JP2013162618A - 車両の電力消費率算出装置 - Google Patents

Abstract

【課題】走行用バッテリの蓄電量に基づいて航続可能距離を算出する場合に運転者に違和感を感じさせることのない電費学習を行うことが可能な車両の電力消費率算出装置を提供する。
【解決手段】前回学習電費ＥＣ_n-1に今回区間電費ＥＣ_n’を反映させることにより今回学習電費ＥＣ_nを算出して航続可能距離を算出するに際し、前回学習電費ＥＣ_n-1に対して今回区間電費ＥＣ_n’が悪化している状況では、今回学習電費ＥＣ_nが悪化する側への偏差を電費学習レートα_nにより規制する一方、前回学習電費ＥＣ_n-1に対して今回区間電費ＥＣ_n’が良好である状況では、今回学習電費ＥＣ_nが良好になる側への偏差を電費学習レートβ_nにより規制する。これにより、今回学習電費ＥＣ_nが大きく変化して航続可能距離が大きく変動してしまうことに起因する運転者の違和感を招かないようにする。
【選択図】図３

Description

本発明は、電気自動車等に代表される車両において、単位距離を走行するのに要した電力量である電力消費率（以下、単に「電費」という場合もある）を算出する装置に係る。

近年、環境保護の観点から電気自動車に代表されるように走行用電動モータを駆動力源とする車両の開発が進められている（下記の特許文献１や特許文献２を参照）。この電気自動車には、走行用電動モータに供給する電力を蓄える走行用バッテリが搭載され、この走行用バッテリに蓄えられた電力を消費しながら走行用電動モータの動力を得ている。

また、一般に、電気自動車は、現在の走行用バッテリの蓄電量（蓄電残量）での航続可能距離（走行可能距離）を算出し、その情報をメータパネル（インストルメントパネル）等に表示するようになっている（下記の特許文献３を参照）。具体的には、過去の走行状況（電力消費量と走行距離との関係）から電費を算出する（電費学習を行う）。この電費は、単位距離を走行するのに要した電力量である。そして、走行用バッテリの蓄電量を電費で除算することによって航続可能距離が算出され、その航続可能距離がメータパネル上に表示される。

特開２０００−１３９０４号公報 特開２０１１−２０００７９号公報 特開２０１１−１７２４０７号公報

ところで、電気自動車をよりいっそう実用的なものとするためには、上記航続可能距離を高い精度で算出可能とし、また、その航続可能距離の変化に対して運転者が違和感を持たないようにすることが必要である。つまり、登坂路を走行した場合などのように電費が悪化する（電費が大きくなる）状況において算出される航続可能距離が極端に短くなったり、逆に、降坂路を走行した場合などのように電費が良好になる（電費が小さくなる）状況において算出される航続可能距離が極端に長くなったりすると、運転者が違和感を持つことになってしまう。

このような課題は、電気自動車において航続可能距離が算出される場合ばかりでなく、ハイブリッド車両やプラグインハイブリッド車両において走行用電動モータのみの動力を用いて走行している際に航続可能距離を算出する場合においても同様に生じる可能性がある。

本発明の発明者は、このような違和感を解消するためには、上記電費の算出手法を改良する必要があることに着目し、本発明に至った。

本発明は、かかる点に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、走行用バッテリの蓄電量に基づいて航続可能距離を算出する場合に運転者に違和感を感じさせることのない電費学習を行うことが可能な車両の電力消費率算出装置を提供することにある。

上記の目的を達成するために講じられた本発明の解決手段は、走行用の動力を出力可能な電動機を備え、蓄電装置に蓄えられた電力を使用して前記電動機の動力により走行する場合における電力消費率を算出する車両の電力消費率算出装置を前提とする。この車両の電力消費率算出装置に対し、上記車両の走行状態に応じて上記電力消費率を算出する際に用いるレートを変更する構成としている。

この特定事項により、電力消費率を算出する際のレートの変更により、電力消費率が算出される際に、その電力消費率の前回値に対する乖離量を上記レートによって制限することが可能となる。このため、電力消費率が大きく変化してしまうことを抑制できる。その結果、例えば、電力消費率と蓄電装置に蓄えられている電力とに基づいて車両の航続可能距離を算出する場合には、この航続可能距離が大きく変化することによって運転者が違和感を持つといったことがなくなり、この種の車両のよりいっそうの実用化を図ることができる。

