"電気自動車の電池へ充電を行う充電制御装置であって、前記電池の電池残量を検出する電池残量検出部と、次回の電気自動車を利用するトリップの出発時刻及び当該トリップにおける必要消費電力を次回トリップ情報として検出する次回トリップ情報検出部と、前記電池残量と前記次回トリップ情報とに基づき、次回トリップ出発時刻までに前記必要消費電力を充電する充電速度及び充電量を決定して充電する充電制御部とを備えたことを特徴とする充電制御装置。前記充電制御部は、前記電池の劣化度合いを検出する電池劣化検出部をさらに備え、前記充電速度を前記電池劣化度合いに基づいて決定することを特徴とする請求項1記載の充電制御装置。前記充電制御部は、前記必要消費電力と前記電池の電力残量が深放電領域とならないための最低必要電力量との合計値を必要電力として定義し、次回トリップ出発時刻までに前記必要電力を蓄積するように充電速度及び充電量を決定して充電することを特徴とする請求項1又は2に記載の充電制御装置。前記次回トリップ情報検出部は、電気自動車の利用開始から利用終了までの間で、トリップの開始終了時刻と消費電力量とを、電源投入時刻、電源遮断時刻、移動経路、移動高度、移動速度、天候情報、モーター電力使用量、補機類電力消費量の少なくとも1つと組み合わせて運転記録として記録する運転履歴記録部と、該運転記録を分析し、利用者の次回トリップの出発時刻を推定する運転スケジュール推定部と、前記運転記録を分析して運転パターンを分類し、各運転パターンにおける消費電力量を予測する運転傾向分析部とを備え、前記充電制御部は、前記運転スケジュールの推定結果と運転傾向分析結果に基づき次回トリップの出発時刻及び前記必要消費電力を決定し、当該次回トリップ出発時刻までに前記必要消費電力が前記電池に蓄積されるように充電速度及び充電量を決定して充電することを特徴とする請求項1乃至3の何れか1項に記載の充電制御装置。前記充電制御部は、複数の電気自動車における電池の充電速度及び充電量と、放電速度及び放電量とを、前記電池の劣化状態と合わせて蓄積し、当該電池の充電速度及び充電量、放電速度及び放電量が劣化に与える影響を劣化影響係数として抽出する電池劣化解析部をさらに備え、該劣化影響係数が極小となるように充電速度及び充電量を決定して充電することを特徴とする請求項1乃至4の何れか1項に記載の充電制御装置。前記運転傾向解析部は、電気自動車の利用者の電気自動車を含む他の車両のトリップにおける消費電力量もしくは燃料消費量を、トリップ開始終了時刻、移動経路、移動速度、移動高度、天候情報の少なくとも1つと組み合わせて運転記録として記録し、記録した運転記録に基づいて次回トリップにおける消費電力量を予測することを特徴とする請求項4に記載の充電制御装置。前記運転スケジュール推定部は、電気自動車の利用者の当該電気自動車以外の移動手段における移動開始時刻を蓄積し、蓄積した移動開始時刻に基づいて次回トリップの出発時刻を推定することを特徴とする請求項4に記載の充電制御装置。電気自動車に搭載する蓄電装置は、充放電を繰り返すことにより劣化する。特に、蓄電装置を満充電の状態まで充電することを繰り返すことにより、充電装置の劣化が大きくなる。特許文献1に記載の従来例では、蓄電装置を契約電力量内で充電制御する場合には、充電に使用する電力量を抑制することはできるが、蓄電装置の劣化までは考慮されていない。このため、十分な給電能力があったり、十分な給電猶予時間があったりした場合、なるいはもともと電池容量が十分な場合等には、満充電まで充電を行ってしまい、電池の劣化を加速してしまう。そこで、本発明は、上記のような点に着目してなされたもので、必要十分な電力量を必要な出発時刻までに蓄電するように充電速度及び充電量を最適化した充電制御を行うことを目的とする。上記目的を達成するために、本発明の一態様は、共同利用する複数の電気自動車を次回トリップまでの間に充電する際に、電池劣化に与える影響度合いである電池劣化コストを加味して充電制御を行う。本発明によれば、電池残量と検出した次回トリップ出発時刻及び必要消費電力とに基づき、次回トリップ出発時刻までに必要消費電力を充電する充電速度及び充電量を決定して充電することにより、充電速度及び充電量を最適化した充電制御を行うことができる。第1の実施形態次に、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。図1は、本発明の第1の実施形態を示す充電制御装置の全体構成を示すブロック図である。構成充電制御装置1は、電気自動車10と、充電装置30とを備えている。各電気自動車10は、各種搭載機器に電力を供給する電池11を備えている。この電池11は、電気自動車で本格採用が進んでいるリチウムイオンバッテリが適用されている。しかしながら、電池11としては、一般的な鉛蓄電池、ニッケル水素電池等の他の電池を適用することができる。また、ここでいう電気自動車とは、バッテリーで駆動する電動モーターを駆動源とする車両であればよく、例えばバッテリーで駆動する電動モーターのみを駆動源とする車両、或いは、エンジンと電動モーターとを駆動源とするハイブリッド車両、プラグインハイブリッド車両であっても適用することができる。また、電気自動車のような大量のバッテリーを束ねた電池ユニットを搭載する装置の場合、ユニット内の電池同士のバラツキを把握制御するため、含まれるバッテリー単体毎、もしくはバッテリーを複数束ねた電池セルといった単位毎に電流や電圧、温度などを監視するセンサが付随することがあるが、これらセンサ類も本実施形態では後述する入力装置17の一部として取り扱う。この電池11は、交流を直流へ変換するAC/DC変換器12を介して受電装置13に接続されている。受電装置13は、外部の充電装置30に接続可能に構成された充電コネクタ14で構成されている。また、各電気自動車10は、各種演算処理を行う演算装置15を備えている。この演算装置15には、記憶装置16が接続されていると共に、入力装置17及び出力装置18が接続されている。さらに、演算装置15には外部機器との間で通信を行う通信装置19を備えている。入力装置17は、電気自動車10に搭載されたセンサやスイッチ、運転操作系統、自動車内外の状況や運転操作を検出するものである。この入力装置17は、ボタンスイッチ17a、ステアリング装置17b、アクセルブレーキ装置17c、電流電圧センサ17d、位置センサ17e及び温度センサ17fを備えている。ここで、ボタンスイッチ17aは、ステアリング、アクセル、ブレーキ、エアコン、ワイパー、ウィンカー、シフトポジション、ライト等の各種切り替えを行うボタンやスイッチで構成されている。ステアリング装置17bは、電気自動車の進行方向を制御するもので、操舵角情報、操舵トルク情報等が出力される。また、アクセルブレーキ装置17cは、電気自動車の速度を制御するものであり、アクセルペダル開度情報やブレーキペダル踏込情報が出力される。電流電圧センサ17dは、電池11やモーターへの電流電圧の入出力を検出し、その検出信号を出力するものである。位置センサ17eは、電気自動車の走行位置を検出し、その位置情報を出力するもので、例えば全地球測位システムGPS等が適用される。温度センサ17fは、外気温、室内温度、電池温度等を検出し、これらの検出信号を出力するものである。さらに、入力装置17は、次回トリップ情報を入力する情報入力部17gを備えている。この情報入力部17gは、通常のカーナビゲーションシステムに装備されているタッチパネル等の情報入力部を適用することができ、次回トリップの目的地、出発時刻あるいは到着時刻といった次回トリップ情報を入力する。