"画定された管理エリアにわたる複数の電気エネルギー自動車のエネルギー必要量を予測するためのシステムであって、それぞれが電池手段22、測位手段、および第1のプロセッサ手段25を備える、前記管理エリア内にある複数の電気エネルギー自動車12と、前記電気自動車のそれぞれと通信する第2のプロセッサ手段27を備えるエネルギー管理装置20とを備え、第1または第2のプロセッサ手段25;27は、前記管理エリア内の各電気エネルギー自動車から位置情報およびエネルギー必要量情報を受け取るように構成され、位置情報を受け取った前記第1または第2のプロセッサはさらに、位置情報から認識方式によって、各可能な移動の確率係数に関連して、情報が関係する自動車の移動に関する情報を確定するように構成され、エネルギー必要量情報を受け取った前記第1または第2のプロセッサはさらに、認識方式によって、各可能な持続性の確率係数に関連して、情報が関係する自動車の電池手段のエネルギー持続性に関する情報を確定するように構成され、前記第2のプロセッサは、自動車の移動に関する情報と自動車の電池手段のエネルギー必要量に関する情報とを組み合わせて、前記電気エネルギー自動車に対する将来のエネルギー必要量を示す、前記管理エリアにわたる予測エネルギー分配モデルを生成するように構成される、システム。第2のプロセッサ手段が、前記管理エリア内の各電気エネルギー自動車から位置情報およびエネルギー必要量情報を受け取る、請求項1に記載のシステム。第2のプロセッサ手段が、すべての受け取った情報の受け取りと共に一意の車両識別子をさらに受け取る、請求項2に記載のシステム。エネルギー必要量情報が、電池手段を全容量まで満たすのに必要なエネルギーについての情報を含む、請求項1から3のいずれか一項に記載のシステム。第1または第2の処理手段によって求められた移動情報が、前記電気自動車の履歴上の移動を比較する、請求項1から4のいずれか一項に記載のシステム。第1または第2の処理手段によって求められた移動情報が地図情報および交通量情報をさらに含み、地図情報に含まれた経路の交差点での交通パターンを分析することによって移動情報を確定する、請求項1から3のいずれか一項に記載のシステム。測位手段が、携帯電話アンテナまたは基地局などの通信中継装置から位置情報を求める、請求項1から6のいずれか一項に記載のシステム。電気エネルギー自動車のプロセッサ25上で実行されるように構成された方法であって、前記プロセッサは前記自動車の電池手段および測位手段と通信し、前記方法は、前記測位手段から自動車の位置に関する情報を受け取り、前記電池手段から自動車のエネルギー必要量に関する情報を受け取り、位置情報から認識方式によって、各可能な移動の確率係数に関連して、自動車の移動に関する情報を確定し、エネルギー必要量情報から認識方式によって、各可能な持続性の確率係数に関連して、電池手段の持続性に関する情報を確定し、前記移動情報および前記持続性情報から、管理エリアにわたる予測エネルギー分配モデルを生成するように構成される、方法。請求項8に記載の方法を実行するように構成されたコンピュータ可読コードを記憶するように構成されたコンピュータプログラム製品。画定された管理エリアにわたる複数の電気エネルギー自動車のエネルギー必要量を管理する方法であって、各電気エネルギー自動車から位置情報およびエネルギー必要量情報を受け取るステップと、各電気自動車12に対する履歴上の位置情報に基づいて、各移動予測の確率係数に関連して、各電気自動車に対する移動情報を確定するステップと、各電気自動車12に対する履歴上のエネルギー使用情報に基づいて、好ましくは各持続性予測の確率係数に関連して、各電気自動車に対するエネルギー持続性情報を確定するステップと、前記移動情報およびエネルギー持続性情報から、前記画定された管理エリアにわたる予測エネルギー分配モデルを生成するステップとを含む、方法。請求項10に記載の方法を実行するように構成されたコンピュータプログラム。請求項10に記載の方法を実行するように構成されたコンピュータ可読コードを記憶するように構成されたコンピュータプログラム製品。電気自動車インフラストラクチャの計画立案における、請求項8または請求項10のいずれかに記載の方法の使用。本文書の目的は、請求項1に記載のシステムである。本文書の他の目的は、請求項8または10に記載の方法である。本文書は、認識学習モデルに基づくエネルギー予測モデルについてであり、大きさおよび場所が不確定に変動するエネルギー負荷が発電機器に困難さをもたらすときに特に有利である。