JP2016134160A - 電気自動車の充電電力管理システム、方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】所与の地域における将来の電気自動車の充電量を予測して、前記地域での電力需要を正確に予測すると共に、自然エネルギー発電の利用度を高めてスマートコミュニティの品質向上に寄与する電気自動車の充電電力管理システム、方法およびプログラムを提供する。
【解決手段】データ入力部９は、スマートコミュニティ１内のＥＶ２、４を運用した際の過去の運用実績データを入力する。運用状況推定部１１は、ＥＶ２、４の過去の運用実績データに基づいてＥＶ２、４の運用状況を推定する。充電量予測部１４は、運用状況推定部１１の推定結果を用いてＥＶ２、４の運用を模擬することにより、任意の予測対象日におけるＥＶ２、４の充電量を予測する。充電スケジュール作成部１８は、ＰＶ利用率を増加させるように予測対象日におけるＥＶ２、４の充電スケジュール１９を作成する。
【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、電気自動車（以下、ＥＶとも記載する）の充電電力を管理するシステムに関するものである。

スマートコミュニティでは、発電設備、送電設備および変電設備を含む電力システムや、電力を利用する交通手段を走らせる交通システムなどを統合的に管理し、各システムにおける最適制御の実現を目指している。スマートコミュニティでの最適制御を図るためには、スマートコミュニティ内の現時点での電力需要を把握することはもちろんのこと、将来に向けての電力需要を予測する必要がある。そこで従来から、過去の気象データなどからニューラルネットを用いて、スマートコミュニティ内の将来に向けての電力需要を予測する技術が知られている（例えば、特許文献１）。

また、スマートコミュニティでは、交通システムとしてＥＶが多く利用される可能性があるので、電力需要の予測に際して、ＥＶの充電電力を管理することが重要となっている。例えば、特許文献２では、スマートコミュニティ内に、ＥＶの充電スタンドおよび充電監視制御センタを設置し、充電監視制御センタにおいて運用中のＥＶに対して充電スタンドで充電を行うＥＶを募集する。そして、応募があった、充電希望のＥＶの中から、必要な台数のＥＶを選択し、選択したＥＶに総充電電力を分配する。これにより、ＥＶの充電電力を効率よく管理することが可能である。

特開平５−１８９９５号公報 特開２０１２−４８２８６号公報

従来の技術では、ＥＶの充電電力を管理する場合、現在のＥＶの充電状態を基準として、必要な台数のＥＶを充電スタンドへと誘導している。このため、スマートコミュニティにおいて、現状のＥＶの充電状態を評価しているものの、将来のＥＶの充電状態についての検討は、なされていないのが実情であった。

近年、スマートコミュニティで運用されるＥＶ台数は増える傾向にあり、ＥＶの充電量はスマートコミュニティ内の電力需要を左右する大きな要因となりつつある。したがって、スマートコミュニティ内の電力需要に関しては、将来に向けてのＥＶの充電量を予測して、これを電力需要の予測に反映させることが要請されている。

また、スマートコミュニティでは、太陽光発電などの自然エネルギー発電を積極的に導入することが期待されている。したがって、スマートコミュニティの品質を高めるべく、ＥＶに利用される充電電力に関しても、できるだけ自然エネルギー発電によってまかなうことが求められている。

本発明の実施形態は、上記の課題を解決するために提案されたものであり、その目的は、所与の地域における将来の電気自動車の充電量を予測して、前記地域での電力需要を正確に予測すると共に、自然エネルギー発電の利用度を高めてスマートコミュニティの品質向上に寄与する電気自動車の充電電力管理システム、方法およびプログラムを提供することである。

本発明の実施形態に係る電気自動車の充電電力管理システムは、次の構成要素（１）〜（３）を備える。
（１）与えられた地域にて電気自動車を運用した際の運用実績データを入力するデータ入力部。
（２）前記運用実績データに基づいて前記地域での前記電気自動車の運用状況を推定する運用状況推定部。
（３）前記運用状況推定部の推定結果を用いて前記電気自動車の運用を模擬することにより、任意の予測対象日における前記電気自動車の充電量を予測する充電量予測部。
本発明の実施形態は、電気自動車の充電電力管理方法およびプログラムも、その一態様である。

第１の実施形態の構成を示すブロック図。 ＰＶ利用率を説明するためのグラフ。 ＥＶの充電状態（ＳＯＣ）のシミュレーション結果を示す図。 充電スケジュールの作成処理を示すフローチャート。 ＰＶ利用率を向上させる手法を説明するためのグラフ。 ＥＶの合計充電量の予測結果を示す図。 ＥＶの合計充電量の予測結果にＰＶ発電量の波形を重ねてプロットした図。 急速充電器の使用を考慮した場合のシミュレーション結果を示す図。 ＥＶの合計充電量の予測結果にＰＶ発電量の波形を重ねてプロットした図。