この入力装置17から出力される各種信号がA/D変換器20でデジタル信号に変換されて演算装置15に入力される。出力装置18は、電気自動車の動きに変化を与えたり、運転者や外界に情報を発信したりするものであり、アクチュエータ18a、モーターインバータ18b、ディスプレイ18c及びスピーカ18dを備えている。ここで、アクチュエータ18aは、車輪の操舵角度やブレーキ圧力を変化させる各種操作機器である。モーターインバータ18bは、動力源あるいは発電源である電動モーターとこれを駆動制御するインバータとで構成されている。ディスプレイ18cは、各種表示情報を表示し、スピーカ18dは、音声情報等を出力する。そして、出力装置18には、演算処理装置からの各種信号がD/A変換器21を介して入力される。また、通信装置19は、充電装置30との間で例えば通信用配線による有線通信や電流用配線を利用した電力線通信を行い、情報の送受信を行う。そして、演算装置15は、機能ブロック図で表すと図2に示すように構成される。すなわち、演算装置15は、車両制御部15a、電池残量検出部15b、充電制御部を構成する充放電制御部15c、充放電回路部15d及び次回トリップ情報検出部15eを備えている。車両制御部15aは、一般にECUElectricControlUnitと称され、電気自動車に限らず、近年の車両の多くに搭載されている。この車両制御部15aでは、入力装置17から入力されるアクセル開度、ブレーキ踏込量に基づいてモーター発電機15fを駆動制御する走行制御やステアリング装置17bの操舵状態を制御する操舵制御等を行う。電池残量検出部15bは、電気自動車10に搭載された電池に含まれる残電力量を検出するものである。電池残量は、充電状態SOC:StateofChargeとも称され、一般にその電池の持つ最大容量を100、最低容量を0として評価する。この電池残量検出部15bの電池残量検出例を図3に示す。この図3では、横軸が時刻で縦軸がSOCを表している。この図3では、走行中の時系列のSOCの変化走行に伴いSOCが減少していく様子についても同時に示している。また、走行中のSOC変化は実線で表し、充電装置30に接合した時点でのSOCを菱形の記号で表している。この図3では、充電装置30に結合した時点のSOCが2~3割程度と低いパターンa301、5~6割程度と中程度のパターンa302及び7~8割程度と高いパターンa303を例示している。充放電制御部15cは、車両制御部15aあるいは充電装置30からの指令により、後述する充放電回路部15dへ電池及びモーター発電機15fに対して充放電の制御指令値を与える。充放電回路部15dは、充放電制御部15cから取得した電流電圧の指令値に基づき、実際に電池、モーター発電機に対して電流の入出力を行うものである。なお、電気自動車10においてはモーター発電機15e、電池以外にも、ステアリング装置、エアコンや、ブレーキ、ナビゲーション装置等のあらゆる機器も電気で駆動するため、これら補機類への電力の供給制御についても充放電制御部15c及び充放電回路部15dが担うこととなる。次回トリップ情報検出部15eは、電気自動車の該の利用すなわち次回トリップの出発時刻TSと、次回トリップにおける消費電力量とを検出するものである。具体的には、利用者から直接次回トリップの出発時刻やそのトリップにおける走行距離の入力を受付ける方式が考えられる。特に、荷物や人の輸送といった用途であれば、事前に次回目的地や到着時刻到着しなければならない時刻が既知の場合が多い。よって、既知情報を予め入力することで、一般的なナビゲーション装置の機能を用いて、出発予定時刻及び走行予定距離を算出することが可能である。なお、毎回利用者に次回トリップ情報を入力させるのは利便性が悪いが、上記のような輸送用途であれば、毎日決まったダイヤで決まったルートを走行する場合や、決まった経路で無い場合であっても、別途配送システムが存在する場合が多い。前者であれば、複数のダイヤ、走行経路を荒締め設定しておけば毎回トリップ情報を入力する必要はなく、後者の場合は配送システムと連動する方式を採用すれば、電気自動車側で独自に入力する必要は無くなる。また、後述するように車両の利用履歴自体を使って自動的にスケジュールを生成する方法もある。さらに、上記経路探索時に、統計交通情報等、当日の走行予定時間帯における走行経路の渋滞情報を加味することができれば、経路の各部分毎の平均走行速度を算出することができる。この平均走行速度と速度帯域毎の電費を掛け合わせれば、より精度良く消費電力を計算することができる。この場合、速度帯域毎の電費については、予め保持しておくか、走行履歴に基づき更新したデータを利用することができる。以上の処理によって、次回トリップの出発予定時刻及び予想される必要消費電力が決定される。必要消費電力が決定すると、これに所定の閾値を加えたものを次回トリップに必要な充電状態SOCすなわち目標充電状態以下、ターゲットSOCと称すとして決定する。この閾値は、深放電を防止するための必要最低限の電力量である。前述したようにリチウムイオン電池はSOCが20を下回るような空に近い状態が継続すると、新品当初の蓄電容量を保持できなくなる電池劣化が急激に加速することが知られている。したがって、必要な走行距離を走行した後であっても深放電状態に陥らないために閾値を設け、閾値必要消費電力をターゲットSOCとして決定する。一方、充電装置30は、充電用の交流電力を出力する給電装置31と、この給電装置31の充電電流及び充電電圧を調整して充電速度を制御する演算装置32とを備えている。演算装置32には、記憶装置33と通信装置34とが接続されている。記憶装置33は、演算装置32で実行する充電制御処理を行うプログラムを記憶していると共に、充電制御処理時の電流変化や電圧変化等の充電履歴情報を記憶する。通信装置34は、電気自動車10の通信装置19との間で、電池11の充電状態を表す情報を取得すると共に、充電電力情報を通信装置19へ送信する。この演算装置32を機能ブロック図で表すと、図2に示すように構成される。すなわち、演算装置32は、電力供給部32aと充電制御部32bとを備えている。電力供給部32aは、電池11の充電のための実質的な電力を電気自動車10に対して供給するものである。具体的には、一般家庭の100V電源や、200V電源、あるいは近年電気自動車用に普及の一途にある急速充電器の電力供給装置がこれに相当する。充電制御部32bは、電池11の充電のための供給電力を電気自動車10側の充放電制御部15cと協調して調整するものである。なお、上述した一般家庭用の100V電源や200V電源を用いる場合、これら給電側には充電制御部を備えていない場合が多く、上記構成もつのは急速充電器の場合と考えてよい。通常の100V電源や200V電源から充電を行う場合は、電気自動車側の充放電制御部15cが単独で電気自動車10内の電池状態を把握しながら給電量を調整することになる。そして、演算装置15では、図4に示す運転履歴記録処理を実行するとともに、図5aに示す次回トリップ情報検出処理及び図5bに示す充電制御処理を実行する。運転履歴記録処理は、図4に示すように、まず、ステップS11で運転開始状態となったか否かを判定する。この判定は、電源スイッチがオン状態となったか、ドアの開け閉めがあったか、充電コネクタ取り外しがあったかという情報を少なくとも1つを検出したときに運転開始状態となったと判定する。このステップS11の判定結果が、運転開始状態となっていないときには運転開始状態となるまで待機する。