JPWO2020100288A1 - 充電支援システム、方法、及びコンピュータプログラム - Google Patents
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Abstract
開示の充電支援システムは、車両の将来の走行スケジュールに基づいて計算される前記車両の予測消費電力と、前記走行スケジュールに基づく予測停車場所毎の充電条件とに、基づいて、前記車両への充電計画データを生成する生成処理を実行するプロセッサを備える。
Description
本開示は、充電支援システム、方法、及びコンピュータプログラムに関する。
特許文献１は、充電計画を立案する充電制御装置を備えている。特許文献１の充電制御装置は、車両の走行予定経路を走行する必要充電量を算出し、必要充電量まで最も安価な電気料金で充電する充電計画を立てる。
本開示の充電支援システムは、車両の将来の走行スケジュールに基づいて計算される前記車両の予測消費電力と、前記走行スケジュールに基づく予測停車場所毎の充電条件とに、基づいて、前記車両への充電計画データを生成する生成処理を実行するプロセッサを備える。
本開示において、他の観点からみた充電支援システムは、複数の充電可能な場所について、前記場所と前記場所における充電条件とが対応付けられた充電条件データを記憶した記憶装置と、前記充電条件データを参照することで、車両の予測停車場所における前記充電条件を取得し、取得した前記充電条件に基づいて、前記車両への充電計画データを生成する処理を実行するプロセッサと、を備える。
本開示の他の観点は、方法である。開示の方法は、車両の将来の走行スケジュールに基づいて計算される前記車両の予測消費電力と、前記走行スケジュールに基づく予測停車場所毎の充電条件とに、基づいて、前記車両への充電計画データを生成することを含む。
他の観点からみた方法は、複数の充電可能な場所について、前記場所と前記場所における充電条件とが対応付けられた充電条件データを参照することで、車両の予測停車場所における前記充電条件を取得し、取得した前記充電条件に基づいて、前記車両への充電計画データを生成することを含む。
本開示の他の観点は、コンピュータプログラムである。開示のコンピュータプログラムは、車両の将来の走行スケジュールに基づいて計算される前記車両の予測消費電力と、前記走行スケジュールに基づく予測停車場所毎の充電条件とに、基づいて、前記車両への充電計画データを生成する処理をコンピュータに実行させる。
他の観点からみたコンピュータプログラムは、複数の充電可能な場所について、前記場所と前記場所における充電条件とが対応付けられた充電条件データを参照することで、車両の予測停車場所における前記充電条件を取得し、取得した前記充電条件に基づいて、前記車両への充電計画データを生成する処理をコンピュータに実行させる。
［本開示が解決しようとする課題］
電気料金などの充電条件は、充電場所によって異なることがある。例えば、ユーザの自宅と職場とでは、契約されている電気料金プランが異なることがある。また、自宅での充電は有料であるが、職場での充電は職場負担により無料であることがある。充電ステーションの運営会社又は充電ステーションへ電力を供給する電力会社の違いにより、電気料金が異なることもある。さらに、デマンドレスポンス（Demand Response: DR）が実施されている地域では、電力消費量の調整のため、電気料金変動、ポイント付与、消費電力の制限などの条件が設定されることがある。また、充電条件としては、電気料金だけでなく、充電電圧及び充電規格などもある。このように、充電条件は、場所によって異なることがある。
場所毎に充電条件が異なることを考慮せずに充電計画を立てると、適切な充電計画にならない。したがって、適切な充電計画を立てるには、場所毎に異なる充電条件を考慮することが望まれる。
［本開示の実施形態の説明］
（１）実施形態に係る充電支援システムは、車両の将来の走行スケジュールに基づいて計算される前記車両の予測消費電力と、前記走行スケジュールに基づく予測停車場所毎の充電条件とに、基づいて、前記車両への充電計画データを生成する生成処理を実行するプロセッサを備える。将来の走行スケジュールは、充電支援システム等によって機械的に作成されてもよいし、ユーザ入力により作成されてもよい。実施形態に係る充電支援システムによれば、予測停車場所毎の充電条件が考慮されるため、適切な充電計画を立てることができる。
（２）前記走行スケジュールは、出発地及び到着地を含み、前記予測停車場所は、前記出発地及び前記到着地の少なくともいずれか一方に基づいて前記プロセッサにより決定されるのが好ましい。この場合、予測停車場所を容易に決定することができる。
（３）前記充電計画データは、更に、前記予測停車場所毎の予測停車時間に基づいて生成されるのが好ましい。この場合、予測停車時間の長さに応じたより適切な充電計画を作成することができる。
（４）前記走行スケジュールは、前記車両の出発時間及び到着時間を含み、前記予測停車時間は、前記出発時間及び前記到着時間に基づいて前記プロセッサにより決定されるのが好ましい。この場合、予測停車時間を容易に決定することができる。
（５）前記充電条件は、前記予測停車場所における電気料金を含むのが好ましい。この場合、場所毎の電気料金の違いを考慮した適切な充電計画を作成することができる。
（６）前記充電条件は、前記予測停車場所における充電電圧を含むのが好ましい。この場合、場所毎の充電電圧の違いを考慮した適切な充電計画を作成することができる。なお、充電電圧は、例えば、１００Ｖ又は２００Ｖである。