以下、本発明の実施形態について、図面を用いて説明する。第１の実施形態は、スマートコミュニティに運用されるＥＶの充電電力管理システムである。本実施形態の管理対象に含まれるＥＶは、スマートコミュニティの外部まで移動可能であり且つ個人情報が保護される個人所有のＥＶではなく、スマートコミュニティの内部に限って利用される企業や自治体が所有するＥＶを想定している。

従って、スマートコミュニティ内でＥＶを運用する際の運用実績データは、細かな記録が可能であり、支障なくデータの管理や利用が可能であるものとする。ただし将来、スマートメータなどが普及して個人が所有するＥＶについても詳細なデータが記録され、且つその情報が一定の制約のもとで利用可能になれば、本実施形態を個人のＥＶに適用することも可能である。

（構成）
図１は、第１の実施形態の構成を示すブロック図である。図１に示すように、スマートコミュニティ１内には、蓄電池ユニットが内蔵されたＥＶ２、４が複数配備され、ＥＶ２、４の駐車エリア付近に、充電スタンド３、５、６が設置されている。また、充電スタンド３、５、６には、自然エネルギー発電設備である太陽光発電設備（以下、ＰＶ設備と呼ぶ）７が接続されている。ＰＶ設備７は、各充電スタンド３、５、６に隣接して配置されている。

（ＥＶ）
ＥＶ２は、図１では太い二点鎖線に囲んでおり、スマートコミュニティ１内に存在する勤務先と自宅付近とを結ぶ通勤用のＥＶである。ＥＶ２は、通勤時間帯と帰宅時間帯に、自宅付近の充電スタンド３と勤務先の充電スタンド５との間を往復する。ただし、通勤用のＥＶ２は、離れた場所に設置された充電スタンド３、５から充電を受けるＥＶの総称であって、必ずしも通勤に使用されなくてもよく、通学用や通園用などのＥＶも包含する。

ＥＶ４は、通勤用以外の用途に利用されるＥＶである。ＥＶ４としては、例えばスマートコミュニティ１に設定された巡回ルートを巡回するＥＶなどである。ＥＶ４は、２つの充電スタンド３、５ではなく、１箇所の充電スタンド６のみから充電を受けるようになっている。これらＥＶ２、４は、単位走行距離当たりの電力消費量や最大充電量など、基本的な性能に関しては、同等のものを使用している。

（充電スタンド）
充電スタンド３は自宅がある住宅街エリアに設置されている。充電スタンド５は勤務先の所定の場所に設置されている。充電スタンド６は巡回ルートの起点などに設置されている。充電スタンド３、５は通勤用ＥＶ２専用の充電器であり、充電スタンド６は巡回用ＥＶ４専用の充電器である。

図示しないが、各充電スタンド３、５、６には、商用電源なども接続されており、充電スタンド３、５、６はＰＶ設備７からの電力供給に加えて、商用電源からの電力供給を受けるようになっている。充電スタンド３、５、６の種類としては通常の速度で充電を行う通常充電器あるいは高速で充電を行う高速充電器が用いられている。

さらに、第１の実施形態は、次の構成要素（ａ）〜（ｋ）を備えている。
（ａ）データ入力部９。
（ｂ）ＥＶ運用実績データ格納部１０。
（ｃ）運用状況推定部１１（点線で示した部分）。
（ｄ）充電量予測部１４。

（ｅ）ＰＶデータ格納部１５。
（ｆ）ＰＶ推定部１６。
（ｇ）ＰＶ利用率計算部１７。
（ｈ）充電スケジュール作成部１８。
（ｉ）充電制御部２０。
（ｊ）合計充電量予測部２１。
（ｋ）充電スケジュール格納部２２。

（ａ）データ入力部９
データ入力部９は、スマートコミュニティ１内においてＥＶ２、４を運用した際の過去の運用実績データを入力するための手段である。ＥＶ２、４の過去の運用実績データとは、ＥＶ２、４の性能パラメータや運転パラメータおよび充電スタンド３、５、６の充電パラメータなどから導かれるデータであって、これらのデータはリアルタイムに取得されるデータではなく、予め設定されることにより判明している既知のデータである。

ＥＶ２、４の性能パラメータに関するデータとは、例えば、スマートコミュニティ１内で運用されるＥＶの台数、各ＥＶの単位走行距離当たりの電力消費量および最大充電量などである。ＥＶ２、４の運転パラメータに関するデータとは、例えば、各ＥＶ２、４の走行開始時刻、走行終了時刻、走行距離などである。

充電パラメータに関するデータとは、例えば、スマートコミュニティ１に設置される充電スタンド３、５、６の設置台数や、充電器としての充電性能などである。これらのパラメータに関するデータは仮に変更があったとしても、企業や自治体が所有するＥＶなので、迅速な修正が可能である。

