JP2019219767A - システム及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザが電動車両で安心して出掛けることができない場合がある。【解決手段】システムは、電動車両の交通量を示す交通量情報を取得する交通量情報取得部と、電動車両を充電可能な充電設備の設置場所及び交通量情報に基づいて、電動車両に電力を供給可能な給電車の配置場所を決定する決定部と、決定部が決定した場所に給電車を配置する配置部とを備える。プログラムは、コンピュータを、電動車両の交通量を示す交通量情報を取得する交通量情報取得部、電動車両を充電可能な充電設備の設置場所及び交通量情報に基づいて、電動車両に電力を供給可能な給電車の配置場所を決定する決定部、決定部が決定した場所に給電車を配置する配置部として機能させる。【選択図】図８

Description

本発明は、システム及びプログラムに関する。

充電対象車への充電電力を供給できる車両を、複数の車両の中から選択する技術が知られている（例えば、下記特許文献１を参照。）。
［先行技術文献］
［特許文献］
［特許文献１］特開２０１２−１０８８７０号公報

例えば、充電を必要とする車両に電力供給可能な他車が存在しない場合には、車両の電池残量が不足してしまう可能性がある。そのため、ユーザが車両で安心して出掛けることができない場合がある。

本発明の第１の態様によれば、システムが提供される。システムは、電動車両の交通量を示す交通量情報を取得する交通量情報取得部を備えてよい。システムは、電動車両を充電可能な充電設備の設置場所及び交通量情報に基づいて、電動車両に電力を供給可能な給電車の配置場所を決定する決定部を備えてよい。システムは、決定部が決定した場所に給電車を配置する配置部を備えてよい。

システムは、電動車両による充電設備の利用状態を示す充電設備情報を取得する充電設備情報取得部を備えてよい。決定部は、充電設備情報にさらに基づいて、給電車の配置場所を決定してよい。

充電設備の利用状態は、充電設備を利用する電動車両の混雑度及び充電設備の利用待ち時間のうちの少なくとも一つを示してよい。

決定部は、交通量情報の履歴に基づいて算出される基準値より高い交通量が予測される場所をより優先して、給電車の配置場所に決定してよい。

システムは、催事情報を取得する催事情報取得部を備えてよい。交通量情報取得部は、催事情報に基づいて交通量の予測値を取得してよい。決定部は、催事情報に基づいて取得された交通量の予測値に基づいて、給電車の配置場所を決定してよい。

決定部は、催事情報に基づいて取得された交通量の予測値が、交通量情報の履歴に基づいて算出される基準値より高い場所をより優先して、給電車の配置場所に決定してよい。

システムは、複数の電動車両のそれぞれの車両の状態を示す車両状態情報を取得する車両状態情報取得部をさらに備えてよい。決定部は、車両状態情報に基づいて予測される充電対象の車両の数がより多い場所をより優先して給電車の配置場所に決定してよい。

車両状態情報は、電動車両の現在位置、電動車両の走行可能距離、電動車両が有する蓄電池の残容量、及び電動車両が有する蓄電池の劣化度のうちの少なくとも一つを示してよい。

システムは、気象情報を取得する気象情報取得部を備えてよい。交通量情報取得部は、気象情報に基づいて交通量の予測値を取得してよい。決定部は、気象情報に基づいて取得された交通量の予測値が交通量情報の履歴に基づいて算出される基準値より高い場所をより優先して、給電車の配置場所に決定してよい。

決定部は、給電車を配置する時刻を更に決定してよい。配置部は、決定部が決定した場所及び時刻に基づいて給電車を配置してよい。

システムは、上記の電動車両を備えてよい。

本発明の第１の態様によれば、プログラムが提供される。プログラムは、コンピュータを、電動車両の交通量を示す交通量情報を取得する交通量情報取得部として機能させてよい。プログラムは、コンピュータを、電動車両を充電可能な充電設備の設置場所及び交通量情報に基づいて、電動車両に電力を供給可能な給電車の配置場所を決定する決定部として機能させてよい。プログラムは、コンピュータを、決定部が決定した場所に給電車を配置する配置部として機能させてよい。

なお、上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。

一実施形態の給電車配備システム１０の利用環境を概略的に示す。 サーバ２０の機能構成を概略的に示す。 記憶部２８０に記憶される渋滞情報をテーブル形式で示す。 記憶部２８０に記憶される気象情報をテーブル形式で示す。 記憶部２８０に記憶される催事情報をテーブル形式で示す。 記憶部２８０に記憶される充電設備情報をテーブル形式で示す。 渋滞情報に基づく給電車６０の配置例を示す。 車両状態情報に基づく給電車６０の配置例を示す。 充電待ち時間に基づく給電車６０の配置例を示す。 サーバ２０として機能するコンピュータ１０００の一例を概略的に示す。

