JP6125358B2 - 充電システム及び充電システムの構築方法 - Google Patents

Description

本実施形態は、充電システム及び充電システムの構築方法に関する。

従来の充電設備の第１の例として、充電時間の設定後に充電開始操作で電力供給を開始し、設定された前記充電時間の終了とともに電力供給を停止し、その間に電力量計が出力する検出信号に基づいて充電料金の金額を算出する電気車両用充電装置がある。

さらに、第２の例として、充電装置と通信回線で接続された制御装置が時間経過に応じた電力消費を予想した負荷曲線を作成し、負荷曲線の表す電力需要が低い時間帯に充電開始時刻を決めて充電装置に通知する電気供給制御システムがある。

さらに、第３の例として、集合住宅や賃貸駐車場などでの複数台の電動車両に普通充電を行う１以上のコンセント口を有する電力供給手段と、充電指示情報を入力可能とする情報入力手段、情報表示手段、利用者から料金を回収する料金回収手段を有する操作端末機と、記憶装置と演算装置を有し、前記情報入力手段から入力された充電指示情報を記憶し、コンセント口毎に、充電開始時刻Ｃ１、充電終了時刻Ｃ２および充電料金を含む充電予約情報を計算し、充電予約情報に基づき前記電力供給手段による通電を制御する制御部を備え、充電指示情報には充電時間Ａが含まれ、前記制御部が充電時間Ａに基づき充電開始時刻Ｃ１、充電終了時刻Ｃ２および充電料金を計算することで、使用した電力料金を低コストで回収でき、負荷平準化機能を有する電動車両用充電装置がある。

特許第３４４２６４９号公報 特開２００７−２９５７１７号公報 特開２０１０−１１００４４号公報

しかしながら、第１例では、設定した充電時間で電力供給を行い使用した電力量に基づく充電料金を課金するものであるため、時間帯別に電力料金が変化する場合に電動車両の充電時間の設定を充電料金が最小となるにようにはできない。

第２例では、複数台の電動車両の充電を負荷曲線の表す電力需要が低い時間帯に充電開始時刻を決めて充電装置に通知するが、複数台の各電動車両の運用時間を考慮した各運用開始時刻までの充電完了が困難となり各電動車両の運用に支障が生じる可能性がある。
第３例では、複数台の電動車両の運用や必要充電量を考慮して、充電設備の導入コストを低減する充電器の容量や台数等の充電設備の設計ができない。

主に公共や事業を目的に電動車両を複数台所有する事業者は、複数台の電動車両を各電動車両の運用時間外に運用開始時刻までに充電完了するための充電設備が必要となる。充電設備費用を低減するためには、電動車両の台数や運用時間等の条件に応じた必要最低限の充電器の容量や台数で構成する充電設備を設計する必要がある。さらに充電設備で電動車両を充電する時には、各電動車両の運用開始までに確実に充電完了し、かつ、電動車両の充電を最小の電力料金で行うことが必要となる。

そこで本発明の目的は、最適に運用可能な充電システム及び充電システムの構築方法を提供することにある。

実施形態によれば、充電システムは、１台以上の充電器と、コントローラとを備える。前記充電器は、１台以上の電動車両の運用時間帯以外の時間帯において、前記電動車両の充電を完了させることが可能な必要最小量となる種別毎の台数を最適化アルゴリズムにより決定される。前記コントローラは、前記電動車両が使用する充電器の割り当てと充電開始時刻と充電必要量とを含む充電計画にしたがって、前記充電器のオンオフを制御する。

第１の実施形態に係る充電設備の一例となる構成図。 第２の実施形態に係る充電設備の設計例となるフローチャート。 第２の実施形態に係るＧＡのパラメータの一例を示す図。 第２の実施形態に係るＧＡの解構造の一例を示す図。 第２の実施形態に係る電動車両の仕様例を示す図。 第２の実施形態に係る充電設備の最適化プロセスの結果を示すグラフ。 第３の実施形態に係る充電計画の解表現の一例を示す図。 第３の実施形態に係るＴＳ法による充電計画の策定例となるフローチャート。 第３の実施形態に係る時間帯別電力料金の表。 第３の実施形態に係るＴＳ法による計算結果を示す図。

