充電配車計画システム
【課題】蓄電装置となる電池の劣化を抑制する充電制御を行う。
【構成】共同使用する複数の電気自動車の充電制御及び配車制御を行う充電配車計画システム１であって、各電気自動車１０の電池１１の電池残量を検出する電池残量検出部１５ｂと、次回利用者の電気自動車を利用するトリップ予約の予約情報を受付け、次回トリップのトリップ出発時刻を決定する予約受付部５１ａと、予約情報に基づいて次回トリップで必要とする必要消費電力を見積もる消費電力算出部５１ｃと、電池残量と必要消費電力と予約情報とに基づき、トリップ出発時刻までに必要とする必要消費電力を電池１１に蓄電可能な電気自動車を選択して配車可能車とし、選択された配車可能車から電池劣化に与える影響度合いである電池劣化コストに基づいて配車を決定し、前記トリップ出発時刻までに前記必要消費電力を蓄電するように充電する充電配車計画部５１ｄとを備える。
【構成】共同使用する複数の電気自動車の充電制御及び配車制御を行う充電配車計画システム１であって、各電気自動車１０の電池１１の電池残量を検出する電池残量検出部１５ｂと、次回利用者の電気自動車を利用するトリップ予約の予約情報を受付け、次回トリップのトリップ出発時刻を決定する予約受付部５１ａと、予約情報に基づいて次回トリップで必要とする必要消費電力を見積もる消費電力算出部５１ｃと、電池残量と必要消費電力と予約情報とに基づき、トリップ出発時刻までに必要とする必要消費電力を電池１１に蓄電可能な電気自動車を選択して配車可能車とし、選択された配車可能車から電池劣化に与える影響度合いである電池劣化コストに基づいて配車を決定し、前記トリップ出発時刻までに前記必要消費電力を蓄電するように充電する充電配車計画部５１ｄとを備える。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、共同使用する複数の電気自動車に対して充電制御及び配車制御を行う充電配車計画システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１に記載の充電制御装置および充電制御方法は、蓄電装置を搭載する複数台の車両の蓄電装置の充電を制御する。この蓄電装置の充電制御は、各車両の外部電源が接合されたときの蓄電装置の蓄電状態と各車両の予想消費電力とに基づいて必要な充電電力量算出する。さらに、各車両の使用開始時刻を検出し、必要充電量と使用開始時刻から契約電力内で充電する充電スケジュールを決定し、各車両の蓄電装置を充電制御する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−１３６１０９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
電気自動車に搭載する蓄電装置は、充放電を繰り返すことにより劣化する。特に、蓄電装置を満充電の状態まで充電することを繰り返すことにより、充電装置の劣化が大きくなる。蓄電装置を契約電力量内で充電制御する場合には、充電に使用する電力量を抑制することはできるが、蓄電装置の劣化までは考慮されていない。
そこで、本発明は、上記のような点に着目してなされたもので、電池の劣化を抑制する充電制御を行うことを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記目的を達成するために、本発明の一態様は、共同利用する複数の電気自動車を次回トリップまでの間に充電する際に、電池劣化に与える影響度合いである電池劣化コストを加味して充電制御を行う。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、電池劣化に与える影響度合いである電池劣化コストを加味して電気自動車の充電制御を行うので、共同利用する電気自動車の電池の劣化を抑制した充電制御を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本発明の第１の実施形態を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施形態を示す機能ブロック図である。
【図３】充電コスト算出マップを示す特性線図である。
【図４】第１の実施形態のデータセンターで実行する充電配車制御処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図５】図４の充電配車計画処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図６】配車可能な電気自動車の選出例を示す図である。
【図７】充電速度の算出例を示す図である。
【図８】第１の実施形態の充電配車制御の一例を示す図である。
【図９】第１の実施形態の充電配車制御の他の例を示す図である。
【図１０】本発明の第２の実施形態を示す機能ブロック図である。
【図１１】第２の実施形態の電池劣化推移を示す図である。
【図１２】第２の実施形態の利用履歴記録処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１３】第２の実施形態の電池劣化解析処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１４】第２の実施形態の運転係数決定処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１５】第２の実施形態における配車充電計画処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１６】図１５の充電配車処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１７】第２の実施形態の充電配車制御の一例を示す図である。
【図１８】第２の実施形態の充電配車制御の他の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
「第１の実施形態」
次に、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。
図１は、本発明の第１の実施形態を示す充電配車計画システムの全体構成を示すブロック図である。
（構成）
充電配車計画システム１は、共同使用する複数の電気自動車１０と、各電気自動車１０に搭載される電池１１を充電する充電装置３０とを備えている。また充電配車計画システム１は、各電気自動車１０の充電及び配車を制御するデータセンター５０と、データセンター５０に通信回線を介して接続された利用者端末６０とを備えている。
【０００９】
各電気自動車１０は、各種機器に電力を供給する電池１１を備えている。ここでいう電気自動車とは、バッテリーで駆動する電動モーターを駆動源とする車両であればよく、例えばバッテリーで駆動する電動モーターのみを駆動源とする車両、或いは、エンジンと電動モーターとを駆動源とするハイブリッド車両、プラグインハイブリッド車両であっても適用することができる。電池１１は、電気自動車で本格採用が進んでいるリチウムイオンバッテリが適用されている。しかしながら、電池１１としては、一般的な鉛蓄電池、ニッケル水素電池等の他の電池を適用することができる。また、電気自動車のような大量のバッテリーを束ねた電池ユニットを搭載する装置の場合、ユニット内の電池同士のバラツキを把握・制御するため、含まれるバッテリー単体毎、もしくはバッテリーを複数束ねた電池セルといった単位毎に電流や電圧、温度などを監視するセンサが付随することがあるが、これらセンサ類も本実施形態では後述する入力装置１７の一部として取り扱う。
【００１０】
この電池１１は、交流を直流へ変換するＡＣ／ＤＣ変換器１２を介して受電装置１３に接続されている。受電装置１３は、外部の充電装置３０に接続可能に構成された充電コネクタ１４で構成されている。
また、各電気自動車１０は、各種演算処理を行う演算装置１５を備えている。この演算装置１５には、記憶装置１６が接続されていると共に、入力装置１７及び出力装置１８が接続されている。さらに、演算装置１５には外部機器との間で通信を行う通信装置１９を備えている。
【００１１】
入力装置１７は、電気自動車１０に搭載されたセンサやスイッチ、運転操作系統、自動車内外の状況や運転操作を検出するものである。この入力装置１７は、ボタン・スイッチ１７ａ、ステアリング装置１７ｂ、アクセル・ブレーキ装置１７ｃ、電流電圧センサ１７ｄ、位置センサ１７ｅ及び温度センサ１７ｆを備えている。
ここで、ボタン・スイッチ１７ａは、ステアリング、アクセル、ブレーキ、エアコン、ワイパー、ウィンカー、シフトポジション、ライト等の各種切り替えを行うボタンやスイッチで構成されている。ステアリング装置１７ｂは、電気自動車の進行方向を制御するもので、操舵角情報、操舵トルク情報等が出力される。
【００１２】
また、アクセル・ブレーキ装置１７ｃは、電気自動車の速度を制御するものであり、アクセルペダル開度情報やブレーキペダル踏込情報が出力される。電流電圧センサ１７ｄは、電池１１やモーターへの電流電圧の入出力を検出し、その検出信号を出力するものである。位置センサ１７ｅは、電気自動車の走行位置を検出し、その位置情報を出力するもので、例えば全地球測位システム（ＧＰＳ）等が適用される。温度センサ１７ｆは、外気温、室内温度、電池温度等を検出し、これらの検出信号を出力するものである。
【００１３】
この入力装置１７から出力される各種信号がＡ／Ｄ変換器２０でデジタル信号に変換されて演算装置１５に入力される。
出力装置１８は、電気自動車の動きに変化を与えたり、運転者や外界に情報を発信したりするものであり、アクチュエータ１８ａ、モーター・インバータ１８ｂ、ディスプレイ１８ｃ及びスピーカ１８ｄを備えている。
【００１４】
ここで、アクチュエータ１８ａは、車輪の操舵角度やブレーキ圧力を変化させる各種操作機器である。モーター・インバータ１８ｂは、動力源あるいは発電源である電動モーターとこれを駆動制御するインバータとで構成されている。ディスプレイ１８ｃは、各種表示情報を表示し、スピーカ１８ｄは、音声情報等を出力する。
そして、出力装置１８には、演算処理装置からの各種信号がＤ／Ａ変換器２１を介して入力される。
【００１５】
また、通信装置１９は、充電装置３０との間では例えば通信用配線による有線通信や電流用配線を利用した電力線通信を行い、データセンター５０との間では例えば無線通信を行って、充電装置３０及びデータセンター５０との間で情報の送受信を行う。
そして、演算装置１５は、機能ブロック図で表すと図２に示すように構成される。すなわち、演算装置１５は、車両制御部１５ａ、電池残量検出部１５ｂ、充放電制御部１５ｃ及び充放電回路部１５ｄを備えている。
【００１６】
車両制御部１５ａは、一般にＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）と称され、電気自動車に限らず、近年の車両の多くに搭載されている。この車両制御部１５ａでは、入力装置１７から入力されるアクセル開度、ブレーキ踏込量に基づいてモーター発電機１５ｅを駆動制御する走行制御やステアリング装置１７ｂの操舵状態を制御する操舵制御等を行う。
【００１７】
電池残量検出部１５ｂは、電気自動車１０に搭載された電池に含まれる残電力量を検出するものである。電池残量は、充電状態（ＳＯＣ：Ｓｔａｔｅ ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ）とも称され、一般にその電池の持つ最大容量を１００％、最低容量を０％として評価する。
充放電制御部１５ｃは、車両制御部１５ａあるいは充電装置３０からの指令により、後述する充放電回路部１５ｄへ電池及びモーター発電機に対して充放電の制御指令値を与える。
【００１８】
充放電回路部１５ｄは、充放電制御部１５ｃから取得した電流電圧の指令値に基づき、実際に電池、モーター発電機に対して電流の入出力を行うものである。なお、電気自動車１０においてはモーター発電機、電池以外にも、ステアリング装置、エアコンや、ブレーキ、ナビゲーション装置等のあらゆる機器も電気で駆動するため、これら補機類への電力の供給制御についても充放電制御部１５ｃ及び充放電回路部１５ｄが担うこととなる。
【００１９】
一方、充電装置３０は、充電用の交流電力を出力する給電装置３１と、この給電装置３１の充電電流及び充電電圧を調整して充電速度を制御する演算装置３２とを備えている。
演算装置３２には、記憶装置３３と通信装置３４とが接続されている。記憶装置３３は、演算装置３２で実行する充電制御処理を行うプログラムを記憶していると共に、充電制御処理時の電流変化や電圧変化等の充電履歴情報を記憶する。通信装置３４は、電気自動車１０の通信装置１９との間で、電池１１の充電状態を表す情報を取得すると共に、充電電力情報を通信装置１９へ送信する。
【００２０】
この演算装置３２を機能ブロック図で表すと、図２に示すように構成される。すなわち、演算装置３２は、電力供給部３２ａと充電制御部３２ｂとを備えている。電力供給部３２ａは、電池１１の充電のための実質的な電力を電気自動車１０に対して供給するものである。具体的には、一般家庭の１００Ｖ電源や、２００Ｖ電源、あるいは近年電気自動車用に普及の一途にある急速充電器の電力供給装置がこれに相当する。
【００２１】
充電制御部３２ｂは、電池１１の充電のための供給電力を電気自動車１０側の充放電制御部１５ｃと協調して調整するものである。なお、上述した一般家庭用の１００Ｖ電源や２００Ｖ電源を用いる場合、これら給電側には充電制御部を備えていない場合が多く、上記構成もつのは急速充電器の場合と考えてよい。通常の１００Ｖ電源や２００Ｖ電源から充電を行う場合は、電気自動車側の充放電制御部１５ｃが単独で電気自動車１０内の電池状態を把握しながら給電量を調整することになる。
【００２２】
さらに、データセンター５０は、複数の電気自動車を共同で使用するカーシェアリングにおける配車及び充電を制御するものである。このデータセンター５０は、電気自動車１０から電池残量データを取得すると共に、利用者端末６０から次回予約者の予約情報を取得して、配車制御と充電制御を行う。このデータセンター５０は、配車充電制御処理を行う演算装置５１と、配車充電制御処理に必要なプログラムを格納すると共に、各種データを記憶する記憶装置５２と、演算装置５１に接続された通信装置５３とを備えている。
【００２３】
通信装置５３は、電気自動車１０の通信装置１９との間で通信を行って電池残量データを取得するとともに、利用者端末６０と例えばインターネット等のネットワークを介して接続して予約情報を取得する。この予約情報としては、利用時間帯、利用予定距離あるいは走行予定地域、目的地等が挙げられる。
【００２４】
この演算装置５１は、機能ブロックで表すと、図２に示すようになる。すなわち、演算装置５１は、予約受付部５１ａ、電池残量取得部５１ｂ、消費電力算出部５１ｃ及び充電配車計画部５１ｄを備えている。
予約受付部５１ａでは、利用者端末６０からトリップ予約の予約情報を取得し、取得した予約情報の利用時間帯から次回トリップのトリップ出発時刻を決定する。また、予約受付部５１ａは、取得した予約情報を消費電力算出部５１ｃ及び充電配車計画部５１ｄへ伝達する。
【００２５】
電池残量取得部５１ｂは、電気自動車１０の電池残量検出部１５ａが検出した電池残量データを取得するものである。この電池残量データの取得方式としては２つのデータ取得方式がある。一方のデータ取得方式は、予約受付時すなわち予約受付部５１ａから予約情報が入力された時点で、電気自動車１０の電池残量検出部に対して電池残量データの取得及び送信を要求する方式である。他方のデータ取得方式は、電気自動車１０の電池残量検出部で所定時間（例えば１分）毎等の定期的な間隔で電池残量を検出し、その結果を随時データセンター５０に送信する方式である。電池残量取得部５１ｂでは上記２つのデータ取得方式の何れか一方を設定することにより、電池残量取得部５１ｂで電池残量データを取得する。
【００２６】
消費電力算出部５１ｃは、予約受付部５１ａから予約情報が入力されると、予約情報に含まれる利用時間帯や利用予定距離といった情報に基づいて、予約した利用者が乗車したときに消費される必要消費電力を算出するものである。この消費電力算出部５１ｃでは、予約時に予約情報に含まれる前述した利用時間帯、利用予定距離あるいは走行予定地域、目的地等に基づいて少なくとも走行距離を特定する。
【００２７】
そして、特定された走行距離に電気自動車１０の平均電費（電力消費率）を掛け合わせることにより、走行で消費する合計電力量でなる必要電力消費量を算出する。ここで、平均電費は予め走行試験等により算出することが可能であるし、近年の一般的なガソリン車が燃費計を装備するように、電費を逐次記録する装置を備えれば、最新の電費に基づいてより精度よく必要消費電力量を算出することができる。
【００２８】
さらに、例えば目的地への走行経路の探索時に、統計交通情報等、当日の走行予定時間帯における走行経路の渋滞情報を加味することができれば、経路の各部分毎の平均走行速度を算出することができる。この平均走行速度と速度帯毎の電費を掛け合わせれば、より精度よく必要消費電力を計算することができる。この場合、速度帯域毎の電費については、上記平均電費と同様に、予め保持しておくか、走行履歴に基づく更新したデータを利用することができる。
【００２９】
充電配車計画部５１ｄは、予約受付部５１ａから取得する予約情報と、消費電力算出部５１ｃから取得する必要消費電力とに基づいて利用可能な電気自動車を選定して配車を決定し、配車が決定された電気自動車１０に対する充電制御を行う。また、充電配車計画部５１ｄは、予約可否の情報を予約受付部５１ａから利用者端末６０に回答する。
【００３０】
充電配車計画部５１ｄでは、まず、次回トリップ時に予測される必要消費電力に所定閾値を加算した値を電池の最大蓄電量で除して電池の目標充電状態（以下、ターゲットＳＯＣと称す）［％］を算出する。ここで、所定閾値は、深放電を防止するために必要最低限の電力である。電気自動車１０の電池１１に使用するリチウムイオン電池は充電状態（ＳＯＣ）が２０％を下回るような空に近い状態が継続すると、新品当初の蓄電容量を保持できなくなる電池劣化が急激に加速することが知られている。したがって、必要な走行距離を走行した後であっても深放電状態に陥らないために所定閾値を設け、この所定閾値に必要消費電力を加算した値をターゲットＳＯＣとして設定する。
【００３１】
充電配車計画部５１ｄでは、ターゲットＳＯＣが設定されると、次回トリップの予約されたトリップ出発時刻と、ターゲットＳＯＣとに基づいて物理的に利用可能な電気自動車１０を選出する。選出する電気自動車１０は、電気自動車１０を貸し出す拠点に存在しているか又は予約時刻前に返却予定であり、且つ予約時刻までに、充電可能な最大速度の充電速度を前提とした際に、必要消費電力の充電が可能な電気自動車である。
【００３２】
そして、充電配車計画部５１ｄは、選出された電気自動車１０が存在しない場合には、利用者端末６０に対して予約条件の変更を提示する。また、充電配車計画部５１ｄは、選出された電気自動車１０が１台以上である場合には、選出された１台以上の電気自動車１０に対してターゲットＳＯＣと、電気自動車１０の返却時刻とトリップ出発時刻から算出される「充電可能時間」から充電速度を算出する。
【００３３】
さらに、充電配車計画部５１ｄでは、選出された電気自動車１０について算出された充電速度とターゲットＳＯＣとに基づいて記憶装置５２に記憶されている図５に示す充電コスト算出テーブルを参照して電池劣化に与える影響度合いである電池劣化コストを表す充電コストを算出する。
ここで、充電コスト算出テーブルは、ターゲットＳＯＣと充電速度を様々に設定して充電した場合の実際の電池の劣化結果を予め実験等によって求めてテーブル化したものである。この充電コスト算出テーブルは、図５に示すように、横軸に単位時間当たりの充電電気量である充電速度［Ａｈ］を取り、縦軸にターゲットＳＯＣ［％］を取った特性線Ｌ１〜Ｌ４で分割される５段階の領域ＣＣａ〜ＣＣｅが設定されている。
【００３４】
すなわち、特性線Ｌ１は、充電速度が“０”の状態でターゲットＳＯＣが所定値Ｔｓ１（例えば約８０％）となり、その後充電速度の増加に伴ってターゲットＳＯＣが徐々に低下するように設定されている。
また、特性線Ｌ２は、充電速度が“０”の状態で、所定値Ｔｓ１よりやや大きな値である所定値Ｔｓ２となり、その後充電速度が増加するにつれてターゲットＳＯＣが特性線Ｌ１より緩やかな勾配で減少し、充電速度が１０［Ａｈ］を超えたときに、比較的急な勾配でターゲットＳＯＣが減少し、その後、充電速度が１５［Ａｈ］より増加すると比較的緩やかにターゲットＳＯＣが低下するＳ字状曲線に設定されている。
【００３５】
さらに、特性線Ｌ３は、充電速度が０［Ａｈ］から１０［Ａｈ］迄の間ターゲットＳＯＣが所定値Ｔｓ２より僅かに高い所定値Ｔｓ３を維持し、その後充電速度の増加にしたがって緩やかにターゲットＳＯＣが減少するように設定されている。
また、特性線Ｌ４は、充電速度が０［Ａｈ］であるときには１００％に近い所定値Ｔｓ４となり、その後充電速度が増加するにつれて緩やかにターゲットＳＯＣが減少し、充電速度が１５［Ａｈ］を越えるとターゲットＳＯＣが比較的急に減少するように設定されている。
