JP2016226091A - 充電設備運用支援装置、充電設備運用支援プログラム、および充電システム - Google Patents

Abstract

【課題】利用者の目的に適った運用スケジュールを求めることができる充電設備運用支援装置、充電設備運用支援プログラム、および充電システムを提供することである。【解決手段】実施形態の充電設備運用支援装置は、生成部と、変化処理部と、評価部と、抽出部とをもつ。生成部は、充電設備に含まれる充電器の運用スケジュールに関する情報、充電設備が備える蓄電池に関する情報、および契約電力に関する情報を符号化したコードを複数生成する。変化処理部は、生成部により生成された複数のコードに対して確率的処理を行い、コードを確率的に変化させる。評価部は、変化処理部による処理を経たコードについて、充電設備のコストを評価対象の一つとした評価関数を導出する。抽出部は、評価部により導出された評価関数が好適な値となるコードを、変化処理部による処理を経たコードの中から抽出する。【選択図】図２

Description

本発明の実施形態は、充電設備運用支援装置、充電設備運用支援プログラム、および充電システムに関する。

電力事業者と需要家との間で取り決めた契約電力が変動する場合、需要家内における電力機器の運転計画と蓄電池の充放電計画とを策定し、策定した計画に基づいて各機器を稼働させる技術が知られている。この技術によれば、契約電力を逸脱しないように需要家内で消費する電力量が調整される。しかしながら、従来の技術では、最適解として求める制御の内容に関する自由度が低く、利用者の目的に適った解を求めることができない場合があった。

特開２０１１−８３１６５号公報

本発明が解決しようとする課題は、利用者の目的に適った運用スケジュールを求めることができる充電設備運用支援装置、充電設備運用支援プログラム、および充電システムを提供することである。

実施形態の充電設備運用支援装置は、生成部と、変化処理部と、評価部と、抽出部とをもつ。生成部は、充電設備に含まれる充電器の運用スケジュールに関する情報、充電設備が備える蓄電池に関する情報、および契約電力に関する情報を符号化したコードを複数生成する。変化処理部は、生成部により生成された複数のコードに対して確率的処理を行い、コードを確率的に変化させる。評価部は、変化処理部による処理を経たコードについて、充電設備のコストを評価対象の一つとした評価関数を導出する。抽出部は、評価部により導出された評価関数が好適な値となるコードを、変化処理部による処理を経たコードの中から抽出する。

第１の実施形態における充電設備運用支援装置１００を含む充電システム１の構成の一例を示す図。 第１の実施形態における充電設備運用支援装置１００の構成の一例を示す図。 第１の実施形態における充電設備運用支援装置１００の処理の流れの一例を示すフローチャート。 第１の実施形態における生成部１１２により生成される解ｘ_ｉの一例を示す図。 充放電計画ＳＫＤの生成方法の一例を説明するための図。 １日の充電器１６の使用例を示す図。 パレートランキング手法を用いて解ｘ_ｉにランク付けを行う方法の一例を説明するための図。 受電電力量が契約電力Ｐ_Ｃを超過する場合の一例を示す図。 出発予定時刻までに路線バスＢの二次電池の充電が終了しない場合の一例を示す図。 現世代Ｇ_ｉの解から次世代Ｇ_ｉ＋１へ残す解を抽出するためのルーレットの概念の一例を示す図。 現世代Ｇ_ｉの解ｘ_ｉの一例を示す図。 初期世代Ｇ_１から前世代Ｇ_ｉ−１までに抽出されたパレート最適解の一例を示す図。 現世代Ｇ_ｉの解ｘ_ｉと、初期世代Ｇ_１から前世代Ｇ_ｉ−１までに抽出されたパレート最適解とを加算した解群の一例を示す図。 図１３に示す解群から指定のランクｒ_ｒｅｆ（ｘ_ｉ）＝１以下の解を抽出した結果の一例を示す図。 所定世代Ｇ_ｍａｘに達した後に抽出されたパレート最適解の一例を示す図。 変化処理部１２４による交叉処理の一例を説明するための図。 変化処理部１２４による突然変異処理の一例を説明するための図。 第１の実施形態における変化処理部１２４により実施される交叉処理の流れの一例を示すフローチャート。 第１の実施形態における変化処理部１２４により実施される突然変異処理の流れの一例を示すフローチャート。 世代Ｇ_ｉが所定世代Ｇ_ｍａｘに到達した際のパレート最適解に対して目標投資回収期間が設定された場合の一例を示す図。 ２種類の充放電計画ＳＫＤを用いた場合に得られる利潤の時間変移に対する変化を表す図。 第４の実施形態における充電設備運用支援装置１００を含む充電システム１の構成の一例を示す図。

以下、実施形態の充電設備運用支援装置、充電設備運用支援プログラム、および充電システムを、図面を参照して説明する。

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態における充電設備運用支援装置１００を含む充電システム１の構成の一例を示す図である。本実施形態における充電システム１は、例えば、電気バス等の電気自動車（ＥＶ；Electric Vehicle）に搭載される二次電池を充電する。二次電池は、例えば、リチウムイオン電池、鉛蓄電池、ナトリウム硫黄電池、レドックスフロー電池、ニッケル水素電池、フライホイールバッテリ、キャパシタ等を含む。以下、本実施形態において、電気自動車ＥＶを、所定の運行ルートを定期的に走行する路線バスＢとして説明する。なお、電気自動車ＥＶは、路線バスＢの代わりに、タクシーやカーシェアリングされる車両等であってもよく、二次電池が搭載される乗り物であればどのようなものでもよい。また、電気自動車ＥＶは、ハイブリッドカーのような、ガソリン等を燃焼させる内燃機関と二次電池とを兼ね備える乗り物であってもよい。

充電システム１は、電力系統２と、充電設備１０と、充電設備制御装置３０と、充電設備運用支援装置１００とを備える。本実施形態における充電システム１は、充電設備１０を制御する充電設備制御装置３０に、ネットワークＮＷを介して充電設備運用支援装置１００が接続されている。ネットワークＮＷは、ＬＡＮ（Local Area Network）やＷＡＮ（Wide Area Network）、シリアル通信線等を含む。なお、充電設備運用支援装置１００は、ネットワークＮＷを介して充電設備制御装置３０に接続されるのではなく、充電設備制御装置３０に内蔵または付設されてもよい。電力系統２には、例えば、直流または交流の商用電力が供給される。以下、本実施形態では、商用電力を交流として説明する。

充電設備１０は、受電点１２と、充電器側通信機１４−１から１４−ｎと、充電器１６−１から１６−ｎと、電池側通信機１８と、ＡＣ−ＤＣコンバータ１９と、蓄電池２０とを備える。充電設備１０は、例えば、路線バスＢの営業所ごとに設けられる。路線バスＢは、例えば、二次電池を充電するため、定期的（例えば、一日のうちの昼と夜との２回）に充電設備１０が設けられた営業所に赴く。なお、上述した受電点１２には、充電器１６−１から１６−ｎ、および蓄電池２０が、電力線ＰＬを介して並列に接続され、受電点１２、充電器側通信機１４−１から１４−ｎ、および電池側通信機１８は、充電設備制御装置３０に通信線ＣＬを介して接続される。

受電点１２は、電力系統２と接続され、電力系統２から商用電力を受電し、受電した商用電力を電力線に供給する。

充電器側通信機１４−１から１４−ｎは、充電設備制御装置３０と通信線ＣＬを介して通信を行い、通信により取得した情報を、それぞれ充電器１６−１から１６−ｎに対して出力する。なお、充電器側通信機１４−１から１４−ｎは、通信線ＣＬを介さずに、電波等を用いた無線通信によって充電設備制御装置３０と通信を行ってもよい。以下、充電器側通信機１４−１から１４−ｎを特段に区別しない場合は、単に「充電器側通信機１４」と記載する。

充電器１６−１から１６−ｎは、充電器側通信機１４を介して充電設備制御装置３０から取得した制御情報に基づいて、電力線ＰＬに供給される電力を直流電力に変換し、変換した直流電力を、自身に接続される路線バスＢ−１からＢ−ｎの二次電池に充電する。例えば、充電器１６−１から１６−ｎは、制御情報が充電を開始する旨の指令であった場合、路線バスＢ−１からＢ−ｎの二次電池に充電を開始する。また、充電器１６−１から１６−ｎは、制御情報が充電を終了する旨の指令であった場合、充電を終了する。充電器１６−１から１６−ｎは、例えば、路線バスＢ内の二次電池に接続するための電力ケーブルやプラグを有する機器であってもよいし、無線により電力を給電する機器であってもよい。

本実施形態では、充電器１６−１から１６−ｎとして、定格出力の異なるものが混在しているものとする。例えば、充電器１６−１から１６−ｎは、定格出力として単位時間当たりに２００ｋＷから２５０ｋＷ程度の電力を出力することができる充電器（以下、「高速充電器」と称する）と、５ｋＷから２５ｋＷ程度の電力を出力することができる充電器（以下、「低速充電器」と称する）と、の２種類により構成される。また、充電器１６−１から１６−ｎには、充電器の種別を識別する識別情報（以下、「充電器種」と称する）が割り振られている。例えば、高速充電器には「１」の値が割り振られ、低速充電器には「２」の値が割り振られている。なお、充電器１６−１から１６−ｎは、高速充電器や低速充電器に限られず、他の充電器により構成されてもよい。以下、充電器１６−１から１６−ｎ、および路線バスＢ−１からＢ−ｎを特段に区別しない場合は、それぞれ「充電器１６」と「路線バスＢ」と記載する。

