劉桂雄，林 佳，陳國宇，林創(chuàng)魯

（1.華南理工大學機械與汽車工程學院，廣東 廣州 510640；2.廣州吉科電氣設(shè)備有限公司，廣東 廣州 510620）

基于統(tǒng)計分析的節(jié)能優(yōu)先電梯調(diào)度算法

劉桂雄1，林 佳1，陳國宇1，林創(chuàng)魯2

（1.華南理工大學機械與汽車工程學院，廣東 廣州 510640；2.廣州吉科電氣設(shè)備有限公司，廣東 廣州 510620）

針對電梯滿載率低、運行能耗大等問題，提出基于統(tǒng)計分析的節(jié)能優(yōu)先電梯調(diào)度算法，利用統(tǒng)計結(jié)果分時段控制各電梯控制域、額外等待時間，實現(xiàn)局外電梯調(diào)度，并通過實驗計算對比調(diào)度算法引入前后電梯運行能耗。實驗表明，僅2臺電梯1h內(nèi)節(jié)省能源26474.4J，優(yōu)化比率達1.25%。

節(jié)能優(yōu)先；電梯調(diào)度算法；控制域；額外等待時間

0 引言

電梯作為影響建筑能耗的重要因素，其運行能耗的有效控制對提高建筑資源利用率、改善能源環(huán)境問題有著重要意義。除了改善硬件設(shè)備，控制電梯運行能耗的核心還體現(xiàn)在其調(diào)度算法上。常見電梯調(diào)度算法包括傳統(tǒng)型和改進型。傳統(tǒng)型電梯調(diào)度算法以候梯人等待時間最小為目標，對電梯呼叫服務(wù)立即做出反應(yīng)，以最快速度完成本次呼叫，給候梯人提供較高的便捷性，但電梯載客率低、未考慮任何節(jié)能措施[1]。改進型電梯調(diào)度算法包括基于模糊控制[2]、專家系統(tǒng)[3]、遺傳算法[4]、粒子群算法[5]等人工智能技術(shù)的調(diào)度算法，引入了節(jié)能優(yōu)化控制，不再單純地追求電梯服務(wù)效率，而是同時兼顧了服務(wù)效率與能效控制，并根據(jù)交通量、客流高峰等任務(wù)特點進行動態(tài)調(diào)度優(yōu)化，提高了電梯資源利用率。本文基于統(tǒng)計分析[6-7]，提出一種以節(jié)能為主、兼顧候梯人等待時長并引入動態(tài)等待時間電梯局外調(diào)度算法，對減少電梯運行能耗有顯著效果。

1 節(jié)能優(yōu)先電梯調(diào)度算法流程

圖1為節(jié)能優(yōu)先電梯調(diào)度算法流程圖。具體包括：計算不同時段各樓層當量載荷、以樓層當量載荷為權(quán)重選取該時段電梯總控制域，電梯服務(wù)單元以選取的控制域為基準進行一次調(diào)整，以效率優(yōu)先分配、確定各電梯控制域，電梯服務(wù)單元根據(jù)各電梯控制域進行二次調(diào)整，根據(jù)交通量確定各電梯額外等待時間。

圖1 節(jié)能優(yōu)先電梯調(diào)度算法流程圖

2 電梯調(diào)度算法原理

設(shè)樓層總數(shù)為Nfloor，樓層Lx高度為Hx，電梯數(shù)量為Nrated，額定載客量為Nrated，額定載荷為Wrated，電梯門開/關(guān)一次、人一出一進平均時間分別tdoor、tswap，單人平均質(zhì)量為Wsolo。

2.1 計算各時段各樓層當量載荷

電梯運行任務(wù)由電梯基本服務(wù)單元U（i）組成。電梯基本服務(wù)單元U（i）為電梯在啟動時間ton（i）至停止時間toff（i），從樓層Lon（i）運動到樓層Loff（i），該過程載荷為W（i），即所有服務(wù)單元構(gòu)成全集U，服務(wù)單元總數(shù)為Nservice，根據(jù)啟動時間ton（i）從小到大，將所有電梯基本服務(wù)單元U（i）進行排序，可得電梯基本服務(wù)單元排序（見圖2）。

