(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両（２０；２０′）にエネルギーをチャージするための方法であって、
・生活様式に依存する運転習慣を示す複数のファクタを含む車両内部運転データ（３０）を検出および記憶するステップと、
・前記車両内部運転データ（３０）からエネルギー需要プロフィール（４０）を導き出し、前記複数のファクタのうち少なくとも１つのファクタを考慮して将来の需要プランを作成するステップと、
・前記需要プランを使用して、前記車両（２０；２０′）の停止時（４１，４１′）の停止時間および停止頻度を導き出すステップと、
・エネルギー価格推移（３１）を検出し、該エネルギー価格推移（３１）と前記車両（２０；２０′）の停止時（４１，４１′）との比較を行うステップと、
・前記車両（２０；２０′）の時間的および／または価格的に最適なチャージプラン（４２）を、前記比較の結果に基づいて作成するステップと
を有する、方法において、
前記車両（２０；２０′）の需要プランは、前記車両（２０；２０′）の位置を検出し、該位置から、該車両（２０；２０′）が毎日繰り返し向かう走行目的地と該走行目的地の連続的な順序とを示す空間的な経路チェーンパターン（４３…４３″）を導出することによって作成される、方法。
【請求項２】
予測できなかった運転によってエネルギー蓄積量が不足した場合、前記車両（２０；２０′）のユーザに対し、予定外のチャージ手段を通知する、請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記需要プランを形成するために、パターン認識手法および／または機械学習法および／または人工知能を実行する、請求項１または２記載の方法。
【請求項４】
車両（２０，２０′）のエネルギーチャージのためのアダプタ装置（１０）であって、
当該アダプタ装置（１０）は、
・生活様式に依存する走行習慣を表す複数のファクタを含む車両内部運転データ（３０）を検出するためのインタフェース（１１）と、
・エネルギー価格推移（３１）を示す指示を検出するためのインタフェース（１２）と、
・前記車両内部運転データ（３０）からエネルギー需要プロフィール（４０）を導き出して前記複数のファクタのうち少なくとも１つのファクタに基づいて将来の需要プランを作成し、かつ、該需要プランを使用して前記車両（２０，２０′）の停止時（４１，４１′）の停止時間および停止頻度を導き出すように構成された需要識別プランニングユニット（１３）と、
・前記車両（２０，２０′）の停止時（４１，４１′）と前記エネルギー価格推移（３１）の指示との比較を行い、該比較の結果に基づいて、該車両（２０，２０′）の充電を行うのに時間および／または価格に関して最適なチャージプラン（４２）を作成するように構成されたチャージ最適化ユニット（１４）と、
・前記車両（２０；２０′）のエネルギー蓄積器（２１）のチャージを前記チャージプランに依存して制御して行うように構成されたチャージ制御ユニット（１５）と
を有する、アダプタ装置において、
前記車両（２０；２０′）の需要プランは、前記車両（２０；２０′）の位置を検出し、該位置に基づいて、該車両（２０；２０′）が毎日繰り返し向かう走行目的地と該走行目的地の連続的な順序とを示す空間的な経路チェーンパターン（４３…４３″）を導出することによって作成される、アダプタ装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両にエネルギーチャージするための、請求項１記載のアダプタ装置および請求項８記載の方法に関する。
【０００２】
車両利用の増加と、予測される化石燃料不足とに起因して、自動車市場への規制介入が必要不可欠となってきている。ＣＯ２エミッション削減の義務化により、製造業者は、低公害かつ比較的効率的な駆動技術を考えなければならない。この要求は、欧州のエネルギー効率ガイドラインおよびアクションプランでも考慮される。この委員会は簡単に言うと、よりクリーン、よりインテリジェント、より安全かつより高エネルギー効率である車両の市場を実現し、そのことに対して公共の意識を向けさせることを目指している。
【０００３】
消費者側では、化石燃料のコスト上昇によって、内燃機関で作動する従来の車両に取って代わるより低コストの選択肢の需要および受け入れが大きくなってきている。このような傾向は、図１に示されたようなハイブリッド車の最新の購買統計データによって確認することができる。多くの専門家が、ハイブリッド車を純粋な電気車両の先駆けであると見ている。同図は、欧州、米国および日本で２００５〜２００７年に購入された電動モータの数（単位：１００万台）と、２０１２年までに予測される購入台数の推移とを棒グラフで示す。
【０００４】
この技術は、有利には再生可能なエネルギー源によってもカバーできるエネルギー需要量の低減の他に、現在のところとりわけ、エミッションの著しい低減を実現できる近道である。さらにプラグインハイブリッドコンセプトは、図２に示されているように、電動モータのみを単独で短時間使用することによってエミッションフリーの運転を実現することもできる。同図では、単位ｋｍで表される走行距離で排出されるハイブリッド車（Kangoo（登録商標））のＣＯ２排出量とプラグインハイブリッド車（Cleanova（登録商標））のＣＯ２排出量とを、単位ｇ／ｋｍで示している。個々の曲線Ｃ１（Curve 1）〜Ｃ５（Curve 5）は順に、Cleanova II 2004（33% ao - Wind 20g）、Cleanova II 2004（33% ao - Mix 650g）、Cleanova II 2004（66% ao - Mix 650g）、Kangoo 2006（66% ao）および Kangoo 2006（33% ao）に相当する。
