JP2018067510A - 燃料電池の監視装置、燃料電池の制御装置、及び燃料電池の監視方法 - Google Patents

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真明 松末
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Abstract

【課題】燃料電池の冷媒の温度の推移を予測できる燃料電池の監視装置、燃料電池の制御装置、及び燃料電池の監視方法を提供することを目的とする。【解決手段】燃料電池を動力源として走行する車両の走行予定経路上の各地点での前記車両の予測車速と、前記燃料電池から受熱した冷媒の温度と、前記車両の走行風に晒されて前記冷媒が放熱する前記車両の外気の温度と、を取得する取得部と、前記走行予定経路上の第１地点での前記予測車速と、前記冷媒の温度と、前記外気の温度とに基づいて、前記第１地点での前記冷媒の予測温度を算出し、前記走行予定経路上の前記第１地点の次の第２地点での前記予測車速と、算出された前記第１地点での前記予測温度と、前記外気の温度とに基づいて、前記第２地点での前記予測温度を算出する算出部と、を備えた燃料電池の監視装置。【選択図】図５

Description

本発明は、燃料電池の監視装置、燃料電池の制御装置、及び燃料電池の監視方法に関する。
車両の動力源として燃料電池が用いられることが知られている。燃料電池の発熱量は、燃料電池の発電量が大きいほど増大するが、燃料電池を冷却する冷媒の温度が目標温度に維持されることによって、燃料電池の温度は所望の温度に制御される。ここで、冷媒の温度が目標温度から外れた際には、種々の処理が実行される場合がある。例えば特許文献１では、冷媒の温度が上昇中と下降中とで異なる処理が実行される。この特許文献１では、現時点での冷媒の温度が閾値を超えた場合に、冷媒の温度が上昇中であると判定され、現時点での燃料電池の電流密度が閾値を下回った場合に、冷媒の温度が下降中であると判定される。
特開２０１５−２１０９０８号公報
上記特許文献１の技術では、冷媒の温度が上昇中であるか下降中であるかを判定できても、冷媒の温度を事前に予測することはできない。このため、上記の判定手法では、冷媒の温度が変動する前に事前に実行することが望ましい処理に対しては、対応できない。また、冷媒の温度を事前に予測できたとしても、きわめて近い将来の冷媒の温度を予測できるのみでは、上記のような処理には対応できない。従って、ある程度の所定期間に亘って、冷媒の温度の推移を事前に予測できることが望まれる。
そこで、燃料電池の冷媒の温度の推移を予測できる燃料電池の監視装置、燃料電池の制御装置、及び燃料電池の監視方法を提供することを目的とする。
上記目的は、燃料電池を動力源として走行する車両の走行予定経路上の各地点での前記車両の予測車速と、前記燃料電池から受熱した冷媒の温度と、前記車両の走行風に晒されて前記冷媒が放熱する前記車両の外気の温度と、を取得する取得部と、前記走行予定経路上の第１地点での前記予測車速と、前記冷媒の温度と、前記外気の温度とに基づいて、前記第１地点での前記冷媒の予測温度を算出し、前記走行予定経路上の前記第１地点の次の第２地点での前記予測車速と、算出された前記第１地点での前記予測温度と、前記外気の温度とに基づいて、前記第２地点での前記予測温度を算出する算出部と、を備えた燃料電池の監視装置によって達成できる。
車速が速いほど燃料電池の発熱量は増大する。一方、冷媒による燃料電池の冷却能力は、車速が速いほど、及び冷媒の温度と外気の温度との温度差が大きいほど増大する。このため、上記の方法により各地点での燃料電池の発熱量と冷媒の冷却能力とが考慮されて、走行予定経路上での所定期間に亘る冷媒の温度の推移を予測できる。
前記取得部は、更に前記走行予定経路上の各地点での勾配を取得し、前記算出部は、前記第１地点での前記予測車速及び勾配と、前記冷媒の温度と、前記外気の温度とに基づいて、前記第１地点での前記予測温度を算出し、前記第２地点での前記予測車速及び勾配と、算出された前記第１地点での前記予測温度と、前記外気の温度とに基づいて、前記第２地点での前記予測温度を算出してもよい。
前記予測車速は、前記走行予定経路上を過去に走行した車両群の走行速度の平均値である平均車速に基づいて算出されていてもよい。
上記目的は、燃料電池を動力源として走行する車両の走行予定経路上の各地点での前記車両の予測車速と、前記走行予定経路上での各地点での前記燃料電池の予測発電量と、前記燃料電池から受熱した冷媒の温度と、前記車両の走行風に晒されて前記冷媒が放熱する前記車両の外気の温度と、を取得する取得部と、前記走行予定経路上の第１地点での前記予測車速及び予測発電量と、前記冷媒の温度と、前記外気の温度とに基づいて、前記第１地点での前記冷媒の予測温度を算出し、前記走行予定経路上の前記第１地点の次の第２地点での前記予測車速及び予測発電量と、算出された前記第１地点での前記予測温度と、前記外気の温度とに基づいて、前記第２地点での前記予測温度を算出する算出部と、を備えた燃料電池の監視装置によっても達成できる。
燃料電池の発電量が大きいほど燃料電池の発熱量は増大する。一方、冷媒による燃料電池の冷却能力は、車速が速いほど、及び冷媒の温度と外気の温度との温度差が大きいほど増大する。このため、上記の方法により各地点での燃料電池の発熱量と冷媒の冷却能力とが考慮されて、走行予定経路上での所定期間に亘る冷媒の温度の推移を予測できる。
前記予測発電量は、前記走行予定経路上を前記車両が過去に走行した際の前記走行予定経路上での前記燃料電池の発電量、及び前記走行予定経路上を他の車両が過去に走行した際の前記他の車両に走行するための電力源として搭載されている他の燃料電池の発電量、の少なくとも一方に基づいて算出されていてもよい。
前記算出部は、前記燃料電池により駆動される前記車両の空調装置を考慮して、前記第１及び第２地点の前記予測温度を算出してもよい。
前記取得部は、無線通信を介して前記車両の外部に配置されたサーバから前記予測車速を取得してもよい。
前記取得部は、無線通信を介して前記車両の外部に配置されたサーバから前記予測発電量を取得してもよい。
上記の目的は、上述した燃料電池の監視装置の前記算出部により算出された前記予測温度と、算出された前記予測温度のうちの最大値が閾値を超える判定結果とを取得する結果取得部と、前記予測温度と前記判定結果とが取得された場合に、前記予測温度が前記最大値へ向けて上昇を開始する昇温開始時点よりも前に、前記燃料電池の昇温を抑制する昇温抑制処理を開始する昇温抑制制御部と、を備えた燃料電池の制御装置によっても達成できる。
前記昇温抑制処理は、前記昇温抑制処理が実行されない場合に比して、前記冷媒の目標温度を低下させる処理、前記燃料電池のカソード側の背圧を上昇させる処理、及び前記燃料電池の発電量を補填する二次電池の目標充電量を増大させる処理、の少なくとも一つであってもよい
上記目的は、燃料電池を動力源として走行する車両の走行予定経路上の各地点での前記車両の予測車速と、前記燃料電池から受熱した冷媒の温度と、前記車両の走行風に晒されて前記冷媒が放熱する前記車両の外気の温度と、を取得する取得ステップと、前記走行予定経路上の第１地点での前記予測車速と、前記冷媒の温度と、前記外気の温度とに基づいて、前記第１地点での前記冷媒の予測温度を算出し、前記走行予定経路上の前記第１地点の次の第２地点での前記予測車速と、算出された前記第１地点での前記予測温度と、前記外気の温度とに基づいて、前記第２地点での前記予測温度を算出する算出ステップと、を備えた燃料電池の監視方法によっても達成できる。
上記目的は、燃料電池を動力源として走行する車両の走行予定経路上の各地点での前記車両の予測車速と、前記走行予定経路上での各地点での前記燃料電池の予測発電量と、前記燃料電池から受熱した冷媒の温度と、前記車両の走行風に晒されて前記冷媒が放熱する前記車両の外気の温度と、を取得する取得ステップと、前記走行予定経路上の第１地点での前記予測車速及び予測発電量と、前記冷媒の温度と、前記外気の温度とに基づいて、前記第１地点での前記冷媒の予測温度を算出し、前記走行予定経路上の前記第１地点の次の第２地点での前記予測車速及び予測発電量と、算出された前記第１地点での前記予測温度と、前記外気の温度とに基づいて、前記第２地点での前記予測温度を算出する算出ステップと、を備えた燃料電池の監視方法によっても達成できる。
燃料電池の冷媒の温度の推移を予測できる燃料電池の監視装置、燃料電池の制御装置、及び燃料電池の監視方法を提供できる。
