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        基于S7_1200的多目標(biāo)動(dòng)態(tài)電梯群分區(qū)算法研究

        2021-03-06 07:43:02袁建華田禾雨王鵬飛
        電工材料 2021年1期
        關(guān)鍵詞:電梯區(qū)域

        李 凡,袁建華,田禾雨,王鵬飛,王 新

        (1.三峽大學(xué) 電氣與新能源學(xué)院,湖北宜昌 443000;2.國(guó)網(wǎng)湖北省電力公司遠(yuǎn)安縣供電公司,湖北宜昌 444200;3.國(guó)網(wǎng)江蘇省電力公司射陽(yáng)供電公司,江蘇鹽城 224300)

        引言

        目前,綜合型服務(wù)的高層建筑逐漸增多,建筑內(nèi)交通運(yùn)行的縱向流暢度是衡量人們工作、生活質(zhì)量的重要標(biāo)準(zhǔn)。流暢度的提高不僅體現(xiàn)在建筑內(nèi)電梯臺(tái)數(shù)的增多,更重要的是電梯之間的配合即各種電梯群優(yōu)化控制策略。隨著建筑規(guī)模以及電梯科技的提升,研究者不斷把新的電梯群控制算法應(yīng)用電梯群控系統(tǒng)中,以提高電梯群的運(yùn)行效率,并且控制算法從對(duì)呼梯信號(hào)的分配算法到靜態(tài)分區(qū)算法再到動(dòng)態(tài)分區(qū)算法逐漸完善[1]。在響應(yīng)門廳呼梯信號(hào)方面,有多目標(biāo)規(guī)劃電梯群控算法[2]、多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法[2]、多目標(biāo)分布式群控算法等[3]。在電梯分區(qū)方面,較為前沿的有高峰模式下的動(dòng)態(tài)分區(qū)算法[4,5]、電梯上高峰動(dòng)態(tài)規(guī)劃分區(qū)方法研究[6]等。這些算法幾乎都考慮了乘客的候梯時(shí)間、乘梯時(shí)間以及節(jié)能。而且在一定程度上促進(jìn)了電梯群系統(tǒng)對(duì)呼梯信號(hào)的響應(yīng)速度,降低了乘客的急躁心理。然而上述動(dòng)態(tài)分區(qū)算法是在電梯總臺(tái)數(shù)固定的情況下,通過(guò)考慮各區(qū)域客流量、乘客平均候梯時(shí)間參數(shù)、乘客乘梯時(shí)間等來(lái)改變各區(qū)域樓層范圍,達(dá)到動(dòng)態(tài)的區(qū)域變化。

        本研究出了一種以電梯仿真系統(tǒng)為平臺(tái),在靜態(tài)分區(qū)的基礎(chǔ)上,電梯群控制系統(tǒng)實(shí)時(shí)檢測(cè)各區(qū)客流量來(lái)確定各區(qū)實(shí)時(shí)的電梯資源需求,再利用多目標(biāo)電梯評(píng)價(jià)函數(shù),評(píng)價(jià)出相對(duì)某區(qū)域的較優(yōu)電梯,并將較優(yōu)電梯分配給該區(qū),達(dá)到電梯群控制系統(tǒng)實(shí)時(shí)最優(yōu)。

        1 多目標(biāo)動(dòng)態(tài)電梯群分區(qū)算法原理分析

        1.1 建筑樓層靜態(tài)分區(qū)模型和電梯群控制系統(tǒng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

