CN113597720A - 受电要素的受电控制方法以及受电控制装置 - Google Patents

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Abstract

受电要素的受电控制方法，在经由电力供给基站(10)向包含多个受电要素(EV)在内的负载组(11)供给电能的电力系统中，对受电要素(EV)接收的要素受电电力进行控制。在受电控制方法中，获得从能够经由电力供给基站(10)传输至整个负载组(11)的总送电电力的最大值减去总送电电力的当前值得到的差值电力，对差值电力乘以受电要素(EV)的优先级而计算出要素差值电力，对上次要素受电电力加上要素差值电力且减去基于要素受电电力的电力校正值从而更新要素受电电力。

Description

受电要素的受电控制方法以及受电控制装置
技术领域
本发明涉及受电要素的受电控制方法、以及受电要素的受电控制装置。
背景技术
日本特许第6168528号公报(专利文献1)中记载有如下技术，即，基于包含多个电力消耗要素在内的整组消耗的总消耗电力的制约而对各电力消耗要素的消耗电力进行控制。具体而言，记载有如下事项。多址发送要素将总消耗电力的当前值与总消耗电力的基准值之差的函数(总消耗电力调整指示值)多址发送至组内。各电力消耗要素利用该函数以及对自身赋予的优先级而控制自身的消耗电力。由此将整组的总消耗电力的当前值制约为收敛至总消耗电力的基准值。其结果，能够相对于电力控制多址发送要素以及其他电力消耗要素而独立地对各电力消耗要素进行控制。
专利文献1：日本特许第6168528号公报
发明内容
然而，在专利文献1中，进行使整组的总消耗电力的当前值收敛至总消耗电力的基准值的控制，因此并未考虑到整组的总消耗电力的当前值是否达到总消耗电力的上限值。如果整组的总消耗电力的当前值达到总消耗电力的上限值，整组的总消耗电力的当前值与总消耗电力的上限值之差变为零，则存在如下问题，即，即使要增加新电力消耗要素而开始消耗电力，也不存在分配给新电力消耗要素的电力，无法对新电力消耗要素供给电力。
本发明就是鉴于上述问题而提出的，其目的在于提供即使在总送电电力的当前值与总送电电力的最大值之差为零时也能够使得新受电要素在早期开始受电的受电要素的受电控制方法以及受电控制装置。
本发明的一个方式是一种受电要素的受电控制方法，在经由电力供给基站向包含多个受电要素在内的负载组供给电能的电力系统中，反复执行处理循环而对受电要素接收的要素受电电力进行控制。处理循环中包含如下步骤，即，获取从能够经由电力供给基站传输至整个负载组的总送电电力的最大值减去经由电力供给基站传输至整个负载组的总送电电力的当前值得到的差值电力，对差值电力乘以受电要素的优先级，由此计算出要素差值电力，对上次处理循环的要素受电电力加上要素差值电力且减去基于要素受电电力的电力校正值，由此更新要素受电电力。
发明的效果
根据本发明的一个方式，即使在总送电电力的当前值与总送电电力的最大值之差为零时，新受电要素也能够在早期开始受电。
附图说明
图1是表示第1实施方式所涉及的电动汽车EV1的受电控制装置及其外围装置的结构的框图。
图2是图1的受电控制装置执行的(a)～(e)的处理步骤按照时间序列排列的流程图。
图3是表示第1实施方式的第1变形例所涉及的电动汽车EV1的受电控制装置及其外围装置的结构的框图。
图4是表示第1实施方式的第2变形例所涉及的电动汽车EV1的受电控制装置及其外围装置的结构的框图。
图5A是表示第1实施方式的仿真条件的表。
图5B是表示第1实施方式的仿真结果的多个曲线图，左侧的4个曲线图涉及参考例，右侧的4个曲线图涉及第1实施方式。
图6A是表示第2实施方式的仿真条件的表。
图6B是表示第2实施方式的仿真结果的多个曲线图，左侧的4个曲线图涉及参考例，右侧的4个曲线图涉及第2实施方式。
图7A是表示第3实施方式的第1仿真条件的表。
图7B是表示第3实施方式的第1仿真结果的多个曲线图，左侧的4个曲线图涉及参考例，右侧的4个曲线图涉及第3实施方式。
图8A是表示第3实施方式的第2仿真条件的表。
图8B是表示第3实施方式的第2仿真结果的多个曲线图，左侧的4个曲线图涉及参考例，右侧的4个曲线图涉及第3实施方式。
图9A是表示第3实施方式的第3仿真条件的表。
图9B是表示第3实施方式的第3仿真结果的多个曲线图，左侧的4个曲线图涉及参考例，右侧的4个曲线图涉及第3实施方式。
图10A是表示第4实施方式的仿真条件的表。
图10B是表示第4实施方式的仿真结果的多个曲线图，左侧的4个曲线图涉及参考例，右侧的4个曲线图涉及第4实施方式。
图11A是表示第5实施方式的仿真条件的表。
图11B是表示第5实施方式的仿真结果的多个曲线图，左侧的4个曲线图涉及参考例，右侧的4个曲线图涉及第5实施方式。
图12A是表示第3变形例的仿真条件的表。
图12B是表示第3变形例的仿真结果的多个曲线图，左侧的4个曲线图涉及参考例，右侧的4个曲线图涉及第3变形例。
图13A是表示第4变形例的仿真条件的表。
图13B是表示第4变形例的仿真结果的多个曲线图，左侧的4个曲线图涉及参考例，右侧的4个曲线图涉及第4变形例。
图14A是表示第5变形例的仿真条件的表。
图14B是表示第5变形例的仿真结果的多个曲线图，左侧的4个曲线图涉及参考例，右侧的4个曲线图涉及第5变形例。
图15A是表示第6变形例的仿真条件的表。
图15B是表示第6变形例的仿真结果的多个曲线图，左侧的4个曲线图涉及第5变形例，右侧的4个曲线图涉及第6变形例。
图16是表示第1实施例所涉及的受电控制装置及其外围装置的结构的框图。
图17A是表示相对于第2实施例的对比例的框图。
图17B是表示第2实施例所涉及的受电控制装置及其外围装置的结构的框图。
图18是表示第3实施例所涉及的受电控制装置及其外围装置的结构的框图。
图19A是表示第4实施例所涉及的受电控制装置及其外围装置的结构的框图。
图19B是表示设施内仪器56消耗的电力(设施消耗电力)的时间变化的曲线图。
图19C是表示设施内仪器56消耗的电力(设施消耗电力)以及自家发电电力的时间变化的曲线图。
图20A是表示第6实施例所涉及的受电控制装置及其外围装置的结构的框图。
图20B是表示第6实施例的总送电电力的极限值(Pcity_max)的时间变化的一个例子的曲线图。
图21是表示第7实施例所涉及的受电控制装置及其外围装置的结构的框图。
具体实施方式
参照附图对实施方式及其变形例、应用了实施方式或其变形例的具体的实施例进行说明。在附图的记载中对相同的部分标注相同的标号并省略其说明。
(第1实施方式)
参照图1对第1实施方式所涉及的电动汽车(受电要素的一个例子)的受电控制装置及其外围装置的结构进行说明。受电控制装置在向包含多台电动汽车(EV1、EV2、EV3、···)在内的负载组11经由电力设备12(电力供给基站10的一个例子)而供给电能的电力系统中，通过反复执行规定的处理循环而对作为负载组11中包含的电动汽车EV1接收的电力的要素受电电力进行控制。
受电控制装置具有：接收装置21，其从外部接收电信号；车辆状态获取装置22，其获取表示电动汽车EV1的状态的信息；以及计算装置23，其对电动汽车EV1的要素受电电力进行计算。电动汽车EV1具有：受电装置24，其从外部接收电力；电池25，其对受电装置24接收到的电力(要素受电电力)进行积蓄；以及电机26，其基于电池25积蓄的电能或要素受电电力而进行驱动。
“处理循环”中包含(a)～(e)的处理步骤。
(a)接收装置21获取表示如下差值电力(ΔP)的信息，即，从能够经由电力设备12传输至整个负载组11的总送电电力的最大值(Pall_max)减去能够经由电力设备12传输至整个负载组11的总送电电力的当前值(Pall_now)而获得该差值电力(ΔP)。
(b)计算装置23基于表示电动汽车EV1的用户的请求的数值，对表示与其他电动汽车(EV2、2V3、···)的受电相比优选由自身(电动汽车EV1)受电的程度的电动汽车EV1的优先级(β)进行计算。
(c)计算装置23对获取到的信息表示的差值电力(ΔP)乘以优先级(β)而计算出要素差值电力(βΔP)。
(d)计算装置23对上次处理循环中的要素受电电力(Pt)加上要素差值电力(βΔP)而更新要素受电电力(Pt+1)。
(e)计算装置23对电动汽车EV1进行控制以接收更新后的要素受电电力(Pt+1)。
这里，在实施方式、变形例以及实施例中，“电动汽车”是接收经由电力设备12而传输的电力的“蓄电要素”或“受电要素”的一个例子。蓄电要素将接收到的电力积蓄于电池(包含二次电池、蓄电池、充电式电池)。“蓄电要素”中包含车辆(包含电动汽车、混合动力车、建筑机械、农业机械)、铁路车辆、玩具、工具、家用产品、日用品等具有电池的所有仪器及装置。
“蓄电要素”是接收经由电力设备12而传输的电力的“受电要素”的一个例子。除了“蓄电要素”以外，“受电要素”中还包含不积蓄而是消耗接收到的电力的“电力消耗要素”。“电力消耗要素”中包含铁路车辆、玩具、工具、家用产品、日用品等。“电力消耗要素”也可以像电动汽车那样具有电池。在不将电动汽车接收到的电力积蓄于电池，而是直接向电机传输并作为电机的驱动力而消耗的情况下，电动汽车是“电力消耗要素”的一个例子。这样，“电力消耗要素”中包含无论是否具有电池都不积蓄而是消耗接收到的电力的所有仪器以及装置。
“蓄电要素”及“受电要素”均表示受电控制装置的受电控制的单位结构。即，以蓄电要素或受电要素为单位而进行实施方式、实施例以及变形例所涉及的受电控制。例如，对于多台电动汽车(EV1、EV2、EV3、···)分别各自独立且并行地进行实施方式、实施例以及变形例所涉及的受电控制。
在实施方式中，作为受电要素的一个例子而举出蓄电要素，并且，作为蓄电要素的一个例子，举出以电力为动力源、且以电机26为动力源而行驶的电动汽车(EV)。然而，并不意图将本发明中的受电要素及蓄电要素分别限定为电动汽车(EV)。
在实施方式以及变形例中，“电力设备12”是电力供给基站10的一个例子。“电力设备12”中例如包含下面的＜1＞～＜6＞。
此外，下面在第1～第7实施例中对具体的应用事例进行叙述。
＜1＞电动汽车EV用的“充电站”；
＜2＞住宅、办公大楼、商业设施、工厂或高速道路的停车场等的占地范围内设置的“变电装置”；
＜3＞水力、火力、原子能等的“发电厂”、将发电得到的电力变换为规定电压的“变电所”、
＜4＞用于分配经由变电所而传输的电力的各种“配电设备”
＜5＞将上述装置或设备之间连接的“配线(包含线缆、馈线)”、以及＜6＞管理处于附近的小规模的蓄电要素的能量、且如1个大规模的发电厂那样起作用的“虚拟电厂(虚拟发电厂：VPP)”。
在实施方式、其变形例以及实施例中，对受电控制装置搭载于电动汽车EV1的例子进行说明，当然，受电控制装置也可以利用短距离无线、无线LAN、无线WAN等近距离无线通信技术、或者移动电话通信网，从电动汽车EV1的外部对电动汽车EV1的要素受电电力进行控制。
另外，以负载组11中包含的多台电动汽车(EV1、EV2、EV3、···)中的1台电动汽车EV1的结构为例进行说明，负载组11中包含的其他电动汽车(EV2、EV3、···)也具有与电动汽车EV1相同的结构。
受电控制装置对电动汽车EV1经由电力设备12而接收的电力进行控制。电动汽车EV1具有称为车载充电站(OBC)的受电装置24。计算装置23对受电装置24经由电力设备12而接收的电力进行控制。受电装置24接收到的电力积蓄于电池25。或者，电动汽车EV1可以不将受电装置接收到的电力积蓄于电池25，而是直接向作为驱动源的电机26传输。
经由电力设备12而向电动汽车EV1供给的电力由电流测量装置13测量。由电流测量装置13测量出的电力值向差值信息发送装置14发送。
经由1个电力设备12而对负载组11中包含的多台电动汽车(EV1、EV2、EV3、···)供给电能。并且，可以经由1个电力设备12不仅对多台电动汽车(EV1、EV2、EV3、···)而且还对负载组11中包含的1个或大于或等于2个的其他电力消耗要素15供给电能。经由电力设备12而接受电能的供给的多台电动汽车(EV1、EV2、EV3、···)以及1个或大于或等于2个的其他电力消耗要素15形成1组(负载组11)。
电流测量装置13对经由电力设备12而向1个负载组11中包含的所有电动汽车(EV1、EV2、EV3、···)以及其他电力消耗要素15传输的总送电电力的当前值(Pall_now)、换言之为整个负载组11的总送电电力进行测量。
这里，预先规定整个负载组11的电力容量、即能够经由电力设备12而向整个负载组11传输的总送电电力的最大值(Pall_max)。实施方式所涉及的受电控制装置基于总送电电力的最大值(Pall_max)的制约，对电动汽车EV1的要素受电电力进行控制。例如，受电控制装置以使得电流测量装置13测量出的总送电电力的当前值(Pall_now)不超过电力的最大值(Pall_max)的方式对电动汽车EV1的受电电力进行控制。当然，也可以以允许总送电电力的当前值(Pall_now)暂时超过电力的最大值(Pall_max)的方式对电动汽车EV1的受电电力进行控制。此外，根据各种因素而规定总送电电力的最大值(Pall_max)，在后述的实施例中进行详细说明。
如图1所示，在第1实施方式中，差值信息发送装置14以能够通过无线或有线进行通信的方式与电力设备12、电流测量装置13以及电动汽车EV1分别连接。电力设备12向差值信息发送装置14发送表示总送电电力的最大值(Pall_max)的电信号。电流测量装置13将表示测量出的总送电电力的当前值(Pall_now)的电信号向差值信息发送装置14发送。
差值信息发送装置14具有计算部31以及发送部32。如(1)式所示，计算部31从总送电电力的最大值(Pall_max)减去总送电电力的当前值(Pall_now)而计算出差值电力(ΔP)。发送部32通过移动体通信而对负载组11中包含的所有电动汽车(EV1、EV2、EV3、···)发送(广播)表示差值电力(ΔP)的电信号。表示差值电力(ΔP)的电信号由接收装置21接收并向计算装置23传送。由此，受电控制装置能够获得表示从能够经由电力设备12而传输至整个负载组11的总送电电力的最大值(Pall_max)减去经由电力设备12而传输至整个负载组11的总送电电力的当前值(Pall_now)得到的差值电力(ΔP)的信息。
[数学式1]
ΔP＝Pall_max-Pall_now…(1)
此外，差值信息发送装置14利用发送部32并通过无线通信而对负载组11中包含的所有电动汽车(EV1、EV2、EV3、···)的接收装置21发送(广播)表示差值电力(ΔP)的信息。或者，表示差值电力(ΔP)的信息的发送可以是基于有线方式的通信。
