JP5803547B2 - 充電配車計画システム - Google Patents
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Description
そこで、本発明は、上記のような点に着目してなされたもので、電池の劣化を抑制する充電制御を行うことを目的とする。
次に、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。
図1は、本発明の第1の実施形態を示す充電配車計画システムの全体構成を示すブロック図である。
(構成)
充電配車計画システム1は、共同使用する複数の電気自動車10と、各電気自動車10に搭載される電池11を充電する充電装置30とを備えている。また充電配車計画システム1は、各電気自動車10の充電及び配車を制御するデータセンター50と、データセンター50に通信回線を介して接続された利用者端末60とを備えている。
また、各電気自動車10は、各種演算処理を行う演算装置15を備えている。この演算装置15には、記憶装置16が接続されていると共に、入力装置17及び出力装置18が接続されている。さらに、演算装置15には外部機器との間で通信を行う通信装置19を備えている。
ここで、ボタン・スイッチ17aは、ステアリング、アクセル、ブレーキ、エアコン、ワイパー、ウィンカー、シフトポジション、ライト等の各種切り替えを行うボタンやスイッチで構成されている。ステアリング装置17bは、電気自動車の進行方向を制御するもので、操舵角情報、操舵トルク情報等が出力される。
出力装置18は、電気自動車の動きに変化を与えたり、運転者や外界に情報を発信したりするものであり、アクチュエータ18a、モーター・インバータ18b、ディスプレイ18c及びスピーカ18dを備えている。
そして、出力装置18には、演算処理装置からの各種信号がD/A変換器21を介して入力される。
そして、演算装置15は、機能ブロック図で表すと図2に示すように構成される。すなわち、演算装置15は、車両制御部15a、電池残量検出部15b、充放電制御部15c及び充放電回路部15dを備えている。
充放電制御部15cは、車両制御部15aあるいは充電装置30からの指令により、後述する充放電回路部15dへ電池及びモーター発電機に対して充放電の制御指令値を与える。
演算装置32には、記憶装置33と通信装置34とが接続されている。記憶装置33は、演算装置32で実行する充電制御処理を行うプログラムを記憶していると共に、充電制御処理時の電流変化や電圧変化等の充電履歴情報を記憶する。通信装置34は、電気自動車10の通信装置19との間で、電池11の充電状態を表す情報を取得すると共に、充電電力情報を通信装置19へ送信する。
予約受付部51aでは、利用者端末60からトリップ予約の予約情報を取得し、取得した予約情報の利用時間帯から次回トリップのトリップ出発時刻を決定する。また、予約受付部51aは、取得した予約情報を消費電力算出部51c及び充電配車計画部51dへ伝達する。
ここで、充電コスト算出テーブルは、ターゲットSOCと充電速度を様々に設定して充電した場合の実際の電池の劣化結果を予め実験等によって求めてテーブル化したものである。この充電コスト算出テーブルは、図5に示すように、横軸に単位時間当たりの充電電気量である充電速度[Ah]を取り、縦軸にターゲットSOC[%]を取った特性線L1〜L4で分割される5段階の領域CCa〜CCeが設定されている。
また、特性線L2は、充電速度が“0”の状態で、所定値Ts1よりやや大きな値である所定値Ts2となり、その後充電速度が増加するにつれてターゲットSOCが特性線L1より緩やかな勾配で減少し、充電速度が10[Ah]を超えたときに、比較的急な勾配でターゲットSOCが減少し、その後、充電速度が15[Ah]より増加すると比較的緩やかにターゲットSOCが低下するS字状曲線に設定されている。
また、特性線L4は、充電速度が0[Ah]であるときには100%に近い所定値Ts4となり、その後充電速度が増加するにつれて緩やかにターゲットSOCが減少し、充電速度が15[Ah]を越えるとターゲットSOCが比較的急に減少するように設定されている。
また、充電配車計画部51dでは、1つのトリップ予約に対して配車可能な電気自動車10が複数台あるときには、充電コストが最小の電気自動車を配車として決定する。この場合、算出した充電コストを加えた累積充電コストが一番低い電気自動車10を選択して配車する電気自動車を決定するようにしてもよい。このように各電気自動車の累積充電コストのうち最小の累積充電コストの電気自動車を配車することにより、累積充電コストのパラツキを抑制することができる。