        圖1為建筑及電梯群系統(tǒng)運(yùn)行拓?fù)鋱D。圖1中包含各電梯的上行狀態(tài)Up(↑)、下行狀態(tài)D(↓)、空閑狀態(tài)F(O),已登記的呼梯按鈕(1層上行信號(hào)、2層上行信號(hào)、2層下行信號(hào)等)及轎廂內(nèi)部選層器(乘客的目的層:1樓選層信號(hào)、2樓選層信號(hào)、3樓選層信號(hào)等)響應(yīng)情況以及分區(qū)數(shù)量d和各區(qū)樓層個(gè)數(shù)、各電梯編號(hào)。以上這些信號(hào),電梯群控制系統(tǒng)均能通過(guò)限位開關(guān)、平層傳感器、按鍵輸入(呼梯盒和選層面板)等得到。如圖1所示,靜態(tài)分區(qū):1區(qū)(1、2、3層);2區(qū)(4、5、6層);3區(qū)(7、8、9、10層);電梯分配情況:1區(qū)(1、2號(hào)梯);2區(qū)(3、4號(hào)梯);3區(qū)(5、6號(hào)梯)。呼梯登記情況:1區(qū)(1層上行呼梯按鈕、2層上行呼梯按鈕);2區(qū)(4層下行呼梯按鈕、6層上行呼梯按鈕);3區(qū)(8層上行呼梯按鈕、9層下行呼梯按鈕、10層下行呼梯按鈕)。

        圖1 t時(shí)刻均衡模式下電梯群系統(tǒng)狀態(tài)圖

        圖2為電梯群控制系統(tǒng)拓?fù)?,該拓?fù)浒ㄜ浖到y(tǒng)及硬件系統(tǒng)。硬件系統(tǒng)包括主站PLC(S7_1200)和各從站PLC、PLC之間的通信模塊、IO擴(kuò)展模塊、輸入面板、選層器、呼梯按鈕以及紅外感應(yīng)器。該拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)靈活,并為軟件配置了充足的硬件條件,可根據(jù)項(xiàng)目的大小擴(kuò)大或縮小拓?fù)洹?/p>

        圖2 電梯群控制系統(tǒng)拓?fù)鋱D

        1.2 算法考慮的重要參數(shù)及參數(shù)計(jì)算

        1.2.1 重要參數(shù)

        區(qū)域呼梯信號(hào)中心Cak:利用k區(qū)域的各層客流量來(lái)確定客流量的幾何中心。第k區(qū)域電梯需求量:各區(qū)電梯需求量跟區(qū)客流量占電梯群總客流量的比例有關(guān)。第k區(qū)域相對(duì)j號(hào)電梯的候梯時(shí)間(WTkj):j電梯以目前的狀態(tài)到達(dá)目的k區(qū)域所需的時(shí)間;j號(hào)電梯相對(duì)第k區(qū)域的能源損耗(SCkj):j電梯以目前的狀態(tài)到達(dá)目的k區(qū)域所消耗的能量;j號(hào)電梯乘客的乘梯時(shí)間(RTkj):j號(hào)電梯完成當(dāng)前轎廂內(nèi)運(yùn)送任務(wù)所花費(fèi)的時(shí)間。補(bǔ)償參數(shù)Cj:與當(dāng)前時(shí)刻各電梯轎廂停止在某樓層時(shí)的開關(guān)門狀態(tài)有關(guān)。

        1.2.2 參數(shù)計(jì)算

        (1)區(qū)域呼梯信號(hào)中心Cak按式(1)計(jì)算:

        在2、3區(qū)域,Cak同式(1)類似處理計(jì)算方式。

        由于電梯仿真系統(tǒng)無(wú)法對(duì)客流量進(jìn)行監(jiān)測(cè),可假設(shè)當(dāng)上行或下行按鈕亮起,按鈕亮起的樓層門廳內(nèi)客流量相等,以表1為例。

        表1 區(qū)域區(qū)域呼梯信號(hào)中心情況分析

        (2)第k區(qū)域相對(duì)j號(hào)電梯的候梯時(shí)間(WTkj)的計(jì)算:

        該候梯時(shí)間WTkj跟轎廂同區(qū)域呼梯信號(hào)中心Cak的相對(duì)位置有關(guān)系,位置關(guān)系有3種,已知Ca2=5,電梯狀態(tài)信息見(jiàn)圖3。

        圖3 電梯位置相對(duì)關(guān)系圖

        (3)第k區(qū)域電梯需求量Qak的計(jì)算

        計(jì)算每個(gè)區(qū)域所需分配的電梯臺(tái)數(shù)Qak,利用了各客流量(樓層客流量、區(qū)域客流量、總客流量),根據(jù)區(qū)域客流量占總客流量的比重與電梯群總臺(tái)數(shù)Ne的乘積求取。為保證計(jì)算精度,需要一種特殊的處理方法(每區(qū)至少一臺(tái)電梯):