【０００５】
しかし、電気駆動装置を有する車両は、電気エネルギー蓄積器であるバッテリーを繰り返し充電する必要がある。この電気エネルギー蓄積器の充電は車両の停止時に行われるが、この充電は車両の停止時に予め予定されることなく突然、大抵は、完全に充電しなければならないときになって初めて行われる。最新のエネルギー価格の推移を背景にこのようなやり方を行うのは、非効率的である。
【０００６】
それゆえ本発明の課題は、とりわけ簡単に実施可能であり高信頼性かつ高コストパフォーマンスである、車両のエネルギー蓄積器にチャージするための最適な方法を提供することである。
【０００７】
前記課題は装置に関しては、次のようなアダプタ装置によって解決される。すなわち、
・生活様式に依存する運転習慣を表すファクタを含む車両内部運転データを検出するためのインタフェースと、
・エネルギー価格推移を示す指示を検出するためのインタフェースと、
・前記車両運転データからエネルギー需要プロフィールを導き出して上記ファクタのうち少なくとも１つのファクタに基づいて将来の需要プランを作成し、該需要プランを使用して車両停止時の停止期間および停止頻度を導き出すように構成された需要識別プランニングユニットと、
・車両の停止時とエネルギー価格推移の指示との比較を行い、該比較の結果に基づいて、車両の充電を行うのに時間および／価格に関して最適なチャージプランを作成するために構成されたチャージ最適化ユニットと、
・前記車両のエネルギー蓄積器のチャージを前記チャージプランに依存して制御して行うために構成されたチャージ制御ユニットと
を備えたアダプタ装置によって解決される。
【０００８】
本発明は、自動車が予期されずに突然使用されるだけでなく、自動車の使用には反復的な使用パターンも見られることに基づいている。このような反復的な使用パターンは、車両運転データによって検出し、統計学的に評価することができる。このことを基礎として、本発明の装置の重要点は、生活様式に依存する運転習慣のファクタを使用して、バッテリー充電プロセスの最適化、ひいては、最新の電気料金の推移を背景としてエネルギー削減およびコスト削減を実現するためにこのファクタを観察することである。本発明の装置は基本的に、電気的なアプリケーションに限定されることがなく、車両の駆動に適したすべてのエネルギー担体とともに使用することができ、たとえばガスとともに使用することができる。
【０００９】
上述の問題を構成する個々の詳細な問題に対しては、理論的および実用的なアプローチやプロトタイプ的な実施形態が存在するが、前記課題は、高コストパフォーマンスのエネルギー販売システムも関与して需要の検出と充電の最適化とを組み合わせて実施する本発明によって初めて解決される。
【００１０】
時間単位あたりのエネルギー消費量および／または移動区間の主な特徴の他にも、運転習慣のモデリングに影響する別のファクタも複数存在する。このようなファクタには以下のものが含まれる：
（ｉ）車両の運転時間、停止時間、走行開始時点、走行終了時点、走行時間および１日あたりの走行回数等の時間的ファクタ。
（ii）個々の走行経路の区間ルートおよび高低プロフィール
（iii）運転の目的。たとえば、毎日の通勤、余暇の移動、たとえば買物等の私的な用事。
（iv）既知の走行経路および車両の所在地の反復的なシーケンスから形成される経路チェーンパターン。
（ｖ）バッテリー寿命および走行条件に影響する周辺ファクタ。たとえば気象条件および温度。
（vi）車外の関連情報。たとえば交通の流れ、障害物、たいていは１度だけなされる車両所有者の約束のカレンダー情報。
【００１１】
最新の交通調査の統計データにより、自動車による個人の移動には有意な使用パターンが見られることが証明されており、オーストリアの人口の５１％が、平日の近距離移動で好んで利用する交通手段として個人用の車両を使用している。地方では、平均的な数として１３．５ｋｍの走行経路数は３．７であり、とりわけ２．５ｋｍ〜５０ｋｍの距離を車で移動する割合は、人口の５０％を上回る。走行時間は平均で約２３分である。これらのデータにより、車の運転の大部分は短距離区間であり、電動自動車の上述の利点と一致することが示される。
【００１２】
運転目的および運転時間の周期性に関しても、明確な推論を導き出すことができる。図３に、平日における１日あたりの走行移動の開始時点の時間的推移を、移動目的別に累積曲線Ｃ６〜Ｃ１２で示す。これらの曲線は順に、通勤のための走行、サービス業ないしは営業のための走行、通学のための走行、人の送迎のための走行、私用目的の走行、買い物のための走行、および余暇のための走行に相当する。目的が決まっていない自動車走行は、すべての自動車走行の４％だけであり、残りの９６％は、決まった使用パターンに従っている（５２％は勤務用の運転、２８％が私用目的および買い物、１６％が余暇の活動）。とりわけ、移動目的別の走行移動の開始時点と関連して、毎日の使用パターンを良好に予測することができる。通勤および通学に関しては、とりわけ午前中と１６：３０頃の時間の運転の割合が多いのに対し、営業目的の運転に対応する曲線は９：００〜１０：００の間に有意に大きくなり、余暇のための運転に対応する曲線は、１５：００〜２０：００に開始することが多い。
【００１３】
請求項２〜７に、本発明の実施形態が記載されている。
【００１４】
