(57)【要約】      （修正有）【課題】電力需要の最適計画のためのシステムを提供する。【解決手段】システムは、１つまたは複数のスマート充電プラグイン電気自動車（ＳＣＰＥＶ）を備えるノードと、処理サブシステムとを含み、処理サブシステムは、１つまたは複数の供給源から関連データを受け取り、関連データにオペレーションズリサーチ法を適用することによってノードに対する最適化されたＳＣＰＥＶ負荷および最適充電スケジュールを決定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
１つまたは複数のスマート充電プラグイン電気自動車（ＳＣＰＥＶ）を備えるノードと、
処理サブシステムであって、
１つまたは複数の供給源から関連データを受け取り、
前記関連データにオペレーションズリサーチ法を適用することによって前記ノードに対する最適化されたＳＣＰＥＶ負荷および最適充電スケジュールを決定する、処理サブシステムと
を備える、電力需要の最適計画のためのシステム。
【請求項２】
前記オペレーションズリサーチ法が数理計画法を含む、請求項１記載のシステム。
【請求項３】
前記オペレーションズリサーチ法がヒューリスティック技法を含む、請求項１記載のシステム。
【請求項４】
前記関連データが、システムレベルデータ、ノードレベルデータ、および車両レベルデータを含む、請求項１記載のシステム。
【請求項５】
前記システムレベルデータが、期間、および発電コスト曲線を含む、請求項４記載のシステム。
【請求項６】
前記ノードレベルデータが、ノード構造データ、各ノードの負荷特性、およびノード過負荷特性を含む、請求項４記載のシステム。
【請求項７】
前記車両レベルパラメータが、車両パラメータ、および電池詳細を含む、請求項４記載のシステム。
【請求項８】
前記１つまたは複数の供給源が、操作者、システム制御データ収集サブシステム（ｓｙｓｔｅｍ  ｃｏｎｔｒｏｌ  ｄａｔａ  ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ  ｓｕｂｓｙｓｔｅｍ：ＳＣＡＤＡ）、エネルギー管理システム（ＥＭＳ）、電力供給者（ｅｌｅｃｔｒｉｃ  ｐｏｗｅｒ  ｐｒｏｖｉｄｅｒ：ＥＰＰ）、またはそれらの組み合わせを含む、請求項１記載のシステム。
【請求項９】
前記数理計画法が、
前記１つまたは複数のＳＣＰＥＶを、１つまたは複数のグループに分割すること、
目的関数、および１つまたは複数の制約条件を生成すること、および
前記１つまたは複数の制約条件に従って前記目的関数を最適化して、前記最適化されたＳＣＰＥＶ負荷および前記最適充電スケジュールを決定すること
を含む、請求項２記載のシステム。
【請求項１０】
前記１つまたは複数の制約条件が、ＳＣＰＥＶの所有者によって課される制約条件、公共事業体送電網の制約条件、変圧器の定格容量による制約条件、充電器および電池仕様による制約条件、またはそれらの組み合わせを含む、請求項９記載のシステム。
【請求項１１】
前記処理サブシステムがさらに、前記最適化されたＳＣＰＥＶ負荷と、予想される非ＳＣＰＥＶ負荷とを合計することによって最適化された総負荷を決定する、請求項１記載のシステム。
【請求項１２】
前記処理サブシステムがさらに、前記ノードが最適化された総負荷により過負荷となり得るかどうかを判定する確認を実行する、請求項９記載のシステム。
【請求項１３】
１つまたは複数の供給源から関連データを受け取るステップと、
前記関連データにオペレーションズリサーチ法を適用することによって、ノードに対する最適化されたＳＣＰＥＶ負荷および最適充電スケジュールを決定するステップと
を含む、電力需要の最適計画の方法。
【請求項１４】
前記オペレーションズリサーチ法が、
前記１つまたは複数のＳＣＰＥＶを、１つまたは複数のグループに分割すること、
目的関数、および１つまたは複数の制約条件を生成すること、および
前記１つまたは複数の制約条件に従って前記目的関数を最適化して、前記最適化されたＳＣＰＥＶ負荷を決定すること
を含む、請求項１３記載の方法。
【請求項１５】
前記最適化されたＳＣＰＥＶ負荷と、予想される非ＳＣＰＥＶ負荷とに基づいて最適化された総負荷を生成する、請求項１３記載の方法。
【請求項１６】
更新された関連データに基づいて、前記最適化されたＳＣＰＥＶ負荷および前記最適充電スケジュールを更新するステップをさらに含む、請求項１３記載の方法。
【請求項１７】
前記ノードが、前記最適化された総負荷により過負荷となり得るかどうかを判定するための確認を実行するステップをさらに含む、請求項１３記載の方法。
【請求項１８】
前記ノードの過負荷による１つまたは複数の悪影響を避けるための解決策を決定するステップと、
前記関連データを利用した過負荷データ、および前記解決策を編集するステップと、
前記過負荷データおよび前記解決策を操作者に送信するステップと、
