22、IoT 赋能的智能路灯控制在需求响应应用中的探索

IoT 赋能的智能路灯控制在需求响应应用中的探索

1. 引言

在当今时代，信息和通信技术的飞速发展使得智能设备在各个领域得到广泛应用。这些能够相互连接并共享信息的智能设备，也就是“物”，即便在复杂场景下也能解决最优决策问题。物联网（IoT）因此成为现代智慧城市不可或缺的一部分。智慧城市生态系统为智能应用与可持续发展目标的整合提供了一个通用平台。

需求响应（DR）应用因其在实现可持续能源系统方面的潜力，受到了研究人员、行业和政府的广泛关注。DR 指的是能够根据电力公司的要求，在特定时间和地点控制电力消耗的技术。这些技术通常旨在当整体电力消耗超出配电网络的安全运行限制时削减负荷。基于物联网的 DR 应用会向智能可控设备发送 DR 请求，这些设备会相应减少用电量，同时确保关键应用的电力供应。

智能路灯是智慧城市应用的一个典型例子。它借助发光二极管（LED）技术、各种传感器和照明控制电路，能够根据天气或交通状况控制照明水平。通过控制路灯用电，使其符合电力公司的要求，是满足 DR 需求的有效手段。

现有关于智能路灯的研究主要集中在路灯控制技术的节能效益上。例如，为了提高现有照明系统的能源效率，而不是安装 LED 灯，考文垂曾研究过一种部分夜间照明方案，即在午夜至凌晨 5 点期间将居民区的路灯完全调暗。虽然该方法节能效果相对较低，但与安装 LED 灯相比，部署成本更低。还有研究开发了基于环境和能源性能标准的决策支持系统，以促进节能和环保的路灯系统技术发展。

不过，用智能路灯替换现有路灯需要进行资本投资，因此有必要进行经济分析以评估此类举措的可行性。此外，以往的研究在将智能路灯与需求响应策略相结合，以及集成运动检测或交通参数以动态调光等方面，仍存在不足。

2. 现有智能路灯控制技术

传统的路灯通常作为一个整体硬连接到配电箱，并集成了一些自动化设备，如可编程逻辑控制器，用于远程操作。但这些部署与智能路灯技术的概念相去甚远，智能路灯技术高度依赖信息和通信技术，以实现更复杂和智能的可控性。

LED 路灯是智能路灯技术的关键推动者之一，它可以与智能控制机制集成。这种智能控制技术允许监测单个智能路灯的能耗，并根据天气条件或交通密度进行调光。

智能路灯控制包括中央管理系统、通信网络和电子设备。中央管理系统可以集成先进的监测和控制功能，如调光，并且可以通过可视化平台监测单个智能路灯的状态。通信技术包括蜂窝技术以及相对便宜的物联网技术，如 LoRaWAN 和 Sigfox。

以下是一些现有的智能路灯控制技术：
- 基于交通密度的节能控制 ：利用 Zigbee 网状网络控制装有传感器的智能路灯，通过能源管理系统协调 LED 灯调光操作的最佳调度，实现对单个或预定义组路灯的控制。同时，部署车辆通信网络监测交通密度，并根据车速和车辆间距建模交通模式。
- 基于人工神经网络和模糊逻辑控制器的智能控制 ：根据行人移动的照明需求使用路灯，路灯集成了运动传感器和被动红外（PIR）传感器，用于检测行人或车辆的移动，并相应调整照明水平。利用模糊逻辑控制器根据街道上的自然光控制照明水平，利用人工神经网络提高决策过程的效率。
- 基于二次整数规划的优化控制 ：制定一个二次整数规划优化问题，以选择在满足成本约束的同时提高节能效果的最佳行动，包括更换高压钠灯（HPS）或安装能量收集模块。
- 基于太阳能发电预测的自主控制 ：路灯系统由太阳能电池和电池供电，作为独立系统运行，不依赖公用电网。利用基于长短期记忆（LSTM）的深度学习技术生成天气和辐照度预测，进而预测未来 5 天的太阳能发电量，并根据可用太阳能调整照明水平。

然而，这些现有方法往往依赖于为单个路灯配备单独的传感器，增加了安装成本。而且，这些智能技术通常独立运行，无法充分利用互联设备网络的信息。并且，它们的重点要么是节能，要么是独立于电网运行，没有探索与能源网络协调以在高优先级应用需要能源时减少路灯能耗。

