CN105051800A - 充电管理装置 - Google Patents

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Abstract

实施方式的充电管理装置的输入单元(11)接受来自收费公路的多个出入口的表示车辆的驶入驶出辆数的交通需求数据的输入。第1预测单元(12)使用接受了输入的交通需求数据来执行仿真，预测设置于收费公路间的多个充电站处的充电等待时间。判断单元(13)比较所预测出的各充电站处的充电等待时间，判断是否满足所期望的条件。生成单元(14)在判断单元的判断结果表示否时，生成能够顺利地进行充电的充电站的充电推荐信息。输出单元(15)在判断单元的判断结果表示满足所期望的条件的意思时将充电推荐信息输出给外部终端。

Description

充电管理装置
技术领域
本发明的实施方式涉及一种充电管理装置。
背景技术
当前，电动汽车的普及率低于汽油汽车的普及率，因此作为用于对电动汽车进行充电的设施的充电站(CS：ChargeStation)拥挤的情况少。
然而，考虑到将来当电动汽车普及时，充电站处的拥挤与交通堵塞同样地成为大的问题。
因此，为了避免电动汽车集中到一部分充电站所产生的拥挤，需要将表示哪个充电站能够顺利地进行充电的充电推荐信息通知给驾驶员来使充电站处的拥挤平均化。
因此，作为将充电推荐信息通知给驾驶员的技术，例如有如下技术：在测量出纯电动汽车的当前位置、电池剩余量之后，根据该测量的结果来生成充电推荐信息，将该生成的充电推荐信息通知给驾驶员。
专利文献1：日本特开2011-191109号公报
专利文献2：日本特开2012-3391号公报
专利文献3：日本特开2012-48286号公报
发明内容
然而，在如上所述的技术中，例如需要测量在收费公路等上行驶的纯电动汽车的当前位置、电池剩余量，存在现状下难以实现这样的问题。
本发明要解决的课题在于，提供一种即使不测量在收费公路等上行驶的纯电动汽车的当前位置、电池剩余量也能够将充电推荐信息通知给驾驶员的充电管理装置。
实施方式的充电管理装置具备有输入单元、第1预测单元、判断单元、生成单元、第2预测单元以及输出单元。
所述输入单元接受来自收费公路的多个出入口的表示车辆的驶入驶出辆数的交通需求数据的输入。
所述第1预测单元使用接受了所述输入的交通需求数据来执行仿真，预测设置于所述收费公路间的多个充电站处的充电等待时间。
所述判断单元比较所述预测的各充电站处的充电等待时间，判断是否满足所期望的条件。
所述生成单元在所述判断单元的判断结果表示否时生成表示能够顺利地进行充电的充电站的充电推荐信息。
所述第2预测单除了接受了所述输入的交通需求数据之外还使用所述生成的充电推荐信息来执行仿真，再次预测所述各充电站处的充电等待时间。
所述输出单元重复执行了所述判断单元、所述生成单元以及所述第2预测单元的处理，其结果，当表示所述判断单元的判断结果满足所期望的条件的意思时，将所述生成的充电推荐信息输出给外部终端。
附图说明
图1是表示第1实施方式的充电管理装置的结构例的示意图。
图2是表示交通需求数据的一个例子的示意图。
图3是表示SoC分布数据的一个例子的示意图。
图4是表示链信息的一个例子的示意图。
图5是表示CS信息的一个例子的示意图。
图6是表示ITS点·电子公告板信息的一个例子的示意图。
图7是表示车辆属性信息的一个例子的示意图。
图8是表示第1实施方式的充电站状况预测部使用的仿真模型的一个例子的示意图。
图9是表示充电推荐信息的通知例的示意图。
图10是表示预测结果信息的一个例子的示意图。
图11是表示判断结果信息的一个例子的示意图。
图12是表示充电推荐信息的一个例子的示意图。
图13是表示第1实施方式的充电管理装置的动作例的流程图。
图14是表示第1实施方式的充电管理装置的仿真结果的一个例子的示意图。
图15是表示第1实施方式的充电管理装置的仿真结果的其它一个例子的示意图。
图16是表示第1实施方式的充电管理装置的仿真结果的另外其它一个例子的示意图。
图17是表示第2实施方式的充电管理装置的结构例的示意图。
图18是表示计划电力供给量信息的一个例子的示意图。