（７）前記充電条件は、前記予測停車場所において利用可能な充電規格を含むのが好ましい。この場合、場所毎の充電規格の違いを考慮した適切な充電計画を作成することができる。また、充電規格は、急速充電であるか否かを識別するための情報としても用いることができる。充電計画の作成の際には、予測停車場所において利用可能な充電方式が、急速充電であるか否かを考慮してもよい。
（８）前記充電条件は、デマンドレスポンスのために、前記予測停車場所について設定された条件を含むのが好ましい。この場合、デマンドレスポンスのために、予測停車場所について設定された条件を考慮した適切な充電計画を作成することができる。
（９）前記プロセッサは、前記走行スケジュール及び前記充電計画データが示す充電計画を表示装置に表示させる表示処理を更に実行するのが好ましい。この場合、ユーザは、走行スケジュール及び充電計画を容易に把握することができる。
（１０）実施形態に係る充電支援システムは、複数の充電可能な場所について、前記場所と前記場所における充電条件とが対応付けられた充電条件データを記憶した記憶装置と、
前記充電条件データを参照することで、車両の予測停車場所における前記充電条件を取得し、取得した前記充電条件に基づいて、前記車両への充電計画データを生成する処理を実行するプロセッサと、を備える。実施形態に係る充電支援システムによれば、予測停車場所毎の充電条件が考慮されるため、適切な充電計画を立てることができる。
前記充電条件データを参照することで、車両の予測停車場所における前記充電条件を取得し、取得した前記充電条件に基づいて、前記車両への充電計画データを生成する処理を実行するプロセッサと、を備える。実施形態に係る充電支援システムによれば、予測停車場所毎の充電条件が考慮されるため、適切な充電計画を立てることができる。
（１１）前記予測停車場所は、前記車両の将来の走行スケジュールに基づいて前記プロセッサにより決定されるのが好ましい。この場合、予測停車場所を容易に決定できる。
（１２）実施形態に係る方法は、車両の将来の走行スケジュールに基づいて計算される前記車両の予測消費電力と、前記走行スケジュールに基づく予測停車場所毎の充電条件とに、基づいて、前記車両への充電計画データを生成することを含む。
（１３）実施形態に係る方法は、複数の充電可能な場所について、前記場所と前記場所における充電条件とが対応付けられた充電条件データを参照することで、車両の予測停車場所における前記充電条件を取得し、取得した前記充電条件に基づいて、前記車両への充電計画データを生成することを含む。
（１４）実施形態に係るコンピュータプログラムは、車両の将来の走行スケジュールに基づいて計算される前記車両の予測消費電力と、前記走行スケジュールに基づく予測停車場所毎の充電条件とに、基づいて、前記車両への充電計画データを生成する処理をコンピュータに実行させる。
（１５）実施形態に係るコンピュータプログラムは、複数の充電可能な場所について、前記場所と前記場所における充電条件とが対応付けられた充電条件データを参照することで、車両の予測停車場所における前記充電条件を取得し、取得した前記充電条件に基づいて、前記車両への充電計画データを生成する処理をコンピュータに実行させる。
上記のコンピュータプログラムは、コンピュータ読み取り可能な非一時的な記憶媒体に格納される。
［本開示の実施形態の詳細］
図１は、実施形態に係る充電支援システム１０を示している。充電支援システム１０は、電気自動車（ＥＶ）５０への充電計画を作成する機能を有する。以下では、電気自動車を単に車両という。充電支援システム１０は、例えば、ＥＶテレマティックサーバの一機能として構築される。ＥＶテレマティックサーバは、インターネットなどのネットワーク上に設定される。実施形態の充電支援システム１０は、走行中の各車両５０無線送信されたプローブデータを、ネットワークを介して受信する。
充電支援システム１０は、プロセッサ２０と記憶装置３０とを備えるコンピュータによって構成される。コンピュータは、前述のＥＶテレマティックサーバのようにネットワーク上のコンピュータであってもよいし、車両５０に搭載されたコンピュータであってもよいし、ユーザが有するモバイル端末を構成するコンピュータであってもよい。
記憶装置３０には、コンピュータを充電支援システム１０として機能させるコンピュータプログラム６０が記憶されている。プロセッサ２０は、記憶装置３０に記憶されたコンピュータプログラム６０を読み出して実行する。コンピュータプログラム６０は、プロセッサ２０に、充電支援処理２１を実行させる。
記憶装置３０には、充電支援処理２１に用いられる様々なデータが保存される。例えば、記憶装置３０は、ユーザプローブデータテーブル３１を備える。ユーザプローブデータテーブル３１には、ユーザの車両５０から送信されたプローブデータが、ユーザ（車両）毎に登録される。プローブデータは、車両の走行挙動の分析に用いられるデータである。プローブデータは、例えば、時刻（送信時刻）、地理座標（緯度、経度）、及び車速を含む。プローブデータは、車両５０から定期的に送信又はイベントドリブンにより送信される。プローブデータは、車両５０に搭載されたバッテリの蓄電率（ＳＯＣ）を含んでもよい。充電支援システム１０が、プローブデータに含まれる蓄電率（ＳＯＣ）を参照することによって、システム１０は、車両５０の蓄電率を容易に把握することができる。例えば、プローブデータに含まれるＳＯＣは、充電計画の作成の際に用いられる後述の開始ＳＯＣとして用いられてもよい。また、プローブデータは、車両５０に搭載されたバッテリ劣化度合いを含んでもよい。後述の車両データ３９が示すバッテリ容量を、バッテリ劣化度合いに応じて補正することで、現在のバッテリ容量を算出することができる。この結果、充電支援システム１０は、現在の車両の状態を正確に反映した充電計画を生成できる。
