(57)【要約】【課題】ユーザによる車両３０の利用計画の入力に基づくことなく、住宅１０内の電力制御に車両３０のバッテリ３２を利用可能な期間を予測すること。【解決手段】住宅１０内の電力制御に車両３０のバッテリ３２を利用不可能な期間は、プラグ３６を介してインレット３７および授受電口１８が電気的に遮断される期間である。利用不可能期間は、予測装置４２内のメモリ４６に頻度とともに記憶される。予測装置４２では、予測期間における利用不可能期間を、上記頻度に基づき予測する。予測された利用不可能期間は、系統電源２０の電力Ｐｓｙｓやバッテリ３２との間で授受される電力Ｐｂを、制御装置４０が設定する際に利用される。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
電力の授受に関する制御に際して蓄電手段（３２）を利用するシステムに適用され、
前記制御に前記蓄電手段を利用可能な期間である利用可能期間および前記蓄電手段を利用不可能な期間である利用不可能期間のいずれかである利用状況特定期間について、それらのうち実際に生じた期間のそれぞれが頻度とともに記憶される頻度記憶手段（４２）にアクセスするアクセス手段と、
該アクセスによって得られる前記利用状況特定期間および頻度に基づき、現在時から所定時間先までの期間である予測期間における前記利用状況特定期間を予測する予測手段（Ｓ４６）と、
を備え、
前記予測手段は、
前記アクセスによって得られる前記利用状況特定期間と前記予測期間とを対応付ける対応付け手段（Ｓ１０，Ｓ３０）と、
前記対応付け手段によって対応付けられた前記予測期間内の期間のうち、前記頻度の高い利用状況特定期間に対応付けられた期間を確率が高い期間と定義し、前記予測期間内の期間のうち確率の高い期間を選択する選択手段（Ｓ６４，Ｓ６８）と、
を備え、該選択手段によって選択された利用状況特定期間を予測された前記利用状況特定期間とするものであり、
前記予測手段に予測された前記利用状況特定期間に基づき、前記システム内において前記制御がなされる
ことを特徴とする蓄電手段の利用予測装置。
【請求項２】
前記予測手段は、前記予測期間における前記利用状況特定期間を予測する処理を、前記予測期間よりも短い時間周期でくり返し実行するものであることを特徴とする請求項１記載の蓄電手段の利用予測装置。
【請求項３】
前記蓄電手段を前記制御に利用可能か否かを判断する判断手段（Ｓ３６）を備え、
前記予測手段は、前記判断手段による判断結果が前記利用状況特定期間となっている場合、該期間に移行した時刻を該期間の始点としつつ該期間の終点を予測し、前記判断手段による判断結果が前記利用状況特定期間となっていない場合、現在時以降の期間として前記利用状況特定期間を予測するものであることを特徴とする請求項２記載の蓄電手段の利用予測装置。
【請求項４】
前記頻度記憶手段は、２４時間の整数倍の期間である記憶単位期間における利用状況特定期間を頻度とともに記憶するものであり、
前記対応付け手段は、前記予測期間内の一対の時刻が、前記記憶単位期間内の前記利用状況特定期間の始点および終点に対応する一対の時刻と一致することを条件に、前記予測期間内の一対の時刻によって定まる期間を、該利用状況特定期間に対応付けられた前記予測期間内における期間とすることを特徴とする請求項２または３記載の蓄電手段の利用予測装置。
【請求項５】
前記予測手段は、前記予測期間内における利用状況特定期間を複数予測可能なものであり、
前記選択手段は、前記予測期間内における複数の利用状況特定期間の選択に際して、複数の利用状況特定期間同士が重複部分を含まない旨の条件に従うことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の蓄電手段の利用予測装置。
【請求項６】
前記選択手段は、確率が最高の期間を選択した後、前記予測期間に対応付けられた利用状況特定期間のうち、既に選択された期間と重複する期間の選択を禁止しつつ、確率が最高の期間を選択する処理を、所定の条件下、１回以上実行することを特徴とする請求項５記載の蓄電手段の利用予測装置。
【請求項７】
前記選択手段は、確率が閾値未満となるまで、期間を選択する処理を継続することを特徴とする請求項６記載の蓄電手段の利用予測装置。
【請求項８】
前記選択手段は、前記確率の減少量が規定値以上となるまで、期間を選択する処理を継続することを特徴とする請求項６記載の蓄電手段の利用予測装置。
【請求項９】
前記蓄電手段は、車両に搭載されるものであることを特徴とする請求項１〜８のいずれか１項に記載の蓄電手段の利用予測装置。
【請求項１０】
前記システムは、建物内に備えられる電子機器（１２，１４）によって構成されることを特徴とする請求項１〜９のいずれか１項に記載の蓄電手段の利用予測装置。
【請求項１１】