图19是表示可利用充电器数信息的一个例子的示意图。
图20是表示同实施方式的充电管理装置的动作例的流程图。
图21是表示第3实施方式的充电管理装置的结构例的示意图。
图22是表示第3实施方式的充电管理装置的动作例的流程图。
具体实施方式
[第1实施方式]
图1是表示第1实施方式的充电管理装置的结构例的示意图。图2～图7、图9～图12是表示由该实施方式的充电管理装置使用的各种信息的一个例子的示意图。图8是表示由该实施方式的充电管理装置使用的仿真模型的一个例子的示意图。图1所示的充电管理装置1具备：交通需求数据输入部11、充电站(ChargeStation)状况预测部(以下表述为CS状况预测部)12、条件判断部13、充电推荐信息生成部14以及充电推荐信息输出部15。下面，详细地说明构成充电管理装置1的各部11～15的功能。
交通需求数据输入部11在接受从未图示的外部终端发送的交通需求数据和SoC(StateofCharge，充电状态)分布数据的输入时，将接受了该输入的交通需求数据和SoC分布数据发送给CS状况预测部12。
例如图2所示，交通需求数据D1是表示从设置在高速公路等收费公路上的多个出入口(以下表述为IC(InterChange))驶入驶出的车辆的辆数的数据。在图2中，将表示某高速公路的各IC处的24小时内驶入驶出车辆辆数的交通需求数据D1的一个例子表示为OD(Origin-Destination，原始目的地)表，但是交通需求数据的形式不限于此，至少是表示任意场所的每单位时间的驶入驶出车辆辆数的形式，可以是任意的形式。此外，由交通需求数据D1所表示的车辆的辆数是电动汽车的辆数和除此之外的种类的汽车(例如，汽油汽车、混合动力汽车等)的辆数之和。
SoC表示电池剩余量相对于装载在电动汽车上的电池的最大充电容量的比率，SoC分布数据D2是例如图3所示地以概率分布表示从各IC驶入的电动汽车的SoC的分布的数据。
交通需求数据D1以及SoC分布数据D2是根据过去的数据预测出的数据。交通需求数据输入部11在后述的CS状况预测部12执行仿真时能够根据想要预测与哪种日子(例如，平日、休息日或者特殊日等)有关的各CS的拥挤状况来适当变更接受输入的数据。即在想要预测与休息日有关的拥挤状况的情况下，交通需求数据输入部11也可以只接受与休息日有关的交通需求数据和SoC分布数据的输入。
CS状况预测部12在接受了从交通需求数据输入部11发送的交通需求数据以及SoC分布数据、从后述的充电推荐信息生成部14发送的充电推荐信息的输入时，至少使用接受了该输入的交通需求数据和SoC分布数据来执行仿真，预测设置在收费公路的各处的多个CS的拥挤状况。但是，在通过充电推荐信息生成部14生成充电推荐信息而CS状况预测部12还接受了该充电推荐信息的输入的情况下，CS状况预测部12不仅使用交通需求数据和SoC分布数据，还使用该充电推荐信息来执行仿真。另外，CS状况预测部12在预测各CS的拥挤状况时将表示该预测的结果的预测结果信息发送给条件判断部13。
此外，在CS状况预测部12中为了执行仿真，例如如图4～图6所示预先设定了链信息、CS信息以及ITS点·电子公告板信息。这些信息是用于形成适用于仿真执行时的假想的收费公路的信息。此外，在本实施方式中，假定一条车道的高速公路而设定了各种信息。
例如图4所示，链信息D3是链名、下游侧链名、链长、平均电费以及平均速度被关联起来的信息。链名表示从一个IC至相邻的IC为止的区间(以下表述为链)的名称。下游侧链名表示与由关联起来的链名所表示的链相邻的(下游侧的)链的名称。链长表示由关联起来的链名所表示的链的距离。平均电费表示在CS状况预测部12执行仿真时在由关联起来的链名所表示的链行驶的车辆通过消耗1kWh的电力所能够行驶的平均距离。平均速度表示在CS状况预测部12执行仿真时在由关联起来的链名所表示的链行驶的车辆1秒所能够行驶的平均距离。
例如图5所示，CS信息D4是充电站名、存在的链名、距起点的距离、充电器数以及充电速度被关联起来的信息。充电站名表示设置在收费公路的各处的CS的名称。存在的链名表示设置了由关联起来的充电站名所表示的CS的链的名称。距起点的距离表示从由关联起来的存在的链名所表示的链的起点至由关联起来的充电站名所表示的CS为止的距离。充电器数表示设置于由关联起来的充电站名所表示的CS的充电器的数量。充电速度表示在由关联起来的充电站名所表示的CS中充电器在每1秒内能够对车辆进行充电的电力量。
