CN111268522B - 一种基于大数据分析的电梯调度方法和系统 - Google Patents

一种基于大数据分析的电梯调度方法和系统 Download PDF

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Abstract

本申请实施例提供一种基于大数据分析的电梯调度方法和系统。该方法包括：在每部电梯内部设置人员计数装置、计时装置和开关门监控装置；按预设周期采集所述每部电梯的运行数据，形成基础数据库，获取运行方向规律、进入和离开轿厢的人流量规律以及始发楼层和目标楼层规律；根据所述运行方向规律和所述进入轿厢的人流量规律，确定运行模式，采取对应调度方法；根据所述进入轿厢的人流量规律，预测所述每部电梯的初始楼层；当乘客发出请求时，将候梯时间、运行时间、能耗和拥挤度作为评价指标，构造评价度函数，调用评价度最高的电梯；实时采集数据，更新所述基础数据库，重新设置所述每部电梯的初始楼层。本申请提高了电梯调度效率和智能化水平。

Description

一种基于大数据分析的电梯调度方法和系统
技术领域
本申请涉及电梯调度领域，尤其涉及一种基于大数据分析的电梯调度方法和系统。
背景技术
电梯是人员在建筑物内垂直流动的重要工具，电梯调度旨在提高人员运输的效率。电梯调度指根据每台电梯的负载情况、运行情况安排电梯响应乘客关于方向和楼层的召唤，从而使每台电梯处于最合理的运行状态，提高输送能力，它具有很强的随机性、多目标性和扰动性。传统的电梯调度，调度规则相对固定，不因时间变化、人流量变化而改变，适应性不强，智能化水平不高，同时，调度规则一般以候梯时间作为评价指标，忽略了乘梯时间、拥挤度和能耗等评价指标，乘客的舒适度和运营的经济性并不好。电梯运行过程中产生了大量数据，通过大数据分析，可以挖掘其中隐含的运行规律，为多目标的电梯调度提供数据支撑，既提高电梯调度的精准化水平，又提高乘客的舒适度感受，还能有效减少能耗。
发明内容
有鉴于此，本申请的目的在于提出一种基于大数据分析的电梯调度方法，提高电梯调度的精准度和乘客的舒适度，减少电梯运行能耗，解决目前电梯调度中，智能化程度低，适应性不强，效率不高、舒适度不高、能耗高的技术问题。
基于上述目的，本申请提出了一种基于大数据分析的电梯调度方法，包括：
在每部电梯内部设置人员计数装置、计时装置和开关门监控装置；所述人员计数装置采集每楼层进入和离开轿厢的人流量；所述计时装置采集所述每部电梯在楼层间的运行时间、人员进入和离开所述轿厢花费的时间以及在楼层间的运行时间；所述开关门监控装置采集开关门次数和时间；
按预设周期采集所述每部电梯运行方向、开关门次数和时间、在楼层间的运行时间、每层进入和离开所述轿厢的人流量、人员进入和离开所述轿厢花费的时间以及在楼层间运行的能耗，得到运行数据集，对所述运行数据集进行标准化和一致化，形成基础数据库，通过统计分析和数据挖掘获取运行方向规律、进入和离开轿厢的人流量规律以及始发楼层和目标楼层规律；
根据所述运行方向规律和所述进入轿厢的人流量规律，以24小时为周期，以小时为单位划分时间区间，每个所述时间区间对应一种运行模式，采取一种调度方法；
根据所述进入轿厢的人流量规律，通过数据关联分析预测所述每部电梯的初始楼层，将所述每部电梯停靠在所述初始楼层；
当乘客发出请求时，根据所处时间区间确定运行模式，将候梯时间、运行时间、能耗和拥挤度作为评价指标，设置权重系数，采取线性加权算法，构造评价度函数，确定评价度最高的电梯为被调用电梯；
所述被调用电梯工作时，实时采集数据，更新所述基础数据库，并根据所述基础数据库，重新设置所述每部电梯的初始楼层。
在一些实施例中，所述人员计数装置包括重力感应装置和/或视频监控装置；
所述重力感应装置采集乘客进入和离开所述轿厢的重量数据，能过线性变换转化为人流量数据；
所述视频监控装置采集乘客进入和离开所述轿厢的图像数据，通过目标识别算法，转化为人流量数据。
在一些实施例中，按预设周期采集所述每部电梯运行方向、开关门次数和时间、在楼层间的运行时间、每层进入和离开所述轿厢的人流量、人员进入和离开所述轿厢花费的时间以及在楼层间运行的能耗，得到运行数据集，包括：
