JP2016143246A - 消費電力量予測装置、消費電力量予測方法、サーバ装置 - Google Patents
消費電力量予測装置、消費電力量予測方法、サーバ装置 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2016143246A JP2016143246A JP2015018780A JP2015018780A JP2016143246A JP 2016143246 A JP2016143246 A JP 2016143246A JP 2015018780 A JP2015018780 A JP 2015018780A JP 2015018780 A JP2015018780 A JP 2015018780A JP 2016143246 A JP2016143246 A JP 2016143246A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- power consumption
- vehicle
- usage history
- trip
- prediction
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 39
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 24
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 claims description 7
- 238000012545 processing Methods 0.000 abstract description 9
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 31
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 8
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 7
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 6
- 230000032683 aging Effects 0.000 description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 238000007418 data mining Methods 0.000 description 2
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 2
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 2
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 2
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 239000000446 fuel Substances 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 239000013589 supplement Substances 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Electric Propulsion And Braking For Vehicles (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
【解決手段】利用者が過去に電気自動車で移動した際の、出発地点と、到着地点と、消費電力量を、利用者と関連付けたデータである利用履歴を取得する利用履歴取得手段と、運転者に関する情報と、出発地点と到着地点とを結ぶ区間であるトリップを取得する情報取得手段と、取得した前記トリップと、前記利用履歴に基づいて、前記運転者が当該トリップを運転した場合の消費電力量を予測する予測手段と、を有し、前記予測手段は、前記利用履歴取得手段から、前記運転者が該当するトリップを走行した際の利用履歴が所定の件数以上取得できた場合に、当該利用履歴を用いて消費電力量を予測する第一の予測処理を行い、前記運転者が該当するトリップを走行した際の利用履歴が所定の件数以上取得できない場合に、他の利用者が当該トリップを走行した際の利用履歴を用いて消費電力量を予測する第二の予測処理を行う。
【選択図】図1
Description
電気自動車を複数の利用者の間で共有する場合、充電タイミングが問題となる。一般的なカーシェアリングでは、車両の燃料が少なくなると、利用者が自らガソリンスタンドに向かって補給を行うが、電気自動車の場合、充電スポットが限られており、かつ、まとまった充電時間が必要となる。
すなわち、無計画な運用をすると、走行中にバッテリ切れ(以下、電欠)を起こしてしまい、以降の車両運用が不可能となってしまうおそれがある。そこで、貸し出し中に電欠を発生させないような仕組みをカーシェアリング事業者が提供することが検討されている。
