内采光条件和办公位置进行合理设计和布置，覆盖整个办公区域，确保每个区域的照度情况都能被实时监控。同时，传感器还能够在加班时段监测办公区域内的人员情况，从而实现对照明设备的智能化控制。

通过物联网技术和数字孪生技术，将办公区域的建筑参数、照度参数和设备参数映射到上位机监控软件，使得系统能够精确控制到单个灯具，并调节其亮度。这种处理方式不仅可以监测到办公环境各区域的照度情况，还能实时了解人员的分布情况，为智能照度控制算法的设计提供坚实的物质基础。此外，采用BIM技术对办公大楼的建筑信息及照明设备信息进行建模及管理，可以在设计初期就为后续的照明控制提供数据支持。

在具体实施中，根据光照传感器在BIM模型中的坐标信息，通过取样计算出特定区域内的平均照度，并据此计算出该区域内所需灯具的数量。同样，人体探测传感器的坐标信息也能帮助计算出附近的灯具，并结合实时采集的灯具和传感器参数，为智能照度控制算法的设计提供必要的数据支持。通过这种方式，系统可以在不同时间段内、不同区域内，对光照需求进行实时调整，确保每个区域的照度都能达到最佳状态。

在设计符合不同场景的照度控制算法时，本发明充分考虑了办公人员在不同时间段的照度需求。例如，在自然光充足的区域，系统可以自动降低灯具的亮度，而在加班时段，如果某个区域内没有人员，系统则可以选择关闭对应的灯具。通过这些智能化的控制策略，既能满足办公人员的使用需求，又能有效节约电能，提高系统的经济性。

通过BIM与数字孪生技术的结合，本发明能够实现建筑内照明设备的精确管理。BIM模型实时反馈建筑内照明设备的分布位置与建筑结构的空间分布情况，使得管理者可以快速了解各区域的照度需求和亮度变化，从而实现高效的亮度调整。这种集成化的管理方式不仅提升了建筑内照明的调整效率，也确保了照明控制的精确度，满足了现代办公环境对照明的高要求。

此外，本发明还结合了RFID技术，通过为建筑内所有照明设备贴上特征化的RFID标签，使得每个照明设备都能带有唯一的ID。这一设计不仅提升了设备管理的便利性，还为实时监控和数据分析提供了基础。每个RFID标签中存储的信息包含了设备的基本属性，如型号、功率、安装位置以及其他相关参数，这使得系统能够准确识别每个设备的具体情况。通过RFID技术，系统能够实时显示照明设备的运行状态，包括当前的工作模式、亮度水平及故障报警等信息。这一实时监控功能使得管理人员可以随时掌握照明设备的运行情况，及时发现并处理潜在问题，从而避免设备的过度使用或能耗浪费。此外，系统还可以对能源数据进行有效跟踪，记录每个设备的能耗情况，并生成详细的运行报告。这些数据为后续的维护和优化提供了重要依据，帮助管理者做出更加科学的决策。

在综合考虑建筑本体属性信息和建筑内实时环境信息的基础上，系统能够显著提高建筑能耗预测的精度及控制效果。例如，系统在预测能耗时，会将建筑的结构特性（如窗户的朝向、建筑材料的热传导性能等）与当前的环境光照、温度、湿度等实时数据结合起来，形成一个多维度的分析模型。这种综合分析能力使得系统不仅能够预测未来的能耗趋势，还能识别出影响能耗的关键因素，从而更好地进行控制和优化。基于以上数据和分析，系统能够实现高效的照明设备亮度调整，自动调节各个区域的照明强度，以适应不同的使用需求和环境变化。例如，在自然光充足的情况下，系统可以自动降低照明设备的亮度，而在光照不足时则提升亮度，以确保室内环境的舒适度和安全性。通过智能化的调节，系统能够在节能照明与使用需求之间找到最佳平衡点，有效减少不必要的能耗，提升建筑的整体能效水平。这种智能照明管理方案不仅符合可持续发展的理念，也为用户创造了更加舒适和高效的工作和生活环境。

综上所述，本发明提出的基于BIM和数字孪生技术的建筑智能照度控制系统，针对现有照明控制方案的不足，提供了一种高效、智能化的解决方案。通过对光照条件的实时监测与智能调节，系统能够满足不同使用者的照明需求，同时有效降低建筑能耗，实现可持续发展的目标。

Claims (10)

1.一种基于BIM和数字孪生技术的建筑智能照度控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1获取包括建筑空间结构和照明设备分布的BIM空间模型图；

