特許 7595310 推奨行動出力システム、推奨行動出力方法、及び、プログラム

(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】2024-11-28

(45)【発行日】2024-12-06

(54)【発明の名称】推奨行動出力システム、推奨行動出力方法、及び、プログラム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 50/06 20240101AFI20241129BHJP

【ＦＩ】

G06Q50/06

【請求項の数】 11

(21)【出願番号】P 2022503162

(86)(22)【出願日】2021-01-22

(86)【国際出願番号】 JP2021002289

(87)【国際公開番号】W WO2021171850

(87)【国際公開日】2021-09-02

【審査請求日】2023-11-01

(31)【優先権主張番号】P 2020032397

(32)【優先日】2020-02-27

(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP

(73)【特許権者】

【識別番号】314012076

【氏名又は名称】パナソニックＩＰマネジメント株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100109210

【弁理士】

【氏名又は名称】新居 広守

(74)【代理人】

【識別番号】100137235

【弁理士】

【氏名又は名称】寺谷 英作

(74)【代理人】

【識別番号】100131417

【弁理士】

【氏名又は名称】道坂 伸一

(72)【発明者】

【氏名】坂田 幸太郎

(72)【発明者】

【氏名】生田 富美乘

【審査官】青柳 光代

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１０－０８１７２２（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１２－１９１７３６（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１３－０８５４４９（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１３－１８８０３１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１５－２１１４８２（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２０－１０５４２（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｑ １０／００ － ９９／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

蓄電池を搭載する車両の利用者の行動計画を含む行動計画情報を取得する第１取得部と、
前記車両の前記蓄電池の蓄電容量、及び、現時点の前記蓄電池の蓄電量を含む蓄電情報を取得する第２取得部と、
特定の地域内に設置された車両充電器の位置を含む充電器情報を取得する第３取得部と、
前記特定の地域内の電力需要の時間推移を予測する予測部と、
前記行動計画情報、前記蓄電情報、及び、前記充電器情報に基づいて、予測された前記電力需要の前記時間推移のピーク需要を低減するように、前記利用者に推奨する前記蓄電池の充電タイミング、及び、当該蓄電池を充電する車両充電器の位置を示す充電位置を決定する決定部と、
決定された前記充電タイミング及び前記充電位置を含む推奨情報を出力する出力部とを備え、
前記行動計画は、前記利用者の目的地を示す第１情報と、当該目的地に滞在する時間を示す第２情報とを含み、
前記予測部は、
前記電力需要の前記時間推移において電力需要量が閾値以下である時間帯を充電が推奨される第１時間帯として設定し、
前記行動計画情報の前記第１情報及び前記蓄電情報に基づいて、前記第１時間帯における、前記車両の位置、及び、前記車両の前記蓄電池の蓄電量を予測し、
前記決定部は、予測された前記第１時間帯における前記蓄電池の蓄電量が所定の蓄電量以下である場合、
前記第１時間帯における前記車両の位置と、前記充電器情報に含まれる前記車両充電器の位置とに基づいて、前記充電位置を決定し、
前記第２情報に基づいて、前記充電タイミングを決定し、
前記特定の地域内の前記電力需要は、電力消費量から需要家で発電された電力量を差し引いた電力需要である
推奨行動出力システム。

【請求項2】

前記予測部は、前記車両の現在位置と前記目的地とに基づいて、前記車両の走行経路を予測し、さらに前記走行経路に基づいて、前記第１時間帯における前記車両の前記蓄電池の蓄電量を予測する
請求項１に記載の推奨行動出力システム。

【請求項3】

前記第１取得部は、前記車両の位置の履歴情報を取得し、
前記予測部は、前記履歴情報に基づいて前記利用者の前記行動計画を予測する
請求項１又は２に記載の推奨行動出力システム。

【請求項4】

前記充電器情報は、当該車両充電器の稼働状況を示す稼働情報を含み、
前記決定部は、前記稼働情報に基づいて、前記第１時間帯における稼働率が低い車両充電器の位置を前記充電位置に決定する
請求項１又は２に記載の推奨行動出力システム。

【請求項5】

前記充電器情報は、当該車両充電器の使用可否を示す使用可否情報を含み、
前記決定部は、前記使用可否情報に基づいて、複数の前記車両充電器の中から前記第１時間帯において使用可能な１以上の車両充電器を特定し、特定した前記１以上の車両充電器の位置を前記充電位置に決定する
請求項１又は２に記載の推奨行動出力システム。

【請求項6】

前記予測部は、前記電力需要の前記時間推移において電力需要量が閾値より大きい時間帯を第２時間帯として特定し、
前記出力部は、さらに、前記第２時間帯では、前記車両の充電を行わないことを含む前記推奨情報を出力する
請求項１～５のいずれか１項に記載の推奨行動出力システム。

【請求項7】

前記車両充電器は、充電及び放電が可能な充放電器であり、
前記予測部は、前記電力需要の前記時間推移において電力需要量が閾値より大きい時間帯を放電が推奨される第２時間帯として特定し、
前記出力部は、さらに、前記第２時間帯に前記車両の前記蓄電池を放電させることを推奨することを含む前記推奨情報を出力する
請求項１～５のいずれか１項に記載の推奨行動出力システム。

【請求項8】

前記決定部は、前記充電タイミング及び前記充電位置の組を複数決定し、
前記出力部は、前記充電タイミング及び前記充電位置の組を複数含む推奨情報を出力する
請求項１～７のいずれか１項に記載の推奨行動出力システム。

【請求項9】

前記推奨情報は、前記充電タイミング及び前記充電位置の複数の組それぞれにおける前記ピーク需要の低減度合いに基づく前記複数の組それぞれの優先順位を示す情報を含み、
前記低減度合いは、当該組における当該充電タイミングが前記ピーク需要となる時間帯に近いほど高く設定され、
前記優先順位を示す情報は、前記低減度合いが高いほど高く設定される
請求項８に記載の推奨行動出力システム。

【請求項10】

プロセッサが実行する推奨行動出力方法であって、
蓄電池を搭載する車両の利用者の行動計画を含む行動計画情報を取得し、
前記車両の前記蓄電池の蓄電容量、及び、現時点の前記蓄電池の蓄電量を含む蓄電情報を取得し、
特定の地域内に設置された複数の車両充電器の位置を含む充電器情報を取得し、
前記特定の地域内の電力需要の時間推移を予測し、
前記行動計画情報、前記蓄電情報、及び、前記充電器情報に基づいて、予測された前記電力需要の前記時間推移のピーク需要を低減するように、前記利用者に推奨する前記蓄電池の充電タイミング、及び、当該蓄電池を充電する車両充電器の位置を示す充電位置を決定し、
決定された前記充電タイミング及び前記充電位置を含む推奨情報を出力し、
前記行動計画は、前記利用者の目的地を示す第１情報と、当該目的地に滞在する時間を示す第２情報とを含み、
前記時間推移の予測では、
前記電力需要の前記時間推移において電力需要量が閾値以下である時間帯を充電が推奨される第１時間帯として設定し、
前記行動計画情報の前記第１情報及び前記蓄電情報に基づいて、前記第１時間帯における、前記車両の位置、及び、前記車両の前記蓄電池の蓄電量を予測し、
前記充電位置の決定では、予測された前記第１時間帯における前記蓄電池の蓄電量が所定の蓄電量以下である場合、
前記第１時間帯における前記車両の位置と、前記充電器情報に含まれる前記車両充電器の位置とに基づいて、前記充電位置を決定し、
前記第２情報に基づいて、前記充電タイミングを決定し、
前記特定の地域内の前記電力需要は、電力消費量から需要家で発電された電力量を差し引いた電力需要である
推奨行動出力方法。

【請求項11】

請求項１０に記載の推奨行動出力方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、推奨行動出力システム、推奨行動出力方法、及び、プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

近年、オール電化住宅の普及、電気自動車の導入など、さまざまな領域で電化が進んでおり、今後ますます加速するものと考えられている。このような電化の進展により、電力を供給するシステムに対する負荷が増大することが懸念される。例えば、電気自動車への充電のための負荷の増大によって、電力の需給バランスが崩れ、電力系統の電力品質が低下するおそれがある。

【0003】

そこで、特許文献１には、電力系統における電力の需給バランスをとるために、必要な時間に必要な台数の電気自動車を充電スタンドに誘導して、各充電スタンドにおける各電気自動車への充電電力を制御する充電制御方法が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【文献】特開２０１２－４８２８６号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

しかしながら、特許文献１の技術では、利用者の利便性が考慮されていない。そのため、特許文献１の技術では、利用者の利便性が損なわれる可能性がある。

【0006】

そこで、本発明は、利用者の利便性を維持しつつ、かつ、電力の需給バランスをとることができる推奨行動出力システム、推奨行動出力方法、及び、プログラムを提供する。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本発明の一態様に係る推奨行動出力システムは、蓄電池を搭載する車両の利用者の行動計画を含む行動計画情報を取得する第１取得部と、前記車両の前記蓄電池の蓄電容量、及び、現時点の前記蓄電池の蓄電量を含む蓄電情報を取得する第２取得部と、特定の地域内に設置された車両充電器の位置を含む充電器情報を取得する第３取得部と、前記特定の地域内の電力需要の時間推移を予測する予測部と、前記行動計画情報、前記蓄電情報、及び、前記充電器情報に基づいて、予測された前記電力需要の前記時間推移のピーク需要を低減するように、前記利用者に推奨する前記蓄電池の充電タイミング、及び、当該蓄電池を充電する車両充電器の位置を示す充電位置を決定する決定部と、決定された前記充電タイミング及び前記充電位置を含む推奨情報を出力する出力部とを備える。

