Використання глибокого навчання для розробки інтелектуального контролера вуличного освітлення і споживання електроенергії

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2022.260077

Ключові слова:

вуличне освітлення, виявлення об’єктів, інтелектуальний контролер, глибоке навчання, споживання електроенергії

Анотація

Вуличне освітлення дуже важливе в наші дні, особливо в небезпечних районах та на автомагістралях, але воно споживає багато енергії і останні кілька років стало проблемою для багатьох дослідників. Величезні зусилля були докладені до проблеми зниження енергоспоживання у висвітленні міст і вулиць, дослідники мали різні підходи та методи вирішення цього непростого завдання, досі не розроблено ідеальну систему, призначену для зниження енергоспоживання. У цій статті запропоновано інтелектуальний контролер керування на основі глибокого навчання світлом на вулиці від заходу сонця. Така система буде зменшувати світло, що використовується для освітлення вулиць при відсутності руху. Мережа навчена на основі глибокого навчання з кількома зображеннями різних об’єктів. Система виявляє будь-які рухомі об’єкти на вулиці, щоб забезпечити вулицю точною кількістю світла, необхідною для скорочення втрат електроенергії внаслідок вуличного освітлення та зменшення нещасних випадків, а також високого відсотку злочинної діяльності, що відбувається за відсутністю світла. Система була навчена на широкому і різноманітному наборі даних, щоб гарантувати її точність та ефективність. Система показала результат з точністю 90 при виявленні об’єктів, що рухаються. Система була протестована з новим набором даних, щоб гарантувати надійність і залежність. системи та зводячи помилки до мінімуму, система показує перспективні результати у виявленні рухів та об’єктів, після завершення виявлення система відправляє широтно-імпульсну модуляцію, що викликає затемнення світла на 20 %, що призведе до величезного зниження потужності споживання. Особливо слід зазначити, що запропонована система проста у використанні

