WO2014084305A1 - 充電管理装置 - Google Patents

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WO2014084305A1
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charging
traffic demand
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information
input
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加納　誠
鈴木　裕之
山本　純一
毅 島田
松井　清
中村　順一
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株式会社 東芝
東芝ソリューション株式会社
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Definitions

  • Embodiments of the present invention relate to a charge management device.
  • the charging station (CS: Charge Station), which is a facility for charging electric vehicles, is rarely crowded.
  • the driver is notified of charging recommendation information indicating which charging station can be charged smoothly, and It is necessary to level the congestion.
  • the above-described technology has a disadvantage that it is difficult to realize the present situation because, for example, it is necessary to measure the current position and the remaining battery level of all electric vehicles traveling on a toll road or the like.
  • the problem to be solved by the present invention is to provide a charge management device capable of notifying the driver of recommended charging information without measuring the current position and remaining battery level of all electric vehicles traveling on a toll road or the like. .
  • the charge management device of the embodiment includes an input unit, a first prediction unit, a determination unit, a generation unit, a second prediction unit, and an output unit.
  • the input means receives input of traffic demand data indicating the number of vehicles flowing in and out from a plurality of interchanges on toll roads.
  • the first prediction means executes a simulation using the traffic demand data that has received the input, and predicts charging wait times at a plurality of charging stations provided between the toll roads.
  • the determination means compares the predicted charging waiting time at each charging station to determine whether or not a desired condition is satisfied.
  • the generating unit generates charging recommendation information indicating a charging station that can be charged smoothly when the result of the determination by the determining unit indicates NO.
  • the second prediction means executes a simulation using the generated charge recommendation information in addition to the traffic demand data that has received the input, and again predicts the charging waiting time at each charging station.
  • the output means When the output means indicates that the determination result by the determination means satisfies a desired condition as a result of repeatedly executing the processing by the determination means, the generation means, and the second prediction means, the generated charge recommendation Output information to an external terminal.
  • FIG. 1 is a schematic diagram illustrating a configuration example of the charge management device according to the first embodiment.
  • FIG. 2 is a schematic diagram illustrating an example of traffic demand data.
  • FIG. 3 is a schematic diagram illustrating an example of SoC distribution data.
  • FIG. 4 is a schematic diagram illustrating an example of link information.
  • FIG. 5 is a schematic diagram illustrating an example of CS information.
  • FIG. 6 is a schematic diagram showing an example of ITS spot / electronic bulletin board information.
  • FIG. 7 is a schematic diagram illustrating an example of vehicle attribute information.
  • FIG. 8 is a schematic diagram illustrating an example of a simulation model used by the charging station state prediction unit according to the first embodiment.
  • FIG. 9 is a schematic diagram illustrating an example of notification of recommended charging information.
  • FIG. 1 is a schematic diagram illustrating a configuration example of the charge management device according to the first embodiment.
  • FIG. 2 is a schematic diagram illustrating an example of traffic demand data.
  • FIG. 3 is a schematic
  • FIG. 10 is a schematic diagram illustrating an example of prediction result information.
  • FIG. 11 is a schematic diagram illustrating an example of determination result information.
  • FIG. 12 is a schematic diagram illustrating an example of charging recommendation information.
  • FIG. 13 is a flowchart illustrating an operation example of the charge management device according to the first embodiment.
  • FIG. 14 is a schematic diagram illustrating an example of a simulation result by the charge management device according to the first embodiment.
  • FIG. 15 is a schematic diagram illustrating another example of a simulation result by the charge management device according to the first embodiment.
  • FIG. 16 is a schematic diagram illustrating still another example of the simulation result obtained by the charge management device according to the first embodiment.
  • FIG. 17 is a schematic diagram illustrating a configuration example of the charge management device according to the second embodiment.
  • FIG. 18 is a schematic diagram illustrating an example of planned power supply amount information.
  • FIG. 19 is a schematic diagram illustrating an example of usable charger number information.
  • FIG. 20 is a flowchart illustrating an operation example of the charge management device according to the embodiment.
  • FIG. 21 is a schematic diagram illustrating a configuration example of the charge management device according to the third embodiment.
  • FIG. 22 is a flowchart illustrating an operation example of the charge management device according to the third embodiment.
  • FIG. 1 is a schematic diagram illustrating a configuration example of the charge management device according to the first embodiment.
  • FIGS. 2 to 7 and FIGS. 9 to 12 are schematic diagrams showing examples of various information used by the charge management device according to the embodiment.
  • FIG. 8 is a schematic diagram illustrating an example of a simulation model used by the charge management device according to the embodiment.
  • the charge management device 1 shown in FIG. 1 includes a traffic demand data input unit 11, a charging station status prediction unit (hereinafter referred to as a CS status prediction unit) 12, a condition determination unit 13, a charge recommendation information generation unit 14, and A charging recommendation information output unit 15 is provided. Below, the function of each part 11 thru
  • the traffic demand data input unit 11 receives input of traffic demand data and SoC (State of Charge) distribution data transmitted from an external terminal (not shown), the traffic demand data and SoC distribution data that have received the input are converted into CS. It transmits to the situation prediction unit 12.
  • SoC State of Charge
  • the traffic demand data D1 is data indicating the number of vehicles flowing into and out of a plurality of interchanges (hereinafter referred to as IC (Inter Change)) provided on a toll road such as an expressway. is there.
  • IC Inter Change
  • FIG. 2 an example of the traffic demand data D1 indicating the number of vehicles in and out for 24 hours in each IC on a certain highway is shown as an OD (Origin-Destination) table, but the format of the traffic demand data is limited to this.
  • any format may be used as long as the format indicates the number of inflow / outflow vehicles per unit time at an arbitrary location.
  • the number of vehicles indicated by the traffic demand data D1 is the sum of the number of electric vehicles and the number of other types of vehicles (for example, gasoline vehicles and hybrid vehicles).
  • the SoC indicates the ratio of the remaining battery capacity to the maximum charge capacity of the battery mounted on the electric vehicle
  • the SoC distribution data D2 indicates, for example, the distribution of SoC of the electric vehicle flowing from each IC as shown in FIG. Is represented by a probability distribution.
  • Traffic demand data D1 and SoC distribution data D2 are data predicted based on past data.
  • the traffic demand data input unit 11 performs input according to whether or not it is desired to predict the congestion status of each CS related to what day (for example, weekday, holiday or special day) when the simulation is performed by the CS status prediction unit 12 described later.
  • the received data can be changed as appropriate. That is, when it is desired to predict the congestion situation related to holidays, the traffic demand data input unit 11 may accept only the input of traffic demand data related to holidays and SoC distribution data.
  • the input A simulation is executed using at least the traffic demand data and the SoC distribution data received, and the congestion status of a plurality of CSs provided at various places on the toll road is predicted.
  • the charging recommendation information is generated by the charging recommendation information generation unit 14 and the CS situation prediction unit 12 accepts the input of the charging recommendation information
  • the CS situation prediction unit 12 only includes the traffic demand data and the SoC distribution data.
  • the simulation is executed using the recommended charging information.
  • the congestion status of each CS is predicted, the CS status prediction unit 12 transmits prediction result information indicating a result of the prediction to the condition determination unit 13.
  • the CS situation prediction unit 12 is preset with link information, CS information, and ITS spot / electronic bulletin board information, for example, as shown in FIGS. These pieces of information are information for forming a virtual toll road that is applied when the simulation is executed. In the present embodiment, various types of information are set assuming a single highway.
  • the link information D3 is information associated with a link name, a downstream link name, a link length, an average power consumption, and an average speed, for example, as shown in FIG.
  • the link name indicates the name of a section (hereinafter referred to as a link) from one IC to an adjacent IC.
  • the downstream link name indicates the name of a link (downstream) adjacent to the link indicated by the associated link name.
  • the link length indicates the distance of the link indicated by the associated link name.
  • the average power consumption indicates an average distance that a vehicle traveling on a link indicated by an associated link name consumes 1 kWh of electric power when the CS situation prediction unit 12 executes a simulation.
  • the average speed indicates an average distance that a vehicle traveling on the link indicated by the associated link name can travel per second when the CS situation prediction unit 12 executes the simulation.
  • the CS information D4 is information in which the charging station name, the existing link name, the distance from the starting point, the number of chargers, and the charging speed are associated as shown in FIG. 5, for example.
  • the charging station name indicates the name of the CS provided at various places on the toll road.
  • the existing link name indicates the name of the link provided with the CS indicated by the associated charging station name.
  • the distance from the start point indicates the distance from the start point of the link indicated by the associated existing link name to the CS indicated by the associated charging station name.
  • the number of chargers indicates the number of chargers provided in the CS indicated by the associated charging station name.
  • the charging rate indicates the amount of power that the charger can charge to the vehicle per second in the CS indicated by the associated charging station name.
  • the ITS spot / electronic bulletin board information D5 is information in which the ITS spot name / electronic bulletin board name, the existing link name, the distance from the starting point, and the associated charging station name are associated, for example, as shown in FIG.
  • the ITS spot / electronic bulletin board name indicates the name of the ITS spot or electronic bulletin board.
  • the existing link name indicates the name of the link provided with the ITS spot or electronic bulletin board indicated by the associated ITS spot / electronic bulletin board name.
  • the distance from the start point indicates the distance from the start point of the link indicated by the associated link name to the ITS spot or electronic bulletin board indicated by the ITS spot / electronic bulletin board name.
