WO2023171261A1 - システム、プログラム及び方法 - Google Patents

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WO2023171261A1
WO2023171261A1 PCT/JP2023/005065 JP2023005065W WO2023171261A1 WO 2023171261 A1 WO2023171261 A1 WO 2023171261A1 JP 2023005065 W JP2023005065 W JP 2023005065W WO 2023171261 A1 WO2023171261 A1 WO 2023171261A1
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WO
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charging
discharging station
discharging
station
usage
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PCT/JP2023/005065
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Inventor
潜隆 王
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本田技研工業株式会社
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    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
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    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
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    • H02J13/00—Circuit arrangements for providing remote indication of network conditions, e.g. an instantaneous record of the open or closed condition of each circuitbreaker in the network; Circuit arrangements for providing remote control of switching means in a power distribution network, e.g. switching in and out of current consumers by using a pulse code signal carried by the network
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/28—Arrangements for balancing of the load in a network by storage of energy
    • H02J3/32—Arrangements for balancing of the load in a network by storage of energy using batteries with converting means
    • H—ELECTRICITY
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    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
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    • H02J3/38—Arrangements for parallely feeding a single network by two or more generators, converters or transformers
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J7/00—Circuit arrangements for charging or depolarising batteries or for supplying loads from batteries
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J7/00—Circuit arrangements for charging or depolarising batteries or for supplying loads from batteries
    • H02J7/34—Parallel operation in networks using both storage and other dc sources, e.g. providing buffering

Definitions

  • the present invention relates to a system, a program, and a method.
  • Patent Documents 1 to 4 disclose technologies related to charging stations that charge batteries.
  • [Prior art documents] [Patent document] [Patent Document 1] JP 2018-160364 [Patent Document 2] JP 2018-160073 [Patent Document 3] JP 2019-164989 [Patent Document 4] JP 2021-103549
  • a system In a first aspect of the invention, a system is provided.
  • the system manages a plurality of charging and discharging stations connected to a power network and charging and discharging mobile batteries.
  • the system includes an acquisition unit that acquires a correlation between usage amounts of each of the plurality of charging and discharging stations among the plurality of charging and discharging stations.
  • the system calculates the current usage amount of a first charging/discharging station among the plurality of charging/discharging stations, which is a target for predicting power resources that can be provided to the power network by controlling charging/discharging of the movable battery.
  • the charging and discharging station includes a prediction unit that predicts power resources at the first charging/discharging station in the future based on correlation between the charging and discharging stations.
  • the correlation between the first charging and discharging station and the second charging and discharging station is such that when the usage of the second charging and discharging station increases, the usage of the first charging and discharging station increases. If the current usage of the second charging/discharging station increases, the prediction unit predicts that the usage of the first charging/discharging station will increase within a predetermined time; Power resources at the first charging and discharging station in the future may be predicted based on the predicted usage amount of the first charging and discharging station.
  • the correlation between the first charging and discharging station and the second charging and discharging station is such that when the usage of the second charging and discharging station increases, the usage of the first charging and discharging station decreases. If the current usage amount of the second charging/discharging station increases, the prediction unit may predict that the usage amount of the first charging/discharging station decreases within a predetermined time. The power resource at the first charging/discharging station in the future may be predicted based on the predicted usage amount of the first charging/discharging station.
  • the correlation between the first charging/discharging station and the second charging/discharging station is the amount of usage in the first time period at the second charging/discharging station and the amount of usage at the first charging/discharging station. If the prediction unit indicates that there is a correlation between the usage amount in the first time period at the second charging/discharging station and the usage amount in the first charging/discharging station, Predicting the usage amount at the first charging/discharging station based on the correlation between the station and the second charging/discharging station, and based on the predicted usage amount at the first charging/discharging station, Power resources at the first charging/discharging station in the future may be predicted.
  • the first time slot may be a different time slot from the second time slot.
  • the first time period and the second time period may include a common time period.
  • the acquisition unit may acquire the correlation of the amount of usage between the plurality of charging and discharging stations based on the history of past usage of each of the plurality of charging and discharging stations.
  • the system may further include a control unit that controls charging and discharging of the movable battery connected to the first charging and discharging station in response to power demand in the power network.
  • the movable battery may be a battery mounted on a vehicle.
  • the movable battery may be a battery that is mounted on the vehicle and replaceable at the plurality of charging and discharging stations.
  • a program is provided.
  • the program causes the computer to function as the system described above.
  • a method is provided.
  • the method is for managing a plurality of charging and discharging stations connected to a power network and charging and discharging mobile batteries.
  • the method includes the step of obtaining a correlation between usage amounts of each of the plurality of charging and discharging stations among the plurality of charging and discharging stations.
  • the method includes: a current usage amount of a first charging/discharging station that is a target for predicting power resources that can be provided to the power network by controlling charging/discharging of the movable battery among the plurality of charging/discharging stations; Among the plurality of charging and discharging stations, the current usage amount of a second charging and discharging station that has the correlation with the first charging and discharging station, and the first charging and discharging station and the second charging and discharging station. and predicting power resources at the first charging/discharging station in the future based on the correlation between the first charging and discharging station.
  • FIG. 1 conceptually shows how a power system 5 is used in one embodiment.
  • An example of the system configuration of the system 100 is shown.
  • History information regarding usage of the charging/discharging station 30 is schematically shown.
  • the strength of the mutual correlation between the charging and discharging stations 30 is schematically shown by the width of the arrow.
  • a processing procedure for predicting power resources at the charging/discharging station 30 is shown. Changes in the amount of power resources predicted at the charging/discharging station 30a in one day are schematically shown.
  • 2 illustrates an example computer 2000 in which embodiments of the present invention may be implemented, in whole or in part.
  • FIG. 1 conceptually shows how a power system 5 is used in one embodiment.
  • the power system 5 includes a charging/discharging station 30a, a charging/discharging station 30b, a charging/discharging station 30c, a charging/discharging station 30d, a charging/discharging station 30e, a power generation device 80, a system 100, a server 180, a vehicle 20, and a vehicle 10a. and a vehicle 10b.
  • the charging/discharging station 30a, the charging/discharging station 30b, the charging/discharging station 30c, the charging/discharging station 30d, and the charging/discharging station 30e may be collectively referred to as a "charging/discharging station 30.”
  • the charging and discharging station 30a, the charging and discharging station 30b, and the charging and discharging station 30c may be collectively referred to as the “charging and discharging station 30.”
  • the system 100 is connected to a server 180 through a communication network 190.
  • Server 180 is capable of communicating with charge/discharge station 30 via communication network 190 .
  • System 100 manages charging and discharging stations 30.
  • the charging/discharging station 30, the power consumer 70, and the power generation device 80 are connected to a power network 90.
  • the electric power generated by the power generation device 80 can be supplied to the charging/discharging station 30 and the electric power consumer 70 through the electric power network 90.
  • the power network 90 is, for example, a power system.
  • the charging/discharging station 30a, the charging/discharging station 30b, and the charging/discharging station 30c hold a plurality of batteries that can be mounted on the vehicle 20, and charge and discharge the plurality of held batteries.
  • Vehicle 20 is, for example, an electric motorcycle.
  • the battery 22 used in the vehicle 20 is replaced at a charging/discharging station 30.
  • the battery 22 used for driving the vehicle 20 is replaced with a charged battery 24 at the charging/discharging station 30a, and the battery 24 is installed in the vehicle 20.
  • Battery 22 and battery 24 are examples of movable batteries.
  • the battery 22 and the battery 24 are movable by being mounted on the vehicle 20.
  • the charging/discharging station 30d and the charging/discharging station 30e can charge and discharge a plurality of batteries including the battery 12a mounted on the vehicle 10a and the battery 12a mounted on the vehicle 10b.
  • Vehicle 10a and vehicle 10b are, for example, electric vehicles.
  • vehicle 10a and vehicle 10b may be shared cars.
  • the shared car user can return the vehicle to the charging/discharging station 30d and use a specific vehicle from among a plurality of vehicles including the vehicle 10a and the vehicle 10b.
  • Battery 12a and battery 12b are examples of movable batteries.
  • the battery 12a and the battery 12b are movable by being mounted on the vehicle 10a and the vehicle 10b, respectively.
  • the charging/discharging station 30a and the charging/discharging station 30b can charge the batteries held by the respective charging/discharging stations with the power supplied from the power network 90.
  • the charging/discharging station 30a and the charging/discharging station 30b can discharge the battery held by each charging/discharging station and supply it to the power network 90.
  • the charging/discharging station 30d and the charging/discharging station 30e can charge the batteries mounted on the vehicles connected to the respective charging/discharging stations with the power supplied from the power network 90.
  • the charging/discharging station 30d and the charging/discharging station 30e can supply power to the power network 90 by discharging a battery mounted on a vehicle connected to each charging/discharging station.
  • the system 100 controls the charging/discharging station 30.
  • the system 100 can cause the charge/discharge station 30 to discharge the battery and provide power to the power network 90 when a power shortage occurs in the power network 90 .
  • the system 100 can cause the charge/discharge station 30 to charge the battery and receive power from the power network 90 when there is a power surplus in the power network 90 .
  • System 100 may use charging and discharging stations 30 to provide primary, secondary, and tertiary regulation in power network 90 . In this manner, system 100 can aggregate charging and discharging stations 30 to maintain power resources for power network 90.
  • the server 180 is, for example, a server used by a power aggregator. Server 180 performs power trading in the power market.
  • the system 100 can provide the server 180 with power resources that collectively hold the charging and discharging stations 30 .
  • the system 100 controls the charging and discharging of the battery by the charging and discharging station 30 to provide the power promised by the server 180.
  • the system 100 controls charging and discharging of the battery by the charging/discharging station 30 in response to a demand from the server 180, and provides power in accordance with the demand.
  • FIG. 2 shows an example of the system configuration of the system 100.
  • the system 100 includes a processing section 200, a storage section 280, and a communication device 290.
  • the processing unit 200 controls the communication device 290.
  • the communication device 290 is responsible for communication between the charging/discharging station 30a and the server 180.
  • the processing unit 200 is realized by an arithmetic processing device including a processor.
  • the storage units 280 are each implemented with a nonvolatile storage medium.
  • the processing unit 200 performs processing using the information stored in the storage unit 280.
  • the processing unit 200 may be realized by a microcomputer including a CPU, ROM, RAM, I/O, bus, and the like.
