JP2020119080A - 管理装置、管理方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】充電に必要な電気量を精度よく導出することができる管理装置、管理方法、及びプログラムを提供する。【解決手段】管理装置（１００）は、外部から充電可能な複数の車両の充電情報を、前記複数の車両のそれぞれから取得する取得部（１２０）と、前記取得部が取得した複数の充電情報に基づいて、地域ごとの、前記複数の車両による電力需要を導出する導出部（１５０）と、前記電力需要に基づく電力需要情報を電力供給者に提供する提供部（１６０）と、を備える。【選択図】図１

Description

本発明は、管理装置、管理方法、及びプログラムに関する。

近年、電気自動車の普及が進んでおり、多くの電気自動車が供給されている。これらの電気自動車はバッテリを搭載しており、バッテリに電気が充電されることにより走行する。このため、電気自動車のユーザは、例えば、各地に設けられた充電ステーションや自宅等において電気自動車のバッテリに電気を充電する。

電気自動車のバッテリに充電される電気は、例えば電力事業者により供給される。しかしながら、電気自動車に電気を充電するタイミングは電気自動車のユーザに委ねられる。このため、例えば、多くのユーザが一斉に電気自動車に充電を開始すると電力事業者が供給する電気が不足することになるため、電力事業者には、適切な量の電力を準備しておくことが求められる。これに対して、例えば、電気自動車を運用した際の運用実績データに基づいて地域での電気自動車の運用状況を推定する技術がある（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１６−１３４１６０号公報

しかし、上記特許文献１に開示された技術では、運用実績データに基づいて電気自動車の運用状況を推定するものであるため、実際の電気自動車の状態を反映させることができず、電気自動車に充電するために必要な電気量を精度よく求めることができない場合があった。

本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、充電に必要な電気量を精度よく導出することができる管理装置、管理方法、及びプログラムを提供することを目的の一つとする。

この発明に係る管理装置、管理方法、及びプログラムは、以下の構成を採用した。
（１）：この発明の一態様は、外部から充電可能な複数の車両の充電情報を、前記複数の車両のそれぞれから取得する取得部と、前記取得部が取得した複数の充電情報に基づいて、地域ごとの、前記複数の車両による電力需要を導出する導出部と、前記電力需要に基づく電力需要情報を電力供給者に提供する提供部と、を備える管理装置である。

（２）：上記（１）の態様において、前記提供部は、前記地域に電気を供給する電力供給者に前記電力需要情報を提供するものである。

（３）：上記（１）または（２）の態様において、前記取得部は、非充電中の車両の充電情報を取得するものである。

（４）：上記（１）から（３）のいずれかの態様において、前記導出部は、電力需要がある需要時間を導出するものである。

（５）：上記（４）の態様において、前記導出部は、需要時間として、電力需要のピーク時間を導出するものである。

（６）：上記（１）から（５）のいずれかの態様において、前記提供部は、導出された電力需要が所定の閾値以上である場合に、前記電力需要情報を提供するものである。

（７）：上記（１）から（６）のいずれかの態様において、過去に取得した充電情報に基づいて、統計データを生成する統計処理部を更に備え、前記導出部は、前記取得部が当日に取得した充電情報と、前記統計データとを比較することにより、前記電力需要を導出するものである。

（８）：上記（７）の態様において、前記導出部は、前記取得部が当日に取得した充電情報に合致するように前記統計データを修正して、前記電力需要を導出するものである。

（９）：この発明の一態様は、コンピュータが、外部から充電可能な複数の車両の充電情報を、前記複数の車両のそれぞれから取得し、取得した複数の充電情報に基づいて、地域ごとの、前記複数の車両による電力需要を導出し、前記電力需要に基づく電力需要情報を電力供給者に提供する、管理方法である。

（１０）：この発明の一態様は、コンピュータに、外部から充電可能な複数の車両の充電情報を、前記複数の車両のそれぞれから取得させ、取得した複数の充電情報に基づいて、地域ごとの、前記複数の車両による電力需要を導出させ、前記電力需要に基づく電力需要情報を電力供給者に提供させる、プログラムである。

（１）〜（１０）によれば、充電に必要な電気量を精度よく導出することができる。
（３）によれば、種々の状況における充電情報を取得できる。
（４）（５）によれば、多くの電気量が必要となる時間を取得できる。
（６）によれば、必要性の高い電力需要情報を提供できる。

