CN108408514A - 一种多联机群控型电梯调度方法 - Google Patents

一种多联机群控型电梯调度方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开一种多联机群控型电梯调度方法，方法为：首先根据单位时间间隔内客流人数百分比和各电梯的运行状态，确定电梯交通流模式；然后根据候梯时间、乘梯时间、容纳量、系统能耗四个指标，计算出电梯响应呼梯信号的短评价函数；运用模糊逻辑控制，取得隶属函数，进而用隶属函数取代短评价函数，得到短隶属函数；接着使用粒子群优化方法，将短隶属函数初始化为一群随机粒子；使用评价函数式计算每个粒子与粒子群的评价函数值，通过评价函数值获取最优解；粒子更新自己的速度和位置，再次计算新的评价函数值；重复循环，直到达到迭代次数；最后输出最优的电梯调度方案。本发明能减少乘客的候梯时间和乘梯时间，降低能源消耗，改善乘客体验。

Description

一种多联机群控型电梯调度方法
技术领域
本发明属于电梯群控技术领域，特别是一种多联机群控型电梯调度方法。
背景技术
随着电梯在生活中的普及，人们对电梯的服务质量提出了更高的要求，不仅要求保证电梯的安全性和舒适性，还要求最大程度的减少候梯和乘梯时间。对于并列的多架电梯，若采用单独的控制与操作，当乘客同时按下几台电梯的层站呼梯按钮时，就可能造成很多电梯空载运行和不必要的停站，致使电梯的工作效率下降。实践证明，在大型高层建筑中采用电梯群控技术，将使电梯交通系统的服务质量大为改善，并将输送能力提高15％至25％。由于实现了自动调度和各层均等服务，可使乘客等候电梯的时间减少40％至60％。据研究，乘客的候梯心理烦躁程度是与候梯时间的平方成正比的，如果等候电梯的时间超过60秒，乘客的烦躁程度会急剧上升，采用电梯群控将使这种状态大为改善。因此电梯群控技术的应用对于提高电梯的服务质量，改善乘客的体验具有重要的意义和作用。
目前，传统的的电梯群控、调度策略相对滞后，不能同时优化减小乘客候梯时间和节能等多项性能指标。传统的群控系统采用单目标优化技术，即便考虑了候梯时间与节能等多项指标的优化，其处理技术仍是将多个指标进行加权处理成一个单一指标，由于候梯时间与节能等指标之间存在着典型的非线性关系，这种线性化的加权处理无法从根本上实现各个指标之间的最优。总的来讲，传统的电梯群控系统之中存在有较多缺陷，其运行效率低，资源和能量消耗高，因此急需要通过合理的调度方法，实现对电梯群控系统的统一协调和优化调度。
发明内容
本发明的目的在于提供一种能减少乘客的候梯时间和乘梯时间、降低能源消耗、改善乘客体验的电梯调度策略。
实现本发明目的的技术解决方案为：一种多联机群控型电梯调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、根据单位时间间隔内客流人数百分比和各电梯的运行状态，确定电梯交通流模式；
步骤2、根据候梯时间、乘梯时间、容纳量、系统能耗四个指标的短评价函数，计算出第i部电梯响应第j个呼梯信号的综合评价函数；
步骤3、针对四个短评价函数，运用模糊逻辑控制取得隶属函数，进而用隶属函数取代短评价函数得到规范化后的综合评价函数；
步骤4、使用粒子群优化方法，将用隶属函数取代短评价函数得到的短隶属函数初始化为一群随机粒子；
步骤5、使用规范化后的综合评价函数计算每个粒子与粒子群的评价函数值，通过评价函数值获取最优解，即个体极值与全局极值；
步骤6、各个粒子更新自己的速度和位置；
步骤7、返回步骤4重新计算新的评价函数值，重复循环直到达到迭代次数，输出最优的电梯调度方案；
步骤8、若电梯未到停止运作的时间，返回步骤1重新执行。
进一步地，步骤1所述单位时间间隔内客流人数百分比，包括：进入客流到达率，单位时间间隔内进入一楼大厅乘客数占该建筑内总客流人数的比重；离开客流到达率，单位时间间隔内离开一楼大厅乘客数占该建筑内总客流人数的比重；层间交通客流到达率，单位时间间隔该建筑内往来层间乘客数占该建筑内总客流人数的比重；