記憶装置３０は、ユーザ行動履歴テーブル（走行履歴テーブル）３２を備える。ユーザ行動履歴テーブル３２には、プローブデータから解析された過去の走行履歴が、ユーザ行動履歴として保存される。走行履歴（行動履歴）は、例えば、時刻（日時）及び車両のＯＤ（出発地−到着地）を含む。
記憶装置３０は、予測ユーザ行動データテーブル（予測走行スケジュールデータテーブル）３３を備える。予測ユーザ行動データテーブル３３には、過去の走行履歴から予測されたユーザの将来の行動（予測走行スケジュール）が保存される。予測走行スケジュールは、例えば、時刻（日時）及び車両のＯＤを含む。
記憶装置３０は、消費電力コスト等のデータテーブル３４を備える。データテーブル３４は、消費電力コストを示すデータを有する。消費電力コストは、道路を走行する際の消費電力である。消費電力コストは、例えば、道路網を構成する個々の道路リンク毎に設定されている。消費電力コストは、例えば、道路リンクを通過するために必要な平均消費電力として、その道路リンクに設定される。データテーブル３４は、交通情報を示すデータを有する。交通情報は、例えば、渋滞情報を含む。渋滞情報などの交通情報は、車両５０の走行時の消費電力に影響を与えるため、車両５０の消費電力を予測するために用いられる。ここでの交通情報は、過去の交通情報から予測された将来の交通情報である。データテーブル３４は、気象情報を示すデータを有する。気象情報は、例えば、温度情報又は天気情報を含む。温度情報などの気象情報は、車両５０の走行時の消費電力に影響を与えるため、車両５０の消費電力を予測するために用いられる。ここでの気象情報は将来の気象情報（天気予報情報）である。
記憶装置３０は、予測消費電力データテーブル３５を備える。予測消費電力データテーブル３５には、車両５０の予測走行スケジュールに基づいて計算される予測消費電力等が保存される。
記憶装置３０は、予測停車データテーブル３６を備える。予測停車データテーブル３６には、車両５０の予測走行スケジュールに応じた予測停車場所等が保存される。
記憶装置３０は、充電条件データテーブル３７を備える。充電条件データテーブル３７には複数の充電可能な場所について、場所毎の充電条件が保存されている。
記憶装置３０は、車両データテーブル３９を備える。車両データテーブル３９は、充電支援を受けるユーザの車両に関するデータ（車両データ）が保存されている。車両データは、例えば、車種、充電のための定格種別（充電電圧・コネクタ形状等に関する規格の種別）、及びバッテリ容量を含む。
図２は、プロセッサ２０が実行する充電支援処理２１の手順を示している。実施形態に係る充電支援処理２１の概要は、次のとおりである。まず、ステップＳ１１において、ユーザの過去の行動（走行履歴）を解析する行動解析が行われる。ステップＳ１２において、過去の行動（走行履歴）からユーザ（車両）の将来の行動（走行スケジュール）を予測する行動予測が行われる。ステップＳ１３において、将来の行動予測（走行スケジュール）から車両５０の予測消費電力が計算される。ステップＳ１４において、予測消費電力から、車両５０への充電計画データが生成される。ステップＳ１５において、電力消費及び充電計画が表示装置に表示される。
図３に示すように、ステップＳ１１の行動解析では、充電支援システム１０は、ユーザプローブデータテーブル３１を参照し、ユーザ（車両）毎のプローブデータを元に行動解析を行う。行動解析では、プローブデータに含まれる時刻、地理座標、及び速度の解析が行われる。行動解析により、ユーザが、何時、どの場所からどの場所に移動したかを示す行動履歴が生成される。行動解析には、ユーザの立ち寄り場所とその地理座標とが予め対応付けられたユーザ登録情報が用いられる。ユーザの立ち寄り場所は、例えば、ユーザの自宅、職場、自宅・職場以外にユーザが通常する充電場所、及びその他の立ち寄り場所である。ユーザ登録情報を用いることで、プローブデータから求まるユーザの移動経路の地理座標及び時刻から、ユーザが、何時、どの場所からどの場所に移動したかの行動履歴を求めることができる。
例えば、図３に示すユーザ行動履歴３２は、６月１日の６：３２に自宅（出発地）から職場へ移動し、同日の１２：１５に職場から地点Ａへ移動し、同日の１３：１０に地点Ａから職場へ移動し、同日の１８：３５に職場から自宅へ移動したことを示す。また、図３に示すユーザ行動履歴３２は、６月２日の８：３０に自宅から地点Ｂへ移動し、同日の１６：００に地点Ｂから自宅へ移動したことを示す。なお、実際のユーザ行動履歴３２は、ユーザの将来の行動を予測できる程度に長期間にわたる履歴によって構成されている
ステップＳ１２の行動予測では、充電支援システム１０は、過去のユーザ行動履歴３２から、ユーザの将来の行動（走行スケジュール）を予測する。例えば、現時点が、６月１１日であれば、現時点より前のユーザ行動履歴３２が示す行動パターンから、将来における所定期間（図３では、６月１２日と６月１３日の２日間）の行動が予測される。なお、行動予測は、過去の行動履歴から行われる必要はなく、ユーザのスケジュール管理アプリケーションに入力されたユーザスケジュールに基づいて行われてもよい。また、行動予測は、過去の行動履歴とスケジュール管理アプリケーションに入力されたユーザスケジュールに基づいて行われてもよい。
例えば、図３に示す予測ユーザ行動データ３３は、６月１２の６：４０に自宅から職場へ移動し、同日の１２：００に職場から地点Ａへ移動し、同日の１３：００に地点Ａから職場へ移動し、同日の１８：００に職場から自宅へ移動したことを示す。また、図３に示す予測ユーザ行動データ３３は、８：３０に自宅から地点Ｂへ移動し、同日の１６：１０に地点Ｂから自宅へ移動したことを示す。なお、予測の対象となる将来の所定期間の長さは、特に限定されず、例えば、１日でもよいし、１週間でもよい。