（ｂ）ＥＶ運用実績データ格納部１０
ＥＶ運用実績データ格納部１０は、ＥＶ２、４を運用した際の過去の運用実績データを、この実績データを取得した取得日の属性データと共に、保存するデータベースである。運用実績データの取得日の属性データとは、例えば運用実績データを取得した日の日付や曜日、祝祭日、イベント、さらには、天候、降水量、気温などの気象データなどが含まれている。

（ｃ）運用状況推定部１１
運用状況推定部１１は、任意の予測対象日と同様もしくは近似した属性データに対応したＥＶの運用実績データを、ＥＶデータ格納部１０から抽出して、これを用いて予測対象日におけるＥＶ２、４の運用状況を推定するようになっている。運用状況推定部１１には、ＥＶ運転中台数推定部１２およびＥＶ待機台数推定部１３が設けられている。

前者は、運転状態にあるＥＶの台数を推定する部分であり、後者は、待機状態にあるＥＶの台数を推定する部分である。運転中のＥＶ台数と待機中のＥＶ台数の和が、スマートコミュニティ１内に存在するＥＶ２、４の合計台数となる。

（ｄ）充電量予測部１４
充電量予測部１４は、本実施形態の主要部分であって、運用状況推定部１１の推定結果を用いてＥＶ２、４の運用を模擬することにより、予測対象日におけるＥＶ２、４の充電量を予測する。充電量予測部１４による具体的なＥＶの運用シミュレーションについては、後段で述べることにする。充電量予測部１４は、予測した充電量（以下、予測充電量と呼ぶ）を充電スケジュール作成部１８に送る。

（ｅ）ＰＶデータ格納部１５
ＰＶデータ格納部１５は、ＰＶ設備７の実績データを、当該実績データの取得日の気象データなどと共に保存するデータベースである。

（ｆ）ＰＶ推定部１６
ＰＶ推定部１６は、ＰＶ設備７の実績データに基づいて、任意の時間帯でのＰＶ設備７による推定発電量を求めるものである。ＰＶ推定部１６による推定発電量の算出には従来から提案されている様々な手法が用いられる。

（ｇ）ＰＶ利用率計算部１７
ＰＶ利用率計算部１７は、予測対象日のＰＶ利用率を計算する部分である。ＰＶ利用率とは、ＥＶ２、４への充電量全体に対するＰＶ発電量の利用比率であって、ＰＶ推定部１６による推定発電量を、充電量予測部１４による予測充電量で除した値（％）である。

ここで図２を用いて、ＰＶ利用率について説明する。図２において点線で示したグラフが予測対象日における推定発電量を示しており、棒状のグラフがＥＶ２、４の予測充電量を示している。図２の（ａ）は、推定発電量ですべての予測充電量をまかなっている状態であり、ＰＶ利用率は１００％となっている。

反対に、図２の（ｂ）の場合は、ＰＶ発電を行わないと推定された時間帯にのみＥＶ２、４への充電を行うことを示した状態であり、このとき、ＰＶ利用率は０％となる。また、図２の（ｃ）では、推定発電量で約３／４の予測充電量をまかなっていることを示しており、ここではＰＶ利用率は約７５％になっている。ＰＶ利用率計算部１７はＰＶ利用率を充電スケジュール作成部１８に送る。

（ｉ）充電スケジュール作成部１８
充電スケジュール作成部１８は、充電量予測部１４から予測充電量を受け取り、ＰＶ利用率計算部１７からＰＶ利用率を受け取り、充電スケジュール格納部２２から過去の充電スケジュール１９を受け取る。充電スケジュール作成部１８は、受け取ったデータに基づき、予測充電量に対してＰＶ利用率が増加するように、過去の充電スケジュール１９から充電時刻を再配分して、予測対象日における新たな充電スケジュール１９を作成する。充電スケジュールの作成処理およびＰＶ利用率の向上手法に関しては、後述する。

充電スケジュール１９には、ＥＶ２、４の充電開始時刻や充電終了時刻、充電器スタンド３、５、６の稼働台数、充電時間、充電速度、さらにはＥＶ２、４の充電を行う時のＰＶ利用率などのデータが記載されている。充電スケジュール作成部１８は、作成した充電スケジュール１９を、充電制御部２０、合計充電量予測部２１および充電スケジュール格納部２２に送る。

（ｊ）充電制御部２０
充電制御部２０は、充電スケジュール１９に沿って、充電開始時刻と充電終了時刻によって決められるＥＶ２、４の充電タイミング、充電器スタンド３、５、６の稼働台数、その充電時間もしくは充電速度などを調整して、充電器スタンド３、５、６によるＥＶ２、４への充電を制御する。

（ｋ）合計充電量予測部２１
合計充電量予測部２１は、充電スケジュール１９に基づいてスマートコミュニティ１内の将来のある時点での合計充電量を予測する。合計充電量予測部２１は、スマートコミュニティ１全体を制御する上位制御部（図示せず）に予測した合計充電量を送るようになっている。

