CN112513916A - 电力预测系统、电力预测装置、电力预测方法、程序及存储介质 - Google Patents

电力预测系统、电力预测装置、电力预测方法、程序及存储介质 Download PDF

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Abstract

电力预测系统具备：电池，其相对于利用电力的电力装置装卸自如地装配；充电装置，其对所述电池进行充电；以及电力预测装置，其基于表示所述充电装置的利用状况及利用环境中的至少一方的利用信息，通过机器学习来预测所述充电装置能够向外部供给的电力量。

Description

电力预测系统、电力预测装置、电力预测方法、程序及存储 介质
技术领域
本发明涉及电力预测系统、电力预测装置、电力预测方法、程序及存储介质。
本申请基于在2018年7月31日申请的日本国专利申请2018-143636号来主张优先权，并将其内容援用于此。
背景技术
已知电力公司对需要者要求在电力供需窘迫的时间段抑制使用电力的需求响应(demand response)。与此相关联，已知一种根据次日的气温、天气等的预报来预测次日会从电力公司作为需求响应而要求的电力量的技术(例如参照专利文献1)。另一方面，已知一种促进将装配于电动踏板车等移动体的电池取下、并将所取下的电池装配于充电站点等充电装置来进行充电、并且将已经充电了的别的电池从充电装置取下、并将所取下的电池装配于移动体这样的电池的共同利用的技术(例如，参照专利文献2)。另外，作为能够装卸电池的移动体的其他的例子，而已知一种可移动型的充电供电装置，该可移动型的充电供电装置具有电池、以及形成有能够收容电池的收容室的充电供电单元(例如，参照专利文献3)。
在先技术文献
专利文献
专利文献1：国际公开第2015/075794号
专利文献2：日本国特表2014-527689号公报
专利文献3：日本国特开2019-068552号公报
发明内容
发明要解决的课题
然而，在以往的技术中，关于为了应对需求响应而利用充电装置这一情况还未充分地研究。例如，充电装置能够供给的电力量根据电池的个数、充电容量而变动，因此难以预测几位用户在哪一时机利用充电装置，不能够精度良好地预测在电力供需窘迫的时间段(要求进行需求响应的时间段)是否能够供给充分的电力量。
本发明的方案的目的之一在于提供一种能够精度良好地预测充电装置能够向外部供给的将来的电力量的电力预测系统、电力预测装置、电力预测方法、程序及存储介质。
用于解决课题的方案
本发明的电力预测系统、电力预测装置、电力预测方法、程序及存储介质采用了以下的结构。
(1)本发明的一方案是一种电力预测系统，其具备：电池，其相对于利用电力的电力装置装卸自如地装配；充电装置，其对所述电池进行充电；以及电力预测装置，其基于表示所述充电装置的利用状况及利用环境中的至少一方的利用信息，通过机器学习来预测所述充电装置能够向所述充电装置外供给的电力量。
(2)的方案是在上述(1)的方案中，所述电力预测装置具有：取得部，其取得当前或将来的第一时间点的所述充电装置的所述利用信息；以及预测部，其通过对如下模型输入由所述取得部取得的所述利用信息，来预测在所述第一时间点所述充电装置能够向所述充电装置外供给的所述电力量，所述模型是以当输入过去的第二时间点的所述充电装置的所述利用信息时输出所述第二时间点的所述电力量的方式进行了学习的模型。
(3)的方案是在上述(2)的方案中，所述电力预测装置还具有学习处理部，所述学习处理部基于在所述第二时间点所述充电装置中装配的所述电池的数量、以及在所述第二时间点所述充电装置中装配的所述电池的充电容量，来导出在所述第二时间点所述充电装置能够向所述充电装置外供给的所述电力量，所述学习处理部基于所述导出的电力量相对于所述第二时间点的所述充电装置的所述利用信息建立了对应关系的教示数据，来使所述模型进行学习。
(4)的方案是在上述(3)的方案中，所述取得部按多个所述充电装置所分别设置在的每个地区，来取得所述充电装置的所述利用信息，所述学习处理部基于由所述取得部从每个所述地区的所述充电装置取得的所述利用信息，按每个所述地区来使所述模型进行学习。
(5)的方案是在上述(2)至(4)中的任一方案中，所述预测部在所述充电装置接受到使用电力的抑制的要求的情况下，基于所述模型，来预测所述电力量。
(6)的方案是在上述(5)的方案中，所述电力预测装置还具备供给电力控制部，所述供给电力控制部在所述充电装置接受到使用电力的抑制的要求的情况下，在由所述预测部预测出的所述电力量为要求抑制的电力量以上时，使电力从所述充电装置向所述充电装置外供给。
(7)的方案是在上述(1)至(6)中的任一方案中，在所述利用状况中包含表示所述充电装置中装配的电池的充电容量的指标值、所述充电装置中装配的电池的个数、以及时刻中的至少一个以上。
