JP2015117118A - エレベーター群管理システムおよびエレベーター群管理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】交通需要に応じて、待ち時間低減と消費電力抑制を的確に重み付けすることができるエレベーター群管理システムを提供する。【解決手段】消費電力および待ち時間の評価に基づいて、乗場からの呼びを割り当てるエレベーターを選択する群管理システムにおいて、ビルの仕様およびエレベーターの仕様を記憶するパラメーター設定処理部６ｃと、各仕様に基づいて、交通需要に応じた消費電力低減効果を算出する交通計算算出処理部６ａａと、算出された消費電力低減効果に基づいて、消費電力の評価における重み係数を交通需要に応じて算出する重み係数算出処理部６ａｂと、現在の交通需要を判定する交通状況判別処理部６ａｃと、算出された重み係数および現在の交通需要に基づいて、現在の交通需要に応じた重み係数を設定する重み係数決定処理部６ａｄを有する。【選択図】図１

Description

本発明は、複数のエレベーターの内から乗場呼びに応答するエレベーターを割当てるエレベーター群管理システムおよびエレベーター群管理方法に関する。

エレベーター群管理システムは、複数のエレベーターを一つのグループとして扱うことで、利用者に対してより効率的な運行サービスを提供する。具体的には、複数のエレベーター（例えば、３台から８台）を一つのグループとして管理し、ある階床に乗場呼び（エレベーター乗場におけるエレベーターの呼出し）が発生した場合に、エレベーター群管理システムは、このグループの中から適切なエレベーターを一つ選択して、そのエレベーターに乗場呼びを割当てる。

このようなエレベーター群管理システムに関する従来技術として、特許文献１および特許文献２に記載の技術が知られている。

特許文献１の技術においては、新規に発生した乗場呼びに対して、エレベーターかご負荷から評価される消費電力を低減するように、割当てるエレベーターを決定する。例えば、かごの上昇時には、かご負荷と釣合い重りがバランスするエレベーターに呼びを割当てやすくしている。

特許文献２の技術においては、走行距離に応じた省エネルギー（以下、省エネと略記する）評価における重み係数の関数形をシミュレーション実験に基づいて設定している。

特開平９−２２７０３３号公報 国際公開第２００８／００１５０８号

特許文献１に記載の従来技術においては、乗場呼びに対して一つのエレベーターかごを決定する際の割当ての評価において、交通量の大小によって重み係数が決定される。この重み係数によって待ち時間評価指標など、他の割当て評価との関連付けを行っているが、単純な交通量の大小によっては本来消費電力量を軽減可能な交通量の場合に待ち時間を配慮する運転が実行されたり、待ち時間への配慮が必要である交通量の場合に、消費電力量を軽減する運転が実行されたりする。また、特許文献２に記載の従来技術においては、重み係数の関数形を設定するためにシミュレーション実験を要するため、群管理システムの構築に繁雑な作業を伴い、かつ時間を要する。

そこで、本発明は、交通需要に応じて、待ち時間低減と消費電力抑制を的確に重み付けすることができ、かつ構築が容易なエレベーター群管理システムおよびエレベーター群管理方法を提供する。

上記課題を解決するために、本発明によるエレベーター群管理システムは、複数のエレベーターについて消費電力および待ち時間を評価し、本評価に基づいて、乗場からの呼びを割り当てるエレベーターを選択するものであって、複数のエレベーターが設置されるビルの仕様および複数のエレベーターの仕様を記憶するパラメーター設定処理部と、パラメーター設定処理部が記憶する各仕様に基づいて、交通需要に応じた消費電力低減効果を算出する交通計算算出処理部と、交通計算算出処理部が算出した消費電力低減効果に基づいて、消費電力の評価における重み係数を交通需要に応じて算出する重み係数算出処理部と、現在の交通需要を判定する交通状況判別処理部と、重み係数算出処理部が算出した交通需要に応じた重み係数と、交通状況判別処理部が判定した現在の交通需要とに基づいて、現在の交通需要に応じた重み係数を設定する重み係数決定処理部とを有する。

また、上記課題を解決するために、本発明によるエレベーター群管理方法は、複数のエレベーターについて消費電力および待ち時間を評価し、本評価に基づいて、乗場からの呼びを割り当てるエレベーターを選択するものであって、複数のエレベーターが設置されるビルの仕様および前記複数のエレベーターの仕様に基づいて、交通需要に応じた消費電力低減効果を算出し、算出した消費電力低減効果に基づいて、消費電力の評価における重み係数を交通需要に応じて算出し、算出した、交通需要に応じた重み係数と、現在の交通需要とに基づいて、現在の交通需要に応じた重み係数を設定する。

本発明によれば、交通需要に応じた消費電力低減効果を算出し、算出された消費電力低減効果に基づいて消費電力の評価における重み係数を交通需要に応じて算出することにより、待ち時間低減と消費電力抑制を的確に重み付けすることができる。さらに、重み係数の関数形設定作業が軽減できるので、群管理システムの構築が容易になる。

上記した以外の課題、構成および効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。

本発明の第１の実施例であるエレベーター群管理システムの全体構成図である。 交通計算算出処理部の詳細な構成を示す機能ブロック図である。 予測停止回数テーブルの一例を示す。 半周時間算出用パラメーターを示す。 階間移動を考慮した交通流モデルを示す。 利用人数をパラメーターとして、半周時間を算出した結果を示す。 利用人数の算出値と設定値を示す。 消費電力量のロスの概要を示す。 乗車率と消費電力ロス量との関係を示す。 図７における利用人数の選定範囲を示す。 消費電力低減効果の理論値の一例を示す。 省エネ優先度算出処理部の詳細な構成を示す機能ブロック図である。 交通需要別の省エネ優先度を示す。 本発明の第２の実施例であるエレベーター群管理システムの全体構成図である。 図１４のエレベーター群管理システムの基本動作フローを示す。

