WO2012120965A1 - 充電制御システム、充電制御方法及び記録媒体 - Google Patents
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Definitions
- the present invention relates to a charging control system, a charging control method, and a recording medium for a vehicle that travels using electricity, including a hybrid electric vehicle in which a storage battery and another power source are mounted together.
- V2G Vehicle-to-V
- EVs including hybrid type electric cars equipped with storage batteries and other power sources
- V2G Vehicle-to-V
- -Grid Vehicle-to-V
- the V2G proposal itself has been around since the 1980s, and research reports such as macroscopic estimation of the effect of stabilization across the entire power system network have been made continuously.
- micro-control methods for concrete system construction that is, technology for controlling charging and discharging of a large number of EVs individually and in real time. It was.
- Non-Patent Document 1 an EV operation model, a power distribution network model, a time fluctuation model of electric power price, etc. are set, and optimization scheduling by ParticlePartSwarm Optimization (PSO) inspired by fish movement etc.
- PSO ParticlePartSwarm Optimization
- Patent Document 1 describes the configuration of the EV charging planning apparatus, and also refers to optimal charging scheduling using a genetic algorithm.
- V2G In general, not only charging to the EV but also assuming discharging from the EV to the power distribution network (power system side) is referred to as V2G. However, what is assumed only to charge the EV is sometimes called G2V, as distinguished from V2G. G2V is considered to reduce the load on the EV internal storage battery as much as the number of charge / discharge cycles is reduced.
- An object of the present invention is to provide a charge control system, a charge control method, and a program that can solve the above-described problems.
- the charge control system of the present invention is A charge control system for controlling charging of an automobile using electric power as power, Receiving means for receiving the power demand required from the power supply side; Control means for performing on / off setting of the charging for the automobile, The control means changes a ratio between the on time of the charge and the off time of the charge at each time within the charge allowable time for the vehicle in accordance with the time change of the power demand.
- the charge control method of the present invention A charge control method in a charge control system for controlling charging of an automobile using electric power as power, Receives the power demand required from the power supply side, Control to turn on and off the charging for the vehicle; In the control, the ratio between the on time of the charge and the off time of the charge at each time within the charge allowable time for the automobile is changed according to the time change of the power demand.
- the recording medium of the present invention is A computer that controls the charging of automobiles that use electric power
- a computer reading that records a program for changing a ratio of the charging on time and the charging off time at each time within the allowable charging time for the vehicle according to the time change of the power demand. It is a possible recording medium.
- the present invention is configured as described above, the charging speed cannot be continuously adjusted from the outside of the EV, and even in a situation where only charging on / off can be set, it is possible to cope with output fluctuations of the renewable power source. Practical use of a multi-EV linked charging system that can be an adjustment means can be promoted.
- FIG. 1 It is a figure which shows the whole structure of an example of the charging environment of the electric vehicle which employ
- FIG. 1 is a diagram showing an example of a charging environment of an electric vehicle employing a charging control system according to an embodiment of the present invention.
- FIG. 2 is a diagram showing the configuration of power aggregators 3a to 3c shown in FIG.
- the electric vehicles EV 5 a to 5 l can be charged in a small community 7, a parking lot 8, and a quick charging stand 9.
- Power aggregators 3a to 3c are provided corresponding to the small community 7, the parking lot 8, and the quick charging stand 9, respectively.
- the power aggregators 3a to 3c are connected to the substation 2 via the power distribution network and the information communication network 1.
- the substation 2 is provided with a power control server 2a.
- the small community 7 is provided with HEMS (Home Energy Management System) 4a to 4d.
- a large-capacity energy storage 6 is also connected to the power distribution network and the information communication network 1.
- the power aggregators 3a to 3c include an obtaining unit 10 and a control unit 20, as shown in FIG.
- the obtaining unit 10 is an example of a receiving unit.
- the acquisition unit 10 includes a power demand request acquisition unit 11, a connection detection unit 12, a connection end time acquisition unit 13, a charge amount acquisition unit 14, and a fixed charge rate acquisition unit 15.
- the obtaining unit 10 receives a power demand requested from the power supply side.
- the control unit 20 includes a demand demand ratio function calculation unit 21, a correction coefficient calculation unit 22, a chargeable time calculation unit 23, a required charge time calculation unit 24, a normalization unit 25, and a flattened charge time density calculation unit. 26, a charging time density calculating unit 27, and a charging control unit 28.
- the control unit 20 is an example of a control unit.
- the control unit 20 performs charging on / off setting for each EV.
- the control part 20 changes the ratio of the charge ON time and the charge OFF time in each time within the chargeable time during which the EV can be charged according to the time change of the power demand.
- the chargeable time is an example of a charge allowable time indicating a time during which charging to the EV is allowed.
- the flattened charging time density calculation unit 26 is an example of a first calculation unit.
- the flattened charging time density calculation unit 26 performs charging by dividing the time required for charging the EV at a predetermined charging state (for example, a fully charged state) by the chargeable time at a charging rate specific to the EV. For each time within the possible time, a reference value (flattened charge time density) of the ratio of the charge on time to the time is calculated.
- the charging time density calculation unit 27 is an example of a second calculation unit.
- the charging time density calculation unit 27 multiplies the required demand ratio function based on the time change of the power demand and the reference value, thereby setting the ratio of the charging on-time ratio to the corresponding time in each time within the chargeable time ( Charge time density).
- the charging control unit 28 is an example of a charging control unit.
- the charging control unit 28 performs charging on / off setting for each EV based on the set value (charging time density). For example, the charge control unit 28 calculates the period of the charge pulse having the unit charge time as the pulse width by dividing the unit charge time (predetermined time) by the set value. The charging control unit 28 performs charging on / off setting for each EV according to the cycle of the charging pulse.
- These components may actually be realized by a program installed in the power aggregators 3a to 3c, and may be provided in the HEMS 4a to 4d or the like.
- the power aggregators 3a to 3c calculate the chargeable time for each EV 5a to 5l simultaneously with the start of connection to the charger (distribution network).
- Scheduling that is, charging time density flattening scheduling is performed.
- the constant charge time density calculated by flattening scheduling (flattened charge time density) is an example of a reference value.
- the charging speed when charging is ON is fixed to a value specific to each EV (charging speed specific to EV).
- the power aggregators 3a to 3c obtain a power demand request, which is data to be targeted for power demand control, from the power supply (power company) side (for example, the control server 2a) that wants to perform power adjustment.
- the demand for power demand is time-series data that reflects medium- to long-term output fluctuation prediction of renewable power sources in addition to general power demand forecast (time-series data that reflects medium- to long-term demand demand). For example, it is data indicating a time-variable power price.
