根据夜长变化规律预测日期的方法以及其应用于路灯上的控制方法与流程

本发明涉及路灯控制领域，尤其是根据夜长变化规律预测日期的方法以及其应用于路灯上的控制方法。

背景技术：

智能路灯控制系统的核心功能及目的：以午夜12点（24:00）为中心做调光输出，以达到节能的目的。比如，在傍晚时，亮度较高；在午夜12点左右几个小时，亮度最低；在黎明前，亮度再变高。

智能路灯控制系统分为两大类：1.联网式；2.独立式。联网式系统采用网络控制中心提供的时间做调光输出。独立式系统参考昨晚夜长时间做调光输出。

现有独立式路灯控制系统的调光方法：步骤一，记录每天的夜长；步骤二，假定当天夜长（nt）和昨天夜长（ny）相等；步骤三，假定（ny）/2时刻为午夜12点时刻，以此为基准时间做调光输出。

现有独立式路灯控制系统的调光方法存在的问题：1.nt不等于ny；2.（nt）/2时刻并不等于当天午夜12点时刻。如果按照（ny）/2做调光，那么根本不能达到以午夜12点（24:00）为中心做调光的目的。

技术实现要素：

本发明的发明目的在于：针对上述存在的问题，提供一种基于夜长变化规律预测当天所处的日期dot的方法，以及根据dot确定当天夜长nt，及nt/2与午夜12点的误差时间△mt；以nt/2+△mt为基准做调光的独立式路灯控制方法及系统。

本发明采用的技术方案如下：

本发明根据夜长变化规律预测日期的方法，包括以下步骤：

s100：采集每天的夜长值nl（x），对记录的夜长值nl（x）做中值滤波处理：以8天为窗口长度循环，去掉最大值和最小值，剩余值累加和求平均，得到epa_nl（x）；

s200：判断epa_nl（x）是否满足冬至特征、夏至特征、春分特征和秋分特征之一；

s300：以冬至、夏至、春分和秋分对应的日期为基准，确定当天的日期dot。

进一步，所述s200中冬至特征判断的方法，包括以下步骤：

s201：以29天为窗口长度，检测从第1天到第14天的夜长时间是否趋势向下；检测从第16天到第29天的夜长时间是否趋势向上；

s202：在29天窗口内，检测所有夜长值是否都大于720分钟；

s203：如果s201和s202均满足，则冬至特征确定。

进一步，所述s200中夏至特征判断的方法，包括以下步骤：

s211：以29天为窗口长度，检测从第1天到第14天的夜长时间是否趋势向上；检测从第16天到第29天的夜长时间是否趋势向下；

s212：在29天窗口内，检测所有夜长值是否都小于720分；

s213：如果s211和s212均满足，则夏至特征确定。

进一步，所述s200中春分特征判断的方法，包括以下步骤：

s221：以17天为窗口长度，检测从第1天到第8天的夜长时间是否趋势向下；检测从第10天到第17天的夜长时间是否趋势向下；

s222：在17天窗口内，检测从第1天到第8天的夜长值是否都小于720分钟；检测从第10天到第17天的夜长值是否都大于720分钟；

s223：如果s221和s222均满足，则春分特征确定。

进一步，所述s200中秋分特征判断的方法，包括以下步骤：

s231：以17天为窗口长度，检测从第1天到第8天的夜长时间是否趋势向上；检测从第10天到第17天的夜长时间是否趋势向上；

s232：在17天窗口内，检测从第1天到第8天的夜长值是否都大于720分钟；检测从第10天到第17天的夜长值是否都小于720分钟；

s233：如果s231和s232均满足，则秋分特征确定。

本发明根据昼长变化规律预测日期的方法，包括：根据昼长时间=24小时-夜长时间，将夜长替换成24小时-昼长时间，通过夜长变化规律预测日期方法进行计算，预测日期。

一种采用根据夜长变化规律预测日期方法的独立式路灯控制方法，包括以下步骤：

s110：通过根据一种夜长变化规律预测日期的方法，预测当天所处的日期dot；

s120：根据dot确定当天夜长nt；

s130：根据dot确定nt/2与午夜12点的误差时间△mt；

s140：以nt/2+△mt为基准进行调光。

进一步，还包括具有独立式路灯控制方法的控制系统。

综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：

1.根据夜长按余弦变化的规律，预测日期；通过本方法确定的日期与实际日期的误差在10天左右，精度达到3%左右。

2.实现独立式智能路灯控制系统以午夜12点（24:00）为中心做调光的功能。

附图说明

本发明将通过例子并参照附图的方式说明，其中：

图1是本发明根据夜长变化规律预测日期方法流程图。

图2是实际日期与预测日期变化曲线图.

