JP5818175B2 - 充電制御システム、充電制御方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、他の動力源も併せて搭載したハイブリッド型の電気自動車も含めて、電気を利用して走行する自動車の充電制御システム、充電制御方法及びプログラムに関する。

近年、環境問題が益々深刻化する中、導入が急速に進められている太陽電池や風力発電機等の再生可能電源は、低炭素化やエネルギー資源問題解決の有効な手段と考えられる。しかしながら、その一方で、このような再生可能電源は、出力変動が大きいため、電力品質の観点から、その出力変動を相殺するための調整手段が不可欠である。その調整手段としては、現状、主に応答速度の速い火力発電機が用いられており、変動の大きな再生可能電源を導入すればするほど、調整手段としての火力発電機が必要になってしまうというジレンマにも陥り兼ねない。したがって、それに代わる強力な調整手段を確保することが大きな課題である。その電力調整手段として、大容量の蓄電池（ＮａＳ電池等）を導入することは、有効な手段ではあるが、導入及び運営コストの観点から導入障壁は非常に高いと考えられる。

そこで、同じく急速に普及が進むと見られている電気を利用して走行する自動車（以下、他の動力源も併せて搭載したハイブリッド型の電気自動車も含めてＥＶ（Electric Vehicle）と称する）に搭載されている蓄電池と、この蓄電池が接続される充電器とを多数連係動作させて、電力系統安定化用の仮想的な大容量蓄電池として利用するＶ２Ｇ（Vehicle-to-Grid）技術に関する研究が進められている。Ｖ２Ｇの提案自体は１９８０年代からあり、電力系統網全体に亘るマクロな安定化効果の大きさ見積もり等の研究報告が継続的に行われている。さらに、ここ数年になって、具体的なシステム構築のためのミクロな制御手法、つまり、多数ＥＶの充放電を個々に、かつ、リアルタイムに制御する技術に関しても報告がなされるようになってきた。

例えば、非特許文献１には、ＥＶの運転モデル、配電網モデル、電力価格の時間変動モデル等を設定し、魚群の動き等にヒントを得たParticle Swarm Optimization （ＰＳＯ）による最適化スケジューリングを行う充放電制御方法が記載されている。

また、特許文献１には、ＥＶ充電計画装置の構成について記載されており、遺伝的アルゴリズムを用いた最適充電スケジューリングにも言及している。

なお、一般には、ＥＶへの充電のみならず、ＥＶから配電網（電力系統側）への放電も想定したものをＶ２Ｇと呼ぶが、ＥＶへの充電のみを想定したものをＧ２Ｖと区別して呼ぶこともある。Ｇ２Ｖの方が、充放電サイクル数が減る分、ＥＶ内蓄電池への負荷は減ると考えられる。

特開２０００−２０９７０７号公報

G.K.Venayagamoorthy et. al., "Real-Time Modeling of Distributed Plug-in Vehicles for V2G Transactions", Energy Conversion Congress and Exposition, 2009. ECCE 2009. IEEE, 3937 - 3941(2009).

しかしながら、ＥＶオーナの負荷やリスク（出発時の充電不足やＥＶ内蓄電池の劣化加速）の軽減、リアルタイム応答性、最適スケジューリングのための計算処理負荷の低減等も含めて総合的に検討した実践的なシステムに関する報告は、ほとんど無いのが現状であり、それがＥＶ充電制御システムの実用化を進める上で大きな課題であった。

本発明は、上述したような技術が有する問題点に鑑みてなされたものであって、再生可能電源の出力変動等に対する電力調整手段となり得る多数ＥＶ連係充電システムの実用化を促進させることができる充電制御システム、充電制御方法及びプログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するために本発明は、
電気を利用して走行する自動車への充電を制御する充電制御システムにおいて、
前記自動車に対する充電許容時間と当該自動車に必要となる充電量とに応じて、一定の速度で当該自動車を満充電とするためのフラット化充電速度を算出するフラット化充電速度算出部と、
電力供給側から要求される電力需要の時間変化に基づく要求需要比率関数と前記フラット化充電速度とを掛け合わせることにより、当該自動車に対する充電速度を算出する充電速度算出部と、
前記充電速度算出部にて算出された充電速度に基づいて当該自動車への充電を制御する制御部とを有することを特徴とする。

