JP2021521764A - 最適化システム及び最適化方法 - Google Patents

Abstract

本発明は、電力貯蔵デバイスの使用を最適化するための最適化システム及び最適化方法を提供する。最適化システムは、アプリケーションデバイスにおける電力貯蔵デバイスの使用を最適化するための１つ以上の基準を受信し、ユーザ入力、クラウドからのデータ、及び、アプリケーションデバイスに関するデータのうちの少なくとも１つを含むデータを受信し、１つ以上の最適化基準に基づいて、受信したデータから電力貯蔵デバイスを充電又は放電するための充電／放電プロファイルを決定するように構成されたプロセッサと、充電／放電プロファイルを出力するための出力端と、を含み、プロセッサは、充電／放電プロファイルに関するユーザフィードバック、機械学習データ、ビッグデータ、並びに、最適化システム及び／又はアプリケーションデバイスに関する変更のうちの少なくとも１つを受信し、充電／放電プロファイルに関するユーザフィードバック、機械学習データ、ビッグデータ、並びに、最適化システム及び／又はアプリケーションデバイスに関する変更のうちの受信した少なくとも１つに基づいて、充電／放電プロファイルを更新するようにさらに構成されている。本デバイスによれば、バッテリのような電力貯蔵デバイスの使用を動的に最適化することができる。

Description

本発明は、概して、電力貯蔵デバイスの充電／放電に関し、特に、電力貯蔵デバイスの使用のための最適化システム及び最適化方法に関する。

バッテリのような電力貯蔵デバイスは、電気車両を構成するアプリケーションデバイスの重要な部分であり続けている。バッテリには限られた電力しか保存されず、直ちに再充電することもできず、また、バッテリの寿命は、その公称寿命がより長いにも関わらず電気車両においては比較的低くなり得るため、通常、バッテリは、１年後又は２年後に交換する必要があり、例えば、電動スクータにおいては、ユーザの電気車両に対する受容が依然として低いままであり得る。

バッテリの充電／放電のために、いくつかの最適化方式が存在する。一例においては、最適化システムは、限られたユーザ入力のみを受信し、バッテリの寿命延長などの特定の充電最適化基準に基づいて、又は、バッテリの寿命延長などの最適化基準に重点を置くことなくユーザの要件を満たすために、バッテリの充電を最適化する。他の例においては、ユーザ入力とともにバッテリ及び電源の情報が処理されて、最適な充電／放電サイクルが計算される。特に、バッテリを充電／放電するための充電／放電サイクルは、ユーザの好みを示すユーザ入力に基づいて決定可能であり、この好みには、バッテリの寿命を延長したい、又は、バッテリの運用コストを低減したい、という願望が含まれる。

発明の概要
電力貯蔵デバイス、例えば電気車両内のバッテリの使用を最適化するために、充電／放電プロファイルを動的に調整し得る、改善された最適化システム及び方法が提供されることが望ましい。

一実施形態においては、最適化システムが提供される。最適化システムは、アプリケーションデバイスにおける電力貯蔵デバイスの使用を最適化するための１つ以上の基準を受信し、（１つ又は複数の）ユーザ入力、クラウドからのデータ、及び、アプリケーションデバイスに関するデータのうちの少なくとも１つを含むデータを受信し、受信した１つ以上の基準に基づいて、受信したデータから電力貯蔵デバイスを充電又は放電するための充電／放電プロファイルを決定するように構成されたプロセッサと、充電／放電プロファイルを出力するための出力端と、を含み、プロセッサは、充電／放電プロファイルに関するユーザフィードバック、機械学習データ、ビッグデータ、並びに、最適化システム及び／又はアプリケーションデバイスに関する変更のうちの少なくとも１つを受信し、充電／放電プロファイルに関するユーザフィードバック、機械学習データ、ビッグデータ、並びに、最適化システム及び／又はアプリケーションデバイスに関する変更のうちの受信した少なくとも１つに基づいて、充電／放電プロファイルを更新するようにさらに構成されている。

他の実施形態においては、最適化方法が提供され、当該方法は、アプリケーションデバイスにおける電力貯蔵デバイスの使用を最適化するための１つ以上の基準を受信することと、（１つ又は複数の）ユーザ入力、クラウドからのデータ、及び、アプリケーションデバイスに関するデータのうちの少なくとも１つを含むデータを受信することと、受信された１つ以上の最適化基準に基づいて、受信されたデータから電力貯蔵デバイスを充電又は放電するための充電／放電プロファイルを決定することと、充電／放電プロファイルに関するユーザフィードバック、機械学習データ、ビッグデータ、並びに、最適化システム及び／又はアプリケーションデバイスに関する変更のうちの少なくとも１つを受信することと、充電／放電プロファイルに関するユーザフィードバック、機械学習データ、ビッグデータ、並びに、最適化システム及び／又はアプリケーションデバイスに関する変更のうちの受信された少なくとも１つに基づいて、充電／放電プロファイルを更新することと、を含む。

さらに他の実施形態においては、コンピュータ記憶媒体は、１つ以上のプロセッサによって実行されるときに、最適化方法のステップを実施するための命令を含む。

１つの利点は、電力貯蔵デバイスの使用を最適化するための充電／放電プロファイルが動的に更新され得ることである。

他の利点は、電力貯蔵デバイスの使用を最適化するための複数の基準が同時に考慮され得ることである。

さらに他の利点は、最適化の間に、電力貯蔵デバイス以外のアプリケーションデバイスの部品に関する情報を含む、より多くの情報が考慮されることである。

本開示の様々な態様及び特徴を、以下においてさらに詳細に記載する。また、本発明の他の目的及び利点は、付随する図面と組み合わせて作成された記載を参照することによって、より明白になり、より容易に理解されるであろう。

本発明は、実施形態と組み合わせてかつ図面を参照して、以下においてより詳細に記載及び説明される。

本発明の一実施形態による最適化システム１０の概略ブロック図である。 本発明の他の実施形態による最適化システム１００の概略ブロック図である。 本発明の一実施形態による最適化方法３００のフローチャートである。 本発明の一実施形態によって決定／更新された充電プロファイルの概略図である。 本発明の一実施形態によって決定／更新された充電プロファイルの概略図である。 効率マップの概略図である。 効率マップの概略図である。 本発明の一実施形態による放電プロファイルの例を示す図である。

図面中の同一の参照符号は、類似又は対応する特徴及び／又は機能を示す。

発明の詳細な説明
本発明を、特定の実施形態に関して、かつ、特定の図面を参照して説明するが、本発明は、これらに限定されるものではなく、特許請求の範囲によってのみ限定される。記載した図面は、概略的なものにすぎず、限定的なものではない。図面においては、要素の一部のサイズが誇張されている場合があり、説明目的のために縮尺通りに描かれていない場合がある。

