JP2014220942A - 電動車両管理システム - Google Patents

Abstract

【課題】バッテリのＳＯＣを正確に予測することができると共に、ユーザ不在時に、外部から通信装置を介して車両に不正アクセスをされることを防止でき、また、コストの増加も抑制できる電動車両管理システムを提供する。【解決手段】バッテリ１１に対する充放電計画を策定するバッテリ充放電計画策定部２５を有し、充放電計画に基づいて、バッテリ１１に対する充電および放電を制御するＥＭＳ２０と、公衆無線回線５０を介してＥＭＳ２０と通信可能な携帯端末３０とを備え、携帯端末３０は、ＥＭＳ２０で策定された充放電計画およびユーザインタフェースを介して入力された設定に基づいて、電動車両１０の電力制御に関する制御制約条件および制御目標値を作成する制約条件・目標値作成部３２と、制御制約条件を満足しつつ制御目標値が得られるように、電動車両１０の電力消費要素の電力制御の最適制御計画を策定する最適制御計画策定部３４とを有している。【選択図】図１

Description

本発明は、電動車両管理システムに関し、特に、電動車両のバッテリに対する充放電制御を行う電動車両管理システムに関する。

バッテリに充電された電力を駆動源としてモータを駆動して動力を得る電動車両は、昨今では、家庭用の電源からもケーブルを介してバッテリの充電を行うことが可能となっている。また、最近では、太陽光発電や風力発電を行って自家発電を行う家庭が増えているが、そのような家庭では、余剰電力があるは電力会社に販売し、発電量が足りない場合には、電力会社の電力系統から供給される商用電力（系統電力）を使用するという方法を採っている。このようなシステムを発展させたものがスマートグリッドと呼称される次世代の電力網である。このため、スマートグリッドは、電力網における電力の流れを供給側だけでなく需要側からも制御することで、電力の需要と供給の最適化（平準化）を図ることができる。

例えば、天候によって大きく変動する太陽光発電(ＰＶ：Photo voltaic power generation)の余剰発電電力を蓄電装置を利用して蓄電したり、家庭や工場の電力負荷が高い場合には、蓄電された電力を利用することで商用電源の利用ピークを抑えたり（ピークカット）するような電力の需給制御を自動的に行うことで平準化を図るものであり、特に電動車両の蓄電池を上記蓄電装置として利用するものをＶ２Ｘ（Vehicle to X; XはHomeやFactory）と呼ぶことがある。なお、平準化には安い深夜電力を利用して電動車両に大きな電力を蓄電するピークシフトも利用することができる。

スマートグリッドの需要家には、上記Ｖ２Ｘを実現するためのエネルギーマネジメントシステム(ＥＭＳ：Energy Management System)が備えられ、ＥＭＳはＰＶ装置等の発電設備、電気温水器およびエアコン等の主に大型の電力負荷設備、また、車両のバッテリ等の蓄電設備などを管理し、電力需要が平準化されるようにそれらを制御して、電力会社からの電力購入量を低減するような制御をする。

なお、需要家に配備されるＥＭＳはその対象により、一般家庭の場合はＨＥＭＳ (Home Energy Management System)、オフィスビルやデパート等の大型の建屋の場合はＢＥＭＳ (Building Energy Management System)、工場の場合はＦＥＭＳ (Factory Energy Management System)などと呼ばれる。

電動車両に搭載されているバッテリは、ユーザの一般的な走行に十分な航続距離が確保されるよう、大容量のバッテリが搭載されている。これを一般家庭の電力使用量に適用した場合、電動車両１台で数日間の電力をまかなうことが可能なほどの大容量であり、ＥＭＳが需要家の電力需給運用計画を立案する場合において、電動車両のバッテリの使用の可否は大きな要素となる。

しかし、電動車両はユーザが走行に用いるので、電動車両の走行中は、住宅の電力平滑化に用いることができないだけでなく、走行によりバッテリに蓄えられた電力が使用され、出発時とはバッテリ残量が異なって帰宅する。また、出発時には走行に必要な電力を予め電動車両のバッテリに蓄えることも必要になる。

このように、電動車両に対応したＥＭＳでは需要家の電力使用予測のみに応じた電力平準化だけでなく、電動車両の利用計画や、電動車両の状態等によりバッテリの充放電計画を策定し運用することが必要となる。特許文献１には、このような運用を行う充放電管理装置が開示されている。

走行中のモータによるバッテリ電力消費量については、電動車両の走行予定(特に走行ルート)が予め判っていれば、走行ルートと、予め測定された走行距離あたりに必要な電力量より算出することが可能であり、電動車両に対応したＥＭＳでは走行中に消費されるバッテリ電力消費量を計算し、電動車両到着後のバッテリ残量も事前に考慮した充放電計画を策定することができる。

しかし、ユーザは必ずしも規定された走行ルートを走行する保証はなく、経路間違いや渋滞による電力消費、また立ち寄り地点での充放電等で、事前に推定された到着時のバッテリ残量で帰宅しない場合もある。このような場合に対応するために、例えば特許文献２には、電動車両の位置情報などを広域通信網を介してＥＭＳへ送信するシステムを個々の電動車両に搭載し、得られた情報をスマートグリッドで活用することが開示されている。

