CN104955702A - 车辆用空调控制装置 - Google Patents

车辆用空调控制装置 Download PDF

Info

Publication number
CN104955702A
CN104955702A CN201380070663.4A CN201380070663A CN104955702A CN 104955702 A CN104955702 A CN 104955702A CN 201380070663 A CN201380070663 A CN 201380070663A CN 104955702 A CN104955702 A CN 104955702A
Authority
CN
China
Prior art keywords
vehicle
moment
car
prediction
electric power
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201380070663.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN104955702B (zh
Inventor
北村圣一
桥本博幸
森一之
高桥理
矶田昭二
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Mitsubishi Electric Corp
Original Assignee
Mitsubishi Electric Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Mitsubishi Electric Corp filed Critical Mitsubishi Electric Corp
Publication of CN104955702A publication Critical patent/CN104955702A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN104955702B publication Critical patent/CN104955702B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60H—ARRANGEMENTS OF HEATING, COOLING, VENTILATING OR OTHER AIR-TREATING DEVICES SPECIALLY ADAPTED FOR PASSENGER OR GOODS SPACES OF VEHICLES
    • B60H1/00—Heating, cooling or ventilating [HVAC] devices
    • B60H1/00642—Control systems or circuits; Control members or indication devices for heating, cooling or ventilating devices
    • B60H1/00735—Control systems or circuits characterised by their input, i.e. by the detection, measurement or calculation of particular conditions, e.g. signal treatment, dynamic models
    • B60H1/00764—Control systems or circuits characterised by their input, i.e. by the detection, measurement or calculation of particular conditions, e.g. signal treatment, dynamic models the input being a vehicle driving condition, e.g. speed
    • B60H1/00771—Control systems or circuits characterised by their input, i.e. by the detection, measurement or calculation of particular conditions, e.g. signal treatment, dynamic models the input being a vehicle driving condition, e.g. speed the input being a vehicle position or surrounding, e.g. GPS-based position or tunnel
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B61—RAILWAYS
    • B61D—BODY DETAILS OR KINDS OF RAILWAY VEHICLES
    • B61D27/00—Heating, cooling, ventilating, or air-conditioning
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60H—ARRANGEMENTS OF HEATING, COOLING, VENTILATING OR OTHER AIR-TREATING DEVICES SPECIALLY ADAPTED FOR PASSENGER OR GOODS SPACES OF VEHICLES
    • B60H1/00—Heating, cooling or ventilating [HVAC] devices
    • B60H1/00642—Control systems or circuits; Control members or indication devices for heating, cooling or ventilating devices
    • B60H1/00735—Control systems or circuits characterised by their input, i.e. by the detection, measurement or calculation of particular conditions, e.g. signal treatment, dynamic models
    • B60H1/00764—Control systems or circuits characterised by their input, i.e. by the detection, measurement or calculation of particular conditions, e.g. signal treatment, dynamic models the input being a vehicle driving condition, e.g. speed
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D23/00—Control of temperature
    • G05D23/19—Control of temperature characterised by the use of electric means
    • G05D23/1917—Control of temperature characterised by the use of electric means using digital means
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D23/00—Control of temperature
    • G05D23/19—Control of temperature characterised by the use of electric means
    • G05D23/1927—Control of temperature characterised by the use of electric means using a plurality of sensors
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D23/00—Control of temperature
    • G05D23/19—Control of temperature characterised by the use of electric means
    • G05D23/1927—Control of temperature characterised by the use of electric means using a plurality of sensors
    • G05D23/193—Control of temperature characterised by the use of electric means using a plurality of sensors sensing the temperaure in different places in thermal relationship with one or more spaces
    • G05D23/1931—Control of temperature characterised by the use of electric means using a plurality of sensors sensing the temperaure in different places in thermal relationship with one or more spaces to control the temperature of one space
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60H—ARRANGEMENTS OF HEATING, COOLING, VENTILATING OR OTHER AIR-TREATING DEVICES SPECIALLY ADAPTED FOR PASSENGER OR GOODS SPACES OF VEHICLES
    • B60H1/00—Heating, cooling or ventilating [HVAC] devices
    • B60H1/00642—Control systems or circuits; Control members or indication devices for heating, cooling or ventilating devices
    • B60H1/0073—Control systems or circuits characterised by particular algorithms or computational models, e.g. fuzzy logic or dynamic models
    • B60H2001/00733—Computational models modifying user-set values
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T30/00—Transportation of goods or passengers via railways, e.g. energy recovery or reducing air resistance

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Thermal Sciences (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Air-Conditioning For Vehicles (AREA)

Abstract

本发明的车辆用空调控制装置(1)通过热负载计算部(26)，基于车内温度(Tin)、车内湿度(Hin)、车外温度(Tout)、乘车率(θ)、车内温度设定值(Tset)等来计算车内的热负载(Q)。另外，通过空调输出计算部(29)，基于车内温度上限值(Tmax)、车内温度下限值(Tmin)、热负载(Q)、动力运行/再生电力(P)来计算用于空调器的输出指令值，并基于预测时刻以后的动力运行/再生电力(Pf)及预测时刻以后的乘车率(θf)，来对计算出的用于空调器的输出指令值进行修正。

