(57)【要約】【課題】昨今エネルギーの最適化の技術が開発されている。従来では、街を構成する各種システム（例えば鉄道運行管理システムや電気自動車の充電管理システムなど）毎に個別に最適化が進められている。しかし、従来技術では、特定の交通システム（電気自動車）のみを対象としたエネルギーの最適化であり、街全体の各種システムを考慮したものではない。【解決手段】本願発明では、鉄道システムと電気自動車（車両）の充電システムとを連携させる。そのうえで、鉄道システムの利用者データから所定の駅で降車する乗客数を推測し、その情報からタクシーの利用者数を予測する。そして予測したタクシー利用者数に応じた所定のタクシーがタクシープールに設置してある充電器で充電する際の充電スケジュールを作成する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の交通システムを連携して電気自動車に充電を行うスケジュールを作成する、異種交通システム連携充電管理方法であって、
駅に到着した、または到着する予定の鉄道車両の重量と、改札機から得られる改札内入場者数と、から当該駅から乗車し出場する乗客数を算出し、当該乗客数と、利用者の利用履歴から作成した乗車駅パターン情報とから、降車駅における降車人数を算出するステップと、
前記算出した降車人数と、当該駅周辺の電気自動車の情報とから、当該駅で不足する電気自動車の数量を算出するステップと、
前記算出した不足する電気自動車の数量を基に電気自動車の充電をスケジューリングするステップと、
を備えることを特徴とする異種交通システム連携充電管理方法。
【請求項２】
請求項１に記載の異種交通システム連携充電管理方法において、
列車運行が通常の場合の前記降車人数を格納する平常時降車人数テーブルと、前記電気自動車の利用人数を格納する平常時電気自動車利用人数テーブルと、が予め設定されており、
前記電気自動車の数量を算出するステップでは、前記平常時降車人数テーブルの降車人数と、前記算出された降車駅における降車人数との比率を算出し、当該比率と前記平常時電気自動車利用人数テーブルの人数とから前記電気自動車に乗車する人数を算出し、当該情報に基づき当該駅で不足する電気自動車の数量を算出することを特徴とする異種交通システム連携充電管理方法。
【請求項３】
請求項２に記載の異種交通システム連携充電管理方法において、
前記降車人数を算出するステップでは、列車の運行管理システムからの列車遅延情報又は列車振替情報に基づいて、前記降車人数を算出することを特徴とする異種交通システム連携充電管理方法。
【請求項４】
請求項３に記載の異種交通システム連携充電管理方法において、
前記電気自動車の充電をスケジューリングするステップでは、複数の前記電気自動車のうち充電量が所定の容量を下回っている電気自動車に対して充電を行うことを特徴とする異種交通システム連携充電管理方法。
【請求項５】
請求項４に記載の異種交通システム連携充電管理方法において、
前記駅ごとにタクシーの過不足数を予測し、予測に基づいてEV充電を促し応答にあった車両にのみ充電予約を行うことを特徴とする異種交通システム連携充電管理方法。
【請求項６】
複数の交通システムを連携して電気自動車に充電を行うスケジュールを作成する、異種交通システム連携充電管理システムであって、
駅に到着した、または到着する予定の鉄道車両の重量と、改札機から得られる改札内入場者数と、から当該駅から乗車し出場する乗客数を算出し、当該乗客数と、利用者の利用履歴から作成した乗車駅パターン情報とから、降車駅における降車人数を算出する降車予測処理部と、
前記算出した降車人数と、当該駅周辺の電気自動車の情報とから、当該駅で不足する電気自動車の数量を算出する過不足算出部と、
前記算出した不足する電気自動車の数量を基に電気自動車の充電をスケジューリングする充電管理部と、
を備えることを特徴とする異種交通システム連携充電管理システム。
【請求項７】
請求項６に記載の異種交通システム連携充電管理システムにおいて、
更に、列車運行が通常の場合の前記降車人数を格納する平常時降車人数テーブルと、前記電気自動車の利用人数を格納する平常時電気自動車利用人数テーブルと、を備え、
前記過不足算出部は、前記平常時降車人数テーブルの降車人数と、前記算出された降車駅における降車人数との比率を算出し、当該比率と前記平常時電気自動車利用人数テーブルの人数とから前記電気自動車に乗車する人数を算出し、当該情報に基づき当該駅で不足する電気自動車の数量を算出することを特徴とする異種交通システム連携充電管理システム。
【請求項８】
請求項７に記載の異種交通システム連携充電管理システムにおいて、