前記頻度記憶手段を備えることを特徴とする請求項１〜１０のいずれか１項に記載の蓄電手段の利用予測装置。
【請求項１２】
前記蓄電手段を前記制御に利用可能か否かを判断する判断手段（Ｓ１２，Ｓ１６）と、
前記判断手段の判断結果に基づき、新たに利用状況特定期間が生じた場合、前記頻度記憶手段に記憶された頻度のうち対応するものについて、それ以外のものに対する相対的な頻度を増大させる増大手段（Ｓ２０）と、
を備えることを特徴とする請求項１１記載の蓄電手段の利用予測装置。
【請求項１３】
前記予測手段は、前記予測する処理を所定の時間周期で繰り返し実行するものであり、
前記システムは、前記予測手段の予測結果に基づき、前記蓄電手段の充放電電力を設定し、設定された充放電電力に基づき、前記蓄電手段の充放電電力を制御する制御手段（４０）を備え、
前記制御手段による充放電電力の設定処理は、前記所定の時間周期以下の周期で繰り返し実行される
ことを特徴とする請求項１〜１２のいずれか１項に記載の蓄電手段の利用予測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電力の授受に関する制御に際して蓄電手段（３２）を利用するシステムに適用される蓄電手段の利用予測装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
たとえば下記特許文献１には、住宅等の電子機器によって構成されるシステム内の電力の需給バランス調整に、車載バッテリを利用したり、車載バッテリを最適なタイミングで充電したりするものが提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１１−２４４６８２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、車載バッテリを需給バランス調整に適切に利用する上では、現在時刻におけるシステム内の状態のみならず、将来の需給バランスの予測に基づき車載バッテリの利用計画を立案することが望ましい。これは、局所的なタイムスケールにおける最適値が長期的なタイムスケールにおける最適値とは必ずしもならないからである。ただしこの場合、現在時刻よりも未来において車載バッテリがシステムに接続されるか否かの情報を予め取得する必要が生じる。しかし、ここで、これらの情報がユーザによって予め入力されることを前提とする場合には、入力がなされない場合や、入力される情報が更新されない場合等には、適切な充放電計画を立案することができない。
【０００５】
本発明は、上記課題を解決する過程でなされたものであり、その目的は、電力の授受に関する制御に際して蓄電手段を利用するシステムに適用され、蓄電手段の利用不可能期間を適切に予測することのできる蓄電手段の利用予測装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
以下、上記課題を解決するための手段、およびその作用効果について記載する。
【０００７】
請求項１記載の発明は、電力の授受に関する制御に際して蓄電手段（３２）を利用するシステムに適用され、前記制御に前記蓄電手段を利用可能な期間である利用可能期間および前記蓄電手段を利用不可能な期間である利用不可能期間のいずれかである利用状況特定期間について、それらのうち実際に生じた期間のそれぞれが頻度とともに記憶される頻度記憶手段（４２）にアクセスするアクセス手段と、該アクセスによって得られる前記利用状況特定期間および頻度に基づき、現在時から所定時間先までの期間である予測期間における前記利用状況特定期間を予測する予測手段（Ｓ３４）と、を備え、前記予測手段は、前記アクセスによって得られる前記利用状況特定期間と前記予測期間とを対応付ける対応付け手段（Ｓ１４，Ｓ２２，Ｓ３０）と、頻度の高い前記利用状況特定期間に対応付けられた前記予測期間内の期間が実際の利用状況特定期間となる確率の高いものみなし、前記予測期間内の期間のうち確率の高いものを選択する選択手段（Ｓ４４，Ｓ４８）と、を備え、該選択手段によって選択された利用状況特定期間を予測された前記利用状況特定期間とするものであり、前記予測手段に予測された前記利用状況特定期間に基づき、前記システム内において前記制御がなされることを特徴とする。
【０００８】
上記発明では、頻度記憶手段に記憶された過去における利用状況特定期間を、予測期間内における期間に対応付けることで、頻度が高い利用状況特定期間に対応する期間を、実際に利用状況特定期間となる確率が高いものとして予測することができる。
【０００９】
なお、本発明にかかる以下の代表的な実施形態に関する概念の拡張については、代表的な実施形態の後の「その他の実施形態」の欄に記載してある。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】第１の実施形態にかかるシステム構成図。