本発明では、車両の走行状態に応じて電力消費率を算出する際に用いるレートを変更することにより、電力消費率が大きく変化してしまうことを抑制できる。

実施形態に係る電気自動車の概略構成を示す図である。 電気自動車の航続可能距離表示動作の手順を示すフローチャート図である。 学習電費と区間電費との関係から電費学習レートを抽出する電費学習レート抽出テーブルを示す図である。 車両走行状態と電費学習レートの最大値との関係を示す図である。 図５（ａ）は区間電費および学習電費の変化の一例を示す図であり、図５（ｂ）は電費学習レートの変化の一例を示す図である。

以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。本実施形態では、２輪駆動（例えば前輪駆動）の電気自動車に本発明を適用した場合について説明する。

−電気自動車の概略構成−
図１は、本実施形態に係る電気自動車１の概略構成を示す図である。

この電気自動車１は、駆動輪２ａ，２ｂと、この駆動輪２ａ，２ｂにディファレンシャルギヤ３１を介して接続された駆動軸３２と、この駆動軸３２へ車両走行用の動力を出力する走行用のモータ４と、このモータ４にインバータ５１を介して電力を供給するバッテリ５と、電気自動車１全体をコントロールする電子制御ユニット（ＥＣＵ）６とを備えている。

上記モータ４は、たとえば周知の永久磁石（ＰＭ）型同期発電電動機により構成されており、インバータ５１からの３相交流電力により駆動される。インバータ５１は、６個のスイッチング素子を有する周知のインバータ回路として構成されており、バッテリ５からの直流電力をＰＷＭ（Ｐｕｌｓｅ Ｗｉｄｔｈ Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ）制御等により擬似的な３相交流電力としてモータ４へ供給する。

上記ＥＣＵ６は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）６１を中心とするマイクロプロセッサとして構成されており、ＣＰＵ６１の他に処理プログラムを記憶するＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）６２と、データを一時的に記憶するＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）６３と、図示しない入出力ポートとを備える。

上記ＥＣＵ６へは、モータ４のロータ（回転子）の回転位置を検出する回転位置検出センサ７１からの検知信号θや、インバータ５１の各相に取付けられた図示しない電流センサからの相電流ｉｕ，ｉｖ，ｉｗ、シフトレバー７Ａの動作位置を検出するシフトポジションセンサ７３からのシフトポジションＳＰ、アクセルペダル７Ｂの踏込み量を検出するアクセルペダルポジションセンサ７４からのアクセル開度Ａｃｃ、ブレーキペダル７Ｃの踏込み量を検出するブレーキペダルポジションセンサ７５からのブレーキペダル踏込み量ＢＰ、車速センサ７６からの車速Ｖなどが入力ポートを介して入力されている。また、ＥＣＵ６からはインバータ５１へのスイッチング制御信号などが出力ポートを介して出力されている。

このように構成された電気自動車１は、運転者がアクセルペダル７Ｂを踏込んだときに、アクセルペダルポジションセンサ７４により検出されるアクセル開度Ａｃｃと、車速センサ７６により検出される車速Ｖとに基づいて設定される要求トルクが、モータ４から出力されるようモータ４を駆動制御することにより走行する。

一方、運転者がブレーキペダル７Ｃを踏込んだときにブレーキペダルポジションセンサ７５により検出されるブレーキペダル踏込み量ＢＰと、車速センサ７６により検出される車速Ｖとに基づいて設定される制動トルクが、モータ４から出力されるようにモータ４を駆動制御（回生制御）することにより制動する。

ＥＣＵ６は、モータ４に対して上記要求トルクや制動トルクを発生するようなモータ電流が供給されるように、インバータ５１を構成するスイッチング素子のオン・オフを制御するスイッチング制御信号を生成する。インバータ５１は、このスイッチング制御信号に応答した電力変換を行うことにより、モータ４へ３相交流電力を供給する。

