照明需求预测是
照明节能控制系统的“智慧核心”，通过分析“人员活动、环境光照、场景功能”三大核心要素，精准预判不同时空下的照明亮度需求，使系统实现“按需供光”，较传统定时控制节能率提升30%以上。其核心目标是在满足GB 50034《建筑照明设计标准》的前提下，最大限度减少无效照明能耗，适配办公、商业、工业等多场景应用，为节能控制系统提供精准的决策依据。
一、预测核心维度：构建需求感知体系
1.基础影响因子解析
照明需求的本质是“人工补光与自然光照的动态平衡”，需聚焦三类因子：一是人员因子（最核心变量），包括人员数量、位置及活动状态（如办公场景人员专注工作需300lux，临时通行仅需100lux）；二是环境因子，涵盖自然光照强度（晴天窗边可达1000lux以上，阴天仅200lux）、天气类型及昼夜节律；三是场景因子，即空间功能属性（商业橱窗需500-800lux突出展品，仓库通道仅需50-100lux）。这些因子的组合变化，构成了照明需求的动态特征。
2.因子优先级与关联规则
通过相关性分析确定因子权重：人员存在状态权重占比超50%（无人空间基础照明仅需50lux以下），自然光照强度权重约30%（光照充足时可关闭局部照明），场景因子权重约20%（固定场景需求相对稳定）。同时，因子间存在强关联，如办公场景“工作日9:00-11:00+晴天+人员满员”组合，需开启局部补光（窗边区域可关闭）；“夜间+无人+仓库”组合，仅保留应急照明（≤30lux）。
二、主流预测技术方法：从经验到智能
1.传统经验模型：适用于简单场景
基于历史数据与规则的简化预测，核心是“时间-场景”匹配：通过统计不同时段、日期的照明需求规律，预设固定参数（如办公区工作日8:00-18:00维持300lux，节假日降至50lux）。优势是实现简单、成本低，适配人员活动规律的场景（如学校教室、标准办公楼）；不足是无法应对突发情况（如临时加班、天气突变），节能率受限（通常15%-20%）。
2.数据驱动模型：提升预测精度
-回归分析模型：以自然光照强度、人员数量为自变量，照明亮度为因变量，建立多元线性回归方程，适用于因子线性关联的场景（如商场公共区域），预测误差可控制在10%以内。
-机器学习模型：基于决策树、随机森林算法，学习历史数据中“因子组合-照明需求”的复杂关联，可识别非线性特征（如阴雨天人员对光照敏感度提升）。在办公场景应用中，预测准确率达90%以上，较传统模型节能率提升10%-15%。
-实时传感融合：通过人体红外传感器（检测人员存在）、光照传感器（实时采集环境光）、智能电表（反馈能耗数据）的多源数据融合，修正预测结果，应对突发变化（如人员临时进入会议室，系统1秒内响应补光）。
三、分场景预测实践与优化策略
1.典型场景预测方案
办公场景：采用“机器学习+实时传感”融合方案，工作日基于历史考勤数据预测人员分布，结合光照传感器动态调整亮度，午休时段（12:00-13:30）自动降至150lux；商业场景（如超市）：重点关注客流量与商品区域，通过摄像头客流统计预测人员密集区需求，生鲜区维持800lux，通道区随客流变化在200-400lux动态调节；工业场景（如车间）：结合生产计划预测作业区域，焊接区需1000lux以上强光，非作业区维持50lux，实现“分区按需供光”。
2.预测优化与误差控制
通过“滚动更新+反馈修正”提升精度：每日更新前1天的实际照明数据与预测数据，修正模型参数；建立误差阈值（≤15%），当误差超标时（如突发暴雨导致光照骤降），自动切换至实时传感优先模式。同时，预留人工干预接口，支持特殊场景（如会议、活动）的手动调整，调整数据同步纳入模型训练，形成“预测-执行-反馈-优化”的闭环。
四、预测系统的落地保障
数据支撑方面，需积累至少3个月的历史数据（涵盖不同季节、天气、工作日/节假日），数据采样频率设为1分钟/次，确保样本代表性；硬件适配方面，传感器需选用高精度型号（光照传感器精度±5lux，人体传感器响应时间≤0.5秒），与节能控制器实现毫秒级联动；合规性方面，预测结果需满足各场景照明标准，如应急照明无论预测结果如何，均需维持≥5lux，保障安全。
照明需求预测通过将“被动控制”转化为“主动预判”，使照明节能控制系统从“简单开关”升级为“智慧调节”，既满足人员舒适度与作业需求，又较大化降低能耗，为建筑节能与绿色低碳发展提供核心技术支撑，是现代智能照明系统不可少的关键环节。