また、電気を利用して走行する自動車への充電を制御する充電制御方法であって、
前記自動車に対する充電許容時間と当該自動車に必要となる充電量とに応じて、一定の速度で当該自動車を満充電とするためのフラット化充電速度を算出する処理と、
電力供給側から要求される電力需要の時間変化に基づく要求需要比率関数と前記フラット化充電速度とを掛け合わせることにより、当該自動車に対する充電速度を算出する処理と、
前記算出された充電速度に基づいて当該自動車への充電を制御する処理とを有する。

また、電気を利用して走行する自動車への充電を制御するためのコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
前記自動車に対する充電許容時間と当該自動車に必要となる充電量とに応じて、一定の速度で当該自動車を満充電とするためのフラット化充電速度を算出する手順と、
電力供給側からの要求される電力需要の時間変化に基づく要求需要比率関数と前記フラット化充電速度とを掛け合わせることにより、当該自動車に対する充電速度を算出する手順と、
前記算出された充電速度に基づいて当該自動車への充電を制御する手順とを有する。

本発明は、以上説明したように構成されているので、電力供給側から要求される電力需要の時間変化に対応しながらも自動車への充電許容時間内における満充電を実行することができ、それにより、再生可能電源の出力変動等に対する電力調整手段となり得る多数ＥＶ連係充電システムの実用化を促進させることができる。

本発明の充電制御システムを採用した電気自動車の充電環境の一例の全体の構成を示す図である。 図１ａに示した電力アグリゲータの構成を示す図である。 図１に示した充電制御システムにおける充電制御方法の概要を説明するための図である。 図１に示した充電制御システムにおける充電制御方法の概要を説明するための図である。 図１に示した充電制御システムにおける充電制御方法の具体例を説明するための図である。 図１に示した電力需要要求入手部にて入手したデータを示す図である。 図１に示した要求需要比率関数算出部にて算出された要求需要比率関数Ｆ’（ｔ）を示す図である。 ＥＶ５０台分の充電器接続パターンの一例を示す図である。 ＥＶ５０台を想定した場合における総充電需要の形状変化をシミュレーションした結果を示す図である。 ＥＶ５０台を想定した場合における総充電需要の形状変化をシミュレーションした結果を示す図である。 ＥＶ５０台を想定した場合における総充電需要の形状変化をシミュレーションした結果を示す図である。 図６で示したシミュレーションにリアルタイム応答も加えたシミュレーション結果を示す図である。 リアルタイム応答無しの場合のＥＶ内蓄電量の時間変化を示す図である。 リアルタイム応答を行った場合のＥＶ内蓄電量の時間変化を示す図である。

以下に、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。

図１ａは、本発明の充電制御システムを採用した電気自動車の充電環境の一例の全体の構成を示す図である。また、図１ｂは、図１ａに示した電力アグリゲータの構成を示す図である。

本例は図１ａに示すように、小コミュニティ７や駐車場８、急速充電スタンド９にて電気自動車ＥＶ５ａ〜５ｌを充電可能とするものであって、小コミュニティ７、駐車場８、急速充電スタンド９のそれぞれに対応して電力アグリゲータ３ａ〜３ｃが設けられている。これら電力アグリゲータ３ａ〜３ｃは、電力配電線網及び情報通信網１を介して変電所２に接続されており、変電所２には電力制御サーバ２ａが設けられている。また、小コミュニティ７には、ＨＥＭＳ（Home Energy Management System）４ａ〜４ｄが設けられており、また、電力配電線網及び情報通信網１には、大容量エネルギーストレージ６も接続されている。