図４に示すように、ステップＳ１３では、将来の予測ユーザ行動データ（予測走行スケジュール）３３が示す行動を実現するための車両５０の走行ルートが計算され、その走行ルートを走行するために必要な予測消費電力が計算される。
予測消費電力は、予測ユーザ行動データ（予測走行スケジュール）３３が示す１又は複数の行動毎に計算される。例えば、図４に示す予測ユーザ行動データ３３（図３に示す予測ユーザ行動データ３３と同一）は、６つの予測行動を示しているため、予測消費電力は、６つの予測行動毎に計算される。例えば、予測行動：「６月１２日の６：４０に自宅から職場へ移動」については、まず、出発地である自宅から到着地である職場への走行ルートが計算される。その走行ルートを構成する１又は複数の道路リンク毎の消費電力コストの合計が、その走行ルートを走行するための予測消費電力として計算される。消費電力コストから計算された予測消費電力は、渋滞情報などの交通情報に基づいて補正される。また、消費電力コストから計算された予測消費電力は、気象情報にも基づいて補正される。交通情報又は気象情報に基づいて予測消費電力を補正することで、より正確な予測消費電力を求めることができる。予測消費電力の補正は、他の情報に基づいて行われてもよい。予測消費電力を補正するための他の情報は、例えば、走行ルートの道路形状（例えば、登り坂・下り坂）である。
走行ルートの計算の際には、到着地への到着日時も計算される。到着日時は、出発地の出発日時に走行ルートの所要時間を加算することで計算される。所要時間は、走行ルートを構成する道路リンク毎の走行所要時間の合計として計算される。所要時間は、交通情報等に基づいて補正されてもよい。
消費電力計算及び到着日時計算に伴い、予測ユーザ行動データ３３から、図４に示す予測消費電力データ３５が生成される。予測消費電力データ３５は、出発日時３５Ａ、出発地３５Ｂ、到着日時３５Ｃ、到着地３５Ｄ、予測消費電力３５Ｅのデータ項目を有する。出発日時３５Ａ、出発地３５Ｂ及び到着地３５Ｄは、予測ユーザ行動データ３３から引き継がれたものである。到着日時３５Ｃは、出発日時及び走行ルートに基づき到着日時計算により計算される。予測消費電力３５Ｅは、走行ルート等に基づき予測消費電力計算により計算される。
図４に示す予測消費電力データ３５では、予測行動：「６月１２日の６：４０に自宅から職場へ移動」に対応して、出発日時３５Ａ：６月１２日６：４０，出発地３５Ｂ：自宅，到着日時３５Ｃ：６月１２日７：３０，到着地３５Ｄ：職場，予測消費電力３５Ｅ：６００Ｗｈが規定されている
同様に、予測行動：「６月１２日の１２：００に職場から地点Ａへ移動」に対応して、出発日時３５Ａ：６月１２日１２：００，出発地３５Ｂ：職場，到着日時３５Ｃ：６月１２日１２：３０，到着地３５Ｄ：地点Ａ，予測消費電力３５Ｅ：３００Ｗｈが規定されている。他の予測行動についても、同様に規定されている。
予測消費電力データ３５は、将来の電力の消費計画を示している。ここでの電力の消費計画とは、電力消費をしている時間帯及び各時間帯の予測消費電力を示すデータである。車両５０の電力消費は、出発地から到達地に到達するまでの走行中に生じるから、出発日時３５Ａは、電力の消費開始日時を示し、到着日時３５Ｃは、電力の消費終了日時を示す。すなわち、出発日時３５Ａから到着日時３５Ｃまでの時間帯が、電力消費をしている時間帯である。
図５は、図４に示す予測消費電力データ３５に従った電力の消費時間帯（電力の消費計画図７０）を示している。図５において、複数のグレーの箇所それぞれが、電力の消費時間帯を示している。図５は、６月１２日の６：４０から７：４０までが一つの消費時間帯（予測消費電力３５Ｅは６００Ｗｈ）であることを示している。また、６月１２日の１２：００から１２：３０までが一つの消費時間帯（予測消費電力３５Ｅは３００Ｗｈ）であり、６月１２日の１３：００から１３：２５までが一つの消費時間帯（予測消費電力３５Ｅは３１５Ｗｈ）であり、６月１２日の１８：００から１８：５５までが一つの消費時間帯（予測消費電力３５Ｅは６２０Ｗ）であり、６月１３日の８：３０から１１：５５までが一つの消費時間帯（予測消費電力３５Ｅは１４００Ｗ）であり、６月１３日の１６：１０から１９：５０までが一つの消費時間帯（予測消費電力３５Ｅは１３５０Ｗｈ）であることを示している。
実施形態における予測消費電力データ３５において、出発日時３５Ａ及び到着日時３５Ｃは、電力を消費しない時間帯を間接的に示している。電力を消費しない時間帯は、消費時間帯以外の時間帯である。ここで、電力を消費しない時間帯は、車両５０が使用されていない時間帯である。車両５０が使用されていない時間帯は、例えば、車両５０が走行していない時間帯、すなわち、停車時間帯である。停車時間の開始日時は、停車直前の予測行動における到着日時であり、停車時間の終了時間は、停車の後の予測行動における出発日時である。
また、実施形態における予測消費電力データ３５において、出発地３５Ｂ又は到着地３５Ｄは、車両５０の停車場所（予測停車場所）を示している。例えば、自宅から職場へ到着し、しばらく職場で停車した後に職場から地点Ａへ移動する場合を想定する。この場合において、その停車場所が、職場であることは、停車前の予測行動：「自宅から職場へ移動」における到着地３５Ｄが職場であることから決定できる。また、停車場所が、職場であることは、停車後の予測行動：「職場から地点Ａへ移動」における出発地３５Ｂが職場であることから決定できる。
