(57)【要約】      （修正有）【課題】複数の装置交換ステーションを管理するための方法および関連するシステムを提供する。【解決手段】システム１００は、１つまたは複数のバッテリ交換ステーション１０１Ａ〜Ｄ、メインサーバ１０３、データベース１０５およびネットワーク１０７を含む。バッテリ交換ステーション１０１Ａを使用すると、ステーション１０１Ａは、その上に配置されたバッテリ交換ラック１１３を含むことができる。バッテリ交換ステーション１０１Ａ〜Ｄは、オペレータがバッテリ交換ステーション１０１Ａ〜Ｄを簡便に設置または拡張することを可能にするモジュール式構成要素を含む。バッテリ交換ステーション１０１Ａ〜Ｄは、１つまたは複数の電源に電気的に結合されて、その中に配置されたバッテリを充電し、電力を受け取る。【選択図】図１Ｂ
2019145088.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の装置交換ステーションを管理する方法であって、
前記装置交換ステーションの各々に配置されたエネルギー貯蔵装置の利用可能性に基づいて、複数の装置交換ステーションの各々に対するスコアを決定するステップと、
前記装置交換ステーションの各々の前記スコアに基づいて、前記複数の装置交換ステーションのシーケンスを決定するステップと、
前記装置交換ステーションの前記シーケンスを価格レートの分布に対応する特性曲線にマッピングすることによって、前記装置交換ステーションの各々に対する前記価格レートを決定するステップと
を含む、方法。
【請求項２】
前記特性曲線は、期待値および前記価格レートの範囲に基づいて決定され、前記期待値および前記価格レートの前記範囲は、ユーザ入力に基づいて決定される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記特性曲線が正規分布曲線に基づいて決定される、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記スコアが、利用可能なエネルギー貯蔵装置のカウントから導出される、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
予測装置需要と予測装置供給との差に基づいて前記利用可能なエネルギー貯蔵装置のカウントを決定するステップをさらに含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
互いに隣接する前記装置交換ステーションのうちの少なくとも２つの装置交換ステーションの価格レートを、前記装置交換ステーションの前記少なくとも２つの装置交換ステーションの前記価格レートを平均することによって調整するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記装置交換ステーションのうちの少なくとも２つの第１の装置交換ステーションが第１の行政区域に配置されており、
前記装置交換ステーションのうちの少なくとも２つの第２の装置交換ステーションが第２の行政区域に配置されており、
前記方法が、
第１の副特性曲線に基づいて、前記第１の装置交換ステーションの各々について第１の調整済み価格レートを生成するステップと、
第２の副特性曲線に基づいて、前記第２の装置交換ステーションの各々について第２の調整済み価格レートを生成するステップと
をさらに含む、請求項１記載の方法。
【請求項８】
前記第１の装置交換ステーションに対する前記第１の調整済みレートの第１の平均が、前記第２の装置交換ステーションに対する前記第２の調整済みレートの第２の平均と概ね同じである、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記装置交換ステーションの隣接性に基づいて、前記装置交換ステーションを少なくとも２つのセットの装置交換ステーションに分割するステップと、
前記少なくとも２つのセットの各々において前記装置交換ステーションのためのサブシーケンスを作成するステップと、
前記サブシーケンスを副特性曲線にマッピングすることによって、前記少なくとも２つのセットの各々における前記装置交換ステーションの各々に対する前記価格レートを調整するステップと
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
充電済みバッテリを売り戻すインセンティブをユーザに提供するように、前記少なくとも１つの装置交換ステーションの前記価格レートに基づいて、前記装置交換ステーションのうちの少なくとも１つの装置交換ステーションの売り戻し価格レートを調整するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記複数の装置交換ステーションを第１のクラスタおよび第２のクラスタに分割するステップと、
前記第１のクラスタに対する第１の特性曲線を形成し、前記第２のクラスタに対する第２の特性曲線を形成するために、前記特性曲線を調整するステップと
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
複数の装置交換ステーションを管理するためのシステムであって、
プロセッサを備え、前記プロセッサは、
前記装置交換ステーションの各々に配置されたエネルギー貯蔵装置の利用可能性に基づいて、複数の装置交換ステーションの各々に対するスコアを決定することと、
前記装置交換ステーションの各々の前記スコアに基づいて、前記複数の装置交換ステーションのシーケンスを決定することと、
前記装置交換ステーションの前記シーケンスを価格レートの分布に対応する特性曲線にマッピングすることによって、前記装置交換ステーションの各々に対する前記価格レートを決定することと
を行うように構成されている、システム。
【請求項１３】
前記特性曲線は、期待値および前記価格レートの範囲に基づいて決定され、前記期待値および前記価格レートの前記範囲は、ユーザ入力に基づいて決定される、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記スコアは、利用可能なエネルギー貯蔵装置のカウントから導出され、前記プロセッサは、予測装置需要と予測装置供給との差に基づいて前記利用可能なエネルギー貯蔵装置のカウントを決定するように構成される、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１５】
複数のバッテリ交換ステーション間で利用可能なエネルギーのバランスをとる方法であって、
複数のサンプリングバッテリ交換ステーションからバッテリ需要情報を受信するステップと、
前記受信したバッテリ需要情報に基づいて特性関数を生成するステップであり、前記特性関数はエネルギー比およびバッテリ価格レートに基づいて決定され、前記エネルギー比はバッテリ交換イベントに関連するバッテリエネルギーレベルおよび前記バッテリ交換イベントに関連する利用可能なバッテリカウントに基づいて決定され、前記バッテリ価格レートは、価格レーティングの分布に対応する特性曲線に基づいて決定される、生成するステップと、
前記特性関数に基づいて、前記複数のバッテリ交換ステーションの各々のバッテリ価格を決定するステップと
を含む、方法。
【請求項１６】
前記決定されたバッテリ価格に基づいてバッテリを交換するようにユーザを動機付けるための通知を生成するステップをさらに含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
クラスタのバッテリ需要時間間隔、バッテリステーションタイプ、およびクバッテリ交換数に基づいて、前記バッテリ需要情報を複数の前記クラスタに分割するステップをさらに含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項１８】
前記クラスタの各々に対する前記特性関数を生成するステップをさらに含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記特性関数に基づいて各クラスタに対する前記バッテリ価格を決定するステップをさらに含む、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記特性関数は一般的アルゴリズム（ＧＡ）に基づいて生成され、前記複数のクラスタはＫ平均クラスタ化アルゴリズムに基づいて決定される、請求項１９に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【関連出願との相互参照】
【０００１】
本出願は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる、米国仮出願第６２／６１２，２４５号（２０１７年１２月２９日出願）の利益および優先権を主張する。
【背景技術】
【０００２】
電気自動車の中には交換可能なバッテリによって給電されるものがある。そのような電気自動車にとって、ユーザがバッテリ交換をしたいときに十分に充電されたバッテリを利用可能にすることは、満足のいくユーザ体験を提供するにあたっての重要な因子である。しかし、ユーザがいつどこでバッテリを交換することを所望し得るかを予測することは非常に困難である。多数のバッテリを扱うバッテリ交換システムの場合、システムがバッテリ需要を予測し、それに応じて応答することはさらに困難である。加えて、バッテリを充電しそしてこれらのバッテリの充電状態を維持することは相当量のエネルギーを必要とする。不必要な充電または維持は、システムのコスト効率およびエネルギー効率に悪影響を及ぼす可能性がある。したがって、前述の問題に対処するための改善されたシステムおよび方法を有することが有利である。
【図面の簡単な説明】
【０００３】
開示される技術の実施形態を、添付の図面を用いて記述および説明する。
【０００４】
【図１Ａ】開示されている技術の実施形態による被奨励バッテリ交換システムを示す概略図である。
【０００５】
【図１Ｂ】開示されている技術の実施形態によるシステムを示す概略図である。システムは、複数のバッテリ交換ステーションからバッテリ需要情報を収集するように構成されている。
【０００６】
【図１Ｃ】開示される技術の実施形態による、バッテリ需要情報を複数のクラスタに分割するためのクラスタ化プロセスを示す概略図である。
【０００７】
【図１Ｄ】開示されている技術の実施形態に従って実施されるクラスタ化を示す概略図である。
【０００８】
【図１Ｅ】開示されている技術の実施形態に従って記述されるバッテリスコアを示す概略図である。
【０００９】
【図１Ｆ】開示されている技術の実施形態による、バッテリ需要特性関数（ｆc）を決定するための遺伝的アルゴリズムの使用を示す概略図である。
【００１０】
【図１Ｇ】開示されている技術の実施形態による、複数のバッテリ需要特性関数（ｆc）を示す概略図である。
【００１１】
【図１Ｈ】開示されている技術の実施形態による、バッテリ需要情報に基づいてバッテリ交換価格を設定するためのプロセスを示すフローチャートである。
【００１２】
【図１Ｉ】開示されている技術の実施形態による、特性曲線を示す概略図である。
【００１３】
【図１Ｊ】開示されている技術の実施形態による、バッテリ需要情報に基づいてバッテリ交換価格を設定するためのプロセスを示すフローチャートである。
【００１４】
【図２】本技術の実施形態によるサーバシステムを示す概略図である。
【００１５】
【図３】本技術の実施形態によるステーションシステムおよび車両システムを示す概略図である。
【００１６】
【図４Ａ】開示されている技術の実施形態による、バッテリ交換ステーション、モバイル装置、または（車両の）ダッシュボードのユーザインターフェースを示すスクリーンショットの図である。
【図４Ｂ】開示されている技術の実施形態による、バッテリ交換ステーション、モバイル装置、または（車両の）ダッシュボードのユーザインターフェースを示すスクリーンショットの図である。
【図４Ｃ】開示されている技術の実施形態による、バッテリ交換ステーション、モバイル装置、または（車両の）ダッシュボードのユーザインターフェースを示すスクリーンショットの図である。
【図５Ａ】開示されている技術の実施形態による、バッテリ交換ステーション、モバイル装置、または（車両の）ダッシュボードのユーザインターフェースを示すスクリーンショットの図である。
【図５Ｂ】開示されている技術の実施形態による、バッテリ交換ステーション、モバイル装置、または（車両の）ダッシュボードのユーザインターフェースを示すスクリーンショットの図である。
【図５Ｃ】開示されている技術の実施形態による、バッテリ交換ステーション、モバイル装置、または（車両の）ダッシュボードのユーザインターフェースを示すスクリーンショットの図である。
【００１７】
【図６】開示されている技術の実施形態による方法を示すフローチャートである。
【００１８】
【図７Ａ】開示されている技術の実施形態による複数のステーションシステムの特性を示す概略図である。
【００１９】
【図７Ｂ】開示されている技術の実施形態によるステーションシステムの複数の時間枠の間の特性を説明する概略図である。
【００２０】
図面は必ずしも縮尺通りに描かれていない。例えば、図面の要素のいくつかの寸法は、様々な実施形態の理解を向上させるのを助けるために拡大または縮小されている場合がある。同様に、いくつかの実施形態の記述の目的のために、いくつかの構成要素および／または動作を異なるブロックに分離してもよく、または単一のブロックに組み合わせてもよい。さらに、特定の実施形態が図面に例として示され、以下に詳細に説明されているが、当業者は、修正、等価物、および代替物が添付の特許請求の範囲内に入ることを認識するであろう。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
本明細書において、「いくつかの実施形態」、「一実施形態」などへの言及は、説明されている特定の特徴、機能、構造または特性が、開示されている技術の少なくとも１つの実施形態に含まれることを意味する。本明細書におけるそのような句の出現は、必ずしもすべてが同じ実施形態を指すとは限らない。一方、言及された実施形態は必ずしも相互に排他的ではない。
【００２２】
