JP2010213566A - エネルギー蓄積コンポーネントの利用を最適化するためのシステム及び方法 - Google Patents

エネルギー蓄積コンポーネントの利用を最適化するためのシステム及び方法 Download PDF

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Abstract

【課題】エネルギー蓄積コンポーネントの利用を最適化する。
【解決手段】車両(10)は、車両位置が履歴パワー利用データ(108、110、116、122)のデータベース(42)内のリンクデータに関連付けされているか否かの特定(98)を行うようにプログラムされたコンピュータ(26)を備える。コンピュータ(26)は、車両(10)位置がリンクデータに関連付けされている場合に、データベース(42)から地勢情報が除かれた該リンクのリンクデータをデータベース(42)から取得し(108)、取得したリンクデータに基づいて車両(10)の予測される車両パワー利用を決定し、かつ予測される車両パワー利用に基づきかつ車両(10)のエネルギー蓄積コンポーネント(24)の効率及びライフサイクルコストに基づいてエネルギー蓄積コンポーネント(24)利用を最適化する(126)。
【選択図】図1

Description

本発明は全般的には、ハイブリッド/電気式車両に関し、またより具体的にはハイブリッド/電気式車両に搭載したエネルギー蓄積コンポーネントの利用の最適化に関する。
ハイブリッド電気式車両は、内燃エンジンと典型的には1つまたは複数の電気エネルギー蓄積コンポーネントによりパワー供給された電動機とを組み合わせている。こうした組み合わせによれば燃焼エンジンと電動機がそれぞれ効率を高めたそれぞれのレンジで動作可能となることによって全体的な燃料効率を上昇させることができる。例えば、電動機は静止スタートからの加速の際の効率がよいことがある一方、燃焼エンジンはハイウェイ走行など一定のエンジン動作が持続される期間において効率がよいことがある。初期加速をブーストするための電動機を有することによって、ハイブリッド車両の燃焼エンジンをより小型にしかつより燃料効率を高くすることが可能となる。
従来の多くのハイブリッド車両では、電動機はさらに発電機の作用をすることにより制動エネルギーを取り込むこと、並びにこうして取り込んだ制動エネルギーをエネルギー蓄積コンポーネント(ESC)に提供することが可能である。バッテリー、ウルトラキャパシタ、フライホイールなどのESCを使用して、制動中や発電動作時に存在するエネルギーを後の時点で再利用するために取り込んでいる。これらのコンポーネントはまた、システム内の主パワー発生デバイスに対する過渡負荷を低減するような負荷平準化機能も提供している。こうした装備は一般に、環境に関する限定された情報またはこれが全くない状態で動作すると共に、次に起こるイベントを予測するための予報機能を欠いている。この結果、不必要なストレスの付与に由来する寿命短縮を起こす可能性があるようなESCの最適でない利用になることが多い。多くの場合にESCは、ストレス限界を超えないように保証するために用途に対して過剰なサイズとなり、これによりシステムのコストが増大する。こうした車両はその周辺環境や履歴性能を認識していないため、充電イベントや放電イベントに反応するためには、ESCの使用可能な蓄積範囲の中間近くにESCの充電状態が維持される。
車両が局所的地勢のうちの谷間や高所点に沿って走行している場合、ハイブリッドエネルギーの回復が最大化されないことがある。例えば、ESC充電状態がその中間点にある状態で車両が局所的地勢内の高所点に位置していれば、これから生じることになる下り坂の回生的取り込み機会がバッテリーがフル充電状態に到達した時点(下り坂の途中で生じる可能性がある)で終了することになる。したがって、下り坂回生的取り込み機会の全体が途中で停止となる。さらに、バッテリーは100%パワーに充電され、ストレス限界で動作し、かつ過剰な熱や温度上昇を生じさせる可能性が高い。低所点でスタートする場合にもこの逆が真となる、この場合は地勢最高点に至る前にバッテリーの充電が消耗してハイブリッドの支援が停止となる。
米国特許第7360615号
したがって、ハイブリッドパワーシステムのエネルギー蓄積コンポーネントの利用の最適化が可能なシステム及び方法があることが望ましい。
本発明の実施形態は、上で言及した欠点を克服したエネルギー蓄積コンポーネントの最適化のためのシステム及び方法を目的とする。
本発明の一態様は、ハイブリッド車両と電気式車両のうちの一方を含む車両においてエネルギー蓄積コンポーネント利用を最適化するためのシステムであって、該車両は車両位置が履歴パワー利用データのデータベース内のリンクデータに関連付けされているか否かを特定するようにプログラムされたコンピュータを備えており、該リンクデータは車両走行のリンクに関する計測履歴パワー利用データを含んでいる。車両位置がリンクデータに関連付けされている場合、コンピュータはデータベースから地勢情報が除かれた該リンクのリンクデータをデータベースから取得するようにプログラムされている。このコンピュータはさらに、車両位置がリンクデータに関連付けされている場合に、取得したリンクデータに基づいて車両の予測される車両パワー利用を決定すること、並びに予測される車両パワー利用に基づきかつ車両のエネルギー蓄積コンポーネントの効率及びライフサイクルコストに基づいてエネルギー蓄積コンポーネント利用を最適化すること、を行うようにプログラムされている。