図１は、本発明の一実施形態による最適化システム１０を示している。最適化システム１０は、充電デバイス１４による電源１３からの電力貯蔵デバイス１５の充電、及び、電力貯蔵デバイス１５の放電を含む、バッテリのような電力貯蔵デバイス１５の使用を最適化するために使用することができる。充電デバイス１４は、電力貯蔵デバイス１５を充電するための充電電流を発生させることができる。電力貯蔵デバイス１５は、アプリケーションデバイス内にあり、アプリケーションデバイスに電力を供給するために使用される。アプリケーションデバイスは、電気車両、及び、充電可能又は放電可能な電力貯蔵デバイスが使用される任意のアプリケーションを含み得る。電気車両には、以下に限定されるものではないが、電気自動車、電気二輪車及びスクータが含まれる。各実施形態を、以下においては電気車両を参照して説明するが、これは、同様の効果を達成する他のアプリケーションデバイスに使用することができないことを意味するものではない。

最適化システム１０は、プロセッサ１１と出力端１２とを含む。プロセッサ１１は、電気車両の電力貯蔵デバイスの充電／放電を最適化するために使用されるデータを受信する。データには、（１つ又は複数の）ユーザ入力、クラウドからのデータ、及び、電気車両に関するデータ、並びに、任意選択的に、充電プロファイルが決定されている場合には、電源１３に関するデータ、及び／又は、充電デバイス１４に関するデータのうちの少なくとも１つが含まれる。電気車両に関するデータには、電気車両内の電力貯蔵デバイスに関する情報だけでなく、電気車両の他の部品、例えば電気車両のパワートレイン部品のパラメータも含まれる。このようにして、最適化の間に、より多くの情報が考慮され得る。受信されるデータは、リアルタイムデータ、又は、メモリに記憶された履歴データであるものとしてもよい。履歴データは、既存の最適化方式又はヒューリスティックデータであるものとしてもよい。最適化のために受信されるデータについては、後に詳述されることがある。

プロセッサ１１はまた、電気車両の電力貯蔵デバイス１５の使用を最適化するための１つ以上の基準を受信する。基準は、所定のものとするとよい。あるいは、一例においては、基準は、ユーザ、例えば、運転者から入力されるものとしてよく、又は、運転者の先行の充電／放電行動などの受信されたデータから決定されるものとしてもよい。最適化基準には、バッテリの寿命延長、範囲延長、パフォーマンス、電力コスト、効率、及び／又は、充電時間などが含まれ得る。一実施形態においては、選択可能な最適化基準のテーブルを運転者に表示することができ、次いで、運転者が、電力貯蔵デバイスの充電又は放電のどちらが最適化されるかに従って、テーブル内の最適化基準のうちの１つを選択することができる。それらの基準のうちのいくつかは互いに依存し、例えば、範囲延長は、寿命に影響を与えるバッテリの充電状態にも依存し得るため、運転者はまた、組み合わせて考慮されるべき複数の最適化基準を選択するものとしてもよい。

プロセッサ１１は、受信した１つ以上の基準に基づいて、受信したデータから電力貯蔵デバイス１５を充電／放電するための充電／放電プロファイルを決定する。充電プロファイルは、電力貯蔵デバイスに対する充電電流を発生させるために使用することができる。放電プロファイルは、例えば、運転者に表示して、運転者に運転プロファイルに従って運転することを促す運転プロファイルのように表され得る。充電プロファイル及び放電プロファイルの例が示されることがあり、図４Ａ、図４Ｂ及び図６を参照して以下において説明されることがある。充電／放電プロファイルは、以下に限定されるものではないが、充電／放電の開始時及び／又は終了時に関する情報、充電／放電電流の値、充電／放電状態、充電／放電電圧、並びに、電力貯蔵デバイスの放電を最適化するための運転速度などを含む、電力貯蔵デバイスを充電／放電するための様々な情報が含まれるものとするとよい。複数の最適化基準の場合、プロセッサ１１は、複数の最適化基準、及び、複数の最適化基準の各基準に対する重み係数を受信し、受信したデータに基づいて、複数の基準の各基準に対する１つ以上の最適化パラメータを決定し、１つ以上の最適化パラメータ及び重み係数に基づいて、充電／放電プロファイルを決定する。最適化パラメータには、充電／放電プロファイルに関する任意の情報、例えば、充電／放電電流、充電／放電状態、又は、充電／放電電圧が含まれるものとしてもよい。重み係数は、ユーザ入力又はクラウドから受信されるものとしてもよく、さらに、前もって最適化システムに記憶されるものとしてもよい。

一例においては、インバータ／モータのバッテリ寿命及び効率が、組み合わせて考慮される基準として選択される。インバータ／モータの最も効率的な入力電圧は、バッテリ寿命に最適な充電電圧と同等でないものとしてもよい。例えば、バッテリ寿命に最適な充電最大電圧は５５Ｖであり得るが、インバータは、５８Ｖで最も効率的に動作する。この場合には、バッテリ寿命に最適な充電最大電圧と、インバータ／モータの効率に最適な入力電圧との両方がプロセッサ１１において決定され、例えば、それらの両方がパレート最適曲面／曲線（Pareto Front）を形成し得る。バッテリ寿命の重み係数が２０パーセントであり、効率の重み係数が８０パーセントである場合、最適な電圧は、５７．４Ｖであり得る。

一実施形態においては、重み係数の設定とは異なり、プロセッサ１１はまた、ユーザの好み／優先度及び／又はデフォルトの選択に応じて、充電最適化パラメータのうちの１つを選択することができる。

一実施形態においては、プロセッサ１１は、運転者若しくは類似の運転者の又は類似の車両に対する運転行動及び／又は充電行動に従って、電気車両の予期されるルート及び／又は電力消費量を決定し、電気車両の予期されるルート及び／又は電力消費量に基づいて、電力貯蔵デバイスを充電又は放電するための充電／放電プロファイルを決定する。出力端１２をプロセッサ１１に結合して、決定された充電／放電プロファイルを出力するものとしてもよい。出力信号は、照明、様々なディスプレイ、音響信号又は触覚信号であるものとしてもよい。出力端１２は、ディスプレイ、照明、タブレット、タッチスクリーン又は音響発生器であるものとしてもよい。一実施形態においては、決定された充電プロファイルは、出力端１２を介して充電デバイスに直接的に伝送されて、電力貯蔵デバイスに対する充電電流を発生させることができる。他の実施形態においては、決定された充電プロファイルは、ユーザに出力されるものとしてもよい。決定された放電プロファイルは、運転者のようなユーザに出力されて、放電プロファイルに従った運転を促したり、又は、電気車両に出力されて、電気車両の１つ以上のパラメータに対する制限を設定したりすることができる。パラメータには、車両の運転速度及び／又は加速度が含まれる。現在の運転速度及び／又は加速度が制限を超える場合には、アラームが、運転者に送信されるものとしてもよい。

ユーザは、充電／放電プロファイルを確認し、フィードバック情報を入力することにより、充電／放電プロファイルの更新を要求することができる。この場合、最適化システムには、ユーザが自身のフィードバックを入力するために使用する入力端が含まれている必要がある。フィードバックは、音響及び／又は触覚フィードバック、又は、ユーザによる入力データとして提供されるものとしてもよい。フィードバックは、任意選択的に最適化システム１０に含まれるユーザ入力端を介して、最適化システム１０に提供されるものとしてもよい。ユーザ入力端は、キーボード、マウス、タッチスクリーンなど、ユーザが情報を入力し得る任意の種類の入力デバイスであるものとしてもよい。ユーザは、例えば、設定間を切り替え、特定の機能をオン／オフするボタンを介して、出発時刻若しくは充電の所望の充電状態を入力するスライダを介して、又は、ジェスチャ及び音声認識を介して、情報を入力することができる。