【００３６】
したがって、図５の充電コスト算出テーブルでは、ターゲットＳＯＣ及び充電速度で表される点が領域ＣＣａに存在する場合には、充電コストＣＣが最小値“１”となり、領域ＣＣｂに存在する場合には、２番目に低い充電コスト“２”となり、領域ＣＣｃに存在する場合には３番目に低い充電コスト“３”となる。また、上記点が領域ＣＣｄに存在する場合には４番目に低い充電コスト“４”となり、領域ＣＣｅに存在する場合には一番高い充電コスト“５”となる。
【００３７】
そして、充電配車計画部５１ｄでは、各電気自動車１０に対して充電コストＣＣが算出されると、１つのトリップ予約に対して配車可能な電気自動車１０が１台であるときには、該当する電気自動車１０を配車する電気自動車として決定する。
また、充電配車計画部５１ｄでは、１つのトリップ予約に対して配車可能な電気自動車１０が複数台あるときには、充電コストが最小の電気自動車を配車として決定する。この場合、算出した充電コストを加えた累積充電コストが一番低い電気自動車１０を選択して配車する電気自動車を決定するようにしてもよい。このように各電気自動車の累積充電コストのうち最小の累積充電コストの電気自動車を配車することにより、累積充電コストのパラツキを抑制することができる。
【００３８】
さらに、充電配車計画部５１ｄでは、複数のトリップ予約に対してトリップ予約数以上に配車可能な電気自動車１０が存在する場合には、複数の電気自動車のそれぞれについて各トリップ予約に対応する充電コストを算出し、算出した充電コストの合計値が最小となる複数のトリップ予約と複数の電気自動車との組合せを選択して各トリップ予約に対して配車する電気自動車を決定する。
【００３９】
また、充電配車計画部５１ｄは、上述したように、トリップ予約に対して配車する電気自動車が決定されると、記憶装置５２の累積充電コスト格納領域に格納されている各電気自動車に対する累積充電コストから該当する電気自動車１０の累積充電コストを読み出し、この累積充電コストに算出した充電コストを加えた新たな累積充電コストを累積充電コスト格納領域に更新記憶する。
【００４０】
さらに、充電配車計画部５１ｄは、配車が決定された電気自動車がトリップ中であるときに、予約時間帯内に返却されたか否かを監視する。配車決定された電気自動車が予約時間帯内に返却された場合には、該当する電気自動車１０に対する充電速度を、通信装置５３を介して電気自動車１０の通信装置１９に送信して、充電装置３０による電池１１の充電を開始させる。
【００４１】
その後、充電配車計画部５１ｄは、充電中の電気自動車１０の充電状態を、通信装置１９を介して通信装置５３から取得し、ターゲットＳＯＣに達したか否かを判定する。そして、判定結果が、充電状態がターゲットＳＯＣに達していない場合にはターゲットＳＯＣに達するまで待機し、ターゲットＳＯＣに達したときには充電処理の終了を電気自動車１０の演算装置１５に通知してから充電配車制御処理を終了する。
【００４２】
また、利用者端末６０は、カーシェアリングの利用者がトリップ予約を行うための端末であり、演算装置６１、キーボード、マウス等の入力装置６２、表示装置６３、記憶装置６４及び通信装置６５を備えている。ここで、記憶装置６４には、演算装置６１の演算処理で必要とする処理プログラムを格納しているとともに、トリップ予約が完了したときの予約情報及び配車される電気自動車の識別情報等が記憶される。
【００４３】
ここで、演算装置６１は、入力装置６２からトリップ予約の開始を表す開始情報が入力されると、所定様式のトリップ予約シートを表示装置６３に表示する。また、演算装置６１は、表示されたトリップ予約シートに記載されている使用時間帯、走行経路、走行距離、目的地等の予約情報を、入力装置６２を使用して入力することを促す。そして、演算装置６１は、トリップ予約シートへの予約情報の入力が完了すると、入力された予約情報を、通信装置６５を介してデータセンター５０の通信装置５３へ送信する。
【００４４】
また、演算装置６１は、データセンター５０から送信される予約条件の変更通知を、通信装置６５を介して受信したときには、この予約条件変更情報を表示装置６３へ表示し、トリップ予約の再考を促す。この予約条件変更情報には、予約時間帯のトリップ開始時刻に配車可能な現在の電気自動車とそのトリップ開始時刻における充電状態とを表す一覧情報を含めることが好ましい。
【００４５】
そして、前述したデータセンター５０の演算装置５１で、図４に示す充電配車制御処理を実行する。この充電配車制御処理は、図４に示すように、まず、ステップＳ１で、利用者端末６０からトリップ予約情報を受信したか否かを判定し、トリップ予約情報を受信していないときには、トリップ予約がないものと判断してトリップ予約情報を受信するまで待機する。ここで、上述したように、トリップ予約情報には、利用開始時刻及び返却予定時刻を指定する利用時間帯と、利用予定距離もしくは利用予定走行地域又は目的地等とが少なくとも含まれている。
【００４６】
ステップＳ１でトリップ予約情報を受信すると、ステップＳ２に移行して、トリップ予約情報に含まれる利用時間帯、利用予定距離、目的地等に基づき、必要消費電力Ｗｎｃを算出してからステップＳ３に移行する。ここで、トリップ予約情報に含まれる情報が利用時間帯及び利用予定距離のみである場合には、電気自動車の平均電費データや、走行距離に基づく平均消費電力などの過去の履歴を用いて必要消費電力を推定する。トリップ予約情報に目的地が含まれている場合には、より精度の高い必要消費電力を算出するために経路計算を行う。このとき、渋滞情報（走行速度による電気消費の増減）、気温（エアコン利用有無により消費電力の増減）、天候（雨天字等のワイパー等の消費電力の増減）、日射（ライト利用有無による消費電力の増減）等も考慮することで、より精度良く必要消費電力を推定することができる。
【００４７】
ステップＳ３では、ターゲットＳＯＣ［％］を算出してからステップＳ４に移行する。このターゲットＳＯＣは、上記ステップＳ２で算出した必要消費電力Ｗｎｃに深放電とならない必要最低限の蓄電量に相当する電力閾値Ｗｂを加算した合計電力Ｗｔ（＝Ｗｎｃ＋Ｗｂ）を最大蓄電量で除してターゲットＳＯＣ［％］を算出する。
【００４８】
ステップＳ４では、カーシェアリングに運用中の全電気自動車から、現在の充電状態（ＳＯＣ）を取得してからステップＳ５に移行する。ここで、全電気自動車の充電状態（ＳＯＣ）の取得は、既に返却済みで充電可能な電気自動車１０については記憶装置１６に記憶されている充電状態（ＳＯＣ）を取得すればよい。しかしながら、現在他の利用者に貸与中の電気自動車については、該当する電気自動車のトリップ予約情報から配車時の必要消費電力の算出結果を参照し、これに基づいて返却時の充電状態（ＳＯＣ）として代用すればよい。これに加えて、貸与中の電気自動車の現在の充電状態（ＳＯＣ）と、返却予定時刻までの残り時間とを加味し、予約時の必要消費電力からの差異が大きいようなら、この差異を補正するようにすれば更に精度が高くなる。
【００４９】
ステップＳ５では、カーシェアリングに運用中の全電気自動車の内の１台を指定する変数Ｎを、最初を表す“１”に設定する。次いで、ステップＳ６に移行して、該当する電気自動車がトリップ開始時刻に利用可能であるか否かを判定し、トリップ開始時刻に貸与中であるときにはステップＳ７に移行して、変数Ｎを“１”だけインクリメントしてから前記ステップＳ６に移行する。
【００５０】
また、ステップＳ６の判定結果が、該当する電気自動車がトリップ開始時刻に利用可能であるときにはステップＳ８に移行する。このステップＳ８では、現在の充電状態（ＳＯＣ）から最大充電速度で充電を行ってトリップ開始時刻までの間にターゲットＳＯＣに到達可能であるか否かを判定する。このステップＳ８の判定結果が、トリップ開始時刻までにターゲットＳＯＣに到達不可能であるときには、前記ステップＳ７に移行して、変数Ｎを“１”だけインクリメントしてから前記ステップＳ６に戻る。
【００５１】
また、ステップＳ８の判定結果が、トリップ開始時刻までにターゲットＳＯＣに到達可能であるときに、ステップＳ９に移行する。このステップＳ９では、該当電気自動車のナンバーや１号車等の配車する電気自動車を識別可能な識別情報を記憶装置５２の配車可能車登録領域に記憶してからステップＳ１０に移行する。
このステップＳ１０では、全ての電気自動車について利用可能判断が完了したか否かを変数Ｎが所定値に達したか否かで判定し、未だ利用可能判断が完了していないときには前記ステップＳ７に戻り、全ての電気自動車について利用可能判断が完了したときには、ステップＳ１１に移行する。
【００５２】
このステップＳ１１では、後述するステップＳ２６で充電対象外となった電気自動車が返却されたか否かを判定し、返却されていない時又は充電対象外となった電気自動車が存在しないときには直接ステップＳ１３に移行する。また、ステップＳ１１の判定結果が、予約対象外の電気自動車が返却されたときには、ステップＳ１２に移行して、予約対象外電気自動車の指定を解除してからステップＳ１３に移行する。
【００５３】
このステップＳ１３では、記憶装置５２の配車可能車登録領域に電気自動車の識別情報が記憶されているか否かを判断して配車可能な電気自動車が存在するか否かを判定する。この判定結果が、配車可能な電気自動車が存在しない場合には、ステップＳ１４に移行して、予約条件の変更を提示する予約条件変更情報を、通信装置５３を介して利用者端末６０に送信してから充電配車制御処理を終了する。この予約条件変更情報は、予約受付ができない旨の通知を含むとともに、予約時間帯のトリップ開始時刻に配車可能な現在の電気自動車とそのトリップ開始時刻における充電状態とを表す一覧情報を含めることが好ましい。
【００５４】
また、前記ステップＳ１３の判定結果が、配車可能な電気自動車が存在する場合には、ステップＳ１５に移行する。このステップＳ１５では、配車可能な電気自動車の全てについて、返却時刻及び充電状態（ＳＯＣ）と、トリップ開始時刻及びターゲットＳＯＣとに基づいて充電速度を算出してからステップＳ１６に移行する。
ステップＳ１６では、配車可能な全ての電気自動車について、充電速度とターゲットＳＯＣとをもとに図３に示す充電コスト算出テーブルを参照して充電コストを算出してからステップＳ１７に移行する。
【００５５】
ステップＳ１７では、配車可能な全ての電気自動車のターゲットＳＯＣに基づいて配車する電気自動車を決定する充電配車処理を実行する。この充電配車処理は、図５に示すように、まず、ステップＳ１７ａで、同時刻帯のトリップ予約が複数あるか否かを判定する。その判定結果が、同時刻のトリップ予約が１つである場合には、ステップＳ１７ｂに移行して、配車可能な電気自動車台数が１台であるか否かを判定する。この判定結果が、配車可能な電気自動車台数が１台であるときには、ステップＳ１７ｃに移行して、該当電気自動車を配車として決定してからステップＳ１７ｄに移行する。
【００５６】
このステップＳ１７ｄでは、記憶装置５２に記憶されている該当電気自動車の累積充電コストを読み出し、読み出した累積充電コストに今回の充電コストを加算して新たな累積充電コストを算出し、算出した累積充電コストを累積充電コスト記憶領域に更新記憶してから充電配車処理を終了して図４のステップＳ１８に移行する。
一方、前記ステップＳ１７ｂの判定結果が、配車可能な電気自動車台数が複数台であるときには、ステップＳ１７ｅに移行して、配車可能な各電気自動車のうち充電コストが最小となる電気自動車を配車として決定してから前記ステップＳ１７ｄに移行する。
【００５７】
さらに、前記ステップＳ１７ａの判定結果が、同時刻のトリップ予約が複数存在する場合には、ステップＳ１７ｆに移行する。このステップＳ１７ｆでは、複数のトリップ予約に対して配車可能な複数の電気自動車の全ての組合せを考え、全ての組合せから割り当てた電気自動車の充電コストの合計値が最小となる組合せを選択する。そして、選択した組合せに基づいて各トリップ予約に対する電気自動車の配車を決定してから前記ステップＳ１７ｄに移行する。
【００５８】
このように、ステップＳ１７の充電配車処理は、１つのトリップ予約に対して複数の電気自動車が配車可能であるときに充電コストが最小の電気自動車を配車として決定したり、複数のトリップ予約に対して予約数以上の電気自動車が配車可能であるときに電気自動車とトリップ予約との全ての組合せのうち充電コストの合計値が最小となる組合せで配車を決定するので、充電コスト最適化処理を行っていることになる。
【００５９】
この充電配車処理が終了すると、ステップＳ１８に移行して、配車を決定した電気自動車の変更があるか否かを判定し、配車変更がないときにはステップＳ１９に移行して、通信装置５３から利用者予約端末６０の通信装置６５に予約完了通知を送信し、演算装置６１で、予約完了通知を表示装置６３に表示してからステップＳ２１に移行する。
また、ステップＳ１８の判定結果が、配車を決定した電気自動車１０の変更があるときには、ステップＳ２０に移行して、予約配車変更通知を通信装置５３から利用者端末６０の通信装置６５へ送信して、演算装置６１で、予約配車変更通知を表示装置６３に表示してからステップＳ２１に移行する。
【００６０】
ステップＳ２１では、配車対象となる電気自動車１０が返却されて充電装置３０に接続されたか否かを判定し、配車対象の電気自動車１０が返却されて充電装置３０に接続されたときには、ステップＳ２２に移行して、配車対象の電気自動車１０に対して充電装置３０による設定された充電速度での電池１１の充電制御を指示してからステップＳ２３に移行する。
【００６１】
このステップＳ２３では、配車対象の電気自動車１０の電池充電状態（ＳＯＣ）を読込み、読込んだ電池充電状態（ＳＯＣ）がターゲットＳＯＣに達したか否かを判定する。この判定結果が、電気自動車の充電状態（ＳＯＣ）がターゲットＳＯＣに達していないときには、前記ステップＳ２２に戻り、ターゲットＳＯＣに達したときにはステップＳ２４に移行する。
ステップＳ２４では、充電装置３０による充電を停止する充電停止指示を該当する電気自動車１０に対して送信してから前記ステップＳ１に戻る。
【００６２】
また、前記ステップＳ２１の判定結果が、対象となる電気自動車１０が返却されていない場合には、ステップＳ２５に移行して、返却予定時刻が経過したか否かを判定する。この判定結果が、返却予定時刻が経過していないときには前記ステップＳ２１に戻り、返却予定時刻が経過しているときにはステップＳ２６に移行して、該当する電気自動車１０を充電対象外の電気自動車として指定し、記憶装置５２の配車可能車登録領域から該当する識別情報を削除してから前記ステップＳ４に戻る。
【００６３】
なお、トリップ予約を行った利用者が予約したトリップ開始時刻を所定時間以上過ぎるような場合で、電池１１が満充電付近に保持されているときには、該当利用者に利用遅延によるトリップ予約のキャンセルもしくは予約時間の再設定を通知するとともに、電池１１を一時的に放電して満充電状態を脱する等の処理を行うことが電池劣化を抑制する意味で好ましい。
【００６４】
（動作その他）
次に、上記第１の実施形態における動作を説明する。
カーシェアリングを利用する利用者がトリップ予約を行うには、利用者端末６０の入力装置６２を操作してトリップ予約の開始情報を入力すると、演算装置６１によって所定様式のトリップ予約シートが表示装置６３に表示される。このため、利用者が入力装置６２を使用して、表示されたトリップ予約シートに記載されている使用時間帯、走行経路、走行距離、目的地等の予約情報を入力する。
【００６５】
この予約情報の入力が完了すると、演算装置６１は、予約情報を、通信装置６５を介してデータセンター５０の通信装置５３へ送信する。
データセンター５０では、その演算装置５１で、図４の充電配車制御処理を実行しており、この充電配車制御処理では、予約情報を受信するまでは、予約待機状態となっている（ステップＳ１）。
【００６６】
そして、演算装置５１で予約情報を受信すると、受信した予約情報を識別可能な識別情報を付加して記憶装置５２の予約情報格納領域に格納する。そして、格納した予約情報に含まれる走行距離、走行経路、目的地等に基づいてトリップ予約で必要とする必要消費電力Ｗｎｃを算出する（ステップＳ２）。
そして、算出した必要消費電力Ｗｎｃに深放電とならない必要最低限の蓄電量に相当する電力閾値Ｗｂを加算した合計電力Ｗｔを蓄電最大容量で除してターゲットＳＯＣ［％］を算出する（ステップＳ３）。そして、算出したターゲットＳＯＣ［％］を記憶装置５２の該当するトリップ予約の予約情報格納領域に記憶する。
【００６７】
次いで、演算装置５１では、カーシェアリング可能な全ての電気自動車の到着時刻又は到着予定時刻と、到着時の充電状態（ＳＯＣ）を取得する（ステップＳ４）。そして、取得した各電気自動車についてトリップ予約の予約情報に含まれるトリップ開始時刻に貸与中ではなく、トリップ予約の利用開始時刻迄に最大充電速度でターゲットＳＯＣに到達する電気自動車を配車可能車として選出し、選出した電気自動車の識別情報を記憶装置５２に形成した配車可能車登録領域に記憶する（ステップＳ５〜Ｓ１０）。
【００６８】
この配車可能車の選出は、図６に示すように、トリップ開始時刻がＴＳであり、ターゲットＳＯＣが例えば１００％に近い値であるものとする。このときに、電気自動車ＥＶ３００Ａが比較的早い返却時刻ＴＡで返却予定であり、そのときの予想充電状態（ＳＯＣ）が５０％程度であるものとする。また、電気自動車ＥＶ３００Ｂがトリップ開始時刻ＴＳに近い返却時刻ＴＢで返却予定であり、その予想充電状態（ＳＯＣ）が深放電状態よりは大きいが比較的少ない充電状態（ＳＯＣ）であるものとする。
【００６９】
このため、電気自動車ＥＶ３００Ａについては、最大充電速度で充電する場合には、図６で一点鎖線図示のようにトリップ開始時刻ＴＳより十分に早い時刻でターゲットＳＯＣに到達することから配車可能な電気自動車とされ、この電気自動車の識別情報ＥＶ３００Ａが記憶装置５２の配車可能車登録領域に記憶される。
しかしながら、電気自動車ＥＶ３００Ｂについては、返却時刻ＴＢがトリップ開始時刻ＴＳに近く、且つ充電状態（ＳＯＣ）が低い。したがって、電気自動車ＥＶ３００Ｂを最大充電速度で充電したとしても図６で一点鎖線図示のようにトリップ開始時刻ＴＳでターゲットＳＯＣより遥かに下回ることになる。このため、電気自動車ＥＶ３００Ｂについては配車不可能車として判断される。
【００７０】
次いで、演算装置５１では、配車可能な電気自動車が存在するか否かを判定する（ステップＳ１３）。このとき、記憶装置５２の配車可能車登録領域に識別情報が記憶されているときには、トリップ予約に対して配車可能な電気自動車が存在するものと判断する。
そして、配車可能車登録領域に記憶されている識別情報の各電気自動車について充電速度を算出する（ステップＳ１５）。
【００７１】
このとき、配車可能車登録領域に記憶されている識別情報が、前述した図６に示すように、ＥＶ３００Ａの１つのみである場合には、該当する電気自動車の返却時刻ＴＡからトリップ開始時刻ＴＳまでの充電時間と、ターゲットＳＯＣと電気自動車ＥＶ３００Ａの充電状態（ＳＯＣ）との差分である必要充電量Ｃｎとに基づいて必要充電速度ＣＶＡを算出する。
【００７２】
次いで、必要充電速度ＣＶＡとターゲットＳＯＣとをもとに、図３に示す充電コスト算出マップを参照して、充電コストを算出する。このとき、図６に示すように充電速度ＣＶＡが比較的低いが、ターゲットＳＯＣが満充電状態に近いので、充電コストとしては、中間よりやや高い“４”として算出される。
このとき、配車可能な電気自動車が１台であるので、充電配車決定処理では、該当する電気自動車を配車として決定する（ステップ１７ｃ）。そして、演算装置５１は、通信装置５３を介して配車する電気自動車の識別情報を含めた予約完了通知を利用者端末６０に送信する。利用者端末６０では、通信装置６５で予約完了通知を受信すると、演算装置６１によって、予約完了通知を記憶装置６４の予約情報記憶領域に記憶するとともに、予約完了通知を表示装置６３に表示する。これによって、トリップ予約が完了したことを利用者が確認することができる。
【００７３】
その後、配車が決定された電気自動車ＥＶ３００Ａが返却されて、充電装置３０に接続されると、電気自動車ＥＶ３００Ａの演算装置１５から充電準備完了指令を、通信装置１９を介してデータセンター５０に送信する。
データセンター５０の通信装置５３で電気自動車ＥＶ３００Ａからの充電準備完了指令を受信すると、演算装置５１は、配車対象となる電気自動車が返却されたものと判断して、通信装置５３を介して充電速度ＣＶＡを電気自動車ＥＶ３００Ａへ送信する。
【００７４】
電気自動車ＥＶ３００Ａでは、通信装置１９で充電速度ＶＣＡを受信すると、この充電速度ＶＣＡを演算装置１５へ送る。演算装置１５では、通信装置１９を介して充電速度ＶＣＡを充電装置３０へ送信する。この充電装置３０では、充電速度ＶＣＡを通信装置３４で受信すると、この充電速度ＶＣＡを演算装置３２へ送る。演算装置３２では、充電速度ＶＣＡが入力されると、充電速度ＶＣＡを記憶装置３３に記憶するとともに、給電装置３１に対して、充電速度ＶＣＡを保って電池１１を充電する交流の充電電力を出力するように制御する。これにより、給電装置３１から電気自動車ＥＶ３００Ａの受電装置１３を介してＡＣ／ＤＣ変換器１２に充電電力が送られ、このＡＣ／ＤＣ変換器１２で直流電力に変換されて電池１１を急速充電する。