また、ステップS11の判定結果が、運転開始状態となったときには、ステップS32に移行する。このステップS12では、運転開始時の日時、気温室内温度、外気温度、天候等の基本情報を記憶装置16の運転履歴記憶領域に記憶してからステップS13に移行する。このステップS13では、例えば全地球測位システムGPSの信号を利用して地図上に車両位置をマッピングする機能を有するカーナビゲーション装置から緯度軽度、高度、走行経路等の走行情報を取得し、記憶装置16の利用履歴記憶領域に記憶してからステップS14に移行する。このステップS14では、電気自動車の走行に関する電池負荷情報を取得して記憶装置16の運転履歴記憶領域に記憶してからステップS15に移行する。この電池負荷情報としては、速度、アクセル開度、ブレーキ踏込量、エアコン使用量、電池への入出力電流、入出力電圧等である。電力に関しては走行に関する電力モーター消費電力と、エアコンやライトといった補機類の消費電力とを分離して記憶することが好ましい。このようにモーター消費電力と補機類消費電力とを分離することにより、気温や時刻に起因する消費電力の増減を加味することが可能になる。また、電池の劣化を示す指標とされる内部抵抗値も合わせて記憶する。ステップS15では、運転を終了したか否かを判定する。この判定は、ドアの開け閉め、電源スイッチのオン状態からオフ状態への切換え、充電コネクタの接続等の少なくとも1つを検出したときに、運転終了と判定する。ステップS15の判定結果が運転を終了しておらず、運転状態を継続しているときには、前記ステップS12に戻り、運転を終了したときには、運転履歴記録処理を終了する。次回トリップ情報検出処理は、図5aに示すように、まず、ステップS101で、情報入力部17gから次回トリップの目的地、出発時刻あるいは到着時刻といった次回トリップ情報が入力されたか否かを判定する。ここで、次回トリップ情報の入力方法については前述の通り、複数の巡回パターンがある場合にはこれを登録しておき、適宜切り替える方法としてもよいし、配送システム等と連携させることにより、目的地及び出発到着時刻を自動的に設定する方法としてもよい。また、明確に目的地を位置として指定する以外に、走行距離範囲を指定する方法としてもよい。このステップS101の判定結果が、次回トリップ情報が入力されていないときには、この次回トリップ情報が入力されるまで待機する。ステップS101の判定結果が、次回トリップ情報が入力されたときにはステップS102に移行する。このステップS102では、設定された目的地について、経路計算を行う。このとき、渋滞情報等も加味することで、走行が予測される時間帯の走行速度等についても計算することが好ましい。次いで、ステップS103に移行して、トリップ出発時刻を決定する。ステップS1で受付けた次回トリップ情報に直接トリップ出発時刻が指定されている場合にはこのトリップ出発時刻を使用する。一方、次回トリップ情報に到着時刻が指定されている場合には、上記ステップS102の経路計算結果を用いて目的地に到着時刻に到着するために必要な出発時刻を逆算して得る。そして、決定したトリップ出発時刻を記憶装置16の次回トリップ出発時刻記憶領域に更新記憶する。次いで、ステップS104に移行し、上記経路計算結果に基づく走行距離から、必要消費電力量Wncを予測する。この消費電力量の予測は、予め電気自動車に記録された電費単位距離あたりの消費電力量に走行距離を乗じる方法が最も単純である。しかしながら、例えば電気自動車の実際の電費を履歴として蓄積し、この蓄積された電費を用いる方法とすれば必要消費電力の精度をより高めることができる。さらに、上記渋滞情報と、速度帯域ごとの電費情報を掛け合わせることで精度はより向上する。次いで、ステップS105に移行して、上記ステップS104で予測した必要消費電力に基づいてターゲットSOCを決定してから次回トリップ情報検出処理を終了する。このステップS105では、具体的には、ステップS104で予測した必要消費電力Wncに深放電とならない必要最低限の蓄電量に相当する電力閾値Wbを加算した合計電力Wt=WncWbを最大蓄電量で除してターゲットSOC[]として決定し、このターゲットSOCを記憶装置16の次回トリップターゲットSOC記憶領域に更新記憶する。一方、充電制御処理は、図5bに示すように、まず、ステップS106で、充電装置30が接続されたか否かを判定する。このステップS106の判定結果が、充電装置30が接続されていないときには待機し、充電装置30が接続されたときにはステップS107に移行する。このステップS107では、記憶装置16に記憶されている次回トリップのターゲットSOC及び次回トリップ出発時刻を取得する。次いで、ステップS108に移行して、電池劣化解析処理を行う。この電池劣化解析処理は、利用履歴記録処理によって記憶装置の利用履歴記憶領域に記憶された履歴情報のうち電池の電流入出力履歴や、内部抵抗値の時系列変化といった値を分析することで、前述した電池の最大蓄電量が新品のころからどれだけ劣化しているかを表す電池劣化度合いΔdecを算出する。次いでステップS109に移行して、電池劣化度合いΔdecが予め設定した想定電池劣化度合いΔdecsを超えているか否かを判定する。このステップS108の判定結果が、Δdec≦Δdecであるときには、電池劣化度合いが想定内であると判断してステップS110に移行する。このステップS110では、図6に示すように、次回トリップ出発時刻TSに対して余裕時間ΔTだけ前に充電完了時刻TCFを設定する。これと同時に、ターゲットSOCに所定の充電量Δcを上積みした値を余裕ターゲットSOCとして設定し、この充電完了時刻TCFに余裕ターゲットSOCの充電を完了するように充電速度を決定する。すなわち、充電完了時刻TCFから現在時刻TPを減算して充電可能時間Tprを算出するとともに、余裕ターゲットSOC及び現在の充電状態SOCの差分である充電量Cnとを算出するとともに、単位時間当たりの充電量である必要充電速度CVを算出する。一方、前記ステップS109の判定結果が、Δdec>Δdecsであるときには電池の劣化が進んでおり、補正が必要であると判断してステップS111に移行する。このステップS111では、図7に示すように、前述したステップS110での余裕時間ΔTの設定を省略するとともに、ターゲットSOCに対する所定の充電量Δcの上積みを省略し、もともと設定されたトリップ出発時刻TSを充電完了時刻TCFに設定し、この充電完了時刻TCFでのターゲットSOCを目標値とすることを除いてはステップS110と同様の処理を行って充電量Cn及び充電速度CVを決定する。このため、ステップS111では、充電可能時間Tprが余裕時間ΔTだけ長くなることから充電速度CVが遅くなり、電池の劣化を抑制する。そして、ステップS110又はステップS111からステップS112に移行して、充電装置30に対して充電開始指令を出力して電力供給部32aによる電池11の充電を開始する。その後、ステップS113に移行して、電池の充電状態SOCがターゲットSOCに到達したか否かを判定し、電池の充電状態SOCがターゲットSOCに達していないときには前記ステップS112に戻り、電池の充電状態SOCがターゲットSOCに到達したときにはステップS114に移行する。このステップS114では、充電装置30に対して充電停止指令を出力して、電力供給部32aからの電力の供給を遮断し、電池に対する充電を停止させて充電制御処理を終了する。動作その他次に、上記第1の実施形態の動作を説明する。今、電気自動車10が充電装置30に結合され、充電可能な状態となったものとする。