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[發明專利]智能燈光控制系統有效

專利信息
申請號: 201610028985.8 申請日: 2016-01-15
公開(公告)號: CN105472852B 公開(公告)日: 2017-10-31
發明(設計)人: 顏棘;夏虎 申請(專利權)人: 成都市曼苗科技有限公司
主分類號: H05B37/02 分類號: H05B37/02
代理公司: 成都華風專利事務所(普通合伙)51223 代理人: 胡川
地址: 610000 四川省成*** 國省代碼: 四川;51
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 智能 燈光 控制系統
【說明書】:

技術領域

發明涉及大數據分析技術領域,特別是涉及一種智能燈光控制系統。

背景技術

隨著電子技術、網絡技術的發展,智能家居系統正在逐步走入人們的日常生活。智能家居因其具有智能、方便、快捷的優勢,極大的改變現代人的生活質量。目前,智能家居主要借助物聯網技術。將居室內的各種設備,如音視頻設備、照明系統、窗簾控制系統、空調控制系統、安防系統、數字影視系統等連接到一起,實現對居室內各種設備的控制。

現有技術中在實現燈光控制時,通常都是按照固定的控制方案進行燈光控制,而且無法對該控制方案的可行性進行分析,如果該控制方案不合理,會導致用戶體驗下降或者能耗浪費,但是由于無法對控制方案進行分析,所以用戶無法獲知其原因,無法對控制方案進行改善。

發明內容

本發明主要解決的技術問題是提供一種智能燈光控制系統,能夠通過大數據分析對控制方案進行改善。

為解決上述技術問題,本發明采用的一個技術方案是:提供一種智能燈光控制系統,其特征在于,包括燈組單元、傳感器單元、數據清洗設備、數據倉庫、運算單元和控制主機,其中,所述控制主機用于驅動所述燈組單元按照用戶從預先配置的至少三個控制方案中選擇的當前控制方案進行燈光控制;所述傳感器單元與所述燈組單元連接,用于在所述燈組單元進行燈光控制時實時采集照明數據;所述數據清洗設備用于收集所述傳感器單元采集到的海量照明數據,并對所述海量照明數據進行數據清洗,以保留所述海量照明數據中的有效數據;所述數據倉庫用于對所述有效數據進行大數據分析以及對所述至少三個控制方案的其余控制方案進行模擬分析,以得到所述當前控制方案的實際能耗值和其余控制方案的模擬能耗值;所述運算單元用于將所述當前控制方案的實際能耗值和其余控制方案的模擬能耗值進行對比,并按照能耗值的優先順序生成控制方案列表;所述控制主機還用于將用戶從所述控制方案列表中再次選擇的一個控制方案作為新控制方案,并再次驅動所述燈組單元按照所述新控制方案進行燈光控制。

優選地,所述傳感器單元包括溫度傳感器、紅外傳感器、色敏傳感器或光敏傳感器。

優選地,所述數據倉庫進行大數據分析時采用的算法包括分類、回歸分析、聚類和關聯規則。

優選地,所述數據清洗設備還用于對第三方數據進行數據清洗,并將進行數據清洗后的第三方數據存入所述數據倉庫,所述第三方數據包括樓層照明燈分布數據、工作位分布數據和人員信息數據;所述數據倉庫還用于對所述有效數據和所述第三方數據進行大數據分析以及對所述至少三個控制方案的其余控制方案進行模擬分析,以得到所述當前控制方案的實際能耗值和其余控制方案的模擬能耗值。

區別于現有技術的情況,本發明的有益效果是:利用數據倉庫對燈光照明數據進行大數據分析以及對備用控制方案進行模擬分析,從而能夠通過大數據分析對控制方案進行改善,可以最大限度地降低燈光能耗,提高用戶體驗和舒適度。

附圖說明

圖1是本發明實施例智能燈光控制系統的框架示意圖。

圖2是采用本實施例的智能燈光控制系統得到的不同控制方案的能耗值對比圖。

具體實施方式

下面將結合本發明實施例中的附圖,對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述,顯然,所描述的實施例僅是本發明的一部分實施例,而不是全部的實施例。基于本發明中的實施例,本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例,都屬于本發明保護的范圍。

參見圖1,是本發明實施例智能燈光控制系統的框架示意圖。本發明實施例的智能燈光控制系統包括控制主機1、燈組單元2、傳感器單元3、數據清洗設備4、數據倉庫5和運算單元6。

控制主機1用于驅動燈組單元2按照用戶從預先配置的至少三個控制方案中選擇的當前控制方案進行燈光控制。其中,燈組單元2可以包括多個燈,每一個控制方案可以實現燈組單元2中每個燈的單獨控制,例如,燈組單元2中有的燈熄滅,有的燈亮度降低或增高,有的燈進行閃爍等。

傳感器單元3與燈組單元2連接,用于在燈組單元2進行燈光控制時采集照明數據。其中,傳感器單元3包括多個傳感器,每個傳感器分別與燈組單元2中的每個燈一一對應,傳感器單元3包括的傳感器種類可以有溫度傳感器,紅外傳感器,色敏傳感器、光敏傳感器、接近傳感器等,由于傳感器單元3包括的傳感器數量與種類很多,所以照明數據是海量的。

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