JP2014135822A - 消費電力予測装置及び消費電力予測システム - Google Patents

Abstract

【課題】空調装置の消費電力の予測精度を高めて、精度よく車両全体の消費電力を予測することができるようにする。
【解決手段】消費パターンＤＢ５により蓄積されている電力消費パターンの中で、電力消費パターン推定部４により車両の走行中に推定された空調装置の電力消費パターンと一致する電力消費パターンを検索する電力消費パターン照合部６を設け、消費電力予測部７が、電力消費パターン照合部６により検索された電力消費パターンと走行状況判定部３により特定された走行予定に基づいて、現時点から走行完了に至るまでに車両が消費する電力を予測する。
【選択図】図１

Description

この発明は、電気自動車の消費電力を予測する消費電力予測装置及び消費電力予測システムに関するものである。

電気自動車において、走行時に車両が消費する電力を予測する要求が増している。
電気自動車の消費電力を予測する消費電力予測装置として、走行する車両に係る抵抗を考慮して、走行に必要なエネルギーを計算する装置が開発されている（例えば、特許文献１を参照）。
この消費電力予測装置では、車両の駆動系が消費する電力を予測するようにしているが、電気自動車では、エアコンなどの空調系が消費する電力の割合が大きいため、空調系が消費する電力を考慮する必要がある。

ビルの空調装置における消費電力を予測する方法として、室内温度、室外温度及び設定温度に基づいて消費電力を計算する方法がある（例えば、特許文献２を参照）。
しかしながら、車両の場合には、ビルと比べて、乗車人数や直射日光などの外乱の影響を受け易く、モデル化が困難である。また、予測に必要な情報として、車内温度、車外温度、空調装置の内部動作情報などを得ることが困難である。

例えば、以下の特許文献３には、蓄積した走行実績に基づいて電気自動車の消費電力を予測する消費電力予測装置が開示されている。
この消費電力予測装置では、季節毎に蓄積した実績値を適用することで、空調装置の消費電力を考慮した電気自動車の消費電力を予測している。
しかし、実際に空調装置が消費する電力は、気温や乗車人数などが影響するため、正確に予測するのは困難であった。
即ち、この消費電力予測装置では、季節毎に蓄積した実績値を適用しているが、気温や乗車人数などの変動を考慮して、空調装置の消費電力を予測するものではない。

特開２０１１−２２０９６１号公報（段落番号［０００８］、図５） 特開２０１１−１７９７１７号公報（段落番号［０００８］、図１） 特開２０１２−１１３５４６号公報（段落番号［００９５］、図１０）

従来の消費電力予測装置は以上のように構成されているので、気温や乗車人数などが変動すると、空調装置の消費電力を正確に予測することができない。このため、夏や冬など、空調装置の使用頻度が高い状況下では、車両全体の消費電力を正確に予測することができない課題があった。

この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、空調装置の消費電力の予測精度を高めて、精度よく車両全体の消費電力を予測することができる消費電力予測装置及び消費電力予測システムを得ることを目的とする。

この発明に係る消費電力予測装置は、車両の走行中に空調装置が消費している電力を取得し、その電力を空調消費実績として空調消費実績データベースに蓄積する空調消費実績取得手段と、車両が走行中であるのか、走行完了であるのかを判定するとともに、車両が走行中であれば、目的地に至るまでの走行予定を特定する走行状況判定手段と、走行状況判定手段により走行完了である旨の判定がなされた場合、空調消費実績データベースに蓄積されている空調消費実績を参照して、車両の走行が完了する前の走行時の空調装置の電力消費パターンを推定し、その電力消費パターンを消費パターンデータベースに蓄積する一方、走行状況判定手段により走行中である旨の判定がなされた場合、空調消費実績データベースに蓄積されている空調消費実績を参照して、走行中の空調装置の電力消費パターンを推定する電力消費パターン推定手段と、消費パターンデータベースにより蓄積されている電力消費パターンの中で、電力消費パターン推定手段により車両の走行中に推定された空調装置の電力消費パターンと一致する電力消費パターンを検索する電力消費パターン検索手段とを設け、消費電力予測手段が、電力消費パターン検索手段により検索された電力消費パターンと走行状況判定手段により特定された走行予定に基づいて、現時点から走行完了に至るまでに車両が消費する電力を予測し、情報提示手段が、消費電力予測手段による消費電力の予測値を提示するようにしたものである。

この発明によれば、走行状況判定手段により走行完了である旨の判定がなされた場合、空調消費実績データベースに蓄積されている空調消費実績を参照して、車両の走行が完了する前の走行時の空調装置の電力消費パターンを推定し、その電力消費パターンを消費パターンデータベースに蓄積する一方、走行状況判定手段により走行中である旨の判定がなされた場合、空調消費実績データベースに蓄積されている空調消費実績を参照して、走行中の空調装置の電力消費パターンを推定する電力消費パターン推定手段と、消費パターンデータベースにより蓄積されている電力消費パターンの中で、電力消費パターン推定手段により車両の走行中に推定された空調装置の電力消費パターンと一致する電力消費パターンを検索する電力消費パターン検索手段とを設け、消費電力予測手段が、電力消費パターン検索手段により検索された電力消費パターンと走行状況判定手段により特定された走行予定に基づいて、現時点から走行完了に至るまでに車両が消費する電力を予測するように構成したので、空調装置の消費電力の予測精度が高まり、その結果、精度よく車両全体の消費電力を予測することができる効果がある。

この発明の実施の形態１による消費電力予測装置を示す構成図である。 この発明の実施の形態１による消費電力予測装置を適用する消費電力予測システムを示す構成図である。 空調装置２４の電力消費パターンを消費パターンＤＢ５に蓄積する際の処理内容を示すフローチャートである。 空調装置２４の電力消費パターンに基づいて消費電力を予測する際の処理内容を示すフローチャートである。 この発明の実施の形態２による消費電力予測装置を示す構成図である。 この発明の実施の形態３による消費電力予測システムを示す構成図である。

