JP2023059572A - 自動入札システム、及び電力取引の自動入札方法 - Google Patents

Abstract

【課題】自動入札によりユーザが好む条件で電力を購入しやすくする。【解決手段】自動入札システムは車両エージェント５００（コンピュータ）を含む。車両エージェント５００は、ユーザの電力に関して、自動入札アルゴリズムに従って電力取引の自動入札を行なう入札エージェント５３０（入札部）と、ユーザの嗜好性を示すユーザ情報を取得する情報収集エージェント５１０（情報収集部）とを備える。入札エージェント５３０は、ユーザ情報を用いて、自動入札アルゴリズムのパラメータを設定するように構成される。【選択図】図４

Description

本開示は、自動入札システム、及び電力取引の自動入札方法に関する。

たとえば特開２０２０－９３３４号公報（特許文献１）には、各構成員が電力を売買することが可能な電力取引プラットフォームが開示されている。

特開２０２０－９３３４号公報

従来、ユーザが電力を安く購入するための電力取引システムが開発されてきた。しかしながら、近年、電力取引に関するユーザの嗜好は多岐にわたり、電力を安く購入するだけでユーザが満足するとは限らない。また、電力取引に関する知識を有するユーザは少ないため、電力取引の入札は自動で行なわれることが望ましい。上記特許文献１では、こうした課題について十分な検討がなされていない。

本開示は、上記課題を解決するためになされたものであり、その目的は、自動入札により、ユーザが好む条件で電力を購入しやすくすることである。

本開示の第１の観点に係る自動入札システムは、コンピュータを含む。コンピュータは、ユーザの電力に関して、自動入札アルゴリズムに従って電力取引の自動入札を行なう入札部と、ユーザの嗜好性を示すユーザ情報を取得する情報収集部とを備える。入札部は、ユーザ情報を用いて、自動入札アルゴリズムのパラメータを設定するように構成される。

上記自動入札システムでは、情報収集部がユーザ情報を取得する。そして、入札部が、ユーザの嗜好性が反映された自動入札アルゴリズムに従って電力取引の自動入札を行なう。上記自動入札システムによれば、自動入札により、ユーザが好む条件で電力を購入しやすくなる。自動入札アルゴリズムとして目的関数を用いてもよい。

上記の情報収集部は、所定期間における入札部による電力取引の結果をユーザに通知し、当該電力取引の結果に対してユーザが満足しているか否かを示すユーザ情報の返信をユーザに要求するように構成されてもよい。

上記構成によれば、前述のユーザ情報（ユーザの嗜好性を示す情報）を容易かつ適切に取得することができる。

上記電力取引の結果は、所定期間において入札部が購入した電力の単価と、所定期間において入札部が購入した電力における所定電力の割合とを含んでもよい。電力の単価に対して不満を示すユーザ情報を情報収集部が受信した場合には、自動入札により購入される電力の単価が低下するように入札部が自動入札アルゴリズムのパラメータを変更してもよい。所定電力の割合に対して不満を示すユーザ情報を情報収集部が受信した場合には、自動入札により購入される所定電力の割合が上昇するように入札部が自動入札アルゴリズムのパラメータを変更してもよい。

以下、所定期間において入札部が購入した電力の単価を「電力購入単価」とも称する。また、所定期間において入札部が購入した電力における所定電力の割合を「購入電力率」とも称する。電力購入単価は、単位電力量あたりの購入価格（円／ｋＷｈ）であってもよい。所定電力は、全ての再生可能エネルギーであってもよいし、特定の再生可能エネルギー（たとえば、風力発電で生成された電力）であってもよいし、所定の地域で生成された電力であってもよい。

上記構成によれば、ユーザが好む条件（電力購入単価及び購入電力率）で電力を購入しやすくなる。

上記所定期間は、当該所定期間が経過するたびに設定されてもよい。情報収集部は、上記所定期間が経過するごとに、電力取引の結果の通知と、ユーザ情報の返信要求とを繰り返し実行するように構成されてもよい。

上記構成によれば、人の嗜好の変化に合わせて、電力取引条件（自動入札アルゴリズムのパラメータ）を変えることができる。

上記所定期間は、１週間（今週）又は１ヶ月（今月）であってもよい。たとえば今月が１月であれば、１月が終わると、１月の電力取引の結果がユーザに通知されるとともに、次の所定期間として２月が設定されてもよい。

上述したいずれかの自動入札システムは、ユーザによって操作されるユーザ端末をさらに含んでもよい。情報収集部は、ユーザ端末からユーザ情報を取得するように構成されてもよい。ユーザ端末は、ユーザから入力された情報を用いてユーザ情報を生成し、生成されたユーザ情報をコンピュータへ送信するように構成されてもよい。

上記構成によれば、ユーザ端末によって前述のユーザ情報（ユーザの嗜好性を示す情報）が生成される。そして、情報収集部は、ユーザ端末からユーザ情報を取得することができる。

上記ユーザ端末は、ユーザから入力された音声情報の分析結果に基づいて、ユーザの嗜好性を分類するように構成されてもよい。

上記のユーザ端末によれば、ユーザの会話に基づいて、ユーザ情報（ユーザの嗜好性を示す情報）が自動的に生成される。このため、ユーザ情報の生成に関するユーザの手間は軽減される。

上記ユーザ端末は、ユーザから入力された情報に基づいてユーザの行動パターンを類推し、類推されたユーザの行動パターンに基づいてユーザの嗜好性を分類するように構成されてもよい。

上記のユーザ端末によれば、ユーザの行動パターンに基づいてユーザ情報（ユーザの嗜好性を示す情報）が自動的に生成される。このため、ユーザ情報の生成に関するユーザの手間は軽減される。

ユーザの車両が、入札部が購入した電力を用いて充電可能な蓄電装置を備えてもよい。入札部は、車両に搭載された蓄電装置の目標ＳＯＣ値を設定可能に構成されてもよい。入札部は、車両の走行開始時刻までに蓄電装置のＳＯＣが目標ＳＯＣ値になるように蓄電装置を充電するための電力を購入するように構成されてもよい。

上記構成によれば、ユーザが好む条件で購入した電力を用いて、走行開始時刻までに車両の蓄電装置のＳＯＣを目標ＳＯＣ値にしやすくなる。

上記入札部は、蓄電装置の最低ＳＯＣ値を設定可能に構成されてもよい。入札部は、蓄電装置のＳＯＣが最低ＳＯＣ値を下回らないように蓄電装置を充電するための電力を購入するように構成されてもよい。

上記構成によれば、ユーザが好む条件で購入した電力を用いて、車両の蓄電装置のＳＯＣを最低ＳＯＣ値以上に維持しやすくなる。

本開示の第２の観点に係る電力取引の自動入札方法は、次に示す嗜好情報取得、入札パラメータ設定、及び入札を含む。

嗜好情報取得では、コンピュータが、ユーザの嗜好性を示すユーザ情報を取得する。入札パラメータ設定では、コンピュータが、上記ユーザ情報を用いて、自動入札アルゴリズムのパラメータを設定する。入札では、コンピュータが、ユーザの電力に関して、自動入札アルゴリズムに従って電力取引の自動入札を行なう。

上記電力取引の自動入札方法によっても、前述した自動入札システムと同様、自動入札により、ユーザが好む条件で電力を購入しやすくなる。

本開示によれば、自動入札により、ユーザが好む条件で電力を購入しやすくすることが可能になる。

本開示の実施の形態１に係る電力取引方法の概要について説明するための図である。 図１に示したプロシューマの電力設備の一例を示す図である。 図１に示したコンシューマの電力設備の一例を示す図である。 本開示の実施の形態１に係る車両エージェント（コンピュータ）の詳細構成を示す図である。 図４に示した車両エージェントが電力取引の結果をユーザに通知するとともにユーザに嗜好情報の入力を要求する画面の一例を示す図である。 図５に示した充電条件の設定を変更するための画面の一例を示す図である。 図５に示した取引先条件の設定を変更するための画面の一例を示す図である。 図４に示した取引条件設定部によって実行される入札パラメータ設定に係る処理を示すフローチャートである。 図８に示したコストダウンのための入札条件変更の詳細を示すフローチャートである。 図８に示した再エネ率アップのための入札条件変更の詳細を示すフローチャートである。 本開示の実施の形態１に係る電力取引の自動入札方法を示すフローチャートである。 本開示の実施の形態２に係る自動入札システムの構成を示す図である。 図１２に示した自動入札システムによって実行される嗜好情報取得及び入札パラメータ設定に係る処理を示すフローチャートである。 図１３に示した処理の変形例を示すフローチャートである。

本開示の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。図中、同一又は相当部分には同一符号を付してその説明は繰り返さない。

［実施の形態１］
図１は、本開示の実施の形態１に係る電力取引方法の概要について説明するための図である。図１を参照して、この実施の形態に係る電力取引プラットフォームＰＦは、Ｐ２Ｐ（Peer to Peer）電力取引プラットフォームである。たとえば、アグリゲータが電力取引プラットフォームＰＦを利用して電力取引市場を運営する。電力取引プラットフォームＰＦは、個人間での電力取引を可能にする。電力取引プラットフォームＰＦは、ブロックチェーン台帳と、マッチングアルゴリズムと、スマートコントラクトとを備える。