在图1所示的例子中，差值信息发送装置14可以不具有如下接收装置，即，该接收装置接收从各电动汽车发送的、例如电池25的充电率(SOC)、结束受电的时刻(Td)等表示各电动汽车的状态的信号。即，在差值信息发送装置14与各电动汽车之间，只要能够从差值信息发送装置14仅向各电动汽车的单向进行通信即可。此外，后文中参照图3对需要双向通信的例子进行说明。
差值信息发送装置14例如可以是经由计算机网络而与电力设备12、电流测量装置13、以及负载组11连接的服务器。或者，差值信息发送装置14可以构成为电力设备12的一部分。
车辆状态获取装置22获取表示电动汽车EV1的状态的信息。例如，“电动汽车EV1的状态”是指表示电动汽车EV1的用户的请求的数值。表示电动汽车EV1的用户的请求的数值是直至结束电动汽车EV1的受电的时刻(受电的结束时刻Td)为止的剩余时间(T)。能够根据电动汽车EV1结束受电的时刻而计算出剩余时间(T)。剩余时间(T)是能够对电动汽车EV1的电池25进行充电的剩余时间。
例如，在回到自家住宅的用户在自家的停车场开始进行电动汽车EV1的电池25的充电、并预定在次日的上午7时利用电动汽车EV1外出的情况下，可以将相对于次日上午7时的规定时间(5分)之前的时刻设定为受电的结束时刻。这样，“想要在次日的上午7时外出”之类的“用户的请求”表示受电的结束时刻(上午6时55分＝Td)以及直至受电的结束时刻为止的剩余时间(T)。“受电的结束时刻(Td)”表示电动汽车EV1能够持续受电的期间结束的时刻，在受电控制流程(图2)中，与判断为不继续受电(S03中为NO)的时刻有所区别。
受电的结束时刻(Td)可以是用户使用智能手机等信息通信终端或搭载于电动汽车EV1的用户接口而实际设定的时刻。或者，也可以是如下时刻，即，在不存在来自用户的具体的指示或未设定的情况下，根据对用户过去的行动履历(过去的出发时刻的履历等)进行调查得到的统计数据而推定出的时刻。
计算装置23基于表示电动汽车EV1的用户的请求的数值(电动汽车EV1的状态)，对表示与其他电动汽车(EV2、2V3、···)的受电相比优先进行EV1自身的受电的程度的电动汽车EV1的优先级(β)进行计算。具体而言，计算装置23利用(2)式，根据当前时刻(To)至受电的结束时刻(Td)的剩余时间(T)而对优先级(β)进行计算。在(2)式中，N表示在负载组11内进行受电的电动汽车的总数。
[数学式2]
Figure BDA0003267055330000101
如(2)式所示，优先级(β)与剩余时间(T)成反比例。随着剩余时间(T)缩短，优先级(β)升高。(2)式不过是一个例子，例如，优先级(β)可以与剩余时间(T)自乘大于或等于2次的g次(g为正数)得到的“剩余时间(T)的g次方”成反比例。
电动汽车的总数(N)可以是调查负载组11的以往的受电履历得到的统计数据(数量数据)，也可以根据电力的当前值(Pall_now)大致推定出电动汽车的总数(N)。总数(N)与差值电力(ΔP)同样地，从差值信息发送装置14或差值信息发送装置14附带的装置进行多址发送。或者，也可以根据充电系统的位置信息、识别信号等而确定总数(N)。
如(3)式所示，计算装置23对差值电力(ΔP)乘以优先级(β)而计算出要素差值电力(βΔP)，对上次处理循环的要素受电电力(Pt)加上要素差值电力(βΔP)而更新要素受电电力(Pt+1)。此外，表示要素受电电力的符号“P”的下标(右下标注的字符)“t”、“t+1”表示“处理循环”的反复次数。T是包含零在内的正整数。
[数学式3]
Pt+1＝Pt+β·ΔP…(3)
计算装置23对受电装置24发送指示信号以使得受电装置24接收更新后的要素受电电力(Pt+1)，接收到指示信号的受电装置24经由电力设备12而接收更新后的要素受电电力(Pt+1)。
受电控制装置以恒定的周期反复执行包含(a)～(e)的处理步骤在内的“处理循环”，由此控制电动汽车EV1的受电装置24接收的电力(要素受电电力Pt)。
参照图2的流程图对由图1的受电控制装置实现的受电控制方法的一个例子进行说明。此外，只要是本领域技术人员则能够根据图1的受电控制装置的具体结构及功能的说明而容易地理解由受电控制装置实现的受电处理方法的具体次序。因而，这里，作为由图1的受电控制装置实现的受电处理方法，对受电控制装置的主要的处理动作进行说明，详细的处理动作的说明与参照图1的说明重复，因而将其省略。
首先，在步骤S01中，接收装置21获取由计算部31计算出的表示差值电力(ΔP)的信息。进入步骤S02，作为表示电动汽车EV1的状态的信息的例子，车辆状态获取装置22获取表示受电的结束时刻(Td)的信息。
进入步骤S03，受电控制装置判断是否继续受电。例如，在从电动汽车EV1的用户接收到受电结束的指示信号的情况下(S03中为NO)、或者当前时刻为受电的结束时刻(Td)的情况下，不继续受电而结束。或者，在检测到充电端口未连接等情况下(S03中为NO)，在此后的几分钟内，电动汽车EV1开始移动的可能性提高，因此不继续受电而结束。并且，在电池25的充电率(SOC)达到目标值的情况下(S03中为NO)，不继续受电而结束。如果不存在上述状况(S03中为YES)，则受电控制装置为了使受电持续而进入步骤S04。
在步骤S04中，计算装置23利用(2)式，根据受电的结束时刻(Td)而计算出电动汽车EV1的优先级(β)。进入步骤S05，计算装置23将差值电力(ΔP)以及优先级(β)代入(3)式而更新要素受电电力(Pt+1)。
进入步骤S06，计算装置23对受电装置24进行控制以使得受电装置24接收更新后的要素受电电力(Pt+1)。直至步骤S03中判定为NO为止，受电控制装置反复执行以步骤S01至步骤S06为单位的处理循环，由此对要素受电电力(P)进行控制。
(第1变形例)
在第1实施方式中，如图1所示，对进行从差值信息发送装置14向各电动汽车的单向通信的情况进行了说明。本发明并不限定于此，例如，差值信息发送装置14与各电动汽车之间可以进行双向通信。在第1实施方式的第1变形例中，对如下例子进行说明，即，电动汽车EV1的受电装置24具有发送部28，从发送部28向差值信息发送装置14发送表示电动汽车EV1的要素受电电力(Pt)的电信号。此外，负载组1中包含的其他所有电动汽车(EV2、EV3、···)具有与电动汽车EV1相同的结构，因此省略其说明。以相对于第1实施方式的不同点为中心进行说明，对于与第1实施方式共通之处则省略说明。
受电装置24具有：电流测量装置27，其对电动汽车EV1接收到的电力(要素受电电力)进行测定；以及发送部28，其通过无线通信而将表示要素受电电力(Pt)的电信号向差值信息发送装置14发送。具体而言，电流测量装置27对向受电装置24流入的电流值进行测定，根据受电时的电压而计算出要素受电电力(Pt)。发送部28和差值信息发送装置14以能够经由计算机网络而通信的方式连接。并且，发送部28和接收装置21可以形成为一体而构成发送接收装置。作为发送部28，例如可以使用进行基于4G、5G等移动体通信标准的通信的发送机。
与此相伴，电流测量装置13可以对经由电力设备12而传输的电力中的、向其他电力消耗要素15传输的电力进行测量，不对向各电动汽车(EV1、EV2、EV3、···)传输的电力进行测量。电流测量装置13对向负载组11中包含的其他电力消耗要素15供给的总送电电力进行测量，将表示测量出的总送电电力的电信号向差值信息发送装置14发送。
计算部31将向其他电力消耗要素15供给的总送电电力和所有电动汽车(EV1、EV2、EV3、···)的要素受电电力相加而计算出经由电力设备12向整个负载组11传输的总送电电力的当前值(Pall_now)。
这样，受电装置24及电流测量装置13的结构、以及总送电电力的当前值(Pall_now)的计算方法与图1的情况不同，其他结构与图1的情况相同，从而省略其说明。
第1变形例的受电控制装置的动作、即受电控制方法与图2所示的次序共通。然而，步骤S06的动作存在差异。即，在步骤S06中，计算装置23对受电装置24进行控制以使得受电装置24接收更新后的要素受电电力(Pt+1)。而且，电流测量装置27对要素受电电力进行测定，发送部28将表示测定出的要素受电电力的电信号向差值信息发送装置14发送。其他步骤与第1实施方式共通，因此省略再次说明。
(第2变形例)
在第1实施方式以及第1变形例中，示出了接收装置21接收表示在受电控制装置的外部(差值信息发送装置14)运算出的差值电力(ΔP)的信息的例子。然而，本发明并不限定于此，接收装置21本身可以基于(1)式而对差值电力(ΔP)进行运算。在该情况下，如图4所示，接收装置21从电力设备12接收表示能够经由电力设备12而向整个负载组11传输的总送电电力的最大值(Pall_max)的电信号，从电流测量装置13接收表示总送电电力的当前值(Pall_now)的电信号。
接收装置21将表示自身运算出的差值电力(ΔP)的电信号向计算装置23传送。其他结构与图1(第1实施方式)相同，省略其说明。
第2变形例的受电控制装置的动作、即受电控制方法与图2所示的次序共通。然而，步骤S01的动作存在差异。即，在步骤S01中，接收装置21从电力设备12接收表示总送电电力的最大值(Pall_max)的电信号，从电流测量装置13接收表示总送电电力的当前值(Pall_now)的电信号。接收装置21基于(1)式对差值电力(ΔP)进行运算，将表示差值电力(ΔP)的电信号向计算装置23传送。其他步骤与第1实施方式共通，因此省略再次说明。
(仿真结果)
接下来，对根据第1实施方式所涉及的受电控制方法而执行了受电控制的仿真结果进行说明。
首先，对第1实施方式的仿真条件进行说明。如图5A所示，3台电动汽车(EV1、EV2、EV3)分别通过第1实施方式所涉及的受电控制方法而执行受电控制。各电动汽车开始受电的时刻(开始时刻)为相同时刻(上午1时)，但各电动汽车结束受电的时刻(结束时刻)不同。电动汽车EV1为上午7时，电动汽车EV2为上午9时，电动汽车EV3为上午11时。各电动汽车(EV1、EV2、EV3)的受电装置24能够接收的电力(要素受电电力)的最大值相同，为3kW，各电动汽车(EV1、EV2、EV3)的电池25的容量(蓄电池容量)为相同，为24kWh。并且，受电的开始时刻的各电动汽车(EV1、EV2、EV3)的充电率(SOC)也相同，为40％。各电动汽车(EV1、EV2、EV3)的充电率的目标值(目标SOC)未由用户设定，保持默认值不变为100％(充满电)。
接下来，对仿真结果进行说明。图5B是表示第1实施方式的仿真结果的8个曲线图，左侧的4个曲线图涉及参考例，右侧的4个曲线图涉及第1实施方式。所有曲线图的横轴为时间轴。
首先，最上层的2个曲线图的纵轴表示经由电力设备12而向整个负载组11传输的总送电电力的当前值(Pall_now)、经由电力设备12而能够向整个负载组11传输的总送电电力的最大值(Pall_max)、以及从最大值(Pall_max)减去当前值(Pall_now)得到的差值电力(ΔP)。
从上方起第2层的2个曲线图的纵轴表示各电动汽车(EV1、EV2、EV3)经由电力设备12而接收的电力(要素受电电力)。从下方起第2层的2个曲线图的纵轴表示各电动汽车(EV1、EV2、EV3)的优先级(β)。最下层的2个曲线图的纵轴表示各电动汽车(EV1、EV2、EV3)的充电率(SOC)。
在参考例中，各电动汽车(EV1、EV2、EV3)的优先级(β)设为固定值(1/3)。即，电动汽车的总数(N)为3、且从(2)式的右边的分母除去(Td-To)。由此，差值电力(ΔP)均等地对各电动汽车(EV1、EV2、EV3)各分配1/3，因此根据(3)式计算出的要素受电电力(Pt)也针对3台而均等地变化。因而，在上午1时同时开始受电的3台电动汽车(EV1、EV2、EV3)接收相同的要素受电电力(Pt)，因此3台的充电率(SOC)以相同的斜率而增加。
而且，最初的电动汽车EV1在上午7时不继续受电而结束(图2的S03中为NO)。此时，电动汽车EV1的要素受电电力向差值电力(ΔP)变化，由2台电动汽车(EV2、EV3)再分配。因此，在上午7时以后，电动汽车(EV2、EV3)的要素受电电力增加。而且，在迎来受电的结束时刻(Td)之前，2台电动汽车(EV2、EV3)的充电率为充满电(100％)，因此电动汽车(EV2，EV3)不继续受电而结束(图2的S03中为NO)。受电的结束时刻(上午7时)的电动汽车EV1的充电率为82％。
与此相对，在第1实施方式中，各电动汽车(EV1、EV2、EV3)的优先级(β)根据(2)式随着时间的经过而变化。具体而言，随着直至受电的结束时刻为止的剩余时间(T＝Td-To)缩短，优先级(β)升高。更详细而言，各电动汽车(EV1、EV2、EV3)的优先级(β)与直至受电的结束时刻(Td)为止的剩余时间(T＝Td-To)成反比例。由此，剩余时间(T)越短，要素受电电力(Pt)越高，越能够在早期提高充电率。3台中的受电的结束时刻(Td)最早的电动汽车EV1的受电的结束时刻(Td)的要素受电电力高于参考例中的该要素受电电力(82％)，能够将受电的结束时刻(上午7时)的电动汽车EV1的充电率提高至93％。另外，在迎来受电的结束时刻(上午9时、上午11时)之前，其他电动汽车(EV2、EV3)能够分别达到充满电的状态。这样，能够提高负载组11中包含的所有电动汽车(EV1、EV2、EV3)的结束时刻(Td)的充电率的平均值，能够减小充电率的分散。
如以上说明，根据第1实施方式，能够获得下面的作用效果。
基于表示各电动汽车的用户的请求的数值而对优先级(β)进行计算，由此能够根据各电动汽车的状态而分配差值电力(ΔP)。因而，能够设定与直至受电的结束时刻(Td)为止的剩余时间(T)等、表示针对每台电动汽车而不同的用户的请求的数值相应的优先级(β)。因而，能够使得各电动汽车的充电率实现平均化、且能够根据用户的期望而适当地分配差值电力(ΔP)。
表示用户的请求的值是直至受电的结束时刻(Td)为止的剩余时间(T)。能够设定与剩余时间(T)相应的优先级(β)。
如(2)式所示，随着直至受电的结束时刻(Td)为止的剩余时间(T)缩短，优先级(β)升高。由此，能够提高电动汽车(EV1、EV2、EV3)的受电的结束时刻的充电率。
能够针对剩余时间(T)较短的电动汽车设定较高的优先级(β)，因此对于剩余时间(T)较短的电动汽车能够分配较多的电力。因而，能够使得结束受电的时刻的各电动汽车的充电率实现平均化。
如(2)式所示，优先级(β)与剩余时间(T)成反比例。由此，对于剩余时间(T)较短的电动汽车能够分配较多的电力。
(第2实施方式)
在第2实施方式中，说明取代(2)式所示的直至结束时刻(Td)为止的剩余时间(T)，而根据电动汽车EV1具有的电池25的充电率的目标值(SOCgoal)对电动汽车EV1的优先级(β)进行计算的例子。
电池25的充电率的目标值(SOCgoal)是表示电动汽车EV1的用户的请求的数值的其他例子。