当該システムをカーシェアリングシステムに適用することで、例えば、「現在のバッテリ残量で指定された目的地に到達することが難しい場合、車両の貸し出しを行わない」、「指定された目的地に到達できる車両を検索し、ユーザに提示する」といった対応が可能になる。
カーシェアリングシステムにおいて貸し出される電気自動車が走行する際に消費する電力量を予測する消費電力量予測装置であって、利用者が過去に電気自動車で移動した際の、出発地点と、到着地点と、消費電力量を、利用者と関連付けたデータである利用履歴を取得する利用履歴取得手段と、運転者に関する情報と、出発地点と到着地点とを結ぶ区間であるトリップを取得する情報取得手段と、取得した前記トリップと、前記利用履歴に基
づいて、前記運転者が当該トリップを運転した場合の消費電力量を予測する予測手段と、を有し、前記予測手段は、前記利用履歴取得手段から、前記運転者が該当するトリップを走行した際の利用履歴が所定の件数以上取得できた場合に、当該利用履歴を用いて消費電力量を予測する第一の予測処理を行い、前記運転者が該当するトリップを走行した際の利用履歴が所定の件数以上取得できない場合に、他の利用者が当該トリップを走行した際の利用履歴を用いて消費電力量を予測する第二の予測処理を行うことを特徴とする。
また、該当する運転者が該当するトリップを走行した利用履歴が所定の件数以上無い場合、他の利用者が該当するトリップを走行した際の利用履歴を用いて消費電力量を予測する。
なお、第二の予測処理で利用する利用履歴から、該当する運転者を除外する必要は必ずしも無い。例えば、該当する運転者が該当するトリップを走行した際の利用履歴が所定の件数に満たない場合、当該運転者のデータを優先的に用いたうえで、不足分について、他の利用者のデータで補うようにしてもよい。
これにより、例えば、平均よりも多めの電力消費率で運転する利用者であるか、少なめの電力消費率で運転する利用者であるかがわかり、予測結果を適切に補正できるようになる。
カーシェアリングシステムにおいて運用される電気自動車の予約を受け付けるサーバ装置であって、前記消費電力量予測装置と、貸し出し対象である車両が有するバッテリの残量を取得する車両情報取得手段と、前記車両が有するバッテリの残量と、前記前記消費電力量予測装置が予測した消費電力量に基づいて、利用者に対する車両の貸し出し可否を決定する貸出決定手段と、を有することを特徴とする。
<システム構成>
第一の実施形態に係るカーシェアリング管理システムについて、システム構成図である図1を参照しながら説明する。第一の実施形態に係るカーシェアリング管理システムは、管理サーバ10、利用者端末20、車両30からなる。
車両30は、シェアリングの対象となる電気自動車である。車両30は、無線通信によって、管理サーバ10と通信可能な構成となっている。なお、車両30は、利用者端末20と通信可能に構成されてもよい。
次に、貸出管理部14が行う、電欠の発生有無判定について説明する。本実施形態に係る管理サーバ10は、利用者から車両の予約を受け付ける際に、目的地についての情報を入力させ、貸し出そうとしている車両が、出発地(すなわち現在いるステーション)から到着地(目的地であるステーション)まで無充電で走行できるか否かを判定し、走行できない場合に、予約を取らないという機能を有する。
図2(A)は、利用履歴記憶部12に記憶される利用履歴テーブルの例である。利用履歴テーブルは、利用者と車両のID、貸し出しおよび返却場所(ステーション)、貸し出しおよび返却時刻、貸し出し時および返却時のSOCが記録される。また、一回の貸し出しで消費した電力(Wh)が記録される。利用履歴テーブルは、ステーションに車両が返却されるたびに更新される。なお、消費電力は、貸し出し時のSOCと、返却時のSOCと、車両が有するバッテリの容量(後述)から算出される。また、SOCに関する情報は、車両30から無線通信によって取得する。
含まれる。
予約リクエストに含まれる運転者(以下、対象の車両を運転する利用者を運転者と称する)が、過去に、リクエストした区間(以下、予約区間)と、同じ区間を利用している場合、すなわち、当該運転者が当該予約区間を走行した過去の利用履歴がある場合、当該利用履歴に記録されている消費電力量を用いて、今回の走行における消費電力量を予測する。
具体的には、利用履歴テーブルから、運転者本人の利用履歴であって、今回の予約と同じ区間が記録されているレコードを抽出する。そして、取得したレコードの数が、所定の閾値(例えば5レコード)以上あった場合、当該複数のレコードに記録されている消費電力量の平均値を求め、今回の走行における予想消費電力量とする。
方法1によると、運転者本人の利用履歴に基づいて消費電力量を予測するため、個人の傾向に沿った消費電力量を得ることができる。
方法1では、過去の利用履歴から、運転者本人の利用履歴を抽出し、消費電力量の予測を行った。しかし、当該運転者が、同一の区間を利用した履歴が十分な数存在しない場合、信頼性の高い予測値を得ることができない。そこで、方法1において、算出に必要なレコードが必要な数(例えば5レコード)以上取得できない場合は、運転者による絞り込みを外し、対象の予約区間を利用した他の利用者の履歴を用いて、同様の方法によって消費電力量を予測する。