所述各电梯的运行状态包括各电梯的运行方向、运行楼层、呼叫信号所在楼层、呼叫信号方向。
进一步地，步骤2所述根据候梯时间、乘梯时间、容纳量、系统能耗四个指标的短评价函数，计算出第i部电梯响应第j个呼梯信号的综合评价函数F(i,j)：
F(i,j)＝w1·f1(i,j)+w2·f2(i,j)+w3·f3(i,j)+w4·f4(i,j)
式中，w1、w2、w3、w4分别为候梯时间、乘梯时间、容纳量、系统能耗4个指标的权重系数，不同的交通模式对应不同的值，且0≤wi≤1，其中i＝1,2,3,4，w1+w2+w3+w4＝1；f1、f2、f3、f4分别为候梯时间、乘梯时间、容纳量、系统能耗4个指标的短评价函数。
进一步地，步骤3所述用隶属函数取代短评价函数得到规范化后的综合评价函数，公式如下：
用隶属函数取代短评价函数，对f1、f2、f3、f4分别进行规范化处理得到短隶属函数u1、u2、u3、u4，即规范化后的综合评价函数如下：
F(i,j)＝w1·u1(i,j)+w2·u2(i,j)+w3·u3(i,j)+w4·u4(i,j)。
进一步地，步骤6中所述的各个粒子更新自己的速度和位置，公式如下：
v[k+1]＝w·v[k]+c1·rand()·(Ps[k]-p[k])+c2·rand()·(Pa[k]-p[k])
p[k+1]＝p[k]+v[k+1]
式中，k为第k次迭代，v为粒子的速度，w为惯性权重，p为粒子的位置，Pa为个体极值，即每个粒子的最佳位置；Ps为全局极值，即粒子群的最佳位置；rand()为介于(0,1)之间的随机数，c1,c2为学习因子，且0≤c1,c2≤4。
本发明与现有技术相比，其显著优点为：(1)方法规则简单，通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优解，具有实现容易、精度高、收敛快的优点；(2)能有效减少乘客的候梯时间和乘梯时间，降低能源消耗，改善乘客体验。
附图说明
图1为本发明多联机群控型电梯调度方法的系统性能模型示意图。
图2为本发明多联机群控型电梯调度方法的流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步详细描述。
本发明多联机群控型电梯调度方法，首先根据单位时间间隔内客流人数百分比和各电梯的运行状态，确定电梯交通流模式；然后根据候梯时间、乘梯时间、容纳量、系统能耗四个指标，计算出电梯响应呼梯信号的短评价函数；运用模糊逻辑控制，取得隶属函数，进而用隶属函数取代短评价函数，得到短隶属函数；接着使用粒子群优化方法，将短隶属函数初始化为一群随机粒子；使用评价函数式计算每个粒子与粒子群的评价函数值，通过评价函数值获取最优解；粒子更新自己的速度和位置，再次计算新的评价函数值；重复循环，直到达到迭代次数；最后输出最优的电梯调度方案，具体如下：
步骤1、根据单位时间间隔内客流人数百分比和各电梯的运行状态，确定电梯交通流模式；
所述单位时间间隔内客流人数百分比，包括：进入客流到达率，单位时间间隔内进入一楼大厅乘客数占该建筑内总客流人数的比重；离开客流到达率，单位时间间隔内离开一楼大厅乘客数占该建筑内总客流人数的比重；层间交通客流到达率，单位时间间隔该建筑内往来层间乘客数占该建筑内总客流人数的比重；
所述各电梯的运行状态包括各电梯的运行方向、运行楼层、呼叫信号所在楼层、呼叫信号方向。
步骤2、根据候梯时间、乘梯时间、容纳量、系统能耗四个指标的短评价函数，计算出第i部电梯响应第j个呼梯信号的综合评价函数F(i,j)：
F(i,j)＝w1·f1(i,j)+w2·f2(i,j)+w3·f3(i,j)+w4·f4(i,j)
式中，w1、w2、w3、w4分别为候梯时间、乘梯时间、容纳量、系统能耗4个指标的权重系数，不同的交通模式对应不同的值，且0≤wi≤1，其中i＝1,2,3,4，w1+w2+w3+w4＝1；f1、f2、f3、f4分别为候梯时间、乘梯时间、容纳量、系统能耗4个指标的短评价函数。
步骤3、针对四个短评价函数，运用模糊逻辑控制取得隶属函数，进而用隶属函数取代短评价函数得到规范化后的综合评价函数
