智能路灯管理系统

用智能路灯管理系统打造更好的城市与更明亮的灯光

演示链接：https://smartlight.fudongs.com

摘要

应对全球变暖是当下人类面临的紧迫问题。为此，我们发起了一个以可持续发展为核心的研究项目，并由此设计出智能 LED 路灯系统。在全球范围部署该系统有望显著降低能源消耗，并简化路灯维护管理。

我们的目标是优化路灯能源使用。传统路灯通常按时间或环境光控制，往往消耗超出实际需要的能量。

项目通过在人流稀少时维持合理亮度、检测到活动时提高亮度来节能。

此外，路灯发生故障时系统会向管理端发送告警，提高维护效率，减少逐灯人工巡检。

在互联网接入可能受限的乡村地区，定位故障路灯会更具挑战性。

单盏灯节省的能量看似有限，但在全球规模部署后，累计节能将非常可观。

该系统不仅节能省资，也推动气候行动与可持续实践。

引言与背景

图 1 Ausgrid 的智能路灯升级 [1]

建议的模型使用光照传感器来控制路灯的开关状态，并使用运动传感器根据附近活动来调节亮度。系统通过 Arduino 微控制器高效处理这些信息。

引入 LoRaWAN 技术可将数据传输到 TTN（The Things Network）。

TTN 获取数据后，将其发送到 Azure，在那里存入数据库并展示到仪表盘。这样，路灯管理部门就可以基于数据做出决策。仪表盘为维护团队提供实时信息，优化维护流程，并形成从设备到云端再到分析的完整 IoT 方案。

澳大利亚的路灯能耗与维护成本相当高，降低路灯成本有助于政府实现净零排放目标。作为《巴黎协定》的一部分 [1]，澳大利亚政府通过法律，计划以 2005 年为基准，到 2030 年减排 43%，并在 2050 年实现净零排放。

提升能效与性能是澳大利亚实现这些目标的关键 [2]。在澳大利亚的能耗中，路灯是地方政府温室气体排放的主要来源，通常占其总排放量的 30% 到 60% [3]。

澳大利亚约有 228 万盏路灯，其中约 33% 位于主干道，67% 位于地方道路。全国公共照明的年度电力支出超过 1.25 亿美元，考虑维护后超过 2.5 亿美元 [3]。

评估智能 LED 路灯的主要动因

图 2 西澳地方议会的净零承诺 [7]

评估智能 LED 路灯的主要动因，是支持澳大利亚政府在 2030 年实现净零的计划。

事实证明，LED 灯比传统路灯节能得多。将传统路灯转换为 LED 是降低能源账单的关键。

澳大利亚 LED 路灯改造

在澳大利亚，传统路灯改造为 LED 路灯始于 2016 年。IPWEA（澳大利亚公共工程协会）的 Street Lighting & Smart Controls Program 已将澳大利亚约 230 万盏路灯中的 6.5% 改造为 LED。珀斯市在 4 个测试区域中作为示范，安装了 Smart Light 控制器。灯具控制器通过 Secure LoRa 网络与中央控制器通信，使市政工程师能根据实际需求调整亮度。每个 Smart Light 控制器可降低 35% 的用电量，或每盏灯每年减少约 900g 的二氧化碳排放。此外，智能灯会根据日出日落自动调节，更安全，且寿命延长 20% [3]。

能源节省与未来预测

截至 2023 年，澳大利亚约 250 万盏路灯中已有 140 万盏为 LED，占总量 57%。尽管新增了 20 万盏路灯，自 2016 年以来总能耗仍下降了 30%。仍有 110 万盏路灯需要改造，推动因素包括明确的商业可行性、节能与减少温室气体排放、澳大利亚对《水俣公约》的承诺以及传统灯具生产的减少。行业数据显示，剩余非 LED 路灯预计将在未来 3-4 年内完成切换，与 2016 年相比可实现约 60% 的节能 [4]。因此，改用 LED 路灯的节能潜力十分可观。