以下、本発明の実施例について、図面を用いて説明する。なお、各実施例は、消費電力量の低減を行うエレベーター群管理システムである。また、各実施例は、乗場呼び入力部によって、一般的な上方または下方方向へのサービス要求を指定可能なエレベーター群管理システムである。

図１は、本発明の第１の実施例であるエレベーター群管理システムの全体構成図である。

乗場呼び入力部１は、ビルの利用者がエレベーターかご５に対して目的階へ行くためのサービス要求を行う装置である。例えば、乗場呼び入力部１として、出発階より上方方向および下方方向の二方向へのサービス要求を発する一般的な乗場呼びボタンや、乗場より目的の行先階を直接指定する乗場行先階登録装置等が適用できる。その他に、利用者が携帯する情報端末機によって行先階を指定する手段、乗場に設けられたタッチパネル画面にて、行先フロアや、ビルに入居している企業を直接指定することで、行先階と関連付けを行い登録する手段、カードに登録した情報を読み出して行先階を登録する手段などを適用しても良い。

入出力制御システム２は、乗場呼び入力部１から入力されたデータを、群管理制御システム６に送信する。ここで、群管理制御システム６から返信があった場合、正常動作と認識し通常の通信を行う。但し、群管理制御システム６からの返信が無い場合、または通信異常と認識された場合、群管理制御システム６との通信を停止し、入力情報を各号機制御システム３に送信する。これにより、群管理制御システム６が異常となった場合でも、利用者の利便性を損なうことなくエレベーターの運転を行うことができる。

号機制御システム３は、エレベーター４を運転するための制御を行う。入出力制御システム２を介して乗場のサービス要求信号が群管理制御システム６に送信され、群管理制御システム６によって割り当て号機が決定されると、サービス要求が作成された階床に対して、該当のエレベーターかご５が走行を始める。このとき、号機制御システム３は、走行指令を発信したり、利用者に対する音声案内等を制御したりする。

群管理制御システム６は、主に四つの機能、すなわち、運行管理制御系６ａ，学習系６ｂ，パラメーター設定処理部６ｃ，入出力管理部６ｄを備える。これらの機能は、マイクロコンピュータなどの演算処理装置によるものであったり、コンピュータが各機能に応じたプログラムを読み込んで達成されるものであったりする。なお、後述する、図２，１２，１４に示す各機能についても同様である。

運行管理制御系６ａは、乗場からのサービス要求に対して、各エレベーター４の運転状況，過去の交通学習情報，将来考慮すべき交通状況などに基づいて、最適なエレベーター４を選択し、ビルの交通状況に合わせて最適な運行管理を行う。

学習系６ｂは、かご位置や乗降人数等のエレベーター情報や行先階情報に基づいて、交通需要の状態を含む交通状況を学習する。このとき、学習系６ｂは、現時点でどのような運転パラメーターが適しているかを判断するため、オンラインの入力情報から、ビル内の人の流れを示す階床別乗降人数がビル内の代表的な交通状況を示す特徴方式のいずれに属するかを識別する。

特徴方式とは、上りと下りの交通情報より、ある個数分の区分けした交通状況を示すものである。通常のオフィスビルの場合、上り下りともに乗降人数が小さい交通状況は「閑散」、上りの状況が大きい交通状況は「アップピーク」、下りの乗降人数が大きい交通状況は「ダウンピーク」と呼ばれる。また、特徴方式はビルの性質によって変わるため、収集した交通状況から新しい特徴形式が抽出されることがある。このため、学習系６ｂは、新しい特徴形式を抽出した場合、このビル固有の特徴方式として生成・登録し、また、特徴方式の変化の傾向を学習する。

なお、学習系６ｂが使用するかご位置および乗降人数に関する各情報は、それぞれ号機制御システムおよびかごに設置される重量センサ（ロードセル）から得られる。

パラメーター設定処理部６ｃは、エレベーター４が設置されるビルの仕様や、各エレベーター４の仕様を記憶し、これらの仕様を基に運行管理に必要な情報が作成される。ここで、ビルの仕様は、例えば、ビルの階床間の距離を示す階高，各階の在館人数，ビルの階床数などである。また、エレベーターの仕様は、例えば、最大のかご内積載人数，釣合い錘の重さ，ドアの戸開閉速度，ドア幅などである。

入出力管理部６ｄは、群管理制御システム６の入出力インターフェースを制御する。具体的には、乗場からのサービス要求等の入力や、各号機制御システム３への割り当て指令の送信などが、入出力管理部６ｄによって制御される。

本実施例は、現在の交通需要の状態を含む交通状況に応じて待ち時間を短縮する運転方式や、消費電力を抑制する運転方式の切り替えを行う。その切り替えを行うための消費電力評価指標として、エレベーターを選択する際の割り当て評価に重み係数を設け、交通需要に応じて変動させる。この変動値は交通計算方法を応用し、理論的に算出された消費電力低減効果に基づいて重み係数を変動させることで、前記の運転方式の切り替えを実現可能とする。

運行管理制御系６ａ内の交通計算算出処理部６ａａは、上記の理論計算を行うために、階間移動の利用者を考慮した交通計算を行う。この交通計算において算出される方向別の利用人数を基に、交通計算算出処理部６ａａは、さらに消費電力抑制運転を行った際の消費電力低減効果を算出する。すなわち、本処理により、方向別の交通需要別毎の消費電力低減効果が算出可能となる。