実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１による消費電力予測装置を示す構成図である。
図１では、例えば、車載装置である消費電力予測装置がコンピュータで構成される場合の各処理部の関係を示している。
図１において、空調消費実績取得部１は電気自動車（車両）の走行中に、エアコンなどの空調装置２４（図２を参照）が消費している電力を取得し、その電力を空調消費実績として空調消費実績ＤＢ２に蓄積する処理を実施する。なお、空調消費実績取得部１は空調消費実績取得手段を構成している。

空調消費実績ＤＢ２はコンピュータにおけるＲＡＭやハードディスクなどの記憶装置から構成されており、空調消費実績取得部１により取得された空調消費実績を蓄積する。なお、空調消費実績ＤＢ２は空調消費実績データベースを構成している。
走行状況判定部３は例えばカーナビゲーション装置から出力される経路案内情報（例えば、現在地、目的地、現在地から目的地に至る経路の情報など）や、車両のシフト状態を示す情報などを参照して、車両が走行中であるのか、走行完了であるのかを判定するとともに、車両が走行中であれば、目的地に至るまでの走行予定（例えば、残りの走行時間、走行距離、走行経路の状態（走行経路の道路種別、右左折、信号機の有無など））を特定する処理を実施する。なお、走行状況判定部３は走行状況判定手段を構成している。

電力消費パターン推定部４は走行状況判定部３により走行完了である旨の判定がなされた場合、空調消費実績ＤＢ２に蓄積されている空調消費実績を参照して、車両の走行が完了する前の走行時の空調装置２４の電力消費パターンを推定し、その電力消費パターンを消費パターンＤＢ５に蓄積する処理を実施する。
また、電力消費パターン推定部４は、走行時の空調装置２４の電力消費パターンを消費パターンＤＢ５に蓄積する際、空調環境の属性情報（例えば、外気温、季節、走行時間帯、走行前の駐車時間帯、運転者、乗車人数など）及び空調装置２４に関するパラメータを電力消費パターンに紐付けて蓄積する。
電力消費パターン推定部４は走行状況判定部３により走行中である旨の判定がなされた場合、空調消費実績ＤＢ２に蓄積されている空調消費実績を参照して、走行中の空調装置２４の電力消費パターンを推定する処理を実施する。
なお、電力消費パターン推定部４は電力消費パターン推定手段を構成している。

消費パターンＤＢ５はコンピュータにおけるＲＡＭやハードディスクなどの記憶装置から構成されており、走行完了時に電力消費パターン推定部４により推定された空調装置２４の電力消費パターンを蓄積する。なお、消費パターンＤＢ５は消費パターンデータベースを構成している。
電力消費パターン照合部６は消費パターンＤＢ５により蓄積されている電力消費パターンの中で、電力消費パターン推定部４により車両の走行中に推定された空調装置２４の電力消費パターンと一致する電力消費パターンを検索する処理を実施する。なお、電力消費パターン照合部６は電力消費パターン検索手段を構成している。

消費電力予測部７は電力消費パターン照合部６により検索された電力消費パターンと走行状況判定部３により特定された走行予定に基づいて、現時点から走行完了に至るまでに車両が消費する電力を予測する処理を実施する。
また、消費電力予測部７は車両の消費電力の予測値とバッテリ２６（図２を参照）に残っている電力量を比較して、目的地への到達可能性を判定し、目的地への到達が不可能であれば、予め記憶している地図情報を参照して、到達可能エリアを予測する処理を実施する。
なお、消費電力予測部７は消費電力予測手段を構成している。

情報表示部８は消費電力予測部７による消費電力の予測値をディスプレイに表示する処理を実施する。
また、情報表示部８は消費電力予測部７による到達可能性の判定結果をディスプレイに表示するとともに、消費電力予測部７により予測された到達可能エリアをディスプレイに表示する処理を実施する。
この実施の形態１では、消費電力の予測値等をディスプレイに表示する例を説明するが、消費電力の予測値等を音声で出力することでユーザに提示するようにしてもよい。
なお、情報表示部８は情報提示手段を構成している。

図１では、消費電力予測装置がコンピュータで構成される場合の各処理部の関係を示しているが、各々の処理部を専用のハードウェアで構成（例えば、空調消費実績取得部１、走行状況判定部３、電力消費パターン推定部４、電力消費パターン照合部６及び消費電力予測部７については、ＣＰＵを実装している半導体集積回路、あるいは、ワンチップマイコンなどで構成、情報表示部８については、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などで構成）するようにしてもよい。

図２はこの発明の実施の形態１による消費電力予測装置を適用する消費電力予測システムを示す構成図である。
図２において、消費電力予測装置１０は図１の消費電力予測装置であり、消費電力予測装置１０の演算部１１は空調消費実績取得部１、走行状況判定部３、電力消費パターン推定部４、電力消費パターン照合部６、消費電力予測部７及び情報表示部８を構成し、消費電力予測装置１０の記憶部１２は空調消費実績ＤＢ２及び消費パターンＤＢ５を構成している。

カーナビゲーション装置２１は経路案内情報（例えば、現在地、目的地、現在地から目的地に至る経路の情報など）を消費電力予測装置１０に出力する処理を実施する。
車両情報取得装置２２は車両の制御装置等と接続されており、車両のシフト状態を示す情報などを消費電力予測装置１０に出力する処理を実施する。
空調消費電力取得装置２３はエアコンなどの空調装置２４と接続されており、空調装置２４が消費している電力を定期的に取得して、その電力を示す情報を消費電力予測装置１０に出力する処理を実施する。
バッテリ情報取得装置２５はバッテリ２６に残っている電力量を監視し、その電力量を示す情報を消費電力予測装置１０に出力する処理を実施する。

次に動作について説明する。
図３は空調装置２４の電力消費パターンを消費パターンＤＢ５に蓄積する際の処理内容を示すフローチャートである。
また、図４は空調装置２４の電力消費パターンに基づいて消費電力を予測する際の処理内容を示すフローチャートである。

