现如今建筑领域正朝着绿色建筑和智能建筑的方向高速发展,对建筑内照明控制系统也提出了更高要求。考虑到传统总线式照明控制系统存在拓展性差、管理层信息量过大、现场配置繁琐与跨系统功能难以实现等问题。本文面向新型建筑智能化平台,根据建筑内环境和人员两大重要因素,对建筑内智能照明控制系统开展研究。本文采用扁平化、无中心照明系统控制解决方案,设计了一种基于室内照度模型和人员分布模型的智能照明控制系统。该系统可以随意增减灯具数量和改变控制策略,能真正达到智能调控、减少能耗的目的,从根本上解决了传统总线形式分层分级架构中存在的问题。本文研究工作主要有以下三个方面:首先,对于建筑物中的室内空间来说,掌握自然光照度的分布规律、对室内工作面自然光照度和灯光照度进行计算是实现智能照明和绿色节能照明的先决条件。本文设计了一种室内照度模型来对建筑中自然光和灯光照度情况进行刻画。室内照度模型包含自然光照度模型和灯光照度模型。在构建自然光照度模型时,根据国际照明委员会CIE提供的标准天空类型参数,通过观察地的日期时间、经纬度信息确定当地某个时间点的天空亮度,进而计算天空亮度对办公室采光口亮度的影响,最后利用边界积分照度计算方法得到自然光衰减后在室内工作面上形成的照度;在灯光照度场建模过程中,利用方位系数法计算具体型号灯具在工作面上形成的照度。通过实验结果分析,该室内照度模型能够较为准确地对室内采光环境进行描述,为后续智能照明控制系统准确调控奠定了基础。其次,考虑到建筑物内人员数量和人员位置与建筑物内设备的使用关系甚紧,本文基于马尔科夫过程对办公建筑内人员分布进行了研究。本文将人员在办公建筑中的行为划分为“上班、随机走动、下班”三大类,通过分析建筑内空间的连通性,用马尔科夫过程模拟人员移动的位置序列并根据人员行为特征参数来设置合适的马尔科夫概率转移矩阵,从而对下一时刻的人员位置进行预测。通过实验结果分析,该模型可以较好的描述办公建筑中人员移动的过程,能够对下一时刻的人员位置进行较准确的预测。最后,基于室内照度和人员分布情况,使用粒子群优化算法对场景中多个光源的最优亮度组合进行了搜索调优。另外,在新型建筑智能化平台基础上研究了平台核心控制单元—智能节点之间、节点与设备之间的数据交互方式与作用机理,最终设计实现智能照明控制系统。通过实验对比分析,基于新型建筑智能化平台的智能照明控制系统在满足光环境舒适性需求的同时,比基于光感的集中式照明控制系统降低约11%的照明能耗。