時間帯ごとに接続される車両数をカウントするカウント手段と、前記カウント手段でカウントした前記車両数を時間帯ごとに記憶する記憶手段と、前記車両数が多い時間帯には車両への供給可能電力の予測値として定められる予測供給電力を小さく設定し、前記車両数が少ない時間帯には前記予測供給電力を大きく設定し、時間帯ごとの前記予測供給電力を示す電力テーブルを作成する電力テーブル作成手段と、ユーザが指定する充電の指定終了時刻を入力する入力手段と、前記電力テーブルの示す時間帯ごとの前記予測供給電力以下の電力で、前記車両のバッテリを充電し、前記指定終了時刻に前記車両のバッテリを満充電にする充電パターンを作成する充電パターン作成手段と、前記車両へ電力を供給する給電手段と、前記充電パターンに従って、前記バッテリへ電力を出力するように、前記給電手段を制御する充電制御手段と、を備えることを特徴とする充電スタンド。充電残量を表示する表示手段と、を備え、前記充電パターン作成手段は、前記指定終了時刻に前記バッテリを満充電にできない場合には、前記指定終了時刻で満充電にならない充電パターンを作成し、前記指定終了時刻での前記バッテリの充電残量を、前記表示手段に表示させることを特徴とする請求項1に記載の充電スタンド。前記カウント手段は、時間帯ごとに繰り返し前記車両数をカウントし、前記記憶手段は、時間帯ごとにカウントされた前記車両数を日付ごとに記憶し、前記電力テーブル作成手段は、前記日付ごとに記憶された前記車両数の平均値を用いて前記電力テーブルを作成することを特徴とする請求項1または2に記載の充電スタンド。前記電力テーブル作成手段は、さらに時間帯による電力需要の予測係数の大小により、前記予測供給電力の大きさを補正することを特徴とする請求項1~3のいずれか一つに記載の充電スタンド。前記電力テーブル作成手段は、さらに曜日による電力需要の予測係数の大小により、前記予測供給電力の大きさを変更することを特徴とする請求項1~4のいずれか一つに記載の充電スタンド。前記電力テーブル作成手段は、さらに月による電力需要の予測係数の大小により、前記予測供給電力の大きさを変更することを特徴とする請求項1~5のいずれか一つに記載の充電スタンド。前記電力テーブル作成手段は、さらに気温による電力需要の予測係数の大小により、前記予測供給電力の大きさを変更することを特徴とする請求項1~6のいずれか一つに記載の充電スタンド。時間帯ごとに供給可能な電力を監視する監視手段と、監視結果より得られる、実際の時間帯ごとに供給可能な電力により、前記電力需要の前記予測係数を補正する補正手段と、をさらに備えることを特徴とする請求項4~7のいずれか一つに記載の充電スタンド。時間帯ごとに充電スタンドに接続された車両数を前記充電スタンドより取得する取得手段と、前記車両数が多い時間帯には車両への供給可能電力の予測値として定められる予測供給電力を小さく設定し、前記車両数が少ない時間帯には前記予測供給電力を大きく設定し、時間帯ごとの前記予測供給電力を示す電力テーブルを作成する電力テーブル作成手段と、ユーザが指定する充電の指定終了時刻を入力する入力手段と、前記電力テーブルの示す時間帯ごとの前記予測供給電力以下の電力で前記車両のバッテリを充電し、前記指定終了時刻に前記車両のバッテリを満充電にする充電パターンを作成する充電パターン作成手段と、前記充電パターンに従って、前記充電スタンドに前記バッテリへ電力を供給させる信号を出力する送信手段と、を備えることを特徴とする車両。充電スタンドが車両のバッテリへの供給電力を制御する充電制御方法において、前記充電スタンドの時間帯ごとに接続される車両数をカウントするカウント工程と、前記カウント工程でカウントした前記車両数を時間帯ごとに記憶する記憶工程と、前記記憶工程で記憶した前記車両数に基づいて、前記車両数が多い時間帯には車両への供給可能電力の予測値として定められる予測供給電力を小さく設定し、前記車両数が少ない時間帯には前記予測供給電力を大きく設定し、時間帯ごとの前記予測供給電力を示す電力テーブルを作成する電力テーブル作成工程と、ユーザの指定する充電の指定終了時刻の入力を受け付ける入力工程と、前記電力テーブル作成工程で作成した前記電力テーブルと、前記入力工程で入力された指定終了時刻とに基づいて、前記予測供給電力以下の電力で前記車両のバッテリを充電し、前記指定終了時刻までに前記車両のバッテリを満充電にする充電パターンを作成する充電パターン作成工程と、前記充電パターンに従って、前記バッテリへ電力を出力するように給電手段の制御をする充電制御工程と、を含むことを特徴とする充電制御方法。