从所述每部电梯的历史运行数据中读取运行方向、开关门次数和时间、在楼层间的运行时间。
在一些实施例中，所述运行模式包括上行高峰模式、下行高峰模式、随机运行模式、空闲运行模式以及紧急运行模式，根据所述运行模式，对应采用上行高峰调度方法、下行高峰调度方法、随机运行调度方法、空闲运行调度方法以及紧急运行调度方法。
在一些实施例中，所述根据进入轿厢的人流量规律，通过数据关联分析预测所述每部电梯的初始楼层，将所述每部电梯停靠在所述初始楼层，包括：
按照每楼层进入所述轿厢的人流量从高到低的顺序，依次确定所述每部电梯的初始楼层，直至所有电梯的初始楼层全部确定。
在一些实施例中，当任一楼层的人流量超过电梯的额定载客人数时，增加以所述楼层为初始楼层的电梯调度频率，直至满足所述楼层人流量的需求。
在一些实施例中，当乘客发出请求时，根据所处时间区间确定运行模式，将候梯时间、运行时间、能耗和拥挤度作为评价指标，设置权重系数，采取线性加权算法，构造评价度函数，确定评价度最高的电梯为被调用电梯，包括：
所述评价度函数公式为：
Figure BDA0002379562790000031
其中，γ1、γ2、γ3、γ4为权重系数，满足0≤γi≤1(i＝1,2,3,4)，
Figure BDA0002379562790000032
γi＝1，不同运行模式设置不同的权重系数，体现对评价指标的不同侧重；
TW(i)为电梯i的候梯时间函数，即电梯由初始楼层至发送请求楼层的时间，其公式为：
Figure BDA0002379562790000033
其中，fst(i)表示电梯i的起始楼层数，fcm表示乘客发送请求时所在楼层数，tf表示电梯在每层楼间的平均运行时间，ρin(j)和ρout(j)分别表示第j层进入和离开所述轿厢的人流量，tp表示单人进入或离所述开轿厢平均花费的时间；
TR(i)为电梯i的运行时间函数，即乘客进入所述轿厢后由始发楼层到达目的楼层的时间，其公式为：
Figure BDA0002379562790000034
其中，fob(i)表示请求电梯i的乘客的目标楼层数，ρin(j)和ρout(j)分别表示第j层进入和离开所述轿厢的人流量，tp表示单人进入或离开所述轿厢平均花费的时间；
C(i)为电梯i的拥挤度函数：
Figure BDA0002379562790000035
其中，Ncm(i)表示电梯i到达请求层时所述轿厢中的乘客数，Np(i)表示电梯i的额定载客数；
E(i)为电梯i的能耗函数，其公式为：
Figure BDA0002379562790000041
其中，er(i)表示电梯i运行一层所产生的平均能耗，es(i)表示电梯i停止一次所产生的平均能耗，pst(j)和pob(j)分别表示乘客以j层为始发楼层和目标楼层的概率。
基于上述目的，本申请还提出了一种基于大数据分析的电梯调度系统，包括：
数据采集模块，用于按预设周期采集所述每部电梯运行方向、开关门次数和时间、在楼层间的运行时间、每层进入和离开所述轿厢的人流量、人员进入和离开所述轿厢花费的时间以及在楼层间运行的能耗，得到运行数据集；
数据存储模块，用于存储所述运行数据集；
数据处理模块，用于对所述运行数据集进行标准化和一致化，形成基础数据库，通过统计分析和数据挖掘，获取运行方向规律、进入和离开轿厢的人流量规律以及始发楼层和目标楼层规律；
调度方法划分模块，用于根据所述运行方向规律和所述进入轿厢的人流量规律，以24小时为周期，以小时为单位划分时间区间，每个所述时间区间对应一种运行模式，采取一种调度方法；
调度方法库模块，用于根据所述进入轿厢的人流量规律，通过数据关联分析预测所述每部电梯的初始楼层，将所述每部电梯停靠在所述初始楼层；当乘客发出请求时，根据所处时间区间确定运行模式，将候梯时间、运行时间、能耗和拥挤度作为评价指标，设置权重系数，采取线性加权算法，构造评价度函数，确定评价度最高的电梯为被调用电梯。
在一些实施例中，所述的数据处理模块，包括：
数据准备模块，用于完成数据的异常值判断、缺失值处理和数据结构统一，对所述运行数据集进行标准化和一致化，形成基础数据库；