以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。

図１は、一実施形態の給電車配備システム１０の利用環境を概略的に示す。給電車配備システム１０は、電動車両に電力を供給可能な給電車６０の配置を制御するためのシステムである。

給電車配備システム１０は、サーバ２０と、車両３０ａ、車両３０ｂ及び車両３０ｃを含む複数の車両と、給電車６０ａ、給電車６０ｂ及び給電車６０ｃを含む複数の給電車と、充電設備５０ａ、充電設備５０ｂ及び充電設備５０ｃを含む複数の充電設備とを備える。なお、車両３０ａ、車両３０ｂ及び車両３０ｃを車両３０と総称する場合がある。同様に、給電車６０ａ、給電車６０ｂ及び給電車６０ｃを給電車６０と総称し、充電設備５０ａ、充電設備５０ｂ及び充電設備５０ｃを充電設備５０と総称する場合がある。

サーバ２０は、車両３０、充電設備５０、給電車６０とネットワーク９０を介して接続される。ネットワーク９０は、任意のネットワークであってよい。例えば、ネットワーク９０は、インターネットと、いわゆる３Ｇ（３ｒｄ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）、ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）、４Ｇ（４ｔｈ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）及び５Ｇ（５ｔｈ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）等の携帯電話網と、公衆無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）と、専用網との少なくともいずれかを含んでよい。車両３０とネットワーク９０とは無線接続されてよい。充電設備５０とネットワーク９０とは無線接続されてよい。給電車６０とネットワーク９０とは無線接続されてよい。

車両３０は、電動車両である。車両３０は、外部から供給される電気エネルギーをバッテリ等の蓄電装置に蓄積し、蓄積した電気エネルギーを用いて車輪を駆動して走行する。電動車両とは、バッテリ式電動輸送機器（ＢＥＶ）、プラグインハイブリッド電気自動車（ＰＨＥＶ）等の電気自動車を含む。電動車両は、電気自動車の他、電気エネルギーを用いて走行する様々な車両を含む。例えば、電動車両は、電動バイク等、電動式の鞍乗型車両であってよい。

充電設備５０は、電動車両を充電可能な充電設備である。充電設備５０は、設置型の充電装置を備える。充電設備５０は、特定の場所に固定的に設置されている。例えば、充電設備５０は、いわゆる充電スタンドである。充電設備５０は、車両３０に電気エネルギーを供給して、車両３０が有するバッテリを充電する。

給電車６０は、移動式の充電装置の一例である。給電車６０は、バッテリ等の蓄電装置又は発電装置を有し、蓄電装置又は発電機から得られる電気エネルギーを車両３０に供給して、車両３０が有するバッテリを充電する。なお、説明が冗長になることを避けるために、車両３０が有するバッテリを充電することを、「車両３０を充電する」等と呼ぶ場合がある。

車両３０は、車両３０の現在位置及び車両３０が有するバッテリのＳＯＣを含む車両状態情報を、ネットワーク９０を通じてサーバ２０に送信する。充電設備５０は、充電設備５０の位置や充電設備５０における車両の混雑度や充電待ち時間を示す充電設備情報を、ネットワーク９０を通じてサーバ２０に送信する。給電車６０は、給電車６０の現在位置を、ネットワーク９０を通じてサーバ２０に送信する。

サーバ２０は、ネットワーク９０を通じて、渋滞位置や渋滞距離等を含む渋滞情報を取得する。サーバ２０は、例えば道路交通情報の提供会社等から渋滞情報を取得してよい。サーバ２０は、車両３０から取得した位置情報に基づいて任意の道路区間を車両３０が通過するのに要した通過時間を算出し、算出した通過時間に基づいて渋滞情報を取得してよい。渋滞は通常、走行する車両数が過剰な場合に生じる。渋滞情報は、車両の交通量を示す交通量情報の一例である。

サーバ２０は、花火大会やモーターショー等の催事に関する催事情報を取得する。サーバ２０は、イベント会社や催事の主催者等から催事情報を取得する。催事情報は、催事が行われる期間及び予測される来客者数を含んでよい。催事情報に含まれる来客者数は、交通量を示す交通量情報の一例である。サーバ２０は、気象情報を取得する。気象情報は、天候及び温度を含んでよい。サーバ２０は、気象情報の提供機関から気象情報を取得してよい。