Description

车辆用空调控制装置
技术领域
本发明涉及搭载于车辆来控制车辆内的空调的车辆用空调控制装置。
背景技术
关于搭载于电车等车辆来控制车辆内(以下存在称为“车内”的情况)的空调的车辆用空调控制装置，提出有各种技术。现有的车辆用空调控制装置检测车内温度、车内湿度及外部气体温度，并基于设定温度与车内温度之差、车内湿度及外部气体温度来控制空调能力。
例如，在外部气体温度高的夏季等时期，在到达车站时，若打开车门而很多乘客向车辆乘车，则因开车门时的空气的交换和乘客的发热而使车内温度上升。
在现有的车辆用空调控制装置中，进行检测车内温度的上升来使空调能力增加这样的所谓反馈控制。但是，在检测出车内温度的上升之后至空调发挥效能之前存在时滞，因此存在暂时性地有损车内舒适性这样的问题。
因此，着眼于车内舒适性的变化，考虑有如下技术，即，基于根据统计性的预测算出的下一车站的乘车率，在到达下一车站之前，预测到达下一车站的时刻的温度变化，从而预先控制车内的空调(例如，参照专利文献1及2)。
应用了专利文献1中公开的车辆用空调控制方法的车辆用空调控制装置基于车内温度、车外温度、车内湿度及车辆的乘车率来运算车辆内的空调基准温度。车辆用空调控制装置基于通过运算求出的空调基准温度，来决定用于对车辆内进行空气调节的空调控制模式(pattern)，并基于决定了的空调控制模式，来控制车辆用空调装置。
具体而言，专利文献1所公开的车辆用空调控制装置在车内温度与空调基准温度之差超过规定值时，使车辆用空调装置所具备的空调压缩机起动，由此对车内进行空气调节。车辆用空调控制装置在车内温度与空调基准温度之差为规定值以下时，在下面的情况下，也对车内进行空气调节。
例如，在从车内温度测定时至到达下一车站的时间比对空调压缩机预先确定的再起动防止延时短，且预测为下一车站的乘车率超过预先确定的规定值、即在下一车站有规定数以上的乘客乘车的情况下，车辆用空调控制装置在到达下一车站之前预先使空调压缩机起动。并且，车辆用空调控制装置基于预测出的下一车站的乘车率来控制车辆用空调装置，由此对车内进行空气调节。
这样，在专利文献1所公开的车辆用空调控制装置中，即使在车内温度与空调基准温度之差为规定值以下的情况下，在预测为在下一车站有规定数以上的乘客乘车时，也使起动中的空调压缩机的起动继续，或者在不侵犯再起动防止延时的范围内使停止的空调压缩机在到达下一车站之前起动。由此，即使在很多乘客同时来乘车的情况下，也能对车内有效地进行空气调节，阻止车内环境变得不适的情况。
专利文献2所公开的车辆用空气调节装置如以下所述来控制空调。车辆用空气调节装置在到达下一车站之前，预测下一车站的到达时间的乘车率，并基于该预测的乘车率来求出修正温度。车辆用空气调节装置将求出的修正温度与车辆设定温度相加来求出空调基准温度，并对空调基准温度与车内温度进行对照，基于该对照结果来进行空调控制。
这样，专利文献2所公开的车辆用空气调节装置构成为，在车辆到达下一车站之前，对应于在下一车站与再下一车站之间行驶时的空调基准温度来进行空调控制。由此，在车辆到达下一车站且在下一车站出发的时刻，能够舒适地对车内进行空气调节。
如以上那样，专利文献1所公开的车辆用空调控制装置及专利文献2所公开的车辆用空气调节装置以提高车内舒适性的方式构成。与此相对，考虑有如下这样的技术：着眼于列车的行驶所需的消耗电力、即动力运行(力行)/再生电力，考虑节能及省电来控制车内的空调(例如，参照专利文献3及4)。
专利文献3所公开的电动车的控制装置构成为，设置负载控制机构，能够利用辅助电源装置的负载来消耗剩余的再生能量。由此，在电动车处于再生制动状态的情况下，能够通过冷却器等辅助电源装置的负载使再生能量消耗，因此能够提高节能性。
应用了专利文献4所公开的电动车控制方法的控制装置在列车的运行中，监视由运行状态及消耗电力构成的运行信息，当从操作器输入的运行指令为动力运行指令时，即使冷却器的接通指令为“ON”，也使冷却器的控制指令强制性地为“OFF”而使冷却器停止。另外，控制装置在运行指令不是动力运行指令且主电动机的消耗电流少的情况下，在冷却器的接通指令成为“ON”的时刻，使冷却器的控制指令为“ON”。这样，通过在动力运行时使冷却器停止，能够使列车整体的消耗电力均衡而降低变电所的峰值电力、即省电。
在先技术文献
专利文献
专利文献1：日本专利第3842688号公报
专利文献2：日本特开2012-17003号公报
专利文献3：国际公开第2007/132515号小册子
专利文献4：日本特开平1-214201号公报
发明内容
发明要解决的课题
在专利文献1及2所公开的技术中，通过在到达下一车站之前进行空调控制，由此在下一车站出发的时刻能够提高车内舒适性，但未考虑到节能及省电。
与此相对，在专利文献3及4所公开的技术中，通过按照列车的行驶所需的消耗电力来进行空调控制，由此能够达到节能化或省电，但代替于此，可能有损车内舒适性。
因此，从节能、省电及车内舒适性的综合性观点出发，期望能够进行适当的空调控制的车辆用空调控制装置。
本发明的目的在于提供一种能够从节能、省电及车内舒适性的综合性观点出发，进行适当的空调控制的车辆用空调控制装置。
用于解决课题的手段
本发明的车辆用空调控制装置配置于车辆，对车辆内的空调器进行控制，所述车辆用空调控制装置的特征在于，具备：目标环境状况设定部，其输入包含预先确定的车内温度设定值、车内温度上限值及车内温度下限值在内的目标环境状况；车内环境检测部，其对包含车内温度及车内湿度在内的车内环境进行检测；车外环境检测部，其对包含所述车辆的外部的温度即车外温度的车外环境进行检测；车辆状态检测部，其对包含所述车辆的位置、乘车率及动力运行/再生电力在内的车辆状态进行检测；车辆状态预测部，其基于所述车辆的行驶计划及表示过去的乘车率的乘车率信息，对所述车辆的预测时刻以后的加速度、预测时刻以后的速度、预测时刻以后的坡度及预测时刻以后的乘车率进行预测；热负载计算部，其基于由所述车内环境检测部检测出的所述车内温度及所述车内湿度、由所述车外环境检测部检测出的所述车外温度、由所述车辆状态检测部检测出的所述乘车率、以及由所述目标环境状况设定部输入的所述车内温度设定值，计算所述车辆内的热负载；动力运行/再生电力预测部，其基于由所述车辆状态预测部预测出的所述车辆的所述预测时刻以后的加速度、所述预测时刻以后的速度、所述预测时刻以后的坡度及所述预测时刻以后的乘车率，对所述预测时刻以后的动力运行/再生电力进行预测；空调输出计算部，其基于由所述目标环境状况设定部输入的所述车内温度上限值及所述车内温度下限值、由所述热负载计算部计算出的所述热负载、由所述车辆状态检测部检测出的所述动力运行/再生电力、由所述动力运行/再生电力预测部预测出的所述预测时刻以后的动力运行/再生电力、以及由所述车辆状态预测部预测出的所述预测时刻以后的乘车率，计算用于所述空调器的输出指令值；以及空调控制部，其基于由所述空调输出计算部计算出的用于所述空调器的输出指令值，对所述空调器的输出进行控制，其中，所述空调输出计算部基于由所述车辆状态检测部检测出的所述动力运行/再生电力、由所述动力运行/再生电力预测部预测出的所述预测时刻以后的动力运行/再生电力、及由所述车辆状态预测部预测出的所述预测时刻以后的乘车率，对用于所述空调器的输出指令值进行修正。
发明效果
根据本发明的车辆用空调控制装置，能够不仅考虑车内舒适性，还考虑节能及省电地进行空调器的运行控制。因此，能够从节能、省电及车内舒适性的综合性观点出发，实现可进行适当的空调控制的车辆用空调控制装置。
本发明的目的、特征、局部方面及优点通过以下的详细的说明和附图而更加清楚。
附图说明
图1是表示具备作为本发明的第一实施方式的车辆用空调控制装置1的车辆100的结构的框图。
图2是表示作为本发明的第一实施方式的空调控制装置1的结构的框图。
图3是表示作为本发明的第一实施方式的空调控制装置1的空调控制处理的处理过程的流程图。
图4是表示本发明的第一实施方式中的基于动力运行/再生电力P[kW]的用于空调器的输出指令值Qs[W]的修正函数的曲线图。
图5是表示本发明的第一实施方式中的基于预先确定的期间的动力运行/再生电力的总和ΣPf[kWh]的用于空调器的输出指令值Qs[W]的修正函数的曲线图。
图6是表示作为本发明的第二实施方式的空调控制装置1A的结构的框图。
图7是表示作为本发明的第二实施方式的空调控制装置1A的空调控制处理的处理过程的流程图。
图8是表示本发明的第二实施方式中的基于馈电电压的用于空调器6的输出指令值Qs[W]的修正函数的曲线图。
图9是表示作为本发明的第三实施方式的空调控制装置1B的结构的框图。
图10是表示作为本发明的第三实施方式的空调控制装置1B的空调控制处理的处理过程的流程图。
图11是表示作为本发明的第三实施方式的空调控制装置1B中的空调输出计划部48的计划结果的曲线图。
图12是表示作为本发明的第四实施方式的空调控制装置1C的结构的框图。
图13是表示作为本发明的第四实施方式的空调控制装置1C的空调控制处理的处理过程的流程图。
图14是表示存在有多个列车61的列车系统60的结构的框图，其中，该列车61包括具备本发明的第五实施方式中的空调控制装置1和车辆综合管理系统2的多个车辆100。
图15是表示具备本发明的第六实施方式中的空调控制装置1和蓄电池11的车辆110的结构的框图。
图16是表示具备本发明的第七实施方式中的空调控制装置1和蓄热装置12的车辆120的结构的框图。
图17是表示具备本发明的第九实施方式中的空调控制装置1和压缩机13的车辆130的结构的框图。
具体实施方式
<第一实施方式>
图1是表示具备作为本发明的第一实施方式的车辆用空调控制装置1的车辆100的结构的框图。车辆100具备车辆用空调控制装置(以下，有时简称为“空调控制装置”)1、车辆综合管理系统2、主马达3、静止型逆变器4、VVVF逆变器5、空调器6及导电弓7。在图1中，用实线的箭头或虚线表示信息的收发，用单点划线表示电力的授受。
车辆综合管理系统2对马达控制、制动器控制、车门控制、空调控制、照明控制、车内引导控制及目的地引导控制等车辆100的控制进行综合性管理。车辆综合管理系统2通过与车辆100内的其他装置进行通信，从而对车辆100的控制进行综合性管理。在图1中，示出车辆综合管理系统2与车辆100内的其他装置的通信的一部分、即与静止型逆变器4、VVVF逆变器5及空调控制装置1的各装置的通信。
车辆综合管理系统2还能够经由通信网9与车站、车辆管理部门及其他车辆等进行通信。车辆综合管理系统2具备例如中央运算处理装置(Central Processing Unit；简称CPU)等运算装置、动态随机存取存储器(Dynamic Random Access Memory；简称DRAM)及硬盘装置等存储装置。
主马达3是用于驱动车辆100的主电动机。静止型逆变器4是用于供给车辆100的空调及照明等的辅助电源的电力转换装置。VVVF逆变器5是使频率及电压能够可变的逆变器。VVVF逆变器5是用于控制对车辆100的主马达3进行驱动的电力的电力转换装置。静止型逆变器4及VVVF逆变器5经由导电弓7而从馈电线8取得电力。
空调器6具备：包含压缩机、鼓风风扇及热交换器的室外机；包含鼓风风扇及热交换器的室内机；空气配管；以及制冷剂配管。按照从空调控制装置1发送的输出指令来控制空调器6。
空调控制装置1配置于车辆100，对车辆100内的空调器6进行控制。空调控制装置1基于由车辆综合管理系统2提供的与车辆100相关的各种信息，来对空调器6发送输出指令。空调控制装置1具备例如CPU等运算装置、DRAM及硬盘装置等存储装置。在以下的说明中，将多个车辆100连结而形成1个编组的装置称为“列车”。
图2是表示作为本发明的第一实施方式的空调控制装置1的结构的框图。空调控制装置1具备目标环境状况设定部21、车内环境检测部22、车外环境检测部23、车辆状态检测部24、车辆状态预测部25、热负载计算部26、动力运行/再生电力预测部27、空调输出计算部29、空调控制部30、过去乘车率数据库31及行驶计划数据库32。
目标环境状况设定部21是输入目标环境状况的机构。目标环境状况是作为车辆100的内部环境即车内环境的目标的状况。目标环境状况包括车内温度设定值Tset、车内温度下限值Tmin及车内温度上限值Tmax。在本实施方式中，目标环境状况还包括车内湿度设定值Hset及目标调整时间tc。
车内温度设定值Tset是作为车辆100内的温度即车内温度应达到的温度而预先确定的值。车内湿度设定值Hset是作为车辆100内的湿度即车辆湿度应达到的湿度而预先确定的值。车内温度下限值Tmin是作为车内温度而被允许的温度范围的下限值。车内温度上限值Tmax是作为车内温度而被允许的温度范围的上限值。
目标调整时间tc是作为从检测出的车内温度到实现车内温度设定值Tset为止使用的时间的目标的时间。在本实施方式中，目标调整时间tc兼作为从检测出的车内湿度到实现车内湿度设定值Hset为止使用的时间的目标的时间。
目标环境状况设定部21虽然省略了图示，但具备例如包含监视器、键盘及鼠标的输入部。目标环境状况设定部21构成为能够通过输入部输入目标环境状况。具体而言，目标环境状况设定部21构成为，能够通过输入部分别输入车内温度设定值Tset、车内湿度设定值Hset、车内温度下限值Tmin、车内温度上限值Tmax及目标调整时间tc。
目标环境状况设定部21向热负载计算部26提供通过输入部输入的车内温度设定值Tset、车内湿度设定值Hset及目标调整时间tc。另外，目标环境状况设定部21向空调输出计算部29提供通过输入部输入的车内温度下限值Tmin及车内温度上限值Tmax。
车内环境检测部22对车内环境进行检测。车内环境包括车内温度及车内湿度。车内环境检测部22具备例如车内用温度传感器及车内用湿度传感器。车内环境检测部22通过车内用温度传感器来检测车内温度Tin，并且通过车内用湿度传感器来检测车内湿度Hin。车内环境检测部22将检测出的车内温度Tin及车内湿度Hin作为车内环境而向热负载计算部26提供。
车外环境检测部23对车辆100的外部的环境即车外环境进行检测。车外环境包括车辆100的外部的温度即车外温度。在本实施方式中，车外环境还包括车辆100的外部的湿度即车外湿度。
车外环境检测部23具备例如车外用温度传感器及车外用湿度传感器。车外环境检测部23通过车外用温度传感器来检测车外温度Tout，并且通过车外用湿度传感器来检测车外湿度Hout。车外环境检测部23将检测出的车外温度Tout及车外湿度Hout作为车外环境而向热负载计算部26提供。
车辆状态检测部24对车辆100的状态即车辆状态进行检测。车辆状态包括车辆100的位置(x、y、z)、车辆100的乘车率θ及车辆100的动力运行/再生电力P。在此，车辆100的动力运行/再生电力P是指车辆100所属的列车的主马达2的消耗电力。
车辆状态检测部24具备例如位置传感器、随重传感器及电力传感器。车辆状态检测部24通过位置传感器来检测车辆100的位置(x、y、z)。在此，x、y、z例如分别表示纬度、经度、高度。
车辆状态检测部24使用随重传感器来检测车辆100的乘车率θ。具体而言，车辆状态检测部24以下述方式算出乘车率θ。车辆状态检测部24通过随重传感器来检测车辆100的重量，将每一个乘客的体重假定为例如65kg，根据由随重传感器检测出的车辆100的重量来算出乘车人数。车辆状态检测部24将算出的乘车人数相对于车辆100的预先确定的定员的比率作为乘车率θ来计算。
车辆状态检测部24使用电力传感器，来对车辆100所属的列车的主马达2的消耗电力、即动力运行/再生电力P进行检测。在电力传感器中，动力运行时的消耗电力P表示正值，再生时的消耗电力P表示负值。
车辆状态检测部24将检测出的乘车率θ向热负载计算部26提供。另外，车辆状态检测部24将检测出的车辆100的位置(x、y、z)及动力运行/再生电力P向空调输出计算部29提供。另外，车辆状态检测部24将检测出的乘车率θ储备于过去乘车率数据库31。在此，过去乘车率数据库31例如分为星期、时间带、以及特快、快车及普通电车等车辆的类别来进行管理。
热负载计算部26根据例如由车内环境检测部22提供的车内温度Tin及车内湿度Hin、由车外环境检测部23提供的车外温度Tout及车外湿度Hout、由车辆状态检测部24提供的乘车率θ、由目标环境状况设定部21提供的车内温度设定值Tset、车内湿度设定值Hset及目标调整时间tc，来计算车内的热负载Q。热负载计算部26将计算出的车内的热负载Q向空调输出计算部29提供。
另外，热负载计算部26基于车内温度Tin、车内湿度Hin、车内温度设定值Tset及车内湿度设定值Hset，来决定空调器6的运行模式(operation mode；简称OM)，并将决定出的运行模式(OM)向空调输出计算部29提供。空调器6具有例如制冷模式及除湿模式来作为运行模式。
车辆状态预测部25基于车辆100的行驶计划及表示车辆100的过去的乘车率的乘车率信息，来对车辆100的预测时刻以后的加速度、预测时刻以后的速度、预测时刻以后的坡度及预测时刻以后的乘车率进行预测。在此，“预测时刻”是指进行预测的时刻。例如，在时刻t进行预测的情况下，预测时刻以后的加速度为时刻t以后的加速度。
具体而言，车辆状态预测部25基于车辆100的乘车率信息、例如乘车率的统计数据，来对预测时刻以后的乘车率θf进行预测。由车辆状态预测部25预测的乘车率为了与由车辆状态检测部2检测出的乘车率θ进行区别，在标号“θ”后标注作为尾标的“future”(未来)的首字母“f”而示出。
作为乘车率信息的乘车率的统计数据例如是储备于过去乘车率数据库31中的过去的乘车率。车辆状态预测部25例如读出储备于过去乘车率数据库31中的过去的乘车率，并基于读出的过去的乘车率，来对预测时刻以后的乘车率θf进行预测。车辆状态预测部25将预测出的预测时刻以后的乘车率θf向空调输出计算部29提供。乘车率信息既可以是过去的乘车率本身，也可以是表示过去的乘车率的信息。
另外，车辆状态预测部25基于例如从车辆100所属的列车的行驶计划数据库32得到的车辆100的行驶计划，来对车辆100的预测时刻以后的加速度a、预测时刻以后的速度v及预测时刻以后的坡度s进行预测。车辆状态预测部25将预测出的车辆100的预测时刻以后的加速度a、预测时刻以后的速度v、预测时刻以后的坡度s及预测时刻以后的乘车率θf向动力运行/再生电力预测部27提供。
动力运行/再生电力预测部27基于例如由车辆状态预测部25提供的车辆100的预测时刻以后的加速度a、预测时刻以后的速度v、预测时刻以后的坡度s及预测时刻以后的乘车率θf，来对预测时刻以后的动力运行/再生电力Pf进行预测。由动力运行/再生电力预测部27预测的动力运行/再生电力为了与由车辆状态检测部24检测出的消耗电力P进行区别，在标号“P”后标注作为尾标的“future”(未来)的首字母“f”而示出。动力运行/再生电力预测部27将预测出的预测时刻以后的动力运行/再生电力Pf向空调输出计算部29提供。
空调输出计算部29基于由热负载计算部26提供的车内的热负载Q、由车辆状态检测部24提供的车辆100的动力运行/再生电力P、由车辆状态预测部25提供的预测时刻以后的乘车率θf、由动力运行/再生电力预测部27提供的预测时刻以后的动力运行/再生电力Pf、由目标环境状况设定部21提供的车内温度下限值Tmin及车内温度上限值Tmax，来计算用于空调器6的输出指令值Qs。在此，用于空调器6的输出指令值Qs是指，作为空调器6应输出的值而从空调控制部30通过输出指令而指示的值。
在本实施方式中，空调输出计算部29基于例如由车辆状态检测部24提供的乘车率θ、车辆100的位置(x、y、z)及动力运行/再生电力P、由热负载计算部26提供的车内的热负载Q及空调器6的运行模式(OM)、由车辆状态预测部25提供的预测时刻以后的乘车率θf、由动力运行/再生电力预测部27提供的预测时刻以后的动力运行/再生电力Pf、由目标环境状况设定部21提供的车内温度下限值Tmin及车内温度上限值Tmax，来计算用于空调器6的输出指令值Qs。空调输出计算部29将计算出的用于空调器6的输出指令值Qs向空调控制部30提供。
空调控制部30基于例如由空调输出计算部29提供的用于空调器6的输出指令值Qs，来控制空调器6的输出。
