本發(fā)明涉及電梯能耗優(yōu)化，具體涉及一種電梯能耗優(yōu)化控制系統(tǒng)的方法。

背景技術(shù)：

1、電梯能耗優(yōu)化控制系統(tǒng)的能耗優(yōu)化是指通過智能控制算法和傳感技術(shù)，實(shí)時(shí)監(jiān)測電梯的運(yùn)行狀態(tài)（如載重量、樓層?？款l率、加速與減速模式等），分析電梯在不同運(yùn)行模式下的能耗特征，并自動(dòng)調(diào)整運(yùn)行策略，例如優(yōu)化啟動(dòng)和停止時(shí)的加減速曲線，合理安排電梯運(yùn)行的路線和?？看螖?shù)，或在非高峰時(shí)段減少空載運(yùn)行等，從而有效降低電梯在不同使用場景中的電能消耗，提高整體能效，減少不必要的能源浪費(fèi)。

2、現(xiàn)有技術(shù)存在以下不足：

3、現(xiàn)有技術(shù)中，電梯通常以固定速度提升或下降，但在不同樓層距離間運(yùn)行時(shí)，這種方式會顯著增加能耗，尤其是在頻繁?？拷嚯x樓層或長距離運(yùn)行時(shí)。對于近距離樓層的頻繁停靠，電梯需頻繁啟動(dòng)和剎停，固定速度的加速和減速產(chǎn)生頻繁的功率峰值需求，瞬時(shí)電流增加，導(dǎo)致電力浪費(fèi)并加劇設(shè)備磨損。而在遠(yuǎn)距離樓層停靠時(shí)，盡管減少了頻繁啟停，但固定速度運(yùn)行延長了高耗能的運(yùn)行時(shí)間，特別是在重載情況下，導(dǎo)致能量損耗明顯，設(shè)備老化加速，同時(shí)系統(tǒng)溫度上升，增加散熱設(shè)備的能耗。

4、在所述背景技術(shù)部分公開的上述信息僅用于加強(qiáng)對本公開的背景的理解，因此它可以包括不構(gòu)成對本領(lǐng)域普通技術(shù)人員已知的現(xiàn)有技術(shù)的信息。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是提供一種電梯能耗優(yōu)化控制系統(tǒng)的方法，通過智能化劃分近、中、遠(yuǎn)距離?？浚娞菹到y(tǒng)實(shí)現(xiàn)了針對不同運(yùn)行距離的精細(xì)化速度和加速度調(diào)整，有效平衡了能耗與運(yùn)輸效率，降低了功率峰值需求和電力浪費(fèi)。近距離?？繙p少瞬時(shí)電流沖擊，緩解機(jī)械磨損；遠(yuǎn)距離?？縿t優(yōu)化加速度，防止高負(fù)載下的過度消耗，避免設(shè)備溫度升高。整體上，智能化控制減少了設(shè)備老化與散熱需求，顯著延長電梯壽命，降低長期維護(hù)成本，以解決上述背景技術(shù)中的問題。

2、為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種電梯能耗優(yōu)化控制系統(tǒng)的方法，包括以下步驟：

3、在電梯運(yùn)行過程中，實(shí)時(shí)獲取此次運(yùn)行中計(jì)劃?？繕菍拥碾娞葸\(yùn)行信息，并對獲取的電梯運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，為分析電梯的使用模式以及運(yùn)行效率提供基礎(chǔ)；

4、對經(jīng)過預(yù)處理的電梯運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，基于提取的特征，使用已經(jīng)訓(xùn)練好的機(jī)器學(xué)習(xí)模型對電梯?？繕菍拥淖兓M(jìn)行智能化評估，識別電梯運(yùn)行中的潛在模式和趨勢；

5、根據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的評估結(jié)果，將電梯的經(jīng)停樓層劃分為近距離?？俊⒅芯嚯x?？亢瓦h(yuǎn)距離停靠；

6、對于中距離?？康那闆r，結(jié)合電梯的載重?cái)?shù)據(jù)，重新設(shè)定電梯運(yùn)行速度；

7、對于近距離?？亢瓦h(yuǎn)距離?？浚鶕?jù)載重?cái)?shù)據(jù)以及中距離?？恐匦略O(shè)定的電梯運(yùn)行速度，智能化地調(diào)節(jié)加速度和減速度。

8、優(yōu)選的，對經(jīng)過預(yù)處理的電梯運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，提取的特征包括不同樓層呼梯請求之間的分布密集度和電梯從當(dāng)前樓層到最遠(yuǎn)目標(biāo)樓層的偏移距離，獲取后，在檢測窗口下，對不同樓層呼梯請求之間的分布密集度和電梯從當(dāng)前樓層到最遠(yuǎn)目標(biāo)樓層的偏移距離進(jìn)行分析后，分別生成呼梯分布稀疏指數(shù)和高層偏移指數(shù)，將呼梯分布稀疏指數(shù)和高層偏移指數(shù)輸入至預(yù)先學(xué)習(xí)好的機(jī)器學(xué)習(xí)模型中，通過機(jī)器學(xué)習(xí)模型生成運(yùn)行跨度系數(shù)，通過運(yùn)行跨度系數(shù)對預(yù)處理后的電梯運(yùn)行路線進(jìn)行智能化評估。