図６は、予測停車場所等を含む予測停車データテーブル３６を示している。予測停車データテーブル３６は、停車開始日時３６Ａ、停車終了日時３６Ｂ、及び予測停車場所３６Ｃのデータ項目を有している。停車開始日時３６Ａ及び停車終了日時３６Ｂは、前述のように予測消費電力データ３５の出発日時３５Ａ及び到着日時３５Ｃから生成される。予測停車場所３６Ｃは、前述のように、予測消費電力データ３５の出発地３５Ｂ又は到着地３５Ｄから生成される。図６に示す予測停車データテーブル３６は、図６に示す予測消費電力データテーブル３５から生成されたものであり、両者３５，３６は対応している。
予測停車データ３６が示す停車時間帯は、図５に示す電力消費計画図７０において、白い箇所（グレー箇所（電力消費時間帯）以外の箇所）として示されている。図５において、６月１２日の１２：００から６：４０までが一つの停車時間帯（停車場所３６Ｃは自宅）であり、６月１２日の７：３０から１２：００までが一つの停車時間帯（停車場所３６Ｃは職場）であり、６月１２日の１２：３０から１３：００までが一つの停車時間帯（停車場所３６Ｃは地点Ａ）であり、６月１２日の１３：３５から１８：００までが一つの停車時間帯（停車場所３６Ｃは職場）であり、６月１２日の１８：５５から６月１３日の８：３０までが一つの停車時間帯（停車場所３６Ｃは自宅）であり、６月１３日の１１：５５から１６：１０までが一つの停車時間帯（停車場所３６Ｃは地点Ｂ）であり、６月１３日の１９：５０から２４：００までが一つの停車時間帯（停車場所３６Ｃは自宅）である。
本実施形態においては、理解の容易のため、車両５０への充電計画は、予測消費電力データテーブル３５が示す予測消費電力３５Ｅ及び予測停車データテーブル３６に基づいて作成されるものとして説明する。すなわち、図７に示すように、ステップＳ１４の充電計画データの生成処理においては、プロセッサ２０は、予測消費電力データテーブル３５及び予測停車データテーブル３６を参照する。ただし、予測停車データテーブル３６の内容は、予測消費電力データテーブル３５によって示されているため、充電計画は、実際には、予測消費電力データ３５だけに基づいて作成することができる。
図７に示すように、ステップＳ１４の充電計画データの生成処理においては、プロセッサ２０は、充電条件データテーブル３７も参照する。充電条件データテーブル３７には、充電可能場所毎の充電条件が規定されている。したがって、充電支援システム１０は、車両５０の予測停車場所毎の異なる条件を、充電条件データテーブル３７を参照することで把握できる。
図８は、充電条件データテーブル３７の例を示している。充電条件データテーブル３７では、には複数の充電可能な場所３７Ａに、場所毎の充電条件３７Ｃが対応付けられている。実施形態において、場所３７Ａは、前述のユーザ登録情報が示すユーザの立ち寄り場所に対応している。例えば、図８において、場所は、自宅、職場、地点Ａ、及び地点Ｂ等である。図８において、自宅には、充電条件Ｐ１が規定され、職場には、充電条件Ｐ２が規定され、地点Ａには充電条件Ｐ３が規定され、地点Ｂには充電条件Ｐ４が規定されている。充電条件Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４は、場所毎に異なり得るものである。
実施形態の充電条件データ３７は、場所３７Ａ毎の地理座標３７Ｂを有している。充電条件データ３７に設定される充電条件３７Ｃは、地理座標３７Ｂに完全に一致又は概ね一致する座標を有する充電ステーションにおける充電条件である。
図９に示すように、充電条件１１０のデータは、例えば、電力会社１１１、料金プラン１１２、定格種別毎の充電スタンド台数１１３、営業時間（充電可能時間）１１４、及びデマンドレスポンス条件１１５を示すデータを含む。
電力会社１１１を示すデータは、充電条件が設定されている場所３７Ａに電力を供給する会社の識別子を含む。料金プラン１１２を示すデータは、充電条件が設定されている場所３７Ａに適用される電気料金プランの識別子を含む。料金プランは、例えば、時間変動制又は従量制であってもよい。時間変動制は、例えば、昼間と夜間で料金が異なるプランである。従量制は、消費量によって料金が変動するプランである。電気料金プランの識別子は、電気料金が無料であることを示すこともできる。例えば、職場での充電が無料である場合には、料金プラン１１２として無料が設定される。
充電条件データ３７において、定格種別毎の充電スタンド台数１１３は、充電条件が設定されている場所３７Ａにおける充電電圧又は場所３７Ａにおいて利用可能な充電規格を示すことができる。充電電圧は、例えば、１００Ｖ又は２００Ｖである。充電規格は、例えば、CHAdeMO（登録商標）である。CHAdeMOは、急速充電規格の一種である。定格種別毎の充電スタンド台数１１３は、予測停車場所において、充電しようとする車両５０に適した定格種別（充電電圧又は充電規格）が存在するか否かを充電支援システム１０が把握するために用いられる。また、定格種別毎の充電スタンド台数１１３は、予測停車場所における充電方式が、急速充電であるか普通充電であるかを充電支援システム１０が識別するために用いられる。
充電条件データ３７において、営業時間１１４は、充電条件が設定された場所３７Ａにおける充電可能時間を示す。充電可能時間は、場所３７Ａが商用充電ステーションであれば、基本的に営業時間に限られるが、自宅であれば、基本的にいつでも可能である。例えば、充電可能時間としては、9:00-17:00又は00:-24:00のように設定される。
充電条件データ３７において、デマンドレスポンス条件１１５は、充電条件が設定された場所３７Ａにおけるデマンドレスポンス実施の有無及びデマンドレスポンスにおいて採用されている電力需要制御の方法を示す。デマンドレスポンスとは、卸市場価格の高騰時または系統信頼性の低下時において、電気料金価格の設定またはインセンティブの支払に応じて、需要家側が電力の使用を抑制するよう電力の消費パターンを変化させることをいう。電力需要の制御の方法は、例えば、電気料金の変動、又は電力使用の抑制に応じた需要家へのポイントの付与などの対価付与等である。
