特許 7528083 電気車両のフリートの充電の最適化管理のための方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-07-26

(45)【発行日】2024-08-05

(54)【発明の名称】電気車両のフリートの充電の最適化管理のための方法

(51)【国際特許分類】

   H02J 7/00 20060101AFI20240729BHJP

   H02J 13/00 20060101ALI20240729BHJP

   B60L 50/60 20190101ALI20240729BHJP

   B60L 53/62 20190101ALI20240729BHJP

   B60L 53/63 20190101ALI20240729BHJP

   B60L 53/68 20190101ALI20240729BHJP

   B60L 58/12 20190101ALI20240729BHJP

【ＦＩ】

H02J7/00 B ZAB

H02J7/00 P ZHV

H02J13/00 301A

H02J13/00 311T

B60L50/60

B60L53/62

B60L53/63

B60L53/68

B60L58/12

【請求項の数】 9

(21)【出願番号】P 2021531569

(86)(22)【出願日】2019-11-21

(65)【公表番号】

(43)【公表日】2022-01-26

(86)【国際出願番号】 EP2019082121

(87)【国際公開番号】W WO2020114795

(87)【国際公開日】2020-06-11

【審査請求日】2022-10-21

(31)【優先権主張番号】1872263

(32)【優先日】2018-12-04

(33)【優先権主張国・地域又は機関】FR

(73)【特許権者】

【識別番号】507308902

【氏名又は名称】ルノー エス．ア．エス．

【氏名又は名称原語表記】ＲＥＮＡＵＬＴ Ｓ．Ａ．Ｓ．

【住所又は居所原語表記】１２２－１２２ ｂｉｓ， ａｖｅｎｕｅ ｄｕ Ｇｅｎｅｒａｌ Ｌｅｃｌｅｒｃ， ９２１００ Ｂｏｕｌｏｇｎｅ－Ｂｉｌｌａｎｃｏｕｒｔ， Ｆｒａｎｃｅ

(73)【特許権者】

【識別番号】000003997

【氏名又は名称】日産自動車株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110002077

【氏名又は名称】園田・小林弁理士法人

(72)【発明者】

【氏名】アストルグ， マリーヌ

(72)【発明者】

【氏名】ニコラス， ピエール

【審査官】木村 励

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１１－５０２４０（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１５－９５９８３（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１３－９９１７６（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００８－５４４３９（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１４－２２０８９２（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許出願公開第２０１６／０００９１９２（ＵＳ，Ａ１）

【文献】国際公開第２０１４／０８７０９２（ＷＯ，Ａ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｈ０２Ｊ ７／００

Ｈ０２Ｊ １３／００

Ｂ６０Ｌ ５０／６０

Ｂ６０Ｌ ５３／６２

Ｂ６０Ｌ ５３／６３

Ｂ６０Ｌ ５３／６８

Ｂ６０Ｌ ５８／１２

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

電気消費体（ＶＥ）に電力を供給するための電池の少なくとも１つの集合の充電を最適に管理するための方法であって、各電池が、前記電池が配電グリッド（２０）に接続される少なくとも１つの時間間隔の間に、充電アグリゲータ（１０）によって送出される充電プロファイル（Ｒ _{ｉｄｅａｌ} ）に従って、前記時間間隔と関連する充電電力レベルを、各電池と関連する充電マネージャの制御下で適用することによって再充電される方法において、前記方法が、
前記充電アグリゲータ側で、前記充電プロファイル（Ｒ _{ｉｄｅａｌ} ）が、少なくとも前記配電グリッド上で利用可能な電力を含む前記配電グリッドに固有の制約だけに応じて全ての前記電池に対して定められる、所与の期間にわたる１日ごとの充電分布曲線であると定めることと、
前記充電アグリゲータから各充電マネージャに、前記充電分布曲線を送信することと、
前記充電マネージャ側で、前記充電プロファイル（Ｒ _{ｉｄｅａｌ} ）、前記ＶＥのユーザの移動要件を表すデータである所望の充電状態（ＳＯＣ _{ｄｅｓｉｒｅｄ} ）、前記電池の公称容量（Ｅ _ｍａｘ ）、および、前記充電マネージャによって許可される柔軟性範囲に関して１日ごとに到達されるべきパーセンテージを表す係数（Ｋ）を入力データとして受信することと、
前記充電マネージャ側端で、ＳＯＣ _{ｔａｒｇｅｔ} ＝ＳＯＣ _{ｄｅｓｉｒｅｄ} ＋Ｋ（１－ＳＯＣ _{ｄｅｓｉｒｅｄ} ）の数式で計算される到達されるべき１日の目標充電状態（ＳＯＣ _{ｔａｒｇｅｔ} ）を計算し、前記電池の充電命令を生成するために、受信された前記充電プロファイル（Ｒ _{ｉｄｅａｌ} ）を前記入力データに基づいて適合させることと、を含む、方法。