前記降車予測処理部は、列車の運行管理システムからの列車遅延情報又は列車振替情報に基づいて、前記降車人数を算出することを特徴とする異種交通システム連携充電管理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、路線情報提供システム、ID管理システム、鉄道運行管理システム、タクシー運用管理システム、車両管理システムの連携の技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、スマートグリッドが提唱され、エネルギーの最適化が進められている。従来では、街を構成する各種システム（例えば鉄道運行管理システムや電気自動車の充電管理システムなど）毎に個別に最適化が進められている。  例えば、電気自動車の充電についてのエネルギー最適化の例として、充電スケジュール作成システムが挙げられる。この充電スケジュール作成システムでは、バッテリの残容量及び当該バッテリの容量の消費予定に基づいて、充電を行うべき充電スタンド及び時間帯を指定するものである（特開文献１）。ここで、バッテリの消費予定は、季節、天気あるいは時間帯等の走行条件、車両の装置構成、当該車両の乗務員あるいは走行ルートに基づいて算出されることが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開2011-253257号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、特許文献１の技術では、特定の交通システム（電気自動車）のみを対象としたエネルギーの最適化であり、街全体の各種システム（鉄道運行管理システムや電気自動車の充電管理システムなど）を考慮したものではない。そのため、特許文献１では、そのような各種システム（異種システム）間の連携については考慮されていない。
【０００５】
なお、特許文献１では、バッテリの容量の消費予定を、季節、天気あるいは時間帯等の走行条件、車両の装置構成、当該車両の乗務員あるいは走行ルートに基づいて算出している。そのため、業務車両の場合のみに適応できる条件であり、車両の走行が乗客によって決まるタクシーのシステムに適用することはできない。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
そこで本願発明では、鉄道システムと電気自動車（車両）の充電システムとを連携させる。そのうえで、鉄道システムの利用者データから所定の駅で降車する乗客数を推測し、その情報からタクシーの利用者数を予測する。そして予測したタクシー利用者数に応じた所定のタクシーがタクシープールに設置してある充電器で充電する際の充電スケジュールを作成する。なお、このスケジュール作成には、上記情報のほかにSOC情報も利用する。ここでＳＯＣとはState Of Chargeの略であり、蓄電池の電池残量を意味する。
【０００７】
また、鉄道が緊急の事態により臨時ダイヤで運行している場合は、タクシー利用者の利用時間を鉄道の利用履歴から予測する。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、鉄道の利用状況に応じたタクシーの充電スケジュールを作成することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】鉄道、タクシー連携運行管理システムのシステム構成図である。
【図２】鉄道、タクシー連携運行管理システムにおけるフローチャート図である。
【図３】利用履歴データ構成図である。
【図４】個人別紐付けファイル 構成図である
【図５】個人別パターンテーブル構成図である。
【図６】運行情報管理テーブル構成図である。
【図７】駅集計テーブル構成図である。
【図８】臨時ダイヤテーブル構成図である。
【図９】平常時の降車人数テーブル構成図である。
【図１０】臨時の降車人数予測構成図である。
【図１１】平常時タクシー利用人数テーブル構成図である。
【図１２】鉄道臨時タクシー利用人数予測テーブル構成図である。
【図１３】タクシー利用可能台数テーブル構成図である。
【図１４】車両管理テーブル構成図である。
【図１５】充電器管理テーブル構成図である。
【図１６】鉄道、タクシー連携運行管理システム（第二実施例）のシステム構成図である。
【図１７】鉄道、タクシー連携運行管理システム（第二実施例）におけるフローチャート図である。
【図１８】振替えリストテーブル構成図（第二実施例）である。
【図１９】臨時経路テーブル構成図（第二実施例）である。
【図２０】運行ダイヤテーブル構成図（第二実施例）である。