ユーザのフィードバックを受信すると、プロセッサ１１は、ユーザのフィードバックに基づいて充電／放電プロファイルを更新することができる。例えば、運転者が普段は午前７時に運転するために車両を使用しており、従って、運転者の先行の運転行動に従って決定された充電プロファイルは、運転者が午前７時に車両を使用し得ることを保証するために、電力貯蔵デバイスの充電が６：４５に終了する（１５分間は、運転者が午前７時よりも前に早く車両を使用し得ることを見込むためのマージンとして確保される）ことを示すが、運転者が翌日のスケジュールを変更して、午前６時３０分に車両を運転するのであれば、決定された充電プロファイルが運転者に表示された際に、運転者は翌日の午前６：３０の車両の運転を望むことを示すフィードバックを与えることができ、次いで、プロセッサ１１は、変更されたスケジュールを示す運転者からのフィードバックに従って、充電プロファイルを更新することができる。更新された充電プロファイルにより、充電は、例えば午前６：１５に終了可能となる。ユーザはまた、フィードバックを介して、決定された充電プロファイルを直接的に変更するものとしてもよい。

プロセッサ１１は、ユーザのフィードバックのみに従って充電／放電プロファイルを更新することについて上述したが、更新中に、受信されたデータは、ユーザのフィードバックに従ってプロセッサが充電／放電プロファイルを更新するために再び使用されるものとしてもよい。

ユーザのフィードバックに応じて充電／放電プロファイルを更新する場合を除き、プロセッサ１１はまた、機械学習データ、ビッグデータ、又は、最適化システム及び／又は電力貯蔵デバイス１５を含む電気車両のいずれかに関する変更に応じて、充電／放電プロファイルを更新することができる。より詳細には、充電プロファイルはまた、充電デバイス１４及び／又は電源１３の変更に応じて更新されるものとしてもよい。変更には、任意の記録又は導出されたデータ及び設定の変更、並びに、ソフトウェアの更新が含まれる。例えば、決定された充電／放電プロファイルは、クラウドからの機械学習データ及び／又はビッグデータと比較されて、決定された充電／放電プロファイルが、例えば、運転者の運転行動に適合し得るかどうかを確認し、適合していない場合、充電／放電プロファイルが更新され得る。機械学習データ及びビッグデータは、類似の運転者（例えば、類似の充電／運転行動をしている運転者）のデータ、及び／又は、類似の車両のデータから導出されたものであってもよい。あるいは、センサからの入力が車両の温度変化を示している場合、温度が電力貯蔵デバイスの充電／放電に影響を与えることになるため、充電／放電プロファイルは、それに応じて変更するように更新されるものとしてもよい。その上、充電プロファイルは、例えば、電気車両、電源１３若しくは充電デバイス１４の設定変更、及び／又は、最適化システム内の任意のソフトウェア更新、例えば、プロセッサ１１用又は充電デバイス１４用のソフトウェア更新に応じて更新されるものとしてもよい。

上述の例は、限定的及び網羅的なものではなく、他のパラメータも、充電／放電プロファイルの更新、例えば、外部温度、電源の温度、電力貯蔵デバイスの温度の変化、予期される又は既知の運転行動などの更新をトリガするために想定されるものとしてもよい。パラメータは、センサによって検出されるものとしてもよい。

一実施形態においては、プロセッサ１１は、受信した機械学習データ、ビッグデータ又は上記パラメータに関する変更を検出し、新たに受信した機械学習データ、ビッグデータ又は上記パラメータに関する変更を検出すると、更新が必要であると決定することができる。さらなる実施形態においては、プロセッサ１１は、出力端１２を介して更新をユーザに通知することができ、ユーザが更新を実行することを望んでいるかどうかを決定することができる。

機械学習データ、ビッグデータ、又は、最適化システム及び／又は電力貯蔵デバイス１５を含む電気車両に関する変更、並びに、任意選択的に充電デバイス１４及び／又は電源１３に関する変更に応じて、充電／放電プロファイルを更新する場合、出力端１２は、最初に決定された充電／放電プロファイルをユーザに出力しないものとしてもよく、さらに、出力端１２は、ユーザに、最初に決定された充電／放電プロファイル及び更新された充電／放電プロファイルを含む、いずれの充電／放電プロファイルも出力しないものとしてもよく、代わりに、電力貯蔵デバイスへの適当な充電電流を発生させるために、又は、例えば、車両の速度制限を設定するために、充電／放電プロファイルを充電デバイス１４／アプリケーションデバイスに出力する。

図１に示される最適化システム１０によれば、最適化システム１０は、プロセッサ１１及び出力端１２のみを含み、電気車両の電力貯蔵デバイス１５を充電するために、充電デバイス１４及び電源１３と組み合わせて使用され得る個別のデバイスとして構成されている。このようにして、最適化デバイス１０は、電気車両、充電デバイス又はクラウドコンピューティングデバイスなどのリモートデバイスに配置されるものとしてもよい。しかしながら、以下に限定されるものではないが、最適化システム１０はまた、充電デバイス１４などの他の構成要素を含むものとしてもよい。最適化システム１０は、図１において破線によって示されている。最適化システムは、コンピュータソフトウェア、ハードウェア、回路、プロセッサ及びコントローラなどによって具体化されるものとしてもよい。あるいは、最適化システムは、１つ以上のプロセッサによって実行されるときに、対応する機能を達成するための命令を含むコンピュータ記憶媒体に組み込まれるものとしてもよい。

図２は、本発明の他の実施形態による最適化システム１００を示している。図１に示される最適化システム１０とは異なり、最適化システム１００には、バッテリのような電力貯蔵デバイスに対する充電電流を発生させるための充電デバイス１０００、例えば電気車両又はスクータを含むアプリケーションデバイス２０００、及び、少なくとも１つの外部デバイス３０００が含まれ得る。外部デバイス３０００は、スマートフォン、コンピュータ、タブレット、スマートウォッチ、クラウドコンピューティングデバイス、及び、計算、記憶、表示又は入出力を達成可能であり、充電デバイス及びアプリケーションデバイスのいずれか１つに結合可能である任意の他のデバイスであり得る。

充電デバイス１０００及びアプリケーションデバイス２０００の処理能力は制限されることがあるため、外部デバイス３０００は、優先されて複雑なタスクを計算することができる。ビッグデータ又は機械学習データとの比較など、計算が集中的に行われるプロセスは、クラウドコンピューティングデバイスなどの外部デバイス３０００において実行され、一方、あまり集中的でないプロセスは、電気車両又は充電デバイス１０００などのアプリケーションデバイス２０００において実行されることが想定可能である。

