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技術 情報処理システム、情報処理装置、方法及びプログラム

出願人 株式会社東芝東芝インフラシステムズ株式会社東芝デジタルソリューションズ株式会社
発明者 下川裕亮福島亜梨花加納誠大江公二柴田康弘愛須英之山本幸洋
出願日 2019年4月1日 (1年10ヶ月経過) 出願番号 2019-069954
公開日 2020年10月15日 (4ヶ月経過) 公開番号 2020-170244
状態 未査定
技術分野 航行(Navigation) 交通制御システム
主要キーワード クラスタモデル 供給地点 代表速度 勾配差 SSD装置 推奨データ スペックデータ 予測用データ
関連する未来課題
重要な関連分野

この項目の情報は公開日時点(2020年10月15日)のものです。
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図面 (20)

課題

非管理対象の外部EVであっても簡易手続きで効率的な充電設備の利用が行える。

解決手段

実施形態の情報処理システムは、複数のエネルギー供給地点を含む交通路を移動する移動体のうち、管理対象となる移動体である第1移動体のエネルギー供給地点を経由したエネルギー供給計画を含む走行計画を作成する情報処理装置と、情報処理装置と通信ネットワークを介して接続され、エネルギー供給地点に設けられて当該エネルギー供給地点において、非管理対象の移動体である第2移動体に対するエネルギー供給を受けつける情報装置と、を備えた情報処理システムであって、情報処理装置は、情報装置において一の第2移動体に対するエネルギー供給の受付処理がなされた場合に、走行計画に基づいて、一の第2移動体に対する当該情報装置が設けられたエネルギー供給地点におけるエネルギー供給順番待ち情報提示する。

概要

背景

電気自動車EV:Electric Vehicle:以下、EVという)向け情報提供ナビシステムは、EVの高速道路有料道路)利用時に、地図情報を参照し、EVの到達可能範囲を精度良く予測して、ユーザに利用すべき充電設備のあるサービスパーキングエリア(ステップSA/PA)を推奨するシステムである。EVが電欠にならないよう効率よく、充電設備のあるSA/PAを利用できる計画を作成する必要がある。EVの到達可能範囲を推定するためにEVの消費電力量の予測モデルが用いられる。

しかしながら、高速道路を利用する全てのEVが、情報処理システムによって管理されているとは限らず、情報処理システムに登録していないEVや、登録していても情報処理システムのサービスを利用していないEV(以下、外部EVという)も存在し得る。

概要

非管理対象の外部EVであっても簡易手続きで効率的な充電設備の利用が行える。実施形態の情報処理システムは、複数のエネルギー供給地点を含む交通路を移動する移動体のうち、管理対象となる移動体である第1移動体のエネルギー供給地点を経由したエネルギー供給計画を含む走行計画を作成する情報処理装置と、情報処理装置と通信ネットワークを介して接続され、エネルギー供給地点に設けられて当該エネルギー供給地点において、非管理対象の移動体である第2移動体に対するエネルギー供給を受けつける情報装置と、を備えた情報処理システムであって、情報処理装置は、情報装置において一の第2移動体に対するエネルギー供給の受付処理がなされた場合に、走行計画に基づいて、一の第2移動体に対する当該情報装置が設けられたエネルギー供給地点におけるエネルギー供給順番待ち情報提示する。

目的

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、外部EVであっても簡易な手続きで効率的なSA/PAにおける充電設備の利用が行える情報処理システム、情報処理装置、方法及びプログラムを提供する

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請求項1

複数のエネルギー供給地点を含む交通路を移動する移動体のうち、管理対象となる前記移動体である第1移動体の前記エネルギー供給地点を経由したエネルギー供給計画を含む走行計画を作成する情報処理装置と、前記情報処理装置と通信ネットワークを介して接続され、前記エネルギー供給地点に設けられて当該エネルギー供給地点において、非管理対象の移動体である第2移動体に対するエネルギー供給を受けつける情報装置と、を備えた情報処理システムであって、前記情報処理装置は、前記情報装置において一の前記第2移動体に対するエネルギー供給の受付処理がなされた場合に、前記走行計画に基づいて、一の前記第2移動体に対する当該情報装置が設けられた前記エネルギー供給地点におけるエネルギー供給順番待ち情報提示する、情報処理システム。

請求項2

前記情報処理装置は、前記エネルギー供給地点毎の前記第1移動体及び前記第2移動体に対する前記エネルギー供給順番待ち情報を記憶する順番管理データベースを備える、請求項1記載の情報処理システム。

請求項3

前記情報処理装置は、前記走行計画を作成するに際し、前記交通路を移動する仮想的な移動体である第3移動体の前記エネルギー供給地点を経由したエネルギー供給計画を含む走行計画の作成を行う、請求項1記載の情報処理システム。

請求項4

前記情報処理装置は、前記第3移動体のエネルギー供給計画を制約条件として、前記第1移動体のエネルギー供給計画を作成する、請求項3記載の情報処理システム。

請求項5

エネルギー供給地点に設けられて当該エネルギー供給地点において、非管理対象の移動体である第2移動体に対するエネルギー供給を受けつける情報装置を備えた情報処理システムで用いられる情報処理装置であって、前記情報処理装置は、前記情報装置と通信ネットワークを介して接続され、複数の前記エネルギー供給地点を含む交通路を移動する移動体のうち、管理対象となる前記移動体である第1移動体の前記エネルギー供給地点を経由したエネルギー供給計画を含む走行計画を作成し、前記情報装置において一の前記第2移動体に対するエネルギー供給の受付処理がなされた場合に、前記走行計画に基づいて、一の前記第2移動体に対する当該情報装置が設けられた前記エネルギー供給地点におけるエネルギー供給順番待ち情報を提示するする、情報処理装置。

請求項6

前記情報処理装置は、前記エネルギー供給地点毎の前記第1移動体及び前記第2移動体に対する前記エネルギー供給順番待ち情報を記憶する順番管理用データベースを備える、請求項5記載の情報処理装置。

請求項7

前記情報処理装置は、前記走行計画を作成するに際し、前記交通路を移動する仮想的な移動体である第3移動体の前記エネルギー供給地点を経由したエネルギー供給計画を含む走行計画を作成を行う、請求項5又は請求項6記載の情報処理装置。

請求項8

前記情報処理装置は、前記第3移動体のエネルギー供給計画を制約条件として、前記第1移動体のエネルギー供給計画を作成する、請求項7記載の情報処理装置。

請求項9

複数のエネルギー供給地点を含む交通路を移動する移動体のうち、管理対象となる前記移動体である第1移動体の前記エネルギー供給地点を経由したエネルギー供給計画を含む走行計画を作成する情報処理装置において実行される方法であって、前記情報処理装置と通信ネットワークを介して接続され、前記エネルギー供給地点に設けられて当該エネルギー供給地点において、非管理対象の移動体である第2移動体に対するエネルギー供給を受けつける情報装置において一の前記第2移動体に対するエネルギー供給の受付処理がなされたことを検出する過程と、前記受付処理がなされた場合に、前記走行計画に基づいて、一の前記第2移動体に対する当該情報装置が設けられた前記エネルギー供給地点におけるエネルギー供給順番待ち情報を生成する過程と、前記エネルギー供給順番待ち情報を提示する過程と、を備えた方法。

請求項10

複数のエネルギー供給地点を含む交通路を移動する移動体のうち、管理対象となる前記移動体である第1移動体の前記エネルギー供給地点を経由したエネルギー供給計画を含む走行計画を作成する情報処理装置をコンピュータにより制御するためのプログラムであって、前記情報処理装置と通信ネットワークを介して接続され、前記エネルギー供給地点に設けられて当該エネルギー供給地点において、非管理対象の移動体である第2移動体に対するエネルギー供給を受けつける情報装置において一の前記第2移動体に対するエネルギー供給の受付処理がなされたことを検出する手段と、前記受付処理がなされた場合に、前記走行計画に基づいて、一の前記第2移動体に対する当該情報装置が設けられた前記エネルギー供給地点におけるエネルギー供給順番待ち情報を生成する手段と、前記エネルギー供給順番待ち情報を提示する手段と、を備えたプログラム。

技術分野

0001

本発明の実施形態は、情報処理システム情報処理装置、方法及びプログラムに関する。

背景技術

0002

電気自動車EV:Electric Vehicle:以下、EVという)向け情報提供ナビシステムは、EVの高速道路有料道路)利用時に、地図情報を参照し、EVの到達可能範囲を精度良く予測して、ユーザに利用すべき充電設備のあるサービスパーキングエリア(ステップSA/PA)を推奨するシステムである。EVが電欠にならないよう効率よく、充電設備のあるSA/PAを利用できる計画を作成する必要がある。EVの到達可能範囲を推定するためにEVの消費電力量の予測モデルが用いられる。

0003

しかしながら、高速道路を利用する全てのEVが、情報処理システムによって管理されているとは限らず、情報処理システムに登録していないEVや、登録していても情報処理システムのサービスを利用していないEV(以下、外部EVという)も存在し得る。

先行技術

0004

特開2003−262525号公報
特開2014−038048号公報
特開2010−267110号公報

発明が解決しようとする課題

0005

しかしながら、EV向け情報提供システムによって管理されていない外部EVの存在を考慮せずに、SA/PAの充電設備を利用する計画を作成すると、必ずしも本サービスを利用しているEVに効率的なSA/PAにおける充電設備の利用を推奨できるとは限らない。
同様に、外部EVであっても、簡易手続きで効率的なSA/PAにおける充電設備の利用が行えることが望まれる。

0006

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、外部EVであっても簡易な手続きで効率的なSA/PAにおける充電設備の利用が行える情報処理システム、情報処理装置、方法及びプログラムを提供することにある。

課題を解決するための手段

0007

実施形態の情報処理システムは、複数のエネルギー供給地点を含む交通路を移動する移動体のうち、管理対象となる移動体である第1移動体のエネルギー供給地点を経由したエネルギー供給計画を含む走行計画を作成する情報処理装置と、情報処理装置と通信ネットワークを介して接続され、エネルギー供給地点に設けられて当該エネルギー供給地点において、非管理対象の移動体である第2移動体に対するエネルギー供給を受けつける情報装置と、を備えた情報処理システムであって、情報処理装置は、情報装置において一の第2移動体に対するエネルギー供給の受付処理がなされた場合に、走行計画に基づいて、一の第2移動体に対する当該情報装置が設けられたエネルギー供給地点におけるエネルギー供給順番待ち情報提示する。

図面の簡単な説明

0008

図1は、実施形態の情報処理システムの概要構成ブロック図である。
図2は、実施形態に係る情報処理装置のブロック図である。
図3は、実施形態の情報処理システムにおける処理手順の説明図である。
図4は、現地の情報装置の初期表示画面の一例に説明図である。
図5は、充電順番状況表示画面の一例の説明図である。
図6は、充電受付画面の一例の説明図である。
図7は、暗証番号入力画面の一例の説明図である。
図8は、充電の受付変更・取消画面の一例の説明図である。
図9は、充電開始画面の一例の説明図である。
図10は、供給地点間の経路情報の一例の説明図である。
図11は、供給地点間の経路情報の一例を、ネットワーク構造で表した場合の説明図である。
図12は、トラフィックカウンタが管理するトラフィックカウンタ管理情報の説明図である。
図13は、トラフィックカウンタ情報の一例の説明図である。
図14は、充電器情報の一例の説明図である。
図15は、気象情報の一例の説明図である。
図16は、車両情報の一例の説明図である。
図17は、消費履歴情報としてある区間の消費電力量を計算する場合の説明図である。
図18は、消費電力量を計算する他の例の説明図である。
図19は、学習データ(走行データ)の一例の説明図である。
図20は、分類ルールの一例の説明図である。
図21は、モデル管理部の動作の一例のフローチャートである。
図22は、モデル管理部31の動作の例を示すフローチャートである。
図23は、モデル管理テーブルの一例の説明図である。
図24は、高速道路における走行管データベースの一例の説明図である。
図25は、仮想EV管理部の動作例のフローチャートである。
図26は、仮想EVの1台分の走行計画の一例の説明図である。
図27は、仮想EVの配置例の説明図である。
図28は、第1の例における走行計画の作成の具体例の説明図である。
図29は、第2の例における走行計画の作成の具体例の説明図である。
図30は、各インターチェンジ確率情報を生成する処理の一例のフローチャートである。
図31は、EVについて充電計画を作成するために、EVが到達可能な地点を特定する処理の説明図である。
図32は、仮想EVのみの充電計画を含む全体充電計画データの一例を説明する図である。
図33は、システム登録EVの追加後のデータ例を説明する図である。
図34は、システム登録EVに送信する推奨データの一例を説明する図である。
図35は、本実施形態に係る情報処理装置の動作の一例を示すフローチャートである。
図36は、本実施形態に係る情報処理装置101のハードウェア構成を示す図である。

実施例

0009

次に図面を参照して、好適な実施形態について詳細に説明する。
以下の説明においては、移動体としてEVを例に説明するが、EV以外の移動体でも同様に適用が可能である。他の移動体としては、例えば、電車ハイブリッド車燃料電池車飛行機ドローン電動バイクディーゼル機関を持つ車、などが移動体として挙げられる。

0010

なお、本実施形態では移動体がEVの場合を想定するため、エネルギー供給は充電、供給地点は充電スタンド、エネルギー供給器は充電器になる。しかしながら、移動体がガソリン車であれば、エネルギー補給燃料補給、供給地点をガソリンスタンドおよび燃料補給器に読み替えればよい。また、移動体が飛行機またはドローン等であれば、道路航空路、船であれば航路と読み替えればよい。このようにEV以外の移動体に対しても、本実施形態と同様の処理が可能である。

0011

さて、EVは、バッテリー充電電力充電エネルギー)を使用して、交通路である道路を走行し、様々な地点に移動する。
EVの地点としては、エネルギー供給地点に限られずに、地図上の任意の地点で構わず、例えば自宅でもよいし、飲食店でもよいし、販売店でもよいし、EVのユーザが任意に指定した地点でもよいが、本実施形態のEVの地点としては、EVが充電を行う地点であるエネルギー供給地点を扱うものとする。