図１は、車両の構成図である。 図２Ａは、監視システムの構成図であり、図２Ｂは、サーバの構成図である。 図３Ａは、サーバのＨＤＤに記憶された平均車速の一例を示した図であり、図３Ｂは、サーバが実行する平均車速を算出する制御の一例を示したフローチャートである。 図４は、走行予定経路上での各地点での、平均車速と勾配を示した概念図である。 図５は、本実施例の温度制御の一例を示したフローチャートである。 図６Ａは、燃料電池への要求発電量を、車速及び勾配毎に規定したマップであり、図６Ｂは、予測発電量に応じた燃料電池の予測発熱量を規定したマップである。 図７Ａは、予測発電量と予測発熱量との推移を示したタイミングチャートの一例であり、図７Ｂは、予測温度の推移を示したタイミングチャートの一例であり、図７Ｃは、実温度の推移を示したタイミングチャートの一例である。 図８は、予測温度の推移算出制御の一例を示したフローチャートである。 図９Ａは、予測最大冷却能力を、車速及び温度差毎に規定したマップであり、図９Ｂは、冷媒の温度が目標温度を上回っている場合での予測不足冷却能力に応じて予測温度勾配を規定したマップである。 図１０Ａは、サーバが実行する第１変形例の制御の一例を示したフローチャートであり、図１０Ｂは、車両の制御装置が実行する第１変形例の制御の一例を示したフローチャートである。 図１１Ａ及び図１１Ｂは、それぞれ冷房時及び暖房時での空調システムの状態を示している。 図１２は、空調システムによる燃料電池への要求発電量と外気温との関係を規定したマップである。 図１３Ａは、サーバのＨＤＤに記憶された平均発電量の一例であり、図１３Ｂは、平均発電量を算出する制御の一例を示したフローチャートである。 図１４は、第３変形例での温度制御の一例を示したフローチャートである。
図１は、燃料電池車（以下、車両と称する）の構成図である。図１に示すように、車両１は、冷却系１０、酸化剤ガス配管系３０、燃料ガス配管系４０、電力系５０、及び制御装置６０を含む。燃料電池２０は、酸化剤ガスと燃料ガスの供給を受けて発電する。冷却系１０は、冷媒を所定の経路を経て循環させることにより、燃料電池２０を冷却する。酸化剤ガス配管系３０は、酸化剤ガスとしての、酸素を含む空気を燃料電池２０に供給する。燃料ガス配管系４０は、燃料ガスとしての水素ガスを燃料電池２０に供給する。電力系５０は、システムの電力を充放電する。制御装置６０は、車両１全体を統括制御する。燃料電池２０は、固体高分子電解質型であり、複数のセルを積層したスタック構造を備えている。燃料電池２０には、出力電流及び電圧をそれぞれ検出する電流センサ２ａ及び電圧センサ２ｂが取り付けられている。
酸化剤ガス配管系３０は、エアコンプレッサ３１、酸化剤ガス供給路３２、加湿モジュール３３、酸化剤オフガス流路３４、及びエアコンプレッサ３１を駆動する直流モータＭ１を有している。エアコンプレッサ３１は、モータＭ１により駆動され、外気から取り込んだ酸素を含む空気（酸化剤ガス）を圧縮して燃料電池２０のカソード極に供給する。モータＭ１には、その回転数を検出する回転数検出センサ３ａが取り付けられている。酸化剤ガス供給路３２は、エアコンプレッサ３１から供給される空気を燃料電池２０のカソード極に導く。燃料電池２０のカソード極からは酸化剤オフガスが酸化剤オフガス流路３４を介して排出される。加湿モジュール３３は、燃料電池２０に供給される酸化剤ガスを適度に加湿する。酸化剤オフガス流路３４は、酸化剤オフガスをシステム外に排気し、カソード極出口付近には背圧調整弁Ｖが配設されている。酸化剤オフガス流路３４における燃料電池２０と背圧調整弁Ｖの間には、カソード背圧を検出する圧力センサ３ｂが取り付けられている。
燃料ガス配管系４０は、燃料ガス供給源４１、燃料ガス供給路４２、燃料ガス循環路４３、アノードオフガス流路４４、水素循環ポンプ４５、気液分離器４６、及び水素循環ポンプ４５を駆動するためのモータＭ２を有している。燃料ガス供給源４１は、燃料電池２０へ燃料ガスである水素ガスを供給するタンクである。燃料ガス供給路４２は、燃料ガス供給源４１から放出される燃料ガスを燃料電池２０のアノード側に導き、上流側から順にタンクバルブＨ１、水素調圧バルブＨ２、インジェクタＨ３が配設されている。これらバルブ及びインジェクタは、燃料電池２０へ燃料ガスを供給、遮断する。燃料ガス循環路４３は、未反応燃料ガスを燃料電池２０へ還流させ、上流側から順に気液分離器４６、水素循環ポンプ４５、及び不図示の逆止弁が配設されている。燃料電池２０から排出された未反応燃料ガスは、水素循環ポンプ４５によって適度に加圧され、燃料ガス供給路４２へ導かれる。アノードオフガス流路４４には、燃料電池２０から排出された水素オフガスを含むアノードオフガスや気液分離器４６内に貯留された水をシステム外に排気し、排気排水弁Ｈ５が配設されている。
電力系５０は、高圧ＤＣ／ＤＣコンバータ５１、バッテリ５２、トラクションインバータ５３、補機インバータ５４、トラクションモータＭ３、及び補機モータＭ４を備えている。高圧ＤＣ／ＤＣコンバータ５１は、燃料電池２０からの直流電圧を調整してバッテリ５２に出力可能である。高圧ＤＣ／ＤＣコンバータ５１により、燃料電池２０の出力電圧が制御される。バッテリ５２は、充放電可能な二次電池であり、余剰電力の充電や補助的な電力供給が可能である。燃料電池２０で発電された直流電力の一部は、高圧ＤＣ／ＤＣコンバータ５１により昇降圧され、バッテリ５２に充電される。バッテリ５２には、その充電状態を検出するＳＯＣセンサ５ａが取り付けられている。トラクションインバータ５３、補機インバータ５４は、燃料電池２０又はバッテリ５２から出力される直流電力を三相交流電力に変換してトラクションモータＭ３及び補機モータＭ４へ供給する。トラクションモータＭ３は、車輪Ｗを駆動する。トラクションモータＭ３が回生を行う場合には、トラクションモータＭ３からの出力電力は、トラクションインバータ５３を介して直流電力に変換されてバッテリ５２に充電される。トラクションモータＭ３には、その回転数を検出する回転数検出センサ５ｂが取り付けられている。
冷却系１０は、ラジエータ１６、ファン１７、循環経路１１、バイパス経路１２、三方弁１３、循環ポンプ１４、モータＭ５、イオン交換器１５、温度センサ２ｃとを備える。循環ポンプ１４により圧送される冷媒は、循環経路１１を流通し、ファン１７による送風と車両１の走行風とによりラジエータ１６で熱交換されて冷媒が冷却される。冷却された冷媒は、燃料電池２０に供給されて燃料電池２０が冷却される。温度センサ２ｃは、燃料電池２０から排出された冷媒の温度を検出する。バイパス経路１２は、循環経路１１から分岐してラジエータ１６をバイパスし、三方弁１３は、ラジエータ１６への冷媒の供給量を調整する。イオン交換器１５は、バイパス経路１２上に、バイパス経路１２を流れる冷媒の一部が流れるように設けられている。モータＭ５は循環ポンプ１４を駆動して、燃料電池２０への冷媒の供給量が調整される。また、燃料電池２０の温度は、温度センサ２ｃにより検出された冷媒の温度が目標温度となるように、モータＭ５の回転速度やラジエータ１６への冷媒の供給量が調整されることにより、略一定の温度に維持される。
車両１には、車室内を冷暖房可能な空調システム７０が搭載されている。空調システム７０については詳しくは後述する。
制御装置６０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）６１、ＲＯＭ（Read Only Memory）６２、ＲＡＭ（Random Access Memory）６３、メモリ６４、ネットワークインタフェース６５、入出力インタフェース６６等を備え、各部はバス６９により接続されている。また、制御装置６０には、入力される各センサ信号に基づき、当該システムの各部を統合的に制御する。具体的には、制御装置６０のＣＰＵ６１は、入出力インタフェース６６を介して、アクセルペダル８０の回動を検出するアクセルペダルセンサ８１、車速センサ８３、外気温センサ８４、ＳＯＣセンサ５ａ、回転数検出センサ５ｂから送出される各センサ信号に基づいて、燃料電池２０の発電を制御する。また、制御装置６０は、冷媒の温度が目標温度となるように、循環ポンプ１４のモータＭ５の回転速度や三方弁１３の状態を制御する。また、入出力インタフェース６６には、ナビゲーション装置９０や空調システム７０が接続されている。ナビゲーション装置９０の記憶装置には、地図データや車両１の過去の走行履歴等が記憶されている。また、ナビゲーション装置９０は、車両１の位置情報を取得するＧＰＳ（Global Positioning System）受信機を内蔵している。制御装置６０のＣＰＵ６１は、ネットワークインタフェース６５により、後述するネットワークＮを介してサーバ１００と無線通信可能である。
また制御装置６０は、冷媒の温度の推移を予測する制御を実行可能である。この制御は、詳しくは後述するが、制御装置６０のＣＰＵ６１、ＲＯＭ６２、ＲＡＭ６３、及びメモリ６４により機能的に実現される、取得部、算出部、及び昇温抑制制御部により実行される。従って、制御装置６０は、燃料電池２０の監視装置の一例であり、燃料電池２０の制御装置の一例でもある。詳しくは後述する。