  • the related charging station name indicates the name of the CS that can notify the congestion status in the ITS spot or electronic bulletin board indicated by the associated ITS spot / electronic bulletin board name.
  • the simulation executed by the CS situation prediction unit 12 will be described.
  • the simulation is composed of two stages, a preprocessing stage and an execution stage.
  • the CS situation prediction unit 12 generates a virtual vehicle including an electric vehicle and other types of vehicles based on the traffic demand data. For example, assuming that the CS situation prediction unit 12 has received the input of the traffic demand data D1 shown in FIG. 2, the CS situation prediction unit 12 flows in from the IC1 in accordance with the traffic demand data D1 that has received the input and from the IC2. A virtual vehicle is generated such that 160 virtual vehicles flow out, 160 virtual vehicles flow in from IC1 and flow out from IC3, 150 virtual vehicles flow in from IC2 and flow out from IC3, and so on. Note that the ratio between the electric vehicle and other types of vehicles follows a predetermined setting, and the setting can be arbitrarily set by the user.
  • the CS situation prediction unit 12 gives vehicle attribute information indicating the attribute of the virtual vehicle to each generated virtual vehicle.
  • the vehicle attribute information D6 is information associated with a vehicle ID, a departure time, an entrance IC name, an exit IC name, and an SoC initial value, for example, as shown in FIG.
  • the vehicle ID is identification information for identifying the virtual vehicle, and is set at random when the virtual vehicle is generated.
  • the departure time indicates the time at which the virtual vehicle departs from the entrance IC, and is set uniquely when the virtual vehicle is generated, as in the case of the vehicle ID (however, in order to follow the traffic demand data for each unit time, Randomly set within range).
  • the entrance IC name indicates the name of the IC into which the virtual vehicle flows, and is set according to the traffic demand data used when generating the virtual vehicle.
  • the exit IC name indicates the name of the IC from which the virtual vehicle flows out, and is set according to the traffic demand data used at the time of virtual vehicle generation, similarly to the entrance IC name.
  • the SoC initial value indicates the SoC when the virtual vehicle departs from the entrance IC, and is randomly set according to the SoC distribution data that has received the input (however, the SoC initial value of a type of virtual vehicle other than an electric vehicle is All are set to 0).
  • the CS situation prediction unit 12 executes a simulation using a driver model 121, a vehicle model 122, a battery model 123, a CS model 124, and an ITS spot / electronic bulletin board model 125 as shown in FIG.
  • the driver model 121 models a driver who drives a virtual vehicle.
  • various types of information are received from the vehicle model 122, the battery model 123, and the ITS spot / electronic bulletin board model 125, the various types of information received. Based on the above, a travel route selection process, a CS selection process, and a vehicle state selection process are executed.
  • the driver model 121 is a virtual vehicle based on the position speed information transmitted from the vehicle model 122, the SoC information transmitted from the battery model 123, and the recommended charging information transmitted from the ITS spot / electronic bulletin board model 125.
  • a selection process for selecting the CS located farthest from the current position among the CSs that can be reached is executed.
  • the driver model 121 selects the CS farthest from the current position among the CSs that can be reached by the virtual vehicle.
  • the present invention is not limited to this. For example, if the SoC is less than 20% even if it is reachable, the remaining battery level may run out, making it impossible to travel. Therefore, the CS that is reachable within the range where the SoC is 20% or more is the farthest from the current position.
  • a method such as selecting a CS located in a position may be used.
  • the driver model 121 is based on the position information of the vehicle transmitted from the vehicle model 122.
  • the driver model 121 is one of the three states of “running”, “charging”, and “waiting for charging”.
  • a selection process for selecting one is executed. For example, the driver model 121 selects “running” as the vehicle state until it arrives at the selected CS, and selects “charging” when the vehicle arrives at the selected CS and starts charging, If the battery arrives at the selected CS but the charger is full of other virtual vehicles, “waiting for charging” is selected as the vehicle state.
  • the driver model 121 selects one of the three vehicle states, the driver model 121 transmits state information indicating the state of the selected vehicle to the vehicle model 122.
  • the vehicle model 122 is a virtual vehicle itself.
  • a vehicle dynamics equation is obtained when the state of the vehicle indicated by the state information that has received the input is “running”. Then, an update process for updating the position and speed of the virtual vehicle is executed.
  • the vehicle model 122 updates the position and speed of the virtual vehicle, the vehicle model 122 transmits position / speed information indicating the updated position and speed of the virtual vehicle to the driver model 121 and the battery model 123, and the state information is transmitted to the battery model. 123.
  • the battery model 123 is a model of a battery mounted on a virtual vehicle.
  • the battery model 123 receives the input.
  • an update process for updating the remaining battery level is executed. Specifically, when the state of the vehicle indicated by the state information that has received the input is “running”, the battery model 123 calculates the power consumption from the position speed information that has received the input, and the virtual vehicle The battery remaining amount is calculated (updated) by subtracting the amount of power consumption from the SoC initial value in the vehicle attribute information given to.
  • the battery model 123 calculates (updates) the remaining battery level according to the charging speed indicated by the charging speed information received when the state of the vehicle indicated by the status information receiving the input is “charging”. ) When the battery remaining amount is updated, the battery model 123 transmits SoC information indicating the updated SoC (that is, remaining battery amount) to the driver model 121.
  • the CS model 124 is a model of CS provided at various places on the toll road, and transmits charging speed information indicating the charging speed to the battery model 123 in accordance with CS information D4 preset in the CS status prediction unit 12. .
  • the ITS spot / electronic bulletin board model 125 is a model of ITS spots and electronic bulletin boards provided at various places on the toll road.
  • the ITS spot / electronic bulletin board model 125 transmits recommended charging information to the driver model 121 when the virtual vehicle passes nearby (provided that charging recommended information is input from the recommended charging information generation unit 14).
  • FIG. 9 is a schematic diagram showing a display example of the recommended charging information displayed on the ITS spot and the electronic bulletin board.
  • FIG. 9 shows the charging waiting time when the virtual vehicle arrives at the target CS, not the charging waiting time when the virtual vehicle passes near the ITS spot or the electronic bulletin board.
  • the driver model 121 When the downstream CS indicated by the charging recommendation information transmitted from the ITS spot / electronic bulletin board model 125 matches the CS selected by the CS selection process, the driver model 121 has a desired ratio (for example, 30%). And the like, the CS that stops by is changed to a CS with a small charge waiting time, that is, the CS selection process is executed again.
  • the CS situation prediction unit 12 uses the models 121 to 125 to run the virtual vehicle generated in the preprocessing stage on the virtual toll road and simulate the congestion situation of each CS. . Then, the CS status prediction unit 12 transmits prediction result information indicating the prediction result of the congestion status of each CS to the condition determination unit 13.
  • the prediction result information D7 is information indicating the charging waiting time in each CS for each unit time as shown in FIG. 10, for example.
  • the charging waiting time indicates the waiting time from when the virtual vehicle arrives at CS until the start of charging.
  • FIG. 10 shows that a virtual vehicle that has left CS1 at 8:00 waits 500 seconds before starting charging when it arrives at CS3.
  • the time per unit time shown in FIG. 10 is the time when CS1 passes as a reference, and CS1 indicates the waiting time of the virtual vehicle that arrived at this time.
  • the waiting time when it arrives at the charging station is shown.
  • condition determination unit 13 When the condition determination unit 13 receives the input of the prediction result information transmitted from the CS situation prediction unit 12, the condition determination unit 13 compares the congestion status of each CS indicated by the prediction result information that has received the input for each unit time. Whether or not the above condition is satisfied is determined, and the result of the determination and the determination result information are transmitted to the recommended charging information generation unit 14.
  • the desired conditions include, for example, the following conditions, and assume that a desired condition is satisfied when any of these conditions is satisfied.
  • the number of adjustments of the recommended charging information that is, the output of the prediction result information by the CS situation prediction unit 12, the output of the judgment result information by the condition judgment unit 13, and the CS situation prediction unit 12 by the recommended charging information generation unit 14
  • the number of repetitions of a series of processing for outputting the recommended charging information is not less than a predetermined value.
  • the new recommended charging information is not generated, that is, the content of the judgment result indicated by the judgment result information that has received the input has already received the input, and the content of the judgment result information that has generated the recommended charging information related to the judgment result Must be the same.
  • the determination result information D ⁇ b> 8 indicates “OK” when the condition is satisfied as a result of the determination by the condition determination unit 13, and “NG” when the condition is not satisfied. It is information which shows. For example, in FIG. 11, when the virtual vehicle that departed CS1 at 8:10 arrives at CS2, the charging waiting time “100 seconds” and when the virtual vehicle that departed CS1 at 8:10 arrives at CS3. Since the difference from the charging waiting time “1800 seconds” is equal to or greater than a threshold value (here, the threshold value is set to “1200 seconds”), the condition determination unit 13 does not satisfy the above condition. In the determination result information transmitted by the condition determination unit 13, the corresponding part is “NG”.
  • the condition determination unit 13 conforms to the above condition.
  • the condition can be arbitrarily set by the user.
  • the condition can be arbitrarily set by the user.
  • the virtual vehicle if a virtual vehicle that is scheduled to be charged at the upstream CS is guided to the downstream CS, the virtual vehicle may cause a shortage of electricity, so charging is planned at the downstream CS.
