(57)【要約】  少なくとも１つのエネルギ生成源（５、６）から電気が供給される複数の充電端末（２）を備える充電システム（１）に基づくバッテリプールの充電管理方法において、ａ．バッテリプールの各バッテリについて、再充電日時を初期化するステップ（Ｅ５）と、検討中のバッテリ毎に、ｂ．検討中のバッテリについて先に採用された再充電日時に近接する再充電日時の組からなる近接候補を定義するステップ（Ｅ１２）と、ｃ．検討中のバッテリについて先に採用されている再充電日時を、先のステップによって定義された近接候補に含まれている再充電日時に置換することによって得られる新しい解の性能を算出するステップ（Ｅ１３）と、ｄ．性能を算出するステップ（Ｅ１３）の後に、最良の性能が得られる再充電日時を保存し、先に採用されている再充電日時を最良の性能が得られる新しい再充電日時に置換するステップ（Ｅ１４）とを有し、更に方法は、ｅ．演算終了基準を検査するステップ（Ｅ２０）と、ｆ．演算終了基準に達しない場合、検討中のバッテリについての先の繰返しより短い継続時間の近接候補についてステップｂからステップｄを新たに繰返すステップと、を有する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１つのエネルギ生成源（５、６）から電気が供給される複数の充電端末（２）を備える充電システム（１）に基づくバッテリプールの充電管理方法において、
ａ．前記バッテリプールの各バッテリについて、再充電日時を初期化するステップ（Ｅ５）と、
検討中のバッテリ毎に、
ｂ．再充電日時に関連付けられた幾つかの基本時間間隔を含む時間的空間によって構成され、前記検討中のバッテリについて先に保存されている再充電日時の周囲に広がる近接候補を定義するステップ（Ｅ１２）と、
ｃ．前記検討中のバッテリについて先に採用されている前記再充電日時を、先のステップによって定義された近接候補に含まれている基本時間間隔の再充電日時に置換することによって得られる新しい解の性能を算出するステップ（Ｅ１３）と、
ｄ．前記性能を算出するステップ（Ｅ１３）の後に、最良の性能が得られる再充電日時を保存し、前記先に採用されている再充電日時を前記最良の性能が得られる新しい再充電日時に置換するステップ（Ｅ１４）とを有し、
更に方法は、
ｅ．演算終了基準を検査するステップ（Ｅ２０）と、
ｆ．前記演算終了基準に達しない場合、前記検討中のバッテリについての先の繰返しより短い継続時間の近接候補についてステップｂからステップｄを新たに繰返すステップであって、この近接候補の継続時間は、各繰返しにおいて、より短い継続時間を構成するように定義された基本時間間隔に対応するステップとを有する方法。
【請求項２】
前記ステップｂからステップｄは、複数のバッテリ又は前記バッテリプール内の実質的に全てのバッテリについて繰り返される請求項１記載のバッテリプールの充電管理方法。
【請求項３】
前記近接候補は、前記先に保存されている再充電日時の周りに広がる時間的空間であり、検査される１０個未満の再充電日時を含み、及び／又は
前記近接候補の様々な再充電日時は、連続し、所与の時間的間隔によって分離され、及び／又は前記近接候補内でランダムに選択され、及び／又は
前記近接候補の様々な可能な充電日時は、前記先に保存されている再充電日時の両側に配分され、前記先に保存されている再充電日時を含む請求項１又は２記載のバッテリプールの充電管理方法。
【請求項４】
太陽光及び／又は風力を含む再生可能エネルギの１つ以上のエネルギ源に由来するエネルギのプロポーション及び／又は使用されるエネルギの全体的なコストを考慮に入れて、新しい解の性能を算出するステップ（Ｅ１３）を有する請求項１から３までのいずれか１項記載のバッテリプールの充電管理方法。
【請求項５】
充電システムの太陽光又は風力のエネルギ源による再生可能エネルギの生成を演算によって予測するステップを有する請求項１から４までのいずれか１項記載のバッテリプールの充電管理方法。
【請求項６】
前記各バッテリについての再充電日時を初期化する初期化ステップ（Ｅ５）では、前記バッテリプールの各バッテリの前記充電システムへの到着の日時を初期値として選択する請求項１から５までのいずれか１項記載のバッテリプールの充電管理方法。
【請求項７】
所与の時点において前記充電システム内に存在するバッテリの数、
各バッテリの充電プロファイル、
各バッテリの充電状態、
各バッテリの最早及び／又は最新の再充電日時、
存在するバッテリの充電を最適化することが求められる継続時間、
検討中の継続時間を時間的に離散化することができる期間の数、
整数個の期間の形式で表される精度、
検討中の継続時間のより大きな又はより小さな分割を可能にする時間的分割、及び
前記性能を算出するための式からなるパラメータの全部他は一部を保存する事前のステップ（Ｅ０）を有する請求項１から６までのいずれか１項記載のバッテリプールの充電管理方法。
【請求項８】
少なくとも１つのエネルギ生成源による予測されたエネルギＥｐｒｅｄｉｃｔｅｄと予測された電力Ｐｐｒｅｄｉｃｔｅｄ（ｔ）とを基準期間の間の時刻ｔの関数として推定することによって、少なくとも１つのエネルギ源による将来のエネルギ生成を推定するステップと、
前記充電システム内に存在するバッテリの再充電のためのエネルギ需要ΣｉＥｉ（ｔ）を推定するステップと、
前記予測された電力以下であって、前記基準期間とは異なる又は異ならないダミー期間内の前記エネルギ需要の全部又は一部を満たすダミー電力Ｐｄｕｍｍｙを算出するステップと、
前記ダミー期間に亘って、前記充電システム内に存在するバッテリの再充電を計画するステップと、を有する請求項１から７までのいずれか１項記載のバッテリプールの充電管理方法。
【請求項９】
前記演算終了基準の検査は、
取得された解の性能が所定の閾値以上であること、及び／又は
繰返しの数が所定の閾値に達したこと、及び／又は
時間的区間に基づいて行われた時間分割が所定の閾値に達したこと、及び／又は
近接候補の継続時間が所定の閾値を下回ったこと、及び／又は
先に採用した再充電日時の周りに配分された２つの時間間隔間の継続時間が所定の閾値を下回ったこと、及び／又は
前記性能の改善がない繰返しの数が所定の閾値に達したことについての検査の全部又は一部を含む請求項１から８までのいずれか１項記載のバッテリプールの充電管理方法。