特許第４７１３６２３号公報 特開２０１２−１９６０２８号公報

しかしながら従来の方法では、車両側に取り付けられた通信装置から車両位置や経路情報、電池残量情報を送信するだけであり、道路状況や天候などによって変化するバッテリの充電状態（ＳＯＣ：State of charge）を正確に予測することができなかった。

また、例えＥＭＳ側で地図情報、渋滞情報などと付き合わせることができたとしても、ＥＭＳに接続されるすべての車両についてＳＯＣを予測するためには、膨大なデータ管理が必要となるので現実的ではなかった。

また、外部との通信装置が常に車両と接続される構成のため、ユーザ不在時に、外部から通信装置を介して車両に不正アクセスをされたり、不正な操作をされるといった可能性が考えられ、これに対するセキュリティ対策が必要であった。

さらに、車両ごとに通信装置を搭載する必要があり、コストアップの要因になるという課題があった。

本発明は上記のような問題点を解消するためになされたもので、バッテリのＳＯＣを正確に予測することができると共に、ユーザ不在時に、外部から通信装置を介して車両に不正アクセスをされることを防止でき、また、コストの増加も抑制できる電動車両管理システムを提供することを目的とする。

本発明に係る電動車両管理システムは、バッテリに充電された電力でモータを駆動して駆動源とする電動車両の、前記バッテリに対する充放電制御を行う電動車両管理システムであって、前記バッテリに対する充放電計画を策定するバッテリ充放電計画策定部を有し、前記充放電計画に基づいて、前記バッテリに対する充電および放電を制御するエネルギーマネジメントシステムと、公衆無線回線を介して前記エネルギーマネジメントシステムと通信可能な携帯端末とを備え、前記携帯端末は、前記電動車両と有線または無線で接続し、前記電動車両との信号の授受を行う電動車両接続部と、前記エネルギーマネジメントシステムで策定された前記充放電計画およびユーザインタフェースを介して入力された設定に基づいて、前記電動車両の電力制御に関する制御制約条件および制御目標値を作成する制約条件・目標値作成部と、前記制約条件・目標値作成部の出力に基づいて、前記制御制約条件を満足しつつ前記制御目標値が得られるように、前記電動車両の電力消費要素の電力制御の最適制御計画を策定する最適制御計画策定部と、前記最適制御計画策定部で策定された前記最適制御計画に基づいて、前記電動車両接続部を介して、前記電動車両の前記電力消費要素に制御指示を与える電動車両制御部とを有する。

上記電動車両管理システムによれば、ユーザが電動車両内に持ち込んだ携帯端末が、電動車両の電力消費要素の電力制御の最適制御計画を策定し、最適制御計画に基づいて、電動車両の電力消費要素に制御指示を与えるので、車両の走行状態（力行、回生、停車、キーオフ）や消費電力、ユーザの運転パターンなどが経路や道路状況、天候などから受ける影響を考慮した最適制御が可能となり、バッテリのＳＯＣを正確に予測することが可能になる。

また、エネルギーマネジメントシステムですべての車両について、バッテリのＳＯＣ予測を行う必要がなくなり、膨大なデータ管理が不要となる。

また、携帯端末が外部との通信インタフェースとなるので、ユーザが車両不在時は、車両と外部をつなぐインタフェースがなくなり、外部から通信装置を介して車両に不正アクセスしたり、不正な操作をすることができなくなり、これに対するセキュリティ対策が不要になる。

さらに、携帯端末が、外部との通信や、車両の最適制御計画を策定するので、特定の車両に固定されない構成となり、ユーザが複数台数の車両を所有していても、乗車した車両を最適に制御することが可能になる。また、すべての車両に高価な通信装置を搭載する必要がなくなり、コスト的に安価な構成となる。

本発明に係る実施の形態の電動車両管理システムの構成を示すブロック図である。 最適制御計画策定部の構成を示すブロック図である。 ＥＭＳにおけるバッテリ充放電計画策定処理を示すフローチャートである。 携帯端末による、電動車両内の機器の最適制御計画策定処理および制御処理を示すフローチャートである。 走行ルート情報の一例を示す図である。 力行電力および回生電力を表す図である。 車室温度の変化を示す図である。 空調により消費される空調電力を示す図である。 最適制御を行わない場合の電動車両の消費電力を表す図である。 走行ルート情報の一例を示す図である。 力行電力および回生電力を表す図である。 車室温度の変化を示す図である。 空調により消費される空調電力を示す図である。 最適制御を行った場合の電動車両の消費電力を表す図である。

＜実施の形態＞
以下、本発明に係る電動車両管理システムの実施の形態について図１〜図１４を用いて説明する。

＜装置構成＞
図１は実施の形態に係る電動車両管理システム１００の構成を示すブロック図である。図１に示すように電動車両管理システム１００は、電動車両１０と、ＥＭＳ（Energy Management System）２０と、携帯端末３０とを備えている。