本発明の別の態様による方法は、ハイブリッド車両と電気式車両のうちの一方の車両位置が履歴パワー利用及び速度データのデータベース内の第1のリンクデータ組に関連付けされているか否かを決定する工程であって、該第1のリンクデータ組は第1の車両走行リンクに関連する計測したパワー利用及び速度データを含む決定工程を含む。車両位置が第1のリンクデータ組に関連付けされている場合に本方法は、第1のリンクデータ組から履歴パワー利用及び速度データを取得するようにデータベースに照会する工程であって、該照会されるデータは第1のリンクに関する標高データが除外されている照会工程を含む。本方法はさらに、車両位置が第1のリンクデータ組に関連付けされている場合に、照会されたデータに基づいてその車両に関する予測されるパワー利用を計算する工程と、予測されるパワー利用に基づきかつ車両のエネルギー蓄積コンポーネントの効率及びライフサイクルコストに少なくとも基づいて車両のエネルギー蓄積コンポーネントに関するエネルギー蓄積コンポーネント利用を最適化し該最適化した予測パワー利用に基づいたエネルギー蓄積コンポーネントの動作によりエネルギー蓄積コンポーネントの所望の利用が達成できるようにする工程と、を含む。
本発明の別の態様によるシステムは、車両と、該車両を駆動させるためのパワーを提供するように構成されたパワーシステムと、を備えており、該パワーシステムはエネルギー蓄積コンポーネントと該エネルギー蓄積コンポーネントに結合された牽引ドライブとを備えている。本システムは、車両の位置を計測するように構成された位置センサと、車両の位置とデータベース内に保存された車両履歴パワー利用データを含むデータセグメントとの間の相関を決定するように構成されたコンピュータと、を含む。該位置及びデータセグメントが相関している場合に該コンピュータは、標高データが除外されているデータセグメントをデータベースから取得すること、並びに取得したデータセグメントに基づいて車両の予測される車両パワー利用を決定すること、を行うように構成されている。該コンピュータは、位置とデータセグメントが相関している場合に、決定した予測車両パワー利用に基づきかつエネルギー蓄積コンポーネントの効率及びライフサイクルコストに基づいてエネルギー蓄積コンポーネント利用を最適化するように構成されおり、該最適化したエネルギー蓄積コンポーネント利用はエネルギー蓄積コンポーネントに関する目標のバイアス用充電状態設定点を含んでいる。
別の様々な特徴及び利点については以下の詳細な説明及び図面から明らかとなろう。
図面では本発明の1つまたは複数の実施形態を図示している。
本発明の一実施形態によるハイブリッドシステムの概要図である。 本発明の一実施形態による車両走行中にエネルギー及びパワー利用データを収集及び保存するための技法を表した流れ図である。 時間ベースの計測間隔を用いてあるルートに沿って計測した例示的データを表したプロットである。 位置ベースの計測間隔を用いてあるルートに沿って計測した例示的データを表したプロットである。 本発明の一実施形態による情報をそこから計測しかつリンクデータベース内に保存できるリンクを表した概要図である。 本発明の一実施形態による予測されるパワー利用を計算し、エネルギー蓄積コンポーネントに関する充電状態値を最適化するための技法を表した流れ図である。
本発明は、エネルギー蓄積コンポーネント利用の最適化に関連する実施形態を含む。本発明は、ハイブリッド車両に関する予測されるパワー利用を作成するための方法に関連する実施形態を含む。本発明は、ハイブリッド車両に関連して記載している。本明細書に記載した実施形態及び方法はハイブリッド車両、距離延長型(range−extended)電気式車両、プラグインハイブリッド電気式車両(PHEV)、マルチエネルギー蓄積電気式車両、その他に適用することができる。本明細書に記載した実施形態及び方法は、旅客用や商用のハイブリッド車両、並びに機関車やオフハイウェイ車両に対して広く適用することができる。さらに、車両の実現形態はこのテクノロジーに関する多くの利用法のうちの1つに過ぎないことを理解されたい。パワー発生、消費及びエネルギー蓄積のコンポーネントを包含した任意のシステムが本発明の実施形態を組み込む候補となる。
図1は、本発明の実施形態を組み込んだ例示的なハイブリッド車両10を表している。ハイブリッド車両10は、ハイブリッド車両10の電気式または牽引ドライブ16を介してホイールまたは車軸14にパワーを与えるように構成されたエネルギー管理システム(EMS)12を含む。エネルギー管理システム12はさらに、ハイブリッド車両10の付属装置18にパワーを与えるように構成されている。付属装置18は、空調/暖房システム、ラジオ及び車両照明システム(ただし、これらに限らない)を含むことがある。ハイブリッド車両10は、EMS12に結合された内燃エンジン(ICE)などの燃料変換ユニット20を含んでおり、またEMS12に結合された燃料電池22を含むことがある。EMS12にはさらに、1つまたは一群のエネルギー蓄積コンポーネント(ESC)24が結合されている。ESCは例えば、バッテリーとすることがある。
ハイブリッド車両10は、燃料変換ユニット20、燃料電池22またはESC24から牽引ドライブ16へのパワー転送を選択的に制御するためにEMS12に結合されたコンピュータ/制御器26を含む。エネルギー管理システム12は、エネルギー源からDCリンク30へのDC変換が必要である場合にEMS12内への各エネルギー源入力ごとに1つのDC/DC変換器28を含むことがある。図1ではEMS12内に3つのDC/DC変換器28を表しているが、含めるDC/DC変換器28の数は3つを超えることや3つ未満とし得ることも企図される。さらに燃料変換ユニット20は、燃料変換ユニット20からのトルクをDCリンク30に適したDCエネルギーに変換するためにトルク/DC変換器32を介してエネルギー管理システム12に結合させることがある。
