JP6350442B2 - 充電制御システム - Google Patents

Description

この発明は、充電制御システムに関し、特に、車両を住宅に電気的に接続して住宅から車載の蓄電装置を充電するための充電制御システムに関する。

特開２０１３−２１５０８４号公報（特許文献１）は、電気自動車やプラグインハイブリッド車両に対する充電を制御するための充電制御システムを開示する。この充電制御システムにおいては、走行距離、イグニッションをオンにした（ＩＧ−ＯＮ）時間、出発時間、自宅滞在時間等、充電に依存する車両の挙動の傾向が推定される。そして、推定された車両の挙動の傾向を用いて、車両の充電スケジュールが設定される。この充電制御システムによれば、車両の挙動に対するユーザの理解が乏しくても、適切な充電スケジュールを自動で設定することができる（特許文献１参照）。

特開２０１３−２１５０８４号公報 特開２０１３−２３３０１３号公報

ユーザの出発時刻は日々変動し得る。特許文献１に記載の充電制御システムは、学習された車両の挙動の傾向を用いて車両の充電スケジュールを自動で設定できる点で有用であるが、ユーザの出発時刻が変動する場合には、充電スケジュールの精度が低下する可能性がある。たとえば、ユーザの出発時刻が早まった場合、ユーザが車両の利用を開始する時点で充電が終了していない事態が発生し得る。

この発明は、かかる問題を解決するためになされたものであり、その目的は、車両の利用開始時刻の推定精度を向上可能な充電制御システムを提供することである。

この発明によれば、充電制御システムは、車両と、制御装置とを備える。車両は、住宅から電力を受けて車載の蓄電装置を充電可能に構成される。制御装置は、車両の利用開始時刻を推定し、推定された利用開始時刻と蓄電装置の充電が終了するまでに要する時間とから充電開始時刻を算出して蓄電装置の充電の実行を指示する。ここで、制御装置は、住宅における車両利用開始前の電化製品の使用状況と車両の利用状況との関係を学習し、その学習結果と電化製品の使用状況とから車両の利用開始時刻を推定する。

この発明においては、住宅における車両利用開始前の電化製品の使用状況と車両の利用状況との関係が学習されることにより、車両の利用開始前における電化製品の使用状況が学習される。そして、その学習結果と電化製品の使用状況とから車両の利用開始時刻が推定される。したがって、この発明によれば、ユーザの出発時刻が変動する場合にも、出発前の電化製品の使用状況に基づいて車両の利用開始時刻を精度よく推定することができる。その結果、高い精度でユーザの出発時刻に充電を終了させることができる。

好ましくは、充電制御システムは、監視装置をさらに備える。監視装置は、電化製品の使用状況及び車両の利用状況を監視する。制御装置は、監視装置によって監視された電化製品の使用状況と車両の利用状況とから車両の利用開始と相関を持つ電化製品を特定し、特定された電化製品の使用状況と車両の利用状況との関係を学習し、その学習結果と特定された電化製品の使用状況とから車両の利用開始時刻を推定する。

この発明においては、監視装置によって住宅における電化製品の使用状況及び車両の利用状況が監視され、車両の利用開始と相関を持つ電化製品が特定される。そして、特定された電化製品の使用状況と車両の利用状況との関係が学習され、車両の利用開始前における上記特定された電化製品の使用状況が学習される。したがって、この発明によれば、車両の利用開始と相関を持つものとして特定された電化製品の使用状況に基づいて、車両の利用開始時刻を精度よく推定することができる。

さらに好ましくは、特定された電化製品は、その電化製品の使用時刻を予め設定可能なタイマー機能を有する。そして、制御装置は、特定された電化製品において設定された使用時刻と学習結果とから車両の利用開始時刻を推定する。

この発明においては、特定された電化製品の実際の使用時刻ではなく、特定された電化製品のタイマー機能により設定された使用時刻と学習結果とから車両の利用開始時刻が推定される。これにより、タイマーの設定時点において、推定された車両利用開始時刻から充電開始時刻を決定することができる。したがって、この発明によれば、特定された電化製品の使用時刻から車両の利用開始時刻までの時間が充電所要時間よりも短い場合にも、充電を終了することができる。

好ましくは、充電制御システムは、監視装置をさらに備える。監視装置は、車両の利用状況を監視する。電化製品は、車両のユーザにより使用される携帯端末を含む。そして、制御装置は、携帯端末において設定される起床時刻と車両の利用状況との関係を学習し、その学習結果と携帯端末において設定された起床時刻とから車両の利用開始時刻を推定する。

この発明においては、ユーザにより使用される携帯端末において設定される起床時刻と車両の利用状況との関係が学習される。そして、携帯端末において設定された起床時刻と学習結果とから車両の利用開始時刻が推定される。したがって、この発明によれば、ユーザの出発時刻が変動する場合にも、携帯端末において設定された起床時刻に基づいて車両の利用開始時刻を精度よく推定することができる。その結果、高い精度でユーザの出発時刻に充電を終了させることができる。

この発明によれば、ユーザの出発時刻が変動する場合にも、住宅における車両利用開始前の電化製品の使用状況に基づいて車両の利用開始時刻を精度よく推定することができる。その結果、高い精度でユーザの出発時刻に充電を終了させることができる。

