1. 引言
在智慧交通纵深发展与“双碳”目标推进背景下，高速公路服务区照明系统的节能增效与智能化转型成为绿色交通建设的关键议题[1]。传统照明系统存在两大核心痛点：一是设备能效低，缺乏动态调节机制导致低峰时段能源浪费严重；二是控制策略粗放，依赖定时或单一光感，无法匹配车流量、天气等实时需求，难以满足精细化管理要求[2]。
现有研究虽在智能算法与传感器应用上有进展，但针对复杂场景的系统性节能策略仍存空白。本文通过构建覆盖设备特性、控制逻辑及外部环境的三维影响因素模型，精准识别传统策略在数据融合、场景匹配及能效管理上的短板[3]。创新提出多源数据耦合驱动的“感知–决策–执行”三层联动控制架构，在保障照明质量的同时实现能耗系统性优化，为智能照明控制领域提供兼具理论与工程价值的解决方案[4]。
2. 智慧高速公路服务区照明系统影响因素分析
2.1. 照明设备特性
2.1.1. 光源性能参数
光源类型直接决定能耗与照明效果。以LED灯具为例，其光效(lm/W)、色温(K)、显色指数(Ra)及寿命(h)是核心指标[5]。如表1所示，传统高压钠灯光效约90 lm/W，显色指数仅20~30，而高显指LED灯具光效可达150 lm/W以上，显色指数 ≥ 80，且寿命延长3~5倍。但高功率LED灯具的初始成本较高，需在节能收益与投资回收期间平衡(见表1)。
Table 1. Comparison of typical lighting source performance
表1. 典型照明光源性能对比
光源类型 |
光效(lm/W) |
显色指数(Ra) |
寿命(h) |
初始成本(元/盏) |
高压钠灯 |
90~110 |
20~30 |
12,000 |
300~500 |
普通LED |
120~150 |
60~70 |
50,000 |
800~1200 |
高显LED |
140~160 |
80~90 |
60,000 |
1500~2000 |
2.1.2. 灯具配光设计
灯具配光曲线决定光线分布效率。服务区照明涵盖广场、车道、停车场等场景，需针对不同区域的照度标准(如广场照度 ≥ 30 lx，车道 ≥ 50 lx)设计配光方案[6]。例如，对称配光灯具适用于开阔广场，而蝙蝠翼配光灯具可减少眩光并提升路面均匀度。
2.2. 控制策略特性
2.2.1. 传统控制模式
现有控制策略主要包括[7]：
(1) 定时控制：按预设时段开关或调节亮度，优点是成本低，缺点是无法响应天气突变(如暴雨导致的低光照)或车流量波动。
(2) 光敏控制：通过光敏传感器检测环境光强，自动调节亮度，但易受瞬时强光(如车灯)干扰，导致误判。
(3) 红外感应控制：在人车活动区域部署传感器，实现“人来灯亮、人走灯暗”，但仅适用于局部区域，无法全局优化。
2.2.2. 智能控制技术基础
新一代控制策略依赖物联网(IoT)技术，通过部署光照传感器、车流量摄像头、环境气象站等设备，构建实时数据采集网络。数据传输至边缘计算节点或云端平台，经算法处理后生成控制指令，驱动灯具执行亮度调节、开关控制等操作。
2.3. 外部环境因素
2.3.1. 时段特征与车流量规律
服务区车流量呈现显著的时段差异：白天(6:00~22:00)为高峰时段，夜间(22:00~6:00)为低峰时段，且节假日流量波动更大。某服务区实测数据显示，夜间车流量仅为白天的15%~20%，但传统照明系统仍保持全功率运行，造成能源浪费。
2.3.2. 自然光照与气象条件
光照强度受季节、天气影响显著。以四川地区为例，夏季正午光照强度可达100,000 lx，而冬季阴雨天气仅约5000 lx。此外，暴雨、雾霾等极端天气会导致能见度骤降，需临时提升照明亮度以保障安全。
3. 现有控制策略存在的问题与局限性
3.1. 单一数据驱动的控制模式缺陷
传统控制策略依赖单一数据源(如时间或光照强度)，缺乏多维度数据融合，导致以下问题：
(1) 场景适配不足：仅根据时间调节亮度时，若遇夜间暴雨，固定低亮度无法满足安全需求；仅依赖光敏传感器时，车辆大灯可能触发误调节，造成闪烁干扰。