電力アグリゲータ３ａ〜３ｃは図１ｂに示すように、充電量入手部１１と、接続検知部１２と、接続終了時刻入手部１３と、充電許容時間算出部１４と、フラット化充電速度算出部１５と、電力需要要求入手部１６と、要求需要比率関数算出部１７と、補正係数算出部１８と、充電速度算出部１９と、制御部２０とが設けられている。これらの構成要素は、実際には、電力アグリゲータ３ａ〜３ｃに実装されるプログラムで実現されることが考えられ、ＨＥＭＳ４ａ〜４ｄ等に設けることも考えられる。

上記のように構成された充電制御システムにおいては、電力アグリゲータ３ａ〜３ｃにおいて、ＥＶ５ａ〜５ｌ毎に、充電器（配電網）への接続開始と同時に充電許容時間を算出し、まず、その充電許容時間をフルに使った一定の充電速度となるフラット化充電速度を算出する（充電速度（電力需要）フラット化スケジューリング）。

また、電力調整を行いたいと考える電力会社等の電力供給側から、電力需要制御の目標とすべきデータである電力需要要求を入手し、それに基づいて作成した中長期的な電力需要の時間変化形状を表す要求需要比率関数と、事故等の緊急時や短期的な再生可能電源の出力変動等に起因した突発的な電力需要要求に対応するリアルタイム補正係数とを、フラット化スケジューリングにより算出したフラット化充電速度に掛け合わせる。なお、電力需要制御の目標とすべきデータとは、一般の電力需要予測に加え、中長期的な再生可能電源の出力変動予測等も反映した時系列データであり、例えば、時間変動型電力価格等が挙げられる。

これにより、ＥＶ５ａ〜５ｌ毎の各時刻における充電速度の算出、つまり充電スケジューリングを行い、それに基づき、ＥＶ５ａ〜５ｌの蓄電池および充電機器の制御を行う。

以下に、上記のように構成された充電制御システムにおける充電制御方法について説明する。

図２ａ及び図２ｂは、図１に示した充電制御システムにおける充電制御方法の概要を説明するための図である。

まず、ＥＶ５ａ〜５ｌが駐車場８等において充電器（配電網）に接続されると、接続検知部１２がその旨を検知し、また、接続終了時刻入手部１３が、接続終了（出発）予定時刻を入手し、充電許容時間算出部１４において、これらの時刻と所望の充電時間マージンとから充電許容時間Ｔｎを算出する。

また、ＥＶ５ａ〜５ｌを満充電とするために必要となる充電量Ｑｎを充電量入手部１１にて入手し、フラット化充電速度算出部１５において、充電量Ｑｎを充電許容時間Ｔｎで割ることにより、図２ａに示すように、充電許容時間Ｔｎをフルに使った一定の充電速度となるフラット化充電速度ｐｎを算出する。なお、ｎは、各ＥＶ５ａ〜５ｌのＩＤ番号を示す。

また、電力調整を行いたいと考える電力会社等の電力供給側から上述したような電力需要要求を電力需要要求入手部１６にて入手し、要求需要比率関数算出部１７において、それに基づいて中長期的な電力需要の時間変化形状を表す要求需要比率関数Ｆｎ（ｔ）を算出する。また、事故等の緊急時や短期的な再生可能電源の出力変動等に起因した突発的な電力需要要求を電力需要要求入手部１６にて入手し、補正係数算出部１８において、この突発的な電力需要要求に対応するリアルタイム補正係数Ｃ（ｔ）を算出する。