このステップS10では、全ての電気自動車について利用可能判断が完了したか否かを変数Nが所定値に達したか否かで判定し、未だ利用可能判断が完了していないときには前記ステップS7に戻り、全ての電気自動車について利用可能判断が完了したときには、ステップS11に移行する。
ステップS16では、配車可能な全ての電気自動車について、充電速度とターゲットSOCとをもとに図3に示す充電コスト算出テーブルを参照して充電コストを算出してからステップS17に移行する。
一方、前記ステップS17bの判定結果が、配車可能な電気自動車台数が複数台であるときには、ステップS17eに移行して、配車可能な各電気自動車のうち充電コストが最小となる電気自動車を配車として決定してから前記ステップS17dに移行する。
また、ステップS18の判定結果が、配車を決定した電気自動車10の変更があるときには、ステップS20に移行して、予約配車変更通知を通信装置53から利用者端末60の通信装置65へ送信して、演算装置61で、予約配車変更通知を表示装置63に表示してからステップS21に移行する。
ステップS24では、充電装置30による充電を停止する充電停止指示を該当する電気自動車10に対して送信してから前記ステップS1に戻る。
次に、上記第1の実施形態における動作を説明する。
カーシェアリングを利用する利用者がトリップ予約を行うには、利用者端末60の入力装置62を操作してトリップ予約の開始情報を入力すると、演算装置61によって所定様式のトリップ予約シートが表示装置63に表示される。このため、利用者が入力装置62を使用して、表示されたトリップ予約シートに記載されている使用時間帯、走行経路、走行距離、目的地等の予約情報を入力する。
データセンター50では、その演算装置51で、図4の充電配車制御処理を実行しており、この充電配車制御処理では、予約情報を受信するまでは、予約待機状態となっている(ステップS1)。
そして、算出した必要消費電力Wncに深放電とならない必要最低限の蓄電量に相当する電力閾値Wbを加算した合計電力Wtを蓄電最大容量で除してターゲットSOC[%]を算出する(ステップS3)。そして、算出したターゲットSOC[%]を記憶装置52の該当するトリップ予約の予約情報格納領域に記憶する。
しかしながら、電気自動車EV300Bについては、返却時刻TBがトリップ開始時刻TSに近く、且つ充電状態(SOC)が低い。したがって、電気自動車EV300Bを最大充電速度で充電したとしても図6で一点鎖線図示のようにトリップ開始時刻TSでターゲットSOCより遥かに下回ることになる。このため、電気自動車EV300Bについては配車不可能車として判断される。
そして、配車可能車登録領域に記憶されている識別情報の各電気自動車について充電速度を算出する(ステップS15)。
このとき、配車可能な電気自動車が1台であるので、充電配車決定処理では、該当する電気自動車を配車として決定する(ステップ17c)。そして、演算装置51は、通信装置53を介して配車する電気自動車の識別情報を含めた予約完了通知を利用者端末60に送信する。利用者端末60では、通信装置65で予約完了通知を受信すると、演算装置61によって、予約完了通知を記憶装置64の予約情報記憶領域に記憶するとともに、予約完了通知を表示装置63に表示する。これによって、トリップ予約が完了したことを利用者が確認することができる。
データセンター50の通信装置53で電気自動車EV300Aからの充電準備完了指令を受信すると、演算装置51は、配車対象となる電気自動車が返却されたものと判断して、通信装置53を介して充電速度CVAを電気自動車EV300Aへ送信する。
そして、電池11の充電状態(SOC)がターゲットSOCに達すると、ステップS23からステップS24に移行して、通信装置53を介して電気自動車EV300Aに充電終了指示を送信する。
ところが、電気自動車EV300Aが使用可能状態となってから、次の利用者の到着が所定時間以上遅れた場合に、電気自動車EV300Aが満充電状態に近い状態にある場合には、利用者に利用遅延によるキャンセルもしくは予約時刻の再設定を通知する。そして、電気自動車EV300Aに対して、一時的に電池11を放電して満充電状態から離脱させる処理を行って、電池11の劣化防止を行うことが望ましい。
この場合、残りの2台については、図7に示すように、返却時刻が返却時刻TAよりやや遅い返却時刻TCで充電状態(SOC)が電気自動車EV300Aの半分程度の電気自動車EV300Cと、この電気自動車EV300Cより遅い返却時間TDで充電状態(SOC)が電気自動車EV300Aより高い電気自動車EV300Dとが存在しているものとする。
このように電気自動車EV300Dが配車として決定されると、その後は、前述した配車可能な電気自動車が1台である場合と同様に、電気自動車EV300Dに対して充電制御処理が行われる。