        (4)j號(hào)電梯相對(duì)第k區(qū)域的能源損耗(SCkj)計(jì)算

        文獻(xiàn)[1]詳細(xì)分析了交流雙速和交流變頻調(diào)速電梯原理,對(duì)兩種控制模式進(jìn)行&Pf電能測(cè)試,得到交流雙速電梯能耗累積特征。以交流變頻調(diào)速電梯能耗為例,空載上行和重載下行階段處于發(fā)電狀態(tài);在電梯啟動(dòng)和制動(dòng)時(shí)能量消耗很小,近似為零。空載下行的能源消耗只跟運(yùn)行距離有關(guān)系,重載上行跟乘客的總質(zhì)量、運(yùn)行距離都有關(guān)系[7,8]。電梯仿真系統(tǒng)不能進(jìn)行乘客數(shù)量計(jì)算和質(zhì)量測(cè)量,為方便算法實(shí)現(xiàn),可考慮電梯穩(wěn)定運(yùn)行過(guò)程中產(chǎn)生能量。

        (5)補(bǔ)償參數(shù)的計(jì)算

        補(bǔ)償參數(shù)Cj跟電梯轎廂門當(dāng)前的狀態(tài)有關(guān),引入補(bǔ)償參數(shù)Cj可更細(xì)致地量化評(píng)價(jià)當(dāng)前轎廂門狀態(tài):

        式中:t為轎廂從剛剛靜止或轎廂門即將打開到當(dāng)前轎廂門開合狀態(tài)所花費(fèi)時(shí)間;T_r為轎廂門開合總時(shí)間。

        根據(jù)以上對(duì)各參數(shù)的介紹及詳細(xì)分析,可給出計(jì)算公式(3)~(5):

        式中,stop為轎廂運(yùn)行至目標(biāo)Cak過(guò)程中的??看螖?shù)。

        1.3 多目標(biāo)電梯群分區(qū)算法的設(shè)計(jì)思想及結(jié)構(gòu)

        多目標(biāo)電梯群分區(qū)算法將靜態(tài)分區(qū)與動(dòng)態(tài)計(jì)算各電梯在各區(qū)域評(píng)價(jià)函數(shù)Ejk相結(jié)合,利用各區(qū)客流量求取各區(qū)電梯需求量,比較評(píng)價(jià)值,將電梯群實(shí)現(xiàn)最優(yōu)分配給各區(qū)。靜態(tài)分區(qū)是將樓層平均或近似平均地連續(xù)分成若干個(gè)區(qū)域n。評(píng)價(jià)函數(shù)主要追求第k區(qū)域相對(duì)j號(hào)電梯的候梯時(shí)間(WTkj)和j號(hào)電梯相對(duì)第k區(qū)域的能源損耗(Ekj)兩個(gè)目標(biāo)。

        根據(jù)上述兩個(gè)目標(biāo),取j號(hào)電梯相對(duì)k區(qū)的評(píng)價(jià)函數(shù):

        式中,k=1、2、3,分別對(duì)應(yīng)1,2,3區(qū)。

        a1、a2、a3(a1+a2+a3=100)分別為三個(gè)目標(biāo)的權(quán)重,不同的權(quán)重代表對(duì)三個(gè)目標(biāo)側(cè)重不同的分區(qū)模式(空閑客流分區(qū)模式、均衡客流分區(qū)模式、高峰分區(qū)模式),系統(tǒng)智能化地根據(jù)客流量的大小來(lái)模糊判斷當(dāng)前系統(tǒng)分區(qū)模式[10,11]。高峰分區(qū)模式:a1=50、a2=50、a3=50;空閑客流分區(qū)模式:a1=20、a2=0、a3=80;均衡客流分區(qū)模式:a1=33、a2=33、a3=34。利用評(píng)價(jià)函數(shù)得到評(píng)價(jià)值,例如:6部10層,靜態(tài)分區(qū)為3個(gè)區(qū)域的系統(tǒng)是18個(gè)評(píng)價(jià)值。利用評(píng)價(jià)值梯度分配函數(shù)處理評(píng)價(jià)值,分配給各區(qū)域最優(yōu)電梯[9]。