  • System 100 may be implemented by a computer.
  • system 100 is realized by a single computer. However, in other embodiments, system 100 may be implemented by multiple computers. At least some functionality of system 100 may be implemented by one or more servers, such as a cloud server.
  • the processing unit 200 includes an acquisition unit 210, a prediction unit 220, and a control unit 240.
  • the acquisition unit 210 acquires the correlation between the usage amounts of each of the plurality of charging and discharging stations 30 among the plurality of charging and discharging stations 30. For example, the acquisition unit 210 acquires the correlation of the amount of usage between the plurality of charging and discharging stations 30 based on the past usage history of each of the plurality of charging and discharging stations 30.
  • the prediction unit 220 calculates the current usage amount of a first charging/discharging station among the plurality of charging/discharging stations 30, which is a target for predicting the power resources that can be provided to the power network 90 by controlling charging/discharging of the battery; Among the plurality of charging and discharging stations 30, the current usage amount of a second charging and discharging station that is correlated with the first charging and discharging station, and the amount of usage between the first charging and discharging station and the second charging and discharging station. Based on the correlation, power resources at the first charging/discharging station in the future are predicted.
  • the power resource may be represented by the number or capacity of batteries held in the charging/discharging station 30 that can supply or receive power according to the power demand of the power network 90.
  • the description will be made assuming that the first charging and discharging station is the charging and discharging station 30a, and the second charging and discharging station is the charging and discharging station 30b. If the correlation between the charging/discharging station 30a and the charging/discharging station 30b indicates that the usage of the charging/discharging station 30a increases when the usage of the charging/discharging station 30b increases, the prediction unit 220: When the current usage of the charging and discharging station 30b increases, it is predicted that the usage of the charging and discharging station 30a will increase within a predetermined time, and based on the predicted usage of the charging and discharging station 30a, the charging and discharging station in the future is determined. Power resources at 30a may be predicted.
  • the prediction unit 220 When the current usage of the charging/discharging station 30b increases, it is predicted that the usage of the charging/discharging station 30a will decrease within a predetermined time, and based on the predicted usage of the charging/discharging station 30a, future Power resources at the charging/discharging station 30a may be predicted.
  • the correlation between the charging and discharging station 30a and the charging and discharging station 30b is such that there is a correlation between the amount of usage in the first time period at the charging and discharging station 30b and the amount of usage in the second time period at the charging and discharging station 30a. If the prediction unit 220 indicates that the charging/discharging is possible, the prediction unit 220 determines whether the charging/discharging is possible based on the usage amount in the first time period at the charging/discharging station 30b and the correlation between the charging/discharging station 30a and the charging/discharging station 30b.
  • the usage amount in the second time period at the station 30a is predicted, and based on the predicted usage amount in the second time period at the charging/discharging station 30a, the power resources for the second time period at the charging/discharging station 30a in the future are determined. You can predict it.
  • the first time slot may be a different time slot from the second time slot.
  • the first time slot and the second time slot may include a common time slot.
  • the control unit 240 controls charging and discharging of the battery connected to the charging and discharging station 30a in response to the power demand in the power network 90.
  • FIGS. 3 to 8 Control regarding the charging/discharging station 30a, the charging/discharging station 30b, and the charging/discharging station 30c will be explained with reference to FIGS. 3 to 8. It is assumed that the charging/discharging station 30a, the charging/discharging station 30b, and the charging/discharging station 30c are located in the same area within which the vehicle 20 can travel, for example. In FIGS. 3 to 8, the charging and discharging station 30a, the charging and discharging station 30b, and the charging and discharging station 30c are collectively referred to as a "charging and discharging station 30."
  • FIG. 3 schematically shows historical information regarding the amount of usage of the charging/discharging station 30 during a certain time period.
  • the history information shown in FIG. 3 is used to obtain the correlation of usage at the charging/discharging station 30.
  • the historical information shown in FIG. 3 is collected by tracking the batteries held at the charging/discharging station 30 during a certain time period.
  • the charging/discharging station 30 reads identification information stored in the batteries from the returned battery and the battery provided to the vehicle 20, and uses the read identification information to determine the timing at which the battery was returned and the battery provided to the vehicle 20. and the timing provided to the system 100.
  • the acquisition unit 210 acquires information received from the charging/discharging station 30 within a predetermined aggregation period.
  • the acquisition unit 210 identifies which battery was provided to the vehicle 20 at which charging/discharging station 30 and returned to which charging/discharging station 30 based on the information acquired from the charging/discharging station 30 . 3.
  • the numbers in the row for the charging/discharging station 30a indicate that the next return destination for a total of 170 batteries provided to the vehicle 20 from the charging/discharging station 30a is 100 to the station 30a, 60 to the station 30b, This indicates that there were 10 pieces at station 30c.
  • the numbers in the row of the charging/discharging station 30b indicate that the next return destination for a total of 200 batteries provided to the vehicle 20 from the charging/discharging station 30b is 80 batteries to the station 30a, 110 batteries to the station 30b, 10 batteries to the station 30c, Indicates that The numbers in the row of the charging/discharging station 30c indicate that the next return destinations for a total of 125 batteries provided to the vehicle 20 from the charging/discharging station 30c are 20 to the station 30a, 15 to the station 30b, 90 to the station 30c, and so on. Indicates that
  • the possibility that the battery provided to the vehicle 20 from the charging/discharging station 30b is returned to the charging/discharging station 30a is eight times higher than that of being returned to the charging/discharging station 30c.
  • the possibility that the battery provided to the vehicle 20 from the charging/discharging station 30a is returned to the charging/discharging station 30b is six times higher than the possibility of being returned to the charging/discharging station 30c. Therefore, in the example of FIG.
  • the correlation in usage between the charging and discharging stations 30a and 30b is the same as the correlation in usage between the charging and discharging stations 30a and 30c, and the correlation in usage between the charging and discharging stations 30a and 30c. It can be seen that the correlation between the amount of usage between station 30b and charging/discharging station 30c is higher than that between charging and discharging station 30c.
  • FIG. 4 schematically shows the strength of the mutual correlation between the charging and discharging stations 30 by the width of the arrow.
  • FIG. 4 shows the strength of the mutual correlation between the charging and discharging stations 30 by the width of the arrow.
  • the prediction unit 220 predicts that the number of batteries returned to the charging/discharging station 30a will increase based on the history information shown in FIG. do.
  • FIG. 5 is a graph showing another example of history information regarding usage of the charging/discharging station 30.
  • FIG. 5 shows a conversion of the number of times the charging/discharging station 30 is used in a day.
  • the horizontal axis is time
  • the vertical axis is the number of times the charging/discharging station 30 is used for battery replacement.
  • a graph 500a shows the number of times the charging/discharging station 30a is used
  • a graph 500b shows the number of times the charging/discharging station 30b is used
  • a graph 500c shows the number of times the charging/discharging station 30a is used.
  • the charging/discharging station 30 transmits usage information indicating that the charging/discharging station 30 has been used to the system 100 each time a battery is returned from the vehicle 20 and provided to the vehicle 20.
  • the acquisition unit 210 acquires history information expressed as a graph 500a, a graph 500b, and a graph 500c by totaling the number of usage information received from the charging/discharging station 30 for each time.
  • the acquisition unit 210 analyzes the increase/decrease in the number of usages in each time period at each charging/discharging station 30 using historical information obtained by aggregating the number of usage information hourly in a plurality of different periods. In this way, the correlation between the increase and decrease in the number of uses between the charging and discharging stations 30 for each time period may be obtained.
  • both the graph 500a and the graph 500b have a peak number of usage within the time period T1. Therefore, the acquisition unit 210 determines that there is a correlation between the amount of usage of the charging and discharging station 30a in the time period T1 and the amount of usage of the charging and discharging station 30b in the time period T1, and determines the strength of the correlation. Correlation information can be obtained.
  • the graph 500a and the graph 500b both have extreme values of the number of uses within the time period T2. Therefore, the acquisition unit 210 determines that there is a correlation between the amount of usage of the charging/discharging station 30a in the time period T2 and the amount of usage of the charging/discharging station 30b in the time period T2, and determines the strength of the correlation. Correlation information can be obtained. Based on the correlation information acquired by the acquisition unit 210, the prediction unit 220 predicts how much the usage at the charging/discharging station 30a increases during the time period T1 when the usage at the charging/discharging station 30b increases during the time period T1.
  • the prediction unit 220 predicts how much the usage at the charging/discharging station 30a decreases during the time period T1 when the usage at the charging/discharging station 30b decreases during the time period T1. It is possible to predict whether Based on the correlation information acquired by the acquisition unit 210, the prediction unit 220 predicts how much the usage at the charging/discharging station 30a increases in the time slot T2 when the usage at the charging/discharging station 30b increases during the time slot T2.
  • the prediction unit 220 calculates how much the usage at the charging/discharging station 30a decreases during the time period T2 when the usage at the charging/discharging station 30b decreases during the time period T2. It is possible to predict whether
  • the acquisition unit 210 determines that there is a correlation between the amount of usage of the charging/discharging station 30a in the time period T2 and the amount of usage of the charging/discharging station 30b in the time period T1, and obtains a correlation indicating the strength of the correlation. Sexual information can be obtained. Based on the correlation information acquired by the acquisition unit 210, the prediction unit 220 predicts how much the usage at the charging/discharging station 30a increases during the time period T2 when the usage at the charging/discharging station 30b increases during the time period T1.
  • the prediction unit 220 calculates how much the usage at the charging/discharging station 30a decreases during the time period T2 when the usage at the charging/discharging station 30b decreases during the time period T1. It is possible to predict whether
  • the acquisition unit 210 determines that there is a negative correlation between the usage amount of the charging/discharging station 30a in the time period T1 and the usage amount of the charging/discharging station 30c in the time period T1, and determines that there is a negative correlation. Correlation information indicating the strength of the relationship can be obtained. Based on the correlation information acquired by the acquisition unit 210, the prediction unit 220 calculates how much the usage at the charging/discharging station 30a increases during the time period T1 when the usage at the charging/discharging station 30c decreases during the time period T1.
  • the prediction unit 220 calculates how much the usage at the charging/discharging station 30a decreases during the time period T1 when the usage at the charging/discharging station 30c increases during the time period T1. It is possible to predict whether The acquisition unit 210 determines that there is a negative correlation between the usage amount of the charging/discharging station 30a in the time period T2 and the usage amount of the charging/discharging station 30c in the time period T2, and determines the strength of the negative correlation.
