JP2021027797A - バッテリ管理装置、バッテリ管理方法及びバッテリ管理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】バッテリの温度調整の過不足を低減可能なバッテリ管理装置等の提供。【解決手段】エネルギマネージャは、バッテリ管理装置としての機能し、車両に搭載される走行用のメインバッテリの状態を管理する。エネルギマネージャは、例えば目的地Ｏ点等の車両の到着地でのメインバッテリの状態に影響する車両利用情報を取得する。そして、エネルギマネージャ１００は、取得した車両利用情報に基づき、メインバッテリの目標バッテリ温度Ｔｂを設定初期値から変更する。【選択図】図７

Description

この明細書による開示は、バッテリの状態を管理するバッテリ管理の技術に関する。

特許文献１には、走行用のバッテリを搭載する車両において、充電開始時のバッテリ温度が目標温度となるように、バッテリの温度を調節可能なエアコンユニット等を制御する車両用のバッテリ温調装置が開示されている。

特開２０１１−１５２８４０号公報

充電開始時のバッテリ温度は、種々の要因によって変化し得る。そのため、特許文献１のバッテリ温調装置では、充電開始時のバッテリの目標温度が適切に調整されず、温度調整が過剰となる又は不足する可能性があった。

本開示は、バッテリの温度調整の過不足を低減可能なバッテリ管理装置、バッテリ管理方法及びバッテリ管理プログラムの提供を目的とする。

上記目的を達成するため、開示された一つの態様は、車両（Ａ）に搭載される走行用のバッテリ（２２）の状態を管理するバッテリ管理装置であって、車両の到着地でのバッテリの状態に影響する車両利用情報を取得する情報取得部（７１，７２）と、車両利用情報に基づき、バッテリに対して実施される温調制御の目標電池温度（Ｔｂ）を設定初期値から変更する目標設定部（７４）と、を備えるバッテリ管理装置とされる。

また開示された一つの態様は、コンピュータ（１００ａ）によって実施され、車両（Ａ）に搭載される走行用のバッテリ（２２）の状態を管理するバッテリ管理方法であって、少なくとも一つのプロセッサ（１１）にて実行される処理に、車両の到着地でのバッテリの状態に影響する車両利用情報を取得し（Ｓ１０２，Ｓ１０４，Ｓ１２２，Ｓ１２４，Ｓ１４２，Ｓ１４３，Ｓ１４５，Ｓ１６２，Ｓ１８２，Ｓ１８４）、車両利用情報に基づき、バッテリの目標電池温度を設定初期値から変更する（Ｓ１０６，Ｓ１２６，Ｓ１４６，Ｓ１６６，Ｓ１８６）、というステップを含むバッテリ管理方法とされる。

また開示された一つの態様は、コンピュータ（１００ａ）によって実施され、車両（Ａ）に搭載される走行用のバッテリ（２２）の状態を管理するバッテリ管理プログラムであって、少なくとも一つのプロセッサ（１１）に、車両の到着地でのバッテリの状態に影響する車両利用情報を取得し（Ｓ１０２，Ｓ１０４，Ｓ１２２，Ｓ１２４，Ｓ１４２，Ｓ１４３，Ｓ１４５，Ｓ１６２，Ｓ１８２，Ｓ１８４）、車両利用情報に基づき、バッテリの目標電池温度を設定初期値から変更する（Ｓ１０６，Ｓ１２６，Ｓ１４６，Ｓ１６６，Ｓ１８６）、ことを含む処理を実行させるバッテリ管理プログラムとされる。

これらの態様では、到着地でのバッテリの状態に影響する車両利用情報に基づき、バッテリに対して実施される温調制御の目標電池温度が設定初期値から変更される。以上によれば、目標電池温度は、新しい車両利用情報に基づいて、適切な値に随時更新され得る。したがって、バッテリの温度調整の過不足が低減可能となる。

さらに、開示された一つの態様は、車両（Ａ）に搭載される走行用のバッテリ（２２）の状態を管理するバッテリ管理装置であって、バッテリへの充電要請及びバッテリからの給電要請の少なくとも一方を取得する要請取得部（２７１）と、充電要請又は給電要請に基づき、バッテリに対して実施される温調制御の目標電池温度（Ｔｂ）を設定する目標設定部（７４）と、を備えるバッテリ管理装置とされる。

また開示された一つの態様は、コンピュータ（１００ａ）によって実施され、車両（Ａ）に搭載される走行用のバッテリ（２２）の状態を管理するバッテリ管理方法であって、少なくとも一つのプロセッサ（１１）にて実行される処理に、バッテリへの充電要請及びバッテリからの給電要請の少なくとも一方を取得し（Ｓ２１）、充電要請又は給電要請に基づき、バッテリに対して実施される温調制御の目標電池温度（Ｔｂ）を設定する（Ｓ２８）、というステップを含むバッテリ管理方法とされる。

また開示された一つの態様は、コンピュータ（１００ａ）によって実施され、車両（Ａ）に搭載される走行用のバッテリ（２２）の状態を管理するバッテリ管理プログラムであって、少なくとも一つのプロセッサ（１１）に、バッテリへの充電要請及びバッテリからの給電要請の少なくとも一方を取得し（Ｓ２１）、充電要請又は給電要請に基づき、バッテリに対して実施される温調制御の目標電池温度（Ｔｂ）を設定する（Ｓ２８）、ことを含む処理を実行させるバッテリ管理プログラムとされる。

これらの態様では、バッテリへの充電要請又はバッテリからの給電要請に基づき、バッテリに対して実施される温調制御の目標電池温度が設定される。故に、バッテリが外部と接続された後、系統電力からバッテリへの充電、又はバッテリから系統電力への給電が、制限を受けることなく実施され得る。以上によれば、系統電力の安定化のために、車両のバッテリを利用するシーンにおいても、バッテリの温度調整の過不足が低減可能となる。

尚、上記括弧内の参照番号は、後述する実施形態における具体的な構成との対応関係の一例を示すものにすぎず、技術的範囲を何ら制限するものではない。

本開示の第一実施形態にて、メインバッテリの状態管理に関連するシステムの全体像を示す図である。 エネルギマネージャの概略的なブロック構成を、関連する構成と共に示すブロック図である。 先読み制御に基づく冷却が行われる複数のシーンを示す図である。 先読み制御に基づく冷却又は暖機が行われる複数のシーンを示す図である。 各シーンで用いられる車両利用情報を一覧で示す図である。 各シーンでの先読み制御処理にてサブ処理として実行される入力御処理の詳細を示すフローチャートである。 先読み冷却が行われるシーン１の詳細を示す図である。 シーン１で実行される先読み制御処理の詳細を示すフローチャートである。 バッテリ温度と入出力上限との相関を模式的に示す図である。 先読み冷却が行われるシーン２の詳細を示す図である。 シーン２で実行される先読み制御処理の詳細を示すフローチャートである。 先読み冷却が行われるシーン３の詳細を示す図である。 シーン３で実行される先読み制御処理の詳細を示すフローチャートである。 先読み冷却が行われるシーン４の詳細を示す図である。 シーン４で実行される先読み制御処理の詳細を示すフローチャートである。 先読み暖機が行われるシーン５の詳細を示す図である。 シーン５で実行される先読み制御処理の詳細を示すフローチャートである。 バッテリ温度と入出力上限との相関を模式的に示す図である。 ユーザの入力操作に基づき温調制御を実行及び停止するマニュアル操作処理の詳細を示すフローチャートである。 本開示の第二実施形態にて、メインバッテリの状態管理に関連するシステムの全体像を示す図である。 エネルギマネージャの概略的なブロック構成を、関連する構成と共に示すブロック図である。 第二実施形態のメイン処理の詳細を示すフローチャートである。 第二実施形態のサブ処理の詳細を示すフローチャートである。 第二実施形態のサブ処理の詳細を示すフローチャートである。 第二実施形態のサブ処理の詳細を示すフローチャートである。 第二実施形態のサブ処理の詳細を示すフローチャートである。

以下、本開示の複数の実施形態を図面に基づいて説明する。尚、各実施形態において対応する構成要素には同一の符号を付すことにより、重複する説明を省略する場合がある。各実施形態において構成の一部分のみを説明している場合、当該構成の他の部分については、先行して説明した他の実施形態の構成を適用することができる。また、各実施形態の説明において明示している構成の組み合わせばかりではなく、特に組み合わせに支障が生じなければ、明示していなくても複数の実施形態の構成同士を部分的に組み合わせることができる。そして、複数の実施形態及び変形例に記述された構成同士の明示されていない組み合わせも、以下の説明によって開示されているものとする。

（第一実施形態）
図１及び図２に示す本開示の第一実施形態によるエネルギマネージャ１００は、車両Ａに搭載されている。車両Ａは、走行用のメインバッテリ２２を搭載しており、メインバッテリ２２の電力で走行するＢＥＶ（Battery Electric Vehicle）である。エネルギマネージャ１００は、メインバッテリ２２の状態を管理するバッテリ管理装置の機能を備えている。車両Ａには、ＤＣＭ９３、ナビゲーション装置６０、ユーザ入力部１６０、複数の消費ドメインＤＥｃ、給電ドメインＤＥｓ及び充電システム５０等が、上述のエネルギマネージャ１００と共に搭載されている。

ＤＣＭ（Data Communication Module）９３は、車両Ａに搭載される通信モジュールである。ＤＣＭ９３は、ＬＴＥ（Long Term Evolution）及び５Ｇ等の通信規格に沿った無線通信により、車両Ａの周囲の基地局ＢＳとの間で電波を送受信する。ＤＣＭ９３の搭載により、車両Ａは、ネットワークＮＷに接続可能なコネクテッドカーとなる。ＤＣＭ９３は、ネットワークＮＷを通じて、クラウドサーバ１９０及びステーションマネージャ１８０等との間で情報を送受信できる。クラウドサーバ１９０は、クラウド上に設置された情報配信サーバであり、例えば気象情報及び渋滞情報等を配信する。

ステーションマネージャ１８０は、充電管理センタＣＴｃに設置された演算システムである。ステーションマネージャ１８０は、特定の地域に設置された多数の充電ステーションＣＳと、ネットワークＮＷを通じて、通信可能に接続されている。ステーションマネージャ１８０は、各充電ステーションＣＳについてのステーション情報を把握している。ステーション情報には、充電ステーションＣＳの設置場所、使用中か否かを示す使用可否情報、及び充電器の充電能力情報等が含まれている。充電能力情報は、例えば、急速充電可能か否か、対応する充電の規格、及び急速充電の最大出力（ｋＷ）等である。

充電ステーションＣＳは、車両Ａに搭載される走行用のメインバッテリ２２を充電するインフラ施設である。各充電ステーションＣＳは、電力網を通じて供給される交流電力、又は太陽光発電システム等から供給される直流電力を用いて、メインバッテリ２２を充電する。充電ステーションＣＳは、例えばショッピングモール、コンビニエンスストア及び公共施設等の各駐車場に設置されている。

ナビゲーション装置６０は、ユーザによって設定された目的地までの経路案内を行う車載装置である。ナビゲーション装置６０は、画面表示及び音声再生等により、交差点、分岐ポイント及び合流ポイント等にて、直進、右左折及び車線変更等の誘導を行う。ナビゲーション装置６０は、ナビ情報として、目的地までの距離、各走行区間での車速、高低差等の情報を、エネルギマネージャ１００に提供可能である。

ユーザ入力部１６０は、ドライバ等の車両Ａのユーザによる入力操作を受け付ける操作デバイスである。ユーザ入力部１６０には、例えばナビゲーション装置６０を操作するユーザ操作、温調制御（後述する）の起動及び停止の切り替えを行うユーザ操作、車両Ａに関連する種々の設定値を変更するユーザ操作等が入力される。ユーザ入力部１６０は、ユーザ操作に基づく入力情報を、エネルギマネージャ１００に提供可能である。

例えば、ステアリングホイールのスポーク部に設けられたステアスイッチ、センターコンソール等に設置されたスイッチ及びダイヤル、並びにドライバの発話を検出する音声入力装置等が、ユーザ入力部１６０として車両Ａに搭載される。また、ナビゲーション装置６０のタッチパネル等がユーザ入力部１６０として機能してもよい。さらに、スマートフォン及びタブレット端末等のユーザ端末が、有線又は無線（例えばブルートゥース，登録商標）等によってエネルギマネージャ１００に接続されることで、ユーザ入力部１６０として機能してもよい。

消費ドメインＤＥｃは、メインバッテリ２２等の電力の使用により、種々の車両機能を実現する車載機器群である。少なくとも一つのドメインマネージャを含み、当該ドメインマネージャによって電力の消費を管理されるひと纏まりの車載機器群が、一つの消費ドメインＤＥｃとされる。複数の消費ドメインＤＥｃには、走行制御ドメイン及び空調制御ドメインが含まれている。

走行制御ドメインは、車両Ａの走行を制御する消費ドメインＤＥｃである。走行制御ドメインには、モータジェネレータ３１、インバータ３２、ステア制御システム３３、ブレーキ制御システム３４、及び運動マネージャ３０が含まれている。

モータジェネレータ３１は、車両Ａを走行させるための駆動力を発生させる駆動源である。インバータ３２は、モータジェネレータ３１による力行及び回生を制御する。インバータ３２は、モータジェネレータ３１による力行時において、メインバッテリ２２より供給される直流電力を三相交流電力に変換し、モータジェネレータ３１に供給する。インバータ３２は、交流電力の周波数、電流及び電圧を調節可能であり、モータジェネレータ３１の発生駆動力を制御する。一方、モータジェネレータ３１による回生時において、インバータ３２は、交流電力を直流電力に変換し、メインバッテリ２２に供給する。ステア制御システム３３は、車両Ａの操舵を制御する。ブレーキ制御システム３４は、車両Ａに生じさせる制動力を制御する。

運動マネージャ３０は、インバータ３２、ステア制御システム３３、ブレーキ制御システム３４を統合的に制御し、ドライバの運転操作に従った車両Ａの走行を実現させる。運動マネージャ３０は、走行制御ドメインのドメインマネージャとして機能し、モータジェネレータ３１、インバータ３２、ステア制御システム３３及びブレーキ制御システム３４のそれぞれによる電力の消費を総合的に管理する。

空調制御ドメインは、車両Ａの居室空間の空気調和と、メインバッテリ２２の温度調整とを実施する消費ドメインＤＥｃである。空調制御ドメインには、ＨＶＡＣ（Heating, Ventilation, and Air Conditioning）４１、温調システム４２、及び熱マネージャ４０が含まれている。尚、ＨＶＡＣ４１は、一台の車両Ａに対して、複数設置されていてもよい。

ＨＶＡＣ４１は、メインバッテリ２２からの供給電力を利用して、居室空間の暖房、冷房及び換気等を行う電動式の空調装置である。ＨＶＡＣ４１は、冷凍サイクル装置、送風ファン、電気ヒータ及びエアミックスダンパ等を備えている。ＨＶＡＣ４１は、冷凍サイクル装置のコンプレッサ、電気ヒータ及びエアミックスダンパ等を制御し、暖気及び冷気を生成可能である。ＨＶＡＣ４１は、送風ファンの作動により、生成した暖気又は冷気を、空調風として、居室空間に供給する。

温調システム４２は、メインバッテリ２２の冷却又は昇温を行うシステムである。温調システム４２は、メインバッテリ２２と共に、モータジェネレータ３１及びインバータ３２等の冷却又は昇温を行ってもよい。温調システム４２は、ＨＶＡＣ４１によって昇温又は冷却させたクーラントの循環により、電動走行系の温度を所定の温度範囲内に維持させる。