具体的には、予約区間に対応する全てのレコードを抽出し、当該複数のレコードに記録されている消費電力量の平均値を演算して、今回の走行における予想消費電力量とする。
なお、本例では消費電力量の平均値を求めたが、中央値や最頻値などを用いてもよい。また、想定される誤差を加えるようにしてもよい。このような誤差は、固定値であってもよいし、標準偏差などに基づいて求めたものであってもよい。
以上に説明した予測処理について、フローチャート図である図3を参照しながら説明する。図3に示した処理は、管理サーバ10が、利用者端末20から車両の予約リクエストを受信すると開始される。
利用者ID、出発地、目的地についての情報は、電力量予測部15に送信される。
ステップS12では、利用履歴テーブルから、運転者の利用者ID、出発地(貸し出しステーションのID)、目的地(返却ステーションのID)をキーとしてレコードを抽出する。
次に、ステップS13で、抽出されたレコードの数が、所定の閾値よりも多いか否かを判定する。この結果、多いと判定された場合、処理をステップS14へ遷移させ、少ないと判定された場合、処理をステップS15へ遷移させる。
一方、ステップS15では、利用者IDを検索キーから外した状態で、利用履歴テーブ
ルから、該当するレコード(すなわち、出発地と目的地のペアが一致するレコード)を再度抽出する。そして、抽出したレコードに記録されている複数の消費電力量を取得し、平均値を取ることで予測消費電力量を算出する。
予測された消費電力量は、貸出管理部14へ送信される。
また、ここで、消費不可能と判定された場合、車両が貸し出せない旨の通知を生成し、利用者端末20に送信する。予測した消費電力量が消費不可能な場合とは、例えば、予測した消費電力量が、該当車両における現在のSOCでは賄えないと判定された場合(返却時に所定の閾値を下回ってしまう場合を含む)である。
また、従来技術で行っていたような走行経路の推定を行う必要がなくなり、演算を軽量化することができる。
また、ステップS14では、運転者およびトリップがともに同一であるレコードを抽出して判断を行ったが、運転者本人の利用履歴に基づいて消費電力量の予測が行えれば、他の方法を用いてもよい。
第一の実施形態では、ステップS13で、十分な数の履歴が取得できなかった場合に、利用者IDによる限定を解除して予測を行った。しかし、電気自動車を運転する際に必要な消費電力は、運転者の個人差によって大きく変動するため、運転者によっては、実際に必要な消費電力が、予測値よりもかけ離れた値となってしまう場合がある。
例えば、同じ区間を走行する場合であっても、ある運転者が、他の運転者よりも高速で運転する傾向にある場合、電力消費率(以下、電費)が悪化するため、他の運転者と比較してより多くの電力が必要となる。また、同じ区間を走行する場合であっても、ある運転者が独自に寄り道をする傾向がある場合、他の運転者と比較して、より多くの電力を消費することとなる。
第二の実施形態に係る管理サーバのシステム構成は、第一の実施形態と同様であるため、説明は省略し、処理の相違点についてのみ説明を行う。
まず、ステップS151で、利用履歴テーブルから、予約区間が一致し、かつ、利用者IDが運転者と一致しない全てのレコードを抽出し、消費電力量の平均値を算出する。
次に、ステップS152で、利用履歴テーブルから、予約区間が一致し、かつ、利用者IDが運転者と一致するレコードを抽出し、消費電力量の平均値を算出する。
次に、ステップS153で、ステップS152で得られた平均値を、ステップS151で得られた平均値で除し、補正係数とする。
最後に、ステップS154で、ステップS151で得られた平均値に、補正係数を乗じて、消費電力量の予測値とする。
また、ステップS152で得られたレコードの数が、所定の数よりも少ない場合、補正係数の算出を省略し、処理を続行するようにしてもよい。
また、この他にも、記録された情報に対して、データマイニングや機械学習などを行うことで補正係数を求めるようにしてもよい。
第一および第二の実施形態では、電気自動車の走行における消費電力量を、運転者と走行区間に基づいて予測した。一方で、電気自動車の実際の走行においては、必ずしも消費電力量が理論値と一致しない場合がある。例えば、渋滞に起因する停車が多く発生する場合など、道路環境の違いによって、消費電力量が増加してしまう場合がある。
第三の実施形態は、これに対応するため、電力消費量の増加要因を加味して、予測した消費電力量を補正する実施形態である。
第三の実施形態に係る管理サーバのシステム構成は、第一の実施形態と同様であるため、説明は省略し、処理の相違点についてのみ説明を行う。
なお、予測の前提となる道路混雑度は、装置の外部から取得してもよいし、曜日や時間帯に応じて推定してもよい。
第三の実施形態では、消費電力量の増加要因を考慮して、予測した消費電力量を補正した。一方、気温が著しく低い場合や、車両のバッテリが劣化している場合など、バッテリの実質的な容量が減少してしまう場合がある。
第四の実施形態では、これに対応するため、実効的なバッテリ容量の低下を加味したうえで、車両貸し出しの可否を判定する実施形態である。