- the power demand request includes a sudden power demand request due to an emergency such as a deviation from the initial power demand plan or an accident, or a short-term output fluctuation of the renewable power source.
- the power aggregators 3a to 3c use the time series data reflecting the medium-to-long-term power demand request to create a ratio function that represents the shape of the change over time of the medium-to-long-term demand power demand.
- the power aggregators 3a to 3c use the sudden power demand request to create a real-time correction coefficient corresponding to the sudden power demand request.
- the power aggregators 3a to 3c modulate the charging time density by multiplying the constant charging time density calculated by the flattening scheduling by the ratio function and the real-time correction coefficient.
- the modulated charging time density is an example of a set value.
- the power aggregators 3a to 3c determine the ON / OFF state of charging at each time (each time) according to the modulated charging time density (set value) at each time (each time) within the chargeable time, that is, Schedule charging.
- the power aggregators 3a to 3c control the storage batteries and charging devices of the EVs 5a to 5l based on the result of the charging scheduling.
- 3A and 3B are diagrams for explaining the outline of the charge control method in the charge control system shown in FIG.
- step A the control unit 20 calculates a flattened constant charging time density dn for each EV.
- Step A the details of Step A will be described.
- connection detection unit 12 detects that, and the connection end time acquisition unit 13 detects the EV 5a to 5l for each EV 5a to 5l.
- 5l connection end (departure) scheduled time is obtained for each time.
- Each time may be a fixed time interval or a preset time.
- the chargeable time calculating unit 23 calculates a chargeable time (chargeable time) Tn for each EV 5a to 5l from the estimated connection end (departure) time, the current time, and a desired charge time margin.
- the charge amount obtaining unit 14 obtains the charge amount Qn necessary for setting a predetermined charge state (for example, a full charge state) for each EV 5a to 5l at each time.
- the fixed charging speed obtaining unit 15 obtains a charging speed (specific charging speed) pn unique to the EV for each EV 5a to 5l at each time.
- the required charging time calculation unit 24 divides the amount of charge Qn by the specific charging speed pn for each EV 5a to 5l to obtain the minimum required time for setting the EV to a predetermined charging state (for example, a full charging state). A certain required charging time Yn is calculated.
- u is a unit charging time (predetermined time), and a rectangular pulse-shaped charging demand (charging pulse) represented by a charging speed pnX unit charging time u is assumed, and this is intermittently arranged.
- a charging speed pnX unit charging time u is assumed, and this is intermittently arranged.
- this intermittent charging cycle at a certain time is defined as wn (t).
- the flattened charging time density calculation unit 26 defines, as the charging time density Dn (t) at each time, the unit charging time u divided by the charging cycle wn (t) at each time for each of EVs 5a to 5l.
- Step B the control unit 20 performs charging on / off setting for each EV 5a to 5l based on the flattened charging time density dn and the power demand request.
- Step B the details of Step B will be described.
- the power demand request obtaining unit 11 obtains the power demand request as described above from the power supply side that wants to perform power adjustment.
- the demand demand ratio function calculation unit 21 changes the time change of the medium- to long-term power demand based on the time-series data reflecting the medium-to-long-term power demand request among the power demand requests obtained by the power demand request obtaining unit 11.
- the demand demand ratio function F ′ (t) is calculated.
- the standardization unit 25 normalizes F ′ (t) so that the average value within the chargeable time zone becomes “1” for each EV 5a to 5l, and calculates the demand demand ratio function Fn (t).
- correction coefficient calculation unit 22 performs real-time correction coefficient C (t corresponding to the sudden power demand request based on the sudden power demand request among the power demand requests obtained by the power demand request obtaining unit 11. ) Is calculated.
- the charging time density calculation unit 27 multiplies the required demand ratio function Fn (t) and the real-time correction coefficient C (t) by the flattened charging time density dn, and modulates the charging time density Dn (t). .
- the modulation to the charging time density Dn (t) results in a change in the degree of clogging of the rectangular pulse charging pulse on the time axis according to each time (each time) within the chargeable time. It means to let you.
- the charging speed of each EV is fixed to pn when charging is on and to 0 when charging is off.
- the charging control unit 28 calculates u ⁇ Dn (t) using the modulated charging time density Dn (t), and the intermittent period wn (t) of the rectangular pulsed charging pulse at each time (each time). Is calculated.
- the charge control unit 28 determines the ON / OFF state of charging at each time, that is, whether the charging speed Pn (t) at each time is pn or 0 according to the intermittent cycle wn (t) (FIG. 3B). reference).
- the required demand ratio function Fn (t) is standardized by the standard unit 25 so that the average value in the chargeable time zone is “1” for each EV 5a to 5l.
- the real-time correction coefficient C (t) calculated by the correction coefficient calculation unit 22 is a proportional coefficient common to the EVs 5a to 5l. Multiplication of the demanded demand ratio function Fn (t) with the flattened charging time density dn corresponds to “pre-scheduling” performed based on a request several hours to several days ago. The multiplication of the flattened charge time density dn with the real-time correction coefficient C (t) corresponds to the “real-time response” performed based on the request immediately before the charge control.
- the real-time correction coefficient C (t) can take an arbitrary value that is not standardized. For this reason, if the real-time response is performed, a difference occurs in the total charge amount Qn as it is. In order to avoid this, it is desirable to perform rescheduling including calculation of the flattened charging time density dn again immediately after the real-time response.
- rescheduling can be performed only when the required charging time exceeds the chargeable time.
- the total charge demand at each time seen from the power system network (power supply) side is the total Ptotal (t) for all EVs 5a to 5l at each time of that Pn (t).
- the description will be focused on the G2V system that controls only the charging of the EV.
- the general V2G system including discharging from the EV is used. Is also possible.
- FIG. 4 is a diagram for explaining a specific example of the charge control method in the charge control system shown in FIG.
- connection end time obtaining unit 13 obtains past performance data (both weekdays and holidays) relating to the charger (distribution network) connection time and charge amount of each EV (step 1).
- connection end time obtaining unit 13 predicts the charging demand at each time based on the past performance data (from the next day to several days later on both weekdays and holidays), and arrival of the EV (charger connection) and An average value (predicted value) of the time of departure (charger disconnection) is calculated (step 2).
- the power demand request obtaining unit 11 obtains time change data (including a power price) of required power demand that should be a target of charge demand control from the power supply side. This data is the power demand required from the power supply side, and changes with time.
- the demand demand ratio function calculation unit 21 calculates a demand demand ratio function F ′ (t) that changes with time from this data (step 3).
- FIG. 5 is a diagram for explaining processing in the demand demand ratio function calculation unit 21.
