KR101088283B1

KR101088283B1 - 엘리베이터 그룹 관리 제어 장치 및 방법

Info

Publication number: KR101088283B1
Application number: KR1020087031296A
Authority: KR
Inventors: 신고 고보리; 마사후미 이와타; 나오히코 스즈키; 시로 히키타
Original assignee: 미쓰비시덴키 가부시키가이샤
Priority date: 2006-06-27
Filing date: 2007-01-19
Publication date: 2011-12-01
Also published as: DE112007001577T5; DE112007001577B4; JP5112313B2; CN101466629A; US20100230213A1; JPWO2008001508A1; KR20090027663A; WO2008001508A1; US8006807B2; CN101466629B

Abstract

엘리베이터의 주행 거리와 승객의 평균 대기 시간의 관계를 고려하여, 예측 연산부(12)에 의해 예측된 주행 거리로부터 연산되는 평가 항목의 가중치 계수 w₄를 결정하는 파라미터 연산부(13)와, 승객의 대기 시간의 평가 항목과 주행 거리의 평가 항목과 파라미터 연산부(13)에 의해 정된 결 가중치 계수 w₄로부터 총합 평가값 J(i)를 연산하는 평가 연산부(14)를 마련하고, 복수의 엘리베이터 중에서 총합 평가값 J(i)가 가장 좋은 엘리베이터를 선택하고, 그 엘리베이터에 승강장 호출을 할당한다.

Description

엘리베이터 그룹 관리 제어 장치 및 방법{ELEVATOR GROUP CONTROL APPARATUS AND METHOD}

본 발명은 복수의 엘리베이터를 효율적으로 운용하는 엘리베이터 그룹 관리 제어 장치에 관한 것이다.

복수의 엘리베이터가 빌딩 내에 설치되는 경우, 엘리베이터 그룹 관리 제어 장치가 복수의 엘리베이터를 효율적으로 운용함으로써 승객의 대기 시간의 단축화를 도모하도록 하고 있다.

엘리베이터 그룹 관리 제어 장치는, 승객의 대기 시간의 단축화를 도모하는 것 외에, 에너지 절약화를 도모하는 것도 하나의 목적으로 하고 있다.

예컨대, 이하의 특허문헌 1에 개시되어 있는 엘리베이터 그룹 관리 제어 장치에서는, 승강장 호출의 허용 접수 호출수를 각 층마다 설정하고, 각 층에서 발생한 승강장 호출의 수가 허용 접수 호출수를 초과하면, 새롭게 발생한 승강장 호출을 접수하지 않도록 하고 있다. 이것에 의해, 엘리베이터의 이용이 제한되어, 에너지 절약화가 도모된다.

그러나 발생한 승강장 호출의 수가 허용 접수 호출수를 초과하고 있는 층에 서는, 승객이 엘리베이터에 승차할 수 없어, 매우 불편한 상황이 발생한다.

한편, 발생한 승강장 호출의 수가 허용 접수 호출수에 이르지 않는 경우, 엘리베이터의 이용이 제한되지 않기 때문에, 에너지 절약화가 도모되지 않는다.

또한, 이하의 특허문헌 2에 개시되어 있는 엘리베이터 그룹 관리 제어 장치에서는, 승객의 수가 적은 한산시의 대기 제어를 실시하는 것에 있어서, 각 층의 승강장 호출의 발생 확률을 예측한다.

그리고, 승강장 호출의 발생 확률이 소정 범위 내의 층이 복수 있는 경우, 승강장 호출의 발생 확률이 소정 범위 내의 층 중에서, 승객이 내린 엘리베이터에 가까운 층을 대기층으로서 선택하고, 그 대기층에 엘리베이터를 대기시키도록 하고 있다. 이것에 의해, 고정층을 대기층으로 하는 경우보다, 엘리베이터가 대기층으로 이동하기까지의 거리가 짧게 되어, 에너지 절약화가 도모된다.

그러나 에너지 절약화가 도모되는 것은, 원래 엘리베이터의 이동이 적은 승객 한산시에 한정되고, 또한, 대기층으로의 주행 거리도 그다지 길지 않기 때문에, 에너지 절약 효과가 한정적이다.

[특허문헌 1] 일본 특허 공개 제2002-167129호 공보(단락번호 [0017] 내지 [0021], 도 1)

[특허문헌 2] 일본 특허 공개 평성 제10-36019호 공보(단락번호 [0016], 도 2)

종래의 엘리베이터 그룹 관리 제어 장치는 이상과 같이 구성되어 있기 때문에, 각 층에서 발생한 승강장 호출의 수가 허용 접수 호출수를 초과하면, 새롭게 발생한 승강장 호출을 접수하지 않도록 하는 경우, 엘리베이터의 이용이 제한되어, 에너지 절약화가 도모된다. 그러나, 발생한 승강장 호출의 수가 허용 접수 호출수를 초과하고 있는 층에서는, 승객이 엘리베이터에 승차할 수 없어, 매우 불편한 상황이 발생한다. 또한, 발생한 승강장 호출의 수가 허용 접수 호출수에 이르지 않는 경우, 엘리베이터의 이용이 제한되지 않기 때문에, 에너지 절약화가 도모되지 않는 과제가 있었다.

또한, 승강장 호출의 발생 확률이 소정 범위 내의 층을 대기층으로 하는 경우, 고정층을 대기층으로 하는 경우보다, 엘리베이터가 대기층에 이동하기까지의 거리가 짧게 되어, 에너지 절약화가 도모된다. 그러나, 에너지 절약화가 도모되는 것이, 원래 엘리베이터의 이동이 적은 승객 한산시에 한정되고, 또한, 대기층으로의 주행 거리도 그다지 길지 않기 때문에, 에너지 절약 효과가 한정적인 과제가 있었다.

본 발명은 상기와 같은 과제를 해결하기 위해 이루어진 것으로, 승객의 대기 시간이 길어지는 등의 불편한 상황의 발생을 초래하지 않고, 엘리베이터의 주행 거리를 삭감하여, 에너지 절약 효과를 높일 수 있는 엘리베이터 그룹 관리 제어 장치를 얻는 것을 목적으로 한다.

본 발명에 따른 엘리베이터 그룹 관리 제어 장치는, 엘리베이터의 주행 거리와 승객의 대기 시간의 관계를 고려하여, 예측 연산 수단에 의해 예측된 주행 거리로부터 연산되는 평가 항목의 가중치 계수를 결정하는 가중치 계수 결정 수단과, 승객의 대기 시간의 평가 항목과 상기 주행 거리의 평가 항목과 상기 가중치 계수 결정 수단에 의해 결정된 가중치 계수로부터 각 엘리베이터의 총합 평가값을 연산하는 총합 평가값 연산 수단을 마련하고, 복수의 엘리베이터 중에서 총합 평가값이 가장 좋은 엘리베이터를 선택하고, 그 엘리베이터에 승강장 호출을 할당하도록 한 것이다.

본 발명에 의하면, 엘리베이터의 주행 거리와 승객의 대기 시간의 관계를 고려하여, 예측 연산 수단에 의해 예측된 주행 거리로부터 연산되는 평가 항목의 가중치 계수를 결정하는 가중치 계수 결정 수단과, 승객의 대기 시간의 평가 항목과 상기 주행 거리의 평가 항목과 상기 가중치 계수 결정 수단에 의해 결정된 가중치 계수로부터 각 엘리베이터의 총합 평가값을 연산하는 총합 평가값 연산 수단을 마련하고, 복수의 엘리베이터 중에서 총합 평가값이 가장 좋은 엘리베이터를 선택하고, 그 엘리베이터에 승강장 호출을 할당하도록 구성했기 때문에, 승객의 대기 시간이 길어지는 등의 불편한 상황의 발생을 초래하지 않고, 엘리베이터의 주행 거리를 삭감하여, 에너지 절약 효과를 높일 수 있는 효과가 있다.

도 1은 본 발명의 실시예 1에 따른 엘리베이터 그룹 관리 제어 장치를 나타내는 구성도,

도 2는 본 발명의 실시예 1에 따른 엘리베이터 그룹 관리 제어 장치의 처리 내용을 나타내는 흐름도,

도 3은 가중치 계수 w₄의 변화에 대한 단위 시간당 총 주행 거리의 삭감율과, 단위 시간당 승객의 평균 대기 시간의 개선율의 관계를 나타내는 그래프,

도 4는 변수(P, Q, R, S, C)와 가중치 계수 w₄의 관계를 나타내는 설명도,

도 5는 변수(P, Q, R, S, C)와 가중치 계수 w₄의 관계를 나타내는 설명도,

도 6은 OD 표를 나타내는 설명도,

도 7은 2개의 영역 사이의 상대적인 교통량을 나타내는 OD 표의 설명도,

도 8은 도 7에서의 영역 1 사이의 교통량이 적다고 가정하고(A=0), B와 C의 값을 변화시켜 2×2의 OD 표를 정렬시켰을 때의 설명도,

도 9는 승강장 호출이 발생한 상황 등을 나타내는 설명도,

도 10은 본 발명의 실시예 2에 따른 엘리베이터 그룹 관리 제어 장치를 나타내는 구성도,

도 11은 본 발명의 실시예 2에 따른 엘리베이터 그룹 관리 제어 장치의 처리 내용을 나타내는 흐름도,

도 12는 주행 거리의 삭감을 목적으로 하는 후보 엘리베이터의 선택 룰이 적용되는 상황을 설명하는 설명도,

도 13은 본 발명의 실시예 3에 따른 엘리베이터 그룹 관리 제어 장치를 나타내는 구성도,

도 14는 본 발명의 실시예 3에 따른 엘리베이터 그룹 관리 제어 장치의 처리 내용을 나타내는 흐름도이다.

이하, 본 발명을 보다 구체적으로 설명하기 위해, 본 발명을 실시하기 위한 최선의 형태에 대하여, 첨부의 도면에 따라 설명한다.

(실시예 1)

도 1은 본 발명의 실시예 1에 따른 엘리베이터 그룹 관리 제어 장치를 나타내는 구성도이며, 도면에서, 엘리베이터 제어 장치(1)는 빌딩 내에 설치되어 있는 엘리베이터마다 마련되고, 엘리베이터 그룹 관리 제어 장치(2)의 지시하에 상기 엘리베이터를 제어하는 장치이다.

엘리베이터 그룹 관리 제어 장치(2)는, 예컨대, 승강장 호출이 발생하면, 그 승강장 호출을 적정한 엘리베이터에 할당하는 등의 처리를 실시한다.

엘리베이터 그룹 관리 제어 장치(2)의 통신부(11)는 엘리베이터 제어 장치(1)와 데이터 통신을 실시하는 통신 인터페이스를 구비하고 있고, 예컨대, 엘리베이터 제어 장치(1)로부터 엘리베이터의 현재 위치, 승강장 호출 발생층, 승강장 호출 방향, 진행 방향(상향, 하향), 목적층 등의 주행 정보 등을 수집한다.

엘리베이터 그룹 관리 제어 장치(2)의 예측 연산부(12)는 어떤 층에서 신규의 승강장 호출이 발생하면, 그 승강장 호출을 각 엘리베이터에 할당한 경우에, 각 엘리베이터가 승강장 호출에 응답하여, 현재 위치로부터 승강장 호출 발생층에 이르기까지 필요한 이동 시간의 예측 연산을 실시하는 것 외에, 각 엘리베이터가 승 강장 호출에 응답하여, 현재 위치로부터 승강장 호출 발생층에 이르기까지의 주행 거리와, 승강장 호출 발생층으로부터 승강장 호출 발생층의 승객의 목적층에 이르기까지의 주행 거리의 예측 연산 등을 실시한다.

단, 예측 연산부(12)는, 신규의 승강장 호출이 발생했을 때, 다른 승강장 호출이 발생하지 않고 있는 상황이면, 현재 위치로부터 신규의 승강장 호출 발생층에 이르기까지 필요한 이동 시간과, 현재 위치로부터 신규의 승강장 호출 발생층에 이르기까지의 주행 거리와, 승강장 호출 발생층으로부터 승강장 호출 발생층의 승객의 목적층에 이르기까지의 주행 거리를 예측 연산하지만, 신규의 승강장 호출이 발생했을 때, 이미 다른 승강장 호출이 발생한 상황이면, 신규의 승강장 호출 발생층뿐만 아니라, 현재 위치로부터 이미 발생한 승강장 호출 발생층에 이르기까지 필요한 이동 시간과, 현재 위치로부터 이미 발생한 승강장 호출 발생층에 이르기까지의 주행 거리와, 이미 발생한 승강장 호출 발생층으로부터 승강장 호출 발생층의 승객의 목적층에 이르기까지의 주행 거리에 관해서도 예측 연산한다. 또한, 신규의 승강장 호출이 발생했을 때, 이미 다른 승강장 호출과 카 호출이 발생한 상황이면, 신규의 승강장 호출 발생층뿐만 아니라, 현재 위치로부터 이미 발생한 승강장 호출 발생층에 이르기까지 필요한 이동 시간과, 현재 위치로부터 이미 발생한 카 호출 발생층에 이르기까지 필요한 이동 시간과, 현재 위치로부터 이미 발생한 승강장 호출 발생층에 이르기까지의 주행 거리와, 현재 위치로부터 이미 발생한 카 호출 발생층에 이르기까지의 주행 거리와, 현재 위치로부터 이미 발생한 승강장 호출 발생층으로부터 승강장 호출 발생층의 승객의 목적층에 이르기까지의 주행 거리에 관해 서도 예측 연산한다.

또, 예측 연산부(12)는 예측 연산 수단을 구성하고 있다.

엘리베이터 그룹 관리 제어 장치(2)의 파라미터 연산부(13)는 엘리베이터의 주행 거리의 삭감율과, 승객의 평균 대기 시간의 개선율의 관계를 고려하여, 교통 상태(예컨대, 교통량, 교통 패턴), 엘리베이터 사양(예컨대, 정격 속도, 가속도, 엘리베이터 대수(카 대수), 엘리베이터 정원(카 정원), 문 개폐 시간), 빌딩 사양(예컨대, 층 높이, 급행 영역 거리, 층수) 및 엘리베이터 제어 상태(예컨대, 운행 모드의 적부(適否))를 나타내는 파라미터 중, 적어도 하나 이상의 파라미터를 사용하여, 예측 연산부(12)에 의해 예측된 주행 거리로부터 연산되는 평가 항목의 가중치 계수 w₄를 결정하는 처리를 실시한다. 또, 파라미터 연산부(13)는 가중치 계수 결정 수단을 구성하고 있다.

엘리베이터 그룹 관리 제어 장치(2)의 평가 연산부(14)는 파라미터 연산부(13)에 의해 결정된 가중치 계수 w₄가 승산되어 있는 주행 거리와 이동 시간 등을 평가 항목으로 하는 각 엘리베이터의 총합 평가값 J(i)를 연산하는 처리를 실시한다. 또, 평가 연산부(14)는 총합 평가값 연산 수단을 구성하고 있다.

엘리베이터 그룹 관리 제어 장치(2)의 승강장 호출 할당부(15)는 복수의 엘리베이터 중에서 평가 연산부(14)에 의해 연산된 총합 평가값 J(i)가 가장 좋은 엘리베이터를 선택하고, 그 엘리베이터에 승강장 호출을 할당하는 처리를 실시한다. 또, 승강장 호출 할당부(15)는 승강장 호출 할당 수단을 구성하고 있다.

엘리베이터 그룹 관리 제어 장치(2)의 운전 제어부(16)는 승강장 호출 할당부(15)의 할당 결과에 따라 엘리베이터 제어 장치(1)를 제어하는 처리를 실시한다.

도 1의 예에서는, 엘리베이터 그룹 관리 제어 장치(2)의 구성 요소인 통신부(11), 예측 연산부(12), 파라미터 연산부(13), 평가 연산부(14), 승강장 호출 할당부(15) 및 운전 제어부(16)가 전용의 하드웨어(예컨대, MPU 등을 실장하고 있는 반도체 집적 회로 기판)로 구성되어 있는 것을 상정하고 있지만, 엘리베이터 그룹 관리 제어 장치(2)가 컴퓨터로 구성되어 있는 경우, 통신부(11), 예측 연산부(12), 파라미터 연산부(13), 평가 연산부(14), 승강장 호출 할당부(15) 및 운전 제어부(16)의 처리 내용을 기술한 프로그램을 컴퓨터의 메모리에 저장하고, 컴퓨터의 CPU가 상기 메모리에 저장되어 있는 프로그램을 실행하도록 할 수도 있다.

도 2는 본 발명의 실시예 1에 따른 엘리베이터 그룹 관리 제어 장치의 처리 내용을 나타내는 흐름도이다.

다음에 동작에 대하여 설명한다.