【0008】

本発明の一態様に係る推奨行動出力方法は、蓄電池を搭載する車両の利用者の行動計画を含む行動計画情報を取得し、前記車両の前記蓄電池の蓄電容量、及び、現時点の前記蓄電池の蓄電量を含む蓄電情報を取得し、特定の地域内に設置された複数の車両充電器の位置を含む充電器情報を取得し、前記特定の地域内の電力需要の時間推移を予測し、前記行動計画情報、前記蓄電情報、及び、前記充電器情報に基づいて、予測された前記電力需要の前記時間推移のピーク需要を低減するように、前記利用者に推奨する前記蓄電池の充電タイミング、及び、当該蓄電池を充電する車両充電器の位置を示す充電位置を決定し、決定された前記充電タイミング及び前記充電位置を含む推奨情報を出力する。

【0009】

本発明の一態様に係るプログラムは、上記の推奨行動出力方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。

【発明の効果】

【0010】

本発明の一態様に係る推奨行動出力システム等によれば、利用者の利便性を維持しつつ、かつ、電力の需給バランスをとることができる。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】図１は、エネルギーマネジメントシステムの概要を示す図である。

【図2】図２は、電力需要の日変化の一例を示す図である。

【図3】図３は、実質電力需要の日変化の一例を示す図である。

【図4】図４は、実施の形態に係る推奨行動出力システムの機能構成を示すブロック図である。

【図5A】図５Ａは、実施の形態に係る行動計画情報の一例を示す図である。

【図5B】図５Ｂは、実施の形態に係る蓄電情報の一例を示す図である。

【図5C】図５Ｃは、実施の形態に係る充電器情報の一例を示す図である。

【図6】図６は、実施の形態に係る推奨行動出力システムの動作を示すフローチャートである。

【図7】図７は、図６に示す充電タイミング及び充電位置の決定処理の第１例を示すフローチャートである。

【図8】図８は、図６に示す充電タイミング及び充電位置の決定処理の第２例を示すフローチャートである。

【図9】図９は、図６に示す充電タイミング及び充電位置の決定処理の第３例を示すフローチャートである。

【図10】図１０は、図６に示す充電タイミング及び充電位置の決定処理の第４例を示すフローチャートである。

【図11】図１１は、図６に示す推奨情報を生成する処理の一例を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0012】

（本発明に至った経緯）
近年、従来の大規模・集中型エネルギーシステムの課題が顕在化するとともに、再生可能エネルギーの導入拡大が進む中で、比較的小規模で地域に分散しているエネルギー資源を活用する分散型エネルギーシステムへの転換が進みつつあり、太陽光発電又は家庭用燃料電池などのコージェネレーションシステム、定置用蓄電池、電気自動車、自家用発電設備、ネガワット（節電した電力）、など、需要家側に導入される分散型のエネルギーリソースの普及が進展している。また、需要家側のエネルギー消費としては、住宅などに設けられる照明機器、空調機器、ヒートポンプ給湯器など、及び、工場などに設けられる生産設備などが一例として挙げられる。

【0013】

こうした家庭又は工場などが有する分散型のエネルギーリソースの一つ一つは小規模なものであるが、ＩｏＴ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇｓ：モノのインターネット）を活用した高度なエネルギーマネジメント技術によりこれらを束ね（アグリゲーション）、遠隔・統合制御することで、電力の需給バランス調整に活用し、あたかも一つの発電所のように機能する、「仮想発電所：バーチャルパワープラント（ＶＰＰ）」という仕組み、概念などが提案されている（図１参照）。図１は、エネルギーマネジメントシステム１の概要を示す図である。

【0014】

図１に示すように、エネルギーマネジメントシステム１は、複数の需要家を１つのグループ（コミュニティ）として、コミュニティ全体のエネルギー量の削減、複数の需要家における再生可能エネルギーの有効利用などを目的に、複数の需要家のエネルギーをまとめて管理するシステムである。また、エネルギーマネジメントシステム１は、コミュニティと、リソースアグリゲーター（電力アグリゲーター）と、アグリゲーションコーディネーターとを含む。なお、エネルギーマネジメントシステム１が含むコミュニティ、リソースアグリゲーター、及び、アグリゲーションコーディネーターの数は、図１に示す数に限定されない。

【0015】

コミュニティの各々は、複数の需要家により構成される。リソースアグリゲーター及びアグリゲーションコーディネーターは、需要家側のエネルギーリソース、分散型エネルギーリソースなどを統合制御し、バーチャルパワープラント（ＶＰＰ）からエネルギーサービスを提供する事業者である。つまり、リソースアグリゲーター及びアグリゲーションコーディネーターは、複数の需要家にエネルギーを供給する事業者である。リソースアグリゲーターは、例えば、各コミュニティに設けられ、コミュニティ内の複数の需要家の電力制御を行う。リソースアグリゲーターと複数の需要家との間では、電力及び情報の送受信が行われる。なお、ＶＰＰとは、電力グリッド上に散在する発電設備、エネルギーリソースなどを統合的に制御し、１つの発電所（仮想発電所）のように制御するものである。アグリゲーションコーディネーターは、リソースアグリゲーターが制御した電力量を束ねて、送配電事業者又は小売電気事業者などのいわゆる電力会社と電力取引を行う。

【0016】

このようなエネルギーマネジメントシステム１におけるエネルギーリソースとしても使用可能である蓄電池（車載用蓄電池）を搭載する電気自動車を含む電動車両が、近年急速に普及している。電動車両は、電気を動力として走行可能な車両を指し、電動車両には、電気だけを動力とする車両（いわゆる電気自動車：ＥＶ）、電気とそれ以外のエネルギー源（例えば、ガソリンなどの燃料）とを動力とする車両（いわゆるハイブリッド自動車：ＨＶ）、外部充電機能を備えたハイブリッド自動車（いわゆるプラグインハイブリッド自動車：ＰＨＶ）などが含まれる。また、車両は、道路を走行できる機械を指し、車両には、二輪車、三輪車、四輪車などが含まれる。今後、特にＥＶが急速に普及すると予測されている。

【0017】

ここで、電力需要の変化について、図２を参照しながら説明する。図２は、電力需要の日変化の一例を示す図である（出典：電気事業連合会のホームページ、［令和２年２月２１日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：https://www.fepc.or.jp/enterprise/jigyou/japan＞）。図２は、１９７５年～２０１６年までの代表的な年の電力需要の日変化の一例を示す。

【0018】

図２に示すように、電力需要は、日中に需要量が増加し、日変化におけるピーク需要に達する。例えば、１５時（ＰＭ３時）辺りで日変化におけるピーク需要に達する。また、夕方くらいから電力需要は減少し、朝方に最小需要に達する。例えば、５時くらいに日変化における最小需要に達する。

【0019】

また、近年、太陽光発電設備などの自然エネルギーを利用した発電設備を保有する需要家が増加しており、今後も増加が見込まれている。例えば、太陽光発電は、太陽光を電力に変換する発電方式であり、主に日中に発電する。太陽光発電は、太陽光をほとんど受光しない夜間には、ほとんど発電することができない。

【0020】

このような需要家を含むエネルギーマネジメントシステム１における実質電力需要について、図３を参照しながら説明する。図３は、実質電力需要の日変化の一例を示す図である（出典：カリフォルニア独立系統運用機関（Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ Ｏｐｅｒａｔｏｒ）のＪｏｎａｔｈａｎ Ｃｏｉｇｎａｒｄ ｅｌ ａｌ ２０１８ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｌｅｔｔｅｒｓ）。なお、実質電力需要とは、実際の電力消費量から太陽光発電など需要家で発電された電力量を差し引いた正味の電力需要であり、エネルギーマネジメントシステム１の需要家が電力会社からの供給を必要とする電力量である。また、図３は、２０１３年～２０２０年それぞれの代表的な実質電力需要の日変化の一例を示す。

【0021】

図３に示すように、実質電力需要は、太陽光発電の発電量が多い日中は大きく減少し、太陽光発電の発電量が少ない夕方以降には逆に需要が増大する。このような日中と夕方とで需給バランスが逆転することは、ダックカーブ現象と呼ばれている。日中は、太陽光発電などにより需要家で発電されるので、実質電力需要は減少する。また、夕方以降は、太陽光発電などによる需要家の発電量が減り、かつ、会社員などが帰宅して需要家の電力使用量が増えるので、実質電力需要は増加する。また、ダックカーブ現象は、年々顕著になっている。

