JP2022140890A - 電費予測装置 - Google Patents

Abstract

【課題】車速の変化を考慮して電費を予測することで電費の予測精度を向上可能な電費予測装置を提供する。
【解決手段】地図情報のリンク毎に登録されている複数の車両１６の各車速データと、前記各車速データから算出される各平均車速と、を取得し、前記平均車速の大きさに応じて前記リンクを車速グループ分けし、分けられた前記車速グループ毎に前記複数の車両の前記各車速データをまとめて頻度分布解析し、前記車速グループ毎に車速の変化をシミュレーションした予測車速推移を算出し、算出された前記予測車速推移に車両１６の電費モデルを適用して、前記車速グループ毎の前記平均車速に対応する電費を予測する。
【選択図】図５

Description

この発明は、モータで走行する車両（電動車両）の電費を予測する電費予測装置に関する。

一般に、バッテリの電力によりモータを駆動源として走行する電動車両では、ガソリンエンジンを駆動源として走行するエンジン車両に比較して、１回の満量までの燃料補給（充電、又は給油）量に応じた航続可能距離が短めである。

そのため、電動車両では、ナビゲーション装置による経路設定時に、出発地から目的地に至るまでの電力消費量（電力消費量＝電力消費率［Ｗｈ／ｋｍ］×走行距離[ｋｍ]）が分かれば、電欠発生の有無を走行前に判断でき、ユーザの利便性が向上する。

なお、電力消費率とは、電動車両における単位走行距離当たりの消費電力であるが、以降、略して電費（単位は、［Ｗｈ／ｋｍ］や［ｋＷｈ／１００ｋｍ］を用いる。）という。

例えば、特許文献１には、出発地から目的地までの電力消費を考慮した経路探索を行う経路探索装置が開示されている。

この経路探索装置では、電力消費と関連が強い勾配、曲率及び信号機の設置数等でリンク（道路リンク）を事前にパターン化し、パターン化されたリンク単位で走行した電動車両から収集した電力消費量を集計し、この集計結果に基づき、電動車両が走行していない道路に対する電力消費量を予測（推定）している。

特開２０１４－６６６５５号公報

ところで、モータで走行する電動車両では、エンジン車両とは異なり、通常走行中の速度域以上では、車速の増加に応じて電費（電力消費率）が増加する。すなわち、電費が車速に相関する。

よって、電動車両では、電費を精度よく予測するためには、交差点・曲り角・行き止まり等間を接続する道路区間であるリンク内での車速の変化を把握する必要がある。

しかしながら、特許文献１では、リンクの車速区分を、渋滞、混雑、又は順調のいずれかに分類して電費を算出しているに過ぎなく、リンク内車速の変化を把握していないので、電費の予測精度が低いという課題がある。

この発明はこのような課題を考慮してなされたものであり、車速の変化を考慮して電費を予測することで電費の予測精度を向上可能な電費予測装置を提供することを目的とする。

この発明の一態様に係る電費予測装置は、モータで走行する車両の電費を予測する電費予測装置であって、地図情報のリンク毎に登録されている複数の車両の各車速データと、前記各車速データから算出される各平均車速と、を取得し、前記平均車速の大きさに応じて前記リンクを車速グループ分けし、分けられた前記車速グループ毎に前記複数の車両の前記各車速データをまとめて統計処理し、該統計処理に基づき前記車速グループ毎に車速の変化をシミュレーションした予測車速推移を算出し、算出された前記予測車速推移に前記車両の電費モデルを適用して、前記車速グループ毎の前記平均車速に対応する電費を予測する。

この発明によれば、リンク毎の平均車速ではなく、平均車速の大きさに応じて前記リンクを車速グループ分けし、分けられた前記車速グループ毎に複数の車両の前記各車速データをまとめて統計処理し、該統計処理に基づき前記車速グループ毎に車速の変化をシミュレーションした予測車速推移を算出し、算出された前記予測車速推移に車両の電費モデルを適用して、前記車速グループ毎の前記平均車速に対応する電費を予測するようにしたので、電費の予測精度を向上できる。

図１は、実施形態に係る電費予測装置を備えるサーバと、該サーバと通信網を介して接続される複数の電動車両とから構成される電費予測システムの構成例を示すブロック図である。 図２は、プローブデータ格納部に記録されているプローブデータの構成例を示す説明図である。 図３は、電費予測装置で作成された車両の電費テーブルの例を示す説明図である。 図４は、電費予測装置による電費テーブルの作成の仕方に供されるフローチャートである。 図５は、プローブデータの車速範囲毎の区分け及び頻度分布解析の説明図である。 図６は、車速データのグループの説明図である。 図７は、予測車速（予測車速推移）のイメージを示す模式図である。 図８は、出発地から目的地までの経路の電力消費量の算出動作の説明に供されるフローチャートである。 図９Ａは、実際の車速と区間平均車速と予測車速推移の説明図、図９Ｂは、実際の車速と区間平均車速と予測車速推移とに基づく各区間電力消費量を比較する説明図である。 図１０は、電費予測装置の機能ブロック図である。

この発明に係る電費予測装置について実施形態を挙げ、添付の図面を参照して以下に詳細に説明する。

［構成］
図１は、実施形態に係る電費予測装置１０を備えるサーバ１２と、該サーバ１２と通信網１４を介して接続される複数の電動車両（単に、車両ともいう。）１６とから構成される電費予測システム２０の構成例を示すブロック図である。