（ｌ）充電スケジュール格納部２２
充電スケジュール格納部２２は、充電スケジュール作成部１８が作成した充電スケジュール１９を格納するデータベースである。充電スケジュール格納部２２は、充電スケジュール作成部１８からの要求などに応じて、過去の充電スケジュール１９を充電スケジュール作成部１８に送るようになっている。

（ＥＶの運用シミュレーション）
第１の実施形態では、充電スケジュール１９の作成を行うが、その前段階として、充電量予測部１４が運用状況推定部１１の推定結果を用いてＥＶ２、４の運用を模擬する。具体的なＥＶ２、４の運用シミュレーションについては、例えば以下のような仮定で行っている。スマートコミュニティ１にて運用されるＥＶ２、４の合計台数はＮ台とする。その内のｎ台が通勤用のＥＶ２で、ｍ台がその他の用途に用いられる巡回用のＥＶ４である。すなわち、Ｎ＝ｎ＋ｍである。

通勤用のＥＶ２は以下の条件で運用される。すなわち、自宅付近の充電スタンド３から目的地である勤務先の充電スタンド５までの距離（ｋｍ）をＬＷ（ｉ）として、ＥＶ２は一日に１回、充電スタンド３、５間を往復する。但し、ｉは１からｎの数である。各ＥＶ２の平均速度はＶＷとし、過去の運用実績データから平均値を算出する。ここでは、ＶＷ＝３０ｋｍ／ｈとする。

各ＥＶ２は、自宅付近の充電スタンド３を、ＴＷ１±δ１時に出発し、勤務先の充電スタンド５に到着した後は充電を行いながら、そこに留まり、ＴＷ２±δ２時に勤務先の充電スタンド５を出発するとする。ここで、ＴＷ１、ＴＷ２、δ１、δ２は過去の運用実績データから計算された平均の出発時間（自宅付近の充電スタンド３からの出発時間）、帰宅開始時間（勤務先の充電スタンド５からの出発時間）およびそれらのバラつきの標準偏差である。

ここでは、８時±δ分に出発するものとし、δは０分〜３０分の一様乱数で与える。また、各ＥＶ２は、勤務先スタンド５を１７時±δ分に出発するものとする。勤務先の充電スタンド５は十分な数が設置されており、充電速度は充電量が０から１００％までで、８時間かかるとする。

通勤用以外のｍ台のＥＶ４の走行距離（ｋｍ）はＬＤ（ｉ）とする。但し、ｉは１からｍの数である。通勤用以外の各ＥＶ４の平均速度はＶＤとする。ＶＤは過去の運用実績データから計算された平均値であり、用件をすますための停車時間等を含んだ値である。ここでは、ＶＤ＝２０ｋｍ／ｈとする。通勤以外の各ＥＶ４は、巡回車両用の充電スタンド６を、ＴＤ±δ３時に出発するものとする。

但し、ＴＤおよびδ３は過去実績データから計算された平均値とバラつきの標準偏差である。δ３は０分〜６０分の一様乱数で与える。充電は出発地点である充電スタンド６に戻った直後から実施するものとし、充電速度は通勤用で用いた充電スタンド３、５と同様とする。

初期条件として、０時に全てのＥＶの充電量（ＳＯＣ）は１００％（＝１）であるとする。各ＥＶの電力消費率（燃費）は１６０ｋｍで１００％放電とする。すなわち、距離のみに比例すると仮定する。充電速度は、ＳＯＣ＝０〜１まで一定速度で８時間かかるとする。

すなわち、
（式１）
ＳＯＣ（ｔ＋Δｔ）＝ＳＯＣ（ｔ）＋Δｔ×ｃＳＯＣ （充電中）
（式２）
ＳＯＣ（ｔ＋Δｔ）＝ＳＯＣ（ｔ）−ΔＬ×ｄＳＯＣ （走行中）
である。
Δｔは時間刻み、ｃＳＯＣは充電速度、ｄＳＯＣは電力使用率である。ΔＬはΔｔの間に走行した距離である。

通勤用のＥＶ２の台数はｎ＝２０台とする。また、目的地である勤務先までの距離は、１０ｋｍ、１５ｋｍ、２０ｋｍ、２５ｋｍ、３０ｋｍ、各４台とする。その他のＥＶ４の台数はｍ＝１０台とし、各ＥＶ４の走行距離は、３０ｋｍ、６０ｋｍ、９０ｋｍ、１２０ｋｍ、１５０ｋｍが２台ずつとする。

ＥＶ２、４の運用シミュレーションにおいて、計算ステップは、１分毎に１日分、合計１４４０ステップ実施する。例えば、各ＥＶ２、４の走行／待機状態、充電状態（ＳＯＣ）を計算し、全てのＥＶ２、４の合計充電量を計算して、ＥＶ２、４の電力需要をシミュレーションする。