省エネ優先度算出処理部６ａｂは、交通計算算出処理部６ａａによって算出された消費電力低減効果に基づいて、重み係数（以下、「省エネ優先度」と記す）を算出する。この省エネ優先度の数値が高ければ高いほど、消費電力抑制の重み付けが大きく、消費電力を抑制する運転方式が行なわれる。また、本優先度の数値が低ければ低いほど、待ち時間低減の重み付けが大きくなり、待ち時間を短縮する運転方式が行なわれる。すなわち、理論的に求められた消費電力低減効果に基づいて、消費電力抑制が期待される交通需要では、消費電力を抑制する運転が実行され、消費電力抑制が期待されない交通需要の場合、消費電力抑制運転を行っても得られる消費電力抑制の期待値は少ないため、その場合には待ち時間を短縮するような運行効率向上優先運転が実行される。これにより、待ち時間低減と消費電力抑制を的確に重み付けた群管理制御が可能になる。

交通状況判別処理部６ａｃは、学習系６ｂより得られた過去の学習結果と現在の交通状況を基に、現在の交通状況すなわち交通需要の状態を判定する。例えばロビー階などのある特定階からの出発回数が増加し、各階へのＵＰ方向への走行回数が増加した際にはアップピークモードと判定される。この時、交通状況判別処理部６ａｃは、大別的な交通流モードを判定すると共に、現在の方向別交通需要も算出する。なお、算出される「交通需要」は、例えば、５分間の基準階出発人数、基準階帰着人数などである。

省エネ優先度決定処理部６ａｄは、交通状況判別処理部６ａｃによって求められた現在の方向別交通需要と、省エネ優先度算出処理部６ａｂによって求められた交通需要別の省エネ優先度を基に、現在の交通需要に適合した省エネ優先度を決定する。

省エネ評価値演算部６ａｅは、（１）式に基づき、各号機について、省エネ評価値Φ_ＥＮＧ（ｋ）を算出する。なお、ｋ（自然数）は、いわば号機の番号を示し、号機数をＮ（自然数）とする場合、１≦ｋ≦Ｎである。

省エネ評価値Φ_ＥＮＧ（ｋ）は消費電力を抑制するための消費電力低減評価値Φ_ＢＡＬ（ｋ）と、基準値αと、省エネ優先度決定処理部６ａｄによって決定された省エネ優先度Ｗ_ｔを基に算出される。

消費電力低減評価値Φ_ＢＡＬ（ｋ）は、ｋ号機が呼びに応答する場合にｋ号機のかごの走行に要する消費電力に関する評価値であり、例えば、回生電力および力行電力と、かご内の乗車率との関係から求めることができる。すなわち、Φ_ＢＡＬ（ｋ）は、呼びに応答した場合に、走行に要する消費電力が少ないエレベーターほど、高く評価されるような評価値である。Φ_ＢＡＬ（ｋ）の値としては、他の評価値に大きな影響を与えることのないように最大値が１、最小値が０となるように規格化した値を利用する。

基準値αは省エネ評価値Φ_ＥＮＧ（ｋ）の最大値を設定する。例えば、基準値αを１５秒とする場合、消費電力低減効果が期待されないエレベーターには最大待ち時間１５秒のペナルティを加算し、消費電力低減効果が期待されるエレベーターにはペナルティを０秒とする。つまり、利用者にとっては、エレベーターの到着を１５秒待つ恐れが生じることで、利便性が多少低下するが、ビルの消費電力を抑制するための運転が実行される。

到着予測時間算出部６ａｆは、パラメーター設定処理部６ｃが記憶するビル仕様およびエレベーター仕様に基づいて、各エレベーターかご５の現在位置から、各エレベーターかご５の各階への到着予測時間を算出する。例えば、エレベーターの定格速度，ビルの各階床の階高，学習系６ｂにおける過去の学習結果から各階の停止確率を算出し、エレベーター号機毎の各階停止確率を考慮しつつ、到着予想時間を算出する。

待ち時間評価値演算部６ａｇは、各かごに割当てられたサービス要求に対する予想待ち時間に基づいた評価値を演算する。例えば、新規に発生したサービス要求に対して各かごを仮割当てした場合のそれぞれの予想待ち時間をそのまま評価値とする演算方法や、新規に発生したサービス要求に対して各かごを仮割当てした場合に、それぞれのかごに対して既に割当てられている全サービス要求中の予想待ち時間の最大値を評価値とする演算方法が適用できる。

総合評価値演算部６ａｈは、省エネ評価値演算部６ａｅによって算出された省エネ評価値や、待ち時間評価値演算部６ａｇによって算出された待ち時間評価値などに基づいて、号機ごとに総合評価値を算出する。

エレベーター割当て決定処理部６ａｉは、総合評価値演算部６ａｈによって算出された総合評価値に基づき、サービス要求に対して最適なエレベーターを決定する。この結果を基に、エレベーター割当て決定処理部６ａｉは、サービス要求が作成された階床に対してかごを配車するために、入出力管理部６ｄを介して当該号機制御装置に走行指令を送信する。本走行指令を受信した号機制御システムは、サービス要求が作成された階床にエレベーターかご５を配車する。

以上のようなエレベーター群管理制御システムによれば、時々刻々と変化する交通状況に対して最適な運行管理が実行されると共に、運行効率の低下を抑えながら消費電力を抑制することができる。