また、ＥＣＵ６は、後述する電費算出のための情報取得動作、これら情報を使用した電費（区間電費）算出動作、および、電費学習動作も実行する。

−電費学習の基本動作−
次に、単位距離を走行するのに要した電力量である電費の学習について、その基本動作を説明する。この電費学習は、バッテリ５の蓄電量（蓄電残量）ＳＯＣを、学習された電費（学習電費）によって除算することによって電気自動車１の航続可能距離を算出し、この航続可能距離を車室内のメータパネル上に表示するために行われる。

この電費学習は、所定時間（例えば５分間）毎に電費（以下、「区間電費」という）が算出され、この区間電費を、過去に学習された学習電費に反映させる（例えば、なまし処理により反映させる）ことにより行われる。

具体的には、まず、電気自動車１の走行中における電力消費量および走行距離を積算していく。この電力消費量は、前記電流センサによって検出された充放電電流等の情報に基づいて算出される。また、走行距離は、前記車速センサ７６からの信号等に基づいて算出される。

そして、このようにして積算した電力消費量および走行距離を上記ＲＯＭ６２に記憶しておき、前回の電費学習が行われた後の所定時間経過後に、上記記憶していた電力消費量を走行距離で除算することにより、今回の走行区間（所定時間内に走行した走行区間）での区間電費（Ｗｈ／ｋｍ）を算出する。

そして、このようにして求めた区間電費を、過去の電費学習動作によって学習した学習電費に反映させることで、学習電費を更新する（この区間電費を過去の学習電費に反映させる動作については後述する）。そして、その後の車両走行状態にあっては、バッテリ５の蓄電量ＳＯＣを学習電費で除算することによって航続可能距離を算出し、この航続可能距離をメータパネル上に表示する。この走行中にあっては、バッテリ５の蓄電量ＳＯＣの変化にともない航続可能距離（メータパネル上の表示）も変化していく。例えば、走行用エネルギとして電力が消費されて蓄電量ＳＯＣが低下した場合には航続可能距離は短くなる。逆に、モータ４の回生動作等によってバッテリ５が充電され、蓄電量ＳＯＣが上昇した場合には航続可能距離は長くなる。

−電費学習および航続可能距離算出動作−
次に、本実施形態の特徴とする電費学習および航続可能距離の算出動作について具体的に説明する。本実施形態における電費学習では、算出される電費学習値の採りうる範囲（１回の区間電費の算出にともなって変化する学習電費の変化幅）に、後述する電費学習レートによる制限を設け、学習電費の値が極端に大きくなって航続可能距離が急速に短くなったり、電費学習値が極端に小さくなって航続可能距離が急速に長くなったりすることに起因する運転者の違和感を招かないようにしている。

具体的に、前回の電費学習によって求められた学習電費（以下、「前回学習電費」という）と、今回の走行区間において算出された電費（以下、「今回区間電費」という）とを比較し、前回学習電費に対して今回区間電費が高い、つまり今回区間電費が前回学習電費に対して悪化している場合には、算出された今回区間電費に対し、上記電費学習レートによって学習電費が高くなる側に対して制限を付与し、今回区間電費を反映することで求められる今回学習電費が前回学習電費に対して大きく乖離してしまう（今回学習電費が極端に高くなってしまう）ことを抑制するようにしている。

逆に、前回学習電費に対して今回区間電費が低い、つまり今回区間電費が前回学習電費に対して良好である場合には、算出された今回区間電費に対し、上記電費学習レートによって学習電費が低くなる側に対して制限を付与し、今回区間電費を反映することで求められる今回学習電費が前回学習電費に対して大きく乖離してしまう（今回学習電費が極端に低くなってしまう）ことを抑制するようにしている。

以下、本実施形態における動作手順（電気自動車１の航続可能距離表示動作の手順）について図２のフローチャートに沿って説明する。このフローチャートは、図示しないイグニッションスイッチ（スタートスイッチ）がＯＮされた後、所定時間毎に実行される。

先ず、ステップＳＴ１において、電力消費量および走行距離の積算が行われる。ここで積算される電力消費量および走行距離は、前回の電費学習が完了してから現時点までの電力消費量および走行距離である。

その後、ステップＳＴ２において、電費学習の実行タイミングとなったか否かを判定する。この判定は、前回の電費学習（前回学習電費の算出）が完了してからの経過時間が所定時間（例えば５分）に達したか否かを判定する。この所定時間の値としてはこれに限定されるものではなく、適宜設定される。