【図２１】平常時の降車人数テーブル構成図（第二実施例）である。
【図２２】臨時の降車人数予測テーブル構成図（第二実施例）である。
【図２３】平常時タクシー利用人数テーブル構成図（第二実施例）である。
【図２４】鉄道臨時タクシー利用人数予測テーブル構成図（第二実施例）である。
【発明を実施するための形態】
【実施例１】
【００１０】
以下、本発明における実施例について図面を参照しながら詳細に説明する。
図１は、鉄道に遅延が生じた場合におけるEVタクシー充電管理システムの構成図である。このシステムは、ID管理システム110、路線情報提供システム120、鉄道運行管理システム130、タクシー運行管理システム150、車両管理システム160をネットワークで接続している。ID管理システム110は鉄道利用者が所有するICカードの情報（IDなど）を管理するシステムである。このシステムは、情報提供部、通信部、利用履歴テーブルを備えている。路線情報提供システム120は鉄道利用者が、この鉄道を利用した履歴である利用履歴を管理（利用パターンを作成など）するシステムである。このシステムは、利用パターンを作成するパターン部とパターン格納部、情報提供部、通信部、を備えている。鉄道運行管理システム130は鉄道のダイヤを管理し、障害時には臨時ダイヤを作成、管理するシステムである。このシステムは、乗車予測部、降者予測部、ホーム算出部、係数算出部、情報提供部、通信部、駅集計テーブル、臨時ダイヤテーブル、運行情報管理テーブル、降車人数テーブルを備えている。タクシー運行管理システム150は、タクシーの運行を管理（過去の乗客の乗車実績から利用予測を作成）するシステムである。このシステムは、利用予測部、過不足算出部、通信部、情報提供部、平常時利用人数テーブル、臨時利用人数テーブル、利用可能台数テーブルを備えている。車両管理システム160はEVやEV充電器の特性や利用状況を管理するシステムである。このシステムは、仕分け部、移動配信部、処理分け部、車両召集部、充電管理部、通信部、情報提供部、車両管理テーブル、充電器管理テーブルを備えている。なお、これらの各システムは、CPU、メモリ、ハードディスクなどのハードウエアを備えており、各種処理機能は、CPU、メモリを用いて実行され、各種情報はハードディスクに格納される。
【００１１】
図２を用いて充電スケジュールの処理フローを説明する。
【００１２】
＜ステップ221＞
利用者が鉄道に乗車するため駅の自動改札機102を通過した際に、カードIDを取得する。自動改札機は、取得したカードIDと、当該カードIDを取得した際の情報（日時情報、自動改札機で行った処理名、自動改札機の端末名、利用金額）とをネットワーク101を介してID管理システム110に送信する。ID管理システムは、自動改札機から送信されたカードIDと、当該カードIDを取得した際の情報とを利用履歴テーブル111に蓄積・保存する。なお、上記例では、自動改札機が直接ID管理システムに情報を送信することを説明したが、複数の自動改札機をまとめて管理する駅サーバを介して情報をID管理システムに送信してもよい。
【００１３】
図３に利用履歴テーブルの詳細を示す。利用履歴テーブルは、カードID、日時、処理名、端末名、利用金額を含み構成されている。
【００１４】
＜ステップ222＞
改札内への入場者数を、ICカードの利用履歴から取得し、紐付け個人別のパターンテーブルを作成する。具体的には、まず、路線情報提供システムのパターン部121が、ID管理システム110の利用履歴テーブル111から情報を取得する。この際、ID管理システムの情報提供部112、通信部113を利用する。パターン部121は、取得した情報を用いて、個人別紐付けファイル（図４）を処理する。
【００１５】
図４に示すとおり、個人別紐付けファイルは、カードIDと個人IDを対応付ける情報である。ここで、個人IDは、カードID毎にあたらな番号を発行してもよい。但し。同一人物が複数枚のカードを所有する場合もあるため、複数枚のカードのIDを紐付けた個人IDを外部より入力しても良い。
【００１６】
そして、パターン部は、個人別紐付けファイルの個人IDに紐付いているカードIDごとに利用履歴テーブルを集計し、複数の乗車駅と降車駅とがセットになって各セットに利用率情報と利用時間帯が紐付けられた個人別パターンテーブル（図５）を作成し、作成された個人別パターンテーブルをパターン格納部123に格納する。
【００１７】
図５に個人別パターンテーブルを示す。個人別パターンテーブルは、日時、乗車駅、降車駅、利用路線、利用頻度を含み構成されている。
【００１８】
＜ステップ223＞