以下、本実施形態について、図面を参照して具体的に説明する。
（第１の実施形態）
第１の実施形態は、最適に運用可能な充電設備（充電システム）１に関する。第１の実施形態に係る充電設備１の構成について説明する。図１は、第１の実施形態に係る充電設備１の一例となる構成図である。充電設備１は、１台以上の充電器１０ａ、１０ｂ、１０ｃと、１台以上の蓄電池１１と、発電装置１２と、充電設備コントローラ１３とを備える。なお、発電装置１２は、燃料費が不要な太陽光発電装置等を想定するが、発電装置１２は、どのような種類の発電装置であってもよい。なお、発電装置１２は、充電設備１の内に無くてもよい。なお、充電設備１は、蓄電池１１と、発電装置１２とを必ずしも備えていなくてもよい。

充電設備１は、受電点１６で商用電力系統１５と連系している。商用電力系統１５と充電設備１との連系は、交流であっても直流であってもよい。充電設備１が商用電力系統１５と交流電力で連携する場合は、蓄電池１１は、交流電力と直流電力とを変換する交直変換器１４が接続される。発電装置１２の発電出力が直流の場合には、発電装置１２も交直変換器が接続される。
以降、商用電力系統１５と充電設備１とが交流電力で連系する場合を想定して、充電設備１の作用について説明する。
蓄電池１１は、交直変換器１４が接続されているため、充電設備１は、商用電力系統１５から受電する交流電力を交直変換器１４で直流電力に変換して蓄電池１１に充電することができる。さらに、充電設備１は、蓄電池１１に充電している直流電力を交直変換器１４で交流電力に変換して商用電力系統１５側に放電することができる。充電器１０ａ、１０ｂ、１０ｃが消費する電力は、商用電力系統１５から受電点１６を通過して充電設備１が受電した電力と、蓄電池１１が放電した電力と、発電装置１２が発電出力した電力の合計となる。

充電設備コントローラ１３は、受電点１６の受電電力値（つまり、充電設備１が商用電力系統１５から受電する電力の値）と、充電器１０ａ、１０ｂ、１０ｃの消費電力値と、蓄電池１１の充電と放電の電力値と蓄電残量値、発電装置１２の発電電力値が通信線１７を介して入力される。
充電設備コントローラ１３は、通信線１７を介して蓄電池１１の充電（入力）と放電（出力）を制御する。充電設備コントローラ１３は、受電点１６の受電電力値を入力し、受電電力の目標値と比較して蓄電池１１の充電／放電の指令を生成する。充電設備コントローラ１３が蓄電池１１の充電／放電の指令を通信線１７を介して蓄電池１１に送出すると、蓄電池１１は、充電／放電の指令に追従した充電または放電を出力する。蓄電池１１の放電電力が増加すると、商用電力系統１５からの受電電力は減少する。一方、蓄電池１１の充電電力が増加すると、商用電力系統１５からの受電電力は増加する。例えば、充電設備コントローラ１３は、商用電力系統１５からの受電電力値を受電点１６で計測することで、充電設備１の商用電力系統１５からの受電電力が充電設備１の契約電力値を超える場合に、放電の指令を蓄電池１１に送出するようにしてもよい。つまり、充電設備コントローラ１３は、契約電力値との関係で商用電力系統１５からの受電電力で足りない分を蓄電池１１で調整すればよい。

充電設備コントローラ１３は、充電計画２０を計算して記憶保存している。充電計画２０は、少なくとも電動車両３０ａ、３０ｂ、３０ｃが使用する充電器１０ａ、１０ｂ、１０ｃの割り当てと、電動車両３０ａ、３０ｂ、３０ｃの充電開始時刻と、電動車両３０ａ、３０ｂ、３０ｃの充電必要量の情報とを含む。なお、充電開始時刻は、電動車両３０ａ、３０ｂ、３０ｃを運用時間帯以外の時間帯で充電し、電動車両３０ａ、３０ｂ、３０ｃそれぞれの充電必要量を運用開始時刻前に充電完了できるように計算されている。ここで、電動車両とは、電気自動車や電動二輪車等の車両に二次電池を搭載し二次電池に外部から充電した電力で走行動力を得る車両を表す。また電気自動車は、二次電池の電力で駆動されるモータのみの自動車および二次電池の電力で駆動されるモータ以外にエンジン等の動力源も有する自動車のことを表す。