前記過負荷データに基づく前記操作者からの入力を受け取るステップと、
前記入力に基づいて前記オペレーションズリサーチ法を利用して前記最適化されたＳＣＰＥＶ負荷を決定するステップと
をさらに含む、請求項１７記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示の実施形態はプラグイン電気自動車に関し、より詳細にはプラグイン電気自動車を充電するための電力需要の最適計画のためのシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
プラグイン電気自動車（ｐｌｕｇ−ｉｎ  ｅｌｅｃｔｒｉｃ  ｖｅｈｉｃｌｅ：ＰＥＶ）は、車両の推進力のために車上の電池を用いる自動車である。電池は、電気モータに電力を供給し、プラグを外部電力源に接続することによって充電される。さらに制動時にはＰＥＶの運動エネルギーを回収し、電気エネルギーに変換した後に、電気エネルギーを電池に蓄えることができる。ＰＥＶは、それぞれの電池上で動作するときは温室効果ガスを放出しない。したがって発電の様式が石炭でなければ、ＰＥＶの使用が増加することにより温室効果ガス放出を大幅に低減することができる。さらにＰＥＶは、世界的なエネルギー対応力を向上し、ガソリン依存性を減らす能力を有する。したがってＰＥＶは、燃料効率の向上、排出の低減、およびエネルギーの非依存性の増加に向けての重要なステップを代表する。ＰＥＶの使用はまた、ＰＥＶ所有者への免税などの便宜を与えることにより、多くの国の政府によって奨励されている。
【０００３】
しかしＰＥＶの採用の増加により、電気公共事業体送電網への追加の需要が生じ得る。さらにある期間の間に電力に対する需要が著しく上昇し、それにより手ごろな値段で所要電力を満たすことが難しくなり得る。たとえば通勤者が夕方に家に着くときに、同時に多くのＰＥＶが電力を要求し得る。その結果として需要の増加は、大きなピーク電力負荷および公共事業体電力網に対する過渡状態を引き起こし得る。この需要が適切に管理されなければ公共事業体電力網は、変圧器を改修し、高速な応答の発電所を使用するために大幅な投資をすることが必要になる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】米国特許出願公開第２０１０／００９４７３７号明細書
【発明の概要】
【０００５】
上記に鑑みてハイブリッド電気自動車またはプラグインハイブリッド電気自動車を含む電気自動車の増大する電力需要を最適に管理し計画することができるシステムおよび方法を提供することが有益であり有利となる。
【０００６】
簡潔には、実施形態の一態様によれば、電力需要の最適計画のためのシステムが示される。システムは、１つまたは複数のスマート充電プラグイン電気自動車（ｓｍａｒｔ  ｃｈａｒｇｉｎｇ  ｐｌｕｇ−ｉｎ  ｅｌｅｃｔｒｉｃ  ｖｅｈｉｃｌｅ：ＳＣＰＥＶ）を備えるノードと、処理サブシステムとを含み、処理サブシステムは、１つまたは複数の供給源から関連データを受け取り、関連データにオペレーションズリサーチ法を適用することによってノードに対する最適化されたＳＣＰＥＶ負荷および最適充電スケジュールを決定する。
【０００７】
本技術の一態様によれば、電力需要の最適計画の方法が示される。方法は、１つまたは複数の供給源から関連データを受け取るステップと、関連データにオペレーションズリサーチ法を適用することによってノードに対する最適化されたＳＣＰＥＶ負荷および最適充電スケジュールを決定するステップとを含む。
【０００８】
本発明の上記その他の特徴、態様、および利点は、各図面を通して同様な文字は同様な部分を表す添付の図面を参照して以下の詳細な説明を読めば、より良く理解されよう。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本システムの一実施形態による、スマート充電プラグイン電気自動車（ＳＣＰＥＶ）用の電力需要の最適計画のための例示のシステムの概略図である。
【図２】本技術の一実施形態による、スマート充電プラグイン電気自動車（ＳＣＰＥＶ）用の電力需要の最適計画のための図１の処理サブシステムによって用いられる例示の関連データを示すブロック図である。
【図３Ａ】スマート充電プラグイン電気自動車（ＳＣＰＥＶ）用の電力需要を最適に管理する例示の方法を表すフローチャートである。
【図３Ｂ】スマート充電プラグイン電気自動車（ＳＣＰＥＶ）用の電力需要を最適に管理する例示の方法を表すフローチャートである。
【００１０】