実施形態に係る管理装置１００の構成と使用環境の一例を示す図である。 車両１０の構成の一例を示す図である。 車両１０における１日分の当日ＳＯＣの推移の一例を示す図である。 当日ＳＯＣ推移データ１７２の一例を示すグラフである。 統計データ１７４の一例を示す図である。 当日ＳＯＣ推移データ１７２と統計データ１７４とのフィッティング処理を説明するための図である。 統計処理部１４０及び導出部１５０において実行される処理を可視化した図である。 管理装置１００の各部により実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。 オフィス街における必要電気量予測の一日の推移の一例を示すグラフを含む図である。 住宅街における必要電気量予測の一日の推移の一例を示すグラフを含む図である。 連休期間を含む一週間の必要電気量予測の一日の推移の一例を示すグラフを含む図である。

以下、図面を参照し、本発明の管理装置、管理方法、及びプログラムの実施形態について説明する。以下の説明において、車両１０は電気自動車であるものとするが、車両１０は、外部から充電可能な車両であり、走行用の電力を供給する二次電池を搭載した車両であればよく、ハイブリッド自動車や燃料電池車両であってもよい。

[全体構成]
図１は、実施形態に係る管理装置１００の構成と使用環境の一例を示す図である。管理装置１００は、車両１０に搭載されるバッテリ（以下、二次電池と同義であるものとする）に電力を供給する際に、例えば、電力供給者である電力事業者が適切な電気量を準備できるようにする装置である。図１に示すように、管理装置１００は、複数の車両１０及び複数の電力事業者４００と、ネットワークＮＷを介して通信する。ネットワークＮＷは、例えば、インターネット、ＷＡＮ（Wide Area Network）、ＬＡＮ（Local Area Network）、プロバイダ装置、無線基地局などを含む。

管理装置１００は、複数の車両１０（図１では１０−１、１０−２、１０−３、…であるが区別しないときには車両１０と表記する）のそれぞれにより送信された情報に基づいて、電力を管理する。車両１０と管理装置１００とは、ネットワークＮＷを介して通信する。ネットワークＮＷは、例えば、インターネット、ＷＡＮ（Wide Area Network）、ＬＡＮ（Local Area Network）、プロバイダ装置、無線基地局などを含む。管理装置１００は、ネットワークＮＷを介して複数の電力事業者４００と通信する。

複数の電力事業者４００（図１では４００−１、４００−２、４００−３、…であるが区別しないときには電力事業者４００と表記する）は、それぞれに割り当てられた地域に電力を供給する。なお、ここでの地域はどのように規定してもよく、地域は、例えば、都道府県や市町村などの行政区画を単位として規定してもよいし、変電所の管轄区域を単位として規定してもよい。

[車両１０]
図２は、車両１０の構成の一例を示す図である。図２に示すように、車両１０は、例えば、モータ１２と、ＰＣＵ（Power Control Unit）１４と、バッテリ１６と、バッテリセンサ１８と、充電口２２と、コンバータ２４と、ナビゲーション装置３０と、バッテリ情報制御部４０と、通信装置５０と、を備える。

モータ１２は、例えば、三相交流電動機である。モータ１２のロータは、駆動輪に連結されている。モータ１２は、供給される電力により駆動輪を回転させる。モータ１２は、車両の減速時に車両の運動エネルギーを用いて発電する。ＰＣＵ１４は、例えば、制御部とＤＣ−ＤＣ変換器とを備える。制御部は、例えば、車両に設けられた各種センサの検出値に基づいて、モータ１２に供給する電力を算出する。ＤＣ−ＤＣ変換器は、例えば、バッテリ１６から供給される電力を昇圧し、制御部により算出された電力をモータ１２に供給する。

バッテリ１６は、例えば、リチウムイオン電池などの二次電池である。バッテリ１６は、車両１０の外部の充電器２００から導入される電力を蓄え、車両１０の走行のための放電を行う。バッテリセンサ１８は、例えば、電流センサ、電圧センサ、温度センサを含むセンサ群である。バッテリセンサ１８は、例えば、バッテリ１６の電流値、電圧値、温度をバッテリ情報制御部４０に出力する。

充電口２２は、車両１０の車体外部に向けて設けられている。充電口２２は、充電ケーブル２２０を介して充電器２００に接続される。充電ケーブル２２０は、第１プラグ２２２と第２プラグ２２４を備える。第１プラグ２２２は、充電器２００に接続され、第２プラグ２２４は、充電口２２に接続される。充電器２００から供給される電気は、充電ケーブル２２０を介して充電口２２に供給される。充電器２００は、ネットワークＮＷに接続可能であってもよい。

また、充電ケーブル２２０は、電力ケーブルに付設された信号ケーブルを含む。信号ケーブルは、車両１０と充電器２００の間における通信を仲介する。このため、第１プラグ２２２と第２プラグ２２４とのそれぞれには、電力コネクタと信号コネクタが設けられている。

