JP2022055976A - Electric vehicle delivery control system - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、電気自動車(Electric Vehicle、以下「EV」と記載)を最大限に活用するための電気自動車配送制御システムに関する技術である。 The present invention is a technique relating to an electric vehicle delivery control system for making maximum use of an electric vehicle (Electric Vehicle, hereinafter referred to as "EV").
二次電池を搭載した電動車両を用いた配送計画を生成することができる配送計画生成装置、コンピュータプログラム及び配送計画生成方法の一例として、特許文献1には、配送計画生成装置は、電動車両の車両情報を取得する車両情報取得部と、電動車両に搭載された二次電池のSOCを取得するSOC取得部と、荷物の配送先情報を取得する配送先情報取得部と、車両情報及び二次電池のSOCに基づいて電動車両の走行可能距離を算出する算出部と、配送先情報及び算出した走行可能距離を用いて配送計画を生成する配送計画生成部とを備える、ことが記載されている。
As an example of a delivery plan generator, a computer program, and a delivery plan generation method capable of generating a delivery plan using an electric vehicle equipped with a secondary battery,
配送事業者は、脱炭素化に向けてEVの導入を検討している。また、今後は、EVの抵コスト化に伴い、大規模のEVが配送に活用されることが想定されている。 Delivery companies are considering the introduction of EVs for decarbonization. In the future, it is expected that large-scale EVs will be used for delivery due to the cost reduction of EVs.
ここで、既存の配送システムでは内燃機関がベースの車両であったため、十分な配送距離を確保できるとともに、燃料充填時は数分で実施できていたことから、配送時に車両の状態を考慮した配送計画を立てる必要がなかった。 Here, since the existing delivery system was based on an internal combustion engine, it was possible to secure a sufficient delivery distance and it was possible to carry out fuel filling in a few minutes, so delivery was carried out in consideration of the condition of the vehicle at the time of delivery. I didn't have to make a plan.
それに対し、EVは、内燃機関車両に比べて配送可能な距離が短い、燃料充填に相当する充電に時間を有する、との特性がある。このため、EVの充電状態や走行可能距離を考慮して配送計画を立てる必要があり、これらの事情に基づいた配送システムが検討されている。 On the other hand, the EV has the characteristics that the delivery distance is shorter than that of the internal combustion engine vehicle and that the EV has a time for charging corresponding to fuel filling. Therefore, it is necessary to make a delivery plan in consideration of the EV charge state and the mileage, and a delivery system based on these circumstances is being studied.
特許文献1では、配送先の情報と配送用EVのバッテリ残量(以下、SOC(State Of Charge)と記載)から演算した走行可能距離情報から配送計画を策定する配送計画生成部が開示されており、それぞれのEVの状態をもとにそれぞれのEVの配送計画を策定している。しかしながら、多数のEVを活用した配送計画の全体最適化が困難である、との課題があることが明らかとなった。
具体的には、配送拠点へ帰着するEVの時間が密集するケースや、同様のSOCで帰着したケースにおいて、充電する車両の優先度を決めることが難しいケースが考えらえる。 Specifically, it may be difficult to determine the priority of the vehicle to be charged in the case where the EV time to return to the delivery base is dense or the case where the EV returns to the delivery base with the same SOC.
このうち、帰着するEVの時間が密集した場合では、設置している充電器の数以上のEVが配送拠点へ帰着するケースがあり、充電するために待ち時間が発生する。このことは、配送効率の低下につながる。またそれに備えて充電器を多く設置することで対応できるが、設備コストがかさむとともに最大電力需要が増大することから、配送コストが高くなる、との問題が生じる。 Of these, when the time for returning EVs is dense, there are cases where more EVs than the number of installed chargers return to the delivery base, and a waiting time is required for charging. This leads to a decrease in delivery efficiency. In addition, although it can be dealt with by installing a large number of chargers in preparation for this, there arises a problem that the delivery cost increases because the equipment cost increases and the maximum power demand increases.
また、配送拠点への帰着時間が密集した場合では、充電時の電力需要が局所的に大きくなることで配送拠点全体の電力需要の最大値が大きくなり、契約電力を超えるケースも考えられる。その場合、契約電力を超えないようにEVへ充電するための待ちEVを発生させるか、契約電力を超える量の電力で充電するかを選択しなければならなくなる。待ちEVを発生させると、上述のように配送効率の低下を招くことになる。また、契約電力の上限を上げることや、契約電力を超えて充電をすることは電気料金の増大を招くため、配送コストが高くなる、との問題が生じる。 In addition, when the return time to the delivery base is dense, the maximum value of the power demand of the entire distribution base may increase due to the local increase in the power demand at the time of charging, which may exceed the contracted power. In that case, it is necessary to select whether to generate a waiting EV for charging the EV so as not to exceed the contract power, or to charge with an amount of power exceeding the contract power. When the waiting EV is generated, the delivery efficiency is lowered as described above. In addition, raising the upper limit of the contracted power or charging in excess of the contracted power causes an increase in the electricity charge, which causes a problem that the delivery cost becomes high.
このように、いずれもケースでも配送効率の低下、および充電時の電力コスト増大へつながり、いずれも解決すべき課題となる。これらの課題は配送車両の中のEVの割合が増加するほど顕著になるため、それに対応した配送システムの要求が高まる。 In this way, in each case, the delivery efficiency is lowered and the power cost at the time of charging is increased, and both of them are problems to be solved. Since these problems become more prominent as the proportion of EV in the delivery vehicle increases, the demand for a delivery system corresponding to them increases.
本発明は、従来に比べてEVでの配送効率を高めることができるとともに、配送コストを削減することが可能な電気自動車配送制御システムを提供する。 The present invention provides an electric vehicle delivery control system capable of improving delivery efficiency in EV and reducing delivery cost as compared with the conventional case.