この状態では、電気自動車10の演算装置15で、車両制御部15aが電池残量検出部15bに対して現在の電池残量以下、SOCと称すの検出を指示する。SOCは例えばWhやパーセンテージで取得する。以後は、パーセンテージを利用した例を説明する。電気自動車の充電状態は、前述した図3で説明したように、車両の走行による電力消費やエアコン、ライト等の補機類の使用による電力消費によって、時間の経過とともに低下して行く。図3では、充電開始時の3パターンの充電状態SOCが表されている。この状態で、演算装置15では、図5bに示す充電制御処理の前に、図5aに示す次回トリップ情報検出処理を行って、トリップ情報に基づいて次回のトリップの開始時刻及び予想される消費電力量の見積もりを行う。すなわち、ステップS101で、次回トリップの目的地や出発時刻あるいは到着時刻といった次回トリップ情報が入力されると、この次回トリップ情報中に含まれる目的地について経路計算を行うステップS102。そして、次回トリップ出発時刻TSを決定するステップS103。この次回トリップ出発時刻TSの決定は、次回トリップ情報に次回トリップの出発時刻が指定されている場合にはこの次回トリップ出発時刻をそのまま次回トリップ出発時刻として決定する。また、次回トリップ情報に目的地への到着時刻が指定されている場合には、経路計算結果を用いて、目的地へ到着時刻に到着するために必要な出発時刻を逆算する。このように次回トリップの出発時刻TSを決定すると、図3に対応する図8に示す状態となる。そして、経路計算結果に基づく走行距離と電費とに基づいて必要消費電力量Wncを予測するステップS104。この必要消費電力量Wncを予測するには、電気自動車の実際の電費を履歴として蓄積した値を使用すれば、必要消費電力の精度をより高めることができる。さらに、渋滞情報と、速度帯域毎の電費情報を掛け合わすことで精度をより向上させることができる。そして、算出した必要消費電力に深放電を抑制するため必要な最低限の蓄電量に相当する電力閾値Wbを加算した合計電力Wt=WncWbを最大蓄電量で除してターゲットSOC[]として決定し、このターゲットSOCを記憶装置16の次回トリップターゲットSOC記憶領域に更新記憶するステップS105。このため、図8に示すように、次回トリップ出発時刻とターゲットSOCとの交点が目標値tc4として決定される。その後、制御装置15で図5bに示す充電制御処理が実行される。この充電制御処理では、ターゲットSOC及び次回トリップ出発時刻TSを記憶装置16の次回トリップ情報記憶領域から取得し、次いで、電池の電流入出力履歴や、内部抵抗値の時系列変化といった値を分析することで、図9に示すように、前述した電池の最大蓄電量が標準的な劣化特性線L31からどれだけ劣化しているかを表す電池劣化度合いΔdecを算出するステップS108。そして、算出した電池劣化度合いΔdecが予め想定した電池劣化度合いΔdecs以下であるときには、電池劣化度合いΔdecが想定内であり、多少電池に負担が掛かる充電を行っても影響が少ないと判断して図6に示すように、次回トリップ出発時刻TSに対して余裕時間ΔTだけ前に充電完了時刻TCFを設定する。これと同時に、ターゲットSOCに対して所定の充電量Δcを上積みして余裕ターゲットSOCとし、余裕ターゲットSOCと充電完了時刻TCFとの交点を充電の目標値tc5とする。このため、充電開始時の電池の充電状態SOCが前述したようにa~cの3パターンあった場合には、パターンaが一番多い充電量となり、且つ一番高い充電速度CVaとなり、パターンbが二番目に多い充電量となり、且つ二番目に高い充電速度CVbとなり、パターンcが一番少ない充電量となり、且つ一番遅い充電速度CVcとなる。したがって、パターンaが電池に対する劣化の影響が一番大きく、パターンbがこれに続き、パターンcが電池に対する劣化の影響が一番小さくなる。そして、決定された充電量及び充電速度で電気自動車10の電池11の充電制御が行われ、電池11の充電状態SOCが目標値tc5に達すると、充電装置30による電池11の充電が停止される。このように、電池劣化度合いΔdecが想定範囲内であるときには、電池11の充電状態SOCがターゲットSOCを所定の充電量Δc分だけ多くなるとともに、次回トリップ出発時刻TSより余裕時間ΔTだけ前に充電完了状態となる。このため、次回トリップの消費電力量が予想を超えた場合でも賄うことが可能となり、利用者が安心して運転することができるとともに深放電を確実に抑制することができる。しかも、実際の次回トリップ出発時刻より余裕時間ΔTだけ早い時間に充電完了状態となるので、次回トリップ開始時刻TSを早めることが可能となる。したがって、利用者の利便性を大幅に向上することができる。また、電池の充電量が必要消費電力量を所定の充電量Δcを超えて充電することはなく不必要に満充電に達することはない。さらに、十分な給電電力があっても不必要に急速充電を行うこともない。ところが、電池劣化度合いΔdecが想定電池劣化度合いΔdecsを超えている場合には、図6の特性線L32で示すように、電池劣化が急速に進んでいることを表し、このまま上記のような電池に負担がある充電制御を継続すると、例えば2年で最大蓄電量が規定値の80を下回ってしまう。このため、電池劣化度合いΔdecが想定電池劣化度合いΔdecsより大きい場合には、図7に示すように、余裕時間ΔTの設定を省略するとともに、所定の充電量Δcの上積みを省略する。このため、充電完了時間TFCが図6の場合に比較して余裕時間ΔT分長くなるとともに、充電量がΔc分少なくなる。したがって、パターンa~cのそれぞれについて、充電量Cna~Cncが少なくなるとともに、充電速度CVa~CVcが遅くなる。このため、電池11に対する劣化の影響を抑制することができ、図9に示すように、電池劣化特性線L32を、電池劣化特性線L33に示すように、電池劣化を緩やかにする劣化補正を行うことができる。この場合でも、次回トリップ開始時刻TSには電池の充電を終了しているので、利用者の利便性を損なうことはない。また、充電量及び充電速度がトリップ出発時刻又はその前の充電完了時間TCF及びターゲットSOCに基づいて決定される。このため、仮に利用者の出発時刻が遅くなった場合でも、ターゲットSOC以上の充電を行わない。これによって、不必要に満充電に達することはない。また、不必要に急速充電することもない。ただし、ターゲットSOCが満充電領域80以上の蓄電容量にならざるを得ない場合も考えられる。これは次回トリップにおける必要消費電力が大きいことが予測される場合である。この場合、所望の電力消費量を考慮すると、ターゲットSOCが図10のtc6に示すように、満充電領域内となる。このため、次回トリップ出発時刻との交点へ向けた充電制御を行う場合、充電速度CVA、CVB及びCVCを図6に示すように設定しなければない。このケースでは、満充電領域に到達するため、電池11への負担は若干増加する。ただし、ターゲットSOCへの到達時刻を次回トリップ出発時刻としているため、充電完了後間もなく出発し、電力消費が行われることが予想される。よって、実質的に満充電領域に入っている期間を最小化することができ、満充電のまま待機する通常の充電方法に比較して電池劣化への影響は低く抑えられる。このような、ターゲットSOCが満充電領域内である場合には、前述した図6に示すように所定充電量Δcを上積みするとともに充電完了時刻TCFを次回トリップ出発時刻TSより早める充電制御を行わないように設定することが好ましい。