一例として、温調システム４２は、冷却回路、電動ポンプ、ラジエータ、チラー及び液温センサ等によって構成されている。冷却回路は、メインバッテリ２２、モータジェネレータ３１及びインバータ３２等の電動走行系の各構成を巡るように設置された配管を主体として構成される。電動ポンプは、冷却回路の配管内に充填されたクーラントを循環させる。クーラントに移動したバッテリ熱は、ラジエータによって外気に放出されるか、又はチラーによってＨＶＡＣ４１の冷媒に放出される。液温センサは、クーラントの温度を計測する。

熱マネージャ４０は、ＨＶＡＣ４１及び温調システム４２の作動を制御する車載コンピュータである。熱マネージャ４０は、居室空間の空調設定温度と、居室空間に設置された温度センサの計測温度とを比較し、ＨＶＡＣ４１の空調作動を制御する。熱マネージャ４０は、液温センサによる計測結果を参照し、ＨＶＡＣ４１及び温調システム４２の温調作動を制御する。以上の熱マネージャ４０は、熱ドメインのドメインマネージャとして機能し、ＨＶＡＣ４１及び温調システム４２のそれぞれによる電力の消費を総合的に管理する。

給電ドメインＤＥｓは、消費ドメインＤＥｃへの電力供給を可能にするための車載機器群である。給電ドメインＤＥｓは、消費ドメインＤＥｃと同様に、少なくとも一つのドメインマネージャを含んでいる。給電ドメインＤＥｓは、充電回路２１、メインバッテリ２２、サブバッテリ２３及びバッテリマネージャ２０を備えている。

充電回路２１は、バッテリマネージャ２０との協働により、各消費ドメインＤＥｃ及び各バッテリ２２，２３間での電力の流れを統合的に制御するジャンクションボックスとして機能する。充電回路２１は、メインバッテリ２２及びサブバッテリ２３からの電力供給と、メインバッテリ２２及びサブバッテリ２３への充電とを実施する。

メインバッテリ２２は、電力を充放電可能な二次電池である。メインバッテリ２２は、多数の電池セルを含む組電池を備えている。電池セルは、例えばニッケル水素電池、リチウムイオン電池、及び全固体電池等のいずれかである。メインバッテリ２２に蓄えられた電力は、上述したように、主に車両Ａの走行と居室空間の空調とに用いられる。

サブバッテリ２３は、メインバッテリ２２と同様に、電力を充放電可能な二次電池である。サブバッテリ２３は、例えば鉛蓄電池である。サブバッテリ２３のバッテリ容量は、メインバッテリ２２のバッテリ容量よりも少ない。サブバッテリ２３に蓄えられた電力は、主に車両Ａの補機類等によって使用される。

バッテリマネージャ２０は、給電ドメインＤＥｓのドメインマネージャとして機能する車載コンピュータである。バッテリマネージャ２０は、充電回路２１から各消費ドメインＤＥｃに供給される電力を管理する。バッテリマネージャ２０は、メインバッテリ２２及びサブバッテリ２３についての残量情報を、エネルギマネージャ１００に通知する。

充電システム５０は、給電ドメインＤＥｓに電力を供給し、メインバッテリ２２の充電を可能にする。充電システム５０には、充電ステーションＣＳにて、外部の充電器が電気的に接続される。充電システム５０は、充電ケーブルを通じて供給される充電用の電力を、充電回路２１に出力する。普通充電を行う場合、充電システム５０は、普通充電用の充電器から供給される交流電力を直流電力に変換し、充電回路２１に供給する。一方、急速充電を行う場合、充電システム５０は、急速充電用の充電器から供給される直流電力を、充電回路２１に出力する。充電システム５０は、急速充電用の充電器と通信する機能を有しており、充電器の制御回路と連携して、充電回路２１に供給する電圧を制御する。

エネルギマネージャ１００は、各消費ドメインＤＥｃによる電力の使用を統合的に管理する。エネルギマネージャ１００は、処理部１１、ＲＡＭ１２、記憶部１３、入出力インターフェース１４、及びこれらを接続するバス等を備えた車載コンピュータ１００ａによって実現されている。処理部１１は、ＲＡＭ１２と結合された演算処理のためのハードウェアである。処理部１１は、ＲＡＭ１２へのアクセスにより、後述する各機能部の機能を実現させる種々の処理を実行する。記憶部１３は、不揮発性の記憶媒体を含む構成である。記憶部１３には、処理部１１によって実行される種々のプログラム（バッテリ管理プログラム等）が格納されている。

エネルギマネージャ１００は、記憶部１３に記憶されたバッテリ管理プログラムを処理部１１によって実行し、メインバッテリ２２の状態管理に関連する複数の機能部を備える。具体的に、エネルギマネージャ１００は、バッテリ管理プログラムに基づく機能部として、外部情報取得部７１、内部情報取得部７２、温度シミュレーション部７４及び温調制御部７５を備える。尚、車載コンピュータ１００ａへの電力供給は、車両Ａが非走行可能状態（例えば、イグニッションオフの状態）であっても継続されている。そのため、エネルギマネージャ１００は、後述する放置期間においても、制御実行の必要があれば、各機能部を起動し、所定の処理を実行できる。

外部情報取得部７１及び内部情報取得部７２は、車両Ａの到着地でのメインバッテリ２２の状態に影響する車両利用情報を取得する。到着地は、車両Ａが放置される駐車場又は待機場、或いは充電ステーションＣＳ等である。メインバッテリ２２の状態は、例えば残量及び温度等である。

外部情報取得部７１は、メインバッテリ２２の状態に影響する車両利用情報のうちで、車両Ａの外部より提供される情報を取得する。外部情報取得部７１は、例えばステーションマネージャ１８０及びクラウドサーバ１９０等より配信されるセンタ情報を、車両利用情報として取得できる。外部情報取得部７１は、充電ステーションＣＳの充電器に関する使用可否情報及び充電能力情報を、ステーションマネージャ１８０から取得する。外部情報取得部７１は、気象情報及び渋滞情報等をクラウドサーバ１９０から取得する。気象情報には、ナビゲーション装置６０に設定された走行ルート上の外気温、日射量、路面からの輻射熱量、及び降雨や降雪の有無等を示す情報等が含まれている。

内部情報取得部７２は、メインバッテリ２２の状態に影響する車両利用情報のうちで、車両Ａの内部にて生成される車両利用情報を取得する。内部情報取得部７２は、例えばナビゲーション装置６０、給電ドメインＤＥｓ及び消費ドメインＤＥｃ等より提供される車両利用情報を取得できる。内部情報取得部７２は、上述のナビ情報をナビゲーション装置６０から取得する。ナビ情報には、目的地（到着地）までの距離、各区間の車速及び高低差に加えて、例えば信号機の数（停車回数）等の情報が含まれている。

内部情報取得部７２は、給電ドメインＤＥｓの状態を示すステータス情報を、バッテリマネージャ２０から取得する。ステータス情報には、メインバッテリ２２及びサブバッテリ２３の残量情報及び温度情報等が含まれている。残量情報は、例えばＳＯＣ（States Of Charge，単位は「％」）の値である。

内部情報取得部７２は、車両Ａを運転するドライバの運転傾向情報を、車両利用情報として運動マネージャ３０より取得する。運転傾向情報は、例えばドライバの運転傾向を示す情報であり、走行負荷を予測するための情報である。運転傾向情報には、ドライバのアクセル開度及びブレーキ踏力の傾向を示す情報が少なくとも含まれている。

内部情報取得部７２は、ドライバ等の車両Ａを使用するユーザの入力情報を取得する。入力情報は、車両Ａに搭乗中のユーザがユーザ入力部１６０に入力した情報であってもよく、車両Ａの外部にいるユーザがユーザ入力部１６０として機能するユーザ端末に入力した情報であってもよい。さらに、入力情報は、エネルギマネージャ１００等のシステム側からの問い合わせに対しユーザがリアルタイムに入力した情報であってもよく、ユーザの過去の操作によって記録された設定値を示す情報であってもよい。一例として、内部情報取得部７２は、リアルタイムの入力情報をユーザ入力部１６０から取得し、過去の入力情報に基づくユーザ設定の値を、記憶部１３等から取得する。

内部情報取得部７２は、各消費ドメインＤＥｃの状態を示すステータス情報を、各ドメインマネージャから取得する。ステータス情報には、各車載機器の作動状態を示す情報等が含まれている。一例として、内部情報取得部７２は、居室空間の空調の設定温度（以下、「空調要求情報」）及び現在温度を示す空調情報を、ステータス情報として取得する。さらに内部情報取得部７２は、冷却回路のクーラントの温度情報、モータジェネレータ３１及びインバータ３２等の状態（例えば、現在温度等）を示す情報等を、ステータス情報として取得してもよい。

ここで、外部情報取得部７１及び内部情報取得部７２は、現在の実測値である車両利用情報に加えて、将来の推定値である車両利用情報を取得する。詳記すると、車両Ａには、将来的な使用スケジュールが設定可能である。使用スケジュールは、放置後の走行スケジュール、高負荷での走行スケジュール、充電スケジュール、メインバッテリ２２が高温な状態での放置後の走行スケジュール、及び低温下での放置後の走行スケジュール等である。外部情報取得部７１及び内部情報取得部７２では、現在から上記の使用スケジュールが開始されるまでの期間、上記の使用スケジュール開始時、上記の使用スケジュールの開始後の期間のそれぞれについて、車両利用情報を取得する。

尚、車両利用情報のうちで、使用スケジュールの開始以前にメインバッテリ２２の状態に影響する情報を事前影響情報とし、使用スケジュールの開始時にメインバッテリ２２の状態に影響する情報を開始時影響情報とする。さらに、使用スケジュールの開始後にメインバッテリ２２の状態に影響する車両利用情報を、事後影響情報とする。事前影響情報、開始時影響情報及び事後影響情報は、推定値又は予測値である。

事前影響情報は、例えば現在から到着地までの走行負荷、空調負荷、渋滞情報等の交通情報、外気温及び日射量等の環境情報の推定値である。開始時影響情報は、例えば充電ステーションＣＳにおける充電器の待ち時間等の使用可否情報である。事後影響情報は、例えば充電ステーションＣＳの充電器の充電能力情報、到着地から出発後の走行負荷情報、並びに、外気温及び日射量等の環境情報等である。以上のように、車両利用情報として取得される車両Ａの周囲の環境情報は、事前影響情報及び事後影響情報の両方に含まれ得る。

温度シミュレーション部７４は、外部情報取得部７１及び内部情報取得部７２にて取得される車両利用情報に基づき、メインバッテリ２２に対し実施される温調制御の目標バッテリ温度Ｔｂ（図７等参照）を設定する。温度シミュレーション部７４は、目標バッテリ温度Ｔｂの初期値を設定したうえで、新たに取得される車両利用情報を反映させるように、目標バッテリ温度Ｔｂの更新を繰り返す。温度シミュレーション部７４は、例えば車両Ａの走行が開始されるとき、又は車両Ａの駐車（放置）が開始されるとき等に、設定初期値を算出する。

温度シミュレーション部７４は、外気温及び日射量等の環境情報、メインバッテリ２２の残量情報及び温度情報、並びにＨＶＡＣ４１の空調情報等を参照し、目標バッテリ温度Ｔｂの設定初期値を算出する。温度シミュレーション部７４は、事前影響情報、開始時影響情報及び事後影響情報のうちで、外部情報取得部７１及び内部情報取得部７２にて取得された新たな情報に基づき、目標電池温度を設定初期値から変更し、随時更新していく。

さらに、温度シミュレーション部７４は、実施判定部７４ａ及び行動学習部７４ｂをサブ機能部として有している。

実施判定部７４ａは、メインバッテリ２２の温調制御の実施及び不実施を決定する。実施判定部７４ａは、内部情報取得部７２にて取得されるメインバッテリ２２の残量情報を参照し、メインバッテリ２２の残量低下に基づき、温調制御が不要であると判定する。例えば、上述の使用スケジュールの開始時又は終了時におけるバッテリ残量の予測値が所定の残量閾値を下回る場合、実施判定部７４ａは、温調制御を実施させない決定を行う。加えて、実施判定部７４ａは、入力情報取得処理（図６参照）により、内部情報取得部７２にて取得されるユーザの入力情報に基づき、メインバッテリ２２の温調制御の実施及び不実施を決定する。

行動学習部７４ｂは、車両Ａを使用するユーザの行動傾向を学習する。行動学習部７４ｂにて学習されたユーザの行動傾向に基づき、温度シミュレーション部７４は、車両Ａの使用予測を行う。具体的に、温度シミュレーション部７４は、行動傾向に基づく使用予測を反映し、次回の走行開始時刻等を設定可能である。次回の走行開始時刻は、ドライバ情報として、車両利用情報に含まれる情報である（図５参照）。

温調制御部７５は、熱マネージャ４０と連携し、温度シミュレーション部７４にて決定されたメインバッテリ２２の温調制御を実行する。温調制御部７５は、温度シミュレーション部７４より取得する制御コマンドに基づき、ＨＶＡＣ４１の空調能力と、温調システム４２に割り振る温調能力との配分を設定し、空調制御と温調制御とを両立させる。このように、温調制御部７５は、温度シミュレーション部７４と連携し、居室空間の空調に用いる空調能力と、メインバッテリ２２の温調に用いる温調能力とを調停する。

詳記すると、温度シミュレーション部７４は、ＨＶＡＣ４１の冷凍サイクル装置について、冷凍サイクル能力量の上限を把握している。温度シミュレーション部７４は、後述する空調要求量と冷却要求量ＣＰとの合計が冷凍サイクル能力量を超えないように、温調制御のスケジュール、換言すれば、温調制御の制御パターンを設定する。

次に、エネルギマネージャ１００にて実施される先読み制御処理の詳細を、図７〜図１８に示す複数のシーンに沿って、図１〜図６を参照しつつ、以下説明する。図３及び図４には、先読み制御を実施する複数のシーンが一覧にて示されている。また、図５には、先読み制御を実施する各シーンにおいて、先読み制御に利用される車両利用情報が一覧にて示されている。さらに、図６には、先読み制御処理のサブ処理として実施される入力情報取得処理が示されている。

＜入力情報取得処理＞
入力情報取得処理のＳ２１では、ナビゲーション装置６０等の車載インターフェースを利用し、温調制御を実行するか又はキャンセルするかの問い合わせを、車両Ａに搭乗するユーザ（ドライバ等）へ向けて実施する。こうした車内のユーザへ向けた問い合わせの後、ユーザ操作に基づきユーザ入力部１６０より提供される入力情報の取得が、所定時間待機される。

Ｓ２２では、ユーザ入力部１６０から取得する入力情報の内容を判定する。所定時間内に入力情報が取得され、当該入力情報が温調制御の実行を指示する内容である場合、Ｓ２２からＳ２７に進む。Ｓ２７では、温調制御の実施を決定する。一方で、取得した入力情報が温調制御のキャンセルを指示する内容である場合、Ｓ２２からＳ２８に進む。Ｓ２８では、温調制御を実施しないことを決定する。また、車載インターフェースによる問い合わせに対し、ユーザの入力操作がない場合、Ｓ２２からＳ２３に進む。