EMS12内に入力パワーを供給するために燃料変換ユニット20とESC24の両方を制御することによって、ESC24は牽引ドライブ16に対してパワーを付与するにあたり、そこからエネルギーを引き出すことにより燃料変換ユニット20を支援することがある。この方式では、ESC24及び燃料変換ユニット20は例えば加速期間または上り坂の間において牽引ドライブ16に同時にパワーを提供することがある。
鎖線で示した並列構成では、燃料変換ユニット20がクラッチ/トランスミッションアセンブリ34を介して車軸14に結合され得ることが企図される。この構成では、燃料変換ユニット20をトルク/DC変換器32を介してエネルギー管理システム12に結合することを必要としないことがある。本明細書では、例えばマニホールドを含む油圧ハイブリッドなどの別のハイブリッド構成が企図されかつ想定される。
さらに、牽引ドライブ16及びEMS12は、ESC24を再充電するための再充電パワーを提供するように制御されることがある。例えばハイブリッド車両10の制動動作中において、EMS12を制御することかつ牽引ドライブ16を発電機モードで動作させることによって、ホイールまたは車軸14で発生したトルクを電動機16に導き、ハイブリッド車両10を減速または制動させる、またこれからのエネルギーを変換しESC24内に蓄積することができる。このため、回生制動中にハイブリッド車両10を減速または停止させるのに使用されるエネルギーが、後で使用するためにESC24内に再取り込みされかつ蓄積され、ハイブリッド車両10やその付属装置18にパワーを提供することができる。バッテリー24の充電状態(SOC)の監視は、ESC24に対して、またESC24に関するエネルギーの充電及び放電を支援するコンピュータ26に対して結合させた充電状態センサ36を介して実施することができる。
図1はさらに、複数のセンサ38から情報を受け取り、この受け取った情報をコンピュータ読み取り可能な記憶保存装置40内に保存するように構成されたコンピュータ26を表している。図2に関連して以下で記載するような本発明の一実施形態では、コンピュータ26はハイブリッド車両10がある道路網に沿って走行する間にセンサ38からセンサデータを受け取り、かつ追加の処理及びデータベース42内への保存のためにこのセンサデータを記憶保存装置40内に保存するように構成されることがある。図6に関連して以下で記載するような本発明の一実施形態では、コンピュータ26はデータベース42内に保存されたデータに基づいてそのルートに関する予測されるパワー利用を作成しかつ最適化するように構成されることがある。
図1は例示的なハイブリッド車両10に関して図示しているが、本発明の実施形態はこれに限定されるものではない。本発明の実施形態はさらに例えば燃料変換ユニットを有するあるいは有しないような任意の電気ベース車両を含むことが企図される。本発明の実施形態を組み込んだ車両の例には、ハイブリッド車両、電気式車両(EV)、距離延長型EV、プラグインハイブリッド電気式車両(PHEV)、マルチエネルギー蓄積EV、その他(ただし、これらに限らない)が含まれる。
図2は、本発明の一実施形態による車両走行中にエネルギー及びパワー利用データを収集し保存するための技法44を表している。技法44は、図1のコンピュータ26などのコンピュータまたは制御器内にプログラムされることがある。ステップ46では、ハイブリッド車両がある箇所から別の箇所まで走行する際に図1のセンサ38などのセンサを介してハイブリッド車両に関するデータ組が計測または収集される。計測されるデータの例には、牽引電動機パワー利用、付属装置負荷パワー利用、車両速度、車両の緯度及び経度、並びにデータが収集された日付及び時刻のスタンプ(ただし、これらに限らない)が含まれる。エネルギー最適化技法に関わる別のタイプのデータが計測されることもある。
一実施形態では、ある時間間隔(例えば、毎秒1回)やある位置間隔(例えば、500フィートごとに1回)など一定の計測間隔で各データ組が計測または記録される。図3は、計測間隔として時間間隔を用いて計測された例示的なデータプロットを表している。図4は、計測間隔として緯度及び経度などの位置間隔を用いて計測された例示的なデータプロットを表している。各計測データ組はまた、走行方向や進行方向に関連させている。
再度図2を参照すると、収集した各データ組がステップ48において図1の記憶保存装置40などの記憶保存装置内に保存される。ハイブリッド車両がある箇所から別の箇所まで走行するに連れて、複数のデータ組が計測間隔の指令に従って収集されて保存される。しかし本発明の一実施形態では、傾斜、標高、地形などある土地に関する起伏や表面フィーチャ/構成を含む地勢データは保存されない。この方式では、予測されるエネルギー最適化のために、地形データ、標高データあるいは3次元マッピングデータを必要としない。