對服務(wù)單元U（j），若滿足：

圖2 電梯基本服務(wù)單元排序圖

表明電梯在樓層Loff（i）完成服務(wù)單元U（i）后，人員進出，繼續(xù)執(zhí)行服務(wù)單元U（j）。像此類兩緊密連接服務(wù)單元，若電梯在樓層Loff（i）完成服務(wù)單元U（i）后出來nout（i）人，進入nin（j）人，則該進出人數(shù)估算公式為

樓層Lx當量載荷為時間段Δt內(nèi)，在樓層Lx進出電梯質(zhì)量之和，即：

式中，ULx為在樓層Lx啟動或停止服務(wù)單元集，為屬于集合且滿足式（1）服務(wù)單元集。當量載荷越大，表明在時間段Δt內(nèi)，在樓層Lx進出電梯的質(zhì)量越大，電梯總控制域包括樓層Lx時節(jié)能效果及便捷性越強。

2.2 電梯總控制域選取及服務(wù)單元一次調(diào)整

電梯總控制域選取既要節(jié)能，又需保證電梯使用便捷性，故根據(jù)各樓層當量載荷Weq_Lx大小選取前n層樓層作為時間段Δt內(nèi)電梯總控制域，以覆蓋80%服務(wù)單元U（i），若優(yōu)化后電梯總控制域為即：

電梯總控制域優(yōu)化完成后，所有服務(wù)單元U要根據(jù)該控制域進行一次調(diào)整擬合，使得調(diào)整后服務(wù)單元U′（i）啟動樓層停止樓層均在控制域D內(nèi)。服務(wù)單元調(diào)整采用就近原則，即：

2.3 各電梯控制域分配及服務(wù)單元二次調(diào)整

一次調(diào)整后服務(wù)單元U′需分配到各臺電梯，由于單個服務(wù)單元實際關(guān)聯(lián)著兩層樓層，故服務(wù)單元二次調(diào)整通過對電梯控制域分配來實現(xiàn)?？刂朴蚍峙洳捎镁衷瓌t以充分利用電梯資源，一次選取樓層必須滿足當次候選樓層相關(guān)性最大，而兩樓層相關(guān)性以該樓層間傳輸?shù)目偰芎膩砗饬浚矗?/p>

因為電梯數(shù)目為Nlift，故每臺電梯控制域包含層樓（余數(shù)放到最后一臺電梯），電梯m（1≤m≤Nlift，m∈N+）控制域Dlift（m）={Lliftm（1），Lliftm（2），…，Lliftm（Ndomain）}，滿足：

式中Lx（i），Ly（i）∈D，&?Dlift（n），1≤n≤m-1。

至此，已完成各臺電梯在時間段Δt內(nèi)的控制域劃分，一次調(diào)整后服務(wù)單元U′還需根據(jù)各電梯控制域二次調(diào)整，對無法在任一電梯完成任務(wù)單元U′（i）按照一次調(diào)整原理，采用就近原則進行擬合調(diào)整，使得二次調(diào)整后服務(wù)單元U″（i）啟動樓層停止樓層均在同一電梯控制域內(nèi)。

2.4 電梯額外等待時間tadd

電梯額外等待時間為正常情況下電梯啟動前額外增加的停留時間，引入額外等待時間，有助于提高電梯滿載率、減少電梯啟/停次數(shù)、縮減電梯運行里程，從而降低電梯能耗[8]。電梯m的額外等待時間tadd（m）大小與當前時間段Δt內(nèi)該電梯交通量相關(guān)。此外，最大額外等待時間taddmax（m）需滿足人類正常心理容忍范圍，而一般正常人容忍時長為50 s[9]，故taddmax（m）=50s。