S2根据采光情况将建筑空间划分为不同类型的区域；

S3选择控制模式计算不同区域的照明设备的开度值；

S4根据开度值与设定值的差值调节不同区域的照明设备开关状态实现建筑智能照度控制。

2.根据权利要求1所述的一种基于BIM和数字孪生技术的建筑智能照度控制方法，其特征在于，所述控制模式包括白天模式，根据划分区域的采光情况调节照明设备亮度，实现亮度梯度调节；午休模式，在设定的午休时间内，关闭遮阳帘和办公区域的照明设备；夜班模式，将全部区域统一调节为设定亮度，若存在加班人员，结合数字孪生技术和人体探测器监测精确开启加班人员所处部分的照明设备；巡逻模式，间隔开启走廊筒灯并关闭其余区域的照明设备。

3.根据权利要求1或2任一所述的一种基于BIM和数字孪生技术的建筑智能照度控制方法，其特征在于，划分不同类型的区域时，考虑工位分布情况并以规则图形切分建筑内空间，根据不同区域的空间位置和采集设备获取的采光状态对不同区域的类型进行分类。

4.根据权利要求3所述的一种基于BIM和数字孪生技术的建筑智能照度控制方法，其特征在于，所述区域类型包括光照较佳区域，区域内光照亮度大于设定值x；光照较差区域，区域内光照亮度小于设定值x；临窗区域，区域内包含有窗户，调整该区域内亮度时可通过联动窗户上设置的卷帘协助调节亮度变化。

5.根据权利要求3所述的一种基于BIM和数字孪生技术的建筑智能照度控制方法，其特征在于，所述步骤S4中将已划分的区域内的照明设备按照区域位置和类型以及设备种类进行RFID标签标注，任一照明设备均设有单独的RFID标签，进行建筑智能照度控制时，通过RFID标签的读取调整其对应的照明设备。

6.根据权利要求4所述的一种基于BIM和数字孪生技术的建筑智能照度控制方法，其特征在于，所述开度值，通过下述步骤计算：

S31通过采集设备获取区域p内的平均照度和设计照度，差值比较计算区域p中所需照明设备支持的光照照度；

S32通过BIM空间模型图获取区域p的面积以及区域内的照明设备数量；

S33根据计算和统计的区域p内的相关参数计算照明设备的开度值。

7.根据权利要求6所述的一种基于BIM和数字孪生技术的建筑智能照度控制方法，其特征在于，所述开度值，具体计算公式如下：ΔEp=E-Ep，其中E为设计照度，Ep为区域p内平均照度；Ep=（Ea+Eb+Ec+Ed）/4

Ea，Eb，Ec，Ed为采集设备采集区域内a，b，c，d点位的实时参数；

，

其中采集点a的坐标为a(x/y/z)，采集点b的坐标为b(x/y/z)，采集点c的坐标为c(x/y/z)，采集点d的坐标为d(x/y/z)，为区域p的面积A；

，

，

其中为区域p的灯具开度值，Φ为照明设备的光通量，U为灯具的利用系数，K为灯具的维护系数，f(x)为可调光灯具开度。

8.根据权利要求7所述的一种基于BIM和数字孪生技术的建筑智能照度控制方法，其特征在于，所述白天模式的调节方式如下：

，其中E为平均照度，

计算获得实时平均照度，通过比较预定的照度值与固定面积的区域平均照度，设定区域内灯具数量稳定的前提下，计算出该区域灯具亮度的开度值，根据白天时区域光照需求进行亮度调节。

9.一种基于BIM和数字孪生技术的建筑智能照度控制系统，适配于权利要求1至8任一所述的一种基于BIM和数字孪生技术的建筑智能照度控制方法，其特征在于，包括数据采集模块，若干个光照采集传输装置，与中央处理模块相连接；中央处理模块，对不同区域内照度值计算相关的参数进行集中处理并根据处理结果确认调整方案；RFID标签模块，将不同照明设备设置特征化RFID标签并协助中央处理模块调用；调用模块，根据中央处理模块的调整方案和RFID标签模块的标注调动对应照明设备进行调整。

10.根据权利要求9所述的一种基于BIM和数字孪生技术的建筑智能照度控制系统，其特征在于，所述RFID标签模块包括若干RFID标签，不同的RFID标签与BIM空间模型内的照明设备构件对应绑定，且BIM模型的不同照明设备构件均设置唯一ID；云计算服务器，其用于从区域控制器内的关系数据库中调取当前时间段内照明设备的实时能耗信息，并与建筑本体属性信息和建筑内实时环境信息共同输入至照明设备能耗预测模型中，预估出下一时间段内照明设备能耗预测值。