そして、充電速度算出部１９において、要求需要比率関数算出部１７にて算出された要求需要比率関数Ｆｎ（ｔ）と、補正係数算出部１８にて算出されたリアルタイム補正係数Ｃ（ｔ）とを、フラット化充電速度算出部１５にて算出されたフラット化充電速度ｐｎに掛け合わせることにより、図２ｂに示すように、ＥＶ５ａ〜５ｌに実際に充電を行う充電速度を算出する。なお、この要求需要比率関数Ｆｎ（ｔ）は、要求需要比率関数算出部１７において、各ＥＶ５ａ〜５ｌ毎に充電許容時間内の平均値が“１”となるように規格化してある。また、補正係数算出部１８にて算出されたリアルタイム補正係数Ｃ（ｔ）は、ＥＶ５ａ〜５ｌに共通の比例係数である。この要求需要比率関数Ｆｎ（ｔ）の掛け合わせが、数時間〜数日前の要求を基に行われる“事前スケジューリング”、リアルタイム補正係数Ｃ（ｔ）の掛け合わせが、充電制御直前の要求を基に行われる“リアルタイム応答”に対応する。ここで、各充電器において、各ＥＶ５ａ〜５ｌ固有の最大許容充電速度（損傷閾値）を超えないように、事前に比率関数の最大変動振幅を抑制することで、ＥＶ５ａ〜５ｌ内の蓄電池を保護することも可能である。

なお、要求需要比率関数Ｆｎ（ｔ）は規格化されているのに対し、リアルタイム補正係数Ｃ（ｔ）は規格化されていない任意の値を取り得るため、リアルタイム応答を行うことで、そのままでは、総充電量Ｑｎに差が生じてしまう。それを避けるため、リアルタイム応答直後に、再度、フラット化充電速度ｐｎの算出を含めた再スケジューリングを行うことが望ましい。充電時間が短縮してしまうことを許容する場合には、充電時間が充電許容時間を超過してしまう場合のみ、再スケジューリングを行うということも可能である。

以上により、各ＥＶ５ａ〜５ｌにおいて、出発時における充電不足や最大許容充電速度の超過を回避しつつ、各時刻における充電速度Ｐｎ（ｔ）のスケジューリング並びにリアルタイム応答を行うことができる。電力系統網（電力供給）側から見える各時刻における総充電需要は、そのＰｎ（ｔ）の各時刻における全ＥＶ５ａ〜５ｌ分の総和Ｐtotal（ｔ）となる。以上の手法を用いることで、電力調整手段としてＥＶ充電需要を操作することが可能となり、再生可能電源の出力変動をも吸収することが可能となる。

なお、本形態では、ＥＶの充電のみを制御するＧ２Ｖシステムにフォーカスして説明を行うが、充電速度にマイナス符号を許容するなどの拡張により、ＥＶからの放電も含めた一般のＶ２Ｇシステムへの適用も可能である。

以下に、上述した充電制御方法の具体例について、シミュレーション結果を交えて説明する。

図３は、図１に示した充電制御システムにおける充電制御方法の具体例を説明するための図である。

まず、各ＥＶの充電器（配電網）の接続時刻や充電量等に関する過去実績データ（平日・休日共に）を入手する（ステップ１）。次に、それに基づいて、各時刻における充電需要の予測（平日・休日共に、翌日〜数日後まで）を行うとともに、ＥＶの到着（充電器接続）及び出発（充電器切り離し）の時刻の平均値（予測値）を算出する（ステップ２）。

また、これらと併行して、電力需要要求入手部１６において、充電需要制御の目標とすべき要求電力需要の時間変化データ（電力価格等を含む）を電力供給側から入手する。このデータは、電力供給側から要求される電力需要であって、時間によって変化するものである。そして、要求需要比率関数算出部１７において、このデータから、時間変化する要求需要比率関数Ｆ’（ｔ）を算出する（ステップ３）。ただし、ここでは未だ、各ＥＶの充電可能時間内での規格化は行っておらず、全ＥＶに共通の関数となっている。この要求需要比率関数Ｆ’（ｔ）の算出方法としては、特に限定はしないが、ここでは、規格化前の要求需要比率関数Ｆ’（ｔ）＝（最大電力価格―電力価格）÷（最大電力価格−最小電力価格）として算出している。

図４ａは、図１に示した電力需要要求入手部１６にて入手したデータを示す図である。また、図４ｂは、図１に示した要求需要比率関数算出部１７にて算出された要求需要比率関数Ｆ’（ｔ）を示す図である。