图3是表示作为本发明的第一实施方式的空调控制装置1的空调控制处理的处理过程的流程图。在本实施方式中，作为空调控制处理中的空调控制装置1的动作的一例，说明对车辆100进行制冷或除湿时的空调控制装置1的动作。图3所示的流程图的各处理通过构成空调控制装置1的各部分执行。当向空调控制装置1供给电力时开始图3所示的流程图的处理，并向步骤s1转移。
在步骤s1中，目标环境状况设定部21设定目标环境状况。具体而言，目标环境状况设定部21通过包含监视器、键盘及鼠标在内的输入部，输入车内温度设定值Tset[℃]、车内湿度设定值Hset[％]、车内温度下限值Tmin[℃]、车内温度上限值Tmax[℃]及目标调整时间tc[sec]。
车内温度设定值Tset[℃]例如为27[℃]。车内湿度设定值Hset[％]例如为60[％]。车内温度下限值Tmin[℃]例如为24[℃]。车内温度上限值Tmax[℃]例如为30[℃]。目标调整时间tc[sec]例如为60[sec]。
在步骤s2中，车内环境检测部22对车内环境进行检测。具体而言，车内环境检测部22通过车内用温度传感器来检测车内温度Tin[℃]，并通过车内用湿度传感器来检测车内湿度Hin[％]。
在步骤s3中，车外环境检测部23对车外环境进行检测。具体而言，车外环境检测部23通过车外用温度传感器来检测车外温度Tout[℃]，并通过车外用湿度传感器来检测车外湿度Hout[％]。
在步骤s4中，车辆状态检测部24对车辆状态进行检测。具体而言，车辆状态检测部24通过位置传感器来检测车辆100的位置(x、y、z)，通过随重传感器来检测乘车率θ，并通过电力传感器来检测车辆100所属的列车的主马达2的消耗电力、即动力运行/再生电力P[kW]。
在步骤s5中，车辆状态预测部25对预测时刻以后的车辆状态进行预测。具体而言，车辆状态预测部25从过去乘车率数据库31中读出过去的乘车率，并基于读出的过去的乘车率，来对预测时刻以后的乘车率θf进行预测。另外，车辆状态预测部25基于从车辆100所属的列车的行驶计划数据库32得到的行驶计划，来对车辆100的预测时刻以后的加速度a[km/h/s]、预测时刻以后的速度v[km/h]及预测时刻以后的坡度s[％]进行预测。
在步骤s6中，热负载计算部26计算车内的热负载Q。具体而言，热负载计算部26根据车内温度Tin[℃]、车内湿度Hin[％]、车外温度Tout[℃]、车外湿度Hout[％]、乘车率θ、车内温度设定值Tset[℃]、车内湿度设定值Hset[％]及目标调整时间tc[s]，来计算车内的热负载Q[W]。
车内的热负载Q[W]可以通过以下所示的式(1)来求出。在式(1)中，将为了实现车内温度设定值及车内湿度设定值而应从车内温度及车内湿度去除的车内热量Qin[Ws]在目标调整时间tc[s]这样的时间内去除。另外，将来自车外的热传递量设为Qtrans[W]，将开车门引起的热流入量设为Qex[W]，将来自乘客的发热量设为Qpas[W]。
Q＝Qin/tc+Qtrans+Qex+Qpas  …(1)
式(1)中使用的车内热量Qin[Ws]可以使用车内比焓Ein[J/kg]、目标比焓Eset[J/kg]、车内的容积Vin[m3]及空气密度ρ[kg/m3]，通过以下所示的式(2)来求出。在此，车内比焓Ein[J/kg]根据车内温度Tin[℃]及车内湿度Hin[％]来算出。目标比焓Eset[J/kg]根据车内温度设定值Tset[℃]及车内湿度设定值Hset[％]来算出。
Qin＝Vin×ρ×(Ein-Eset)       …(2)
将车身的热传递系数设为α[W/m2·K]，将车身的传热面积设为A[m2]，则式(1)中使用的来自车外的热传递量Qtrans[W]可以通过以下所示的式(3)来求出。
Qtrans＝A×α×(Tout-Tin)     …(3)
将每单位时间的车内与车外的空气的交换量设为Vex[m3/s]，则式(1)中使用的开车门引起的热流入量Qex[W]可以通过以下所示的式(4)来求出。
Qex＝Vex×ρ×(Eout-Ein)        …(4)
将每单位时间的每一个乘客的发热量设为Qman[W/人]，将车辆100的定员设为Mmax[人]，则式(1)中使用的来自乘客的发热量Qpas[W]可以通过以下所示的式(5)求出。
Qpas＝θ×Mmax×Qman           …(5)
在步骤s6中，热负载计算部26如以上所述计算车内的热负载Q，并且基于车内温度Tin[℃]、车内湿度Hin[％]、车内温度设定值Tset[℃]及车内湿度设定值Hset[％]，来判断为了保持车内舒适性而是否需要车内的除湿。
热负载计算部26在判断为不需要除湿的情况下，将使空调器6以制冷模式进行运行的指令与计算出的热负载Q[W]一并向空调输出计算部29提供。另外，热负载计算部26在判断为需要除湿的情况下，将使空调器6以除湿模式进行运行的指令与计算出的热负载Q[W]一并向空调输出计算部29提供。
例如，可以以下述方式决定运行模式，即，将能够根据车内温度Tin[℃]及车内湿度Hin[％]算出的车内绝对湿度[g]与能够根据车内温度设定值Tset[℃]及车内湿度设定值Hset[％]算出的车内绝对湿度设定值[g]进行比较，在它们的差量或比率小于预先确定的值的情况下选择制冷模式，在为预先确定的值以上的情况下选择除湿模式。绝对湿度可以使用空气线图等来算出。
在步骤s7中，动力运行/再生电力预测部27对预测时刻以后的动力运行/再生电力Pf进行预测。具体而言，动力运行/再生电力预测部27根据由车辆状态预测部25预测出的车辆100的预测时刻以后的加速度a[km/h/s]、预测时刻以后的速度v[km/h]、预测时刻以后的坡度s[％]及预测时刻以后的乘车率θf，来对预测时刻以后的动力运行/再生电力Pf[kW]进行预测。
更具体而言，例如通过以下所示的式(6)来对预测时刻以后的动力运行/再生电力Pf[kW]进行预测。在式(6)中，g为对预测时刻以后的动力运行/再生电力Pf[kW]进行预测的函数。
Pf＝g(a、v、s、θf)          …(6)
在式(6)中，根据车辆100的预测时刻以后的加速度a[km/h/s]、预测时刻以后的速度v[km/h]、预测时刻以后的坡度s[％]及预测时刻以后的乘车率θf这4个值，来对预测时刻以后的动力运行/再生电力Pf[kW]进行预测。不限于此，还可以通过进一步考虑空气阻力等而详细地公式化了的式子，来对预测时刻以后的动力运行/再生电力Pf[kW]进行预测。
在步骤s8～步骤s10中，空调输出计算部29基于车辆100的位置(x、y、z)、车内的热负载Q[W]、预测时刻以后的乘车率θf、动力运行/再生电力P[kW]、预测时刻以后的动力运行/再生电力Pf[kW]、车内温度下限值Tmin[℃]及车内温度上限值Tmax[℃]，来决定用于空调器6的输出指令值Qs[W]。
首先，在步骤s8中，空调输出计算部29将用于空调器6的输出指令值Qs[W]作为Qs＝h(Q)来计算，并使空调器6的运行模式依照步骤s6中决定的运行模式，具体而言，依照制冷模式或除湿模式。在此，h为计算用于空调器6的输出指令值Qs的函数，例如，以成为Qs＝Q的方式定义函数h。
接着，空调输出计算部29在以下的步骤s9及步骤s10中，对步骤s8中计算出的用于空调器6的输出指令值Qs[W]进行修正。在步骤s9中，空调输出计算部29基于动力运行/再生电力P[kW]，来对用于空调器6的输出指令值Qs[W]进行修正。在本实施方式中，空调输出计算部29在动力运行时，进行以减弱空调器6的输出的方式修正输出指令值Qs[W]的处理，而在再生时，进行以增强空调器6的输出的方式修正输出指令值Qs[W]的处理。
图4是表示本发明的第一实施方式中的基于动力运行/再生电力P[kW]的用于空调器的输出指令值Qs[W]的修正函数的曲线图。在图4中，横轴表示动力运行/再生电力P[kW]，纵轴表示对用于空调器6的输出指令值Qs[W]进行修正的值。
在车内温度Tin[℃]收敛于预先确定的允许范围的状况下，具体而言，收敛于车内温度下限值Tmin[℃]以上且车内温度上限值Tmax[℃]以下的范围的状况下，例如，在动力运行/再生电力P[kW]表现为表示动力运行的正值的情况下，空调输出计算部29将用于空调器6的输出指令值Qs[W]修正为Qs×h1(P)。h1如图4中虚线所示的那样，为以0为下限的表示单调减少的函数。
另外，例如，在动力运行/再生电力P[kW]表现为表示再生的负值的情况下，空调输出计算部29将用于空调器6的输出指令值Qs[W]修正为Qs×h2(P)。h2如图4中实线所示的那样，为表示单调减少的函数。
在此，在用于空调器6的输出指令值Qs[W]超过空调器6的最大输出Qsmax[W]的情况下，使用于空调器6的输出指令值Qs[W]最大、即为空调器6的最大输出Qsmax[W]。
并且，空调输出计算部29基于预测时刻以后的动力运行/再生电力Pf[kW]，来对用于空调器6的输出指令值Qs[W]进行修正。在本实施方式中，空调输出计算部29在预测以后为动力运行的情况下，进行以增强空调器6的输出的方式修正输出指令值Qs[W]的处理，在预测以后为再生的情况下，进行以减弱空调器6的输出的方式修正输出指令值Qs[W]的处理。
图5是表示本发明的第一实施方式中的基于预先确定的期间的动力运行/再生电力的总和ΣPf[kWh]的用于空调器的输出指令值Qs[W]的修正函数的曲线图。在图5中，横轴表示动力运行/再生电力的总和ΣPf[kWh]，纵轴表示用于空调器6的输出指令值Qs[W]。
例如，列车在不产生动力运行/再生电力的惯性行驶时及停止时，几乎不进行基于前述的动力运行/再生电力P[kW]的用于空调器6的输出指令值Qs[W]的修正，但在预测以后为动力运行或再生的情况下，进行以下的处理。当预测时刻以后的动力运行/再生电力Pf[kW]在片刻、例如从刚出发之后至60秒后为止的时间中的30秒以上表现为表示动力运行的正值时，空调输出计算部29将用于空调器6的输出指令值Qs[W]修正为h3(ΣPf)×Qs。该期间的动力运行/再生电力的总和为ΣPf[kWh]，h3如图5中虚线所示那样，为以1为下限的表示单调增加的函数。
另外，例如，当预测时刻以后的动力运行/再生电力Pf[kW]在片刻(例如从刚出发之后至60秒后为止的时间中的30秒以上)表现为表示再生的负值时，将用于空调器6的输出指令值Qs[W]修正为h4(ΣPf)×Qs。其中，该期间的动力运行/再生电力的总和为ΣPf[kWh]，h4如图5中实线所示那样，为以1为上限的表示单调增加的函数。
在此，在用于空调器6的输出指令值Qs[W]超过空调器6的最大输出Qsmax[W]的情况下，使用于空调器6的输出指令值Qs[W]最大、即为空调器6的最大输出Qsmax[W]。
在步骤s9中，对基于乘法运算的用于空调器6的输出指令值Qs[W]的修正进行了叙述，但修正的方法不限定于此。例如，在动力运行时，可以进行以0为下限而增大动力运行电力，且从用于空调器6的输出指令值Qs[W]进行减法运算的处理，而在再生时，可以进行增大再生电力，且与用于空调器6的输出指令值Qs[W]相加的处理。若车内温度Tin[℃]未收敛于车内温度下限值Tmin[℃]以上且车内温度上限值Tmax[℃]以下的范围内，则在步骤s9中不进行用于空调器6的输出指令值Qs[W]的修正。
通过步骤s9的处理，在此后动力运行继续片刻的情况下，例如继续上坡的情况下，在惯性行驶时及停车时预先制冷、即预先增强空调输出，由此能够实现动力运行时的电力峰值时的省电。另外，在此后再生继续片刻的情况下，例如继续下坡的情况下，即便在惯性行驶时及停车时也不强制地制冷、即预先减弱空调输出，由此在再生时更多地回收再生电力，从而能够实现节能化。
在步骤s10中，空调输出计算部29基于预测时刻以后的乘车率θf，对用于空调器6的输出指令值Qs[W]进行修正。例如，在车内温度Tin[℃]收敛于预先确定的允许范围的状况下，具体而言，在收敛于车内温度下限值Tmin[℃]以上且车内温度上限值Tmax[℃]以下的范围的状况下，空调输出计算部29基于车辆100的位置(x、y、z)，来算出到达下一车站且乘客的上下车完成为止的时间(以下，有时称为“上下车完成时间”)tr[s]。
空调输出计算部29在算出的上下车完成时间tr[s]比预先确定的设定值trmax[sec]、例如60秒小的情况下，进行以下的处理。即，在预测时刻以后的乘车率θf中的、例如在下一车站出发而到达再下一车站为止的乘车率(在此，称为“下一车站乘车率”)θnext比乘车率θ小的情况下，通过以下所示的式(7)来求出用于空调器6的输出指令值Qs[W]，使空调器6的输出减弱。在式(7)中，θmax表示车辆100的乘车率的最大值。
Qs＝Qs×{1-(θ-θnext)/θmax}  …(7)
另外，在下一车站乘车率θnext比乘车率θ大的情况下，通过以下所示的式(8)来求出用于空调器6的输出指令值Qs[W]，使空调器6的输出增强。
Qs＝Qs×{1+(θnext-θ)/θmax}  …(8)
在步骤s10中，如前述那样，基于预测时刻以后的乘车率θf中的、例如下一车站乘车率θnext来对用于空调器6的输出指令值Qs[W]进行修正，由此能够提高下一车站到达时的车内舒适性。需要说明的是，若车内温度Tin[℃]未收敛于车内温度下限值Tmin[℃]以上且车内温度上限值Tmax[℃]以下的范围内，则在步骤s10中不进行用于空调器6的输出指令值Qs[W]的修正。
在步骤s11中，空调控制部30对空调器6进行控制。空调控制部30基于例如用于空调器6的输出指令值Qs和在步骤s6中决定的运行模式，来对空调器6进行控制。在步骤s11的处理结束之后，结束全部的处理过程。
如以上那样，根据本实施方式，空调输出计算部29在步骤s8～步骤s10中，基于车内的热负载Q[W]、动力运行/再生电力P[kW]、预测时刻以后的动力运行/再生电力Pf[kW]、预测时刻以后的乘车率θf、车辆100的位置(x、y、z)、设定温度即车内温度下限值Tmin[℃]及车内温度上限值Tmax[℃]，来决定用于空调器6的输出指令值Qs[W]。由此，能够不仅考虑车内舒适性，还考虑节能及省电来进行空调器6的运行控制。因此，能够从节能、省电及车内舒适性的综合性观点出发，实现可进行适当的空调控制的空调控制装置1。
在本实施方式中，车外环境检测部23检测车外温度Tout及车外湿度Hout这两方来作为车外环境，并基于车外温度Tout及车外湿度Hout来计算车内的热负载Q，但作为车外环境，也可以仅使用车外温度Tout。在仅使用车外温度Tout的情况下，也能够得到与使用车外温度Tout及车外湿度Hout这两方的本实施方式的情况同样的效果。
<第二实施方式>
图6是表示作为本发明的第二实施方式的空调控制装置1A的结构的框图。本实施方式的空调控制装置1A通过在前述的图2所示的本发明的第一实施方式的空调控制装置1上还具备馈电电压检测部28而构成。本实施方式的空调控制装置1A与第一实施方式的空调控制装置1同样，为车辆用空调控制装置，例如在前述的图1所示的车辆100中，取代第一实施方式的空调控制装置1而使用。即，空调控制装置1A配置于车辆100，对车辆100内的空调器6进行控制。
在此，对作为第二实施方式的空调控制装置1A的结构与作为第一实施方式的空调控制装置1的结构的差别进行记述。在第二实施方式的空调控制装置1A的结构中，对于与第一实施方式的空调控制装置1相同的结构，标注同一参照符号而省略说明。
馈电电压检测部28例如具备馈电电压传感器。馈电电压检测部28通过馈电电压传感器，来检测车辆100所行驶的地点的馈电电压Vo。馈电电压检测部28将检测出的馈电电压Vo向空调输出计算部29提供。
空调输出计算部29基于例如由馈电电压检测部28提供的馈电电压Vo、由车辆状态检测部24提供的乘车率θ、车辆100的位置(x、y、z)及动力运行/再生电力P、由热负载计算部26提供的车内的热负载Q及空调器6的运行模式(OM)、由乘车率预测部25车辆状态预测部25提供的预测时刻以后的乘车率θf、由动力运行/再生电力计算预测部27提供的预测时刻以后的动力运行/再生电力Pf、由目标环境状况设定部21提供的车内温度下限值Tmin及车内温度上限值Tmax，来计算用于空调器6的输出指令值Qs。空调输出计算部29将计算出的用于空调器6的输出指令值Qs向空调控制部30提供。
图7是表示作为本发明的第二实施方式的空调控制装置1A的空调控制处理的处理过程的流程图。在本实施方式中，作为空调控制处理中的空调控制装置1A的动作的一例，说明对车辆100进行制冷或除湿时的空调控制装置1A的动作。图7所示的流程图的各处理通过构成空调控制装置1A的各部分执行。当向空调控制装置1A供给电力时开始图7所示的流程图的处理，并向步骤s1转移。
在此，对作为第二实施方式的空调控制装置1A的空调控制处理与作为第一实施方式的空调控制装置1的空调控制处理的差别进行记述。
在步骤s21中，馈电电压检测部28对馈电电压进行检测。具体而言，馈电电压检测部28通过馈电电压传感器来检测馈电电压Vo[V]。
在步骤s22中，空调输出计算部29基于馈电电压Vo[V]，来对用于空调器6的输出指令值Qs[W]进行修正。
图8是表示本发明的第二实施方式中的基于馈电电压的用于空调器6的输出指令值Qs[W]的修正函数的曲线图。在图8中，横轴表示馈电电压Vo[V]，纵轴表示用于空调器6的输出指令值Qs[W]。
在车内温度Tin[℃]收敛于预先确定的允许范围的状况下，具体而言，收敛于车内温度下限值Tmin[℃]以上且车内温度上限值Tmax[℃]以下的范围的状况下，如图8所示，例如，在馈电电压Vo[V]比馈电电压下限值Vomin[V]小的情况下，空调输出计算部29使用于空调器6的输出指令值Qs[W]为0，且使空调器6的输出成为“OFF”。
另外，在馈电电压Vo[V]处于馈电电压下限值Vomin[V]与馈电电压的下侧的基准值Voset1[V]之间的情况下，空调输出计算部29通过以下所示的式(9)来求出用于空调器6的输出指令值Qs[W]，使空调器6的输出减弱。
Qs＝Qs×(Vo-Vomin)/(Voset1-Vomin)
                                           …(9)
另外，在馈电电压Vo[V]处于馈电电压的上侧的基准值Voset2[V]与馈电电压上限值Vomax[V]之间的情况下，空调输出计算部29通过以下所示的式(10)来求出用于空调器6的输出指令值Qs[W]，使空调器6的输出加强。
Qs＝Qs+{(Qsmax-Qs)×(Vo-Voset2)
          /(Vomax-Voset2)}         …(10)
另外，在馈电电压Vo[V]比馈电电压上限值Vomax[V]大的情况下，使用于空调器6的输出指令值Qs[W]最大、即为空调器6的最大输出Qsmax，使空调器6的输出变得最大。
另外，在馈电电压Vo[V]处于馈电电压的下侧的基准值Voset1[V]以上且馈电电压的上侧的基准值Voset2[V]以下的范围的情况下，空调输出计算部29将用于空调器6的输出指令值Qs[W]设为输出指令值Qs的基准值Qs_set。在式(9)中，输出指令值Qs的基准值Qs_set是馈电电压Vo为馈电电压的下侧的基准值Voset1时的值。在式(10)中，输出指令值Qs的基准值Qs_set与馈电电压Vo为馈电电压的上侧的基准值Voset2时的值相等。
在步骤s22中，如前述那样，基于馈电电压Vo[V]来对用于空调器6的输出指令值Qs[W]进行修正，由此能够抑制馈电电压Vo从基准值Voset1、Voset2偏离的情况。需要说明的是，若车内温度Tin[℃]未收敛于车内温度下限值Tmin[℃]以上且车内温度上限值Tmax[℃]以下的范围，则在步骤s22中不进行用于空调器6的输出指令值Qs[W]的修正。
如以上那样，根据本实施方式，用于空调器6的输出指令值除了基于动力运行/再生电力、预测时刻以后的动力运行/再生电力及预测时刻以后的乘车率之外，还基于馈电电压来修正。由此，能够抑制馈电电压从基准值偏离的情况，且同时能够考虑车内舒适性、节能及省电而进行空调器6的运行控制。因此，能够从节能、省电及车内舒适性的综合性观点出发，实现可进行更适当的空调控制的空调控制装置1A。
<第三实施方式>
在前述的第一及第二实施方式中，叙述了能够不仅考虑车内舒适性、还考虑节能及省电来进行空调控制、即空调器6的运行控制的空调控制装置1、1A。在本发明的第三实施方式中，对如下这样的空调控制装置进行叙述，即，包含空调控制后的车内的温度及湿度的变化预测而拟定空调运行计划，能够预先掌握车内舒适性、节能及省电的空调控制装置。