第四の実施形態に係る管理サーバのシステム構成は、第一の実施形態と同様であるため、説明は省略し、処理の相違点についてのみ説明を行う。
なお、予測の前提となる気温は、例えば天気予報などによって予測された気温を用いてもよいし、季節ごとの平均気温などを用いてもよい。また、利用の直前に予約を行う場合は、現在の気温を用いてもよい。
なお、補正係数は、車両の経年や走行距離(すなわちバッテリの劣化度合い)に応じて、定期的に更新されることが好ましい。
なお、本実施形態では、車両のバッテリ容量を仮想的に減少させたが、バッテリ容量はそのままにし、消費電力量を仮想的に増加させるようにしてもよい。
第一ないし第四の実施形態では、予測した消費電力量を用いて、利用者が希望する車両が貸し出し可能であるか否かを判定する例について述べた。これに対し、第五の実施形態は、複数の車両が利用可能である場合に、貸し出す車両を自動で決定する実施形態である。
第五の実施形態に係る管理サーバのシステム構成は、第一の実施形態と同様であるため、説明は省略し、処理の相違点についてのみ説明を行う。
まず、車両情報テーブルを参照し、利用者が貸し出しを希望するステーションに駐車中の車両を抽出する。次に、各車両に対応するSOCから、算出した消費電力量を減算し、結果の値がプラスであって、かつ、最も小さい車両を決定する。そして、当該車両を、貸し出す車両として決定し、貸し出しの予約手続きに入る。
もし、全ての車両において結果がマイナスとなる場合、貸し出し不可であると判定し、車両が貸し出せない旨の通知を生成し、利用者端末20に送信する。
貸し出す車両を利用者に選択させたり、ランダムに決定した場合、長距離を走行可能な車両であっても、短距離の利用に供されてしまい、結果として、長距離利用者の予約を受けられない状態となってしまう場合がある。これに対し、第五の実施形態では、バッテリ残量が少ない車両から順に車両の割り当てを行うため、効率の高い車両運用が可能になる。
上記の実施形態はあくまでも一例であって、本発明はその要旨を逸脱しない範囲内で適宜変更して実施しうる。
例えば、各実施形態で説明をしたもの以外の条件を用いて、予測に用いる利用履歴を絞り込んでもよい。例えば、消費電力量の予測に用いるレコードの数に上限を設け、優先度をつけてレコードの抽出を行ってもよい。例えば、ステップS15において、運転者本人に対応するレコードが存在する場合、当該レコードを優先して抽出するようにしてもよいし、より最近の利用履歴を優先するようにしてもよい。
また、第一ないし第四の実施形態では、シェアリング車両を予約する際に消費電力量を予測したが、走行中の車両の位置情報を随時取得して、取得した位置を出発地点として再設定しながら、消費電力量の予測を周期的に行うようにしてもよい。また、結果を随時車両側に通知するようにしてもよい。このようにすることで、車両が現在位置から目的地まで到達するのに必要な消費電力量をリアルタイムに算出することができる。
11 通信部
12 利用履歴記憶部
13 管理情報記憶部
14 貸出管理部
15 電力量予測部
20 利用者端末
30 車両
Claims (10)
- カーシェアリングシステムにおいて貸し出される電気自動車が走行する際に消費する電力量を予測する消費電力量予測装置であって、
利用者が過去に電気自動車で移動した際の、出発地点と、到着地点と、消費電力量を、利用者と関連付けたデータである利用履歴を取得する利用履歴取得手段と、
運転者に関する情報と、出発地点と到着地点とを結ぶ区間であるトリップを取得する情報取得手段と、
取得した前記トリップと、前記利用履歴に基づいて、前記運転者が当該トリップを運転した場合の消費電力量を予測する予測手段と、
を有し、
前記予測手段は、前記利用履歴取得手段から、前記運転者が該当するトリップを走行した際の利用履歴が所定の件数以上取得できた場合に、当該利用履歴を用いて消費電力量を予測する第一の予測処理を行い、前記運転者が該当するトリップを走行した際の利用履歴が所定の件数以上取得できない場合に、他の利用者が当該トリップを走行した際の利用履歴を用いて消費電力量を予測する第二の予測処理を行う、
消費電力量予測装置。 - 前記運転者について、電力消費に影響する個人ごとの傾向である電費傾向を取得する傾向取得手段をさらに有し、
前記予測手段は、第二の予測処理において、前記電費傾向を加味して消費電力量を予測する、
請求項1に記載の消費電力量予測装置。 - 前記電費傾向は、前記運転者と、前記運転者以外の利用者とが、それぞれ同一のトリップを運転した場合における消費電力量の違いを表す値である、
請求項2に記載の消費電力量予測装置。 - 前記予測手段は、前記トリップに対応する道路の混雑度に基づいて、前記予測した消費電力量を補正する、
請求項1から3のいずれかに記載の消費電力量予測装置。 - 前記電気自動車の現在位置情報を取得する位置情報取得手段をさらに有し、
前記予測手段は、前記取得した現在位置情報を出発地点として再設定し、消費電力量の予測を周期的に行う、
請求項1から4のいずれかに記載の消費電力量予測装置。 - 前記予測手段は、前記第一または第二の予測処理にて、対象の利用履歴に含まれる消費電力量の平均値または最頻値に基づいて、消費電力を予測する、
