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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2024127436
(43)【公開日】2024-09-20
(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム
(51)【国際特許分類】
H02J 3/00 20060101AFI20240912BHJP
H02J 3/32 20060101ALI20240912BHJP
H02J 3/38 20060101ALI20240912BHJP
H02J 13/00 20060101ALI20240912BHJP
G06Q 50/10 20120101ALI20240912BHJP
B60L 15/20 20060101ALI20240912BHJP
B60L 50/60 20190101ALI20240912BHJP
B60L 53/14 20190101ALI20240912BHJP
B60L 55/00 20190101ALI20240912BHJP
B60L 58/10 20190101ALI20240912BHJP
【ＦＩ】
H02J3/00 180
H02J3/32
H02J3/38 130
H02J13/00 301A
G06Q50/10
B60L15/20 J
B60L50/60
B60L53/14
B60L55/00
B60L58/10
【審査請求】未請求
【請求項の数】6
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023036590
(22)【出願日】2023-03-09
(71)【出願人】
【識別番号】000002945
【氏名又は名称】オムロン株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110002860
【氏名又は名称】弁理士法人秀和特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】山本 健生
【テーマコード（参考）】
5G064
5G066
5H125
5L049
5L050
【Ｆターム（参考）】
5G064AA04
5G064AC09
5G064CB03
5G064CB08
5G064CB13
5G064DA03
5G064DA11
5G066AE01
5G066AE09
5G066HB06
5G066HB09
5G066JB03
5H125AA01
5H125AC12
5H125AC24
5H125BC21
5H125BC24
5H125CD10
5H125DD02
5H125EE27
5H125EE51
5H125EE61
5L049CC11
5L050CC11
(57)【要約】
【課題】電気自動車に搭載された二次電池の充放電量を、需要者の受ける利益がより高くなるように決定できるアルゴリズムを構築する。
【解決手段】本情報処理装置は、環境条件及び目的地の組み合わせと、需要家の電気自動車を走行させたときの電力消費量の実績値とを対応から上記組み合わせのいずれかを選択する選択部と、算出部と、更新部と、を備える。算出部は、所定のアルゴリズムにしたがって、選択された組み合わせを基に、電気自動車の第１の電力消費量を推定し、選択された環境条件を基に、需要家の建物の負荷の第２の電力消費量を推定し、第１の電力消費量と第２の電力消費量を基に、電気自動車の蓄電池の充放電量を決定し、決定された充放電量の電力を売買することで得られる利益を算出する。更新部は、選択された組み合わせに対応する電力消費量の実績値と第１の電力消費量の差と、算出した利益と、に応じて、所定のアルゴリズムを更新する。
【選択図】図４
【解決手段】本情報処理装置は、環境条件及び目的地の組み合わせと、需要家の電気自動車を走行させたときの電力消費量の実績値とを対応から上記組み合わせのいずれかを選択する選択部と、算出部と、更新部と、を備える。算出部は、所定のアルゴリズムにしたがって、選択された組み合わせを基に、電気自動車の第１の電力消費量を推定し、選択された環境条件を基に、需要家の建物の負荷の第２の電力消費量を推定し、第１の電力消費量と第２の電力消費量を基に、電気自動車の蓄電池の充放電量を決定し、決定された充放電量の電力を売買することで得られる利益を算出する。更新部は、選択された組み合わせに対応する電力消費量の実績値と第１の電力消費量の差と、算出した利益と、に応じて、所定のアルゴリズムを更新する。
【選択図】図４
【特許請求の範囲】
【請求項1】
環境条件及び目的地の組み合わせと、前記組み合わせの条件下で需要家が保有する電気自動車を走行させたときにおける電力消費量の実績値とを対応付けて記憶する記憶部と、
前記記憶部に記憶された前記組み合わせのいずれかを選択する選択部と、
所定のアルゴリズムにしたがって、
前記選択部によって選択された前記組み合わせを基に、前記電気自動車の第１の電力消費量を推定し、
前記選択部によって選択された前記環境条件を基に、前記需要家が保有する建物に設置された負荷の第２の電力消費量を推定し、
前記第１の電力消費量と前記第２の電力消費量を基に、前記電気自動車の蓄電池の充放電量を決定し、
電気料金テーブルを参照して、決定された前記充放電量の電力を売買することで得られる利益を算出する、算出部と、
前記選択部によって選択された前記組み合わせに対応する前記電力消費量の前記実績値と前記第１の電力消費量の差と、算出した前記利益と、に応じて、前記所定のアルゴリズムを更新する更新部と、を備える、
情報処理装置。
前記記憶部に記憶された前記組み合わせのいずれかを選択する選択部と、
所定のアルゴリズムにしたがって、
前記選択部によって選択された前記組み合わせを基に、前記電気自動車の第１の電力消費量を推定し、
前記選択部によって選択された前記環境条件を基に、前記需要家が保有する建物に設置された負荷の第２の電力消費量を推定し、
前記第１の電力消費量と前記第２の電力消費量を基に、前記電気自動車の蓄電池の充放電量を決定し、
電気料金テーブルを参照して、決定された前記充放電量の電力を売買することで得られる利益を算出する、算出部と、
前記選択部によって選択された前記組み合わせに対応する前記電力消費量の前記実績値と前記第１の電力消費量の差と、算出した前記利益と、に応じて、前記所定のアルゴリズムを更新する更新部と、を備える、
情報処理装置。
【請求項2】
前記更新部は、前記建物に設置された蓄電池の充放電量をさらに決定する、
請求項１に記載の情報処理装置。
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項3】
前記環境条件は、前記電気自動車を走行させる日にち、曜日、時間帯及び気象のうちの少なくとも一つを含む、
請求項１に記載の情報処理装置。
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項4】
前記更新部によって更新された前記所定のアルゴリズムを前記電気自動車の蓄電池の充放電を制御する制御装置に配信する配信部をさらに備える、
請求項１から３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
請求項１から３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項5】
環境条件及び目的地の組み合わせと、前記組み合わせの条件下で需要家が保有する電気自動車を走行させたときにおける電力消費量の実績値とを対応付けて記憶する記憶部を参照して、前記組み合わせのいずれかを選択し、
所定のアルゴリズムにしたがって、
選択された前記組み合わせを基に、前記電気自動車の第１の電力消費量を推定し、
