JP2015174723A

JP2015174723A - エレベータの群管理システム

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Publication number: JP2015174723A
Application number: JP2014051220A
Authority: JP
Inventors: 浅野　宜正; Yoshimasa Asano; 宜正浅野
Original assignee: Toshiba Elevator Co Ltd
Current assignee: Toshiba Elevator and Building Systems Corp
Priority date: 2014-03-14
Filing date: 2014-03-14
Publication date: 2015-10-05
Anticipated expiration: 2034-03-14
Also published as: CN104909224A; JP5847224B2; CN104909224B

Abstract

【課題】混雑時などに必ずしも評価値のみでは最適な乗りかごを選出できないケースを救い、群管理性能を向上させる。
【解決手段】群管理制御装置１０は、ＲＴＳ評価部１２と、最適かご選出部１３と、割当制御部１４とを備える。ＲＴＳ評価部１２は、現在の呼びの状態および将来発生する呼びの予測に基づいて割当対象となるホール呼びを各乗りかごを割り当てた場合の評価値を算出する。最適かご選出部１３は、各乗りかごの中から評価値が最良の乗りかごを最適かごとして選出する。割当制御部１４は、最適かごのホール呼びに対する予測到着時間に基づいて各乗りかごの中から所定の条件を満たす乗りかごを検索し、その検索された乗りかごまたは最適かごにホール呼びを割り当てる。
【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、複数台の乗りかごの運転を制御するエレベータの群管理システムに関する。

エレベータの群管理システムでは、新たなホール呼びが発生すると、各乗りかごに登録済みの呼び（ホール呼びとかご呼び）やかご位置などをパラメータとした評価関数によって各乗りかご毎に評価値を算出し、その中で最良の評価値を有する乗りかごを割当かごとして判断している。「割当かご」とは、ホール呼びを割り当てる乗りかごのことであり、「割当号機」とも呼ぶ。

ここで、ホール呼びの割当評価を行う方式として、ＲＴＳ（Real Time Scheduling）と呼ばれる新たな方式が考えられている。これは、現在割り当てられている呼びが将来の呼びに与える影響と、将来の呼びが今までに割当した全ての未応答の呼びに与える影響を考慮して、各乗りかご毎に評価値を算出する方式である。このＲＴＳによって各乗りかごの評価値を算出することで、より最適な割当かごを選出することができる。

特許第４６９０７９９号公報

上述したＲＴＳにおいて、ほぼ同一の評価値が算出された場合には、その評価値の大小関係で割当かごが選出される。しかしながら、例えば混雑時などには予想外の呼びが多数発生することがある。このため、評価値が最良の乗りかごよりも、ホール呼びの登録階に近い乗りかごにホール呼びを割り当てた方が望ましいことがある。

本発明が解決しようとする課題は、混雑時などに必ずしも評価値のみでは最適な乗りかごを選出できないケースを救い、群管理性能を向上させることのできるエレベータの群管理システムを提供することである。

本実施形態に係るエレベータの群管理システムは、複数台の乗りかごの運転を制御するエレベータの群管理システムにおいて、現在の呼びの状態および将来発生する呼びの予測に基づいて割当対象となるホール呼びを上記各乗りかごを割り当てた場合の評価値を算出する評価手段と、上記各乗りかごの中から上記評価手段によって算出された評価値が最良の乗りかごを最適かごとして選出する最適かご選出手段と、この最適かご選出手段によって選出された上記最適かごの上記ホール呼びに対する予測到着時間に基づいて上記各乗りかごの中から所定の条件を満たす乗りかごを検索し、その検索された乗りかごまたは上記最適かごに上記ホール呼びを割り当てる割当制御手段とを具備する。

図１は第１の実施形態に係るエレベータの群管理システムの構成を示すブロック図である。図２は同実施形態における群管理制御装置のホール呼びの割当て処理を示すフローチャートである。図３は同実施形態における群管理制御装置の運行曲線の一例を示す図である。図４は同実施形態における群管理制御装置の各号機の運転状態の一例を示す図である。図５は第２の実施形態に係るエレベータの群管理システムの構成を示すブロック図である。図６は同実施形態における群管理制御装置の閾値設定に関する処理を示すフローチャートである。