【0022】

このようなダックカーブ現象は、電力系統の電力品質を低下させることにつながる。また、今後、太陽光発電設備を保有する需要家が増加することで日中の実質電力需要はさらに減少し、かつ、電動車両が増加することで夕方以降の実質電力需要はさらに増加することが予測される。例えば、数十～数百軒の集合住宅において数十軒がＥＶを保有しており、かつ、集合住宅にＥＶへの充電が可能な充電ステーションが複数台あり、かつ、当該数十軒の住人が夕方以降に仕事などから帰宅する場合を例に説明する。この場合、当該数十軒の住人が帰宅後にＥＶの充電を行うと、当該集合住宅において夕方以降の実質電力需要が急激に増加することが起こり得る。

【0023】

このような現象が電力系統システムのそれぞれで起こることで、夕方のランプアップ（急激に供給の出力が増加する現象）がさらに急になることが予測される。これは、ダックカーブ現象がさらに顕著となることを意味しており、さらに電力系統の電力品質を低下させることにつながる。また、ダックカーブ現象が顕著となることは、エネルギーコストの観点からも望ましくない。

【0024】

そのため、需要家の発電量が増加し、かつ、電動車両が増えた状況であっても、電力の需給バランスをとることが必要である。また、単に日中に電動車両の充電を行うなどの対策では、ユーザは日中にわざわざ電動車両の充電を行うために出かけなくてはならず利便性が低い。そこで、本願発明者は、利用者の利便性を維持しつつ、かつ、電力の需給バランスをとることについて、鋭意検討を行い、以下に説明する推奨行動出力システム、及び、推奨行動出力方法を創案した。なお、本願における電力の需給バランスをとるとは、例えば、実質電力需要のピーク需要を低減することを意味する。図３のような実質電力需要の日変化の場合、夕方以降の実質電力需要のピーク需要を低減することで、電力の需給バランスをとることが行われるとよい。

【0025】

なお、上記の充電ステーションは、通常は電動車両の二次電池に充電を行い、電力系統の停電などにより電力供給が停止された非常時に電動車両の二次電池を放電させて、集合住宅内などの電力需要を賄うことができる充放電ステーション（例えば、ＥＶパワーステーション（登録商標））であってもよい。

【0026】

以下、実施の形態について、図面を参照しながら説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的又は具体的な例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、構成要素、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。

【0027】

なお、各図は模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。また、各図において、実質的に同一の構成に対しては同一の符号を付し、重複する説明は省略又は簡略化される場合がある。

【0028】

また、本明細書において、一致などの要素間の関係性を示す用語、並びに、数値、および、数値範囲は、厳格な意味のみを表す表現ではなく、実質的に同等な範囲、例えば数％程度の差異をも含むことを意味する表現である。

【0029】

（実施の形態）
［１.推奨行動出力システムの構成］
まずは、推奨行動出力システムの構成について、図４を参照しながら説明する。図４は、本実施の形態に係る推奨行動出力システム１００の機能構成を示すブロック図である。

【0030】

図４に示すように、推奨行動出力システム１００は、車両１１０と、サーバ装置１２０と、情報端末１３０と、充電ステーション１４０とを備える。

【0031】

車両１１０は、ユーザＵが利用する電動車両である。車両１１０は、自動車であるが、例えば、タクシー、バスなどであってもよい。車両１１０には、バッテリが搭載される。バッテリは、例えば複数の二次電池を含んで構成される。二次電池は、例えば、リチウムイオン二次電池であるが、これに限定されず、ニッケル水素二次電池などの電動車両用に用いられる二次電池であればよい。なお、以降において、二次電池を蓄電池とも記載する。なお、ユーザＵは、車両１１０の利用者の一例である。

【0032】

車両１１０は、サーバ装置１２０と通信可能に接続されている。車両１１０は、当該車両１１０に搭載されたバッテリの蓄電容量、及び、現時点のバッテリの蓄電量を含む蓄電情報（後述する図５Ｂを参照）をサーバ装置１２０に出力する。

【0033】

サーバ装置１２０は、ユーザＵの利便性を維持しつつ、かつ、電力の需給バランスをとるための処理を実行する。サーバ装置１２０は、車両１１０のユーザＵの行動計画を含む行動計画情報と、車両１１０の蓄電池の蓄電情報とに基づいて、ユーザＵの利便性を維持しつつ、かつ、電力の需給バランスをとるための車両１１０の蓄電池の充電タイミング、及び、当該蓄電池を充電する車両充電器１４１の位置を示す充電位置を決定する。そして、サーバ装置１２０は、決定した充電タイミング及び充電位置を示す情報を、情報端末１３０を介してユーザＵに通知する。サーバ装置１２０は、通信部１２１と、制御部１２２と、記憶部１２３とを有する。なお、以降において、「車両１１０の蓄電池の充電タイミング」を単に「車両１１０の充電タイミング」と記載する場合がある。

【0034】

通信部１２１は、サーバ装置１２０が車両１１０、情報端末１３０、及び、充電ステーション１４０などと通信を行うための通信回路（通信モジュール）である。通信部１２１は、制御部１２２の制御により、各種情報を送受信する。

【0035】

制御部１２２は、サーバ装置１２０の各構成要素を制御する制御装置である。制御部１２２は、ユーザＵの行動計画情報、車両１１０の蓄電情報、及び、充電ステーション１４０の車両充電器１４１の充放電器情報を取得して記憶部１２３に記憶する。制御部１２２は、情報端末１３０から行動計画情報を取得してもよいし、スケジュールを管理する他のサーバ装置から行動計画情報を取得してもよい。行動計画情報は、例えば、専用のアプリケーションを介して取得されてもよい。制御部１２２は、例えば、ユーザＵの情報端末１３０にインストールされた専用のアプリケーションを介して入力された当該ユーザＵの行動計画に基づく行動計画情報を情報端末１３０から取得してもよい。なお、制御部１２２は、ユーザＵの行動計画を予測することで、行動計画情報を取得してもよい。

【0036】

なお、制御部１２２は、例えば、行動計画に示す行動を実行する前に行動計画情報を取得するとよい。制御部１２２は、例えば、翌日以降の行動計画情報を、本日取得するとよい。これにより、サーバ装置１２０は、明日以降の充電タイミング及び充電位置を本日中に決定し、ユーザＵに通知することができる。

【0037】

また、制御部１２２は、車両１１０から当該車両１１０に搭載されたバッテリの蓄電情報を取得してもよいし、蓄電情報を管理する他のサーバ装置から蓄電情報を取得してもよい。また、制御部１２２は、車両１１０の蓄電池を充電可能な車両充電器１４１を有する充電ステーション１４０から当該車両充電器１４１の位置を含む充電器情報を取得してもよいし、充電器情報を管理する他のサーバ装置から充電器情報を取得してもよい。

【0038】

また、制御部１２２は、生成部１２２ｃが生成した推奨情報を、通信部１２１を介して、情報端末１３０に出力する。

【0039】

以下、行動計画情報、蓄電情報及び充電器情報について、図５Ａ～図５Ｃを参照しながら説明する。図５Ａは、本実施の形態に係る行動計画情報の一例を示す図である。

【0040】

図５Ａに示すように、行動計画情報は、ユーザＵのスケジュールを示す情報であり、「時間」及び「場所」に関する情報を含む。

【0041】

「時間」は、「場所」に対応する時間帯を示す情報であり、ＡＭ９時～ＡＭ１０時などである。「場所」は、対応する時間の間に滞在している位置又は目的地（行先）を示す情報であり、自宅又はスーパー（スーパーマーケット）Ａなどである。図５Ａの例では、行動計画情報は、ユーザＵが、ＡＭ９時～ＡＭ１０時には自宅にいて、ＡＭ１０時～ＡＭ１１時にはスーパーＡに買い物に行くことを含む。

【0042】

なお、行動計画情報には、車両１１０で出かけるときの走行ルート、目的地での滞在時間、乗車人数などの情報がさらに含まれていてもよい。

【0043】

なお、「場所」を示す情報は、制御部１２２により推測されてもよい。制御部１２２は、例えば、ユーザＵの過去の行動履歴、又は、予定に基づいて、ユーザＵの「場所」を推測してもよい。制御部１２２は、例えば、ユーザＵがＡＭ１０時～ＡＭ１１時までの予定が「打合せ」である場合、ユーザＵの場所を会社であると推測してもよい。

【0044】

図５Ｂは、本実施の形態に係る蓄電情報の一例を示す図である。

【0045】

図５Ｂに示すように、蓄電情報は、「ＩＤ」、「蓄電容量」、及び、「蓄電量」に関する情報を含む。

【0046】

「ＩＤ」は、車両１１０を識別するための識別情報である。「蓄電容量」は、車両１１０に搭載されたバッテリの蓄電容量（最大容量）を示している。最大容量は、劣化等により経時的に変化する。「蓄電容量」は、その時点における満充電容量であってもよい。「蓄電量」は、車両１１０に搭載されたバッテリの現時点での蓄電量を示している。図５Ｂの例では、蓄電情報は、蓄電容量が３０ｋＷｈであり、蓄電量が１０ｋＷｈであることを含む。言い換えると、車両１１０は、現時点で２０ｋＷｈの空き容量があり、２０ｋＷｈ分の充電が可能である。

