JPH0240583B2 - - Google Patents
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- Publication number
- JPH0240583B2 JPH0240583B2 JP59252299A JP25229984A JPH0240583B2 JP H0240583 B2 JPH0240583 B2 JP H0240583B2 JP 59252299 A JP59252299 A JP 59252299A JP 25229984 A JP25229984 A JP 25229984A JP H0240583 B2 JPH0240583 B2 JP H0240583B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- floor
- calls
- time period
- car
- hall
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Lifetime
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 11
- 230000001174 ascending effect Effects 0.000 description 4
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 1
Landscapes
- Elevator Control (AREA)
Description
本発明はエレベータの群管理に利用するのに好
適な交通需要の予測方法に関するもので、特に各
階における乗場呼び発生頻度の予測方法に関する
ものである。 従来より並設された複数のエレベータを効率よ
く運転するために、種々の方法によりエレベータ
の群管理制御が行なわれているが、この場合各階
における乗場呼びの発生状況が予め予測できれ
ば、より一層の効率的な運行が期待される。この
ため、従来は例えば１週間の各曜日毎の平均的な
乗場呼び発生パターンを記憶させておいて、曜日
と時間帯が同じであれば同一のパターンになるも
のと予測したり、或いは現時点から所定時間前迄
の間の乗場呼び発生状況を現時点の乗場呼び発生
状況として、いわゆる学習により予測を行なうな
どの方法が提案されている。しかしながら前者の
方法によれば、曜日や時間帯が同じであつても同
一のパターンになるとは限らず、また後者の方法
によれば実際に乗場呼びの発生が少なくなつてか
ら（或いは多くなつてから）乗場呼びの発生が少
ない（或いは多い）と判断するものであるから、
どうしても予測に遅れを生じることになる。 本発明は上記問題点に鑑みてなされたもので、
乗場呼びの発生頻度をより早く、しかも的確に予
測し得る方法を提供することを目的とする。 本発明は、或る階へのかご呼びによる到着頻度
とその後のその階での乗場呼び発生頻度との相関
関係（ビルヘの出入口階は別として、例えば５階
で乗場呼びが生じた場合、その前に必ず他の階か
ら５階へのかご呼びが存在したはずであり、両者
の発生頻度には密接な関係がある。）に着目した
もので、過去の平均的なかご呼び発生頻度と現在
のかご呼び発生頻度との比率から今後の乗場呼び
発生頻度を予測する点に大きな特徴を有する。す
なわち本発明は、１日を複数の時間帯に分割し各
時間帯における各階の乗場呼び発生頻度を予測す
る方法において、所定時間帯におけるかご呼び発
生数を各階毎に計数し、これを前記所定時間帯に
おける各階毎の過去の平均かご呼び発生数と比較
した比率を求め、該比率を前記所定時間帯より後
の各時間帯における各階の過去の平均乗場呼び発
生数に乗じた値を、前記所定時間帯より後の各時
間帯における各階の予測乗場呼び発生数とするこ
とにより、乗場呼びの発生頻度を予測するように
したものである。 以下本発明の一実施例を、Ａ〜Ｃ号機の３台の
エレベータが就役する10階床のビルの場合を例に
とつて説明する。なお、このビルは雑居のオフイ
スビルで１階にビル出入口があり、５階には甲社
が、また８階には甲社の関連会社がテナントとし
て入つているため、５階からは１階及び８階への
交通が頻繁に発生しているものとする。 さて、表１は出勤時間帯（上記の所定時間帯に
相当）における過去のかご呼び発生数の平均値で
ある。 この表１は、全ての群管理エレベータ（ここで