【請求項2】

前記配電グリッドを通じて各電池を充放電する時機が、前記充電分布曲線を追跡することによって制御されることを特徴とする、請求項１に記載の方法。

【請求項3】

前記充電プロファイルが、前記所与の期間にわたる前記配電グリッド上の電気の生成と関連するＣＯ２排出量に応じて決定されることを特徴とする、請求項１または２に記載の方法。

【請求項4】

ＣＯ２排出量を予測するためのモデルが受信され、前記モデルから前記所与の期間にわたる前記ＣＯ２排出量の平均（ＣＯ２_{ｗｅｅｋ－ａｖｇ}）および１日ごとの前記ＣＯ２排出量の平均（ＣＯ２_{ｄａｙ－ａｖｇ}）が導出され、時間ｔにおける前記ＣＯ２排出量のレベル（ＣＯ２_{ｃｕｒｒｅｎｔ}）が１日ごとの前記ＣＯ２排出量の前記平均（ＣＯ２_{ｄａｙ－ａｖｇ}）と比較され、その結果前記充電プロファイルが、ＣＯ２排出量の前記レベルが１日ごとの前記平均を下回る時機にだけ充電を指令するように適合されることを特徴とする、請求項３に記載の方法。

【請求項5】

前記充電分布曲線（Ｒ _{ｉｄｅａｌ} ）が、所与のサンプリング増分に対する時間に関して充電のパーセントで計算されることを特徴とする、請求項１から４のいずれか一項に記載の方法。

【請求項6】

前記所与の期間が１週間の期間に相当することを特徴とする、請求項１から５のいずれか一項に記載の方法。

【請求項7】

各時間間隔の間の前記充電電力レベルが、到達されるべき前記１日の目標充電状態と前記電池の現在の充電状態との間の比較を基に決定されることを特徴とする、請求項１から６のいずれか一項に記載の方法。

【請求項8】

前記充電マネージャによって許可される前記柔軟性範囲に関して１日ごとに到達されるべき前記パーセンテージ（Ｋ）が、前記所与の期間にわたる前記配電グリッド上の電気の生成と関連する前記ＣＯ２排出量のレベルに逆比例して変動することを特徴とする、請求項３または請求項３に従属するときの請求項４から７のいずれか一項に記載の方法。

【請求項9】

電池の前記集合が、電気車両または充電式ハイブリッド車両のフリートの走行用電池から成ることを特徴とする、請求項１から８のいずれか一項に記載の方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明の主題は、電気消費体に電力を供給するための電池の集合の充電を最適に管理するための方法である。本発明は、特に、排他的でなく、電気車両または充電式ハイブリッド車両のフリートの走行用電池の充電の最適化に適用可能である。

【背景技術】

【0002】

現時点で、最適化充電プロファイルを得る目的で電気車両のニーズおよび配電グリッドのニーズを調和させる多くのやり方が既に想像されている。グリッドのニーズに相当な影響を有するために、或るスマート充電ソリューションはアグリゲーションを利用しており、多くの電気車両の充電が同時に制御される。現行のソリューションは、従来通り所与の車両の１日の移動要件および配電グリッドの制約を考慮に入れて、各日同じ移動要件を満たすように、グリッドに接続される車両電池の充電の、１日にわたる最適化を達成する。

【0003】

より正確には、アグリゲータが配電グリッドに接続されており、配電グリッドのニーズ、アグリゲータによって制御される全ての電気車両の１日の移動要件、および制御される電気車両の現在の状態（充電状態、電池を電気的に再充電するための装置への接続の状況等）をリアルタイムで受信するように設計されている。全てのこの情報を基に、アグリゲータは、各車両に対して最適充電プロファイルを計算すること、および同プロファイルを、電池の充電を制御するように意図された、車両に搭載されて設けられる電池マネージャに送信することができる。

【0004】

そのような方法は、特に文書ＥＰ２９２８７１が挙げる例から知られており、同文書には、電気車両の走行用電池の集合の充電を管理するための方法であって、電池の全ての充電の調整に基づく方法が記載されている。より正確には、配電グリッドに実装されるアグリゲータと双方向通信を確立するように、各電池と関連する電池充電マネージャが設けられており、各電池が充電されるために、配電グリッドから想定される総電気消費のプロファイルであって、各電池マネージャによってアグリゲータに反復的に送られる、各電池に固有の個々の充電プロファイル選択から生じるプロファイルを示すように意図される、アグリゲータによって送出される電気消費信号を考慮に入れることによって最適充電プロファイルが決定されるのを可能にする。したがって、アグリゲータは、全ての車両の電池の充電要件をリアルタイムで受信し、そしてグリッドの状態に応じて各電池マネージャに充電命令を送る。