充電器１０ａ、１０ｂ、１０ｃと電動車両３０ａ、３０ｂ、３０ｃとが接続された状態で、充電器１０ａ、１０ｂ、１０ｃが充電設備コントローラ１３からの充電開始信号を通信線１７を介して受け取ると、充電器１０ａ、１０ｂ、１０ｃに接続される電動車両３０ａ、３０ｂ、３０ｃは、充電が開始される。充電器１０ａ、１０ｂ、１０ｃは、接続される電動車両３０ａ、３０ｂ、３０ｃ内の二次電池の充電量が充電計画２０内の充電必要量に達すると充電を停止する。なお、充電器１０ａ、１０ｂ、１０ｃと電動車両３０ａ、３０ｂ、３０ｃとの接続は、手動での電力ケーブルの接続であっても、無線電力給電等であってもよい。充電器１０ａ、１０ｂ、１０ｃと電動車両３０ａ、３０ｂ、３０ｃとは、充電開始時刻前に充電器１０ａ、１０ｂ、１０ｃから電動車両３０ａ、３０ｂ、３０ｃに充電できる状態となっていれば良い。一般的に充電器には、定格出力［Ｗ］により低速充電器や中速充電器や高速充電器などの種別があるが、充電器１０ａ、１０ｂ、１０ｃは、それぞれ個別にどの種別や定格出力であってもよい。

第１の実施形態によれば、充電設備コントローラ１３は、充電設備コントローラ１３で計算保存される充電計画にしたがって１台以上の充電器１０ａ、１０ｂ、１０ｃの充電開始（オン）または充電停止（オフ）を制御する。充電設備コントローラ１３は、充電設備１が連系する商用電力系統からの受電電力が充電設備１の契約電力を超える場合には蓄電池１１の放電を行い、受電電力が充電設備１の契約電力を超えない場合には蓄電池１１の充電を行う。

次に、第１の実施形態に係る効果を説明する。充電設備１は、複数台の電動車両３０ａ、３０ｂ、３０ｃを充電計画にしたがって運用時間帯以外の時間帯に設定した充電開始時刻から運用開始時刻までに複数の充電器１０ａ、１０ｂ、１０ｃそれぞれを充電完了できる。商用電力系統１５からの受電電力値が充電設備１の契約電力値を超える場合、充電設備１は、充電設備１内の蓄電池１１から放電するように制御し、商用電力系統１５からの受電電力が契約電力を超えないようにできる。そのため、充電設備１は、契約電力超過による違約金等の電力料金の増加を抑制できる。

（第２の実施形態）
第２の実施形態は、第１の実施形態で説明した充電設備１の最適な設計（構築）法に関する。第２の実施形態は、事業者が充電設備１を設計する際に用いられる。ここでは、充電設備１を使用する電動車両３０ａ、３０ｂ、３０ｃの台数は、分かっていることを前提とする。充電設備１は、運用期間が予め決められている電動車両３０ａ、３０ｂ、３０ｃの充電開始時刻から充電を開始し、運用開始時刻までに充電を完了させるために必要な充電器１０ａ、１０ｂ、１０ｃの種別（上記説明した定格出力［Ｗ］の異なる充電器）を予め設定された１つ以上の種別の中から選定して、各種別の台数を決定する。図２は、充電設備１を設計するための一例となるフローチャートである。図２に示す処理は、任意のコンピュータによって実行される。充電設備１の設計は、最適化アルゴリズムとして目的関数値を最小化する一例である遺伝的アルゴリズム(Genetic Algorithm)（以下、ＧＡと表記する）を用いる。ＧＡは、充電設備１内に設置する充電器１０ａ、１０ｂ、１０ｃの総定格容量または導入コストを最小化することができる。なお、ＧＡの設計変数は、各電動車両１０ａ、１０ｂ、１０ｃが充電に使用する充電器１０ａ、１０ｂ、１０ｃの組み合わせである。

図３は、ＧＡのパラメータの一例を示す図である。図３に示す世代数、交叉確率、突然変異確率は、ＧＡ固有のパラメータであって、図２の処理を動作させるためのパラメータである。図４は、ＧＡの解構造の一例を示す図である。ここでは、充電器１０ａ、１０ｂ、１０ｃは、高速充電器（定格出力５０ｋＷ）と中速充電器（定格出力２５ｋＷ）の２種類から選択できるとして説明する。図４では、高速充電器をＡで示し、中速充電器をＢで示している。ＧＡの解構造は、電動車両Ｎ台それぞれに対してＡまたはＢを割り当てて配列することで得られる。個体数は、電動車両Ｎ台それぞれに対してＡまたはＢを割り当てた配列の任意のパターン数である。