サーバ２０は、渋滞情報、催事情報、気象情報に基づいて、給電車６０の配置場所を決定して、決定した配置場所に移動するよう、給電車６０の運転者に指示する。例えば、サーバ２０は、平常時より多くの車両が走行することが予測される場所や、平常時より多くの車両が走行することが予測される場所の周辺に給電車６０を配置させる。また、サーバ２０は、混雑度が高い充電設備５０の設置場所の周辺に給電車６０を配置させる。また、サーバ２０は、車両３０が利用することが予測される充電設備５０の混雑度が高い場合に、当該充電設備５０の周辺に給電車６０を配置させる。

給電車配備システム１０によれば、車両３０が多く走行することが予測される場所に給電車６０を配置することができる。そのため、車両３０のユーザは、車両３０のバッテリ残量を心配することなく、安心して車両３０で移動することができる。

図２は、サーバ２０の機能構成を概略的に示す。サーバ２０は、処理部２９０と、記憶部２８０と、通信部２７０とを備える。処理部２９０は、交通量情報取得部２０２、催事情報取得部２０４、気象情報取得部２０６、充電設備情報取得部２０８、車両状態情報取得部２１０、決定部２００、配置部２２０、及び通知部２３０を備える。

サーバ２０は、一種のコンピュータである。例えば、処理部２９０は、マイクロプロセッサ等の処理装置である。通信部２７０は、ネットワーク９０を通じて、車両３０、充電設備５０、及び給電車６０と通信する。通信部２７０は、渋滞情報、気象情報、及び催事情報を提供する外部のサーバと通信する。通信部２７０が受信した情報は、処理部２９０に供給される。記憶部２８０は、サーバ２０の動作に必要な情報を記憶する。例えば、記憶部２８０は、処理部２９０及び通信部２７０用の制御プログラム、制御プログラムが使用する定数及び変数、及び、制御プログラムの演算に必要な一時的な情報を記憶する。記憶部２８０は、コンピュータが読み取ることが可能な記憶媒体の一例である。

交通量情報取得部２０２は、車両の交通量を示す交通量情報を取得する。交通量情報としては、渋滞情報、通行台数を示す情報等の交通情報を例示することができる。決定部２００は、充電設備５０の設置場所及び交通量情報に基づいて、給電車の配置場所を決定する。配置部２２０は、決定部２００が決定した場所に給電車６０を配置する。通知部２３０は、給電車６０を配置する場所を、車両３０に通知する。

充電設備５０の設置場所は、充電設備５０から定期的に取得してもよいし、記憶部２８０に予め記憶されていてよい。交通量情報及び充電設備５０の設置場所に基づいて給電車６０を配置するので、充電要求度が高い場所に給電車６０を配置して、車両３０に給電することが可能になる。そのため、車両３０のユーザは、バッテリ残量を心配せずに車両３０を利用することができる。

充電設備情報取得部２０８は、車両３０等の電動車両による充電設備５０の利用状態を示す充電設備情報を取得する。充電設備５０の利用状態は、例えば、充電設備５０を利用する電動車両の混雑度及び充電設備５０の利用待ち時間のうちの少なくとも一つを示してよい。充電設備情報は、充電設備５０からサーバ２０に定期的に送信されてよい。決定部２００は、充電設備情報にさらに基づいて、給電車６０の配置場所を決定する。例えば、決定部２００は、混雑度がより高い充電設備５０の設置場所に対応する場所をより優先して、給電車６０の配置場所に決定してよい。また、決定部２００は、利用待ち時間がより長い充電設備５０の設置場所に対応する場所をより優先して、充電設備５０の配置場所に決定してよい。これにより、車両３０は、充電設備５０で長い時間を待つことなく、車両３０を充電することができる。

決定部２００は、交通量情報の履歴に基づいて算出される基準値より高い交通量が予測される場所をより優先して、給電車６０の配置場所に決定してよい。これにより、給電が必要な車両が多いことが予測される場所に、給電車６０を配置することができる。なお、基準値は、交通量の平均値以上の値であってよい。基準値は、交通量の平均値の２倍以上の値であってよい。基準値は、例えば、渋滞が発生したか否かを判断するための基準となる交通量であってよい。基準値は、場所毎に設定されてよい。

催事情報取得部２０４は、催事情報を取得する。催事情報取得部２０４は、イベント会社、催事の主催者、イベント情報提供会社等から提供される情報から、催事情報を取得する。催事情報は、催事の名称、催事が行われる日時、催事が行われる場所、予想来客者数等を含む。交通量情報取得部２０２は、催事情報に基づいて交通量の予測値を取得する。例えば、交通量情報取得部２０２は、予測来客者数に基づいて、交通量の予測値を取得する。交通量情報取得部２０２は、交通量の過去の履歴に基づいて、交通量の予測値を取得してよい。決定部２００は、催事情報に基づいて取得された交通量の予測値に基づいて、給電車６０の配置場所を決定する。決定部２００は、催事情報に基づいて取得された交通量の予測値が、交通量情報の履歴に基づいて算出される基準値より高い場所をより優先して、給電車６０の配置場所に決定してよい。これにより、催事等の開催により平常時より極端に交通量が増えることが予測される場合に、給電車６０を配置することができる。そのため、車両３０のユーザの充電待ち時間を短縮することができる。