  • This is a condition set on the assumption that the virtual vehicle being operated is guided to the upstream CS, but the virtual vehicle scheduled to be charged by the crowded CS is guided to the upstream or downstream CS. If it is desired to do so, a condition may be set that “the difference in charge waiting time is equal to or less than a threshold value when charging wait times of adjacent CSs are compared in all unit times”.
  • the recommended charging information generation unit 14 receives the determination result transmitted from the condition determination unit 13 and the input of the determination result information D8, if the determination result that has received the input does not satisfy the desired condition, Charge recommendation information related to a CS that does not satisfy the conditions is generated, and the charge recommendation information is transmitted to the CS status prediction unit 12.
  • the charge recommendation information generation unit 14 has already generated the charge recommendation information and has transmitted the charge recommendation information to the CS status prediction unit 12, the charge recommendation information generation unit 14 has already transmitted one or more The charging recommendation information set obtained by adding the generated charging recommendation information to the charging recommendation information is transmitted to the CS status prediction unit 12.
  • the recommended charging information generation unit 14 outputs the recommended charging information as one of the recommended charging information sets transmitted to the CS status prediction unit 12 when the determination result of receiving the input satisfies a desired condition. It transmits to the part 15.
  • which charging recommendation information is transmitted to the charging recommendation information output unit 15 is determined according to a predetermined setting, and the setting can be arbitrarily set by the user. Specifically, “send the charging recommendation information last output to the CS status prediction unit 12 to the charging recommendation information output unit 15” is exemplified.
  • the recommended charging information D9 is information notified to a vehicle traveling on a toll road by an ITS spot or an electronic bulletin board provided at various places on the toll road as shown in FIG. 12, for example, an ITS spot name / electronic bulletin board name, This is information in which the presentation start time, the presentation end time, and the charging waiting time in the upstream CS and the downstream CS are associated with each other.
  • the ITS spot name / electronic bulletin board name indicates the name of the ITS spot or electronic bulletin board.
  • the presentation start time indicates a time at which presentation of the recommended charging information starts on the ITS spot or the electronic bulletin board indicated by the associated ITS spot name / electronic bulletin board name.
  • the presentation end time indicates a time at which the presentation of the recommended charging information is ended in the ITS spot or the electronic bulletin board indicated by the associated ITS spot name / electronic bulletin board name.
  • the charging waiting time in the upstream CS and the downstream CS indicates the charging waiting time in each CS, and is a value according to the prediction result information used by the condition determination unit 13.
  • the recommended charging information output unit 15 When the recommended charging information output unit 15 receives an input of the recommended charging information transmitted from the recommended charging information generation unit 14, the recommended charging information output unit 15 receives the recommended charging information received from the external terminal (for example, an ITS provided in various places on a toll road). To a spot or an electronic bulletin board).
  • the external terminal for example, an ITS provided in various places on a toll road.
  • Step S1 when the traffic demand data input unit 11 receives the input of the traffic demand data and the SoC distribution data transmitted from the external terminal, the traffic demand data and the SoC distribution data that have been received are input to the CS situation prediction unit 12. (Step S1).
  • the CS situation prediction unit 12 uses at least the traffic demand data and the SoC distribution data that have received the input. Then, the simulation is executed to predict the congestion status of each CS, and the prediction result information indicating the prediction result is transmitted to the condition determination unit 13 (step S2).
  • the condition determination unit 13 compares the congestion situation of each CS indicated by the prediction result information that has received the input for each unit time. Then, it is determined whether or not a desired condition is satisfied (step S3).
  • the charging recommendation information generation unit 14 When the result of the determination by the process in step S3 indicates NO (No in step S3), the charging recommendation information generation unit 14 generates charging recommendation information related to a CS that does not satisfy a desired condition, and generates the charging recommendation information. After transmitting the charging recommendation information to the CS situation prediction unit 12 (step S4), the process returns to the process of step S2, that is, the CS situation prediction unit 12 not only receives the traffic demand data and SoC distribution data that have already received the input, The simulation is executed again using the recommended charging information transmitted from the recommended charging information generation unit 14 (step S2). However, the charging recommendation information generation unit 14 proceeds to the process of step S5 described later when either of the above conditions (2) or (3) is satisfied.
  • step S3 When the result of determination by the process of step S3 indicates that the desired condition is satisfied (Yes in step S3), the recommended charging information output unit 15 causes the recommended charging information generation unit 14 to contact the CS situation prediction unit 12. One of the transmitted recommended charging information sets is output to the external terminal (step S5).
  • the congestion situation in each CS was shown using the charge waiting time, it is not limited to this, for example, the number of vehicles waiting for charging, the number of vehicles waiting for charging per charger, etc. It may be used to indicate the congestion situation.
  • the charging waiting time at each CS is indicated by the charging recommendation information.
  • the present invention is not limited to this.
  • the charging charge is changed according to the charging waiting time, and the charging waiting time is large.
  • the charge rate at each CS may be indicated by the recommended charge information after setting the charge rate and charge rate at the CS with a low charge waiting time and charge rate at a low charge waiting time.
  • the charging management device that provides the driver with recommended charging information for a toll road on a single road has been described.
  • the present invention is not limited to this, and for example, a net-like network having a branching section and a merging section exists. A road may be targeted.
  • the CS situation prediction unit 12 generates a virtual vehicle and executes the simulation for each virtual vehicle.
  • Simulation may be executed using the model.
  • the charging behavior can be expressed stochastically.
  • the charging recommendation information is notified to the driver through the ITS spot or the electronic bulletin board.
  • the notification means for notifying the driver of the charging recommendation information is not particularly limited to these.
  • a CS situation prediction unit 12 that executes a simulation using at least traffic demand data and SoC distribution data, and a prediction result information by the CS situation prediction unit 12 is used to obtain a desired result.
  • a condition determination unit 13 that determines whether or not a condition is satisfied
  • a charge recommendation information generation unit 14 that generates charge recommendation information using the determination result information by the condition determination unit 13, and outputs the charge recommendation information, and a charge recommendation With the configuration including the information output unit 15, congestion at each CS on the toll road can be reduced.
  • FIG. 14 is a schematic diagram illustrating an example of the transition of the charging waiting time when the CS status prediction unit 12 predicts the congestion status of each CS without using the recommended charging information
  • FIG. 15 uses the recommended charging information. It is a schematic diagram which shows an example of transition of the charging waiting time when the CS situation prediction part 12 predicts the congestion situation of each CS. Comparing the schematic diagram of FIG. 14 with the schematic diagram of FIG. 15, the maximum value of the charging waiting time of the schematic diagram of FIG. 15 exceeds the maximum value of the charging waiting time of 7000 seconds. The value does not exceed 7000 seconds.
  • FIG. 16 is a schematic diagram showing an example of the transition of the maximum value of the charging waiting time in each CS predicted by the CS situation prediction unit 12.
  • FIG. 17 is a schematic diagram illustrating a configuration example of the charge management apparatus according to the second embodiment. Unlike the charge management apparatus according to the first embodiment described above, the charge management apparatus illustrated in FIG. The supply input unit 16 is further added.
  • the traffic demand data input unit 11 the condition determination unit 13, the recommended charging information generation unit 14, and the recommended charging information output unit 15 have the same functions as those in the first embodiment described above, detailed description will be given here. Omitted. Hereinafter, functions different from those of the first embodiment will be mainly described.
  • the CS state prediction unit 12 displays the planned power supply amount information that has received the input. Send to.
  • the planned power supply amount information D10 is information indicating the amount of power that can be supplied by each CS per unit time, as shown in FIG. 18, for example.
  • CS1 supplies 250 kWh of power between 0:00 and 1:00. It indicates that it is possible.
  • the CS situation prediction unit 12 includes the planned power supply from the power supply input unit 16 in addition to the traffic demand data and SoC distribution data from the traffic demand data input unit 11 and the recommended charging information from the charging recommendation information generation unit 14. Accept input of quantity information. Then, the CS situation prediction unit 12 determines the number of chargers that can be used in each CS for each unit time, for example, as shown in D11 of FIG. (After generating the usable charger number information D11), the simulation is executed and the congestion status of each CS is predicted in the same manner as in the first embodiment described above.
  • or S5 is the same as that of the above-mentioned 1st Embodiment, detailed description is abbreviate
  • the power supply input unit 16 After receiving the input of the planned power supply amount information transmitted from the external terminal, after receiving the input of the planned power supply amount information transmitted from the external terminal, the power supply input unit 16 transmits the received planned power supply amount information to the CS status prediction unit 12. (Step S2 ′).
  • the CS situation prediction unit 12 receives input of the traffic demand data and SoC distribution data transmitted from the traffic demand data input unit 11 and the planned power supply amount information transmitted from the power supply input unit 16, Based on the planned power supply information that has received the input, the number of chargers that can be used in each CS is determined for each unit time. Thereafter, the CS situation prediction unit 12 performs a simulation using at least the traffic demand data and the SoC distribution data that have been accepted, taking into account the number of chargers that can be used per unit time in each CS thus determined. To predict the congestion status of each CS, and transmit prediction result information indicating the result of the prediction to the condition determination unit 13 (step S2 ′′).
  • the configuration further including the power supply input unit 16 capable of inputting / outputting the planned power supply amount information can be used even when the planned power supply amount varies depending on the time zone.
  • the simulation can be executed by varying the number of chargers, and as a result, congestion at each CS on the toll road can be alleviated.