なお、上記のようにターゲットSOCが満充電領域にあって、充電が完了している状態で、トリップ出発時刻が過ぎても出発しない場合には、電池の劣化に影響がでる可能性がある。そこで、所定時間以上出発時刻が遅延した場合には放電するなどして一時的に満充電領域を脱する制御を行うことが好ましい。また、その際には利用者に出発時刻の修正を通知するなどの配慮を行うべきである。なお、図4及び図5aの処理が次回トリップ情報検出部15eに対応し、図5bの処理又は図11の処理が充放電制御部15cに対応している。効果その他以上のように、第1の実施形態によると、次のような効果を奏する。1電池残量を檢出するとともに、次回トリップの開始時刻及びトリップにおける必要消費電力を次回トリップ情報として検出し、電池残量と次回トリップ情報とに基づき次回トリップ出発時刻までに必要消費電力が蓄電されるように充電速度及び充電量を決定して電池を充電する。このため、利用者の利便性を損なうことなく、満充電や必要のない急速充電などの電池の劣化に影響を与える充電を抑制して、電池の劣化を抑えた充電を行うことができる。2充電制御部は、電池の劣化度合いを検出する電池劣化検出部を備え、電池劣化度合いに基づき充電速度を決定する。このため、電池劣化度合いが進行するに従い、より劣化を抑制する充電を行うことができ、電池の寿命を長期化することができる。変形例なお、上記第1の実施形態においては、電池劣化度合いΔdecが想定電池劣化度合いΔdecsより大きいか否かを判定して電池劣化状態を判断する場合について説明した。しかしながら、本実施形態は上記に限定されるものではなく、電池劣化度合いΔdecを判定することなく、利用者の好みによって、図6及び図7の充電制御処理の何れかを選択できるようにしてもよい。すなわち、図11に示す充電制御処理において、ステップS108及びS109を省略し、ステップS109に代えて充電制御を選択する選択スイッチで図7に示す電池劣化抑制制御を選択しているか否かを判定するステップS116を設ける。これにより、電池劣化度合いを加味することなく充電制御を行う。第2の実施形態次に、本発明の第2の実施形態を図12~図16について説明する。なお、上記第1の実施形態と同様の構成については同一の符号を付し、その詳細説明はこれを省略する。構成この第2の実施形態では、この第2の実施形態では、電気自動車10の演算装置15が、図12に示すように、次回トリップ情報検出部15eが運転履歴記録部15g、運転スケジュール推定部15h及び運転傾向分析部15iを備えている。運転履歴記録部15gは、電気自動車10の運転に伴う各種操作系のセンサの入出力やモーター、電池11の電流の入出力、さらには移動軌跡等の情報を蓄積するものである。この運転履歴記録部15gは、入力装置17のボタンスイッチ17a、ステアリング装置17b、アクセルブレーキ装置17c、電流電圧センサ17d、位置センサ17e及び温度センサ17fの入力情報を運転履歴情報として蓄積する。また、運転履歴記録部15gは、出力装置18のアクチュエータ18a、モーターインバータ18b、ディスプレイ18c及びスピーカ18dの出力情報を運転履歴情報として蓄積する。運転スケジュール推定部15hは、運転履歴記録部15gの運転履歴情報を分析することで、利用者の次回トリップのスケジュールと必要消費電力とを決定する。具体的には、利用者の昇降履歴、運転開始時刻、到着時刻、の情報をトリップ単位で集計し、次回トリップの出発時刻と出発地、目的地のパターンを分類クラスタリングする。例えば、通勤に電気自動車を使用するユーザーであれば、平日の出発時刻、出発地及び目的地は、通勤退勤に相当するものと考えられ、自宅で充電している場合の平日の出発時刻あるいは会社で充電している場合の平日の出発時刻等が自動的に抽出、分類される。運転傾向分析部15iは、運転履歴情報を分析することで、利用者の運転パターンによる消費電力傾向を決定する。具体的には、出発地、目的地、走行経路、気温等の履歴の組合せを、トリップ単位で記録した履歴を用い、これらの組合せが類似する運転パターンを複数に分類する。例えば、朝出勤で自宅から会社に向かうパターン、夕方会社から自宅へ戻るパターン、同様の状況で気温が高いパターン、気温が低いパターン、道路がすいているパターン短い時間で到着したパターン、渋滞にかかったパターン同目的地で到着に長い時間を要したパターンといった具合である。これにより、パターン毎の消費電力を予測できる。なお、走行に伴う消費電力と独立して、例えば気温とエアコン利用傾向の組合せ、雨量と舞パーの利用履歴の組合せ、時刻とライト点灯の組合せ等を別途分類して、これら要因による補機類消費電力を合成する構成とすることができる。次に、演算装置15では、図13に示す運転傾向解析処理と、図14aに示す次回トリップ情報検出処理及び図14bに示す充電制御処理とを実行する。運転傾向解析処理は、前述した第1の実施形態における図4の運転履歴記録処理のステップS15の後に、ステップS16に移行して運転スケジュールを分析する運転スケジュール分析処理を行い、次いでステップS17に移行して、運転傾向解析処理を行ってから運転傾向解析処理を終了する。ここで、運転履歴記録処理では、基本情報記録、移動情報記録及び運転負荷記録をトリップ記録データベースDB1に格納する。ステップS16の運転スケジュール分析処理は、利用者の昇降履歴、運転開始時刻、到着時刻、の情報をトリップ単位で集計し、次回トリップの出発時刻と出発地、目的地の運転スケジュールを分類クラスタリングする。例えば、通勤に電気自動車を使用するユーザーであれば、平日の出発時刻、出発地及び目的地は、通勤退勤に相当するものと考えられ、自宅で充電している場合の平日の出発時刻あるいは会社で充電している場合の平日の出発時刻等が自動的に抽出、分類される。そして、分類した運転スケジュールとその出発時刻をスケジュール分類データベースDB2に格納する。ステップS17の運転傾向解析処理は、トリップ記録データベースDB1に記録されたトリップ情報を分析して、運転傾向の分析を行う。具体的には、出発地、目的地、走行経路、気温等の履歴の組合せを、トリップ単位で記録した履歴を用い、これらの組合せが類似する運転パターンを複数に分類する。例えば、朝出勤で自宅から会社に向かうパターン、夕方会社から自宅へ戻るパターン、同様の状況で気温が高いパターン、気温が低いパターン、道路がすいているパターン短い時間で到着したパターン、渋滞にかかったパターン同目的地で到着に長い時間を要したパターンといった具合である。これにより、パターン毎の消費電力を予測し、分類したパターンとパターン毎の消費電力とを組み合わせてトリップ特徴データベースDB3に格納する。なお、走行に伴う消費電力と独立して、例えば気温とエアコン利用傾向の組合せ、雨量とワイパーの利用履歴の組合せ、時刻とライト点灯の組合せ等を別途補機類パターンとして分類して、これら要因による補機類消費電力を算出し、補機類パターンとパターン毎の補機類消費電力とを組合せてトリップ特徴データベースDB3に格納する。このようにトリップ特徴データベースDB3に走行パターンと補機類パターンとを個別に格納することにより、後述する次回トリップ情報検出処理での、消費電力の決定をより正確に行うことができる。また、次回トリップ情報検出処理は、図14aに示すように、前述した第1の実施形態における図5aの次回トリップ情報検出処理に加えて、ステップS101でトリップ情報が入力されていないことを検出したときに、ステップS201に移行して、運転スケジュール推定処理を行う。