【摘 要】
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地铁作为快捷、方便的出行方式,在我国大城市的发展速度不断加快,随之产生的就是能源消耗问题,由于大多数的地铁站处于地下,地铁站照明能耗在地铁车站的整个能耗中占有很大的比重,地铁站照明节能对于降低地铁站的运营成本具有重要的现实意义。本文以地铁站照明系统为研究对象,以减少地铁站照明能耗为研究目的,开展了基于客流预测的地铁站照明控制系统节能研究,主要完成了以下工作:(1)地铁站短时客流预测。以深度学习理论
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地铁作为快捷、方便的出行方式,在我国大城市的发展速度不断加快,随之产生的就是能源消耗问题,由于大多数的地铁站处于地下,地铁站照明能耗在地铁车站的整个能耗中占有很大的比重,地铁站照明节能对于降低地铁站的运营成本具有重要的现实意义。本文以地铁站照明系统为研究对象,以减少地铁站照明能耗为研究目的,开展了基于客流预测的地铁站照明控制系统节能研究,主要完成了以下工作:(1)地铁站短时客流预测。以深度学习理论为基础,设计并实现了多层受限玻尔兹曼机和BP网络组成的深度置信网络模型,基于深度置信网络模型实现参数的微调优化,实验结果表明,该模型能够有效的预测出地铁站的短时客流量。(2)地铁站照明控制系统的设计与实现。硬件部分以STM32F103ZE处理器为核心,设计了最小系统、串口通信、照明电路、继电器控制电路等模块;软件部分采用Keil MDK软件对该系统进行编程、调试,设计了控制系统主程序、数据传输、照明系统调节等模块,实现了依据客流量调节地铁站照度大小的照明控制系统。(3)地铁站照明控制系统节能效果的验证。采用DIALux软件对地铁站照明系统的建模仿真,采用MATLAB软件计算当前地铁站照明系统的能耗和本文设计的照度随客流量变化的照明控制系统的能耗。根据仿真实验和计算结果,充分证实验证了基于客流预测的地铁站照明控制系统的节能效果,实现了减少地铁站照明能耗的的目标。
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