电梯混合能源管理系统是一种创新的解决方案，旨在解决电梯运行过程中产生的大量能耗问题，同时减少对公共电网的依赖。本文提出的集成控制模型结合了太阳能、蓄电池、超级电容器和电网等多种能源，利用模糊神经网络进行预测控制，以实现能源的高效利用和优化。
模糊神经网络是一种融合了模糊逻辑和神经网络的智能算法，它能够在处理不确定性和非线性问题时展现出强大的性能。在电梯的混合能源管理中，模糊神经网络被用来预测电梯的载荷流量，这是一种混沌系统，具有复杂和不可预测的行为。通过分析电梯载荷流的混沌特性，可以更准确地预测未来一段时间内的电梯使用情况，从而提前调整能源配置，降低能耗。
该控制系统包含六个关键模块：模糊神经网络预测控制、太阳能光伏系统与储能系统的协调、超级电容与蓄电池的管理、电梯与超级电容之间的交互、储能系统与电梯控制电路的联动，以及储能系统与电网的切换。这些模块共同作用，确保在满足电梯运行需求的同时，实现能量的自动调配和优化。
在实际应用中，电梯变频器的直流母线两端接入节能装置，不改动电梯原有结构。模糊神经网络预测控制系统根据预测的电梯载荷流变化，调整各个模块的状态，例如控制超级电容和蓄电池的电压，以及DC/DC直流变换电路的开关，确保能量在储能系统和负载之间高效流动。
太阳能光伏系统提供了可再生能源，与蓄电池配合，可以在电网电力不足或成本较高的时候提供补充。超级电容器则因其快速充放电能力和高功率密度，适合应对电梯运行过程中的瞬时高峰需求。通过这种方式，系统能够有效利用电梯回馈的能量，减少对电网的依赖，降低运营成本，并减轻电网波动。
电梯的混沌行为使得载荷预测成为一项挑战，而模糊神经网络因其适应性和准确性，成为解决这一问题的理想工具。结合混沌理论，模糊神经网络可以处理电梯载荷流的复杂动态，为能源管理系统提供精确的预测，实现更精细的能量调度。
总结来说，基于模糊神经网络的电梯混合能源管理系统集成控制研究旨在通过智能控制策略，优化电梯运行的能源利用，减少能耗，提高能源效率。这一研究对于推动绿色建筑和可持续发展具有重要意义，同时对电梯行业的节能技术进步起到了积极的推动作用。