  • FIG. 21 is a schematic diagram illustrating a configuration example of the charge management device according to the third embodiment. Unlike the charge management devices according to the first and second embodiments described above, the charge management illustrated in FIG. A traffic state input unit 17 is further added to the apparatus.
  • condition determination unit 13, the recommended charging information generation unit 14, and the recommended charging information output unit 15 have the same functions as those in the first and second embodiments described above, and thus detailed description thereof is omitted here.
  • functions different from those in the first and second embodiments will be mainly described.
  • the traffic state input unit 17 When the traffic state input unit 17 receives the input of the measured traffic demand data transmitted from the external terminal, the traffic state input unit 17 transmits the measured traffic demand data that has received the input to the traffic demand data input unit 11.
  • the measured traffic demand data is traffic demand data measured by, for example, an ETC (Electronic Toll System) provided in an IC or the like, and is data for correcting the traffic demand data.
  • the traffic demand data input unit 11 accepts input of measured traffic demand data transmitted from the traffic state input unit 17 in addition to traffic demand data and SoC distribution data transmitted from an external terminal. And the traffic demand data input part 11 corrects the traffic demand data which received the input using the measured traffic demand data which received the input, and then the corrected traffic demand data and the SoC distribution data which received the input Is transmitted to the CS situation prediction unit 12.
  • the simulation is executed to predict the congestion status of each CS.
  • steps S3 to S5 are the same as those in the first and second embodiments described above, and a detailed description thereof will be omitted here.
  • the traffic state input unit 17 transmits the measured traffic demand data that has received the input to the traffic demand data input unit 11 (step S1 ′).
  • the traffic demand data input unit 11 receives the input of the traffic demand data and the SoC distribution data transmitted from the external terminal and the measured traffic demand data transmitted from the traffic state input unit 17, the traffic demand data input unit 11 accepts the input. After the traffic demand data is corrected using the measured traffic demand data that has received the input, the corrected traffic demand data and the SoC distribution data that has received the input are transmitted to the CS situation prediction unit 12 ( Step S1 '').
  • the CS situation prediction unit 12 receives the input of the corrected traffic demand data and the SoC distribution data transmitted from the traffic demand data input unit 11, the corrected traffic demand data and the SoC received the input.
  • a simulation is executed using at least the distribution data to predict the congestion status of each CS, and prediction result information indicating the result of the prediction is transmitted to the condition determination unit 13 (step S2 ′ ′′).
  • the traffic demand predicted based on the past data by the configuration further including the traffic state input unit 17 capable of inputting and outputting the measured traffic demand data for correcting the traffic demand data. Even when the data deviates from the actual traffic demand data, the error can be corrected, and the congestion at each CS of the toll road can be reduced.
  • a charge management device capable of notifying a driver of recommended charging information without measuring the current position and remaining battery level of all electric vehicles traveling on a toll road or the like. Can do.
  • the method described in each of the above embodiments is a program that can be executed by a computer, such as a magnetic disk (flexible disk, hard disk, etc.), an optical disk (CD-ROM, DVD, etc.), a magneto-optical disk (MO), It can also be stored and distributed in a storage medium such as a semiconductor memory.
  • a computer such as a magnetic disk (flexible disk, hard disk, etc.), an optical disk (CD-ROM, DVD, etc.), a magneto-optical disk (MO), It can also be stored and distributed in a storage medium such as a semiconductor memory.
  • the storage medium can store a program and can be read by a computer
  • the storage format may be any form.
  • an OS operating system
  • MW middleware
  • database management software network software