엘리베이터 그룹 관리 제어 장치(2)의 평가 연산부(14)는, 상세한 것은 후술하지만, 하기의 식 (1)에 나타내는 것 같은 각 엘리베이터 i의 총합 평가값 J(i)를 연산한다.

E₁(i):신규의 승강장 호출을 엘리베이터 i에 할당한 경우에, 엘리베이터 i가 승강장 호출층에 도착하기까지의 승객의 대기 시간의 평가값(현재 위치로부터 승강 장 호출 발생층에 이르기까지 필요한 이동 시간의 평가값)

E₂(i):신규의 승강장 호출을 엘리베이터 i에 할당한 경우에, 승강장 호출에 대한 예보가 틀릴 확률의 평가값

E₃(i):신규의 승강장 호출을 엘리베이터 i에 할당한 경우에, 엘리베이터 i의 만원 확률의 평가값

E₄(i):신규의 승강장 호출을 엘리베이터 i에 할당한 경우에, 엘리베이터 i가 현재 위치로부터 정지하기까지의 주행 거리의 평가값

w₁:대기 시간의 평가값 E₁(i)에 대한 가중치 계수

w₂:예보가 틀릴 확률의 평가값 E₂(i)에 대한 가중치 계수

w₃:만원 확률의 평가값 E₃(i)에 대한 가중치 계수

w₄:주행 거리의 평가값 E₄(i)에 대한 가중치 계수

또, 평가값 E₁(i) 내지 E₄(i)는, 신규의 승강장 호출이 발생했을 때, 예측 연산부(12)가 엘리베이터 i의 현재 위치, 진행 방향, 할당 완료된 승강장 호출, 카 호출 등의 상황으로부터, 신규의 승강장 호출 및 할당 완료된 승강장 호출에 대한 엘리베이터 i의 이동 시간, 예보가 틀릴 확률, 만원 확률, 주행 거리 등의 예측 연산을 실시하기 때문에, 그 예측 연산 결과로부터 도출된다. 이들의 예측 연산의 수법은, 예컨대, 일본 특허 공개 소화 제54-102745호 공보에 개시되어 있는 방법이 있다. 일본 특허 공개 소화 제54-102745호 공보에서는, 엘리베이터를 가상적으로 현재 위치로부터 한 층마다 이동시켜, 그 이동 시간을 누계하고 있다. 그리고, 승강장 호출이 발생한 층에 이르기까지 누계된 이동 시간을 예측 연산 결과라고 하고 있다. 예보가 틀릴 확률, 만원 확률, 주행 거리 등의 예측 연산 방법에 관해서는, 일본 특허 공개 소화 제54-102745호 공보에 개시되어 있는 예측 연산 방법을, 각각의 항목의 예측 연산에 적용하는 것이 생각된다.

엘리베이터 그룹 관리 제어 장치(2)의 승강장 호출 할당부(15)는, 평가 연산부(14)가 엘리베이터 i의 총합 평가값 J(i)를 연산하면, 총합 평가값 J(i)가 가장 좋은 엘리베이터(총합 평가값 J(i)가 최대 또는 최소인 엘리베이터)를 선택하고, 그 엘리베이터에 승강장 호출을 할당하는 처리를 실시한다.

승강장 호출 할당부(15)가 승강장 호출에 응답하는 엘리베이터를 결정함에 있어, 승강장 호출 발생층에 가장 가까이 있는 엘리베이터가 반드시 가장 빨리 응답할 수 있는 엘리베이터인 것은 아니다.

승강장 호출 발생층의 가까이 있는 엘리베이터가, 현재 위치로부터 승강장 호출 발생층에 이르는 도중에서 정지해야 하는 층이 있는 경우, 승강장 호출 발생층에서 조금 멀리에 있더라도, 도중에 정지하지 않고 승강장 호출 발생층까지 직통할 수 있는 엘리베이터가 있는 경우, 멀리 있는 엘리베이터쪽이 빨리 승강장 호출 발생층에 도착할 수 있는 경우가 있기 때문이다.

그 때문에, 평가값 E₁(i) 내지 E₄(i) 중에서, 주행 거리의 평가값 E₄(i)를 중시하면, 주행 거리를 삭감하여, 에너지 절약 효과를 높일 수 있지만, 승객의 대기 시간이 길어져, 수송 효율이 악화하는 일이 있다.

그래서, 본 실시예 1에서는, 수송 효율의 악화를 초래하지 않고, 에너지 절약 효과를 높이기 위해, 주행 거리의 평가값 E₄(i)의 가중치 계수 w₄를 적정한 값으로 설정하도록 하고 있다.

이하, 본 실시예 1의 내용을 구체적으로 설명한다.

예컨대, 승객이 승차장에 설치되어 있는 엘리베이터의 승강장 호출 버튼을 누르는 것에 의해, 신규의 승강장 호출이 발생하면(단계 ST1), 엘리베이터 그룹 관리 제어 장치(2)의 통신부(11)는, 각 엘리베이터 i의 엘리베이터 제어 장치(1)로부터, 엘리베이터 i의 현재 위치, 승강장 호출 발생층, 승강장 호출 방향, 진행 방향(상향, 하향), 목적층 등의 주행 정보 등을 수집한다.

본 실시예 1에서는, 목적층도 등록할 수 있는 목적층 등록 방식을 상정하여, 목적층도 수집하도록 하고 있지만, 목적층을 반드시 수집할 필요는 없다.

엘리베이터 그룹 관리 제어 장치(2)의 파라미터 연산부(13)는, 엘리베이터의 주행 거리의 삭감율과, 승객의 평균 대기 시간의 개선율의 관계를 고려하여, 교통 상태(예컨대, 교통량, 교통 패턴), 엘리베이터 사양(예컨대, 정격 속도, 가속도, 엘리베이터 대수(카 대수), 엘리베이터 정원(카 정원), 문 개폐 시간), 빌딩 사양(예컨대, 층 높이, 급행 영역 거리, 층수) 및 엘리베이터 제어 상태(예컨대, 운행 모드의 적부)를 나타내는 파라미터 중, 적어도 하나 이상의 파라미터를 사용하여, 예측 연산부(12)에 의해 예측되는 주행 거리의 평가값 E₄(i)에 대한 가중치 계수 w₄ 를 연산한다(단계 ST2).

파라미터 연산부(13)는, 예컨대, 이하의 식 (2)를 사용하여, 주행 거리의 평가값 E₄(i)에 대한 가중치 계수 w₄를 연산한다.

단, P는 교통량, Q은 교통 패턴을 나타내는 교통 패턴 변수, R는 엘리베이터 사양의 특징을 나타내는 엘리베이터 사양 변수, S는 빌딩 사양의 특징을 나타내는 빌딩 사양 변수, C는 엘리베이터 제어 상태를 나타내는 제어 파라미터 영향 변수이다.

또한, 함수 f는, 사전의 시뮬레이션 실험 등에 의해 실험적으로 얻어진 가중치 계수 w₄와 P, Q, R, S, C의 관계에 근거하여 결정된다.

여기서, 식(2)을 결정하는 순서에 대하여 설명한다.

엘리베이터 그룹 관리 제어 장치에서는, 상술한 바와 같이, 식(1)의 총합 평가값 J(i)를 연산하고, 총합 평가값 J(i)가 가장 좋은 엘리베이터 i에 신규의 승강장 호출을 할당하도록 하고 있다.

도 3은, 가중치 계수 w₄의 변화에 대한 단위 시간당 총 주행 거리(TRD:total running distance)의 삭감율과, 단위 시간당 승객의 평균 대기 시간(AWT:average waiting time)의 개선율의 관계를 나타내는 실험 결과이다.

도 3에 나타낸 바와 같이, 주행 거리의 평가값 E₄(i)에 대한 가중치 계수 w₄가 커질수록, 주행 거리의 삭감량이 증가하고, 승객의 평균 대기 시간이 악화하는 경향이 있다. 이것은, 가중치 계수 w₄가 증가하면, 식(1)의 총합 평가값 J(i) 중에서, 주행 거리의 평가값 E₄(i)의 우선도가 높아지고, 반대로 대기 시간의 평가값 E₁(i)의 우선도가 내려가기 때문이다.

따라서, 도 3의 예에서는, 평균 대기 시간을 악화시키지 않는 범위에서, 최대의 주행 거리의 삭감량이 얻어지도록 하기 위해서는, w₄=17 부근이 되도록, 식(2)을 준비해야 하는 것을 알 수 있다.

w₄의 함수 f는, P, Q, R, S, C에 대하여 변화되도록 설정해야 한다. 이하에서는 논의를 단순히 하기 위해, E₄(i)는 거리에 대한 일차 이상의 단조(單調) 증가 함수인 경우를 생각한다.

이 때, 주행 거리의 평가값 E₄(i)의 증가에 대한, 승객의 대기 시간의 증가율은 작다. 그것은, 대기 시간에는 주행 거리에 의존하지 않는 승강 시간이나 문 개폐 시간 등의 정지 시간이 포함되기 때문이다. 따라서 가중치 계수의 함수 f는 주행 거리(급행 영역 거리, 층 높이, 층수)의 평가값 E₄(i)에 대하여 단조(單調) 감소하도록 설정한다.

또한, 대수가 증가하면 주행 거리의 평가값 E₄(i)의 증가에 대한, 승객의 대기 시간의 감소율이 크다. 그것은, 대수가 증가하더라도 주행 거리는 그다지 변하 지 않지만, 대기 시간은, 단순화하면 대수의 역수로 감소하기 때문이다. 그 때문에, 가중치 계수의 함수 f는 카 대수에 대하여 단조 감소하도록 설정한다.

또는, 예컨대, E₄(i)는 주행 거리(급행 영역 거리, 층 높이, 층수)에 대한 일차 이상의 단조 감소 함수인 경우를 생각한다.

이 때, 상기의 설명과는 반대로, 주행 거리의 평가값 E₄(i)의 감소에 대한, 승객의 대기 시간의 감소율은 작다. 그 때문에, 가중치 계수의 함수 f는 주행 거리(급행 영역 거리, 층 높이, 층수)에 대하여 단조 증가하도록 설정한다.

또한, 대수가 증가하면 주행 거리의 평가값 E₄(i)의 감소에 대한, 승객의 대기 시간의 감소율이 크다. 그것은, 대수가 증가하더라도 주행 거리는 그다지 변하지 않지만, 대기 시간은, 단순화하면 대수의 역수로 감소하기 때문이다. 그 때문에, 가중치 계수의 함수 f는 카 대수에 대하여 단조 감소하도록 설정한다.

여기서는, 주행 거리와 대수에 대해서만 설명했지만, w₄는 다른 P, Q, R, S, C에 대해서도 마찬가지로 변화시키도록 함수 f를 설정한다. 예컨대, 시뮬레이션 실험을 실시한 결과, 평균 대기 시간을 악화시키지 않는 범위에서, 최대의 주행 거리의 삭감량이 얻어지는 가중치 계수 w₄의 값(value)이, 변수(P, Q, R, S, C)의 어느 것인가의 변화에 대하여, 도 4 또는 도 5와 같은 변화를 나타냈다고 한다.

이러한 관계가 밝혀지면, 실험적으로 어림된 가중치 계수 w₄의 값(value)으 부터, 예컨대, 다음과 같은 N차의 회귀식을 준비할 수 있다.

또는, 예컨대, 다음과 같은 지수 함수의 회귀식을 준비할 수 있다.

또는, 예컨대, 다음과 같은 대수 함수의 회귀식을 준비할 수 있다.

식 (3)(3')(3")의 α_{P_N}, α_{P_(N-1)}, …, α_{P_1}, α_{Q_N}, α_{Q_(N-1)}, …, α_{Q_1}, α_{R_N}, α_{R_(N-1)}, …, α_{R_1}, α_{S_N}, α_{S_(N-1)}, …, α_{S_1}, α_{C_N}, α_{C_(N-1)}, …, α_{C_1}, α_{e_1}, α_{e_2}, α_{e_3}, α_{e_4}, α_{e_5}, β_p, β_q, β_r, β_s, β_c, γ_{1_P}, γ_{1_Q}, γ_{1_R}, γ_{1_S}, γ_{1_C}, γ_{2_P}, γ_{2_Q}, γ_{2_R}, γ_{2_S}, γ_{2_C}, γ_{3_P}, γ_{3_Q}, γ_{3_R}, γ_{3_S}, γ_{3_C}는 도 4 또는 도 5에 나타내고 있는 실험적으로 어림된 가중치 계수 w₄의 값(value)과 오차가 작아지도록 설정한다.

도 4 또는 도 5에는 1차 회귀식, 2차 회귀식에 의해 나타내어지는 값을 병기한다. 일반적으로 고차의 회귀식쪽이, 실험적으로 어림된 값을 고정밀도로 나타낼 수 있다. 도 4 또는 도 5에는 지수 함수의 회귀식, 대수 함수의 회귀식에 의해 나타내어지는 값도 병기한다. 실험적으로 어림된 값에 따라서는, 고차의 다항식보다, 지수 함수나 대수 함수 등쪽이, 값을 고정밀도로 나타낼 수 있다. 또한, 실험적으로 어림된 값에 따라서는, N차 다항식과 지수 함수, 대수 함수를 복합한 함수쪽이, 값을 고정밀도로 나타낼 수 있다.

여기서는, 평균 대기 시간을 악화시키지 않는 범위에서, 최대의 주행 거리의 삭감량이 얻어지도록 엘리베이터 그룹 관리 제어 장치가 운행 제어하는 것을 목표로서 설명하고 있다.

그러나, 도 3의 그래프에 있어서, 평균 대기 시간을 전혀 악화시키지 않는 범위에서, 최대의 주행 거리의 삭감량이 얻어지도록 운행 제어시키거나, 또는, 어느 정도의 수송 효율의 악화를 허용하고, 보다 많은 주행 거리의 삭감량이 얻어지도록, 가중치 계수 w₄를 "17"보다 큰 값으로 설정하여 운행 제어시키거나, 또는, 주행 거리의 삭감량과 평균 대기 시간의 개선율을 조금씩 누릴 수 있도록 가중치 계수 w₄를 "17"보다 작은 값으로 설정하여 운행 제어시킬지 등의 판단은, 엘리베이터 그룹 관리 제어 장치의 설계자의 목적이나 이용자의 요구에 따라 변하는 것이다.

또한, 대기 시간에 한정되지 않고, 식(1)의 예보가 틀릴 확률이나 만원 확률 또는 주행 거리의 삭감량의 어느 것을 어느 정도 우선시킬지 등의 판단도 엘리베이터 그룹 관리 제어 장치의 설계자의 목적이나 이용자의 요구에 따라 변하는 것이다. 그 판단에 따라, 가중치 계수 w₄의 적정한 값은 다르기 때문에, P, Q, R, S, C 를 이용하여, 식(2)을 어떠한 모양으로 준비할지는 그 판단에 의존하게 된다.

이하, 식(2)에서의 교통량 P, 교통 패턴 변수 Q, 엘리베이터 사양 변수 R, 빌딩 사양 변수 S, 제어 파라미터 영향 변수 C에 대하여 설명한다.

파라미터 연산부(13)는, 예컨대, 이하의 식(4)을 사용하여, 교통량 P을 연산한다.

교통량 P는, 엘리베이터의 운행 개시 후에도 변동하는 파라미터이기 때문에, 식(4)에서의 「Psum」은, 엘리베이터 제어 장치(1)로부터 송신되는 승객수 데이터나 호출 버튼의 정보 등으로부터 추정되는 각 층마다의 승강자 인원수의 합으로부터, 단위 시간(T)마다 도출된다.

또한, 식(4)에서의 「LD」는, 1초 동안에 엘리베이터가 수송 가능한 인원수(수송 능력)를 나타내고, 예컨대, 「건축 설계·시행을 위한 승강기 계획 지침」(일본 엘리베이터 협회 발행) 등에 기재되어 있는 교통 계산법에 의해 연산 가능한 5분간 수송 능력을 기초로 이하의 식(5)로부터 계산할 수 있다.

단, M은 엘리베이터의 대수이다.

파라미터 연산부(13)는, 예컨대, 이하의 식(6)을 사용하여, 교통 패턴 변수 Q를 연산한다.

식(6)에서의 함수 g는, 사전의 시뮬레이션 실험 등에 의해 실험적으로 얻어 진 OD 표와 교통 패턴 변수 Q의 관계를 기초로 결정된다.

도 6은 OD 표를 나타내는 설명도이다.

도 6의 OD 표 중의 값은 층간의 상대적인 교통량의 수치를 나타내고 있다. 예컨대, 출발층 1F, 목적층 10F에 있는 "2"라는 숫자는, 단위 시간당 1F에서 10F 로 가는 사람의 비율이, 전체의 승객수의 2%라고 하는 것을 뜻하고 있다.