Ｓ２３では、ユーザ端末を利用し、温調制御を実行するか又はキャンセルするかの問い合わせをさらに実施する。問い合わせに利用されるユーザ端末を所持するユーザは、車両Ａに搭乗していてもよく、又は車外に出ていてもよい。この場合も、ユーザへ向けた問い合わせの後、ユーザ操作に基づきユーザ端末より送信される入力情報の取得が、所定時間待機される。

Ｓ２４では、ユーザ端末から取得する入力情報の内容を判定する。所定時間内に入力情報が取得され、当該入力情報が温調制御の実行を指示する内容である場合、Ｓ２４からＳ２７に進み、温調制御の実施を決定する。一方で、取得した入力情報が温調制御のキャンセルを指示する内容である場合、Ｓ２４からＳ２８に進み、温調制御を実施しないことを決定する。また、ユーザ端末よる問い合わせに対し、ユーザの入力操作がない場合、Ｓ２４からＳ２５に進む。

Ｓ２５では、ユーザによって予め設定されたユーザ設定の情報を参照する。例えばユーザは、ナビゲーション装置６０及びユーザ端末に表示されたメニュー画面への入力操作により、上述のようなユーザ設定を登録可能である。Ｓ２６では、温調制御をキャンセルするユーザ設定があるか否かを判定する。温調制御をキャンセルするユーザ設定がない場合、Ｓ２６からＳ２７に進み、温調制御の実施を決定する。一方、温調制御をキャンセルするユーザＵ設定がある場合、Ｓ２６からＳ２８に進み、温調制御を実施しないことを決定する。

尚、車載インターフェースを利用した問い合わせは、車内にユーザが不在となる状況（例えば、後述のシーン１，５等）では、省略されてよい。また、ユーザ端末を利用した問い合わせは、エネルギマネージャ１００に登録された特定のユーザ端末が存在しない場合、省略されてよい。さらに、ユーザ端末を利用した問い合わせを実施しないようなユーザ設定が可能であってもよい。

＜シーン１：走行前（放置中）＞
シーン１（図３のＴＣ１参照）にて、車両Ａは、走行前の放置中の状態である。エネルギマネージャ１００は、シーン１において、図７〜図９に詳細を示す先読み制御を実施し、走行前のメインバッテリ２２を冷却する。シーン１での先読み制御に基づく冷却（以下、「先読み冷却」）は、走行後のドライバビリティの向上、電費の向上、回生電力の取りきり、メインバッテリ２２の劣化抑制等の効果を発揮し得る。尚、先読み冷却に用いられる電力は、車両Ａに接続された外部電源の供給電力であってもよい。この場合、メインバッテリ２２に蓄えられた電力の消費を抑えることが可能になる。

温度シミュレーション部７４は、行動学習部７４ｂにて学習されたユーザの使用傾向の学習データに基づき、次に走行を開始する時刻を予測し、この走行開始時刻（図７ Ａ点参照）を車両利用情報として取得する。以上により、温度シミュレーション部７４は、使用スケジュールに関連して、走行開始時刻までの放置スケジュールと、走行開始時刻以降の走行スケジュールとを設定する（図７ 中段参照）。この走行スケジュールにおける目的地が、到着地に相当する。

シーン１の先読み冷却には、ナビ情報、センタ情報及びドライバ情報等の車両利用情報が用いられる（図５ ＴＣ１欄参照）。車両利用情報のうちで、ナビ情報、渋滞情報、アクセル開度及びブレーキ踏力等の情報は、走行中の予測情報（事後影響情報）として用いられる。また、外気温、日射量及び輻射熱量等の環境情報は、現在以降の予測情報（事前影響情報及び事後影響情報）として用いられる。さらに、上述の走行開始時刻は、現在から走行開始までの予測情報（事前影響情報）として用いられる。これらの車両利用情報と、上記の使用スケジュールとに基づき、エネルギマネージャ１００は、図８に示す先読み制御処理を繰り返し実施する。

シーン１における先読み制御処理のＳ１０１では、先読み予測処理の実行周期であるか否かを判定する。Ｓ１０１にて、先読み予測処理の実行周期に該当すると判定した場合、Ｓ１０２に進む。一方で、先読み予測の実行周期に該当しないと判定した場合、Ｓ１１２に進む。

Ｓ１０２では、先読み冷却を実施しない場合での、走行開始時刻（図７ Ａ点参照）までの総使用電力量を予測し、Ｓ１０３に進む。Ｓ１０２では、走行開始時刻、外気温、日射量及び輻射熱量等の車両利用情報が、総使用電力量の算出に利用される。尚、走行開始時刻までのＨＶＡＣ４１及び補機類の電力負荷がゼロとなる場合、Ｓ１０２は、省略されてよい。

Ｓ１０３では、Ｓ１０２にて算出した総使用電力量に基づき、先読み冷却を実施しない場合での、走行開始時刻におけるメインバッテリ２２の状態を予測し、Ｓ１０４に進む。Ｓ１０３では、メインバッテリ２２の温度及び残量（ＳＯＣ）の予測値が算出される（図７ 現在〜Ａ点までの破線参照）。

Ｓ１０４では、先読み冷却を実施しない場合での、走行終了時刻（図７ Ｏ点参照）までの総使用電力量を予測し、Ｓ１０５に進む。Ｓ１０４では、シーン１にて利用対象とされる車両利用情報（図５ ＴＣ１欄参照）のうちで、走行開始時刻を除く全ての車両利用情報を用いて、総使用電力量を算出する。

Ｓ１０５では、Ｓ１０４にて算出した総使用電力量に基づき、先読み冷却を実施しない場合での、Ｏ点までの成行きでのメインバッテリ２２の温度推移を予測する（図７ Ａ点〜Ｏ点までの破線参照）。Ｓ１０５では、バッテリ温度の上限に制約されることなく、メインバッテリ２２の温度推移を予測し、Ｓ１０６に進む。

Ｓ１０６では、Ｓ１０５にて算出したメインバッテリ２２の温度推移に基づき、走行開始時刻までに実施する先読み冷却での冷却要求量ＣＰ（単位は「Ｊ」）及び目標バッテリ温度Ｔｂ（単位は「℃」）を設定し、Ｓ１０７に進む。Ｓ１０６では、メインバッテリ２２について、予め設定されたバッテリ温度と入出力上限との相関（図９参照）に、走行スケジュールにて使用予定の最大電力負荷ＬＭ（単位は「ｋＷ」）を適用し、メインバッテリ２２の温度上限ＴＭを設定する。そして、Ｓ１０６では、走行中のバッテリ温度が温度上限ＴＭを超えなくなるように、冷却要求量ＣＰ（図７ 下段の斜線範囲の面積参照）を算出する。

Ｓ１０７では、メインバッテリ２２の残量に基づき、先読み冷却の要否を判定する。Ｓ１０７では、先読み冷却を実施した場合の走行終了時刻でのバッテリ残量を予測する。Ｓ１０７にて、予測した残量が予め規定された残量閾値以下である場合、バッテリ残量が不足すると判定し、Ｓ１１０に進む。一方、Ｓ１０７にて、予測した残量が残量閾値を超えている場合、バッテリ残量が不足しないと判定し、Ｓ１０８に進む。

Ｓ１０８では、空調要求情報に基づく居室空間の空調要求量（単位は「Ｊ」）と、Ｓ１０６にて設定した先読み冷却の冷却要求量ＣＰとの合計が、ＨＶＡＣ４１の冷凍サイクル能力量（単位は「Ｊ」）を超えているか否かを判定する。Ｓ１０８にて、空調要求量及び冷却要求量ＣＰの和が冷凍サイクル能力量を超えている場合、冷却能力が不足すると判定し、Ｓ１１０に進む。一方、Ｓ１０８にて、空調要求量及び冷却要求量ＣＰの和が冷凍サイクル能力量以下である場合、冷却能力が不足しないと判定し、Ｓ１０９に進む。

Ｓ１０９では、先読み冷却実施のタイムスケジュールを決定し、Ｓ１１２に進む。Ｓ１０９では、居室空間の冷房に用いる空調能力と先読み冷却に用いる温調能力との調停を実施し、先読み冷却の実施量（単位は「ｋＷ」）と温調開始時刻ｔｃｓとを設定する。一例として、先読み冷却の実施量は、冷凍サイクル装置におけるコンプレッサ効率の最大点と、居室空調に使用される冷却能力との差分に相当する値に設定される。そして、先読み冷却の実施量（ｋＷ）で冷却要求量ＣＰ（Ｊ）を割り算した時間（ｓｅｃ）だけ、走行開始時刻から先行する時刻が、温調開始時刻ｔｃｓとされる。

Ｓ１１０では、冷却要求量ＣＰに１未満の所定値を乗算したうえで、Ｓ１０７及びＳ１０８と同様に、バッテリ残量及び冷却能力についての不足の有無を再判定する。Ｓ１１０にて、冷却要求量ＣＰを低減させても、走行終了時刻におけるバッテリ残量が残量閾値以下となると判定した場合、先読み制御処理を終了する。同様に、Ｓ１１０にて、冷却要求量ＣＰを低減させても、冷却能力の上限を超えていると判定した場合には、先読み制御処理を終了する。

一方で、Ｓ１１０にて、冷却要求量ＣＰの低減により、バッテリ残量の不足も、冷却能力の不足も生じないと判定した場合、Ｓ１１１に進む。Ｓ１１１では、Ｓ１１０にて低減させた冷却要求量ＣＰを満たすように、Ｓ１０９と同様の手法により、冷却実施のタイムスケジュールを決定し、Ｓ１１２に進む。尚、Ｓ１０８〜Ｓ１１１は、広義の意味で空調能力と温調能力との調停を実施する処理となる。

Ｓ１１２では、Ｓ１０９又はＳ１１１にて設定した温調開始時刻ｔｃｓと現在時刻とを比較し、先読み冷却の実施期間となったか否かを判定する。Ｓ１１２にて、先読み冷却の実施期間ではないと判定した場合、先読み制御処理を終了する。一方で、先読み冷却の実施期間であると判定した場合、Ｓ１１３に進む。

Ｓ１１３では、上述の入力情報取得処理（図６参照）を実施し、ユーザの入力情報に基づく温調制御の実施又は不実施の決定を行い、Ｓ１１４に進む。シーン１での入力情報取得処理では、車内にユーザが居ない場合、車内のユーザ入力部１６０を用いた問い合わせ（図６ Ｓ２１）が省略可能であってよい。

Ｓ１１４では、Ｓ１１３の入力情報取得処理による実施及び不実施の決定結果に基づき、Ｓ１１５に移行するか否かを判断する。入力情報取得処理にて、温調制御の不実施を決定した場合、先読み制御処理を終了する。一方、入力情報取得処理にて、温調制御の実施を決定した場合、Ｓ１１４からＳ１１５に進む。

Ｓ１１５では、居室空調の冷却（図７ 下段のドット範囲参照）に加えて、メインバッテリ２２の冷却が行われるように、アクチュエータの駆動指示を熱マネージャ４０へ向けて出力し、先読み制御処理を終了する。Ｓ１１５により、熱マネージャ４０は、目標バッテリ温度Ｔｂへ向けたバッテリ冷却を開始する。

＜シーン２：走行中（高負荷走行前）＞
シーン２（図３及び図４のＴＣ２参照）にて、車両Ａは、走行中の状態である。エネルギマネージャ１００は、シーン２において、図１０及び図１１に詳細を示す先読み制御を実施し、走行前のメインバッテリ２２を冷却する。シーン２での先読み冷却は、高負荷走行中のドライバビリティの向上及びメインバッテリ２２の劣化抑制等の効果を発揮し得る。

温度シミュレーション部７４は、ナビ情報に基づき、高負荷走行区間の開始時刻（図１０ Ａ点参照）、高負荷走行区間の終了時刻（図１０ Ｂ点参照）、及び目的地への到着時刻（図１０ Ｏ点参照）を設定する。さらに温度シミュレーション部７４は、使用スケジュールに関連して、通常の走行スケジュール及び高負荷での走行スケジュールを設定する（図１０ 中段参照）。これらの走行スケジュールにおける目的地が、到着地に相当する。

シーン２の先読み冷却には、ナビ情報、センタ情報及びドライバ情報等の車両利用情報が用いられる（図５ ＴＣ２欄参照）。シーン２では、利用対象とされる全ての車両利用情報が、現在以降の予測情報（事前影響情報及び事後影響情報）として、先読み制御に用いられる。これらの車両利用情報と、上記の使用スケジュールとに基づき、エネルギマネージャ１００は、図１１に示す先読み制御処理を繰り返し実施する。

シーン２における先読み制御処理のＳ１２１では、先読み予測処理の実行周期であるか否かを判定する。Ｓ１２１にて、先読み予測処理の実行周期に該当すると判定した場合、Ｓ１２２に進む。一方で、先読み予測の実行周期に該当しないと判定した場合、Ｓ１３２に進む。

Ｓ１２２では、先読み冷却を実施しない場合での、高負荷走行区間の開始時刻（図１０ Ａ点参照）までの総使用電力量を予測し、Ｓ１２３に進む。Ｓ１２２では、シーン２にて利用対象とされる全ての車両利用情報（図５ ＴＣ２欄参照）が、総使用電力量の算出に利用される。

Ｓ１２３では、Ｓ１２２にて算出した総使用電力量に基づき、先読み冷却を実施しない場合での、高負荷走行区間の開始時刻におけるメインバッテリ２２の状態を予測し、Ｓ１２４に進む。Ｓ１２３では、メインバッテリ２２の温度及び残量（ＳＯＣ）の予測値が算出される（図１０ 現在〜Ａ点までの破線参照）。

Ｓ１２４では、先読み冷却を実施しない場合での、目的地の到着時刻終了時刻までの総使用電力量を予測し、Ｓ１２５に進む。Ｓ１２４でも、Ｓ１２２と同様に、シーン２にて利用対象とされる全ての車両利用情報（図５ ＴＣ２欄参照）が、総使用電力量の算出に利用される。

Ｓ１２５では、Ｓ１２４にて算出した総使用電力量に基づき、先読み冷却を実施しない場合での、高負荷走行区間が終了するまでの成行きでのメインバッテリ２２の温度推移を予測し（図１０ Ａ点〜Ｂ点までの破線参照）、Ｓ１２６に進む。

Ｓ１２６では、Ｓ１２５にて算出したメインバッテリ２２の温度推移に基づき、高負荷走行の開始時刻までに実施する先読み冷却での冷却要求量ＣＰ（単位は「Ｊ」）及び目標バッテリ温度Ｔｂを設定する。Ｓ１２６では、メインバッテリ２２について、予め設定されたバッテリ温度と入出力上限との相関（図９参照）に、高負荷走行にて使用予定の最大電力負荷ＬＭ（単位は「ｋＷ」）を適用し、メインバッテリ２２の温度上限ＴＭを設定する。そして、Ｓ１２６では、高負荷走行中のバッテリ温度が温度上限ＴＭを超えなくなるように、冷却要求量ＣＰ（図１０ 下段の斜線範囲の面積参照）を算出する。

Ｓ１２７では、メインバッテリ２２の残量に基づき、先読み冷却の要否を判定する。Ｓ１２７では、先読み冷却を実施した場合の目的地への到着時のバッテリ残量を予測する。Ｓ１２７にて、予測した残量が残量閾値以下である場合、バッテリ残量が不足すると判定し、Ｓ１３０に進む。一方、Ｓ１２７にて、予測した残量が残量閾値を超えている場合、バッテリ残量が不足しないと判定し、Ｓ１２８に進む。