この運転スケジュール推定処理は、スケジュール分類データベースDB2に格納されている分類された運転スケジュールを参照して現在時刻から推定される運転スケジュールを抽出する。次いで、ステップS202に移行して、次回トリップの出発時刻を決定する。この出発時刻の決定は、スケジュール分類データベースDB2に運転スケジュールとともに格納されている出発時刻を読込み、読込んだ出発時刻を次回トリップ出発時刻として決定する。次いで、ステップS203に移行して、運転傾向を推定する。この運転傾向の推定は、前記ステップS201で読込んだ運転スケジュールをもとにトリップ特徴データベースDB3を検索して、最も類似する運転パターンを抽出し、該当する必要消費電力Wncを抽出する。次いで、ステップS204に移行して、ステップS203で算出した必要消費電力Wncに深放電を防止するための必要最小限の電力量Cnを加算して合計消費電力Wtを算出する。そして、算出した合計消費電力Wtを最大充電量で除した値をターゲットSOCとして決定してから次回トリップ情報検出処理を終了する。図14bの充電制御処理では、前述した第1の実施形態と同様の充電制御処理を行う。動作次に、上記第2の実施形態の動作を説明する。この第2の実施形態では、図13に示す運転履歴記録処理によって、電気自動車10の利用時の日時、気温等の基本情報と、緯度軽度、高度、走行経路等の移動情報と、走行速度、アクセル開度、エアコン使用量等の運転負荷情報とのトリップ情報をトリップ単位でトリップ記録データベースDB1に記録するステップS11~S15。そして、トリップ記録データベースDB1に記録されたトリップ情報を分析して、利用者の昇降履歴、運転開始時刻、到着時刻、の情報をトリップ単位で集計し、次回トリップの出発時刻と出発地、目的地の運転スケジュールを分類クラスタリングする。分類した運転スケジュールをスケジュール分類データベースDB2に格納するステップS16。さらに、出発地、目的地、走行経路、気温等の履歴の組合せに基づいて運転傾向を分析し、複数の運転パターンに分類するとともに、運転パターン毎の必要消費電力量を算出する。そして、分類した運転パターンと、必要消費電力とを組にしてトリップ特徴データベースDB3に格納するステップS17。この状態で、図14aの次回トリップ情報検出処理を実行すると、利用者から次回のトリップ情報が入力されたときには、前述した第1の実施形態と同様に入力された次回のトリップ情報に基づいて必要消費電力及びターゲットSOCを決定する。しかしながら、利用者から次回のトリップ情報が入力されていないときには、スケジュール分類データベースDB2を参照して、現在時刻から次に予測される次回トリップの運転スケジュールを推定する。すなわち、例えば利用者が平日に通勤に電気自動車を利用している場合には、朝の出勤時に自宅から会社まで乗車し、その後、会社に到着した後は、電気自動車を会社の充電装置30に接続して充電する。そして、夕方の退社時に充電後の電気自動車に乗車して自宅に向かい自宅に到着すると、自宅の充電装置30に接続して充電する運転パターンを繰り返す。このため、自宅では前夜の帰宅時に電気自動車10の電源スイッチをオフ状態として電気自動車10から降車したときに、図14aの次回トリップ情報検出処理が実行される。このとき、利用者は降車しており、次回トリップ情報が入力されていないので、ステップS101からステップS201に移行して、スケジュール分類データベースDB2を参照して、運転スケジュールを推定したときに、翌朝の出勤時の運転スケジュールが抽出される。このため、翌朝の出勤時の出発時刻が次回トリップ出発時刻TSとして決定され、ステップS202、次いで、トリップ特徴データベースDB3を参照して運転傾向を推定する。この場合、運転スケジュールで通勤時の走行経路が記録されているので、この通勤時の運転パターンが抽出され、これと同時に該当する運転パターンの必要消費電力Wncが抽出されるステップS203。そして、抽出された必要消費電力Wncに深充電とならないための最小限の電力量Wcを加算した合計消費電力Wtを最大充電量で除した値をターゲットSOCとして決定するステップS204。その後、図14bに示す充電制御処理を実行して、ターゲットSOC及び次回トリップ出発時刻TSを取得しステップS107、次いで、電池劣化度合いΔdecを算出し、算出した電池劣化度合いΔdecが予め設定した想定電池劣化度合いΔdecsより大きいときには、電池劣化が進行しているものと判断する。このため、図15に示すように、次回トリップ出発時刻TSを充電完了時刻TCFとして設定するとともに、ターゲットSOCを目標充電量として設定して電池劣化を抑制する充電を行う。一方、電池劣化度合いΔdecが想定電池劣化度合いΔdecsより小さいときには、電池劣化が許容範囲内であると判断して、図16に示すように、前述した第1の実施形態の図6と同様に、電池充電完了時刻を次回トリップ出発時刻TSより余裕時間ΔT分前に設定するとともに、充電量をターゲットSOCに所定充電量Δcを加算した値を充電目標電力に設定する。これによって、電池劣化が想定内であるときには、電池劣化に多少影響を与える程度の充電完了時刻の前倒しと充電量の上積みとを行って利用者の利便性を図り、電池劣化が進んだときには、電池劣化を抑制する充電制御を行うことができる。なお、図13のステップS11~S15の処理が運転履歴記録部15gに対応し、図13のステップS16の処理が運転スケジュール推定部15hに対応し、ステップS17の処理が運転傾向分析部15iに対応している。また、図14aの処理が次回トリップ情報検出部15eに対応し、図14bの処理が充放電制御部15cに対応している。効果その他上記第2の実施形態によると、上記第1の実施形態の効果に加えて、下記の効果を奏する。1次回トリップ情報検出部は、次回トリップ情報を検出する場合に、電気自動車の利用者のトリップにおける開始終了時刻と、消費電力量とを、実際の運転履歴から推定するようにしている。このため、利用者の特別な入力の必要無しに、精度良く次回トリップで必要な必要消費電力量を見積もることができ、必要充電量及び充電速度を最適化することができる。なお、上記第2の実施形態においても、電池劣化度合いΔdecが想定電池劣化度合いΔdecsより大きいか否かを判定して電池劣化状態を判断する場合について説明した。しかしながら、本実施形態は上記に限定されるものではなく、電池劣化度合いΔdecを判定することなく、利用者の好みによって、図11と同様の充電制御処理を行うようにしてもよい。第3の実施形態次に、本発明の第3の実施形態を図17~図21について説明する。この第3の実施形態でも前述した第1及び第2の実施形態と同様の構成には同一符号を付し、その詳細説明はこれを省略する。構成この第3の実施形態では、複数の電気自動車を共通のデータセンターで充電管理を行うようにしたものである。すなわち、第3の実施形態では、図17に示すように、前述した第2の実施形態の構成において、複数の電気自動車10がデータセンター50に例えば無線通信可能に接続されている。このため、電気自動車10の通信装置19がデータセンター50との情報の送受信可能に構成されている。また、電気自動車10の演算装置15に設けられた次回トリップ情報検出部15eが省略されている。しかしながら、次回トリップ情報検出部15eを構成する運転履歴記録部15gのみが独立して演算装置15に設けられている。この運転履歴記録部15gは、前述した基本情報、移動情報及び電池負荷情報でなるトリップ情報をデータセンター50にアップロード可能に構成されている。