選択された前記環境条件を基に、前記需要家が保有する建物に設置された負荷の第２の電力消費量を推定し、
前記第１の電力消費量と前記第２の電力消費量を基に、前記電気自動車の蓄電池の充放電量を決定し、
電気料金テーブルを参照して、決定された前記充放電量の電力を売買することで得られる利益を算出し、
選択された前記組み合わせに対応する前記電力消費量の前記実績値と前記第１の電力消費量の差と、算出した前記利益と、に応じて、前記所定のアルゴリズムを更新する、処理をコンピュータが実行する、
情報処理方法。
所定のアルゴリズムにしたがって、
選択された前記組み合わせを基に、前記電気自動車の第１の電力消費量を推定し、
選択された前記環境条件を基に、前記需要家が保有する建物に設置された負荷の第２の電力消費量を推定し、
前記第１の電力消費量と前記第２の電力消費量を基に、前記電気自動車の蓄電池の充放電量を決定し、
電気料金テーブルを参照して、決定された前記充放電量の電力を売買することで得られる利益を算出し、
選択された前記組み合わせに対応する前記電力消費量の前記実績値と前記第１の電力消費量の差と、算出した前記利益と、に応じて、前記所定のアルゴリズムを更新する、処理をコンピュータが実行する、
情報処理方法。
【請求項6】
環境条件及び目的地の組み合わせと、前記組み合わせの条件下で需要家が保有する電気自動車を走行させたときにおける電力消費量の実績値とを対応付けて記憶する記憶部を参照して、前記組み合わせのいずれかを選択し、
所定のアルゴリズムにしたがって、
選択された前記組み合わせを基に、前記電気自動車の第１の電力消費量を推定し、
選択された前記環境条件を基に、前記需要家が保有する建物に設置された負荷の第２の電力消費量を推定し、
前記第１の電力消費量と前記第２の電力消費量を基に、前記電気自動車の蓄電池の充放電量を決定し、
電気料金テーブルを参照して、決定された前記充放電量の電力を売買することで得られる利益を算出し、
選択された前記組み合わせに対応する前記電力消費量の前記実績値と前記第１の電力消費量の差と、算出した前記利益と、に応じて、前記所定のアルゴリズムを更新する、処理をコンピュータに実行させる、
情報処理プログラム。
所定のアルゴリズムにしたがって、
選択された前記組み合わせを基に、前記電気自動車の第１の電力消費量を推定し、
選択された前記環境条件を基に、前記需要家が保有する建物に設置された負荷の第２の電力消費量を推定し、
前記第１の電力消費量と前記第２の電力消費量を基に、前記電気自動車の蓄電池の充放電量を決定し、
電気料金テーブルを参照して、決定された前記充放電量の電力を売買することで得られる利益を算出し、
選択された前記組み合わせに対応する前記電力消費量の前記実績値と前記第１の電力消費量の差と、算出した前記利益と、に応じて、前記所定のアルゴリズムを更新する、処理をコンピュータに実行させる、
情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
電気自動車の普及に伴い、家庭用蓄電池と電気自動車に搭載された走行用蓄電池の２種類の蓄電池を備える家庭が増加しつつある。走行用蓄電池の残容量に応じて家庭の負荷に放電させたり、電力料金に応じて走行用蓄電池の充電スケジュールを調整したり、特定のパターンから充放電スケジュールを選択したりする技術が提案されている（特許文献１－３参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２０２０－０９６４１６号公報
【特許文献2】特開２０１５－１４１４６５号公報
【特許文献3】特開２０２０－０５４０７０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
電気自動車を走行させることを考慮すると、走行用蓄電池が充分に充電されていることが好ましい。一方、電気自動車を走行する予定が無いにもかかわらず走行用蓄電池の充電を継続すると、無駄な電気料金が生じ得る。
【0005】
開示の技術の１つの側面は、電気自動車に搭載された二次電池の充放電量を、需要者の受ける利益がより高くなるように決定できるアルゴリズムを構築できる情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
開示の技術の１つの側面は、次のような情報処理装置によって例示される。本情報処理装置は、環境条件及び目的地の組み合わせと、上記組み合わせの条件下で需要家が保有する電気自動車を走行させたときにおける電力消費量の実績値とを対応付けて記憶する記憶部と、上記記憶部に記憶された上記組み合わせのいずれかを選択する選択部と、算出部と、更新部と、を備える。上記算出部は、所定のアルゴリズムにしたがって、上記選択部によって選択された上記組み合わせを基に、上記電気自動車の第１の電力消費量を推定し、上記選択部によって選択された上記環境条件を基に、上記需要家が保有する建物に設置された負荷の第２の電力消費量を推定し、上記第１の電力消費量と上記第２の電力消費量を基に、上記電気自動車の蓄電池の充放電量を決定し、電気料金テーブルを参照して、決定された上記充放電量の電力を売買することで得られる利益を算出する。上記更新部は、上記選択部によって選択された上記組み合わせに対応する上記電力消費量の上記実績値と上記第１の電力消費量の差と、算出した上記利益と、に応じて、上記所定のアルゴリズムを更新する。
【0007】
上記情報処理装置によれば、上記実績値と推定された第１の電力消費量と算出した上記利益とに応じて上記所定のアルゴリズムが更新される。このような更新の結果、所定のアルゴリズムによる第１の電力消費量の推定精度が高められるとともに、より高い利益が生じるように上記電気自動車の蓄電池の充放電量が上記所定のアルゴリズムによって決定されるようになる。そのため、本情報処理装置によれば、環境条件及び目的地の組み合わせに応じて上記電気自動車の蓄電池の充放電量を好適に決定する上記所定のアルゴリズムの
構築が容易になる。ここで、上記環境条件は、上記電気自動車を走行させる日にち、曜日、時間帯及び気象のうちの少なくとも一つを含んでもよい。
構築が容易になる。ここで、上記環境条件は、上記電気自動車を走行させる日にち、曜日、時間帯及び気象のうちの少なくとも一つを含んでもよい。
【0008】
上記情報処理装置は、さらに、次の特徴を備えてもよい。上記更新部は、上記建物に設置された蓄電池の充放電量をさらに決定する。このような特徴をさらに備えることで、本情報処理装置は、上記所定のアルゴリズムを用いて推定された上記電気自動車の電力消費量及び上記建物に設置された上記負荷の電力消費量を基に、上記電気自動車の蓄電池の充放電量及び上記建物に設置された蓄電池の充放電量が決定される。そして、上記所定のアルゴリズムは上記更新部によって更新される。そのため、このような特徴を備える本情報処理装置は、上記建物及び上記電気自動車の双方に蓄電池が備えられている場合においても、上記需要者の利益が可及的に高くなるように上記電気自動車の蓄電池の充放電量を決定できる。
【0009】
上記情報処理装置は、さらに、次の特徴を備えてもよい。上記更新部によって更新された上記所定のアルゴリズムを上記電気自動車の蓄電池の充放電を制御する制御装置に配信する配信部をさらに備える。このような特徴を備える本情報処理装置は、上記制御装置に対して、更新した上記所定のアルゴリズムを用いた充放電の制御を実行させることができる。
【0010】
開示の技術は情報処理方法及び情報処理プログラムの側面から把握することも可能である。
【発明の効果】
【0011】
開示の技術によれば、電気自動車に搭載された二次電池の充放電量を、需要者の受ける利益がより高くなるように決定するアルゴリズムを構築できる。
【図面の簡単な説明】
【0012】