【0047】

なお、蓄電情報には、さらに、ユーザＵが希望する充電後の蓄電量などの情報が含まれていてもよい。これにより、後述する生成部１２２ｃは、バッテリを蓄電容量まで充電する場合、及び、ユーザＵが希望する蓄電量まで充電する場合の少なくとも一方の充電タイミング及び充電位置を決定することが可能となる。

【0048】

制御部１２２は、例えば、蓄電情報を定期的に車両１１０から取得する。

【0049】

図５Ｃは、本実施の形態に係る充電器情報の一例を示す図である。

【0050】

図５Ｃに示すように、充電器情報は、「車両充電器の位置」、「稼働状況」、「使用可能な時間帯」、及び、「放電可否」に関する情報を含む。

【0051】

「車両充電器の位置」は、車両充電器１４１が設置されている位置を示す情報であり、例えば、車両充電器１４１が設置された充電ステーション１４０の緯度、経度であるが、住所などであってもよい。「稼働状況」は、車両充電器１４１の稼働状況を示す情報であり、例えば、稼働率である。例えば、ＡＭ９時～ＡＭ１１時は、稼働率が４０％である。「稼働状況」は、例えば、公共スペースに設置されている車両充電器１４１の充電器情報に含まれる。なお、「稼働状況」を示す情報は、稼働情報の一例である。

【0052】

「使用可能な時間帯」は、当該車両充電器１４１を使用可能な時間帯を示しており、例えば、ＡＭ９時～ＰＭ５時である。「使用可能な時間帯」は、当該車両充電器１４１が設置された充電ステーション１４０の開店時間帯であってもよい。「放電可否」は、当該車両充電器１４１が放電にも対応しているか否かを示す情報であり、例えば、可又は不可である。

【0053】

なお、充電器情報は、さらに「使用可能な状態であるか否かを示す情報」を含んでいてもよい。例えば、「使用可能な状態であるか否かを示す情報」として、「点検中のためＡＭ９時からＰＭ１時までは使用不可」などの情報が含まれていてもよい。「使用可能な時間帯」及び「使用可能な状態であるか否かを示す情報」は、使用可否情報の一例である。

【0054】

制御部１２２は、所定の領域に含まれる複数の車両充電器１４１のそれぞれにおいて、充電器情報を取得する。所定の領域は、予め設定されており、例えば、リソースアグリゲーターが管理するコミュニティの各需要家を含む地図上の領域であってもよいし、アグリゲーションコーディネーターが管理する各コミュニティのすべての需要家を含む地図上の領域であってもよいし、市区町村などの行政区画であってもよい。

【0055】

図４を再び参照して、制御部１２２は、予測部１２２ａと、決定部１２２ｂと、生成部１２２ｃとを有する。

【0056】

予測部１２２ａは、電力需要の時間変化を予測する。予測部１２２ａは、例えば、電力需要の日変化を予測する。予測部１２２ａは、例えば、図３に示すような実質電力需要を予測する。予測部１２２ａは、例えば、実質電力需要の過去のデータに基づいて、現時点以降における実質電力需要を予測する。予測部１２２ａにおける実質電力需要の予測方法は特に限定されないが、例えば、実質電力需要を予測する時間帯又は日時における位置、気温、季節、天候などの少なくとも１つが一致又は類似するときの過去の実質電力需要のデータに基づいて、当該時間帯又は日時における実質電力需要を予測する。なお、類似とは、実質電力需要を予測する時間帯又は日時における当該少なくとも１つと、過去の実質電力需要のデータが取得されたときの当該少なくとも１つとの差が所定条件を満たすことを示す。例えば、当該少なくとも１つが位置である場合を例に説明すると、所定条件は、数ｋｍメートル以内の差であることであってもよいし、ユーザＵが在籍するコミュニティと地図上で隣接するコミュニティであること、又は、ユーザＵが在籍するエネルギーマネジメントシステム１と地図上で隣接するエネルギーマネジメントシステムであることであってもよい。

【0057】

決定部１２２ｂは、行動計画情報、蓄電情報、及び、充電器情報に基づいて、予測部１２２ａが予測した電力需要の時間推移のピーク需要を低減するように、ユーザＵに推奨する車両１１０の充電タイミング及び充電位置を決定する。決定部１２２ｂは、行動計画情報、蓄電情報、及び、充電器情報に基づいて、所定の領域に含まれる複数の車両充電器１４１の中から車両１１０の蓄電池を充電する車両充電器１４１を決定するとも言える。

【0058】

生成部１２２ｃは、決定部１２２ｂが決定した車両１１０の充電タイミング及び充電位置を含む推奨情報を生成する。充電タイミングは、例えば、充電を推奨する時間帯である。充電位置は、車両１１０の蓄電池を充電する車両充電器１４１が設置されている位置を示す。

【0059】

生成部１２２ｃは、例えば、図４の表示部１３１に示すように、充電タイミング（例えば、明日のＡＭ１０時～ＡＭ１１時）と、当該充電タイミングでの充電に用いられる車両充電器１４１が設置されている充電位置とを表示するための推奨情報を生成する。図４では、充電位置を地図上に黒星印で表示している。なお、現在のユーザＵの位置が当該地図上に表示されてもよい。図４では、現在のユーザＵの位置を地図上に黒丸で表示している。また、さらに、現在のユーザＵの位置から充電位置までの走行経路が地図上に表示されていてもよい。なお、充電位置は、住所などの文字で表示されていてもよい。

【0060】

記憶部１２３は、制御部１２２の処理のための各種情報を記憶する記憶装置である。記憶部１２３は、例えば、行動計画情報、蓄電情報、充電器情報などを記憶していてもよい。また、記憶部１２３は、例えば、予測部１２２ａが予測を行うために用いる実質電力需要の過去のデータ、車両１１０の走行履歴などを記憶していてもよい。記憶部１２３は、例えば、半導体メモリによって実現される。

【0061】

なお、サーバ装置１２０は、例えば、リソースアグリゲーター又はアグリゲーションコーディネーターが管理するサーバ装置であってもよいし、図１に示すエネルギーマネジメントシステム１の外部のサーバ装置であってもよい。

【0062】

情報端末１３０は、ユーザＵが所有する端末装置である。情報端末１３０は、サーバ装置１２０と通信可能であり、推奨情報を提示可能であれば特に限定されないが、例えば、スマートフォン、タブレット端末、パーソナルコンピュータなどであってもよい。また、表示部（ディスプレイ）を有さない音声入出力装置などであってもよい。

【0063】

情報端末１３０は、表示部１３１を有しており、表示部１３１に推奨情報に対応する表示を行うことで、ユーザＵに推奨情報を提示する。なお、情報端末１３０は、音声などによりユーザＵに推奨情報を提示してもよい。表示部１３１は、液晶パネルによって実現されるが、有機ＥＬパネルなどのその他の表示パネルによって実現されてもよい。また、表示部１３１は、バックライトを有していてもよい。

【0064】

また、情報端末１３０は、ユーザＵからの入力を受け付ける受付部（図示しない）を有しており、当該受付部を介して、ユーザＵの行動計画に関する入力を受け付けてもよい。情報端末１３０は、受け付けた入力を示す情報を、サーバ装置１２０に送信する。情報端末１３０は、例えば、入力部を介して受け付けた行動計画を示す行動計画情報を、サーバ装置１２０に送信する。受付部は、例えば、タッチパネル、キーボード、押しボタンなどである。また、受付部は、例えば、音声入力を受け付けるマイクなどであってもよい。

【0065】

充電ステーション１４０は、車両１１０を充電する施設である。充電ステーション１４０は、１以上の車両充電器１４１を有する。車両充電器１４１は、電力系統からの電力を車両１１０に供給するための給電装置である。また、車両充電器１４１は、放電機能を有している場合、車両１１０からの電力を当該車両充電器１４１と接続された電力消費負荷（例えば、施設内に設置された電気機器など）に供給する。このように、車両充電器１４１は、充電のみを行う充電器であってもよいし、充放電を行うことができる充放電器であってもよい。言い換えると、充電ステーション１４０は、充放電ステーションであってもよい。

【0066】

なお、推奨行動出力システム１００が備える充電ステーション１４０の数は、特に限定されない。例えば、所定の領域に設けられた充電ステーション１４０のすべてが推奨行動出力システム１００に含まれる。また、充電ステーション１４０に設置されている車両充電器１４１の数は特に限定されず、１つであってもよいし、２以上であってもよい。また、車両充電器１４１は、一般住宅、集合住宅、公共スペースなどに設置される。

【0067】

［２.推奨行動出力システムの動作］
続いて、上記の推奨行動出力システム１００の動作について、図６～図１１を参照しながら説明する。図６は、本実施の形態に係る推奨行動出力システム１００の動作を示すフローチャートである。

【0068】

図６に示すように、サーバ装置１２０の制御部１２２は、行動計画情報を取得する（Ｓ１１）。制御部１２２は、例えば、図５Ａに示すような行動計画情報を、通信部１２１を介して、情報端末１３０から取得する。このように、通信部１２１は、行動計画情報を取得する第１取得部として機能する。

【0069】

次に、制御部１２２は、蓄電情報を取得する（Ｓ１２）。制御部１２２は、例えば、図５Ｂに示すような蓄電情報を、通信部１２１を介して、車両１１０から取得する。このように、通信部１２１は、蓄電情報を取得する第２取得部として機能する。制御部１２２は、例えば、蓄電情報を定期的に取得する。