0012

EVは、エネルギー供給地点(以下、供給地点または充電地点と記載する)において電力を供給され、供給された電力をバッテリーに蓄積する。そしてEVはバッテリーに蓄積された電力を使用して移動する。EVにおいて移動を継続するためには、バッテリーの電力が無くなる前に、次の供給地点に移動し、当該供給地点で電力の供給を受ける必要がある。このようにEVは、各供給地点で充電を行いつつ、目的地へ移動することとなる。なお、供給地点には一つ又は複数の充電器(エネルギー供給器)が設置されており、EVは、任意の充電器と有線または無線で接続して、電力の供給を受ける。
通信部11は、通信ネットワークを介して、種々の情報装置や種々のサーバ等と通信を行う。

0013

図1は、実施形態の情報処理システムの概要構成ブロック図である。
情報処理システム100は、大別すると、情報処理装置101、情報装置201A〜201N、211A〜211N及び通信ネットワーク220を備えている。

0014

情報処理装置101は、図1に示すように、通信ネットワーク220を介して、情報装置201A〜201Nやサーバ211A〜211Nと接続されている。

0015

次に情報処理装置の構成について説明する。
図2は、実施形態に係る情報処理装置のブロック図である。
情報処理装置101は、図2に示すように、通信部11、ユーザID登録部12、EVナビ利用登録部13、ユーザデータベース(DB)14、地図情報管理部15、道路管制情報管理部16、充電器情報管理部17、気象情報管理部18、車両情報管理部19、システムデータベース(DB)20、制御部21を備える。

0016

また情報処理装置101は、モデル管理部31、モデルデータベース(DB)32、予測部41、走行状態管理部(第1管理部)51、走行管理データベース52、仮想EV管理部(第2管理部)61、仮想EV_データベース(DB)62、充電計画部(計画部)71、充電計画データベース72を備えている。
その他、情報処理装置は、オペレータ本装置に指示またはデータを入力する入力装置、データをオペレータに表示する表示装置を備えていてもよい。

0017

入力装置の例としては、キーボードマウスタッチパネル音声入力用のマイク等が挙げられる。
また、表示装置の例としては、例えば、LCD(液晶ディスプレイ)、CRTブラウン管)、及びPDPプラズマディスプレイ)等がある。

0018

情報処理装置101は、高速道路(有料道路)を利用するEVに対してエネルギー供給地点を推奨するEV向け情報提供システムである。
また、情報処理装置101は、一例として、施設管理会社または交通管制局などに設置される。ただし、本情報処理装置101は、EVのカーナビゲーションシステム(以下、カーナビ)に組み込まれるようすることや、路側に設置されることも可能である。路側に配置される場合、オペレータは本情報処理装置をリモート操作する構成を採ることも可能である。

0019

情報処理装置101のユーザID登録部12は、情報装置201からユーザ登録要求を受信し、本実施形態に係るEV向け情報提供システムのサービス(EVナビサービス)のユーザ登録を行う。例えばユーザは情報装置201を操作して、EVナビサービスのユーザ登録を行うためのアプリケーションまたはウェブページを開き、ユーザID登録部12にアクセスする。

0020

また、ユーザID登録部12は、ユーザの個人情報やユーザが利用するEVの情報(車種電池容量、バッテリー劣化度累計走行距離、タイヤの種類等)を取得し、これらをユーザ情報とする。ユーザID登録部12は、ユーザに対してユーザID(EV_ID)を発行し、ユーザIDとユーザ情報とを関連づけて、ユーザデータベース14に登録する。

0021

情報処理装置101のEVナビ利用登録部13は、情報装置201から利用登録要求を受信し、EVナビサービスを開始するための利用登録を行う。例えば、ユーザは外出時に自宅またはEVの車内等で、情報装置201を操作して、EVナビサービスを受けるためのアプリケーション又はウェブページを開き、情報装置201から、本サービスを受けるために必要な情報を含む利用登録要求をEVナビ利用登録部13に送信する。

0022

例えば、走行日時、出発IC(インターチェンジ)の出発予定日時(現在日時、自宅の出発予定日時など)、出発地(高速道路の出発IC等)、目的地(目的IC等)、EVの電池容量(ユーザ登録時に通知済みの場合は省略してもよい)、バッテリー劣化度(ユーザ登録時に通知済みの場合は省略してもよい)、EVの電池残量、エアコン使用状況オンオフ、設定モード、温度設定など)、累積走行距離(ユーザ登録時に通知済みの場合は省略してもよい)、タイヤの種類(ユーザ登録時に通知済みの場合は省略してもよい)、乗車人数等の情報を送信する。

0023

これらの情報は、情報装置201がカーナビであれば、カーナビに設定されている情報を送信してもよいし、スマートフォン等であればユーザが入力した情報を送信してもよい。取得したこれらの情報を利用登録情報と称する。EVナビ利用登録部13は、今回のサービス利用に対してID(走行ID)を発行し、走行IDを利用登録情報と関連づけて、ユーザデータベース14に格納し、また後述する走行状態管理部またはモデル管理部またはこれらの両方に通知する。

0024

また、情報処理装置101は、利用登録後のユーザの情報装置201と通信して、GPSの位置情報現在時刻、バッテリーの残存電力量(電池残量)、エアコン使用状況等の情報を取得し、後述する走行状態管理部51またはモデル管理部31またはこれらの両方に通知する。

0025

通信のタイミングとして、リアルタイム、一定時間毎のタイミング、ユーザが登録した出発ICなど所定のICを通過したタイミング、本装置が要求を出してその応答を取得するタイミング、サービスエリア/パーキングエリア(ステップSA/PA)に入ったまたは出たまたはタイミング、SA/PAの近くを通過したタイミングなどがある。

0026

ユーザデータベース14は、ユーザID登録部12およびEVナビ利用登録部13により登録される情報を保持する。ユーザデータベース14は、例えばメモリ装置ハードディスク装置SSD装置など、ハードウェア記憶装置である。

0027

制御部21は、情報処理装置101の各部を制御することで、情報処理装置101全体の制御を行い、EV向け情報提供システムの動作を実現する。

0028

地図情報管理部15は、サーバ211から地図情報を取得し、取得した地図情報をシステムデータベース20に保持および管理する。
この場合において、地図情報は、地図要素の位置(緯度経度)やサイズ、範囲等の情報を表した情報である。例えば地図上の各位置に関連づけられた標高情報、各経路(高速道路の各経路、一般道等の各経路)の距離情報勾配カーブの角度、路線、方向、KP(キロポスト)、JCT(ジャンクション)の形状、トンネル明かり部(トンネル以外の場所)、路面の状況(舗装状況等)を含む。

0029

また、地図情報は、高速道路における車線数、インターチェンジ(IC)、サービスエリア/パーキングエリア(ステップSA/PA)の場所等を含む。
また、地図情報は、上記の地図要素として、供給地点やSA/PA地点、ICやJCT地点の情報を含む。

0030

また、地図情報は、供給地点やSA/PA地点、ICやJCT地点間の経路情報として、経路の距離情報および当該経路の所要走行時間の情報を含んでもよい。

0031

情報装置201A〜201Nは、例えば、ユーザが保持している通信端末(スマートフォン、タブレット装置携帯電話ノートPC等)や、EVに搭載されているカーナビゲーションシステム等の車載装置、EVが充電を行う供給地点に設置された共用の通信端末、充電器、ITSスポットなどに設けられる通信装置である。

0032

以下の説明においては、理解の容易のため、情報装置201NがEVが充電を行う供給地点に設置された共用の通信端末として機能する場合を例として説明する。

0033

情報装置201A〜201Nは、情報処理装置101とリアルタイムに通信可能である。

0034

情報装置201A〜201Nの一例としての通信端末は、ユーザが運転しているEVの他の乗車者(例えば助手席に座っている人)が操作してもよい。あるいはユーザが通信端末を操作し、他の代行者がEVを運転してもよい。通信端末への入力は手入力でも音声入力でもよい。

0035

また、情報装置201A〜201Nの他の一例としてのETC2.0規格準拠した路側に設けられる装置(以下、ETC2.0装置という)は、通信端末およびカーナビの少なくとも一方と通信可能な通信装置である。ETC2.0装置は、例えば、複数の所定のスポットに配置される。所定のスポットはITSスポットでもよいし、経路に沿った箇所でもよいし、高速道路のサービスエリア、料金所建物などでもよい。

0036

ETC2.0装置は、供給地点の入口と出口に設けられてもよく、この場合、EVの入場時刻出場時刻入場台数及び出場台数を検出してもよい。

0037

以下の説明においては、情報装置201A〜201Nを識別する必要が無い場合には、情報装置201と総称するものとする。

0038

サーバ211A〜211Nは、地図情報を管理する地図情報管理サーバ、気象情報を管理する気象情報管理サーバ、車両情報を管理する車両情報管理サーバ、充電器情報を管理する充電器情報サーバ、道路管制情報を管理する道路管制情報サーバ等である。ここで挙げた以外のサーバが配置されていてもよい。以下の説明においては、これらのサーバ211A〜211Nを識別する必要が無い場合には、サーバ211と総称するものとする。

0039

通信ネットワーク220は、有線または無線またはこれらのハイブリッドネットワークである。通信ネットワーク220は、無線LANアクセスポイント等の中継装置を含んでいてもよい。

0040

図3は、実施形態の情報処理システムにおける処理手順の説明図である。
本実施形態の情報処理システム100は、EV向け情報提供ナビシステムとして機能している。このため、図3中、情報処理システムをEV充電ナビと表記している。

0041

まず、情報処理システム100に登録されているユーザ(システム登録EV[=第1移動体]のユーザ)であるか否かによって情報処理システム100の処理の流れが異なることとなっている。

0042

まず、ユーザが情報処理システム100に登録されているユーザ(システム登録EVのユーザ)である場合についての処理手順を説明する。

0043

まず、ユーザが情報処理システム100に登録されているユーザである場合には(ステップS11;Yes)、ユーザは、スマートフォン等の携帯情報端末を介して、出発地、目的地、電池残量を入力して出発する(ステップS12)。

0044

これにより、情報処理装置101は、後述する処理手順により、当該ユーザ(のEV)が到達可能、かつ、充電設備の利用が可能なSA/PAを求める(ステップS13)。

0045

この段階において、順番管理用データベースには、既に他のユーザ(情報処理装置101に登録されている登録EV(=第1移動体)のユーザ、仮想EV(=第3移動体)の仮想ユーザ及び情報処理装置101に非登録の外部EV(第2移動体)のユーザである順番取得済みユーザ)に対応する充電待ち順番(=エネルギー供給順番待ち情報)が登録されている可能性があるので、情報処理装置101は、順番(=エネルギー供給順番待ち情報)を確認する(ステップS14)。

0046

次に情報処理装置101は、充電の順番待ちがある以下否かを判断する(ステップS15)。
ステップS15の判断において、充電の順番待ちがある場合には(ステップS15;Yes)、情報処理装置101は、より待ち順番の少ない場所(到達可能、かつ、充電設備の利用が可能なSA/PA)を推奨して提示するとともに、順番を取得して(ステップS16)、順番管理用データベースを更新する(ステップS18)。

0047

一方、ステップS15の判断において、充電の順番待ちがない場合には(ステップS15;No)、当該ユーザ(のEV)が到達可能、かつ、充電設備の利用が可能なSA/PAのうち一番距離が遠いSA/PAを推奨して提示するとともに、順番を取得して(ステップS17)、順番管理用データベースを更新する(ステップS18)。

0048

次に情報処理装置101は、当該ユーザ(のEV)について取得した当該ユーザの現在位置に基づいて、順番をとったSA/PAの充電設備の設けられている場所(充電場所)に当該ユーザが到着したか否かを判断する(ステップS19)。

0049

ステップS19の判断において順番をとったSA/PAの充電設備の設けられている場所(充電場所)に当該ユーザが到着した場合には、当該ユーザに充電器を優先あるいは無線で接続させて充電を開始する(ステップS20)。

0050

そして、当該ユーザは、充電が完了した場合には、再走行を行うこととなる(ステップS21)。

0051

一方、情報処理装置101は、ステップS19の判断において、未だ順番をとったSA/PAの充電設備の設けられている場所(充電場所)に当該ユーザが到着していない場合には、当該充電場所を当該ユーザが通り過ぎた(対応するSA/PAの入口よりも先を走行している)か否かを判断する(ステップS22)。

0052

ステップS22の判断において、未だ順番をとったSA/PAの充電設備の設けられている充電場所を当該ユーザが通り過ぎていない場合には(ステップS22;No)、情報処理装置101は、当該充電場所に既に到着している順番待ちの他のユーザがいるか否かを判断する(ステップS23)。

0053

ステップS23の判断において、当該充電場所に既に到着している順番待ちの他のユーザがいない場合には(ステップS23;No)、当該ユーザに走行を継続させ(ステップS24)、再び処理をステップS19に移行して、上述した処理と同様の処理を繰り返す。

0054

ステップS23の判断において、当該充電場所に既に到着している順番待ちの他のユーザがいる場合には(ステップS23;Yes)、情報処理装置101は、当該ユーザが所定時間(図3の例では、10分)以内に、当該充電場所に到着可能か否かを判断する(ステップS25)。

0055

ステップS25の判断において、当該ユーザが所定時間(図3の例では、10分)以内に、当該充電場所に到着可能な場合には、当該ユーザに走行を継続させ(ステップS24)、再び処理をステップS19に移行して、上述した処理と同様の処理を繰り返す。

0056

ステップS25の判断において、当該ユーザが所定時間(図3の例では、10分)以内に、当該充電場所に到着できないと予測される場合には(ステップS25;No)、情報処理装置101は、より待ち順番の少ない場所(到達可能、かつ、充電設備の利用が可能なSA/PA)を推奨して提示するとともに、順番を取得して(ステップS16)、順番管理用データベースを更新する(ステップS18)。

0057

そして、情報処理装置101は、処理をステップS13に移行し、上述した処理と同様の処理を繰り返す。

0058

一方、ステップS22の判断において、既に順番をとったSA/PAの充電設備の設けられている充電場所を当該ユーザが通り過ぎた場合には(ステップS22;Yes)、情報処理装置101は、順番管理用データベースを更新し、当該充電場所における当該ユーザの順番をキャンセルし、処理をステップSS13に移行し、上述した処理と同様の処理を繰り返す。