本発明は、上記課題を解決する手段を複数含んでいるが、その一例を挙げるならば、電気自動車の配送経路を選定する配送制御システムであって、配送場所、配送時刻、配送の荷物情報、および配送対象の複数の前記電気自動車のバッテリ残量に基づいて配送経路を選定する配送選定部と、前記配送経路に基づいて複数の前記電気自動車の配送拠点への帰着時刻を算出する帰着時刻算出部と、複数の前記電気自動車の前記帰着時刻から帰着時刻バラツキ指標を算出する帰着時刻バラツキ指標算出部と、前記帰着時刻バラツキ指標に基づいて前記配送経路の再選定可否を判断する配送再選定判定部と、を有することを特徴とする。 The present invention includes a plurality of means for solving the above problems, and one example thereof is a delivery control system for selecting a delivery route of an electric vehicle, which includes a delivery location, a delivery time, and delivery baggage information. A delivery selection unit that selects a delivery route based on the remaining battery level of the plurality of electric vehicles to be delivered, and a return time calculation that calculates the return time of the plurality of electric vehicles to the delivery base based on the delivery route. The delivery time variation index calculation unit that calculates the return time variation index from the return time of the plurality of electric vehicles, and the delivery reselection determination that determines whether or not the delivery route can be reselected based on the return time variation index. It is characterized by having a part and.
本発明によれば、EVでの配送効率を高めることができるとともに、配送コストを削減することができる。上記した以外の課題、構成および効果は、以下の実施例の説明により明らかにされる。 According to the present invention, it is possible to improve the delivery efficiency in EV and reduce the delivery cost. Issues, configurations and effects other than those mentioned above will be clarified by the description of the following examples.
本発明のEV配送システムの実施例について図1乃至図8を用いて説明する。なお、本明細書で用いる図面において、同一のまたは対応する構成要素には同一、または類似の符号を付け、これらの構成要素については繰り返しの説明を省略する場合がある。 Examples of the EV delivery system of the present invention will be described with reference to FIGS. 1 to 8. In the drawings used in the present specification, the same or corresponding components may be designated by the same or similar reference numerals, and repeated description of these components may be omitted.
本発明はEVを複数台所有する配送事業者の配送計画策定時や配送計画の修正時に実行される配送制御システムである。図1にEV配送システムの構成図を示す。 The present invention is a delivery control system executed at the time of formulating a delivery plan or modifying a delivery plan of a delivery company having a plurality of EVs. FIG. 1 shows a configuration diagram of an EV delivery system.
本実施例のEV配送制御システムを含めたEV配送システムは、図1に示すように、配送管理サーバ100、複数の配車前車両100A、複数の配車後車両100B(図示の都合でともに1つのみ記載)で構成されている。
As shown in FIG. 1, the EV delivery system including the EV delivery control system of the present embodiment includes a
このうち、配送管理サーバ100は、図1に示すように、入力部101、EV配送選定部102、帰着時刻算出部103A、帰着時SOC算出部103B、帰標準偏差σtime算出部104A、標準偏差σsoc算出部104B、配送再選定判定部105、σtime,σsoc制御部106、決定部107、過去配送実績記録部112、通信部113から構成され、EV配送システムを構成する。
Of these, as shown in FIG. 1, the
この配送管理サーバ100は、液晶ディスプレイ等の表示機器や入力機器、記憶装置、CPU、メモリなどを有するコンピュータで構成され、その動作は、記憶装置に記録された各種プログラムに基づき実行される。
The
なお、配送管理サーバ100で実行される動作の制御処理は、1つのプログラムにまとめられていても、それぞれが複数のプログラムに別れていてもよく、それらの組み合わせでもよい。また、プログラムの一部または全ては専用ハードウェアで実現してもよく、モジュール化されていても良い。
The operation control process executed by the
入力部101は、次の配送場所や、配送時刻、重量、体積等の荷物情報、その他の制約条件が入力、決定される部分である。
The
また、配送管理サーバ100では、1日の業務開始時など、配送経路を作成する段階では、配車前車両100Aから、現在位置,現在SOC検出部109が取得した取得時点での現在位置(基本的には配送拠点)と現在のSOCのデータを通信部113Aおよび配送管理サーバ100の通信部113を介して入力部101やEV配送選定部102、過去配送実績記録部112に出力する。
Further, in the
配車前車両100Aは、後述する決定部107から通信部113Aを介して配送情報(場所,時刻,経路)入力部108において配送経路の情報の入力を受け、配送に出発する。
The vehicle before
更に、配送中に配送経路が見直されることがあるため、この場合は、配車後車両100Bから、現在位置,現在SOC検出部111が取得した取得時点での現在位置と現在のSOCのデータを通信部113Bおよび配送管理サーバ100の通信部113を介して入力部101やEV配送選定部102、過去配送実績記録部112に出力する。
Further, since the delivery route may be reviewed during delivery, in this case, the current position, the current position at the time of acquisition acquired by the current
配車後車両100Bは、後述する決定部107から通信部113Bを介して配送情報(場所,時刻,経路)入力部110において配送経路の修正情報の入力を受け、修正後の配送経路に従って配送を継続する、あるいは配送拠点に帰還する。
After the vehicle is dispatched, the
EV配送選定部102は、入力部101で入力された配送場所、配送時刻、配送の荷物情報、および配送対象の複数の電気自動車のバッテリ残量に基づいて配送経路や配送対象のEV車両を選定する。なお、本実施例における配送経路の選定方法は特に限定されず、配送業者が有する既存のシステムを利用することができる。
The EV
本実施例のEV配送システムでは、複数種類のEVが混在したケース、複数種類のEVと内燃車両が混在したケースを想定している。複数種類のEVとは積載量が異なるEV、エンジンを搭載したプラグインハイブリッド、レンジエクステンダ車両を対象とする。 In the EV delivery system of this embodiment, it is assumed that a case where a plurality of types of EVs are mixed and a case where a plurality of types of EVs and an internal combustion vehicle are mixed are assumed. It targets EVs with different loading capacities from multiple types of EVs, plug-in hybrids equipped with engines, and range extender vehicles.
