EV充電ナビシステムのための消費電力量予測モデル自動構築技術

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS5-13

グループ名: 【C】平成30年電気学会電子・情報・システム部門大会プログラム

発行日: 2018/09/05

タイトル(英語): Prediction of Energy Consumption for the Recommendation System to Electric Vehicles Users Using Automatic Construction of Regression Models

著者名: 福島 亜梨花(東芝),矢野 亨(東芝),山本 幸洋(東芝),愛須 英之(東芝),下川 裕亮(東芝インフラシステムズ),柴田 康弘(東芝インフラシステムズ)

著者名(英語): Arika Fukushima|Toru Yano|Takahiro Yamamoto|Hideyuki Aisu|Yusuke Shimokawa|Yasuhiro Shibata

キーワード: 電気自動車|消費電力量|予測|自動構築|Electric Vehicles|Energy Consumption|Prediction|Automatic Construction

要約(日本語): 電気自動車（EV）は近年急速に普及しており，高速道路の充電設備が整備されつつあるが，一部のサービス，及びパーキングエリア（SA／PA）ではEVユーザの充電渋滞などが発生している。渋滞による充電待ち時間の短縮や充電設備稼働率の平準化のためには，計画的なEVの誘導が必要となる。この課題に対して，我々はEVユーザに対し充電設備のある適切なSA／PAを推奨するEV充電ナビシステムを開発している。そのためには，EVの走行毎に消費電力量を高精度に予測することが重要である。消費電力量は，車種やバッテリー特性，走行時の気象，道路の特性などに影響を受ける。よって，その特性を考慮した予測モデルを複数構築する必要がある。しかしながら，これらの特性を考慮して複数のモデルを構築するには多くの時間や開発コストを必要とする。そこで我々は，複数の異なる消費電力量予測モデルを機械学習によって自動で構築する技術を紹介する。

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