スマート充電プラグイン電気自動車（ＳＣＰＥＶ）用の電力需要を最適に管理する例示の方法を表すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下に詳しく述べるように本システムおよび技術の実施形態は、スマート充電プラグイン電気自動車（ＳＣＰＥＶ）のための最適化された負荷および最適充電スケジュールを計画することができる。本明細書で以下では「スマート充電プラグイン電気自動車（ＳＣＰＥＶ）のための最適化された負荷」および「最適化されたＳＣＰＥＶ負荷」という用語は同義的に用いられる。本明細書では「最適化されたＳＣＰＥＶ負荷」という用語は、１つまたは複数の制約条件を満たしながら、充電に関連するコスト（または公共事業体によって決定される他の目的）を最小にするように、指定の期間にてＳＣＰＥＶに供給することができる予測される電力の大きさを指すために用いられる。１つまたは複数の制約条件は、たとえばＳＣＰＥＶの所有者によって課される制約条件、公共事業体送電網の制約条件、変圧器の定格容量による制約条件、充電器および電池仕様による制約条件などを含むことができる。
【００１２】
加えて本システムおよび技術は、ＳＣＰＥＶに対する最適充電スケジュールを生成することができる。本明細書では「最適充電スケジュール」という用語は、ＳＣＰＥＶを最適に充電するために用いることができるスケジュールを指すために用いられる。さらに本明細書では「スマート充電プラグイン電気自動車（ＳＣＰＥＶ）」という用語は、最適充電スケジュールおよび／または最適化されたＳＣＰＥＶ負荷に基づいて充電されるプラグイン電気自動車（ＰＥＶ）を指すために用いられる。たとえばＳＣＰＥＶは、最適化されたＳＣＰＥＶ負荷に基づいて充電することを選択するプラグイン電気自動車（ＰＥＶ）を含む。最適充電スケジュールおよび最適化されたＳＣＰＥＶ負荷に基づいてＳＣＰＥＶを充電することにより、配電の過負荷、発電コスト、および消費者への最終的な電力コストを低減することができる。最適充電スケジュールはたとえば、各ＳＣＰＥＶの一意のＩＤ、各ＳＣＰＥＶに供給すべき電力の大きさ、各ＳＣＰＥＶに電力を供給すべき電圧、および各ＳＣＰＥＶ内の電池を充電すべき時間スロットを含むことができる。一実施形態では最適充電スケジュールおよび最適化されたＳＣＰＥＶ負荷は、次の数分内に、次の２４時間内に、または次の日に用いられるように生成することができる。代替実施形態では最適充電スケジュールおよび最適化されたＳＣＰＥＶ負荷は、操作者またはユーザによって指定される所定の期間に対して生成することができる。
【００１３】
図１は、ＳＣＰＥＶの電力需要の最適計画のための例示のシステム１００の概略図である。具体的にはシステム１００は、ＳＣＰＥＶを充電するために用いることができる、最適化されたＳＣＰＥＶ負荷を計画する。たとえば指定の時間にて１群のＳＣＰＥＶを充電するための最適化されたＳＣＰＥＶ負荷が１２００ｋＷである場合は、その１群のＳＣＰＥＶは指定の時間の間に１２００ｋＷまでにて充電することができる。代替実施形態ではシステム１００は、ＳＣＰＥＶを充電するために用いることができる最適充電スケジュールを生成する。図１に示されるようにシステム１００は、複数のノード１０２、１０４を含む。本明細書では「ノード」という用語は、変電所、給電線、または公共事業体送電網または負荷が集合している公共事業体送電網内の他の領域上の変圧器を指すために用いることができる。一実施形態ではノード１０２、１０４は、たとえば住宅地域、商業地域、または配電のために公共事業体によって定義される任意の他の領域とすることができる。一部の実施形態ではノードは、他のノードを含むことができる。別のノードを含むノードはまた親ノードと呼ぶことができ、別のノードは子ノードと呼ぶことができる。たとえば現在考えられている構成ではノード１０５は、親ノード１０２内の子ノードである。本明細書で以下では、「親ノード１０２」と「ノード１０２」という用語は同義的に用いられる。
【００１４】
現在考えられている構成に示されるように電力供給者１０６は、送電線１０８、１１０を通してノード１０２、１０４内にある需要家に電力を供給する。電力供給者１０６は、たとえば公共事業体発電所、電力を供給する会社または団体などとすることができる。この例示的実施形態では需要家は、住宅１１２、工場１１４、および商業場所１１６を含む。現在考えられている構成では、電力供給者１０６は、送電線１０８を通してノード１０２内にある住宅１１２に電力を供給する。同様に電力供給者１０６は、送電線１１０を通してノード１０４内にある工場１１４および商業立地１１６に電力を供給する。送電線１０８、１１０を通じて供給される電力は、エネルギー損失を節約するために非常に高い電圧で伝送される。したがって電力が需要家１１２、１１４、１１６に伝送される前に、電力は、それぞれのノード１０２、１０４内にあるそれぞれの配電変圧器１１８、１２０、１２２に伝送される。配電変圧器１１８、１２０、１２２は、それぞれのノード１０２、１０４内にある需要家１１２、１１４、１１６に電力を分配する前に、電力の電圧を低くする。需要家１１２、１１４、１１６は、それぞれのＳＣＰＥＶ１２８、１３０、１３２を充電するために電力を使用することができる。たとえば現在考えられている構成に示されるように、住宅１１２内にある需要家は、それぞれのＳＣＰＥＶ１２８、１３０を充電するために電力を使用することができる。同様に複合商業施設１１６内にある需要家は、それぞれのＳＣＰＥＶ１３２を充電するために電力を使用することができる。