【発明を実施するための形態】
【0013】
＜適用例＞
以下、本発明の適用例について、図面を参照して説明する。本発明は、例えば、図１、図２及び図３に一例を示す電力システム１に適用される。電力システム１は、コントローラ１０、パワーコンディショナ（ＰＣＳ）２０、太陽光発電パネル３０、二次電池４０及び二次電池６１を備える。
以下、本発明の適用例について、図面を参照して説明する。本発明は、例えば、図１、図２及び図３に一例を示す電力システム１に適用される。電力システム１は、コントローラ１０、パワーコンディショナ（ＰＣＳ）２０、太陽光発電パネル３０、二次電池４０及び二次電池６１を備える。
【0014】
電力系統６００は、例えば、電力を供給する電力会社である。電力システム１及び電力系統６００から出力される電力は、電線Ｌ１を介して需要家５０に供給される。電力システム１から電線Ｌ１を介して供給される電力を用いて、需要家５０の自宅５００に設置された照明５２等の各負荷が駆動される。
【0015】
コントローラ１０は、情報処理装置である。コントローラ１０は、図４に例示するように、実績取得部１１、選択部１２、算出部１３、更新部１４、アルゴリズム格納部１５、管理データベース１６、及び配信部１７を備える。コントローラ１０の管理データベース１６には、電気自動車６０を実際に走行させた場合における、出発時期、気象、目的地、電気自動車６０の電力消費量の実績値の組み合わせが記憶される。出発時期及び気象の組み合わせを、環境条件とも称する。管理データベース１６には、環境条件及び目的地と電気自動車６０の電力消費量の実績値とが対応付けて記憶される。また、コントローラ１０のアルゴリズム格納部１５には、二次電池４０や電気自動車６０の充放電量を決定するアルゴリズムＡ１が記憶される。
【0016】
コントローラ１０では、管理データベース１６に格納された環境条件及び目的地の組み合わせのうちのひとつが選択部１２によって選択される。そして、算出部１３は、選択された環境条件及び目的地の組み合わせにおける電気自動車６０の電力消費量をアルゴリズムＡ１を用いて推定する。また、算出部１３は、選択された環境条件を条件として需要家５０に設置された負荷による電力消費量をアルゴリズムＡ１を用いて推定する。
【0017】
さらに、算出部１３は、推定した電気自動車６０による電力消費量と需要家５０に設置された負荷による電力消費量とを基に、二次電池６１の充放電量を決定する。ここで、算出部１３は、推定した電気自動車６０による電力消費量と需要家５０に設置された負荷による電力消費量とを基に、二次電池６１の充放電量と二次電池４０の充放電量の双方を決定してもよい。
【0018】
算出部１３は、電力系統６００の料金テーブルを参照して、決定した充放電量の電力を売買することで得られる利益を算出する。電力系統６００の料金テーブルは、例えば、サーバ６０１から取得してもよいし、補助記憶部１０３に予め記憶されてもよい。
【0019】
更新部１４は、選択部１２によって選択された環境条件及び目的地の組み合わせに対応する電力消費量の実績値と、算出部１３によって算出された電気自動車６０の電力消費量との差を算出する。更新部１４は、算出した電力消費量との差と、得られる利益と、を基に、アルゴリズムＡ１を用いた充放電量の決定を評価する。更新部１４は、評価結果に応じてアルゴリズムＡ１を更新する。アルゴリズムＡ１の更新は、例えば、Ｑラーニングによって例示される強化学習によって行われる。
【0020】
更新部１４によって更新されたアルゴリズムＡ１は、配信部１７によってＰＣＳ２０に配信される。ＰＣＳ２０は、コントローラ１０から配信されたアルゴリズムＡ１を用いて、二次電池４０及び二次電池６１の充放電を制御する。
【0021】
本適用例によれば、更新部１４による上記アルゴリズムＡ１の更新によって、アルゴリズムＡ１による電気自動車６０の電力消費量の推定精度が高められるとともに、より高い利益が生じるように二次電池６１の充放電量がアルゴリズムＡ１によって決定されるようになる。そのため、本適用例によれば、環境条件及び目的地の組み合わせに応じて二次電池６１の充放電量を好適に決定するアルゴリズムＡ１の構築が容易になる。
【0022】
＜実施形態＞
以下、図面を参照して実施形態について説明する。図１は、実施形態に係る電力システム１の一例を示す図である。図１に例示するように、ＰＣＳ２０、太陽光発電パネル３０、二次電池４０及び電力計５１は、例えば、需要家５０の自宅５００に設置される。二次電池４０は、需要家５０の自宅５００に設置される。二次電池６１は、電気自動車６０に搭載される。また、コントローラ１０及び電力系統６００は、自宅５００の外に配置される。
以下、図面を参照して実施形態について説明する。図１は、実施形態に係る電力システム１の一例を示す図である。図１に例示するように、ＰＣＳ２０、太陽光発電パネル３０、二次電池４０及び電力計５１は、例えば、需要家５０の自宅５００に設置される。二次電池４０は、需要家５０の自宅５００に設置される。二次電池６１は、電気自動車６０に搭載される。また、コントローラ１０及び電力系統６００は、自宅５００の外に配置される。
【0023】
電気自動車６０は、電力によってモータを駆動することで走行する自動車である。電気自動車６０としては、例えば、電動車及びハイブリット自動車が挙げられる。電気自動車６０には、二次電池６１及びカーナビゲーションシステム６２が搭載される。電気自動車６０は、二次電池６１から供給される電力を用いて走行する。カーナビゲーションシステム６２は、例えば、Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ（ＧＰＳ）によって電気自動車６０の現在地を取得する。カーナビゲーションシステム６２は、設定された目的地に対して電気自動車６０の現在地を示しながら、目的地への走行を案内する情報処理装置である。
【0024】
太陽光発電パネル３０は、太陽光を電力に変換する太陽電池を用いて発電する発電機である。太陽光発電パネル３０は、例えば、自宅５００の屋根に設置される。二次電池４０は、太陽光発電パネル３０によって発電された電力を蓄電する家庭用蓄電池である。ＰＣＳ２０は、二次電池４０及び二次電池６１の充放電を制御するパワーコンディショナである。
【0025】
図２は、実施形態に係る電力システム１における電線の接続構成の一例を示す図である。電力系統６００からは、電線Ｌ１を介して需要家５０に電力が供給される。需要家５０では、電力系統６００から供給される電力を用いて、照明５２等の負荷が駆動される。
【0026】
ＰＣＳ２０は、電線Ｌ１を介して電力系統６００に接続される。さらに、ＰＣＳ２０には、電線Ｌ２を介して太陽光発電パネル３０が接続され、電線Ｌ３を介して二次電池４０が接続される。また、電気自動車６０が自宅５００の敷地内に駐車されているときには、電線Ｌ４を介して二次電池６１がＰＣＳ２０に接続される。
【0027】
太陽光発電パネル３０は、電線Ｌ２によってＰＣＳ２０に接続される。太陽光発電パネル３０によって発電可能な発電量は、天候等の影響により変動する。太陽光発電パネル３０によって発電された電力は、ＰＣＳ２０からの指示に応じて自宅５００内の照明５２等の負荷に供給される。また、太陽光発電パネル３０によって発電された電力は、ＰＣＳ２０からの指示に応じて二次電池４０に蓄電されたり、二次電池６１に蓄電されたりする。
【0028】
二次電池４０は、太陽光発電パネル３０によって発電された電力を蓄電する。二次電池４０は、電線Ｌ３によってＰＣＳ２０と接続される。二次電池６１は、電気自動車６０に搭載され、電気自動車６０の駆動に用いられる電力を供給する。自宅５００の敷地内に電気自動車６０が駐車されると、電線Ｌ４を介して二次電池６１とＰＣＳ２０とが接続される。二次電池６１は、例えば、電力系統６００から供給される電力や太陽光発電パネル３０から供給される電力によって蓄電される。二次電池４０及び二次電池６１に蓄電された電力は、ＰＣＳ２０からの指示に応じて自宅５００内の照明５２等の負荷に供給される。電力計５１は、需要家５０において、照明５２等の負荷によって消費される電力を測定する。