したがって、デマンドレスポンスが実施されている地域とそうでない地域とでは、電気料金等に差が生じることがある。つまり、デマンドレスポンスが実施されているか否かによって充電条件に差が生じる。また、デマンドレスポンス実施により、例えば、ある時間帯において節電を要請される場合がある。この場合、充電支援システム１０は、その時間帯においては充電ができない、という時間的制約条件を課して、充電計画を作成する。このように、デマンドレスポンス条件１１５は、充電支援システム１０が、デマンドレスポンス実施の有無を把握し、デマンドレスポンスが実施されている場合には、その場合における充電条件を把握するために用いられる。
ステップＳ１４の充電計画データ生成処理において、プロセッサ２０は、予測停車データ３６が示す予測停車場所３６Ｃ毎の充電条件を、充電条件データテーブル３７から抽出する。図６に示す予測停車データ３６に基づく場合、自宅の充電条件Ｐ１、職場の充電条件Ｐ２が、地点Ａの充電条件Ｐ３、地点Ｂの充電条件Ｐ４が抽出される。
また、プロセッサ２０は、充電計画作成の対象である車両５０についての車両データを車両データテーブル３９から読み出す。充電計画を作成する際には、車両データが示す定格種別と充電条件が示す定格種別が一致するか（充電可能であるか）が判断され、予定停車場所のうち、定格種別が一致する場所における充電計画が作成される。
プロセッサ２０は、車両５０の予測停車場所毎の充電条件に基づいて、車両５０における充電量が不足しないように充電計画を作成する。充電計画の作成の際には、充電計画期間１０２（例えば、６月１２日及び６月１３日）の開始時点（例えば、６月１２日の０：００）における蓄電残量１０１（開始ＳＯＣ）と、消費時間帯毎の予測消費電力３５Ｅと、が考慮される。充電計画は、予測消費電力３５Ｅに応じた電力消費が行われても、車両５０における蓄電残量がゼロにならないように、予測停車時間帯の間に予測停車場所において充電がなされるように、作成される。また、充電計画は、車両データ３９が示すバッテリ容量を考慮して、満充電となる充電量を超えないように作成される。
また、充電計画の作成の際には、予測停車時間帯の長さも考慮される。充電量は時間に比例するため、予測停車時間帯の長さは、１回の停車において可能な充電量の最大値を示すからである。
充電計画は、例えば、所定の又はユーザが選択した優先条件１０３を最適化するように線形計画法により作成される。図９に示すように、充電計画データ９０は、充電開始日時９０Ａ、充電終了日時９０Ｂ、充電電力量９０Ｃ、充電場所９０Ｄのデータ項目を有する。
図９に示す充電計画データ９０では、複数回の充電が設定されている。図９において、１回目の充電は、６月１２日２：００から４：００までであり、充電場所９０Ｄは自宅であって、充電電力量９０Ｃは１５００Ｗｈである。２回目の充電は６月１２日２０：３０から６月１３日６：００までであり、充電場所９０Ｄは自宅であり、充電電力量９０Ｃは４０００Ｗｈである。３回目の充電は６月１３日１２：３０から１５：５０までであり、充電場所は地点Ｂ（又はその近隣の充電ステーション）であり、充電電力量９０Ｃは３０００Ｗｈである。
図１０は、図４に示す予測消費電力データ３５に従った電力の消費時間帯、及び図９に示す充電計画データ９０に従った充電時間帯（電力消費／充電計画図８０）を示している。図１０において、濃いグレーの箇所それぞれが、消費時間帯を示し、薄いグレーの箇所それぞれが、充電時間帯を示している。図１０に示すように、作成された充電計画では、消費時間帯以外の停車時間帯において、充電時間帯が設定されている。
充電計画データ９０が作成されると、プロセッサ２０は、充電計画を車両５０等が有する表示装置に表示させるため、充電計画データ９０を車両５０へ送信する表示処理を実行する（図２のステップＳ１５）。ここでは、充電計画データ９０とともに予測消費電力データ３５及び予測ユーザ行動データ３３も車両５０へ送信される。
図１１は、車両５０の表示装置において表示される充電計画の表示画面２００の例を示している。表示画面２００は、電力消費／充電計画図８０を表示するための領域２０１を有する。領域２０１には、図１０に示したような電力消費／充電計画図８０が表示される。ユーザは、計画図８０を参照することで、いつ充電したらよいかを容易に把握できる。
また、表示画面２００は、予測ユーザ行動（予測走行スケジュール）を表示するための領域２０２を有する。ユーザは、予測ユーザ行動を参照することで、システム１０が予測した行動を把握することができる。
また、表示画面２００は、予測ユーザ行動（予測走行スケジュール）を表示するための領域２０２を有する。ユーザは、予測ユーザ行動を参照することで、システム１０が予測した行動を把握することができる。
前述のように、充電計画は、優先条件１０３を最適化するように作成される。優先条件１０３のオプションとしては、例えば、充電料金、充電時間、及び急速充電回避などがある。優先条件１０３として充電料金優先が設定されている場合、例えば、充電料金が最小化されるように充電計画が作成される。充電料金は、場所毎に異なることがあり、さらに、デマンドレスポンス実施により変動することがあるが、場所毎又はデマンドレスポンス実施によるの充電料金の違いは、充電条件から把握される。