(2) 全局优化缺失：局部区域的感应控制(如卫生间照明)与整体能耗管理脱节，未形成跨区域联动机制。
3.2. 能耗预测与实时控制的脱节
现有系统普遍缺乏能耗预测模型，无法提前规划能源分配。例如，当预测到夜间将有大型车队停靠时，系统仍按常规低峰模式运行，导致临时补光时能耗骤增。此外，控制指令的执行滞后于场景变化，如车流量突然增加时，亮度调节需等待传感器反馈，存在30~60秒的延迟。
3.3. 设备兼容性与系统扩展性差
早期建设的服务区照明系统多采用独立控制模块，协议不统一(如DALI、Zigbee、485总线混用)，导致数据互通困难。当需要升级智能控制功能时，需替换大量硬件，改造成本高(见表2)。
Table 2. Comparison of performance under different control modes
表2. 不同控制模式性能对比
控制模式 |
数据来源 |
响应时间 |
能耗优化率 |
改造成本(万元/千盏) |
定时控制 |
时钟信号 |
>300秒 |
<10% |
5~8 |
光敏 + 定时混合 |
光照 + 时钟 |
60~120秒 |
15%~20% |
10~15 |
智能联动控制 |
多源数据 |
<10秒 |
30%~40% |
20~25 |
4. 基于多源数据融合的节能控制策略优化
4.1. 分层控制架构设计
构建“感知层–决策层–执行层”三级架构(图1)：
Figure 1. Design of hierarchical control architecture
图1. 分层控制架构设计
(1) 感知层：部署光照传感器(精度 ± 5 lx)、毫米波雷达(车流量检测误差 ≤ 5%)、气象站(检测风速、雨量等)及灯具状态传感器(实时监测能耗、故障)。
(2) 决策层：边缘计算节点接收实时数据，通过模糊神经网络算法生成控制指令。云端平台同步数据，进行长期能耗分析与策略优化。
(3) 执行层：智能LED灯具支持0%~100%亮度调节，具备Zigbee/LoRa无线通信功能，响应时间 < 5秒。
4.2. 动态亮度调节算法
采用模糊逻辑控制(FLC)实现多参数融合决策，输入变量为当前光照强度(E)、车流量等级(Q)、时段系数(T)，输出为目标亮度百分比(L)。
4.2.1. 输入变量量化
(1) 光照强度(E)：划分为5个模糊子集，极暗(E1)、较暗(E2)、中等(E3)、较亮(E4)、极亮(E5)。
(2) 车流量(Q)：通过雷达检测实时流量，按阈值分为低(Q1)、中(Q2)、高(Q3)三级。
(3) 时段系数(T)：根据昼夜划分，划分为3个模糊子集：夜间(T1, 0.6)、过渡时段(T2, 0.8)、白天(T3, 1.0)。
4.2.2. 模糊规则表
规则采用“IF-THEN”形式，基于专家经验与场景需求设计，代表性规则如下：
规则设计原则：光照越暗、车流量越高、时段越接近白天，亮度需求越高；反之则降低亮度(见表3)。
Table 3. Fuzzy rule table
表3. 模糊规则表
光照 |
车流量 |
时段 |
输出亮度 |
规则说明 |
D |
Q3 |
T3 |
L4 (100%) |
光照暗 + 车流量高 + 白天→满功率 |
B |
Q1 |
T1 |
L1 (30%) |
光照亮 + 车流量低 + 夜间→低亮度 |
M |
Q2 |
T2 |
L2 (50%) |
光照中 + 车流量中 + 过渡→中亮度 |
D |
Q1 |
T1 |
L2 (50%) |
光照暗 + 车流量低 + 夜间→中亮度 |
B |
Q3 |
T3 |
L3 (70%) |
光照亮 + 车流量高 + 白天→高亮度 |
4.2.3. 模糊规则库
例如，当“光照极暗且车流量高且时段为白天”时，L = 100%；当“光照较亮且车流量低且时段为夜间”时，L = 30%。共设计27条规则，覆盖全场景组合。
解模糊：采用重心法计算精确输出值，公式如下：
其中n为激活的规则数量，
为第i条规则的隶属度，
为对应亮度值。
4.3. 能耗预测与优化调度