電池側通信機１８は、充電設備制御装置３０と通信線ＣＬを介して通信を行い、通信により充電設備制御装置３０から取得した情報を、ＡＣ−ＤＣコンバータ１９および蓄電池２０の充放電回路（不図示）等に対して出力する。

ＡＣ−ＤＣコンバータ１９は、商用電力が交流電力である場合、交流電力を直流電力に変換し、変換した直流電力を後段の蓄電池２０に供給する。なお、商用電力が直流電力である場合、ＡＣ−ＤＣコンバータ１９は、省略されてもよい。

蓄電池２０の充放電回路は、電池側通信機１８を介して充電設備制御装置３０から取得した制御情報に基づいて、受電点１２から供給された商用電力を用いて蓄電池２０を充電したり、または蓄電池２０により蓄電されている電力を充電器１６側の電力線ＰＬに放電したりする。蓄電池２０は、例えば、リチウムイオン電池、鉛蓄電池、ナトリウム硫黄電池、レドックスフロー電池、ニッケル水素電池、フライホイールバッテリ、キャパシタ等を含む。

なお、上述した充電器１６−１から１６−ｎが消費する電力量は、電力系統２から受電点１２を介して充電設備１０に受電される電力量と、蓄電池２０から放電された電力量との合計となる。

充電設備制御装置３０は、充電設備運用支援装置１００により生成される充電設備１０を制御するための運用スケジュール（後述する充放電計画ＳＫＤ）に基づいて、充電設備１０を制御する。充電設備制御装置３０は、例えば、運用スケジュールに従って、電力系統２から供給される商用電力を充電設備１０に受電させ、充電設備１０に受電させた商用電力を路線バスＢに搭載される図示しない二次電池に充電させる。

具体的には、充電設備制御装置３０は、後述する充放電計画ＳＫＤに従って、受電点１２の受電電力量と受電電力の目標値と比較し、蓄電池２０の充放電を指令する制御信号を生成する。充電設備制御装置３０は、生成した制御情報を、通信線ＣＬを介して電池側通信機１８に出力する。蓄電池２０の充放電回路は、充電設備制御装置３０から電池側通信機１８に入力された制御情報に基づいて、充電または放電を行う。

ここで、蓄電池２０の放電電力が増加すると、電力系統２からの受電電力は減少する。一方、蓄電池２０の充電電力が増加すると、電力系統２からの受電電力は増加する。従って、充放電計画ＳＫＤは、例えば、電力系統２における受電電力量が予め定められた契約電力量を超える場合（あるいは超えそうな場合）に、放電を指令する制御情報を蓄電池２０の充放電回路（電池側通信機１８）に出力するように策定される。契約電力量とは、電力系統２に対して所定の電力を供給する電力事業者と、充電設備１０を管理する管理事業者との間で、予め取決めされた電力量である。このため、充電設備制御装置３０は、契約電力量を超えないように充電設備１０の受電電力量を調整する。

また、充電設備制御装置３０は、充放電計画ＳＫＤに従って、充電器１６−１から１６−ｎの充電開始（オン）と充電停止（オフ）とを、充電器ごとに制御する。充電設備制御装置３０は、例えば、路線バスＢ内の二次電池に充電した電力量が、充放電計画ＳＫＤにより策定されている目標残存電力量に達する場合、充電停止（オフ）を指令する制御情報を生成する。充電設備制御装置３０は、生成した制御情報を、通信線ＣＬを介して充電器側通信機１４に出力する。充電器１６は、充電設備制御装置３０から充電器側通信機１４に入力された制御情報に基づいて、充電開始（オン）または充電停止（オフ）を行う。

充電設備運用支援装置１００は、図示しない上位装置から路線バスＢの運行ダイヤを取得し、取得した運行ダイヤに基づいて、充電システム１の充放電計画ＳＫＤを策定する。

以下、充電設備運用支援装置１００の具体的な構成について図を参照して説明する。図２は、第１の実施形態における充電設備運用支援装置１００の構成の一例を示す図である。本実施形態における充電設備運用支援装置１００は、通信部１０２と、制御部１１０と、記憶部１５０とを備える。制御部１１０は、生成部１１２と、充放電計画生成部１１４と、評価部１１６と、ペナルティ付与部１１８と、確率算出部１２０と、抽出部１２２と、変化処理部１２４と、出力部１２６とを備える。通信部は、「取得部」の一例である。

本実施形態における評価部１１６、抽出部１２２、および変化処理部１２４は、確率的処理を行う。確率的処理とは、例えば、事象を生じさせるか否かの確率を予め定めておき、乱数や時刻情報等の予想困難な情報を確率の判定因子として、確率に応じて事象を生じさせたり、させなかったりする処理をいう。また、確率的処理とは、繰り返し処理を行う中で、結果が固定的でない処理と定義することもできる。

上述した制御部１１０の機能部のうち一部または全部は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサが記憶部１５０に記憶されたプログラムを実行することにより機能するソフトウェア機能部である。また、制御部１１０の機能部のうち一部または全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等のハードウェア機能部であってもよい。

記憶部１５０は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の不揮発性の記憶媒体と、ＲＡＭ（Random Access Memory）、レジスタ等の揮発性の記憶媒体とを有する。記憶部１５０に記憶される情報は、プロセッサが実行するプログラムの他、後述する運行ダイヤ、解ｘ_ｉ、充放電計画ＳＫＤ、制約条件ＩＦ１、数式、パレート最適解等の情報を含む。

図３は、第１の実施形態における充電設備運用支援装置１００の処理の流れの一例を示すフローチャートである。本実施形態における充電設備運用支援装置１００は、例えば、所定の周期で本フローチャートの処理を行う。以下、図３に沿って制御部１１０の各機能部を説明する。

通信部１０２は、上位装置（不図示）と通信を行い、路線バスＢの運行ダイヤを取得し（ステップＳ１００）、取得した運行ダイヤを記憶部１５０に記憶させる。本実施形態における運行ダイヤには、充電設備１０が設けられた営業所に路線バスＢが到着する予定の時刻（以下、「到着予定時刻」と称する）と、充電設備１０が設けられた営業所から路線バスＢが出発する予定の時刻（以下、「出発予定時刻」と称する）とが含まれる。

生成部１１２は、後述する混合整数計画問題を解くための所定の構造を有する解ｘ_ｉ（「コード」に相当）を生成する。解ｘの引数ｉは、解の識別子であり、例えば一連番号である。本実施形態では、混合整数計画問題を解くための一例として、遺伝的アルゴリズム（ＧＡ；Genetic Algorithm）を適用する。従って、生成部１１２は、遺伝的アルゴリズムを適用して最適解（または近似解）を探索する処理を行うために、予め複数の解ｘ_ｉを生成する。なお、本実施形態では、遺伝的アルゴリズムに代えて、タブーサーチ法や焼きなまし法等の局所探索法（反復法）を適用して混合整数計画問題を解いてもよい。

図４は、第１の実施形態における生成部１１２により生成される解ｘ_ｉの一例を示す図である。図４に示す解ｘ_ｉは、例えば、路線バスＢごとに使用する充電器１６の充電器種と、充電開始時刻とを組み合わせたパラメータＰ１と、蓄電池２０の容量を示すパラメータＰ２と、契約電力量を示すパラメータＰ３とを含む解構造を有する。なお、図４では、パラメータＰ２と、パラメータＰ３が２進数により表されたビット列で示されているが、後述する遺伝的アルゴリズムの処理のため、パラメータＰ１に関しても何らかの手法でビット列化されているものとする。

生成部１１２は、パラメータＰ１からＰ３の値を無作為（ランダム）に設定した解ｘ_ｉを所定数Ｎ個（例えば１００個）生成する（ステップＳ１０２）。以下、生成部１１２によるパラメータＰ１からＰ３の値を無作為（ランダム）に設定する処理を、「解ｘ_ｉの初期化」と称して説明する。生成部１１２は、解ｘ_ｉの初期化を行う際に、以下の制約条件ＩＦ１に従う。

（初期化の制約条件ＩＦ１）
・到着予定時刻≦充電開始時刻≦（出発予定時刻-充電所要時間）
・充電所要時間＝充電電力量/充電器１６の定格出力
・下限容量≦蓄電池２０の容量≦上限容量
・下限電力量≦契約電力量≦上限電力量

生成部１１２は、上述した制約条件を満たすように、各路線バスＢに対して充電器種をランダムに割り当てる。生成部１１２は、割り当てた充電器種の定格出力値で除算することにより充電に要する時間を示す充電所要時間を算出する。生成部１１２は、記憶部１５０に記憶された運行ダイヤに含まれる到着予定時刻および出発予定時刻を参照して、到着予定時刻から、出発予定時刻から充電所要時間分を減算した時刻までの期間に、ランダムに充電開始時刻を設定する。このように、生成部１１２は、上述した制約条件に従った処理を行って、パラメータＰ１をランダムに設定する。