本発明は、車両のバッテリの充電をできるだけ指定した時刻に完了することを目的とする。上述した課題を解決し、目的を達成するため、請求項1の発明に係る充電スタンドは、時間帯ごとに接続される車両数をカウントするカウント手段と、前記カウント手段でカウントした前記車両数を時間帯ごとに記憶する記憶手段と、前記車両数が多い時間帯には車両への供給可能電力の予測値として定められる予測供給電力を小さく設定し、前記車両数が少ない時間帯には前記予測供給電力を大きく設定し、時間帯ごとの前記予測供給電力を示す電力テーブルを作成する電力テーブル作成手段と、ユーザが指定する充電の指定終了時刻を入力する入力手段と、前記電力テーブルの示す時間帯ごとの前記予測供給電力以下の電力で、前記車両のバッテリを充電し、前記指定終了時刻に前記車両のバッテリを満充電にする充電パターンを作成する充電パターン作成手段と、前記車両へ電力を供給する給電手段と、前記充電パターンに従って、前記バッテリへ電力を出力するように、前記給電手段を制御する充電制御手段と、を備えることを特徴とする。本発明によれば、車両の接続数により、充電スタンドの供給可能電力が変化しても、車両のバッテリパックをユーザの希望する指定時刻に満充電とすることができる。以下、発明の実施の形態について説明する。図1は、充電スタンドと車両の構成を示す図である。車両1側には、バッテリパック101と、電池管理部102と、送信部103と、受信部104と、充電部105が設けられている。バッテリパック101は、二次電池等で構成されている。電池管理部102は、充電状態情報SOCStateofChargeの検出と、充電量の算出と、その他のバッテリパック101の管理とを行う。なお、充電状態情報SOCとは、バッテリパック101の電池の充電状態を示し、満充電時における電池の容量以下、満充電量という。に対する充電残量の比率を表す。また、充電量とは、バッテリパック101を満充電にするために必要な電力量であり、下記式1により算出される。充電量=満充電量-満充電量×充電状態情報SOC1すなわち、充電量は、満充電量から充電残量を減算して算出する。送信部103は、充電スタンド2に充電状態情報SOCと、電池管理部102で算出した充電量と、その他の情報等と、に関する信号を送信する。受信部104は、充電スタンド2から送信されてくる信号等を受信する。充電部105は、例えば、AC-DCコンバータやDC-DCコンバータ等で構成されている。また、それぞれの構成の動作は、ECUelectroniccontrolunit等のワークスペースとしてメモリを搭載するコンピュータ図示しないによって実行される。充電スタンド2側には、受信部201と、送信部202と、入力部203入力手段と、充電制御部204充電制御手段と、給電部205給電手段と、カウント部206カウント手段と、記憶部207記憶手段と、電力テーブル作成部208電力テーブル作成手段と、充電パターン作成部209充電パターン作成手段と、充電開始時刻算出部210と、通信部211と、が設けられている。受信部201は、車両1の送信部103から送信されてくる信号と、通信部211から入力される信号を受信する。送信部202は、車両1の受信部104に信号を送信する。入力部203は、キーボードまたはタッチパネル等で構成され、ユーザの希望する充電の終了時刻以下、指定終了時刻という。が入力される。また、後述する時刻情報と、曜日情報と、月季節情報と、気象情報とを入力する構成を備えていても良い。充電制御部204は、給電部205から車両1のバッテリパック101に供給する電力を制御する制御信号を作成し、給電部205に出力する。