随着城市化进程的加快,人们对于建筑光环境的要求越来越高,建筑能源消耗也随之增大,我国照明用电约占全社会用电总量的20%,而基于天然采光与人工照明相结合的智能照明控制方式在国内一直被忽略,大部分建筑仍然采用手动控制的方式进行照明。故合理并有效的利用天然光来减少人工照明用电的电量,成为实现可持续发展和绿色照明的一条重要途径。鉴于此,本课题对建筑光环境进行研究。首先对建筑光环境,包括天然光环境和人工光环境进行了研究和分析,并提出了充分利用天然采光与人工照明相结合的策略来满足建筑光环境的需求。其次用Ecotect软件建立了研究对象,对其天然采光能力进行了研究,主要分析了不同季节时不同窗户朝向、大小、窗墙比等因素对天然采光的影响,然后模拟了该研究对象不同季节的采光情况,并结合不同的人工照明方式给出分析结果。最后在现有智能照明控制系统的基础上,针对控制模型的非精确性、耦合性、非线性等特点,运用模糊理论进行建模,用粒子群算法对模型进行优化,以天然采光与设定照度的差值转换为相应的电压值作为输入,对人工光源的电压进行调节,以人工光源输出的电压以及百叶窗的调节作为输出建立模型。从而根据室内的照度水平,实现对室内光环境的智能控制。即参照室内天然光的照度水平,根据照明需求设置照度,自动控制人工照明灯具的输出相应的照度,或者调节遮阳设备状态控制室内天然采光,实现对工作区域恒照度智能控制的目标。用MATLAB对所建的智能照明控制控制模型进行仿真之后,结果证明该智能控制模型输出对输入的响应比较优异。说明运用该控制模型后,能达到节约能源,改善工作环境,并提高工作效率的目的。