行动预测装置、行动预测方法以及行动预测程序制造方法及图纸

本公开涉及行动预测装置、行动预测方法以及行动预测程序。本行动预测装置计算根据车辆过去的行动历史统计性地预测车辆将来的行动的模型预测值，并且取得表示车辆将来的行动的预定的用户输入值。而且，对模型预测值相对车辆的行动的实绩值的误差进行预定期间的累计而得到第1累计误差，对用户输入值相对实绩值的误差进行同一期间累计而得到第2累计误差。本行动预测装置在第1累计误差小于第2累计误差的情况下，将用户输入值决定为所述将来的行动的最终预测值，在第1累计误差为第2累计误差以上的情况下，将模型预测值决定为最终预测值。值。值。

【技术实现步骤摘要】
行动预测装置、行动预测方法以及行动预测程序


[0001]本公开涉及预测参加VGI(Vehicle
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Grid Integration，车辆电网整合)的车辆的行动的行动预测装置、行动预测方法以及行动预测程序。

技术介绍

[0002]当前，关于将电动车辆(包括仅将电池作为能源的纯电动车辆以及插电式混合动力车辆)用作电力供给基础设施的一部分的VGI的研究得到发展。在日本特开2016
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134160中公开了其中的一个例子。在日本特开2016
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134160中公开了将车辆过去的运用实绩数据与包括日期、星期、气象在内的取得日的属性数据一起保存起来，根据和与预测对象日相同或者近似的属性数据对应的实绩数据来推测车辆的运用计划。