转换为 LED 路灯的收益

图 4 转换为 LED 路灯可减少的潜在 CO2 排放 [11]

能效与减排

• 与卤素灯相比，LED 最多可节能 75%，CO2 排放减少约 90%。
• LED 更易编程，光质更好，保护视力，安全隐患更少。
• LED 路灯可降低能耗与维护成本，是部署智能路灯系统的可靠选择。

自适应灵活性与节能

智能 LED 路灯系统会根据运动检测和天气条件调节亮度，从而显著降低能耗。

节能量计算公式：

节能量 = [传统 LED 亮灯时长 - 智能 LED 在无运动检测时亮灯时长] x 功耗

安全性与主动监测

系统保持稳定亮度，提供可见度与安全性，并在出现异常或故障时及时发送通知。

数据驱动洞察与未来集成

智能 LED 路灯系统是城市规划的重要工具，也能显著影响其他城市发展计划。

项目目标与考量

项目旨在评估实施智能 LED 路灯系统的收益。

系统概述：该系统通过结合传感技术、连接能力与数据分析，为照明问题提供整体解决方案，同时兼顾即时需求与长期目标，并考虑真实场景应用与商业可行性相关的约束与机会。

1. 解决方案与实施

2.1 硬件方案

考虑因素：

• i. 成本：课程负责人为每组设定 $50 的预算。器件选择以性价比和市场现有产品为导向。
• ii. 可用性：原型硬件在校内库存中已备齐，减少了等待时间。
• iii. 兼容性：确保 Arduino Uno、LoRa Shield 与传感器等组件间顺畅集成与通信。
• iv. 环境影响：优先考虑能效，原型选择 LED 灯泡以降低能耗与碳足迹。

在成本与可用性之间权衡，同时考虑冗余与应急预案。

选择 LED 技术是因为其能以更低功耗提供高质量光照，从而降低能耗与碳排。

LED 灯特性对比

v. 覆盖范围与通信

LoRa Shield 提供远距离通信能力，可覆盖大范围区域而无需大量网关和中继器，便于远程控制与监测。

vi. 灵敏度与准确性

LDR 传感器在检测环境光变化时的灵敏度与准确性，对于判断路灯何时开关至关重要。

vii. 可靠性与耐久性

组件需要经受室外环境，包括温度变化与潮湿影响，以保证路灯系统稳定运行。

viii. 开源与社区支持

选择 Arduino 平台是因为其开源特性与强大的社区支持，便于获取资源与帮助。

基于上述标准，项目主要电子部件列于表 2。

原型的关键组件

2.2 硬件设计

i. Arduino Uno

Arduino Uno 作为系统的中央控制器，具备通用性、社区支持、开源特性、易于编程、性价比高、与组件兼容性好等优势。它提供丰富的数字与模拟引脚，适合连接传感器并控制 LED 灯。编程使用 Arduino IDE，实现灵活且响应迅速的控制系统。

ii. LDR 传感器

光敏电阻（LDR）会随光照强度变化而改变电阻，用于检测环境光，从而实现路灯的节能与自动化运行。其简单、成本低、可靠性高，适合构建响应式路灯系统。

iii. HC-SR501 运动传感器

HC-SR501 是被动红外（PIR）运动传感器，用于检测运动，提高能效、提升安全性、实现实时响应，并提供高性价比的智能照明方案。其检测距离约为 3 米到 7 米。