【請求項１０】
前記演算終了基準に達した後に、前記方法によって算出された前記再充電日時から直接的又は間接的に導出された充電の開始日時から、選択された充電プロファイルに従って、前記充電システムの各バッテリを充電するステップを有する請求項１から９までのいずれか１項記載のバッテリプールの充電管理方法。
【請求項１１】
前記ステップａからステップｆは、前記充電システムにバッテリが追加され、及び／又は前記充電システムからバッテリが取り外される毎に実行される請求項１から１０までのいずれか１項記載のバッテリプールの充電管理方法。
【請求項１２】
少なくとも１つのエネルギ生成源（５、６）から電気を供給する複数の充電端末（２）を備え、バッテリプールを充電する充電システム（１）において、請求項１から１１までのいずれか１項記載のバッテリプールの充電管理方法を実現する中央ユニット（１０）を備えるバッテリプールの充電システム（１）。
【請求項１３】
太陽光及び／又は風力駆動再生可能エネルギ生成源（５）を備える請求項１２記載のバッテリプールの充電システム（１）。
【請求項１４】
前記充電端末（２）は、電気自動車のバッテリプールの再充電のために駐車場に配置されている請求項１２又は１３記載のバッテリプールの充電システム（１）。
【請求項１５】
少なくとも１つの通信手段（１６）を介して前記充電システムの中央ユニット（１０）に接続された中央サーバ（１５）を備える請求項１２から１４までのいずれか１項記載のバッテリプールの充電システム（１）。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、少なくとも１つのエネルギ源によって電力が供給される充電システムのレベルで実現されるバッテリプールの充電管理方法に関する。また、本発明は、このような方法を実現するバッテリ充電システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
再充電可能なバッテリの補助によって動作する多数のデバイス、例えば、電気自動車又はハイブリッド自動車等が存在する。電気デバイスのユーザは、バッテリの充電量が低下したことを知ると、デバイスを充電システムに接続し、充電システムは、電気エネルギ源が提供する電力を入力として使用し、バッテリを再充電するための電流を出力する。
【０００３】
電気デバイスが電気自動車である場合、バッテリ再充電システムは、駐車位置を画定し、バッテリへの電気的接続のための電気端末を備えた車庫の形式を有していてもよい。このような車庫は、車両のバッテリを再充電するために使用される電気エネルギを生成する太陽光パネルを備えていてもよい。実際には、運転手が車両を車庫に入れ、車庫に配設されているパワーソケットに車両を電気的に接続し、これによって、車両のバッテリの再充電が直ちに開始される。その後、バッテリがフル充電に達すると、再充電システムは、速やかに再充電フェーズを自動的に停止する。
【０００４】
既存の再充電システムは、最適化されていない。実際、様々なバッテリの再充電は、通常、システムに電気的に接続されると直ちに開始され、バッテリをフル充電することを目的としている。しかしながら、この再充電には、高価な及び／又はバッテリを再充電する際に環境を汚染する発電源からのエネルギを必要とすることがある。更に、特に、同時に充電されるバッテリが多すぎる場合及び／又は太陽光又は風力エネルギ源等、性能が不安定な再生可能エネルギ源が使用されている場合等、このエネルギ源は、所定の時点では不十分であることがある。
【０００５】
これらの問題を軽減するために、仏国特許ＦＲ２９５２２４７は、電気自動車の出発の日時及び望まれる充電レベルに関する知識に基づいて電気自動車のバッテリの再充電を計画的に実行する手法を提案している。
【０００６】
米国特許ＵＳ５５４８２００は、電気的条件及び再充電のタイミングを選択することによって、例えば、非ピーク時間帯等を利用して、再充電のコストを最適化する手法を提案している。
【０００７】
例えば、太陽光又は風力エネルギのエネルギ源等、変化の予測が困難なエネルギ源を含む間欠的な、単に不連続な、又は希薄なエネルギ源の少なくとも１つに由来する電力を利用して再充電を行う所与の再充電システムのレベルにバッテリがランダムに到着する状況では、既存のソリューションは、バッテリプールの最良な再充電を行うには不十分である。
【０００８】
更に、このソリューションは、多数の車両を受け入れることができる充電システムに適合する必要があるが、車両の充電の管理方法を最適化するための演算は、車両が入庫及び／又は出庫される毎に実行されるため、バッテリの再充電を最適化するためのアルゴリズムは、飽和状態になり、不適切になるリスクがある。したがって、例えば、少なくとも１０万台の車両（又はバッテリ）又は少なくとも１００万台の車両（又はバッテリ）を含む多くのバッテリから構成されるプールの管理に適合する電気自動車の充電管理方法であって、合理的で且つ安価な演算パワーの補助によって、最適な解に速やかに収束する方法を定義する必要がある。
【０００９】
したがって、間欠的エネルギ源の使用に互換性があり、より包括的に言えば、持続的に利用できないエネルギ源に基づいて、多くのバッテリを含むバッテリプールを再充電するインテリジェント管理のための改善されたソリューションを実現する必要がある。例えば、このようなエネルギ源は、上述のように、太陽光又は風力であってもよく、又は例えば、コスト又はローカル供給の制約に適合するように使用を最適化及び低減する必要がある公共配電網であってもよい。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
したがって、本発明の目的は、上述した目的に適合し、従来のソリューションの全部又は一部の欠点を含まない、バッテリプールの再充電の最適化された管理のためのソリューションを提案することである。
【００１１】
具体的には、本発明の第１の目的は、最適解に速やかに収束し、有意の任意の頻度で充電システムを出入りする多くのバッテリを処理できるバッテリプールを再充電するソリューションを提案することである。
【００１２】