技术实现思路

[0003]但是，各车辆的运用计划未必与过去的运用实绩类似。因此，在仅基于过去的运用实绩数据的预测模型中，无法以高的精度预测车辆的行动。特别是，在不具有确定的行动模式的车辆的情况下，在利用预测模型进行的预测与现实之间易于产生背离。
[0004]本公开提供一种能够提高参加VGI的车辆的行动的预测精度的行动预测装置、行动预测方法以及行动预测程序。
[0005]本公开的第1方案所涉及的行动预测装置具备：至少1个存储器，存储有至少1个程序；以及至少1个处理器，与上述至少1个存储器结合。上述至少1个处理器通过执行上述至少1个程序，执行以下的第1处理至第6处理。
[0006]在上述第1方案中，第1处理是计算根据车辆过去的行动历史统计性地预测车辆将来的行动的预测值的处理。第2处理是从使用车辆的用户取得表示车辆将来的行动的预定的预定值的处理。第3处理是根据过去的预定期间中的基于行动历史得到的预测值相对车辆的行动的实绩值的误差，计算基于行动历史得到的预测值的可靠度的处理。第4处理是根据过去的预定期间中的从用户取得的预定值相对车辆的行动的实绩值的误差，计算从用户取得的预定值的可靠度的处理。第5处理是在从用户取得的预定值的可靠度高于基于行动历史得到的预测值的可靠度的情况下执行的处理，进行将从用户取得的预定值决定为车辆将来的行动的最终预测值。第6处理是在从用户取得的预定值的可靠度为基于行动历史得到的预测值的可靠度以下的情况下执行的处理，进行将基于行动历史得到的预测值决定为最终预测值。
[0007]在上述第1方案中，在从用户取得的预定值中包括表示并非反复的预定的单发的预定的单发预定值的情况下，上述至少1个处理器也可以优先于基于行动历史得到的预测值，将单发预定值决定为最终预测值。在上述第1方案中，如果在从用户取得的预定值中包括多个单发预定值，则上述至少1个处理器也可以将最新的单发预定值决定为最终预测值。另外，在上述第1方案中，上述至少1个处理器也可以计算基于行动历史得到的预测值相对实绩值的误差的累计值，作为与基于行动历史得到的预测值的可靠度相关的数值，计算从
用户取得的预定值相对实绩值的误差的累计值，作为与从用户取得的预定值的可靠度相关的数值。
[0008]本公开的第2方案所涉及的行动预测方法包括以下的第1至第6步骤。第1步骤是计算根据车辆过去的行动历史统计性地预测车辆将来的行动的预测值的步骤。第2步骤是从使用车辆的用户取得表示车辆将来的行动的预定的预定值的步骤。第3步骤是根据在过去的预定期间中基于行动历史得到的预测值相对车辆的行动的实绩值的误差，计算基于行动历史得到的预测值的可靠度的步骤。第4步骤是根据在过去的预定期间中从用户取得的预定值相对车辆的行动的实绩值的误差，计算从用户取得的预定值的可靠度的步骤。第5步骤是在从用户取得的预定值的可靠度高于基于行动历史得到的预测值的可靠度的情况下执行的步骤，是将从用户取得的预定值决定为车辆将来的行动的最终预测值的步骤。第6步骤是在从用户取得的预定值的可靠度为基于行动历史得到的预测值的可靠度以下的情况下执行的步骤，是将基于行动历史得到的预测值决定为最终预测值的步骤。
[0009]本公开的第3方案所涉及的行动预测程序是使计算机执行预测参加VGI的车辆的行动的处理的程序，使计算机执行上述第1至第6处理。
[0010]根据本公开的各方案所涉及的行动预测装置、行动预测方法以及行动预测程序，不仅计算根据过去的行动历史统计性地预测的预测值，而且从用户取得表示车辆将来的行动的预定的预定值。而且，与过去的行动的实绩对照，将基于行动历史得到的预测值和从用户取得的预定值中可靠度更高的一方决定为最终预测值。由此，能够提高参加VGI的车辆的行动的预测精度，也能够对应不具有确定的行动模式的车辆。
[0011]另外，当在从用户取得的预定值中包括单发预定值时，优先于基于行动历史得到的预测值而将单发预定值决定为最终预测值的情况下，也能够应对车辆的突发的预定的追加和/或变更。
附图说明
[0012]下面将参考附图描述本专利技术的示例性实施例的特征、优点以及技术和工业意义，在附图中，相同的附图标记表示相同的元件，其中：
[0013]图1是示出应用本公开的实施方式的行动预测装置的VGI的整体结构的图。
[0014]图2是示出具备本公开的实施方式的行动预测装置的VGI控制系统的结构的框图。
[0015]图3是示出作为本公开的实施方式的行动预测装置的车辆行动预测部的结构的框图。
[0016]图4是用于说明利用车辆行动预测部执行的处理的概要的图。
[0017]图5是示出本公开的实施方式的行动预测方法的流程图。
具体实施方式
[0018]以下，参照附图，说明本公开的实施方式。但是，当在以下所示的实施方式中言及各要素的个数、数量、量、范围等数值的情况下，除了特别明示的情况以及原理上明确地确定为该数量的情况以外，本公开所涉及的思想不限定于该言及的数值。另外，在以下所示的实施方式中说明的构造等，除了特别明示的情况以及原理上明确地确定于此的情况以外，在本公开所涉及的思想中未必是必须的。
[0019]1.VGI的整体结构
[0020]图1是示出本公开的实施方式的VGI2的整体结构的图。在VGI2中，在电力交易市场4、集成商6以及VGI控制系统8之间进行电力的交易。在图1中，以1对1的关系示出电力交易市场4和集成商6，但也可以针对1个电力交易市场4关联多个集成商6。另外，在图1中，以1对1的关系示出集成商6和VGI控制系统8，但也可以针对1个集成商6关联多个VGI控制系统8。
[0021]电力交易市场4对集成商6招募用于获取电力的需求和供给的平衡的电力调整参与者。从电力交易市场4对集成商6提供电力调整参与者的招募以及希望的电力的买卖价格、需要的筹措时间等信息。集成商6根据从电力交易市场4提示的信息，判断针对招募是否进行竞标或者响应。在集成商6对来自电力交易市场4的招募进行竞标或者响应、且电力交易市场4与集成商6之间电力的交易成立的情况下，集成商6通过使用VGI控制系统8的充放电来进行电力调整。集成商6对电力交易市场4报告由VGI控制系统8达成本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种行动预测装置，预测参加VGI即车辆电网整合的车辆的行动，其特征在于，所述行动预测装置具备：至少1个存储器，存储有至少1个程序；以及至少1个处理器，与所述至少1个存储器结合，所述至少1个处理器通过执行所述至少1个程序而执行以下处理：计算根据所述车辆过去的行动历史统计性地预测所述车辆将来的行动的预测值，从使用所述车辆的用户取得表示所述车辆将来的行动的预定的预定值，根据过去的预定期间中的所述预测值相对所述车辆的行动的实绩值的误差，计算所述预测值的可靠度，根据所述预定期间中的所述预定值相对所述实绩值的误差，计算所述预定值的可靠度，在所述预定值的可靠度高于所述预测值的可靠度的情况下，将所述预定值决定为所述车辆将来的行动的最终预测值，在所述预定值的可靠度为所述预测值的可靠度以下的情况下，将所述预测值决定为所述最终预测值。2.根据权利要求1所述的行动预测装置，其特征在于，所述至少1个处理器通过执行所述至少1个程序，在所述预定值中包括表示并非反复的预定的单发的预定的单发预定值的情况下，优先于所述预测值，将所述单发预定值决定为所述最终预测值。3.根据权利要求2所述的行动预测装置，其特征在于，所述至少1个处理器通过执行所述至少1个程序，在所述预定值包括多个所述单发预定值的情况下，将最新的所述单发预定值决定为所述最终预测值。4.根据权利要求1至3中的任意一项所述的行动预测装置，其特征在于，所述至少1个处理器通过执行所述至少1个程序，作为与所述预测值的可靠度相关的数值，计算所述预测值相对所述实绩值的误差的累计值，作为与所述预定值...

【专利技术属性】
技术研发人员：黑木炼太郎，
申请(专利权)人：丰田自动车株式会社，
类型：发明
国别省市：