该传感器模块上的电位器可调节灵敏度以设置最大检测范围。为提高亮度响应，系统设定可重复触发模式，检测到运动后亮灯 8 秒。

iv. Dragino LoRa Shield

Dragino LoRa Shield 具备 LoRa 技术的远距离、低功耗、可靠、经济等特性，用于在路灯节点与 The Things Network 之间实现远距离通信。

v. LED 灯泡

LED 灯泡因其高能效、长寿命、即开即亮、定向照明、可调光以及环境友好等特性被选用，使其成为智能路灯应用的实用且经济的选择。

接线图

**图 5：**该图展示了硬件的接线方式。传感器共用 Arduino 的 5V 供电引脚。运动传感器连接数字引脚 7 输出真/假结果。LDR 传感器需要模拟值以测量光照强度，连接到模拟引脚 A2。LED 灯泡连接数字引脚 3。

2.2.1 系统设计

2.3 系统架构

在通信流程设计中，智能路灯设备使用 LoRa 作为通信协议。LoRa 是一种适用于 IoT 设备的远距离、低功耗无线技术，能够在降低系统功耗的同时节省能源。

**警告：**请确保在 “LoRa” 与 “LoRaWAN” 的空格与大小写上保持一致。

当路灯状态改变时，Arduino 会通过 LoRaWAN 将数据发送到 TTN（The Things Network），这是一个开放的全球 IoT 数据网络。数据从 TTN 再集成到 Azure IoT Hub。Azure IoT Hub 作为集中式枢纽，负责接收、处理并分发来自各类 IoT 设备的数据，提供丰富的 API 与工具，便于分析与处理。Arduino 发送的消息可在 Azure IoT Hub Device Twin Properties 中查看。整个数据链路采用 JSON 作为数据格式。

图 6：智能路灯系统流程图

智能路灯系统旨在优化能源效率与照明管理。如图 5 所示，LDR 传感器用于测量环境光照强度。

**提示：**使用 LDR 传感器测量环境光，有助于高效照明管理。

白天，当环境光高于阈值时，系统关闭路灯。

夜间，路灯以 80% 亮度开启，即节能模式，以保持道路安全的可视度。

检测到运动时，路灯切换为 100% 亮度，并在运动停止后逐步回到节能模式，通过可重复触发模式与 8 秒延时实现节能。

系统会通过光照传感器检测灯泡是否正常工作，若需要维护则发送错误信息。

消息示例

Azure IoT Hub 不提供数据更新 API，因此必须创建监听器以确保 Arduino 的最新数据被持续维护。（详见“遇到的问题”一节。）

所有实时数据安全地存储在 Azure Database for MySQL 中，这是一个高性能、可扩展的关系型数据库服务。

Azure IoT Hub 设备孪生属性

在构建通信流程时，智能路灯管理界面提供了友好的体验。它将路灯复杂的技术数据转化为清晰、互动、美观的用户界面，使用户无需深入技术细节即可掌握路灯网络的全貌。

系统架构与通信流程

数据库实现

• **Azure Database for MySQL：**用于存储实时数据。
• **可扩展性：**确保在负载增加时仍能稳定运行。

在数据库设计阶段，我们采用了 Azure Database for MySQL。该云端关系型数据库服务用于存储所有实时数据。其可扩展性保证随着路灯数量与数据点增长，数据库也能承受更高负载而不出现性能问题。

设计了一张表用于存储设备级数据，包括事件、亮度、运行状态、位置等。表结构如下：

表 3：数据表结构

2.3.2 后端实现

后端使用 Django 开发，这是 Python 中常见的开源 Web 应用框架。Django 采用 MVT（Model-View-Template）架构。

模型负责数据，视图负责应用逻辑与请求，模板用于渲染 HTML 页面。

Django 的 ORM（对象关系映射）简化了对 Azure Database for MySQL 的查询流程，确保高效数据获取。

后端 API 代码片段

REST API 端点向前端提供数据：从 Azure Database 获取，必要时进行处理，并以结构化 JSON 格式返回。

后端处理诸如按时间段聚合数据、计算能耗指标、基于历史数据生成散点图等任务。

代码已开源在 GitHub

https://github.com/qinscode/SmartStreetLightManagement

表 4：RESTful API 与功能

2.3.3 前端实现

智能路灯仪表盘前端采用 Bootstrap 框架构建自适应布局，确保设备信息在不同设备与屏幕尺寸下都能清晰展示（见图 12）。

为提升界面体验，引入了 Font Awesome 图标库。通过 JavaScript，页面动态获取后端最新设备记录并展示在前端。

设备详情通过 Django 模板标签动态渲染，根据设备状态显示不同内容。如 2.2.1 数据库实现所述，Switch 和 Maintenance 的类型为布尔值，此处会根据其值转换为不同内容。