それによれば、車両の将来の使用を予測する予測品質を特に高くするために、車両の実際の状況をより詳細に記述し消費に影響する関連情報を検出するためのインタフェースが設けられており、さらに、需要識別プランニングユニットは該関連情報からエネルギー需要プロフィールを導き出すように構成されている。前記関連情報はとりわけ、車両所有者のプロフィールデータおよび／または交通情報および／または気象情報である。このような付加的な指示により、現在の運転習慣を導き出し該現在の運転習慣から将来可能性のある運転習慣を導き出すための基礎となる情報が拡大し、車両の使用を識別および予測する品質が上昇する。
【００１５】
前記インタフェースのうち少なくとも１つが、データおよび／または指示および／または情報を無線で検出するように構成することにより、アダプタ装置のデータ結合を特に簡単に実施することができる。このことにより、車両のユーザが操作しなければならない相応のコネクタ接続を削減することができる。択一的または補足的に、エネルギー価格推移を示す指示を格納するための記憶ユニットも設けることができる。この記憶ユニットに格納されるエネルギー価格推移は、たとえば規則的なソフトウェア更新により最新の状態に維持される。このことにより、アダプタ装置はオンライン販売プラットフォームとの接続に依存しなくなる。
【００１６】
アダプタ装置は、車両のエネルギー源とエネルギー蓄積器との間に外部のアダプタとして設けることができる。このことにより、アダプタ装置を特に広範囲にわたって使用することができる。たとえば、アダプタを複数の異なる車両のエネルギーチャージに使用することができ、別の車両を購入した場合にアダプタを新しく購入する必要もない。
【００１７】
また、アダプタ装置を、車両に統合される組み込みアダプタとして設けることも有利である。このことにより、アダプタを追加購入して別々に持ち運ばなくてもよくなる。
【００１８】
最後に、本発明のアダプタ装置の有利な使用では、車両使用パターンを識別し、とりわけ運転習慣および／または運転スタイルを識別して、保険モデルを計算するために、本発明のアダプタ装置を使用する。
【００１９】
上記の課題は、以下のステップを有する方法によっても解決される：
・生活様式に依存する運転習慣を示すファクタを含む車両内部運転データを検出および記憶するステップ。
・前記車両運転データからエネルギー需要プロフィールを導き出し、前記ファクタのうち少なくとも１つのファクタを考慮して将来の需要プランを作成するステップ。
・前記需要プランを使用して、前記車両の停止時の停止時間および停止頻度を導き出すステップ。
・エネルギー価格推移を検出し、該エネルギー価格推移と前記車両の停止時との比較を行うステップ。
・前記車両の時間的および／または価格的に最適なチャージプランを、前記比較の結果に基づいて作成するステップ。本発明のこのような方法において重要な点は、高信頼性を保証し、かつ、たとえばソフトウェア、ハードウェアまたはファームウェアで特に簡単かつ低コストで具現化できる簡単な構造である。
【００２０】
請求項９〜１７に記載された本発明の方法の実施形態はとりわけ、生活様式に依存する運転習慣の上述のファクタが本発明の方法にどのように関わるかに関する。
【００２１】
まず、本発明の方法の１つの有利な実施形態では、過去の走行で実際に消費したエネルギー消費量の特性曲線から、毎日の走行時間と平均走行時間とを求めることにより、車両の需要プランを形成する。このことにより、車両の通常の使用時間を導き出し、逆に車両の停止時を推定するのに使用できる簡単なモデルが得られる。こうするためには、実際に消費したエネルギー消費量を連続的に記録し、評価に使用できるように記憶される。
【００２２】
本発明の別の有利な実施形態では、車両の需要プランを形成するためにさらに、毎日の運転時間および／または区間データも使用する。これによって、走行を開始時点、終了時点および走行時間で時間的に分類することができるようになり、これによって、車両の将来の使用の予測をより正確に行うための地盤を固めることができる。
【００２３】
別の有利な実施形態ではさらに、車両の位置を検出し、該車両の位置から、毎日繰り返される走行目的および該走行目的の連続的な順序を示す空間的な経路チェーンパターンを導出することにより、該車両の需要プランを形成する。このことにより、区間ルートと、途中停車および比較的長時間の駐車等の走行中断があった場合にはこの走行中断とが記録され、これによって停止時間をより正確に識別することができる。
【００２４】
さらに、需要プランを形成するために、車両の実際の状況を詳細に記述し消費に影響する車両外部の関連情報を使用することにより、本発明の方法を高精度化することができる。この関連情報はとりわけ、車両所有者のプロフィールデータおよび／または交通情報および／または気象情報である。このことにより、各時点で可能な速度を介して車両のエネルギー需要に間接的に作用する影響も検出される。
【００２５】
運転習慣に予期しなかった変化が現れた場合でも車両の確実な運転を保証できるようにするためには、予測できなかった運転によってエネルギー蓄積量の不足が発生した場合に、車両のユーザに対し、計画外のエネルギーチャージを行う手段について通知すると有利である。
【００２６】
インターネットをベースとして構成されたエネルギー販売プラットフォームに問い合わせすることによってエネルギー価格推移を検出することによっても、車両を特に確実に運転できるようにすることができる。このようにして常に最新のデータが得られることにより、たとえば、最適なエネルギー量を最低価格で常に求めることができる。より詳細に言うと、停止状態にある車両にチャージする開始時点および終了時点を確定することができる。