はＡ〜Ｃ号機）について、予め定めた時間帯
適な交通需要の予測方法に関するもので、特に各
階における乗場呼び発生頻度の予測方法に関する
ものである。 従来より並設された複数のエレベータを効率よ
く運転するために、種々の方法によりエレベータ
の群管理制御が行なわれているが、この場合各階
における乗場呼びの発生状況が予め予測できれ
ば、より一層の効率的な運行が期待される。この
ため、従来は例えば１週間の各曜日毎の平均的な
乗場呼び発生パターンを記憶させておいて、曜日
と時間帯が同じであれば同一のパターンになるも
のと予測したり、或いは現時点から所定時間前迄
の間の乗場呼び発生状況を現時点の乗場呼び発生
状況として、いわゆる学習により予測を行なうな
どの方法が提案されている。しかしながら前者の
方法によれば、曜日や時間帯が同じであつても同
一のパターンになるとは限らず、また後者の方法
によれば実際に乗場呼びの発生が少なくなつてか
ら（或いは多くなつてから）乗場呼びの発生が少
ない（或いは多い）と判断するものであるから、
どうしても予測に遅れを生じることになる。 本発明は上記問題点に鑑みてなされたもので、
乗場呼びの発生頻度をより早く、しかも的確に予
測し得る方法を提供することを目的とする。 本発明は、或る階へのかご呼びによる到着頻度
とその後のその階での乗場呼び発生頻度との相関
関係（ビルヘの出入口階は別として、例えば５階
で乗場呼びが生じた場合、その前に必ず他の階か
ら５階へのかご呼びが存在したはずであり、両者
の発生頻度には密接な関係がある。）に着目した
もので、過去の平均的なかご呼び発生頻度と現在
のかご呼び発生頻度との比率から今後の乗場呼び
発生頻度を予測する点に大きな特徴を有する。す
なわち本発明は、１日を複数の時間帯に分割し各
時間帯における各階の乗場呼び発生頻度を予測す
る方法において、所定時間帯におけるかご呼び発
生数を各階毎に計数し、これを前記所定時間帯に
おける各階毎の過去の平均かご呼び発生数と比較
した比率を求め、該比率を前記所定時間帯より後
の各時間帯における各階の過去の平均乗場呼び発
生数に乗じた値を、前記所定時間帯より後の各時
間帯における各階の予測乗場呼び発生数とするこ
とにより、乗場呼びの発生頻度を予測するように
したものである。 以下本発明の一実施例を、Ａ〜Ｃ号機の３台の
エレベータが就役する10階床のビルの場合を例に
とつて説明する。なお、このビルは雑居のオフイ
スビルで１階にビル出入口があり、５階には甲社
が、また８階には甲社の関連会社がテナントとし
て入つているため、５階からは１階及び８階への
交通が頻繁に発生しているものとする。 さて、表１は出勤時間帯（上記の所定時間帯に
相当）における過去のかご呼び発生数の平均値で
ある。 この表１は、全ての群管理エレベータ（ここで
はＡ〜Ｃ号機）について、予め定めた時間帯
【表】
（例えば８：00〜９：00）に各階毎にかご呼び発
生回数を計数し、それらを全てのエレベータにつ
いて合計し、毎日のそれらの平均値を記憶させた
ものである。 表２は５階における各時間帯（出勤時間帯より
後の各時間帯）についての過去の平均乗場呼び発
生数を示すものである。 この表２は、５階について各時間帯毎に上昇方
向、下降方向別に発生した乗場呼び数を計数
生回数を計数し、それらを全てのエレベータにつ
いて合計し、毎日のそれらの平均値を記憶させた
ものである。 表２は５階における各時間帯（出勤時間帯より
後の各時間帯）についての過去の平均乗場呼び発
生数を示すものである。 この表２は、５階について各時間帯毎に上昇方
向、下降方向別に発生した乗場呼び数を計数
【表】
【表】
し、毎日のそれらの値の平均した値を記憶させた
ものである。ここでは５階についての表のみを示
したが、各階においても同様に作成し記憶させて
おく。 表３は、或る日の出勤時間帯（表１と同一時間
帯）のかご呼び発生回数を全てのエレベータにつ
いて計数し合計したものである。
ものである。ここでは５階についての表のみを示
したが、各階においても同様に作成し記憶させて
おく。 表３は、或る日の出勤時間帯（表１と同一時間
帯）のかご呼び発生回数を全てのエレベータにつ
いて計数し合計したものである。
【表】
次にこの表３の値を表１の値と比較しその比率
を求める。５階について見ると、表１では過去の
平均かご呼び発生数は50個であるが、表３による
とこの日は10個であるから、その比率は0.2とな