OD 표는, 엘리베이터의 운행 개시 후에도 변동하기 때문에, 엘리베이터 제어 장치(1)로부터 송신되는 승객수 데이터나 호출 버튼의 정보 등으로부터 추정되는 각 층마다의 승강자 인원수의 합으로부터, 단위 시간(T)마다 도출된다.

OD 표내의 각 수치는, 그 자체가 교통 패턴의 특징을 나타내는 수치이지만, OD 표내의 다수의 수치를 연산 파라미터로서 이용하면, 함수 g가 복잡하게 되고, 또한, 필요한 연산 리소스도 커진다.

한편, OD 표내의 하나의 수치만으로서는, 국소적인 교통의 변동에 의해 전체의 교통 패턴을 잘못 볼 우려가 있다.

그 때문에, 본 실시예 1에서는, 도 6의 OD 표로부터 도 7에 나타내는 것 같은 2×2로 표시되는 영역마다의 OD 표를 작성한다.

도 7의 OD 표는, 빌딩의 층을 주층(지하~1F)과 상위층(2F~상위층)의 2개의 영역으로 나눠, 각 영역 사이의 상대적인 교통량을 나타내고 있다.

도 8은, 도 7에서의 영역 1 사이의 교통량이 적다고 가정하여(A=0), B와 C의 값을 변화시켜 2×2의 OD 표를 정렬시켰을 때의 설명도이다.

도 7에 나타낸 바와 같이, A+B+C+D=100으로 정규화되어 있는 경우, A=0으로 고정하고, B와 C의 값을 변동시키면, D의 값은 자동적으로 결정된다.

도 8의 같은 화살표 상에 있는 OD 표에서는, 이하의 식(7)에 의해 나타내어지는 Q의 값이 같게 된다. 본 실시예 1에서는, 이 Q의 값을 교통 패턴 변수로서 취급하도록 한다.

파라미터 연산부(13)는, 예컨대, 이하의 식(8)의 함수 p를 사용하여, 엘리베이터 사양 변수 R를 연산한다.

엘리베이터 사양 변수 R의 연산에 이용되는 파라미터(엘리베이터의 사양을 나타내는 파라미터)로서는, 정격 속도, 가속도, 엘리베이터 정원, 엘리베이터 대수, 문 개폐 시간 등을 들 수 있다. 일반적으로, 엘리베이터의 사양을 나타내는 파라미터는, 엘리베이터가 공급되는 빌딩마다 다르지만, 엘리베이터의 운행 개시 후에 변동하는 경우는 적기 때문에, 사전 작업에 의해, 미리 엘리베이터 그룹 관리 제어 장치에 보존되는 것으로 한다.

정격 속도, 가속도, 문 개폐 시간에 관해서는, 각 파라미터의 최대값, 최소값, 평균값 등의 고정값이 식(8)에서 이용되는 것을 상정하고 있지만, 예컨대, 센서 등을 사용하여 검지하는 것이 가능하면, 순시값을 이용할 수도 있다.

식(8)의 함수 p는, 사전의 시뮬레이션 실험 등에 의해 실험적으로 얻어진 정격 속도, 가속도, 엘리베이터 정원, 엘리베이터 대수, 문 개폐 시간 등과, 엘리베 이터 사양 변수 R의 관계를 기초로 결정된다.

파라미터 연산부(13)는, 예컨대, 이하의 식(9)의 함수 q를 사용하여, 빌딩 사양 변수 S를 연산한다.

빌딩 사양 변수 S의 연산에 이용되는 파라미터(빌딩의 사양을 나타내는 파라미터)로서는, 층 높이, 층수, 급행 영역 거리 등을 들 수 있다. 일반적으로, 층 높이, 층수, 급행 영역 거리 등의 빌딩 사양을 나타내는 파라미터는, 엘리베이터가 공급되는 빌딩마다 다르지만, 엘리베이터의 운행 개시 후에 변동하는 경우는 적기 때문에, 사전의 작업에 의해, 미리 엘리베이터 그룹 관리 제어 장치에 보존되는 것으로 한다.

식(9)의 함수 q는, 사전의 시뮬레이션 실험 등에 의해 실험적으로 얻어진 층 높이, 층수, 급행 영역 거리 등과 빌딩 사양 변수 S와의 관계를 기초로 결정된다.

파라미터 연산부(13)는, 예컨대, 이하의 식(10)의 함수 u를 사용하여, 제어 파라미터 영향 변수 C를 연산한다.

식(10)의 함수 u는, 사전의 시뮬레이션 실험 등에 의해 실험적으로 얻어진 제어 파라미터 N과 제어 파라미터 영향 변수 C의 관계를 기초로 결정된다. 단, 식(10)에서는, 제어 파라미터 N의 수가 하나이지만, 하나라고는 한정되지 않는다.

이하, 제어 파라미터 N에 대하여 설명한다.

엘리베이터 그룹 관리 제어 장치에서는, 복수의 운행 모드가 준비되어 있는 것이 많다.

운행 모드로서, 예컨대, 하기와 같은 것이 있다.

(1) 주층으로부터 상위층으로 이동하는 사람이 많은 UP 피크시에, 주층에 대하여 복수대의 엘리베이터를 서비스시킴으로써 대기 시간의 감소를 도모하는 운행 모드

(2) 동일 목적층에 가는 승객을 최대한 동일의 엘리베이터에 승차시킴으로써 수송 효율을 높이는 운행 모드

(3) 주층으로부터 상위층으로 이동하는 사람이 많은 UP 피크시에, 주층 이상의 상위층을 복수의 영역으로 분할하여, 각 엘리베이터가 서비스를 제공하는 층을 한정함으로써 수송 효율의 향상을 도모하는 운행 모드

(4) 상위층으로부터 주층으로 이동하는 사람이 많은 DOWN 피크시에, 각 엘리베이터가 담당할 수 있는 DOWN 호출수를 제한하여, UP 방향의 승강장 호출과 DOWN 방향의 승강장 호출을 담당하는 엘리베이터를 최대한 분리함으로써, 주행 시간의 단축을 도모하고, 또한, 만원 통과의 가능성의 감소를 도모하는 운행 모드

(5) 점심시간에 식당층에 대하여 복수대의 엘리베이터를 서비스시킴으로써 대기 시간의 단축을 도모하는 운행 모드

(6) 엘리베이터내의 혼잡시에, 가속도를 높여, 주행 시간의 단축을 도모하는 운행 모드

(7) 서비스 수준이 소정값보다 좋은 상태로 엘리베이터가 운행되고 있는 경우에, 속도 제어를 실시하여, 전력 절약을 도모하는 운행 모드

(8) 서비스 수준이 소정값보다 좋은 상태로 엘리베이터가 운행되고 있는 경우에, 운행하고 있는 엘리베이터의 대수를 제한하여, 전력 절약을 도모하는 운행 모드

(9) 특정 층에서, 돌발적으로 발생하는 승객에 의해, 일시적인 혼잡이 발생한 경우에, 복수대의 엘리베이터를 배치하여 혼잡 완화를 도모하는 운행 모드

(10) 빌딩 전체의 교통을 고려하면서, 혼잡층으로의 배치 대수를 실시간으로 제어하는 운행 모드

이들 운행 모드는 크게 나눠 2개의 타입으로 분리된다.

하나는, 엘리베이터의 운행 개시 전에 적용하는 것이 결정하면, 운행 개시 후에 항상 운행 모드가 실시되는 타입이다.

또 하나는, 엘리베이터의 운행 개시 전에, 적용하는 것이 결정하더라도, 항상 그 운행 모드가 실시되는 것은 아닌 타입이다. 예컨대, 운행 모드 (1)(3)(4)(5)(7)(8)(9)에 관해서는, 엘리베이터의 운행 개시 후에, 실시 조건을 만족시키고 있을 때만 실시된다.

이 경우, 엘리베이터 그룹 관리 제어 장치에서는, 운행 모드의 적용/비적용을 나타내는 제어 파라미터와, 운행 모드의 실시중/미실시중을 나타내는 제어 파라미터는 별도로 취급하게 된다.

실시 조건으로서, 실시 시각이 포함되어 있는 경우에는, 시각 데이터도 제어 파라미터가 된다.

또한, 운행 모드를 적용함으로써 새롭게 발생하는 제어 파라미터가 있다.

예컨대, 운행 모드 (1)(5)(9)(10)에서는 배치 대수, 운행 모드 (3)에서는 영역 분할수, 운행 모드 (4)에서는 담당할 수 있는 DOWN 방향의 승강장 호출 수, 운행 모드 (6)에서는 변경 후의 가속도, 운행 모드 (7)에서는 변경 후의 정격 속도와 서비스 수준 소정값, 운행 모드 (8)에서는 운행 엘리베이터 대수와 서비스 수준 소정값을 설정해야 한다.

이들 제어 파라미터는, 운행 개시 전에 결정된 수치로 고정되는 경우와, 운행 개시 후에도 변동시키는 경우가 있어, 운행 모드의 서비스의 질에 영향을 주게 된다. 각 운행 모드의 제어 파라미터를 고정값으로 할지, 변수로 할지의 결정도, 엘리베이터 그룹 관리 제어 장치내에서 제어 파라미터로서 취급하게 된다.

다음으로, 엘리베이터 그룹 관리 제어 장치(2)의 예측 연산부(12)는, 어떤 층에서 발생한 신규의 승강장 호출을 각 엘리베이터 i에 할당한 경우에, 각 엘리베이터 i가 승강장 호출에 응답하여, 현재 위치로부터 호출 발생층(신규의 승강장 호출 발생층, 할당 완료된 승강장 호출 발생층, 할당 완료 카 호출)에 이르기까지 필요한 이동 시간의 예측 연산을 실시하는 것 외에, 각 엘리베이터 i가 승강장 호출에 응답하여, 현재 위치로부터 호출 발생층(신규의 승강장 호출 발생층, 할당 완료된 승강장 호출 발생층, 할당 완료 카 호출의 발생층)에 이르기까지의 주행 거리와, 현재 위치로부터 승강장 호출 발생층의 승객의 목적층에 이르기까지의 주행 거리의 예측 연산, 각 층에서의 승강 인원수와 그것에 동반하는 엘리베이터 내의 인원수 예측 등을 실시한다(단계 ST3).

즉, 예측 연산부(12)는, 신규의 승강장 호출이 발생했을 때, 엘리베이터 i의 현재 위치, 진행 방향, 할당 완료된 승강장 호출, 카 호출 등의 상황으로부터, 신규의 승강장 호출 및 할당 완료된 승강장 호출에 대한 엘리베이터 i의 이동 시간, 예보가 틀릴 확률, 만원 확률, 주행 거리 등의 예측 연산을 실시한다.

예측 연산부(12)의 예측 연산 방법은, 예컨대, 일본 특허 공개 소화 제54-102745호 공보에 개시되어 있는 방법이 있다. 또, 단계 ST2에서 파라미터 연산부(13)에 의해 연산된 가중치 계수 w₄ 이외의 제어 파라미터를 단계 ST3의 예측 연산에 이용할 수도 있다.

엘리베이터 그룹 관리 제어 장치(2)의 평가 연산부(14)는, 예측 연산부(12)가 신규의 승강장 호출에 대한 엘리베이터 i의 이동 시간, 예보가 틀릴 확률, 만원 확률, 주행 거리 등의 예측 연산을 실시하면, 그 예측 연산 결과로부터 이동 시간, 예보가 틀릴 확률, 만원 확률 및 주행 거리를 평가 항목으로 하는 평가값 E₁(i)~E₄(i)를 도출한다(단계 ST4).

예컨대, 엘리베이터가 도 9에 나타낸 바와 같이 1OF에 있을 때, 승강장 호출이 6F에서 발생하고, 예측 연산부(12)의 예측 연산 결과인 승강장 호출 발생층 6F 에 대한 이동 시간이 10초 후이며, 이 승강장 호출이 발생하고 나서 현재까지 이미 15초가 경과하고 있으면, 이 승강장 호출에 대한 대기 시간은, 10+15=25초와 같이 계산이 행하여진다.

그리고, 이 대기 시간 25초에 대한 평가는, 소정의 평가 함수 fv를 이용하여, v=fv(25초)와 같이 하여 실시된다.

만원 확률·예보가 틀릴 확률·주행 거리 등의 예측 연산된 그 밖의 항목에 대한 평가에 관해서도, 상기의 대기 시간의 평가값 연산과 마찬가지로, 소정의 평가 함수를 이용하여 실시된다.

평가 연산부(14)는, 이동 시간, 예보가 틀릴 확률, 만원 확률 및 주행 거리를 평가 항목으로 하는 평가값 E₁(i)~E₄(i)를 도출하면, 상기의 식(1)에 나타낸 바와 같이, 평가값 E₁(i)~E₄(i)에 가중치 계수 w₁~w₄를 승산하여, 각 승산 결과의 총합을 구하는 것에 의해, 각 엘리베이터 i의 총합 평가값 J(i)를 연산한다(단계 ST5).

또, 가중치 계수 w₄는, 파라미터 연산부(13)에 의해 연산된 값이며, 가중치 계수 w₁~w₃는 미리 설정된 고정값 또는 파라미터 연산부(13)에 의해 연산된 값이다.

엘리베이터 그룹 관리 제어 장치(2)의 승강장 호출 할당부(15)는, 평가 연산부(14)가 각 엘리베이터 i의 총합 평가값 J(i)를 연산하면, 복수의 엘리베이터 중에서 총합 평가값 J(i)가 가장 좋은 엘리베이터(예컨대, 총합 평가값 J(i)가 최대인 엘리베이터)를 선택한다. 단, 총합 평가값 J(i)가 작을수록 가장 좋은 엘리베이터인 것과 같은 식(1)이 채용되어 있는 경우에는, 총합 평가값 J(i)가 최소인 엘리베이터를 선택한다.

승강장 호출 할당부(15)는, 복수의 엘리베이터 중에서 최선의 엘리베이터를 선택하면, 그 엘리베이터에 신규의 승강장 호출을 할당하는 처리를 실시한다(단계 ST6).

엘리베이터 그룹 관리 제어 장치(2)의 운전 제어부(16)는, 승강장 호출 할당 부(15)에 의해 승강장 호출이 할당된 엘리베이터에 따른 엘리베이터 제어 장치(1)에 대하여, 승강장 호출이 할당된 취지를 통지한다(단계 ST7).

엘리베이터 제어 장치(1)는, 엘리베이터 그룹 관리 제어 장치(2)로부터 승강장 호출의 할당 통지를 받으면, 엘리베이터를 제어하여, 승강장 호출 발생층까지 엘리베이터를 이동시킨다.

이상에서 분명하듯이, 본 실시예 1에 의하면, 엘리베이터의 주행 거리와 승객의 평균 대기 시간의 관계를 고려하여, 예측 연산부(12)에 의해 예측된 주행 거리로부터 연산되는 평가 항목의 가중치 계수 w₄를 결정하는 파라미터 연산부(13)와, 승객의 대기 시간의 평가 항목과 주행 거리의 평가 항목과 파라미터 연산부(13)에 의해 결정된 가중치 계수 w₄로부터 각 엘리베이터 i의 총합 평가값 J(i)를 연산하는 평가 연산부(14)를 마련하고, 복수의 엘리베이터 중에서 총합 평가값 J(i)가 가장 좋은 엘리베이터를 선택하여, 그 엘리베이터에 승강장 호출을 할당하도록 구성했기 때문에, 승객의 대기 시간이 길어지는 등이 불편한 상황의 발생을 초래하지 않고, 엘리베이터의 주행 거리를 삭감하여, 에너지 절약 효과를 높일 수 있는 효과를 얻는다.

또, 본 실시예 1에서는, 파라미터 연산부(13)가 식(2)을 사용하여, 주행 거리의 평가값 E₄(i)에 대한 가중치 계수 w₄를 연산하는 것에 대하여 나타내었지만, 본래는, 정격 속도, 가속도, 엘리베이터 정원, 엘리베이터 대수, 문 개폐 시간, 층 높이, 층수, 급행 영역 거리, 제어 파라미터 N 등, 변동하는 값을 모두 변수로서 갖는 가중치 계수 w₄의 식을 준비할 수 있는 것이 이상적이다.

그러나, 그와 같은 식을 준비하는 것은 곤란하기 때문에, 본 실시예 1에서는, 파라미터를 5개(P, Q, R, S, C)로 대별하고, 파라미터 P, Q, R, S, C로부터 가중치 계수 w₄를 구하도록 하고 있다. 단, 가중치 계수 w₄를 구하기 위한 식(2)을 어떠한 모양으로 준비할지는, 엘리베이터 그룹 관리 제어 장치의 설계자의 목적이나 이용자의 요구에 의존한다는 것은, 이미 설명한 바와 같다.