- FIG. 5A is a diagram illustrating data obtained by the power demand request obtaining unit 11.
- FIG. 5B is a diagram showing the required demand ratio function F ′ (t) calculated by the required demand ratio function calculating unit 21.
- the charge amount obtaining unit 14 determines the current storage amount Zn and the necessary amount for each EV.
- the charge amount Qn is obtained, and the fixed charge speed obtaining unit 15 obtains the EV specific fixed charge speed pn for each EV (step 5).
- the chargeable time calculation unit 23 is a continuation guarantee time for the charger (distribution network) connection considering the margin based on the scheduled departure (predicted) time calculated by the connection end time acquisition unit 13 and the current time.
- a chargeable time Tn is calculated (step 6). In the simulation shown here, 50 EVs used for commuting (EV driving in the morning and evening) are assumed.
- FIG. 6 is a diagram showing an example of a charger connection pattern for 50 EVs.
- a random charger (distribution network) connection pattern (holiday-weekdays-weekdays for three days) as shown in FIG. 6 is generated for each EV, and the time zone when the EV is not operated is It is assumed that all are connected to a charger, that is, are subject to charge control, and this embodiment is applied to that.
- the required charging time calculation unit 24 calculates the required charging time Yn by dividing the charging amount Qn by the specific charging speed pn for each EV.
- the flattened charge time density calculation unit 26 divides the required charge time Yn by the chargeable time Tn for each EV, so that the desired charge amount at the time of departure can be satisfied and is uniform over the entire chargeable time zone.
- a constant charging time density, that is, a flattened charging time density dn is calculated (step 7).
- the normalization unit 25 first calculates F ′ (t) for each EV so that the average value in the chargeable time zone becomes “1”, and calculates the demand demand ratio function Fn (t). (Step 8).
- the correction coefficient calculation unit 22 corrects the charging speed in real time according to the degree of the request.
- the coefficient C (t) is changed from “1” set as the initial value to an arbitrary value (step 10).
- the charging time density calculation unit 27 multiplies the flattened charging time density dn by the standardized demand demand ratio function Fn (t) and the real-time correction coefficient C (t), for each EV.
- the charging time density Dn (t) at each time is calculated (step 11).
- the charging time density calculation unit 27 standardizes the demanded demand ratio function Fn (t) and the initial value for the flattened charging time density dn. By multiplying the real-time correction coefficient C (t) that remains (“1”), the charging time density Dn (t) at each time is calculated for each EV (step 12).
- the charging control unit 28 determines whether the charging ON / OFF state at each time, that is, whether the charging speed Pn (t) at each time is pn, for each EV, according to the charging time density Dn (t). To determine whether the charging ON / OFF state at each time, that is, whether the charging speed Pn (t) at each time is pn, for each EV, according to the charging time density Dn (t). To determine whether the charging ON / OFF state at each time, that is, whether the charging speed Pn (t) at each time is pn, for each EV, according to the charging time density Dn (t). To determine whether the charging ON / OFF state at each time, that is, whether the charging speed Pn (t) at each time is pn, for each EV, according to the charging time density Dn (t).
- the charging control unit 28 calculates the period of the charging pulse having the unit charging time u as the pulse width by dividing the unit charging time u by the charging time density Dn (t).
- the charging control unit 28 transmits the charging speed Pn (t) to each EV charger, and finally, the charging device is controlled, that is, the power demand control is performed (step 13).
- the unit charging time u is common to all EVs and is 0.1 hour.
- the commuting-use EV adopted this time has two driving hours on weekdays, so a total of five time slots can be obtained in three days. Although it can be divided, not only a sharp and large fluctuation in demand is suppressed, but also flattening scheduling for each time zone, that is, flattening of power demand is realized accurately.
- the charging control unit 28 shifts the initial phase of the charging pulse, or periodically the phase of the charging pulse.
- the total charge amount Qn may deviate from the value at the time of the pre-scheduling by making a real-time response, but in order to compensate for the deviation, re-flattening scheduling of the charging time density immediately after the real-time response. It is desirable to perform subsequent charging scheduling including the above in real time again. As a result, it is possible to achieve the desired amount of electricity stored at the EV departure time.
- a charge demand spike is likely to occur due to the phases of the charging cycles of a plurality of EVs being aligned immediately at the edge portion of each charging time zone or immediately after a real-time response.
- the charging control unit 28 introduces a process in which the phases are not intentionally aligned, such as shifting the initial phase of the charging cycle for each EV or inverting the phase of the charging cycle, It is possible to avoid the occurrence of spikes.
- charging time density (power demand) flattening scheduling that makes maximum use of the EV chargeable time is the base, and the degree of freedom in shifting the charging time is maximized. Is raised.
- charging speed of each EV in real time it separates from the “pre-scheduling” part in the medium to long term, and by introducing a correction coefficient separately, redundant calculation processing steps up to charger control are eliminated. The improvement of responsiveness can be mentioned.
- schedule optimization is possible with low-load calculation processing.
- the reason is that the desired charge scheduling can be achieved by simply multiplying the demanded demand ratio function Fn (t) and the correction coefficient C (t) by the flattened charging time density dn as if the mold was molded. To complete.
- the present embodiment is basically based on scheduling for each EV.
- the total EV charging demand can be controlled. The reason is that the total EV charging demand is changed by performing only the ON / OFF adjustment of each EV charging instead of the continuous adjustment of the charging speed.
- G2V multi-EV linked charging
- the processing in the power aggregators 3a to 3c is implemented by a recording medium that can be read by the power aggregators 3a to 3c, in addition to the processing realized by dedicated hardware.
- the program may be recorded, and the program recorded on the recording medium may be read and executed by the power aggregators 3a to 3c.
- the recording media that can be read by the power aggregators 3a to 3c include IC cards, memory cards, recording media that can be transferred such as floppy disks (registered trademark), magneto-optical disks, DVDs, CDs, and the like, and power aggregators 3a. Refers to an HDD or the like built in 3c.
- the program recorded on this recording medium is read by a control block, for example, and the same processing as described above is performed under the control of the control block.
- the width of the charging pulse is made constant, but the width of the charging pulse may be changed according to the time change of the power demand.
- the charging control unit 28 may increase the width of the charging pulse as the power demand increases.