【0005】

このアグリゲート方法は、しかしながら多くの欠点を有する。特に、同方法は、アグリゲータと電気車両に搭載されて設けられる電池マネージャとの間の双方向通信に基づいている。同方法は、したがって多くのデータの交換を必要とし、この結果としてサーバと、ならびにアグリゲータ、グリッドおよび車両に搭載されて設けられる電池マネージャ間の通信を可能にするために必要とされる電気通信手段と関係する相当な展開コストとなる。同方法は、電気車両の運転者にとって制約的でもあり、事前に自分の移動要件を知り、そして同要件をアグリゲータに送信しなければならない。

【0006】

同方法は、更には、グリッドに接続されるアグリゲータが、しばしば「全か無か」的に推論し、そして最も有利（例えば最も安価）である時機に制御する全ての電気車両の充電を開始するので、大量の電力がグリッドから引き出されることに至り得、このことがグリッドからの消費の相当な不連続の原因である。

【0007】

その上、地球温暖化を巡るコンセンサスの現状では、二酸化炭素（ＣＯ２）の排出量の削減が大きな課題であり、基準はこの点で一層要求が厳しくなっている。したがって、電気の価格は、電気の生成から生じるＣＯ２排出量に高く相関される。再生可能エネルギー（太陽電力、風力電力等）の、配電グリッドへの一層大きな統合はＣＯ２排出量の削減に好ましい影響を有している。しかしながら、再生可能エネルギーは本来、断続的であるので、電気の生成と関連するＣＯ２排出量は日ごとに大きく変動する。それゆえに、各日考慮に入れられる所与の移動要件に基づく車両のフリートの充電プロファイルの定義がグリッドへの再生可能エネルギーの統合の期間に対して不適切であり、特に、ＣＯ２排出量などのネットワークの或る制約に充電を適合させることに関して最適でないことが判明している。

【発明の概要】

【0008】

したがって、本発明の１つの目的は、上述の制限の少なくとも１つから免除された、電池の集合の充電を管理するための方法を提供することである。

【0009】

このために、本発明は、電気消費体に電力を供給するための電池の集合の充電を最適に管理するための方法であって、各電池が、同電池が配電グリッドに接続される少なくとも１つの時間間隔の間に、充電アグリゲータによって送出される充電プロファイルに従って、上記時間間隔と関連する充電電力レベルを、各電池と関連する充電マネージャの制御下で適用することによって再充電される方法に関する。本発明によれば：
－ アグリゲータ端、上記充電プロファイルが、少なくともグリッド上で利用可能な電力を備える配電グリッドに固有の制約だけに応じて全ての電池に対して定められる、所与の期間にわたる１日ごとの充電の分布の曲線であるとして定められる；
－ アグリゲータから各充電マネージャに、上記充電分布曲線が送信される；
－ 充電マネージャ端、上記受信した充電分布曲線が、上記電池が再充電のためにグリッドに接続される上記少なくとも１つの時間間隔におよび上記関連する充電電力レベルに適合される。

【0010】

配電グリッドに固有の制約によって、意味されることは、有効電力、電気の価格またはそれどころか環境生成制約などのパラメータであり、いかなるユーザ関連の制約（車両、フリート車両、家庭用配線等）でもない。

【0011】

有利には、グリッドを通じて各電池を充放電する時機は、充電分布曲線を追跡することによって制御される。

【0012】

有利には、上記充電プロファイルは、上記所与の期間にわたる配電グリッド上の電気の生成と関連するＣＯ２排出量に応じて決定される。

【0013】

好ましくは、ＣＯ２排出量を予測するためのモデルが受信され、同モデルから上記所与の期間にわたるＣＯ２排出量の平均および１日ごとのＣＯ２排出量の平均が導出され、時間ｔにおけるＣＯ２排出量のレベルが１日ごとのＣＯ２排出量の平均と比較され、その結果上記充電プロファイルは、ＣＯ２排出量のレベルが１日ごとの平均を下回る時機にだけ充電を指令するように適合される。

【0014】

好ましくは、上記充電分布曲線は、所与のサンプリング増分、例えば１５分ごとに対する時間に関して充電のパーセントで計算される。

【0015】

有利には、上記所与の期間は１週間の期間に相当する。

【0016】

有利には、電池の公称容量におよび１日ごとに所望される最小充電状態に応じて定められる、充電マネージャによって許可される柔軟性範囲に関して１日ごとに到達されるべきパーセンテージを表す係数が全ての電池に対して決定され、上記係数におよび上記１日ごとの最小の所望の充電状態に応じて、到達されるべき１日の目標充電状態が計算される。

【0017】

有利には、各時間間隔の間の上記充電電力レベルは、到達されるべき１日の目標充電状態と電池の現在の充電状態との間の比較を基に決定される。

【0018】

有利には、充電マネージャによって許可される柔軟性範囲に関して１日ごとに到達されるべきパーセンテージは、上記所与の期間にわたる配電グリッド上の電気の生成と関連するＣＯ２排出量のレベルに逆比例して変動する。