本技術は、様々なバッテリ交換ステーションにおいてバッテリ交換価格を動的に設定することによって、複数の交換可能エネルギー貯蔵装置（例えば交換可能な充電式バッテリ）ステーション間で（例えばバッテリに貯蔵される）エネルギーを動的に配分するシステムおよび方法に関する。より具体的には、本技術は、バッテリ需要を予測／分析し、次いで予測需要を満たすためのシステムおよび方法に関する。バッテリ需要が予測されるとき、予測バッテリ需要を満たすためのいくつかの方法がある。第１に、システムは、予測バッテリ需要を満たすのに十分な数の（フル充電された）バッテリを提供することができる。第２に、システムは、ユーザ挙動を変化させるか、またはそれに影響を及ぼすことによって（例えば、ユーザにそうするための動機または報奨を提供することによって）バッテリ供給を増やす（例えば、適切に充電されたバッテリをシステムに戻すようにユーザに求める）またはバッテリ需要を減らす（例えば、バッテリ交換を遅らせるようにユーザに要求する）ように「ユーザに影響を与える」手法を採用することができる。いくつかの実施形態では、バッテリユーザは、広告、通知、ゲーム、奨励などによってユーザの挙動を変化させるように動機付けられ得る。いくつかの実施形態において、バッテリユーザは、より安いバッテリ交換価格または他の適切なインセンティブ（例えば、クレジット、報酬ポイントなど）によって奨励され得る。バッテリユーザを奨励する１つの方法は、ユーザが低需要ステーションにおいてバッテリを交換するように奨励することができるように（例えば、高需要ステーションでのバッテリ需要を減らすために）、または（例えば、８０〜９０％充電された）適切に充電されたバッテリを（例えば、バッテリ供給を増やすために）需要の高いステーションに返却するように、様々なバッテリ交換ステーションにおいてバッテリ交換価格を動的に調整することである。
【００２３】
本開示はまた、価格戦略に基づいて複数の交換可能エネルギー貯蔵装置（例えば交換可能な充電式バッテリ）ステーション間で（例えばバッテリに貯蔵された）エネルギーを動的に配分するための方法およびシステムに関する。より具体的には、本技術は、バッテリ需要を予測および分析し、それに応じて複数のステーションに配置されたバッテリを管理するためのシステムおよび方法に関する。本システムは、（例えば、バッテリに取り付けられたバッテリメモリ、バッテリ交換ステーション、車両、ユーザモバイル装置などのような様々なソースから）バッテリ需要情報を収集する。例えば、バッテリ需要情報は、「特定の期間中に特定のステーションにおいて交換されたバッテリの数」、「特定の期間中にユーザによって交換されたバッテリの数」、または他の適切な情報（例えば、製造者、充電状態（ＳｏＣ）などのような、交換されたバッテリの特性）を含んでもよい。
【００２４】
図１Ｈは、バッテリ交換価格がバッテリ需要情報に基づいてどのように設定されるかに関するプロセス１０００を提供する。手短に言えば、開示されているシステムは、最初に履歴的バッテリ需要情報を収集し（ブロック１００１）、次にクラスタ化プロセス（例えば、ブロック１００３）に基づいて収集された情報を分析することができる。後述するように、クラスタ化プロセスは収集されたバッテリ需要情報を様々なクラスタに分割することができる。各クラスタはバッテリ需要タイプを表す。クラスタ化結果に基づいて、開示されているシステムはさらに、動的バッテリ価格戦略を決定することができ（ブロック１００５）、それを使用してバッテリユーザを、予測バッテリ需要を満たすように動機付けることができる。実施形態は、以下に詳細に説明される。
【００２５】
クラスタ化プロセスにおいて、システムは、収集されたバッテリ需要情報を１つまたは複数の因子に基づいて複数のクラスタに分割することができる。いくつかの実施形態では、クラスタは期間に基づいて決定することができる（例えば、あるクラスタは午前９時から午前１０時までを表し、別のクラスタは午後３時から午後５時までを表す）。期間に基づいてクラスタを決定することに関する実施形態は、図１Ｃを参照して詳細に説明される。いくつかの実施形態では、クラスタは、バッテリステーションのタイプ（例えば、「常時高需要（ｈｉｇｈ−ｄｅｍａｎｄ−ａｌｌ−ｔｉｍｅ）」、「ピーク時間に高需要（ｈｉｇｈ−ｄｅｍａｎｄ−ｐｅａｋ−ｈｏｕｒｓ）」、「休日に高需要（ｈｉｇｈ−ｄｅｍａｎｄ−ｈｏｌｉｄａｙｓ）」、「週末に高需要（ｈｉｇｈ−ｄｅｍａｎｄ−ｗｅｅｋｅｎｄｓ）」、「イベント時に高需要（ｈｉｇｈ−ｄｅｍａｎｄ−ｅｖｅｎｔｓ）」、「常時低需要（ｌｏｗ−ｄｅｍａｎｄ−ａｌｌ−ｔｉｍｅ）」など、関連する詳細は下記に詳細に説明する）に基づいて決定することができる。いくつかの実施形態では、クラスタは、位置（例えば、バッテリ交換の位置、または車両間のバッテリ交換のための車両の位置）に基づいて決定することができる。いくつかの実施形態では、クラスタは他の適切な因子に基づいて決定することができる。以下に記載する１つまたは複数の実施形態では、クラスタは、「バッテリ交換がいつ行われるか」と「バッテリステーションのタイプ」の両方に基づいて決定される。いくつかの実施形態では、クラスタは様々な他の因子によって決定または特徴付けられてもよく、したがって単一の因子または２つの因子に密接に関連しているとして容易に識別することはできない。いくつかの実施形態において、クラスタは、機械学習プロセスの結果に基づいて決定されてもよい。いくつかの実施形態（例えば、図１Ｉおよび図１Ｊを参照して以下に説明される実施形態）では、クラスタ化プロセスは省略することができる。
【００２６】
いくつかの実施形態では、「１」より大きいレート（例えば、後述の「バッテリ価格レート」）を有するクラスタは、ユーザが充電されたバッテリに対してより高いレートを課金されるか、または、逆に、充電されたバッテリを売り戻すためにより高いレート（例えば「売り戻しレート」）が支払われる高い需要（または予測される今後の高い需要）を表し得る。ユーザに対する売り戻しレートは、少なくとも部分的には、装置交換ステーションの価格レート、スコア、および規模に基づいて決定することができる。例えば、小さいながらも混雑しているステーションは、適時に需要を満たすのに十分なバッテリを準備することができない可能性があるため、このステーションの売り戻しレートをより高く設定して、ステーションが需要を満たすのをユーザが助けることができるようにすることができる。いくつかの実施形態では、「１」より低いレート（例えば、後述の「バッテリ価格レート」）を有するクラスタは、ユーザが充電されたバッテリに対してより低いレートを課金されるか、または、充電されたバッテリを売り戻すためにより低いレートが支払われるより少ない需要を表し得る。
【００２７】
いくつかの実施形態では、開示されているシステムの中央サーバは、これらすべての使用統計、天気予報、特別なイベントデータなどを受信し、各充電ステーションまたはクラスタについて需給関数を開発しようと試みる。ステーション／クラスタごとに需給曲線を動的に作成することによって、システム全体のエネルギー使用量のバランスを良くすることができる。
【００２８】
２つの因子（例えば、時間およびステーションタイプ）に基づいて、本システムはその後、収集されたバッテリ需要情報を複数のクラスタＣ1〜Ｃnに分割する（クラスタの例は、８つのクラスタレベル１〜８を含む図１Ｃに見出すことができる）。複数のクラスタＣ1〜Ｃnは、「ステーションごと」および「時間間隔」（例えば、１時間または２時間）ごとのバッテリ交換数に基づいてランク付けすることができる。例えば、Ｃ1は、ステーションあたりおよび時間間隔あたりの最小数のバッテリ交換を表すことができ、Ｃnは、ステーションあたりおよび時間間隔あたりの最大数のバッテリ交換を表すことができる。例えば、Ｃ1は１つのステーションにおいて１時間あたり０〜１０回のバッテリ交換を表すことができ、Ｃ2は１〜２５回のバッテリ交換を表すことができ、Ｃ3は２６〜５０回のバッテリ交換を表すことができ、Ｃ4は５１〜１００回のバッテリ交換を表すことができ、Ｃnは１０，０００回以上のバッテリ交換を表すことができる、などである。
【００２９】
図示の実施形態では、クラスタＣ1内の要素は、「ステーションＡにおいて午前１時から午前３時までの期間」（常時低需要タイプのステーションとして特徴付けられる）、「ステーションＢにおいて午前２時から午前６時までの期間」（イベント時に高需要タイプとして特徴付けられる）、およびクラスタＣ1によって表されるバッテリ交換数内に入る他の時間タイプ組み合わせを含むことができる。別の例として、クラスタＣnは、「ステーションＣにおいて午前９時から午前９：４５までの期間」（ピーク時間に高需要タイプのステーションとして特徴付けられる）、「ステーションＤにおいて土曜日の午前１０時から午後５時までの期間」（週末に高需要タイプとして特徴付けられる）、およびクラスタＣnによって表されるバッテリ交換数内に入る他の時間タイプ組み合わせを含むことができる。
【００３０】
いくつかの実施形態では、複数のクラスタは、収集されたバッテリ需要情報に基づいて決定することができる。例えば、複数のクラスタは、Ｋ平均クラスタ化プロセスに基づいて決定することができ、これは図１Ｄを参照して以下に詳細に説明される。
【００３１】
バッテリユーザに行動を起こさせる（例えば、特定の期間中にバッテリ供給を増加させる、またはバッテリ需要を減少させる）ように動機付けることができるように、開示されているシステムは各バッテリステーションにおいてバッテリ交換価格を動的に調整することができる。開示されているシステムは、後述するように動的価格設定モデルを生成することによってこの目的を達成することができる。
【００３２】
各クラスタについて、本システムは、バッテリの利用可能性と価格レートとの関係を反映する特性関数（ｆc）を生成することができる。いくつかの実施形態では、特性関数は、クラスタの「エネルギー比」および「バッテリ価格レート」に基づいて決定される。
【００３３】
エネルギー比は、バッテリ交換イベントに関連する利用可能なバッテリエネルギーに基づいて決定される。エネルギー比は、「バッテリカウント」に対する「バッテリスコア」の比として定義することができる。手短に言えば、バッテリスコアは、バッテリが交換される（例えば、ユーザによってバッテリ交換ステーションから取り外される）ときのバッテリのバッテリエネルギーレベル（例えば、充電状態、ＳｏＣ）として定義することができる。例えば、そのバッテリが交換されるときにバッテリエネルギーレベルが９０％を超える（例えば、９０％充電されている）場合、バッテリスコアは「１」であり得る。いくつかの実施形態において、そのバッテリが交換されるときにバッテリエネルギーレベルが８２％である（例えば、８２％充電されている）場合、バッテリスコアは「０．３」であり得る。いくつかの実施形態では、バッテリスコアは、バッテリステーションが十分なフル充電されたバッテリを有するか否かを示す指標として定義することができる。バッテリスコアに関する実施形態は、図１Ｅを参照して以下に説明される。
【００３４】
「バッテリカウント」は、バッテリ交換ステーションにおいて利用可能なバッテリの数を表すことができる。例えば、バッテリ交換ステーションが、ユーザが取り替えるために利用可能な３つのフル充電バッテリを有する場合、バッテリカウントは「３」であり得る。別の例として、バッテリ交換ステーションが、ユーザが取り替えるために利用可能な６つの９０％充電されたバッテリを有する場合、バッテリカウントは「６」であり得る。
【００３５】
「バッテリスコア」と「バッテリカウント」に基づいて、エネルギー比を決定することができる。エネルギー比を用いて特性関数を生成することができる。特性関数の実施形態は、図１Ｇを参照して以下に説明される。例えば、図１Ｇに示す図の水平軸はエネルギー比を表し、一方、同じ図の垂直軸は「バッテリ価格レート」を表す。
【００３６】
上述のように、各クラスタは対応する特性関数（ｆc）を有する。対応する特性関数は、図１Ｇに示されるように曲線の形態であり得る。これらの曲線は、同じクラスタ内の時間間隔の間であっても、バッテリステーションのエネルギー比が変化する場合、ユーザは異なるバッテリ交換価格（例えば、図１Ｇに示す「レート」）でバッテリを受け取る可能性があることを示す。
【００３７】
「バッテリ価格レート」は、バッテリ交換サービスプロバイダがバッテリ交換のためにユーザにどれだけ課金するかを反映する参照価格設定数である。バッテリ価格レートは最大値および最小値（すなわち、価格レートの範囲）を有することができる。「バッテリ価格レート」は、システム運用者によって決定される因子である。いくつかの実施形態では、システム運用者は、バッテリユーザが１単位の電力（例えば、１Ａｈｒ）を消費するための価格として「基本レート」を決定することができる。その後、基本レートに消費電力量を乗算することによって、バッテリ交換価格を計算することができる。本システムは、収集されたバッテリ需要情報および決定されたバッテリ価格レート（例えば、より高価なバッテリは需要が少なくなるはずである）に基づいて（例えば、各クラスタの特性関数を決定することによって）可能なバッテリ需要を予測することができる。次いで、決定された特性関数を、各時間間隔における各対応するバッテリ交換ステーションにおけるバッテリ交換価格を決定するための指針として使用することができる。特性関数は、リアルタイム（例えば、数ミリ秒から数秒）またはほぼリアルタイム（例えば、数分から数時間）で生成または更新することができるため、バッテリ交換価格は「動的」であり得る。いくつかの実施形態では、クラスタ化プロセスも同様に「動的」であり得る（例えば、クラスタ化プロセスはリアルタイムまたはほぼリアルタイムで実施することができる）。
【００３８】
いくつかの実施形態では、特性関数は機械学習プロセスに基づいて決定することができる。いくつかの実施形態では、特性関数は一般的アルゴリズム（ＧＡ）に基づいて決定することができる。一般的アルゴリズムの実施形態は、図１Ｆを参照して以下に説明される。
【００３９】
代替技法として、いくつかの実施形態において、開示されているシステムは、特性曲線（例えば、正規分布曲線または「ベル曲線」、または正規分布曲線から調整された（例えば、傾斜した）曲線など）に基づいてバッテリ交換価格を決定することができる。例えば、図１Ｉは、本技術の実施形態による特性曲線１５１を示す。図１Ｉの水平軸は、（図１Ｇを参照して上述したような）バッテリ価格レートを表す。示されるように、特性曲線１５１は、０．８（最小）から１．２（最大）までの価格設定範囲内にあり、これはシステムまたはシステム運用者によって設定することができる。バッテリ価格レートが「１」の場合、バッテリの需給バランスがとれていると仮定される。バッテリ価格レートが「１」より高い場合、バッテリ価格は相対的に高く、それによって、バッテリ需要が低減され得る。バッテリ価格レートが「１」よりも低いとき、バッテリ価格は相対的に低く、それによって、ユーザに影響を与える可能性があり、バッテリ需要が増大する可能性がある。図１Ｉに示されるように、バッテリ価格が高くなりすぎてユーザのバッテリ体験に悪影響を与えることを防止する（例えば、より高いレートで支払うとき、ユーザは動揺する可能性がある）ために、臨界バッテリ価格レートが「１．１」（例えば、平均バッテリ価格レート「１」の１１０％）に設定される。いくつかの実施形態では、バッテリ価格レートが「１」より低いとき、バッテリ価格は、バッテリを提供／準備するためのシステム運用者の費用／コストより低くなる場合があり、したがってシステム運用者は、利益を失うことを回避するためにそのような状況を制限することを所望し得る。