図２Ａは、監視システムＳの構成図である。監視システムＳでは、車両群とサーバ１００とが、インターネットなどのネットワークＮに接続されている。具体的には、車両１〜１ｆにそれぞれ搭載された制御装置が、ネットワークＮに接続されている。車両１以外の車両１ａ〜１ｆは、例えば、エンジン車両や、ハイブリッド車両、電気自動車両、燃料電池車両等である。サーバ１００には、車両１〜１ｆの各制御装置からネットワークＮを介して、車両１〜１ｆの各位置情報と各車速とが対応付けられて無線送信されている。
次に、サーバ１００について説明する。図２Ｂは、サーバ１００の構成図である。サーバ１００は、ＣＰＵ１０１、ＲＯＭ１０２、ＲＡＭ１０３、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１０４、ネットワークインタフェース１０５等を備え、各部はバス１０９により接続されている。サーバ１００では、ＲＯＭ１０２あるいはＨＤＤ１０４に格納されているプログラムをＣＰＵ１０１が実行することにより、各種の機能が実現される。ネットワークインタフェース１０５は、車両１の制御装置６０と通信可能であり、車両１以外の車両１ａ〜１ｆの各制御装置とも通信可能である。ＨＤＤ１０４には、これら車両群から取得した各車両の位置情報と車速情報と、各地点での平均車速とが記憶されている。尚、これらの情報を記憶保持できれば、ＨＤＤ１０４に限定されず、その他の記憶装置を用いてもよい。ここで、平均車速とは、車両１〜１ｆ等を含む車両群が、その地点を走行した際のこれら車両群の走行速度の平均値である。図３Ａは、ＨＤＤ１０４に記憶された平均車速の一例を示した図である。図３Ａでは、地点Ａ１、Ａ２、Ａ３、Ａ４…、Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３、Ｂ４…、Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３、Ｃ４…毎に、平均車速が算出されている。
次に、サーバ１００のＣＰＵ１０１が実行する平均車速を算出する制御について説明する。図３Ｂは、サーバ１００が実行する平均車速を算出する制御の一例を示したフローチャートである。この制御は一定周期で繰り返し実行される。まず、ネットワークＮを介して、複数の車両から、各車両の現在地点とその地点での車速とが取得される（ステップＳ１０１）。車両の現在地点は、例えば、各車両に搭載されたＧＰＳ受信機からの位置情報により取得される。各車両の車速は、各車両に搭載された車速センサからの情報が取得される。次に、取得された位置と車速とは互いに対応付けされてＨＤＤ１０４に記憶される（ステップＳ１０３）。次に、同一地点での取得された複数の車速に基づいて、車速の平均値である平均車速が算出される（ステップＳ１０５）。算出された平均車速は、地点毎に対応付けされてＨＤＤ１０４に記憶される（ステップＳ１０７）。従って、各地点の平均車速は、車両１がその地点を走行したことがある場合には車両１を含む車両群の平均車速となり、車両１がその地点を走行したことがない場合には、車両１を含まない車両群の平均車速となる。
次に、車両１の制御装置６０が実行する制御について説明する。車両１の制御装置６０は、車両１の現在地から目的地までの走行予定経路上での各地点での平均車速をサーバ１００から取得する。走行予定経路は、車両１の現在地から、ユーザによってナビゲーション装置９０に設定された目的地までナビゲーション装置９０が案内する経路、又は目的地が設定されていない場合にはナビゲーション装置９０に記憶されている過去の走行履歴から推測される経路である。制御装置６０は、ナビゲーション装置９０から走行予定経路を取得する。また、制御装置６０は、平均車速が取得された走行予定経路上での各地点での道路の勾配をナビゲーション装置９０に記憶されている地図データから取得する。図４は、走行予定経路上での各地点Ａ１〜Ａ３、Ｂ１、Ｃ１、Ｄ１、及びＥ１での平均車速と勾配を示した概念図である。制御装置６０は、このような各地点での平均車速と勾配とに基づいて、走行予定経路上での燃料電池２０の予測発電量の推移を算出し、予測発電量の推移に基づいて冷媒の温度の推移を予測する。
次に、制御装置６０が実行する制御について具体的に説明する。図５は、制御装置６０が実行する制御の一例を示したフローチャートである。この制御は、所定の周期で繰り返し実行される。最初に、上述したようにナビゲーション装置９０から走行予定経路が取得される（ステップＳ１）。次に、走行予定経路上での各地点の勾配がナビゲーション装置９０の地図データから取得される（ステップＳ３）。次に、走行予定経路上での各地点の平均車速が、無線通信を介して車両１の外部に配置されたサーバ１００から取得される（ステップＳ５）。この平均車速は、走行予定経路を走行する車両１の予測車速の一例として取得される。ここで、詳しくは後述するが車両１の車速が速いほど、燃料電池２０の発熱量は増大するため、車両１の予測車速は燃料電池２０の予測発熱量に相関する。
次に、走行予定経路上での各地点の勾配及び平均車速に基づいて、所定期間の、例えば３０分間に亘って燃料電池２０が発電すると予測される予測発電量Ｐ［ｋＷ］の推移が算出される（ステップＳ７）。推移は、各地点の平均車速と各地点間の距離とにより、算出できる。各地点間の距離は、ナビゲーション装置９０の地図データから取得できる。
ここで燃料電池２０の予測発電量Ｐは、所定の勾配を有した所定の地点をその地点での平均車速での車両１の走行を実現するために、燃料電池２０に要求される要求発電量と略同じとみなすことができる。具体的には、燃料電池２０の予測発電量Ｐは、上記のような走行を実現するために必要となる、トラクションモータＭ３や補機モータＭ４等で消費される電力値と略同じとみなすことができる。図６Ａは、燃料電池２０の要求発電量を、車速及び勾配毎に規定したマップである。このマップは、予め実験により算出され予め制御装置６０のメモリ６４に記憶されている。燃料電池２０の要求発電量は、車速が増大するほど増大し、上り勾配が増大するほど増大し、下り勾配が増大するほど低下する。このマップを参照して、走行予定経路上での燃料電池２０の予測発電量Ｐの推移が算出される。
次に、予測発電量Ｐの推移に基づいて、燃料電池２０の予測発熱量Ｐｈ［ｋＷ］の推移が算出される（ステップＳ９）。図６Ｂは、予測発電量Ｐに応じた燃料電池２０の予測発熱量Ｐｈを規定したマップである。このマップは、予め実験により算出され予め制御装置６０のメモリ６４に記憶されている。予測発電量Ｐが増大するほど、予測発熱量Ｐｈは増大する。このマップを参照して、走行予定経路上での燃料電池２０の予測発熱量Ｐｈの推移が算出される。
次に、予測発熱量Ｐｈの推移に基づいて、冷媒の予測温度Ｔの推移が算出される（ステップＳ１１）。具体的な手法については後述する。図７Ａは、予測発電量Ｐと予測発熱量Ｐｈとの推移を示したタイミングチャートの一例である。図７Ｂは、予測温度Ｔの推移を示したタイミングチャートの一例である。図７Ａの縦軸は、電力量及び発熱量を示す。図７Ｂの縦軸は、温度を示す。図７Ａ及び図７Ｂには、時刻ｔ０〜ｔ６までの予測発電量Ｐと予測発熱量Ｐｈと予測温度Ｔとの推移が破線で示されている。また、図７Ｂには、冷媒の通常目標温度Ｔｔと、後述する閾値Ｔｕとを示している。
図７Ａに示すように、予測発電量Ｐの増大と共に予測発熱量Ｐｈが増大するが、予測温度Ｔは必ずしも上昇するわけではなく、後述する冷媒の最大冷却能力を超えて予測発熱量Ｐｈが増大する場合に、予測温度Ｔが通常目標温度Ｔｔから増大する。例えば時刻ｔ２の直前に予測発電量Ｐ及び予測発熱量Ｐｈがわずかに上昇しているが、予測温度Ｔは通常目標温度Ｔｔから上昇していない。この理由は、燃料電池２０の発電性能の確保等の種々の観点から冷媒は通常目標温度Ｔｔに維持され、冷媒の最大冷却能力を超えない範囲で冷媒が通常目標温度Ｔｔに維持されるように、燃料電池２０やラジエータ１６への冷媒の供給量やラジエータ１６を通過する空気の流量が調整されているからである。図７Ａでは、時刻ｔ２で燃料電池２０の予測発熱量Ｐｈが冷媒の最大冷却能力を超えることにより、予測温度Ｔが通常目標温度Ｔｔから上昇し始める。また、時刻ｔ３で予測温度Ｔが最大値Ｔｍａｘとなり、その後に低下し始め、時刻ｔ５で予測温度Ｔが通常目標温度Ｔｔに至る。
次に、予測温度Ｔの推移に基づいて、予測温度Ｔの最大値Ｔｍａｘが閾値Ｔｕを超えているか否かが判定される（ステップＳ１３）。否定判定の場合には、冷媒及び燃料電池２０は過剰に高温にならないとして、後述する昇温抑制処理は実行されず本制御は終了する。
肯定判定の場合には、予測温度Ｔが最大値Ｔｍａｘへ向けて上昇を開始する昇温開始時点を取得する（ステップＳ１５）。図７Ｂの例では、最大値Ｔｍａｘは閾値Ｔｕを超えているため、昇温開始時点である時刻ｔ２が取得される。時刻ｔ２は、予測温度Ｔが最大値Ｔｍａｘとなる時刻ｔ３から遡って、時刻ｔ３に直近の予測温度Ｔが通常目標温度Ｔｔとなる時刻である。