はじめに、コンピュータは、設計する充電設備１で電動車両３０ａ、３０ｂ、３０ｃに充電する充電必要量と、電動車両３０ａ、３０ｂ、３０ｃが運用を終えて充電設備１に帰還する時刻（以下、帰還時刻という）と、各電動車両３０ａ、３０ｂ、３０ｃの充電完了指定時刻と、充電開始時刻とを含む電動車両情報を設定する（ステップＳ１０１）。なお、充電開始時刻は、帰還時刻以降でかつ充電完了指定時刻前であり、その値を指定しても良く、または電動車両３０ａ、３０ｂ、３０ｃの運用時間に統計的手法等を用いて推定しても良い。

次に、コンピュータは、図４に示す解構造を持つ個体をセットし、個体初期化を行う（ステップＳ１０２）。ステップＳ１０２では、コンピュータは、図４に示すように、各電動車両３０ａ、３０ｂ、３０ｃが充電に使用する充電器種を含んだ配列を一つの個体とし、複数の個体を作成する。さらにステップＳ１０２では、コンピュータは、各電動車両３０ａ、３０ｂ、３０ｃの使用充電器の種別をランダムに設定する。
次に、コンピュータは、個体初期化後には、時系列のシミュレーションを個体数ｍ個分行う（ステップＳ１０３）。ステップＳ１０３では、コンピュータは、個体ｉの式（１）の目的関数を各個体分算出する。

式（１） 合計定格充電器出力[ｋＷ] ｆ（ｉ）＝Σ（各種充電器定格出力×最大重複使用数）
（ｉは個体番号、Σは充電器機種数）
なお、充電器１台で同時に充電できる電動車両の台数は、１台とする。

ステップＳ１０３における目的関数算出時の時系列のシミュレーションは、帰還時刻から充電完了指定時刻の期間で行い、各電動車両３０ａ、３０ｂ、３０ｃが所定の充電開始時刻に割り当てられた充電器で充電必要量になるまで充電を行うことを条件とする。ステップＳ１０３では、コンピュータは、シミュレーション期間中の各種充電器の最大重複使用数をカウントし、各種充電器の定格出力を乗じて合計したものを（１）式で表す目的関数とする。

なお、各種充電器の導入コストが分かる場合には、充電器の定格出力の代わりに各種充電器１０ａ、１０ｂ、１０ｃの導入コストを乗じて、充電設備１の導入コストを目的関数としてもよい。

次に、コンピュータは、各個体の目的関数を算出後、優秀個体を次世代に残すために解淘汰を行う（ステップＳ１０４）。ステップＳ１０４における解淘汰は、目的関数（１）の小さい解を次世代の解として選択されるように、目的関数値の逆数に比例した確率密度Ｐ（ｉ）に応じて解選択を行う。

確率密度Ｐ（ｉ）＝ｆ（ｉ）^−１ ／Σ（ｆ（ｊ））^−１
ただし Σは１からｍまで、ｉ、ｊは個体番号
ステップＳ１０４では、コンピュータは、充電完了指定時刻までに充電完了していない電動車両３０ａ、３０ｂ、３０ｃを解に含んでいる場合は、目的関数値にペナルティ値を加算する。
次に、コンピュータは、局所解への収束を防止するために、ＧＡの解淘汰後に、図３に示すＧＡパラメータで指定する交叉確率や突然変異確率に応じて、交叉、突然変異処理を加える（ステップＳ１０５）。

次に、コンピュータは、ステップＳ１０４〜ステップＳ１０５までの最適化プロセスが図３に示すＧＡパラメータで指定する世代数分繰り返えされたか否かを判断する（Ｓ１０６ａ）。最適化プロセスが世代数分繰り返えされていない場合（ステップＳ１０６ａ、Ｎｏ）、コンピュータは、世代数を更新し（ステップ１０６ｂ）、ステップＳ１０３以降の処理を行う。最適化プロセスが世代数分繰り返えされた場合（ステップＳ１０６ａ、Ｙｅｓ）、コンピュータは、最適化プロセスの計算を終了する（ステップＳ１０７）。

以上のように、最適化プロセスの処理がＧＡパラメータで指定された世代数分繰り返されることで、コンピュータは、目的関数値が最小となる電動車両３０ａ、３０ｂ、３０ｃを充電する充電器を割り当てることができる。
なお、上記では、最適化アルゴリズムとしてＧＡを利用した場合を説明したが、ＧＡ以外の最適化アルゴリズムでも設計解を導けることは言うまでもない。