建立基于长短期记忆网络(LSTM)的能耗预测模型，输入历史能耗数据、车流量、天气等参数，输出未来24小时各时段的能耗预测值。结合预测结果，提前调整灯具分组策略：
(1) 高峰时段(车流量 ≥ 800辆/小时)：全区域亮度维持70%~100%，重点区域(如入口车道、卫生间)满功率运行。
(2) 低峰时段(车流量 < 200辆/小时)：非核心区域亮度降至30%~50%，采用间隔亮灯模式(每两盏灯开启一盏)。
(3) 极端天气：自动触发应急模式，所有区域亮度提升至100%，并联动可变情报板发布提示信息。
4.4. 基于LSTM的能耗预测模型
为实现“预测–规划–执行”闭环控制，构建LSTM能耗预测模型，提前24小时预判各时段能耗，支撑灯具调度。
(1) 网络结构
采用“输入层–LSTM层–全连接层–输出层”架构：输入层接收12维特征(时序24小时)；LSTM层为2层堆叠(64、32个神经元)，ReLU激活，dropout = 0.2；全连接层含16个神经元；输出层1个神经元，输出未来24小时级能耗(kWh)。
(2) 输入特征工程
特征含：历史能耗(过去7天小时级、日均能耗)；交通参数(过去7天小时级车流量、高峰时长)；环境参数(未来24小时光照、天气编码0~4 (晴/阴/雨/雾/雪)、温度)；时段特征(小时编码0~23、工作日/节假日标识0/1)。特征均经标准化(均值0，标准差1)。
(3) 训练方法
数据集为试点服务区1年数据(8760小时)，7:3划分为训练集(6132小时)与测试集(2628小时)；优化器为Adam (学习率0.001，衰减率1e−5)；损失函数为均方误差(MSE)，即Loss = 1/NΣ(...)2；训练策略：批量32，迭代50轮，早停法(patience = 5)防过拟合。
(4) 性能评估结果
测试集表现：RMSE 32.6 kWh (优于ARIMA的58.2 kWh)；MAE 24.1 kWh (误差率 < 8%)；R2 = 0.92 (可解释92%能耗波动)。LSTM能有效捕捉非线性关联，支撑低峰间隔亮灯策略。
5. 案例验证与效果分析
5.1. 案例背景与目标
选取G5麻城至阳新高速某服务区作为试点，该服务区占地50,000 m2，包含停车场(300个车位)、加油区、餐饮区及卫生间，现有LED灯具800盏，原采用定时+光敏混合控制，日均能耗1200 kWh。改造前基线系统的运行参数与能耗特性如下：
(1) 设备参数：(a) 灯具类型：以普通LED为主(600盏，光效120~150 lm/W，显色指数60~70)，混杂200盏老旧高压钠灯(光效90~110 lm/W，显色指数20~30)；(b) 控制设备：采用独立定时控制器(精度 ± 10分钟)与光敏传感器(检测范围0~20,000 lx，误差 ± 50 lx)，通信方式为485总线(响应延迟60~120秒)；(c) 亮度调节逻辑：白天(6:00~18:00)：光敏传感器触发低亮度模式(30%功率)，但高压钠灯无法调光，保持全功率运行；夜间(18:00~6:00)：定时切换至全功率模式，无车流量联动机制；(d) 极端天气：依赖人工远程干预，响应滞后 ≥ 30分钟。
(2) 能耗特性：时段分布：日均能耗1200 kWh，其中白天(6:00~18:00)占60% (720 kWh)，夜间占40% (480 kWh)，高压钠灯能耗占比达35%。
(3) 波动特征：晴天与阴天能耗差异 ≤ 10% (因光敏传感器灵敏度不足)，节假日车流量激增时能耗无显著变化。
(4) 维护成本：年均更换灯具120盏(更换成本约10万元)，因控制模块故障导致的误亮/熄灭事件月均3~5次。
(5) 改造目标：照明质量达标率 ≥ 95% (照度符合GB50688-2011《高速公路交通工程及沿线设施设计通用规范》)；能耗降低30%以上；实现全系统智能化监控与远程运维。
5.2. 数据采集与系统部署
(1) 传感器部署：安装光照传感器50个(间距50米)、毫米波雷达10套(覆盖主要通道)、微型气象站2座。