最初に、図３を参照しながら、空調装置２４の電力消費パターンを消費パターンＤＢ５に蓄積する際の処理内容を説明する。
空調消費電力取得装置２３は、車両の走行中（交差点の信号待ちなどで、一時停止している状態も含む）に、エアコンなどの空調装置２４が消費している電力を定期的に取得して、その電力を示す電力情報（電力情報には、電力の取得時刻を含むものとする）を消費電力予測装置１０に出力する。
電力の取得周期は特に問わないが、実績値の量子化誤差を小さくするために、例えば、１秒など、十分に細かい時間とすることが望ましい。

消費電力予測装置１０の空調消費実績取得部１は、空調消費電力取得装置２３から電力情報を受けると、その電力情報が示す電力と電力取得時刻の組を空調消費実績として空調消費実績ＤＢ２に蓄積する。
なお、空調消費実績取得部１は、空調消費電力取得装置２３から電力情報を受ける毎に、空調消費実績を空調消費実績ＤＢ２に蓄積するようにしてもよいが、データ量が多くなると、車内ＬＡＮや空調消費実績ＤＢ２の容量を圧迫してしまうため、その電力情報が示す電力を例えば１０秒より大きい周期で平均化し、その平均値を空調消費実績として空調消費実績ＤＢ２に蓄積するようにしてもよい。

走行状況判定部３は、例えば、カーナビゲーション装置２１から出力される経路案内情報（例えば、現在地、目的地、現在地から目的地に至る経路の情報など）を参照して、車両が走行中であるのか、走行完了であるのかを判定する。
例えば、カーナビゲーション装置２１が経路案内中で、未だ車両が目的地に到着していなければ、車両が走行中であると判定する。一方、車両が目的地に到着すれば、走行完了であると判定する。
また、走行状況判定部３は、車両が走行中であると判定すると、その経路案内情報を参照して、目的地に至るまでの走行予定（例えば、残りの走行時間、走行距離、走行経路の状態（走行経路の道路種別、右左折、信号機の有無など））を判定する。

ここでは、走行状況判定部３が、カーナビゲーション装置２１から出力される経路案内情報を参照して、車両が走行中であるのか、走行完了であるのかを判定する例を示したが、これは一例に過ぎず、例えば、車両情報取得装置２２から出力される車両のシフト状態を示す情報が、シフトが「ドライブ」に入っている旨を示していれば、車両が走行中であると判定し、シフトが「パーキング」に入っている旨を示していれば、走行完了であると判定するようにしてもよい。

電力消費パターン推定部４は、走行状況判定部３の判定結果を入力し、その判定結果が走行完了である旨を示していれば、空調消費実績ＤＢ２に蓄積されている空調消費実績を参照して、車両の走行が完了する前の走行時の空調装置２４の電力消費パターンを推定し、その電力消費パターンを消費パターンＤＢ５に蓄積する。
以下、電力消費パターン推定部４の処理内容を具体的に説明する。

電力消費パターン推定部４は、空調消費実績ＤＢ２に蓄積されている空調消費実績の中から、車両の走行が完了する前の走行時の空調消費実績（車両の走行が開始されてから完了するまでの空調消費実績）を取得する（図３のステップＳＴ１）。
即ち、電力消費パターン推定部４は、電力取得時刻が現在時刻と連続している空調消費実績（例えば、空調消費実績の蓄積周期が１秒であれば、１秒間隔で連続している空調消費実績）を取得する。

ここでは、電力取得時刻が現在時刻と連続している空調消費実績を取得する例を示したが、車両の走行が完了する前の走行時の空調消費実績を取得できればよく、電力取得時刻が現在時刻と連続している空調消費実績を取得する方法に限るものではない。
例えば、空調消費実績取得部１が空調消費実績を空調消費実績ＤＢ２に蓄積する際に、その空調消費実績に対して“０”のフラグを設定するようにして、電力消費パターン推定部４が、空調消費実績ＤＢ２に蓄積されている空調消費実績の中から、フラグが“０”の空調消費実績を取得するようにすればよい。なお、電力消費パターン推定部４は、フラグが“０”の空調消費実績を取得すると、その空調消費実績を取得済みのデータとするために、その空調消費実績のフラグを“１”に再設定する。

電力消費パターン推定部４は、空調消費実績ＤＢ２から車両の走行が完了する前の走行時の空調消費実績を取得すると、それらの空調消費実績を時間平準化する（ステップＳＴ２）。
一般的に空調装置２４は、圧縮や送風の処理を繰り返すため、局所的に見ると消費電力にばらつきがあるが、同条件で動作させた場合、数分単位で同様の値となる。そこで、平準化時間（例えば、３分間）を設定し、その時間で平均した電力を扱うことができるようにするために、それらの空調消費実績を時間平準化する。

電力消費パターン推定部４は、空調消費実績ＤＢ２から取得した空調消費実績を時間平準化すると、車両の走行全体（走行開始から走行完了）を複数のスパンに区切り、時間平準化後の空調消費実績における取得時刻と消費電力を軸とする平面状で直線を抽出する（ステップＳＴ３）。
なお、ある程度の長さの直線を１つのスパンとするが、直線が現れなかった期間をまとめて１つのスパンとしてもよい。

電力消費パターン推定部４は、複数のスパンから直線を抽出すると、スパン毎に、空調装置２４に関するパラメータを特定する（ステップＳＴ４）。
即ち、電力消費パターン推定部４は、各スパンにおける平均電力、電力の傾き（直線の場合）、合計電力量（平均電力×集計単位時間の総和）を特定する。

電力消費パターン推定部４は、スパン毎に、空調装置２４に関するパラメータを特定すると、そのパラメータを参照して、各スパンでの空調装置２４の動作モード（停止モード、開始モード、持続モード）を分類する（ステップＳＴ５）。
［停止モード］
停止モードは、空調装置２４が稼動していないモードであり、当該スパンの平均電力が０であれば、停止モードであると分類される。
［開始モード］
開始モードは、停止モードの状態から運転が開始された際のモードであり、車内温度が設定温度になるまで空調装置２４が強く稼動される。
このため、開始モードでは、平均電力や電力の傾きが高くなるため、平均電力や電力の傾きが所定値より高いときに、開始モードであると分類される。
なお、開始モードでの合計電力量は、開始時の車内温度及び期間中の車外温度に依存する。

