导读:本文包含了电梯群优化调度论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:风电消纳,供电模式,改进粒子群算法,优化调度
电梯群优化调度论文文献综述
谢丽蓉,范伟明,晁勤,李永东,李进卫[1]（2019）在《考虑最小失弃风量的塔筒电梯供电优化调度》一文中研究指出针对目前风电场存在弃风严重与风电机组维护量巨大的问题,该文提出在"弃风量+储能补偿电量=塔筒电梯消耗电量"的供电模式下,构建基于最小失弃风量的塔筒电梯供电优化调度经济模型。首先分析塔筒电梯供电模式,建立塔筒电梯日耗电量模型;其次构建包含储能成本、风电场内部购电成本、储能补偿火电排污和环境治理成本等相关指标的目标函数,提出采用改进粒子群算法,高效解决塔筒电梯供电优化调度问题;最后以新疆达坂城某风电场对该优化调度模型验证,通过算例验证该模型对塔筒电梯供电优化调度的可行性与有效性。(本文来源于《太阳能学报》期刊2019年05期）
陈润明[2]（2019）在《等待时间优先的电梯优化调度方案》一文中研究指出本文以电梯的停靠方案为研究对象,通过建立优化模型,表述电梯的调度的方案,并由蒙特卡罗方法进行模拟,最终得到合理的调度方案。(本文来源于《科技风》期刊2019年01期）
刘清,关榆君[3]（2018）在《电梯群控系统节能优化调度控制》一文中研究指出针对传统的电梯群控系统控制目标单一、自适应性差、节能效果不显着的问题,提出一种模糊控制结合神经网络算法的电梯群控系统来进行优化调度。电梯群控系统具有多目标的特点,建立由多个评价指标组成的综合评价函数,评价函数值即电梯的可信度作为整个系统的输出,选择可信度大的电梯进行派梯。从时间和能源角度考虑,选择了影响较大的输入变量,利用模糊控制中的隶属函数求出输入变量的隶属度从而将系统简单化处理。针对电梯群控系统具有非线性、难以建模的特点,利用BP神经网络建立起输入和输出之间的非线性联系。仿真结果表明,训练之后的神经网络输出值精度高,具有一定的泛化能力,可以实现电梯调度控制。通过与其它电梯群控算法进行对比,可知模糊控制结合神经网络算法确实能使电梯群控系统优化。(本文来源于《计算机仿真》期刊2018年10期）
郎曼[4]（2017）在《电梯群控系统的节能优化调度仿真研究》一文中研究指出高层建筑的日益涌现,其内部对电梯的需求量大幅增加,单部电梯已远远无法满足使用者出行的需求。为了提升乘客的运输效率,各个高层建筑纷纷增加电梯的数量来满足出行者的诉求。电梯群的应用缩短了使用者在等候电梯以及乘坐电梯时所花费的时间。但是,由于其无序调度导致运行效率较低,能耗较大等问题。因此,有必要进行优化设计以提升电梯群的运行效率以及降低运行过程中的能耗。本文以此为研究目的,通过对电梯群运行过程的特征进行分析研究,加以优化。人工智能算法在建模优化设计中有着突出表现,特将其应用于电梯群控系统(The Elevator Group Control System)。利用MATLAB实现核心程序的编写,并搭建了仿真平台进行研究测试。本文的设计思路如下:首先,是对电梯控制的发展史以及电梯群控的研究现状进行了阐述。其次,是在电梯群控系统的研究中,将前人研究所使用的算法进行了简要说明,并指明了其优缺点。然后,针对电梯运行的控制过程中所遇到的关键问题进行了分析说明:利用现有的图像识别技术可以很好的对使用电梯的人员数量进行统计。在人员数量确定的情况下,通过计算出行人员中上行或者下行数量的占比以及各呼梯请求信息的分布情况可确定电梯的交通流模式。接下来,利用目的层预约技术、根据EGCS的特征指标选取平均候梯时间、平均乘梯时间、系统平均停靠次数建立了数学优化模型,利用本文使用的核心控制算法(人工蜂群算法)进行多目标优化控制。最后,是对基于该算法的EGCS进行了仿真研究,并利用仿真平台进行测试认证。通过随机生成的方式产生乘客信息,并进行交通模式的识别。通过手动方式产生各个呼梯信息,最后利用该算法进行优化设计,产生结果。将利用该算法的EGCS的控制器与使用遗传算法的控制器以进行对比分析,仿真结果验证了该算法的有效性。(本文来源于《太原理工大学》期刊2017-06-01）