次に、上記図２に示すＧＡの処理による充電設備１の最適化プロセスの具体例について説明する。図５は、電動車両の仕様例を示すである。ここでは、電動車両の台数を３０台とする。図５に示すように、充電必要量、帰還時刻、充電完了指定時刻は、全電動車両同じ想定で説明するが、これに限定されない。充電必要量、帰還時刻、充電完了指定時刻のうちの少なくとも１つが電動車両ごとに異なっていてもよい。

図６は、図５に示す仕様の電動車両３０台を、帰還時刻の１７時から等間隔で充電開始する場合を想定した上記図２に示すＧＡの処理による充電設備１の最適化プロセスの結果を示す。図６は、各電動車両の充電開始から充電終了の期間を示した電動車両毎に割り当てられる充電器の帯グラフを表している。横軸は、時刻を示し、縦軸は、電動車両の番号（１〜３０まで）を示す。帯グラフのうちの網掛けの帯は、高速充電器の割り当てを示し、白抜きの帯は、中速充電器の割り当てを示す。帯中の数字は、充電器の番号を示す。なお、各充電器は、同じ時刻に重複して使用されることはない。

図６に示す結果によれば、充電器を最大数使用する時刻において、中速充電器が最大５台、高速充電器が最大２台重複している。そのため、この例による充電設備１は、中速充電器が５台、高速充電器が２台必要であると設計される。

第２の実施形態によれば、コンピュータは、１台以上の電動車両の前記充電設備１への帰還時刻と、充電完了指定時刻と、充電必要量とを入力する。コンピュータは、帰還時刻から充電完了指定時刻の間において、電動車両の充電必要量を充電完了させるように最適化アルゴリズムを用いてシミュレーションを行う。コンピュータは、１台以上の電動車両が所定の充電開始時刻に割り当てられた充電器で充電必要量を充電する指定時間幅の時系列シミュレーションを行う。コンピュータは、シミュレーション期間中の充電器の種別毎に最大重複使用数をカウントする。コンピュータは、充電器の容量の合計値または充電器の導入コストの合計値が最小となるように、必要最小量となる充電器の種別毎の台数を決定する。つまり、充電設備１に設置される１台以上の充電器は、１台以上の電動車両の運用時間帯以外の時間帯において、電動車両の充電を完了させることが可能な必要最小量となる種別毎の台数を、電動車両の充電設備１への帰還時刻、充電完了指定時刻、充電必要量を用いて、最適化アルゴリズムにより決定される。
次に、第２の実施形態の効果を説明する。第２の実施形態の設計手法によれば、複数台の電動車両を充電設備１で帰還時刻から充電完了指定時刻までに確実に充電完了させるのに必要となる充電器の種類と台数を、充電器定格容量の合計値が最小あるいは充電器導入コストが最小となるように設計できる。さらに、一般的に、充電器定格容量が小さい程、充電器導入コストは低いため、第２の実施形態の設計手法によれば、充電設備１の導入コストを低減できる。

（第３の実施形態）
第３の実施形態は、第１の実施形態及び第２の実施形態で説明した充電設備１における複数台の電動車両の充電計画策定法に関する。第３の実施形態は、事業者が第１の実施形態及び第２の実施形態で説明した充電設備１を導入後に、電力料金を最小化するように複数台の電動車両の充電計画を策定する際に用いられる。第３の実施形態で説明する充電計画策定手法は、充電設備コントローラ１３内で実行される。充電計画策定手法による結果は、充電計画２０として充電設備コントローラ１３内に保存される。なお、充電計画策定手法は、任意のコンピュータで実行されてもよい。

第３の実施形態では、第２の実施形態に従い設計した充電設備１内の充電器数をｍ台とし、ｍ台それぞれを充電器Ｃｈｊ（ｊ＝１、２、…、ｍ）と表す。充電計画２０は、運用を終了して帰還したｎ台の電動車両ＥＶｉ（ｉ＝１、２、…、ｎ）の充電を、帰還時刻ｔ１から次回運行開始前である充電完了指定時刻ｔ２までに完了させるように策定される。なお、各電動車両に要する充電時間は、走行距離などから推定される電動車両３０ａ、３０ｂ、３０ｃの二次電池の充電必要量と、使用する充電器の種類とから推定した値を用いる。なお充電器の種類からは、充電器の定格容量値を分かるものとする。

