JP2015093655A - モデル予測制御装置、方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】モデル予測制御装置、方法及びプログラムにおいて、モデル予測制御問題の計算量を抑えることを目的とする。【解決手段】エンジンで発電した電気でモータを駆動し、前記エンジンで発電した電気のうち、前記モータの駆動に利用されない電気は蓄電池を充電することで蓄積されるシステムのモデル予測制御装置は、目標パワーＰｄ、前記モータの回転数Ｐｍ及び前記蓄電池の状態ＳｏＣに基づいて、過充電のレベルに応じた過充電の制限及び過放電のレベルに応じた過放電の制限を含み、且つ、一定期間の燃費が最小となる充放電計画Ｐ（ｋ）を作成する充放電計画作成手段と、前記充放電計画Ｐ（ｋ）及び前記目標パワーＰｄに基づいて、エンジン発電計画Ｐｅ（ｋ）を作成して前記エンジンに供給するエンジン発電計画作成手段を備えるように構成する。【選択図】図１

Description

本発明は、モデル予測制御装置、方法及びプログラムに関する。

ハイブリッド電気自動車（ＨＥＶ：Hybrid Electric Vehicle）では、例えばガソリンエンジンで発電し、エンジンで発電した電気でモータを駆動する。発電した電気のうち、モータの駆動に利用されない余った電気は蓄電池を充電することで蓄積される。例えばエンジン出力が足りない時には、蓄電池でモータを駆動することで、ＨＥＶの燃費の向上を図る。

蓄電池には、例えばリチウムイオン電池が使用される。しかし、リチウムイオン電池は、電池の状態（ＳｏＣ：State of Charge）を示す充電率が高くなりすぎた過充電状態になると電池が劣化すると共に、充電率が低くなりすぎた過放電状態になると電池が劣化することが知られている。そこで、リチウムイオン電池の劣化を防止して寿命を延ばすには、過充電状態または過放電状態にならないようにリチウムイオン電池を使用することが望ましい。

従来の蓄電池監視型制御の一例を説明する。この例では、目標電力（以下、「目標パワー」と言う）Ｐ_ｄを例えばＨＥＶのモータの回転数Ｐ_ｍから決定し、充放電計画作成器は、一定期間の燃費が最小となる充放電計画Ｐ（ｋ）を作成する。下記のモデル予測制御問題において、Ｑ_ｋは燃費関数を示し、Ｐ_ｍ（ｋ−１）は時刻ｋ−１におけるモータの回転数を示す。

ｍｉｎΣＱ_ｋ（Ｐ_ｄ，Ｐ_ｍ（ｋ−１），Ｐ（ｋ））
劣化防止補正器は、蓄電池からのＳｏＣに基づき、計画した充放電計画Ｐ（ｋ）に基づくと過充電または過放電になる場合には、過充電とならないように充電を止めたり、過放電とならないように放電を止めたりする補正を行う。エンジン発電計画器は、補正後の充放電計画Ｐ^〜（ｋ）に基づき、エンジン発電計画Ｐ_ｅ（ｋ）を作成し、エンジンに供給する。補正後の充放電計画Ｐ^〜（ｋ）は、蓄電池にも供給される。ここで、Ｐ_ｍ（ｋ）は、時刻ｋにおけるモータの回転数を示す。

Ｐ_ｅ（ｋ）＝Ｐ_ｄ−Ｐ^〜（ｋ）
この蓄電池監視型制御の例では、ＳｏＣが０〜１００％であるという入力の制約や、状態の制約、即ち、ＯＣＶ（Open Circuit Voltage）の安全制約などが考慮されていない。また、ＳｏＣが過放電状態であると放電を止め、ＳｏＣが過充電状態であると充電を止めるため、過度に放電を止めたり過度に充電を止めたりしてしまう可能性がある。過度に放電を止めたり過度に充電を止めたりしてしまうと、結果としてエンジン出力が足りずに過放電または過充電になってしまったり、過放電または過充電を避けるためにＨＥＶの燃費が低下してしまう場合がある。

一方、制御モデルの状態量に、ＳｏＣに加え、過充電状態になった回数、過放電状態になった回数、及び過放電状態と過充電状態を行き来した回数を設けることで、過充電及び過放電という制約を考慮して一定期間のＨＥＶの燃費を向上させるシステムが提案されている（例えば、非特許文献１）。この提案システムにおいて、過充放電の行き来回数をＮ、蓄電池に流入した電流と蓄電池から流出した電流を積算するクーロンカウンタのカウント値をｉ、状態をｘ（ｋ）＝［Ｐ_ｍ，ＳｏＣ，ｉ，Ｎ］^Ｔ、入力をｕ（ｋ）＝［Ｐ（ｋ），Ｐｅ（ｋ）］、回数計測のための補助パラメータをδ、ｘ（ｋ＋１）＝Ａｘ（ｋ）＋Ｂ_１ｕ（ｋ）＋Ｂ_２δ（ｋ）、Ａ，Ｂ_１，Ｂ_２を変数とすると、燃費関数Ｑ_ｋ（Ｐ_ｄ，Ｐ_ｍ（ｋ−１），Ｐ_ｍ（ｋ））はｘ，ｕの２次式で定義できる。従って、モデル予測制御問題は、次のように表すことができ、上記従来の蓄電池監視型制御の一例と同様であるが、制約条件はｕ_ｍｉｎ≦ｕ（ｋ）≦ｕ_ｍａｘ，ｘ_ｍｉｎ≦ｘ（ｋ）≦ｘ_ｍａｘである。