保存したデータはステップ50においてセグメント分割される。セグメント分割は、レコードがデータベース内に都合よく保存されるように、保存した収集データを複数の下位レコードまたはリンクに分割している。道路マップのネットワーク表示と同様に、リンクはスタートノード及びエンドノードによって一意に規定されている。スタートまたはエンドノードは別のリンクのスタートまたはエンドノードと重複することが多い。ノードは多くの方法で規定することができる。第1の方法は、ハイブリッド車両が走行したルートを包含する関心領域のディジタルマップ上に規定されたノードを用いてノードを直接規定することである。第2の方法は、記録したパワーまたは関連する波形の特徴的変化に基づいてノードを規定することである。第3の方法は、データベース内に保存された計測データから分析的に決定できるサイクル軌道の交点としてノードを設定することである。このようにノードを規定した後、スタートノードとエンドノードの間のリンクを特定して一意に番号付与する。
ステップ52において技法44は、セグメント分割ステップで特定したリンクが図1のデータベース42などのデータベース内に既に保存されたリンクと関連付けされるか否かを判定する。そのリンクが保存データに関連付けされなければ(54)、ステップ56においてそのリンクデータを新たなエントリとしてデータベース内に追加する。リンクがデータベース内に以前に保存したデータに関連付けされれば(58)、収集したリンクデータがステップ60において既存のリンクデータと合成される。
この合成では、同じサイクル及び動作状況に関する収集データと保存レコードを単一のレコードになるように合成する。この合成では、あるプロセスと同じ指標に関する計測値が最適に表現されるようにプロセスの変動及び計測誤差を考慮している。収集データは保存データとで補間または平均化することが可能である。さらに、同じ動作状況に関する異なるサイクル同士を補間または平均化し、収集されるデータ組を削減することが可能である。この方式では、ある車両群の1つまたは複数の異なる車両からの収集データや、異なる日時からの収集データを合成することがある。さらにこの合成は、日周内時刻や周囲温度などの独立した指標ウィンドウ内部のサイクルに関してのみ実施される合成を含むことがある。レコードの合成について統計値が計算され保存される。この統計値には、具体的なあるリンクに沿ったハイブリッド車両走行の回数または頻度を含むことがある。
そのリンクに沿って一定間隔で計測した各リンクに関連付けされたパワー、速度その他の動作性能情報が合成され、例えばリンク識別子(ID)をキーフィールドとしてデータベース内部に保存される。表1は、リンクL112に関してデータベース内に保存されるリンクデータの一例を表している。
本発明の一実施形態では、表1に示したリンクL112のパワー及び速度に関連付けされたデータは、そのリンクに沿った計測点に対応する多要素ベクトルである。スタートノードN35などのノードに関連付けされたデータはデータベース内の単独のテーブル内に保存されることがある。このノードデータは、そのノードに関する計測されたまたは計算された経度及び緯度位置を含むことがある。
一実施形態ではデータベース内のノードIDは、そのノードを出入りするように導くリンクの各々、並びにハイブリッド車両がそのリンクに沿って走行する頻度に関連することがある。表2は、ノードとリンクの間の関係の一例を車両走行頻度のデータ記録と共に表している。
表2に示したようにノードIDのN22は、これに関連付けされた2つの到来リンクと2つの走出リンクを有する。ノードIDのN23は、これに関連付けされた4つの到来リンクと4つの走出リンクを有する。
収集データの保存56または合成60の後で技法44はステップ62において、保存または合成すべき下位レコードまたはリンクに関するデータが残っているか否かを判定する。まだリンクデータが残っている場合(64)、プロセス制御はステップ62に戻り上述の処理を継続する。すべてのリンクデータを保存し終わっていれば(66)、技法44はステップ68において終了となる。
したがって技法44は、ハイブリッド車両の電動機やその他の電気式コンポーネントによる1つまたは複数のリンクに沿った履歴パワー利用データを含むデータベースの作成及び記憶を含む。技法44は、各リンクごとのデータを精細化できるように車両がそのリンクを反復して走行する際の継続的処理として実行されることが企図される。あるリンクまたは予測ルートに沿った予測エネルギー利用は、技法44を介して作成されたデータベース内に保存されたデータに基づいて最適化することができる(これについては、図6に関連して以下で記載することにする)。
図5は、本発明の一実施形態による情報をそこから計測してリンクデータベース内に保存できるリンクの概要図すなわちネットワークを表している。リンク識別子L113により特定される第1のリンク70は、車両72がその上を目下走行している目下のリンクを表している。第1のリンク70は、ノード識別子N22で特定されるスタートノード74と、ノード識別子N23で特定されるエンドノード76と、を有する。リンク識別子L110、L114及びL115のそれぞれで特定される複数のリンク78、80、82はスタートノードとしてノードN23を有する。リンク78〜82は、ノード識別子N21、N35及びN25のそれぞれにより特定される対応するエンドノード84、86、88を有する。リンク70、78〜82は、例えばノード76からノード84への走行があるリンクL110に対応する一方、ノード84からノード76に向かう逆方向の走行が別のリンクL109に対応するような方向性となっている。
