(57)【要約】【課題】車両の充電計画を最適化する。【解決手段】本発明に係る充電制御方法は、電気料金情報および車両の挙動を表すデータを分析するステップと、前記分析に基づいて電気料金の変動および車両の挙動の傾向を表す傾向データを推定するステップと、前記傾向データに基づいて、バッテリー充電状態（SoC）充電目標、充電開始時刻および充電終了時刻を含む充電設定を決定するステップと、を含む。車両の挙動は、走行距離、イグニッションをオンにした（IG-ON）時間、出発時間、自宅滞在時間のいずれかであり、傾向パラメータは、標準的な出発時間である標準出発時間、標準的な自宅滞在時間である標準自宅滞在時間、一日に必要なバッテリーSoC、一日内の電気料金の変動のいずれかとすることが好ましい。【選択図】図２
2013215084.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータによって実行される車両充電制御方法であって、
料金情報および車両の挙動を表すデータを分析するステップと、
前記分析に基づいて料金の変動および車両の挙動の傾向を表す傾向データを推定するステップと、
前記傾向データに基づいて、バッテリー充電状態（SoC）充電目標、充電開始時刻およ
び充電終了時刻を含む充電設定を決定するステップと、
を含む車両充電制御方法。
【請求項２】
前記車両は、プラグインハイブリッド自動車である、
請求項１に記載の車両充電制御方法。
【請求項３】
前記料金情報は、所定の期間について電気料金を表す情報である、
請求項１または２に記載の車両充電制御方法。
【請求項４】
前記車両の挙動は、走行距離、イグニッションをオンにした（IG-ON）時間、出発時間
、自宅滞在時間の少なくともいずれかである、
請求項１〜３のいずれかに記載の車両充電制御方法。
【請求項５】
前記傾向パラメータは、標準的な出発時間である標準出発時間、標準的な自宅滞在時間である標準自宅滞在時間、一日に必要なバッテリーSoC、一日内の電気料金の変動の少な
くともいずれかである、
請求項１〜４のいずれかに記載の車両充電制御方法。
【請求項６】
前記充電設定は、積極的なモード、中程度のモード、保守的なモードの少なくともいずれかを含み、各モードはそれぞれ異なる閾値を有する、
請求項１〜５のいずれかに記載の車両充電制御方法。
【請求項７】
前記閾値と前記電気料金情報を比較して充電を制御するステップを、さらに含む、
請求項６に記載の車両充電制御方法。
【請求項８】
前記車両のユーザに対して前記充電設定を提供するステップと、
前記ユーザからの充電設定の選択を受け取り、充電設定の選択に基づいて前記車両の充電を制御するステップと、
をさらに含む、請求項１〜７のいずれかに記載の車両充電制御方法。
【請求項９】
前記車両のユーザから充電設定の変更を受け取るステップと、
前記充電設定の変更に基づいて前記車両の充電を制御するステップと、
をさらに含む、請求項１〜７のいずれかに記載の車両充電制御方法。
【請求項１０】
車両の充電を制御する車両充電制御システムであって、
料金情報および車両の挙動を表すデータを分析する統計分析手段と
前記分析に基づいて料金の変動および車両の挙動の傾向を表す傾向データを推定する推定手段と、
前記傾向データに基づいて、バッテリー充電状態（SoC）充電目標、充電開始時刻およ
び充電終了時刻を含む充電設定を決定する決定手段と、
を備える車両充電制御システム。
【請求項１１】
前記車両は、プラグインハイブリッド自動車である、
請求項１０に記載の車両充電制御システム。
【請求項１２】
前記料金情報は、所定の期間について電気料金を表す情報である、
請求項１０または１１に記載の車両充電制御システム。
【請求項１３】
前記車両の挙動は、走行距離、イグニッションをオンにした（IG-ON）時間、出発時間
、自宅滞在時間の少なくともいずれかである、
請求項１０〜１２のいずれかに記載の車両充電制御システム。
【請求項１４】
前記傾向パラメータは、標準的な出発時間である標準出発時間、標準的な自宅滞在時間である標準自宅滞在時間、一日に必要なバッテリーSoC、一日内の電気料金の変動の少な
くともいずれかである、
請求項１０〜１３のいずれかに記載の車両充電制御システム。
【請求項１５】
前記充電設定は、積極的なモード、中程度のモード、保守的なモードの少なくともいずれかを含み、各モードはそれぞれ異なる閾値を有する、
請求項１０〜１４のいずれかに記載の車両充電制御システム。
【請求項１６】
前記決定モジュールは、前記閾値と前記電気料金情報を比較して充電を制御する、
請求項１５に記載の車両充電制御システム。
【請求項１７】
前記決定モジュールは、前記車両のユーザに対して前記充電設定を提供し、前記ユーザからの充電設定の選択を受け取り、充電設定の選択に基づいて前記車両の充電を制御する、
請求項１０〜１６のいずれかに記載の車両充電制御システム。
【請求項１８】
前記決定モジュールは、前記車両のユーザから充電設定の変更を受け取り、  前記充電設定の変更に基づいて前記車両の充電を制御する、
請求項１０〜１６のいずれかに記載の車両充電制御システム。
【請求項１９】
請求項１〜９のいずれかに記載の方法の各ステップをコンピュータに実行させるための、コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本明細書は、車両充電システムに関する。より具体的には、本明細書は、車両、特に電気自動車（EV）やプラグインハイブリッド車両（PHV）に対する充電を制御するためのシ
ステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
EVやPHVに関連する技術は急速に発達しており、これらの車両の普及はより一層進展し
ている。EVやPHVを充電する技術は、これらの車両の発展にとってますます重要である。
ユーザは、自らの車両の充電を最適化する計画の作成を望んでいる。
【０００３】
充電計画の最適化を支援する目的として、特許文献1では、ユーザによる充電モード（
充電プラン）選択用として充電開始時刻と充電終了時刻と電気料金を対応付けた複数の充電方法を並べてバー表示するものが提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開2010-178578号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、EVやPHVの充電はこれらの車両の挙動や性質に依存するので、充電計画を作成
するためには、ユーザは車両の挙動や性質を知る必要がある。残念なことに、車両の挙動や性質を正確に理解することは、ユーザにとっては困難であることが多い。したがって、そのようなユーザは、車両の最適な充電計画を作成することができない。
【０００６】
また、PHVのバッテリー容量が他のバッテリーと比較してより小さく、電気料金が一日
を通して変動する（例えば、昼間よりも夜間の方が一般的に電気料金は安い）ので、電気料金の変動を利用して、PHVをより効率的に充電することができる。しかし、そのような
最適化をするためは、PHVの挙動や性質だけでなく、電気料金の情報についても理解する
必要がある。残念なことに、多くのユーザはそのような知識を備えていなくて、車両の充電計画を最適化することができない。
【０００７】
本発明は上記の問題点を考慮してなされたものであり、最適な車両充電計画にしたがった充電を容易に行えるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、以下の車両状態制御方法およびシステムを提供することにより、従来技術の欠点および制限を克服する。すなわち、本発明にかかる車両状態制御方法は、統計分析手段と推定手段と決定手段を含む。統計分析手段は、料金情報および車両の挙動を表すデータを分析する。推定手段は、前記分析に基づいて変動および車両の挙動の傾向を表す傾向データを推定する。決定手段は、前記傾向データに基づいて、バッテリー充電状態（SoC)充電目標、充電開始時刻および充電終了時刻を含む充電設定を決定する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、ユーザの知識が乏しい場合であっても、適切な充電計画にしたがった充電を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】一実施形態にかかる車両充電制御システムを説明するための高レベルブロック図。
【図２】一実施形態にかかる充電制御アプリケーションを詳細に説明するブロック図。