ｍｉｎΣＱ_ｋ（Ｐ_ｄ，Ｐ_ｍ（ｋ−１），Ｐ（ｋ））
従って、上記提案システムでは、離散状態を扱うため、組み合わせ最適化問題を解くことになり、モデル予測制御問題の計算量が増加してしまう。モデル予測制御問題の計算量が増加すると、計算を実行するために高性能で高価なＥＣＵ（Engine Control Unit）などの計算機が必要となり、システム全体のコストも増大する。

向井正和, 川邊武俊、「電機自動車バッテリーシステムのモデル予測制御に関する一考察」、第１１回制御部門大会、２０１１年３月１６日〜１８日

上記非特許文献１のように、過充電及び過放電という制約を考慮して一定期間のＨＥＶの燃費を向上させるシステムでは、モデル予測制御問題の計算量が増加してしまう。

そこで、１つの側面では、本発明は、モデル予測制御問題の計算量を抑えることが可能なモデル予測制御装置、方法及びプログラムを提供することを目的とする。

１つの実施形態では、エンジンで発電した電気でモータを駆動し、前記エンジンで発電した電気のうち、前記モータの駆動に利用されない電気は蓄電池を充電することで蓄積されるシステムのモデル予測制御装置であって、目標パワーＰ_ｄ、前記モータの回転数Ｐ_ｍ及び前記蓄電池の状態ＳｏＣに基づいて、過充電のレベルに応じた過充電の制限及び過放電のレベルに応じた過放電の制限を含み、且つ、一定期間の燃費が最小となる充放電計画Ｐ（ｋ）を作成する充放電計画作成手段と、前記充放電計画Ｐ（ｋ）及び前記目標パワーＰ_ｄに基づいて、エンジン発電計画Ｐ_ｅ（ｋ）を作成して前記エンジンに供給するエンジン発電計画作成手段を備えたモデル予測制御装置が提供される。

モデル予測制御問題の計算量を抑えることができる。

一実施例におけるＨＥＶの制御システムの一例を示すブロック図である。 充放電計画作成器の一例を示すブロック図である。 エンジン発電計画器の一例を示すブロック図である。 ペナルティ関数の一例を説明する図である。 ペナルティ関数の他の例を説明する図である。 一実施例におけるモデル予測制御装置の一例を示すブロック図である。 モデル予測制御装置の処理の一例を説明するフローチャートである。

実施例におけるモデル予測制御装置、方法及びプログラムでは、目標パワーＰ_ｄ、モータの回転数Ｐ_ｍ及び蓄電池の状態ＳｏＣに基づいて、過充電のレベルに応じた過充電の制限及び過放電のレベルに応じた過放電の制限を含み、且つ、一定期間の燃費が最小となる充放電計画Ｐ（ｋ）を作成する。また、充放電計画Ｐ（ｋ）及び目標パワーＰ_ｄに基づいて、エンジン発電計画Ｐ_ｅ（ｋ）を作成してエンジンに供給する。エンジンで発電した電気でモータを駆動し、エンジンで発電した電気のうち、モータの駆動に利用されない電気は蓄電池を充電することで蓄積される。

以下に、発明の実施例としてモデル予測制御装置、方法及びプログラムの各実施例を図面と共に説明する。

図１は、一実施例におけるＨＥＶの制御システムの一例を示すブロック図である。図１において、ＨＥＶの制御システム１は、充放電計画作成器１１、エンジン発電計画器１２、蓄電池１３、エンジン１４及びモータ１５を有する。蓄電池１３は、例えばリチウムイオン電池である。エンジン１４は、ガソリンエンジンに限定されず、ディーゼルエンジン、液化ガスエンジンなどであっても良い。

制御システム１は、目標パワーＰ_ｄを例えばＨＥＶのモータ１５の回転数Ｐ_ｍから決定し、充放電計画作成器１１は、目標パワーＰ_ｄ、蓄電池１３からのＳｏＣ及びモータ１５からの回転数Ｐ_ｍに基づいて、過充電のレベル及び過放電のレベルを考慮した過充電の制限及び過放電の制限、即ち、過充電のレベルに応じた過充電の制限及び過放電のレベルに応じた過放電の制限を含み、且つ、一定期間の燃費が最小となる充放電計画Ｐ（ｋ）を作成する。目標パワーＰ_ｄは、例えば後述するＥＣＵが決定しても良い。充放電計画Ｐ（ｋ）は、エンジン発電計画器１２及び蓄電池１３に供給される。目標パワーＰ_ｄは、エンジン発電計画器１２にも供給される。エンジン発電計画器１２は、充放電計画Ｐ（ｋ）及び目標パワーＰ_ｄに基づいて、エンジン発電計画Ｐ_ｅ（ｋ）を作成してエンジン１４に供給する。エンジン１４で発電し、エンジン１４で発電した電気でモータ１５を駆動する。エンジン１４で発電した電気のうち、モータ１５の駆動に利用されない余った電気は蓄電池１３を充電することで蓄積される。例えばエンジン１４の出力が足りない時には、蓄電池１３でモータ１５を駆動することで、ＨＥＶの燃費の向上を図る。

充放電計画作成器１１は、充放電計画Ｐ（ｋ）を作成する充放電計画作成処理を実行する充放電計画作成手段の一例である。エンジン発電計画器１２は、エンジン発電計画Ｐ_ｅ（ｋ）を作成するエンジン発電計画作成処理を実行するエンジン発電計画作成手段の一例である。充放電計画作成器１１及びエンジン発電計画器１２は、モデル予測制御装置の一例を形成する。充放電計画作成器１１及びエンジン発電計画器１２の機能は、後述するように、ＨＥＶのエンジン１４を制御するＥＣＵ（図示せず）により実現するようにしても良い。

図２は、充放電計画作成器の一例を示すブロック図である。図２において、充放電計画作成器１１は、燃費関数生成部２１、制約条件生成部２２、ペナルティ関数生成部２３、最適化問題生成部２４及び最適化問題求解部（または、最適化問題ソルバ）２５を有する。