EV配送選定部102では、配送場所と配送経路から配送距離を把握することができ、その配送距離から配送可能なEVが選定される。
The EV
EVの走行可能距離は、配車計画の最初の作成時であれば配車前車両100Aの現在SOC検出部109から受け取ったSOC状態、配車計画の修正時であれば配車後車両100Bの現在SOC検出部111からのSOC状態と、その時点での各車両のSOCや荷物の重量に対する走行可能距離をもとに算出される。
The mileage of the EV is the SOC state received from the current
帰着時刻算出部103Aは、EV配送選定部102で選定された配送経路に基づいて複数のEVの配送拠点への帰着時刻を算出する部分であり、帰着時SOC算出部103Bは、複数のEVの配送拠点への帰着時SOCを算出する部分である。帰着時刻や帰着時SOCについては図2のフローにて演算する。図2は、EVの帰着時刻と帰着時SOC演算フローを示す図である。
The return
図2に示すように、EV配送選定部102は、配送時刻、配送場所からその時刻での交通情報、地図情報から走行経路を決定する。そして走行経路が決定されると、その経路、時刻における道路勾配パターン、速度パターンが決まる。また配送計画から時刻毎の重量積載率が分かる。
As shown in FIG. 2, the EV
これらの情報をもとにして、帰着時刻算出部103Aや帰着時SOC算出部103Bは、配送時刻とその際のSOCの演算を実施する。これにより配送拠点へ戻る帰着予定の時刻とその時刻におけるSOCを求めることができる。
Based on this information, the return
帰着時SOC算出部103BにおけるSOC演算は、EVの電力消費式をもとに計算される。
The SOC calculation in the return
例えば、走行に必要な電力Pdは、以下に示す式(1)のように、走行抵抗R、車速VsとEVのパワートレインの効率(ギアの効率ηgear、モータの効率ηm、バッテリの効率ηbat)から算出する。 For example, the electric power P d required for traveling is, as shown in the following equation (1), the traveling resistance R, the vehicle speed V s , and the power train efficiency of EV (gear efficiency η gear , motor efficiency η m , battery). It is calculated from the efficiency η bat ).
式(1)中、Rは空気抵抗R1、転がり抵抗R2、勾配抵抗R3、加速抵抗R4としたときに式(2)で表される指標である。 In the formula (1), R is an index expressed by the formula (2) when the air resistance R 1 , the rolling resistance R 2 , the gradient resistance R 3 , and the acceleration resistance R 4 are used.
これら空気抵抗R1、転がり抵抗R2、勾配抵抗R3、加速抵抗R4は、それぞれ車速Vs、道路勾配情報(道路勾配θ)、車体の空気抵抗係数(CD)、投影面積(S)などから、以下に示す式(3)乃至式(6)に基づいて計算される。 These air resistance R 1 , rolling resistance R 2 , gradient resistance R 3 , and acceleration resistance R 4 are vehicle speed V s , road gradient information (road gradient θ), drag coefficient of vehicle body (CD), and projected area (S), respectively. From the above, it is calculated based on the following equations (3) to (6).
式(4)などで用いられる車両のトータル重量mは、車両本体の重量m1と荷物の積載重量m2を加えたものであり、以下に示す式(7)で求められる。また、式(6)におけるΔmは、タイヤ、モータなどパワートレインの回転部分の慣性相当重量である。 The total weight m of the vehicle used in the formula (4) or the like is the sum of the weight m 1 of the vehicle body and the load weight m 2 of the luggage, and is obtained by the formula (7) shown below. Further, Δm in the equation (6) is the weight equivalent to the inertia of the rotating portion of the power train such as a tire and a motor.
帰標準偏差σtime算出部104Aは複数の電気自動車の帰着時刻から標準偏差σtimeを算出する。 The null standard deviation σ time calculation unit 104A calculates the standard deviation σ time from the return times of a plurality of electric vehicles.
標準偏差σsoc算出部104Bは複数の電気自動車の帰着時SOCから標準偏差σsocを算出する。例えば、標準偏差σsoc算出部104Bは、複数のEVの帰着時刻の標準偏差σtimeと平均帰着時間taveからAσtime以内(Aは任意に設定)の帰着時車両の帰着時平均SOC(SOCave)と帰着時SOCの標準偏差σsocを算出する。EVの台数をNとすると、標準偏差σtimeは下記の式(8)にて算出し、標準偏差σsocは下記の式(9)にて算出する。
The standard deviation σ soc calculation unit 104B calculates the standard deviation σ soc from the return SOCs of a plurality of electric vehicles. For example, the standard deviation
配送再選定判定部105は、帰標準偏差σtime算出部104Aで算出された標準偏差σtimeに基づいて配送経路の再選定可否を判断する、あるいは標準偏差σsoc算出部104Bで算出された標準偏差σsocに基づいて配送経路の再選定可否を判断する部分であり、好適には標準偏差σtimeと標準偏差σsocのいずれもに基づいて配送経路の再選定可否を判断する。
The delivery
この配送再選定判定部105では、帰着時刻の平均値、帰着時SOCの平均値、配送拠点に設置された充電器の数、配送に活用する電気自動車の数、充電器に接続される前の充電待ちトラックの許容台数、配送拠点の契約電力、電力のCO2排出原単位、電力の単価、過去の配送実績のいずれか一つ以上をもとに再選定可否を判断し、例えばσtimeやσsocが所定範囲に入っているか否かで判定する。
In this delivery
判定は図3に示す計画許可、再選定のどちらであるかで判定することができる。図3は配送計画判定の概念図である。 The determination can be made depending on whether the plan is permitted or reselected as shown in FIG. FIG. 3 is a conceptual diagram of the delivery plan determination.
判定式は下記のようなパラメータによって決定される。平均帰着時間(tave)、帰着時車両の平均SOC(SOCave)、配送拠点に設置された充電器台数(N1)、配送対象のEV台数(N2)、配送拠点での充電器に接続する前の充電待ちトラックの許容台数(N3)、配送拠点での契約電力(Pmax)で決定される。また、そのほかのパラメータ(X)としては、電力のCO2排出原単位、電力単価がある。 The determination formula is determined by the following parameters. Average return time ( tave), average SOC (SOC ave ) of vehicles at the time of return, number of chargers installed at delivery bases (N 1 ), number of EVs to be delivered (N 2 ), chargers at delivery bases It is determined by the allowable number of trucks waiting to be charged (N 3 ) before connection and the contracted power (P max ) at the delivery base. Other parameters (X) include the CO 2 emission intensity of electric power and the unit price of electric power.