(8)的方案是在上述(1)至(7)中的任一方案中，在所述利用环境中包含设置有所述充电装置的地区的天气、设置有所述充电装置的地区的气温、日期、以及星期几中的至少一个以上。
(9)本发明的另一方案是一种电力预测装置，所述电力预测装置具备：接收部，其接收从充电装置发送的表示所述充电装置的利用状况及利用环境中的至少一方的利用信息，所述充电装置对相对于利用电力的电力装置装卸自如地装配的电池进行充电；以及预测部，其基于由所述接收部接收到的所述充电装置的所述利用信息，通过机器学习来预测所述充电装置能够向所述充电装置外供给的电力量。
(10)本发明的另一方案是一种电力预测方法，其中，所述电力预测方法使计算机执行的处理包括如下步骤：接收从充电装置发送的、表示所述充电装置的利用状况及利用环境中的至少一方的利用信息，所述充电装置对相对于利用电力的电力装置装卸自如地装配的电池进行充电；以及基于所述接收到的所述利用信息，通过机器学习来预测所述充电装置能够向所述充电装置外供给的电力量。
(11)本发明的另一方案是一种存储介质，其是计算机可读取的存储介质，其中，所述存储介质保存了上述(10)的方案的程序。
发明效果
根据(1)、(2)、(7)-(11)的方案，能够精度良好地预测充电装置能够向外部供给的将来的电力量。
根据(3)的方案，将表示充电装置的利用状况及利用环境的信息与教示标签建立了对应关系的数据作为教示数据，因此能够使模型学习被充电装置的利用状况及利用环境左右的用户的行动模式。
根据(4)的方案，按设置有充电装置的每个地区来使模型学习，因此能够生成与各地区的用户的行动模式对应的模型。
根据(5)的方案，能够判定是否能够在电力供需窘迫的时间段以充电装置能够向外部供给的电力来应对需求响应。
根据(6)的方案，在电力供需窘迫的时间段充电装置能够向外部供给的电力量为对需要者要求抑制的电力量以上的情况下，从充电装置对需要者的电力设备供给电力，因此需要者能够在应对来自电力公司的需求响应的同时与其他的时间段同样地使用电力。
附图说明
图1是表示实施方式的电力预测系统的结构的一例的图。
图2是表示实施方式的装卸式电池的结构的一例的图。
图3是表示实施方式的充电站点的结构的一例的图。
图4是表示实施方式的管理服务器的结构的一例的图。
图5是表示由管理服务器进行的学习模型的学习处理的一例的流程图。
图6是表示包含设置有充电站点的地区在内的地图的一例的图。
图7是表示包含设置有充电站点的地区在内的地图的一例的图。
图8是表示按每个网格使学习模型学习了时的学习模型信息的一例的图。
图9是表示由管理服务器进行的利用了学习模型的电力预测处理的一例的流程图。
具体实施方式
以下，参照附图来说明本发明的电力预测系统、电力预测装置、电力预测方法、程序及存储介质的实施方式。
[电力预测系统的整体结构]
图1是表示实施方式的电力预测系统1的结构的一例的图。如图示的例子那样，电力预测系统1是在能够提供多个用户共同利用作为跨骑型的机动二轮车12的驱动源的装卸式电池14的共享服务的系统中，预测装卸式电池14能够由充电站点16供给的电力量的系统。例如，电力预测系统1具备一个以上的跨骑型的机动二轮车12、能够向各机动二轮车12供给电力的装卸式电池14、一个以上的充电站点16、管理服务器18及终端装置28。机动二轮车12是“电力装置”的一例，充电站点16是“充电装置”的一例，管理服务器18是“电力预测装置”的一例。
“电力装置”不限定于机动二轮车12，例如也可以是通过电力能够行驶且能够装卸自如地装配装卸式电池14的车辆(一轮、三轮、四轮等)或助力式的自行车等。也可以代替这些车辆型的移动体，“电力装置”是在日本国特开2019-068552号公报记载的由人、车辆运送的可移动型的充电供电装置。另外，“电力装置”也可以是移动机器人、自主行驶装置、电动自行车、自主行驶车、其他的电动车辆、无人机飞行体、或者其他的电动式移动装置(电动交通装置(mobility))。以下，作为一例来说明“电力装置”为机动二轮车12的情况。
机动二轮车12是利用由装卸式电池14供给的电力来行驶的电动车辆。机动二轮车12也可以是将柴油发动机、汽油发动机等内燃机作为驱动源来行驶的车辆，还可以是将装卸式电池14与内燃机的组合作为驱动源来行驶的车辆。
装卸式电池14例如是相对于机动二轮车12装卸自如地装配的盒式(cassette)的蓄电装置(二次电池)。装卸式电池14具备后述的电池侧存储部145。
充电站点16是用于进行一个以上的装卸式电池14的保管及充电的设备，并设置于多个场所(地区)。在充电站点16的壳体20设置有多个(在本图的例子中为12个)插槽21、显示部161及读取部162。在插槽21的里侧设置有后述的充电部163。