次に、現時点が昇温抑制処理の実行開始時点であるか否かが判定される（ステップＳ１７）。昇温抑制処理の実行開始時点は、上述の昇温開始時点よりも前の時点である。否定判定の場合には再度ステップＳ１７の処理が実行される。肯定判定の場合には、昇温抑制処理が実行される（ステップＳ１９）。図７Ｃは、昇温抑制制御が実行された場合での冷媒の実温度Ｔａの推移を示したタイミングチャートである。図７Ｃの例では、予測温度Ｔの昇温開始時点である時刻ｔ２の前の時刻ｔ１から昇温抑制処理が実行される。本実施例での昇温抑制処理は、予測温度Ｔが上昇を開始する前に冷媒の目標温度を、通常目標温度Ｔｔよりも所定温度低い低目標温度Ｔｔａに設定する処理である。これにより、昇温抑制処理が実行されない場合に比して、燃料電池２０への冷媒の供給量が増大される、ラジエータ１６への冷媒の供給量が増大させる、及びラジエータ１６を通過する空気の流量を増大させる、の少なくとも一つが実行されて、冷媒の温度が低目標温度Ｔｔａにまで低下する。これにより、燃料電池２０の温度も低下する。尚、燃料電池２０への冷媒の供給量の増大は、循環ポンプ１４のモータＭ５の回転速度の増大により実現される。ラジエータ１６への冷媒の供給量の増大は、モータＭ５の回転速度の増大や三方弁１３によるバイパス経路１２の冷媒の流通量の減少により実行される。ラジエータ１６を通過する空気の流量は、ファン１７の回転速度の増大により実現される。
時刻ｔ２よりも前の時刻ｔ１で昇温抑制処理の実行が開始されるため、実温度Ｔａは、時刻ｔ１から時刻ｔ２までに低下し、昇温し始める時刻ｔ２においては、予測温度Ｔよりも低下させておくことができる。これにより、時刻ｔ２から冷媒が昇温し始めても、実温度Ｔａは時刻ｔ３で閾値Ｔｕを超えることが抑制され、その後も、時刻ｔ５よりも前の時刻ｔ４で実温度Ｔａが通常目標温度Ｔｔにまで低下する。このように、冷媒が昇温し始める前に昇温抑制処理が実行されるので、燃料電池２０の過昇温を効果的に抑制でき、過昇温に伴う燃料電池２０の発電性能の低下を抑制できる。ステップＳ１９の処理は、ステップＳ１３の処理で肯定判定された場合に、予測温度Ｔが最大値Ｔｍａｘへ向けて上昇を開始する時刻ｔ２よりも前に、燃料電池２０の昇温を抑制する昇温抑制処理を開始する昇温抑制制御部が実行する処理の一例である。
尚、上記の昇温抑制処理が開始される時刻ｔ１は、外気温等から実温度Ｔａが通常目標温度Ｔｔから低目標温度Ｔｔａにまで低下するのに必要な期間を推定し、この期間を考慮して定めてもよい。また、時刻ｔ１は、時刻ｔ２から予め定められた所定時間前、例えば５分前の時刻としてもよい。
尚、昇温抑制処理が停止される時刻、即ち、冷媒の目標温度が低目標温度Ｔｔａから通常目標温度Ｔｔに戻される時刻は、図７Ｃの例では最大値Ｔｍａｘとなる時刻ｔ３以降であって、予測温度Ｔが通常目標温度Ｔｔとなる時刻ｔ５までの期間であるが、これに限定されない。例えば、実温度Ｔａが通常目標温度Ｔｔを超える時点で、冷媒の目標温度を低目標温度Ｔｔａから通常目標温度Ｔｔに戻してもよい。実温度Ｔａが通常目標温度Ｔｔを超えた時点で、冷媒の冷却能力が最大限となるようにモータＭ５の回転速度等が制御され、燃料電池２０の発熱量は冷媒の最大冷却能力を上回っているため、冷媒の目標温度を低目標温度Ｔｔａに維持しても、実温度Ｔａに変化はないからである。
昇温抑制処理は、上述のように冷媒の目標温度を通常目標温度Ｔｔから低目標温度Ｔｔａに低下させる処理に限定されない。例えば、昇温抑制処理は、昇温抑制処理が実行されない場合に比して、背圧調整弁Ｖの開度を減少することにより燃料電池２０のカソード側の背圧を上昇させる処理であってもよい。これにより、燃料電池２０から排出される液水量が低下し、燃料電池２０内の乾燥状態を抑制して湿潤状態を良好にできる。従って、燃料電池２０の発電効率が向上するため、燃料電池２０の発電量に対する発熱量を低下させることができ、燃料電池２０の過昇温を抑制できる。
また、昇温抑制処理は、昇温抑制処理が実行されない場合に比して、燃料電池２０の発電量を補填する二次電池５２の目標充電量を増大させる処理であってもよい。予測温度Ｔが上昇し始める前に、二次電池５２の目標充電量を事前に増大させておき、予測温度Ｔが上昇し始める前に、目標充電量を元に戻して二次電池５２の放電量を増大することにより、燃料電池２０への要求される発電量を抑制でき、燃料電池２０の過昇温を抑制できる。
尚、昇温抑制処理は、目標温度を通常目標温度Ｔｔから低目標温度Ｔｔａに低下させる処理、背圧調整弁Ｖの開度を減少することにより燃料電池２０のカソード側の背圧を上昇させる処理、及び燃料電池２０の発電量を補填する二次電池５２の目標充電量を増大させる処理、のうち複数の処理を実行してもよい。これにより、より効果的に燃料電池２０の過昇温を抑制できる。
尚、予測温度Ｔの推移の算出後に実行され得る処理は、上述のような昇温抑制処理には限定されない。例えば、予測温度Ｔの推移を、車両１のインストルメントパネルに設けられたディスプレイに表示する処理を実行してもよい。また、予測温度Ｔが閾値Ｔｕを超える場合にのみ、実温度Ｔａが閾値Ｔｕを超える前に事前に運転者に警告音を報知する処理を実行してもよい。予測温度Ｔに基づいて、燃料電池２０への酸化剤ガスや燃料ガスの供給量を補正する処理を実行してもよい。また、予測温度Ｔが上昇又は下降する勾配の絶対値が所定の閾値を超えた場合や、所定期間内での予測温度Ｔの軌跡長が閾値を超えた場合に、所定の処理を実行してもよい。
次に、予測温度Ｔの推移を算出する制御について詳細に説明する。図８は、予測温度Ｔの推移算出制御の一例を示したフローチャートである。予測温度Ｔの推移算出制御では、後述するステップＳ１１ｆで肯定判定されるまで、ステップＳ１１ｂ〜Ｓ１１ｇの処理が繰り返し実行されることにより、所定期間に亘る予測温度Ｔの推移が算出される。
まず、温度センサ２ｃから冷媒の温度が取得され、外気温センサ８４から外気温が取得される（ステップＳ１１ａ）。温度センサ２ｃは、上述したように燃料電池２０の下流側でありバイパス経路１２との分岐点よりも上流側に配置されているため、温度センサ２ｃにより、燃料電池２０から受熱した後の冷媒の温度が取得される。ステップＳ３、Ｓ５、及びＳ１１ａの処理は、燃料電池２０を動力源として走行する車両１の走行予定経路上の各地点での車両１の予測車速と、燃料電池２０から受熱した冷媒の温度と、車両１の走行風に晒されて冷媒が放熱する車両１の外気の温度と、を取得する取得部が実行する処理の一例である。
次に、時刻ｔでの予測最大冷却能力Ｐｃ［ｋＷ］が算出される（ステップＳ１１ｂ）。ここで、時刻ｔとは、１回目のステップＳ１１ｂの実行では、現在時刻に近い将来の時刻であり、例えば現在時刻から１〜１０秒後での時刻である。ここで、予測最大冷却能力Ｐｃとは、具体的には、循環ポンプ１４のモータＭ５の回転数が上限値に設定され、三方弁１３がバイパス経路１２を遮断して全ての冷媒がラジエータ１６を流通し、ファン１７の回転数が上限値に設定される場合での、冷媒により単位時間あたりに取り去ることができる燃料電池２０の熱量である。予測最大冷却能力Ｐｃは、車速と、燃料電池２０から受熱後の冷媒の温度から外気の温度を減算した温度差ΔＴとに依存する。図９Ａは、予測最大冷却能力Ｐｃを、車速及び温度差ΔＴ毎に規定したマップである。このマップは、予め実験により算出され制御装置６０のメモリ６４に記憶されている。予測最大冷却能力Ｐｃは、車速が速いほど増大し、温度差ΔＴが大きいほど増大する。車速が速いほど、ラジエータ１６は強い走行風に晒され冷媒が十分に放熱できるからである。従って車速は、上述したように速いほど燃料電池２０の発電量が増大して発熱量が増大する一方で、燃料電池２０の冷却能力にも相関する。また、温度差ΔＴが大きいほど、冷媒の温度に対して外気の温度が低く、ラジエータ１６にて冷媒が十分に放熱できるからである。このマップを参照して、走行予定経路上での時刻ｔでの平均車速と温度差ΔＴとに基づいて、走行予定経路上での時刻ｔでの冷媒の予測最大冷却能力Ｐｃが算出される。尚、１回目のステップＳ１１ｂの実行時において、温度差ΔＴの算出の際に用いられる外気温は、外気温センサ８４により取得され、冷媒の温度はステップＳ１１ａで取得された温度が用いられる。
次に、時刻ｔでの予測不足冷却能力Ｐｓ［ｋＷ］が算出される（ステップＳ１１ｃ）。時刻ｔでの予測不足冷却能力Ｐｓは、時刻ｔでの予測発熱量Ｐｈから、時刻ｔでの冷媒の予測最大冷却能力Ｐｃを減算した値である。尚、時刻ｔでの予測発熱量Ｐｈは、ステップＳ９で算出された予測発熱量Ｐｈの推移から取得できる。