针对四个短评价函数，运用模糊逻辑控制，取得隶属度函数，进而用隶属函数取代短评价函数，对f1、f2、f3、f4分别进行规范化处理得到短隶属函数u1、u2、u3、u4，即规范化后的综合评价函数如下：
F(i,j)＝w1·u1(i,j)+w2·u2(i,j)+w3·u3(i,j)+w4·u4(i,j)
步骤4、使用粒子群优化方法，将用隶属函数取代短评价函数得到的短隶属函数初始化为一群随机粒子；
步骤5、使用规范化后的综合评价函数计算每个粒子与粒子群的评价函数值，通过评价函数值获取最优解，即个体极值与全局极值；
使用评价函数式F(i,j)＝w1·f1(i,j)+w2·f2(i,j)+w3·f3(i,j)+w4·f4(i,j)计算每个粒子与粒子群的评价函数值，通过评价函数值获取最优解，即个体极值与全局极值；
步骤6、粒子更新自己的速度和位置，公式如下：
v[k+1]＝w·v[k]+c1·rand()·(Ps[k]-p[k])+c2·rand()·(Pa[k]-p[k])
p[k+1]＝p[k]+v[k+1]
式中，k为第k次迭代，v为粒子的速度，w为惯性权重，p为粒子的位置，Pa为个体极值，即每个粒子的最佳位置；Ps为全局极值，即粒子群的最佳位置；rand()为介于(0,1)之间的随机数，c1,c2为学习因子，且0≤c1,c2≤4，通常取定值c1＝c2＝2。
步骤7、返回步骤4重新计算新的评价函数值，重复循环直到达到迭代次数，输出最优的电梯调度方案；
步骤8、若电梯未到停止运作的时间，返回步骤1重新执行。
实施例1
结合图1，本发明电梯群控调度方法的系统性能模型，其中系统的输入量建筑物参数由建筑物楼层数、每层楼高、电梯数组成；当前电梯所在楼层、当前电梯运行方向、电梯需要响应的停靠任务组成了电梯应有的状态；呼梯信号所在楼层、呼梯方向组成了电梯的呼梯信号种类。系统的输出量由电梯运行容纳量、平均候梯时间、平均乘梯时间、往返运行时间组成。对同一建筑物的电梯群控系统，在同一时段内，呼梯信号、建筑物参数、电梯设备特征相同的情况下，往返一次运行时间越长，电梯的平均候梯时间越长；平均乘梯时间越小，电梯的平均启停次数越小。
结合图2，本发明多联机群控型电梯调度方法，包括以下步骤:：
步骤1、根据单位时间间隔内客流人数百分比和各电梯的运行状态，确定电梯交通流模式；
步骤2、根据候梯时间、乘梯时间、容纳量、系统能耗四个指标，计算出第i部电梯响应第j个呼梯信号的综合评价函数：
F(i,j)＝w1·f1(i,j)+w2·f2(i,j)+w3·f3(i,j)+w4·f4(i,j)
式中，w1、w2、w3、w4分别为候梯时间、乘梯时间、容纳量、系统能耗4个指标的权重系数，不同的交通模式对应不同的值，且0≤wi≤1，其中i＝1,2,3,4，w1+w2+w3+w4＝1；f1、f2、f3、f4分别为候梯时间、乘梯时间、容纳量、系统能耗4个指标的短评价函数；
步骤3、针对四个短评价函数，运用模糊逻辑控制，取得隶属度函数，进而用隶属函数取代短评价函数，对f进行规范化处理，得到短隶属函数，即：F(i,j)＝w1·u1(i,j)+w2·u2(i,j)+w3·u3(i,j)+w4·u4(i,j)；
步骤4、使用粒子群优化方法，将用隶属函数取代短评价函数得到的短隶属函数初始化为一群随机粒子；
步骤5、使用评价函数式F(i,j)＝w1·f1(i,j)+w2·f2(i,j)+w3·f3(i,j)+w4·f4(i,j)计算每个粒子与粒子群的评价函数值，通过评价函数值获取最优解，即个体极值与全局极值；
步骤6、粒子更新自己的速度和位置，粒子更新自己的速度和位置，公式如下：
v[k+1]＝w·v[k]+c1·rand()·(Ps[k]-p[k])+c2·rand()·(Pa[k]-p[k])
p[k+1]＝p[k]+v[k+1]
式中，k为第k次迭代，v为粒子的速度，w为惯性权重，p为粒子的位置，Pa为个体极值，即每个粒子的最佳位置，Ps为全局极值，即粒子群的最佳位置，rand()为介于(0,1)之间的随机数，c1,c2为学习因子，且通常c1＝c2＝2，大多数情况0≤c1,c2≤4。