図6は、本発明の一実施形態による予測されるパワー利用を計算しかつエネルギー蓄積コンポーネントの充電状態値を最適化するための技法96を表している。技法96は、図1のコンピュータ26などのコンピュータまたは制御器内にプログラムされることがある。技法96は、データベース内のあるリンクに車両の現在位置を関連付けするステップ98で開始される。このリンクは、例えば全地球測位システム(GPS)センサを介して車両の緯度と経度または位置並びに車両の走行方向を計測することによって見出すことができる。この車両位置データは、データベース内にあるそのリンクに関するエンドノード位置データと、またエンドノード間で補間した位置と、比較されることがある。ステップ100では技法96は、その車両位置及び車両走行方向に対応するデータを有するようなリンクがデータベースからの見出されたか否かを判定する。
データベース内にリンクが見出されない場合(102)、データベース内に履歴データが存在しないためステップ104において従来式のESC制御が使用される。一実施形態では従来式のESC制御は、ハイブリッド車両のエネルギー蓄積コンポーネント(複数のこともある)の充電状態をその充電状態値範囲の中間点値の方に向けて制御する。例えば、ハイブリッド車両のエネルギー蓄積コンポーネントのデフォルトの充電状態はエネルギー蓄積コンポーネントの最大充電と最小充電の間にある中間の値に設定されることがある。リンクが見出された場合(106)、そのリンクを目下のリンクに設定すると共に、ステップ108においてこの目下のリンクの履歴値がデータベースから収集される。本発明の一実施形態では、目下のリンクに関する地勢データ、傾斜、標高または地形は収集されない。
ステップ110では、目下のリンク内部における車両位置が決定され、車両が該目下のリンクの終端に到達するのに要すると思われる時間が計算される。一実施形態では技法96は、予測されるパワー利用を計算すると共に、ある時間ウィンドウまたは時間間隔にわたって、ハイブリッド車両のエネルギー蓄積コンポーネントに関する充電状態値を最適化する。例えば、充電状態設定値の最適化は、5分間隔の設定値の最適化を含むことがある。本明細書では、別の時間間隔も企図される。図5は、車両72の現在位置から走行方向に延びる時間ウィンドウ90の一例を表している。
ステップ112では技法96は、車両の目下のリンクの終端への到達に関して計算した時間が時間ウィンドウより長いか否かを判定する。車両の目下のリンク内の走行に関して計算した時間が時間ウィンドウより長ければ(114)、ステップ116においてそのハイブリッド車両による予測パワー利用がステップ108で収集した履歴値に基づき、時間ウィンドウに基づき、かつ車両位置に基づいて計算される。例えば図5は、車両72の位置で開始された時間ウィンドウ90がリンクL113の終端への車両72の到達に関して予測される時間より短いように表している。
車両が時間ウィンドウ118が終わる前に目下のリンクの終端に到達し別の将来リンクを経由して走行を続けると予測される場合、技法96は予測されるパワー利用の計算の際にその将来リンクに基づくデータを含める。したがって技法96は、目下のリンクのエンドノードに到達した後で車両がそれに沿って走行することがある1つまたは複数の将来リンク120の特定を含む。一実施形態では、目下のリンクのエンドノードと共通したスタートノードを有するリンクのすべてを特定対象として選択することがある。希望する場合にこの将来リンクの特定は、目下のリンクと逆方向に走行するリンクを無視することがある。
ステップ120の将来リンクの特定の後でステップ122において、将来のリンク(複数のこともある)に関連するデータを取り出すために履歴保存値のデータベースが照会される。例えば特定した各将来リンクに関する履歴パワー利用データ、リンク走行の頻度、及び別の統計値が取り出されることがある。さらに、現在の日周内時刻や車両タイプに関連するデータなどの関連リンクデータが取り出されることがある一方、別の時刻に関連するリンクデータは無視されることがある。本発明の一実施形態では、取り出されたデータは地勢データを欠いている。
ステップ124では、時間ウィンドウ及び車両位置に基づきかつ目下のリンクと将来リンクの予測される車両走行に対応する部分に関する収集履歴値に基づいて予測されるパワー利用が計算される。一実施形態では、予測されるパワー利用のうちの将来リンク走行に基づく部分は、目下のリンクのエンドノードに到達した後に走行する頻度が最も高い将来リンクからだけ決定されることがある。例えば図5並びに上の表2内の第10〜12行目を参照すると、車両72の位置94に基づいた時間ウィンドウ92(鎖線で示す)はリンクL113のエンドノードN23より先まで延びている。表2に示したように、車両72がリンクL113上を走行した後にノードN23を超えて走行する場合に、リンクL114及びL115と比べてリンクL110の方がより高い走行頻度を有している。この実施形態では、目下のリンクL113の対応する部分、並びに最も確率が高い将来リンクL110を用いて予測されるパワー利用が計算される。
別の実施形態では、予測されるパワー利用のうち将来のリンク走行に基づく部分は可能性のある将来リンクの幾つかまたはすべてに関する目下のリンクのエンドノードに到達した後のその走行頻度に基づいた加重平均から決定されることがある。例えば、図5並びに上の表2内の第10〜12行目を参照すると、車両72の位置94に基づいて、リンクL110、L114及びL115の部分はそれぞれ将来リンク走行に基づく予測パワー利用計算の当該部分に寄与している。この実施形態では、リンクL110、L114及びL115からの関連データが、その頻度に基づいて0.80、0.15及び0.05のそれぞれの重みに従って平均化されている。