これらの関係は過去に実施した配送計画と過去の配送実績のデータが過去配送実績記録部112に格納されていることから、図3における判定の閾値となる関数fはそのデータを機械学習などによって適宜分析し、更新していくものとすることができるが、このような態様に限定されない。
As for these relationships, since the data of the delivery plan executed in the past and the past delivery record are stored in the past delivery
σtime,σsoc制御部106は、配送再選定判定部105において配送経路の再選定が必要と判定されたときに、標準偏差σtimeや標準偏差σsocが修正されるように、EVの配送場所、時刻等の配送経路を選定し直す部分である。σtime,σsoc制御部106による配送経路の選定し直しの方法の詳細についても特に限定されず、EV配送選定部102と同様に、配送業者が有する既存のシステムを利用することができる。
The σ time , σ soc control unit 106 delivers the EV so that the standard deviation σ time and the standard deviation σ soc are corrected when the delivery
このσtime,σsoc制御部106は、例えばσtimeが所定以上の場合は、帰着するEVの時間が平準化されており、配送拠点での充電待ち時間は小さくなることが想定されるため、配送拠点での充電に伴う契約電力超過も回避できる可能性が非常に高くなることから、σsoc制御は基本的に不要であるといえる。一方、σtimeが所定以下の場合は、帰着時刻が所定時間に密集しているため、再選定が必要となる。 In the σ time and σ soc control unit 106, for example, when the σ time is equal to or more than a predetermined value, the return EV time is leveled and the charging waiting time at the delivery base is expected to be small. It can be said that σ soc control is basically unnecessary because it is very likely that the contracted power excess due to charging at the delivery base can be avoided. On the other hand, when σ time is less than or equal to a predetermined time, the return times are densely packed at a predetermined time, and reselection is required.
そこで、σtime,σsoc制御部106では、配送再選定判定部105で再選定が必要と判定されたときに配送拠点の充電器の台数よりも所定時刻での電気自動車の帰着台数が多いかを判定し、超過すると判定されたときに標準偏差σtimeを大きくするように配送経路を修正する。この場合に、好適には配送時刻の制約の範囲内で標準偏差σtimeを大きくする。
Therefore, in the σ time and σ soc control units 106, is the number of returned electric vehicles at a predetermined time larger than the number of chargers at the delivery base when the delivery
また、それでも配送拠点での充電待ち時間が大きくなる、または配送拠点での充電に伴う契約電力が超過するリスクがある場合は、σsocが大きくなるように制御する。 If there is still a risk that the charging waiting time at the delivery base will be long, or the contracted power associated with charging at the delivery base will be exceeded, control is performed so that σ soc is large.
例えば、σtime,σsoc制御部106では、配送再選定判定部105で再選定が必要と判定されたときに配送拠点での契約電力に対して使用電力が超過しているかを判定し、超過すると判定されたときに標準偏差σtimeを大きくするように配送経路を修正する。
For example, in the σ time and σ soc control unit 106, when the delivery
更には、σtime,σsoc制御部106では、配送再選定判定部105で再選定が必要と判定されたときに配送拠点での契約電力に対して使用電力が超過しているかを判定し、超過すると判断されたときに標準偏差σsocを大きくするように配送経路を修正する。
Further, the σ time and σ soc control units 106 determine whether the power consumption exceeds the contracted power at the delivery base when the delivery
決定部107は、EV配送選定部102あるいはσtime,σsoc制御部106によって選定され、標準偏差σtimeやσsocが所定基準を満たしたEVの配送場所と配送時刻等の配送経路を決定し、配車前車両100Aや配車後車両100Bに対して通信部113を介して出力する。
The
次に、配送再選定判定部105で再選定と判定される具体的なシーンを説明する。図4はEV帰着時刻のσtime制御の概念図であり、ここでは配送拠点に帰着するトラックの時刻が集中し、配送拠点に設置された充電器台数では充電できないトラックが発生する例について示している。
Next, a specific scene in which the delivery
図4に示すように、σtime制御を未実施の従来では、拠点の充電器台数を超える時間帯が生じる危険性がある。その時間帯は充電待ちにより配送できないEVが生じるため、配送効率が低下する問題がある。 As shown in FIG. 4, in the conventional case where the σ time control is not implemented, there is a risk that a time zone exceeding the number of chargers at the base may occur. During that time period, there is a problem that the delivery efficiency is lowered because EVs that cannot be delivered occur due to waiting for charging.
これに対し、本発明では、充電待ちを従来に比べて減らすためにσtimeを大きくしてEVの帰着時間のバラツキを大きくし、例えば所定の帰着時間帯のEV台数が配送拠点の充電器台数以上にならないように制御する。このとき、配送箇所、時間の制約の範囲内でσtimeを最大化することが望ましい。 On the other hand, in the present invention, in order to reduce the waiting time for charging, the σ time is increased to increase the variation in the return time of the EV. For example, the number of EVs in the predetermined return time zone is the number of chargers at the delivery base. Control so that the above does not occur. At this time, it is desirable to maximize the σ time within the limits of the delivery location and time.
ここで、配送拠点の消費電力の内訳と契約電力との関係を示す図5に示すように、σtime制御を実施した際でも、配送拠点の充電電力量が増加してEVへの充電出力PEVの時刻の偏りがあることで、EVへの充電出力PEVと配送拠点でのEVへの充電以外の消費電力Potherの合計が契約電力Pmaxを超える時刻が出てくるケースが考えられる。 Here, as shown in FIG. 5, which shows the relationship between the breakdown of the power consumption of the delivery base and the contracted power, the charging power amount of the delivery base increases even when the σ time control is performed, and the charging output to the EV P. Due to the bias of the EV time, there may be a case where the total power consumption other than the charge output P EV to the EV and the charge to the EV at the delivery base exceeds the contract power P max . ..
この場合は、電力コスト削減の観点で充電する電力を低くする制御を実施する必要があるが、その際にEVへの充電出力PEVを抑制することとすると、EVの充電待ち時間が拡大して配送効率の低下につながる。 In this case, it is necessary to control the charging power to be low from the viewpoint of reducing the power cost. However, if the charging output PEV to the EV is suppressed at that time, the EV charging waiting time increases. This leads to a decrease in delivery efficiency.
一般的に、EVへの充電時の充電可能電力はSOCによって変化する。より具体的には、充電時のEVのSOCと充電可能電力の関係を示す図6に示すように、SOCが低いときには電流一定制御により充電可能電力が大きく、SOCが高くなると電圧上限値を迎えて電圧一定制御となり、電流量を絞ることで充電可能電力が小さくなる特性がある。これはバッテリの過電圧保護や劣化抑制の観点などの要請で、そのような制御が必要なためである。 Generally, the rechargeable power when charging the EV varies depending on the SOC. More specifically, as shown in FIG. 6, which shows the relationship between the SOC of the EV during charging and the rechargeable power, when the SOC is low, the rechargeable power is large due to the constant current control, and when the SOC is high, the voltage upper limit is reached. The voltage is controlled to be constant, and the chargeable power becomes smaller by reducing the amount of current. This is because there is a demand from the viewpoint of battery overvoltage protection and deterioration suppression, and such control is necessary.