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Abstract
電力を動力として用いる自動車への充電を制御する充電制御システムは、電力供給側から要求される電力需要を受信する受信手段と、自動車に対して充電のオンオフ設定を行う制御手段と、を含み、制御手段は、電力需要の時間変化に応じて、自動車に対する充電許容時間内の各時間での充電のオン時間と充電のオフ時間との割合を変更する。
Description
本発明は、蓄電池と他の動力源とを併せて搭載したハイブリッド型の電気自動車も含めて、電気を利用して走行する自動車の充電制御システム、充電制御方法及び記録媒体に関する。
近年、環境問題が益々深刻化する中、導入が急速に進められている太陽電池や風力発電機等の再生可能電源は、低炭素化やエネルギー資源問題解決の有効な手段と考えられる。しかしながら、その一方で、このような再生可能電源は、出力変動が大きい。このため、電力品質の観点から、再生可能電源の出力変動を相殺するための調整手段が不可欠である。その調整手段としては、現状、主に応答速度の速い火力発電機が用いられている。このため、出力変動の大きな再生可能電源を導入すればするほど、調整手段としての火力発電機が必要になってしまうというジレンマにも陥り兼ねない。したがって、火力発電機に代わる強力な調整手段を確保することが大きな課題である。その調整手段として、大容量の蓄電池(NaS電池等)を導入することは、有効ではある。しかしながら、導入及び運営コストの観点から、大容量の蓄電池の導入の障壁は非常に高いと考えられる。
そこで、再生可能電源と同じく急速に普及が進むと見られている電気を利用して走行する自動車(以下、蓄電池と他の動力源とを併せて搭載したハイブリッド型の電気自動車も含めてEV(Electric Vehicle)と称する)に搭載されている蓄電池と、この蓄電池が接続される充電器とを多数連係動作させて、電力系統安定化用の仮想的な大容量蓄電池として利用するV2G(Vehicle-to-Grid)技術に関する研究が進められている。V2Gの提案自体は1980年代からあり、電力系統網全体に亘るマクロな安定化効果の大きさ見積もり等の研究報告が継続的に行われている。さらに、ここ数年になって、具体的なシステム構築のためのミクロな制御手法、つまり、多数EVの充放電を個々に、かつ、リアルタイムに制御する技術に関しても報告がなされるようになってきた。
例えば、非特許文献1には、EVの運転モデル、配電網モデル、および、電力価格の時間変動モデル等を設定し、魚群の動き等にヒントを得たParticle Swarm Optimization (PSO)による最適化スケジューリングを行う充放電制御方法が記載されている。
また、特許文献1には、EV充電計画装置の構成について記載されており、遺伝的アルゴリズムを用いた最適充電スケジューリングにも言及している。
なお、一般には、EVへの充電のみならず、EVから配電網(電力系統側)への放電も想定したものをV2Gと呼ぶ。しかしながら、EVへの充電のみを想定したものを、V2Gと区別して、G2Vと呼ぶこともある。G2Vの方が、充放電サイクル数が減る分、EV内蓄電池への負荷は減ると考えられる。
G.K.Venayagamoorthy et. al., "Real-Time Modeling of Distributed Plug-in Vehicles for V2G Transactions", Energy Conversion Congress and Exposition, 2009. ECCE 2009. IEEE, 3937 - 3941(2009).
将来的に、EV搭載のバッテリコントローラが、EV内の蓄電池の充電速度の制御をEV内で閉じて独自に行う場合、EV外部からは、充電速度の連続調整は行えず、充電のON/OFF(オンオフ)の設定のみしか行えない可能性が高い。
このため、EV外部からは、充電速度の連続調整は行えず、充電のON/OFFの設定のみしか行えない状況でも、再生可能電源の出力変動等に対する調整手段となり得る多数EV連係充電システムの実用化を促進させる充電制御システムが望まれるという課題があった。
本発明の目的は、上述した課題を解決可能な充電制御システム、充電制御方法及びプログラムを提供することを目的とする。
本発明の充電制御システムは、
電力を動力として用いる自動車への充電を制御する充電制御システムであって、
電力供給側から要求される電力需要を受信する受信手段と、
前記自動車に対して前記充電のオンオフ設定を行う制御手段と、を含み、
前記制御手段は、前記電力需要の時間変化に応じて、前記自動車に対する充電許容時間内の各時間での前記充電のオン時間と前記充電のオフ時間との割合を変更する。
電力を動力として用いる自動車への充電を制御する充電制御システムであって、
電力供給側から要求される電力需要を受信する受信手段と、
前記自動車に対して前記充電のオンオフ設定を行う制御手段と、を含み、
前記制御手段は、前記電力需要の時間変化に応じて、前記自動車に対する充電許容時間内の各時間での前記充電のオン時間と前記充電のオフ時間との割合を変更する。
本発明の充電制御方法は、
電力を動力として用いる自動車への充電を制御する充電制御システムでの充電制御方法であって、
電力供給側から要求される電力需要を受信し、
前記自動車に対して前記充電のオンオフ設定を行う制御を実行し、
前記制御では、前記電力需要の時間変化に応じて、前記自動車に対する充電許容時間内の各時間での前記充電のオン時間と前記充電のオフ時間との割合を変更する。
電力を動力として用いる自動車への充電を制御する充電制御システムでの充電制御方法であって、
電力供給側から要求される電力需要を受信し、
前記自動車に対して前記充電のオンオフ設定を行う制御を実行し、
前記制御では、前記電力需要の時間変化に応じて、前記自動車に対する充電許容時間内の各時間での前記充電のオン時間と前記充電のオフ時間との割合を変更する。
本発明の記録媒体は、
電力を動力として用いる自動車への充電を制御するコンピュータに、
電力供給側から要求される電力需要を受信する受信手順と、
前記自動車に対して前記充電のオンオフ設定を行う制御手順と、を実行させ、
前記制御手順では、前記電力需要の時間変化に応じて、前記自動車に対する充電許容時間内の各時間での前記充電のオン時間と前記充電のオフ時間との割合を変更するプロクラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
電力を動力として用いる自動車への充電を制御するコンピュータに、
電力供給側から要求される電力需要を受信する受信手順と、
前記自動車に対して前記充電のオンオフ設定を行う制御手順と、を実行させ、
前記制御手順では、前記電力需要の時間変化に応じて、前記自動車に対する充電許容時間内の各時間での前記充電のオン時間と前記充電のオフ時間との割合を変更するプロクラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