次に、図２〜１０を用いて、上述した交通計算算出処理部１０について詳述する。なお、図２は、図１における交通計算算出処理部６ａａの詳細な構成を示す機能ブロック図である。他の図の内容については、以下、適宜説明する。

予想停止回数算出処理部１１は、階間移動を考慮した予想停止回数を算出する。例えば、ＪＩＳで定められている交通計算方法を応用した予想停止回数算出方法に基づき、予想停止回数fを算出する。

本実施例において、予想停止回数ｆは、階床数ｎ，最大乗込み人数ｒ（積載可能人数に対して乗込み率８０％を考慮したもの）から（２）式に基づいて算出される。

（２）式によって算出されるｆは、出発階から見た予想停止回数である。ここで、階間移動を考慮した場合、利用者が乗車するための停止と、降車するための停止が増加する可能性が出てくる。そのため、出発階から見た予想停止回数は、（２）式におけるｒが、出発階から出発した人数ｒ_ｓに対して階間移動人数２ｒ_ｍ分増加したと考えられるため、（２）式から（３）式を得る。

また、出発階から出発した人数ｒ_ｓと、最終的な乗込み人数ｒの関係は（４）式となる。

更に最終的な乗込み人数ｒに対する階間移動する人数の割合ｍ［％］を考慮すると、予想停止回数ｆは（５）式で示される。

こうして、全体の乗込み人数に対して、階間移動の割合を考慮した予想停止回数テーブルを算出すると、図３の予想停止回数テーブルが作成される。なお、図３は、一例として、最大積載人数２４人のエレベーターについて算出された予測停止回数テーブル２０を示す。なお、本テーブルにおける「片道の全乗車人数」，「階間交通率」は、それぞれ上記のｒ，ｍに相当する。

半周時間算出処理部１２は、予想停止回数算出処理部１１によって算出された予想停止回数ｆを基に半周時間を算出する。

図４は半周時間ＲＴＴ算出用パラメーター３０を示している。半周時間ＲＴＴ算出用パラメーター３０である、昇降行程Ｌ［ｍ］，最大加速度ａ［ｍ／ｓ^２］，加加速時間ｔ_ａ［ｓ］，定格速度Ｖ［ｍ／ｓ］，戸開閉時間ｔ_ｄ［ｓ］，扉幅Ｋ_ｄ［ｍｍ］，扉幅による係数Ｆが、事前に設定されるエレベーター仕様やビル仕様から設定される。即ち予想停止回数ｆが算出されることにより、半周時間ＲＴＴ算出用パラメーター３０に基づき、平均走行距離Ｓ［ｓ］，半周走行時間Ｔ_ｒ［ｓ］，戸開閉時間Ｔ_ｄ［ｓ］，乗客出入時間Ｔ_ｐ［ｓ］，損失時間Ｔ_ｌ［ｓ］，半周時間ＲＴＴ［ｓ］が算出される。なお、Ｓ_ａ，ｔ_ｒ，ｔ_０は、それぞれ、加速距離，平均走行距離Ｓを走行するのに要する平均走行時間，加速時間である。

方向別交通流算出処理部１３は、半周時間算出処理部１２によって算出された半周時間に基づき、ＵＰ方向およびＤＯＷＮ方向別の半周時間を算出する。まず、ＵＰ方向およびＤＯＷＮ方向の階間移動を考慮した交通流モデルを図５に示す。基準階出発モデル４０は基準階より乗込んで各階へ降車する乗客をモデル化したものであり、基準階出発成分比率をＲ_Ｕで表す。基準階帰着モデル４１は各階から基準階へ帰着する乗客をモデル化したものであり、基準階帰着成分比率をＲ_Ｄで表す。ＵＰ方向階間移動モデル４２は、基準階以外の階間をＵＰ方向へ移動する乗客をモデル化したものである。ＵＰ方向階間移動モデル４２において、目的階は出発階より高い階床とし、ＵＰ方向階間移動成分比率をＲ_Ｉ−ＵＰで表す。更に、ＤＯＷＮ方向階間移動モデル４３は基準階以外の階間をＤＯＷＮ方向へ移動する乗客をモデル化したものである。ＤＯＷＮ方向階間移動モデル４３において、目的階は出発階より低い階床とし、ＤＯＷＮ方向階間移動成分比率をＲ_{Ｉ−ＤＯＷＮ}で表す。

上記の各比率の関係は、（６）式によって表される。

上記各比率を用いて、方向別の交通流成分は（７）〜（１０）式によって求められる。

上式に基づいて、方向別の半周時間が算出される。利用人数Ｐをパラメーターとして、半周時間を算出した結果を図６に示す。図６には、ＵＰ方向成分の半周時間５０およびＤＯＷＮ方向成分の半周時間５１が示されている。ここで、基準階出発成分比率Ｒ_Ｕおよび基準階帰着成分比率Ｒ_Ｄが０の場合、それぞれ出発階からの乗込み人数および基準階へ帰着する人数が０である。すなわち、乗客は階間移動する利用者のみであることを示す。各交通流成分の総和を１００と仮定した場合、ＵＰ方向の交通流成分は５０と算出される。このように、利用人数Ｐをパラメーターとして各交通流成分の半周時間が算出できる。

利用人数算出処理部１４は、方向別交通流算出処理部１３によって算出された方向別の半周時間を基に予測される利用人数を算出する。利用人数の算出のために、まず、１秒間１台当たりの交通量が算出される。５分間１台当たりの交通量をＰＳＮ_５ＭＩＮ［人／５分・台］とすると、１秒間１台当たりの交通量はＰＳＮ_１ＳＥＣ［人／１秒・台］は（１１）式によって表される。