充电站点16经由网络NW与管理服务器18以能够通信的方式连接。网络NW例如包括LAN(Local Area Network)、WAN(Wide Area Network)等。
管理服务器18经由网络NW与充电站点16、终端装置28、电力公司30的各种装置以能够通信的方式连接。例如，管理服务器18基于从经由网络NW连接的装置取得的信息，来预测充电站点16能够向外部供给的电力量(以下，称作可供给电力量)。“外部”例如是指需要者40的电力设备、电力系统(Electric(a1)Power System；EPS)等。例如，管理服务器18当从电力公司30接收到需求响应请求时，基于预测出的充电站点16的可供给电力量来控制充电站点16而向需要者40的电力设备等供给电力。
需求响应请求是对需要者40要求抑制使用电力的信息。例如，需求响应请求包含要求使用电力的抑制的时间段(例如从12点到14点这两小时等)、以及表示应该以怎样的程度抑制使用电力的电力量(以下称作要求节电电力量)。
终端装置28例如是便携电话、智能手机、平板终端，并由拥有机动二轮车12的用户等利用。终端装置28经由网络NW而与管理服务器18以能够通信的方式连接。例如，用户经由终端装置28访问由管理服务器18提供的网址等，并进行用于利用装卸式电池14的共享服务的登记手续等。
[装卸式电池的结构]
图2是表示实施方式的装卸式电池14的结构的一例的图。如图示的例子那样，装卸式电池14具备蓄电池141、测定传感器142、BMU(Battery Management Unit)143、连接部144及电池侧存储部145。
蓄电池141例如包括锂离子电池、铅蓄电池等二次电池。蓄电池141的结构也可以是除此以外的结构，也可以是其他种类的二次电池、电容器、或者将它们组合而得到的复合电池。
测定传感器142包括检测蓄电池141的电压的传感器、检测蓄电池141的电流的传感器、以及检测蓄电池141的温度的传感器等。测定传感器142将表示在装卸式电池14装配于机动二轮车12的状态下检测到的蓄电池141的电压、电流、温度的信号向BMU143输出。
BMU143例如包括CPU(Central Processing Unit)等处理器、ROM(Read OnlyMemory)等。在ROM中，例如保存由处理器读出并执行的程序。
BMU143基于搭载于机动二轮车12的控制装置的指令，来控制蓄电池141的充放电。BMU143基于测定传感器142的检测结果，来导出表示蓄电池141的充电容量的SOC(State OfCharge)。BMU143当导出SOC时，使电池侧存储部145存储SOC的导出结果。此时，BMU143也可以使电池侧存储部145存储装卸式电池14的识别信息(以下称作电池ID)、由测定传感器32检测到的检测结果等。BMU143例如可以在后述的充电站点16中的认证成功了的情况下，使电池侧存储部145存储用户的识别信息(以下称作用户ID)。
更具体而言，BMU143作为测定传感器142的检测结果而使电池侧存储部145存储充电时的蓄电池141的内部温度、放电时的蓄电池141的内部温度、放电时的蓄电池141的电压这样的信息，作为SOC的导出结果而使电池侧存储部145存储在从装卸式电池14被借出起到返还为止的使用期间中变动的蓄电池141的SOC等信息。“从装卸式电池14被借出起到返还为止”可以是指从充电站点16取出装卸式电池14起到该装卸式电池14再次装配于充电站点16为止的期间。BMU143也可以在装卸式电池14装配到机动二轮车12时与搭载于机动二轮车12的里程表等各种传感器通信的情况下，使电池侧存储部145存储这些传感器的检测结果。例如，BMU143可以使电池侧存储部145存储在装卸式电池14从被借出起到返还为止的使用期间由里程表计测到的机动二轮车12的行驶距离。BMU143也可以使电池侧存储部145存储蓄电池141的容量维持率、内部电阻增加率、放置时SOC、放置时电池温度、从制造时间点起的经过时间、总计充电次数等。
连接部144是用于对蓄电池141充电或用于从蓄电池141放电的电气端子。
电池侧存储部145例如由RAM(Random Access Memory)、EEPROM(ElectricallyErasable Programmable Read Only Memory)、HDD、闪存器等实现。在电池侧存储部145中如上所述那样保存蓄电池141的SOC、电池ID、用户ID、测定传感器32的检测结果等。
[充电站点的结构]
图3是表示实施方式的充电站点16的结构的一例的图。如图示的例子那样，充电站点16具备显示部161、读取部162、充电部163、连接部164、通信部165、站点侧存储部166及站点侧控制部167。通信部165是“取得部”或“接收部”的一例。