この発明の実施の形態１に従う充電制御システムの全体構成図である。 図１に示す車両の構成を概略的に示したブロック図である。 図１に示すクラウドサーバの機能ブロック図である。 車両の出発（利用開始）前におけるイベントの一例を時系列に示した図である。 クラウドサーバにおいて実行される学習処理の手順を説明するためのフローチャートである。 クラウドサーバにおいて実行される充電開始処理の手順を説明するフローチャートである。 変形例において車両の出発（利用開始）前におけるイベントの一例を時系列に示した図である。 車両の利用可能性がないと判断される場合のイベントの一例を時系列に示した図である。 実施の形態２に従う充電制御システムの全体構成図である。 実施の形態２において車両の出発（利用開始）前におけるイベントの一例を時系列に示した図である。 実施の形態２におけるクラウドサーバにおいて実行される充電開始処理の手順を説明するフローチャートである。 実施の形態３に従う充電制御システムの全体構成図である。 実施の形態３において車両の出発（利用開始）前におけるイベントの一例を時系列に示した図である。 実施の形態３におけるクラウドサーバにおいて実行される学習処理の手順を説明するためのフローチャートである。 実施の形態３におけるクラウドサーバにおいて実行される充電開始処理の手順を説明するフローチャートである。

以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。以下では、複数の実施の形態について説明するが、各実施の形態で説明された構成を適宜組合わせることは出願当初から予定されている。なお、図中同一又は相当部分には同一符号を付してその説明は繰返さない。

［実施の形態１］
図１は、この発明の実施の形態１に従う充電制御システムの全体構成図である。図１を参照して、充電制御システム１は、車両１０と、住宅２０と、クラウドサーバ３０とを備える。

車両１０は、住宅２０から充電スタンド１５を通じて電力を受け、車載の蓄電装置（図示せず）を充電可能に構成される。一例として、車両１０は、充電スタンド１５から延びる充電ケーブルの先端に設けられる充電コネクタを車両１０のインレットに接続することによって受電するものとする。なお、車両１０は、充電スタンド１５から交流電力が供給される送電コイルから電磁界を通じて非接触で受電する受電コイルを車両１０に搭載することによって受電するものとしてもよい。

また、車両１０は、充電スタンド１５を通じた電力線を通じて、又は別途設けられる無線通信手段等によって、住宅２０のＨＥＭＳ２６０（後述）と通信可能であり、車両１０の利用状況（外出使用中、充電ケーブルの接続状態、充電スタンド１５による充電中等）がＨＥＭＳ２６０によって監視される。また、車両１０は、図示されない通信手段によってクラウドサーバ３０とも通信可能であり、充電スタンド１５と電気的に接続されている場合に、クラウドサーバ３０から受信する充電指示に従って車載蓄電装置の充電が実行される。なお、車両１０は、たとえば、車載の蓄電装置に蓄えられた電力を用いて走行可能なハイブリッド車両や電気自動車等の電動車両である。

住宅２０は、分電盤２１０と、家電Ａ２２０と、家電Ｂ２３０と、家電Ｃ２４０と、家電Ｄ２５０と（以下、纏めて「家電２２０〜２５０」とも称する。）、ホームエネルギーマネジメントシステム（以下「ＨＥＭＳ（Home Energy Management System）」と称する。）２６０と、電力線２７０とを含む。

分電盤２１０は、屋外の系統電源４０から供給される電力を、家電２２０〜２５０、及び充電スタンド１５を通じて電力線２７０に電気的に接続される車両１０へ配電するための装置である。分電盤２１０には、系統電源４０からの受電電力、並びに家電２２０〜２５０及び車両１０への給電電力の各々を測定するための電力センサが設けられており（図示せず）、各電力の測定値がＨＥＭＳ２６０へ出力される。

家電２２０〜２５０の各々は、住宅２０に設けられる電化製品であり（屋内でも屋外でもよい。）、分電盤２１０を通じて系統電源４０から電力を受けて動作する。家電２２０〜２５０は、たとえば、炊飯器等の調理家電や、テレビ、エアコン等である。分電盤２１０に設けられた電力センサによって各家電２２０〜２５０の消費電力が測定され、各家電２２０〜２５０の消費電力がＨＥＭＳ２６０によって監視される。なお、各家電２２０〜２５０の消費電力は、ユーザによる各家電２２０〜２５０の使用状況を示し得るものであり、後述のように、各家電２２０〜２５０の消費電力が監視されることによって、ユーザにより使用されている家電が特定される。

ＨＥＭＳ２６０は、分電盤２１０に設けられた電力センサの検出値を受け、各家電２２０〜２５０の消費電力を監視する。また、ＨＥＭＳ２６０は、電力線２７０を通じて、又は別途設けられる無線通信手段等によって、車両１０の利用状況を監視する。そして、ＨＥＭＳ２６０は、各家電２２０〜２５０の消費電力及び車両１０の利用状況（車両１０の充電中は車両１０への給電電力も含み得る。）を一括して表示する。また、ＨＥＭＳ２６０は、図示されない通信手段によってクラウドサーバ３０と通信可能であり、住宅２０内の各家電２２０〜２５０の消費電力に関する情報（以下「家電情報」とも称する。）や、車両１０の利用状況に関する情報（以下「車両情報」とも称する。）等をクラウドサーバ３０へ時々刻々と送信する。