  • the prediction unit 220 calculates how much the usage at the charging/discharging station 30a decreases during the time period T2 when the usage at the charging/discharging station 30c increases during the time period T2. It is possible to predict whether Based on the correlation information acquired by the acquisition unit 210, the prediction unit 220 predicts how much the usage at the charging/discharging station 30a will increase during the time period T2 when the usage at the charging/discharging station 30c decreases during the time period T2. It is possible to predict whether
  • FIG. 6 shows a processing procedure for predicting power resources at the charging/discharging station 30.
  • the process of FIG. 6 may be started at a predetermined timing during the day.
  • the process of FIG. 6 may be started at a predetermined time in a day to start resource prediction.
  • a case in which power resources at the charging/discharging station 30a are predicted will be described with reference to FIG. 6.
  • the prediction unit 220 predicts the amount of power resources in one day of the charging/discharging station 30a that is the target of prediction based on the long-term prediction model.
  • the long-term prediction model may be generated in advance based on the history information collected by the acquisition unit 210 from the charging/discharging station 30a. For example, the acquisition unit 210 acquires, as history information, the number of batteries in a charging state that can provide power resources to the power network 90 held by the charging/discharging station 30a in association with time.
  • the long-term prediction model may be generated based on the history information acquired by the acquisition unit 210.
  • the long-term prediction model may be a model generated by machine learning, for example, using the season, day of the week, and time as input and outputting the amount of power resources at the charging/discharging station 30a.
  • the acquisition unit 210 acquires the latest usage information at the charging/discharging station 30. For example, the acquisition unit 210 acquires from each charging/discharging station 30 the number of times the charging/discharging station 30 is used within a predetermined time.
  • the acquisition unit 210 acquires correlation information regarding the amount of usage between the charging and discharging station 30a and other charging and discharging stations 30.
  • the acquisition unit 210 may acquire correlation information generated based on the history information described in relation to FIGS. 3 and 4.
  • the acquisition unit 210 may acquire relevance information generated from the history information described in relation to FIG. 5 .
  • the prediction unit 220 calculates a power resource correction value based on the short-term prediction model and the correlation between charging and discharging stations.
  • the short-time prediction model may be generated in advance based on the history information collected by the acquisition unit 210 from the charging/discharging station 30a. For example, the acquisition unit 210 acquires from the charging/discharging station 30 the number of batteries in a charging state that allows the charging/discharging station 30a to provide power resources to the power network 90 as history information.
  • the short-time prediction model may be a model generated by machine learning that inputs weather information and recent usage information and outputs the amount of power resource after a predetermined time at the charging/discharging station 30a.
  • the prediction unit 220 uses the latest usage information at the charging and discharging station 30b and the correlation information between the charging and discharging station 30a and the charging and discharging station 30b. Then, the number of uses at the charging/discharging station 30a after a predetermined time is predicted. The prediction unit 220 calculates a correction value for the amount of power resources based on the amount of power resources calculated from the short-term prediction model and the number of uses predicted based on the correlation information.
  • the prediction unit 220 predicts the amount of power resources based on the amount of power resources predicted in S602 and the correction value for the amount of power resources calculated in S610. For example, the prediction unit 220 predicts the amount of power resources by adding the amount of power resources predicted in S602 and the correction value for the amount of power resources calculated in S610.
  • the short-term predictions from S604 to S620 may be repeatedly performed at predetermined time intervals.
  • FIG. 7 schematically shows changes in the amount of power resources that can be provided as adjustment power predicted at the charging/discharging station 30a in one day.
  • the amount of power resources is expressed by the number of batteries held by the charging/discharging station 30a as power resources for the power network 90.
  • the horizontal axis in FIG. 7 is the time of day, and the vertical axis in FIG. 7 is the number of batteries representing the amount of power resources.
  • the maximum number of batteries that the charging/discharging station 30a can hold is 12, and the vehicle 20 uses two batteries.
  • the amount of power resources is 12 from 0:00 to 6:00. That is, in order to provide adjustment power to the power network 90 from time 0:00 to time 6:00, the control unit 240 sets the SOC (State of Charge) of all 12 batteries held in the charging/discharging station 30a. is maintained at an intermediate value (for example, 40% or more and less than 60).
  • SOC State of Charge
  • the control unit 240 charges the two batteries from 6 o'clock.
  • the amount of power resources that can be provided as adjustment power from 6 o'clock to 7 o'clock is 10.
  • the control unit 240 causes the two batteries to be charged from 7 o'clock.
  • the amount of power resources that can be provided as adjustment power from 7 o'clock to 10 o'clock is 8.
  • the charging/discharging station 30a is used by one vehicle 20 at 10:00, and the charged battery from 6:00 to 10:00 is replaced with the battery installed in the vehicle 20.
  • the battery returned from the vehicle 20 to the charging/discharging station 30a has a relatively low SOC, so it can be used for DR. As a result, the amount of power resources becomes 10, as schematically shown at 702.
  • the charging/discharging station 30a is used by one vehicle 20 at 11 o'clock, and the charged battery is replaced with the battery installed in the vehicle 20 from 7 o'clock to 11 o'clock.
  • the battery returned from the vehicle 20 to the charging/discharging station 30a has a relatively low SOC, so it can be used for DR. As a result, the amount of power resources becomes 12.
  • the charging/discharging station 30a is used by one vehicle 20 at 16:00, and the charged battery from 12:00 to 16:00 is replaced with the battery installed in the vehicle 20. Since the SOC of the battery returned from the vehicle 20 to the charging/discharging station 30a is relatively low, it can be used for DR. As a result, the amount of power resources becomes 8 from 16:00 to 18:00.
  • the charging/discharging station 30a is used by one vehicle 20 at 18:00, and the charged battery from 14:00 to 18:00 is replaced with the battery installed in the vehicle 20. Since the SOC of the battery returned from the vehicle 20 to the charging/discharging station 30a is relatively low, it can be used for DR. As a result, the amount of power resources is 10 from 18:00 to 19:00.
  • the charging/discharging station 30a is used by one vehicle 20 at 19:00, and the charged battery is replaced with the battery installed in the vehicle 20 from 15:00 to 19:00. Since the SOC of the battery returned from the vehicle 20 to the charging/discharging station 30a is relatively low, it can be used for DR. As a result, the amount of power resources becomes 12 after 19:00.
  • the control unit 240 provides electric power according to the demand by controlling the charging and discharging of the battery that can provide the electric power resources held at the charging/discharging station 30a according to the demand from the server 180.
  • the control in the charging/discharging station 30a, the charging/discharging station 30b, and the charging/discharging station 30c has been explained in relation to FIGS. 3 to 7.
  • Return) and leaving can be handled in the same way as returning and providing batteries at the charging and discharging station 30a, the charging and discharging station 30b, and the charging and discharging station 30c. Therefore, the amount of power resources can be predicted at the charging/discharging station 30d and the charging/discharging station 30e using the same method as the prediction of the amount of power resources at the charging/discharging station 30a, the charging/discharging station 30b, and the charging/discharging station 30c.
  • the amount of power resources at the charging/discharging stations 30 can be predicted with high accuracy using the correlation of usage amounts between the charging/discharging stations 30. Furthermore, it becomes possible to robustly predict the amount of power resources. Further, depending on the prediction, the battery held in the charging/discharging station 30 can be charged as appropriate.
  • FIG. 8 illustrates an example computer 2000 in which embodiments of the present invention may be implemented, in whole or in part.
  • the program installed on the computer 2000 causes the computer 2000 to function as the system according to the embodiment, each part of the system, or a device such as various control devices, or each part of the system, or each part of the system, or the device or the relevant device.
  • the associated parts of the device may be caused to perform operations and/or processes or steps of processes according to embodiments.
  • Such programs may be executed by CPU 2012 to cause computer 2000 to perform certain operations associated with some or all of the processing procedures and block diagram blocks described herein.
  • a computer 2000 includes a CPU 2012 and a RAM 2014, which are interconnected by a host controller 2010.
  • Computer 2000 also includes ROM 2026, flash memory 2024, communication interface 2022, and input/output chips 2040.
  • ROM 2026, flash memory 2024, communication interface 2022, and input/output chip 2040 are connected to host controller 2010 via input/output controller 2020.
  • the CPU 2012 operates according to programs stored in the ROM 2026 and RAM 2014, thereby controlling each unit.
  • the communication interface 2022 communicates with other electronic devices via the network.
  • Flash memory 2024 stores programs and data used by CPU 2012 within computer 2000.
  • ROM 2026 stores programs such as a boot program executed by computer 2000 upon activation and/or programs dependent on the computer 2000 hardware.
  • the input/output chip 2040 also connects various input/output units such as keyboards, mice, and monitors to input/output units such as serial ports, parallel ports, keyboard ports, mouse ports, monitor ports, USB ports, HDMI ports, etc. It may be connected to input/output controller 2020 via an output port.
  • the program is provided via a computer-readable storage medium such as a CD-ROM, DVD-ROM, or memory card, or via a network.
  • RAM 2014, ROM 2026, or flash memory 2024 are examples of computer-readable storage media.
  • the program is installed in flash memory 2024, RAM 2014, or ROM 2026, and executed by CPU 2012.
  • the information processing described in these programs is read by the computer 2000 and provides coordination between the programs and the various types of hardware resources mentioned above.
  • An apparatus or method may be configured to implement the operation or processing of information according to the use of computer 2000.
  • the CPU 2012 executes a communication program loaded into the RAM 2014 and sends communication processing to the communication interface 2022 based on the processing written in the communication program. You may give orders.
  • the communication interface 2022 reads transmission data stored in a transmission buffer processing area provided in a recording medium such as a RAM 2014 and a flash memory 2024 under the control of the CPU 2012, transmits the read transmission data to the network, and transmits the transmission data from the network. The received data is written to a reception buffer processing area provided on the recording medium.
  • the CPU 2012 also causes the RAM 2014 to read all or a necessary part of a file or database stored in a storage medium such as a flash memory 2024, and executes various types of processing on the data on the RAM 2014. good. The CPU 2012 then writes the processed data back to the recording medium.
  • a storage medium such as a flash memory 2024
  • Various types of information such as various types of programs, data, tables, and databases may be stored on a recording medium and subjected to information processing.