例如，来到附近的购物中心购物的用户在购物中心的停车场开始对电动汽车EV1的电池25充电。预定进行在购物之后仅返回自家住宅的短距离的行驶，因此作为电池25的充电率用户只要能够充电至60％即可。在该情况下，作为电池25的充电率的目标值(SOCgoal)，可以不设为充满电(100％)，而是设定较小的60％。这样，“只要能够充电至60％即可”之类的“用户的请求”直接表示电池25的充电率的目标值(SOCgoal)。
充电率的目标值(SOCgoal)可以是用户使用智能手机等信息通信终端或搭载于电动汽车EV1的用户接口而实际设定的值。或者，在不存在来自用户的具体指示或未设定的情况下，可以是根据调查用户过去的行动履历(过去的目标值(SOCgoal)的设定履历等)得到的统计数据而推定出的值。或者，在不存在来自用户的具体指示或未设定的情况下，可以将目标值(SOCgoal)设定为100％(充满电)。
作为表示电动汽车EV1的用户的请求的数值，车辆状态获取装置22获取充电率的目标值(SOCgoal)以及电池25的充电率的当前值(SOCnow)。例如，在图2所示的处理循环的步骤S02中，电池25的充电率的当前值(SOCnow)是车辆状态获取装置22测定出的电池25的充电率的值。
计算装置23利用(4)式来取代(2)式，并根据电池25的充电率的目标值(SOCgoal)而计算出电动汽车EV1的优先级(β)。
[数学式4]
Figure BDA0003267055330000171
如(4)式所示，计算装置23对电池25的充电率的目标值(SOCgoal)和电池25的充电率的当前值(SOCnow)进行对比而计算出优先级(β)。
当前值(SOCnow)小于目标值(SOCgoal)的情况下的优先级(β)，大于当前值(SOCnow)大于或等于目标值(SOCgoal)的情况下的优先级(β)。例如，在当前值(SOCnow)小于目标值(SOCgoal)的情况下，优先级(β)为进行受电的电动汽车的总数(N)的倒数。在当前值(SOCnow)大于或等于目标值(SOCgoal)的情况下，优先级(β)为进行受电的电动汽车的总数(N)的倒数除以5得到的值。此外，(4)式中的5为示例，只要是大于1的数值，也可以是其他数值。
这样，第2实施方式的受电控制装置与第1实施方式相比，对优先级(β)进行计算时使用的“表示电动汽车EV1的用户的请求的数值”不同。然而，其他结构与第1实施方式(图1)共通，因此省略再次说明。
第2实施方式的受电控制装置的动作、即受电控制方法与图2所示的次序共通。然而，步骤S02及S04的动作存在差异。即，在步骤S02中，车辆状态获取装置22获取表示充电率的目标值(SOCgoal)以及当前值的信息。在步骤S04中，计算装置23利用(4)式取代(2)式并根据电池25的充电率的目标值(SOCgoal)而对电动汽车EV1的优先级(β)进行计算。其他步骤与第1实施方式共通，因此省略再次说明。
并且，当然可以将相对于第1实施方式变更了总送电电力的当前值(Pall_now)的计算方法的第1变形例(图3)、以及变更了差值电力(ΔP)的计算方法的第2变形例(图4)应用于第2实施方式的受电控制装置以及受电控制方法。
(仿真结果)
接下来，对根据第2实施方式所涉及的受电控制方法执行了受电控制的仿真结果进行说明。
首先，对第2实施方式的仿真条件进行说明。如图6A所示，3台电动汽车(EV1、EV2、EV3)分别通过第2实施方式所涉及的受电控制方法而执行受电控制。各电动汽车开始受电的时刻(开始时刻)为相同时刻(上午1时)，各电动汽车结束受电的时刻(结束时刻)为相同时刻(上午11时)。各电动汽车(EV1、EV2、EV3)的受电装置24能够接收的电力(要素受电电力)的最大值相同，为3kW，各电动汽车(EV1、EV2、EV3)的电池25的容量(蓄电池容量)也相同，为24kWh。并且，受电的开始时刻的各电动汽车(EV1、EV2、EV3)的充电率(下面，称为“开始时SOC”)不同。电动汽车EV1的开始时SOC为10％，电动汽车EV2的开始时SOC为40％，电动汽车EV3的开始时SOC为70％。各电动汽车(EV1、EV2、EV3)的充电率的目标值(下面，称为“目标SOC”)相同，为60％。
接下来，对仿真结果进行说明。图6B是表示第2实施方式的仿真结果的8个曲线图，左侧的4个曲线图涉及参考例，右侧的4个曲线图涉及第2实施方式。各曲线图的纵轴以及横轴表示的数值的种类与图5B的各曲线图中的相同，因此省略再次说明。
在参考例中，电动汽车的总数(N)为3，因此各电动汽车(EV1、EV2、EV3)的优先级(β)设为固定值(1/3)。即，设为(4)式所示的、与充电率的当前值(SOCnow)小于充电率的目标值(SOCgoal)的情况下的优先级(β)相同的值。由此，差值电力(ΔP)针对各电动汽车(EV1、EV2、EV3)均等地各分配1/3，因此根据(3)式计算出的要素受电电力(Pt)也针对3台而均等地变化。因而，在上午1时同时开始了受电的3台电动汽车(EV1、EV2、EV3)接收相同的要素受电电力(Pt)。因此，各电动汽车(EV1、EV2、EV3)的开始时SOC不同，但3台的充电率(SOC)以相同的斜率而增加。
而且，在上午5时多，开始时SOC最高的电动汽车EV3充满电，因此不继续受电而结束(图2的S03中为NO)。此时，电动汽车EV3的要素受电电力向差值电力(ΔP)变化，由2台电动汽车(EV1、EV2)再分配。因此，在上午5时多以后，电动汽车(EV1、EV2)的要素受电电力增加。
而且，在上午8时多，开始时SOC第二高的电动汽车EV2充满电，因此不继续受电而结束(图2的S03中为NO)。此时，电动汽车EV2的要素受电电力向差值电力(ΔP)变化，由1台电动汽车(EV1)再分配。因此，在上午8时多以后，电动汽车(EV1)的要素受电电力增加，电动汽车(EV1)的要素受电电力不会超过电动汽车(EV1)的受电装置24的电力容量(3kW)。
最后，在上午10时多，开始时SOC最低的电动汽车EV1充满电，不继续受电而结束(图2的S03中为NO)。
与此相对，在第2实施方式中，根据(4)式而计算出各电动汽车(EV1、EV2、EV3)的优先级(β)。具体而言，电动汽车EV3的开始时SOC已经大于或等于电动汽车EV3的目标SOC，因此无需更多地充电。因而，在开始受电时以后，电动汽车EV3的优先级(β)变为1/15。另2台电动汽车(EV1、EV2)的开始时SOC低于电动汽车EV3的目标SOC。因而，电动汽车(EV1、EV2)的优先级(β)变为1/3。因而，与电动汽车EV3相比，更多的差值电力(ΔP)分配给电动汽车(EV1、EV2)。即，电动汽车EV3的要素受电电力小于电动汽车(EV1、EV2)的要素受电电力，因此电动汽车EV3的增加率小于电动汽车(EV1、EV2)的增加率。
而且，在上午3时左右，电动汽车EV2的充电率的当前值(SOCnow)达到电动汽车EV2的目标SOC，因此根据(4)式而电动汽车EV2的优先级(β)从1/3向1/15减小。然而，此时，差值电力(ΔP)为零，因此电动汽车EV2的要素受电电力未变化。
而且，在上午6时多，电动汽车EV1的充电率的当前值(SOCnow)达到电动汽车EV1的目标SOC，因此根据(4)式而电动汽车EV1的优先级(β)从1/3向1/15减小。然而，此时，差值电力(ΔP)为零，因此电动汽车EV2的要素受电电力未变化。
而且，在上午7时多，电动汽车EV2充满电，因此不继续受电而结束(图2的S03中为NO)。此时，电动汽车EV2的要素受电电力向差值电力(ΔP)变化，由2台电动汽车(EV1、EV3)再分配。因此，在上午7时多以后，各电动汽车(EV1、EV3)的要素受电电力增加。
而且，在上午10时之前，2台电动汽车(EV1、EV3)充满电，因此不继续受电而结束(图2的S03中为NO)。
这样，在第2实施方式中，当前值(SOCnow)小于目标SOC的电动汽车与当前值(SOCnow)大于或等于目标SOC的电动汽车相比而优先受电。由此，与参考例相比，能够使得各电动汽车的充电率达到充满状态的时刻一致。换言之，能够减小各电动汽车的结束受电的定时的分散。能够使得各电动汽车的充电率实现平均化、且根据用户的期望而适当地分配差值电力(ΔP)。
如以上说明，根据第2实施方式，能够获得下面的作用效果。
此外，在第2实施方式中，可以同时使用应对即使优先级(β)变化也因差值电力(ΔP)为零而充电速度(要素受电电力)未变化的情况的方式、在例如暂时有意地发送非常大的信号而使电动汽车EV1的受电停止之后重新开始发送表示差值电力(ΔP)的信号的方式等。由此，还能够降低当前值(SOCnow)大于或等于目标SOC的电动汽车的充电速度(要素受电电力)、而进一步提高当前值(SOCnow)小于目标SOC的电动汽车的充电速度(要素受电电力)。
在第2实施方式中，作为“表示用户的请求的数值”的例子，采用了蓄电要素的充电率的目标值(SOCgoal)。由此，能够使得各电动汽车的充电率实现平均化、且根据用户的期望而适当地分配差值电力(ΔP)。
计算装置23对电池25的充电率的目标值(SOCgoal)和电池25的充电率的当前值(SOCnow)进行对比而计算出优先级(β)。由此，能够根据用户的期望(充电率的目标值)而适当地计算出优先级(β)。
当前值(SOCnow)小于目标值(SOCgoal)的情况下的优先级(β)，大于当前值(SOCnow)大于或等于目标值(SOCgoal)的情况下的优先级(β)。由此，能够使得当前值(SOCnow)小于目标SOC的电动汽车与当前值(SOCnow)大于或等于目标SOC的电动汽车相比而优选充电。
(第3实施方式)
在第3实施方式中，说明基于从当前时刻(To)至受电的结束时刻(Td)为止的剩余时间(T)以及电池25的充电率的目标值(SOCgoal)这两者而对电动汽车EV1的优先级(β)进行计算的例子。
计算装置23利用(5)式取代(2)式及(4)式，并根据直至受电的结束时刻(Td)为止的剩余时间(T)以及电池25的充电率的目标值(SOCgoal)而对电动汽车EV1的优先级(β)进行计算。
[数学式5]
Figure BDA0003267055330000211
如(5)式所示，优先级(β)与剩余时间(T)成反比例。“剩余时间(T)”是当前时刻(To)至受电的结束时刻(Td)为止的时间。随着剩余时间(T)缩短，优先级(β)升高。(5)式不过是一个例子，例如，优先级(β)可以与剩余时间(T)自乘大于或等于2次的g次(g为正数)的“剩余时间(T)的g次方”成反比例。
如(5)式所示，计算装置23从电池25的充电率的目标值(SOCgoal)减去电池25的充电率的当前值(SOCnow)而求出未充电率(ΔSOC)。优先级(β)与未充电率(ΔSOC)成正比例。或者，优先级(β)可以与未充电率(ΔSOC)的g次方成正比例。电池25的充电率的当前值(SOCnow)例如是在每次处理循环的步骤S02中测定的充电率的值。
基于从充电率的目标值(SOCgoal)减去对电动汽车EV1的当前的充电率进行测定所得的测定值(SOCnow)的未充电率(ΔSOC)而计算出优先级(β)。随着未充电率(ΔSOC)增大而提高优先级(β)。由此，对于未充电率(ΔSOC)较大的电动汽车能够优先分配差值电力(ΔP)。能够使得各电动汽车的充电率实现平均化、且根据用户的要望(充电率的目标值)而适当地分配差值电力(ΔP)。
此外，计算装置23可以利用(6)式取代(5)式，并根据直至结束时刻(Td)为止的剩余时间(T)以及电池25的充电率的目标值(SOCgoal)而计算出电动汽车EV1的优先级(β)。(6)式相当于(2)式和(4)式的组合式。
[数学式6]
Figure BDA0003267055330000221
当前值(SOCnow)小于目标值(SOCgoal)的情况下的优先级(β)，大于当前值(SOCnow)大于或等于目标值(SOCgoal)的情况下的优先级(β)。例如，在当前值(SOCnow)小于目标值(SOCgoal)的情况下，优先级(β)为进行受电的电动汽车的总数(N)的倒数。在当前值(SOCnow)大于或等于目标值(SOCgoal)的情况下，优先级(β)为进行受电的电动汽车的总数(N)的倒数除以5得到的值。此外，对(6)式中的β进行计算的算式的右边的分母的“5”是示例，只要是大于1的数值，也可以是其他数值。
这样，第3实施方式的受电控制装置与第1实施方式及第2实施方式相比，对优先级(β)进行计算时使用的“表示电动汽车EV1的用户的请求的数值”不同。然而，其他结构与第1实施方式(图1)共通，因此省略再次说明。
第3实施方式的受电控制装置的动作、即受电控制方法与图2所示的次序共通。然而，步骤S02及S04的动作存在差异。即，在步骤S02中，车辆状态获取装置22获取表示受电的结束时刻(Td)的信息、以及表示充电率的目标值(SOCgoal)及充电率的当前值(SOCnow)的信息，对直至受电的结束时刻(Td)为止的剩余时间(T)进行计算。在步骤S04中，计算装置23利用(5)式或(6)式取代(2)式，并根据直至结束时刻(Td)为止的剩余时间(T)以及电池25的充电率的目标值(SOCgoal)而计算出电动汽车EV1的优先级(β)。其他步骤与第1实施方式共通，因此省略再次说明。
并且，当然可以将针对第1实施方式变更了总送电电力的当前值(Pall_now)的计算方法的第1变形例(图3)、以及变更了差值电力(ΔP)的计算方法的第2变形例(图4)应用于第3实施方式的受电控制装置以及受电控制方法。
(第1仿真结果)
接下来，对根据第3实施方式所涉及的受电控制方法执行了受电控制的第1～第3仿真结果进行说明。在第1～第3仿真中，利用(5)式对电动汽车EV1的优先级(β)进行计算。
首先，对第1仿真条件进行说明。如图7A所示，3台电动汽车(EV1、EV2、EV3)分别通过第3实施方式所涉及的受电控制方法而执行受电控制。各电动汽车开始受电的时刻(受电的开始时刻)为相同时刻(上午1时)，各电动汽车结束受电的时刻(受电的结束时刻)为相同时刻(上午11时)。各电动汽车(EV1、EV2、EV3)的受电装置24能够接收的电力(要素受电电力)的最大值相同，为3kW，各电动汽车(EV1、EV2、EV3)的电池25的容量(蓄电池容量)也相同，为24kWh。并且，受电的开始时刻的各电动汽车(EV1、EV2、EV3)的充电率(开始时SOC)不同。电动汽车EV1的开始时SOC为60％，电动汽车EV2的开始时SOC为40％，电动汽车EV3的开始时SOC为20％。各电动汽车(EV1、EV2、EV3)的充电率的目标值(目标SOC)未由用户设定，保持默认值不变为100％(充满电)。
接下来，对第1仿真结果进行说明。图7B是表示第1仿真结果的8个曲线图，左侧的4个曲线图涉及参考例，右侧的4个曲线图涉及第3实施方式。各曲线图的纵轴以及横轴表示的数值的种类与图5B的各曲线图的相同，因此省略再次说明。