图9是表示作为本发明的第三实施方式的空调控制装置1B的结构的框图。本实施方式的空调控制装置1B与第一及第二实施方式的空调控制装置1、1A同样，为车辆用空调控制装置，例如在前述的图1所示的车辆100中，取代第一实施方式的空调控制装置1而使用。即，空调控制装置1B配置于车辆100，对车辆100内的空调器6进行控制。
空调控制装置1B具备目标环境状况设定部41、车内环境预测部42、车外环境预测部43、车辆状态预测部44、热负载预测部45、动力运行/再生电力预测部46、部空调输出计划部48、空调器模型49、空调控制部50、过去乘车率数据库51及行驶计划数据库52。
目标环境状况设定部41例如具备包含监视器、键盘及鼠标在内的输入部。目标环境状况设定部41构成为，能够通过输入部分别输入时刻t下的车内温度设定值Tset(t)、车内湿度设定值Hset(t)、车内温度下限值Tmin(t)、车内温度上限值Tmax(t)及目标调整时间tc(t)。在此，“(t)”是指时刻t下的值，以开始计划的时刻为t＝0，下一时刻为t＝1，再下一时刻为t＝2的方式进行计数。
目标环境状况设定部41将由输入部输入的时刻t下的车内温度设定值Tset(t)、车内湿度设定值Hset(t)及目标调整时间tc(t)向热负载预测部45提供。目标环境状况设定部41将由输入部输入的时刻t下的车内温度下限值Tmin(t)及车内温度上限值Tmax(t)向空调输出计划部48提供。
车内环境预测部42相当于以使前述的第一实施方式中的车内环境检测部22具有预测车内环境的车内环境预测部的功能的方式构成的构件。车内环境预测部42例如具备车内用温度传感器及车内用湿度传感器。车内环境预测部42在t＝0时检测车内环境，在t>0时预测车内环境。
具体而言，在t＝0时，车内环境预测部42通过车内用温度传感器，来检测时刻t＝0的车内温度Tin(t)、即车内温度Tin(0)。另外，车内环境预测部42通过车内用湿度传感器，来检测时刻t＝0的车内湿度Hin(t)、即车内湿度Hin(0)。车内环境预测部42将检测出的车内温度Tin(0)及车内湿度Hin(0)向热负载预测部45提供。在此，记述为车内温度Tin(0)及车内湿度Hin(0)由车内用温度传感器及车内用湿度传感器检测，但不限于此，也可以通过例如包含监视器、键盘及鼠标在内的输入部来设定任意的值。
在t>0时，具体而言，车内环境预测部42基于由后述的热负载预测部45预测出的热负载Q(t-1)及运行模式OM(t-1)和从后述的空调器模型49输出的空调负载Qout(t-1)，来对时刻t下的车内温度Tin(t)及车内湿度Hin(t)进行预测。如后述那样，在从空调器模型49得到吹出温度Tac(t-1)、吹出湿度Hac(t-1)、吹出流量Aac(t-1)的情况下，根据这些值和车内温度Tin(t-1)、车内湿度Hin(t-1)及车内容积Vin，并使用空气线图来算出混合的空气的温度及湿度，从而能够预测时刻t下的车内温度Tin(t)及车内湿度Hin(t)。车内环境预测部42将预测出的时刻t下的车内温度Tin(t)及车内湿度Hin(t)向热负载预测部45提供。
车外环境预测部43相当于以使前述的第一实施方式中的车外环境检测部23具有预测车外环境的车外环境预测部的功能的方式构成的构件。车外环境预测部43例如具备车外用温度传感器及车外用湿度传感器。车外环境预测部43在t＝0时，检测车外环境，在t>0时，预测车外环境。
具体而言，在t＝0时，车外环境预测部43通过车外用温度传感器来检测时刻t＝0的车外温度Tout(t)、即车外温度Tout(0)。另外，车外环境预测部43通过车外用湿度传感器来检测时刻t＝0的车外湿度Hout(t)、即车外湿度Hout(0)。车外环境预测部43将检测出的当前的车外温度Tout(0)及车外湿度Hout(0)作为车外环境而向热负载预测部45提供。在此，记述为车外温度Tin(0)及车外湿度Hin(0)由车外用温度传感器及车外用湿度传感器来检测，但不限于此，也可以通过例如包含监视器、键盘及鼠标在内的输入部来设定任意的值。
在t>0时，具体而言，车外环境预测部43根据天气预报等，来对时刻t下的车外温度Tout(t)及车外湿度Hout(t)进行预测。车外环境预测部43将预测出的车外温度Tout(t)及车外湿度Hout(t)作为车外环境而向热负载预测部45提供。
车辆状态预测部44相当于以具有前述的第一实施方式中的车辆状态检测部24及车辆状态预测部25的功能的方式构成的构件。车辆状态预测部44具备例如位置传感器、随重传感器及电力传感器。车辆状态预测部44在t＝0时检测车辆状态，在t>0时预测车辆状态。
具体而言，在t＝0时，车辆状态预测部44通过位置传感器，来检测时刻t＝0的车辆100的位置(x(t)、y(t)、z(t))、即车辆100的位置(x(0)、y(0)、z(0))。另外，车辆状态预测部44使用随重传感器来检测时刻t＝0的乘车率θ(t)、即乘车率θ(0)。而且，车辆状态预测部44使用电力传感器来检测时刻t＝0的动力运行/再生电力P(t)、即动力运行/再生电力P(0)。
乘车率θ(0)以下述方式算出。车辆状态预测部44通过随重传感器来检测车辆100的重量，将每一个乘客的体重假定为例如65kg，从而根据由随重传感器检测出的车辆100的重量来算出乘车人数。车辆状态预测部44将算出的乘车人数相对于车辆100的预先确定的定员的比率作为乘车率θ(0)来计算。
车辆状态预测部44将检测出的乘车率θ(0)向热负载预测部45提供。另外，车辆状态预测部44将检测出的乘车率θ(0)、车辆100的位置(x(0)、y(0)、z(0))及动力运行/再生电力P(0)向空调输出计划部48提供。在此，记述为车辆100的位置(x(0)、y(0)、z(0))、乘车率θ(0)及动力运行/再生电力P(0)[kW]由位置传感器、随重传感器及电力传感器来检测，但不限于此，也可以通过例如包含监视器、键盘及鼠标在内的输入部来设定任意的值。
在t>0时，具体而言，车辆状态预测部44基于从车辆100所属的列车的行驶计划数据库52得到的行驶计划及储备于过去乘车率数据库51中的过去的乘车率，来对时刻t的车辆100的位置(x(t)、y(t)、z(t))、加速度a(t)、速度v(t)、坡度s(t)及乘车率θ(t)进行预测。
车辆状态预测部44将预测出的时刻t下的乘车率θ(t)向热负载预测部45提供。车辆状态预测部44将预测出的时刻t以后的车辆100的加速度a(ta)、速度v(ta)、坡度s(ta)及乘车率θ(ta)(ta>t)向动力运行/再生电力预测部46提供。另外，车辆状态预测部44将预测出的时刻t以后的乘车率θ(ta)(ta>t)及时刻t下的车辆100的位置(x(t)、y(t)、z(t))向空调输出计划部48提供。
热负载预测部45相当于以使前述的第一实施方式中的热负载计算部26具有预测热负载的热负载预测部的功能的方式构成的构件。热负载预测部45在t＝0时，计算时刻t＝0的热负载Q(t)、即热负载Q(0)，在t>0时，对预测时刻以后的热负载、例如时刻t的热负载Q(t)进行预测。
具体而言，在t＝0时，热负载预测部45例如与第一实施方式中的热负载计算部26同样，根据车内温度Tin(0)、车内湿度Hin(0)、车外温度Tout(0)、车外湿度Hout(0)、乘车率θ(0)、车内温度设定值Tset(0)、车内湿度设定值Hset(0)及目标调整时间tc(0)[s]，来计算时刻t＝0的车内的热负载Q(t)、即车内的热负载Q(0)。
热负载预测部45将计算出的车内的热负载Q(0)向空调输出计划部48提供。另外，热负载预测部45基于计算出的车内的热负载Q(0)，来决定时刻t＝0的空调器模型49的运行模式OM(0)，并将决定出的运行模式OM(0)向空调输出计划部48提供。
在t>0时，热负载预测部45根据例如由车内环境预测部42提供的时刻t下的车内温度Tin(t)及车内湿度Hin(t)、由车外环境预测部43提供的时刻t下的车外温度Tout(t)及车外湿度Hout(t)、由车辆状态预测部44提供的时刻t下的乘车率θ(t)、由目标环境状况设定部41提供的时刻t下的车内温度设定值Tset(t)、车内湿度设定值Hset(t)及目标调整时间tc(t)，来对时刻t下的车内的热负载Q(t)进行预测。
热负载预测部45将预测出的时刻t下的车内的热负载Q(t)向车内环境预测部42及空调输出计划部48提供。另外，热负载预测部45基于预测出的时刻即预测时刻t下的车内的热负载Q(t)，来决定预测时刻以后的空调器6的运行模式、例如时刻t下的空调器模型49的运行模式OM(t)，并将决定的运行模式OM(t)向空调输出计划部48提供。
动力运行/再生电力预测部46相当于以具有与前述的第一实施方式中的动力运行/再生电力预测部27同等的功能的方式构成的构件。
动力运行/再生电力预测部46根据例如车辆100的行驶计划、由车辆状态预测部44提供的预测时刻即时刻t以后、例如比时刻t靠后的时刻ta(ta>t)下的车辆100的加速度a(ta)、速度v(ta)、坡度s(ta)及乘车率θ(ta)，来对时刻t以后、例如比时刻t靠后的时刻ta(ta>t)下的动力运行/再生电力P(ta)进行预测。动力运行/再生电力预测部46将预测出的时刻t以后、例如比时刻t靠后的时刻ta(ta>t)下的动力运行/再生电力P(ta)向空调输出计划部48提供。
空调输出计划部48相当于以使前述的第一实施方式中的空调输出计算部29具有计划空调输出的空调输出计划部的功能的方式构成的构件。
空调输出计划部48基于例如由车辆状态预测部44提供的时刻t以后、例如比时刻t靠后的时刻ta(ta>t)下的乘车率θ(ta)、车辆100的位置(x(t)、y(t)、z(t))及时刻t下的动力运行/再生电力P(t)、由热负载预测部45提供的时刻t下的车内的热负载Q(t)及空调器模型49的运行模式OM(t)、由动力运行/再生电力预测部46提供的时刻t以后、例如比时刻t靠后的时刻ta(ta>t)下的动力运行/再生电力P(ta)、由目标环境状况设定部41提供的时刻t下的车内温度下限值Tmin(t)及车内温度上限值Tmax(t)，来计划时刻t下的用于空调器模型49的输出指令值Qs(t)。空调输出计划部48将计划出的用于空调器模型49的输出指令值Qs(t)向空调控制部50提供。
空调控制部50基于例如由空调输出计划部48提供的时刻t下的用于空调器模型49的输出指令值Qs(t)，来控制空调器模型49。
空调器模型49使例如空调器6的输入输出特性、即消耗电力与空调负载的关系模型化。空调器模型49基于由空调输出计划部48计划出的时刻t下的用于空调器模型49的输出指令值Qs(t)来进行控制，作为结果，输出时刻t下的空调消耗的消耗电力Pout(t)及空调负载Qout(t)。空调器模型49将时刻t下的空调负载Qout(t)向车内环境预测部42提供。
空调器模型49还可以使用模拟空调器6的模拟器等，基于空调负载Qout(t)、车内温度Tin(t)、车内湿度Hin(t)、车外温度Tout(t)、车外湿度Hout(t)及运行模式OM(t)，来计算空调器模型49吹出的空气的吹出温度Tac(t)、吹出湿度Hac(t)及吹出流量Vac(t)，并向车内环境预测部42提供。
图10是表示作为本发明的第三实施方式的空调控制装置1B的空调控制处理的处理过程的流程图。在本实施方式中，作为空调控制处理中的空调控制装置1A的动作的一例，说明对车辆100进行制冷或除湿时的空调控制装置1A的动作。图10所示的流程图的各处理由构成空调控制装置1A的各部分执行。当向空调控制装置1A供给电力时开始图10所示的流程图的处理，并向步骤s31转移。
在步骤s31中，目标环境状况设定部41设定目标环境状况。具体而言，目标环境状况设定部41通过包含监视器、键盘及鼠标在内的输入部，来输入时刻t下的车内温度设定值Tset(t)[℃]、车内湿度设定值Hset(t)[％]、车内温度下限值Tmin(t)[℃]、车内温度上限值Tmax(t)[℃]及目标调整时间tc(t)[s]。在步骤s32中，将时刻t设为0(t＝0)。
在步骤s33中，若t＝0，则车内环境预测部42对车内环境进行检测。具体而言，车内环境预测部42通过车内用温度传感器来检测时刻t＝0的车内温度Tin(t)[℃]、即车内温度Tin(0)[℃]。另外，车内环境预测部42通过车内用湿度传感器来检测时刻t＝0的车内湿度Hin(t)[％]、即车内湿度Hin(0)[％]。
若t>0，则车内环境预测部42对车内环境进行预测。具体而言，车内环境预测部42基于临前的车内温度Tin(t-1)、临前的车内湿度Hin(t-1)、后述的步骤s36中预测的热负载Q(t-1)[W]及运行模式OM(t-1)、后述的步骤s41中从空调器模型49输出的空调负载Qout(t-1)[W]，来对时刻t下的车内温度Tin(t)[℃]及车内湿度Hin(t)[％]进行预测。
在从空调器模型49得到吹出温度Tac(t-1)[℃]、吹出湿度Hac(t-1)[％]、吹出流量Aac(t-1)[m3]的情况下，根据这些值和车内温度Tin(t-1)[℃]、车内湿度Hin(t-1)[％]及车内容积Vin[m3]，并使用空气线图来算出混合的空气的温度及湿度，从而能够对时刻t下的车内温度Tin(t)[℃]及车内湿度Hin(t)[％]进行预测。
在步骤s34中，若t＝0，则车外环境预测部43对车外环境进行检测。具体而言，车外环境预测部43通过车外用温度传感器及车外用湿度传感器来检测时刻t＝0的车外温度Tout(t)[℃]及车外湿度Hout(t)[％]、即车外温度Tout(0)[℃]及车外湿度Hout(0)[％]。若t>0，则车外环境预测部43对车外环境进行预测。具体而言，车外环境预测部43根据天气预报等，来对时刻t下的车外温度Tout(t)[℃]及车外湿度Hout(t)[％]进行预测。
在步骤s35中，若t＝0，则车辆状态预测部44对车辆状态进行检测。具体而言，车辆状态预测部44通过位置传感器来检测时刻t＝0的车辆100的位置(x(t)、y(t)、z(t))、即车辆100的位置(x(0)、y(0)、z(0))。另外，车辆状态预测部44通过随重传感器来检测时刻t＝0的乘车率θ(t)、即乘车率θ(0)。并且，车辆状态预测部44通过电力传感器来检测时刻t＝0的动力运行/再生电力P(t)、即动力运行/再生电力P(0)。
若t>0，则车辆状态预测部44对车辆状态进行预测。具体而言，车辆状态预测部44基于从车辆100所属的列车的行驶计划数据库52得到的行驶计划及储备于过去乘车率数据库51中的过去的乘车率，来对时刻t下的车辆100的位置(x(t)、y(t)、z(t))、时刻t下的乘车率θ(t)、时刻t下的车辆100的加速度a(t)[km/h/s]、速度v(t)[km/h]及坡度s(t)[％]进行预测。
在步骤s36中，若t＝0，则热负载预测部45计算时刻t＝0的车内的热负载。具体而言，热负载预测部45与第一实施方式中的热负载计算部26同样，根据车内温度Tin(0)[℃]、车内湿度Hin(0)[％]、车外温度Tout(0)[℃]、车外湿度Hout(0)[％]、乘车率θ(0)、车内温度设定值Tset(0)[℃]、车内湿度设定值Hset(0)[％]及目标调整时间tc(0)[s]，来计算车内的热负载Q(0)[W]。
若t>0，则热负载预测部45对时刻t下的车内的热负载进行预测。具体而言，热负载预测部45根据时刻t下的车内温度Tin(t)[℃]、车内湿度Hin(t)[％]、车外温度Tout(t)[℃]、车外湿度Hout(t)[％]、乘车率θ(t)、车内温度设定值Tset(t)[℃]、车内湿度设定值Hset(t)[％]及目标调整时间tc(t)[s]，来对时刻t下的车内的热负载Q(t)[W]进行预测。
时刻t下的车内的热负载Q(t)[W]可以通过以下所示的式(11)求出。在式(11)中，将为了实现车内温度设定值及车内湿度设定值而应从时刻t下的车内温度及车内湿度去除的车内热量Qin[Ws]在目标调整时间tc(t)[s]这样的时间内去除。另外，将来自车外的热传递量设为Qtrans(t)[W]，将开车门引起的热流入量设为Qex(t)[W]，将来自乘客的发热量设为Qpas(t)[W]。
Q(t)＝Qin(t)/tc(t)+Qtrans(t)
+Qex(t)+Qpas(t)                              …(11)
式(11)中使用的车内热量Qin(t)[Ws]可以使用车内比焓Ein(t)[J/kg]、目标比焓Eset(t)[J/kg]、车内的容积Vin[m3]及空气密度ρ(t)[kg/m3]，通过以下所示的式(12)来求出。在此，车内比焓Ein(t)[J/kg]根据车内温度Tin(t)[℃]及车内湿度Hin(t)[％]来算出。目标比焓Eset(t)[J/kg]根据车内温度设定值Tset(t)及车内湿度设定值Hset(t)来算出。
Qin(t)＝Vin×ρ(t)×(Ein(t)-Eset(t))
                                                …(12)
将车身的热传递系数设为α[W/m2·K]，将车身的传热面积设为A[m2]，则式(11)中使用的来自车外的热传递量Qtrans(t)[W]可以通过以下所示的式(13)求出。
Qtrans(t)＝A×α×(Tout(t)-Tin(t))
                                              …(13)
将每单位时间的车内与车外的空气的交换量设为Vex(t)[m3/s]，则式(11)中使用的开车门引起的热流入量Qex(t)[W]可以通过以下所示的式(14)求出。
Qex(t)＝Vex(t)×ρ(t)
        ×(Eout(t)-Ein(t))          …(14)
将每单位时间的每一个乘客的发热量设为Qman[W/人]，将车辆100的定员设为Mmax[人]，则式(11)中使用的来自乘客的发热量Qpas(t)[W]可以通过以下所示的式(15)求出。
Qpas(t)＝θ(t)×Mmax×Qman           …(15)
在步骤s36中，热负载预测部45如以上那样计算或预测车内的热负载Q(t)，并且基于车内温度Tin(t)[℃]、车内湿度Hin(t)[％]、车内温度设定值Tset(t)[℃]及车内湿度设定值Hset(t)[％]，来判断为了保持车内舒适性而是否需要车内的除湿。
热负载预测部45在判断为不需要除湿的情况下，将使空调器模型49以制冷模式进行运行的指令与计算或预测出的热负载Q(t)[W]一并向空调输出计划部48提供。另外，热负载预测部45在判断为需要除湿的情况下，将使空调器模型49以除湿模式进行运行的指令与计算或预测出的热负载Q(t)[W]一并向空调输出计划部48提供。
在步骤s37中，动力运行/再生电力预测部46对t>0时的动力运行/再生电力进行预测。具体而言，动力运行/再生电力预测部46根据时刻t下的车辆100的加速度a(t)[km/h/s]、速度v(t)[km/h]、坡度s(t)[％]及乘车率θ(t)，来对时刻t下的动力运行/再生电力P(t)[kW]进行预测。
更具体而言，动力运行/再生电力预测部46通过例如以下所示的式(16)，来对时刻t下的动力运行/再生电力P(t)[kW]进行预测。在式(16)中，g是对动力运行/再生电力进行预测的函数。
P(t)＝g(a(t)、v(t)、s(t)、θ(t))       …(16)
在式(16)中，根据时刻t下的车辆100的加速度a(t)、速度v(t)、坡度s(t)及乘车率θ(t)这4个值，来对时刻t下的动力运行/再生电力P(t)[kW]进行预测。不限于此，还可以通过进一步考虑空气阻力等而详细地公式化了的式子，来对时刻t下的动力运行/再生电力P(t)[kW]进行预测。
在步骤s38～s40中，空调输出计划部48基于时刻t下的车辆100的位置(x(t)、y(t)、z(t))、车内的热负载Q(t)[W]、动力运行/再生电力P(t)[kW]、车内温度下限值Tmin(t)[℃]及车内温度上限值Tmax(t)[℃]、以及时刻t以后、例如比时刻t靠后的时刻ta下的乘车率θ(ta)及动力运行/再生电力P(ta)[kW](其中，ta>t)，来决定时刻t下的用于空调器模型49的输出指令值Qs(t)[W]。