充放電計画作成器１１内で蓄電池１３に流入した電流と蓄電池１３から流出した電流を積算するクーロンカウンタのカウント値をｉ、状態をｘ（ｋ）＝［Ｐ_ｍ，ＳｏＣ，ｉ］^Ｔ、入力をｕ（ｋ）＝［Ｐ（ｋ），Ｐｅ（ｋ）］、ｘ（ｋ＋１）＝Ａｘ（ｋ）＋Ｂｕ（ｋ）、Ａ，Ｂを変数とすると、燃費関数Ｑ_ｋ（Ｐ_ｄ，Ｐ_ｍ（ｋ−１），Ｐ_ｍ（ｋ））はｘ，ｕの２次式で定義できる。燃費関数生成部２１は、目標パワーＰ_ｄ及びモータ１５の回転数Ｐ_ｍに基づいて、燃費関数Ｑ_ｋ（Ｐ_ｄ，Ｐ_ｍ（ｋ−１），Ｐ_ｍ（ｋ））を生成する。制約条件生成部２２は、目標パワーＰ_ｄ及びモータ１５の回転数Ｐ_ｍに基づいて、ｕ_ｍｉｎ≦ｕ（ｋ）≦ｕ_ｍａｘを満たす制約条件ｕ_ｍｉｎ，ｕ_ｍａｘを生成する。ペナルティ関数生成部２３は、蓄電池１３からのＳｏＣに基づいて、ペナルティ関数ｐ（ｘ（ｋ））を生成する。ペナルティ関数ｐ（ｘ（ｋ））は、ＳｏＣが過放電の下限値未満の場合にどの程度まで許容するか、及び、ＳｏＣが過充電の上限値を超える場合にどの程度まで許容するかを表す関数であれば、特に限定されない。

最適化問題生成部２４は、燃費関数生成部２１からの燃費関数Ｑ_ｋ（Ｐ_ｄ，Ｐ_ｍ（ｋ−１），Ｐ_ｍ（ｋ））、制約条件生成部２２からの制約条件ｕ_ｍｉｎ，ｕ_ｍａｘ及びペナルティ関数生成部２３からのペナルティ関数ｐ（ｘ（ｋ））に基づいて、最適化問題ｍｉｎΣＱ_ｋ（Ｐ_ｄ，Ｐ_ｍ（ｋ−１），Ｐ（ｋ））＋ｐ（ｘ（ｋ））を生成する。最適化問題求解部２５は、上記の最適化問題ｍｉｎΣＱ_ｋ（Ｐ_ｄ，Ｐ_ｍ（ｋ−１），Ｐ（ｋ））＋ｐ（ｘ（ｋ））を求解し、充放電計画Ｐ（ｋ）を出力する。

燃費関数生成部２１は、燃費関数Ｑ_ｋを生成する燃費関数生成処理を実行する燃費関数生成手段の一例である。制約条件生成部２２は、制約条件ｕ_ｍｉｎ，ｕ_ｍａｘを生成する制約条件生成処理を実行する制約条件生成手段の一例である。ペナルティ関数生成部２３は、ペナルティ関数ｐ（ｘ（ｋ））を生成するペナルティ関数生成処理を実行するペナルティ関数生成手段の一例である。最適化問題生成部２４は、最適化問題ｍｉｎΣＱ_ｋ（Ｐ_ｄ，Ｐ_ｍ（ｋ−１），Ｐ（ｋ））＋ｐ（ｘ（ｋ））を生成する最適化問題生成処理を実行する最適化問題生成手段の一例である。最適化問題求解部２５は、一定期間について最適化問題ｍｉｎΣＱ_ｋ（Ｐ_ｄ，Ｐ_ｍ（ｋ−１），Ｐ（ｋ））＋ｐ（ｘ（ｋ））を求解する最適化問題求解処理を実行し、過充電のレベルに応じた過充電の制限及び過放電のレベルに応じた過放電の制限を含み、且つ、一定期間の燃費が最小となる充放電計画Ｐ（ｋ）を求める最適化問題求解手段の一例である。

図３は、エンジン発電計画器の一例を示すブロック図である。図３において、エンジン発電計画器１２は、エンジン発電計画作成部３１を有する。エンジン発電計画作成部３１は、目標パワーＰ_ｄ及び充放電計画作成器１１からの充放電計画Ｐ（ｋ）に基づいて、エンジン発電計画Ｐ_ｅ（ｋ）を作成する。この例では、エンジン発電計画作成部３１は、Ｐ_ｄ−Ｐ（ｋ）＝Ｐ_ｅ（ｋ）を計算する。

図４は、ペナルティ関数の一例を説明する図である。図４において、縦軸はペナルティ関数ｐ（ｘ（ｋ））を示し、横軸（即ち、ｘ軸）はＳｏＣ（％）を示す。図４に示すペナルティ関数ｐ（ｘ（ｋ））は、次式で表すことができる。ここで、ｒは任意の関数を示す。

図４中、一点鎖線は、ＳｏＣが０，２０％，８０％，１００％の場合を示し、例えば上記の非特許文献１においてはＳｏＣが０〜２０％の範囲及び８０％〜１００％の範囲では過放電及び過充電が止められてしまう。これに対し、図４に示すペナルティ関数ｐ（ｘ（ｋ））を用いた最適化問題ｍｉｎΣＱ_ｋ（Ｐ_ｄ，Ｐ_ｍ（ｋ−１），Ｐ（ｋ））＋ｐ（ｘ（ｋ））を求解して充放電計画Ｐ（ｋ）を求めた場合、実線で示すように、ＳｏＣが０〜２０％の範囲の場合はＳｏＣが小さくなるにつれてペナルティ関数ｐ（ｘ（ｋ））が大きくなり、８０％〜１００％の範囲の場合はＳｏＣが大きくなるにつれてペナルティ関数ｐ（ｘ（ｋ））が大きくなるので、例えば数回程度であれば許容できる下限（２０％）未満の過放電及び上限（８０％）を超える過充電を許容することができる。

