(57)【要約】【課題】予想超過充電量分の電力を消費する際の負荷の稼働にともなう影響を小さく抑える。【解決手段】本発明の一態様は、計画経路における第１地点から第２地点までの区間を移動する間に生じる回生エネルギー予測値と、第１地点における充電量とに基づいて、前記第２地点における蓄電池の蓄電量予測値を演算する蓄電容量予測部と、記第２地点における蓄電池の蓄電量予測値が所定の充電量閾値を上回った場合、当該上回る分の充電量である予想超過充電量を演算する予想超過充電量演算部と、前記区間を移動する間に前記予想超過充電量分の電力が消費されるように、当該区間内で稼働させるべき負荷を選択するとともに、当該負荷を稼働させるべき時間を演算する負荷演算部と、を備える計画装置である。【選択図】図１
2020171121.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
計画経路における第１地点から第２地点までの区間を移動する間に生じる回生エネルギー予測値と、第１地点における充電量とに基づいて、前記第２地点における蓄電池の蓄電量予測値を演算する蓄電容量予測部と、
前記第２地点における蓄電池の蓄電量予測値が所定の充電量閾値を上回った場合、当該上回る分の充電量である予想超過充電量を演算する予想超過充電量演算部と、
前記区間を移動する間に前記予想超過充電量分の電力が消費されるように、当該区間内で稼働させるべき負荷を選択するとともに、当該負荷を稼働させるべき時間を演算する負荷演算部と、
を備える計画装置。
【請求項２】
前記蓄電容量予測部と、前記予想超過充電量演算部と、前記負荷演算部は、出発前に前記計画経路全体を対象として前記各演算を行うとともに、出発後は、前記各演算を所定の周期で繰り返し行う
請求項１に記載の計画装置。
【請求項３】
複数の前記負荷毎に定格消費電力を表す情報を含む負荷テーブルを記憶する記憶部をさらに備え、
前記負荷演算部が、前記負荷テーブルを参照して、前記定格消費電力に基づいて前記稼働させるべき負荷を選択する
請求項１又は２に記載の計画装置。
【請求項４】
前記負荷テーブルが、さらに、複数の前記負荷毎に応答時間を表す情報を含み、
前記負荷演算部が、前記負荷テーブルを参照して、前記定格消費電力または前記応答時間に基づいて、前記稼働させるべき負荷を選択する
請求項３に記載の計画装置。
【請求項５】
前記蓄電容量予測部が、実績に基づいて学習させた機械学習モデルを用いて、前記蓄電量予測値を演算する
請求項１から４のいずれか１項に記載の計画装置。
【請求項６】
蓄電容量予測部によって、計画経路における第１地点から第２地点までの区間を移動する間に生じる回生エネルギー予測値と、第１地点における充電量とに基づいて、前記第２地点における蓄電池の蓄電量予測値を演算するステップと、
予想超過充電量演算部によって、前記第２地点における蓄電池の蓄電量予測値が所定の充電量閾値を上回った場合、当該上回る分の充電量である予想超過充電量を演算するステップと、
負荷演算部によって、前記区間を移動する間に前記予想超過充電量分の電力が消費されるように、当該区間内で稼働させるべき負荷を選択するとともに、当該負荷を稼働させるべき時間を演算するステップと、
を含む計画方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、計画装置及び計画方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
船などの移動体が移動速度を落とすとき、減速が大きいと、推進装置駆動用モータから余剰電力（回生電力あるいはバックパワーという）が系統側へ戻ってくることがある。回生エネルギーはある程度、蓄電装置（ＥＳＳ（Ｅｎｅｒｇｙ  Ｓｔｏｒａｇｅ  Ｓｙｓｔｅｍ））で吸収することができるが、あまりに大きいとき、あるいは、ＥＳＳのＳＯＣ（Ｓｔａｔｅ  ｏｆ  Ｃｈａｒｇｅ；充電率）が満充電に近い状態にあるとき、吸収しきれない。そうなると、系統電圧が上昇し、系統に接続された機器を破壊する場合がある。これを避けるためには、十分な電力量を受け入れ可能なＥＳＳを用意することも考えられるが、ＥＳＳは一般に高価であり、機動性を求められる移動体にとって、重量の大きいＥＳＳを積載することは好ましくない。