首先，在步骤s38中，空调输出计划部48将时刻t下的用于空调器模型49的输出指令值Qs(t)[W]计划为Qs(t)＝h(Q(t))，并使空调器模型49的运行模式依照在步骤s36中决定的运行模式、具体而言依照制冷模式或除湿模式。在此，h是计算时刻t下的用于空调器模型49的输出指令值Qs(t)的函数，例如，以成为Qs(t)[W]＝Q(t)的方式定义函数h。
接着，空调输出计划部48在以下的步骤s39～步骤s40中，对在步骤s38中计划出的时刻t下的用于空调器模型49的输出指令值Qs(t)[W]进行修正。在步骤s39中，空调输出计划部48基于时刻t下的动力运行/再生电力P(t)[kW]，来对时刻t下的用于空调器模型49的输出指令值Qs(t)[W]进行修正。在本实施方式中，空调输出计划部48在动力运行时，进行以减弱空调器模型49的输出的方式修正时刻t下的输出指令值Qs(t)[W]的处理，而在再生时，进行以增强空调器模型49的输出的方式修正时刻t下的输出指令值Qs(t)[W]的处理。
在车内温度Tin(t)[℃]收敛于预先确定的允许范围的状况下，具体而言，收敛于车内温度下限值Tmin(t)[℃]以上且车内温度上限值Tmax(t)[℃]以下的范围的状况下，例如，在动力运行/再生电力P(t)[kW]表现为表示动力运行的正值的情况下，空调输出计划部48将时刻t下的用于空调器模型49的输出指令值Qs(t)[W]修正为Qs(t)×h1(P(t))。h1如前述的图4中虚线所示，为以0为下限的表示单调减少的函数。
另外，例如，在时刻t下的动力运行/再生电力P(t)[kW]表现为表示再生的负值的情况下，将时刻t下的用于空调器模型49的输出指令值Qs(t)[W]修正为Qs(t)×h2(P(t))。h2如前述的图4中实线所示，为表示单调减少的函数。
在此，在时刻t下的用于空调器模型49的输出指令值Qs(t)[W]超过空调器6的最大输出Qsmax[W]的情况下，使时刻t下的用于空调器6的输出指令值Qs(t)[W]最大，即为空调器6的最大输出Qsmax。
并且，空调输出计划部48基于时刻t以后的时刻ta下的动力运行/再生电力P(ta)[kW](其中，ta>t)，来对用于空调器模型49的输出指令值Qs(t)[W]进行修正。在本实施方式中，空调输出计划部48在预测时刻t以后为动力运行的情况下，进行以增强空调器模型49的输出的方式修正输出指令值Qs(t)[W]的处理，在预测时刻t以后为再生的情况下，进行以减弱空调器模型49的输出的方式修正输出指令值Qs(t)[W]的处理。
空调输出计划部48例如在列车不产生动力运行/再生电力的惯性行驶时及停止时，几乎不进行前述的基于动力运行/再生电力P(t)[kW]的用于空调器模型49的输出指令值Qs[W]的修正，但在预测时刻t以后为动力运行或再生的情况下，进行以下的处理。
当时刻t以后的时刻ta下的动力运行/再生电力P(ta)[kW]在片刻、例如从时刻t之后至60秒后为止的时间中的30秒以上表现为表示动力运行的正值时，空调输出计划部48将用于空调器模型49的输出指令值Qs(t)[W]修正为h3(ΣP(ta))×Qs(t)。h3如前述的图5中虚线所示，为以1为下限的表示单调增加的函数。
另外，例如，当时刻t以后的时刻ta下的动力运行/再生电力P(ta)[kW]在片刻、例如从时刻t之后至60秒后为止的时间中的30秒以上表现为表示再生的负值时，将用于空调器模型49的输出指令值Qs(t)[W]修正为h4(ΣP(ta))×Qs(t)。h4如前述的图5中实线所示，为以1为上限的表示单调增加的函数。
在此，在用于空调器模型49的输出指令值Qs(t)[W]超过空调器6的最大输出Qsmax[W]的情况下，使用于空调器模型49的输出指令值Qs(t)[W]最大、即为空调器6的最大输出Qsmax[W]。
在步骤s39中，叙述了基于乘法运算的时刻t下的用于空调器模型49的输出指令值Qs(t)[W]的修正，但修正的方法没有限定于此。例如，在动力运行时，可以进行以0为下限而增大动力运行电力，且从时刻t下的用于空调器6的输出指令值Qs(t)[W]进行减法运算的处理，而在再生时，可以进行增大再生电力，且与时刻t下的用于空调器模型49的输出指令值Qs(t)[W]相加的处理。需要说明的是，若车内温度Tin(t)[℃]未收敛于车内温度下限值Tmin[℃]以上且车内温度上限值Tmax[℃]以下的范围，则在步骤s39中不进行用于空调器模型49的输出指令值Qs(t)[W]的修正。
通过步骤s39的处理，在时刻t以后动力运行继续片刻的情况下，例如继续上坡的情况下，通过在惯性行驶时及停车时预先制冷，能够实现动力运行时的电力峰值时的省电。另外，在时刻t以后再生继续片刻的情况下，例如继续下坡的情况下，即便在惯性行驶时及停车时也不强制地制冷，由此在再生时更多地回收再生电力，能够实现节能化。
在步骤s40中，空调输出计划部48基于时刻t以后的时刻ta下的乘车率θ(ta)，来对时刻t下的用于空调器模型49的输出指令值Qs(t)[W]进行修正。例如，在车内温度Tin(t)[℃]收敛于预先确定的允许范围的状况下，具体而言，收敛于车内温度下限值Tmin(t)[℃]以上且车内温度上限值Tmax(t)[℃]以下的范围的状况下，空调输出计划部48基于时刻t下的车辆100的位置(x(t)、y(t)、z(t))，来算出到达下一车站而乘客的上下车完成为止的上下车完成时间tr[s]，在上下车完成时间tr[s]比预先确定的设定值trmax[s]、例如60秒小的情况下，进行以下的处理。
在此，在ta＝t+tr且时刻ta下的乘车率θ(ta)比时刻t下的乘车率θ(t)小的情况下，通过以下所示的式(17)来求出时刻t下的用于空调器模型49的输出指令值Qs(t)[W]，使空调器模型49的输出减弱。在式(17)中，θmax表示车辆100的乘车率的最大值。
Qs(t)＝Qs(t)×{1-(θ(t)-θ(ta))/θmax}       …(17)
另外，在时刻ta下的乘车率θ(ta)比时刻t下的乘车率θ(t)大的情况下，通过以下所示的式(18)来求出时刻t下的用于空调器模型49的输出指令值Qs(t)[W]，使空调器模型49的输出增强。
Qs(t)＝Qs(t)×{1+(θ(ta)-θ(t))/θmax}        …(18)
在步骤s31中，如前述那样，基于时刻ta下的乘车率θ(ta)，来对时刻t下的用于空调器模型49的输出指令值Qs(t)[W]进行修正，由此能够提高下一车站到达时的车内舒适性。
在步骤s41中，空调控制部50对空调器模型49进行控制。空调控制部50基于例如时刻t下的用于空调器模型49的输出指令值Qs(t)[W]和在步骤s36中决定的运行模式，来对空调器模型49进行控制，作为结果，输出时刻t下的空调消耗的消耗电力Pout(t)[kW]和空调负载Qout(t)[W]。
在步骤s42中，空调控制部50判断时刻t是否经过预先设定的结束时刻tmax[s]。在空调控制部50判断为时刻t经过了设定的结束时刻tmax[s](t≥tmax)的情况下，结束全部的处理过程，在判断为时刻t未经过设定的结束时刻tmax[s](t<tmax)的情况下，向步骤s43转移。
在步骤s43中，空调输出计划部48将时刻t设为t+1(t＝t+1)。在步骤s43的处理结束之后，返回步骤s33。
通过进行以上的图10所示的流程图的各处理，从而得到例如图11所示的曲线图。图11是表示作为本发明的第三实施方式的空调控制装置1B中的空调输出计划部48的计划结果的曲线图。图11(a)的曲线图的纵轴表示时刻t下的车辆100的速度v(t)[km/h]。图11(b)的曲线图的纵轴表示时刻t下的乘车率θ(t)。图11(c)的曲线图的纵轴表示时刻t下的空调负载Qout(t)[W]。图11(d)的曲线图的纵轴表示将时刻t下的动力运行/再生电力P(t)[kW]及动力运行/再生电力P(t)[kW]和空调消耗的消耗电力Pout(t)[kW]相加后的消耗电力Ptotal(t)[kW]。图11(e)的曲线图的纵轴表示时刻t下的车内温度Tin(t)[℃]。图11(a)～图11(e)的曲线图的横轴表示时刻t。
在时刻t满足0≤t<t1的区间，车内温度Tin[℃]处于车内温度设定值Tset[℃]附近，但为了防备车站A处的停车时间T1(t2～t3)的开车门和乘车率θ(t)的上升引起的车内温度Tin[℃]的上升，在车站A处的乘客的上下车完成为止的上下车完成时间tr[s]比设定值trmax[s]小的时刻，考虑舒适性而提高空调负载Qout[W]。
在时刻t满足t1≤t<t2的区间，产生基于车辆100的减速的再生电力，为了更多地回收再生电力，考虑节能化而提高空调负载Qout[W]。
在时刻t满足t2≤t<t3的区间，到达车站A且车辆100的减速结束，再生电力的产生停止，因此使空调负载Qout[W]暂时下降。即使在车站A停车时，在时刻t2a打开车门而直至乘客的上下车完成为止，也对空调负载Qout[W]进行调整，以免车内温度Tin[℃]低于车内温度下限值Tmin[℃]。在乘客的上下车完成之后，考虑舒适性而调整空调负载Qout[W]，以使车内温度Tin[℃]接近车内温度设定值Tset[℃]。
在时刻t满足t3≤t<t4的区间，通过车辆100的加速而较大地产生动力运行电力，为了考虑省电而抑制消耗电力Ptotal(t)[kW]，使空调负载Qout[W]下降。
在时刻t满足t4≤t<t5的区间，考虑舒适性而提高空调负载Qout[W]，以使车内温度Tin[℃]接近车内温度设定值Tset[℃]。
在时刻t满足t5≤t<t6的区间，产生基于车辆100的减速的再生电力，为了较多地回收再生电力，考虑节能化而提高空调负载Qout[W]。
在时刻t满足t6≤t<t7的区间，车内温度Tin[℃]处于车内温度设定值Tset[℃]附近，为了防备车站B处的停车时间T2(t8～t9)的开车门引起的车内温度Tin[℃]的上升和乘车率θ的减少引起的车内温度Tin[℃]的下降，在车站B处的乘客的上下车完成为止的上下车完成时间tr[s]比设定值trmax[s]小的时刻，考虑舒适性而调整空调负载Qout[W]。在此，车内温度Tin[℃]的上升与下降相抵，成为维持原来的空调负载Qout[W]的结果。
在满足时刻t7≤t<t8的区间，产生基于车辆100的减速的再生电力，为了较多地回收再生电力，考虑节能而提高空调负载Qout[W]。
在时刻t满足t8≤t<t9的区间，到达车站B且车辆100的减速结束，再生电力的产生停止，因此使空调负载Qout[W]暂时下降。即使在车站B停车时，在时刻t8a打开车门直至乘客的上下车完成为止，也对空调负载Qout[W]进行调整，以免车内温度Tin[℃]低于车内温度下限值Tmin[℃]。在乘客的上下车完成之后，考虑舒适性而调整空调负载Qout[W]，以使车内温度Tin[℃]接近车内温度设定值Tset[℃]。
在时刻t满足t9≤t<t10的区间，通过车辆100的加速而较大地产生动力运行电力，为了考虑省电而抑制消耗电力Ptotal(t)[kW]，使空调负载Qout[W]下降而成为0。
在时刻t满足t≥t10的区间，考虑舒适性而提高空调负载Qout[W]，以使车内温度Tin[℃]接近车内温度设定值Tset[℃]。
在图11的说明中，省略了时刻t以后的时刻ta下的基于动力运行/再生电力P(ta)[kw]的空调输出修正的说明，但与时刻t下的基于动力运行/再生电力的空调输出修正及基于预测时刻以后的乘车率的空调输出修正同样地进行。
另外，也可以根据临时计划出的结果即图11的曲线图，考虑车内舒适性及消耗电力，对空调输出施加修正并重新进行计划。并且，在本实施方式中，示出了逐次地拟定计划的例子，但也可以一次计划多个时刻。
如以上那样，根据本实施方式，空调输出计划部48在步骤s38～步骤s40中，基于时刻t下的车内的热负载Q(t)[W]、动力运行/再生电力P(t)[kW]、车辆100的位置(x(t)、y(t)、z(t))、设定温度即车内温度下限值Tmin(t)[℃]、车内温度上限值Tmax(t)[℃]、时刻t以后的时刻ta下的乘车率θ(ta)及动力运行/再生电力P(ta)[kW]等，来决定时刻t下的用于空调器模型49的输出指令值Qs(t)[W]。由此，能够不仅考虑到车内舒适性，还考虑节能及省电来制定空调器6的运行计划。因此，能够从节能、省电及车内舒适性的综合性观点出发，实现可进行适当的空调控制的空调控制装置1A。
在本实施方式中，车外环境预测部43检测或预测车外温度Tout及车外湿度Hout这两方来作为车外环境，并基于它们来计算或预测车内的热负载Q，但作为车外环境，也可以仅使用车外温度Tout。在仅使用车外温度Tout的情况下，也能够得到与使用车外温度Tout及车外湿度Hout这两方的本实施方式的情况同样的效果。
<第四实施方式>
图12是表示作为本发明的第四实施方式的空调控制装置1C的结构的框图。本实施方式的空调控制装置1C通过在前述的图9所示的本发明的第三实施方式的空调控制装置1B上还具备馈电电压预测部47而构成。本实施方式的空调控制装置1C与第一～第三实施方式的空调控制装置1、1A、1B同样，为车辆用空调控制装置，在例如前述的图1所示的车辆100中，取代第一实施方式的空调控制装置1而使用。即，空调控制装置1C配置于车辆100，对车辆100内的空调器6进行控制。
在此，对作为第四实施方式的空调控制装置1C的结构与作为第三实施方式的空调控制装置1B的结构的差别进行记述。在第四实施方式的空调控制装置1C的结构中，对于与第三实施方式中的空调控制装置1B相同的结构，标注同一参照符号而省略说明。
馈电电压预测部47相当于以使前述的第二实施方式中的馈电电压检测部28具有预测馈电电压的作为馈电电压预测部的功能的方式构成的构件。即，馈电电压预测部47具有检测馈电电压的馈电电压检测功能和预测馈电电压的馈电电压预测功能。馈电电压预测部47例如具备馈电电压传感器。
馈电电压预测部47通过馈电电压传感器来检测车辆所行驶的地点的时刻t＝0的馈电电压Vo(t)、即馈电电压Vo(0)。馈电电压预测部47根据车辆100的行驶计划，来对时刻t下车辆100所行驶的地点的馈电电压Vo(t)进行预测。馈电电压预测部47将预测出的时刻t下的馈电电压Vo(t)向空调输出计划部48提供。
空调输出计划部48基于例如由馈电电压预测部47提供的时刻t下的馈电电压Vo(t)、由车辆状态预测部44提供的时刻t以后的乘车率θ(ta)(ta>t)、车辆100的位置(x(t)、y(t)、z(t))及时刻t下的动力运行/再生电力P(t)、由热负载预测部45提供的时刻t下的车内的热负载Q(t)及空调器模型49的运行模式OM、由动力运行/再生电力预测部46提供的时刻t以后的动力运行/再生电力P(ta)(ta>t)、由目标环境状况设定部41提供的时刻t下的车内温度下限值Tmin(t)及车内温度上限值Tmax(t)，来计划时刻t下的用于空调器模型49的输出指令值Qs(t)。空调输出计划部48将计划出的用于空调器模型49的输出指令值Qs(t)向空调控制部50提供。
图13是表示作为本发明的第四实施方式的空调控制装置1C的空调控制处理的处理过程的流程图。在本实施方式中，作为空调控制处理中的空调控制装置1C的动作的一例，说明对车辆100进行制冷或除湿时的空调控制装置1C的动作。图13所示的流程图的各处理通过构成空调控制装置1C的各部分来执行。当向空调控制装置1C供给电力时开始图13所示的流程图的处理，并向步骤s31转移。
在此，对作为第四实施方式的空调控制装置1C的空调控制处理与作为第三实施方式的空调控制装置1A的空调控制处理的差别进行记述。
在步骤s51中，若t＝0，则馈电电压预测部47对馈电电压进行检测。具体而言，馈电电压预测部47通过馈电电压传感器来检测车辆100所行驶的地点的当前的馈电电压Vo(0)[V]。另外，若t>0，则馈电电压预测部47根据例如车辆100的行驶计划，来对时刻t下车辆100所行驶的地点的馈电电压Vo(t)[V]进行预测。
在步骤s52中，空调输出计划部48基于时刻t下的馈电电压Vo(t)[V]，来对时刻t下的用于空调器6空调器模型49的输出指令值Qs(t)[W]进行修正。
在车内温度Tin(t)[℃]收敛于预先确定的允许范围的状况下，具体而言，收敛于车内温度下限值Tmin(t)[℃]以上且车内温度上限值Tmax(t)[℃]以下的范围的状况下，如前述的图8所示，例如，在馈电电压Vo(t)[V]比馈电电压下限值Vomin[V]小的情况下，空调输出计划部48使时刻t下的用于空调器6空调器模型49的输出指令值Qs(t)[W]为0，且使空调器6空调器模型49的输出为“OFF”。
另外，在馈电电压Vo(t)[V]处于馈电电压下限值Vomin[V]与馈电电压的下侧的基准值Voset1[V]之间的情况下，空调输出计划部48通过以下所示的式(19)来求出时刻t下的用于空调器6空调器模型49的输出指令值Qs(t)[W]，使空调器6空调器模型49的输出减弱。
Qs(t)＝Qs(t)×(Vo(t)-Vomin)/(Voset1-Vomin)
                                              …(19)
另外，在馈电电压Vo(t)[V]处于馈电电压的上侧的基准值Voset2[V]与馈电电压上限值Vomax[V]之间的情况下，空调输出计划部48通过以下所示的式(20)来求出时刻t下的用于空调器6空调器模型49的输出指令值Qs(t)[W]，使空调器6空调器模型49的输出增强。
Qs(t)＝Qs(t)+{(Qsmax-Qs(t))
×(Vo(t)-Voset2)/(Vomax-Voset2)}         …(20)
另外，在馈电电压Vo(t)[V]比馈电电压上限值Vomax[V]大的情况下，使时刻t下的用于空调器6空调器模型49的输出指令值Qs(t)[V]最大、即为空调器6的最大输出Qsmax[V]，从而使空调器6空调器模型49的输出最大。
另外，在馈电电压Vo[V]处于馈电电压的下侧的基准值Voset1[V]以上且馈电电压的上侧的基准值Voset2[V]以下的范围的情况下，空调输出计划部48使时刻t下的用于空调器6空调器模型49的输出指令值Qs(t)[W]为前述的图8所示的输出指令值Qs的基准值Qs_set。
在步骤s52中，如前述那样，通过基于馈电电压Vo[V]来对时刻t下的用于空调器6空调器模型49的输出指令值Qs(t)[W]进行修正，由此能够抑制馈电电压从基准值Voset1、Voset2偏离的情况。
如以上那样，根据本实施方式，用于空调器6的输出指令值除了基于动力运行/再生电力、预测时刻以后的动力运行/再生电力及预测时刻以后的乘车率之外，还基于馈电电压来修正。由此，能够抑制馈电电压从基准值偏离的情况，且能够考虑车内舒适性、节能及省电地进行空调器6的运行控制。因此，能够从节能、省电及车内舒适性的综合性观点出发，实现可进行更适当的空调控制的空调控制装置1C。
<第五实施方式>
在前述的第一～第四实施方式中，对考虑了搭载有本装置的车辆(以下，有时称为“本车辆”)100的舒适性、节能及省电的空调控制装置1、1A、1B、1C进行了叙述。在本发明的第五实施方式中，与包含本车辆100的列车的周边的其他列车进行协作，作为包含多个列车的列车系统整体，对能够实现进一步的舒适性、节能化及省电的空调控制装置进行叙述。
图14是表示存在有多个列车61的列车系统60的结构的框图，其中，该列车61包括具备本发明的第五实施方式中的空调控制装置1和车辆综合管理系统2的车辆100。在图14中，示出构成列车系统60的多个列车61之间的协作。在图14中，作为多个列车61，示出3个列车。在以下的说明中，在将3个列车未区别地示出的情况下，用参照符号“61”表示，在将3个列车区别示出的情况下，在参照符号“61”后标出尾标“a”、“b”、“c”而示出。
各列车61由多个车辆100构成。构成各列车61的车辆100的结构与前述的本发明的第一～第四实施方式中的车辆100的结构相同。因此，对于与第一～第四实施方式中的车辆100相同的结构，标注同一参照符号而省略说明。在图14中，对第一车辆61a的最前头的车辆100以外的车辆100，省略具体结构的记载。
在本实施方式中，列车系统60作为车辆100的上位系统而具备集中管理系统10。