図５は、ペナルティ関数の他の例を説明する図である。図５において、縦軸はペナルティ関数ｐ（ｘ（ｋ））を示し、横軸（即ち、ｘ軸）はＳｏＣ（％）を示す。図５に示すペナルティ関数ｐ（ｘ（ｋ））は、指数関数を含む次式で表すことができる。ここで、ｒ_１，ｒ_２は夫々任意の関数を示す。

図５中、一点鎖線は、ＳｏＣが０，２０％，８０％，１００％の場合を示し、例えば上記の非特許文献１においてはＳｏＣが０〜２０％の範囲及び８０％〜１００％の範囲では過放電及び過充電が止められてしまう。これに対し、図５に示すペナルティ関数ｐ（ｘ（ｋ））を用いた最適化問題ｍｉｎΣＱ_ｋ（Ｐ_ｄ，Ｐ_ｍ（ｋ−１），Ｐ（ｋ））＋ｐ（ｘ（ｋ））を求解して充放電計画Ｐ（ｋ）を求めた場合、実線で示すように、ＳｏＣが０〜２０％の範囲の場合はＳｏＣが小さくなるにつれてペナルティ関数ｐ（ｘ（ｋ））が大きくなり、８０％〜１００％の範囲の場合はＳｏＣが大きくなるにつれてペナルティ関数ｐ（ｘ（ｋ））が大きくなるので、例えば数回程度であれば許容できる下限（２０％）未満の過放電及び上限（８０％）を超える過充電を許容することができる。

なお、蓄電池１３に対する過充電の上限及び過放電の下限は、上記のＳｏＣ値に限定されるものではなく、蓄電池１３に応じて適切に設定可能である。また、ペナルティ関数ｐ（ｘ（ｋ））も、蓄電池１３に応じて適切に設定可能であり、特定の関数に限定されるものではない。

上記実施例によれば、入力ｕ（ｋ）に対してｕ_ｍｉｎ≦ｕ（ｋ）≦ｕ_ｍａｘを満たす制約条件ｕ_ｍｉｎ，ｕ_ｍａｘを用い、ｘ_ｍｉｎ≦ｘ（ｋ）≦ｘ_ｍａｘのようなｘ（ｋ）に対する制約条件を用いないので、例えば上記非特許文献１の提案システムと比較すると、モデル予測制御問題の計算量を抑えることができる。このため、モデル予測制御問題の計算を実行するために高性能で高価なＥＣＵなどの計算機を使用しなくても良く、システム全体のコストの増大を抑制できる。

また、リチウムイオン電池の過充電の上限が例えば８０％であり、過放電の下限が例えば２０％の場合、８０％を超える過充電は避けることが望ましいが、例えば数回程度８１％の過充電が発生しても、リチウムイオン電池が直ちに劣化することはない。また、２０％を下回る過放電は避けることが望ましいが、例えば数回程度１９％の過放電が発生しても、リチウムイオン電池が直ちに劣化することはない。一方、例えば９８％の過充電が発生したり、２％の過放電が発生した場合、たとえ１回の過充電または過放電であっても、リチウムイオン電池が劣化してしまう。

例えば上記非特許文献１の提案システムでは、過充電のレベル（即ち、程度）を考慮していないため、過充電の上限が８０％であれば、８１％の過充電も９８％の過充電もリチウムイオン電池に同様の劣化をもたらすものとして扱われてしまう。同様に、過放電のレベルを考慮していないため、例えば過放電の下限が２０％であれば、１９％の過放電も２％の過放電もリチウムイオン電池に同様の劣化をもたらすものとして扱われてしまう。このため、この例では８１％の過充電または１９％の過放電といった、例えば数回程度であれば許容し得るレベルの過充電または過放電までもが制限されるので、リチウムイオン電池の劣化を防止するために充電及び放電が過度に制限されてしまうことがあるため、上記非特許文献１の提案システムではＨＥＶの燃費をさらに向上することは難しい。

これに対し、上記実施例によれば、過充電のレベル及び過放電のレベルを考慮した過充電の制限及び過放電の制限が可能となるため、上記の例の場合、８１％の過充電または１９％の過放電といった、例えば数回程度であれば許容し得るレベルの過充電または過放電は許容することで、ＨＥＶの燃費をさらに向上することが可能となる。

図６は、一実施例におけるモデル予測制御装置の一例を示すブロック図である。図６中、図１と同一部分には同一符号を付し、その説明は省略する。図６において、モデル予測制御装置４１は、エンジン１４を制御するＥＣＵ（Engine Control Unit）５１及びメモリ５２を有する。ＥＣＵ５１は、図１に示す充放電計画作成器１１及びエンジン発電計画器１２の機能を実現するコンピュータ、プロセッサなどの計算機の一例である。メモリ５２は、ＥＣＵ５１が実行するプログラム、ＥＣＵ５１が実行する演算などの中間結果、各種パラメータ、ペナルティ関数などを記憶する記憶手段の一例である。メモリ５２は、ＥＣＵ５１にモデル予測制御処理を実行させるプログラムを格納したコンピュータ読取可能な記憶媒体の一例を形成しても良い。コンピュータ読取可能な記憶媒体は、例えばＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk-Read Only Memory）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリなどの可搬型記録媒体、フラッシュメモリなどの半導体メモリ、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ：Hard Disk Drive）などの記憶装置により形成可能である。