気象情報取得部２０６は、気象情報を取得する。気象情報は、天候、気温等を示す情報を含む。交通量情報取得部２０２は、気象情報に基づいて交通量の予測値を取得する。決定部２００は、気象情報に基づいて取得された交通量の予測値が交通量情報の履歴に基づいて算出される基準値より高い場所をより優先して、給電車６０の配置場所に決定する。

交通量情報取得部２０２は、天候の変化に基づいて、交通量の予測値を取得してよい。例えば、催事が行われる催事期間や連休期間中の交通量は、天候が晴れである場合に多くなることが予測される。催事期間や連休期間中における晴れの日の交通量の予測値として、期間中における天候が雨の日数が多いほど、多い交通量を適用してよい。例えば、２日間の連休期間中に１０万台の累計台数の車両が通過することが予測されるポイントの交通量を予測する場合、２日間とも天候が晴れである場合に、それぞれ５万台の交通量を予測してよい。一方、１日目の天候が雨であり、２日目の天候が晴れである場合は、２日目の天候の交通量として、５万台より多い交通量を予測してよい。

車両状態情報取得部２１０は、複数の車両３０のそれぞれの車両の状態を示す車両状態情報を取得する。車両状態情報は、電動車両の現在位置、電動車両の走行可能距離、電動車両が有する蓄電池の残容量、及び電動車両が有する蓄電池の劣化度のうちの少なくとも一つを示してよい。決定部２００は、車両状態情報取得部２１０が取得した車両状態情報に基づいて予測される充電対象の車両の数がより多い場所をより優先して、給電車６０の配置場所に決定する。これにより、車両３０の状態に応じて、車両３０の充電が必要になるか否かを適切に判断することができる。また、車両３０の充電が必要と判断した場合に、車両３０の充電場所や時間を適切に判断することができる。

図３は、記憶部２８０に記憶される渋滞情報をテーブル形式で示す。記憶部２８０は、日時に対応づけて渋滞距離を示す情報を記憶する。渋滞情報は、過去に生じた渋滞の履歴情報の一例である。渋滞情報は、交通量情報の一例である。

渋滞情報は、交通情報提供サーバで生成されてサーバ２０に送信される。記憶部２８０は、渋滞が計測された地点の識別情報に対応づけて渋滞情報を記憶する。渋滞距離は、例えば、渋滞が生じた場合に形成された待ち車両列の長さを示す。渋滞は、通常、交通容量を上回る交通需要が生した場合に発生する。したがって、渋滞距離の長さを、交通量の指標として用いることができる。

交通量情報取得部２０２は、記憶部２８０に記憶される渋滞情報を参照して、現在の交通量又は将来の交通量の予測値を取得する。なお、記憶部２８０に記憶される渋滞情報は、車両３０の位置情報に基づいて、車両３０が道路区間を通過するのに要した時間から算出されてもよい。

図４は、記憶部２８０に記憶される気象情報をテーブル形式で示す。記憶部２８０は、日時に対応づけて、過去の天候及び気温を記憶する。気象情報は、過去における気候の履歴情報の一例である。

天候情報は、気象情報の提供機関が運用するサーバで生成されてサーバ２０に送信される。記憶部２８０は、地域の識別情報に対応づけて天候情報を記憶する。交通量情報取得部２０２は、気象情報取得部２０６が取得した現在又は将来の天候又は気温と、記憶部２８０に記憶されている過去の気象情報及び渋滞情報とに基づいて、現在又は将来の交通量の予測値を取得する。交通量情報取得部２０２は、記憶部２８０に記憶されている情報に基づいて、将来の交通量の予測値を時刻毎に取得してよい。これにより、決定部２００は、給電車６０を配置する場所及び時刻を適切に決定することができる。

図５は、記憶部２８０に記憶される催事情報をテーブル形式で示す。記憶部２８０は、日時に対応づけて、過去に開催された催事の開催期間、開催場所、来客者数、催事種別を記憶する。催事情報は、過去に開催された催事の履歴情報の一例である。