        評(píng)價(jià)值梯度分配算法是搜索評(píng)價(jià)值中的最小值,將最小值對(duì)應(yīng)的電梯分配給該值對(duì)應(yīng)的區(qū)域。例如:

        2 算法的實(shí)現(xiàn)算例

        將t時(shí)刻電梯群狀態(tài)圖1中的相關(guān)信息提取出來(lái),如表2,并計(jì)算出和評(píng)價(jià)值,如表3~4所示。

        表2 各電梯運(yùn)行狀態(tài)

        表3 候梯時(shí)間和乘梯時(shí)間計(jì)算結(jié)果

        表4 能源消耗和電梯評(píng)價(jià)值計(jì)算結(jié)果

        除表2信息之外,還有客流量信息:Pf1=3,Pf2=0,Pf3=2,Pf4=4,Pf5=0,Pf6=1,Pf7=0,Pf8=1,Pf9=2,Pf10=2。

        再根據(jù)客流量信息可計(jì)算第k區(qū)域電梯需求量Qak得:

        表5 各電梯區(qū)域分配結(jié)果

        3 算法仿真實(shí)現(xiàn)

        電梯仿真系統(tǒng)所使用控制器為S7_1200,被控對(duì)象為6部10層電梯群。其他參數(shù)為:設(shè)置運(yùn)行時(shí)間:10 min;總?cè)藬?shù):200;開、關(guān)門時(shí)間:14 s;運(yùn)行一層所花費(fèi)的時(shí)間:4 s;單部轎廂載重:1000 kg;單部轎廂定員:13人。對(duì)于呼梯信號(hào)分配算法,仿真中統(tǒng)一采用多目標(biāo)規(guī)劃電梯群控算法[1],仿真了靜態(tài)分區(qū)和所提到的多目標(biāo)動(dòng)態(tài)電梯群分區(qū)算法。

        靜態(tài)、動(dòng)態(tài)分區(qū)下多目標(biāo)參數(shù)的積累量及運(yùn)行效果見(jiàn)表6。從表6仿真結(jié)果來(lái)看,在加入多目標(biāo)電梯群分區(qū)算法后,在運(yùn)輸總體效率上有了很大的提升,相同時(shí)間運(yùn)輸?shù)某丝蛿?shù)量有了很大的提高。在具體參數(shù)方面,乘客平均候梯時(shí)間從101.09 s優(yōu)化至45.84 s,乘客長(zhǎng)時(shí)間候梯率從51%優(yōu)化到30%等,各指標(biāo)都有了很好的改善。

        表6 靜態(tài)、動(dòng)態(tài)分區(qū)下多目標(biāo)參數(shù)的積累量及運(yùn)行效果

        4 結(jié)論

        本研究提出的考慮客流模式、乘客候梯時(shí)間、乘客乘梯時(shí)間和能源消耗指標(biāo)的多目標(biāo)電梯群分區(qū)算法,該算法利用客流量計(jì)算得到每個(gè)區(qū)域?qū)﹄娞菖_(tái)數(shù)的需求。電梯群系統(tǒng)智能識(shí)別交通模式、各區(qū)客流中心以及各電梯狀態(tài),進(jìn)而求取乘客候梯時(shí)間、乘客乘梯時(shí)間和能源消耗,計(jì)算評(píng)價(jià)值,最后比較評(píng)價(jià)值和各區(qū)電梯臺(tái)數(shù)需求,確定電梯群分區(qū)。

        本研究將多目標(biāo)算法應(yīng)用于電梯群分區(qū),考慮因素全面,經(jīng)算法編程實(shí)現(xiàn),并將靜態(tài)分區(qū)和多目標(biāo)動(dòng)態(tài)電梯群分區(qū)算法在電梯仿真系統(tǒng)運(yùn)行,效果有了顯著改善,具有工程實(shí)際參考意義,起到節(jié)能減排作用。

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