電動車両１０は、バッテリ１１が出力する直流電力を電力変換部１２のインバータ機能を使って交流電力に変換し、モータ／ジェネレータ１３を駆動することで走行する。また、下り坂や減速の際には、モータ／ジェネレータ１３が回生することで走行の運動エネルギーを電気エネルギーに変え、電力変換部１２のコンバータ機能を使って直流電力に変換し、バッテリ１１を充電する。

また、電動車両１０は、モータ以外の電力消費要素として、空調装置１７およびその他電力消費機器１４を備えており、それぞれバッテリ１１の電力を消費して車室内の温度を制御する冷暖房機能や、オーディオやライトなどの補機能を実現している。

また、電動車両１０は、有線または無線などの通信回線４０を介して、後述する携帯端末３０との信号の授受を可能にする接続インタフェース１５を備えている。接続インタフェース１５の具体例としては、有線接続であれば、車両に標準的に装備されている診断用のＯＢＤ（On-board diagnostics）−ＩＩコネクタなどであり、無線接続であれば、Bluetooth（登録商標）やＷｉ−Ｆｉなどの近距離無線インタフェースである。

また、電動車両１０は、電動車両１０側の判断で、携帯端末３０との接続を強制的に切断するための携帯端末切断部１６を備えている。これは、車載機器内のプログラムが車両状態に応じて判断して切断する構成としても良いし、電動車両１０のユーザが操作ボタンなどを操作することで携帯端末切断部１６が動作して切断する構成としても良い。

携帯端末切断部１６を備えることで、ユーザが最適制御を臨まない場合にはユーザが瞬時に解除することができ、また、車載機器にとって望ましくない制御になっている場合は、車載機器が自動的に最適制御を解除することができる。

ＥＭＳ２０は、工場や家庭における電力需要を監視しながら、消費電力のピークが発生しないように消費機器への電力供給やＰＶ発電量、蓄電池への充放電を制御して、需要家におけるピークカットやピークシフトなどを行って電力の平準化を行う。

ＥＭＳ２０は、通信部２１、電力使用量予測部２２、ＰＶ発電量予測部２３、電動車両利用計画取得部２４、バッテリ充放電計画策定部２５および充放電装置制御部２６を備えている。なお、ＥＭＳ２０の電力使用量予測部２２、ＰＶ発電量予測部２３、電動車両利用計画取得部２４、バッテリ充放電計画策定部２５および充放電装置制御部２６は、マイクロコンピュータやＤＳＰ（Digital signal Processor）等のマイクロプロセッサ上でプログラムが動作することで機能する機能ブロックである。

通信部２１は、インターネット回線５１、もしくは公衆無線回線５０を介してインターネット６０に接続し、天候や気温、電力会社の電力供給情報などの取得や、公衆無線回線５０を介して、後述する携帯端末３０との通信を行う。

電力使用量予測部２２は、通信部２１がインターネット６０から取得した気温情報や、過去の使用実績データ（履歴）に基づいて、工場や家庭における電力使用量を所定の時間単位で予測する。なお、過去の使用実績データは、過去に工場や家庭で使用した電力量や、電動車両１０が走行した際の電力使用量を、そのときの気温情報などと関連付けてＥＭＳ２０内の図示されない記憶装置に蓄積されている。

ＰＶ発電量予測部２３は、通信部２１がインターネット６０から取得した天候情報や、過去の発電実績データ（履歴）に基づいて、ＰＶによる発電量を所定の時間単位で予測する。なお、過去の発電実績データは、過去にＰＶ装置が発電した際の発電量を、そのときの気候情報などと関連付けてＥＭＳ２０内の図示されない記憶装置に蓄積されている。

電動車両利用計画取得部２４は、電動車両１０の利用開始時刻と利用開始時希望ＳＯＣ、利用終了（到着）時刻と到着時予測ＳＯＣを取得する。取得する方法は、電動車両１０の出発前であれば、ユーザに、予め利用開始時刻と利用開始時希望ＳＯＣ、行き先などを入力させ、ルート検索によって消費電力量や走行時間を推定して、到着時刻と到着時予測ＳＯＣを取得するようにすれば良い。また、電動車両１０が走行中であれば、通信部２１を使い、公衆無線回線５０を介して携帯端末３０からユーザに行き先を入力させるなどして取得すれば良い。

バッテリ充放電計画策定部２５は、上記で得られた、工場や家庭における電力使用量予測、ＰＶ発電量予測および電動車両利用計画に基づいて、エネルギーマネジメント（ピークカット、ピークシフトを含む電力平準化）に必要なバッテリ充放電計画を策定する。

充放電装置制御部２６は、バッテリ充放電計画策定部２５で策定されたバッテリ充放電計画に従って、充放電装置２７を制御し、コネクタＣＮ１に接続された電動車両１０のバッテリ１１の充放電を制御する。

なお、バッテリ充放電計画策定部２５は、電動車両１０が走行中であれば、バッテリ充放電計画における到着時刻や到着時ＳＯＣ予測値を指示値とし、通信部２１を介して携帯端末３０に送信する。