【００４０】
図１Ｉの垂直軸は確率密度を表し、これは、装置交換ステーションに割り当てられることになる価格レートのほとんどが特性曲線１５１のピークの近くにあることを意味する（例えば、ピークは以下に詳細に説明する特性曲線１５１の「期待値」を示す）。特性曲線１５１は、行政地域（例えば、市、郡、地区など）または幾何学的領域、例えば直径５〜２５キロメートルの円形領域）にある複数のバッテリ（または他の適切なエネルギー貯蔵装置）のバッテリ価格レートを動的に調整するために使用することができる分布である。いくつかの実施形態において、複数の装置交換ステーションが、決定されたユーザグループ（例えば、会社の従業員、学校の教員など）がエネルギー貯蔵装置を頻繁に交換するエリア内に位置し得る。
【００４１】
特性曲線１５１を使用することによって、開示されているシステムは、特定の地域におけるバッテリ価格を決定し、その地域における様々なバッテリ交換ステーションにおけるバッテリ価格の分布が特性曲線１５１の分布に従うことを確実にする（例えば、限られた量のバッテリだけが「高価」または「安価」であるが、ほとんどのバッテリは通常価格に設定されている（例えば、平均価格レーティング「１」または「１」よりわずかに低い／上回る）。この構成によって、システムは、ユーザ体験を向上させ、バッテリ交換ステーション間で（例えば、バッテリに貯蔵された）エネルギーのバランスをとるように、選択された地域に動的かつバランスのとれたバッテリ価格設定構造を提供することができる。例えば、バッテリ交換ステーションは、それらのバッテリスコアに基づく順序で（例えば、高いものから低いものへ）ランク付けまたは配列されて、ステーションの「シーケンス」を形成することができる。次に、各ステーションの価格レートは、シーケンスを特性曲線１５１に「マッピング」することによって決定することができる。特性曲線１５１に関連する開示されている実施形態は、図１Ｊを参照して以下に記載される。
【００４２】
いくつかの実施形態では、開示されているシステムは、バッテリ交換ステーションの近接性または隣接性に基づいて価格レートを調整することができる。例えば、ステーションＡ１とステーションＡ２は近接している（例えば、１キロメートル以内）。開示されているシステムは、ステーションＡ１およびＡ２の価格レートを同じ価格レート（例えば、特性曲線１５１に基づいてステーションＡ１およびＡ２について当初決定されている価格レートの平均）に調整することができる。いくつかの実施形態では、ステーションＡ１およびＡ２の価格レートのうちの１つは、ユーザに価格レートの変化を認識させ、より安価なバッテリに交換する／取り替えることへの関心を維持するために、より低いレート（またはより高いレート）に設定できる。
【００４３】
いくつかの実施形態では、開示されているシステムはさらに、地理的領域または行政区域に基づいて価格レートを調整することができる。いくつかの実施形態では、例えば、各行政区域または地理的領域は、（例えば、正規分布曲線などの特性曲線１５１に類似の）副特性曲線を有することができ、各行政区域または地理的領域内のステーションの価格レートは、副特性曲線に基づいてさらに調整することができる。この場合、副特性曲線は、地理的区域または行政区域内の装置交換ステーションの価格レートに基づいて決定されてもよい。例えば、地理的領域内の装置交換ステーションの価格レートの平均を副特性曲線の期待値として設定することができる（これは特性曲線１５１の期待値とは異なり得る）。行政区域ＡＤ１内のステーションは、それらのバッテリスコアに基づいてランク付けされて、ＡＤ１内のステーションのサブシーケンスを形成することができる。ＡＤ１内のステーションのサブシーケンスをＡＤ１のための副特性曲線にマッピングすることによって、ＡＤ１内のステーションに対する価格レートをさらに調整することができる。同様の規模の行政区域（例えば行政区域ＡＤ２）内のステーションに対しても同じ手法を用いることができる。したがって、本技術は、各行政区域または地理的領域における価格レートのバランスをとることができる。
【００４４】
小さい地理的領域内で装置交換ステーションの価格レートを調整することによって、ユーザがさらに、より安価なバッテリを交換／取り替えようとするようになり得る（例えば、ほんの数ブロック離れたところにより安価なバッテリがあるため、ユーザにとって便利である）。異なる行政区域（例えば、より広い領域）における装置交換ステーションの価格レートのバランスをとることは、（価格レート範囲は依然として異なり得るが）同様の期待値を副特性曲線に対して設定することを含む。この構成により、密集した場所に住んでいるユーザ（例えば、ＡＤ１は繁華街にあり、バッテリ需要が強い）は、常に高価なバッテリ（例えば、農村地域である行政区域ＡＤ２内のバッテリよりも効果である）を手に入れなければならないとは感じない。いくつかの実施形態では、システムは、上述の副特性曲線などの曲線上にマッピングするのではなく、単純な規則および命令に基づいて装置交換ステーションの価格レートを再調整することができる。
【００４５】
図１Ｊは、開示されている技術の実施形態による方法１１００を示すフローチャートである。方法１１００は、複数の装置交換ステーション（例えば、バッテリ交換ステーション）を管理するためのものである。例えば、方法１１００は、これらのステーションにおける装置交換価格を動的に調整することによって、これらのステーションにおけるエネルギー貯蔵装置（例えば、バッテリ）に対する予測される需要のバランスをとることができる。方法１１００は、プロセッサを有するサーバまたはサーバシステム（例えば、図２）によって実施することができる。例えば、ブロック１１０１において、方法は、複数の装置交換ステーション内のエネルギー貯蔵装置を交換するための価格レート範囲を決定する。価格レーティング範囲は、最大レート（例えば、図１Ｉのレート「１．２」）および最小レート（例えば、図１Ｉのレート「０．８」）を有する。価格レート範囲が決定されると、ブロック１１０３に示すように、価格レート範囲に基づいて特性曲線を決定することができる。特性曲線は、複数の装置交換ステーションに対する価格レーティングの分布を示す。いくつかの実施形態において、特性曲線は正規分布または「ベル曲線」であり得る。他の実施形態では、特性曲線は傾斜曲線または他の適切な分布であり得る。
【００４６】
いくつかの実施形態では、特性曲線は「期待値」に基づいて決定することもできる。以下で詳細に説明するように、「期待値」はシステム運用者の価格戦略を示す。言い換えれば、これは、システム運用者が価格戦略に基づいて追加の利益を期待することができるか否かである。例えば、システム運用者が期待値を「１」に設定した場合、システムは追加の利益を生み出すと予測しない。システム運用者が期待値を「１」よりも高く設定した場合、システム運用者は何らかの追加の利益があると予測する。システム運用者が期待値を「１」よりも低く設定した場合、システム運用者は利益が少なくなると予測する（いくつかの実施形態では、利益を失う可能性がある）。期待値の実施形態は、以下の式Ｃを参照して以下に説明される。期待値は特性曲線の「ピーク」または「中心」を決定する。図１Ｉに示す実施形態では、特性曲線１５１は平均価格レーティング「１」をわずかに上回るピーク１５２を有する。そのような実施形態では、この価格戦略を実施することによって利益が予測される。
【００４７】
ブロック１１０５において、方法１１００は、装置交換ステーションの各々に配置されたエネルギー貯蔵装置の利用可能性に基づいて複数の装置交換ステーションの各々についてのスコア（例えば、図１Ｅを参照して上述した「バッテリスコア」）を決定することによって継続する。いくつかの実施形態において、（関連するスコアによって反映され得る）エネルギー貯蔵装置の利用可能性は、（例えば、１つの装置交換ステーションにおける）利用可能なエネルギー貯蔵装置カウントであり得る。そのような実施形態では、方法１１００は、予測装置需要と予測装置供給との差に基づいて利用可能なエネルギー貯蔵装置カウントを決定することを含むことができる。例えば、差は、「今後２時間以内に何個のバッテリが利用可能であるか（例えば、ステーションＡに４個のバッテリ）」であり得る。差は、予測バッテリ需要（例えば、２時間以内に２回のバッテリ交換が予測される）および予測バッテリ供給（例えば、ステーションＡが２時間以内に取得される準備ができている６個のバッテリを準備することができる）に基づいて計算することができる。
【００４８】
ブロック１１０７において、方法１１００は、スコアに基づいて複数の装置交換ステーションのシーケンス（例えば、ランク付けまたはソート）を決定することによって継続する。いくつかの実施形態において、複数の装置交換ステーションは、より高いスコア（例えばより多くの利用可能なバッテリ）を有するステーションがより低いランキングを有するように（例えば、より高いバッテリ供給はより低い価格レーティングをもたらす）順序で配置され得る。
【００４９】
ブロック１１０９において、シーケンスに基づいて、方法１１００は、装置交換ステーションのシーケンスを特性曲線にマッピングすることによって、各装置交換ステーションの価格レートを決定する。例えば、（１）５つのステーションＡ１〜Ａ５があり、（２）期待率が「１」であり、（３）最大レーティングが「１．２」であり、かつ最小レーティングが「０．８」であり、（４）ステーションＡ１〜Ａ５のスコアがそれぞれ「５」、「４」、「４」、「３」、「２」および「１」であると仮定する。この実施形態では、特性曲線を正規分布でマッピングした後、ステーションＡ５の価格レーティングは「１．２」であり、ステーションＡ４の価格レーティングは「１．１」であり、ステーションＡ３の価格レーティングは「１」であり、ステーションＡ２の価格レーティングは「０．９」であり、ステーションＡ１の価格レーティングは「０．８」である。この構成により、開示されているシステムは、各装置交換ステーションに対する価格レーティングを効率的に調整することができる。
【００５０】
いくつかの実施形態では、開示されているシステムは、ほとんどのステーションが特性曲線のピークにおいて価格レーティングを有するように、各装置交換ステーションの価格レーティングを効率的に調整することができる。例えば、（１）１０個のステーションＢ１〜Ｂ１０があり、（２）期待率が「１」であり、（３）最大レーティングが「１．３」であり、かつ最小レーティングが「０．７」であり、（４）ステーションＢ１〜Ｂ１０のスコアがそれぞれ「５」、「３」、「３」、「３」、「３」、「３」、「３」、「３」、「３」および「１」であると仮定する。この実施形態では、特性曲線を正規分布でマッピングした後、ステーションＢ１０の価格レーティングは「１．３」であり、ステーションＢ１０の価格レーティングは「１．３」であり、ステーションＢ２〜Ｂ９の価格レーティングは「１」であり、ステーションＢ１の価格レーティングは「０．７」である。
【００５１】
いくつかの実施形態において、システムは、少なくとも１つの装置交換ステーションの位置に基づいて、装置交換ステーションのうちの少なくとも１つの装置交換ステーションの価格レートを調整することができる。例えば、ステーションＸは、バッテリ需要が高い重要な交通交差点に位置する。バッテリ需要は高いが、ステーションＸでバッテリを交換するユーザに満足のいくユーザ体験を提供するために、システムはより低い価格レーティングをステーションＸに割り当てることができる。
【００５２】
図１Ｉおよび図１Ｊを参照して上述した実施形態では、ステーションは依然として（例えば、図１Ｃを参照して上述した因子に基づいて）様々なクラスタに分割することができる。各クラスタに対して、開示されているシステムは特性曲線を生成することができる。異なるクラスタに対する特性曲線は異なり得る（例えば、異なる価格レーティング範囲を有する）。
【００５３】
一般的に言えば、本開示は、複数の装置交換ステーションを管理するための２セットの実施形態を含む。第１のセットの実施形態（図１Ｃ〜１Ｈを参照して説明した実施形態）は複数のクラスタを考慮し、各クラスタは特性曲線を有する。この第１の手法は、より多くの計算資源を必要とし得るが、より詳細な結果を提供することができる。第２のセットの実施形態（図１Ｉおよび１Ｊを参照して説明した実施形態）は、正規分布曲線に基づいて特性曲線を生成することによって単純化された手法を利用する。この第２の手法は、複数の装置交換ステーションを管理するための迅速で便利な方式を提供する。
【００５４】
異なる手法を使用するが、２つのセットの実施形態は、大部分の計算において同じ概念を共有する。例えば、バッテリスコアを計算するとき、第１のセットの実施形態は、図１Ｅに記載された方法を使用する。図１Ｅに示すように、バッテリのＳｏＣが７５％に達する前は、バッテリスコアは「０」と考えられる。これは、バッテリを７５％から９０％まで充電するのに通常３０分から１時間かかり、それゆえ、ＳｏＣが７５％未満のバッテリはすぐに利用可能であると考えることができないためである。同様に、第２のセットの実施形態では、バッテリのバッテリスコアはまた、それらのＳｏＣに基づいて決定される（バッテリが「利用可能」であるか否かを決定するためにＳｏＣ閾値を設定することによる単純化された手法を使用する）。
【００５５】
本技術の別の態様は、上述のバッテリ需要特性関数に基づいて生成される動的価格戦略によって特定の場所でバッテリを交換するように、ユーザを奨励することである。図１Ａは、開示されている技術の実施形態による被奨励バッテリ交換システムを示す概略図である。
【００５６】
図１Ａに示すように、バッテリ交換ステーション１０は、その中に配置された６個のバッテリ１１Ａ、１１Ｂ、１２Ａ、１２Ｂ、１３Ａ、および１３Ｂを含むことができる。バッテリ交換ステーション１０はまた、ユーザがバッテリを挿入するための２つの空きスロットＡ、Ｂを含む。通常のバッテリ交換イベントの間、ユーザはスロットＡ、Ｂに最大２つの空のバッテリを挿入し、次いで２つのフル充電されたバッテリ（またはほぼフル充電されたバッテリ、または挿入されたバッテリよりも高いＳｏＣを有するバッテリ）をバッテリ交換ステーション１０から取り出すことができる。いくつかの実施形態では、バッテリ交換ステーション１０は、特定のタイプのバッテリの挿入（例えば、４０％未満充電されているバッテリ）または取り出し（例えば、８０％を超えて充電されているバッテリ）のみを許可するように構成することができる。
【００５７】
