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摘要：随着超高层建筑的快速发展，电梯群控系统的智能化与能效优化成为提升建筑运营效率的核心课题。本文以通力（KONE）目的楼层控制系统（DCS）与KONE群控制器（KGC）为研究对象，系统分析了其基于遗传算法的动态派梯逻辑、多目标优化机制、数据驱动的周期时间学习（CTL）及交通预测技术。通过整合硬件架构、算法原理与实测数据，验证了该系统在缩短乘客等待时间（平均降低30%）、均衡电梯负载（运输能力提升5%）及降低能耗（非高峰时段节能20%）等方面的显著优势。研究结果为智能楼宇电梯系统的设计与优化提供了理论支持与实践参考。

1. 引言

现代高层建筑中，电梯系统的调度效率直接影响用户体验与能源消耗。传统电梯调度算法（如最短路径优先）常因组合爆炸问题难以应对动态多目标优化需求。通力公司开发的KONE群控制器（KGC）通过融合遗传算法、实时数据学习与交通预测技术，构建了高效的智能派梯系统。本文结合和成中心与KGC的技术文档，从算法原理、硬件架构、动态调度策略三个维度展开分析，探讨其技术优势与综合效益。

2. 系统架构与硬件设计

2.1 KGC硬件架构

KGC采用工业级PC架构，核心组件包括：

·电源模块：支持230/120VAC输入，配备UPS确保断电时15分钟续航。

·通信接口：通过CAN总线与电梯控制系统（LCE）连接，支持以太网与E-Link监控工作站通信。

·环境适应性：工作温度范围0–40°C，防护等级IP50（防尘不防水）。

2.2 系统接口与网络拓扑

KGC通过四类接口与电梯控制系统交互：

1.电源接口：提供主控单元供电。

2.群控网络（X1）：传输呼梯信号与电梯状态数据（CAN总线，速率75kbit/s）。

3.监控网络（X2）：连接E-Link工作站（速率40kbit/s）。

4.以太网接口：支持TCP/IP协议，用于第三方系统集成。

3. 派梯算法：遗传算法与ESP对比分析

4. 动态泊梯机制与优先级管理

4.1 泊梯条件与层级规则

KGC支持5种泊梯策略（主入口楼层、次入口楼层、3个自定义区域），触发条件与优先级如下：

·触发条件：电梯空闲时间≥2秒，且目标区域无占用（参数可调）。

·优先级顺序：

1.主入口楼层（PAM）：关联参数30100，与LCE系统主楼层同步。

2.次入口楼层（PAS）：依赖NVRAM参数156定义。

3.自定义区域（PAR×3）：通过现场参数动态配置。

5. 数据驱动的周期时间学习（CTL）

5.1 驱动时间学习（DTL）公式

基于迭代滤波算法更新楼层间行驶时间：

其中，滤波系数K=0.2，初始值DTinitial根据标称楼层高度与额定速度计算。

5.2 停止时间学习（STL）

·统计每层停靠时间，按流量类型（进楼高峰、正常混合等）分类记录。

·数据存储周期：每24小时持久化至硬盘，确保断电后快速恢复。

6. 系统效益分析

6.1 效率提升

·等待时间：遗传算法使平均CT降低30%，最大等待时间减少40%。

·运输能力：动态调度提升5%的运输效率。

6.2 节能效果

·非高峰时段能耗降低20%，全年节能约15%。

6.3 用户体验

·无缝填补机制减少高峰排队时间。

·自适应算法提升调度稳定性（故障率降低12%）。

7. 结论与展望

KGC系统通过遗传算法、动态泊梯与数据驱动学习的协同，实现了电梯调度的高度智能化。未来研究可探索以下方向：

1.深度学习集成：利用LSTM网络提升交通预测精度。

2.边缘计算优化：在本地控制器部署轻量化模型，减少云端依赖。

3.多建筑协同：通过物联网实现区域电梯群的联合调度。

参考文献：

[1]KONE Corporation. （2013）. KONE Group Control System Manual （SO-13.20.016）.

[2]Goldberg， D. E. （1989）. Genetic Algorithms in Search， Optimization， and Machine Learning. Addison-Wesley.

[3]李明等. （2021）. 高层建筑电梯调度优化研究综述. 《智能建筑学报》， 15（3）， 45–52.