0059

次に、ユーザが情報処理装置101に非登録EV(=第2移動体)のユーザである場合についての処理手順を説明する。

0060

ユーザが情報処理装置101に非登録のユーザであり(ステップS11;No)、かつ、ユーザが充電場所であるいずれかの充電設備の利用が可能なSA/PAにおいて、充電装置のある場所に到着した場合には(ステップS31)、当該充電場所に設置してある現地の情報通信端末通信機能を有する充電装置、充電装置に隣設して設置された通信機能を有する操作パネル据置状態とされた携帯情報端末等)を用いて充電待ちの順番を確認する(ステップS32)。

0061

以下、現地の情報装置における表示及びユーザの操作を交えて、情報処理装置101の処理について説明する。
図4は、現地の情報装置の初期表示画面の一例に説明図である。
ここでは、現地の情報装置201Nには、操作部及び表示部として機能するタッチパネルディスプレイが設けられているものとして説明する。

0062

現地の情報装置201Nの初期表示画面には、情報処理システム100の画面として、充電順番管理システムのメニュー画面G11が表示されている。

0063

充電順番管理システムのメニュー画面G11には、図4に示すように、充電の順番状況を見るためのボタンB11、充電の受けつけ開始ボタンB12、充電の受付を変更・取り消しするためのボタンB13、充電を開始する際に操作する充電を開始する為のボタンB14が表示されている。

0064

当該ユーザは、情報処理装置101に非登録のユーザであり、まだ充電の順番を取得していないので、当該ユーザは、例えば、充電の順番状況を見るためのボタンB11をタッチすることとなる。

0065

図5は、充電順番状況表示画面の一例の説明図である。
これにより現地の情報装置201Nの表示画面は、充電順番管理システムのメニュー画面G11から充電順番状況確認画面G12に表示が遷移する。
充電順番状況確認画面G12には、当該時点における順番待ち組数(図5の例の場合、2台)及び確認時刻及び複数組図5の例の場合、8組の順番待ち情報が表示され、メニュー画面G11に表示を戻すための戻るボタンB21が表示されている。

0066

図5の例の場合には、順番待ち情報として、受付順番=1番の受付番号「123」及び受付順番=2の受付番号「254」の2組が充電順番待ちであることを示す情報が表示されている。
この場合において、ユーザは、当該充電装置において、充電の順番待ちがあるか否かを判断する(ステップS33)。

0067

具体的には、充電順番状況画面G12において、図5の例のように、充電の順番待ちがある場合には(ステップS33;Yes)、充電の受付処理を行おうとするユーザは、充電の順番状況を確認し、充電順番状況確認画面G12の戻るボタン21を押し、充電の受付開始ボタンB12をタッチ操作して、充電順番を取得することとなる(ステップS34)。

0068

図6は、充電受付画面の一例の説明図である。
これにより現地の情報装置201Nの表示画面は、充電順番管理システムのメニュー画面G11から充電受付画面G13に表示が遷移する。
充電受付画面G13には、当該充電装置における受付順番(図13の例の場合「3番」=エネルギー供給順番待ち情報)を表示し、受付を完了するための暗証番号(図13の例の場合、4桁の任意の番号)の入力を促すメッセージが表示されている。

0069

図7は、暗証番号入力画面の一例の説明図である。
この状態で、ユーザが表示画面をタッチすると、充電受付画面G13から暗証番号入力画面G14に表示が遷移し、暗証番号を入力するための数字入力パネルP31と、入力した暗証番号の表示領域D31と、暗証番号を確定するための受付ボタンB31と、が表示される。

0070

そこで、ユーザは、数字入力パネルP31を操作して、所望の暗証番号の入力を行い、暗証番号の表示領域D31に所望の暗証番号が表示されたら、受付ボタンB31をタッチして、受付処理を完了する。

0071

なお、受付処理後に、変更あるいは取消を行う場合には、メニュー画面G11において、充電の受付を変更・取り消しするためのボタンB13をタッチすることとなる。

0072

図8は、充電の受付変更・取消画面の一例の説明図である。
これにより現地の情報装置201Nの表示画面は、充電順番管理システムのメニュー画面G11から充電の受付変更・取消画面G15に表示が遷移し、暗証番号を入力するための数字入力パネルP41と、入力した暗証番号の表示領域D41と、暗証番号を確定するための受付ボタンB41と、が表示される。

0073

そこで、ユーザは、数字入力パネルP31を操作して、充電受付時に設定した暗証番号の入力を行い、暗証番号の表示領域D31に所望の暗証番号が表示されたら、受付ボタンB41をタッチして、充電の受付変更・取消処理に移行して、処理を行うこととなる。

0074

さて、暗証番号入力画面G14における入力が終了すると、情報処理装置101は、順番管理用データベースを更新して、当該ユーザの順番待ちの情報を記録することとなる(ステップS35)。

0075

そして、情報処理装置101は、充電の順番待ちがあるか否かを判断する(ステップS36)。

0076

ステップS36の判断において、未だ充電の順番待ちがある場合には(ステップS36;Yes)、現地の情報装置201Nにおいて充電順番状況画面G12を表示し、充電順番待ちをしているユーザが自己の順番を確認することとなる。

0077

一方、ステップS36の判断において、充電順番待ちをしているユーザが自己の順番になった場合には(ステップS36;No)、現地の情報装置201Nのメニュー画面G11において、充電を開始する為のボタンB14をタッチ操作し、充電開始画面を表示させる。

0078

図9は、充電開始画面の一例の説明図である。
充電開始画面G16においては、受付番号(図15の例の場合「125」)、暗証番号を入力するための数字入力パネルP41と、入力した暗証番号の表示領域D41と、充電の開始を指示するための充電開始指示ボタンB41と、が表示される。

0079

そこで、ユーザは、充電用コネクタを接続させ(有線の場合)、あるいは、受電ユニット送電ユニットに対向させる(無線の場合)とともに、数字入力パネルP41を操作して、自己が入力設定した暗証番号の入力を行い、暗証番号の表示領域D41に所望の暗証番号が表示されたら、充電開始指示ボタンB41をタッチして、充電の開始を指示する(ステップS20)。
そして、当該ユーザは、充電が完了した場合には、再走行を行うこととなる(ステップS21)。

0080

一方、充電順番状況画面G12において、ステップS33の判断において、充電の順番待ちがない場合には(ステップS33;No)、充電の受付処理を行おうとするユーザは、充電の順番状況を確認し、充電順番状況確認画面G12の戻るボタン21を押し、充電の受付開始ボタンB12をタッチ操作して、充電順番(受付順番1番:直ちに充電可能)を取得する(ステップS38)。

0081

これにより、情報処理装置101は、順番管理用データベースを更新して、当該ユーザの順番待ちの情報を記録することとなる(ステップS39)。
そして、ユーザが充電用のコネクタを接続させ(有線の場合)、あるいは、受電ユニットを送電ユニットに対向させ(無線の場合)、上述したのと同様の操作を行って、上述した充電開始画面G16を表示する。

0082

そして、ユーザは、現地の情報装置201Nの数字入力パネルP51を操作して、自己が入力設定した暗証番号の入力を行い、暗証番号の表示領域D51に所望の暗証番号が表示されたら、充電開始指示ボタンB51をタッチして、充電の開始を指示する(ステップS20)。

0083

そして、当該ユーザは、充電が完了した場合には、再走行を行うこととなる(ステップS21)。

0084

以上の説明のように、本実施形態によれば、EV向け情報提供システム(情報処理システム)に利用登録していないEV、いわゆる外部EVであっても、充電装置に設けられた現地の情報装置201N以外では充電の予約はできないものの、現地の情報装置201Nを用いることによって、情報処理システム100の登録ユーザと同様な簡易な手続きでSA/PAにおける充電設備の利用が行える。

0085

この場合において、後述するように、情報処理システム100は、外部EV(第2移動体)の存在を前提として、仮想EV(第3移動体)を用い、登録EV(第1移動体)のユーザである情報処理システム100の登録ユーザに対して走行計画を生成し、生成した走行計画に基づいて、外部EVのユーザ及び登録EVのユーザに対して情報を提供しているため、いずれのユーザであっても充電のために必要以上に待たされることはなくなる。

0086

次に情報処理装置101が、上述のステップS13において、ユーザ(のEV)が到達可能、かつ、充電設備の利用が可能なSA/PAを求める処理について説明する。

0087

図10は、供給地点間の経路情報の一例の説明図である。
供給地点間の経路情報としては、図3に示すように、一の供給地点に対し隣接する供給地点を特定する情報、当該隣接する供給地点までの距離情報、当該隣接する供給地点までの勾配差情報、当該隣接する供給地点までの標高差情報、当該隣接する供給地点までの所要時間(所要走行時間)情報、当該隣接する供給地点までに必要とされる所要エネルギー情報、当該隣接する供給地点までの電費情報等が一例として挙げられる。

0088

この場合において、隣接する供給地点までの所要時間としては、過去の計測値平均値でもよいし、距離を所定速度で走行した場合に要する時間でもよい。

0089

また、当該経路の走行に要する所要エネルギーや電費は、実績統計値(平均値、中央値など)でもよいし、計算式またはシミュレーションにより算出した値でもよい。

0090

この場合において、経路情報を、一般的なネットワーク構造で表現してもよい。
図11は、供給地点間の経路情報の一例を、ネットワーク構造で表した場合の説明図である。
この場合において、供給地点Q1〜Qnに相当するノードの間が、破線で示すような経路に相当するリンクにより結合されている。

0091

図11において、リンクは、互いに隣接する供給地点同士を結合している。
従って、例えば、供給地点Q1は、供給地点Q3と、Q2にそれぞれ隣設していることが分かる。また、供給地点Q1から供給地点Q3への経路は1つであり、供給地点Q1から供給地点Q2への経路も1つであることが分かる。

0092

さらにリンクには、当該リンクで結合される両ノードにより表され、図4においては経路の特性の表記は省略されているが、供給地点間の経路の特性が割り当てられている。

0093

図11の例では、供給地点のみのネットワーク構造を示しているが、供給地点のほかにSA/PA地点、ICやJCT地点をノードとして含んでもよい。

0094

また、地図情報は、各供給地点間の区間に存在するトラフィックカウンタ(TC)を識別するTC管理情報を含んでいてもよい。トラフィックカウンタは供給地点間の区間の交通に関する情報を取得する装置である。また、トラフィックカウンタは、上記の地図要素の一例である。

0095

図12は、トラフィックカウンタが管理するトラフィックカウンタ管理情報の説明図である。
トラフィックカウンタ管理情報(以下、TC管理情報という)は、供給地点データ、隣設供給地点データ及び供給地点間に存在するトラフィックカウンタの情報を表すトラフィックカウンタデータである。

0096

具体的には、図12に示すように、供給地点データ=Qj、リンセル供給地点データ=Qj’、トラフィックカウンタデータ=TC1、TC2、…が格納されている。トラフィックカウンタデータ中の複数のトラフィックカウンタ(TC1、TC2、…)は、格納順でトラフィックカウンタが配置されている必要はない。

0097

地図情報管理部15は、一定期間ごとまたはリアルタイムにサーバ211から地図情報の全部または一部を取得し、更新してもよい。

0098

道路管制情報管理部16は、サーバ211から、各経路(区間)に関する道路管制情報を取得し、取得した情報を、システムデータベース20に保持および管理する。道路管制情報として、例えば、トラフィックカウンタ(TC)情報、ETC情報(流入台数、流出台数、EVの車種、EVの電池残量など)がある。その他、発生事象に関する情報として、通行止渋滞事故故障車、工事落下物火災災害速度規制などがある。
また、予測情報の例として、渋滞予測事故発生予測、ゲリラ豪雨予測、土砂災害予測などもある。トラフィックカウンタの設置位置は上記の地図情報(図5参照)において予め分かっている。

0099

図13は、トラフィックカウンタ情報の一例の説明図である。
トラフィックカウンタ情報は、例えば速度情報[km/h]、占有率オキュパンシー)情報[%]、交通量情報[台/h]、車両密度情報[台/km]などの情報が取得時間順で格納されている。
上記構成において、速度情報は、例えば一定時間毎の、平均速度、最高速度、最低速度などとして表されている。

0100

また、道路管制情報管理部16は、サーバ211から一定時間ごとに又はリアルタイムに、道路管制情報を取得してもよい。また、道路管制情報が更新される毎にサーバ211から道路管制情報を取得してもよい。なお、道路管制情報管理部16は、サーバ211からではなく、トラフィックカウンタから直接、トラフィックカウンタ情報を取得してもよい。行名に時刻、列名にトラフィックカウンタ(TC)のIDが割り当てられている。表の各要素には速度(平均速度)の値が格納されている。以下では主に道路管制情報としてトラフィックカウンタ情報の場合を想定する。

0101

充電器情報管理部17は、サーバ211から、各供給地点に設置された1つまたは複数の充電器(エネルギー供給器)についての充電器情報を取得する。充電器情報管理部17は、取得した充電器情報をシステムデータベース20に保持および管理する。充電器情報管理部17は、各供給地点の充電器の数を把握している。

0102

図14は、充電器情報の一例の説明図である。
充電器情報は、例えば、図14に示すように、充電器で充電を行ったユーザ(EVナビのユーザ)のユーザID(EV_ID)、供給地点ID、開始充電量、終了充電量、充電開始時刻充電終了時刻を含む。その他、充電効率充電回数などの情報が保持されてもよい。

0103

上記構成において、開始充電量は、充電器での充電開始時刻でEVのバッテリーに蓄積されている電力量である。
終了充電量は、充電器での充電終了時刻でEVのバッテリーに蓄積されている電力量である。終了充電量と開始充電量との差分がEVで充電された電力量である。

0104

開始充電量および終了充電量の代わりに、開始充電量および終了充電量のいずれか一方と、充電された電力量との情報を充電器情報が含んでもよい。なお、外部EV(EV向け情報提供システムにユーザ登録していないEVや、ユーザ登録していてもEV向け情報提供システムのサービスを利用していない(利用登録していない)EV)の場合、ユーザIDの列には任意の数値を入れればよい。充電器情報は、該当する供給地点におけるエネルギー供給履歴を表す。充電器情報管理部17は、サーバ211から充電器情報を一定時間ごとまたはリアルタイムに取得してもよい。

