Ofis aydınlatma sistemlerinde akıllı telefon ile ölçüm ve BP-BÇ tabanlı optimal kontrol yöntemi
Illuminance measurement using smartphones and BB-BC based optimal control method for office lighting systems
Yazar: MEHMET ALPER YÜKSELEN
Danışman: YRD. DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Enerji = Energy
Dizin: Doğal aydınlatma = Daylighting ; Doğrusal olmayan kontrol = Nonlinear control ; Geri beslemeli kontrol = Feedback control ; Optimal kontrol = Optimal control ; Yapay aydınlatma = Artificial lighting

Özet:
Enerji talebinin hızla artması, günümüzün en önemli enerji kaynağı olan fosil yakıtların her geçen gün tükenmeye daha da yaklaşması, enerji üretimi ve tüketim süreçlerinde doğaya verilen zararlar alternatif enerji kaynak arayışlarını ve enerjinin verimli kullanılması konusunu dünya genelinde en önemli gündem maddelerinden biri haline getirmiştir. Modern yaşamın bir enerji krizi ile durma noktasına gelmesinin önüne geçilebilmesi ve artan enerji talebinin karşılanabilmesi için yeni çözümlerin üretilmesi gereği doğmuştur. Ofis aydınlatma sistemlerinde kontrol yöntemlerinin kullanılmasıyla aydınlatma harcamaları üzerinden yaklaşık %30 enerji tasarrufu sağlandığı bilinmektedir.
Aydınlatma kontrol stratejileri anahtarlamalı kontrol ve loşlaştırmalı kontrol olmak üzere temel iki başlık altında incelenebilir. Artık günümüzde loşlaştırmalı kontrolün aydınlatmada geleneksel kontrol yöntemi haline geldiği söylenebilir. Oransal kapalı çevrim kontrol yönteminin loşlaştırmalı kontrol yöntemleri arasında en sık uygulanan kontrol yöntemi olduğu görülmektedir. Bu yöntemde kullanılan ışık algılayıcılar genellikle tavana monte edilmektedir. Algılayıcının tavana yerleştirilmesiyle birlikte aslında doğrudan çalışma alanının aydınlatma düzeyinin ölçülmesi yerine, çalışma alanından yansıyan ışık şiddeti ölçülerek aydınlatma düzeyi ile algılayıcı işareti arasında doğru orantılı bir ilişki olduğu varsayımı yapılmaktadır. Hâlbuki çalışma alanı dışından yansıyan ışığın bu ilişkiyi bozma ihtimali çok yüksektir.
Kablosuz algılayıcı ağları ve nesnelerin interneti teknolojilerinin yaygınlaşmasıyla, ışık algılayıcıların çalışma yüzeyine yerleştirilmesi daha pratik hale gelmiş ve bu alandaki çalışmaların sayısı artmıştır. Kablosuz ağlara bağlanabilen ışık algılayıcı sistemlerin dışında, kameralarla aydınlık düzeyinin ölçülmesine yönelik geliştirilen çözümler de mevcuttur. Ancak, bu yöntemlerin gerçek uygulamalarda başarılı bir şekilde çalışabilmesi için kameraların üzerinde ortam şartlarına uygun bir difüzör bulunmalı, kullanılan kameranın poz değeri, objektif hızı (enstantane) ve odak uzaklığı gibi değerlerinin yazılım tarafından kontrol edilebilmesi gerekmektedir.
Günümüzde, neredeyse herkes cebinde düşük kapasiteli bir bilgisayar ve kablosuz algılayıcı noktası görevi görebilecek nitelikte en az bir cep telefonu taşımaktadır. Bu akıllı telefonlarda ekran parlaklığının otomatik olarak ayarlanabilmesi için mutlaka bir ortam ışığı algılayıcısı bulunmaktadır. Bu algılayıcı, aynı zamanda, çalışma alanı üzerinde bir noktaya koyulduğunda çalışma alanındaki aydınlatma düzeyi hakkında fikir verebilir. Aydınlatma düzeyine yönelik alınan ölçümler, telefonun bağlı olduğu kablosuz ağ üzerinden bir kontrol ünitesine gönderilerek; kontrol ünitesinde çalışan kontrolörün belirleyeceği armatür loşlaştırma oranları armatürlere elektrik sinyali olarak gönderilebilir. Kontrolör, istenen aydınlık düzeyini sağlarken armatürlerin toplam gücünü minimize edecek şekilde tasarlanırsa ofis aydınlatmasının temel amaçları sağlanırken enerji tasarrufu elde edilebilecektir. Bu yöntem sayesinde hem ışık algılayıcıların tavanda olduğu sistemlerin olumsuz yanları bertaraf edilecek, hem de çalışma alanlarına ayrı sensör yerleştirilmesine gerek kalmayacağı için kurulum maliyetleri düşecektir. Bu fikirden hareketle tez çalışmasında, ofis aydınlatma sistemleri için BP-BÇ tabanlı optimizasyon yöntemi içeren bir iç model kontrol yapısı önerilmiştir.