【0019】

電池の集合は、電気車両または充電式ハイブリッド車両のフリートの走行用電池から成る。

【0020】

添付の図面を参照しつつ、以下に目安として与えられる非限定的な説明から、本発明の他の特徴および利点が明らかになるであろう。

【図面の簡単な説明】

【0021】

【図1】本発明に係る電気車両の充電を最適に管理するためのシステムを例示する図である。

【図2】充電法則実装車両端を例示するグラフであり、上記法則は、本発明に係る充電を管理するための方法を利用することによって得られている。

【図3】グリッド上の電気の生成におけるＣＯ２排出量の変動を考慮に入れた許可された柔軟性範囲の到達されるべきパーセンテージの関数としての、到達されるべき１日の目標充電状態の１週間にわたる変動の一例を例示するグラフである。

【図4】１日の目標充電状態に到達するために車両の全てによって従われるべき理想充電プロファイルの一例を例示するグラフである。

【発明を実施するための形態】

【0022】

図１は、走行用電池がおよび配電グリッド２０に接続されるために適切である関連する充電マネージャが各々装備される電気車両ＶＥの集合を概略的に例示する。この電気車両ＶＥの集合の充電は、配電グリッド２０に接続されるアグリゲータ１０によって制御されており、電池はその充電のフェーズの際にアグリゲータに接続される。例えば、アグリゲータ１０は、例えば無線（ＯＴＡ）通信を介して自動車両製造業者の車両と遠隔通信することができるようにプログラムされる製造業者の専用サーバである。したがって、各車両ＶＥは、アグリゲータを形成するサーバ１０との、通信ネットワークを介する通信を可能にする通信モジュール、例えばＧＳＭモジュールを所有する。

【0023】

アグリゲータは、配電グリッド２０の状態、特に、以下で更に詳細に理解されることになるように、グリッド上で利用可能な電力が少なくとも部分的に低炭素である、すなわちグリッド上で利用可能な発電電力が少なくとも部分的に低炭素電源、例えば風力タービンまたは太陽光発電所からである時機を考慮に入れるようにも設計されている。

【0024】

本発明の方法は、第１に、１日にわたる充電の理想的なプロファイルＲ_{ｉｄｅａｌ}の決定に基づく。この充電プロファイルＲ_{ｉｄｅａｌ}は、アグリゲータ１０によって制御される全ての車両ＶＥに対してアグリゲータによって計算され、かつ配電グリッドに固有の制約に応じて、所与の期間にわたる、各日にわたる充電の分布であるとして定められる。この１日ごとの充電の分布Ｒ_{ｉｄｅａｌ}は、数日、例えば１週間の所与の期間の間の所与のサンプリング増分、例えば１５分ごとに対する時間に関して充電のパーセンテージで計算される。

【0025】

所与のサンプリング増分あたりの充電のパーセンテージは、正であって、対応する時機が、グリッドが電力を送出して電池を充電するのに好都合であることを意味しても、または車両の電池が可逆充電装置に接続される場合には、負であって、対応する時機が、代わりに電池に蓄積されたエネルギーを配電グリッドに戻すのに好都合であることを意味してもよい。

【0026】

図２は、したがって車両の全てに対して計算される１日ごとの充電の分布の曲線の一例を例示しており、プロファイルがアグリゲータ１０によって車両ＶＥに送られるなど、１５分ごとのパーセンテージで１日にわたる最適充電プロファイルＲ_{ｉｄｅａｌ}に相当する。

【0027】

様々な電気車両ＶＥの電池と関連する充電マネージャは、この曲線Ｒ_{ｉｄｅａｌ}を車両のユーザの固有のニーズに適合させるためのアルゴリズムを実行するための、かつ特に、車両がネットワークに接続されて、接続電力が充電のために車両に利用可能である時機を考慮に入れるソフトウェア手段を備える。言い換えれば、電池を対象とする充電命令は、アグリゲータ１０によって送られるのでなく、配電グリッドのニーズだけを満たす、時間の関数としてのアグリゲートされた充電分布曲線に応じて、電池と関連する充電マネージャによってローカルに生成されており、上記曲線が電池の接続の時機におよび充電の電力レベルに応じて、各充電マネージャによって適合される。更に言い換えれば、アグリゲータ１０の端、すなわちアグリゲータ端においては、電気車両のユーザのニーズは無視される。特に、ユーザの移動要件は、事前に知られている必要もアグリゲータ１０に送信される必要もない。これにより、同時に複数の車両の充電を制御するために使用される従来のアグリゲート方法に関して、アグリゲータ１０と車両ＶＥとの間の情報の交換が大いに削減されるのを可能にする。