【0029】
図３は、実施形態に係る電力システム１の通信ネットワークの接続構成の一例を示す図である。コントローラ１０、ＰＣＳ２０、カーナビゲーションシステム６２及びサーバ６０１は、ネットワークＮ１によって相互に接続される。また、ＰＣＳ２０と電力計５１と
は、ネットワークＮ２によって接続される。電力計５１は、計測した電力をネットワークＮ２を介してＰＣＳ２０に通知する。
は、ネットワークＮ２によって接続される。電力計５１は、計測した電力をネットワークＮ２を介してＰＣＳ２０に通知する。
【0030】
サーバ６０１は、例えば、電力系統６００によって管理されるサーバである。サーバ６０１は、電気料金に係る情報をネットワークＮ１に公開する。電気料金に係る情報としては、電気料金が既定の料金である場合には、電気料金の料金テーブルを挙げることができる。また、電気料金に係る情報としては、電気料金が変動料金である場合には、日本卸電力取引所（ＪＥＰＸ）の取引価格や契約している小売電力業者の価格を挙げることができる。なお、ＪＥＰＸの取引価格や契約している小売電力業者の価格をサーバ６０１が公開する場合には、サーバ６０１は、ＪＥＰＸや小売電力業者によって管理されてもよい。
【0031】
ＰＣＳ２０は、ネットワークＮ１を介してコントローラ１０及びサーバ６０１と接続される。ＰＣＳ２０は、コントローラ１０からネットワークＮ１を介してアルゴリズムＡ１を受信する。アルゴリズムＡ１を受信したＰＣＳ２０は、アルゴリズムＡ１を用いて、二次電池４０及び二次電池６１の充放電を制御する。
【0032】
ＰＣＳ２０は、例えば、太陽光発電パネル３０によって発電された電力を二次電池４０や二次電池６１に蓄電させる。また、例えば、ＰＣＳ２０は、太陽光発電パネル３０によって発電された電力、二次電池４０に蓄電された電力及び二次電池６１に蓄電された電力の需要家５０への供給を行う。ＰＣＳ２０は、実際に需要家５０が消費した電力を電力計５１からネットワークＮ２を介して受信し、受信した電力の実績値をネットワークＮ１を介してコントローラ１０に送信する。
【0033】
カーナビゲーションシステム６２は、ネットワークＮ１を介してコントローラ１０及びサーバ６０１と接続される。カーナビゲーションシステム６２は、二次電池６１の充放電量を取得する。また、カーナビゲーションシステム６２は、ネットワークＮ１を介して、外部の気象サーバから気象情報を取得する。ＰＣＳ２０は、ＧＰＳによって取得した電気自動車６０の現在位置、指定された目的地、出発時刻、気象情報及び二次電池６１の充放電量を含む実走行情報をネットワークＮ１を介してコントローラ１０に送信する。
【0034】
ネットワークＮ１は、例えば、インターネット等のコンピュータネットワークである。ネットワークＮ２は、例えば、自宅５００に設けられたＬｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ（ＬＡＮ）である。ネットワークＮ１、Ｎ２は、有線通信によるネットワークであっても無線通信によるネットワークであってもよい。
【0035】
＜コントローラ１０のハードウェア構成＞
図３を参照して、コントローラ１０のハードウェア構成について説明する。コントローラ１０は、ＣＰＵ１０１、主記憶部１０２、補助記憶部１０３及び通信部１０４を備える。ＣＰＵ１０１、主記憶部１０２、補助記憶部１０３及び通信部１０４は、接続バスＢ１によって相互に接続される。
図３を参照して、コントローラ１０のハードウェア構成について説明する。コントローラ１０は、ＣＰＵ１０１、主記憶部１０２、補助記憶部１０３及び通信部１０４を備える。ＣＰＵ１０１、主記憶部１０２、補助記憶部１０３及び通信部１０４は、接続バスＢ１によって相互に接続される。
【0036】
ＣＰＵ１０１は、マイクロプロセッサユニット（ＭＰＵ）、プロセッサとも呼ばれる。ＣＰＵ１０１が実行する処理のうち少なくとも一部は、ＣＰＵ１０１以外のプロセッサ、例えば、Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ（ＤＳＰ）、Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ（ＧＰＵ）、数値演算プロセッサ、ベクトルプロセッサ、画像処理プロセッサ等の専用プロセッサで行われてもよい。また、ＣＰＵ１０１が実行する処理のうち少なくとも一部は、集積回路（ＩＣ）、その他のデジタル回路によって実行されてもよい。ＣＰＵ１０１は、プロセッサと集積回路との組み合わせであってもよい。組み合わせは、例えば、マイクロコントローラユニット（ＭＣＵ）、Ｓｙｓｔｅｍ－ｏｎ－ａ－ｃｈｉｐ（ＳｏＣ）、システムＬＳＩ、チップセットなどと呼ばれる。コ
ントローラ１０では、ＣＰＵ１０１が補助記憶部１０３に記憶されたプログラムを主記憶部１０２の作業領域に展開し、プログラムの実行を通じて周辺装置の制御を行う。これにより、コントローラ１０は、所定の目的に合致した処理を実行することができる。主記憶部１０２及び補助記憶部１０３は、ＣＰＵ１０１が読み取り可能な記録媒体である。
ントローラ１０では、ＣＰＵ１０１が補助記憶部１０３に記憶されたプログラムを主記憶部１０２の作業領域に展開し、プログラムの実行を通じて周辺装置の制御を行う。これにより、コントローラ１０は、所定の目的に合致した処理を実行することができる。主記憶部１０２及び補助記憶部１０３は、ＣＰＵ１０１が読み取り可能な記録媒体である。
【0037】
主記憶部１０２は、ＣＰＵ１０１から直接アクセスされる記憶部として例示される。主記憶部１０２は、Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ（ＲＡＭ）及びＲｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ（ＲＯＭ）を含む。
【0038】
補助記憶部１０３は、各種のプログラム及び各種のデータを読み書き自在に記録媒体に格納する。補助記憶部１０３は外部記憶装置とも呼ばれる。補助記憶部１０３には、オペレーティングシステム（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ、ＯＳ）、各種プログラム、各種テーブル等が格納される。ＯＳは、通信部１０４を介して接続されるＰＣＳ２０等とのデータの受け渡しを行う通信インターフェースプログラムを含む。外部装置等には、例えば、コンピュータネットワーク等で接続された、他の情報処理装置及び外部記憶装置が含まれる。なお、補助記憶部１０３は、例えば、ネットワーク上のコンピュータ群であるクラウドシステムの一部であってもよい。
【0039】
補助記憶部１０３は、例えば、Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ）、ソリッドステートドライブ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ、ＳＳＤ）、ハードディスクドライブ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ、ＨＤＤ）等である。また、補助記憶部１０３は、例えば、Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ（ＣＤ）ドライブ装置、Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ（ＤＶＤ）ドライブ装置、Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標） Ｄｉｓｃ（ＢＤ）ドライブ装置等である。また、補助記憶部１０３は、Ｎｅｔｗｏｒｋ Ａｔｔａｃｈｅｄ Ｓｔｏｒａｇｅ（ＮＡＳ）あるいはＳｔｏｒａｇｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ（ＳＡＮ）によって提供されてもよい。