［持続モード］
持続モードは、開始モードから遷移するモードであり、設定温度に到達した車内温度を一定に保つように空調装置２４が稼動される。
このため、持続モードでは、電力の傾きが小さくなるため、電力の傾きが所定値より低いときに、持続モードであると分類される。
なお、持続モードでの合計電力量は、持続モードの継続時間にほぼ比例し、平均電力は、コンプレッサの使用有無、風量、外気導入の有無などに依存する。
ここでは、電力消費パターン推定部４が、空調装置２４の動作モードとして、停止モード、開始モード、持続モードのいずれかに分類する例を示したが、これは一例に過ぎず、さらに詳細に分類するようにしてもよい。

電力消費パターン推定部４は、各スパンでの空調装置２４の動作モードを分類すると、各スパンの動作モードを結合することで、走行時の空調装置２４の電力消費パターンを求め、その電力消費パターンを消費パターンＤＢ５に蓄積する（ステップＳＴ６）。
例えば、車両の走行全体が５つのスパンに区切られ、スパン（１）が“停止モード”、スパン（２）が“開始モード”、スパン（３）が“持続モード”、スパン（４）が“持続モード”、スパン（５）が“停止モード”のように分類された場合、空調装置２４の電力消費パターンは、下記のようになる。
電力消費パターン＝停止モード→開始モード→持続モード→持続モード→停止モード
また、車両の走行全体が５つのスパンに区切られ、スパン（１）が“停止モード”、スパン（２）が“停止モード”、スパン（３）が“開始モード”、スパン（４）が“停止モード”、スパン（５）が“開始モード”のように分類された場合、空調装置２４の電力消費パターンは、下記のようになる。
電力消費パターン＝停止モード→停止モード→開始モード→停止モード→開始モード

なお、電力消費パターン推定部４は、走行時の空調装置２４の電力消費パターンを消費パターンＤＢ５に蓄積する際、空調環境の属性情報（例えば、外気温、季節、走行時間帯、走行前の駐車時間帯、運転者、乗車人数など）を電力消費パターンに紐付けて蓄積するようにする。
例えば、空調環境の属性情報である外気温は、車両あるいは空調装置２４に搭載されている温度計から取得でき、季節、走行時間帯や走行前の駐車時間帯は、カーナビゲーション装置２１から取得することができる。乗車人数などは、車両の座席に搭載されている重量センサや車内カメラの画像情報などから出力することができる。
また、電力消費パターン推定部４は、各スパンにおける空調装置２４に関するパラメータを電力消費パターンに紐付けて蓄積するようにする。

次に、図４を参照しながら、空調装置２４の電力消費パターンに基づいて消費電力を予測する際の処理内容を説明する。
空調消費電力取得装置２３は、上述したように、車両の走行中に、空調装置２４が消費している電力を定期的に取得して、その電力を示す電力情報を消費電力予測装置１０に出力する。
消費電力予測装置１０の空調消費実績取得部１は、空調消費電力取得装置２３から電力情報を受けると、上述したように、その電力情報が示す電力と電力取得時刻の組を空調消費実績として空調消費実績ＤＢ２に蓄積する。

走行状況判定部３は、上述したように、例えば、カーナビゲーション装置２１から出力される経路案内情報を参照して、車両が走行中であるのか、走行完了であるのかを判定する。
また、走行状況判定部３は、車両が走行中であると判定すると、その経路案内情報を参照して、目的地に至るまでの走行予定（例えば、残りの走行時間、走行距離、走行経路の状態（走行経路の道路種別、右左折、信号機の有無など））を特定する。

電力消費パターン推定部４は、走行状況判定部３の判定結果を入力し、その判定結果が走行中である旨を示していれば、空調消費実績ＤＢ２に蓄積されている空調消費実績を参照して、走行中の空調装置２４の電力消費パターンを推定する（図４のステップＳＴ１１）。
ここでの電力消費パターンの推定処理は、先に説明している走行完了時点での電力消費パターンの推定処理と同様であるが、まだ車両が走行中であり、目的地に到達していないため、走行全体のスパンは短いものとなる。
例えば、走行完了時点では、走行全体が５つのスパンに区切られるような場合でも、走行中では、走行全体が５つより少ないスパン（例えば、２つや３つのスパンなど）に区切られる。
なお、走行中に推定した空調装置２４の電力消費パターンについては、消費パターンＤＢ５に蓄積しない。

電力消費パターン照合部６は、電力消費パターン推定部４が車両走行中の空調装置２４の電力消費パターンを推定すると、その電力消費パターンと消費パターンＤＢ５により蓄積されている電力消費パターンとを照合することで、消費パターンＤＢ５により蓄積されている電力消費パターンの中で、電力消費パターン推定部４により車両の走行中に推定された電力消費パターンと一致する電力消費パターンを検索する（図４のステップＳＴ１２）。
例えば、車両の走行全体が３つのスパンに区切られて、車両走行中の電力消費パターンが“停止モード→開始モード→持続モード”であるとすれば、消費パターンＤＢ５により蓄積されている電力消費パターンの中で、スパン（１）が“停止モード”、スパン（２）が“開始モード”、スパン（３）が“持続モード”である電力消費パターンが検索される。

このとき、電力消費パターン照合部６は、検索した電力消費パターンが１つであれば、その電力消費パターンを空調消費パターン照合部６に出力するが、検索した電力消費パターンが複数ある場合、複数の電力消費パターンの中で、空調装置２４の現在の動作モードから推移する確率が最も高い動作モードを含んでいる電力消費パターンを特定する。
以下、現在の動作モードから推移する確率が最も高い動作モードを含んでいる電力消費パターンの特定処理を具体的に説明するが、説明の便宜上、ここでは、電力消費パターン推定部４により車両の走行中に推定された電力消費パターンが“停止モード→開始モード”であるとする。
このとき、複数の電力消費パターンとして、例えば、下記の２つの電力消費パターンＡ，Ｂが検索されたものとする。
電力消費パターンＡ＝停止モード→開始モード→持続モード→持続モード→持続モード
電力消費パターンＢ＝停止モード→開始モード→開始モード→持続モード→持続モード
この２つの電力消費パターンを比べると、スパン（３）において、前者の電力消費パターンＡでは“持続モード”であるが、後者の電力消費パターンＢでは“開始モード”である点で相違している。