【図３】一実施形態にかかる記憶装置を説明するブロック図。
【図４】一実施形態にかかる車両充電制御方法を説明するフローチャート。
【図５Ａ】別の実施形態にかかる車両充電制御方法を説明するフローチャート。
【図５Ｂ】別の実施形態にかかる車両充電制御方法を説明するフローチャート。
【図６】一実施形態にかかるEVとPHVの間の比較を説明するテーブル。
【図７Ａ】一実施形態にかかる一日における電気料金の変化と、EVおよびPHVにおけるバッテリーSoCの対応を説明する図。
【図７Ｂ】一実施形態にかかる一日における電気料金の変化と、EVおよびPHVにおけるバッテリーSoCの対応を説明する図。
【図８Ａ】一実施形態に係る一日における電気料金の変化と、「積極的」な充電モードにおけるPHVのバッテリーSoCの対応を説明する図。
【図８Ｂ】一実施形態に係る一日における電気料金の変化と、「中程度」の充電モードにおけるPHVのバッテリーSoCの対応を説明する図。
【図８Ｃ】一実施形態に係る一日における電気料金の変化と、「保守的」な充電モードにおけるPHVのバッテリーSoCの対応を説明する図。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下の説明および添付の図面は本発明を説明するための例示であり、本発明を限定するものではない。図面においては、同様の要素には同一の参照符号を付してある。
【００１２】
車両充電制御システムおよび方法について説明する。以下の説明では、本発明を十分に理解できるように、多くの詳細について説明する。しかしながら、各実施形態はこれらの具体的な詳細無しでも良いことは当業者にとって明らかであろう。また、説明が不明瞭になることを避けるために、構造や装置をブロック図の形式で表すこともある。たとえば、一実施形態は、ユーザインタフェースおよび特定のハードウェアとともに説明される。しかし、ここでの説明は、データおよびコマンドを受信する任意のタイプの計算装置および任意の周辺機器について適用できる。
【００１３】
本明細書における「一実施形態」または「ある実施形態」等という用語は、その実施形態と関連づけて説明される特定の特徴・構造・性質が少なくとも本発明の一つの実施形態に含まれることを意味する。「一実施形態における」等という用語は本明細書内で複数用いられるが、これらは必ずしも同一の実施形態を示すものとは限らない。
【００１４】
以下の詳細な説明の一部は、有形（非一時的）なコンピュータ可読記憶媒体に記憶されたデータビットに対する動作のアルゴリズムおよび記号的表現として提供される。これらのアルゴリズム的な説明および表現は、データ処理技術分野の当業者によって、他の当業者に対して自らの成果の本質を最も効果的に説明するために用いられるものである。なお、本明細書において（また一般に）アルゴリズムとは、所望の結果を得るための論理的な手順を意味する。処理のステップは、物理量を物理的に操作するものである。必ずしも必須ではないが、通常は、これらの量は記憶・伝送・結合・比較およびその他の処理が可能な電気的または磁気的信号の形式を取る。通例にしたがって、これらの信号をビット・値・要素・エレメント・シンボル・キャラクタ・項・数値などとして称することが簡便である。
【００１５】
なお、これらの用語および類似する用語はいずれも、適切な物理量と関連付いているも
のであり、これら物理量に対する簡易的なラベルに過ぎないということに留意する必要がある。以下の説明から明らかなように、特に断らない限りは、本明細書において「処理」「計算」「コンピュータ計算（処理）」「判断」「表示」等の用語を用いた説明は、コンピュータシステムや類似の電子的計算装置の動作および処理であって、コンピュータシステムのレジスタやメモリ内の物理的（電子的）量を、他のメモリやレジスタまたは同様の情報ストレージや通信装置、表示装置内の物理量として表される他のデータへ操作および変形する動作および処理を意味する。
【００１６】
本発明は本明細書で説明される動作を実行する装置にも関する。この装置は要求される目的のための特別に製造されるものであっても良いし、汎用コンピュータを用いて構成しコンピュータ内に格納されるプログラムによって選択的に実行されたり再構成されたりするものであっても良い。このようなコンピュータプログラムは、コンピュータのシステムバスに接続可能な、例えばフロッピー（登録商標）ディスク・光ディスク・ＣＤ−ＲＯＭ・磁気ディスクなど任意のタイプのディスク、読み込み専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、磁気カード、光学式カード、ＵＳＢなどのフラッシュメモリ、電子的命令を格納するために適した任意のタイプの媒体などの、非一時的なコンピュータ可読記憶媒体に記憶される。
【００１７】
発明の具体的な実施形態は、完全にハードウェアによって実現されるものでも良いし、完全にソフトウェアによって実現されるものでも良いし、ハードウェアとソフトウェアの両方によって実現されるものでも良い。好ましい実施形態は、ソフトウェアによって実現される。ここでソフトウェアとは、ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコードやその他のソフトウェアを含むものである。
【００１８】
さらに、ある実施形態は、コンピュータが利用あるいは読み込み可能な記憶媒体からアクセス可能なコンピュータプログラムプロダクトの形態を取る。この記憶媒体は、コンピュータや任意の命令実行システムによってあるいはそれらと共に利用されるプログラムコードを提供する。コンピュータが利用あるいは読み込み可能な記憶媒体とは、命令実行システムや装置によってあるいはそれらと共に利用されるプログラムを、保持、格納、通信、伝搬および転送可能な任意の装置を指す。
【００１９】
プログラムコードを格納・実行するために適したデータ処理システムは、システムバスを介して記憶素子に直接または間接的に接続された少なくとも１つのプロセッサを有する。記憶素子は、プログラムコードの実際の実行に際して使われるローカルメモリや、大容量記憶装置や、実行中に大容量記憶装置からデータを取得する回数を減らすためにいくつかのプログラムコードを一時的に記憶するキャッシュメモリなどを含む。
【００２０】
入力／出力（Ｉ／Ｏ）装置は、例えばキーボード、ディスプレイ、ポインティング装置などであるが、これらはＩ／Ｏコントローラを介して直接あるいは間接的にシステムに接続される。
【００２１】
システムにはネットワークアダプタもシステムに接続されており、これにより、私的ネットワークや公共ネットワークを介して他のデータ処理システムやリモートにあるプリンタや記憶装置に接続される。モデム、ケーブルモデム、イーサネット（登録商標）は、現在利用可能なネットワークアダプタのほんの一例である。
【００２２】
最後に、本明細書において提示されるアルゴリズムおよび表示は特定のコンピュータや他の装置と本来的に関連するものではない。本明細書における説明にしたがってプログラムを有する種々の汎用システムを用いることができるし、また要求された処理ステップを実行するための特定用途の装置を製作することが適した場合もある。これら種々のシステ
ムに要求される構成は、以下の説明において明らかにされる。さらに、本発明は、任意の特定のプログラミング言語と関連づけられるものではない。本明細書で説明される本発明の内容を実装するために種々のプログラミング言語を利用できることは明らかであろう。
【００２３】
＜システム概要＞
図1は、一実施形態にかかる車両充電制御システム100のブロック図である。図示されたシステム100は、ユーザ125によってアクセスされる車両103、車両充電装置133および電力供給施設130を含む。車両システム103は、充電制御アプリケーション106、インタフェー
ス108および記憶装置150を含む。本実施形態においては、車両103は車両充電装置133に結合される。車両充電装置133は、電力供給施設130に結合される。たとえば、電力供給施設130から充電するとき、車両103は車両充電装置133に結合される。
【００２４】
車両103、車両充電装置133、電力供給施設130はいずれも図1では1つのみしか描かれて
いないが、当業者であればシステム100にこれらの要素が複数含まれてもよいことを理解
できるであろう。
【００２５】
本実施形態においては、車両103は信号線119を介して車両充電装置133に結合している
。車両充電装置133は、信号線121を介して電力供給施設130に結合している。ユーザ125は、車両103のインタフェース108とやりとりし、信号線117はこのやりとりを表している。