(2) 设备改造：替换200盏老旧LED灯具为智能可调光型号，其余600盏加装无线控制模块，总改造成本18万元。
(3) 平台开发：基于Python开发边缘计算程序，云端采用阿里云IoT平台，实现数据实时可视化与策略远程更新。
(4) 关键硬件与通信技术选型理由：
① 毫米波雷达：
环境适应性强：可穿透雨、雾、霾等极端天气，车流量检测误差 ≤ 5% (摄像头在低光照或暴雨天气误差会升至15%以上)；抗干扰能力优：不受车辆灯光、阳光直射影响，避免误触发(红外传感器易受高温或强光干扰，误报率达20%)；部署成本均衡：单套设备成本约1500元，低于激光雷达(单套 ≥ 5000元)，且支持100米半径覆盖，10套即可覆盖全服务区主要通道，性价比显著。
② 边缘网关：
低延迟需求：服务区照明控制需响应时间 < 10秒，边缘网关可本地处理数据(延迟 ≤ 50 ms)，避免云端传输的网络波动(云端延迟通常 ≥ 100 ms)；离线可靠性：当云端平台故障时，边缘网关可独立运行预设策略，保障基础照明功能(如极端天气下的应急增亮)；数据隐私保护：车流量等敏感数据本地处理，减少云端传输风险，符合交通数据安全规范。
③ 通信技术(Zigbee/LoRa)：
低功耗特性：节点设备(如灯具控制模块)续航可达5年以上(WiFi设备续航仅3~6个月)，降低电池更换频率；长距离覆盖：LoRa在开阔区域通信距离可达3公里，Zigbee支持Mesh组网(单跳50米，最多10跳)，可覆盖服务区50,000 m2全区域，无需密集部署中继器；抗干扰能力：工作在ISM频段(Zigbee 2.4 GHz, LoRa 433 MHz)，与服务区5G基站、充电桩等设备的频段冲突率 < 1% (WiFi与5G频段重叠率达30%以上)。
5.3. 实验结果与对比分析
(1) 照明质量评估
改造后连续30天检测显示，各区域照度达标率均≥98%，典型数据如表4所示。
Table 4. Comparison of illumination before and after the renovation of a service area on G5 Macheng Yangxin expressway
表4. G5麻城至阳新高速某服务区改造前后照度对比
区域 |
标准照度(lx) |
改造前均值(lx) |
改造后均值(lx) |
达标率 |
停车场 |
≥30 |
28 |
35 |
100% |
车道 |
≥50 |
45 |
55 |
98% |
卫生间 |
≥100 |
90 |
105 |
99% |
(2) 选取对照组
选取同线路另一规模相近的服务区(占地48,000 m2，300个车位，日均车流量差异 ≤ 5%)作为对照组，该服务区保持“定时 + 光敏混合控制”模式(设备参数与改造前试点服务区一致)，同期(改造后12个月)采集能耗与照明质量数据，确保变量唯一(仅控制策略不同)。
(3) 照度均匀度与眩光指数(UGR)对比
改造后照明质量指标均优于国家标准(GB50688-2011要求：公共区域照度均匀度 ≥ 0.5，UGR ≤ 22)，且较改造前与对照组显著提升，具体数据如表5所示。
Table 5. Comparison between illuminance uniformity and glare index (UGR)
表5. 照度均匀度与眩光指数(UGR)对比
区域 |
指标 |
改造前基线系统 |
改造后试点系统 |
同期对照组 |
国家标准要求 |
停车场 |
照度均匀度 |
0.42 |
0.75 |
0.43 |
≥0.5 |
眩光指数(UGR) |
25.3 |
18.6 |
24.8 |
≤22 |
车道 |
照度均匀度 |
0.38 |
0.82 |
0.39 |
≥0.5 |
眩光指数(UGR) |
26.1 |
17.9 |
25.7 |
≤22 |
卫生间 |
照度均匀度 |
0.51 |
0.88 |
0.53 |
≥0.7 |
眩光指数(UGR) |
21.5 |
16.3 |
21.2 |
≤19 |