電梯m服務(wù)單元集Uliftm，服務(wù)單元數(shù)為Nliftm，服務(wù)單元額外等待時間tadd（m）的加入，其本質(zhì)是提高電梯滿載率以實現(xiàn)節(jié)能，故tadd（m）加入后，服務(wù)單元期望狀態(tài)至少達到80%滿額載荷運行：

3 電梯調(diào)度算法實驗與結(jié)果分析

3.1 算法評價指標

調(diào)度算法性能以其控制下電梯運行能耗大小進行衡量，故實驗以電梯運行能耗作為評價指標，分別計算原始服務(wù)單元下的電梯運行能耗Einitial、本文提出調(diào)度算法優(yōu)化后的運行能耗Ealgol。

電梯運行能耗包括電梯啟動/停止能耗、運行過程能耗，為簡化計算，假定電梯每次啟動/停止能耗Eon/off為定值，故啟動/停止能耗Eon/off僅與電梯啟動、停止次數(shù)相關(guān)，而過程能耗受運行載荷影響。由此可得，原始服務(wù)單元電梯運行能耗Einitial為

調(diào)度算法優(yōu)化后的運行能耗Ealgol需根據(jù)二次調(diào)整并加入額外等待時間后的服務(wù)單元進行計算。把二次調(diào)整后服務(wù)單元Uliftm（i）啟動時間ton_liftm（i）增大至t′on_liftm（i）=ton_liftm（i）+tadd（m），若服務(wù)單元Uliftm（j）滿足：

3.2 實驗條件及結(jié)果分析

實驗條件：Nfloor=12，Hx=3（x-1）m，Nlift=2，Nrated=12，Wrated=900 kg，tdoor≈6 s[10]，tswap≈1.3 s[11]，Wsolo≈75 kg[12]，Eon/off≈60kJ[13]，重力加速度g=9.8m/s2。表1為原始電梯服務(wù)單元，其中Nservice=60。

由式（1）～式（3）得樓層1～12當量載荷分別為8 486，1 288，1 216，3 339，4 707，3867，2 877，6 518， 3 342，2 139，2 271，1 668 kg，結(jié)合式（4）得電梯總控制域D={1，4，5，6，7，8，9，11}，故每臺電梯控制域包含Ndomain=4層樓。根據(jù)式（6）、式（7）解得電梯1、2控制域分別為Dlift（1）={1，5，6，8}、Dlift（2）={4，7，9，11}。各電梯服務(wù)單元二次調(diào)整后，根據(jù)式（8）、式（9）分別得到電梯1、2額外等待時間tadd（1）=30s，tadd（2）=18s。由此可得各電梯服務(wù)單元根據(jù)額外等待時間大小進行調(diào)整后的最終服務(wù)單元（見表2電梯1最終服務(wù)單元、表3電梯2最終服務(wù)單元）。

表1 原始電梯服務(wù)單元1）

表2 電梯1最終服務(wù)單元

表3 電梯2最終服務(wù)單元

根據(jù)式（9）、式（11）分別得原始服務(wù)單元下的電梯運行能耗Einitial=2122516.8J、調(diào)度算法控制下運行能耗Ealgol=2096042.4J，故僅在8點至9點1h內(nèi)，節(jié)能優(yōu)先電梯調(diào)度算法控制下的電梯1、2共節(jié)省能量ΔE=Einitial-Ealgol=26474.4J，占原始運行能耗Einitial的比例為26474.4/2122516.8=1.25%。

4 結(jié)束語

提出一種節(jié)能優(yōu)先電梯調(diào)度算法，基于統(tǒng)計分析，分時段計算各樓層當量載荷，實現(xiàn)電梯總控制域選取及各電梯控制域分配，提高電梯資源利用率效果；引入動態(tài)額外等待時間，有效提高電梯滿載率、降低電梯能耗。實驗表明，采用該電梯調(diào)度算法，僅2臺電梯運行1h，其能耗便節(jié)省能量26474.4J，優(yōu)化比率可達1.25%。

[1]楊禎山，邵誠.電梯群控技術(shù)的現(xiàn)狀與發(fā)展方向[J].控制與決策，2005（12）：1321-1331.