給電部205は、充電制御部204から入力された制御信号に基づいて、車両1に供給する電力を決定する。そして、充電部105を介して、バッテリパック101に電力を供給する。図2は、充電スタンドと車両の接続を示す図である。車両1のコンセントに充電プラグを差し込むと、車両1の電源ライン3と充電スタンド2の電源ライン4が接続され、さらに、車両1の通信ライン5と充電スタンド2の通信ライン6が接続される。これにより、車両1及び充電スタンド2の送信部103と受信部201及び受信部104と送信部202の間でデータ信号の送受信が可能となる。そして、車両1の送信部103から充電スタンド2の受信部201へ充電量が出力され、その充電量に基づいて、充電制御部204が給電部205を制御することで、車両1の充電器105を介して充電スタンド2から車両1のバッテリパック101に電力が供給される。図1のカウント部206は、充電スタンド2に同時に接続された車両1の台数をカウントして、時間帯ごとの最大の台数を車両数として記憶部207に記憶する。なお、車両数は、時間帯ごとに充電スタンド2に同時に接続される車両1の平均の台数としても良い。記憶部207は、入力部203から入力された指定終了時刻と、カウント部206から入力された車両数情報と、充電スタンド2が車両1一台あたりに供給可能な最大の電力以下、最大供給電力という。と、通信部211から入力された時刻情報と、曜日情報と、月季節情報と、気象情報と、充電量とを記憶する。電力テーブル作成部208は、充電スタンド2における時間帯ごとの最大供給電力に対する供給可能電力の比率である予測係数を、算出または取得して、記憶部207に記憶する。なお、予測係数を算出する場合には、記憶部207に記憶されている時刻情報と、曜日情報と、月季節情報と、気象情報とに基づいて、それぞれの情報ごとに算出する。さらに、時刻情報と、曜日情報と、月季節情報と、気象情報とに基づいた予測係数から、それぞれの情報による影響を総合的に含んだ予測係数である総合予測係数を算出する。そして、算出した総合予測係数を記憶部207に記憶する。さらに、総合予測係数と最大供給電力を掛け合わせることで、充電スタンドごとの運転状況を要因として予測した供給可能電力である、予測供給電力を算出する。また、算出した予測供給電力を記憶部207に記憶する。ここで、記憶部207に記憶される情報について説明する。図3は、記憶部207に記憶されている車両数情報テーブル301を示す図である。車両数情報テーブル301に示すように、記憶部207には、時間帯ごとに充電スタンド2に接続された車両数が、日付ごとに所定の日数分記憶されている。図3に示す車両数情報テーブル301では、一例として、3日分の車両数を時間帯ごとに記憶しているが、必要に応じてさらに多くの日数の車両数を記憶しても良い。また、記憶部207には、電力テーブル作成部208によって、時間帯ごとの車両数平均と、車両数情報に基づく予測係数を算出した結果が記憶されている図3の車両数平均及び予測係数参照。。時間帯ごとの車両数平均は、下記式2により算出された値である。車両数平均=時間帯ごとの各日付の車両数の和/日数2例えば、図3の時刻6時のときは、車両数平均=340/3=2.33となる。車両数情報に基づく予測係数は、充電スタンド2の最大供給電力で同時に充電できる車両1の台数以下、同時供給能力という。がX台図3では8台に設定。であるとすると、下記式3により算出される値である。車両数情報に基づく予測係数=X/車両数平均3これにより、充電スタンド2に接続される車両数が多い時間帯には、車両数情報に基づく予測係数が小さくなるように設定している。また、充電スタンド2に接続される車両数が少ない時間帯には、車両数情報に基づく予測係数が大きくなるように設定している。なお、車両数情報に関する予測係数の他の算出方法として、式3において、車両数平均に代えて、日付ごとの車両数を用いて、時間帯ごとに予測係数を算出する。そして、日付ごとに算出された予測係数を用いて、時間帯ごとに平均値を取り、車両数情報に関する予測係数としても良い。