要求需要比率関数算出部１７においては、図４ａに示すように時間で変化する電力価格に応じて、図４ｂに示すように時間で変化する要求需要比率関数Ｆ’（ｔ）を算出する。

上記準備の下、接続検知部１２において、ＥＶが充電器（配電網）に接続されたことを検知すると（ステップ４）、充電量入手部１１において、そのＥＶ毎に、現蓄電量、必要となる充電量等の情報を入手するとともに（ステップ５）、接続終了時刻入手部１３にて出発予定（予測）時刻を入手し、充電許容時間算出部１４において、マージンも考慮した充電器（配電網）接続の継続保証時間である充電許容時間を算出する（ステップ６）。なお、ここで示すシミュレーションでは、通勤（朝と夕方にＥＶ運転）に使用されるＥＶ５０台を想定する。

図５は、ＥＶ５０台分の充電器接続パターンの一例を示す図である。

本形態においては、各ＥＶ毎に図５に示すようなランダムな充電器（配電網）の接続パターン（休日−平日−平日の３日分）を生成し、ＥＶが運転されていない時間帯は全て充電器に接続されている、つまり充電制御対象になっているものと仮定し、それに対して、本形態を適用している。

その後、フラット化充電速度算出部１５において、各ＥＶ毎に、必要となる充電量を充電許容時間で割ることにより、出発時に所望充電量を満足し得る最遅の充電速度、つまり、フラット化充電速度ｐｎを算出する（ステップ７）。

また、要求需要比率関数算出部１７において、各ＥＶ５ａ〜５ｌ毎に、充電許容時間内における平均値が“１”となるようにＦ’（ｔ）を規格化し、要求需要比率関数Ｆｎ（ｔ）を算出する（ステップ８）。また、実際の充電制御を行う直前に、電力供給側から突発的な需要変化要求がある場合には（ステップ９）、その要求度合いに応じて、充電速度のリアルタイム補正係数Ｃ（ｔ）を初期値として設定した“１”から任意の値に変更する（ステップ１０）。

最後に、充電速度算出部１５において、フラット化充電速度ｐｎに対して、規格化された要求需要比率関数Ｆｎ（ｔ）とリアルタイム補正係数Ｃ（ｔ）とを掛け合わせ、各ＥＶ毎に、各時刻における充電速度Ｐｎ（ｔ）を算出する（ステップ１１）。

また、電力供給側から突発的な需要変化要求がない場合は、充電速度算出部１５において、フラット化充電速度ｐｎと規格化された要求需要比率関数Ｆｎ（ｔ）とを掛け合わせ、各ＥＶ毎に、各時刻における充電速度Ｐｎ（ｔ）を算出する（ステップ１２）。

そして、算出された充電速度Ｐｎ（ｔ）は、各ＥＶ充電器へ伝達され、制御部２０の制御によって最終的に充電機器の制御、つまり電力需要制御がなされることとなる（ステップ１３）。

図６ａ〜図６ｃは、ＥＶ５０台を想定した場合における総充電需要の形状変化をシミュレーションした結果を示す図である。ただし、ここでは、リアルタイム応答の要請が無かったと仮定し、全時間帯でＣ（ｔ）＝１とした。

本形態による充電スケジューリングを行わない場合、つまり、時間変化する電力価格データに基づいて充電コストが最小となるように各ＥＶオーナが独自に充電スケジューリングを行った場合は、図６ａに示すように、スタートとなる電力価格曲線の形状にも依存するが、充電需要が特定の時間に集中してしまい、再生可能電源の出力変動等を吸収するどころか、急峻で大きな需要変動を新たに誘発する可能性がある。

本形態によるフラット化スケジューリングを行った場合は、図６ｂに示すように、今回採用した通勤使用型のＥＶでは、平日に運転時間帯が２回あるため、３日間でトータル５つの時間帯に分けられるが、急峻で大きな需要変動を抑制することはもちろん、その各時間帯毎のフラット化スケジューリング、つまり、電力需要のフラット化が正確に実現されている。