携帯端末３０は、より具体的には、電動車両１０のユーザが所有する携帯電話やスマートフォン、タブレット型コンピュータなどであり、公衆無線回線５０を使った無線通信機能や、公衆無線回線５０を介してインターネット６０に接続する機能を持っている。なお、携帯端末３０は、ユーザによって電動車両１０に持ち込まれ、走行中は共に移動しているものとする。

携帯端末３０は、通信部３１、制約条件・目標値作成部３２、ユーザインタフェース３３、最適制御計画策定部３４、電動車両制御部３５、電動車両接続部３６および接続インタフェース３７を備えている。なお、制約条件・目標値作成部３２、最適制御計画策定部３４、電動車両制御部３５および電動車両接続部３６は、マイクロコンピュータやＤＳＰ等のマイクロプロセッサ上でプログラムが動作することで機能する機能ブロックであり、より具体的には、スマートフォンのアプリなどによる実現形態が考えられる。

通信部３１は、公衆無線回線５０を使った通信機能を有しており、公衆無線回線５０は、例えば３ＧやＬＴＥなどのモバイルネットワーク（携帯電話回線）である。

制約条件・目標値作成部３２は、通信部３１やユーザインタフェース３３を介して、ＥＭＳ２０やインターネット６０、電動車両１０のユーザから得た情報に基づいて制御制約条件と制御目標値を設定する。

最適制御計画策定部３４は、制約条件・目標値作成部３２で設定された制御制約条件と制御目標値に基づいて、制御制約条件を満足しつつ制御目標値が得られるような電動車両の最適制御計画を策定する。

電動車両制御部３５は、最適制御計画策定部３４で策定した最適制御計画に従い、電動車両１０の機器に対して制御指示を行う。

電動車両接続部３６は、接続インタフェース３７によって、電動車両１０の接続インタフェース１５と接続を確立するためのプロトコル（接続手順を記載したプログラム）を実行する。

接続インタフェース３７は、有線または無線などの通信回線４０を介して、電動車両１０との信号の授受を可能にする部位であり、接続インタフェース３７の具体例としては、有線接続であれば、車両に標準的に装備されている診断用のＯＢＤ−ＩＩコネクタなどであり、無線接続であれば、Bluetooth（登録商標）やＷｉ−Ｆｉなどの近距離無線インタフェースである。

次に、図２に示すブロック図を用いて、最適制御計画策定部３４の構成について説明する。図２に示すように、最適制御計画策定部３４は、走行ルート情報取得部３４１、パラメータ設定部３４２、エネルギー収支演算部３４３および最適化問題解決部３４４を備えている。

走行ルート情報取得部３４１は、図示しないナビゲーションシステムからの走行ルートの取得や、インターネット６０から、走行ルート情報（走行距離、道路勾配や渋滞情報、天候や気温情報）の取得を行う。

ここで、走行距離、道路勾配や渋滞情報は、電動車両１０の走行に影響を与える情報であり、電動車両１０の運動エネルギーに関する情報であると言うことができ、また、天候や気温情報は、電動車両１０の補機、例えばエアコンを使用するか否かの判断材料となる情報であり、エアコンを使用する場合にはエネルギー消費が発生するので、補機の消費エネルギーに関連する情報であると言える。これらを取得することで補機の消費エネルギーを考慮した最適制御計画の策定が可能となる。

パラメータ設定部３４２は、走行ルート情報から得られた道路勾配や渋滞情報などに基づく時系列の車速変化データの作成や、天候や気温情報などに基づく時系列の温度変化データの作成を行う。

エネルギー収支演算部３４３は、電動車両１０におけるエネルギーフローを数式化したエネルギー収支演算モデルを保持している。例えば、車両の走行時のエネルギーフローの数式としては、運動方程式による駆動時の消費エネルギー演算式や回生時の生成エネルギー演算式が挙げられ、また、空調利用時のエネルギーフローの数式としては、熱力学式による空調の消費エネルギー演算式などが挙げられ、これらのエネルギー収支が演算可能なように各々関連付けされている。これにより、駆動時の消費エネルギーや回生時の生成エネルギーおよび空調の消費エネルギーを考慮したエネルギー収支演算モデルを作成することができる。

パラメータ設定部３４２が作成した時系列の速度変化データと外部温度変化データとはエネルギー収支演算部３４３に与えられ、パラメータ値としてエネルギー収支演算モデルに設定され、当該エネルギー収支演算モデルは最適化問題解決部３４４に与えられる。

最適化問題解決部３４４においては、制約条件・目標値作成部３２が作成した制約条件を満たしつつ、制御目標値が得られるような、エネルギー収支演算モデルの変数の解（の集合）を導出し、得られた解（の集合）を最適制御計画の計画値として、電動車両制御部３５に入力する。