【0028】

より正確には、各電池と関連する充電マネージャの端、すなわち充電マネージャ端において実装される適合アルゴリズムは、例に従って１５分ごとのパーセンテージで１日にわたる充電の最適プロファイルＲ_{ｉｄｅａｌ}、および車両のユーザの移動要件を表すデータを入力データとして受信する。ユーザの移動要件を表すこれらのデータは、電池の所望の充電状態ＳＯＣ_{ｄｅｓｉｒｅｄ}と呼ばれる充電状態の形態をとってもよく、例えば各日、典型的に夜の終わりに、例えば朝の６時に到達されるべき最小充電状態に相当してもよく、この充電状態は越えられることができると知られている。充電マネージャは、電池の公称容量Ｅ_ｍａｘ（ｋＷｈで）も入力データとして受信する。例えば、公称容量が６０ｋＷｈに等しい電池を所有するユーザが、３０ｋＷｈの蓄積エネルギーレベルがあれば、これは５０％の充電状態に相当するため、自分が望む旅行の大部分をすることができるとおそらく思っているであろう。このためユーザはおそらく自分の所望の充電状態ＳＯＣ_{ｄｅｓｉｒｅｄ}を５０％に設定することになり、したがって電池と関連する充電マネージャに３０ｋＷｈの柔軟性範囲を残し、例えば、以下に更に詳細に記載されることになるように、ＣＯ２最適化を行う、または言い換えれば配電グリッド上の低炭素電力の利用率の観点から最適である充電範囲を利用する。

【0029】

電池の充電マネージャは、この柔軟性範囲に関して１日ごとに到達されるべきパーセンテージを表す係数も入力データとして受信することになる。言い換えれば、上で挙げた例に従って、係数Ｋは、充電マネージャによって許可される３０ｋＷｈの柔軟性において各日到達されるべきパーセンテージを示すことになる。

【0030】

これらの入力データを基に、曲線Ｒ_{ｉｄｅａｌ}を適合させるためのアルゴリズムは、１日の目標充電状態ＳＯＣ_{ｔａｒｇｅｔ}、次いでこの１日の目標充電状態に応じて到達されるべき目標エネルギーＥ_{ｔａｒｇｅｔ}を計算するように設計されている：
［数式１］
ＳＯＣ_{ｔａｒｇｅｔ}＝ＳＯＣ_{ｄｅｓｉｒｅｄ}＋Ｋ（１－ＳＯＣ_{ｄｅｓｉｒｅｄ}）
［数式２］
Ｅ_{ｔａｒｇｅｔ}＝ＳＯＣ_{ｔａｒｇｅｔ}＊Ｅ_ｍａｘ

【0031】

各時間に、電池と関連する充電マネージャは、電池の現在のエネルギーレベルＥ_ｔと前もって計算したような１日の目標エネルギー値との間の差ΔＥを計算する：
［数式３］
ΔＥ＝Ｅ_{ｔａｒｇｅｔ}－Ｅ_ｔ

【0032】

自身の充電曲線をその接続の時間およびその充電電力に関して適合させるために、適合アルゴリズムは差ΔＥの比例積分調節を使用する。
［数式４］
Ｅ_{ｄｅｌｔａ}＝ΔＥ＊（１＋ｋ＊∫ΔＥ）、ここでｋ＝整数係数。

【0033】

したがって、調節された差Ｅ_{ｄｅｌｔａ}が正であるとき、これは、所望の充電状態が到達されていないことを意味し、したがって、適合アルゴリズムは、ネットワークの状態（車両に送られた理想充電プロファイルＲ_{ｉｄｅａｌ}から生じる）が許容し次第、電池が充電されるよう指令しなければならない。逆に、Ｅ_{ｄｅｌｔａ}が負であるとき、これは、電池が所望の充電状態を超えていることを意味し、それゆえに電池が、理想充電プロファイルＲ_{ｉｄｅａｌ}によって示されるなどの好機にグリッドに放電するよう指令することが必要である。

【0034】

適合アルゴリズムは、次いで、以下の戦略を介して、電池に適用されるべき充電電力レベルＰ_{ｃｈａｒｇｅ}を、差Ｅ_{ｄｅｌｔａ}から導出する：
［数式５］
－ Ｅ_{ｄｅｌｔａ}＞０である場合（電池が充電されなければならないケース）：
Ｒ_{ｉｄｅａｌ}＞０であれば、
Ｐ_{ｃｈａｒｇｅ}＝Ｅ_{ｄｅｌｔａ}＊Ｒ_{ｉｄｅａｌ}
さもなければＰ_{ｃｈａｒｇｅ}＝０
－ さもなければＥ_{ｄｅｌｔａ}≦０である場合（電池が放電されなければならないケース）：
Ｒ_{ｉｄｅａｌ}＜０であれば、Ｐ_{ｃｈａｒｇｅ}＝－Ｅ_{ｄｅｌｔａ}＊Ｒ_{ｉｄｅａｌ}
さもなければＰ_{ｃｈａｒｇｅ}＝０。