本発明は、以上説明したように構成されているので、EV外部からは、充電速度の連続調整は行えず、充電のオン/オフの設定しか行えない状況でも、再生可能電源の出力変動等に対する調整手段となり得る多数EV連係充電システムの実用化を促進させることができる。
以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。
図1は、本発明の一実施形態の充電制御システムを採用した電気自動車の充電環境の一例を示した図である。図2は、図1に示した電力アグリゲータ3a~3cの構成を示す図である。
本例は図1に示すように、小コミュニティ7や駐車場8、急速充電スタンド9にて電気自動車EV5a~5lを充電可能とするものである。小コミュニティ7、駐車場8、急速充電スタンド9のそれぞれに対応して電力アグリゲータ3a~3cが設けられている。これら電力アグリゲータ3a~3cは、電力配電線網及び情報通信網1を介して変電所2に接続されている。変電所2には電力制御サーバ2aが設けられている。また、小コミュニティ7には、HEMS(Home Energy Management System)4a~4dが設けられている。電力配電線網及び情報通信網1には、大容量エネルギーストレージ6も接続されている。
電力アグリゲータ3a~3cは図2に示すように、入手部10と、制御部20と、を含む。
入手部10は、受信手段の一例である。入手部10は、電力需要要求入手部11と、接続検知部12と、接続終了時刻入手部13と、充電量入手部14と、固定充電速度入手部15と、を含む。入手部10は、例えば、電力供給側から要求される電力需要を受け付ける。
制御部20は、要求需要比率関数算出部21と、補正係数算出部22と、充電可能時間算出部23と、充電必要時間算出部24と、規格化部25と、フラット化充電時間密度算出部26と、充電時間密度算出部27と、充電制御部28と、を含む。
なお、制御部20は、制御手段の一例である。制御部20は、各EVに対して充電のオンオフ設定を行う。また、制御部20は、電力需要の時間変化に応じて、EVへの充電が可能な充電可能時間内の各時間での充電のオン時間と充電のオフ時間との割合を変更する。充電可能時間は、EVへの充電が許容された時間を示す充電許容時間の一例である。
また、フラット化充電時間密度算出部26は、第1算出手段の一例である。フラット化充電時間密度算出部26は、EV固有の充電速度でそのEVを所定の充電状態(例えば、満充電状態)とするために必要となる充電必要時間を充電可能時間で割ることにより、充電可能時間内の各時間について当該時間に対する充電のオン時間の割合の基準値(フラット化充電時間密度)を算出する。
また、充電時間密度算出部27は、第2算出手段の一例である。充電時間密度算出部27は、電力需要の時間変化に基づく要求需要比率関数と基準値とを掛け合わせることにより、充電可能時間内の各時間における当該時間に対する充電のオン時間の割合の設定値(充電時間密度)を算出する。
また、充電制御部28は、充電制御手段の一例である。充電制御部28は、設定値(充電時間密度)に基づいて、各EVに対して充電のオンオフ設定を行う。例えば、充電制御部28は、単位充電時間(所定時間)を設定値で割ることにより、単位充電時間をパルス幅とする充電パルスの周期を算出する。充電制御部28は、その充電パルスの周期に従って、各EVに対して充電のオンオフ設定を行う。
これらの構成要素は、実際には、電力アグリゲータ3a~3cに実装されるプログラムで実現されることが考えられ、HEMS4a~4d等に設けることも考えられる。
上記のように構成された充電制御システムにおいては、電力アグリゲータ3a~3cは、EV5a~5l毎に、充電器(配電網)への接続開始と同時に、充電可能時間を算出する。
電力アグリゲータ3a~3cは、EVに対する充電のオン/オフの制御を行うことによって、充電可能時間帯全体に亘って均一で一定の充電時間密度(=充電ON時間÷充電周期)となるような充電スケジューリング、つまり、充電時間密度のフラット化スケジューリングを行う。なお、フラット化スケジューリングにて算出した一定の充電時間密度(フラット化充電時間密度)は、基準値の一例である。
ここで、充電ON時の充電速度は、EV毎に固有な値(EV固有の充電速度)に固定されていると仮定する。
また、電力アグリゲータ3a~3cは、電力調整を行いたいと考える電力供給(電力会社)側(例えば、制御サーバ2a)から、電力需要制御の目標とすべきデータである電力需要要求を入手する。
なお、電力需要要求は、一般の電力需要予測に加え、中長期的な再生可能電源の出力変動予測等も反映した時系列データ(中長期的な電力需要要求を反映した時系列データ)であり、例えば、時間変動型電力価格を示すデータである。
また、電力需要要求は、当初の電力需要計画からのズレや事故などの緊急時や短期的な再生可能電源の出力変動等に起因する突発的な電力需要要求も含む。
電力アグリゲータ3a~3cは、中長期的な電力需要要求を反映した時系列データを用いて、中長期的な要求電力需要の時間変化の形状を表す比率関数を作成する。また、電力アグリゲータ3a~3cは、突発的な電力需要要求を用いて、突発的な電力需要要求に対応するリアルタイム補正係数を作成する。
電力アグリゲータ3a~3cは、フラット化スケジューリングにて算出した一定の充電時間密度に、比率関数とリアルタイム補正係数とを掛け合わすことで、充電時間密度に変調をかける。なお、変調後の充電時間密度は、設定値の一例である。
電力アグリゲータ3a~3cは、充電可能時間内の各時刻(各時間)における変調後の充電時間密度(設定値)に応じて、各時刻(各時間)における充電のON/OFF状態を決定、つまり充電スケジューリングを行う。電力アグリゲータ3a~3cは、充電スケジューリングの結果に基づき、EV5a~5lの蓄電池および充電機器の制御を行う。
以下に、上記のように構成された充電制御システムにおける充電制御方法について説明する。
図3Aおよび3Bは、図2に示した充電制御システムにおける充電制御方法の概要を説明するための図である。
ステップAでは、制御部20は、各EVについて、フラット化された一定の充電時間密度dnを算出する。
ここで、ステップAの詳細を説明する。
EV5a~5lが駐車場8等において充電器(配電網)に接続されると、接続検知部12がその旨を検知し、また、接続終了時刻入手部13が、EV5a~5l毎に、EV5a~5lの接続終了(出発)予定時刻を各時刻毎に入手する。なお、各時刻は、一定時間間隔の時刻でもよいし予め設定された時刻でもよい。
充電可能時間算出部23は、EV5a~5l毎に、接続終了(出発)予定時刻と現在時刻と所望の充電時間マージンとから充電可能時間(充電許容時間)Tnを各時刻毎に算出する。