＜動作＞
次に、電動車両管理システム１００の動作について、図３および図４に示すフローチャートを用いて説明する。

＜バッテリ充放電計画策定＞
図３は、ＥＭＳ２０におけるバッテリ充放電計画策定処理を示すフローチャートである。処理を開始すると、まず、ＥＭＳ２０は通信部２１を使って、インターネット６０から天候や気温情報などの家庭や工場での電力使用量予測やＰＶ装置の出力予測に必要な情報を収集する（ステップＳ１０１）。

次に、電力使用量予測部２２は、ステップＳ１０１で収集した気温情報や、ＥＭＳ２０に蓄積された過去の使用実績データ（履歴）に基づいて、家庭や工場の電力使用量の予測を行う（ステップＳ１０２）。

次に、ＰＶ発電量予測部２３は、ステップＳ１０１で収集した天候情報や、ＥＭＳ２０に蓄積された過去の発電実績データ履歴に基づいて、家庭や工場のＰＶ装置による発電量の予測を行う（ステップＳ１０３）。

次に、電動車両利用計画取得部２４は、ユーザが事前に入力した出発時刻、出発時ＳＯＣおよび目的地情報から、到着時刻および到着時ＳＯＣを演算するか、あるいは、走行中の車両内にある携帯端末３０から送信される到着時刻および到着時ＳＯＣを取得するなどして、電動車両利用計画を取得する（ステップＳ１０４）。

次に、バッテリ充放電計画策定部２５は、家庭や工場の電力使用量予測やＰＶ装置の発電量予測、電動車両利用計画に基づいて、ピークシフトやピークカットを含む電力平準化を実行するためのバッテリ充放電計画を策定する（ステップＳ１０５）。

ステップＳ１０６では、バッテリ充放電の対象となる電動車両１０がコネクタＣＮ１を介して充放電可能か否かが判定され、可能（電動車両１０が家庭や工場に接続中）と判定された場合はステップＳ１０７に進み、不可能（電動車両１０が走行中）と判定された場合はステップＳ１０８に進む。なお、ステップＳ１０６の判定は、ＥＭＳ２０中の図示されない制御部が行う。なお、当該制御部は、通信部２１、電力使用量予測部２２、ＰＶ発電量予測部２３、電動車両利用計画取得部２４、バッテリ充放電計画策定部２５および充放電装置制御部２６を統括的に制御し、マイクロプロセッサ上でプログラムが動作することで機能する機能ブロックである。

ステップＳ１０７では、充放電装置制御部２６は充放電装置２７を制御し、電動車両１０のバッテリをバッテリ充放電計画どおりに充放電制御し、一連の処理を終了する。

一方、ステップＳ１０８では、バッテリ充放電計画策定部２５は、バッテリ充放電計画に従い、電動車両１０の到着時刻と希望ＳＯＣの指示値を、通信部２１を使って対象となる電動車両１０内の携帯端末３０に送信し、一連の処理を終了する。

上述したＥＭＳ２０におけるバッテリ充放電計画策定処理は周期的に実行され、制御途中に状態変化があっても、再計画によって変化が吸収される。

＜携帯端末による最適制御計画策定および制御＞
図４は、ユーザによって電動車両１０内に持ち込まれた携帯端末３０による、電動車両１０内の機器の最適制御計画策定処理および制御処理を示すフローチャートである。

処理を開始すると、まず、携帯端末３０の制約条件・目標値作成部３２は、図３に示したステップＳ１０８でＥＭＳ２０から送信された到着時刻と希望ＳＯＣの指示値を、通信部３１を介して受信する（ステップＳ２０１）。

制約条件・目標値作成部３２は、予めユーザインタフェース３３を介してユーザから入力された意向情報と、ステップＳ２０１で得た到着時刻および希望ＳＯＣの指示値とに基づいて制御制約条件および制御目標値を作成する（ステップＳ２０２）。

次に、最適制御計画策定部３４の走行ルート情報取得部３４１（図２）は、現在地から目的地までの走行ルートにおける情報を、自身の地図情報や、あるいは通信部３１を使い公衆無線回線５０を経由してインターネット６０などから取得する（ステップＳ２０３）。これにより、電動車両１０が走行中に最適制御計画を策定することができる。

次に、最適制御計画策定部３４のパラメータ設定部３４２（図２）は、ステップＳ２０３で得られた走行ルート情報に基づいて走行時の車速変化などのパラメータ値を抽出し、エネルギー収支演算部３４３（図２）においてエネルギー収支演算モデルに設定する（ステップＳ２０４）。

次に、最適制御計画策定部３４の最適化問題解決部３４４は、エネルギー収支演算モデルを用いた演算結果が、制御制約条件のもとで制御目標値となるように、最適化問題を解くための演算を実行する（ステップＳ２０５）。

その後、電動車両制御部３５は、最適化問題解決部３４４の出力から得られた解（の集合）である最適制御計画の計画値に基づいて各車載機器の制御指示値を生成し、無線または有線ラインなどの通信回線４０を介して、電動車両１０の各機器に与えて制御を行う（ステップＳ２０６）。

次に、最適制御計画策定部３４は、ステップＳ２０６で得られた最適制御計画に基づいて予測される到着時刻と到着時ＳＯＣの値を、通信部３１を介してＥＭＳ２０に送信し（ステップＳ２０７）、一連の処理を終了する。