クラウドサーバ３０は、図示しない通信手段等によって住宅２０のＨＥＭＳ２６０及び車両１０と通信可能に構成される。クラウドサーバ３０は、ＨＥＭＳ２６０から家電情報及び車両情報を時々刻々と受信する。そして、クラウドサーバ３０は、受信した家電情報及び車両情報に基づいて、ユーザによる車両１０の利用開始と相関を持つ家電を特定し、その特定された家電の車両利用開始前の使用状況と車両１０の利用状況との関係を学習する。さらに、クラウドサーバ３０は、特定された家電の車両利用開始前の使用状況から車両１０の利用開始時刻を推定し、推定された車両１０の利用開始時刻から車両１０の充電開始時刻を算出する。そして、算出された充電開始時刻が到来すると、クラウドサーバ３０は、充電開始指令を車両１０へ送信する。クラウドサーバ３０の処理については、後ほど詳しく説明する。

図２は、図１に示した車両１０の構成を概略的に示したブロック図である。図２を参照して、車両１０は、受電部１１０と、充電器１２０と、蓄電装置１３０と、駆動装置１４０と、ＥＣＵ（Electric Control Unit）１５０と、ＤＣＭ（Data Communication Module）１６０とを含む。

受電部１１０は、充電スタンド１５（図１）から延びる充電ケーブルの先端に設けられる充電コネクタを接続可能なインレットによって構成される。なお、充電スタンド１５に電気的に接続される送電コイルを用いた非接触電力伝送が採用される場合には、受電部１１０は、送電コイルから電磁界を通じて非接触で受電する受電コイルによって構成され得る。

充電器１２０は、ＥＣＵ１５０によって制御され、住宅２０から充電スタンド１５を通じて受ける電力を蓄電装置１３０の電圧レベルに変換して蓄電装置１３０へ出力する。充電器１２０は、たとえば整流器やインバータ等を含んで構成される。

蓄電装置１３０は、充電器１２０から受ける電力を蓄え、蓄えられた電力を駆動装置１４０へ供給することができる。蓄電装置１３０は、たとえば、ニッケル水素電池やリチウムイオン電池等の二次電池や、電気二重層キャパシタ等を含んで構成される。蓄電装置１３０は、車両走行中の制動時に駆動装置１４０において回生発電される電力も蓄えることができる。

駆動装置１４０は、駆動輪（図示せず）を駆動して車両１０が走行するための駆動力を発生する。特に図示しないが、駆動装置１４０は、蓄電装置１３０から電力の供給を受けるコンバータやインバータ、インバータにより駆動されて駆動輪を駆動するモータ等を含む。なお、駆動装置１４０は、蓄電装置１３０を充電するための電力を発生する発電機と、その発電機を駆動可能なエンジンとを含んでもよい。

ＥＣＵ１５０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、メモリ、入出力バッファ等を含み（いずれも図示せず）、車両１０における各種制御を行なう。代表的なものとして、ＥＣＵ１５０は、イグニッションキー（スイッチでもよい）がオンされて駆動装置１４０を含む走行システムの起動が要求されると、駆動装置１４０を制御することによって車両１０の走行制御を実行する。

また、ＥＣＵ１５０は、充電スタンド１５の充電コネクタが受電部１１０に接続されている場合に、充電スタンド１５による蓄電装置１３０の充電を指示する指令をクラウドサーバ３０（図１）からＤＣＭ１６０を通じて受けると、充電器１２０を駆動し、蓄電装置１３０を充電するための充電制御を実行する。そして、ＥＣＵ１５０は、蓄電装置１３０の充電状態（ＳＯＣ（State Of Charge））を監視し、蓄電装置１３０が満充電状態になると、充電制御を終了する。

ＤＣＭ１６０は、クラウドサーバ３０（図１）と無線通信可能な通信機である。ＤＣＭ１６０は、クラウドサーバ３０と種々の情報を通信可能であるが、この実施の形態１では、少なくとも、蓄電装置１３０の充電指示をクラウドサーバ３０から受信すると、その旨をＥＣＵ１５０へ通知する。

図３は、図１に示したクラウドサーバ３０の機能ブロック図である。図３を参照して、クラウドサーバ３０は、通信部３１０と、学習部３２０と、推定部３３０と、充電制御部３４０とを含む。通信部３１０は、ＨＥＭＳ２６０から送信される住宅２０の家電情報及び車両１０の車両情報を受信する。また、通信部３１０は、充電制御部３４０により生成される車両１０の充電指示を車両１０へ送信する。

学習部３２０は、ＨＥＭＳ２６０から通信部３１０を通じて受ける住宅２０の家電情報及び車両１０の車両情報に基づいて、ユーザによる車両１０の利用開始と相関を持つ家電を特定し、その特定された家電の車両利用開始前の使用状況と車両１０の利用状況との関係を学習する。より詳しくは、学習部３２０は、住宅２０の家電情報及び車両１０の車両情報に基づいて、ユーザが出発する前のユーザの行動パターン（家電の使用パターン）を認識し、出発前にユーザにより使用される頻度が極めて高い家電を特定する。そして、学習部３２０は、車両１０の利用開始前におけるその特定された家電の使用開始と、ユーザによる車両１０の利用開始との関係（たとえば、特定された家電の使用が開始されてから車両１０の利用が開始されるまでの時間）を学習する。なお、家電の使用は、ＨＥＭＳ２６０から受ける家電情報によって示される当該家電の消費電力に基づいて判断され得る。