電力取引プラットフォームＰＦのユーザは、電力系統ＰＧを通じて送配電される電力を売買する。電力系統ＰＧは、各種建物に設置された発電設備及び蓄電設備（図示せず）のほか、各種電気事業者が保有する多くの発電設備及び蓄電設備（図示せず）と接続されている。電力系統ＰＧの需給バランスは、同時同量（バランシング）が達成されるように調整される。アグリゲータは、ＢＲＰ（Balance Responsible Party）に相当する。電力取引プラットフォームＰＦの各ユーザは、電力系統ＰＧと電気的に接続可能なリソースを保有する。

電力取引プラットフォームＰＦのユーザは、予め電力取引プラットフォームＰＦに登録される。この実施の形態では、複数のプロシューマＤ１と、複数のコンシューマＤ２と、複数の発電事業者Ｄ３と、複数の小売電気事業者Ｄ４とが、電力取引プラットフォームＰＦに登録されている。電力取引プラットフォームＰＦに登録されたユーザの数は任意であり、５以上１００未満であってもよいし、１００以上であってもよい。

登録された各ユーザは、アセットと、エージェントとを保有する。この実施の形態では、各ユーザが保有するリソースが、アセットとして機能する。エージェントは、電力取引プラットフォームＰＦに入札する機能を有する。これにより、個人単位での電力の売買が可能になる。約定後において、リソースは、ユーザが売った電力を電力系統ＰＧへ出力したり、ユーザが買った電力を電力系統ＰＧから受電したりする。

電力系統ＰＧとリソースとの間には電力メータが設けられる。電力メータは、リソースが電力系統ＰＧへ出力した電力量（逆潮流量）と、電力系統ＰＧからリソースが受電した電力量との少なくとも一方を計測する。電力メータは、計測値を電力取引プラットフォームＰＦへ逐次送信する。電力メータの計測値は、ＥＭＳ（Energy Management System）を介して、電力取引プラットフォームＰＦへ送信されてもよい。電力メータは、日々の需要電力（ユーザが使った電力量）を計測するスマートメータであってもよいし、電力取引のために導入された専用端末であってもよい。リソースごとに電力メータが設けられてもよいし、複数のリソースに対して１つの電力メータ（共通の電力メータ）が設けられてもよい。プロシューマＤ１におけるＥＭＳは、発電電力及び需要電力を管理するように構成されてもよい。

以下、プロシューマＤ１がコンシューマＤ２に電力を売る場合を例にとって、電力取引プラットフォームＰＦを通じて行なわれる電力取引について説明する。

まず、アグリゲータが、図示しない取引所からトークンを購入する。このトークンはスマートコントラクトを履行するための手数料として用いられる。そして、プロシューマＤ１が売り入札（プライスオファー）を行ない、コンシューマＤ２が買い入札（プライスリクエスト）を行なう。双方の入札が行なわれると、マッチングアルゴリズムが、資金確認（Funds validation）後に、売り入札と買い入札とのマッチングを行なう。

入札者は、入札時に価格及び電力量（ｋＷｈ）を提示する。また、入札者は、タグによって付加情報を付けて入札を行なうことができる。たとえば、買い入札者は、タグによって購入条件（希望する電力の種類、取引先など）を細かく指定できる。マッチングアルゴリズムは、提示された価格及び電力量だけでなく、タグが示す付加情報も考慮して、マッチングを行なう。

プロシューマＤ１とコンシューマＤ２とのマッチングが成功すると、コンシューマＤ２が、法定通貨（たとえば、ＪＰＹ、ＵＳＤ、ＧＢＰ、ＥＵＲなど）によって電気料金をアグリゲータに支払う。その後、アグリゲータが電力取引プラットフォームＰＦ上に上記トークンを預託する。プロシューマＤ１は、入札時に提示した電力量（ｋＷｈ）を電力系統ＰＧに供給する。コンシューマＤ２は、入札時に提示した電力量（ｋＷｈ）を電力系統ＰＧから受け取る。スマートコントラクトは、電力供給の確認（Proof of delivery）後、電力取引を実行する。具体的には、スマートコントラクトは、預託された上記トークンをアグリゲータに戻し、トランザクションを記録するブロックチェーン台帳（たとえば、ローカルネットワーク台帳）を更新する。

スマートコントラクトによって電力取引が実行されると、アグリゲータは、取引結果に対応する額の法定通貨をプロシューマＤ１に支払う。また、アグリゲータは、取引コスト（託送料金、プラットフォームコストなど）を精算する。

電力取引プラットフォームＰＦのブロックチェーン台帳の記録は、外部のプラットフォームの台帳（たとえば、イーサリアム台帳）に反映される。アグリゲータは、トークン流通量を制限するため、取引終了後、最初に購入したトークンを取引所で処分する。

上記のように、アグリゲータが中心となって、電力取引プラットフォームＰＦ上でのトークン取引きと、電気料金の支払いと、託送料金の支払いとが行なわれる。なお、アグリゲータによる処理は、たとえば図示しないサーバ上で行なわれる。

図２は、プロシューマＤ１の電力設備の一例を示す図である。図１とともに図２を参照して、プロシューマＤ１の家屋１００Ａの屋根には、太陽光パネル１１０が設置されている。家屋１００Ａの屋内には、ＰＣＳ（Power Conditioning System）１２０と、分電盤１４１と、電力負荷１４２とが設けられている。ユーザの自宅の敷地内（屋外）には、ＥＶＳＥ（Electric Vehicle Supply Equipment）１５０Ａが設置されている。さらに、電力系統ＰＧと分電盤１４１との間にはスマートメータ１４３が設置されている。

太陽光パネル１１０は、太陽光を利用して発電を行なう。太陽光パネル１１０は、気象条件によって発電出力が変動する自然変動電源であり、発電した電力をＰＣＳ１２０へ出力する。ＰＣＳ１２０は、発電電力を系統電力（電力系統ＰＧの電力）に変換する機能を備える。ＰＣＳ１２０は、ＤＣ／ＤＣコンバータ１２１と、インバータ１２２と、制御装置１２５とを含む。制御装置１２５は、たとえば太陽光パネル１１０の発電電力と、ユーザの自宅における消費電力（需要電力）とに基づいて、ＤＣ／ＤＣコンバータ１２１及びインバータ１２２の各々を制御するように構成される。

ＤＣ／ＤＣコンバータ１２１は、太陽光パネル１１０が発電した直流電力を、系統電力に応じた電圧に変圧する。そして、インバータ１２２は、ＤＣ／ＤＣコンバータ１２１から出力された直流電力を、系統電力に応じた交流電力に変換して分電盤１４１へ出力する。制御装置１２５は、ＤＣ／ＤＣコンバータ１２１及びインバータ１２２の少なくとも一方を制御することにより、太陽光パネル１１０から分電盤１４１に入力される電力を調整できる。

分電盤１４１には、電力系統ＰＧと太陽光パネル１１０（ＰＣＳ１２０）との各々から電力（たとえば、三相交流電力）が供給される。電力負荷１４２は、屋内で使用される電気機器であり、分電盤１４１から電力の供給を受ける。電力負荷１４２はコンセント（図示せず）を介して分電盤１４１と接続されてもよい。電力負荷１４２は、照明器具、空調設備、調理器具、情報機器、冷蔵庫、又は洗濯機のような家庭用電気機械器具であってもよい。

ＥＶＳＥ１５０Ａは、車両に対して給電を行なう設備であり、分電盤１４１から電力の供給を受ける。ＥＶＳＥ１５０Ａの本体につながる充電ケーブル１５２のコネクタ１５１が車両のインレットに接続（プラグイン）されることによって、車両と電力系統ＰＧとが互いに電気的に接続される。以下、車両と電力系統ＰＧとが互いに電気的に接続された状態を、「プラグイン状態」と称する。また、車両と電力系統ＰＧとが互いに電気的に接続されていない状態を、「プラグアウト状態」と称する。走行中の車両はプラグアウト状態である。

車両２００Ａは、蓄電装置に蓄えられた電力を用いて走行可能なｘＥＶである。ｘＥＶは、電力を動力源の全て又は一部として利用する車両である。具体的には、車両２００Ａは、インレット２１０と、充電器２２０と、バッテリ２３０と、モータ２４０と、ＥＣＵ（Electronic Control Unit）２５０とを備える。車両２００Ａは、バッテリ２３０からモータ２４０に電力を供給して、モータ２４０によって生成される動力によって走行する。モータ２４０は、ＭＧ（Motor Generator）であってもよい。車両２００Ａは、たとえばＢＥＶ（電気自動車）である。しかしこれに限られず、ＢＥＶ以外のｘＥＶも採用可能である。