Ｓ１２８では、空調要求情報に基づく居室空間の空調要求量（単位は「Ｊ」）と、Ｓ１２６にて設定した先読み冷却の冷却要求量ＣＰとの合計が、ＨＶＡＣ４１の冷凍サイクル能力量（単位は「Ｊ」）を超えているか否かを判定する。Ｓ１２８にて、空調要求量及び冷却要求量ＣＰの和が冷凍サイクル能力量を超えている場合、冷却能力が不足すると判定し、Ｓ１３０に進む。一方、Ｓ１２８にて、空調要求量及び冷却要求量ＣＰの和が冷凍サイクル能力量以下であると判定した場合、冷却能力が不足しないと判定し、Ｓ１２９に進む。

Ｓ１２９では、先読み冷却実施のタイムスケジュールを決定し、Ｓ１３２に進む。Ｓ１２９では、居室空間の冷房に用いる空調能力と先読み冷却に用いる温調能力との調停を実施し、先読み冷却の実施量（単位は「ｋＷ」）と温調開始時刻ｔｃｓとを設定する。一例として、先読み冷却の実施量は、冷凍サイクル装置の能力上限と、居室空調に使用される冷却能力との差分に相当する値に設定される。そして、先読み冷却の実施量（ｋＷ）で冷却要求量ＣＰ（Ｊ）を割り算した時間（ｓｅｃ）だけ、高負荷走行区間の開始から先行させた時刻が、温調開始時刻ｔｃｓとされる。

Ｓ１３０では、冷却要求量ＣＰに１未満の所定値を乗算したうえで、Ｓ１２７及びＳ１２８と同様に、バッテリ残量及び冷却能力についての不足の有無を再判定する。Ｓ１３０にて、冷却要求量ＣＰを低減させても、目的地への到着時刻におけるバッテリ残量が残量閾値以下となると判定した場合、先読み制御処理を終了する。同様に、Ｓ１３０にて、冷却要求量ＣＰを低減させても、空調要求量及び冷却要求量ＣＰの和が冷凍サイクル能力量を超えると判定した場合、先読み制御処理を終了する。

一方で、Ｓ１３０にて、冷却要求量ＣＰの低減により、バッテリ残量の不足も、冷却能力の不足も生じないと判定した場合、Ｓ１３１に進む。Ｓ１３１では、Ｓ１３０にて低減させた冷却要求量ＣＰを満たすように、Ｓ１２９と同様の手法により、冷却実施のタイムスケジュールを決定し、Ｓ１３２に進む。尚、Ｓ１２８〜Ｓ１３１は、広義の意味で空調能力と温調能力との調停を実施する処理となる。

Ｓ１３２では、Ｓ１２９又はＳ１３１にて設定した温調開始時刻ｔｃｓと現在時刻とを比較し、先読み冷却の実施期間となったか否かを判定する。Ｓ１３２にて、先読み冷却の実施期間ではないと判定した場合、先読み制御処理を終了する。一方で、先読み冷却の実施期間であると判定した場合、Ｓ１３３に進む。

Ｓ１３３では、上述の入力情報取得処理（図６参照）を実施し、ユーザの入力情報に基づく温調制御の実施又は不実施の決定を行い、Ｓ１３４に進む。シーン２での入力情報取得処理では、ユーザ（ドライバ）が運転中であることを考慮し、ユーザ端末を用いた問い合わせ（図６ Ｓ２３）が省略されてもよい。さらに、運転負荷が高いと推定される場合には、ユーザ入力部１６０を用いた問い合わせ（図６ Ｓ２１）も省略されてもよい。

Ｓ１３４では、Ｓ１３３の入力情報取得処理による実施及び不実施の決定結果に基づき、Ｓ１３５に移行するか否かを判断する。入力情報取得処理にて、温調制御の不実施を決定した場合、先読み制御処理を終了する。一方、入力情報取得処理にて、温調制御の実施を決定した場合、Ｓ１３４からＳ１３５に進む。

Ｓ１３５では、居室空調の冷却に加えて、メインバッテリ２２の冷却が行われるように、アクチュエータの駆動指示を熱マネージャ４０へ向けて出力し、先読み制御処理を終了する。Ｓ１３５により、熱マネージャ４０は、目標バッテリ温度Ｔｂへ向けたバッテリ冷却を開始する。

＜シーン３：充電前（走行中）＞
シーン３（図３及び図４のＴＣ３参照）にて、車両Ａは、走行中の状態であり、メインバッテリ２２への充電前の状態である。エネルギマネージャ１００は、シーン３において、図１２及び図１３に詳細を示す先読み制御を実施し、充電前のメインバッテリ２２を冷却する。シーン３での先読み冷却は、入力制限（図９参照）の回避による充電時間の短縮、及びメインバッテリ２２の劣化抑制等の効果を発揮し得る。尚、走行中の先読み冷却を行う場合、実施予定の充電は、急速充電であってもよく、又は普通充電であってもよい。急速充電又は普通充電の開始前に、各充電の態様に対応した目標電池温度が設定される。

温度シミュレーション部７４は、ナビ情報、充電ステーションＣＳの使用可否情報及び充電能力情報に基づき、充電ステーションＣＳへの到着時刻（図１２ Ａ点参照）、充電開始時刻（図１２ Ｂ点参照）、及び充電完了時刻（図１２ Ｃ点参照）を設定する。さらに温度シミュレーション部７４は、現在から充電ステーションＣＳへの到着時刻までの走行スケジュール、到着時刻から充電開始時刻までの待機スケジュール、及び充電開始時刻から充電完了時刻までの充電スケジュールを設定する（図１２ 中段参照）。この場合、充電ステーションＣＳが、到着地に相当する。

シーン３の先読み冷却には、ナビ情報、センタ情報及びドライバ情報等の車両利用情報が用いられる（図５ ＴＣ３欄参照）。車両利用情報のうちで、ナビ情報、渋滞情報、アクセル開度及びブレーキ踏力等の情報は、走行中の予測情報（事前影響情報）として用いられる。また、外気温、日射量及び輻射熱量等の環境情報は、現在以降の予測情報（事前影響情報、開始時影響情報及び事後影響情報）として用いられる。さらに、上述の充電能力情報は、充電中の予測情報（事後影響情報）として用いられる。そして、上述の使用可否情報は、充電ステーションＣＳへの到着時刻から充電開始時刻までの予測情報（開始時影響情報）として用いられる。これらの車両利用情報と、上記の使用スケジュールとに基づき、エネルギマネージャ１００は、図１３に示す先読み制御処理を繰り返し実施する。

シーン３における先読み制御処理のＳ１４１では、先読み予測処理の実行周期であるか否かを判定する。Ｓ１４１にて、先読み予測処理の実行周期に該当すると判定した場合、Ｓ１４２に進む。一方で、先読み予測の実行周期に該当しないと判定した場合、Ｓ１５２に進む。

Ｓ１４２では、充電ステーションＣＳでの待ち時間を示す充電可否情報（図５ ＴＣ３欄参照）に基づき、充電ステーションＣＳへの到着時刻から充電開始時刻までの充電待機時間を予測し、Ｓ１４３に進む。

Ｓ１４３では、先読み冷却を実施しない場合での、充電開始時刻（図１２ Ｂ点参照）までの総使用電力量を予測し、Ｓ１４４に進む。Ｓ１４３では、シーン３にて利用対象とされる全ての車両利用情報（図５ ＴＣ３欄参照）のうちで、充電可否情報及び充電能力情報を除く全ての情報が、総使用電力量の算出に利用される。

Ｓ１４４では、Ｓ１４３にて算出した総使用電力量に基づき、先読み冷却を実施しない場合の充電開始時刻でのメインバッテリ２２の状態を予測し、Ｓ１４５に進む。Ｓ１４５では、先読み冷却を実施しない場合での、充電終了時刻までの成行きでのメインバッテリ２２の温度推移を予測し（図１２ 破線参照）、Ｓ１４６に進む。Ｓ１４５では、充電能力情報が、車両利用情報として用いられる。

Ｓ１４６では、Ｓ１４５にて算出したメインバッテリ２２の温度推移に基づき、充電開始時刻までに実施する先読み冷却での冷却要求量ＣＰ（単位は「Ｊ」）及び目標バッテリ温度Ｔｂを設定し、Ｓ１４７に進む。Ｓ１４６では、充電中のバッテリ温度が温度上限ＴＭを超えなくなるように、冷却要求量ＣＰ（図１２ 下段の斜線範囲の面積参照）を算出する。

Ｓ１４７では、メインバッテリ２２の残量に基づき、先読み冷却の要否を判定する。Ｓ１４７では、充電ステーションＣＳへの到着時刻でのメインバッテリ２２の残量を予測する。Ｓ１４７にて、予測した残量が残量閾値以下である場合、バッテリ残量が不足すると判定し、Ｓ１５０に進む。一方、Ｓ１４７にて、予測した残量が残量閾値を超えている場合、バッテリ残量が不足しないと判定し、Ｓ１４８に進む。

Ｓ１４８では、空調要求情報に基づく居室空間の空調要求量（単位は「Ｊ」）と、Ｓ１４６にて設定した先読み冷却の冷却要求量ＣＰとの合計が、ＨＶＡＣ４１の冷凍サイクル能力量（単位は「Ｊ」）を超えているか否かを判定する。Ｓ１４８にて、空調要求量及び冷却要求量ＣＰの和が冷凍サイクル能力量を超える場合、冷却能力が不足すると判定し、Ｓ１５０に進む。一方、Ｓ１４８にて、空調要求量及び冷却要求量ＣＰの和が冷凍サイクル能力量以下である場合、冷却能力が不足しないと判定し、Ｓ１４９に進む。

Ｓ１４９では、先読み冷却実施のタイムスケジュールを決定し、Ｓ１５２に進む。Ｓ１４９では、居室空間の冷房に用いる空調能力と先読み冷却に用いる温調能力との調停を実施し、先読み冷却の実施量（単位は「ｋＷ」）と温調開始時刻ｔｃｓとを設定する。一例として、先読み冷却の実施量は、冷凍サイクル装置の能力上限と、居室空調に使用される冷却能力との差分に相当する値に設定される。そして、Ｓ１４９では、先読み冷却の実施量（ｋＷ）で冷却要求量ＣＰ（Ｊ）を割り算した時間（ｓｅｃ）だけ、充電ステーションＣＳへの到着時刻よりも先行する時刻が、温調開始時刻ｔｃｓとされる。

Ｓ１５０では、冷却要求量ＣＰに１未満の所定値を乗算したうえで、Ｓ１４７及びＳ１４８と同様に、バッテリ残量及び冷却能力についての不足の有無を再判定する。Ｓ１５０にて、冷却要求量ＣＰを低減させても、充電ステーションＣＳへの到着時刻におけるバッテリ残量が残量閾値以下となると判定した場合、先読み制御処理を終了する。同様に、Ｓ１５０にて、冷却要求量ＣＰを低減させても、空調要求量及び冷却要求量ＣＰの和が冷凍サイクル能力量を超えると判定した場合、先読み制御処理を終了する。

一方で、Ｓ１５０にて、冷却要求量ＣＰの低減により、バッテリ残量の不足も、冷却能力の不足も生じないと判定した場合、Ｓ１５１に進む。Ｓ１５１では、Ｓ１５０にて補正された冷却要求量ＣＰを満たすように、Ｓ１４９と同様の手法により、冷却実施のタイムスケジュールを決定し、Ｓ１５２に進む。尚、Ｓ１４８〜Ｓ１５１は、広義の意味で空調能力と温調能力との調停を実施する処理となる。

Ｓ１５２では、Ｓ１４９又はＳ１５１にて設定した温調開始時刻ｔｃｓと現在時刻とを比較し、先読み冷却の実施期間となったか否かを判定する。Ｓ１５２にて、先読み冷却の実施期間ではないと判定した場合、先読み制御処理を終了する。一方で、先読み冷却の実施期間であると判定した場合、Ｓ１５３に進む。

Ｓ１５３では、上述の入力情報取得処理（図６参照）を実施し、ユーザの入力情報に基づく温調制御の実施又は不実施の決定を行い、Ｓ１５４に進む。シーン３での入力情報取得処理でも、ユーザ（ドライバ）が運転中であることを考慮し、ユーザ端末を用いた問い合わせ（図６ Ｓ２３）が省略されてもよい。

Ｓ１５４では、Ｓ１５３の入力情報取得処理による実施及び不実施の決定結果に基づき、Ｓ１５５に移行するか否かを判断する。入力情報取得処理にて、温調制御の不実施を決定した場合、先読み制御処理を終了する。一方、入力情報取得処理にて、温調制御の実施を決定した場合、Ｓ１５４からＳ１５５に進む。

Ｓ１５５では、居室空調の冷却に加えて、メインバッテリ２２の冷却が行われるように、アクチュエータの駆動指示を熱マネージャ４０へ向けて出力し、先読み制御処理を終了する。Ｓ１５５により、熱マネージャ４０は、目標バッテリ温度Ｔｂへ向けたバッテリ冷却を開始する。

＜シーン４：放置開始時（充電終了後又は走行後）＞
シーン４（図３のＴＣ４参照）にて、車両Ａは、放置中の状態であり、充電終了後又は走行後の状態である。エネルギマネージャ１００は、シーン４において、図１４及び図１５に詳細を示す先読み制御を実施し、放置前のメインバッテリ２２を冷却する。シーン４での先読み冷却は、メインバッテリ２２の劣化抑制等の効果を発揮し得る。尚、放置に並行して普通充電が実施される場合でも、普通充電の実施期間におけるメインバッテリ２２の温度推移を予測し、普通充電の実施中にメインバッテリ２２を冷却する目標バッテリ温度Ｔｂが設定されてよい。さらに、メインバッテリ２２への普通充電が実施される以前の走行中に、普通充電の開始後におけるメインバッテリ２２の温度推移を予測し、普通充電の開始前にメインバッテリ２２を冷却する目標バッテリ温度Ｔｂが設定されてもよい。これらの場合も、メインバッテリ２２の劣化抑制を目的とした冷却が可能になる。

温度シミュレーション部７４は、行動学習部７４ｂにて学習されたユーザの使用傾向の学習データに基づき、次に走行を開始する時刻を予測し、この走行開始時刻（図１４ Ａ点参照）を車両利用情報として取得する。以上により、温度シミュレーション部７４は、使用スケジュールに関連して、走行開始時刻までの放置スケジュールと、走行開始時刻以降の走行スケジュールとを設定する（図１４ 中段参照）。

シーン４の先読み冷却には、外気温、日射量及び輻射熱量等のセンタ情報と、次回の走行開始時刻等の車両利用情報が用いられる（図５ ＴＣ４欄参照）。車両利用情報のうちで、気温、日射量及び輻射熱量等の環境情報は、現在以降の予測情報（事前影響情報及び事後影響情報）として用いられる。さらに、上述の走行開始時刻は、現在から走行開始までの予測情報（事前影響情報）として用いられる。これらの車両利用情報と、上記の使用スケジュールとに基づき、エネルギマネージャ１００は、図１５に示す先読み制御処理を繰り返し実施する。

シーン４における先読み制御処理のＳ１６１では、先読み予測処理の実行周期であるか否かを判定する。Ｓ１６１にて、先読み予測処理の実行周期に該当すると判定した場合、Ｓ１６２に進む。一方で、先読み予測の実行周期に該当しないと判定した場合、Ｓ１７２に進む。