本实施方式中的车辆综合管理系统2具备通信装置，该通信装置能够经由集中管理系统10而与其他列车61的车辆100所具备的车辆综合管理系统2进行协作。车辆综合管理系统2的通信装置例如可以由无线终端装置或便携式电话终端装置等构成。
集中管理系统10例如设置于车站等。集中管理系统10可以由计算机构成，该计算机具备CPU等运算装置、DRAM及硬盘装置等存储装置、鼠标及键盘等输入装置、显示器等输出装置、网络接口等通信装置。
车辆综合管理系统2将与本车辆100的消耗电力相关的信息经由通信网9而向集中管理系统10发送。另外，车辆综合管理系统2接收经由通信网9而从集中管理系统10发送的、与基于其他列车61的车辆100的消耗电力而决定的控制相关的信息。由此，能够与其他列车61的车辆100协作。
集中管理系统10收集与各列车61的车辆100的消耗电力相关的信息(以下，有时称为“消耗电力信息”)。集中管理系统10在基于收集的消耗电力信息而判断为存在可能产生再生失效的列车61的情况下，当存在于该列车61周边的列车61的车辆100的空调器6的输出的提高幅度具有富余时，考虑节能化而提高用于空调器6的输出指令值。
另外，集中管理系统10在周边存在动力运行中的列车61且存在省电要求的情况下，当存在于该列车61周边的其他列车61的车辆100的空调器6的输出的下降幅度具有富余时，考虑省电而降低用于空调器6的输出指令值。空调器6的输出的提高幅度及降低幅度由车内温度与车内温度的下限值之差、及车内温度与车内温度的上限值之差决定。
例如，在第一列车61a为动力运行中且存在省电要求的情况下，集中管理系统10在存在于第一列车61a周边的其他列车61、即第二列车61b及第三列车61c的车辆100的空调器6的输出的降低幅度具有富余时，降低第二列车61b及第三列车61c的车辆100的用于空调器6的输出指令值。
集中管理系统10在具备检测或预测馈电电压的馈电电压预测部的情况下，也可以构成为，在馈电电压可能低于馈电电压下限值时，降低用于空调器6的输出指令值，在馈电电压可能超过馈电电压上限值时，提高用于空调器6的输出指令值。由此，能够使馈电电压稳定。
根据以上叙述的本实施方式，不仅能够实现本车辆100单体的车内舒适性、节能化及省电，还能够与包含本车辆100的列车61的周边的其他列车61进行协作，由此作为包含周边列车61的列车系统60整体，实现可更节能化及省电的空调器6的运行控制或运行计划。
在本实施方式中，各车辆100具备前述的图1及图2所示的第一实施方式的空调控制装置1，但不限于此，也可以具备前述的图6所示的第二实施方式的空调控制装置1A、前述的图9所示的第三实施方式的空调控制装置1B、或前述的图12所示的第四实施方式的空调控制装置1C。在具备第二实施方式的空调控制装置1A、第三实施方式的空调控制装置1B或第四实施方式的空调控制装置1C的情况下，也能够得到与具备第一实施方式的空调控制装置1的情况同样的效果。
<第六实施方式>
在前述的第一～第五实施方式中，对考虑了车辆100的舒适性、节能化及省电的空调控制装置1、1A、1B、1C进行了叙述。在本发明的第六实施方式中，对将蓄电池11搭载于车辆100而能够实现进一步的舒适性、节能化及省电的结构进行叙述。
图15是表示具备本发明的第六实施方式中的空调控制装置1和蓄电池11的车辆110的结构的框图。本实施方式中的车辆110通过在前述的第一～第五实施方式中的车辆100的结构上还具备蓄电池11而构成。本实施方式中的车辆110与第一～第五实施方式中的车辆100结构类似，因此对于与第一～第五实施方式同样的结构，标注同一参照符号而省略说明。
蓄电池11能够基于车辆110的消耗电力，通过来自车辆综合管理系统2的输出指令而进行充电及放电。
车辆综合管理系统2在再生时且空调器6的输出的提高幅度具有富余时，提高在空调控制装置1中使用的用于空调器6的输出指令值Qs，以消耗再生电力。另外，车辆综合管理系统2在可能产生再生失效的情况下，在蓄电池11存在充电的富余、即可充电的空闲容量时，将再生电力向蓄电池11充电。
另外，车辆综合管理系统2在动力运行时且空调器6的输出的降低幅度具有富余时，降低在空调控制装置1中使用的用于空调器6的输出指令值Qs，以抑制消耗电力。另外，车辆综合管理系统2在因省电要求等而消耗电力紧迫的情况下，在蓄电池11具有放电的富余、即具有可放电的电力时，从蓄电池11进行放电来抑制消耗电力。
如以上那样，根据本实施方式，车辆110具备蓄电池11。由此，空调控制装置1能够与蓄电池11协作地进行空调器6的运行控制。因此，空调控制装置能够进行可更节能化及省电的空调器6的运行控制。
在本实施方式中，车辆110具备前述的图1及图2所示的第一实施方式的空调控制装置1，但并不限定于此，也可以具备前述的图6所示的第二实施方式的空调控制装置1A、前述的图9所示的第三实施方式的空调控制装置1B或前述的图12所示的第四实施方式的空调控制装置1C。在具备第二实施方式的空调控制装置1A、第三实施方式的空调控制装置1B或第四实施方式的空调控制装置1C的情况下，也能够得到与具备第一实施方式的空调控制装置1的情况同样的效果。即，空调控制装置1A及1C能够与蓄电池11协作地进行空调器模型49的运行控制或运行计划。因此，空调控制装置1A及1C能够进行可更节能化及省电的空调器模型49的运行控制或运行计划。
<第七实施方式>
在前述的第一～第五实施方式中，对考虑了车辆100的舒适性、节能化及省电的空调控制装置1、1A、1B、1C进行了叙述。在本发明的第七实施方式中，对将蓄热装置12搭载于车辆100而能够实现进一步的舒适性、节能化及省电的结构进行叙述。
图16是表示具备本发明的第七实施方式中的空调控制装置1和蓄热装置12的车辆120的结构的框图。本实施方式中的车辆120通过在前述的第一～第五实施方式中的车辆100的结构上还具备蓄热装置12而构成。本实施方式的车辆120与第一～第五实施方式的车辆100结构类似，因此对于与第一～第五实施方式同样的结构，标注同一参照符号而省略说明。
蓄热装置12能够基于车辆120的消耗电力，通过来自车辆综合管理系统2的输出指令而进行蓄热及放热。在本实施方式中，在空调器6以制冷模式运行的情况下，将保存冷气的情况称为“蓄热”，将放出冷气的情况称为“放热”。
另外，除了新设置蓄热装置12以外，例如，若能够增长空调器6的制冷剂管而增加制冷剂的量，使制冷剂中的蓄热容量增大，则也可以将空调器6的一部分作为蓄热装置12。在该情况下，通过增强空调器6的室外机的运行并减弱室内机的运行，能够向蓄热装置12蓄热。另外，通过减弱空调器6的室外机的运行并增强室内机的运行，能够从蓄热装置12放热。
车辆综合管理系统2在再生时且空调器6的输出的提高幅度具有富余时，提高在空调控制装置1中使用的用于空调器6的输出指令值Qs，使得在不低于车内温度下限值的范围内消耗再生电力。
另外，车辆综合管理系统2在可能产生再生失效的情况下，在蓄热装置12具有蓄热的富余、即具有可蓄热的空闲容量时，提高在空调控制装置1中使用的用于空调器6的输出指令值Qs而向蓄热装置12蓄热。或者，增强空调器6的室外机的运行并减弱室内机的运行，从而能够向蓄热装置12蓄热。
另外，车辆综合管理系统2在动力运行时且空调器6的输出的降低幅度具有富余时，降低在空调控制装置1中使用的用于空调器6的输出指令值Qs，使得在不超过车内温度上限值的范围内抑制消耗电力。另外，车辆综合管理系统2在因省电要求等而消耗电力窘迫的情况下，在蓄热装置12具有放热的富余、即具有可放热的热量时，从蓄热装置12放热而抑制消耗电力。或者，减弱空调器6的室外机的运行并增强室内机的运行，从而能够从蓄热装置12放热。
如以上那样，根据本实施方式，车辆120具备蓄热装置12。由此，空调控制装置1能够与蓄热装置12协作地进行空调器6的运行控制。因此，空调控制装置1能够进行可更节能化及省电的空调器6的运行控制。
在本实施方式中，车辆120具备前述的图1及图2所示的第一实施方式的空调控制装置1，但不限于此，也可以具备前述的图6所示的第二实施方式的空调控制装置1A、前述的图9所示的第三实施方式的空调控制装置1B或前述的图12所示的第四实施方式的空调控制装置1C。
在车辆120取代第一实施方式的空调控制装置1而具备第二实施方式的空调控制装置1A、第三实施方式的空调控制装置1B或第四实施方式的空调控制装置1C的情况下，也能够得到与具备第一实施方式的空调控制装置1的情况同样的效果。
具体而言，空调控制装置1A、1B、1C能够与蓄热装置12协作地进行空调器模型49的运行控制或运行计划。因此，空调控制装置1A、1B、1C能够进行可更节能化及省电的空调器模型49的运行控制或运行计划。
另外，本实施方式中的车辆120除了蓄热装置12以外，还可以与前述的图15所示的第六实施方式中的车辆110同样地具备蓄电池11。通过具备蓄电池11，能够得到与第六实施方式同样的效果。
<第八实施方式>
在前述的图14所示的第五实施方式的列车系统60中，考虑车站到达时的开车门引起的车内温度的上升而预先提高空调器6的输出指令值Qs。在该情况下，开车门引起的车内温度的上升、即热负载的预测困难。因此，在本发明的第八实施方式中，对基于前列车的信息或过去的实效来修正热负载预测的空调控制装置进行叙述。在此，“前列车”是指在本车辆100的行进方向上，在本车辆100所属的列车之前行驶的列车。
本实施方式中的列车系统为与图14所示的第五实施方中的列车系统60同样的结构，因此对于与第五实施方式同样的结构，标注同一参照符号而省略图示及共同的说明。在本实施方式中，在各列车61的车辆100中具备的车辆综合管理系统2能够经由通信网9而与集中管理系统10通信。
在本车辆100的行进方向上，当在本车辆100所属的列车之前行驶的前列车的车辆100的车内温度Tin低于车内温度下限值Tmin时及超过车内温度上限值Tmax时，前列车的车辆100当作前列车的车辆100的热负载预测进行得不好，并将该意旨的信息从车辆综合管理系统2向集中管理系统10发送。
集中管理系统10向在前列车的后方行驶的列车即下一列车的车辆100的车辆综合管理系统2发送前列车的车内温度Tin是否低于车内温度下限值Tmin或超过车内温度上限值Tmax中的任一个信息。
下一列车在基于从集中管理系统10接收到的信息而判断为前列车的车辆100的车内温度Tin低于车内温度下限值的情况下，判断为对前列车的车辆100的热负载Q进行了过大评价，从而使作为本列车的下一列车的车辆100的热负载Q降低。热负载Q的降低幅度基于将前列车的车辆100的热负载过大评价多少来决定。
下一列车在判断为前列车的车辆100的车内温度Tin高于车内温度上限值的情况下，判断为对前列车的车辆100的热负载Q进行了过小评价，从而提高作为本列车的下一列车的车辆100的热负载Q。热负载Q的提高幅度基于将前列车的车辆100的热负载过小评价多少来决定。
如以上那样，根据本实施方式，下一列车的车辆100的空调控制装置1能够基于前列车的车辆100中的车内舒适性，来使下一列车的车辆100的车内舒适性提高。
在本实施方式中，车辆100具备前述的图1及图2所示的第一实施方式的空调控制装置1，但不限定于此，也可以具备前述的图6所示的第二实施方式的空调控制装置1A、前述的图9所示的第三实施方式的空调控制装置1B或前述的图12所示的第四实施方式的空调控制装置1C。在车辆100取代第一实施方式的空调控制装置1而具备第二实施方式的空调控制装置1A、第三实施方式的空调控制装置1B或第四实施方式的空调控制装置1C的情况下，也能够得到与具备第一实施方式的空调控制装置1的情况同样的效果。
<第九实施方式>
在本发明的第一～第八实施方式中，着眼于在减速时使用再生制动器，但实际上在仅通过再生制动器而制动力不足的情况下，车辆100、110、120使用空气制动器进行减速。为了使用空气制动器，需要预先在空气积存用的罐中积存压缩空气。
虽然在车站间的行驶中生成该压缩空气，但在压缩空气的生成中，向压缩空气用的压缩机的电力供给增加，且向空调器6的压缩机的电力供给减弱。因此，在本发明的第九实施方式中，对考虑了空气制动器的使用的空调控制装置进行叙述。
图17是表示具备本发明的第九实施方式中的空调控制装置1和压缩机13的车辆130的结构的框图。本实施方式中的车辆130通过在前述的第一～第五实施方式中的车辆100的结构上还具备空气制动器中使用的压缩空气用的压缩机13而构成。本实施方式中的车辆130与第一～第五实施方式中的车辆100结构类似，因此对于与第一～第五实施方式同样的结构，标注同一参照符号而省略说明。
本实施方式中的车辆130构成为，能够与车辆综合管理系统2和压缩机13协作地进行信息的收发。
本实施方式中的车辆130的车辆综合管理系统2在前述的第一～第五实施方式的车辆100中，在空气制动器用的压缩空气的压力收敛于允许范围的状况下，以下述方式进行动作。车辆综合管理系统2在要产生再生失效的情况下，通过压缩机13积极地生成空气制动器用的压缩空气，以增加车辆130中的消耗电力。车辆综合管理系统2在动力运行时，抑制基于压缩机13进行的空气制动器用的压缩空气的生成，以减少车辆130中的消耗电力。
另外，车辆综合管理系统2与前述的图14所示的集中管理系统10协作，从而能够将与本车辆130的消耗电力相关的信息和周边的列车交换信息，在空气制动器用的压缩空气的压力收敛于允许范围的状况下，以下述方式进行动作。车辆综合管理系统2在周边存在要产生再生失效的列车的情况下，考虑节能化而通过压缩机13来生成空气制动器用的压缩空气。另外，车辆综合管理系统2在周边存在动力运行中的列车且存在省电要求的情况下，考虑省电而抑制基于压缩机13进行的空气制动器用的压缩空气的生成。
如以上那样，根据本实施方式，基于车内的热负载、动力运行/再生电力、下一车站的乘车率、设定温度等，来决定空调器6的输出及基于压缩机13进行的空气制动器用的压缩空气的生成。由此，空调控制装置1在通过压缩机13生成空气制动器用的压缩空气的情况下，也能够进行不仅考虑了车内舒适性，还考虑了节能化及省电的空调器6的运行控制。
在本实施方式中，车辆100具备前述的图1及图2所示的第一实施方式的空调控制装置1，但不限定于此，也可以具备前述的图6所示的第二实施方式的空调控制装置1A、前述的图9所示的第三实施方式的空调控制装置1B或前述的图12所示的第四实施方式的空调控制装置1C。在车辆130取代第一实施方式的空调控制装置1而具备第二实施方式的空调控制装置1A、第三实施方式的空调控制装置1B或第四实施方式的空调控制装置1C的情况下，也能够得到与具备第一实施方式的空调控制装置1的情况同样的效果。
另外，车辆综合管理系统2也可以构成为，在具备检测或预测馈电电压的馈电电压预测部的情况下，在馈电电压要低于馈电电压下限值时，可以通过压缩机13来生成压缩空气，在馈电电压要超过馈电电压上限值时，可以抑制基于压缩机13进行的压缩空气的生成。由此，能够使馈电电压稳定。
另外，本实施方式中的车辆130除了压缩机13以外，还可以与前述的图15所示的第六实施方式中的车辆110同样地具备蓄电池11。通过具备蓄电池11，能够得到与第六实施方式同样的效果。
而且，本实施方式中的车辆130也可以与前述的图16所示的第七实施方式中的车辆120同样地具备蓄热装置12。通过具备蓄热装置12，能够得到与第七实施方式同样的效果。
<第十实施方式>
在本发明的第十实施方式中，前述的车辆100、110、120、130的车辆综合管理系统2具备其他列车存在预测部，该其他列车存在预测部基于第一～第九实施方式中的行驶计划数据库32、52，来预测在本车辆100、110、120、130所属的列车的周围存在多少其他列车。
当本车辆100、110、120、130所属的列车进行动力运行时，在通过车辆综合管理系统2的其他列车存在预测部预测到在周围存在再生中的列车的情况下，通过动力运行使再生电力消耗的可能性降低。因此，空调控制装置1、1A、1B、1C的空调输出计算部29对用于空调器6的输出指令值进行修正，以免减弱本车辆100、110、120、130的空调器6的输出。
另外，当本车辆100、110、120、130所属的列车进行再生时，在通过车辆综合管理系统2的其他列车存在预测部预测到在周围存在动力运行中的列车的情况下，再生失效的可能性降低。因此，空调控制装置1、1A、1B、1C的空调输出计算部29对用于空调器6的输出指令值进行修正，以免增强本车辆100、110、120、130的空调器6的输出。
另外，在通过车辆综合管理系统2的其他列车存在预测部而预测到在周围行驶的列车存在比较多的情况下，空调控制装置1、1A、1B、1C的空调输出计算部29以下述方式进行动作。
在本车辆100、110、120、130所属的列车进行动力运行时，在周围存在再生中的列车的可能性高，因此空调控制装置1、1A、1B、1C的空调输出计算部29对用于空调器6的输出指令值进行修正，以免减弱本车辆100的空调器6的输出。另外，在本车辆100所属的列车进行再生时，在周围存在动力运行中的列车的可能性高，因此空调控制装置1、1A、1B、1C的空调输出计算部29对用于空调器6的输出指令值进行修正，以免增强本车辆100的空调器6的输出。
另外，在通过车辆综合管理系统2的其他列车存在预测部而预测到几乎不存在在周围行驶的列车的情况下，空调控制装置1、1A、1B、1C的空调输出计算部29以下述方式进行动作。
如第一～第九实施方式中叙述的那样，在本车辆100、110、120、130所属的列车进行动力运行时，空调控制装置1、1A、1B、1C的空调输出计算部29对用于空调器6的输出指令值进行修正，以减弱本车辆100、110、120、130的空调器6的输出。在本车辆100、110、120、130所属的列车进行再生时，空调控制装置1、1A、1B、1C的空调输出计算部29对用于空调器6的输出指令值进行修正，以增强本车辆100的空调器6的输出。
如以上那样，根据本实施方式，空调输出计算部29基于在周围行驶的列车的个数或列车的拥挤度，来对用于空调器6的输出指令值进行修正。由此，在本车辆100、110、120、130中，能够避免使动力运行时的空调器6的输出过弱或使再生时的空调器6的输出的过强的情况。因此，能够维持节能及省电的效果，且同时能够提高舒适性。
<第十一实施方式>
在第一～第十实施方式中，对车门的开闭未进行特别考虑，但在本发明的大十一实施方式中，前述的车辆100、车辆110、车辆120、车辆130的车辆综合管理系统2具备控制车门开闭的车门开闭部。车门开闭部根据各时间带的利用者数量或各车站的利用者数量来变更开闭的车门的数量。
由于认为在车站停车时打开车门引起的热流入非常大，因此例如在利用者比较少的时间带及到达利用者比较少的车站的情况下，车门开闭部将开闭的车门的数量减少到不对便利性带来大的影响的程度。
通过减少开闭的车门的数量，热流入量减少，能够抑制车内的温度变化，因此能够提高舒适性。另外，热流入量减少，能够抑制空调器6的输出，因此变得节能及省电。
如以上那样，根据本实施方式，车门开闭部根据各时间带的利用者数量或各车站的利用者数量，来变更开闭的车门的数量。由此，能够减少车门的开闭引起的热流入量，因此除了第一～第十实施方式中的效果以外，还能够实现进一步的节能化及省电，并能够进一步提高舒适性。
虽然详细地说明了本发明，但上述的说明在所有的方面都为例示，本发明没有限定于此。可以理解为在不脱离本发明的范围的情况下能够想到未例示的无数个变形例。
符号说明：
1、1A、1B、1C车辆用空调控制装置(空调控制装置)，2车辆综合管理系统，3主马达，4静止型逆变器，5VVVF逆变器，6空调器，7导电弓，8馈电线，9通信网，10集中管理系统，11蓄电池，12蓄热装置，13压缩机，21目标环境状况设定部，22车内环境检测部，23车外环境检测部，24车辆状态检测部，25车辆状态预测部，26热负载计算部，27动力运行/再生电力计算部，28馈电电压检测部，29空调输出计算部，30、50空调控制部，31、51过去乘车率数据库，32、52行驶计划数据库，41目标环境状况设定部，42车内环境预测部，43车外环境预测部，44车辆状态预测部，45热负载预测部，46动力运行/再生电力预测部，47馈电电压预测部，48空调输出计划部，49空调器模型，60列车系统，61、61a、61b、61c列车，100、110、120、130车辆。