車両２００Ａは、ＥＶＳＥ１５０Ａを介して電力系統ＰＧと電気的に接続可能に構成される。インレット２１０は、ＥＶＳＥ１５０Ａのコネクタ１５１と接続可能に構成される。充電器２２０は、インレット２１０とバッテリ２３０との間に位置し、ＥＣＵ２５０によって制御される。充電器２２０は、たとえばインバータを含む。バッテリ２３０は、走行用のエネルギー貯蔵装置である。バッテリ２３０は、公知の車両用蓄電装置（たとえば、液式二次電池、全固体二次電池、又は組電池）を採用できる。車両用二次電池の例としては、リチウムイオン電池、ニッケル水素電池が挙げられる。プラグイン状態において電力系統ＰＧから車両２００Ａへ電力が供給される場合には、インレット２１０からバッテリ２３０に適切な電力が入力されるようにＥＣＵ２５０が充電器２２０を制御する。ＥＣＵ２５０は、後述する充電パラメータ（最低ＳＯＣ及び目標ＳＯＣ）に従ってバッテリ２３０の充電制御を行なう。

ＥＣＵ２５０は、車両２００Ａに搭載された図示しない無線通信機を介して、モバイル端末３００Ａと通信を行なう。モバイル端末３００Ａと車両２００Ａとは、たとえばＮＦＣ（Near Field Communication）又はＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）のような近距離通信（すなわち、車両周辺の範囲での直接通信）を行なう。モバイル端末３００Ａは、ユーザによって操作される。この実施の形態では、モバイル端末３００Ａとして、タッチパネルディスプレイを具備するスマートフォンを採用する。ただしこれに限られず、モバイル端末３００Ａとしては、任意のモバイル端末を採用可能であり、ラップトップ、タブレット端末、ウェアラブルデバイス（たとえば、スマートウォッチ又はスマートグラス）、又は電子キーなども採用可能である。

車両２００Ａは、車両２００Ａの状態を検出する各種センサ（図示せず）を具備する。車両２００Ａは、これらのセンサによって検出された車両２００Ａの状態をモバイル端末３００Ａへ送信する。車両２００Ａは、たとえば、現在位置（たとえば、経度及び緯度）、ＳＯＣ（State Of Charge）、及び系統接続状態（プラグイン状態／プラグアウト状態）を、モバイル端末３００Ａを介して、車両エージェント５００へ送信する。車両２００ＡのＳＯＣは、バッテリ２３０のＳＯＣを意味する。ＳＯＣは、蓄電装置の蓄電残量を示し、たとえば満充電状態の蓄電量に対する現在の蓄電量の割合を０～１００％で表わしたものである。この実施の形態では、車両２００Ａがプラグアウト状態からプラグイン状態に切り替わったときに、モバイル端末３００Ａがユーザに対して走行開始時刻の入力を要求する。そして、モバイル端末３００Ａは、入力された走行開始時刻を車両エージェント５００へ送信する。

この実施の形態では、クラウドサーバが、車両エージェント５００として機能する。車両エージェント５００は、図示しないプロセッサと、プロセッサにより実行されるプログラムとによって具現化される。クラウドコンピューティングによってクラウド上に車両エージェント５００が提供される。車両エージェント５００の構成については後述する（図４参照）。図２に示すプロシューマＤ１の電力設備において、太陽光パネル１１０（ＰＣＳ１２０付き）、電力負荷１４２、及び車両２００Ａの各々は、リソースに相当する。

図３は、コンシューマＤ２の電力設備の一例を示す図である。図１とともに図３を参照して、家屋１００Ｂは、太陽光パネル１１０及びＰＣＳ１２０を有しないこと以外は、図２に示した家屋１００Ａと同じ構成を有する。ＥＶＳＥ１５０Ｂ、車両２００Ｂ、モバイル端末３００Ｂは、それぞれ図２に示したＥＶＳＥ１５０Ａ、車両２００Ａ、モバイル端末３００Ａと同じ構成を有する。

たとえば、車両を所有するユーザがアグリゲータと所定の契約を結んだ場合には、アグリゲータが、そのユーザを電力取引プラットフォームＰＦに登録し、さらに、そのユーザのための車両エージェント５００をクラウド上に用意する。車両エージェント５００は、アグリゲータと上記契約を結んだユーザごとに用意される。これらの車両エージェント５００は、ユーザごとにユーザＩＤで区別されて管理される。また、アグリゲータは、クラウドコンピューティングによってクラウド上にデータベースを用意する。このデータベースにおいては、電力取引プラットフォームＰＦに登録された各ユーザの情報がユーザＩＤで区別されて管理される。ユーザは、クラウド環境で上記の車両エージェント５００及びデータベースを利用できる。

図４は、車両エージェント５００の詳細構成を示す図である。図４を参照して、この実施の形態に係る自動入札システムは、車両エージェント５００として機能するクラウドサーバ（コンピュータ）と、電力取引プラットフォームＰＦと、車両２００と、モバイル端末３００とを含む。車両２００は、電力取引プラットフォームＰＦに登録されたユーザが所有する車両であり、たとえば前述した車両２００Ａ（図２）と同じ構成を有する。モバイル端末３００は、電力取引プラットフォームＰＦに登録されたユーザによって携帯される機器であり、たとえば前述したモバイル端末３００Ａ（図２）と同じ構成を有する。

モバイル端末３００には、所定のアプリケーションソフトウェア（以下、単に「アプリ」と称する）がインストールされている。モバイル端末３００は、上記アプリを通じて車両エージェント５００と情報のやり取りを行なうことができる。ユーザは、たとえばモバイル端末３００のタッチパネルディスプレイを通じて、上記アプリを操作できる。また、モバイル端末３００のタッチパネルディスプレイは、ユーザに対して情報を報知する。

車両エージェント５００は、クラウド上のデータベースにアクセスしながら処理を実行する。データベースは、ユーザに関する情報（たとえば、図２又は図３に示した電力設備の仕様）を含む。車両エージェント５００は、情報収集エージェント５１０と、予測エージェント５２０と、入札エージェント５３０とを含む。

情報収集エージェント５１０は、車両２００に関する車両情報と、ユーザに関するユーザ情報とを取得して保存するように構成される。情報収集エージェント５１０は、計測部５１１と、要求部５１２とを含む。情報収集エージェント５１０は、本開示に係る「情報収集部」の一例に相当する。

計測部５１１は、前述した電力メータ（たとえば、図２又は図３に示したスマートメータ１４３）の計測値を逐次受信する。計測部５１１は、ユーザの電力メータから、電力系統ＰＧに関するユーザの需給状況を示すユーザ情報（以下、「需給情報」と称する）を取得する。また、計測部５１１は、モバイル端末３００から車両情報（たとえば、位置、ＳＯＣ、系統接続状態、及び走行開始時刻）を取得する。

要求部５１２は、ユーザの嗜好性を示すユーザ情報（以下、「嗜好情報」と称する）をモバイル端末３００に要求する。要求部５１２は、モバイル端末３００から嗜好情報の返信を受ける。嗜好情報の詳細については後述する（図５～図７参照）。

予測エージェント５２０は、価格予測部５２１と、電力予測部５２２とを含む。予測エージェント５２０は、１日（たとえば、翌日）を所定の時間単位で区切って、区切られた時間帯ごとに電力価格、蓄電余力、及び必要電力量を予測するように構成される。所定の時間単位は、３０分程度であってもよいし、１時間以上３時間未満であってもよいし、３時間以上であってもよい。

価格予測部５２１は、気象情報（現在又は未来の気象条件を示す情報）と、市場価格情報（電力市場における電力価格を示す情報）と、電力取引プラットフォームＰＦにおける取引状況とに基づいて、電力取引プラットフォームＰＦにおける時間帯ごとの電力価格（電力の売買価格）を予測するように構成される。たとえば、価格予測部５２１は、気象予測データ（天気、気温、風など）に基づいてＶＲＥ（変動性再生可能エネルギー）発電量を予測することができる。ＶＲＥ発電量が多くなるほど電力価格は安くなる傾向がある。

電力予測部５２２は、情報収集エージェント５１０が取得した需給情報に基づいて、時間帯ごとの必要電力量を予測するように構成される。具体的には、電力予測部５２２は、たとえば蓄積された需給履歴情報（過去の需給状況を示す情報）及び気象情報（たとえば、気象予報情報）に基づいて、時間帯ごとの需要量（消費電力量）及び発電量を予測し、得られた予測データから時間帯ごとの必要電力量を算出する。必要電力量は、たとえば需要量から発電量を減算することにより算出される。需要量が多くなるほど必要電力量が多くなる。

電力予測部５２２は、情報収集エージェント５１０が取得した車両情報に基づいて、時間帯ごとの蓄電余力を予測するように構成される。車両２００がプラグイン状態のときには、車両２００がプラグアウト状態のときよりも蓄電余力が大きくなる。プラグイン状態の車両２００は、電力系統ＰＧから供給される電力をバッテリ２３０（図２）に蓄えることができる。プラグイン状態の車両２００のＳＯＣが低いほど蓄電余力は大きくなる。電力予測部５２２は、情報収集エージェント５１０が取得した走行開始時刻に基づいて、プラグイン状態の車両２００がプラグアウト状態になるタイミング（以下、「系統離脱タイミング」と称する）を予測することができる。また、電力予測部５２２は、車両２００の位置及びＳＯＣに基づいて、プラグアウト状態の車両２００がプラグイン状態になるタイミング（以下、「系統接続タイミング」と称する）を予測することができる。この実施の形態では、情報収集エージェント５１０が車両２００の位置及びＳＯＣを逐次取得する。なお、モバイル端末３００は、系統接続タイミングを示す走行終了時刻の入力をユーザに要求し、入力された走行終了時刻を車両エージェント５００へ送信してもよい。こうした形態では、電力予測部５２２が、走行終了時刻に基づいて系統接続タイミングを予測できる。