なお、必要に応じて、車両数情報に基づく予測係数が1以上となった場合には、車両数情報に基づく予測係数を1としても良い。この場合には、総合予測係数が必要以上に低く算出されることがあるが、供給可能電力が予測供給電力を上回る可能性をより低くできる。図4は、記憶部207に記憶されている時刻情報テーブル401、曜日情報テーブル402、月情報テーブル403、気温情報テーブル404を示す説明図である。以下、記憶部207に記憶されている時刻情報テーブル401、曜日情報テーブル402、月情報テーブル403、気温情報テーブル404をまとめて情報テーブルという。情報テーブルに記憶される予測係数は、予め時刻情報と、曜日情報と、月季節情報と、気象情報に基づいてユーザにより設定され、ネットワークを介して充電スタンド2に入力される。また、情報テーブルに記憶される予測係数は、入力部203からユーザにより直接入力されても良い。また、情報テーブルに記憶される予測係数は、ネットワークから受信、または、ユーザに入力されることにより取得した時刻情報、曜日情報、月情報、気温情報を用いて、充電スタンド2で算出しても良い。この場合には、充電スタンド2が備える、ワークスペースとしてメモリを搭載するコンピュータ図示しないによって、電力テーブル作成部208を動作させることにより予測係数の算出が行なわれる。そして、時刻情報と、曜日情報と、月季節情報と、気象情報及びそれぞれに基づく予測係数は、記憶部207に記憶される。時刻情報テーブル401は、時刻情報と、時刻情報に基づいた予測係数を記憶したテーブルである。日中の午後は電力消費が多いため、充電スタンド2へのインフラ設備からの電力供給量が制限され、充電スタンド2の供給可能電力が少なくなる可能性があり、深夜は電力消費が少ないため、充電スタンド2の供給可能電力が多くなる可能性がるので、日中の時間帯の予測係数は小さく設定され、深夜の時間帯の予測係数は大きく設定されている。曜日情報テーブル402は、曜日情報と、曜日情報に基づいた予測係数を記憶したテーブルである。平日は会社や工場が稼動しているため、供給可能電力は少なくなる可能性があり、休日は会社や工場が稼動していないため、供給可能電力は多くなる可能性があるので、平日の時間帯の予測係数は小さく設定され、休日の時間帯の予測係数は大きく設定されている。月情報テーブル403は、月情報と季節、月情報に基づいた予測係数を記憶したテーブルである。夏や冬は冷房や暖房を使用するため、供給可能電力は少なくなる可能性があり、春や秋は冷房や暖房をあまり使用しないため、供給可能電力は多くなる可能性があるので、夏や冬の季節の予測係数は小さく設定され、春や秋の季節の予測係数は大きく設定されている。気温情報テーブル404は、気温情報と、気温情報に基づいた予測係数を記憶したテーブルである。気温の高い日晴れの日は冷房を使用するために供給可能電力は少なくなる可能性があり、冬の気温の低い日雨の日は暖房を使用するために供給可能電力は少なくなる可能性があるので、気温の高い日晴れの日及び気温の低い日雨の日は、それ以外の平均的な温度の日に比べて、予測係数は小さく設定されている。以下、車両数テーブル301と、時刻情報テーブル401と、曜日情報テーブル402と、月情報テーブル403と、気温情報テーブル404とに記憶されている情報をまとめて予測情報という。電力テーブル作成部208は、記憶部207に記憶されている予測情報に基づいて、充電スタンド2の時間帯ごとの予測供給電力を表すテーブル以下、電力テーブルという。を、下記式4の値を時間ごとに算出することにより作成する。予測供給電力=最大供給電力×総合予測係数4総合予測係数が1以上の場合には、予測供給電力を最大供給電力の値と同じ値にする。ただし、式4の総合予測係数とは、車両数情報と、時刻情報と、曜日情報と、月情報と、気温情報のそれぞれに基づく予測係数を掛け合わせた係数である。