図７は、充電計画２０の解表現の一例を示す図である。図７の列は、２４時間をサンプリング周期Δｔ［分］で離散化した値であり、行は、各電動車両の状態を示している。各電動車両は、行列の各成分に対応した充電器を使用して充電される。行列成分「１」及び「２」は、高速充電器（定格出力５０ｋＷ）での充電を示し、行列成分「３」及び「４」は、中速充電器（定格出力２５ｋＷ）での充電を示し、行列成分「０」は、充電なしを示す。充電設備コントローラ１３は、この解表現から、次の制約を満たしているかを判定する。

制約１ 帰還時刻ｔ１から充電完了指定時刻ｔ２の間で充電を完了
制約２ 受電電力Ｐｒ（ｔ）が充電設備１の契約電力Ｐｃ［ｋＷ］を超過しない
制約３ 各充電器が充電できる電動車両は同時に１台のみ
制約４ 充電完了まで同一充電器で連続充電
電力料金を最小化する充電計画２０は、充電計画策定アルゴリズムとして最適化アルゴリズムを用いて策定される。ここでは、最適化アルゴリズムであるタブー探索法（以下、ＴＳ法と略す）を適用する例を説明する。なお、タブー探索法は一例であり、他の最適化アルゴリズムを用いてもよい。ＴＳ法は、発見的で近似的な最適化手法の一つであり、高い探索性能を持つことが知られている。電力料金の最小化は、時間帯別電力料金メニューを想定し、低価格帯での充電量を増加させることで実現可能である。

充電設備１は、ｍ台の充電器Ｃｈｊ（ｊ＝１、‥、ｍ）に加え、蓄電池１１で構成されることを想定する。充電設備コントローラ１３は、以下に示す運用で蓄電池１１の充電／放電の指令を算出し、充電計画２０にしたがって蓄電池１１へ充電／放電の指令を送出して蓄電池１１の充放電を制御する。充電設備コントローラ１３は、低価格帯で電動車両の総充電電力Ｐ（ｔ）が契約電力Ｐｃ未満の場合、その差分（Ｐｃ−Ｐ（ｔ））の電力［ｋＷ］を蓄電池１１に充電するように制御する。この時、受電電力Ｐｒ（ｔ）＝Ｐｃとなる。一方、充電設備コントローラ１３は、Ｐｃ超過分の電力（Ｐ（ｔ）−Ｐｃ）［ｋＷ］を蓄電池１１の放電出力で補償し、Ｐｒ（ｔ）をＰｃ以下に抑えるように制御する。また、充電設備コントローラ１３は、Ｐｃ超過抑制分の電力量を差し引いても蓄電量が余剰の場合、低価格帯で蓄電池１１に充電した電力を高価格帯で放電することで高価格帯での受電電力を抑制するように制御する。

図８は、ＴＳ法による充電計画の策定を示す一例となるフローチャートである。

はじめに、充電設備コントローラ１３は、初期解の生成を行う（ステップＳ２０１）。ステップＳ２０１では、充電設備コントローラ１３は、ＴＳ法に必要なパラメータである最大反復回数ｋｍａｘ、タブリストの長さＬＴを設定し、ｋ＝０として任意の初期解Ｘｋを与える。

次に、充電設備コントローラ１３は、近傍の生成を行う（ステップＳ２０２）。ステップＳ２０２では、充電設備コントローラ１３は、Ｘｋを基にＥＶｉを充電する充電器Ｃｈｉ、及びＥＶｉの充電開始時間をΔtずつ変更し、ｎ×ｍ×（ｔ２ｉ−ｔ１ｉ）／Δｔ個の近傍解を生成する。但し、充電設備コントローラ１３は、タブリストに記憶された操作は行わない。なお、ＥＶｉの充電時間は、Ｃｈｉに応じて定まる。

次に、充電設備コントローラ１３は、近傍の評価を行う（ステップＳ２０３）。ステップＳ２０３では、充電設備コントローラ１３は、生成された近傍解に対して前記蓄電池の制御を適用し、蓄電池の充放電量とタイミングを決定する。さらに、充電設備コントローラ１３は、蓄電池制御適用後のＰｒ（ｔ）と各時間帯の電力料金Ｃｏｓｔ（ｔ）[円／ｋＷｈ]を用いて、以下に示す式(２)から電力料金を算出する。なお、充電設備コントローラ１３は、制約を逸脱した近傍解には逸脱の程度に応じたペナルティｐを与え、評価値を悪化させる。