数据统计分折模块，用于所述基础数据库的统计分析和数据挖掘，获取运行方向规律、进入和离开轿厢的人流量规律以及始发楼层和目标楼层规律。
在一些实施例中，所述的调度方法库模块，包括：
初始化模块，用于根据所述进入轿厢的人流量规律，通过数据关联分析预测所述每部电梯的初始楼层，将所述每部电梯停靠在所述初始楼层；
模式选择模块，用于根据时间区间确定电梯运行模式，设置权重系数；
调度决策模块，用于将候梯时间、运行时间、能耗和拥挤度作为评价指标，采取线性加权算法，构造评价度函数，确定评价度最高的电梯为被调用电梯。
附图说明
在附图中，除非另外规定，否则贯穿多个附图相同的附图标记表示相同或相似的部件或元素。这些附图不一定是按照比例绘制的。应该理解，这些附图仅描绘了根据本发明公开的一些实施方式，而不应将其视为是对本发明范围的限制。
图1示出根据本发明实施例的基于大数据分析的电梯调度方法的流程图。
图2示出根据本发明实施例的基于大数据分析的电梯调度系统的构成图。
图3示出根据本发明实施例的数据处理模块的构成图。
图4示出根据本发明实施例的调度方法库模块的构成图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
图1示出根据本发明实施例的基于大数据分析的电梯调度方法的流程图。如图1所示，该基于人脸识别的失踪人口追查方法包括：
步骤S11、在每部电梯内部设置人员计数装置、计时装置和开关门监控装置；所述人员计数装置采集每楼层进入和离开轿厢的人流量；所述计时装置采集所述每部电梯在楼层间的运行时间、人员进入和离开所述轿厢花费的时间以及在楼层间的运行时间；所述开关门监控装置采集开关门次数和时间。
在一种实施方式中，所述人员计数装置包括重力感应装置和/或视频监控装置；
所述重力感应装置采集乘客进入和离开所述轿厢的重量数据，能过线性变换转化为人流量数据；
所述视频监控装置采集乘客进入和离开所述轿厢的图像数据，通过目标识别算法，转化为人流量数据。
由于电梯运行过程中产生的数据是随机的、多样的，所以必须对电梯运行的数据进行全面地、实时地采集，才能反映电梯的运行状况。因此，有必要根据数据产生的来源与特点，安装相应的数据采集装置，人员计数装置采集每楼层进入和离开轿厢的人流量，计时装置采集所述每部电梯在楼层间的运行时间、人员进入和离开所述轿厢花费的时间以及在楼层间的运行时间，开关门监控装置采集开关门次数和时间。
另外一方面，数据采集装置是可以选择的，充分考虑数据采集装置的成本以及集成化要求，可根据实际情况确定数据采集装置的种类或利用已安装的装置进行数据采集。一般的电梯设计了载重量指标，所以可以选择重力感应装置，采集重量数据，再将其转化为人流量数据；也可以利用电梯轿厢中安装的视频监控装置，采集图像数据，再将其转化为人流量数据。
步骤S12、按预设周期采集所述每部电梯运行方向、开关门次数和时间、在楼层间的运行时间、每层进入和离开所述轿厢的人流量、人员进入和离开所述轿厢花费的时间以及在楼层间运行的能耗，得到运行数据集，对所述运行数据集进行标准化和一致化，形成基础数据库，通过统计分析和数据挖掘获取运行方向规律、进入和离开轿厢的人流量规律以及始发楼层和目标楼层规律。
在一种实施方式中，按预设周期采集所述每部电梯运行方向、开关门次数和时间、在楼层间的运行时间、每层进入和离开所述轿厢的人流量、人员进入和离开所述轿厢花费的时间以及在楼层间运行的能耗，得到运行数据集，包括：
从所述每部电梯的历史运行数据中读取运行方向、开关门次数和时间、在楼层间的运行时间。
具体来说，采集到数据形成电梯运行数据集后，数据集中数据的格式、数据结构、度量单位是不一致的，因此需要进行一致化和标准化，为数据分析奠定基础。另一方面，数据来源有很多途径，针对运行方向、开关门次数和时间以及在楼层间的运行时间等电梯运行数据，电梯的微机控制系统已有相关记录，可以从中直接读取。
步骤S13、根据所述运行方向规律和所述进入轿厢的人流量规律，以24小时为周期，以小时为单位划分时间区间，每个所述时间区间对应一种运行模式，采取一种调度方法。