【図２】同実施形態にかかる頻度分布データの作成処理の手順を示す流れ図。
【図３】同実施形態にかかる利用不可能期間の予測処理の手順を示す流れ図。
【図４】同実施形態にかかる予測処理の詳細を示す流れ図。
【図５】同実施形態の予測処理を説明するための図。
【図６】同実施形態の予測処理を説明するための図。
【図７】第２の実施形態にかかる予測処理の詳細を示す流れ図。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
＜第１の実施形態＞
以下、本発明にかかる蓄電手段の予測装置の一実施形態について、図面を参照しつつ説明する。
【００１２】
図１に示される住宅１０として、本実施形態では、一般家庭を想定している。
【００１３】
住宅１０は、発電手段として、太陽光パネル１２を備えている。また、電力の消費手段として、負荷１４を備えている。また、外部の系統電源２０から供給される電力をシステムに取り込むためのコンバータ１６を備えている。さらに、車両３０との電力のやり取りを仲介するための授受電口１８を備えている。ここで、授受電口１８は、車両３０側の授受電口（インレット３７）に接続されるプラグ３６に接続されるものである。ちなみに、インレット３７は、コンバータ３４を介してバッテリ３２に接続されるものである。
【００１４】
制御装置４０は、上記太陽光パネル１２や、負荷１４、コンバータ１６、授受電口１８を備えるシステムにおける電力を制御するためのものである。本実施形態では、制御装置４０は、コンバータ１６およびコンバータ３４を操作対象とする。すなわち、コンバータ１６を操作することで、系統電源２０からの供給電力を制御し、また、授受電口１８を介して車両３０内のコンバータ３４を操作することで、バッテリ３２とシステムとの間の電力の授受量を制御する。ここで、コンバータ３４の操作は、実際には、車両３０内の制御装置への指令というかたちでなされる。ちなみに、太陽光パネル１２の発電電力Ｐｓｐは、たとえば周知の最大電力点追従制御（ＭＰＰＴ制御）によっておのずと定まるとすればよい。
【００１５】
制御装置４０は、上記電力の制御を、モデル予測制御によって実行する。すなわち、太陽光パネル１２の発電電力Ｐｓｐや、車両３０のバッテリ３２の利用不可能期間の予測結果に基づき、所望の効果が得られる上での系統電源２０から供給されるべき電力Ｐｓｙｓや、車両３０内のバッテリ３２と授受される電力Ｐｂを設定し、これに基づき電力制御を行う。ここで、所望の効果とは、たとえばシステム内に生じるコスト（系統電源２０の電力Ｐｓｙｓの使用により電力会社に支払う料金）を最小とする効果であってもよく、またたとえば、太陽光パネル１２の発電電力Ｐｓｐの利用率を最大とする効果であってもよい。詳しくは、本実施形態では、現在時刻から２４時間後までの期間（計画期間）において、上記効果が得られるように、２４時間後までの電力Ｐｓｙｓや電力Ｐｂを設定する。そして、この処理を３０分毎（図中、制御周期Ｔｃ＝０．５ｈ）に繰り返す。このように、３０分毎に電力Ｐｓｙｓや電力Ｐｂを再設定することで、予測誤差に対するロバスト性を向上させることができる。ちなみに、計画期間を制御周期Ｔｃよりも長く設定したのは、微視的なタイムスケールにおける最適値が必ずしも巨視的なタイムスケールにおける最適値とならないことに鑑みたものである。
【００１６】
上記太陽光パネル１２の発電電力Ｐｓｐの予測は、制御装置４０によって行なわれる。これは、たとえば通信手段を用いて外部から天気予報の情報を入手することで行うことができる。
【００１７】
これに対し、プラグ３６を介して授受電口１８とインレット３７とが電気的に遮断されることで、車両３０内のバッテリ３２をシステムの電力の制御に利用できない期間については、予測装置４２によって予測される。すなわち、本実施形態では、予測対象期間としての利用状況特定期間を、利用不可能期間としている。予測装置４２は、中央処理装置４４およびメモリ４６を備えたものである。以下、図２〜図６を用いて、予測装置４２が行う処理について説明する。なお、上記電力の制御に利用することができない利用不可能期間の始点は、通常、車両３０が住宅１０から離間する出発時刻となり、利用不可能期間の終点は、車両３０が帰宅する到着時刻となると考えられる。このため、以下では、利用不可能期間の始点を出発時刻と表現し、終点を到着時刻と表現する。
【００１８】
図２は、予測装置４２の行う処理のうち、特に、バッテリ３２の利用不可能期間の頻度分布データの作成処理の手順を示す。この処理は、所定の制御周期（ここでは、０．５ｈ）で繰り返し実行される。
【００１９】