入札エージェント５３０は、電力取引プラットフォームＰＦに対して入札を行なうように構成される。入札エージェント５３０は、時間帯ごとの電力価格と、時間帯ごとの蓄電余力と、嗜好情報とに基づいて、時間帯ごとの必要電力量を購入するための入札を行なう。蓄電余力は、電力供給タイミングと電力使用タイミングとのずれを許容（吸収）する。蓄電余力が大きいほど入札の自由度は高くなる。たとえば、入札エージェント５３０は、電力需要が多くなる時間帯に使用される電力を、前もって価格の安い時間帯に購入して蓄電しておくことができる。ただし、入札エージェント５３０は、入札対象（買い入札の対象となる電力）を決める際に嗜好情報を尊重する。

入札エージェント５３０が入札を行なった後、入札結果（電力取引の結果）が電力取引プラットフォームＰＦから情報収集エージェント５１０へ送信される。電力取引プラットフォームＰＦにおいて必要電力量の一部が落札された場合には、電力予測部５２２は、落札した電力量を必要電力量から減算することにより、必要電力量を更新する。この実施の形態では、常に需要量が発電量を上回るユーザについて言及する。ユーザは、不足する電力（必要電力量）を電力取引プラットフォームＰＦで購入する。しかしこれに限られず、電力予測部５２２は、発電量が需要量を上回る場合に、必要電力量の代わりに、余剰電力量を予測するように構成されてもよい。入札エージェント５３０は、電力取引プラットフォームＰＦに対して売り入札を行なってもよい。

入札エージェント５３０は、取引条件設定部５３１と、自動入札アルゴリズム５３２とを含む。入札エージェント５３０は、ユーザの電力に関して、自動入札アルゴリズム５３２に従って電力取引の自動入札を行なうように構成される。自動入札アルゴリズム５３２は、自動入札のための処理手順を示す。自動入札アルゴリズム５３２は、各種パラメータ（たとえば、後述する価格ガード値、価格目標値、再エネ目標値、最低ＳＯＣ、目標ＳＯＣ、及び取引先条件）を含む。取引条件設定部５３１は、ユーザ情報を用いて、自動入札アルゴリズム５３２のパラメータを設定するように構成される。自動入札アルゴリズム５３２に含まれる各パラメータの設定方法については後述する（図８～図１０参照）。入札エージェント５３０は、本開示に係る「入札部」の一例に相当する。

以下、図５～図７を用いて、嗜好情報について説明する。
要求部５１２は、所定期間（以下、「対象期間」と称する）が経過するごとに、電力取引プラットフォームＰＦから受信した電力取引の結果（具体的には、電力購入単価及び購入電力率）を集計する。この実施の形態では、対象期間を１ヶ月とする。ただし、対象期間は適宜変更可能である。電力購入単価は、対象期間において入札エージェント５３０が購入した電力の単位電力量あたりの価格（円／ｋＷｈ）である。購入電力率は、対象期間において入札エージェント５３０が購入した全ての電力における再生可能エネルギーの割合（以下、「再エネ率」とも表記される）である。再生可能エネルギーの例としては、太陽光、風力、地熱、バイオマスが挙げられる。上記集計においては、対象期間における平均値が算出される。

要求部５１２は、対象期間における入札エージェント５３０による電力取引の結果をユーザに通知し、当該電力取引の結果に対してユーザが満足しているか否かを示すユーザ情報（嗜好情報）の返信をユーザに要求する。対象期間は、定期的に更新される。この実施の形態では、対象期間が経過するたびに対象期間が設定される。要求部５１２は、対象期間が経過するたびに、上記電力取引の結果の通知と、上記嗜好情報の返信要求とを繰り返し実行する。たとえば、第１対象期間が経過すると、要求部５１２が次の対象期間（第２対象期間）を設定する。さらに、要求部５１２は、第１対象期間における電力取引の結果をユーザに通知し、第１対象期間における電力取引の結果に対する上記嗜好情報の返信をユーザに要求する。

図５は、電力取引の結果をユーザに通知するとともにユーザに嗜好情報の入力を要求する画面の一例を示す図である。要求部５１２は、たとえば１月が終わって２月になると、１月分の電力取引の結果をモバイル端末３００に通知する。これにより、以下に説明する図５に示す画面がモバイル端末３００のタッチパネルディスプレイに表示される。

図５を参照して、この画面は、電力取引の結果Ｍ１１と、第１回答欄Ｍ１２と、第２回答欄Ｍ１３と、決定ボタンＭ１４とを含む。

電力取引の結果Ｍ１１は、対象期間における電力購入単価（平均値）及び再エネ率（平均値）を表示する。第１回答欄Ｍ１２は、電力取引の結果Ｍ１１に対してユーザが満足しているか否かを回答するためのチェックボックスを含む。ユーザは、チェックボックスによって、「電力購入単価が高すぎる」（以下、「第１回答項目」と称する）、「再エネ率が低すぎる」（以下、「第２回答項目」と称する）、「どちらも丁度良い」（以下、「第３回答項目」と称する）のいずれかを選択することができる。

第２回答欄Ｍ１３は、対象期間におけるバッテリ残量に関してユーザが満足しているか否かを回答するためのチェックボックスを含む。ユーザは、チェックボックスによって、バッテリ残量に関するユーザの不安の有無を選択することができる。

ユーザが決定ボタンＭ１４を操作すると、モバイル端末３００が、上記画面に対する回答結果（第１～第４回答項目のチェックの有無）を車両エージェント５００へ送信する。第１回答項目が選択されたことは、電力購入単価に対してユーザが満足していないことを意味する。第２回答項目が選択されたことは、再エネ率に対してユーザが満足していないことを意味する。第３回答項目が選択されたことは、電力取引の結果に対してユーザが満足していることを意味する。第４回答項目が選択（チェック）されたことは、バッテリ残量についてユーザが不安に感じていることを意味する。第４回答項目が選択（チェック）されていないことは、バッテリ残量についてユーザが不安に感じていないことを意味する。

図５に示す画面は、充電条件Ｍ２１と変更ボタンＭ２２とをさらに含む。
充電条件Ｍ２１は、現在の最低ＳＯＣ及び目標ＳＯＣを含む。入札エージェント５３０は、図２に示した構成を有する車両２００の最低ＳＯＣ及び目標ＳＯＣ値を設定可能に構成される。最低ＳＯＣ値は、目標ＳＯＣ値よりも低い値に設定される。車両２００において、ＥＣＵ２５０は、最低ＳＯＣ及び目標ＳＯＣに従って充電器２２０を制御する。充電器２２０によって充電されるバッテリ２３０は、入札エージェント５３０が購入した電力を用いて充電可能に構成される。最低ＳＯＣ値が設定されたＥＣＵ２５０は、プラグイン状態でバッテリ２３０のＳＯＣが最低ＳＯＣ値を下回っている場合に、バッテリ２３０のＳＯＣが最低ＳＯＣ値以上になるまでバッテリ２３０を充電する。入札エージェント５３０は、最低ＳＯＣまでの即時充電のための電力を購入する。目標ＳＯＣ値が設定されたＥＣＵ２５０は、車両２００の走行開始時刻までにバッテリ２３０のＳＯＣが目標ＳＯＣ値になるようにバッテリ２３０を充電する。ＥＣＵ２５０は、走行開始時刻から所定時間さかのぼった時刻（以下、「充電完了時刻」）に、目標ＳＯＣ値までの充電を完了させる。入札エージェント５３０は、目標ＳＯＣ値までの充電を充電完了時刻に完了させるように電力を購入する。

ユーザが変更ボタンＭ２２を操作すると、モバイル端末３００が、以下に説明する図６に示す画面を表示する。図６は、充電条件の設定画面の一例を示す図である。

図６を参照して、この画面は、充電条件Ｍ１０１と、最低ＳＯＣ入力欄Ｍ１０２と、目標ＳＯＣ入力欄Ｍ１０３と、変更ボタンＭ１０４と、戻るボタンＭ１０５とを含む。

充電条件Ｍ１０１は、最低ＳＯＣの現在値と、目標ＳＯＣ（走行開始時のＳＯＣ）の現在値とを表示する。最低ＳＯＣ入力欄Ｍ１０２は、ユーザからの最低ＳＯＣ値の入力を受け付ける。目標ＳＯＣ入力欄Ｍ１０３は、ユーザからの目標ＳＯＣ値の入力を受け付ける。ユーザは、タッチパネル操作によって、最低ＳＯＣ入力欄Ｍ１０２、目標ＳＯＣ入力欄Ｍ１０３にそれぞれ新たな最低ＳＯＣ値、目標ＳＯＣ値を入力することができる。