显示部161例如包括LCD(Liquid Crystal Display)、有机EL(Electroluminescence)显示器、触摸面板等，用于显示各种信息。例如，显示部161显示由站点侧控制部167生成的图像，或者显示用于接受来自操作者的各种的输入操作的GUI(Graphical User Interface)等。
读取部162例如是使用NFC(Near Field Communication)来从用户携带的IC卡(未图示)读取用户ID的设备(reader)。例如，在IC卡为信用卡的情况下，读取部162读取信用卡号等个人信息作为用户ID。读取部162将读取到的用户ID向站点侧控制部167输出。
充电部163例如逐个设置于各插槽21。充电部163在装卸式电池14侧的连接部144与充电站点侧的连接部164处于互相电连接或机械地连接的状态时、即在插槽21中装配(装填)了装卸式电池14时，向装卸式电池14供给电力而对装卸式电池14进行充电。在充电部163可以连接用于向装卸式电池14供给电力的电源(未图示)。
连接部164是与装卸式电池14侧的连接部144电连接或机械地连接的端子。
通信部165例如包括NIC(Network Interface Card)等通信接口。例如，通信部165经由网络NW与管理服务器18通信，并从管理服务器18接收信息。通信部165将所接收的信息(接收信息)向站点侧控制部167输出。通信部165也可以接受由站点侧控制部167进行的控制，向经由网络NW连接的其他装置发送信息。
站点侧存储部166例如由ROM、RAM、EEPROM、HDD、闪存器等实现。在站点侧存储部166中除了保存程序之外还保存赋予了利用装卸式电池14的共享服务的权限的用户(以下称作认证完成的用户)的用户ID等。例如，在用户利用终端装置28访问接受共享服务的利用的登记手续的网址等并在该网址中预先登记了姓名、信用卡号、驾驶证的号码等作为个人信息的情况下，将这些信息中的一部分或全部组合起来作为用户ID存储于站点侧存储部166。此时，用户ID可以经由管理服务器18存储于站点侧存储部166。
站点侧控制部167例如具备信息取得部1671、认证部1672、第一电力控制部1673、第二电力控制部1674及通信控制部1675。这些构成要素通过CPU、GPU(GraphicsProcessing Unit)等处理器执行程序(软件)来实现。这些构成要素中的一部分或全部也可以通过LSI(Large Scale Integration)、ASIC(Application Specific IntegratedCircuit)、FPGA(Field-Programmable Gate Array)等硬件(包括电路部：circuitry)来实现，也可以通过软件与硬件的协同配合来实现。程序可以预先保存于站点侧存储部166，也可以保存于DVD、CD-ROM等能够装卸的存储介质，并通过该存储介质装配于充电站点16的驱动装置而安装于站点侧存储部166。
信息取得部1671从读取部162取得用户ID，或者从通信部165取得接收信息。信息取得部1671可以从装填到插槽21中的装卸式电池14的电池侧存储部145取得该装卸式电池14的SOC等信息。
认证部1672将由信息取得部1671取得的用户ID与保存于站点侧存储部166的认证完成用户的用户ID进行比较，在用户ID互相一致的情况下，判定读取部162读取了用户ID的IC卡的所有者是否为认证完成用户。认证部1672在判定为IC卡的所有者是认证完成用户的情况下，使读取部162显示表示认证成功了的信息。接受到该情况，使读取部162读取了IC卡的用户在认证成功了的情况下，将充电完成的装卸式电池14从插槽21取出，并将该充电完成的装卸式电池14与装配于机动二轮车12的使用完成的装卸式电池14交换，由此共享装卸式电池14。在使用完成的装卸式电池14装填到插槽21的情况下，开始充电。
第一电力控制部1673判定是否在插槽21中装填了装卸式电池14，在判定为在插槽21中装填了装卸式电池14的情况下，控制充电部163，向装填到插槽21中的装卸式电池14供给电力，对装卸式电池14进行充电。例如，第一电力控制部1673可以在装卸式电池14侧的连接部144与充电站点侧的连接部164互相电连接或机械地连接了的情况下，判定为在插槽21中装填了装卸式电池14，在不是这样的情况下，判定为在插槽21中未装填装卸式电池14。
第二电力控制部1674在由通信部165从管理服务器18接收到特定的指令(后述的第二指令)的情况下，使装填到各插槽21中的装卸式电池14放出电力，并将该放出的电力经由电力系统向需要者40的电力设备供给。
通信控制部1675控制通信部165以规定的周期(例如小时、日、周、月单位)将表示充电站点16的利用状况的信息(以下称作站点利用状况信息)向管理服务器18发送。例如，通信控制部1675将包含装填到各插槽21中的装卸式电池14的SOC、装填到插槽21中的装卸式电池14的个数、以及发送时刻在内的信息作为站点利用状况信息向管理服务器18发送。