この一連の処理では、まずステップＳ１０において、現在の時刻ｔを取得する。ここで、現在の時刻ｔは、便宜上、所定の時刻（たとえば、０：００）を起点とし、２４時間をＴ個（ここでは、４８個）の時間間隔に離散化した表記を用いる。たとえば、「０：００」は、「１」となり、「０：３０」は、「２」となる。なお、ステップＳ１０の処理は、本実施形態において、後述するステップＳ３０の処理とともに、対応付け手段を構成する。
【００２０】
続くステップＳ１２においては、プラグ３６を介してインレット３７と授受電口１８とが電気的に接続されている状態から接続されていない状態に切り替えられたか否かを判断する。この処理は、上記の意味で、車両３０の出発時刻であるか否かを判断するためのものである。なお、ステップＳ１２の処理は、本実施形態において判断手段を構成する。
【００２１】
ステップＳ１２において肯定判断される場合、出発時刻であると判断して、ステップＳ１４に移行する。ステップＳ１４おいては、出発時刻ｓに現在の時刻ｔを代入する。
【００２２】
一方、ステップＳ１２において否定判断される場合、ステップＳ１６において、プラグ３６を介してインレット３７と授受電口１８とが電気的に接続される状態に切り替えられたか否かを判断する。ここで、ステップ１６の処理も、本実施形態において判断手段を構成する。そして、接続される状態に切り替えられる場合、ステップＳ１８において、到着時刻ｅに現在の時刻ｔを代入する。
【００２３】
続くステップＳ２０においては、頻度分布Ａを更新する。頻度分布Ａは、先の図１に示したメモリ４６に、上記表記による時刻ｔによって指定される利用不可能期間毎に、その頻度が記憶されたものである。本実施形態では、頻度を、利用不可能期間が実際に生じた回数とする例を想定している。ステップＳ２２では、出発時刻ｓおよび到着時刻ｅによって指定される利用不可能期間における頻度を１だけインクリメントする。この処理は、本実施形態において、増大手段を構成する。また、この処理におけるメモリ４６は、本実施形態において、頻度記憶手段を構成する。
【００２４】
なお、上記ステップＳ１４，Ｓ２０の処理が完了する場合や、ステップＳ１６において否定判断される場合には、この一連の処理を一旦終了する。
【００２５】
図３に、本実施形態にかかる利用不可能期間の予測処理の手順を示す。
【００２６】
この一連の処理では、まずステップＳ３０において、現在の時刻ｔを取得する。ここでの時刻ｔも、先の図２のステップＳ１０の処理における表記と同一である。なお、ステップＳ３０の処理は、本実施形態において、上記ステップＳ１０の処理とともに、対応付け手段を構成する。続くステップＳ３２においては、度数分布行列Ａｔを作成する。これは、先の図２に示した処理によって作成される頻度分布Ａと同一の情報を有して且つ、１行１列が現在時刻を出発時刻および到着時刻とする頻度を示すように変換されたものである。すなわち、頻度分布行列Ａｔの各要素ａｔ（ｅ，ｓ）は、頻度分布Ａを構成する要素であるが、頻度分布Ａを行列とみたとき、頻度分布Ａと頻度分布行列Ａｔとでは、要素の配列が相違しうる。なお、ステップＳ３２の処理は、本実施形態において、アクセス手段を構成する。ちなみに、度数分布行列Ａｔの具体的な生成手法は、図中、ステップＳ４８に記載されている。
【００２７】
続くステップＳ３４においては、車両の出発時刻についての直近の値（出発時刻ｓ´）を設定する処理を行う。ここでは、現在、プラグ３６を介してインレット３７と授受電口１８とが電気的に接続されていない状態の場合に、直近の出発時刻ｓ´がわからないため、これを現在の時刻ｔとする処理とする。
【００２８】
続くステップＳ３６においては、プラグ３６を介してインレット３７と授受電口１８とが電気的に接続されている状態であるか否かを判断する。そして、ステップＳ３６において肯定判断される場合、ステップＳ３８において変数γを「０」とする一方、ステップＳ３６において否定判断される場合、ステップＳ４０において変数γを「１」とする。ステップＳ４０の処理が完了すると、ステップＳ４２において、プラグ３６を介してインレット３７と授受電口１８とが電気的に接続されている状態から接続されていない状態に移行したタイミングであるか否かを判断する。そして、ステップＳ４２において肯定判断される場合、ステップＳ４４において、直近の出発時刻ｓ´を現在の時刻ｔとする。
【００２９】
ステップＳ３８，Ｓ４４の処理が完了する場合やステップＳ４２において否定判断される場合には、ステップＳ４６において、予測期間内の利用不可能期間（ｓ１，ｅ１），（ｓ２，ｅ２）…を予測する。ここで、「ｓ１，ｓ２，…」は、出発時刻を指定する確率変数であり、特にここでは、現在時刻ｔに対して先行するステップ数を示す。すなわち、確率変数ｓ１が「１」であるということは、現在時刻ｔよりも１ステップ先、すなわち、３０分先であることを意味する。同様に、「ｅ１，ｅ２，…」は、到着時刻を指定する確率変数であり、特にここでは、現在時刻ｔに対して先行するステップ数を示す。