電費学習の実行タイミングではなくステップＳＴ２でＮＯ判定された場合には、区間電費や学習電費の算出を行うことなくステップＳＴ６に移り、前回ルーチンにおいて算出された学習電費、および、現在のバッテリ５の蓄電量ＳＯＣを用いて航続可能距離が算出され、この航続可能距離がメータパネル上に表示される。この航続可能距離が算出は、上述した如く、バッテリ３６の蓄電量ＳＯＣを学習電費で除算することによって行われる。

電費学習の実行タイミングになり、ステップＳＴ２でＹＥＳ判定されるとステップＳＴ３に移る。このステップＳＴ３では、区間電費（今回区間電費）の算出が行われる。具体的には、上述したように、前回の電費学習が行われた後に積算された（上記ステップＳＴ１で積算されて上記ＲＯＭ６２に記憶されていた）電力消費量の積算値を走行距離の積算値で除算することにより、今回の走行区間（上記所定時間内に走行した走行区間）での区間電費（Ｗｈ／ｋｍ）を算出する。

その後、ステップＳＴ４に移り、学習電費の算出を行う。この学習電費の算出では、以下の演算式（１）が利用される。この演算式（１）は予め上記ＲＯＭ６２に記憶されている。

ＥＣ_n＝ＥＣ_n-1−β_n≦ＥＣ_n’≦ＥＣ_n-1＋α_n …（１）
ここで、ＥＣ_n-1は前回学習電費であり、ＥＣ_n’は今回区間電費（後述するように電費学習レートによって制限される値）であり、α_nおよびβ_nは電費学習レートであり、ＥＣ_nは前回学習電費ＥＣ_n-1に今回区間電費ＥＣ_n’を反映させることで得られる今回学習電費である。

また、上記電費学習レートα_n，β_nは上記ＲＯＭ６２に予め記憶されている図３の電費学習レート抽出テーブルの演算式を利用して求められる。

この電費学習レートα_n，β_nについて説明すると、電費学習レートα_nは、前回学習電費ＥＣ_n-1に対して加算されることで今回区間電費ＥＣ_n’の採りうる範囲（実際の今回区間電費ＥＣ_n’に対して制限を与える範囲）を規定し、それを今回学習電費ＥＣ_nとするためのものである。一方、電費学習レートβ_nは、前回学習電費ＥＣ_n-1に対して減算されることで今回区間電費ＥＣ_n’の採りうる範囲（実際の今回区間電費ＥＣ_n’に対して制限を与える範囲）を規定し、それを今回学習電費ＥＣ_nとするためのものである。

具体的には、先ず、前回学習電費ＥＣ_n-1に対して今回区間電費ＥＣ_n’が高い場合（ＥＣ_n’＞ＥＣ_n-1である場合）には、前回学習電費ＥＣ_n-1に対して加算または減算される電費学習レートα_n，β_nを以下の式（２），（３）によって算出する。

α_n＝α_n-1＋γ₁ …（２）
β_n＝０ …（３）
ここで、α_n-1は前回ルーチンにおいて求められた電費学習レートであり、γ₁は電費学習レートα_nを増加させるためのレート増加値である。

つまり、前回学習電費ＥＣ_n-1に対して今回区間電費ＥＣ_n’が高い場合、今回学習電費ＥＣ_nは前回学習電費ＥＣ_n-1に対して高い値として求められることになるが、この場合、求められる今回学習電費ＥＣ_nの増加分を上記電費学習レートα_n以下に抑えることで、今回学習電費ＥＣ_nと前回学習電費ＥＣ_n-1との乖離を抑制している。つまり、上記航続可能距離を新たに求める際に利用される学習電費が大幅に大きくなることによって航続可能距離が大幅に短くなってしまうといったことを抑制できるようにしている。