る。この比率を表２の各時間帯における平均乗場
呼発生数に乗じたものが表４であり、この表４が
この５階における予測される乗場呼び発生数とな
る。
を求める。５階について見ると、表１では過去の
平均かご呼び発生数は50個であるが、表３による
とこの日は10個であるから、その比率は0.2とな
る。この比率を表２の各時間帯における平均乗場
呼発生数に乗じたものが表４であり、この表４が
この５階における予測される乗場呼び発生数とな
る。
【表】
すなわち、この日の出勤時間帯における５階の
かご呼びが過去の平均値より非常に低いため、５
階の甲社への出社人数が非常に少ないことが予想
され、従つて５階における乗場呼びの発生数も少
なくなることが予測されるのである。なお他の階
の乗場呼び発生数も同数にして予測することがで
きる。 このように本発明によれば、所定時間帯におけ
るかご呼び発生数を各階毎に計数し、これを前記
所定時間帯における各階毎の過去の平均かご呼び
発生数と比較した比率を求め、この比率を前記所
定時間帯より後の各時間帯における各階の過去の
平均乗場呼び発生数に乗じることによつて、前記
所定時間帯より後の各時間帯における各階の乗場
呼び発生数を予測するようにしたので、例えば或
る日のビルの利用状況が何らかの理由で通常と異
なる場合であつても、精度の高い予測を行なうこ
とができ、しかもかご呼びの状況を検出した時点
で予測を行なうので、従来の学習による予測のよ
うな遅れを生じることもない。 こうして各階における乗場呼びの発生頻度が予
測されると、今度はその値に基づいて、各エレベ
ータの運転モードを切り換えたり、或いは特定階
を優先的にサービスしたり、運転台数を変更した
り、評価値の演算に組み込んだりして、より一層
効率のよい運転を行なうことができる。 次に上記により求めた乗場呼び発生頻度を、乗
場呼び割当の際の評価値演算に用いる場合を例に
とつて説明する。 第１図は各号機の位置と呼びの関係の一例を示
す図である。第１図において、Ａ号機は２階上昇
走行中、Ｂ号機は１階で待機中、Ｃ号機は７階を
下降走行中、C1及びC2はそれぞれＣ号機の１階
かご呼び４階かご呼び、H1は既にＡ号機に割当
てられた３階上昇方向の乗場呼び、C3は乗場呼
びH1から遷移すると予測される７階のかご呼び、
H2は発生すると予測される５階上昇方向の乗場
呼びである。 いま新たに８階上昇方向の乗場呼びH3が発生
したとすると、各エレベータについて現在発生し
ているかご呼びや割当て済みの乗場呼びを考慮し
て待時間を演算するのであるが、ここでは更に発
生すると予想される乗場呼びH2も含めて評価値
を演算するのである。この乗場呼びの発生の予想
は、前述の表４に基づいて行なうことができる。
すなわち表４は、単位時間当りの乗場呼びの発生
個数を示しているから、これより平均発生間隔が
容易に求められる。例えば５階上昇乗場呼びの９
〜10時の平均発生間隔は30分となり、横軸を５階
上昇乗場呼びの無い状態の継続時間を、縦軸に５
階上昇乗場呼びの発生効率をとれば第２図に示し
たようになる。従つて５階上昇乗場呼びが前回発
生し、それにエレベータが応答してからｘ分経過
した状態であれば、５階上昇乗場呼びの発生確率
は ｘ≧30のとき１、ｘ＜30のときｘ／30で表わさ
れる。そしてこの値が所定値（例えば0.5）以上
の時、５階上昇乗場呼びが発生するものとする。
同様に、例えば発生頻度が10回／１時間すなわち
平均発生間隔が６分の場合は、呼びの未発生時間
が３分以上になると発生確率が0.5以上となり、
呼びが発生するものと予測するのである。 第１図の場合、新たに発生した乗場呼びH3に
対して各エレベータの評価値を演算するに当り、
５階上昇方向の乗場呼びH2の発生が予測される
ので、例えば乗場呼びH2に近い空かごが存在す
る場合はその空かごに重み付けをして他の呼びに
割当てにくくし、予測される乗場呼びH2に備え
ることができる。その他表４の乗場呼び発生頻度
或いはそれに基づく乗場呼びの発生確率の利用の
仕方には種々の方法が考えられる。 以上のように本発明によれば、乗場呼び発生頻
度をより早くしかも精度よく得られるので、特に
エレベータの群管理に利用すれば大きな効果を発
揮することができる。 なお、以上の説明において、呼びの発生頻度を
１時間を単位として求めているが、勿論これに限
られるものではなく、その他過去の平均呼び発生
数は各曜日毎に異なつた値を用いるようにしても
よい。 また、上記例では出勤時間帯のかご呼び発生