【００７５】
そして、電池１１の充電状態（ＳＯＣ）が演算装置１５で監視され、この充電状態（ＳＯＣ）が所定時間間隔で通信装置１９を介してデータセンター５０に送信されるか又はデータセンター５０の演算装置５１で所定時間毎に充電状態（ＳＯＣ）の送信を要求し、この送信要求に応答することにより、電池１１の充電状態（ＳＯＣ）をデータセンター５０の演算装置５１で監視する。
そして、電池１１の充電状態（ＳＯＣ）がターゲットＳＯＣに達すると、ステップＳ２３からステップＳ２４に移行して、通信装置５３を介して電気自動車ＥＶ３００Ａに充電終了指示を送信する。
【００７６】
電気自動車ＥＶ３００Ａでは、通信装置１９で充電終了指示を受信すると、演算装置１５で、通信装置１９を介して充電終了指示を充電装置３０に送信する。充電装置３０では、通信装置３４で充電終了指示を受信すると、演算装置３２で給電装置３１からの充電電力の出力を停止させる。また、演算装置３２は、通信装置３４を介して、充電出力停止通知を電気自動車ＥＶ３００Ａに送信する。電気自動車ＥＶ３００Ａでは、通信装置１９で充電出力停止通知を受信すると、演算装置１５で、出力装置１８のディスプレイ１８ｃに充電出力停止通知を表示する。このため、カーシェアリングの担当者が配車可能な電気自動車ＥＶ３００Ａに対する充電が完了したことを認識することができる。
【００７７】
この充電完了時点は、次の利用者のトリップ予約のトリップ開始時刻に略一致しており、トリップ予約を行った利用者の電気自動車ＥＶ３００Ａの使用が可能となる。このため、トリップ予約を行った利用者が電気自動車ＥＶ３００Ａを利用してトリップを開始することができる。
ところが、電気自動車ＥＶ３００Ａが使用可能状態となってから、次の利用者の到着が所定時間以上遅れた場合に、電気自動車ＥＶ３００Ａが満充電状態に近い状態にある場合には、利用者に利用遅延によるキャンセルもしくは予約時刻の再設定を通知する。そして、電気自動車ＥＶ３００Ａに対して、一時的に電池１１を放電して満充電状態から離脱させる処理を行って、電池１１の劣化防止を行うことが望ましい。
【００７８】
また、配車可能な電気自動車を抽出したときに、配車可能車登録領域に記憶されている識別情報の電気自動車が、図７に示すように、電気自動車ＥＶ３００Ａの他に、２台で計３台存在する場合には以下のようにして配車を決定する。
この場合、残りの２台については、図７に示すように、返却時刻が返却時刻ＴＡよりやや遅い返却時刻ＴＣで充電状態（ＳＯＣ）が電気自動車ＥＶ３００Ａの半分程度の電気自動車ＥＶ３００Ｃと、この電気自動車ＥＶ３００Ｃより遅い返却時間ＴＤで充電状態（ＳＯＣ）が電気自動車ＥＶ３００Ａより高い電気自動車ＥＶ３００Ｄとが存在しているものとする。
【００７９】
そして、これら配車可能な３台の電気自動車ＥＶ３００Ａ、ＥＶ３００Ｃ及びＥＶ３００Ｄのそれぞれについて、図７で実線図示のように、返却時間からトリップ開始時刻ＴＳまでの充電時間とターゲットＳＯＣと各電気自動車の充電状態（ＳＯＣ）との差分である必要充電量ＣｎＡ、ＣｎＣ及びＣｎＤとから充電速度ＣＶＡ、ＣＶＣ及びＣＶＤを算出する。
【００８０】
次いで、充電速度ＣＶＡ、ＣＶＣ及びＣＶＤと、ターゲットＳＯＣとをもとに図３に示す充電コスト算出マップを参照して、充電コストを算出する。この場合、ターゲットＳＯＣは変化しないので、充電速度が遅くなるにつれて充電コストが小さくなる。すなわち、図３でターゲットＳＯＣが一点鎖線図示の直線Ｌ２１で示す値であるとすると、充電速度がＣＶｈを超えると最大の充電コストＣＣ＝“５”となる。また、充電速度がＣＶｍを超えてＣＶｈ迄の間で２番目に大きい充電コストＣＣ＝“４”となり、充電速度がＣＶｌを超えてＣＶｍ迄の間で中間の充電コストＣＣ＝“３”となり、充電速度がＣＶｌ以下で２番目に小さい充電コストＣＣ＝“２”となる。
【００８１】
したがって、図７に示す電気自動車ＥＶ３００Ａ、ＥＶ３００Ｃ及びＥＶ３００Ｄについては、例えば、ＥＶ３００Ａが上から二番目に高い充電コスト“４”となり、ＥＶ３００Ｃが最大の充電コスト“５”となり、ＥＶ３００Ｄが中間の充電コスト“３”となる。このため、図５の充電配車決定処理で、ステップＳ１７ａからステップＳ１７ｂを経てステップＳ１７ｅに移行し、充電コストが最小の電気自動車を配車として決定するので、充電コストが“３”である電気自動車ＥＶ３００Ｄが配車として決定される。
このように電気自動車ＥＶ３００Ｄが配車として決定されると、その後は、前述した配車可能な電気自動車が１台である場合と同様に、電気自動車ＥＶ３００Ｄに対して充電制御処理が行われる。
【００８２】
さらに、図８に示すように、所定時間内の同時刻帯に複数例えば３つのトリップ予約ＲＴ１〜ＲＴ３が入り、これら３つのトリップ予約ＲＴ１〜ＲＴ３に対して配車可能な電気自動車が前述した図７と同様にＥＶ３００Ａ、ＥＶ３００Ｃ及びＥＶ３００Ｄであるものとする。ここで、トリップ予約ＲＴ１はターゲットＳＯＣが満充電状態よりは小さい値となり、トリップ予約ＲＴ２はターゲットＳＯＣが満充電状態の半分程度となり、トリップ予約ＲＴ３はターゲットＳＯＣが略満充電状態となるものとする。
【００８３】
このように同時刻帯に複数のトリップ予約が存在し、各トリップ予約に対して配車可能な電気自動車がトリップ予約数以上の台数存在する場合には、各トリップ予約と各電気自動車との全ての組合せについて充電速度が算出される（ステップＳ１５）。そして、算出された充電速度に基づいて充電コストが算出される（ステップＳ１６）。
その後、ステップＳ１７の充電配車決定処理で、図５のステップＳ１７ａからステップＳ１７ｆに移行して、各トリップ予約と各電気自動車の全ての組合せについて、充電コストの合計値ＣＣｔを算出し、この合計値ＣＣｔが最小となる組合せを各トリップ予約に対する配車として決定する。
【００８４】
すなわち、各組合せの１つとして、図８に示すように、電気自動車ＥＶ３００Ａをトリップ予約ＲＴ２に対応させ、電気自動車ＥＶ３００Ｃをトリップ予約ＲＴ１に対応させ、電気自動車ＥＶ３００Ｄをトリップ予約ＲＴ３に対応させる。この場合には、電気自動車ＥＶ３００Ａについては充電速度が極端に遅く、充電コストＣＣが“１”となるが、電気自動車ＥＶ３００Ｃについては充電速度が最大充電速度に近い速さとなって、充電コストＣＣが“５”となる。さらに、電気自動車ＥＶ３００Ｄについては充電速度が比較的遅く、充電コストＣＣが“２”となる。このため、充電コストＣＣの合計値ＣＣｔは“８”となる。
【００８５】
これに対して、図９に示すように、電気自動車ＥＶ３００Ａをトリップ予約ＲＴ１に対応させ、電気自動車ＥＶ３００Ｃをトリップ予約ＲＴ２に対応させ、電気自動車ＥＶ３００Ｄをトリップ予約ＲＴ３に対応させる。この場合には、電気自動車ＥＶ３００Ａについては充電速度が図８に比較して速くなり、充電コストが“３”となる。また、電気自動車ＥＶ３００Ｃについては充電速度が図８に比較して遅くなって、充電コストが“２”となる。さらに、電気自動車ＥＶ３００Ｄについては充電速度が変化せず、充電コストが“２”となる。このため、充電コストの合計値ＣＣｔは“７”となる。
【００８６】
したがって、充電コストの合計値ＣＣｔが最小となる組合せすなわち図９の組合せが選択される。したがって、トリップ予約ＲＴ１に対して電気自動車ＥＶ３００Ａが配車として決定される。トリップ予約ＲＴ２に対しては電気自動車ＥＶ３００Ｃが配車として決定される。さらに、トリップ予約ＲＴ３に対しては電気自動車ＥＶ３００Ｄが配車として決定される。
【００８７】
このように複数のトリップ予約ＲＴ１、ＲＴ２及びＲＴ３に対して複数の電気自動車ＥＶ３００Ａ、ＥＶ３００Ｃ及びＥＶ３００Ｄが配車として決定されると、その後は、前述した配車可能な電気自動車が１台である場合と同様に、各電気自動車ＥＶ３００Ａ、ＥＶ３００Ｂ及びＥＶ３００Ｄに対して充電制御処理が行われる。
【００８８】
なお、データセンター５０の演算装置５１で、配車可能な電気自動車を選出する処理を行ったときに、記憶装置５２の配車可能車登録領域に識別情報が記憶されていないときには、トリップ予約に対して配車可能な電気自動車が存在しないものと判断する。このため、演算装置５１は、通信装置５３を介して予約条件の変更通知を利用者端末６０の通信装置６５に送信する。
この予約条件の変更通知には、予約受付ができない旨の通知を含むとともに、予約時間帯のトリップ開始時刻に配車可能な現在の電気自動車とそのトリップ開始時刻における充電状態とを表す一覧情報を含めることが好ましい。
【００８９】
このように、予約条件の変更通知に、予約時間帯のトリップ開始時刻に配車可能な現在の電気自動車とそのトリップ開始時刻における充電状態とを表す一覧情報を含めることにより、利用者は、予約条件を再考することが可能となる。すなわち、利用者は、予約開始時刻をそのままにして走行距離を短く設定したり、目的地を変更したり、予約開始時刻を遅らせたりすることができる。そして、利用者が再考した予約条件で、トリップ予約シートを変更して、再度トリップ予約を行うことにより、データセンター５０の演算装置５１で、上記と同様の充電配車制御処理が実行される。
【００９０】
また、次回のトリップ予約に対して配車決定した電気自動車が返却予定時刻を経過しても返却されないときには、次回のトリップ予約の配車が不能となるので、この場合には、配車決定した電気自動車を充電対象外自動車として指定する（ステップＳ２６）。このとき、該当する電気自動車の識別情報を記憶装置５２の配車可能車登録領域から削除することにより、トリップ予約に対して再度配車可能な電気自動車の抽出処理を行うことができる。このため、配車変更が可能となり、利用者の利便性を損なうことを防止できる。
【００９１】
（本実施形態の効果）
上記第１の実施形態によると、次のような効果を奏する。
（１）充電配車計画システムは、共同使用する複数の電気自動車の充電制御及び配車制御を行う。電池残量検出部１５ｂは、前記各電気自動車の電池の電池残量を検出する。予約受付部５１ａは、次回利用者の電気自動車を利用するトリップ予約の予約情報を受付け、次回トリップのトリップ出発時刻を決定する。消費電力算出部５１ｃは、前記予約情報に基づいて次回トリップで必要とする必要消費電力を見積もる。充電配車計画部５１ｄは、前記電池残量と前記必要消費電力と前記予約情報とに基づき、前記トリップ出発時刻までに必要とする前記必要消費電力を前記電池に蓄電可能な電気自動車を選択して配車可能車とし、選択された配車可能車から電池劣化に与える影響度合いである電池劣化コストに基づいて配車を決定し、前記トリップ出発時刻までに前記必要消費電力を蓄電するように充電する。
このため、電気自動車を共同使用する場合に、利用者の利便性を損なうことなく配車できるとともに、電池の劣化を抑制できる。
【００９２】
（２）上記充電配車計画部５１ｄは、トリップ予約に基づくトリップ出発時刻までに必要消費電力が蓄電可能な電動自動車が複数選択された場合に、電池劣化コストとなる充電コストが最小となる電気自動車を選択する。
このため、電池の劣化を抑制した充電制御を行える。
（３）上記充電配車計画部５１ｄは、複数のトリップ予約と、対応可能な複数の電気自動車とが存在する場合に、電池劣化コストとなる充電コストの合計値が最小となるようなトリップ予約と電気自動車の組合せを選定して配車を決定し、配車を決定した各電気自動車に対して充電コストが最小となるような充電速度で充電する。
このため、複数のトリップ予約がある場合に、複数の電池の劣化を抑制しつつ最良の充電制御を行なえる。
【００９３】
（４）上記充電配車計画部５１ｄは、消費電力算出部５１ｃで算出した必要消費電力と、電気自動車利用後の電池残量が深放電領域とならない最低必要電力量との合計値をターゲットＳＯＣとして決定する。そして、トリップ出発時刻までに目標充電状態に到達可能な電気自動車を選択して配車する。
このため、次回のトリップ時に深放電状態となる可能性を抑制することができ、利用者の利便性を損なうことなく、電池劣化を抑制することができる。
【００９４】
なお、上記第１の実施形態では、図５の充電配車処理におけるステップＳ１７で、１つのトリップ予約に対して配車可能な電気自動車が複数存在する場合に、充電コストが最小の電気自動車を配車として決定する場合について説明した。しかしながら、本実施形態では、上記に限定されるものではなく、図５の充電配車処理におけるステップＳ１７ｄで、電気自動車毎に充電コストを累積した累積充電コストを算出するので、算出した累積充電コストが最小となる電気自動車を配車するようにしてもよい。
【００９５】
同様に、複数のトリップ予約に対して予約数以上の電気自動車が配車可能であるときにも、累積充電コストが大きい電気自動車を充電コストの小さいトリップ予約に、累積充電コストが小さい電気自動車を充電コストの大きいトリップ予約に配車して、累積充電コストのバラツキを抑制するようにしてもよい。さらには、充電コストに基づく配車決定と、累積充電コストに基づく配車決定とを混在させて、充電コストに基づく配車決定を常時行い、所定期間毎に累積充電コストに基づく配車を割り込ませるようにしてもよい。
なお、上記図４の処理において、ステップＳ１の処理が予約受付部５１ａに対応し、ステップＳ２の処理が消費電力算出部５１ｃに対応し、ステップＳ３〜ステップＳ２４の処理が充電配車計画部５１ｄに対応している。
【００９６】
「第２の実施形態」
次に、本発明の第２の実施形態について図面を参照して説明する。なお、上記第１の実施形態と同様の構成については同一の符号を付し、その詳細説明はこれを省略する。
（構成）
この第２の実施形態では、電気自動車１０の演算装置１５が、図１０に示すように、車両制御部１５ａ、電池残量検出部１５ｂ、充放電制御部１５ｃ及び充放電回路部１５ｄの他に利用履歴記録部１５ｆを備えている。
【００９７】
この利用履歴記録部１５ｆは、電気自動車１０の運転に伴う各種操作系のセンサの入出力やモーター、電池１１の電流の入出力、さらには移動軌跡等の情報を蓄積するものである。この利用履歴記録部１５ｆは、入力装置１７のボタン・スイッチ１７ａ、ステアリング装置１７ｂ、アクセル・ブレーキ装置１７ｃ、電流電圧センサ１７ｄ、位置センサ１７ｅ及び温度センサ１７ｆの入力情報を利用履歴情報として蓄積する。また、利用履歴記録部１５ｃは、出力装置１８のアクチュエータ１８ａ、モーター・インバータ１８ｂ、ディスプレイ１８ｃ及びスピーカ１８ｄの出力情報を利用履歴情報として蓄積する。
【００９８】
また、データセンター５０の演算装置５１は、予約受付部５１ａ、電池残量取得部５１ｂ、消費電力算出部５１ｃ及び充電配車計画部５１ｄに加えて、運転係数決定部５１ｅ及び電池劣化解析部５１ｆを備えている。
運転係数決定部５１ｅは、電気自動車１０の利用履歴記録部１５ｃで蓄積した運転履歴情報を取得し、取得した運転履歴情報を分析することで、利用者の次回トリップにおける消費電力を予測する。
【００９９】
具体的には、利用者の乗降履歴、運転開始時刻、到着時刻と、その時の運転経路、消費電力量を集計し、利用者の電気自動車運転時における走行距離に対する消費電力の傾向を予測する。この場合、消費電力そのものを予測値としても良いが、平均的な走行距離当たりの消費電力（平均電費）からの乖離を係数化して保持するものとする。
例えば、平均値に近い利用者の場合は、運転係数を１．０に設定し、平均より消費電力が多い利用者の場合にはその乖離の程度に応じて１０％電力消費が多ければ運転係数を１．１に設定し、５０％電力消費が多ければ運転係数を１．５に設定する。逆に、平均より消費電力の少ない利用者の場合には、その乖離の程度に応じて同様に１０％電力消費が少なければ運転係数を０．９に設定し、５０％電力消費が少なければ運転係数を０．５に設定する。
【０１００】
基本的には、上記運転係数を利用者単位で記録するが、さらに詳細に利用者の運転利用のパターン（出発地と到着地のパターンや平日と休日のパターン等）に細分化して運転係数を適用することで、トリップ予約入力時の予約情報から次回トリップに最も類似するパターンを決定し、運転係数を決定することができる。
【０１０１】
具体的には、出発時刻、目的地、走行経路、気温等の履歴の組み合わせを、トリップ単位で記録した履歴を分析することで、これら組み合わせが類似する運転パターンを複数に分類する。例えば、朝出勤で自宅から会社に向かうパターン、夕方会社から自宅へ戻るパターン、同様の状況で記憶が高いパターン、低いパターン、道路が空いているパターン（短い時間で到着したパターン）、渋滞にかかったパターン（同目的地で到着に長い時間を要したパターン）といった具合である。これにより、次回トリップ予約時の予約情報（出発時刻や目的地）によって、最も類似したパターンを抽出することができ、運転係数を正確に決定することができる。
【０１０２】
この運転係数決定部５１ｅで決定した運転係数は、消費電力算出部５１ｃに伝達される。消費電力算出部５１ｃでは、予約受付部５１ａからの予約情報に基づき、一般的な電費の値で算出した消費電力に対し、運転係数を掛け合わすことで、その利用者のトリップ予約時における消費電力を正確に見積もることができる。
電池劣化解析部５１ｆは、電池の入出力電流、電圧の履歴、充電状態（ＳＯＣ）の履歴、内部抵抗値履歴等の電池内の特性値の履歴を記録、解析することにより、電池の劣化状態を把握するものである。
【０１０３】
電池１１は通常の利用であっても充放電を繰り返すにつれて、最大蓄電量が新品状態の蓄電量から徐々に減少していく。通常電気自動車を提供するメーカーは利用者に対し、例えば５年で８０％の容量維持（劣化を２０％以内とする）を保証する。よって、これを超える劣化がおきるとメーカー負担による電池交換等のコストが発生する。そこで、上記電池劣化の解析を行うことで現在の電池の劣化状態を把握し、劣化が想定以上に進んでいる電池とそうでない電池とで、異なる充電制御を行うことができれば、上記電池交換闘士のコストを最小限に抑えることが可能になる。また、上記充電制御により、想定以上に電池を延命させることができれば、その分ランニングコストが低下するため、メーカー並びにカーシェアリング事業者がコストメリットを享受することができる。
【０１０４】
したがって、電池劣化解析部５１ｆで行う電池劣化を加味した充電制御を以下に説明する。図１１は、電池劣化推移を示している。この図１１において、一点鎖線図示の特性線Ｌ３１は想定される標準的な劣化ライン（ここでは５年後に８０％の蓄電容量を維持する）を示し、実線図示の特性線Ｌ３２は、実際の劣化ラインを示している。ある時点Ｔｘにおける実際の蓄電容量と相対される蓄電容量との差を電池劣化度合いΔｄｅｃとする。ここで、電池劣化度合いΔｄｅｃが所定の範囲内すなわち想定の劣化度合いであれば、多少電池に負担が掛かる充電制御を行っても影響が少ない。一方で、図１１に示す実際の劣化ラインＬ３２をこのままの充電制御で使い続けた場合、早期に劣化が進行して想定期間電気自動車をカーシェアリングに利用できない場合が生じる。
【０１０５】
以上のような状況を鑑み、電池劣化度合いΔｄｅｃが想定劣化度合いΔｄｅｃｓを超えたときに、配車充電制御を変更する。具体的には、劣化の進行している電気自動車の充電を充電コストが優先的に低くなる組み合わせとなるように配車を制御し、その分の充電コストを劣化の進行していない電気自動車に補填させる。
【０１０６】
次に、電気自動車１０の演算装置１５で実行する利用履歴記録処理を図１４について説明する。この利用履歴記録処理は、先ず、ステップＳ３１で運転開始状態となったか否かを判定する。この判定は、電源スイッチがオン状態となったか、ドアの開け閉めがあったか、充電コネクタ取り外しがあったかという情報を少なくとも１つを検出したときに運転開始状態となったと判定する。このステップＳ３１の判定結果が、運転開始状態となっていないときには運転開始状態となるまで待機する。
【０１０７】
また、ステップＳ３１の判定結果が、運転開始状態となったときには、ステップＳ３２に移行する。このステップＳ３２では、日時、気温（室内温度、外気温度）、天候等の基本情報を記憶装置１６の利用履歴記憶領域に記憶してからステップＳ３３に移行する。
このステップＳ３３では、例えば全地球測位システム（ＧＰＳ）の信号を利用して地図上に車両位置をマッピングする機能を有するカーナビゲーション装置から緯度軽度、高度、走行経路等の走行情報を取得し、記憶装置１６の利用履歴記憶領域に記憶してからステップＳ３４に移行する。
【０１０８】
このステップＳ３４では、電気自動車の走行に関する電池負荷情報を取得して記憶装置１６の利用履歴記憶領域に記憶してからステップＳ３５に移行する。この電池負荷情報としては、速度、アクセル開度、ブレーキ踏込量、エアコン使用量、電池への入出力電流、入出力電圧等である。電力に関しては走行に関する電力（モーター消費電力）と、エアコンやライトといった補機類の消費電力とを分離して記憶することが好ましい。このようにモーター消費電力と補機類消費電力とを分離することにより、気温や時刻に起因する消費電力の増減を加味することが可能になる。また、電池の劣化を示す指標とされる内部抵抗値も合わせて記憶する。