推定部３３０は、特定された家電の車両利用開始前の使用状況から車両１０の利用開始時刻を推定する。より詳しくは、推定部３３０は、特定された家電が車両１０の利用開始前に使用されると、所定時間後（学習結果）に車両１０が利用されるものと判断し、特定された家電の使用時刻から車両１０の利用開始時刻を推定する。

充電制御部３４０は、推定部３３０において推定された車両１０の利用開始時刻から車両１０の充電開始時刻を算出する。一例として、充電制御部３４０は、車両１０の蓄電装置１３０のＳＯＣ及び充電器１２０による充電レートに関する情報を車両１０から通信部３１０を通じて取得し、蓄電装置１３０の充電が終了するまでの充電所要時間を推定する。そして、充電制御部３４０は、推定部３３０において推定された車両１０の利用開始時刻から充電所要時間を差引くことによって（必要に応じてマージンをさらに差引いてもよい。）、車両１０の充電開始時刻を算出することができる。そして、充電制御部３４０は、算出した充電開始時刻が到来すると、通信部３１０を通じて車両１０の充電指示を車両１０へ送信する。

図４は、車両１０の出発（利用開始）前におけるイベントの一例を時系列に示した図である。図４を参照して、住宅２０の家電情報及び車両１０の車両情報に基づいて、車両１０の出発（利用開始）と相関を持つ家電として家電Ａ２２０（図１）が特定される。そして、日々収集される家電情報及び車両情報に基づいて、車両１０の利用開始前における家電Ａ２２０の使用開始と車両１０の出発（利用開始）との関係（たとえば、家電Ａの使用が開始されてから車両１０の出発までの時間）が学習される。

家電Ａ２２０の使用前（たとえば帰宅時）に、充電スタンド１５の充電コネクタは車両１０の受電部１１０に接続されているものとする。住宅２０において家電Ａ２２０が使用されると、その使用時刻と上記の学習結果とから車両１０の出発時刻（利用開始時刻）が推定される。さらに、推定された出発時刻（利用開始時刻）と蓄電装置１３０の充電が終了するまでの充電所要時間とから（必要に応じてマージンを設けてもよい。）、蓄電装置１３０の充電開始時刻が算出される。そして、算出された充電開始時刻が到来すると、車両１０へ充電指示が通知され、車両１０において蓄電装置１３０の充電が開始される。

図５は、クラウドサーバ３０において実行される学習処理の手順を説明するためのフローチャートである。図５を参照して、住宅２０のＨＥＭＳ２６０によって、住宅２０の各家電２２０〜２５０の使用状況（消費電力）が監視される（ステップＳ１０）。監視結果は、住宅２０の家電情報としてＨＥＭＳ２６０からクラウドサーバ３０へ送信される。

また、住宅２０のＨＥＭＳ２６０によって、車両１０の利用状況（外出使用中、充電ケーブルの接続状態、充電スタンド１５による充電中等）が監視される（ステップＳ２０）。この監視結果は、車両１０の車両情報としてＨＥＭＳ２６０からクラウドサーバ３０へ送信される。

クラウドサーバ３０は、各家電２２０〜２５０の使用状況の監視結果を含む家電情報、及び車両１０の利用状況の監視結果を含む車両情報をＨＥＭＳ２６０から時々刻々と受信する。そして、クラウドサーバ３０は、受信された家電情報及び車両情報に基づいて、ユーザによる車両１０の利用開始前において車両１０の利用開始と相関を持つ家電を特定する（ステップＳ３０）。

次いで、クラウドサーバ３０は、ステップＳ３０において特定された家電の使用状況（車両１０の利用開始前における当該家電の使用開始）とユーザによる車両１０の利用状況（利用開始）との関係を学習する（ステップＳ４０）。具体的には、クラウドサーバ３０は、ステップＳ３０において特定された家電の使用が開始されてから車両１０の利用が開始されるまでの時間を日々学習する。この学習結果を用いることによって、車両１０の利用開始時刻（出発時刻）を精度よく推定することができる。

図６は、クラウドサーバ３０において実行される充電開始処理の手順を説明するフローチャートである。図６を参照して、クラウドサーバ３０は、車両１０の利用開始と相関を持つ家電として特定された家電（図５のステップＳ３０）が使用されたか否かを判定する（ステップＳ１１０）。特定された家電が使用されていないときは（ステップＳ１１０においてＮＯ）、クラウドサーバ３０は、以降の一連の処理を実行することなくステップＳ１６０へ処理を移行する。

ステップＳ１１０において、特定された家電の使用が開始されたものと判定されると（ステップＳ１１０においてＹＥＳ）、クラウドサーバ３０は、その特定された家電の使用が開始された時刻と、図５に示した学習処理による学習結果（特定された家電の使用が開始されてから車両１０の利用が開始されるまでの時間）とから、車両１０の出発時刻（利用開始時刻）を推定する（ステップＳ１２０）。