【0035】

最終的に適用されるべき充電電力Ｐ_{ｆｉｎａｌ}を決定するために残されたすべきことは、電池が配電グリッドに接続される時機ならびに車両の電池の最小および最大充電電力Ｐ_ｍｉｎおよびＰ_ｍａｘの点からの電力制約を考慮に入れることである：
［数式６］
－ ｜Ｐ_{ｃｈａｒｇｅ}｜＞Ｐ_ｍｉｎである場合：
－ 車両が接続されていなければ、Ｐ_{ｆｉｎａｌ}＝０
さもなければ：
○ Ｐ_{ｃｈａｒｇｅ}＞０であればＰ_{ｆｉｎａｌ}＝ｍｉｎ（Ｐ_{ｃｈａｒｇｅ}，Ｐ_ｍａｘ）
○ さもなければＰ_{ｆｉｎａｌ}＝ｍａｘ（Ｐ_{ｃｈａｒｇｅ}，－Ｐ_ｍａｘ）
－ さもなければＰ_{ｆｉｎａｌ}＝０。

【0036】

したがって、車両がどのように使用されることになるかについて何も知る必要なく、グリッドから引き出される充電電力の量の不連続なしで、入力として受信される理想充電プロファイルＲ_{ｉｄｅａｌ}に可能な限り従う充電法則が得られる。ｋＷＨでの車両の消費ＣＯＮＳＯをおよび適合アルゴリズムによって設定される充電法則から生じるｋＷでの充電電力Ｐ_{ｆｉｎａｌ}を表す曲線によって図２に例示されるように、一方では、理想充電プロファイルＲ_{ｉｄｅａｌ}の信号によって示される好機に電池が実際に充放電されることおよび、他方では、信号ＣＯＮＳＯの消費ピークによって象徴される、通常より高い消費が電池のより大きな充電に至ることになることが理解され得る。

【0037】

充電の管理は、したがって有利には開ループで実施される：アグリゲータによって計算される充電プロファイルは、最適制御法則が定められるのを、すなわち理想充電プロファイルが数日の期間にわたって各日従われるのを可能にするが、グリッドに固有の制約だけを考慮に入れ、エンドユーザからのフィードバック（グリッドへの電池の接続の状況、電池の現在の充電状態、等）は入れておらず、この理想充電プロファイルは、電池を充電するためのシステムをローカルに制御する、電池と関連する充電マネージャに送信されている。一定間隔で、例えば週１回、グリッドの状態を考慮に入れて新たな制御法則が再計算される。

【0038】

有利には、本説明において上に示したように、グリッド上で利用可能な電力の生成と関連するＣＯ２排出量を基に計算される理想充電プロファイルを考慮に入れること、グリッドに接続される車両の電池の充放電のフェーズを管理すること、および特に、グリッド上で利用可能な電力がＣＯ２の排出量が低い発電の結果である期間に電池をより多く充電することが可能である。

【0039】

したがって、ＣＯ２排出量の最適化であると言われる、この文脈では、アグリゲータ１０によって送出される理想充電プロファイルが配電グリッド２０上で利用可能な電気の生成と関連するＣＯ２排出量にも依存することが推奨できる。したがって、アグリゲータ１０は、有利には、理想充電プロファイルＲ_{ｉｄｅａｌ}を確立する目的で、比較的長期間にわたる、典型的に数日にわたる、好ましくは１週間にわたるＣＯ２排出量（または電気の価格、同価格は電気生成のＣＯ２排出量に高く相関されている）を予測するモデルを入力として受信する。詳細には、電気生成のＣＯ２排出量の変動における２つの別個の期間の存在が認められており、すなわち日内変動の期間が、グリッドに接続される太陽光プラントによる太陽電力の生成の期間に対応し、そして週内変動の期間が、グリッドに接続される風力タービンによる風力電力の生成の期間に対応する。したがって、全ての車両にとって理想的であるグリッド上充電プロファイルの計算において数日にわたる、好ましくは１週間にわたるＣＯ２排出量を予測するモデルを考慮に入れることにより、電気発生のＣＯ２排出量および特に風力タービンによって生成される電気と関連するＣＯ２排出量の変動が理想充電プロファイルＲ_{ｉｄｅａｌ}へより良好に組み込まれるのを可能にする。ＣＯ２排出量を予測するモデルは、例えば、所与の地域における低炭素電力の生成が依存する計量データ（日射等）を含む、様々なデータ源からアグリゲータによって導出されてもよい。

【0040】

グリッド上で利用可能な電力の生成と関連するＣＯ２排出量を予測するモデルは、例えば１週間の時間の間１５分ごとにＣＯ２排出値を送出し、それゆえに６７２成分を含有するベクトルの形態に構築されるＣＯ２排出量予測指標を送出する。

【0041】

最初に、低ＣＯ２排出量の日により多く充電するために、車両の電池が到達しなければならない柔軟性範囲のパーセンテージが計算されるのを可能にするように、１日の目標充電状態ＳＯＣ_{ｔａｒｇｅｔ}が係数Ｋに応じて計算されることになる。