一実施形態においては、信号線119は電気ケーブルである。一実施形態においては、信号
線121は伝送線または電気ケーブルである。
【００２６】
電力供給施設130は、発電を行い、消費者に電気を送電・分配するための任意の施設で
ある。消費者は、工場、企業、居住者やその他の任意の電力消費者である。一実施形態において電力供給施設130は、電力を生成するための発電所である。別の実施形態において
電力供給施設130は、電力を送るための送電塔である。電力は、既知の任意の形態であっ
てよい。
【００２７】
車両充電装置133は、バッテリーを充電するための任意の装置または器材である。たと
えば、車両充電装置133は、EVやPHVのような電気ベースの車両のバッテリーを充電する。一実施形態においては、車両充電装置133は充電用連結装置を車両103に提供する。充電用連結器を用いることで、車両充電装置133は、電力グリッドのような電力供給源から供給
される電力でバッテリーを充電できる。たとえば、車両充電装置133は任意の種類の充電
ステーション（EVSE）である。一実施形態においては、車両充電装置133は2つ以上のタイプの充電ステーションの組合せである。
【００２８】
車両103は、任意の電気ベースの車両である。一実施形態においては、車両103はEV（電気自動車）である。別の実施形態においては、車両103はPHV（プラグインハイブリッド自動車）である。車両103のバッテリーは、車両充電装置133を介して電力供給施設130から
送られる電力を用いて充電される。
【００２９】
本実施形態では、車両103は、充電制御アプリケーション106、インタフェース108およ
び記憶装置150を有する。インタフェース108は、信号線113を介して充電制御アプリケー
ション106と通信可能に結合されている。ユーザ125は、インタフェース108とやりとりす
る。線117はこのやりとりを表している。記憶装置150は、信号線115を介して充電制御ア
プリケーション106と通信可能に結合されている。
【００３０】
充電制御アプリケーション106は、料金情報と車両103の挙動を表すデータを読み出す。一実施形態においては、充電制御アプリケーション106はデータを、車両103から読み出したり、電力供給施設103と関連した電気事業者から読み出したりする。車両103の挙動は、
車両103の状態や定期的動作（たとえば走行距離、出発時間など）を表す。一実施形態に
おいては、車両103から読み出されるデータは、車両103の走行距離、バッテリーSoC（充
電状態：Status of Charge）、イグニッション・オン（IG-ON）時間（イグニッションを
オンにした時間）などを含む車両103の一つ以上の挙動を表す。別の実施形態においては
、車両103の挙動は、車両の出発時間や自宅滞在時間を含む。
【００３１】
料金情報は、特定の期間の電気料金を表す情報である。一実施形態においては、単位量あたりの電力価格などの電気料金は、季節や時間帯によって変動する。一実施形態においては、電気料金は、一日内において時間によって変動する。たとえば、ピーク時と比較すると、ピークではないときには電気料金は安い。料金情報は、特定の期間における電気料金の変動を表す。たとえば、料金情報は、特定の期間（例えば週、月、年など）の間の、日々の電気料金を含む。他の例では、電気料金情報は、１時間ごとや、週ごとや、月ごとや、年ごとの電気料金を含む。一実施形態においては、充電制御アプリケーション106は
電力供給施設121における発電状態を表すデータも読み出す。
【００３２】
充電制御アプリケーション106は、電気料金情報と車両103の挙動を表すデータを解析して、この解析に少なくとも部分的に基づいて、一つ以上の傾向パラメータを推定する。傾向パラメータは、車両103の充電設定を算出するために用いられるパラメータである。た
とえば、傾向パラメータは、一日に必要とされるSoC、毎日の標準的な出発時間、毎日の
標準的な自宅滞在時間（in-home time）、毎日の電気料金変動などである。一日に必要とされるSoCは、標準的な一日において車両103が使用するバッテリーSoC量である。標準的
な出発時間は、標準的な一日において車両103が自宅を出発する時刻である。標準的な自
宅滞在時間は、標準的な一日において車両103が自宅に滞在している時間を表す。自宅滞
在時間は、車両103が自宅に到着した時刻と前述の出発時間とによって表すことができる
。電気料金変動は、一日における単位時間あたりの電気使用料金を表す。充電制御アプリケーション106は、このような傾向パラメータに少なくとも部分的に基づいて、充電設定
を計算する。充電制御アプリケーション106については、図2を参照して以下でより詳細に説明する。
【００３３】
インタフェース108は、ユーザ125と充電制御アプリケーション106の間のやりとりを処
理するように構成された装置である。例えば、インタフェース108は、ユーザ125からの入力を受け取るタッチスクリーンや、ユーザ125が発する音声入力を取得するマイクなどを
含む。インタフェース108は、ユーザ125からの入力を充電制御アプリケーション106へ送
る。一実施形態では、インタフェース108は、充電制御アプリケーション106からの出力をユーザ125へ伝えるように構成される。インタフェース108は、たとえば、3つの充電設定
モードを含む充電メニューをユーザ125に対して表示し、ユーザ125が選択できるようにする。当業者であれば、インタフェース108は、ここで記載された機能を提供するためのそ
の他の任意のタイプの装置を含むことを理解できるであろう。
【００３４】
ユーザ125は、人間のユーザである。一実施形態では、ユーザ125は、道路上の車両を運転するドライバである。ユーザ125は、インタフェース108とやりとりして入力を提供し、インタフェース108は充電制御アプリケーション106との間で異なる種類のデータを送受信する。例えば、インタフェース108はタッチスクリーンであり、ユーザ125はタッチスクリーンの一部を指やスタイラスなどで触ることで入力指示を提供する。
【００３５】
記憶装置150は、データを格納する非一時的（non-transitory）なメモリである。例え
ば、記憶装置150は、DRAM、SRAM、フラッシュメモリやその他の既存のメモリ装置である
。一実施形態では、記憶装置150は、不揮発性のメモリや永久記憶装置を含んでも良い。
例として、ハードディスクドライブ、フロッピー（登録商標）ディスクドライブ、CD-ROM装置、DVD-ROM装置、DVD-RAM装置、DVD-RW装置、フラッシュメモリ装置などが挙げること
ができるが、その他の既存の不揮発性記憶装置を採用しても良い。記憶装置150について
は、図3を参照してより詳細に説明する。
【００３６】
＜充電制御アプリケーション106＞
図2には、充電制御アプリケーション106を含む車両103の実施形態200が詳細に図示されている。図示された充電制御アプリケーション106は、通信モジュール201、統計分析器203、推定モジュール205、決定モジュール207、グラフィカルユーザインタフェース（GUI）モジュール209を含む。統計分析器203は、充電制御アプリケーション106の省略可能な要
素であることを示すために、点線を用いて図示されている。車両103の実施形態200は、プロセッサ204、メモリ（不図示）、記憶装置150も含む。車両103のこれらの要素は、バス220と通信可能に接続されており、互いに通信可能である。
【００３７】
図示される実施形態では、通信モジュール201は信号線222を介してバス220と通信可能
に結合されている。統計分析器203は、信号線224を介してバス220と通信可能に結合され
ている。推定モジュール205は、信号線226を介してバス220と通信可能に結合されている
。決定モジュール207は、信号線228を介してバス220と通信可能に結合されている。GUIモジュール209は、信号線230を介してバス220と通信可能に結合されている。プロセッサ204は、信号線236を介してバス220と通信可能に結合されている。記憶装置150は、信号線241を介してバス220と通信可能に結合されている。
【００３８】
プロセッサ204は、演算論理ユニット、マイクロプロセッサ、汎用制御装置や、計算を
実行したり記憶装置150に格納されたデータを取得したりするその他のプロセッサアレイ
などである。プロセッサ204はデジタル信号を処理する。プロセッサのアーキテクチャはCISC (Complex Instruction Set Computer)、RISC (Reduced Instruction Set Computer)