ホーム算出部131は運行情報管理テーブル132運行中の各列車の重量から乗客の人数を予測し、その結果を運行情報管理テーブル（図６）に格納する。
【００１９】
図６に示すとおり、運行情報管理テーブルは、車両番号、駅到着時刻、重量、乗客人数予測を含み構成されている。
【００２０】
＜ステップ224＞
ホーム算出部131は、駅集計テーブル133の入場者数合計から先ほど計算した乗客人数予測の累計を引いてホーム人数を算出し、駅集計テーブル133のホーム人数に格納する。
【００２１】
図７であるとおり、駅集計テーブルは、駅名、入場者数合計、ホーム人数を含み構成されている。
【００２２】
乗車予測部134は、駅集計133のホーム人数のうち臨時ダイヤ135が格納する臨時ダイヤテーブルの乗車可能人数の分を最大値として格納する。
【００２３】
図８に、臨時ダイヤテーブルを示す。臨時ダイヤテーブルは、始点、車両番号、駅の到着時刻、乗車可能人数、乗車人数予測を含み構成されている。
【００２４】
＜ステップ225＞
降車予測部136は、臨時ダイヤ135の乗車人数予測の数だけ、改札の入場順に個人別パターンテーブルの利用頻度から降車駅を予測する。予測された降車駅は、駅名、時間帯ごとに集計され、降車人数137が格納する臨時の降車人数予測テーブルの降車人数に格納される。
【００２５】
＜ステップ226＞
図１０に示すとおり、臨時の降車人数予測テーブルは、駅名、曜日、時間帯、降車人数を含み構成されている。係数算出部138は、降車人数137が格納する臨時の降車人数予測テーブルの降車人数を、平常時の降車人数の平均値である平常時の降車人数予測テーブルの降車人数で除算し、係数を算出する。この際、二つのテーブルの曜日、時間帯が一致する行の降車人数の値で計算を行う。
【００２６】
図９であるとおり、平常時の降車人数予測テーブルは、駅名、曜日、時間帯、降車人数を含み構成されている。
【００２７】
＜ステップ227＞
利用予測部151は、鉄道運行管理システム130の係数算出138で算出された係数を鉄道運行管理システムの情報提供部139を介して通信部141から、利用予測部151に取り込み、平常時利用人数152が格納する平常時タクシー利用人数テーブルの利用人数に掛け、臨時の利用人数を算出する。この際、二つのテーブルの曜日、時間帯が一致する行の利用人数の値で計算を行う。
【００２８】
図１１に示すとおり、平常時タクシー利用人数テーブルは、駅名、曜日、時間帯、利用人数を含み構成されている。算出された臨時の利用人数は、臨時利用人数153が格納する鉄道臨時タクシー利用人数予測テーブルの予測利用人数に格納する。
【００２９】
図１２に示すとおり、鉄道臨時タクシー利用人数予測テーブルは、駅名、曜日、時間帯、予測利用人数を含み構成されている。
【００３０】
＜ステップ228＞
駅のタクシープールの中にいるタクシー数は、ネットワーク101を介してタクシー運行管理システム150の利用可能台数155が格納するタクシー利用可能台数テーブルにデータが蓄積・保存される仕組みとなっている。
【００３１】
図１３に示すとおり、タクシー利用可能台数テーブルは、駅名、利用可能台数、過不足数を含み構成されている。
【００３２】
＜ステップ229＞
過不足算出部154は、障害時タクシー利用人数予測テーブルの予測利用人数からタクシー利用可能台数テーブルの利用可能台数を引くことによりタクシーの駅ごとの過不足数を算出する。算出された過不足数はタクシー利用可能台数テーブルの過不足数に格納される。
【００３３】
＜ステップ230＞
処理分け161は、タクシー運行管理システム150の利用可能台数155の過不足数を、タクシー運行管理システムの情報提供部156を介して通信部157から、処理分け161に取り込み、駅ごとの「タクシーの過不足数  ＞  0」で処理を分岐させる。
【００３４】
＜ステップ231＞
「タクシーの過不足数  ＞  0」がYesの場合、車両召集163は、車両管理164が格納する車両管理テーブルの位置情報より、駅のタクシープールには居ないが駅から近い位置を空車で走行中のタクシーに不足数を配信する。
【００３５】
＜ステップ232＞
車両召集163は、車両管理テーブルのSOC情報を参照して、EVタクシーのうちSOCが50％以下のタクシーには充電が必要な旨を通知する。ここでEVに充電を促し、それに対して応答があった車両にのみ充電予約を行ってもよい。
【００３６】
図１４に示すとおり、車両管理テーブルは、車両ID、位置、最大容量、SOC、状態、応答を含み構成されている。タクシーは駅に向かう場合、召集に応答する旨を返答し、その情報は車両管理テーブルの応答に入力される。充電のため駅に向かうタクシーは、応答する旨を返答し、その情報は車両管理テーブルの応答に入力される。
【００３７】
＜ステップ233＞
充電管理部165は、応答があったタクシーの蓄電池の最大容量とSOCを車両管理テーブルから読み出し、最大容量からSOCを差し引いた量を出力容量で除算し、充電時間を求める。充電時間を求めたら、タクシーの位置情報から駅までの到着時間を算出し、現在時刻に到着時刻を加算して充電開始時刻とし、充電器管理テーブルの充電開始時刻に格納する。充電開始時刻に充電時間を加算し、充電終了時刻とし、充電器管理テーブルの充電終了時刻に格納する。充電器管理テーブルにスケジューリングされたEVタクシーのうち最も充電開示時刻が早い車両への充電器出力容量を45kwとし、2番目以降のタクシーは15kw出力とする（ステップ234）。充電器の情報は充電器管理166が格納する充電器管理テーブルが管理し、充電スケジュールと現在時刻を比較し、使用中又は空きの情報はEVタクシーに配信される。
【００３８】
図１５に示すとおり、充電器管理テーブルは、管理番号、設置場所、充電開始時刻、充電終了時刻、出力容量、車両ID、稼動状態を含み構成されている。
【００３９】
＜ステップ235＞
ステップ230の分岐において、「タクシーの過不足数  ＞  0」がNoの場合、タクシーの需要が多い駅の情報を配信し、移動を促進する。
【実施例２】
【００４０】
以下、本発明における第二の実施例について図面を参照しながら詳細に説明する。
【００４１】
本実施例は、鉄道に不通区間が生じた場合におけるEVタクシーの充電管理を行なうことが可能にするものである。
【００４２】
図１６に、システムのハードウエア構成図を示す。第一実施例で説明した図１と重複する部分については、説明を省略する。第一実施例との違いは鉄道運行管理システム170にあるため、その点を説明する。
鉄道運行管理システム170は鉄道のダイヤを管理し、障害時には振替え区間を算出、管理するシステムである。このシステムには、図１で説明した構成以外に、降車駅特定部171、経路特定部174、発着時刻部176、臨時経路テーブル、振替えリストテーブルを備える。
【００４３】
図１７を用いて充電スケジュールの処理フローを説明する。なお、ステップ322は図２のステップ222と同様のため説明を省略する。
【００４４】
＜ステップ323＞
降車駅特定部171は、個人別パターンテーブルの利用頻度から、通常降車するはずの駅を予測する。降車駅特定171は、予測した通常降車駅で、振替えリスト172が格納する振替えリストテーブルの通常時の降車駅を検索し、相当する臨時の降車駅を特定する。
【００４５】
＜ステップ324＞
図１８に示すとおり、振替えリストテーブルは、通常時の路線、降車駅、振替え時の路線、降車駅を含み構成されている。降車駅特定部171は、予測した臨時の降車駅を臨時経路173が格納する臨時経路テーブルに格納する。
【００４６】
図１９に示すとおり、臨時経路テーブルは、乗車駅、路線、経由駅、降車駅を含み構成されている。経路特定部174は、臨時経路部173に格納された臨時の降車駅と不通区間を含む路線が交差する２駅を特定し、２駅を結んだ経路を含み、かつ乗車駅を含んだ経路を特定する。特定された臨時経路は臨時経路テーブルの路線、経由駅に格納される。
【００４７】
＜ステップ325＞
到着時刻176は、臨時の降車駅への到着時刻を運行ダイヤ175が格納する運行ダイヤテーブルを基に算出する。
【００４８】
図２０に示すとおり、運行ダイヤテーブルは、始点、車両番号、各駅への到着時刻を含み構成されている。臨時の降車駅は、駅名、時間帯ごとに集計され、降車人数177が格納する臨時の降車人数予測テーブルの降車人数に格納される。
【００４９】
＜ステップ326＞
図２２に示すとおり、臨時の降車人数予測テーブルは、駅名、曜日、時間帯、降車人数を含み構成されている。係数算出部178は、降車人数177が格納する臨時の降車人数予測テーブルの降車人数を、平常時の降車人数の平均値である平常時の降車人数予測テーブルの降車人数で除算し、係数を算出する。この際、二つのテーブルの曜日、時間帯が一致する行の降車人数の値で計算を行う。
【００５０】
図２１に示すとおり、平常時の降車人数予測テーブルは、駅名、曜日、時間帯、降車人数を含み構成されている。
【００５１】
＜ステップ327＞
利用予測部151は、鉄道運行管理システム170の係数算出部138で算出された係数を鉄道運行管理システムの情報提供部179を介して通信部181から、利用予測151に取り込み、平常時利用人数152が格納する平常時タクシー利用人数テーブルの利用人数に掛け、臨時の利用人数を算出する。この際、二つのテーブルの曜日、時間帯が一致する行の利用人数の値で計算を行う。算出された臨時の利用人数は、臨時利用人数153が格納する鉄道臨時タクシー利用人数予測テーブルの予測利用人数に格納する。
【００５２】
＜ステップ328＞
図２４であるとおり、鉄道臨時タクシー利用人数予測テーブルは、駅名、曜日、時間帯、予測利用人数を含み構成されている。駅のタクシープールの中にいるタクシーに数は、ネットワーク101を介してタクシー運行管理システム150の利用可能台数155が格納するタクシー利用可能台数テーブルにデータが蓄積・保存される仕組みとなっている。
【００５３】
＜ステップ329＞
過不足算出部154は、障害時タクシー利用人数予測テーブルの予測利用人数からタクシー利用可能台数テーブルの利用可能台数を引くことによりタクシーの駅ごとの過不足数を算出する。算出された過不足数はタクシー利用可能台数テーブルの過不足数に格納される。
【００５４】
＜ステップ330＞
処理分け部161は、タクシー運行管理システム150の利用可能台数155を、タクシー運行管理システムの情報提供部156を介して通信部157から、処理分け161に取り込み、駅ごとの「タクシーの過不足数  ＞  0」で処理を分岐させる。
【００５５】
＜ステップ331＞
「タクシーの過不足数  ＞  0」がYesの場合、車両召集163は、車両管理164が格納する車両管理テーブルの位置情報より、駅のタクシープールには居ないが駅から近い位置を空車で走行中のタクシーに不足数を配信する。
【００５６】
＜ステップ332＞
タクシーは駅に向かう場合、召集に応答する旨を返答し、その情報は車両管理テーブルの応答に入力される。さらに、車両召集163は、車両管理テーブルのSOC情報を参照して、EVタクシーのうちSOCが50％以下のタクシーには充電が必要な旨を通知する。充電のため駅に向かうタクシーは、応答する旨を返答し、その情報は車両管理テーブルの応答に入力される。
【００５７】
＜ステップ333＞
充電管理165は、応答があったタクシーの蓄電池の最大容量とSOCを車両管理テーブルから読み出し、最大容量からSOCを差し引いた量を出力容量で除算し、充電時間を求める。充電時間を求めたら、タクシーの位置情報から駅までの到着時間を算出し、現在時刻に到着時刻を加算して充電開始時刻とし、充電器管理テーブルの充電開始時刻に格納する。充電開始時刻に充電時間を加算し、充電終了時刻とし、充電器管理テーブルの充電終了時刻に格納する。
【００５８】
＜ステップ334＞
充電器管理テーブルにスケジューリングされたEVタクシーのうち最も充電開示時刻が早い車両への充電器出力容量を45kwとし、2番目以降のタクシーは15kw出力とする。充電器の情報は充電器管理166が格納する充電器管理テーブルが管理し、充電スケジュールと現在時刻を比較し、使用中又は空きの情報はEVタクシーに配信される。
【００５９】
＜ステップ335＞
ステップ330にて「タクシーの過不足数  ＞  0」がNoの場合、タクシーの需要が多い駅の情報を配信し、移動を促進する。
【符号の説明】
【００６０】
101.ネットワーク、102.自動改札機、110.ID管理システム、111.利用履歴データベース、112.情報提供部、113.通信部、120.路線情報提供システム、121.パターン部、122.個人別紐付けファイル、123.パターン格納部データベース、124.情報提供部、125.通信部、130.鉄道運行管理システム、131.ホーム算出、132.運行情報管理データベース、133.駅集計データベース、134.乗車予測、135.障害ダイヤデータベース、136.降車予測、137.降車予測データベース、138.係数算出、139.情報提供部、141.通信部、150.タクシー運行管理システム、151.利用予測、152.平常時利用人数データベース、153.臨時利用人数データベース、154.過不足算出、155.利用可能台数データベース、160.車両管理システム、161.処理分け、162.移動配信、163.車両召集、164.車両管理データベース、165.充電管理、166.充電器管理データベース、167.情報提供部、168.通信部、170.鉄道運行管理システム、171.降車駅特定、172.振替えリストデータベース、173.臨時経路データベース、174.経路特定、175.運行ダイヤデータベース、176.到着時刻、177.降車人数データベース、178.係数算出、179.情報提供部、181.通信部。
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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