【００３０】
ステップＳ４６では、上記頻度分布行列Ａｔに基づき、利用不可能期間（ｓ１，ｅ１），（ｓ２，ｅ２）…が実際の期間となる確率Ｐが最大となるように、利用不可能期間（ｓ１，ｅ１），（ｓ２，ｅ２）…を選択する。この際、互いに相違する利用不可能期間（ｓｉ，ｅｉ）と利用不可能期間（ｓｊ，ｅｊ）とで、重複期間が存在しないという条件を設ける。さらに、複数の利用不可能期間の生じる確率Ｐを、本実施形態では、貪欲法にて求める。なお、ステップＳ４６の処理は、本実施形態において、選択手段を構成する。ちなみに、利用不可能期間（ｓ１，ｅ１），（ｓ２，ｅ２）…を選択することで、出発時刻および到着時刻の組として、（ｔ＋ｓ１，ｔ＋ｅ１），（ｔ＋ｓ２，ｔ＋ｅ２）…が選択されたこととなる。そして、ｔ＝１が所定の日にちの「０：００」であることから、出発時刻および到着時刻の組について、日にちおよび絶対時刻が定まることとなる。
【００３１】
続くステップＳ４８においては、時刻ｔを基点とする頻度分布行列Ａｔを更新する。そして、ステップＳ５０においては、現在の時刻ｔをインクリメントする。ここで、ステップＳ３６〜Ｓ５０の処理は、制御周期Ｔｃを、制御装置４０の制御周期Ｔｃと同一の「０．５ｈ」とするものである。
【００３２】
ステップＳ４６の詳細を、図４に示す。
【００３３】
すなわち、この一連の処理では、まずステップＳ６０において、利用不可能期間をナンバリングするための変数ｉを「１」とする。この変数ｉは、数が小さいほど、実際に利用不可能期間となる確率が大きいものとされる。続くステップＳ６２においては、変数γがゼロであるか否かを判断する。ステップＳ６２において否定判断される場合、現在、バッテリ３２が利用不可能であることから、ステップＳ６４に移行する。
【００３４】
ステップＳ６４においては、出発時刻を出発時刻ｓ´とする拘束条件を設けつつ、出発時刻ｓ´における頻度分布行列Ａｓ´を用いて、到着時刻ｅ´を決定する。これは、上記拘束条件を設けつつ、確率Ｐが最高となる到着時刻ｅ´を選択する処理となる。ここで、出発時刻ｓ´および到着時刻ｅ´となる確率Ｐは、頻度分布行列Ａｓ´の要素を、頻度分布行列Ａｓ´の全ての要素の和で割ったものとする。このステップＳ６４の処理によって特定される到着時刻は、頻度分布行列Ａｓ´において出発時刻が出発時刻ｓ´となる要素のうち、最大値を有する要素に対応するものとなる。
【００３５】
続くステップＳ６６においては、出発時刻を示す確率変数ｓ１、および到着時刻を示す確率変数ｅ１を算出する。ここでは、確率変数ｓ１，ｅ１が現在時刻ｔからの相対時刻であることに鑑み、「ｅ１＝ｅ´−ｔ＋ｓ´」、「ｓ１＝−ｔ＋ｓ´」とする。なお、この処理において特定される出発時刻を示す確率変数ｓ１および到着時刻を示す確率変数ｅ１は、図５（ａ）に示したものとなる。
【００３６】
これに対し、ステップＳ６２において肯定判断される場合、ステップＳ６８において、出発時刻を示す確率変数ｓ１を「１」以上として、頻度分布行列Ａｔに基づき、利用不可能期間（ｓ１，ｅ１）を決定する。これは、確率Ｐが最高となる確率変数ｓ１，ｅ１の組を選択する処理となる。これは、図５（ｂ）に示すように、現在の時刻ｔよりも後において、確率Ｐが最高となる出発時刻を指定する確率変数ｓ１、および到着時刻を指定する確率変数ｅ１の組を選択する処理となる。
【００３７】
ステップＳ６６，Ｓ６８の処理が完了する場合、ステップＳ７０に移行する。ステップＳ７０においては、今回予測された利用不可能期間の確率Ｐが閾値Ｐｔｈ以上であることと、変数ｉが規定数ｋ（＞０）未満であることとの論理和が真であるか否かを判断する。この処理は、利用不可能期間の予測を継続するか否かを判断するためのものである。ステップＳ７０において肯定判断される場合、予測を継続する条件が成立したとして、ステップＳ７２に移行する。ステップＳ７２においては、変数ｉをインクリメントし、ステップＳ７４に移行する。
【００３８】
ステップ７４においては、これ以降において利用する頻度分布行列の要素ａｔ，ｉを算出する。これは、互いに相違する利用不可能期間（ｓｉ，ｅｉ）と利用不可能期間（ｓｊ，ｅｊ）とが重複しないという条件を満足させるための一手法である。ここで、要素ａｔ，ｉは、それ以前に決定された期間との重複がなければ要素ａｔと同一であり、重複がある場合には「０」となるものとする。これにより、上記ステップＳ６８においては、確率変数ｓｉ，ｅｉとなる確率Ｐを、要素ａｔ，ｉ（ｅｉ，ｓｉ）を、全ての要素ａｔ，ｉの和で割ったものと定義することで、上記条件を満足させることができる。
【００３９】
そして、ステップ７４の処理が完了する場合、上記ステップＳ６８に戻る。
【００４０】