このように、EVに充電する充電電力はSOCに依存する。逆に言えば、SOCを制御できれば、複数台のEV充電時のトータル充電電力量は制御することができることになる。つまり、EV充電によって配送拠点での契約電力を超えることが予想される際は、EVの帰着時SOCを調節することで契約電力以内に抑制することができることになる。 As described above, the charging power for charging the EV depends on the SOC. Conversely, if the SOC can be controlled, the total charge power amount when charging a plurality of EVs can be controlled. That is, when it is expected that the EV charging will exceed the contracted power at the delivery base, it can be suppressed within the contracted power by adjusting the SOC when the EV returns.
一般的に、配送用のEVは帰着時SOCが低い状態となるが、そのSOCのバラツキを大きくすること、つまり、SOCの高い状態で帰着するEVと低い状態で帰着するEVとを混在させることで、充電時の最大充電電力量を下げることができる。 In general, EVs for delivery have a low SOC at the time of return, but to increase the variation in the SOC, that is, to mix EVs that return with a high SOC and EVs that return with a low SOC. Therefore, the maximum charge power amount at the time of charging can be lowered.
具体的には、EV帰着時SOCのσsoc制御の概念を示す図7に示すように、σsocのピークを小さくする制御を実施する。より具体的には、帰着時刻の密集する時間帯である平均帰着時間(ta)からAσtime以内(Aは任意に設定)の車両を対象にσsoc制御を実施し、帰着時SOCのバラツキを大きくする。 Specifically, as shown in FIG. 7, which shows the concept of σ soc control of SOC at the time of EV reduction, control is performed to reduce the peak of σ soc . More specifically, σ soc control is performed for vehicles within Aσ time (A is arbitrarily set) from the average return time (ta), which is a time zone where the return time is dense, and the SOC varies at the time of return. To increase.
これにより、充電中のEV台数が同じであっても、充電によるトータル消費電力量を小さくすることができる。また帰着時のEVのSOCのバラツキを制御することで、待ち時間が許容されるEV車両と許容されないEV車両を選択した配送計画を立てることができ、配送効率を改善することができる。 As a result, even if the number of EVs being charged is the same, the total power consumption due to charging can be reduced. Further, by controlling the variation of the SOC of the EV at the time of returning, it is possible to make a delivery plan in which the EV vehicle in which the waiting time is allowed and the EV vehicle in which the waiting time is not allowed is selected, and the delivery efficiency can be improved.
SOCのバラツキを大きくする手段としては、例えば、1トリップ(1充電での配送)のEV配送先の数、配送経路を調整すること、また配送経路の途中で充電することで対応できる。配送経路途中での充電は、配送当日に状況に応じてリアルタイムにσsoc制御を実施することが可能となる。 As a means for increasing the variation in SOC, for example, the number of EV delivery destinations for one trip (delivery with one charge), the delivery route can be adjusted, and charging can be performed in the middle of the delivery route. For charging in the middle of the delivery route, it is possible to carry out σ loc control in real time according to the situation on the day of delivery.
次に図1の配送再選定判定部105で所定範囲外となった場合におけるσtime,σsoc制御部106でのσtimeとσsocを制御する流れについて図8を用いて説明する。図8はσtimeとσsocの制御フロー図である。
Next, the flow of controlling σ time and σ soc in the σ time and σ soc control unit 106 when the delivery
最初に、σtime,σsoc制御部106は、配送拠点の充電器台数N1が所定時刻tの範囲の帰着台数N4(t)より大きいか否かを判定する(ステップS801)。充電器台数N1が所定時刻tの範囲の帰着台数N4(t)より大きければ、充電器台数が不足することによるEVの待ち時間は考える必要がないため、処理をステップS802に進める。 First, the σ time and σ soc control units 106 determine whether or not the number of chargers N 1 at the delivery base is larger than the number of return N 4 (t) in the range of the predetermined time t (step S801). If the number of chargers N 1 is larger than the number of return N 4 (t) in the range of the predetermined time t, it is not necessary to consider the waiting time of EV due to the shortage of the number of chargers, so the process proceeds to step S802.
これに対し、ステップS801において拠点充電器台数N1が帰着台数N4(t)以下であるときは配送拠点にて充電待ち時間が発生するため、σtime,σsoc制御部106は処理をステップS811に進めて、待機トラックの台数が所定台数より少ないか否かを判定する(ステップS811)。 On the other hand, in step S801, when the number of base chargers N 1 is less than or equal to the number of return N 4 (t), a charging waiting time occurs at the delivery base, so that the σ time and σ soc control units 106 step the process. Proceeding to S811, it is determined whether or not the number of standby trucks is less than the predetermined number (step S811).
ステップS811において所定台数より少ないと判定されたときは処理をステップS802に進める。これに対して所定台数以上と判定されたときは配送効率が低下するため、σtime,σsoc制御部106は処理をステップS812に進めて、EVの帰着時刻の標準偏差σtimeを大きくする制御を実施(ステップS812)して、再度ステップS811の処理を行う。このように、待機トラック台数<所定台数の条件を満たすまでσtimeを増加させる。 When it is determined in step S811 that the number is less than the predetermined number, the process proceeds to step S802. On the other hand, when it is determined that the number of EVs exceeds a predetermined number, the delivery efficiency is lowered. (Step S812), and the process of step S811 is performed again. In this way, the σ time is increased until the condition of the number of standby trucks <predetermined number is satisfied.
次いで、σtime,σsoc制御部106は、EVへの充電出力PEVと配送拠点でのEVへの充電以外の電力Potherの合計値が契約電力Pmaxより小さいか否かを判定する(ステップS802)。契約電力Pmax以下より小さいと判定されたときは、最大電力需要を調整するためのEV充電前の待ち時間が発生しないので、経路が決定(ステップS803)し、処理が完了する。 Next, the σ time and σ soc control units 106 determine whether or not the total value of the power Poser other than the charge output to the EV and the charge to the EV at the delivery base is smaller than the contract power P max (). Step S802). When it is determined that the power is smaller than the contract power P max , the waiting time before EV charging for adjusting the maximum power demand does not occur, so that the route is determined (step S803) and the process is completed.
これに対し、ステップS802にて合計値が契約電力Pmax以上になると判定されたときは、配送拠点の使用電力価格が上昇する、または配送トラックへの充電力抑制による配送効率の悪化が懸念されることから、次いでσtime,σsoc制御部106は、σtimeが増加するように配送経路を修正(ステップS804)し、充電電力の平準化を図る。 On the other hand, when it is determined in step S802 that the total value is equal to or higher than the contract power P max , there is a concern that the power consumption price of the delivery base will rise or the delivery efficiency will deteriorate due to the suppression of the charging power to the delivery truck. Therefore, the σ time and σ soc control units 106 then modify the delivery route so that the σ time increases (step S804) to level the charging power.