本発明の第２の目的は、好ましくは、ある選択されたエネルギ源を用いて、バッテリプールを再充電するソリューションを提案することであり、このエネルギ源は、間欠的であってもよい。
【００１３】
本発明の第３の目的は、再充電端末へのバッテリのランダムな到着に対応可能なバッテリプールを再充電するソリューションを提案することである。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
上述した課題を解決するために、本発明に係る方法は、少なくとも１つのエネルギ生成源から電気が供給される複数の充電端末を備える充電システムに基づくバッテリプールの充電管理方法において、
ａ．バッテリプールの各バッテリについて、再充電日時を初期化するステップと、
検討中のバッテリ毎に、
ｂ．検討中のバッテリについて先に採用された再充電日時に近接する再充電日時の組からなる近接候補を定義するステップと、
ｃ．検討中のバッテリについて先に採用されている再充電日時を、先のステップによって定義された近接候補に含まれている再充電日時に置換することによって得られる新しい解の性能を算出するステップと、
ｄ．性能を算出するステップの後に、最良の性能が得られる再充電日時を保存し、先に採用されている再充電日時を最良の性能が得られる新しい再充電日時に置換するステップとを有し、
更に方法は、
ｅ．演算終了基準を検査するステップと、
ｆ．演算終了基準に達しない場合、検討中のバッテリについての先の繰返しより短い継続時間の近接候補についてステップｂからステップｄを新たに繰返すステップとを有する。
【００１５】
近隣候補は、好ましくは、検討中のバッテリについて先に採用された再充電日時の周囲に広がる幾つかの基本時間間隔によって構成される。各基本時間間隔は、可能な再充電日時に関連付けてもよい。各繰返し毎に、より短い期間を構成するように定義される基本時間間隔によって、近隣候補の継続時間をより短くすることができる。
【００１６】
ステップｂからステップｄは、全てのバッテリ、又は複数のバッテリについて繰り返してもよい。これらのステップを複数のバッテリについて、１つの同じ時点で繰返し、総合的な解を定義することができる。
【００１７】
近接候補は、先に保存されている再充電日時の周りに広がる時間的空間であり、検査される１０個未満の再充電日時を含み、及び／又は近接候補の様々な再充電日時は、連続し、所与の時間的間隔によって分離され、及び／又は近接候補内でランダムに選択され、及び／又は近接候補の様々な可能な充電日時は、先に保存されている再充電日時の両側に配分され、先に保存されている再充電日時を含んでいてもよい。
【００１８】
方法は、太陽光及び／又は風力を含む再生可能エネルギの１つ以上のエネルギ源に由来するエネルギのプロポーション及び／又は使用されるエネルギの全体的なコストを考慮に入れて、新しい解の性能を算出するステップを有していてもよい。
【００１９】
バッテリプールの充電管理方法は、充電システムの太陽光又は風力のエネルギ源による再生可能エネルギの生成を演算によって予測するステップを有していてもよい。
【００２０】
各バッテリについての再充電日時を初期化するステップでは、各バッテリの充電システムへの到着の日時を初期値として選択してもよい。
【００２１】
バッテリプールの充電管理方法は、
・所与の時点において充電システム内に存在するバッテリの数、
・各バッテリの充電プロファイル、
・各バッテリの充電状態、
・各バッテリの最早及び／又は最新の再充電日時、
・存在するバッテリの充電を最適化することが求められる継続時間、
・検討中の継続時間を時間的に離散化することができる期間の数、
・整数個の期間の形式で表される精度、
・検討中の継続時間のより大きな又はより小さな分割を可能にする時間的分割、及び
・性能を算出するための式からなるパラメータの全部他は一部を保存する事前のステップを有していてもよい。
【００２２】
バッテリプールの充電管理方法は、
・少なくとも１つのエネルギ生成源による予測されたエネルギＥｐｒｅｄｉｃｔｅｄと予測された電力Ｐｐｒｅｄｉｃｔｅｄ（ｔ）とを基準期間の間の時刻ｔの関数として推定することによって、少なくとも１つのエネルギ源による将来のエネルギ生成を推定するステップと、
・充電システム内に存在するバッテリの再充電のためのエネルギ需要ΣｉＥｉ（ｔ）を推定するステップと、
・予測された電力以下であって、基準期間とは異なる又は異ならないダミー期間内のエネルギ需要の全部又は一部を満たすダミー電力Ｐｄｕｍｍｙを算出するステップと、
・ダミー期間に亘って、充電システム内に存在するバッテリの再充電を計画するステップとを有していてもよい。
【００２３】
演算終了基準の検査は、
・取得された解の性能が所定の閾値以上であること、及び／又は
・繰返しの数が所定の閾値に達したこと、及び／又は
・時間的区間に基づいて行われた時間分割が所定の閾値に達したこと、及び／又は
・時間的区間に基づいて行われた時間分割が所定の閾値に達したこと、及び／又は
・先に採用した再充電日時の周りに配分された２つの時間間隔間の継続時間が所定の閾値を下回ったこと、及び／又は
・性能の改善がない繰返しの数が所定の閾値に達したことについての検査の全部又は一部を含んでいてもよい。
【００２４】
バッテリプールの充電管理方法は、演算終了基準に達した後に、方法によって算出された再充電日時から直接的又は間接的に導出された充電の開始日時から、選択された充電プロファイルに従って、充電システムの各バッテリを充電するステップを有していてもよい。
【００２５】
ステップａからステップｆは、充電システムにバッテリが追加され、及び／又は充電システムからバッテリが取り外される毎に実行してもよい。
【００２６】
また、本発明に係る充電システムは、少なくとも１つのエネルギ生成源から電気を供給する複数の充電端末を備え、バッテリプールを充電する充電システムにおいて、上述したバッテリプールの充電管理方法を実現する中央ユニットを備える。
【００２７】
バッテリプールを充電する充電システムは、太陽光及び／又は風力駆動再生可能エネルギ生成源を備えていてもよい。
【００２８】
充電端末は、電気自動車のバッテリプールの再充電のために駐車場に配置してもよい。
【００２９】