こうした処理によれば、確率Ｐが閾値Ｐｔｈ未満となるか変数ｉが規定数ｋとなるかするまでの間、利用不可能期間が選択されることとなる。すなわち、利用不可能期間（ｓ１，ｅ１）が選択された後には、図６（ａ）に示すように、上記ステップＳ７４，Ｓ６８の処理における確率Ｐの定義によって、利用不可能期間（ｓ１，ｅ１）と重複する期間の確率がゼロとなることで同期間の選択が禁止される。そして、図６（ｂ）に示されるように、利用不可能期間（ｓ１，ｅ１）と重複しない期間から確率Ｐが最大となる利用不可能期間（ｓ２，ｅ２）が選択される。そして、図６（ｃ）に示されるように、利用不可能期間（ｓ２，ｅ２）と重複する期間の確率がゼロとなることで同期間の選択が禁止され、残存する期間から確率Ｐが最大となる利用不可能期間（ｓ３，ｅ３）が選択される。
【００４１】
そして、先の図４のステップＳ７０において否定判断されることで、先の図３のステップＳ４６の処理を一旦終了する。
【００４２】
以上説明した本実施形態によれば、以下の効果が得られる。
【００４３】
（１）利用不可能期間の頻度分布Ａに基づき、予測期間内の利用不可能期間を予測した。これにより、ユーザが車両３０の使用予定を予め入力しない場合であっても、バッテリ３２の利用不可能期間を予測することができる。
【００４４】
（２）利用不可能期間を予測する処理の周期を、予測期間よりも短い時間とした。これにより、予測誤差が生じる場合であっても、これを迅速に修正することができる。
【００４５】
（３）現在、バッテリ３２を利用不可能である場合、利用不可能期間（ｓ１，ｅ１）の始点（出発時刻を示す確率変数ｓ１）をバッテリ３２が現在利用不可能となった時刻に応じて設定し、終点（到着時刻を示す確率変数ｅ１）を予測した。これにより、実際の状況を踏まえて、前回の予測結果を修正することが可能となり、ひいては予測精度を向上させることができる。
【００４６】
（４）頻度分布Ａにおける利用不可能期間を、２４時間内の時刻にて定義した。これにより、予測期間内の時刻と、頻度分布Ａにおける利用不可能期間とを、２４時間内の時刻の一致によって容易に対応付けることができる。
【００４７】
（５）複数の利用不可能期間を予測可能として且つ、それら利用不可能期間同士が重複しない旨の条件を付した。これにより、物理的に意味のある予測を行うことができる。
【００４８】
（６）貪欲法を用いることで、複数の利用不可能期間を予測可能としつつも、厳密な条件付確率の計算を行う場合と比較して、演算負荷を低減することができる。
【００４９】
（７）単一の利用不可能期間の確率Ｐが閾値Ｐｔｈ未満となるまで利用不可能期間の予測を継続することで、貪欲法を用いつつも、ほとんど生じ得ない利用不可能期間が予測される事態を好適に回避することができる。
【００５０】
（８）車両３０に搭載されるバッテリ３２について、その利用不可能期間を予測対象とした。バッテリ３２の利用不可能期間は、頻度分布に明確な偏りが生じやすいものの、確定的なものではないため、頻度分布に基づく予測対象として適切である。
【００５１】
（９）利用不可能期間が生じる毎に、頻度分布Ａを更新した。これにより、頻度分布Ａの信頼性を向上させることができる。
【００５２】
（１０）利用不可能期間の予測処理の制御周期Ｔｃと制御装置４０のモデル予測制御の制御周期Ｔｃとを一致させた。これにより、利用不可能期間の予測結果がモデル予測制御に反映されない冗長さを回避しつつも、モデル予測制御において、都度、利用不可能期間についての未だ参照されていない最新の予測結果を利用することができる。
＜第２の実施形態＞
以下、第２の実施形態について、先の第１の実施形態との相違点を中心に図面を参照しつつ説明する。
【００５３】
図７に、本実施形態にかかる上記ステップＳ４６の詳細を示す。なお、図７において、先の図４に示した処理に対応するものについては、便宜上同一のステップ番号を付している。
【００５４】
図示されるように、本実施形態では、ステップＳ６６，６８の処理が完了する場合、ステップＳ７０ａにおいて、今回算出された確率Ｐ（ｉ）の前回の確率Ｐ（ｉ−１）からの低下量が規定値ΔＰｔｈ未満であることと、変数ｉが２以上であることとの論理積が真であるか否かを判断する。この処理は、利用不可能期間の予測を継続するか否かを判断するためのものである。
【００５５】
このように、本実施形態では、今回算出された確率Ｐ（ｉ）の前回の確率Ｐ（ｉ−１）からの低下量が規定値ΔＰｔｈ未満であるか否かに応じて、利用不可能期間の予測を継続するか否かを判断する。これにより、車両の使用時間帯に大きなばらつきがあり、頻度分布が大きくなる利用不可能期間が多数存在する場合であっても、利用不可能期間の予測を継続するか否かを適切に判断することができる。すなわち、頻度分布が大きくなる利用可能期間が多数存在する場合、上記第１の実施形態のように閾値Ｐｔｈを定めたのでは、これを超える確率Ｐが存在しないことが懸念される。これに対し、本実施形態のように低下量が規定値ΔＰｔｈ未満であるか否かに応じて予測を継続するか否かを判断するなら、頻度分布が大きくなる利用不可能期間に対応した確率Ｐが算出される間、利用不可能期間の予測を継続することができる。