その後、σtime,σsoc制御部106は、再度、EVへの充電出力PEVと配送拠点でのEVへの充電以外の電力Potherの合計値が契約電力Pmaxより小さいか否かを判定する(ステップS805)。このステップS805において充電出力PEVと電力Potherの合計値が契約電力Pmaxより小さいと判定されたときは経路が決定(ステップS803)し、処理が完了する。 After that, the σ time and σ soc control units 106 again determine whether or not the total value of the power Poser other than the charge output to the EV and the charge to the EV at the delivery base is smaller than the contract power P max . (Step S805). When it is determined in step S805 that the total value of the charge output PEV and the power source is smaller than the contract power P max , the route is determined (step S803), and the process is completed.
これに対し、ステップS805において合計値が契約電力Pmax以上と判定されたときは、次いで、σtime,σsoc制御部106は、PEV+Pother>Pmaxの時間帯に帰着するEVを対象にσsocが大きくなるように配送経路を修正する(ステップS806)。 On the other hand, when it is determined in step S805 that the total value is equal to or greater than the contract power P max , the σ time and σ soc control unit 106 then targets the EV that results in the time zone of PEV + User> P max . The delivery route is modified so that σ soc becomes large (step S806).
なお、図8では、σtimeが増加するように配送経路を修正するステップS804,ステップS805の処理が1パスになっている場合について説明したが、σtimeを増加させるステップを複数回実行する形態とすることができる。 In addition, in FIG. 8, the case where the processing of step S804 and step S805 for modifying the delivery route so as to increase σ time is one pass has been described, but the step of increasing σ time is executed a plurality of times. Can be.
ステップS806の後は、σtime,σsoc制御部106は、充電出力PEVとEVへの充電以外の電力Potherの合計値が契約電力Pmaxより小さいか否かを判定する(ステップS807)。このステップS807において合計値が契約電力Pmaxより小さいと判定されたときは経路が決定(ステップS803)し、処理が完了する。 After step S806, the σ time and σ soc control units 106 determine whether or not the total value of the charge output PEV and the power Other other than charging the EV is smaller than the contract power P max (step S807). .. When it is determined in step S807 that the total value is smaller than the contract power P max , the route is determined (step S803), and the process is completed.
これに対し、ステップS807においても合計値が契約電力Pmax以上であると判定されたときは、次いで、σtime,σsoc制御部106は、契約電力Pmax以上にならないように待機トラックを決定、もしくは電力制御するトラックを決定する(ステップS808)。このステップS808は、例えば、急ぎのトラックの充電を優先して余裕のあるトラックの充電を後回しにする、時間がかかっても充電するEVの台数を優先する、などの処理とする。 On the other hand, when it is determined in step S807 that the total value is equal to or greater than the contract power P max , the σ time and σ soc control units 106 then determine the standby truck so that the total value does not exceed the contract power P max . Or, the track for power control is determined (step S808). In step S808, for example, the charging of a truck in a hurry is prioritized and the charging of a truck with a margin is postponed, or the number of EVs to be charged even if it takes time is prioritized.
次いで、σtime,σsoc制御部106は、待機トラック台数が所定台数より少なくなったか否かを判定する(ステップS809)。充電前の待機トラックの台数が所定台数より少ないと判定されたときは、経路を決定(ステップS810)し、処理が完了する。 Next, the σ time and σ soc control units 106 determine whether or not the number of standby trucks is less than the predetermined number (step S809). When it is determined that the number of standby trucks before charging is less than the predetermined number, a route is determined (step S810), and the process is completed.
これに対し、待機トラックが所定台数以上であると判定されたときは、σtime,σsoc制御部106は、再度ステップS806に処理を戻してσsocが大きくなるように配送経路を修正する。 On the other hand, when it is determined that the number of standby trucks is equal to or larger than the predetermined number, the σ time and σ soc control unit 106 returns the process to step S806 again and corrects the delivery route so that the σ soc becomes large.
次に、本実施例の効果について説明する。 Next, the effect of this embodiment will be described.
上述した本実施例の配送管理サーバ100は、配送経路に基づいて複数の電気自動車の配送拠点への帰着時刻を算出する帰着時刻算出部103Aと、複数の電気自動車の帰着時刻から標準偏差σtimeを算出する帰標準偏差σtime算出部104Aと、標準偏差σtimeに基づいて配送経路の再選定可否を判断する配送再選定判定部105と、を有する。
The
これにより、充電待ちをするEVの台数をばらつかせて、充電の待ち時間の平準化が図れるとともに、配送拠点の電力需要平準化が可能になり、充電時間の短縮を図り、配送効率の向上を図ることができる。 As a result, the number of EVs waiting for charging can be dispersed to equalize the waiting time for charging, and at the same time, it becomes possible to equalize the power demand of the distribution base, shorten the charging time, and improve the delivery efficiency. Can be planned.
あるいは、配送経路に基づいて複数の電気自動車の配送拠点への帰着時SOCを算出する帰着時SOC算出部103Bと、配送経路に基づいて複数の電気自動車の配送拠点への帰着時SOCを算出する帰着時SOC算出部103Bと、複数の電気自動車の帰着時SOCから標準偏差σsocを算出する標準偏差σsoc算出部104Bと、標準偏差σsocに基づいて配送経路の再選定可否を判断する配送再選定判定部105と、を有する。
Alternatively, the return
例えば、配送経路や配送拠点の荷積みの都合で帰着するEVの時刻が密集する場合においても、上述の制御により、帰着EVの帰着時SOCのバラツキを制御することができるため、待ち時間が許容されるEV車両と許容されないEV車両を選択した配送計画を立てることができ、配送効率が改善できる。また、配送拠点で充電制御する際にSOCの異なるEVを組み合わせることができるため、充電時の電力需要を制御でき、配送EVへの充電電力の偏りを抑制することができる。 For example, even when the time of the return EV is crowded due to the convenience of the delivery route or the loading of the delivery base, the variation of the SOC at the time of return of the return EV can be controlled by the above control, so that the waiting time is acceptable. It is possible to make a delivery plan by selecting the EV vehicle to be used and the EV vehicle that is not allowed, and the delivery efficiency can be improved. Further, since EVs having different SOCs can be combined when charge control is performed at the delivery base, it is possible to control the power demand at the time of charging and suppress the bias of the charge power to the delivery EV.