なお、上述した携帯端末３０における電動車両１０内の機器の最適制御計画策定処理および制御処理は周期的に実行され、制御途中で状態変化があっても、再計画によって変化が吸収される。

以上説明した図３および図４に示すフローチャートの各ステップを実行することにより、ＥＭＳ２０が策定したバッテリ充放電計画にある電動車両１０の到着時刻および到着時ＳＯＣを指示値として、電動車両１０に持ち込まれたユーザの携帯端末３０が、電動車両１０の最適計画を策定し制御することで、電動車両１０は、ＥＭＳ２０の充放電計画にある到着予想時刻と到着時ＳＯＣどおりに到着することができ、ＥＭＳ２０はより正確なエネルギーマネジメントが可能になる。

＜最適化問題の解決処理の一例＞
次に、最適計画の策定、すなわち最適化問題の解決処理の一例について、図１〜図４を参照しつつ、図５〜図１４および数式を用いて説明する。

以下に示す数式（１）は、電動車両１０のエネルギーフローを表すエネルギー収支演算モデルを示している。

上記数式（１）において、Ｐ_ｏｕｔ（ｎ）は、ある時刻ｎにおける電動車両１０の消費電力である。また、Ｐ_Ｄｒｖ（ｎ）は、ある時刻ｎにおける電動車両１０の駆動により消費される電力であり、Ｐ_ＡＣ（ｎ）は、ある時刻ｎにおける電動車両１０の空調により消費される空調電力であり、Ｐ_{Ｒｅｇｅｎ}（ｎ）は、ある時刻ｎにおける電動車両１０の回生電力である。

また、Ｐ_Ｄｒｖ（ｎ）、Ｐ_ＡＣ（ｎ）およびＰ_{Ｒｅｇｅｎ}（ｎ）は、それぞれ以下の数式（２）、（３）および（４）で定義される。

数式（２）におけるΔｈ（ｎ）は、ある時刻ｎにおける道路の高さをｈ（ｎ）とした場合の道路高さの偏差を表す。また、ｋ_Ｄｒｖは、道路高さの偏差Δｈ（ｎ）がある道路を一定速度で走行する際に必要な電力係数であり、ｋ_{Ｄｌｏｓｓ}は、一定速度で走行する際に消費する電力である。すなわち、数式（２）は、高低差のある道路を一定速度で走行する場合の電動車両１０の消費電力を表すモデルである。

数式（３）におけるΔＴ（ｎ）は、ある時刻ｎにおける車室温度をＴ（ｎ）とした場合の車室温度の変化を表す。また、ｋ_ＡＣは、ある電力を消費した際の温度変化を示す係数であり、ｋ_{Ｔｌｏｓｓ}は、自然放熱によって車室温度が下がる状態を一定の勾配として定義した係数である。すなわち、数式（３）は、車室温度をΔＴ（ｎ）変化させるのに必要な消費電力を表すモデルである。

また、数式（４）におけるｋ_{Ｒｅｇｅｎ}は、道路高さの偏差Δｈがある場合に一定速度で回生する際に発生する電力係数である。すなわち、数式（４）は、高低差のある道路を一定速度で走行した場合の電動車両１０の回生電力を表すモデルである。

また、道路高さの偏差Δｈ（ｎ）および車室温度の変化ΔＴ（ｎ）は、それぞれ以下の数式（５）および（６）で定義される。

図５は、最適制御計画策定部３４の走行ルート情報取得部３４１で取得される走行ルート情報の１つである高低差情報の一例を示すグラフであり、横軸に時刻ｎ（分）を示し、縦軸に高さｈ（ｍ）を示している。

図５においては、４分間の平地走行をした後、時刻４分〜８分の間で高低差５ｍの坂を上り、３分間の平地走行をした後、１１分〜１６分の間で坂を下り、その後４分間の平地走行を行うという動作を示している。

また、図６は、電力係数ｋ_Ｄｒｖ＝８、一定速度で走行する際の消費電力ｋ_{Ｄｌｏｓｓ}＝１０、道路高さの偏差Δｈがある場合の電力係数ｋ_{Ｒｅｇｅｎ}＝５とした場合に、図５に示した走行ルートを一定速度で走行する場合の力行電力Ｐ_Ｄｒｖおよび回生電力Ｐ_{Ｒｅｇｅｎ}（ｋＷ）を表すグラフである。

図６においては、時刻０分〜４分と、８分〜１１分、１６分〜２０分の間で電力消費を行いながら平地を走行し、時刻４分〜８分の間で、電力消費を行いながら坂を上り、１１分〜１６分の間で坂を下るが、下り坂の間ではブレーキ動作による回生により回生電力が生じることが示されている。

また、図７は、温度変化係数ｋ_ＡＣ＝０．５、車室温度の低下係数ｋ_{Ｔｌｏｓｓ}＝０．５とし、環境温度を２２℃一定とした場合の車室温度を示すグラフであり、横軸に時刻ｎ（分）を示し、縦軸に室温Ｔ（℃）を示している。