0105

充電器情報管理部17は、充電器情報をサーバ211からではなく、充電器から直接通信により取得してもよい。または、充電器情報(GPSの位置情報と充電した電力量など)をユーザが情報装置201に入力し、情報装置201から充電器情報を充電器情報管理部17が取得してもよい。あるいは、情報装置201(カーナビ等の車載装置)が、充電した電力量の情報をEVから読み出して、充電器情報を情報処理装置101に送信してもよい。

0106

気象情報管理部18は、サーバ211から気象情報を取得し、取得した気象情報をシステムデータベース20に保持および管理する。

0107

図15は、気象情報の一例の説明図である。
気象情報は、例えば予め定めた各地域および各日時の
気温降雨有無、降水量風速風向、総日射量、降雪量路面温度、光度、視程(霧)、放射線、ゲリラ豪雨などの情報を含む。気象情報は、過去および現在までの気象情報のほか、将来の予測の気象情報が取得可能な場合は、予測の気象情報を含んでもよい。気象情報管理部18は、サーバ211から一定時間ごとまたはリアルタイムに気象情報を取得してもよい。

0108

車両情報管理部19は、サーバ211から車種ID、EVメーカー、電池容量、電池種類リチウムイオン電池等)、総重量(EVに定員まで載ったときの重量やEV自体の重さ)、電費、電池劣化速度、発売年等の情報(車両情報)を取得し、取得した情報をシステムデータベース20に保持および管理する。

0109

図16は、車両情報の一例の説明図である。
車種IDは、車種ごとに異なる値を有する。
車両情報を管理するサーバ211は、EVメーカーのサーバでもよいし、複数のEVメーカーの車種情報をまとめて管理するサーバでもよい。車両情報管理部19は、サーバ211から一定時間ごとに車種情報を取得してもよい。あるいは、車種情報をサーバ211ではなく、情報装置201から取得してもよい。

0110

同一ユーザについての充電器情報を時系列に用いることで、供給地点間の区間毎の当該ユーザの消費電力量、走行時間および走行速度等を表す消費履歴情報が得られる。走行時間は、一例として、ある供給地点の充電開始時刻から1つ前の供給地点の充電終了時刻を減算することで得られる。走行速度(平均走行速度)は、当該走行時間を当該区間の距離で除算することで得られる。なお、EVと通信して、リアルタイムに走行速度や走行時刻の情報を取得し、EVから取得される情報から走行速度および走行時間を把握する構成も可能である。

0111

図17は、消費履歴情報としてある区間の消費電力量を計算する場合の説明図である。
ある同一のEVについての充電器情報から、ある区間の移動の消費電力量を計算する例を示す。ある供給地点(1番目エントリの供給地点)での充電終了時刻に最も近い充電開始時刻を有する別の供給地点(2番目のエントリの供給地点)を、次の供給地点として特定している。

0112

すなわち、3つの黒丸で示す供給地点Qj(前回供給地点)のID、3つの△で示す次の供給地点Qj’(次回供給地点)のIDを特定している。また、供給地点Qjでの充電が終了した時刻(前回利用終了時刻)、供給地点Qj’での充電の開始時刻(次回利用開始時刻)、供給地点Qj’での充電を開始するときの充電量(次回開始充電量)、供給地点Qjでの充電が終了したときの充電量(前回終了充電量)を特定している。

0113

そして、前回終了充電量から次回開始充電量を減算することにより、供給地点Qjから供給地点Qj’への移動で消費した消費電力量を計算している。

0114

図18は、消費電力量を計算する他の例の説明図である。
図18の例では、情報装置(スマートフォン)から取得した情報を用いる。この情報は、ユーザを識別するID(EV_ID)と、GPS情報地点と、充電量とを表している。
この場合、ある地点での充電量を、次の地点での充電量から減算することで、消費電力量を計算している。GPS情報地点は、GPSにより取得した座標でもよいし、地図情報において当該座標に対応づけられた場所・施設等の名称でもよい。

0115

システムデータベース20は、上記の各管理部により取得される情報(外部情報と呼ぶ場合がある)を保持する。各管理部により取得される外部情報は、各管理部内のバッファで保持してもよい。バッファは例えばメモリ装置、ハードディスク装置、SSD装置、ハードウェア記憶装置である。また、システムデータベース20には、オペレーティングシステムや、情報処理プログラム情報処理に使用される各種のデータが格納されている。オペレーティングシステムは、情報処理装置101の全体的な動作を制御するためのコンピュータプログラムである。情報処理プログラムは、情報処理装置101が後述する情報処理の各機能を実現するためのコンピュータプログラムである。システムデータベース20は、例えばメモリ装置、ハードディスク装置、SSD装置、ハードウェア記憶装置である。

0116

モデル管理部31は、複数の学習データを用いて、EVの予測消費電力量を計算するモデル(予測モデル)を生成する。
ここで、学習データは、一例として、消費履歴情報(充電器情報)、気象情報、地理情報、車両情報、道路管制情報、情報装置(スマートフォン、カーナビなど)から取得した情報の全部または一部を用いて生成する。これらの情報は、地理情報管理部15、道路管制情報管理部16、充電器情報管理部17、気象情報管理部18、車両情報管理部19、情報装置201から取得する。

0117

モデル管理部31は、取得したこれらの情報の全部または一部を対応付けることで学習データを生成する。例えば、ある走行区間(供給地点間の区間)の消費電力量と、当該経路の走行日時の気象情報(温度など)と、ある走行区間の経路の地理情報(距離、勾配など)と、を対応づけて走行データを生成し、これを学習データとする。後述する走行状態管理部51で取得および管理する走行データを学習データとして利用してもよい。
ここで学習用に生成する走行データと、走行状態管理部51で管理する走行データは同じでも異なってもよい。

0118

図19は、学習データ(走行データ)の一例の説明図である。
学習データとしては、図19に示すように、例えば、履歴ID、消費電力量、距離、速度、走行時間、電池容量、エアコン運転有無、気温、車種のデータを含んでいる。
履歴IDは、学習用データを識別するための識別子である。

0119

消費電力量は、走行区間の走行に使用した電力量である。例えば前述の充電器情報(履歴情報)から取得できる。
距離は、走行した走行区間の距離である。
速度は走行の平均速度である。
走行時間は走行区間の走行に要した時間である。

0120

電池容量は、EVが搭載しているバッテリー容量(バッテリー総量とも呼ぶ)。
エアコン運転有無は、EVが走行中にエアコンをオンしていたか否かである。
気温は、走行時の気温を示す。
車種は、ユーザが登録したEVの種類を示す。

0121

ここに示した項目は一例に過ぎず、他の項目が存在してもよいし、図示の項目の一部が存在しなくてもよい。例えば、走行区間を特定する情報や、経路の勾配、湿度、電池残量などが学習データに含まれていてもよい。

0122

学習データに含まれる個々の項目は、EVの特徴量に対応する。
上述の例の場合、速度(平均速度)、距離、走行時間、消費電力量、エアコン運転有無等はEVの動作状況を表し、電池残量、電池の劣化度合い等はEVの特性を表し、気温や勾配等は、EVの走行環境を表す。

0123

EVが供給地点Qjから次の供給地点Qj’へ移動するのに使用した経路は、情報装置201と直接通信して取得した情報(GPS情報等)から特定すればよい。

0124

別の方法としてEVが使用した経路を、消費履歴情報と地理情報から推定することも可能である。あるEVにエネルギーを供給した供給地点Qj(例えば図11の供給地点Q1)と、当該EVに次にエネルギーを供給した供給地点Qj’(例えば図11の供給地点Q6)との間の移動に使用した経路を推定する場合、供給地点Qjから次の供給地点Qj’への最短移動経路最短経路)を、移動に使用した経路として推定してもよい。

0125

最短経路問題解く手法としては、一般的なダイクストラ法を始め、ベルマンフォード法、Gabow法、ワーシャル−フロイド法等を用いることができる。求めた経路は、例えば(Qj,Q4,…,Qj’)のような供給地点リストで表すことができる。

0126

上記の学習データの生成は一例に過ぎず、学習データを作成するために使用する情報の種類の組み合わせは任意に定めることができる。EVの車両情報及び当該EVが走行する日時の道路管制情報のうち、少なくとも一方をさらに用いて学習データを生成してもよい。学習データは、例えば過去一定期間の情報を用いて生成する。

0127

モデル管理部31は、複数の学習データを分類ルールに従って、複数のグループクラスタと呼んでもよい)に分類する。
分類ルールは、例えば、走行距離、走行時間、走行速度、電池残量、勾配情報、気温、車種などの少なくとも1つに基づく基準を有する。

0128

分類ルールは、モデルデータベース32に1つまたは複数格納されている。分類ルールは、オペレータの操作によって事前に作成され、モデルデータベース32に格納されている。
また、分類ルールは、オペレータの操作によって更新されてもよい。また、分類ルールは、後述する処理により作成または更新されてもよい。分類ルールの構造は、決定木クラスタモデルなど適宜選択することが可能である。

0129

図20は、分類ルールの一例の説明図である。
図20に示すこの分類ルールは、決定木の例である。
特徴量が割り当てられたノード(非末端ノード)301、302と、グループA、グループB、グループCが割り当てられた末端ノード303、304、305とを含む。ノード301、302には特徴量の条件(分岐条件)が設定されており、満たす分岐条件によって、下位のノードに分岐される。学習データは、このような構造によって最終的に末端ノード303〜305に対応するグループA、グループB、グループCのいずれかに分類される。

0130

例えば、学習データに含まれる走行速度(特徴量)の値が、40km/h未満であり、気温(特徴量)が20度未満であれば、学習データは、グループAに分類される。この例では、決定木のノードの特徴量は、走行速度と、気温のみであるが、他の項目(例えば勾配)が特徴量として選択されてもよい。また、決定木の深さは図の例では2であるが、深さは1でも3以上でもよい。

0131

後述するように各グループにはそれぞれ予測モデルが対応づけられる。
従って、決定木は、特徴量の複数の条件と、複数の予測モデルとを対応づけた分類ルールである。

0132

モデル管理部31は、分類ルールで分類された各グループに属する学習データに基づき、グループ毎に予測モデル(モデルパラメータ)を生成する。
また、モデル管理部31は、生成した予測モデルをモデルデータベース32に格納する。モデルデータベース32は、グループ毎の予測モデルを格納する。

0133

予測モデルの構築方法は、人工知能機械学習ブラックボックスモデリング物理モデルを定義するようなホワイトボックスモデリングなど、多くの手法がある。

0134

より具体的には、ブラックボックスモデリングは、対象の特性が不明の場合、回帰ニューラルネットワークサポートベクターマシンSVM)または統計などを用いて、モデルリングを行う方法である。

0135

また、ホワイトボックスモデリングは、対象の特性が分かっている場合に、物理モデルなどを定義して行うモデリングである。本実施形態では、一例として、複数のモデルの和による予測モデルを示す。この場合、予測モデルを構成する個々のモデルをサブモデルと呼んでもよい。予測モデルの型は、一般的に以下の式(1)で表すことができる。

0136

0137

ここで、^yiはi番目のモデルの予測値出力値)、βiはi番目のモデルの重み係数である。LPはモデルの個数である。^yは予測モデルの出力値であり、各サブモデル^yiより計算された消費電力量の重み付け合計和である。サブモデルの数は1つでもよい。サブモデルが示す消費電力量の予測値^yは、EVの走行時の区間消費電力量を含む値であり、その他にもサブモデルは、エアコンの消費電力量、ワイパーの消費電力量、カーナビの消費電力量、EVユーザが車内で充電するスマホの充電容量等を含んでもよい。

0138

サブモデルの例としては、回帰モデルスペックモデル、離散値モデルがある。
回帰モデル及びスペックモデルは、特徴量として連続値を扱う連続値モデルの一例である。
離散値モデルは、特徴量として離散値を扱う離散値モデルの一例である。
一例として、サブモデル^y1は回帰モデル、サブモデル^y2はスペックモデル、サブモデル^y3は離散値モデルである。

0139

サブモデルが重回帰モデルの場合、基本関数^y1=f(x)は、例えば、以下のように表される。

0140

0141

ここで、w0,w1,w2,w3,…,wnが、推定対象となるモデルパラメータである。x1,x2,x3…,xnは入力変数(特徴量)である。^y1は、出力変数である。なお、各入力変数の測定単位の差を吸収するために、出力変数とすべての入力変数を、平均値0、分散1に正規化してもよい(スケーリング)。
入力変数の一例としては、距離、所要時間、外気温などがある。これらは、学習データに含まれる項目である。
例えば、x1は距離、x2は所要時間、x3は外気温である。入力変数は、学習データに含まれる複数の項目から計算される別の値でもよい。例えば距離を所要時間で除算することにより得られる速度を、入力変数としてもよい。

0142

スペックモデルの場合、基本関数^y2=f(x)は、以下の式(3)のように表される。

0143

0144

式(3)において、wは推定対象となる係数または定数である。xはある特徴量である。^y2は、出力変数である。wは固定値(例えば1)でもよい。xは、学習データに含まれる項目の値でもよいし、(2)の回帰モデルの出力値^y1でもよい。スペックモデルで計算される消費電力量は、例えば車種や電池容量に依存する。

0145

(モデル^y2が走行による消費電力を表す場合の例)
特徴量xが距離(km)/電費(km/kWh)でもよい。この場合、電費は例えばカタログスペックの値でもよいし、推定すべき係数でもよい。
係数wが電費比(車種Aの電費/車種Bの電費)、特徴量xが車種Bの消費電力量(回帰モデルで求めた値)でもよい。電費比は推定すべき係数でもよい。この場合、モデルが車種Aと車種Bとが属するグループに対応するモデルであることが考えられる。

0146

係数wがバッテリーの劣化度合いであり、特徴量xが回帰モデルによる消費電力量であってもよい。
バッテリーの劣化度合いは、例えば、EVのバッテリーのSoH/平均SoHでもよいし、EVの累積走行距離/平均累積走行距離でもよい。SoH(State of Health)は、バッテリーの劣化度合いを表す指標である。