バッテリプールの充電システムは、少なくとも１つの通信手段を介して充電システムの中央ユニットに接続された中央サーバを備える。
【００３０】
本発明のこれらの目的、特徴及び利点は、以下に示す添付の図面を参照した、非限定的な特定の実施形態の説明によって明らかとなる。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】本発明の実施形態に基づき、バッテリの再充電方法を実現するバッテリ充電システムを示す図である。
【図２】本発明の実施形態に基づき、バッテリの再充電を管理する方法のアルゴリズムを示す図である。
【図３】例示的な特定のシナリオのフレームワークにおいて、本発明の実施形態に基づいてバッテリの再充電を管理する方法のアルゴリズムの具体例を説明する図である。
【図４】例示的な特定のシナリオのフレームワークにおいて、本発明の実施形態に基づいてバッテリの再充電を管理する方法のアルゴリズムの具体例を説明する図である。
【図５】例示的な特定のシナリオのフレームワークにおいて、本発明の実施形態に基づいてバッテリの再充電を管理する方法のアルゴリズムの具体例を説明する図である。
【図６】例示的な特定のシナリオのフレームワークにおいて、本発明の実施形態に基づいてバッテリの再充電を管理する方法のアルゴリズムの具体例を説明する図である。
【図７】例示的な特定のシナリオのフレームワークにおいて、本発明の実施形態に基づいてバッテリの再充電を管理する方法のアルゴリズムの具体例を説明する図である。
【図８】例示的な特定のシナリオのフレームワークにおいて、本発明の実施形態に基づいてバッテリの再充電を管理する方法のアルゴリズムの具体例を説明する図である。
【図９】例示的な特定のシナリオのフレームワークにおいて、本発明の実施形態に基づいてバッテリの再充電を管理する方法のアルゴリズムの具体例を説明する図である。
【図１０】例示的な特定のシナリオのフレームワークにおいて、本発明の実施形態に基づいてバッテリの再充電を管理する方法のアルゴリズムの具体例を説明する図である。
【図１１】例示的な特定のシナリオのフレームワークにおいて、本発明の実施形態に基づいてバッテリの再充電を管理する方法のアルゴリズムの具体例を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００３２】
電気車両のプールに関する例を用いて本発明を説明する。ここで言う電気車両とは、電気自転車、電気自動車、セグウェイ、電気スクータ等を含むものとする。本発明は、電源としてバッテリを備え、バッテリの再充電のフェーズを必要とする如何なる電気デバイスにも容易に適用できることは明らかである。また、説明を明瞭にするために、以下の記述では、各車両が単一のバッテリを備えていると仮定している。但し、本発明は、複数のバッテリを備える車両にも同様に適用できることは明らかである。したがって、本発明は、バッテリプールの再充電の問題に関し、特に、バッテリの数が多く、それらの使用がランダムであり、これらを再充電する必要がある時刻を個別に正確に断定することが不可能な場合の再充電の問題に関する。
【００３３】
図１は、実施形態に基づくバッテリ充電のためのシステムを示す図である。このシステムは、車両８のバッテリに電気的に接続され、バッテリを再充電する様々な充電端末２を含む充電デバイス１を備える。充電デバイス１は、電気リンク３によって１つ以上の電気エネルギ源５に接続されており、これらのエネルギ源は、太陽光型又は風力型等の再生可能で間欠的なエネルギ源であり、この特定の具体例では、オプションとして、充電デバイス１は、これらのエネルギ源が使用に適さない場合に対処するため、従来型の配電網６にも接続されている。このシステムの目的は、通常、従来型の配電網６に頼らず、配電網６が飽和状態にならないようにし、再充電デバイス１の位置で、環境汚染が少なく、再生可能なエネルギ源５からエネルギを受け取ることである。このため、駐車設備を設営してもよく、例えば、駐車設備の屋根に配置された太陽光パネルから電力が供給されるバッテリ再充電端末を各駐車設備に設けてもよい。
【００３４】
更に、充電システムは、充電デバイス１を駆動して、以下に説明する再充電方法を実現するソフトウェア手段及びハードウェア手段を含む中央ユニット１０を備える。すなわち、この中央ユニット１０は、特に、何らかの種類のコンピュータの形式で、充電システムの知能を担当する。中央ユニット１０は、特に、間欠的エネルギ源５に基づいて、利用可能な電気の生成を予測する演算を実行する予測モジュール１１を含む。予測モジュール１１は、更に、配電網６又は他の持続的なエネルギ源に由来する電気の価格の変化を予測する演算及び電気自動車の到着及び／又は出発を予測する演算を行う。この予測モジュール１１は、ローカルに及び自律的に動作してもよく、情報に基づいて動作してもよく、及び／又は通信手段１６によって中央ユニット１０に接続されたサーバ１５上でリモートで行われる演算に基づいて動作してもよい。中央ユニット１０は、更に、最適化モジュール１２を備え、最適化モジュール１２は、充電システム１に接続された各バッテリを、いつ、どのように再充電するかを自動的に定義する機能及びアルゴリズムを有する。また、中央ユニット１０は、ローカルデータベース１３を備え、これによって、充電されるバッテリに関するデータ、充電システムの状態を表すデータ、過去の動作のログ等を保存することができる。
【００３５】
また、オプションとして、上述したように、１つ以上の通信手段１６を介して充電システムを中央サーバ１５に接続してもよい。この中央サーバ１５は、複数のバッテリ充電システムに接続してもよく、例えば、天気予報のデータ等の情報を受信し、充電システムの動作に必要な演算の全部又は一部に参加することができる。この演算は、好ましくは、比較的自律的に、又は完全に自律的に実行してもよく、演算リソースに限りがあるコンピュータ上で実行される単純で高速な演算の補助によってバッテリの充電管理方法を実現する。
【００３６】
変形例として、この充電システムは、上述したもの以外に、任意の数の如何なるエネルギ源を使用してもよい。また、システムの動作を画定する管理方法は、リモート又はローカルの中央ユニットで実現してもよく、この際、任意の演算パワーをリモートサーバ１５と協働させても、させなくてもよい。