と、その日の同じ階の乗場呼び発生と相関関係を
利用した例を挙げたが、食堂階の昼食時間帯や会
議室のある階等で一時的に居住人口が増加する場
合でも利用できることは言うまでもない。
かご呼びが過去の平均値より非常に低いため、５
階の甲社への出社人数が非常に少ないことが予想
され、従つて５階における乗場呼びの発生数も少
なくなることが予測されるのである。なお他の階
の乗場呼び発生数も同数にして予測することがで
きる。 このように本発明によれば、所定時間帯におけ
るかご呼び発生数を各階毎に計数し、これを前記
所定時間帯における各階毎の過去の平均かご呼び
発生数と比較した比率を求め、この比率を前記所
定時間帯より後の各時間帯における各階の過去の
平均乗場呼び発生数に乗じることによつて、前記
所定時間帯より後の各時間帯における各階の乗場
呼び発生数を予測するようにしたので、例えば或
る日のビルの利用状況が何らかの理由で通常と異
なる場合であつても、精度の高い予測を行なうこ
とができ、しかもかご呼びの状況を検出した時点
で予測を行なうので、従来の学習による予測のよ
うな遅れを生じることもない。 こうして各階における乗場呼びの発生頻度が予
測されると、今度はその値に基づいて、各エレベ
ータの運転モードを切り換えたり、或いは特定階
を優先的にサービスしたり、運転台数を変更した
り、評価値の演算に組み込んだりして、より一層
効率のよい運転を行なうことができる。 次に上記により求めた乗場呼び発生頻度を、乗
場呼び割当の際の評価値演算に用いる場合を例に
とつて説明する。 第１図は各号機の位置と呼びの関係の一例を示
す図である。第１図において、Ａ号機は２階上昇
走行中、Ｂ号機は１階で待機中、Ｃ号機は７階を
下降走行中、C1及びC2はそれぞれＣ号機の１階
かご呼び４階かご呼び、H1は既にＡ号機に割当
てられた３階上昇方向の乗場呼び、C3は乗場呼
びH1から遷移すると予測される７階のかご呼び、
H2は発生すると予測される５階上昇方向の乗場
呼びである。 いま新たに８階上昇方向の乗場呼びH3が発生
したとすると、各エレベータについて現在発生し
ているかご呼びや割当て済みの乗場呼びを考慮し
て待時間を演算するのであるが、ここでは更に発
生すると予想される乗場呼びH2も含めて評価値
を演算するのである。この乗場呼びの発生の予想
は、前述の表４に基づいて行なうことができる。
すなわち表４は、単位時間当りの乗場呼びの発生
個数を示しているから、これより平均発生間隔が
容易に求められる。例えば５階上昇乗場呼びの９
〜10時の平均発生間隔は30分となり、横軸を５階
上昇乗場呼びの無い状態の継続時間を、縦軸に５
階上昇乗場呼びの発生効率をとれば第２図に示し
たようになる。従つて５階上昇乗場呼びが前回発
生し、それにエレベータが応答してからｘ分経過
した状態であれば、５階上昇乗場呼びの発生確率
は ｘ≧30のとき１、ｘ＜30のときｘ／30で表わさ
れる。そしてこの値が所定値（例えば0.5）以上
の時、５階上昇乗場呼びが発生するものとする。
同様に、例えば発生頻度が10回／１時間すなわち
平均発生間隔が６分の場合は、呼びの未発生時間
が３分以上になると発生確率が0.5以上となり、
呼びが発生するものと予測するのである。 第１図の場合、新たに発生した乗場呼びH3に
対して各エレベータの評価値を演算するに当り、
５階上昇方向の乗場呼びH2の発生が予測される
ので、例えば乗場呼びH2に近い空かごが存在す
る場合はその空かごに重み付けをして他の呼びに
割当てにくくし、予測される乗場呼びH2に備え
ることができる。その他表４の乗場呼び発生頻度
或いはそれに基づく乗場呼びの発生確率の利用の
仕方には種々の方法が考えられる。 以上のように本発明によれば、乗場呼び発生頻
度をより早くしかも精度よく得られるので、特に
エレベータの群管理に利用すれば大きな効果を発
揮することができる。 なお、以上の説明において、呼びの発生頻度を
１時間を単位として求めているが、勿論これに限
られるものではなく、その他過去の平均呼び発生
数は各曜日毎に異なつた値を用いるようにしても
よい。 また、上記例では出勤時間帯のかご呼び発生
と、その日の同じ階の乗場呼び発生と相関関係を
利用した例を挙げたが、食堂階の昼食時間帯や会
議室のある階等で一時的に居住人口が増加する場
合でも利用できることは言うまでもない。
第１図はエレベータの位置と呼びの関係を示す
図、第２図は乗場呼び未発生時間と乗場呼び発生