請求項1から5のいずれかに記載の消費電力量予測装置。 - カーシェアリングシステムにおいて運用される電気自動車の予約を受け付けるサーバ装置であって、
請求項1から6のいずれかに記載の消費電力量予測装置と、
貸し出し対象である車両が有するバッテリの残量を取得する車両情報取得手段と、
前記車両が有するバッテリの残量と、前記前記消費電力量予測装置が予測した消費電力量に基づいて、利用者に対する車両の貸し出し可否を決定する貸出決定手段と、
を有する、サーバ装置。 - 前記貸出決定手段は、気温、または、貸し出し対象である車両が有するバッテリの劣化
度の少なくともいずれかにさらに基づいて、利用者に対する車両の貸し出し可否を決定する、
請求項7に記載のサーバ装置。 - 前記車両情報取得手段は、貸し出し対象である複数の車両に関する情報を取得し、
前記貸出決定手段は、貸し出し可能な車両のうち、最もバッテリの残量が少ない車両を、利用者に貸し出す車両として決定する、
請求項7または8に記載のサーバ装置。 - カーシェアリングシステムにおいて貸し出される電気自動車が走行する際に消費する電力量を予測する消費電力量予測装置が行う消費電力量予測方法であって、
利用者が過去に電気自動車で移動した際の、出発地点と、到着地点と、消費電力量を、利用者と関連付けたデータである利用履歴を取得する利用履歴取得ステップと、
運転者に関する情報と、出発地点と到着地点とを結ぶ区間であるトリップを取得する情報取得ステップと、
取得した前記トリップと、前記利用履歴に基づいて、前記運転者が当該トリップを運転した場合の消費電力量を予測する予測ステップと、
を含み、
前記予測ステップでは、前記利用履歴取得ステップにおいて、前記運転者が該当するトリップを走行した際の利用履歴が所定の件数以上取得できた場合に、当該利用履歴を用いて消費電力量を予測する第一の予測処理を行い、前記運転者が該当するトリップを走行した際の利用履歴が所定の件数以上取得できない場合に、他の利用者が当該トリップを走行した際の利用履歴を用いて消費電力量を予測する第二の予測処理を行う、
消費電力量予測方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2015018780A JP6672589B2 (ja) | 2015-02-02 | 2015-02-02 | 消費電力量予測装置、消費電力量予測方法、サーバ装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2015018780A JP6672589B2 (ja) | 2015-02-02 | 2015-02-02 | 消費電力量予測装置、消費電力量予測方法、サーバ装置 |
Publications (3)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2016143246A true JP2016143246A (ja) | 2016-08-08 |
JP2016143246A5 JP2016143246A5 (ja) | 2018-03-15 |
JP6672589B2 JP6672589B2 (ja) | 2020-03-25 |
Family
ID=56568733
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2015018780A Active JP6672589B2 (ja) | 2015-02-02 | 2015-02-02 | 消費電力量予測装置、消費電力量予測方法、サーバ装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP6672589B2 (ja) |
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2018137900A (ja) * | 2017-02-22 | 2018-08-30 | トヨタ自動車株式会社 | 燃料電池車両およびその制御方法 |
JP2019053393A (ja) * | 2017-09-13 | 2019-04-04 | 積水化学工業株式会社 | 電力自給自足率試算方法および電力自給自足率試算装置 |
CN109935000A (zh) * | 2017-12-17 | 2019-06-25 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 一种筛选电车的方法及系统 |
JP2020004319A (ja) * | 2018-07-02 | 2020-01-09 | 本田技研工業株式会社 | 貸出システム |
WO2020027092A1 (ja) * | 2018-07-31 | 2020-02-06 | 本田技研工業株式会社 | 算出システム、算出方法、及びサーバ |
CN111476592A (zh) * | 2019-01-23 | 2020-07-31 | 丰田自动车株式会社 | 信息处理装置、车辆管理系统及信息处理方法 |
WO2021033602A1 (ja) * | 2019-08-21 | 2021-02-25 | 株式会社Nttドコモ | 共用車両管理装置 |