また、生成部１１２は、下限に設定された容量（例えば１００［ｋＷｈ］）から上限に設定された容量（例えば７５０［ｋＷｈ］）までの範囲内に収まるように、蓄電池２０の容量をランダムに設定する。このように、生成部１１２は、上述した制約条件ＩＦ１に従った処理を行って、パラメータＰ２をランダムに設定する。

また、生成部１１２は、下限に設定された電力量から上限に設定された電力量までの範囲内に収まるように、契約電力量をランダムに設定する。すなわち、生成部１１２は、上述した制約条件に従った処理を行って、パラメータＰ３をランダムに設定する。なお、オーバーフローを抑制するため、上述した２進数表記のパラメータＰ２の桁数を、制約条件に示される蓄電池２０の容量の上限値を２進数表記した際の桁数よりも大きくすると共に、２進数表記のパラメータＰ３の桁数を、契約電力量の上限値を２進数表記した際の桁数よりも大きくすると好適である。

充放電計画生成部１１４は、生成部１１２により生成された解ｘ_ｉに基づいて、充電設備制御装置３０が充電器１６および蓄電池２０を制御する際に参照する計画（以下、「充放電計画ＳＫＤ」と称する）を生成する（ステップＳ１０４）。

具体的には、充放電計画生成部１１４は、生成部１１２により設定されたパラメータＰ１に含まれる充電開始時刻および充電器種に基づいて、蓄電池２０の充放電電力量を時間帯ごとに算出する。充放電計画生成部１１４は、算出した蓄電池２０の充放電電力量と、生成部１１２により設定されたパラメータＰ２（蓄電池２０の容量）と、パラメータＰ３（契約電力量）とを参照して充放電計画ＳＫＤを生成する。なお、充放電計画生成部１１４は、生成部１１２により生成された解ｘ_ｉ全てに対して充放電計画ＳＫＤを生成する。すなわち、充放電計画生成部１１４は、所定数Ｎの回数分、充放電計画ＳＫＤの生成処理を繰り返す。

例えば、充放電計画生成部１１４は、ピークカットによって契約電力量を低減させることを目的とした計画や、ピークシフトによって電力料金が高価格な時間帯の受電電力量を削減することを目的とした計画を、充放電計画ＳＫＤとして生成する。充放電計画生成部１１４は、以下の数式（１）から（２）により表される条件を満足する充放電計画ＳＫＤを生成する。

数式中に示すＰ_Ｂ（ｔ）は、上述した蓄電池２０の充放電の出力を表している。プラス値のＰ_Ｂ（ｔ）は、放電を表し、マイナス値のＰ_Ｂ（ｔ）は、充電を表している。また、ｉは、各路線バスＢを識別する車両ＩＤを表し、ｎは、時刻ｔにおいて同時に充電可能な路線バスＢの台数を表している。また、Ｐ_ＥＶｉ（ｔ）は、車両ＩＤの路線バスＢの二次電池に供給される電力量を表し、Ｐ_Ｃは、契約電力量を表している。また、Ｔ_ｌｏｗは、電力料金が低価格な時間帯を表し、Ｔ_ｈｉｇｈは、電力料金が高価格な時間帯を表している。また、Ｃ（ｔ）は、蓄電池２０の容量を示すＳＯＣ（State Of Charge）を表している。また、Δｔは、サンプリング周期（時刻ｔと、時刻ｔより先（未来）の時刻ｔ´との期間）を表し、ｔ_ｍａｘは、例えば、１日における路線バスＢの最終運行時刻を表している。また、Ｐ_ｏｖｅｒは、現時刻ｔより後の時刻ｔ´における契約電力Ｐ_Ｃの超過電力量を表している。

充放電計画生成部１１４は、数式（１）内の条件式（ａ）によって表されるように、時刻ｔにおいて同時に充電が行われる全路線バスＢの電力量Ｐ_ＥＶｉ（ｔ）の総和が、契約電力Ｐ_Ｃを超過する場合、超過する電力量分を蓄電池２０から放電させるような充放電計画ＳＫＤを生成する。

充放電計画生成部１１４は、電力量Ｐ_ＥＶｉ（ｔ）の総和が、契約電力Ｐ_Ｃを超過しない場合、すなわち、数式（１）内の条件式（ａ）に該当しない場合、数式（１）内の条件式（ｂ）によって表されるように、時刻ｔがＴ_ｌｏｗの時間帯（低価格な時間帯）であるか否かを判定し、時刻ｔがＴ_ｌｏｗの時間帯である場合に、契約電力Ｐ_Ｃと路線バスＢの電力量Ｐ_ＥＶｉ（ｔ）の総和との差分を蓄電池２０に充電させるような充放電計画ＳＫＤを生成する。

充放電計画生成部１１４は、電力量Ｐ_ＥＶｉ（ｔ）の総和が、契約電力Ｐ_Ｃを超過せず、時刻ｔがＴ_ｌｏｗの時間帯でない場合、すなわち、数式（１）内の条件式（ａ）、（ｂ）に該当しない場合、数式（１）内の条件式（ｃ）によって表されるように、時刻ｔがＴ_ｈｉｇｈの時間帯（高価格な時間帯）であるか否かを判定し、時刻ｔがＴ_ｈｉｇｈの時間帯である場合に、蓄電池２０を放電させるような充放電計画ＳＫＤを生成する。なお、この際、条件式（ｃ）および数式（２）に表されるように、充放電計画生成部１１４は、現在の時刻ｔから１サンプリング周期経過した時刻ｔ´から時刻ｔ_ｍａｘまでの期間において、電力量Ｐ_ＥＶｉ（ｔ´）の総和が契約電力Ｐ_Ｃを超過する場合に備えて、蓄電池２０のＳＣＯを示すＣ（ｔ）に制限を設けて、蓄電池２０に放電させる電力量を決定する。なお、電力量Ｐ_ＥＶｉ（ｔ´）の総和が契約電力Ｐ_Ｃを超過しないことが想定される場合、充放電計画生成部１１４は、制限なく蓄電池２０に放電させる充放電計画ＳＫＤを生成してもよい。

充放電計画生成部１１４は、数式（１）内の条件式（ａ）、（ｂ）、（ｃ）に該当しない場合、蓄電池２０を充放電させずに、Ｃ（ｔ）を保持させるような充放電計画ＳＫＤを生成する。

図５は、充放電計画ＳＫＤの生成方法の一例を説明するための図である。図５に示すＬＮ１は、時間によって変化する路線バスＢの電力量Ｐ_ＥＶｉ（ｔ）の総和を表す。ＬＮ２は、上述した数式（１）から（２）により表される条件に従って、契約電力Ｐ_Ｃ以下に電力量を調整した場合の充電設備１０の受電電力量を表す。図５の例の場合、電力料金が低価格な時間帯であるＴ_ｌｏｗにおけるＰ１で示される領域では、ＬＮ１は契約電力Ｐ_Ｃを超過する。このような場合、充放電計画生成部１１４は、上述した数式（１）の条件式（ａ）に従って、図中に示すＰ１の領域の面積に相当する電力量を、予め蓄電池２０に充電しておいた電力量を、電力料金が高価格な時間帯で蓄電池２０に放電させる充放電計画ＳＫＤを生成する。

また、図５の例の場合、電力料金が低価格な時間帯であるＴ_ｌｏｗにおけるＰ２で示される領域では、ＬＮ１は契約電力Ｐ_Ｃを超過しない。このような場合、充放電計画生成部１１４は、上述した数式（１）の条件式（ｂ）に従って、図中に示すＰ２の領域の面積に相当する電力量を蓄電池２０に充電させる充放電計画ＳＫＤを生成する。

また、図５の例の場合、電力料金が高価格な時間帯であるＴ_ｈｉｇｈにおけるＰ３で示される領域では、ＬＮ１は契約電力Ｐ_Ｃを超過しないものの、受電電力を下限まで削減できていない。このような場合、充放電計画生成部１１４は、上述した数式（１）の条件式（ｃ）に従って、図中に示すＰ３の領域の面積に相当する電力量を蓄電池２０に放電させる充放電計画ＳＫＤを生成する。なお、充放電計画生成部１１４は、契約電力Ｐ_Ｃを超過した場合に蓄電池２０に放電させる電力量と、時間帯Ｔ_ｈｉｇｈにおいて蓄電池２０に放電させる電力量との合計と、時間帯Ｔ_ｌｏｗにおいて蓄電池２０に充電させる電力量とを一致させるのが好ましいが、必ずしも一致させなくてもよい。

上述した数式（１）において、一般的には、蓄電池２０の充放電に関して容量値（例えば単位は［Ｗｈ］）と定格出力値（例えば単位は［Ｗ］）とを同時に考慮する必要がある。充放電時の定格出力値を考慮する場合は、上述した数式（１）の蓄電池２０の充放電の出力Ｐ_Ｂ（ｔ）に対して、定格出力値による上下限の制約を設ければよい。また、容量値から充放電レート（例えば単位は［Ｗ/Ｗｈ］）等により定格出力値が決定される場合、上述した数式（１）の蓄電池２０の充放電の出力Ｐ_Ｂ（ｔ）に対して、容量値に応じた定格出力値を算出し、算出した定格出力値による上下限の制約を設ければよい。

