【摘 要】
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隧道照明系统是公路隧道安全运营的基本保障,隧道照明系统的效果与节能之间存在着此消彼长的矛盾,解决这一矛盾的关键在于,对隧道内每个灯具的照度进行合理优化,使其既能达到
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隧道照明系统是公路隧道安全运营的基本保障,隧道照明系统的效果与节能之间存在着此消彼长的矛盾,解决这一矛盾的关键在于,对隧道内每个灯具的照度进行合理优化,使其既能达到隧道照明的亮度要求,行驶变得更加安全,还能使隧道照明系统更加节能。本文针对上述矛盾以及国内公路隧道运营的现状,运用最优照度分配方案,即在保障隧道安全运营的前提下,使隧道内路面各个点的照度既能达到原始设定值,又能使照明系统总能耗最小,此时各个灯具的照度分配即为最优照度分配。结合国内隧道照明最优照度分配研究的现状,提出将遗传算法引入隧道照明优化过程,应用系统工程的概念来分析研究隧道照明比较经济的运行模式。其中,基于人工智能的遗传算法为处理复杂系统优化问题建立了一个通用框架,对各种问题有很强的鲁棒性。在满足隧道照明需求的前提下,通过建立隧道照明模型以及对优化模型的求解,对系统进行综合性的分析比较,结合隧道实例进行仿真,全局搜索得出最优运行参数,最后与实际值进行比较。结果表明该照度分配方案既能满足隧道照明安全运营的亮度需求,使总体照度分布达到最优状态,不仅保证了系统能耗最低,更重要的是满足隧道安全运营照明标准。本文通过对国内外公路隧道照明节能技术的发展现状进行研究和学习,提出最优照度分配方案,结合人工智能算法在解决非线性问题方面的优势,创新性的将遗传算法引用到隧道内灯具照度优化问题中,并建模求解得到最优照度分配参数,使各区域的实际照度与设定值之间的误差最小。这一技术是消除隧道亮暗交错的关键,不仅使隧道照明亮度更加符合驾驶员对隧道的适应曲线,行驶变得更加安全,同时在一定程度上降低了隧道照明耗能,也为隧道照明系统设计、建设和运营管理提供了一种新的思路。
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