  • the storage medium in each embodiment is not limited to a medium independent of a computer, but also includes a storage medium in which a program transmitted via a LAN, the Internet, or the like is downloaded and stored or temporarily stored.
  • the number of storage media is not limited to one, and the case where the processing in each of the above embodiments is executed from a plurality of media is also included in the storage media in the present invention, and the media configuration may be any configuration.
  • the computer in each embodiment executes each process in each of the above embodiments based on a program stored in a storage medium, and a single device such as a personal computer or a plurality of devices are connected to a network. Any configuration of the system or the like may be used.
  • the computer in each embodiment is not limited to a personal computer, and includes an arithmetic processing device, a microcomputer, and the like included in an information processing device, and is a generic term for devices and devices that can realize the functions of the present invention by a program. Yes.

Abstract

　実施形態の充電管理装置の入力手段（１１）は、有料道路の複数のインターチェンジからの車両の流出入台数を示す交通需要データの入力を受け付ける。第１予測手段（１２）は、入力を受け付けた交通需要データを使用してシミュレーションを実行し、有料道路間に設けられた複数の充電ステーションでの充電待ち時間を予測する。判断手段（１３）は、予測された各充電ステーションでの充電待ち時間を比較し、所望の条件を満たしているか否かを判断する。生成手段（１４）は、判断手段による判断の結果が否を示すとき、円滑に充電可能な充電ステーションを示す充電推奨情報を生成する。出力手段（１５）は、判断手段による判断の結果が所望の条件を満たす旨を示すとき、充電推奨情報を外部端末に出力する。

Description

充電管理装置
　本発明の実施形態は、充電管理装置に関する。
　現在、電気自動車の普及率は、ガソリン自動車の普及率に比べて低いため、電気自動車に充電するための施設である充電ステーション（CS: Charge Station）が混雑することは少ない。
　しかしながら、将来、電気自動車が普及すると、充電ステーションでの混雑が、交通渋滞と同様に、大きな問題になると考えられる。
　このため、電気自動車が一部の充電ステーションに集中して生じる混雑を避けるために、どの充電ステーションならば円滑に充電可能であるかを示す充電推奨情報をドライバーに通知して、充電ステーションでの混雑を平準化させる必要がある。
　そこで、充電推奨情報をドライバーに通知する技術として、例えば、全電気自動車の現在位置やバッテリ残量を計測した後に、当該計測の結果に基づいて充電推奨情報を生成し、当該生成した充電推奨情報をドライバーに通知する技術がある。
特開２０１１－１９１１０９号公報 特開２０１２－３３９１号公報 特開２０１２－４８２８６号公報
　しかしながら、上記したような技術では、例えば有料道路等を走行する全電気自動車の現在位置やバッテリ残量を計測する必要があり、現状では実現が困難であるという不都合がある。
　本発明が解決しようとする課題は、有料道路等を走行する全電気自動車の現在位置やバッテリ残量を計測しなくとも、充電推奨情報をドライバーに通知し得る充電管理装置を提供することである。
　実施形態の充電管理装置は、入力手段、第１予測手段、判断手段、生成手段、第２予測手段及び出力手段を備えている。
　前記入力手段は、有料道路の複数のインターチェンジからの車両の流出入台数を示す交通需要データの入力を受け付ける。
　前記第１予測手段は、前記入力を受け付けた交通需要データを使用してシミュレーションを実行し、前記有料道路間に設けられた複数の充電ステーションでの充電待ち時間を予測する。
　前記判断手段は、前記予測された各充電ステーションでの充電待ち時間を比較し、所望の条件を満たしているか否かを判断する。
　前記生成手段は、前記判断手段による判断の結果が否を示すとき、円滑に充電可能な充電ステーションを示す充電推奨情報を生成する。
　前記第２予測手段は、前記入力を受け付けた交通需要データに加えて、前記生成された充電推奨情報を使用してシミュレーションを実行し、前記各充電ステーションでの充電待ち時間を再度予測する。
　前記出力手段は、前記判断手段、前記生成手段及び前記第２予測手段による処理を繰り返し実行した結果、前記判断手段による判断の結果が所望の条件を満たす旨を示すとき、前記生成された充電推奨情報を外部端末に出力する。
図１は、第１の実施形態に係る充電管理装置の構成例を示す模式図である。 図２は、交通需要データの一例を示す模式図である。 図３は、ＳｏＣ分布データの一例を示す模式図である。 図４は、リンク情報の一例を示す模式図である。 図５は、ＣＳ情報の一例を示す模式図である。 図６は、ＩＴＳスポット・電子掲示板情報の一例を示す模式図である。 図７は、車両属性情報の一例を示す模式図である。 図８は、第１の実施形態に係る充電ステーション状況予測部により用いられるシミュレーションモデルの一例を示す模式図である。 図９は、充電推奨情報の通知例を示す模式図である。 図１０は、予測結果情報の一例を示す模式図である。 図１１は、判断結果情報の一例を示す模式図である。 図１２は、充電推奨情報の一例を示す模式図である。 図１３は、第１の実施形態に係る充電管理装置の動作例を示すフローチャートである。 図１４は、第１の実施形態に係る充電管理装置によるシミュレーション結果の一例を示す模式図である。 図１５は、第１の実施形態に係る充電管理装置によるシミュレーション結果の別の一例を示す模式図である。 図１６は、第１の実施形態に係る充電管理装置によるシミュレーション結果の更に別の一例を示す模式図である。 図１７は、第２の実施形態に係る充電管理装置の構成例を示す模式図である。 図１８は、計画電力供給量情報の一例を示す模式図である。 図１９は、利用可能充電器数情報の一例を示す模式図である。 図２０は、同実施形態に係る充電管理装置の動作例を示すフローチャートである。 図２１は、第３の実施形態に係る充電管理装置の構成例を示す模式図である。 図２２は、第３の実施形態に係る充電管理装置の動作例を示すフローチャートである。
　［第１の実施形態］
　図１は第１の実施形態に係る充電管理装置の構成例を示す模式図である。図２乃至図７，図９乃至図１２は同実施形態に係る充電管理装置により用いられる各種情報の一例を示す模式図である。図８は同実施形態に係る充電管理装置により用いられるシミュレーションモデルの一例を示す模式図である。図１に示す充電管理装置１は、交通需要データ入力部１１、充電ステーション（Charge Station）状況予測部（以下、ＣＳ状況予測部と表記）１２、条件判断部１３、充電推奨情報生成部１４及び充電推奨情報出力部１５を備えている。以下に、充電管理装置１を構成する各部１１乃至１５の機能について詳細に説明する。
　交通需要データ入力部１１は、図示されない外部端末から送信される交通需要データとＳｏＣ（State of Charge）分布データとの入力を受け付けると、当該入力を受け付けた交通需要データとＳｏＣ分布データとをＣＳ状況予測部１２に送信する。
　交通需要データＤ１とは、例えば図２に示すように、高速道路等の有料道路に設けられた複数のインターチェンジ（以下、ＩＣ（Inter Change）と表記）から流出入する車両の台数を示すデータである。図２では、ある高速道路の各ＩＣにおける２４時間分の流出入車両台数を示す交通需要データＤ１の一例をＯＤ（Origin-Destination）表として示したが、交通需要データの形式はこれに限定されず、任意の場所における単位時間あたりの流出入車両台数を示す形式であれば、任意の形式で構わない。なお、交通需要データＤ１により示される車両の台数は、電気自動車の台数とそれ以外の種類の自動車（例えば、ガソリン自動車やハイブリッド自動車等）の台数との和である。
　ＳｏＣとは、電気自動車に搭載されたバッテリの最大充電容量に対するバッテリ残量の比率を示し、ＳｏＣ分布データＤ２とは、例えば図３に示すように、各ＩＣから流入する電気自動車のＳｏＣの分布を確率分布にて示したデータである。
　交通需要データＤ１及びＳｏＣ分布データＤ２は過去のデータに基づいて予測されたデータである。交通需要データ入力部１１は、後述するＣＳ状況予測部１２によるシミュレーション実行時に、どのような日（例えば、平日、休日又は特異日等）に関する各ＣＳの混雑状況を予測したいかに応じて、入力を受け付けるデータを適宜変更可能である。即ち、休日に関する混雑状況を予測したい場合、交通需要データ入力部１１は、休日に関する交通需要データとＳｏＣ分布データとの入力だけを受け付けても良い。
　ＣＳ状況予測部１２は、交通需要データ入力部１１から送信された交通需要データ及びＳｏＣ分布データと、後述する充電推奨情報生成部１４から送信される充電推奨情報との入力を受け付けると、当該入力を受け付けた交通需要データとＳｏＣ分布データとを少なくとも使用してシミュレーションを実行し、有料道路の各所に設けられた複数のＣＳの混雑状況を予測する。但し、充電推奨情報生成部１４により充電推奨情報が生成され、ＣＳ状況予測部１２が当該充電推奨情報の入力も受け付けている場合、ＣＳ状況予測部１２は、交通需要データとＳｏＣ分布データとだけでなく、当該充電推奨情報も使用してシミュレーションを実行する。また、ＣＳ状況予測部１２は、各ＣＳの混雑状況が予測されると、当該予測の結果を示す予測結果情報を条件判断部１３に送信する。