【００２７】
択一的または補足的に、ソフトウェア更新を周期的に実行することにより、エネルギー価格推移を検出することもできる。このことによってさらに、エネルギー量および／または価格を上述のように求めるためにエネルギー販売プラットフォームにオンライン接続しなくてもよいという利点も得られる。したがって、価格データを供給する手法に依存せずに、本発明の方法を実施することができる。車両がエネルギー源に接続されたら直ちに、チャージプランにしたがって制御されることにより行われる車両へのエネルギー供給を開始することにより、特に簡単なエネルギーチャージを行えることが保証される。このことによって車両のユーザは、エネルギーチャージを行うために開始ステップおよび／または事前設定について気をつける必要がなくなり、エネルギー源への接続が迅速になり、本発明の方法の許容度が高くなる。
【００２８】
需要プランを形成するために有利なのは、パターン認識手法および／または機械学習手法および／または人工知能手法を実施することである。これらの手法はすでに公知であり、簡単に具現化することでき、これらの手法を開発するために手間が大きくなることはない。
【００２９】
以下で、添付図面を参照して、本発明の２つのアダプタ装置の実施例に基づいて、本発明を詳細に説明する。同一または同機能の構成部分には、同一の参照符号を付している。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】欧州、米国および日本における電気モータの現在までの購入数と、将来予測される購入数とを、２００５〜２０１２年にかけて単位１００万で示す棒グラフである。
【図２】ハイブリッド車（Kangoo）およびプラグインハイブリッド車（Cleanova）の単位ｇ／ｋｍのＣＯ２排出量の特性曲線を、単位ｋｍの走行距離を横軸にして表すグラフである。
【図３】平日の走行経路の開始時点の特性曲線を移動目的別に累積曲線で示すグラフである。
【図４】本発明の方法の基本的原理を示すための、本発明のアダプタ装置を示す図である。
【図５】ウィーンおよびウィーン近郊における１９９５年の最も頻度が高かった日中の経路チェーンパターンと、ザルツブルク市における２００４年の最も頻度が高かった日中の経路チェーンパターンとを示す。
【図６】将来の需要プランを本発明にしたがって求めるのに影響するファクタの例を示す。
【図７】価格情報および可能な期間を考慮して、夜間（自宅）および午前中（職場）のエネルギーチャージ時点が本発明において求められる様子を示す。
【図８】車両に組み込まれる機器として構成された本発明の第１の変形形態のアダプタ装置を示す。
【図９】外部機器としてコンセントと車両との間に設けられる本発明の第２の変形形態のアダプタ装置を示す。
【００３１】
図１は、欧州、米国および日本における電気モータの現在までの購入数と、将来予測される購入数とを、２００５〜２０１２年にかけて単位１００万で示す棒グラフである。この棒グラフについては、すでに冒頭で説明した。それによれば、ハイブリッド車の市場拡大は格段に増大する。
【００３２】
図２は、ハイブリッド車（Kangoo）およびプラグインハイブリッド車（Cleanova）の単位ｇ／ｋｍのＣＯ２排出量の特性曲線Ｃ１〜Ｃ５を、単位ｋｍの走行距離を横軸にして表すグラフである。このグラフについては、すでに冒頭で説明した。このグラフから、プラグインハイブリッド車の方が、ハイブリッド車より格段に有利であることが分かる。特性曲線Ｃ１〜Ｃ３とＣ４およびＣ５とを比較参照されたい。
【００３３】
図３は、平日の走行移動の開始時点の特性曲線Ｃ６〜Ｃ１２を移動目的別に累積曲線で示すグラフである。これについても、すでに冒頭で説明した。典型的な開始時点は、午前中の７：００頃の前後と、正午１２：００前後と、夕方の１６：３０前後とに分けることができる。これらの分類はとりわけ、午前中および夕方の通勤用の運転に対応する。
【００３４】
図４は、本発明の方法の基本的原理を示すための、本発明のアダプタ装置１０を示す図である。以下では、アダプタ装置１０を高効率電力充電アダプタ（Power Efficient Charging Adapter、ＰＣＡ）とも称する。
【００３５】
アダプタ装置１０はインタフェース１１を介して車両２０に接続されており、該車両２０内部の運転データ３０が該インタフェース１１を介して読み込まれる。インタフェース１１はここでは車両２０のオンボード診断インタフェースに設置されているが、別の任意の適切な形態で設けることもできる。組み込まれたセンサによってデータ３０を検出するために使用できる、個々の自動車製造業者のプロプライエタリのプロトコルおよび共用の標準規格は、多数存在する。車両内の専用のバスシステムとして、たとえばＣＡＮ（Controller Area Network）、ＬＩＮ（Local Interconnect Network）、ＭＯＳＴ（Media Oriented Systems Transport）および／またはフレックスレイ（FlexRay）が存在する。上位のサービス指向のプラットフォームとしてＯＳＧｉ（Open Service Gateway initiative）も自動車業界に導入されている。検出された測定データは、運転中にドライバアシステンスシステムによって、たとえばＡＢＳ（Antilock Braking System）またはＥＳＰ（Electronic Stabilisation System）のトラクション制御で使用されたり、後で、認可された専門の修理工場による診断またはエラー処理にも使用される。存在するセンサデータにアクセスするためには、オンボード診断インタフェースＯＢＤ‐１１がＳＡＥ（Society of  Automotive Engineers）標準規格Ｊ１９７９において規格化されている。車室内のドライバ側に取り付けられていることが多いコネクタ接続を介して、センサ情報をリアルタイムで車両バスで読み出したり、後で診断するために読み出したりすることができる。このような読み出しでは、一部のパラメータ（ＰＩＤＳ）には自由にアクセスでき、他のパラメータにはセーフティ上の理由から、車両のアシステンスシステムのみがアクセスすることができる。以下のリストに挙げた車両運転データ３０はとりわけ、主にドライバも種々のユーザインタフェースを介してアクセスできるデータである：