ＰＳＮ_１ＳＥＣを用いて、ＵＰ方向及びＤＯＷＮ方向の半周当たりの利用人数Ｐ_ＣＵおよびＰ_ＣＤが（１２）および（１３）式により算出される。

以上のように、方向別にＵ（ＵＰ方向），Ｄ（ＤＯＷＮ方向），Ｉ（階間）の各成分の比率及び乗車人数に基づいた半周当たりの利用人数を算出することが可能となる。ここで、算出された半周当たりの利用人数Ｐ_ＣＵおよびＰ_ＣＤは、予め与えられた乗車人数Ｐをパラメーターとした半周時間での利用人数となるため、図７においては、パラメーターＰの値を対応するＰ_ＣＤと併記して示す。

図７において、交通計算算出利用人数６０は、上述した利用人数Ｐ_ＣＤの算出値である。また、パラメーター乗車人数６１は、上記の（１２）式および（１３）式に含まれる半周時間導出のために使用した利用人数Ｐである。

利用人数Ｐ_ＣＵまたはＰ_ＣＤの選定範囲（図７では６２）としては、パラメーターとして与えられる利用人数Ｐと、半周時間より導出された利用人数Ｐ_ＣＵまたはＰ_ＣＤを比較し、両者の誤差が異常とされない範囲あるいは所定の閾値を越えないＰ_ＣＵまたはＰ_ＣＤの範囲が選定される。例えば、｜Ｐ−Ｐ_ＣＵ｜＞＞０または｜Ｐ−Ｐ_ＣＤ｜＞＞０の場合、交通計算によって求められた半周当たりの利用人数Ｐ_ＣＵまたはＰ_ＣＤは、与えられた乗車人数のパラメーターＰに対して誤差が大きく適当な値ではないため、選択範囲外とする（例えば、Ｐ_ＣＵ＝０．５なのにＰ＝２０という状況はあり得ない）。図７においては、パラメーターとした乗車人数６１（Ｐ）と交通計算算出利用人数６０（Ｐ_ＣＤ）との誤差の絶対値が閾値１以下である場合、許容される誤差範囲であるとして、当該Ｐ_ＣＤを選択範囲内としている。これにより、図７に示す範囲６２が選択される。

消費電力低減効果算出処理部１５は、上記のように利用人数算出処理部１４によって交通量（ＰＳＮ_５ＭＩＮ）に応じて求められた利用人数の選定範囲（図７の範囲６２）に基づいて、消費電力低減効果を推定する。

図８は、消費電力低減効果算出処理部１５における消費電力低減効果の算出手段を説明するための図であり、消費電力量のロスの概要を示す。エレベーターかごがＵＰ方向に走行する場合、エレベーターかご（図１の「５」）が釣合い錘（図１の「８」）より重ければ力行運転となって電力が消費され、エレベーターかごが釣合い錘より軽ければ回生運転となり、エレベーターのモーターが発電機動作して電力を発生する。また、ＤＯＷＮ方向に走行する場合、エレベーターかごが釣合い錘より重ければ回生運転となり、モーターが電力を発生し、エレベーターかごが釣合い錘より軽ければ、力行運転となって電力が消費される。すなわち、乗客の重量を含むエレベーターかごの重量によって消費電力が変動する。このような消費電力の変動の様子を、乗車率に対して示すと、図８の理想消費電力量７０（点線）のようになる。

ここで、インバーターやモーターの電力変換効率によって、実消費電力量は、理想消費電力量からずれる。図８（ａ）のバランスポイント７３よりも右側および図８（ｂ）のバランスポイント７３よりも左側、すなわち力行運転の際に、実消費電力量７１（実線）は、理想消費電力量７０（点線）よりも大きくなる。また図８（ａ）のバランスポイント７３よりも左側および図８（ｂ）のバランスポイント７３よりも右側、すなわち回生運転の際に、実消費電力量７１（実発電電力量）は、理想消費電力量７０（理想発電電力量）よりも小さくなる。従って、このような消費電力ロス分７２を抑制することにより、消費電力低減効果が得られる。消費電力ロスを少なくするためには、乗車率をバランスポイント７３に近づけるように群管理制御を行う。

図９は、乗車率と消費電力ロス量との関係を示す。消費電力ロス８０は乗車率に応じて変動する。このとき、乗車率がバランスポイント８１（このときの乗車人数をｒｇｐと記す）に近づくにつれて、消費電力ロス量は少なくなり、乗車率がバランスポイント８１から遠ざかるにつれて、消費電力ロス量は大きくなる。ここで、図７に示したような利用人数の選定範囲６２において、大小二つの利用人数Ｐ_ＣＤの値Ｐ_ＥＮＧおよびＰ_ｍｅａｎ（Ｐ_ＥＮＧ＞Ｐ_ｍｅａｎ）に対する乗車率を、それぞれ図９中の８３および８２とする。このとき、エレベーターかごが、乗車率８２に対しては、待ち時間抑制を重視してかごを配車する通常運転方式（待ち時間抑制）でサービスし、乗車率８３に対しては、消費電力抑制を重視してかごを配車する消費電力低減運転方式でサービスするとする。この場合、図９に示すように、各乗車率８２，８３に対して消費電力ロス量が定まるので、エレベーターの消費電力低減効果（Ｅ_{ＦＦＬＯＳＳ}）の大きさを、図９に示すような消費電力ロス量の差分８４によって示すことができる。このように、消費電力低減効果算出処理部１５は、消費電力ロス量の差分８４あるいは差分に対応する量を算出することによって、消費電力低減効果を算出する。

