随着我国社会和国民经济的不断发展,人们正面临着十分严峻的能源危机以及环境污染等问题。房地产行业的快速发展使得建筑能耗在社会总能耗中的比重越来越大。大多数建筑物的照明控制仍然采用传统的控制方法,在一定程度上浪费了很多能源。随着人们生活质量的不断提高,电力供应比较紧张,建筑照明用电占建筑能耗的30%以上,并不断提高。如果能够采用智能照明控制算法来调节灯光,既能够创造良好的照明环境,又能够避免过度照明,从而达到节约能源的目标。我们研究智能照明系统及控制策略,目的是为了满足人们对室内照度需求的同时避免过度照明。不仅能够节约能源,而且还能够降低视觉疲劳,提高工作学习效率。本文搭建智能照明实验平台,研究预测控制算法并进行优化,提出基于预测控制的自适应照明控制策略,并通过调光实验对所提照明控制策略的有效性进行验证。本文首先根据自适应调光要求,设计了照明控制系统的软硬件,研究了LED的调光原理。其次,结合现有照明控制策略,提出基于预测控制算法的自适应照明控制策略,研究预测控制算法,针对现有预测控制算法计算量以及抗干扰能力的局限性,对算法进行了优化,通过引入衰减系数简化算法的计算量,动态优化参数提高算法的抗干扰能力。通过与原预测控制算法对比仿真,改进后的算法的执行速度和抗干扰能力得到了显著的提高。鉴于外界自然光的不确定性以及其它不确定因素的干扰,将改进预测控制算法应用到照明系统中,实现对室内目标区域照度精确控制的目的。最后,设计一系列照明实验,并分别与PID调光进行对比实验,通过调光实验,验证了改进后算法的调光效果和抗干扰能力明显优于PID。通过动态优化实验,在达到设定照度时,与室内灯具消耗能耗的最大值相比,采用本文所提照明控制能够使照明灯具的能耗下降40%左右。实验验证了本文提出的照明控制策略的有效性和合理性,在创造良好照明环境的同时,避免了过度照明。