【００１５】
変圧器１１８、１２０、１２２のそれぞれは、定格容量を有することに留意されたい。定格容量は、変圧器１１８、１２０、１２２を跨がって伝送することができる電力の最大の大きさである。したがって配電変圧器１１８、１２０、１２２によって伝送される電力の大きさは、定格容量を越えることはできない。しかし一部の実施形態では、操作者１４０は、変圧器１１８、１２０、１２２の定格容量を何とか超えさせることができる。変圧器１１８、１２０、１２２の定格容量は、短い持続時間の間は超えることができる。一部の実施形態では本システム１００は、操作者１４０の１つまたは複数の入力に基づいて最適化されたＳＣＰＥＶ負荷を計画する。操作者１４０の入力は、たとえば配電変圧器１１８、１２０、１２２の定格容量の拡大の大きさと期間に関するものとすることができる。
【００１６】
システム１００はさらに、それぞれの制御領域１２４に対するＳＣＰＥＶ１２８、１３０、１３２の最適化されたＳＣＰＥＶ負荷および最適充電スケジュールを生成する処理サブシステム１３４を含む。現在考えられている構成では、ノード１０２、１０４は、集合的に処理サブシステム１３４の制御領域１２４を形成する。処理サブシステム１３４は、１つまたは複数の関連データに基づいて、最適化されたＳＣＰＥＶ負荷および最適充電スケジュールを生成することができる。一実施形態では処理サブシステム１３４は、電力供給者１０６、エネルギー管理システム（ｅｎｅｒｇｙ  ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  ｓｙｓｔｅｍ：ＥＭＳ）１３６、監視制御およびデータ収集（ｓｕｐｅｒｖｉｓｏｒｙ  ｃｏｎｔｒｏｌ  ａｎｄ  ｄａｔａ  ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ：ＳＣＡＤＡ）１３８、操作者１４０、およびＳＣＰＥＶ１２８、１３０、１３２から関連データを受け取る。しかし一部の実施形態では処理サブシステム１３４は、関連データを決定する、または他の構成要素またはソフトウェアから関連データを受け取るように構成することができる。
【００１７】
処理サブシステム１３４は、関連データにオペレーションズリサーチ法を適用することによって最適化されたＳＣＰＥＶ負荷および最適充電スケジュールを生成する。オペレーションズリサーチ法は、数理計画法、ヒューリスティック技法などを含む。ＳＣＰＥＶ１２８、１３０、１３２の最適化されたＳＣＰＥＶ負荷および最適充電スケジュールの生成については、図３Ａおよび３Ｂを参照してより詳しく述べる。さらに関連データの構成要素については、図２を参照してより詳しく述べる。
【００１８】
図２を参照すると、ＳＣＰＥＶ１２８、１３０、１３２の最適化されたＳＣＰＥＶ負荷および最適充電スケジュールを生成するために図１の処理サブシステム１３４によって用いられる例示の関連データ２００が示される。分かりやすくするために、関連データ２００は、システムレベルデータ２０２、ノードレベルデータ２０４、および車両レベルデータ２０６を含む３つのカテゴリに分けられる。本明細書では「システムレベルデータ」という用語は、最適化されたＳＣＰＥＶ負荷および最適充電スケジュールの生成を必要とする期間と、所定の時間での電力のコストに関するデータとを含むデータを指すために用いられる。非限定的な例としてシステムレベルデータ２０２は、期間２０８および発電コストデータ２１０を含むことができる。期間２０８は、ＳＣＰＥＶ１２８、１３０、１３２の最適化されたＳＣＰＥＶ負荷または最適充電スケジュールが生成される、分数、時間数、または日数を含む。たとえば期間２０８は、次の２４時間、次の日などとすることができる。期間２０８および発電コストデータ２１０は、たとえば電力供給者１０６、ＥＭＳ１３６、ＳＣＡＤＡ１３８、または操作者１４０（図１参照）、または電力卸売市場から受け取ることができる。さらにシステムレベルデータ２０２は、指定されたレベルの電力需要に対する電力供給コストを含む発電コストデータ２１０を含む。発電コストデータ２１０は、たとえば発電コスト曲線、各範囲の電力の大きさに対するコストを含む表などを含むことができる。
【００１９】
前述のように関連データ２００は、ノードレベルデータ２０４を含む。本明細書では「ノードレベルデータ」という用語は、ノード１０２、１０４（図１参照）に関する情報を指すために用いられる。非限定的な例としてノードレベルデータ２０４は、ノード構造データ２１２、各ノードの負荷特性２１４、およびノード過負荷特性２１６を含むことができる。ノード構造データ２１２は、たとえば各ノードに対する親ノードと子ノードの関係情報、親ノードの一意の識別名（一意のＩＤ）および子ノードの一意の識別名を含むことができる。たとえば先に図１に関連して述べたようにノードは、ノード１０２がノード１０５を含むように、１つまたは複数のノードを含み得る。したがって、図１のノード１０２は親ノードであり、ノード１０５は子ノードである。