また、優先条件１０３として充電時間優先が設定されている場合、例えば、充電回数が最小化されるように充電計画が作成されるか、又は、充電計画期間１０２内の総充電時間が最小化されるように充電計画が作成される。さらに、優先条件１０３として急速充電回避が設定されている場合、急速充電方式である場所での充電をできるだけ避けるように充電計画が作成される。急速充電を回避した充電計画に沿った充電を行うことで、急速充電によるバッテリ劣化を抑制することができる。
図１１に示す表示画面２００は、優先条件のオプションをユーザが選択するための領域２０３を有している。図１１の領域２０３では、優先条件のオプション（優先オプション）として、「充電料金優先（急速充電可）」、「充電料金優先（急速充電不可）」、「充電時間優先（急速充電可）」、「充電時間優先（急速充電不可）」のいずれかを選択可能である。
「充電料金優先（急速充電可）」が選択されると、急速充電方式を許容しつつ、充電料金が最小化されるように充電計画が作成される。「充電料金優先（急速充電不可）」が選択されると、急速充電方式をできるだけ回避しつつ、充電料金が最小化されるように充電計画が作成される。充電料金「充電時間優先（急速充電可）」が選択されると、急速充電方式を許容しつつ、充電回数又は充電時間が最小化されるように充電計画が作成される。「充電時間優先（急速充電不可）」が選択されると、急速充電方式をできるだけ回避しつつ、充電回数又は充電時間が最小化されるように充電計画が作成される。
図１２は、充電料金優先（急速充電可）が選択された場合における電力消費／充電計画図８０の例を示している。ここでは、職場と地点Ｂの料金が安価であるとする。この場合に作成される充電計画は、充電時間帯が、できるだけ、職場又は地点Ｂに停車している時間帯内に設定されたものとなる。
図１３は、充電料金優先（急速充電不可）が選択された場合における電力消費／充電計画図８０の例を示している。ここでは、地点Ｂは急速充電方式であるものとする。この場合に、作成される充電計画は、地点Ｂを充電場所として回避しつつ、電力料金が最小化されるように作成される。
図１４は、充電時間優先（急速充電可）が選択された場合における電力消費／充電計画図８０の例を示している。ここでは、充電回数が最小化されるように充電計画が作成される。充電回数を最小化するには、まとまった時間を確保できる時間帯を優先すべきである。したがって、この場合に作成される充電計画は、充電時間帯が、できるだけ、自宅での停車中に設定されたものとなる。
［付記］
なお、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、上記した意味ではなく、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。
１０ ：充電支援システム
２０ ：プロセッサ
２１ ：充電支援処理
３０ ：記憶装置
３１ ：ユーザプローブデータテーブル
３２ ：ユーザ行動履歴テーブル（走行履歴テーブル）
３３ ：予測ユーザ行動データテーブル（予測走行スケジュールデータテーブル）
３４ ：消費電力コスト・交通情報・気象情報データテーブル
３５ ：予測消費電力データテーブル
３５Ａ ：出発日時
３５Ｂ ：出発地
３５Ｃ ：到着日時
３５Ｄ ：到着地
３５Ｅ ：予測消費電力
３６ ：予測停車データテーブル
３６Ａ ：停車開始日時
３６Ｂ ：停車終了日時
３６Ｃ ：予測停車場所
３７ ：充電条件データテーブル
３７Ａ ：場所
３７Ｂ ：地理座標
３７Ｃ ：充電条件
３９ ：車両データテーブル
５０ ：車両
６０ ：コンピュータプログラム
７０ ：電力消費計画図
８０ ：消費／充電計画図
９０ ：充電計画データ
９０Ａ ：充電開始日時
９０Ｂ ：充電終了日時
９０Ｃ ：充電電力量
９０Ｄ ：充電場所
１０１ ：蓄電残量
１０２ ：充電計画期間
１０３ ：優先条件
１１０ ：充電条件
１１１ ：電力会社
１１２ ：料金プラン
１１３ ：充電スタンド台数
１１４ ：営業時間
１１５ ：デマンドレスポンス条件
２００ ：表示画面
２０１ ：領域
２０２ ：領域
２０３ ：領域
２０ ：プロセッサ
２１ ：充電支援処理
３０ ：記憶装置
３１ ：ユーザプローブデータテーブル
３２ ：ユーザ行動履歴テーブル（走行履歴テーブル）
３３ ：予測ユーザ行動データテーブル（予測走行スケジュールデータテーブル）
３４ ：消費電力コスト・交通情報・気象情報データテーブル
３５ ：予測消費電力データテーブル
３５Ａ ：出発日時
３５Ｂ ：出発地
３５Ｃ ：到着日時
３５Ｄ ：到着地
３５Ｅ ：予測消費電力
３６ ：予測停車データテーブル
３６Ａ ：停車開始日時
３６Ｂ ：停車終了日時
３６Ｃ ：予測停車場所
３７ ：充電条件データテーブル
３７Ａ ：場所
３７Ｂ ：地理座標
３７Ｃ ：充電条件
３９ ：車両データテーブル
５０ ：車両
６０ ：コンピュータプログラム
７０ ：電力消費計画図
８０ ：消費／充電計画図
９０ ：充電計画データ
９０Ａ ：充電開始日時
９０Ｂ ：充電終了日時
９０Ｃ ：充電電力量
９０Ｄ ：充電場所
１０１ ：蓄電残量
１０２ ：充電計画期間
１０３ ：優先条件
１１０ ：充電条件
１１１ ：電力会社
１１２ ：料金プラン
１１３ ：充電スタンド台数
１１４ ：営業時間
１１５ ：デマンドレスポンス条件
２００ ：表示画面
２０１ ：領域
２０２ ：領域
２０３ ：領域
図５は、図４に示す予測消費電力データ３５に従った電力の消費時間帯（電力の消費計画図７０）を示している。図５において、複数のグレーの箇所それぞれが、電力の消費時間帯を示している。図５は、６月１２日の６：４０から７：３０までが一つの消費時間帯（予測消費電力３５Ｅは６００Ｗｈ）であることを示している。また、６月１２日の１２：００から１２：３０までが一つの消費時間帯（予測消費電力３５Ｅは３００Ｗｈ）であり、６月１２日の１３：００から１３：３５までが一つの消費時間帯（予測消費電力３５Ｅは３１５Ｗｈ）であり、６月１２日の１８：００から１８：５５までが一つの消費時間帯（予測消費電力３５Ｅは６２０Ｗｈ）であり、６月１３日の８：３０から１１：５５までが一つの消費時間帯（予測消費電力３５Ｅは１４００Ｗｈ）であり、６月１３日の１６：１０から１９：５０までが一つの消費時間帯（予測消費電力３５Ｅは１３５０Ｗｈ）であることを示している。