兰琪[5]（2016）在《电梯群控的优化调度研究》一文中研究指出电梯作为中高层楼宇建筑中不可或缺的一种交通工具,其控制方法与组成结构经历了漫长的发展过程,由最初简单的独立电梯控制、较为复杂的电梯并联运行控制、智能化的多台电梯联合控制,到现在形成了能够适应不同建筑环境的自适应电梯控制技术。如何能够全方位提高电梯的服务质量一直是电梯控制领域的核心研究内容,随着对电梯服务质量需求的不断提高,不仅单梯的控制系统需要进行优化,而且对多组电梯构成电梯群的调度控制研究也变得更加深入。本文通过对电梯群控调度系统的特性进行分析,展开了针对电梯群控优化调度的研究,设计了基于目的层预约型电梯的模糊控制方法对群控系统进行优化,开发了以西门子PLC(S7-1200)为控制器的电梯群控制系统,搭建了基于Win CC的电梯仿真平台,对不同的群控方法分别进行了仿真实验。本文首先分析了电梯控制技术研究现状,总结了群控系统中采用的各种智能算法及应用,综合考虑优化效果与实际可行性,设计了基于PLC的电梯群控制方法。随后,对电梯控制系统的特性进行了分析,建立了相应的目的层预约型电梯的数学描述模型;基于此模型选择了乘客候梯时间、乘客乘梯时间、能源消耗量与轿厢拥挤度四项性能评价指标作为组成群控系统性能综合评价指标函数的基础,根据不同需求,通过各指标权值的设定生成不同的派梯策略;通过采集写字楼的实际客流信息,分析了不同时段客流交通模式的特点,设计了模糊逻辑判别模型对客流交通模式进行分类,并依此对评价函数权重进行动态调整。最后,建立了基于PLC与Win CC的电梯群控仿真平台,采用模糊查询表的方式实现交通模式的自动识别,设计了电梯群控系统程序。在电梯群控仿真平台中对不同的群控方法进行仿真测试,对结果进行比较分析,验证了本文所设计群控方法对群控系统优化的有效性及在PLC系统中的实际可行性,实现了电梯群控的优化调度,提高了电梯群控系统的整体性能水平。(本文来源于《太原理工大学》期刊2016-05-01）
陈福兰,杜虹[6]（2013）在《电梯群控调度策略的蚁群优化算法及其仿真》一文中研究指出电梯群控调度是解决多电梯多呼叫状态下达到节能省时的最优分配方案的问题。提出电梯群控调度要求及在评价函数的基础上对蚁群算法进行分析研究,并将蚁群算法应用到电梯群控调度策略中,通过仿真证明,该应用是合理有效的。(本文来源于《装备制造技术》期刊2013年12期）
杨琴,袁玲玲,梁红艳,李金奇,武思[7]（2013）在《基于改进粒子群算法的电梯优化调度研究》一文中研究指出针对上班高峰期多台电梯调度的问题,建立了反映整个电梯服务系统特征的数学模型,以达到最小化乘客的平均等待时间即候梯时间为调度目标,在此基础上,利用改进粒子群算法对电梯相应的服务楼层分区方案进行迭代寻优,同时满足最小化电梯平均运行时间和载客人数的要求,使所有电梯发挥其最高效的作用。在模型的求解过程中采用非线性方程的数值解法进行求解,并通过Matlab编程最终得到电梯相应服务楼层的优化调度方案。这两者的结合在仿真中取得了有效的成果,证明了这一调度方法的实用性和有效性。(本文来源于《工业工程》期刊2013年02期）
韩琪[8]（2012）在《基于粒子群算法的电梯优化调度研究》一文中研究指出在城市建设事业加速发展背景下，随之而来的是大量的智能建筑的出现。随着人工智能技术的广泛应用，智能化建筑的快速发展推进了电梯等相关交通技术的快速发展。作为电梯交通技术的核心内容，电梯群控调度系统及群智能算法以其显着的自身优势必将拥有广泛的应用前景。本篇文章着重对粒子群算法在电梯群控调度中的应用作了详细的分析，把研究对象定为电梯群控调度系统，在以提高楼宇智能化水平为目标的基础上扩展了智能算法的应用领域。具体：（1）针对群控系统自身存在的复杂性、随机性、不确定性及多目标性等特点，把提高电梯群的服务质量以及乘客乘梯舒适度作为出发点，建立综合考虑乘客侯梯时间，乘梯时间，长时间等候率以及系统能源消耗多个性能指标的多目标数学模型，采用简单易操作的线性加权法对综合评价函数进行设计。（2）根据粒子群算法原理，进行了优势详细分析，并将此算法应用到群控调度系统，结合多目标优化数学模型的综合评价函数以及系统约束条件，设计出粒子群算法中的适应度函数，从而搜索到最优的方案进行派梯。（3）为了得到更好的优化调度效果，本文借鉴模拟退火算法中的概率选择机制，应用于解决粒子群算法陷入局部最优解缺陷问题，提出混合的粒子群算法，并将改进的算法应用到群控系统优化调度中进行模拟仿真的测试；将基本粒子群优化算法与改进的算法和最短等候时间调度算法进行模拟运行仿真结果分析。改进后的粒子群优化算法有着更好的优化效果。（4）利用Matlab中各类算法所得结果应用到优化调度仿真中，利用Matlab的GUI进行了群控系统模拟调度软件的可视化界面设计，实现了动态可视化电梯群控调度软件测试平台搭建。(本文来源于《西安工程大学》期刊2012-12-01）