電力消費パターン照合部６は、複数の電力消費パターンを検索すると、複数の電力消費パターンに紐付けられている空調環境の属性情報（例えば、外気温、季節、走行時間帯、走行前の駐車時間帯、運転者、乗車人数）と、現在の空調環境の属性情報とを比較することで、現在の動作モードから推移する確率が最も高い動作モードを含んでいる電力消費パターンを特定する。
簡単な例では、電力消費パターンＡの走行時間帯がＡＭ７時〜８時で、電力消費パターンＢの走行時間帯がＰＭ１時〜２時であるとき、現在の走行時間帯がＡＭ７時〜８時であれば、電力消費パターンＡの走行時間帯を選択し、現在の走行時間帯がＰＭ１時〜２時であれば、電力消費パターンＡの走行時間帯を選択するような方法がある。

実際には、１つの属性情報だけを比較するのではなく、複数の属性情報を比較することになるが、予め、複数の属性情報の重要度を設定しておき、重要度が高い属性情報が一致度している電力消費パターンを選択する方法が考えられる。
あるいは、重要度が高い属性情報ほど大きな重み係数を設定し（例えば、外気温（重要度高）の重み係数＝０．５、走行時間帯（重要度中）の重み係数＝０．３、乗車人数（重要度低）の重み係数＝０．１）、複数の属性情報を重み付け加算して、その加算結果を比較することで、電力消費パターンのトータル的な一致度を判定して選択する方法が考えられる。
なお、設定時には、ある属性情報の重要度が高くても、蓄積されたデータが少ない場合には、その重要度を下げるようにしてもよい。

消費電力予測部７は、電力消費パターン照合部６が電力消費パターンを検索すると、その電力消費パターンと走行状況判定部３により特定された走行予定に基づいて、現時点から走行完了に至るまでに車両が消費する電力を予測する（ステップＳＴ１３）。
即ち、消費電力予測部７は、残りのスパン毎に、車両が消費する電力を予測するが、例えば、スパン（３）において、電力消費パターン照合部６により電力消費パターンＡが選択されていれば、スパン（３）における“持続モード”での消費電力、スパン（４）における“持続モード”での消費電力、スパン（５）における“持続モード”での消費電力を予測する。
一方、電力消費パターンＢが選択されていれば、スパン（３）における“開始モード”での消費電力、スパン（４）における“持続モード”での消費電力、スパン（５）における“持続モード”での消費電力を予測する。

ここで、車両が消費する電力として、主に、がある。
空調装置２４が消費する電力は、以下のようにして算出する。
まず、走行状況判定部３により特定された走行予定の１つである残りの走行時間から、電力消費パターン照合部６により検索された電力消費パターンに含まれている残りのスパンの継続時間を算出する。
例えば、残りのスパンがスパン（３）（４）（５）の３つであれば、残りの走行時間を３等分して、３つのスパン（３）（４）（５）の継続時間をそれぞれ３等分した時間とする方法が考えられる。
なお、電力消費パターン照合部６により検索された電力消費パターンに含まれている残りのスパンがスパン（３）（４）（５）であっても、スパン（５）になる前に目的地に到着する可能性が高いような場合（例えば、スパン（４）で目的地に到着する可能性が高いいような場合）には、残りの走行時間を２等分して、２つのスパン（３）（４）の継続時間をそれぞれ２等分した時間とするようにする。

次に、電力消費パターン照合部６により検索された電力消費パターンに紐付けられている空調装置２４に関するパラメータ（残りのスパンに係る平均電力、電力の傾き（直線の場合）、合計電力量（平均電力×集計単位時間の総和））を残りのスパンの継続時間に適用して、例えば、下記のように、空調装置２４が消費する電力を算出する。
空調装置２４が消費する電力
＝スパン（３）の平均電力×継続時間＋スパン（４）の平均電力×継続時間
＋スパン（５）の平均電力×継続時間
ここでは、残りのスパンの継続時間を算出しているが、各スパンにおける動作モードを複数のレベル（例えば、開始モードにおける開始直後１分間の高出力レベル、１分経過後から３分経過後までの中出力レベル）に分割することが可能であれば、各レベルの継続時間を算出して、レベル毎に、空調装置２４が消費する電力を算出するようにしてもよい。

駆動系が消費する電力は、例えば、走行状況判定部３により特定された目的地に至るまでの走行予定（例えば、残りの走行時間、走行距離、走行経路の状態（走行経路の道路種別、右左折、信号機の有無など））を参照して、残りの走行経路についての走行速度パターンを予測し、その走行速度パターン及び既知の車両特性（前面投影面積や重量）から、車両の空気抵抗、加速抵抗、転がり抵抗、勾配抵抗などを算出し、それらに見合う電力量を算出する。なお、蓄積している実績値から統計的に電力量を算出するようにしてもよい。
車両の制動系、操舵系及び冷却系が消費する電力についても、駆動系が消費する電力と同様に、物理モデル化あるいは実績値から統計的に予測し、全ての予測値を足した値を全体の予測値とする。