以下、図面を参照して実施形態を説明する。

（第１の実施形態）
図１は第１の実施形態に係るエレベータの群管理システムの構成を示すブロック図であり、複数台（ここではＡ〜Ｃ号機の３台）のエレベータが群管理された構成が示されている。なお、ここで言う「エレベータ」とは、基本的には「乗りかご」のことであり、複数台ある場合には「号機」という言い方もする。

図中の１ａ〜１ｃは号機制御部、２ａ〜２ｃは乗りかごである。Ａ号機制御部１ａは、Ａ号機の乗りかご２ａの運転制御を行う。具体的には、号機制御部１ａは、乗りかご２ａを昇降動作させるための図示せぬモータ（巻上機）の制御やドアの開閉制御などを行う。Ｂ号機制御部１ｂ、Ｃ号機制御部１ｃも同様である。これらの号機制御部１ａ〜１ｃは、コンピュータによって構成される。

乗りかご２ａ〜２ｃは、モータ（巻上機）の駆動により昇降路内を昇降動作する。乗りかご２ａの室内には、行先階釦３ａ、戸開釦４ａ、戸閉釦５ａを含む各種操作ボタンが設置されている。これらの釦の信号は、Ａ号機制御部１ａを介して群管理制御装置１０に伝送される。

同様に、乗りかご２ｂの室内には、行先階釦３ｂ、戸開釦４ｂ、戸閉釦５ｂを含む各種操作ボタンが設置されている。これらの釦の信号は、Ｂ号機制御部１ｂを介して群管理制御装置１０に伝送される。乗りかご２ｃの室内には、行先階釦３ｃ、戸開釦４ｃ、戸閉釦５ｃを含む各種操作ボタンが設置されている。これらの釦の信号は、Ｃ号機制御部１ｃを介して群管理制御装置１０に伝送される。

また、各階の乗場（エレベータホール）には、ホール呼びを登録するためのホール釦６ａ，６ｂ，６ｃ…が設置されている。なお、図１の例では、ホール釦６ａ，６ｂ，６ｃ…が号機制御部１ａ〜１ｃを介して群管理制御装置１０に接続されているが、群管理制御装置１０に直接接続される構成であっても良い。

これらのホール釦６ａ，６ｂ，６ｃ…は、上方向釦と下方向釦からなり、利用者の行先方向に応じて、上方向釦または下方向釦を押下するように構成されている。なお、最下階では上方向釦、最上階では下方向釦だけで構成される。

「ホール呼び」とは、各階の乗場に設置されたホール釦の操作により登録される呼びの信号のことであり、登録階と行先方向の情報を含む。また、「かご呼び」とは、かご室内に設けられた行先階釦の操作により登録される呼びの信号のことであり、行先階の情報を含む。

群管理制御装置１０は、各号機の乗りかご２ａ〜２ｃの運転を群管理制御するための装置であり、号機制御部１ａ〜１ｃと同様にコンピュータによって構成される。本実施形態において、この群管理制御装置１０には、状態監視部１１、ＲＴＳ評価部１２、最適かご選出部１３、割当制御部１４、割当実行部１５が備えられている。なお、これらの処理部は、実際にはソフトウェアあるいはソフトウェアとハードウェアの組み合わせにより実現される。

状態監視部１１は、各号機の乗りかご２ａ〜２ｃの運転状態（かご位置、運転方向、戸開閉状態など）や、呼び（ホール呼びとかご呼び）の発生状況などを監視し、ＲＴＳ評価部１２と割当制御部１４に与えている。

ＲＴＳ評価部１２は、任意の階で新たなホール呼びが発生したときに、ＲＴＳ（Real Time Scheduling）による評価処理を行い、現在の呼びの状態および将来発生する呼びの予測に基づいて割当対象となるホール呼びを乗りかご２ａ〜２ｃに割り当てた場合の評価値を算出する。

なお、評価値とは、ホール呼びを割り当てた場合の最適さを表す指標である。この評価値は、数値が小さいほど評価が高く、その数値が大きいほど評価が低くなることを表わす。また、ＲＴＳについては公知であるため、ここではその詳しい説明を省略するものとする。

最適かご選出部１３は、乗りかご２ａ〜２ｃの中からＲＴＳ評価部１２によって算出された評価値が最良の乗りかごを最適かごとして選出する。なお、「最適かご」は、ＲＴＳ評価値が最良の乗りかごのことを言う。これに対し、「割当かご」とは、実際にホール呼びが割り当てられる乗りかごのことを言う。

割当制御部１４は、乗りかご２ａ〜２ｃに対するホール呼びの割当て制御を行う。割当制御部１４は、通常、最適かご選出部１３にて選出された最適かごをそのまま割当かごとして決定する。本実施形態において、割当制御部１４は、下記の条件のときに別の方法で他の乗りかごを検索して割当かごを決定する。

［条件］
ＲＴＳ評価値による最適かごのホール呼びに対する予測到着時間Ｔｘが予め設定された基準時間Ｔｓ以上。

上記基準時間Ｔｓは、最適かごがホール呼びの登録階に到着するまでの間に予測不可の呼び（ホール呼び／かご呼び）が登録される可能性を考慮して設定され、例えば「３０秒」である。

すなわち、最適かごのホール呼びに対する予測到着時間Ｔｘが基準時間Ｔｓ＝３０秒以上の場合に、割当制御部１４は、乗りかご２ａ〜２ｃの評価値を時間単位の値に変換し、最適かごとの時間差が予め設定された閾値ＴＨ未満の乗りかごを検索する。該当する乗りかごが存在した場合、割当制御部１４は、ホール呼びの登録階に近い乗りかごを割当かごとして決定し、その乗りかごに当該ホール呼びを割り当てる。詳しくは、後に図２乃至図５を参照して説明する。

割当実行部１５は、割当制御部１１によって最終的に決定された乗りかごに対してホール呼びの割当信号を出力する。例えば乗りかご２ａが決定された場合には、割当実行部１２はＡ号機制御部１ａに対してホール呼びの割当信号を出力する。Ａ号機制御部１ａは、このホール呼びの割当信号を受信することにより、当該ホール呼びの登録階に乗りかご２ａを応答させる。

以下に、本実施形態の動作を詳しく説明する。
図２は本システムの群管理制御装置１０のホール呼びの割当て処理を示すフローチャートである。なお、このフローチャートで示される処理は、コンピュータである群管理制御装置１０が所定のプログラムを読み込むことにより実行される。

任意の階で新たなホール呼びが発生すると（ステップＳ１１のＹｅｓ）、そのホール呼びの情報が群管理制御装置１０の状態監視部１１を介してＲＴＳ評価部１２に与えられる。これにより、ＲＴＳ評価部１２では、乗りかご２ａ〜２ｃ毎にＲＴＳの評価値を算出する（ステップＳ１１）。

具体的には、まず、ＲＴＳ評価部１２は、割当対象となるホール呼びに、現在の呼びの状態と将来発生する呼びの予測を考慮して仮想的に発生させた仮想呼びを追加する。ＲＴＳ評価部１２は、これらの呼びを乗りかご２ａ〜２ｃに割り当てた場合の評価値をＲＴＳの評価式に従って算出する（ステップＳ１２）。

ＲＴＳ評価部１２で算出された乗りかご２ａ〜２ｃのＲＴＳ評価値は、最適かご選出部１３に与えられる。これにより、最適かご選出部１３は、乗りかご２ａ〜２ｃの中で評価値が最良の乗りかごを最適かごとして選出する。ＲＴＳ評価部１２は、その選出した最適かごの情報を乗りかご２ａ〜２ｃのＲＴＳ評価値と共に割当制御部１４に与える（ステップＳ１３）。

最適かごが選出されると、割当制御部１４は、まず、その最適かごが現在位置からホール呼びの登録階に到着するまでの予測到着時間Ｔｘを算出する（ステップＳ１４）。この予測到着時間Ｔｘは、最適かごの現在位置からホール呼びの登録階までの距離と、その間に存在する登録済みの呼び（ホール呼び／かご呼び）の情報、運転速度などから算出される。

ここで、割当制御部１４は、予測到着時間Ｔｘが予め設定された基準時間Ｔｓ（例えば３０秒）以上であるか否かを判断する（ステップＳ１５）。上述したように、基準時間Ｔｓは、最適かごがホール呼びの登録階に到着するまでの間に予測不可の呼びが登録される可能性を考慮して設定されている。

ここで、予測到着時間Ｔｘが短ければ、最適かごが早くホール呼びの登録階に到着するので、その間に予想外の呼び（ホール呼び／かご呼び）が登録される可能性は低いと考えられる。したがって、予測到着時間Ｔｘが基準時間Ｔｓより短い場合には（ステップＳ１５のＹｅｓ）、割当制御部１４は、ＲＴＳ評価値によって選出された最適かごをそのまま割当かごとして決定し、その最適かごに当該ホール呼びを割り当てる（ステップＳ２０）。詳しくは、割当制御部１４は、割当実行部１５を介して号機制御部１ａ〜１ｃの中の上記割当かごに対応した号機制御部に割当て信号を出力し、その割当かごを当該ホール呼びの登録階に応答させる。

一方、予測到着時間Ｔｘが長ければ、その間に予想外の呼びが登録される可能性は高くなると考えられる。そこで、予測到着時間Ｔｘが基準時間Ｔｓ以上であった場合に（ステップＳ１５のＹｅｓ）、割当制御部１４は、乗りかご２ａ〜２ｃのＲＴＳ評価値を（１）式に従って時間単位の値に変換して再評価する（ステップＳ１６）。

上記（１）式では、ＲＴＳ評価値を呼び登録数で除算し、その結果に対して平方根を取っている。「ＲＴＳ評価値を呼び登録数で除算する」理由は、ＲＴＳの評価式では、将来発生する呼びの予測を含めて多数の呼びの累計で評価値を計算している。よって、ＲＴＳ評価値を呼び登録数で除算することで、１つの呼びの平均値を求めるためである。また、「平方根を取る」理由は、ＲＴＳの評価式では、各呼びに対する待ち時間が二乗されているためである。

図３に示すような運行曲線を例にして説明する。
例えば１階で上方向のホール呼びが登録され、Ａ号機（乗りかご２ａ）が応答するものとする。このとき、５階、３階、２階で既に下方向のホール呼びが登録済みであり、各階の待ち時間がＴ１，Ｔ２，Ｔ３とする。

・ケースａ
ケースａとして、各階の待ち時間がＴ１＝２０秒、Ｔ２＝３０秒、Ｔ３＝１０秒であったとする。ＲＳＴ評価式では、これらの待ち時間が二乗される。したがって、待ち時間だけに着目すると、２０^２＋３０^２＋１０^２＝１４００といった値になる。なお、実際には他の要素を含めた評価式に従ってＲＳＴ評価値が求められる。

・ケースｂ
ケースｂとして、各階の待ち時間がＴ１＝１０秒、Ｔ２＝２０秒、Ｔ３＝５秒であったとする。この場合のＲＳＴ評価値は、待ち時間だけに着目すると、１０^２＋２０^２＋５^２＝５２５といった値になる。

このように、ＲＳＴ評価式では、待ち時間を強調して評価しているため、待ち時間が少し変わるだけで、評価値が大きく変わってしまう。そこで、上記（１）式を用いて評価値を時間単位の値に変換することにより、１つの呼びに対する平均的な待ち時間を比較できる形にする。

割当制御部１４は、上記（１）式によって得られた時間に基づいて最適かごの選出を見直す。すなわち、割当制御部１４は、上記ステップＳ１３で選出された最適かごとその他の乗りかごとの時間差を調べる（ステップＳ１７）。

最適かごとの時間差が閾値ＴＨ未満の乗りかごが存在した場合には（ステップＳ１８のＹｅｓ）、割当制御部１４は、その乗りかごと上記ステップＳ１３で選出された最適かごのうち、ホール呼びの登録階に近い方を割当かごとして決定し、その乗りかごにホール呼びを割り当てる（ステップＳ１９）。詳しくは、割当制御部１４は、割当実行部１５を介して号機制御部１ａ〜１ｃの中の上記割当かごに対応した号機制御部に割当て信号を出力し、その割当かごを当該ホール呼びの登録階に応答させる。

上記閾値ＴＨは、交通需要などに応じて予め設定されており、例えば「１秒」である。つまり、ＲＳＴにより選出された最適かごと１秒未満の時間差であった場合には、ホール呼びの登録階に近い方にホール呼びが割り当てられることになる。これは、時間的な条件が同じであれば、距離的に近い方が早く着く可能性が高いからである。

一方、最適かごとの時間差が閾値ＴＨ未満の乗りかごが存在しなかった場合には（ステップＳ１８のＮｏ）、割当制御部１４は、ＲＴＳ評価値によって選出された最適かごをそのまま割当かごとして決定し、その最適かごにホール呼びを割り当てる（ステップＳ２０）。詳しくは、割当制御部１４は、割当実行部１５を介して号機制御部１ａ〜１ｃの中の上記割当かごに対応した号機制御部に割当て信号を出力し、その割当かごを当該ホール呼びの登録階に応答させる。

図４に具体例を示す。
いま、１階でホール呼びが登録され、ＲＴＳによりＡ号機（乗りかご２ａ）が最適かごとして選出されたとする。１階のホール呼びに対する乗りかご２ａの予測到着時間Ｔａが基準時間Ｔｓ（例えば３０秒）以上の場合に、上記（１）式により、各号機のＲＴＳ評価値が時間単位の値に変換されて最適かごの選出が見直される。

ここで、上記（１）式によって得られるＡ号機の時間をｔａ、Ｂ号機の時間をｔｂ、Ｃ号機の時間をｔｃとする。

ｔａ＝１０．５
ｔｂ＝１１．０
ｔｃ＝１２．０
各号機の時間ｔａ，ｔｂ，ｔｃが上記のような値であったとする。この場合、最適かごであるＡ号機とＢ号機の時間差が閾値ＴＨ（例えば１秒）未満なので、Ａ号機とＢ号機のうち、ホール呼びの登録階（１階）に近い方にホール呼びが割り当てられる。図４の例では、Ａ号機よりもＢ号機の方が１階に近いので、Ｂ号機の乗りかご２ｂにホール呼びが割り当てることになる。

このように第１の実施形態によれば、各号機のＲＴＳ評価値を時間単位の値に変換して比較することで、混雑時などに予測不可の呼びが登録される状況にあっても、最適な乗りかごにホール呼びを割り当てて、早く応答させることができる。

（第２の実施形態）
次に、第２の実施形態について説明する。

第２の実施形態では、上記第１の実施形態の構成に加え、交通状況に応じて閾値ＴＨを設定する機能を備えるものである。この閾値ＴＨは、ＲＴＳによる最適かご以外の乗りかごを検索するときの条件として設定される。

図５は第２の実施形態に係るエレベータの群管理システムの構成を示すブロック図である。なお、上記第１の実施形態における図１の構成と同じ部分には同一符号を付して、その説明は省略するものとする。

第２の実施形態において、群管理制御装置１０には、交通需要学習部１６と閾値設定部１７が設けられている。交通需要学習部１６は、各階の交通需要を所定時間単位で学習（記憶）している。各階の交通需要は、例えば各階のホール釦６ａ，６ｂ，６ｃ…の操作によって登録されるホール呼びを各階毎にカウントすることで得られる。

なお、各号機の乗りかご２ａ〜２ｃに設置された図示せぬ荷重センサを用いて各階から乗車する人数を推測すれば、各階の交通需要をより正確に検出できる。さらに、各階の乗場に監視カメラを設置しておき、その監視カメラの映像を解析して各階の乗車人数を検出することでも良い。

閾値設定部１７は、交通需要学習部１６によって学習された各階の交通需要に基づいて、ＲＴＳによる最適かご以外の乗りかごを検索するときの条件である閾値ＴＨを設定する。詳しくは、閾値設定部１７は、交通需要学習部１６によって学習された各階の交通需要に基づいて混雑時であるか閑散時であるかを判断する。閾値設定部１７は、混雑時ではあれば閾値ＴＨを平常時のときよりも上げ、混雑時ではあれば閾値ＴＨを平常時のときよりも下げる。

図６は本システムの群管理制御装置１０の閾値設定に関する処理を示すフローチャートである。なお、このフローチャートで示される処理は、コンピュータである群管理制御装置１０が所定のプログラムを読み込むことにより実行される。また、このフローチャートの処理は、図２に示したフローチャートの処理とは別のルーチンで実行され、ここで設定された閾値ＴＨは図２のステップＳ１８に反映される。

群管理制御装置１０の交通需要学習部１６は、状態監視部１１を通じて各階の交通需要を取得し、所定時間単位で学習（記憶）している（ステップＳ２１）。閾値設定部１７は、この交通需要学習部１６によって学習された各階の交通需要に基づいて混雑時であるか閑散時であるかを判断する（ステップＳ２２）。

例えば各階の交通需要を各階の呼びの登録数で判断する場合には、閾値設定部１７は、所定時間当たりの各階の呼びの登録数と予め設定された平常時の登録数とを比較する。その結果、所定時間当たりの各階の呼びの登録数が平常時の登録数よりも多くなった場合に、閾値設定部１７は混雑時であると判断する。逆に、所定時間当たりの各階の呼びの登録数が平常時の登録数よりも少なくなった場合に、閾値設定部１７は閑散時であると判断する。

混雑時の場合（ステップＳ２３のＹｅｓ）、閾値設定部１７は、現在設定されている閾値ＴＨを平常時のときよりも上げる（ステップＳ２４）。これは、混雑しているときの方が予測不可の呼びが登録される可能性が高く、ＲＴＳ評価値に誤差が生じやすい。したがって、閾値ＴＨを上げることで（例えば２秒とする）、ＲＴＳにより最適かごとして選出された乗りかご以外の候補を多く取り入れる。

閑散時の場合（ステップＳ２３のＮｏ）、閾値設定部１７は、現在設定されている閾値ＴＨを平常時のときよりも上げる（ステップＳ２５）。これは、閑散時には予測不可の呼びが登録される可能性が低く、ＲＴＳ評価値に誤差が生じにくい。したがって、閾値ＴＨを下げることで（例えば０．５秒とする）、ＲＴＳにより最適かごとして選出された乗りかごを優先させる。

なお、混雑時または閑散時でもない場合は、平常時と予め設定された閾値ＴＨ（例えば１秒）が適用される。

閾値設定部１７によって設定された閾値ＴＨは割当制御部１４に与えられる。割当制御部１４では、この閾値ＴＨを満たす乗りかごを検索し、その検索された乗りかごまたはＲＴＳによって選出された最適かごをそのまま割当かごとして決定し、その乗りかごにホール呼びを割り当てる（図２のステップＳ１８〜Ｓ２０参照）。

このように第２の実施形態によれば、交通状況に応じて閾値ＴＨが設定され、その設定された閾値ＴＨを用いて、ＲＴＳにより千出力された最適かご以外の乗りかごの候補が検索される。

この場合、ＲＴＳ評価値に誤差が生じやすい混雑時であれば、ＲＴＳにより最適かごとして選出された乗りかご以外の候補を多く取り入れて、その中からできるだけ早く応答できる乗りかごにホール呼びを割り当てることができる。一方、ＲＴＳ評価値に誤差が少ない閑散時にあっては、ＲＴＳにより最適かごとして選出された乗りかごに対して優先的にホール呼びを割り当てることができる。

なお、図６の例では、混雑時と閑散時に閾値ＴＨを切り替えたが、例えば交通需要の度合いをさらに細かく分けて、閾値ＴＨを段階的に設定することでも良い。

以上述べた少なくとも１つの実施形態によれば、混雑時などに必ずしも評価値のみでは最適な乗りかごを選出できないケースを救い、群管理性能を向上させることのできるエレベータの群管理システムを提供することができる。

なお、本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１ａ〜１ｃ…号機制御部、２ａ〜２ｃ…乗りかご、３ａ〜３ｃ…行先階釦、４ａ〜４ｃ…戸開釦、５ａ〜５ｃ…戸閉釦、６ａ〜６ｃ…ホール釦、１０…群管理制御装置、１１…状態監視部、１２…ＲＴＳ評価部、１３…最適かご選出部、１４…割当制御部、１５…割当実行部、１６…交通需要学習部、１７…閾値設定部