【００３７】
ここで、図２を参照して、上述した充電システムによって実現されるバッテリプールの充電管理方法の実施形態を説明する。
【００３８】
この方法は、この方法によって実現される将来の最適化演算で使用される重要なパラメータを定義及び保存する事前のステップＥ０を有する。
【００３９】
一実施形態においては、この事前のステップで定義されるパラメータは、以下に列挙する、バッテリに直接的に関連する第１のパラメータを含む。
・所定の時点で充電システム内に存在する車両の数、すなわち、充電されるバッテリの数。
・例えば、バッテリのメーカが提供する各バッテリの充電プロファイル。
・各バッテリの充電状態。
・各バッテリの最早及び／又は最新の再充電日時。
【００４０】
例えば、これらの第１のパラメータは、各車両が充電システムに入庫されたとき、中央ユニットによるリモート通信手段によって自動的に及び／又は少なくとも部分的に車両の運転手の意図的な操作によって、各車両の車載コンピュータによって送信される。
【００４１】
続いて、第２のパラメータは、後に実行される最適化演算に直接的に関連する。これらの第２のパラメータは、例えば、このシステムの中央ユニット１０に関連するマンマシンインタフェースを介して、バッテリ充電システムの管理者が入力する。これらのパラメータによって、実行される方法を調整し、例えば、演算時間と結果の性能との間の妥協点を選択することができる。変形例として、デフォルトパラメータを用いてもよい。これらの第２のパラメータは、以下を含む。
・例えば、一日等、バッテリ充電を最適化することが望まれる継続時間。
・検討されるこの継続時間（duration）を離散化できる複数の期間（period）の長さ。この期間は、例えば、分又は秒で指定してもよい。好ましくは、この期間は、バッテリの各充電プロファイルが期間の整数倍となるように選択される。
・バッテリの充電を計画する際に望まれる精度。この精度は、整数個の期間として表すこともできる。このパラメータによって、後述するように、所望の精度と演算時間との間の妥協点を選択することができる。
・後述するように、検討中の継続時間のより大きな又はより小さな分割を可能にする時間的分割係数ｐ。
【００４２】
最後に、第３のパラメータは、環境及び充電システムの性能の研究結果を示す。特に、この事前のステップにおいては、ある解が他の解より優れているかを判定するために役立つ性能基準を定義する。この基準は、特に、要求された日時までに全てのバッテリを充電するために全体的に使用される再生エネルギのパーセンテージを考慮に入れる。
【００４３】
上述したパラメータの全部又は一部及び他のパラメータを考慮することによって、様々な変形例を想到することができる。
【００４４】
この後、方法の第２のフェーズでは、最適化演算を実行し、これによって、上述した何らかの所定の性能基準に基づいて、充電システムのバッテリの組の効率的な再充電を定義する解に到達することができる。
【００４５】
この実施形態では、バッテリの再充電の管理方法は、充電システム内にある各バッテリの充電の開始（又は実際には終了）の時点に対応する変数、より一般化して言えば、再充電日時を算出する。バッテリ再充電の組織化の他の如何なる日時の特徴も方法の変数として機能でき、又は再充電の様式を定義するための他の値、したがって、間接的に再充電日時として機能できることは言うまでもない。この後、方法によって決定された日時において、所与のバッテリの充電が開始され、この充電は、所与のバッテリの充電プロファイルを適用することによって完全に実行される。
【００４６】
この第２のフェーズは、何回かの繰返しによって実現され、これによって、最適解に収束することができる。
【００４７】
したがって、まず、充電システム内の各バッテリのための各再充電日時について任意の初期値を入力することによって演算初期化ステップＥ５を実行する。変形例として、各バッテリが充電システムに到着した日時等、演算に好都合な初期値を選択してもよい。
【００４８】
そして、ステップＥ１０において、検討される総継続時間（total duration）を幾つかの基本時間間隔（elementary time intervals）に分割し、これを反復的に繰返すことによって、各繰返し毎に新しいより短い時間的区間（time span）を検討することができる。したがって、時間的分割係数ｐを使用する。変形例として、この独立したステップＥ１０ではこの分割を行わず、後に近接候補（neighbourhoods）を定義する際に分割を行ってもよく、したがって、ステップＥ１０は、オプションである。
【００４９】
次に、以下のステップを実行する。
【００５０】
第１のステップＥ１１では、所与のバッテリを選択する。以下に説明するステップは、全てのバッテリに対して実行されるので、これらのバッテリは、任意の順序で順次的に選択でき、この順序は、例えば、バッテリの到着順であってもよい。変形例として、エネルギ（又は充電状態）の降順にバッテリを処理してもよい。
【００５１】
第２のステップＥ１２では、バッテリの近接候補を定義する。この近接候補は、このバッテリのための前の繰返しにおいて保存された再充電日時の周囲に広がる時間的空間として定義され、再充電日時の周りに配置された幾つかの基本時間間隔の最大値を含む。
【００５２】
この実施形態では、近接候補は、再充電開始日日時の前後に均等に配分された基本時間間隔を含み、例えば、１つ前及び２つ後のｐ個の基本時間間隔を含む。また、近接候補は、現在検討中の総合的な継続時間、及び検討中のバッテリについて入力されている最早及び最新の再充電開始日時によっても画定されることは明らかである。したがって、この近接候補は、選択された数の時間間隔を有し、各時間間隔は、各時間間隔の日時、例えば、各時間間隔の開始日時によって区切られ、これらの日時は、検討中のバッテリについて以前に選択され保存されている再充電日の近接候補内に近接して配分される。
【００５３】