コンバータ２４は、充電口２２とバッテリ１６の間に設けられる。コンバータ２４は、充電口２２を介して充電器２００から導入される電流、例えば交流電流を直流電流に変換する。コンバータ２４は、変換した直流電流をバッテリ１６に対して出力する。

ナビゲーション装置３０は、例えば、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）受信機と、ナビＨＭＩ（Human Machine Interface）と、経路決定部とを備える。ナビゲーション装置３０は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリなどの記憶装置に地図情報を保持している。ＧＮＳＳ受信機は、ＧＮＳＳ衛星から受信した信号に基づいて、自車両である車両１０の位置を特定する。ナビＨＭＩは、表示装置、スピーカ、タッチパネル、キーなどを含む。経路決定部は、例えば、ＧＮＳＳ受信機により特定された自車両の位置（或いは入力された任意の位置）から、ナビＨＭＩを用いて乗員により入力された目的地までの経路を、地図情報を参照して決定する。

ナビゲーション装置３０は、地図上経路に基づいて、ナビＨＭＩを用いた経路案内を行う。ナビゲーション装置３０は、特定した自車両の位置の現在位置に関する現在位置情報及び自車両の目的地となる目的地情報をバッテリ情報制御部４０に出力する。ナビゲーション装置３０は、例えば、乗員の保有するスマートフォンやタブレット端末等の端末装置の機能によって実現されてもよい。ナビゲーション装置３０は、通信装置５０を介してナビゲーションサーバに現在位置と目的地を送信し、ナビゲーションサーバから地図上経路と同等の経路を取得してもよい。

バッテリ情報制御部４０は、バッテリセンサ１８により出力されるバッテリ１６の電流値、電圧値、温度に基づいて、バッテリ１６のＳＯＣ（State Of Charge；充電率）を算出する。バッテリ情報制御部４０は、所定時間（例えば３０秒ごとや１分）ごとにバッテリ１６の電流値、電圧値、温度等を取得して、バッテリ１６のＳＯＣを算出する。バッテリ情報制御部４０は、バッテリ１６のＳＯＣを算出するにあたり、バッテリの放充電電流の積算値を計算するとともに、バッテリ１６の劣化度合いを随時算出する。バッテリ情報制御部４０は、取得した放充電電流の積算値及び算出した劣化度合いに基づいて、バッテリ１６のＳＯＣを算出する。

バッテリ情報制御部４０は、車両１０が停止中であっても走行中であってもＳＯＣを算出する。バッテリ情報制御部４０は、車両１０のバッテリ１６が充電器２００によって充電されている充電時であっても、車両１０が充電器２００によって充電されていない非充電時であってもＳＯＣを算出する。

バッテリ情報制御部４０は、算出したＳＯＣと、ナビゲーション装置３０により出力される現在位置情報及び目的地情報に基づいて、充電情報を生成する。バッテリ情報制御部４０は、自車両の車両ＩＤに関する車両ＩＤ情報を記憶している。バッテリ情報制御部４０は、生成した充電情報に車両ＩＤを含めて通信装置５０に出力する。バッテリ情報制御部４０は、車両１０と充電器２００の間における通信が行われているときには、充電器２００を介して充電情報を管理装置１００に送信する。バッテリ情報制御部４０は、車両１０と充電器２００の間における通信が行われているときであっても、通信装置５０を介して充電情報を管理装置１００に送信してもよい。

通信装置５０は、セルラー網やＷｉ−Ｆｉ網に接続するための無線モジュールを含む。通信装置５０は、バッテリ情報制御部４０により出力された充電情報を、図１に示すネットワークＮＷを介して、管理装置１００に送信する。通信装置５０は、車両１０の充電中や走行中に充電情報を管理装置１００に送信する。このため、通信装置５０は、非充電中の車両の充電情報を送信する。

[管理装置１００]
図１に示す管理装置１００は、例えば、通信部１１０と、取得部１２０と、データ管理部１３０と、統計処理部１４０と、導出部１５０と、提供部１６０と、記憶部１７０と、を備える。取得部１２０、導出部１５０、及び提供部１６０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などのハードウェアプロセッサがプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。これらの構成要素のうち一部または全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などのハードウェア（回路部；circuitryを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。プログラムは、予めＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリなどの記憶装置（非一過性記憶媒体）に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ−ＲＯＭなどの着脱可能な記憶媒体（非一過性記憶媒体）に格納されており、記憶媒体がドライブ装置に装着されることでインストールされてもよい。記憶部１７０は、前述した記憶装置により実現される。

通信部１１０は、ＮＩＣなどの通信インターフェースを含む。通信部１１０は、ネットワークＮＷを介して複数の車両１０によりそれぞれ送信される充電情報を受信する。通信部１１０は、車両１０の充電中や非充電中である走行中の充電情報を受信する。通信部１１０は、受信した充電情報を取得部１２０に出力する。