  • the CPU 2012 performs various types of operations, information processing, conditional judgment, conditional branching, unconditional branching, information retrieval/information processing on the data read from the RAM 2014 as described herein and specified by the instruction sequence of the program.
  • Various types of processing may be performed, including substitutions, etc., and the results are written back to RAM 2014. Further, the CPU 2012 may search for information in a file in a recording medium, a database, or the like.
  • the CPU 2012 search for an entry that matches the condition from among the multiple entries, read the attribute value of the second attribute stored in the entry, and thereby set the first attribute that satisfies the predetermined condition.
  • An attribute value of the associated second attribute may be obtained.
  • the programs or software modules described above may be stored in a computer-readable storage medium on or near computer 2000.
  • a storage medium such as a hard disk or RAM provided in a server system connected to a private communication network or the Internet can be used as the computer-readable storage medium.
  • a program stored on a computer-readable storage medium may be provided to computer 2000 via a network.
  • a program that is installed on the computer 2000 and causes the computer 2000 to function as the system 100 may act on the CPU 2012 and the like to cause the computer 2000 to function as each part of the system 100.
  • the information processing described in these programs is read into the computer 2000, it functions as each part of the system 100, which is a concrete means in which software and the various hardware resources described above cooperate.
  • each block may represent (1) a stage in a process in which an operation is performed, or (2) a portion of a device responsible for performing the operation.
  • Certain steps and portions may be provided by dedicated circuitry, programmable circuitry provided with computer readable instructions stored on a computer readable storage medium, and/or provided by a processor provided with computer readable instructions stored on a computer readable storage medium. May be implemented.
  • Dedicated circuitry may include digital and/or analog hardware circuitry, and may include integrated circuits (ICs) and/or discrete circuits.
  • Programmable circuits include logic AND, logic OR, logic may include reconfigurable hardware circuitry, including, for example, reconfigurable hardware circuitry;
  • a computer-readable storage medium may include any tangible device capable of storing instructions for execution by a suitable device such that a computer-readable storage medium with instructions stored therein may be a process step or block diagram. constitutes at least a portion of a product that includes instructions that can be executed to provide a means for performing the operations specified in the article.
  • Examples of computer-readable storage media may include electronic storage media, magnetic storage media, optical storage media, electromagnetic storage media, semiconductor storage media, and the like. More specific examples of computer readable storage media include floppy disks, diskettes, hard disks, random access memory (RAM), read only memory (ROM), erasable programmable read only memory (EPROM or flash memory).
  • EEPROM Electrically Erasable Programmable Read Only Memory
  • SRAM Static Random Access Memory
  • CD-ROM Compact Disk Read Only Memory
  • DVD Digital Versatile Disk
  • RTM Blu-ray
  • Disc Memory Stick
  • Integrated circuit cards and the like may be included.
  • Computer-readable instructions may include assembler instructions, instruction set architecture (ISA) instructions, machine instructions, machine-dependent instructions, microcode, firmware instructions, state configuration data, or instructions such as Smalltalk®, JAVA®, C++, etc. any source code or object code written in any combination of one or more programming languages, including object-oriented programming languages such as may include.
  • ISA instruction set architecture
  • Computer-readable instructions may be transmitted to a processor or programmable circuit of a general purpose computer, special purpose computer, or other programmable data processing device, either locally or over a wide area network (WAN), such as a local area network (LAN), the Internet, etc. ), computer-readable instructions may be executed to provide means for performing the operations specified in the illustrated process steps or block diagrams.
  • WAN wide area network
  • LAN local area network
  • Internet etc.
  • processors include computer processors, processing units, microprocessors, digital signal processors, controllers, microcontrollers, and the like.
  • Power network 5 Power system 22 Battery 24 Battery 30 Charging/discharging station 70 Power consumer 80 Power generation device 90 Power network 180 Server 190 Communication network 200 Processing section 210 Acquisition section 220 Prediction section 240 Control section 280 Storage section 290 Communication device 500 Graph 702 Code 704 Code 706 Code 100 System 2000 Computer 2010 Host controller 2012 CPU 2014 RAM 2020 Input/output controller 2022 Communication interface 2024 Flash memory 2026 ROM 2040 input/output chip

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Abstract