図１Ａに示す実施形態では、バッテリ１１Ａ、１１Ｂは５０％充電されている。バッテリ１２Ａ、１２Ｂは３０％充電されている。バッテリ１３Ａ、１３Ｂは３９％充電されている。言い換えれば、現在、ユーザが取り替えるために利用可能なバッテリ（５０％を超えて充電されている）は存在しない。ステーション１０に対するバッテリ需要予測に基づいて、システムは近い将来におけるバッテリ交換のための予測バッテリ需要を生成することができる。例えば、バッテリ交換の予測需要は履歴データに基づいて生成することができる。いくつかの実施形態において、予測需要は、（例えば、様々な関連する因子の重み付けを算定し、次いで将来の需要を予測するために）機械学習プロセスに基づいて生成され得る。いくつかの実施形態では、バッテリ交換の予測需要は、今後１２時間または２４時間の予測需要であり得る。予測バッテリ需要に応答して、本システムは、（例えば、ユーザのモバイル装置にインストールされたアプリを介したプッシュ通知を介して）バッテリユーザ／保有者に、クレジット、現金、または他のボーナスポイント（例えば、上述の対応する特性関数に基づいて生成される）と引き換えにバッテリユーザ／保有者の充電されているバッテリを下取りに出すように求める通知を送信することができる。例えば、被奨励ユーザは、２つの８０％充電済みバッテリ１５Ａ、１５Ｂをステーション１０に持ち込み（例えば、それらをスロットＡ、Ｂに挿入する）、次に２つの５０％充電済みバッテリ１１Ａ、１１Ｂを取り出すことができる。バッテリ１１Ａ、１１Ｂは５０％しか充電されていないが、それらは、被奨励ユーザのニーズ（例えば、短距離通勤者）にとって十分であり得る。この構成によって、本システムは、動的価格設定プロセスによって、複数のバッテリ交換ステーション間で利用可能なエネルギー（例えば、バッテリに貯蔵されている）のバランスを迅速にとることができる。ユーザへの通知の実施形態は、図４Ａ〜図５Ｃを参照して以下に説明される。
【００５８】
開示されているシステムは、交換可能エネルギー貯蔵装置（例えば、バッテリ）に対する需要をリアルタイムまたはほぼリアルタイムで予測することができる。開示されている技術は、複数のソース（例えば、バッテリ交換ステーション、電気自動車、バッテリ、ユーザモバイル装置など）から情報を収集し、それを分析し、特定の期間中の交換ステーションに関する交換可能エネルギー貯蔵装置に対する需要を予測するために使用することができる参照情報を生成する。収集された情報は、例えば、サンプリングステーションに関連する、サンプリングステーションの場所（例えば、サンプリングステーションは、サーバに結合され、オペレータによって管理される複数のバッテリ交換ステーションのすべてから選択され得る）、サンプリングステーションの近くのイベント、サンプリングステーションの近くの環境条件、およびユーザ挙動（バッテリ使用量、ユーザの運転／乗車履歴、ユーザ挙動、ユーザの習慣など）を含み得る。収集された情報を分析した後、本システムは、様々なタイプのバッテリ交換ステーションについての特性または電力消費パターンを決定または識別する。次に、決定または識別された特徴／パターンは、ステーションのタイプを決定するための指針として使用することができる（これは、上述のステーションクラスタ化プロセス中の因子として使用することができる）。
【００５９】
いくつかの実施形態では、本開示はサンプリングステーションをそれらの位置に基づいて分類することができる。例えば、サンプリングステーションは、主要交通動脈／道路とサンプリングステーションとの間の距離に基づいて、「交通量が多い」タイプ、「中間交通量」タイプ、または「交通量が少ない」タイプとして特徴付けることができる。いくつかの実施形態では、「交通量が多い」タイプのステーションは、主要交通動脈から１キロメートル以内のステーションとして定義することができ、「中間交通量」タイプのステーションは、主要交通動脈から１キロメートルから５キロメートルの範囲のステーションとして定義することができ、「交通量が少ない」タイプのステーションは、主要交通動脈から少なくとも５キロメートル離れているステーションとして定義することができる。本開示はさらに、特定の期間中（例えば、図７Ａに示すように１日以内）に各タイプのステーションに対するバッテリ需要を識別することができる。
【００６０】
いくつかの実施形態では、バッテリ需要は、特定の期間中にバッテリを交換することを所望するすべてのユーザを満足させるのに必要な、フル充電（または実質的にフル充電）されたバッテリの最小数とみなすことができる。例えば、開示されているシステムは、ステーションＡが月曜日の午前８時から午前１１時の間に１２３個のフル充電バッテリを利用可能にする必要があると決定することができる。いくつかの実施形態では、バッテリ需要は、特定の期間の前／間に必要な最小数のフル充電バッテリを充電／維持するのに必要な電力（例えば、アンペア単位の充電電流、Ａ）の最小量として説明することができる。例えば、開示されているシステムは、ステーションＡが午前８時から午前１１時の間に１２３個のフル充電されたバッテリを供給することを可能にするために、要求される充電電流は同じ日の午前５時から午前７時３０分に供給される５００Ａであると決定できる。
【００６１】
各タイプのサンプリングステーション（例えば、上述の「交通量が多い」タイプ、「中間交通量」タイプ、または「交通量が少ない」タイプ）に対するバッテリ需要が決定されると、開示されているシステムはさらに、そのような情報を使用して、目標バッテリ交換ステーションに対するバッテリ需要を予測することができる。例えば、目標バッテリ交換ステーションは、上述の主要交通動脈と同様に、交通量の多い街路から１キロメートル以内に新たに配備されたステーションとすることができる。そのような実施形態では、本開示は、決定されたバッテリ需要（例えば、図７Ａおよび図７Ｂに示される需要曲線として、または他の特徴的な形態もしくはパターンとして記述される）を用いて目標バッテリ交換ステーションの操作方法（例えば、特定の期間中の内部のバッテリの充電／維持方法）を決定することができる。この構成により、本開示は、オペレータが、エネルギー効率の高い方法でバッテリ交換ステーションを保守または制御することを可能にする。
【００６２】
いくつかの実施形態では、開示されているシステムはまた、周囲の環境条件（例えば、観光名所またはオフィスビルの近く）および／または特定のイベント（例えば、台風、ハリケーン、厳しい気象条件、寒波／熱波などの自然事象、またはプロスポーツの試合、特別セールスイベントなどの考案されたイベント）に基づいてサンプリングステーションを分類することもできる。例えば、サンプリングステーションは、周囲の環境条件に基づいて、「都市通勤」タイプ、「観光名所」タイプ、または「イベント駆動」タイプとして特徴付けることができる。例えば、「都市通勤」タイプは、ピーク通勤時間中に高い需要があるバッテリ需要パターンを有することができる。別の例として、「観光名所」タイプは、休日または週末に高い需要があるバッテリ需要パターンを有することができる。同様に、「イベント駆動」タイプは、イベント中に高い需要があるバッテリ需要パターンを有することができる。
【００６３】
いくつかの実施形態において、開示されているシステムは、サンプリングステーションに関連するユーザの挙動（例えば、ユーザがバッテリを交換する時間、場所、および頻度、ユーザの運転／乗車習慣、ユーザが車両を運転する経路など）に基づいてサンプリングステーションをさらに分類することができる。例えば、サンプリングステーションは、周囲の環境条件に基づいて、「日用品購入者」タイプ、「ストリートレーサ」タイプ、または「登山者」タイプとして特徴付けることができる。例えば、「日用品購入者」タイプは、特定の場所（例えば日用品店）へのユーザの頻繁な近距離移動を示すバッテリ需要パターンを有することができる。「ストリートレーサ」タイプは、そのユーザが彼らの車両を見つめるときにフルスロットルに当たる傾向があることを示すバッテリ需要パターンを有することができる（例えば、ステーションがプロの競走路に近い）。「登山者」タイプは、そのユーザが彼らの車両を運転するときに上り坂の経路を取る傾向があることを示すバッテリ需要パターンを有することができる（例えば、ステーションが景色のいい山の経路の入り口の近くにある）。
【００６４】
いくつかの実施形態では、開示されているシステムは、実行されるバッテリ需要予測の正確度を高めるために機械学習技法を使用することができる。いくつかの例では、開示されているシステムは、精度を向上させるために（例えば、訓練の結果を検証し、フィードバックを提供するために）教師あり機械学習技法を使用することができる。いくつかの実施形態では、開示されているシステムは、正確度を向上させるために、（例えば、システムが訓練方法および改善方法を独立して算定することを可能にするために）教師なし機械学習技法を使用することができる。
【００６５】
本開示の別の態様は、常に（または、リアルタイムまたはほぼリアルタイムに）更新されたバッテリ需要基準を提供することである。例えば、新たなユーザが既存のバッテリ交換ステーションにおいてバッテリを交換することを可能にするバッテリプランに加入すると、開示されているシステムは新たなユーザのタイプを決定し、それに応じて対応するバッテリ需要パターンを識別することができる。例えば、新たなユーザは、少なくとも新たなユーザが「高性能」バッテリパッケージを購入するために、「要求の厳しい」タイプとして識別することができる。そのような実施形態では、本システムは、識別されたタイプに基づいてその将来の分析および予測において新たなユーザの影響を考慮に入れることになる。いくつかの実施形態では、同様に、新たなバッテリ交換ステーションが配備されるときに、本システムはまた、その将来の分析および予測におけるその影響も考慮に入れる。結果として、開示されているシステムは、バッテリ需要予測のための最新の、したがって最も正確な分析結果を提供することができる。他の実施形態では、開示されているシステムは定期的にバッテリ需要情報を更新することができる。
【００６６】
いくつかの実施形態では、開示されているシステムは、各バッテリ交換ステーションが「オフライン」で運用されることを可能にする。そのような実施形態では、本開示は、バッテリ交換ステーションがサーバからさらなる（または更新された）命令を受け取らないことを条件として、バッテリ交換ステーションの各々が従うべき、設定されたデフォルト規則およびパターンを提供する。例えば、一部のステーションは、ネットワーク接続が時折中断される可能性がある場所にある場合がある。これらの場合、これらのステーションは、それらがオフラインであるとき（例えば、サーバに接続されていないとき）も依然として適切に機能することができる。開示されているシステムはまた、これらのステーションが従うべき「エージング命令」に関する規則のセットを設定することもできる。例えば、開示されているシステムは、先行する命令が２時間以内に作成されている限り、これらのステーションに、サーバによって送信された先行する命令に従うように命令する。２時間の閾値が満たされると、これらのステーションは、これらのステーションに記憶されているデフォルトの需要規パターンに戻ることができる。他の実施形態では、規則および時間閾値は、ステーションの場所／タイプなどの様々な因子に応じて変わり得る。
【００６７】
いくつかの実施形態では、開示されているシステムは、ユーザ要求または１つまたは複数のトリガイベントに基づいてバッテリ需要を予測することができる。トリガイベントの実施形態は、例えば、停電、以前の予測においてはシステムによって因子として考慮されなかったバッテリ需要の急増、事故、自然災害などを含む。そのような実施形態では、システムは、トリガイベントに応答して予測分析を開始し、分析結果を複数のステーションに送信することができる。
【００６８】
この開示されているシステムは、リアルタイムまたはほぼリアルタイムでバッテリ需要予測および動的価格戦略を提供するように設計されたシステムおよび方法を説明する。様々な実施形態は、以下の技術的改善、すなわち、（１）効率的なリアルタイムまたはほぼリアルタイムのバッテリ需要予測および動的価格調整、（２）バッテリ交換のための価格を設定することにより、複数のバッテリ交換ステーション間で（例えば、バッテリに貯蔵された）効率的かつ動的にエネルギーのバランスをとる能力、および（３）エネルギー効率の良い方法で満足のいくバッテリ体験を提供することによって向上したユーザ体験を提供する能力のうちの１つまたは複数を提供することができる。
【００６９】
以下の説明では、説明の目的で、本技術の実施形態の完全な理解を提供するために多数の具体的な詳細が述べられている。しかしながら、本技術の実施形態はこれらの具体的な詳細のいくつかがなくても実施され得ることは明らかであろう。
【００７０】
図１Ｂは、開示されている技術の実施形態によるシステム１００を示す概略図である。示されるように、システム１００は、１つまたは複数のバッテリ交換ステーション１０１Ａ〜Ｄ、メインサーバ１０３、データベース１０５、およびネットワーク１０７を含む。図示のように、バッテリ交換ステーション１０１Ａ、１０１Ｄは、ネットワーク１０７を介してメインサーバ１０３に無線結合されている。バッテリ交換ステーション１０１Ｂ、１０１Ｃは、有線接続を介してネットワーク１０７を介してメインサーバ１０３に結合されている。メインサーバ１０３は、データベース１０５にさらに結合されており、データベース１０５は、参照情報（例えば、図７Ａおよび図７Ｂに示すようなバッテリ需要参照情報）を記憶することができる。
【００７１】
一例としてバッテリ交換ステーション１０１Ａを使用すると、図示の実施形態では、ステーション１０１Ａは、その上に配置されたバッテリ交換ラック１１３およびユーザインターフェース１１５（例えばディスプレイ）を含むことができる。示されるように、バッテリ交換ラック１１３は、バッテリを収容するために８つのバッテリスロット１１７ａ〜ｈを含み得る。動作中、６つのバッテリスロット（例えば、スロット１１７ａ、１１７ｂ、１１７ｄ、１１７ｅ、１１７ｆ、および１１７ｈ）のみがバッテリによって占有され、残りの２つのスロット（例えば、スロット１１７ｃおよび１１７ｇ）は、ユーザが、交換されるべきバッテリ（例えば、低電力または使い切ったバッテリ）を挿入するために確保される。いくつかの実施形態では、バッテリ交換ステーション１０１Ａ〜Ｄは、異なる数のラック、ディスプレイ、および／またはスロットなどの異なる構成を有することができる。いくつかの実施形態では、バッテリ交換ステーション１０１Ａ〜Ｄは、オペレータがバッテリ交換ステーション１０１Ａ〜Ｄを簡便に設置または拡張することを可能にするモジュール式構成要素（例えば、モジュール式ラック、モジュール式ディスプレイなど）を含むことができる。バッテリ交換ステーション１０１Ａ〜Ｄは、１つまたは複数の電源（例えば、電力網、電力線、電力貯蔵装置など）に電気的に結合されて、その中に配置されたバッテリを充電し、他の動作を実行する（例えば、メインサーバ１０３と通信する）ために電力を受け取ることができる。