管理装置１００による処理が行われる前提として、複数の車両１０は、それぞれバッテリ情報制御部４０によってＳＯＣを算出し、充電情報を生成して通信装置５０により管理装置１００に送信する。車両１０は、充電情報の送信を、所定時間（例えば１分、３０分、１時間等）ごとに行ってもよいし、車両１０のユーザの指示に基づいて行ってもよい。車両１０は、充電情報の送信を、管理装置１００の要求に応じて行ってもよい。車両１０は、所定の条件が成立しているとき、例えば、バッテリ１６のＳＯＣが急増または急減したとき、ＳＯＣが一定値未満となったときに充電情報を送信するようにしてもよい。また、車両１０は、これらのタイミングのうち、いずれか複数で充電情報を送信するようにしてもよい。

取得部１２０は、通信部１１０により出力される充電情報を取得する。取得部１２０は、これにより、外部から充電可能な複数の車両１０の充電情報を、複数の車両１０のそれぞれから取得する。取得部１２０は、充電情報を取得したときの曜日・祝日情報、天気情報、工事・イベント情報を外部サーバ等から取得する。取得部１２０は、取得した曜日・祝日情報、天気情報、工事・イベント情報を充電情報に付加して充電情報をデータ管理部１３０に出力する。

データ管理部１３０は、取得部１２０により出力された複数の車両の充電情報に基づいて、所定の更新時間ごとに、当日ＳＯＣ推移データ１７２を生成または更新し、記憶部１７０に格納する。具体的には、データ管理部１３０は、例えば、充電情報に含まれる現在位置情報及び目的地情報に基づいて充電位置を予測し、予測した充電位置が含まれる地域ごとに充電情報を振り分ける。データ管理部１３０は、充電情報を振り分けた地域ごとに、充電情報に含まれるＳＯＣを蓄積して当日ＳＯＣ推移データ１７２を生成する。

データ管理部１３０は、充電情報を地域ごとに振り分けるにあたり、充電情報に含まれる現在位置情報及び目的地情報に基づいて、車両１０が充電する充電場所が存在する地域を推定する。車両１０が充電する充電場所は、例えば、車両１０の現在位置としてもよいし目的地としてもよい。データ管理部１３０は、ＳＯＣとの関係で充電する時間を考慮して、充電位置を推定してもよい。例えば、データ管理部１３０は、ＳＯＣが少ない場合には、現在位置を充電場所と推定し、ＳＯＣが多い場合には、目的地を充電場所と推定してもよい。データ管理部１３０は、目的地が設定されている場合には目的地を充電場所と推定し、目的地が設定されていない場合には現在位置を充電場所と推定してもよい。また、現在位置と目的地の間にある充電ステーションなどを充電場所と推定してもよい。

データ管理部１３０は、１日に１回設定されたリセット時間の間の２４時間における当日ＳＯＣ推移データ１７２を生成する。リセット時間は、当日ＳＯＣ推移データ１７２を生成するためのＳＯＣの蓄積をリセットする時間である。ＳＯＣ推移データは、複数の車両１０におけるバッテリ１６のＳＯＣの平均値（以下「平均ＳＯＣ」という）の推移を示すデータである。リセット時間は任意の時間でよく、例えば午前０時、午前５時、午前１２時などとしてよい。リセット時間は、１日に１回ではなく２回以上でもよいし、２日または３日以上に一回でもよい。

データ管理部１３０は、取得部１２０により出力された複数の充電情報に含まれるＳＯＣの平均値である平均ＳＯＣを算出する。例えば、更新時間を３０分とし、前回の更新時刻が１３時である場合、データ管理部１３０は、当日ＳＯＣ推移データ１７２を更新してから３０分間（１３時から１３時３０分）に取得部１２０により出力された充電情報に含まれるＳＯＣの平均ＳＯＣを１３時３０分に算出する。データ管理部１３０は、１３時までに生成した当日ＳＯＣ推移データ１７２を記憶部１７０から読み出し、１３時３０分の平均ＳＯＣのデータを追加して当日ＳＯＣ推移データ１７２を更新し、記憶部１７０に格納する。データ管理部１３０は、当日ＳＯＣ推移データ１７２が所定のリセット時間となるまで、更新時刻となるごとに、記憶部１７０から当日ＳＯＣ推移データ１７２を読み出して、当日ＳＯＣ推移データ１７２を更新して記憶部１７０に格納する。