ＥＣＵ５１は、目標パワーＰ_ｄを例えばＨＥＶのモータ１５の回転数Ｐ_ｍから決定する目標パワー決定手段として機能でき、目標パワーＰ_ｄ、蓄電池１３からのＳｏＣ及びモータ１５からの回転数Ｐ_ｍに基づいて、過充電のレベル及び過放電のレベルを考慮した過充電の制限及び過放電の制限を含み、且つ、一定期間の燃費が最小となる充放電計画Ｐ（ｋ）を作成して蓄電池１３に供給する充放電計画作成手段として機能できる。また、ＥＣＵ５１は、充放電計画Ｐ（ｋ）及び目標パワーＰ_ｄに基づいて、エンジン発電計画Ｐ_ｅ（ｋ）を作成してエンジン１４に供給するエンジン発電計画手段として機能できる。これにより、エンジン１４で発電し、エンジン１４で発電した電気でモータ１５を駆動する。エンジン１４で発電した電気のうち、モータ１５の駆動に利用されない余った電気は蓄電池１３を充電することで蓄積される。例えばエンジン１４の出力が足りない時には、蓄電池１３でモータ１５を駆動することで、ＨＥＶの燃費の向上を図る。

図７は、モデル予測制御装置の処理の一例を説明するフローチャートである。図７に示す処理は、図６のＥＣＵ５１により実行できる。図７において、ステップＳ１では目標パワー決定処理が実行され、ステップＳ２〜Ｓ６では充放電計画作成処理が実行され、ステップＳ７ではエンジン発電計画作成処理が実行される。充放電計画作成処理及びエンジン発電計画作成処理は、モデル予測制御処理に含まれる。目標パワー決定処理は、モデル予測制御処理に含まれても良い。

図７において、ステップＳ１では、ＥＣＵ５１が目標パワー決定処理を実行し、目標パワーＰ_ｄを例えばＨＥＶのモータ１５の回転数Ｐ_ｍから決定してメモリ５２に記憶する。

ステップＳ２では、ＥＣＵ５１が燃費関数生成処理を実行し、目標パワーＰ_ｄ及びモータ１５の回転数Ｐ_ｍに基づいて、燃費関数Ｑ_ｋ（Ｐ_ｄ，Ｐ_ｍ（ｋ−１），Ｐ_ｍ（ｋ））を生成してメモリ５２に記憶する。ステップＳ３では、ＥＣＵ５１が制約条件生成処理を実行し、目標パワーＰ_ｄ及びモータ１５の回転数Ｐ_ｍに基づいて、ｕ_ｍｉｎ≦ｕ（ｋ）≦ｕ_ｍａｘを満たす制約条件ｕ_ｍｉｎ，ｕ_ｍａｘを生成してメモリ５２に記憶する。ステップＳ４では、ＥＣＵ５１がペナルティ関数生成処理を実行し、蓄電池１３からのＳｏＣに基づいて、ペナルティ関数ｐ（ｘ（ｋ））を生成してメモリ５２に記憶する。ステップＳ２，Ｓ３，Ｓ４の実行順序は特に限定されず、少なくとも一部が並行に実行されても良い。

ステップＳ５では、ＥＣＵ５１が最適化問題生成処理を実行し、メモリ５２に記憶された燃費関数Ｑ_ｋ（Ｐ_ｄ，Ｐ_ｍ（ｋ−１），Ｐ_ｍ（ｋ））、制約条件ｕ_ｍｉｎ，ｕ_ｍａｘ及びペナルティ関数ｐ（ｘ（ｋ））に基づいて、最適化問題ｍｉｎΣＱ_ｋ（Ｐ_ｄ，Ｐ_ｍ（ｋ−１），Ｐ（ｋ））＋ｐ（ｘ（ｋ））を生成してメモリ５２に記憶する。ステップＳ６では、ＥＣＵ５１が最適化問題求解処理を実行し、メモリ５２に記憶された最適化問題ｍｉｎΣＱ_ｋ（Ｐ_ｄ，Ｐ_ｍ（ｋ−１），Ｐ（ｋ））＋ｐ（ｘ（ｋ））を求解し、充放電計画Ｐ（ｋ）を出力する。

ステップＳ７では、ＥＣＵ５１がエンジン発電計画作成処理を実行し、メモリ５２に記憶された目標パワーＰ_ｄ及び充放電計画Ｐ（ｋ）に基づいて、エンジン発電計画Ｐ_ｅ（ｋ）を作成してメモリ５２に記憶する。この例では、エンジン発電計画作成処理では、Ｐ_ｄ−Ｐ（ｋ）＝Ｐ_ｅ（ｋ）が計算され、エンジン１４に供給される。

上記実施例によれば、リチウムイオン電池の劣化を防止するために充電及び放電が過度に制限されてしまうことがなく、モデル予測制御問題の計算量を抑えることができる。また、上記実施例によれば、リチウムイオン電池の劣化を抑制するようにＨＥＶのエンジンによる発電量とリチウムイオン電池の充放電量を決定することができる。