在图7B的参考例中，与图6B的参考例相比，各电动汽车的开始时SOC不同，包含优先级的计算方法在内的其他条件与图6B的参考例共通，因此变为相同的仿真结果。
电动汽车的总数(N)为3，因此各电动汽车(EV1、EV2、EV3)的优先级(β)设为固定值(1/3)。由此，差值电力(ΔP)针对各电动汽车(EV1、EV2、EV3)均等地各分配1/3，因此根据(3)式计算出的要素受电电力(Pt)也针对3台而均等地变化。因而，在上午1时同时开始了受电的3台电动汽车(EV1、EV2、EV3)接收相同的要素受电电力(Pt)。因此，各电动汽车(EV1、EV2、EV3)的开始时SOC不同，但3台的充电率(SOC)以相同的斜率而增加。
而且，在上午6时多，开始时SOC最高的电动汽车EV1充满电，因此不继续受电而结束(图2的S03中为NO)。此时，电动汽车EV1的要素受电电力向差值电力(ΔP)变化，由2台电动汽车(EV2、EV3)再分配。因此，在上午6时多以后，电动汽车(EV2、EV3)的要素受电电力增加。
而且，在上午8时多，开始时SOC第2高的电动汽车EV2充满电，因此不继续受电而结束(图2的S03中为NO)。此时，电动汽车EV2的要素受电电力向差值电力(ΔP)变化，由1台电动汽车(EV1)再分配。因此，在上午8时多以后，电动汽车(EV1)的要素受电电力增加，但电动汽车(EV1)的要素受电电力不会超过电动汽车(EV1)的受电装置24的电力容量(3kW)。
最后，在上午10时多，开始时SOC最低的电动汽车EV3充满电，因此不继续受电而结束(图2的S03中为NO)。
与此相对，在图7B的第3实施方式中，各电动汽车(EV1、EV2、EV3)的优先级(β)根据(5)式并随着时间的经过而变化。具体而言，随着直至受电的结束时刻(上午11时)为止的剩余时间(T＝Td-To)缩短，优先级(β)升高。另一方面，随着充电率的当前值(SOCnow)接近目标值(SOCgoal)，未充电率(ΔSOC)减小，优先级(β)降低。
在上午11时之前，各电动汽车(EV1、EV2、EV3)的充电率的当前值(SOCnow)达到目标SOC(100％)，因此在(5)式中，分子(未充电率)比分母(剩余时间T)先变为零。因此，基于目标SOC与开始时SOC之差而规定各电动汽车(EV1、EV2、EV3)的优先级(β)。即，能够针对开始时SOC较低的电动汽车而优先分配差值电力(ΔP)，因此能够增加开始时SOC较低的电动汽车的要素受电电力(Pt)并加快充电速度。其结果，能够减小各电动汽车(EV1、EV2、EV3)结束充电的时刻(SOC达到100％的时刻)的分散。
(第2仿真结果)
接下来，对第2仿真条件进行说明。如图8A所示，3台电动汽车(EV1、EV2、EV3)各自的参数与图5A所示的仿真条件相同，因此省略再次说明。
接下来，对第2仿真结果进行说明。图8B是表示第2仿真结果的8个曲线图，左侧的4个曲线图涉及参考例，右侧的4个曲线图涉及第3实施方式。各曲线图的纵轴以及横轴表示的数值的种类与图5B的各曲线图的相同，因此省略再次说明。
图8A的参考例的仿真条件与图5A的参考例的仿真条件相同，因此图8B的参考例的仿真结果为图5B的参考例的仿真结果。因而，省略再次说明。
与此相对，在图8B的第3实施方式中，各电动汽车(EV1、EV2、EV3)的受电的开始时刻相同、且受电的结束时刻不同，因此剩余时间(T＝Td-To)产生差异。受电开始时(上午1时)的未充电率(ΔSOC)相等。因而，根据(5)式，在受电开始时(上午1时)，主要在各电动汽车(EV1、EV2、EV3)之间产生与剩余时间(T)之差相应的优先级(β)之差。具体而言，剩余时间(T)最短的电动汽车EV1的优先级最高，剩余时间(T)最长的电动汽车EV3的优先级最低。与优先级(β)之差相应地，在各电动汽车(EV1、EV2、EV3)之间产生要素受电电力(Pt)以及充电率(SOC)的增加率之差。因而，能够与其他电动汽车(EV2，EV3)相比优先对剩余时间(T)最短的电动汽车EV1分配差值电力(ΔP)而进行充电。
而且，如果接近上午7时，则电动汽车EV1的剩余时间(T)接近零，因此电动汽车EV1的优先级(β)快速升高，在上午7时，不继续对电动汽车EV1充电而结束(图2的S03中为NO)。
而且，在上午8时多，电动汽车EV2充满电，因此不继续受电而结束(图2的S03中为NO)。而且，在上午10时左右，电动汽车EV3充满电，因此不继续受电而结束(图2的S03中为NO)。
这样，在图8B的参考例中，受电的结束时刻(上午7时)的电动汽车EV1的充电率为82％。在图8B的实施方式中，能够将受电的结束时刻(上午7时)的电动汽车EV1的充电率提高至约90％。
如果对电动汽车EV3的受电的结束时刻进行对比，则图8B的实施方式与图8B的参考例相比而滞后。然而，直至电动汽车EV3的出发时刻为止，能够充电至充满电。能够满足电动汽车EV3的每个用户的请求(出发时刻)、且抑制负载组11内的各电动汽车(EV1、EV2、EV3)的最终的充电率的波动而使得充电率实现平均化。
(第3仿真结果)
接下来，对第3仿真条件进行说明。如图9A所示，3台电动汽车(EV1、EV2、EV3)分别通过第3实施方式所涉及的受电控制方法而执行受电控制。各电动汽车开始受电的时刻(受电的开始时刻)为相同时刻(上午1时)，但各电动汽车结束受电的时刻(受电的结束时刻)不同。电动汽车EV1为上午7时，电动汽车EV2为上午9时，电动汽车EV3为上午11时。各电动汽车(EV1、EV2、EV3)的受电装置24能够接收的电力(要素受电电力)的最大值相同，为3kW，各电动汽车(EV1、EV2、EV3)的电池25的容量(蓄电池容量)也相同，为24kWh。并且，受电的开始时刻的各电动汽车(EV1、EV2、EV3)的充电率(开始时SOC)不同。电动汽车EV1的开始时SOC为60％，电动汽车EV2的开始时SOC为40％，电动汽车EV3的开始时SOC为20％。各电动汽车(EV1、EV2、EV3)的充电率的目标值(目标SOC)未由用户设定，保持默认值不变而为100％(充满电)。
接下来，对第3仿真结果进行说明。图9B是表示第3仿真结果的8个曲线图，左侧的4个曲线图涉及参考例，右侧的4个曲线图涉及第3实施方式。各曲线图的纵轴以及横轴表示的数值的种类与图5B的各曲线图的相同，因此省略再次说明。
在图9B的参考例中，电动汽车的总数(N)为3，各电动汽车(EV1、EV2、EV3)的优先级(β)设为固定值(1/3)。由此，差值电力(ΔP)针对各电动汽车(EV1、EV2、EV3)均等地各分配1/3，因此根据(3)式计算出的要素受电电力(Pt)也针对3台而均等地变化。因而，在上午1时同时开始了受电的3台电动汽车(EV1、EV2、EV3)接收相同的要素受电电力(Pt)。因此，各电动汽车(EV1、EV2、EV3)的开始时SOC不同，但3台的充电率(SOC)以相同的斜率而增加。
而且，在上午6时多，开始时SOC最高的电动汽车EV3充满电，因此不继续受电而结束(图2的S03中为NO)。此时，电动汽车EV3的要素受电电力向差值电力(ΔP)变化，由2台电动汽车(EV1、EV2)再分配。因此，在上午6时多以后，电动汽车(EV1、EV2)的要素受电电力增加。
而且，上午7时变为开始时SOC最低的电动汽车EV1的出发时刻，因此电动汽车EV1不继续受电而结束(图2的S03中为NO)。此时，电动汽车EV1的要素受电电力向差值电力(ΔP)变化，由1台电动汽车EV2再分配。因此，在上午7时以后，电动汽车EV2的要素受电电力增加，电动汽车EV2的要素受电电力不会超过电动汽车EV2的受电装置24的电力容量(3kW)。
而且，在上午8时多，电动汽车EV2充满电，因此不继续受电而结束(图2的S03中为NO)。此外，不继续受电而结束时的电动汽车EV1的充电率约为50％。
与此相对，在图9B的第3实施方式中，各电动汽车(EV1、EV2、EV3)的受电的开始时刻相同、且受电的结束时刻不同，因此剩余时间(T＝Td-To)产生差异。受电开始时(上午1时)的未充电率(ΔSOC)也不同。具体而言，剩余时间(T)按照EV1、EV2、EV3的顺序而缩短，未充电率(ΔSOC)也按照EV1、EV2、EV3的顺序而升高。
因而，(5)式中的分母按照EV1、EV2、EV3的顺序而减小，分子按照EV1、EV2、EV3的顺序而增大，因此根据(5)式计算出的优先级(β)也按照EV1、EV2、EV3的顺序而增大。因此，如图9B的第3实施方式所示，要素受电电力(Pt)以及充电率(SOC)的增加率也按照EV1、EV2、EV3的顺序而增大。
由此，各电动汽车(EV1、EV2、EV3)的开始时SOC之差随着充电时间的经过而减小，能够抑制充电率的波动而使得充电率实现平均化。其结果，能够将开始时SOC最小的电动汽车EV1的出发时刻的充电率从约50％提高至接近90％。即，能够使各电动汽车的充电率实现平均化、且根据用户的期望(出发时刻)适当地分配差值电力(ΔP)。
如果对2台电动汽车(EV2、EV3)的受电的结束时刻进行对比，则图9B的实施方式比图9B的参考例滞后。然而，直至各电动汽车(EV2、EV3)的出发时刻为止，能够充电至充满电。能够满足电动汽车EV1的每个用户的请求(出发时刻)、且抑制负载组11内的各电动汽车(EV1、EV2、EV3)的最终的充电率的波动而使得充电率实现平均化。
(第4实施方式)
在第4实施方式中，说明基于用户关于电动汽车EV1的受电而签约的方式对电动汽车EV1的优先级(β)进行计算的例子。
关于电动汽车EV1的受电，有时用户能够签订各种合同方式。例如，关于优先级(β)的高低，用户能够从1等级、2等级、3等级、···等多个等级中选择期望的等级(合同方式)而签约。用户能够与支付针对利用经由电力设备12供给的电力的费用的对象之间签订关于电动汽车EV1的受电的合同。支付费用的对象例如是管理、运营电力供给所涉及的基础设施的组织、机构。
当然，“用户关于电动汽车EV1的受电而签约的方式(下面，称为“受电合同方式”)”并不局限于与优先级(β)的高低直接相关的合同。除此以外，也可以是关于综合性的电力供给服务的等级(grade)的合同方式。在该情况下，预先设定与综合性的电力供给服务的等级的差异相应的优先级(β)的高低。
计算装置23基于根据受电合同方式规定的数值而计算出电动汽车EV1的优先级(β)。根据受电合同方式规定的数值例如是根据受电合同方式预先规定的校正系数。各调整系数(1、4/5、3/5、···)与各受电合同方式(1等级、2等级、3等级、···)相关联。计算装置23对优先级的默认值(例如1/N)乘以根据受电合同方式规定的调整系数而计算出电动汽车EV1的优先级(β)。N表示在负载组11内进行受电的电动汽车的总数。表示受电合同方式以及根据受电合同方式规定的调整系数的电子数据预先存储于计算装置23内的存储器(CPU内的寄存器、缓冲存储器、缓存、ROM、RAM等)。
这样，第4实施方式的受电控制装置与第1实施方式至第3实施方式相比，对优先级(β)进行计算时使用的“表示电动汽车EV1的用户的请求的数值”不同。然而，其他结构与第1实施方式(图1)共通，因此省略再次说明。
第4实施方式的受电控制装置的动作、即受电控制方法与图2所示的次序共通。然而，步骤S02及S04的动作存在差异。即，在步骤S02中，车辆状态获取装置22获取表示受电合同方式的信息。在步骤S04中，计算装置23基于根据受电合同方式规定的数值(例如校正系数)而计算出电动汽车EV1的优先级(β)。其他步骤与第1实施方式共通，因此省略再次说明。
并且，当然可以将针对第1实施方式变更了总送电电力的当前值(Pall_now)的计算方法的第1变形例(图3)、以及变更了差值电力(ΔP)的计算方法的第2变形例(图4)，应用于第4实施方式的受电控制装置以及受电控制方法。
(仿真结果)
接下来，对根据第4实施方式所涉及的受电控制方法而执行了受电控制的仿真结果进行说明。
首先，对第4实施方式的仿真条件进行说明。如图10A所示，3台电动汽车(EV1、EV2、EV3)分别通过第4实施方式所涉及的受电控制方法而执行受电控制。各电动汽车开始受电的时刻(受电的开始时刻)为相同时刻(上午1时)，各电动汽车结束受电的时刻(受电的结束时刻)为相同时刻(上午11时)。各电动汽车(EV1、EV2、EV3)的受电装置24能够接收的电力(要素受电电力)的最大值相同，为3kW，各电动汽车(EV1、EV2、EV3)的电池25的容量(蓄电池容量)也相同，为24kWh。并且，受电的开始时刻的各电动汽车(EV1、EV2、EV3)的充电率(开始时SOC)也相同，为40％。各电动汽车(EV1、EV2、EV3)的充电率的目标值(目标SOC)未由用户设定，保持默认值不变而为100％(充满电)。
各电动汽车(EV1、EV2、EV3)的优先级不同。电动汽车EV1的校正系数为1/3，电动汽车EV2的校正系数为2/3，电动汽车EV3的校正系数为1。优先级按照EV3、EV2、EV1的顺序而升高。电动汽车的总数(N)为3，因此电动汽车EV1的优先级为1/9，电动汽车EV2的优先级为2/9，电动汽车EV3的优先级为1/3。
接下来，对仿真结果进行说明。图10B是表示第4实施方式的仿真结果的8个曲线图，左侧的4个曲线图涉及参考例，右侧的4个曲线图涉及第4实施方式。各曲线图的纵轴以及横轴表示的数值的种类与图5B的各曲线图的相同，因此省略再次说明。
在参考例中，电动汽车的总数(N)为3，各电动汽车(EV1、EV2、EV3)的优先级(β)设为固定值(1/3)。由此，差值电力(ΔP)针对各电动汽车(EV1、EV2、EV3)均等地各分配1/3，因此根据(3)式计算出的要素受电电力(Pt)也针对3台而均等地变化。因而，在上午1时同时开始了受电的3台电动汽车(EV1、EV2、EV3)接收相同的要素受电电力(Pt)。因此，各电动汽车(EV1、EV2、EV3)的开始时SOC相等，因此3台的充电率(SOC)以相同的斜率增加并均等地变化。
而且，在上午10时之前，3台电动汽车(EV1、EV2、EV3)充满电，因此不继续受电而结束(图2的S03中为NO)。
与此相对，在第4实施方式中，各电动汽车(EV1、EV2、EV3)的优先级(β)不同，因此差值电力(ΔP)未均等地分配，按照EV3、EV2、EV1的顺序增多而分配。因而，要素受电电力(Pt)也是电动汽车EV3最大，电动汽车EV1最小。这样，电动汽车(EV1、EV2、EV3)的开始时SOC相同，优先级(β)互不相同。因此，优先级(β)最高的电动汽车EV3在最早的时刻(上午6时多)充满电，不继续受电而结束(图2的S03中为NO)。此时，电动汽车EV3的要素受电电力向差值电力(ΔP)变化，由2台电动汽车(EV1、EV2)再分配。因此，在上午6时多以后，2台电动汽车(EV1、EV2)的要素受电电力增加。