、これら両方の命令セットの組合せとして実装されたアーキテクチャなど任意である。図2には1つのプロセッサ204だけが示されるが、複数のプロセッサ204が含まれてもよい。プロセッサ204の処理能力は、信号の表示と伝送信号の取得のみをサポートするだけであっ
てよい。プロセッサの処理能力は、様々なタイプの特徴量抽出などのようなより複雑な処理を実行できるようなものであっても良い。当業者であれば、その他のプロセッサ、オペレーティングシステム、センサ、表示装置および物理的構成を採用可能であることは明らかであろう。
【００３９】
通信モジュール201は、充電制御アプリケーション106の各要素と車両103の他の要素と
の間での通信を処理するための、コードおよびルーチンである。例えば、通信モジュール201は、車両103から一つ以上の挙動を表すデータを受け取る。車両103の一つ以上の挙動
は、車両103の走行距離、バッテリーSoC、IG-ON時間、出発時間、自宅滞在時間などを含
む。たとえば、車両103は種々の状態（例えば、走行距離、一日における最高および最低
バッテリーSoC、日々のIG-ON時間、日々の出発時間および自宅滞在時間）を毎日記録して、１ヵ月間の毎日の状態の記録を通信モジュール201に提供する。一実施形態においては
、通信モジュール201は、統計分析器203または推定モジュール205（実施形態によって異
なる）に、車両103の一つ以上の挙動を表しているデータを送る。別の実施形態において
は、通信モジュール201はデータを記憶装置150に格納もする。通信モジュール201は、信
号線222を介してバス220と通信可能に結合されている。
【００４０】
一実施形態においては、通信モジュール201は車両充電装置133から利用料金情報を表すデータを受け取る。たとえば、車両充電装置133は電気事業者から電気料金情報を取得し
て、それを通信モジュール201に提供する。電気料金情報は、１時間ごと、日ごと、週ご
と、月ごと、年ごとなどの電気料金（例えば1キロワット時(kWh)の電力利用価格）を含む。一実施形態においては、通信モジュール201は車両充電装置133から発電状態を表すデータも受け取る。通信モジュール201は、電気料金情報を表すデータや発電状態を表すデー
タを、統計分析器203または推定モジュール205（実施形態によって異なる）に送る。一実施形態においては、通信モジュール201はこれらのデータを記憶装置150に格納もする。
【００４１】
一実施形態においては、通信モジュール201は、所定の時間間隔で定期的にデータを受
け取る。たとえば、通信モジュール201は、毎日、毎週あるいは毎月などのタイミングで
、電気料金情報および車両103の挙動を表すデータを受け取る。別の実施形態においては
、通信モジュール201は、車両103が車両充電装置133に接続されるタイミングで、上記の
データを受け取る。
【００４２】
一実施形態においては、通信モジュール201はGUIモジュール209からグラフィックデー
タを受け取る。通信モジュール201は、ユーザ125に対して情報を提示するためのグラフィックデータをインタフェース108に送る。たとえば、グラフィックデータは充電メニュー
をユーザ125に提示するために用いられ、ユーザ125は充電メニューの中から充電設定を選択することができる。一実施形態においては、通信モジュール201はインタフェース108を介してユーザ125から入力を受け取る。たとえば、入力は充電設定の選択である。通信モ
ジュール201は、入力を決定モジュール207へ送り、充電設定の選択に基づいて充電を制御できるようにする。
【００４３】
一実施形態においては、通信モジュール201は、充電制御アプリケーション106内の他のサブモジュール203、205、207、209間の通信も取り扱う。たとえば、通信モジュール201
は、推定モジュール205の出力（例えば傾向パラメータ）を決定モジュール207に渡すために、推定モジュール205および決定モジュール207と通信する。説明の明確化および簡素化のために、本明細書では通信モジュール201に対する言及をしばしば省略することがある
。たとえば、明快さと便宜の目的のために、上記のシナリオは、推定モジュール205が出
力（例えば傾向パラメータ）を決定モジュール207に渡す、と表記されることもある。
【００４４】
統計分析器203は、車両103の挙動および電気料金情報を表すデータを分析するためのコードおよびルーチンである。たとえば、統計分析器203は、データを統計的に解析して、
統計分析結果を得る。統計分析器203は、統計分析結果を推定モジュール205に送り、傾向パラメータを推定できるようにする。一実施形態においては、統計分析器203は統計分析
結果を記憶装置150に保存もする。統計分析器203は、信号線224を介してバス220と通信可能に結合されている。
【００４５】
統計分析器203は、電気料金情報と車両103の挙動を表すデータを、通信モジュール201
から受け取る。一実施形態においては、統計分析器203は発電状態を表すデータも受け取
る。一実施形態においては、統計分析器203は、所定の時間間隔で定期的にデータを受け
取る。別の実施形態においては、統計分析器203は、車両103が車両充電装置133に接続さ
れるタイミングで、データを受け取る。
【００４６】
統計分析器203が電気料金情報と車両103の挙動を表すデータを受け取ると、統計分析器203はこのデータを統計的に分析する。たとえば、受信データはIG-ON時間のような車両103の挙動である。このデータは、一定期間（例えば、一ヶ月）の間の日々のIG-ON時間である。統計分析器203は、受信データを学習データとして用いて、既知の機械学習アルゴリ
ズムにより、日々のIG-ON時間の特性（例えば、確率分布、平均、偏差など）を学習する
。次いで、統計分析器203は、日々のIG-ON時間についての学習結果を推定モジュール205
に送り、推定モジュール205は、この学習結果に基づいて車両103の日々の標準IG-ON時間
を予測する。
【００４７】
同様に、受信データに含まれる車両103の他の挙動（走行距離、バッテリーSoC、出発時間や自宅滞在時間など）についても、統計分析器203は受信データを学習データとして用
いて学習し、学習結果を推定モジュール205に送る。推定モジュール205は、学習結果に基づいて車両の日々の標準的な挙動を予測する。さらにまた、統計分析器203も電気料金情
報を表すデータを用いて学習を行い、学習結果を推定モジュール205に送り、推定モジュ
ール205は、所定の将来期間における電気料金の変動傾向を推定する。一実施形態におい
ては、統計分析器203は統計分析結果を記憶装置150に保存する。
【００４８】
一実施形態においては、統計分析器203は、記憶装置150から以前の統計分析結果の取得も行い、以前の統計分析結果を用いて現在受信した受信データの学習結果を調整する。たとえば、統計分析器203は車両103の挙動を表すデータを、毎月受け取る。統計分析器203
は今月のデータを分析し、その分析結果を以前の月の分析結果に基づいて調整する。
【００４９】
一実施形態においては、統計分析器203は充電制御アプリケーション106に含まれない。その場合、統計分析器203について上記説明した機能は、推定モジュール205において実行される。たとえば、推定モジュール205は、電気料金情報と車両103の挙動を表すデータに基づいて学習を行い、学習結果に基づいて傾向パラメータ（例えば、一日に必要なSoC、
毎日の標準出発時間、毎日の標準自宅滞在時間、毎日の電気料金変動など）を推定する。
【００５０】
推定モジュール205は、電気料金情報および車両103の挙動を表す情報に対する分析に基づいて一つ以上の傾向データを推定するための、コードおよびルーチンである。たとえば、推定モジュール205は、統計分析器203からデータの学習結果を含む統計分析結果を受け取って、統計分析結果に基づいて一つ以上の傾向パラメータを推定する。一実施形態においては、傾向パラメータは、一日に必要なSoC、毎日の標準出発時間、毎日の標準自宅滞
在時間、毎日の電気料金変動などである。推定モジュール205は、推定した傾向パラメー
タを決定モジュール207に送る。一実施形態においては、推定モジュール205は、傾向パラメータを記憶装置150に格納もする。推定モジュール205は、信号線226を介してバス220と通信可能に結合されている。
【００５１】