システムは、電力ネットワークに接続され、可動バッテリを充電及び放電する複数の充放電ステーションを管理する。システムは、複数の充放電ステーション間における複数の充放電ステーションのそれぞれの利用量の相関性を取得する取得部と、複数の充放電ステーションのうち、可動バッテリの充放電を制御することによって電力ネットワークに提供可能な電力リソースの予測対象となる第１の充放電ステーションの現在の利用量と、複数の充放電ステーションのうち、第１の充放電ステーションと相関性がある第２の充放電ステーションの現在の利用量と、第１の充放電ステーションと第２の充放電ステーションとの間の相関性に基づいて、将来における第１の充放電ステーションにおける電力リソースを予測する予測部とを備える。

Description

システム、プログラム及び方法
　本発明は、システム、プログラム及び方法に関する。
　特許文献１－４には、バッテリを充電する充電ステーションに関する技術が開示されている。
［先行技術文献］
［特許文献］
　　［特許文献１］　特開２０１８－１６０３６４号公報
　　［特許文献２］　特開２０１８－１６００７３号公報
　　［特許文献３］　特開２０１９－１６４９８９号公報
　　［特許文献４］　特開２０２１－１０３５４９号公報
解決しようとする課題
　バッテリとバッテリ充電ステーションを効率的に利用することに課題がある。
一般的開示
　本発明の第１の態様においては、システムが提供される。前記システムは、電力ネットワークに接続され、可動バッテリを充電及び放電する複数の充放電ステーションを管理する。前記システムは、前記複数の充放電ステーション間における前記複数の充放電ステーションのそれぞれの利用量の相関性を取得する取得部を備える。前記システムは、前記複数の充放電ステーションのうち、前記可動バッテリの充放電を制御することによって前記電力ネットワークに提供可能な電力リソースの予測対象となる第１の充放電ステーションの現在の利用量と、前記複数の充放電ステーションのうち、前記第１の充放電ステーションと前記相関性がある第２の充放電ステーションの現在の利用量と、前記第１の充放電ステーションと前記第２の充放電ステーションとの間の相関性に基づいて、将来における前記第１の充放電ステーションにおける電力リソースを予測する予測部を備える。
　前記第１の充放電ステーションと前記第２の充放電ステーションとの間の相関性が、前記第２の充放電ステーションの利用量が増加した場合に前記第１の充放電ステーションの利用量が増加する相関性を示す場合、前記予測部は、前記第２の充放電ステーションの現在の利用量が増加した場合に、前記第１の充放電ステーションの予め定められた時間内に増加すると予測し、前記予測した前記第１の充放電ステーションの利用量に基づいて、前記将来における前記第１の充放電ステーションにおける電力リソースを予測してよい。
　前記第１の充放電ステーションと前記第２の充放電ステーションとの間の相関性が、前記第２の充放電ステーションの利用量が増加した場合に前記第１の充放電ステーションの利用量が減少する相関性を示す場合、前記予測部は、前記第２の充放電ステーションの現在の利用量が増加した場合に、前記第１の充放電ステーションの利用量が予め定められた時間内に減少すると予測し、前記予測した前記第１の充放電ステーションの利用量に基づいて、前記将来における前記第１の充放電ステーションにおける電力リソースを予測してよい。
　前記第１の充放電ステーションと前記第２の充放電ステーションとの間の相関性が、前記第２の充放電ステーションにおける第１の時間帯の利用量と、前記第１の充放電ステーションにおける第２の時間帯の利用量との間に相関性があることを示す場合、前記予測部は、前記第２の充放電ステーションにおける前記第１の時間帯の利用量と、前記第１の充放電ステーションと前記第２の充放電ステーションとの間の相関性とに基づいて、前記第１の充放電ステーションにおける利用量を予測し、予測した前記第１の充放電ステーションにおける利用量に基づいて、将来における前記第１の充放電ステーションにおける電力リソースを予測してよい。
　前記第１の時間帯は、前記第２の時間帯とは異なる時間帯であってよい。
　前記第１の時間帯及び前記第２の時間帯は共通の時間帯を含んでよい。
　前記取得部は、前記複数の充放電ステーションのそれぞれの過去の利用量の履歴に基づいて、前記複数の充放電ステーション間における利用量の相関性を取得してよい。
　前記システムは、前記電力ネットワークにおける電力需要に応答して前記第１の充放電ステーションに接続されている前記可動バッテリの充放電を制御する制御部をさらに備えてよい。
　前記可動バッテリは、車両に搭載されるバッテリであってよい。
　前記可動バッテリは、前記車両に搭載され、前記複数の充放電ステーションで交換可能なバッテリであってよい。
　本発明の第２の態様においては、プログラムが提供される。前記プログラムは、コンピュータを、上記のシステムとして機能させる。
　本発明の第３の態様においては、方法が提供される。前記方法は、電力ネットワークに接続され、可動バッテリを充電及び放電する複数の充放電ステーションを管理するための方法である。方法は、前記複数の充放電ステーション間における前記複数の充放電ステーションのそれぞれの利用量の相関性を取得する段階を備える。方法は、前記複数の充放電ステーションのうち、前記可動バッテリの充放電を制御することによって前記電力ネットワークに提供可能な電力リソースの予測対象となる第１の充放電ステーションの現在の利用量と、前記複数の充放電ステーションのうち、前記第１の充放電ステーションと前記相関性がある第２の充放電ステーションの現在の利用量と、前記第１の充放電ステーションと前記第２の充放電ステーションとの間の相関性に基づいて、将来における前記第１の充放電ステーションにおける電力リソースを予測する段階を備える。
　上記の発明の概要は、本発明の特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。
一実施形態における電力システム５の利用形態を概念的に示す。 システム１００のシステム構成の一例を示す。 充放電ステーション３０の利用量に関する履歴情報を模式的に示す。 充放電ステーション３０間の相互の相関性の強さを矢印の幅で模式的に示す。 充放電ステーション３０の利用量に関する履歴情報の他の例を示すグラフである。 充放電ステーション３０における電力リソースを予測するための処理手順を示す。 一日において充放電ステーション３０ａにおいて予測される電力リソース量の変化を模式的に示す。 本発明の複数の実施形態が全体的又は部分的に具現化され得るコンピュータ２０００の例を示す。
　以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。
　図１は、一実施形態における電力システム５の利用形態を概念的に示す。電力システム５は、充放電ステーション３０ａ、充放電ステーション３０ｂ、充放電ステーション３０ｃ、充放電ステーション３０ｄ、及び充放電ステーション３０ｅと、発電装置８０と、システム１００と、サーバ１８０と、車両２０、車両１０ａ及び車両１０ｂとを備える。本実施形態において、充放電ステーション３０ａ、充放電ステーション３０ｂ、充放電ステーション３０ｃ、充放電ステーション３０ｄ及び充放電ステーション３０ｅを「充放電ステーション３０」と総称する場合がある。充放電ステーション３０ａ、充放電ステーション３０ｂ、及び充放電ステーション３０ｃを「充放電ステーション３０」と総称する場合もある。
　システム１００は、通信ネットワーク１９０を通じてサーバ１８０と接続されている。サーバ１８０は、通信ネットワーク１９０を通じて充放電ステーション３０と通信可能である。システム１００は、充放電ステーション３０を管理する。
　充放電ステーション３０、電力需要家７０及び発電装置８０は、電力ネットワーク９０に接続されている。発電装置８０で発電された電力は、電力ネットワーク９０を通じて充放電ステーション３０及び電力需要家７０に供給可能である。電力ネットワーク９０は、例えば電力系統である。
　充放電ステーション３０ａ、充放電ステーション３０ｂ及び充放電ステーション３０ｃは、車両２０に搭載可能な複数のバッテリを保持し、保持している複数のバッテリの充電及び放電を行う。車両２０は、例えば電動バイクである。車両２０で使用さるバッテリ２２は、充放電ステーション３０において交換される。一例として、車両２０の走行に使用されたバッテリ２２は、充放電ステーション３０ａにおいて充電されたバッテリ２４と交換され、車両２０に装着される。バッテリ２２及びバッテリ２４は、可動バッテリの一例である。バッテリ２２及びバッテリ２４は、車両２０に搭載されることによって可動である。
　充放電ステーション３０ｄ及び充放電ステーション３０ｅは、車両１０ａに搭載されているバッテリ１２ａ、車両１０ｂに搭載されているバッテリ１２ａを含む複数のバッテリを充電及び放電することができる。車両１０ａ及び車両１０ｂは、例えば電気自動車である。一例として、車両１０ａ及び車両１０ｂはシェアカーであってよい。シェアカーの利用者は、充放電ステーション３０ｄに車両を返却するとともに、車両１０ａ及び車両１０ｂを含む複数の車両の中から特定の車両を利用することができる。バッテリ１２ａ及びバッテリ１２ｂは、可動バッテリの一例である。バッテリ１２ａ及びバッテリ１２ｂは、それぞれ車両１０ａ及び車両１０ｂに搭載されることで可動である。
　充放電ステーション３０ａ及び充放電ステーション３０ｂは、それぞれの充放電ステーションが保持しているバッテリを、電力ネットワーク９０から供給される電力で充電することができる。充放電ステーション３０ａ及び充放電ステーション３０ｂは、それぞれの充放電ステーションが保持しているバッテリを放電して、電力ネットワーク９０に供給することができる。充放電ステーション３０ｄ及び充放電ステーション３０ｅは、それぞれの充放電ステーションに接続されている車両に搭載されているバッテリを、電力ネットワーク９０から供給される電力で充電することができる。充放電ステーション３０ｄ及び充放電ステーション３０ｅは、それぞれの充放電ステーションに接続されている車両に搭載されているバッテリを放電して、電力ネットワーク９０に電力を供給することができる。
　システム１００は、充放電ステーション３０を制御する。システム１００は、電力ネットワーク９０において電力不足が発生している場合に、充放電ステーション３０にバッテリを放電させ、電力ネットワーク９０に電力を供給させることができる。システム１００は、電力ネットワーク９０において電力余剰が発生している場合に、充放電ステーション３０にバッテリを充電させ、電力ネットワーク９０から電力を受け取ることができる。システム１００は、充放電ステーション３０を用いて、電力ネットワーク９０における一次調整力、二次調整力、三次調整力を提供することができる。このように、システム１００は、充放電ステーション３０を集約して、電力ネットワーク９０に対する電力リソースを保持することができる。
　サーバ１８０は、例えば電力アグリゲータによって使用されるサーバである。サーバ１８０は、電力市場における電力取引を行う。システム１００は、充放電ステーション３０を集約して保持している電力リソースをサーバ１８０に提供することができる。システム１００は、充放電ステーション３０によるバッテリの充放電を制御して、サーバ１８０が約定した電力を提供する。例えば、システム１００は、サーバ１８０からのデマンドに応じて、充放電ステーション３０によるバッテリの充放電を制御して、デマンドに応じた電力を提供する。
　図２は、システム１００のシステム構成の一例を示す。システム１００は、処理部２００と、記憶部２８０と、通信装置２９０とを備える。
　処理部２００は、通信装置２９０の制御を行う。通信装置２９０は、充放電ステーション３０ａ及びサーバ１８０との間の通信を担う。処理部２００は、プロセッサを含む演算処理装置により実現される。記憶部２８０は、それぞれ不揮発性の記憶媒体を備えて実現される。処理部２００は、記憶部２８０に格納された情報を用いて処理を行う。処理部２００は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、Ｉ／Ｏ及びバス等を備えたマイクロコンピュータによって実現されてよい。システム１００は、コンピュータによって実現されてよい。
　本実施形態において、システム１００は、単一のコンピュータによって実現されるものとする。しかし、他の実施形態において、システム１００は複数のコンピュータによって実現されてよい。システム１００の少なくとも一部の機能は、クラウドサーバ等の１つ以上のサーバによって実現されてよい。
　処理部２００は、取得部２１０と、予測部２２０と、制御部２４０とを備える。