在一种实施方式中，所述运行模式包括上行高峰模式、下行高峰模式、随机运行模式、空闲运行模式以及紧急运行模式，根据所述运行模式，对应采用上行高峰调度方法、下行高峰调度方法、随机运行调度方法、空闲运行调度方法以及紧急运行调度方法。
具体来说，一天24小时内，各楼层内人群的工作与生活存在着周期性，而且不同时间段的人流、运行方向存在着一定的内在联系，通过数据统计和分析，可获得一天内电梯的运行方向规律和人流量规律，在此基础上针对不同时段的具体情况，针对性地采取调度方法，可有效提高电梯的运行效率，减少乘梯人员的候梯时间，提高乘梯人员的舒适度，节约能源。
举例来说，写字楼中的电梯，早晨上班时间段人流集中在底层，乘电梯向上，处于上行高峰运行模式，电梯调度采用上行高峰调度方法；傍晚下班时间段人流从各楼层下到底层，处于下行高峰运行模式，电梯调度采用下行高峰调度方法；白天的大部分时段内，人流量随机分布，处于随机运行模式，电梯调度采用随机调度方法；夜间时段人流量少，电梯使用较少，处于空闲运行模式，电梯调度采用空闲运行模式。
步骤S14、根据所述进入轿厢的人流量规律，通过数据关联分析预测所述每部电梯的初始楼层，将所述每部电梯停靠在所述初始楼层。
在一种实施方式中，所述根据进入轿厢的人流量规律，通过数据关联分析预测所述每部电梯的初始楼层，将所述每部电梯停靠在所述初始楼层，包括：
按照每楼层进入所述轿厢的人流量从高到低的顺序，依次确定所述每部电梯的初始楼层，直至所有电梯的初始楼层全部确定。
在一种实施方式中，当任一楼层的人流量超过电梯的额定载客人数时，增加以所述楼层为初始楼层的电梯调度频率，直至满足所述楼层人流量的需求。
具体来说，初始楼层与候梯时间有着直接的关系，也影响着乘梯人员的心理状态，因此，有必要在统计分析人流量规律的基础上，预先安排好电梯的初始楼层，尽量减少乘客的候梯时间。举例来说，按每楼层人流量的大小安排初始楼层，人流量大的楼层优先作为电梯初始楼层，直至以此楼层为初始楼层的电梯数量满足了人流量的要求，再安排人流量较小的楼层作为其它电梯初始楼层。
步骤S15、当乘客发出请求时，根据所处时间区间确定运行模式，将候梯时间、运行时间、能耗和拥挤度作为评价指标，设置权重系数，采取线性加权算法，构造评价度函数，确定评价度最高的电梯为被调用电梯；
在一种实施方式中，当乘客发出请求时，根据所处时间区间确定运行模式，将候梯时间、运行时间、能耗和拥挤度作为评价指标，设置权重系数，采取线性加权算法，构造评价度函数，确定评价度最高的电梯为被调用电梯，包括：所述评价度函数公式为：
Figure BDA0002379562790000081
其中，γ1、γ2、γ3、γ4为权重系数，满足0≤γi≤1(i＝1,2,3,4)，
Figure BDA0002379562790000082
γi＝1，不同运行模式设置不同的权重系数，体现对评价指标的不同侧重；
TW(i)为电梯i的候梯时间函数，即电梯由初始楼层至发送请求楼层的时间，其公式为：
Figure BDA0002379562790000083
其中，fst(i)表示电梯i的起始楼层数，fcm表示乘客发送请求时所在楼层数，tf表示电梯在每层楼间的平均运行时间，ρin(j)和ρout(j)分别表示第j层进入和离开所述轿厢的人流量，tp表示单人进入或离所述开轿厢平均花费的时间；
TR(i)为电梯i的运行时间函数，即乘客进入所述轿厢后由始发楼层到达目的楼层的时间，其公式为：
Figure BDA0002379562790000084
其中，fob(i)表示请求电梯i的乘客的目标楼层数，ρin(j)和ρout(j)分别表示第j层进入和离开所述轿厢的人流量，tp表示单人进入或离开所述轿厢平均花费的时间；
C(i)为电梯i的拥挤度函数：
Figure BDA0002379562790000091
其中，Ncm(i)表示电梯i到达请求层时所述轿厢中的乘客数，Np(i)表示电梯i的额定载客数；
E(i)为电梯i的能耗函数，其公式为：
Figure BDA0002379562790000092
其中，er(i)表示电梯i运行一层所产生的平均能耗，es(i)表示电梯i停止一次所产生的平均能耗，pst(j)和pob(j)分别表示乘客以j层为始发楼层和目标楼层的概率。
具体来说，单一的评价指标很难多维度评价电梯调度方法的优劣，因此，需要建立多目标的评价体系。候梯时间指标评价乘客在电梯外的满意度，运行时间指标和拥挤度指标评价乘客在电梯内的舒适度，能耗指标评价电梯运行的经济性。通过引入权重系数并设置不同的值，可以针对不同时段、不同模式采取不同的调度策略，进一步提高调度的针对性，提高调度的效率。举例来说，上行高峰和下行高峰运行模式下，以减少乘客的候梯时间为侧重点进行调度；空闲运行模式下，以减少能耗为侧重点进行调度；随机运行模式下，无明显的侧重点，可自由进行调度。
步骤S16、所述被调用电梯工作时，实时采集数据，更新所述基础数据库，并根据所述基础数据库，重新设置所述每部电梯的初始楼层。
具体来说，基础数据库反应了电梯运行的状况，需及时进行更新，才能确保后续调度的及时、准确、高效，因此，被调用电梯的运行数据需要实时进行采集，更新基础数据库，并依据更新后的数据库更新每部电梯的初始楼层，等待新的用梯需求。
图2示出根据本发明实施例的基于大数据分析的电梯调度系统的构成图。如图2所示，该基于大数据分析的电梯调度系统整体可以分为：
数据采集模块21，用于按预设周期采集所述每部电梯运行方向、开关门次数和时间、在楼层间的运行时间、每层进入和离开所述轿厢的人流量、人员进入和离开所述轿厢花费的时间以及在楼层间运行的能耗，得到运行数据集；
数据存储模块22，用于存储所述运行数据集；
数据处理模块23，用于对所述运行数据集进行标准化和一致化，形成基础数据库，通过统计分析和数据挖掘，获取运行方向规律、进入和离开轿厢的人流量规律以及始发楼层和目标楼层规律；
调度方法划分模块24，用于根据所述运行方向规律和所述进入轿厢的人流量规律，以24小时为周期，以小时为单位划分时间区间，每个所述时间区间对应一种运行模式，采取一种调度方法；
调度方法库模块25，用于根据所述进入轿厢的人流量规律，通过数据关联分析预测所述每部电梯的初始楼层，将所述每部电梯停靠在所述初始楼层；当乘客发出请求时，根据所处时间区间确定运行模式，将候梯时间、运行时间、能耗和拥挤度作为评价指标，设置权重系数，采取线性加权算法，构造评价度函数，确定评价度最高的电梯为被调用电梯。
图3示出根据本发明实施例的数据处理模块的构成图。
从图3中可以看出，所述数据处理模块，包括：
数据准备模块231，用于完成数据的异常值判断、缺失值处理和数据结构统一，对所述运行数据集进行标准化和一致化，形成基础数据库；
数据统计分折模块232，用于所述基础数据库的统计分析和数据挖掘，获取运行方向规律、进入和离开轿厢的人流量规律以及始发楼层和目标楼层规律。
图4示出根据本发明实施例的调度方法库模块的构成图。
从图4可以看出，所述调度方法库模块，包括：
初始化模块251，用于根据所述进入轿厢的人流量规律，通过数据关联分析预测所述每部电梯的初始楼层，将所述每部电梯停靠在所述初始楼层；
模式选择模块252，用于根据时间区间确定电梯运行模式，设置权重系数；
调度决策模块253，用于将候梯时间、运行时间、能耗和拥挤度作为评价指标，采取线性加权算法，构造评价度函数，确定评价度最高的电梯为被调用电梯。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读存储介质中。所述存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到其各种变化或替换，这些都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (9)

1.一种基于大数据分析的电梯调度方法，其特征在于，包括：
在每部电梯内部设置人员计数装置、计时装置和开关门监控装置；所述人员计数装置采集每楼层进入和离开轿厢的人流量；所述计时装置采集所述每部电梯在楼层间的运行时间、人员进入和离开所述轿厢花费的时间以及在楼层间的运行时间；所述开关门监控装置采集开关门次数和时间；
按预设周期采集所述每部电梯运行方向、开关门次数和时间、在楼层间的运行时间、每层进入和离开所述轿厢的人流量、人员进入和离开所述轿厢花费的时间以及在楼层间运行的能耗，得到运行数据集，对所述运行数据集进行标准化和一致化，形成基础数据库，通过统计分析和数据挖掘获取运行方向规律、进入和离开轿厢的人流量规律以及始发楼层和目标楼层规律；