例如图6所示，ITS点·电子公告板信息D5是ITS点名·电子公告板名、存在的链名、距起点的距离以及关联充电站名被关联起来的信息。ITS点·电子公告板名表示ITS点或者电子公告板的名称。存在的链名表示设置了由关联起来的ITS点·电子公告板名所表示的ITS点或者电子公告板的链的名称。距起点的距离表示从由关联起来的存在的链名所表示的链的起点至由ITS点·电子公告板名所表示的ITS点或者电子公告板为止的距离。关联充电站名表示在由关联起来的ITS点·电子公告板名所表示的ITS点或者电子公告板中能够通知拥挤状况的CS的名称。
这里，说明由CS状况预测部12执行的仿真。此外，该仿真由预处理阶段和执行阶段这两个阶段构成。
首先，说明预处理阶段。
CS状况预测部12根据交通需求数据生成包含电动汽车和除此之外的种类的汽车的假想车辆。例如，CS状况预测部12假定为接受了图2所示的交通需求数据D1的输入时，CS状况预测部12按照接受了该输入的交通需求数据D1以从IC1驶入从IC2驶出的假想车辆为160台、从IC1驶入从IC3驶出的假想车辆为160台、从IC2驶入从IC3驶出的假想车辆为150台这样的方式生成假想车辆。此外，电动汽车和除此之外的种类的汽车的比率按照预先确定的设定，该设定能够由用户任意地设定。
此时，CS状况预测部12对每个所生成的假想车辆赋予表示该假想车辆的属性的车辆属性信息。例如如图7所示，车辆属性信息D6是车辆ID、出发时刻、入口IC名、出口IC名以及SoC初始值被关联起来的信息。车辆ID是识别假想车辆的识别信息，在假想车辆生成时被随机地设定。出发时刻表示假想车辆从入口IC出发的时刻，与车辆ID同样地，在假想车辆生成时被唯一地设定(但是，按照每个单位时间的交通需求数据，因此在该单位时间的范围内被随机地设定)。入口IC名表示假想车辆驶入的IC的名称，按照在假想车辆生成时使用的交通需求数据而被设定。出口IC名表示假想车辆驶出的IC的名称，与入口IC名同样地按照在假想车辆生成时使用的交通需求数据而被设定。SoC初始值表示当假想车辆从入口IC出发时的SoC，按照接受了输入的SoC分布数据而被随机地设定(但是，电动汽车以外的种类的假想车辆的SoC初始值全都被设定为0)。
接着，说明由CS状况预测部12执行的仿真的执行阶段。这里，CS状况预测部12使用如图8所示那样的驾驶员模型121、车辆模型122、电池模型123、CS模型124以及ITS点·电子公告板模型125来执行仿真。
驾驶员模型121是将驾驶假想车辆的驾驶员进行模型化的模型，当从车辆模型122、电池模型123以及ITS点·电子公告板模型125接受到各种信息的输入时，根据接受了该输入的各种信息来执行行驶路径的选择处理、CS的选择处理以及车辆的状态的选择处理。
例如，驾驶员模型121执行根据从车辆模型122发送的位置速度信息、从电池模型123发送的SoC信息以及从ITS点·电子公告板模型125发送的充电推荐信息选择假想车辆能够到达的CS中位于离当前位置最远的CS的选择处理。此外，在本实施方式中，驾驶员模型121选择假想车辆能够到达的CS中位于离当前位置最远的CS，但是不限于此。例如，在即使能够到达但是SoC小于20％的情况下，电池剩余量耗尽，担心不能行驶，因此也可以是选择在SoC为20％以上的范围内能够到达的CS中位于离当前位置最远的CS等的方法。
另外，驾驶员模型121执行根据从车辆模型122发送的车辆的位置信息选择车辆的状态、这里“行驶中”、“充电中”以及“充电等待”这三个状态中的一个的选择处理。例如，驾驶员模型121在到达所选择的CS之前选择“行驶中”作为车辆的状态，到达该选择的CS而开始充电时选择“充电中”作为车辆的状态，到达了该选择的CS但是充电器被其它的假想车辆占用的情况下选择“充电等待”作为车辆的状态。此外，当驾驶员模型121选择了三个车辆的状态之一时，将表示该选择的车辆的状态的状态信息发送给车辆模型122。