　なお、ＣＳ状況予測部１２には、シミュレーションを実行するために、例えば図４乃至図６に示すように、リンク情報、ＣＳ情報及びＩＴＳスポット・電子掲示板情報が予め設定されている。これら情報は、シミュレーション実行時に適用される仮想の有料道路を形成するための情報である。なお、本実施形態では、一本道の高速道路を想定して、各種情報が設定されている。
　リンク情報Ｄ３とは、例えば図４に示すように、リンク名、下流側リンク名、リンク長、平均電費及び平均速度が関連付けられた情報である。リンク名は、１つのＩＣから隣接するＩＣまでの区間（以下、リンクと表記）の名称を示す。下流側リンク名は、関連付けられたリンク名により示されるリンクに隣接する（下流側の）リンクの名称を示す。リンク長は、関連付けられたリンク名により示されるリンクの距離を示す。平均電費は、ＣＳ状況予測部１２によるシミュレーション実行時に、関連付けられたリンク名により示されるリンクを走行する車両が１ｋＷｈの電力を消費することで走行可能な平均的な距離を示す。平均速度は、ＣＳ状況予測部１２によるシミュレーション実行時に、関連付けられたリンク名により示されるリンクを走行する車両が１秒あたりに走行可能な平均的な距離を示す。
　ＣＳ情報Ｄ４とは、例えば図５に示すように、充電ステーション名、存在するリンク名、始点からの距離、充電器数及び充電速度が関連付けられた情報である。充電ステーション名は、有料道路の各所に設けられたＣＳの名称を示す。存在するリンク名は、関連付けられた充電ステーション名により示されるＣＳが設けられているリンクの名称を示す。始点からの距離は、関連付けられた存在するリンク名により示されるリンクの始点から、関連付けられた充電ステーション名により示されるＣＳまでの距離を示す。充電器数は、関連付けられた充電ステーション名により示されるＣＳに設けられた充電器の数を示す。充電速度は、関連付けられた充電ステーション名により示されるＣＳにおいて充電器が車両に対して１秒あたりに充電可能な電力量を示す。
　ＩＴＳスポット・電子掲示板情報Ｄ５とは、例えば図６に示すように、ＩＴＳスポット名・電子掲示板名、存在するリンク名、始点からの距離及び関連充電ステーション名が関連付けられた情報である。ＩＴＳスポット・電子掲示板名は、ＩＴＳスポット又は電子掲示板の名称を示す。存在するリンク名は、関連付けられたＩＴＳスポット・電子掲示板名により示されるＩＴＳスポット又は電子掲示板が設けられているリンクの名称を示す。始点からの距離は、関連付けられた存在するリンク名により示されるリンクの始点から、ＩＴＳスポット・電子掲示板名により示されるＩＴＳスポット又は電子掲示板までの距離を示す。関連充電ステーション名は、関連付けられたＩＴＳスポット・電子掲示板名により示されるＩＴＳスポット又は電子掲示板において混雑状況を通知可能なＣＳの名称を示す。
　ここで、ＣＳ状況予測部１２により実行されるシミュレーションについて説明する。なお、当該シミュレーションは、前処理段階と実行段階との２つの段階によって構成される。
　まず、前処理段階について説明する。
　ＣＳ状況予測部１２は、交通需要データに基づいて、電気自動車とそれ以外の種類の自動車とを含む仮想車両を生成する。例えば、ＣＳ状況予測部１２が、図２に示した交通需要データＤ１の入力を受け付けたと仮定すると、ＣＳ状況予測部１２は、当該入力を受け付けた交通需要データＤ１に従って、ＩＣ１から流入しＩＣ２から流出する仮想車両を１６０台、ＩＣ１から流入しＩＣ３から流出する仮想車両を１６０台、ＩＣ２から流入しＩＣ３から流出する仮想車両を１５０台といった具合に仮想車両を生成する。なお、電気自動車とそれ以外の種類の自動車との比率は予め決められた設定に従うものとし、当該設定はユーザが任意に設定可能である。
　このとき、ＣＳ状況予測部１２は、生成した仮想車両毎に、当該仮想車両の属性を示す車両属性情報を付与する。車両属性情報Ｄ６とは、例えば図７に示すように、車両ＩＤ、出発時刻、入口ＩＣ名、出口ＩＣ名及びＳｏＣ初期値が関連付けられた情報である。車両ＩＤは、仮想車両を識別する識別情報であり、仮想車両生成時にランダムに設定される。出発時刻は、仮想車両が入口ＩＣを出発する時刻を示しており、車両ＩＤと同様に、仮想車両生成時にユニークに設定される（但し、単位時間毎の交通需要データに従うため、当該単位時間の範囲内でランダムに設定される）。入口ＩＣ名は、仮想車両が流入するＩＣの名称を示しており、仮想車両生成時に用いられた交通需要データに従って設定される。出口ＩＣ名は、仮想車両が流出するＩＣの名称を示しており、入口ＩＣ名と同様に、仮想車両生成時に用いられた交通需要データに従って設定される。ＳｏＣ初期値は、仮想車両が入口ＩＣを出発するときのＳｏＣを示しており、入力を受け付けたＳｏＣ分布データに従ってランダムに設定される（但し、電気自動車以外の種類の仮想車両のＳｏＣ初期値は全て０に設定される）。
　次に、ＣＳ状況予測部１２により実行されるシミュレーションの実行段階について説明する。ここでは、ＣＳ状況予測部１２は、図８に示すような、ドライバーモデル１２１、車両モデル１２２、バッテリモデル１２３、ＣＳモデル１２４及びＩＴＳスポット・電子掲示板モデル１２５を用いて、シミュレーションを実行する。
　ドライバーモデル１２１は、仮想車両を運転するドライバーをモデル化したものであり、車両モデル１２２、バッテリモデル１２３及びＩＴＳスポット・電子掲示板モデル１２５から各種情報の入力を受け付けると、当該入力を受け付けた各種情報に基づいて、走行経路の選択処理や、ＣＳの選択処理、ならびに車両の状態の選択処理を実行する。
　例えば、ドライバーモデル１２１は、車両モデル１２２から送信される位置速度情報や、バッテリモデル１２３から送信されるＳｏＣ情報、ならびにＩＴＳスポット・電子掲示板モデル１２５から送信される充電推奨情報に基づいて、仮想車両が到達可能なＣＳのうち現在位置から最も遠くに位置するＣＳを選択する選択処理を実行する。なお、本実施形態では、ドライバーモデル１２１は、仮想車両が到達可能なＣＳのうち現在位置から最も遠くに位置するＣＳを選択するとしたが、これに限定されない。例えば、到達可能でもＳｏＣが２０％未満になる場合、電池残量がなくなり走行が不可能になる恐れがあるので、ＳｏＣが２０％以上の範囲内で到達可能なＣＳのうち現在位置から最も遠くに位置するＣＳを選択するなどの方法でも良い。
　また、ドライバーモデル１２１は、車両モデル１２２から送信される車両の位置情報に基づいて、車両の状態、ここでは、「走行中」、「充電中」及び「充電待ち」の３つの状態のうちの１つを選択する選択処理を実行する。例えば、ドライバーモデル１２１は、選択したＣＳに到着するまでは車両の状態として「走行中」を選択し、当該選択したＣＳに到着し充電を開始すると車両の状態として「充電中」を選択し、当該選択したＣＳに到着したが充電器が他の仮想車両で一杯の場合には車両の状態として「充電待ち」を選択する。なお、ドライバーモデル１２１は３つの車両の状態のうちの１つを選択すると、当該選択した車両の状態を示す状態情報を車両モデル１２２に送信する。
　車両モデル１２２は、仮想車両そのものであり、ドライバーモデル１２１からの状態情報の入力を受け付けると、当該入力を受け付けた状態情報により示される車両の状態が「走行中」である場合に、車両ダイナミクス方程式に従って、仮想車両の位置や速度を更新する更新処理を実行する。なお、車両モデル１２２は、仮想車両の位置や速度を更新すると、当該更新後の仮想車両の位置や速度を示す位置速度情報をドライバーモデル１２１ならびにバッテリモデル１２３に送信し、且つ状態情報をバッテリモデル１２３に転送する。
　バッテリモデル１２３は、仮想車両に搭載されたバッテリをモデル化したものであり、車両モデル１２２からの位置速度情報及び状態情報と、ＣＳモデル１２４からの充電速度情報との入力を受け付けると、当該入力を受け付けた状態情報により示される車両の状態に従って、バッテリ残量を更新する更新処理を実行する。具体的には、バッテリモデル１２３は、入力を受け付けた状態情報により示される車両の状態が「走行中」である場合に、入力を受け付けた位置速度情報から消費電力量を算出し、当該仮想車両に付与された車両属性情報内のＳｏＣ初期値から消費電力量を減算することでバッテリ残量を算出（更新）する。また、バッテリモデル１２３は、入力を受け付けた状態情報により示される車両の状態が「充電中」である場合に、入力を受け付けた充電速度情報により示される充電速度に従って、バッテリ残量を算出（更新）する。なお、バッテリモデル１２３は、バッテリ残量を更新すると、当該更新後のＳｏＣ（即ち、バッテリ残量）を示すＳｏＣ情報をドライバーモデル１２１に送信する。
　ＣＳモデル１２４は、有料道路の各所に設けられるＣＳをモデル化したものであり、ＣＳ状況予測部１２に予め設定されたＣＳ情報Ｄ４に従って、充電速度を示す充電速度情報をバッテリモデル１２３に送信する。
　ＩＴＳスポット・電子掲示板モデル１２５は、有料道路の各所に設けられるＩＴＳスポット及び電子掲示板をモデル化したものである。当該ＩＴＳスポット・電子掲示板モデル１２５は、仮想車両が付近を通過するときに、充電推奨情報をドライバーモデル１２１に送信する（但し、充電推奨情報生成部１４から充電推奨情報の入力ある場合に限る）。図９はＩＴＳスポット及び電子掲示板に表示される充電推奨情報の表示例を示す模式図である。図９は、仮想車両がＩＴＳスポット又は電子掲示板付近を通過したときの充電待ち時間ではなく、仮想車両が目的のＣＳに到着したときの充電待ち時間を示している。
　ドライバーモデル１２１は、ＩＴＳスポット・電子掲示板モデル１２５から送信された充電推奨情報により示される下流側のＣＳと、ＣＳの選択処理により選択したＣＳとが一致する場合、所望の割合（例えば、３割の確率等）で立ち寄るＣＳを充電待ち時間の小さいＣＳに変更する、つまり、ＣＳの選択処理を再度実行する。
　以上のようにして、ＣＳ状況予測部１２は、各モデル１２１乃至１２５を用いて、仮想の有料道路上を、前処理段階において生成した仮想車両を走行させ、各ＣＳの混雑状況をシミュレートする。そして、ＣＳ状況予測部１２は、各ＣＳの混雑状況の予測結果を示す予測結果情報を条件判断部１３に送信する。
　予測結果情報Ｄ７とは、例えば図１０に示すように、各ＣＳでの充電待ち時間を単位時間毎に示す情報である。充電待ち時間は、仮想車両がＣＳに到着してから充電開始までの待ち時間を示している。例えば、図１０では、ＣＳ１を８時に出発した仮想車両は、ＣＳ３に到着したときに充電開始までに５００秒待つことを示している。ここで、図１０に示す単位時間毎の時刻は、基準となるＣＳ１通過時の時刻であり、ＣＳ１については、この時刻に到着した仮想車両の待ち時間を示している。そして、他の充電ステーションについては、この時刻にＣＳ１を出発した車両が平均速度で走行した場合に、その充電ステーションに到着した場合の待ち時間を示している。