JP2021086191A (ja) * | 2019-11-25 | 2021-06-03 | 本田技研工業株式会社 | 貸出システム、貸出方法、およびプログラム |
JP7389608B2 (ja) | 2019-10-18 | 2023-11-30 | パーク二四株式会社 | 車両管理サーバ、およびコンピュータプログラム |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001060293A (ja) * | 1999-07-07 | 2001-03-06 | Honda Motor Co Ltd | 充電状態の1番高い或いは2番目に高い車両を割当てる車両共用方法及びそのシステム |
JP2014038047A (ja) * | 2012-08-17 | 2014-02-27 | Toshiba Corp | 消費電力量推定装置 |
JP2014115126A (ja) * | 2012-12-07 | 2014-06-26 | Hitachi Ltd | 電気自動車向けナビゲーションシステム |
JP2014219749A (ja) * | 2013-05-02 | 2014-11-20 | 株式会社サージュ | カーシェアリングシステムにおける車両予約システム、車両予約方法、プログラムおよびコンピューター読み取り可能な記録媒体 |
-
2015
- 2015-02-02 JP JP2015018780A patent/JP6672589B2/ja active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001060293A (ja) * | 1999-07-07 | 2001-03-06 | Honda Motor Co Ltd | 充電状態の1番高い或いは2番目に高い車両を割当てる車両共用方法及びそのシステム |
JP2014038047A (ja) * | 2012-08-17 | 2014-02-27 | Toshiba Corp | 消費電力量推定装置 |
JP2014115126A (ja) * | 2012-12-07 | 2014-06-26 | Hitachi Ltd | 電気自動車向けナビゲーションシステム |
JP2014219749A (ja) * | 2013-05-02 | 2014-11-20 | 株式会社サージュ | カーシェアリングシステムにおける車両予約システム、車両予約方法、プログラムおよびコンピューター読み取り可能な記録媒体 |
Cited By (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2018137900A (ja) * | 2017-02-22 | 2018-08-30 | トヨタ自動車株式会社 | 燃料電池車両およびその制御方法 |
JP2019053393A (ja) * | 2017-09-13 | 2019-04-04 | 積水化学工業株式会社 | 電力自給自足率試算方法および電力自給自足率試算装置 |
CN109935000A (zh) * | 2017-12-17 | 2019-06-25 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 一种筛选电车的方法及系统 |
JP6994436B2 (ja) | 2018-07-02 | 2022-01-14 | 本田技研工業株式会社 | 貸出システム |
JP2020004319A (ja) * | 2018-07-02 | 2020-01-09 | 本田技研工業株式会社 | 貸出システム |
WO2020027092A1 (ja) * | 2018-07-31 | 2020-02-06 | 本田技研工業株式会社 | 算出システム、算出方法、及びサーバ |
JPWO2020027092A1 (ja) * | 2018-07-31 | 2021-08-10 | 本田技研工業株式会社 | 算出システム、算出方法、及びサーバ |
JP7420722B2 (ja) | 2018-07-31 | 2024-01-23 | 本田技研工業株式会社 | 算出システム、算出方法、及びサーバ |
CN111476592A (zh) * | 2019-01-23 | 2020-07-31 | 丰田自动车株式会社 | 信息处理装置、车辆管理系统及信息处理方法 |
CN111476592B (zh) * | 2019-01-23 | 2023-11-24 | 丰田自动车株式会社 | 信息处理装置、车辆管理系统及信息处理方法 |
WO2021033602A1 (ja) * | 2019-08-21 | 2021-02-25 | 株式会社Nttドコモ | 共用車両管理装置 |
JP7441230B2 (ja) | 2019-08-21 | 2024-02-29 | 株式会社Nttドコモ | 共用車両管理装置 |
JP7389608B2 (ja) | 2019-10-18 | 2023-11-30 | パーク二四株式会社 | 車両管理サーバ、およびコンピュータプログラム |