データ管理部１３０は、リセット時間となったときに１日分の当日ＳＯＣ推移データ１７２を過日ＳＯＣ推移データとして、過日ＳＯＣ推移データを生成する際に用いた充電情報とともに統計処理部１４０に出力する。データ管理部１３０は、リセット時間の後、最初に取得部１２０により充電情報が出力されたときに、当日ＳＯＣ推移データ１７２を新たに生成して記憶部１７０に格納する。

図３は、車両１０における１日分の当日ＳＯＣの推移の一例を示す図である。図３に示すグラフＬ１０は、当日ＳＯＣの推移の一例を示すグラフである。例えば、車両１０のユーザは、自宅の車庫に車両１０を駐車し、夜間に車両１０のバッテリ１６を充電する。このため、朝方には、バッテリ１６はほぼ満充電状態となっている。

その後、例えばユーザが出勤のために車両１０を走行させると、バッテリ１６のＳＯＣが徐々に減少する。その後、例えばユーザが会社に到着し、車両１０を駐車場に駐車させると、ＳＯＣの低下が停止する。さらに、ユーザがバッテリ１６の充電を行うことにより、バッテリ１６のＳＯＣが増加する。

その後、ユーザが仕事の用事等により外出して車両１０を走行させると、ＳＯＣは徐々に低下する。その後、ユーザが用事を終えて帰社して会社の駐車場に車両を駐車させることにより、ＳＯＣの減少が止まる。また、このときにはバッテリ１６の充電を行わなかったため、ＳＯＣは現状を維持する。

その後、ユーザが仕事を終えて帰宅するために車両１０を走行させると、ＳＯＣは徐々に減少する。そして、ユーザが帰宅して自宅の車庫に車両１０を駐車し、車両１０のバッテリ１６を夜間に充電することにより、ＳＯＣが増加する。こうして、バッテリ１６がほぼ満充電となって１日が終了する。

図４は、当日ＳＯＣ推移データ１７２の一例を示す図である。図４に示すグラフＬ２０は、平日、晴天、工事・イベント無時における当日ＳＯＣ推移データ１７２を示すグラフである。この当日ＳＯＣ推移データ１７２は、午前中の早い時間帯までに平均ＳＯＣが最も高くなり、ユーザが活動をし始める７時から８時頃から徐々に平均ＳＯＣが減少する。その後、１２時頃から平均ＳＯＣがわずかに上昇し、１４時頃以降、再び平均ＳＯＣが減少する。平均ＳＯＣの減少は、多くのユーザが充電を開始し始める２０時頃まで続き、以降、平均ＳＯＣは増加する。図４に示す当日ＳＯＣ推移データ１７２では、朝８時頃に平均ＳＯＣがピークとなり、２０時頃に平均ＳＯＣがボトムとなる。

統計処理部１４０は、データ管理部１３０により過日ＳＯＣ推移データが出力された場合に、統計処理として統計データの更新を行う。統計データ１７４は、過去に取得した充電情報に基づくデータである。統計処理部１４０は、充電情報に含まれる現在位置情報や充電情報に付加された曜日・祝日情報、天気情報、工事・イベント情報を参照し、地域ごとの統計データ１７４を更新する。

統計データ１７４を分類する曜日・祝日別の項目には、例えば、「平日」、「土曜」、「日曜・祝日」などの各項目が設けられる。天気別の項目には、例えば、「晴天」、「曇天」、「雨天」、「降雪」などの各項目が設けられる。工事・イベント別の項目には、例えば、「工事・イベント有」、「工事・イベント無」の各項目が設けられる。統計処理部１４０は、例えば、曜日・祝日別の項目が「平日」、天気別の項目が「晴天」、工事・イベント別の項目が「工事・イベント無」の統計データ１７４等を生成または更新する。

統計処理部１４０は、統計データ１７４を更新するにあたり、記憶部１７０に格納された統計データ１７４のうち、過日ＳＯＣ推移データに相当する地域における曜日・祝日別の項目、天気別の項目、工事・イベント別の項目の統計データ１７４を読み出す。統計処理部１４０は、データ管理部１３０により出力された過日ＳＯＣ推移データに基づいて、記憶部１７０から読みだした統計データ１７４を更新する。

図５は、統計データ１７４の一例を示す図である。図５に示すグラフＬ３０は、図４に示す当日ＳＯＣ推移データ１７２を生成した地域と同じ地域の「平日」、「晴天」、工事・イベント「無」時における統計データ１７４を示すグラフである。図５に示す統計データ１７４では、図４に示す当日ＳＯＣ推移データ１７２と同様、午前中の早い時間帯までに平均ＳＯＣが最も高くなり、ユーザが活動をし始める７時から８時頃から徐々に平均ＳＯＣが減少する。しかし、平均ＳＯＣの変動量（増加量や減少量）は、図４に示す当日ＳＯＣ推移データ１７２と比較すると小さくなっている。