以上の実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）
エンジンで発電した電気でモータを駆動し、前記エンジンで発電した電気のうち、前記モータの駆動に利用されない電気は蓄電池を充電することで蓄積されるシステムのモデル予測制御装置であって、
目標パワーＰ_ｄ、前記モータの回転数Ｐ_ｍ及び前記蓄電池の状態ＳｏＣに基づいて、過充電のレベルに応じた過充電の制限及び過放電のレベルに応じた過放電の制限を含み、且つ、一定期間の燃費が最小となる充放電計画Ｐ（ｋ）を作成する充放電計画作成手段と、
前記充放電計画Ｐ（ｋ）及び前記目標パワーＰ_ｄに基づいて、エンジン発電計画Ｐ_ｅ（ｋ）を作成して前記エンジンに供給するエンジン発電計画作成手段
を備えたことを特徴とする、モデル予測制御装置。
（付記２）
前記充放電計画作成手段は、
前記蓄電池に流入した電流と前記蓄電池から流出した電流を積算するクーロンカウンタのカウント値をｉ、状態をｘ（ｋ）＝［Ｐ_ｍ，ＳｏＣ，ｉ］^Ｔ、入力をｕ（ｋ）＝［Ｐ（ｋ），Ｐｅ（ｋ）］、ｘ（ｋ＋１）＝Ａｘ（ｋ）＋Ｂｕ（ｋ）、Ａ，Ｂを変数とすると、前記目標パワーＰ_ｄ及び前記回転数Ｐ_ｍに基づいて、ｘ，ｕの２次式で定義される燃費関数Ｑ_ｋ（Ｐ_ｄ，Ｐ_ｍ（ｋ−１），Ｐ_ｍ（ｋ））を生成する燃費関数生成部と、
前記目標パワーＰ_ｄ及び前記回転数Ｐ_ｍに基づいて、ｕ_ｍｉｎ≦ｕ（ｋ）≦ｕ_ｍａｘを満たす制約条件ｕ_ｍｉｎ，ｕ_ｍａｘを生成する制約条件生成部と、
前記蓄電池からの前記蓄電池の状態ＳｏＣに基づいて、前記蓄電池の状態ＳｏＣが過放電の下限値未満の場合にどの程度まで許容するかと、過充電の上限値を超える場合にどの程度まで許容するかとを表すペナルティ関数ｐ（ｘ（ｋ））を生成するペナルティ関数生成部と、
前記燃費関数Ｑ_ｋ（Ｐ_ｄ，Ｐ_ｍ（ｋ−１），Ｐ_ｍ（ｋ））、前記制約条件ｕ_ｍｉｎ，ｕ_ｍａｘ及び前記ペナルティ関数ｐ（ｘ（ｋ））に基づいて、最適化問題ｍｉｎΣＱ_ｋ（Ｐ_ｄ，Ｐ_ｍ（ｋ−１），Ｐ（ｋ））＋ｐ（ｘ（ｋ））を生成する最適化問題生成部と、
前記最適化問題ｍｉｎΣＱ_ｋ（Ｐ_ｄ，Ｐ_ｍ（ｋ−１），Ｐ（ｋ））＋ｐ（ｘ（ｋ））を求解し、充放電計画Ｐ（ｋ）を出力する最適化問題求解部
を有することを特徴とする、付記１記載のモデル予測制御装置。
（付記３）
前記エンジン発電計画作成手段は、前記目標パワーＰ_ｄ及び前記充放電計画Ｐ（ｋ）に基づいて、Ｐ_ｄ−Ｐ（ｋ）＝Ｐ_ｅ（ｋ）なるエンジン発電計画Ｐ_ｅ（ｋ）を作成するエンジン発電計画作成部を有することを特徴とする、付記１または２記載のモデル予測制御装置。
（付記４）
前記回転数Ｐ_ｍから前記目標パワーＰ_ｄを決定する目標パワー決定手段を更に備えたことを特徴とする、付記１乃至３のいずれか１項記載のモデル予測制御装置。
（付記５）
エンジンで発電した電気でモータを駆動し、前記エンジンで発電した電気のうち、前記モータの駆動に利用されない電気は蓄電池を充電することで蓄積されるシステムのモデル予測制御方法であって、
前記エンジンを制御する計算機が、
目標パワーＰ_ｄ、前記モータの回転数Ｐ_ｍ及び前記蓄電池の状態ＳｏＣに基づいて、過充電のレベルに応じた過充電の制限及び過放電のレベルに応じた過放電の制限を含み、且つ、一定期間の燃費が最小となる充放電計画Ｐ（ｋ）を作成し、
前記充放電計画Ｐ（ｋ）及び前記目標パワーＰ_ｄに基づいて、前記エンジンに供給するエンジン発電計画Ｐ_ｅ（ｋ）を作成する
処理を実行することを特徴とする、モデルの予測制御方法。
（付記６）
前記充放電計画Ｐ（ｋ）の作成は、
前記蓄電池に流入した電流と前記蓄電池から流出した電流を積算するクーロンカウンタのカウント値をｉ、状態をｘ（ｋ）＝［Ｐ_ｍ，ＳｏＣ，ｉ］^Ｔ、入力をｕ（ｋ）＝［Ｐ（ｋ），Ｐｅ（ｋ）］、ｘ（ｋ＋１）＝Ａｘ（ｋ）＋Ｂｕ（ｋ）、Ａ，Ｂを変数とすると、前記目標パワーＰ_ｄ及び前記回転数Ｐ_ｍに基づいて、ｘ，ｕの２次式で定義される燃費関数Ｑ_ｋ（Ｐ_ｄ，Ｐ_ｍ（ｋ−１），Ｐ_ｍ（ｋ））を生成する燃費関数生成処理と、
前記目標パワーＰ_ｄ及び前記回転数Ｐ_ｍに基づいて、ｕ_ｍｉｎ≦ｕ（ｋ）≦ｕ_ｍａｘを満たす制約条件ｕ_ｍｉｎ，ｕ_ｍａｘを生成する制約条件生成処理と、