Önerilen yöntemin test edilebilmesi için 8 adet armatürün bulunduğu bir odaya donanımsal altyapı hazırlanmıştır. MATLAB Simulink donanımsal destek paketi sayesinde, Simulink'te hazırlanan kontrol bloklarının rahatlıkla çalıştırılabilir olmasından dolayı, mikroişlemci yerine küçük bir bilgisayar olarak tanımlanabilecek Raspberry Pi 2 Model B geliştirme platformu tercih edilmiştir. Armatürlerin loşlaştırılabilir hale getirilmesi için Meanwell firmasının LCM-40-DA sürücüleri kullanılmıştır. Sürücüler ile Raspberry Pi arasındaki iletişimi sağlamak adına Adafruit firmasının 16 kanallı servo sürücüsü ve bu servo sürücüsünden çıkacak işaretleri kuvvetlendirmek amacıyla işaret kuvvetlendirici devre kullanılmıştır.
Donanımsal altyapı hazırlanırken karşılaşılan sorunlar ve bunlara getirilen çözümler belirtilmiştir. Ardından, sistemin ve akıllı telefona ait ışık algılayıcısının modelleri çıkarılmıştır. Elde edilen modellerle önerilen kontrol yapısı güncellenmiştir. Daha sonra, bu kontrol yapısının gerçek zamanlı çalışabilmesi için Simulink üzerinde blok diyagramlar, sistem fonksiyonları ve MATLAB fonksiyonları oluşturulmuştur. Gerçek zamanlı testlerde elde edilen veriler, grafikler halinde sunulmuştur.
Çalışmanın son kısmında; önerilen yöntem sayesinde elde edilebilecek tasarruf miktarları tartışılarak, yöntemin dezavantajlarının bertaraf edilebilmesi için öneriler sunulmuştur.

Abstract:
Fossil fuels, which are the most important source of energy today, are getting closer to depletion, and the environmental pollution caused by nature in the energy production and consumption processes; has made the issue of searching for alternative energy sources and efficient use of energy, one of the most important agenda items in the world. To prevent modern life from coming to a standstill with an energy crisis and to meet the rising energy demand, new solutions are needed. With the use of control methods in office lighting systems, it is known that approximately 30% of lighting energy expenditures can be cut-down.
There are different types of task areas in office buildings to meet different usage purposes. European standard EN 12464-1, clearly states how and according to which criteria and limits these areas should be lit. The standart has specified some limits for average illuminance value, minimum illuminance uniformity, maximum UGR (Unified Glare Rating), minimum CRI (Color Rendering Index). Limits can be raised for reasons such as age, health status of employees and low contrast of objects. The specified minimum average illuminance for the office task area is 500 lx.
Lighting control strategies can be examined under two basic headings: switching control and dimming control. It can now be said that dimming control have become the conventional control method. Proportional closed loop control method seems to be the most frequently used control method among dimming control methods. The light sensors used in this method are usually mounted on a ceiling. By assuming that there is a direct correlation between the illumination value and light sensor readings; instead of actually measuring the illumination of the task area, the reflected luminance from the task area is measured. However, there is always a high risk that the light reflected from the outside of the work area may disturb this relationship.