次に、時刻ｔでの予測される冷媒の温度勾配である予測温度勾配α［℃／ｓｅｃ］が算出される（ステップＳ１１ｄ）。具体的には、予測温度勾配αは、予測不足冷却能力Ｐｓ［ｋＷ］に基づいて、算出される。予測不足冷却能力Ｐｓは、予測発熱量Ｐｈが予測最大冷却能力Ｐｃを超えた場合の、不足分の冷却能力に相当する。図９Ｂは、冷媒の温度が目標温度を上回っている場合での予測不足冷却能力Ｐｓに応じて予測温度勾配αを規定したマップである。このマップは、予め実験により算出され制御装置６０のメモリ６４に記憶されている。予測不足冷却能力Ｐｓが正の値の場合には、予測最大冷却能力Ｐｃが予測発熱量Ｐｈに対応できていないため、予測不足冷却能力Ｐｓが増大するほど、予測温度勾配αは増大する。即ち、冷媒の昇温の勾配が急勾配になる。予測不足冷却能力Ｐｓが負の値の場合には、予測最大冷却能力Ｐｃが予測発熱量Ｐｈを上回っている。ここで冷媒の温度が目標温度を上回っている場合には、予測温度勾配αは負の値となって、冷媒の温度が目標温度に到達するように低下する。一方、冷媒の温度が目標温度以下の場合には、循環ポンプ１４、三方弁１３、ファン１７のいずれかが制御されて、冷媒の温度が目標温度に維持される。
次に、時刻ｔでの予測温度Ｔが算出されて取得される（ステップＳ１１ｅ）。具体的には、ステップＳ１１ｄで算出された予測温度勾配αを後述する微少期間Δｔで乗算した値に、ステップＳ１１ａで取得された冷媒の温度に加算した値が、予測温度Ｔとして算出される。
次に、所定期間内での全ての予測温度Ｔが算出されたか否かが判定される（ステップＳ１１ｆ）。肯定判定の場合には、本制御が終了する。否定判定の場合には、時刻ｔが、時刻ｔに微小期間Δｔを加算した時刻に置換されて（ステップＳ１１ｇ）、再度ステップＳ１１ｂ以降の処理が繰り返される。ここで、微少期間Δｔは任意の期間であり、例えば１〜１０秒程度である。
２回目に実行されるステップＳ１１ｂでの温度差ΔＴの算出に用いられる外気温は、ステップＳ１１ａで取得済みの外気の温度が用いられる。ステップＳ１１ｂの処理が繰り返される毎に外気の温度を取得してもよいが、本処理の実行期間中では外気の温度は略変化しないと考えても差し支えないからである。一方、２回目に実行されるステップＳ１１ｂでの温度差ΔＴの算出に用いられる冷媒の温度は、ステップＳ１１ｇで取得された冷媒の温度が用いられる。従って、ｎ回目（ｎ≧２）のステップＳ１１ｂでの温度差ΔＴの算出に用いられる冷媒の温度は、（ｎ−１）回目のステップＳ１１ｅで取得された予測温度Ｔが用いられる。
また、ｎ回目（ｎ≧２）のステップＳ１１ｃでは、時刻（ｔ＋（ｎ−１）×Δｔ）での予測発熱量Ｐｈから、ｎ回目のステップＳ１１ｂで算出された予測最大冷却能力Ｐｃを減算した値が予測不足冷却能力Ｐｓとして算出される。時刻（ｔ＋（ｎ−１）×Δｔ）での予測発熱量Ｐｈも、ステップＳ９で算出された予測発熱量Ｐｈの推移から取得できる。
以上のようにして、ｎ回目（ｎ≧２）のステップＳ１１ｅでは時刻（ｔ＋（ｎ−１）×Δｔ）での予測温度Ｔが算出される。このようにステップＳ１１ｂ〜Ｓ１１ｈの処理が繰り返されることにより微少期間Δｔ毎の予測温度Ｔが算出され、所定期間に亘る予測温度Ｔの推移が算出される。即ち、走行予定経路上での各地点での予測温度Ｔが算出される。ステップＳ１１ｅの処理は、走行予定経路上の第１地点での予測車速と、冷媒の温度と、前記外気の温度とに基づいて、第１地点での冷媒の予測温度を算出し、走行予定経路上の第１地点の次の第２地点での予測車速と、算出された第１地点での予測温度と、外気の温度とに基づいて、第２地点での予測温度を算出する算出部が実行する処理の一例である。尚、ステップＳ１１ｅが実行されてから再度ステップＳ１１ｅが実行されるまでの期間は、微少期間Δｔよりも短い必要がある。
以上のように、走行予定経路上の各地点での勾配及び予測車速に基づいて算出された各地点での予測発熱量Ｐｈと、各地点での冷媒の冷却能力とが考慮されて、予測温度Ｔの推移が精度よく算出される。
上記実施例では、車両１の予測車速の一例として、サーバ１００から取得した平均車速を用いたが、予測車速はこれに限定されない。例えば予測車速は、走行予定経路を走行した全車両での平均車速ではなく、全車両のうち所定の基準で分類された一部の車両群の平均車速であってもよい。例えば、一定の走行距離区間で加速度が所定値以上になる頻度が多い車両群と少ない車両群とのそれぞれの平均車速のうち、車両１が該当する車両群の平均車速を、車両１の予測車速として用いてもよい。この場合、サーバ１００は、車両１〜１ｆのそれぞれから随時送信される加速度に基づいて上記の頻度が多い車両群と少ない車両群とに分類し、それぞれの平均車速を算出して、ＨＤＤ１０４に記憶する。車両１の制御装置６０は、ＨＤＤ１０４から車両１が該当する車両群での平均車速を取得する。これにより、車両１の運転者の運転操作の癖が考慮された車両１の予測車速を取得でき、予測温度Ｔの推移を更に精度よく算出できる。同様に、各地点での制限速度に相関する閾値を超える頻度が多い車両群と少ない車両群とのそれぞれの平均車速のうち、車両１が該当する車両群の平均車速を、車両１の予測車速として用いてもよい。この場合、サーバ１００は、車両１〜１ｆのそれぞれから送信される各地点での車速と制限速度に相関する閾値との差分に基づいて上記の頻度が多い車両群と少ない車両群とに分類し、それぞれの平均車速を算出し、ＨＤＤ１０４に記憶する。車両１の制御装置６０は、車両１の識別情報とＨＤＤ１０４に記憶されている識別情報を参照して、ＨＤＤ１０４から車両１が該当する車両群での平均車速を取得する。尚、車両の識別情報は、例えばナンバープレートに記載された登録番号、フレームナンバー、燃料電池車両の場合には燃料電池のシリアルナンバー等である。
また、車両１の予測車速の一例として、サーバ１００に記憶された最新の平均車速を用いたがこれに限定されず、例えば過去の平均車速を用いてもよい。過去の平均車速としては、例えば、前日の同一時刻での平均車速であってもよいし、先週の同一曜日での平均車速を用いてもよい。この場合、サーバ１００は、各車両から送信される位置と車速と日時とを対応付けてＨＤＤ１０４に記憶し、日時毎に各地点での平均車速を算出し、ＨＤＤ１０４に記憶する。即ち、図４Ｂに示した平均車速の情報が、日時毎にＨＤＤ１０４に記憶される。
また、車両１の予測車速は、サーバ１００に記憶された平均車速に基づいて算出されたものであってもよい。例えば、予測車速は、サーバ１００に記憶された平均車速から所定の速度を減算又は加算した車速であってもよい。例えば、所定の走行区間での実際の車両１の車速からサーバ１００に記憶されている平均車速を減算した速度差が所定値以上の正の値の場合には、平均車速に係数ｍ（ｍ＞１）を乗算した値を予測車速とし、速度差が負の値であってその速度差の絶対値が所定値以上の場合には、平均車速に係数ｌ（０＜ｌ＜１）を乗算した値を予測車速としてもよい。この場合、車両１の制御装置６０が、所定の走行区間での車両１の実際の車速を記憶しておき、実際の車速とサーバ１００から取得した平均車速とに基づいて、予測車速を算出してもよい。また、車両１の制御装置６０が車両１の実際の車速をサーバ１００に送信しておき、サーバ１００が実際の車速と平均車速とに基づいて、予測車速を算出して制御装置６０に送信してもよい。
燃料電池２０の出力性能の低下度合が大きいほど、予測発電量Ｐに対する予測発熱量Ｐｈが増大するように補正してもよい。例えば、燃料電池２０の出力性能は車両１の累積運転期間や累積走行距離が増大するほど低下するため、累積運転期間等が増大するほど、予測発電量Ｐに対する予測発熱量Ｐｈが増大するように補正する。これにより、より精度よく予測温度Ｔの推移を算出できる。この場合、制御装置６０のメモリ６４には、出力性能の低下に相関するパラメータに応じて予測発熱量Ｐｈを補正する係数を規定したマップを予め記憶させておき、このマップを参照して予測発熱量Ｐｈを補正してもよい。
また、車両１の予測車速は、サーバ１００に記憶された、走行予定経路を過去に実際に車両１が走行した時の車速であってもよい。この場合、サーバ１００は、車両１の制御装置６０から送信された車両１の識別情報と位置と車速とをＨＤＤ１０４に随時記憶しておく。車両１の制御装置６０は、走行予定経路上での車両１の車速をＨＤＤ１０４から取得して、車両１の予測車速として用いる。また、車両１の予測車速は、車両１が過去に走行した走行予定経路上の地点での、同一時間帯での車速であってもよい。この場合、サーバ１００は、車両１の制御装置６０から送信された車両１の識別情報と位置と車速と日時とを対応付けてＨＤＤ１０４に随時記憶しておく。
また、車両１の予測車速として、ナビゲーション装置９０に予め記憶されている地図データの各地点での制限速度、又はサーバ１００のＨＤＤ１０４に予め記憶されている各地点での制限速度を用いてもよい。また、ナビゲーション装置９０に記憶されている制限速度に、ナビゲーション装置９０が取得可能な渋滞情報を加えて補正してもよい。これらの場合、ナビゲーション装置９０等に記憶された運転者の過去の走行履歴に基づいた補正係数を制限速度に乗算した値を、車両１の予測車速としてもよい。また、各地点の勾配に関しては、サーバ１００のＨＤＤ１０４に予め記憶されている場合には、サーバ１００から取得してもよい。