消費電力予測部７は、現時点から走行完了に至るまでに車両が消費する電力（空調装置２４が消費する電力＋車両の駆動系が消費する電力＋車両の制動系、操舵系及び冷却系が消費する電力）を予測すると、車両の消費電力の予測値と、バッテリ情報取得装置２５から出力された情報が示すバッテリ２６に残っている電力量とを比較して、目的地への到達可能性を判定する。
例えば、バッテリ２６に残っている電力量が、車両の消費電力の予測値を上回っていれば、目的地への到達が可能であると判定する。
消費電力予測部７は、目的地への到達が不可能であれば、予め記憶している地図情報を参照して、到達可能エリアを予測する。
例えば、バッテリ２６に残っている電力量から走行可能距離を算出し、現在地を中心として、半径が走行可能距離である円形のエリアを到達可能エリアとして予測する方法などが考えられる。
ここでは、目的地への到達が不可能であるときに到達可能エリアを予測する例を示したが、目的地への到達が可能であっても、到達可能エリアを予測するようにしてもよい。

情報表示部８は、消費電力予測部７が、車両の消費電力を予測すると、その消費電力の予測値をディスプレイに表示する。
また、情報表示部８は、消費電力予測部７による到達可能性の判定結果をディスプレイに表示する。
さらに、消費電力予測部７により到達可能エリアが予測された場合には、地図情報と一緒に到達可能エリアをディスプレイに表示する。
なお、情報表示部８は、消費電力予測部７による到達可能性の判定結果が到達不可能である旨を示していれば、警告情報をディスプレイに表示するとともに、充電施設の案内情報等をディスプレイに表示する。
消費電力予測部７による到達可能性の判定結果が到達可能である旨を示していても、到達時のバッテリ２６の残電力量が所定値を下回ることが予測される場合には、警告情報や充電施設の案内情報等をディスプレイに表示するようにしてもよい。
情報表示部８が、ディスプレイに表示する内容については、音声で出力するようにしてもよい。

以上で明らかなように、この実施の形態１によれば、走行状況判定部３により走行完了である旨の判定がなされた場合、空調消費実績ＤＢ２に蓄積されている空調消費実績を参照して、車両の走行が完了する前の走行時の空調装置２４の電力消費パターンを推定し、その電力消費パターンを消費パターンＤＢ５に蓄積する一方、走行状況判定部３により走行中である旨の判定がなされた場合、空調消費実績ＤＢ２に蓄積されている空調消費実績を参照して、走行中の空調装置２４の電力消費パターンを推定する電力消費パターン推定部４と、消費パターンＤＢ５により蓄積されている電力消費パターンの中で、電力消費パターン推定部４により車両の走行中に推定された空調装置２４の電力消費パターンと一致する電力消費パターンを検索する電力消費パターン照合部６とを設け、消費電力予測部７が、電力消費パターン照合部６により検索された電力消費パターンと走行状況判定部３により特定された走行予定に基づいて、現時点から走行完了に至るまでに車両が消費する電力を予測するように構成したので、空調装置２４の消費電力の予測精度が高まり、その結果、精度よく車両全体の消費電力を予測することができる効果を奏する。

また、この実施の形態１によれば、消費電力予測部７が、車両の消費電力の予測値とバッテリ２６に残っている電力量を比較して、目的地への到達可能性を判定し、情報表示部８が、消費電力予測部７による到達可能性の判定結果を表示するように構成したので、走行中の電力不足の不安を解消することができる効果を奏する。
さらに、消費電力予測部７が、目的地への到達が不可能であれば、地図情報を参照して、到達可能エリアを予測し、情報表示部８が、消費電力予測部７により予測された到達可能エリアを表示するように構成したので、走行中に電力が不足する事態の発生を防止することができるとともに、適正なドライブ計画を立てることができる効果を奏する。

実施の形態２．
図５はこの発明の実施の形態２による消費電力予測装置を示す構成図であり、図において、図１と同一符号は同一または相当部分を示すので説明を省略する。
情報送信部９は例えば無線通信機などから構成されており、走行状況判定部３により走行完了である旨の判定がなされると、目的地の電力を管理している電力管理システムに対して、バッテリ２６に残っている電力量を示す情報を送信する処理を実施する。なお、情報送信部９は情報送信手段を構成している。

次に動作について説明する。
情報送信部９を実装している点以外は上記実施の形態１と同様であるため、ここでは、情報送信部９の処理内容について説明する。
情報送信部９は、走行状況判定部３の判定結果を入力し、その判定結果が走行完了である旨を示していれば、バッテリ情報取得装置２５からバッテリ２６に残っている電力量を示す情報を取得する。
そして、情報送信部９は、目的地の電力を管理している電力管理システムに対して、バッテリ２６に残っている電力量を示す情報を送信する。

ここで、電力管理システムは、目的地を含む管轄エリアの電力需要を管理して、管轄エリアの充放電計画を実施するシステムである。
電力管理システムは、情報送信部９からバッテリ２６に残っている電力量を示す情報を受信することで、管轄エリア内の充電施設で当該車両が充電を行うか否かを予測することが可能になる。
これにより、電力管理システムは、適正な充放電計画を立案することができるようになる。

実施の形態３．
上記実施の形態１，２では、車載装置である消費電力予測装置１０が、空調消費実績取得部１、空調消費実績ＤＢ２、走行状況判定部３、電力消費パターン推定部４、消費パターンＤＢ５、電力消費パターン照合部６、消費電力予測部７及び情報表示部８から構成されているものを示したが、図６に示すように、空調消費実績ＤＢ２、電力消費パターン推定部４、消費パターンＤＢ５、電力消費パターン照合部６及び消費電力予測部７を車載装置に搭載しないで、他の中央装置５０に搭載するようにしてもよい。

図６はこの発明の実施の形態３による消費電力予測システムを示す構成図であり、図において、図１と同一符号は同一または相当部分を示すので説明を省略する。
図６の例では、車載装置３０は、空調消費実績取得部１、走行状況判定部３、情報表示部８及び通信処理部３１から構成されている。
通信処理部３１は例えば無線通信機などから構成されており、空調消費実績取得部１により取得された空調消費実績を示す消費実績情報、空調環境の属性情報及び走行状況判定部３の判定結果を、基地局４１及びネットワーク４２（例えば、インターネットなど）を介して中央装置５０に送信する一方、中央装置５０から送信された車両の消費電力の予測値を示す予測値情報を受信する処理を実施する。なお、通信処理部３１は通信手段を構成している。