　取得部２１０は、複数の充放電ステーション３０間における複数の充放電ステーション３０のそれぞれの利用量の相関性を取得する。例えば、取得部２１０は、複数の充放電ステーション３０のそれぞれの過去の利用量の履歴に基づいて、複数の充放電ステーション３０間における利用量の相関性を取得する。
　予測部２２０は、複数の充放電ステーション３０のうち、バッテリの充放電を制御することによって電力ネットワーク９０に提供可能な電力リソースの予測対象となる第１の充放電ステーションの現在の利用量と、複数の充放電ステーション３０のうち、第１の充放電ステーションと相関性がある第２の充放電ステーションの現在の利用量と、第１の充放電ステーションと第２の充放電ステーションとの間の相関性に基づいて、将来における第１の充放電ステーションにおける電力リソースを予測する。電力リソースは、例えば、充放電ステーション３０に保持されているバッテリのうち、電力ネットワーク９０の電力需要に応じて給電又は受電可能なバッテリの数または容量によって表されるとしてよい。
　ここで、第１の充放電ステーションが充放電ステーション３０ａであり、第２の充放電ステーションが充放電ステーション３０ｂであるとして説明する。充放電ステーション３０ａと充放電ステーション３０ｂとの間の相関性が、充放電ステーション３０ｂの利用量が増加した場合に充放電ステーション３０ａの利用量が増加する相関性を示す場合、予測部２２０は、充放電ステーション３０ｂの現在の利用量が増加した場合に、充放電ステーション３０ａの予め定められた時間内に増加すると予測し、予測した充放電ステーション３０ａの利用量に基づいて、将来における充放電ステーション３０ａにおける電力リソースを予測してよい。
　充放電ステーション３０ａと充放電ステーション３０ｂとの間の相関性が、充放電ステーション３０ｂの利用量が増加した場合に充放電ステーション３０ａの利用量が減少する相関性を示す場合、予測部２２０は、充放電ステーション３０ｂの現在の利用量が増加した場合に、充放電ステーション３０ａの利用量が予め定められた時間内に減少すると予測し、予測した充放電ステーション３０ａの利用量に基づいて、将来における充放電ステーション３０ａにおける電力リソースを予測してよい。
　充放電ステーション３０ａと充放電ステーション３０ｂとの間の相関性が、充放電ステーション３０ｂにおける第１の時間帯の利用量と、充放電ステーション３０ａにおける第２の時間帯の利用量との間に相関性があることを示す場合、予測部２２０は、充放電ステーション３０ｂにおける第１の時間帯の利用量と、充放電ステーション３０ａと充放電ステーション３０ｂとの間の相関性とに基づいて、充放電ステーション３０ａにおける第２の時間帯の利用量を予測し、予測した充放電ステーション３０ａにおける第２の時間帯の利用量に基づいて、将来における充放電ステーション３０ａにおける第２の時間帯の電力リソースを予測してよい。
　第１の時間帯は、第２の時間帯とは異なる時間帯であってよい。第１の時間帯及び第２の時間帯は共通の時間帯を含んでよい。
　制御部２４０は、電力ネットワーク９０における電力需要に応答して充放電ステーション３０ａに接続されているバッテリの充放電を制御する。
　図３から図８に関連して、充放電ステーション３０ａ、充放電ステーション３０ｂ及び充放電ステーション３０ｃに関する制御を説明する。充放電ステーション３０ａ、充放電ステーション３０ｂ及び充放電ステーション３０ｃは、例えば車両２０が走行可能な範囲の同一地域に存在するものとする。図３から図８においては、充放電ステーション３０ａ、充放電ステーション３０ｂ及び充放電ステーション３０ｃを「充放電ステーション３０」と総称する。
　図３は、ある時間帯における充放電ステーション３０の利用量に関する履歴情報を模式的に示す。図３に示す履歴情報は、充放電ステーション３０における利用量の相関性を取得するために用いられる。
　図３に示す履歴情報は、ある時間帯における充放電ステーション３０で保持されるバッテリを追跡することによって収集される。例えば、充放電ステーション３０は、返却されるバッテリ及び車両２０に提供されるバッテリから、バッテリに記憶された識別情報を読み出して、読み出した識別情報を、バッテリが返却されたタイミング及びバッテリを車両２０に提供したタイミングとともに、システム１００に送信する。取得部２１０は、充放電ステーション３０から受信した情報を予め定められた集計期間内において取得する。取得部２１０は、充放電ステーション３０から取得した情報に基づいて、どのバッテリがどの充放電ステーション３０で車両２０に提供された後、どの充放電ステーション３０に返却されたかを特定することによって、図３に示す履歴情報を取得する。
　図３において、「出」は、充放電ステーション３０ａ、充放電ステーション３０ｂ及び充放電ステーション３０ｃから車両２０に提供されたバッテリを示す。図３において、「入」は、車両２０から充放電ステーション３０ａ、充放電ステーション３０ｂ及び充放電ステーション３０ｃに返却されたバッテリを示す。
　図３の表において、充放電ステーション３０ａの行の数字は、充放電ステーション３０ａから車両２０に提供されたバッテリ合計１７０個の次の返却先が、ステーション３０ａに１００個、ステーション３０ｂに６０個、ステーション３０ｃに１０個、であったことを示す。充放電ステーション３０ｂの行の数字は、充放電ステーション３０ｂから車両２０に提供されたバッテリ合計２００個の次の返却先が、ステーション３０ａに８０個、ステーション３０ｂに１１０個、ステーション３０ｃに１０個、であったことを示す。充放電ステーション３０ｃの行の数字は、充放電ステーション３０ｃから車両２０に提供されたバッテリ合計１２５個の次の返却先が、ステーション３０ａに２０個、ステーション３０ｂに１５個、ステーション３０ｃに９０個、であったことを示す。
　図３の例では、例えば充放電ステーション３０ｂから車両２０に提供されたバッテリが、充放電ステーション３０ａに返却される可能性は、充放電ステーション３０ｃに返却される可能性より８倍高いことが分かる。また、例えば充放電ステーション３０ａから車両２０に提供されたバッテリが、充放電ステーション３０ｂに返却される可能性は、充放電ステーション３０ｃに返却される可能性より６倍高いことが分かる。そのため、図３の例では、充放電ステーション３０ａと充放電ステーション３０ｂとの間の利用量の相関性は、充放電ステーション３０ａと充放電ステーション３０ｃとの間の利用量の相関性及び充放電ステーション３０ｂと充放電ステーション３０ｃとの間の利用量の相関性より高いことが分かる。
　図４は、充放電ステーション３０間の相互の相関性の強さを矢印の幅で模式的に示す。図４に模式的に示されるように、充放電ステーション３０ｂから車両２０にバッテリが提供された場合、充放電ステーション３０ａに返却される可能性が比較的に高いことが分かる。充放電ステーション３０ａから車両２０にバッテリが提供された場合、充放電ステーション３０ｂに返却される可能性が比較的に高いことが分かる。そこで、予測部２２０は、例えば充放電ステーション３０ｂから車両２０に提供されるバッテリ数が増加した場合、図３に示される履歴情報に基づいて、充放電ステーション３０ａに返却されるバッテリが増加すると予測する。
　図５は、充放電ステーション３０の利用量に関する履歴情報の他の例を示すグラフである。図５は、一日において充放電ステーション３０が利用される回数の変換を示す。図５のグラフにおいて、横軸は時刻であり、縦軸は充放電ステーション３０がバッテリ交換に利用された回数である。
　グラフ５００ａは充放電ステーション３０ａの利用回数であり、グラフ５００ｂは充放電ステーション３０ｂの利用回数であり、グラフ５００ｃは充放電ステーション３０ａの利用回数である。充放電ステーション３０は、車両２０からのバッテリの返却と車両２０への提供が行われる毎に、充放電ステーション３０が利用されたことを示す利用情報をシステム１００に送信する。取得部２１０は、充放電ステーション３０から受信した利用情報の数を時間毎に集計することによって、グラフ５００ａ、グラフ５００ｂ及びグラフ５００ｃとして表される履歴情報を取得する。取得部２１０は、異なる複数の期間において利用情報の数を時間毎に集計することによって得られた履歴情報を用いて、各充放電ステーション３０における各時間帯での利用回数の増減量を分析して、充放電ステーション３０間における時間帯毎の利用回数の増減の相関性を取得してもよい。
　図５に示されるように、グラフ５００ａ及びグラフ５００ｂはいずれも時間帯Ｔ１内において利用回数のピークを持つ。そのため、取得部２１０は、時間帯Ｔ１における充放電ステーション３０ａの利用量と、時間帯Ｔ１における充放電ステーション３０ｂの利用量との間には相関性があると判断し、相関性の強さを示す相関性情報を取得し得る。
　グラフ５００ａ及びグラフ５００ｂはいずれも時間帯Ｔ２内において利用回数の極値を持つ。そのため、取得部２１０は、時間帯Ｔ２における充放電ステーション３０ａの利用量と、時間帯Ｔ２における充放電ステーション３０ｂの利用量との間には相関性があると判断し、相関性の強さを示す相関性情報を取得し得る。取得部２１０が取得した相関性情報に基づいて、予測部２２０は、時間帯Ｔ１において充放電ステーション３０ｂにおける利用量が増加した場合に、時間帯Ｔ１において充放電ステーション３０ａにおける利用量がどれだけ増加するかを予測し得る。取得部２１０が取得した相関性情報に基づいて、予測部２２０は、時間帯Ｔ１において充放電ステーション３０ｂにおける利用量が減少した場合に、時間帯Ｔ１において充放電ステーション３０ａにおける利用量がどれだけ減少するかを予測し得る。取得部２１０が取得した相関性情報に基づいて、予測部２２０は、時間帯Ｔ２において充放電ステーション３０ｂにおける利用量が増加した場合に、時間帯Ｔ２において充放電ステーション３０ａにおける利用量がどれだけ増加するかを予測し得る。取得部２１０が取得した相関性情報に基づいて、予測部２２０は、時間帯Ｔ２において充放電ステーション３０ｂにおける利用量が減少した場合に、時間帯Ｔ２において充放電ステーション３０ａにおける利用量がどれだけ減少するかを予測し得る。
　取得部２１０は、時間帯Ｔ２における充放電ステーション３０ａの利用量と、時間帯Ｔ１における充放電ステーション３０ｂの利用量との間には相関性があると判断し、相関性の強さを示す相関性情報を取得し得る。取得部２１０が取得した相関性情報に基づいて、予測部２２０は、時間帯Ｔ１において充放電ステーション３０ｂにおける利用量が増加した場合に、時間帯Ｔ２において充放電ステーション３０ａにおける利用量がどれだけ増加するかを予測し得る。取得部２１０が取得した相関性情報に基づいて、予測部２２０は、時間帯Ｔ１において充放電ステーション３０ｂにおける利用量が減少した場合に、時間帯Ｔ２において充放電ステーション３０ａにおける利用量がどれだけ減少するかを予測し得る。
　更に、取得部２１０は、時間帯Ｔ１における充放電ステーション３０ａの利用量と、時間帯Ｔ１における充放電ステーション３０ｃの利用量との間には負の相関性があると判断し、負の相関性の強さを示す相関性情報を取得し得る。取得部２１０が取得した相関性情報に基づいて、予測部２２０は、時間帯Ｔ１において充放電ステーション３０ｃにおける利用量が減少した場合に、時間帯Ｔ１において充放電ステーション３０ａにおける利用量がどれだけ増加するかを予測し得る。取得部２１０が取得した相関性情報に基づいて、予測部２２０は、時間帯Ｔ１において充放電ステーション３０ｃにおける利用量が増加した場合に、時間帯Ｔ１において充放電ステーション３０ａにおける利用量がどれだけ減少するかを予測し得る。取得部２１０は、時間帯Ｔ２における充放電ステーション３０ａの利用量と、時間帯Ｔ２における充放電ステーション３０ｃの利用量との間には負の相関性があると判断し、負の相関性の強さを示す相関性情報を生成し得る。取得部２１０が取得した相関性情報に基づいて、予測部２２０は、時間帯Ｔ２において充放電ステーション３０ｃにおける利用量が増加した場合に、時間帯Ｔ２において充放電ステーション３０ａにおける利用量がどれだけ減少するかを予測し得る。取得部２１０が取得した相関性情報に基づいて、予測部２２０は、時間帯Ｔ２において充放電ステーション３０ｃにおける利用量が減少した場合に、時間帯Ｔ２において充放電ステーション３０ａにおける利用量がどれだけ増加するかを予測し得る。
　図６は、充放電ステーション３０における電力リソースを予測するための処理手順を示す。図６の処理は、一日における予め定められたタイミングで開始されてよい。図６の処理は、一日においてリソース予測を開始する予め定められた時刻に開始されてよい。図６に関連して、充放電ステーション３０ａにおける電力リソースを予測する場合を説明する。