続いて、１２時頃から１４時頃まで平均ＳＯＣのわずかな上昇があり、以降は２０時頃まで平均ＳＯＣの減少が続くが、平均ＳＯＣの変動量（増加量や減少量）は、図４に示す当日ＳＯＣ推移データ１７２と比較すると小さくなっている。このように、統計データ１７４は、当日ＳＯＣ推移データ１７２と比較して変動の仕方は同様となるが、その変動量が当日ＳＯＣ推移データ１７２よりも小さくなる。

導出部１５０は、記憶部１７０に格納された当日ＳＯＣ推移データ１７２及び統計データ１７４を読み出し、読み出した当日ＳＯＣ推移データ１７２及び統計データ１７４に基づいて、地域ごとの電力需要となる必要電気量予測データ１７６を導出する。導出部１５０は、例えば、所定の予測実行タイミングとなったときに必要電気量予測データ１７６を導出する。

予測実行タイミングは、どのようなタイミングでもよく、例えば、定時として定められた時間、例えば１０時、１２時、１４時等の時間でもよいし、図示しない入力手段によるオペレータ等からの入力指示があったタイミング等でもよい。予測実行タイミングは、取得部１２０が電力事業者４００より送信される必要電気量予測データ１７６を要求する予測データ要求情報を受信したときでもよい。予測実行タイミングは、電力需要が高くなる時刻の数時間前であるのが好適である。電力需要は夜間に高くなることが多いので、予測実行タイミングは、昼から夕方の時刻とするのが好適である。また、予測実行タイミングは、当日ＳＯＣ推移データ１７２がある程度蓄積されているタイミングであるのが好適である。このため、リセット時間は、予測実行タイミングの数時間前、例えば夜間から早朝の間の時間とすることが好適である。

導出部１５０は、データ管理部１３０により生成された当日ＳＯＣ推移データ１７２と、統計処理部１４０により生成された統計データ１７４とを比較することにより、地域ごとの必要電気量予測データを導出する。必要電気量予測データは、本発明の電力需要情報の一例である。導出部１５０は、例えば、必要電気量予測データ１７６として電力需要がある需要時間、具体的に、電力需要がピークとなるピーク時間やピーク日等を導出する。導出部１５０は、さらにはピーク時間におけるピーク平均ＳＯＣ、ピーク平均ＳＯＣに車両１０の総台数を乗じたピークＳＯＣを導出する。

導出部１５０は、予測実行タイミングとなる時刻までの当日ＳＯＣ推移データ１７２に合致するように統計データ１７４を修正する。導出部１５０は、統計データ１７４を修正するにあたり、例えば最小二乗法によるフィッティング処理を行う。さらに言えば、導出部１５０は、当日ＳＯＣ推移データ１７２に対して合致度が最も高く、例えば二乗誤差が最も小さくなるように統計データ１７４をフィッティング処理する。フィッティング処理は、最小二乗法以外の方法で行ってもよい。

図６は、当日ＳＯＣ推移データ１７２に統計データ１７４が合致するようにフィッティング処理する例を説明するための図である。図６中のグラフＬ２１は、データ管理部１３０で更新され生成された当日ＳＯＣ推移データ１７２を示す。破線で示すグラフＬ３０は、統計処理部１４０で更新され生成された統計データ１７４を示す。実線で示すグラフＬ３０Ａは、フィッティング処理を行った後の統計データ１７４を示す。例えば、予測実行タイミングが１４時である場合、導出部１５０は、１４時までのグラフＬ２１とグラフＬ３０を移動させて、グラフＬ２１とグラフＬ３０Ａの合致度が最も高くなるようにする。

グラフＬ３０を移動させてグラフＬ３０Ａとすることにより、ピーク時間及びピーク平均ＳＯＣが修正される。図６に示す例では、統計データ１７４を修正する前は、時刻ｔ１がピーク時間であり、平均ＳＯＣｖ１がピーク平均ＳＯＣであった。これに対して、統計データ１７４を修正することにより、ピーク時間は、時刻ｔ１より遅い時刻ｔ２となり、ピーク平均ＳＯＣは、平均ＳＯＣｖ１より大きい平均ＳＯＣｖ２となった。導出部１５０は、こうして修正されたピーク時間及びピーク平均ＳＯＣ、さらにはピーク平均ＳＯＣに車両１０の総台数１０を乗じたピークＳＯＣを必要電気量予測データ１７６として導出する。導出部１５０は、導出した必要電気量予測データ１７６を提供部１６０に出力する。