中央装置５０は例えば処理能力の高いコンピュータから構成されており、電力消費パターン推定部４、電力消費パターン照合部６及び消費電力予測部７の他に、情報受信部５１及び予測値送信部５２から構成されている。
情報受信部５１はネットワーク４２に対する通信インタフェースを備えており、車載装置３０の通信処理部３１から送信された消費実績情報、空調環境の属性情報及び走行状況判定部３の判定結果を受信して、その消費実績情報が示す空調消費実績を空調消費実績ＤＢ２に出力し、空調環境の属性情報及び走行状況判定部３の判定結果を電力消費パターン推定部４に出力する処理を実施する。なお、情報受信部５１は情報受信手段を構成している。
予測値送信部５２はネットワーク４２に対する通信インタフェースを備えており、消費電力予測部７による消費電力の予測値を示す予測値情報を、基地局４１及びネットワーク４２（例えば、インターネットなど）を介して車載装置３０に送信する処理を実施する。なお、予測値送信部５２は予測値送信手段を構成している。

次に動作について説明する。
車載装置３０の通信処理部３１は、上記実施の形態１と同様にして、空調消費実績取得部１が空調消費実績を取得すると、その空調消費実績を示す消費実績情報及び走行状況判定部３の判定結果（目的地に至るまでの走行予定を含む）を、基地局４１及びネットワーク４２を介して、中央装置５０に送信する。

中央装置５０の情報受信部５１は、車載装置３０の通信処理部３１から送信された消費実績情報、空調環境の属性情報及び走行状況判定部３の判定結果を受信する。
情報受信部５１により受信された消費実績情報が示す空調消費実績は空調消費実績ＤＢ２に蓄積され、情報受信部５１により受信された空調環境の属性情報及び走行状況判定部３の判定結果は電力消費パターン推定部４に出力される。

中央装置５０の電力消費パターン推定部４は、走行状況判定部３の判定結果が走行完了である旨を示していれば、上記実施の形態１における消費電力予測装置１０の電力消費パターン推定部４と同様に、空調消費実績ＤＢ２に蓄積されている空調消費実績を参照して、車両の走行が完了する前の走行時の空調装置の電力消費パターンを推定し、その電力消費パターンを消費パターンＤＢ５に蓄積する。
また、電力消費パターン推定部４は、走行時の空調装置２４の電力消費パターンを消費パターンＤＢ５に蓄積する際、上記実施の形態１における消費電力予測装置１０の電力消費パターン推定部４と同様に、空調装置２４に関するパラメータを特定し、そのパラメータと情報受信部５１から出力された空調環境の属性情報を電力消費パターンに紐付けて蓄積する。
また、電力消費パターン推定部４は、走行状況判定部３の判定結果が走行中である旨を示していれば、上記実施の形態１における消費電力予測装置１０の電力消費パターン推定部４と同様に、空調消費実績ＤＢ２に蓄積されている空調消費実績を参照して、走行中の空調装置２４の電力消費パターンを推定する。

中央装置５０の電力消費パターン照合部６は、電力消費パターン推定部４が車両走行中の空調装置２４の電力消費パターンを推定すると、上記実施の形態１における消費電力予測装置１０の電力消費パターン照合部６と同様に、その電力消費パターンと消費パターンＤＢ５により蓄積されている電力消費パターンとを照合することで、消費パターンＤＢ５により蓄積されている電力消費パターンの中で、電力消費パターン推定部４により車両の走行中に推定された電力消費パターンと一致する電力消費パターンを検索する。

中央装置５０の消費電力予測部７は、電力消費パターン照合部６が電力消費パターンを検索すると、上記実施の形態１における消費電力予測装置１０の消費電力予測部７と同様に、その電力消費パターンと走行状況判定部３により特定された走行予定に基づいて、現時点から走行完了に至るまでに車両が消費する電力を予測する。
中央装置５０の予測値送信部５２は、消費電力予測部７が車両の消費電力を予測すると、消費電力の予測値を示す予測値情報を基地局４１及びネットワーク４２を介して車載装置３０に送信する。
また、予測値送信部５２は、消費電力予測部７が、上記実施の形態１と同様にして、目的地への到達可能性を判定するとともに、到達可能エリアを予測している場合には、到達可能性の判定結果及び到達可能エリアを示す情報も、基地局４１及びネットワーク４２を介して車載装置３０に送信する。

車載装置３０の通信処理部３１は、中央装置５０から送信された車両の消費電力の予測値を示す予測値情報、到達可能性の判定結果及び到達可能エリアを示す情報を受信する。
車載装置３０の情報表示部８は、通信処理部３１が車両の消費電力の予測値を示す予測値情報、到達可能性の判定結果及び到達可能エリアを示す情報を受信すると、上記実施の形態１における消費電力予測装置１０の情報表示部８と同様に、車両の消費電力の予測値、到達可能性の判定結果及び到達可能エリアをディスプレイに表示する。

以上で明らかなように、この実施の形態３によれば、空調消費実績ＤＢ２、電力消費パターン推定部４、消費パターンＤＢ５、電力消費パターン照合部６及び消費電力予測部７を車載装置に搭載しないで、他の中央装置５０に搭載するように構成したので、実績値が少ない車両についても精度よく予測することができるとともに、高度な車載装置を車両に搭載する必要が無くなる効果がある。

なお、本願発明はその発明の範囲内において、各実施の形態の自由な組み合わせ、あるいは各実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは各実施の形態において任意の構成要素の省略が可能である。

１ 空調消費実績取得部（空調消費実績取得手段）、２ 空調消費実績ＤＢ（空調消費実績データベース）、３ 走行状況判定部（走行状況判定手段）、４ 電力消費パターン推定部（電力消費パターン推定手段）、５ 消費パターンＤＢ（消費パターンデータベース）、６ 電力消費パターン照合部（電力消費パターン検索手段）、７ 消費電力予測部（消費電力予測手段）、８ 情報表示部（情報提示手段）、９ 情報送信部（情報送信手段）、１０ 消費電力予測装置、１１ 演算部、１２ 記憶部、２１ カーナビゲーション装置、２２ 車両情報取得装置、２３ 空調消費電力取得装置、２４ 空調装置、２５ バッテリ情報取得装置、２６ バッテリ、３０ 車載装置、３１ 通信処理部（通信手段）、４１ 基地局、４２ ネットワーク、５０ 中央装置、５１ 情報受信部（情報受信手段）、５２ 予測値送信部（予測値送信手段）。