サーバ２０は、催事の運営会社や主催者から催事情報を取得する。交通量情報取得部２０２は、催事情報取得部２０４が取得した現在又は将来の催事情報と、記憶部２８０に記憶されている過去の催事情報及び渋滞情報とに基づいて、現在又は将来の交通量の予測値を取得してよい。交通量情報取得部２０２は、記憶部２８０に記憶されている情報に基づいて、将来の交通量の予測値を時刻毎に取得してよい。これにより、決定部２００は、給電車６０を配置する場所及び時刻を適切に決定することができる。

図６は、記憶部２８０に記憶される充電設備情報をテーブル形式で示す。記憶部２８０は、日時に対応づけて、充電装置の稼働率及び待ち時間を示す情報を記憶する。充電装置の稼働率は、充電設備５０が有する充電装置が充電に使用されている時間の割合を示す。稼働率は混雑度を示す指標となる。例えば、混雑度は、稼働率と予め定められた基準値との差により算出されてよい。待ち時間は、車両が充電設備５０に到着してから充電設備５０が備える充電装置で充電を開始するまでの時間である。充電設備情報は、充電設備５０で生成されてサーバ２０に送信される。記憶部２８０は、充電設備５０の識別情報に対応づけて充電設備情報を記憶する。

決定部２００は、充電設備情報取得部２０８が取得した現在の充電設備情報と、記憶部２８０に記憶されている充電設備情報とに基づいて、給電車６０の配置場所を決定してよい。例えば、決定部２００は、充電設備５０のうち、充電設備５０から取得した現在の充電設備情報に含まれる充電待ち時間が、記憶部２８０に記憶されている充電待ち時間の履歴に基づいて算出される基準値を超えるか否かを判断して、充電待ち時間が基準値を超える充電設備５０の設置場所をより優先して、給電車６０の配置場所に決定してよい。

図７は、渋滞情報に基づく給電車６０の配置例を示す。図７は、一例として、会場７００で催事が開催される場合を示す。決定部２００は、催事情報に含まれる予想来客者数に基づいて、会場７００を含む予め定められた範囲のエリア７０２へ配置する給電車６０の総数を決定する。例えば、決定部２００は、記憶部２８０に記憶されている過去の催事情報を参照して、予想来客者数と、過去に開催された同じ催事又は同じ種類の催事の来客者数と、当該催事の開催時期における渋滞距離とに基づいて、エリア７０２に配置する給電車６０の総数を決定してよい。

図７は、エリア７１０、エリア７２０、及びエリア７３０内で渋滞が発生した状況を示す。渋滞が発生したエリアは、例えば、渋滞が生じた地点を含む予め定められた大きさの範囲に設定される。エリア７１０及びエリア７３０における渋滞距離は、エリア７２０の渋滞距離より長い。渋滞距離が長いほど、エリア内を多数の電動車両が走行しているとみなすことができる。したがって、決定部２００は、渋滞距離が長いエリアをより優先して、給電車６０の配置位置に決定する。

例えば、エリア７１０には充電設備５０ａが存在し、エリア７２０には充電設備５０ｂが存在する。充電設備５０ａ及び充電設備５０ｂの単位時間あたりの充電能力が同じであるとすると、エリア７１０の渋滞距離はエリア７２０の渋滞距離より長いため、充電設備５０ａの混雑度の方が充電設備５０ｂの混雑度より高いことが予測される。車両の充電には比較的時間を要することを考慮すると、混雑度が高いほど、長い待ち時間が生じる可能性がある。そこで、決定部２００は、エリア７２０よりエリア７１０を優先して、給電車６０の配置場所に決定する。一例として、決定部２００は、エリア７２０に対して配置する給電車６０の数より多数の給電車６０を、エリア７１０に配置するよう決定する。なお、決定部２００は、エリア７１０及びエリア７２０のいずれを優先するかを、エリア７１０及び７２０の渋滞距離と充電設備５０ａ及び充電設備５０ｂの充電能力に基づいて決定してもよい。

エリア７３０内には充電設備が存在しない。そのため、決定部２００は、充電設備５０が存在するエリア７１０より、充電設備５０が存在しないエリア７３０を優先して、給電車６０の配置場所に決定してよい。例えば、決定部２００は、エリア７１０へ配置する給電車６０の数より多数の給電車６０を、エリア７３０へ配置するよう決定してよい。

なお、給電車６０は、給電車配備システム１０で予め確保してある停車スペースに停車して、車両３０を充電する。決定部２００は、予め確保されている停車スペースの中から、特定のエリアに最も近い停車スペースを、当該エリアへの給電車６０の配置場所として決定する。通知部２３０は、決定部２００により決定された給電車６０の配置場所を示す情報を、車両３０に通知する。車両３０のユーザは、通知された給電車６０の配置場所まで車両３０を運転して行き、給電車６０から給電を受ける。