一態様においては、最適化システム１００は、オンラインサービス、例えば、リアルタイムデータの受信及び処理、充電／放電プロファイルのオンライン決定、又は、充電／放電プロファイルのオンライン更新を提供可能であり、さらに最適化システム１００は、十分なコンピューティング容量でオンライン全体の最適化及び更新を実行可能である。

しかしながら、例えば、充電デバイス若しくはアプリケーションデバイスなどのローカルプロセッサの計算能力が不十分である、及び／又は、外部デバイス３０００が接続されていない若しくは接続が中断されているなど、１つ以上のオンラインサービスが利用不可能である場合がある。この場合には、利用不可能なオンラインサービスのうちの１つ以上を、前もってオフラインにより実行することができる。オフラインサービス及び／又は先行の利用可能な最適化に基づいて決定されたヒューリスティックデータ又は特性データは、最適化プロファイルを決定／更新するためのより簡単なオンライン最適化のために提供することが可能である。ヒューリスティックデータ又は特性データは、ヒューリスティック若しくは特性テーブル、又は、ヒューリスティック若しくは特性マップであるものとしてよい。

特定の実施形態においては、ヒューリスティックデータは、先行の利用可能な最適化結果に従ったデータであるものとしてもよい。例えば、何らかの理由で現在のバッテリ寿命が受信されない場合、先行の利用可能な最適化後のバッテリ寿命を示すヒューリスティックデータを、現在の最適化のために使用可能である。

最適化システムには、アプリケーションデバイスとしての電気車両、外部デバイスとしてのスマートフォン、及び、充電デバイスが含まれるものとしてもよく、スマートフォンと充電デバイスとの両方が電気車両に結合される。一実施形態においては、スマートフォンは、ユーザからの詳細設定及びパラメータ入力を要求するために使用可能なアプリなどのグラフィカルユーザインタフェースを含み得る。他の実施形態も想定することが可能である。

図２に示した実施形態においては、充電デバイス１０００、アプリケーションデバイス２０００及び外部デバイス３０００のそれぞれに、それぞれのストレージ、ディスプレイ、ユーザ入力端及びプロセッサが含まれ得る。特に、充電デバイス１０００には、プロセッサ１１００、ディスプレイ１２００、ストレージ１３００及びユーザ入力端１４００が含まれ、また、充電デバイス１０００には、電源及び電力貯蔵デバイスへの接続部１０１０及び１０２０が含まれるものとしてよく、充電デバイス１０００のプロセッサ１１００には、外部デバイス３０００及び／又はアプリケーションデバイス２０００との間において、それぞれ、データを受信及び伝送するための入力端１１１０及び出力端１１２０が含まれるものとしてよい。アプリケーションデバイス２０００には、プロセッサ２１００、ディスプレイ２２００、ストレージ２３００及びユーザ入力端２４００が含まれる。また、アプリケーションデバイス２０００には、バッテリのような電力貯蔵デバイス２９００が含まれるものとしてもよい。電気車両の場合、電気車両のプロセッサ２１００は、電気車両のモータコントローラ及び／又はバッテリ管理システム内に配置することが可能であり、ディスプレイ２２００は、電気車両の速度計に配置することが可能である。外部デバイス３０００には、プロセッサ３１００、ディスプレイ３２００、ストレージ３３００及びユーザ入力端３４００が含まれ、アプリケーションデバイス２０００と外部デバイス３０００との両方が、充電デバイス１０００、特に充電デバイス１０００の入力端１１１０及び出力端１１２０に結合された、入出力インタフェースを有し得る。外部デバイス３０００は、受信したデータを記憶可能な又は処理可能なクラウド内のデバイスであるものとしてよい。

図２には、充電デバイス１０００のプロセッサ１１００における入力端１１１０及び出力端１１２０が示されているが、接続部が別個の構成要素として配置されることも想定される。充電デバイス１０００は、接続部１０１０を介して電源４０００に結合され、接続部１０２０を介して電力貯蔵デバイス２９００に結合されるものとしてもよい。

当該実施形態においては、プロセッサ１１００、２１００及び３１００の任意の１つ又は任意の組合せは、図１に示したプロセッサ１１の機能を達成する、即ち、充電プロファイルを決定及び更新することができる。ユーザは、ユーザ入力端、並びに、充電デバイス１０００、アプリケーションデバイス２０００及び外部デバイス３０００のディスプレイのいずれかを介して、最適化システムと対話することができる。一例においては、ユーザは、最適化システムとの対話を介して、システム設定を設定及びリセットし、又は、システムパラメータを変更することができる。他の例においては、ユーザは、最適化システムとの対話を介して、充電／放電のプロファイル／パラメータを拒絶、受諾又は変更することができる。さらなる実施形態においては、ユーザは、ユーザ入力端のいずれか１つを介して最適化システムにパラメータを入力し、ディスプレイのいずれか１つからフィードバックを取得することができる。

図２に示した最適化システム１００においては、充電デバイス、アプリケーションデバイス及び外部デバイスの１つ以上のプロセッサ、ディスプレイ、ユーザ入力端及びストレージを省略することもできる。例えば、充電／放電プロファイルは、外部デバイス３０００内及び／又はアプリケーションデバイス２０００内において決定可能及び／又は更新可能であり、次いで、充電プロファイルに基づいて、充電電流を発生させるために充電デバイスに伝送され、又は、放電プロファイルに基づく運転制限の設定のために若しくは運転者へのヒントの供与のために、アプリケーションデバイスに伝送される。この場合、プロセッサ１１００、ディスプレイ１２００及びユーザ入力端１４００は、省略することが可能である。あるいは、充電デバイス１０００内において充電／放電プロファイルを決定及び／又は更新し、ユーザに表示することができる。アプリケーションデバイス２０００及び外部デバイス３０００は、充電／放電プロファイルの決定中及び／又は更新中に使用されるデータ及びパラメータの少なくとも一部の提供のみを行い、これにより、例えば、ディスプレイ２２００、３２００及びプロセッサ２１００、３１００は、最適化システムから省略することが可能となる。外部デバイス３０００は、さらに温度センサを参照することもできる。実際には、全体として外部デバイス３０００も、省略することが可能である。さらに、アプリケーションデバイスも、最適化システムから省略することが可能であり、このようにして、充電デバイスは、充電／放電プロファイル自体の決定及び更新を達成することができる。あるいは、外部デバイスが、充電／放電プロファイル自体の決定及び更新を達成することができる。

最適化システムによって受信又は導出されたデータは、充電デバイス１０００、アプリケーションデバイス２０００若しくは外部デバイス３０００のうちのいずれかに記憶することができ、又は、データは、クラウドデバイスなどのリモートの場所に記憶することもできる。電力貯蔵デバイスを充電する点から見て、受信されたデータは、（１つ又は複数の）ユーザ入力、クラウドからのデータ、並びに、アプリケーションデバイス、充電デバイス、外部デバイス及び／又は電源に関するデータのうちの少なくとも１つを含み得る。