図１０は、利用人数の選定範囲から消費電力低減効果の算出に用いる利用人数を選定する基準を説明するための図である。交通計算算出利用人数（Ｐ_ＣＤ）９０（図７の６０に相当）と乗車人数（Ｐ）９１（図７の６１に相当）を比較し、利用人数の選定範囲９２（図７の６２に相当）から、上述したような、通常運転方式における利用人数（Ｐ_ｍｅａｎ）９４と、消費電力低減方式における利用人数（Ｐ_ＥＮＧ）９３が選定される。このとき、
Ｐ_ｍｅａｎとしては、与えられた乗車人数Ｐと算出した利用人数の誤差が最も少ない算出値が選定される。また、Ｐ_ＥＮＧとしては、最もバランスポイントに近い算出値が選定される。

図９に示したように、乗車率すなわち利用人数は消費電力ロス量に対応しているので、最もバランスポイント８１に近づけて消費電力を抑制できる人数Ｐ_ＥＮＧと通常運転方式における利用人数Ｐ_ｍｅａｎの差分を用いて、消費電力低減効果を算出することができる。そこで、本実施例においては、バランスポイントにおける乗車人数をｒｇｐとして、消費電力低減効果の推定値Ｅ_{ＦＦＬＯＳＳ}が（１４）式によって算出される。

例えば、ｒｇｐ＝１６とすると、図１０の場合、Ｐ_ＥＮＧ（９３）＝８，Ｐ_ｍｅａｎ（９４）＝５となるから、Ｅ_{ＦＦＬＯＳＳ}＝（８−５）／１６×１００＝１８．８［％］となる。

走行回数低減効果算出処理部１６は、乗車率を高めるため乗場呼びを一つのかごに集中させることにより、待機エレベーターが発生し、消費電力ロスの生じる走行の機会が減少することで得られる消費電力低減効果を算出する。このような消費電力低減効果は、全体の利用人数に対する一度の走行における乗車人数の向上度合いによって示すことができる。従って、本実施例における走行回数低減効果算出処理部１６は、片道の全乗車人数をｒとして、（１５）式によって、消費電力低減効果Ｅ_{ＦＦＲＵＮ}を算出する。

消費電力低減効果理論値算出処理部１７は、消費電力低減効果算出処理部１５および走行回数低減効果算出処理部１６が算出した各消費電力低減効果に基づき、交通需要別の消費電力低減効果をそれぞれ算出し、これらの値を平均化することにより消費電力低減効果理論値を算出する。

図１１は、上記のようにして算出された、エレベーター利用者の基準階出発比率および基準階帰着比率に応じた消費電力低減効果の理論値の一例を示す。なお消費電力低減効果理論値テーブルＡ０の計算に当たって、ロビー階を除いた階床数ｎを１３階床，昇降行程Ｌを５４．６［ｍ］，扉幅Ｋを１１００［ｍｍ］，最大加速度ａを０．８［ｍ／ｓ^２］，定格速度Ｖを１５０［ｍ／ｍｉｎ］（２．５［ｍ／ｓ］）と設定している。加速時間ｔ_ｏ，加加速時間ｔ_ａ，戸開閉時間ｔ_ｄ，扉幅による係数Ｆおよび加速距離Ｓ_ａは、日本エレベーター協会によって標準とされている値が用いられる。

上述したように、消費電力低減効果理論値テーブルＡ０は、エレベーター仕様やビル仕様に基づいて、エレベーター群管理システム内において理論的に算出されるので、エレベーター仕様やビル仕様に応じて精度よく消費電力低減効果を設定できる。さらに、事前にシミュレーションや計算を行う必要がなくなるので、システムの設計や開発が容易になる。

なお、本実施例の消費電力低減効果理論値テーブルは、テーブルを簡略化するために、基準階の出発比率および帰着比率の交通需要に対する消費電力低減効果を示しているが、これに限らず、交通需要別に消費電力低減効果の理論値を示すものであればよい。

図１２は、図１における省エネ優先度算出処理部６ａｂの詳細な構成を示す機能ブロック図である。省エネ優先度算出処理部６ａｂは、上記の消費電力低減効果理論値を基に省エネ優先度を設定する。

省エネ優先度最大値設定処理部２１は、省エネ優先度の最大値ｗ_Ｅを設定するとともに、消費電力低減効果理論値の最大値Ｅ_ｍａｘを設定する。

優先度算出部２２は、省エネ優先度最大値設定処理部２１によって設定されたｗ_ＥおよびＥ_ｍａｘを用いて、（１６）式によって消費電力低減効果理論値Ｅに応じた省エネ優先度ｗを算出する。

本実施例においては、ｗ_Ｅを１．５とし、図１１に示される消費電力低減効果理論値の最大値（Ｅ_ｍａｘ）２１．８に基づいて、０〜１．５の範囲の値をとる交通需要別の省エネ優先度が設定される。また、算出データ補正処理部２３は、何らかの原因で、算出した省エネ優先度が０〜１．５の範囲外の値をとる場合、規定の範囲内、本実施例では０〜１．５の範囲内の値になるように省エネ優先度の算出値を補正する。

図１３は、交通需要別の省エネ優先度を示す。省エネ優先度の概要Ｃ０は、消費電力低減効果の度合い明るさの異なるパターンで示したものである。省エネ優先度の概要Ｃ０において、パターンが明るくなればなるほど消費電力低減効果が大きくなることを示し、省エネ優先度もそれに伴い大きくなる。すなわち、本実施例においては、パターンが明るくなればなるほど、省エネ優先度は最大値１．５に近づく。また、パターンが暗くなればなるほど、省エネ優先度は０に近づく。