0147

係数wが、EVと荷物の総重量/EVの総重量(または平均総重量)であり、特徴量xが回帰モデルによる消費電力量であってもよい。
EVと荷物の総重量/車の総重量(または平均総重量)は、カタログ値に基づき決定してもよいし、学習により推定する係数でもよい。EVと荷物の総重量は、例えば、EVに許可された最大の人数と荷物を載せたときの重量である。

0148

(モデル^y2がエアコンによる消費電力を表す場合の例)
特徴量xがエアコン使用時間(h)であり、係数wは推定すべき係数であり、単位は、kWh/hである。
特徴量xが温度差(Δ℃)であり、係数wは推定すべき係数であり、単位はkWh/Δ℃でもよい。

0149

(^y2がワイパーによる消費電力を表す場合の例)
特徴量xがワイパー使用時間(h)であり、係数wは推定すべき係数であり、単位はkWh/hである。

0150

離散値モデルの場合、基本関数^y3=f(x)は、以下の式(4)のように表される。

0151

0152

例えば、一定の定数として、EVのエアコンの消費電力量=3(kWh)、またはスマートフォン充電量=1(kWh)がある。離散値モデルの場合、Cが推定すべき係数、又は定数(カタログスペックの値など)となる。

0153

Cの項目は、学習データに含まれる。離散値モデルによる消費電力量は、例えば走行以外で消費される電力量である。定数Cの項目は、特定の車種や季節路面状態に対応するモデルを生成することが考えられる。
特徴量が複数の値を持つ離散値の場合(例えば、特徴量を季節とした等)、一般的に公知であるダミー変数化を行うことで、2値の離散値と同じように扱うことができる。

0154

式(2)のモデルパラメータw、式(3)の係数wは、式(4)の定数Cは、式(1)に対して最尤法または最小二乗法など、公知の最適化アルゴリズムを適用することで求めればよい。

0155

モデル管理部31は、各モデル化手段の少なくとも1つを用いて予測モデルを生成する。
予測モデル^yはグループごとに生成する。生成した予測モデル^yは、モデルデータベース32に格納する。

0156

この場合において、グループ毎に予測モデルを構成する各サブモデルの種類が異なってもよい。
例えばグループAの予測モデルに含まれる離散化モデルは、エアコンの消費電力量であり、グループBの予測モデルに含まれる離散化モデルは、スマートフォン充電量でもよい。
なお少数しか学習データのないグループについては、回帰モデルについても転移学習を利用してもよい。

0157

図21は、モデル管理部の動作の一例のフローチャートである。
各グループについて図21に示すフローチャートにしたがって動作を行う。
対象となるグループについて予測モデルの構築方法の候補を1つまたは複数決定する(ステップS101)。
構築方法の例として、回帰モデルとスペックモデルと離散値モデルの合計を表すモデル、回帰モデルとスペックモデルの合計を表すモデル、ニューラルネットワークとスペックモデルと離散値モデルの合計を表すモデル等がある。個々のサブモデルの型をさらに変更することで、より多くの構築方法が考えられる。

0158

対象となるグループに属する学習データで新規の予測モデルを構築する(ステップS102)。
各構築方法で構築した予測モデルを仮モデルとしてモデルデータベース32に登録する(ステップS103)。

0159

対象となるグループの学習データを用いて各仮モデルを評価する(ステップS104)。
一例として、仮モデルの出力値と実際の値との誤差予測誤差)の総和により評価値モデル評価値)を計算する。最も評価の高い(モデル評価値が最も小さい)仮モデルを予測モデルとして選択する(ステップS105)。なお、選択されなかった仮モデルはモデルデータベース32から消去してもよい。

0160

ここで交差検証法を用いて各仮モデルを生成および評価してもよい。この場合、ステップS102では、対象となるグループに属する学習データをK個(交差数)に分割する。Kは2以上の整数である。そのうちの1つをテストデータとし、残りのK−1個を訓練データとする。訓練データを用いてモデルを構築する。ステップS105では、構築したモデルをテストデータを用いて評価する。K個の分割データをそれぞれテストデータとしてK回、モデルの生成とモデルの評価とを行い、それぞれ評価値(モデル評価値)を計算する。ステップS105では、モデル評価値の統計値(例えば平均値、中央値、分散、四分位、最大値最小値など)を計算する。統計値に基づき、各仮モデルのうち評価が最も高い仮モデルを、予測モデルとして選択する。

0161

この場合において、評価方法によって、評価が高いほど統計値が大きい場合、評価が高いほど統計値が低い場合がある。

0162

ここで仮モデルのモデル評価値として上記では仮モデルの出力値と実際の値との誤差の総和である例を示したが、これに限定されない。
例えば、以下の式(5)で評価してもよい。ここでは回帰式の例を示しているが、回帰モデルとスペックモデルの合計を用いる場合、下記式に、スペックモデルの実際の値と、推定値との差分を、学習データのサンプル数に応じて正規化した値を加算すればよい。

0163

また、モデル評価値の他の例として、平均二乗誤差(MSE:Mean Squared Error)、平均絶対誤差(MAE:Mean Absolute Error)、R2値(相関係数Rの2乗であり、決定係数と呼ばれることもある)、平均平方二乗誤差(RMSE:Root Mean Square Error)、平均平方二乗誤差率(RMSPE:Root Mean Square Percentage Error)などがある。

0164

消費電力量の実測値と予測値との誤差以外の要素も考慮したモデル評価値を定義してもよい。例えば、モデルのデータサイズに一定の係数を乗じ、上記した誤差の総和等の値に、当該乗算値を加算したものをモデル評価値としてもよい。モデルのデータサイズが大きいほど、モデルを用いた予測の演算に時間を要するため、サイズの小さいモデルが選択され易くすることで、演算時間および演算量の低減が期待できる。

0165

モデル管理部31は、前述したように予め与えられた分類ルールを用いる他、分類ルールを自動で生成することも可能である。分類ルールを自動で生成する場合は、下記の説明する方法で分類ルールを生成した後、上記した方法で、分類ルールを用いて予測モデルを構築する処理を行う。

0166

ここでは、分類ルールとして決定木の場合を示すが、これに限定されるものではない。分類ルールを自動で生成する場合、分類ルールの生成と予測モデルの構築とを同時に行う。予測モデルの予測誤差のばらつきを少なくする方向に決定木を繰り返し分割する。

0167

この場合において、ノードを分割とは、当該ノードに複数の子ノードを生成することである。例えばあるノード(親ノード)の分割数を2にするとは、当該ノードに2つの子ノードを生成することである。換言すると、親ノードに属するデータ群各子ノードに対応するデータ群に分割することを表している。

0168

この場合、親ノードに割り当てる特徴量と、特徴量の値による分岐の条件とを決定する必要がある。親ノードに割り当てる特徴量は学習データに存在する項目でもよいし、学習データにおける複数の項目を演算した項目でもよい。親ノードの分割数は3以上とすることも可能である。

0169

ここではあるノードを2つに分割することを繰り返すことで、分類ルール(決定木)を発展させる例を考える。
つまり、親グループを2つのグループ(左グループ、右グループ)に分割することで、分類ルールを成長させていく(決定木の深さを深くしていく)。親ノードにどの特徴量を割り当て、分岐の条件となる特徴量の値を決める際に、SDR(Standard Deviation Reduction:標準誤差減少量)を用いる。

0170

図22は、モデル管理部31の動作の例を示すフローチャートである。
まず分割数を決定する(ステップS201)。ここでは分割数を2とする。分割数は所定値でもよいし、分割対象となるノードに属する学習データの数や学習データに含まれる項目数に応じて決まる値でもよい。

0171

SDRが最大になるように、親ノードに割り当てる特徴量と、分岐の条件となる特徴量の値(特徴量の条件)とを決定する(ステップS202)。決定した特徴量の条件で、学習データを2つの子ノード(左子ノード(左グループ)、右子ノード(右グループ))に分割する。
SDRは、一例として以下の式(6)で表される。この例では特徴量として消費電力量を用いている。また、親ノードと子ノードに対して先に予測モデルを構築し、その予測値と実測値の誤差をSDRの特徴量としても構わない。

0172

0173

条件の候補となる特徴量の値を複数設定し、複数の候補で上記のSDRを計算する。この際、候補は、親ノードに属する消費電力量をソートし、各値すべてを候補としてもよい。
そして、最もSDRが大きい特徴量と、特徴量の条件との組を選択する。このようにして親ノードに2つの子ノードを仮生成する。なお、3つ以上に分割する場合も同様にして、SDRを計算できる。なお、3つの分割の場合、条件の候補となる特徴量の値は例えば2つ存在する。

0174

生成した決定木を用いて、学習データを複数のグループに分割し、前述した方法で予測モデルを生成し(ステップS203)、予測モデルの評価値(モデル評価値)を計算する。親ノードの予測モデルのモデル評価値と、各子ノードの予測モデルのモデル評価値とに基づき、決定木が分割条件を満たすかを判断する(ステップS204)。

0175

例えば、親ノードの予測モデルのモデル評価値が、2つの子ノードの予測モデルのモデル評価値の平均よりも大きければ(モデル評価値が小さいほど評価が高い場合)、当該決定木は分割条件を満たし、そうでなければ分割条件を満たさないと判断する。
そして、ステップS204の判断において、分割条件を満たす場合は(ステップS204;Yes)、親ノードの分割を確定し、仮生成した2つの子ノードを採択する(ステップS205)。

0176

次に処理を再びステップS202に移行し、各子ノードをそれぞれ親ノードとして上記と同様の処理を繰り返す。
なお、再びステップS202の処理を行うに際して、各子ノードに割り当てる候補となる特徴量を決める際は、上位ノード(親ノードを含む)に既に割り当てられた特徴量を除外してもよい。

0177

ステップS204の判断において、分割条件を満たさない場合は(ステップS204;No)、仮生成した子ノードを削除し(分割を中止し)、子ノードを仮生成する前の決定木に戻し(ステップS206)、処理を終了する。子ノードごとに再帰的に本処理が行われる結果、複数の決定木が特定され得る。この場合、例えば、これら複数の決定木の中から、決定木を最終的に選択する。例えば子ノードの予測誤差を表す評価値(ルール評価値)を計算する。例えば、予測誤差の平均、中央値、最大値などの統計値を計算する。

0178

そして、ルール評価値が最も小さい決定木を選択する。平均を計算する場合に、子ノード(グループ)に属するデータ数に応じて予測誤差に重みを乗じてもよい。また、子ノード(グループ)に属するEVの総バッテリー量(バッテリー容量のEV台数分の合計)を電費で除算した値が大きいグループほど、重みを小さくしてもよい(除算値が大きいほど電欠しにくいことを意味する)。また、予測誤差が閾値より大きい子ノードの個数をカウントし、当該個数が最も小さい決定木を選択してもよい。また子ノードの個数に一定の係数を乗じたものを、上記のように計算した統計値等の値に加算したものをルール評価値としてもよい。これにより子ノード数が少ない決定木が選ばれ易くなり、演算量および演算時間の低減を図ることができる。

0179

処理の終了条件として、上記の分割条件以外の条件を用いてもよい。例えば、決定木が予め定められた深さになったことを条件に処理を終了してもよい。また、SDRの最大値が閾値未満になったことを条件に処理を終了してもよい。

0180

モデル管理部31は、生成した各予測モデルと分類ルールをモデルデータベース32で管理する。モデル管理部31は、各予測モデルのモデルIDと、各予測モデルで使用する特徴量の係数とをモデル管理テーブルで管理してもよい。

0181

図23は、モデル管理テーブルの一例の説明図である。
消費電力量および電池容量等の特徴量(入力変数)ごとに、使用する係数の値が示されている。値が0の特徴量は、使用されないことを意味する。また、分類ルールは、一般的な木構造実装する形式図20参照)でモデルデータベース32に保持してもよいし、プログラムの形で保持してもよい。また、モデル管理部31は、モデルデータベース32に各予測モデルのプログラムコード(予測モデルを構成する関数のプログラムコード)を保持してもよい。

0182

予測部41は、予測モデルと、EVの予測用データとを用いて、予測対象の走行区間におけるEVの消費電力量を予測する。予測用データは、予測モデルの各サブモデルで使用する項目を含むデータである。
ただし、サブモデルで使用する項目が、他のサブモデルの出力値である場合もある。予測対象の走行区間は、例えば、次の充電候補となる供給地点までの区間である。

0183

走行状態管理部51は、走行中のEVの各走行区間の走行状態を管理する。また、走行完了後のEV(目的ICを出たEV)の実績を管理する。走行状態管理部51は、走行中のEVについて、充電を行った供給地点間の走行区間の走行データを取得し、走行管理データベース52で管理する。
走行データは、各管理部15〜19やEVナビ利用登録部13で取得されるデータに基づき生成される。

0184

図24は、高速道路における走行管理データベースの一例の説明図である。
走行管理データベース52は、例えば、各EVについて、1回目充電地点と、2回目充電地点と、各種変数とを管理する。3回以上充電を行った場合は、1回目充電地点の列に2回目の充電地点の値が、2回目の充電地点の列に3回目の充電池点の値が入る。4回以上の充電を行った場合も同様の方法で値が更新されつつ、入れられる。

0185

時間は走行区間の走行に要した時間、消費電力量は、走行区間の走行で使用した消費電力量(実績値)であり、距離は、走行区間の距離である。上り坂は、走行区間において一定値以上の勾配があった経路の長さである。下り坂は、走行区間において一定値未満の勾配があった経路の長さである(負の値で表現している)。

0186

ここで示した変数は一例に過ぎず、様々な種類の変数が可能である。例えば、総充電量として、2箇所の充電の合計充電量を追加してもよい。走行状態管理部51は、走行完了後のEVについて、各走行区間で予測した消費電力量を、当該EVの走行データに追加してもよい。また、1回目充電地点と2回目充電地点は、消費電力量を求めたい任意の2地点でも構わない。任意の2地点は、例えば、トラフィックカウンタ(TC)間やインターチェンジ間、インターチェンジと給電地点との間等、複数の組み合わせも考えられる。当該走行データを利用して分類ルールまたは予測モデルまたはこれらの両方を更新してもよい。