【0040】
通信部１０４は、例えば、ネットワークＮ１とのインターフェースである。通信部１０４は、ネットワークＮ１を介して外部の装置と通信を行う。
【0041】
＜コントローラ１０の処理ブロック＞
図４は、実施形態に係るコントローラ１０の処理ブロックの一例を示す図である。コントローラ１０は、実績取得部１１、選択部１２、算出部１３、更新部１４、アルゴリズム格納部１５、管理データベース１６及び配信部１７を備える。コントローラ１０は、主記憶部１０２に実行可能に展開されたコンピュータプログラムをＣＰＵ１０１が実行することで、上記コントローラ１０の、コントローラ１０は、実績取得部１１、選択部１２、算出部１３、更新部１４、アルゴリズム格納部１５、管理データベース１６及び配信部１７等の各部としての処理を実行する。
図４は、実施形態に係るコントローラ１０の処理ブロックの一例を示す図である。コントローラ１０は、実績取得部１１、選択部１２、算出部１３、更新部１４、アルゴリズム格納部１５、管理データベース１６及び配信部１７を備える。コントローラ１０は、主記憶部１０２に実行可能に展開されたコンピュータプログラムをＣＰＵ１０１が実行することで、上記コントローラ１０の、コントローラ１０は、実績取得部１１、選択部１２、算出部１３、更新部１４、アルゴリズム格納部１５、管理データベース１６及び配信部１７等の各部としての処理を実行する。
【0042】
図５は、管理データベース１６に格納される実走行情報管理テーブル１６１の一例を示す図である。実走行情報管理テーブル１６１は、「目的地」、「気象」、「日にち」、「曜日」、「時間」及び「消費量」の各項目を含む。「目的地」には、電気自動車６０の目的地を示す情報が格納される。「気象」には、電気自動車６０が目的にまで走行したときの気象（晴天、曇天、雨、雪等）を示す情報が格納される。「日にち」には、電気自動車６０が目的地に向けて出発した日にちを示す情報が格納される。「曜日」、には、電気自動車６０が目的地に向けて出発した曜日を示す情報が格納される。「時間」には、電気自動車６０が目的地に向けて出発した時間を示す情報が格納される。図５では、電気自動車６０の出発時期を示す情報として、「日にち」、「曜日」及び「時間」が例示されているが、実走行情報管理テーブル１６１には、例えば、日にち、時刻及び曜日を示す情報のうち少なくともひとつが含まれてもよい。「消費量」は、電気自動車６０が自宅５００と目
的地との間を往復したときにおける電力消費量を示す情報が格納される。実走行情報管理テーブル１６１には、電気自動車６０が目的地まで実際に走行したときにおける実測データが格納される。すなわち、実走行情報管理テーブル１６１では、出発時期と気象とを含む環境条件及び目的地と電気自動車６０の電力消費量の実績値とが対応付けて格納される。
的地との間を往復したときにおける電力消費量を示す情報が格納される。実走行情報管理テーブル１６１には、電気自動車６０が目的地まで実際に走行したときにおける実測データが格納される。すなわち、実走行情報管理テーブル１６１では、出発時期と気象とを含む環境条件及び目的地と電気自動車６０の電力消費量の実績値とが対応付けて格納される。
【0043】
アルゴリズム格納部１５には、算出部１３による電気自動車６０の二次電池６１に蓄電された電力を売買することで生じる利益の算出に用いられるアルゴリズムＡ１が格納される。アルゴリズムＡ１は、例えば、電気自動車６０を実際に走行させたときの電力消費量のデータ及び自宅５００に設置された照明５２等の負荷の電力消費量のデータを教師データとして、機械学習によって構築される。アルゴリズムＡ１は、アルゴリズムＡ１１、Ａ１２、Ａ１３を含む。アルゴリズムＡ１２は、電気自動車６０の電力消費量の推定に用いられる。アルゴリズムＡ１３は、自宅５００に設置された照明５２等の負荷の電力消費量の推定に用いられる。アルゴリズムＡ１１は、アルゴリズムＡ１２及びアルゴリズムＡ１３の推定結果を基にした、充放電量の決定に用いられる。
【0044】
実績取得部１１は、電気自動車６０の実走行情報をカーナビゲーションシステム６２から受信する。実績取得部１１は、受信した実走行情報を管理データベース１６に格納する。実績取得部１１によって実走行情報が取得されることで、実走行情報管理テーブル１６１には電気自動車６０が目的地まで実際に走行したときにおける実績値が蓄積される。
【0045】
選択部１２は、実走行情報管理テーブル１６１から、いずれかの環境条件及び目的地の組み合わせを選択する。選択部１２は、例えば、実走行情報管理テーブル１６１から、ユーザによって指定された環境条件及び目的地の組み合わせを選択してもよい。また、選択部１２は、実走行情報管理テーブル１６１からランダムに環境条件及び目的地の組み合わせを選択してもよい。選択部１２によって選択された組み合わせを選択条件とも称する。
【0046】
算出部１３は、電気自動車６０の二次電池６１に蓄電された電力を売買することで生じる利益を算出する。算出部１３は、二次電池４０及び二次電池６１に蓄電された電力を売買することで生じる利益を算出してもよい。算出部１３は、第１推定部１３１、第２推定部１３２、決定部１３３及び利益算出部１３４を含む。
【0047】
第１推定部１３１は、選択部１２によって選択された選択条件を基に、アルゴリズムＡ１２を用いて電気自動車６０の電力消費量を推定する。第１推定部１３１によって推定された電気自動車６０の電力消費量を推定電力消費量とも称する。
【0048】
第２推定部１３２は、選択部１２によって選択された選択条件に含まれる気象を基に、アルゴリズムＡ１３を用いて自宅５００に設置された照明５２等の負荷の電力消費量を推定する。
【0049】
決定部１３３は、第１推定部１３１によって推定された電気自動車６０の電力消費量及び第２推定部１３２によって推定された自宅５００に設置された負荷の電力消費量を基に、電気自動車６０に搭載された二次電池６１の充放電量を決定する。
【0050】
利益算出部１３４は、決定部１３３によって決定された充放電量に応じた利益を算出する。利益としては、例えば、決定部１３３によって決定された充放電量の電力を売電することで得られる売却益、決定部１３３によって決定された充放電量の電力を自宅５００に設置された照明５２等の負荷に供給することで電力系統６００から購入する電力を削減したことによる利益、等を挙げることができる。ここで、利益算出部１３４は、電気料金が既定の料金である場合には、予め電気料金を示す料金テーブルを補助記憶部１０３に記憶
しておけばよい。そして、利益算出部１３４は、補助記憶部１０３に記憶した料金テーブルを参照して、利益を算出すればよい。また、利益算出部１３４は、電気料金が変動料金である場合には、電力系統６００からＪＥＰＸ取引価格を取得し、取得した取引価格を基に利益を算出すればよい。
しておけばよい。そして、利益算出部１３４は、補助記憶部１０３に記憶した料金テーブルを参照して、利益を算出すればよい。また、利益算出部１３４は、電気料金が変動料金である場合には、電力系統６００からＪＥＰＸ取引価格を取得し、取得した取引価格を基に利益を算出すればよい。
【0051】