ユーザが変更ボタンＭ１０４を操作すると、モバイル端末３００が、最低ＳＯＣ入力欄Ｍ１０２及び目標ＳＯＣ入力欄Ｍ１０３にそれぞれ入力された最低ＳＯＣ及び目標ＳＯＣを、車両２００及び車両エージェント５００の各々へ送信する。車両２００が最低ＳＯＣ及び目標ＳＯＣを受信すると、ＥＣＵ２５０に最低ＳＯＣ及び目標ＳＯＣが設定される。これにより、新たな充電パラメータ（最低ＳＯＣ及び目標ＳＯＣ）がバッテリ２３０の充電制御に反映される。車両エージェント５００が最低ＳＯＣ及び目標ＳＯＣを受信すると、入札エージェント５３０に最低ＳＯＣ及び目標ＳＯＣが設定される。これにより、新たな最低ＳＯＣ及び目標ＳＯＣが自動入札アルゴリズム５３２に反映される。ユーザが戻るボタンＭ１０５を操作すると、図５に示した画面が再び表示される。

図５に示す画面は、取引先条件Ｍ３１と変更ボタンＭ３２とをさらに含む。ユーザが変更ボタンＭ３２を操作すると、モバイル端末３００が、以下に説明する図７に示す画面を表示する。図７は、取引先条件の設定画面の一例を示す図である。

図７を参照して、この画面は、取引先条件Ｍ２０１と、取引先入力欄Ｍ２０２と、限定ボタンＭ２０３と、優先ボタンＭ２０４と、戻るボタンＭ２０５とを含む。

取引先条件Ｍ２０１は、入札エージェント５３０に現在設定されている取引先を表示する。取引先入力欄Ｍ２０２は、ユーザからの取引先条件の入力を受け付ける。ユーザは、チェックボックスによって取引先条件を選択できる。ユーザが「再エネ」を選んだ場合には、何らかの再生可能エネルギーの売り入札を行なっていることが、取引先条件となる。ユーザが「太陽光発電」を選んだ場合には、太陽光で発電された電力の売り入札を行なっていることが、取引先条件となる。ユーザが「風力発電」を選んだ場合には、風力で発電された電力の売り入札を行なっていることが、取引先条件となる。ユーザが取引先入力欄Ｍ２０２に希望エリアを入力して「エリア指定」を選んだ場合には、希望エリアで生成された電力の売り入札を行なっていることが、取引先条件となる。希望エリアで地元を指定することで、地産地消が可能になる。ユーザが取引先入力欄Ｍ２０２に個人ＩＤを入力して「個人」を選んだ場合には、個人ＩＤで指定される個人に該当することが、取引先条件となる。個人ＩＤでユーザの身内（たとえば、親戚）を指定してもよい。

ユーザが限定ボタンＭ２０３を操作すると、自動入札の取引先が、取引先条件Ｍ２０１に入力された条件を満たす取引先に限定される。個人ＩＤで託送元を指定することで、自己託送が可能になる。

ユーザが優先ボタンＭ２０４を操作すると、取引先条件Ｍ２０１に入力された条件が、優先取引先条件として入札エージェント５３０に設定される。この場合、入札エージェント５３０は、取引先条件Ｍ２０１に入力された取引先条件（優先取引先条件）で買い入札を行ない、落札できない場合には、優先取引先条件を除外して買い入札を行なう。入札エージェント５３０は、取引先の優先順位を設定可能に構成されてもよい。

ユーザが戻るボタンＭ２０５を操作すると、図５に示した画面が再び表示される。上記では、対象期間が経過したタイミングでユーザが充電条件及び取引先条件を変更する例について説明した。ただしこれに限られず、ユーザが任意のタイミングでモバイル端末３００を操作して充電条件及び取引先条件を変更できるように、モバイル端末３００が構成されてもよい。

以上、この実施の形態に係る嗜好情報について説明した。次に、自動入札アルゴリズム５３２に含まれる各パラメータ（具体的には、価格ガード値、価格目標値、再エネ目標値、最低ＳＯＣ値、及び目標ＳＯＣ値）について説明する。入札エージェント５３０は、価格ガード値、価格目標値、再エネ目標値、最低ＳＯＣ値、及び目標ＳＯＣ値を設定可能に構成される。そして、これらのパラメータが入札エージェント５３０に設定されると、入札エージェント５３０は、以下に説明するように動作する。

入札エージェント５３０は、電力購入単価が価格ガード値を超えないように自動入札を行なう。入札エージェント５３０は、電力購入単価を価格目標値に近づけるように自動入札を行なう。価格目標値は、価格ガード値よりも低い値に設定される。入札エージェント５３０は、再エネ率を再エネ目標値に近づけるように自動入札を行なう。入札エージェント５３０は、再エネ目標値よりも価格ガード値を優先する。再生可能エネルギーは、他の電力よりも価格が高い傾向がある。ただし、気象条件及び時間帯によっては再生可能エネルギーの価格が安くなることがある。入札エージェント５３０は、電力購入単価及び価格目標値の差と再エネ率及び再エネ目標値の差とが同程度になるように自動入札を行なう。

入札エージェント５３０は、バッテリ２３０のＳＯＣが最低ＳＯＣ値を下回らないようにバッテリ２３０を充電するための電力を購入するように自動入札を行なう。入札エージェント５３０は、車両２００の走行開始時刻までにバッテリ２３０のＳＯＣが目標ＳＯＣ値になるようにバッテリ２３０を充電するための電力を購入するように自動入札を行なう。

以下、図８～図１０を用いて、自動入札アルゴリズム５３２に含まれる各パラメータの設定方法について説明する。以下では、フローチャート中の各ステップを、単に「Ｓ」と表記する。

図８は、取引条件設定部５３１によって実行される入札パラメータ設定に係る処理を示すフローチャートである。図４とともに図８を参照して、Ｓ１１では、ユーザが対象期間（先月）の電力購入単価に対して不満を持っているか否かを、取引条件設定部５３１が判断する。図５に示した画面において「電力購入単価が高すぎる」が選択された場合には、Ｓ１１においてＹＥＳと判断され、処理がＳ１２に進む。図５に示した画面において「再エネ率が低すぎる」又は「どちらも丁度良い」が選択された場合には、Ｓ１１においてＮＯと判断され、処理がＳ１３に進む。

Ｓ１２では、コストダウンのための入札条件変更が実行される。図９は、Ｓ１２の詳細を示すフローチャートである。図４とともに図９を参照して、Ｓ１２１では、電力購入単価が価格ガード値以上であるか否かを、取引条件設定部５３１が判断する。自動入札アルゴリズム５３２によってガードされるため、電力購入単価は、原則として価格ガード値を超えない。しかし、電力購入単価が価格ガード値に一致することはあり得る。電力購入単価が価格ガード値に一致する場合には（Ｓ１２１にてＹＥＳ）、Ｓ１２２において、取引条件設定部５３１が価格ガード値を下げる。これにより、自動入札アルゴリズム５３２の価格ガード値が変更される。下げ幅は、固定値（たとえば、０．５円／ｋＷｈ）であってもよいし、可変であってもよい。電力購入単価が価格ガード値未満である場合には（Ｓ１２１にてＮＯ）、処理がＳ１２３に進む。

Ｓ１２３では、電力購入単価が価格目標値以下であるか否かを、取引条件設定部５３１が判断する。電力購入単価が価格目標値を超える場合には（Ｓ１２３にてＮＯ）、Ｓ１２４において、取引条件設定部５３１が再エネ目標値を下げる。これにより、自動入札アルゴリズム５３２の再エネ目標値が変更される。下げ幅は、固定値（たとえば、５％）であってもよいし、可変であってもよい。

再エネ目標値に対して再エネ率が不足する程度が大きい場合には、入札エージェント５３０は、価格が高くても再生可能エネルギーを購入する。このため、再エネ目標値が高いほど電力購入単価が価格目標値に到達しにくくなる。上記Ｓ１２４の処理により再エネ目標値を下げることで、電力購入単価が価格目標値に到達しやすくなる。

電力購入単価が価格目標値以下である場合には（Ｓ１２３にてＹＥＳ）、Ｓ１２５において、取引条件設定部５３１が価格目標値を下げる。これにより、自動入札アルゴリズム５３２の価格目標値が変更される。下げ幅は、固定値（たとえば、０．５円／ｋＷｈ）であってもよいし、可変であってもよい。

続くＳ１２６では、対象期間（先月）のバッテリ残量についてユーザが不安に感じているか否かを、取引条件設定部５３１が判断する。図５に示した画面において第２回答欄Ｍ１３のチェックボックスがチェックされなかった場合には、Ｓ１２６においてＮＯと判断され、処理がＳ１２７に進む。

Ｓ１２７では、取引条件設定部５３１が最低ＳＯＣを下げる。これにより、自動入札アルゴリズム５３２の最低ＳＯＣ値が変更される。下げ幅は、固定値（たとえば、５％）であってもよいし、可変であってもよい。その後、車両エージェント５００は、変更後の最低ＳＯＣをモバイル端末３００を介して車両２００へ送信する。これにより、変更後の最低ＳＯＣがＥＣＵ２５０に設定される。

プラグイン状態でバッテリ２３０のＳＯＣが最低ＳＯＣ値を下回っている場合には、電力の価格によらず、車両２００において最低ＳＯＣまでの即時充電が実行される。入札エージェント５３０は、電力の価格が高くても、最低ＳＯＣまでの即時充電のための電力を購入する。このため、最低ＳＯＣが高いほど電力購入単価が高くなる傾向がある。上記Ｓ１２７の処理により最低ＳＯＣを下げることで、入札エージェント５３０は安い価格で電力を購入しやすくなる。