車両が走行すると予測されりリンク(複数のこともある)に沿って事前に計測した履歴パワー利用需要に基づいて、ステップ116とステップ124のいずれかで計算された予測パワー利用は、バッテリーパワー利用を最適化するためにハイブリッド車両のバッテリーまたはエネルギー蓄積コンポーネントのバイアス用充電状態設定点を中間点充電状態の上や下に決定している。バイアス用充電状態設定点は、ステップ126において指定されたコスト関数に基づいて最適化される。このコスト関数は、エンジンまたは燃料電池と共に使用されるエネルギー蓄積コンポーネントに対して車両動作最適化を提供するために使用される。バッテリー利用やエネルギー管理の様々な面にコストを割り当てることによって、車両システムのライフサイクルコストの削減を提供することが可能である。コスト関数の例としては、アンペア時スループット;放電の深さ、充電/放電速度;燃料変換器の動作点(効率);排気出力;その他が含まれる。この方式によるバッテリーの最適化では、ライフサイクルと効率のコストの間のトレードオフを考慮することがある。
充電状態設定値の最適化は、パワー利用の上昇期間中にブースト用パワーを供給する大パワーまたは維持パワー要件の直前にバッテリーをフル充電状態の近くにできるように、車両走行の予測ルートに沿ったバイアス用充電状態設定点を設定することがある。充電状態設定値の最適化ではさらに、牽引電動機の回生制動によって充電用パワーが供給されバッテリーが次のバイアス用充電状態設定点まで再充電されるような大パワーまたは維持パワー発生機会の直前にバッテリーをフル充電状態の近くにできるように予測ルートに沿ったバイアス用充電状態設定点を設定することがある。さらに、充電状態設定値の最適化は、バッテリーの充電や放電をその寿命が延長されるように最適化させることがある。例えば、充電機会の延長を起こすような履歴データに関する知見に基づいて充電の速度が低減されることがある。この方式ではそのバッテリーは、10マイル道路長のうちの最初の2マイルにわたって急速に再充電される一方で最後の8マイルの間は再充電しないままとするのではなく、例えば10マイル道路長にわたって100%充電状態までゆっくりと再充電されることがある。この方式では、バッテリーに対するストレスの低下、抵抗ロスの低下、結晶成長(crystal growth)制御、並びにバッテリー温度の低下のすべてが、バッテリー寿命の延長に寄与する一方で充電ロスを考慮した効率が上昇する。
したがって充電状態設定値の最適化は、エンジンまたは燃料電池やエネルギー蓄積コンポーネント利用に関する車両走行の予測ルートに沿った最適化を含む。例えば、最適化した充電状態設定値は図1のコンピュータ26に対して、コスト関数に基づいて加速期間中に燃料変換ユニット20の効率のよい利用を達成できるようにESC24の目下の充電状態をより低いレベルまで低下させることがある。最適化した充電状態設定値は図1のコンピュータ26に対してさらに、コスト関数に基づいてパワー利用がマイナスの間において回生制動の効率のよい利用を達成できるように、ESC24の目下の充電状態を予測パワーにより設定されたある高いレベルまで上昇させることがある。さらに、最適化した充電状態設定値はコンピュータ24に対して、次に起こるパワー需要上昇期間中に牽引電動機16によって電動機または牽引モードで維持パワーブーストが供給できるように回生制動機会が差し迫っていない場合でも牽引電動機16を発電モードで動作させESC24の目下の充電状態をある高いレベルまで上昇させることがある。
充電状態設定値が最適化された後(126)、ステップ128において予測ルートに沿ったハイブリッド車両の走行中にESC充電状態を最適化された充電状態設定値に従って調節することがある。さらに図1を参照すると、目下のリンク内部におけるハイブリッド車両10の目下の箇所に従って最適化された充電状態設定値により設定された目標のバイアス用充電状態設定点が充電状態センサ36により計測または決定された目下のESC充電状態より低い場合、最適化充電状態設定値はコンピュータ26に対して、最適化充電状態設定値により設定された下側のバイアス用充電状態設定点までESC24の目下の充電状態を低下させている。ESC充電状態の低下は、牽引電動機16をESC24を介して電動機または牽引モードで動作させることによって達成させることがある。目下のリンク内部におけるハイブリッド車両10の目下の箇所に従って最適化された充電状態設定値により設定された目標のバイアス用充電状態設定点が目下のESC充電状態より高い場合、最適化充電状態設定値はコンピュータ26に対して、最適化充電状態設定値により設定された上側のバイアス用充電状態設定点までバッテリー24を充電させている。ESC充電状態の上昇は、燃料変換ユニット20からEMS12にパワーが全く供給されていないような回生制動モードの間、あるいは燃料変換ユニット20からEMS12に何らかのパワーが転送されている間に達成されることがある。
予測ルートに沿った目下のリンク内部にあるハイブリッド車両10の目下の箇所は、例えば箇所センサ38からあるいは時間間隔を介して決定されることがある。車両がそれに沿って走行している目下のリンクが目下の最適化した充電状態設定値向けに設定されたものと異なるリンクであると判定された場合、最適化充電状態設定値の新たな組が上述のようにして作成されることがある。
本発明の実施形態によれば、ハイブリッドパワーシステムのエネルギー蓄積コンポーネントに次に起こるイベントに備えさせることが可能となる。したがって、将来の未知イベントに関するパワーを提供するために充電状態が50%に維持されるように設定された大きなエネルギー蓄積コンポーネントを含めるのではなく、充電状態制御に関する既知の将来パワー需要を利用することによってより小さいエネルギー蓄積コンポーネントを用いることができる。したがって、エネルギー蓄積コンポーネントを本発明の実施形態に従って制御することによって、大電流の充電及び放電など寿命に影響するそのストレスが低下することによってデバイスの小型化を通じかつそのライフサイクルの延長を通じてコスト削減の達成が可能となる。