식(6)(8)(9)(10)의 함수는, 파라미터 P, Q, R, S, C가 식(2)에서 이용하기 쉽게 되도록 준비하면 바람직하다.

또한, 본 실시예 1에서는, 교통량, 교통 패턴, 정격 속도, 가속도, 엘리베이터 정원, 엘리베이터 대수, 문 개폐 시간, 층 높이, 급행 영역 거리, 층수, 제어 파라미터 N을 이용하여 가중치 계수 w₄를 연산하고 있지만, 반드시 모든 요소를 이용하지 않더라도 좋다.

단, 일반적으로, 가중치 계수 w₄를 적은 요소로 연산할수록, 가중치 계수 w₄의 최적값과 비교하여, 연산되는 가중치 계수 w₄의 정밀도가 열화하게 된다.

예컨대, 가중치 계수 w₄의 연산에 이용되는 요소에 층 높이를 포함하지 않는 것으로 하면, 층 높이가 변화되었을 때에, 가중치 계수 w₄가 적정한 값으로 연산되지 않을 가능성이 높아진다.

또한, 본 실시예 1에서는, 가중치 계수 w₄의 연산을 예로 하여 설명했지만, 연산되는 제어 파라미터는 가중치 계수 w₄만에 한정되지 않는다. 예컨대, w₁, w₂, w₃ 등의 다른 가중치 계수를 연산할 수도 있다.

가중치 계수 w₄는, 승강장 호출을 할당하는 엘리베이터를 결정할 때에, 식(1)의 주행 거리의 평가값 E₄(i)를, 다른 평가값 E₁(i), E₂(i), E₃(i)와 비교하여, 어느 정도 중시하는가를 상대적으로 나타내는 가중치 계수이다.

가중치 계수 w₄를 고정값으로 하는 대신에, 가중치 계수 w₁, w₂, w₃ 등을 동적으로 변동시킴으로써, 대기 시간을 그다지 악화시키지 않고 주행 거리를 삭감할 수 있도록 운행 제어하는 것은 가능하며, 그것은 가중치 계수 w₄를 동적으로 변동시키는 것과 마찬가지다.

(실시예 2)

도 10은 본 발명의 실시예 2에 따른 엘리베이터 그룹 관리 제어 장치를 나타내는 구성도이며, 도면에서, 도 1과 동일 부호는 동일 또는 상당 부분을 나타내기 때문에 설명을 생략한다.

엘리베이터 그룹 관리 제어 장치(2)의 파라미터 연산부(21)는 엘리베이터의 주행 거리의 삭감율과, 승객의 평균 대기 시간의 개선율의 관계를 고려하여, 교통 상태(예컨대, 교통량, 교통 패턴), 엘리베이터 사양(예컨대, 정격 속도, 가속도, 엘리베이터 대수(카 대수), 엘리베이터 정원(카 정원), 문 개폐 시간), 빌딩 사양 (예컨대, 층 높이, 급행 영역 거리, 층수) 및 엘리베이터 제어 상태(예컨대, 운행 모드의 적부(適否))를 나타내는 파라미터 중, 적어도 하나 이상의 파라미터를 사용하여, 신규의 승강장 호출을 할당할 가능성이 있는 후보 엘리베이터의 선택 룰(선택 규칙)에 대한 제어 파라미터 X(규칙 적합값)를 연산하는 처리를 실시한다. 또, 파라미터 연산부(21)는 적합값 연산 수단을 구성하고 있다.

엘리베이터 그룹 관리 제어 장치(2)의 후보 엘리베이터 선택부(22)는 복수의 엘리베이터 중에서 파라미터 연산부(21)에 의해 연산된 제어 파라미터 X가 선택 룰을 만족하는 엘리베이터를 후보 엘리베이터로서 선택하는 처리를 실시한다. 또, 후보 엘리베이터 선택부(22)는 후보 엘리베이터 선택 수단을 구성하고 있다.

엘리베이터 그룹 관리 제어 장치(2)의 평가 연산부(23)는 예측 연산부(12)에 의해 예측된 이동 시간을 평가 항목으로 하는 후보 엘리베이터의 총합 평가값을 연산하는 처리를 실시한다. 또, 평가 연산부(23)는 총합 평가값 연산 수단을 구성하고 있다.

엘리베이터 그룹 관리 제어 장치(2)의 승강장 호출 할당부(24)는 후보 엘리베이터 선택부(22)에 의해 선택된 후보 엘리베이터 중에서 평가 연산부(23)에 의해 연산된 총합 평가값이 가장 좋은 엘리베이터를 선택하고, 그 엘리베이터에 신규의 승강장 호출을 할당하는 처리를 실시한다. 또, 승강장 호출 할당부(24)는 승강장 호출 할당 수단을 구성하고 있다.

도 10의 예에서는, 엘리베이터 그룹 관리 제어 장치(2)의 구성 요소인 통신부(11), 예측 연산부(12), 파라미터 연산부(21), 후보 엘리베이터 선택부(22), 평 가 연산부(23), 승강장 호출 할당부(24) 및 운전 제어부(16)가 전용의 하드웨어(예컨대, MPU 등을 실장하고 있는 반도체 집적 회로 기판)로 구성되어 있는 것을 상정하고 있지만, 엘리베이터 그룹 관리 제어 장치(2)가 컴퓨터로 구성되어 있는 경우, 통신부(11), 예측 연산부(12), 파라미터 연산부(21), 후보 엘리베이터 선택부(22), 평가 연산부(23), 승강장 호출 할당부(24) 및 운전 제어부(16)의 처리 내용을 기술한 프로그램을 컴퓨터의 메모리에 저장하고, 컴퓨터의 CPU가 상기 메모리에 저장되어 있는 프로그램을 실행하도록 할 수도 있다.

도 11은 본 발명의 실시예 2에 따른 엘리베이터 그룹 관리 제어 장치의 처리 내용을 나타내는 흐름도이다.

다음으로, 동작에 대하여 설명한다.

예컨대, 승객이 승차장에 설치되어 있는 엘리베이터의 승강장 호출 버튼을 누르는 것에 의해, 신규의 승강장 호출이 발생하면(단계 ST1), 엘리베이터 그룹 관리 제어 장치(2)의 통신부(11)는, 상기 실시예 1과 마찬가지로, 각 엘리베이터 i의 엘리베이터 제어 장치(1)로부터, 엘리베이터 i의 현재 위치, 승강장 호출 발생층, 승강장 호출 방향, 진행 방향(상향, 하향), 목적층 등의 주행 정보 등을 수집한다.

엘리베이터 그룹 관리 제어 장치(2)의 파라미터 연산부(21)는, 엘리베이터의 주행 거리의 삭감율과, 승객의 평균 대기 시간의 개선율의 관계를 고려하여, 신규의 승강장 호출을 할당할 가능성이 있는 후보 엘리베이터의 선택 룰에 대한 제어 파라미터 X를 연산한다(단계 ST11). 후보 엘리베이터의 선택 룰에 관해서는 후술한다.

즉, 파라미터 연산부(21)는, 교통량 P, 교통 패턴 변수 Q, 엘리베이터 사양 변수 R, 빌딩 사양 변수 S, 제어 파라미터 영향 변수 C를 이용하여, 후보 엘리베이터의 선택 룰에 대한 제어 파라미터 X를 연산한다.

예컨대, 이하의 식(11)을 사용하여, 후보 엘리베이터의 선택 룰에 대한 제어 파라미터 X를 연산한다.

교통량 P, 교통 패턴 변수 Q, 엘리베이터 사양 변수 R, 빌딩 사양 변수 S, 제어 파라미터 영향 변수 C의 연산 방법은, 상기 실시예 1과 마찬가지기 때문에 설명을 생략한다.

또한, 함수 f는, 사전의 시뮬레이션 실험 등에 의해 실험적으로 얻어진 제어 파라미터 X와 P, Q, R, S, C의 관계에 근거하여, 상기 실시예 1의 식(2)의 함수 f를 정하는 것과 같은 순서로 결정된다.

다음으로, 엘리베이터 그룹 관리 제어 장치(2)의 예측 연산부(12)는, 어떤 층에서 신규의 승강장 호출이 발생하면, 상기 실시예 1과 마찬가지로, 신규의 승강장 호출을 각 엘리베이터 i에 할당한 경우를 상정하고, 각 엘리베이터 i의 현재 위치, 진행 방향, 할당 완료된 승강장 호출, 카 호출 등의 상황으로부터, 신규의 승강장 호출 및 할당 완료된 승강장 호출에 대한 엘리베이터 i의 이동 시간, 예보가 틀릴 확률, 만원 확률 등의 예측 연산을 실시한다(단계 ST12).

다음으로, 엘리베이터 그룹 관리 제어 장치(2)의 후보 엘리베이터 선택부(22)는, 복수의 엘리베이터 중에서 파라미터 연산부(21)에 의해 연산된 제어 파 라미터 X가 선택 룰을 만족하는 엘리베이터를 후보 엘리베이터로서 선택한다(단계 ST13).

여기서, 도 12는 주행 거리의 삭감을 목적으로 하는 후보 엘리베이터의 선택 룰이 적용되는 상황을 설명하는 설명도이다.

도 12(a)의 예에서는, 엘리베이터의 1호기(#1)가 6F에 카 호출을 갖고, 1F에서 출발을 시작하는 곳이며, 2호기(#2)는 7F에 대기중이다.

이러한 상태에서 4F Up의 승강장 호출이 발생하면, 4F Up에는, 1호기(#1), 2호기(#2)의 어느 것에 승강장 호출을 할당하더라도 거의 동시에 도착 가능하다.

그러나, 1호기(#1), 2호기(#2)의 주행 거리의 합계는, 1호기(#1)에 승강장 호출을 할당한 경우 쪽이 짧게 된다.

즉, 신규의 승강장 호출과 같은 방향으로 주행 중 또는 주행 예정의 엘리베이터에 승강장 호출을 할당하면, 주행 거리를 단축할 수 있다(도 12(a)~(d)를 참조).

그래서, 후보 엘리베이터 선택부(22)는, 신규의 승강장 호출과 같은 방향으로 주행 중 또는 주행 예정의 엘리베이터에 승강장 호출을 할당할 수 있도록 하는 선택 룰을 보유하고 있다.

예컨대, 이하의 선택 룰을 보유하고 있다.

IF ((신규의 승강장 호출이 자기층 할당으로 되는 엘리베이터)

or

(승강장 호출 발생층에 승강장 호출을 갖는 엘리베이터)

or

(신규의 승강장 호출과 동일 방향으로 주행 중 또는 주행 예정의 엘리베이터))

THEN

(상기 엘리베이터를 후보 엘리베이터로서 선택한다)

단, 상기의 선택 룰에서는, 신규의 승강장 호출과 동일 방향, 또한, 전방에 승강장 호출을 갖는 엘리베이터이더라도, 이미 다수의 승강장 호출이 할당되어 있는 엘리베이터에 신규의 승강장 호출을 할당하면 긴 대기가 발생하여, 빌딩 전체의 수송 효율을 악화시키는 경우가 있다.

그래서, 이하의 선택 룰에서는, 긴 대기의 발생을 방지하기 위해, 정지 예정 횟수가 소정 횟수 이내의 엘리베이터를 선택하는 조건을 추가하고 있다(and 이하의 조건을 참조).

IF

((신규의 승강장 호출이 자기층 할당으로 되는 엘리베이터)

or

(승강장 호출 발생층에 승강장 호출을 갖는 엘리베이터)

or

(신규의 승강장 호출과 동일 방향으로 주행 중 또는 주행 예정의 엘리베이터)

and

(신규의 승강장 호출과 동일 방향 또한 전방에 승강장 호출을 하나만 갖는 엘리베이터))

THEN

(상기 엘리베이터를 후보 엘리베이터로서 선택한다)

또는,

or

(승강장 호출 발생층에 승강장 호출을 갖는 엘리베이터)

or

and

(신규의 승강장 호출을 할당하더라도 긴 대기가 발생하지 않는 엘리베이터))

THEN

(상기 엘리베이터를 후보 엘리베이터로서 선택한다)

또는,

or

(승강장 호출 발생층에 승강장 호출을 갖는 엘리베이터)

or

and

(제어 파라미터 X가 규정값 이상))

THEN

(상기 엘리베이터를 후보 엘리베이터로서 선택한다)

후보 엘리베이터 선택부(22)가, 예컨대, 제어 파라미터 X가 규정값 이상인 것을 조건으로 하는 선택 룰을 사용하는 경우, 복수의 엘리베이터 중에서, 파라미터 연산부(21)에 의해 연산된 제어 파라미터 X가 규정값 이상인 엘리베이터가 후보 엘리베이터로서 선택된다. 여기서는, 제어 파라미터 X가 규정값 이상인 것을 조건으로 하는 선택 룰을 사용하고 있는 것을 나타내고 있지만, 제어 파라미터 X가 규정값 이하인 것을 조건으로 하는 선택 룰을 사용하고 있는 경우에는, 파라미터 연산부(21)에 의해 연산된 제어 파라미터 X가 규정값 이하인 엘리베이터가 후보 엘리베이터로서 선택된다.

또, 후보 엘리베이터 선택부(22)는, 선택 룰을 만족하는 엘리베이터가 존재하지 않는 경우에는, 모든 엘리베이터를 후보 엘리베이터로서 선택한다. 이러한 경우에는, 종래와 같은 순서로, 승강장 호출을 할당하는 엘리베이터가 결정되게 된다.

엘리베이터 그룹 관리 제어 장치(2)의 평가 연산부(23)는, 예측 연산부(12) 가 신규의 승강장 호출에 대한 엘리베이터 i의 이동 시간, 예보가 틀릴 확률, 만원 확률 등의 예측 연산을 실시하여, 후보 엘리베이터 선택부(22)가 후보 엘리베이터를 선택하면, 그 예측 연산 결과로부터 각 후보 엘리베이터의 이동 시간, 예보가 틀릴 확률 및 만원 확률을 평가 항목으로 하는 평가값 E₁(i)~E₃(i)를 도출한다(단계 ST14).

평가 연산부(23)는, 이동 시간, 예보가 틀릴 확률 및 만원 확률을 평가 항목으로 하는 평가값 E₁(i)~E₃(i)를 도출하면, 하기의 식(12)에 나타낸 바와 같이, 평가값 E₁(i)~E₃(i)에 가중치 계수 w₁ 내지 w₃를 승산하여, 각 승산 결과의 총합을 구하는 것에 의해, 각 후보 엘리베이터 i의 총합 평가값 J(i)를 연산한다(단계 ST15).

또, 각 후보 엘리베이터 i의 총합 평가값 J(i)는, 주행 거리에 관한 평가 항목이 생략되어 있는 점을 제외하면, 식(1)과 동등이다.

엘리베이터 그룹 관리 제어 장치(2)의 승강장 호출 할당부(24)는, 평가 연산부(14)가 후보 엘리베이터 선택부(22)에 의해 선택된 각 후보 엘리베이터 i의 총합 평가값 J(i)를 연산하면, 각 후보 엘리베이터 중에서 총합 평가값 J(i)가 가장 좋은 엘리베이터(예컨대, 총합 평가값 J(i)가 최대인 엘리베이터)를 선택한다. 단, 총합 평가값 J(i)가 작을수록 가장 좋은 엘리베이터인 것 같은 식(12)이 채용되어 있는 경우에는, 총합 평가값 J(i)가 최소인 엘리베이터를 선택한다.

승강장 호출 할당부(15)는, 후보 엘리베이터 선택부(22)에 의해 선택된 후보 엘리베이터 중에서 최선의 엘리베이터를 선택하면, 그 엘리베이터에 신규의 승강장 호출을 할당하는 처리를 실시한다(단계 ST16).

엘리베이터 그룹 관리 제어 장치(2)의 운전 제어부(16)는, 승강장 호출 할당부(24)에 의해 승강장 호출이 할당된 엘리베이터에 따른 엘리베이터 제어 장치(1)에 대하여, 승강장 호출이 할당된 취지를 통지한다(단계 ST7).

상기 실시예 1에서는, 도 3을 이용하여, 가중치 계수 w₄의 변화에 대한 총 주행 거리의 삭감율과 승객의 평균 대기 시간의 개선율을 나타내고 있다. 가중치 계수 w₄가 커질수록, 주행 거리의 삭감율이 증가하여, 평균 대기 시간이 악화하는 경향이 되는 것은, 주행 거리의 평가 지표의 우선도가 높아지기 때문이라고 설명하고 있다.

본 실시예 2에서의 제어 파라미터 X에 관해서도 마찬가지로 설명할 수 있다.

제어 파라미터 X와 비교하는 규정값을, 예컨대, 작은 값으로 설정하면, 신규의 승강장 호출을 할당할 가능성이 있는 후보 엘리베이터의 수가 많아져, 수송 효율 이 좋은 엘리베이터를 선택할 수 있게 되지만, 종래의 할당 엘리베이터의 결정 방법과 그다지 차이가 생기지 않기 때문에, 그다지 많은 주행 거리의 삭감량이 얻 어지지 않는다.