図７において、時刻０分〜２分の間に、室温を２０℃から２２℃までに高めた後は、以後、２２℃を保って走行を続けている。

また、図８は、図７に示した室温制御を行う場合に、空調により消費される空調電力Ｐ_ＡＣを示すグラフであり、横軸に時刻ｎ（分）を示し、縦軸に空調電力Ｐ_ＡＣ（ｋＷ）を示している。

図８において、時刻０分〜２分の間に、最大５ｋＷの電力を使用した後は、消費電力を１ｋＷ程度までに下げ、以後それを保って走行を続けている。

図９は、図５〜８に示した条件下での電動車両１０の消費電力Ｐ_ｏｕｔを表すグラフであり、横軸に時刻ｎ（分）を示し、縦軸に消費電力Ｐ_ｏｕｔを示している。

図９においては、時刻０分〜４分と、８分〜１１分、１６分〜２０分の間で電力消費を行いながら平地を走行し、時刻４分〜８分の間で、電力消費を行いながら坂を上り、１１分〜１６分の間で坂を下るが、下り坂の間ではブレーキ動作による回生により回生電力が生じることが示されており、この走行によって消費した電力量は６４．７ｋＷｈである。

ここで、電動車両１０のバッテリ１１の容量Ｃ_Ｆｕｌｌ＝７３ｋＷｈ、また、電力変換部１２とモータ／ジェネレータ１３の性能（定格）が最大２０ｋＷであると仮定し、さらに、ＥＭＳ２０からの到着時ＳＯＣの指示値Ｃ_{Ｔａｒｇｅｔ}＝１０ｋＷｈであったとする。

一方で、ユーザが、室温の変化を２２℃±２℃まで許容することを携帯端末３０のユーザインタフェース３３を介して入力したとすると、携帯端末３０の制約条件・目標値作成部３２は、以下の数式（７）および（８）で示される制約条件を設定し、数式（９）で示される目的関数を設定する。

そして、最適制御計画策定部３４の最適化問題解決部３４４は、上記制約条件を満足しつつ最小の制御目標値Ｚを得られるように、数式（１）のエネルギー収支演算モデルの変数ΔＴ（ｎ）を求める、すなわち最適化問題を解く。

なお、最適化問題の解法には、線形計画法、勾配法、ラグランジュの未定乗数法など公知の手法があるが、何れに限定されるものではない。

ここで、最適制御の対象を車室温度とした場合の最適化問題の解（の集合）に基づく電動車両１０の制御の例について、図１０〜図１４を用いて説明する。

なお、図１０は、図５を用いて説明した走行ルート情報の１つである高低差情報の一例を示すグラフと同じであり、図１１は、図１０に示した走行ルートを一定速度で走行する場合の消費電力Ｐ_Ｄｒｖおよび回生電力Ｐ_{Ｒｅｇｅｎ}（ｋＷ）を表すグラフであり、図６と同じである。

図１２には、最適化問題の解（の集合）として得られた車室温度のグラフを示しており、横軸に時刻ｎ（分）を示し、縦軸に室温Ｔ（℃）を示している。これが、最適制御計画の計画値である。

また、図１３には、図１２に示した室温制御を行う場合の、空調の制御指示値（空調電力）Ｐ_ＡＣを示しており、横軸に時刻ｎ（分）を示し、縦軸に空調電力Ｐ_ＡＣ（ｋＷ）を示している。

また、図１４には、図１３に示した空調の制御指示値Ｐ_ＡＣに基づく空調制御を行った場合の電動車両１０の消費電力Ｐ_ｏｕｔを示しており、横軸に時刻ｎ（分）を示し、縦軸に消費電力Ｐ_ｏｕｔを示している。

図１２に示すように、制御の開始直後に制約条件の最大値（２４℃）まで室温を上げ、その後は下り坂にさしかかるまでは電力消費しないように室温を上昇させることはぜず、下り坂での回生のタイミングに合わせて室温を上げる（電力を消費できる）ように制御している。

なお、図１２より、室温は２０℃〜２４℃内で変化しており、数式（７）の制約条件を満たし、また、図１４に示されるように、電動車両１０の消費電力Ｐ_ｏｕｔは最大で２０ｋＷ未満であるので数式（８）の制約条件を満たしている。

このような最適制御を行うことで、数式（９）の制御目標値Ｚは０．３３となり、図９の場合の制御目標値１．６７よりも小さくなる。すなわち、制御目標値Ｚは、電動車両が到着した時のＳＯＣが、ＥＭＳ２０からの到着時ＳＯＣの指示値に最も近くなるように設定した目的関数で表されるので、これを満たすように電動車両１０の空調の出力を制御することで、ＥＭＳ２０が希望する蓄電残量で電動車両１０を帰着させることができる。

以上説明したように、実施の形態に係る電動車両管理システム１００によれば、ユーザが車両内に持ち込んだ携帯端末３０自身が持つ地図情報、位置情報、天候や渋滞などの周辺状況と車両側情報と合わせて最適制御するので、車両の走行状態（力行、回生、停車、キーオフ）や消費電力、ユーザの運転パターンなどが経路や道路状況、天候などから受ける影響を考慮した最適制御が可能となり、バッテリのＳＯＣを正確に予測することが可能になる。