最適化システムを、図１及び図２に示される実施形態を参照してそれぞれ説明しているが、電力貯蔵デバイスに対する充電／放電プロファイルを決定及び更新する機能が達成され得る限り、他の方法により最適化システムを構成することも想定可能である。図１及び図２に示される構成要素は、電力貯蔵デバイスに対して充電／放電プロファイルが決定及び更新され得る限り、それぞれ組合せ、分割又は削除も可能である。必要に応じて、いくつかの構成要素を最適化システムに追加して、その機能を達成することができる。

この開示における「接続する」、「接続」、「結合」及び「結合する」という用語には、例えば、無線（誘導型、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ若しくはＷｉＦｉなど）又は有線（ケーブルを介してなど）である様々な方法が含まれる。データは、特定のアプリケーションに従って、無線又は有線により受信又は伝送されるものとしてもよい。「プロセッサ」という用語は、以下に限定されるものではないが、ロジック、マイクロコントローラ、コンピュータ、カーネル、クラウドデバイス又はＣＰＵなどの、データを処理するための能力を有するあらゆる種類のデバイスを指し得るものである。

最適化システムによって受信されたデータ
上述のように、最適化システム１０、１００の（１つ又は複数の）プロセッサによって受信されたデータには、（１つ又は複数の）ユーザ入力、クラウドからのデータ、アプリケーションデバイスに関するデータ、並びに、任意選択的に電源に関するデータ及び充電デバイスに関するデータのうちの少なくとも１つが含まれる。

ユーザ入力には、朝の通勤運転の際などの所望の出発時刻、ルート／距離／目的地情報、又は、翌日の運転、気温に対するユーザの好み若しくは選択などが含まれ得る。例えば、ユーザは、翌日の運転を開始する際に、クイックチャージを選択し、又は、時間枠を与えることができる。あるいは、ユーザに対し、例えば、機械学習によってプロセッサが運転スタイルを取得可能な、経験に関連するデータを入力するように、要求を行うことができる。

クラウドからのデータには、例えば、機械学習データ、ビッグデータ、又は、クラウドで記録、記憶若しくは導出されたリアルタイムデータ若しくは履歴データ、例えば、天気予報から得られた気温、ルート、速度、加速度を含む様々な移動データ、ＧＰＳデータなどが含まれる。機械学習データ及びビッグデータは、類似の電力貯蔵デバイス、類似の車両、類似の運転者などに関して記憶することが可能である。ビッグデータは、クラウド内のフリートデータによって取得することもできる。また、機械学習データ、ビッグデータ及び移動データは、アプリケーションデバイスに記憶され、アプリケーションデータに関するデータの一部となり得る。

アプリケーションデバイスに関するデータには、アプリケーションデバイスの１つ以上のパラメータ、及び、アプリケーションデバイスにおいて記録又は導出されたデータが含まれる。特に、電気車両のようなアプリケーションデバイスに関するデータは、車両タイプ、モータ、コントローラ、ギアボックス及びタイヤのタイプなどの車両の構成要素のタイプ、並びに、任意の車両パラメータであるものとしてもよい。車両パラメータには、最大／平均速度、タイヤ圧、スロットルデータ、ホイールサイズ、摩擦係数、風抵抗、質量、運転者質量、パワー、電圧、電流要件、トルク特性、使用されている制御方式、インダクタンス、磁気推進力、効率マップなどが含まれる。効率マップの例は、図５Ａ及び図５Ｂに示されており、以下に説明する。車両パラメータには、電力貯蔵デバイスに関するパラメータが含まれ、電力貯蔵デバイスに関するパラメータには、以下に限定されるものではないが、バッテリタイプ、バッテリサイズ、セル量及び接続タイプ、セルの化学的性質、容量及び内部抵抗、トランスポートキネマティクス、エージング挙動、バッテリ管理システムのタイプ、並びに、バッテリ温度が含まれる。車両パラメータは、ユーザが入力するものとしてもよい。電源に関するデータには、電源の種類、電気に対するコストなどが含まれ得る。充電デバイスに関するデータには、充電デバイスに記憶されている場合、先行の充電／放電プロファイルが含まれ得る。充電デバイス、アプリケーションデバイス及び外部デバイスのいずれにも、センサが含まれるものとしてよい。

１つ以上の環境パラメータを感知するためのセンサを含み得る最適化システムにより受信されたデータには、充電デバイス、電源及び／又は電力貯蔵デバイスの温度が含まれるものとしてよい。センサは、充電デバイス、アプリケーションデバイス及び電源に配置することが可能であり、又は、外部デバイスとして配置することが可能である。

受信されたデータには、リアルタイムデータ及び履歴データが含まれる。温度、電流値、タイヤ圧などを含むリアルタイムデータは、センサによって直接的に収集可能である。履歴データには、先行の速度、加速度及び距離／ルート、充電／放電プロファイル、特定の運転者の充電行動及び移動行動、並びに、類似の運転者、類似のルート、又は、類似のアプリケーションデバイスのデータなどの、様々な移動データが含まれる。

受信されたデータの特定の例について上述したが、これらは限定的でも網羅的でもなく、バッテリの使用を最適化するために役立ち得る任意のデータが使用されることが想定可能である。

最適化システムによるデータ出力
最適化システムは、ユーザにデータを出力し、又は、ユーザとデータを交換することができる。データは、照明、様々なタイプのディスプレイ、及び、音響又は触覚信号を使用して、ユーザに表示される。システム設定に応じて、アプリケーションデバイス上、充電デバイス上、及び／又は、スマートフォンのような外部デバイス上に、データを表示することができる。

出力データには、例えば、充電デバイス及びアプリケーションデバイスに対するシステムパラメータが含まれるものとしてよい。システムパラメータは、センサによって検出可能であり、又は、システムから取得可能であり、これには、速度、加速度、ＧＰＳから導出された位置、勾配、バッテリ及びモータの温度、電流及び電圧、並びに、電気車両内のスロットルが含まれる。外部デバイスは、予測に関するいくつかの情報、例えば、天気予報を追加することができる。システムパラメータにはまた、運転、充電及び記憶回数、並びに、平均、最大、最小の充電電流が含まれ得る。また、これら総てのセンサ及びパラメータデータの過去の値を記録して示すことができる。一般に、最適化システムに既知の総てのシステムパラメータを表示することができる。これは、ホイール、モータ、バッテリサイズ及び公称電力のような構成要素情報、並びに、モータ抵抗、インダクタンス及び磁束、バッテリ容量及び抵抗などの構成要素キーパラメータ、並びに、リチウムイオン輸送層及び固体電解質インタフェース層の増大係数、又は、適合平均パラメータのような経時劣化に関連する総てのパラメータであるものとしてよい。

出力データにはさらに、導出されたデータ、例えば、最適化によって取得されたデータが含まれるものとしてよい。当該データには、現在の充電量及び運転スタイル、バッテリの残存推定寿命及びフル充電又は指定された充電状態までの予期される充電時間、並びに、充電までの最適時間、予期されるエネルギコスト、構成要素状態及び経時劣化、充電状態、並びに、システムに既知の他の影響による、可能な範囲が含まれる。また、導出されたデータには、いくつかの所定の閾値又は計算された閾値が超過された場合に、通知又はアラートがなされる、現在の充電状態が含まれ得る。さらに、導出されたデータには、予期されるパフォーマンス、例えば、可能な所望の加速度及び最高速度に関する情報も含まれる。