반대로, 제어 파라미터 X와 비교하는 규정값을 큰 값으로 설정하면, 후보 엘리베이터의 수가 적어지기 때문에, 많은 주행 거리를 삭감할 수 있게 되지만, 주행 거리가 짧게 되는 엘리베이터가, 반드시 대기 시간이 짧은 것은 아니기 때문에, 수송 효율이 악화하는 경우가 있다.

따라서, 평균 대기 시간을 전혀 악화시키지 않는 범위에서, 최대의 주행 거리의 삭감량이 얻어지도록 제어 파라미터 X를 연산시키거나, 또는, 어느 정도의 수송 효율의 악화를 허용하여, 보다 많은 주행 거리의 삭감량을 얻을 수 있도록 제어 파라미터 X를 연산시키거나, 또는, 주행 거리의 삭감율과 평균 대기 시간의 개선율을 조금씩 누릴 수 있도록 제어 파라미터 X를 연산시킬지는, 엘리베이터 그룹 관리 제어 장치의 설계자의 목적이나 이용자의 요구에 따라 변하는 것이며, 파라미터 연산부(21)의 식(11)의 설정에 의존한다.

이상에서 분명하듯이, 본 실시예 2에 의하면, 엘리베이터의 주행 거리와 승객의 평균 대기 시간의 관계를 고려하여, 승강장 호출을 할당할 가능성이 있는 후보 엘리베이터의 선택 룰에 대한 제어 파라미터 X를 연산하는 파라미터 연산부(21)와, 복수의 엘리베이터 중에서 파라미터 연산부(21)에 의해 연산된 제어 파라미터 X가 선택 룰을 만족하는 엘리베이터를 후보 엘리베이터로서 선택하는 후보 엘리베이터 선택부(22)와, 예측 연산부(12)에 의해 예측된 이동 시간을 평가 항목으로 하는 후보 엘리베이터의 총합 평가값을 연산하는 평가 연산부(23)를 마련하고, 후보 엘리베이터 선택부(22)에 의해 선택된 후보 엘리베이터 중에서 평가 연산부(23)에 의해 연산된 총합 평가값이 가장 좋은 엘리베이터를 선택하고, 그 엘리베이터에 승강장 호출을 할당하도록 구성했기 때문에, 승객의 대기 시간이 길어지는 등이 불편한 상황의 발생을 초래하지 않고, 엘리베이터의 주행 거리를 삭감하여, 에너지 절약 효과를 높일 수 있는 효과를 얻는다.

(실시예 3)

도 13은 본 발명의 실시예 3에 따른 엘리베이터 그룹 관리 제어 장치를 나타내는 구성도이며, 도면에서, 도 1과 동일 부호는 동일 또는 상당 부분을 나타내기 때문에 설명을 생략한다.

기준 파라미터 연산부(31)는 교통 상태 대응 기준값 연산부(31a)를 내장하고 있어, 교통 상태 대응 기준값 연산부(31a)가 교통 상태를 나타내는 파라미터로부터 주행 거리의 평가 항목에 대한 가중치 계수의 기준값 w_{4_basic}를 연산하는 처리를 실시한다.

보정값 연산부(32)는 층 높이 보정값 연산부(32a), 급행 영역 거리 보정값 연산부(32b), 층수 보정값 연산부(32c), 정격 속도 보정값 연산부(32d), 가속도 보정값 연산부(32e), 엘리베이터 대수 보정값 연산부(32f), 엘리베이터 정원 보정값 연산부(32g), 문 개폐 시간 보정값 연산부(32h) 및 제어 파라미터 보정값 연산부(32i)를 내장하고 있어, 엘리베이터 사양, 빌딩 사양 및 엘리베이터 제어 상태를 나타내는 파라미터에 따라 기준 파라미터 연산부(31)에 의해 연산된 가중치 계수의 기준값 w_{4_basic}를 보정하는 처리를 실시한다.

또, 기준 파라미터 연산부(31) 및 보정값 연산부(32)로부터 가중치 계수 결정 수단이 구성되어 있다.

도 13의 예에서는, 엘리베이터 그룹 관리 제어 장치(2)의 구성 요소인 통신부(11), 예측 연산부(12), 평가 연산부(14), 승강장 호출 할당부(15), 운전 제어부(16), 기준 파라미터 연산부(31) 및 보정값 연산부(32)가 전용의 하드웨어(예컨대, MPU 등을 실장하고 있는 반도체 집적 회로 기판)로 구성되어 있는 것을 상정하고 있지만, 엘리베이터 그룹 관리 제어 장치(2)가 컴퓨터로 구성되어 있는 경우, 통신부(11), 예측 연산부(12), 평가 연산부(14), 승강장 호출 할당부(15), 운전 제어부(16), 기준 파라미터 연산부(31) 및 보정값 연산부(32)의 처리 내용을 기술한 프로그램을 컴퓨터의 메모리에 저장하여, 컴퓨터의 CPU가 상기 메모리에 저장되어 있는 프로그램을 실행하도록 할 수도 있다.

다음으로, 동작에 대하여 설명한다.

엘리베이터 그룹 관리 제어 장치내의 하나의 제어 파라미터의 적정값은, 다수의 요소(예컨대, 층 높이, 급행 영역 거리, 층수, 정격 속도, 가속도, 엘리베이터 대수, 엘리베이터 정원, 문 개폐 시간, 제어 파라미터 N)에 의해 영향을 받는다. 이것 때문에, 모든 요소를 파라미터로 하는 함수는, 다수의 요소가 영향을 서 로 받는 복잡한 함수가 된다.

그래서, 특허문헌인 일본 특허 공개 소화 제59-82279호 공보에서는, 구하고 싶은 제어 파라미터를 변동시켜 정기적으로 시뮬레이션 평가를 실시하여, 얻어진 성능의 곡선과 목표값에 의해, 현재의 엘리베이터 그룹 관리 제어 장치의 운행 제어에 적절한 제어 파라미터를 결정하는 방법을 이용하고 있다.

그러나 상술한 방법에서는, 적절한 제어 파라미터를 구하기 위해, 엘리베이터의 운전 제어계 소프트웨어와 별도의 시뮬레이션계 소프트웨어를 엘리베이터 그룹 관리 제어 장치에 탑재하게 되어, 전체로서 파라미터를 결정하기 위한 구성이 복잡하게 된다.

정기적으로 시뮬레이션 평가하여 파라미터를 결정하고 있기 때문에, 시뮬레이션의 초기 설정에 필요한 요소뿐만 아니라, 시뮬레이션 정밀도나, 출력 결과의 통계 처리 방법 등도, 파라미터의 결정에 기여하는 요소로 되기 때문에, 구하고 있는 제어 파라미터가 상정값으로부터 벗어나는 상태를 추정하는 것이 어렵고, 가령 연산된 제어 파라미터가 상정값으로부터 벗어나고 있었다고 밝혀진 경우도, 원인의 해명이 난해하게 된다.

또한, 상기 실시예 1에서 설명한 제어 파라미터를 연산하기 위한 식(2)의 함수 f는, 사전의 시뮬레이션 실험 등에 의해 실험적으로 얻어진 파라미터 P, Q, R, S, C와 가중치 계수 w₄의 사이의 관계를 기초로 결정한다고 하고 있다.

그러나 함수 f가, 항상 도 4, 도 5에 나타낸 바와 같이, 단조로운 변화를 나 타내는 그래프로부터 구해진다고는 한정되지 않고, 각 요소가 서로 영향을 주는 복잡한 함수가 될 것이 예상된다.

구하고 있는 제어 파라미터가 상정값으로부터 벗어나는 상태를 추정하는 것이 어렵고, 가령 연산된 제어 파라미터가 상정값으로부터 벗어나고 있었다고 밝혀진 경우도, 원인의 해명이 난해하게 되기 때문에, 제어 파라미터의 결정 방법에 개량이 필요하다.

이하, 본 실시예 3에서는, 제어 파라미터의 결정 방법을 구체적으로 설명한다.

엘리베이터 그룹 관리 제어 장치(2)의 기준 파라미터 연산부(31)는, 주행 거리의 평가값 E₄(i)에 대한 가중치 계수의 기준값 w_{4_basic}를 연산한다(단계 ST21).

가중치 계수의 기준값 w_{4_basic}는, 가중치 계수 w₄를 결정하는 요소(교통량, 교통 패턴, 층 높이, 급행 영역 거리, 층수, 정격 속도, 가속도, 엘리베이터 대수, 엘리베이터 정원, 문 개폐 시간, 제어 파라미터 N) 중, 특정 요소 이외의 값을 고정한 상태(기준 환경)에서, 특정 요소의 변동에 대응한 기준 함수 f_basic에 의해 구 해지는 값이다.

예컨대, 특정 엘리베이터 사양(바구니 수단)의 엘리베이터가, 특정 빌딩에 설치되고, 한번 운행이 시작되면, 층 높이, 급행 영역 거리, 층수, 정격 속도, 가속도, 엘리베이터 대수, 엘리베이터 정원, 문 개폐 시간 등이 수시 변동하는 일은 적다.

한편, 교통량이나 교통 패턴은, 엘리베이터의 운행이 시작된 후에도 수시 변동하는 요소이다.

그래서, 본 실시예 3에서는, 기준 파라미터 연산부(31)의 교통 상태 대응 기준값 연산부(31a)가, 층 높이, 급행 영역 거리, 층수, 정격 속도, 가속도, 엘리베이터 대수, 엘리베이터 정원, 문 개폐 시간, 제어 파라미터 N 등의 빌딩 사양, 엘리베이터 사양 등을 나타내는 값을 고정한 기준 환경에서, 교통량과 교통 패턴 등의 교통 상태의 변동에만 착안하여, 하기의 식(13)을 이용하여, 가중치 계수의 기준값 w_{4_basic}를 연산한다.

기준 함수 f_basic는 사전의 시뮬레이션 실험 등에 의해 실험적으로 얻어진 파라미터 P, Q와 기준값 w_{4_basic}의 사이의 관계를 기초로 결정된다.

예컨대, 특정 엘리베이터 사양, 빌딩 형상, 제어 파라미터 N 하(기준 환경하)에서 시뮬레이션 실험을 실시한 결과, 평균 대기 시간을 악화시키지 않는 범위에서, 최대의 주행 거리의 삭감량이 얻어지는 가중치 계수의 기준값 w_{4_basic}의 값(value)이, 변수(P, Q)의 어느 것의 변화에 대하여, 도 4 또는 도 5와 같은 변화를 나타냈다고 하면, 상기 실시예 1의 식(2)의 함수 f를 정하는 순서와 같은 순서로, 식(13)의 f_basic를 정할 수 있다.

상기 실시예 1에서는, 변수(P, Q, R, S, C)의 변화에 대하여, 평균 대기 시간을 악화시키지 않는 범위에서, 최대의 주행 거리의 삭감량이 얻어져 가중치 계수 w₄의 값이, 도 4 또는 도 5와 같은 변화를 나타내는 것으로 가정하여 설명을 하고 있지만, 변수(P, Q, R, S, C) 중에 포함되는 요소가 많기 때문에, 각 요소가 영향을 서로 주게 되어, 도 4 또는 도 5와 같은 단조로운 변화를 나타내는 경우는 적다.

변화가 복잡해질수록, 회귀식은 복잡해진다. 반대로, 변수 중에 포함되는 요소가 적을수록, 적정한 가중치 계수 w₄의 값이 단조로운 변화가 얻어지기 쉽다. 단조로운 변화가 얻어짐으로써 단순한 회귀식을 구하기 쉽게 된다.

여기서는, 평균 대기 시간을 악화시키지 않는 범위에서, 최대의 주행 거리의 삭감량이 얻어지도록 엘리베이터 그룹 관리 제어 장치가 운행 제어하는 것을 목표로서 설명한다.

그러나, 상기 실시예 1에서 식(2)을 설정하는 경우와 마찬가지로, 도 3의 그래프를 관찰했을 때에, 평균 대기 시간을 전혀 악화시키지 않는 범위에서, 최대의 주행 거리의 삭감량이 얻어지도록 운행 제어시키거나, 또는, 어느 정도의 수송 효율의 악화를 허용하여, 보다 많은 주행 거리 삭감량을 얻을 수 있도록 가중치 계수 w₄를 "17"보다 큰 값으로 설정하여 운행 제어시키거나, 또는, 주행 거리의 삭감량과 평균 대기 시간의 개선율을 조금씩 누릴 수 있도록 가중치 계수를 "17"보다 작은 값으로 설정하여 운행 제어시킬지 등의 판단은, 엘리베이터 그룹 관리 제어 장치의 설계자의 목적이나 이용자의 요구에 따라 변하는 것이다.

대기 시간에 한정되지 않고, 식(1)의 예보가 틀릴 확률, 만원 확률, 주행 거리의 삭감량의 어느 것을 어느 정도 우선시킬지 등의 판단도, 엘리베이터 그룹 관리 제어 장치의 설계자의 목적이나 이용자의 요구에 따라 변하는 것이다. 그 판단에 의해, 가중치 계수 w₄의 적정한 값이 다르기 때문에, P, Q를 이용하여, 식(13)을 어떠한 모양으로 준비할지는, 그 판단에 의존하게 된다.

보정값 연산부(32)는, 정한 기준 환경과 실제의 환경의 차이에 의해 생기는 기준값 w_{4_basic}와 적정값의 차이를 보정하기 위한 보정값 Cu를 연산한다(단계 ST22).

보정값 Cu의 연산에 이용되는 요소로서는, 층 높이, 급행 영역 거리, 층수, 엘리베이터의 정격 속도, 가속도, 엘리베이터 정원, 문 개폐 시간, 제어 파라미터 N 등이 있다.

이들의 요소를 이용하여, 보정값 Cu를 하기의 식(15)의 특정한 함수 cf에 따라 연산한다.

함수 cf는, 사전의 시뮬레이션 실험 등에 의해 실험적으로 얻어진 층 높이, 급행 영역 거리, 층수, 정격 속도, 가속도, 엘리베이터 정원, 엘리베이터 대수, 문 개폐 시간, 제어 파라미터 N 등과 보정값 Cu의 관계를 기초로 결정된다.

이하, 식(15)을 결정하는 순서에 대하여 설명한다.

예컨대, 구하는 보정값 Cu를 보정 계수로서 이용하여, 식(13)의 기준값 w_{4_basic}에 승산한다고 가정하면, 가중치 계수 w₄는 하기와 같이 나타내어진다.

w₄=w_{4_basic}×Cu

여기서, 가중치 계수 w₄의 적정값을 사전의 실험에 의해 어림했다고 하면, w₄=w_{4_basic}×Cu이면, Cu=w₄/w_{4_basic}이어야 한다.

어림된 가중치 계수 w₄와, 식(13)에 의해 연산되는 기준값 w_{4_basic}으로부터, 적절한 Cu=w₄/w_{4_basic}를 어림할 수 있다.

어림된 적절한 Cu=w₄/w_{4_basic}(value)가, 변수(층 높이, 급행 영역 거리, 층수, 정격 속도, 가속도, 엘리베이터 정원, 엘리베이터 대수, 문 개폐 시간, 제어 파라미터 N)의 어느 것에 대하여 도 4 또는 도 5와 같은 변화를 나타냈다고 하면, 상기 실시예 1의 식(2)의 함수 f를 정하는 순서와 같은 순서로, 식(15)의 함수 cf를 정할 수 있다.

또, 식(15)을 결정하는 순서에 있어서, 모든 조건에서 가중치 계수 w₄의 적정값을 사전의 실험에 의해 어림할 필요는 없다.

그러나 보정값 Cu와 모든 요소의 관계를 나타내는 함수 cf가, 도 4 또는 도 5에 나타내는 것과 같은 단조로운 변화를 나타내는 경우는 적어, 복잡한 함수가 될 것이 예상된다.

함수에 포함되는 요소는 적은 쪽이, 보정값 Cu의 변화가 단조롭게 되어, 함수가 보다 단순하게 된다.

그래서, 모든 요소에 대응하는 보정값 대신에, 층 높이, 층수, 급행 영역 거리 등의 빌딩 사양에 따른 보정값과, 정격 속도, 가속도, 엘리베이터 정원, 엘리베이터 대수, 문 개폐 시간 등의 엘리베이터 사양에 따른 보정값과, 제어 파라미터 N에 따른 보정값을 개별로 연산한다.

예컨대, 빌딩 사양에 의한 보정값 C_S를 층 높이, 층수, 급행 영역 거리 등을 이용하여, 예컨대, 이하의 식(16)의 특정한 함수 cq에 따라 도출한다.