その後、ステップS17の充電配車決定処理で、図5のステップS17aからステップS17fに移行して、各トリップ予約と各電気自動車の全ての組合せについて、充電コストの合計値CCtを算出し、この合計値CCtが最小となる組合せを各トリップ予約に対する配車として決定する。
この予約条件の変更通知には、予約受付ができない旨の通知を含むとともに、予約時間帯のトリップ開始時刻に配車可能な現在の電気自動車とそのトリップ開始時刻における充電状態とを表す一覧情報を含めることが好ましい。
上記第1の実施形態によると、次のような効果を奏する。
(1)充電配車計画システムは、共同使用する複数の電気自動車の充電制御及び配車制御を行う。電池残量検出部15bは、前記各電気自動車の電池の電池残量を検出する。予約受付部51aは、次回利用者の電気自動車を利用するトリップ予約の予約情報を受付け、次回トリップのトリップ出発時刻を決定する。消費電力算出部51cは、前記予約情報に基づいて次回トリップで必要とする必要消費電力を見積もる。充電配車計画部51dは、前記電池残量と前記必要消費電力と前記予約情報とに基づき、前記トリップ出発時刻までに必要とする前記必要消費電力を前記電池に蓄電可能な電気自動車を選択して配車可能車とし、選択された配車可能車から電池劣化に与える影響度合いである電池劣化コストに基づいて配車を決定し、前記トリップ出発時刻までに前記必要消費電力を蓄電するように充電する。
このため、電気自動車を共同使用する場合に、利用者の利便性を損なうことなく配車できるとともに、電池の劣化を抑制できる。
このため、電池の劣化を抑制した充電制御を行える。
(3)上記充電配車計画部51dは、複数のトリップ予約と、対応可能な複数の電気自動車とが存在する場合に、電池劣化コストとなる充電コストの合計値が最小となるようなトリップ予約と電気自動車の組合せを選定して配車を決定し、配車を決定した各電気自動車に対して充電コストが最小となるような充電速度で充電する。
このため、複数のトリップ予約がある場合に、複数の電池の劣化を抑制しつつ最良の充電制御を行なえる。
このため、次回のトリップ時に深放電状態となる可能性を抑制することができ、利用者の利便性を損なうことなく、電池劣化を抑制することができる。
なお、上記図4の処理において、ステップS1の処理が予約受付部51aに対応し、ステップS2の処理が消費電力算出部51cに対応し、ステップS3〜ステップS24の処理が充電配車計画部51dに対応している。
次に、本発明の第2の実施形態について図面を参照して説明する。なお、上記第1の実施形態と同様の構成については同一の符号を付し、その詳細説明はこれを省略する。
(構成)
この第2の実施形態では、電気自動車10の演算装置15が、図10に示すように、車両制御部15a、電池残量検出部15b、充放電制御部15c及び充放電回路部15dの他に利用履歴記録部15fを備えている。
運転係数決定部51eは、電気自動車10の利用履歴記録部15fで蓄積した運転履歴情報を取得し、取得した運転履歴情報を分析することで、利用者の次回トリップにおける消費電力を予測する。
例えば、平均値に近い利用者の場合は、運転係数を1.0に設定し、平均より消費電力が多い利用者の場合にはその乖離の程度に応じて10%電力消費が多ければ運転係数を1.1に設定し、50%電力消費が多ければ運転係数を1.5に設定する。逆に、平均より消費電力の少ない利用者の場合には、その乖離の程度に応じて同様に10%電力消費が少なければ運転係数を0.9に設定し、50%電力消費が少なければ運転係数を0.5に設定する。
電池劣化解析部51fは、電池の入出力電流、電圧の履歴、充電状態(SOC)の履歴、内部抵抗値履歴等の電池内の特性値の履歴を記録、解析することにより、電池の劣化状態を把握するものである。
このステップS33では、例えば全地球測位システム(GPS)の信号を利用して地図上に車両位置をマッピングする機能を有するカーナビゲーション装置から緯度軽度、高度、走行経路等の走行情報を取得し、記憶装置16の利用履歴記憶領域に記憶してからステップS34に移行する。
ステップS35の判定結果が運転を終了しておらず、運転状態を継続しているときには、前記ステップS32に戻り、運転を終了したときには、ステップS36に移行する。このステップS36では、記憶装置16の利用履歴記憶領域に記憶されている基本情報、走行情報及び電池負荷情報をデータセンター50にアップロードしてから利用履歴記録処理を終了する。
また、データセンター50の演算装置51では、電池劣化解析処理及び運転係数決定処理を実行する。