出力データにはさらに、ユーザが達成した改善及び利点をユーザに示す最適化結果が含まれ得る。当該最適化結果は、例えば、バッテリの寿命延長に関する情報を、定性的又は定量的に示すことができる。ヒントによって、所望の目標に対してどの行動が有益であるかを定性的に示すことができ、所望の目標に対してどのような行動が有益であるかを定量的に示すことができる。例えば、現在の充電及び運転を、ユーザの以前の充電及び運転行動と比較したり、又は、例えばクラウドフリートデータを使用して、他のユーザと比較したりすることができ、「以前と比較して、あなたの現在の充電及び運転行動はバッテリにとってより有益です」、「今日、あなたは以前の充電スタイルと比較してバッテリ寿命を１日延長させました」のような情報を、運転者に出力することができる。充電／放電プロファイルが範囲及び充電時間に対して最適化されている場合、通常の範囲及び最適化された充電／放電によって達成された範囲に関する情報、充電／放電時間及び運転のヒント、並びに、効率の改善を表示することができる。

出力データには、記述された充電戦略を使用するようにユーザに動機付けるための、及び、ユーザがどのようにして寿命、範囲を改善し得るかをユーザに理解させるための、運転者に対するヒントがさらに含まれるものとしてよく、ヒントには、例えば、「ユーザはバッテリを常にフル充電すべきではなく、車両が熱くなりすぎていない場合にのみ充電し、高温ではよりゆっくり運転すべきです」が含まれるものとしてよい。ユーザは、例えば、開始前に毎回、ユーザが選択した最適化基準に直接的に関連し得るヒントを受信することができる。それらのヒントは総て、ユーザが入力した情報と、システムで利用可能なデータとに依存し得る。

出力データにはさらに、保守情報が含まれ得る。例えば、計算されたバッテリ寿命に応じて、バッテリを交換する必要があることをユーザに通知することができる。履歴データを使用して、バッテリの将来の障害又は可能性のある障害を検出することができる。ここでの障害は、例えば、充電中／運転中のバッテリ抵抗の急激な増加及び対応するバッテリの温度上昇であり得る。

出力データにはさらに、ユーザにより可能なソフトウェアの更新、及び、ボーナス情報が含まれ得る。最適化システムは、ユーザの１日の外出、範囲、及び、バッテリの寿命延長と、クラウド内の他のユーザに対する充電／放電プロファイルとを比較することができる。ボーナスの基準は、例えば、経済的又は環境にやさしい運転、ルート及び運転距離、高速又は安定運転であり得る。ボーナス情報は、「運転賞」又は車両修理用のボーナスポイントであるものとしてもよい。

出力データの特定の例について上述したが、これらは限定的でも網羅的でもなく、バッテリの使用を最適化するために役立ち得る任意のデータを使用することが想定され得る。

図３は、本発明の一実施形態による最適化方法３００を示している。最初に、（１つ又は複数の）ユーザ入力、クラウドからのデータ、充電／放電される電力貯蔵デバイスを含むアプリケーションデバイスに関するデータなどのうちの少なくとも１つを含むデータが、ステップ３０１において受信され、電力貯蔵デバイスを充電又は放電するための基準が、ステップ３０２において受信され、例えば、当該基準は、ユーザによって選択可能であり、又は、自動的に決定可能である。充電／放電プロファイルは、ステップ３０３において決定された基準に基づいて、受信されたデータから決定される。ステップ３０４において更新が必要であるかどうかを決定するために、充電／放電プロファイル、機械学習データ、ビッグデータに関するユーザフィードバック、並びに、最適化システム及び／又はアプリケーションデバイスに関する変更のうちの少なくとも１つが受信され、例えば、ユーザは、フィードバックを付与することにより、更新が必要であることを決定することが可能である。決定された充電／放電プロファイルをユーザが拒絶したことによって更新が明示された場合、充電／放電プロファイルは、ステップ３０５において、充電／放電プロファイル、機械学習データ、ビッグデータに関するユーザフィードバック、並びに、最適化システム及び／又はアプリケーションデバイスに関する変更のうちの受信された少なくとも１つに基づいて、更新することが可能である。更新が必要でないことが決定された場合には、決定された充電／放電プロファイルを、ステップ３０６において出力することができる。

一実施形態においては、方法３００は、ステップ３０１において、ユーザの運転行動及び／又は充電行動に従って、電気車両の予期されるルート及び／又は電力消費量を決定することと、ステップ３０３において、電気車両の予期されるルート及び／又は電力消費量に基づいて、電力貯蔵デバイスを充電又は放電するための充電／放電プロファイルを決定することと、を含む。

他の実施形態においては、方法３００は、ステップ３０１において、充電デバイスに関するデータ、電源に関するデータ、並びに、アプリケーションデバイス及び／又は充電デバイスに結合されるように構成された外部デバイスからのデータのうちの少なくとも１つを受信することと、ステップ３０３において、受信されたデータ、及び、充電デバイスに関するデータ、電源に関するデータ、外部デバイスからのデータのうちの受信された少なくとも１つに基づいて、充電プロファイルを決定することと、を含み、充電デバイスに関するデータ及び電源に関するデータには、それぞれ、充電デバイス及び電源の１つ以上のパラメータ、並びに、充電デバイス及び電源において記録又は導出されたデータが含まれる。

図３に示した方法３００は、説明のためのものにすぎず、これに限定されるものではない。同様の機能を達成するために、方法の様々なステップの組合せ、分割、削除も可能である。

図４Ａ及び図４Ｂは、本発明に係るシステム又は方法の一実施形態による、電力貯蔵デバイスの少なくとも寿命延長を含む基準に対する決定／更新された充電プロファイルの概略図を示している。図４Ａは、充電プロファイル（Ｙ軸）対時間（Ｘ軸）の充電状態（ＳＯＣ）を示しており、図４Ｂは、充電プロファイル（Ｙ軸）対時間（Ｘ軸）の充電電流を示している。２０：００に電気車両の先行の運転が終了し、電気車両の電力貯蔵デバイスが充電用の充電デバイスに接続されると、次いで、電力貯蔵デバイスは、上記最適化システム／方法によって決定された充電プロファイルに従って充電可能となる。

図４Ａ及び図４Ｂに示されているように、充電プロファイルは、第１の充電フェーズＩ、第２の充電フェーズＩＩ、第３の充電フェーズＩＩＩを有するものとして決定されている。図４Ａにおいては、電力貯蔵デバイスは、最初に第１の充電フェーズＩにおいて充電の最適な貯蔵状態Ａに充電され、第２の充電フェーズＩＩにおいて待機し、予期される充電終了前に、第３の充電フェーズＩＩＩにおけるフル充電Ｃよりも低い、電力貯蔵デバイスの所望の充電状態又は決定された最適な充電状態Ｂに充電される。第１の充電フェーズＩは、電気車両の充電デバイスへの接続から開始するものとしてもよく、運転者が所定の運転開始時刻よりも早く運転を開始することを見込むためのマージン（例えば、午前６：４５から午前７：００までの１５分）を提供するために、第３の充電フェーズＩＩＩは、所定の運転開始時刻、即ち、午前７：００の直前の午前６：４５に終了することができる。図４Ｂは、充電プロファイルの充電フェーズの対応する充電電流を示している。