また、充電量入手部14は、EV5a~5l毎に、所定の充電状態(例えば、満充電状態)とするために必要となる充電量Qnを各時刻毎に入手する。固定充電速度入手部15は、EV5a~5l毎に、EVに固有の充電速度(固有充電速度)pnを各時刻毎に入手する。
充電必要時間算出部24は、EV5a~5l毎に、充電量Qnを固有充電速度pnで割ることにより、EVを所定の充電状態(例えば、満充電状態)とするために最低必要となる時間である充電必要時間Ynを算出する。
ここで、uを単位充電時間(所定時間)とし、充電速度pnX単位充電時間uで表される矩形パルス状の充電需要量(充電パルス)を想定し、これを断続的に並べることで、必要充電量Qnを達成させることを考える。
また、ある時刻におけるこの断続的な充電の周期をwn(t)と定義する。
フラット化充電時間密度算出部26は、EV5a~5l毎に、単位充電時間uを各時刻における充電周期wn(t)で割ったものを各時刻における充電時間密度Dn(t)と定義する。フラット化充電時間密度算出部26は、さらに、充電必要時間Yn÷充電可能時間Tnから、充電可能時間帯内において均一で一定の充電時間密度、つまり、フラット化された充電時間密度dnを算出し、Dn(t)=dnとする。なお、nは、各EV5a~5lのID番号を示す。
続いて、ステップBでは、制御部20は、フラット化された充電時間密度dnと電力需要要求とに基づいて、EV5a~5l毎に、充電のオンオフ設定を行う。
ここで、ステップBの詳細を説明する。
電力需要要求入手部11は、電力調整を行いたいと考える電力供給側から上述したような電力需要要求を入手する。
要求需要比率関数算出部21は、電力需要要求入手部11が入手した電力需要要求のうち、中長期的な電力需要要求を反映した時系列データに基づいて、中長期的な電力需要の時間変化に応じた要求需要比率関数F’(t)を算出する。
規格化部25は、EV5a~5l毎に、充電可能時間帯内における平均値が“1”となるようにF’(t)を規格化して、要求需要比率関数Fn(t)を算出する。
また、補正係数算出部22は、電力需要要求入手部11が入手した電力需要要求のうち、突発的な電力需要要求に基づいて、この突発的な電力需要要求に対応するリアルタイム補正係数C(t)を算出する。
充電時間密度算出部27は、要求需要比率関数Fn(t)とリアルタイム補正係数C(t)とを、フラット化された充電時間密度dnに掛け合わせ、充電時間密度Dn(t)に変調をかける。
なお、充電時間密度Dn(t)への変調とは、結果的に、上記の矩形パルス状充電パルスの時間軸上における詰まり具合を、充電可能時間内の各時刻(各時間)に応じて変化させることを意味している。また、各EVの充電速度は、あくまでも充電ON時はpn、充電OFF時は0に固定されている。
充電制御部28は、変調後の充電時間密度Dn(t)を用いて、u÷Dn(t)を計算して、各時刻(各時間)における矩形パルス状充電パルスの断続周期wn(t)を算出する。充電制御部28は、断続周期wn(t)に従って、各時刻の充電のON/OFF状態、つまり、各時刻の充電速度Pn(t)がpnであるか0であるかを決定する(図3B参照)。
なお、この要求需要比率関数Fn(t)は、EV5a~5l毎に充電可能時間帯内の平均値が“1”となるように、規格部25にて規格化されている。また、補正係数算出部22にて算出されたリアルタイム補正係数C(t)は、EV5a~5lに共通の比例係数である。フラット化された充電時間密度dnに対する要求需要比率関数Fn(t)の掛け合わせが、数時間~数日前の要求を基に行われる“事前スケジューリング”に対応する。フラット化された充電時間密度dnに対するリアルタイム補正係数C(t)の掛け合わせが、充電制御直前の要求を基に行われる“リアルタイム応答”に対応する。
なお、要求需要比率関数Fn(t)は規格化されているのに対し、リアルタイム補正係数C(t)は規格化されていない任意の値を取り得る。このため、リアルタイム応答を行うことで、そのままでは、総充電量Qnに差が生じてしまう。それを避けるため、リアルタイム応答直後に、再度、フラット化充電時間密度dnの算出を含めた再スケジューリングを行うことが望ましい。
充電時間が短縮してしまうことを許容する場合には、充電必要時間が充電可能時間を超過してしまう場合のみ、再スケジューリングを行うということも可能である。
以上により、各EV5a~5lにおいて、出発時における蓄電量不足を回避しつつ、各時刻における充電速度Pn(t)(=pnまたは0)のスケジューリングならびにリアルタイム応答を行うことができる。
電力系統網(電力供給)側から見える各時刻における総充電需要は、そのPn(t)の各時刻における全EV5a~5l分の総和Ptotal(t)となる。以上の手法を用いることで、調整手段としてEV充電需要を操作することが可能となり、再生可能電源の出力変動をも吸収することが可能となる。
なお、本実施形態では、EVの充電のみを制御するG2Vシステムにフォーカスして説明を行うが、充電速度にマイナス符号を許容するなどの拡張により、EVからの放電も含めた一般のV2Gシステムへの適用も可能である。
以下に、上述した充電制御方法の具体例について、シミュレーション結果を交えて説明する。
図4は、図1に示した充電制御システムにおける充電制御方法の具体例を説明するための図である。
まず、接続終了時刻入手部13は、各EVの充電器(配電網)接続時刻や充電量等に関する過去実績データ(平日・休日共に)を入手する(ステップ1)。
次に、接続終了時刻入手部13は、過去実績データを基に、各時刻における充電需要の予測(平日・休日共に、翌日~数日後まで)を行うとともに、EVの到着(充電器接続)および出発(充電器切り離し)の時刻の平均値(予測値)を算出する(ステップ2)。
また、これらと併行して、電力需要要求入手部11は、充電需要制御の目標とすべき要求電力需要の時間変化データ(電力価格などを含む)を電力供給側から入手する。このデータは、電力供給側から要求される電力需要であって、時間によって変化するものである。
そして、要求需要比率関数算出部21は、このデータから、時間変化する要求需要比率関数F’(t)を算出する(ステップ3)。ただし、ここでは未だ、各EVの充電可能時間内での規格化は行っておらず、全EVに共通の関数となっている。この要求需要比率関数F’(t)の算出方法としては、特に限定はしない。ここでは、規格化前の要求需要比率関数F’(t)=(最大電力価格―電力価格)÷(最大電力価格-最小電力価格)として算出している。
図5は、要求需要比率関数算出部21における処理を説明するための図である。図5Aは電力需要要求入手部11が入手したデータを示す図である。図5Bは要求需要比率関数算出部21にて算出された要求需要比率関数F’(t)を示す図である。
上記準備の下、接続検知部12が、EVが充電器(配電網)に接続されたことを感知すると(ステップ4)、充電量入手部14は、そのEV毎に、現蓄電量Znおよび必要充電量Qnを入手し、固定充電速度入手部15は、そのEV毎に、EV固有の固定充電速度pnを入手する(ステップ5)。