図１３における省エネ優先度テーブルＣ１は、上述したような省エネ優先度の概要Ｃ０によって、交通需要の基準階出発比率および基準階帰着比率に応じて変化する省エネ優先度を示している。具体的には、消費電力低減効果が高い交通需要であると予測された場合、省エネ優先度が大きくなり、消費電力低減効果が低い交通需要であると予測された場合、省エネ優先度が小さくなる。

上述したように、本実施例によれば、交通需要別の消費電力低減効果を理論計算によって算出し、予測される消費電力低減効果に応じて重み係数を変動させることにより、消費電力を低減させる運転と、待ち時間を短縮する運転との切り替えを自動で行うことが可能になる。すなわち、シミュレーションを必要とせずに、群管理システムが、理論的な計算により自動で消費電力低減効果を算出し、算出された低減効果に応じて重み係数を変動できる。また、本実施例によれば、上記各運転の切り替えを自動で行うことで、利用者の利便性を損なうことなく、運行管理によって消費電力を低減できる群管理システムを実現できる。

なお、本実施例においては、交通需要を基準階帰着率および基準階出発比率によって表わしたが、これに限らず、単純なＵＰ方向およびＤＯＷＮ方向別の交通需要で表しても良い。

図１４は、本発明の第２の実施例であるエレベーター群管理システムの全体構成図である。本実施例は、図１の実施例と異なり、ビル全体の運用管理を行うビルコントローラ７およびこれと連動するビル使用状況判断処理部７ａを備えている。他の構成は、図１の実施例と同様である。

図１４が示すように、ビル使用状況判断処理部７ａは、群管理制御システム６内に設けられ、ビルコントローラ７から受信する消費電力ピーク信号の有無を監視する。例えば、ビルの消費電力量が規定値をオーバーすると予測された際に、ビルコントローラ７は、群管理制御システム６における入出力管理部６ｄに対して消費電力ピーク信号を送信する。ここで、規定値とは、例えば、電力会社と契約した電力量や、各地域の自治体等が定めた使用消費電力量などを示す。ビル使用状況判断処理部７ａは、消費電力ピーク信号を受信したことを確認した際に、消費電力低減運転を優先的に行うため、省エネ優先度の最大値を通常の最大値よりも大きくする。これにより、消費電力抑制の重みづけが大きくなり、消費電力を抑制する運転が優先的に実行される。

図１５は、図１４の実施例において、消費電力ピーク信号を受信した際における、群管理制御システムの基本動作フローを示す。

ステップＳＴ０１では、ビルコントローラ７から消費電力ピーク信号を受信しているか監視を行う。受信した場合はステップＳＴ０２へ、受信していなければステップＳＴ０５へ移行する。

ステップＳＴ０２では、現在の交通流モードを判定する。交通流モードが「平常」又は「閑散」である場合はステップＳＴ０３へ、それ以外であればステップＳＴ０５へ移行する。

ステップＳＴ０３では、省エネ優先度の最大値を２．５とし、消費電力を低減させる運転を優先する設定とする。設定完了後ステップＳＴ０４へ移行する。

ステップＳＴ０４では、運転モードを省エネモードとし、その他の運行管理に関わる設定を、消費電力を低減させるような運転に切り替える。設定完了後、基本動作フローを終了とする。

ステップＳＴ０５では、省エネ優先度の最大値を１．５とし、通常の設定と同値とする。設定完了後ステップＳＴ０６へ移行する。

ステップＳＴ０６では、運転モードを通常運転モードとし、通常通り利用者の待ち時間を低減するようにエレベーターの運行管理を行う。設定完了後、基本動作フローを終了とする。

以上のようなビル全体の運用管理を行うビルコントローラ７を付属させることで、ビル全体の消費電力がピークとなった際に、利用者の利便性低下を最小限とし、消費電力を抑制可能な群管理制御システムを提供可能とする。

また電力ピーク信号はビルコントローラから入力されるものに限ったものではない。例えば監視盤に付属キースイッチ等により、ビル管理者が省電力運転を手動で設定し、設定信号を受信した際に、群管理制御システム６が省電力運転を行う構成でも良い。

なお、本発明は前述した各実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、前述した各実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、さらに、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。さらにまた、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置き換えをすることが可能である。

例えば、図１に示した運行管理制御系６ａあるいは群管理制御システム６の外部において、コンピュータや個別の制御装置により、上述したような方法によって省エネ優先度すなわち重み係数を算出して、運行管理制御系に記憶させておいても良い。