例えば、時刻12時、火曜日、7月、35度の場合には、図3より、車両数情報に基づく予測係数は、時刻12時平均10台を参照すると0.80であり、図4より、時刻情報に基づく予測係数は、時刻12時を参照すると0.95であり、曜日に基づく予測係数は、火曜日を参照すると0.9であり、月に基づく予測係数は、7月を参照すると0.95であり、気温情報に基づく予測係数は、35度を参照すると0.85であるので、総合予測係数=0.80×0.95×0.9×0.95×0.85≒0.552と求める。なお、計算結果は、時刻12時、火曜日、7月、35度の場合には、充電スタンド2の供給可能電力が最大供給電力の約55.2まで少なくなる可能性があることを表わしている。また、総合予測係数の求め方においては、例えば2乗平均平方根等、信頼性が確保できれば他の手法を用いても良い。上記の総合予測係数の算出は、ワークスペースとしてメモリを搭載するコンピュータ図示しないによって、電力テーブル作成部208を動作させることで行なわれている。図5は、電力テーブル501を示す図である。図5の総合予測係数は、図3、図4の予測情報に基づく予測係数を用いて、一例として、7月、火曜日の総合予測係数を算出した結果を示している。そして、図5の予測供給電力は、最大供給電力が5kWの場合において、式4によって、それぞれの時刻の予測供給電力を算出した値である。充電パターン作成部209は、入力部203で入力された充電の終了時刻と、記憶部207に記憶されている充電量と、電力テーブル作成部208で作成された電力テーブルを取得し、充電時間を算出し、充電中の時間帯ごとにバッテリパック101に供給する電力の値を示す充電パターンを作成する。図6は、充電パターンの作成に使用される情報を示した、充電パターン作成情報601である。そして、充電パターン作成情報601に示されるa点は、充電スタンド2に車両1を接続した接続時刻である。また、充電パターン作成情報601に示されるb点は、実施の形態における車両1の充電開始時刻である。さらに、充電パターン作成情報601に示されるc点は、従来における車両1の充電開始時刻である。そして、充電パターン作成情報601に示されるd点は、指定終了時刻である。また、左右矢印上に示される数値は、それぞれ、電量テーブルから取得される時間帯ごとの予測供給電力を示している。なお、上記の充電パターン作成情報601は、指定終了時刻20時までに、車両1のバッテリパック101に32kWhの充電量を充電するときのものを一例として示した。また、実施の形態の電力テーブルは、図5の電力テーブルを使用している。また、従来例と実施の形態の例を示しているが、どちらもなるべく指定終了時刻に近い時間で、バッテリパック101を満充電にすることを目的として充電パターンを作成している。従来は、入力部203から充電の指定終了時刻が入力されると、常に最大供給電力で車両1のバッテリパック101を充電できるものとして、式5により充電時間を定めている。充電時間=充電量/最大供給電力5すなわち、充電量を最大供給電力で除算して充電時間を求めている。具体的には、充電量に32kWh、最大供給電力に5kWを代入して、充電時間=32kWh/5kW=6.4時間となる。そして、指定終了時刻の6.4時間前から充電を始めることになる。この場合には、充電スタンド2の供給可能電力が最大供給電力を下回る時間帯があると、指定終了時刻に満充電とすることができない。これに対して、実施の形態では、20時から遡って、予測供給電力で得られる電力量を加算していき、32kWhの電力量が得られるまでの時間を充電時間としている。具体的には、充電パターン作成情報601では、18時~20時の間で9.24kwh、16時~18時の間で7.90kWh、14時~16時の間で6.38kWh、12時~14時の間で5.48kWhの電力量が得られるので、この時点で29.0kWhの電力量をバッテリパック101に充電できることになる。そして、残りの電力量である1.0kWhを、10時~12時の間で得る為には、式5を用いて、1.0kWh/4.39kW≒0.2hと算出されるので、充電時間は、合計で8.2時間となる。これにより、充電パターン作成情報601に示す時間帯ごとの予測供給電力によりバッテリパック101を、指定終了時刻である20時の8.2時間前から充電すれば、指定終了時刻にバッテリパック101をより確実に満充電とすることができる。