함수 cq는, 사전의 시뮬레이션 실험 등에 의해 실험적으로 얻어진 층 높이, 층수, 급행 영역 거리 등과 보정값 C_S의 관계를 기초로 결정된다.

이하, 식(16)을 결정하는 순서에 대하여 설명한다.

예컨대, 구하는 보정값 C_S를 보정 계수로서 이용하여, 식(13)의 기준값 w_{4_basic}에 승산하는 것으로 가정하면, 가중치 계수 w₄는 하기와 같이 나타내어진다.

w₄=w_{4_basic}×C_S

여기서, 가중치 계수 w₄의 적정값을 사전의 실험에 의해 어림했다고 하면, w₄=w_{4_basic}×C_S이면, C_S=w₄/w_{4_basic}이어야 한다.

어림된 가중치 계수 w₄와, 식(13)에 의해 연산되는 기준값 w_{4_basic}으로부터, 적절한 C_S=w₄/w_{4_basic}를 어림할 수 있다.

어림된 적절한 C_S=w₄/w_{4_basic}(value)가, 변수(층 높이, 급행 영역 거리, 층수)의 어느 것에 대하여 도 4 또는 도 5와 같은 변화를 나타냈다고 하면, 상기 실시예 1의 식(2)의 함수 f를 정하는 순서와 같은 순서로, 식(16)의 함수 cq를 정할 수 있다.

또한, 예컨대, 엘리베이터 사양에 의한 보정값 C_P를 정격 속도, 가속도, 엘리베이터 대수, 엘리베이터 정원, 문 개폐 시간 등을 이용하여, 식(17)의 특정한 함수 cp에 따라 도출한다.

함수 cp는, 사전의 시뮬레이션 실험 등에 의해 실험적으로 얻어진 정격 속도, 가속도, 엘리베이터 정원, 엘리베이터 대수, 문 개폐 시간 등과 보정값 C_P의 관계를 기초로 결정된다.

이하, 식(17)을 결정하는 순서에 대하여 설명한다.

예컨대, 구하는 보정값 C_P를 보정 계수로서 이용하여, 식(13)의 기준값 w_{4_basic}에 승산한다고 가정하면, 가중치 계수 w₄는 하기와 같이 나타내어진다.

w₄=w_{4_basic}×C_P

여기서, 가중치 계수 w₄의 적정값을 사전의 실험에 의해 어림했다고 하면, w₄=w_{4_basic}×C_P이면, C_P=w₄/w_{4_basic}이어야 한다.

어림된 가중치 계수 w₄와, 식(13)에 의해 연산되는 기준값 w_{4_basic}으로부터, 적절한 C_P=w₄/w_{4_basic}를 어림할 수 있다.

어림된 적절한 C_P=w₄/w_{4_basic}(value)가, 변수(정격 속도, 가속도, 엘리베이터 정원, 엘리베이터 대수, 문 개폐 시간)의 어느것에 대하여 도 4 또는 도 5와 같은 변화를 나타냈다고 하면, 상기 실시예 1의 식(2)의 함수 f를 정하는 순서와 같은 순서로, 식(17)의 함수 cp를 정할 수 있다.

또한, 예컨대, 제어 파라미터 N에 의한 보정값 C_C를, 제어 파라미터 N을 이용하여, 식(18)의 특정한 함수 cc에 따라 도출한다.

함수 cc는, 사전의 시뮬레이션 실험에 의해 실험적으로 얻어진 제어 파라미터 N과 보정값 C_C의 관계를 기초로 결정된다. 제어 파라미터 N은, 상기 실시예 1에서 설명한 제어 파라미터 N과 같다.

이하, 식(18)을 결정하는 순서에 대하여 설명한다.

예컨대, 구하는 보정값 C_C를 보정 계수로서 이용하여, 식(13)의 기준값 w_{4_basic}에 승산한다고 가정하면, 가중치 계수 w₄는 하기와 같이 나타내어진다.

w₄=w_{4_basic}×C_C

여기서, 가중치 계수 w₄의 적정값을 사전의 실험에 의해 어림했다고 하면, w₄=w_{4_basic}×C_C이면, C_C=w₄/w_{4_basic}이어야 한다.

어림된 가중치 계수 w₄와, 식(13)에 의해 연산되는 기준값 w_{4_basic}으로부터, 적절한 C_C=w₄/w_{4_basic}를 어림할 수 있다.

어림된 적절한 C_C=w₄/w_{4_basic}(value)가, 변수(제어 파라미터 N_1, 제어 파라미터 N_2, …, 제어 파라미터 N_N)의 어느 것에 대하여 도 4 또는 도 5와 같은 변화를 나타냈다고 하면, 상기 실시예 1의 식(2)의 함수 f를 정하는 순서와 같은 순서로, 식(18)의 함수 cc를 정할 수 있다.

최종적인 가중치 계수 w₄를 연산하기 위해 가중치 계수 기준값 w_{4_basic}를 보정하는 값을 C_final이라고 하면, 식(16), (17), (18)에 의해 개별로 연산되는 C_S, C_P, C_C와 C_final 사이의 식이 필요해진다.

함수 f는, 사전의 시뮬레이션 실험 등에 의해 실험적으로 얻어진 C_S, C_P, C_C등과 C_final의 관계를 기초로 결정된다.

예컨대, 보정값 C_final를 보정 계수로서 이용하여, 식(13)의 기준값 w_{4_basic}에 승산한다고 가정하면, 가중치 계수 w₄는 하기와 같이 나타내어진다.

w₄=w_{4_basic}×C_final

여기서, 가중치 계수 w₄의 적정값을 사전의 실험에 의해 어림했다고 하면, w₄=w_{4_basic}×C_S이면, C_final=w₄/w_{4_basic}이어야 한다.

어림된 가중치 계수 w₄와, 식(13)에 의해 연산되는 기준값 w_{4_basic}으로부터, 적절한 C_final=w₄/w_{4_basic}를 어림할 수 있다.

어림된 적절한 C_final=w₄/w_{4_basic}(value)가, 변수(C_S, C_P, C_C)의 어느 것에 대하여 도 4 또는 도 5와 같은 변화를 나타냈다고 하면, 상기 실시예 1의 식(2)의 함수 f를 정하는 순서와 같은 순서로, 식(19)의 함수 f_final를 정할 수 있다.

식(19)에 의해 나타내어지는 함수 f_final로서, 예컨대, 다음과 같은 식(20)이 있다.

식(20)을 이용하면, 가령, 층 높이, 층수 또는 급행 영역 거리의 증가에 의해, 기준 환경으로 하는 빌딩 사양에 비하여 주행 거리가 2배로 되고, 식(1)의 주행 거리의 평가값 E₄(i)가 2배로 되어도, 보정값 C_S, C_P, C_C의 어느 것에 의해, 가중 치 계수 w₄가 1/2로 되기 때문에, 주행 거리의 평가값 E₄(i)가 지나치게 중시되는 경우가 없게 된다. 식(20)은 식(19)에 의해 나타내어지는 식의 일례이다.

식(16)(17)(18)에서는, 모든 요소를 빌딩 사양과, 엘리베이터 사양과, 제어 파라미터 N의 3개의 카테고리로 대별하고, 카테고리마다 보정값을 연산하고 있지만, 카테고리의 수는 3개에 한정되지 않는다. 또한, 요소의 각 카테고리로의 분류방법도 상기의 방법에 한정되지 않는다.

상술한 방법에서는, 카테고리마다 보정값을 연산하고 있지만, 함수에 포함되는 요소는 적은 쪽이, 함수가 보다 단순하게 된다. 요소 하나씩에 대한 보정값을 연산하는 것으로, 함수가 보다 단순하게 된다.

그래서, 보정값 연산부(32)의 층 높이 보정값 연산부(32a)는, 빌딩의 층 높이에 따라, 이하와 같은 보정값 C₁를 연산한다.

함수 f₁는 사전의 시뮬레이션 실험 등에 의해 실험적으로 얻어진 층 높이와 보정값 C₁의 관계를 기초로 결정된다.

예컨대, 보정값 C₁를 보정 계수로서 이용하여, 식(13)의 기준값 w_{4_basic}에 승산한다고 가정하면, 가중치 계수 w₄는 하기와 같이 나타내어진다.

w₄=w_{4_basic}×C₁

여기서, 가중치 계수 w₄의 적정값을 사전의 실험에 의해 어림했다고 하면, w₄=w_{4_basic}×C₁이면, C₁=w₄/w_{4_basic}이어야 한다.

어림된 가중치 계수 w₄와, 식(13)에 의해 연산되는 기준값 w_{4_basic}로부터, 적절한 C₁=w₄/w_{4_basic}를 어림할 수 있다.

어림된 적절한 C₁=w₄/w_{4_basic}(value)가, 변수(층 높이)에 대하여 도 4 또는 도 5와 같은 변화를 나타냈다고 하면, 상기 실시예 1의 식(2)의 함수 f를 정하는 순서와 같은 순서로, 식(21)의 함수 f₁를 정할 수 있다.

또, 층 높이가 높아지면, 그에 비례하여 엘리베이터의 주행 거리가 길어진다. 주행 거리가 길어지면 주행 거리 평가값이 큰 값으로 된다. 그러나 승객의 대기 시간에는, 엘리베이터의 정지 시간 등도 포함되기 때문에, 가령 층 높이가 2배로 되어도, 대기 시간은 그에 비례하여 2배가 되는 것은 아니다. 그 때문에, 주행 거리 평가값과 대기 시간 평가값의 관계를 고려하면, 주행 거리 평가값의 가중치 계수는, 층 높이가 높아질수록, 작은 값으로 연산될 필요가 있다.

그래서, 예컨대, 다음과 같은 층 높이에 의한 가중치 계수의 보정 계수를 연산한다.

기준층 높이란, 기준 환경으로 하는 빌딩의 층 높이로 한다. 식(22)의 보정 계수를 가중치 계수 기준값에 승산하면, 기준층 높이와 비교하여, 층 높이가 높아질수록, 가중치 계수는 작은 값으로 연산된다. 주행 거리가 길어질수록 주행 거리 평가값이 큰 값으로 되는 것을 상정하여 설명하고 있지만, 주행 거리가 커질수록, 주행 거리 평가값이 작은 값이 되도록 주행 거리 평가값을 연산하는 것이면, 주행 거리 평가값의 가중치 계수는, 층 높이가 높아질수록, 큰 값으로 연산될 필요가 있다.

이 경우는, 예컨대, 식(22)로 표시되는 값의 역수를, 보정 계수 C₁로 해도 좋다. 식(22)의 보정 계수는, 식(21)에 의해 나타내어지는 층 높이에 의한 보정값의 일례이다.

보정값 연산부(32)의 급행 영역 거리 보정값 연산부(32b)는, 빌딩의 급행 영역 거리에 따라 이하와 같은 보정값 C₂를 연산한다.

함수 f₂는, 사전의 시뮬레이션 실험 등에 의해 실험적으로 얻어진 급행 영역 거리와 보정값 C₂의 관계를 기초로 결정된다.

예컨대, 보정값 C₂를 보정 계수로서 이용하고, 식(13)의 기준값 w_{4_basic}에 승산한다고 가정하면, 가중치 계수 w₄는 하기와 같이 나타내어진다.

w₄=w_{4_basic}×C₂

여기서, 가중치 계수 w₄의 적정값을 사전의 실험에 의해 어림했다고 하면, w₄=w_{4_basic}×C₂이면, C₂=w₄/w_{4_basic}이어야 한다.

어림된 가중치 계수 w₄와, 식(13)에 의해 연산되는 기준값 w_{4_basic}으로부터, 적절한 C₂=w₄/w_{4_basic}를 어림할 수 있다.

어림된 적절한 C₂=w₄/w_{4_basic}(value)가, 변수(급행 영역 거리)에 대하여 도 4 또는 도 5와 같은 변화를 나타냈다고 하면, 상기 실시예 1의 식(2)의 함수 f를 정하는 순서와 같은 순서로, 식(23)의 함수 f₂를 정할 수 있다.

또, 급행 영역 거리가 길어지면, 그에 비례하여 엘리베이터의 주행 거리가 길어진다. 주행 거리가 길어지면 주행 거리 평가값이 큰 값으로 된다. 그러나 승객의 대기 시간에는, 엘리베이터의 정지 시간 등도 포함되기 때문에, 가령 급행 영역 거리가 2배로 되어도, 대기 시간은 그에 비례하여 2배가 되는 것은 아니다. 그 때문에, 주행 거리 평가값과 대기 시간 평가값의 관계를 고려하면, 주행 거리 평가값의 가중치 계수는, 급행 영역 거리가 길어질수록, 작은 값으로 연산될 필요가 있다.

그래서, 예컨대, 다음과 같은 급행 영역 거리에 의한 가중치 계수의 보정 계수를 연산한다.

기준 급행 영역 거리란, 기준 환경으로 하는 빌딩의 급행 영역 거리로 한다. 식(24)의 보정 계수를 가중치 계수 기준값에 승산하면, 기준 급행 영역 거리와 비교하여, 급행 영역 거리가 길어질수록, 가중치 계수는 작은 값으로 연산된다. 주 행 거리가 길어질수록 주행 거리 평가값이 큰 값으로 되는 것을 상정하여 설명하고 있지만, 주행 거리가 커질수록, 주행 거리 평가값이 작은 값이 되도록 주행 거리 평가값을 연산하는 것이면, 주행 거리 평가값의 가중치 계수는, 급행 영역 거리가 높아질수록, 큰 값으로 연산될 필요가 있다.

이 경우는, 예컨대, 식(24)로 표시되는 값의 역수를, 보정 계수 C₂로 해도 좋다. 식(24)의 보정 계수는, 식(23)에 의해 나타내어지는 급행 영역 거리에 의한 보정값의 일례이다.

보정값 연산부(32)의 층수 보정값 연산부(32c)는 빌딩의 층수에 따라 이하와 같은 보정값 C₃를 연산한다.

함수 f₃는, 사전의 시뮬레이션 실험 등에 의해 실험적으로 얻어진 층수와 보정값 C₃의 관계를 기초로 결정된다.

예컨대, 보정값 C₃를 보정 계수로서 이용하고, 식(13)의 기준값 w_{4_basic}에 승산한다고 가정하면, 가중치 계수 w₄는 하기와 같이 나타내어진다.

w₄=w_{4_basic}×C₃

여기서, 가중치 계수 w₄의 적정값을 사전의 실험에 의해 어림했다고 하면, w₄=w_{4_basic}×C₃이면, C₃=w₄/w_{4_basic}이어야 한다.

어림된 가중치 계수 w₄와, 식(13)에 의해 연산되는 기준값 w_{4_basic}으로부터, 적절한 C₃=w₄/w_{4_basic}를 어림할 수 있다.

어림된 적절한 C₃=w₄/w_{4_basic}(value)가, 변수(층수)에 대하여 도 4 또는 도 5와 같은 변화를 나타냈다고 하면, 상기 실시예 1의 식(2)의 함수 f를 정하는 순서와 같은 순서로, 식(25)의 함수 f₃를 정할 수 있다.

또, 층수가 많아지면, 그에 비례하여 엘리베이터의 주행 거리가 길어진다. 주행 거리가 길어지면 주행 거리 평가값이 큰 값으로 된다. 그러나 승객의 대기 시간에는, 엘리베이터의 정지 시간 등도 포함되기 때문에, 가령 층수가 2배로 되어도, 대기 시간은 그에 비례하여 2배가 되는 것은 아니다. 그 때문에, 주행 거리 평가값과 대기 시간 평가값의 관계를 고려하면, 주행 거리 평가값의 가중치 계수는, 층수가 많아질수록 작은 값으로 연산될 필요가 있다.

그래서, 예컨대, 다음과 같은 층수에 의한 가중치 계수의 보정 계수를 연산한다.

기준 층수란 기준 환경으로 하는 빌딩의 층수로 한다. 식(26)의 보정 계수를 가중치 계수 기준값에 승산하면, 기준 층수와 비교하여, 층수가 많아질수록, 가중치 계수는 작은 값으로 연산된다. 주행 거리가 길어질수록 주행 거리 평가값이 큰 값으로 되는 것을 상정하여 설명하고 있지만, 주행 거리가 커질수록, 주행 거리 평가값이 작은 값이 되도록 주행 거리 평가값을 연산하는 것이면, 주행 거리 평가 값의 가중치 계수는, 층수가 많아질수록 큰 값으로 연산될 필요가 있다.

이 경우는, 예컨대, 식(26)으로 표시되는 값의 역수를, 보정 계수 C₃로 해도 좋다. 식(26)의 보정 계수는 식(25)에 의해 나타내어지는 층수에 의한 보정값의 일례이다.

보정값 연산부(32)의 정격 속도 보정값 연산부(32d)는, 정격 속도에 따라, 이하와 같은 보정값 C₄를 연산한다.