根据所述运行方向规律和所述进入轿厢的人流量规律，以24小时为周期，以小时为单位划分时间区间，每个所述时间区间对应一种运行模式，采取一种调度方法；
根据所述进入轿厢的人流量规律，通过数据关联分析预测所述每部电梯的初始楼层，将所述每部电梯停靠在所述初始楼层；
当乘客发出请求时，根据所处时间区间确定运行模式，将候梯时间、运行时间、能耗和拥挤度作为评价指标，设置权重系数，采取线性加权算法，构造评价度函数，确定评价度最高的电梯为被调用电梯，包括：
所述评价度函数公式为：
Figure FDA0003419010280000011
其中，γ1、γ2、γ3、γ4为权重系数，满足0≤γi≤1(i＝1,2,3,4)，
Figure FDA0003419010280000013
不同运行模式设置不同的权重系数，体现对评价指标的不同侧重；
TW(i)为电梯i的候梯时间函数，即电梯由初始楼层至发送请求楼层的时间，其公式为：
Figure FDA0003419010280000012
其中，fst(i)表示电梯i的起始楼层数，fcm表示乘客发送请求时所在楼层数，tf表示电梯在每层楼间的平均运行时间，ρin(j)和ρout(j)分别表示第j层进入和离开所述轿厢的人流量，tp表示单人进入或离所述开轿厢平均花费的时间；
TR(i)为电梯i的运行时间函数，即乘客进入所述轿厢后由始发楼层到达目的楼层的时间，其公式为：
Figure FDA0003419010280000021
其中，fob(i)表示请求电梯i的乘客的目标楼层数，ρin(j)和ρout(j)分别表示第j层进入和离开所述轿厢的人流量，tp表示单人进入或离开所述轿厢平均花费的时间；
C(i)为电梯i的拥挤度函数：
Figure FDA0003419010280000022
其中，Ncm(i)表示电梯i到达请求层时所述轿厢中的乘客数，Np(i)表示电梯i的额定载客数；
E(i)为电梯i的能耗函数，其公式为：
Figure FDA0003419010280000023
其中，er(i)表示电梯i运行一层所产生的平均能耗，es(i)表示电梯i停止一次所产生的平均能耗，pst(j)和pob(j)分别表示乘客以j层为始发楼层和目标楼层的概率；
所述被调用电梯工作时，实时采集数据，更新所述基础数据库，并根据所述基础数据库，重新设置所述每部电梯的初始楼层。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述人员计数装置包括重力感应装置和/或视频监控装置；
所述重力感应装置采集乘客进入和离开所述轿厢的重量数据，能过线性变换转化为人流量数据；
所述视频监控装置采集乘客进入和离开所述轿厢的图像数据，通过目标识别算法，转化为人流量数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，按预设周期采集所述每部电梯运行方向、开关门次数和时间、在楼层间的运行时间、每层进入和离开所述轿厢的人流量、人员进入和离开所述轿厢花费的时间以及在楼层间运行的能耗，得到运行数据集，包括：
从所述每部电梯的历史运行数据中读取运行方向、开关门次数和时间、在楼层间的运行时间。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述运行模式包括上行高峰模式、下行高峰模式、随机运行模式、空闲运行模式以及紧急运行模式，根据所述运行模式，对应采用上行高峰调度方法、下行高峰调度方法、随机运行调度方法、空闲运行调度方法以及紧急运行调度方法。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据进入轿厢的人流量规律，通过数据关联分析预测所述每部电梯的初始楼层，将所述每部电梯停靠在所述初始楼层，包括：