然后，优先级(β)接下来最高的电动汽车EV2在接下来最早的时刻(在上午8时多)充满电，不继续受电而结束(图2的S03中为NO)。此时，电动汽车EV2的要素受电电力向差值电力(ΔP)变化，由1台电动汽车(EV1)再分配。因此，在上午8时多以后，1台电动汽车(EV1)的要素受电电力增加。
最后，优先级(β)最低的电动汽车EV1在最晚的时刻(在上午10时多)充满电，不继续受电而结束(图2的S03中为NO)。
这样，任何电动汽车(EV1、EV2、EV3)都能够在结束时刻(上午11时)之前达到充满电的状态，与此同时，能够根据用户关于电动汽车EV1的受电而签约的方式的差异，针对每台电动汽车(EV1、EV2、EV3)进行不同的受电控制。因而，能够使各电动汽车的充电率实现平均化、且根据用户的请求而适当地分配差值电力(ΔP)。
这里，在第1实施方式及其变形例、第2实施方式～第4实施方式中，电动汽车是“蓄电要素”的一个例子。第1实施方式及其变形例、第2实施方式～第4实施方式所涉及的受电控制装置以及受电控制方法不仅能够应用于电动汽车，还能够应用于在住宅、大厦、设施等设置的固定放置式电池(包含固定放置蓄电池)、搭载于个人计算机、智能手机等移动通信终端的电池等其他蓄电要素。
(第5实施方式)
如(3)式所示，计算装置23对上次的处理循环的要素受电电力(Pt)加上要素差值电力(βΔP)而更新要素受电电力(Pt+1)。因此，在每次反复执行处理循环时，各电动汽车的要素受电电力(Pt)增加，利用电流测量装置13测量的总送电电力的当前值(Pall_now)接近能够经由电力设备12而传输至整个负载组11的总送电电力的最大值(Pall_max)。由此，(1)式所示的差值电力(ΔP)也接近零，因此总送电电力的当前值(Pall_now)收敛为总送电电力的最大值(Pall_max)。
考虑在差值电力(ΔP)为零时负载组11内的其他电动汽车要重新开始受电的情况。新电动汽车的要素受电电力的初始值(P0)为零，要素差值电力(βΔP)也为零，因此只要差值电力(ΔP)为零，则新电动汽车的要素受电电力(Pt)不增加而不开始新电动汽车的受电。
因此，在第5实施方式及其变形例中，在更新要素受电电力(Pt+1)时，从上次的要素受电电力(Pt)减去恒定的电力校正值(αPt)而对更新后的要素受电电力(Pt+1)进行校正。能够使得差值电力(ΔP)难以变为零。要重新开始受电的电动汽车能够在早期开始受电。
下面，对第5实施方式及其变形例所涉及的受电控制装置以及受电控制方法的具体结构及次序进行说明。
对第5实施方式所涉及的受电控制装置的结构进行说明。与图1所示的第1实施方式所涉及的受电控制装置相比，第5实施方式所涉及的受电控制装置的计算装置23的要素受电电力(Pt+1)的更新处理存在差异。其他结构与图1所示的受电控制装置相同。另外，受电控制装置的外围装置(电动汽车EV1、电力设备12、电流测量装置13、差值信息发送装置14、其他电力消耗要素15)的结构与第1实施方式的相同。因而，以不同的部分为中心进行说明，关于相同的部分而省略再次说明。
第5实施方式所涉及的受电控制装置经由向包含多台电动汽车(EV1、EV2、EV3、···)在内的负载组11供给电能的电力设备12，并通过反复执行规定的处理循环而控制作为负载组11中包含的电动汽车EV1接收的电力的要素受电电力(Pt)。
“处理循环”中包含(i)～(iv)的处理步骤。
(i)接收装置21获取表示从能够经由电力设备12而传输至整个负载组11的总送电电力的最大值(Pall_max)减去经由电力设备12而传输至整个负载组11的总送电电力的当前值(Pall_now)得到的差值电力(ΔP)的信息。
(ii)计算装置23对获取到的信息表示的差值电力(ΔP)乘以表示与其他电动汽车(EV2、2V3、···)的受电相比而自身(电动汽车EV1)优先受电的程度的电动汽车EV1的优先级(β)，由此计算出要素差值电力(βΔP)。
(iii)计算装置23对上次的处理循环的要素受电电力(Pt)加上要素差值电力(βΔP)、且减去电力校正值(αPt)，由此更新要素受电电力(Pt+1)。此外，根据规定的校正率(α)以及要素受电电力(Pt)而计算出电力校正值(αPt)。
(iv)计算装置23对电动汽车EV1进行控制以接收更新后的要素受电电力(Pt+1)。
这里，在第5实施方式及其变形例中，电动汽车是“受电要素”的一个例子。第5实施方式及其变形例所涉及的受电控制装置以及受电控制方法不仅能够应用于电动汽车，还能够应用于包含固定放置式电池等其他蓄电要素、以及不具有电池的其他电力消耗要素在内的所有受电要素。
如图1所示，受电控制装置具有：接收装置21，其从外部接收电信号；以及计算装置23，其对电动汽车EV1的要素受电电力(Pt)进行计算。关于第5实施方式所涉及的受电控制装置，将优先级(β)设为固定值，因此也可以不具有车辆状态获取装置22。
接收装置21接收从发送部32发送的表示差值电力(ΔP)的电信号。表示差值电力(ΔP)的电信号向计算装置23传送。
车辆状态获取装置22获取表示电动汽车EV1的状态的信息。例如，“电动汽车EV1的状态”是指表示电动汽车EV1的用户的请求的数值。表示电动汽车EV1的用户的请求的数值例如是直至电动汽车EV1的受电的结束时刻(Td)为止的剩余时间(T)、电动汽车EV1的目标SOC。作为电动汽车EV1的用户的请求的其他例子，能举出用户关于电动汽车EV1的受电而签约的方式(受电合同方式)。
如(7)式所示，计算装置23对差值电力(ΔP)乘以优先级(β)而计算出要素差值电力(βΔP)。而且，计算装置23对上次的处理循环的要素受电电力(Pt)加上要素差值电力(βΔP)、且减去电力校正值(αPt)，由此更新要素受电电力(Pt+1)。此外，对要素受电电力(Pt)乘以校正率α而计算出电力校正值(αPt)。
[数学式7]
Pt+1＝Pt+β·ΔP-α·Pt…(7)
此外，在第5实施方式中，计算装置23使用固定值(1/N)作为优先级(β)。
(7)式中的校正率α表示校正的强度。如果减小校正率α，则校正效果减小，如果增大校正率α，则经由电力设备12而供给的总送电电力容易产生富余、即差值电力。以获得整个负载组11的适当的响应性的方式决定校正率α。具体而言，统计的所有签约者的受电时间(可继续受电时间Tcharge)越长，越减小校正率α而降低响应性。例如，在整个负载组11的各电动汽车平均进行11小时的受电(午后7时～上午6时)的情况下，可继续受电时间足够长。因而，即使减小校正率α，直至上午6时为止也能够充电至目标SOC。
作为响应性的其他要因，存在处理循环的反复周期或控制间隔。处理循环的反复周期或控制间隔越短，响应性越提高，因此能够减小校正率α。如果考虑设想的可继续受电时间Tcharge及控制间隔，例如可以设定为α＝0.015。
计算装置23对受电装置24发送指示信号以使得受电装置24接收更新后的要素受电电力(Pt+1)，接收到指示信号的受电装置24经由电力设备12而接收更新后的要素受电电力(Pt+1)。
受电控制装置以恒定的周期反复执行包含(i)～(iv)的处理步骤在内的“处理循环”，由此对电动汽车EV1的受电装置24接收的电力(要素受电电力Pt)进行控制。
参照图2的流程图对由第5实施方式所涉及的受电控制装置实现的受电控制方法的一个例子进行说明。此外，如果是本领域技术人员，则能够通过图1的受电控制装置的具体结构及功能的说明而容易地理解受电控制装置的受电处理方法的具体次序。因而，这里，作为由第5实施方式所涉及的受电控制装置实现的受电处理方法，对受电控制装置的主要的处理动作进行说明，详细处理动作的说明与受电控制装置的说明重复而省略。
首先，在步骤S01中，接收装置21获取由计算部31计算出的表示差值电力(ΔP)的信息。
然后，不实施步骤S02，进入步骤S03，受电控制装置判断是否继续受电。例如，在从电动汽车EV1的用户接收到受电结束的指示信号的情况下(S03中为NO)、或者当前时刻为受电的结束时刻(Td)的情况下，不继续受电而结束。或者，在检测到充电端口未连接等情况下(S03中为NO)，在此后几分钟内，电动汽车EV1开始移动的可能性提高，因此不继续受电而结束。并且，在电池25的充电率(SOC)达到目标值的情况下(S03中为NO)，不继续受电而结束。如果不存在上述状况(S03中为YES)，则受电控制装置为了继续受电而进入步骤S04。
在步骤S04中，计算装置23设定固定值(1/N)作为电动汽车EV1的优先级(β)。进入步骤S05，计算装置23将差值电力(ΔP)、优先级(β)以及校正率(α＝0.015)代入(7)式而更新要素受电电力(Pt+1)。
进入步骤S06，计算装置23对受电装置24进行控制以使得受电装置24接收更新后的要素受电电力(Pt+1)。直至步骤S03中判定为NO为止，受电控制装置反复执行以步骤S01至步骤S06为单位的处理循环，由此对要素受电电力(Pt)进行控制。
此外，当然可以将针对第1实施方式变更了总送电电力的当前值(Pall_now)的计算方法的第1变形例(图3)、以及变更了差值电力(ΔP)的计算方法的第2变形例(图4)，应用于第5实施方式及其变形例所涉及的受电控制装置以及受电控制方法。
(仿真结果)
接下来，对根据第5实施方式所涉及的受电控制方法而执行了受电控制的仿真结果进行说明。
首先，对第5实施方式的仿真条件进行说明。如图11A所示，3台电动汽车(EV1、EV2、EV3)分别通过第5实施方式所涉及的受电控制方法而执行受电控制。各电动汽车开始受电的时刻(开始时刻)不同。电动汽车EV1的开始时刻为上午1时，电动汽车EV2的开始时刻为上午2时，电动汽车EV3的开始时刻为上午3时。各电动汽车结束受电的时刻(受电的结束时刻)不同。电动汽车EV1的受电的结束时刻为上午11时，电动汽车EV2的受电的结束时刻为上午10时，电动汽车EV3的受电的结束时刻为上午9时。各电动汽车(EV1、EV2、EV3)的受电装置24能够接收的电力(要素受电电力)的最大值相同，为3kW，各电动汽车(EV1、EV2、EV3)的电池25的容量(蓄电池容量)也为相同的24kWh。并且，受电的开始时刻的各电动汽车(EV1、EV2、EV3)的充电率(开始时SOC)相同，为40％。各电动汽车(EV1、EV2、EV3)的充电率的目标值(目标SOC)未由用户设定，保持默认值不变而为100％(充满电)。各电动汽车(EV1、EV2、EV3)的校正率α设定为0.015，优先级β设定为1/3(固定值)。
接下来，对仿真结果进行说明。图11B是表示仿真结果的8个曲线图，左侧的4个曲线图涉及参考例，右侧的4个曲线图涉及第5实施方式。各曲线图的纵轴以及横轴表示的数值的种类与图5B的各曲线图的相同，因此省略再次说明。
在参考例中，计算装置23根据(3)式而更新要素受电电力(Pt+1)。(3)式与(7)式相比，右边不具有电力校正值(αPt)这一项。因而，在上午1时开始了受电的电动汽车EV1的要素受电电力(Pt)增加至自身的电力容量(3kW)。在上午2时开始了受电的电动汽车EV2的要素受电电力(Pt)增加至从总送电电力的最大值(5kW)减去电动汽车EV1的要素受电电力(3kW)得到的差值电力(2kW)。
在该时刻，差值电力(ΔP)保持为零而未变化。因而，在上午3时开始了受电的电动汽车EV3的要素受电电力(Pt)保持为零而未增加。即，电动汽车EV3无法开始受电，充电率SOC保持开始时SOC而未变化。
然后，电动汽车EV1在上午6时左右充满电，不继续受电而结束(图2的S03中为NO)。此时，电动汽车EV1的要素受电电力(3kW)向差值电力(ΔP)变化，由2台电动汽车(EV2、EV3)再分配。由此，电动汽车EV3的要素受电电力(Pt)增加至2kW。即，电动汽车EV3开始受电，充电率SOC开始增加。
然后，电动汽车EV2在上午8时左右充满电，不继续受电而结束(图2的S03中为NO)。此时，电动汽车EV2的要素受电电力(3kW)向差值电力(ΔP)变化，由1台电动汽车(EV3)再分配。
然后，在上午9时迎来电动汽车EV3的“受电的结束时刻(Td)”，因此电动汽车EV3不继续受电而结束(图2的S03中为NO)。此时的电动汽车EV3的充电率约为60％。
这样，在参考例中，在差值电力(ΔP)为零时，即使新电动汽车EV3要开始受电，直至其他电动汽车EV1不继续受电而结束(图2的S03中为NO)为止，电动汽车EV3也无法开始受电。因而，难以在早期开始新电动汽车EV3的受电。
与此相对，在第5实施方式中，计算装置23根据右边具有电力校正值(αPt)这一项的(7)式而更新要素受电电力(Pt+1)。因而，在上午2时电动汽车EV2开始受电之后，经由电力设备12而供给的总送电电力的当前值(Pall_now)产生富余。即，差值电力(ΔP)难以变为零。总送电电力的当前值(Pall_now)的富余作为差值电力(ΔP)还分配给尝试要重新开始受电的电动汽车EV3。
因而，电动汽车EV3的要素受电电力从开始了受电的时刻(上午3时)增加。由此，能够将电动汽车EV3的“受电的结束时刻(上午9时)”的充电率SOC从约60％提高至约70％。这样，电动汽车EV3能够不等待其他电动汽车EV1的受电的结束而在早期开始受电，因此能够提高电动汽车EV3的受电结束时的充电率。
如(7)式所示，电力校正值(αPt)与要素受电电力(Pt)成正比例。由此，能够根据要素受电电力(Pt)而在多台电动汽车之间负担总送电电力产生的富余。
(第3变形例)
第5实施方式的优先级(β)为固定值(1/N)。与此相对，在第3变形例中，说明基于从电池25的充电率的目标值(SOCgoal)减去电池25的充电率的当前值(SOCnow)得到的未充电率(ΔSOC)而对优先级(β)进行计算的例子。
第3变形例所涉及的受电控制装置具有车辆状态获取装置22。车辆状态获取装置22获取表示电池25的充电率的目标值(SOCgoal)以及电池25的充电率的当前值(SOCnow)的信息。具体而言，在图2所示的处理循环的步骤S02中，车辆状态获取装置22对电池25的充电率进行测定，作为当前值(SOCnow)而获取测定出的值。
在图2的步骤S04中，计算装置23利用(8)式，并根据电池25的充电率的目标值(SOCgoal)而计算出电动汽车EV1的优先级(β)。优先级(β)与未充电率(ΔSOC)成正比例。或者，优先级(β)可以与未充电率(ΔSOC)的g次方(g为大于或等于2的正数)成正比例。在用户未设定目标值(SOCgoal)的情况下，目标值(SOCgoal)设定为100％即1.00。
[数学式8]
Figure BDA0003267055330000381
此外，在第3变形例中，在当前值(SOCnow)达到目标值(SOCgoal)时，在图2的步骤S03中，计算装置23可以判断为不继续受电而结束。
(仿真结果)
接下来，对根据第3变形例所涉及的受电控制方法而执行受电控制的仿真结果进行说明。