一方、データセンター50は、電気自動車10から電池残量データ及びトリップ情報を取得し、これらに基づいて各電気自動車10に対して充電制御処理を行う。データセンター50は、充電制御処理を行う演算装置51と、充電制御処理に必要なプログラムを格納すると共に、各種データを記憶する記憶装置52と、演算装置51に接続された通信装置53とを備えている。通信装置53は、電気自動車10の通信装置19との間で通信を行って電池残量データ及びトリップ情報を取得する。この演算装置51は、機能ブロックで表すと、図18に示すようになる。すなわち、演算装置51は、電池劣化解析部51a、運転スケジュール推定部51b、運転傾向分析部51c及び充電管理部51dを備えている。電池劣化解析部51aでは、複数の電気自動車10からトリップ情報及び電池残量の遷移履歴を取得し、これらを分析することにより、電気自動車10が全体としてどの様な電池劣化傾向にあるか、そして、対象となる特定の電気自動車10の電池が全体からみて平均的な劣化状態なのか、特異な劣化状態なのかを判定する。電池の劣化状態の遷移は、図19に示すようになる。この図19では、初期に想定した劣化曲線をL41として定義している。この劣化曲線L41は、所定数の電池を用いて耐久加速試験等を行うことにより、その特性値の変化を記録することで導出している。しかしながら、試験には限界があるため、実際に大量の電気自動車が市場に提供された場合の特性とは異なる可能性がある。特に、リチウムイオン電池は、その温度により性能の劣化が異なる。よって、世界各地で電気自動車が利用されることを想定した場合、地域によっては劣化が大きく進む場合とそうでない場合が考えられ、全ての地域を予め予測することは極めて困難である。そこで、実際に種々の地域を走行している電気自動車から逐次利用履歴を取得することができれば、より多くの電池に関する劣化状況を分析することができ、地域による特性の差異についても分析することが可能になる。これによって、新たに更新された補正劣化曲線がL42やL43のように導出されることが期待できる。したがって、以降の充電制御には、補正された劣化曲線L42やL43を利用してその曲線上にあれば通常の劣化と判断し、ここから下方向に乖離していれば特異に劣化が進んでいると判断し、充電制御をより劣化に影響の少ない制御へと切り替えることが可能になる。運転スケジュール推定部51bは、前述した第2の実施形態における運転スケジュール推定部15hと同様の構成を有する。しかしながら、この実施形態では、運転スケジュール推定部51bは、図示しないが電気自動車の利用履歴のみならず、電気自動車利用者の電気自動車以外の利用時、例えば同利用者の保有するガソリン車の運転履歴や、電車、バスといった公共交通機関の利用時履歴を取得する構成としてもよい。これにより、電気自動車の利用者が電気自動車を利用しない日程をより正確に判断できるだけでなく、仮にガソリン車や公共交通機関の利用に代えて電気自動車を利用することになった場合であっても、その目的地や出発地を利用履歴から推定することができ、電気自動車の利用に備えて充電を行うといった制御を行うことができる。運転傾向分析部51cは、複数の電気自動車10からの運転履歴を取得することにより、トリップパターン毎の消費電力の予測を行うものである。この運転傾向分析部51cでは、複数の電気自動車10の運転履歴を一括して分析分類することにより、例えばある電気自動車の利用者が初めて走行する経路が存在する場合であっても、別の利用者によって走行済みであれば、その経路の消費した電力を適用することが可能になる。より精度よく消費電力を予測することができる。また、これに加えて特定利用者の省電力傾向例えば速度域やブレーキの強さ、気温に起因するエアコン利用傾向といった要因を運転傾向補正係数として定義すれば、該経路走行時の消費電力量を、当該利用者の個人特性も加味した上で予測することができる。そして、電気自動車10の演算装置15では、図20に示す運転履歴記録処理を実行する。この運転履歴記録処理は、前述した第2の実施形態における運転履歴記録処理においてステップS16及びS17が省略され、これらに代えて基本情報、移動情報及び運転負荷情報でなるトリップ情報をデータセンター50に形成されたトリップ記録データベース54にアップロードするステップS18が設けられている。また、データセンター50の演算装置51では、図21に示す運転傾向解析処理と、図22に示す電池劣化解析処理と、図23aに示す次回トリップ情報検出処理及び図23bに示す充電制御処理とを実行する。ここで、運転傾向解析処理は、図21に示すように、複数の電気自動車からそれぞれアップロードされたトリップ情報を前述した第2の実施形態における図13の運転履歴記録処理におけるステップS16に対応する運転スケジュール分析処理を行うステップS301と、図13の運転履歴記録処理におけるステップS17に対応する運転傾向解析処理を行うステップS302とを備えている。ステップS301の運転スケジュール分析処理では、各電気自動車からアップロードされるトリップ情報の他、電気自動車の利用者が所有するガソリン車等の電気自動車以外の車両から同様のトリップ情報を取得し、さらには電気自動車の利用者の鉄道、バス等の公共交通機関の乗車情報も取得する。これにより、電気自動車の利用者の様々なスケジュールを取得して、電気自動車の運転スケジュールや他の交通機関の利用スケジュールを統合して運転スケジュールを推測することができ、トリップ出発時刻を予測することができる。また、ステップS302の運転傾向解析処理では、電気自動車の利用車の自己の運転パターンと、他の電気自動車の利用者の運転パターンとを該当する運転パターンの消費電力量とともにトリップ特徴データベースDB3に格納する。電池劣化解析処理は、図22に示すように、まず、ステップS501で、トリップ記録データベース54に格納されているトリップ情報から電池の充放電の履歴を取得する。具体的には、充電電力量と積算値とピーク電流、充電回数といったパラメータを取得する。次いで、ステップS502に移行して、各電気自動車の電池の最大蓄電容量を取得する。これは新品時には100である最大蓄電容量に対して、どれだけ最大蓄電容量の低下が起きているかを示した情報である。次いで、ステップS503に移行して、取得した充放電履歴と最大蓄電容量とを対応付けて、劣化特性の抽出を行う。具体的には、図24に示すような利用開始時点からの経過時間を横軸に、最大蓄電容量を縦軸にとった場合の一つの点を求める計算となる。ただし、利用される環境地域の温度特性等や利用特性商用、一般用、短距離輸送、長距離輸送等によって劣化の特性が異なることが考えられるため、これらは別の分類としてグルーピングし、各々の中で分析を行うことが望ましい。この図24では、地域で分類した例を示しており、3地域A,B,Cにおける複数の電気自動車の劣化度合いがプロットされている。次いで、ステップS504に移行して、全対象電気自動車についてステップS501~S503の処理を全て終了したから否かを判定し、全対象電気自動車について上記処理が完了してないときには前記ステップS501に戻って、残りの電気自動車を新たな電池劣化処理対象として前記ステップS501~504の処理を実行する。そして、ステップS504の判定結果が全対象電気自動車について劣化特性抽出処理が終了したときには、ステップS505に移行して劣化曲線の補正を行ってから電池劣化解析処理を終了する。劣化曲線の補正は、具体的には、図24の点列から、回帰式、回帰曲線を近似することにより、図19に示す補正劣化曲線L42及びL43を導出する。