　Ｓ６０２において、予測部２２０は、長時間予測モデルに基づいて予測の対象とする充放電ステーション３０ａの一日における電力リソース量を予測する。長時間予測モデルは、取得部２１０が充放電ステーション３０ａから収集した履歴情報に基づいて予め生成されていてよい。例えば、取得部２１０は、履歴情報として、充放電ステーション３０ａが保持している電力ネットワーク９０に対する電力リソースを提供可能な充電状態にあるバッテリ数を時刻に対応づけて取得する。長時間予測モデルは、取得部２１０取得した履歴情報に基づいて生成されてよい。長時間予測モデルは、例えば季節、曜日、時刻を入力とし充放電ステーション３０ａにおける電力リソース量を出力とする、機械学習によって生成されたモデルであってよい。
　Ｓ６０４からＳ６２０において、短時間予測の繰り返し処理を行う。Ｓ６０６において、取得部２１０は、充放電ステーション３０における直近の利用情報を取得する。例えば、取得部２１０は、予め定められた時間内における充放電ステーション３０の利用回数を、各充放電ステーション３０から取得する。
　Ｓ６０８において、取得部２１０は、充放電ステーション３０ａと他の充放電ステーション３０との間の利用量に関する相関性情報を取得する。例えば、取得部２１０は、図３及び図４に関連して説明した履歴情報に基づいて生成される相関性情報を取得してよい。取得部２１０は、図５に関連して説明した履歴情報から生成される関連性情報を取得してよい。
　Ｓ６１０において、予測部２２０は、短時間予測モデル及び充放電ステーションの相関性に基づいて、電力リソースの補正値を算出する。短時間予測モデルは、取得部２１０が充放電ステーション３０ａから収集した履歴情報に基づいて予め生成されていてよい。例えば、取得部２１０は、履歴情報として、充放電ステーション３０ａが電力ネットワーク９０に対する電力リソースを提供可能な充電状態にあるバッテリ数を充放電ステーション３０から取得する。短時間予測モデルは、天気情報、直近の利用情報を入力とし、充放電ステーション３０ａにおける予め定められた時間後の電力リソース量を出力とする、機械学習によって生成されたモデルであってよい。予測部２２０は、充放電ステーション３０ａが充放電ステーション３０ｂと相関性がある場合、充放電ステーション３０ｂにおける直近の利用情報と、充放電ステーション３０ａと充放電ステーション３０ｂとの間の相関性情報に基づいて、充放電ステーション３０ａにおける予め定められた時間後の利用回数を予測する。予測部２２０は、短期予測モデルから算出された電力リソース量と、相関性情報に基づいて予測される利用回数とに基づいて、電力リソース量の補正値を算出する。
　Ｓ６１２において、予測部２２０は、Ｓ６０２で予測した電力リソース量と、Ｓ６１０で算出した電力リソース量の補正値とに基づいて電力リソース量を予測する。例えば、予測部２２０は、Ｓ６０２で予測した電力リソース量と、Ｓ６１０で算出した電力リソース量の補正値とを加算することによって、電力リソース量を予測する。Ｓ６０４からＳ６２０の短時間予測は、予め定められた時間間隔で繰り返し実行されてよい。
　図７は、一日において充放電ステーション３０ａにおいて予測される調整力として提供可能な電力リソース量の変化を模式的に示す。図７では、充放電ステーション３０ａが電力ネットワーク９０に対する電力リソースとして保持しているバッテリ数によって電力リソース量を表す。図７の横軸は一日における時刻であり、図７の縦軸は電力リソース量を表すバッテリ数である。図７において、充放電ステーション３０ａが保持可能なバッテリの最大数は１２であり、車両２０は２個のバッテリを使用するものとする。
　符号７０２に模式的に示されるように、０時から６時までの間、電力リソース量は１２である。すなわち、時刻０時から時刻６時までの間、電力ネットワーク９０に対する調整力を提供すべく、制御部２４０は、充放電ステーション３０ａに保持される１２個の全てのバッテリのＳＯＣ（Ｓｔａｔｅ　ｏｆ　Ｃｈａｒｇｅ）を中間値（例えば、４０％以上６０未満）に維持させる。
　ここで、充放電ステーション３０ａにおいては、１０時及び１１時にそれぞれ１台の車両２０が利用することが予測されたとする。そこで、１０時にまでに２個のバッテリを満充電にするために、制御部２４０は、２個のバッテリを６時から充電させる。これにより、符号７０４に模式的に示されるように、６時から７時までの間、調整力として提供可能な電力リソース量は１０となる。更に、１１時にまでに２個のバッテリを満充電にするために、制御部２４０は、２個のバッテリを７時から充電させる。これにより、符号７０６に模式的に示されるように、７時から１０時までの間、調整力として提供可能な電力リソース量は８となる。
　充放電ステーション３０ａは１０時に１台の車両２０によって利用され、６時から１０時にかけて充電したバッテリが、車両２０に装着されていたバッテリと交換される。車両２０から充放電ステーション３０ａに返却されたバッテリは、ＳＯＣは比較的に低いため、上げＤＲに使用可能である。これにより、符号７０２に模式的に示されるように電力リソース量は１０となる。
　同様に、充放電ステーション３０ａは１１時に１台の車両２０によって利用され、７時から１１時にかけて充電したバッテリが、車両２０に装着されていたバッテリと交換される。車両２０から充放電ステーション３０ａに返却されたバッテリは、ＳＯＣは比較的に低いため、上げＤＲに使用可能である。これにより、電力リソース量は１２となる。
　次に、午後において、１６時、１８及び１９時にそれぞれ１台の車両２０が充放電ステーション３０ａは利用することが予測されたとする。この場合、１２時、１４時及び１５時に、２つずつのバッテリの充電が開始される。これにより、１２時から１４時までの間の電力リソース量は１０となり、１４時から１５時までの間の電力リソース量は８となり、１５時から１６時までの間の電力リソース量は６となる。
　充放電ステーション３０ａは１６時に１台の車両２０によって利用され、１２時から１６時にかけて充電したバッテリが、車両２０に装着されていたバッテリと交換される。車両２０から充放電ステーション３０ａに返却されたバッテリのＳＯＣは比較的に低いため、上げＤＲに使用可能である。これにより、１６時から１８時までの間、電力リソース量は８となる。
　充放電ステーション３０ａは１８時に１台の車両２０によって利用され、１４時から１８時にかけて充電したバッテリが、車両２０に装着されていたバッテリと交換される。車両２０から充放電ステーション３０ａに返却されたバッテリのＳＯＣは比較的に低いため、上げＤＲに使用可能である。これにより、１８時から１９時までの間、電力リソース量は１０となる。
　充放電ステーション３０ａは１９時に１台の車両２０によって利用され、１５時から１９時にかけて充電したバッテリが、車両２０に装着されていたバッテリと交換される。車両２０から充放電ステーション３０ａに返却されたバッテリのＳＯＣは比較的に低いため、上げＤＲに使用可能である。これにより、１９時以降、電力リソース量は１２となる。
　制御部２４０は、サーバ１８０からのデマンドに応じて、充放電ステーション３０ａにて保持されている電力リソースを提供可能なバッテリの充放電を制御することによって、デマンドに応じた電力を提供する。
　以上、図３から図７に関連して、充放電ステーション３０ａ、充放電ステーション３０ｂ及び充放電ステーション３０ｃにおける制御を取り上げて説明したが、充放電ステーション３０ｄ及び充放電ステーション３０ｅにおける車両１０の入庫（返却）及び出庫は、充放電ステーション３０ａ、充放電ステーション３０ｂ及び充放電ステーション３０ｃにおけるバッテリの返却及び提供と同様に扱うことができる。そのため、充放電ステーション３０ｄ及び充放電ステーション３０ｅにおいても、充放電ステーション３０ａ、充放電ステーション３０ｂ及び充放電ステーション３０ｃにおける電力リソース量の予測と同様の方法で電力リソース量を予測することができる。
　本実施形態のシステム１００によれば、充放電ステーション３０間の利用量の相関性を用いて充放電ステーション３０における電力リソース量を高い精度で予測することができる。また、電力リソース量をロバストに予測することが可能になる。更に、予測に応じて、充放電ステーション３０に保持されているバッテリを適宜に充電することができる。
　図８は、本発明の複数の実施形態が全体的又は部分的に具現化され得るコンピュータ２０００の例を示す。コンピュータ２０００にインストールされたプログラムは、コンピュータ２０００を、実施形態にかかるシステム又はシステムの各部、もしくは各種制御装置等の装置又は当該装置の各部として機能させる、当該システム又はシステムの各部もしくは当該装置又は当該装置の各部に関連付けられるオペレーションを実行させる、及び／又は、実施形態に係るプロセス又は当該プロセスの段階を実行させることができる。そのようなプログラムは、コンピュータ２０００に、本明細書に記載の処理手順及びブロック図のブロックのうちのいくつか又はすべてに関連付けられた特定のオペレーションを実行させるべく、ＣＰＵ２０１２によって実行されてよい。
　本実施形態によるコンピュータ２０００は、ＣＰＵ２０１２、及びＲＡＭ２０１４を含み、それらはホストコントローラ２０１０によって相互に接続されている。コンピュータ２０００はまた、ＲＯＭ２０２６、フラッシュメモリ２０２４、通信インタフェース２０２２、及び入力／出力チップ２０４０を含む。ＲＯＭ２０２６、フラッシュメモリ２０２４、通信インタフェース２０２２、及び入力／出力チップ２０４０は、入力／出力コントローラ２０２０を介してホストコントローラ２０１０に接続されている。
　ＣＰＵ２０１２は、ＲＯＭ２０２６及びＲＡＭ２０１４内に格納されたプログラムに従い動作し、それにより各ユニットを制御する。
　通信インタフェース２０２２は、ネットワークを介して他の電子デバイスと通信する。フラッシュメモリ２０２４は、コンピュータ２０００内のＣＰＵ２０１２によって使用されるプログラム及びデータを格納する。ＲＯＭ２０２６は、アクティブ化時にコンピュータ２０００によって実行されるブートプログラム等、及び／又はコンピュータ２０００のハードウエアに依存するプログラムを格納する。入力／出力チップ２０４０はまた、キーボード、マウス及びモニタ等の様々な入力／出力ユニットをシリアルポート、パラレルポート、キーボードポート、マウスポート、モニタポート、ＵＳＢポート、ＨＤＭＩ（登録商標）ポート等の入力／出力ポートを介して、入力／出力コントローラ２０２０に接続してよい。
　プログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、又はメモリカードのようなコンピュータ可読記憶媒体又はネットワークを介して提供される。ＲＡＭ２０１４、ＲＯＭ２０２６、又はフラッシュメモリ２０２４は、コンピュータ可読記憶媒体の例である。プログラムは、フラッシュメモリ２０２４、ＲＡＭ２０１４、又はＲＯＭ２０２６にインストールされ、ＣＰＵ２０１２によって実行される。これらのプログラム内に記述される情報処理は、コンピュータ２０００に読み取られ、プログラムと上記様々なタイプのハードウエアリソースとの間の連携をもたらす。装置又は方法が、コンピュータ２０００の使用に従い情報のオペレーション又は処理を実現することによって構成されてよい。
　例えば、コンピュータ２０００及び外部デバイス間で通信が実行される場合、ＣＰＵ２０１２は、ＲＡＭ２０１４にロードされた通信プログラムを実行し、通信プログラムに記述された処理に基づいて、通信インタフェース２０２２に対し、通信処理を命令してよい。通信インタフェース２０２２は、ＣＰＵ２０１２の制御下、ＲＡＭ２０１４及びフラッシュメモリ２０２４のような記録媒体内に提供される送信バッファ処理領域に格納された送信データを読み取り、読み取った送信データをネットワークに送信し、ネットワークから受信された受信データを、記録媒体上に提供される受信バッファ処理領域等に書き込む。
　また、ＣＰＵ２０１２は、フラッシュメモリ２０２４等のような記録媒体に格納されたファイル又はデータベースの全部又は必要な部分がＲＡＭ２０１４に読み取られるようにし、ＲＡＭ２０１４上のデータに対し様々な種類の処理を実行してよい。ＣＰＵ２０１２は次に、処理されたデータを記録媒体にライトバックする。