本発明の実施形態に関する上述の記載と組み合わせて、充電プロファイルは、例えば、受信された運転開始時間、運転終了時間、運転目的地／ルート、運転者の行動、及び、受信された基準に基づいて、決定可能である。上記パラメータは、ユーザ入力、クラウド若しくはアプリケーションデバイス、又は、スマートフォンなどの外部デバイスから受信されるものとしてもよい。決定された充電プロファイルを使用することによって２０：００から６：４５まで充電した後、運転者は、受信された運転開始時間、運転終了時間、運転目的地／ルート、及び、受信された基準を達成するための運転者の行動、例えば、高速運転、省電力又は電力貯蔵デバイスの寿命延長に従って、電気車両を７：００から７：４５まで運転することができる。続く充電プロファイルを決定するために、現在の運転データは、収集されかつ使用されるものとするとよい。

図４Ａ及び図４Ｂは、充電プロファイルの一例を示しているのみであり、充電プロファイルは、他の方法によって示すこともでき、例えば、充電プロファイルは、図４Ａ及び図４Ｂに示されている時間、充電電流及び充電状態を除いて、充電プロファイルに影響を与え得る異なる要因に関連して示されるものとしてもよい。当該要因には、温度（例えば、外気温、モータ温度、電源温度及び電力貯蔵温度など）、放電の深さ、翌日の運転行動などが含まれるが、これらに限定されるものではない。

図５Ａ及び図５Ｂは、所与の運転ルートに対する効率マップの概略図をそれぞれ示している。電力貯蔵デバイスの使用を最適化するための基準として範囲拡張が選択されている場合、所与の運転ルートに対する効率マップが使用されて、効率を考慮することにより電気車両の運転範囲を最適化することができる。あるいは、効率を、充電／放電に対する個別の基準として使用することができ、代替的に、バッテリ寿命などの他の基準と組み合わせることもできる。

図５Ａは、所与のルートに対する電力貯蔵の充電状態（Ｘ軸）に依存する効率（Ｙ軸）を示している。図５Ａから、所与のルートに対して、最良効率が充電状態に比例しないことが決定され得るが、実際には、最良効率は、電圧及び電流が車両のモータ及びパワーエレクトロニクスの両方に最良な領域にある場合に取得され得る。より良い効率を達成するために、要求される充電状態は、図５に示されているように、電力貯蔵デバイスを充電するための範囲Ｄ内にあると決定され得る。

図５Ｂは、異なる、例えば低い又は高い充電状態（ＳＯＣ）に対して、運転者の運転速度（Ｘ軸）に依存する効率（Ｙ軸）を示している。運転速度は、運転速度に直接的に比例していないことが理解され得る。例えば、上記最適化システム及び方法に関して説明した、受信された基準に従って、電力貯蔵デバイスが最初に次の外出のために十分な充電状態に充電され、次いで、運転者の車両の運転に好まれる速度を取得するために、図５Ｂに示されている効率マップに従って、運転速度が決定され得る。

時間（Ｘ軸）に応じて最良効率の運転速度（Ｙ軸）を示す運転プロファイルの一例が、図６に示されている。運転プロファイルは、放電プロファイルを決定／更新する一実施形態であり得る。図６に示されるように、１２：００に先行の運転が終了して電力貯蔵デバイスが充電システムに接続され、１２：００から１２：２５までの間に充電手順が実行され、例えば、上述の最適化システム及び／又は方法によって、充電手順中に使用された充電プロファイルが取得され得る。所定の運転開始時間即ち１２：３０より前に、運転者が運転をより早く開始することを見込むためのマージンとして５分が取られている。１２：３０から１３：３０までの間に、運転者は、表示された運転プロファイルを参照することによって車を運転し、最良効率を達成することができる。続く充電プロファイルを決定するために、現在の運転データは、収集されかつ使用されるものとするとよい。図６に示される運転プロファイルは、決定／更新された放電プロファイルの一例にすぎず、放電プロファイルの他の形式も想定可能である。

上述の実施形態は、本発明を限定するものでなく例示するものであり、当業者であれば、添付の特許請求の範囲の範囲から逸脱することなく、代替の実施形態を設計することができるであろうことに留意されたい。特許請求の範囲においては、括弧の間に配置された参照符号は、特許請求の範囲を限定するものとして解釈されるべきではない。「含む」という単語は、特許請求の範囲又は明細書に記載されていない要素又はステップの存在を排除するものではない。要素の前にある「１つの」又は「ある」という単語は、当該要素が複数存在することを排除するものではない。複数のユニットを列挙したプロダクトクレームにおいては、当該ユニットのいくつかを、ソフトウェア及び／又はハードウェアの１つかつ同一のアイテムによって具体化することができる。第１、第２及び第３などの語の用法は、いかなる順序も示すものではない。これらの語は、名称として解釈されるべきである。

Claims (18)