[2]宗群，童玲，牙淑紅，等.基于遺傳算法模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電梯群控調(diào)度[J].天津大學學報，2003（5）：585-589.

[3]Tsuji S，Amano M，Hikita S.Application of the expert system to elevator group-supervisory control[C]∥Artificial Intelligence Applications，1989.Proceedings，F(xiàn)ifth Conference on IEEE，1989：287-294.

[4]Cortés P，Larra?eta J，Onieva L.Genetic algorithm for controllers in elevator groups：analysis and simulation during lunchpeak traffic[J].Applied Soft Computing，2004，4（2）：159-174.

[5]Kennedy J.Particle swarm optimization[M].Encyclopedia of Machine Learning Springer US，2010：760-766.

[6]劉桂雄，朱海兵，何若泉，等.電梯能效實時記錄儀及系統(tǒng)研制[J].中國測試，2012，38（6）：44-48.

[7]肖若.電梯群組能效實時監(jiān)測裝置研發(fā)與排班算法[D].廣州：華南理工大學，2013.

[8]劉耀武，聶風華，蘇強，等.具有時間約束的電梯節(jié)能調(diào)度算法[J].系統(tǒng)工程理論與實踐，2013（9）：2339-2346.

[9]Kulkarni A B.Energy consumption analysis for geared elevator modernization：upgrade from DC Ward Leonard system to AC vector controlled drive[C]∥Industry Applications Conference，2000.Conference Record of the 2000 IEEE，2000：2066-2070.

[10]GB/T 10058—2009電梯技術(shù)條件[S].北京：中國質(zhì)檢出版社，2009.

[11]劉玉，周會玲，李萃.高層辦公樓電梯問題[EB/OL].（2010-8-30）[2014-8-25].http：∥wenku.baidu.com/link?url=vTrx6Ff308ew8q8i1rP78Djm7lW81Kop——MmKCWBXOki MB8dlXfklFBzZ5Uj5aqz9sJFEKPSG0tNG2cbptr-F317NrV3 L0MQqjX4s3rmbOu.

[12]GB 7588—2003電梯制造與安裝安全規(guī)范[S].北京：中國標準出版社，2003.

[13]俞雯.基于多目標規(guī)劃算法的智能電梯群控系統(tǒng)的研究[D].杭州：浙江工業(yè)大學，2008.

Elevator scheduling algorithm for energy-saving based on statistical analysis

LIU Guixiong1，LIN Jia1，CHEN Guoyu1，LIN Chuanglu2
（1.School of Mechanical and Automotive Engineering，South China University of Technology，Guangzhou 510640，China；2.Guangzhou JIKE Electrical Equipment Co.，Ltd.，Guangzhou 510620，China）

As the elevators are with low full-load rate and high energy consumption，an elevator scheduling algorithm for energy-saving based on statistical analysis is proposed.Control domain and extra waiting time of each elevator are controlled sub-period according to historical statistics，achieving outsider elevator scheduling.Experiments and calculation of energy consumption before and after using the algorithm proposed is also presented.Results show that just two elevators with proposed algorithm already save 26474.4J energy in one hour and the optimization ratio of energy is up to 1.25%.

energy-saving；elevator scheduling algorithm；control domain；additional wait time

A

：1674-5124（2015）07-0085-05

10.11857/j.issn.1674-5124.2015.07.020

2014-11-13；

：2015-01-27

廣州市科技型中小企業(yè)創(chuàng)新基金（2013J4400141）

劉桂雄（1968-），男，廣東揭陽市人，教授，博士生導師，主要從事先進傳感與儀器研究。