＜その他の実施形態＞
なお、上記実施形態は、以下のように変更して実施してもよい。
【００５６】
「頻度記憶手段（４６）について」
２４時間を記憶単位期間として、この記憶単位期間内における利用不可能期間の頻度を記憶するものに限らない。たとえば、１週間を記憶単位期間とするものであってもよい。この場合、たとえば予測期間を１日とするなら、対応付け手段としては、単位記憶期間のうちの該当する曜日に対応する期間と対応付ければよい。もっとも、ウィークデイとウィークエンドとで頻度分布に大きな相違があるものの、ウィークデイについては頻度分布に大きな相違がない場合等にあっては、予測期間がウィークデイの場合、記憶単位期間のうちウィークデイの全てと対応付けてもよい。これは、ウィークデイの各時間帯の合計の頻度を算出し、それら各時間帯と予測期間とを対応付けることで実現することができる。もっとも、これに代えて、ウィークデイの１日とウィークエンドの１日とを記憶単位期間とするものであってもよい。
【００５７】
システム内に備えられるものに限らない。たとえば利用不可能期間をインターネット等の通信回線を介して外部のサーバに通知することで、サーバ内の記憶手段を頻度記憶手段として利用するものであってもよい。この場合、頻度記憶手段には、単一のシステムの利用不可能期間のみならず、複数のシステムのそれぞれの利用不可能期間をその頻度とともに記憶することも可能となる。そして、この場合、単一のシステム内のアクセス手段は、頻度記憶手段に記憶された自身のシステムにおける利用不可能期間および頻度を取得してもよいが、自身のシステムを含む複数のシステムの利用不可能期間および頻度を取得してもよい。後者の場合、単一のシステム内においては利用不可能期間のサンプリング数が不足する場合であっても、複数のシステムについてはサンプリング数が十分となっていることもあり、この場合、統計データに基づく予測の信頼性を向上させることができる可能性がある。ちなみに、自身のシステムを含む複数のシステムの利用不可能期間および頻度を取得する場合、自身のシステムにおける利用不可能期間の頻度を、他のシステムにおける利用不可能期間の頻度よりも、予測に際しての寄与度が大きくなる設定とすることも有効と考えられる。また、他のシステムにおける利用不可能期間の頻度の寄与度を、自身のシステムにおける利用不可能期間のサンプリング数が増加するにつれてゼロに漸減させることも有効と考えられる。
【００５８】
なお、記憶対象とするデータについては、「頻度分布データについて」の欄に記載した。
【００５９】
「対応付け手段（Ｓ１０，Ｓ３０）について」
上記実施形態で例示した手法に限らない。たとえば先の図２に例示した頻度分布データを直接用いて、確率の高い利用不可能期間を選択する処理を行うことにするなら、対応付けとは、時刻ｔから２４時間経過するまでの予測期間と、頻度分布データの期間とについて、２４時間以内の表記による時刻が同一のもの同士を対応付ける処理となる。
【００６０】
さらに、記憶単位期間の変更に伴う対応付け手段の変更については、「頻度記憶手段について」の欄に記載した。
【００６１】
「選択手段について」
ａ）現在において利用不可能な場合の予測
先の図４、図７のステップＳ６４の処理に代えて、出発時刻を現在時刻ｔとする拘束条件の下、到着時刻を予測してもよい。
ｂ）選択する処理の実行回数
上記第１の実施形態では、確率Ｐが閾値Ｐｔｈ以上であることと、変数ｉが規定数ｋ未満であることとの論理和が真である場合に、それよりも確率の低い利用不可能期間を選択する処理を実行したが、これに限らない。たとえば、確率Ｐが閾値Ｐｔｈ以上である場合に限って、より確率の低い利用不可能期間を選択する処理を実行してもよい。また、たとえば上記第２の実施形態（図７）において、確率Ｐ（ｓ１，ｅ１）＝Ｐ（ｓ´，ｅ´）が閾値Ｐｔｈ未満である場合に限って、「ｉ≧２」において利用不可能期間の予測を継続するか否かを、ステップＳ５２ａの処理によって決定するようにしてもよい。すなわち、この場合、確率Ｐ（ｓ１，ｅ１）が閾値Ｐｔｈ以上である場合には、第１の実施形態（図４）の処理に従う。
【００６２】
また、貪欲法に従うものにも限らない。たとえば、頻度分布データを、上記実施形態で例示したものに加えて、利用不可能期間が複数となる場合に、そのうちの１つの利用不可能期間が実際の利用不可能期間となった場合に残りの利用不可能期間が実際に利用可能となる条件付の確率情報を記憶するようにしてもよい。これにより、１度または複数回の利用不可能期間のうち、条件付確率計算が最大となるものを選択し、これを利用不可能期間の予測処理とすることができる。