次いで、クラウドサーバ３０は、推定された車両１０の出発時刻（利用開始時刻）から車両１０の充電所要時間を差引くことによって（必要に応じてマージンが設けられ得る。）、車両１０の充電開始時刻を算出する（ステップＳ１３０）。なお、車両１０の充電所要時間は、たとえば、車両１０の蓄電装置１３０のＳＯＣ及び充電器１２０による充電レートに関する情報を車両１０から取得して算出することができる。

そして、クラウドサーバ３０は、ステップＳ１３０において算出された充電開始時刻が到来したものと判定すると（ステップＳ１４０においてＹＥＳ）、車両１０における蓄電装置１３０の充電の実行を車両１０へ指示する（ステップＳ１５０）。これにより、車両１０において充電スタンド１５による蓄電装置１３０の充電が実行される。

以上のように、この実施の形態１においては、ＨＥＭＳ２６０によって住宅２０における家電２２０〜２５０の使用状況及び車両１０の利用状況が監視され、車両１０の利用開始と相関を持つ家電が特定される。そして、特定された家電の車両利用開始前の使用状況と車両１０の利用状況との関係が学習され、車両１０の利用開始前における上記特定された家電の使用状況が学習される。したがって、この実施の形態１によれば、車両１０の利用開始と相関を持つものとして特定された家電の使用状況に基づいて、車両１０の利用開始時刻を精度よく推定することができる。

［変形例］
実施の形態１では、車両１０の出発（利用開始）と相関を持つ家電として単一の家電（たとえば家電Ａ２２０）が特定され、その特定された家電が使用されると学習結果を用いて車両１０の利用開始時刻が推定されるものとした。車両１０の利用開始時刻の推定精度をより向上させるために、複数の家電が順次連続して使用された場合に車両１０の利用開始時刻を推定するようにしてもよい。

図７は、この変形例において車両１０の出発（利用開始）前におけるイベントの一例を時系列に示した図である。図７を参照して、住宅２０の家電情報及び車両１０の車両情報に基づいて、車両１０の出発（利用開始）と相関を持つ家電として、順次連続使用される複数の家電Ａ２２０、家電Ｂ２３０及び家電Ｃ２４０が特定される。そして、日々収集される家電情報及び車両情報に基づいて、家電Ａ２２０、家電Ｂ２３０及び家電Ｃ２４０の連続使用と車両１０の出発（利用開始）との関係（たとえば、家電Ａ２２０、家電Ｂ２３０及び家電Ｃ２４０が所定時間内に順次連続使用されてから車両１０の出発までの時間）が学習される。

家電Ａ２２０、家電Ｂ２３０及び家電Ｃ２４０が連続使用される前（たとえば帰宅時）に、充電スタンド１５の充電コネクタは車両の受電部１１０に接続されているものとする。住宅２０において家電Ａ２２０、家電Ｂ２３０及び家電Ｃ２４０が順次連続使用されると、それらの使用時刻（基本的には最後の家電Ｃ２４０の使用時刻）と上記の学習結果とから車両１０の出発時刻（利用開始時刻）が推定される。さらに、推定された出発時刻（利用開始時刻）と蓄電装置１３０の充電が終了するまでの充電所要時間とから（必要に応じてマージンが設けられ得る。）、蓄電装置１３０の充電開始時刻が算出される。そして、算出された充電開始時刻が到来すると、車両１０へ充電指示が通知され、車両１０において蓄電装置１３０の充電が開始される。

なお、この変形例における学習処理及び充電開始処理の流れは、基本的に図５及び図６に示したフローチャートとそれぞれ同じであるので、説明を繰り返さない。

また、追加的な変形例として、ある特定の家電が使用された場合には、車両１０の利用はないものと判断して、充電スタンド１５による車両１０の蓄電装置１３０の充電を行なわないようにしてもよい。

図８は、車両１０の利用可能性がないと判断される場合のイベントの一例を時系列に示した図である。図８を参照して、住宅２０の家電情報及び車両１０の車両情報に基づいて、車両１０の出発（利用開始）と相関を持つ家電として家電Ａ２２０が特定されたものとする。一方、家電情報及び車両情報に基づいて、車両１０の不使用と相関を持つ家電として家電Ｄ２５０が学習されたものとする。

住宅２０において家電Ａ２２０が使用されたが、その後家電Ｄ２５０が使用されたことにより車両１０の利用はないものと判断され、充電スタンド１５による蓄電装置１３０の充電は行なわれない。

これらの変形によれば、複数の家電の使用状況を用いることによって、車両１０の利用開始時刻の推定精度（車両１０の利用がない場合に充電を行なわないことを含む。）をより向上させることができる。

［実施の形態２］
上記の実施の形態１では、車両１０の出発（利用開始）と相関を持つ家電として特定された家電（家電Ａ２２０とする。）が使用されると、家電Ａ２２０の使用時刻と学習結果とから車両１０の出発時刻（利用開始時刻）が推定されるものとした。この場合、学習結果である、家電Ａ２２０の使用時刻から車両１０の出発時刻までの時間が充電所要時間よりも短い場合、蓄電装置１３０の充電時間を十分に確保することができない。