また、ＥＭＳ２０側ですべての車両について、地図情報や渋滞情報などに基づいたＳＯＣ予測演算を行う必要がなくなり、膨大なデータ管理が不要となる。

また、ユーザの携帯端末３０が外部との通信インタフェースとなる構成にしたので、ユーザが車両不在時は、車両と外部をつなぐインタフェースがなくなり、外部から通信装置を介して車両に不正アクセスしたり、不正な操作をすることができなくなり、これに対するセキュリティ対策が不要になる。

さらに、ユーザの携帯端末３０が、外部との通信や、車両の最適制御計画を策定するので、特定の車両に固定されない構成となり、ユーザが複数台数の車両を所有していても、乗車した車両を最適に制御することが可能になる。また、すべての車両に高価な通信装置を搭載する必要がなくなり、コスト的に安価な構成となる。

＜変形例＞
以上の説明においては、最適制御の対象を車室温度とした場合について説明したが、これは一例に過ぎない。

すなわち、走行中における電動車両１０のエネルギー消費要素、例えば、モータ、インバータ、コンバータ、エアコン、パワステなどについても最適制御の対象となり、何れの場合もそれぞれの制御制約条件を満たすように制御目標値（数学的には目的関数）を設定することで、最適化問題の解（の集合）を得るようにすれば良い。

なお、本発明は、その発明の範囲内において、実施の形態を適宜、変形、省略することが可能である。

１０ 電動車両、１１ バッテリ、１２ モータ／ジェネレータ、２０ ＥＭＳ、３０ 携帯端末、２５ 充放電計画策定部、３２ 制約条件・目標値作成部、３３ ユーザインタフェース、３４ 最適制御計画策定部、３６ 電動車両接続部、５０ 公衆無線回線。

Claims (6)

1. バッテリに充電された電力でモータを駆動して駆動源とする電動車両の、前記バッテリに対する充放電制御を行う電動車両管理システムであって、
   前記バッテリに対する充放電計画を策定するバッテリ充放電計画策定部を有し、前記充放電計画に基づいて、前記バッテリに対する充電および放電を制御するエネルギーマネジメントシステムと、
   公衆無線回線を介して前記エネルギーマネジメントシステムと通信可能な携帯端末とを備え、
   前記携帯端末は、
   前記電動車両と有線または無線で接続し、前記電動車両との信号の授受を行う電動車両接続部と、
   前記エネルギーマネジメントシステムで策定された前記充放電計画およびユーザインタフェースを介して入力された設定に基づいて、前記電動車両の電力制御に関する制御制約条件および制御目標値を作成する制約条件・目標値作成部と、
   前記制約条件・目標値作成部の出力に基づいて、前記制御制約条件を満足しつつ前記制御目標値が得られるように、前記電動車両の電力消費要素の電力制御の最適制御計画を策定する最適制御計画策定部と、
   前記最適制御計画策定部で策定された前記最適制御計画に基づいて、前記電動車両接続部を介して、前記電動車両の前記電力消費要素に制御指示を与える電動車両制御部と、を有する、電動車両管理システム。
2. 前記最適制御計画策定部は、
   前記電動車両の、目的地までの走行ルート情報を取得する走行ルート情報取得手部と、
   前記電動車両におけるエネルギーフローを数式化したエネルギー収支演算モデルを保持するエネルギー収支演算部と、
   前記走行ルート情報に基づいて、前記エネルギー収支演算モデルのパラメータを生成し、前記エネルギー収支演算部に与えるパラメータ生成部と、
   前記制御制約条件を満足しつつ前記制御目標値が得られるように、前記エネルギー収支演算モデルにおける変数の解を求めることで最適化問題を解く最適化問題解決部と、を有し、
   前記最適化問題解決部で得られた前記変数の解を前記最適制御計画の計画値とする、請求項１記載の電動車両管理システム。
3. 前記エネルギー収支演算モデルは、
   運動方程式による前記電動車両の駆動時の消費エネルギー演算式および回生時の生成エネルギー演算式、空調利用時の熱力学方程式による消費エネルギー演算式の少なくとも１つを含む、請求項２記載の電動車両管理システム。
4. 前記走行ルート情報は、
   前記電動車両の運動エネルギーに関連する情報および前記電動車両の補機の消費エネルギーに関連する情報を含む、請求項２記載の電動車両管理システム。
5. 前記電動車両の前記運動エネルギーに関連する情報は、
   走行距離、道路勾配および渋滞情報の少なくとも１つを含み、
   前記電動車両の前記補機の前記消費エネルギーに関連する情報は、
   天候および気温情報の少なくとも１つを含む、請求項４記載の電動車両管理システム。
6. 前記電動車両は、
   前記携帯端末との有線または無線による接続を強制的に切断する携帯端末切断部を備える、請求項１記載の電動車両管理システム。

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