図５に示した画面において第２回答欄Ｍ１３のチェックボックスがチェックされた場合にはＳ１２６においてＹＥＳと判断され、最低ＳＯＣが変更されることなく、図８のＳ１２が終了する。また、Ｓ１２２、Ｓ１２４、Ｓ１２７のいずれかの処理が実行された場合にも、図８のＳ１２は終了する。そして、図８のＳ１２が終了すると、図８に示した一連の処理が終了する。

この実施の形態では、電力の単価に対して不満を示すユーザ情報を情報収集エージェント５１０が受信した場合には（図８のＳ１１にてＹＥＳ）、図９のＳ１２２、Ｓ１２４、Ｓ１２５のいずれかにおいて、自動入札により購入される電力の単価が低下するように入札エージェント５３０が自動入札アルゴリズム５３２のパラメータを変更する。これにより、ユーザが好む電力購入単価で電力を購入しやすくなる。

再び図４とともに図８を参照して、Ｓ１３では、ユーザが対象期間（先月）の再エネ率に対して不満を持っているか否かを、取引条件設定部５３１が判断する。図５に示した画面において「再エネ率が低すぎる」が選択された場合には、Ｓ１３においてＹＥＳと判断され、処理がＳ１４に進む。図５に示した画面において「どちらも丁度良い」が選択された場合にはＳ１３においてＮＯと判断され、入札条件が変更されることなく、図８に示した一連の処理が終了する。

Ｓ１４では、再エネ率アップのための入札条件変更が実行される。図１０は、Ｓ１４の詳細を示すフローチャートである。図４とともに図１０を参照して、Ｓ１４１では、再エネ率が再エネ目標値以上であるか否かを、取引条件設定部５３１が判断する。再エネ率が再エネ目標値未満である場合には（Ｓ１４１にてＮＯ）、Ｓ１４２において、取引条件設定部５３１が価格ガード値及び価格目標値を上げる。これにより、自動入札アルゴリズム５３２の価格ガード値及び価格目標値が変更される。上げ幅は、固定値（たとえば、０．５円／ｋＷｈ）であってもよいし、可変であってもよい。

電力購入単価が価格ガード値に到達する可能性がある場合には、入札エージェント５３０は価格の安い電力を優先的に購入する。また、電力購入単価及び価格目標値の差（価格目標未達分）が再エネ率及び再エネ目標値の差（再エネ目標未達分）よりも大きい場合にも、入札エージェント５３０は価格の安い電力を優先的に購入する。このため、価格ガード値及び価格目標値が低いほど再エネ率が再エネ目標値に到達しにくくなる。上記Ｓ１４２の処理により価格ガード値及び価格目標値を上げることで、再エネ率が再エネ目標値に到達しやすくなる。

再エネ率が再エネ目標値以上である場合には（Ｓ１４１にてＹＥＳ）、Ｓ１４３において、取引条件設定部５３１が再エネ目標値を上げる。これにより、自動入札アルゴリズム５３２の再エネ目標値が変更される。上げ幅は、固定値（たとえば、５％）であってもよいし、可変であってもよい。

続くＳ１４４では、対象期間（先月）のバッテリ残量についてユーザが不安に感じているか否かを、取引条件設定部５３１が判断する。Ｓ１４４の処理は、図９のＳ１２６の処理と同じである。

Ｓ１４４においてＮＯと判断されると、処理がＳ１４５に進む。Ｓ１４５では、取引条件設定部５３１が目標ＳＯＣを下げる。これにより、自動入札アルゴリズム５３２の目標ＳＯＣ値が変更される。下げ幅は、固定値（たとえば、５％）であってもよいし、可変であってもよい。その後、車両エージェント５００は、変更後の目標ＳＯＣをモバイル端末３００を介して車両２００へ送信する。これにより、変更後の目標ＳＯＣがＥＣＵ２５０に設定される。

ＥＣＵ２５０は、車両２００の走行開始時刻までにバッテリ２３０のＳＯＣが目標ＳＯＣ値になるようにバッテリ２３０を充電する。そして、入札エージェント５３０は、こうした充電のための電力を購入する。目標ＳＯＣが高いほど、対象期間において入札エージェント５３０が購入する電力量が多くなる。そして、購入する電力量が多くなるほど再エネ率は低くなる傾向がある。上記Ｓ１４５の処理により目標ＳＯＣを下げることで、再エネ率が上昇しやすくなる。

Ｓ１４４においてＹＥＳと判断されると、目標ＳＯＣが変更されることなく、図８のＳ１４が終了する。また、Ｓ１４２、Ｓ１４５のいずれかの処理が実行された場合にも、図８のＳ１４は終了する。そして、図８のＳ１４が終了すると、図８に示した一連の処理が終了する。

この実施の形態では、再エネ率（再生可能エネルギーの割合）に対して不満を示すユーザ情報を情報収集エージェント５１０が受信した場合には（図８のＳ１３にてＹＥＳ）、図１０のＳ１４２又はＳ１４３において、自動入札により購入される再生可能エネルギーの割合が上昇するように入札エージェント５３０が自動入札アルゴリズム５３２のパラメータを変更する。これにより、ユーザが好む再エネ率の電力を購入しやすくなる。

この実施の形態に係る自動入札システムは、車両エージェント５００を含む。具体的には、各ユーザの車両エージェント５００がクラウド上に設けられる。たとえば、図２に示した電力設備を保有するプロシューマＤ１に関して、車両エージェント５００は、モバイル端末３００Ａと通信しながら、プロシューマＤ１の電力設備（車両２００Ａを含む）のための電力を確保するために自動入札を行なう。図２に示した車両２００Ａ、モバイル端末３００Ａが、それぞれ図４に示した車両２００、モバイル端末３００として機能する。また、図３に示した電力設備を保有するコンシューマＤ２に関して、車両エージェント５００は、モバイル端末３００Ｂと通信しながら、コンシューマＤ２の電力設備（車両２００Ｂを含む）のための電力を確保するために自動入札を行なう。図３に示した車両２００Ｂ、モバイル端末３００Ｂが、それぞれ図４に示した車両２００、モバイル端末３００として機能する。

図１１は、この実施の形態に係る電力取引の自動入札方法を示すフローチャートである。図４とともに図１１を参照して、この実施の形態に係る電力取引の自動入札方法は、嗜好情報取得（Ｓ１）と、入札パラメータ設定（Ｓ２）と、情報収集（Ｓ３）と、予測（Ｓ４）と、入札（Ｓ５）とを含む。Ｓ１～Ｓ５の各処理は、車両エージェント５００（コンピュータ）によって実行される。

Ｓ１及びＳ２の処理は対象期間が経過するごとに実行される。Ｓ１では、情報収集エージェント５１０が、モバイル端末３００から、ユーザの嗜好性を示す嗜好情報を取得する（図５～図７参照）。Ｓ２では、取引条件設定部５３１が、上記嗜好情報を用いて、自動入札アルゴリズム５３２のパラメータを設定する。具体的には、図８に示した処理が実行される。また、ユーザが設定した充電条件（図６）及び取引先条件（図７）が、自動入札アルゴリズム５３２に反映される。取引条件設定部５３１は、ユーザが設定した充電条件及び取引先条件を満たすように、自動入札アルゴリズム５３２の最適化計画の目的関数を設定してもよい。

Ｓ３～Ｓ５の処理は、対象期間内において所定周期で繰り返し実行される。Ｓ３では、情報収集エージェント５１０が、車両情報（たとえば、位置、ＳＯＣ、系統接続状態、及び走行スケジュール）及びユーザ情報（たとえば、需給情報）を取得する。続けて、Ｓ４では、予測エージェント５２０が、時間帯ごとの電力価格、蓄電余力、及び必要電力量を予測する。必要電力量には、最低ＳＯＣ及び目標ＳＯＣに従う充電に必要な電力量が含まれる。続けて、Ｓ５では、入札エージェント５３０が、当該ユーザの電力に関して、自動入札アルゴリズム５３２に従って電力取引の自動入札を行なう。上記Ｓ２の処理により、ユーザの嗜好性が自動入札アルゴリズム５３２のパラメータに反映される。入札エージェント５３０は、Ｓ４で得た予測情報を参照して、時間帯ごとの必要電力量を購入する。

上記の電力取引の自動入札方法によれば、自動入札により、ユーザが好む条件で電力を購入しやすくなる。

［実施の形態２］
本開示の実施の形態２に係る自動入札システムについて説明する。実施の形態２は実施の形態１と共通する部分が多いため、主に相違点について説明し、共通する部分についての説明は割愛する。

図１２は、実施の形態２に係る自動入札システムの構成を示す図である。図１２を参照して、実施の形態２に係る自動入札システムは、車両エージェント５００及びモバイル端末３００（図４）に代えて車両エージェント５００Ａ及びモバイル端末６００を含む。車両エージェント５００Ａは、情報収集エージェント５１０及び入札エージェント５３０（図４）に代えて情報収集エージェント５１０Ａ及び入札エージェント５３０Ａを含む。情報収集エージェント５１０Ａは、要求部５１２（図４）の代わりに取得部５１２Ａを備える。モバイル端末６００は、たとえばタッチパネルディスプレイを具備するスマートフォンである。この実施の形態では、情報収集エージェント５１０Ａ、入札エージェント５３０Ａ、モバイル端末６００が、それぞれ本開示に係る「情報収集部」、「入札部」、「ユーザ端末」の一例に相当する。