【００２０】
さらにノードレベルデータ２０４は、各ノードの負荷特性２１４を含むことができる。各ノードの負荷特性２１４は、たとえば各ノードの一意のＩＤ、指定の時間に対するノードでの予想されるまたは実際の非ＳＣＰＥＶ負荷、ノードでの負荷限界、および各ノード１０２、１０４内の各変圧器１１８、１２０、１２２の一意のＩＤおよび定格容量を含むことができる。本明細書では各ノード１０２、１０４の「予想されるまたは実際の非ＳＣＰＥＶ負荷」という用語は、ノード内のそれぞれのＳＣＰＥＶの所要電力を除いた、指定の時間でのノードの潜在的な総所要電力である。分かりやすくするために以下に、ノード１０２、１０４の負荷特性データ２１４を含む例示の表１を示す。
【００２１】
【表１】
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さらにノードレベルデータ２０４は、ノード過負荷特性２１６を含む。ノード過負荷特性２１６は、たとえばノードの一意のＩＤ、ノード内の個々の変圧器の一意のＩＤ、変圧器を過負荷にすることができる期間、最大過負荷、過負荷の後に変圧器を冷却すべきときまでの最小の時間の大きさ、過負荷にすることができる電力線などを含む。ノード過負荷特性２１６は、たとえば変圧器１１８、１２０、１２２または電力線の１つまたは複数の過負荷の可能性を判定するために処理サブシステム１３４によって用いることができる。
【００２２】
さらに前述のように関連データ２００は、車両レベルデータ２０６を含む。本明細書では「車両レベルデータ」という用語は、各ＳＣＰＥＶ１２８、１３０、１３２、および各ＳＣＰＥＶ１２８、１３０、１３２内の１つまたは複数の電池に関するデータを指すために用いられる。現在考えられている構成に示されるように、車両レベルデータ２０６は、車両パラメータ２１８および電池詳細２２０を含む。車両パラメータ２１８は、各ＳＣＰＥＶ１２８、１３０、１３２に関するデータを含む。たとえば車両パラメータ２１８は、各ノード１０２、１０４、１０５およびＳＣＰＥＶ１２８、１３０、１３２の一意のＩＤ、開始充電状態（ｓｔａｔｅ  ｏｆ  ｃｈａｒｇｅ：ＳＯＣ）、終了ＳＯＣ、予期される充電開始時間、充電の最大速度、望ましい充電終了時間、および各ＳＣＰＥＶ１２８、１３０、１３２を充電するための充電時間を含むことができる。本明細書では「予期される開始時間」という用語は、ＳＣＰＥＶの充電が開始すると予期される時間を指すために用いることができる。さらに本明細書では「望ましい充電終了時間」という用語は、ＳＣＰＥＶが完全に充電されるべき時間を指すために用いることができる。一部の実施形態では、１つまたは複数のノードがＳＣＰＥＶを含まない場合は、車両パラメータ２１８は、そのようなノードに関するデータを含まなくてもよい。以下に、各ＳＣＰＥＶ１２８、１３０、１３２の次の２４時間に対する例示の車両パラメータ２１８を含む表２を示す。
【００２３】
【表２】
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さらに車両レベルデータ２０６は、電池詳細２２０を含む。本明細書では「電池詳細」という用語は、各ＳＣＰＥＶ１２８、１３０、１３２内の１つまたは複数の電池に関するデータを指すために用いることができる。たとえば電池詳細２２０は、電池充電器仕様２２２と、電池特性２２４とを含むことができる。電池充電器仕様２２２は、各それぞれのＳＣＰＥＶ１２８、１３０、１３２内の電池の充電速度、最大充電電流、電源ソケットの電圧などを含むことができる。同様に電池特性２２４は、各ＳＣＰＥＶ１２８、１３０、１３２内の電池の周囲温度、電池充電性能曲線などを含むことができる。
【００２４】
次に図３Ａおよび３Ｂを参照すると、プラグイン電気自動車を充電するための電力需要の最適計画のステップを表す例示のフローチャート３００が示される。具体的には図３Ａおよび３Ｂは、オペレーションズリサーチ法を用いることによる電力需要の最適計画の方法を示す。図１を参照して先に述べたように、オペレーションズリサーチ法は、数理計画法、ヒューリスティック技法などを含むことができる。図３Ａおよび３Ｂは、プラグイン電気自動車を充電するための電力需要の最適計画のために数理計画法を適用する。
【００２５】