【０００３】
特許文献１や特許文献２では、このようなＳＯＣ調整のため、自動車内のカーエアコンを稼働させるたり、ハイブリッド自動車におけるモータによるエンジンのアシスト走行や電気自動車走行により電力を消費させたりしているが、場当たり的にエアコンを強風で吹かせることで、乗員に不快感を与えることがあったり、走行モードがバッテリの充電状態によって変化するため乗員に違和感を抱かせることがあったりするという課題がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１４−３４３３５号公報
【特許文献２】国際公開第２０１７／０７７８０８号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、上記課題を解決することができる計画装置及び計画方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するため、本発明の一態様は、計画経路における第１地点から第２地点までの区間を移動する間に生じる回生エネルギー予測値と、第１地点における充電量とに基づいて、前記第２地点における蓄電池の蓄電量予測値を演算する蓄電容量予測部と、前記第２地点における蓄電池の蓄電量予測値が所定の充電量閾値を上回った場合、当該上回る分の充電量である予想超過充電量を演算する予想超過充電量演算部と、前記区間を移動する間に前記予想超過充電量分の電力が消費されるように、当該区間内で稼働させるべき負荷を選択するとともに、当該負荷を稼働させるべき時間を演算する負荷演算部と、を備える計画装置である。
【０００７】
また、本発明の一態様は、上記計画装置であって、前記蓄電容量予測部と、前記予想超過充電量演算部と、前記負荷演算部は、出発前に前記計画経路全体を対象として前記各演算を行うとともに、出発後は、前記各演算を所定の周期で繰り返し行う。
【０００８】
また、本発明の一態様は、上記計画装置であって、複数の前記負荷毎に定格消費電力を表す情報を含む負荷テーブルを記憶する記憶部をさらに備え、前記負荷演算部が、前記負荷テーブルを参照して、前記定格消費電力に基づいて前記稼働させるべき負荷を選択する。
【０００９】
また、本発明の一態様は、上記計画装置であって、前記負荷テーブルが、さらに、複数の前記負荷毎に応答時間を表す情報を含み、前記負荷演算部が、前記負荷テーブルを参照して、前記定格消費電力または前記応答時間に基づいて、前記稼働させるべき負荷を選択する。
【００１０】
また、本発明の一態様は、上記計画装置であって、前記蓄電容量予測部が、実績に基づいて学習させた機械学習モデルを用いて、前記蓄電量予測値を演算する。
【００１１】
また、本発明の一態様は、蓄電容量予測部によって、計画経路における第１地点から第２地点までの区間を移動する間に生じる回生エネルギー予測値と、第１地点における充電量とに基づいて、前記第２地点における蓄電池の蓄電量予測値を演算するステップと、予想超過充電量演算部によって、前記第２地点における蓄電池の蓄電量予測値が所定の充電量閾値を上回った場合、当該上回る分の充電量である予想超過充電量を演算するステップと、負荷演算部によって、前記区間を移動する間に前記予想超過充電量分の電力が消費されるように、当該区間内で稼働させるべき負荷を選択するとともに、当該負荷を稼働させるべき時間を演算するステップと、を含む計画方法である。
【発明の効果】
【００１２】
本発明の各態様によれば、計画的に負荷を選択して稼働させることで、予想超過充電量分の電力を消費することができるので、計画的に負荷を選択しない場合と比較して負荷の稼働にともなう影響を小さく抑えやすい。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の一実施形態に係る計画装置の構成例を説明するためのブロック図である。
【図２】図１に示す計画装置１０の動作例を説明するための模式図である。