车辆模型122是假想车辆本身，当接受了来自驾驶员模型121的状态信息的输入时，在由接受了该输入的状态信息所表示的车辆的状态为“行驶中”的情况下，按照车辆力学方程式来执行更新假想车辆的位置、速度的更新处理。此外，车辆模型122更新假想车辆的位置、速度时，将表示该更新后的假想车辆的位置、速度的位置速度信息发送给驾驶员模型121以及电池模型123，且将状态信息传送给电池模型123。
电池模型123是将装载在假想车辆的电池进行模型化的模型，当接受到来自车辆模型122的位置速度信息以及状态信息和来自CS模型124的充电速度信息的输入时，按照由接受了该输入的状态信息所表示的车辆的状态来执行更新电池剩余量的更新处理。具体地说，电池模型123在由接受了输入的状态信息所表示的车辆的状态为“行驶中”的情况下，根据由接受了输入的位置速度信息计算出功耗量，从赋予该假想车辆的车辆属性信息内的SoC初始值减去功耗量，由此计算(更新)电池剩余量。另外，电池模型123在由接受了输入的状态信息所表示的车辆的状态为“充电中”的情况下，按照由接受了输入的充电速度信息所表示的充电速度来计算出(更新)电池剩余量。此外，当电池模型123更新电池剩余量时，将表示该更新后的SoC(即电池剩余量)的SoC信息发送给驾驶员模型121。
CS模型124是将设置于收费公路的各处的CS进行模型化的模型，按照预先设定在CS状况预测部12的CS信息D4来将表示充电速度的充电速度信息发送给电池模型123。
ITS点·电子公告板模型125是将设置于收费公路的各处的ITS点以及电子公告板进行模型化的模型。该ITS点·电子公告板模型125在假想车辆通过附近时将充电推荐信息发送给驾驶员模型121(但是，限于从充电推荐信息生成部14有充电推荐信息的输入的情况)。图9是表示显示在ITS点以及电子公告板的充电推荐信息的显示例的示意图。图9表示不是假想车辆通过ITS点或者电子公告板附近时的充电等待时间而是假想车辆到达目的的CS时的充电等待时间。
驾驶员模型121在由从ITS点·电子公告板模型125发送的充电推荐信息所表示的下游侧的CS和由CS的选择处理所选择的CS一致的情况下，将以所期望的比例(例如3成的概率等)靠近的CS变更为充电等待时间小的CS，即再次执行CS的选择处理。
如以上那样，CS状况预测部12使用各模型121～125来在假想的收费公路上使在预处理阶段中生成的假想车辆行驶，仿真各CS的拥挤状况。然后，CS状况预测部12将表示各CS的拥挤状况的预测结果的预测结果信息发送给条件判断部13。
例如如图10所示，预测结果信息D7是按照每个单位时间表示各CS处的充电等待时间的信息。充电等待时间表示假想车辆到达CS后到充电开始为止的等待时间。例如，在图10中，表示从CS1在8点出发的假想车辆到达CS3时至充电开始为止等待500秒。这里，图10所示的每个单位时间的时刻是成为基准的CS1通过时的时刻，关于CS1，表示在该时刻到达的假想车辆的等待时间。并且，关于其它的充电站，表示在该时刻从CS1出发的车辆以平均速度行驶的情况下到达该充电站的情况下的等待时间。
条件判断部13在接受到从CS状况预测部12发送的预测结果信息的输入时，将由接受了该输入的预测结果信息所表示的各CS的拥挤状况在每个单位时间进行比较，判断是否满足所期望的条件，将该判断的结果和判断结果信息发送给充电推荐信息生成部14。
作为所期望的条件，例如举出以下的条件，在满足这些条件中的某个的情况下设为满足所期望的条件。
(1)在预测结果信息的全单位时间内，当比较全部的相邻的CS的充电等待时间时，从下游侧的CS的充电等待时间减去上游侧的CS的充电等待时间所得的值为阈值以下。
(2)充电推荐信息的调整次数、即CS状况预测部12进行的预测结果信息的输出、条件判断部13进行的判断结果信息的输出以及充电推荐信息生成部14进行的向CS状况预测部12的充电推荐信息的输出的一系列的处理的重复次数为预先确定的值以上。
(3)不生成新的充电推荐信息，即由接受了输入的判断结果信息所表示的判断结果的内容与已经接受输入而生成与该判断结果有关的充电推荐信息的判断结果信息的内容相同。