評価部１１６は、生成部１１２により設定されたパラメータＰ１（充電開始時刻および充電器種）、パラメータＰ２（蓄電池２０の容量）、およびパラメータＰ３（契約電力量）からなる解ｘ_ｉと、充放電計画生成部１１４により生成された充放電計画ＳＫＤとに基づいて、解ｘ_ｉを評価するための評価関数を導出する（ステップＳ１０６）。本実施形態における評価関数は、電力料金ＥＣＯＳＴと、充電器１６のコストおよび蓄電池２０のコストの合計である充電設備１０のコストＩＣＯＳＴとを変数とした関数である。

例えば、充電設備１０のコストが高い場合と低い場合の２ケースを考える。充電設備１０に多額の資金を費やせる場合、蓄電池２０の容量を増やすことができる。また、充電設備１０に多額の資金を費やせる場合、充電器１６として高性能なものを使用することができる。この結果、高価格帯と低価格時間帯とに応じて受電電力のピークシフトを柔軟に行うことができると共に、受電電力のピークカットに対応することができる。すなわち、充電設備１０の投資費用を増やすほど電力料金を下げると共に、柔軟な運用変更を行うことが可能となる。

一方、充電設備１０に多額の資金を費やせない場合、上述した受電電力のピークシフトや受電電力のピークカット等を行うことが難しくなるため、電力料金は高くなり、柔軟な運用変更が難しくなる傾向にある。すなわち、これら電力料金ＥＣＯＳＴと充電設備１０のコストＩＣＯＳＴとは、トレードオフの関係にある。従って、評価部１１６は、遺伝的アルゴリズムを適用して、トレードオフの関係にある電力料金ＥＣＯＳＴと充電設備１０のコストＩＣＯＳＴとの双方を、より好適にする評価関数値を導出する。

以下、評価関数の変数値である電力料金ＥＣＯＳＴ、および充電設備１０のコストＩＣＯＳＴの算出方法について説明する。評価部１１６は、下記の数式（３）および（４）を用いて電力料金ＥＣＯＳＴ（例えば単位は「円」）を算出する。なお、電力料金ＥＣＯＳＴは、充電設備１０を運用する際に生じるコスト（ラニングコストに相当する）を表している。

数式（３）、（４）中に示す各変数または定数は、以下のように定義される。ＢＡＳＥは、当月の最大使用電力量に基づいて設定される契約電力の料金（例えば単位は「円」）を表し、ＲＡＴＥは、受電した電力量に基づいて設定される従量課金の単価（例えば単位は［円／ｋＷｈ］）を表す。また、Ｐ_ｗｈ（ｈ）は、受電した電力量（例えば単位は［ｋＷｈ］）を表し、Ｐ_Ｃは、契約電力（例えば単位は［ｋＷ］）を表し、ｈは、時間を表し、Ｄは、営業所の年間の営業日数を表す。また、ＣＲＡＴＥは、契約電力の単価（例えば単位は［円／ｋＷ］）を表し、ＰＲＡＴＥは、受電電力Ｐ_ｗｈ（ｈ）が契約電力を超過した場合にＣＲＡＴＥに対して乗算されるペナルティ係数を表す。Ｐ_ｍａｘは、対象期間（例えば１年間）の最大電力（例えば単位は［ｋＷ］）を表す。

評価部１１６は、数式（４）を用いて算出した契約電力の料金ＢＡＳＥと、受電電力量Ｐ_ｗｈ（ｈ）に対して従量課金の単価ＲＡＴＥを乗算した値を２４時間分積算した積算値とを加算し、加算した値を電力料金ＥＣＯＳＴとして算出する。

一方、評価部１１６は、下記の数式（５）および（６）を用いて充電設備１０のコストＩＣＯＳＴ（例えば単位は「円」）を算出する。

数式（５）、（６）中に示す各変数または定数は、以下のように定義される。ＣＨＣＯＳＴは、充電器１６のコスト（例えば単位は「円」）を表し、ＢＴＣＯＳＴは、蓄電池２０のコスト（例えば単位は「円」）を表す。なお、充電器１６のコストＣＨＣＯＳＴ、および蓄電池２０のコストＢＴＣＯＳＴは、初期投資によるコスト（イニシャルコストに相当する）を表している。また、ｃｈｎｕｍは、充電器１６の充電器種の数（本実施形態では２つ）を表し、ｉは、充電器種に応じて充電器１６に割り当てられる番号（本実施形態では“１”または“２”）を表している。また、Ｍ_ｉは、充電器１６が同時に使用される場合における充電器種ｉの最大重複使用数を表している。また、ｃｈｃｏｓｔ_ｉは、充電器種ｉの単価（例えば単位は［円］）を表している。

評価部１１６は、充電器種ｉの最大重複使用数Ｍ_ｉと充電器種ｉの単価ｃｈｃｏｓｔ_ｉとを乗算した値を、充電器１６の充電器種の数ｃｈｎｕｍ分積算し、積算した値を充電器１６のコストＣＨＣＯＳＴとして算出する。

図６は、１日の充電器１６の使用例を示す図である。図６の例の場合、２種類の充電器（ｃｈｎｕｍ＝２）を用いて１日に８台の路線バスＢを充電しており、ｉ＝１を示す充電器が同時に最大で３台使用され、またｉ＝２を示す充電器が同時に最大で３台使用されている。すなわち、Ｍ_１＝３、且つＭ_２＝３となる。このような場合、例えば、ｃｈｃｏｓｔ_１を２００万円、ｃｈｃｏｓｔ_２を１００万円と仮定すると、評価部１１６は、３×２００万円＋３×１００万円＝９００万円を、充電器１６のコストＣＨＣＯＳＴとして算出する。評価部１１６は、算出した充電器１６のコストＣＨＣＯＳＴと、蓄電池２０のコストＢＴＣＯＳＴとを加算した値を、充電設備１０のコストＩＣＯＳＴとして算出する。

以下、トレードオフの関係にある電力料金ＥＣＯＳＴと充電設備１０のコストＩＣＯＳＴとの双方を、より好適にする評価関数値を導出する方法について説明する。評価部１１６は、生成部１１２により生成された解ｘ_ｉごとにパレート最適解を導出する。パレート最適解とは、その解が他の任意の解と総合的に比較して決して劣らない解であり、すなわち、必ずしも他のどの解よりも優位にあるとは言い切れないが、より優れた解が他には存在しないような解（解の集合）である。

評価部１１６は、１度の導出処理で複数のパレート解集合を求めることができる多点探索型の遺伝的アルゴリズムを用いて、電力料金ＥＣＯＳＴと充電設備１０のコストＩＣＯＳＴとの双方を、より好適にする評価関数値を導出する。

評価部１１６は、多点探索型の遺伝的アルゴリズムを適用するために、生成部１１２により生成された解ｘ_ｉそれぞれに対して、パレートランキング手法を用いてランク付けを行う（ステップＳ１０８）。パレートランキングでは、解ｘ_ｉがｎ_ｉ個の個体に優越されている時のランクｒ（ｘ_ｉ）を数式（７）のように定める。ここで、「優越されている」とは、特定の解ｘ_ｉの評価関数が、他の解ｘ_ｉの評価関数の全てに対して優っていることを示す。

図７は、パレートランキング手法を用いて解ｘ_ｉにランク付けを行う方法の一例を説明するための図である。図７の例では、充電設備１０のコストＩＣＯＳＴと、電力料金ＥＣＯＳＴとの双方の値に応じて、ｘ１からｘ６の計６個の解を、直交座標で表される２次元グラフ上にマッピングしている。例えば、各解は、ｘ１＝（ＩＣＯＳＴ２、ＥＣＯＳＴ２）、ｘ２＝（ＩＣＯＳＴ４、ＥＣＯＳＴ３）、ｘ３＝（ＩＣＯＳＴ５、ＥＣＯＳＴ１）、ｘ４＝（ＩＣＯＳＴ１、ＥＣＯＳＴ５）、ｘ５＝（ＩＣＯＳＴ３、ＥＣＯＳＴ６）、ｘ６＝（ＩＣＯＳＴ６、ＥＣＯＳＴ４）で表される。

このような場合、評価部１１６は、解ｘ１のＩＣＯＳＴ２とＥＣＯＳＴ２との双方の値よりも小さい値のパラメータを有する解がｘ２からｘ６に存在しないため、解ｘ１に対して他の解よりも優れていることを示すランク１を付与する。また、評価部１１６は、解ｘ２に着目した場合、解ｘ２のＩＣＯＳＴ４とＥＣＯＳＴ３との双方の値よりも小さい値のパラメータを有する解が１つ存在しているため、解ｘ２に対して１個の個体（解ｘ１）に優越されていることを示すランク２を付与する。評価部１１６は、上述した処理を残りの解に対しても同様に行い、解ｘ３に対してランク１を付与し、解ｘ４に対してランク１を付与し、解ｘ５に対してランク３を付与し、解ｘ６に対してランク４を付与する。

評価部１１６は、各解ｘ_ｉに対して付与したランク値を、評価関数値として導出する。上述した図７の例の場合、評価部１１６は、解ｘ１の評価関数値を“１”とし、解ｘ２の評価関数値を“２”とし、解ｘ３の評価関数値を“１”とし、解ｘ４の評価関数値を“１”とし、解ｘ５の評価関数値を“３”とし、解ｘ６の評価関数値を“４”とする。