Claims (11)

1.一种车辆用空调控制装置，其配置于车辆(100)，对车辆(100)内的空调器(6)进行控制，所述车辆用空调控制装置(1)的特征在于，具备：
目标环境状况设定部(21)，其输入包含预先确定的车内温度设定值、车内温度上限值及车内温度下限值在内的目标环境状况；
车内环境检测部(22)，其对包含车内温度及车内湿度在内的车内环境进行检测；
车外环境检测部(23)，其对包含所述车辆(100)的外部的温度即车外温度的车外环境进行检测；
车辆状态检测部(24)，其对包含所述车辆(100)的位置、乘车率及动力运行/再生电力在内的车辆状态进行检测；
车辆状态预测部(25)，其基于所述车辆(100)的行驶计划及表示过去的乘车率的乘车率信息，对所述车辆(100)的预测时刻以后的加速度、预测时刻以后的速度、预测时刻以后的坡度及预测时刻以后的乘车率进行预测；
热负载计算部(26)，其基于由所述车内环境检测部(22)检测出的所述车内温度及所述车内湿度、由所述车外环境检测部(23)检测出的所述车外温度、由所述车辆状态检测部(24)检测出的所述乘车率、以及由所述目标环境状况设定部(21)输入的所述车内温度设定值，计算所述车辆内的热负载；
动力运行/再生电力预测部(27)，其基于由所述车辆状态预测部(25)预测出的所述车辆(100)的所述预测时刻以后的加速度、所述预测时刻以后的速度、所述预测时刻以后的坡度及所述预测时刻以后的乘车率，对所述预测时刻以后的动力运行/再生电力进行预测；
空调输出计算部(29)，其基于由所述目标环境状况设定部(21)输入的所述车内温度上限值及所述车内温度下限值、由所述热负载计算部(26)计算出的所述热负载、由所述车辆状态检测部(24)检测出的所述动力运行/再生电力、由所述动力运行/再生电力预测部(27)预测出的所述预测时刻以后的动力运行/再生电力、以及由所述车辆状态预测部(25)预测出的所述预测时刻以后的乘车率，计算用于所述空调器(6)的输出指令值；以及
空调控制部(30)，其基于由所述空调输出计算部(29)计算出的用于所述空调器(6)的输出指令值，对所述空调器(6)的输出进行控制，
所述空调输出计算部(29)基于由所述车辆状态检测部(24)检测出的所述动力运行/再生电力、由所述动力运行/再生电力预测部(27)预测出的所述预测时刻以后的动力运行/再生电力、及由所述车辆状态预测部(25)预测出的所述预测时刻以后的乘车率，对用于所述空调器(6)的输出指令值进行修正。
2.根据权利要求1所述的车辆用空调控制装置，其特征在于，
所述车辆用空调控制装置具备对馈电电压进行检测的馈电电压检测部(28)，
所述空调输出计算部(29)基于由所述车辆状态检测部(24)检测出的所述动力运行/再生电力、由所述动力运行/再生电力预测部(27)预测出的所述预测时刻以后的动力运行/再生电力、由所述车辆状态预测部(25)预测出的所述预测时刻以后的乘车率、及由所述馈电电压检测部(28)检测出的所述馈电电压，对用于所述空调器(6)的输出指令值进行修正。
3.根据权利要求1所述的车辆用空调控制装置，其特征在于，
所述车辆用空调控制装置还具备对所述空调器(6)的输入输出特性进行模型化的空调器模型(49)，
所述车内环境检测部(22)具有基于由所述热负载计算部(26)计算出的所述热负载及所述空调器模型(49)的输出而对包含所述车内温度及所述车内湿度在内的所述车内环境进行预测的作为车内环境预测部(42)的功能，
所述车外环境检测部(23)具有对包含所述车外温度的所述车外环境进行预测的作为车外环境预测部(25)的功能，
所述车辆状态检测部(24)具有基于所述车辆的行驶计划及所述过去的乘车率信息而对包含所述预测时刻以后的加速度、所述预测时刻以后的速度、所述预测时刻以后的坡度、所述预测时刻以后的乘车率及所述预测时刻以后的动力运行/再生电力在内的所述车辆状态进行预测的作为车辆状态预测部(44)的功能，
所述热负载计算部(26)具有基于由所述车内环境检测部(22)检测出的所述车内温度及所述车内湿度、由所述车外环境检测部(23)检测出的所述车外温度、由所述车辆状态检测部(24)检测出的所述乘车率、以及由所述目标环境状况设定部(21)输入的所述车内温度设定值而对预测时刻以后的所述热负载及所述空调器(6)的运行模式进行预测的作为热负载预测部(45)的功能，
所述动力运行/再生电力计算部(27)具有基于由所述车辆状态预测部(25)预测出的所述预测时刻以后的加速度、所述预测时刻以后的速度、所述预测时刻以后的坡度及所述预测时刻以后的乘车率而对所述预测时刻以后的动力运行/再生电力进行预测的作为动力运行/再生电力预测部(46)的功能，
所述空调输出计算部(29)具有基于由所述目标环境状况设定部(21)输入的所述车内温度上值及所述车内温度下限值、由所述热负载计算部(26)预测出的所述预测时刻以后的所述热负载、由所述车辆状态检测部(24)检测出的所述动力运行/再生电力、由所述动力运行/再生电力预测部(27)预测出的所述预测时刻以后的动力运行/再生电力、以及由所述车辆状态预测部(25)预测出的所述预测时刻以后的乘车率而计划用于所述空调器(6)的输出指令值的空调输出计划部(48)的功能，
所述空调控制部(30)具有基于由所述空调输出计划部(48)计划的用于所述空调器(6)的输出指令值而对所述空调器模型(49)的输出进行控制的功能，
所述空调输出计划部(48)基于由所述车辆状态检测部(24)检测出的所述动力运行/再生电力、由所述动力运行/再生电力预测部(27)预测出的所述预测时刻以后的动力运行/再生电力、及由所述车辆状态预测部(25)预测出的所述预测时刻以后的乘车率，对用于所述空调器(6)的输出指令值进行修正。
4.根据权利要求3所述的车辆用空调控制装置，其特征在于，
所述车辆用空调控制装置具备基于所述行驶计划而对馈电电压进行预测的馈电电压预测部(47)，
所述空调输出计算部(29)基于由所述车辆状态检测部(24)检测出的所述动力运行/再生电力、由所述动力运行/再生电力预测部(27)预测出的所述预测时刻以后的动力运行/再生电力、由所述车辆状态预测部(25)预测出的所述预测时刻以后的乘车率、及由所述馈电电压检测部(28)检测出的所述馈电电压，对用于所述空调器(6)的输出指令值进行修正。
5.根据权利要求1～4中任一项所述的车辆用空调控制装置，其特征在于，
所述车辆(100)具备能够与上位系统(10)通信的通信装置(2)，该上位系统(10)能够与多个车辆通信，
与由所述空调输出计算部(29)计算出的用于所述空调器(6)的输出指令值相关的信息和各所述车辆(100)的消耗电力一起向所述上位系统(10)发送，
通过所述上位系统(10)来修正各所述车辆(100)的用于空调器(6)的输出指令值，
从所述上位系统(10)向各所述车辆(100)发送用于空调器(6)的输出指令值的修正值，
所述空调输出计算部(29)基于从所述上位系统(10)接收的所述修正值，对用于所述空调器(6)的输出指令值进行修正。
6.根据权利要求1～4中任一项所述的车辆用空调控制装置，其特征在于，
所述车辆(110)具备蓄电池(11)。
7.根据权利要求1～4中任一项所述的车辆用空调控制装置，其特征在于，
所述车辆(120)具备蓄热装置(12)。
8.根据权利要求1～4中任一项所述的车辆用空调控制装置，其特征在于，
所述空调输出计算部(29)基于在下一车辆之前行驶的其他车辆的热负载的预测值，对所述热负载的预测值进行修正。
9.根据权利要求1～4中任一项所述的车辆用空调控制装置，其特征在于，
所述车辆(130)具备生成空气制动器用的压缩空气的压缩机(13)。
10.根据权利要求1～4中任一项所述的车辆用空调控制装置，其特征在于，
所述空调输出计算部(29)基于在周围行驶的列车的数量或列车的拥挤度，对用于所述空调器(6)的输出指令值进行修正。
11.根据权利要求1～4中任一项所述的车辆用空调控制装置，其特征在于，
所述车辆用空调控制装置具备车门开闭部，该车门开闭部根据各时间带的利用者数量或各车站的利用者数量而变更开闭的车门的数量。
CN201380070663.4A 2013-01-17 2013-12-26 车辆用空调控制装置 Active CN104955702B (zh)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2013005916 2013-01-17
JP2013-005916 2013-01-17
PCT/JP2013/084919 WO2014112320A1 (ja) 2013-01-17 2013-12-26 車両用空調制御装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN104955702A true CN104955702A (zh) 2015-09-30
CN104955702B CN104955702B (zh) 2017-04-12