以上のように、配送拠点への帰着EV時刻のバラツキ制御やSOCのバラツキ制御により、複数のEVを活用した配送システムの充電待ち時間短縮と配送拠点の電力需要平準化が可能となり、配送効率向上と配送時のコスト削減の両立が可能になる。 As described above, by controlling the variation of the return EV time to the delivery base and the variation of the SOC, it is possible to shorten the charging waiting time of the delivery system utilizing multiple EVs and level the power demand of the delivery base, and improve the delivery efficiency. And cost reduction at the time of delivery can be achieved at the same time.
また、帰標準偏差σtime算出部104Aと標準偏差σsoc算出部104Bとをいずれも備え、配送再選定判定部105は、標準偏差σtimeと標準偏差σsocとに基づいて配送経路の再選定可否を判断するため、より効率的に充電待ち時間短縮と配送拠点の電力需要平準化を達成することができる。
Further, both the null standard deviation σ time calculation unit 104A and the standard deviation σ soc calculation unit 104B are provided, and the delivery
更に、配送再選定判定部105は、帰着時刻の平均値、帰着時SOCの平均値、配送拠点に設置された充電器の数、配送に活用する電気自動車の数、充電器に接続する前の充電待ちトラックの許容台数、配送拠点の契約電力、電力のCO2排出原単位、電力の単価、過去の配送実績のいずれか一つ以上をもとに再選定可否を判断することで、より正確にσtimeやσsocを算出することができ、より効率的に充電待ち時間の短縮と配送拠点の電力需要平準化を図ることができる。
Further, the delivery
また、配送再選定判定部105で再選定が必要と判定されたときに配送拠点の充電器の台数よりも所定時刻での電気自動車の帰着台数が多いかを判定し、超過すると判定されたときに標準偏差σtimeを大きくするように配送経路を修正するσtime,σsoc制御部106を更に有することにより、配送拠点への帰着時刻のバラツキ制御をより確実に図ることができる。
Further, when the delivery
更に、配送再選定判定部105で再選定が必要と判定されたときに配送拠点での契約電力に対して使用電力が超過しているかを判定し、超過すると判定されたときに標準偏差σtimeを大きくするように配送経路を修正する、あるいは配送再選定判定部105で再選定が必要と判定されたときに配送拠点での契約電力に対して使用電力が超過しているかを判定し、超過すると判断されたときに標準偏差σsocを大きくするように配送経路を修正するσtime,σsoc制御部106を更に有することにより、配送拠点への帰着時のSOCのバラツキ制御をより確実に図ることができる。
Further, when the delivery
<その他>
なお、本発明は上記の実施例に限られず、種々の変形、応用が可能なものである。上述した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されない。
<Others>
The present invention is not limited to the above embodiment, and various modifications and applications are possible. The above-mentioned examples have been described in detail in order to explain the present invention in an easy-to-understand manner, and are not necessarily limited to those having all the described configurations.
100…配送管理サーバ(電気自動車配送制御システム)
100A…配車前車両
100B…配車後車両
101…入力部
102…EV配送選定部
103A…帰着時刻算出部
103B…帰着時SOC算出部
104A…標準偏差σtime算出部(帰着時刻バラツキ指標算出部)
104B…標準偏差σsoc算出部(帰着時SOCバラツキ指標算出部)
105…配送再選定判定部
106…σtime,σsoc制御部(帰着台数超過判定部、使用電力超過判定部)
107…決定部
108,110…配送情報(場所,時刻,経路)入力部
109,111…現在位置,現在SOC検出部
112…過去配送実績記録部
113,113A,113B…通信部
100 ... Delivery management server (electric vehicle delivery control system)
100A ... Vehicle before
104B ... Standard deviation σ soc calculation unit (SOC variation index calculation unit at the time of return)
105 ... Delivery
107 ...
Claims (8)
配送場所、配送時刻、配送の荷物情報、および配送対象の複数の前記電気自動車のバッテリ残量に基づいて配送経路を選定する配送選定部と、
前記配送経路に基づいて複数の前記電気自動車の配送拠点への帰着時刻を算出する帰着時刻算出部と、
複数の前記電気自動車の前記帰着時刻から帰着時刻バラツキ指標を算出する帰着時刻バラツキ指標算出部と、
前記帰着時刻バラツキ指標に基づいて前記配送経路の再選定可否を判断する配送再選定判定部と、を有する
ことを特徴とする電気自動車配送制御システム。 A delivery control system that selects the delivery route for electric vehicles.
A delivery selection unit that selects a delivery route based on the delivery location, delivery time, delivery package information, and the battery level of the plurality of electric vehicles to be delivered.
A return time calculation unit that calculates the return time of the plurality of electric vehicles to the delivery base based on the delivery route, and a return time calculation unit.
A return time variation index calculation unit that calculates a return time variation index from the return times of a plurality of the electric vehicles, and a return time variation index calculation unit.
An electric vehicle delivery control system including a delivery reselection determination unit that determines whether or not the delivery route can be reselected based on the return time variation index.
前記配送経路に基づいて複数の前記電気自動車の前記配送拠点への帰着時SOCを算出する帰着時SOC算出部と、
複数の前記電気自動車の前記帰着時SOCから帰着時SOCバラツキ指標を算出する帰着時SOCバラツキ指標算出部と、を更に有し、
前記配送再選定判定部は、前記帰着時刻バラツキ指標に加えて前記帰着時SOCバラツキ指標に基づいて前記配送経路の再選定可否を判断する
ことを特徴とする電気自動車配送制御システム。 In the electric vehicle delivery control system according to claim 1,
A return SOC calculation unit that calculates the return SOC of the plurality of electric vehicles to the delivery base based on the delivery route, and a return SOC calculation unit.
It further has a return SOC variation index calculation unit that calculates a return SOC variation index from the return SOC of the plurality of electric vehicles.
The delivery reselection determination unit is an electric vehicle delivery control system characterized in that, in addition to the return time variation index, the delivery reselection determination unit determines whether or not the delivery route can be reselected based on the return SOC variation index.