1. 最適化システムであって、
   アプリケーションデバイスにおける電力貯蔵デバイスの使用を最適化するための１つ以上の基準を受信し、
   ユーザ入力、クラウドからのデータ、及び、前記アプリケーションデバイスに関するデータのうちの少なくとも１つを含むデータを受信し、
   受信した前記１つ以上の基準に基づいて、受信した前記データから前記電力貯蔵デバイスを充電又は放電するための充電／放電プロファイルを決定する
   ように構成されたプロセッサと、
   前記充電／放電プロファイルを出力するための出力端と、
   を含み、
   前記プロセッサは、前記充電／放電プロファイルに関するユーザフィードバック、機械学習データ、ビッグデータ、並びに、前記最適化システム及び／又は前記アプリケーションデバイスに関する変更のうちの少なくとも１つを受信し、前記充電／放電プロファイルに関する前記ユーザフィードバック、機械学習データ、ビッグデータ、並びに、前記最適化システム及び／又は前記アプリケーションデバイスに関する前記変更のうちの受信した少なくとも１つに基づいて、前記充電／放電プロファイルを更新するようにさらに構成されている、
   最適化システム。
2. 前記アプリケーションデバイスに関するデータには、前記アプリケーションデバイスの１つ以上のパラメータと、前記アプリケーションデバイスにおいて記録又は導出されたデータとが含まれ、前記アプリケーションデバイスの１つ以上のパラメータには、前記電力貯蔵デバイス及びパワートレイン部品の１つ以上のパラメータが含まれる、
   請求項１に記載の最適化システム。
3. 前記データには、リアルタイムデータ及び履歴データが含まれる、
   請求項２に記載の最適化システム。
4. 前記アプリケーションデバイスは、電気車両を含み、前記プロセッサは、ユーザの運転行動及び充電行動に従って、前記電気車両の予期されるルート及び／又は電力消費量を決定し、前記電気車両の前記予期されるルート及び／又は電力消費量に基づいて、前記電力貯蔵デバイスを充電又は放電するための前記充電／放電プロファイルを決定するように構成されている、
   請求項１に記載の最適化システム。
5. 前記プロセッサは、
   前記アプリケーションデバイスにおける前記電力貯蔵デバイスの使用を最適化するための複数の基準を受信し、
   前記複数の基準の各基準に対する重み係数を受信し、
   受信した前記データに基づいて、前記複数の基準の各基準に対する１つ以上の最適化パラメータを決定し、
   前記複数の基準の各基準に対する前記１つ以上の最適化パラメータ及び前記重み係数に基づいて、前記充電／放電プロファイルを決定する
   ように構成されている、
   請求項１に記載の最適化システム。
6. 前記１つ以上の基準には、バッテリ寿命、範囲延長、パフォーマンス、電力コスト、効率、及び／又は、充電時間が含まれる、
   請求項１乃至５のいずれか一項に記載の最適化システム。
7. 充電される前記電力貯蔵デバイスを含むアプリケーションデバイスと、
   電源に結合され、前記電源から前記電力貯蔵デバイスへの充電電流を発生させるように構成された充電デバイスと、
   前記アプリケーションデバイス及び／又は前記充電デバイスに結合されるように構成された少なくとも１つの外部デバイスと、
   をさらに含み、
   前記プロセッサは、前記アプリケーションデバイス、前記充電デバイス、及び、前記少なくとも１つの外部デバイスのうちの少なくとも１つに配置されている、
   請求項１乃至５のいずれか一項に記載の最適化システム。
8. 前記プロセッサは、前記充電デバイスに関するデータ、前記電源に関するデータ、及び、前記外部デバイスからのデータのうちの少なくとも１つを受信し、受信した前記データ、並びに、前記充電デバイスに関するデータ、前記電源に関するデータ、及び、前記外部デバイスからのデータのうちの受信した少なくとも１つに基づいて、前記充電プロファイルを決定するようにさらに構成されており、前記充電デバイスに関するデータ及び前記電源に関するデータには、それぞれ、前記充電デバイス及び前記電源の１つ以上のパラメータ、並びに、前記充電デバイス及び前記電源において記録又は導出されたデータが含まれる、
   請求項７に記載の最適化システム。
9. 充電のための前記１つ以上の基準が、少なくともバッテリ寿命を含み、前記プロセッサは、第１の充電フェーズ、第２の充電フェーズ及び第３の充電フェーズを有するものとして前記充電プロファイルを決定するように構成されており、前記電力貯蔵デバイスは、前記第１の充電フェーズにおいて最適な充電状態に充電され、前記第２の充電フェーズにおいて待機し、予期される充電終了前に前記第３の充電フェーズにおいて所望の充電状態に充電される、
   請求項１に記載の最適化システム。
10. アプリケーションデバイスにおける電力貯蔵デバイスの使用を最適化するための１つ以上の基準を受信することと、
    ユーザ入力、クラウドからのデータ、及び、前記アプリケーションデバイスに関するデータのうちの少なくとも１つを含むデータを受信することと、
    受信された前記１つ以上の最適化基準に基づいて、受信された前記データから前記電力貯蔵デバイスを充電又は放電するための充電／放電プロファイルを決定することと、
    前記充電／放電プロファイルに関するユーザフィードバック、機械学習データ、ビッグデータ、並びに、前記最適化システム及び／又は前記アプリケーションデバイスに関する変更のうちの少なくとも１つを受信することと、
    前記充電／放電プロファイルに関する前記ユーザフィードバック、機械学習データ、ビッグデータ、並びに、前記最適化システム及び／又は前記アプリケーションデバイスに関する変更のうちの受信された少なくとも１つに基づいて、前記充電／放電プロファイルを更新することと、
    を含む最適化方法。
11. 前記アプリケーションデバイスに関するデータには、前記アプリケーションデバイスの１つ以上のパラメータ、及び、前記アプリケーションデバイスにおいて記録又は導出されたデータが含まれ、前記アプリケーションデバイスの１つ以上のパラメータには、前記電力貯蔵デバイス及びパワートレイン部品の１つ以上のパラメータが含まれる、
    請求項１０に記載の最適化方法。
12. 前記データには、リアルタイムデータ及び履歴データが含まれる、
    請求項１１に記載の最適化方法。
13. 前記アプリケーションデバイスは、電気車両を含み、前記方法は、ユーザの運転行動及び充電行動に従って、前記電気車両の予期されるルート及び／又は電力消費量を決定することと、前記電気車両の前記予期されるルート及び／又は電力消費量に基づいて、前記電力貯蔵デバイスを充電又は放電するための前記充電／放電プロファイルを決定することと、をさらに含む、
    請求項１２に記載の最適化方法。
14. 前記電力貯蔵デバイスの使用を最適化するための複数の基準が受信され、前記方法は、
    前記複数の基準の各基準に対する重み係数を受信することと、
    受信された前記データに基づいて、前記複数の基準の各基準に対する１つ以上の最適化パラメータを決定することと、
    前記複数の基準の各基準に対する前記１つ以上の最適化パラメータ及び前記重み係数に基づいて、前記充電／放電プロファイルを決定することと、
    を含む、
    請求項１に記載の最適化方法。
15. 前記１つ以上の基準には、バッテリ寿命、範囲延長、パフォーマンス、電力コスト、効率、及び／又は、充電時間が含まれる、
    請求項１０乃至１４のいずれか一項に記載の最適方法。
16. 充電のための前記１つ以上の基準が、少なくともバッテリ寿命を含み、前記方法は、第１の充電フェーズ、第２の充電フェーズ及び第３の充電フェーズを有するものとして前記充電プロファイルを決定することを含み、前記電力貯蔵デバイスは、前記第１の充電フェーズにおいて最適な充電状態に充電され、前記第２の充電フェーズにおいて待機し、予期される充電終了前に前記第３の充電フェーズにおいて所望の充電状態に充電される、
    請求項１０に記載の最適化方法。
17. 電源に結合され、電源から前記電力貯蔵デバイスへの充電電流を発生させるように構成された充電デバイスに関するデータ、前記電源に関するデータ、並びに、前記アプリケーションデバイス及び／又は前記充電デバイスに結合されるように構成された外部デバイスからのデータのうちの少なくとも１つを受信することと、
    受信された前記データ、並びに、前記充電デバイスに関するデータ、前記電源に関するデータ、及び、前記外部デバイスからのデータのうちの受信された少なくとも１つに基づいて、前記充電プロファイルを決定することと、
    をさらに含み、
    前記充電デバイスに関するデータ及び前記電源に関するデータには、それぞれ、前記充電デバイス及び前記電源の１つ以上のパラメータ、並びに、前記充電デバイス及び前記電源において記録又は導出されたデータが含まれる、
    請求項１０に記載の最適化方法。
18. １つ以上のプロセッサによって実行されるときに、請求項１０乃至１７のいずれか一項に記載のステップを実施するための命令を含むコンピュータ記憶媒体。

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