在详情页中部，历史数据用于动态生成亮度趋势图并填充历史记录表。

代码片段

我们为智能路灯管理系统注册了域名，可通过以下链接访问：http://www.smartlightsystem.online

移动端的仪表盘与设备详情界面

2.3.4 遇到的问题

TTN API 面临的挑战：

• 授权模型较复杂，理解成本高。
• 免费与付费用户的差异增加了复杂度。

AWS CloudStack 的问题：

• TTN 提供的部署模板无法在 AWS CloudStack 上使用。

Azure IoT 集成的挑战：

• 在 Azure 上找不到更新 IoT 设备信息的接口。

开发 TTN Listener 程序：

我们基于 Azure 的 Python SDK 开发了 TTN Listener，主动监听设备状态更新并存入 Azure Database for MySQL。

TTN Listener 代码片段

1. 结果与讨论
2. 校准与初始测试

在校准与初始测试阶段，目标是确保系统有效运行。

LDR 传感器校准

测试观察了 LDR 传感器与 LED 灯泡在不同光照条件下的互动效果。确认灯泡在低光下开启、强光下关闭，并进行了少量调校以达到稳定一致的结果。同时在完全黑暗与暗室增强光照条件下进行了测试。

运动传感器校准

为运动传感器设定了 8-10 秒的延迟。调整灵敏度以准确检测运动，并确认其稳固安装。通过电位器将检测范围校准为约 3 至 7 米。

LoRaWAN 系统测试

LoRaWAN 系统用于设备间长距离通信，测试了稳定性、准确性与数据传输速度。Arduino Uno、LoRa Shield 与 TTN 成功集成，实时数据见下图。

TTN 实时数据演示

作为系统控制面板的仪表盘经过评估，界面友好、功能齐全，实时信息显示准确，各项功能响应迅速且运行稳定。

校准与测试阶段对构建可靠、易用的系统至关重要，详见图 12。

建议与未来工作

1. 区分运动来源：

当前系统无法区分人类与动物运动，导致澳大利亚农村地区产生不必要的能耗。

**提示：**可引入更先进的运动传感器或集成 AI 摄像头，以区分人类与动物，从而更有效地节能。

1. LED 标准与法规：

引入动态控制机制，以适应当地照明标准与法规，使系统更通用、更合规。

1. 维护告警：

使用更细粒度的诊断系统提供具体错误码或描述，以提升维护效率。

1. 硬件增强：

考虑集成更优的传感器与通信模块（如 Zigbee），以提升系统可靠性与覆盖范围。

**改进：**考虑集成 Zigbee 等低功耗网状网络通信模块，以增强系统的可靠性与覆盖范围。

1. 网络安全：

实施稳健的网络安全措施，防止潜在威胁。

1. 太阳能集成：

为路灯集成太阳能板，使其自给自足，尤其适用于澳大利亚日照充足的地区。

1. 摄像头集成：

集成摄像头以提升运动检测精度，并用于安防监控，尤其适用于城市区域。

1. 结论

本研究探讨了一套智能照明系统，利用自然光与运动传感器数据提升能效。系统由 Arduino UNO 微控制器驱动，支持远程管理，并根据自然光与运动变化进行调整，由联动传感器控制。该系统通过 LoRaWAN 协议连接 The Things Network，将传感器数据发送至在线平台。

用于城市能源管理的 IoT 系统

数据采集后，先进的 IoT 系统按时间组织并呈现信息，可帮助用户查看城市不同区域在一天内的活动趋势。该系统在降低城市能耗方面具有潜力，强调节能的重要性。该原型作为学生项目已完成，若商业化仍有进一步提升空间。