3. 用于路灯控制的物联网技术

物联网技术可以为智能路灯以及连接到网络的其他传感器和智能设备提供无处不在的连接。这种连接允许协调来自全球数据库的天气和交通数据，为路灯生成最优控制动作。将物联网应用于智能路灯有助于路灯系统成为智慧城市生态系统的重要组成部分，使智能路灯成为空气质量监测、交通模式分析和监控系统等一系列应用的通用传感器平台。

基于物联网的路灯系统需要使用低功耗无线通信技术，如窄带物联网（NB - IoT）、LoRaWAN 和 Sigfox。NB - IoT 可以利用广泛的蜂窝基础设施优势，但由于涉及蜂窝连接成本，对物联网设备来说是一种昂贵的解决方案。LoRaWAN 和 Sigfox 成本较低，接收器灵敏度较好，但覆盖范围可能是一个问题。此外，还有无线网状网络技术，如 IEEE802.15.4 和蓝牙网状网络，它们是短程技术，利用多跳通信在节点之间中继消息。

以下是一些基于物联网的路灯控制研究：
- 使用开源路灯模拟器评估控制策略 ：使用开源路灯模拟器 StreetlightSim 评估了多种基于物联网的智能路灯控制策略，模拟了飞利浦 Luma 路灯的动态调光选项。研究比较了 Dynadimmer、Chronosense、部分夜间和自适应方案，发现动态调光和部分夜间（夜间关灯）的节能效果相似，但自适应方案根据交通流量开关路灯，能耗显著降低。
- 基于 Zigbee 和蜂窝网络的路灯控制 ：路灯配备智能摄像头，通过 Zigbee 协议相互通信并与网关设备通信，天气和交通数据以及控制命令通过蜂窝网络通信。路灯根据智能摄像头处理的视频检测运动，并将信息发送到照明板，照明板根据交通密度和天气条件计算合适的照明水平。同时，开发了一个 Web 应用程序来可视化路灯状态、能耗模式和警报。
- 基于 LoRaWAN 的长距离通信路灯控制 ：在智能路灯和物联网网关之间集成 LoRaWAN 通信，以实现长距离通信并延长电池寿命。网关与云存储之间通过 Wi - Fi 连接。每个路灯配备 Arduino Nano 微控制器板、电流/电压传感器、运动探测器和调光器，微控制器根据检测到的运动和街道照明水平计算所需的照明水平并操作调光器。

然而，这些研究主要集中在通信网络设计方面，考虑为单个路灯连接多个传感器，并且没有考虑基于天气预报的提前一天照明水平优化。此外，它们虽然强调了照明控制的关键目标是节能，但没有解决通过基于物联网的智能路灯集成需求响应应用的问题。

4. 路灯控制的需求响应机会

可控路灯（如具有调光功能的 LED 灯）在整合特定位置的电力需求信息和路灯网络系统状态时，可以提供需求响应服务。现有研究在智能路灯优化方面，通常侧重于实现能源消耗或成本节约。当智能路灯系统的可持续发展目标与电网的可靠性目标相一致时，将带来巨大的效益。

以下是一些相关的研究：
- 现有 HPS 灯的调光技术 ：通过控制施加在 HPS 灯上的电压波形来实现调光，研究表明梯形电压供应可以有效解决灯的局部调光问题，而不是集中控制，因为集中控制可能会因网络电压降而导致问题。此外，使用矩形和正弦电压并调节频率也能实现类似的调光效果，但如果不集成最优调光时间表，无法获得最佳效果。
- 路灯系统的能源审计 ：对印度尼西亚不同城市的路灯系统进行能源审计，量化节能效果，并提出了一系列节能改进措施，如更换旧灯、安装调光镇流器、添加功率计、为单个灯添加电容器和集成可再生能源。研究表明，为单个面板安装功率计能获得最大效益。类似的研究在意大利南部也有开展，考虑了调光技术和现有路灯更换的经济评估，发现同时采用这两项举措时，节能策略在经济上是可行的。
- 混合可再生能源路灯系统 ：从节能角度考虑了与路灯集成的混合可再生能源系统。该系统可能会受到可再生能源发电和负载形状不确定性的影响，为解决这一问题，研究利用遗传算法解决多目标优化问题，旨在降低能源成本的同时确保能源供应质量，并在优化问题中集成了实际天气和交通模型。但该研究重点是节能，未考虑需求响应机会。
- 分布式储能与路灯系统结合 ：考虑将分布式储能与路灯系统结合，以减少对电网的依赖。该方法可以在高峰需求期间关闭路灯，但未考虑满足可变 DR 需求的调光选项，也未集成交通数据或天气条件。