按照每楼层进入所述轿厢的人流量从高到低的顺序，依次确定所述每部电梯的初始楼层，直至所有电梯的初始楼层全部确定。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，当任一楼层的人流量超过电梯的额定载客人数时，增加以所述楼层为初始楼层的电梯调度频率，直至满足所述楼层人流量的需求。
7.一种基于大数据分析的电梯调度系统，其特征在于，包括：
数据采集模块，用于按预设周期采集所述每部电梯运行方向、开关门次数和时间、在楼层间的运行时间、每层进入和离开轿厢的人流量、人员进入和离开所述轿厢花费的时间以及在楼层间运行的能耗，得到运行数据集；
数据存储模块，用于存储所述运行数据集；
数据处理模块，用于对所述运行数据集进行标准化和一致化，形成基础数据库，通过统计分析和数据挖掘，获取运行方向规律、进入和离开轿厢的人流量规律以及始发楼层和目标楼层规律；
调度方法划分模块，用于根据所述运行方向规律和所述进入轿厢的人流量规律，以24小时为周期，以小时为单位划分时间区间，每个所述时间区间对应一种运行模式，采取一种调度方法；
调度方法库模块，用于根据所述进入轿厢的人流量规律，通过数据关联分析预测所述每部电梯的初始楼层，将所述每部电梯停靠在所述初始楼层；当乘客发出请求时，根据所处时间区间确定运行模式，将候梯时间、运行时间、能耗和拥挤度作为评价指标，设置权重系数，采取线性加权算法，构造评价度函数，确定评价度最高的电梯为被调用电梯，包括：
所述评价度函数公式为：
Figure FDA0003419010280000041
其中，γ1、γ2、γ3、γ4为权重系数，满足0≤γi≤1(i＝1,2,3,4)，
Figure FDA0003419010280000045
不同运行模式设置不同的权重系数，体现对评价指标的不同侧重；
TW(i)为电梯i的候梯时间函数，即电梯由初始楼层至发送请求楼层的时间，其公式为：
Figure FDA0003419010280000042
其中，fst(i)表示电梯i的起始楼层数，fcm表示乘客发送请求时所在楼层数，tf表示电梯在每层楼间的平均运行时间，ρin(j)和ρout(j)分别表示第j层进入和离开所述轿厢的人流量，tp表示单人进入或离所述开轿厢平均花费的时间；
TR(i)为电梯i的运行时间函数，即乘客进入所述轿厢后由始发楼层到达目的楼层的时间，其公式为：
Figure FDA0003419010280000043
其中，fob(i)表示请求电梯i的乘客的目标楼层数，ρin(j)和ρout(j)分别表示第j层进入和离开所述轿厢的人流量，tp表示单人进入或离开所述轿厢平均花费的时间；
C(i)为电梯i的拥挤度函数：
Figure FDA0003419010280000044
其中，Ncm(i)表示电梯i到达请求层时所述轿厢中的乘客数，Np(i)表示电梯i的额定载客数；
E(i)为电梯i的能耗函数，其公式为：
Figure FDA0003419010280000051
其中，er(i)表示电梯i运行一层所产生的平均能耗，es(i)表示电梯i停止一次所产生的平均能耗，pst(j)和pob(j)分别表示乘客以j层为始发楼层和目标楼层的概率。
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述的数据处理模块，包括：
数据准备模块，用于完成数据的异常值判断、缺失值处理和数据结构统一，对所述运行数据集进行标准化和一致化，形成基础数据库；
数据统计分折模块，用于所述基础数据库的统计分析和数据挖掘，获取运行方向规律、进入和离开轿厢的人流量规律以及始发楼层和目标楼层规律。
9.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述的调度方法库模块，包括：
初始化模块，用于根据所述进入轿厢的人流量规律，通过数据关联分析预测所述每部电梯的初始楼层，将所述每部电梯停靠在所述初始楼层；
模式选择模块，用于根据时间区间确定电梯运行模式，设置权重系数；
调度决策模块，用于将候梯时间、运行时间、能耗和拥挤度作为评价指标，采取线性加权算法，构造评价度函数，确定评价度最高的电梯为被调用电梯。
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