例如图11所示，判断结果信息D8是条件判断部13的判断的结果为：在满足上述条件的情况下是示出“OK”、在不满足的情况下示出“NG”的信息。例如，在图11中，从CS1在8点10分出发的假想车辆到达CS2时的充电等待时间“100秒”和从CS1在8点10分出发的假想车辆到达CS3时的充电等待时间“1800秒”之差为阈值以上(其中这里阈值设定为“1200秒”)，因此条件判断部13不满足上述条件，在由条件判断部13发送的判断结果信息中将相应部分设为“NG”。
此外，在本实施方式中，条件判断部13按照上述条件，但是不限于此，能够由用户任意地设定条件。例如，上述条件是假定预定了在上游侧的CS处充电的假想车辆引导到下游侧的CS时，该假想车辆有可能引起缺电，因此预定了在下游侧的CS充电的假想车辆引导到上游侧的CS而设定的条件，但是在将预定了在拥挤的CS处预定了充电的假想车辆想要引导到上游侧或者下游侧的CS的情况下，只要将条件设定为“在全单位时间内比较相邻的CS的充电等待时间时，该充电等待时间之差为阈值以下”即可。
充电推荐信息生成部14在接受了从条件判断部13发送的判断结果和判断结果信息D8的输入时，在接受了该输入的判断结果没有满足所期望的条件的情况下，生成与没有满足所期望的条件的CS有关的充电推荐信息，将该充电推荐信息发送给CS状况预测部12。
但是，充电推荐信息生成部14在已经生成充电推荐信息而将该充电推荐信息发送给CS状况预测部12的情况下，充电推荐信息生成部14将在已经发送了的一个以上的充电推荐信息追加了该生成的充电推荐信息的充电推荐信息组发送给CS状况预测部12。
另外，充电推荐信息生成部14在接受了输入的判断结果满足所期望的条件的情况下，将发送给CS状况预测部12的充电推荐信息组中的一个发送给充电推荐信息输出部15。此外，将哪个充电推荐信息发送给充电推荐信息输出部15是按照预先确定的设定，该设定是能够由用户来任意地设定。具体地说，“将向CS状况预测部12最后输出的充电推荐信息发送给充电推荐信息输出部15”等被举为一个例子。
例如图12所示，充电推荐信息D9是通过设置在收费公路的各处的ITS点、电子公告板来通知给在收费公路上行驶的车辆的信息，是ITS点名·电子公告板名、提示开始时刻、提示结束时刻、以及上游侧的CS和下游侧的CS处的充电等待时间被关联起来的信息。
ITS点名·电子公告板名表示ITS点或者电子公告板的名称。提示开始时刻表示在由关联起来的ITS点名·电子公告板名所表示的ITS点或者电子公告板中开始该充电推荐信息的提示的时刻。提示结束时刻表示在由关联起来的ITS点名·电子公告板名所表示的ITS点或者电子公告板中结束该充电推荐信息的提示的时刻。上游侧的CS和下游侧的CS处的充电等待时间表示各CS处的充电等待时间，是符合由条件判断部13所使用的预测结果信息的值。
充电推荐信息输出部15在接受了从充电推荐信息生成部14发送的充电推荐信息的输入时，将接受了该输入的充电推荐信息输出给外部终端(例如，设置于收费公路的各处的ITS点、电子公告板等)。
接着，参照图13的流程图来说明如以上那样的充电管理装置1的动作的一个例子。
首先，交通需求数据输入部11在接受了从外部终端发送的交通需求数据和SoC分布数据的输入时将接受了该输入的交通需求数据和SoC分布数据发送给CS状况预测部12(步骤S1)。
接着，CS状况预测部12在接受了从交通需求数据输入部11发送的交通需求数据和SoC分布数据的输入时，至少使用接受了该输入的交通需求数据和SoC分布数据来执行仿真，预测各CS的拥挤状况，将表示该预测的结果的预测结果信息发送给条件判断部13(步骤S2)。
接着，条件判断部13在接受了从CS状况预测部12发送的预测结果信息的输入时，将由接受了该输入的预测结果信息所表示的各CS的拥挤状况对每个单位时间进行比较，判断是否满足了所期望的条件(步骤S3)。
在步骤S3的处理的判断结果表示否的情况下(步骤S3的“否”)，充电推荐信息生成部14生成与不满足所期望的条件的CS有关的充电推荐信息，将该生成的充电推荐信息发送给CS状况预测部12之后(步骤S4)，回到步骤S2的处理，即CS状况预测部12不仅使用已经接受了输入的交通需求数据以及SoC分布数据，而且还使用从充电推荐信息生成部14发送的充电推荐信息来再次执行仿真(步骤S2)。但是，充电推荐信息生成部14在满足上述的(2)或者(3)中的某一个条件的情况下，进入后述的步骤S5的处理。
