照明需求預測是照明節能控制系統的“智慧核心”，通過分析“人員活動、環境光照、場景功能”三大核心要素，精準預判不同時空下的照明亮度需求，使系統實現“按需供光”，較傳統定時控制節能率提升30%以上。其核心目標是在滿足GB 50034《建筑照明設計標準》的前提下，最大限度減少無效照明能耗，適配辦公、商業、工業等多場景應用，為節能控制系統提供精準的決策依據。

　　一、預測核心維度：構建需求感知體系

　　1.基礎影響因子解析

　　照明需求的本質是“人工補光與自然光照的動態平衡”，需聚焦三類因子：一是人員因子（最核心變量），包括人員數量、位置及活動狀態（如辦公場景人員專注工作需300lux，臨時通行僅需100lux）；二是環境因子，涵蓋自然光照強度（晴天窗邊可達1000lux以上，陰天僅200lux）、天氣類型及晝夜節律；三是場景因子，即空間功能屬性（商業櫥窗需500-800lux突出展品，倉庫通道僅需50-100lux）。這些因子的組合變化，構成了照明需求的動態特征。

　　2.因子優先級與關聯規則

　　通過相關性分析確定因子權重：人員存在狀態權重占比超50%（無人空間基礎照明僅需50lux以下），自然光照強度權重約30%（光照充足時可關閉局部照明），場景因子權重約20%（固定場景需求相對穩定）。同時，因子間存在強關聯，如辦公場景“工作日9:00-11:00+晴天+人員滿員”組合，需開啟局部補光（窗邊區域可關閉）；“夜間+無人+倉庫”組合，僅保留應急照明（≤30lux）。

　　二、主流預測技術方法：從經驗到智能

　　1.傳統經驗模型：適用于簡單場景

　　基于歷史數據與規則的簡化預測，核心是“時間-場景”匹配：通過統計不同時段、日期的照明需求規律，預設固定參數（如辦公區工作日8:00-18:00維持300lux，節假日降至50lux）。優勢是實現簡單、成本低，適配人員活動規律的場景（如學校教室、標準辦公樓）；不足是無法應對突發情況（如臨時加班、天氣突變），節能率受限（通常15%-20%）。

　　2.數據驅動模型：提升預測精度

　　-回歸分析模型：以自然光照強度、人員數量為自變量，照明亮度為因變量，建立多元線性回歸方程，適用于因子線性關聯的場景（如商場公共區域），預測誤差可控制在10%以內。

　　-機器學習模型：基于決策樹、隨機森林算法，學習歷史數據中“因子組合-照明需求”的復雜關聯，可識別非線性特征（如陰雨天人員對光照敏感度提升）。在辦公場景應用中，預測準確率達90%以上，較傳統模型節能率提升10%-15%。

　　-實時傳感融合：通過人體紅外傳感器（檢測人員存在）、光照傳感器（實時采集環境光）、智能電表（反饋能耗數據）的多源數據融合，修正預測結果，應對突發變化（如人員臨時進入會議室，系統1秒內響應補光）。
 

　　三、分場景預測實踐與優化策略

　　1.典型場景預測方案

　　辦公場景：采用“機器學習+實時傳感”融合方案，工作日基于歷史考勤數據預測人員分布，結合光照傳感器動態調整亮度，午休時段（12:00-13:30）自動降至150lux；商業場景（如超市）：重點關注客流量與商品區域，通過攝像頭客流統計預測人員密集區需求，生鮮區維持800lux，通道區隨客流變化在200-400lux動態調節；工業場景（如車間）：結合生產計劃預測作業區域，焊接區需1000lux以上強光，非作業區維持50lux，實現“分區按需供光”。

　　2.預測優化與誤差控制

　　通過“滾動更新+反饋修正”提升精度：每日更新前1天的實際照明數據與預測數據，修正模型參數；建立誤差閾值（≤15%），當誤差超標時（如突發暴雨導致光照驟降），自動切換至實時傳感優先模式。同時，預留人工干預接口，支持特殊場景（如會議、活動）的手動調整，調整數據同步納入模型訓練，形成“預測-執行-反饋-優化”的閉環。

　　四、預測系統的落地保障

　　數據支撐方面，需積累至少3個月的歷史數據（涵蓋不同季節、天氣、工作日/節假日），數據采樣頻率設為1分鐘/次，確保樣本代表性；硬件適配方面，傳感器需選用高精度型號（光照傳感器精度±5lux，人體傳感器響應時間≤0.5秒），與節能控制器實現毫秒級聯動；合規性方面，預測結果需滿足各場景照明標準，如應急照明無論預測結果如何，均需維持≥5lux，保障安全。

　　照明需求預測通過將“被動控制”轉化為“主動預判”，使照明節能控制系統從“簡單開關”升級為“智慧調節”，既滿足人員舒適度與作業需求，又較大化降低能耗，為建筑節能與綠色低碳發展提供核心技術支撐，是現代智能照明系統不可少的關鍵環節。