さらに、本形態による充電スケジューリングを完了すると、図６ｃに示すように、各時間帯毎に要求需要比率関数Ｆ’（ｔ）の形状を正確に再現したスケジューリングが実現されており、再生可能電源の出力変動等に対する電力調整手段となり得る多数ＥＶ連係充電システムの電力需要制御機能が十分に働くこととなる。

なお、本形態による充電制御により、各ＥＶオーナが負担する充電コストが上昇してしまうように見えるが、実際には、電力系統安定化寄与に対する対価が、電力供給側から多数ＥＶ連係充電システムの運営者を介してフィードバックされるようなビジネスモデル上で使用されることを想定しているため、各ＥＶオーナの負担する充電コストはむしろ削減される形となる。

さらに、図６で示したシミュレーションに“リアルタイム応答”も加えた場合について説明する。

図７は、図６で示したシミュレーションにリアルタイム応答も加えたシミュレーション結果を示す図である。なお、上段がリアルタイム応答無しの場合、下段がリアルタイム応答を行った場合の総充電需要変化を示す。

太枠で囲んだ複数の期間内において、矢印の中に示した倍率（リアルタイム補正係数Ｃ（ｔ）の値と同値）での電力需要変化要求があったと想定し、それに対するリアルタイム応答を行っているが、所望の倍率の需要応答が瞬時にかつ正確に実現されていることが分かる。

なお、リアルタイム応答によって発生した充電の「前倒し」または「先送り」分を補償するため、リアルタイム応答直後に、再度、それ以降の再スケジューリング（再フラット化スケジューリングも含む）をリアルタイムに行っている。それにより、ＥＶ発車時刻における所望蓄電量の必達も実現させている。

図８ａは、リアルタイム応答無しの場合のＥＶ内蓄電量の時間変化を示す図である。また、図８ｂは、リアルタイム応答を行った場合のＥＶ内蓄電量の時間変化を示す図である。

本シミュレーションでは、ＥＶ出発時の所望蓄電量を１６ｋＷｈ（図８ａ及び図８ｂ中の破線で表示）に設定したが、その再スケジューリング工程が入っているために、リアルタイム応答を行った場合においても、５つの充電時間帯の終了時、つまり、ＥＶの出発時において、全て所望蓄電量の１６ｋＷｈを達成していることが分かる。

上述したような処理を行うことにより、本形態においては、以下に記載するような効果を奏する。

出発時における所望蓄電量（満充電）の必達を実現することができる。その理由としては、充電許容時間で持続するフラット化充電速度ｐｎに対して、その充電可能時間内の平均値が“１”となるように規格化された要求需要比率関数Ｆｎ（ｔ）を掛け合わせており、また、それと同時に、突発的な需要変化要求に対してリアルタイムに応答した場合にも、その直後に、再度の充電速度フラット化を含む再スケジューリングを行うため、いかなる電力需要要求があっても、ＥＶが充電器に接続された当初のスケジューリングにおける総充電量に変化が発生しないことが挙げられる。

また、任意時刻における、限られたＥＶやそれらの駐車場への充電集中の回避（ＥＶ内蓄電池や充電インフラに対する負荷の分散・最小化）が可能となる。その理由としては、全てのＥＶの充電速度に対してほぼ平等に要求需要比率関数Ｆｎ（ｔ）とリアルタイム補正係数Ｃ（ｔ）を掛算していることが挙げられる。

また、リアルタイムな調整手段（需要変化）要求にも対応することができる。その理由としては、まず、本形態は、ＥＶの充電可能時間を最大限利用するような充電速度（電力需要）フラット化スケジューリングがベースとなっており、充電時間シフトの自由度が最大限に高められていることが挙げられる。また、リアルタイムに各ＥＶの充電速度を決定する際に、中長期的な“事前スケジューリング”部分と切り離し、別途、補正係数を導入することで、充電器制御までの冗長な計算処理工程を排除し、即応性を向上させている点が挙げられる。

また、低負荷の計算処理によるスケジュール最適化が可能である。その理由としては、あたかも金型成型をするかのように、要求需要比率関数Ｆｎ（ｔ）と補正係数Ｃ（ｔ）とをフラット化充電速度ｐｎに掛算するだけで所望の充電スケジューリングが完了することが挙げられる。