したがって、より包括的に言えば、近接候補とは、以前に選択された再充電日に近接して配分され、例えば、再充電日時の前及び／又は後に配分され、この検討中の繰返しについて定義されている時間的区間に基づいて、互いに連続し、後に試される一組の再充電日時（又は方法が定義しようとしている他の変数）を意味する。したがって、この近接候補によって、煩雑な演算を伴う、検討中の継続時間の全体に亘る全ての解の検査が不用になり、演算の時点では、既に予測されている解の近傍に位置するより少ない可能性に限定して演算を行うことができる。この近接候補は、好ましくは、１０個未満の可能性を含み、より好ましくは、２個の可能性を指す。
【００５４】
変形例として、近接候補は、所与のバッテリについて、前の繰返しの際に保存された、再充電日時の周りに広がり、幾つかの基本時間間隔に対応する総継続時間を含む何らかの時間的空間と定義してもよい。これらの基本時間間隔は、上述したような原理に従って決定論的に定義してもよく、或いは各繰返し毎に継続時間が短くなるようにランダムに定義してもよい。これらの時間間隔は、先に保存された再充電日の前後に均等に配分してもよく、非一様に配分してもよい。更に、近接候補の検討中の様々な時間間隔は、同じ継続時間を示してもよく、異なる継続時間を示してもよい。したがって、解は、近接候補内で、ある（所定の）数の値をランダムに選択することによって求めてもよい。
【００５５】
そして、第３のステップＥ１３では、前のステップで算出された検討中のバッテリの近接候補の各基本時間間隔の各日時に関して、検討中のバッテリの再充電日時の位置変更を行う。各基本時間間隔の各日時について、性能パラメータの演算を実行して、様々な可能性を表すこれらの各日時の関連性を検査する。非限定的な具体例では、上述したように、性能は、再生可能エネルギ源、例えば、太陽光エネルギ源から生成される消費エネルギの量に関連する。このように、想定される各解について、必要なエネルギを算出し、詳しくは、その発電の推定値の関数として、必要な再生可能エネルギの量を算出する。この具体例では、最も効率的な解は、使用するエネルギのうち、再生可能エネルギ源からのエネルギの比率が最大となる解である。本発明は、このような最も効率的な解の算出に限定されるわけではなく、演算に関する他の基準及びモードを採用してもよい。したがって、前のステップで画定された近接候補の定義によって、このステップにおいて検査する選択肢を制限することができ、処理時間を妥当にしながら、解を向上させ、最終的に最適解に収束することができる。
【００５６】
近接候補に関するこの時間的空間の全体を検査した後、最適な解を保存する第４のステップＥ１４を実行する。
【００５７】
したがって、これらのステップは、全てのバッテリについて繰り返され、次第により最適な解を定義することができる。前のステップＥ１２及びＥ１３によって全てのバッテリを処理した後、演算の終了又はこの他を判定するステップＥ２０を実行する。
【００５８】
演算の終了は、以下のような複数の基準に基づいて決定できる。
・取得された解の性能が許容可能として予め定義されている閾値に達した。及び／又は
・繰返しの数が所定の閾値に到達した。この手法によって演算時間を適切に制御できる。及び／又は
・時間的分割が先のフェーズで予め定義した精度に達した。及び／又は
・所定数の連続する繰返しの間、解の性能パラメータが向上しなかった。これによって、結果が向上しない繰返しを制限し、時間的損失を回避できる。及び／又は
・近接候補の継続時間が所定の閾値以下となった。及び／又は
・先に採用した再充電日時の周りに配分された２つの時間間隔の間の継続時間が所定の閾値より少なくなった。
【００５９】
すなわち、方法は、演算終了基準を検査するステップＥ２０を有する。なお、本発明は、この演算終了基準の検査を特に含まなくてもよく、非限定的な具体例として、先に挙げた基準の少なくとも１つを検討することによって、演算時間と精度との間の望ましい妥協の関数として、多数の解を選択してもよい。
【００６０】
演算終了基準に達しない場合、方法は、上述した所定の区間ｐに従って時間的区間を短縮するステップＥ２５を実行し、そして、より精密な時間的分割によって、上述したステップＥ１１〜ステップＥ１４に基づいて、全てのバッテリに対して新しい繰返しを再開する。変形例として、このステップＥ２５では、検討中の基本時間間隔の継続時間を短縮でき、好ましくは、少なくとも２である係数、又は実際には１より大である係数によって時間間隔の継続時間を短縮できる如何なるメカニズムを採用してもよい。
【００６１】
演算終了基準に達すると、方法は、個々に算出された再充電日時の関数として、充電システム内の各バッテリの再充電をトリガする。
【００６２】
この演算は、必要に応じていつ再開してもよく、特に、充電システムにバッテリが追加されたとき、及び、オプションとして、バッテリが充電システムから取り外される毎に再開してもよい。
【００６３】
これまでの説明から明らかなように、演算は、充電システム内に存在する全てのバッテリについて、所定の時点で行われ、全てのバッテリの将来の充電のための総合的な解を定義することができる。したがって、このシステムは、単に、充電システムに加わる単一のバッテリの最適解を求めるだけでなく、効率的な最適化を実現する。変形例として、複数のバッテリに対してこの演算を実行してもよく、複数のバッテリは、必ずしも全てのバッテリではなくてもよい。
【００６４】
上述した実施形態の変形例では、車両充電プロファイルが整数個の期間に対応していない場合、初期化ステップＥ５の間にこのプロファイルを僅かに変更して、例えば、これを長くし、又は短くして、整数個の期間を表す変更されたプロファイルを実現してもよい。
【００６５】
図３〜図１１は、例示的な特定のシナリオに基づくバッテリの再充電管理方法のアルゴリズムによって実現される上述した演算を説明する図である。
【００６６】
この具体例は、動作原理を明瞭にするために意図的に単純化されており、充電システムは、３つのバッテリを管理するものとし、これらの充電プロファイル２１、２２、２３は、図では、同一の長方形で表現する。これらの長方形の水平方向の長さは、空状態からバッテリをフル充電するために必要な時間に対応しており、これらの長方形の高さは、再充電に必要な充電電力に対応している。このように、長方形は、所定の継続時間に亘って一定の電力の供給を要求する、例えば、３００分間に３ｋＷの電力の供給を要求するバッテリの非常に単純な充電プロファイルに対応している。もちろん、バッテリの再充電管理方法は、これとは異なるより複雑な任意のバッテリ充電プロファイルによって実現してもよく、これらのバッテリは、互いに異なる充電プロファイルを有していてもよい。