【図３】図１に示す負荷テーブル１６の構成例を示す模式図である。
【図４】図１に示す計画装置１０の動作例を説明するための模式図である。
【図５】図１に示す計画装置１０の動作例を説明するための模式図である。
【図６】図１に示す計画装置１０の動作例を説明するためのフローチャートである。
【図７】図１に示す計画装置１０の動作例を説明するための模式図である。
【図８】図１に示す負荷テーブル１６の他の構成例を示す模式図である。
【図９】図１に示す機械学習モデル１７の構成例を示す模式図である。
【図１０】少なくとも１つの実施形態に係るコンピュータの構成を示す概略ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。なお、各図において同一又は対応する構成には、同一の符号を付けて説明を適宜省略する。
【００１５】
〈第１実施形態〉
図１〜図６を参照して本発明の第１実施形態について説明する。図１は、本発明の一実施形態に係る計画装置１０の構成例を説明するためのブロック図である。図２は、図１に示す計画装置１０の動作例を説明するための模式図である。図３は、図１に示す負荷テーブル１６の構成例を示す模式図である。図４及び図５は、図１に示す計画装置１０の動作例を説明するための模式図である。図５は、図１に示す計画装置１０の動作例を説明するための模式図である。図６は、図１に示す計画装置１０の動作例を説明するためのフローチャートである。
【００１６】
図１は、本発明の第１実施形態の計画装置１０を、船舶１に搭載する場合の、計画装置１０と船舶１内の電力系統の構成例を示す。図１に示す例では、船舶１は、発電機１０１と、推進用モータ１０２と、ＥＳＳ（蓄電池）１０３と、負荷（１）１０４、負荷（２）１０５等の複数の負荷（電気負荷）と、計画装置１０を備える。ただし、計画装置１０は、船舶に限らず、例えば、自動車、電車などの他の種類の移動体に適用してもよい。
【００１７】
発電機１０１は、図示していない内燃機関等によって駆動されて発電し、推進用モータ１０２と、ＥＳＳ１０３と、負荷（１）１０４、負荷（２）１０５等の複数の負荷に電力を供給する。推進用モータ１０２は、発電機１０１が発電した電力又はＥＳＳ１０３から供給される電力によって駆動し、船舶１のプロペラ等の推進部を駆動する。負荷（１）１０４、負荷（２）１０５等の負荷は、例えば、推進用モータ１０２とは別の推進用モータ、ヒータ、照明、蓄熱器、冷蔵庫、給湯器等である。  
【００１８】
計画装置１０は、コンピュータであり、ハードウェアとプログラムなどのソフトウェアとの組み合わせで構成される機能的要素として、制御部１１と、蓄電容量予測部１２と、予想超過充電量演算部１３と、負荷演算部１４と、記憶部１５を備える。また、記憶部１５は、負荷テーブル１６と、機械学習モデル１７を記憶する。
【００１９】
制御部１１は、発電機１０１の発電電力の計測値を取得したり、ＥＳＳ１０３から充電量を示す情報などを取得したり、推進モータ１０２から稼働状態を示す情報を取得したり、負荷（１）１０４、負荷（２）１０５などの複数の負荷から稼働状態を示す情報を取得したり、複数の負荷に対して稼働または停止を指示したりする。また、制御部１１は、船舶１の図示していない上位の制御システムから、船舶１の計画経路（運行予定航路計画）や速度計画を示す情報や、船舶１の位置や速度、船舶１の運行予定経路の気象や海象を示す情報を取得する。
【００２０】
船舶１では、例えば、図２に示すように、波の激しい海域（海域Ａ及び海域Ｂ）（例えば自動車の場合は起伏の大きい道路）を通るときなど減速されることがあり、それが回生エネルギー（減速時回生電力）として推進モータ１０２からＥＳＳ１０３等の側に戻ってくることがある。なお、図２は、地点Ｓ（出発地）から地点Ｇ（目的地）にいたるまでの計画経路２０１の例を示す。また、図２は、経路計画２０１における波の激しさを模式的に示す。
【００２１】