图3是本发明独立式路灯控制方法流程图。

具体实施方式

本说明书中公开的所有特征，或公开的所有方法或过程中的步骤，除了互相排斥的特征和/或步骤以外，均可以以任何方式组合。

本说明书（包括任何附加权利要求、摘要）中公开的任一特征，除非特别叙述，均可被其他等效或具有类似目的的替代特征加以替换。即，除非特别叙述，每个特征只是一系列等效或类似特征中的一个例子而已。

实施例一：

如图1，本发明根据夜长变化规律预测日期的方法，包括以下步骤：

s100：采集每天的夜长值nl（x），对记录的夜长值nl（x）做中值滤波处理：以8天为窗口长度循环，去掉最大值和最小值，剩余值累加和求平均，得到epa_nl（x）；

s200：判断epa_nl（x）是否满足冬至特征、夏至特征、春分特征和秋分特征之一；

s300：以冬至、夏至、春分和秋分对应的日期为基准，确定当天的日期dot。

做中值滤波处理，以8天为窗口长度循环，即为：第1到第8天做中值滤波后得epa_nl（1），第2到第9天做中值滤波后得epa_nl（2），第3到第10天做中值滤波后得epa_nl（3），依次类推。

以上方法，由于全年夜长的平均值为720分钟；夜长随着日期的变化呈余弦规律变化（后称：夜长余弦）；夜长余弦波峰处对应日期为冬至日；夜长余弦波谷处对应日期为夏至日；夜长余弦过720分钟，且夜长变化越来越短，此720分钟对应春分日；夜长余弦过720分钟，且夜长变化越来越长，此720分钟对应秋分日；冬至日、夏至日、春分日和秋分日对应日期是固定不变的；分析一段时间内记录夜长的变化规律是否满足冬至、夏至、春分和秋分前后一段时间内夜长的变化规律；如果满足，那么就以冬至、夏至、春分和秋分对应的日期为基准，确定当天的日期（dot）。

进一步，所述s200中冬至特征判断的方法，包括以下步骤：

s201：以29天为窗口长度，检测从第1天到第14天的夜长时间是否趋势向下；检测从第16天到第29天的夜长时间是否趋势向上；

s202：在29天窗口内，检测所有夜长值是否都大于720分钟；

s203：如果s201和s202均满足，则冬至特征确定。

进一步，所述s200中夏至特征判断的方法，包括以下步骤：

s211：以29天为窗口长度，检测从第1天到第14天的夜长时间是否趋势向上；检测从第16天到第29天的夜长时间是否趋势向下；

s212：在29天窗口内，检测所有夜长值是否都小于720分；

s213：如果s211和s212均满足，则夏至特征确定。

进一步，所述s200中春分特征判断的方法，包括以下步骤：

s221：以17天为窗口长度，检测从第1天到第8天的夜长时间是否趋势向下；检测从第10天到第17天的夜长时间是否趋势向下；

s222：在17天窗口内，检测从第1天到第8天的夜长值是否都小于720分钟；检测从第10天到第17天的夜长值是否都大于720分钟；

s223：如果s221和s222均满足，则春分特征确定。

进一步，所述s200中秋分特征判断的方法，包括以下步骤：

s231：以17天为窗口长度，检测从第1天到第8天的夜长时间是否趋势向上；检测从第10天到第17天的夜长时间是否趋势向上；

s232：在17天窗口内，检测从第1天到第8天的夜长值是否都大于720分钟；检测从第10天到第17天的夜长值是否都小于720分钟；

s233：如果s231和s232均满足，则秋分特征确定。

图2为基于本发明的技术方案得到的预测日期变化与实际日期变化之间的关系图，从图中可知，预测日期与实际秋分日期之间相差14天，与实际冬至日期之间相差6天，通过本方案能够较为精准的确定日期。

实施例二：

本发明根据昼长变化规律预测日期的方法：根据昼长时间=24小时-夜长时间，将夜长替换成24小时-昼长时间，通过夜长变化规律预测日期方法进行计算，预测日期。

实施例三：

本发明根据昼长变化规律预测日期的方法：将根据夜长变化规律预测日期方法中的夜长变成昼长，同时在冬至特征、夏至特征、春分特征和秋分特征判断中，根据夜长变化规律预测日期方法中符合冬至特征的，亦符合根据昼长变化规律预测日期的方法中的夏至特征；同样夜长预测中符合夏至特征的对应昼长预测中符合冬至特征的；符合夜长预测中春分特征的符合昼长中的秋分特征，符合夜长预测中秋分特征的符合昼长中的春分特征。与夜长随着日期的变化呈余弦规律变化相比，昼长随着日期的变化呈正弦规律变化。

实施例四：

如图3，一种采用根据夜长变化规律预测日期方法的独立式路灯控制方法，包括以下步骤：

s110：通过根据一种夜长变化规律预测日期的方法，预测当天所处的日期dot；

s120：根据dot确定当天夜长nt；

s130：根据dot确定nt/2与午夜12点的误差时间△mt；

s140：以nt/2+△mt为基准进行调光。

进一步，还包括具有独立式路灯控制方法的控制系统。

本发明并不局限于前述的具体实施方式。本发明扩展到任何在本说明书中披露的新特征或任何新的组合，以及披露的任一新的方法或过程的步骤或任何新的组合。