一実施形態においては、推定モジュール205は、車両挙動と電気料金情報を表すデータ
に基づく学習結果を含む統計分析結果を、統計分析器203から受け取る。推定モジュール205は、この統計分析結果に少なくとも部分的に基づいて傾向パラメータを推定する。たとえば、推定モジュール205は、車両の挙動（例えば毎日のバッテリーSoC、走行距離、IG-ON時間）の特性に基づいて、一日に必要なバッテリーSoCを推定する。一日に必要なバッテリーSoCとは、PHVのような車両103が一日において必要とするバッテリーSoCのことである。たとえば、一週間または一ヶ月の間に車両挙動の特性に基づいて、推定モジュール205
は、PHVが一日に必要とするバッテリーSoCを、5キロワット時であると推定する。これは
、平均的な一日の使用において、PHVは5キロワット時のバッテリーSoCが必要とすること
を意味する。一実施形態においては、一日に必要なバッテリーSoCは、最大量と最小量に
よって規定される幅のある量（範囲）として表される。
【００５２】
一実施形態においては、傾向パラメータは、毎日の標準出発時間、毎日の標準自宅滞在時間、毎日の電気料金変動などを含む。推定モジュール205は、車両挙動と電気料金情報
を表すデータから学習される特性に基づいて、これらの傾向パラメータを推定する。たとえば、推定モジュール205は、平日の標準出発時間を予測する場合に、前月における車両103の平日の出発時間から学習される平均と偏差を用いて予測を行う。一実施形態においては、これらの傾向パラメータは、最大量と最小量によって規定される幅のある量として表される。たとえば、平日の出発時間を、午前8時から午前9時の間の範囲であると表すことができる。
【００５３】
一実施形態においては、統計分析器203は充電制御アプリケーション106に含まれずに、推定モジュール205が車両の挙動と電気料金情報を表すデータを分析して、分析結果に基
づいて、傾向パラメータを推定する。推定モジュール205は、推定した傾向パラメータを
決定モジュール207に送り、決定モジュール207は傾向パラメータに基づいて充電設定を決定する。一実施形態においては、推定モジュール205は、傾向パラメータを記憶装置150に格納もする。
【００５４】
決定モジュール207は、一つ以上の傾向パラメータに少なくとも部分的に基づいて充電
設定を決定するためのコードおよびルーチンである。たとえば、決定モジュール207は、
一日に必要とされるバッテリーSoCのような傾向パラメータに基づいて、車両103のバッテリーSoC充電目標（たとえば、車両103が一日に充電する必要があるバッテリーSoC）を決
定する。決定モジュール207は、決定されたバッテリーSoC充電目標と毎日の標準出発時間に少なくとも部分的に基づいて、価格閾値を計算する。決定モジュール207は、価格閾値
を電気料金と比較して、充電開始時刻および充電終了時刻を決定する。決定モジュール207は、信号線228を介してバス220と通信可能に結合されている。
【００５５】
決定モジュール207は、推定モジュール205から傾向パラメータを受け取る。たとえば、傾向パラメータは、一日に必要とされるバッテリーSoC、標準出発時間、標準自宅滞在時
間、日々の電気料金変動などを含む。一実施形態においては、決定モジュール207は、一
日に必要とされるバッテリーSoCに基づいてバッテリーSoC充電目標を決定する。たとえば、決定モジュール207は、バッテリーSoC充電目標を、一日に必要とされるバッテリーSoC
と同量として決定する。一日に必要とされるバッテリーSoCがバッテリー容量の80％であ
る場合には、バッテリーSoC充電目標もバッテリー容量の80％として決定する。
【００５６】
一実施形態においては、決定モジュール207は、充電の3つの方法を採用し、各々の充電方法についてバッテリーSoC充電目標を決定する。たとえば、決定モジュール207は、充電モードとして、積極的な方法、中程度の方法、および保守的な（穏やかな）方法を採用する。積極的なモードでは、電気料金（充電コスト）が低くなるように充電を行い、車両103のバッテリーSoCの余裕（マージン）を比較的小さくする。中程度のモードでは、バッテリーSoCと充電コストの両方を考慮して、車両103を充電する。保守的なモードでは、バッテリーSoCがより高くなるように車両の充電を行い、したがって、充電コストが上記2つのモードと比較してより高くなる。
【００５７】
決定モジュール207は、積極的なモード、中程度のモード、保守的なモードの各々につ
いて、バッテリーSoC充電目標を決定する。たとえば、決定モジュール207は、一日に必要とされる推定バッテリーSoCに基づいて、3つのモードのそれぞれについてバッテリーSoC
充電目標を決定する。積極的なモードでは、決定モジュール207は、バッテリーSoC充電目標を、あまり大きなマージンを持たないか、全くマージンがない量として決定する。例えば、積極的なモードにおけるバッテリーSoC充電目標は、一日に必要とされるバッテリーSoCの100％（例えば5キロワット時）として決定される。決定モジュール207は、中程度の
モードに対するバッテリーSoC充電目標を一日に必要とされる推定バッテリーSoCの105%（例えば5.25キロワット時）と決定し、保守的なモードに対するバッテリーSoC充電目標を
一日に必要とされる推定バッテリーSoCの110%（例えば5.5キロワット時）と決定する。
【００５８】
一実施形態においては、決定モジュール207は、推定された標準出発時間に基づいて、
異なる充電モードについて異なる標準出発時間を決定する。たとえば、積極的なモードについての日々の出発時間は、比較的小さいマージンを有し、中程度のモードについてはバランスのとれたマージンを有し、保守的なモードについての日々の出発時間はより大きなマージンを有する。したがって、たとえば、推定された標準出発時間が午前8時である場
合に、決定モジュール207は、積極的なモードについては午前8時00分、中程度のモードについては午前7時30分、保守的なモードについては午前7時00分を、日々の標準出発時間として決定する。
【００５９】
一実施形態においては、決定モジュール207は、決定されたバッテリーSoC充電目標、決定された日々の標準出発時間と標準自宅滞在時間、および毎日の電気料金変動に少なくとも部分的に基づいて、価格閾値を算出する。価格閾値は、電気料金と比較されて、充電を行う期間（充電期間）を決定するために用いられる。なお、充電期間は、電気料金が価格閾値よりも低い期間として決定される。充電期間は、決定された毎日の出発時間よりも前であり、かつ、毎日の自宅滞在時間内である。充電期間中に充電を行うことで、車両103
のバッテリーはバッテリーSoC充電目標まで増加する必要がある。したがって、決定モジ
ュール207は、日々の出発時刻までにあるいは日々の自宅滞在時間内にバッテリーSoC充電目標まで車両103を確実に充電できるように、価格閾値を算出する。決定モジュール205は、算出された価格閾値と電気料金とを比較することで、充電開始時刻および充電終了時刻を決定する
【００６０】
一実施形態においては、決定モジュール207は、3つの充電モードそれぞれについて価格閾値を算出する。決定モジュール207は、異なる充電モードについて異なるバッテリーSoC充電目標や異なる標準出発時刻を決定する。したがって、決定モジュール207は、それぞ
れの充電モードについて、異なるバッテリーSoC充電目標や異なる標準出発時間に基づい
て異なる価格閾値を算出する。たとえば、積極的なモードではバッテリーSoC充電目標や
出発時間は小さなマージンを有するので、決定モジュール207は、積極的なモードにおけ
る価格閾値を比較的低い価格として算出する。対照的に、中程度のモードにおける価格閾値は中間的な値として算出され、保守的なモードにおける価格閾値は比較的高く算出される。
【００６１】
一実施形態においては、決定モジュール207は、インタフェース108を介して3つのモー
ドを含む充電設定をユーザ125に提供する。たとえば、決定モジュール207は、3つのモー
ド（例えば積極的なモード、中程度のモード、保守的なモード）を表す情報をGUIモジュ
ール311に送る。GUIモジュール311は、3つのモードを表すユーザインタフェースを生成し、インタフェース108を介してユーザインタフェースをユーザ125に提供する。一実施形態においては、決定モジュール207は、インタフェース108を介してユーザ125から3つのモードのいずれかを選択する入力を受け取る。たとえば、判定モジュール207は、ユーザ125から中程度のモードの選択を受け取る。決定モジュール207は、ユーザ125の選択に基づいて車両103の充電設定を確立して、充電設定に基づいて車両103の充電を制御する。