確率との関係を示す図である。 Ａ，Ｂ，Ｃ……エレベータの各号機、C1〜C3
……かご呼び、H1〜H3……乗場呼び。
図、第２図は乗場呼び未発生時間と乗場呼び発生
確率との関係を示す図である。 Ａ，Ｂ，Ｃ……エレベータの各号機、C1〜C3
……かご呼び、H1〜H3……乗場呼び。
Claims (1)
- １ １日を複数の時間帯に分割し各時間帯におけ
る各階の乗場呼び発生頻度を予測する方法におい
て、所定時間帯におけるかご呼び発生数を各階毎
に計数し、これを前記所定時間帯における各階毎
の過去の平均かご呼び発生数と比較した比率を求
め、該比率を前記所定時間帯より後の各時間帯に
おける各階の過去の平均乗場呼び発生数に乗じた
値を、前記所定時間帯より後の各時間帯における
各階の予測乗場呼び発生数とするエレベータの乗
場呼び発生頻度予測方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP59252299A JPS61130188A (ja) | 1984-11-28 | 1984-11-28 | エレベ−タの乗場呼び発生頻度予測方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP59252299A JPS61130188A (ja) | 1984-11-28 | 1984-11-28 | エレベ−タの乗場呼び発生頻度予測方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS61130188A JPS61130188A (ja) | 1986-06-18 |
| JPH0240583B2 true JPH0240583B2 (ja) | 1990-09-12 |
Family
ID=17235315
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP59252299A Granted JPS61130188A (ja) | 1984-11-28 | 1984-11-28 | エレベ−タの乗場呼び発生頻度予測方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS61130188A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2009126594A (ja) * | 2007-11-20 | 2009-06-11 | Hitachi Ltd | エレベータ |
| JP2009274801A (ja) * | 2008-05-14 | 2009-11-26 | Nec Infrontia Corp | エレベータケージの運行制御方法およびそのシステム |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5078440A (en) * | 1989-12-28 | 1992-01-07 | Kiyoshi Taniguchi | Apparatus for emergency conveyance of a human being disposed on a movable body |
| JP2013005489A (ja) * | 2011-06-13 | 2013-01-07 | Toshiba Elevator Co Ltd | エレベータの非接触給電システム |
-
1984
- 1984-11-28 JP JP59252299A patent/JPS61130188A/ja active Granted
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2009126594A (ja) * | 2007-11-20 | 2009-06-11 | Hitachi Ltd | エレベータ |
| JP2009274801A (ja) * | 2008-05-14 | 2009-11-26 | Nec Infrontia Corp | エレベータケージの運行制御方法およびそのシステム |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS61130188A (ja) | 1986-06-18 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |