综述：面向自然光与人工照明高效集成的控制与自动化策略：一项范围综述

《Results in Engineering》：Control and Automation Strategies for Efficient Integration of Natural and Artificial Lighting: a Scoping Review

　　

对建筑领域能源效率的持续关注，促使研究人员寻求提升能源效率的机会。照明是电力消耗的主要来源，使得天然采光利用成为节能的关键策略。控制与自动化策略已应用于照明与遮阳系统，旨在创造愉悦环境的同时降低能耗。此项范围综述分析了2015年1月至2025年1月间发表的研究，这些研究采用主动控制与自动化来结合自然光与人工光，优先考量其互补性。结果表明，此类策略在降低能源消耗、改善光环境质量或二者兼而有之方面均具成效。优化技术与机器学习日益广泛地用于集成照明系统的建模与控制。然而，重要的研究空白依然存在：除人员占用外，与使用者相关的因素考量有限；基于模拟的研究与实验验证间存在失衡；针对南半球气候条件的探究匮乏。综述强调，照明控制与自动化策略的性能评估不应仅以节能为单一指标，而须通过多准则方法，同时考量视觉舒适度、热效应及使用者需求。

1. 1.
   引言
   当前能源领域的可持续发展关切，推动研究人员在各社会部门寻求提升能源效率的机遇。建筑行业约占全球最终能耗的30%，以及全球电力需求的近50%。因此，如何在最小化电力消耗的前提下提升室内环境质量成为研究重点。人工照明虽因LED技术显著增效，仍占全球电力消耗的近19%。在大型商业与公共建筑中，累积照明负荷占总电力负荷比重显著，优化极具价值。高效控制超越单一能效指标，对优化居住者视觉舒适与作业表现至关重要。天然采光利用理论上可提升照度并降低照明能耗；冷气候下太阳得热可减少供暖需求，但炎热气候下亦可能因过热增加制冷能耗，且与眩光风险并存。故自然与人工光之集成须协调管理，在节能同时保障安全舒适的视觉条件。被动式建筑构件在天然采光引导上存在局限，主动机制如自动化与控制策略近期获广泛应用。既有综述多聚焦技术层面与单一节能评价，缺乏以自然与人工光源互补统一系统为核心的范围综述。本研究旨在通过范围综述，全面绘制主动控制与自动化集成管理之现状，讨论涵盖能源、视觉舒适与热影响的多准则能效概念，识别关键知识缺口，为工程师与建筑师提供决策支持。
2. 2.
   方法论
   本研究采用范围综述法，映射用于自然与人工光集成及建筑能效提升的控制与自动化策略。文献检索于Scopus数据库，检索词组合为：artificial AND (natural OR daylight) 且 control OR automat* 且 energy AND (efficien* OR saving) 且 building，并排除 photovoltaic* 以剔除光伏无关文献。纳入原创研究论文（英语、期刊与会议录），时间跨度为2015年1月至2025年1月，辅以参考文献回溯，最终纳入56篇论文。软件选用依研究目的而异：天然采光评估常用DIALux、Radiance及Daysim，可进行典型天空模型下小时级照度分布；全年动态模拟与DA（Daylight Autonomy）、UDI（Useful Daylight Illuminance）等指标则推荐Radiance系软件；LENICALC依据UNI EN 15193/2021提供LENI（Lighting Energy Numerical Indicator）；EnergyPlus与eQuest可估算照明能耗、太阳辐照及冷负荷影响，输出数据常作为MATLAB?中控制系统仿真输入。
3. 3.
   主要发现
   3.1 概述
   研究地域分布显示强烈北半球偏向，按柯本分类，温带（C组，尤地中海Cs类）约占指明气候研究的53%，热带（A组）仅7.6%，且表中无南半球国家。这意味北半算法与标准未必适用于南半球独特热与采光剖面。被控变量主要为照明系统开关、调光水平、遮阳装置叶片角度与位置。决策参数常用照度（E）及其均匀度（U），间接指标含UDI、DA、DF；眩光评估多用DGI与DGP。占用检测多赖被动红外传感器，多数研究仅依标准设光照目标，少数允用户设定偏好，指向occupant-centric control（OCC）之过渡。表列评估显示，绝大多数论文基于照度评价，遮阳研究兼顾眩光；预测模型研究验模型质（精度、F1值、MAE等）；仅少数引入用户主观反馈或互动数据，揭示个体容忍度差异可致偏离静态标准之阈。办公为最频研析空间。