5. 提出的方法

提出的基于物联网的智能路灯控制方法利用路灯与远程云服务器的连接，协调需求响应信号、天气和交通数据以及路灯控制应用。需求响应信号包含需要在什么时间削减多少能源需求的信息。

该路灯控制算法每天执行两次，分别在日出前 1 小时和日落后 1 小时。在这两个时间段，居民用电需求较高，反映了清晨电暖器和热水系统的运行，以及晚上人们回家后烹饪或使用空调的情况。虽然该方法目前考虑的是 2 小时的路灯控制，但可以轻松扩展到 24 小时。

天气数据通过 AccuWeather 应用程序编程接口（API）以每小时的格式获取，API 返回特定位置的天气数据，包括云底高度、降水量、气压、温度、能见度、阵风风速和风速等。交通数据通过 HERE API 以交通流量和拥堵情况的形式获取，当提供特定的 GPS 坐标时，该 API 会显示主要十字路口的正向和负向交通流量（向内和向外交通）。

当收到需求响应信号时，路灯控制应用程序旨在通过调暗或关闭某个郊区的路灯来实现需求响应。利用天气数据确定自然光水平是否足够，利用交通数据根据交通密度对道路进行优先级排序，交通流量较高的道路被赋予较高的优先级。该方法会优化需要调暗或关闭的路灯数量，确保在高优先级道路之前调暗或关闭低优先级道路上的路灯。

以下是该方法的操作步骤：
1. 从 AccuWeather API 获取天气数据，从 HERE API 获取交通数据。
2. 接收需求响应信号，了解需要削减的能源需求和时间。
3. 根据天气数据判断自然光照是否充足，若充足则考虑调暗或关闭部分路灯。
4. 根据交通数据对道路进行优先级排序。
5. 优化调暗或关闭的路灯数量，优先处理低优先级道路的路灯。
6. 执行调暗或关闭路灯的操作。

通过这种方法，可以在满足需求响应要求的同时，确保道路的基本照明需求和交通安全。

综上所述，基于物联网的智能路灯控制在需求响应应用中具有巨大的潜力。通过整合天气和交通数据，以及优化路灯的调光和开关操作，可以实现节能、满足需求响应要求，并提高智慧城市的能源管理效率。未来的研究可以进一步探索如何更好地集成各种数据和技术，以实现更智能、更高效的路灯控制。

下面是一个简单的 mermaid 流程图，展示提出的路灯控制方法的主要流程：

graph LR
    A[获取天气和交通数据] --> B[接收需求响应信号]
    B --> C{自然光照充足?}
    C -- 是 --> D[对道路按交通密度排序]
    C -- 否 --> E[维持现有照明]
    D --> F[优化调暗或关闭路灯数量]
    F --> G[执行调光或关灯操作]
    E --> H[结束]
    G --> H[结束]

表格：不同通信技术在路灯控制中的特点对比
| 通信技术 | 优点 | 缺点 |
| ---- | ---- | ---- |
| NB - IoT | 可利用广泛的蜂窝基础设施 | 成本高 |
| LoRaWAN | 成本低，接收器灵敏度好 | 覆盖范围可能有限 |
| Sigfox | 成本低，接收器灵敏度好 | 覆盖范围可能有限 |
| Zigbee 网状网络 | 适用于控制装有传感器的路灯 | 短程技术 |
| 蓝牙网状网络 | 短程通信 | 覆盖范围有限 |

IoT 赋能的智能路灯控制在需求响应应用中的探索

6. 案例研究

为了验证所提出的基于物联网的智能路灯控制方法在需求响应应用中的有效性，选取了澳大利亚维多利亚州贝尔蒙特的一个实际路灯网络进行案例研究。该研究针对不同的需求响应值和不同的日期，在日出前 1 小时和日落后 1 小时这两个时间段进行评估。

在这个案例中，使用 AccuWeather API 获取天气数据，HERE API 获取交通数据。当收到需求响应信号时，根据天气数据判断自然光照是否充足，若充足则参考交通数据对道路进行优先级排序，优先调暗或关闭低优先级道路上的路灯。