このステップS42では、参照した時系列の電池情報を分析して、対象とする電気自動車の電池の劣化状態を算出する。具体的には、電池の電流入出力履歴や、内部抵抗値の時系列変化といった値を分析することで、前述した電池の最大蓄電量が新品のころからどれだけ劣化しているかを表す電池劣化度合いΔdecを算出する。そして、算出した電池劣化度合いΔdecを電池劣化データベース56へ該当する電気自動車の識別情報とともに記憶する。
この運転係数算出処理は、具体的には、前述したように分類されたトリップ群のそれぞれに対し、平均的電費傾向からの乖離度を係数化する。すなわち、分類された各トリップ群の電費PCの平均値を標準的な標準電費PCsで除して標準電費からの乖離度を表す運転係数DC(=PC/PCs)を算出し、算出した運転係数DCを利用者に固有の識別情報とともに運転係数データベース57に記憶する。なお、運転係数データベース57には、新規利用者についての各トリップ群の運転係数DCは平均値である“1”が設定される。
すなわち、図15の充電配車計画処理では、前述したステップS1及びステップS2間に予約情報に含まれる利用者情報及び走行経路又は目的地をもとに運転係数データベース57を参照してトリップ予約に類似するトリップ群の利用者の運転係数DCを取得するステップS61が介挿されている。そして、ステップS2で予約情報に基づいて算出した必要消費電力Wncに運転係数DCを乗算して必要消費電力補正値Wncaを算出し、この必要消費電力補正値Wncaを必要消費電力として設定する。
また、ステップS16及びステップS17間に電池劣化データベース56から電池劣化度合いΔdecを取得するステップS62が介挿されている。
次に、上記第2の実施形態の動作を説明する。
カーシェアリングの利用者は、トリップ予約を行って、トリップを開始する毎に、乗車した電気自動車10の演算装置15で実行される図12の利用履歴記録処理で、日時、気温、天候等の基本情報と、緯度経度、高度、走行経路、渋滞等の走行情報とが運転履歴情報として記憶装置16の運転履歴情報記憶領域に記憶される。また、利用履歴記録処理では、走行速度、アクセル開度、エアコン使用料、入出力電流、電圧等の電池負荷情報が電池履歴情報として記憶装置16の電池履歴情報記憶猟期に記憶される。そして、トリップ終了後に、運転履歴情報がデータセンター50のトリップ記録データベース54にアップロードされ、電池履歴情報がデータセンター50の電池情報履歴データベース55にアップロードされる。なお、電池履歴情報としては、定期的に電池情報履歴データベース55にアップロードするようにしてもよい。
そして、データセンター50の演算装置51では、トリップ記録データベース54に利用者毎の運転履歴情報が格納される毎に、運転履歴情報に基づいて運転係数決定処理を実行する。この運転係数決定処理では、運転履歴情報に基づいてトリップ特徴解析を行って、過去のトリップ群のうちの対応するトリップに分類し、分類されたトリップ群について、各トリップの電費(電力消費率)の平均値を予め設定された当該トリップでの標準的な標準電費DCsで除して標準電費DCsとの乖離度を表す運転係数DCを算出し、算出した運転係数DCを運転係数データベース57に格納する。
そして、予約情報に基づいて算出した必要消費電力Wncに運転係数DCを乗じて必要消費電力補正値Wncaを算出し、算出した必要消費電力補正値Wncaを必要消費電力Wncとして設定する(ステップS2)。
そして、必要消費電力Wncに基づいてターゲットSOCを算出し(ステップS3)、このターゲットSOCに基づいて、前述した第1の実施形態と同様の配車可能車抽出処理を行って、トリップ予約の出発時刻までにターゲットSOCまで充電可能な配車可能電気自動車を抽出する。
この充電配車処理では、図16に示すように、配車可能な電気自動車10の台数が1台であるときには、利用者の利便性を優先させて電気自動車10の電池劣化度合いΔdecを考慮せずに配車を決定する。
しかしながら、複数台の配車可能な電気自動車10のうち電池劣化度合いΔdecが予め設定された想定電池劣化度合いΔdecsを超えた電気自動車が存在する場合には、該当する電気自動車を除外した電気自動車のうち充電コストが最小の電気自動車を配車として決定する。
また、同時刻帯に複数例えば3つのトリップ予約があり、これらトリップ予約に対して同数の配車可能な電気自動車が存在する場合を図17及びステップS18について説明する。
しかしながら、例えば電気自動車EV1300Aの電池劣化度合いΔdecが大きい場合には、上述した図17の場合には必要充電速度が比較的大きくなり、電池劣化が加速されることになる。
上記第2の実施形態は、前述した第1の実施形態の効果に加えて、次のような効果を奏する。