方法はステップ３０２で開始し、そこで関連データ２００を受け取ることができる。図２を参照して先に述べたように関連データ２００は、システムレベルデータ２０２、ノードレベルデータ２０４、および車両レベルデータ２０６を含む（図２参照）。関連データ２００はたとえば、処理サブシステム１３４により、電力供給者１０６、１つまたは複数の変圧器１１８、１２０、１２２、ＳＣＰＥＶ１２８、１３０、１３２、ＥＭＳ１３６、ＳＣＡＤＡ１３８、および操作者１４０から受け取ることができる。関連データ２００を受け取った後にステップ３０４では、１つまたは複数のＳＣＰＥＶ１２８、１３０、１３２は、１つまたは複数の車両グループに分割することができる。本明細書では「車両グループ」という用語は、１つまたは複数の同様な特徴または所要電力を有する、１つまたは複数のＳＣＰＥＶのグループを指すために用いることができる。たとえば車両グループは、同様な時間当たりの電力の大きさを必要とし、同様な充電期間、予期される充電開始時間、および望ましい充電終了時間を有する、１つまたは複数のＳＣＰＥＶを含むことができる。一実施形態では車両グループは、単一のＳＣＰＥＶを含んでもよい。分かりやすくするために表３では、ＳＣＰＥＶ１２８、１３０、１３２は２つのグループに分割されて示される。
【００２６】
【表３】
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表３に示されるようにＳＣＰＥＶ１２８および１３０は、各ＳＣＰＥＶ１２８、１３０を充電するための同様な予期される開始時間および望ましい終了時間により、車両グループ「Ｃ１」内にある。予期される充電開始時間および望ましい充電終了時間は、たとえば需要家１１２、１１４、１１６（図１参照）によって指定ことができる。対応する、ＳＣＰＥＶ１３２を充電するための予期される開始時間および望ましい終了時間は、ＳＣＰＥＶ１２８、１３０のものとは異なるので、ＳＣＰＥＶ１３２は別の車両グループ「Ｃ２」内にある。車両グループ「Ｃ１」および「Ｃ２」などの車両グループは、システムレベルデータ２０２、ノードレベルデータ２０４、および車両レベルデータ２０６に基づいて作成できることに留意されたい。
【００２７】
さらにステップ３０６および３０８では、数理計画法モデルを生成することができる。数理計画法モデルの生成は、目的関数、および１つまたは複数の制約条件の生成を含む。ステップ３０６では、関連データ２００に基づいて、目的関数を生成することができる。より具体的には目的関数は、システムレベルデータ２０２、ノードレベルデータ２０４、および車両レベルデータ２０６の１つまたは複数の部分に基づいて生成することができる。さらにステップ３０８では、１つまたは複数の制約条件が決定される。本明細書では「制約条件」という用語は、最適化されたＳＣＰＥＶ負荷および最適充電スケジュールを決定するために満たさなければならない１つまたは複数の条件を指すために用いることができる。１つまたは複数の制約条件は、関連データ２００の１つまたは複数の部分に基づいて決定することができる。制約条件はたとえば、それぞれのＳＣＰＥＶ１２８、１３０、１３２の予期される充電開始時間、望ましい充電終了時間、充電速度など、需要家によって選択される制約条件を含むことができる。１つまたは複数の制約条件はまた、各ＳＣＰＥＶ１２８、１３０、１３２内のそれぞれの電池の制約条件、個々の変圧器１１８、１２０、１２２の定格容量による制約条件などを含むことができる。例示的実施形態として、１つまたは複数の制約条件は以下を含むことができる。
【００２８】
ａ．車両グループ内の各ＳＣＰＥＶは、車両グループ内のＳＣＰＥＶの予期される充電開始時間および望ましい充電終了時間内に充電されなければならない。たとえば表４に示されるように、車両グループ「Ｃ１」内で一意のＩＤ  ＳＣＰＥＶ＿１２８およびＳＣＰＥＶ＿１３０を有するＳＣＰＥＶ１２８、１３０は、午後８時と午前７時の間に充電されなければならない。
【００２９】
ｂ．ノードに供給される総電力は、ノード内の１つまたは複数の変圧器の定格容量以下とすることができる。
【００３０】
上述の例示の制約条件は分かりやすくするために説明したものであり、本発明は例示の制約条件に限定されるべきでないことに留意されたい。その後にステップ３１０では、ステップ３０６で生成された目的関数は、ステップ３０８で決定された制約条件に従って最適化することができる。目的関数はたとえば、ＬＰＳｏｌｖｅ、ｃａｓｓｏｗａｒｙ制約ソルバなどを含む技法を実施することによって最適化することができる。図３Ａに示されるように、ステップ３１０で目的関数を最適化した結果として、各車両グループ／ノードに対する最適化されたＳＣＰＥＶ負荷３１２、および最適充電スケジュール３１４が生成される。前述のように本明細書では「最適化されたＳＣＰＥＶ負荷」という用語は、１つまたは複数の制約条件を満たし、電気を供給するコストを最小にしながら、指定の期間にＳＣＰＥＶに供給することができる電力の大きさを指すために用いられる。指定の期間内の様々な時間での各ノード／車両グループに対する例示の最適化されたＳＣＰＥＶ負荷は、表４で示されるようにすることができる。さらに例示の最適充電スケジュール３１４は、表５によって示される。