（ｉ）速度、回転数
（ii）外部温度
（iii）ハンドルの旋回角度、ペダル位置およびシフト位置
（iv）エンジン始動後の運転時間、走行距離
（ｖ）傾斜角度および遠心力
（vi）エネルギー蓄積状態および燃料充填状態
【００３６】
とりわけ、導入率が高いＣＡＮバスでは、このようなデータ２０を検出および評価するために複数のツール（Tool）が提供されている。Emtrion 社のパッケージＨＩＣＯ．ＣＡＮ‐ＵＳＢ‐２（ＵＳＢ‐ＣＡＮインタフェース）および Intrepid Control Systems 社のｎｅｏＶｌ ＦＩＲＥ（ＵＳＢ‐ＣＡＮインタフェース）は、ＵＳＢ‐ＣＡＮハードウェアモジュールの他に、モニタリングソフトウェアも含む。このようにすでに現在使用することができる車両運転データ２０を結合し、オプションとしてＧＰＳ（Global Positioning System）モジュールによって位置検出を行うことにより、生活様式に依存する運転習慣を検出し、後で使用パターン識別に使用することができる。
【００３７】
有意な評価を実現するためには、運転中に以下のデータをオンボードセンサ系によって記録することができる：
（ｉ）車両ドライバの一意の識別と、場合によっては、同乗者の一意の識別
（ii）連続的に記録されたエネルギー消費量の特性曲線。この特性曲線は、後で移動区間のデータに割り当てるのに必要である。
（iii）走行を時間的に分類するための開始時点、終了時点および走行時間
（iv）高低プロフィール（上り坂および下り坂）、走行距離、移動区間の走行時間にわたる瞬時の速度等の、収集された区間データ
（ｖ）実際のローカル周辺条件。これは、車外センサによって測定することができ、たとえば降雪、降雨、雹霰、湿度、走行路氷結状態、温度値等の気象条件が含まれる。
（vi）オプションとしてＧＰＳモジュールによって行われる位置検出。これによって区間ルートを記録することができ、また場合によっては、たとえば途中停車および比較的長時間の駐車等の走行中断も記録することができる。
（vii）オプションとして、ドライバと個々の操作エレメントとのインタラクションの頻度。この操作エレメントは、たとえばシフトレバー、ブレーキペダル位置およびハンドル等であり、この頻度、時間等のパラメータに関する情報と、別のパラメータとによって、運転スタイルの経済性に関する情報が得られ、需要識別にも使用することができる。
【００３８】
オンボードセンサ系によって検出される車両運転データ３０の他に付加的に、オプションとして、関連情報３２を検出するための車外データ源も、需要計算のために使用することができる。こうするために、アダプタ装置１０のインタフェース１６が設けられている。このインタフェースによって検出される情報として、車両２０の実際の状況を詳細に記述し該車両２０の消費に影響する情報が重要である：
（ｉ）車両所有者のプロフィールデータ３２′。たとえば、
・自動車で向かわなければならない対外的な約束に関する情報を含む、カレンダーアプリケーションにおける予定日プラン。明示的に入力される約束は通常、１回または数回だけ執り行われる日常的でないイベントに関する約束である。たとえば毎日の通勤移動またはスポーツクラブへの移動等の移動先に関して暗黙的に決まっていることは含まれないが、その頻度により簡単に自動的に識別することができる。
・よく選ばれている移動先。たとえば職場、通学先、居住地域、余暇の活動場所等。
（ii）交通情報３２″。需要に影響する交通情報３２″の重要なファクタは、以下の通りである：
・走行時間窓。これは交通量の予測密度に決定的に影響し、たとえば午前中の仕事上の交通量、旅行交通量等に大きく影響する。
・たとえば市街地領域、地方の道路、農道等の空間的な区域との対応関係。
・たとえば信号の切り換え、工事現場、一時通行止めされた道路等の、予測される障害物。
（iii）気象情報３２″′。予測される気象状態も、エネルギー需要計算に影響するためである。たとえば、バッテリーのパワー容量が外気温度に依存する場合や、降雨雪が影響ファクタとして速度に影響し、ひいては間接的に需要に影響する場合。
【００３９】
需要識別プランニングユニット１３は車両運転データ３０および関連情報３２を収集し、エネルギー需要プロフィール４０（図６に示す）にまとめる。こうするためには、生活様式に依存する運転習慣のファクタを解析し、需要プランに記録する。その際には、過去の運転で消費した実際のエネルギー消費量の特性曲線と、たとえば運転時間および区間データとによって、毎日の走行時間および毎日の走行時間の平均時間に関する情報が得られる。逆に需要プランから、車両２０の停止時間４１，４１′（図７に示す）も導出される。車両２０の停止時間４１，４１′の時間および頻度を比較することは、エネルギー蓄積器にチャージするのに最良のチャージ時点の可能な候補を見つけるのに役立ち、ここではバッテリー２１に充電するのに最良の充電時点の可能な候補を見つけるのに役立つ。オプションの位置検出を行うことにより、空間的な経路チェーンパターン４３…４３″（図５に示す）を識別し、毎日繰り返される走行目的地および該走行目的地の連続的な順序によって定義される需要予測の精度を大きく上昇することができる。これはたとえば、平日の通勤走行や、近くのショッピングセンターでの土曜日の買い物等の、常に繰り返されるイベントである。需要予測をさらに改善するためには、オプションとして、たとえばカレンダーアプリケーション内の約束の期日、職場、居住地、余暇の活動等の個人に関連するプロフィールデータ３２′との結合を行うことができる。