参考文献

• Ausgrid, "Smart Street lighting upgrade," [在线]. 可访问： https://www.ausgrid.com.au/About-Us/News/smart-street-lighting-upgrade
• [2] Department of Climate Change, Energy Efficiency and Water, "Net zero," [在线]. 可访问： https://www.dcceew.gov.au/climate-change/emissions-reduction/net-zero
• [3] Australian Government - Department of Industry, Science, Energy and Resources, "Government priorities - Australia's energy strategies and frameworks," [在线]. 可访问： https://www.energy.gov.au/government-priorities/australias-energy-strategies-and-frameworks
• [4] Australian Government - Department of Industry, Science, Energy and Resources, "Draft streetlight strategy," Dec. 2022. [在线]. 可访问： https://www.energyrating.gov.au/sites/default/files/2022-12/draft-streetlight-strategy.pdf
• [5] IPWEA, "A stocktake of Australia's progress towards smart street lighting," [在线]. 可访问： https://insite.ipwea.org/a-stocktake-of-australias-progress-towards-smart-street-lighting
• [6] Australian Government - Department of Industry, Science, Energy and Resources, "Business equipment guides - Lighting," [在线]. 可访问： https://www.energy.gov.au/business/equipment-guides/lighting
• [7] IPWEA, "Submission for AEMC on Minor Energy Flow Metering," Feb. 16, 2023. [在线]. 可访问： https://www.aemc.gov.au/sites/default/files/2023-03/IPWEA%20Submission%20for%20AEMC%20on%20Minor%20Energy%20Flow%20Metering%2016%20Feb%202023.pdf
• [8] Berg Insight, "The installed base of smart streetlights approaches 20 million units worldwide," [在线]. 可访问： https://www.berginsight.com/the-installed-base-of-smart-street-lights-approaches-20-million-units-worldwide
• [9] "LEDs could slash street light energy usage by 97%," Renew Economy. [在线]. 可访问： https://reneweconomy.com.au/leds-could-slash-street-light-energy-usage-by-97-16446
• [10] "Net Zero Leader board: States, local governments, communities – Dec 2021," 100% Renewables. [在线]. 可访问： https://100percentrenewables.com.au/net-zero-leaderboard-states-local-governments-communities-dec-2021
• [11] P. T. Daely, H. T. Reda, G. B. Satrya, J. W. Kim and S. Y. Shin, "Design of Smart LED Streetlight System for Smart City with Web-Based Management System," in IEEE Sensors Journal, vol. 17, no. 18, pp. 6100-6110, 15 Sept. 2017, doi: 10.1109/JSEN.2017.2734101.
• [12] "LED streetlights and underground power," Western Power. [在线]. 可访问： https://www.westernpower.com.au/community/news-opinion/led-streetlights-and-underground-power
• [13] "Smart Cities", City of Perth. [在线]. 可访问： https://perth.wa.gov.au/en/live-and-work/smart-cities

附录

1. 原型复现指南

源代码见：

https://github.com/realfudong/CITS5506_SmartLightManagement

搭建智能路灯系统：

1. 连接 Arduino Uno 与电脑。

2. 打开 Arduino IDE，并打开 smart_streetlight.ino 代码文件。

3. 在 Arduino IDE 中选择 Arduino Uno 板卡并设置波特率为 9600。

4. 按接线图（图 5）将传感器与其他组件连接到 Arduino 板。

5. 验证并上传 Arduino IDE 中的代码。

6. 登录 TTN 网站并配置设备，根据你的 TTN 账户修改 Arduino 脚本中的 Network Session Key、App Session Key 与 Device Address。

7. 运行管理系统：安装所需依赖（Python 3.9、Django 4.2.6），并通过 “config.json” 配置数据库连接。随后进入项目目录并运行命令：python manage.py runserver。如果服务运行成功，可通过 http://127.0.0.1:8000 访问网站。