上記実施例では、制御装置６０は、車両１に搭載されたナビゲーション装置９０から走行予定経路を取得したが、これに限定されない。例えば、サーバ１００のＨＤＤ１０４に車両１の過去の走行経路が記憶されている場合に、制御装置６０は、過去の走行経路を走行予定経路として取得してもよい。この場合、サーバ１００は、制御装置６０から送信された車両１の識別情報と位置とを対応付けて、車両１が走行した出発地から到達地までの走行済みの経路としてＨＤＤ１０４に記憶させる。制御装置６０は、サーバ１００から車両１の走行済みの経路を取得して、車両１の現在地が走行済みの経路に含まれる場合には、走行済みの経路の到達地を今回の走行の目的地として設定し、現在地から目的地までの経路を走行予定経路として取得する。
また、上記実施例では、燃料電池２０の予測発電量Ｐを、勾配及び車速に基づいて燃料電池２０に要求される要求発電量とほぼ同じとみなしたが、これに限定されない。例えば、燃料電池２０の発電量を補填するバッテリ５２の発電量を考慮して、勾配及び車速に基づいて燃料電池２０に要求される要求発電量から、バッテリ５２の補償分の電力量に対応した所定値を減算した値を、燃料電池２０の予測発電量としてもよい。また、燃料電池２０の発電量を補填するバッテリ５２の発電量を考慮して、燃料電池２０の要求発電量に所定の係数ｋ（０＜ｋ＜１）を乗算した値を燃料電池２０の予測発電量としてもよい。
また、上記実施例では、勾配及び予測車速に基づいて燃料電池２０への要求発電量を算出し、要求発電量を予測発電量Ｐとみなして、予測発電量Ｐに基づいて予測発熱量Ｐｈを算出したがこれに限定されない。例えば、勾配及び車速毎に予測発熱量Ｐｈを規定したマップを参照して、予測発熱量Ｐｈの推移を直接算出してもよい。また、ステップＳ３及びＳ５の順は問わない。
次に複数の変形例について説明する。以下の複数の変形例の説明では、上記実施例と同一又は類似の処理は、同一又は類似の符号を付して重複する説明を省略する。第１変形例では、サーバ１００が予測温度Ｔの推移を算出し、車両１の制御装置６０が昇温抑制制御を実行する。具体的には、サーバ１００は、上述した取得部及び算出部の機能を実現して、燃料電池２０の監視装置に相当する。制御装置６０は、後述する結果取得部と上述した昇温抑制制御部の機能を実現する。
最初に、サーバ１００により実行される制御について説明する。図１０Ａは、サーバ１００が実行する第１変形例の制御の一例を示したフローチャートである。まず、車両１の制御装置６０を介してナビゲーション装置９０の走行予定経路が取得され（ステップＳ１ｓ）、ＨＤＤ１０４に記憶されている地図データから走行予定経路上の各地点の勾配及び平均車速が取得される（ステップＳ３ｓ及びＳ５ｓ）。また、ＨＤＤ１０４に記憶された、車両１に対応した図６Ａ、図６Ｂ、図９Ａ、及び図９Ｂのマップに基づいて、予測発電量Ｐ、予測発熱量Ｐｈ、及び予測温度Ｔの推移が算出される（ステップＳ７ｓ〜Ｓ１１ｓ）。予測温度Ｔの推移は、図８に示した方法と同様であり、サーバ１００は、車両１の制御装置６０を介して取得した冷媒の温度や外気温に基づいて、予測温度Ｔの推移を算出する。次に、予測温度Ｔの最大値Ｔｍａｘが閾値Ｔｕを超えているか否かが判定され（ステップＳ１３ｓ）、否定判定の場合には本制御は終了する。肯定判定の場合には、算出された予測温度Ｔの推移と、最大値Ｔｍａｘが閾値Ｔｕを超えた判定結果とが、車両１の制御装置６０に送信される（ステップＳ１４ｓ）。
次に、車両１の制御装置６０が実行する制御について説明する。図１０Ｂは、車両１の制御装置６０が実行する第１変形例の制御の一例を示したフローチャートである。まず、サーバ１００から送信された予測温度Ｔの推移と、上述した判定結果とを取得したか否かを判定する（ステップＳ１４）。ステップＳ１４の処理は、サーバ１００により算出された予測温度と、算出された予測温度のうちの最大値Ｔｍａｘが閾値Ｔｕを超える判定結果とを取得する結果取得部が実行する処理の一例である。否定判定の場合には本制御は終了する。肯定判定の場合には、ステップＳ１５〜Ｓ１９の処理が実行される。以上のように、サーバ１００により予測温度Ｔの推移が算出されるため、車両１の制御装置６０の処理負担を低減できる。
第１変形例では、サーバ１００がステップＳ１３ｓの処理を実行したが、サーバ１００はステップＳ１３ｓの処理を実行せずに、予測温度Ｔの推移のみを制御装置６０に送信し、制御装置６０が取得した予測温度Ｔの推移に基づいて最大値Ｔｍａｘが閾値Ｔｕを超えたか否かの判定を行ってもよい。また、サーバ１００は、ステップＳ１３ｓの判定結果によらずに、算出された予測温度Ｔの推移を制御装置６０に送信してもよい。
次に、第２変形例について説明する。第２変形例では、燃料電池２０の予測発電量Ｐは、空調システム７０により消費される燃料電池２０の発電量を考慮して算出される。この例について詳細に説明する前に、空調システム７０の構成について説明する。
図１１Ａ及び図１１Ｂは、それぞれ冷房時及び暖房時での空調システム７０の状態を示している。空調システム７０は、エアコンコンプレッサ７１ｂや、エバポレータ７６ａ、室内コンデンサ７６ｂ等を有しており、これらは冷媒が流通する配管で接続されている。冷房時には、以下のように冷媒が循環するように、三方弁７４ａ、開閉弁７４ｂ及び７４ｃの開閉状態が制御される。図１１Ａに示すように、気相の冷媒が、エアコンコンプレッサ７１ｂで凝縮され、高温・高圧の状態で、室内コンデンサ７６ｂ、三方弁７４ａを経て、室外熱交換器７１ａで外気との熱交換により冷却され液相となり、エキスパンションバルブ７３ａによってエバポレータ７６ａに噴射されて気化する。その際に冷媒は、ファンＦからの送風と熱交換する。熱交換された冷風は、車室内に連通したダクト７７ａを介して、シャッタ７７ｃが隔壁７７ｂによって隔てられた冷房用の送風路７８ａを開き、暖房用の送風路７８ｂを閉じた状態で、車室内に送られる。
暖房時には、以下のように冷媒が循環するように、三方弁７４ａ、開閉弁７４ｂ及び７４ｃの開閉状態が制御される。図１１Ｂに示すように、気相の冷媒は、エアコンコンプレッサ７１ｂによって凝縮され、高温・高圧の状態で、室内コンデンサ７６ｂにおいて、ファンＦからの送風との間で熱交換される。熱交換された温風は、シャッタ７７ｃが送風路７８ａを閉じ送風路７８ｂを開いた状態で、車室内に送られる。室内コンデンサ７６ｂで液化した冷媒は、三方弁７４ａを介して、エキスパンションバルブ７３ｂによって霧状の状態となって室外熱交換器７１ａへと流入し、室外熱交換器７１ａにおいて気化する際に外気と熱交換する。気化した冷媒は、再びエアコンコンプレッサ７１ｂによって凝縮される。
制御装置６０は、図６Ａで示した勾配及び車速に基づく燃料電池２０への要求発電量に、空調システム７０により燃料電池２０に要求される要求発電量を加算した値を、燃料電池２０の予測発電量Ｐとして算出する。空調システム７０により燃料電池２０に要求される要求発電量は、外気温に基づいて推定される。図１２は、空調システム７０による燃料電池２０への要求発電量と外気温との関係を規定したマップである。このマップは、予め実験により算出され、制御装置６０のメモリ６４に記憶されている。このマップでは、車室内の温度を所定温度、例えば２５度に維持する場合に、外気温に応じて変動する、空調システム７０による燃料電池２０への要求発電量を規定している。所定温度と外気温との差が大きいほど、エアコンコンプレッサ７１ｂにより搬送される冷媒の流量を増大させる必要があり、エアコンコンプレッサ７１ｂの消費電力が増大するため、燃料電池２０へ要求される要求発電量も増大する。尚、外気温は、外気温センサ８４により制御装置６０が取得する。このように、燃料電池２０の予測発電量Ｐを算出する際に、走行予定経路上での勾配及び予測車速に加えて、空調システム７０による燃料電池２０の発電量を考慮することにより、燃料電池２０の予測発電量Ｐをより精度よく算出できる。尚、空調システム７０による燃料電池２０への要求発電量を考慮した予測発電量Ｐの算出は、空調システム７０が稼働している場合にのみ実施され、停止している場合には実施されない。
また、サーバ１００が、空調システム７０により燃料電池２０に要求される要求発電量を考慮して予測発電量Ｐを算出してもよい。この場合、図１２のマップは、車両の種別ごとにサーバ１００のＨＤＤ１０４に記憶させておく。
また、上記実施例及び変形例では、燃料電池２０の予測発熱量Ｐｈを、勾配及び予測車速に基づいて算出したが、予測車速のみに基づいて算出してもよい。運転者が一般に走行する範囲は、道路の勾配が小さい、または勾配の平均値が０に近い場合も多く、車速の影響が支配的であると考えられるためである。