ペナルティ付与部１１８は、充放電計画生成部１１４により解ｘ_ｉごとに生成された充放電計画ＳＫＤに対して、路線バスＢの電力量Ｐ_ＥＶｉ（ｔ）の総和である受電電力量が契約電力Ｐ_Ｃを超過するような計画であるか否かを判定する（ステップＳ１１０）。そして、ペナルティ付与部１１８は、超過するような計画である場合、充放電計画ＳＫＤの生成元の解ｘ_ｉに対して、ペナルティを付与する（ステップＳ１１４）。

本実施形態では、受電電力量を契約電力Ｐ_Ｃ以下に抑える必要があるが、充放電計画生成部１１４により生成される充放電計画ＳＫＤには、パラメータがランダムに設定されることにより、受電電力量が契約電力Ｐ_Ｃを超過してしまう場合がある。このような場合に、ペナルティ付与部１１８は、受電電力量が契約電力Ｐ_Ｃを超過してしまう充放電計画ＳＫＤの生成元の解ｘ_ｉに対して、ペナルティを付与する。

図８は、受電電力量が契約電力Ｐ_Ｃを超過する様子を示す図である。図８に示すＬＮ３は、充電設備１０の受電電力量を表している。例えば、時刻ｔからｋ_１秒間、受電電力量が契約電力Ｐ_Ｃを超過している。このような場合、ペナルティ付与部１１８は、契約電力Ｐ_Ｃの超過時間ｋ_１に応じたペナルティ値を、当該充放電計画ＳＫＤの生成元の解ｘ_ｉの評価関数値（ランク値）に加算する。数式（８）は、解ｘ_ｉの評価関数値（ランク値）に対して、超過時間ｋ_１に応じたペナルティ値を加算するための数式である。

数式（８）に示すｐ_１は、ユーザ任意の係数である。すなわち、ペナルティ付与部１１８は、受電電力量が契約電力Ｐ_Ｃを超過している場合、超過時間ｋ_１と係数ｐ_１とを乗算した値を、解ｘ_ｉの評価関数値（ランク値）に対して加算する。

また、ペナルティ付与部１１８は、充放電計画生成部１１４により解ｘ_ｉごとに生成された充放電計画ＳＫＤに対して、出発予想時刻までに路線バスＢの二次電池の充電が終了するか否かを判定する（ステップＳ１１２）。そして、ペナルティ付与部１１８は、充電が終了しない計画である場合、充放電計画ＳＫＤの生成元の解ｘ_ｉに対して、ペナルティを付与する（ステップＳ１１４）。

本実施形態では、路線バスＢの到着予定時間と出発予定時刻との間に、路線バスＢの二次電池に充電を開始し、出発予定時刻までに充電を終了する必要がある。しかしながら、充放電計画生成部１１４により生成される充放電計画ＳＫＤには、パラメータがランダムに設定されることにより、路線バスＢの出発予定時刻までに充電が終了しないような計画が生成される場合がある。このような場合に、ペナルティ付与部１１８は、路線バスＢの出発予定時刻までに充電が終了しないような充放電計画ＳＫＤの生成元の解ｘ_ｉに対して、ペナルティを付与する。

図９は、出発予定時刻までに路線バスＢの二次電池の充電が終了しない場面を模式的に示す図である。図９の例の場合、充電器種“２”の充電器１６を用いて充電を行う計画では、路線バスＢの路線バスＢの出発予定時刻を過ぎて充電を行ってしまう。このような場合、ペナルティ付与部１１８は、出発予定時刻を過ぎて充電を行う充電器１６の台数ｋ_２に応じたペナルティ値を、当該充放電計画ＳＫＤの生成元の解ｘ_ｉの評価関数値（ランク値）に加算する。数式（９）は、解ｘ_ｉの評価関数値（ランク値）に対して、充電器１６の台数ｋ_２に応じたペナルティ値を加算するための数式である。

数式（８）に示すｐ_２は、ユーザ任意の係数である。すなわち、ペナルティ付与部１１８は、出発予定時刻までに路線バスＢの二次電池の充電が終了しない場合、充電器１６の台数ｋ_２と係数ｐ_２とを乗算した値を、解ｘ_ｉの評価関数値（ランク値）に対して加算する。

確率算出部１２０および抽出部１２２は、評価部１１６により各解ｘ_ｉの評価関数が算出された後、解ｘ_ｉの評価関数に応じて適応度Ｆ_ｉを算出し、現世代の解から次世代へ残す解を決定する。すなわち、確率算出部１２０および抽出部１２２は、現世代の解に対して淘汰処理を行い、次世代へ残す解を決定する。

以下、淘汰処理を行う各機能部の説明を行う。確率算出部１２０は、解ｘ_ｉの評価関数値（ランク値）に基づいて、値が高いほど優れた解ｘ_ｉであることを示す適応度Ｆ_ｉを算出し、算出した適応度Ｆ_ｉに基づいて、次世代へ残す解を抽出するための選択確率Ｐ_ｉを算出する。

本実施形態では、評価部１１６によるランク付け処理、後述する確率算出部１２０による選択確率Ｐ_ｉの算出処理、および抽出部１２２によるパレート最適解の抽出処理の一連の処理が実施される解ｘ_ｉを世代Ｇ_ｉと表現し、２回目以降において上述した処理が繰り返される場合、充電設備運用支援装置１００は、一連の処理を繰り返す回数と同じ数だけ世代Ｇ_ｉ数をカウントする。例えば、一連の処理をこれから実施する場合、対象の解ｘ_ｉは、初期世代Ｇ_１と表され、一連の処理が１回行われている場合、対象の解ｘ_ｉは、世代Ｇ_２と表される。

選択確率Ｐ_ｉを算出するため、確率算出部１２０は、生成部１１２により生成される解ｘ_ｉの全てに対して、下記の数式（１０）に基づいて適応度Ｆ_ｉを算出する（ステップＳ１１６）。適応度Ｆ_ｉは、数式（１０）に示すように、例えば、ランク値の逆数によって表される。また、適応度Ｆ_ｉは、所定値からランク値またはランク値の二乗等を減算したものであってもよい。

確率算出部１２０は、適応度Ｆ_ｉを用いて、数式（１１）を解き、選択確率Ｐ_ｉを算出する（ステップＳ１１８）。

数式（１１）に示すｊは、残存している解ｘ_ｉの全個数を表す。すなわち、確率算出部１２０は、数式（１１）に従って、生成部１１２により生成される解ｘ_ｉの全適応度の総和（Ｆ_１＋Ｆ_２＋…＋Ｆ_ｉ＋…＋Ｆ_ｊ）に対する各解ｘ_ｉの適応度Ｆ_ｉの割合を、選択確率Ｐ_ｉとして算出する。

抽出部１２２は、確率算出部１２０により算出された解ｘ_ｉの選択確率Ｐ_ｉに基づいて、現世代Ｇ_ｉの解から次世代Ｇ_ｉ＋１へ残す解を抽出する（ステップＳ１２０）。また、抽出部１２２は、次世代Ｇ_ｉ＋１へ残す解以外の解を破棄する。

具体的には、抽出部１２２は、生成部１１２により生成された解ｘ_ｉの全個数ｊ分の乱数Ｒ（例えば０から１までの乱数）を生成し、生成した乱数Ｒが数式（１２）に示す条件を満たすか否かを判定する。

抽出部１２２は、乱数Ｒが数式（１２）に示す条件を満たす場合に、数式（１２）に示すＱ_ｉの算出元である解ｘ_ｉを、現世代Ｇ_ｉに現存する解ｘ_ｉの全個数ｊの中から抽出する。

図１０は、現世代Ｇ_ｉの解から次世代Ｇ_ｉ＋１へ残す解を抽出するためのルーレットの概念の一例を示す図である。図１０の例の場合、Ｑ_１≦Ｒ＜Ｑ_２であるので、抽出部１２２は、解ｘ_２を次世代Ｇ_ｉ＋１の解として抽出する。図１０に示すように、ルーレット上の面積は、選択確率Ｐ_ｉの大きさに比例している。すなわち、評価関数値（ランク値）の優れた個体（解ｘ_ｉ）ほど、ルーレット上での面積が大きくなる。そして、抽出部１２２は、例えば、乱数Ｒに基づいて、ルーレットにおける当選角度θを決定し、当選角度θに該当する解を残す。従って、抽出部１２２は、評価関数値（ランク値）の優れた解ｘ_ｉほどを、次世代Ｇ_ｉ＋１の解として抽出しやすくなる。なお、抽出部１２２は、評価関数値（ランク値）が最も優れた解ｘ_ｉのみを抽出するのではなく、乱数Ｒによって無作為に解ｘ_ｉを抽出するため、解ｘ_ｉの多様性を向上させることができる。

また、抽出部１２２は、解ｘ_ｉの多様性をより向上させるために、次世代Ｇ_ｉ＋１へ残す解ｘ_ｉを乱数Ｒによって無作為に抽出した後、全世代Ｇ_ｉの全ての解ｘ_ｉからパレート最適解を抽出する。以下、パレート最適解の抽出方法について説明する。なお、パレート最適解は、複数の解ｘ_ｉの集合であってもよいし、単一の解ｘ_ｉであってもよい。