在步骤S3的处理的判断结果表示满足所期望的条件的意思的情况下(步骤S3的“是”)，充电推荐信息输出部15将充电推荐信息生成部14发送给CS状况预测部12的充电推荐信息组中的一个输出给外部终端(步骤S5)。
此外，在本实施方式中，使用充电等待时间来表示各CS处的拥挤状况，但是不限于此，例如也可以使用充电等待的车辆辆数、每个充电器的充电等待的车辆辆数等来表示拥挤状况。
另外，在本实施方式中，通过充电推荐信息来表示各CS处的充电等待时间，但是不限于此，例如，也可以使充电费用与充电等待时间相配合地变化，在充电等待时间大的CS处的充电，充电费用设定得越高，另外在充电等待时间小的CS处的充电，充电费用设定得越便宜的基础上，通过充电推荐信息来表示各CS处的充电费用。
而且，在本实施方式中，说明了以一条车道的收费公路为对象而将充电推荐信息提供给驾驶员的充电管理装置，但是不限于此，例如也可以将存在分支部、合流部的网状道路设为对象。
另外，在本实施方式中，在CS状况预测部12中生成假想车辆，以该假想车辆单位执行了仿真，但是不限于此，例如也可以不是各个车辆单位而是将交通流作为流体模型使用来执行仿真。在这种情况下，能够概率地表现充电行为。
而且，在本实施方式中，将充电推荐信息通过ITS点或者电子公告板通知给驾驶员，但是将充电推荐信息通知给驾驶员的通知方式并不特别限定于此。
根据以上说明的第1实施方式，通过具备：至少使用交通需求数据以及SoC分布数据来执行仿真的CS状况预测部12、使用CS状况预测部12的预测结果信息来判断是否满足所期望的条件的条件判断部13、使用条件判断部13的判断结果信息来生成充电推荐信息并输出该充电推荐信息的充电推荐信息生成部14以及充电推荐信息输出部15这样的结构，由此能够缓和收费公路的各CS处的拥挤。
例如，图14是表示不使用充电推荐信息而在CS状况预测部12中预测各CS的拥挤状况时的充电等待时间的推移的一个例子的示意图，图15是使用充电推荐信息而在CS状况预测部12中预测各CS的拥挤状况时的充电等待时间的推移的一个例子的示意图。当比较图14的示意图和图15的示意图时，图14的示意图的充电等待时间的最大值超过了7000秒，与此相对图15的示意图的充电等待时间的最大值没有超过7000秒。因此，可知通过重复执行CS状况预测部12的预测结果信息的输出、条件判断部13的判断结果信息的输出以及充电推荐信息生成部14的充电推荐信息的输出，减少充电等待时间的最大值，实现收费公路的各CS处的拥挤的缓和。
另外，图16是表示通过CS状况预测部12预测的各CS处的充电等待时间的最大值的推移的一个例子的示意图。这里，也可知通过重复执行CS状况预测部12的预测结果信息的输出、条件判断部13的判断结果信息的输出以及充电推荐信息生成部14的充电推荐信息的输出来减少充电等待时间的最大值，除此之外可知减少充电等待时间的最大值的偏差，即可知实现收费公路的各CS处的拥挤的缓和。
即通过提示由充电推荐信息生成部14生成的充电推荐信息，即使在实际的收费公路上也能够如图15以及图16所示地期待实现收费公路的各CS处的拥挤的缓和。
[第2实施方式]
图17是表示第2实施方式的充电管理装置的结构例的示意图，与上述的第1实施方式的充电管理装置不同，成为在图1所示的充电管理装置中还加了电力供给输入部16的结构。
此外，交通需求数据输入部11、条件判断部13、充电推荐信息生成部14以及充电推荐信息输出部15具有与上述的第1实施方式相同的功能，因此这里省略详细的说明。以下主要说明与第1实施方式不同的功能。
电力供给输入部16在接受了从外部终端发送的、表示各CS能够供给的电力量的计划电力供给量信息的输入时，将接受了该输入的计划电力供给量信息发送给CS状况预测部12。
例如图18所示，计划电力供给量信息D10是以每单位时间表示各CS能够供给的电力量的信息，例如表示在0点至1点之间CS1能够供给250kWh的电力的意思等。