With the widespread use of wireless sensor networks and IoT (Internet of Things), it has become more practical to place light sensors on the working surface. The number of studies on this area has immensely increased in the past years. Apart from these wireless light sensors, there are also some research on the possibility of measuring illuminance using video cameras. However, in the methods offered so far, software should be able to control some camera related parameters such as, shutter speed, focal length, exposure value. Moreover, the objective of the camera needs to be covered by a diffuser in order to prevent camera glare. Thus the methods using camera are promising, but not practical at the moment.
Nowadays, almost everybody carries at least one mobile phone in their pocket that can function as a low-end computer and wireless sensor point. On these smartphones, there is an ambient light sensor in order to automatically adjust the screen brightness. If placed on the task area, this sensor can give an idea about the value of illuminance. The smartphone can send the illuminance value to a control unit via wireless network. Then the control unit can run an optimization algorithm that finds out the optimal dimming values that can provide the necessary illuminance level and also minimize the energy consumption of luminaires. After that, it can output some electrical signals in order to send the dimming command to the luminaires. Using this method, the disadvantages of using ceiling based sensors can be eliminated. And also installation costs can be decreased, because the users smartphones will be used instead of installing task area based light sensors. In the light of this idea; in this thesis, an internal model control structure for office lighting systems that includes a BB-BC (Big Bang Big Crunch) optimization method is proposed. Two cost functions are specified. One of them includes a constraint that the illuminance value shall be bigger than or equals to the reference illuminance value. The other cost function basically targets minimizing both error and control output (dimming values).
In order to test the the proposed method, a hardware system has been installed in a room that has 8 luminaires. Raspberry Pi 2 Model B is used instead of a microcontroller, because MATLAB provides hardware support package that allows running Simulink blocks real time on Raspberry Pi. The luminaires were not dimmable, so Meanwell LCM-40-DA driver has been used in order to make the luminaires dimmable. LCM-40-DA has the option to be dimmed by 0-10V PWM signals. And also it is DALI compatible. In order to provide the 0-10V PWM signals, a signal amplifier and also Adafruit's 16 channel servo driver circuit has been used. This way Raspberry Pi can send the dimming values to servo driver via I2C-BUS.
The problems encountered while preparing the hardware and the solutions brought to them are also mentioned in the study. For example in order to send/receive data from/to MATLAB, Raspberry Pi has to get a static IP address. However, the operating system was changed by MATLAB in order to make Raspberry Pi compatible to hardware support package, to an operating system that has no desktop interface but only linux terminal. The basic usage of terminal has been explained in this study.
After the hardware is prepared, the dimming value of each luminaire is increased 1% each step, and the illuminance value in the task area is measured by the lux meter and the ambient light sensor of the smartphone. A nonlinear multi-input single-output system model was established between the dimming values of luminaires and the illuminance value of task area. The 'daylight sensing' model was derived by measuring the values of the lux meter and light sensor at different daylight conditions. The control scheme was updated by using these models. According to this control structure, daylight is considered to be a disturbance. And the controller consists of a filter and inverse of the system model. However, there are infinite solutions of the inverse system, because the system model is a multiple input- single output system. Among these solutions, the solution that minimizes the cost functions is the preferred one. This solutions is to be achieved using the BB-BC optimization method.
Furthermore, in order to run the control structure real time on Raspberry Pi, the necessary device drivers, s-functions, MATLAB functions and block diagrams has been created on Simulink. In order synchronize smartphone with Raspberry Pi, the main control structure is based under a triggered subsystem. In this way, the control algorithm runs one step, each time a data is received from UDP.
The data obtained in real-time tests are presented in graphical form. It has been seen that the method proposed in the tests has proved to be successful when daylight is not available. In the constrained optimization method, the system response was 505 lx while the reference was 500 lx, and the response was 490 lx in the other version.
When the task area is under daylight, the controller performance is a little lower than expected, because the sensor error increases on that condition. The unconstrained optimal controller provided 475 lx and the constrained optimal controller provided 480 lx, where reference was 500 lx.
According to the test results, in which only 1 of 3 task areas is active, the total power consumption was only 97.96W using regular optimal control method and 104.63W using constrained optimal control method, under no daylight condition. Under approximately 45 lx daylight condition, the total power consumption was 73.06W using regular optimal control and 76.31W using constrained optimal control. However, in the old system, all luminaires consume 320W in total regardless of the active area. In the light of this date, the contribution of the proposed method to energy saving can be appreciated.