取得部５１２Ａは、ユーザによって操作されるモバイル端末６００から、当該ユーザの嗜好性を示す嗜好情報を取得するように構成される。モバイル端末６００は、データ処理部６１０及び分析部６２０を含む。この実施の形態では、モバイル端末６００が、ユーザから音声入力を受け付けるように構成される。モバイル端末６００は、たとえばスマートスピーカを内蔵する。また、モバイル端末６００は、プロセッサと、プログラムを記憶する記憶装置とを内蔵する。モバイル端末６００においては、たとえば、プロセッサと、プロセッサにより実行されるプログラムとによって、データ処理部６１０及び分析部６２０が具現化される。ただしこれに限られず、これら各部は、専用のハードウェア（電子回路）によって具現化されてもよい。

データ処理部６１０は、ユーザからモバイル端末６００に入力された情報（たとえば、音声情報）から、ユーザの嗜好性に関する情報を抽出するように構成される。分析部６２０は、ユーザの嗜好性に関する情報を分析して、ユーザの嗜好性が価格優先／再エネ優先のいずれであるか判別するように構成される。価格優先は、再エネ率を高めることよりも電力購入単価を安くすることを好む嗜好性である。再エネ優先は、電力購入単価を安くすることよりも再エネ率を高めることを好む嗜好性である。この実施の形態に係るモバイル端末６００は、ユーザから入力された音声情報の分析結果に基づいて、ユーザの嗜好性を分類する。これにより、ユーザの嗜好性が価格優先／再エネ優先のいずれであるかを示す嗜好情報が生成される。そして、モバイル端末６００は、分析部６２０によって生成された嗜好情報を車両エージェント５００Ａ（クラウドサーバ）へ送信する。

図１３は、実施の形態２に係る自動入札システムによって実行される嗜好情報取得及び入札パラメータ設定に係る処理を示すフローチャートである。このフローチャートに示される処理は繰り返し実行される。

図１２とともに図１３を参照して、Ｓ２１では、モバイル端末６００が音声データを取得する。音声データは、ユーザからモバイル端末６００に入力される。モバイル端末６００は、たとえばユーザの会話の中からユーザの音声データを取得する。モバイル端末６００は、ユーザの声の特徴に基づいてユーザの音声を識別してもよい。

Ｓ２２では、モバイル端末６００が、前述した情報の抽出及び分析を実行する。Ｓ２２の処理により嗜好情報が生成された場合には、モバイル端末６００は、生成された嗜好情報を車両エージェント５００Ａへ送信する。モバイル端末６００は、ユーザの会話を分析した結果、たとえば、経済の話題よりも環境の話題が多いと認定した場合には、当該ユーザの嗜好性が再エネ優先であることを示す嗜好情報を生成し、環境の話題よりも経済の話題が多いと認定した場合には、当該ユーザの嗜好性が価格優先であることを示す嗜好情報を生成する。情報不足でＳ２２の処理により嗜好情報が生成されない場合には、モバイル端末６００は、車両エージェント５００Ａへ嗜好情報を送信しない。

続くＳ２３では、入札エージェント５３０Ａが、モバイル端末６００から受信した嗜好情報に基づいて、ユーザの嗜好性が価格優先／再エネ優先のいずれであるかを判断する。ユーザの嗜好性が再エネ優先である場合には（Ｓ２３にて「再エネ優先」）、Ｓ２３１～Ｓ２３２の処理が実行される。ユーザの嗜好性が価格優先である場合には（Ｓ２３にて「価格優先」）、Ｓ２４１～Ｓ２４２の処理が実行される。入札エージェント５３０Ａが嗜好情報を受信しなかった場合には（Ｓ２３にて「不明」）、入札エージェント５３０Ａによる入札パラメータ設定は実行されず、処理が最初のステップ（Ｓ２１）に戻る。

Ｓ２３１では、入札エージェント５３０Ａが自動入札アルゴリズム５３２の価格ガード値を削除する。これにより、価格ガード値が未設定になり、価格ガード（価格の上限）が解除される。続くＳ２３２では、入札エージェント５３０Ａが、自動入札アルゴリズム５３２の価格目標値、再エネ目標値、及び再エネガード値を設定する。再エネガード値が設定されると、入札エージェント５３０Ａは、再エネ率が再エネガード値を下回らないように自動入札を行なう。入札エージェント５３０Ａは、価格目標値よりも再エネガード値を優先する。入札エージェント５３０Ａは、再生可能エネルギーの価格が高くても、再エネ率が再エネガード値以上になるように自動入札を行なう。

価格目標値、再エネ目標値、再エネガード値の少なくとも１つが未設定である場合には、Ｓ２３２において、価格目標値、再エネ目標値、及び再エネガード値の各々が初期値に設定される。各初期値は、予め設定された値であり、ユーザが任意に設定できる。価格目標値、再エネ目標値、及び再エネガード値の各々がすでに設定されている場合には、Ｓ２３２において、図１０に示した処理が実行される。ただし、図１０のＳ１４２の処理は、価格目標値及び再エネガード値の各々を上げる処理に変更される。Ｓ２３２の処理により、価格目標値、再エネ目標値、及び再エネガード値の各々が更新される。Ｓ２３２の処理が実行されると、処理が最初のステップ（Ｓ２１）に戻る。

Ｓ２４１では、入札エージェント５３０Ａが自動入札アルゴリズム５３２の再エネガード値を削除する。これにより、再エネガード値が未設定になり、再エネガード（再エネ率の下限）が解除される。続くＳ２４２では、入札エージェント５３０Ａが、自動入札アルゴリズム５３２の価格ガード値、価格目標値、及び再エネ目標値を設定する。

価格ガード値、価格目標値、再エネ目標値の少なくとも１つが未設定である場合には、Ｓ２４２において、価格ガード値、価格目標値、及び再エネ目標値の各々が初期値に設定される。各初期値は、予め設定された値であり、ユーザが任意に設定できる。価格ガード値、価格目標値、及び再エネ目標値の各々がすでに設定されている場合には、Ｓ２４２において、図９に示した処理が実行される。図９に示した処理により、価格ガード値、価格目標値、及び再エネ目標値の各々が更新される。Ｓ２４２の処理が実行されると、処理が最初のステップ（Ｓ２１）に戻る。

上記図１３に示した処理が繰り返し実行されることで、ユーザの嗜好の変化に合わせて、電力取引条件（自動入札アルゴリズム５３２のパラメータ）を変えることができる。

上記実施の形態２では、モバイル端末６００が、ユーザから入力された音声情報の分析結果に基づいて、ユーザの嗜好性を分類するように構成される。こうした構成によれば、ユーザの会話に基づいて、嗜好情報（ユーザの嗜好性を示す情報）が自動的に生成される。しかしこうした構成に限られず、モバイル端末６００は、ユーザから入力された情報に基づいてユーザの行動パターンを類推し、類推されたユーザの行動パターンに基づいてユーザの嗜好性を分類するように構成されてもよい。モバイル端末６００は、図１３に示した処理に代えて、以下に説明する図１４に示す処理を実行してもよい。

図１４は、図１３に示した処理の変形例を示すフローチャートである。図１４に示す処理は、Ｓ２１及びＳ２２（図１３）に代えてＳ２１Ａ及びＳ２２Ａが採用されたこと以外は、図１３に示した処理と同じである。ただし、図１４に示す処理は、モバイル端末６００が所定データを取得したときに実行される。所定データは、ユーザの行動パターンを類推可能なデータである。以下、Ｓ２１Ａ及びＳ２２Ａについて説明する。

図１２とともに図１４を参照して、Ｓ２１Ａでは、モバイル端末６００が上記所定データからユーザの行動パターンを類推する。所定データは、検索サービスにおける検索ワードの履歴と、ＳＮＳ（Social Networking Service）にアップされた情報と、ＧＰＳ（Global Positioning System）による位置情報と、カーナビゲーションに設定された目的地の履歴との少なくとも１つから抽出された情報であってもよい。モバイル端末６００は、上記所定データに基づいて、ユーザの行動パターン（たとえば、日常でよく行く店）を特定できる。

Ｓ２２Ａでは、モバイル端末６００が、ユーザの行動パターンからユーザの嗜好情報を生成する。たとえば、ユーザが日常でよく行く店が環境に配慮した店（たとえば、自然系又はオーガニック系の店）である場合には、当該ユーザの嗜好性が再エネ優先であることを示す嗜好情報を生成し、ユーザが日常でよく行く店が環境に配慮していない店である場合には、当該ユーザの嗜好性が価格優先であることを示す嗜好情報を生成する。そして、モバイル端末６００は、生成された嗜好情報を車両エージェント５００Ａへ送信する。

上記変形例に係る自動入札システムによれば、ユーザの行動パターンに基づいて嗜好情報（ユーザの嗜好性を示す情報）が自動的に生成される。そして、ユーザの嗜好の変化に合わせて電力取引条件（自動入札アルゴリズム５３２のパラメータ）が逐次更新される。

