Smart Lighting nowe spojrzenie na oświetlenie uliczne .. Prof. dr hab. Leszek Kotulski Systemy dynamicznego oświetlenia ulic – przykład rozwiązań Smart City
Smart Lighting nowe spojrzenie na oświetlenie uliczne ..
Prof. dr hab. Leszek Kotulski
Systemy dynamicznego oświetlenia ulic – przykład rozwiązań Smart City
GRADIS
● GRADIS - spółka spin-off utworzona przez AGH
University of Science and Technology i KIC
InnoEnergy.
● kompletne rozwiązanie dedykowane dla
rynku oświetlenia ulicznego
2
Grant ALLIVE&Kicing 2011 rok
Problem Smogu Świetlnego
Generatorem Smogu Świetlnego Jest Oświetlenie Naszych Miast
80% populacji żyje w rejonach ze znacznym prześwietleniem
5
Teraz i nieco później
6
7
Bezpośrednie światło skierowane w niebo
Światło odbite skierowane w niebo
Strefa oślepiania
Światło przechodzące
Oślepienie
Światło użyteczne
Obszar, który ma być oświetlony
Światło tylne
Jak być powino
normy oświetleniowe
● określone przez ISO i odzwierciedlone w PN -
wymagane parametry oświetlenia.
● oparte o szereg kryteriów: klasa drogi, natężenie
ruchu, bliskość budynków, obecność
zaparkowanych pojazdów…
● w istniejących instalacjach normy często nie są
spełnione.
● ryzyko: odpowiedzialność prawna w przypadku
kolizji, potrąceń, itd.
8
Po prawej - Lampy sodowe:
• Oświetlają niepotrzebnie wszystkie elementy.
• Światło mocno pada na fasady domów.
Po lewej – LED:
• Lampy oświetlają tylko to co powinno
być oświetlone.
• Domy i posesje są w półmroku – nie są
niepotrzebnie oświetlone.
Technologia lampy LED i zgodny z normą projekt
powoduje, że oświetlają to, co powinno być oświetlone
Projektowanie złożoność
10
Zmienne paramenty:
•10x overhang (nadwieszenie)
•10x typ oprawy
•10x wysokość słupa
•10x odległość pomiędzy lampami
•10x lumen flux ratio (jasność)
•10x przechylenie, obrót, azymut
Pytania:
• Jak znaleźć „optymalne rozwiązanie” spośród 1 000 000
możliwych ustawień lampy?
• Jakie jest kryterium dla „optymalnego rozwiązania?
• Czy człowiek jest w stanie to zrobić?
Sytuacje oświetleniowe
11
Komputer Człowiek
6 sytuacji obliczeniowych Przygotowanych i dopasownych do ulic
24 różne sytuacje – kolejna generowana gdy Komputer nie ma takiej przeliczonej dla danej ulicy
Globalnie dla 3 tys. lamp
15-20 Ponad 600
Uproszczenia
12
Dokładne Uproszczone
Albo prześwietlenie Albo nie spełniona norma
Porównanie efektywności projektowania przez system AI
z tradycyjnym podejściem opartym o DIALux.
Pozostałe projekty
Obniżenie kosztów inwestycji jest efektem optymalizacji projektu, dzięki czemu możliwe
jest wykorzystanie mniej kosztownych opraw tego samego producenta przy zachowaniu
tego samego poziomu oświetlenia.
Łączna moc (projekt DIALux)
Łączna moc (projekt
g.design AI )
Roczna oszczędność
energii
Przsewietlenie
Obniżenie kosztów
inwestycji
Projekt 1 >370 kW 258 kW 30% 43% 8%
Projekt 2 > 70 kW 57 kW 19% 23% 8%
Projekt 3 > 50 kW 38 kW 32% 47% 5%
Projekt 4 > 30 kW 19 kW 37% 59% 9%
Projekt 5 > 10 kW 8 kW 20% 25% 1%
Dynamiczne sterowanie
ruch znacząco różni się jak porównamy dwa miesiące. W jednym wystarczy klasa ME4 w innym musimy użyć ME 3
godziny świecenia
światła słonecznego
godziny świecenia
światła słonecznego
miesiąc później
14
Naruszenie normy !!
Norma 13201 – pozwala ściemnić oświetlenie
Efekty
15
• Projektowanie przez system komputerowy wspomagany przez sztuczną inteligencjĘ
project lepszy o około 16% (ZWERYFIKOWANE W PRAKTYCE)
• Dynamiczne sterowanie wg 13201/2004
zysk energetyczny około 15% (ZWERYFIKOWANE W PRAKTYCE)
• Dynamiczne sterowanie wg 13201/2014 zysk energetyczny około 25% (OPRACOWANIE TEORETYCZNE)
ŁĄCZNIE Zysk energetyczny z wymiany systemów HPS na LED jest na poziomie
70%-80%
Efekty – dla 1000 lamp
16
• Zysk energetyczny - od 0,37 GWh do 0,42 GWh
• Redukcja CO2 od 318 Ton do 363 Ton • Zwrot z inwestycji około 7 lat • Redukcja zanieczyszczenia światłem od 44% do 70%
Problemy
17
Człowiek – posługuje się intuicją, upraszcza i rozwiązuje problem Komputer – szybko i dokładnie wykonuje polecenia
Trzeba mu jednak dokładnie i precezyjnie określić co ma robić!!!
Podstawy teoretyczne
18
Specyfikacja problemu – metody formalne bazujący na rozproszonych transformacjach grafowych.
Projektowanie – metody sztucznej inteligencji
• Granty międzynarodowe i krajowe. • 44 publikacji międzynarodowych, w
tym 10 w czasopismach z Listy Filadefijskiej
Od teorii do praktyki
. Uzyskany grant NCBiR - na nową wersje systemu -- planowane dodatkowe 10% oszczędności. Nagrody: 3. miejsce na konkursie dla innowacyjnych startupów KIC InnoEnergy podczas TBB 2015. Start-up Chelenge Winner w kategorii „Tradition&modernity. Przemysł, energia, telekomunikacja, logistyka” w European Start-up Days 2017 Nowe Impulsy 2017 za stworzenie ciekawej oferty realizującej w praktyce ideę efektywności energetycznej.
miasta, gminy przemysł
?