この実施の形態２では、車両１０の出発時刻（利用開始時刻）の推定に用いられる家電Ａ２２０がタイマー機能を有しており、家電Ａ２２０においてその使用時刻が予めタイマー設定された場合に、タイマー設定された使用時刻と学習結果とから車両１０の出発時刻（利用開始時刻）が推定される。これにより、家電Ａ２２０の実際の使用時刻よりも前の充電開始時刻を推定することができ、家電Ａ２２０の使用時刻から出発時刻までの時間が充電所要時間よりも短い場合であっても、蓄電装置１３０の充電時間を十分に確保することができる。

図９は、実施の形態２に従う充電制御システムの全体構成図である。図９を参照して、この充電制御システム１Ａは、図１に示した実施の形態１に従う充電制御システム１の構成において、住宅２０の家電Ａ２２０がタイマー機能を有し、クラウドサーバ３０に代えてクラウドサーバ３０Ａを備える。

家電Ａ２２０は、その使用時刻を予め設定可能なタイマー機能を有し、タイマー設定された使用時刻が到来すると動作を開始するように構成される。ＨＥＭＳ２６０は、住宅２０の家電情報及び車両１０の車両情報を時々刻々とクラウドサーバ３０Ａへ送信するとともに、家電Ａ２２０においてタイマーが設定された場合には、そのタイマー設定情報もクラウドサーバ３０Ａへ送信する。

クラウドサーバ３０Ａは、ＨＥＭＳ２６０から受信した家電情報及び車両情報に基づいて、ユーザによる車両１０の利用開始と相関を持つ家電を特定し（以下、家電Ａ２２０とする。）、その特定された家電Ａ２２０の使用状況と車両１０の利用状況との関係を学習する。また、クラウドサーバ３０Ａは、特定された家電Ａ２２０の使用状況から車両１０の利用開始時刻を推定し、推定された車両１０の利用開始時刻から車両１０の充電開始時刻を算出する。

さらに、クラウドサーバ３０Ａは、家電Ａ２２０のタイマー設定情報をＨＥＭＳ２６０から受信している場合は、タイマー設定された家電Ａ２２０の使用時刻から車両１０の利用開始時刻（出発時刻）を推定し、推定された車両１０の利用開始時刻から車両１０の充電開始時刻を算出する。そして、算出された充電開始時刻が到来すると、クラウドサーバ３０Ａは、充電開始指令を車両１０へ送信する。

図１０は、実施の形態２において車両１０の出発（利用開始）前におけるイベントの一例を時系列に示した図である。図１０を参照して、住宅２０の家電情報及び車両１０の車両情報に基づいて、車両１０の出発（利用開始）と相関を持つ家電として家電Ａ２２０が特定される。そして、日々収集される家電情報及び車両情報に基づいて、家電Ａ２２０の使用開始と車両１０の出発（利用開始）との関係が学習される。なお、この家電の特定と学習に関する処理は、実施の形態１と同じである。

家電Ａ２２０の使用前（たとえば帰宅時）に、充電スタンド１５の充電コネクタは車両１０の受電部１１０に接続されているものとする。住宅２０において家電Ａ２２０の使用時刻がタイマー設定されると、タイマー設定された使用時刻と上記の学習結果とから車両１０の出発時刻（利用開始時刻）が推定される。さらに、推定された出発時刻（利用開始時刻）と蓄電装置１３０の充電所要時間とから、蓄電装置１３０の充電開始時刻が算出される。そして、算出された充電開始時刻が到来すると、車両１０へ充電指示が通知され、車両１０において蓄電装置１３０の充電が開始される。

図１１は、実施の形態２におけるクラウドサーバ３０Ａにおいて実行される充電開始処理の手順を説明するフローチャートである。図１１を参照して、このフローチャートは、図６に示した実施の形態１におけるフローチャートにおいて、ステップＳ１０２，Ｓ１０４をさらに含む。

すなわち、ステップＳ１１０の処理の実行前に、クラウドサーバ３０Ａは、車両１０の利用開始と相関を持つ家電として特定された家電において、使用時刻についてタイマーが設定されたか否かを判定する（ステップＳ１０２）。特定された家電においてタイマーは設定されていないと判定されると（ステップＳ１０２においてＮＯ）、クラウドサーバ３０Ａは、ステップＳ１１０へ処理を移行する。

ステップＳ１０２において、特定された家電においてタイマーが設定されたと判定されると（ステップＳ１０２においてＹＥＳ）、クラウドサーバ３０Ａは、タイマー設定された使用時刻と、学習処理（図５）による学習結果（特定された家電の使用が開始されてから車両１０の利用が開始されるまでの時間）とから、車両１０の出発時刻（利用開始時刻）を推定する（ステップＳ１０４）。その後、クラウドサーバ３０Ａは、ステップＳ１３０へ処理を移行し、推定された車両１０の出発時刻（利用開始時刻）と充電所要時間とから車両１０の充電開始時刻を算出する。なお、ステップＳ１１０〜Ｓ１６０の各処理については、図６で説明したとおりである。

なお、クラウドサーバ３０Ａにより実行される学習処理の手順は、図５に示した実施の形態１における学習処理の手順と同じである。

以上のように、この実施の形態２においては、車両１０の利用開始と相関を持つ家電として特定された家電の実際の使用時刻ではなく、特定された家電のタイマー機能により設定された使用時刻と学習結果とから車両１０の利用開始時刻が推定される。これにより、タイマーの設定時点において、推定された車両１０の利用開始時刻から充電開始時刻を決定することができる。したがって、この実施の形態２によれば、特定された家電の使用時刻から車両１０の利用開始時刻までの時間が充電所要時間よりも短い場合にも、蓄電装置１３０の充電を終了することができる。