図３は各ＥＶ２、４の充電状態（ＳＯＣ）のシミュレーション結果である。各ＥＶ２、４に内蔵された蓄電池が満充電の状態がＳＯＣ＝１であり、空の状態がＳＯＣ＝０とする。この場合、充電スタンド３、５、６はすべて通常充電器であり、各充電スタンド３、５、６の消費電力は３ｋＷとしている。

図３においてＳＯＣが減少している時間帯は、ＥＶ２、４は走行中であり、ＳＯＣが増加している時間帯は、ＥＶ２、４が各充電スタンド３、５、６に待機中で充電中である。すなわち、ＳＯＣが低下し始めた段階で、ＥＶ２、４が充電スタンド３、５、６を出発し、ＳＯＣが増加し始めた時点で充電スタンド３、５、６に到着、あるいは戻ってきている。待機中でも充電が完了するとＳＯＣは１で一定になる。図３の場合、走行中に完全に放電する（ＳＯＣ＝０になる）ケースはない。

（充電スケジュールの作成処理）
続いて、第１の実施形態における充電スケジュールの作成処理について、図４のフローチャートを参照して説明する。まず、ＥＶ運用実績データ格納部１０からＥＶ２、４の運用実績データを取り出し、運用状況推定部１１がこれを取得する（Ｓ１０１）。ここで、運用実績データには、指定された過去の期間において、ＥＶ２、４が駐車場所である充電スタンド３、５、６から出発した出発時刻と、充電スタンド３、５、６へ戻ってきた到着時刻が記録されている。

運用状況推定部１１では、運用実績データに含まれるＥＶ２、４の出発時間と到着時間を受け取り、ＥＶ運転中台数推定部１２が予測対象日に運転されるＥＶ台数を推定する（Ｓ１０２）。また、ＥＶ待機台数推定部１３は予測対象日において充電スタンド３、５、６で待機中のＥＶ２、４の台数を推定する（Ｓ１０３）。充電量予測部１４は、上記の推定に基づいて予測対象日におけるＥＶ２、４の運用を模擬し、予測対象日のＥＶ２、４の充電量を予測する（Ｓ１０４）。

一方、ＰＶ推定部１６は、ＰＶデータ格納部１５からＰＶデータを取得し（Ｓ１０５）、ＰＶデータを参照して予測対象日におけるＰＶ設備７の推定発電量を求める（Ｓ１０６）。ＰＶ利用率計算部１７は、ＰＶ推定部１６による推定発電量と、充電量予測部１４による予測充電量とに基づいて、予測対象日におけるＰＶ利用率を計算する（Ｓ１０７）。充電スケジュール作成部１８は、充電スケジュール格納部２２から過去の充電スケジュール１９を受け取り（Ｓ１０８）、ＰＶ利用率が高くなるように充電時刻を再配分して（Ｓ１０９）、新たな充電スケジュール１９を作成する（Ｓ１１０）。

（ＰＶ利用率の向上手法）
図５は、充電スケジュール作成部１８が作成する充電スケジュール１９において、ＰＶ利用率を向上させる手法の例を示したものである。 図５の（ａ）は走行中であると推定されるＥＶ２、４の台数を示しており、図５の（ｂ）は充電スタンド３、５、６で待機中であると推定されるＥＶ２、４の台数を示している。したがって、図５の（ａ）と（ｂ）におけるＥＶ２、４の台数の合計は一定である。

待機中のＥＶ２、４の台数が低下した時点とは、ＥＶ２、４が充電スタンド３、５、６のいずれかを出発したことを意味しており、待機中のＥＶ２、４の台数が増加した時点とは、ＥＶ２、４が充電スタンド３、５、６のいずれかに戻ってきていることを意味している。走行中のＥＶ２、４では、ＥＶ２、４に充電されている充電量は減少していくが、待機中のＥＶ２、４では、ＥＶ２、４に充電されていくことで充電量は増大していく。

図５（ｃ）において、細い線は、予測されるＥＶ２、４への充電量を示しており、太い線は、ＥＶ２、４に対して充電が可能となる充電可能量を示している。充電スタンド３、５、６の種類を通常充電器の１種類と規定すると、ＥＶ２、４の１台あたりの充電量は一定なので、ＥＶ２、４への充電量は待機中のＥＶ台数に比例するが、ＥＶ２、４の充電が完了すれば、充電が完了した台数分だけ、ＥＶ２、４への充電量は低下することになる。充電に必要な時間はＥＶ２、４によって異なるが、通常充電器の場合は、最大で８時間程度とする。

スマートコミュニティ１内には十分な数の充電スタンド３、５、６が設置されていると仮定すると、待機中のＥＶ２、４の台数が増えると、充電可能量も増加するが、ＥＶ２、４への充電が進むと共に充電可能量は低下していく。従って、充電中のＥＶの充電を保留することで、後の時間の充電可能量を増加させることができる。