JP2021086191A (ja) * | 2019-11-25 | 2021-06-03 | 本田技研工業株式会社 | 貸出システム、貸出方法、およびプログラム |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP6672589B2 (ja) | 2020-03-25 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6672589B2 (ja) | 消費電力量予測装置、消費電力量予測方法、サーバ装置 | |
CA2951583C (en) | System and method for recommending charging station for electric vehicle | |
US11333513B2 (en) | Route searching apparatus and battery information managing apparatus | |
JP6603995B2 (ja) | サーバ装置およびサービス提供方法 | |
JP5931644B2 (ja) | 充電管理システム | |
US20170043671A1 (en) | Control system for electric vehicle service network | |
US8812188B2 (en) | Vehicle electric power management apparatus, vehicle electric power management system, and vehicle electric power management program | |
US9384515B2 (en) | Shared vehicle management | |
GB2572962A (en) | Vehicle Routing | |
CN109155016A (zh) | 用于对电动车辆充电的方法和设备 | |
JP2017091424A (ja) | バッテリ予約装置およびバッテリ予約方法 | |
JP7044874B2 (ja) | 車両管理システムおよび車両管理方法 | |
CN109195828A (zh) | 用于对电动车辆充电的方法和设备 | |
KR20140078623A (ko) | 전기차량 네트워크에서의 부하 추정 및 관리 | |
JP2014219749A (ja) | カーシェアリングシステムにおける車両予約システム、車両予約方法、プログラムおよびコンピューター読み取り可能な記録媒体 | |
JP2012113546A (ja) | 車両の必要電力予測装置 | |
CN111256715A (zh) | 对自主车辆的机会性加燃料 | |
JP6428190B2 (ja) | 共用車両管理装置及び共用車両管理方法 | |
JP5327207B2 (ja) | 充電システム | |
JP2019095196A (ja) | 充電設備案内システム、充電設備案内方法及びプログラム | |
JPWO2019197854A1 (ja) | 配車管理装置及び配車管理方法 | |
JP6428185B2 (ja) | 共用車両管理装置及び共用車両管理方法 | |
JP2020038707A (ja) | 充電量算出装置 | |
JP2014085272A (ja) | 充電器管理システム、充電器管理用プログラム | |
JP7403117B2 (ja) | 電気自動車用カーナビゲーションのシステム、方法、および、プログラム |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20180201 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20180201 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20181227 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20190115 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20190318 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20190709 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20190905 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20200204 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20200217 |
|
R151 | Written notification of patent or utility model registration |
Ref document number: 6672589 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151 |