(1)トリップ予約に対して配車可能な電気自動車の電池劣化度合いを分析・取得する電池劣化解析部51fを備え、充電配車計画部51dで電池劣化度合いに基づいて電池劣化コスト(充電コスト)を算出する。このため、電池劣化度合いが異なる複数の電気自動車が存在する場合に、電池劣化度合いに応じた充電配車制御を行うことができ、配車対象となる電気自動車の電池劣化を抑制することができる。
なお、上記第1及び第2の実施形態においては、充電装置30として電源接続線を有する有線方式の充電装置を適用した場合について説明した。しかしながら、本発明は有線方式に限定されるものではなく、無線方式の充電装置を適用することもできる。この無線方式の充電装置としては、電磁誘導方式、電波方式、磁界共鳴方式の3方式があるが、何れの方式を採用してもよい。
11 電池
12 AC/DC変換器
13 受電装置
14 受電コネクタ
15 演算装置
15a 車両制御部
15b 電池残量検出部
15c 充放電制御部
15d 充放電回路部
15e モータ発電機
16 記憶装置
17 入力装置
18 出力装置
19 通信装置
20 AD変換器
21 DA変換器
30 充電装置
31 給電装置
32 演算装置
32a 電力供給部
32b 充電制御部
33 記憶装置
34 通信装置
50 データセンター
51 演算装置
51a 予約受付部
51b 電池残量取得部
51c 消費電力算出部
51d 充電配車計画部
52 記憶部
53 通信装置
60 利用者端末
61 演算装置
62 入力装置
63 表示装置
64 記憶装置
65 通信装置
15f 利用者履歴記録部
51e 運転係数決定部
51f 電池劣化解析部
Claims (5)
- 共同使用する複数の電気自動車の充電制御及び配車制御を行う充電配車計画システムであって、
前記各電気自動車の電池の電池残量を検出する電池残量検出部と、
次回利用者の電気自動車を利用するトリップ予約の予約情報を受付け、次回トリップのトリップ出発時刻を決定する予約受付部と、
前記予約情報に基づいて次回トリップで必要とする必要消費電力を見積もる消費電力算出部と、
現在の配車可能な電気自動車の電池劣化度合いを分析・取得する電池劣化解析部と、
前記電池残量と前記必要消費電力と前記予約情報とに基づき、前記トリップ出発時刻までに必要とする前記必要消費電力を前記電池に蓄電可能な電気自動車を選択して配車可能車とし、選択された配車可能車から電池劣化に与える影響度合いである電池劣化コストに基づいて配車を決定し、前記トリップ出発時刻までに前記必要消費電力を蓄電するように充電する充電配車計画部とを備え、
前記充電配車計画部は、前記電池劣化度合いが大きい電気自動車に対して最小の電池劣化コストとなるように電気自動車とトリップ予約との組合せを選定して配車を決定し、配車を決定した電気自動車に対して当該電池劣化コストが最小となる充電速度及び充電量で充電する
ことを特徴とする充電配車計画システム。 - 前記充電配車計画部は、前記トリップ出発時刻までに必要消費電力が蓄電可能な電気自動車が複数選択された場合に、前記電池劣化コストが最小となる電気自動車を選択することを特徴とする請求項1に記載の充電配車計画システム。
- 前記充電配車計画部は、複数のトリップ予約と、対応可能な複数の電気自動車とが存在する場合に、前記電池劣化コストの合計値が最小となる電気自動車と前記トリップ予約との組合せを選定して配車を決定し、配車が決定された電気自動車に対して前記電池劣化コストが最小となるような充電速度及び充電量で充電することを特徴とする請求項1に記載の充電配車計画システム。
- 前記充電配車計画部は、前記消費電力算出部で算出した必要消費電力と、電気自動車利用後の電池残量が深放電領域とならない最低必要電力量との合計値を目標充電状態として決定し、前記トリップ出発時刻までに前記目標充電状態に到達可能な電気自動車を選択して配車を決定することを特徴する請求項1乃至3の何れか1項に記載の充電配車計画システム。
- 電気自動車利用者の過去の電気自動車利用時の消費電力量を、移動経路、移動高度、移動速度、天候情報、モーター電力使用量、補機類電力消費量の少なくとも何れか1つ又は複数と組合せて運転履歴として記憶する利用者運転履歴記録部と、
該運転履歴を分析し、走行距離、利用時間、走行経路の少なくとも1つ又は複数から算出される平均式な消費電力に対する利用者個人の消費電力増減傾向を運転係数として算出する運転係数決定部とをさらに備え、
前記充電配車計画部は、前記消費電力算出部から得られた消費電力に前記運転係数を加味して目標充電状態を決定することを特徴とする請求項1乃至4の何れか1項に記載の充電配車計画システム。
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