Assessment of indoor illuminance and study on best photosensors' position for design and commissioning of Daylight Linked Control systems. A new method based on artificial neural networks

Beccali M.; Bonomolo M.; Ciulla G.; Lo Brano V.

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Assessment of indoor illuminance and study on best photosensors' position for design and commissioning of Daylight Linked Control systems. A new method based on artificial neural networks

机译：评估室内照度，并研究最佳光传感器的位置，以设计和调试日光链接控制系统。基于人工神经网络的新方法

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Artificial lighting systems have to ensure appropriate illuminance with high energy efficiency according to best design practice and technical standards. These aims can be tackled, by incorporating a Daylight linked control system. However, the system behaviour is strongly influenced by several factors and, in particular, by the sensors' position. Indeed, very often the illuminance on work-plane is not fully correlated with illuminance measured by the photo-sensor used to control the luminaires. This fact leads to wrong information for the Daylight linked control systems affecting its efficacy. The artificial intelligence of Neural Networks can be exploited to provide a method for finding good relationships between the illuminance on workplane and the one measured in another surface. Artificial Neural Networks are able to process complex data set and to give as output the illuminance in a point. By the use of measured values in an experimental set up, the output of several Artificial Neural Networks related to different sensors placements have been analysed. In this way it was possible to find the position of the photo sensor associated to the best forecast of the workplane illuminance with a mean square error of 2.20 E-3 and R-2 of 0.9583. (C) 2018 Elsevier Ltd. All rights reserved.

机译：人工照明系统必须根据最佳设计实践和技术标准，确保具有高能效的适当照明。通过合并Daylight链接控制系统，可以解决这些目标。但是，系统行为受几个因素的影响很大，尤其是受传感器位置的影响。确实，很多时候工作平面上的照度与用于控制照明器的光电传感器测得的照度并不完全相关。这一事实导致Daylight链接控制系统的信息错误，从而影响其功效。可以利用神经网络的人工智能来提供一种方法，以找到工作平面上的照度与另一表面上测得的照度之间的良好关系。人工神经网络能够处理复杂的数据集，并给出一个点的照度作为输出。通过在实验装置中使用测量值，已分析了与不同传感器位置有关的几种人工神经网络的输出。以此方式，可以找到与最佳预测工作平面照度相关的光电传感器的位置，其均方误差为2.20 E-3，R-2为0.9583。（C）2018 Elsevier Ltd.保留所有权利。

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来源
《Energy》 |2018年第1期|466-476|共11页
作者
Beccali M.; Bonomolo M.; Ciulla G.; Lo Brano V.;
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作者单位

Univ Palermo, DEIM Dipartimento Energia Ingn Informaz & Modelli, Viale Sci,Bldg 9, I-90128 Palermo, Italy;

Univ Palermo, DEIM Dipartimento Energia Ingn Informaz & Modelli, Viale Sci,Bldg 9, I-90128 Palermo, Italy;

Univ Palermo, DEIM Dipartimento Energia Ingn Informaz & Modelli, Viale Sci,Bldg 9, I-90128 Palermo, Italy;

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正文语种 eng
中图分类
关键词
Indoor artificial lighting; Energy efficient lighting; Intelligent lighting control; Artificial neural network; Lighting measures reliability;

机译：室内人工照明;节能照明;智能照明控制;人工神经网络;照明可靠性;

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