なお、計測された渋滞距離が平常的な距離である場合は、給電車６０を配置しなくてよい。例えば、決定部２００は、記憶部２８０に記憶されている渋滞情報の履歴に基づいて、給電車６０を配置するか否かを判断するための基準値を決定してよい。決定部２００は、渋滞距離が基準値以上のエリアのみを、給電車６０の配置位置として決定してよい。これにより、催事の開催等で通常より多くの車両３０が走行することが予測される場合にのみ、給電車６０を配置することができる。決定部２００は、時々変化する渋滞距離や将来の渋滞距離の予測値に基づいて、給電車６０を配置する位置及び時刻を決定してよい。

図８は、車両状態情報に基づく給電車６０の配置例を示す。図８において、エリア７１０、エリア７２０、及びエリア７３０における渋滞距離は、図７で説明した渋滞距離と同じであるとする。

車両状態情報取得部２１０は、車両３０の現在位置と、車両３０が有するバッテリのＳＯＣ及び劣化情報とを示す車両状態情報を取得する。決定部２００は、車両３０のそれぞれについて、それぞれの車両３０から取得した車両状態情報に基づいて、車両３０の走行可能距離を算出して、車両３０が走行可能な範囲内に存在する充電設備５０を特定する。これにより、決定部２００は、各車両３０が充電設備５０で充電する必要があるか否かを判断するとともに、車両３０がどの充電設備５０の充電対象となり得るかを特定する。これにより、決定部２００は、充電設備５０の充電対象となる車両３０の数を特定することができる。

例えば、決定部２００は、車両３０ａ及び車両３０ｂの走行可能範囲内に充電設備５０ａしか存在しない場合に、充電設備５０ａの充電対象となる車両として、車両３０ａ及び車両３０ｂを特定する。同様に、車両３０ｃ、車両３０ｄ、車両３０ｅ及び車両３０ｆを、充電設備５０ｂの充電対象として特定する。この場合、充電設備５０ａの充電対象となる車両数より、充電設備５０ｂの充電対象となる車両数の方が多い。そこで、決定部２００は、充電設備５０ａに対応するエリア７１０より、充電設備５０ｂを含むエリア７２０を優先して、給電車６０の配置場所に決定する。例えば、決定部２００は、エリア７１０へ配置する給電車６０の数より多数の給電車６０を、エリア７２０へ配置するよう決定する。これにより、充電が必要となる車両３０の数に応じて、給電車６０を配置することができる。

なお、車両３０ａ及び車両３０ｂが充電設備５０ａに到達した時点で、充電設備５０ａの周囲を走行する車両の数が平常値まで下がることが予測される場合は、車両３０ａ及び車両３０ｂは充電設備５０ａにおける充電待ち時間も平常レベルに下がると予測される。このような場合、決定部２００は、充電設備５０ａへ給電車６０を配置しないと決定してよい。逆に、車両３０ａ及び車両３０ｂが充電設備５０ａに到達した時点で、充電設備５０ａの周囲を走行する車両の数が平常値より多くなると予測される場合は、充電設備５０ａにおける充電待ち時間が基準値より長くなると予測される。そこで、決定部２００は、車両３０の現在位置と充電設備５０の設置場所に基づいて、車両３０が充電設備５０に到達した時点の渋滞距離を予測して、予測した渋滞距離に基づいて、給電車６０の配置場所を決定してよい。決定部２００は、時々変化する渋滞距離、将来の渋滞距離の予測値、及び車両３０の現在位置及びＳＯＣに基づいて、給電車６０を配置する位置及び時刻を決定してよい。

図９は、充電待ち時間に基づく給電車６０の配置例を示す。図９において、エリア７１０、エリア７２０、及びエリア７３０における渋滞距離は、図７で説明した渋滞距離と同じであるとする。

充電設備５０ａにおける充電待ち時間は１５分であり、充電設備５０ｂにおける充電待ち時間は５分である。そこで、決定部２００は、充電待ち時間が長い充電設備５０ａを含むエリア７１０を、充電設備５０ｂを含むエリア７２０より優先して給電車６０の配置場所に決定する。決定部２００は、図７に示す場合に比べて、より多くの給電車６０をエリア７１０に配置するよう決定する。決定部２００は、時々変化する渋滞距離及び充電待ち時間に基づいて、給電車６０を配置する位置及び時刻を決定してよい。

エリア７１０における渋滞距離が長いことから、充電設備５０ａにおける充電待ち時間は今後更に増加すると予測される。決定部２００は、渋滞距離に加えて充電待ち時間を考慮して給電車６０の配置を決定するので、充電要求に応じて適切に給電車６０を配置することができる。