9、優(yōu)選的，在檢測窗口下，對不同樓層呼梯請求之間的分布密集度進(jìn)行分析，生成呼梯分布稀疏指數(shù)，具體步驟如下：

10、在檢測窗口下，收集所有呼梯請求的樓層，并按時(shí)間順序排序，形成呼梯請求樓層序列，其中，，式中，是第個(gè)呼梯請求的樓層數(shù)，是呼梯請求總數(shù)；

11、對呼梯請求樓層序列中每對呼梯請求樓層計(jì)算樓層間的距離，并將這些距離存入樓層間距離權(quán)重矩陣中，計(jì)算表達(dá)式如下：

12、，式中，是樓層間距離權(quán)重，表示樓層間距離權(quán)重矩陣的元素，表示第個(gè)和第個(gè)呼梯請求之間的距離權(quán)重，是第個(gè)呼梯請求的樓層數(shù)，是距離權(quán)重因子；

13、基于樓層間距離權(quán)重，構(gòu)建離散度增量矩陣來反映呼梯請求之間的分布稀疏性，計(jì)算表達(dá)式如下：

14、，式中，是第和第個(gè)呼梯請求之間的離散度增量值，是呼梯請求距離影響指數(shù)，是時(shí)間差距影響指數(shù)，是防止零除的小數(shù)；

15、將離散度增量矩陣中所有離散度增量值累加求和，生成呼梯分布稀疏指數(shù)，計(jì)算表達(dá)式如下：

16、，式中，是呼梯分布稀疏指數(shù)。

17、優(yōu)選的，在檢測窗口下，對電梯從當(dāng)前樓層到最遠(yuǎn)目標(biāo)樓層的偏移距離進(jìn)行分析，生成高層偏移指數(shù)，具體步驟如下：

18、在檢測窗口下，首先，設(shè)定電梯的起始樓層，并將電梯的起始樓層標(biāo)定為，將電梯在本次運(yùn)行中的所有目標(biāo)樓層組成一個(gè)集合，集合為，其中，是本次電梯運(yùn)行中的第1個(gè)目標(biāo)樓層，是本次電梯運(yùn)行中目標(biāo)樓層的總數(shù)，生成偏移距離，計(jì)算表達(dá)式如下：，式中，是表示本次運(yùn)行中最遠(yuǎn)的目標(biāo)樓層，是表示偏移距離；

19、為提高偏移距離在長距離運(yùn)行中的辨識度，引入多項(xiàng)式非線性轉(zhuǎn)換，將偏移距離轉(zhuǎn)換為更高階的偏移量，定義非線性轉(zhuǎn)換后的偏移距離，計(jì)算表達(dá)式如下：

20、，式中，是非線性轉(zhuǎn)換后的偏移距離，是非線性調(diào)整系數(shù)，是二次偏移項(xiàng)的系數(shù)，用于控制項(xiàng)的影響，是1.5次方偏移項(xiàng)的系數(shù)，用于調(diào)節(jié)項(xiàng)的影響，進(jìn)一步增加長距離的非線性權(quán)重；

21、在實(shí)際運(yùn)行中，載重和時(shí)間因子會影響電梯能耗，引入載重和時(shí)間因子這兩個(gè)修正因子，計(jì)算修正后的偏移距離，計(jì)算表達(dá)式如下：

22、，式中，是修正后的偏移距離，是載重，是時(shí)間因子，是載重影響系數(shù)，是平滑因子，是時(shí)間影響系數(shù)是防止零除的小數(shù)；

23、進(jìn)一步增強(qiáng)長距離運(yùn)行的識別，對修正后的偏移距離應(yīng)用指數(shù)放大，生成的高層偏移指數(shù)，計(jì)算表達(dá)式如下：

24、，式中，是高層偏移指數(shù)，是指數(shù)放大系數(shù)，是分母的平滑因子，是偏移距離的調(diào)節(jié)因子。

25、優(yōu)選的，將檢測窗口下對電梯運(yùn)行路線進(jìn)行分析后生成的運(yùn)行跨度系數(shù)與預(yù)先設(shè)定的運(yùn)行跨度系數(shù)參考范圍進(jìn)行比對分析，對獲取的電梯運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分，具體劃分步驟如下：

26、若運(yùn)行跨度系數(shù)處于運(yùn)行跨度系數(shù)參考范圍之間，則將電梯運(yùn)行路線劃分為中距離?？浚?/p>

27、若運(yùn)行跨度系數(shù)小于運(yùn)行跨度系數(shù)參考范圍最小值，則將電梯運(yùn)行路線劃分為中距離?？?；

28、若運(yùn)行跨度系數(shù)大于運(yùn)行跨度系數(shù)參考范圍最大值，則將電梯運(yùn)行路線劃分為長距離?？?。

29、優(yōu)選的，對于近距離?？亢瓦h(yuǎn)距離?？?，根據(jù)載重?cái)?shù)據(jù)以及中距離停靠重新設(shè)定的電梯運(yùn)行速度，智能化地調(diào)節(jié)加速度和減速度的具體步驟如下：