3.2 控制与自动化策略

3.2.1 人工照明调节

基础应用如乌克兰楼梯间红外+天文继电器、地铁站补感光感，仅需低照度。办公室调光依灯具影响权重、模糊逻辑分“暗-常-亮”三级、MIMO自适应控制器联Radiance准实时整定，达节能与靶照度而未解过照危害。PID模糊监督控机场光热能耗。复合调光与动态遮阳于窗边消眩并提UDI_100?2000。酒店学校办公比对昭示手自动结合（手动开+自动调光关）常比高技更省。PI自适应控治欠照；六功能管理系统综 occupancy、时程、日光、任务、个人、变功率削减；智能成像传感独控每灯具保靶照。

3.2.2 遮阳系统

天然采光负面含眩光、不均、过热。遮阳须随太阳路径适调，双层皮幕墙多段装置据工作面照模控，进阶策略统筹位置、温度、辐照，降DGP增采光。模糊控开闭与百叶位保视觉舒适与人工光减用。防眩百叶据预测眩光感票决叶片角，视满意度46%–50%且节能。高集成天候实时仿真相机决 Venetian 位，中天空日间采光率70%、冷负荷降47%。闭环PI拼决策算法优先舒适亦平衡节能。实时遮控逻以DGP<0.35为约，或罗吉回归拟占用者开关帘行为，揭其不适消失常忘复位。

3.2.3 优化算法

迭代空维匀调光省电且均布。多变量反馈优控比非约束省且避暗区。差分进化算误<1%；萤火虫与PSO比，PSO佳，亦提均20%；多目标PSO整定PID鲁棒恒照。多目标优化（MOO）理冲突：如分控百叶叶角距，使自然照维500–1000 lx（UDI_500?1000）占满占时98%，惟UDI_300?500待升；盲自适应匀且DGI与>2000 lx概率降73%与14%；学术环规标+节能+维养可靠预编逻辑胜负反。用户偏好模塑个设点控光暖通节能。多元极值寻控跟最小耗，PID辅照。

3.2.4 机器学习

机器学习预占、辐照、照度，或直决。ANN序控帘位调光及Venetian，UDI最高增38.5%；内模控ANN据任务面馈，避眩保舒。ANN定通区照匀且优功；元模型合温耗 daylight 回归GA约热视限能耗。工棚盲位机模训辐温高盲位，贝氏优模质；集成学习 Venetia 控照范。替代模太阳能位户外预DGP与E指盲灯强舒。HDR感模糊自学委控，后自调试监模九六工时保舒。

3.2.5 小结

策略多样反映增效可能，但须先察多变量，ML利模辨式，实措前必评境影，比择避繁。

3.3 能耗为能效指示

气候朝向设备等变造光热耗，占行偏皆关。先进ML法自动省达68%乃至66%、54%、25%；然手自动配（手开自调关）反获充分省，证简技足用。占控或日响敏因案异；单多区感均闭循算，多区省39%单区匀低。天然辐增冷负时，遮荫引照耗升但制冷大降，故热带核心益在遮控减冷虽赖人工照。ITER优化共模拟平光冷耗提质。节潜自无日基可50%–97%，然目优先舒或均致18%–25%或保视省60%或视悦省30%。靶照依规或用户：用户偏好致省非常态。故能效不唯能耗，须公参比境质，查冷照真省与本可，且人感异致需异。

1. 4.
   局限性
   时限2015–2025略去此前奠基作；检策或未尽覆特刊灰文；排纯自然光无自动与光伏窗设，深而窄；未行单研质评；新创至刊或有迟差。然概貌足基。
2. 5.
   未来研究方向
   仿真实征隔须补数据验算；占者行偏决手开自关最优然或次优，平衡为效本；光遮热视全整系励建；热带亚热带尤南半球须策应冷主虑；经典控简施有效；ML与MOO须特征选避冗。
3. 6.
   结论
   本综述绘控自策景，联规则、优化、ML至多准则能视热。效非仅标照眩或估省，仿具用而行异。缺口在南半球验与实据。ML与优化趋固境省。未来须实验验算、解气候偏、融行保自动优能舒满。