更新部１４は、選択部１２によって選択された選択条件に対応する「消費量」を実走行情報管理テーブル１６１から取得する。更新部１４は、第１推定部１３１によって推定された推定電力消費量と、実走行情報管理テーブル１６１から取得した「消費量」の実績値との差を算出する。更新部１４は、推定電力消費量と実績値との差と利益算出部１３４によって算出された利益を基にアルゴリズムＡ１２を評価し、評価結果に応じてアルゴリズムＡ１２を更新する。アルゴリズムＡ１２の更新は、例えば、重回帰分析やディープラーニングなどの教師あり学習や、Ｑラーニング等の強化学習によって行われる。
【0052】
更新部１４は、例えば、推定電力消費量と実績値との差が少ないようにアルゴリズムＡ１２を更新する。例えば、推定電力消費量と実績値との差の二乗の和に応じて逆誤差伝搬法を用いてディープラーニングを更新してもよい。すなわち、二乗誤差による教師学習を行ってもよい。更新部１４は、例えば、推定電力消費量と実績値との差が少ないほど、アルゴリズムＡ１２に高い評価を与える。また、更新部１４は、例えば、利益算出部１３４によって算出された利益が大きいほど、アルゴリズムＡ１２に高い評価を与える。ここで、更新部１４は、推定電力消費量から実績値を減算した値がマイナスになった場合には電気自動車６０が自宅５００と目的地との間を往復できなくなるため、アルゴリズムＡ１２に対して極めて低い評価を与えてもよい。更新部１４は、このような評価を基にした強化学習によって、第１推定部１３１による電力消費量の推定の最適化、及び、第２推定部１３２による電力消費量の推定の最適化を行い、アルゴリズムＡ１２及びアルゴリズムＡ１３を更新する。
【0053】
更新部１４は、例えば、評価に応じたＱラーニングによってアルゴリズムＡ１２及びアルゴリズムＡ１３の更新を行う。Ｑラーニングにおける評価は、Ｑ値ともいう。Ｑラーニングによる強化学習では、評価に応じて、第１推定部１３１による電気自動車６０の電力消費量の推定及び第２推定部１３２による自宅５００に設置された照明５２等の負荷の電力消費量の推定が更新される。
【0054】
すなわち、更新部１４によるアルゴリズムＡ１２の更新によって、アルゴリズムＡ１２を用いた第１推定部１３１による電気自動車６０の電力消費量の推定が、より大きい電力消費量を推定するようになったり、より小さい電力消費量を推定するようになったりする。また、更新部１４によるアルゴリズムＡ１３の更新によって、アルゴリズムＡ１３を用いた第２推定部１３２による自宅５００に設置された照明５２等の負荷の電力消費量の推定が、より大きい電力消費量を推定するようになったり、より小さい電力消費量を推定するようになったりする。その結果、アルゴリズムＡ１による電力消費量の推定結果を基にした利益算出部１３４による利益の算出結果が変動する。
【0055】
コントローラ１０では、選択部１２によって選択された選択条件の下で、更新されたアルゴリズムＡ１２及びアルゴリズムＡ３を用いた第１推定部１３１及び第２推定部１３２による電力消費量の推定、利益算出部１３４による利益の算出が行われ、更新部１４によるアルゴリズムＡ１の更新がさらに行われる。このようなアルゴリズムＡ１の更新が繰り返し行われることで、より高い利益を算出するようにアルゴリズムＡ１が更新される。
【0056】
図６は、アルゴリズムＡ１２を用いて推定された電気自動車６０の推定電力消費量と実測された電気自動車６０の電力消費量の差を模式的に示す図である。図６の縦軸はアルゴリズムＡ１を用いて推定された電気自動車６０の推定電力消費量から、実測された電気自
動車６０の電力消費量を減算した差を示し、横軸はアルゴリズムＡ１２の更新を繰り返した回数を示す。図６を参照すると理解できるように、繰り返した回数が少ないうちは差が大きく上下するとともにマイナスの値にもなり得る。一方、繰り返した回数が多くなると、差は０以上の一定の値で安定する。図６の場合、差は０より大きい値であり、かつ、０に近い値を示す閾値Ｒ１以下で安定している。
動車６０の電力消費量を減算した差を示し、横軸はアルゴリズムＡ１２の更新を繰り返した回数を示す。図６を参照すると理解できるように、繰り返した回数が少ないうちは差が大きく上下するとともにマイナスの値にもなり得る。一方、繰り返した回数が多くなると、差は０以上の一定の値で安定する。図６の場合、差は０より大きい値であり、かつ、０に近い値を示す閾値Ｒ１以下で安定している。
【0057】
図７は、アルゴリズムＡ１１を用いた利益の算出結果を模式的に示す図である。図７の縦軸は算出された利益を示し、横軸はアルゴリズムＡ１の更新を繰り返した回数を示す。図７を参照すると理解できるように、繰り返した回数が少ないうちはアルゴリズムＡ１によって算出される利益が大きく上下する。一方、繰り返した回数が多くなるとアルゴリズムＡ１によって算出される利益は高い値で安定する。コントローラ１０によるアルゴリズムＡ１の更新の繰り返しは、例えば、所定の閾値（図７の「Ｒ２」）以上の利益が安定して算出されるとともに、推定電力消費量から電気自動車６０の電力消費量の実績値を減算した結果が０以上かつ閾値Ｒ１以下（０以上で０に近い値）で安定した段階で終了してもよい。閾値Ｒ１及び閾値Ｒ２は、適宜決定されればよい。
【0058】
配信部１７は、更新部１４によって更新されたアルゴリズムＡ１をＰＣＳ２０に配信する。
【0059】
【0060】
ステップＴ１では、選択部１２は、実走行情報管理テーブル１６１から、いずれかの環境条件及び目的地の組み合わせを選択条件として選択する。
【0061】
ステップＴ２では、ステップＴ１で選択された選択条件を基に、アルゴリズムＡ１２を用いて電気自動車６０の電力消費量を推定する。ステップＴ３では、第２推定部１３２は、選択部１２によって選択された選択条件に含まれる気象を基に、アルゴリズムＡ１３を用いて自宅５００に設置された照明５２等の負荷の電力消費量を推定する。
【0062】
ステップＴ４では、決定部１３３は、ステップＴ２で推定された電気自動車６０の電力消費量及びステップＴ３で推定された自宅５００に設置された負荷の電力消費量を基に、電気自動車６０に搭載された二次電池６１の充放電量を決定する。
【0063】
ステップＴ５では、利益算出部１３４は、ステップＴ４で決定された充放電量の電力を売買することで得られる利益を算出する。
【0064】
ステップＴ６では、更新部１４は、ステップＴ１で選択された選択条件に対応する「消費量」を実走行情報管理テーブル１６１から取得する。更新部１４は、ステップＴ２で推定された電気自動車６０の電力消費量と、実走行情報管理テーブル１６１から取得した「消費量」との差を算出する。
【0065】
ステップＴ７では、更新部１４は、ステップＴ６で算出した差とステップＴ５で算出された利益を基にアルゴリズムＡ１を評価し、評価結果に応じてアルゴリズムＡ１を更新する。ステップＴ２からステップＴ７までの処理は、各選択条件毎に繰り返し実行される。ステップＴ２からステップＴ７までの処理は、例えば、ステップＴ６で算出される差の変動が所定の変動幅Ｗ内に安定するとともに、ステップＴ５で算出される利益が所定の閾値Ｒ２以上の高い値に安定するまで、繰り返し実行される。また、ステップＴ１からステッ
プＴ７までの処理は、実走行情報管理テーブル１６１に格納された全ての環境条件及び目的地の組み合わせについての処理が実行されるまで繰り返し実行される。
プＴ７までの処理は、実走行情報管理テーブル１６１に格納された全ての環境条件及び目的地の組み合わせについての処理が実行されるまで繰り返し実行される。
【0066】
ステップＴ８では、配信部１７は、ステップＴ７で更新されたアルゴリズムＡ１をＰＣＳ２０に対して配信する。配信を受けたＰＣＳ２０は、アルゴリズムＡ１を用いて二次電池６１の充放電量を決定する。
【0067】
＜実施形態の作用効果＞