【０１０９】
ステップＳ３５では、運転を終了したか否かを判定する。この判定は、ドアの開け閉め、電源スイッチのオン状態からオフ状態への切換え、充電コネクタの接続等の少なくとも１つを検出したときに、運転終了と判定する。
ステップＳ３５の判定結果が運転を終了しておらず、運転状態を継続しているときには、前記ステップＳ３２に戻り、運転を終了したときには、ステップＳ３６に移行する。このステップＳ３６では、記憶装置１６の利用履歴記憶領域に記憶されている基本情報、走行情報及び電池負荷情報をデータセンター５０にアップロードしてから利用履歴記録処理を終了する。
【０１１０】
ここで、基本情報、走行情報及び電池負荷情報でなる運転履歴情報については、運転開始から終了までのトリップ単位を一つのデータ群として、データセンター５０に形成したトリップ記録データベース５４へアップロードする。また、電池負荷情報中の電池入出力電流、や内部抵抗値等の電池劣化解析に必要とする電池情報については、データセンター５０に形成した電池情報履歴データベース５５にアップロードする。
【０１１１】
なお、電池情報についてはトリップ単位でもよいし、単純な時系列の履歴でもよい。また、利用履歴記憶領域に記憶されている利用履歴情報は、運転終了時にアップロードする方法の他、例えば定期的にトリップ記録データベース５４へアップロードすることで、一度のアップロード量を分散させるようにしてもよい。
また、データセンター５０の演算装置５１では、電池劣化解析処理及び運転係数決定処理を実行する。
【０１１２】
電池劣化解析処理は、図１３に示すように、先ず、ステップＳ４１で、電池情報履歴データベース５５に格納される電池情報を参照してからステップＳ４２に移行する。
このステップＳ４２では、参照した時系列の電池情報を分析して、対象とする電気自動車の電池の劣化状態を算出する。具体的には、電池の電流入出力履歴や、内部抵抗値の時系列変化といった値を分析することで、前述した電池の最大蓄電量が新品のころからどれだけ劣化しているかを表す電池劣化度合いΔｄｅｃを算出する。そして、算出した電池劣化度合いΔｄｅｃを電池劣化データベース５６へ該当する電気自動車の識別情報とともに記憶する。
【０１１３】
運転係数決定処理は、図１４に示すように、先ず、ステップＳ５１で、トリップ記録データベース５４を参照して利用者毎の運転履歴情報を取得してからステップＳ５２に移行する。このステップＳ５２では、取得した利用者毎の運転履歴情報を分析して、複数のグループに分類するトリップ特徴解析を行う。このトリップ特徴解析は、具体的には前述したように、出発地、目的地、走行時間帯、走行距離、走行経路、走行時気温等の運転情報を類似する過去のトリップ群と対応付けて分類する。
【０１１４】
次いで、ステップＳ５３に移行して、分類されたトリップに対して、運転傾向の分析を行って運転係数ＤＣを算出し、算出した運転係数ＤＣを運転係数データベース５７にトリップ群毎に記憶する運転係数算出処理を行ってから運転係数決定処理を終了する。
この運転係数算出処理は、具体的には、前述したように分類されたトリップ群のそれぞれに対し、平均的電費傾向からの乖離度を係数化する。すなわち、分類された各トリップ群の電費ＰＣの平均値を標準的な標準電費ＰＣｓで除して標準電費からの乖離度を表す運転係数ＤＣ（＝ＰＣ／ＰＣｓ）を算出し、算出した運転係数ＤＣを利用者に固有の識別情報とともに運転係数データベース５７に記憶する。なお、運転係数データベース５７には、新規利用者についての各トリップ群の運転係数ＤＣは平均値である“１”が設定される。
【０１１５】
さらに、演算装置５１で実行する充電配車計画処理が前述した第１の実施形態における図４の処理に対して図１５に示すように変更されている。なお、図１５において、図４との対応する処理については同一ステップ番号を付し、その詳細説明はこれを省略する。
すなわち、図１５の充電配車計画処理では、前述したステップＳ１及びステップＳ２間に予約情報に含まれる利用者情報及び走行経路又は目的地をもとに運転係数データベース５７を参照してトリップ予約に類似するトリップ群の利用者の運転係数ＤＣを取得するステップＳ６１が介挿されている。そして、ステップＳ２で予約情報に基づいて算出した必要消費電力Ｗｎｃに運転係数ＤＣを乗算して必要消費電力補正値Ｗｎｃａを算出し、この必要消費電力補正値Ｗｎｃａを必要消費電力として設定する。
また、ステップＳ１６及びステップＳ１７間に電池劣化データベース５６から電池劣化度合いΔｄｅｃを取得するステップＳ６２が介挿されている。
【０１１６】
さらに、ステップＳ１７の充電配車処理が図１６に示すように変更されている。すなわち、ステップＳ１７ｂ及びステップＳ１７ｅ間に配車決定された電気自動車のうち、電池劣化度合いΔｄｅｃが予め設定された想定劣化度合いΔｄｅｃｓを超えている電気自動車が存在するか否かを判定するステップ１７ｇが介挿されている。このステップＳ１７ｇの判定結果が、Δｄｅｃ＞Δｄｅｃｓの電気自動車が存在しない場合には、前記ステップＳ１７ｅに移行する。一方、ステップＳ１７ｇの判定結果がΔｄｅｃ＞Δｄｅｃｓとなる電気自動車が存在する場合には、ステップＳ１７ｈに移行して、Δｄｅｃ＞Δｄｅｃｓとなる電気自動車を除いて電気自動車のうち充電コストが最小の電気自動車を配車として決定してから前記ステップＳ１７ｄに移行する。
【０１１７】
また、ステップＳ１７ａ及びステップＳ１７ｆ間に前記ステップＳ１７ｇと同様に、配車決定された電気自動車のうち、電池劣化度合いΔｄｅｃが予め設定された想定劣化度合いΔｄｅｃｓを超えている電気自動車が存在するか否かを判定するステップ１７ｉが介挿されている。このステップＳ１７ｉの判定結果が、Δｄｅｃ＞Δｄｅｃｓの電気自動車が存在しない場合には、前記ステップＳ１７ｆに移行する。一方、ステップＳ１７ｉの判定結果がΔｄｅｃ＞Δｄｅｃｓとなる電気自動車が存在する場合には、ステップＳ１７ｊに移行する。このステップＳ１７ｊでは、Δｄｅｃ＞Δｄｅｃとなる電気自動車を除いて配車可能台数がトリップ予約と同数以上であるか否かを判定する。このステップＳ１７ｊの判定結果が、Δｄｅｃ＞Δｄｅｃとなる電気自動車を除いて配車可能台数がトリップ予約数未満であるときには、ステップＳ１７ｋに移行して、Δｄｅｃ＞Δｄｅｃｓとなる電気自動車の充電コストが最小となるトリップ予約のターゲットＳＯＣを選択し、残りの電気自動車については充電コストの合計値が最小となるトリップ予約との組み合わせを選択してからステップＳ１７ｄに移行する。
【０１１８】
また、ステップＳ１７ｊの判定結果が、Δｄｅｃ＞Δｄｅｃとなる電気自動車を除いて配車可能台数がトリップ予約より多い場合には、ステップＳ１７ｌに移行する。このステップＳ１７ｌでは、Δｄｅｃ＞Δｄｅｃｓとなる電気自動車を除いてトリップ予約と配車可能な電気自動車との組合せのうち充電コストの合計値か最小となる組合せの電気自動車を配車として決定してから前記ステップＳ１７ｄに移行する。
【０１１９】
（動作その他）
次に、上記第２の実施形態の動作を説明する。
カーシェアリングの利用者は、トリップ予約を行って、トリップを開始する毎に、乗車した電気自動車１０の演算装置１５で実行される図１２の利用履歴記録処理で、日時、気温、天候等の基本情報と、緯度経度、高度、走行経路、渋滞等の走行情報とが運転履歴情報として記憶装置１６の運転履歴情報記憶領域に記憶される。また、利用履歴記録処理では、走行速度、アクセル開度、エアコン使用料、入出力電流、電圧等の電池負荷情報が電池履歴情報として記憶装置１６の電池履歴情報記憶猟期に記憶される。そして、トリップ終了後に、運転履歴情報がデータセンター５０のトリップ記録データベース５４にアップロードされ、電池履歴情報がデータセンター５０の電池情報履歴データベース５５にアップロードされる。なお、電池履歴情報としては、定期的に電池情報履歴データベース５５にアップロードするようにしてもよい。
【０１２０】
このようにして、データセンター５０のトリップ記録データベース５４にはカーシェアリング利用者の運転履歴情報が利用者毎に且つトリップ分類毎に格納されるとともに、電池情報履歴データベース５５には電気自動車毎の電池情報が格納される。
そして、データセンター５０の演算装置５１では、トリップ記録データベース５４に利用者毎の運転履歴情報が格納される毎に、運転履歴情報に基づいて運転係数決定処理を実行する。この運転係数決定処理では、運転履歴情報に基づいてトリップ特徴解析を行って、過去のトリップ群のうちの対応するトリップに分類し、分類されたトリップ群について、各トリップの電費（電力消費率）の平均値を予め設定された当該トリップでの標準的な標準電費ＤＣｓで除して標準電費ＤＣｓとの乖離度を表す運転係数ＤＣを算出し、算出した運転係数ＤＣを運転係数データベース５７に格納する。
【０１２１】
また、演算装置５１では、図１４に示す電池劣化解析処理を実行する。この電池劣化解析処理では、図１２について前述したように、電池に対する入出力電流値や内部抵抗値に基づいて電池劣化解析を行って、標準的な劣化状態に対する劣化度合いを表す電池劣化度合いΔｄｅｃを算出する。この電池劣化度合いΔｄｅｃが大きい場合には、電池劣化が激しく、規定年数未満で劣化基準値（例えば５年後に８０％の蓄電容量を維持する）となる可能性が高く、電池交換が早期に必要となる。
【０１２２】
そして、演算装置５１で実行する充電配車計画処理で、トリップ予約を受け付けると、予約情報に含まれる利用者情報及び走行経路又は目的地をもとに運転係数データベース５７を参照して、トリップ予約に類似するトリップ群における運転係数ＤＣを取得する（ステップＳ６１）。
そして、予約情報に基づいて算出した必要消費電力Ｗｎｃに運転係数ＤＣを乗じて必要消費電力補正値Ｗｎｃａを算出し、算出した必要消費電力補正値Ｗｎｃａを必要消費電力Ｗｎｃとして設定する（ステップＳ２）。
【０１２３】
このように、予約情報に基づいて算出した必要消費電力Ｗｎｃに運転係数ＤＣを乗算して補正することにより、利用者の過去の運転状況を加味した補正を行うことができ、より正確な必要消費電力を算出することができる。
そして、必要消費電力Ｗｎｃに基づいてターゲットＳＯＣを算出し（ステップＳ３）、このターゲットＳＯＣに基づいて、前述した第１の実施形態と同様の配車可能車抽出処理を行って、トリップ予約の出発時刻までにターゲットＳＯＣまで充電可能な配車可能電気自動車を抽出する。
【０１２４】
この配車可能車抽出処理で、配車可能電気自動車が抽出されると、抽出された電気自動車１０のそれぞれについてターゲットＳＯＣ迄充電するための充電速度を算出する（ステップＳ１５）。次いで、配車可能な電気自動車１０のそれぞれについて充電速度と目標充電速度とをもとに図３に示す充電コスト算出マップを参照して充電コストＣＣを算出する（ステップＳ１６）。
【０１２５】
そして、電池劣化データベース５６から配車可能な各電気自動車１０の電池劣化度合いΔｄｅｃを取得し（ステップＳ６２）、充電配車処理を実行する。
この充電配車処理では、図１６に示すように、配車可能な電気自動車１０の台数が１台であるときには、利用者の利便性を優先させて電気自動車１０の電池劣化度合いΔｄｅｃを考慮せずに配車を決定する。
【０１２６】
また、１つのトリップ予約に対して複数台の配車可能な電気自動車１０が存在する場合には、複数台の配車可能な電気自動車１０のうち電池劣化度合いΔｄｅｃが予め設定された想定電池劣化度合いΔｄｅｃｓを超えている電気自動車が存在しない場合には、前述した第１の実施形態と同様に充電コストが最小の電気自動車を配車として決定する（ステップＳ１７ｅ）。
しかしながら、複数台の配車可能な電気自動車１０のうち電池劣化度合いΔｄｅｃが予め設定された想定電池劣化度合いΔｄｅｃｓを超えた電気自動車が存在する場合には、該当する電気自動車を除外した電気自動車のうち充電コストが最小の電気自動車を配車として決定する。
【０１２７】
さらに、配車可能な全ての電気自動車１０の電池劣化度合いΔｄｅｃが想定電池劣化度合いΔｄｅｃｓを超えている場合には、電池劣化度合いΔｄｅｃが小さい電気自動車を配車として決定するか、電池交換時期が近い電気自動車を配車として決定する。
また、同時刻帯に複数例えば３つのトリップ予約があり、これらトリップ予約に対して同数の配車可能な電気自動車が存在する場合を図１７及びステップＳ１８について説明する。
【０１２８】
図１７は、充電劣化に差がない場合もしくは劣化の差を考慮せずに、単純に現時点での充電配車における充電コストが最小となるように決定する場合の例を示している。この図１７では、３台の電気自動車１３００Ａ、１３００Ｂ及び１３００Ｃがそれぞれ返却時刻ＴＡ、ＴＢ及びＴＣに返却されるものとしている。そして、予約出発時刻ＴＳ１、ＴＳ２及びＴＳ３にそれぞれトリップ予約が入った場合に、図１７に示すように、消費電力予測に基づき決定されたターゲットＳＯＣから、必要充電速度ＣＶＡ、ＣＶＢ及びＣＶＣの他、他の組み合わせの必要充電速度を算出する。
【０１２９】
そして、第１の実施形態で前述したように、充電コストＣＣの合計値が最小となるトリップ予約と電気自動車との組み合わせを選択すると、図１７に示すように、電気自動車ＥＶ１３００Ａを予約出発時刻ＴＳ１のトリップ予約に配車を決定し、電気自動車ＥＶ１３００Ｂを予約出発時刻ＴＳ２のトリップ予約に配車を決定し、電気自動車ＥＶ１３００Ｃを予約出発時刻ＴＳ３のトリップ予約に配車を決定する。
しかしながら、例えば電気自動車ＥＶ１３００Ａの電池劣化度合いΔｄｅｃが大きい場合には、上述した図１７の場合には必要充電速度が比較的大きくなり、電池劣化が加速されることになる。
【０１３０】
このため、本実施形態では、図１８に示すように、電池劣化度合いΔｄｅｃの大きい電気自動車ＥＶ１３００Ａを最小の充電コストとなる予約出発時刻ＴＳ２のトリップ予約に配車し、残る電気自動車ＥＶ１３００Ｂ及びＥＶ１３００Ｃについては、残りのトリップ予約に対して必要充電速度が大きくなる電気自動車ＥＶ１３００Ｂについて必要充電速度が小さい予約出発時刻ＴＳ３のトリップ予約に配車し、電気自動車ＥＶ１３００Ｃについては残りの予約出発時刻ＴＳ１のトリップ予約に配車する。
【０１３１】
このように、電池劣化度合いΔｄｅｃの大きい電気自動車ＥＶ１３００Ａについて充電コストが最小となるトリップ予約に配車することにより、前述した図１１に示すように、標準的劣化ラインＬ３１に対して電池劣化度合いΔｄｅｃが大きい電気自動車に対して、充電コストが小さいトリップ予約に優先的に配車することにより、点線図示の特性線Ｌ３３に示すように、電池劣化度合いΔｄｅｃを改善して規定年数（例えば５年）で最大蓄電量が規定値（例えば８０％）に達するように劣化補正することができる。このため、電池交換頻度を抑制して、電池交換のために利用不可能となる電気自動車を抑制して、利用効率を向上させることができる。
【０１３２】
また、電池劣化度合いΔｄｅｃの大きい電気自動車を除いた配車可能台数がトリップ予約と同数以上である場合には、電池劣化度合いΔｄｅｃの大きい電気自動車を除いてトリップ予約と配車可能な電気自動車との組合せのうち充電コストの合計値が最小となる組合せの電気自動車を配車として決定する。この場合には、電池劣化度合いΔｄｅｃの大きい電気自動車への充電制御を行わないので、電池劣化を抑制することができる。
【０１３３】
なお、図１２の利用履歴記録処理が利用履歴記録部１５ｆに対応し、図１３の電池劣化解析処理が電池劣化解析部５１ｆに対応し、図１４の運転係数決定処理が、運転係数決定部５１ｅに対応している。また、図１５の処理において、ステップＳ１の処理が予約受付部５１２ａに対応し、ステップＳ２の処理が消費電力算出部５１ｃに対応し、ステップＳ３〜Ｓ２３の処理が充電配車計画部５１ｄに対応している。
【０１３４】
（本実施形態の効果）
上記第２の実施形態は、前述した第１の実施形態の効果に加えて、次のような効果を奏する。
（１）トリップ予約に対して配車可能な電気自動車の電池劣化度合いを分析・取得する電池劣化解析部５１ｆを備え、充電配車計画部５１ｄで電池劣化度合いに基づいて電池劣化コスト（充電コスト）を算出する。このため、電池劣化度合いが異なる複数の電気自動車が存在する場合に、電池劣化度合いに応じた充電配車制御を行うことができ、配車対象となる電気自動車の電池劣化を抑制することができる。
【０１３５】
（２）電気自動車に利用者の運転履歴を記憶する利用履歴記録部１５ｃと、運転履歴を分析して、走行距離、利用時間、走行経路の少なくとも１つ又は複数から算出される標準的な消費電力に対する利用者個人の消費電力の増減傾向を運転係数として算出する運転係数決定部５１ｅとをさらに備え、充電配車計画部５１ｄは、必要消費電力に運転係数を加味して目標充電状態を決定する。このため、利用者の運転傾向を反映した正確な必要消費電力を見積もることができる。したがって、正確な必要消費電力に基づいて配車及び充電制御を行うことができるので、利用者の利便性と電池劣化の抑制とを両立することができる。
【０１３６】
（変形例）
なお、上記第１及び第２の実施形態においては、充電装置３０として電源接続線を有する有線方式の充電装置を適用した場合について説明した。しかしながら、本発明は有線方式に限定されるものではなく、無線方式の充電装置を適用することもできる。この無線方式の充電装置としては、電磁誘導方式、電波方式、磁界共鳴方式の３方式があるが、何れの方式を採用してもよい。
【符号の説明】
【０１３７】
１０ 電気自動車
１１ 電池
１２ ＡＣ／ＤＣ変換器
１３ 受電装置
１４ 受電コネクタ
１５ 演算装置
１５ａ 車両制御部
１５ｂ 電池残量検出部
１５ｃ 充放電制御部
１５ｄ 充放電回路部
１５ｅ モータ発電機
１６ 記憶装置
１７ 入力装置
１８ 出力装置
１９ 通信装置
２０ ＡＤ変換器
２１ ＤＡ変換器
３０ 充電装置
３１ 給電装置
３２ 演算装置
３２ａ 電力供給部
３２ｂ 充電制御部
３３ 記憶装置
３４ 通信装置
５０ データセンター
５１ 演算装置
５１ａ 予約受付部
５１ｂ 電池残量取得部
５１ｃ 消費電力算出部
５１ｄ 充電配車計画部
５２ 記憶部
５３ 通信装置
６０ 利用者端末
６１ 演算装置
６２ 入力装置
６３ 表示装置
６４ 記憶装置
６５ 通信装置
１５ｆ 利用者履歴記録部
５１ｅ 運転係数決定部
５１ｆ 電池劣化解析部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、共同使用する複数の電気自動車に対して充電制御及び配車制御を行う充電配車計画システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１に記載の充電制御装置および充電制御方法は、蓄電装置を搭載する複数台の車両の蓄電装置の充電を制御する。この蓄電装置の充電制御は、各車両の外部電源が接合されたときの蓄電装置の蓄電状態と各車両の予想消費電力とに基づいて必要な充電電力量算出する。さらに、各車両の使用開始時刻を検出し、必要充電量と使用開始時刻から契約電力内で充電する充電スケジュールを決定し、各車両の蓄電装置を充電制御する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−１３６１０９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
電気自動車に搭載する蓄電装置は、充放電を繰り返すことにより劣化する。特に、蓄電装置を満充電の状態まで充電することを繰り返すことにより、充電装置の劣化が大きくなる。蓄電装置を契約電力量内で充電制御する場合には、充電に使用する電力量を抑制することはできるが、蓄電装置の劣化までは考慮されていない。
そこで、本発明は、上記のような点に着目してなされたもので、電池の劣化を抑制する充電制御を行うことを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記目的を達成するために、本発明の一態様は、共同利用する複数の電気自動車を次回トリップまでの間に充電する際に、電池劣化に与える影響度合いである電池劣化コストを加味して充電制御を行う。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、電池劣化に与える影響度合いである電池劣化コストを加味して電気自動車の充電制御を行うので、共同利用する電気自動車の電池の劣化を抑制した充電制御を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本発明の第１の実施形態を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施形態を示す機能ブロック図である。
【図３】充電コスト算出マップを示す特性線図である。
【図４】第１の実施形態のデータセンターで実行する充電配車制御処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図５】図４の充電配車計画処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図６】配車可能な電気自動車の選出例を示す図である。