【００４０】
その後、車両２０の上述の停止時間４１，４１′はチャージ最適化ユニット１４に供給される。択一的にもちろん、需要プラン自体をこのチャージ最適化ユニット１４に供給し、該チャージ最適化ユニット１４において最後に停止時間４１，４１′を求めることもできる。いずれにしても、すべての重要な車両内部データ３０が需要プランに取り込まれ、オプションとして関連情報３２も需要プランに取り込まれると、エネルギー販売プラットフォーム５０との連携により、時間的および価格的に最適なチャージプラン４２をチャージ最適化ユニット１４において作成することができる。上述のことは、エンドユーザに対して自由なエネルギー市場が開かれているという前提で行われる。このような自由なエネルギー市場は、種々の学術論文において言及されており、すでにプロトタイプで実践されている。エネルギー価格推移５０の予測により、需要によって設定された時間窓内の最良の可能な時点で、必要な電気量が購入される。
【００４１】
エネルギー供給および価格情報を使用するために設けられるアダプタ装置１０の更新実施形態は２つある：
１つの実施形態では、アダプタ装置１０とエネルギー販売プラットフォームとが接続されず、インタフェース１２を介するユーザの手動の関与によってのみ更新情報を受け取る周期的な更新が行われる。前記インタフェース１２は、たとえばＵＳＢと該ＵＳＢとともに販売されるソフトウェアである。このことは、設けられていない場合が多いインターネット接続に対する依存性が小さくなり、古い価格情報に縛られることがないという利点を有する。設定に応じて、この手動の更新を週１回、月１回または任意に行うことができる。
第２の実施形態では、電力網に接続されるたびにアダプタ装置１０が販売プラットフォームと通信して市場の実際の有利な提供内容を調査するように構成されたオンライン更新が行われる。こうするためには、汎用の物理的なインタフェース１２を機器に実装しなければならない。たとえばＩＥＥＥ８０２．１１ＷＬＡＮ（Wireless Local Area Network）やブルートゥース等の、インターネットとの無線接続により、既存のローカルネットワークに組み込む手間が低減される。いずれにしてもアダプタ装置１０は電力網と物理的に接続される必要があるので、搬送周波数伝送設備（電力線、Powerline）を介して車両バスと通信を行うことも考えられる。プロトコルレベルでは、たとえばウェブサービス等のＴＣＰ／ＩＰ方式の手法が有利である。
【００４２】
最適化の後、車両２０の充電のために計算されたチャージプラン４２は最後に、需要識別プランニングユニット１４からチャージ制御ユニット１５へ伝送される。このチャージ制御ユニット１５は、チャージプランに依存して給電部２２のリレーを車両２０のバッテリー２１に切り換える。このメカニズムはデジタルタイマと同等であり、有利には、車両２０が電力網に接続されると直ちに該メカニズムが作動する。
【００４３】
図５に、最も頻度が高い日中の経路チェーンパターンＡ，ＢおよびＣを示す。これらは順に、ウィーン１９９５年、ウィーン近郊１９９５年およびザルツブルク市２００４年である。ここに示しているのは、居住地（Ｗ）、職場（Ａ）、買い物および私用（Ｅ）および余暇（Ｆ）から構成される経路チェーンパターンが毎日現れる確率Ｐである。この確率Ｐは、生活様式に依存する車両使用によって求めることもできる。和Ｓは、これらの経路パターン４３…４３″が毎日の全経路に占める割合を示す。
【００４４】
図６は、将来の需要プランを本発明にしたがって求めるのに影響するファクタの例を示す。一日の経過を横軸としてエネルギー需要プロフィール４０の特性曲線を単位ｋＷで示しており、この特性曲線は、交通状況、走行時間、走行距離、使用目的および経路チェーンパターン等の、将来の需要プランを求めるのに影響する上述のファクタのうち幾つかを示す。車両の将来の需要プランを作成できるようにするためには、運転データ２０をパターン認識手法および／または機械学習および／または人工知能によって評価する。これらの特徴の種類および組合せに応じて異なるアルゴリズムを使用することができる。このようなアルゴリズムにはとりわけ、ベイジアンネットワーク、隠れマルコフモデル、ベイズ分類器、決定木、ニューラルネットワークおよびサポートベクトルマシンが挙げられる。図７に、エネルギー価格推移３１と車両２０の停止時間４１，４１′の可能性のある時間窓とを考慮して、夜間（在宅中）および午前中（職場にて勤務中）のチャージ時点を本発明にしたがって求める手法を、１日の経過を横軸にして示している。矢印は、予測されたエネルギー価格推移３１を背景としてエネルギーを特に有利に購入できる時間窓の区分を指す。すなわち、量および価格の点で車両２０のチャージを最適に行える時間窓の区分を指す。停止時間４１，４１′の時間窓内における価格の最大変動を、Ｄ３１およびＤ３１′によって示している。最低のエネルギー価格を利用するために、計算されたチャージプラン４２は、夜間４：００頃〜５：００頃の間に取得されるエネルギー量を大きく規定し、午前中の９：００頃〜１０：００頃に適用される販売価格は高くなっているため、計算されたチャージプラン４２は、この時間帯に取得されるエネルギー量をより小さく規定する。それに対して、午前中の５：００頃〜８：００頃の運転が集中する時間には、エネルギーの取得は設定されない。