次に第３変形例について説明する。第３変形例では、平均車速ではなくサーバ１００に記憶された平均発電量に基づいて、予測発電量Ｐが算出される。尚、予測最大冷却能力Ｐｃに関しては上記実施例と同様に、サーバ１００に記憶された平均車速等の予測車速に基づいて算出される。ここで平均発電量は、車両１の燃料電池２０の予測発電量の一例である。まず、平均発電量について説明する。図１３Ａは、サーバ１００のＨＤＤ１０４に記憶された平均発電量の一例である。ＨＤＤ１０４には、燃料電池を走行の動力源とする燃料電池車両群の各位置情報に対応付けられた燃料電池車両群の各燃料電池の発電量と、各地点での燃料電池の平均発電量とが記憶されている。尚、ＨＤＤ１０４には、上記実施例と同様に各地点での平均車速が記憶されている。
次に、サーバ１００が実行する平均発電量を算出する制御について説明する。図１３Ｂは、平均発電量を算出する制御の一例を示したフローチャートである。この制御は一定周期で繰り返し実行される。まず、ネットワークＮを介して、複数の燃料電池車両から、各車両の現在の位置とその位置での各車両の燃料電池の発電量とが取得される（ステップＳ１０１ａ）。次に、取得された位置と発電量とが互いに対応付けされてＨＤＤ１０４に記憶される（ステップＳ１０３ａ）。次に、同一地点での取得された複数の燃料電池の発電量に基づいて、発電量の平均値である平均発電量が算出される（ステップＳ１０５ａ）。算出された平均発電量は、地点毎に対応付けされてＨＤＤ１０４に記憶、更新される（ステップＳ１０７ａ）。従って、各地点の平均発電量は、車両１がその地点を走行したことがある場合には車両１を含む燃料電池車両群の平均発電量となり、車両１がその地点を走行したことがない場合には、車両１を含まない燃料電池車両群の平均発電量となる。従って、サーバ１００に記憶されている平均発電量には、車両１が過去に走行した際の燃料電池２０の発電量、及び、他の車両が過去に走行した際の他の車両の燃料電池の発電量、の少なくとも一方が反映されている。尚、サーバ１００は、上記実施例と同様に、各地点での平均車速についても算出する。
図１４は、第３変形例での温度制御の一例を示したフローチャートである。ステップＳ１で走行予定経路が取得された後、勾配は取得されることなく、走行予定経路上での各地点の平均車速及び平均発電量がサーバ１００から取得される（ステップＳ５ａ）。ステップＳ５ａは、取得部が実行する処理の一例である。
次に、走行予定経路上での各地点の平均発電量に基づいて、予測発電量Ｐの推移が算出される（ステップＳ７ａ）。具体的には、各地点での平均発電量が予測発電量Ｐとみなされる。このようにして算出された各地点での予測発電量Ｐに基づいて、図６Ｂのマップを参照して、予測発熱量Ｐｈが算出される。このように、走行予定経路を走行済みの燃料電池車両群の平均発電量に基づいて車両１の予測発熱量Ｐｈを算出する理由は、車両１の燃料電池２０の発電量が平均発電量に近似する態様で車両１もその走行予定経路を走行するものと想定できるからである。このため、予測発熱量Ｐｈの推移が精度よく算出される。また、サーバ１００に記憶されている平均発電量に基づいて予測発電量Ｐが容易に算出されるため、制御装置６０の処理負荷が低減される。
また、サーバ１００に記憶されている発電量のうち、車両１と車種又は車名が同一の燃料電池車両群での平均発電量に基づいて、予測発電量Ｐを算出してもよい。これにより、より精度よく予測発熱量Ｐｈを算出できる。この場合、サーバ１００は、燃料電池車両群のそれぞれから送信される各車両の識別情報と各地点での燃料電池の発電量とに基づいて、車種毎又は車名毎の平均発電量を算出してＨＤＤ１０４に記憶させておく。制御装置６０は、車両１の識別情報とＨＤＤ１０４に記憶されている識別情報を参照して、車両１と車種又は車名が同一の燃料電池の平均発電量を取得する。
また、車両１の車種に応じて、サーバ１００に記憶されている平均発電量を補正して、予測発電量Ｐを算出してもよい。例えば、車両１が大型車両の場合には、サーバ１００に記憶されている平均発電量を増大するように補正をした値に基づいて、予測発電量Ｐを算出してもよい。これにより精度よく予測発熱量Ｐｈを算出できる。この場合、制御装置６０がこのような補正をしてもよいし、サーバ１００が補正をしてもよい。
第３変形例においても、上記実施例と同様に以下のようにしてもよい。サーバ１００から取得される平均発電量は、全燃料電池車両のうち所定の基準で分類された一部の車両群の平均発電量であってもよい。サーバ１００に記憶された過去の平均発電量を用いてもよい。予測発電量Ｐは、サーバ１００に記憶された平均発電量に基づいて算出されたものでもよく、例えば、所定の走行区間での実際の車両１の燃料電池２０の発電量とサーバ１００に記憶されている平均発電量との差に応じてサーバ１００に記憶されている平均発電量を補正して算出された値であってもよい。また、第３変形例についても、制御装置６０とサーバ１００とが協働で温度制御を実行してもよい。
また、平均発電量に限らず、サーバ１００に記憶された、走行予定経路を過去に実際に車両１が走行した時の燃料電池２０の発電量に基づいて予測発電量Ｐの推移を算出してもよい。これにより、精度よく予測発熱量Ｐｈの推移を算出できる。この場合、サーバ１００は、各車両の識別情報と位置と各車両の燃料電池の発電量とをＨＤＤ１０４に随時記憶しておく。制御装置６０は、車両１の識別情報とＨＤＤ１０４に記憶された識別情報とを参照して、車両１が過去に走行予定経路上を走行した際の燃料電池２０の発電量をＨＤＤ１０４から取得して、予測発電量Ｐを算出する。また、車両１が過去に走行した走行予定経路上の地点での、同一時間帯での燃料電池２０の発電量であってもよい。この場合、サーバ１００は、各車両から送信された識別情報と位置と燃料電池の発電量と日時とを対応付けてＨＤＤ１０４に随時記憶しておく。
また、サーバ１００に記憶されている、走行予定経路上のある地点の平均発電量が一台の車両の燃料電池の発電量のみに基づくものであった場合、その一台の車両の燃料電池の発電量に基づいて、車両１の予測発電量Ｐが算出される。この場合、サーバ１００に記憶されている発電量は、車両１がその走行予定経路を過去に走行した際の燃料電池２０の発電量であってもよいし、他の車両がその走行予定経路を過去に走行した際の燃料電池の発電量であってもよい。
第３変形例においても、第２変形例と同様に予測発熱量Ｐｈを算出してもよい。例えば、制御装置６０が取得する平均発電量が、現時点から例えば過去１時間以内のある時点で算出されたデータであれば、現時点の外気温度と平均発電量が算出された時点での外気温度とは略同等とみなすことができる。このため、現時点の空調装置７０により要求される要求発電量は、平均発電量が算出された際に空調装置７０により要求される要求発電量と略同等であるため、取得した平均発電量を補正することなく予測発熱量Ｐｈを算出してもよい。一方、制御装置６０が取得する平均発電量が、現時点から例えば数時間以上前の過去に更新されたデータであれば、現時点での外気温度と平均発電量が算出された時点での外気温度とが異なっており、空調装置７０により要求される要求発電量も異なっている可能性がある。この場合、図１２のマップを用いて、平均発電量の算出時での外気温度と現在の外気温度とのそれぞれから空調装置７０により要求される要求発電量を算出し、その差分を加算または減算して、予測発電量Ｐを算出してもよい。
以上本発明の好ましい実施形態について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
１ 車両
２０ 燃料電池
５２ バッテリ（二次電池）
６０ 制御装置（燃料電池の監視装置、取得部、算出部、燃料電池の制御装置、結果取得部、昇温抑制制御部）
７０ 空調システム
９０ ナビゲーション装置
１００ サーバ（燃料電池の監視装置、取得部、算出部）
Ｓ 監視システム

Claims (12)

  1. 燃料電池を動力源として走行する車両の走行予定経路上の各地点での前記車両の予測車速と、前記燃料電池から受熱した冷媒の温度と、前記車両の走行風に晒されて前記冷媒が放熱する前記車両の外気の温度と、を取得する取得部と、
    前記走行予定経路上の第１地点での前記予測車速と、前記冷媒の温度と、前記外気の温度とに基づいて、前記第１地点での前記冷媒の予測温度を算出し、前記走行予定経路上の前記第１地点の次の第２地点での前記予測車速と、算出された前記第１地点での前記予測温度と、前記外気の温度とに基づいて、前記第２地点での前記予測温度を算出する算出部と、を備えた燃料電池の監視装置。
  2. 前記取得部は、更に前記走行予定経路上の各地点での勾配を取得し、