【００６３】
「利用状況特定期間について」
利用不可能期間に限らず、利用可能期間であってもよい。この場合、予測処理を行うに際し実際に利用可能となっている場合に、利用可能となった時刻を利用可能期間の始点とする拘束条件の下、利用可能期間の終点を予測すればよい。
【００６４】
「頻度分布データについて」
「利用状況特定期間について」の欄に記載したように、利用状況特定期間を利用可能期間とする場合には、利用可能期間の頻度に関するデータとすればよい。
【００６５】
もっとも、利用可能期間の頻度と、利用不可能期間の頻度とのいずれか一方のデータに限らず、双方のデータであってもよい。この場合、予測処理を行うときが利用可能期間に該当する場合、利用可能期間を予測し、利用不可能期間に該当する場合、利用不可能期間を予測するようにするなら、予測処理において常時、予測対象期間としての利用状況特定期間の始点に関する拘束条件を有するものとなる。
【００６６】
「予測手段について」
予測処理の周期と、頻度分布データの量子化単位とを同一（上記実施形態では０．５ｈ）とするものに限らない。
【００６７】
予測処理の周期を予測期間よりも短くする設定としては、予測期間の整数分の１とする設定に限らない。また、予測期間よりも短くする設定自体必須ではない。
【００６８】
「利用状況特定期間同士が重複部分を含まないようにする処理について」
既に選択された期間と重複する利用可能期間の頻度をゼロとするものに限らない。たとえば、既に選択された期間と重複する利用可能期間を排除したものの中から、確率が最高の期間を選択する処理を行うものであってもよい。
【００６９】
「建物について」
一般家庭に限らず、集合住宅であってもよい。この場合、この住宅内に備えられる電子機器によって構成されるシステムによって利用可能な車載バッテリの数も複数となり得る。この場合であっても、車載バッテリの利用不可能期間とその台数との予測に、過去の利用不可能期間および頻度を用いることが有効である。これはたとえば、システムが備える授受電口１８のうち、外部の車載バッテリとの間で電力の授受が可能となっているものを数える数字を用いて１台目、２台目というように番号を付与し、１台目、２台目等、各番号毎に利用不可能期間と頻度とを記憶することで実現できる。ちなみに、この場合、利用不可能期間の始点で利用可能となる授受電口１８と、同一の利用不可能期間の終点で利用不可能となる授受電口１８とが相違することもありうる。なぜなら、１つの授受電口のみがバッテリに接続された後、もう１つの授受電口がバッテリに接続され、その後、初めの授受電口とバッテリとの接続が遮断される場合、１台目に対応する授受電口が上記遮断時において入れ替わるからである。
【００７０】
なお、住宅に限らないことについては、「システムについて」の欄に記載したとおりである。
【００７１】
「システムについて」
住宅１０内に備えられる電子機器によって構成されるものに限らない。たとえば、店舗内に備えられる電子機器によって構成されるものであってもよい。
【００７２】
「判断手段について」
プラグ３６を介してインレット３７と授受電口１８とが電気的に接続されたか否かを判断するものに限らない。たとえば、非接触給電を行うものにおいて、非接触給電が可能であるか否かを判断する手段としてもよい。
【００７３】
「増大手段について」
新たな利用不可能期間を検出する都度、１単位だけ回数をインクリメントするものに限らない。たとえば、検出された利用不可能期間以外の利用不可能期間を全て１だけデクリメントするものであってもよい。
【００７４】
「頻度分布の更新について」
頻度のうち、所定以上過去の利用不可能期間による寄与を低減するようにしてもよい。これはたとえば、規定日数以前にインクリメントされた量を減算する処理によって実行することができる。
【００７５】
「制御手段について」
充放電電力の設定にかかる処理の制御周期Ｔｃが、予測処理の周期と一致するものに限らない。
【００７６】
システム内に備えられるものにも限らない。たとえば、システムと通信回線を通じて通信可能な外部のソフトウェア手段やハードウェア手段として構成してもよい。
【００７７】
さらに、予測装置とハードウェア手段を共有化してもよい。
【００７８】
「蓄電手段について」
車載バッテリに限らない。たとえば可搬形蓄電池や電源車に搭載されるバッテリ等であってもよい。
【符号の説明】
【００７９】
３０…車両、３２…バッテリ（蓄電手段の一実施形態）、４０…制御装置（制御手段の一実施形態）、４２…予測装置、４４…ＣＰＵ，４６…メモリ。
【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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