【００６２】
一実施形態においては、決定モジュール207は、インタフェース108を介してユーザ125
から充電設定の変更を受け取る。例えば、ユーザ125が翌週の各日についてのバッテリーSoC充電目標や充電終了時刻を入力すると、入力された充電設定がすでに設定されている充電設定と異なる場合には、決定モジュール207は充電設定についての入力を受け取る。充
電設定が変更された場合には、決定モジュール207は、充電設定の変更入力に基づいて新
しい価格閾値を算出する。これに伴い、新しい充電開始時刻および充電終了時刻が算出される。決定モジュール207は、新たに算出された充電開始時刻および充電終了時刻に基づ
いて、車両103の充電を制御する。
【００６３】
GUIモジュール209は、ユーザ125にグラフィックデータを提供するためのコードおよび
ルーチンである。GUIモジュール209は、信号線230を介してバス220と通信可能に結合されている。一実施形態においては、GUIモジュール209は、グラフィックデータを生成して、ユーザ125に対して情報を表示するためのユーザインタフェースを描画する。また、GUIモジュール209は、グラフィックデータを生成して、ユーザ125が充電制御アプリケーション106に対して情報を入力するためのユーザインタフェースを描画する。GUIモジュール209
は生成されたグラフィックデータをインタフェース108に送信し、これにより、インタフ
ェース108はユーザインタフェースをユーザ125に提供する。
【００６４】
＜記憶装置150＞
図3は、一実施形態にかかる記憶装置150を示すブロック図300である。記憶装置150は、車両挙動データ301、電気料金データ303、傾向パラメータデータ305、および充電設定デ
ータ307を含む。本明細書で示される機能を提供するためのその他のデータを記憶装置150が含んでも良いことは、当業者であれば理解できるだろう。
【００６５】
車両挙動データ301は、車両103の挙動や性質を表すデータである。一実施形態においては、車両103の挙動は、車両103の走行距離、バッテリーSoC、IG-ON時間、出発時間、自宅滞在時間などを含む。通信モジュール201は、車両103から車両挙動データ301を受け取っ
て、車両挙動データ301を統計分析器203または推定モジュール205（実施形態によって異
なる）に送る。通信モジュール201は、車両挙動データ301を記憶装置150に格納もする。
【００６６】
電気料金データ303は、利用料金情報や、発電状態などのその他の電気事業者に関する
情報を表すデータである。利用料金情報は、所定の期間における電気料金変動を表す。たとえば、電気料金情報は、一週間、一ヶ月、一年の間の毎日の電気料金を含む。別の実施形態においては、電気料金情報は、一日内の一時間ごとの電気料金を含む。一実施形態においては、通信モジュール201は、車両充電装置133を介して電力供給施設から電気料金データ303を受け取る。通信モジュール201は、電気料金データ303を統計分析器203または推定モジュール205（実施形態によって異なる）に送る。通信モジュール201は、電気料金データ303を記憶装置150に格納もする。
【００６７】
傾向パラメータデータ305は、車両103の充電設定を算出するために用いられるパラメータである。一実施形態においては、傾向パラメータは、一日に必要とされるSoC、日々の
標準出発時間、日々の標準自宅滞在時間、日々の電気料金変動などを含む。一実施形態においては、推定モジュール205は、車両挙動データ301と電気料金データ303の統計的な分
析結果に基づいて、一つ以上の傾向パラメータを推定する。推定モジュール205は、推定
した傾向パラメータを決定モジュール207に送る。推定モジュール205は、傾向パラメータデータ305を記憶装置150に格納もする。
【００６８】
充電設定データ307は、車両103の充電設定を表すデータである。たとえば、充電設定はバッテリーSoC充電目標、充電開始時刻、充電終了時刻を含む。一実施形態においては、
充電設定データ307は、3つの充電モードを含む。例えば、3つの充電モードは、積極的な
モード、中程度のモード、保守的な（穏やかな）モードである。そして、各々のモードにおいては、バッテリーSoC充電目標や、充電開始時刻および充電終了時刻が異なる。一実
施形態においては、決定モジュール207は、推定モジュール205から送信される傾向パラメータに基づいて充電設定を決定する。決定モジュール207は、傾向パラメータに基づいて
バッテリーSoC充電目標を決定し、決定されたバッテリーSoC充電目標と傾向パラメータに基づいて価格閾値を算出する。決定モジュール207は、価格閾値を電気料金と比較して、
充電開始時刻および充電終了時刻を決定する。
【００６９】
一実施形態においては、決定モジュール207は、インタフェース108を介して充電設定をユーザ125に提供する。決定モジュール207は、ユーザ125から充電設定の選択を受け取り
、ユーザ125からの選択に基づいて車両103の充電設定を設定する。別の実施形態においては、決定モジュール207は、ユーザ125から充電設定の変更を受け取る。決定モジュール207は、充電設定の変更に基づいて車両103の充電を制御する。
【００７０】
＜方法＞
図4-図5Bを参照して、本発明に係る方法の種々の実施形態について説明する。
【００７１】
図4は、一実施形態にかかる車両充電制御法400を示すフローチャートである。統計分析器203は、電気料金情報と車両103の一つ以上の挙動を表すデータを分析する（402）。た
とえば、統計分析器203は、データを統計的に分析して、統計分析結果を得る。一実施形
態においては、統計分析器203は充電制御アプリケーション106に含まれずに、推定モジュール205が、電気料金情報と車両103の一つ以上の挙動を表すデータを分析する。
【００７２】
ステップ404で、推定モジュール205は、電気料金情報と車両103の一つ以上の挙動とを
分析した結果に少なくとも部分的に基づいて、一つ以上の傾向パラメータを推定する。一実施形態においては、傾向パラメータは、一日に必要とされるSoC、日々の標準出発時間
、日々の標準自宅滞在時間と日々の電気料金変動を含む。たとえば、車両挙動の分析結果に基づいて、推定モジュール205は、PHVのような車両103が一日に必要とするバッテリーSoCを見積もる。推定モジュール205も、車両挙動の分析結果に少なくとも部分的に基づい
て、日々の標準出発時間や標準自宅滞在時間を推定する。推定モジュール205は、電気料
金情報を表すデータの分析結果に基づいて日々の電気料金変動を推定する。
【００７３】
ステップ406で、決定モジュール207は、傾向パラメータに基づいて充電設定を決定する。一実施形態においては、充電設定は、バッテリーSoC充電目標、充電開始時刻および充
電終了時刻を含む。たとえば、決定モジュール207は、一日に必要とするバッテリーSoCなどの傾向パラメータに基づいて、車両103のバッテリーSoC充電目標を決定する。決定モジュール207は、決定されたバッテリーSoC充電目標と日々の標準出発時間などの傾向パラメータに少なくとも部分的に基づいて、価格閾値を計算する。決定モジュール207は、次い
で、充電開始時刻および充電終了時刻を決定するために、価格閾値を電気料金と比較する。一実施形態においては、決定モジュール207は、充電設定に基づいて車両103の充電を制御する。
【００７４】
図5A-図5Bは、別の実施形態にかかる車両充電制御方法500を示すフローチャートである。通信モジュール201は、車両103から車両挙動データを取得する（502）。たとえば、車
両103は、日々の状態（例えば走行距離、一日における最高および最低バッテリーSoC、日々のIG-ON時間、日々の出発時間および自宅滞在時間）の記録を行う。通信モジュール201は、一日、一週間、一月、一年などの所定の間隔で定期的に、車両103から日々の状態情
報を取得する。通信モジュール201は、車両挙動データを統計分析器203または推定モジュール205（実施形態によって異なる）に送る。
【００７５】
ステップ504で、通信モジュール201は、車両充電装置133から電気料金データを取得す
る。たとえば、車両充電装置133は、電気料金情報を電気事業者から取り出して、それを
通信モジュール201に提供する。電気料金データは、一時間ごと、一日ごと、一週間ごと