抽出部１２２は、解ｘ_ｉの世代Ｇ_ｉが初期世代Ｇ_１であるか否かを判定する（ステップＳ１２２）。そして、抽出部１２２は、解ｘ_ｉの世代Ｇ_ｉが初期世代Ｇ_１である場合、初期世代Ｇ_１の解ｘ_ｉから、ランクｒ（ｘ_ｉ）が指定のランクｒ_ｒｅｆ（ｘ_ｉ）以下の解ｘ_ｉを抽出する。一方、抽出部１２２は、解ｘ_ｉの世代Ｇ_ｉが初期世代Ｇ_１でない場合、初期世代Ｇ_１以降の世代である世代Ｇ_２以降において、現世代Ｇ_ｉの解ｘ_ｉに対して、初期世代Ｇ_１から前世代Ｇ_ｉ−１までのパレート最適解を加算し（ステップＳ１２４）、加算した解集合から、ランクｒ（ｘ_ｉ）が指定のランクｒ_ｒｅｆ（ｘ_ｉ）以下の解ｘ_ｉを抽出する（ステップＳ１２６）。抽出部１２２は、パレート最適解を抽出する度に、世代数をカウントし（ステップＳ１２８）、カウントした世代数をパレート最適解にラベリングして記憶部１５０に記憶させる（ステップＳ１３０）。

以下、図１１から図１５を参照して、パレート最適解の抽出方法について説明する。図１１は、現世代Ｇ_ｉの解ｘ_ｉの一例を示す図である。また、図１２は、初期世代Ｇ_１から前世代Ｇ_ｉ−１までに抽出されたパレート最適解の一例を示す図である。図１２に示すパレート最適解は、指定のランクｒ_ｒｅｆ（ｘ_ｉ）＝１のときに抽出された解群である。また、図１３は、現世代Ｇ_ｉの解ｘ_ｉと、初期世代Ｇ_１から前世代Ｇ_ｉ−１までに抽出されたパレート最適解とを加算した解群の一例を示す図である。また、図１４は、図１３に示す解群から指定のランクｒ_ｒｅｆ（ｘ_ｉ）＝１以下の解を抽出した結果の一例を示す図である。図１１から図１４に示す点（ドット）は、解ｘ_ｉを表し、点（ドット）に併記された数値は、ランクｒ（ｘ_ｉ）の値を表している。図１３に示すように、抽出部１２２は、現世代Ｇ_ｉの解ｘ_ｉと、初期世代Ｇ_１から前世代Ｇ_ｉ−１までに抽出されたパレート最適解とを加算した解群からパレート最適解を抽出する処理を、世代が更新される度に繰り返し行う。充電設備運用支援装置１００は、パレート最適解の世代Ｇ_ｉが所定世代Ｇ_ｍａｘに到達したか否かを判定し（ステップＳ１３２）、世代Ｇ_ｉの数が所定世代Ｇ_ｍａｘに達するまで上述した処理を繰り返し行い、パレート最適解を最適値に近づける。

図１５は、所定世代Ｇ_ｍａｘに達した後に抽出される、一群のパレート最適解の一例を示す図である。図１５に示すように、充電設備運用支援装置１００は、ランダムに複数生成した解ｘ_ｉの中から、トレードオフの関係にある電力料金ＥＣＯＳＴと充電設備１０のコストＩＣＯＳＴとを共に好適な値にすることが可能なパレー最適解（解ｘ_ｉ）を抽出することができる。なお、初期世代Ｇ_１における指定のランクｒ_ｒｅｆ（ｘ_ｉ）と、２世代Ｇ_２以降における指定のランクｒ_ｒｅｆ（ｘ_ｉ）とは、異なる値であってもよい。

本実施形態では、世代を繰り返すごとに蓄積したパレート最適解を用いて、次世代Ｇ_ｉ＋１の解からパレート最適解を抽出するため、パレート最適解として抽出される解ｘ_ｉが局所解（一定の解群）に収束する傾向がある。このため、変化処理部１２４は、抽出部１２２により抽出されるパレート最適解が局所解に収束するのを抑制するために、世代Ｇ_ｉごとにパレート最適解が抽出される度に、生成部１１２により生成された複数の解ｘ_ｉの中から、一部の解ｘ_ｉを無作為に抽出し、抽出した解ｘ_ｉのパラメータを調整する（ステップＳ１３４）。本実施形態では、変化処理部１２４は、遺伝的アルゴリズムにおける交叉および突然変異処理を行って、抽出した解ｘ_ｉのパラメータを調整する。

以下、図１６および図１７を参照して、具体的な変化処理部１２４の処理について説明する。図１６は、変化処理部１２４による交叉処理の一例を説明するための図である。図１６の例では、変化処理部１２４は、例えば、図４に示した生成部１１２により生成された複数の解ｘ_ｉの中から、所定の確率によって解ｘ_２と解ｘ_４とを抽出し、交叉処理を実施している。変化処理部１２４は、抽出した解ｘ_２と解ｘ_４とに対して、交叉を行う位置を無作為に設定する。図１６の例の場合、変化処理部１２４は、交叉位置として、ＣＲ１、ＣＲ２、およびＣＲ３を、解ｘ_２と解ｘ_４とに対して設定している。変化処理部１２４は、無作為に設定した交叉位置を基準に、解ｘ_２と解ｘ_４とのそれぞれのパラメータを入れ替える。この際、変化処理部１２４は、交叉位置の前方（図中左側）で２つの解のパラメータを入れ替えるのか、或いは交叉位置の後方（図中右側）で２つの解のパラメータを入れ替えるのかをランダムに決定する。変化処理部１２４は、例えば、交叉位置ＣＲ１のよりも図中左側のパラメータと、交叉位置ＣＲ２と交叉位置ＣＲ３とに挟まれるパラメータとを、解ｘ_２および解ｘ_４の間で入れ替える。これによって、変化処理部１２４は、２つの解（解ｘ_２および解ｘ_４）において、生成部１１２により無作為に設定されたパラメータを変更することができる。なお、上述した例では、交叉処理に用いるペアの解を１つとしたがこれに限られず、例えば、２つ以上であってもよい。また、交叉処理に用いる解は、トリオ（３つの解で１組）であってもよい。また、交叉位置の数は、ユーザが任意に変更してもよい。

図１７は、変化処理部１２４による突然変異処理の一例を説明するための図である。図１７の例では、変化処理部１２４は、例えば、図４に示した生成部１１２により生成された複数の解ｘ_ｉの中から、所定の確率によって解ｘ_２を抽出し、突然変異処理を行っている。変化処理部１２４は、抽出した解ｘ_２に対して、突然変異を行うパラメータを無作為に選択する。図１７の例の場合、変化処理部１２４は、突然変異を行う位置として、ＭＴ１、ＭＴ２、およびＭＴ３の計３箇所を解ｘ_２のパラメータに設定している。変化処理部１２４は、無作為に設定した突然変異を行う位置のパラメータを無作為に変更する。変化処理部１２４は、例えば、充電器種、充電開始時刻、蓄電池２０の容量（２進数の配列）、および契約電力（２進数の配列）は、元と違う値に変更する。これによって、変化処理部１２４は、１つの解ｘ_２において、生成部１１２により無作為に設定されたパラメータを変更することができる。なお、上述した例では、突然変異を行う位置は、３箇所としたがこれに限られず、例えば１箇所や２箇所であってもよいし、４箇所以上であってもよい。

変化処理部１２４は、パラメータの調整を行うために交叉処理および突然変異処理のいずれか一方、または双方を実施した解ｘ_ｉに対して、生成部１１２が解ｘ_ｉの初期化を行う際に参照する初期化の制約条件ＩＦ１を満たすか否かを判定する処理を実施する。変化処理部１２４は、パラメータの調整を行った解ｘ_ｉが初期化の制約条件ＩＦ１を満たさない場合、制約条件ＩＦ１を満たすまで交叉処理および突然変異処理のいずれか一方、または双方を実施してパラメータの調整を行い続ける。

一方、変化処理部１２４は、パラメータの調整を行った解ｘ_ｉが初期化の制約条件ＩＦ１を満たす場合、パラメータの調整を終了する。これによって、充電設備運用支援装置１００は、初期化の制約条件ＩＦ１を満たすように解ｘ_ｉのパラメータを調整することにより、受電電力量が契約電力Ｐ_Ｃ以下になると共に、路線バスＢの出発予定時刻までに充電が終了する充放電計画ＳＫＤを、パラメータを調整した解ｘ_ｉから生成することができる。この結果、充電設備運用支援装置１００は、パラメータを調整した解ｘ_ｉに対してペナルティを付与することがなくなり、パラメータを調整した解ｘ_ｉをパレート最適解として抽出させやすくすることができる。従って、充電設備運用支援装置１００は、世代を繰り返すごとに抽出するパレート最適解を局所解に収束させるのを抑制することができる。

図１８は、第１の実施形態における変化処理部１２４により実施される交叉処理の流れの一例を示すフローチャートである。本フローチャートの処理は、図３に示すステップＳ１３４の処理に相当する。