前記蓄電池からの前記蓄電池の状態ＳｏＣに基づいて、前記蓄電池の状態ＳｏＣが過放電の下限値未満の場合にどの程度まで許容するかと、過充電の上限値を超える場合にどの程度まで許容するかとを表すペナルティ関数ｐ（ｘ（ｋ））を生成するペナルティ関数生成処理と、
前記燃費関数Ｑ_ｋ（Ｐ_ｄ，Ｐ_ｍ（ｋ−１），Ｐ_ｍ（ｋ））、前記制約条件ｕ_ｍｉｎ，ｕ_ｍａｘ及び前記ペナルティ関数ｐ（ｘ（ｋ））に基づいて、最適化問題ｍｉｎΣＱ_ｋ（Ｐ_ｄ，Ｐ_ｍ（ｋ−１），Ｐ（ｋ））＋ｐ（ｘ（ｋ））を生成する最適化問題生成処理と、
前記最適化問題ｍｉｎΣＱ_ｋ（Ｐ_ｄ，Ｐ_ｍ（ｋ−１），Ｐ（ｋ））＋ｐ（ｘ（ｋ））を求解し、充放電計画Ｐ（ｋ）を出力する最適化問題求解処理
を含むことを特徴とする、付記５記載のモデル予測制御方法。
（付記７）
前記エンジン発電計画Ｐ_ｅ（ｋ）の作成は、前記目標パワーＰ_ｄ及び前記充放電計画Ｐ（ｋ）に基づいて、Ｐ_ｄ−Ｐ（ｋ）＝Ｐ_ｅ（ｋ）なるエンジン発電計画Ｐ_ｅ（ｋ）を作成するエンジン発電計画作成処理を含むことを特徴とする、付記５または６記載のモデル予測制御方法。
（付記８）
前記計算機が、前記回転数Ｐ_ｍから前記目標パワーＰ_ｄを決定する処理をさらに実行することを特徴とする、付記５乃至７のいずれか１項記載のモデル予測制御方法。
（付記９）
エンジンで発電した電気でモータを駆動し、前記エンジンで発電した電気のうち、前記モータの駆動に利用されない電気は蓄電池を充電することで蓄積されるシステムのモデル予測制御処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、
目標パワーＰ_ｄ、前記モータの回転数Ｐ_ｍ及び前記蓄電池の状態ＳｏＣに基づいて、過充電のレベルに応じた過充電の制限及び過放電のレベルに応じた過放電の制限を含み、且つ、一定期間の燃費が最小となる充放電計画Ｐ（ｋ）を作成し、
前記充放電計画Ｐ（ｋ）及び前記目標パワーＰ_ｄに基づいて、前記エンジンに供給するエンジン発電計画Ｐ_ｅ（ｋ）を作成する
前記モデル予測制御処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする、プログラム。
（付記１０）
前記充放電計画Ｐ（ｋ）の作成は、
前記蓄電池に流入した電流と前記蓄電池から流出した電流を積算するクーロンカウンタのカウント値をｉ、状態をｘ（ｋ）＝［Ｐ_ｍ，ＳｏＣ，ｉ］^Ｔ、入力をｕ（ｋ）＝［Ｐ（ｋ），Ｐｅ（ｋ）］、ｘ（ｋ＋１）＝Ａｘ（ｋ）＋Ｂｕ（ｋ）、Ａ，Ｂを変数とすると、前記目標パワーＰ_ｄ及び前記回転数Ｐ_ｍに基づいて、ｘ，ｕの２次式で定義される燃費関数Ｑ_ｋ（Ｐ_ｄ，Ｐ_ｍ（ｋ−１），Ｐ_ｍ（ｋ））を生成する燃費関数生成処理と、
前記目標パワーＰ_ｄ及び前記回転数Ｐ_ｍに基づいて、ｕ_ｍｉｎ≦ｕ（ｋ）≦ｕ_ｍａｘを満たす制約条件ｕ_ｍｉｎ，ｕ_ｍａｘを生成する制約条件生成処理と、
前記蓄電池からの前記蓄電池の状態ＳｏＣに基づいて、前記蓄電池の状態ＳｏＣが過放電の下限値未満の場合にどの程度まで許容するかと、過充電の上限値を超える場合にどの程度まで許容するかとを表すペナルティ関数ｐ（ｘ（ｋ））を生成するペナルティ関数生成処理と、
前記燃費関数Ｑ_ｋ（Ｐ_ｄ，Ｐ_ｍ（ｋ−１），Ｐ_ｍ（ｋ））、前記制約条件ｕ_ｍｉｎ，ｕ_ｍａｘ及び前記ペナルティ関数ｐ（ｘ（ｋ））に基づいて、最適化問題ｍｉｎΣＱ_ｋ（Ｐ_ｄ，Ｐ_ｍ（ｋ−１），Ｐ（ｋ））＋ｐ（ｘ（ｋ））を生成する最適化問題生成処理と、
前記最適化問題ｍｉｎΣＱ_ｋ（Ｐ_ｄ，Ｐ_ｍ（ｋ−１），Ｐ（ｋ））＋ｐ（ｘ（ｋ））を求解し、充放電計画Ｐ（ｋ）を出力する最適化問題求解処理
を含むことを特徴とする、付記９記載のプログラム。
（付記１１）
前記エンジン発電計画Ｐ_ｅ（ｋ）の作成は、前記目標パワーＰ_ｄ及び前記充放電計画Ｐ（ｋ）に基づいて、Ｐ_ｄ−Ｐ（ｋ）＝Ｐ_ｅ（ｋ）なるエンジン発電計画Ｐ_ｅ（ｋ）を作成するエンジン発電計画作成処理を含むことを特徴とする、付記９または１０記載のプログラム。
（付記１２）
前記プログラムは、前記回転数Ｐ_ｍから前記目標パワーＰ_ｄを決定する処理を前記コンピュータにさらに実行させることを特徴とする、付記９乃至１１のいずれか１項記載のモデル予測制御方法。