充電開始時刻算出部210は、充電パターン作成部209で算出された充電時間を用いて、下記式6により、充電開始時刻を算出する。充電開始時刻=指定終了時刻-充電時間6すなわち、充電時間を指定終了時刻から減算することで充電開始時刻を決定している。そして、充電パターン作成部209は、充電開始時刻算出部210で算出された、充電パターン作成情報601に示すb点の時刻、11時40分から、電力テーブルに示される時間帯ごとの予測供給電力を充電スタンド2からバッテリパック101に供給する充電パターンを作成する。この充電パターンに従ってバッテリパック101を充電することにより、指定終了時刻にバッテリパック101を満充電にすることができるので、バッテリパック101の劣化を抑制することができる。通信部211は、ネットワーク等から、充電スタンド2の最大供給電力と、時刻情報と、曜日情報と、月季節情報と、気象情報等の予測情報を取得して、記憶部207に出力する。通信方式は有線通信または無線通信のどちらでもよい。常に最新の情報を記憶部207に記憶するようにしても良いし、充電パターンの作成にともない、新しい情報を取得するようにしても良い。また、それぞれの構成の動作は、ワークスペースとしてメモリを搭載するコンピュータ図示しないによって実行される。図7は、実施の形態の充電スタンド2の充電処理のフローチャートである。以下の処理は、車両1及び充電スタンド2にそれぞれ設けられている、ワークスペースとしてメモリを搭載するコンピュータ図示しないによって実行される。車両1のコンセントに充電スタンド2の充電プラグが差し込まれたか否かの判断をするS701。車両1のコンセントに充電スタンド2の充電プラグが差し込まれていない場合には、S701の処理を繰り返す。車両1のコンセントに充電スタンド2の充電プラグが差し込まれている場合には、入力部203から指定終了時刻が入力されたか否かを一定時間監視するS702。S702において、一定時間以上たっても入力部203から指定終了時刻が入力されない場合には、充電制御部204により、最大供給電力をバッテリパック101に供給するように、給電部205を制御するS703。そして、バッテリパック101が満充電になるか、ユーザが充電を終了させるまで、給電部205からバッテリパック101に電力を供給する。なお、充電制御部204は、最大供給電力を給電部205がバッテリパック101に供給する制御をするので、充電スタンド2は、供給可能電力でバッテリパック101を充電することになる。S702において、入力部203から指定終了時刻が入力された場合には、記憶部207に指定終了時刻を記憶する。また、送信部202から受信部104を介して、入力部203に指定終了時刻が入力されたことを電池管理部102に通知する。そして、指定終了時刻の入力が通知されると、電池管理部102は、式1により充電量を算出し、算出した充電量を送信部103から受信部201を介して記憶部207に通知する。また、記憶部207は、充電量を記憶するS704。次に、電力テーブル作成部208は、記憶部207に記憶されている最大供給電力の値を取得するS705。さらに、電力テーブル作成部208は、記憶部207に記憶されている予測情報を取得するS706。また、電力テーブル作成部208は、S706で取得した予測情報に含まれる車両数情報から、車両数情報に基づく予測係数を算出するS707。次に、電力テーブル作成部208は、S705~S707で取得した情報を用いて、電力テーブルを作成するS708。そして、充電パターン作成部209は、S704で記憶部207に記憶された充電量と、S708で作成した電力パターンを用いて、充電時間を算出する。また、充電時間を充電開始時刻算出部210に出力する。そして、充電開始時刻算出部210は、式6により、S709で算出された充電時間と、S702で入力された指定終了時刻を用いて充電開始時刻を算出する。そして、充電開始時刻を充電パターン作成部209に出力するS709。