CS状况预测部12除了来自交通需求数据输入部11的交通需求数据以及SoC分布数据、和来自充电推荐信息生成部14的充电推荐信息之外还接受来自电力供给输入部16的计划电力供给量信息的输入。然后，CS状况预测部12根据接受了输入的计划电力供给量信息，例如图19的D11所示，对每个单位时间决定了在各CS处能够利用的充电器的数量的基础上(在生成了可利用充电器数信息D11的基础上)，与上述的第1实施方式同样地执行仿真，预测各CS的拥挤状况。
这里，参照图20的流程图来说明本实施方式的充电管理装置1的动作的一个例子。此外，步骤S1、S3～S5的处理与上述的第1实施方式相同，因此这里省略详细的说明。
在步骤S1的处理之后，电力供给输入部16接受了从外部终端发送的计划电力供给量信息的输入时，将接受了该输入的计划电力供给量信息发送给CS状况预测部12(步骤S2')。
接着，CS状况预测部12在接受了从交通需求数据输入部11发送的交通需求数据以及SoC分布数据、和从电力供给输入部16发送的计划电力供给量信息的输入时，根据接受了该输入的计划电力供给量信息来针对每个单位时间决定各CS处能够利用的充电器的数量。之后，CS状况预测部12一边考虑该决定的各CS处的每单位时间能够利用的充电器的数量，一边至少使用接受了输入的交通需求数据和SoC分布数据来执行仿真，预测各CS的拥挤状况，将表示该预测的结果的预测结果信息发送给条件判断部13(步骤S2”)。
根据以上说明的第2实施方式，通过还具备能够将计划电力供给量信息进行输入输出的电力供给输入部16，即使在计划电力供给量随时间带而变化的情况下也能够改变可利用的充电器的数来执行仿真，进而能够缓和收费公路的各CS处的拥挤。
[第3实施方式]
图21是表示第3实施方式的充电管理装置的结构例的示意图，与上述的第1以及第2实施方式的充电管理装置不同，成为在图1所示的充电管理装置中还加了交通状态输入部17的结构。
此外，条件判断部13、充电推荐信息生成部14以及充电推荐信息输出部15具有与上述的第1以及第2实施方式相同的功能，因此这里省略详细的说明。以下主要说明与第1以及第2实施方式不同的功能。
交通状态输入部17在接受了从外部终端发送的实测交通需求数据的输入时，将接受了该输入的实测交通需求数据发送给交通需求数据输入部11。此外，实测交通需求数据是由例如设置在IC等的ETC(ElectronicTollSystem：电子收费***)实测到的交通需求数据，是用于校正交通需求数据的数据。
交通需求数据输入部11除了从外部终端发送的交通需求数据和SoC分布数据之外，还接受从交通状态输入部17发送的实测交通需求数据的输入。然后，交通需求数据输入部11使用接受了输入的实测交通需求数据校正接受了输入的交通需求数据之后，将校正后的交通需求数据和接受了输入的SoC分布数据发送给CS状况预测部12。
CS状况预测部12在接受了从交通需求数据输入部11发送的校正后的交通需求数据和SoC分布数据的输入时，至少使用接受了该输入的校正后的交通需求数据和SoC分布数据来与上述的第1实施方式同样地执行仿真来预测各CS的拥挤状况。
这里，参照图22的流程图来说明本实施方式的充电管理装置1的动作的一个例子。此外，步骤S3～S5的处理与上述的第1以及第2实施方式相同，因此这里省略详细的说明。
首先，交通状态输入部17在接受了从外部终端发送的实测交通需求数据的输入时，将接受了该输入的实测交通需求数据发送给交通需求数据输入部11(步骤S1')。
接着，交通需求数据输入部11在接受了从外部终端发送的交通需求数据以及SoC分布数据、和从交通状态输入部17发送的实测交通需求数据的输入时，使用接受了该输入的实测交通需求数据校正接受了该输入的交通需求数据之后，将该校正后的交通需求数据和接受了该输入的SoC分布数据发送给CS状况预测部12(步骤S1”)。
接着，CS状况预测部12在接受了从交通需求数据输入部11发送的校正后的交通需求数据和SoC分布数据的输入时，至少使用接受了该输入的校正后的交通需求数据和SoC分布数据来执行仿真，预测各CS的拥挤状况，将表示该预测的结果的预测结果信息发送给条件判断部13(步骤S2”')。
根据以上说明的第3实施方式，通过还具备能够将校正交通需求数据的实测交通需求数据进行输入输出的交通状态输入部17的结构，即使在根据过去的数据预测出的交通需求数据与实际的交通需求数据背离的情况下也能够校正误差，进而能够缓和收费公路的各CS处的拥挤。
