电梯混合能源节能系统的集成控制研究.pdf

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1、电梯混合能源节能系统的集成控制研究林尧。等电梯混合能源节能系统的集成控制研究ResearchontheIntegratedControloftheElevatorHybridEnergy—-savingSystem林尧1，2纠艳默1障豢潮2(福州大学机械工程及自动化学院1，福建福州350108；福建省特种设备检验研究院2，福建福州350008)摘要：为了实现电梯最大程度的节能，建立了一种基于电网、太阳能、蓄电池、超级电容器、回馈能量等混合能源管理的电梯集成控制节能系统模型。运用基于混沌系统的模糊神经网络预测控制策略，对节能系统中各能

2、量间的DC／DC控制模块开关变量参数进行预测控制，实现混合能源的合理自动调配和综合利用。在典型工况下，运用Matlab软件对模糊神经预测控制算法进行仿真。仿真结果表明，该控制策略能够满足电梯混合能源节能系统集成控制要求，达到节能降耗的目的。关键词：混合能源电梯节能系统集成控制模糊神经网络预测控制Mathb中图分类号：TI-1211；TP2文献标志码：ADOI：10．16086／j．cnki．issnl000—0380．201603022Al劬'aet：Inordertorealizethegreatestdegree0fenergy

3、鞠viI培forelevatom-themodel0felevatorintegratedcontrolenergysavingsystemisestablishedbasedonhybridenergymanagement-includingpower咖d。solarenergy，storagebattery，supercapacitorandfeedbackenergy。etc．ByusiIlgfIlzz)，neuralnetworkpredie由econtrolstrategybasedonchaoticsystem-thep

4、redie西econtrolfordiscretevariableparametersofDC／DCcontrolmodulesofvariousenergiesinenergysangsystemisconducted-toimplementreasonableautomaticallocationandcomprehensiveutilization．Theresultsofsimulationshowthatthiscontrolstrategysatirestherequirementsofelevatorhybridene

5、rgyintegratedcontrolsystems-reachesthepurposeofenergysavingandreducingenergyconsumption．Keywords：HybridenergyElevatorenergy—savingsystemIntegratedcontrolFuzzyneuralnetworkPredictivecontrolMatlab0引言电梯在给人们的生活带来便利的同时，其逐年增加的巨大能耗引起了建筑界和节能领域的关注u1。据清华大学建筑节能研究中心的统计数据，电梯的能耗一般占整

6、个建筑总能耗的5％一15％。与大多数单纯依靠电能、热能等单一能源作为唯一动力源的设备一样，传统电梯主要依靠电网供电运行。电梯又因其独特的工作特性，在大部分工作时间内并未运行在最佳能效模式下，造成自身再生能量的浪费怛1。为了减少电梯再生能量的浪费及其对公共电网的依赖，本文提出了一种基于电网、太阳能、蓄电池、超级电容器、回馈能量等混合能源管理的电梯集成控制节能系统模型和控制策略，运用模糊神经网络预测控制策略，实现混合能源的合理自动调配和综合利用，达到电梯节能降耗的目的。1建立电梯混合能源节能系统集成控制模型目前电梯的节能主要有以下3种方

7、式。一是通过修改稿收到日期：2015—05—26。第一作者林尧(1971一)，男，现为福州大学机械工程及自动化学院在读博士研究生，高级工程师；主要研究方向为电梯及起重设备的故障诊断、检验方法等。改变电梯的拖动方式，提高电梯的拖动效率，如将三相异步电机齿轮传动改为永磁同步电机无齿轮传动，但这种方法成本较高，需要改变电梯的控制系统口]。二是再生能量的回馈电网，但是直接回馈至电网的再生能量含有谐波，会污染电网，造成电网波动Ho。三是仅用超级电容实现再生能量的再利用，此种方法成本较高，且超级电容能量密度小，不适合存储电梯产生的稳态能量【5。

8、6]。这三种节能方式除存在上述不足之外，电梯节能技术还需考虑以下两个方面的问题。一是电梯实际有效率和能量损耗，即使将电梯发电的回馈能量全部存储再利用，也无法满足电动状态所需的能量。二是如何合理控制电梯再生能量的输出与电梯能量需求在时间