蓄電容量予測部１２は、船舶１の出発前（運行開始前）に、地点Ｓ（出発地）から地点Ｇ（目的地）までの計画経路２０１を１つ以上の小区間（例えば第１地点Ｐ１から第２地点Ｐ２までの区間［Ｐ１、Ｐ２］）に分け、区間毎にＥＳＳ１０３の蓄電容量を予測する。蓄電容量予測部１２は、例えば、第１地点Ｐ１から第２地点Ｐ２までの区間を移動する間に生じる回生エネルギー予測値と、第１地点Ｐ１における充電量とに基づいて、第２地点Ｐ２におけるＥＳＳ１０３の蓄電量予測値を演算する。
【００２２】
予想超過充電量演算部１３は、第２地点Ｐ２におけるＥＳＳ１０３の蓄電量予測値が所定の充電量閾値を上回った場合、当該上回る分の充電量である予想超過充電量を演算する。
【００２３】
負荷演算部１４は、当該区間（区間［Ｐ１、Ｐ２］）を移動する間に予想超過充電量分の電力が消費されるように、当該区間内で稼働させるべき負荷を選択するとともに、当該負荷を稼働させるべき時間を演算する。その際、負荷演算部１４は、記憶部１５に記憶されている複数の負荷毎に定格消費電力を表す情報を含む負荷テーブル１６を参照して、定格消費電力に基づいて稼働させるべき負荷を選択する。制御部１１は、負荷演算部１４が決定した稼働する負荷と稼働時間の計画に基づき、出発後に、負荷（１）１０４、負荷（２）１０５などの複数の負荷に対して稼働または停止を指示する。
【００２４】
図３は、図１に示す負荷テーブル１６の構成例を示す。図３に示す負荷テーブル１６は、船内１の各負荷について、負荷の識別情報である「負荷Ｎｏ．」と、負荷の種類に対応する「負荷の用途」と、「定格消費電力」を対応づけて複数組格納したファイルである。図３に示す例において、「負荷Ｎｏ．」が「１」の負荷は、「負荷の用途」が「瞬時負荷（大）」であり、「定格消費電力」が「１５０ｋＷ」である。「負荷Ｎｏ．」が「２」の負荷は、「負荷の用途」が「瞬時負荷（小）」であり、「定格消費電力」が「１００ｋＷ」である。「負荷Ｎｏ．」が「３」の負荷は、「負荷の用途」が「推進モータ」であり、「定格消費電力」が「４００ｋＷ」である。そして、「負荷Ｎｏ．」が「４」の負荷は、「負荷の用途」が「ヒータ」であり、「定格消費電力」が「３０ｋＷ」である。ここで、「瞬時負荷（大）」と「瞬時負荷（小）」は、急速に立ち上がることができる電気負荷であり、例えば発光ダイオード照明などの電子機器などである。
【００２５】
次に、図４及び図５を参照して、計画装置１０の動作例についてより詳細に説明する。第１実施形態において計画装置１０は、上述したように。運航を開始する前の段階で以下の処理を行う。
【００２６】
すなわち、まず、地点Ｓ（出発地）からＧ（目的地）までの計画経路２０１を１つ以上の小区間に分割する。ここで、区間［Ｐ１，Ｐ２］の所要時間がＴ１２であるとする。蓄電容量予測部１２は、同区間を航行する間に、ＥＳＳ１０３へ流れ込むであろう回生エネルギーＥ＿ＲＥＧ［ｋＷｈ］を、過去の発電や電力消費の実績値や、気象情報、海象情報などに基づいて推測する。推測の手法は、例えば、過去の実績値の平均値などに基づく統計的な演算で行うことができ、限定はない。予想した回生エネルギーをＥ＿ＲＥＧ（Ｐ１，  Ｐ２）とする。
【００２７】
蓄電容量予測部１２は、回生エネルギーＥ＿ＲＥＧに、ＥＳＳ１０３の容量の逆数値を乗じることで、回生エネルギーＥ＿ＲＥＧをＥＳＳ１０３のＳＯＣに換算した値である、回生エネルギー予想分ＳＯＣ＿ＲＥＧ［％］を算出する。また、蓄電容量予測部１２は、第２地点Ｐ２におけるＳＯＣ値ＳＯＣ（Ｐ２）もまた、第１地点Ｐ１におけるＳＯＣ値ＳＯＣ（Ｐ１）を初期値とした充放電の数値シミュレーション等により予想する。この第２地点Ｐ２におけるＳＯＣ値ＳＯＣ（Ｐ２）は、図４の現ＳＯＣ（ＳＯＣ＿０）に対応する。図４は、ＥＳＳ１０３のＳＯＣと、各変数の関係を模式的に示す。
【００２８】
次に、予想超過充電量演算部１３は、｛ＳＯＣ（Ｐ２）＋ＳＯＣ＿ＲＥＧ｝の値が、（１００−ＳＯＣ＿ＭＡＲ）［％］を超える場合、放電すべきＳＯＣであるＳＯＣ＿ＤＩＳ＝｛（ＳＯＣ（Ｐ２）＋ＳＯＣ＿ＲＥＧ）−（１００−ＳＯＣ＿ＭＡＲ）｝［％］の値を求める。ここで、ＳＯＣ＿ＭＡＲは１００％までのマージン幅（≧０［％］）である。ＳＯＣ＿ＤＩＳ［％］をエネルギー量に逆算した予想超過充電量Ｅ＿ＤＩＳ［ｋＷｈ］が、第２地点Ｐ２到達時点までに放電すべきエネルギー量［ｋＷｈ］を表す。