Ｓ１６２では、先読み冷却を実施しない場合での、走行開始時刻（図１４ Ａ点参照）までの総使用電力量を予測し、Ｓ１６３に進む。Ｓ１６２では、次回の走行開始時刻、外気温、日射量及び輻射熱量等の車両利用情報が、総使用電力量の算出に利用される。尚、走行開始時刻までのＨＶＡＣ４１及び補機類の電力負荷がゼロとなる場合、Ｓ１６２は、省略されてよい。

Ｓ１６３では、Ｓ１６２にて算出した総使用電力量に基づき、先読み冷却を実施しない場合での、走行開始時刻におけるメインバッテリ２２の状態を予測し、Ｓ１６４に進む。Ｓ１６３では、メインバッテリ２２の温度及び残量の予測値が算出される（図１４ 現在〜Ａ点までの破線参照）。

Ｓ１６４では、先読み冷却を実施しない場合での、放置中の成行きでのバッテリ劣化量を予測し、Ｓ１６５に進む。Ｓ１６５では、Ｓ１６４にて算出したバッテリ劣化量を、所定の閾値（基準劣化量）と比較し、現在のメインバッテリ２２の劣化進行度合いを評価する。基準劣化値は、例えば車両Ａの使用期間と基準となるＳＯＨ（States Of Health，単位は「％」）との相関によって定義される。Ｓ１６４にて、現在のバッテリの劣化度合いを示すＳＯＨの値が基準劣化量のＳＯＨを超えている場合、劣化量が小さいと推定し、先読み制御処理を終了する。一方で、Ｓ１６４にて、現在のＳＯＨの値が基準となるＳＯＨ以下である場合、劣化量が大きいと推定し、Ｓ１６６に進む。

Ｓ１６６では、走行開始時刻までに実施する先読み冷却での冷却要求量ＣＰ（単位は「Ｊ」）及び目標バッテリ温度Ｔｂを設定し、Ｓ１６７に進む。Ｓ１６６では、放置中のバッテリ温度が例えば外気温よりも低くなるように冷却要求量ＣＰ（図１４ 下段の斜線範囲の面積参照）を算出する。

Ｓ１６７では、メインバッテリ２２の残量に基づき、先読み冷却の要否を判定する。Ｓ１６７では、先読み冷却を実施した場合の走行開始時刻のＳＯＣと、車両Ａが次の目地に到達するのに必要なＳＯＣ（残量閾値）との比較が行われる。メインバッテリ２２のＳＯＣが目的地到達のために必要なＳＯＣ以下である場合、バッテリ残量が不足すると判定し、Ｓ１７０に進む。一方、Ｓ１６７にて、メインバッテリ２２のＳＯＣが必要なＳＯＣを超えている場合、バッテリ残量が不足しないと判定し、Ｓ１６８に進む。

Ｓ１６８では、空調要求情報に基づく居室空間の空調要求量（単位は「Ｊ」）と、Ｓ１６６にて設定した先読み冷却の冷却要求量ＣＰとの合計が、ＨＶＡＣ４１の冷凍サイクル能力量（単位は「Ｊ」）を超えているか否かを判定する。Ｓ１６８にて、空調要求量及び冷却要求量ＣＰの和が冷凍サイクル能力量を超える場合、冷却能力が不足すると判定し、Ｓ１７０に進む。一方、Ｓ１６８にて、空調要求量及び冷却要求量ＣＰの和が冷凍サイクル能力量以下である場合、冷却能力が不足しないと判定し、Ｓ１６９に進む。

Ｓ１６９では、先読み冷却を実施するタイムスケジュールを決定し、Ｓ１７２に進む。Ｓ１６９では、居室空間の冷房に用いる空調能力と先読み冷却に用いる温調能力との調停を実施し、先読み冷却の実施量（単位は「ｋＷ」）と温調開始時刻ｔｃｓとを設定する。一例として、先読み冷却の実施量は、冷凍サイクル装置におけるコンプレッサ効率の最大点と、居室空調に使用される冷却能力との差分に相当する値に設定される。そして、Ｓ１６９では、先読み冷却の実施量（ｋＷ）で冷却要求量ＣＰ（Ｊ）を割り算した時間（ｓｅｃ）だけ、走行開始時刻よりも先行する時刻が、温調開始時刻ｔｃｓとされる。

Ｓ１７０では、冷却要求量ＣＰに１未満の所定値を掛け算したうえで、Ｓ１６７及びＳ１６８と同様に、バッテリ残量及び冷却能力についての不足の有無を再判定する。Ｓ１７０にて、冷却要求量ＣＰを低減させても、走行終了時刻におけるバッテリ残量が残量閾値以下となると判定した場合、先読み制御処理を終了する。同様に、Ｓ１７０にて、冷却要求量ＣＰを低減させても、空調要求量及び冷却要求量ＣＰの和が冷凍サイクル能力量を超えると判定した場合、先読み制御処理を終了する。

一方で、Ｓ１７０にて、冷却要求量ＣＰの低減により、バッテリ残量の不足も、冷却能力の不足も生じないと判定した場合、Ｓ１７１に進む。Ｓ１７１では、Ｓ１７０にて補正した冷却要求量ＣＰを満たすように、Ｓ１６９と同様の手法により、冷却実施のタイムスケジュールを決定し、Ｓ１７２に進む。尚、Ｓ１６８〜Ｓ１７１は、広義の意味で空調能力と温調能力との調停を実施する処理となる。

Ｓ１７２では、Ｓ１６９又はＳ１７１にて設定した温調開始時刻ｔｃｓと現在時刻とを比較し、先読み冷却の実施期間となったか否かを判定する。Ｓ１７２にて、先読み冷却の実施期間ではないと判定した場合、先読み制御処理を終了する。一方で、先読み冷却の実施期間であると判定した場合、Ｓ１７３に進む。

Ｓ１７３では、上述の入力情報取得処理（図６参照）を実施し、ユーザの入力情報に基づく温調制御の実施又は不実施の決定を行い、Ｓ１７４に進む。Ｓ１７４では、Ｓ１７３の入力情報取得処理による実施及び不実施の決定結果に基づき、Ｓ１７５に移行するか否かを判断する。入力情報取得処理にて、温調制御の不実施を決定した場合、先読み制御処理を終了する。一方、入力情報取得処理にて、温調制御の実施を決定した場合、Ｓ１７４からＳ１７５に進む。

Ｓ１７５では、居室空調の冷却に加えて、メインバッテリ２２の冷却が行われるように、アクチュエータの駆動指示を熱マネージャ４０へ向けて出力し、先読み制御処理を終了する。Ｓ１７５により、熱マネージャ４０は、目標バッテリ温度Ｔｂへ向けたバッテリ冷却を開始する。

＜シーン５：走行前（低温環境下に放置中）＞
シーン５（図４のＴＣ５参照）にて、車両Ａは、低温環境下に放置中の状態である。エネルギマネージャ１００は、シーン５において、図１６〜図１８に詳細を示す先読み制御を実施し、走行前のメインバッテリ２２を昇温させる。メインバッテリ２２の昇温は、例えばヒートポンプ及び電気ヒータ（ＰＴＣヒータ）等によって実施される。詳記すると、ＨＶＡＣ４１のコンプレッサ後の高温且つ高圧冷媒の熱が、熱交換器を介して温調システム４２のクーラントに伝達される。さらに、電気ヒータも、通電に伴う発熱によってクーラントを昇温させる。こうして温水化されたクーラントにより、メインバッテリ２２の加温が実施される。

シーン５での先読み制御に基づく暖機（以下、「先読み暖機」）は、走行開始後のドライバビリティの向上、電費の向上、及び回生電力の取りきり等の効果を発揮し得る。尚、先読み暖機には、車両Ａに接続された外部電源の供給電力が用いられてもよい。この場合、メインバッテリ２２に蓄えられた電力の消費を抑えることが可能になる。

温度シミュレーション部７４は、行動学習部７４ｂにて学習されたユーザの使用傾向の学習データに基づき、次に走行を開始する時刻を予測し、この走行開始時刻（図１６ Ａ点参照）を車両利用情報として取得する。以上により、温度シミュレーション部７４は、使用スケジュールに関連して、走行開始時刻までの放置スケジュールと、走行開始時刻以降の走行スケジュールとを設定する（図１６ 中段参照）。この走行スケジュールにおける目的地が、到着地に相当する。

シーン５の先読み暖機には、ナビ情報、センタ情報及びドライバ情報等の車両利用情報が用いられる（図５ ＴＣ５欄参照）。車両利用情報のうちで、ナビ情報、渋滞情報、アクセル開度及びブレーキ踏力等の情報は、走行中の予測情報（事後影響情報）として用いられる。また、外気温、日射量及び輻射熱量等の環境情報は、現在以降の予測情報（事前影響情報及び事後影響情報）として用いられる。さらに、上述の走行開始時刻は、現在から走行開始までの予測情報（事前影響情報）として用いられる。これらの車両利用情報と、上記の使用スケジュールとに基づき、エネルギマネージャ１００は、図１７に示す先読み制御処理を繰り返し実施する。

シーン５における先読み制御処理のＳ１８１では、先読み予測処理の実行周期であるか否かを判定する。Ｓ１８１にて、先読み予測処理の実行周期に該当すると判定した場合、Ｓ１８２に進む。一方で、先読み予測の実行周期に該当しないと判定した場合、Ｓ１９２に進む。

Ｓ１８２では、先読み暖機を実施しない場合での、走行開始時刻（図１６ Ａ点参照）までの総使用電力量を予測し、Ｓ１８３に進む。Ｓ１８２では、走行開始時刻、外気温、日射量及び輻射熱量等の車両利用情報が、総使用電力量の算出に利用される。尚、走行開始時刻までのＨＶＡＣ４１及び補機類の電力負荷がゼロとなる場合、Ｓ１８２は、省略されてよい。

Ｓ１８３では、Ｓ１８２にて算出した総使用電力量に基づき、先読み暖機を実施しない場合での、走行開始時刻におけるメインバッテリ２２の状態を予測し、Ｓ１８４に進む。Ｓ１８３では、メインバッテリ２２の温度及び残量の予測値が算出される（図１６ 現在〜Ａ点までの破線参照）。

Ｓ１８４では、先読み暖機を実施しない場合での、走行終了時刻（図１６ Ｏ点参照）までの総使用電力量を予測し、Ｓ１８５に進む。Ｓ１８４では、シーン５にて利用対象とされる車両利用情報（図５ ＴＣ５欄参照）のうちで、走行開始時刻を除く全ての車両利用情報を用いて、総使用電力量を算出する。

Ｓ１８５では、Ｓ１８４にて算出した総使用電力量に基づき、先読み暖機を実施しない場合での、Ｏ点までの成行きでのメインバッテリ２２の温度推移を予測する（図１６ Ａ点〜Ｏ点までの破線参照）。Ｓ１８５では、バッテリ温度の上限に制約されることなく、メインバッテリ２２の温度推移を予測し、Ｓ１８６に進む。

Ｓ１８６では、Ｓ１８５にて算出したメインバッテリ２２の温度推移に基づき、走行開始時刻までに実施する先読み暖機での暖機要求量ＨＰ（単位は「Ｊ」）及び目標バッテリ温度Ｔｂを設定し、Ｓ１８７に進む。Ｓ１８６では、メインバッテリ２２について、予め設定されたバッテリ温度と入出力上限との相関（図１８参照）に、走行スケジュールにて使用予定の最大電力負荷ＬＭを適用し、メインバッテリ２２の温度上限ＴＭ及び温度下限ＴＬを設定する。そして、Ｓ１８６では、走行中のバッテリ温度が温度上限ＴＭから温度下限ＴＬの間に維持されるように、暖機要求量ＨＰ（図１６ 下段の斜線範囲の面積参照）を算出する。

Ｓ１８７では、先読み暖機を実施した場合の走行終了時刻でのメインバッテリ２２の残量を予測する。Ｓ１８７にて、予測した残量が予め規定された残量閾値以下である場合、バッテリ残量が不足すると判定し、Ｓ１９０に進む。一方、Ｓ１８７にて、予測した残量が残量閾値を超えている場合、バッテリ残量が不足しないと判定し、Ｓ１８８に進む。

Ｓ１８８では、空調要求情報に基づく居室空間の空調要求量（単位は「Ｊ」）と、Ｓ１８６にて設定した先読み暖機の暖機要求量ＨＰとの合計が、ＨＶＡＣ４１等の暖房能力量（単位は「Ｊ」）を超えているか否かを判定する。Ｓ１８８にて、空調要求量及び暖機要求量ＨＰの和が暖房能力量を超える場合、暖房能力が不足すると判定し、Ｓ１９０に進む。一方、Ｓ１８８にて、空調要求量及び暖機要求量ＨＰの和が暖房能力量以下である場合、暖房能力が不足しないと判定し、Ｓ１８９に進む。

Ｓ１８９では、先読み暖機を実施するタイムスケジュールを決定し、Ｓ１９２に進む。Ｓ１８９では、居室空間の暖房に用いる空調能力と先読み暖機に用いる温調能力との調停を実施し、先読み暖機の実施量（単位は「ｋＷ」）と温調開始時刻ｔｃｓとを設定する。Ｓ１８９では、先読み暖機の実施量（ｋＷ）で暖機要求量ＨＰ（Ｊ）を割り算した時間（ｓｅｃ）だけ、走行開始時刻よりも先行する時刻が、温調開始時刻ｔｃｓとされる。

Ｓ１９０では、暖機要求量ＨＰに１未満の所定値を掛け算したうえで、Ｓ１８７及びＳ１８８と同様に、バッテリ残量及び暖房能力についての不足の有無を再判定する。Ｓ１９０にて、暖機要求量ＨＰを低減させても、走行終了時刻におけるバッテリ残量が残量閾値以下となると判定した場合、先読み制御処理を終了する。同様に、Ｓ１９０にて、暖機要求量ＨＰを低減させても、空調要求量及び暖機要求量ＨＰの和が暖房能力量を超えると判定した場合、先読み制御処理を終了する。

一方、Ｓ１９０にて、暖機要求量ＨＰの低減により、バッテリ残量の不足も、暖房能力の不足も生じないと判定した場合、Ｓ１９１に進む。Ｓ１９１では、Ｓ１９０にて補正した暖機要求量ＨＰを満たすように、Ｓ１８９と同様の手法により、暖機実施のタイムスケジュールを決定し、Ｓ１９２に進む。尚、Ｓ１８８〜Ｓ１９１は、広義の意味で空調能力と温調能力との調停を実施する処理となる。

Ｓ１９２では、Ｓ１８９又はＳ１９１にて設定した温調開始時刻ｔｈｓと現在時刻とを比較し、先読み暖機の実施期間となったか否かを判定する。Ｓ１９２にて、先読み暖機の実施期間ではないと判定した場合、先読み制御処理を終了する。一方で、先読み暖機の実施期間であると判定した場合、Ｓ１９３に進む。

Ｓ１９３では、上述の入力情報取得処理（図６参照）を実施し、ユーザの入力情報に基づく温調制御の実施又は不実施の決定を行い、Ｓ１９４に進む。シーン５での入力情報取得処理では、車内にユーザが居ないことを考慮し、車内のユーザ入力部１６０を用いた問い合わせ（図６ Ｓ２１）が省略されてよい。さらに、現在時刻を考慮し、深夜又は早朝等の時間帯では、ユーザ端末を用いた問い合わせ（図６ Ｓ２３）が省略されてよい。