なお、図９に示す状況とは異なり、充電設備５０ａにおける充電待ち時間より充電設備５０ｂにおける充電待ち時間が長い場合には、エリア７２０へ配置する給電車６０の数を増やしてもよい。しかし、エリア７２０における渋滞距離はエリア７１０における渋滞距離より短いため、充電設備５０ｂでの充電待ち時間よりも、充電設備５０ａでの充電待ち時間の方が長くなる可能性がある。そのため、決定部２００は、充電待ち時間よりも渋滞度をより大きい重み付けで考慮して、給電車６０の配置場所を決定してよい。

なお、図８に関連して説明したように、決定部２００は、車両３０の車両状態情報を更に考慮して、給電車６０の配置を決定してもよい。例えば、決定部２００は、渋滞距離、車両状態、及び充電待ち時間を予め定められた重み付けで考慮して、給電車６０の配置を決定してよい。例えば、渋滞距離と、車両状態から定まる充電対象車数と、充電待ち時間とから給電車６０の配置台数の比率を計算する計算式が定められていてよい。決定部２００は、当該計算式から算出された比率に基づいて、エリア７０２に配置される給電車６０の総数を割り振ることで、各エリアへ給電車６０を配置する数を決定してよい。

以上に説明したように、給電車配備システム１０によれば、充電が必要な車両３０が多くなることが予測される場所に給電車６０を配置することができる。そのため、車両３０のユーザは、車両３０のバッテリ残量を心配することなく、安心して車両３０で出掛けることができる。

なお、給電車配備システム１０は、車両３０が個人所有の車両である形態の他に、車両３０がレンタカーシステムやシェアカーシステムに属する車両である形態にも適用できる。

図１０は、サーバ２０として機能するコンピュータ１０００の一例を概略的に示す。本実施形態に係るコンピュータ１０００は、ホストコントローラ１０９２により相互に接続されるＣＰＵ１０１０、ＲＡＭ１０３０、及びグラフィックコントローラ１０８５を有するＣＰＵ周辺部と、入出力コントローラ１０９４によりホストコントローラ１０９２に接続されるＲＯＭ１０２０、通信Ｉ／Ｆ１０４０、ハードディスクドライブ１０５０、及び入出力チップ１０８０を有する入出力部を備える。

ＣＰＵ１０１０は、ＲＯＭ１０２０及びＲＡＭ１０３０に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。グラフィックコントローラ１０８５は、ＣＰＵ１０１０などがＲＡＭ１０３０内に設けたフレーム・バッファ上に生成する画像データを取得し、ディスプレイ上に表示させる。これに代えて、グラフィックコントローラ１０８５は、ＣＰＵ１０１０などが生成する画像データを格納するフレーム・バッファを、内部に含んでもよい。

通信Ｉ／Ｆ１０４０は、有線又は無線によりネットワークを介して他の装置と通信する。また、通信Ｉ／Ｆ１０４０は、通信を行うハードウエアとして機能する。ハードディスクドライブ１０５０は、ＣＰＵ１０１０が使用するプログラム及びデータを格納する。

ＲＯＭ１０２０は、コンピュータ１０００が起動時に実行するブート・プログラム及びコンピュータ１０００のハードウエアに依存するプログラムなどを格納する。入出力チップ１０８０は、例えばパラレル・ポート、シリアル・ポート、キーボード・ポート、マウス・ポートなどを介して各種の入出力装置を入出力コントローラ１０９４へと接続する。

ＲＡＭ１０３０を介してハードディスクドライブ１０５０に提供されるプログラムは、ＩＣカードなどの記録媒体に格納されて利用者によって提供される。プログラムは、記録媒体から読み出され、ＲＡＭ１０３０を介してハードディスクドライブ１０５０にインストールされ、ＣＰＵ１０１０において実行される。

同様に、コンピュータ１０００にインストールされ、コンピュータ１０００をサーバ２０として機能させるプログラムは、ＣＰＵ１０１０などに働きかけて、コンピュータ１０００を、交通量情報取得部２０２、催事情報取得部２０４、気象情報取得部２０６、充電設備情報取得部２０８、車両状態情報取得部２１０、決定部２００、配置部２２０、及び通知部２３０、記憶部２８０、及び通信部２７０を含むサーバ２０の各部としてそれぞれ機能させてよい。これらのプログラムに記述された情報処理は、コンピュータ１０００に読込まれることにより、ソフトウエアと上述した各種のハードウエア資源とが協働した具体的手段であるとして機能させる。これらの具体的手段によって、本実施形態におけるコンピュータ１０００の使用目的に応じた情報の演算又は加工を実現することにより、使用目的に応じた特有のサーバ２０が構築される。