[管理服务器的结构]
图4是表示实施方式的管理服务器18的结构的一例的图。如图示的例子那样，管理服务器18具备通信部181、服务器侧存储部182及服务器侧控制部183。
通信部181例如包括NIC等通信接口。例如，通信部181经由网络NW与各充电站点16通信，用于从各充电站点16接收信息。通信部181可以经由网络NW与电力公司30的装置通信，来接收需求响应请求。通信部181将所接收的信息(接收信息)向服务器侧控制部183输出。通信部181接受由服务器侧控制部183进行的控制，向经由网络NW连接的充电站点16发送信息。
服务器侧存储部182例如由ROM、RAM、EEPROM、HDD、闪存器等实现。在服务器侧存储部182中除了保存程序之外，还保存学习模型信息1821。有关于此，见后述。
服务器侧控制部183例如具备信息取得部1831、学习处理部1832、预测部1833及供给电力控制部1834。这些构成要素通过CPU、GPU等处理器执行程序(软件)来实现。这些构成要素中的一部分或全部也可以通过LSI、ASIC、FPGA等硬件(包括电路部：circuitry)来实现，也可以通过软件与硬件的协同配合来实现。程序也可以预先保存于服务器侧存储部182，也可以保存于DVD、CD-ROM等能够装卸的存储介质，并通过该存储介质装配于管理服务器18的驱动装置而安装于服务器侧存储部182。
信息取得部1831例如经由通信部181从充电站点16取得站点利用状况信息。
学习处理部1832基于由信息取得部1831取得的信息，来使保存于服务器侧存储部182中的学习模型信息1821所示的学习模型MDL进行学习。由此更新学习模型信息1821。
学习模型信息1821是表示某学习模型MDL的程序或数据构造。学习模型MDL以当输入表示某时间点的充电站点16的利用状况及利用环境中的至少一方或双方的信息时输出充电站点16在该时间点能够向外部供给的电力量(即可供给电力量)的方式进行学习。学习模型MDL例如可以通过Deep Learning、Random Forest Regression、XG-Boosting、SupportVector Machine中的任一方、或者将它们组合而得到的集成学习方法来学习。集成学习方法例如包括装袋法(Bagging)、提升法(Boosting)等。
预测部1833基于学习模型信息1821所示的学习模型MDL，来预测将来的某时间点的充电站点16的可供给电力量。例如，预测部1833当由通信部181从电力公司30接收到需求响应请求时，预测该需求响应请求中包含的使用电力的抑制时间段(将来的时间段)中的充电站点16的可供给电力量。需求响应请求中包含的使用电力的抑制时间段不限定于将来的时间段，也可以是当前的时间段。
供给电力控制部1834将由预测部1833预测出的使用电力的抑制时间段中的充电站点16的可供给电力量与需求响应请求中包含的要求节电电力量进行比较，在可供给电力量为要求节电电力量以上的情况下，控制充电站点16而从充电站点16向需要者40的电力设备供给电力。需要者40的电力设备是“充电装置外”的一例。
[学习模型的学习处理(训练)的流程]
以下，说明学习模型MDL的学习处理(训练)。图5是表示由管理服务器18进行的学习模型MDL的学习处理的一例的流程图。本流程图的处理例如可以在由通信部181接收到站点利用状况信息的次数达到了规定次数的情况下进行。
首先，学习处理部1832从由通信部181接收到的多个站点利用状况信息中选择作为处理对象的、某发送时刻Ti的站点利用状况信息(步骤S100)。多个站点利用状况信息的发送时刻互相不同。
接着，学习处理部1832导出所选择的站点利用状况信息的发送时刻Ti的充电站点16的可供给电力量Pi(步骤S102)。
例如，学习处理部1832基于站点利用状况信息中包含的装卸式电池14的个数、以及各装卸式电池14的SOC，导出在站点利用状况信息的发送时刻Ti在插槽21中装填有这些装卸式电池14的充电站点16的可供给电力量Pi。
接着，学习处理部1832使学习模型MDL学习(步骤S104)。例如，学习处理部1832生成相对于某学习数据将基于装卸式电池14的个数和SOC导出的充电站点16的可供给电力量Pi作为教示标签而建立了对应关系的教示数据。学习数据例如包括表示在时刻Ti充电站点16被放置在怎样的利用环境下的信息、表示在时刻Ti充电站点16被放置在怎样的利用状况下的信息(时刻Ti时间点的站点利用状况信息)。教示数据表示若充电站点16处于这样的利用环境下及利用状况下则学习模型MDL输出的充电站点16的可供给电力量应该是这样的正确的电力量。