以上、開示のモデル予測制御装置、方法及びプログラムを実施例により説明したが、本発明は上記実施例に限定されるものではなく、本発明の範囲内で種々の変形及び改良が可能であることは言うまでもない。

１ 制御システム
１１ 充放電計画作成器
１２ エンジン発電計画器
１３ 蓄電池
１４ エンジン
１５ モータ
４１ モデル予測制御装置
５１ ＥＣＵ
５２ メモリ

Claims (5)

1. エンジンで発電した電気でモータを駆動し、前記エンジンで発電した電気のうち、前記モータの駆動に利用されない電気は蓄電池を充電することで蓄積されるシステムのモデル予測制御装置であって、
   目標パワーＰ_ｄ、前記モータの回転数Ｐ_ｍ及び前記蓄電池の状態ＳｏＣに基づいて、過充電のレベルに応じた過充電の制限及び過放電のレベルに応じた過放電の制限を含み、且つ、一定期間の燃費が最小となる充放電計画Ｐ（ｋ）を作成する充放電計画作成手段と、
   前記充放電計画Ｐ（ｋ）及び前記目標パワーＰ_ｄに基づいて、エンジン発電計画Ｐ_ｅ（ｋ）を作成して前記エンジンに供給するエンジン発電計画作成手段
   を備えたことを特徴とする、モデル予測制御装置。
2. 前記充放電計画作成手段は、
   前記蓄電池に流入した電流と前記蓄電池から流出した電流を積算するクーロンカウンタのカウント値をｉ、状態をｘ（ｋ）＝［Ｐ_ｍ，ＳｏＣ，ｉ］^Ｔ、入力をｕ（ｋ）＝［Ｐ（ｋ），Ｐｅ（ｋ）］、ｘ（ｋ＋１）＝Ａｘ（ｋ）＋Ｂｕ（ｋ）、Ａ，Ｂを変数とすると、前記目標パワーＰ_ｄ及び前記回転数Ｐ_ｍに基づいて、ｘ，ｕの２次式で定義される燃費関数Ｑ_ｋ（Ｐ_ｄ，Ｐ_ｍ（ｋ−１），Ｐ_ｍ（ｋ））を生成する燃費関数生成部と、
   前記目標パワーＰ_ｄ及び前記回転数Ｐ_ｍに基づいて、ｕ_ｍｉｎ≦ｕ（ｋ）≦ｕ_ｍａｘを満たす制約条件ｕ_ｍｉｎ，ｕ_ｍａｘを生成する制約条件生成部と、
   前記蓄電池からの前記蓄電池の状態ＳｏＣに基づいて、前記蓄電池の状態ＳｏＣが過放電の下限値未満の場合にどの程度まで許容するかと、過充電の上限値を超える場合にどの程度まで許容するかとを表すペナルティ関数ｐ（ｘ（ｋ））を生成するペナルティ関数生成部と、
   前記燃費関数Ｑ_ｋ（Ｐ_ｄ，Ｐ_ｍ（ｋ−１），Ｐ_ｍ（ｋ））、前記制約条件ｕ_ｍｉｎ，ｕ_ｍａｘ及び前記ペナルティ関数ｐ（ｘ（ｋ））に基づいて、最適化問題ｍｉｎΣＱ_ｋ（Ｐ_ｄ，Ｐ_ｍ（ｋ−１），Ｐ（ｋ））＋ｐ（ｘ（ｋ））を生成する最適化問題生成部と、
   前記最適化問題ｍｉｎΣＱ_ｋ（Ｐ_ｄ，Ｐ_ｍ（ｋ−１），Ｐ（ｋ））＋ｐ（ｘ（ｋ））を求解し、充放電計画Ｐ（ｋ）を出力する最適化問題求解部
   を有することを特徴とする、請求項１記載のモデル予測制御装置。
3. 前記エンジン発電計画作成手段は、前記目標パワーＰ_ｄ及び前記充放電計画Ｐ（ｋ）に基づいて、Ｐ_ｄ−Ｐ（ｋ）＝Ｐ_ｅ（ｋ）なるエンジン発電計画Ｐ_ｅ（ｋ）を作成するエンジン発電計画作成部を有することを特徴とする、請求項１または２記載のモデル予測制御装置。
4. エンジンで発電した電気でモータを駆動し、前記エンジンで発電した電気のうち、前記モータの駆動に利用されない電気は蓄電池を充電することで蓄積されるシステムのモデル予測制御方法であって、
   前記エンジンを制御する計算機が、
   目標パワーＰ_ｄ、前記モータの回転数Ｐ_ｍ及び前記蓄電池の状態ＳｏＣに基づいて、過充電のレベルに応じた過充電の制限及び過放電のレベルに応じた過放電の制限を含み、且つ、一定期間の燃費が最小となる充放電計画Ｐ（ｋ）を作成し、
   前記充放電計画Ｐ（ｋ）及び前記目標パワーＰ_ｄに基づいて、前記エンジンに供給するエンジン発電計画Ｐ_ｅ（ｋ）を作成する
   処理を実行することを特徴とする、モデルの予測制御方法。
5. エンジンで発電した電気でモータを駆動し、前記エンジンで発電した電気のうち、前記モータの駆動に利用されない電気は蓄電池を充電することで蓄積されるシステムのモデル予測制御処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、
   目標パワーＰ_ｄ、前記モータの回転数Ｐ_ｍ及び前記蓄電池の状態ＳｏＣに基づいて、過充電のレベルに応じた過充電の制限及び過放電のレベルに応じた過放電の制限を含み、且つ、一定期間の燃費が最小となる充放電計画Ｐ（ｋ）を作成し、
   前記充放電計画Ｐ（ｋ）及び前記目標パワーＰ_ｄに基づいて、前記エンジンに供給するエンジン発電計画Ｐ_ｅ（ｋ）を作成する
   前記モデル予測制御処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする、プログラム。

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