そして、充電可能時間算出部23は、接続終了時刻入手部13が算出した出発予定(予測)時刻と現在時刻とに基づいて、マージンも考慮した充電器(配電網)接続の継続保証時間である充電可能時間Tnを算出する(ステップ6)。なお、ここで示すシミュレーションでは、通勤(朝と夕方にEV運転)に使用されるEV50台を想定する。
図6は、EV50台分の充電器接続パターンの一例を示す図である。
本実施形態においては、EV毎に図6に示すようなランダムな充電器(配電網)の接続パターン(休日-平日-平日の3日分)を生成し、EVが運転されていない時間帯は全て充電器に接続されている、つまり充電制御対象になっているものと仮定し、それに対して、本実施形態を適用している。
続いて、充電必要時間算出部24は、EV毎に、充電量Qnを固有充電速度pnで割ることにより、充電必要時間Ynを算出する。続いて、フラット化充電時間密度算出部26は、EV毎に、充電必要時間Ynを充電可能時間Tnで割ることにより、出発時の所望蓄電量を満足可能な、充電可能時間帯全体に亘り均一で一定の充電時間密度、つまり、フラット化充電時間密度dnを算出する(ステップ7)。
また、規格化部25は、まず、EV毎に、充電可能時間帯内における平均値が“1”となるようにF’(t)を規格化して、要求需要比率関数Fn(t)を算出する(ステップ8)。
また、実際の充電制御を行う直前に、電力供給側から突発的な需要変化要求がある場合には(ステップ9)、補正係数算出部22は、その要求度合いに応じて、充電速度のリアルタイム補正係数C(t)を初期値として設定した“1”から任意の値に変更する(ステップ10)。
続いて、充電時間密度算出部27は、フラット化充電時間密度dnに対して、規格化された要求需要比率関数Fn(t)とリアルタイム補正係数C(t)とを掛け合わせ、各EV毎に、各時刻における充電時間密度Dn(t)を算出する(ステップ11)。
また、電力供給側から突発的な需要変化要求がない場合は、充電時間密度算出部27は、フラット化充電時間密度dnに対して、規格化された要求需要比率関数Fn(t)と初期値(“1”)のままのリアルタイム補正係数C(t)を掛け合わせ、EV毎に、各時刻における充電時間密度Dn(t)を算出する(ステップ12)。
その後、充電制御部28は、EV毎に、充電時間密度Dn(t)に応じて、各時刻における充電のON/OFF状態、つまり、各時刻の充電速度Pn(t)がpnであるか0であるかを決定する。
例えば、充電制御部28は、単位充電時間uを充電時間密度Dn(t)で割ることにより、単位充電時間uをパルス幅とする充電パルスの周期を算出する。充電制御部28は、充電パルスがその周期で発生したとした場合に、充電パルスが存在するときには充電速度Pn(t)=pnとし、充電パルスが存在しないときには充電速度Pn(t)=0とする。
充電制御部28は、充電速度Pn(t)を、各EV充電器へ伝達し、最終的に充電機器の制御、つまり電力需要制御がなされることとなる(ステップ13)。
図7A、7Bおよび7Cは、EV50台を想定した場合における総充電需要の形状変化をシミュレーションした結果を示す図である。ただし、ここでは、リアルタイム応答の要請が無かったと仮定し、全時間帯でC(t)=1とした。また、単位充電時間uは、全EV共通で、0.1時間としている。
本実施形態による充電スケジューリングを行わない場合、つまり、時間変化する電力価格データに基づいて充電コストが最小となるように各EVオーナが独自に充電スケジューリングを行った場合は、図7Aに示すように、スタートとなる電力価格曲線の形状にも依存するが、充電需要が特定の時間に集中してしまう。このため、再生可能電源の出力変動等を吸収するどころか、急峻で大きな需要変動を新たに誘発する可能性がある。
本実施形態によるフラット化スケジューリングを行った場合は、図7Bに示すように、今回採用した通勤使用型のEVでは、平日に運転時間帯が2回あるため、3日間でトータル5つの時間帯に分けられるが、急峻で大きな需要変動を抑制することはもちろん、その各時間帯毎のフラット化スケジューリング、つまり、電力需要のフラット化が正確に実現されている。
なお、図7Bにおいて、各時間帯における充電需要グラフの上部が完全にフラットになっていない理由としては、EV毎に充電周期wn(t)が異なり、それらを重ね合わせた際のランダムな位相関係によって、総充電需要の振幅が大きくなったり小さくなったりする干渉現象が起こっていることが挙げられる。
この干渉現象に起因する白色雑音的な振る舞いは、EV台数が増えるに従って相対的に消えてゆくが、充電制御部28が、充電パルスの初期位相をずらしたり、また、定期的に充電パルスの位相を反転させるなど、各EVの充電周期の位相が揃うのを避けるための処理を積極的に導入することにより、EV台数が少ない場合においても、より充電需要のフラット化度合いを高めることが可能である。
さらに、本形態による充電スケジューリングを完了すると、図7Cに示すように、各時間帯毎に要求需要比率関数F’(t)の形状を正確に再現したスケジューリングが実現されており、再生可能電源の出力変動等に対する電力調整力となり得る多数EV連係充電システムの電力需要制御機能が十分に働くこととなる。
なお、本実施形態による充電制御により、各EVオーナが負担する充電コストが上昇してしまうように見えるが、実際には、電力系統安定化寄与に対する対価が、電力供給側から多数EV連係充電システムの運営者を介してフィードバックされる様なビジネスモデル上で使用されることを想定しているため、各EVオーナの負担する充電コストはむしろ削減される形となる。
さらに、リアルタイムにC(t)の値を初期値の“1”から任意の値へ変化させることにより、突発的な電力需要の増減要求に対する“リアルタイム応答”も可能である。
ただし、リアルタイム応答をすることにより、総充電量Qnが事前スケジューリング時の値からずれてしまう可能性があるが、そのずれ分を補償するため、リアルタイム応答直後に、充電時間密度の再フラット化スケジューリングを含む、それ以降の充電スケジューリングを、再度リアルタイムに行うことが望ましい。それにより、EV発車時刻における所望蓄電量の必達を実現させることが可能となる。
なお、本実施形態の充電スケジューリング方法では、各充電時間帯のエッジ部分や、リアルタイム応答直後において、複数EVの充電周期の位相が揃ってしまうことによる充電需要スパイクが発生し易い。その場合には、充電制御部28が、EV毎に充電周期の初期位相をずらしたり、充電周期の位相を反転させたりするなど、意図的に位相が揃わないような処理を導入することにより、そのスパイク発生を回避することが可能である。
次に、本実施形態の効果を説明する。