充電条件データ３７において、営業時間１１４は、充電条件が設定された場所３７Ａにおける充電可能時間を示す。充電可能時間は、場所３７Ａが商用充電ステーションであれば、基本的に営業時間に限られるが、自宅であれば、基本的にいつでも可能である。例えば、充電可能時間としては、9:00-17:00又は00:00-24:00のように設定される。
充電計画は、例えば、所定の又はユーザが選択した優先条件１０３を最適化するように線形計画法により作成される。図７に示すように、充電計画データ９０は、充電開始日時９０Ａ、充電終了日時９０Ｂ、充電電力量９０Ｃ、充電場所９０Ｄのデータ項目を有する。
図７に示す充電計画データ９０では、複数回の充電が設定されている。図７において、１回目の充電は、６月１２日２：００から４：００までであり、充電場所９０Ｄは自宅であって、充電電力量９０Ｃは１５００Ｗｈである。２回目の充電は６月１２日２０：３０から６月１３日６：００までであり、充電場所９０Ｄは自宅であり、充電電力量９０Ｃは４０００Ｗｈである。３回目の充電は６月１３日１２：３０から１５：５０までであり、充電場所は地点Ｂ（又はその近隣の充電ステーション）であり、充電電力量９０Ｃは３０００Ｗｈである。
図１０は、図４に示す予測消費電力データ３５に従った電力の消費時間帯、及び図７に示す充電計画データ９０に従った充電時間帯（電力消費／充電計画図８０）を示している。図１０において、濃いグレーの箇所それぞれが、消費時間帯を示し、薄いグレーの箇所それぞれが、充電時間帯を示している。図１０に示すように、作成された充電計画では、消費時間帯以外の停車時間帯において、充電時間帯が設定されている。
Claims (15)
- 車両の将来の走行スケジュールに基づいて計算される前記車両の予測消費電力と、前記走行スケジュールに基づく予測停車場所毎の充電条件とに、基づいて、前記車両への充電計画データを生成する生成処理を実行するプロセッサを備える
充電支援システム。 - 前記走行スケジュールは、出発地及び到着地を含み、
前記予測停車場所は、前記出発地及び前記到着地の少なくともいずれか一方に基づいて前記プロセッサにより決定される
請求項１に記載の充電支援システム。 - 前記充電計画データは、更に、前記予測停車場所毎の予測停車時間に基づいて生成される
請求項１又は２に記載の充電支援システム。 - 前記走行スケジュールは、前記車両の出発時間及び到着時間を含み、
前記予測停車時間は、前記出発時間及び前記到着時間に基づいて前記プロセッサにより決定される
請求項３に記載の充電支援システム。 - 前記充電条件は、前記予測停車場所における電気料金を含む
請求項１から４のいずれか１項に記載の充電支援システム。 - 前記充電条件は、前記予測停車場所における充電電圧を含む
請求項１から５のいずれか１項に記載の充電支援システム。 - 前記充電条件は、前記予測停車場所において利用可能な充電規格を含む
請求項１から６のいずれか１項に記載の充電支援システム。 - 前記充電条件は、デマンドレスポンスのために、前記予測停車場所について設定された条件を含む
請求項１から７のいずれか１項に記載の充電支援システム。 - 前記プロセッサは、前記走行スケジュール及び前記充電計画データが示す充電計画を表示装置に表示させる表示処理を更に実行する
請求項１から８のいずれか１項に記載の充電支援システム。 - 複数の充電可能な場所について、前記場所と前記場所における充電条件とが対応付けられた充電条件データを記憶した記憶装置と、
前記充電条件データを参照することで、車両の予測停車場所における前記充電条件を取得し、取得した前記充電条件に基づいて、前記車両への充電計画データを生成する処理を実行するプロセッサと、
を備える充電支援システム。 - 前記予測停車場所は、前記車両の将来の走行スケジュールに基づいて前記プロセッサにより決定される
請求項１０に記載の充電支援システム。 - 車両の将来の走行スケジュールに基づいて計算される前記車両の予測消費電力と、前記走行スケジュールに基づく予測停車場所毎の充電条件とに、基づいて、前記車両への充電計画データを生成する
ことを含む方法。 - 複数の充電可能な場所について、前記場所と前記場所における充電条件とが対応付けられた充電条件データを参照することで、車両の予測停車場所における前記充電条件を取得し、取得した前記充電条件に基づいて、前記車両への充電計画データを生成する
ことを含む方法。 - 車両の将来の走行スケジュールに基づいて計算される前記車両の予測消費電力と、前記走行スケジュールに基づく予測停車場所毎の充電条件とに、基づいて、前記車両への充電計画データを生成する処理をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
- 複数の充電可能な場所について、前記場所と前記場所における充電条件とが対応付けられた充電条件データを参照することで、車両の予測停車場所における前記充電条件を取得し、取得した前記充電条件に基づいて、前記車両への充電計画データを生成する処理をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
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