特開 2024-165053 運行管理装置

(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】P2024165053

(43)【公開日】2024-11-28

(54)【発明の名称】運行管理装置

(51)【国際特許分類】

   G08G 1/00 20060101AFI20241121BHJP

   G16Y 40/60 20200101ALI20241121BHJP

   G16Y 20/20 20200101ALI20241121BHJP

   G16Y 10/40 20200101ALI20241121BHJP

【ＦＩ】

G08G1/00 D

G16Y40/60

G16Y20/20

G16Y10/40

【審査請求】未請求

【請求項の数】5

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023080879

(22)【出願日】2023-05-16

(71)【出願人】

【識別番号】000004260

【氏名又は名称】株式会社デンソー

(71)【出願人】

【識別番号】899000068

【氏名又は名称】学校法人早稲田大学

(74)【代理人】

【氏名又は名称】矢作 和行

(74)【代理人】

【識別番号】100121991

【弁理士】

【氏名又は名称】野々部 泰平

(74)【代理人】

【識別番号】100145595

【弁理士】

【氏名又は名称】久保 貴則

(72)【発明者】

【氏名】濱田 龍之介

(72)【発明者】

【氏名】椎名 孝之

(72)【発明者】

【氏名】佐藤 哲也

【テーマコード（参考）】

5H181

【Ｆターム（参考）】

5H181AA01

5H181AA06

5H181AA07

5H181AA14

5H181AA26

5H181AA27

5H181BB04

5H181BB13

5H181BB20

5H181EE02

5H181FF01

5H181FF04

5H181FF10

5H181FF13

5H181FF22

5H181FF27

5H181FF32

5H181MB03

5H181MC27

(57)【要約】

【課題】電欠の発生を抑制しかつ電動車両の運行稼働率の向上が図れる運行管理装置を提供する。
【解決手段】運行管理装置は、運行実績解析部１１２、充電実績解析部１２２、シナリオ作成部１３０および充電計画策定部１４０を含む。運行実績解析部１１２は、運行計画を電動車両が走行した際の消費電力および着時刻の実績値に基づき、運行計画と運行実績の差異を解析して運行統計情報を算出する。充電実績解析部１２２は、電動車両の充電計画を電動車両が実施した際の充電速度、充電時間および充電電力量の実績値に基づき、充電計画と充電実績値との差異を解析して充電統計情報を算出する。充電計画策定部１４０は運行統計情報の少なくとも二つと充電統計情報の少なくとも二つとの組合わせを含む複数のシナリオに基づき充電計画を更新する。
【選択図】図２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

車両が走行する起点、終点、発時刻、着時刻を含む運行計画を電動車両が走行した際の消費電力実績値および着時刻実績値に基づき、前記運行計画と運行実績の差異を解析して運行統計情報を算出する運行実績解析部（１１２）と、
電動車両が運行中に充電する地点、充電速度、開始時刻、終了時刻、充電電力量を含む充電計画を電動車両が実施した際の充電速度の実績値、充電時間の実績値、および充電電力量の実績値に基づき、前記充電計画と充電に係る前記実績値との差異を解析して充電統計情報を算出する充電実績解析部（１２２）と、
前記運行統計情報の少なくとも二つと前記充電統計情報の少なくとも二つとの組合わせをそれぞれ含む複数の変動要因のシナリオに基づき、前記充電計画を更新する充電計画策定部（１４０）と、
を備える運行管理装置。

【請求項2】

前記充電計画策定部は、前記運行統計情報である、前記電動車両の消費電力量および前記運行計画に対する遅延時間と、前記充電統計情報である、前記電動車両が充電に要する充電時間および充電電力量とを組合わせた変動要因のシナリオが発生する発生確率に基づき、前記充電計画を更新する請求項１に記載の運行管理装置。

【請求項3】

前記充電計画策定部は、前記消費電力量に係る複数のシナリオまたは前記遅延時間に係る複数のシナリオと、前記充電時間に係る複数のシナリオまたは前記充電電力量に係る複数のシナリオとを組合わせた前記変動要因のシナリオが発生する発生確率に基づき、前記充電計画を更新する請求項２に記載の運行管理装置。

【請求項4】

前記充電計画と充電に係る前記実績と複数の前記変動要因のシナリオとに基づいて、電欠が発生する電欠リスクを評価するリスク評価部（１６０）と、
前記電欠リスクに係る前記電欠が起こる確率を表示する計画表示部（１５０）と、
を備える請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の運行管理装置。

【請求項5】

前記運行統計情報に基づいて運行計画を予測する運行計画予測部（１１３）を備え、
前記運行計画予測部は、前記運行統計情報から未来の移動需要を推定し、前記移動需要の推定に基づいて前記運行計画を予測して、前記運行計画を更新する請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の運行管理装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

この明細書における開示は、電動車両の運行管理装置に関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１は、ダイヤ情報で定められた各運行ダイヤに電動車両を割り当てて運行計画を立案する運行計画立案手段を備える。運行計画立案手段は、電動車両が経路を運行する際に消費する消費電力量を計算し、消費電力量に基づいて各充電拠点において電動車両に充電する充電電力量を計算する。運行計画立案手段は、充電電力量に基づいて電動車両を運行ダイヤに割当てる。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０１５－９２３２８号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

特許文献１の技術は、現実に起こり得る変動要因によっては電欠が発生したり、長い充電時間が必要となる場合は電動車両の稼働率が低下する懸念がある。特許文献１の技術は、電動車両の稼働率の低下を抑制するという観点に関して、改善の余地がある。

【0005】

この明細書における開示の目的は、電欠の発生を抑制しかつ電動車両の運行稼働率の向上が図れる運行管理装置を提供することである。

【課題を解決するための手段】

【0006】

この明細書に開示された複数の態様は、それぞれの目的を達成するために、互いに異なる技術的手段を採用する。また、特許請求の範囲およびこの項に記載した括弧内の符号は、一つの態様として後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示す一例であって、技術的範囲を限定するものではない。

【0007】

開示された運行管理装置の一つは、車両が走行する起点、終点、発時刻、着時刻を含む運行計画を電動車両が走行した際の消費電力実績値および着時刻実績値に基づき、運行計画と運行実績の差異を解析して運行統計情報を算出する運行実績解析部（１１２）と、
電動車両が運行中に充電する地点、充電速度、開始時刻、終了時刻、充電電力量を含む充電計画を電動車両が実施した際の充電速度の実績値、充電時間の実績値、および充電電力量の実績値に基づき、充電計画と充電に係る実績値との差異を解析して充電統計情報を算出する充電実績解析部（１２２）と、
運行統計情報の少なくとも二つと充電統計情報の少なくとも二つとの組合わせをそれぞれ含む複数の変動要因のシナリオに基づき、充電計画を更新する充電計画策定部（１４０）と、を備える。

【0008】

この運行管理装置によれば、運行統計情報の少なくとも二つと充電統計情報の少なくとも二つとの組合わせを含むシナリオを作成する。運行管理装置は、変動要因が複数個組み合わされたシナリオに基づき、充電計画を更新する。充電計画の更新は、複数の運行統計情報と複数の充電統計情報を考慮したシナリオについて例えば発生確率を想定して、電欠の回避と高い運行稼働率とを実現できる。したがって、運行管理装置は、変動要因に対するロバスト性が向上し、電欠の発生を抑制しかつ電動車両の運行稼働率の向上を図ることに寄与する。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】運行管理装置の構成を示すブロック図である。

【図2】サーバの構成を示すブロック図である。

【図3】変動要因のシナリオの算出ロジックを説明するための図である。

【図4】充電計画策定部の算出ロジックを説明するための図である。

【図5】第２実施形態のサーバの構成を示すブロック図である。

【図6】第３実施形態のサーバの構成を示すブロック図である。

【発明を実施するための形態】

【0010】

以下、図面を参照しながら本開示を実施するための形態を、複数の形態を参照して説明する。各実施形態で先行する実施形態で説明している事項に対応している部分には同一の参照符を付すか、または先行の参照符号に一文字追加し、重複する説明を略する場合がある。また各実施形態にて構成の一部を説明している場合、構成の他の部分は、先行して説明している実施形態と同様とする。各実施形態で具体的に説明している部分の組合せばかりではなく、特に組合せに支障が生じなければ、実施形態同士を部分的に組合せることも可能である。

【0011】

（第１実施形態）
本開示の第１実施形態に関して、図１～図４を参照して説明する。本実施形態の運行管理装置は、登録された複数の電動車両が運行ダイヤに従って、電欠を回避しつつ効率的に運行するように管理する。当該電動車両には、電動バス、電動タクシー、電気自動車、走行用の蓄電装置を搭載した電車などが含まれる。

【0012】

例えば、図１に示すように、運行管理装置は、電動車両２と通信するサーバ１を含む。サーバ１は、電動車両２の通信部２１と通信可能な通信部１１を備える。通信部１１は、通信部２１と通信して、電動車両２に所定の情報を送信する。通信部１１は、通信部２１と通信して、電動車両２からの情報を受信する。通信部は、例えば外部と通信可能なコンピュータや携帯型情報端末によって実現される構成としてもよい。

【0013】

運行管理装置は、クラウドに設置されているサーバ１を含む装置であってもよい。運行管理装置は、サーバ１と同様の機能を含むシステムである構成でもよい。このシステムは、サーバ１として機能する所定の装置を有する構成でもよいし、サーバ１として機能する装置をクラウドが備える構成でもよい。

【0014】

図２に示すように、運行管理装置は、運行計画記憶部１１０と、運行実績記憶部１１１と、運行実績解析部１１２とを備えている。運行計画記憶部１１０は、コンピュータによって読み取り可能な記憶媒体を備える。運行計画記憶部１１０は、運行管理装置に登録された電動車両について予め計画された運行計画を規定する情報を記憶している。運行計画記憶部１１０は、運行管理者によって運行計画入力部を用いて入力された運行計画を記憶する構成でもよい。

【0015】

電動車両は、充電可能な蓄電装置を有し、蓄電装置に蓄電された電力をエネルギとして使用して走行する車両である。電動車両には、例えば、ＢＥＶ（Battery Electric Vehicle）、ハイブリッド自動車などが含まれる。この電動車両は、運行管理が行われる各種のモビリティーサービスに適用できる。この電動車両は、例えばバス、タクシー、配送用トラック、無人搬送車、垂直に離着陸ができる電動車両（空飛ぶ車）などに適用できる。

【0016】

運行計画記憶部１１０に記憶されている情報は、車両ＩＤ、運行ダイヤＩＤ、出発時刻、到着時刻、出発点、到着点、走行距離、予定消費電力量などを含む。車両ＩＤは、各電動車両を特定するＩＤである。運行ダイヤＩＤは、各運行ダイヤを特定するＩＤである。走行距離は、出発点から到着点まで電動車両が走行する距離である。予定消費電力量は、出発点から到着点まで電動車両が消費する電力量の推定値である。以下、電動車両の一つの例として、ＢＥＶバスの場合について説明する。

【0017】

運行計画記憶部１１０が記憶している運行計画は、基本ダイヤと、各運行ダイヤに割り当てられるＢＥＶバスの割り当て計画とを含んでいる構成でもよい。基本ダイヤは、バス系統に対して設定されたダイヤである。各バス系統には、所定の停留所、充電拠点が設定されている。各バス系統は、複数の停留所を経由する経路を複数含んでいる。基本ダイヤは、複数の運行ダイヤを含んでいる。運行ダイヤは、ＢＥＶバスが運行する経路と運行のスケジュール時刻とを含んでいる。運行ダイヤは、複数の停車位置を含む経路と、各停車位置の到着時刻および出発時刻の少なくとも一方とを含んでいる。

【0018】

運行管理装置は、ＢＥＶバスに係る車両情報を有している。車両情報は、運行管理装置に記憶されている構成でもよいし、車両から取得されて更新される構成でもよい。車両情報は、各ＢＥＶバスの運行情報と、各ＢＥＶバスに車載された蓄電装置に係る蓄電情報とを含んでいる。運行情報には、ＢＥＶバスの現在の状態、最新の位置および時刻などが含まれている。蓄電情報には、車両ＩＤ、最新のＳＯＣ（State of Charge）、ＳＯＨ（State of Health）などが含まれている。また運行情報は、通過後の停車位置と最新位置との距離、次の停車位置と最新位置との距離を含む構成としてもよい。ＢＥＶバスの現在の状態は、現在の車両状態であり、例えば、停止中、走行中、充電中、待機中を含んでいる。

【0019】

運行管理装置は、複数のセンサ情報を組合わせる複合測位により、位置情報を定期的に生成する。運行管理装置は、例えばＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）受信機、地図データベース、およびロケータＥＣＵを備えている。ＧＮＳＳ受信機は、複数の測位衛星からの測位信号を受信する。地図データベースは、不揮発性メモリに記憶されており、経路のリンクデータおよびノードデータを含む。ロケータＥＣＵは、ＧＮＳＳ受信機で受信する測位信号、地図データベースの地図データを組合わせることにより、電動車両の現在位置を逐次測位する。

【0020】

運行実績記憶部１１１は、運行計画記憶部１１０が記憶している同種の情報について、日毎の実績値を記憶している。運行実績記憶部１１１は、コンピュータによって読み取り可能な記憶媒体を備える。運行実績は、実際に実施された運行情報であり、各電動車両の車載器から通信部を介してサーバ１に送信されて、運行実績記憶部１１１に収集される。運行実績は、運行管理者などによって運行実績入力部を用いて入力されて運行実績記憶部１１１に記憶される構成としてもよい。運行実績記憶部１１１には、電動車両の他、非電動車両を含めた運行実績を記憶する構成としてもよい。

【0021】

運行実績解析部１１２は、運行計画記憶部１１０から運行計画を取得し、運行実績記憶部１１１から運行実績を取得する。運行実績解析部１１２は、運行計画記憶部１１０と運行実績記憶部１１１とからの入力によって、電動車両の運行に係る計画と実績とのずれに関する統計情報を算出する。運行実績解析部１１２は、取得した運行計画と、この運行計画を電動車両が走行した際の運行実績との差異を解析して運行統計情報を算出する。運行実績解析部１１２は、車両が走行する起点、終点、発時刻、着時刻を含む運行計画を電動車両が走行した際の消費電力実績値および着時刻実績値に基づいて解析を実行する。

【0022】

図３に示すように、解析結果として得られる運行統計情報は、電動車両の消費電力量、運行ダイヤに対する遅延時間および、これらが発生する発生確率などを含む複数の項目で構成されている。運行実績解析部１１２は、運行計画に含まれる個別のダイヤと、このダイヤに対する運行実績との差異を解析して一つの運行統計情報を算出することができる。運行実績解析部１１２は、クラスタリング、サンプリング、集約、平均化、予測のいずれか、またはこれらの少なくとも二つを組合わせた方法によって運行統計情報を算出する。また、運行統計情報は、運行実績解析部１１２によって算出される構成の他、運行管理者などによって入力されることを含む構成としてもよい。

【0023】

図２に示すように、運行管理装置は、充電計画記憶部１２０と、充電実績記憶部１２１と、充電実績解析部１２２とを備えている。充電計画記憶部１２０は、コンピュータによって読み取り可能な記憶媒体を備える。充電計画記憶部１２０は、充電計画策定部１４０によって策定された充電計画を規定する情報を記憶している。充電計画記憶部１２０は、運行管理装置に登録された電動車両について予め計画された充電計画を規定する情報を記憶している構成でもよい。充電計画記憶部１２０は、運行管理者によって充電計画入力部を用いて入力された充電計画を記憶する構成でもよい。

【0024】

充電計画記憶部１２０に記憶されている情報は、車両ＩＤ、充電ＩＤ、出発時刻、到着時刻、出発点、到着点、充電設備情報、予定充電速度、予定充電量などを含む。充電ＩＤは、各充電計画を特定するＩＤである。充電設備情報は、充電器の場所、充電可能機器の個数、充電能力、充電実行速度などを含んでいる。

【0025】

充電実績記憶部１２１は、充電計画記憶部１２０が記憶している同種の情報について、日毎の実績値を記憶している。充電実績記憶部１２１は、コンピュータによって読み取り可能な記憶媒体を備える。充電実績は、実際に実施された充電情報であり、充電器や各電動車両の車載器から通信部を介してサーバ１に送信されて、充電実績記憶部１２１に収集される。充電実績は、運行管理者などによって運行実績入力部を用いて入力されて充電実績記憶部１２１に記憶される構成としてもよい。

【0026】

充電実績解析部１２２は、充電計画記憶部１２０から充電計画を取得し、充電実績記憶部１２１から充電実績を取得する。充電計画は、電動車両が運行中に充電する地点、充電速度、開始時刻、終了時刻、充電電力量などを含んでいる。充電実績解析部１２２は、充電計画記憶部１２０と充電実績記憶部１２１とからの入力によって、電動車両の充電に係る計画と実績とのずれに関する統計情報を算出する。充電実績解析部１２２は、取得した充電計画と充電実績との差異を解析して充電統計情報を算出する。充電実績解析部１２２は、電動車両が充電計画を実施した際の、充電速度、充電時間および充電電力量に係る実績値に基づいて解析を実行する。

【0027】

図３に示すように、解析結果として得られる充電統計情報は、充電電力量、充電速度、充電時間および、これらが発生する発生確率などを含む複数の項目で構成されている。充電実績解析部１２２は、充電電力量、充電速度および充電時間のいずれか一つが発生する確率や、これらのうち少なくとも二つが発生する確率を算出する構成でもよい。充電実績解析部１２２は、クラスタリング、サンプリング、集約、平均化、予測のいずれか、またはこれらの少なくとも二つを組合わせた方法によって充電統計情報を算出する。また、運行統計情報は、充電実績解析部１２２によって算出される構成の他、運行管理者などによって入力されることを含む構成としてもよい。

【0028】

運行管理装置は、図２に示すように、シナリオ作成部１３０と、シナリオ記憶部１３１と、充電計画策定部１４０と、計画表示部１５０とを備えている。シナリオ作成部１３０は、運行実績解析部１１２から運行統計情報を取得し、充電実績解析部１２２から充電統計情報を取得する。シナリオ作成部１３０は、運行統計情報に基づいて、充電計画策定部１４０による充電計画の決定に関わる複数のパラメータ因子を作成する。各パラメータ因子は、運行計画と充電計画とに関わる変動要因のシナリオである。

【0029】

変動要因のシナリオは、消費電力量と、遅延時間と、充電電力量と、充電速度と、充電時間と、これらが発生する発生確率とを含んでいる。シナリオ作成部１３０は、起こり得る複数のシナリオについて各シナリオが発生する発生確率を算出する。シナリオ作成部１３０は、それぞれ発生確率が算出された複数のシナリオをシナリオ記憶部１３１に出力する。シナリオ作成部１３０は、消費電力量、遅延時間、充電電力量、充電速度および充電時間のいずれか一つが発生する確率や、これらのうち少なくとも二つが発生する確率を算出する構成でもよい。シナリオ作成部１３０は、クラスタリング、サンプリング、集約、平均化、予測のいずれか、またはこれらの少なくとも二つを組合わせた方法によってシナリオを算出する。

【0030】

シナリオ記憶部１３１には、図３に例示するように、シナリオ作成部１３０によって作成された変動要因のシナリオが複数個記憶される。記憶される各シナリオは、それぞれ運行統計情報に相当する複数の項目と、それぞれ充電統計情報に相当する複数の項目とを組合わせたものである。シナリオ作成部１３０は、運行統計情報の少なくとも二つと充電統計情報の少なくとも二つとの組合わせを含むシナリオを複数個作成し、シナリオ記憶部１３１に出力する。

【0031】

図４に例示するように、充電計画策定部１４０は、シナリオ作成部１３０によって作成された複数の変動要因のシナリオに基づき、最適化された充電計画を決定する。充電計画策定部１４０によって決定された充電計画は、充電計画記憶部１２０に記憶されて充電計画が更新される。充電計画策定部１４０は、図４に示すように、それぞれ発生確率が算出された複数のシナリオを、数理最適化手法などを用いて充電計画の評価指標に基づき最適評価する。充電計画策定部１４０は、充電計画の確率的評価指標に基づいた評価により、電動車両の高い運行稼働率を実現する、最適化された充電計画を決定する。

【0032】

充電計画策定部１４０は、充電計画の解候補として、充電に係る地点、充電速度、開始時刻、終了時刻、充電電力量、充電器の割り当てなどを設定する。充電計画策定部１４０は、以下のような充電計画の評価指標を用いて、複数の変動要因のシナリオのそれぞれについて評価する。充電計画策定部１４０は、評価指標の例として、充電計画の対象となる電動車両に関して、複数の充電完了時刻の和を評価したり、各充電時刻の最大値を評価したりする。充電計画策定部１４０は、確率的評価指標を用いる演算により、複数の充電完了時刻の和または各充電時刻の最大値を抑えて、最適化された充電計画を決定できる。

【0033】

充電計画策定部１４０は、評価指標の例として、複数の充電に関する各充電の締切時刻に対するはみだし時間の和またははみだし時間の最大値を評価する。充電計画策定部１４０は、確率的評価指標を用いる演算により、複数の充電に関するはみだし時間の和またははみだし時間の最大値を抑え、最適化された充電計画を決定できる。充電計画策定部１４０は、評価指標の例として、充電完了時刻までに充電が完了できていない充電失敗の回数または充電失敗の回数の和を評価する。充電計画策定部１４０は、確率的評価指標を用いる演算により、充電失敗の回数または充電失敗の回数の和を抑え、最適化された充電計画を決定可能である。

【0034】

充電計画策定部１４０は、複数の充電完了時刻の和、各充電時刻の最大値、はみだし時間の和、はみだし時間の最大値および充電失敗の回数に係る線形和を評価してもよい。充電計画策定部１４０は、これらの指標の少なくとも一つを評価指標として採用して、以下の式１を用いて線形和を算出する。

【0035】

線形和＝ａ１×ｘ１＋ａ２×ｘ２＋ａ３×ｘ３＋ａ４×ｘ４＋ａ５×ｘ５・・・（式１）
ｘ１は、複数の充電完了時刻の和である。ｘ２は、各充電時刻の最大値である。ｘ３は、はみだし時間の和である。ｘ４は、はみだし時間の最大値である。ｘ５は、充電失敗の回数である。ａ１、ａ２、ａ３、ａ４、ａ５は、０または正もしくは負の実数に設定される係数であり、係数の値は優先度や重みづけに応じて設定される。充電計画策定部１４０は、ａ１～ａ５のうち、評価指標として採用する指標については係数を１に設定し、採用しない指標については係数を０に設定する。

【0036】

充電計画の確率的評価指標について説明する。確率的評価指標は、代表値として、期待値、中央値、最頻値を用いることを含んでいる。確率的評価指標は、ばらつき尺度として、分散、平均絶対偏差を用いることを含んでいる。確率的評価指標は、リスク尺度として、ＶａＲ（Value at Risk）、ＣＶａＲ（Conditional Value at Risk）、ＥＶａＲ（Entropic Value at Risk）を用いることを含んでいる。

【0037】

充電計画策定部１４０は、期待値、中央値、最頻値、分散、平均絶対偏差、ＶａＲ、ＣＶａＲおよびＥＶａＲに係る線形和を評価してもよい。充電計画策定部１４０は、これらの指標の少なくとも一つを評価指標として採用して、以下の式２を用いて線形和を算出する。

【0038】

線形和＝ｂ１×ｙ１＋ｂ２×ｙ２＋ｂ３×ｙ３＋ｂ４×ｙ４＋ｂ５×ｙ５＋ｂ６×ｙ６＋ｂ７×ｙ７＋ｂ８×ｙ８・・・（式２）
ｙ１は期待値である。ｙ２は中央値である。ｙ３は最頻値である。ｙ４は分散である。ｙ５は平均絶対偏差である。ｙ６はＶＲａである。ｙ７はＣＶａＲである。ｙ８はＥＶａＲである。ｂ１、ｂ２、ｂ３、ｂ４、ｂ５、ｂ６、ｂ７、ｂ８は、０または正もしくは負の実数に設定される係数であり、係数の値は優先度や重みづけに応じて設定される。充電計画策定部１４０は、ｂ１～ｂ８のうち、評価指標として採用する指標については係数を１に設定し、採用しない指標については係数を０に設定する。

【0039】

運行実績解析部１１２は、記憶媒体に記憶されているプログラムを実行して、運行計画と運行実績とを用いて解析する制御部を有する。充電実績解析部１２２は、記憶媒体に記憶されているプログラムを実行して、充電計画と充電実績とを用いて解析する制御部を有する。シナリオ作成部１３０は、記憶媒体に記憶されているプログラムを実行し、変動要因として起こり得る複数のシナリオを作成しシナリオの発生確率を演算する制御部を有する。充電計画策定部１４０は、記憶媒体に記憶されているプログラムを実行し、複数のシナリオについて、電動車両の運行稼働率が高くなる充電計画を決定する制御部を有する。

【0040】

各制御部は、少なくとも１つの演算処理装置（ＣＰＵ）と、プログラムとデータとを記憶する記憶媒体とを有する。各制御部の制御部は、例えばコンピュータによって読み取り可能な記憶媒体を備えるマイクロコンピュータによって実現される。記憶媒体は、コンピュータによって読み取り可能なプログラムおよびデータを非一時的に格納する非遷移的実体的記憶媒体である。記憶媒体は、半導体メモリまたは磁気ディスクなどによって実現される。

【0041】

計画表示部１５０は、運行計画記憶部１１０が保持する運行計画と、充電計画記憶部１２０とが保持する充電計画とをＧＵＩなどの表示部に表示する制御を実行する。表示部は、運行計画と充電計画策定部１４０によって更新された充電計画とを運行管理者などに提示する。運行計画者は、表示部によって表示された運行計画、充電計画を参照して、各計画を必要に応じて再計画し、運行計画記憶部１１０または充電計画記憶部１２０に入力する。

【0042】

また、充電計画策定部１４０は、蓄電池の劣化を抑制するために、残存電力量の上限値および下限値を設定し、この値を充足した充電計画を作成する構成としてもよい。

【0043】

運行管理装置は、運行実績解析部１１２と、充電実績解析部１２２と、充電計画策定部１４０と、を備える。運行実績解析部１１２は、車両が走行する起点、終点、発時刻、着時刻を含む運行計画を電動車両が走行した際の消費電力実績値および着時刻実績値に基づき、運行計画と運行実績の差異を解析して運行統計情報を算出する。充電実績解析部１２２は、電動車両が運行中に充電する地点、充電速度、開始時刻、終了時刻、充電電力量を含む充電計画を電動車両が実施した際の充電速度の実績値、充電時間の実績値、および充電電力量の実績値に基づき、充電計画と充電に係る実績値との差異を解析して充電統計情報を算出する。充電計画策定部１４０は運行統計情報の少なくとも二つと充電統計情報の少なくとも二つとの組合わせをそれぞれ含む複数の変動要因のシナリオに基づき充電計画を更新する。

【0044】

運行管理方法は、運行統計情報算出ステップと、充電統計情報算出ステップと、充電計画策定ステップとを備える。運行統計情報算出ステップは、車両が走行する起点、終点、発時刻、着時刻を含む運行計画を電動車両が走行した際の消費電力実績値および着時刻実績値に基づき、運行計画と運行実績の差異を解析して運行統計情報を算出する。充電統計情報算出ステップは、電動車両が運行中に充電する地点、充電速度、開始時刻、終了時刻、充電電力量を含む充電計画を電動車両が実施した際の充電速度の実績値、充電時間の実績値、および充電電力量の実績値に基づき、充電計画と充電に係る実績値との差異を解析して充電統計情報を算出する。充電計画策定ステップは、運行統計情報の少なくとも二つと充電統計情報の少なくとも二つとの組合わせをそれぞれ含む複数の変動要因のシナリオに基づき充電計画を更新する。

【0045】

運行管理装置、運行管理方法は、運行統計情報の少なくとも二つと充電統計情報の少なくとも二つとの組合わせを含むシナリオを作成する。さらに運行管理装置、運行管理方法は、変動要因が複数個組み合わされたシナリオに基づき充電計画を更新する。充電計画の更新は、複数の運行統計情報と複数の充電統計情報を考慮したシナリオについて例えば発生確率を算出することができる。このような複数の変動要因を含むシナリオに基づいた充電計画の更新によれば、電欠の回避と高い運行稼働率とを実現する充電計画を作成可能である。運行管理装置、運行管理方法は、運行統計情報と充電統計情報とに係る変動要因に対するロバスト性が向上する充電計画を提供できる。以上により、運行管理装置、運行管理方法は、電欠の発生を抑制しかつ電動車両の運行稼働率の向上を図ることができる。また、運行管理装置、運行管理方法は、安全を保証するための過剰な設備投資を抑止し、充電計画策定に係る労力を低減することに寄与する。

【0046】

充電計画策定部１４０は、変動要因のシナリオが発生する発生確率に基づき、充電計画を更新する。変動要因のシナリオは、電動車両の消費電力量および運行計画に対する遅延時間と、充電に要する充電時間および充電電力量とを組合わせたものを含む。これによれば、車両の消費電力量および遅延時間と充電時間および充電電力量とのバランスを考慮可能な変動要因の発生確率に基づいて充電計画を更新できる。遅延時間と充電時間とが変動する複数のシナリオに応じた発生確率を反映した充電計画の更新によって、より高い運行稼働率を実現する運行管理装置を提供できる。

【0047】

充電計画策定部は、変動要因のシナリオが発生する発生確率に基づき、充電計画を更新する。シナリオは消費電力量に係る複数のシナリオまたは遅延時間に係る複数のシナリオと、充電時間に係る複数のシナリオまたは充電電力量に係る複数のシナリオとの組合わせである。この充電計画は、消費電力量または遅延時間に係る複数のシナリオと充電時間または充電電力量に係る複数のシナリオと含む複数のシナリオに応じた発生確率を反映できる。このような複数のシナリオに応じた発生確率を考慮することにより、より高い運行稼働率を実現する運行管理装置を提供できる。

【0048】

（第２実施形態）
第２実施形態について、図５に示すサーバの構成を参照して説明する。第２実施形態は、第１実施形態に対して、リスク評価部１６０を備える点が相違する。第２実施形態で特に説明しない構成、作用、効果については、前述の実施形態と同様であり、以下、異なる点について説明する。

【0049】

図５は、第２実施形態のサーバ１の構成の一例を示している。図５において第１実施形態と同様の符号を付した構成要素に関する説明は、第１実施形態に記載にしたがうものとする。

【0050】

運行管理装置は、電欠が発生する電欠リスクを評価するリスク評価部１６０を備えている。リスク評価部１６０は、充電計画と充電に係る実績と複数の変動要因のシナリオとに基づいて、電欠が発生する電欠リスクを評価する。充電計画は、充電計画記憶部１２０が保持しているデータである。充電に係る実績は、充電実績記憶部１２１が保持しているデータである。電欠リスクの評価結果には、この電欠が発生する確率が含まれている。リスク評価部１６０は、運行計画記憶部１１０からの運行計画と、充電計画記憶部１２０からの充電計画と、充電実績記憶部１２１からの充電実績とを取得する。リスク評価部１６０は、さらにシナリオ記憶部１３１から複数のシナリオを取得する。

【0051】

リスク評価部１６０は、数理最適化手法などを用いて特定の評価指標に基づき電欠リスクを評価する。リスク評価部１６０は、充電計画策定部１４０における確率的評価指標に基づいた評価と同様の処理により、電欠リスクの評価を実行する。リスク評価部１６０は、電欠リスクに関する評価結果を計画表示部１５０に出力する。計画表示部１５０は、電欠が発生する確率を表示部に表示するための制御を実行する。

【0052】

リスク評価部１６０は、特定の運行管理と特定の充電計画の少なくとも一方に基づいて、特定のシナリオが発生した場合の電欠リスクを評価する構成でもよい。

【0053】

第２実施形態の運行管理装置によれば、充電計画と充電実績と複数のシナリオとに基づいた電欠リスクの評価結果を運行管理者などに提供できる。これにより、運行管理者は、電欠の発生確率を考慮した上で充電計画を実行するか否かを判断でき、より一層、電欠の回避と運行稼働率との両立を図ることができる。

【0054】

（第３実施形態）
第３実施形態について、図６に示すサーバの構成を参照して説明する。第３実施形態は、第２実施形態に対して、運行計画予測部１１３を備える点が相違する。第３実施形態で特に説明しない構成、作用、効果については、前述の実施形態と同様であり、以下、異なる点について説明する。

【0055】

図６は、第３実施形態のサーバ１の構成の一例を示している。図６において前述の実施形態と同様の符号を付した構成要素に関する説明は、前述の実施形態に記載にしたがうものとする。

【0056】

運行管理装置は、運行統計情報に基づいて運行計画を予測する運行計画予測部１１３を備えている。運行計画予測部１１３は、運行実績解析部１１２から運行統計情報を取得する。運行計画予測部１１３は、運行統計情報から、この先の移動需要を推定して、移動需要の推定に基づいて運行計画を予測する。運行計画予測部１１３は、予測した運行計画を用いて運行計画記憶部１１０の運行計画を更新する。この先の移動需要は、未来に発生し得る電動車両に係る需要であり、例えば、新たに停車が必要となる停車位置が発生することである。この運行管理装置は、例えばＢＥＶタクシー、オンデマンドバス、シェアライドカーなどで新たなユーザーによって停車位置が追加される場合に迅速に対応することができる。

【0057】

運行計画予測部１１３は、数理最適化手法などを用いて特定の評価指標に基づき、移動需要の推定と、運行計画の予測とを実行する。運行計画予測部１１３は、充電計画策定部１４０における確率的評価指標に基づいた評価と同様の処理により、運行計画の予測を実行する。運行計画予測部１１３は、運行計画に関する予測結果を用いて更新した運行計画を運行計画記憶部１１０に出力する。運行計画記憶部１１０は、更新した運行計画を計画表示部１５０に出力する。計画表示部１５０は、更新された最新の運行計画を表示部に表示するための制御を実行する。

【0058】

運行計画予測部１１３は、記憶媒体に記憶されているプログラムを実行して、運行計画と運行実績とを用いて解析する制御部を有する。この制御部は、少なくとも１つの演算処理装置（ＣＰＵ）と、プログラムとデータとを記憶する記憶媒体とを有する。

【0059】

第３実施形態の運行管理装置によれば、新たな需要が発生し得る電動車両において迅速な運行計画を策定することができる。この運行管理装置は、上記のＢＥＶタクシーなどに提供可能であり、ユーザーに対するサービス向上、電欠の回避および運行稼働率の両立を図ることに寄与する。

【0060】

（他の実施形態）
以上、本開示の好ましい実施形態について説明したが、本開示は前述した実施形態に何ら制限されることなく、本開示の主旨を逸脱しない範囲において種々変形して実施することが可能である。前述の実施形態の構造は、あくまで例示であって、本開示の範囲はこれらの記載の範囲に限定されるものではない。本開示の範囲は、特許請求の範囲の記載によって示され、さらに特許請求の範囲の記載と均等の意味及び範囲内での全ての変更を含むものである。

【0061】

この明細書に開示する運行管理装置は、非電動車両を管理対象としている場合には、電動車両の他、非電動車両を含めた運行計画を作成することができる。

【0062】

各実施形態において、サーバ１によって実現されていた機能は、前述のものとは異なるハードウェアおよびソフトウェア、またはこれらの組合わせによって実現してもよい。サーバ１は、例えば他の制御装置と通信し、他の制御装置が処理の一部または全部を実行する構成でもよい。

【0063】

（技術的思想の開示）
この明細書は、以下に列挙する複数の項に記載された複数の技術的思想を開示している。いくつかの項は、後続の項において先行する項を択一的に引用する多項従属形式（a multiple dependent form）により記載されている場合がある。さらにいくつかの項は、他の多項従属形式の項を引用する多項従属形式（a multiple dependent form referring to another multiple dependent form）により記載されている場合がある。これらの多項従属形式で記載された項は、複数の技術的思想を定義している。

【0064】

（技術的思想１）
車両が走行する起点、終点、発時刻、着時刻を含む運行計画を電動車両が走行した際の消費電力実績値および着時刻実績値に基づき、前記運行計画と運行実績の差異を解析して運行統計情報を算出する運行実績解析部（１１２）と、
電動車両が運行中に充電する地点、充電速度、開始時刻、終了時刻、充電電力量を含む充電計画を電動車両が実施した際の充電速度の実績値、充電時間の実績値、および充電電力量の実績値に基づき、前記充電計画と充電に係る前記実績値との差異を解析して充電統計情報を算出する充電実績解析部（１２２）と、
前記運行統計情報の少なくとも二つと前記充電統計情報の少なくとも二つとの組合わせをそれぞれ含む複数の変動要因のシナリオに基づき、前記充電計画を更新する充電計画策定部（１４０）と、
を備える運行管理装置。

【0065】

（技術的思想２）
前記充電計画策定部は、前記運行統計情報である、前記電動車両の消費電力量および前記運行計画に対する遅延時間と、前記充電統計情報である、前記電動車両が充電に要する充電時間および充電電力量とを組合わせた変動要因のシナリオが発生する発生確率に基づき、前記充電計画を更新する技術的思想１に記載の運行管理装置。

【0066】

（技術的思想３）
前記充電計画策定部は、前記消費電力量に係る複数のシナリオまたは前記遅延時間に係る複数のシナリオと、前記充電時間に係る複数のシナリオまたは前記充電電力量に係る複数のシナリオとを組合わせた前記変動要因のシナリオが発生する発生確率に基づき、前記充電計画を更新する技術的思想２に記載の運行管理装置。

【0067】

（技術的思想４）
前記充電計画と充電に係る前記実績と複数の前記変動要因のシナリオとに基づいて、電欠が発生する電欠リスクを評価するリスク評価部（１６０）と、
評価された前記電欠リスクが起こる確率を表示する計画表示部（１５０）と、
を備える技術的思想１から技術的思想３のいずれか一項に記載の運行管理装置。

【0068】

（技術的思想５）
前記運行実績を基に運行計画を予測する運行計画予測部（１１３）を備え、
前記運行計画予測部は、運行情報から未来の移動需要を推定し、前記移動需要の推定に基づいて前記運行計画を予測して、前記運行計画を更新する技術的思想１から技術的思想４のいずれか一項に記載の運行管理装置。

【符号の説明】

【0069】

１１２…運行実績解析部、 １１３…運行計画予測部、 １２２…充電実績解析部、
１４０…充電計画策定部、 １５０…計画表示部、 １６０…リスク評価部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】