　様々なタイプのプログラム、データ、テーブル、及びデータベースのような様々なタイプの情報が記録媒体に格納され、情報処理にかけられてよい。ＣＰＵ２０１２は、ＲＡＭ２０１４から読み取られたデータに対し、本明細書に記載され、プログラムの命令シーケンスによって指定される様々な種類のオペレーション、情報処理、条件判断、条件分岐、無条件分岐、情報の検索／置換等を含む、様々な種類の処理を実行してよく、結果をＲＡＭ２０１４にライトバックする。また、ＣＰＵ２０１２は、記録媒体内のファイル、データベース等における情報を検索してよい。例えば、各々が第２の属性の属性値に関連付けられた第１の属性の属性値を有する複数のエントリが記録媒体内に格納される場合、ＣＰＵ２０１２は、第１の属性の属性値が指定されている、条件に一致するエントリを当該複数のエントリの中から検索し、当該エントリ内に格納された第２の属性の属性値を読み取り、それにより予め定められた条件を満たす第１の属性に関連付けられた第２の属性の属性値を取得してよい。
　上で説明したプログラム又はソフトウエアモジュールは、コンピュータ２０００上又はコンピュータ２０００近傍のコンピュータ可読記憶媒体に格納されてよい。専用通信ネットワーク又はインターネットに接続されたサーバーシステム内に提供されるハードディスク又はＲＡＭのような記録媒体が、コンピュータ可読記憶媒体として使用可能である。コンピュータ可読記憶媒体に格納されたプログラムを、ネットワークを介してコンピュータ２０００に提供してよい。
　コンピュータ２０００にインストールされ、コンピュータ２０００をシステム１００として機能させるプログラムは、ＣＰＵ２０１２等に働きかけて、コンピュータ２０００を、システム１００の各部としてそれぞれ機能させてよい。これらのプログラムに記述された情報処理は、コンピュータ２０００に読込まれることにより、ソフトウエアと上述した各種のハードウエア資源とが協働した具体的手段であるシステム１００の各部として機能する。そして、これらの具体的手段によって、本実施形態におけるコンピュータ２０００の使用目的に応じた情報の演算又は加工を実現することにより、使用目的に応じた特有のシステム１００が構築される。
　様々な実施形態が、ブロック図等を参照して説明された。ブロック図において各ブロックは、（１）オペレーションが実行されるプロセスの段階又は（２）オペレーションを実行する役割を持つ装置の各部を表わしてよい。特定の段階及び各部が、専用回路、コンピュータ可読記憶媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプログラマブル回路、及び／又はコンピュータ可読記憶媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプロセッサによって実装されてよい。専用回路は、デジタル及び／又はアナログハードウエア回路を含んでよく、集積回路（ＩＣ）及び／又はディスクリート回路を含んでよい。プログラマブル回路は、論理ＡＮＤ、論理ＯＲ、論理ＸＯＲ、論理ＮＡＮＤ、論理ＮＯＲ、及び他の論理オペレーション、フリップフロップ、レジスタ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、プログラマブルロジックアレイ（ＰＬＡ）等のようなメモリ要素等を含む、再構成可能なハードウエア回路を含んでよい。
　コンピュータ可読記憶媒体は、適切なデバイスによって実行される命令を格納可能な任意の有形なデバイスを含んでよく、その結果、そこに格納される命令を有するコンピュータ可読記憶媒体は、処理手順又はブロック図で指定されたオペレーションを実行するための手段をもたらすべく実行され得る命令を含む製品の少なくとも一部を構成する。コンピュータ可読記憶媒体の例としては、電子記憶媒体、磁気記憶媒体、光記憶媒体、電磁記憶媒体、半導体記憶媒体等が含まれてよい。コンピュータ可読記憶媒体のより具体的な例としては、フロッピー（登録商標）ディスク、ディスケット、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＰＲＯＭ又はフラッシュメモリ）、電気的消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、静的ランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、コンパクトディスクリードオンリメモリ（ＣＤ－ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、ブルーレイ（ＲＴＭ）ディスク、メモリスティック、集積回路カード等が含まれてよい。
　コンピュータ可読命令は、アセンブラ命令、命令セットアーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、マシン命令、マシン依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、又はＳｍａｌｌｔａｌｋ（登録商標）、ＪＡＶＡ（登録商標）、Ｃ＋＋等のようなオブジェクト指向プログラミング言語、及び「Ｃ」プログラミング言語又は同様のプログラミング言語のような従来の手続型プログラミング言語を含む、１又は複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで記述されたソースコード又はオブジェクトコードのいずれかを含んでよい。
　コンピュータ可読命令は、汎用コンピュータ、特殊目的のコンピュータ、若しくは他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサ又はプログラマブル回路に対し、ローカルに又はローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、インターネット等のようなワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を介して提供され、説明された処理手順又はブロック図で指定されたオペレーションを実行するための手段をもたらすべく、コンピュータ可読命令を実行してよい。プロセッサの例としては、コンピュータプロセッサ、処理ユニット、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ等を含む。
　以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、請求の範囲の記載から明らかである。
　請求の範囲、明細書、および図面中において示した装置、システム、プログラム、および方法における動作、手順、ステップ、および段階等の各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」等と明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の序順で実現しうることに留意すべきである。請求の範囲、明細書、および図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」等を用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。
５　電力システム
２２　バッテリ
２４　バッテリ
３０　充放電ステーション
７０　電力需要家
８０　発電装置
９０　電力ネットワーク
１８０　サーバ
１９０　通信ネットワーク
２００　処理部
２１０　取得部
２２０　予測部
２４０　制御部
２８０　記憶部
２９０　通信装置
５００　グラフ
７０２　符号
７０４　符号
７０６　符号
１００　システム
２０００　コンピュータ
２０１０　ホストコントローラ
２０１２　ＣＰＵ
２０１４　ＲＡＭ
２０２０　入力／出力コントローラ
２０２２　通信インタフェース
２０２４　フラッシュメモリ
２０２６　ＲＯＭ
２０４０　入力／出力チップ

Claims (12)

  1. 　電力ネットワークに接続され、可動バッテリを充電及び放電する複数の充放電ステーションを管理するシステムであって、
    　前記複数の充放電ステーション間における前記複数の充放電ステーションのそれぞれの利用量の相関性を取得する取得部と、
    　前記複数の充放電ステーションのうち、前記可動バッテリの充放電を制御することによって前記電力ネットワークに提供可能な電力リソースの予測対象となる第１の充放電ステーションの現在の利用量と、前記複数の充放電ステーションのうち、前記第１の充放電ステーションと前記相関性がある第２の充放電ステーションの現在の利用量と、前記第１の充放電ステーションと前記第２の充放電ステーションとの間の相関性に基づいて、将来における前記第１の充放電ステーションにおける電力リソースを予測する予測部と
    を備えるシステム。
  2. 　前記第１の充放電ステーションと前記第２の充放電ステーションとの間の相関性が、前記第２の充放電ステーションの利用量が増加した場合に前記第１の充放電ステーションの利用量が増加する相関性を示す場合、前記予測部は、前記第２の充放電ステーションの現在の利用量が増加した場合に、前記第１の充放電ステーションの予め定められた時間内に増加すると予測し、前記予測した前記第１の充放電ステーションの利用量に基づいて、前記将来における前記第１の充放電ステーションにおける電力リソースを予測する
    請求項１に記載のシステム。
  3. 　前記第１の充放電ステーションと前記第２の充放電ステーションとの間の相関性が、前記第２の充放電ステーションの利用量が増加した場合に前記第１の充放電ステーションの利用量が減少する相関性を示す場合、前記予測部は、前記第２の充放電ステーションの現在の利用量が増加した場合に、前記第１の充放電ステーションの利用量が予め定められた時間内に減少すると予測し、前記予測した前記第１の充放電ステーションの利用量に基づいて、前記将来における前記第１の充放電ステーションにおける電力リソースを予測する
    請求項１又は２に記載のシステム。
  4. 　前記第１の充放電ステーションと前記第２の充放電ステーションとの間の相関性が、前記第２の充放電ステーションにおける第１の時間帯の利用量と、前記第１の充放電ステーションにおける第２の時間帯の利用量との間に相関性があることを示す場合、前記予測部は、前記第２の充放電ステーションにおける前記第１の時間帯の利用量と、前記第１の充放電ステーションと前記第２の充放電ステーションとの間の相関性とに基づいて、前記第１の充放電ステーションにおける利用量を予測し、予測した前記第１の充放電ステーションにおける利用量に基づいて、将来における前記第１の充放電ステーションにおける電力リソースを予測する
    請求項１から３のいずれか一項に記載のシステム。
  5. 　前記第１の時間帯は、前記第２の時間帯とは異なる時間帯である
    請求項４に記載のシステム。
  6. 　前記第１の時間帯及び前記第２の時間帯は共通の時間帯を含む
    請求項５に記載のシステム。
  7. 　前記取得部は、前記複数の充放電ステーションのそれぞれの過去の利用量の履歴に基づいて、前記複数の充放電ステーション間における利用量の相関性を取得する
    請求項１から６のいずれか一項に記載のシステム。
  8. 　前記電力ネットワークにおける電力需要に応答して前記第１の充放電ステーションに接続されている前記可動バッテリの充放電を制御する制御部
    をさらに備える請求項１から７のいずれか一項に記載のシステム。
  9. 　前記可動バッテリは、車両に搭載されるバッテリである
    請求項１から８のいずれか一項に記載のシステム。
  10. 　前記可動バッテリは、前記車両に搭載され、前記複数の充放電ステーションで交換可能なバッテリである
    請求項９に記載のシステム。
  11. 　コンピュータを、請求項１から１０のいずれか一項に記載のシステムとして機能させるためのプログラム。
  12. 　電力ネットワークに接続され、可動バッテリを充電及び放電する複数の充放電ステーションを管理する方法であって、
    　前記複数の充放電ステーション間における前記複数の充放電ステーションのそれぞれの利用量の相関性を取得する段階と、
    　前記複数の充放電ステーションのうち、前記可動バッテリの充放電を制御することによって前記電力ネットワークに提供可能な電力リソースの予測対象となる第１の充放電ステーションの現在の利用量と、前記複数の充放電ステーションのうち、前記第１の充放電ステーションと前記相関性がある第２の充放電ステーションの現在の利用量と、前記第１の充放電ステーションと前記第２の充放電ステーションとの間の相関性に基づいて、将来における前記第１の充放電ステーションにおける電力リソースを予測する段階と
    を備える方法。
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