【００４５】
次の２つの図に、アダプタ装置１０の可能な実施形態を示す。所与の技術的条件に応じて、エネルギー販売プラットフォーム５０でデータ３１を取得するための別の通信インタフェース１１、車両バスシステムでデータ３０を取得するための別の通信インタフェース１２、および、関連情報３２を取得するための別の通信インタフェース１６が必要となる。
【００４６】
図８に、本発明の第１の変形形態のアダプタ装置１０′を示す。このアダプタ装置１０′は、車両２０に組み込まれる組み込み機器として構成されている。この第１の変形形態では、このアダプタは車両２０内のバスシステム２４のモジュールであり、車両２０の前面領域に収容され、外部のエネルギー源２３から該車両２０のバッテリー２１へのエネルギー供給２２を制御する。この外部のエネルギー源２３は、ここではコンセントである。アダプタ１０′は車両２０の上にブロック回路図として示されている。車両運転データを取得するために、前記アダプタ１０′は車両２０′のオンボード診断インタフェース１１上に設けられている。車両バスが標準的なインタフェースを使用していない場合、ドライブ制御するために別のモジュールを使用しなければならない。エネルギー価格推移３１および関連情報３２を取得するため、インタフェース１２および１６は組み込みワイヤレスモジュールとして構成されている。この組み込みワイヤレスモジュールは、ローカルネットワークのアプリケーションともオンラインサービスとも通信できるＷＬＡＮ標準規格で構成されている。データ３０，３１および３２は、組み込まれた需要識別プランニングユニット１３、チャージ最適化ユニット１４およびチャージ制御ユニット１５へ供給され、該チャージ制御ユニット１５は、バッテリー２１に充電するためのチャージプラン４２を生成する。この変形形態では、バッテリー２１の充電過程の制御は、車両２０のバスシステムに接続するためのインタフェース１７を介して行われる。
【００４７】
図９は、外部機器としてコンセント２３と車両２０′との間に設けられる本発明の第２の変形形態のアダプタ装置１０″を示す。この変形形態では、エネルギー供給２２はアダプタ１０″を介して行われ、図８の実施形態との相違点として、別個のチャージ制御ユニット１５によって調整される。さらに、図９と相違する点はインタフェース１１，１２および１６である。これらのインタフェース１１，１２および１６はワイヤレスモジュールに組み込まれ、上述のようにＷＬＡＮ標準規格で構成される。このモジュールは、ローカルネットワーク内のアプリケーションともオンラインサービスとも通信することができ、さらに、車両バス（図中にない）とも通信することができる。このようにして、車両内部データ３０および関連情報３２も、オンライン更新のためにエネルギー価格情報３１と同様に受信することができる。これらのデータ３０，３１および３２はチャージプラン４２の計算のために、組み込まれた需要識別プランニングユニット１３およびチャージ最適化ユニット１４へ伝送され、該チャージ最適化ユニット１４はチャージプラン４２を、バッテリー２１の充電を制御するためのチャージ制御ユニット１５へ供給する。
【００４８】
いずれの場合にも、高効率電力充電アダプタの本発明の基本的思想は、下記の２つの新規かつ高度な創作性の要素を組み合わせて構築された電気自動車のバッテリーの充電制御の開発である：
第１の要素は、オンボードセンサ系によって検出された車両バッテリーデータと、オプションの関連情報とを使用して、生活様式に依存する車両使用パターンを発見し、将来のエネルギー需要を計算して需要プランに記録する、需要識別プランニングユニットである。それに対し、従来の電気購入は、供給業者と時間的に拘束された契約を結ぶことによって行われていた。請求額の計算は固定的な日中料金および夜間料金にしたがって行われる。電気供給業者は相互間で、たとえばＥＥＸ等の市場で取引をすることにより、過生産または負担分の赤字を補償している。このことは、短期間では即時引渡で、長期間では先物予約でも行われ、このことにより、必要な製品の容量をより正確かつより高コストパフォーマンスで計画することができる。後者は、分散した複数の択一的なエネルギー生産者の関連づけが法的義務を負っていることにより、連続的に困難になってきている。というのも、これらのエネルギー生産者の生産容量は、たとえば風力や太陽光等の外部の状況に大きく依存していることが多いからである。したがって多くの研究において、実際の負荷に適合される動的な電気料金は、電気生産者が供給を保証し続けられるようにするために避けられない将来のシナリオであると示されている。このような電気料金は、電気使用者の振舞いに暗示的に影響し、電気使用者の振舞いを予測可能にする。電気料金が低くなると消費量が高くなり、電気料金が高くなると消費量は低くなる。このことによって負荷が平滑化される。消費者はこのことに対応して、電気負荷を所期のように使用することにより、安くなった電気価格を有利に利用することができる。このような発展は、電気市場が大きな変革を遂げていることを示している。将来的にエネルギー市場は、エンドユーザにとって格段にフレキシブルになり、自由に参入しやすくなることが期待される。必要な電気量は、短期的には最も有利な供給業者によってカバーされるか、または、電気取引市場で予めすでに購入される。その結果、活動指向および需要指向のインテリジェントな電気負荷により、削減の可能性は膨大になる。