出発時における所望蓄電量(例えば、満充電)の必達を実現可能である。その理由としては、充電可能時間で持続するフラット化充電時間密度dnに対して、その充電可能時間内の平均値が“1”となるように規格化された要求需要比率関数Fn(t)を掛け合わせており、また、それと同時に、突発的な需要変化要求に対してリアルタイムに応答した場合にも、その直後に、再度の充電時間密度フラット化を含む再スケジューリングを行うことが挙げられる。このため、いかなる電力需要要求があっても、EVが充電器に接続された当初のスケジューリングにおける総充電量に変化が発生しないことが可能になる。
また、任意時刻における、限られたEVやそれらの駐車場への充電集中の回避(EV内蓄電池や充電インフラに対する負荷の分散・最小化)が可能となる。その理由としては、全てのEVの充電時間密度に対してほぼ平等に要求需要比率関数Fn(t)とリアルタイム補正係数C(t)を掛算していることが挙げられる。
また、調整手段に対するリアルタイムな要求(需要変化要求)にも対応することができる。その理由としては、まず、本実施形態では、EVの充電可能時間を最大限利用するような充電時間密度(電力需要)フラット化スケジューリングがベースとなっており、充電時間シフトの自由度が最大限に高められていることが挙げられる。また、リアルタイムに各EVの充電速度を決定する際に、中長期的な“事前スケジューリング”部分と切り離し、別途、補正係数を導入することで、充電器制御までの冗長な計算処理工程を排除し、即応性を向上させている点が挙げられる。
また、低負荷の計算処理によるスケジュール最適化が可能。その理由としては、あたかも金型成型をするかのように、要求需要比率関数Fn(t)と補正係数C(t)とをフラット化充電時間密度dnに掛算するだけで所望の充電スケジューリングがほぼ完了することが挙げられる。
また、EV台数に対するスケーラビリティの確保(EV数1台~増大過渡期対応)が可能となる。その理由としては、本実施形態は、基本的にEV1台毎のスケジューリングがベースになっていることが挙げられる。
また、EV外部から充電速度を連続的に調整できない場合にも、総EV充電需要が制御可能となる。その理由としては、充電速度の連続調整の代わりに、各EV充電のON/OFF調整のみを行うことにより、総EV充電需要を変化させていることが挙げられる。
これにより、再生可能電源の出力変動等に対する電力調整力となり得る多数EV連係充電(G2V)システムの実用化を、さらに促進することが可能となる。
なお、本発明においては、電力アグリゲータ3a~3c内の処理は専用のハードウェアにより実現されるもの以外に、その機能を実現するためのプログラムを電力アグリゲータ3a~3cにて読取可能な記録媒体に記録し、この記録媒体に記録されたプログラムを電力アグリゲータ3a~3cに読み込ませ、実行するものであっても良い。電力アグリゲータ3a~3cにて読取可能な記録媒体とは、ICカードやメモリカード、あるいは、フロッピーディスク(登録商標)、光磁気ディスク、DVD、CD等の移設可能な記録媒体の他、電力アグリゲータ3a~3cに内蔵されたHDD等を指す。この記録媒体に記録されたプログラムは、例えば、制御ブロックにて読み込まれ、制御ブロックの制御によって、上述したものと同様の処理が行われる。
以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
例えば、上記実施形態では、充電パルスの幅を一定にしたが、充電パルスの幅を電力需要の時間変化に応じて変更してもよい。一例としては、充電制御部28は、電力需要が高くなるほど充電パルスの幅を広くしてもよい。
この出願は、2011年3月4日に出願された日本出願特願2011-047839を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
1 電力配電線網及び情報通信線網
2 変電所
2a 電力制御サーバ
3a~3c 電力アグリゲータ
4a,4b,4c,4d HEMS
5a~5l 電気自動車EV
6 大容量エネルギーストレージ
7 小コミュニティ
8 駐車場
9 急速充電スタンド
10 入手部
11 電力需要要求入手部
12 接続検知部
13 接続終了時刻入手部
14 充電量入手部
15 固定充電速度入手部
20 制御部
21 要求需要比率関数算出部
22 補正係数算出部
23 充電可能時間算出部
24 充電必要時間算出部
25 規格化部
26 フラット化充電時間密度算出部
27 充電時間密度算出部
28 充電制御部
Claims (6)
- 電力を動力として用いる自動車への充電を制御する充電制御システムであって、
電力供給側から要求される電力需要を受信する受信手段と、
前記自動車に対して前記充電のオンオフ設定を行う制御手段と、を含み、
前記制御手段は、前記電力需要の時間変化に応じて、前記自動車に対する充電許容時間内の各時間での前記充電のオン時間と前記充電のオフ時間との割合を変更する、充電制御システム。 - 前記制御手段は、
前記自動車固有の充電速度で当該自動車を所定の充電状態とするために必要となる充電必要時間を前記充電許容時間で割ることにより、前記充電許容時間内の各時間について当該時間に対する前記充電のオン時間の割合の基準値を算出する第1算出手段と、
前記電力需要の時間変化に基づく要求需要比率関数と前記基準値とを掛け合わせることにより、前記充電許容時間内の各時間における当該時間に対する前記充電のオン時間の割合の設定値を算出する第2算出手段と、
前記設定値に基づいて前記充電のオンオフ設定を行う充電制御手段と、を含む、 請求項1に記載の充電制御システム。 - 前記充電制御手段は、所定時間を前記設定値で割ることにより、前記所定時間をパルス幅とする充電パルスの周期を算出し、当該充電パルスの周期に従って前記充電のオンオフ設定を行う、請求項2に記載の充電制御システム。
- 前記第2算出手段は、前記電力供給側から突発的な電力需要の時間変化が要求された場合に、当該時間変化に応じた補正係数を、前記要求需要比率関数および前記基準値に掛け合わせることにより、前記設定値を算出する、請求項1から3のいずれか1項に記載の充電制御システム。
- 電力を動力として用いる自動車への充電を制御する充電制御システムでの充電制御方法であって、
電力供給側から要求される電力需要を受信し、
前記自動車に対して前記充電のオンオフ設定を行う制御を実行し、
前記制御では、前記電力需要の時間変化に応じて、前記自動車に対する充電許容時間内の各時間での前記充電のオン時間と前記充電のオフ時間との割合を変更する、充電制御方法。 - 電力を動力として用いる自動車への充電を制御するコンピュータに、
電力供給側から要求される電力需要を受信する受信手順と、
前記自動車に対して前記充電のオンオフ設定を行う制御手順と、を実行させ、
前記制御手順では、前記電力需要の時間変化に応じて、前記自動車に対する充電許容時間内の各時間での前記充電のオン時間と前記充電のオフ時間との割合を変更する、プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
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