【0070】

次に、制御部１２２は、充電器情報を取得する（Ｓ１３）。制御部１２２は、例えば、図５Ｃに示すような充電器情報を、記憶部１２３から読み出す。このように、制御部１２２は、充電器情報を取得する第３取得部として機能する。

【0071】

なお、制御部１２２は、例えば、ステップＳ１１で行動計画情報を取得することをトリガとして、ステップＳ１２及びＳ１３を実行してもよい。

【0072】

次に、予測部１２２ａは、電力需要の時間推移を予測する（Ｓ１４）。予測部１２２ａは、例えば、各需要家の電力需要量と各需要家の発電量とに基づいて、予測する対象の時間帯又は日時（例えば、明日であり、以降において対象日時とも記載する）における、図３に示すような実質電力需要の時間推移を予測する。予測部１２２ａは、例えば、対象日時における位置、気温、季節、天候などの少なくとも１つが一致又は類似するときの複数の過去のデータを平均又は重みづけ平均することにより、対象日時における実質電力需要の時間推移を予測する。対象日時は、予測を行う時点より将来の日時である。予測部１２２ａは、例えば、行動計画情報において、ユーザＵが車両１１０を用いて移動する予定がある日時を対象日時としてもよい。なお、以降では、予測部１２２ａは、図３の２０２０年が示す実質電力需要の時間推移を予測したと仮定して説明する。

【0073】

次に、予測部１２２ａは、電力需要の時間推移において、電力需要が示す電力の需要量（電力需要量）が閾値以下となる時間帯があるか否かを判定する（Ｓ１５）。閾値は、電力系統が安定して電力を供給することができる電力量であれば特に限定されない。なお、図３では、１７０００ＭＷを閾値の一例として図示しているが、閾値はこれに限定されない。

【0074】

次に、予測部１２２ａは、電力需要量が閾値以下となる時間帯がある場合（Ｓ１５でＹｅｓ）、当該時間帯を充電が推奨される第１時間帯に設定し、電力需要量が閾値より大きくなる時間帯を放電が推奨される第２時間帯に設定する（Ｓ１６）。図３を例に説明すると、予測部１２２ａは、電力需要量が閾値以下となるおよそ９時～１８時を第１時間帯に設定し、それ以外の時間帯を第２時間帯に設定する。つまり、予測部１２２ａは、実質電力需要が小さい時間帯を第１時間帯に設定し、実質電力需要が大きい時間帯を第２時間帯に設定する。第２時間帯は、実質電力需要の日変化におけるピーク需要となる時間帯（図３の例では、２０時前後の時間帯）を含む。なお、予測部１２２ａは、ステップＳ１６において、少なくとも対象日時における第１時間帯を設定すればよい。

【0075】

次に、予測部１２２ａ及び決定部１２２ｂは、行動計画情報、蓄電情報、及び、充電器情報に基づいて、ユーザＵに推奨する車両１１０の充電タイミング及び充電位置の決定処理を行う（Ｓ１７）。ステップＳ１７の詳細は、後述する。

【0076】

決定部１２２ｂは、少なくとも予測された実質電力需要のピーク需要を低減するように、充電タイミング及び充電位置を決定する。また、決定部１２２ｂは、充電タイミング及び充電位置を、１つ決定してもよいし、複数決定してもよい。図４には、決定部１２２ｂで決定された充電タイミング及び充電位置が、推奨情報として表示されている例を示している。

【0077】

次に、生成部１２２ｃは、決定された車両１１０の充電タイミング及び充電位置をユーザＵに推奨するための推奨情報を生成する（Ｓ１８）。また、生成部１２２ｃは、例えば、ユーザＵの自宅が有する車両充電器１４１が放電にも対応している場合、ステップＳ１８において、車両１１０の放電タイミングをユーザＵに推奨するための情報をさらに含む推奨情報を生成してもよい。推奨情報は、第２時間帯において、車両１１０の蓄電池を放電させることを推奨する情報を含む。推奨情報は、第２時間帯のピーク需要に達する時間を含む時間帯に、車両１１０を放電させることを推奨する情報を含んでいてもよい。また、生成部１２２ｃは、例えば、ステップＳ１８において、第２時間帯では、車両１１０の充電を行わないことを含む推奨情報を生成してもよい。

【0078】

次に、制御部１２２は、通信部１２１を介して、生成部１２２ｃが生成した推奨情報を情報端末１３０に出力する（Ｓ１９）。これにより、ユーザＵは、情報端末１３０に提示される推奨情報を確認することで、車両１１０の推奨される充電タイミング及び充電位置を知ることができる。また、このように、通信部１２１は、推奨情報を出力する出力部として機能する。

【0079】

また、予測部１２２ａは、電力需要量が閾値以下となる時間帯がない場合（Ｓ１５でＮｏ）、処理を終了する。この場合、制御部１２２は、充電しないこと、又は、日を改めて充電することを推奨する推奨情報を生成してもよい。

【0080】

図６に示す動作は、例えば、ユーザＵが車両１１０に乗車するよりも前に行われるとよい。サーバ装置１２０は、例えば、ユーザＵが車両１１０に乗車するよりも前に行動計画情報、蓄電情報及び充電器情報を取得した場合、ユーザＵの情報端末１３０に推奨情報を事前に出力することができる。

【0081】

ここで、ユーザＵに推奨する車両１１０の充電タイミング及び充電位置の決定処理について、図７～図１０を参照しながら説明する。図７は、図６に示す充電タイミング及び充電位置の決定処理（Ｓ１７）の第１例を示すフローチャートである。

【0082】

図７に示すように、予測部１２２ａは、行動計画情報に基づいて、第１時間帯における車両１１０の位置及び蓄電量を予測する（Ｓ２１）。予測部１２２ａは、図５Ａの例では、ＡＭ９時～ＡＭ１０時の間は、ユーザＵの場所が自宅であるので、車両１１０の位置が自宅であると予測する。また、このとき車両１１０は走行していないので、バッテリの蓄電量は減少しない。例えば、ＡＭ９時～ＡＭ１０時の間の車両１１０の蓄電量は、ステップＳ１２で取得した蓄電情報に含まれる蓄電量のままである。

【0083】

また、予測部１２２ａは、図５Ａの例では、ＡＭ１０時～ＡＭ１１時の間はスーパーＡに行くので、車両１１０の位置をスーパーＡと予測する。なお、車両１１０の位置の予測方法はこれに限定されない。また、このとき車両１１０は走行するので、バッテリの蓄電量が減少する。蓄電量の減少量は、例えば、自宅とスーパーＡとの間の距離（例えば、走行距離）に基づいて算出されるが、これに限定されない。予測部１２２ａは、蓄電情報に含まれる車両１１０の蓄電量と、上記の蓄電量の減少量とに基づいて、第１時間帯における車両１１０の蓄電量を予測する。

【0084】

次に、決定部１２２ｂは、予測された蓄電量が所定の蓄電量以下であるか否かを判定する（Ｓ２２）。所定の蓄電量は、車両１１０が充電する必要があるか否かを判定するための蓄電量であり、例えば、車両１１０の搭載されたバッテリの充電容量に基づいて決定されてもよい。また、所定の蓄電量は、例えば、情報端末１３０から取得されてもよい。つまり、所定の蓄電量は、ユーザＵにより設定されてもよい。

【0085】

なお、決定部１２２ｂは、ステップＳ２２において、蓄電情報に含まれるバッテリの蓄電容量と、予測部１２２ａが予測した第１時間帯における蓄電量との差分に基づいて、第１時間帯に充電を行うか否かを判定してもよい。

【0086】

次に、決定部１２２ｂは、予測された蓄電量が所定の蓄電量以下である場合（Ｓ２２でＹｅｓ）、第１時間帯における車両１１０の位置及び蓄電量、並びに、充電器情報に基づいて、充電タイミング及び充電位置を決定する（Ｓ２３）。決定部１２２ｂは、第１時間帯における車両１１０の位置と、車両充電器１４１の位置とに基づいて、充電位置を決定する。決定部１２２ｂは、例えば、第１時間帯の車両１１０の位置（例えば、目的地）と、充電器情報に含まれる車両充電器１４１の位置とに基づいて、車両１１０の位置から近い位置の車両充電器１４１を特定し、特定した車両充電器１４１が設置されている設置位置を充電位置に決定する。また、決定部１２２ｂは、ユーザＵがスーパーＡに行くＡＭ１０時～ＡＭ１１時の間（例えば、ユーザＵが車両１１０を使用する間）を充電タイミングに決定する。なお、充電タイミングは、第１時間帯におけるタイミングである。

【0087】

また、決定部１２２ｂは、例えば、蓄電量が第１蓄電量以下とならないタイミングを車両１１０の充電タイミングに決定してもよい。第１蓄電量は、バッテリの蓄電量が減少し早急に充電を要する蓄電量であり、走行可能距離などに応じて適宜決定される。