0187

仮想EV管理部61は、高速道路を利用するEVのうち、本EV向け情報提供システムを利用していないEV(外部EV)を仮想的に設定した仮想EV(=第3移動体)を生成し、仮想EVの走行計画を作成する。
したがって、実際に情報処理システム100のサービスを利用していない外部EVが充電装置において、充電を行ったとしても、情報処理システム100のサービスを利用しているEVの走行計画への影響を低減する走行計画を作成することができるのである。

0188

また、仮想EV管理部61は、作成した走行計画を更新してもよい。外部EVの具体例としては、EV向け情報提供システムに登録していないEVや、EV向け情報提供システムに登録していてもEV向け情報提供システムのサービスを利用していないEV、これからEV向け情報提供システムを利用すると考えられるEV等が挙げられる。

0189

図25は、仮想EV管理部の動作例のフローチャートである。
本動作は、例えば、一定時間行ってもよい。
仮想EV管理部61は、仮想EVを生成するか否かを判断し、仮想EVを生成する場合には、生成する仮想EVの台数を決定する(ステップS301)。
仮想EV管理部61は、仮想EVの生成条件成立した場合は、仮想EVを生成すると判断し、それ以外の場合は、作成しないと判断する。

0190

例えば、仮想EVの生成条件として、一定時間毎に作成することを決定してもよいし、外部(オペレータ等)から指定された時刻になったら、仮想EVを生成することを決定してもよい。
あるいはランダムに決定した時刻で仮想EVを生成することを決定してもよい。

0191

この場合において、仮想EVを生成する台数は、所定台数(例えば、充電装置毎に1台)でもよいし、外部(オペレータ等)から指定された台数でもよいし、ランダムに決めた台数でもよいし、休日曜日時間帯を考慮して予め設定した台数としてもよい。

0192

また、後述する充電計画部71が特定の時間帯を対象に充電計画(エネルギー供給計画)を立案する場合に、仮想EVを生成する時刻を、当該時間帯内に制限してもよい。

0193

また、高速道路の交通状況に応じて仮想EVを生成するか否か、または仮想EVを生成する台数を決定してもよい。例えば、EV向け情報提供システムを利用して走行中のEVの台数と、道路管制情報から把握される走行中のEVの台数とに基づき決定する。

0194

例えば、EV向け情報提供システム利用中のEVの台数と、道路管制情報から把握される走行中のEVの台数(実際に走行しているEVの台数の推定値)との比率が閾値未満の場合に、仮想EVを生成することを決定する。作成する台数は、これらの台数の差分に応じて決定する。差分が大きいほど、台数を大きくする。一例として差分と同じ台数だけ仮想EVを生成する。

0195

逆に、当該比率が、別の閾値以上の場合は、仮想EVを所定台数(例えば1台)または当該差分に応じた台数だけ削除してもよい。

0196

また、各供給地点の充電器の利用率(供給地点に複数の充電器がある場合は複数の充電器の利用率の平均)やICなどの各流入出地点の利用率、または供給地点間の充電器の利用率の平均に基づき、仮想EVを生成するか否か、または仮想EVを生成する台数を決定してもよい。

0197

充電器の利用率は、例えば、基準時刻から現在時刻までの時間のうち、充電器が使用された時間の比率である。
この場合において、利用率は一定時間単位(例えば1時間単位)で計算してもよい。当該利用率が大きいほど、高速道路または供給地点が混雑しているといえる。一例として、利用率または平均が閾値以上になった場合に、仮想EVを作成することを決定する。利用率またはその平均が大きいほど、作成する仮想EVの台数を大きくしてもよい。

0198

また、充電計画部71による推奨が成功した確率(推奨成功率)が閾値未満になったかに応じて、仮想EVを生成するか否か、または仮想EVを生成する台数を決定してもよい。
例えば、推奨成功率が閾値未満になった場合に、仮想EVを生成することを決定する。推奨成功率が小さいほど、作成する仮想EVの台数を大きくしてもよい。推奨成功率は時間帯ごとに計算してもよい。ここで推奨が成功するとは、ユーザに推奨した供給地点で実際にユーザが充電したことである。充電の時間を指定した場合は、当該指定した時間、若しくはそれにマージンを含めた時間で充電を行ったことを成功の要件としてもよい。

0199

ステップS301の判断において、仮想EVを生成しないことを決定した場合には(ステップS301;No)、処理を終了する。
ステップS301の判断において、仮想EVを生成することを決定した場合は(ステップS301;Yes)、作成する台数分の仮想EVのID(仮想EV_ID)を発行する(ステップS302)。
これにより、仮想EVが生成される。仮想EV_IDは、ユーザ登録済みのEVのID及び他の仮想EVと重複しない限り何でもよい。

0200

続いて、仮想EV管理部61は、生成した仮想EVごとに、出発時刻出発日時)、出発地(出発IC)、目的地(目的IC)、出発時の電池残量等を決定する(ステップS303)。
ここで、出発時刻は、例えば、出発ICに到着する時刻(すなわち出発ICから高速道路に入る時刻)である。ここで挙げた項目は一例であり、車種、走行速度(平均走行速度)、エアコンの使用状況(オン/オフ、暖房冷房設定温度、風量等)、累積走行距離、タイヤタイプ、総重量、仮想EVが目的地まで走行するのに使用する経路、充電箇所、充電開始時刻、充電量、充電終了時刻、休憩箇所、休憩開始時間、休憩時間など、様々な項目が考えられる。

0201

そして、仮想EV管理部61は、ステップS303で決定した値を、ステップS302で発行した仮想EV_IDに関連づけることにより、仮想EVの走行計画を生成する(ステップS304)。

0202

図26は、仮想EVの1台分の走行計画の一例の説明図である。
図26においては、基本的な項目のみ示すが、その他、様々な項目を走行計画に含めることが可能である。

0203

仮想EV管理部61は、作成した仮想EVの走行計画を仮想EV_データベース62に格納する。
この仮想EV_データベース62には、仮想EVが生成されるごとに、作成された仮想EVの走行計画が格納される。
走行計画を作成された仮想EVはその後、その走行計画で目的地まで上記の走行速度で移動するものとして扱われる。

0204

仮想EVの出発時刻は、現在時刻でも、過去の時刻でも、未来の時刻でもよい。現在時刻の場合は、出発地に当該仮想EVが位置しており、その後の仮想EVの移動を模擬してもよい。
仮想EVの出発時刻が過去の時刻の場合は、出発時刻から現在時刻まで移動を模擬し、その位置に仮想EVが存在するとして、その後の動作を模擬してもよい。
また、後述のように仮想EVの充電計画が作成された場合は、その充電計画にも従うとして動作を模擬する。また、仮想EVの位置を先に決定し、その後で出発時刻を決めても良い。
また、仮想EVの出発時刻が未来の時刻が場合は、未来の時刻が到来したときに出発位置に仮想EVが存在すると扱えばよい。

0205

仮想EVを発生させる区間を決め、その区間に等間隔に仮想EVを配置してもよい。ここで、区間としては、高速道路全体でもよいし、EV向け情報提供システムに利用登録しているEVの出発地と目的地との区間でもよいし、供給地点(例えば、充電装置設置地点)間の区間でもよい)。
また、仮想EVを生成するか否かの判断を区間毎に行ってもよい。例えば、交通状況を区間毎に調べ、区間毎に仮想EVを生成するかを判断する。仮想EVを生成することを決定した区間に仮想EVを配置する。すなわち、当該区間内に仮想EVが配置するように出発時刻、出発地、目的地等を決定する(あるいは出発時刻を省略してもよい)。
また、仮想EVを生成する区間をランダムに決めるようにすることも可能である。

0206

仮想EVを供給地点に配置するようにすることも可能である。
例えば、供給地点毎に、供給地点(充電器)の利用率またはその平均に基づき、仮想EVを生成するか否かの判断を行えばよい。そして、利用率またはその平均が閾値以上の場合、その供給地点に仮想EVを配置すればよい。
また、出発時刻は、配置した仮想EVの位置と時刻に整合するように決めればよい(あるいは出発時刻を省略してもよい)。

0207

図27は、仮想EVの配置例の説明図である。
図27(A)に、EV向け情報提供システムに利用登録しているEV(システム登録EV)が走行している道路を示す。
この場合において、供給地点K、L、M、Nが、高速道路に配置されており、これらの地点K〜Nは、充電器が配置されたSA/PAである。

0208

以下の説明においては、二つの供給地点XとYの区間を、区間XYと記載するものとする。
区間KLと、区間LMにそれぞれ1台のEV402、403が走行している。供給地点Kに1台のEV401、供給地点Mに2台のEV404、405、供給地点Nに1台のEV406が滞在しているものとする(これらのEVの滞在目的については、充電、休憩、買い物等のいずれの目的でもかまわない)。

0209

そして、区間LMにインターチェンジIC01が存在し、供給地点Nより後にインターチェンジIC02が配置されている。
図27(B)に図27(A) の道路に仮想EVを配置した例を示す。
図27(B)の例では、インターチェンジIC01を出発地として仮想EV411が配置されている。また、区間MNに仮想EV412が配置されている。さらに供給地点Nに仮想EV413が配置されている。

0210

図27(A)および図27(B)の例において、実際には、システム登録EV以外の外部EVが走行している可能性があるが、当該外部EVは本システムの管理対象外であり、図示は省略している。
そして、仮想EVは、この外部EVを模擬したものに相当する。

0211

以下、ステップS303における仮想EVの走行計画を作成する処理について詳細に説明する。

0212

[第1の例]
例えば、走行計画を作成する日(当日)に関連する期間を特定し、特定した期間の複数台のEV(EV向け情報提供システムに登録しているEV(システム登録EV))の走行履歴を利用して、仮想EVの走行計画を作成する。

0213

簡単な方法の例として、例えば当日が日曜日であれば、期間として過去のある月(先月でもよいし、1年前の同じ月でもよいし、その他の月でもよい)の各日曜日を指定し、当該期間におけるシステム登録EVの走行履歴中から乱数等で1台の走行履歴を選択する。
そして、選択した走行履歴から、走行計画に必要な項目を抽出し、抽出した項目の値を利用して仮想EVの走行計画を作成する。

0214

図28は、第1の例における走行計画の作成の具体例の説明図である。
図28の上部には、走行履歴から選択した過去のEVの走行履歴が示されており、図28の下部には、過去のEVの走行履歴に基づいて作成した仮想EVの走行計画を示している。
図28の例においては、作成した仮想EVの走行計画は、走行計画の項目のうち、出発時刻における出発日以外の項目は、過去のEVの走行履歴の値と同じとしている(出発の年月と時分秒も同じである)。
すなわち、過去のEVの走行履歴の出発日は“DD1”であるが、仮想EVの走行計画では出発日は“DD1”より後の日付の“DD2”となっている点が異なっている。

0215

ここでは1台の過去のEVの走行履歴を利用したが、複数台のEVの走行履歴を統合してもよい。例えば、出発時刻のうち時分秒は、過去の複数台のEVの平均値等の統計値を用いる。また、出発地と目的地は、複数台のEVの最頻値等の統計値でもよい。この際、出発地と目的地を別々に決めてもよいし、出発地と目的地を1セットとして、最頻値等の統計値を求めてもよい。また、車種として、複数台のEVの最頻値等の統計値を用いてもよい。

0216

ステップS301で決定する仮想EVの台数に関して、上述したように、特定した期間における1日の台数の平均値等の統計値に基づき、作成する仮想EVの台数を決定してもよい。例えば、当該平均値と、道路管制情報から把握される上記期間に走行中のEVの台数の1日の平均との差分または差分に応じた台数を、作成する仮想EVの台数としてもよい。

0217

[第2の例]
走行計画に含める各項目(出発時刻、出発地、目的地、出発地点における電池残量等)について、各項目が取り得る複数の属性の確率を保持しておく。当該確率に基づき、作成する走行計画に含める各項目の値を決定する。

0218

図29は、第2の例における走行計画の作成の具体例の説明図である。
本例における出発地(出発IC)を決定する例を示す。
図29(A)は、高速道路に設けられた複数のIC(属性)について、確率が保持されたテーブル(確率テーブル)の例を示している。
この確率テーブルは、仮想EV_DV62に保持されている。なお、インターチェンジICは、一般のICでも、スマートICでもよい。図の例では、インターチェンジIC01の確率は0.42、インターチェンジIC02の確率は0.55である。これらの確率でそれぞれのインターチェンジICが選択されるように、乱数等を用いて、出発インターチェンジICを決定する。ここでは出発地の場合を示したが、他の項目ついても同様の確率テーブルを用意すればよい。

0219

また確率テーブルに保持している確率は一例であり、例えば、各属性が実際に過去に選択された頻度の値をテーブルに保持しても良い。この場合、各頻度の値の大きさに応じた確率で、各属性が選択されるようにすればよい。なお、ここでは出発地の例を示したが、出発地と目的地の組について同様に確率テーブルで確率を保持しても良い。

0220

図29(A)では項目が取り得る値(IC01、IC02等)は離散値であったが、項目が取り得る値が連続値である場合は、確率分布を用いてもよい。例えば、用いる確率分布としては、正規分布が挙げられる。例えば、項目として走行速度(平均走行速度)を考える。

0221

図29(B)に横軸を走行速度、縦軸を確率とする正規分布の例を示す。このような正規分布のパラメータ(平均値と標準偏差)を予め仮想EV_データベースに保持しておく。当該正規分布に従った確率で選択されるように走行速度を決定する。

0222

より詳細には、正規分布の走行速度の範囲を一定の間隔で区切って、区間毎の代表速度を求めておく。正規分布で選択された走行速度が属する区間を特定し、特定した区間の代表速度を、仮想EVの走行速度として決定する。

0223

上述した確率テーブルや確率分布等の確率情報は、過去の期間の走行履歴すべてを対象に生成してもよいし、日時別、曜日別、月別、時分秒別、休日/平日別など、任意の時間種別で生成してもよい。

0224

この場合、該当する時間種別の確率テーブルまたは確率分布を利用して、項目(例えば出発地、走行速度等)の値を決定すればよい。また、ステップS301で仮想EVの台数を先に決定するのではなく、道路管制情報やETC2.0における流入出の発生確率に従い、仮想EVのIDを発行してもよい。