30、首先，根據(jù)電梯實(shí)時(shí)載重和中距離?？恐匦略O(shè)定的目標(biāo)運(yùn)行速度，判斷電梯在不同?？烤嚯x下的合理目標(biāo)速度，表達(dá)式如下：

31、，式中，是電梯運(yùn)行的目標(biāo)速度，是權(quán)重系數(shù)，是電梯最大載重量；

32、基于電梯運(yùn)行的目標(biāo)速度以及近距離?？亢瓦h(yuǎn)距離?？啃枨?，計(jì)算加速度和減速度，計(jì)算表達(dá)式如下：

33、

34、，式中，是加速度，是默認(rèn)的加速度，是當(dāng)前停靠距離，是電梯設(shè)計(jì)最大?？烤嚯x，是減速度，是默認(rèn)的減速度；

35、為提升智能化調(diào)控效果，根據(jù)呼梯分布稀疏指數(shù)和高層偏移指數(shù)，調(diào)節(jié)電梯的狀態(tài)更新頻率，調(diào)整節(jié)點(diǎn)更新間隔，計(jì)算表達(dá)式如下：

36、，式中，是狀態(tài)更新頻率，是電梯系統(tǒng)的默認(rèn)更新頻率，是呼梯分布稀疏指數(shù)調(diào)整系數(shù)，是高層偏移指數(shù)調(diào)整系數(shù)；

37、根據(jù)電梯在當(dāng)前加速度和減速度下的運(yùn)行狀態(tài)，通過反饋機(jī)制進(jìn)一步優(yōu)化調(diào)整，實(shí)際加速度和減速度應(yīng)根據(jù)電梯運(yùn)行的目標(biāo)速度和行程特征做適時(shí)微調(diào)，表達(dá)式如下：

38、，

39、，式中，是實(shí)際加速度，是當(dāng)前電梯運(yùn)行速度，是實(shí)際減速度，是用于調(diào)節(jié)電梯加速度的反饋調(diào)整系數(shù)，是減速度的反饋調(diào)整系數(shù)；

40、最后，執(zhí)行上述步驟得到的加速度和減速度調(diào)控，并實(shí)時(shí)監(jiān)測電梯運(yùn)行狀態(tài)，確保調(diào)控效果達(dá)到預(yù)期。

41、在上述技術(shù)方案中，本發(fā)明提供的技術(shù)效果和優(yōu)點(diǎn)：

42、本發(fā)明通過智能化劃分電梯的近距離、中距離和遠(yuǎn)距離?？?，實(shí)現(xiàn)了針對不同運(yùn)行距離的精細(xì)化速度調(diào)整。針對中距離?？?，系統(tǒng)根據(jù)載重?cái)?shù)據(jù)動(dòng)態(tài)調(diào)整電梯的運(yùn)行速度，確保在能耗與運(yùn)輸效率之間取得平衡。速度過快會帶來不必要的能耗，而速度過慢則影響效率，重新設(shè)定的速度能夠在保證乘客舒適度的同時(shí)減少功率需求，從而優(yōu)化能效。對于近距離?？浚娞菁铀俸蜏p速的調(diào)整減少了頻繁?？恐械乃矔r(shí)電流沖擊，降低了功率峰值需求，減少電力浪費(fèi)。同時(shí)，遠(yuǎn)距離?？客ㄟ^調(diào)整合適的加速度和減速度來避免設(shè)備的過度消耗。在系統(tǒng)智能化分析和控制下，各類?？烤嚯x都能實(shí)現(xiàn)最佳的速度和能量平衡，整體降低了電梯的能源消耗。

43、本發(fā)明通過智能化的速度和加速度控制，有效緩解了電梯在不同?？烤嚯x中的頻繁啟停和長時(shí)間高負(fù)載運(yùn)行問題，顯著減少了設(shè)備磨損。對于近距離?？?，系統(tǒng)通過減少瞬時(shí)的高電流沖擊，降低了電機(jī)和傳動(dòng)裝置的負(fù)荷，避免了頻繁加速和急停造成的機(jī)械磨損。而對于遠(yuǎn)距離停靠，通過智能化控制避免了長時(shí)間高速度的過度運(yùn)行，特別是在重載情況下，防止設(shè)備溫度過高、磨損加劇。系統(tǒng)還通過散熱設(shè)備的優(yōu)化減少了不必要的能量損耗。這些優(yōu)化策略不僅降低了設(shè)備老化的速度，也減少了散熱設(shè)備的額外負(fù)荷需求，延長了電梯的運(yùn)行壽命，同時(shí)降低了長期維護(hù)和更換成本。