式（２）

次に、充電設備コントローラ１３は、選択を行う（ステップＳ２０４）。ステップＳ２０４では、充電設備コントローラ１３は、電力料金が最初となる近傍解をＸｋとして選択する。さらに、充電設備コントローラ１３は、電力料金が最小となる解が複数あった場合、その中で以下に示す式（３）により、同一充電器の連続使用間隔が最大となる解をＸｋとして選択する。なお、ｗｊは、Ｃｈｊが１日の最初の使用から最後に使用されるまでの総待機時間である。

式（３）

次に、充電設備コントローラ１３は、最良解の更新を行う（ステップＳ２０５）。ステップＳ２０５では、充電設備コントローラ１３は、これまでの探索で得られた最良解とＸｋとを比較し、Ｘｋが優れていたら最良解を更新する。

次に、充電設備コントローラ１３は、タブリストの更新を行う（ステップＳ２０６）。ステップＳ２０６では、充電設備コントローラ１３は、Ｘｋを生成する際に行った操作（変更を加えたＥＶｉ）をタブリストに記憶する。充電設備コントローラ１３は、記憶した操作数がＬＴを超えた場合、古い操作から順に上書きしていく。

次に、充電設備コントローラ１３は、規定回数の反復を行う（ステップＳ２０７）。ステップＳ２０７では、充電設備コントローラ１３は、ｋ＝ｋ＋１とし、ｋ＝ｋｍａｘか否かを判断する。ｋ＝ｋｍａｘであれば（ステップＳ２０７、Ｙｅｓ）、充電設備コントローラ１３は、探索を終了する。ｋ＝ｋｍａｘでなければ（ステップＳ２０７、Ｎｏ）、充電設備コントローラ１３は、ステップＳ２０２へ戻って処理を続ける。

以上説明したように、充電設備コントローラ１３は、ステップＳ２０２からステップＳ２０６のフローを規定回数繰り返し、ステップＳ２０７で最適化プロセスを終了する。

次に、充電計画を策定するためのＴＳ法による最適化プロセスの計算例を示す。図９は、一例として想定する時間帯別電力料金を示す表である。

その他の条件は、電動車両の台数を３０台、各電動車両への充電必要量を３２［ｋＷｈ］、充電器を高速充電器（５０ｋＷ）２台、中速充電器（２５ｋＷ）５台、契約電力Ｐｃを１２５ｋＷ、帰還時刻ｔ１と充電完了指定時刻ｔ２を全電動車両で一律に１７：００、２４：００とする。なお、充電必要量、帰還時刻ｔ１、充電完了指定時刻ｔ２は、全電動車両同じ想定で説明するが、これに限定されない。充電必要量、帰還時刻ｔ１、充電完了指定時刻ｔ２のうちの少なくとも１つが電動車両ごとに異なっていてもよい。ＴＳ法のパラメータは、最大反復回数ｋｍａｘ＝５０、タブリストの長さＬＴ=３とする。蓄電池１１は、無しの場合と、２３１．７ｋＷｈの場合とを想定する。ペナルティは、契約電力超過時は超過分の電力料金の１．５倍を加算、それ以外は評価値に対して十分大きな値とする。

図１０は、ＴＳ法による３ケースの計算結果として受電電力曲線を示す図である。横軸は、時刻を示し、縦軸は、受電電力を示す。Ｃａｓｅ１は、第３の実施形態による充電計画策定アルゴリズムを用いず、空いた充電器から順次電動車両を充電した場合である。Ｃａｓｅ２は、充電計画策定アルゴリズムを用いているが蓄電池１１は無しとした場合である。Ｃａｓｅ３は、充電計画策定アルゴリズムを用い、かつ蓄電池１１を有する場合である。各電力料金の結果は、Ｃａｓｅ１では４２１４４．０円、Ｃａｓｅ２では３００２７．０円、Ｃａｓｅ３では１８１０６．５円である。受電電力が契約電力を超過した場合はペナルティが発生し、電力料金が大きく増加している。つまり、図１０の結果が示すように、Ｃａｓｅ１とＣａｓｅ２は、ともに契約電力Ｐｃの超過が発生しており、電力料金は高くなっている。充電計画策定アルゴリズムを用いたＣａｓｅ２は、Ｃａｓｅ１と比べて、契約電力の超過量は少なくなっており電力料金は抑えられている。さらに、Ｃａｓｅ３は、契約電力Ｐｃの超過はなく、Ｃａｓｅ１やＣａｓｅ２に比較して電力料金が大きく減少した。