例如，学习处理部1832参照日历的信息、天气预报的信息等，来对于时刻Ti将设置有该充电站点16的地区的天气及气温、日期、星期几等确定为充电站点16的利用环境。日历的信息、天气预报的信息等也可以预先保存于服务器侧存储部182，也可以以规定的周期从外部装置下载。
学习处理部1832生成除了包含作为充电站点16的利用环境而确定的时刻Ti的充电站点16的设置地区的天气、气温、日期、星期几之外还包含该时刻(时间)Ti等在内的数据，来作为时刻Ti的学习数据。而且，学习处理部1832相对于所生成的时刻Ti的学习数据，将基于装卸式电池14的个数和SOC而导出的时刻Ti的充电站点16的可供给电力量Pi作为教示标签而建立对应关系，由此生成教示数据。即，学习处理部1832生成相对于表示当前时刻Ti的充电站点16的利用环境及利用状况的信息将当前时刻Ti的充电站点16能够供给的电力(理论上求出的可供给电力)建立了对应关系的数据作为教示数据。学习处理部1832也可以生成相对于表示当前时刻Ti的充电站点16的利用环境及利用状况中的至少一方的信息将当前时刻Ti的充电站点16的可供给电力(理论上求出的可供给电力)建立了对应关系的数据作为教示数据。
学习处理部1832当生成教示数据时，使用该教示数据来使学习模型MDL学习。例如，学习处理部1832将该时刻Ti的学习数据输入学习模型MDL，并使该学习模型MDL导出时刻Ti的充电站点16的可供给电力量Pi#。学习处理部1832导出以时刻Ti的学习数据为基础而使学习模型MDL导出的时刻Ti的充电站点16的可供给电力量Pi#、与相对于时刻Ti的学习数据作为教示标签而建立了对应关系的时刻Ti的充电站点16的可供给电力量Pi之间的差量(绝对值(Pi-Pi#))。学习处理部1832通过以所导出的差量减小的方式变更学习模型MDL的参数，来使学习模型MDL学习。例如，在学习模型MDL为神经网络的情况下，学习处理部1832可以利用随机梯度下降法等，以可供给电力量Pi#与可供给电力量Pi之间的差量减小的方式来决定神经网络的活性化函数的权重系数、耦合系数等参数。由此本流程图的处理结束。当通过这样的一系列处理来使学习模型MDL学习时，更新保存于服务器侧存储部182的学习模型信息1821。
学习处理部1832可以在电力预测系统1中包含多个充电站点16的情况下，按多个充电站点16所分别设置在的每个地区来进行上述的流程图的处理，由此生成与各设置地区对应的学习模型MDL。
图6及图7是表示包含设置有充电站点16的地区在内的地图的一例的图。在图示的例子中，在某地区设置有充电站点16-a和充电站点16-b，并在其周边设置有需要者40-a至42-e各自的电力设备。学习处理部1832如图7所例示那样将充电站点16的设置地区分割为规定的大小的网格GR。在图7的例子中，充电站点16的设置地区被分割为网格GR1和网格GR2这两个网格。
在这样的情况下，例如，学习处理部1832以从网格GR1中包含的充电站点16-a接收到的站点利用状况信息为基础，来导出该站点利用状况信息的发送时刻Ti的充电站点16-a的可供给电力量Pi。学习处理部1832生成包含时刻Ti的充电站点16-a的设置地区的天气、气温、日期、星期几、时刻等在内的学习数据，并生成相对于该学习数据将时刻Ti时间点的充电站点16-a的可供给电力量Pi作为教示标签而建立了对应关系的教示数据。而且，学习处理部1832以所生成的教示数据为基础，来使第一学习模型MDL1学习。
学习处理部1832以从网格GR2中包含的充电站点16-b接收到的站点利用状况信息为基础，来导出该站点利用状况信息的发送时刻Ti的充电站点16-b的可供给电力量Pi。学习处理部1832生成包含时刻Ti的充电站点16-b的设置地区的天气、气温、日期、星期几、时刻等在内的学习数据，并生成相对于该学习数据将时刻Ti时间点的充电站点16-b的可供给电力量Pi作为教示标签而建立了对应关系的教示数据。而且，学习处理部1832以所生成的教示数据为基础，来使与为了用于网格GR1而学习得到的第一学习模型MDL1不同的第二学习模型MDL2学习。这样，学习处理部1832按每个网格GR来使学习模型MDL学习，由此能够根据地区来生成特性不同学习模型MDL。
图8是表示按每个网格GR而使学习模型MDL学习了时的学习模型信息1821的一例的图。如图示的例子那样，学习模型信息1821可以是相对于以市镇村这样的单位区分出的各地区将识别网格GR的网格ID、识别学习模型MDL的学习模型ID、以及学习模型MDL的更新日等建立了对应关系的信息。地区不限定于市镇村，也可以是都道府县单位，也可以是电力公司30的送电网(电力系统)上的规定的区域，还可以是其他任意的区域。
[利用了学习模型的电力预测处理(运行时刻：runtime)的流程]