開示したシステム及び方法の技術的寄与の1つは、エネルギー蓄積コンポーネントにより消費される、あるいはエネルギー蓄積コンポーネント内部に蓄積される総エネルギーを最大化するために予測ルートに沿ったエネルギー蓄積コンポーネントの充電状態設定値に関するコンピュータ実現の予測パワー利用の推定及び最適化を提供できることである。
したがって本発明の一実施形態では、ハイブリッド車両と電気式車両のうちの一方を含む車両においてエネルギー蓄積コンポーネント利用を最適化するためのシステムであって、該車両は車両位置が履歴パワー利用データのデータベース内のリンクデータに関連付けされているか否かを特定するようにプログラムされたコンピュータを備えており、該リンクデータは車両走行のリンクに関する計測履歴パワー利用データを含んでいる。車両位置がリンクデータに関連付けされている場合、コンピュータはデータベースから地勢情報が除かれた該リンクのリンクデータをデータベースから取得するようにプログラムされている。このコンピュータはさらに、車両位置がリンクデータに関連付けされている場合に、取得したリンクデータに基づいて車両の予測される車両パワー利用を決定すること、並びに予測される車両パワー利用に基づきかつ車両のエネルギー蓄積コンポーネントの効率及びライフサイクルコストに基づいてエネルギー蓄積コンポーネント利用を最適化すること、を行うようにプログラムされている。
本発明の別の実施形態による方法は、ハイブリッド車両と電気式車両のうちの一方の車両位置が履歴パワー利用及び速度データのデータベース内の第1のリンクデータ組に関連付けされているか否かを決定する工程であって、該第1のリンクデータ組は第1の車両走行リンクに関連する計測したパワー利用及び速度データを含む決定工程を含む。車両位置が第1のリンクデータ組に関連付けされている場合に本方法は、第1のリンクデータ組から履歴パワー利用及び速度データを取得するようにデータベースに照会する工程であって、該照会されるデータは第1のリンクに関する標高データが除外されている照会工程を含む。本方法はさらに、車両位置が第1のリンクデータ組に関連付けされている場合に、照会されたデータに基づいてその車両に関する予測されるパワー利用を計算する工程と、予測されるパワー利用に基づきかつ車両のエネルギー蓄積コンポーネントの効率及びライフサイクルコストに少なくとも基づいて車両のエネルギー蓄積コンポーネントに関するエネルギー蓄積コンポーネント利用を最適化し該最適化した予測パワー利用に基づいたエネルギー蓄積コンポーネントの動作によりエネルギー蓄積コンポーネントの所望の利用が達成できるようにする工程と、を含む。
本発明の別の実施形態によるシステムは、車両と、該車両を駆動させるためのパワーを提供するように構成されたパワーシステムと、を備えており、該パワーシステムはエネルギー蓄積コンポーネントと該エネルギー蓄積コンポーネントに結合された牽引ドライブとを備えている。本システムは、車両の位置を計測するように構成された位置センサと、車両の位置とデータベース内に保存された車両履歴パワー利用データを含むデータセグメントとの間の相関を決定するように構成されたコンピュータと、を含む。該位置及びデータセグメントが相関している場合に該コンピュータは、標高データが除外されているデータセグメントをデータベースから取得すること、並びに取得したデータセグメントに基づいて車両の予測される車両パワー利用を決定すること、を行うように構成されている。該コンピュータは、位置とデータセグメントが相関している場合に、決定した予測車両パワー利用に基づきかつエネルギー蓄積コンポーネントの効率及びライフサイクルコストに基づいてエネルギー蓄積コンポーネント利用を最適化するように構成されおり、該最適化したエネルギー蓄積コンポーネント利用はエネルギー蓄積コンポーネントに関する目標のバイアス用充電状態設定点を含んでいる。
本発明について限られた数の実施形態に関連して詳細に記載してきたが、本発明が開示したこうした実施形態に限定されないことは容易に理解できよう。それどころか本発明は、ここまでに記載していないが本発明の精神及び趣旨に相応するような任意の数の変形形態、修正形態、置換形態、等価形態の機構を組み込むように修正することが可能である。さらに、本発明に関して様々な実施形態を記載しているが、本発明の態様は記載した実施形態のうちの一部のみを含むこともあり得ることを理解すべきである。したがって、本発明は上述の記述によって限定されるものと理解すべきではなく、添付の特許請求の範囲の趣旨によってのみ限定されるものである。
10 ハイブリッド車両
12 エネルギー管理システム
14 車軸
16 牽引ドライブ
18 付属装置
20 燃料変換ユニット
22 燃料電池
24 バッテリー
26 コンピュータ
28 DC/DC変換器
30 DCリンク
32 トルク/DC変換器
34 クラッチ/トランスミッションアセンブリ
36 充電状態センサ
38 センサ
40 記憶保存装置
42 データベース
44 技法
46 データ収集
48 データ保存
50 データのセグメント分割
52 リンクの検出
54 関連付けなし
56 新たなエントリの追加
58 データが事前保存済み
60 データの合成
62 データ保存
64 すべてが保存されていない
