Método de control difuso de grupo de ascensores para la optimización del consumo energético de los del tipo que se emplea por sistemas de control de ascensores de transporte vertical que se caracteriza porque comprende las etapas de evaluar la aptitud energética de cada cabina y asignar las llamadas de planta según un orden conforme (i) una primera valoración energética absoluta (1);

(ii) una segunda valoración energética relativa (5); y (iii) una tercera valoración conforme a la contigüidad (8) de las llamadas.

Controlador dinámico y método de control difuso de grupo de ascensores para la optimización del consumo energético.

El objeto de la presente invención es un método y controlador dinámico de optimización de la energía de los del tipo empleado por sistemas de control de grupo de ascensores para transporte vertical que minimiza el gasto energético de las cabinas atendiendo a una triple valoración, mediante lógica difusa, de todas y cada una de las asignaciones del tipo llamada de planta-ascensor factibles de formar parte del despacho.

La presente invención, por cuanto resuelve un problema técnico de transporte vertical, forma parte del ámbito de la ingeniería de transporte, y más concretamente de los dispositivos electrónicos aplicados al control del movimiento de ascensores y similares.

Estado de la técnica anterior

El problema del transporte vertical hace referencia a todo el proceso en el que grupos de pasajeros viajan entre plantas distintas de una instalación utilizando los medios de transporte (grupos de ascensores y escaleras) disponibles. Al respecto, se desarrollan sistemas complejos de control de grupo de ascensores (Elevator Group Control System, EGCS) que proporcionan un transporte eficiente y a la vez ofrecen cierto grado de servicio (GoS). El rendimiento de dichos EGCS se mide según distintos criterios como el tiempo medio de esperas por pasajero, el porcentaje de esperas superiores al minuto y el consumo energético.

Como alcanzado cierto grado de sofisticación, es matemáticamente imposible (este hecho es conocido en terminología anglosajona como NP-Hard) optimizar el funcionamiento atendiendo todos los criterios a la vez, se suele optimizar uno en detrimento de los otros según las preferencias del propietario del edificio. De este modo, dada la actual relevancia internacional del desarrollo sostenible (sobre todo como ventaja competitiva que puede marcar las diferencias en el sector privado), sería deseable un EGCS que optimice el consumo energético.

La tendencia a construir rascacielos y edificios de altura cada vez mayor ha sido una constante en la construcción urbanística de acuerdo con motivos económicos y espaciales. En estas instalaciones el transporte vertical constituye un verdadero problema técnico y logístico, dado que su complejidad aumenta de forma exponencial con su altura.

En este sentido el despacho de ascensores es una actividad de importancia vital y todo EGCS lo acomete atendiendo dos aspectos principales: magnitud del cálculo (tiempo de respuesta) y tratamiento de la incertidumbre [1], Para un determinado instante el problema del despacho de ascensores se define como un problema NP-Hard. Así, para un edificio que posee n ascensores donde k plantas demandan el servicio de una cabina, existen nk soluciones. De ahí la complejidad del problema en edificios altos.

En sistemas corrientes donde no se proporcionan paneles numéricos a los pasajeros para indicar el destino, la incertidumbre es muy elevada pues ni la cantidad de pasajeros de la llamada ni el destino exacto de cada uno de ellos se conoce hasta que entran en la cabina. Además de la complejidad y el alto grado de incertidumbre el EGCS debe tener en cuenta las posibles llamadas de planta futuras. Por todo ello, es frecuente el empleo de inteligencia artificial o metaheurísticas avanzadas: la utilización de algoritmos genéticos [2] o de búsqueda tabú proporciona resultados de calidad pero su tardanza a la hora de obtener una solución óptima los hace inapropiados para este tipo de problemas donde la cuestión temporal es vital. Otras alternativas como las redes neuronales [3] necesitan periodos largos de entrenamiento y son costosas y complejas de implementar, además se muestran incapaces de adaptarse a variaciones bruscas o imprevistas de la demanda. A diferencia de las anteriores metodologías mencionadas, la lógica difusa [4] es de fácil implementación, rápida en ejecución y por su propia definición perfecta para el tratamiento de la incertidumbre.

A medida que las instalaciones crecen en altura y consecuentemente los ascensores en tamaño y número, el consumo energético del transporte vertical aumenta drásticamente. Así en edificios modernos la potencia media empleada por la alimentación del conjunto de las cabinas de un edificio oscila entre el 2% y el 10% de su factura eléctrica total [5].

Los primeros estudios datan de principios de los setenta. Aún así, no es aún frecuente el empleo de heurísticas y metaheurísticas destinadas a la minimización de la potencia consumida.

Según la tecnología antigua del frenado del ascensor, la totalidad de la energía empleada en mover la cabina era irrecuperable, y el mayor gasto el debido al encendido del motor, así pues el consumo energético se solía relacionar con el número de arranques de las cabinas. En este sentido se propusieron diseños basados en la evaluación multicriterio mediante lógica difusa [6] del tiempo medio de espera, el porcentaje de esperas largas y la energía. Sin embargo, algunos modelos modernos como [7] persisten en el enfoque de minimizar el número de paradas para indirectamente minimizar consumo.

Sin embargo la tecnología presente permite recuperar una parte de la energía empleada devolviéndola a la red [8]. El diseño suele ser tal que cuando la cabina se encuentra a la misma altura que el contrapeso y la carga de ésta es la mitad de la máxima permitida el sistema se encuentra en equilibrio: de esta forma, cuando el ascensor viaja en dirección descendente con una carga menor que la mitad de la máxima permitida o en dirección ascendente con una carga mayor que la mitad de la máxima permitida, el ascensor consume energía (más cuanto mayor es la distancia y el desequilibrio es mayor) y viceversa. Así, mediante una asignación eficaz de las llamadas es posible recuperar parte de la energía consumida, llegándose a obtener en algunos casos hasta un balance neto positivo.

Referencias

[1] Barney, G., 2003. Elevator Traffic Handbook: Theory and practice, Taylor & Francis Group.

[2] Siikonen M-L, J. Sorsa, Optimal control of Double Deck elevator group using genetic algorithm, KONE Corporation, Finland (2002).

[3] Lu Yu, Jin Zhou, Shingo Mabu, Kotaro Hirasawa, Jinglu Hu, Sandor Markon, Elevator Group Control System using Genetic Network Programming with ACO Considering Transitions, SICE Annual Conference, Kagawa University, Japan (2007).

[4] Zong-Mu Yeh; Kuei-Hsiang Li (2003). A systematic approach for designing multistage fuzzy control systems.

[5] The Chartered Institution of Building Services Engineers (2005). CIBSE Guide D: Transportation systems in buildings.

[6] ChangBum Kim, Kyoung A. Seong, Hyung Lee-Kwang, Jeong O. Kim, Design and Implementation of a Fuzzy Elevator Group Control System, South Korea (1998).

[7] An Elevator Group Control System with a Self-Tuning Fuzzy Logic Group Controller. Transactions on Industrial Electronics (2010).

[8] Tapio Tyni y Jari Ylinen (2006). Evolutionary bi-objective optimization in the elevator car routing problem, KONE Corporation, Finland.

Explicación de la invención

El problema técnico que pretende resolver la presente invención es el de la asignación eficaz de las llamadas con tal de recuperar parte de la energía consumida por las cabinas.

Para ello, la presente invención propone un controlador de grupo de ascensores basado en lógica difusa (Fuzzy Logic EGCS) capaz de realizar una evaluación energética del estado del sistema que permita una gestión eficaz del problema de despacho en las llamadas de planta.

Así pues, para un edificio de p plantas y n ascensores, se calculan n×p procedimientos difusos mediante tres valoraciones distintas de cada una de las posibilidades: una estimación basada en la energía absoluta empleada, una estimación basada en la energía relativa empleada respecto de las demás opciones y una estimación de la contigüidad entre llamadas de planta, permitiendo así al ECGS la optimización del consumo energético.