【0042】

これを行うため、入力として提供されるＣＯ２予測を基に、一方では１週間にわたるＣＯ２排出量の平均ＣＯ２_{ｗｅｅｋ－ａｖｇ}および他方では１日ごとのＣＯ２排出量の平均ＣＯ２_{ｄａｙ－ａｖｇ}が全ての車両に対して計算される。

【0043】

これらの値間の差の積分Ｉ_ＣＯ２が計算される：
［数式７］

そしてこのように計算された積分がとり得る最大および最小値Ｉ_{ＣＯ２ｍａｘ}、Ｉ_{ＣＯ２ｍｉｎ}が決定される：
［数式８］
Ｉ_{ＣＯ２ｍａｘ}＝ｍａｘ（Ｉ_ＣＯ２）
Ｉ_{ＣＯ２ｍｉｎ}＝ｍｉｎ（Ｉ_ＣＯ２）。

【0044】

到達するよう望まれる許可された柔軟性範囲のパーセンテージを表す係数Ｋは、次いで各曜日に対して導出される：
［数式９］

【0045】

この係数Ｋは全ての車両に対して同一である。

【0046】

上に説明したように、この係数は次いで各ユーザの移動要件に適用されるが、これらの要件はそこから、到達されるべき１日の目標充電状態ＳＯＣ_{ｔａｒｇｅｔ}を導出するために、電池の所望の充電状態ＳＯＣ_{ｄｅｓｉｒｅｄ}と称される充電状態の形態で定められる：
［数式１０］
ＳＯＣ_{ｔａｒｇｅｔ}＝ＳＯＣ_{ｄｅｓｉｒｅｄ}＋Ｋ（１－ＳＯＣ_{ｄｅｓｉｒｅｄ}）。

【0047】

したがって、グリッド上で利用可能な電力が高ＣＯ２排出量に対応する日には、到達されるべき１日の目標充電状態ＳＯＣ_{ｔａｒｇｅｔ}は、電池の所望の充電状態ＳＯＣ_{ｄｅｓｉｒｅｄ}に、すなわちユーザが自分の出発時間に得るよう望む充電状態に等しいことになる。逆に、グリッド上で利用可能な電力が低ＣＯ２排出量に対応する日には、到達されるべき１日の目標充電状態ＳＯＣ_{ｔａｒｇｅｔ}はより高いことになる。電池は、それゆえに低ＣＯ２排出量の日により多く充電される。

【0048】

図３は、到達されるべき柔軟性範囲のパーセンテージＫの関数としての、ヒストグラムの形態の、到達されるべき１日の目標充電状態ＳＯＣ_{ｔａｒｇｅｔ}の１週間にわたる変動の一例を例示しており、同パーセンテージは、１週間にわたるＣＯ２排出量の平均ＣＯ２_{ｗｅｅｋ－ａｖｇ}のおよび１日ごとのＣＯ２排出量の平均ＣＯ２_{ｄａｙ－ａｖｇ}の値を基に、上に公表した原則に従って各日計算されている。図３において、グレーで陰影のついた各１日のヒストグラムの部分は所望の充電状態レベルＳＯＣ_{ｄｅｓｉｒｅｄ}を表し、そしてグレーで陰影のついていない各ヒストグラムの部分は、同所望のレベルから、電池の公称容量、任意のＣＯ２排出量のレベルに応じて０％と１００％との間の値をとり得る係数Ｋの値に応じてこの柔軟性範囲において水平線によって象徴される、到達されるべき１日の目標充電状態ＳＯＣ_{ｔａｒｇｅｔ}の位置に関して生じる、許可された柔軟性範囲を表す。

【0049】

同じように、１日にわたる充電の理想的な分布を計算するために、ＣＯ２排出量のレベルが平均を下回る時機にだけ充電が要求されるのを可能にするように、時間ｔにおけるＣＯ２排出量のレベルＣＯ２_{ｃｕｒｒｅｎｔ}が１日ごとのＣＯ２排出量の平均ＣＯ２_{ｄａｙ－ａｖｇ}と比較される。したがって、以下が計算される：
［数式１１］
Δ_{ＣＯ２＿ｄａｙ}＝ＣＯ２_{ｄａｙ－ａｖｇ}－ＣＯ２_{ｃｕｒｒｅｎｔ}

【0050】

続いて、分布が正規化される：
［数式１２］

【0051】

したがって、理想充電プロファイルＲ_{ｉｄｅａｌ}に同等であるがＣＯ２排出量を基に計算された充電プロファイルＲ_{ｆｌｅｅｔ}が得られる。この充電プロファイルＲ_{ｆｌｅｅｔ}は、次いで、上に説明したように、ＣＯ２排出量を基に計算された、１５分（または別のサンプリング増分）ごとのパーセンテージで１週間にわたる１日ごとの充電分布であると定められる。１日にわたる全ての（正および負）パーセンテージの合計は０に等しくなければならない。この理想充電プロファイルは、１日の目標充電状態ＳＯＣ_{ｔａｒｇｅｔ}に到達するために車両の全てによって従われるべきプロファイルに相当する。