如图11A及图12A所示，第3变形例的仿真条件与第5实施方式的仿真条件相同。各电动汽车(EV1、EV2、EV3)的校正率α设定为0.015，在参考例以及第3变形例这两者中均根据(8)式而对优先级β进行计算。
接下来，对仿真结果进行说明。图12B是表示仿真结果的8个曲线图，左侧的4个曲线图涉及参考例，右侧的4个曲线图涉及第3变形例。各曲线图的纵轴以及横轴表示的数值的种类与图5B的各曲线图的相同，因此省略再次说明。
在参考例中，计算装置23根据(3)式对要素受电电力(Pt+1)进行更新。(3)式与(7)式相比，右边不具有电力校正值(αPt)这一项。因而，在电动汽车EV2开始了受电的上午2时以后，差值电力(ΔP)保持为零而未变化。因而，尽管在上午3时开始了受电的电动汽车EV3的优先级高于其他电动汽车(EV1、EV2)，但电动汽车EV3直至其他电动汽车EV1的受电结束的上午6时为止也无法开始受电，充电率SOC保持开始时SOC而未变化。受电的结束时刻(上午9时)的电动汽车EV3的充电率约为60％。
与此相对，在第3变形例中，计算装置23根据右边具有电力校正值(αPt)这一项的(7)式而更新要素受电电力(Pt+1)。因而，在上午2时电动汽车EV2开始受电之后，经由电力设备12而供给的总送电电力的当前值(Pall_now)产生富余。即，差值电力(ΔP)难以变为零。总送电电力的当前值(Pall_now)的富余作为差值电力(ΔP)还分配给尝试要重新开始受电的电动汽车EV3。
因而，电动汽车EV3的要素受电电力从开始了受电的时刻(上午3时)起增加。由此，能够将电动汽车EV3的“受电的结束时刻(上午9时)”的充电率SOC从约60％提高至约80％。这样，电动汽车EV3能够不等待其他电动汽车EV1的受电的结束而在早期开始受电，因此能够提高电动汽车EV3的受电结束时的充电率。
(第4变形例)
在第4变形例中，说明取代未充电率(ΔSOC)而基于当前时刻(To)至受电的结束时刻(Td)为止的剩余时间(T)对优先级(β)进行计算的例子。
第4变形例所涉及的受电控制装置具有车辆状态获取装置22。车辆状态获取装置22获取表示当前时刻(To)至电动汽车EV1的受电的结束时刻(Td)为止的剩余时间(T)的信息。具体而言，在图2所示的处理循环的步骤S02中，车辆状态获取装置22获取表示剩余时间(T)的信息。或者，也可以获取表示受电的结束时刻(Td)的信息，对当前时刻(To)至受电的结束时刻(Td)为止的剩余时间(T)进行计算。
在图2的步骤S04中，计算装置23利用(2)式，并根据当前时刻(To)至受电的结束时刻(Td)的剩余时间(T)而计算出优先级(β)。优先级(β)与剩余时间(T)成反比例。随着剩余时间(T)缩短，优先级(β)升高。(2)式不过是一个例子，例如，优先级(β)可以与剩余时间(T)自乘大于或等于2次的g次(g为正数)的“剩余时间(T)的g次方”成反比例。
(仿真结果)
接下来，对根据第4变形例所涉及的受电控制方法而执行了受电控制的仿真结果进行说明。
如图11A及图13A所示，第4变形例的仿真条件与第5实施方式的仿真条件相同。各电动汽车(EV1、EV2、EV3)的校正率α设定为0.015，优先级β在参考例以及第4变形例这两者中均根据(2)式而计算。
接下来，对仿真结果进行说明。图13B是表示仿真结果的8个曲线图，左侧的4个曲线图涉及参考例，右侧的4个曲线图涉及第4变形例。各曲线图的纵轴以及横轴表示的数值的种类与图5B的各曲线图的相同，因此省略再次说明。
在参考例中，计算装置23根据(3)式而更新要素受电电力(Pt+1)。(3)式与(7)式相比，右边不具有电力校正值(αPt)这一项。因而，在电动汽车EV2的要素受电电力稳定的上午3时以后，差值电力(ΔP)保持为零而未变化。因而，尽管在上午3时开始了受电的电动汽车EV3的优先级高于其他电动汽车(EV1、EV2)，但电动汽车EV3的要素受电电力(Pt)也不增加，大致维持为零。因而，直至其他电动汽车EV1的受电结束的上午6时为止，电动汽车EV3无法开始受电，充电率SOC保持开始时SOC而几乎不变化。受电的结束时刻(上午9时)的电动汽车EV3的充电率约为60％。
与此相对，在第4变形例中，计算装置23根据右边具有电力校正值(αPt)这一项的(7)式而更新要素受电电力(Pt+1)。因而，在上午2时电动汽车EV2开始受电以后，电动汽车EV1的要素受电电力开始减小，即使在上午3时以后，差值电力(ΔP)也未变为零，总送电电力的当前值(Pall_now)存有富余。由此，总送电电力的当前值(Pall_now)的富余作为差值电力(ΔP)还分配给尝试在上午3时要重新开始受电的电动汽车EV3，电动汽车EV3的要素受电电力在早期增加。这样，总送电电力的当前值(Pall_now)存有富余，从而能够使要重新开始受电的电动汽车EV3在早期开始受电。
电动汽车EV3的要素受电电力从开始了受电的时刻(上午3时)起增加。由此，能够将电动汽车EV3的“受电的结束时刻(上午9时)”的充电率SOC从约60％提高至约80％。这样，电动汽车EV3能够不等待其他电动汽车EV1的受电的结束而在早期开始受电，因此能够提高电动汽车EV3的受电结束时的充电率。
电动汽车EV1充满电的时刻比参考例滞后，直至电动汽车EV1的受电的结束时刻(Td)为止而达到充满电的状态，因此用户的请求得到满足。另外，受电的结束时刻(10时＝Td)的电动汽车EV2的充电率未达到充满电的状态，但达到大于或等于95％的充电率，因此能够判断为充分满足了用户的请求。这样，能够满足负载组11中包含的所有电动汽车(EV1～VE3)的用户的请求、且使得各电动汽车的充电率实现平均化。换言之，能够减小各电动汽车的结束时刻(Td)的充电率的分散。
(第5变形例)
在第5变形例中，说明基于直至未充电率(ΔSOC)以及受电的结束时刻(Td)为止的剩余时间(T)而计算出优先级(β)的例子。此外，在第5变形例中，作为对优先级(β)进行计算的方法，可以采用第3实施方式中说明的利用(5)式的优先级(β)的计算方法。
第5变形例所涉及的受电控制装置具有车辆状态获取装置22。车辆状态获取装置22获取表示充电率的目标值(SOCgoal)以及电池25的充电率的当前值(SOCnow)的信息、以及表示剩余时间(T)的信息。具体而言，在图2所示的处理循环的步骤S02中，车辆状态获取装置22对电池25的充电率进行测定，获取测定出的值而作为当前值(SOCnow)。并且，车辆状态获取装置22获取表示剩余时间(T)的信息。或者，车辆状态获取装置22可以获取表示受电的结束时刻(Td)的信息，对直至受电的结束时刻(Td)为止的剩余时间(T)进行计算。
在步骤S04中，计算装置23利用(5)式取代(2)式，并根据直至结束时刻(Td)为止的剩余时间(T)以及电池25的充电率的目标值(SOCgoal)而对电动汽车EV1的优先级(β)进行计算。在第5变形例中，利用(5)式对优先级(β)进行计算，但也可以取代(5)式而使用(6)式。
(仿真结果)
接下来，对根据第5变形例所涉及的受电控制方法而执行了受电控制的仿真结果进行说明。
如图11A及图14A所示，第5变形例的仿真条件与第5实施方式的仿真条件相同。各电动汽车(EV1、EV2、EV3)的校正率α设定为0.015，优先级β在参考例以及第5变形例这两者中均根据(5)式而计算。其中，充电率的目标值(SOCgoal)设定为作为默认值的充满电(100％＝1.00)。
接下来，对仿真结果进行说明。图14B是表示仿真结果的8个曲线图，左侧的4个曲线图涉及参考例，右侧的4个曲线图涉及第5变形例。各曲线图的纵轴以及横轴表示的数值的种类与图5B的各曲线图的相同，因此省略再次说明。
在参考例中，计算装置23根据(3)式而更新要素受电电力(Pt+1)。(3)式与(7)式相比，右边不具有电力校正值(αPt)这一项。因而，在电动汽车EV2的要素受电电力稳定的上午4时以后，差值电力(ΔP)保持为零而未变化。但是，在电动汽车EV3开始了受电的上午3时的时刻，略微存有差值电力(ΔP)，因此电动汽车EV3的要素受电电力(Pt)略微增加，但在差值电力(ΔP)变为零的上午4时以后不增加。因而，尽管在上午3时开始了受电的电动汽车EV3的优先级高于其他电动汽车(EV1、EV2)，但电动汽车EV3的要素受电电力(Pt)未大于其他电动汽车(EV1、EV2)的要素受电电力(Pt)。因而，直至其他电动汽车EV1的受电结束的上午6时为止，电动汽车EV3无法开始受电，充电率SOC保持开始时SOC而几乎未变化。受电的结束时刻(上午9时)的电动汽车EV3的充电率约为60％。
与此相对，在第5变形例中，计算装置23根据右边具有电力校正值(αPt)这一项的(7)式而更新要素受电电力(Pt+1)。因而，在上午2时电动汽车EV2开始受电以后，电动汽车EV1的要素受电电力开始减小，即使在上午3时以后，差值电力(ΔP)也未变为零，总送电电力的当前值(Pall_now)存有富余。由此，总送电电力的当前值(Pall_now)的富余作为差值电力(ΔP)还分配给在上午3时要重新开始受电的电动汽车EV3，电动汽车EV3的要素受电电力在早期增加。这样，总送电电力的当前值(Pall_now)存有富余，从而能够使得要重新开始受电的电动汽车EV3在早期开始受电。
电动汽车EV3的要素受电电力从开始了受电的时刻(上午3时)起增加。由此，能够将电动汽车EV3的“受电的结束时刻(上午9时)”的充电率SOC从约60％提高至约80％。这样，电动汽车EV3能够不等待电动汽车EV1的受电的结束而在早期开始受电，因此能够提高电动汽车EV3的受电结束时的充电率。
受电的结束时刻(11时＝Td)的电动汽车EV1的充电率未达到充满电的状态，但达到大于或等于95％的充电率，因此能够判断为充分满足了用户的请求。同样地，受电的结束时刻(10时＝Td)的电动汽车EV2的充电率未达到充满电的状态，但达到大于或等于90％的充电率，因此能够判断为充分满足了用户的请求。这样，能够满足负载组11中包含的所有电动汽车(EV1～VE3)的用户的请求、且使得各电动汽车的充电率实现平均化。换言之，能够减小各电动汽车的结束时刻(Td)的充电率的分散。
(第6变形例)
如(7)式所示，在对要素受电电力(Pt)进行更新时，第5实施方式的受电控制装置从上次的要素受电电力(Pt)减去电力校正值(αPt)，由此使得差值电力(ΔP)难以变为零。由此，总送电电力的当前值(Pall_now)产生富余，能够使得要重新开始受电的电动汽车在早期开始受电。
另一方面，通过减去电力校正值(αPt)，使得经由电力供给基站10而传输至整个负载组11的总送电电力的当前值(Pall_now)不收敛为总送电电力的最大值(Pall_max)，而是小于总送电电力的最大值(Pall_max)。由此，总送电电力的利用效率、即总送电电力的当前值(Pall_now)相对于总送电电力的最大值(Pall_max)的比例降低。
需要减去电力校正值(αPt)的是差值电力(ΔP)变为零的情况，如果差值电力(ΔP)并非零，则无需减去电力校正值(αPt)。
因此，关于第6变形例的受电控制方法，对图2所示的处理循环追加判断差值电力(ΔP)是否为零的处理步骤，在(3)式和(7)式中分别使用根据其判断结果而在步骤S05的要素受电电力(Pt)的更新步骤中使用的计算式。
计算装置23在图2的步骤S05中对更新后的要素受电电力(Pt+1)进行计算之前，判断步骤S01中获取的信息表示的差值电力(ΔP)是否为零。
在第6变形例中，“差值电力(ΔP)为零”不仅包含差值电力(ΔP)恰好为零的情况，还包含能够视为差值电力(ΔP)为零的恒定的范围(下面，称为“零的范围”)内的情况。零的范围是差值电力(ΔP)大于或等于0、且小于或等于阈值电力(ΔPth)的范围。
受电控制系统的响应性根据零的范围而变化。通过扩大零的范围而能够迅速地产生总送电电力的富余，即，能够提高形成总送电电力的富余的响应性。由此，能够使新电动汽车在早期开始受电。另一方面，通过缩小零的范围而能够使差值电力的富余的产生滞后。即，能够降低形成总送电电力的富余的响应性。由此，能够使总送电电力的当前值(Pall_now)更接近总送电电力的最大值(Pall_max)，因此能够提高总送电电力的利用效率(Pall_now/Pall_max)。这样，零的范围、即阈值电压(ΔPth)是考虑了新电动汽车的早期受电开始、以及总送电电力的利用效率的提高而规定的参数。
在判断为差值电力(ΔP)为零的情况下，对于总送电电力的当前值(Pall_now)需要生成富余，因此计算装置23基于(7)式而更新要素受电电力(Pt+1)。即，计算装置23对上次处理循环的要素受电电力(Pt)加上要素差值电力(βΔP)、且减去电力校正值(αPt)，由此更新要素受电电力(Pt+1)。
在判断为差值电力(ΔP)并非零的情况下，总送电电力的当前值(Pall_now)已经生成富余，因此无需用于形成新富余的电力校正值(αPt)这一项。因而，计算装置23基于(3)式而更新要素受电电力(Pt+1)。即，计算装置23对上次处理循环的要素受电电力(Pt)加上要素差值电力(βΔP)而更新要素受电电力(Pt+1)。
通过反复执行上述处理循环，能够根据判断差值电力(ΔP)是否为零的判断结果而通过(3)式和(7)式对步骤S05的要素受电电力(Pt)的更新步骤中使用的计算式进行切换。
由此，在能够使要重新开始受电的电动汽车在早期开始受电的同时，能够提高经由电力供给基站10而供给的总送电电力的利用效率(Pall_now/Pall_max)。
作为通过(3)式和(7)式进行切换的具体方法，例如，在判断为差值电力(ΔP)并非零的情况下，计算装置23将(7)式的校正率α设定为零，在判断为差值电力(ΔP)为零的情况下，(7)式的校正率α设定为并非零的值(例如0.015)。由此，计算装置23能够切换(7)式的电力校正值(αPt)这一项的有无而更新要素受电电力(Pt+1)。
此外，在第6变形例中，优先级(β)的计算方法是任意的。优先级(β)可以如第5实施方式那样为固定值(1/N)，可以如(8)式那样基于未充电率(ΔSOC)而计算，可以如(2)式那样基于剩余时间(T)对优先级(β)进行计算，或者可以如(4)式或(5)式那样将未充电率(ΔSOC)和剩余时间(T)组合进行计算，也可以利用其他计算方法进行计算。
(仿真结果)
接下来，对根据第6变形例所涉及的受电控制方法而执行了受电控制的仿真结果进行说明。
如图14A及图15A所示，第6变形例的仿真条件与第5变形例的仿真条件相同。各电动汽车(EV1、EV2、EV3)的校正率α设定为0.015，优先级β在第5变形例以及第6变形例这两者中均根据(5)式而计算。但是，充电率的目标值(SOCgoal)设定为作为默认值的充满电(100％＝1.00)。在第5变形例中，尽管差值电力(ΔP)为零，但始终将(7)式的校正率α设定为0.015而更新要素受电电力(Pt+1)。与此相对，在第6变形例中，只有在差值电力(ΔP)为零的情况下将(7)式的校正率α设定为0.015而更新要素受电电力(Pt+1)，在差值电力(ΔP)并非零的情况下，将(7)式的校正率α设定为零，即，利用(3)式对要素受电电力(Pt+1)进行更新。