統計処理部１４０及び導出部１５０において実行される処理をまとめると以下のようになる。図７は、統計処理部１４０及び導出部１５０において実行される処理を可視化した図である。統計処理部１４０は、曜日・祝日別の項目、天気別の項目、工事・イベント別の項目に振り分けられた過日ＳＯＣ推移データに基づく統計データ１７４を地域ごとに生成する。導出部１５０は、統計処理部１４０により生成された統計データ１７４と、当日ＳＯＣ推移データ１７２とをフィッティング処理することにより、必要電気量予測データ１７６を生成する。

提供部１６０は、導出部１５０により出力された必要電気量予測データ１７６を通信部１１０に出力する。通信部１１０は、提供部１６０により出力された必要電気量予測データ１７６を電力事業者４００に送信する。こうして、提供部１６０は、通信部１１０を介して、電力事業者４００に必要電気量予測データ１７６を提供する。

提供部１６０は、導出部１５０により出力された必要電気量予測データ１７６に基づく必要電気量が所定の閾値よりも低い場合には、必要電気量予測データ１７６を電力事業者４００に提供しないようにしてもよい。言い換えると、提供部１６０は、必要電気量予測データ１７６に基づく必要電気量が所定の閾値以上であり、必要電気量が多くなる場合に必要電気量予測データ１７６を電力事業者４００に提供する。必要電気量が所定の閾値よりも低い場合は、どのような形で判定してもよい。例えば、必要電気量予測データ１７６に含まれるピーク平均ＳＯＣが所定の閾値より低い場合を所定の閾値よりも低い場合としてもよいし、ピークＳＯＣが所定の閾値より低い場合を所定の閾値よりも低い場合としてもよい。

［電力事業者４００］
電力事業者４００は、例えば、管理装置１００の提供部１６０により提供された必要電気量予測データ１７６に基づいて、将来的に必要となる電力を確保する。例えば、電力事業者４００は、必要電気量が増大する時間帯となる前には、発電量を増やしたり、電力が安価である時間帯に予め電気を購入しておいたりすることにより、必要となる電気量を確保する。電力事業者４００は、必要電気量が少ない時間帯では、例えば、保有する電気の量を減らして設備の保護を図る。

次に、管理装置１００における処理について説明する。図８は、管理装置１００において実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。取得部１２０は、複数の車両１０のいずれかにより送信される充電情報を取得したか否かを判定する（ステップＳ１１０）。充電情報を取得していないと判定した場合、管理装置１００は、ステップＳ１５０の処理に進む。

充電情報を取得したと判定した場合、取得部１２０は、取得した充電情報をデータ管理部１３０に出力する（ステップＳ１２０）。続いて、データ管理部１３０は、更新時刻であるか否かを判定する（ステップＳ１３０）。更新時刻でないと判定した場合、データ管理部１３０は、ステップＳ１５０の処理に進む。更新時刻であると判定した場合、データ管理部１３０は、充電情報を地域ごとに振り分けて、地域ごとに当日ＳＯＣ推移データ１７２を更新し、記憶部１７０に格納する（ステップＳ１４０）。

導出部１５０は、予測実行タイミングであるか否かを判定する（ステップＳ１５０）。予測実行タイミングでないと判定した場合、導出部１５０は、ステップＳ１８０の処理に進む。予測実行タイミングであると判定した場合、導出部１５０は、当日ＳＯＣ推移データ１７２及び統計で０他１７４に基づいて必要電気量予測データ１７６を導出し（ステップＳ１６０）、提供部１６０に出力する。提供部１６０は、導出部１５０により導出された必要電気量予測データ１７６を通信部１１０に出力し、通信部１１０は、出力された必要電気量予測データ１７６を電力事業者４００に送信する。こうして提供部１６０は、電力事業者４００に必要電気量予測データ１７６を提供する（ステップＳ１７０）。

続いて、データ管理部１３０は、リセット時間であるか否かを判定する（ステップＳ１８０）。リセット時間でないと判定した場合、管理装置１００は、そのまま図８に示す処理を終了する。リセット時間であると判定した場合、データ管理部１３０は、当日ＳＯＣ推移データ１７２を過日ＳＯＣ推移データとして統計処理部１４０に出力する。統計処理部１４０は、データ管理部１３０により出力された過日ＳＯＣ推移データに基づいて、統計データ１７４を更新する（ステップＳ１９０）。こうして、管理装置１００は、図８に示す処理を終了する。

なお、必要電気量予測データ１７６は、例えば地域や期日等の関係により、特色が現れることがある。その例として、以下、オフィス街及び住宅街における必要電気量予測の一日の推移の各例、連休を含む期間の必要電気量予測の推移の例について、それぞれ説明する。

図９は、オフィス街における必要電気量予測の一日の推移の一例を示すグラフを含む図である。オフィス街における必要電気量の予測では、例えば、出勤が集中する朝の時間帯において、必要電気量が集中し、ピーク時刻ｔ１１でピークとなる。その後、必要電気量は、漸減傾向を示しながらわずかな変動をもって推移する。