また、図23aに示す次回トリップ情報検出処理及び図23bの充電制御処理については前述した第2の実施形態における図14aの次回トリップ情報検出処理及び図14bの充電制御処理と同一の処理を行って、各電気自動車の充電制御を行う。動作その他次に、上記第3の実施形態の動作を説明する。この第3の実施形態では、各電気自動車10では、図20に示す運転履歴記録処理を実行しており、電気自動車10の利用時における日時、気温等の基本情報、緯度経度、高度、走行経路、渋滞等の移動情報及び走行速度、アクセル開度、エアコン使用量、電池入出力電流、電圧等の電池負荷情報でなるトリップ情報を記録する。このトリップ情報をトリップ単位にデータセンター50にアップロードし、データセンター50に設けたトリップ記録データベース54へ格納する。この他、電気自動車の利用者が私有するガソリン車等の車両のトリップ情報もデータセンター50のトリップ記録データベース54へアップロードし、また、電気自動車の利用者が鉄道、バス等の公共機関を利用した場合のトリップ情報についてもデータセンター50のトリップ記録データベース54へアップロードする。さらに、電気自動車の利用者が徒歩で移動した場合のトリップ情報についても例えば携帯電話機の全地球測位システムGPS機能を利用して取得し、データセンター50のトリップ記録データベース54へアップロードすることが好ましい。このようにして、データセンター50のトリップ記録データベースに各電気自動車のトリップ情報の他、電気自動車の利用者の他の車両や交通機関でのトリップ情報や歩行によるトリップ情報も格納される。このため、トリップ記録データベース54に格納されている各種トリップ情報を分析することにより、電気自動車の利用者の運転スケジュールや移動スケジュールをきめ細かく抽出することが可能となる。一方、データセンター50では、図21に示す運転傾向解析処理を実行することにより、運転スケジュールや移動スケジュールを分類し、これらのスケジュールの出発時刻とともに、スケジュール分類データベース55に格納する。さらに、運転パターンを分類し、各運転パターンの消費電力とともに、トリップ特徴データベース56に格納する。また、データセンター50では、図22に示す電池劣化解析処理を実行することにより、各電気自動車の電池劣化特性を例えば地域別に抽出し、図19に示す電池劣化曲線を補正する。さらに、データセンター50では、図23aに示す次回トリップ情報検出処理を実行し、電気自動車の利用者から次回トリップ情報が入力されたときには、入力されたトリップ情報に基づいて次回トリップ出発時刻を決定するとともに、次回トリップの必要消費電力を決定し、この次回トリップの必要消費電力に深放電を防止するための必要最小限の電力量を加算した合計値を最大充電量で除した値をターゲットSOCとして決定する。ところが、利用者からの次回トリップ情報の入力がないときには、前述した第2の実施形態と同様に、スケジュール分類データベース55に格納されている運転スケジュールから次回トリップに相当する運転スケジュールを推定する。そして、推定した運転スケジュールの出発時刻を次回トリップ出発時刻として決定する。さらに、運転スケジュールの運転パターンに類似する運転パターンを抽出して、必要消費電力を決定する。そして、この必要消費電力に深放電を防止するための必要最小限の電力量を加算した合計値を最大充電量で除した値をターゲットSOCとして決定する。このため、利用者による次回トリップ情報の入力がない場合でも、次回トリップ出発時刻及びターゲットSOCを推定することができる。このとき、利用者が使用する電気自動車のトリップ情報以外に他の電気自動車のトリップ情報を参照することができる。このため、初めて走行する経路でも、他の電気自動車のトリップ情報を参照して必要消費電力を精度良く推定することができる。このようにして、次回トリップ出発時刻及びターゲットSOCが決定されると、図23bの充電制御処理によって、該当する電気自動車が充電装置30に接続されたときに、電池劣化度合いを加味した充電制御を行って、電池を次回トリップ出発時刻までにターゲットSOCとなるように充電することができる。そして、電池の充電状態SOCがターゲットSOCに到達すると充電制御が停止されて、充電装置30から電気自動車10への電力供給が遮断される。なお、図20の処理が電気自動車10の運転履歴記録部15gに対応し、図21のステップS301の処理及び図23aのステップS201の処理がデータセンター50の運転スケジュール推定部51bに対応し、図21のステップS302の処理及び図23aのステップS203の処理がデータセンター50の運転傾向分析部51cに対応し、図22の処理がデータセンター50の電池劣化解析部51aに対応している。また、図23bの処理がデータセンター50の充電管理部51dに対応している。効果このように、上記第3の実施形態によると、上記第2の実施形態の効果に加えて、下記の効果を奏する。1充電制御部は、複数の電気自動車における電池の充電速度及び充電量と、放電速度及び放電量とを、電池の劣化状態と合わせて蓄積し、電池の充電速度及び充電量、放電速度及び放電量が劣化に与える影響を劣化影響係数として抽出する電池劣化解析部をさらに備え、この劣化影響係数が極小となるように充電速度及び充電量を決定して充電する。このため、単独の電気自動車のみならず、複数の電気自動車から多くの電池劣化に関する特性を取得し、その特性に基づき電池の劣化を抑制するように充電速度、充電量を制御することができる。この結果、電池の劣化を抑制することができる。2運転傾向解析部は、電気自動車の利用者の電気自動車を含む他の車両のトリップにおける消費電力量もしくは燃料消費量を、トリップ開始終了時刻、移動経路、移動速度、移動高度、天候情報の少なくとも1つと組み合わせて運転記録として記録し、記録した運転記録に基づいて次回トリップにおける消費電力量を予測する。このため、電気自動車の利用者の電気自動車以外の車両の運転や電気自動車を運転する他の利用者の運転における運転傾向すなわち電力や燃料といったエネルギー消費の傾向を分析して電気自動車の電力消費量を見積もることができる。したがって、過去に電気自動車以外の車両を運転した履歴を多くもつ利用者であれば、この情報を利用して電力消費量を換算して予測することができる。また、他の電気自動車の利用者運転利用履歴をもちいれば、電気自動車が類似する経路を走行する場合の電力消費量を精度良く予測することができる。これにより、次回トリップで必要な消費電力量をより精度良く見積もることができ、必要充電速度及び充電量を最適化することができる。3運転スケジュール推定部は、電気自動車の利用者の当該電気自動車以外の移動手段における移動開始時刻を蓄積し、蓄積した移動開始時刻に基づいて次回トリップの出発時刻を推定する。このため、ガソリン車等の電気自動車とは別に所有する車両での移動や、電車やバス等の公共交通機関、あるいは徒歩等で移動した際の出発時刻をも履歴として分析対象とすることができる。したがって、電気自動車が利用される場合とされない場合をより精度良く判定できるとともに、利用する場合の出発時刻を精度良く推定することができる。変形例なお、上記第1~第3の実施形態においては、充電装置30として電源接続線を有する有線方式の充電装置を適用した場合について説明した。しかしながら、本発明は有線方式に限定されるものではなく、無線方式の充電装置を適用することもできる。この無線方式の充電装置としては、電磁誘導方式、電波方式、磁界共鳴方式の3方式があるが、何れの方式を採用してもよい。"