これは、地理的エリアにわたる選択的なエネルギー分配を可能にし、さらにエネルギー需要を減速または加速するために再充電ステーションにおいて価格を動的に適応させるように構成することができる。有利には、さらに電気自動車の充電、修理、または交換のインフラストラクチャのネットワークを計画立案し、規模を合わせ、分散させるために用いることができる。本発明はまた添付の特許請求の範囲に詳述されるような他の目的にも関する。次に本発明の実施形態による装置および方法のいくつかの実施形態について例示に過ぎないものとして、添付の図面を参照して説明する。図1は、それらのそれぞれの進路14に沿って複数の電気自動車12がその中を循環する、地理的エリア10、および少なくとも1つのエネルギー必要量予測装置50を概略的に示す。各電気自動車12は、前記進路14に沿った電気自動車12の移動に少なくとも部分的に電力供給するように構成された電池とも呼ぶ電池手段22を備える。電池22は、そのエネルギーレベルの状態、および特に完全充電のために必要なエネルギー量、すなわち完全充電エネルギー容量と瞬時充電量との間のエネルギー差を求めるように構成される。各電気自動車12はさらに、地理的エリア10内の電気自動車12の位置に対する情報を求めるように構成された測位手段23を備える。このような情報はたとえばGPS座標などの処理された情報を含むことができる。このような情報はまた、たとえば1つまたは複数の最も近いランドマーク、電気自動車12の場所を推測するように構成された既知の場所データを有する1つまたは複数の最も近いGSM登録商標送受信基地局に対する情報を含むことができる。さらに電気自動車12は、たとえばGSM、Wifi、無線、衛星その他の、エネルギー必要量予測装置50と無線で情報を通信するように構成された通信手段24を備える。さらに電気自動車12は、測位手段23からの場所情報を、電池22からの電池エネルギーレベル情報と結合するためのコントローラ25を備える。コントローラ25はさらに、この情報を識別参照たとえば一意の車両IDと共に、通信手段25を通じてエネルギー必要量予測装置50に送るように構成される。エネルギー必要量予測装置50は、電気自動車12の各通信手段25から情報を受け取るための通信装置26を備える。装置はさらに通信装置26から受け取った情報を処理するためのプロセッサ27、および通信装置26から受け取ったすべての受け取った情報を記憶するための記憶手段28を備える。たとえば記憶手段28はデータベースを備えることができ、それによって電池エネルギー情報および場所が、追跡される各電気自動車12用のタイムスタンプに対して記憶される。さらにエネルギー必要量予測装置50は、地図情報など、交通網に対する情報を含む記憶データベース29をさらに備えることができる。図2は、地理的エリアにわたるエネルギー必要量を予測するプロセスを概略的に示す。自動車12では、コントローラ25は定期的にたとえば15分ごとに、電池22のエネルギー状態と、測位手段23からの電気自動車12の場所とに対する情報を収集し、この情報を電気自動車12の一意の識別子と組み合わせる。この組み合わされた情報は、電気自動車12のコントローラ25から予測装置50のプロセッサ27に、電気自動車12の通信手段24を通じて、およびエネルギー必要量予測装置50の通信装置26を通じて送られる。プロセッサ27は、電気自動車12から受け取った定期的情報を記憶手段28に記憶する。定期的に、プロセッサ27は記憶手段28から各電気自動車12に対するすべての電池充電情報を負荷し、下記に基づいて各電気自動車12の予想される持続性を確定するステップ40:-履歴から求められたエネルギー使用率および-最後に受け取った電池エネルギー容量たとえばプロセッサ27は、たとえば90の確実性で100キロメートルの走行距離など、確からしい確率係数を用いて持続性を求めることができる。あるいはプロセッサは、たとえば95の確率で80キロメートル、90の確率で100キロメートル、70の確率で120キロメートル、および40の確率で150キロメートルなど、確率数値に対応する各持続性によって各電気自動車に対するいくつかの持続性数値を求めることができる。持続性とは、電池22のエネルギー蓄積量が空になる前に電気自動車12が走行できるであろう距離の範囲であると理解される。したがってプロセッサ27は、履歴から求められたパラメータおよび認識方式に基づいて、管理エリア10内の各電気自動車12の予想される持続性を確定することができる。発明者らによれば認識方式とは、過去の情報の分析によって将来の結果を推論する学習法を意味する。