步骤7、返回步骤4再次计算新的评价函数值；重复循环，直到达到迭代次数，输出最优的电梯调度方案；
步骤8、若电梯未到停止运作的时间，返回步骤1重新执行。
本发明实现了对多部电梯的统一调度与管理，根据呼梯信号、乘客交通流和电梯自身运行情况，由群控控制器根据预置调度方案，实时决策进行调度和派梯，提高了电梯的运行效率，降低运营成本；采用模糊逻辑-粒子群方法对群控系统的多个控制目标进行优化，使群控系统在识别出的交通模式后，自动调节各个控制目标的权重，以增强方法的适应性，进而得到最优的电梯调度策略，减少了乘客的候梯时间和乘梯时间，降低了能源消耗，改善了乘客体验。

Claims (5)

1.一种多联机群控型电梯调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、根据单位时间间隔内客流人数百分比和各电梯的运行状态，确定电梯交通流模式；
步骤2、根据候梯时间、乘梯时间、容纳量、系统能耗四个指标的短评价函数，计算出第i部电梯响应第j个呼梯信号的综合评价函数；
步骤3、针对四个短评价函数，运用模糊逻辑控制取得隶属函数，进而用隶属函数取代短评价函数得到规范化后的综合评价函数；
步骤4、使用粒子群优化方法，将用隶属函数取代短评价函数得到的短隶属函数初始化为一群随机粒子；
步骤5、使用规范化后的综合评价函数计算每个粒子与粒子群的评价函数值，通过评价函数值获取最优解，即个体极值与全局极值；
步骤6、各个粒子更新自己的速度和位置；
步骤7、返回步骤4重新计算新的评价函数值，重复循环直到达到迭代次数，输出最优的电梯调度方案；
步骤8、若电梯未到停止运作的时间，返回步骤1重新执行。
2.根据权利1所述的多联机群控型电梯调度方法，其特征在于，步骤1所述单位时间间隔内客流人数百分比，包括：进入客流到达率，单位时间间隔内进入一楼大厅乘客数占该建筑内总客流人数的比重；离开客流到达率，单位时间间隔内离开一楼大厅乘客数占该建筑内总客流人数的比重；层间交通客流到达率，单位时间间隔该建筑内往来层间乘客数占该建筑内总客流人数的比重；
所述各电梯的运行状态包括各电梯的运行方向、运行楼层、呼叫信号所在楼层、呼叫信号方向。
3.根据权利1所述的多联机群控型电梯调度方法，其特征在于，步骤2所述根据候梯时间、乘梯时间、容纳量、系统能耗四个指标的短评价函数，计算出第i部电梯响应第j个呼梯信号的综合评价函数F(i,j)：
F(i,j)＝w1·f1(i,j)+w2·f2(i,j)+w3·f3(i,j)+w4·f4(i,j)
式中，w1、w2、w3、w4分别为候梯时间、乘梯时间、容纳量、系统能耗4个指标的权重系数，不同的交通模式对应不同的值，且0≤wi≤1，其中i＝1,2,3,4，w1+w2+w3+w4＝1；f1、f2、f3、f4分别为候梯时间、乘梯时间、容纳量、系统能耗4个指标的短评价函数。
4.根据权利1所述的多联机群控型电梯调度方法，其特征在于，步骤3所述用隶属函数取代短评价函数得到规范化后的综合评价函数，公式如下：
用隶属函数取代短评价函数，对f1、f2、f3、f4分别进行规范化处理得到短隶属函数u1、u2、u3、u4，即规范化后的综合评价函数如下：
F(i,j)＝w1·u1(i,j)+w2·u2(i,j)+w3·u3(i,j)+w4·u4(i,j)。
5.根据权利1所述的多联机群控型电梯调度方法，其特征在于，步骤6中所述的各个粒子更新自己的速度和位置，公式如下：
v[k+1]＝w·v[k]+c1·rand()·(Ps[k]-p[k])+c2·rand()·(Pa[k]-p[k])
p[k+1]＝p[k]+v[k+1]
式中，k为第k次迭代，v为粒子的速度，w为惯性权重，p为粒子的位置，Pa为个体极值，即每个粒子的最佳位置；Ps为全局极值，即粒子群的最佳位置；rand()为介于(0,1)之间的随机数，c1,c2为学习因子，且0≤c1,c2≤4。
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