【００２９】
負荷演算部１４は、例えば図５に示すようにもし消費したいエネルギーである予想超過充電量Ｅ＿ＤＩＳが１０５ｋＷｈであったとすると、この分だけエネルギーを消費できるように、各負荷を何分間ずつ運転するかを決定する。図５は、３種類の負荷Ａ、Ｂ及びＣで、それぞれ、２５ｋＷｈ、４８ｋＷｈ及び３２ｋＷｈ消費することで、１０５ｋＷｈの消費が計画される例を示す。その計算方法の一例を図６に示す。
【００３０】
図６は、計画装置１０（負荷演算部１４）の動作例を示す。負荷演算部１４は、入力として、Ｅ＿ＤＩＳ…予想超過充電量（Ｐ１〜Ｐ２で放電すべきエネルギー［Ｗｈ］）、Ｐ＿ＲＡＴ（ｉ）…各負荷の定格消費電力［Ｗ］（ｉ＝１，…，Ｎ）、及び、Ｔ１２…Ｐ１からＰ２に至るまでの所要時間［ｓ］の各情報を取得する。負荷演算部１４は、まず、負荷の個数をカウントするための変数ｋを「０」に初期化する（ステップＳ１１）。次に、負荷演算部１４は、負荷に対して未割り当ての容量である未割り当て容量Ｅ＿ＲＥＭに予想超過充電量Ｅ＿ＤＩＳを代入し、割り当て済みの容量の累積値である累積容量Ｅ＿ＣＵＭを「０」にする（ステップＳ１２）。
【００３１】
次に、負荷演算部１４は、変数ｋを「１」だけ増分する（ステップＳ１３）。次に、負荷演算部１４は、未割り当て容量Ｅ＿ＲＥＭを、（未割り当て容量Ｅ＿ＲＥＭ−累積容量Ｅ＿ＣＵＭ）の値に更新する（ステップＳ１４）。
【００３２】
次に、負荷演算部１４は、ｋ番目に定格消費電力が大きい負荷ｉについて、ステップＳ２１〜ステップＳ２６の処理を実行する（ステップＳ１５）。まず、負荷演算部１４は、ｋ番目に定格消費電力が大きい負荷ｉの定格消費電力Ｐ＿ＲＡＴ（ｉ）と到達時間Ｔ１２の積Ｐ＿ＲＡＴ（ｉ）×Ｔ１２が未割り当て容量Ｅ＿ＲＥＭ以上であるか否かを判断する（ステップＳ２１）。Ｐ＿ＲＡＴ（ｉ）×Ｔ１２≧Ｅ＿ＲＥＭである場合（ステップＳ２１で「Ｙｅｓ」の場合）、負荷演算部１４は、負荷ｉの使用時間τ＊（ｉ）（指令値）をＥ＿ＲＥＭ／Ｐ＿ＲＡＴ（ｉ）×Ｔ１２に設定する（ステップＳ２２）。一方、Ｐ＿ＲＡＴ（ｉ）×Ｔ１２≧Ｅ＿ＲＥＭでない場合（ステップＳ２１で「Ｎｏ」の場合）、負荷演算部１４は、負荷ｉの使用時間τ＊（ｉ）（指令値）をＴ１２に設定する（ステップＳ２３）。
【００３３】
次に、負荷演算部１４は、負荷ｉの出力指令Ｐ＊（ｉ）［Ｗ］を負荷ｉの定格消費電力Ｐ＿ＲＡＴ（ｉ）に設定し（ステップＳ２４）、累積容量Ｅ＿ＣＵＭを（Ｅ＿ＣＵＭ＋Ｐ＊（ｉ）×τ＊（ｉ））で更新する（ステップＳ２５）。次に、負荷演算部１４は、累積容量Ｅ＿ＣＵＭが予想超過充電量Ｅ＿ＤＩＳ以上であるか否かを判断する（ステップＳ２６）。
【００３４】
Ｅ＿ＣＵＭ≧Ｅ＿ＤＩＳである場合（ステップＳ２６で「Ｙｅｓ」の場合）、負荷演算部１４は、図６に示す処理を終了する。なお、負荷ｉの出力指令Ｐ＊（ｉ）と負荷ｉの使用時間τ＊（ｉ）は初期値は「０」であり、選択されなかった残りの負荷についてはＰ＊（ｉ）とτ＊（ｉ）は「０」である。
【００３５】
一方、Ｅ＿ＣＵＭ≧Ｅ＿ＤＩＳでない場合（ステップＳ２６で「Ｎｏ」の場合）、負荷演算部１４は、ステップＳ１３へ戻り、変数ｋを「１」だけ増分して（ステップＳ１３）、未割り当て容量Ｅ＿ＲＥＭを、未割り当て容量Ｅ＿ＲＥＭ−累積容量Ｅ＿ＣＵＭ）の値に更新した後（ステップＳ１４）、ｋ番目に定格消費電力が大きい負荷ｉについて、ステップＳ２１〜ステップＳ２６の処理を再度、実行する（ステップＳ１５）。
【００３６】
以上のようにして、負荷演算部１４は、予想超過充電量Ｅ＿ＤＩＳの分だけエネルギーを消費できるように、各負荷を何分間ずつ運転するかを決定する。Ｐ（どれくらいの電力を）とτ（どれくらいの長さで使うか）には自由度があるが、図６に示す例では、定格出力の大きい負荷から順に、使用する時間τ（ｉ）の指令を割り当てている。指令は図中で「＊」印で示している。ただし、負荷の選択と時間の設定はこの例に限定されず、例えば負荷の優先度を設定しておき、数理最適化手法で最適解を設定してもよい。