具体的な数値を用いて説明すると、例えば前回学習電費ＥＣ_n-1が「１００」であり、現在の電費学習レートα_nが「０」であり、レート増加値γ₁が「５」であった場合、学習電費の算出時には電費学習レートα_nが「５（＝α_n-1＋γ₁）」となり、今回区間電費ＥＣ_n’の採りうる範囲としては、「１０５（＝ＥＣ_n-1＋α_n）」までに制限される。このため、仮に今回区間電費ＥＣ_n’が「１５０」であったとしても「１０５」に制限されることにより、今回学習電費ＥＣ_nは「１０５」となる。また、次回の電費学習時には、電費学習レートα_nが「１０（＝α_n-1＋γ₁）」となり、今回区間電費ＥＣ_n’の採りうる範囲としては、「１１５（＝ＥＣ_n-1＋α_n）」までに制限される。このため、仮に今回区間電費ＥＣ_n’が「１５０」であったとしても「１１５」に制限されることにより、今回学習電費ＥＣ_nは「１１５」となる。このようにして、前回学習電費ＥＣ_n-1に対して今回区間電費ＥＣ_n’が高い状態が継続したとしても今回学習電費ＥＣ_nの急上昇は抑えられることになる。

なお、このように前回学習電費ＥＣ_n-1に対して今回区間電費ＥＣ_n’が高い状態が継続する状況では、電費学習レートα_nが徐々に大きくなっていき、上述の場合、「１０５」→「１１５」→「１３０」→「１５０」の順で上記所定時間毎に今回区間電費ＥＣ_n’の採りうる範囲が拡大していくため、今回学習電費ＥＣ_nとしては二次関数的に高くなっていく。

一方、今回区間電費ＥＣ_n’が前回学習電費ＥＣ_n-1以下であった場合（ＥＣ_n’≦ＥＣ_n-1である場合）には、前回学習電費ＥＣ_n-1に対して加算または減算される電費学習レートα_n，β_nを以下の式（４），（５）によって算出する。

α_n＝０ …（４）
β_n＝β_n-1＋γ₂ …（５）
ここで、β_n-1は前回ルーチンにおいて求められた電費学習レートであり、γ₂は電費学習レートβ_nを増加させるためのレート増加値である。

つまり、今回区間電費ＥＣ_n’が前回学習電費ＥＣ_n-1以下であった場合、今回学習電費ＥＣ_nは前回学習電費ＥＣ_n-1以下の値として求められることになるが、この場合、求められる今回学習電費ＥＣ_nの減少分を上記電費学習レートβ_n以下に抑えることで、今回学習電費ＥＣ_nと前回学習電費ＥＣ_n-1との乖離を抑制している。つまり、上記航続可能距離を新たに求める際に利用される学習電費が大幅に小さくなることによって航続可能距離が大幅に長くなってしまうといったことを抑制できるようにしている。

具体的な数値を用いて説明すると、例えば前回学習電費ＥＣ_n-1が「１００」であり、現在の電費学習レートβ_nが「０」であり、レート増加値γ₂が「５」であった場合、学習電費の算出時には電費学習レートβ_nが「５（＝β_n-1＋γ₂）」となり、今回区間電費ＥＣ_n’の採りうる範囲としては、「９５（＝ＥＣ_n-1−β_n）」までに制限される。このため、仮に今回区間電費ＥＣ_n’が「５０」であったとしても「９５」に制限されることにより、今回学習電費ＥＣ_nは「９５」となる。また、次回の電費学習時には、電費学習レートβ_nが「１０（＝β_n-1＋γ₂）」となり、今回区間電費ＥＣ_n’の採りうる範囲としては、「８５（＝ＥＣ_n-1−β_n）」までに制限される。このため、仮に今回区間電費ＥＣ_n’が「５０」であったとしても「８５」に制限されることにより、今回学習電費ＥＣ_nは「８５」となる。このようにして、今回区間電費ＥＣ_n’が前回学習電費ＥＣ_n-1以下である状態が継続したとしても今回学習電費ＥＣ_nの急降下は抑えられることになる。

なお、このように今回区間電費ＥＣ_n’が前回学習電費ＥＣ_n-1以下である状態が継続する状況では、電費学習レートβ_nが徐々に大きくなっていき、上述の場合、「９５」→「８５」→「７０」→「５０」の順で上記所定時間毎に今回区間電費ＥＣ_n’の採りうる範囲が拡大していくため、今回学習電費ＥＣ_nとしては二次関数的に低くなっていく。