電気自動車６０の走行を考慮すると、二次電池６１は満充電とされることが好ましい。一方、走行する予定が無いにもかかわらず二次電池６１の満充電の状態を維持すると、電気料金の高いタイミングにおける二次電池６１から自宅５００内に設置された負荷への電力供給が阻害され、需要家５０の電気料金の負担が増大する虞がある。また、自宅５００には二次電池４０も設置されていることから、需要家５０が受ける利益がより大きくなるように二次電池６１の充放電量を決定するアルゴリズムを構築することは容易ではない。
電気自動車６０の走行を考慮すると、二次電池６１は満充電とされることが好ましい。一方、走行する予定が無いにもかかわらず二次電池６１の満充電の状態を維持すると、電気料金の高いタイミングにおける二次電池６１から自宅５００内に設置された負荷への電力供給が阻害され、需要家５０の電気料金の負担が増大する虞がある。また、自宅５００には二次電池４０も設置されていることから、需要家５０が受ける利益がより大きくなるように二次電池６１の充放電量を決定するアルゴリズムを構築することは容易ではない。
【0068】
本実施形態では、環境条件及び目的地の組み合わせに対して、二次電池６１の電力消費量の実績値が実走行情報管理テーブル１６１において対応付けられる。そして、アルゴリズムＡ１２を用いて推定した二次電池６１の電力消費量と二次電池６１の電力消費量の実績値との差、及び、決定部１３３によって決定した充放電量の電力を売買することで得られる利益とが評価され、評価の結果を基に強化学習によってアルゴリズムＡ１が更新される。このような強化学習の結果、アルゴリズムＡ１による二次電池６１の電力消費量の推定精度が高められるとともに、より高い利益が生じるように二次電池６１の充放電量がアルゴリズムＡ１によって決定されるようになる。そのため、本実施形態によれば、環境条件及び目的地の組み合わせに応じて二次電池６１の充放電量を好適に決定するアルゴリズムＡ１の構築が容易になる。
【0069】
本実施形態では、環境条件及び目的地の組み合わせに応じた二次電池６１の好適な充放電をアルゴリズムＡ１によって決定できる。そのため、アルゴリズムＡ１の配信を受けたＰＣＳ２０では、ユーザから目的地や利用時間帯を含む電気自動車６０の予約を受け、受けた予約に好適な二次電池６１の充放電量を決定できる。
【0070】
本実施形態では、アルゴリズムＡ１２を用いて推定された電気自動車６０の電力消費量及びアルゴリズムＡ１３を用いて推定された自宅５００に設置された負荷の電力消費量を基に、二次電池６１の充放電量及び自宅５００に設置された二次電池４０の充放電量が決定される。そして、アルゴリズムＡ１による決定に対する評価に応じて、アルゴリズムＡ１が更新される。そのため、本実施形態によれば、自宅５００及び電気自動車６０の双方に二次電池が備えられている場合においても、需要家５０の受ける利益が可及的に高くなるように二次電池６１の充放電量を決定できる。
【0071】
＜変形例＞
以上説明した実施形態では、コントローラ１０とＰＣＳ２０とが別の装置であったが、コントローラ１０とＰＣＳ２０とは一台の装置であってもよい。このような場合、例えば、ＰＣＳ２０がアルゴリズムＡ１の更新を行うとともに、更新されたアルゴリズムＡ１を用いて二次電池６１の充放電量及び二次電池４０の充放電量を決定すればよい。
以上説明した実施形態では、コントローラ１０とＰＣＳ２０とが別の装置であったが、コントローラ１０とＰＣＳ２０とは一台の装置であってもよい。このような場合、例えば、ＰＣＳ２０がアルゴリズムＡ１の更新を行うとともに、更新されたアルゴリズムＡ１を用いて二次電池６１の充放電量及び二次電池４０の充放電量を決定すればよい。
【0072】
以上で開示した実施形態や変形例はそれぞれ組み合わせることができる。
【0073】
＜コンピュータが読み取り可能な記録媒体＞
コンピュータその他の機械、装置（以下、コンピュータ等）に上記いずれかの機能を実現させる情報処理プログラムをコンピュータ等が読み取り可能な記録媒体に記録すること
ができる。そして、コンピュータ等に、この記録媒体のプログラムを読み込ませて実行させることにより、その機能を提供させることができる。
コンピュータその他の機械、装置（以下、コンピュータ等）に上記いずれかの機能を実現させる情報処理プログラムをコンピュータ等が読み取り可能な記録媒体に記録すること
ができる。そして、コンピュータ等に、この記録媒体のプログラムを読み込ませて実行させることにより、その機能を提供させることができる。
【0074】
ここで、コンピュータ等が読み取り可能な記録媒体とは、データやプログラム等の情報を電気的、磁気的、光学的、機械的、または化学的作用によって蓄積し、コンピュータ等から読み取ることができる記録媒体をいう。このような記録媒体のうちコンピュータ等から取り外し可能なものとしては、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ（ＣＤ－ＲＯＭ）、Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ－Ｒｅｃｏｒｄａｂｌｅ（ＣＤ－Ｒ）、Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ－ＲｅＷｒｉｔｅｒａｂｌｅ（ＣＤ－ＲＷ）、Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ（ＤＶＤ）、ブルーレイディスク（ＢＤ）、Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｕｄｉｏ Ｔａｐｅ（ＤＡＴ）、８ｍｍテープ、フラッシュメモリー、外付け型のハードディスクドライブやＳｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ（ＳＳＤ）等がある。また、コンピュータ等に固定された記録媒体として内蔵型のハードディスクドライブ、ＳＳＤやＲＯＭ等がある。
【0075】
（付記１）
環境条件及び目的地の組み合わせと、前記組み合わせの条件下で需要家（５０）が保有する電気自動車（６０）を走行させたときにおける電力消費量の実績値とを対応付けて記憶する記憶部（１６１）と、
前記記憶部（１６１）に記憶された前記組み合わせのいずれかを選択する選択部（１２）と、
所定のアルゴリズム（Ａ１）にしたがって、
前記選択部（１２）によって選択された前記組み合わせを基に、前記電気自動車（６０）の第１の電力消費量を推定し（１３１）、
前記選択部によって選択された前記環境条件を基に、前記需要家（５０）が保有する建物（５００）に設置された負荷（５２）の第２の電力消費量を推定し（１３２）、
前記第１の電力消費量と前記第２の電力消費量を基に、前記電気自動車（６０）の蓄電池（６１）の充放電量を決定し（１３３）、
電気料金テーブルを参照して、決定された前記充放電量の電力を売買することで得られる利益を算出する（１３４）、算出部（１３）と、
前記選択部（１２）によって選択された前記組み合わせに対応する前記電力消費量の前記実績値と前記第１の電力消費量の差と、算出した前記利益と、に応じて、前記所定のアルゴリズム（Ａ１）を更新する更新部（１４）と、を備える、
情報処理装置（１０）。
（付記２）
前記更新部（１４）は、前記建物（５００）に設置された蓄電池（４０）の充放電量をさらに決定する、
付記１に記載の情報処理装置（１０）。
（付記３）
前記環境条件は、前記電気自動車を走行させる日にち、曜日、時間帯及び気象のうちの少なくとも一つを含む、
付記１または２に記載の情報処理装置（１０）。
（付記４）
前記更新部（１４）によって更新された前記所定のアルゴリズム（Ａ１）を前記電気自動車（６０）の蓄電池（６１）の充放電を制御する制御装置（２０）に配信する配信部（１７）をさらに備える、
付記１から３のいずれかひとつに記載の情報処理装置（１０）。
（付記５）