【００３７】
負荷ｉでＰ（ｉ）［ｋＷ］の出力でτ（ｉ）［分］  間運転すると、Ｅ（ｉ）＝Ｐ（ｉ）×τ（ｉ）［ｋＷｈ］のエネルギーが消費される。運航中は、制御部１１が、各区間の開始地点（Ｐ１）にて（Ｐ，τ）の指令値を切り替える。
【００３８】
第１実施形態では、計画された経路（航路）を基に計算された、回生エネルギーの発生量を基に負荷計画が行えるので、回生電力による系統電圧上昇による機器破壊のリスクやエネルギーの浪費を低減できる。したがって、船舶１の運航の抗堪性を高めることができる。
【００３９】
〈第２実施形態〉
第１実施形態は、基本的に運航前にすべてシミュレーション等による予想値から、負荷使用計画を立てるものである。しかし、実際の航行時は、負荷使用状況や海象、気象等、予想とは異なる場合がある。そこで、航行中に、実際のＳＯＣ値を使用して、第１実施形態同様の計画計算を短周期で実行してもよい。短期計画は例えば５分間隔などで計算する。
【００４０】
すなわち、第２実施形態では、第１実施形態の蓄電容量予測部１２と、予想超過充電量演算部１３と、負荷演算部１４が、船舶１の出発前に計画経路２０１全体を対象として第１実施形態と同じ各演算を行うとともに、出発後は、第１実施形態と同じ各演算を所定の周期で繰り返し行う。第２実施形態によれば、運航中に短期の計画を更新していくことで、長期予想からのずれ補正を行うことができる。
【００４１】
〈第３実施形態〉
第１実施形態では、負荷の定格消費電力のみを基準に使用する負荷が選択される。しかし負荷には、急速に立ち上がれるものとそうでないものが存在する（図７）。図７は、横軸に負荷の応答性（立ち上がりの速さ）をとり、縦軸に消費電力の大きさをとり、負荷の種類と応答性及び消費電力の関係の例を模式的に示す。例えば図２における第１地点Ｐ１の地点に自船１がいたとして、エネルギーの回生をもたらす突発的なイベントがＴ１≒数秒〜数分先に到来すると予想されるとする（例：前方に大きな波が観測されたとき）。この場合はどの負荷を立ち上げたとしても消費が間に合うが、仮に第２地点Ｐ２の位置にいたとしてＴ２≒数秒後に回生が発生するという差し迫った状況の場合、消費が間に合わない可能性がある。そこで、第１実施形態で用いた方法のほかに、図８に示すような、負荷テーブル１６に、負荷の起動時間に関する情報を含めて、負荷演算部１４では、図８に示す負荷テーブル１６を参照して、起動に要する時間の短い負荷を優先的に選択するように計画を作成してもよい。
【００４２】
すなわち、第３実施形態では、負荷テーブル１６が、複数の負荷毎に定格消費電力を表す情報に加えて、複数の負荷毎に応答時間（応答速度）を表す情報を含み、負荷演算部１４が、負荷テーブル１６を参照して、定格消費電力または応答時間に基づいて稼働させるべき負荷を選択する。第３実施形態によれば、突発的な回生の発生に備えて、より効率的に余剰エネルギーを消費させることができる。
【００４３】
なお、定格消費電力による優先順位と、応答時間による優先順位の選択は、例えば操作者の入力操作に応じて切り替えてもよいし、あるいは、例えば海象条件などの予測値と実際の観測値との差分（あるいは差分の変化）が所定のしきい値を超えた場合に定格消費電力による優先順位から応答時間による優先順位へ自動的に切り替えるようにしてもよい。
【００４４】
〈第４実施形態〉
第４実施形態では、蓄電容量予測部１２が、実績に基づいて学習させた機械学習モデル１７を用いて船舶１内の各負荷の消費電力を予測し、その予測した消費電力を用いて蓄電量予測値を演算する。この場合、機械学習モデル１７は、図９に示すように、例えば、運航時における、月、曜日等のカレンダー情報、時刻、気象、海象、位置(経度、緯度、高度、深度など)などの実績値を説明変数とし、消費電力（瞬時又は累積）の実績値を目的変数として機械学習したモデルとすることができる。この場合、予測時には、説明変数の予測値（予定）を入力することで、消費電力（瞬時又は累積）の予測値を機械学習モデル１７から出力として得ることができる。
【００４５】