Ｓ１９４では、Ｓ１９３の入力情報取得処理による実施及び不実施の決定結果に基づき、Ｓ１９５に移行するか否かを判断する。入力情報取得処理にて、温調制御の不実施を決定した場合、先読み制御処理を終了する。一方、入力情報取得処理にて、温調制御の実施を決定した場合、Ｓ１９４からＳ１９５に進む。

Ｓ１９５では、居室空調の暖房（図１６ 下段のドット範囲参照）に加えて、メインバッテリ２２の昇温が行われるように、アクチュエータの駆動指示を熱マネージャ４０へ向けて出力し、先読み制御処理を終了する。Ｓ１９５により、熱マネージャ４０は、目標バッテリ温度Ｔｂへ向けたバッテリ暖機を開始する。

＜マニュアル操作による温調制御＞
ここまで説明したシーン１〜５では、メインバッテリ２２の温度推移の将来予測に基づき、エネルギマネージャ１００が温調制御の要否を判断していた。こうしたシステム側の判断に基づく自動での温調制御に加えて、エネルギマネージャ１００は、ユーザ判断に基づく温調制御を実施可能である。さらに、エネルギマネージャ１００は、システム側の判断で開始した温調制御を、ユーザ判断に基づき停止できる。

以下、ユーザの入力操作に基づき、温調制御を実行及び停止するマニュアル操作処理の詳細を、図１９に基づき、図２を参照しつつ、説明する。図１９に示すマニュアル操作処理は、エネルギマネージャ１００への電力供給の開始後、実施判定部７４ａ及び温調制御部７５等によって開始され、電力供給が停止されるまで、所定の周期で繰り返し実施される。

マニュアル操作処理のＳ３１では、温調制御の実行を指示するユーザ操作の有無を判定する。ユーザは、温調制御の実行及び停止を指示するユーザ操作をユーザ入力部１６０に入力できる。より具体的には、温調制御の実行及び停止を入力する操作画面が、ユーザ入力部１６０として機能するナビゲーション装置６０又はユーザ端末のディスプレイに表示される。こうした操作画面に表示された操作ボタン（アイコン）をタップする操作が、温調制御の実行を指示するユーザ操作となる。エネルギマネージャ１００と無線通信可能なユーザ端末を用いてユーザ操作を受け付ければ、ユーザは、車外からも温調制御の実行を指示できる。

Ｓ３１にて、温調制御の実行を指示するユーザ操作（以下、実行操作）の入力がないと判定した場合、Ｓ３１の判定を繰り返す。一方、Ｓ３１にて、実行操作の入力があったと判定した場合、Ｓ３２に進む。Ｓ３２では、居室空調の冷房又は暖房に加えて、メインバッテリ２２の冷却又は昇温が行われるように、温調制御分を加えたアクチュエータの駆動指示を熱マネージャ４０へ向けて出力し、Ｓ３３に進む。

Ｓ３３では、温調制御の停止を指示するユーザ操作（以下、停止操作）の有無を判定する。Ｓ３３にて、停止操作の入力がないと判定した場合、Ｓ３３の判定を繰り返す。これにより、実施判定部７４ａは、ユーザによる停止操作を待機した状態となる。このとき温調制御部７５は、実行中の温調制御を継続させる。尚、システム側の判断で温調制御が開始された場合でも、マニュアル操作処理は、Ｓ３３の判定の繰り返しにより停止操作を待機した状態に遷移可能である。

一方、Ｓ３３にて停止操作の入力があったと判定した場合、Ｓ３４に進む。Ｓ３４では、実施中のメインバッテリ２２の冷却又は昇温が終了されるように、温調制御分を除いたアクチュエータの駆動指示（駆動終了指示）を熱マネージャ４０へ向けて出力し、Ｓ３１に戻る。以上により、実施判定部７４ａは、ユーザによる実行操作を待機した状態となる。

＜第一実施形態のまとめ＞
ここまで説明した第一実施形態では、到着地でのメインバッテリ２２の状態に影響する車両利用情報に基づき、メインバッテリ２２に対して実施される温調制御の目標バッテリ温度Ｔｂが設定初期値から変更される。以上によれば、目標バッテリ温度Ｔｂは、新しい車両利用情報に基づいて、適切な値に随時更新され得る。したがって、メインバッテリ２２の温度調整の過不足が低減可能となる。

加えて第一実施形態では、車両利用情報として、事前影響情報、開始時影響情報及び事後影響情報の少なくとも一つが取得される。以上によれば、将来のメインバッテリ２２の状態を予測した推定値又は予測値の精度が確保され易くなる。したがって、メインバッテリ２２の温度調整の過不足は、いっそう低減可能になる。

また第一実施形態の外部情報取得部７１及び内部情報取得部７２は、事前影響情報、開始時影響情報及び事後影響情報の全てを、車両用利用情報として取得可能である。そして、温度シミュレーション部７４は、事前影響情報、開始時影響情報及び事後影響情報のうちで取得された情報に基づき、目標バッテリ温度Ｔｂを随時更新する。以上によれば、目標バッテリ温度Ｔｂが継続的に更新され続けるため、メインバッテリ２２の温度調整の過不足は、されに低減され易くなる。

さらに第一実施形態では、車両Ａの周囲の環境情報が車両利用情報として取得され、目標バッテリ温度Ｔｂは、環境情報に基づいて変更される。以上によれば、車両Ａの周囲の外気温、日射量及び輻射熱量等が変わっても、メインバッテリ２２の状態を予測する精度が高く維持され得る。したがって、無駄及び不足の低減されたメインバッテリ２２の温調制御が実現される。

加えて第一実施形態では、ドライバの運転傾向情報、具体的には、アクセル開度及びブレーキ踏力等が車両利用情報として取得され、目標バッテリ温度Ｔｂは、運転傾向に基づく走行負荷のばらつきを考慮して、設定され得る。このように、ドライバの運転傾向の考慮によれば、手動運転車であっても、メインバッテリ２２の状態を予測する精度は、さらに高く維持され得る。したがって、温調制御の過不足のない実施が、いっそう実現され易くなる。

また第一実施形態では、実施判定部７４ａによって温調制御の実施及び不実施が決定される。故に、エネルギマネージャ１００は、メインバッテリ２２の温調制御を、適切なタイミングに限って実施できる。換言すれば、不適切なタイミングでの温調制御の実施は、回避され得る。

さらに第一実施形態の実施判定部７４ａは、メインバッテリ２２の残量低下に基づき、温調制御の不実施を決定する。具体的には、所定時刻でのメインバッテリ２２の残量が予測され、予測された残量が残量閾値を下回ると、温調制御は中止される。以上によれば、温調制御に伴う電力消費に起因して、車両Ａの電欠が引き起こされる事態は、適切に回避され得る。

またさらに、第一実施形態の実施判定部７４ａは、温調制御に関連するユーザの入力情報に基づき、温調制御の実施及び不実施を決定する。即ち、温調制御の実施及び不実施の決定には、システム側の判断よりもユーザの意思が優先される。以上によれば、今後の行動予定を急に変える場合等に、ユーザは、システム側から提案された温調制御の実施を、簡単な操作でキャンセルできる。その結果、温調制御に関連するユーザの利便性が確保され易くなる。

さらに加えて、第一実施形態の実施判定部７４ａは、ユーザの実行操作に基づき、メインバッテリ２２の温調制御を、手動で強制的に開始できる。同様に、実施判定部７４ａは、ユーザの停止操作に基づき、実行中の温調制御を手動で停止できる。以上によれば、ユーザは、今後の行動予定が頻繁に変わっても、変更した行動予定に合わせて、温調制御の実施及び不実施を容易に管理できる。その結果、温調制御に関連するユーザの利便性は、さらに向上する。

加えて第一実施形態では、内部情報取得部７２により、居室空間の空調に関する空調要求情報が取得される。そして、温調制御部７５は、温度シミュレーション部７４と連携し、居室空間の空調に用いる空調能力とバッテリの温調に用いる温調能力とを調停する。以上によれば、メインバッテリ２２に対する先読み制御が実施されても、居住空間の快適性や窓曇りの抑制機能等は、損なわれ難い。その結果、乗員を含む移動中の車両Ａ全体の中で、電力の最有効に利用することが可能になる。

また第一実施形態では、上記のシーン１にて説明したように、車両Ａの走行開始後におけるメインバッテリ２２の温度上昇が予測される（図７参照）。そして、温度シミュレーション部７４は、車両Ａが走行を開始する以前に、メインバッテリ２２を冷却する目標バッテリ温度Ｔｂを設定し、先読み冷却を実施させる。以上によれば、走行開始後のドライバビリティの確保、及び回生電力のメインバッテリ２２への効率的な回収等が実現され得る。さらに、先読み冷却が外部電力によって実施されれば、走行中における電費の改善が実現され得る。

さらに第一実施形態では、上記のシーン４にて説明したように、車両Ａの放置開始後におけるメインバッテリ２２の温度推移が予測される（図１４参照）。そして、温度シミュレーション部７４は、車両Ａの放置開始後に、メインバッテリ２２を冷却する目標バッテリ温度Ｔｂを設定し、先読み冷却を実施させる。それ以外でも、普通充電が開始される前の走行中、及び普通充電の実施中においても、温度シミュレーション部７４は、メインバッテリ２２を冷却する目標バッテリ温度Ｔｂを設定し、先読み冷却を実施させる。以上によれば、高温に晒されることに起因するメインバッテリ２２の累積的な劣化を抑制することが可能になる。

加えて第一実施形態の行動学習部７４ｂは、車両Ａを使用するユーザの行動傾向を学習する。そして、温度シミュレーション部７４は、学習された行動傾向に基づく使用予測を反映して、放置の継続時間又は走行開始時刻、ひいては先読み冷却の温調開始時刻ｔｃｓ及び先読み暖機の温調開始時刻ｔｈｓを設定できる。以上によれば、次回の走行開始時刻がユーザの入力操作によって設定されなくても、ユーザが車両Ａの使用を開始するタイミングに合わせて、エネルギマネージャ１００は、メインバッテリ２２の温調制御を過不足なく完了させることができる。尚、次回の走行開始時間は、ユーザの入力操作によって設定されてもよく、又はユーザのスケジュールデータを参照して設定されてもよい。

また第一実施形態では、上記のシーン２にて説明したように、走行負荷の上昇に起因するメインバッテリ２２の今後の温度上昇が予測される（図１０参照）。そして、温度シミュレーション部７４は、高負走行区間での走行負荷の上昇に先行して、メインバッテリ２２を冷却する目標バッテリ温度Ｔｂを設定し、先読み冷却を実施させる。以上によれば、高温側の出力制限を回避できることによる高負荷走行時のドライバビリティの確保、及びメインバッテリ２２の劣化抑制等の効果が獲得可能になる。

さらに第一実施形態では、上記のシーン３にて説明したように、到着地に設置された充電ステーションＣＳでのメインバッテリ２２の充電に伴う温度上昇が予測される（図１２参照）。そして、温度シミュレーション部７４は、充電ステーションＣＳでの充電開始以前に、メインバッテリ２２を冷却する目標バッテリ温度Ｔｂを設定し、先読み冷却を実施させる。以上によれば、ユーザが車両Ａの使用を開始するタイミングに合わせて、メインバッテリ２２の温調制御を適切に完了させておくことが可能になる。その結果、入力制限の回避による充電時間の短縮、及びメインバッテリ２２の劣化抑制等の効果が獲得可能になる。

加えて第一実施形態では、充電ステーションＣＳにおける充電器の使用可否情報が車両利用情報として取得される。そして、温度シミュレーション部７４は、使用可否情報に基づき、到着直後に充電を開始できない場合には、充電ステーションＣＳでの待機時間を見越して、先読み冷却での目標バッテリ温度Ｔｂを設定する。以上のように、温度シミュレーション部７４は、到着地の充電器が使用できるか否かを認知したうえで、到着後に直ちに充電器を使用できない場合には、先読み冷却の中止又は抑制を決定する。故に、充電ステーションＣＳへの移動中にて、先読み冷却に投入される無駄な電力が低減され得る。

また第一実施形態では、充電ステーションＣＳにおける充電器の充電能力情報が車両利用情報として取得される。そして、温度シミュレーション部７４は、充電能力情報に基づき、先読み冷却での目標バッテリ温度Ｔｂを設定する。以上のように、充電器の充電能力（ワット数）が大きければ充電時の温度上昇が大きくなり、反対に、充電能力が小さければ温度上昇も小さくなる。故に、充電能力の把握によれば、先読み冷却によるメインバッテリ２２の温度調整の過不足は、適切に低減され得る。加えて、充電ステーションＣＳに到着するまでの期間において、先読み冷却が走行及び空調に与える影響も、適切に低減され得る。尚、温度シミュレーション部７４は、充電器の充電能力（例えば、３ｋＷ又は５ｋＷ等）を入力とし、目標バッテリ温度Ｔｂを決定する計算式又はルックアップテーブル等を予め記憶している。

さらに第一実施形態では、上記のシーン５にて説明したように、低温環境下に放置中の車両Ａにおけるメインバッテリ２２の温度低下が把握される（図１６参照）。そして、温度シミュレーション部７４は、車両Ａが走行を開始する前に、メインバッテリ２２を昇温させる目標バッテリ温度Ｔｂを設定し、先読み暖機を実施させる。以上によれば、低温側の出力制限を回避できることによる走行時のドライバビリティの確保、及び回生電力のメインバッテリ２２への効率的な回収等の効果が獲得可能になる。さらに、先読み暖機が外部電力によって実施されれば、走行中における電費の改善が実現され得る。

尚、第一実施形態では、処理部１１が「プロセッサ」に相当し、メインバッテリ２２が「バッテリ」に相当し、充電ステーションＣＳが「充電施設」に相当する。また、車載コンピュータ１００ａが「コンピュータ」に相当し、エネルギマネージャ１００又は車載コンピュータ１００ａが「バッテリ管理装置」に相当する。さらに、外部情報取得部７１及び内部情報取得部７２が「情報取得部」に相当し、温度シミュレーション部７４が「目標設定部」に相当し、温調制御部７５が「能力調停部」に相当し、目標バッテリ温度Ｔｂが「目標電池温度」に相当する。

（第二実施形態）
図２０〜図２６に示す本開示の第二実施形態は、第一実施形態の変形例である。第二実施形態において、エネルギマネージャ１００を搭載する車両Ａは、モビリティサービスシステムに用いられるサービスカーであり、且つ、運転者による運転操作が無い状態で自律走行可能な自動運転車である。

図２０及び図２１に示すように、モビリティサービスシステムは、複数の車両Ａ及びステーションマネージャ１８０と、運行マネージャ１１０等とによって構築されている。モビリティサービスシステムは、複数の車両Ａの運行を、運行マネージャ１１０によって管理し、車両ＡによるユーザＵへの移動空間の提供を実現している。複数の車両Ａ、ステーションマネージャ１８０及び運行マネージャ１１０は、それぞれネットワークＮＷに接続されており、相互に情報を送受信可能である。以下、第二実施形態の運行マネージャ１１０及び車両Ａの詳細を、順に説明する。