【００７２】
いくつかの実施形態では、メインサーバ１０３は、クライアント要求を受信し、サーバ１０９Ａ〜Ｃなどの他のサーバを通じてそれらの要求の履行を調整するエッジサーバとすることができる。サーバ１０９Ａ〜Ｃはさらにデータベース１１１Ａ〜Ｃに結合されている。メインサーバ１０３およびサーバ１０９Ａ〜Ｃの各々は論理的に単一のサーバとして表示されているが、これらのサーバは各々、同じまたは地理的に離れた物理的場所に配置された複数のコンピューティング装置を含む分散コンピューティング環境であり得る。
【００７３】
いくつかの実施形態では、メインサーバ１０３およびサーバ１０９Ａ〜Ｃは各々、他のサーバ／クライアント装置に対するサーバまたはクライアントとして機能することができる。図示のように、メインサーバ１０３はデータベース１０５に接続する。サーバ１０９Ａ〜Ｃは各々、データベース１１１Ａ〜Ｃのうちの１つに接続することができる。上述のように、メインサーバ１０３およびサーバ１１１Ａ〜Ｃの各々はサーバのグループに対応することができ、これらのサーバの各々はデータベースを共有してもよく、または、独自のデータベースを有してもよい。
【００７４】
データベース１０５、１１１Ａ〜Ｃは、開示されているシステムに関連する情報（例えば、メインサーバ１０３によって収集された情報、メインサーバ１０３によって分析された情報、メインサーバ１０３によって生成された情報、参照情報、ユーザアカウント情報、ユーザバッテリプラン、ユーザ履歴、ユーザ挙動、ユーザ習慣など）を記憶する。いくつかの実施形態では、記憶される情報のいくつかは、政府機関または民間団体によって維持される公的にアクセス可能なデータベース（例えば、天気予報データベース、旅行警告データベース、交通情報データベース、位置情報サービスデータベース、地図データベースなど）に由来してもよい。いくつかの実施形態では、記憶される情報のいくつかは、機密情報（例えば、ユーザアカウント、ユーザクレジット履歴、ユーザ加入情報など）を提供するプライベートデータベースに由来してもよい。
【００７５】
図示の実施形態では、メインサーバ１０３は、バッテリ交換ステーション１０１Ａ〜Ｄからバッテリ需要に関する情報を収集するよう構成されている。例えば、収集される情報は、（１）バッテリ交換ステーション１０１Ａ〜Ｄの位置、（２）バッテリ交換ステーション１０１Ａ〜Ｄ内に位置するバッテリの数、（３）バッテリ交換ステーション１０１Ａ〜Ｄ内に配置されていないバッテリの数／位置（例えば、バッテリは現在、車両に設置されているか、またはユーザによって保持もしくは保管されている）、（４）上記バッテリの充電のステータス、（５）バッテリの使用履歴、（６）バッテリ交換ステーション１０１Ａ〜Ｄの近くのイベント、（７）バッテリ交換ステーション１０１Ａ〜Ｄの近くの環境条件、（８）サンプリングステーションまたはバッテリに関連するユーザの挙動（例えば、バッテリ使用状況、ユーザ運転／突出履歴、ユーザ挙動、ユーザ習慣など）、および／または（９）他の適切な情報のうちの１つまたは複数を含むことができる。
【００７６】
そのような情報を収集した後、メインサーバ１０３は、収集された情報を分析して、バッテリ交換ステーション１０１Ａ〜Ｄの特性またはパターンを識別する。例えば、メインサーバ１０３は、分析に基づいて１つまたは複数のバッテリ需要特性／パターンを決定することができる。その後、決定された特性／パターンは、バッテリ交換ステーション１０１Ａ〜Ｄを動作させるための、またはメインサーバ１０３に結合された他のバッテリ交換ステーションを動作させるためのガイダンスとして使用することができる。決定された特性／パターンはまた、バッテリ交換ステーション１０１Ａ〜Ｄのためのバッテリ価格戦略（例えば、図１Ａを参照して上述した奨励バッテリ交換）を生成するためにも使用され得る。メインサーバ１０３の動作に関する実施形態は、図２を参照して以下に説明される。
【００７７】
ネットワーク１０７は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）またはワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）とすることができるが、他の有線または無線ネットワークとすることもできる。ネットワーク１０７は、インターネットまたは他の何らかの公衆またはプライベートネットワークとすることができる。バッテリ交換ステーション１０１Ａ〜Ｄは、有線または無線ネットワークインターフェースを介してネットワーク１０７に接続することができる。メインサーバ１０３とサーバ１０９Ａ〜Ｃとの間の接続は別個の接続として示されているが、これらの接続は、ネットワーク１０７を含む任意の種類のローカル、ワイドエリア、有線、もしくは無線ネットワーク、または別個の公衆もしくはプライベートネットワークであってもよい。いくつかの実施形態では、ネットワーク１０７は、私設団体（例えば、会社など）によって使用される安全なネットワークを含む。
【００７８】
図１Ｃは、開示される技術の実施形態による、バッテリ需要情報（例えば、複数のバッテリステーションから収集される履歴的バッテリ交換需要データのセット）を複数のクラスタに分割するためのクラスタ化プロセスを示す概略図である。クラスタ化プロセスは、さらなるバッテリ価格分析のために、収集された（または分析された）バッテリ需要情報を複数のクラスタに分割するために使用される。図１Ｃに示されるように、開示されている技術は、収集されたバッテリ需要情報を異なる期間に基づいて複数のクラスタに分割することができる。例えば、平日の間、本技術はすべての期間を５つのレベル（レベル１〜５）に分割することができる。示されるように、本技術は、週末中のすべての期間を３つのレベル（レベル６〜８）に分割することができる。各レベルは、異なるバッテリ需要レベル（例えば、異なるバッテリ交換カウント）を表すことができる。
【００７９】
例えば、「レベル１」クラスタは、平日の間の特定の時間間隔において４００〜５００のバッテリ交換カウントを有するバッテリステーションを表すことができる（例えば、午前９時から午前１０時までの時間間隔を有する主要鉄道駅近くのバッテリステーション）。例えば、「レベル６」クラスタは、週末の間の一定の時間間隔において１００〜３００のバッテリ交換カウントを有するバッテリステーションを表すことができる（例えば、午後４時から午後５時１５分までの時間間隔を有するバス停近くのバッテリステーション、または、午後７時から午後８時までの時間間隔を有する郊外のガソリンスタンドの近くにあるバッテリステーション）。示されているように、図１Ｃに示されているクラスタ化プロセスの後には、バッテリ需要の８つのクラスタがある。
【００８０】
図１Ｄは、開示されている技術の実施形態による視覚化されたクラスタ化を示す概略図である。図１Ｄに示されるように、クラスタ化は、（例えば、収集または分析されたデータに基づいて生成された）複数の２次元データ点から複数の２次元代表点（例えば、図３Ｄに示される点Ｃ1、Ｃ2およびＣ3）を決定するように設計される。図示の例では、Ｘ1軸は「期間」を表すことができ、Ｘ2軸は「利用可能なバッテリの数」または「バッテリステーションのタイプ」を表すことができる。開示されているシステムは、クラスタ化分析を実行するために他の因子を選択することができる。例えば、いくつかの実施形態では、Ｘ1軸は「バッテリ交換の数」を表すことができ、Ｘ2軸は「利用可能バッテリの数」を表すことができる。本技術において記載されているクラスタ化プロセスは、生成されたデータ点について最も適切な代表点を決定することができる。いくつかの実施形態では、クラスタ化プロセスは複数の（例えば、３つ以上の）次元で実行することができる。
【００８１】
いくつかの実施形態では、クラスタ化プロセスは、Ｋ平均アルゴリズムに基づいて実行することができる。Ｋ平均アルゴリズムの例示的な目的方程式は、以下の式（Ａ）として示される。式（Ａ）において、項「Ｃ1〜Ｃk」は決定されるべきクラスタを表し、項「Ｘij」は考慮されるべき因子であり、パラメータ「ｉ、ｉ’、ｊ、およびｐ」は計算変数である。以下の目的方程式を最小化することによって、適切なクラスタＣ1〜Ｃkおよびその中の因子を決定することができる。
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【００８２】
図１Ｅは、開示されている技術の実施形態に従って記述されるバッテリスコアを示す概略図である。上述のように、「バッテリスコア」は、特性関数（ｆc）を決定するためのエネルギー比を決定するために使用することができる。バッテリスコアは、バッテリが交換される（例えば、ユーザによってバッテリ交換ステーションから取り外される）ときのバッテリのバッテリエネルギーレベル（例えば、充電状態、ＳｏＣ）として定義することができる。図１Ｅに示されるように、バッテリスコアは、（例えば、バッテリに何らかの「レーティング」を与えることによって）バッテリ交換ステーション内のバッテリのＳｏＣを評価するために使用することができる。本明細書で説明されるように、バッテリスコアおよびバッテリカウント（上述）は、各バッテリ交換ステーションの現在の充電ステータスまたはバッテリ可用性を識別するための指標である。これらの指標は、システムが自身の現在のバッテリ供給状況を知り、それに応じてシステムが価格レートを動的に調整することを可能にするのに有益である。いくつかの実施形態では、バッテリカウントは直接的な観察から得ることができる。
【００８３】
図１Ｅに示されるように、バッテリスコア曲線または線１２１は、バッテリエネルギーレベル（パーセント単位のＳｏＣとして示される）とバッテリスコアとの関係を示す。例えば、ＳｏＣが９０％を超える場合、バッテリスコアは「１」である（例えば、ＳｏＣが９０％を超えるバッテリは、「利用可能」バッテリとして特徴付けることができ、これはユーザが取得して使用する準備ができており、したがって、相対的に高いバッテリスコアを有する）。ＳｏＣが「９０％」から「８２％」の場合、対応するバッテリスコアは比例して「１」から「０．３」に減少する（例えば、これらのバッテリは「使用可能」なバッテリになるために充電する必要があり、それゆえ、中間バッテリスコアを有する）。ＳｏＣが「８２％」から「７５％」の場合、対応するバッテリスコアは比例して「０．３」から「０」に減少する。ＳｏＣが７５％未満であるとき、バッテリスコアは「０」である（例えば、これらのバッテリは、「利用可能」バッテリになるためにより長い時間充電される必要があり、したがって相対的に低いバッテリスコアを有する）。そのような実施形態では、７５％ＳｏＣが、（例えば、十分に充電されていないバッテリを提供しないことによってユーザのバッテリ体験およびサービス品質を維持するために）ユーザがバッテリステーションから得ることができるバッテリの最低充電レベルを示すバッテリ品質閾値であり得る。他の実施形態では、バッテリスコアは、機械学習プロセスに基づいて、または他の適切な因子を考慮することによって異なるように定義することができる。
【００８４】
いくつかの実施形態では、エネルギー比は、「バッテリスコアの合計」と「バッテリカウント」との比として定義することができる。いくつかの実施形態では、「バッテリカウント」はバッテリ交換ステーションにあるバッテリの数を意味することができる。例えば、バッテリ交換ステーションがそのラック上に６つのバッテリを有する場合（すなわち、これらのバッテリがユーザにとって取り替えのために利用可能であるか否かにかかわらず）、バッテリカウントは「６」であり得る。しかしながら、他の実施形態では、「バッテリカウント」はバッテリ交換ステーションにある利用可能なバッテリの数を意味してもよい。例えば、バッテリ交換ステーションが、ユーザが取り替えるために利用可能な３つのフル充電バッテリを有する場合、バッテリカウントは「３」であり得る。別の例として、バッテリ交換ステーションが、ユーザが取り替えるために利用可能な６つの９０％充電されたバッテリを有する場合、バッテリカウントは「６」であり得る。
【００８５】
いくつかの実施形態では、エネルギー比は以下の式（Ｂ）に基づいて決定することができる。以下の式（Ｂ）において、バッテリカウントは、予測バッテリ需要（例えば、図７Ａおよび図７Ｂに示されるバッテリステーションタイプに基づいて生成される）またはユーザ予約に基づいて決定され得る「予測カウント」によってさらに推論される。その結果、エネルギー比（バッテリカウント、予測カウント、およびバッテリスコアから導き出される）は、動的なバッテリ交換価格レートを決定するための指標となり有用な正規化された重み付きインデックスと考えることができる。エネルギー比の計算は、実際の必要性または新たなシミュレーション結果に起因して変動し得る（例えば、式（Ｂ）とは異なり得る）ことに留意されたい。
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【００８６】
図１Ｆは、開示されている技術の実施形態による、バッテリ需要特性関数（ｆc）を決定するための遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）の使用を示す概略図である。このとき、バッテリ需要特性関数を使用してバッテリ価格戦略を決定することができる（例えば、詳細は図１Ｇを参照して説明する）。ＧＡは、決定された各クラスタ（例えば、図１Ｃに示されているレベル１〜５にそれぞれ対応する図１Ｇに示されているｆc1〜ｆc5）に適した特性関数を決定するために使用することができる。示されるように、本技術は、クラスタ化されたバッテリ需要情報を「初期集団」として使用し（ブロック１３１）、次にその「適合度Ｆ」を評価することができる（ブロック１３３）。「適合度Ｆ」は、下記式（Ｃ）において定義される。項「ＥｘｐＲａｔｉｏ」は、「期待値」または「期待比」を指し、これは、システム運用者の価格戦略に対応する。例えば、システム運用者が期待値を「１」に設定した場合、システムは、本明細書において記載されている動的価格戦略に基づいて、任意の追加の利益を生み出すと予測しない。システム運用者が期待比を「１．２」に設定した場合、システムは動的価格戦略に基づいてさらに２０％の利益を予測する。この実施形態では、時間間隔は１時間に設定され、項「ｅｘｃｈａｎｇｅvm_hour」は、「１つのバッテリステーションにおける１時間あたりのバッテリ交換の数」を指す。項「ＶＭ」は、バッテリ「自動販売機」（例えば、バッテリ交換ステーション）を表す。