第４実施形態によれば、目標ＳＯＣの設定精度を向上させることが期待できる。また、次回以降の運航計画（経路、速度指令、負荷使用計画）を高精度化するのにも役立てられる。
【００４６】
以上のように、本発明の各実施形態によれば、例えば、最低限の設備容量を持ったＥＳＳで、回生電力による系統電圧上昇による機器破壊の防止を可能にすることで、船舶の運航の抗堪性を高めることに寄与する。
【００４７】
また、本発明の各実施形態によれば、計画的に負荷を選択して稼働させることで、予想超過充電量分の電力を消費することができるので、計画的に負荷を選択しない場合と比較して負荷の稼働にともなう影響を小さく抑えやすい。
【００４８】
以上、この発明の実施形態について図面を参照して説明してきたが、具体的な構成は上記実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。
【００４９】
〈コンピュータ構成〉
図１０は、少なくとも１つの実施形態に係るコンピュータの構成を示す概略ブロック図である。
コンピュータ９０は、プロセッサ９１、メインメモリ９２、ストレージ９３、インタフェース９４を備える。
上述の計画装置１０は、コンピュータ９０に実装される。そして、上述した各処理部の動作は、プログラムの形式でストレージ９３に記憶されている。プロセッサ９１は、プログラムをストレージ９３から読み出してメインメモリ９２に展開し、当該プログラムに従って上記処理を実行する。また、プロセッサ９１は、プログラムに従って、上述した各記憶部に対応する記憶領域をメインメモリ９２に確保する。
【００５０】
プログラムは、コンピュータ９０に発揮させる機能の一部を実現するためのものであってもよい。例えば、プログラムは、ストレージに既に記憶されている他のプログラムとの組み合わせ、または他の装置に実装された他のプログラムとの組み合わせによって機能を発揮させるものであってもよい。なお、他の実施形態においては、コンピュータは、上記構成に加えて、または上記構成に代えてＰＬＤ（Programmable Logic Device）などのカスタムＬＳＩ（Large Scale Integrated Circuit）を備えてもよい。ＰＬＤの例としては、ＰＡＬ(Programmable Array Logic)、ＧＡＬ(Generic Array Logic)、ＣＰＬＤ(Complex Programmable Logic Device)、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）が挙げられる。この場合、プロセッサによって実現される機能の一部または全部が当該集積回路によって実現されてよい。
【００５１】
ストレージ９３の例としては、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＤＶＤ−ＲＯＭ（Digital Versatile Disc Read Only Memory）、半導体メモリ等が挙げられる。ストレージ９３は、コンピュータ９０のバスに直接接続された内部メディアであってもよいし、インタフェース９４または通信回線を介してコンピュータ９０に接続される外部メディアであってもよい。また、このプログラムが通信回線によってコンピュータ９０に配信される場合、配信を受けたコンピュータ９０が当該プログラムをメインメモリ９２に展開し、上記処理を実行してもよい。少なくとも１つの実施形態において、ストレージ９３は、一時的でない有形の記憶媒体である。 
【符号の説明】
【００５２】
１  船舶
１０  計画装置
１１  制御部
１２  蓄電容量予測部
１３  予想超過充電量演算部
１４  負荷演算部
１５  記憶部
１６  負荷テーブル
１７  機械学習モデル
１０１  発電機
１０２  推進用モータ
１０３  ＥＳＳ
１０４  負荷（１）
１０５  負荷（２）
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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