以下，说明利用了学习模型MDL的电力预测处理(运行时刻)。图9是表示由管理服务器18进行的利用了学习模型MDL的电力预测处理的一例的流程图。本流程图的处理例如可以以规定的周期反复进行。
首先，预测部1833判定是否由通信部181接收到需求响应请求(步骤S200)，在判定为由通信部181接收到需求响应请求的情况下，从学习模型信息1821所包含的多个学习模型MDL中选择与作为需求响应请求而要求了使用电力的抑制的地区(以下称作要求节电地区)对应的学习模型MDL(步骤S202)。
例如，在要求节电地区为“ABC市”这一地区的情况下，预测部1833参照图8所例示的学习模型信息1821，选择与“ABC市”这一地区建立了对应关系的、学习模型ID为“MDL1”的学习模型MDL。
接着，预测部1833基于所选择的学习模型MDL，来预测在需求响应请求所包含的将来的使用电力的抑制时间段的、设置于要求节电地区的充电站点16的可供给电力量(步骤S202)。
例如，预测部1833从天气预报的信息等取得作为使用电力的抑制时间段而被指定出的将来的时间段的要求节电地区的天气、气温，并且从日历的信息取得需求响应请求的接收日的日期、星期几。预测部1833将包含所取得的抑制时间段的要求节电地区的天气及气温、以及需求响应请求的接收日的日期、星期几及接收时刻在内的数据向所选择的学习模型MDL输入，由此导出将来的抑制时间段的要求节电地区的充电站点16的可供给电力量。
接着，供给电力控制部1834判定由预测部1833预测出的抑制时间段的充电站点16的可供给电力量是否为需求响应请求中包含的要求节电电力量以上(步骤S206)。
供给电力控制部1834在判定为可供给电力量小于要求节电电力量的情况下，省略后述的S208及S210的处理而结束本流程图的处理。
另一方面，供给电力控制部1834在判定为可供给电力量为要求节电电力量以上的情况下，控制通信部181而向存在于要求节电地区的需要者40的电力设备发送第一指令(步骤S208)。所谓第一指令，是用于使需要者40的电力设备削减与要求节电电力相应的量的电力的指令。例如，在图7的例子中，在要求节电地区为包含于网格GR1的地区的情况下，供给电力控制部1834控制通信部181而向需要者40-a、41-b、41-c各自的电力设备发送第一指令。接收到第一指令的需要者40的电力设备例如减少从电力公司30领受的电力，代替于此而开始从充电站点16领受所减少的量的电力。
接着，供给电力控制部1834控制通信部181而向存在于要求节电地区的充电站点16发送第二指令(步骤S210)。所谓第二指令，是用于使充电站点16将与要求节电电力相应的量的电力向需要者40的电力设备供给的指令。例如，在图7的例子中，在要求节电地区为包含于网格GR1的地区的情况下，供给电力控制部1834控制通信部181而向充电站点16-a发送第二指令。
充电站点16的第二电力控制部1674当由通信部165接收到第二指令时，使装填到各插槽21中的装卸式电池14放出电力，并将该放出的电力经由电力系统向需要者40的电力设备供给。由此，与要求节电电力相应的量的电力从充电站点16向各需要者40的电力设备供给。
根据以上说明了的实施方式，电力预测系统1具备：一个以上的装卸式电池14，其相对于利用电力能够移动的机动二轮车12装卸自如地装配；充电站点16，其对装填到插槽21中的装卸式电池14进行充电；以及管理服务器18，其基于充电站点16的利用状况及利用环境，通过机器学习来预测在将来的某时间点能够由充电站点16供给的电力量，由此能够精度良好地预测能够由充电站点16供给的将来的电力量。由此，例如，在电力供需窘迫的时间段(要求需求响应的时间段)能够从充电站点16向需要者40的电力设备供给与要求了对从电力公司30向需要者40供电进行抑制的电力量相当的充分的电力。其结果是，需要者40能够应对来自电力公司30的需求响应，并且与未要求需求响应的其他的时间段同样地使用电力。
根据上述的实施方式，在使神经网络等学习模型学习时，利用设置有充电站点16的地区的天气、气温等作为学习数据，因此能够生成与利用装卸式电池14的共享服务的用户的行动模式相适合的学习模型。已知在一般情况下，在雨、雪等恶劣天气下用户难以向机动二轮车12乘车。在这样的情况下，充电站点16的装卸式电池14的使用率(交换频率)容易变小而可供给电力量与晴天等良好天气相比增大这样的情况反映到学习模型MDL的参数。这样，能够使学习模型学习被天气、气温、星期几、时间这样的情况左右的用户的行动模式，因此能够更加精度良好地预测能够由充电站点16供给的将来的电力量。
根据上述的实施方式，按设置有充电站点16的每个地区来使学习模型MDL学习，因此能够生成与各地区的用户的行动模式对应的学习模型MDL。
以上使用实施方式说明了本发明的具体实施方式，但本发明丝毫不被这样的实施方式限定，在不脱离本发明的主旨的范围内能够施加各种变形及替换。