まず、変化処理部１２４は、生成部１１２により生成された複数の解ｘ_ｉの中から、ランダムに２つの解を抽出する（ステップＳ２００）。次に、変化処理部１２４は、ランダムに抽出した２つの解に対して、ランダムに交叉位置を設定する（ステップＳ２０２）。次に、変化処理部１２４は、設定した交叉位置において２つのパラメータを入れ替える（ステップＳ２０４）。次に、変化処理部１２４は、パラメータを入れ替えた解が、初期化の制約条件ＩＦ１を逸脱するか否かを判定する（ステップＳ２０６）。変化処理部１２４は、パラメータを入れ替えた解が、初期化の制約条件ＩＦ１を逸脱する場合、ステップＳ２０２の処理に戻る。変化処理部１２４は、パラメータを入れ替えた解が、初期化の制約条件ＩＦ１を逸脱しない場合、本フローチャートの処理を終了する。

図１９は、第１の実施形態における変化処理部１２４により実施される突然変異処理の流れの一例を示すフローチャートである。本フローチャートの処理は、図３に示すステップＳ１３４の処理に相当する。

まず、変化処理部１２４は、生成部１１２により生成された複数の解ｘ_ｉの中から、ランダムに１つの解を抽出する（ステップＳ３００）。次に、変化処理部１２４は、ランダムに抽出した１つの解に対して、ランダムに突然変異位置を設定する（ステップＳ３０２）。次に、変化処理部１２４は、ランダムに設定した突然変異位置でパラメータをランダムに変更する（ステップＳ３０４）。次に、変化処理部１２４は、パラメータを変更した解が、初期化の制約条件ＩＦ１を逸脱するか否かを判定する（ステップＳ３０６）。変化処理部１２４は、パラメータを変更した解が、初期化の制約条件ＩＦ１を逸脱する場合、ステップＳ３０２の処理に戻る。変化処理部１２４は、パラメータを変更した解が、初期化の制約条件ＩＦ１を逸脱しない場合、本フローチャートの処理を終了する。

出力部１２６は、パレート最適解の世代Ｇ_ｉが所定世代Ｇ_ｍａｘに到達した場合、抽出部１２２により抽出されたパレート最適解が示す充放電計画ＳＫＤを、充電設備制御装置３０に出力する（ステップＳ１３６）。これによって、充電設備運用支援装置１００は、図３に示すフローチャートの処理を終了する。この結果、出力部１２６から充放電計画ＳＫＤを出力された充電設備制御装置３０は、充放電計画ＳＫＤに従って、充電設備１０を制御することができる。

以上説明した第１の実施形態の充電設備運用支援装置１００によれば、充電設備１０に含まれる充電器１６の充電開始時刻、充電設備１０が備える蓄電池２０の容量、および契約電力量を符号化した解ｘ_ｉを複数生成し、生成した複数の解ｘ_ｉに対して突然変異や交叉等の確率的処理を行い、解ｘ_ｉのパラメータを確率的に変化させ、パラメータを変化させた解ｘ_ｉについて、充電設備１０のコストＩＣＯＳＴを評価対象の一つとした評価関数を導出し、導出した評価関数が好適な値となるパレート最適解を、パラメータを変化させた解ｘ_ｉの中から抽出することにより、利用者の目的に適った運用スケジュールを求めることができる。

（第２の実施形態）
以下、第２の実施形態における充電設備運用支援装置１００について説明する。ここでは、第１の実施形態との相違点として、評価部１１６によって行われる充電設備１０のコストＩＣＯＳＴの評価処理について説明する。以下、上述した第１の実施形態と共通する機能等についての説明は省略する。

第２の実施形態における評価部１１６は、蓄電池２０の容量と契約電力とに基づいて、充電設備１０のコストＩＣＯＳＴを評価する。具多的には、評価部１１６は、充電設備１０のコストＩＣＯＳＴを回収する期間（以下、「充電設備費用回収期間」と称する）を評価する。充電設備費用回収期間は、充電設備１０のコストＩＣＯＳＴに対して、ディーゼルエンジンを搭載する路線バス（以下、「ディーゼルバス」と称する）を運用した場合に掛かる年間当たりの燃料コストから二次電池を搭載する路線バス（以下、「電動バス」と称する）を運用した場合に掛かる年間当たりの電力コストを減算した値を除算して求められる。ディーゼルバスの燃料コストは、電動バスの走行距離と同距離を走行することを想定した場合に生じる燃料コストに相当する。従って、評価部１１６は、ディーゼルエンジンを搭載する路線バスから二次電池を搭載する路線バスに代替することで得られる利潤（ディーゼルバスの燃料コストと電動バスの電力コストとの差）によって、充電設備１０のコストＩＣＯＳＴを回収する期間を評価する。

抽出部１２２は、評価部１１６により算出された充電設備費用回収期間に基づいて、世代Ｇ_ｉが所定世代Ｇ_ｍａｘに到達した際のパレート最適解から、さらに目標投資回収期間以内の解ｘ_ｉを抽出する。目標投資回収期間は、ユーザにより設定される期間であり、例えば、１０年に設定される。

図２０は、世代Ｇ_ｉが所定世代Ｇ_ｍａｘに到達した際のパレート最適解に対して目標投資回収期間が設定された場合の一例を示す図である。図２０に示す直線ＬＮ４は、目標投資回収期間を表す。上述したように、充電設備費用回収期間は、充電設備１０のコストＩＣＯＳＴと、電動バスの電力コストとを変数とする関数であるため、ユーザにより目標投資回収期間が設定されると、抽出部１２２は、図２０に示すパレート最適解のマップ上に目標投資回収期間を表す直線ＬＮ４を描く。抽出部１２２は、直線ＬＮ４を描いたパレート最適解のマップ上から、直線ＬＮ４以下の値（期間）を示す解ｘ_ｉを抽出する。出力部１２６は、例えば、抽出部１２２により抽出された目標投資回収期間以下の解ｘ_ｉを図示しないディスプレイ装置に出力する。

以上説明した第２の実施形態の充電設備運用支援装置１００によれば、充電設備費用回収期間を算出することによって、世代Ｇ_ｉが所定世代Ｇ_ｍａｘに到達した際のパレート最適解から、目標投資回収期間以下の解ｘ_ｉを抽出することができる。一般的には、電動バスの充電設備１０は、ディーゼルバスの燃料を補給する設備に対して高価である傾向があり、ユーザは、初期投資費用の回収期間が短くなるような運用スタイルを所望する。このような場合、充電設備運用支援装置１００は、ユーザに対して、ディーゼルバスから電動バスに代替することで得られる利潤を回収することができる期間を提示することにより、初期投資費用の回収期間が短くするために、充電設備１０のランニングコスト（電力料金）を抑えることが可能な運用スケジュールを選択させたり、充電設備１０のイニシャルコスト（充電器１６および蓄電池２０の初期費用）を抑えることが可能な運用スケジュールを選択させたりすることができる。

（第３の実施形態）
以下、第３の実施形態における充電設備運用支援装置１００について説明する。ここでは、上述した第１および第２の実施形態との相違点として、抽出部１２２によって行われる解ｘ_ｉの抽出処理について説明する。以下、上述した第１および第２の実施形態と共通する機能等についての説明は省略する。

第３の実施形態における抽出部１２２は、世代Ｇ_ｉが所定世代Ｇ_ｍａｘに到達した際のパレート最適解に対して、所定の期間が経過した時点で、投資回収後の利潤が最大となる解ｘ_ｉを抽出する。所定の期間には、例えば、充電設備１０のリプレース期間（充電器１６や蓄電池２０の耐用年数）等が設定される。

図２１は、２種類の充放電計画ＳＫＤを用いた場合に得られる利潤の時間変移に対する変化を表す図である。図２１に示す横軸は、運用を開始してから経過した時間（例えば単位は［年］）を表し、縦軸は、利潤（例えば単位は［円］）を表す。図２１中に示すＬＮ５は、初期投資費用が小さく、電力コストが大きくなる充放電計画ＳＫＤ１に基づいて充電設備１０を運用した場合の利潤の変化を表す。すなわち、ＬＮ５は、充電設備１０の初期投資が少なく、その分電力料金が高くディーゼルバスから電動バスへ代替することによる利潤が少ないケースを表している。また、ＬＮ６は、初期投資費用が大きく、電力コストが小さくなる充放電計画ＳＫＤ２に基づいて充電設備１０を運用した場合の利潤の変化を表す。すなわち、ＬＮ６は、充電設備１０の初期投資が多く、その分電力料金が安くディーゼルバスから電動バスへ代替することによる利潤が多く得られるケースを表している。

例えば、充放電計画ＳＫＤ１に基づいて充電設備１０を運用した場合、時間ｔ１のとき、運用開始時からの利潤が初期投資と同じになる。また、充放電計画ＳＫＤ２に基づいて充電設備１０を運用した場合、時間ｔ２のとき、運用開始時からの利潤が初期投資と同じになる。すなわち、充電設備運用支援装置１００は、時間ｔ１、または時間ｔ２を充電設備費用回収期間として算出する。ＬＮ５とＬＮ６とは、時間ｔ３の時点で交差する。すなわち、充放電計画ＳＫＤ１または充放電計画ＳＫＤ２のいずれかに基づいて充電設備１０を運用した場合であっても、時間ｔ３が経過した時点では利潤は等しくなる。時間ｔ４が経過した時点では、充放電計画ＳＫＤ１に基づいて充電設備１０を運用した場合に対して、充放電計画ＳＫＤ２に基づいて充電設備１０を運用した場合の方が、利潤が大きくなる。従って、充電設備運用支援装置１００は、例えば、所定の期間が時間ｔ４である場合、充放電計画ＳＫＤ２を出力する。