通过对照组数据与跨季节观测可知，改造后系统在能耗降低35%的同时，照度均匀度提升60%~116%，眩光指数降低26%~37%，且在四季极端场景下均满足安全与舒适性要求。相较于对照组“节能与质量难以兼顾”的困境，本研究提出的智能控制策略通过动态调节实现了“能耗优化–照明质量–场景适配”的三重平衡，普适性与可靠性得到充分验证。
(4) 能耗效益分析
改造后日均能耗降至780 kWh，较改造前降低35%，年节约电费约12万元(电价0.8元/kWh)。夜间22:00~6:00时段能耗下降显著(降幅达50%)，且极端天气下的临时增亮未导致总能耗超标，验证了预测模型的有效性，见表6。
Table 6. Energy efficiency analysis of a service area on the G5 Macheng Yangxin expressway before and after renovation
表6. G5麻城至阳新高速某服务区改造前后能耗效益分析
指标 |
改造前 |
改造后 |
变化率 |
年节约效益(电价0.8元/kWh) |
日均能耗(kWh) |
1200 |
780 |
−35% |
109,500元 |
夜间时段能耗(kWh) |
480 (40%) |
240 (31%) |
−50% |
58,400元 |
极端天气能耗(kWh/次) |
1500 |
1200 |
−20% |
2920元(按年均10次计算) |
能耗预测误差率 |
N/A |
<10% |
- |
- |
灯具寿命(小时) |
50,000 |
60,000 |
+20% |
维护成本减少约30% |
年总电费(万元) |
35.04 |
22.84 |
−34.8% |
12.2万元 |
5.4. 与现有方法的差异
相较于传统定时控制策略，本研究提出的智能控制方案在技术逻辑与应用效能上展现出显著优势：
(1) 动态响应能力：突破单一时间参数的控制局限，构建多维度数据融合机制，实时采集光照强度、车流量、气象参数等动态信息，通过模糊神经网络算法实现照明策略的自适应调节。例如，可针对暴雨天气导致的能见度骤降或夜间突发车流激增等场景，实时动态调整亮度，避免传统定时控制“固定时段一刀切”的机械性缺陷，在保障安全照度的同时杜绝无效能耗。
(2) 全局能效优化：引入LSTM能耗预测模型，基于历史数据与实时参数对未来24小时能耗进行精准预判，形成“预测–规划–执行”的闭环管理体系。区别于传统策略仅针对局部区域的感应控制，该方案可根据车流量趋势提前划分灯具分组(如高峰时段全功率运行、低峰时段间隔亮灯)，实现从单点控制到全局资源调度的升级，在安全标准与节能目标间建立动态平衡。
(3) 系统兼容扩展：采用标准化物联网通信协议(如Zigbee/LoRa)构建开放式控制架构，解决传统系统因协议不统一导致的设备兼容性问题。支持智能灯具、充电桩照明、环境传感器等设备的即插即用与无缝集成，显著降低后期系统升级成本(如改造项目中仅需加装无线模块即可实现旧设备智能化)，为未来智慧服务区拓展多元化功能(如车路协同、安防联动)预留技术接口，具备更强的工程适应性与长期应用价值。
上述差异本质上反映了从“规则驱动”到“数据驱动”、从“局部优化”到“系统协同”的技术范式转变，为智慧交通基础设施的可持续发展提供了可复制的解决方案。
6. 结论
本文聚焦智慧高速公路服务区照明系统节能控制，基于物联网技术与智能控制理论，构建覆盖设备特性、控制逻辑及外部环境的三维影响因素分析模型，精准识别传统控制策略在数据融合、场景匹配及能效管理上的短板。通过研发多源数据耦合驱动的智能控制算法，创新提出“感知–决策–执行”三层联动架构，实现光照、车流量、时段等动态参数的有机整合，为复杂场景下的照明控制提供理论支撑。工程实践中，该策略在保障照明质量的同时实现能耗系统性优化，解决了传统控制模式的响应滞后、适配不足等问题，推动了服务区照明系统的智能化与低碳化转型，其标准化架构与兼容扩展特性为智慧交通基础设施升级提供了可复制的工程方案，助力交通领域绿色智能发展。