配送場所、配送時刻、配送の荷物情報、および配送対象の複数の前記電気自動車のバッテリ残量に基づいて配送経路を選定する配送選定部と、
前記配送経路に基づいて複数の前記電気自動車の配送拠点への帰着時SOCを算出する帰着時SOC算出部と、
複数の前記電気自動車の前記帰着時SOCから帰着時SOCバラツキ指標を算出する帰着時SOCバラツキ指標算出部と、
前記帰着時SOCバラツキ指標に基づいて前記配送経路の再選定可否を判断する配送再選定判定部と、を有する
ことを特徴とする電気自動車配送制御システム。 An electric vehicle delivery control system that selects the delivery route for electric vehicles.
A delivery selection unit that selects a delivery route based on the delivery location, delivery time, delivery package information, and the battery level of the plurality of electric vehicles to be delivered.
A return SOC calculation unit that calculates the return SOC of the plurality of electric vehicles to the delivery base based on the delivery route, and a return SOC calculation unit.
A return SOC variation index calculation unit that calculates a return SOC variation index from the return SOC of a plurality of the electric vehicles.
An electric vehicle delivery control system comprising: a delivery reselection determination unit for determining whether or not to reselect the delivery route based on the return SOC variation index.
前記配送経路に基づいて複数の前記電気自動車の前記配送拠点への帰着時刻を算出する帰着時刻算出部と、
複数の前記電気自動車の前記帰着時刻から帰着時刻バラツキ指標を算出する帰着時刻バラツキ指標算出部と、を更に有し、
前記配送再選定判定部は、前記帰着時SOCバラツキ指標に加えて前記帰着時刻バラツキ指標に基づいて前記配送経路の再選定可否を判断する
ことを特徴とする電気自動車配送制御システム。 In the electric vehicle delivery control system according to claim 3,
A return time calculation unit that calculates the return time of a plurality of the electric vehicles to the delivery base based on the delivery route, and a return time calculation unit.
Further, it has a return time variation index calculation unit for calculating a return time variation index from the return times of the plurality of electric vehicles.
The delivery reselection determination unit is an electric vehicle delivery control system, characterized in that it determines whether or not the delivery route can be reselected based on the return time variation index in addition to the return SOC variation index.
前記配送再選定判定部は、前記帰着時刻の平均値、前記帰着時SOCの平均値、前記配送拠点に設置された充電器の数、配送に活用する前記電気自動車の数、前記充電器に接続する前の充電待ちトラックの許容台数、前記配送拠点の契約電力、電力のCO2排出原単位、電力の単価、過去の配送実績のいずれか一つ以上をもとに再選定可否を判断する
ことを特徴とする電気自動車配送制御システム。 In the electric vehicle delivery control system according to claim 2 or 4.
The delivery reselection determination unit is connected to the average value of the return time, the average value of the SOC at the time of return, the number of chargers installed at the delivery base, the number of electric vehicles used for delivery, and the charger. Judgment of reselection is possible based on one or more of the allowable number of trucks waiting to be charged, the contracted power of the delivery base, the CO 2 emission intensity of power, the unit price of power, and the past delivery record. An electric vehicle delivery control system featuring.
前記配送再選定判定部で再選定が必要と判定されたときに前記配送拠点の充電器の台数よりも所定時刻での電気自動車の帰着台数が多いかを判定し、超過すると判定されたときに前記帰着時刻バラツキ指標を大きくするように前記配送経路を修正する帰着台数超過判定部を更に有する
ことを特徴とする電気自動車配送制御システム。 In the electric vehicle delivery control system according to claim 5.
When the delivery reselection determination unit determines that reselection is necessary, it is determined whether the number of returned electric vehicles at a predetermined time is larger than the number of chargers at the delivery base, and when it is determined that the number is exceeded. An electric vehicle delivery control system characterized by further having a return number excess determination unit that corrects the delivery route so as to increase the return time variation index.
前記配送再選定判定部で再選定が必要と判定されたときに前記配送拠点での契約電力に対して使用電力が超過しているかを判定し、超過すると判定されたときに前記帰着時刻バラツキ指標を大きくするように前記配送経路を修正する使用電力超過判定部を更に有する
ことを特徴とする電気自動車配送制御システム。 In the electric vehicle delivery control system according to claim 5.
When the delivery reselection determination unit determines that reselection is necessary, it is determined whether the power consumption exceeds the contracted power at the delivery base, and when it is determined that the power consumption is exceeded, the return time variation index is used. An electric vehicle delivery control system characterized by further having a power consumption excess determination unit that modifies the delivery route so as to increase the size.
前記配送再選定判定部で再選定が必要と判定されたときに前記配送拠点での契約電力に対して使用電力が超過しているかを判定し、超過すると判断されたときに前記帰着時SOCバラツキ指標を大きくするように前記配送経路を修正する使用電力超過判定部を更に有する
ことを特徴とする電気自動車配送制御システム。 In the electric vehicle delivery control system according to claim 2 or 3.
When the delivery reselection determination unit determines that reselection is necessary, it is determined whether the power consumption exceeds the contracted power at the delivery base, and when it is determined that the power consumption is exceeded, the SOC variation at the time of return An electric vehicle delivery control system characterized by further having a power consumption excess determination unit that modifies the delivery route so as to increase the index.
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20220391785A1 (en) * | 2021-06-03 | 2022-12-08 | At&T Intellectual Property I, L.P. | Continuous delivery systems |
JP7447868B2 (en) | 2021-05-24 | 2024-03-12 | トヨタ自動車株式会社 | Delivery plan creation system, delivery plan creation device, and delivery plan creation program |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008067418A (en) | 2006-09-04 | 2008-03-21 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Charging control method, electricity accumulator and charging control system |
JP2012073979A (en) | 2010-09-30 | 2012-04-12 | Hitachi Automotive Systems Ltd | Ev vehicle dispatch and operation management system |
JP6199753B2 (en) | 2014-01-24 | 2017-09-20 | 株式会社東芝 | Operation plan creation support device |
US11843271B2 (en) | 2019-03-22 | 2023-12-12 | Nissan Motor Co., Ltd. | Power reception control method for power storage element and power reception control device |
-
2020
- 2020-09-29 JP JP2020163718A patent/JP7443214B2/en active Active
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP7447868B2 (en) | 2021-05-24 | 2024-03-12 | トヨタ自動車株式会社 | Delivery plan creation system, delivery plan creation device, and delivery plan creation program |
US20220391785A1 (en) * | 2021-06-03 | 2022-12-08 | At&T Intellectual Property I, L.P. | Continuous delivery systems |
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