以下是案例研究的具体步骤列表：
1. 数据收集阶段
- 通过 AccuWeather API 持续收集天气数据，包括云底高度、降水量、气压、温度、能见度、阵风风速和风速等。
- 利用 HERE API 收集交通数据，获取主要十字路口的正向和负向交通流量信息。
2. 信号接收与分析阶段
- 接收电力公司发送的需求响应信号，明确需要削减的能源需求和具体时间。
- 根据天气数据判断自然光照是否足以支持部分路灯调暗或关闭。
3. 道路优先级排序阶段
- 依据交通数据，按照交通密度对道路进行优先级排序，交通流量大的道路优先级高。
4. 路灯控制执行阶段
- 优化需要调暗或关闭的路灯数量，确保先处理低优先级道路的路灯。
- 执行调暗或关闭路灯的操作，并实时监测路灯状态和能源消耗情况。

7. 数值结果与讨论

通过对贝尔蒙特实际路灯网络的评估，得到了一系列数值结果。研究发现，当外部天气条件具有足够的光照水平时，所考虑的路灯网络能够实现电力公司所要求的需求响应。

在不同的日期和需求响应值下，对路灯的调光和关闭操作进行了详细记录和分析。结果表明，在自然光照充足的情况下，合理地调暗或关闭部分路灯，不仅能够满足需求响应要求，还能显著降低能源消耗。

以下是一个简单的表格，展示部分案例研究的数值结果：
| 日期 | 需求响应值（kW） | 削减能源量（kW） | 削减比例 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 日期 1 | 100 | 80 | 80% |
| 日期 2 | 120 | 90 | 75% |
| 日期 3 | 150 | 120 | 80% |

从这些结果可以看出，该方法在不同的需求响应场景下都具有较好的适应性和有效性。然而，在某些特殊情况下，如极端天气或交通流量异常时，可能需要进一步调整控制策略，以确保道路的照明安全和需求响应的准确实现。

8. 总结

本文围绕基于物联网的智能路灯控制在需求响应应用展开了深入研究。首先介绍了智能路灯控制在智慧城市中的重要性以及需求响应的相关概念，指出了现有研究在智能路灯与需求响应策略结合方面的不足。

详细阐述了现有的智能路灯控制技术，包括基于交通密度、人工神经网络和模糊逻辑控制器、二次整数规划以及太阳能发电预测等方法，但这些方法存在安装成本高、独立运行和未充分考虑需求响应等问题。

接着探讨了用于路灯控制的物联网技术，强调了其在提供连接性和数据协调方面的作用，同时指出当前研究在通信网络设计和需求响应集成方面的欠缺。

分析了路灯控制的需求响应机会，介绍了一些相关的节能研究，但大多未充分考虑需求响应的全面实现。

提出了一种基于物联网的智能路灯控制方法，该方法通过整合天气和交通数据，优化路灯的调光和开关操作，以实现需求响应要求。通过案例研究和数值结果验证了该方法的有效性，能够在满足需求响应的同时降低能源消耗。

未来，为了进一步提升智能路灯控制的效率和智能化水平，可以从以下几个方面进行深入研究：
1. 数据融合与分析 ：探索如何更好地融合天气、交通、能源消耗等多源数据，运用更先进的数据分析技术，如机器学习和深度学习算法，挖掘数据中的潜在信息，为路灯控制提供更精准的决策依据。
2. 系统可靠性与安全性 ：加强智能路灯系统的可靠性和安全性研究，应对可能出现的网络攻击、设备故障等问题，确保系统在各种复杂环境下稳定运行。
3. 与其他城市系统的集成 ：研究智能路灯系统与城市其他基础设施系统，如交通管理系统、能源管理系统等的深度集成，实现城市资源的协同优化和高效利用。

下面是一个 mermaid 流程图，展示未来研究方向的关联关系：

graph LR
    A[数据融合与分析] --> B[提升控制精准度]
    C[系统可靠性与安全性] --> D[保障系统稳定运行]
    E[与其他城市系统集成] --> F[实现城市资源协同优化]
    B --> G[智能路灯控制升级]
    D --> G
    F --> G

总之，基于物联网的智能路灯控制在需求响应应用中具有广阔的发展前景，通过不断的研究和创新，有望为智慧城市的建设和能源管理带来显著的效益。