함수 f₄는 사전의 시뮬레이션 실험 등에 의해 실험적으로 얻어진 정격 속도와 보정값 C₄의 관계를 기초로 결정된다.

예컨대, 보정값 C₄를 보정 계수로서 이용하여, 식(13)의 기준값 w_{4_basic}에 승산한다고 가정하면, 가중치 계수 w₄는 하기와 같이 나타내어진다.

w₄=w_{4_basic}×C₄

여기서, 가중치 계수 w₄의 적정값을 사전의 실험에 의해 어림했다고 하면, w₄=w_{4_basic}×C₄이면, C₄=w₄/w_{4_basic}이어야 한다.

어림된 가중치 계수 w₄와, 식(13)에 의해 연산되는 기준값 w_{4_basic}으로부터, 적절한 C₄=w₄/w_{4_basic}를 어림할 수 있다.

어림된 적절한 C₄=w₄/w_{4_basic}(value)가, 변수(정격 속도)에 대하여 도 4 또는 도 5와 같은 변화를 나타냈다고 하면, 상기 실시예 1의 식(2)의 함수 f를 정하는 순서와 같은 순서로, 식(27)의 함수 f₄를 정할 수 있다.

보정값 연산부(32)의 가속도 보정값 연산부(32e)는, 가속도에 따라, 이하와 같은 보정값 C₅를 연산한다.

함수 f₅는 사전의 시뮬레이션 실험 등에 의해 실험적으로 얻어진 가속도와 보정값 C₅의 관계를 기초로 결정된다.

예컨대, 보정값 C₅를 보정 계수로서 이용하여, 식(13)의 기준값 w_{4_basic}에 승산한다고 가정하면, 가중치 계수 w₄는 하기와 같이 나타내어진다.

w₄=w_{4_basic}×C₅

여기서, 가중치 계수 w₄의 적정값을 사전의 실험에 의해 어림했다고 하면, w₄=w_{4_basic}×C₅이면, C₅=w₄/w_{4_basic}이어야 한다.

어림된 가중치 계수 w₄와, 식(13)에 의해 연산되는 기준값 w_{4_basic}으로부터, 적절한 C₅=w₄/w_{4_basic}를 어림할 수 있다.

어림된 적절한 C₅=w₄/w_{4_basic}(value)가, 변수(가속도)에 대하여 도 4 또는 도 5와 같은 변화를 나타냈다고 하면, 상기 실시예 1의 식(2)의 함수 f를 정하는 순서와 같은 순서로, 식(28)의 함수 f₅를 정할 수 있다.

보정값 연산부(32)의 엘리베이터 대수 보정값 연산부(32f)는, 엘리베이터 대수에 따라, 이하와 같은 보정값 C₆를 연산한다.

함수 f₆는, 사전의 시뮬레이션 실험 등에 의해 실험적으로 얻어진 엘리베이터 대수와 보정값 C₆의 관계를 기초로 결정된다.

예컨대, 보정값 C₆를 보정 계수로서 이용하여, 식(13)의 기준값 w_{4_basic}에 승산한다고 가정하면, 가중치 계수 w₄는 하기와 같이 나타내어진다.

w₄=w_{4_basic}×C₆

여기서, 가중치 계수 w₄의 적정값을 사전의 실험에 의해 어림했다고 하면, w₄=w_{4_basic}×C₆이면, C₆=w₄/w_{4_basic}이어야 한다.

어림된 가중치 계수 w₄와, 식(13)에 의해 연산되는 기준값 w_{4_basic}으로부터, 적절한 C₆=w₄/w_{4_basic}를 어림할 수 있다.

어림된 적절한 C₆=w₄/w_{4_basic}(value)가, 변수(엘리베이터 대수)에 대하여 도 4 또는 도 5와 같은 변화를 나타냈다고 하면, 상기 실시예 1의 식(2)의 함수 f를 정 하는 순서와 같은 순서로, 식(29)의 함수 f₆를 정할 수 있다.

또, 엘리베이터 대수가 많아지면, 같은 승객수, 교통 패턴이었다고 해도, 승객의 대기 시간은 감소한다. 그러나 엘리베이터의 주행 거리는 변하지 않는다. 그 때문에, 주행 거리 평가값과 대기 시간 평가값의 관계를 고려하면, 주행 거리 평가값의 가중치 계수는, 엘리베이터 대수가 많아질수록, 작은 값으로 연산될 필요가 있다.

그래서, 예컨대, 다음과 같은 엘리베이터 대수에 의한 가중치 계수의 보정 계수를 연산한다.

여기서, r는 상대도(0 이상 1 이하)를 나타낸다. 식(30)의 보정 계수를 가중치 계수 기준값에 승산하면, 엘리베이터 대수가 많아질수록, 가중치 계수는 작은 값으로 연산된다. 식(30)의 보정 계수는 식(29)에 의해 나타내어지는 엘리베이터 대수에 의한 보정값의 일례이다.

보정값 연산부(32)의 엘리베이터 정원 보정값 연산부(32g)는 엘리베이터 정원에 따라 이하와 같은 보정값 C₇를 연산한다.

함수 f₇는 사전의 시뮬레이션 실험 등에 의해 실험적으로 얻어진 엘리베이터 정원과 보정값 C₇의 관계를 기초로 결정된다.

예컨대, 보정값 C₇를 보정 계수로서 이용하여, 식(13)의 기준값 w_{4_basic}에 승산한다고 가정하면, 가중치 계수 w₄는 하기와 같이 나타내어진다.

w₄=w_{4_basic}×C₇

여기서, 가중치 계수 w₄의 적정값을 사전의 실험에 의해 어림했다고 하면, w₄=w_{4_basic}×C₇이면, C₇=w₄/w_{4_basic}이어야 한다.

어림된 가중치 계수 w₄와, 식(13)에 의해 연산되는 기준값 w_{4_basic}으로부터 적절한 C₇=w₄/w_{4_basic}를 어림할 수 있다.

어림된 적절한 C₇=w₄/w_{4_basic}(value)가, 변수(엘리베이터 정원)에 대하여 도 4 또는 도 5와 같은 변화를 나타냈다고 하면, 상기 실시예 1의 식(2)의 함수 f를 정하는 순서와 같은 순서로, 식(31)의 함수 f₇를 정할 수 있다.

보정값 연산부(32)의 문 개폐 시간 보정값 연산부(32h)는 문 개폐 시간에 따라 이하와 같은 보정값 C₈를 연산한다.

함수 f₈는, 사전의 시뮬레이션 실험 등에 의해 실험적으로 얻어진 문 개폐 시간과 보정값 C₈의 관계를 기초로 결정된다.

예컨대, 보정값 C₈를 보정 계수로서 이용하여, 식(13)의 기준값 w_{4_basic}에 승 산한다고 가정하면, 가중치 계수 w₄는 하기와 같이 나타내어진다.

w₄=w_{4_basic}×C₈

여기서, 가중치 계수 w₄의 적정값을 사전의 실험에 의해 어림했다고 하면, w₄=w_{4_basic}×C₈이면, C₈=w₄/w_{4_basic}이어야 한다.

어림된 가중치 계수 w₄와, 식(13)에 의해 연산되는 기준값 w_{4_basic}으로부터, 적절한 C₈=w₄/w_{4_basic}를 어림할 수 있다.

어림된 적절한 C₈=w₄/w_{4_basic}(value)가, 변수(문 개폐 시간)에 대하여 도 4 또는 도 5와 같은 변화를 나타냈다고 하면, 상기 실시예 1의 식(2)의 함수 f를 정하는 순서와 같은 순서로, 식(32)의 함수 f₈를 정할 수 있다.

보정값 연산부(32)의 제어 파라미터 보정값 연산부(32i)는, 제어 파라미터 N에 따라, 이하와 같은 보정값 C₉를 연산한다.

함수 f₉는, 사전의 시뮬레이션 실험 등에 의해 실험적으로 얻어진 제어 파라미터 N과 보정값 C₉의 관계를 기초로 결정된다. 단, 본 실시예 3에서는, 보정값 C₉를 하나라고 하고 있지만, 제어 파라미터 N의 수에 따라, 보정값 C₉의 수는 몇개이더라도 좋다.

예컨대, 보정값 C₉를 보정 계수로서 이용하여, 식(13)의 기준값 w_{4_basic}에 승산한다고 가정하면, 가중치 계수 w₄는 하기와 같이 나타내어진다.

w₄=w_{4_basic}×C₉

여기서, 가중치 계수 w₄의 적정값을 사전의 실험에 의해 어림했다고 하면, w₄=w_{4_basic}×C₉이면, C₉=w₄/w_{4_basic}이어야 한다.

어림된 가중치 계수 w₄와, 식(13)에 의해 연산되는 기준값 w_{4_basic}으로부터, 적절한 C₉=w₄/w_{4_basic}를 어림할 수 있다.

어림된 적절한 C₉=w₄/w_{4_basic}(value)가, 변수(제어 파라미터 N)에 대하여 도 4 또는 도 5와 같은 변화를 나타냈다고 하면, 상기 실시예 1의 식(2)의 함수 f를 정하는 순서와 같은 순서로, 식(33)의 함수 f₉를 정할 수 있다.

보정값 연산부(32)에서는, 최종적인 가중치 계수 w₄를 연산하기 위해 가중치 계수 기준값 w_{4_basic}를 보정하는 값을 C_final이라고 하면, 식(21), (23), (25), (27), (28), (29), (31), (32), (33)에 의해 개별로 연산되는 C₁~C₉와 C_final 사이의 함수 f_{final_2}를 기초로, C_final를 연산해야 한다.

함수 f_{final_2}는 사전의 시뮬레이션 실험 등에 의해 실험적으로 얻어진 C₁~C₉와 C_final의 관계를 기초로 결정된다.

w₄=w_{4_basic}×C_final

어림된 적절한 C_final=w₄/w_{4_basic}(value)가, 변수(C₁, C₂, C₃, C₄, C₅, C₆, C₇, C₈, C₉)의 어느 것에 대하여 도 4 또는 도 5와 같은 변화를 나타냈다고 하면, 상기 실시예 1의 식(2)의 함수 f를 정하는 순서와 같은 순서로, 식(34)의 함수 f_{final_2}을 정할 수 있다.

상기의 식(34)에 의해 구해지는 보정 계수 C_final를, 하기의 식(35)에 나타낸 바와 같이, 기준 파라미터 연산부(31)에 의해 연산된 가중치 계수의 기준값 w_{4_basic}에 승산하는 것에 의해, 가중치 계수 w₄를 연산한다(단계 ST23).

식(34)에 의해 나타내어지는 함수 f_{final_2}로서, 예컨대, 다음과 같은 식(36)이 있다.

식(36)을 이용하면, 가령, 층 높이, 층수 또는 급행 영역 거리의 증가에 의해, 기준 환경으로 하는 빌딩 사양에 비하여 주행 거리가 2배로 되고, 식(1)의 주행 거리의 평가값 E₄(i)가 2배로 되어도, 보정값 C₁, C₂, C₃의 어느 것에 의해, 가중치 계수 w₄가 1/2로 되기 때문에, 주행 거리의 평가값 E₄(i)가 지나치게 중시되는 경우가 없게 된다. 식(36)은 식(34)에 의해 나타내어지는 식의 일례이다.

보정값 연산부(32)가 가중치 계수 w₄를 연산하면, 이후, 단계 ST3 내지 ST7의 처리가 실시되지만, 단계 ST3 내지 ST7의 처리는 상기 실시예 1과 마찬가지기 때문에 설명을 생략한다.

본 실시예 3에서는, 가중치 계수 w₄를 연산하는 것에 있어서, 엘리베이터의 운행 개시 후에도 수시 변동하는 교통 상태에 따라 기준값 w_{4_basic}를 연산하고, 다른 제어 파라미터 N에 의한 영향은 제어 파라미터 보정값 연산부(32i)에 의해 연산되는 보정값 C₉에 의해 고려하고 있다.

그러나, 상기 실시예 1에서 설명하고 있듯이, 제어 파라미터 N의 중에는, 엘리베이터의 운행 개시 후에 변동하는 파라미터와, 변동하지 않는 파라미터가 있다.

그래서, 제어 파라미터 N에 관해서는, 기준 파라미터 연산부(31)가 기준값 w_{4_basic}의 연산에 이용하도록 할 수도 있다.

예컨대, 엘리베이터의 운행 개시 후에도, 변동하는 제어 파라미터 N을, N_var로서 나타내고, N_var의 변동에 의한 영향을 기준 파라미터 연산부(31)에서 고려하면, 하기의 식(37)에 의해 기준값 w_{4_basic}를 연산한다.

기준 함수 f_{basic_2}는, 사전의 시뮬레이션 실험 등에 의해 실험적으로 얻어진 파라미터 P, Q, N_var과 기준값 w_{4_basic}의 사이의 관계를 기초로 결정된다.

예컨대, 특정 엘리베이터 사양, 빌딩 형상, 제어 파라미터 N의 하(기준 환경 하)에서 시뮬레이션 실험을 실시한 결과, 평균 대기 시간을 악화시키지 않는 범위에서, 최대의 주행 거리의 삭감량이 얻어지는 가중치 계수의 기준값 w_{4_basic}의 값(value)이, 변수(P, Q, N_var)의 어느 것의 변화에 대하여, 도 4 또는 도 5와 같은 변화를 나타낸 것으로 하면, 상기 실시예 1의 식(2)의 함수 f를 정하는 순서와 같은 순서로, 식(37)의 f_{basic_2}를 정할 수 있다.

또는, 예컨대, N_var이 운행 모드의 실시/미실시를 나타내는 파라미터라고 하면, N_var은, 운행 모드가 실시중(가령 "1"로 함)인 것인지, 미실시중(가령 "0"으로 함)인 것인지를 나타내는 두 가지로 되어, 선택할 수 있는 값의 수가 적고, 값도 기지(旣知)이며 한정된다.

그래서, 기준 파라미터 연산부(31)가 N_var의 상정값의 수만큼, 기준 함수를 준비함으로써 제어 파라미터 N에 의한 가중치 계수 w₄의 영향을 고려할 수도 있다.

예컨대, N_var의 상정값의 수가 n개 있고, n개의 각 값이 1~n까지라고 가정하면, 기준 파라미터 연산부(31)의 교통 상태 대응 기준값 연산부(31a)에서는, 하기의 식(38)과 같이 기준값 w_{4_basic}를 연산한다.

상기의 식(37)이나 식(38)에 의해 연산된 기준값 w_{4_basic}와, 나머지의 보정값을 이용하여, 예컨대, 식(35)과 같이, 가중치 계수 w₄를 연산할 수도 있다.

함수 f_{basic_1}~f_{basic_n}를 결정하는 순서는, 식(13)의 함수 f_basic를 결정하는 순서와 동일하다.

또, 정격 속도, 가속도, 엘리베이터 정원, 엘리베이터 대수, 문 개폐 시간, 층 높이, 층수, 급행 영역 거리 등의 엘리베이터 사양, 빌딩 사양을 나타내는 파라미터는, 엘리베이터가 공급되는 빌딩마다 다르지만, 엘리베이터의 운행 개시 후에 변동하는 경우는 적기 때문에, 사전의 작업에 의해, 미리 엘리베이터 그룹 관리 제어 장치에 보존되어 있는 것으로 한다. 단, 정격 속도, 가속도, 문 개폐 시간에 관해서는, 각 값의 최대값, 최소값, 평균값과 같은 고정값을 상정하고 있지만, 혹 시 센서에 의해 검지 가능하면, 순시값을 이용할 수도 있다.

또한, 식(1)의 대기 시간의 평가값 E₁(i)나 주행 거리의 평가값 E₄(i)로서, 대기 시간이나 주행 거리의 N승 평가값이 이용되는 경우는, 식(35)에 있어서, 보정값 C₁~C₉도 N승 하여 이용할 수도 있다.

가령, 층 높이, 층수 또는 급행 영역 거리의 증가에 의해, 주행 거리가 2배가 됨으로써 N승 평가의 영향에 의해, 식(1)의 주행 거리의 평가값 E₄(i)가 2^N배가 된다고 해도, 보정값 C₁, C₂, C₃ 중의 어느 것의 N승값에 의해, 가중치 계수 w₄가 1/(2^N)로 되기 때문에, 주행 거리의 평가값 E₄(i)가 지나치게 중시되는 경우는 없어진다.

또한, 식(34)이나 그 밖의 보정값의 회귀식의 도출 과정에서, 보정값을 보정 계수로서 이용하여, 기준값에 승산하는 것으로 하고 있지만, 어떠한 사칙연산을 이용하여 보정해도 좋다.