［実施の形態３］
上記の実施の形態２では、車両１０の出発（利用開始）と相関を持つ家電として特定された家電がタイマー機能を有する場合に、タイマー設定された使用時刻と学習結果とから車両１０の出発時刻（利用開始時刻）を推定するものとした。

この実施の形態３では、携帯電話等の携帯端末のタイマー機能（目覚まし設定）を用いて車両１０の出発時刻（利用開始時刻）が推定される。これにより、携帯端末を用いて車両１０の出発時刻を精度よく推定できるとともに、蓄電装置１３０の充電時間を十分に確保することもできる。

図１２は、実施の形態３に従う充電制御システムの全体構成図である。図１２を参照して、この充電制御システム１Ｂは、図１に示した実施の形態１に従う充電制御システム１の構成において、携帯端末２８０をさらに含み、クラウドサーバ３０に代えてクラウドサーバ３０Ｂを備える。

携帯端末２８０は、車両１０のユーザにより使用される電化製品の一つであり、たとえば、携帯電話や無線通信機能を有するタブレット端末等である。携帯端末２８０は、タイマー機能を有し、ユーザの起床時刻をタイマー設定することができる。そして、携帯端末２８０は、ユーザにより起床時刻がタイマー設定されると、タイマー設定情報をクラウドサーバ３０Ｂへ送信する。なお、タイマー設定情報は、ＨＥＭＳ２６０を通じてクラウドサーバ３０へ送信されてもよい。

クラウドサーバ３０Ｂは、携帯端末２８０から日々受信するタイマー設定情報、及びＨＥＭＳ２６０から時々刻々と受信する車両１０の車両情報に基づいて、タイマー設定されるユーザの起床時刻と車両１０の利用状況との関係を学習する。そして、クラウドサーバ３０Ｂは、その学習結果と携帯端末２８０においてタイマー設定された起床時刻とから、車両１０の利用開始時刻を推定し、推定された車両１０の利用開始時刻から車両１０の充電開始時刻を算出する。そして、算出された車両１０の充電開始時刻が到来すると、クラウドサーバ３０Ｂは、充電開始指令を車両１０へ送信する。

図１３は、実施の形態３において車両１０の出発（利用開始）前におけるイベントの一例を時系列に示した図である。図１３を参照して、携帯端末２８０における日々のタイマー設定情報及び車両１０の車両情報に基づいて、タイマー設定される起床時刻と車両１０の利用開始（出発）との関係が学習される。

充電スタンド１５による蓄電装置１３０の充電開始前（たとえば帰宅時）に、充電スタンド１５の充電コネクタは車両１０の受電部１１０に接続されているものとする。携帯端末２８０においてタイマー設定（目覚まし設定）により起床時刻が設定されると、設定された起床時刻（目覚まし作動時刻）と上記の学習結果とから車両１０の出発時刻（利用開始時刻）が推定される。さらに、推定された出発時刻（利用開始時刻）と蓄電装置１３０の充電が終了するまでの充電所要時間とから、蓄電装置１３０の充電開始時刻が算出される。そして、算出された充電開始時刻が到来すると、車両１０へ充電指示が通知され、車両１０において蓄電装置１３０の充電が開始される。

図１４は、実施の形態３におけるクラウドサーバ３０Ｂにおいて実行される学習処理の手順を説明するためのフローチャートである。図１４を参照して、住宅２０のＨＥＭＳ２６０によって車両１０の利用状況が監視される（ステップＳ２１０）。この監視結果は、車両１０の車両情報としてＨＥＭＳ２６０からクラウドサーバ３０Ｂへ時々刻々と送信される。

次いで、クラウドサーバ３０Ｂは、携帯端末２８０においてタイマー機能により起床時刻が設定されたか否かを判定する（ステップＳ２２０）。上述のように、携帯端末２８０において起床時刻がタイマー設定されると、携帯端末２８０からクラウドサーバ３０Ｂへタイマー設定情報が送信される。クラウドサーバ３０Ｂは、携帯端末２８０からタイマー設定情報を受信すると、携帯端末２８０にて起床時刻が設定されたものと判定する。

そして、ステップＳ２２０において、携帯端末２８０において起床時刻が設定されたものと判定されると（ステップＳ２２０においてＹＥＳ）、クラウドサーバ３０Ｂは、携帯端末２８０にてタイマー設定された起床時刻とユーザによる車両１０の利用状況（利用開始）との関係を学習する（ステップＳ２３０）。具体的には、クラウドサーバ３０Ｂは、携帯端末２８０にて設定された起床時刻から車両１０の利用が開始されるまでの時間を学習する。

図１５は、実施の形態３におけるクラウドサーバ３０Ｂにおいて実行される充電開始処理の手順を説明するフローチャートである。図１５を参照して、クラウドサーバ３０Ｂは、携帯端末２８０においてユーザにより起床時刻がタイマー設定されたか否かを判定する（ステップＳ３１０）。起床時刻は設定されていないと判定されると（ステップＳ３１０においてＮＯ）、クラウドサーバ３０Ｂは、ステップＳ３６０へ処理を移行する。