Family

ID=51209422

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201380070663.4A Active CN104955702B (zh) 2013-01-17 2013-12-26 车辆用空调控制装置

Country Status (5)

Country Link
US (1) US9533550B2 (zh)
EP (1) EP2946981B1 (zh)
JP (1) JP5840309B2 (zh)
CN (1) CN104955702B (zh)
WO (1) WO2014112320A1 (zh)

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107471954A (zh) * 2016-06-07 2017-12-15 福特全球技术公司 自主车辆动态气候控制
CN108602413A (zh) * 2016-02-08 2018-09-28 株式会社电装 车辆用空调装置
CN109484391A (zh) * 2018-09-12 2019-03-19 北京车和家信息技术有限公司 一种车辆能量管理方法及相关设备
CN111086367A (zh) * 2018-10-23 2020-05-01 本田技研工业株式会社 空调控制装置、空调控制方法及存储介质
CN114013275A (zh) * 2015-12-10 2022-02-08 康明斯有限公司 车辆配件的能量管理与控制的系统和方法
CN114103641A (zh) * 2020-08-28 2022-03-01 丰田自动车北美公司 动态交通工具能量控制
CN114261357A (zh) * 2021-12-31 2022-04-01 Tcl空调器(中山)有限公司 空调压缩机控制方法、装置、设备及可读存储介质
US11515741B2 (en) 2020-08-28 2022-11-29 Toyota Motor North America, Inc. Wireless energy transfer to transport based on route data

Families Citing this family (46)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105531130B (zh) 2013-03-13 2019-05-31 博格思众公司 利用来自压缩流体膨胀的热容量的空调系统
US9796239B2 (en) 2013-03-13 2017-10-24 Bergstrom Inc. Air conditioning system utilizing heat recovery ventilation for fresh air supply and climate control
EP3065959B1 (en) 2013-11-04 2020-06-10 Bergstrom, Inc. Low profile air conditioning system
JP6139437B2 (ja) * 2014-02-24 2017-05-31 株式会社東芝 車両情報制御装置
JP6320306B2 (ja) * 2015-01-06 2018-05-09 三菱電機株式会社 車両用空調装置
US9783024B2 (en) * 2015-03-09 2017-10-10 Bergstrom Inc. System and method for remotely managing climate control systems of a fleet of vehicles
KR102543916B1 (ko) * 2015-09-21 2023-06-16 삼성디스플레이 주식회사 플렉서블 전자 장치
KR101918341B1 (ko) * 2015-12-07 2018-11-13 현대자동차주식회사 하이브리드 차량의 저전압컨버터 제어방법
US10006684B2 (en) 2015-12-10 2018-06-26 Bergstrom, Inc. Air conditioning system for use in vehicle
US9874384B2 (en) 2016-01-13 2018-01-23 Bergstrom, Inc. Refrigeration system with superheating, sub-cooling and refrigerant charge level control
US10589598B2 (en) 2016-03-09 2020-03-17 Bergstrom, Inc. Integrated condenser and compressor system
US10081226B2 (en) 2016-08-22 2018-09-25 Bergstrom Inc. Parallel compressors climate system
US10562372B2 (en) 2016-09-02 2020-02-18 Bergstrom, Inc. Systems and methods for starting-up a vehicular air-conditioning system
JP6583195B2 (ja) * 2016-09-07 2019-10-02 株式会社デンソー 車両用空調装置
CN106338127B (zh) * 2016-09-20 2018-06-22 珠海格力电器股份有限公司 用于地铁暖通空调系统的负荷预测和控制系统及其方法
US10675948B2 (en) 2016-09-29 2020-06-09 Bergstrom, Inc. Systems and methods for controlling a vehicle HVAC system
US10724772B2 (en) 2016-09-30 2020-07-28 Bergstrom, Inc. Refrigerant liquid-gas separator having an integrated check valve
US10369863B2 (en) 2016-09-30 2019-08-06 Bergstrom, Inc. Refrigerant liquid-gas separator with electronics cooling
US10675939B2 (en) 2017-01-17 2020-06-09 International Business Machines Corporation Pre-cooling and pre-heating transportation vehicles using predictive crowd estimation techniques
CN108509667A (zh) * 2017-02-28 2018-09-07 长城汽车股份有限公司 汽车空调热负荷计算匹配方法及装置
WO2018226857A1 (en) * 2017-06-07 2018-12-13 Carrier Corporation Transport refrigeration unit control with an energy storage device
US11299011B2 (en) 2017-06-12 2022-04-12 Mitsubishi Electric Corporation Vehicular air-conditioning apparatus and air-conditioning method of vehicular air-conditioning apparatus
US11448441B2 (en) 2017-07-27 2022-09-20 Bergstrom, Inc. Refrigerant system for cooling electronics
DE102017123743A1 (de) * 2017-10-12 2019-04-18 Bombardier Transportation Gmbh Vorrichtung zur Klimatisierung eines Schienenfahrzeuges
JP7074481B2 (ja) * 2018-01-16 2022-05-24 株式会社東芝 車両空調制御装置、車両の空調制御方法及びプログラム
US11420496B2 (en) 2018-04-02 2022-08-23 Bergstrom, Inc. Integrated vehicular system for conditioning air and heating water
EP3626489A1 (en) 2018-09-19 2020-03-25 Thermo King Corporation Methods and systems for energy management of a transport climate control system
EP3626490A1 (en) 2018-09-19 2020-03-25 Thermo King Corporation Methods and systems for power and load management of a transport climate control system
US11273684B2 (en) * 2018-09-29 2022-03-15 Thermo King Corporation Methods and systems for autonomous climate control optimization of a transport vehicle
CN112334340A (zh) * 2018-10-03 2021-02-05 开利公司 发生器移动控制
CN109263673B (zh) * 2018-10-16 2019-10-01 石家庄国祥运输设备有限公司 轨道车辆空调系统的自动控制方法
EP3906175A1 (en) 2018-12-31 2021-11-10 Thermo King Corporation Methods and systems for providing predictive energy consumption feedback for powering a transport climate control system using external data
WO2020142065A1 (en) 2018-12-31 2020-07-09 Thermo King Corporation Methods and systems for providing feedback for a transport climate control system
US11420495B2 (en) 2019-09-09 2022-08-23 Thermo King Corporation Interface system for connecting a vehicle and a transport climate control system
US10985511B2 (en) 2019-09-09 2021-04-20 Thermo King Corporation Optimized power cord for transferring power to a transport climate control system
US11458802B2 (en) 2019-09-09 2022-10-04 Thermo King Corporation Optimized power management for a transport climate control energy source
US11376922B2 (en) 2019-09-09 2022-07-05 Thermo King Corporation Transport climate control system with a self-configuring matrix power converter
US11203262B2 (en) 2019-09-09 2021-12-21 Thermo King Corporation Transport climate control system with an accessory power distribution unit for managing transport climate control loads
US11135894B2 (en) 2019-09-09 2021-10-05 Thermo King Corporation System and method for managing power and efficiently sourcing a variable voltage for a transport climate control system
US11214118B2 (en) 2019-09-09 2022-01-04 Thermo King Corporation Demand-side power distribution management for a plurality of transport climate control systems
US11489431B2 (en) 2019-12-30 2022-11-01 Thermo King Corporation Transport climate control system power architecture
FR3112104B1 (fr) * 2020-07-03 2023-04-07 Alstom Transp Tech Véhicule électrique de traction
US11865939B2 (en) 2020-08-28 2024-01-09 Toyota Motor North America, Inc. Power allocation to transports
CN112361548B (zh) * 2020-10-22 2021-11-19 珠海格力电器股份有限公司 一种设备控制方法、装置及电梯
EP4151492A1 (en) * 2021-09-16 2023-03-22 Siemens Rail Automation S.A.U. Predictive air renovation system and method
US20230133586A1 (en) * 2021-10-29 2023-05-04 Thermo King Corporation Virtual door sensor for transport unit

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH01214201A (ja) * 1988-02-23 1989-08-28 Mitsubishi Electric Corp 電気車制御方法
JP2001030903A (ja) * 1999-07-23 2001-02-06 Fuji Electric Co Ltd 電車稼働データ収集システム
JP2003285637A (ja) * 2002-03-29 2003-10-07 Toshiba Corp 車両用空調制御方法
JP2004291899A (ja) * 2003-03-28 2004-10-21 Mitsubishi Electric Corp 車両空調管理システム、及び車両空調制御装置
CN101321645A (zh) * 2006-05-15 2008-12-10 三菱电机株式会社 电车的控制装置
JP2012017003A (ja) * 2010-07-07 2012-01-26 Mitsubishi Electric Corp 車両用空気調和装置
CN102470881A (zh) * 2009-07-22 2012-05-23 三菱电机株式会社 车辆用空调控制方法
JP2012148746A (ja) * 2011-01-21 2012-08-09 Mitsubishi Electric Corp 車両用空気調和装置及び車両

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004155264A (ja) * 2002-11-05 2004-06-03 Denso Corp 車両用空調装置
JP4711082B2 (ja) * 2006-12-15 2011-06-29 株式会社デンソー 車室内環境制御システム
JP2011140291A (ja) * 2010-01-11 2011-07-21 Denso Corp 車両用空調装置
JP5361816B2 (ja) 2010-07-07 2013-12-04 三菱電機株式会社 鉄道車両用空調システム
JP5533812B2 (ja) * 2011-07-28 2014-06-25 株式会社デンソー 車両用空調装置
US8554376B1 (en) * 2012-09-30 2013-10-08 Nest Labs, Inc Intelligent controller for an environmental control system
WO2014172320A1 (en) * 2013-04-15 2014-10-23 Flextronics Ap, Llc Vehicle location-based home automation triggers

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH01214201A (ja) * 1988-02-23 1989-08-28 Mitsubishi Electric Corp 電気車制御方法
JP2001030903A (ja) * 1999-07-23 2001-02-06 Fuji Electric Co Ltd 電車稼働データ収集システム
JP2003285637A (ja) * 2002-03-29 2003-10-07 Toshiba Corp 車両用空調制御方法
JP2004291899A (ja) * 2003-03-28 2004-10-21 Mitsubishi Electric Corp 車両空調管理システム、及び車両空調制御装置
CN101321645A (zh) * 2006-05-15 2008-12-10 三菱电机株式会社 电车的控制装置
CN102470881A (zh) * 2009-07-22 2012-05-23 三菱电机株式会社 车辆用空调控制方法
JP2012017003A (ja) * 2010-07-07 2012-01-26 Mitsubishi Electric Corp 車両用空気調和装置
JP2012148746A (ja) * 2011-01-21 2012-08-09 Mitsubishi Electric Corp 車両用空気調和装置及び車両

Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114013275A (zh) * 2015-12-10 2022-02-08 康明斯有限公司 车辆配件的能量管理与控制的系统和方法
CN108602413A (zh) * 2016-02-08 2018-09-28 株式会社电装 车辆用空调装置
CN108602413B (zh) * 2016-02-08 2021-08-06 株式会社电装 车辆用空调装置
CN107471954A (zh) * 2016-06-07 2017-12-15 福特全球技术公司 自主车辆动态气候控制
CN107471954B (zh) * 2016-06-07 2022-06-21 福特全球技术公司 自主车辆动态气候控制
CN109484391A (zh) * 2018-09-12 2019-03-19 北京车和家信息技术有限公司 一种车辆能量管理方法及相关设备
CN111086367A (zh) * 2018-10-23 2020-05-01 本田技研工业株式会社 空调控制装置、空调控制方法及存储介质
CN111086367B (zh) * 2018-10-23 2023-05-23 本田技研工业株式会社 空调控制装置、空调控制方法及存储介质
CN114103641A (zh) * 2020-08-28 2022-03-01 丰田自动车北美公司 动态交通工具能量控制
US11515741B2 (en) 2020-08-28 2022-11-29 Toyota Motor North America, Inc. Wireless energy transfer to transport based on route data
CN114261357A (zh) * 2021-12-31 2022-04-01 Tcl空调器(中山)有限公司 空调压缩机控制方法、装置、设备及可读存储介质
CN114261357B (zh) * 2021-12-31 2023-10-13 Tcl空调器(中山)有限公司 空调压缩机控制方法、装置、设备及可读存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
US20150306937A1 (en) 2015-10-29
EP2946981A4 (en) 2016-09-21
JPWO2014112320A1 (ja) 2017-01-19
CN104955702B (zh) 2017-04-12
WO2014112320A1 (ja) 2014-07-24
EP2946981B1 (en) 2019-03-13
JP5840309B2 (ja) 2016-01-06
US9533550B2 (en) 2017-01-03
EP2946981A1 (en) 2015-11-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN104955702A (zh) 车辆用空调控制装置
Domínguez et al. Energy savings in metropolitan railway substations through regenerative energy recovery and optimal design of ATO speed profiles
Gu et al. Energy-efficient train operation in urban rail transit using real-time traffic information
US9254753B2 (en) Train-information management device and device control method
CN105034748B (zh) 车辆用空气调节装置
Carvajal-Carreño et al. Fuzzy train tracking algorithm for the energy efficient operation of CBTC equipped metro lines
Wu et al. Train speed trajectory optimization with on-board energy storage device
CN108162712B (zh) 空调控制方法、装置及空调
CN104540714B (zh) 列车信息管理装置及设备控制方法
CN103390111A (zh) 一种面向城市轨道交通单列车运行能耗的计算方法
JP5937584B2 (ja) 移動体の制御装置および制御方法
AU2020474272A1 (en) Train power distribution method and device
Bosyi Intelligent technologies for efficient power supply in transport systems
CN116198519A (zh) 基于道路信息及空调热管理的电动车能耗预测方法及系统
CN114715091A (zh) 一种地铁车辆制动系统优化方法
Chen et al. Energy consumption modeling and energy saving analysis of supercapacitor tramcar
CN117897302A (zh) 用于电气化机动车的热管理系统
Liu et al. A model predictive control-based energy management strategy considering electric vehicle battery thermal and cabin climate control
Jeong et al. Efficient energy management for onboard battery-driven light railway vehicle
KR102512650B1 (ko) 에너지 효율적인 열차 자동운전방법
JP6193117B2 (ja) 車両空調制御装置
KR102336873B1 (ko) 철도 차량의 공조 장치의 진단 방법 및 시스템
CN108248433A (zh) 车辆能量优化管理方法及装置
Alexander Rail transportation energy efficiency-oriented technologies
Fan et al. Deep reinforcement learning based eco-driving framework for electric vehicles integrated with air-conditioning control

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant