多目標電梯群控系統及方法
【專利摘要】本發明實施例公開了一種多目標電梯群控系統及方法。所述系統包括：群控分析計算模塊，部署在云計算中心內，用于對各個電梯上傳的電梯運行數據進行分析計算，以確定對電梯進行群控的群控算法；本地群控執行模塊，同所述群控分析計算模塊之間通過物聯網保持通訊連接，用于執行由所述群控分析計算模塊得出的群控算法；電梯控制模塊，與電梯群內不同的電梯對應設置，并且同所述群控分析計算模塊之間通過物聯網保持通訊連接，用于將所述電梯運行數據上傳至所述群控分析計算模塊。本發明實施例提供的多目標電梯群控系統及方法節省了電梯群控系統的開發及維護成本。
【專利說明】
多目標電梯群控系統及方法
技術領域
[0001]本發明實施例涉及電梯技術領域，尤其涉及一種多目標電梯群控系統及方法。
【背景技術】
[0002]隨著我國城鎮化的不斷推進，城市中樓宇也越來越多。而隨著樓宇數目的增多，電梯的群控系統也開始在市場上流行。
[0003]現有的電梯群控系統需要大量的存儲空間和高性能的處理器進行計算。隨著算法的不斷升級、電梯控制數的不斷增加，則需要不斷擴大存儲空間，更新硬件配置，從而帶來極大的開發及維護成本。
【發明內容】
[0004]針對上述技術問題，本發明實施例提供了一種多目標電梯群控系統及方法，以節省電梯群控系統的開發維護成本。
[0005]—方面，本發明實施例提供了一種多目標電梯群控系統，所述系統包括:
[0006]群控分析計算模塊，部署在云計算中心內，用于對各個電梯上傳的電梯運行數據進行分析計算，以確定對電梯進行群控的群控算法；
[0007]本地群控執行模塊，同所述群控分析計算模塊之間通過物聯網保持通訊連接，用于執行由所述群控分析計算模塊得出的群控算法；
[0008]電梯控制模塊，與電梯群內不同的電梯對應設置，并且同所述群控分析計算模塊之間通過物聯網保持通訊連接，用于將所述電梯運行數據上傳至所述群控分析計算模塊。
[0009]另一方面，本發明實施例還提供了一種多目標電梯群控方法，所述方法包括:
[0010]獲取電梯群內不同電梯的電梯運行數據；
[0011]在云計算中心內對所述電梯運行數據進行分析計算，以得到對電梯進行群控的群控算法；
[0012]將所述群控算法下發至電梯本地；
[0013]根據所述群控算法對電梯進行控制。
[0014]本發明實施例提供的多目標電梯群控系統及方法，通過在云端完成群控算法的分析，使得本地群控板對硬件配置的要求不高，從而降低硬件配置不斷更新所帶來的開發維護成本。
【附圖說明】
[0015]通過閱讀參照以下附圖所作的對非限制性實施例所作的詳細描述，本發明的其它特征、目的和優點將會變得更明顯:
[0016]圖1是本發明第一實施例提供的多目標電梯群控系統的結構圖；
[0017]圖2是本發明第二實施例提供的多目標電梯群控方法的流程圖；
[0018]圖3是本發明第三實施例提供的多目標電梯群控方法中分析計算操作的流程圖。
【具體實施方式】
[0019]下面結合附圖和實施例對本發明作進一步的詳細說明。可以理解的是，此處所描述的具體實施例僅僅用于解釋本發明，而非對本發明的限定。另外還需要說明的是，為了便于描述，附圖中僅示出了與本發明相關的部分而非全部結構。
[0020]第一實施例
[0021 ]本實施例提供了多目標電梯群控系統的一種技術方案。
[0022]參見圖1，所述多目標電梯群控系統包括:部署在云計算中心內的群控分析計算模塊11，以及部署在電梯群本地的本地群控執行模塊12及電梯控制模塊13。
[0023]所述群控分析計算模塊11部署在遠程的云計算中心內。它與部署在電梯群本地的本地群控執行模塊12及電梯控制模塊13之間均保持著通訊連接。
[0024]由于與對應于各個不同電梯的電梯控制模塊13之間保持著通訊連接，所述群控分析計算模塊11能夠獲取到由各個電梯控制模塊13上傳的各個電梯的電梯運行數據。通過對獲取到的上述電梯運行數據的分析計算，所述群控分析計算模塊11能夠得到更為適合當前的電梯運行情況的電梯群控算法。通過與本地群控執行模塊12之間的通訊連接，所述群控分析計算模塊11可以將得到的電梯群控算法下發至電梯群本地部署的所述本地群控執行模塊12，并由上述在電梯群本地的本地群控執行模塊12根據上述電梯群控算法對各個電梯執行實際的控制。
[0025]所述電梯運行數據包括:召梯信息、載重、運行方向及速度。
[0026]由于在遠程的云計算中心內設置了所述群控分析計算模塊11，使得電梯群控算法的生成并不在電梯本地。而且，在電梯群控算法生成后，所述電梯群控算法的備份被保留在云計算中心內。當電梯本地需要更新上述電梯群控算法之時，由部署在電梯本地的所述電梯控制模塊13從云計算中心進行下載。這樣一來，對電梯群執行群控的主要的計算資源被集中在云計算中心內，而在電梯本地的配置只需要維持電梯的日常運行控制即可。因此，對電梯群控系統的開發維護工作被迀移至云端，使得電梯群本地的計算資源和開發位置工作明顯減少。因而，所述多目標電梯群控系統能夠明顯的節省電梯群控系統的開發及維護成本。
[0027]所述本地群控執行模塊12的數目是一，并且部署在電梯群的本地。所述本地群控執行模塊12的功能在于根據由所述群控分析計算模塊11下發的電梯群控算法對所述電梯群進行控制。具體的，所述本地群控執行模塊12首先由所述群控分析計算模塊11獲取其下發的電梯群控算法，再根據所述電梯群控算法控制對應于各個不同電梯的電控控制模塊13執行上述電梯群控算法。
[0028]由于所述本地群控執行模塊12上的電梯群控算法的備份是從部署于在云計算中心內的群控分析計算模塊11實時下載而執行的，其本身并不需要進行復雜的電梯群控算法的推演。因此，所述本地群控執行模塊12并不需要配備有強大的計算系統，僅需要能夠維持電梯群控算法的正常運行即可。因此，在電梯群本地設置的本地群控執行模塊12上具有的計算資源較為有限。
[0029]所述電梯控制模塊13與所述本地群控執行模塊12之間也保持通訊連接。通過與所述本地群控執行模塊12之間的通訊連接，所述電梯控制模塊13在所述本地群控執行模塊12的控制下，對其對應的電梯執行所述電梯群控算法。
[0030]進一步優選的，所述多目標電梯群控系統還包括:第一通訊模塊14及第二通訊模塊15 ο
[0031]所述第一通訊模塊14用于維持所述群控分析計算模塊11與所述本地群控執行模塊12之間的通訊連接。并且，所述第一通訊模塊14可以是有線通訊模塊，還可以是無線通訊模塊。
[0032]所述第二通訊模塊15用于保障所述群控分析計算模塊11與所述電梯控制模塊13之間的通訊連接。與所述第一通訊模塊14相同，所述第二通訊模塊15也可以是有線通訊模塊，或者無線通訊模塊。
[0033]進一步優選的，所述多目標電梯群控系統還包括:串行召喚模塊16。
[0034]所述串行召喚模塊16的數目與電梯群中的電梯數目相同。也就是說，所述串行召喚模塊16與所述電梯控制模塊13相同，是對應于不同的電梯設置的。并且，所述串行召喚模塊16與其對應電梯的電梯控制模塊13之間通過串行接口連接。通過上述串行接口，所述串行召喚模塊16將電梯的電梯運行數據傳輸至與之對應的電梯控制模塊13，并由所述電梯控制模塊13繼續上傳至所述群控分析計算模塊11，以便將所述電梯運行數據用于所述電梯群控算法的生成。所述電梯運行數據中包含召梯信息。
[0035]本實施例通過在云計算中心內設置群控分析計算模塊，在電梯群本地設置本地群控執行模塊及對應于不同電梯的電梯控制模塊，使得群控系統的主要計算資源被迀移至云端，電梯群本地的計算資源較少，從而使得電梯群控系統的開發和維護工作集中在云端，大大節省了電梯群控系統的開發及維護成本。
[0036]第二實施例
[0037]本實施例提供了多目標電梯群控方法的一種技術方案。具體的，所述多目標電梯群控方法由本發明第一實施例提供的多目標電梯群控系統執行。
[0038]參見圖2，所述多目標電梯群控方法包括:
[0039]S21，獲取電梯群內不同電梯的電梯運行數據。
[0040]所述電梯運行數據包括:召梯信息、載重、運行方向及速度。
[0041]上述電梯運行數據的獲取是通過與部署于電梯本地的計算資源之間的網絡連接完成的。具體的，由部署在電梯本地的計算資源收集所述電梯運行數據。上述數據收集動作完成之后，通過與云計算中心之間的網絡連接，所述部署在電梯本地的計算資源將上述電梯運行數據上傳至云計算中心。
[0042]S22，在云計算中心內對所述電梯運行數據進行分析計算，以得到對電梯進行群控的群控算法。
[0043]對所述電梯運行數據的分析計算，主要目的在于通過分析提取所述電梯運行數據的特征，以便根據所述電梯運行數據的數據特征，定制適合當前運行情況的群控算法。
[0044]比如，通過對所述電梯運行數據的分析發現，在工作日上午九時至十時，出入電梯的人流量較多。則應該通過調整所述電梯群控算法，提高電梯的運行速度，減少電梯的停留時間，以便增大單位時間內電梯的有效運量。
[0045]S23，將所述群控算法下發至電梯本地。
[0046]云計算中心通過對電梯運行數據的分析計算，得到對電梯群進行群控的群控算法之后，通過與電梯群本地的計算資源之間的網絡連接，將已經生成的群控算法下發至電梯本地。
[0047]需要說明的是，由于群控算法的生成，也就是對電梯運行數據的分析計算不在電梯群本地執行，轉而在云端的云計算中心內完成。由于云計算中心內的計算資源相對集中，而對群控系統更多的開發及維護工作僅在云計算中心內即可完成，從而大大降低了對電梯群控系統進行開發及維護的成本。
[0048]S24，根據所述群控算法對電梯進行控制。
[0049]將所述群控算法下發至電梯群本地之后，部署在電梯群本地的計算資源根據獲取到的群控算法對所述電梯群中的電梯進行控制。
[0050]本實施例通過獲取電梯群內不同電梯的電梯運行數據，在云計算中心內對所述電梯運行數據進行分析計算，已得到對電梯進行群控的群控算法，并將所述群控算法下發至電梯本體，以及根據所述群控算法對電梯進行控制，使得電梯群控系統中大部分的計算資源上移至云計算中心內，對電梯群控系統的開發及維護工作也更多在云計算中心內完成，使得對電梯群控系統的開發及維護相對容易，大大節省了電梯群控系統的開發及維護成本。
[0051 ] 第三實施例
[0052]本實施例提供了多目標電梯群控方法中分析計算操作的一種技術方案。在該技術方案中，對所述電梯運行數據進行分析計算，以得到對電梯進行群控的群控算法包括:對所述電梯運行數據進行加權平均;若預定長度的時間段內，對所述電梯運行數據的加權平均的實際結果超出預定閾值，執行群控算法的參數調整。
[0053]參見圖3，對所述電梯運行數據進行分析計算，以得到對電梯進行群控的群控算法包括:
[0054]S31，對所述電梯運行數據進行加權平均。
[0055]對所述電梯運行數據中不同的數據項目分項進行加權平均。需要注意，各個數據項目對應的加權系數的和應該是一。
[0056]S32，若預定長度的時間段內，對所述電梯運行數據的加權平均的實際結果超出預定閾值，執行群控算法的參數調整。
[0057]在本實施例中，對所述加權平均的實際結果設定有預定閾值。如果所述加權平均的實際結果連續一段時間，比如，30天，超出所述預定閾值，則表示當前采用的群控算法與實際的控制需求之間并不相符，需要對所述群控算法進行參數調整。
[0058]對所述群控算法的參數調整可以是對加權系數進行的調整，也可以是對所述電梯運行數據中不同數據項目的計算算法的調整。比如，對不同數據項目的計算算法的調整可以是對平均等待時間的計算算法的變更。例如，將平均等待時間的計算算法由原來的算術平均改為平方平均。
[0059]另外，對所述群控算法的調整還可以是根據運行時段，在所述群控算法中應用不同的優先原則。比如，在人流高峰時段，采用時間優先原則，而在人流稀少時段，采用能效優先原則。
[0060]所謂時間優先原則，就是在其他因素相同的情況下，優先考慮執行預定動作所需要的時間因素。而所謂能效優先原則，則是至在其他因素等同的情況下，優先考慮執行預定動作的能量效率的因素。
[0061]本實施例通過對所述電梯運行數據進行加權平均，若預定長度的時間段內，對所述電梯運行數據的加權平均的實際結果超出預定閾值，執行群控算法的參數調整，實現了根據對電梯運行數據的分析，對電梯群控算法的生成。
[0062]以上所述僅為本發明的優選實施例，并不用于限制本發明，對于本領域技術人員而言，本發明可以有各種改動和變化。凡在本發明的精神和原理之內所作的任何修改、等同替換、改進等，均應包含在本發明的保護范圍之內。
【主權項】
1.一種多目標電梯群控系統，其特征在于，包括: 群控分析計算模塊，部署在云計算中心內，用于對各個電梯上傳的電梯運行數據進行分析計算，以確定對電梯進行群控的群控算法； 本地群控執行模塊，同所述群控分析計算模塊之間通過物聯網保持通訊連接，用于執行由所述群控分析計算模塊得出的群控算法； 電梯控制模塊，與電梯群內不同的電梯對應設置，并且同所述群控分析計算模塊之間通過物聯網保持通訊連接，用于將所述電梯運行數據上傳至所述群控分析計算模塊。2.根據權利要求1所述的系統，其特征在于，所述群控分析計算模塊通過第一通訊模塊與所述本地群控執行模塊保持通訊連接，所述群控分析計算模塊通過第二通訊模塊與所述電梯控制模塊保持通訊連接。3.根據權利要求2所述的系統，其特征在于，所述第一通訊模塊為有線或無線通訊模塊，所述第二通訊模塊為有線或無線通訊模塊。4.根據權利要求1所述的系統，其特征在于，還包括: 串行召喚模塊，與所述電梯群內的不同電梯對應設置，并且與其所屬電梯對應的所述電梯控制模塊串行連接，用于獲取所屬電梯的電梯運行數據，并將所述電梯運行數據傳輸至對應的所述電梯控制模塊。5.根據權利要求4所述的系統，其特征在于，所述電梯運行數據包括:召梯信息、載重、運行方向及速度。6.—種多目標電梯群控方法，其特征在于，包括: 獲取電梯群內不同電梯的電梯運行數據； 在云計算中心內對所述電梯運行數據進行分析計算，以得到對電梯進行群控的群控算法; 將所述群控算法下發至電梯本地； 根據所述群控算法對電梯進行控制。7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述電梯運行數據包括:召梯信息、載重、運行方向及速度。8.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，對所述電梯運行數據進行分析計算，以得到對電梯進行群控的群控算法包括: 對所述電梯運行數據進行加權平均； 若預定長度的時間段內，對所述電梯運行數據的加權平均的實際結果超出預定閾值，執行群控算法的參數調整。9.根據權利要求8所述的方法，其特征在于，所述群控算法的參數調整包括:變更平均等待時間的計算算法。10.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，對所述電梯運行數據進行分析計算，以得到對電梯進行群控的群控算法還包括: 根據運行時段，在所述群控算法中應用不同的優先原則。
【文檔編號】B66B1/06GK105923476SQ201610560879
【公開日】2016年9月7日
【申請日】2016年7月14日
【發明人】陳濤, 黃立明, 雷嘉偉, 鄭海松, 陳雄偉, 仲兆峰, 李基源, 李良
【申請人】廣州日濱科技發展有限公司