また、上記電費学習レートα_n，β_nには、電気自動車１の走行状態に応じて最大値（上限値）が与えられている。図４は、電気自動車１の走行状態と電費学習レートα_n，β_nの最大値との関係を示す図である。この図４に示すように、前回学習電費ＥＣ_n-1に対して今回区間電費ＥＣ_n’が高い場合に学習電費に制限を与える電費学習レートα_nにあっては、区間電費が悪化するような特定域（例えば車両加速域）での走行状態にある場合には、最大値が小さく設定され、学習電費が大幅に悪化して航続可能距離が大幅に短くなってしてしまうことを規制している。この特定域として具体的には図中の電費Ａ（例えばＨＷＹ電費（高速電費モードでの電費））よりも電費が悪化する運転域として設定される。

一方、今回区間電費ＥＣ_n’が前回学習電費ＥＣ_n-1以下である場合に学習電費に制限を与える電費学習レートβ_nにあっては、区間電費が良好になるような特定域（例えば車両減速域）での走行状態にある場合には、最大値が小さく設定され、学習電費が大幅に良好になって航続可能距離が大幅に長くなってしてしまうことを規制している。この特定域として具体的には図中の電費Ｂ（例えばＬＡ♯４電費（米国の排ガス測定パターンでの電費））よりも電費が良好となる運転域として設定される。

このようにして、電費学習レートα_n，β_nによる制限を与えた状態でステップＳＴ４では、学習電費の算出が行われる。

その後、ステップＳＴ５に移り、上記ＲＯＭ６２に記憶していた電力消費量の積算値および走行距離の積算値をリセットする。

その後、ステップＳＴ６に移り、上記算出された学習電費を利用して航続可能距離が算出され、この航続可能距離がメータパネル上に表示され、リターンされる。この航続可能距離が算出は、上述した如く、バッテリ３６の蓄電量ＳＯＣを学習電費で除算することによって行われる。

このような動作が繰り返されることにより、前回学習電費に対する今回学習電費の乖離量を上記電費学習レートによって制限することが可能となる。このため、学習電費が大きく変化してしまうことを抑制でき、その結果、電気自動車１の航続可能距離が大きく変化することによって運転者が違和感を持つといったことがなくなり、電気自動車１のよりいっそうの実用化を図ることができる。

図５（ａ）は区間電費および学習電費の変化の一例を示す図であり、図５（ｂ）は電費学習レートの変化の一例を示す図である。この図５では、電費学習タイミングｔ１〜ｔ４の期間では、前回学習電費ＥＣ_n-1に対して今回区間電費ＥＣ_n’が高く（ＥＣ_n’＞ＥＣ_n-1）、電費学習レートα_nが上記レート増加値γ₁ずつ増大していく期間となっている。なお、この期間では電費学習レートβ_nが「０」となっている。一方、電費学習タイミングｔ４〜ｔ５の期間では、今回区間電費ＥＣ_n’が前回学習電費ＥＣ_n-1以下であり（ＥＣ_n’≦ＥＣ_n-1）、電費学習レートα_nが「０」となるとともに上記電費学習レートβ_nがレート増加値γ₂だけ増大した期間となっている。

−他の実施形態−
以上説明した実施形態は、２輪駆動の電気自動車に本発明を適用した場合について説明した。本発明はこれに限らず、４輪駆動の電気自動車に対しても適用可能である。また、電気自動車に限らず、走行用駆動力源として電動モータと内燃機関とを搭載したハイブリッド車両や、外部電源によってバッテリの充電が可能なプラグインハイブリッド車両において、電動モータのみの動力を用いて走行している際に航続可能距離を算出する場合に対しても本発明は適用可能である。

本発明は、学習電費に基づいて航続可能距離を算出し、その航続可能距離を運転者に向けて表示する電気自動車に適用可能である。

１ 電気自動車
４ モータ（電動機）
５ バッテリ（蓄電装置）
６ ＥＣＵ
７６ 車速センサ

Claims (1)

1. 走行用の動力を出力可能な電動機を備え、蓄電装置に蓄えられた電力を使用して前記電動機の動力により走行する場合における電力消費率を算出する車両の電力消費率算出装置において、
   上記車両の走行状態に応じて上記電力消費率を算出する際に用いるレートを変更するよう構成されていることを特徴とする車両の電力消費率算出装置。

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