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【００８７】
特性関数（ｆc）は、開示されているシステムが決定する可変関数である。項「ｅｘｃｈａｎｇｅvm_hour」は、開示されているシステムが適合度関数Ｆに入力するために使用する履歴データまたは予測需要情報である。いくつかの実施形態では、項「ｅｘｃｈａｎｇｅvm_hour」は、機械学習プロセスを通して決定または「訓練」することができる。システムがすべてのクラスタについて特性関数（ｆc）を見つけ、「適合度Ｆ」がゼロ（または他の定数）に等しい（または近い）と判定した場合、本システムはＦが収束したと判定することができる（ブロック１３５）。次に、適切な特性関数（ｆc）を決定することができる（ブロック１３７）。そうでなければ、本システムは、さらなる評価のために新たな「集団」を生成するために、選択プロセス（ブロック１３９）および組み換えプロセス（交叉および突然変異プロセスを含むブロック１４１）を経る（ブロック１３３に戻る）。他の実施形態では、他の適切な機械学習アルゴリズムまたは技法を使用して特性関数を決定することができる。本明細書に開示されている適合度関数Ｆは、遺伝的アルゴリズムに基づいて履歴データを分析して所望の特性関数（ｆc）を得る方法を示すための一例にすぎない。他の実施形態では、適合度関数Ｆは、実際的な考慮事項または他の計算因子に応じて異なる形態であり得る。例えば、適合度関数Ｆは、多目的遺伝的アルゴリズム（ＭＯＧＡ）または多目的最適化アルゴリズム（ＭＯＯＡ）であってもよい。例えば、適合度関数Ｆは以下のようであってもよい。
【００８８】
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【００８９】
言い換えれば、式（Ｃ）の適合度関数Ｆは１つの目的（すなわち、期待比）に対して訓練され最適化され、一方、式（Ｄ）の適合度関数Ｆは各目的への重み付けを与えながら１つまたは複数の目的に対して訓練され最適化され得る。例えば、サブ適合度関数ｆ1は、式（Ｃ）に記載されるような所望の期待比を近似するように設定され、別のサブ適合度関数ｆ2は、別の目的（例えば、繁華街への最短距離、ある場所での対応する時間間隔における最小電力コストなど）に対して最適化され得る。Ｗ1およびＷ2はシステム運用者が設定可能な重み値である。
【００９０】
図１Ｇは、開示されている技術の実施形態による、複数のバッテリ需要特性関数を示す概略図である。図１Ｇに示されるように、５つのバッテリ需要特性関数ｆc1−c5が、上述のクラスタ化およびＧＡ計算プロセスに基づいて決定される。バッテリ需要特性関数ｆc1−c5は、動的価格戦略を決定するために使用することができる。例えば、クラスタ１内のバッテリステーションに対して、システムは、バッテリ需要特性関数ｆc1を使用して、所与のエネルギー比（個々のバッテリステーションによって決定され、サーバに送信され得る）に基づいて価格（例えば、最大レートと最小レートの間で）を設定する方法を決定することができる。この構成によって、本技術は、ユーザのバッテリ体験を犠牲にすることなく（例えば、複数のバッテリ交換ステーション間でエネルギーのバランスをとるために）エネルギー効率を達成するようにバッテリ交換価格を動的に設定することができる。いくつかの実施形態では、開示されているシステムは、バッテリ需要特性関数を使用して、複数のバッテリ交換ステーションに対するバッテリ交換価格レートを決定する。
【００９１】
例えば、この時間間隔においてバッテリステーションＡに高い需要があるとシステムが予測した場合、システムはこの時間間隔におけるバッテリステーションＡをクラスタ５（例えば、レベル５）に入れ、動的価格レートが特性関数ｆc5に適合するようにし、それによって、動的価格レートは、エネルギー比が低減される場合に容易に高くなる。例えば、１つのフル充電されたバッテリがユーザによって取り替えられているイベントの後に、動的価格レートは０．９から１．２に変わり得る。いくつかの実施形態では、（例えば、クラスタ１としてクラスタ化されている）別の時間間隔におけるバッテリステーションＡの動的価格レートは、０．９から０．９５に変わるだけであろう。ステーションＡのバッテリ交換価格レートが上昇するにつれて、バッテリ需要は減少し得（例えば、ユーザが当初バッテリを取り替えることを計画しており、需要の高い時間中にそれを交換しないことを決定する）、または、バッテリ供給が増大し得る（例えば、ユーザは、クレジット、現金、ボーナスポイントなどのために、ステーションＡにおいて自身のフル充電されたバッテリを「下取りに出す」ことができる。いくつかの実施形態では、バッテリ「売り切れ」イベント（例えば、低需要ステーションからバッテリを引き出すようにバッテリユーザを動機付けるための）およびバッテリ「下取り」イベント（例えば、条件を満たしたバッテリを高需要ステーションに入れるようにバッテリユーザを動機付けるための）の動的価格レートは、互いに関連または比例し得るが、まったく同じではない。
【００９２】
図２は、本技術の実施形態によるサーバシステム２００を示す概略図である。サーバシステム２００は、システム２００によって配備または管理され得る複数のバッテリに関連する情報を収集するように構成される。サーバシステム２００はまた、収集された情報を分析し、その分析に基づいて、その中のプロセス（例えば、充電プロセス）を制御するようにクライアントステーション２０に信号または命令を送信するようにも構成される。いくつかの実施形態では、クライアントステーション２０は、上述のバッテリ交換ステーション１０１Ａ〜Ｄとして実装することができる。
【００９３】
図２に示すように、サーバシステム２００は、プロセッサ２０１と、メモリ２０３と、入出力（Ｉ／Ｏ）装置２０５と、記憶構成要素２０７と、需要分析構成要素２０９と、電源分析構成要素２１１と、ステーション分析構成要素２１３と、バッテリ分析構成要素２１５と、ユーザ挙動分析構成要素２１７と、車両分析構成要素２１９と、通信構成要素２２１とを含む。プロセッサ２０１は、サーバシステム２００内のメモリ２０３および他の構成要素（例えば構成要素２０５〜２２１）と対話するように構成される。いくつかの実施形態では、プロセッサ２０１は、装置内の単一の処理装置もしくは複数の処理装置とすることができ、または複数の装置にわたって分散させることができる。プロセッサ２０１は、例えばＰＣＩ（周辺構成要素相互接続）バスまたはＳＣＳＩ（小型コンピュータシステムインターフェース）バスなどのバスを使用することによって、他のハードウェア装置に結合することができる。プロセッサ２０１は、構成要素２０５〜２２１などの装置のためのハードウェアコントローラと通信することができる。
【００９４】
メモリ２０３は、プロセッサ２０１に結合され、サーバシステム２００内の他の構成要素または他の情報を制御するための命令を記憶するように構成される。いくつかの実施形態では、メモリ２０３は、揮発性記憶装置および不揮発性記憶装置のための様々なハードウェア装置のうちの１つまたは複数を含むことができ、読み取り専用および書き込み可能メモリの両方を含むことができる。例えば、メモリ２０３は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、プロセッサレジスタ、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、書き込み可能不揮発性メモリ、フラッシュメモリ、装置バッファなどを含むことができる。メモリ２０３は、基礎となるハードウェアから分離された伝搬信号ではなく、したがって非一時的なものである。メモリ２０３は、オペレーティングシステムなどのプログラムおよびソフトウェアを記憶するプログラムメモリをさらに含むことができる。メモリ２０３はまた、サーバシステム２００に関連する情報を記憶することができるデータメモリを含むことができる。
【００９５】
Ｉ／Ｏ装置２０５は、オペレータと通信する（例えば、オペレータから入力を受け取る、および／またはオペレータに情報を提示する）ように構成される。いくつかの実施形態では、Ｉ／Ｏ装置２０５は１つの構成要素（例えば、タッチスクリーンディスプレイ）とすることができる。いくつかの実施形態において、Ｉ／Ｏ装置２０５は、入力装置（例えば、キーボード、ポインティングデバイス、カードリーダ、スキャナ、カメラなど）および出力装置（例えば、ディスプレイ、ネットワークカード、スピーカ、ビデオカード、オーディオカード、プリンタ、スピーカ、または他の外部装置）を含んでもよい。
【００９６】
記憶構成要素２０７は、一時的または永続的に、サーバシステム２００に関連する情報／データ／ファイル／信号（例えば、収集された情報、参照情報、分析されるべき情報、分析結果など）を記憶するように構成される。いくつかの実施形態では、記憶構成要素２０７は、ハードディスクドライブ、フラッシュメモリ、または他の適切な記憶手段とすることができる。通信構成要素２２１は、他のシステム（例えば、クライアントステーション２０または他のステーション）および他の装置（例えば、ユーザによって担持されるモバイル装置、車両など）と通信するように構成される。
【００９７】
需要分析構成要素２０９は、分析されるべき情報を収集し（例えば、記憶構成要素２０７内に）記憶するように構成される。収集される情報は、（１）複数のサンプリングステーション（例えば、いくつかの実施形態では、クライアントステーション２０を含むが、他の実施形態では、クライアントステーション２０を含まない）の位置、（２）複数のサンプリングステーション内に配置されているバッテリの数、（３）複数のサンプリングステーション内に配置されていないバッテリの数および位置、（４）バッテリ製造者、製造日／バッチ、バッテリが経験した充電サイクル数、バッテリが経験した動作温度、バッテリの充電／放電エネルギー量／速度、バッテリのフル／現在の充電容量および／または他の適切なバッテリ情報に関する情報、（５）ユーザのバッテリ経験を潜在的に変更する可能性のある活動またはイベント（例えば、ユーザがバッテリを使用／交換する方法）、（６）ユーザのバッテリ経験を変える可能性があり得る環境条件、ならびに／または（７）ユーザバッテリプランユーザ運転／乗車履歴、ユーザ挙動、ユーザ習慣などに関するユーザプロファイル情報を含むことができる。収集された情報を受け取った後、需要分析構成要素２０９は収集された情報を分析することができる。上記の各タイプの収集された情報が分析されて、（例えば、以下で詳細に記載する図７Ａおよび図７Ｂに示される特性曲線の形で）この特定のタイプの収集された情報についての特性／パターンが識別される。これらの識別された特性／パターンは、クライアントステーション２０に対するバッテリ需要予測を生成するために、需要分析構成要素２０９によって個々にまたは組み合わせて考慮され得る。
【００９８】
需要分析構成要素２０９はまた、クラスタ化プロセス（例えば、図１Ｃおよび図１Ｄ）を実行し、機械学習プロセス（例えば、図１Ｆおよび図１Ｇ）に基づいてバッテリ需要特性関数を生成し、次いで、それに応じてクライアントステーション２０の動的バッテリ価格戦略を提供するように構成される。動的バッテリ価格戦略は、システム運用者がユーザのバッテリ需要を満たすように複数のクライアントステーション２０間でエネルギーのバランスをとることを可能にする。
【００９９】
いくつかの実施形態では、需要分析構成要素２０９は、収集された情報をそれらの相対的な重要性または信頼性に基づいて優先順位付けすることができる。例えば、需要分析構成要素２０９は、クライアントステーション２０のバッテリ需要予測を決定するときに、「バッテリ交換ステーションの位置」を一次因子として使用し、他の項目を二次因子として設定することができる。そのような実施形態では、システム２００は、サンプリングステーションの位置に基づいて、クライアントステーション２０の日次バッテリ需要曲線を（例えば、下記に詳述する図７Ａおよび図７Ｂに示されるように）識別することができる。次いで、需要分析構成要素２０９は、識別された日次バッテリ需要曲線を調整するために他の二次因子を考慮することができる。例えば、需要分析構成要素２０９は、ユーザプロファイル情報に基づいて、クライアントステーション２０の予測ユーザが高需要ユーザであると判定した場合、バッテリ需要予測を増加させることができる。
【０１００】
いくつかの実施形態では、需要分析構成要素２０９は、異なるタイプの収集された情報に異なる重み付けを与える。例えば、需要分析構成要素２０９は、「ステーションの位置」、「ユーザ挙動」、および「環境条件」の重みを５０％、２０％、および３０％に設定することができる。そのような実施形態では、各タイプの収集された情報の識別された特性／パターンは、その後、前述の重み付けに基づいて組み合わせることができる。いくつかの実施形態では、需要分析構成要素２０９は、経験的研究、機械学習プロセスの結果、および／またはシステムオペレータの嗜好に基づいて、いずれのタイプの収集された情報を予測に含めるかを決定することができる。
【０１０１】
いくつかの実施形態では、需要分析構成要素２０９は、収集された情報の信頼性に基づいて各タイプの収集された情報の優先順位または重み付けを決定する。例えば、測定され、バッテリに接続されたメモリから収集された情報に対して、システム２００はそのような情報が直接的／内部的であり、したがって、環境条件（例えば、天気予報、イベント通知など）のような間接的／外部的情報より信頼できると考えるため、需要分析構成要素２０９は、これにより高い重み付けまたは優先順位を与えることができる。状況によっては、間接的／外部情報は、システムがより高い優先順位を与えるように十分に厳格であり得る（例えば、台風／ハリケーン接近、コンサートがバッテリ交換ステーションの近くで開催されるなど）。
【０１０２】
いくつかの実施形態では、需要分析構成要素２０９は、システム２００内の他の構成要素（例えば構成要素２１１〜２１９）と通信し、それと協働して、クライアントステーション２０のバッテリ需要予測を生成する。しかしながら、いくつかの実施形態では、システム２００は構成要素２１１〜２１９なしで動作することができる。
【０１０３】
電源分析構成要素２１１は、その中のバッテリを充電するためにクライアントステーション２０に電力を供給するために使用される１つまたは複数の電源のステータス（例えば、信頼性、安定性、継続性など）を分析するように構成される。例えば、電源分析構成要素２１１は、クライアントステーション２０に電力を供給するために使用される電源が、特定の日付の午前１時から午前３時の間に中断されることを決定することができ、その後、電源分析構成要素２１１はそれに従って、バッテリ需要予測に基づいてクライアントステーション２０への充電命令を調整することができる。例えば、当初のバッテリ需要予測は、特定の日付の午前２時の間にクライアントステーション２０が５個のフル充電バッテリを必要とすることを示し得る。決定された、可能性のある電力供給中断に起因して、電源分析構成要素２１１は、特定の日付の午前１時前に必要なバッテリを充電するようにクライアントステーション２０に命令することができる。
【０１０４】
いくつかの実施形態では、電源分析構成要素２１１はまた、異なる期間における充電のためのコストをも考慮する。例えば、電源分析構成要素２１１は、電源からの充電コストがオフピーク時間の間に低減されると判定することができる。電源分析構成要素２１１は、需要分析構成要素２０９からのバッテリ需要予測に基づいて、オフピーク時間中にクライアントステーション２０がそのバッテリを充電することが可能であるか否かを判定する。そうである場合、電源分析構成要素２１１は、充電コストを削減するように、これらのオフピーク時間の間にバッテリを充電するようにクライアントステーション２０に命令することができる。
【０１０５】
ステーション分析構成要素２１３は、需要分析構成要素２０９がその分析の基礎としてそのような情報を使用することができるように、複数のサンプリングステーションを様々なタイプに分類し、各タイプの代表的な特性／パターンを識別するように構成される。例えば、ステーション分析構成要素２１３は、収集された情報を分析し、バッテリの需要に基づいて複数のサンプリングステーションを様々なタイプに分割することができる。例えば、ステーションは、「常時高需要（ｈｉｇｈ−ｄｅｍａｎｄ−ａｌｌ−ｔｉｍｅ）」、「ピーク時間に高需要（ｈｉｇｈ−ｄｅｍａｎｄ−ｐｅａｋ−ｈｏｕｒｓ）」、「休日に高需要（ｈｉｇｈ−ｄｅｍａｎｄ−ｈｏｌｉｄａｙｓ）」、「週末に高需要（ｈｉｇｈ−ｄｅｍａｎｄ−ｗｅｅｋｅｎｄｓ）」、「イベント時に高需要（ｈｉｇｈ−ｄｅｍａｎｄ−ｅｖｅｎｔｓ）」、および「常時低需要（ｌｏｗ−ｄｅｍａｎｄ−ａｌｌ−ｔｉｍｅ）」として分類することができる。いくつかの実施形態では、「常時高需要」タイプは、ステーションが交通量の多い道路に位置することを示すことができる。「ピーク時に高需要」タイプは、ピーク時間帯に通勤ユーザが頻繁にそのステーションを訪れることを推測することができる。「休日に高需要」タイプまたは「週末に高需要」タイプは、そのようなステーションが観光名所または観光地にあることを示すことができる。「イベント時に高需要」タイプは、ステーションがイベント開催施設またはスタジアムにあることを意味し得る。「常時低需要」は、ステーションが２つの主要都市間の中継ステーションとして構築された戦略的ステーションであることを示し得る。これらのタイプに基づいて、需要分析構成要素２０９およびステーション分析構成要素２１３は、特に収集された情報が、需要分析構成要素２０９が通常の分析を実行するのに不十分である場合に、クライアントステーションに対する適切なバッテリ需要予測を決定することができる。例えば、需要分析構成要素２０９およびステーション分析構成要素２１３は、最初にステーションのタイプを決定し、そのステーションに関する典型的な需要予測曲線を使用する。
【０１０６】
ステーション分析構成要素２１３と同様に、バッテリ分析構成要素２１５、ユーザ挙動分析構成要素２１７、および車両分析構成要素２１９はまた、バッテリ、ユーザ挙動、およびバッテリによって駆動される自動車をそれぞれ様々なタイプに分類し、各タイプの代表的な特性／パターンを識別するようにも構成される。例えば、バッテリ分析構成要素２１５は、バッテリの製造者、使用期間、当初のフル充電容量（ＦＣＣ）、現在のＦＣＣ、充電サイクル、経験した動作温度、充電／放電プロファイル（例えば、一定またはピークを有する）、バッテリハードウェア／ファームウェアバージョン、電池タイプ、バッテリＳｏＣ、電池温度、バッテリ健康状態（ＳｏＨ）、バッテリ使用期間（使用時間および／または充電サイクル数）、バッテリ回路温度、バッテリエラーステータス、バッテリ直流内部抵抗（ＤＣＩＲ）などに基づいてバッテリを分類することができる。そのようなタイプまたはカテゴリは、システム２００が、いずれのタイプのバッテリがクライアントステーション２０に配置されているかを知っていることを条件として（例えば、そのような情報は、クライアントステーション２０によってサーバ２００に提供され得る）、需要分析構成要素２０９が、クライアントステーション２０に対するそのバッテリ需要予測（および対応する充電命令）を微調整することを容易にすることができる。例えば、製造者Ａによって製造されたバッテリが製造者Ｂによって製造されたバッテリよりも長い充電時間を必要とすることをシステム２００が知っている場合、システム２００はそれに応じて計画することができる。
【０１０７】
同様に、ユーザ挙動分析構成要素２１７は、ユーザがバッテリを交換および／または使用する方法に基づいてユーザ挙動を分類することができる。例えば、ユーザはバッテリ性能を非常に必要としている可能性がある（例えばプロのレーサ）。別の例として、別のユーザは、毎日の用事（例えば、子供を迎える、または日用品購入）のために、その車両に電力を供給するためにバッテリを使用するだけでよい場合がある。ユーザがクライアントステーション２０においてバッテリを予約すると、クライアントステーション２０はその予約に関連する情報をサーバシステム２００に提供する。次いで、サーバシステム２００は、予約をしたユーザのタイプ／カテゴリを決定し、それに応じてクライアントステーション２０に関するバッテリ需要予測（および対応する充電命令）を調整することができる。いくつかの実施形態では、そのような調整はクライアントステーション２０によって行うことができる。例えば、製造者Ａによって製造されたバッテリが製造者Ｂによって製造されたバッテリよりも、プロレーシングユーザにとって良好に機能することをシステム２００が知っている場合、システム２００はそれに応じて計画することができる。
【０１０８】
車両分析構成要素２１９は、ユーザが運転することを計画している車両のタイプを分類することができる。各タイプの車両について、車両分析構成要素２１９は、いずれのタイプのバッテリが各タイプの車両に対して最もよく機能するかを決定することができる。例えば、車両分析構成要素２１９は、特定の充電プロセスの後、電気スクータが特定のタイプのバッテリによって最もよく機能することを決定することができる。そのような実施形態では、サーバシステム２００が関連する車両情報を受信した場合、車両分析構成要素２１９は、需要分析構成要素２０９と協働してバッテリ需要予測（および対応する充電命令）を調整することができる。いくつかの実施形態では、そのような情報はユーザプロファイルまたはアカウント情報に見出すことができる。他の実施形態では、そのような車両情報は、クライアントステーション２０によってサーバシステム２００に提供することができる。例えば、製造者Ａによって製造されたバッテリが製造者Ｂによって製造されたバッテリよりも、車両Ｘにとって良好に機能することをシステム２００が知っている場合、システム２００はそれに応じて計画することができる。
【０１０９】
いくつかの実施形態では、サーバシステム２００は、リアルタイムまたはほぼリアルタイムでバッテリ需要予測をクライアントステーション２０に提供することができる。そのような実施形態では、サーバシステム２００はクライアントステーション２０のステータスを監視する。クライアントステーション２０の充電プロセスに影響を与える可能性がある変化（例えば、ユーザがちょうど２つのフル充電されたバッテリを取り外し、クライアントステーション２０に２つの空のバッテリを残した）または潜在的な変化（例えば、ユーザがクライアントステーション２０においてバッテリを交換する予約をする）があると、サーバシステム２００は、上述した分析を実行し、クライアントステーション２０が追跡するための更新されたバッテリ需要予測を生成することができる。いくつかの実施形態では、変化または潜在的な変化は、モバイル装置（例えば、ユーザがバッテリ予約をするためにその上にインストールされたアプリを使用する）、別のサーバ（例えば、ユーザによって使用されるアプリと関連するウェブサービスサーバ）、および／またはクライアントステーション２０からサーバシステム２００に送信され得る。
【０１１０】
いくつかの実施形態では、クライアントステーション２０は新たなクライアントステーション（例えば、サンプリングステーションに含まれない）であり得る。そのような実施形態では、サーバシステム２００は、（例えば、参照情報として）以前に収集された情報および／またはサーバシステム２００によって実行された以前の分析に基づいてバッテリ需要予測を生成することができる。例えば、サーバシステム２００は、クライアントステーション２０が特定のタイプのステーション（例えば、「交通量が多い」タイプ、「中間交通量」タイプ、「交通量が少ない」タイプ、「都市通勤」タイプ、「観光名所」タイプ、「イベント駆動」タイプなど）であり得ると判定し、その後、判定されたタイプに基づいてバッテリ需要予測を生成することができる。
【０１１１】
いくつかの実施形態では、サーバシステム２００は複数のクライアントステーションを同時に管理することができる。そのような実施形態では、サーバシステム２００はこれらのクライアントステーションを監視し、そこから情報を収集し、各クライアントステーションについてのバッテリ需要予測を生成することができる。
【０１１２】
図３は、本技術の実施形態によるステーションシステム３００および車両システム３０を示す概略図である。示されるように、ステーションシステム３００は、プロセッサ３０１、メモリ３０３、ユーザインターフェース３０５、通信構成要素３０７、バッテリ管理構成要素３０９、１つまたは複数のセンサ３１１、記憶構成要素３１３、および８つのバッテリスロット３１７ａ〜ｈに結合されている充電構成要素３１５を含む。プロセッサ３０１は、ステーションシステム３００内のメモリ３０３および他の構成要素（例えば構成要素３０５〜３１７）と対話するように構成される。メモリ３０３は、プロセッサ３０１に結合され、ステーションシステム３００内の他の構成要素または他の情報を制御するための命令を記憶するように構成される。
【０１１３】
ユーザインターフェース３０５は、ユーザと対話するように（例えば、ユーザ入力を受信し、ユーザに情報を提示するように）構成される。いくつかの実施形態では、ユーザインターフェース３０５はタッチスクリーンディスプレイとして実装することができる。他の実施形態では、ユーザインターフェース３０５は他の適切なユーザインターフェース装置を含むことができる。記憶構成要素３１３は、ステーションシステム３００に関連する情報、データ、ファイル、または信号（例えば、センサ３１３によって測定された情報、バッテリ３１７ａ〜ｈによって収集された情報、参照情報、充電命令、ユーザ情報など）を一時的または永続的に記憶するように構成される。通信構成要素３０７は、他のシステム（例えば、車両システム３０、サーバ３３、および／または他のステーションステーション）および他の装置（例えば、ユーザによって担持されるモバイル装置３１）と通信するように構成される。
【０１１４】
バッテリ管理構成要素３０９は、バッテリスロット３１７ａ〜ｈ内に配置されたバッテリを管理および制御するように構成されている。いくつかの実施形態では、バッテリ管理構成要素３０９は、（いくつかの実施形態では、サーバシステム２００と同様に機能することができる）サーバ３３からの命令に基づいてバッテリを管理することができる。いくつかの実施形態において、バッテリ管理構成要素３０９は、ステーションシステム３００（例えば、記憶構成要素３１３）に記憶された所定の命令または指針（例えば、動的価格戦略）に基づいてバッテリを管理することができる。いくつかの実施形態では、バッテリ管理構成要素３０９は、更新命令を要求するためにサーバ３３と定期的に通信することができる。
【０１１５】
いくつかの実施形態では、バッテリ管理構成要素３０９はまた、バッテリスロット３１７ａ〜ｈに配置されたバッテリに関する情報、ステーションシステム３００に関する情報、１つまたは複数の電源３５に関する情報、（例えば、通信構成要素３０７を介してモバイル装置３１から受信される）ユーザに関する情報、および／または車両システム３０に関する情報を収集するように構成することもできる。バッテリ管理構成要素３０９は、さらなる分析またはプロセスのために収集した情報をサーバ３３に送信またはアップロードすることができる。
【０１１６】
センサ３１１は、ステーションシステム３００に関連する情報（例えば、動作温度、環境条件、電力接続、ネットワーク接続など）を測定するように構成される。センサ３１１はまた、バッテリスロット３１７ａ〜ｈ内に配置されたバッテリを監視するように構成することもできる。測定された情報は、さらなる分析のためにバッテリ管理構成要素３０９およびサーバ３３に送信することができる。
【０１１７】
充電構成要素３１５は、バッテリスロット３１７ａ〜ｈ内に配置されたバッテリの各々に対する充電プロセスを制御するように構成される。いくつかの実施形態では、ステーションシステム３００は他の数のバッテリスロットを含むことができる。バッテリスロット３１７ａ〜ｈは、その中に配置および／またはロックされたバッテリを収容し充電するように構成されている。充電構成要素３１５は、電源３５から電力を受け取り、次いで、その電力を使用して、サーバ３３から受信される、または記憶構成要素に記憶されている所定の充電計画に基づいて、バッテリスロット３１７ａ〜ｎに位置するバッテリを充電する。いくつかの実施形態では、充電計画は、サーバ３３によって生成されたバッテリ需要予測に基づいて決定することができる。例えば、バッテリスロット３１７ａ〜ｈに配置されたバッテリを充電するためにどれだけの電力が必要であるかを決定するために、バッテリ需要予測を使用すること。
【０１１８】
図３に示すように、車両３０は、電気スクータ、電気自動車などとして実施することができる。車両３０は、プロセッサ３１９、メモリ３２１、バッテリ３２３、モータ３２５、入力装置３２７、ダッシュボードディスプレイ３２９、記憶装置、１つまたは複数のセンサ３３３、および通信構成要素３３５を含む。プロセッサ３１９は、メモリ３２１および車両システム３０内の他の構成要素（例えば構成要素３２３〜３３５）と対話するように構成される。メモリ３２１は、プロセッサ３１９に結合され、車両システム３０内の他の構成要素または他の情報を制御するための命令を記憶するように構成される。記憶装置３３１は、記憶構成要素３１３または２０７と同様の機能を有することができる。通信構成要素３３５は、通信構成要素３０７または記憶構成要素３１３もしくは２２１と同様の機能を有することができる。ダッシュボードディスプレイ３２９は、情報（例えば、車両システム３０に関連する情報）をユーザに視覚的に提示するように構成される。
【０１１９】
バッテリ３２３は、モータ３２５が車両システム３０を動かすことができるようにモータ３２５に電力を供給するように構成される。バッテリ３２３は交換可能なバッテリとすることができる。バッテリ３２３が電力不足になると、車両システム３０のユーザはステーションシステム３００においてバッテリ３２３を交換または取り替えることができる。例えば、ユーザは、バッテリ３２３を車両システム３０から取り外し、次いでバッテリ３２３をバッテリスロット３１７ａ〜ｈのうちの１つ（例えば、バッテリが内部に配置されていない空のもの）に配置することができる。その後、ユーザは、フル充電のバッテリをバッテリスロット３１７ａ〜ｈに入れてから、それを車両システム３０に取り付けることができる。
【０１２０】
いくつかの実施形態では、ユーザがバッテリ３２３をバッテリスロット３１７ａ〜ｈのうちの１つに配置すると、ステーションシステム３００はそのバッテリの存在を検出し、そこから情報を引き出すことができる。例えば、バッテリ管理構成要素３０９は、バッテリ３２３の内部にある、またはバッテリ３２３に結合されているバッテリメモリ３３７から、そのバッテリに関連する情報（例えば、バッテリ使用履歴、バッテリ識別情報、充電サイクル、フル充電容量、バッテリ３２３が関連付けられている車両の車両情報、バッテリ３２３が関与しているユーザ活動など）を引き出すことができる。いくつかの実施形態では、バッテリメモリ３３７内の情報は、通信構成要素３３５を介してまたはモバイル装置３１を介してサーバ３３に送信することができる。
【０１２１】
図４Ａ〜図５Ｃは、開示されている技術の実施形態による、バッテリ交換ステーション、モバイル装置、または（車両の）ダッシュボードのユーザインターフェースを示すスクリーンショットの図である。図４Ａにおいて、ユーザインターフェース４０１は、バッテリ交換ステーションが「１．７」のバッテリ価格レートを提供していることをユーザに通知することができる。「１」より高いバッテリ価格レートは、（例えば、現在の時間間隔における、または次の時間間隔において高い予測需要を有する）高いバッテリ需要を示す。ユーザがこの高いバッテリ価格レートの通知を受け取ると、それに応じてユーザは自身の挙動を変更することができる。例えば、当初そのステーションでバッテリを取り替えることを計画していたユーザは、自身のバッテリ交換を遅らせる（例えば、より良い／より低いレートを待つ）ことができる。別の例として、現在充電済みバッテリを保持しているユーザは、バッテリを「下取り」または「売却」することを検討し得る。例えば、ユーザが「１．７」のレートでバッテリを下取りに出す場合、ユーザは、通常のレート（「１」）と比較して追加の７０％のクレジット／現金／ポイントを受け取ることができる。ユーザがこのオファーを受けることを所望する場合、ユーザは、ユーザインターフェース４０１に示されているボタン「はい」を押してそのステーションまで７０キロメートル走行することができる。
【０１２２】
図４Ｂにおいて、ユーザインターフェース４０３は、保留中のバッテリ交換オファーがあることをユーザに思い出させる通知４０５を、ユーザインターフェース４０３の隅に表示することができることを示している。図示の実施形態では、通知４０５は、提示されているバッテリ価格レートが「０．８」であることを示し、これは、ユーザが特定のバッテリステーションに行ってバッテリを取り替えれば、ユーザは通常価格の２０％の割引を受けることができることを意味する。
【０１２３】
いくつかの実施形態では、図４Ｃに示されるように、ユーザインターフェース４０７は、特に、４０％の充電済みバッテリと引き換えに８０％の充電済みバッテリを下取りに出すようにユーザに要求することができる。図５Ａ〜図５Ｃにおいて、異なる価格のバッテリオファーを地図上に表示することができ、第１の表示４０９は利用可能なバッテリの数を示し、第２の表示４１１はバッテリ価格レートを示す。
【０１２４】
図６は、開示されている技術の実施形態による方法６００を示すフローチャートである。方法６００は、複数のバッテリ交換ステーション間で利用可能なエネルギーのバランスをとるように構成される。方法６００は、サーバ（例えば、サーバシステム２００）によって実施することができる。いくつかの実施形態では、方法６００はバッテリ交換ステーション（例えばステーションシステム３００）によって実施することができる。方法６００は、ブロック６０１において、複数のサンプリングバッテリ交換ステーションからバッテリ需要情報を受信することによって開始する。いくつかの実施形態では、これらのエネルギー貯蔵装置は、複数のサンプリングステーション、車両内に配置することができ、または他の様態でユーザによって保持／保管され得る。
【０１２５】
ブロック６０３において、方法６００は、バッテリ需要時間、バッテリステーションタイプ、およびクラスタのバッテリ交換数に基づいて、バッテリ需要情報を複数のクラスタに分割することによって継続する。ブロック６０５において、方法６００は次に各クラスタについて特性関数を生成する。特性関数は、エネルギー比およびバッテリ価格レートに基づいて決定される（例えば、図１Ｇ）。ブロック６０７において、方法６００は、次いで、特性関数に基づいて各クラスタに対する動的バッテリ価格を決定する。エネルギー比は、バッテリ交換イベント（例えば、ユーザがステーションにおいてバッテリを交換する）に関連するバッテリエネルギーレベルと、バッテリ交換イベントに関連する利用可能バッテリカウントとに基づいて決定される。バッテリステーションのエネルギー比は特定の時間における相対値を示す。例えば、ステーションのエネルギー比が高い場合、その現在のエネルギー供給が現在の需要をまかなうのに十分であることを示し得る。ステーションのエネルギー比が低い場合、その現在のエネルギー供給が十分ではないことを示している可能性がある。したがって、本システムは、充電済みバッテリをこのステーションに搬送または輸送することをユーザに奨励するために動的価格設定プロセスを開始することができる。例えば、ブロック６０９において、方法６００は、動的バッテリ価格に基づいてバッテリを交換するようにユーザを奨励する通知をユーザに対して生成することができる。方法６００はその後戻り、さらなる命令を待つ。
【０１２６】
図７Ａは、開示されている技術の実施形態による複数のステーションシステムの特性を示す概略図である。図７Ａでは、３つの二次元特性曲線７０１Ａ、７０１Ｂおよび７０１Ｃが示されている。しかしながら、他の実施形態では、特性曲線は、そのような特性曲線を生成するときに考慮されるべき因子の数に応じて、三次元または多次元であり得る。
【０１２７】
特性曲線７０１Ａ〜Ｃは、複数のサンプリングステーションに関連する情報（例えば、上述の収集された情報）に基づいて（例えば、サーバシステム２００などのサーバによって）生成されるステーションＡ〜Ｃのバッテリ需要予測（または電力消費予測）を表す。いくつかの実施形態では、これらの特性曲線７０１Ａ〜Ｃを実際の測定値と比較して、これらの曲線の正確度を検証および／または向上させることができる（例えば、特性曲線７０１ＡをステーションＡにおいて行われる実際の測定によって生成される曲線と比較する）。そのような実施形態では、比較の結果を使用して特性曲線７０１Ａ〜Ｃをさらに調整することができる。いくつかの実施形態では、本技術は、この手法を使用して、様々な因子、因子に対する重み付け、アルゴリズムなどに基づいてその分析を微調整することができる。
【０１２８】
図７Ａに示すように、特性曲線７０１Ａは、ステーションＡが「ピーク時に高需要」タイプのステーションであることを示すことができるピーク部分７０３を有する。特性曲線７０１Ｂは滑らかな曲線を有し、これはステーションＢがある期間（例えば、朝）に相対的に高いバッテリ需要を有し、したがって「通勤」タイプのステーションであり得ることを示すことができる。ステーションＣに関しては、特性曲線７０１Ｃは一日の中ほどにプラトー部分７０５を有する。プラトー部分７０５は、ステーションＣに近い有名なレストランへの交通によって引き起こされ得る、正午に相対的に高いバッテリ需要をステーションＣが有することを示し得る。いくつかの実施形態では、本技術は、バッテリ交換ステーションのバッテリ需要予測を決定するための参照情報として使用することができる、複数のタイプの特性曲線またはパターンを提供し得る。
【０１２９】
図７Ｂは、開示されている技術の実施形態によるステーションシステムの複数の時間枠の間の特性を説明する概略図である。図７Ｂでは、ステーションＸについての３つの特性曲線７０７Ａ〜Ｃが示されている。特性曲線７０７Ａ〜Ｃは、複数のサンプリングステーションに関連する情報に基づいて生成された異なる時間枠（例えば、１日、１週間、および１年）におけるステーションＸのバッテリ需要予測を表す。
【０１３０】
示されるように、特性曲線７０７Ａは２つのピーク部分７０８および７０９を有する。ピーク部分７０８および７０９は、ステーションＸに近い通勤交通を示すことができる。特性曲線７０７Ｂは、平日の間のプラトー部分７１１を有し、これは、ステーションＸが週末ではなく平日に通勤者によって集中的に使用される道路に近いことを示し得る。特性曲線７０７Ｃもまた、それぞれ２月および７月に２つのピーク部分７１３と７１４を有する。これら２つのピーク部分７１３および７１４は、（例えば、２月および７月に）ステーションＸに近いスタジアムで開催されているイベントによって引き起こされるバッテリ需要を示すことができる。
【０１３１】
いくつかの実施形態において、本技術は、異なる時間枠において異なる因子を選択することによって他のタイプの特性またはパターンを提供することができる。この構成により、本技術は、オペレータが（このステーションが新たなものであれ既存のものであれ）特定のバッテリ交換ステーションに対するバッテリ需要を効率的に予測することを可能にする。本技術は、複数のバッテリ交換ステーションを効率的に維持するための柔軟性を提供する。本技術はエネルギー効率を高めることができ、したがってバッテリを充電するための全体的な費用を削減することができる。
【０１３２】
いくつかの実施形態では、ユーザ体験を向上させるために、システムがバッテリステーションのバッテリ交換価格を調整することを決定したとき、開示されているシステムはユーザが短期間で劇的な価格変化を経験しないように「スムーズ」にこれを実行することができる。例えば、開示されているシステムは、午後５時から午後６時の間のステーションＺにおけるバッテリ交換価格レートが「０．７」であり、午後６時から午後７時の間のステーションＺにおけるバッテリ交換価格レートが「１．２」であると決定することができる。システムは、ステーションＺのバッテリ交換価格レートを午後５時４０分から徐々に上げ始めることができる。例えば、開示されているシステムは、午後５時４５分に「０．９」、午後５時５０分に「１．０」、午後５時５５分に「１．１」として価格を設定することができる。この構成により、ユーザは今後の価格上昇を認識することができる。
【０１３３】
いくつかの実施形態において、近接する各バッテリステーションにおけるバッテリ交換価格はさらに調整され得る。例えば、ステーションＡ、Ｂ、およびＣは、エリアＸ（例えば、行政区域、地区など）にある。エリアＸにおいてバッテリを交換するユーザは、ステーションＡ、Ｂ、およびＣにおいてバッテリを交換する可能性がある。ステーションＡ、Ｂ、およびＣの間の大幅な価格差を避けるために、システムはエリアＸのバッテリ交換価格を、（例えば、図１Ｇを参照して上述した実施形態に基づいて計算される）ステーションＡ、Ｂ、およびＣの計算される価格の平均価格として設定することができる。したがって、エリアＸのユーザは、そのエリアの異なるステーションにおいて大きな価格差を見ない。前述の特徴は、「地域平均」特徴と呼ぶことができる。
【０１３４】
いくつかの実施形態では、本方法はクラスタ化プロセス（図１Ｃ）なしで実施することができる。そのような実施形態では、方法は、例えば、（１）各ステーションについての「価格レート」を決定すること、（２）利用可能バッテリおよび予測バッテリ需要に基づいて各ステーションのスコアを計算すること、（３）ステーション中の各バッテリのスコアに基づいてステーションをソートすること、（４）予め設定された要件（例えば、期待比、下限、上限など）に従って特性曲線を定義することであって、特性曲線はレーティングの分布に対応すること、（５）分類されたステーションを特性曲線でマッピングし、各ステーションの対応するレーティングを決定することを含む。
【０１３５】
本明細書に記載する実施形態では、「構成要素」は、プロセッサ、制御論理、デジタル信号プロセッサ、計算ユニット、および／または他の適切な装置を含むことができる。
【０１３６】
本技術は、特定の例示的な実施形態を参照して説明されているが、本技術は、記載された実施形態に限定されず、添付の特許請求の範囲の精神および範囲内で修正および改変されて実施され得ることが認識されよう。したがって、本明細書および図面は、限定的な意味ではなく例示的な意味において考えられるべきである。
【図１Ａ】
2019145088.tif 000007
【図１Ｂ】
2019145088.tif 000008
【図１Ｃ】
2019145088.tif 000009
【図１Ｄ】
2019145088.tif 000010
【図１Ｅ】
2019145088.tif 000011
【図１Ｆ】
2019145088.tif 000012
【図１Ｇ】
2019145088.tif 000013
【図１Ｈ】
2019145088.tif 000014
【図１Ｉ】
2019145088.tif 000015
【図１Ｊ】
2019145088.tif 000016
【図２】
2019145088.tif 000017
【図３】
2019145088.tif 000018
【図４Ａ】
2019145088.tif 000019
【図４Ｂ】
2019145088.tif 000020
【図４Ｃ】
2019145088.tif 000021
【図５Ａ】
2019145088.tif 000022
【図５Ｂ】
2019145088.tif 000023
【図５Ｃ】
2019145088.tif 000024
【図６】
2019145088.tif 000025
【図７Ａ】
2019145088.tif 000026
【図７Ｂ】
2019145088.tif 000027
【外国語明細書】
2019145088000001.pdf
2019145088000002.pdf
2019145088000003.pdf
2019145088000004.pdf