附图标记说明：
10··电力预测系统、12…机动二轮车(电力装置)、14…装卸式电池、141…蓄电池、142…测定传感器、143…BMU、144…连接部、145…电池侧存储部、16…充电站点(充电装置)、161…显示部、162…读取部、163…充电部、164…连接部、165…通信部、166…站点侧存储部、167…站点侧控制部、1671…信息取得部、1672…认证部、1673…第一电力控制部、1674…第二电力控制部、1675…通信控制部、18…管理服务器(电力预测装置)、181…通信部、182…服务器侧存储部、183…服务器侧控制部、1831…信息取得部、1832…学习处理部、1833…预测部、1834…供给电力控制部、28…终端装置、30…电力公司、40…需要者。

Claims (12)

1.一种电力预测系统，其中，
所述电力预测系统具备：
电池，其相对于利用电力的电力装置装卸自如地装配；
充电装置，其对所述电池进行充电；以及
电力预测装置，其基于表示所述充电装置的利用状况及利用环境中的至少一方的利用信息，通过机器学习来预测所述充电装置能够向所述充电装置外供给的电力量。
2.根据权利要求1所述的电力预测系统，其中，
所述电力预测装置具有：
取得部，其取得当前或将来的第一时间点的所述充电装置的所述利用信息；以及
预测部，其通过对如下模型输入由所述取得部取得的所述利用信息，来预测在所述第一时间点所述充电装置能够向所述充电装置外供给的所述电力量，所述模型是以当输入过去的第二时间点的所述充电装置的所述利用信息时输出所述第二时间点的所述电力量的方式进行了学习的模型。
3.根据权利要求2所述的电力预测系统，其中，
所述电力预测装置还具有学习处理部，
所述学习处理部基于在所述第二时间点所述充电装置中装配的所述电池的数量、以及在所述第二时间点所述充电装置中装配的所述电池的充电容量，来导出在所述第二时间点所述充电装置能够向所述充电装置外供给的所述电力量，
所述学习处理部基于所述导出的电力量相对于所述第二时间点的所述充电装置的所述利用信息建立了对应关系的教示数据，来使所述模型进行学习。
4.根据权利要求3所述的电力预测系统，其中，
所述取得部按多个所述充电装置所分别设置在的每个地区，来取得所述充电装置的所述利用信息，
所述学习处理部基于由所述取得部从每个所述地区的所述充电装置取得的所述利用信息，按每个所述地区来使所述模型进行学习。
5.根据权利要求2至4中任一项所述的电力预测系统，其中，
所述预测部在所述充电装置接受到使用电力的抑制的要求的情况下，基于所述模型，来预测所述电力量。
6.根据权利要求5所述的电力预测系统，其中，
所述电力预测装置还具备供给电力控制部，所述供给电力控制部在所述充电装置接受到使用电力的抑制的要求的情况下，在由所述预测部预测出的所述电力量为要求抑制的电力量以上时，使电力从所述充电装置向所述充电装置外供给。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的电力预测系统，其中，
在所述利用状况中包含表示所述充电装置中装配的电池的充电容量的指标值、所述充电装置中装配的电池的个数、以及时刻中的至少一个以上。
8.根据权利要求1至7中任一项所述的电力预测系统，其中，
在所述利用环境中包含设置有所述充电装置的地区的天气、设置有所述充电装置的地区的气温、日期、以及星期几中的至少一个以上。
9.一种电力预测装置，其中，
所述电力预测装置具备：
接收部，其接收从充电装置发送的表示所述充电装置的利用状况及利用环境中的至少一方的利用信息，所述充电装置对相对于利用电力的电力装置装卸自如地装配的电池进行充电；以及
预测部，其基于由所述接收部接收到的所述充电装置的所述利用信息，通过机器学习来预测所述充电装置能够向所述充电装置外供给的电力量。
10.一种电力预测方法，其中，
所述电力预测方法使计算机执行的处理包括如下步骤：
接收从充电装置发送的表示所述充电装置的利用状况及利用环境中的至少一方的利用信息，所述充电装置对相对于利用电力的电力装置装卸自如地装配的电池进行充电；以及
基于所述接收到的所述利用信息，通过机器学习来预测所述充电装置能够向所述充电装置外供给的电力量。
11.一种程序，其中，
所述程序用于使计算机执行如下步骤：
接收从充电装置发送的表示所述充电装置的利用状况及利用环境中的至少一方的利用信息，所述充电装置对相对于利用电力的电力装置装卸自如地装配的电池进行充电；以及
基于所述接收到的所述利用信息，通过机器学习来预测所述充电装置能够向所述充电装置外供给的电力量。
12.一种存储介质，其是计算机可读取的存储介质，其中，
所述存储介质保存了权利要求11所述的程序。
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