ステップＳ３１０において、携帯端末２８０にて起床時刻がタイマー設定されたと判定されると（ステップＳ３１０においてＹＥＳ）、クラウドサーバ３０Ｂは、設定された起床時刻と、学習処理（図１４）による学習結果（設定された起床時刻から車両１０の利用が開始されるまでの時間）とから、車両１０の出発時刻（利用開始時刻）を推定する（ステップＳ３２０）。

その後、クラウドサーバ３０Ｂは、ステップＳ３３０へ処理を移行し、推定された車両１０の出発時刻（利用開始時刻）と充電所要時間とから車両１０の充電開始時刻を算出する。なお、ステップＳ３３０〜Ｓ３５０の処理は、図６に示したステップＳ１３０〜Ｓ１５０の処理と同じであるので、説明を繰り返さない。

以上のように、この実施の形態３においては、ユーザにより使用される携帯端末２８０において設定される起床時刻と車両１０の利用状況との関係が学習される。そして、携帯端末２８０において設定された起床時刻と学習結果とから車両１０の利用開始時刻が推定される。したがって、この実施の形態３によれば、ユーザの出発時刻が変動する場合にも、携帯端末２８０において設定された起床時刻に基づいて車両１０の利用開始時刻を精度よく推定することができる。その結果、高い精度でユーザの出発時刻に充電を終了させることができる。

なお、上記の各実施の形態においては、ＨＥＭＳ２６０からクラウドサーバ３０（３０Ａ，３０Ｂ）へ各種情報が送信され、クラウドサーバ３０（３０Ａ，３０Ｂ）において学習処理及び充電開始処理が行なわれるものとしたが、これらの処理の実行場所はクラウドサーバ３０（３０Ａ，３０Ｂ）に限定されるものではない。上記の学習処理及び充電開始処理は、ＨＥＭＳ２６０又は住宅２０に別途設けられる制御装置において実行されてもよいし、車両１０のＥＣＵ１５０において実行されてもよい。

なお、上記において、クラウドサーバ３０（３０Ａ，３０Ｂ）は、この発明における「制御装置」の一実施例に対応し、ＨＥＭＳ２６０は、この発明における「監視装置」の一実施例に対応する。また、家電２２０〜２５０及び携帯端末２８０の各々は、この発明における「電化製品」の一実施例に対応する。

今回開示された各実施の形態は、適宜組合わせて実施することも予定されている。そして、今回開示された実施の形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した実施の形態の説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

１，１Ａ，１Ｂ 充電制御システム、１０ 車両、１５ 充電スタンド、２０ 住宅、３０，３０Ａ，３０Ｂ クラウドサーバ、４０ 系統電源、１１０ 受電部、１２０ 充電器、１３０ 蓄電装置、１４０ 駆動装置、１５０ ＥＣＵ、１６０ ＤＣＭ、２１０ 分電盤、２２０〜２５０ 家電、２６０ ＨＥＭＳ、２７０ 電力線、２８０ 携帯端末、３１０ 通信部、３２０ 学習部、３３０ 推定部、３４０ 充電制御部。

Claims (2)

1. 住宅から電力を受けて車載の蓄電装置を充電可能に構成された車両と、
   前記車両の利用開始時刻を推定し、推定された前記利用開始時刻と前記蓄電装置の充電が終了するまでに要する時間とから充電開始時刻を算出して前記蓄電装置の充電の実行を指示する制御装置とを備え、
   前記制御装置は、前記住宅における前記車両の利用開始前の電化製品の使用状況と前記車両の利用状況との関係を学習し、その学習結果と前記電化製品の使用状況とから前記車両の利用開始時刻を推定し、さらに、
   前記電化製品の使用状況及び前記車両の利用状況を監視する監視装置を備え、
   前記制御装置は、前記監視装置によって監視された前記電化製品の使用状況と前記車両の利用状況とから前記車両の利用開始と相関を持つ電化製品を特定し、特定された電化製品の使用状況と前記車両の利用状況との関係を学習し、その学習結果と前記特定された電化製品の使用状況とから前記車両の利用開始時刻を推定し、
   前記特定された電化製品は、前記特定された電化製品の使用時刻を予め設定可能なタイマー機能を有し、
   前記制御装置は、前記特定された電化製品において設定された使用時刻と前記学習結果とから前記車両の利用開始時刻を推定する、充電制御システム。
2. 住宅から電力を受けて車載の蓄電装置を充電可能に構成された車両と、
   前記車両の利用開始時刻を推定し、推定された前記利用開始時刻と前記蓄電装置の充電が終了するまでに要する時間とから充電開始時刻を算出して前記蓄電装置の充電の実行を指示する制御装置とを備え、
   前記制御装置は、前記住宅における前記車両の利用開始前の電化製品の使用状況と前記車両の利用状況との関係を学習し、その学習結果と前記電化製品の使用状況とから前記車両の利用開始時刻を推定し、さらに、
   前記車両の利用状況を監視する監視装置を備え、
   前記電化製品は、前記車両のユーザにより使用される携帯端末を含み、
   前記制御装置は、前記携帯端末において設定される起床時刻と前記車両の利用状況との関係を学習し、その学習結果と前記携帯端末において設定された起床時刻とから前記車両の利用開始時刻を推定する、充電制御システム。

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