【００３１】
【表４】
2012213316.tif 000006
【００３２】
【表５】
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例示の表５に示されるように、Ｖ１、Ｖ２、Ｖ３を含む３つの車両グループがある。車両グループＶ１、Ｖ２、Ｖ３は、それぞれ８００台、１００台、および６００台のＳＣＰＥＶを含む。さらに車両グループＶ１、Ｖ２、Ｖ３内の各ＳＣＰＥＶに対する充電時間は、それぞれ３時間、３時間、および２時間である。表５における最適充電スケジュール３１４は、車両グループＶ１内の８００台のＳＣＰＥＶのそれぞれは、時間スロットｔ３、ｔ４、およびｔ５内で充電できることを示す。同様に車両グループＶ３内の６００台のＳＣＰＥＶのそれぞれは時間スロットｔ２内で充電でき、車両グループＶ３内の５５１台のＳＣＰＥＶは時間スロットｔ３内で充電でき、および車両グループＶ３内の４９台のＳＣＰＥＶは時間スロットｔ４内で充電することができる。
【００３３】
最適化されたＳＣＰＥＶ負荷３１２および最適充電スケジュール３１４を決定した後にステップ３１６では、最適化されたＳＣＰＥＶ負荷３１２は、予想される非ＳＣＰＥＶ負荷に加算することができる。図２に関連して先に述べたように、予想される非ＳＣＰＥＶ負荷は、ノードレベルデータ２０４（図２参照）内の各ノード１０２、１０４の負荷特性２１４（図２参照）から抽出することができる。予想される非ＳＣＰＥＶ負荷はたとえば、電力供給者１０６、ＥＭＳ１３６、ＳＣＡＤＡ１３８、操作者１４０などから受け取ることができる。最適化されたＳＣＰＥＶ負荷３１２を、予想されるまたは実際の非ＳＣＰＥＶ負荷に加算した結果として、最適化された総負荷３１８が生成される。本明細書では「最適化された総負荷」という用語は、ＳＣＰＥＶおよび他のすべての非ＳＣＰＥＶ負荷を含む、送電網に接続されたすべての機器の電力需要を指すために用いられる。最適化されたＳＣＰＥＶ負荷３１２と予想される非ＳＣＰＥＶ負荷とを合計することによって求められる、最適化された総負荷３１８を含む例示の表が表６に示される。
【００３４】
【表６】
2012213316.tif 000008
さらにステップ３２０では、最適化された総負荷３１８が、ノード１０２、１０４の１つまたは複数を過負荷にさせ得るかどうかを判定するための確認が実行される。ステップ３２０で、最適化されたＳＣＰＥＶ負荷３１２がノード１０２、１０４の１つまたは複数を過負荷にすることはないと判定された場合は、制御は３２２に移される。ステップ３２２では、制御領域１２４（図１参照）全体にわたって最適化された総負荷を決定することができる。前述のように制御領域１２４はノード１０２、１０４、１０５を含む。制御領域１２４全体にわたって最適化された総負荷は、ノード１０２、１０４のそれぞれの最適化された総負荷３１８を合計することによって決定することができる。処理サブシステム１３４の制御領域１２４全体にわたって最適化された総負荷は、表７によって示される。
【００３５】
【表７】
2012213316.tif 000009
ステップ３２３では、最適化されたＳＣＰＥＶ負荷３１２、最適充電スケジュール３１４、最適化された総負荷３１８、および制御領域１２４全体にわたって最適化された総負荷は、処理サブシステム１３４によって電力供給者１０６に送信される。しかしステップ３２０で、最適化された総負荷３１８がノード１０２、１０４の１つまたは複数を過負荷にさせ得ると判定された場合は、制御はステップ３２４に移される。ステップ３２４では、ノード１０２、１０４の１つまたは複数の過負荷を避けるための解決策が決定される。一実施形態では解決策は、ノード１０２、１０４の１つまたは複数の過負荷を避けるために、最適化されたＳＣＰＥＶ負荷３１２を用いるように決定することができる。他の実施形態では解決策は、ノード１０２、１０４に悪影響を及ぼさない期間の間、ノード１０２、１０４の１つまたは複数の過負荷を維持できるかどうかを知るように決定することができる。一実施形態では解決策はたとえば短い期間の間、変圧器１１８、１２０、１２２の１つまたは複数を過負荷にすること、および指定の期間冷却することを含むことができる。他の実施形態では解決策は、過負荷が変圧器１１８、１２０、１２２の１つまたは複数の最大過負荷容量以内であるので、変圧器１１８、１２０、１２２の１つまたは複数の過負荷を許容するように提案することを含むことができる。他の実施形態では、ＳＣＰＥＶのサブセットをそれらの最大および／または望ましい充電状態より、低いレベルまで充電することができる。ＳＣＰＥＶを十分充電しないことにより、変圧器または他の送電網の過負荷を軽減することができる。
【００３６】