さらに、充電パターン作成部209は、S709で算出された充電開始時刻から指定終了時刻までの間、時間帯ごとに予測供給電力に従った電力を充電スタンド2からバッテリパック101に供給する内容の充電パターンを作成する。そして、作成した充電パターンを充電制御部204に出力するS710。充電制御部204は、充電開始時刻算出部210から充電パターンを取得すると、充電開始時刻まで待機するS711。そして、充電制御部204は、充電開始時刻になると、バッテリパック101への給電を開始するように給電部205を制御する。さらに、充電制御部204は、給電部205を制御して、充電パターンに示すとおりに給電部205から車両1の充電器105へ電力を供給させるS712。これにより、充電終了指定終了時刻まで充電パターンに示すとおりにバッテリパック101へ電力を給電することができる。上述の実施の形態において、図8に示すように、入力部203と、電力テーブル作成部208と、充電パターン作成部209と、充電開始時刻算出部210と、を車両1に備えるようにしても良い。その場合には、充電スタンド2の記憶部207から予測情報を取得し、車両1で充電パターンを作成する。そして、車両1で作成した充電パターンを充電スタンド2に送信する。また、充電パターンを受信した充電スタンド2は、その充電パターンを充電制御部204に入力する。さらに、充電制御部204は、充電パターンにしたがって、バッテリパック101に給電するように、給電部205を制御する。なお、車両1の充電時に通信ライン5、6が接続されるので、車両1と充電スタンド2でデータの受け渡しが可能となっている。したがって、各構成要素が車両1または充電スタンド2のいずれかにあれば、実施の形態の充電処理を実施することが可能である。よって、実施の形態に記載の各構成要素は車両1、充電スタンド2のどちらに設けられていても良いので、必要に応じて構成を変更してもよい。また、実際の給電時に供給可能電力が予測供給電力よりも大きかった場合には、供給可能電力をバッテリパック101に流すように制御しても良い。ただし、この場合には指定終了時刻よりも早く充電が完了することになる。また、残充電量を表示する図示しない表示器表示手段を、車両1又は充電スタンド2に備えておいても良い。そして、指定終了時刻までの時間が短く、予測供給電力では満充電とできない場合には、充電パターン作成部209は、指定終了時刻で満充電にならない充電パターンを作成し、指定終了時刻にバッテリパック101の充電残量がどのくらいになるのかを予測して表示器に表示させる。これにより、ユーザは満充電にならないことを予め確認し、おおよその走行可能距離を把握することができる。したがって、走行開始時までに、その走行可能距離に応じた走行計画を立てることができる。なお、カーナビ等に、予測した指定終了時刻のバッテリパック101の充電残量を通知して、走行可能距離に応じた次の給電計画を算出させても良い。また、充電スタンド2において、供給可能電力を時間帯ごとに取得する図示しない監視部監視手段を設けて、監視結果を記憶部207に記憶しておき、実情に合わせてそれぞれの予測情報に基づく予測係数を補正しても良い。一例として、総合予測係数が0.7となったにもかかわらず、実際には、供給可能電力が最大供給電力から1割しか少なくなっていなかった場合に、総合予測係数を0.7と0.9の間の0.8と補正することが考えられる。これにともない、予測情報に基づく予測係数についてもそれぞれ補正をする。例えば、総合予測係数が0.8となるように、それぞれの予測情報に基づく予測係数を少しずつ大きくする補正を行うとよい。なお、補正の方法は、上記の一例だけに限定されず、適宜条件にあった補正方法を行なえばよい。このように、予測係数を補正することで、より予測供給電力の予測の精度が向上し、精度よく指定終了時刻にバッテリパック101を満充電にすることができる。上述した実施の形態によれば、充電スタンド2の設置場所などによりことなる時間帯ごとの接続車両数の変動の特徴まで考慮して、充電スタンド2ごとに即した予測供給電力を算出する。したがって、指定終了時刻にバッテリパック101を満充電とする精度を向上させることができる。