［他の実施の形態］
上記各実施の形態では、購入電力率として再エネ率が採用されている。しかしこれに限られず、購入電力率は、対象期間において入札エージェントが購入した全ての電力における特定の再生可能エネルギー（たとえば、風力発電で生成された電力）の割合であってもよい。また、購入電力率は、対象期間において入札エージェントが購入した全ての電力のうち所定の地域で生成された電力（たとえば、地元で生成された電力）の割合であってもよい。

目標ＳＯＣの初期値は１００％であってもよい。その後、車両エージェント５００は、バッテリ残量に関するユーザの不安の有無をアンケート（図５参照）で確認しながら、ユーザが不安を感じるまで目標ＳＯＣ値を徐々に下げていき、ユーザが不安を感じない目標ＳＯＣの限界値（下限値）を探索（学習）してもよい。

自動入札アルゴリズムのパラメータは、上記各実施の形態で示したものに限られず、適宜変更可能である。入札エージェントが買い入札及び売り入札の両方の自動入札を行なう形態では、電力購入単価に代えて、式「電力単価＝電力購入単価－電力販売単価」で表わされる電力単価が採用されてもよい。あるいは、電力購入単価と電力販売単価とが別々に管理されてもよい。

図２に示したプロシューマＤ１では、太陽光パネル１１０（太陽光発電設備）で発電された電力を蓄電する蓄電装置として車載バッテリが用いられている。しかしこれに限られず、プロシューマＤ１（図１）は、太陽光発電設備で発電された電力を蓄電する蓄電装置として、定置式の蓄電装置を所有してもよい。

上記各実施の形態では、車両と車両エージェントとが直接通信せず、モバイル端末を介して両者が通信する。しかし、こうした形態には限られない。車両は、移動体通信網（テレマティクス）にアクセス可能な無線通信機（たとえば、ＤＣＭ（Data Communication Module））を備え、車両エージェントと直接的に無線通信してもよい。また、車両はＥＶＳＥを介して車両エージェントと通信してもよい。

上記各実施の形態では、ユーザ端末としてモバイル端末を採用している。しかしこれに限られず、ユーザに帰属する任意の端末をユーザ端末として採用できる。たとえば、ユーザ端末は車載端末（たとえば、ナビゲーションシステム）であってもよい。

上記実施の形態では、個人が所有する車両（ＰＯＶ）について言及した。しかしこれに限られず、ＰＯＶに代えてＭａａＳ（Mobility as a Service）車両が採用されてもよい。ＭａａＳ車両は、ＭａａＳ事業者が管理する車両である。

車両は、内燃機関を備えないＢＥＶに限られず、内燃機関を備えるＰＨＥＶ（プラグインハイブリッド車）であってもよい。車両は、乗用車に限られず、バス又はトラックであってもよい。車両は、非接触充電可能に構成されてもよい。車両は、自動運転可能に構成されてもよいし、飛行機能を備えてもよい。車両は、無人で走行可能な車両（たとえば、ロボタクシー、無人搬送車（ＡＧＶ）、又は農業機械）であってもよい。

上記各実施の形態では、車両エージェントがクラウド上に設けられている。しかしこれに限られず、車両エージェントの機能の少なくとも一部は、オンプレミスサーバ、車両、又はモバイル端末に実装されてもよい。

電力系統ＰＧは、大規模な交流グリッドに限られず、マイクログリッドであってもよいし、ＤＣ（直流）グリッドであってもよい。車両は、直流電力用の充電器又は充放電器を備えてもよい。

上記実施の形態では、Ｖ１ＧタイプのｘＥＶ（電力系統から一方的に電力の供給を受けるタイプのｘＥＶ）が採用されている。しかしこれに限られず、Ｖ２Ｇ機能（電力系統との間で双方方向に電力をやり取りする機能）とＶ２Ｈ（Vehicle to Home）機能との少なくとも一方を有するｘＥＶが採用されてもよい。車両は、充電器２２０（図２）の代わりに充放電器を備えてもよい。充放電器の機能は、車両ではなくＥＶＳＥに搭載されてもよい。充電ケーブルのコネクタに充放電器が内蔵されてもよい。図２に示したプロシューマＤ１において、制御装置１２５は、ユーザからの指示に従い、太陽光パネル１１０の発電電力を、電力系統ＰＧに対して逆潮流してもよい。最高ＳＯＣ値が設定されたＥＣＵ２５０が、バッテリ２３０のＳＯＣが最高ＳＯＣ値を超えないようにバッテリ２３０の放電制御を行なってもよい。

今回開示された実施の形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した実施の形態の説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

１００Ａ，１００Ｂ 家屋、１１０ 太陽光パネル、１４１ 分電盤、１４２ 電力負荷、１４３ スマートメータ、１５０Ａ，１５０Ｂ ＥＶＳＥ、１５２ 充電ケーブル、２００ 車両、２１０ インレット、２２０ 充電器、２３０ バッテリ、２４０ モータ、２５０ ＥＣＵ、３００ モバイル端末、５００，５００Ａ 車両エージェント、５１０，５１０Ａ 情報収集エージェント、５１１ 計測部、５１２ 要求部、５１２Ａ 取得部、５２０ 予測エージェント、５２１ 価格予測部、５２２ 電力予測部、５３０，５３０Ａ 入札エージェント、５３１ 取引条件設定部、５３２ 自動入札アルゴリズム、６００ モバイル端末、６１０ データ処理部、６２０ 分析部、ＰＦ 電力取引プラットフォーム、ＰＧ 電力系統。

Claims (10)

1. コンピュータを含む自動入札システムであって、
   前記コンピュータは、
   ユーザの電力に関して、自動入札アルゴリズムに従って電力取引の自動入札を行なう入札部と、
   前記ユーザの嗜好性を示すユーザ情報を取得する情報収集部とを備え、
   前記入札部は、前記ユーザ情報を用いて、前記自動入札アルゴリズムのパラメータを設定するように構成される、自動入札システム。
2. 前記情報収集部は、所定期間における前記入札部による電力取引の結果を前記ユーザに通知し、当該電力取引の結果に対して前記ユーザが満足しているか否かを示す前記ユーザ情報の返信を前記ユーザに要求するように構成される、請求項１に記載の自動入札システム。
3. 前記電力取引の結果は、前記所定期間において前記入札部が購入した電力の単価と、前記所定期間において前記入札部が購入した電力における所定電力の割合とを含み、
   前記電力の単価に対して不満を示す前記ユーザ情報を前記情報収集部が受信した場合には、自動入札により購入される前記電力の単価が低下するように前記入札部が前記自動入札アルゴリズムのパラメータを変更し、
   前記所定電力の割合に対して不満を示す前記ユーザ情報を前記情報収集部が受信した場合には、自動入札により購入される前記所定電力の割合が上昇するように前記入札部が前記自動入札アルゴリズムのパラメータを変更する、請求項２に記載の自動入札システム。
4. 前記所定期間は、前記所定期間が経過するたびに設定され、
   前記情報収集部は、前記所定期間が経過するたびに、前記電力取引の結果の通知と、前記ユーザ情報の返信要求とを繰り返し実行するように構成される、請求項２又は３に記載の自動入札システム。
5. 前記ユーザによって操作されるユーザ端末をさらに含み、
   前記情報収集部は、前記ユーザ端末から前記ユーザ情報を取得するように構成され、
   前記ユーザ端末は、前記ユーザから入力された情報を用いて前記ユーザ情報を生成し、生成された前記ユーザ情報を前記コンピュータへ送信するように構成される、請求項１に記載の自動入札システム。
6. 前記ユーザ端末は、前記ユーザから入力された音声情報の分析結果に基づいて、前記ユーザの嗜好性を分類するように構成される、請求項５に記載の自動入札システム。
7. 前記ユーザ端末は、前記ユーザから入力された情報に基づいて前記ユーザの行動パターンを類推し、類推された前記ユーザの行動パターンに基づいて前記ユーザの嗜好性を分類するように構成される、請求項５に記載の自動入札システム。
8. 前記ユーザの車両は、前記入札部が購入した電力を用いて充電可能な蓄電装置を備え、
   前記入札部は、前記車両に搭載された蓄電装置の目標ＳＯＣ値を設定可能に構成され、
   前記入札部は、前記車両の走行開始時刻までに前記蓄電装置のＳＯＣが前記目標ＳＯＣ値になるように前記蓄電装置を充電するための電力を購入するように構成される、請求項１～７のいずれか一項に記載の自動入札システム。
9. 前記入札部は、前記蓄電装置の最低ＳＯＣ値を設定可能に構成され、
   前記入札部は、前記蓄電装置のＳＯＣが前記最低ＳＯＣ値を下回らないように前記蓄電装置を充電するための電力を購入するように構成される、請求項８に記載の自動入札システム。
10. コンピュータが、ユーザの嗜好性を示すユーザ情報を取得することと、
    前記コンピュータが、前記ユーザ情報を用いて、自動入札アルゴリズムのパラメータを設定することと、
    前記コンピュータが、前記ユーザの電力に関して、前記自動入札アルゴリズムに従って電力取引の自動入札を行なうことと、
    を含む、電力取引の自動入札方法。

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