環境条件及び目的地の組み合わせと、前記組み合わせの条件下で需要家が保有する電気自動車（６０）を走行させたときにおける電力消費量の実績値とを対応付けて記憶する記
憶部（１６１）を参照して、前記組み合わせのいずれかを選択し、
所定のアルゴリズム（Ａ１）にしたがって、
選択された前記組み合わせを基に、前記電気自動車（６０）の第１の電力消費量を推定し、
選択された前記環境条件を基に、前記需要家（５０）が保有する建物（５００）に設置された負荷（５２）の第２の電力消費量を推定し、
前記第１の電力消費量と前記第２の電力消費量を基に、前記電気自動車（６０）の蓄電池（６１）の充放電量を決定し、
電気料金テーブルを参照して、決定された前記充放電量の電力を売買することで得られる利益を算出し、
選択された前記組み合わせに対応する前記電力消費量の前記実績値と前記第１の電力消費量の差と、算出した前記利益と、に応じて、前記所定のアルゴリズムを更新する、処理をコンピュータ（１０）が実行する、
情報処理方法。
（付記６）
環境条件及び目的地の組み合わせと、前記組み合わせの条件下で需要家（５０）が保有する電気自動車（６０）を走行させたときにおける電力消費量の実績値とを対応付けて記憶する記憶部（１６１）を参照して、前記組み合わせのいずれかを選択し、
所定のアルゴリズム（Ａ１）にしたがって、
選択された前記組み合わせを基に、前記電気自動車（６０）の第１の電力消費量を推定し、
選択された前記環境条件を基に、前記需要家（５０）が保有する建物（５００）に設置された負荷（５２）の第２の電力消費量を推定し、
前記第１の電力消費量と前記第２の電力消費量を基に、前記電気自動車（６０）の蓄電池（６１）の充放電量を決定し、
電気料金テーブルを参照して、決定された前記充放電量の電力を売買することで得られる利益を算出し、
選択された前記組み合わせに対応する前記電力消費量の前記実績値と前記第１の電力消費量の差と、算出した前記利益と、に応じて、前記所定のアルゴリズム（Ａ１）を更新する、処理をコンピュータ（１０）に実行させる、
情報処理プログラム。
環境条件及び目的地の組み合わせと、前記組み合わせの条件下で需要家（５０）が保有する電気自動車（６０）を走行させたときにおける電力消費量の実績値とを対応付けて記憶する記憶部（１６１）と、
前記記憶部（１６１）に記憶された前記組み合わせのいずれかを選択する選択部（１２）と、
所定のアルゴリズム（Ａ１）にしたがって、
前記選択部（１２）によって選択された前記組み合わせを基に、前記電気自動車（６０）の第１の電力消費量を推定し（１３１）、
前記選択部によって選択された前記環境条件を基に、前記需要家（５０）が保有する建物（５００）に設置された負荷（５２）の第２の電力消費量を推定し（１３２）、
前記第１の電力消費量と前記第２の電力消費量を基に、前記電気自動車（６０）の蓄電池（６１）の充放電量を決定し（１３３）、
電気料金テーブルを参照して、決定された前記充放電量の電力を売買することで得られる利益を算出する（１３４）、算出部（１３）と、
前記選択部（１２）によって選択された前記組み合わせに対応する前記電力消費量の前記実績値と前記第１の電力消費量の差と、算出した前記利益と、に応じて、前記所定のアルゴリズム（Ａ１）を更新する更新部（１４）と、を備える、
情報処理装置（１０）。
（付記２）
前記更新部（１４）は、前記建物（５００）に設置された蓄電池（４０）の充放電量をさらに決定する、
付記１に記載の情報処理装置（１０）。
（付記３）
前記環境条件は、前記電気自動車を走行させる日にち、曜日、時間帯及び気象のうちの少なくとも一つを含む、
付記１または２に記載の情報処理装置（１０）。
（付記４）
前記更新部（１４）によって更新された前記所定のアルゴリズム（Ａ１）を前記電気自動車（６０）の蓄電池（６１）の充放電を制御する制御装置（２０）に配信する配信部（１７）をさらに備える、
付記１から３のいずれかひとつに記載の情報処理装置（１０）。
（付記５）
環境条件及び目的地の組み合わせと、前記組み合わせの条件下で需要家が保有する電気自動車（６０）を走行させたときにおける電力消費量の実績値とを対応付けて記憶する記
憶部（１６１）を参照して、前記組み合わせのいずれかを選択し、
所定のアルゴリズム（Ａ１）にしたがって、
選択された前記組み合わせを基に、前記電気自動車（６０）の第１の電力消費量を推定し、
選択された前記環境条件を基に、前記需要家（５０）が保有する建物（５００）に設置された負荷（５２）の第２の電力消費量を推定し、
前記第１の電力消費量と前記第２の電力消費量を基に、前記電気自動車（６０）の蓄電池（６１）の充放電量を決定し、
電気料金テーブルを参照して、決定された前記充放電量の電力を売買することで得られる利益を算出し、
選択された前記組み合わせに対応する前記電力消費量の前記実績値と前記第１の電力消費量の差と、算出した前記利益と、に応じて、前記所定のアルゴリズムを更新する、処理をコンピュータ（１０）が実行する、
情報処理方法。
（付記６）
環境条件及び目的地の組み合わせと、前記組み合わせの条件下で需要家（５０）が保有する電気自動車（６０）を走行させたときにおける電力消費量の実績値とを対応付けて記憶する記憶部（１６１）を参照して、前記組み合わせのいずれかを選択し、
所定のアルゴリズム（Ａ１）にしたがって、
選択された前記組み合わせを基に、前記電気自動車（６０）の第１の電力消費量を推定し、
選択された前記環境条件を基に、前記需要家（５０）が保有する建物（５００）に設置された負荷（５２）の第２の電力消費量を推定し、
前記第１の電力消費量と前記第２の電力消費量を基に、前記電気自動車（６０）の蓄電池（６１）の充放電量を決定し、
電気料金テーブルを参照して、決定された前記充放電量の電力を売買することで得られる利益を算出し、
選択された前記組み合わせに対応する前記電力消費量の前記実績値と前記第１の電力消費量の差と、算出した前記利益と、に応じて、前記所定のアルゴリズム（Ａ１）を更新する、処理をコンピュータ（１０）に実行させる、
情報処理プログラム。
【符号の説明】
【0076】
１・・電力システム
１０・・コントローラ
１１・・実績取得部
１２・・選択部
１３・・算出部
１４・・更新部
１５・・アルゴリズム格納部
１６・・管理データベース
１７・・配信部
２０・・ＰＣＳ
３０・・太陽光発電パネル
４０・・二次電池
５０・・需要家
５１・・電力計
５２・・照明
６０・・電気自動車
６１・・二次電池
６２・・カーナビゲーションシステム
１０１・・ＣＰＵ
１０２・・主記憶部
１０３・・補助記憶部
１０４・・通信部
１３１・・第１推定部
１３２・・第２推定部
１３３・・決定部
１３４・・利益算出部
１６１・・実走行情報管理テーブル
５００・・自宅
６００・・電力系統
６０１・・サーバ
Ａ１・・アルゴリズム
Ｌ１・・電線
Ｌ２・・電線
Ｌ３・・電線
Ｌ４・・電線
Ｎ１・・ネットワーク
Ｎ２・・ネットワーク
１０・・コントローラ
１１・・実績取得部
１２・・選択部
１３・・算出部
１４・・更新部
１５・・アルゴリズム格納部
１６・・管理データベース
１７・・配信部
２０・・ＰＣＳ
３０・・太陽光発電パネル
４０・・二次電池
５０・・需要家
５１・・電力計
５２・・照明
６０・・電気自動車
６１・・二次電池
６２・・カーナビゲーションシステム
１０１・・ＣＰＵ
１０２・・主記憶部
１０３・・補助記憶部
１０４・・通信部
１３１・・第１推定部
１３２・・第２推定部
１３３・・決定部
１３４・・利益算出部
１６１・・実走行情報管理テーブル
５００・・自宅
６００・・電力系統
６０１・・サーバ
Ａ１・・アルゴリズム
Ｌ１・・電線
Ｌ２・・電線
Ｌ３・・電線
Ｌ４・・電線
Ｎ１・・ネットワーク
Ｎ２・・ネットワーク
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】