接下来，对仿真结果进行说明。图15B是表示仿真结果的8个曲线图，左侧的4个曲线图涉及第5变形例，右侧的4个曲线图涉及第6变形例。各曲线图的纵轴以及横轴表示的数值的种类与图5B的各曲线图的相同，因此省略再次说明。
对第6变形例(右侧的4个曲线图)相对于第5变形例(左侧的4个曲线图)的不同点进行说明。在上午1时开始了受电的电动汽车EV1、以及在上午2时开始了受电的电动汽车EV2这两者的要素受电电力(Pt)在刚开始受电之后迅速增加。并且，总送电电力的当前值(Pall_now)也迅速增加。其理由在于，此时判断为差值电力(ΔP)并非零，因此不利用电力校正值(αPt)这一项而对电动汽车(EV1、EV2)的要素受电电力(Pt)进行更新。
在上午3时电动汽车EV3开始受电以后，差值电力(ΔP)未变为零，总送电电力的当前值(Pall_now)存有富余。其理由在于，判断为差值电力(ΔP)为零，因此利用电力校正值(αPt)这一项对电动汽车(EV1～EV3)的要素受电电力(Pt)进行更新。
根据第6变形例，与第5变形例相比，能够减小总送电电力的当前值(Pall_now)与总送电电力的最大值(Pall_max)之差、且能够使得总送电电力的当前值(Pall_now)产生富余而难以使差值电力(ΔP)变为零。换言之，能够提高经由电力供给基站10而供给至负载组11的总送电电力的利用效率(Pall_now/Pall_max)、且能够使要重新开始受电的电动汽车在早期开始受电。
此外，可以使得电力校正值(αPt)与电动汽车EV1能够接收的要素受电电力的最大值(Ptmax)成正比例而取代要素受电电力(Pt)。由此，能够根据要素受电电力的最大值(电力容量)在多台电动汽车之间适当地负担总送电电力的当前值(Pall_now)的富余的生成。
(第1实施例)
可以针对从电能的产生(发电)至输送(送电·变电)、消耗(需要)、以及供给(配电)的整个电力系统的各种阶段、等级、或场面而应用上述所有实施方式及其变形例所涉及的受电控制装置以及受电控制方法。
这里，作为第1～第7实施例，举例示出了能够应用实施方式及其变形例所涉及的受电控制装置以及受电控制方法的主要阶段、等级、或场面的例子。然而，其意图并非限定电控制装置以及受电控制方法的能够应用的范围。根据实施方式及其变形例所涉及的受电控制装置以及受电控制方法，基于在电力系统上任意设定的电力供给基站10而能够实施各种受电要素或蓄电要素的受电控制。
此外，在第1～第7实施例中，受电控制装置搭载于电动汽车EV，受电控制装置也可以配置于作为控制对象的电动汽车(受电要素)的外部。
在第1实施例中，对应用于在住宅、办公大楼、商业设施、工厂、或高速道路的停车场等占地范围内设置的电动汽车EV用的充电站的例子进行说明。如图16所示，多根充电线缆与1台柱式的充电站51连接，在各充电线缆的端部设置有充电连接器。这种充电站51也称为“多端口充电站”。各充电连接器分别与电动汽车(EV1～EV5)的充电端口连接。从充电站51的上游供给的电能经由充电站51而向电动汽车(EV1～EV5)供给。
在第1实施例中，充电站51相当于“电力供给基站10”，负载组11由电动汽车(EV1～EV5)构成。负载组11中不包含相当于其他电力消耗要素15的结构。然而，负载组11中可以包含应用了实施方式或变形例所涉及的受电控制装置以及受电控制方法的其他受电要素或其他蓄电要素。
能够经由充电站51而向所有电动汽车(EV1～EV5)供给的总送电电力的最大值(Pall_max)预先规定，例如为10kW。充电站51具有：电流测量装置13，其对经由充电站51而向所有电动汽车(EV1～EV5)传输的总送电电力的当前值(Pall_now)进行测量；以及计算部31，其从总送电电力的最大值(Pall_max)减去总送电电力的当前值(Pall_now)而对差值电力(ΔP)进行计算。而且，与充电站51相邻地设置有发送部32。发送部32对于负载组11中包含的所有电动汽车(EV1、EV2、EV3、···)，例如利用无线LAN、Bluetooth(注册商标)等无线通信技术而发送(广播)表示差值电力(ΔP)的电信号。可以取代发送部32而通过经由充电线缆的有线通信进行多址发送。
如果各电动汽车(EV1～EV5)能够接收的最大电力例如设为3kW，则能够以最大电力3kW同时对3台进行充电。在4台或5台同时进行受电的情况下，产生在电动汽车(EV1～EV5)之间分配电力的需要。因而，通过应用实施方式或其变形例所涉及的受电控制装置以及受电控制方法，能够根据优先级(β)使电动汽车(EV1～EV5)的充电时间错开、或者限制要素受电电力(Pt)。因而，能够获得上述说明的技术效果及意义。
例如，在利用车辆进行通勤的情况下，设置于工作场所的充电设备的充电时间通常为每1台约2～3小时，相对于工作时间(8小时)较短。所有电动汽车(EV1～EV5)在出勤时几乎在同时以最大电力(3kW)开始受电，因此签约电力变得庞大，充电站51的数量也增加。通过使电动汽车(EV1～EV5)的充电时间错开、或者限制要素受电电力(Pt)，能够将签约电力以及充电站51的数量抑制得较低。
已有的设备(充电站51)具有电流测量装置13以及计算部31，因此如果作为设备而仅追加发送部32，则能够实现。因而，对于已有的设备能够以低成本而导入。另外，为了决定优先级(β)，无需从电动汽车(EV1～EV5)向充电站51的发送功能，发送部32可以仅进行单向发送，因此能够将增设的发送部32的功能也抑制得较低。
电动汽车(EV1～EV5)分别单独且并行决定自身的优先级(β)而对自身的要素受电电力(Pt)进行控制。充电站51只要对差值电力(ΔP)进行计算并向电动汽车(EV1～EV5)多址发送即可。因而，能够将针对已有的设备(充电站51)而追加的功能抑制得较低。
第1实施例是将针对包含大约3台～10台左右的电动汽车在内的负载组11输送电力的充电站51作为“电力供给基站10”的应用事例。充电站51的充电形式是任意的，可以应用于普通充电(输出：单层100V/200V交流)以及快速充电(输出：最大500V的直流)。
(第2实施例)
在第2实施例中，对将在住宅、办公大楼、商业设施、工厂、或高速道路的停车场等的设施内设置的变电装置作为“电力供给基站10”的例子进行说明。设施内的变电装置是比充电站51更靠上游侧的电力设备12的一个例子。如图17A所示，以往设置有向无线缆的插座型的充电端口(P1～P5)输送电力的变电设备52。然而，可以考虑产生需要增设充电端口(P6～P10)的情况。在对比例中，如图17A所示，增设有向充电端口(P6～P10)输送电力的第2变电设备53。在参考例中，需要与经由第1变电设备52以及第2变电装置53这两者的电力相应的合同电力，与以往相比而电力成本增加。
与此相对，在第2实施例中，如图17B所示，延长向充电端口(P1～P5)输送电力的送电线缆，将充电端口(P6～P10)与延长的送电线缆连接。对于从充电端口(P1～P10)进行受电的所有电动汽车，应用实施方式或其变形例所涉及的受电控制装置以及受电控制方法。
无需增加经由以往设置的变电设备52的总送电电力的最大值(Pall_max、合同电力)以及送电线缆的电力容量，作为设备而仅追加发送部32。变电设备52只要具有作为电流测量装置13的功能即可。
此外，在第2实施例中，以图4所示的第2变形例为基础。即，搭载于与充电端口(P1～P10)连接的各电动汽车的接收装置21接收能够经由变电设备52而输送至所有电动汽车的表示总送电电力的最大值(Pall_max、合同电力)的电信号、以及表示总送电电力的当前值(Pall_now)的电信号，搭载于各电动汽车的计算装置23对差值电力(ΔP)进行计算，对自身的要素受电电力(Pt)进行控制。当然，电流测量装置13可以对差值电力(ΔP)进行计算，发送部32可以发送表示差值电力(ΔP)的电信号。
在第2实施例中，变电设备52相当于“电力供给基站10”，负载组11由与充电端口(P1～P10)连接的电动汽车构成。负载组11中不包含相当于其他电力消耗要素15的结构。然而，负载组11中可以包含应用实施方式或变形例所涉及的受电控制装置以及受电控制方法的其他受电要素或其他蓄电要素。
其他结构与第1实施例共通，因此省略再次说明。
(第3实施例)
在第3实施例中，对将分配在发电厂发电、且经由变电所而传输的电力的配电设备作为“电力供给基站10”的例子进行说明。
如图18所示，经由配电设备53(电力供给基站10的一个例子)的电力向多个柱上变压器71分配，经由各柱上变压器71的电力向多个住宅(H1～HM)以及多台电动汽车(EV1～EVM)分配。M表示住宅以及电动汽车的数量。
在比多个柱上变压器71更靠上游侧的配电设备53上设置有电流测量装置13。电流测量装置13对经由配电设备53而向多个住宅(H1～HM)以及多台电动汽车(EV1～EVM)的整体传输的总送电电力的当前值(Pall_now)进行测量。利用电流测量装置13测量的表示总送电电力的当前值(Pall_now)的电信号向发送部32发送。发送部32对于所有住宅(H1～HM)以及电动汽车(EV1～EVM)例如利用无线LAN、Bluetooth(注册商标)等无线通信技术而进行发送(广播)。发送部32可以通过经由送电线缆的有线通信而进行多址发送。
对于经由配电设备53接收电力的所有住宅(H1～HM)以及所有电动汽车(EV1～EVM)而应用实施方式或其变形例所涉及的受电控制装置以及受电控制方法。在第3实施例中，配电设备53相当于“电力供给基站10”，负载组11由多个住宅(H1～HM)以及多台电动汽车(EV1～EVM)构成。多个住宅(H1～HM)相当于其他电力消耗要素15。
此外，在多个住宅(H1～HM)中，在存在设置有固定放置型电池的住宅的情况下，关于对固定放置型电池进行充电时的受电控制，可以应用实施方式或其变形例所涉及的受电控制装置以及受电控制方法。在该情况下，固定放置型电池是其他蓄电要素的一个例子。
此外，第3实施例也与第2实施例相同地，以图4所示的第2变形例为基础。即，电动汽车(EV1～EVM)具有的接收装置21接收表示总送电电力的最大值(Pall_max、合同电力)的电信号、以及表示总送电电力的当前值(Pall_now)的电信号，对差值电力(ΔP)进行计算。当然，电流测量装置13可以对差值电力(ΔP)进行计算，发送部32发送表示差值电力(ΔP)的电信号。
第3实施例的配电设备53中包含配电线、开闭器、电压调整器、馈线等、比柱上变压器71更靠上游侧的设备或仪器。
根据第3实施例，即使在经由配电设备53而供给电力的地域或区块内进行充电的电动汽车(EV1～EVM)增加的情况下，也能够防止超过配电设备53的送电电力的容量。
(第4实施例)
在第1～第3实施例中，对能够经由电力供给基站(51、52、53)而传输至整个负载组11的总送电电力的最大值(Pall_max)为未变动的固定值的情况进行了说明。然而，即使在总送电电力的最大值(Pall_max)随着时间而变动的情况下，也能够应用实施方式或其变形例所涉及的受电控制装置以及受电控制方法。
在第4实施例中，对总送电电力的最大值(Pall_max)随时间变动的一个例子进行说明。如图19A所示，在办公大楼、商业设施、工厂、高速道路的停车场等设施内不仅存在电动汽车EV用的充电站，还存在照明装置、空调装置、升降装置等消耗电力的设施内仪器56。
设施内所设置的变电装置54不仅对与充电站连接的电动汽车(EV1～EVM)传输电力，还对设施内仪器56传输电力。如图19B所示，设施内仪器56消耗的电力(下面，称为“设施消耗电力”)根据时间带而大不相同。上午8时至午后9时的设施消耗电力大于或等于上午0时至上午7时的设施消耗电力的3倍。
设施的管理者通常基于能够经由变电装置54而传输至设施内仪器56以及与充电站连接的所有电动汽车(EV1～EVM)的总送电电力的上限值(Pth)而签订电力容量的合同。
因而，在设施内仪器56的消耗电力最多的正午后的时间带，能够将向电动汽车(EV1～EVM)输送的电力抑制得较低，在设施内仪器56的消耗电力较少的时间带，通过增加向电动汽车(EV1～EVM)输送的电力而能够将总送电电力的上限值(Pth)抑制得较低。
因此，如图19B所示，基于设施消耗电力的时间变化、以及预先规定的总送电电力的上限值(Pth)而使得能够输送至所有电动汽车(EV1～EVM)的总送电电力的最大值(Pall_max)变化。即，将总送电电力的最大值(Pall_max)设为从总送电电力的上限值(Pth)减去设施消耗电力得到的值。由此，总送电电力的最大值(Pall_max)与设施消耗电力联动地变化。
此外，在第4实施例中，“负载组11”中包含所有电动汽车(EV1～EVM)，但不包含设施内仪器56。在变电装置54的下游侧设置有变电设备52。变电设备52对所有电动汽车(EV1～EVM)输送电力。变电设备52具有与图17B所示的变电设备52相同的结构。在第4实施例中，变电设备52相当于“电力供给基站10”。
在第4实施例中，可以设置对设施消耗电力的当前值进行测量的设施电力测量器57。将表示设施电力测量器57测量的设施消耗电力的当前值的电信号向变电设备52发送。变电设备52内的计算部从总送电电力的上限值(Pth)减去设施消耗电力的当前值而计算出总送电电力的最大值(Pall_max)。
此外，可以取代设置设施电力测量器57而预先准备通过对设施消耗电力的时间变化的履历进行分析而获得的设施消耗电力的统计数据来。变电设备52内的计算部从总送电电力的上限值(Pth)减去设施消耗电力的统计数据而计算出总送电电力的最大值(Pall_max)。
与变电设备52相邻地设置有发送部32。发送部32对所有电动汽车(EV1～EVM)发送表示总送电电力的最大值(Pall_max)的电信号、以及表示总送电电力的当前值(Pall_now)的电信号。电动汽车(EV1～EVM)具有的接收装置21根据总送电电力的最大值(Pall_max)以及总送电电力的当前值(Pall_now)而对差值电力(ΔP)进行计算。当然，变电设备52内的电流测量装置13可以对差值电力(ΔP)进行计算，发送部32发送表示差值电力(ΔP)的电信号。
或者，变电设备52可以对差值电力(ΔP)进行计算。在该情况下，发送部32发送表示差值电力(ΔP)的电信号。
在第4实施例中，基于随时间的经过而变化的总送电电力的最大值(Pall_max)对差值电力(ΔP)进行计算，由此能够降低总送电电力的上限值(Pth)而将电力成本抑制得较低。
(第5实施例)