以上説明した第３の実施形態の充電設備運用支援装置１００によれば、世代Ｇ_ｉが所定世代Ｇ_ｍａｘに到達した際のパレート最適解から、ユーザが指定した期間（所定の期間）における利潤を算出し、算出した利潤が最大となる解ｘ_ｉを抽出することができる。この結果、第３の実施形態の充電設備運用支援装置１００は、ユーザに対して、投資回収の早い運用スケジュールを優先するか、または投資回収後の利潤が最大となる運用スケジュールを優先するかを選択させることができる。

（第４の実施形態）
以下、第４の実施形態における充電システム１について説明する。ここでは、上述した第１から第３の実施形態との相違点として、充電設備１０の構成について説明する。以下、上述した第１から第３の実施形態と共通する機能等についての説明は省略する。

図２２は、第４の実施形態における充電設備運用支援装置１００を含む充電システム１の構成の一例を示す図である。第４の実施形態における充電設備１０は、太陽光発電装置や風力発電装置等の発電装置５２と、発電通信機５０とをさらに備える。

充電設備制御装置３０は、充電設備１０内で消費される電力量と契約電力量との関係から、電力系統２からの受電電力で足りない電力量分を、蓄電池２０に放電させて賄うように調整するか、または、発電装置５２に発電させて賄うように調整する。より具体的には、充電設備制御装置３０は、充電設備１０が連系する電力系統２における受電電力が契約電力を超える場合に、蓄電池２０に放電をさせ、蓄電池２０の使用可能な充電量（例えば３０％）以下になる場合、発電通信機５０に制御情報を出力する。発電装置５２は、充電設備制御装置３０から発電通信機５０に出力された制御情報に基づいて発電を行い、発電した電力を電力線ＰＬに供給する。これによって、充電システム１は、充電設備１０の受電電力が契約電力を超えずに、路線バスＢに充電を行うことができる。

（その他の実施形態（変形例））
以下、その他の実施形態について説明する。
上述した第１から第４の実施形態では、電力料金ＥＣＯＳＴと、充電設備１０のコストＩＣＯＳＴとを評価関数の変数として説明したが、これら以外に、例えば同一の充電器１６の使用間隔の合計時間（最大化問題）や、全充電所要時間の合計（最小化問題）等を変数として最適化を行ってもよい。同一の充電器１６の使用間隔の合計時間は、例えば、１つの充電器１６を用いた場合に、１つの路線バスＢが充電完了してから次の路線バスＢが充電開始するまでの時間を全ての充電器１６に対しても算出し、算出した時間を合計した値である。充電設備運用支援装置１００は、例えば、充電器１６の使用間隔の合計時間を評価関数の変数として扱い、充電器１６の使用間隔の合計時間を最大になるように遺伝的アルゴリズムを解くことによって、路線バスＢに対する充電が遅延した際に、玉突き式の充電遅延を抑制することができる。

以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、充電設備１０に含まれる充電器１６の充電開始時刻、充電設備１０が備える蓄電池２０の容量、および契約電力量を符号化した解ｘ_ｉを複数生成し、生成した複数の解ｘ_ｉに対して突然変異や交叉等の確率的処理を行い、解ｘ_ｉのパラメータを確率的に変化させ、パラメータを変化させた解ｘ_ｉについて、充電設備１０のコストＩＣＯＳＴを評価対象の一つとした評価関数を導出し、導出した評価関数が好適な値となるパレート最適解を、パラメータを変化させた解ｘ_ｉの中から抽出することにより、利用者の目的に適った運用スケジュールを求めることができる。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、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。

１…充電システム、１０…充電設備、１２…受電点、１４…充電器側通信機、１６…充電器、１８…電池側通信機、１９…ＡＣ−ＤＣコンバータ、２０…蓄電池、３０…充電設備制御装置、１００…充電設備運用支援装置、１０２…通信部、１１０…制御部、１１２…生成部、１１４…充放電計画生成部、１１６…評価部、１１８…ペナルティ付与部、１２０…確率算出部、１２２…抽出部、１２４…変化処理部、１２６…出力部、１５０…記憶部、Ｂ…路線バス

Claims (11)

1. 充電設備に含まれる充電器の運用スケジュールに関する情報、前記充電設備が備える蓄電池に関する情報、および契約電力に関する情報を符号化したコードを複数生成する生成部と、
   前記生成部により生成された複数のコードに対して確率的処理を行い、前記コードを確率的に変化させる変化処理部と、
   前記変化処理部による処理を経たコードについて、前記充電設備のコストを評価対象の一つとした評価関数を導出する評価部と、
   前記評価部により導出された評価関数が好適な値となるコードを、前記変化処理部による処理を経たコードの中から抽出する抽出部と、
   を備える充電設備運用支援装置。
2. 前記抽出部により抽出されたコードを出力する出力部をさらに備え、
   前記変化処理部、前記評価部、および抽出部は、所定の目的が達成されるまで繰り返し処理を行う、
   請求項１記載の充電設備運用支援装置。
3. 前記抽出部は、前記繰り返し処理を行う過程において、過去の繰り返し処理の際に抽出したコードを、現在の抽出対象先のコードに加算し、加算したコードから前記評価部により導出された評価関数が好適な値となるコードを抽出する、
   請求項２記載の充電設備運用支援装置。
4. 前記評価部は、前記蓄電池の容量、および前記契約電力に基づいて、前記充電設備のコストを評価する、
   請求項１から３のうちいずれか１項記載の充電設備運用支援装置。
5. 前記充電器を用いて充電する電動車両の運行ダイヤを取得する取得部をさらに備え、
   前記生成部は、前記取得部により取得された運行ダイヤに基づいて、前記充電器を識別する識別情報と、前記蓄電池の容量と、前記契約電力と、前記充電器に対して前記電動車両の充電を開始させる時刻を示す充電開始時刻とを符号化したコードを複数生成し、
   前記変化処理部は、前記生成部により生成されたコードに含まれる前記識別情報、前記蓄電池の容量、前記契約電力、および前記充電開始時刻のうちいずれか１つ以上に対して、前記確率的処理を行い、前記コードを確率的に変化させる、
   請求項１から４のうちいずれか１項記載の充電設備運用支援装置。
6. 前記抽出部は、前記評価関数の評価対象を軸とする評価座標を求め、前記評価座標において前記変化処理部による処理を経たコードの座標を曲線近似した閾値曲線よりも所定の側に存在するコードを抽出する、
   請求項１から５のうちいずれか１項記載の充電設備運用支援装置。
7. 前記評価部により導出された評価関数の値に基づいて、前記抽出部によるコードの抽出過程において参照される確率を、前記コードごとに算出する確率算出部をさらに備え、
   前記抽出部は、前記確率算出部により算出された確率に基づいて、前記評価部により導出された評価関数が好適な値となるコードを、前記変化処理部による処理を経たコードの中から抽出する、
   請求項１から６のうちいずれか１項記載の充電設備運用支援装置。
8. 前記抽出部は、前記電動車両を運用する場合に要する前記充電設備のコストと、
   前記電動車両の運用時間と同時間、内燃機関を動力源とする車両を運用する場合に要する前記充電設備のコストとを加算し、加算した値で前記充電設備のコストを除算した値が、所定範囲内であるコードを、抽出したコードから更に抽出し、
   前記出力部は、前記抽出部により更に抽出されたコードを出力する、
   請求項５記載の充電設備運用支援装置。
9. 前記抽出部は、運用を開始してから所定の時間が経過するまでの期間において、前記電動車両の運用時間と同時間、内燃機関を動力源とする車両を運用する場合に要する前記充電設備のコストから、前記充電設備のコストと前記電動車両のコストとの総和を除算した値が最も大きくなるコードを、抽出したコードから更に抽出し、
   前記出力部は、前記抽出部により更に抽出されたコードを出力する、
   請求項５記載の充電設備運用支援装置。
10. コンピュータに、
    充電設備に含まれる充電器の運用スケジュールに関する情報、前記充電設備が備える蓄電池に関する情報、および契約電力に関する情報を符号化したコードを複数生成させ、
    前記生成させた複数のコードに対して確率的処理を行わせて、前記コードを確率的に変化させ、
    前記確率的に変化させたコードについて、前記充電設備のコストを評価対象の一つとした評価関数を導出させ、
    前記導出させた評価関数が好適な値となるコードを、前記確率的に変化させたコードの中から抽出させる、
    充電設備運用支援プログラム。
11. 請求項１から９のうちいずれか１項記載の充電設備運用支援装置と、
    前記充電設備に含まれる充電器と、
    前記充電設備運用支援装置の出力情報に基づいて前記充電器を制御する制御装置と、
    を備える充電システム。

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