【図７】充電速度の算出例を示す図である。
【図８】第１の実施形態の充電配車制御の一例を示す図である。
【図９】第１の実施形態の充電配車制御の他の例を示す図である。
【図１０】本発明の第２の実施形態を示す機能ブロック図である。
【図１１】第２の実施形態の電池劣化推移を示す図である。
【図１２】第２の実施形態の利用履歴記録処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１３】第２の実施形態の電池劣化解析処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１４】第２の実施形態の運転係数決定処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１５】第２の実施形態における配車充電計画処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１６】図１５の充電配車処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１７】第２の実施形態の充電配車制御の一例を示す図である。
【図１８】第２の実施形態の充電配車制御の他の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
「第１の実施形態」
次に、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。
図１は、本発明の第１の実施形態を示す充電配車計画システムの全体構成を示すブロック図である。
（構成）
充電配車計画システム１は、共同使用する複数の電気自動車１０と、各電気自動車１０に搭載される電池１１を充電する充電装置３０とを備えている。また充電配車計画システム１は、各電気自動車１０の充電及び配車を制御するデータセンター５０と、データセンター５０に通信回線を介して接続された利用者端末６０とを備えている。
【０００９】
各電気自動車１０は、各種機器に電力を供給する電池１１を備えている。ここでいう電気自動車とは、バッテリーで駆動する電動モーターを駆動源とする車両であればよく、例えばバッテリーで駆動する電動モーターのみを駆動源とする車両、或いは、エンジンと電動モーターとを駆動源とするハイブリッド車両、プラグインハイブリッド車両であっても適用することができる。電池１１は、電気自動車で本格採用が進んでいるリチウムイオンバッテリが適用されている。しかしながら、電池１１としては、一般的な鉛蓄電池、ニッケル水素電池等の他の電池を適用することができる。また、電気自動車のような大量のバッテリーを束ねた電池ユニットを搭載する装置の場合、ユニット内の電池同士のバラツキを把握・制御するため、含まれるバッテリー単体毎、もしくはバッテリーを複数束ねた電池セルといった単位毎に電流や電圧、温度などを監視するセンサが付随することがあるが、これらセンサ類も本実施形態では後述する入力装置１７の一部として取り扱う。
【００１０】
この電池１１は、交流を直流へ変換するＡＣ／ＤＣ変換器１２を介して受電装置１３に接続されている。受電装置１３は、外部の充電装置３０に接続可能に構成された充電コネクタ１４で構成されている。
また、各電気自動車１０は、各種演算処理を行う演算装置１５を備えている。この演算装置１５には、記憶装置１６が接続されていると共に、入力装置１７及び出力装置１８が接続されている。さらに、演算装置１５には外部機器との間で通信を行う通信装置１９を備えている。
【００１１】
入力装置１７は、電気自動車１０に搭載されたセンサやスイッチ、運転操作系統、自動車内外の状況や運転操作を検出するものである。この入力装置１７は、ボタン・スイッチ１７ａ、ステアリング装置１７ｂ、アクセル・ブレーキ装置１７ｃ、電流電圧センサ１７ｄ、位置センサ１７ｅ及び温度センサ１７ｆを備えている。
ここで、ボタン・スイッチ１７ａは、ステアリング、アクセル、ブレーキ、エアコン、ワイパー、ウィンカー、シフトポジション、ライト等の各種切り替えを行うボタンやスイッチで構成されている。ステアリング装置１７ｂは、電気自動車の進行方向を制御するもので、操舵角情報、操舵トルク情報等が出力される。
【００１２】
また、アクセル・ブレーキ装置１７ｃは、電気自動車の速度を制御するものであり、アクセルペダル開度情報やブレーキペダル踏込情報が出力される。電流電圧センサ１７ｄは、電池１１やモーターへの電流電圧の入出力を検出し、その検出信号を出力するものである。位置センサ１７ｅは、電気自動車の走行位置を検出し、その位置情報を出力するもので、例えば全地球測位システム（ＧＰＳ）等が適用される。温度センサ１７ｆは、外気温、室内温度、電池温度等を検出し、これらの検出信号を出力するものである。
【００１３】
この入力装置１７から出力される各種信号がＡ／Ｄ変換器２０でデジタル信号に変換されて演算装置１５に入力される。
出力装置１８は、電気自動車の動きに変化を与えたり、運転者や外界に情報を発信したりするものであり、アクチュエータ１８ａ、モーター・インバータ１８ｂ、ディスプレイ１８ｃ及びスピーカ１８ｄを備えている。
【００１４】
ここで、アクチュエータ１８ａは、車輪の操舵角度やブレーキ圧力を変化させる各種操作機器である。モーター・インバータ１８ｂは、動力源あるいは発電源である電動モーターとこれを駆動制御するインバータとで構成されている。ディスプレイ１８ｃは、各種表示情報を表示し、スピーカ１８ｄは、音声情報等を出力する。
そして、出力装置１８には、演算処理装置からの各種信号がＤ／Ａ変換器２１を介して入力される。
【００１５】
また、通信装置１９は、充電装置３０との間では例えば通信用配線による有線通信や電流用配線を利用した電力線通信を行い、データセンター５０との間では例えば無線通信を行って、充電装置３０及びデータセンター５０との間で情報の送受信を行う。
そして、演算装置１５は、機能ブロック図で表すと図２に示すように構成される。すなわち、演算装置１５は、車両制御部１５ａ、電池残量検出部１５ｂ、充放電制御部１５ｃ及び充放電回路部１５ｄを備えている。
【００１６】
車両制御部１５ａは、一般にＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）と称され、電気自動車に限らず、近年の車両の多くに搭載されている。この車両制御部１５ａでは、入力装置１７から入力されるアクセル開度、ブレーキ踏込量に基づいてモーター発電機１５ｅを駆動制御する走行制御やステアリング装置１７ｂの操舵状態を制御する操舵制御等を行う。
【００１７】
電池残量検出部１５ｂは、電気自動車１０に搭載された電池に含まれる残電力量を検出するものである。電池残量は、充電状態（ＳＯＣ：Ｓｔａｔｅ ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ）とも称され、一般にその電池の持つ最大容量を１００％、最低容量を０％として評価する。
充放電制御部１５ｃは、車両制御部１５ａあるいは充電装置３０からの指令により、後述する充放電回路部１５ｄへ電池及びモーター発電機に対して充放電の制御指令値を与える。
【００１８】
充放電回路部１５ｄは、充放電制御部１５ｃから取得した電流電圧の指令値に基づき、実際に電池、モーター発電機に対して電流の入出力を行うものである。なお、電気自動車１０においてはモーター発電機、電池以外にも、ステアリング装置、エアコンや、ブレーキ、ナビゲーション装置等のあらゆる機器も電気で駆動するため、これら補機類への電力の供給制御についても充放電制御部１５ｃ及び充放電回路部１５ｄが担うこととなる。
【００１９】
一方、充電装置３０は、充電用の交流電力を出力する給電装置３１と、この給電装置３１の充電電流及び充電電圧を調整して充電速度を制御する演算装置３２とを備えている。
演算装置３２には、記憶装置３３と通信装置３４とが接続されている。記憶装置３３は、演算装置３２で実行する充電制御処理を行うプログラムを記憶していると共に、充電制御処理時の電流変化や電圧変化等の充電履歴情報を記憶する。通信装置３４は、電気自動車１０の通信装置１９との間で、電池１１の充電状態を表す情報を取得すると共に、充電電力情報を通信装置１９へ送信する。
【００２０】
この演算装置３２を機能ブロック図で表すと、図２に示すように構成される。すなわち、演算装置３２は、電力供給部３２ａと充電制御部３２ｂとを備えている。電力供給部３２ａは、電池１１の充電のための実質的な電力を電気自動車１０に対して供給するものである。具体的には、一般家庭の１００Ｖ電源や、２００Ｖ電源、あるいは近年電気自動車用に普及の一途にある急速充電器の電力供給装置がこれに相当する。
【００２１】
充電制御部３２ｂは、電池１１の充電のための供給電力を電気自動車１０側の充放電制御部１５ｃと協調して調整するものである。なお、上述した一般家庭用の１００Ｖ電源や２００Ｖ電源を用いる場合、これら給電側には充電制御部を備えていない場合が多く、上記構成もつのは急速充電器の場合と考えてよい。通常の１００Ｖ電源や２００Ｖ電源から充電を行う場合は、電気自動車側の充放電制御部１５ｃが単独で電気自動車１０内の電池状態を把握しながら給電量を調整することになる。
【００２２】
さらに、データセンター５０は、複数の電気自動車を共同で使用するカーシェアリングにおける配車及び充電を制御するものである。このデータセンター５０は、電気自動車１０から電池残量データを取得すると共に、利用者端末６０から次回予約者の予約情報を取得して、配車制御と充電制御を行う。このデータセンター５０は、配車充電制御処理を行う演算装置５１と、配車充電制御処理に必要なプログラムを格納すると共に、各種データを記憶する記憶装置５２と、演算装置５１に接続された通信装置５３とを備えている。
【００２３】
通信装置５３は、電気自動車１０の通信装置１９との間で通信を行って電池残量データを取得するとともに、利用者端末６０と例えばインターネット等のネットワークを介して接続して予約情報を取得する。この予約情報としては、利用時間帯、利用予定距離あるいは走行予定地域、目的地等が挙げられる。
【００２４】
この演算装置５１は、機能ブロックで表すと、図２に示すようになる。すなわち、演算装置５１は、予約受付部５１ａ、電池残量取得部５１ｂ、消費電力算出部５１ｃ及び充電配車計画部５１ｄを備えている。
予約受付部５１ａでは、利用者端末６０からトリップ予約の予約情報を取得し、取得した予約情報の利用時間帯から次回トリップのトリップ出発時刻を決定する。また、予約受付部５１ａは、取得した予約情報を消費電力算出部５１ｃ及び充電配車計画部５１ｄへ伝達する。
【００２５】
電池残量取得部５１ｂは、電気自動車１０の電池残量検出部１５ａが検出した電池残量データを取得するものである。この電池残量データの取得方式としては２つのデータ取得方式がある。一方のデータ取得方式は、予約受付時すなわち予約受付部５１ａから予約情報が入力された時点で、電気自動車１０の電池残量検出部に対して電池残量データの取得及び送信を要求する方式である。他方のデータ取得方式は、電気自動車１０の電池残量検出部で所定時間（例えば１分）毎等の定期的な間隔で電池残量を検出し、その結果を随時データセンター５０に送信する方式である。電池残量取得部５１ｂでは上記２つのデータ取得方式の何れか一方を設定することにより、電池残量取得部５１ｂで電池残量データを取得する。
【００２６】
消費電力算出部５１ｃは、予約受付部５１ａから予約情報が入力されると、予約情報に含まれる利用時間帯や利用予定距離といった情報に基づいて、予約した利用者が乗車したときに消費される必要消費電力を算出するものである。この消費電力算出部５１ｃでは、予約時に予約情報に含まれる前述した利用時間帯、利用予定距離あるいは走行予定地域、目的地等に基づいて少なくとも走行距離を特定する。
【００２７】
そして、特定された走行距離に電気自動車１０の平均電費（電力消費率）を掛け合わせることにより、走行で消費する合計電力量でなる必要電力消費量を算出する。ここで、平均電費は予め走行試験等により算出することが可能であるし、近年の一般的なガソリン車が燃費計を装備するように、電費を逐次記録する装置を備えれば、最新の電費に基づいてより精度よく必要消費電力量を算出することができる。
【００２８】
さらに、例えば目的地への走行経路の探索時に、統計交通情報等、当日の走行予定時間帯における走行経路の渋滞情報を加味することができれば、経路の各部分毎の平均走行速度を算出することができる。この平均走行速度と速度帯毎の電費を掛け合わせれば、より精度よく必要消費電力を計算することができる。この場合、速度帯域毎の電費については、上記平均電費と同様に、予め保持しておくか、走行履歴に基づく更新したデータを利用することができる。
【００２９】
充電配車計画部５１ｄは、予約受付部５１ａから取得する予約情報と、消費電力算出部５１ｃから取得する必要消費電力とに基づいて利用可能な電気自動車を選定して配車を決定し、配車が決定された電気自動車１０に対する充電制御を行う。また、充電配車計画部５１ｄは、予約可否の情報を予約受付部５１ａから利用者端末６０に回答する。
【００３０】
充電配車計画部５１ｄでは、まず、次回トリップ時に予測される必要消費電力に所定閾値を加算した値を電池の最大蓄電量で除して電池の目標充電状態（以下、ターゲットＳＯＣと称す）［％］を算出する。ここで、所定閾値は、深放電を防止するために必要最低限の電力である。電気自動車１０の電池１１に使用するリチウムイオン電池は充電状態（ＳＯＣ）が２０％を下回るような空に近い状態が継続すると、新品当初の蓄電容量を保持できなくなる電池劣化が急激に加速することが知られている。したがって、必要な走行距離を走行した後であっても深放電状態に陥らないために所定閾値を設け、この所定閾値に必要消費電力を加算した値をターゲットＳＯＣとして設定する。
【００３１】
充電配車計画部５１ｄでは、ターゲットＳＯＣが設定されると、次回トリップの予約されたトリップ出発時刻と、ターゲットＳＯＣとに基づいて物理的に利用可能な電気自動車１０を選出する。選出する電気自動車１０は、電気自動車１０を貸し出す拠点に存在しているか又は予約時刻前に返却予定であり、且つ予約時刻までに、充電可能な最大速度の充電速度を前提とした際に、必要消費電力の充電が可能な電気自動車である。
【００３２】
そして、充電配車計画部５１ｄは、選出された電気自動車１０が存在しない場合には、利用者端末６０に対して予約条件の変更を提示する。また、充電配車計画部５１ｄは、選出された電気自動車１０が１台以上である場合には、選出された１台以上の電気自動車１０に対してターゲットＳＯＣと、電気自動車１０の返却時刻とトリップ出発時刻から算出される「充電可能時間」から充電速度を算出する。
【００３３】
さらに、充電配車計画部５１ｄでは、選出された電気自動車１０について算出された充電速度とターゲットＳＯＣとに基づいて記憶装置５２に記憶されている図５に示す充電コスト算出テーブルを参照して電池劣化に与える影響度合いである電池劣化コストを表す充電コストを算出する。
ここで、充電コスト算出テーブルは、ターゲットＳＯＣと充電速度を様々に設定して充電した場合の実際の電池の劣化結果を予め実験等によって求めてテーブル化したものである。この充電コスト算出テーブルは、図５に示すように、横軸に単位時間当たりの充電電気量である充電速度［Ａｈ］を取り、縦軸にターゲットＳＯＣ［％］を取った特性線Ｌ１〜Ｌ４で分割される５段階の領域ＣＣａ〜ＣＣｅが設定されている。
【００３４】
すなわち、特性線Ｌ１は、充電速度が“０”の状態でターゲットＳＯＣが所定値Ｔｓ１（例えば約８０％）となり、その後充電速度の増加に伴ってターゲットＳＯＣが徐々に低下するように設定されている。
また、特性線Ｌ２は、充電速度が“０”の状態で、所定値Ｔｓ１よりやや大きな値である所定値Ｔｓ２となり、その後充電速度が増加するにつれてターゲットＳＯＣが特性線Ｌ１より緩やかな勾配で減少し、充電速度が１０［Ａｈ］を超えたときに、比較的急な勾配でターゲットＳＯＣが減少し、その後、充電速度が１５［Ａｈ］より増加すると比較的緩やかにターゲットＳＯＣが低下するＳ字状曲線に設定されている。
【００３５】
さらに、特性線Ｌ３は、充電速度が０［Ａｈ］から１０［Ａｈ］迄の間ターゲットＳＯＣが所定値Ｔｓ２より僅かに高い所定値Ｔｓ３を維持し、その後充電速度の増加にしたがって緩やかにターゲットＳＯＣが減少するように設定されている。
また、特性線Ｌ４は、充電速度が０［Ａｈ］であるときには１００％に近い所定値Ｔｓ４となり、その後充電速度が増加するにつれて緩やかにターゲットＳＯＣが減少し、充電速度が１５［Ａｈ］を越えるとターゲットＳＯＣが比較的急に減少するように設定されている。
【００３６】
したがって、図５の充電コスト算出テーブルでは、ターゲットＳＯＣ及び充電速度で表される点が領域ＣＣａに存在する場合には、充電コストＣＣが最小値“１”となり、領域ＣＣｂに存在する場合には、２番目に低い充電コスト“２”となり、領域ＣＣｃに存在する場合には３番目に低い充電コスト“３”となる。また、上記点が領域ＣＣｄに存在する場合には４番目に低い充電コスト“４”となり、領域ＣＣｅに存在する場合には一番高い充電コスト“５”となる。
【００３７】
そして、充電配車計画部５１ｄでは、各電気自動車１０に対して充電コストＣＣが算出されると、１つのトリップ予約に対して配車可能な電気自動車１０が１台であるときには、該当する電気自動車１０を配車する電気自動車として決定する。
また、充電配車計画部５１ｄでは、１つのトリップ予約に対して配車可能な電気自動車１０が複数台あるときには、充電コストが最小の電気自動車を配車として決定する。この場合、算出した充電コストを加えた累積充電コストが一番低い電気自動車１０を選択して配車する電気自動車を決定するようにしてもよい。このように各電気自動車の累積充電コストのうち最小の累積充電コストの電気自動車を配車することにより、累積充電コストのパラツキを抑制することができる。
【００３８】
さらに、充電配車計画部５１ｄでは、複数のトリップ予約に対してトリップ予約数以上に配車可能な電気自動車１０が存在する場合には、複数の電気自動車のそれぞれについて各トリップ予約に対応する充電コストを算出し、算出した充電コストの合計値が最小となる複数のトリップ予約と複数の電気自動車との組合せを選択して各トリップ予約に対して配車する電気自動車を決定する。
【００３９】
また、充電配車計画部５１ｄは、上述したように、トリップ予約に対して配車する電気自動車が決定されると、記憶装置５２の累積充電コスト格納領域に格納されている各電気自動車に対する累積充電コストから該当する電気自動車１０の累積充電コストを読み出し、この累積充電コストに算出した充電コストを加えた新たな累積充電コストを累積充電コスト格納領域に更新記憶する。
【００４０】
さらに、充電配車計画部５１ｄは、配車が決定された電気自動車がトリップ中であるときに、予約時間帯内に返却されたか否かを監視する。配車決定された電気自動車が予約時間帯内に返却された場合には、該当する電気自動車１０に対する充電速度を、通信装置５３を介して電気自動車１０の通信装置１９に送信して、充電装置３０による電池１１の充電を開始させる。
【００４１】
その後、充電配車計画部５１ｄは、充電中の電気自動車１０の充電状態を、通信装置１９を介して通信装置５３から取得し、ターゲットＳＯＣに達したか否かを判定する。そして、判定結果が、充電状態がターゲットＳＯＣに達していない場合にはターゲットＳＯＣに達するまで待機し、ターゲットＳＯＣに達したときには充電処理の終了を電気自動車１０の演算装置１５に通知してから充電配車制御処理を終了する。
【００４２】
また、利用者端末６０は、カーシェアリングの利用者がトリップ予約を行うための端末であり、演算装置６１、キーボード、マウス等の入力装置６２、表示装置６３、記憶装置６４及び通信装置６５を備えている。ここで、記憶装置６４には、演算装置６１の演算処理で必要とする処理プログラムを格納しているとともに、トリップ予約が完了したときの予約情報及び配車される電気自動車の識別情報等が記憶される。
【００４３】
ここで、演算装置６１は、入力装置６２からトリップ予約の開始を表す開始情報が入力されると、所定様式のトリップ予約シートを表示装置６３に表示する。また、演算装置６１は、表示されたトリップ予約シートに記載されている使用時間帯、走行経路、走行距離、目的地等の予約情報を、入力装置６２を使用して入力することを促す。そして、演算装置６１は、トリップ予約シートへの予約情報の入力が完了すると、入力された予約情報を、通信装置６５を介してデータセンター５０の通信装置５３へ送信する。
【００４４】
また、演算装置６１は、データセンター５０から送信される予約条件の変更通知を、通信装置６５を介して受信したときには、この予約条件変更情報を表示装置６３へ表示し、トリップ予約の再考を促す。この予約条件変更情報には、予約時間帯のトリップ開始時刻に配車可能な現在の電気自動車とそのトリップ開始時刻における充電状態とを表す一覧情報を含めることが好ましい。
【００４５】