    前記算出部は、前記第１地点での前記予測車速及び勾配と、前記冷媒の温度と、前記外気の温度とに基づいて、前記第１地点での前記予測温度を算出し、前記第２地点での前記予測車速及び勾配と、算出された前記第１地点での前記予測温度と、前記外気の温度とに基づいて、前記第２地点での前記予測温度を算出する、請求項１の燃料電池の監視装置。
  3. 前記予測車速は、前記走行予定経路上を過去に走行した車両群の走行速度の平均値である平均車速に基づいて算出されている、請求項２の燃料電池の監視装置。
  4. 燃料電池を動力源として走行する車両の走行予定経路上の各地点での前記車両の予測車速と、前記走行予定経路上での各地点での前記燃料電池の予測発電量と、前記燃料電池から受熱した冷媒の温度と、前記車両の走行風に晒されて前記冷媒が放熱する前記車両の外気の温度と、を取得する取得部と、
    前記走行予定経路上の第１地点での前記予測車速及び予測発電量と、前記冷媒の温度と、前記外気の温度とに基づいて、前記第１地点での前記冷媒の予測温度を算出し、前記走行予定経路上の前記第１地点の次の第２地点での前記予測車速及び予測発電量と、算出された前記第１地点での前記予測温度と、前記外気の温度とに基づいて、前記第２地点での前記予測温度を算出する算出部と、を備えた燃料電池の監視装置。
  5. 前記予測発電量は、前記走行予定経路上を前記車両が過去に走行した際の前記走行予定経路上での前記燃料電池の発電量、及び前記走行予定経路上を他の車両が過去に走行した際の前記他の車両に走行するための電力源として搭載されている他の燃料電池の発電量、の少なくとも一方に基づいて算出されている、請求項４の燃料電池の監視装置。
  6. 前記算出部は、前記燃料電池により駆動される前記車両の空調装置を考慮して、前記第１及び第２地点の前記予測温度を算出する、請求項１乃至５の何れかの燃料電池の監視装置。
  7. 前記取得部は、無線通信を介して前記車両の外部に配置されたサーバから前記予測車速を取得する、請求項１乃至６の何れかの燃料電池の監視装置。
  8. 前記取得部は、無線通信を介して前記車両の外部に配置されたサーバから前記予測発電量を取得する、請求項４又は５の燃料電池の監視装置。
  9. 請求項１乃至６の何れかの燃料電池の監視装置の前記算出部により算出された前記予測温度と、算出された前記予測温度のうちの最大値が閾値を超える判定結果とを取得する結果取得部と、
    前記予測温度と前記判定結果とが取得された場合に、前記予測温度が前記最大値へ向けて上昇を開始する昇温開始時点よりも前に、前記燃料電池の昇温を抑制する昇温抑制処理を開始する昇温抑制制御部と、を備えた燃料電池の制御装置。
  10. 前記昇温抑制処理は、前記昇温抑制処理が実行されない場合に比して、前記冷媒の目標温度を低下させる処理、前記燃料電池のカソード側の背圧を上昇させる処理、及び前記燃料電池の発電量を補填する二次電池の目標充電量を増大させる処理、の少なくとも一つである、請求項９の燃料電池の制御装置。
  11. 燃料電池を動力源として走行する車両の走行予定経路上の各地点での前記車両の予測車速と、前記燃料電池から受熱した冷媒の温度と、前記車両の走行風に晒されて前記冷媒が放熱する前記車両の外気の温度と、を取得する取得ステップと、
    前記走行予定経路上の第１地点での前記予測車速と、前記冷媒の温度と、前記外気の温度とに基づいて、前記第１地点での前記冷媒の予測温度を算出し、前記走行予定経路上の前記第１地点の次の第２地点での前記予測車速と、算出された前記第１地点での前記予測温度と、前記外気の温度とに基づいて、前記第２地点での前記予測温度を算出する算出ステップと、を備えた燃料電池の監視方法。
  12. 燃料電池を動力源として走行する車両の走行予定経路上の各地点での前記車両の予測車速と、前記走行予定経路上での各地点での前記燃料電池の予測発電量と、前記燃料電池から受熱した冷媒の温度と、前記車両の走行風に晒されて前記冷媒が放熱する前記車両の外気の温度と、を取得する取得ステップと、
    前記走行予定経路上の第１地点での前記予測車速及び予測発電量と、前記冷媒の温度と、前記外気の温度とに基づいて、前記第１地点での前記冷媒の予測温度を算出し、前記走行予定経路上の前記第１地点の次の第２地点での前記予測車速及び予測発電量と、算出された前記第１地点での前記予測温度と、前記外気の温度とに基づいて、前記第２地点での前記予測温度を算出する算出ステップと、を備えた燃料電池の監視方法。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7372994B2 (ja) 2022-02-04 2023-11-01 本田技研工業株式会社 バッテリ温度調整システム

Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6635062B2 (ja) * 2017-01-27 2020-01-22 トヨタ自動車株式会社 燃料電池の出力予測装置及び燃料電池の出力予測方法
US11835270B1 (en) 2018-06-22 2023-12-05 Booz Allen Hamilton Inc. Thermal management systems
US11384960B1 (en) 2018-11-01 2022-07-12 Booz Allen Hamilton Inc. Thermal management systems
US11293673B1 (en) 2018-11-01 2022-04-05 Booz Allen Hamilton Inc. Thermal management systems
US11801731B1 (en) * 2019-03-05 2023-10-31 Booz Allen Hamilton Inc. Thermal management systems
US11629892B1 (en) 2019-06-18 2023-04-18 Booz Allen Hamilton Inc. Thermal management systems
EP3950509A1 (en) * 2020-08-03 2022-02-09 Airbus Operations (S.A.S.) Fuel cell temperature management for aircrafts
WO2022076450A1 (en) * 2020-10-05 2022-04-14 Alakai Technologies Corporation Health assessment and monitoring system and method for clean fuel electric vehicles

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002343396A (ja) * 2001-05-17 2002-11-29 Denso Corp 燃料電池自動車
JP2007053051A (ja) * 2005-08-19 2007-03-01 Nissan Motor Co Ltd 燃料電池車両の制御装置
JP2011020571A (ja) * 2009-07-16 2011-02-03 Nissan Motor Co Ltd ハイブリッド車両の制御装置
WO2011080881A1 (ja) * 2009-12-28 2011-07-07 本田技研工業株式会社 経路探索装置
WO2016067830A1 (ja) * 2014-10-29 2016-05-06 トヨタ自動車株式会社 燃料電池システム及び燃料電池システムの制御方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002343396A (ja) * 2001-05-17 2002-11-29 Denso Corp 燃料電池自動車
JP2007053051A (ja) * 2005-08-19 2007-03-01 Nissan Motor Co Ltd 燃料電池車両の制御装置
JP2011020571A (ja) * 2009-07-16 2011-02-03 Nissan Motor Co Ltd ハイブリッド車両の制御装置
WO2011080881A1 (ja) * 2009-12-28 2011-07-07 本田技研工業株式会社 経路探索装置
WO2016067830A1 (ja) * 2014-10-29 2016-05-06 トヨタ自動車株式会社 燃料電池システム及び燃料電池システムの制御方法

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7372994B2 (ja) 2022-02-04 2023-11-01 本田技研工業株式会社 バッテリ温度調整システム

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