　条件判断部１３は、ＣＳ状況予測部１２から送信された予測結果情報の入力を受け付けると、当該入力を受け付けた予測結果情報により示される各ＣＳの混雑状況を単位時間毎に比較して、所望の条件を満たしているか否かを判断し、当該判断の結果と、判断結果情報を充電推奨情報生成部１４に送信する。
　所望の条件としては、例えば、以下の条件が挙げられ、これらの条件のうち、いずれかが満たされる場合に、所望の条件が満たされるとする。
　（１）　予測結果情報の全単位時間において、全ての隣接するＣＳの充電待ち時間を比較したときに、下流側のＣＳの充電待ち時間から上流側のＣＳの充電待ち時間を減算した値が閾値以下であること。
　（２）　充電推奨情報の調整回数、つまり、ＣＳ状況予測部１２による予測結果情報の出力、条件判断部１３による判断結果情報の出力、ならびに充電推奨情報生成部１４によるＣＳ状況予測部１２への充電推奨情報の出力の一連の処理の繰り返し回数が予め決められた値以上であること。
　（３）　新たな充電推奨情報を生成しない、つまり、入力を受け付けた判断結果情報により示される判断結果の内容が、既に入力を受け付け、その判断結果に関する充電推奨情報を生成した判断結果情報の内容と同一であること。
　判断結果情報Ｄ８とは、例えば図１１に示すように、条件判断部１３による判断の結果、上記条件を満足している場合には「ＯＫ」を示し、満足していない場合には「ＮＧ」を示す情報である。例えば、図１１では、ＣＳ１を８時１０分に出発した仮想車両がＣＳ２に到着したときの充電待ち時間「１００秒」と、ＣＳ１を８時１０分に出発した仮想車両がＣＳ３に到着したときの充電待ち時間「１８００秒」との差が閾値以上（但し、ここでは閾値が「１２００秒」に設定されているものとする）であるため、条件判断部１３は上記条件を満足しないとして、条件判断部１３により送信される判断結果情報では、該当部分を「ＮＧ」とする。
　なお、本実施形態では、条件判断部１３は、上記条件に従うものとしたが、これに限定されず、条件はユーザが任意に設定可能である。例えば、上記条件は、上流側のＣＳで充電を予定している仮想車両を下流側のＣＳに誘導すると、当該仮想車両が電欠を起こす可能性があるため、下流側のＣＳで充電を予定している仮想車両を上流側のＣＳに誘導することを想定して設定された条件であるが、混雑しているＣＳで充電を予定している仮想車両を上流側又は下流側のＣＳに誘導したい場合には、「全単位時間において、隣接するＣＳの充電待ち時間を比較したときに、この充電待ち時間の差が閾値以下であること」と条件を設定すれば良い。
　充電推奨情報生成部１４は、条件判断部１３から送信された判断結果と判断結果情報Ｄ８の入力を受け付けると、当該入力を受け付けた判断結果が所望の条件を満たしていない場合には、所望の条件を満たしていないＣＳに関する充電推奨情報を生成して、当該充電推奨情報をＣＳ状況予測部１２に送信する。
　但し、充電推奨情報生成部１４が、既に、充電推奨情報を生成して当該充電推奨情報をＣＳ状況予測部１２に送信している場合、充電推奨情報生成部１４は、既に送信した１つ以上の充電推奨情報に、当該生成した充電推奨情報を追加した充電推奨情報セットをＣＳ状況予測部１２に送信する。
　また、充電推奨情報生成部１４は、入力を受け付けた判断結果が所望の条件を満たしている場合には、ＣＳ状況予測部１２に送信した充電推奨情報セットのうちの１つを充電推奨情報出力部１５に送信する。なお、どの充電推奨情報を充電推奨情報出力部１５に送信するかは、予め決められた設定に従うものとし、当該設定はユーザが任意に設定可能である。具体的には、「ＣＳ状況予測部１２に最後に出力した充電推奨情報を充電推奨情報出力部１５に送信する」等が一例として挙げられる。
　充電推奨情報Ｄ９とは、例えば図１２に示すように、有料道路の各所に設けられるＩＴＳスポットや電子掲示板により有料道路を走行する車両に通知される情報であり、ＩＴＳスポット名・電子掲示板名、提示開始時刻、提示終了時刻、ならびに上流側のＣＳと下流側のＣＳとにおける充電待ち時間が関連付けられた情報である。
　ＩＴＳスポット名・電子掲示板名は、ＩＴＳスポット又は電子掲示板の名称を示す。提示開始時刻は、関連付けられたＩＴＳスポット名・電子掲示板名により示されるＩＴＳスポット又は電子掲示板において当該充電推奨情報の提示を開始する時刻を示す。提示終了時刻は、関連付けられたＩＴＳスポット名・電子掲示板名により示されるＩＴＳスポット又は電子掲示板において当該充電推奨情報の提示を終了する時刻を示す。上流側のＣＳと下流側のＣＳとにおける充電待ち時間は、各ＣＳでの充電待ち時間を示し、条件判断部１３により用いられた予測結果情報に従った値である。
　充電推奨情報出力部１５は、充電推奨情報生成部１４から送信された充電推奨情報の入力を受け付けると、当該入力を受け付けた充電推奨情報を外部端末（例えば、有料道路の各所に設けられたＩＴＳスポットや電子掲示板等）に出力する。
　次に、以上のような充電管理装置１の動作の一例について、図１３のフローチャートを参照しながら説明する。
　始めに、交通需要データ入力部１１は、外部端末から送信された交通需要データとＳｏＣ分布データとの入力を受け付けると、当該入力を受け付けた交通需要データとＳｏＣ分布データとをＣＳ状況予測部１２に送信する（ステップＳ１）。
　続いて、ＣＳ状況予測部１２は、交通需要データ入力部１１から送信された交通需要データとＳｏＣ分布データとの入力を受け付けると、当該入力を受け付けた交通需要データとＳｏＣ分布データとを少なくとも使用してシミュレーションを実行して、各ＣＳの混雑状況を予測し、当該予測の結果を示す予測結果情報を条件判断部１３に送信する（ステップＳ２）。
　次に、条件判断部１３は、ＣＳ状況予測部１２から送信された予測結果情報の入力を受け付けると、当該入力を受け付けた予測結果情報により示される各ＣＳの混雑状況を単位時間毎に比較して、所望の条件を満たしているか否かを判断する（ステップＳ３）。
　ステップＳ３の処理による判断の結果が否を示す場合（ステップＳ３のＮｏ）には、充電推奨情報生成部１４は、所望の条件を満たしていないＣＳに関する充電推奨情報を生成して、当該生成した充電推奨情報をＣＳ状況予測部１２に送信した後に（ステップＳ４）、ステップＳ２の処理に戻る、つまり、ＣＳ状況予測部１２は、既に入力を受け付けた交通需要データ及びＳｏＣ分布データだけでなく、充電推奨情報生成部１４から送信された充電推奨情報も使用して再度シミュレーションを実行する（ステップＳ２）。但し、充電推奨情報生成部１４は、上記した（２）又は（３）のいずれかの条件が満足されている場合には、後述するステップＳ５の処理に進むものとする。
　ステップＳ３の処理による判断の結果が所望の条件を満たしている旨を示す場合（ステップＳ３のＹｅｓ）には、充電推奨情報出力部１５は、充電推奨情報生成部１４がＣＳ状況予測部１２に送信した充電推奨情報セットのうちの１つを外部端末に出力する（ステップＳ５）。
　なお、本実施形態では、各ＣＳでの混雑状況を充電待ち時間を用いて示したが、これに限定されず、例えば、充電待ちの車両台数や、充電器あたりの充電待ちの車両台数等を用いて混雑状況を示しても良い。
　また、本実施形態では、充電推奨情報により各ＣＳでの充電待ち時間を示すとしたが、これに限定されず、例えば、充電料金を充電待ち時間にあわせて変化させ、充電待ち時間が大きいＣＳでの充電程、充電料金を高く、また、充電待ち時間が小さいＣＳでの充電程、充電料金を安く設定した上で、各ＣＳでの充電料金を充電推奨情報により示しても良い。
　更に、本実施形態では、一本道の有料道路を対象として、充電推奨情報をドライバーに提供する充電管理装置を説明したが、これに限定されず、例えば、分岐部や合流部が存在する網状の道路を対象としても良い。
　また、本実施形態では、ＣＳ状況予測部１２において仮想車両を生成し、この仮想車両単位でシミュレーションを実行するとしたが、これに限定されず、例えば、個々の車両単位ではなく、交通流を流体モデルとして用いてシミュレーションを実行しても良い。この場合、充電行動を確率的に表現することが可能である。
　更に、本実施形態では、充電推奨情報をＩＴＳスポット又は電子掲示板を通じてドライバーに通知するとしたが、充電推奨情報をドライバーに通知する通知手段は、特にこれらに限定するものでない。
　以上で説明した第１の実施形態によれば、交通需要データ及びＳｏＣ分布データを少なくとも使用してシミュレーションを実行するＣＳ状況予測部１２と、ＣＳ状況予測部１２による予測結果情報を用いて所望の条件を満たしているか否かを判断する条件判断部１３と、条件判断部１３による判断結果情報を用いて充電推奨情報を生成し、当該充電推奨情報を出力する充電推奨情報生成部１４及び充電推奨情報出力部１５とを備えた構成により、有料道路の各ＣＳでの混雑を緩和することができる。
　例えば、図１４は充電推奨情報を用いずにＣＳ状況予測部１２において各ＣＳの混雑状況を予測したときの充電待ち時間の推移の一例を示す模式図であり、図１５は充電推奨情報を用いてＣＳ状況予測部１２において各ＣＳの混雑状況を予測したときの充電待ち時間の推移の一例を示す模式図である。図１４の模式図と図１５の模式図とを比較すると、図１４の模式図の充電待ち時間の最大値が７０００秒を超えているのに対し、図１５の模式図の充電待ち時間の最大値は７０００秒を超えていない。このことから、ＣＳ状況予測部１２による予測結果情報の出力、条件判断部１３による判断結果情報の出力、ならびに充電推奨情報生成部１４による充電推奨情報の出力を繰り返し実行することで、充電待ち時間の最大値を減少させ、有料道路の各ＣＳでの混雑の緩和を実現していることが分かる。
　また、図１６はＣＳ状況予測部１２により予測された各ＣＳでの充電待ち時間の最大値の推移の一例を示す模式図である。ここでも、ＣＳ状況予測部１２による予測結果情報の出力、条件判断部１３による判断結果情報の出力、ならびに充電推奨情報生成部１４による充電推奨情報の出力を繰り返し実行することで、充電待ち時間の最大値が減少していることが分かる他、充電待ち時間の最大値のばらつきが減少していることが分かる、つまり、有料道路の各ＣＳでの混雑の緩和を実現していることが分かる。
　即ち、充電推奨情報生成部１４により生成された充電推奨情報を提示することで、実際の有料道路においても、図１５及び図１６に示すように、有料道路の各ＣＳでの混雑の緩和の実現を期待することができる。
　［第２の実施形態］
　図１７は第２の実施形態に係る充電管理装置の構成例を示す模式図であって、上記した第１の実施形態に係る充電管理装置とは異なり、図１に示した充電管理装置に電力供給入力部１６を更に加えた構成となっている。
　なお、交通需要データ入力部１１、条件判断部１３、充電推奨情報生成部１４及び充電推奨情報出力部１５は、上記した第１の実施形態と同様な機能を有するため、ここでは詳細な説明を省略する。以下では、主に、第１の実施形態と異なる機能について説明する。
　電力供給入力部１６は、外部端末から送信され、各ＣＳが供給可能な電力量を示す計画電力供給量情報の入力を受け付けると、当該入力を受け付けた計画電力供給量情報をＣＳ状況予測部１２に送信する。