【0088】

このように、決定部１２２ｂは、充電が推奨される第１時間帯におけるユーザＵのスケジュールに応じて、充電タイミング及び充電位置を決定する。これにより、ユーザＵは、充電するためだけに充電位置に行くことなく、出かけるついでに充電位置に立ち寄って車両１１０を充電することができるので、ユーザＵの利便性が低下しにくい。

【0089】

上記のように、サーバ装置１２０は、第１時間帯における車両１１０の位置（つまり、ユーザＵの位置）に応じた充電タイミング及び充電位置を決定する。第１時間帯に充電することが決定され、それがユーザＵに通知されるので、ピーク需要において車両１１０が充電されることが低減することが期待できる。つまり、ピーク需要を低減することができる。

【0090】

なお、サーバ装置１２０は、例えば、所定の領域に充電が必要な車両が複数存在する場合、充電が必要な複数の車両それぞれの位置、及び、所定の領域に設置されている複数の車両充電器１４１それぞれの位置に応じて、複数の車両それぞれの車両充電器１４１までの走行距離が短くなる（例えば、最短となる）ように、複数の車両充電器１４１それぞれの充電位置を決定してもよい。

【0091】

なお、決定部１２２ｂは、予測された蓄電量が所定の蓄電量より多い場合（Ｓ２２でＮｏ）、充電しないことを推奨すると決定する（Ｓ２４）。この場合、ステップＳ１８で生成される推奨情報は、第１時間帯において、充電しないことを推奨することを示す情報を含む。

【0092】

続いて、予測部１２２ａが車両１１０の走行経路を予測する場合の、ユーザＵに推奨する車両１１０の充電タイミング及び充電位置の決定処理について、図８を参照しながら説明する。図８は、図６に示す充電タイミング及び充電位置の決定処理（Ｓ１７）の第２例を示すフローチャートである。

【0093】

図８に示すように、予測部１２２ａは、行動計画情報に基づいて、第１時間帯における車両１１０の走行経路を予測する（Ｓ３１）。予測部１２２ａは、例えば、行動計画情報に含まれる目的地と、車両１１０の過去の走行経路の履歴（走行履歴）とに基づいて、当該目的地までの走行経路を予測する。予測部１２２ａは、図５Ａの例では、自宅からスーパーＡまで移動するので、自宅からスーパーＡまでの過去の走行履歴に基づいて、自宅からスーパーＡまでの走行経路を予測する。このように、予測部１２２ａは、行動計画情報に基づいて、充電が推奨される第１時間帯に、車両１１０がどこにいるか又はどこを走行しているかを予測する。

【0094】

なお、予測部１２２ａは、例えば、複数の走行履歴のうち直近の走行履歴が示す走行経路を、対象日時の第１時間帯における走行経路としてもよいし、複数の走行履歴のうち最も走行回数が多い走行経路を、対象日時の第１時間帯における走行経路としてもよい。

【0095】

次に、予測部１２２ａは、第１時間帯における車両１１０の蓄電量を予測する（Ｓ３２）。予測部１２２ａは、ステップＳ３１で予測した走行経路に基づいて、車両１１０の蓄電量を予測する。これにより、予測部１２２ａは、走行経路に応じた車両１１０の蓄電量を予測することができるので、蓄電量の予測精度が向上する。

【0096】

なお、予測部１２２ａによる蓄電量の予測方法は、特に限定されない。例えば、予測部１２２ａは、ステップＳ３１で予測した走行経路を過去に走行したときのバッテリの蓄電量の変化（つまり、電力使用量）に基づいて第１時間帯における車両１１０の蓄電量を予測してもよいし、ステップＳ３１で予測した走行経路における走行距離と蓄電量の変化（つまり、電力使用量）との関係を示す情報に基づいて第１時間帯における車両１１０の蓄電量を予測してもよい。

【0097】

次に、決定部１２２ｂは、予測された蓄電量が所定の蓄電量以下であるか否かを判定する（Ｓ３３）。ステップＳ３３は、図７のステップＳ２２と同様であり説明を省略する。

【0098】

次に、決定部１２２ｂは、予測された蓄電量が所定の蓄電量以下である場合（Ｓ３３でＹｅｓ）、第１時間帯における車両１１０の走行経路及び蓄電量、並びに、充電器情報に基づいて、充電タイミング及び充電位置を決定する（Ｓ３４）。決定部１２２ｂは、第１時間帯における車両１１０の走行経路と、車両充電器１４１の位置とに基づいて、充電位置を決定する。決定部１２２ｂは、例えば、第１時間帯の車両１１０の走行経路と、充電器情報とに基づいて、車両１１０の走行経路から近い位置の車両充電器１４１を特定し、特定した車両充電器１４１が設置されている設置位置を充電位置に決定する。また、決定部１２２ｂは、車両１１０が充電位置又は当該充電位置の近くを走行するときを充電タイミングに決定する。これにより、決定部１２２ｂは、より細かく充電タイミングを決定することができる。

【0099】

なお、決定部１２２ｂは、予測された蓄電量が所定の蓄電量より多い場合（Ｓ３３でＮｏ）、充電しないことを推奨すると決定する（Ｓ３５）。この場合、ステップＳ１８で生成される推奨情報は、第１時間帯において、充電しないことを推奨することを示す情報を含む。

【0100】

このように、決定部１２２ｂは、充電が推奨される第１時間帯におけるユーザＵのスケジュールから走行経路を予測し、予測した走行経路に基づいて、充電タイミング及び充電位置を決定する。これにより、決定部１２２ｂは、ユーザＵにより適切な充電タイミング及び充電位置を決定することができる。

【0101】

続いて、予測部１２２ａがユーザＵの行動計画を予測する場合の、ユーザＵに推奨する車両１１０の充電タイミング及び充電位置の決定処理について、図９を参照しながら説明する。図９は、図６に示す充電タイミング及び充電位置の決定処理（Ｓ１７）の第３例を示すフローチャートである。なお、この場合、図６に示すステップＳ１１は実行されてなくてもよい。つまり、サーバ装置１２０は、ユーザＵの行動計画情報を外部の装置から取得しなくてもよい。

【0102】

図９に示すように、予測部１２２ａは、車両１１０の位置の履歴情報を取得する（Ｓ４１）。車両１１０の位置の履歴情報は、ユーザＵの過去のスケジュールに基づく情報であってもよいし、車両１１０の走行履歴に基づく情報であってもよい。車両１１０の位置の履歴情報は、記憶部１２３に記憶されており、予測部１２２ａは、当該履歴情報を記憶部１２３から読み出すことで、当該履歴情報を取得する。予測部１２２ａは、例えば、ステップＳ４１において、過去の第１時間帯における車両１１０の走行履歴を履歴情報として取得する。

【0103】

次に、予測部１２２ａは、車両１１０の位置の履歴情報に基づいて、ユーザＵの行動計画を予測する（Ｓ４２）。予測部１２２ａは、例えば、車両１１０の位置の履歴情報からユーザＵの行動の規則性を取得し、取得した規則性に基づいて、ユーザＵの行動計画を予測する。規則性とは、日時と場所との対応が周期的に繰り返されていることであり、例えば、毎週、特定曜日、又は、特定の時間帯に、特定の場所にいることなどである。予測部１２２ａは、例えば、ユーザＵが毎週特定曜日のＡＭ１０時～ＡＭ１１時にスーパーＡに行っていることを示す規則性を取得すると、次の特定曜日もＡＭ１０時～ＡＭ１１時にスーパーＡに行くと予測する。予測部１２２ａは、車両１１０の位置の履歴情報に基づいて、ユーザＵの習慣的な行動を予測するとも言える。予測部１２２ａが予測した行動計画を示す情報は、行動計画情報の一例である。つまり、行動計画情報は、サーバ装置１２０により生成されてもよい。

【0104】

次に、予測部１２２ａは、予測された行動計画に基づいて、第１時間帯における車両１１０の走行経路を予測する（Ｓ４３）。なお、ステップＳ４３～Ｓ４７はそれぞれ、図８に示すステップＳ３１～Ｓ３５と同様であり説明を省略する。

【0105】

このように、サーバ装置１２０は、外部の装置からユーザＵの行動計画情報を取得することなく、車両１１０の位置の履歴情報に基づいて、ユーザＵの行動計画を予測する。これにより、サーバ装置１２０と外部の装置との通信量を削減することができる。また、サーバ装置１２０と外部の装置との通信状態が良好でない場合であっても、充電タイミング及び充電位置を決定することができる。

【0106】

続いて、充電器情報に「使用可能な時間帯」を示す情報が含まれている場合の、ユーザＵに推奨する車両１１０の充電タイミング及び充電位置の決定処理について、図１０を参照しながら説明する。図１０は、図６に示す充電タイミング及び充電位置の決定処理（Ｓ１７）の第４例を示すフローチャートである。

【0107】

図１０に示すように、予測部１２２ａは、行動計画情報に基づいて、第１時間帯における車両１１０の位置及び蓄電量を予測し（Ｓ５１）、予測された蓄電量が所定の蓄電量以下であるか否かを判定する（Ｓ５２）。ステップＳ５１及びＳ５２はそれぞれ、図７のステップＳ２１及びＳ２２と同様であり説明を省略する。