La estimación difusa de la energía absoluta de cada posibilidad se realiza mediante una serie de variables lingüísticas, en la realización...

1. Método de control difuso de grupo de ascensores para la optimización del consumo energético de los del tipo que se emplea por sistemas de control de ascensores de transporte vertical que se caracteriza porque comprende las etapas de evaluar la aptitud energética de cada cabina y asignar las llamadas de planta según un orden conforme (i) una primera valoración energética absoluta (1); (ii) una segunda valoración energética relativa (5); y (iii) una tercera valoración conforme a la contigüidad (8) de las llamadas; y en donde dicho proceso se repite hasta que todas las llamadas de planta han sido asignadas a alguna cabina, estableciéndose una valoración completa (12) de cada par n-p ponderada conforme una pluralidad de pesos, al menos uno para cada una de las valoraciones descritas (1, 5, 8).

2. Método de acuerdo con la reivindicación 1 que se caracteriza porque la valoración energética absoluta (1) estima la cantidad total de energía empleada por la cabina n en responder la llamada p, dependiendo de la posible distancia recorrida en caso de que la cabina atendiera la llamada PDR (2), el desequilibrio de la cabina respecto del estado energético nulo o de reposo si la cabina atendiera la llamada Desequilibrio (3), y de la dirección actual de la cabina Dirección (4).

3. Método de acuerdo con la reivindicación 1 y 2 que se caracteriza porque la valoración energética relativa (5) realiza una comparativa ponderando los valores de la valoración energética absoluta (1) para obtener la aptitud de cada una de las posibles asignaciones respecto de las demás dentro del universo de despachos factibles, dependiendo de los parámetros "Desviación Relativa" (6) y "CalidadAlter" (7).

4. Método de acuerdo con la reivindicación 3 que se caracteriza porque el parámetro "Desviación relativa" (6) mide la diferencia en desviaciones típicas del valor de la energía empleada por la cabina n en atender la llamada p respecto de la media que emplean todas las cabinas en responder la llamada p; y en donde el parámetro "CalidadAlter" (7) se cerciora de la existencia de alguna otra alternativa de aptitud similar en caso de ser una buena opción la asignación n-p, y en donde si la calidad de la alternativa es buena la cabina n puede considerarse para despachar otra llamada pues tiene un buen sustituto y no constituye una asignación crítica.

5. Método de acuerdo con las reivindicaciones anteriores que se caracteriza porque una vez realizada una primera valoración energética tanto absoluta (1) como relativa (5), se escoge como primer despacho la asignación con la mejor aptitud ponderando ambos criterios, y donde partiendo de la asignación previa n-p calculada, se obtienen de nuevo todas las aptitudes de cada cabina n respecto de las demás llamadas p todavía sin asignar teniendo en cuenta ahora una valoración de la contigüidad (8) en sentido energético.

6. Método de acuerdo con la reivindicación 5 que se caracteriza porque la estimación difusa de la contigüidad (8) atiende a (i) la medida de la distancia mínima de entre todas las llamadas ya asignadas de forma definitiva a la cabina n y la llamada considerada p "proximidad" (9); (ii) el posible Desequilibrio (10) de la cabina respecto del estado energético nulo; y (iii) la dirección actual de la cabina (11).

7. Controlador dinámico de optimización de la energía de los del tipo empleado por los sistemas de control de un grupo de ascensores para transporte vertical y que se caracteriza porque comprende, al menos, (a) unos primeros medios configurados para la detección de la masa y el estado de la cabina; (b) unos segundos medios configurados para el cálculo de las variables lingüísticas (2, 3, 6, 7, 9, 10) y el método de las reivindicaciones 1 a 6; y en donde dichos medios lógicos están a su vez configurados para evaluar las reglas de inferencia establecidas.

8. Sistema de control dinámico de optimización de la energía de los del tipo empleado por los sistemas de control de un grupo de ascensores para transporte vertical y que se caracteriza porque implementa el método de las reivindicaciones 1 a 6 y/o el controlador de la reivindicación 7.