、一ヶ月ごと、または一年ごとの電気料金を含む。通信モジュール201は、電気料金デー
タを統計分析器203または推定モジュール205（実施形態によって異なる）に送る。
【００７６】
ステップ506で、統計分析器203は、車両挙動データと電気料金データを分析する。たとえば、統計分析器203は、これらのデータを統計的に分析して、統計分析結果を得る。統
計分析器203は、車両挙動データと電気料金データを学習データとして用いて、機械学習
アルゴリズムにより、統計的な特性を学習する。統計分析器203は、学習データについて
学習された特性を推定モジュール205に送る。一実施形態においては、統計分析器203は充電制御アプリケーション106に含まれずに、推定モジュール205が、車両挙動データと電気料金データを統計的に分析する。
【００７７】
ステップ508で、推定モジュール205は、車両挙動データと電気料金データの分析結果に基づいて傾向パラメータを推定する。たとえば、推定モジュール205は、統計分析器203から車両挙動データと電気料金データの学習された特性を含む統計分析結果を受け取る。推
定モジュール205は、統計分析結果に少なくとも部分的に基づいて一つ以上の傾向パラメ
ータを推定する。一実施形態においては、一つ以上の傾向パラメータは、一日に必要とされるバッテリーSoC、日々の標準出発時間、日々の標準自宅滞在時間および毎日の電気料
金変動の一つ以上である。推定モジュール205は、推定された傾向パラメータを決定モジ
ュール207に送る。
【００７８】
ステップ510で、決定モジュール207は、上記の推定に基づいて一つ以上の充電設定を決定する。たとえば、決定モジュール207は、一日に必要とされるバッテリーSoCなどの推定された傾向パラメータに基づいて、車両103のバッテリーSoC充電目標を決定する。決定モジュール207は、決定されたバッテリーSoC充電目標と日々の標準出発時間に少なくとも部分的に基づいて、価格閾値を計算する。決定モジュール207は、次いで、充電開始時刻お
よび充電終了時刻を決定するために、価格閾値を電気料金と比較する。一実施形態においては、積極的なモード、中程度のモード、および保守的なモードをの3つの充電モードを
含む。各々のモードでは、バッテリーSoC充電目標と価格閾値が異なり、したがって、充
電開始時刻および充電終了時刻も異なる。
【００７９】
次に図5Bを参照して、ステップ512で、決定モジュール207はインタフェース108を介し
て充電設定をユーザ125に提供する。たとえば、決定モジュール207は、3つのモード（例
えば積極的なモード、中程度のモード、保守的なモード）を表す情報をGUIモジュール311に送る。GUIモジュール311は、3つのモードを表すユーザインタフェースを生成し、イン
タフェース108を介してユーザインタフェースをユーザ125に提供する。ステップ512は方
法500の省略可能のステップであることを示すために、このステップ512は図5Bにおいて点線で示されている。
【００８０】
ステップ514で、判定モジュール207は、ユーザ125から3つの充電モードのうちの1つの
選択を受け取る。たとえば、決定モジュール207は、ユーザ125から積極的なモードの選択を受け取る。決定モジュール207は、ユーザ125の選択に基づいて車両103の充電設定を確
立する。ステップ514は方法500の省略可能なステップであることを示すために、このステップ514は図5Bで点線で示されている。一実施形態において、決定モジュール207は、充電設定についてのユーザ選択を受け取らずに、デフォルトの充電設定を用いて車両103の充
電を行う。たとえば、充電設定のデフォルト設定は、中程度の充電モードである。
【００８１】
ステップ516で、決定モジュール207は、インタフェース108を介してユーザ125から充電設定の変更を受け取る。例えば、ユーザ125が翌週の各日についてのバッテリーSoC充電目標や充電終了時刻を入力すると、充電設定がすでに設定されている充電設定と異なる場合には、決定モジュール207は充電設定についての入力を受け取る。充電設定が変更された
場合には、決定モジュール207は、充電設定の変更入力に基づいて新しい価格閾値を算出
する。これに伴い、新しい充電開始時刻および充電終了時刻が算出される。ステップ516
は方法500の省略可能なステップであることを示すために、このステップ516は図5Bにおいて点線で示されている。したがって、一実施形態においては、決定モジュール207はユー
ザ125から充電設定の変更を受け取らない。
【００８２】
ステップ518で、決定モジュール207は、充電設定に基づいて車両103の充電を制御する
。たとえば、決定モジュール207は、充電開始時刻に車両103の充電を開始し、充電終了時刻に車両103の充電を終了する。決定モジュール207は、バッテリーSoCを定期的（例えば
一時間ごと）に測定し、バッテリーSoC充電目標に達したかどうかを判定する。
【００８３】
＜プラグインハイブリット車両（PHV）と電気自動車（EV）の比較＞
図6は、一実施形態にかかるPHVとEVの間の比較を示すテーブルを表す。行602、604、606、608、610は、PHVとEVの説明、およびこれらの対比に基づく結論を示している。たとえ
ば、行602の説明によれば、PHVのバッテリーが無くなったとしても、PHVは内燃機関が利
用可能であるので車両を走行させるためのエネルギーを提供することができる。一方EVでは、内燃機関がないのでバッテリー切れは致命的である。EVを充電するために要する時間が長くなることや、充電ケーブルがいつでも利用可能では無いこともあるため、バッテリー切れの問題はEVにとってより深刻である。したがって、結論としては、PHVについては
より投機的な制御を行ってもよいということが分かる。すなわち、一実施形態においては、PHVの充電に関するSoCの充電要求は、バッテリーの全容量の100％にする必要は必ずし
もない。
【００８４】
行604では、バッテリー容量についてPHVとEVの間で比較されている。たとえば、PHVの
バッテリー容量は、 EVのバッテリー容量の5分の1である。たとえば、PHV Prius（登録商標）のバッテリー容量は5.2キロワット時であり、通常のPriusのバッテリー容量は1.3キ
ロワット時である。これに対して、 EVのバッテリー容量は、PHVのバッテリー容量より非常に大きい。たとえば、いくつかのEVについては、バッテリー容量が24キロワット時や16キロワット時である。このように、PHVの方がより少ないバッテリー容量を有し、短時間
で充電が可能なため充電を行う時間を柔軟に変更可能である。したがって、PHVの方が安
い電気料金をより効率的に利用できるという利点がある。
【００８５】
行606での説明によると、PHVは仕様上の利点を生かすためにはEVとして走行することが好ましい。なぜならば、HVモードのPHVは、ハイブリッド車両（HV）よりも費用対効果が
良いとは言えないからである。一方、EVは、電力によって運転することが可欠である。したがって、PHVはEVとして走行することが好ましいが、コストパフォーマンスのバランス
を最適化する必要がある。
【００８６】
行608では、これら2種類の車両の間での、直流（DC）急速充電についての比較が示されている。PHVはDC急速充電器を備えないが、多くのEVはバッテリー容量が大きいのでDC急
速充電器を備えている。したがって、PHVの充電には時間がかかるので、PHVは自宅または職場で充電することが好ましく、自宅や職場以外で充電することは適当ではない。
【００８７】
行610では、HVはPHVへと移行し、PHVの方がより高い人気を得ることが説明されている
。たとえば、PHV Priusの累積出荷台数は、2011年4月までに100万台以上である。しかし
、EVはEVSE（充電スタンド）設備の普及が限られているので、大きな人気を得ないであろうと推定される。したがって、より多くの自動車についてPHVを展開することが望ましい
と言える。
【００８８】
＜充電シナリオ＞
図7A-図7Bは、一日における1時間ごとの電力価格と、一実施形態にかかるEVとPHVのバ
ッテリーSoCを示す図である。
【００８９】
図7Aには、一日における1時間ごとの電力価格と、一実施形態に係るEVにおけるバッテ
リーSoCとの対応を表す2つの図が示されている。上のチャート700は、一日のうちの時間
を表すX軸702と、電気料金を表すY軸704とを含む。上のチャート700は、価格閾値706も含んでおり、価格閾値によって低価格期間と高価格期間が決定される。例えば、電力価格が価格閾値706よりも安価な期間が低価格期間として決定され、電力価格が価格閾値706よりも高価な期間が高価格期間として決定される。図示された実施形態では、22時以降かつ7