【0108】

次に、予測部１２２ａは、予測された蓄電量が所定の蓄電量以下である場合（Ｓ５２でＹｅｓ）、充電器情報に基づいて、所定の領域内の複数の車両充電器１４１の中から第１時間帯に使用可能な１以上の車両充電器１４１を特定する（Ｓ５３）。予測部１２２ａは、例えば、充電器情報に含まれる「使用可能な時間帯」を示す情報に基づいて、第１時間帯に使用可能な１以上の車両充電器１４１を特定する。予測部１２２ａは、「使用可能な時間帯」が示す時間帯（例えば、図５Ｃの例では、ＡＭ９時～ＰＭ５時）が第１時間帯に含まれているか否かに基づいて、１以上の車両充電器１４１を特定してもよい。

【0109】

なお、予測部１２２ａは、「使用可能な時間帯」が示す時間帯が、行動計画情報に基づく車両１１０が走行する可能性がある時間帯（例えば、図５Ａの例では、ＡＭ１０時～ＡＭ１１時）を含んでいるか否かに基づいて、１以上の車両充電器１４１を特定してもよい。つまり、予測部１２２ａは、行動計画情報に基づいて、「使用可能な時間帯」が示す時間帯に車両１１０が当該車両充電器１４１で充電可能である場合、当該車両充電器１４１を第１時間帯に使用可能な１以上の車両充電器１４１として特定してもよい。

【0110】

次に、決定部１２２ｂは、第１時間帯における車両１１０の位置、蓄電量、及び、特定された１以上の車両充電器１４１を示す情報に基づいて、充電タイミング及び充電位置を決定する（Ｓ５４）。これにより、決定部１２２ｂは、所定の領域内に設置されている複数の車両充電器１４１のうち第１時間帯に使用可能な１以上の車両充電器１４１の中から、車両１１０を充電する車両充電器１４１を決定することができるので、車両１１０が充電を行うことができる確実性が増す。

【0111】

また、予測部１２２ａは、予測された蓄電量が所定の蓄電量以下である場合（Ｓ５２でＮｏ）、充電しないことを推奨すると決定する（Ｓ５５）。

【0112】

なお、予測部１２２ａは、充電器情報に含まれる「使用可能な時間帯」を示す情報に基づいて、ステップＳ５３の処理を行ったがこれに限定されない。予測部１２２ａは、例えば、充電器情報に含まれる「稼働状況」を示す情報に基づいて、ステップＳ５３の処理を行ってもよい。予測部１２２ａは、例えば、第１時間帯において稼働率が所定値以下である車両充電器１４１を、使用可能な１以上の車両充電器１４１として特定してもよい。これにより、ユーザＵが車両１１０の充電をスムーズに行うことができるので、予測部１２２ａは、車両１１０の充電作業がユーザＵのスケジュールに与える影響を低減することができる。つまり、予測部１２２ａは、ユーザＵの利便性の低下をさらに抑制することができる。

【0113】

ここで、ユーザＵに推奨する推奨情報を生成する処理について、図１１を参照しながら説明する。図１１は、図６に示す推奨情報を生成する処理（Ｓ１８）の一例を示すフローチャートである。具体的には、図１１を用いて、充電タイミング及び充電位置の組が複数ある場合の処理について説明する。

【0114】

図１１に示すように、生成部１２２ｃは、決定部１２２ｂが決定した充電タイミング及び充電位置の組が複数あるか否かを判定する（Ｓ６１）。生成部１２２ｃは、決定部１２２ｂが決定した充電タイミング及び充電位置の組が複数ある場合（Ｓ６１でＹｅｓ）、複数の組それぞれのピーク需要の低減度合いを算出する（Ｓ６２）。生成部１２２ｃは、例えば、充電タイミングがピーク需要となる時間帯に近いほど、ピーク需要の低減度合いを高くする。なお、ピーク需要の低減度合いの算出は、これに限定されない。

【0115】

次に、生成部１２２ｃは、複数の組それぞれのピーク需要の低減度合いに基づいて、複数の組それぞれの優先順位を決定し（Ｓ６３）、決定した優先順位に応じた推奨情報を生成する（Ｓ６４）。生成部１２２ｃは、ピーク需要の低減度合いが高いほど、優先順位を高く設定する。生成部１２２ｃは、例えば、優先順位に応じて、充電タイミング及び充電位置の表示態様を変化させてもよい。生成部１２２ｃは、例えば、優先順位が高いほど表示を大きくしてもよい。

【0116】

また、生成部１２２ｃは、決定部１２２ｂが決定した充電タイミング及び充電位置の組が複数ない場合（Ｓ６１でＮｏ）、充電タイミング及び充電位置の１つの組を含む推奨情報を生成する（Ｓ６５）。

【0117】

このように、サーバ装置１２０は、決定部１２２ｂが決定した充電タイミング及び充電位置の組が複数ある場合、ピーク需要の低減度合いの観点から、ユーザＵに推奨する充電タイミング及び充電位置の優先順位を決定する。これにより、サーバ装置１２０は、効果的にピーク需要を低減することができる。

【0118】

なお、生成部１２２ｃは、ピーク需要の低減度合いに基づいて優先順位を決定することに限定されない。生成部１２２ｃは、例えば、ユーザＵの好みに応じて優先順位を決定してもよいし、稼働率に応じて優先順位を決定してもよい。例えば、生成部１２２ｃは、ユーザＵが近い車両充電器１４１で充電することを好む傾向がある場合、車両充電器１４１の設置位置と走行経路との距離が短いほど優先順位が高くなるように優先順位を決定してもよい。また、例えば、生成部１２２ｃは、稼働率が低い車両充電器１４１ほど優先順位が高くなるように優先順位を決定してもよい。

【0119】

［３.効果など］
以上のように、推奨行動出力システム１００は、蓄電池を搭載する車両１１０のユーザＵの行動計画を含む行動計画情報、及び、車両１１０の蓄電池の蓄電容量、及び、現時点の蓄電池の蓄電量を含む蓄電情報を取得する通信部１２１と、特定の地域内に設置された車両充電器１４１の位置を含む充電器情報を取得する制御部１２２と、特定の地域内の電力需要の時間推移を予測する予測部１２２ａと、行動計画情報、蓄電情報、及び、充電器情報に基づいて、予測された電力需要の時間推移のピーク需要を低減するように、ユーザＵに推奨する車両１１０の蓄電池の充電タイミング、及び、当該蓄電池を充電する車両充電器１４１の位置を示す充電位置を決定する決定部１２２ｂと、決定された充電タイミング及び充電位置を含む推奨情報を出力する通信部１２１とを備える。

【0120】

なお、通信部１２１は、第１取得部、第２取得部及び出力部として機能する。また、制御部１２２は、第３取得部の一例であり、ユーザＵは、利用者の一例である。

【0121】

これにより、車両１１０の充電タイミング及び充電位置がユーザＵの行動計画に基づいて決定されるので、ユーザＵは車両１１０の充電のためだけに充電位置に行く必要がなく出かけるついでに充電位置に行けばよいので、ユーザＵにおける利便性が低下することが抑制される。また、予測された電力需要のピーク需要を低減するように充電タイミング及び充電位置が決定されるので、電力の需給バランスをとることができる。よって、推奨行動出力システム１００によれば、利用者の利便性を維持しつつ、かつ、電力の需給バランスをとることができる。

【0122】

また、予測部１２２ａは、電力需要の時間推移において電力需要量が閾値以下である時間帯を充電が推奨される第１時間帯として設定する。決定部１２２ｂは、行動計画情報に基づく第１時間帯における車両１１０の位置、蓄電情報に基づく第１時間帯における車両１１０の蓄電池の蓄電量、及び、充電器情報に基づいて、充電タイミング及び充電位置を決定する。

【0123】

これにより、決定部１２２ｂは、充電タイミングを第１時間帯内のタイミングに決定することで、電力の需給バランスを効果的にとることができる。

【0124】

また、行動計画情報は、ユーザＵの目的地を示す情報を含む。予測部１２２ａは、車両１１０の現在位置と目的地とに基づいて、車両１１０の走行経路を予測し、決定部１２２ｂは、さらに走行経路に基づいて、充電タイミング及び充電位置を決定する。

【0125】

これにより、目的地周辺だけでなく、走行経路周辺の充電位置でも充電が可能となるので、決定部１２２ｂが充電タイミング及び充電位置を決定するときの自由度が増す。

【0126】

また、通信部１２１は、車両１１０の位置の履歴情報を取得する。予測部１２２ａは、車両１１０の位置の履歴情報に基づいてユーザＵの行動計画を予測し、決定部１２２ｂは、予測されたユーザＵの行動計画に基づいて、充電タイミング及び充電位置を決定する。

【0127】

これにより、決定部１２２ｂは、ユーザＵの行動計画をユーザＵから取得することなく、充電タイミング及び充電位置を決定することができる。つまり、ユーザＵは、情報端末１３０等に行動計画を入力することなく、推奨情報を取得することができる。よって、サーバ装置１２０は、ユーザＵにおける利便性の低下をさらに抑制することができる。

【0128】

また、充電器情報は、当該車両充電器１４１の稼働状況を示す稼働情報を含む。決定部１２２ｂは、第１時間帯における車両１１０の位置、稼働情報に基づいて、充電タイミング及び充電位置を決定する。