0225

図30は、各インターチェンジの確率情報を生成する処理の一例のフローチャートである。
ここでは各インターチェンジICが出発インターチェンジICとして用いられる頻度または確率または確率分布を表す確率情報を生成する例を示している。しかしながら、その他の項目も同様の方法で確率情報を生成可能である。

0226

例えば、複数のインターチェンジICに一時的に1から始まるインデックスj(jの最大値は、対象の複数のインターチェンジICの個数に一致する)を振る(ステップS401)。

0227

まずパラメータj=1のインターチェンジICを特定し、当該パラメータj=1に相当するインターチェンジICに対応する過去の走行履歴のうち、処理に必要なデータ(対象データ)を取得する(ステップS402)。

0228

ここでは、少なくとも出発インターチェンジICと日時に関する情報を取得する。
続いて、対象とする時間種別の各属性に1から始まるインデックスiを付与する(ステップS403)。

0229

例えば、時間種別が曜日であれば、各属性は日曜日〜土曜日であり、日曜日に1、月曜日に2、火曜日に3を付与などする。まず、対象データから、パラメータi=1に関するデータを抽出し(同S404)、抽出したデータに基づき、当該パラメータj=1のインターチェンジICが出発インターチェンジICとして用いられる頻度または確率または確率分布を計算する(ステップS405)。

0230

パラメータi=2以降の曜日についても同様にして、頻度または確率を計算する(ステップS404、S405)。
これにより、例えば時間種別が曜日であれば、日曜日から土曜日までの各曜日の頻度または確率または確率分布を表す確率情報が得られる。得られた確率情報を仮想EV_データベース62に格納する(ステップS406)。
パラメータj=2以降のインターチェンジICについても同様の処理を繰り返す(ステップS402〜S406)。これにより各インターチェンジICについて曜日別の確率情報が得られる。

0231

上述の説明では、曜日別に各インターチェンジICの確率情報を生成したが、車種毎かつ曜日別に各ICの確率情報を算出してもよいし、その他の項目をさらに追加して、確率情報を算出してもよい。

0232

また、時間種別として曜日を扱ったが、各日(1〜31日)でもよいし、各月(1〜12月)でもよいし、各時刻(0時〜23時)でもよいし、・昼・晩・深夜といった時間帯でもよい。

0233

また、各インターチェンジICが出発インターチェンジICとして選択される確率等を示したが、その他の項目の確率等についても同様にして計算できることは前述したとおりである。

0234

充電計画部71は、システム登録EVの走行状態と、システム登録EVの走行計画と、仮想EVの走行計画とに基づき、本EV向け情報提供システムを利用して走行中のEV(システム登録EV)と仮想EVとの充電計画(エネルギー供給計画)を作成する。充電計画の作成に当たっては、システム登録EVが通知した利用登録のデータと、仮想EVの走行計画とを用いる。

0235

また、システム登録EVが出発ICに入ってからの消費電力履歴充電履歴)や、システム登録EVの現在の走行状態(現在位置、電池残量等)を利用してもよい。

0236

また、リアルタイムに得られる外部の情報(例えば道路管制情報、充電器情報)等を利用してもよい。充電計画は、例えば、EVについて、現在の電池残量で到達可能な供給地点の情報、当該到達可能な供給地点の混雑状況待ち時間が長いか短いか)等を示した情報である。
システム登録EVが使用する経路は、情報装置201から通知されてもよいし、本装置が出発地と、目的地とから推定してもよい。推定には、前述した最短経路を推定する方法などが挙げられる。

0237

仮想EVに対しては、充電計画の推奨ができないため、まず仮想EVの充電計画を作成し、次に、仮想EVが充電計画通りの供給地点で充電すると仮定した上でシステム登録EVの充電計画を作成する。
この場合において、システム登録EVが推奨通りに充電しない場合を考慮して、仮想EVとシステム登録EVと、を同一に扱って、充電計画を立案してもよい。

0238

システム登録EVに関して、出発時刻の早いシステム登録EVの順に充電計画を作成すればよい。新たにシステム登録EVまたは新たに仮想EVが追加された場合は、追加されたシステム登録EVまたは仮想EVに対して充電計画を作成し、それ以前に作成したシステム登録EVおよび仮想EVの充電計画については更新してもよいし、そのまま維持してもよいし、新たにシステム登録EVまたは仮想EVが追加されるごとに、すべての充電計画を再作成(更新)してもよい。

0239

図31は、EVについて充電計画を作成するために、EVが到達可能な地点を特定する処理の説明図である。
この場合において、対象となるEVは、システム登録EVまたは仮想EVである。

0240

図31においては、供給地点A、B、C、D、E、F、G(以下、地点A〜G)が、高速道路に配置されているものとする。
これらの地点A〜Gは、EVの目的地(目的IC)までのある経路に沿って配置された充電可能なSA/PAである。

0241

そして、対象となるEVは地点Aで充電を行い、現在地点B〜Cの間の位置を走行しているものとする。

0242

以下の説明においても、2つの供給地点XとYの区間を、区間XYと記載するものとする。
充電計画部71は、区間CD、区間DE、区間EF、区間FGの消費電力量を計算し、供給地点C、D、E、F、GにおけるEVの電池残量(ここではSoC(State of Charge))を計算する。

0243

充電計画部71は、EVの現在位置および電池残量を把握している。
この場合において、現在位置は、例えば、情報装置とリアルタイムの通信により取得する情報(GPS情報等)から判断すればよい。

0244

また、現在の電池残量は前回充電を行った供給地点から現在の位置までの距離等の変数と、予測モデルとを用いて現在の位置までの消費電力量を計算し、前回の充電後の電池残量から当該消費電力量を減算してもよい。あるいは、EVのスペックデータである電費の情報を用いて消費電力量を計算し、前回の充電後の電池残量から当該消費電力量を減算してもよい。

0245

地点Cにおける電池残量は、現在の電池残量から、現在位置から地点Cまでの走行の消費電力量を減算することで算出すればよい。消費電力量は、現在位置から地点Cまでの距離等の変数と、予測モデルとに基づき計算すればよい(EVのスペックデータである電費の情報を用いて消費電力量を計算し、前回の充電後の電池残量から当該消費電力量を減算してもよい。以下同様)。
予測モデルが走行速度等を変数として含む場合、例えば、トラフィックカウンタ情報が示す区間CD間の速度など、外部から得られる情報を利用すればよい。

0246

地点Dにおける電池残量は、地点Cの計算した電池残量から、区間CDの走行の消費電力量^ycdを減算することで算出すればよい。区間CDの走行の消費電力量^ycdは、地点Cから地点Dまでの距離等の変数と、予測モデルとに基づき計算すればよい。

0247

同様にして、区間DEの走行の消費電力量^ydeを計算し、地点Dの電池残量から消費電力量^ydeを減算して、地点Eの電池残量を算出する。また、区間EFの走行の消費電力量^yefを計算し、地点Eの電池残量から消費電力量^yefを減算して、地点Fの電池残量を算出する。

0248

また、区間FGの走行の消費電力量^yfgを計算し、地点Fの電池残量から消費電力量^yfgを減算して、地点Gの電池残量を算出する。地点Gより後の地点についても、同様にして電池残量を算出する。

0249

算出される電池残量が一定値未満になる場合は、その地点へ現在の電池残量では到達できないと判断する。それより前の地点を、到達可能な範囲内の地点として特定する。例えば、地点Gの後、地点Hについて電池残量を計算し、地点H(図示せず)に対して計算した電池残量が一定値未満になったとする。この場合は、地点C〜Gまでを、特定する(以下の説明ではこの場合を想定する)。

0250

充電計画部71は、上記の方法に基づき、仮想EVおよびシステム登録EVのうち、まず各仮想EVの充電計画を作成する。まず仮想EVの到達可能な複数の地点を特定し、特定した地点における電池残量の分布に基づき、EVの充電地点を決定する。一例として、特定した複数の地点のうち、電池残量が閾値未満になった後の最初に位置する地点を充電地点とする。

0251

例えば、閾値がSOC=30の場合、SOCが30未満になった後の最初の地点は、地点Eである。
よって、この場合、地点Eを充電地点に決定する。充電計画部7
1は、仮想EVはこの地点で充電すると決定し、仮想EVが充電地点に到着する時刻を計算する(例えば、仮想EVの走行速度と充電地点までの距離から計算)。

0252

仮想EVが最早利用可能時刻(到着時刻以降で最も早く利用出来る時刻)から一定時間、この地点の充電器を利用すると仮定し、仮想EVの充電を計画し、仮想EVの走行計画に充電スケジュールを追加する。
この場合において、到着時刻に応じた時刻(到着時刻でもよいし、到着時刻の5分後などでもよい)に仮想EVが割り当てられていない充電器が存在すれば、到着時刻が最早利用可能時刻に一致すると判断してもよい。

0253

また、到着時刻にすべての充電装置(充電器)が割当済みであれば、その後に最初に充電器が空いた空き時刻に時刻(空いた時刻でもよいし、空いた時刻の5分後などでもよい)を最早利用可能時刻としてもよい。充電時間は電池残量に拘わらず、所定時間行うとするが、電池残量が少ないほど大きくなるように充電時間を決定してもよい。
そして、充電後のSOCは、充電時間に応じた電力量を、充電開始時の電池残量に加算することで算出すればよい。

0254

仮想EVの充電地点を決定する他の方法として、充電計画部71は、電池残量が閾値未満になった後の地点を候補地点として決定し、候補地点の中から充電地点を決定してもよい。
例えば、閾値がSOC=30であれば、候補地点は、地点E、F、Gとなる。

0255

この場合において、電池残量が、下限値以上であることを候補地点の要件として追加してもよい。
例えば、下限値がSOC=18であれば、候補地点は、地点E、Fとなる。そして、複数の候補地点から充電地点を選択する。選択の方法は、ランダムでもよい。または、候補地点の混雑状況または周囲の交通状況(渋滞の有無等)に基づき、選択を行ってもよい。

0256

例えば、混雑状況として、各候補地点の充電器の利用率がある。候補地点に複数の充電器があるときは、例えば当日の複数の充電器の利用率の平均を用いればよい。利用率は、一例として、前述した方法で、図16の充電器情報から算出すればよい。複数の候補地点のうち最も利用率が低い補地点または利用率が閾値未満の候補点を、充電地点に決定する。

0257

また、周囲の交通状況を用いた例として、各候補点に至る前の区間の交通量を比較し、交通量が最も少ない候補地点を、充電地点に決定してもよい。

0258

そして、充電計画部71は、すべての仮想EVについて充電スケジュールを決定する。これにより各供給地点について充電器ごとに仮想EVの充電計画を含むデータ(全体充電計画データ)を作成する。

0259

この全体充電計画データは、将来において、各供給地点にどれくらいの外部EVがどの時間に充電を行うために到来するのかの予測として用いることができる。
また、全体充電計画データには、後述するようにシステム登録EVの充電計画も追加される。充電計画部71は全体充電計画データを充電計画データベース72に格納する。

0260

充電計画データベース72は、全体充電計画データを保持する。充電計画データベース72は、例えばメモリ装置、ハードディスク装置、SSD装置など、ハードウェア記憶装置で実現される。

0261

図32は、仮想EVのみの充電計画を含む全体充電計画データの一例を説明する図である。
図32の全体充電計画データは、グラフィカルデータの形態を有するが、テーブル形式リスト形式など、他の形式で構成してもよい。

0262

また、この全体充電計画データを、表示装置を介して、オペレータに表示してもよい。横軸に供給地点E〜Hが示されている(その他の供給地点の図示は省略している)、縦軸は時間を表す。各供給地点に対して、当該仮想EVを表す矩形斜線が施された矩形)が時間軸方向に沿って配置されている。仮想EVを表す矩形のシンボルの縦の長さは、仮想EVが充電を行う時間(開始時刻と終了時刻)を表している。

0263

また、矩形のシンボルの底辺の位置は充電の開始時刻、上辺の位置は充電の終了時刻を表している。例えば供給地点Fでは、仮想EV2、仮想EV3、仮想EV4、仮想EV5の順で充電を行うことが示されている。

0264

つまり、図32の例の場合、仮想EV2〜仮想EV5のそれぞれの充電の開始時刻に、実際に外部EVが供給地点Fに到来して充電を行うことが予測されている。

0265

図32の例では、各仮想EV1〜5についてそれぞれ2回分の供給地点が決定されている。図32の例では各供給地点の充電器は一つであるが、複数の充電器が存在する場合は、充電器ごとに仮想EVの矩形を時間軸に沿って配置すればよい。

0266

そして、充電計画部71は、充電計画データベース72の全体充電計画データを用いることで、システム登録EVに対して、待ち時間が少なくて済む供給地点を決定する。すなわち、全体充電計画データに示される仮想EVの充電スケジュールを制約条件として(すなわち仮想EVの充電スケジュールを変更しないで)、システム登録EVの充電スケジュールを作成する。

0267

充電計画部71は、システム登録EVについても、上記と同様にして到着可能な範囲内の地点から、充電の候補地点を特定する。充電の候補地点の特定方法は、仮想EVの場合と同じ方法を用いればよい。例えば、電池残量が閾値未満になった後の地点を候補地点として決定する。

0268

具体的には、閾値がSOC=30であれば、候補地点は、地点E、F、Gとなる。電池残量が、下限値以上であることを候補地点の要件としてもよい。例えば、下限値がSOC=18であれば、候補地点は、地点E、Fとなる。そして、複数の候補地点から推奨する充電地点(推奨地点)を選択する。

0269

一例として、充電計画部71は、複数の候補地点のうち、待ち時間が最も少ないまたは閾値未満の供給地点を、充電地点とする。
そして、充電計画部71は、各候補地点への到着予測時刻を計算する。
到着予測時刻またはそれに応じた時刻から、充電器が空いていればシステム登録EVは充電可能であるとする。

0270

この条件の下で、最も待ち時間が少ないまたは閾値未満の供給地点を決定する。システム登録EVの候補地点がE、Fであるとし、システム登録EVの候補地点E、Fの到着予測時刻と、全体充電計画データから、待ち時間が少ないのは候補地点Eであると決定したとする。