赵小翠[9]（2011）在《电梯群控系统的多目标智能优化调度研究》一文中研究指出人工智能的快速发展,为电梯群控系统提供了更加广阔的发展空间,为了跟随现代化城市和智能建筑的脚步,智能化电梯群控系统已经成为现代群控系统的发展方向。通过模拟社会性生物的自组织行为产生的群智能算法,是一种新型的人工智能优化算法,目前的许多研究成果显示了其独特的优势与广阔的应用前景。本文以电梯群控系统为研究对象,以提高电梯群控系统的智能化水平和扩大粒子群群智能算法的应用为目的,对粒子群算法在电梯群控系统调度中的应用进行了深入的分析与研究。以下为本文主要的创新工作：1)针对电梯群控系统的控制目标多样性与复杂性,结合多目标优化的原理与求解方法,从群控系统的服务质量、服务数量和系统节能叁个角度考虑,综合候梯时间、乘梯时间、长时候梯率、轿厢拥挤度和系统能耗五个性能指标,采用线性加权法建立电梯群控系统的多目标优化模型。2)在分析和研究了粒子群优化算法的特点之后,提出将带有线性递减惯性权值的粒子群优化算法(LDW-PSO)应用到电梯群控混合系统中,利用粒子群算法的协同搜索与信息共享机制来优化派梯,在不同的交通模式中,与最小候梯时间调度策略进行比较,都得到了更好的控制效果。3)为了进一步提高粒子群算法的调度效果,利用模拟退火算法的概率选择机制和全局收敛性弥补粒子群算法容易陷入局部最优的不足,提出粒子群算法与模拟退火算法相融合的粒子群-模拟退火优化算法(LDWPSO-SA),并应用到电梯群控混合系统中进行优化调度。在不同的交通模式中,与粒子群优化调度策略进行仿真比较,粒子群-模拟退火优化算法进一步提高了调度效果。同样也表明将互补的算法进行融合可以得到更好的优化效果,这也是人工智能算法的一个研究方向。(本文来源于《华南理工大学》期刊2011-06-22）
金荣晶[10]（2011）在《电梯群控系统智能优化调度策略的研究》一文中研究指出随着高层智能建筑的大量涌现,人们对电梯系统的交通运输服务质量提出了更高的要求。电梯是高层建筑物中最主要的垂直交通工具,而电梯群控系统必须能够最大化电梯的运输能力并且给乘客带来较高的服务质量。无论是在商用还是民用的现代化建筑物中,电梯群控系统必须能够更加有效地控制电梯群中的电梯。分析了电梯群控系统的特性、控制方式、性能评价指标及交通流情况,并建立起交通流分析模型,该模型可以生成任一交通模式下的客流数据,为群控系统提供仿真环境。在交通模式识别方面,采用基于联结机制的模糊神经网络对交通流进行辨识,该方法对复杂的交通流具有很好的识别能力,对电梯群控系统控制器根据不同的交通状况采用相应的派梯策略可以起到很好的指导作用。采用自调节模糊逻辑控制器作为电梯群控系统的控制器。控制器可以根据电梯群控系统的交通流变化的情况自动的调节控制器的隶属度函数并且选择最合适的模糊规则集,这样使得该控制系统具备了自调节的功能。控制器通过查询系统的性能指标数据,根据平均候梯时间(AWT)数据来合理的改变隶属度函数和选择合适的模糊规则集,使得控制器的输出总是可以被用来修正控制器的动作。最后,控制器做出的这些修正会保证系统的控制指标AWT是尽可能的小的。这样就可以获得或者保持令人满意的控制器性能。通过仿真实验,与传统的调度算法所获得的电梯群控系统性能指标进行比较,可知基于自调节模糊控制器的调度算法获得了最短的平均候梯时间和平均乘梯时间。这表明本文采用的调度策略获得了更佳的控制性能。(本文来源于《东北大学》期刊2011-06-01）
电梯群优化调度论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文以电梯的停靠方案为研究对象,通过建立优化模型,表述电梯的调度的方案,并由蒙特卡罗方法进行模拟,最终得到合理的调度方案。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
电梯群优化调度论文参考文献
[1].谢丽蓉,范伟明,晁勤,李永东,李进卫.考虑最小失弃风量的塔筒电梯供电优化调度[J].太阳能学报.2019
[2].陈润明.等待时间优先的电梯优化调度方案[J].科技风.2019
[3].刘清,关榆君.电梯群控系统节能优化调度控制[J].计算机仿真.2018
[4].郎曼.电梯群控系统的节能优化调度仿真研究[D].太原理工大学.2017
[5].兰琪.电梯群控的优化调度研究[D].太原理工大学.2016
[6].陈福兰,杜虹.电梯群控调度策略的蚁群优化算法及其仿真[J].装备制造技术.2013
[7].杨琴,袁玲玲,梁红艳,李金奇,武思.基于改进粒子群算法的电梯优化调度研究[J].工业工程.2013
[8].韩琪.基于粒子群算法的电梯优化调度研究[D].西安工程大学.2012
[9].赵小翠.电梯群控系统的多目标智能优化调度研究[D].华南理工大学.2011
[10].金荣晶.电梯群控系统智能优化调度策略的研究[D].东北大学.2011