運行マネージャ１１０は、例えば運行管理センタＣＴｏ等に設置されている。運行マネージャ１１０は、車両ＡのユーザＵへの配車を管理する。運行マネージャ１１０は、配車管理のために、モビリティサービスの利用を希望するユーザＵのユーザ情報を取得する。ユーザ情報には、モビリティサービスの利用に必要な情報として、ユーザＵを識別するＩＤ情報、ユーザＵの乗車場所、降車場所、及び乗車予定時刻（乗車予定時間帯）等が少なくとも含まれている。ユーザＵは、例えばスマートフォン、タブレット端末、及びパーソナルコンピュータ等をユーザ端末ＵＴとして、ユーザ情報を入力する。

運行マネージャ１１０は、取得したユーザ情報に基づいて、個々の車両Ａの運行計画を策定する。運行計画には、走行ルート上のどの場所で、何人のユーザＵが乗降するのかを示す情報が含まれている。運行マネージャ１１０は、策定した運行計画をユーザＵへの配車指示として、各車両Ａに送信する。運行計画は、第一実施形態のナビ情報に相当し、目的地までの距離、各走行区間での車速、高低差等の情報を含んでいる。

運行マネージャ１１０は、少なくとも一台のサーバ装置を主体とした演算システムである。サーバ装置は、処理部１１１、ＲＡＭ１１２、記憶部１１３、入出力インターフェース１１４、及びこれらを接続するバス等を備えており、運行マネージャ１１０として動作する。処理部１１１は、ＲＡＭ１１２と結合された演算処理のためのハードウェアである。処理部１１１は、ＲＡＭ１１２へのアクセスにより、配車管理等に関連する種々の処理を実行する。記憶部１１３は、不揮発性の記憶媒体を含む構成である。記憶部１１３には、処理部１１１によって実行される種々のプログラムが格納されている。

車両Ａには、自律走行を可能にするための構成として、外界センサ９１、ロケータ９２及びＡＤ（Automated Driving）コンピュータ９０等が搭載されている。外界センサ９１には、例えばカメラユニット、ライダ、ミリ波レーダ、及びソナー等が含まれている。外界センサ９１は、車両周囲の物体を検出した物体情報を生成する。ロケータ９２は、衛星測位システムの複数の測位衛星から測位信号を受信し、受信した各測位信号に基づき、車両Ａの位置情報を生成する。

ＡＤコンピュータ９０は、運行マネージャ１１０と連携し、運行計画に基づく車両Ａの自律走行を実現する。ＡＤコンピュータ９０は、運行マネージャ１１０によって送信された運行計画を、ＤＣＭ９３を通じて取得する。ＡＤコンピュータ９０は、外界センサ９１より取得する物体情報、及びロケータ９２より取得する位置情報等に基づき、車両Ａの周囲の走行環境を認識し、車両Ａを運行計画に従って走行させるための予定走行経路を生成する。ＡＤコンピュータ９０は、予定走行経路に基づく制御コマンドを生成し、運動マネージャ３０へ向けて逐次出力する。運動マネージャ３０は、ＡＤコンピュータ９０より取得する制御コマンドに基づき、インバータ３２、ステア制御システム３３、ブレーキ制御システム３４等を統合的に制御し、予定走行経路をトレースするように車両Ａを自律走行させる。

ここで第二実施形態では、車両Ａに搭載されたメインバッテリ２２が、送配電網における系統電圧の安定を保つことに利用される。詳記すると、近年、送配電網には、太陽光発電及び風力発電等の自然エネルギ発電による電力が供給されている。こうした自然エネルギ発電の発電量は、気象条件の影響を受けて、大きく増減する。発電量の増減により、系統電力に余剰又は不足が発生すると、系統電圧が許容範囲を超えることに起因する停電が発生し得る。

こうした自然エネルギ発電の課題に対し、系統外部の電源システムが電力を受給又は供給することで、系統電圧の安定を保つ対策が考えられる。具体的には、系統電圧が許容範囲を超える懸念のある地域に車両Ａを向かわせて、メインバッテリ２２を系統用蓄電池として利用すれば、系統電圧の安定化への寄与が可能になる。以下、系統電圧の安定化にメインバッテリ２２を利用する形態での、エネルギマネージャ１００の詳細を説明する。

エネルギマネージャ１００は、外部情報取得部２７１により、系統電力からメインバッテリ２２への充電要請、又はメインバッテリ２２から系統電力への給電要請を取得する。外部情報取得部２７１は、例えばクラウド上に設けられた電気事業者のクラウドサーバ１９０から充電要請及び給電要請を取得してもよく、運行マネージャ１１０から運行計画と共に充電要請及び給電要請を取得してもよい。

エネルギマネージャ１００は、外部情報取得部２７１にて取得する充電要請又は給電要請に基づき、温度シミュレーション部７４にて、メインバッテリ２２に対して実施される温調制御の目標バッテリ温度Ｔｂを設定する。以下、メインバッテリ２２を系統用蓄電池として利用するため、エネルギマネージャ１００にて実施されるメイン処理及び複数のサブ処理の詳細を、図２２〜図２６に基づき、図２０及び図２１を参照しつつ説明する。図２２〜図２６に示すメイン処理及び各サブ処理は、起動中のエネルギマネージャ１００によって、継続的に実施される。

Ｓ２１では、充電要請及び給電要請のいずれか（以下、「協力要請」）の有無を判定する。Ｓ２１にて、協力要請があると判定した場合、この協力要請を取得して、Ｓ２２に進む。一方で、協力要請がないと判定した場合、Ｓ２５に進む。

Ｓ２２では、Ｓ２１にて取得した協力要請を受けるか否かの可否判断を取得する。協力要請に対する可否判断は、モビリティサービスの事業者又は車両Ａのオーナー等によって実施される。可否判断は、予め設定された判断ロジックに従って実施されてもよい。又は、協力要請毎にオーナー等への問合せが実施され、オーナー等の入力に基づくかたちで、可否判断が実施されてもよい。Ｓ２２にて、協力要請を受けると判定した場合、Ｓ２３に進む。一方で、協力要請を受けないと判定した場合、Ｓ２５に進む。

Ｓ２３では、Ｓ２１にて取得した協力要請に基づき、当該協力要請にて指定された指定地点を、車両Ａを移動させる到着地に設定し、Ｓ２４に進む。協力要請では、例えば系統電力への接続が可能な特定の充電ステーションＣＳ等が、指定地点として指定される。Ｓ２４では、到着地にて受け取る又は受け渡す目標電力量をクラウドサーバ１９０等からさらに取得し、Ｓ２５に進む。

Ｓ２５では、図２３に示すサブ処理により、到着地までの走行に必要な電力量を算出する。図２３に示すサブ処理のＳ２５１〜Ｓ２５７では、各種の車両利用情報を取得する。Ｓ２５１では、現在時刻のバッテリ温度を取得し、Ｓ２５２に進む。Ｓ２５２では、現在時刻の外気温を取得し、Ｓ２５３に進む。Ｓ２５３では、現在時刻の温調システム４２のクーラント温度（水温）を取得し、Ｓ２５４に進む。

Ｓ２５４では、運行マネージャ１１０より取得した走行計画に基づき、現在地から到着地までの走行距離を取得し、Ｓ２５５に進む。Ｓ２５５では、交通情報等を参照しつつ、現在の到着推定時刻を取得し、Ｓ２５６に進む。Ｓ２５６では、Ｓ２５２にて取得した外気温に基づき、現在時刻の外気温度係数を取得し、Ｓ２５７に進む。Ｓ２５７では、ドライバ情報に基づき、現在のドライバの運転不効率係数を取得し、Ｓ２５８に進む。尚、車両Ａが到着地まで自律走行する場合、Ｓ２５７は省略される。Ｓ２５８では、走行距離、到着地までの残り時間、外気温度係数及び運転不効率係数を全て掛け算し、到着地までの走行に必要な電力量を算出し、図２２に示すメイン処理のＳ２６に進む。

Ｓ２６では、図２４に示すサブ処理により、到着地での充電能力を算出する。図２４に示すサブ処理のＳ２６１では、到着地である充電ステーションＣＳの使用可否情報を取得し、充電器の空き状況（例えば、空き充電器の数等）を把握して、Ｓ２６２に進む。Ｓ２６２では、空き充電器の充電能力情報を取得し、この充電器の電力容量（単位は「ｋＷ」）を把握して、Ｓ２６３に進む。Ｓ２６３では、Ｓ２６２にて取得した空き充電器の電力容量を、到着地の充電能力として設定し、図２２に示すメイン処理のＳ２７に進む。

Ｓ２７では、図２５に示すサブ処理により、到着地で到達しているバッテリ温度（図１２ 目標バッテリ温度Ｔｂに相当）を算出する。図２５に示すサブ処理のＳ２７１では、到着地に到着した時のバッテリ残量の推定値を算出し、当該バッテリ残量を残存電力量として取得して、Ｓ２７２に進む。Ｓ２７２では、Ｓ２６２と同様に、空いている充電器の電力容量を、到着地の充電能力として取得し、Ｓ２７３に進む。Ｓ２７３では、現在時刻の外気温度係数を算出によって取得し、Ｓ２７４に進む。

Ｓ２７４では、到着地での充電時間を算出し、Ｓ２７５に進む。Ｓ２７４では、メインバッテリ２２の電池容量から上述の残存電力量を引いた値を、到着地の充電器の充電能力で割り算し、さらにその値に到着地の外気温度係数を掛け算する演算処理にて、充電時間の推定値を算出する。

Ｓ２７５では、充電による温度上昇係数（単位は「℃／ｈ」）を取得し、Ｓ２７６に進む。Ｓ２７６では、バッテリ温度と入出力上限との相関（図９参照）から、急速充電のリミッタ温度（温度上限ＴＭに相当，図１２参照）を取得し、Ｓ２７７に進む。Ｓ２７７では、充電時間に温度上昇係数を掛け算した値を、急速充電のリミッタ温度から引き算する演算処理にて、到着地で到達しているバッテリ温度を算出し、図２２に示すメイン処理のＳ２８に進む。

Ｓ２８では、図２６に示すサブ処理により、到着地までのバッテリ温度の制御パターンを算出する。図２６に示すサブ処理のＳ２８１〜Ｓ２８３では、Ｓ２５１〜Ｓ２５３（図２３参照）と同様に、現在時刻のバッテリ温度、外気温及びクーラント温度を順に取得し、Ｓ２８４に進む。

Ｓ２８４では、Ｓ２５８（図２３参照）の演算結果の参照により、到着地までの走行に必要な電力量を取得し、Ｓ２８５に進む。Ｓ２８５では、Ｓ２７２（図２５参照）と同様に、到着地の充電能力を取得し、Ｓ２８６に進む。Ｓ２８６では、Ｓ２７７（図２５参照）の演算結果の参照により、到着地で到達しているバッテリ温度を取得し、Ｓ２８７に進む。

Ｓ２８７では、先読み温調制御の実施及び不実施の判定を行う。Ｓ２８７では、到着地にて使用予定の充電器の充電能力が所定値Ｘ（単位は「ｋＷｈ」）よりも高いか否かを判定する。Ｓ２８７にて、充電能力が所定値Ｘよりも低いと判定した場合、充電時の発熱が小さく、先読み冷却が不要であると推定し、Ｓ２８８に進む。Ｓ２８８では、温調制御を休止する設定とし、Ｓ２９０に進む。一方、Ｓ２８７にて、充電能力が所定値Ｘよりも高いと判定した場合、充電時の発熱が大きく、先読み冷却が必要であると推定し、Ｓ２８９に進む。Ｓ２８９では、温調制御を実施する設定とし、Ｓ２９０に進む。

Ｓ２９０では、到着地までの走行に必要な電力量に、到着地までの空調に必要な電力量を足し算する演算処理により、到着地までの温調制御パターン（図１２ 実線参照）を設定し、図２２に示すメイン処理のＳ２９に進む。Ｓ２９では、Ｓ２８にて設定された温調制御の制御パターンに従い、温調制御部７５及び熱マネージャ４０の連携により、メインバッテリ２２の先読み冷却が実施される。

ここまで説明した第二実施形態では、メインバッテリ２２への充電要請又はメインバッテリ２２からの給電要請に基づき、メインバッテリ２２に対して実施される温調制御の目標バッテリ温度Ｔｂが設定される。故に、メインバッテリ２２が系統電力と接続された後、系統電力からメインバッテリ２２への充電、又はメインバッテリ２２から系統電力への給電が、制限を受けることなく実施され得る。以上によれば、系統電力の安定化のために、車両Ａのメインバッテリ２２を利用するシーンにおいても、メインバッテリ２２の温度調整の過不足が低減可能となる。尚、第二実施形態では、外部情報取得部２７１が「要請取得部」に相当する。

（他の実施形態）
以上、本開示の複数の実施形態について説明したが、本開示は、上記実施形態に限定して解釈されるものではなく、本開示の要旨を逸脱しない範囲内において種々の実施形態及び組み合わせに適用することができる。

上記実施形態では、事前影響情報、開始時影響情報及び事後影響情報の全てが車両利用情報として取得されていた。しかし、エネルギマネージャ１００は、これらの情報のうちで、少なくとも一つが取得できれば、目標バッテリ温度Ｔｂの設定を行うことができる。さらに、目標バッテリ温度Ｔｂの設定に用いられる車両利用情報の種類は、適宜変更されてよい。例えば、環境情報及び運転傾向情報は、取得されなくてもよい。加えて、充電ステーションＣＳの使用可否情報及び充電能力情報は、取得されなくてもよい。

さらに、ナビ情報、センタ情報及びドライバ情報等の車両利用情報は、上記実施形態に記載の情報源から取得されなくてもよく、サーバ側及びエッジ側を問わず、各時代において最も望ましい情報源から取得されてよい。一例として、充電器の充電能力情報が、ナビ情報の一部としてナビゲーション装置６０に予め登録されている場合、ステーションマネージャ１８０又は／及びナビゲーション装置６０が、充電能力情報の情報源とされてよい。

上記実施形態では、メインバッテリ２２の残量低下に基づき、温調制御が中止されていた。こうした温調制御の要否判定は、実施されなくてもよい。さらに、バッテリ残量の低下以外の条件で、温調制御が中止されてもよい。また、空調能力と温調能力との調停は、実施されなくてもよい。例えば、居室空間の空調が常に優先されてもよく、又はメインバッテリ２２の温調が常に優先されてもよい。

上記実施形態では、メインバッテリ２２を冷却する独立した冷却回路が温調システム４２によって形成されていた。しかし、メインバッテリ２２の冷却を実現する具体的な温調構成は、上記のような水冷式の構成に限定されず、適宜変更されてよい。

上記実施形態の変形例１では、空冷式の温調構成が採用されている。メインバッテリ２２は、車室内の空気、バッテリ専用エアコンで冷やした空気、及び車外から導入する空気等で冷却される。

上記実施形態の変形例２，３では、冷媒冷却方式の温調構成が採用されている。変形例２では、ＨＶＡＣ４１の冷凍サイクル又はバッテリ冷却専用の冷凍サイクルにおいて、膨張弁の後の低温且つ低圧な冷媒が、メインバッテリ２２の冷却に用いられる（冷媒直冷方式）。メインバッテリ２２から冷凍サイクルの冷媒に移動した熱は、コンデンサから外気へと放熱される。また、変形例３では、温調システム４２にバッテリ冷却のための独立した冷媒回路が形成されている。バッテリ熱は、ＨＶＡＣ４１及び温調システム４２間に設けられた熱交換器によってＨＶＡＣ４１の冷媒回路へと移動し、コンデンサから外気へと放出される（サーモサイフォン方式）。