また、ＥＶ台数に対するスケーラビリティの確保（ＥＶ数１台〜増大過渡期対応）が可能となる。その理由としては、本形態は、基本的にＥＶ１台毎のスケジューリングがベースになっていることが挙げられる。

なお、本発明においては、電力アグリゲータ３ａ〜３ｃ内の処理は専用のハードウェアにより実現されるもの以外に、その機能を実現するためのプログラムを電力アグリゲータ３ａ〜３ｃにて読取可能な記録媒体に記録し、この記録媒体に記録されたプログラムを電力アグリゲータ３ａ〜３ｃに読み込ませ、実行するものであっても良い。電力アグリゲータ３ａ〜３ｃにて読取可能な記録媒体とは、ＩＣカードやメモリカード、あるいは、フロッピーディスク（登録商標）、光磁気ディスク、ＤＶＤ、ＣＤ等の移設可能な記録媒体の他、電力アグリゲータ３ａ〜３ｃに内蔵されたＨＤＤ等を指す。この記録媒体に記録されたプログラムは、例えば、制御ブロックにて読み込まれ、制御ブロックの制御によって、上述したものと同様の処理が行われる。

この出願は、２０１１年３月４日に出願された日本出願特願２０１１−４７７６２を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

Claims (5)

1. 電気を利用して走行する自動車への充電を制御する充電制御システムにおいて、
   前記自動車に対する充電許容時間と当該自動車に必要となる充電量とに応じて、一定の速度で当該自動車を満充電とするためのフラット化充電速度を算出するフラット化充電速度算出部と、
   電力供給側から要求される電力需要の時間変化に基づく要求需要比率関数と前記フラット化充電速度とを掛け合わせることにより、当該自動車に対する充電速度を算出する充電速度算出部と、
   前記充電速度算出部にて算出された充電速度に基づいて当該自動車への充電を制御する制御部とを有することを特徴とする充電制御システム。
2. 請求項１に記載の充電制御システムにおいて、
   電力供給側から要求される電力需要の時間変化に基づいて前記要求需要比率関数を算出する要求需要比率関数算出部を有し、
   該要求需要比率関数算出部は、前記要求需要比率関数を、前記充電許容時間内の平均値が１となるように規格化し、
   前記充電速度算出部は、当該規格化した要求需要比率関数と前記フラット化充電速度とを掛け合わせることにより、当該自動車に対する充電速度を算出する充電制御システム。
3. 請求項１または請求項２に記載の充電制御システムにおいて、
   前記充電速度算出部は、前記電力供給側から突発的な電力需要の時間変化が要求された場合に、当該時間変化に応じた補正係数を、前記要求需要比率関数及び前記フラット化充電速度に掛け合わせることにより、当該自動車に対する充電速度を算出する充電制御システム。
4. 電気を利用して走行する自動車への充電を制御する充電制御方法であって、
   前記自動車に対する充電許容時間と当該自動車に必要となる充電量とに応じて、一定の速度で当該自動車を満充電とするためのフラット化充電速度を算出する処理と、
   電力供給側から要求される電力需要の時間変化に基づく要求需要比率関数と前記フラット化充電速度とを掛け合わせることにより、当該自動車に対する充電速度を算出する処理と、
   前記算出された充電速度に基づいて当該自動車への充電を制御する処理とを有する充電制御方法。
5. 電気を利用して走行する自動車への充電を制御するためのコンピュータに、
   前記自動車に対する充電許容時間と当該自動車に必要となる充電量とに応じて、一定の速度で当該自動車を満充電とするためのフラット化充電速度を算出する手順と、
   電力供給側からの要求される電力需要の時間変化に基づく要求需要比率関数と前記フラット化充電速度とを掛け合わせることにより、当該自動車に対する充電速度を算出する手順と、
   前記算出された充電速度に基づいて当該自動車への充電を制御する手順とを実行させるためのプログラム。

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