そして、前述したデータセンター５０の演算装置５１で、図４に示す充電配車制御処理を実行する。この充電配車制御処理は、図４に示すように、まず、ステップＳ１で、利用者端末６０からトリップ予約情報を受信したか否かを判定し、トリップ予約情報を受信していないときには、トリップ予約がないものと判断してトリップ予約情報を受信するまで待機する。ここで、上述したように、トリップ予約情報には、利用開始時刻及び返却予定時刻を指定する利用時間帯と、利用予定距離もしくは利用予定走行地域又は目的地等とが少なくとも含まれている。
【００４６】
ステップＳ１でトリップ予約情報を受信すると、ステップＳ２に移行して、トリップ予約情報に含まれる利用時間帯、利用予定距離、目的地等に基づき、必要消費電力Ｗｎｃを算出してからステップＳ３に移行する。ここで、トリップ予約情報に含まれる情報が利用時間帯及び利用予定距離のみである場合には、電気自動車の平均電費データや、走行距離に基づく平均消費電力などの過去の履歴を用いて必要消費電力を推定する。トリップ予約情報に目的地が含まれている場合には、より精度の高い必要消費電力を算出するために経路計算を行う。このとき、渋滞情報（走行速度による電気消費の増減）、気温（エアコン利用有無により消費電力の増減）、天候（雨天字等のワイパー等の消費電力の増減）、日射（ライト利用有無による消費電力の増減）等も考慮することで、より精度良く必要消費電力を推定することができる。
【００４７】
ステップＳ３では、ターゲットＳＯＣ［％］を算出してからステップＳ４に移行する。このターゲットＳＯＣは、上記ステップＳ２で算出した必要消費電力Ｗｎｃに深放電とならない必要最低限の蓄電量に相当する電力閾値Ｗｂを加算した合計電力Ｗｔ（＝Ｗｎｃ＋Ｗｂ）を最大蓄電量で除してターゲットＳＯＣ［％］を算出する。
【００４８】
ステップＳ４では、カーシェアリングに運用中の全電気自動車から、現在の充電状態（ＳＯＣ）を取得してからステップＳ５に移行する。ここで、全電気自動車の充電状態（ＳＯＣ）の取得は、既に返却済みで充電可能な電気自動車１０については記憶装置１６に記憶されている充電状態（ＳＯＣ）を取得すればよい。しかしながら、現在他の利用者に貸与中の電気自動車については、該当する電気自動車のトリップ予約情報から配車時の必要消費電力の算出結果を参照し、これに基づいて返却時の充電状態（ＳＯＣ）として代用すればよい。これに加えて、貸与中の電気自動車の現在の充電状態（ＳＯＣ）と、返却予定時刻までの残り時間とを加味し、予約時の必要消費電力からの差異が大きいようなら、この差異を補正するようにすれば更に精度が高くなる。
【００４９】
ステップＳ５では、カーシェアリングに運用中の全電気自動車の内の１台を指定する変数Ｎを、最初を表す“１”に設定する。次いで、ステップＳ６に移行して、該当する電気自動車がトリップ開始時刻に利用可能であるか否かを判定し、トリップ開始時刻に貸与中であるときにはステップＳ７に移行して、変数Ｎを“１”だけインクリメントしてから前記ステップＳ６に移行する。
【００５０】
また、ステップＳ６の判定結果が、該当する電気自動車がトリップ開始時刻に利用可能であるときにはステップＳ８に移行する。このステップＳ８では、現在の充電状態（ＳＯＣ）から最大充電速度で充電を行ってトリップ開始時刻までの間にターゲットＳＯＣに到達可能であるか否かを判定する。このステップＳ８の判定結果が、トリップ開始時刻までにターゲットＳＯＣに到達不可能であるときには、前記ステップＳ７に移行して、変数Ｎを“１”だけインクリメントしてから前記ステップＳ６に戻る。
【００５１】
また、ステップＳ８の判定結果が、トリップ開始時刻までにターゲットＳＯＣに到達可能であるときに、ステップＳ９に移行する。このステップＳ９では、該当電気自動車のナンバーや１号車等の配車する電気自動車を識別可能な識別情報を記憶装置５２の配車可能車登録領域に記憶してからステップＳ１０に移行する。
このステップＳ１０では、全ての電気自動車について利用可能判断が完了したか否かを変数Ｎが所定値に達したか否かで判定し、未だ利用可能判断が完了していないときには前記ステップＳ７に戻り、全ての電気自動車について利用可能判断が完了したときには、ステップＳ１１に移行する。
【００５２】
このステップＳ１１では、後述するステップＳ２６で充電対象外となった電気自動車が返却されたか否かを判定し、返却されていない時又は充電対象外となった電気自動車が存在しないときには直接ステップＳ１３に移行する。また、ステップＳ１１の判定結果が、予約対象外の電気自動車が返却されたときには、ステップＳ１２に移行して、予約対象外電気自動車の指定を解除してからステップＳ１３に移行する。
【００５３】
このステップＳ１３では、記憶装置５２の配車可能車登録領域に電気自動車の識別情報が記憶されているか否かを判断して配車可能な電気自動車が存在するか否かを判定する。この判定結果が、配車可能な電気自動車が存在しない場合には、ステップＳ１４に移行して、予約条件の変更を提示する予約条件変更情報を、通信装置５３を介して利用者端末６０に送信してから充電配車制御処理を終了する。この予約条件変更情報は、予約受付ができない旨の通知を含むとともに、予約時間帯のトリップ開始時刻に配車可能な現在の電気自動車とそのトリップ開始時刻における充電状態とを表す一覧情報を含めることが好ましい。
【００５４】
また、前記ステップＳ１３の判定結果が、配車可能な電気自動車が存在する場合には、ステップＳ１５に移行する。このステップＳ１５では、配車可能な電気自動車の全てについて、返却時刻及び充電状態（ＳＯＣ）と、トリップ開始時刻及びターゲットＳＯＣとに基づいて充電速度を算出してからステップＳ１６に移行する。
ステップＳ１６では、配車可能な全ての電気自動車について、充電速度とターゲットＳＯＣとをもとに図３に示す充電コスト算出テーブルを参照して充電コストを算出してからステップＳ１７に移行する。
【００５５】
ステップＳ１７では、配車可能な全ての電気自動車のターゲットＳＯＣに基づいて配車する電気自動車を決定する充電配車処理を実行する。この充電配車処理は、図５に示すように、まず、ステップＳ１７ａで、同時刻帯のトリップ予約が複数あるか否かを判定する。その判定結果が、同時刻のトリップ予約が１つである場合には、ステップＳ１７ｂに移行して、配車可能な電気自動車台数が１台であるか否かを判定する。この判定結果が、配車可能な電気自動車台数が１台であるときには、ステップＳ１７ｃに移行して、該当電気自動車を配車として決定してからステップＳ１７ｄに移行する。
【００５６】
このステップＳ１７ｄでは、記憶装置５２に記憶されている該当電気自動車の累積充電コストを読み出し、読み出した累積充電コストに今回の充電コストを加算して新たな累積充電コストを算出し、算出した累積充電コストを累積充電コスト記憶領域に更新記憶してから充電配車処理を終了して図４のステップＳ１８に移行する。
一方、前記ステップＳ１７ｂの判定結果が、配車可能な電気自動車台数が複数台であるときには、ステップＳ１７ｅに移行して、配車可能な各電気自動車のうち充電コストが最小となる電気自動車を配車として決定してから前記ステップＳ１７ｄに移行する。
【００５７】
さらに、前記ステップＳ１７ａの判定結果が、同時刻のトリップ予約が複数存在する場合には、ステップＳ１７ｆに移行する。このステップＳ１７ｆでは、複数のトリップ予約に対して配車可能な複数の電気自動車の全ての組合せを考え、全ての組合せから割り当てた電気自動車の充電コストの合計値が最小となる組合せを選択する。そして、選択した組合せに基づいて各トリップ予約に対する電気自動車の配車を決定してから前記ステップＳ１７ｄに移行する。
【００５８】
このように、ステップＳ１７の充電配車処理は、１つのトリップ予約に対して複数の電気自動車が配車可能であるときに充電コストが最小の電気自動車を配車として決定したり、複数のトリップ予約に対して予約数以上の電気自動車が配車可能であるときに電気自動車とトリップ予約との全ての組合せのうち充電コストの合計値が最小となる組合せで配車を決定するので、充電コスト最適化処理を行っていることになる。
【００５９】
この充電配車処理が終了すると、ステップＳ１８に移行して、配車を決定した電気自動車の変更があるか否かを判定し、配車変更がないときにはステップＳ１９に移行して、通信装置５３から利用者予約端末６０の通信装置６５に予約完了通知を送信し、演算装置６１で、予約完了通知を表示装置６３に表示してからステップＳ２１に移行する。
また、ステップＳ１８の判定結果が、配車を決定した電気自動車１０の変更があるときには、ステップＳ２０に移行して、予約配車変更通知を通信装置５３から利用者端末６０の通信装置６５へ送信して、演算装置６１で、予約配車変更通知を表示装置６３に表示してからステップＳ２１に移行する。
【００６０】
ステップＳ２１では、配車対象となる電気自動車１０が返却されて充電装置３０に接続されたか否かを判定し、配車対象の電気自動車１０が返却されて充電装置３０に接続されたときには、ステップＳ２２に移行して、配車対象の電気自動車１０に対して充電装置３０による設定された充電速度での電池１１の充電制御を指示してからステップＳ２３に移行する。
【００６１】
このステップＳ２３では、配車対象の電気自動車１０の電池充電状態（ＳＯＣ）を読込み、読込んだ電池充電状態（ＳＯＣ）がターゲットＳＯＣに達したか否かを判定する。この判定結果が、電気自動車の充電状態（ＳＯＣ）がターゲットＳＯＣに達していないときには、前記ステップＳ２２に戻り、ターゲットＳＯＣに達したときにはステップＳ２４に移行する。
ステップＳ２４では、充電装置３０による充電を停止する充電停止指示を該当する電気自動車１０に対して送信してから前記ステップＳ１に戻る。
【００６２】
また、前記ステップＳ２１の判定結果が、対象となる電気自動車１０が返却されていない場合には、ステップＳ２５に移行して、返却予定時刻が経過したか否かを判定する。この判定結果が、返却予定時刻が経過していないときには前記ステップＳ２１に戻り、返却予定時刻が経過しているときにはステップＳ２６に移行して、該当する電気自動車１０を充電対象外の電気自動車として指定し、記憶装置５２の配車可能車登録領域から該当する識別情報を削除してから前記ステップＳ４に戻る。
【００６３】
なお、トリップ予約を行った利用者が予約したトリップ開始時刻を所定時間以上過ぎるような場合で、電池１１が満充電付近に保持されているときには、該当利用者に利用遅延によるトリップ予約のキャンセルもしくは予約時間の再設定を通知するとともに、電池１１を一時的に放電して満充電状態を脱する等の処理を行うことが電池劣化を抑制する意味で好ましい。
【００６４】
（動作その他）
次に、上記第１の実施形態における動作を説明する。
カーシェアリングを利用する利用者がトリップ予約を行うには、利用者端末６０の入力装置６２を操作してトリップ予約の開始情報を入力すると、演算装置６１によって所定様式のトリップ予約シートが表示装置６３に表示される。このため、利用者が入力装置６２を使用して、表示されたトリップ予約シートに記載されている使用時間帯、走行経路、走行距離、目的地等の予約情報を入力する。
【００６５】
この予約情報の入力が完了すると、演算装置６１は、予約情報を、通信装置６５を介してデータセンター５０の通信装置５３へ送信する。
データセンター５０では、その演算装置５１で、図４の充電配車制御処理を実行しており、この充電配車制御処理では、予約情報を受信するまでは、予約待機状態となっている（ステップＳ１）。
【００６６】
そして、演算装置５１で予約情報を受信すると、受信した予約情報を識別可能な識別情報を付加して記憶装置５２の予約情報格納領域に格納する。そして、格納した予約情報に含まれる走行距離、走行経路、目的地等に基づいてトリップ予約で必要とする必要消費電力Ｗｎｃを算出する（ステップＳ２）。
そして、算出した必要消費電力Ｗｎｃに深放電とならない必要最低限の蓄電量に相当する電力閾値Ｗｂを加算した合計電力Ｗｔを蓄電最大容量で除してターゲットＳＯＣ［％］を算出する（ステップＳ３）。そして、算出したターゲットＳＯＣ［％］を記憶装置５２の該当するトリップ予約の予約情報格納領域に記憶する。
【００６７】
次いで、演算装置５１では、カーシェアリング可能な全ての電気自動車の到着時刻又は到着予定時刻と、到着時の充電状態（ＳＯＣ）を取得する（ステップＳ４）。そして、取得した各電気自動車についてトリップ予約の予約情報に含まれるトリップ開始時刻に貸与中ではなく、トリップ予約の利用開始時刻迄に最大充電速度でターゲットＳＯＣに到達する電気自動車を配車可能車として選出し、選出した電気自動車の識別情報を記憶装置５２に形成した配車可能車登録領域に記憶する（ステップＳ５〜Ｓ１０）。
【００６８】
この配車可能車の選出は、図６に示すように、トリップ開始時刻がＴＳであり、ターゲットＳＯＣが例えば１００％に近い値であるものとする。このときに、電気自動車ＥＶ３００Ａが比較的早い返却時刻ＴＡで返却予定であり、そのときの予想充電状態（ＳＯＣ）が５０％程度であるものとする。また、電気自動車ＥＶ３００Ｂがトリップ開始時刻ＴＳに近い返却時刻ＴＢで返却予定であり、その予想充電状態（ＳＯＣ）が深放電状態よりは大きいが比較的少ない充電状態（ＳＯＣ）であるものとする。
【００６９】
このため、電気自動車ＥＶ３００Ａについては、最大充電速度で充電する場合には、図６で一点鎖線図示のようにトリップ開始時刻ＴＳより十分に早い時刻でターゲットＳＯＣに到達することから配車可能な電気自動車とされ、この電気自動車の識別情報ＥＶ３００Ａが記憶装置５２の配車可能車登録領域に記憶される。
しかしながら、電気自動車ＥＶ３００Ｂについては、返却時刻ＴＢがトリップ開始時刻ＴＳに近く、且つ充電状態（ＳＯＣ）が低い。したがって、電気自動車ＥＶ３００Ｂを最大充電速度で充電したとしても図６で一点鎖線図示のようにトリップ開始時刻ＴＳでターゲットＳＯＣより遥かに下回ることになる。このため、電気自動車ＥＶ３００Ｂについては配車不可能車として判断される。
【００７０】
次いで、演算装置５１では、配車可能な電気自動車が存在するか否かを判定する（ステップＳ１３）。このとき、記憶装置５２の配車可能車登録領域に識別情報が記憶されているときには、トリップ予約に対して配車可能な電気自動車が存在するものと判断する。
そして、配車可能車登録領域に記憶されている識別情報の各電気自動車について充電速度を算出する（ステップＳ１５）。
【００７１】
このとき、配車可能車登録領域に記憶されている識別情報が、前述した図６に示すように、ＥＶ３００Ａの１つのみである場合には、該当する電気自動車の返却時刻ＴＡからトリップ開始時刻ＴＳまでの充電時間と、ターゲットＳＯＣと電気自動車ＥＶ３００Ａの充電状態（ＳＯＣ）との差分である必要充電量Ｃｎとに基づいて必要充電速度ＣＶＡを算出する。
【００７２】
次いで、必要充電速度ＣＶＡとターゲットＳＯＣとをもとに、図３に示す充電コスト算出マップを参照して、充電コストを算出する。このとき、図６に示すように充電速度ＣＶＡが比較的低いが、ターゲットＳＯＣが満充電状態に近いので、充電コストとしては、中間よりやや高い“４”として算出される。
このとき、配車可能な電気自動車が１台であるので、充電配車決定処理では、該当する電気自動車を配車として決定する（ステップ１７ｃ）。そして、演算装置５１は、通信装置５３を介して配車する電気自動車の識別情報を含めた予約完了通知を利用者端末６０に送信する。利用者端末６０では、通信装置６５で予約完了通知を受信すると、演算装置６１によって、予約完了通知を記憶装置６４の予約情報記憶領域に記憶するとともに、予約完了通知を表示装置６３に表示する。これによって、トリップ予約が完了したことを利用者が確認することができる。
【００７３】
その後、配車が決定された電気自動車ＥＶ３００Ａが返却されて、充電装置３０に接続されると、電気自動車ＥＶ３００Ａの演算装置１５から充電準備完了指令を、通信装置１９を介してデータセンター５０に送信する。
データセンター５０の通信装置５３で電気自動車ＥＶ３００Ａからの充電準備完了指令を受信すると、演算装置５１は、配車対象となる電気自動車が返却されたものと判断して、通信装置５３を介して充電速度ＣＶＡを電気自動車ＥＶ３００Ａへ送信する。
【００７４】
電気自動車ＥＶ３００Ａでは、通信装置１９で充電速度ＶＣＡを受信すると、この充電速度ＶＣＡを演算装置１５へ送る。演算装置１５では、通信装置１９を介して充電速度ＶＣＡを充電装置３０へ送信する。この充電装置３０では、充電速度ＶＣＡを通信装置３４で受信すると、この充電速度ＶＣＡを演算装置３２へ送る。演算装置３２では、充電速度ＶＣＡが入力されると、充電速度ＶＣＡを記憶装置３３に記憶するとともに、給電装置３１に対して、充電速度ＶＣＡを保って電池１１を充電する交流の充電電力を出力するように制御する。これにより、給電装置３１から電気自動車ＥＶ３００Ａの受電装置１３を介してＡＣ／ＤＣ変換器１２に充電電力が送られ、このＡＣ／ＤＣ変換器１２で直流電力に変換されて電池１１を急速充電する。
【００７５】
そして、電池１１の充電状態（ＳＯＣ）が演算装置１５で監視され、この充電状態（ＳＯＣ）が所定時間間隔で通信装置１９を介してデータセンター５０に送信されるか又はデータセンター５０の演算装置５１で所定時間毎に充電状態（ＳＯＣ）の送信を要求し、この送信要求に応答することにより、電池１１の充電状態（ＳＯＣ）をデータセンター５０の演算装置５１で監視する。
そして、電池１１の充電状態（ＳＯＣ）がターゲットＳＯＣに達すると、ステップＳ２３からステップＳ２４に移行して、通信装置５３を介して電気自動車ＥＶ３００Ａに充電終了指示を送信する。
【００７６】
電気自動車ＥＶ３００Ａでは、通信装置１９で充電終了指示を受信すると、演算装置１５で、通信装置１９を介して充電終了指示を充電装置３０に送信する。充電装置３０では、通信装置３４で充電終了指示を受信すると、演算装置３２で給電装置３１からの充電電力の出力を停止させる。また、演算装置３２は、通信装置３４を介して、充電出力停止通知を電気自動車ＥＶ３００Ａに送信する。電気自動車ＥＶ３００Ａでは、通信装置１９で充電出力停止通知を受信すると、演算装置１５で、出力装置１８のディスプレイ１８ｃに充電出力停止通知を表示する。このため、カーシェアリングの担当者が配車可能な電気自動車ＥＶ３００Ａに対する充電が完了したことを認識することができる。
【００７７】
この充電完了時点は、次の利用者のトリップ予約のトリップ開始時刻に略一致しており、トリップ予約を行った利用者の電気自動車ＥＶ３００Ａの使用が可能となる。このため、トリップ予約を行った利用者が電気自動車ＥＶ３００Ａを利用してトリップを開始することができる。
ところが、電気自動車ＥＶ３００Ａが使用可能状態となってから、次の利用者の到着が所定時間以上遅れた場合に、電気自動車ＥＶ３００Ａが満充電状態に近い状態にある場合には、利用者に利用遅延によるキャンセルもしくは予約時刻の再設定を通知する。そして、電気自動車ＥＶ３００Ａに対して、一時的に電池１１を放電して満充電状態から離脱させる処理を行って、電池１１の劣化防止を行うことが望ましい。
【００７８】
また、配車可能な電気自動車を抽出したときに、配車可能車登録領域に記憶されている識別情報の電気自動車が、図７に示すように、電気自動車ＥＶ３００Ａの他に、２台で計３台存在する場合には以下のようにして配車を決定する。
この場合、残りの２台については、図７に示すように、返却時刻が返却時刻ＴＡよりやや遅い返却時刻ＴＣで充電状態（ＳＯＣ）が電気自動車ＥＶ３００Ａの半分程度の電気自動車ＥＶ３００Ｃと、この電気自動車ＥＶ３００Ｃより遅い返却時間ＴＤで充電状態（ＳＯＣ）が電気自動車ＥＶ３００Ａより高い電気自動車ＥＶ３００Ｄとが存在しているものとする。
【００７９】
そして、これら配車可能な３台の電気自動車ＥＶ３００Ａ、ＥＶ３００Ｃ及びＥＶ３００Ｄのそれぞれについて、図７で実線図示のように、返却時間からトリップ開始時刻ＴＳまでの充電時間とターゲットＳＯＣと各電気自動車の充電状態（ＳＯＣ）との差分である必要充電量ＣｎＡ、ＣｎＣ及びＣｎＤとから充電速度ＣＶＡ、ＣＶＣ及びＣＶＤを算出する。
【００８０】
次いで、充電速度ＣＶＡ、ＣＶＣ及びＣＶＤと、ターゲットＳＯＣとをもとに図３に示す充電コスト算出マップを参照して、充電コストを算出する。この場合、ターゲットＳＯＣは変化しないので、充電速度が遅くなるにつれて充電コストが小さくなる。すなわち、図３でターゲットＳＯＣが一点鎖線図示の直線Ｌ２１で示す値であるとすると、充電速度がＣＶｈを超えると最大の充電コストＣＣ＝“５”となる。また、充電速度がＣＶｍを超えてＣＶｈ迄の間で２番目に大きい充電コストＣＣ＝“４”となり、充電速度がＣＶｌを超えてＣＶｍ迄の間で中間の充電コストＣＣ＝“３”となり、充電速度がＣＶｌ以下で２番目に小さい充電コストＣＣ＝“２”となる。
【００８１】
したがって、図７に示す電気自動車ＥＶ３００Ａ、ＥＶ３００Ｃ及びＥＶ３００Ｄについては、例えば、ＥＶ３００Ａが上から二番目に高い充電コスト“４”となり、ＥＶ３００Ｃが最大の充電コスト“５”となり、ＥＶ３００Ｄが中間の充電コスト“３”となる。このため、図５の充電配車決定処理で、ステップＳ１７ａからステップＳ１７ｂを経てステップＳ１７ｅに移行し、充電コストが最小の電気自動車を配車として決定するので、充電コストが“３”である電気自動車ＥＶ３００Ｄが配車として決定される。