　計画電力供給量情報Ｄ１０とは、例えば図１８に示すように、各ＣＳが供給可能な電力量を単位時間毎に示す情報であり、例えば、０時から１時の間にＣＳ１では２５０ｋＷｈの電力を供給可能な旨等が示されている。
　ＣＳ状況予測部１２は、交通需要データ入力部１１からの交通需要データ及びＳｏＣ分布データと、充電推奨情報生成部１４からの充電推奨情報とに加えて、電力供給入力部１６からの計画電力供給量情報の入力を受け付ける。そして、ＣＳ状況予測部１２は、入力を受け付けた計画電力供給量情報に基づいて、例えば図１９のＤ１１に示すように、各ＣＳにおいて利用可能な充電器の数を単位時間毎に決定した上で（利用可能充電器数情報Ｄ１１を生成した上で）、上記した第１の実施形態と同様に、シミュレーションを実行し、各ＣＳの混雑状況を予測する。
　ここで、本実施形態に係る充電管理装置１の動作の一例について、図２０のフローチャートを参照しながら説明する。なお、ステップＳ１，Ｓ３乃至Ｓ５の処理は、上記した第１の実施形態と同様であるため、ここでは詳細な説明を省略する。
　ステップＳ１の処理の後に、電力供給入力部１６は、外部端末から送信される計画電力供給量情報の入力を受け付けると、当該入力を受け付けた計画電力供給量情報をＣＳ状況予測部１２に送信する（ステップＳ２'）。
　続いて、ＣＳ状況予測部１２は、交通需要データ入力部１１から送信された交通需要データ及びＳｏＣ分布データと、電力供給入力部１６から送信された計画電力供給量情報との入力を受け付けると、当該入力を受け付けた計画電力供給量情報に基づいて、各ＣＳにおいて利用可能な充電器の数を単位時間毎に決定する。その後、ＣＳ状況予測部１２は、当該決定した各ＣＳでの単位時間毎に利用可能な充電器の数を考慮しながら、入力を受け付けた交通需要データとＳｏＣ分布データとを少なくとも使用してシミュレーションを実行して、各ＣＳの混雑状況を予測し、当該予測の結果を示す予測結果情報を条件判断部１３に送信する（ステップＳ２''）。
　以上説明した第２の実施形態によれば、計画電力供給量情報を入出力可能な電力供給入力部１６を更に備えた構成により、計画電力供給量が時間帯によって変化する場合においても、利用可能な充電器の数を変動させてシミュレーションを実行することができ、ひいては、有料道路の各ＣＳでの混雑を緩和することができる。
　［第３の実施形態］
　図２１は第３の実施形態に係る充電管理装置の構成例を示す模式図であって、上記した第１及び第２の実施形態に係る充電管理装置とは異なり、図１に示した充電管理装置に交通状態入力部１７を更に加えた構成となっている。
　なお、条件判断部１３、充電推奨情報生成部１４及び充電推奨情報出力部１５は、上記した第１及び第２の実施形態と同様な機能を有するため、ここでは詳細な説明を省略する。以下では、主に、第１及び第２の実施形態と異なる機能について説明する。
　交通状態入力部１７は、外部端末から送信された実測交通需要データの入力を受け付けると、当該入力を受け付けた実測交通需要データを交通需要データ入力部１１に送信する。なお、実測交通需要データとは、例えばＩＣ等に設けられるＥＴＣ（Electronic Toll System）で実測された交通需要データであり、交通需要データを補正するためのデータである。
　交通需要データ入力部１１は、外部端末から送信された交通需要データとＳｏＣ分布データとに加えて、交通状態入力部１７から送信された実測交通需要データの入力を受け付ける。そして、交通需要データ入力部１１は、入力を受け付けた交通需要データを、入力を受け付けた実測交通需要データを用いて補正した後に、補正後の交通需要データと、入力を受け付けたＳｏＣ分布データとをＣＳ状況予測部１２に送信する。
　ＣＳ状況予測部１２は、交通需要データ入力部１１から送信された補正後の交通需要データとＳｏＣ分布データとの入力を受け付けると、当該入力を受け付けた補正後の交通需要データとＳｏＣ分布データとを少なくとも使用して、上記した第１の実施形態と同様に、シミュレーションを実行し、各ＣＳの混雑状況を予測する。
　ここで、本実施形態に係る充電管理装置１の動作の一例について、図２２のフローチャートを参照しながら説明する。なお、ステップＳ３乃至Ｓ５の処理は、上記した第１及び第２の実施形態と同様であるため、ここでは詳細な説明は省略する。
　始めに、交通状態入力部１７は、外部端末から送信される実測交通需要データの入力を受け付けると、当該入力を受け付けた実測交通需要データを交通需要データ入力部１１に送信する（ステップＳ１'）。
　続いて、交通需要データ入力部１１は、外部端末から送信される交通需要データ及びＳｏＣ分布データと、交通状態入力部１７から送信された実測交通需要データとの入力を受け付けると、当該入力を受け付けた交通需要データを、当該入力を受け付けた実測交通需要データを用いて補正した後に、当該補正後の交通需要データと、当該入力を受け付けたＳｏＣ分布データとをＣＳ状況予測部１２に送信する（ステップＳ１''）。
　次に、ＣＳ状況予測部１２は、交通需要データ入力部１１から送信された補正後の交通需要データとＳｏＣ分布データとの入力を受け付けると、当該入力を受け付けた補正後の交通需要データとＳｏＣ分布データとを少なくとも使用してシミュレーションを実行して、各ＣＳの混雑状況を予測し、当該予測の結果を示す予測結果情報を条件判断部１３に送信する（ステップＳ２'''）。
　以上説明した第３の実施形態によれば、交通需要データを補正する実測交通需要データを入出力可能な交通状態入力部１７を更に備えた構成により、過去のデータに基づいて予測された交通需要データが実際の交通需要データと乖離している場合においても、誤差を補正することができ、ひいては、有料道路の各ＣＳでの混雑を緩和することができる。
　以上説明した少なくとも１つの実施形態によれば、有料道路等を走行する全電気自動車の現在位置やバッテリ残量を計測しなくとも、充電推奨情報をドライバーに通知し得る充電管理装置を提供することができる。
　なお、上記の各実施形態に記載した手法は、コンピュータに実行させることのできるプログラムとして、磁気ディスク（フレキシブルディスク、ハードディスクなど）、光ディスク（ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤなど）、光磁気ディスク（ＭＯ）、半導体メモリなどの記憶媒体に格納して頒布することもできる。
　また、この記憶媒体としては、プログラムを記憶でき、かつコンピュータが読み取り可能な記憶媒体であれば、その記憶形式は何れの形態であっても良い。
　また、記憶媒体からコンピュータにインストールされたプログラムの指示に基づきコンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）や、データベース管理ソフト、ネットワークソフト等のＭＷ（ミドルウェア）等が上記実施形態を実現するための各処理の一部を実行しても良い。
　さらに、各実施形態における記憶媒体は、コンピュータと独立した媒体に限らず、ＬＡＮやインターネット等により伝送されたプログラムをダウンロードして記憶または一時記憶した記憶媒体も含まれる。
　また、記憶媒体は１つに限らず、複数の媒体から上記の各実施形態における処理が実行される場合も本発明における記憶媒体に含まれ、媒体構成は何れの構成であっても良い。
　なお、各実施形態におけるコンピュータは、記憶媒体に記憶されたプログラムに基づき、上記の各実施形態における各処理を実行するものであって、パソコン等の１つからなる装置、複数の装置がネットワーク接続されたシステム等の何れの構成であっても良い。
　また、各実施形態におけるコンピュータとは、パソコンに限らず、情報処理機器に含まれる演算処理装置、マイコン等も含み、プログラムによって本発明の機能を実現することが可能な機器、装置を総称している。
　なお、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。

Claims (5)

  1. 　有料道路の複数のインターチェンジからの車両の流出入台数を示す交通需要データの入力を受け付ける入力手段（１１）と、
    　前記入力を受け付けた交通需要データを使用してシミュレーションを実行し、前記有料道路間に設けられた複数の充電ステーションでの充電待ち時間を予測する第１予測手段（１２）と、
    　前記予測された各充電ステーションでの充電待ち時間を比較し、所望の条件を満たしているか否かを判断する判断手段（１３）と、
    　前記判断手段による判断の結果が否を示すとき、円滑に充電可能な充電ステーションを示す充電推奨情報を生成する生成手段（１４）と、
    　前記入力を受け付けた交通需要データに加えて、前記生成された充電推奨情報を使用してシミュレーションを実行し、前記各充電ステーションでの充電待ち時間を再度予測する第２予測手段（１２）と、
    　前記判断手段、前記生成手段及び前記第２予測手段による処理を繰り返し実行した結果、前記判断手段による判断の結果が所望の条件を満たすとき、前記充電推奨情報を外部端末に出力する出力手段（１５）と、
    　を備えたことを特徴とする充電管理装置。
  2. 　前記有料道路間に設けられた複数の充電ステーションが供給可能な電力量を示す計画電力供給量情報の入力を受け付ける第２入力手段（１６）をさらに具備し、
    　前記第１予測手段（１２）は、前記交通需要データと前記計画電力供給量情報とを使用してシミュレーションを実行し、
    　前記第２予測手段（１２）は、前記交通需要データ及び前記計画電力供給量情報に加えて、前記充電推奨情報を使用してシミュレーションを実行する請求項１記載の充電管理装置。
  3. 　前記入力を受け付けた交通需要データを補正する実測交通需要データの入力を受け付ける第２入力手段（１７）をさらに具備し、
    　前記第１予測手段は、前記実測交通需要データを用いて前記交通需要データを補正した後に、当該補正後の交通需要データを使用してシミュレーションを実行し、
    　前記第２予測手段は、前記補正後の交通需要データに加えて、前記充電推奨情報を使用してシミュレーションを実行する請求項１記載の充電管理装置。
  4. 　前記判断手段（１３）は、
    　隣接する各充電ステーションでの充電待ち時間を比較し、下流側の充電ステーションの充電待ち時間から上流側の充電ステーションの充電待ち時間を減算した値が閾値以下であるか否かを判断することを特徴とする請求項１記載の充電管理装置。
  5. 　前記生成手段（１４）は、
    　前記判断手段による判断の結果が否を示すとき、円滑に充電可能な充電ステーションでの充電待ち時間又は充電料金のうちの少なくとも一方を示す充電推奨情報を生成することを特徴とする請求項１記載の充電管理装置。
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