１…乗場呼び入力部，２…入出力制御システム，３…号機制御システム，
４…エレベーター，５…乗りかご，６…群管理制御システム，
６ａ…運行管理制御系，６ｂ…学習系，６ｃ…パラメーター設定処理部，
６ｄ…入出力管理部，６ａａ…交通計算算出処理部，６ａｂ…省エネ優先度算出処理部，
６ａｃ…交通状況判別処理部，６ａｄ…省エネ優先度決定処理部，
６ａｅ…省エネ評価値演算処理部，６ａｆ…到着予測時間算出部，
６ａｇ…待ち時間評価演算部，６ａｈ…総合評価値演算部，
６ａｉ…エレベーター割当て決定処理部，
７…ビルコントローラ，７ａ…ビル使用状況判断処理部，８…釣合い錘，
１１…予想停止回数算出処理部，１２…半周時間算出処理部，
１３…方向別交通流算出処理部，１４…利用人数算出処理部，
１５…消費電力ロス低減効果算出処理部，１６…走行回数低減効果算出処理部，
１７…消費電力低減効果理論値算出処理部，２０…予測停止回数テーブル，
２１…省エネ優先度最大値設定処理部，２２…優先度算出部，２３…算出データ補正部，
３０…半周時間ＲＴＴ算出用パラメーター，４０…基準階出発モデル，
４１…基準階帰着モデル，４２…ＵＰ方向階間移動モデル，
４３…ＤＯＷＮ方向階間移動モデル，５０…ＵＰ方向成分の半周時間，
５１…ＤＯＷＮ方向成分の半周時間，６０…交通計算算出利用人数，
６１…パラメーター乗車人数，６２…利用人数の選定範囲，
７０…理想電力量，７１…実電力量，７２…消費電力ロス，７３…バランスポイント，
８０…消費電力ロス，８１…バランスポイント，８２…最小利用人数，
８３…最大利用人数，８４…消費電力ロスの差分，
９０…交通計算算出利用人数，９１…パラメーター乗車人数，
９２…利用人数の選定範囲，９３…消費電力低減運転方式における利用人数，
９４…通常運転方式における利用人数，
Ａ０…消費電力低減効果理論値テーブル，Ｃ０…省エネ優先度の概要，
Ｃ１…交通需要別省エネ優先度テーブル

Claims (12)

1. 複数のエレベーターについて消費電力および待ち時間を評価し、前記評価に基づいて、乗場からの呼びを割り当てるエレベーターを選択するエレベーター群管理システムにおいて、
   前記複数のエレベーターが設置されるビルの仕様および前記複数のエレベーターの仕様を記憶するパラメーター設定処理部と、
   前記パラメーター設定処理部が記憶する前記ビルの仕様および前記複数のエレベーターの仕様に基づいて、交通需要に応じた消費電力低減効果を算出する交通計算算出処理部と、
   前記交通計算算出処理部が算出した前記消費電力低減効果に基づいて、消費電力の評価における重み係数を前記交通需要に応じて算出する重み係数算出処理部と、
   現在の交通需要を判定する交通状況判別処理部と、
   前記重み係数算出処理部が算出した前記交通需要に応じた前記重み係数と、前記交通状況判別処理部が判定した前記現在の交通需要とに基づいて、前記現在の交通需要に応じた前記重み係数を設定する重み係数決定処理部と、
   を有することを特徴とするエレベーター群管理システム。
2. 請求項１において、前記交通計算算出処理部は、前記パラメーター設定処理部が記憶する前記ビルの仕様および前記複数のエレベーターの仕様に基づいて、前記交通需要を算出し、算出した前記交通需要に応じて前記消費電力低減効果を算出することを特徴とするエレベーター群管理システム。
3. 請求項２において、前記交通計算算出処理部は、エレベーター利用者の階間移動を考慮した交通計算により前記交通需要を算出することを特徴とするエレベーター群管理システム。
4. 請求項１乃至３のいずれか一項において、前記交通計算算出処理部は、乗車率に基づいて前記消費電力低減効果を算出することを特徴とするエレベーター群管理システム。
5. 請求項１乃至４のいずれか一項において、前記交通計算算出処理部は、走行回数に基づいて前記消費電力低減効果を算出することを特徴とするエレベーター群管理システム。
6. 請求項４において、前記乗車率が前記消費電力低減効果を有するエレベーターに前記乗り場からの呼びを割り当てることを特徴とするエレベーター群管理システム。
7. 請求項１乃至６のいずれか一項において、さらに交通状況を学習する学習系を備え、前記交通状況判別処理部は、前記学習系の学習結果に基づいて前記現在の交通需要を算出することを特徴とするエレベーター群管理システム。
8. 請求項１乃至７のいずれか一項において、前記重み係数算出処理部は、基準階乗車率および基準階帰着率に応じて前記重み係数を算出することを特徴とするエレベーター群管理システム。
9. 請求項１乃至８のいずれか一項において、前記複数のエレベーターの走行に要する消費電力に関する消費電力低減評価値および前記重み係数に基づいて消費電力を評価し、前記消費電力低減評価値が規格化された値を取ることを特徴とするエレベーター群管理システム。
10. 請求項１乃至９において、
    さらに、前記複数のエレベーターが設置されるビルの消費電力が所定値を超える場合に、前記重み係数算出処理部が算出した前記重み係数の最大値を通常よりも大きくするビル使用状況判断処理部を備えることを特徴とするエレベーター群管理システム。
11. 請求項１０において、前記ビル使用状況判断処理部は、ビルコントローラから、前記ビルの消費電力が前記所定値を超えることが予測されることを示す消費電力ピーク信号を受信したら、前記重み係数の最大値を通常よりも大きくすることを特徴とするエレベーター群管理システム。
12. 複数のエレベーターについて消費電力および待ち時間を評価し、前記評価に基づいて、乗場からの呼びを割り当てるエレベーターを選択するエレベーター群管理方法において、
    前記複数のエレベーターが設置されるビルの仕様および前記複数のエレベーターの仕様
    に基づいて、交通需要に応じた消費電力低減効果を算出し、
    算出した前記消費電力低減効果に基づいて、消費電力の評価における重み係数を前記交通需要に応じて算出し、
    算出した前記交通需要に応じた前記重み係数と、現在の交通需要とに基づいて、前記現在の交通需要に応じた前記重み係数を設定することを特徴とするエレベーター群管理方法。

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