このように電気自動車ＥＶ３００Ｄが配車として決定されると、その後は、前述した配車可能な電気自動車が１台である場合と同様に、電気自動車ＥＶ３００Ｄに対して充電制御処理が行われる。
【００８２】
さらに、図８に示すように、所定時間内の同時刻帯に複数例えば３つのトリップ予約ＲＴ１〜ＲＴ３が入り、これら３つのトリップ予約ＲＴ１〜ＲＴ３に対して配車可能な電気自動車が前述した図７と同様にＥＶ３００Ａ、ＥＶ３００Ｃ及びＥＶ３００Ｄであるものとする。ここで、トリップ予約ＲＴ１はターゲットＳＯＣが満充電状態よりは小さい値となり、トリップ予約ＲＴ２はターゲットＳＯＣが満充電状態の半分程度となり、トリップ予約ＲＴ３はターゲットＳＯＣが略満充電状態となるものとする。
【００８３】
このように同時刻帯に複数のトリップ予約が存在し、各トリップ予約に対して配車可能な電気自動車がトリップ予約数以上の台数存在する場合には、各トリップ予約と各電気自動車との全ての組合せについて充電速度が算出される（ステップＳ１５）。そして、算出された充電速度に基づいて充電コストが算出される（ステップＳ１６）。
その後、ステップＳ１７の充電配車決定処理で、図５のステップＳ１７ａからステップＳ１７ｆに移行して、各トリップ予約と各電気自動車の全ての組合せについて、充電コストの合計値ＣＣｔを算出し、この合計値ＣＣｔが最小となる組合せを各トリップ予約に対する配車として決定する。
【００８４】
すなわち、各組合せの１つとして、図８に示すように、電気自動車ＥＶ３００Ａをトリップ予約ＲＴ２に対応させ、電気自動車ＥＶ３００Ｃをトリップ予約ＲＴ１に対応させ、電気自動車ＥＶ３００Ｄをトリップ予約ＲＴ３に対応させる。この場合には、電気自動車ＥＶ３００Ａについては充電速度が極端に遅く、充電コストＣＣが“１”となるが、電気自動車ＥＶ３００Ｃについては充電速度が最大充電速度に近い速さとなって、充電コストＣＣが“５”となる。さらに、電気自動車ＥＶ３００Ｄについては充電速度が比較的遅く、充電コストＣＣが“２”となる。このため、充電コストＣＣの合計値ＣＣｔは“８”となる。
【００８５】
これに対して、図９に示すように、電気自動車ＥＶ３００Ａをトリップ予約ＲＴ１に対応させ、電気自動車ＥＶ３００Ｃをトリップ予約ＲＴ２に対応させ、電気自動車ＥＶ３００Ｄをトリップ予約ＲＴ３に対応させる。この場合には、電気自動車ＥＶ３００Ａについては充電速度が図８に比較して速くなり、充電コストが“３”となる。また、電気自動車ＥＶ３００Ｃについては充電速度が図８に比較して遅くなって、充電コストが“２”となる。さらに、電気自動車ＥＶ３００Ｄについては充電速度が変化せず、充電コストが“２”となる。このため、充電コストの合計値ＣＣｔは“７”となる。
【００８６】
したがって、充電コストの合計値ＣＣｔが最小となる組合せすなわち図９の組合せが選択される。したがって、トリップ予約ＲＴ１に対して電気自動車ＥＶ３００Ａが配車として決定される。トリップ予約ＲＴ２に対しては電気自動車ＥＶ３００Ｃが配車として決定される。さらに、トリップ予約ＲＴ３に対しては電気自動車ＥＶ３００Ｄが配車として決定される。
【００８７】
このように複数のトリップ予約ＲＴ１、ＲＴ２及びＲＴ３に対して複数の電気自動車ＥＶ３００Ａ、ＥＶ３００Ｃ及びＥＶ３００Ｄが配車として決定されると、その後は、前述した配車可能な電気自動車が１台である場合と同様に、各電気自動車ＥＶ３００Ａ、ＥＶ３００Ｂ及びＥＶ３００Ｄに対して充電制御処理が行われる。
【００８８】
なお、データセンター５０の演算装置５１で、配車可能な電気自動車を選出する処理を行ったときに、記憶装置５２の配車可能車登録領域に識別情報が記憶されていないときには、トリップ予約に対して配車可能な電気自動車が存在しないものと判断する。このため、演算装置５１は、通信装置５３を介して予約条件の変更通知を利用者端末６０の通信装置６５に送信する。
この予約条件の変更通知には、予約受付ができない旨の通知を含むとともに、予約時間帯のトリップ開始時刻に配車可能な現在の電気自動車とそのトリップ開始時刻における充電状態とを表す一覧情報を含めることが好ましい。
【００８９】
このように、予約条件の変更通知に、予約時間帯のトリップ開始時刻に配車可能な現在の電気自動車とそのトリップ開始時刻における充電状態とを表す一覧情報を含めることにより、利用者は、予約条件を再考することが可能となる。すなわち、利用者は、予約開始時刻をそのままにして走行距離を短く設定したり、目的地を変更したり、予約開始時刻を遅らせたりすることができる。そして、利用者が再考した予約条件で、トリップ予約シートを変更して、再度トリップ予約を行うことにより、データセンター５０の演算装置５１で、上記と同様の充電配車制御処理が実行される。
【００９０】
また、次回のトリップ予約に対して配車決定した電気自動車が返却予定時刻を経過しても返却されないときには、次回のトリップ予約の配車が不能となるので、この場合には、配車決定した電気自動車を充電対象外自動車として指定する（ステップＳ２６）。このとき、該当する電気自動車の識別情報を記憶装置５２の配車可能車登録領域から削除することにより、トリップ予約に対して再度配車可能な電気自動車の抽出処理を行うことができる。このため、配車変更が可能となり、利用者の利便性を損なうことを防止できる。
【００９１】
（本実施形態の効果）
上記第１の実施形態によると、次のような効果を奏する。
（１）充電配車計画システムは、共同使用する複数の電気自動車の充電制御及び配車制御を行う。電池残量検出部１５ｂは、前記各電気自動車の電池の電池残量を検出する。予約受付部５１ａは、次回利用者の電気自動車を利用するトリップ予約の予約情報を受付け、次回トリップのトリップ出発時刻を決定する。消費電力算出部５１ｃは、前記予約情報に基づいて次回トリップで必要とする必要消費電力を見積もる。充電配車計画部５１ｄは、前記電池残量と前記必要消費電力と前記予約情報とに基づき、前記トリップ出発時刻までに必要とする前記必要消費電力を前記電池に蓄電可能な電気自動車を選択して配車可能車とし、選択された配車可能車から電池劣化に与える影響度合いである電池劣化コストに基づいて配車を決定し、前記トリップ出発時刻までに前記必要消費電力を蓄電するように充電する。
このため、電気自動車を共同使用する場合に、利用者の利便性を損なうことなく配車できるとともに、電池の劣化を抑制できる。
【００９２】
（２）上記充電配車計画部５１ｄは、トリップ予約に基づくトリップ出発時刻までに必要消費電力が蓄電可能な電動自動車が複数選択された場合に、電池劣化コストとなる充電コストが最小となる電気自動車を選択する。
このため、電池の劣化を抑制した充電制御を行える。
（３）上記充電配車計画部５１ｄは、複数のトリップ予約と、対応可能な複数の電気自動車とが存在する場合に、電池劣化コストとなる充電コストの合計値が最小となるようなトリップ予約と電気自動車の組合せを選定して配車を決定し、配車を決定した各電気自動車に対して充電コストが最小となるような充電速度で充電する。
このため、複数のトリップ予約がある場合に、複数の電池の劣化を抑制しつつ最良の充電制御を行なえる。
【００９３】
（４）上記充電配車計画部５１ｄは、消費電力算出部５１ｃで算出した必要消費電力と、電気自動車利用後の電池残量が深放電領域とならない最低必要電力量との合計値をターゲットＳＯＣとして決定する。そして、トリップ出発時刻までに目標充電状態に到達可能な電気自動車を選択して配車する。
このため、次回のトリップ時に深放電状態となる可能性を抑制することができ、利用者の利便性を損なうことなく、電池劣化を抑制することができる。
【００９４】
なお、上記第１の実施形態では、図５の充電配車処理におけるステップＳ１７で、１つのトリップ予約に対して配車可能な電気自動車が複数存在する場合に、充電コストが最小の電気自動車を配車として決定する場合について説明した。しかしながら、本実施形態では、上記に限定されるものではなく、図５の充電配車処理におけるステップＳ１７ｄで、電気自動車毎に充電コストを累積した累積充電コストを算出するので、算出した累積充電コストが最小となる電気自動車を配車するようにしてもよい。
【００９５】
同様に、複数のトリップ予約に対して予約数以上の電気自動車が配車可能であるときにも、累積充電コストが大きい電気自動車を充電コストの小さいトリップ予約に、累積充電コストが小さい電気自動車を充電コストの大きいトリップ予約に配車して、累積充電コストのバラツキを抑制するようにしてもよい。さらには、充電コストに基づく配車決定と、累積充電コストに基づく配車決定とを混在させて、充電コストに基づく配車決定を常時行い、所定期間毎に累積充電コストに基づく配車を割り込ませるようにしてもよい。
なお、上記図４の処理において、ステップＳ１の処理が予約受付部５１ａに対応し、ステップＳ２の処理が消費電力算出部５１ｃに対応し、ステップＳ３〜ステップＳ２４の処理が充電配車計画部５１ｄに対応している。
【００９６】
「第２の実施形態」
次に、本発明の第２の実施形態について図面を参照して説明する。なお、上記第１の実施形態と同様の構成については同一の符号を付し、その詳細説明はこれを省略する。
（構成）
この第２の実施形態では、電気自動車１０の演算装置１５が、図１０に示すように、車両制御部１５ａ、電池残量検出部１５ｂ、充放電制御部１５ｃ及び充放電回路部１５ｄの他に利用履歴記録部１５ｆを備えている。
【００９７】
この利用履歴記録部１５ｆは、電気自動車１０の運転に伴う各種操作系のセンサの入出力やモーター、電池１１の電流の入出力、さらには移動軌跡等の情報を蓄積するものである。この利用履歴記録部１５ｆは、入力装置１７のボタン・スイッチ１７ａ、ステアリング装置１７ｂ、アクセル・ブレーキ装置１７ｃ、電流電圧センサ１７ｄ、位置センサ１７ｅ及び温度センサ１７ｆの入力情報を利用履歴情報として蓄積する。また、利用履歴記録部１５ｃは、出力装置１８のアクチュエータ１８ａ、モーター・インバータ１８ｂ、ディスプレイ１８ｃ及びスピーカ１８ｄの出力情報を利用履歴情報として蓄積する。
【００９８】
また、データセンター５０の演算装置５１は、予約受付部５１ａ、電池残量取得部５１ｂ、消費電力算出部５１ｃ及び充電配車計画部５１ｄに加えて、運転係数決定部５１ｅ及び電池劣化解析部５１ｆを備えている。
運転係数決定部５１ｅは、電気自動車１０の利用履歴記録部１５ｃで蓄積した運転履歴情報を取得し、取得した運転履歴情報を分析することで、利用者の次回トリップにおける消費電力を予測する。
【００９９】
具体的には、利用者の乗降履歴、運転開始時刻、到着時刻と、その時の運転経路、消費電力量を集計し、利用者の電気自動車運転時における走行距離に対する消費電力の傾向を予測する。この場合、消費電力そのものを予測値としても良いが、平均的な走行距離当たりの消費電力（平均電費）からの乖離を係数化して保持するものとする。
例えば、平均値に近い利用者の場合は、運転係数を１．０に設定し、平均より消費電力が多い利用者の場合にはその乖離の程度に応じて１０％電力消費が多ければ運転係数を１．１に設定し、５０％電力消費が多ければ運転係数を１．５に設定する。逆に、平均より消費電力の少ない利用者の場合には、その乖離の程度に応じて同様に１０％電力消費が少なければ運転係数を０．９に設定し、５０％電力消費が少なければ運転係数を０．５に設定する。
【０１００】
基本的には、上記運転係数を利用者単位で記録するが、さらに詳細に利用者の運転利用のパターン（出発地と到着地のパターンや平日と休日のパターン等）に細分化して運転係数を適用することで、トリップ予約入力時の予約情報から次回トリップに最も類似するパターンを決定し、運転係数を決定することができる。
【０１０１】
具体的には、出発時刻、目的地、走行経路、気温等の履歴の組み合わせを、トリップ単位で記録した履歴を分析することで、これら組み合わせが類似する運転パターンを複数に分類する。例えば、朝出勤で自宅から会社に向かうパターン、夕方会社から自宅へ戻るパターン、同様の状況で記憶が高いパターン、低いパターン、道路が空いているパターン（短い時間で到着したパターン）、渋滞にかかったパターン（同目的地で到着に長い時間を要したパターン）といった具合である。これにより、次回トリップ予約時の予約情報（出発時刻や目的地）によって、最も類似したパターンを抽出することができ、運転係数を正確に決定することができる。
【０１０２】
この運転係数決定部５１ｅで決定した運転係数は、消費電力算出部５１ｃに伝達される。消費電力算出部５１ｃでは、予約受付部５１ａからの予約情報に基づき、一般的な電費の値で算出した消費電力に対し、運転係数を掛け合わすことで、その利用者のトリップ予約時における消費電力を正確に見積もることができる。
電池劣化解析部５１ｆは、電池の入出力電流、電圧の履歴、充電状態（ＳＯＣ）の履歴、内部抵抗値履歴等の電池内の特性値の履歴を記録、解析することにより、電池の劣化状態を把握するものである。
【０１０３】
電池１１は通常の利用であっても充放電を繰り返すにつれて、最大蓄電量が新品状態の蓄電量から徐々に減少していく。通常電気自動車を提供するメーカーは利用者に対し、例えば５年で８０％の容量維持（劣化を２０％以内とする）を保証する。よって、これを超える劣化がおきるとメーカー負担による電池交換等のコストが発生する。そこで、上記電池劣化の解析を行うことで現在の電池の劣化状態を把握し、劣化が想定以上に進んでいる電池とそうでない電池とで、異なる充電制御を行うことができれば、上記電池交換闘士のコストを最小限に抑えることが可能になる。また、上記充電制御により、想定以上に電池を延命させることができれば、その分ランニングコストが低下するため、メーカー並びにカーシェアリング事業者がコストメリットを享受することができる。
【０１０４】
したがって、電池劣化解析部５１ｆで行う電池劣化を加味した充電制御を以下に説明する。図１１は、電池劣化推移を示している。この図１１において、一点鎖線図示の特性線Ｌ３１は想定される標準的な劣化ライン（ここでは５年後に８０％の蓄電容量を維持する）を示し、実線図示の特性線Ｌ３２は、実際の劣化ラインを示している。ある時点Ｔｘにおける実際の蓄電容量と相対される蓄電容量との差を電池劣化度合いΔｄｅｃとする。ここで、電池劣化度合いΔｄｅｃが所定の範囲内すなわち想定の劣化度合いであれば、多少電池に負担が掛かる充電制御を行っても影響が少ない。一方で、図１１に示す実際の劣化ラインＬ３２をこのままの充電制御で使い続けた場合、早期に劣化が進行して想定期間電気自動車をカーシェアリングに利用できない場合が生じる。
【０１０５】
以上のような状況を鑑み、電池劣化度合いΔｄｅｃが想定劣化度合いΔｄｅｃｓを超えたときに、配車充電制御を変更する。具体的には、劣化の進行している電気自動車の充電を充電コストが優先的に低くなる組み合わせとなるように配車を制御し、その分の充電コストを劣化の進行していない電気自動車に補填させる。
【０１０６】
次に、電気自動車１０の演算装置１５で実行する利用履歴記録処理を図１４について説明する。この利用履歴記録処理は、先ず、ステップＳ３１で運転開始状態となったか否かを判定する。この判定は、電源スイッチがオン状態となったか、ドアの開け閉めがあったか、充電コネクタ取り外しがあったかという情報を少なくとも１つを検出したときに運転開始状態となったと判定する。このステップＳ３１の判定結果が、運転開始状態となっていないときには運転開始状態となるまで待機する。
【０１０７】
また、ステップＳ３１の判定結果が、運転開始状態となったときには、ステップＳ３２に移行する。このステップＳ３２では、日時、気温（室内温度、外気温度）、天候等の基本情報を記憶装置１６の利用履歴記憶領域に記憶してからステップＳ３３に移行する。
このステップＳ３３では、例えば全地球測位システム（ＧＰＳ）の信号を利用して地図上に車両位置をマッピングする機能を有するカーナビゲーション装置から緯度軽度、高度、走行経路等の走行情報を取得し、記憶装置１６の利用履歴記憶領域に記憶してからステップＳ３４に移行する。
【０１０８】
このステップＳ３４では、電気自動車の走行に関する電池負荷情報を取得して記憶装置１６の利用履歴記憶領域に記憶してからステップＳ３５に移行する。この電池負荷情報としては、速度、アクセル開度、ブレーキ踏込量、エアコン使用量、電池への入出力電流、入出力電圧等である。電力に関しては走行に関する電力（モーター消費電力）と、エアコンやライトといった補機類の消費電力とを分離して記憶することが好ましい。このようにモーター消費電力と補機類消費電力とを分離することにより、気温や時刻に起因する消費電力の増減を加味することが可能になる。また、電池の劣化を示す指標とされる内部抵抗値も合わせて記憶する。
【０１０９】
ステップＳ３５では、運転を終了したか否かを判定する。この判定は、ドアの開け閉め、電源スイッチのオン状態からオフ状態への切換え、充電コネクタの接続等の少なくとも１つを検出したときに、運転終了と判定する。
ステップＳ３５の判定結果が運転を終了しておらず、運転状態を継続しているときには、前記ステップＳ３２に戻り、運転を終了したときには、ステップＳ３６に移行する。このステップＳ３６では、記憶装置１６の利用履歴記憶領域に記憶されている基本情報、走行情報及び電池負荷情報をデータセンター５０にアップロードしてから利用履歴記録処理を終了する。
【０１１０】
ここで、基本情報、走行情報及び電池負荷情報でなる運転履歴情報については、運転開始から終了までのトリップ単位を一つのデータ群として、データセンター５０に形成したトリップ記録データベース５４へアップロードする。また、電池負荷情報中の電池入出力電流、や内部抵抗値等の電池劣化解析に必要とする電池情報については、データセンター５０に形成した電池情報履歴データベース５５にアップロードする。
【０１１１】
なお、電池情報についてはトリップ単位でもよいし、単純な時系列の履歴でもよい。また、利用履歴記憶領域に記憶されている利用履歴情報は、運転終了時にアップロードする方法の他、例えば定期的にトリップ記録データベース５４へアップロードすることで、一度のアップロード量を分散させるようにしてもよい。
また、データセンター５０の演算装置５１では、電池劣化解析処理及び運転係数決定処理を実行する。
【０１１２】
電池劣化解析処理は、図１３に示すように、先ず、ステップＳ４１で、電池情報履歴データベース５５に格納される電池情報を参照してからステップＳ４２に移行する。
このステップＳ４２では、参照した時系列の電池情報を分析して、対象とする電気自動車の電池の劣化状態を算出する。具体的には、電池の電流入出力履歴や、内部抵抗値の時系列変化といった値を分析することで、前述した電池の最大蓄電量が新品のころからどれだけ劣化しているかを表す電池劣化度合いΔｄｅｃを算出する。そして、算出した電池劣化度合いΔｄｅｃを電池劣化データベース５６へ該当する電気自動車の識別情報とともに記憶する。
【０１１３】
運転係数決定処理は、図１４に示すように、先ず、ステップＳ５１で、トリップ記録データベース５４を参照して利用者毎の運転履歴情報を取得してからステップＳ５２に移行する。このステップＳ５２では、取得した利用者毎の運転履歴情報を分析して、複数のグループに分類するトリップ特徴解析を行う。このトリップ特徴解析は、具体的には前述したように、出発地、目的地、走行時間帯、走行距離、走行経路、走行時気温等の運転情報を類似する過去のトリップ群と対応付けて分類する。
【０１１４】
次いで、ステップＳ５３に移行して、分類されたトリップに対して、運転傾向の分析を行って運転係数ＤＣを算出し、算出した運転係数ＤＣを運転係数データベース５７にトリップ群毎に記憶する運転係数算出処理を行ってから運転係数決定処理を終了する。
この運転係数算出処理は、具体的には、前述したように分類されたトリップ群のそれぞれに対し、平均的電費傾向からの乖離度を係数化する。すなわち、分類された各トリップ群の電費ＰＣの平均値を標準的な標準電費ＰＣｓで除して標準電費からの乖離度を表す運転係数ＤＣ（＝ＰＣ／ＰＣｓ）を算出し、算出した運転係数ＤＣを利用者に固有の識別情報とともに運転係数データベース５７に記憶する。なお、運転係数データベース５７には、新規利用者についての各トリップ群の運転係数ＤＣは平均値である“１”が設定される。
【０１１５】
さらに、演算装置５１で実行する充電配車計画処理が前述した第１の実施形態における図４の処理に対して図１５に示すように変更されている。なお、図１５において、図４との対応する処理については同一ステップ番号を付し、その詳細説明はこれを省略する。
すなわち、図１５の充電配車計画処理では、前述したステップＳ１及びステップＳ２間に予約情報に含まれる利用者情報及び走行経路又は目的地をもとに運転係数データベース５７を参照してトリップ予約に類似するトリップ群の利用者の運転係数ＤＣを取得するステップＳ６１が介挿されている。そして、ステップＳ２で予約情報に基づいて算出した必要消費電力Ｗｎｃに運転係数ＤＣを乗算して必要消費電力補正値Ｗｎｃａを算出し、この必要消費電力補正値Ｗｎｃａを必要消費電力として設定する。
また、ステップＳ１６及びステップＳ１７間に電池劣化データベース５６から電池劣化度合いΔｄｅｃを取得するステップＳ６２が介挿されている。