本実施形態にかかるエレベータの群管理システムは、発明に複数台の乗りかごの運転を制御するエレベータの群管理システムにおいて、現在の呼びの状態および将来発生する呼びの予測に基づいて割当対象となるホール呼びを上記各乗りかごを割り当てた場合の評価値を算出する評価手段と、上記各乗りかごの中から上記評価手段によって算出された評価値が最良の乗りかごを最適かごとして選出する最適かご選出手段と、この最適かご選出手段によって選出された上記最適かごが現在位置から上記ホール呼びの登録階に到着するまでの予測到着時間が予め設定された基準時間以上であった場合に、上記各乗りかごの評価値を時間単位の値に変換し、その変換値として得られた時間に基づいて上記最適かごとの時間差が予め設定された閾値未満の乗りかごを検索し、その検索された乗りかごと上記最適かごのうち、上記ホール呼びの登録階に近い乗りかごに上記ホール呼びを割り当てる割当制御手段とを具備する。

閾値設定部１７は、交通需要学習部１６によって学習された各階の交通需要に基づいて、ＲＴＳによる最適かご以外の乗りかごを検索するときの条件である閾値ＴＨを設定する。詳しくは、閾値設定部１７は、交通需要学習部１６によって学習された各階の交通需要に基づいて混雑時であるか閑散時であるかを判断する。閾値設定部１７は、混雑時ではあれば閾値ＴＨを平常時のときよりも上げ、閑散時ではあれば閾値ＴＨを平常時のときよりも下げる。

閑散時の場合（ステップＳ２３のＮｏ）、閾値設定部１７は、現在設定されている閾値ＴＨを平常時のときよりも下げる（ステップＳ２５）。これは、閑散時には予測不可の呼びが登録される可能性が低く、ＲＴＳ評価値に誤差が生じにくい。したがって、閾値ＴＨを下げることで（例えば０．５秒とする）、ＲＴＳにより最適かごとして選出された乗りかごを優先させる。

このように第２の実施形態によれば、交通状況に応じて閾値ＴＨが設定され、その設定された閾値ＴＨを用いて、ＲＴＳにより出力された最適かご以外の乗りかごの候補が検索される。

Claims

複数台の乗りかごの運転を制御するエレベータの群管理システムにおいて、
現在の呼びの状態および将来発生する呼びの予測に基づいて割当対象となるホール呼びを上記各乗りかごを割り当てた場合の評価値を算出する評価手段と、
上記各乗りかごの中から上記評価手段によって算出された評価値が最良の乗りかごを最適かごとして選出する最適かご選出手段と、
この最適かご選出手段によって選出された上記最適かごの上記ホール呼びに対する予測到着時間に基づいて上記各乗りかごの中から所定の条件を満たす乗りかごを検索し、その検索された乗りかごまたは上記最適かごに上記ホール呼びを割り当てる割当制御手段と
を具備したことを特徴とするエレベータの群管理システム。
上記割当制御手段は、
上記最適かごの上記ホール呼びに対する予測到着時間が予め設定された基準時間以上であった場合に上記各乗りかごの中から所定の条件を満たす乗りかごを検索することを特徴とする請求項１記載のエレベータの群管理システム。
上記割当制御手段は、
上記所定の条件として、上記各乗りかごの評価値を時間単位の値に変換し、上記最適かごとの時間差が予め設定された閾値未満の乗りかごを検索し、その検索された乗りかごと上記最適かごのうち、上記ホール呼びの登録階に近い乗りかごに上記ホール呼びを割り当てることを特徴とする請求項２記載のエレベータの群管理システム。
上記割当制御手段は、
上記最適かごの上記ホール呼びに対する予測到着時間が上記基準時間より短い場合または上記所定の条件を満たす乗りかごが存在しなかった場合には上記最適かごに上記ホール呼びを割り当てることを特徴とする請求項２記載のエレベータの群管理システム。
上記基準時間は、上記最適かごが上記ホール呼びの登録階に到着するまでの間に予測不可の呼びが登録される可能性を考慮して設定されることを特徴とする請求項２記載のエレベータの群管理システム。
各階の交通需要を学習する交通需要学習手段と、
この交通需要学習手段によって学習された上記各階の交通需要に基づいて上記閾値を設定する閾値設定手段と
をさらに具備したことを特徴とする請求項３記載のエレベータの群管理システム。
上記閾値設定手段は、
上記交通需要学習手段によって学習された上記各階の交通需要に基づいて混雑時であるか閑散時であるかを判断し、上記混雑時では上記閾値を平常時よりも上げ、上記閑散時では上記閾値を平常時よりも下げることを特徴とする請求項６記載のエレベータの群管理システム。