城市轨道交通的快速发展,给日趋规模化、复合化且自然光受限的地铁车站照明节能和光环境舒适带来新的挑战,营造低耗、舒适的光照环境,对降低地铁站照明能耗、提升光环境品质具有重要的现实意义。本课题在国家自然科学基金项目《城市地下空间光照的认知影响机理及动态调控机制研究（51678470）》资助下,基于环境行为学、行人交通仿真和控制等理论,开展融合照明节能和提升光环境舒适度的地铁站台光照动态调控方法研究。研究围绕地铁站台光照调控方案、乘客分布仿真、光照调控模型和光照动态调控方法等内容展开,完成的主要工作有:（1）融合照明节能和提升光环境舒适度的光照调控方案研究探究影响照明能耗和光环境舒适度的光环境基本要素及其定性、定量关系,为光照动态调控提供指导。通过分析地铁车站现有调光方式的优点与弊端,对站台公共区进行分区光照调控,基于对站台公共区基本功能分区的二次划分,考虑子区域照度的耦合关系,引入“耦合照度系数”,并确定光环境要素的调控原则,为光照调控数学模型的建立和光照动态调控方法的提出奠定基础。（2）基于客流量变化的地铁站台乘客分布仿真研究基于西安地铁四号线某地下标准岛式站台的调研数据,结合站台公共区的子区域划分,利用Anylogic软件建立乘客分布仿真模型,进行行人交通仿真获取不同客流强度下站台实时乘客分布数据。通过对站台乘客分布仿真结果的分析,确定光照调控变换时间、乘客服务水平分级和子区域人群密度,为子区域照度设定值的精细化计算提供依据。（3）融合RGB三基色混光原理的地铁站台光照调控模型研究通过调研选定站台的建筑形制、建筑材料等基础数据,建立实体站台三维仿真模型,并依据站台照明系统调研数据和地铁车站照明相关设计管理要求,进行灯具的选型、布局和分组,从而在DIALux软件中建立实体站台照明模拟模型,并将其用于照明模拟获取照度数据,建立站台光环境基础数据模型;分析和推导了RGB三基色LED光源的光通量、色温与调光比、PWM占空比的耦合关系,结合站台照度基础数据模型和最优控制理论,建立以最小能耗为优化目标的站台光照调控模型,将变量独立性分析用于处理光照调控模型中的等式约束,建立站台光照动态调控的无等式约束模型。（4）基于自适应反向遗传算法的地铁站台光照动态调控方法研究针对遗传算法的不足,引入反向学习策略,提出基于适应度的自适应反向学习方法改进传统遗传算法,并将其应用于光照调控模型的求解。算法对比实验验证了改进算法的优越性,光照调控实验验证了光照调控模型的准确性;利用光照动态调控方法对工作日的站台光照进行控制,求得各调光时段最小能耗对应的最优调光比,通过能耗计算对比验证了光照调控方法的节能效果。实验结果表明,提出的地铁站台光照动态调控方法能将光照偏差控制在1.33%以内,在实现照度、色温较精确调控从而提升光环境舒适度的同时,相较于选定站台现有调光方式下的电耗节能率达51.98%,显著降低了照明能耗。本研究将对新建和既有地铁车站的照明设计与节能改造提供数据支撑。