第３の実施形態によれば、充電設備コントローラ１３は、１台以上の電動車両の運用時間帯以外の時間帯である帰還時刻から充電完了指定時刻までに、電動車両の充電必要量の充電を完了し、かつ、商用電力系統１５からの受電電力が充電設備１の契約電力を超過しないことを条件として充電設備１の受電電力の電力料金を最小とするように、充電計画を算出し、充電計画に従い充電器から電動車両を充電する。なお、充電計画の策定に際して必須となる情報は、時間帯別の電気料金パターン、上記した制約１、２である。Δｔの設定も充電計画の策定に際して必須の情報であってもよい。上記した制約３、４は、充電計画の策定に際して必須でなくてもよい。充電設備コントローラ１３は、電力料金が増加しない範囲で、同一充電器で異なる電動車両を充電する利用間隔を最大化するようにしてもよい。これは、同じ充電器の使い回しを減らし、充電遅延による充電完了の遅れを防止するためである。

次に、第３の実施形態の効果を説明する。第３の実施形態に係る充電計画策定アルゴリズムは、充電設備１内の充電器１０ａ、１０ｂ、１０ｃと蓄電池１１の運用制御を含めた電力料金を最小化できる。さらに、本充電計画策定手法によれば、予定された電動車両３０ａ、３０ｂ、３０ｃの運用に影響を与えないように充電開始時刻と充電完了時刻に制約を設け、さらに充電設備１の条件や契約電力などの制約を満たした上で、電力料金を最小化する充電計画２０を策定できる。さらに、この充電計画２０にしたがって充電設備１を運用すると、充電設備１は、運用コストである商用電力系統１５からの受電電力による電力料金を低減できる。

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。これら新規な実施形態は、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ともに、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。

１…充電設備、１０ａ、１０ｂ、１０ｃ…充電器、１１…蓄電池、１２…発電装置、１３…充電設備コントローラ、１４…交直変換器、１５…商用電力系統、１６…受電点、１７…通信線、２０…充電計画、３０ａ、３０ｂ、３０ｃ…電動車両。

Claims (9)

1. １台以上の電動車両の運用時間帯以外の時間帯において、前記電動車両の充電を完了させることが可能な必要最小量となる種別毎の台数を最適化アルゴリズムにより決定された１台以上の充電器と、
   前記電動車両が使用する充電器の割り当てと充電開始時刻と充電必要量とを含む充電計画にしたがって、前記充電器のオンオフを制御するコントローラと、
   を備える、充電システム。
2. 前記充電器は、前記電動車両の当該充電システムへの帰還時刻、充電完了指定時刻、充電必要量を用いて、前記最適化アルゴリズムにより、種別毎の台数が決定される、請求項１記載の充電システム。
3. 前記最適化アルゴリズムは、遺伝的アルゴリズムである、請求項２記載の充電システム。
4. 前記充電器は、前記充電器の容量の合計値または前記充電器の導入コストの合計値が最小となるように、種別毎の台数が決定される、請求項３記載の充電システム。
5. 前記充電計画は、前記帰還時刻から前記充電完了指定時刻までに前記電動車両の前記充電必要量の充電を完了し、かつ、商用電力系統からの受電電力が当該充電システムの契約電力を超過しないことを条件として前記受電電力の電力料金を最小とするように決定される、請求項４記載の充電システム。
6. 前記充電計画は、電力料金が最小のままで、同一充電器で異なる電動車両を充電する利用間隔を最大化するように決定されることを特徴とする、請求項５記載の充電システム。
7. １台以上の蓄電器を備え、
   前記コントローラは、前記充電計画にしたがって前記蓄電器の充放電を制御する、
   請求項６記載の充電システム。
8. 前記充電計画は、タブー探索法により策定される、請求項５または６記載の充電システム。
9. １台以上の電動車両の充電システムへの帰還時刻、充電完了指定時刻、充電必要量を入力し、
   前記帰還時刻から前記充電完了指定時刻の間において、前記電動車両の前記充電必要量を充電完了させるように最適化アルゴリズムを用いてシミュレーションし、
   前記充電器の容量の合計値または前記充電器の導入コストの合計値が最小となるように、前記充電器の種別毎の台数を決定する、
   充電システムの構築方法。

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