さらに、メインバッテリ２２を昇温させる構成も、適宜変更可能である。例えば、上記実施形態の変形例４では、メインバッテリ２２を昇温させるシート状のヒータがメインバッテリ２２の底面に設置されている。変形例４では、ヒータへの通電により、メインバッテリ２２を直接的に加温する。

上記第一実施形態の変形例５，６の車両Ａは、運行マネージャ１１０によって運行を管理されるサービスカーである。変形例５では、バッテリ管理装置の機能は、車載されたエネルギマネージャ１００と、車両外部の運行マネージャ１１０とに分散実装されている。さらに、変形例６では、バッテリ管理装置の機能は、車両外部の運行マネージャ１１０に全て実装されている。

上記第二実施形態では、モビリティサービスの提供に使用されるサービスカーを前提として、クラウドからの協力要請に基づき、先読み温調制御を実施する例を説明した。しかし、クラウドからの協力要請に基づく先読み温調制御を適用可能な車両は、サービスカーに限定されない。個人所有されるＰＯＶ（Personally owned Vehicle）であっても、上述の先読み温調制御が適用されてよい。さらに、協力要請を受けることが可能な車両は、ＡＤコンピュータ９０等を搭載しない手動運転の車両であってよい。

上記第二実施形態では、系統電力からメインバッテリ２２への充電要請及びメインバッテリ２２から系統電力への給電要請の両方に、車両Ａは対応可能であった。しかし、充電要請及び給電要請のいずれか一方のみに車両Ａが対応可能であってもよい。

上記実施形態では、複数のシーンで先読み温調制御が実施されていた。しかし、先読み温調制御を実施するシーンは、適宜変更されてよい。さらに、各温調実施期間の開始タイミング及び終了タイミングは、適宜変更されてよい。また、先読み冷却及び先読み暖機の一方のみが実施されてもよい。

上記実施形態の変形例７では、メインバッテリ２２の温度推移の予測に基づく先読み制御処理が省略されている。変形例７のエネルギマネージャ１００は、内部情報取得部７２にて取得されるメインバッテリ２２の残量情報及び温度情報等のステータス情報に基づき、ユーザに温調制御の実施を提案する。

具体的に、変形例７のエネルギマネージャ１００は、メインバッテリ２２の現在のＳＯＣに基づき、メインバッテリ２２の冷却又は昇温を提案する。エネルギマネージャ１００は、ユーザによる実行又はキャンセルの入力操作に基づき、温調制御の実施及び不実施を決定する。エネルギマネージャ１００による温調制御の実施提案は、メインバッテリ２２の現在のバッテリ温度に基づき、バッテリ温度が特定の閾値を超えたとき、又は特定の閾値未満となったときに、実施されてもよい。さらに、温調制御の実施提案は、メインバッテリ２２のＳＯＣ及びバッテリ温度の両方に基づき、実施されてもよい。

上記第二実施形態の変形例８では、上記第一実施形態と同様に、エネルギマネージャ１００による温調制御の実施判断を受けて、ユーザ又はオペレータ等が温調制御の実行及びキャンセルの最終判断を行う。また、上記実施形態の変形例９では、ユーザの判断を問い合わせる処理が省略され、エネルギマネージャ１００の先読み制御に基づき、温調制御の実施及び不実施が最終決定される。

上記第一実施形態の変形例１０において、ユーザは、温調制御の実行及びキャンセルの判断に加えて、温調制御の程度（強弱）を設定可能である。例えば、ユーザは、将来の行動予定が流動的な場合に、エネルギマネージャ１００にて設定された内容よりも弱い温調制御を実施させることができる。

車両Ａのサイズ及び乗車定員等の車両仕様は、適宜変更されてよい。例えば、車両Ａは、メインバッテリ２２の容量や乗車定員を増やすため、例えば八輪車及び六輪車等の大型車両であってよい。さらに、車両Ａの仕様に応じて、メインバッテリ２２の搭載容量やＨＶＡＣ４１の搭載数及び冷凍サイクル能力量も適宜変更されてよい。

さらに、車両Ａは、上述のバッテリＥＶに限定されず、プラグインハイブリッドＥＶ及びレンジエクステンダーＥＶであってもよい。これらの車両Ａでは、発電用の内燃機関及びモータジェネレータが充電システム５０に設けられている。そして、充電システム５０は、例えば車両Ａの走行中等、充電器と接続されていない状態においても、メインバッテリ２２の残量減少に応じて、充電回路２１に充電用の電力を供給できる。

上記実施形態にて、車載コンピュータ１００ａ又は各サーバ装置等によって提供されていた各機能は、ソフトウェア及びそれを実行するハードウェア、ソフトウェアのみ、ハードウェアのみ、あるいはそれらの複合的な組合せによっても提供可能である。さらに、こうした機能がハードウェアとしての電子回路によって提供される場合、各機能は、多数の論理回路を含むデジタル回路、又はアナログ回路によっても提供可能である。

上記実施形態の各処理部１１，１１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）及びＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等の演算コアを少なくとも一つ含む構成であってよい。さらに、処理部１１，１１１は、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＮＰＵ（Neural network Processing Unit）及び他の専用機能を備えたＩＰコア等をさらに含む構成であってよい。

上記実施形態の各記憶部１３，１１３として採用され、本開示のバッテリ管理方法を実現させるバッテリ管理プログラムを記憶する記憶媒体の形態は、適宜変更されてよい。例えば記憶媒体は、回路基板上に設けられた構成に限定されず、メモリカード等の形態で提供され、スロット部に挿入されて、コンピュータのバスに電気的に接続される構成であってよい。さらに、記憶媒体は、コンピュータへのプログラムのコピー基となる光学ディスク及びのハードディスクドライブ等であってもよい。

本開示に記載の制御部及びその手法は、コンピュータプログラムにより具体化された一つ乃至は複数の機能を実行するようにプログラムされたプロセッサを構成する専用コンピュータにより、実現されてもよい。あるいは、本開示に記載の装置及びその手法は、専用ハードウェア論理回路により、実現されてもよい。もしくは、本開示に記載の装置及びその手法は、コンピュータプログラムを実行するプロセッサと一つ以上のハードウェア論理回路との組み合わせにより構成された一つ以上の専用コンピュータにより、実現されてもよい。また、コンピュータプログラムは、コンピュータにより実行されるインストラクションとして、コンピュータ読み取り可能な非遷移有形記録媒体に記憶されていてもよい。

Ａ 車両、ＣＳ 充電ステーション（充電施設）、Ｔｂ 目標バッテリ温度（目標電池温度）、１１ 処理部（プロセッサ）、２２ メインバッテリ（バッテリ）、７１ 外部情報取得部（情報取得部）、２７１ 外部情報取得部（要請取得部）、７２ 内部情報取得部（情報取得部）、７４ 温度シミュレーション部（目標設定部）、７４ａ 実施判定部、７４ｂ 行動学習部、７５ 温調制御部（能力調停部）、１００ａ 車載コンピュータ（コンピュータ）、１００ エネルギマネージャ（バッテリ管理装置）

Claims (24)

1. 車両（Ａ）に搭載される走行用のバッテリ（２２）の状態を管理するバッテリ管理装置であって、
   前記車両の到着地での前記バッテリの状態に影響する車両利用情報を取得する情報取得部（７１，７２）と、
   前記車両利用情報に基づき、前記バッテリに対して実施される温調制御の目標電池温度（Ｔｂ）を設定初期値から変更する目標設定部（７４）と、
   を備えるバッテリ管理装置。
2. 前記情報取得部は、前記車両に予定された使用スケジュールの開始以前に前記バッテリの状態に影響する事前影響情報、前記使用スケジュールの開始時に前記バッテリの状態に影響する開始時影響情報、及び前記使用スケジュールの開始後に前記バッテリの状態に影響する事後影響情報、の少なくとも一つを、前記車両利用情報として取得する請求項１に記載のバッテリ管理装置。
3. 前記情報取得部は、前記事前影響情報、前記開始時影響情報及び前記事後影響情報を全て取得可能であり、
   前記目標設定部は、前記事前影響情報、前記開始時影響情報及び前記事後影響情報のうちで前記情報取得部にて取得された情報に基づき、前記目標電池温度を随時更新する請求項２に記載のバッテリ管理装置。
4. 前記情報取得部は、前記車両の周囲の環境情報を前記車両利用情報として取得し、
   前記目標設定部は、前記環境情報に基づいて前記目標電池温度を変更する請求項１〜３のいずれか一項に記載のバッテリ管理装置。
5. 前記情報取得部は、前記車両を運転するドライバの運転傾向情報を前記車両利用情報として取得し、
   前記目標設定部は、前記運転傾向情報に基づいて前記目標電池温度を変更する請求項１〜４のいずれか一項に記載のバッテリ管理装置。
6. 前記温調制御の実施及び不実施を決定する実施判定部（７４ａ）、をさらに備える請求項１〜５のいずれか一項に記載のバッテリ管理装置。
7. 前記実施判定部は、前記バッテリの残量低下に基づき、前記温調制御の中止を決定する請求項６に記載のバッテリ管理装置。
8. 前記実施判定部は、前記温調制御に関連するユーザの入力情報に基づき、前記温調制御の実施及び不実施を決定する請求項６又は７に記載のバッテリ管理装置。
9. 前記情報取得部は、前記車両に設けられた居室空間の空調に関する空調要求情報をさらに取得し、
   前記空調要求情報に基づき、前記居室空間の空調に用いる空調能力と前記バッテリの温調に用いる温調能力とを調停する能力調停部（７５）、をさらに備える請求項１〜８のいずれか一項に記載のバッテリ管理装置。
10. 前記目標設定部は、
    前記車両の走行開始後における前記バッテリの温度上昇を予測し、
    前記車両が走行を開始する以前に前記バッテリを冷却する前記目標電池温度を設定する請求項１〜９のいずれか一項に記載のバッテリ管理装置。
11. 前記目標設定部は、
    前記車両の放置開始後における前記バッテリの温度推移を予測し、
    前記放置開始後に前記バッテリを冷却する前記目標電池温度を設定する請求項１〜１０のいずれか一項に記載のバッテリ管理装置。
12. 前記目標設定部は、
    前記バッテリへの普通充電が実施される以前の走行中に、普通充電の開始後における前記バッテリの温度推移を予測し、
    普通充電の開始前に前記バッテリを冷却する前記目標電池温度を設定する請求項１〜１１のいずれか一項に記載のバッテリ管理装置。
13. 前記目標設定部は、
    前記バッテリへの普通充電が実施される期間での前記バッテリの温度推移を予測し、
    普通充電の実施中に前記バッテリを冷却する前記目標電池温度を設定する請求項１〜１２のいずれか一項に記載のバッテリ管理装置。
14. 前記目標設定部は、
    放置中の前記車両における前記バッテリの温度低下を把握し、
    前記車両が走行を開始する前に前記バッテリを昇温させる前記目標電池温度を設定する請求項１〜１３のいずれか一項に記載のバッテリ管理装置。
15. 前記車両を使用するユーザの行動傾向を学習する行動学習部（７４ｂ）、をさらに備え、
    前記目標設定部は、前記行動学習部にて学習された前記行動傾向に基づく前記車両の使用予測を反映して、前記バッテリの温度調整を開始する請求項１０〜１４のいずれか一項に記載のバッテリ管理装置。
16. 前記目標設定部は、
    前記車両の走行負荷の上昇に起因する前記バッテリの今後の温度上昇を予測し、
    前記走行負荷の上昇に先行して前記バッテリを冷却する前記目標電池温度を設定する請求項１〜１５のいずれか一項に記載のバッテリ管理装置。
17. 前記目標設定部は、
    前記到着地に設置された充電施設（ＣＳ）を用いた前記バッテリの充電に伴う温度上昇を予測し、
    前記充電施設での充電を開始する以前に前記バッテリを冷却する前記目標電池温度を設定する請求項１〜１６のいずれか一項に記載のバッテリ管理装置。
18. 前記情報取得部は、前記充電施設の使用可否情報を前記車両利用情報として取得し、
    前記目標設定部は、前記使用可否情報に基づき前記目標電池温度を設定する請求項１７に記載のバッテリ管理装置。
19. 前記情報取得部は、前記充電施設の充電能力情報を前記車両利用情報として取得し、
    前記目標設定部は、前記充電能力情報に基づき前記目標電池温度を設定する請求項１７又は１８に記載のバッテリ管理装置。
20. コンピュータ（１００ａ）によって実施され、車両（Ａ）に搭載される走行用のバッテリ（２２）の状態を管理するバッテリ管理方法であって、
    少なくとも一つのプロセッサ（１１）にて実行される処理に、
    前記車両の到着地での前記バッテリの状態に影響する車両利用情報を取得し（Ｓ１０２，Ｓ１０４，Ｓ１２２，Ｓ１２４，Ｓ１４２，Ｓ１４３，Ｓ１４５，Ｓ１６２，Ｓ１８２，Ｓ１８４）、
    前記車両利用情報に基づき、前記バッテリの目標電池温度を設定初期値から変更する（Ｓ１０６，Ｓ１２６，Ｓ１４６，Ｓ１６６，Ｓ１８６）、
    というステップを含むバッテリ管理方法。
21. コンピュータ（１００ａ）によって実施され、車両（Ａ）に搭載される走行用のバッテリ（２２）の状態を管理するバッテリ管理プログラムであって、
    少なくとも一つのプロセッサ（１１）に、
    前記車両の到着地での前記バッテリの状態に影響する車両利用情報を取得し（Ｓ１０２，Ｓ１０４，Ｓ１２２，Ｓ１２４，Ｓ１４２，Ｓ１４３，Ｓ１４５，Ｓ１６２，Ｓ１８２，Ｓ１８４）、
    前記車両利用情報に基づき、前記バッテリの目標電池温度を設定初期値から変更する（Ｓ１０６，Ｓ１２６，Ｓ１４６，Ｓ１６６，Ｓ１８６）、
    ことを含む処理を実行させるバッテリ管理プログラム。
22. 車両（Ａ）に搭載される走行用のバッテリ（２２）の状態を管理するバッテリ管理装置であって、
    前記バッテリへの充電要請及び前記バッテリからの給電要請の少なくとも一方を取得する要請取得部（２７１）と、
    前記充電要請又は前記給電要請に基づき、前記バッテリに対して実施される温調制御の目標電池温度を設定する目標設定部（７４）と、
    を備えるバッテリ管理装置。
23. コンピュータ（１００ａ）によって実施され、車両（Ａ）に搭載される走行用のバッテリ（２２）の状態を管理するバッテリ管理方法であって、
    少なくとも一つのプロセッサ（１１）にて実行される処理に、
    前記バッテリへの充電要請及び前記バッテリからの給電要請の少なくとも一方を取得し（Ｓ２１）、
    前記充電要請又は前記給電要請に基づき、前記バッテリに対して実施される温調制御の目標電池温度（Ｔｂ）を設定する（Ｓ２８）、
    というステップを含むバッテリ管理方法。
24. コンピュータ（１００ａ）によって実施され、車両（Ａ）に搭載される走行用のバッテリ（２２）の状態を管理するバッテリ管理プログラムであって、
    少なくとも一つのプロセッサ（１１）に、
    前記バッテリへの充電要請及び前記バッテリからの給電要請の少なくとも一方を取得し（Ｓ２１）、
    前記充電要請又は前記給電要請に基づき、前記バッテリに対して実施される温調制御の目標電池温度（Ｔｂ）を設定する（Ｓ２８）、
    ことを含む処理を実行させるバッテリ管理プログラム。

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