時以前の時間帯が低価格期間であり、7時以降かつ22時以前が高価格期間である。
【００９０】
下のチャート700は、一日のうちの時間を表すX軸702と、EVのバッテリーSoCを表すY軸708を含む。EVでは、ある程度のマージン710を保つ必要があるので、電気料金が比較的高
い期間であっても充電を行う必要がある。下のチャート700は、2つの運転期間712a、712b
と、時刻714aから始まり時刻714bに終わる充電期間を含む。たとえば、2つの運転期間712a、712bは出発時間と自宅滞在時間に基づいて決定される。時刻714aから時刻714bの間の
充電期間は、低価格期間な時であり、価格閾値706によって決定される。
【００９１】
運転期間712a、712bの間に、EVのバッテリーSoCは減少し、時刻714aから時刻714bの間
の充電時間では、バッテリーSoCは増加する。EVでは、例えば、バッテリーSoCのマージンを保つ（運転の後であってもバッテリーSoCがマージン710よりも低くならないようにする）ために、十分に充電を行う必要がある。
【００９２】
図7Bには、一日における1時間ごとの電力価格と、一実施形態に係るPHVにおけるバッテリーSoCとの対応を表す2つの図が示されている。上のチャート750は、一日のうちの時間
を表すX軸702と、電気料金を表すY軸704とを含む。上のチャート750は、価格閾値706も含んでおり、図7Aにおけるチャート700と同様に、価格閾値によって低価格期間と高価格期
間が決定される。PHVではバッテリーSoCのマージンを保つ必要がなく、また、バッテリー容量が小さいので、EVのように高い電気料金価格で充電する必要がなく、そうすることは好ましくない。したがって、PHVの価格閾値706はEVの場合よりも低く設定される。
【００９３】
下のチャート705は、一日のうちの時間を表すX軸702と、PHVのバッテリーSoCを表すY軸708を含む。同様に、下のチャート750は、2つの運転期間712a、712bと、時刻714aから始
まり時刻714bに終わる充電期間を含む。価格閾値706が図7AにおけるEVの価格閾値よりも
低価格なので、PHVについての時刻712aから時刻712bまでの充電期間（低価格期間と同じ
である）は、EVの充電期間よりも短い。
【００９４】
図8A-図8Cは、一日における1時間ごとの電力価格と、一実施形態に係るPHVの3つの充電モードにおける対応するバッテリーを表すチャートである。
【００９５】
図8Aには、一日における1時間ごとの電力価格と、積極的なモードにおけるEVのバッテ
リーSoCとの対応を表す2つの図800が示されている。上のチャート800は、一日のうちの時間を表すX軸802と、電気料金を表すY軸804とを含む。上のチャート800は、価格閾値706も含んでおり、価格閾値によって低価格期間と高価格期間が決定される。図示される実施形態では、PHVは積極的なモードで充電されるので、価格閾値806は比較的低い。
【００９６】
下のチャート800は、一日のうちの時間を表すX軸802と、PHVのバッテリーSoCを表すY軸808を含む。下のチャート800は、2つの運転期間812a、812bと、時刻814aから始まり時刻814bに終わる充電期間を含む。図示される実施形態では、充電期間は価格閾値806によって決定される低価格期間と同じであり、1時（814a）から6時（814b）の間である。
【００９７】
図8Bには、一日における1時間ごとの電力価格と、中程度のモードにおけるPHVのバッテリーSoCとの対応を表す2つの図850が示されている。上のチャート850は、一日のうちの時間を表すX軸802と、電気料金を表すY軸804とを含む。上のチャート850は、価格閾値806も含んでおり、価格閾値によって低価格期間と高価格期間が決定される。図示される実施形態では、バッテリーSoC充電目標と充電コストのバランスを考慮する中程度のモードでPHVが充電されるため、価格閾値806は中程度である。
【００９８】
下のチャート850は、一日のうちの時間を表すX軸802と、PHVのバッテリーSoCを表すY軸808を含む。下のチャート850は、2つの運転期間812a、812bと、時刻814aから始まり時刻814bに終わる充電期間を含む。図示される実施形態では、充電期間は価格閾値806によって決定される低価格期間と同じであり、23時（814a）から7時（814b）の間である。中程度
の充電モードでの充電期間（時刻814aから時刻814bの間）は、積極的なモードにおける充電期間よりも長いことが分かる。
【００９９】
図8Cには、一日における1時間ごとの電力価格と、保守的なモードにおけるPHVのバッテリーSoCとの対応を表す2つの図890が示されている。上のチャート890は、一日のうちの時間を表すX軸802と、電気料金を表すY軸804とを含む。上のチャート890は、価格閾値806も含んでおり、価格閾値によって低価格期間と高価格期間が決定される。図示される実施形態では、保守的なモードでPHVが充電されるため、価格閾値806は比較的高い。
【０１００】
下のチャート890は、一日のうちの時間を表すX軸802と、PHVのバッテリーSoCを表すY軸808を含む。下のチャート890は、2つの運転期間812a、812bと、時刻814aから始まり時刻814bに終わる充電期間を含む。充電期間は価格閾値806によって決定される低価格期間と同じであり、21時（814a）から7時（814b）の間である。保守的な充電モードでの充電期間
（時刻814aから時刻814bの間）は、中程度のモードや積極的なモードにおける充電期間よりも長いことが分かる。
【０１０１】
実施形態の前述の説明は、例示と説明を目的として行われたものである。したがって、開示された実施形態が本発明の全てではないし、本発明を上記の実施形態に限定するものでもない。本発明は、上記の開示にしたがって、種々の変形が可能である。本発明の範囲は上述の実施形態に限定解釈されるべきではなく、特許請求の範囲にしたがって解釈されるべきである。本発明の技術に詳しい者であれば、本発明はその思想や本質的特徴から離れることなくその他の種々の形態で実現できることを理解できるであろう。同様に、モジュール・処理・特徴・属性・方法およびその他の本発明の態様に関する名前付けや分割方法は必須なものでものないし重要でもない。また、本発明やその特徴を実装する機構は異なる名前や分割方法や構成を備えていても構わない。さらに、当業者であれば、モジュール・処理・特徴・属性・方法およびその他の本発明の態様は、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェアもしくはこれらの組合せとして実装できることを理解できるであろう。また、本発明をソフトウェアとして実装する場合には、モジュールなどの各要素は、どのような様式で実装されても良い。例えば、スタンドアローンのプログラム、大きなプログラムの一部、異なる複数のプログラム、静的あるいは動的なリンクライブラリー、カーネルローダブルモジュール、デバイスドライバ、その他コンピュータプログラミングの当業者にとって既知な方式として実装することができる。さらに、本発明の実装は特定のプログラミング言語に限定されるものではないし、特定のオペレーティングシステムや環境に限定されるものでもない。以上のように、上記の本発明の説明は限定的なものではなく例示的なものであり、本発明の範囲は添付の特許請求の範囲にしたがって定められる。
【符号の説明】
【０１０２】
103  車両
106  充電制御アプリケーション
201  通信モジュール
203  統計分析器
205  推定モジュール
207  決定モジュール
209  GUIモジュール
【図１】
2013215084.tif 000003
【図２】
2013215084.tif 000004
【図３】
2013215084.tif 000005
【図４】
2013215084.tif 000006
【図５Ａ】
2013215084.tif 000007
【図５Ｂ】
2013215084.tif 000008
【図６】
2013215084.tif 000009
【図７Ａ】
2013215084.tif 000010
【図７Ｂ】
2013215084.tif 000011
【図８Ａ】
2013215084.tif 000012
【図８Ｂ】
2013215084.tif 000013
【図８Ｃ】
2013215084.tif 000014