方法はまた、より多くのデータを用いおよび時間にわたり、より高い予測の精度を得ることができる。各電気自動車12に対する持続性データの計算ステップ40と並行してプロセッサ27は、地図記憶データベース29、およびデータベース28に記憶されたような電気自動車12の移動情報を分析するステップ42。移動情報はデータベース28内の既知の個々の測位点を分析して、学習アルゴリズムを用い、電気自動車12によって好まれる経路および道路と、電気自動車12によって好まれる地図区域とを判定するために求めることができる。これは下記によって達成される:-履歴分析を用いて、電気自動車12が最も頻繁に検出され、したがって自動車12を検出する可能性が高い地理的区域を分析する-地図情報を分析して検出された場所から可能な道路を求め、それぞれの道路の交通量を分析して電気自動車12が現在の場所からその道路を用いる見込みを求めるあるいは移動情報は、記憶手段28内の履歴上の測位情報に対して学習アルゴリズムを用い、および各交差路での交通方向の確率を特定するために記憶手段29からの地図データを活用することによって、求めることができる。たとえば図3を参照するとプロセッサ27は、各セルが直交基準x1,y1からxn,ynを有するように、地理的エリア10を直角のセルに再分割することができる。次いで交差路31では、各セルx1,y1からxn,ynが当該の電気自動車12に対する目的地となる関連する確率値を有するように、履歴情報からすべての電気自動車の交通量のどの部分がどの経路をとるかを求めることができる。プロセッサ27は前述のように、各電気自動車12の推定された持続性をその推定された経路と組み合わせて、エネルギー予測分配を確定する。将来のエネルギー分配確率Pは、各セルx,yにて所与の時間tにて、セルx,yに向かうすべての電気自動車に対して、前述のように所与の関連する確率での空き充電容量empty-chargecapacity:ECCの合計として確立することができる。ただしECCは空き充電容量であり、全容量での電池22と、通信の時点での瞬時電池容量との間のエネルギー差であることを理解されたい。言い換えれば空き充電容量は、電池22を全容量まで再び満たすに必要なエネルギーである。このようなアルゴリズムはたとえば、図4に示されるような、電気自動車に対する将来のエネルギー必要量の地図学的マップを生成することができる。これは将来のエネルギー需要が低い区域33と、将来のエネルギー需要が高い区域34とを有するマップを生成する。高エネルギー需要が集中する区域34は一般に、電気エネルギーを必要とすると見なされる電気自動車12の密度が高い場所に対応することができる。低エネルギー容量が集中する区域33は一般に、電気自動車12が少ないか、電気の再充電が必要と見なされる電気自動車12が少ない場所である。他の実施形態では、移動予測および持続性予測の処理は、エネルギー管理装置50内ではなく電気自動車12内で行うことができる。たとえば各電気自動車12のコントローラ25は、総計し認識学習法を用いて、確率情報に関連する持続性および移動情報をそれ自体で確定することができる。この処理された情報は次いでエネルギー管理装置に送られ、次いでエネルギー管理装置はあらゆる電気自動車の情報を総計してエネルギー需要モデルを生成することになる。したがってプロセスは同じであるが、主要な処理は電気自動車にわたって分散される。当業者なら様々な上述の方法はプログラムされたコンピュータによって行うことができることが容易に理解されよう。本明細書では一部の実施形態は、マシンまたはコンピュータ可読である、プログラム記憶装置、たとえばデジタル記憶媒体を包括し、機械実行可能なまたはコンピュータ実行可能な命令のプログラムをコード化することが意図される。前記命令は本明細書で述べられた方法のステップの一部またはすべてを行う。プログラム記憶装置はたとえば、デジタルメモリ、磁気ディスクまたは磁気テープ、ハードディスク装置などの磁気記憶媒体、または光学的読み出し可能デジタルデータ記憶媒体とすることができる。実施形態はまた、本明細書で述べられた方法の前記ステップを行うようにプログラムされたコンピュータも包括することが意図される。本発明は他の特定の装置および/または方法で具体化することができる。記載された実施形態は、すべての点で例示に過ぎず、限定的と見なされるべきではない。特に本発明の範囲は、本明細書内の説明および図面によってではなく、添付の特許請求の範囲によって示される。特許請求の範囲と均等な意味および範囲内に含まれるすべての変更は、それらの範囲内に包含されるものとする。"