66 諾(すべて保存済み)
68 終了
70 第1のリンク
72 車両
74 スタートノード
76 エンドノード
78 リンク
80 リンク
82 リンク
84 エンドノード
86 エンドノード
88 エンドノード
90 時間ウィンドウ
92 時間ウィンドウ
94 将来位置
96 技法
98 スタートノードの特定
100 スタートノードの検出
102 ノードが未検出
104 従来式ESC制御の使用
106 スタートノードを検出
108 目下のリンクの特定
110 目下のリンク内の車両位置を決定
112 時間がウィンドウより長い
114 諾
116 予測パワーを計算
118 否
120 将来リンクの特定
122 履歴値データベースの照会
124 予測パワー利用を計算
126 SOC設定値の最適化
128 バッテリーSOCの調節

Claims (10)

  1. ハイブリッド車両と電気式車両のうちの一方を含む車両(10)におけるエネルギー蓄積コンポーネント(24)利用を最適化するためのシステムであって、該車両(10)は、
    車両位置が履歴パワー利用データのデータベース(42)内のリンクデータに関連付けされているか否かの特定(98)であって、該リンクデータはリンク(70、78、80、82)についての車両走行に関する計測履歴パワー利用データを含む特定(98)と、
    車両位置がリンクデータに関連付けされている場合に、
    データベース(42)から地勢情報が除かれた該リンクのリンクデータのデータベース(42)からの取得(108)と、
    取得したリンクデータに基づいた車両(10)の予測される車両パワー利用の決定(116、124)と、
    予測される車両パワー利用に基づきかつ車両(10)のエネルギー蓄積コンポーネント(24)の効率及びライフサイクルコストに基づいたエネルギー蓄積コンポーネント(24)利用の最適化(126)と、
    を行うようにプログラムされたコンピュータ(26)を備える、システム。
  2. 前記コンピュータ(26)はさらに、
    車両(10)がリンクデータに沿って走行する際に車両データを収集すること(46)、
    収集した(46)車両データをデータベース(42)内に保存すること(48)、
    を行うようにプログラムされている、請求項1に記載のシステム。
  3. 前記コンピュータ(26)は、車両データを収集する(46)ようにプログラムされるにあたり、車両(10)が走行する際に計測間隔に基づいて牽引電動機パワー利用を収集する(46)ようにプログラムされている、請求項2に記載のシステム。
  4. 前記計測間隔は時間と車両位置のうちの一方を含む、請求項3に記載のシステム。
  5. 前記コンピュータ(26)は、車両データを収集する(46)ようにプログラムされるにあたりさらに、付属装置負荷パワー利用、車両速度、車両(10)の緯度及び経度、データ収集日、データ収集時刻のうちの1つを収集する(46)ようにプログラムされている、請求項3に記載のシステム。
  6. 前記コンピュータ(26)は、収集した車両データを保存する(48)ようにプログラムされるにあたり、
    車両走行から収集した車両データを複数のリンクにセグメント分割すること(50)、
    セグメント分割した車両データの一部分をデータベース(42)内のリンクデータに関連付けすること(52)、
    該リンクデータに関する以前に収集され保存されているデータが存在する場合にセグメント分割した車両データを該リンクデータに関する以前に収集され保存されているデータと合成すること(60)、
    該リンクデータに関する以前に収集され保存されているデータが存在しない場合に、セグメント分割した車両データを新たなエントリとしてデータベース(42)内に追加すること、
    を行うようにプログラムされている、請求項5に記載のシステム。
  7. 前記コンピュータ(26)は、車両データをリンク(70、78、80、82)にセグメント分割する(50)ようにプログラムされるにあたり、関心領域のディジタルマップ上に規定されたノード、収集した車両データの特徴的変化、及び2つの走行軌道の交点のうちの1つに基づいてリンクデータに関するスタートノード(74、100、106)及びエンドノード(76、84、86、88)を規定するようにプログラムされている、請求項6に記載のシステム。
  8. 前記コンピュータ(26)は、収集した車両データを合成する(60)ようにプログラムされるにあたり、収集した車両データと該リンクデータに関する以前に収集され保存されているデータとで補間と平均化のうちの一方を行うようにプログラムされている、請求項6に記載のシステム。
  9. 前記コンピュータ(26)は、収集した車両データを合成する(60)ようにプログラムされるにあたり、収集した車両データを別の車両と別の車両集団の一方を介して以前に収集したデータと合成する(60)ようにプログラムされている、請求項6に記載のシステム。
  10. 車両位置センサ(36)をさらに備えていると共に、前記コンピュータ(26)はさらに、
    前記車両位置センサ(36)を介した車両位置の計測(98)と、
    前記車両位置センサ(36)を介した車両(10)の走行方向の計測(98)と、
    データベース(42)内のリンクデータが前記走行方向に関連付けされるか否かの特定(98)と、
    を行うようにプログラムされている、請求項1に記載のシステム。
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