【0052】

図４は、そのような１日にわたる充電分布の一例を例示するグラフである。時間ｔにおけるＣＯ２排出量のレベルＣＯ２_{ｃｕｒｒｅｎｔ}がＣＯ２排出量の１日にわたる平均ＣＯ２_{ｄａｙ－ａｖｇ}より低いとき、信号Ｒ_{ｉｄｅａｌ}は充電の正のパーセンテージに相当しており、電池がその再充電の目的でグリッドに接続されれば、同時機が充電のために好都合であることを意味している。逆に、時間ｔにおけるＣＯ２排出量のレベルＣＯ２_{ｃｕｒｒｅｎｔ}がＣＯ２排出量の１日にわたる平均ＣＯ２_{ｄａｙ－ａｖｇ}を上回るとき、信号Ｒ_{ｆｌｅｅｔ}は充電の負のパーセンテージに相当しており、車両の電池が可逆充電装置に接続されれば、同時機が、代わりに電池に蓄積されたエネルギーを配電グリッドに戻すのに好都合であることを意味している。時間ｔにおけるＣＯ２排出量のレベルＣＯ２_{ｃｕｒｒｅｎｔ}とＣＯ２排出量の１日にわたる平均ＣＯ２_{ｄａｙ－ａｖｇ}との間の差が増加するにつれて、１５分ごとの充電のパーセンテージは絶対値が増加する。

【0053】

到達されるべき１日の充電状態の、すなわちユーザの移動要件に応じて定められる１日の充電目標の数日にわたる、好ましくは１週間にわたる制御が、有利には風力タービンおよび太陽光発電所によってグリッドに利用可能とされる電力を最大に利用することを可能にする。これにより、電池がＣＯ２排出量の観点からも経済的な観点からも最適である時機に充電されるのを可能にしており、これらの２つの要因は高く相関されている。

【0054】

その上、この方法は、グリッドマネージャのニーズに容易に適合され得る。詳細には、同方法は、ＣＯ２排出量を予測するために使用されるモデルのスケールを、例えば地区に相当するスケールで制御を得て、グリッドの輻輳が回避されるのを可能にするように、または需要のバランスをとるために全国スケールでＣＯ２排出量を予測するモデルに戻るように適合させるのに十分である。自己消費を最適化する設備のスケールでこの方法を使用することも可能である。

【0055】

最適充電プロファイルを決定する目的でＣＯ２排出量を予測するために使用される入力モデルは、各電池と関連する充電マネージャが電気車両の集合の各車両のための充電要求を計算するのを可能にしており、これにより、配電グリッドからの消費のいかなる不連続も引き起こすことなくかつそれゆえに電気グリッドのいかなる追加の途絶も引き起こすことなく、充電に最も好都合な時機が追跡されるのを可能にし、かつこの全てが数日にわたる電気の生成に関連したＣＯ２排出差を考慮に入れつつ達成されるのを可能にしている。

【0056】

前もって計算された充電プロファイルＲ_{ｆｌｅｅｔ}は、有利には、特に車両の大集合の問題である場合、全ての車両によって従われるべき充電プロファイルである。しかしながら、変形例として、車両の小集合に関しては、配電グリッドへの影響は小さいことになり、ＣＯ２排出量の観点から、したがって経済的な観点から最も有利であるとして決定可能な時間に充電時間を集中させようとすることがより有利であり得る。これを行うため、これらの充電時間を定めることができる、「集中」充電プロファイルＲ_{ｆｌｅｅｔ＿ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｅｄ}と称される理想充電プロファイルが以下の方法を適用することによって定められる：
［数式１３］

ここでｃは１と無限大との間に含まれる集中係数（車両の集合の大きさに応じて定められる）である。ｃ＝１のとき、集中は適用されず、Ｒ_{ｆｌｅｅｔ＿ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｅｄ}＝Ｒ_{ｆｌｅｅｔ}。

【0057】

再び、分布が正規化される：
［数式１４］
R_{fleet_concentrated}＞0であれば：
R_{fleet_concentrated_pos}＝R_{fleet_concentrated}
R_{fleet_concentrated_neg}＝0。
R_{fleet_concentrated}＜0であれば：
R_{fleet_concentrated_pos}＝0
R_{fleet_concentrated_neg}＝R_{fleet_concentrated}。

【0058】

最終充電プロファイルＲ_{ｆｌｅｅｔ－ｆｉｎａｌ}が次いで車両の集合に対して導出される：
［数式１５］

【0059】

したがって、ごく少数の車両を含有する集合に関しては、車両がＣＯ２排出量の観点から最も有利である時間に充電されるのを可能にすることになるので、高集中係数ｃが選ばれることになり、少数の車両が全体の電力消費に関して有する影響が小さいため、真のグリッド不連続は引き起こされない。車両の集合が大きいほど、集中係数ｃは低くなり、したがってグリッド制約ができる限り満たされるのを可能にする。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】