図５（ｃ）の点線はＰＶ設備７によるＰＶ発電量を示している。このＰＶ発電量が０の時間帯およびＥＶ２、４への充電量がＰＶ発電量を超えている分の充電を取りやめるようにする。このようにして、充電時刻を再配分し、ＥＶ２、４への充電量がＰＶ発電量よりも少なくなるような時間帯にＥＶ２、４の充電を行うようにする。これにより、予測対象日におけるＰＶ利用率を増加させることができる。

ＰＶ利用率を増加させた例について、図６〜図９を用いて具体的に説明する。図６は、ＥＶ２、４の合計充電量の予測結果を示している。図７はＰＶ発電量（最大値を１００ｋＷと仮定、快晴時）の波形を重ねてプロットしたものである。図７から明らかなように、ＥＶ２、４への充電量の大半はＰＶ発電でまかなわれているが、１８時以降の時間帯では充電量がＰＶ発電量を超過している。

この場合、ＰＶ発電の有効利用率は約５４％である。そこで、本実施形態では、例えば図７における１５時頃以降の充電について、充電スタンド３、５、６で使用する通常充電器を、急速充電器に置き換えることで、充電が終了する時間を早め、これによりＰＶ利用率を向上させることが可能である。

図８は充電スタンド３、５、６での急速充電器の使用を考慮した場合のシミュレーション結果である。この場合、急速充電器は同時に３台まで充電可能であり、到着順に３台のＥＶ２、４まで同時に使用可能としている。図８では、前記図３のシミュレーション結果に比べて、ＳＯＣのカーブが急激に立ち上がっている線が急速充電に対応していることが明らかである。

図９は、前記図７と同じく、ＥＶ２、４への充電量にＰＶ発電量のカーブを重ねてプロットしたものである。図９においてスパイク上に急激に立ち上がっている線が急速充電に対応している。急速充電の使用電力は５０ｋＷであり、３０分で充電が完了するとしている。

図９では急速充電がＰＶ発電を上回っている部分もあるが、全体のＰＶ利用率は、図７に示した５４％から５７％に増加している。さらに、急速充電器の充電パワーを調整することができれば、ＰＶ発電の利用率を向上させることが可能となる。実際の運用では、ＰＶ発電の発電量はいっそう大きくなり、急速充電器の台数も多く、充電量を細かく調整可能である。これにより、さらに効果的な充電管理を実施することが可能である。

（作用と効果）
以上述べたような第１の実施形態によれば、予測対象日におけるＥＶ２、４の予測充電量を把握することができ、充電スケジュール作成部１８が将来に向けての充電スケジュール１９を作成して、これに沿って充電制御部２０が充電器スタンド３、５、６によるＥＶ２、４への充電を制御する。その結果、ＥＶ２、４の充電電力を、効率よく管理することが可能である。

また、第１の実施形態においては、合計充電量予測部２１が、充電スケジュール１９に基づいてスマートコミュニティ１内の将来のある時点での合計充電量を予測することができる。したがって、ＥＶ２、４を多用するようなスマートコミュニティ１において、全体的な電力需要を正確に的確に予測することが可能であり、長期的なスパンで電力需給の安定化を図って、スマートコミュニティ１内に含まれる各種システムの最適制御を実現することができる。

さらに、第１の実施形態では、将来にある時点で利用されるＥＶ２、４の運用台数を推定し、推定したＰＶ発電量がプラスである時間帯にＥＶ２、４の充電を行うように、充電時刻を再配分している。これにより、ＰＶ利用率を高めることが容易であり、スマートコミュニティ１における自然エネルギーの積極的な利用を進めることが可能となる。しかも、ＰＶ利用率を採用したので、自然エネルギーの利用度合いが明確になり、スマートコミュニティ１の品質が向上したことを、強くアピールすることができる。

（他の実施形態）
上記の実施形態は、本明細書において一例として提示したものであって、発明の範囲を限定することを意図するものではない。すなわち、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の範囲を逸脱しない範囲で、種々の省略や置き換え、変更を行うことが可能である。これらの実施形態やその変形例は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

例えば、充電スケジュール作成部は、推定したＰＶ発電量が予め設定された基準値未満の時間帯、例えばＰＶ発電量がゼロである時間帯には、ＥＶの充電を先送りしたり、ＥＶの充電台数を制限したりするように、充電スケジュールを作成するようにしてもよい。

また、ＥＶの充電先送りや充電台数の制限に関しては、予測対象日のある時間帯においてＥＶ全体の予測充電量が、同時間帯のＰＶ発電量を超える場合にだけ、充電を行うように、充電スケジュールを作成するようにしてもよい。具体的には、ＰＶ発電量が大きな昼間に、なるべく充電処理を行うように、充電スケジュールを作成するようにしてもよい。