Біографії авторів

Bilal Ibrahim Bakri, University of Information Technology and Communications

Assistant Lecturer

Department of Informatics Systems Management

College of Business Informatics

Yaser M. Abid, University of Information Technology and Communications

Lecturer

Department of Business Information Technology

College of Business Informatics

Ghaidaa Ahmed Ali, AL Esraa University College

Assistant Lecturer

Department of Computer Techniques Engineering

Mohammed Salih Mahdi, University of Information Technology and Communications

Lecturer, Head of Department

Department of Business Information Technology

Alaa Hamza Omran, University of Information Technology and Communications

Lecturer

Department of Informatics Systems Management

College of Business Informatics

Mustafa Musa Jaber, Dijlah University College; Al-Farahidi University

Department of Medical Instruments Engineering Techniques

Department of Medical Instruments Engineering Techniques

Mustafa A. Jalil, AL Esraa University College

Lecturer

Department of Computer Techniques Engineering

Roula AJ. Kadhim, AL Esraa University College

Assistant Lecturer

Department of Computer Techniques Engineering

Посилання

  1. Li, C.-H., Wang, S.-T., Chang, H.-Y., Shen, C.-Y. (2010). An Efficient Approach for Reducing Power Consumption in a Production-Run Cluster. 2010 Third International Joint Conference on Computational Science and Optimization. doi: https://doi.org/10.1109/cso.2010.31
  2. Luo, X., Wang, J., Dooner, M., Clarke, J. (2015). Overview of current development in electrical energy storage technologies and the application potential in power system operation. Applied Energy, 137, 511–536. doi: https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2014.09.081
  3. Puri, V., Jha, S., Kumar, R., Priyadarshini, I., Hoang Son, L., Abdel-Basset, M. et. al. (2019). A Hybrid Artificial Intelligence and Internet of Things Model for Generation of Renewable Resource of Energy. IEEE Access, 7, 111181–111191. doi: https://doi.org/10.1109/access.2019.2934228
  4. Mohamad, F., Teh, J., Lai, C.-M., Chen, L.-R. (2018). Development of Energy Storage Systems for Power Network Reliability: A Review. Energies, 11 (9), 2278. doi: https://doi.org/10.3390/en11092278
  5. Lokhande, H. N., Markande, S. D. (2018). Adaptive Street Light Controlling For Smart Cities. International Journal of Applied Engineering Research, 13 (10), 7719–7723. Available at: https://www.ripublication.com/ijaer18/ijaerv13n10_65.pdf
  6. Shaikh, M. R. S. (2017). A Review Paper on Electricity Generation from Solar Energy. International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology, V (IX), 1884–1889. doi: https://doi.org/10.22214/ijraset.2017.9272
  7. Darwish, A. S., Al-Dabbagh, R. (2020). Wind energy state of the art: present and future technology advancements. Renewable Energy and Environmental Sustainability, 5, 7. doi: https://doi.org/10.1051/rees/2020003
  8. Neill, S. P., Angeloudis, A., Robins, P. E., Walkington, I., Ward, S. L., Masters, I. et. al. (2018). Tidal range energy resource and optimization – Past perspectives and future challenges. Renewable Energy, 127, 763–778. doi: https://doi.org/10.1016/j.renene.2018.05.007
  9. Subramani, C., Surya, S., Gowtham, J., Chari, R., Srinivasan, S., Siddharth, J. P., Shrimali, H. (2019). Energy efficiency and pay-back calculation on street lighting systems. AIP Conference Proceedings. doi: https://doi.org/10.1063/1.5112267
  10. Escolar, S., Carretero, J., Marinescu, M.-C., Chessa, S. (2014). Estimating Energy Savings in Smart Street Lighting by Using an Adaptive Control System. International Journal of Distributed Sensor Networks, 10 (5), 971587. doi: https://doi.org/10.1155/2014/971587
  11. Dizon, E., Pranggono, B. (2021). Smart streetlights in Smart City: a case study of Sheffield. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 13 (4), 2045–2060. doi: https://doi.org/10.1007/s12652-021-02970-y
  12. Gil-de-Castro, A., Moreno-Munoz, A., Larsson, A., de la Rosa, J., Bollen, M. (2012). LED street lighting: A power quality comparison among street light technologies. Lighting Research & Technology, 45 (6), 710–728. doi: https://doi.org/10.1177/1477153512450866
  13. Al-Smadi, A. M., Salah, S. T., Al-Moomani, A. A., Al-Bataineh, M. S. (2019). Street Lighting Energy-Saving System. 2019 16th International Multi-Conference on Systems, Signals & Devices (SSD). doi: https://doi.org/10.1109/ssd.2019.8893160
  14. Balushi, A. A. H. A., Kazmi, S. I. A., Pandey, J., Singh, A. V., Rana, A. (2020). The Intelligent Control of Street Light System in Oman through Internet of Things Technology. 2020 8th International Conference on Reliability, Infocom Technologies and Optimization (Trends and Future Directions) (ICRITO). doi: https://doi.org/10.1109/icrito48877.2020.9197855
  15. Majumdar, R., Srivastava, A., Tulsian, D., Mishra, V. P. (2019). IOT based Street Light Controlling Mechanism. 2019 International Conference on Computational Intelligence and Knowledge Economy (ICCIKE). doi: https://doi.org/10.1109/iccike47802.2019.9004248
  16. Aljuboori, A. F., Omran, A. H., Abid, Y. M. (2019). Novel intelligent traffic light system using PSO and ANN. Journal of Advanced Research in Dynamical and Control Systems, 11 (04), 1528–1539.
  17. Sikdar, P. L., Thakurta, P. K. G. (2020). An energy efficient street lighting framework: ANN-based approach. Innovations in Systems and Software Engineering, 17 (2), 131–139. doi: https://doi.org/10.1007/s11334-020-00375-2
  18. Mohandas, P., Dhanaraj, J. S. A., Gao, X.-Z. (2019). Artificial Neural Network based Smart and Energy Efficient Street Lighting System: A Case Study for Residential area in Hosur. Sustainable Cities and Society, 48, 101499. doi: https://doi.org/10.1016/j.scs.2019.101499
  19. Garces-Jimenez, A., Castillo-Sequera, J. L., Del Corte-Valiente, A., Gomez-Pulido, J. M., Gonzalez-Seco, E. P. D. (2019). Analysis of Artificial Neural Network Architectures for Modeling Smart Lighting Systems for Energy Savings. IEEE Access, 7, 119881–119891. doi: https://doi.org/10.1109/access.2019.2932055
  20. Drobyazko, S., Hilorme, T. (2022). Methods for evaluating technical innovations in the implementation of energy-saving measures in enterprises. MethodsX, 9, 101658. doi: https://doi.org/10.1016/j.mex.2022.101658
  21. Drobyazko, S., Hilorme, T., Solokha, D., Bieliakova, O. (2020). Strategic policy of companies in the area of social responsibility: Covid-19 challenges. E3S Web of Conferences, 211, 04011. doi: https://doi.org/10.1051/e3sconf/202021104011
  22. Nakashydze, L., Hilorme, T., Nakashydze, I. (2020). Substantiating the criteria of choosing project solutions for climate control systems based on renewable energy sources. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3 (3 (105)), 42–50. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2020.201527

##submission.downloads##

Опубліковано

2022-06-30

Як цитувати

Bakri, B. I., Abid, Y. M., Ali, G. A., Mahdi, M. S., Omran, A. H., Jaber, M. M., Jalil, M. A., & Kadhim, R. A. (2022). Використання глибокого навчання для розробки інтелектуального контролера вуличного освітлення і споживання електроенергії . Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3(8 (117), 25–31. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2022.260077

Номер

Том 3 № 8 (117) (2022): Енергозберігаючі технології та обладнання

Розділ

Енергозберігаючі технології та обладнання

Ліцензія

Авторське право (c) 2022 Bilal Ibrahim Bakri, Yaser M. Abid, Ghaidaa Ahmed Ali, Mohammed Salih Mahdi, Alaa Hamza Omran, Mustafa Musa Jaber, Mustafa A. Jalil, Roula AJ. Kadhim

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.