図１０は、住宅街における必要電気量予測の一日の推移の一例を示すグラフを含む図である。住宅街における必要電気量の予測では、例えば、住人等の動きが少ない午前中には必要電気量が少なく、住人等の動きが活発になる午後の早い時間帯において必要電気量が増大するその後、時間が進むにつれて必要電気量が減少するが、帰宅する住人等が増える午後の遅い時間帯において、必要電気量が増加し、深夜になると必要電気量はより増加してピーク時刻ｔ１２でピークとなる。その後、充電が徐々に完了し始めることにより、必要電気量予測値は減少する。

図１１は、連休期間を含む一週間の必要電気量予測の一日の推移の一例を示すグラフを含む図である。この例では、一週間の後半が連休期間となる例である。連休期間となる前の週の前半では、必要電気量は少ない量で推移し、連休期間に入った週の中盤において、必要電気量が大きく増加し、その後ピーク日ｄ１１を迎える。連休期間中の必要電気量は、週の前半よりも増加したまま変動する。その後、週の後半において連休期間が終了するときには、必要電気量は大きく減少し、週の前半における連休期間前と同程度となる。

以上説明した実施形態によれば、管理装置１００は、複数の車両１０により送信される充電情報に基づいて、電力需要を導出する。充電情報は、複数の車両１０から充電情報を取得する。充電情報に含まれるＳＯＣ情報は、バッテリセンサ１８により実際に検出された検出値に基づいて求められる。このため、管理装置１００は、充電に必要な電気量を精度よく導出することができる。

また、充電情報には現在位置情報及び目的地情報が含まれる。このため、管理装置１００は、地域ごとに充電に必要な電気量を精度よく導出することができる。また、車両１０は、非充電中、例えば走行中でも充電情報を管理装置１００に送信する。このため、管理装置１００は、種々の状況における充電情報を取得できるので、より精度よく充電に必要な電気量を導出することができる。

以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。

１０…車両
１２…モータ
１６…バッテリ
１８…バッテリセンサ
２２…充電口
２４…コンバータ
３０…ナビゲーション装置
４０…バッテリ情報制御部
５０…通信装置
１００…管理装置
１１０…通信部
１２０…取得部
１３０…データ管理部
１４０…統計処理部
１５０…導出部
１６０…提供部
１７０…記憶部
２００…充電器
２２０…充電ケーブル
４００…電力事業者

Claims (10)

1. 外部から充電可能な複数の車両の充電情報を、前記複数の車両のそれぞれから取得する取得部と、
   前記取得部が取得した複数の充電情報に基づいて、地域ごとの、前記複数の車両による電力需要を導出する導出部と、
   前記電力需要に基づく電力需要情報を電力供給者に提供する提供部と、
   を備える管理装置。
2. 前記提供部は、前記地域に電気を供給する電力供給者に前記電力需要情報を提供する、
   請求項１に記載の管理装置。
3. 前記取得部は、非充電中の車両の充電情報を取得する、
   請求項１または２に記載の管理装置。
4. 前記導出部は、電力需要がある需要時間を導出する、
   請求項１から３のうちいずれか１項に記載の管理装置。
5. 前記導出部は、需要時間として、電力需要のピーク時間を導出する、
   請求項４に記載の管理装置。
6. 前記提供部は、導出された電力需要が所定の閾値以上である場合に、前記電力需要情報を提供する、
   請求項１から５のうちいずれか１項に記載の管理装置。
7. 過去に取得した充電情報に基づいて、統計データを生成する統計処理部を更に備え、
   前記導出部は、前記取得部が当日に取得した充電情報と、前記統計データとを比較することにより、前記電力需要を導出する、
   請求項１から６のうちいずれか１項に記載の管理装置。
8. 前記導出部は、前記取得部が当日に取得した充電情報に合致するように前記統計データを修正して、前記電力需要を導出する、
   請求項７に記載の管理装置。
9. コンピュータが、
   外部から充電可能な複数の車両の充電情報を、前記複数の車両のそれぞれから取得し、
   取得した複数の充電情報に基づいて、地域ごとの、前記複数の車両による電力需要を導出し、
   前記電力需要に基づく電力需要情報を電力供給者に提供する、
   管理方法。
10. コンピュータに、
    外部から充電可能な複数の車両の充電情報を、前記複数の車両のそれぞれから取得させ、
    取得した複数の充電情報に基づいて、地域ごとの、前記複数の車両による電力需要を導出させ、
    前記電力需要に基づく電力需要情報を電力供給者に提供させる、
    プログラム。

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