0271

この場合、候補地点Eを推奨地点として決定する。充電時間長は所定時間長でもよいし、電池残量が少ないほど大きくなるように充電時間を決定してもよいし、ユーザが充電量を指定した場合は、当該指定された充電量の充電に必要な時間でもよい。
充電後のSOCは、充電時間に応じた電力量を、充電開始時の電池残量に加算することで算出すればよい。あるいはユーザが充電時間長を決定してもよい。
充電計画部71は、決定したシステム登録EVの充電時間の予測データを、システム登録EVの充電計画として、全体充電計画データに追加する。

0272

図33は、システム登録EVの追加後のデータ例を説明する図である。
図33に示すように、システム登録EV(図のEV11)の充電計画が供給地点Eに追加されている。システム登録EVに決定された時間が、当該システム登録EVを表す白抜きの矩形で表されている。また上記と同様の処理を繰り返し行うことで、システム登録EV11について、次の供給地点Gが推奨地点として決定され、供給地点Gに対しても充電計画が追加されている。

0273

充電計画部71は、システム登録EVに対して決定した推奨地点(図33の例では2回分の供給地点)と、推奨地点での充電時間(開始時刻および終了時刻)等を示す推奨データを、通信部11を介して、ユーザの情報装置201に送信する。

0274

図34は、システム登録EVに送信する推奨データの一例を説明する図である。
推奨データには、当該推奨地点の到着予測時刻や、推奨地点での充電開始までの待ち時間に関する情報(○分待ち、待ち時間無しなど)を含めてもよい。ここでは推奨地点を2回分(次の供給地点と、さらにその次の供給地点)示したが、1回分のみ(次の供給地点のみ)でもよい。

0275

充電計画部71は、他のシステム登録EVについても同様にして推奨地点を決定する。
この際も、最新の全体充電計画データに基づき、仮想EVのみならず、システム登録EVについても推奨した供給地点で充電を行うと仮定し、これらを制約条件として、当該他のシステム登録EVの推奨地点を決定する。このようにして仮想EVおよび他のシステム登録EVについて充電を計画することで、システム登録EVについて待ち時間がない、あるいは、少ない供給地点の推奨が可能となる。

0276

上述した図32及び図33を用いた説明では、仮想EVの充電計画を先に行ったが、前述したように仮想EVとシステム登録EVを区別することなく、充電計画の順序を決定してもよい。
この場合において、例えば、出発時刻の早い順に充電計画を行ってもよいし、ランダムに順番を決定してもよい。また、特許第5364768号で記載されている方法のように、ピークとなる待ち時間や負荷が最少となるように、山崩し法等や他の数理最適化手法活用してシステム登録EVと仮想EVを併せて全体最適となるように計画を策定する方法も可能である。

0277

また、ユーザに推奨した推奨地点に対してユーザが同意をした場合に、当該推奨地点をユーザに対して予約してもよい。例えば、ユーザの情報を含む予約情報を推奨地点の充電施設(充電器)の予約システム(図示せず)に送信する。予約システムでは、当該ユーザに対して予約情報に基づき予約する。これにより推奨地点では、当該予約の時間がユーザに対して確保される。よってユーザは、予定した時間でEVを充電することができる。なお、ユーザの同意は、情報装置201にユーザが同意のデータ入力を行い、入力したデータを充電計画部71に送信すればよい。充電計画部71は、データに基づき予約情報を生成し、予約システムに送信する。予約システムの機能を本情報処理装置が備えていてもよい。

0278

(仮想EVの走行計画の更新)
充電計画部71は、システム登録EVの情報や、サーバ211からリアルタイムに得られる情報(交通管制情報、充電器情報など)に基づき、仮想EV_データベース62における仮想EVのデータを更新してもよい。

0279

[第1の例]
リアルタイムに得られる充電器情報に基づき、ある供給地点のある時間帯(例えば13〜15時など。1回の充電時間よりも十分長い時間)に充電を計画された仮想EVを特定する。当該時間帯内で実際に充電されたEVの台数を計算する。

0280

続いて、計算した台数と、仮想EVの台数との比率を計算する。この比率が閾値未満の場合、これらの仮想EVの確度信頼度)は低いとして、これらの仮想EVを削除する。ここで記載した処理を他の供給地点および他の時間帯についても行ってよい。仮想EVを削除した後、充電計画部は、残りの仮想EVとシステム登録EVを対象に、再計画を行ってもよい。

0281

例えば、残りの仮想EVの充電計画を再作成し、これを制約条件として、システム登録EVの充電計画を作成する。ここでは該当する仮想EVのすべてを削除したが、比率に応じた台数だけ削除してもよい。例えば、比率が小さいほど、多くの仮想EVを削除する。また、上記の計算した台数と、仮想EVの台数との差を計算し、差の数だけ、仮想EVを削除してもよい。これらの場合において、削除する仮想EVは、例えばランダムに選択してもよいし、作成された順に削除してもよいし、その他の順序で削除してもよい。

0282

[第2の例]
ETC情報(流入台数、流出台数、EVの車種、EVの電池残量など)を利用して、ある時間帯のある場所(例えば、IC、供給地点)における実際の流入台数を計算する。

0283

続いて、実際の流入台数から、同時間帯の同場所に流入したシステム登録EVの台数を減算する。同じ時間帯の同じ場所における仮想EVの流入台数を計算する。減算後の台数と、仮想EVの流入台数との比率を計算する。この比率が閾値未満の場合、これらの仮想EVの確度は低いとして、これらの仮想EVを削除する。ここで記載した処理を他の時間帯および他の場所についても行ってよい。

0284

以上の説明では、該当する仮想EVのすべてを削除したが、比率に応じた台数だけ削除してもよい。例えば、比率が小さいほど、多くの仮想EVを削除する。また、上記の減算後の台数と、仮想EVの台数との差を計算し、差の数だけ、仮想EVを削除してもよい。これらの場合において、削除する仮想EVは、例えばランダムに選択してもよい。

0285

[第3の例]
所定の長さの期間(1年間など)について、ある時間帯のある場所についてある事象(インターチェンジへの流入、充電など)の頻度(流入台数、充電台数)の統計値を計算する。統計値は、例えば平均値、中央値、最大値などがあるが、ここでは平均値とする。
そして、平均値が閾値以上であれば、その時間帯のその場所については仮想EVの確度が高いと判断する。その場合、その時間帯およびその場所について上記事象に関連する仮想EVは有効であると判断し、上記の第1の例および第2の例における削除の対象から除外してもよい。

0286

(第1の変形例)
上述した実施形態において、上述した各種の確率または頻度に関する情報(確率情報)は、その時点で得られている過去のデータに基づき計算したが、その後に収集される新規のデータと、過去のデータとに基づき、確率情報を再計算してもよい。または、過去のデータに基づき計算した確率情報を、新規のデータを用いて、ベイズ更新により更新してもよい。

0287

(第2の変形例)
上述した実施形態においてシステム登録EVのうち本情報処理システム100の推奨に従わないEV(推奨された供給地点で充電を行わないEV)もしくは従わない確率が高いEVは、本EV向け情報提供システムの推奨に従うEVまたは従う確率の高いEVにとってスケジュールを乱す要因となる。そこで、そのようなEV(外乱EV)を模した仮想EVを生成してもよい。

0288

まず、システム登録EVについて推奨に従う確率を過去の走行履歴(走行状態管理部51で管理する走行データの履歴等)から計算する。確率が閾値未満であれば、当該システム登録EVを外乱EVとみなし、これまで推奨した供給地点と、実際に充電した供給地点との位置関係を計算する。

0289

この場合において、位置関係の例として、距離の差の統計値(平均値等)または分布(確率分布等)が挙げられる。実際に充電した供給地点が、推奨した供給地点よりも進行方向に沿って先であれば差は負の値、前であれば差は正の値となる(あるいは正負の関係はこれと逆でもよい)。なお、位置関係の例は、これに限定されず、推奨地点と、実際に充電した供給地点との間に、経路に沿って何カ所の供給地点があるかでもよい。

0290

当該外乱EVについて、次回の利用登録時に、前述した方法で充電計画を作成する。そして、仮想EVの充電計画では、当該外乱EVの充電計画で推奨する推奨地点と、当該差の統計値または分布とに基づき、仮想EVの充電地点を決定する。

0291

この仮想EVの充電地点は、例えば、当該外乱EVが利用登録したことを条件として生成してもよい。仮想EVの充電地点を決定する例として、外乱EVの推奨地点に対して当該差の統計値を加算した位置を求め、当該位置に最も近い地点を最終的な推奨地点とする。

0292

あるいは、差の統計値を加算した位置と、到達可能な各供給地点との距離に応じて距離が近いほど高い確率で選択される方式で、充電地点を決定する。また、差の統計値の代わりに、上記分布で乱数等により上記差の値を選択し、選択した差を用いて、充電地点を決定してもよい。

0293

(第3の変形例)
本EV向け情報提供システムの過去の走行履歴に基づき、各出発地から各目的地までの走行パターンとその確率を計算する。走行パターンは、一例として、出発地と、目的地と、充電に使用した供給地点と、移動に使用した経路(走行区間)等を含む。その他、車種や、タイヤの種類、気温、傾斜などの項目を含んでもよい。これらの走行パターンの中から確率に従って走行パターンを選択し、選択した走行パターンを用いて仮想EVを生成する。

0294

例えば、仮想EVの出発時刻等以外は、選択した走行パターンと同じ値を用いる。これにより、これから本EV向け情報提供システムに利用登録して走行するであろうEVを仮想EVとして生成することができる。

0295

図35は、本実施形態に係る情報処理装置の動作の一例を示すフローチャートである。

0296

走行状態管理部51が、ユーザデータベース14を参照等して、利用登録済みのEV(システム登録EV)を把握する(ステップS501)。走行状態管理部51は、把握した各EVについて、走行中か否かを判断する(ステップS502)。

0297

ステップS502の判断において、EVが走行中の場合(途中のSA/PAに滞在している場合を含む)には(ステップS502;Yes)、予測部41を用いて、目的地までの間の各区間(例えば供給地点間の区間)の消費電力量を予測する(ステップS503)。

0298

この場合において、一定数先までの区間の消費電力量を予測してもよいし、目的地までのすべての区間の消費電力量を予測してもよい。
なお、本フローチャートの繰り返し毎に、本ステップを行って、予測した消費電力量を逐次更新してもよい。なお、目的地までの経路は、例えば最短経路を探索するなどの方法で推定して決めてもよいし、EVのユーザの情報装置から目的地までの経路の情報を取得して、この情報に基づき目的地までの経路を特定してもよい。

0299

また、ステップS502の判断において、EVが走行中でない場合には、(ステップS502;No)、すなわち、目的地を通過した場合は、当該EVの走行の実績を走行履歴として走行管理データベース52に保存しておく(ステップS504)。

0300

仮想EV管理部61は、仮想EVの生成条件に基づき、一つ又は複数の仮想EVを生成する(ステップS505)。
次に生成した仮想EVの出発時刻、出発地、目的地、残存電力量、目的地までの移動に使用する経路などの項目を決定する。また、仮想EVについて、予測部41を用いて、目的地までの間の各区間(例えば供給地点間の区間)の消費電力量を予測する(ステップS506)。
この場合において、一定数先までの区間の消費電力量を予測してもよいし、目的地までのすべての区間の消費電力量を予測してもよい。なお、本フローチャートの繰り返し毎に、ステップS506の処理を行って、予測した消費電力量を逐次更新してもよい。

0301

充電計画部71は、各仮想EVについて予測した各消費電力量に基づき、充電地点を決定し(ステップS507)、充電の充電時間(開始時刻および終了時刻)を決定する。
すなわち、各仮想EVの充電計画を作成する。充電時間は、例えば仮想EVが充電地点に到着する予測時刻および電池残量等に基づき決定する。この際、他の仮想EVに決定した充電時間(および充電計画を作成済みのシステム登録EVが存在する場合は、当該充電計画の充電時間も)に重ならないように充電時間を決定する。
これにより、充電計画部71は、各仮想EVの充電計画を含む全体充電スケジュールデータを生成する。

0302

そして、充電計画部71は、全体充電計画データに基づき、システム登録EVの推奨地点を決定する(ステップS508)。

0303

また充電計画部71は、決定した推奨地点の充電時間(開始時刻および終了時刻)を決定する。例えば、全体充電計画データに登録されている仮想EV(および既に他のシステム登録EVの充電計画が登録されている場合は当該システム登録EVも)の充電時間に重ならないように、推奨地点と充電時間を決定する。この際、待ち時間が最も少なくなる、または待ち時間が閾値未満になる供給地点を選択する。

0304

つまり、仮想EVの充電計画に合うように実際に外部EVが充電し、また、既に推奨済みの他のシステム登録EVに推奨した充電計画で実際に他のシステム登録EVが充電することを想定した場合に、待ち時間が少なくてすむ供給地点をシステム登録EVの推奨地点に決定する。

0305

そして、充電計画部71は、決定したシステム登録EVの充電計画を全体充電スケジュールデータに追加する。
さらに、充電計画部71は、決定した推奨地点を含む推奨データをユーザの情報装置に送信する(ステップS509)。

0306

続いて、制御部21が、本処理の終了条件が成立したかを判断する(ステップS510)。
例えば、オペレータが終了指示を入力した場合に、終了条件が成立したと判断する。

0307

ステップS510の判断において、終了条件が成立していない場合には(ステップS510;No)、処理をステップS501に移行する。
そして、新たに登録済みのEVが発生している場合は、発生したEVについて上記と同様の処理を繰り返す。
なお、ステップS505の処理において、仮想EVの生成条件が満たされている場合は、仮想EVを生成し、前回生成した仮想EVは、前述した方法で削除されない限りまたは走行が完了しない限り、そのまま引き継がれる。

0308

ステップS510の判断において、終了条件が成立した場合には(ステップS510;Yes)、本処理を終了する。

0309

以上、本実施形態によれば、本システムを利用していない外部のEVを仮想EVとして当該仮想EVの充電スケジュールを生成し、外部のEVがこの充電スケジュールで実際に充電を行うことを想定して、システム登録EVの充電スケジュールを生成する。

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