【０１１６】
さらに、ステップＳ１７の充電配車処理が図１６に示すように変更されている。すなわち、ステップＳ１７ｂ及びステップＳ１７ｅ間に配車決定された電気自動車のうち、電池劣化度合いΔｄｅｃが予め設定された想定劣化度合いΔｄｅｃｓを超えている電気自動車が存在するか否かを判定するステップ１７ｇが介挿されている。このステップＳ１７ｇの判定結果が、Δｄｅｃ＞Δｄｅｃｓの電気自動車が存在しない場合には、前記ステップＳ１７ｅに移行する。一方、ステップＳ１７ｇの判定結果がΔｄｅｃ＞Δｄｅｃｓとなる電気自動車が存在する場合には、ステップＳ１７ｈに移行して、Δｄｅｃ＞Δｄｅｃｓとなる電気自動車を除いて電気自動車のうち充電コストが最小の電気自動車を配車として決定してから前記ステップＳ１７ｄに移行する。
【０１１７】
また、ステップＳ１７ａ及びステップＳ１７ｆ間に前記ステップＳ１７ｇと同様に、配車決定された電気自動車のうち、電池劣化度合いΔｄｅｃが予め設定された想定劣化度合いΔｄｅｃｓを超えている電気自動車が存在するか否かを判定するステップ１７ｉが介挿されている。このステップＳ１７ｉの判定結果が、Δｄｅｃ＞Δｄｅｃｓの電気自動車が存在しない場合には、前記ステップＳ１７ｆに移行する。一方、ステップＳ１７ｉの判定結果がΔｄｅｃ＞Δｄｅｃｓとなる電気自動車が存在する場合には、ステップＳ１７ｊに移行する。このステップＳ１７ｊでは、Δｄｅｃ＞Δｄｅｃとなる電気自動車を除いて配車可能台数がトリップ予約と同数以上であるか否かを判定する。このステップＳ１７ｊの判定結果が、Δｄｅｃ＞Δｄｅｃとなる電気自動車を除いて配車可能台数がトリップ予約数未満であるときには、ステップＳ１７ｋに移行して、Δｄｅｃ＞Δｄｅｃｓとなる電気自動車の充電コストが最小となるトリップ予約のターゲットＳＯＣを選択し、残りの電気自動車については充電コストの合計値が最小となるトリップ予約との組み合わせを選択してからステップＳ１７ｄに移行する。
【０１１８】
また、ステップＳ１７ｊの判定結果が、Δｄｅｃ＞Δｄｅｃとなる電気自動車を除いて配車可能台数がトリップ予約より多い場合には、ステップＳ１７ｌに移行する。このステップＳ１７ｌでは、Δｄｅｃ＞Δｄｅｃｓとなる電気自動車を除いてトリップ予約と配車可能な電気自動車との組合せのうち充電コストの合計値か最小となる組合せの電気自動車を配車として決定してから前記ステップＳ１７ｄに移行する。
【０１１９】
（動作その他）
次に、上記第２の実施形態の動作を説明する。
カーシェアリングの利用者は、トリップ予約を行って、トリップを開始する毎に、乗車した電気自動車１０の演算装置１５で実行される図１２の利用履歴記録処理で、日時、気温、天候等の基本情報と、緯度経度、高度、走行経路、渋滞等の走行情報とが運転履歴情報として記憶装置１６の運転履歴情報記憶領域に記憶される。また、利用履歴記録処理では、走行速度、アクセル開度、エアコン使用料、入出力電流、電圧等の電池負荷情報が電池履歴情報として記憶装置１６の電池履歴情報記憶猟期に記憶される。そして、トリップ終了後に、運転履歴情報がデータセンター５０のトリップ記録データベース５４にアップロードされ、電池履歴情報がデータセンター５０の電池情報履歴データベース５５にアップロードされる。なお、電池履歴情報としては、定期的に電池情報履歴データベース５５にアップロードするようにしてもよい。
【０１２０】
このようにして、データセンター５０のトリップ記録データベース５４にはカーシェアリング利用者の運転履歴情報が利用者毎に且つトリップ分類毎に格納されるとともに、電池情報履歴データベース５５には電気自動車毎の電池情報が格納される。
そして、データセンター５０の演算装置５１では、トリップ記録データベース５４に利用者毎の運転履歴情報が格納される毎に、運転履歴情報に基づいて運転係数決定処理を実行する。この運転係数決定処理では、運転履歴情報に基づいてトリップ特徴解析を行って、過去のトリップ群のうちの対応するトリップに分類し、分類されたトリップ群について、各トリップの電費（電力消費率）の平均値を予め設定された当該トリップでの標準的な標準電費ＤＣｓで除して標準電費ＤＣｓとの乖離度を表す運転係数ＤＣを算出し、算出した運転係数ＤＣを運転係数データベース５７に格納する。
【０１２１】
また、演算装置５１では、図１４に示す電池劣化解析処理を実行する。この電池劣化解析処理では、図１２について前述したように、電池に対する入出力電流値や内部抵抗値に基づいて電池劣化解析を行って、標準的な劣化状態に対する劣化度合いを表す電池劣化度合いΔｄｅｃを算出する。この電池劣化度合いΔｄｅｃが大きい場合には、電池劣化が激しく、規定年数未満で劣化基準値（例えば５年後に８０％の蓄電容量を維持する）となる可能性が高く、電池交換が早期に必要となる。
【０１２２】
そして、演算装置５１で実行する充電配車計画処理で、トリップ予約を受け付けると、予約情報に含まれる利用者情報及び走行経路又は目的地をもとに運転係数データベース５７を参照して、トリップ予約に類似するトリップ群における運転係数ＤＣを取得する（ステップＳ６１）。
そして、予約情報に基づいて算出した必要消費電力Ｗｎｃに運転係数ＤＣを乗じて必要消費電力補正値Ｗｎｃａを算出し、算出した必要消費電力補正値Ｗｎｃａを必要消費電力Ｗｎｃとして設定する（ステップＳ２）。
【０１２３】
このように、予約情報に基づいて算出した必要消費電力Ｗｎｃに運転係数ＤＣを乗算して補正することにより、利用者の過去の運転状況を加味した補正を行うことができ、より正確な必要消費電力を算出することができる。
そして、必要消費電力Ｗｎｃに基づいてターゲットＳＯＣを算出し（ステップＳ３）、このターゲットＳＯＣに基づいて、前述した第１の実施形態と同様の配車可能車抽出処理を行って、トリップ予約の出発時刻までにターゲットＳＯＣまで充電可能な配車可能電気自動車を抽出する。
【０１２４】
この配車可能車抽出処理で、配車可能電気自動車が抽出されると、抽出された電気自動車１０のそれぞれについてターゲットＳＯＣ迄充電するための充電速度を算出する（ステップＳ１５）。次いで、配車可能な電気自動車１０のそれぞれについて充電速度と目標充電速度とをもとに図３に示す充電コスト算出マップを参照して充電コストＣＣを算出する（ステップＳ１６）。
【０１２５】
そして、電池劣化データベース５６から配車可能な各電気自動車１０の電池劣化度合いΔｄｅｃを取得し（ステップＳ６２）、充電配車処理を実行する。
この充電配車処理では、図１６に示すように、配車可能な電気自動車１０の台数が１台であるときには、利用者の利便性を優先させて電気自動車１０の電池劣化度合いΔｄｅｃを考慮せずに配車を決定する。
【０１２６】
また、１つのトリップ予約に対して複数台の配車可能な電気自動車１０が存在する場合には、複数台の配車可能な電気自動車１０のうち電池劣化度合いΔｄｅｃが予め設定された想定電池劣化度合いΔｄｅｃｓを超えている電気自動車が存在しない場合には、前述した第１の実施形態と同様に充電コストが最小の電気自動車を配車として決定する（ステップＳ１７ｅ）。
しかしながら、複数台の配車可能な電気自動車１０のうち電池劣化度合いΔｄｅｃが予め設定された想定電池劣化度合いΔｄｅｃｓを超えた電気自動車が存在する場合には、該当する電気自動車を除外した電気自動車のうち充電コストが最小の電気自動車を配車として決定する。
【０１２７】
さらに、配車可能な全ての電気自動車１０の電池劣化度合いΔｄｅｃが想定電池劣化度合いΔｄｅｃｓを超えている場合には、電池劣化度合いΔｄｅｃが小さい電気自動車を配車として決定するか、電池交換時期が近い電気自動車を配車として決定する。
また、同時刻帯に複数例えば３つのトリップ予約があり、これらトリップ予約に対して同数の配車可能な電気自動車が存在する場合を図１７及びステップＳ１８について説明する。
【０１２８】
図１７は、充電劣化に差がない場合もしくは劣化の差を考慮せずに、単純に現時点での充電配車における充電コストが最小となるように決定する場合の例を示している。この図１７では、３台の電気自動車１３００Ａ、１３００Ｂ及び１３００Ｃがそれぞれ返却時刻ＴＡ、ＴＢ及びＴＣに返却されるものとしている。そして、予約出発時刻ＴＳ１、ＴＳ２及びＴＳ３にそれぞれトリップ予約が入った場合に、図１７に示すように、消費電力予測に基づき決定されたターゲットＳＯＣから、必要充電速度ＣＶＡ、ＣＶＢ及びＣＶＣの他、他の組み合わせの必要充電速度を算出する。
【０１２９】
そして、第１の実施形態で前述したように、充電コストＣＣの合計値が最小となるトリップ予約と電気自動車との組み合わせを選択すると、図１７に示すように、電気自動車ＥＶ１３００Ａを予約出発時刻ＴＳ１のトリップ予約に配車を決定し、電気自動車ＥＶ１３００Ｂを予約出発時刻ＴＳ２のトリップ予約に配車を決定し、電気自動車ＥＶ１３００Ｃを予約出発時刻ＴＳ３のトリップ予約に配車を決定する。
しかしながら、例えば電気自動車ＥＶ１３００Ａの電池劣化度合いΔｄｅｃが大きい場合には、上述した図１７の場合には必要充電速度が比較的大きくなり、電池劣化が加速されることになる。
【０１３０】
このため、本実施形態では、図１８に示すように、電池劣化度合いΔｄｅｃの大きい電気自動車ＥＶ１３００Ａを最小の充電コストとなる予約出発時刻ＴＳ２のトリップ予約に配車し、残る電気自動車ＥＶ１３００Ｂ及びＥＶ１３００Ｃについては、残りのトリップ予約に対して必要充電速度が大きくなる電気自動車ＥＶ１３００Ｂについて必要充電速度が小さい予約出発時刻ＴＳ３のトリップ予約に配車し、電気自動車ＥＶ１３００Ｃについては残りの予約出発時刻ＴＳ１のトリップ予約に配車する。
【０１３１】
このように、電池劣化度合いΔｄｅｃの大きい電気自動車ＥＶ１３００Ａについて充電コストが最小となるトリップ予約に配車することにより、前述した図１１に示すように、標準的劣化ラインＬ３１に対して電池劣化度合いΔｄｅｃが大きい電気自動車に対して、充電コストが小さいトリップ予約に優先的に配車することにより、点線図示の特性線Ｌ３３に示すように、電池劣化度合いΔｄｅｃを改善して規定年数（例えば５年）で最大蓄電量が規定値（例えば８０％）に達するように劣化補正することができる。このため、電池交換頻度を抑制して、電池交換のために利用不可能となる電気自動車を抑制して、利用効率を向上させることができる。
【０１３２】
また、電池劣化度合いΔｄｅｃの大きい電気自動車を除いた配車可能台数がトリップ予約と同数以上である場合には、電池劣化度合いΔｄｅｃの大きい電気自動車を除いてトリップ予約と配車可能な電気自動車との組合せのうち充電コストの合計値が最小となる組合せの電気自動車を配車として決定する。この場合には、電池劣化度合いΔｄｅｃの大きい電気自動車への充電制御を行わないので、電池劣化を抑制することができる。
【０１３３】
なお、図１２の利用履歴記録処理が利用履歴記録部１５ｆに対応し、図１３の電池劣化解析処理が電池劣化解析部５１ｆに対応し、図１４の運転係数決定処理が、運転係数決定部５１ｅに対応している。また、図１５の処理において、ステップＳ１の処理が予約受付部５１２ａに対応し、ステップＳ２の処理が消費電力算出部５１ｃに対応し、ステップＳ３〜Ｓ２３の処理が充電配車計画部５１ｄに対応している。
【０１３４】
（本実施形態の効果）
上記第２の実施形態は、前述した第１の実施形態の効果に加えて、次のような効果を奏する。
（１）トリップ予約に対して配車可能な電気自動車の電池劣化度合いを分析・取得する電池劣化解析部５１ｆを備え、充電配車計画部５１ｄで電池劣化度合いに基づいて電池劣化コスト（充電コスト）を算出する。このため、電池劣化度合いが異なる複数の電気自動車が存在する場合に、電池劣化度合いに応じた充電配車制御を行うことができ、配車対象となる電気自動車の電池劣化を抑制することができる。
【０１３５】
（２）電気自動車に利用者の運転履歴を記憶する利用履歴記録部１５ｃと、運転履歴を分析して、走行距離、利用時間、走行経路の少なくとも１つ又は複数から算出される標準的な消費電力に対する利用者個人の消費電力の増減傾向を運転係数として算出する運転係数決定部５１ｅとをさらに備え、充電配車計画部５１ｄは、必要消費電力に運転係数を加味して目標充電状態を決定する。このため、利用者の運転傾向を反映した正確な必要消費電力を見積もることができる。したがって、正確な必要消費電力に基づいて配車及び充電制御を行うことができるので、利用者の利便性と電池劣化の抑制とを両立することができる。
【０１３６】
（変形例）
なお、上記第１及び第２の実施形態においては、充電装置３０として電源接続線を有する有線方式の充電装置を適用した場合について説明した。しかしながら、本発明は有線方式に限定されるものではなく、無線方式の充電装置を適用することもできる。この無線方式の充電装置としては、電磁誘導方式、電波方式、磁界共鳴方式の３方式があるが、何れの方式を採用してもよい。
【符号の説明】
【０１３７】
１０ 電気自動車
１１ 電池
１２ ＡＣ／ＤＣ変換器
１３ 受電装置
１４ 受電コネクタ
１５ 演算装置
１５ａ 車両制御部
１５ｂ 電池残量検出部
１５ｃ 充放電制御部
１５ｄ 充放電回路部
１５ｅ モータ発電機
１６ 記憶装置
１７ 入力装置
１８ 出力装置
１９ 通信装置
２０ ＡＤ変換器
２１ ＤＡ変換器
３０ 充電装置
３１ 給電装置
３２ 演算装置
３２ａ 電力供給部
３２ｂ 充電制御部
３３ 記憶装置
３４ 通信装置
５０ データセンター
５１ 演算装置
５１ａ 予約受付部
５１ｂ 電池残量取得部
５１ｃ 消費電力算出部
５１ｄ 充電配車計画部
５２ 記憶部
５３ 通信装置
６０ 利用者端末
６１ 演算装置
６２ 入力装置
６３ 表示装置
６４ 記憶装置
６５ 通信装置
１５ｆ 利用者履歴記録部
５１ｅ 運転係数決定部
５１ｆ 電池劣化解析部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
共同使用する複数の電気自動車の充電制御及び配車制御を行う充電配車計画システムであって、
前記各電気自動車の電池の電池残量を検出する電池残量検出部と、
次回利用者の電気自動車を利用するトリップ予約の予約情報を受付け、次回トリップのトリップ出発時刻を決定する予約受付部と、
前記予約情報に基づいて次回トリップで必要とする必要消費電力を見積もる消費電力算出部と、
前記電池残量と前記必要消費電力と前記予約情報とに基づき、前記トリップ出発時刻までに必要とする前記必要消費電力を前記電池に蓄電可能な電気自動車を選択して配車可能車とし、選択された配車可能車から電池劣化に与える影響度合いである電池劣化コストに基づいて配車を決定し、前記トリップ出発時刻までに前記必要消費電力を蓄電するように充電する充電配車計画部と
を備えることを特徴とする充電配車計画システム。
【請求項２】
前記充電配車計画部は、前記トリップ出発時刻までに必要消費電力が蓄電可能な電気自動車が複数選択された場合に、前記電池劣化コストが最小となる電気自動車を選択することを特徴とする請求項１に記載の充電配車計画システム。
【請求項３】
前記充電配車計画部は、複数のトリップ予約と、対応可能な複数の電気自動車とが存在する場合に、前記電池劣化コストの合計値が最小となる電気自動車と前記トリップ予約との組合せを選定して配車を決定し、配車が決定された電気自動車に対して前記電池劣化コストが最小となるような充電速度及び充電量で充電することを特徴とする請求項１に記載の充電配車計画システム。
【請求項４】
現在の配車可能な電気自動車の電池劣化度合いを分析・取得する電池劣化解析部をさらに備え、
前記充電配車計画部は、前記電池劣化度合いが大きい電気自動車に対して最小の電池劣化コストとなるように電気自動車とトリップ予約との組合せを選定して配車を決定し、配車を決定した電気自動車に対して当該電池劣化コストが最小となる充電速度及び充電量で充電することを特徴とする請求項１に記載の充電配車計画システム。
【請求項５】
前記充電配車計画部は、前記消費電力算出部で算出した必要消費電力と、電気自動車利用後の電池残量が深放電領域とならない最低必要電力量との合計値を目標充電状態として決定し、前記トリップ出発時刻までに前記目標充電状態に到達可能な電気自動車を選択して配車を決定することを特徴する請求項１乃至４の何れか１項に記載の充電配車計画システム。
【請求項６】
電気自動車利用者の過去の電気自動車利用時の消費電力量を、移動経路、移動高度、移動速度、天候情報、モーター電力使用量、補機類電力消費量の少なくとも何れか１つ又は複数と組合せて運転履歴として記憶する利用者運転履歴記録部と、
該運転履歴を分析し、走行距離、利用時間、走行経路の少なくとも１つ又は複数から算出される平均式な消費電力に対する利用者個人の消費電力増減傾向を運転係数として算出する運転係数決定部とをさらに備え、
前記充電配車計画部は、前記消費電力算出部から得られた消費電力に前記運転係数を加味して目標充電状態を決定することを特徴とする請求項１乃至５の何れか１項に記載の充電配車計画システム。
【請求項１】
共同使用する複数の電気自動車の充電制御及び配車制御を行う充電配車計画システムであって、
前記各電気自動車の電池の電池残量を検出する電池残量検出部と、
次回利用者の電気自動車を利用するトリップ予約の予約情報を受付け、次回トリップのトリップ出発時刻を決定する予約受付部と、
前記予約情報に基づいて次回トリップで必要とする必要消費電力を見積もる消費電力算出部と、
前記電池残量と前記必要消費電力と前記予約情報とに基づき、前記トリップ出発時刻までに必要とする前記必要消費電力を前記電池に蓄電可能な電気自動車を選択して配車可能車とし、選択された配車可能車から電池劣化に与える影響度合いである電池劣化コストに基づいて配車を決定し、前記トリップ出発時刻までに前記必要消費電力を蓄電するように充電する充電配車計画部と
を備えることを特徴とする充電配車計画システム。
【請求項２】
前記充電配車計画部は、前記トリップ出発時刻までに必要消費電力が蓄電可能な電気自動車が複数選択された場合に、前記電池劣化コストが最小となる電気自動車を選択することを特徴とする請求項１に記載の充電配車計画システム。
【請求項３】
前記充電配車計画部は、複数のトリップ予約と、対応可能な複数の電気自動車とが存在する場合に、前記電池劣化コストの合計値が最小となる電気自動車と前記トリップ予約との組合せを選定して配車を決定し、配車が決定された電気自動車に対して前記電池劣化コストが最小となるような充電速度及び充電量で充電することを特徴とする請求項１に記載の充電配車計画システム。
【請求項４】
現在の配車可能な電気自動車の電池劣化度合いを分析・取得する電池劣化解析部をさらに備え、
前記充電配車計画部は、前記電池劣化度合いが大きい電気自動車に対して最小の電池劣化コストとなるように電気自動車とトリップ予約との組合せを選定して配車を決定し、配車を決定した電気自動車に対して当該電池劣化コストが最小となる充電速度及び充電量で充電することを特徴とする請求項１に記載の充電配車計画システム。
【請求項５】
前記充電配車計画部は、前記消費電力算出部で算出した必要消費電力と、電気自動車利用後の電池残量が深放電領域とならない最低必要電力量との合計値を目標充電状態として決定し、前記トリップ出発時刻までに前記目標充電状態に到達可能な電気自動車を選択して配車を決定することを特徴する請求項１乃至４の何れか１項に記載の充電配車計画システム。
【請求項６】
電気自動車利用者の過去の電気自動車利用時の消費電力量を、移動経路、移動高度、移動速度、天候情報、モーター電力使用量、補機類電力消費量の少なくとも何れか１つ又は複数と組合せて運転履歴として記憶する利用者運転履歴記録部と、
該運転履歴を分析し、走行距離、利用時間、走行経路の少なくとも１つ又は複数から算出される平均式な消費電力に対する利用者個人の消費電力増減傾向を運転係数として算出する運転係数決定部とをさらに備え、
前記充電配車計画部は、前記消費電力算出部から得られた消費電力に前記運転係数を加味して目標充電状態を決定することを特徴とする請求項１乃至５の何れか１項に記載の充電配車計画システム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【公開番号】特開２０１３−９０３５９（Ｐ２０１３−９０３５９Ａ）
【公開日】平成２５年５月１３日（２０１３．５．１３）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−２２５９６４（Ｐ２０１１−２２５９６４）
【出願日】平成２３年１０月１３日（２０１１．１０．１３）
【出願人】（０００００３９９７）日産自動車株式会社 (16,386)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２５年５月１３日（２０１３．５．１３）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年１０月１３日（２０１１．１０．１３）
【出願人】（０００００３９９７）日産自動車株式会社 (16,386)
【Ｆターム（参考）】
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