以上のような実施形態によれば、必要な最大充電量を低下させつつ、充電電力を効率よく管理することができる。この場合、将来の予測対象日における予測だけでなく、当日のＥＶの運用状況や気象条件に応じて、予測結果を修正したり、充電スケジュールを変更したりすることも可能である。

また、ＥＶの運用シミュレーションに際して、通勤用のＥＶ２の利用状況は曜日あるいは休日などには依存しても気象条件に依存することは考えにくい。一方、通勤用以外のＥＶ４の利用状況は曜日あるいは休日に加えて気象条件にも依存する。つまり、天気が良い日の方が通勤用以外のＥＶ４の利用が増える可能性があるし、あるいは、雨天の場合には短距離の買い物などに、通勤用以外のＥＶ４が利用される場合も考えられる。

したがって、通勤用以外に使用されるＥＶ４の充電量とＰＶ発電量との間には、気象データとの相関を考慮することが有効である。具体的には、回帰分析などで、通勤用以外のＥＶの運用台数、気温や天候をパラメータとして決め、通勤用以外のＥＶ４の予測充電量およびＰＶ発電量を推定するようにしてもよい。

最も簡単な推定方法の一つは、同様な天候の日の過去実績データを利用して、予測対象日に予め設定された充電時間帯でのＥＶの充電可能台数を推定することである。これにより、ＰＶ発電量の推定とＥＶ４の充電量の予測を、より高い精度で実施することが可能である。

また、図４のフローチャートで説明した充電スケジュールの作成処理では、運用実績データに含まれるＥＶ２、４の出発時間と到着時間に基づいて、運転中のＥＶと待機中のＥＶの台数を推定したが、これに限らず、運用実績データの属性データを利用して、ＥＶの利用状況に関する推定精度を高めることが可能である。

例えば、通勤用のＥＶ２も、その他の用途のＥＶ４も、休日と平日では利用状況が大きく異なることは自明である。そこで、運用実績データを取得した日の属性データのうち、日付、曜日、祝祭日、イベントなどのデータを利用して、ＥＶ運転中台数推定部１２とＥＶ待機台数推定部１３により、運転中のＥＶと待機中のＥＶの台数を推定するようにしてもよい。

上記の実施形態ではＰＶ発電の利用率を一つの指標としたが、これは一例であって、ＥＶの運用パターンを予測することができれば、充電にかかる電気料金の予測も可能になる。したがって、電気料金を指標として、電気料金を低減させるように充電スケジュールを作成したり、スマートコミュニティ内の充電スタンドの設備台数を最適化したりすることもできる。

また、ＰＶ発電量の推定に関しては、天候の悪化によるＰＶ利用率の低下は止むを得ないと考えて、場合によってはＰＶ推定部１６によるＰＶ発電量の推定は行わず、ＰＶ発電量は快晴時の値を用いるようにしてもよい。この場合には、日付と緯度経度を入力として太陽の動きを計算し、太陽光パネルの傾斜角と発電効率からＰＶ発電量を容易に推定することが可能である。

ＰＶ設備７の規模や構成なども適宜変更可能である。例えば、スマートコミュニティ内に住宅地エリア、勤務地エリア、商業地エリアを設定して、各エリアに、比較的大きな規模のＰＶ設備７を配置するようにしてもよい。

このとき、住宅地エリアに設けたＰＶ設備７を自宅付近の充電スタンド３に接続し、勤務地エリアに設けたＰＶ設備７を勤務先の充電スタンド５に接続し、商業エリアに設けたＰＶ設備７を巡回用ＥＶ４専用の充電スタンド６に接続するようにしてもよい。また、例えば勤務地エリアと商業地エリアが近接していれば、両エリアに共通のＰＶ設備７を配置して、そこに充電スタンド５、６を接続するようにしてもよい。

自然エネルギーを利用した発電としては、ＰＶ発電に限らず、風力発電や地熱発電など適宜変更可能である。これらの自然エネルギー利用の発電設備における発電量の推定と、将来にわたるＥＶの充電量予測とを組み合わせることで、自然エネルギーの利用率を向上させることが可能になり、種々の産業上の応用が可能である。また、充電器の種類や能力に関しても適宜選択可能であり、高速充電器と通常充電器を同一の時間帯の中で選択的に使用するようにしてもよい。

本発明の実施形態は、電気自動車の充電電力管理方法あるいはプログラムも、その一態様である。本実施形態で実行される管理プログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供される。

また、管理プログラムは、次のように構成してもよい。例えば、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成する、インターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成する、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するように構成するなどである。

充電スケジュール作成部が作成した充電スケジュールは、各ＥＶ側に内蔵される蓄電池システムの制御部に送られて、充電スタンドによる充電処理をＥＶ側で制御するようにしてもよい。ＥＶの制御部が、充電制御機能を備える構成としてもよい。この実施形態によれば、ＥＶが運用実績データを保持しているので、データ処理が容易であり、充電スケジュールを迅速に作成することが可能である。また、蓄電池の充放電に係わるアルゴリズム処理はＥＶ側に集約させてもよいし、充電器側に集約させてもよい。