Claims (7)

1. 車両の走行中に空調装置が消費している電力を取得し、上記電力を空調消費実績として空調消費実績データベースに蓄積する空調消費実績取得手段と、
   車両が走行中であるのか、走行完了であるのかを判定するとともに、車両が走行中であれば、目的地に至るまでの走行予定を特定する走行状況判定手段と、
   上記走行状況判定手段により走行完了である旨の判定がなされた場合、上記空調消費実績データベースに蓄積されている空調消費実績を参照して、車両の走行が完了する前の走行時の上記空調装置の電力消費パターンを推定し、上記電力消費パターンを消費パターンデータベースに蓄積する一方、上記走行状況判定手段により走行中である旨の判定がなされた場合、上記空調消費実績データベースに蓄積されている空調消費実績を参照して、走行中の上記空調装置の電力消費パターンを推定する電力消費パターン推定手段と、
   上記消費パターンデータベースにより蓄積されている電力消費パターンの中で、上記電力消費パターン推定手段により車両の走行中に推定された空調装置の電力消費パターンと一致する電力消費パターンを検索する電力消費パターン検索手段と、
   上記電力消費パターン検索手段により検索された電力消費パターンと上記走行状況判定手段により特定された走行予定に基づいて、現時点から走行完了に至るまでに車両が消費する電力を予測する消費電力予測手段と
   上記消費電力予測手段による消費電力の予測値を提示する情報提示手段と
   を備えた消費電力予測装置。
2. 電力消費パターン推定手段は、車両の走行が完了する前の走行時の空調装置の電力消費パターンを消費パターンデータベースに蓄積する際、空調環境の属性情報を電力消費パターンに紐付けて蓄積し、
   電力消費パターン検索手段は、消費パターンデータベースにより蓄積されている電力消費パターンの中に、上記電力消費パターン推定手段により車両の走行中に推定された空調装置の電力消費パターンと一致する電力消費パターンが複数ある場合、一致する複数の電力消費パターンに紐付けられている空調環境の属性情報と、現在の空調環境の属性情報とを比較することで、複数の電力消費パターンの中から何れかの電力消費パターンを選択して、上記電力消費パターンを消費電力予測手段に出力する
   ことを特徴とする請求項１記載の消費電力予測装置。
3. 消費電力予測手段は、車両の消費電力の予測値とバッテリに残っている電力量を比較して、目的地への到達可能性を判定し、
   情報提示手段は、上記消費電力予測手段による到達可能性の判定結果を提示する
   ことを特徴とする請求項１または請求項２記載の消費電力予測装置。
4. 消費電力予測手段は、目的地への到達が不可能であれば、地図情報を参照して、到達可能エリアを予測し、
   情報提示手段は、上記消費電力予測手段により予測された到達可能エリアを提示する
   ことを特徴とする請求項３記載の消費電力予測装置。
5. 消費電力予測手段は、電力消費パターン検索手段により検索された電力消費パターン、バッテリに残っている電力量及び地図情報を参照して、到達可能エリアを予測し、
   情報提示手段は、上記消費電力予測手段により予測された到達可能エリアを提示する
   ことを特徴とする請求項１または請求項２記載の消費電力予測装置。
6. 走行状況判定手段により走行完了である旨の判定がなされると、目的地の電力を管理している電力管理システムに対して、バッテリに残っている電力量を示す情報を送信する情報送信手段を備えていることを特徴とする請求項１から請求項５のうちのいずれか１項記載の消費電力予測装置。
7. 車両の走行中に空調装置が消費している電力を空調消費実績として取得する空調消費実績取得手段と、車両が走行中であるのか、走行完了であるのかを判定するとともに、車両が走行中であれば、目的地に至るまでの走行予定を特定する走行状況判定手段と、上記空調消費実績取得手段により取得された空調消費実績を示す消費実績情報を送信するとともに、上記走行状況判定手段の判定結果及び走行予定の特定結果を送信する通信手段とを有する車載装置と、
   上記車載装置の通信手段から送信された消費実績情報、上記走行状況判定手段の判定結果及び走行予定の特定結果を受信する情報受信手段と、上記情報受信手段により受信された消費実績情報が示す空調消費実績を蓄積する空調消費実績データベースと、電力消費パターンを蓄積する消費パターンデータベースと、上記受信手段により受信された判定結果が走行完了である旨を示している場合、上記空調消費実績データベースに蓄積されている空調消費実績を参照して、車両の走行が完了する前の走行時の上記空調装置の電力消費パターンを推定し、上記電力消費パターンを上記消費パターンデータベースに蓄積する一方、上記判定結果が走行中である旨を示している場合、上記空調消費実績データベースに蓄積されている空調消費実績を参照して、走行中の上記空調装置の電力消費パターンを推定する電力消費パターン推定手段と、上記消費パターンデータベースにより蓄積されている電力消費パターンの中で、上記電力消費パターン推定手段により車両の走行中に推定された空調装置の電力消費パターンと一致する電力消費パターンを検索する電力消費パターン検索手段と、上記電力消費パターン検索手段により検索された電力消費パターンと上記情報受信手段により受信された走行予定の特定結果に基づいて、現時点から走行完了に至るまでに車両が消費する電力を予測する消費電力予測手段と、上記消費電力予測手段による消費電力の予測値を送信する予測値送信手段とを有する中央装置と
   から構成されており、
   上記車載装置は、上記通信手段が上記中央装置の予測値送信手段から送信された消費電力の予測値を受信すると、上記消費電力の予測値を提示する情報提示手段を備えている
   ことを特徴とする消費電力予測システム。

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