【００６７】
先のステップＥ０において入力される演算パラメータは、以下の通りである。
・各車両は、一日中充電システム内に滞在する。
・一日の間に利用可能な太陽光電力は、曲線２５によって推定される。
・採用される充電システム性能の基準は、各バッテリを充電する太陽光電力の最大値である。
・期間：９００分
・精度：１５分
・分割：３
更に、この具体例において演算によって判定される変数は、３つのバッテリのそれぞれの再充電開始日時である。
【００６８】
初期化ステップＥ５は、バッテリが充電システムに入ると直ちに、初期の時点０（この具体例では、一日の始め）から各バッテリの再充電を検討することを含む。当然、この初期の解に基づくバッテリの再充電は、一日の始めに大きい電力を必要とするため、この解は、非最適であることは明らかであり、大部分は、曲線２５を超え、この結果、利用可能な太陽光電力を補うために、追加的な電力による補償を必要とする。一方、後に、大きな太陽光電力が利用可能になるが、時点３００以降では、この電力が利用されていない。
【００６９】
演算の第１の繰返しでは、利用可能な総継続時間（０〜９００）を３つの時間間隔に分割し、それぞれを３個の初期の日時０、３００、６００によって定義する。次に、単に、日時の組によって各近接候補を定義する。これらの３つの時間間隔は、この第１の繰返しの間の３つのバッテリの近接候補を構成する。
【００７０】
図３内の下側の長方形２１によって表される第１のバッテリを検討することによって、図４に示すように、時点３００にとってより好都合である新しい再充電日時に到達することができる。
【００７１】
同様に、下側の長方形２２で表されている第２のバッテリの近接候補を検討すると、図４に示す解より、時点３００における再充電への位置変更によって、より良い解が得られることがわかり、この結果、図５に示す改善された解を選択できる。
【００７２】
最後に、この第１の繰返しは、図において長方形２３によって示されている第３のバッテリの位置変更で終わる。このバッテリについて採用される最適解は、再充電日時６００であり、したがって、図６のような再充電構成が導出される。
【００７３】
次に、方法のステップＥ２５の適用によって時間的区間を３で除算し、第２の繰返しを実行する。第１の２つのバッテリの近接候補は、日時１００、２００、３００、４００、５００によって画定される。図７に示すように、第１のバッテリの最適位置は、再充電日時２００と判定される。
【００７４】
第２のバッテリのための最適解は、位置３００である。したがって、この解は変更されない。
【００７５】
第３のバッテリの近接候補は、４００、５００、６００になる。なお、この具体例では、再充電は、３００分の継続時間を必要とし、時点６００以降の日時では、再充電の終了が時点９００において固定されている上限を超えてしまうため、この範囲は探索しない。採用される最適位置は、時点５００に位置し、したがって、図８に示すような、新たな時間配分が得られる。
【００７６】
この例示的な実施形態では、ステップＥ１３について説明した性能係数は、指定しない。しかしながら、図３〜図８から視覚的に明らかなように、バッテリの充電の時間配分を改善することによって、より多くの太陽光電力を利用することができるようになる。また、利用可能な太陽光の曲線２５を超える長方形２１、２２、２３の面積によって示されるように、太陽光以外のエネルギ源による補償を必要とする充電電力も小さくなっていることは、視覚的に明らかである。
【００７７】
第２の繰返しが終了すると、基本時間間隔を更に３個に分割することによって、時間的分割を更に細かくし、これによって、第１のバッテリの近接候補は、前の繰返しによって画定された解２００の周りに配分された開始日時１３３、１６６、２００、２３３、２６６によって定義できるようになる。この近接候補によって画定されるこれらの様々な解を検査することによって、図９において新しい日時１６６によって表されている改善された最適化された選択肢に到達することができる。
【００７８】
第２のバッテリについては、選択肢は変更されず、第３のバッテリについては、日時４３３、４６６、５００、５３３、５６６によって画定される近接候補の検査によって、日時４６６を選択でき、最終的に、図１０に示す解が得られる。
【００７９】
検討される期間を再び３で除算することによって、１１分の基本期間に分割することができる。この値は、先のステップで定義した精度に達し、又はこれを超えるので、これが最後の繰返しとなる。
【００８０】
そして、第１及び第２のバッテリの近接候補は、それぞれ、１４４、１５５、１６６、１７７、１８８及び２７７、２８８、３００、３１１、３２２によって画定される。これらの近接候補に関する検査では、前の繰返しで定義された解を改善することができず、したがって、解を維持する。最後に、第３のバッテリの近接候補は、４４４、４５５、４６６、４７７、４８８である。選択肢としては、４５５が最適であることが判明し、これを図１１に示している。
【００８１】
この繰返しが終わると、充電終了基準（この場合、所定の精度）に到達し、方法は、繰返しを終了し、この最後の解を採用する。
【００８２】
以上では、一日の間に利用可能な太陽光電力の推定値に対応する曲線２５に基づく性能に関連してこの方法を説明した。この方法では、想定された解毎に推定された太陽光発電に由来するエネルギ又は電力の量を算出し、この量がより多ければ、所定の解の性能が他の解より優れているとみなす。
【００８３】
但し、同様の手法において、他の如何なる曲線を使用してもよい。したがって、変形例では、例えば、一日の基準期間より短い期間を想定してもよく、これは、ダミーエネルギに基づいて定義されるので、ダミー期間とも呼ばれ、これによって、再充電デバイス内に存在するバッテリの短期的に最適な再充電を開始及び計画することができる。これによって、利用可能なエネルギと互換性がある最も早いバッテリの再充電が可能になり、一日の間に１つ以上の他のバッテリが到着する場合に、後のエネルギを確保することができる。更に、この計画では、最適化された配分に基づいて、所定のダミー電力曲線のプロファイルに最も適合するエネルギ消費曲線を定義する。方法の実施形態において、上述した曲線２５の代わりに他の曲線を定義し、同様に使用してもよい。
【００８４】
したがって、この変形例においては、方法は、時点ｔにおいて、プール内に存在する各バッテリｉのエネルギ需要Ｅｉ（ｔ）を判定する第１のステップを有する。このエネルギ需要Ｅｉ（ｔ）は、例えば、バッテリｉの充電状態に依存し、ここから、フル充電に達するために必要なエネルギ、特定の充電プロファイル等を推定することができる。この演算によって、ΣｉＥｉ（ｔ）によって算出される再充電デバイスのレベルにおける検討中の時点ｔにおける総エネルギ需要を知ることができる。
【００８５】
この第１のステップでは、天気予報のデータに基づいて、又は例えば、前日のエネルギ生成測定値を再使用し、又は季節曲線等の保存されている曲線に基づく所謂持続予報等の他の何らかの処理によって、一日に亘って充電システムのエネルギ源５、６によって生成される予測エネルギＥｐｒｅｄｉｃｔｅｄを推定する。すなわち、これらのデータは、理論的及び／又は経験的に推定できる。一日の各時点ｔにおける予測又は推測された電力Ｐｐｒｅｄｉｃｔｅｄ（ｔ）も推定される。この予測期間は、基準期間とも呼ばれる。
【００８６】
更に、例えば、再充電デバイスのエネルギ消費の統計情報に基づいて、又は過去の消費について保存されているデータに基づいて、時点ｔから、バッテリの再充電のために、一日に亘ってバッテリによって消費される消費エネルギＥｐｏｏｌｓｔａｔも推定される。これらの統計情報は、駐車場の予定された使用頻度を考慮に入れる。これらは、平日又は週末等の非常に異なる統計的特徴を考慮に入れて、複数のカテゴリに区分することができる。
【００８７】
なお、この説明では、方法を実施するための基準期間を一日とした。但し、他の如何なる基準期間を想定してもよい。
【００８８】
第２のステップでは、方法は、後により詳細に説明するように、時点ｔにおける計画において特定された需要を満たすために使用することが望ましいエネルギに対応するダミーエネルギＥｄｕｍｍｙ（ｔ）を算出する。
【００８９】
この実施形態では、このダミーエネルギは、以下のように定義される。
【００９０】
【数１】
2015530860.tif 000003
【００９１】
比率Ｅｐｒｅｄｉｃｔｅｄ／Ｅｐｏｏｌｓｔａｔは、バッテリの統計的需要を満たすエネルギの割合を表す。このようにして定義されたダミーエネルギは、バッテリのエネルギ需要とその需要を満たすために実際に利用できると推定されるエネルギの両方を考慮に入れる。変形例として、例えば、この比率を考慮に入れない単純化された手法として、Ｅｐｏｏｌｓｔａｔ＝Ｅｐｒｅｄｉｃｔｅｄと仮定して、このダミーエネルギの算出のための他の関数を定義してもよい。また、変形例として、Ｅｐｒｅｄｉｃｔｅｄ及びＥｐｏｏｌｓｔａｔから独立して、この比率を任意に定義し、以下の式によって、ユーザ基準を考慮に入れるようにダミー電力曲線を適応化してもよい。
Ｅｄｕｍｍｙ（ｔ）＝ｒΣｉＥｉ（ｔ）
例えば、予測エネルギがバッテリプールの需要を下回ることが既知の場合、予測エネルギは、常に、消費エネルギより小さく、比率ｒは、０から１の間になる。一方、予測エネルギがバッテリプールの需要を上回ることが既知の場合、予測エネルギは、常に、消費エネルギより大きく、比率ｒは、１を超える。但し、プールが極限を上回っている限り、２を超える値は、無意味であり、予測曲線と消費曲線との間の差を縮める傾向を示す本発明を用いる必要がなくなる。したがって、ｒは、通常、０≦ｒ≦２の範囲で選択される。
【００９２】
第３のステップでは、方法は、ダミー電力曲線を決定し、これによって、使用されるダミーエネルギを時間的に配分することができる。このステップでは、まず、再充電デバイスのエネルギ源によって生成されるエネルギが、前のステップで算出されたダミーエネルギの半分に対応する時点ｔ０を算出する必要がある。したがって、時点ｔ０は、以下の式によって定義される。
【００９３】
【数２】
2015530860.tif 000004
【００９４】
０〜２ｔ０までの期間をダミー期間と呼ぶ。この後、ダミー電力曲線を以下のように定義する。
ｔ≦ｔ０の場合、Pdummy(t)=Ppredicted(t)、
ｔ０≦ｔ≦２ｔ０の場合、Pdummy(t)=min[Ppredicted(2t0-t);Ppredicted(t)]、
ｔ＞２ｔ０の場合、Pdummy(t)=0
この手法によって、充電システムのエネルギ源５、６によって提供されるエネルギ生成について、短期において、バッテリプールの特定された需要を満たすために最適であり、又はこの需要をカバーするために十分であるダミー曲線を決定することができる。
【００９５】
ダミーエネルギが、予測されたエネルギ、すなわち、予測演算に従ってエネルギ源５、６で生成されるエネルギより大きい特定の場合、ダミー曲線は、予測された電力曲線に等しくなるように選択される。
【００９６】
この後、再充電方法は、前のステップによって定義されたダミー電力曲線内でプール内のバッテリの再充電を計画する第４のステップを実行する。そして、図３〜図１１に示す曲線２５をこのダミー曲線に代えて、上述した方法に基づいて、この計画を実行する。
【図１】
2015530860.tif 000005
【図２】
2015530860.tif 000006
【図３】
2015530860.tif 000007
【図４】
2015530860.tif 000008
【図５】
2015530860.tif 000009
【図６】
2015530860.tif 000010
【図７】
2015530860.tif 000011
【図８】
2015530860.tif 000012
【図９】
2015530860.tif 000013
【図１０】
2015530860.tif 000014
【図１１】
2015530860.tif 000015
【国際調査報告】
2015530860.tif 000016
2015530860.tif 000017
2015530860.tif 000018
2015530860.tif 000019
2015530860.tif 000020
2015530860.tif 000021