【0129】

これにより、ユーザＵは、稼働情報に含まれる稼働率が低い充電位置に決定されることで、推奨情報に示される充電位置に到着したときに、待ち時間が少なく車両１１０の充電を行うことができる。よって、サーバ装置１２０は、ユーザＵにおける利便性の低下をさらに抑制することができる。

【0130】

また、充電器情報は、当該車両充電器１４１の使用可否を示す使用可否情報を含む。決定部１２２ｂは、使用可否情報に基づいて、複数の車両充電器１４１の中から、第１時間帯において使用可能な１以上の車両充電器１４１を特定し、特定した１以上の車両充電器１４１に基づいて、充電タイミング及び充電位置を決定する。

【0131】

これにより、第１時間帯に使用可能な１以上の車両充電器１４１の中から、充電位置が決定される。つまり、ユーザＵが推奨情報に基づいた充電位置に到着したときに、充電できる確実性が増す。例えば、充電位置に到着したときに車両充電器１４１が故障中などで使用できず、異なる充電位置に向かうなど２度手間になることが抑制されるので、サーバ装置１２０は、ユーザＵにおける利便性の低下をより一層抑制することができる。

【0132】

また、予測部１２２ａは、電力需要の時間推移において電力需要量が閾値より大きい時間帯を放電が推奨される第２時間帯として特定する。通信部１２１は、さらに、第２時間帯では、車両１１０の充電を行わないことを含む推奨情報を出力する。

【0133】

これにより、サーバ装置１２０は、第２時間帯にユーザＵが充電することを抑制することができるので、電力の需給バランスをよりとりやすくなる。

【0134】

また、車両充電器１４１は、充電及び放電が可能な充放電器である。予測部１２２ａは、電力需要の時間推移において電力需要量が閾値より大きい時間帯を放電が推奨される第２時間帯として特定し、通信部１２１は、さらに、第２時間帯に車両１１０の蓄電池を放電させることを推奨することを含む推奨情報を出力する。

【0135】

これにより、サーバ装置１２０は、第２時間帯の実質電力需要を減らすことができるので、さらに電力の需給バランスをとることができる。また、サーバ装置１２０は、例えば、第２時間帯におけるピーク需要を含む時間帯に放電が行われることで、効果的に電力の需給バランスをとることができる。

【0136】

また、決定部１２２ｂは、充電タイミング及び充電位置の組を複数決定し、通信部１２１は、充電タイミング及び充電位置の組を複数含む推奨情報を出力する。

【0137】

これにより、決定部１２２ｂは、ユーザＵに対して、複数の充電タイミング及び充電位置を提案することができる。ユーザＵは、推奨情報に含まれる複数の充電タイミング及び充電位置の組から、所望の充電タイミング及び充電位置を選択することができる。

【0138】

また、推奨情報は、充電タイミング及び充電位置の複数の組それぞれにおけるピーク需要の低減度合いに基づく、充電タイミング及び充電位置の複数の組それぞれの優先順位を示す情報を含む。

【0139】

これにより、サーバ装置１２０は、ピーク需要の低減度合いが高い充電タイミング及び充電位置の優先順位を高く設定することで、より効果的にピーク需要を低減することができる。つまり、サーバ装置１２０は、電力の需給バランスをよりとりやすくなる。

【0140】

また、以上のように、推奨行動出力方法は、蓄電池を搭載する車両１１０のユーザＵの行動計画を含む行動計画情報を取得し（Ｓ１１）、車両１１０の蓄電池の蓄電容量、及び、現時点の蓄電池の蓄電量を含む蓄電情報を取得し（Ｓ１２）、特定の地域内に設置された車両充電器１４１の位置を含む充電器情報を取得し（Ｓ１３）、特定の地域内の電力需要の時間推移を予測し（Ｓ１４）、行動計画情報、蓄電情報、及び、充電器情報に基づいて、予測された前記電力需要の前記時間推移のピーク需要を低減するように、ユーザＵに推奨する車両１１０の蓄電池の充電タイミング、及び、当該蓄電池を充電する車両充電器１４１の位置を示す充電位置を決定し（Ｓ１７）、決定された充電タイミング及び充電位置を含む推奨情報を出力する（Ｓ１９）。また、以上のように、プログラムは、上記の推奨行動出力方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。

【0141】

これにより、上記の推奨行動出力システム１００と同様の効果を奏する。

【0142】

（その他の実施の形態）
以上、本発明に係る推奨行動出力システム、及び、推奨行動出力方法について、上記実施の形態に基づいて説明したが、本発明は、上記実施の形態に限定されるものではない。

【0143】

例えば、上記実施の形態では、予測された蓄電量に基づいて充電の有無が判定される例について説明したが、これに限定されない。例えば、図６のステップＳ１２で取得された蓄電情報に含まれる蓄電量（車両が車両情報を送信した時点での蓄電量）に基づいて、充電の有無が判定されてもよい。

【0144】

また、上記実施の形態では、サーバ装置は、１つの装置で構成される例について説明したが、複数の装置で構成されてもよい。サーバ装置が複数の装置で構成される場合、サーバ装置の機能は、複数の装置にどのように振り分けられてもよい。また、上記実施の形態等におけるサーバ装置の機能の少なくとも一部は、回収業者が有する機器又は情報端末が有していてもよい。

【0145】

また、上記実施の形態における推奨行動出力システムが備える装置間の通信方法については特に限定されるものではない。装置間では、無線通信が行われる例について説明したが、有線通信が行われてもよい。また、装置間では、無線通信および有線通信が組み合わされてもよい。

【0146】

また、上記実施の形態において説明された複数の処理の順序は一例である。複数の処理の順序は、変更されてもよいし、複数の処理の少なくとも一部は、並行して実行されてもよい。

【0147】

また、ブロック図における機能ブロックの分割は一例であり、複数の機能ブロックを１つの機能ブロックとして実現したり、１つの機能ブロックを複数に分割したり、一部の機能を他の機能ブロックに移してもよい。また、類似する機能を有する複数の機能ブロックの機能を単一のハードウェア又はソフトウェアが並列又は時分割に処理してもよい。

【0148】

また、上記実施の形態において、各構成要素は、専用のハードウェアで構成されるか、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、プロセッサなどのプログラム実行部が、ハードディスクまたは半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。プロセッサは、半導体集積回路（ＩＣ）、又はＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ ｓｃａｌｅ ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ：大規模集積回路）を含む一つ又は複数の電子回路で構成される。複数の電子回路は、一つのチップに集積されていてもよいし、複数のチップに設けられてもよい。複数のチップは一つの装置に集約されていてもよし、複数の装置に備えられていてもよい。

【0149】

システムＬＳＩは、複数の処理部を１個のチップ上に集積して製造された超多機能ＬＳＩであり、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）などを含んで構成されるコンピュータシステムである。ＲＯＭには、コンピュータプログラムが記憶されている。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムに従って動作することにより、システムＬＳＩは、その機能を達成する。

【0150】

なお、ここでは、システムＬＳＩとしたが、集積度の違いにより、ＩＣ、ＬＳＩ、スーパーＬＳＩ、ウルトラＬＳＩと呼称されることもある。また、集積回路化の手法はＬＳＩに限るものではなく、専用回路または汎用プロセッサで実現してもよい。ＬＳＩ製造後に、プログラムすることが可能なＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、あるいはＬＳＩ内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサを利用してもよい。

【0151】

さらには、半導体技術の進歩または派生する別技術によりＬＳＩに置き換わる集積回路化の技術が登場すれば、当然、その技術を用いて機能ブロックの集積化を行ってもよい。バイオ技術の適用等が可能性としてありえる。

【0152】

また、上記実施の形態において、これらの全般的または具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータで読み取り可能なＣＤ－ＲＯＭ等の非一時的記録媒体で実現されてもよく、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたは記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。プログラムは、推奨行動出力方法に含まれる特徴的な各ステップをコンピュータに実行させるコンピュータプログラムであってもよい。

【0153】

また、本発明の一態様は、そのようなプログラムが記録された、コンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体であってもよい。例えば、そのようなプログラムを記録媒体に記録して頒布又は流通させてもよい。例えば、頒布されたプログラムを、他のプロセッサを有する装置にインストールして、そのプログラムをそのプロセッサに実行させることで、その装置に、上記各処理を行わせることが可能となる。なお、プログラムは、記録媒体に予め記憶されていてもよいし、インターネット等を含む広域通信網を介して記録媒体に供給されてもよい。

【0154】

その他、実施の形態に対して当業者が思いつく各種変形を施して得られる形態、または、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で各実施の形態における構成要素及び機能を任意に組み合わせることで実現される形態も本発明に含まれる。

【符号の説明】

【0155】

１００ 推奨行動出力システム
１１０ 車両
１２１ 通信部（第１取得部、第２取得部、出力部）
１２２ 制御部（第３取得部）
１２２ａ 予測部
１２２ｂ 決定部
１２２ｃ 生成部
１４０ 充電ステーション
１４１ 車両充電器
Ｕ ユーザ（利用者）

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5A】

【図5B】

【図5C】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】