１…スマートコミュニティ
２…通勤用のＥＶ
３…自宅付近の充電スタンド
４…通勤用以外のＥＶ
５…勤務先の充電スタンド
６…巡回車両用の充電スタンド
７…ＰＶ設備
９…データ入力部
１０…ＥＶ運用実績データ格納部
１１…運用状況推定部
１２…ＥＶ運転中台数推定部
１３…ＥＶ待機台数推定部
１４…充電量予測部
１５…ＰＶデータ格納部
１６…ＰＶ推定部
１７…ＰＶ利用率計算部
１８…充電スケジュール作成部
１９…充電スケジュール
２０…充電制御部
２１…合計充電量予測部
２２…充電スケジュール格納部

Claims (10)

1. 与えられた地域にて電気自動車を運用した際の運用実績データを入力するデータ入力部と、
   前記運用実績データに基づいて前記地域での前記電気自動車の運用状況を推定する運用状況推定部と、
   前記運用状況推定部の推定結果を用いて前記電気自動車の運用を模擬することにより、任意の予測対象日における前記電気自動車の充電量を予測する充電量予測部を備えたことを特徴とする電気自動車の充電電力管理システム。
2. 前記地域に設置される自然エネルギー利用の発電設備と、
   前記予測対象日における前記発電設備の推定発電量を求める発電量推定部と、
   前記推定発電量を前記電気自動車の充電に利用するように、前記予測対象日における前記電気自動車の充電スケジュールを作成する充電スケジュール作成部を備えたことを特徴とする請求項１に記載の電気自動車の充電電力管理システム。
3. 前記充電スケジュール作成部は、前記予測対象日における前記電気自動車への予測充電量全体に対する前記推定発電量の利用率を、増加させるように前記充電スケジュールを作成することを特徴とする請求項２に記載の電気自動車の充電電力管理システム。
4. 前記充電スケジュール作成部は、前記予測対象日における前記推定発電量がゼロである時間帯には、前記電気自動車の充電を先送りする、あるいは前記電気自動車の充電台数を制限するように、前記充電スケジュールを作成することを特徴とする請求項２又は３に記載の電気自動車の充電電力管理システム。
5. 前記充電スケジュール作成部は、前記予測対象日のある時間帯において前記電気自動車全体の予測充電量が同時間帯の前記推定発電量を超える場合には、前記電気自動車の充電を先送りする、あるいは前記電気自動車の充電台数を制限するように、前記充電スケジュールを作成することを特徴とする請求項２又は３に記載の電気自動車の充電電力管理システム。
6. 前記運用実績データを、当該運用実績データを取得した取得日における日付、曜日、気象を含む前記取得日の属性データと共に保存するデータ格納部を備え、
   前記運用状況推定部は、前記予測対象日と同様もしくは近似した前記属性データに対応した前記運用実績データを、前記データ格納部から抽出して前記電気自動車の運用状況を推定することを特徴とする請求項１〜５のいずれか一項に記載の電気自動車の充電電力管理システム。
7. 前記充電スケジュール作成部は、過去の気象データとの相関に基づき、前記予測対象日の予め設定された時間帯での前記電気自動車の充電台数を決めて充電スケジュールを作成することを特徴とする請求項２〜６のいずれか一項に記載の電気自動車の充電電力管理システム。
8. 前記充電スケジュールに基づいて前記地域内における将来のある時点での合計充電量を予測する合計充電量予測部を備えたことを特徴とする請求項２〜７のいずれか一項に記載の電気自動車の充電電力管理システム。
9. 与えられた地域に充電器を設置すると共に、当該地域にて運用される電気自動車を配備し、前記充電器にて充電される電気自動車の充電電力を管理する方法であって、
   前記電気自動車の運用実績データを入力するデータ入力ステップと、
   前記運用実績データに基づいて前記地域での前記電気自動車の運用状況を推定する運用状況推定ステップと、
   前記運用状況推定ステップの推定結果を用いて前記電気自動車の運用を模擬することにより、任意の予測対象日における前記電気自動車の充電量を予測する充電量予測ステップを含むことを特徴とする電気自動車の充電電力管理方法。
10. コンピュータを利用することにより、与えられた地域に充電器を設置すると共に、当該地域にて運用される電気自動車を配備し、前記充電器にて充電される電気自動車の充電電力を管理するプログラムであって、
    前記電気自動車の運用実績データを入力するデータ入力機能と、
    前記運用実績データに基づいて前記地域での前記電気自動車の運用状況を推定する運用状況推定機能と、
    前記電気自動車の運用を模擬することにより、任意の予測対象日における前記電気自動車の充電量を予測する充電量予測機能を、コンピュータを利用することにより実現することを特徴とする電気自動車の充電電力管理プログラム。

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