实施方式及其变形例所涉及的受电控制装置还可以应用于办公大楼、商业设施、工厂、高速道路的停车场等消耗电力的设施自身具有太阳能、风力、地热、中小水力、生物质之类的可再生能量的发电设备的情况。在该情况下，如图19C所示，可以基于在总送电电力的上限值(Pth)的基础上加上自家发电电力得到的第2上限值(Pthb)而使总送电电力的最大值(Pall_max)变化。即，可以将从第2上限值(Pthb)减去设施消耗电力得到的值设定为总送电电力的最大值(Pall_max)。
太阳能、风力之类的一部分可再生能量的发电电力受到季节、气候的影响。在第5实施例中，图19A的设施电力测量器57对设施消耗电力的当前值进行测量、且对自家发电电力的当前值进行测量。将表示设施电力测量器57测量的设施消耗电力的当前值以及自家发电电力的当前值的电信号向变电设备52发送。变电设备52内的计算部从总送电电力的上限值(Pth)减去设施消耗电力的当前值、且加上自家发电电力的当前值而计算出总送电电力的最大值(Pall_max)。
此外，可以取代设置设施电力测量器57而预先准备通过对自家发电电力的时间变化的履历进行分析而获得的自家发电电力的统计数据。变电设备52内的计算部从总送电电力的上限值(Pth)减去设施消耗电力的统计数据、且加上自家发电电力的统计数据而计算出总送电电力的最大值(Pall_max)，由此计算出总送电电力的最大值(Pall_max)。
在第5实施例中，基于在总送电电力的上限值(Pth)的基础上加上自家发电电力得到的第2上限值(Pthb)而对差值电力(ΔP)进行计算，由此能够降低总送电电力的上限值(Pth)而将电力成本抑制得较低。另外，同时能够趋向可再生能量的主力电源化而进行有效地利用自家发电电力的受电控制。
(第6实施例)
如图20A所示，多个(这里为n个)地域或区块(下面，简称为“区块”)形成1个自治体，对于经由比n个区块(61、62、63)更靠上游侧的电力设备(例如，变电所55)而向n个区块(61、62、63)的所有区块供给电力的送电情形，可以应用实施方式或其变形例所涉及的受电控制装置以及受电控制方法。此外，区块(61、62、63)分别与图18的结构对应。
对于变电所55设定能够对整个自治体供给的总送电电力的极限值(Pcity_max)。总送电电力的极限值(Pcity_max)向各区块(J)分配。如(9)式所示，电力设备55以使得向各区块(J)分配的最大电力(Pall_max_J)的合计值与总送电电力的极限值(Pcity_max)一致的方式，对各区块(J)的最大电力(Pall_max_J)进行控制。此外，根据针对每个区块(J)预先规定的分配率而分配总送电电力的极限值(Pcity_max)。
如图20B所示，总送电电力的极限值(Pcity_max)随着从发电厂向电力设备55供给的电力的时间变化等而变动。因而，向各区块(J)分配的电力(Pall_max_J)也随着总送电电力的极限值(Pcity_max)的变动而变化。
在第6实施例中，各区块(J)的最大电力(Pall_max_J)相当于能够从电力供给基站10传输至整个负载组11的总送电电力的最大值(Pall_max)。第6实施例的电力供给基站10相当于各区块内的变电设备52，负载组11相当于各区块(61、62、63)。
[数学式9]
Figure BDA0003267055330000541
对于经由电力设备55被传输电力的所有区块(61、62、63)而应用实施方式或其变形例所涉及的受电控制装置以及受电控制方法。详细而言，针对所有区块(61、62、63)中包含的所有受电要素以及蓄电要素而应用受电控制装置以及受电控制方法。由此，从比区块(61、62、63)更靠上游侧的电力设备55指示各区块(J)的最大电力(Pall_max_J)，由此能够对所有区块(61、62、63)内的所有受电要素以及蓄电要素的受电进行控制。
(第7实施例)
在第1～第6实施例中，负载组11中包含的多台电动汽车EV位于电力系统的恒定的现实的区域内。然而，在电力的自由化的基础上，存在多种电力业务、且存在各种电力服务的提供者。一部分电力业务或电力服务的提供者在分配给自身的总送电电力的最大值(Pall_max)的范围内，将电力供给至签订了电力合同的多个用户，但签订了电力合同的用户未必位于电力系统的恒定的现实的区域内。
例如，如图21所示，与电力服务的提供者签订了电力合同的多台电动汽车EV(用户的一个例子)位于跨越多个区块(61～63)的位置、且在多个区块(61～63)内还包含与其他电力服务的提供者签订电力合同的其他电动汽车。
在该情况下，负载组11中包含多台电动汽车EV，但不包含其他电动汽车。而且，对整个负载组11传输电力的电力供给基站10是比配电设备53更靠上游侧的变电所55。但是，经由变电所55的电力的一部分还向其他电动汽车传输。
因此，电力服务的提供者配置能够与签订了电力合同的所有电动汽车EV进行双向通信的服务器14。而且，如图3所示，各电动汽车EV的受电装置24具有：电流测量装置27，其对电动汽车EV1接收到的电力(要素受电电力)进行测定；以及发送部28，其通过无线通信将表示要素受电电力(Pt)的电信号向差值信息发送装置14发送。作为发送部28，例如可以使用进行基于4G、5G等移动体通信标准的通信的发送机。
服务器14通过将签订了电力合同的所有电动汽车EV的要素受电电力相加而计算出从变电所55传输至整个负载组11的总送电电力的当前值(Pall_now)。服务器14基于总送电电力的当前值(Pall_now)、以及经由变电所55的总送电电力中的对电力服务的提供者分配的总送电电力的最大值(Pall_max)而对差值电力(ΔP)进行计算。而且，服务器14将表示差值电力(ΔP)的电信号向经由互联网而签订了电力合同的所有电动汽车EV发送(广播)。
所有电动汽车EV能够利用实施方式或其变形例所涉及的受电控制装置而执行受电控制方法。由此，即使在负载组11中包含的多台电动汽车EV未位于电力系统的恒定的现实的区域内的情况下，也能够应用实施方式或其变形例所涉及的受电控制装置以及受电控制方法。
(其他实施例)
关于实施方式及其变形例所涉及的受电控制装置以及受电控制方法，对于通过太阳能发电、风力发电、蓄电池、燃料电池等利用在各地域分散的小规模的发电设备发电得到的电能，能够灵活运用IoT(Internet of Things)技术并进行管理(聚合)，并应用于对管理的电能进行控制、管理而使用的电力系统。管理处于附近的小规模的蓄电要素的能量而使其如1个大规模的发电厂那样起作用，因此将电力系统称为虚拟电厂(虚拟发电厂：VPP)。
在利用实施方式或其变形例所涉及的受电控制装置以及受电控制方法并经由管理电能的聚合器(电力供给基站10的一个例子)而向包含多个受电要素在内的负载组11供给电能的虚拟电厂中，能够对负载组11中包含的受电要素接收的要素受电电力进行控制。
聚合器获取能够经由自身而传输至整个负载组11的表示总送电电力的最大值(Pall_max)的信息、以及经由自身而传输至整个负载组的表示总送电电力的当前值(Pall_now)的信息，将根据该信息计算出的表示差值电力(ΔP)的电信号对负载组11中包含的多个受电要素进行多址发送。接收到表示差值电力(ΔP)的电信号的受电要素分别能够通过实施方式或其变形例所涉及的受电控制装置以及受电控制方法而相对于聚合器以及其他受电要素独立且并行地对自身的要素受电电力(Pt)进行控制。
对于从供给侧以及需求侧这两者对电力的流动进行控制、且能够实现优化的下代送电网(所谓智能电网)，能够应用实施方式及其变形例所涉及的受电控制装置以及受电控制方法。组装于送电网的一部分的专用的仪器以及软件将表示总送电电力的最大值(Pall_max、合同电力)、总送电电力的当前值(Pall_now)、或差值电力(ΔP)的电信号对负载组11中包含的各受电要素或各蓄电要素发送(广播)。接收到该电信号的各受电要素或各蓄电要素能够利用实施方式以及其变形例所涉及的受电控制装置而执行受电控制装置。
在可再生能量的主力电源化中，极其重要的问题在于，对于将大规模电源和需求地连接的当前的电力系统中连接可再生能量的电力源。与此相对，在利用智能电网等虚拟电厂的控制系统中，在聚合器进行集中控制的情况下，聚合器需要收集包含所有受电要素或蓄电要素的要素受电电力(Pt)、总送电电力的当前值(Pall_now)、差值电力(ΔP)等在内的所有数据。因而，存在双向通信环境的整顿、聚合器的信息处理能力的确保等各种问题，导入障碍较高。
与此相对，通过利用实施方式或其变形例所涉及的受电控制装置以及受电控制方法，在虚拟电厂的控制系统中，能够实现分散控制。即，各受电要素或各蓄电要素相对于聚合器以及其他受电要素或蓄电要素独立且并行地对自身的要素受电电力(Pt)进行控制，由此能够解决双向通信环境的整顿、聚合器的信息处理能力的确保等各种问题。在该情况下，只要聚合器发送(广播)差值电力(ΔP)或总送电电力的当前值(Pall_now)等数据，各受电要素或各蓄电要素接收该数据即可。即，仅需要从聚合器向各受电要素或各蓄电要素的单向通信。
在实施方式及其变形例中，主要示出了对搭载于电动汽车EV的驱动用的电池25进行充电的情形下的电动汽车EV的受电控制例。在该情况下，电动汽车EV是“蓄电要素”的一个例子。然而，即使在搭载电池25的电动汽车EV是“电力消耗要素”甚至“受电要素”的一个例子的情形下，也能够应用实施方式及其变形例所涉及的受电控制装置或受电控制方法。即，存在如下实施例，即，电动汽车EV应用于不将接收到的电力积蓄于电池25而是直接消耗的情形。
例如，存在如下情形，即，具有非接触受电装置的多台车辆在具有能够针对行驶中的车辆而进行非接触供电的行驶车道的高速道路行驶。此时，多个车辆在行驶中进行非接触供电，作为驱动源的电机26直接消耗接收到的电力，从而车辆能够继续行驶。在这种行驶中的非接触供电情形下，有时不进行电池25的充电。在该情况下，车辆不是“蓄电要素”的一个例子，是不对接收到的电力进行积蓄而是消耗的“电力消耗要素”的一个例子。
在行驶车道行驶的多台车辆从行驶车道通过非接触供电而同时进行受电。电动汽车EV即使在行驶中也能够利用4G、5G等移动通信系统进行信息通信。因而，设置于高速道路的发送部32能够发送(广播)差值电力(ΔP)或总送电电力的当前值(Pall_now)等数据，多台车辆能够接收该数据。多台车辆能够分别利用实施方式或其变形例所涉及的受电控制装置而执行受电控制方法。
此外，上述实施方式、其变形例以及实施例是实施本发明的方式的例子。因此，本发明并不限定于上述实施方式、其变形例、以及实施例，即使是除此以外的方式，只要处于未脱离本发明所涉及的技术思想的范围，当然也能够根据设计等而进行各种变更。
实施方式及其变形例所涉及的受电控制装置能够利用具有CPU(中央处理装置)、存储器、以及输入输出部的微型计算机而实现。用于使微型计算机作为受电控制装置而起作用的计算机程序(受电控制程序)安装于微型计算机而执行。由此，微型计算机作为受电控制具有的多个信息处理部而起作用。此外，这里，示出了利用软件实现受电控制装置的例子，但当然还可以准备用于执行各信息处理的专用硬件而构成受电控制装置。专用硬件中包含以执行实施方式、其变形例或实施例中记载的功能的方式配置的面向特定用途的集成电路(ASIC)、当前型的电路部件之类的装置。另外，可以由单独的硬件构成受电控制装置中包含的多个信息处理部。受电控制装置可以兼用作在与车辆相关的其他控制中使用的电子控制单元(ECU)。
标号的说明
10 电力供给基站
11 负载组
12 电力设备(电力供给基站)
15 其他电力消耗要素(受电要素)
51 充电站(电力供给基站)
52、53 变电设备(电力供给基站)
55 变电所(电力供给基站)
71 柱上变压器(电力供给基站)
EV1～EV5、···、EVM 电动汽车(蓄电要素、受电要素)
Pall_max 总送电电力的最大值
Pall_now 总送电电力的当前值
Pt 要素受电电力
Ptmax 要素受电电力的最大值
T 剩余时间
SOCgoal 蓄电要素的充电率的目标值
SOCnow 蓄电要素的充电率的当前值
β 优先级
βΔP 要素差值电力
ΔP 差值电力
ΔSOC 未充电率

Claims (5)

1.一种受电要素的受电控制方法，在经由电力供给基站向包含多个受电要素在内的负载组供给电能的电力系统中，反复执行处理循环从而对要素受电电力进行控制，该要素受电电力是所述负载组中包含的受电要素接收的电力，其中，
所述处理循环中包含如下步骤，即，
获取表示差值电力的信息，该差值电力是从能够经由所述电力供给基站传输至整个所述负载组的总送电电力的最大值减去经由所述电力供给基站传输至整个所述负载组的总送电电力的当前值而得到的，
对获取的所述信息表示的所述差值电力乘以表示与其他受电要素的受电相比而自身优先受电的程度的所述受电要素的优先级，由此计算出所述受电要素的要素差值电力，
对上次处理循环的所述要素受电电力加上所述要素差值电力，且减去基于所述要素受电电力计算出的电力校正值，由此更新所述要素受电电力，
以接收更新后的所述要素受电电力的方式对所述受电要素进行控制。
2.根据权利要求1所述的受电要素的受电控制方法，其特征在于，
所述电力校正值与所述要素受电电力成正比例。
3.根据权利要求1所述的受电要素的受电控制方法，其特征在于，
所述电力校正值与所述受电要素能够接收的电力的最大值即要素受电电力的最大值成正比例。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的受电要素的受电控制方法，其特征在于，
所述处理循环中包含如下步骤，即，
判断所述差值电力是否为零，
在判断为所述差值电力为零的情况下，对上次处理循环的所述要素受电电力加上所述要素差值电力，且减去基于所述要素受电电力而计算出的电力校正值，由此更新所述要素受电电力，
在判断为所述差值电力并非零的情况下，对上次处理循环的所述要素受电电力加上所述要素差值电力，由此更新所述要素受电电力。
5.一种受电要素的受电控制装置，在经由电力供给基站向包含多个受电要素在内的负载组供给电能的电力系统中，反复执行处理循环从而对要素受电电力进行控制，该要素受电电力是所述负载组中包含的受电要素接收的电力，其中，
所述处理循环中包含如下步骤，即，
获取表示差值电力的信息，该差值电力是从能够经由所述电力供给基站传输至整个所述负载组的总送电电力的最大值减去经由所述电力供给基站传输至整个所述负载组的总送电电力的当前值而得到的，
对获取的所述信息表示的所述差值电力乘以表示与其他受电要素的受电相比而自身优先受电的程度的所述受电要素的优先级，由此计算出所述受电要素的要素差值电力，
对上次处理循环的所述要素受电电力加上所述要素差值电力，且减去基于所述要素受电电力计算出的电力校正值，由此更新所述要素受电电力，
以接收更新后的所述要素受电电力的方式对所述受电要素进行控制。
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