또한, 본 발명의 실시예 3에서는, 교통량, 교통 패턴, 정격 속도, 가속도, 엘리베이터 정원, 엘리베이터 대수, 문 개폐 시간, 층 높이, 급행 영역 거리, 층수, 제어 파라미터 N을 이용하여, 가중치 계수 w₄를 연산하고 있지만, 반드시 모든 요소를 이용하지 않더라도 좋다.

단, 일반적으로, 가중치 계수 w₄를 적은 요소로 연산할수록, 가중치 계수 w₄ 의 최적값과 비교하여, 연산되는 가중치 계수 w₄의 정밀도가 열화하게 된다.

예컨대, 가중치 계수 w₄의 연산에 이용되는 요소에 층 높이를 포함하지 않는다고 하면, 층 높이가 변화되었을 때에, 가중치 계수 w₄가 적정한 값으로 연산되지 않을 가능성은 높아진다.

또한, 본 실시예 3에서는, 가중치 계수 w₄의 연산을 예로 하여 설명했지만, 연산되는 제어 파라미터는 가중치 계수 w₄에만 한정되지 않는다. 예컨대, w₁, w₂, w₃ 등의 다른 가중치 계수를 연산할 수도 있다.

가중치 계수 w₄는, 승강장 호출을 할당하는 엘리베이터를 결정할 때에, 식(1)의 주행 거리의 평가값 E₄(i)를, 다른 평가값 E₁(i), E₂(i), E₃(i)와 비교하여, 어느 정도 중시하는 가를 상대적으로 나타내는 가중치 계수이다.

가중치 계수 w₄를 고정값으로 하는 대신에, 가중치 계수 w₁, w₂, w₃ 등을 동적으로 변동시키는 것에 의해, 대기 시간을 그다지 악화시키지 않고 주행 거리를 삭감할 수 있도록 운행 제어하는 것은 가능하고, 그것은 가중치 계수 w₄를 동적으로 변동시키는 것과 마찬가지이다.

이상에서 분명하듯이, 본 실시예 3에 의하면, 교통 상태를 나타내는 파라미터로부터 주행 거리의 평가 항목에 대한 가중치 계수 w₄의 기준값 w_{4_basic}를 도출하고, 엘리베이터 사양, 빌딩 사양 및 엘리베이터 제어 상태를 나타내는 파라미터에 따라 가중치 계수 w₄의 기준값 w_{4_basic}를 보정하도록 구성했기 때문에, 교통 상태의 변동에 따라 적정한 가중치 계수를 얻을 수 있는 효과를 얻는다.

즉, 특정 요소(파라미터) 이외의 요소를 고정하여 기준 환경을 정하고, 기준 환경을 기초로 고정하지 않는 요소만을 변동시키는 기준 함수를 이용하여 제어 파라미터(1)의 기준값을 연산하는 것으로, 기준 함수가 단순하게 된다. 또한, 기준 환경과, 실제의 각 요소의 값의 차분에 의해 생기는 제어 파라미터(1)의 기준값과 적정값의 차이를 메우기 위한 보정값을 별도 연산하는 것으로, 제어 파라미터(1)를 도출하기 위한 방법이 전체로서도 단순해진다. 도출되는 제어 파라미터(1)가 상정값으로부터 벗어나는 상황을 추정하는 것이 용이하게 되고, 가령 제어 파라미터(1)가 상정값으로부터 벗어나고 있었다고 해도, 원인의 해명이 용이하게 되는 효과를 얻는다.

또, 본 실시예 3에서는, 기준 파라미터 연산부(31)가 가중치 계수의 기준값 w_{4_basic}를 연산하고, 보정값 연산부(32)가 기준값 w_{4_basic}를 보정하기 위한 보정값 C₁~C₉를 연산하는 것에 대하여 나타내었지만, 상기 실시예 2에서의 파라미터 연산부(21) 대신에, 기준 파라미터 연산부(31)가 제어 파라미터 X의 기준값을 연산하고, 보정값 연산부(32)가 제어 파라미터 X의 기준값을 보정하기 위한 보정값을 연산하고, 파라미터의 변동에 따라 제어 파라미터 X의 기준값을 보정하도록 할 수도 있다.

상기 실시예 2에서도 설명한 바와 같이, 제어 파라미터 X는 가중치 계수 w₄ 와 같은 연산 방법으로 구할 수 있기 때문에, 제어 파라미터 X의 기준값이나 보정값도, 가중치 계수의 기준값 w_{4_basic}나 보정값 C₁~C₉와 같은 연산 방법으로 구할 수 있다.

이상과 같이, 본 발명에 따른 엘리베이터 그룹 관리 제어 장치는, 복수의 엘리베이터 중에서, 엘리베이터의 주행 거리와 승객의 대기 시간의 관계를 고려하여, 승객의 대기 시간의 평가 항목과, 주행 거리의 평가 항목과, 예측된 주행 거리로부터 연산되는 가중치 계수로부터 연산된 각 엘리베이터의 총합 평가값에 의해, 최선의 엘리베이터를 선택하여 할당하도록 구성하여, 승객의 대기 시간이 길어지는 등의 불편한 상황의 발생을 초래하지 않고, 엘리베이터의 주행 거리를 삭감하여, 에너지 절약 효과를 높일 수 있기 때문에, 복수의 엘리베이터가 설치되는 빌딩에서의 엘리베이터 그룹 관리 제어 장치에 이용하는 데 적합하다.

Claims

복수의 엘리베이터가 운용되고 있을 때 승강장 호출이 발생하면, 상기 승강장 호출을 각 엘리베이터에 할당한 경우에, 각 엘리베이터가 상기 승강장 호출에 응답하여, 현재 위치로부터 승강장 호출 발생층에 이르기까지 필요한 이동 시간을 예측하고, 또한, 각 엘리베이터가 상기 승강장 호출에 응답하여, 현재 위치로부터 승강장 호출 발생층에 이르기까지의 주행 거리를 예측하는 예측 연산 수단과,

상기 이동 시간에 관한 평가값의 가중치 계수를 결정하고, 상기 주행 거리에 관한 평가값의 가중치 계수를, 상기 복수의 엘리베이터가 설치된 빌딩의 사양을 포함하는 정보가 파라미터로서 설정된 함수를 이용하여 결정하는 가중치 계수 결정 수단과,

상기 예측 연산 수단에서 예측한 이동 시간 및 주행 거리를 이용하여 상기 각 평가값을 산출하고, 상기 산출한 각 평가값에 대해, 상기 가중치 결정 수단에서 결정한 각 가중치 계수에 의해 가중하는 것에 의해, 상기 각 엘리베이터의 총합 평가값을 연산하는 총합 평가값 연산 수단과,

복수의 엘리베이터 중 가장 좋은 엘리베이터임을 나타내는 총합 평가값을, 상기 총합 평가값 연산 수단에 의해 연산된 총합 평가값으로부터 선택하고, 선택한 총합 평가값의 엘리베이터에 상기 승강장 호출을 할당하는 승강장 호출 할당 수단

을 구비한 엘리베이터 그룹 관리 제어 장치.
제 1 항에 있어서,

상기 가중치 계수 결정 수단에서 이용하는 상기 함수는 교통 상태, 엘리베이터 사양 및 엘리베이터 제어 상태를 나타내는 파라미터 중, 적어도 하나 이상의 파라미터와, 상기 빌딩 사양을 나타내는 파라미터에 따라 변화하는 함수인 것을 특징으로 하는 엘리베이터 그룹 관리 제어 장치.
제 2 항에 있어서,

상기 가중치 계수 결정 수단에서 이용하는 상기 함수는, 주행 거리에 관한 평가값이 단조(單調) 증가 함수로부터 산출되는 값인 것으로 상정한 경우에 상기 주행 거리의 평가값에 대해 단조(單調) 감소하는 함수이고, 또한, 상기 주행 거리에 관한 평가값이 단조 감소 함수로부터 산출되는 값인 것으로 상정한 경우 상기 주행 거리의 평가값에 대해 단조 증가하는 함수인

것을 특징으로 하는 엘리베이터 그룹 관리 제어 장치.
제 2 항에 있어서,

상기 가중치 계수 결정 수단은, 상기 교통 상태를 나타내는 파라미터로부터 상기 주행 거리의 평가값에 대한 가중치 계수의 기준값을 도출하는 기준 파라미터 연산부와,

상기 엘리베이터 사양, 빌딩 사양 및 엘리베이터 제어 상태를 나타내는 파라미터에 따라 변화하는 함수를 이용하여, 상기 가중치 계수의 기준값을 보정하기 위한 보정값을 산출하고, 상기 기준 파라미터 연산부가 도출한 기준값을 상기 보정값으로 보정하는 것에 의해, 상기 주행 거리에 관한 평가값의 가중치 계수를 결정하는 보정값 연산부를 포함하는 것을 특징으로 하는 엘리베이터 그룹 관리 제어 장치.
제 4 항에 있어서,

상기 보정값 연산부에서 이용하는 상기 함수는

상기 주행 거리에 관한 평가값이 단조 증가 함수로부터 산출되는 값인 것으로 상정한 경우에 상기 주행 거리의 평가값에 대해 단조 감소하는 함수이고, 또한, 상기 주행 거리에 관한 평가값이 단조 감소 함수로부터 산출되는 값인 것으로 상정한 경우에 상기 주행 거리의 평가값에 대해 단조 증가하는 함수인

것을 특징으로 하는 엘리베이터 그룹 관리 제어 장치.
제 2 항에 있어서,

상기 가중치 계수 결정 수단은, 주층(main floor) 이하의 층으로 구성되는 제 1 영역과 상기 주층보다 상층인 층으로 구성되는 제 2 영역으로 출발층과 목적층 각각을 구분하고, 또한 상기 제 1 및 제 2 영역 간의 교통량을 도출하고, 상기 제 1 영역으로부터 상기 제 2 영역으로의 교통량과 상기 제 2 영역으로부터 상기 제 1 영역으로의 교통량과의 조합에 관해 사전규정된 수치를, 상기 교통 상태를 나타내는 파라미터로서 산출하는 것을 특징으로 하는 엘리베이터 그룹 관리 제어 장치.
복수의 엘리베이터가 운용되고 있을 때 승강장 호출이 발생하면, 상기 승강장 호출을 각 엘리베이터에 할당한 경우에, 각 엘리베이터가 상기 승강장 호출에 응답하여, 현재 위치로부터 승강장 호출 발생층에 이르기까지 필요한 이동 시간을 예측하는 예측 연산 수단과,

상기 승강장 호출을 할당할 가능성이 있는 후보 엘리베이터의 선택 규칙에 대한 규칙 적합값을, 상기 복수의 엘리베이터가 설치된 빌딩 사양을 포함하는 정보가 파라미터로서 설정된 함수를 이용하여 연산하는 적합값 연산 수단과,

복수의 엘리베이터 중에서 상기 적합값 연산 수단에 의해 연산된 규칙 적합값이 선택 규칙을 만족하는 엘리베이터를 후보 엘리베이터로서 선택하는 후보 엘리베이터 선택 수단과,

상기 예측 연산 수단에 의해 예측한 이동 시간을 평가 항목으로 하는 상기 후보 엘리베이터의 총합 평가값을 연산하는 총합 평가값 연산 수단과,

복수의 엘리베이터 중 가장 좋은 엘리베이터임을 나타내는 총합 평가값을, 상기 총합 평가값 연산 수단에 의해 연산된 총합 평가값으로부터 선택하고, 상기 후보 엘리베이터 선택 수단에 의해 선택된 후보 엘리베이터 중에서 상기 선택한 총합 평가값의 후보 엘리베이터에 상기 승강장 호출을 할당하는 승강장 호출 할당 수단

을 구비한 엘리베이터 그룹 관리 제어 장치.
제 7 항에 있어서,

상기 적합값 연산 수단에서 이용하는 상기 함수는 교통 상태, 엘리베이터 사양 및 엘리베이터 제어 상태를 나타내는 파라미터 중, 적어도 하나 이상의 파라미터와, 상기 빌딩 사양을 나타내는 파라미터에 따라 변화하는 함수인 것을 특징으로 하는 엘리베이터 그룹 관리 제어 장치.
제 8 항에 있어서,

상기 적합값 연산 수단은, 상기 교통 상태를 나타내는 파라미터로부터 상기 후보 엘리베이터의 선택 규칙에 대한 규칙 적합값의 기준값을 도출하는 기준 파라미터 연산부와,

상기 엘리베이터 사양, 빌딩 사양 및 엘리베이터 제어 상태를 나타내는 파라미터에 따라 변화하는 함수를 이용하여, 상기 규칙 적합값의 기준값을 보정하기 위한 보정값을 산출하고, 상기 기준 파라미터 연산부가 산출한 기준값을 상기 보정값으로 보정하는 것에 의해, 상기 후보 엘리베이터의 선택 규칙에 대한 규칙 적합값을 산출하는 보정값 연산부를 포함하는 것을 특징으로 하는 엘리베이터 그룹 관리 제어 장치.
제 8 항에 있어서,

상기 적합값 연산 수단은, 주층 이하의 층으로 구성되는 제 1 영역과 상기 주층보다 상층인 층으로 구성되는 제 2 영역으로 출발층과 목적층 각각을 구분하고, 또한 상기 제 1 및 제 2 영역 간의 교통량을 도출하고, 상기 제 1 영역으로부터 상기 제 2 영역으로의 교통량과 상기 제 2 영역으로부터 상기 제 1 영역으로의 교통량과의 조합에 관해 사전규정된 수치를, 상기 교통 상태를 나타내는 파라미터로서 산출하는 것을 특징으로 하는 엘리베이터 그룹 관리 제어 장치.
복수의 엘리베이터가 운용되고 있을 때 승강장 호출이 발생하면, 상기 승강장 호출을 각 엘리베이터에 할당한 경우에, 각 엘리베이터가 상기 승강장 호출에 응답하여, 현재 위치로부터 승강장 호출 발생층에 이르기까지 필요한 이동 시간을 예측하고, 또한, 각 엘리베이터가 상기 승강장 호출에 응답하여, 현재 위치로부터 승강장 호출 발생층에 이르기까지의 주행 거리를 예측하는 예측 연산 단계와,

상기 이동 시간에 관한 평가값의 가중치 계수를 결정하고, 상기 주행 거리에 관한 평가값의 가중치 계수를, 상기 복수의 엘리베이터가 설치된 빌딩의 사양을 포함하는 정보가 파라미터로서 설정된 함수를 이용하여 결정하는 가중치 계수 결정 단계와,

상기 예측 연산 단계에서 예측한 이동 시간 및 주행 거리를 이용하여 상기 각 평가값을 산출하고, 상기 산출한 각 평가값에 대해, 상기 가중치 결정 단계에서 결정한 각 가중치 계수에 의해 가중하는 것에 의해, 상기 각 엘리베이터의 총합 평가값을 연산하는 총합 평가값 연산 단계와,

복수의 엘리베이터 중 가장 좋은 엘리베이터임을 나타내는 총합 평가값을, 상기 총합 평가값 연산 단계에 의해 연산된 총합 평가값으로부터 선택하고, 선택한 총합 평가값의 엘리베이터에 상기 승강장 호출을 할당하는 승강장 호출 할당 단계

를 구비한 엘리베이터 그룹 관리 제어 방법.
복수의 엘리베이터가 운용되고 있을 때 승강장 호출이 발생하면, 상기 승강장 호출을 각 엘리베이터에 할당한 경우에, 각 엘리베이터가 상기 승강장 호출에 응답하여, 현재 위치로부터 승강장 호출 발생층에 이르기까지 필요한 이동 시간을 예측하는 예측 연산 단계와,

상기 승강장 호출을 할당할 가능성이 있는 후보 엘리베이터의 선택 규칙에 대한 규칙 적합값을, 상기 복수의 엘리베이터가 설치된 빌딩 사양을 포함하는 정보가 파라미터로서 설정된 함수를 이용하여 연산하는 적합값 연산 단계와,

복수의 엘리베이터 중에서 상기 적합값 연산 단계에 의해 연산된 규칙 적합값이 선택 규칙을 만족하는 엘리베이터를 후보 엘리베이터로서 선택하는 후보 엘리베이터 선택 단계와,

상기 예측 연산 단계에 의해 예측된 이동 시간을 평가 항목으로 하는 상기 후보 엘리베이터의 총합 평가값을 연산하는 총합 평가값 연산 단계와,

복수의 엘리베이터 중 가장 좋은 엘리베이터임을 나타내는 총합 평가값을, 상기 총합 평가값 연산 단계에 의해 연산된 총합 평가값으로부터 선택하고, 상기 후보 엘리베이터 선택 단계에 의해 선택된 후보 엘리베이터 중에서 상기 선택한 총합 평가값의 후보 엘리베이터에 상기 승강장 호출을 할당하는 승강장 호출 할당 단계

를 구비한 엘리베이터 그룹 관리 제어 방법.