その後にステップ３２６では、ノード１０２、１０４の１つまたは複数の過負荷に関する過負荷データを編集することができる。本明細書では「過負荷データ」という用語は、１つまたは複数の変圧器または配電線の過負荷に関するデータ、および過負荷に対する解決策を指すために用いることができる。過負荷データはたとえば、過負荷となり得るノード／車両グループの一意のＩＤ、過負荷となり得るノード内の個々の変圧器の一意のＩＤ、ノードまたは車両グループの最適化されたＳＣＰＥＶ負荷、ノードまたは車両グループの最適化された総負荷、過負荷となり得る変圧器の定格容量、およびステップ３２４で決定された解決策を含むことができる。さらにステップ３２８で過負荷データは、操作者１４０（図１参照）に送信することができる。一部の実施形態では過負荷データは、ＥＭＳ１３６、ＳＣＡＤＡ１３８などに送信することができる。
【００３７】
ステップ３３０では、操作者１４０の入力を受け取ることができる。提案は、たとえばある期間で提供し得る最大の最適化されたＳＣＰＥＶ負荷を示すことができる。提案はまた、短い持続時間の間、変圧器１１８、１２０、１２２の１つまたは複数を過負荷にさせ得る最適化されたＳＣＰＥＶ負荷を許容することを含むことができる。その後に制御はステップ３０８に移ることができ、そこで１つまたは複数の制約条件を決定することができる。一実施形態では制約条件は、操作者１４０の提案に基づいて形成される制約条件を含むことができる。その後にステップ３０８〜３２２が繰り返される。
【００３８】
本システムおよび方法の実施形態は、電気自動車の電力需要を最適に管理することができる。システムおよび方法は、結果として指定の期間にわたる電気公共事業体への負荷の配分を生じる、最適化された総負荷および最適充電スケジュールを決定する。最適化された総負荷および最適充電スケジュールに基づいて電気自動車を充電することにより、配電の過負荷、発電コスト、および消費者への最終的な電力コストを低減することができる。さらに本システムおよび方法を使用することにより、配電の過負荷による電気公共事業体および他の構成要素における１つまたは複数の障害を軽減することができる。方法およびシステムは、前もって電気公共事業体の計画を容易にするように、前もって最適化された総負荷および最適充電スケジュールを決定することができる。電気公共事業体は、プラグイン電気自動車の充電を制御するために、最適化された総負荷および最適充電スケジュールを用いることができる。本方法およびシステムは、公共事業体、操作者、または消費者によって指定することができる１つまたは複数の制約条件に基づいて、最適充電スケジュールおよび最適化された総負荷を決定する。
【００３９】
上述のすべてのこのような目的および利点は、必ずしも特定の実施形態により達成できるものではないことを理解されたい。したがってたとえば当業者なら、必ずしも、本明細書で教示されまたは提案されたように他の目的または利点を達成せずに、本明細書で教示されたように１つの利点または１群の利点を達成または最適化する形で、本明細書で述べたシステムおよび技術を実施または実行できることが理解されよう。
【００４０】
本発明について限られた数の実施形態のみに関連して詳細に述べてきたが、本発明がこのような開示された実施形態に限定されないことは容易に理解されよう。むしろ本発明は、任意の数の変更、変形、置換、またはこれまで述べていないが本発明の趣旨および範囲と同等である等価な構成を組み入れるように変更することができる。さらに、本発明の様々な実施形態について述べたが、本発明の態様は、述べられた実施形態の一部のみを含み得ることを理解されたい。したがって本発明は、上記の説明によって限定されると見なされるべきではなく、添付の「特許請求の範囲」によってのみ限定されるものである。
【００４１】
新規として請求され、米国特許証による保護を望むものは以下の通りである。
【符号の説明】
【００４２】
１００  システム
１０２  ノード
１０４  ノード
１０５  ノード
１０６  電力供給者
１０８  送電線
１１０  送電線
１１２  住宅、需要家
１１４  工場、需要家
１１６  商業場所、需要家
１１８  配電変圧器、変圧器
１２０  配電変圧器、変圧器
１２２  配電変圧器、変圧器
１２４  制御領域
１２８  ＳＣＰＥＶ
１３０  ＳＣＰＥＶ
１３２  ＳＣＰＥＶ
１３４  処理サブシステム
１３６  ＥＭＳ
１３８  ＳＣＡＤＡ
１４０  操作者
２００  関連データ
２０２  システムレベルデータ
２０４  ノードレベルデータ
２０６  車両レベルデータ
２０８  期間
２１０  発電コストデータ
２１２  ノード構造データ
２１４  各ノードの負荷特性
２１６  ノード過負荷特性
２１８  車両パラメータ
２２０  電池詳細
２２２  電池充電器仕様
２２４  電池特性
【図１】
2012213316.tif 000010
【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【外国語明細書】
2012213316000001.pdf