第２の要素は、エンドユーザにとって有利なエネルギー自由市場の特徴を利用して、実際のエネルギー価格およびエネルギー供給を把握した上で、電気料金の観点と、高エネルギー効率で車両を使用するという観点で最適なバッテリーの充電プランを作成する、チャージ最適化ユニットである。このことは、需要によって制限される時間枠内で、電気購入時点のシフトが可能であることにより実現される。自動車に設けられた電気エネルギー蓄積器をモデリングするためのアプローチではすでに、エネルギーおよび電力領域の最適な使用と、チャージ状態および健全状態の監視とに取り組んでいる。ここでは、エネルギー担体の温度、質量および化学組成等の化学的特性や物理的特性だけが重要なのではなく、駆動運動エネルギーに効率的に変換できるようにシステム全体に組み込むことも重要である。しかし、このような領域のインテリジェントな解決手段、いわゆるスマートバッテリーの構成は、技術的な開発およびイノベーションに限られており、後の電動自動車の個人使用を考慮していない。しかし、エネルギーマネージメントの拡張は、端末機器に含まれる次のような技術的方法、すなわち、特にバッテリー蓄積器の効率的な使用、とりわけ生活様式に関連する使用に取り組む技術的方法を提供する本発明によって、初めて実現される。
【００４９】
本発明の解決手段の利点は、エネルギー蓄積器の従来のチャージ制御と比較して、エンドユーザに対してエネルギーコストの削減が実現されることである。
【００５０】
所定の期間内で電気購入時点を自由に選択できることにより、必要な電気量を可能な限り最良の価格で購入することができる。
【００５１】
さらに、チャージ過程の暗黙的かつ最適な制御を、ユーザとの最低限のインタラクションで行うことができる。無線インタフェースを有する実施形態のアダプタでは、１回設置した後は、いずれにしても必要な車両とコンセントとの接続を行うだけで十分である。
【００５２】
この方法はさらに、毎日のエネルギー消費や必要なチャージ周期の例外的な扱いに対してもロバストである。予測できなかった運転によってバッテリー充電量が需要プランニングの想定外に不足した場合、ユーザにこのことが通知され、予定外のチャージ手段が通知される。
【００５３】
それと同時に、エネルギー生産者にとって損失電力が低減することにより、エネルギー効率が上昇する。エネルギー販売プラットフォームで需要指向で購入することにより、契約法によって自由取引モデルに結びついていることが前提とされるので、各個人の需要プランニングを転送することによって電気を全体的に需要指向で生産する市場のソリューションの実現は間近になる。また、需要と供給ならびに購入の自動化による市場メカニズムにより、正確なプランを転送しなくても、電力網における負荷のピークは平滑化される。
【００５４】
ここで本発明の方法は、電気自動車を購入するさらなる理由を提供し、ひいては、とりわけ短距離走行および市街地交通における内燃機関方式の車両に対して重要度が増している択一的手段として電動自動車を位置付けることになり、さらに、バッテリー動作時間が短いことにより使用が制限されるのを甘受しなくてもよい。
【００５５】
本発明はさらに、電動自動車に使用されるエネルギーを削減するために、すでに車両運転データを使用する既存のシステムを低コストかつ高効率で拡張することができる。本発明の装置をアダプタとして設置すること、または、車両組み込み部品として構成することは、簡単に実現することができる。使用可能なインタフェースに関しては最小限の要件のみが課される：
（ｉ）価格情報のパッチを周期的に行うために、エネルギー販売部とのインタフェースを設けなければならない。こうするために必要不可欠なのは、たとえばＵＳＢや、機器に組み込まれるメモリカード等のシリアルデータインタフェースと、更新のためのソフトウェアのみである。頻繁にオンライン更新を行うためには、機器を車両に取り付ける際に、アダプタとインターネットとの無線接続部、たとえばブルートゥースやＷＬＡＮ等の無線接続部、または、電力接続部を介して実施されるインターネットとの電力線接続部を設ける必要がある。
【００５６】
（ii）さらに、車両のバスシステムに接続するためのインタフェースも設けなければならない。その際に、高効率電力充電アダプタを車両外付け用に構成する場合には、バスシステムとの無線接続、たとえばブルートゥースやＷＬＡＮ等を介して、車両のオンボードセンサ系に接続することができる。車両に接続される際に、車両バスに直接取り付けることができる。
【００５７】
（iii）さらに、ローカルのオンラインサービス業者に接続して需要プランニングのためのオプションの関連情報を取得するためのインタフェースを設けることもできる。
【００５８】
（iv）運転習慣を識別するためのフレキシブルなモデルの観点では、車両使用パターンの識別を担当する要識別プランニングユニットの構成部分を、様式および／または車両に関連する問題のために使用することができる。これには、車両所有者の運転スタイルおよび運転習慣に関するデータによって計算を改善することができるペイ・アズ・ユー・ドライブ（Pay-as-you-drive（登録商標））保険モデル（走行した距離だけ保険料を支払うシステム）の拡張型が含まれる。
【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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