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。

特許請求の範囲、明細書、および図面中において示した装置、システム、プログラム、および方法における動作、手順、ステップ、および段階などの各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」などと明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、および図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」などを用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。

１０ 給電車配備システム
２０ サーバ
３０ 車両
５０ 充電設備
６０ 給電車
９０ ネットワーク
２００ 決定部
２０２ 交通量情報取得部
２０４ 催事情報取得部
２０６ 気象情報取得部
２０８ 充電設備情報取得部
２１０ 車両状態情報取得部
２２０ 配置部
２３０ 通知部
２７０ 通信部
２８０ 記憶部
２９０ 処理部
７００ 会場
７０２ エリア
７１０、７２０、７３０ エリア
１０００ コンピュータ
１０１０ ＣＰＵ
１０２０ ＲＯＭ
１０３０ ＲＡＭ
１０４０ 通信Ｉ／Ｆ
１０５０ ハードディスクドライブ
１０８０ 入出力チップ
１０８５ グラフィックコントローラ
１０９２ ホストコントローラ
１０９４ 入出力コントローラ

Claims (12)

1. 電動車両の交通量を示す交通量情報を取得する交通量情報取得部と、
   電動車両を充電可能な充電設備の設置場所及び前記交通量情報に基づいて、電動車両に電力を供給可能な給電車の配置場所を決定する決定部と、
   前記決定部が決定した場所に前記給電車を配置する配置部と
   を備えるシステム。
2. 電動車両による前記充電設備の利用状態を示す充電設備情報を取得する充電設備情報取得部
   をさらに備え、
   前記決定部は、前記充電設備情報にさらに基づいて、前記給電車の配置場所を決定する
   請求項１に記載のシステム。
3. 前記充電設備の利用状態は、前記充電設備を利用する電動車両の混雑度及び前記充電設備の利用待ち時間のうちの少なくとも一つを示す
   請求項２に記載のシステム。
4. 前記決定部は、前記交通量情報の履歴に基づいて算出される基準値より高い交通量が予測される場所をより優先して、前記給電車の配置場所に決定する
   請求項１から３のいずれか一項に記載のシステム。
5. 催事情報を取得する催事情報取得部
   をさらに備え、
   前記交通量情報取得部は、前記催事情報に基づいて前記交通量の予測値を取得し、
   前記決定部は、前記催事情報に基づいて取得された交通量の予測値に基づいて、前記給電車の配置場所を決定する
   請求項１から４のいずれか一項に記載のシステム。
6. 前記決定部は、前記催事情報に基づいて取得された交通量の予測値が、前記交通量情報の履歴に基づいて算出される基準値より高い場所をより優先して、前記給電車の配置場所に決定する
   請求項５に記載のシステム。
7. 複数の電動車両のそれぞれの車両の状態を示す車両状態情報を取得する車両状態情報取得部
   をさらに備え、
   前記決定部は、前記車両状態情報に基づいて予測される充電対象の車両の数がより多い場所をより優先して前記給電車の配置場所に決定する
   請求項１から６のいずれか一項に記載のシステム。
8. 前記車両状態情報は、前記電動車両の現在位置、前記電動車両の走行可能距離、前記電動車両が有する蓄電池の残容量、及び前記電動車両が有する蓄電池の劣化度のうちの少なくとも一つを示す
   請求項７に記載のシステム。
9. 気象情報を取得する気象情報取得部
   をさらに備え、
   前記交通量情報取得部は、前記気象情報に基づいて前記交通量の予測値を取得し、
   前記決定部は、前記気象情報に基づいて取得された前記交通量の予測値が前記交通量情報の履歴に基づいて算出される基準値より高い場所をより優先して、前記給電車の配置場所に決定する
   請求項１から８のいずれか一項に記載のシステム。
10. 前記決定部は、前記給電車を配置する時刻を更に決定し、
    前記配置部は、前記決定部が決定した場所及び時刻に基づいて前記給電車を配置する
    請求項１から９のいずれか一項に記載のシステム。
11. 前記電動車両
    をさらに備える請求項１から１０のいずれか一項に記載のシステム。
12. コンピュータを、
    電動車両の交通量を示す交通量情報を取得する交通量情報取得部、
    電動車両を充電可能な充電設備の設置場所及び前記交通量情報に基づいて、電動車両に電力を供給可能な給電車の配置場所を決定する決定部、
    前記決定部が決定した場所に前記給電車を配置する配置部
    として機能させるためのプログラム。

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