根据以上说明的至少一个实施方式，能够提供一种即使不测量在收费公路等上行驶的纯电动汽车的当前位置、电池剩余量也能够将充电推荐信息通知给驾驶员的充电管理装置。
此外，上述的各实施方式所述的方法，还能够作为能够使计算机执行的程序保存在磁盘(软盘、硬盘等)、光盘(CD-ROM、DVD等)、光磁盘(MO)、半导体存储器等存储介质中来发布。
另外，作为该存储介质，只要是能够存储程序、且计算机可读取的存储介质，其存储形式也可以是任意的方式。
另外，也可以是根据从存储介质安装到计算机的程序的指示来在计算机上工作的OS(操作***)、数据库管理软件、网络软件等MW(中间件)等执行用于实现上述实施方式的各处理的一部分。
而且，各实施方式中的存储介质不限于与计算机独立的媒体，也包含下载通过LAN、因特网等传输的程序来存储或者暂时存储的存储介质。
另外，存储介质不限于一个，从多个媒体执行上述的各实施方式中的处理的情况也包含在本发明中的存储介质中，媒体结构可以是任意的结构。
此外，各实施方式中的计算机根据存储在存储介质中的程序来执行上述的各实施方式中的各处理，可以是由个人计算机等一个构成的装置、多个装置被网络连接而成的***等的任意的结构。
另外，各实施方式中的计算机不限于个人计算机，还包含信息处理设备所包含的运算处理装置、微型计算机等，是能够通过程序来实现本发明的功能的设备、装置的总称。
此外，说明了本发明的几个实施方式，但是这些实施方式是作为例子提示的，没有意图限定发明的范围。这些新的实施方式能够由其它的各种方式来实施，能够在不超出发明的精神的范围内进行各种省略、替换、变更。这些实施方式、其变形包含在发明的范围、精神内、并且包含在权利要求范围所述的发明和与其均等的范围内。

Claims (5)

1.一种充电管理装置，其特征在于，具备：
输入单元(11)，接受来自收费公路的多个出入口的表示车辆的驶入驶出辆数的交通需求数据的输入；
第1预测单元(12)，使用接受了所述输入的交通需求数据来执行仿真，预测设置于所述收费公路间的多个充电站处的充电等待时间；
判断单元(13)，比较预测出的各充电站处的所述充电等待时间，判断是否满足所期望的条件；
生成单元(14)，当所述判断单元的判断结果表示否时，生成表示能够顺利地进行充电的充电站的充电推荐信息；
第2预测单元(12)，除了接受了所述输入的交通需求数据之外，还使用生成的所述充电推荐信息来执行仿真，再次预测所述各充电站处的充电等待时间；以及
输出单元(15)，在重复执行了所述判断单元、所述生成单元以及所述第2预测单元的处理，其结果当所述判断单元的判断结果满足所期望的条件时，将所述充电推荐信息输出给外部终端。
2.根据权利要求1所述的充电管理装置，其特征在于，
还具备第2输入单元(16)，该第2输入单元(16)接受表示设置于所述收费公路间的多个充电站能够供给的电力量的计划电力供给量信息的输入，
所述第1预测单元(12)使用所述交通需求数据和所述计划电力供给量信息来执行仿真，
所述第2预测单元(12)除了所述交通需求数据以及所述计划电力供给量信息之外，还使用所述充电推荐信息来执行仿真。
3.根据权利要求1所述的充电管理装置，其特征在于，
还具备第2输入单元(17)，该第2输入单元(17)接受对接受了所述输入的交通需求数据进行校正的实测交通需求数据的输入，
所述第1预测单元在使用所述实测交通需求数据来校正了所述交通需求数据之后，使用该校正后的交通需求数据来执行仿真，
所述第2预测单元除了所述校正后的交通需求数据之外，还使用所述充电推荐信息来执行仿真。
4.根据权利要求1所述的充电管理装置，其特征在于，
所述判断单元(13)比较相邻的各充电站处的充电等待时间，判断从下游侧的充电站的充电等待时间减去上游侧的充电站的充电等待时间所得的值是否为阈值以下。
5.根据权利要求1所述的充电管理装置，其特征在于，
所述生成单元(14)在所述判断单元的判断结果表示否时，生成表示能够顺利地进行充电的充电站处的充电等待时间和充电费用中的至少一个的充电推荐信息。
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