車両１６は、搭載しているバッテリ（不図示）の電力を、走行用のモータ（不図示）を介して車両１６の推進力に変換して走行する。

サーバ１２は、車両１６の電費を予測する電費予測装置１０の他、ナビゲーション装置２２、プローブデータ格納部２４及び通信装置２６を有する。

車両１６は、センサ３２、プローブデータ生成装置３４、車両情報格納部３５、表示装置３６、入力装置３８、ナビゲーション要求装置４０及び通信装置４４を有する。

図１には、車両１６を３台描いているが、理解の便宜のために、必要に応じて、内部の構成要素を描いている車両１６を自車両１６、外形のみを描いている他の車両１６を他車両１６という。

車両１６の通信装置４４と、サーバ１２の通信装置２６とは、移動通信網を含むインターネット等の通信網１４を介して双方向通信を行っている。車両１６の通信装置４４は、スマートフォン等のスマートデバイスに代替してもよい。

図１例の電費予測システム２０では、ナビゲーション装置２２を有するサーバ１２が、車両１６のナビゲーション要求装置４０からの経路探索要求（目的地を含む。）及びプローブデータ生成装置３４からのプローブデータを収集して、電費を予測すると共に経路探索を行い、電力消費量（＝電費×出発地から目的地までの距離）を付加した経路探索結果を車両１６に提供するようにしている。

ナビゲーション装置２２と電費予測装置１０（自車両分）は、車両１６に搭載してもよい。

ここで、プローブデータとは、車両１６の走行に伴う、走行軌跡データ、電力消費量、バッテリＳＯＣ（バッテリ残容量）等の情報であり、車両１６毎（車両ＩＤ）に紐付けられている。

前記電力消費量には、モータで走行中の電力消費量の他、走行中・停車中の空調装置等の補機負荷の電力消費量が含まれている。

車両１６のセンサ３２には、ＧＰＳセンサ（位置情報・時刻情報取得センサ）、加速度センサ、車速センサ、バッテリの残容量センサ、運転者等のユーザを認識するイメージセンサ及び補機のオンオフセンサ（オンオフスイッチング）を含む。

車両情報格納部３５には、車両１６の車種や、車両を運転するドライバのドライバ特性（過去の速度履歴、加減速回数履歴等から把握可能な消極的又は積極的な運転傾向等）が記録される。

サーバ１２のプローブデータ格納部２４には、車両１６から受信した車種データ等の車両情報、及び車両１６毎のプローブデータが記録される。

ナビゲーション装置２２は、基本的には、記録している地図情報を参照して経路を探索し、車両１６に経路探索結果を送信する。

なお、プローブデータには、車両１６が走行したリンク毎の車速データ（車速の時系列データ：横軸がリンク内位置で、縦軸がその位置での車速を表し、リンクの一方のノードから他方のノードまでの単位距離毎の車速値の連続的なデータ）が含まれている。

サーバ１２の電費予測装置１０は、プローブデータ格納部２４内のプローブデータを参照して、車両１６の車種及び平均車速｛後述する区間平均車速（リンク平均車速）｝に応じた電費テーブル５０を予め生成する。

なお、図１において、車両１６側のナビゲーション要求装置４０、プローブデータ生成装置３４、並びにサーバ１２側の電費予測装置１０及びナビゲーション装置２２は、それぞれ、ＣＰＵがメモリに記録されたプログラムを実行することで種々の演算機能を達成するマイクロコンピュータにより構成されるが、ハードウエアにより構成することもできる。

図２は、プローブデータ格納部２４に記録されている電費予測装置１０により加工された加工後のプローブデータ（加工後プローブデータ）２４Ｐの構成例を示している。すなわち、車両１６からサーバ１２に時々刻々送信されるプローブデータは、車両ＩＤ（車種を判明可能である。）と位置の履歴だけであるので、電費予測装置１０は、走行したリンク（リンクＩＤ＝特定のリンクを区分けする。）に紐付けて、車両１６の車種、車両１６の車速データ（上述したように、前記特定のリンク内の一方のノードから他方のノードまで、単位距離毎の車速をプロットした連続的なデータ）（図６参照）、及び区間平均車速Ｖｍからなるデータをプローブデータ２４Ｐとして記録する。区間平均車速は、車速データの区間（リンク）内での平均値データである。

図３は、電費予測装置１０で作成された車両１６の電費テーブル５０の例を示している。電費テーブル５０は、車両１６の車種毎に区間平均車速（リンク平均車速又は単に平均車速という。）Ｖｍ［ｋｍ／ｈ］に対する電費Ｅｃ［ｋＷｈ／１００ｋｍ］を取得するためのテーブルである。

車両１６は電動車両であり、区間平均車速Ｖｍが３５［ｋｍ／ｈ］程度以上の車速では、電費Ｅｃが区間平均車速Ｖｍに略比例して増加することが分かる。

なお、３５［ｋｍ／ｈ］程度未満の低車速側では、交通量が多い、あるいは、信号等での停止頻度が高い等の影響により、加減速の繰り返し頻度が高い走行となる傾向があるため、区間平均車速Ｖｍが低下する程、車両１６の電費Ｅｃが悪化する。

［動作］
基本的には、以上のように構成される電費予測装置１０を含む電費予測システム２０の動作について、（１）電費テーブル５０の作成手法、（２）出発地から目的地までの経路の電力消費量の算出動作、（３）ナビゲーション装置２２に特定の区間（リンク）が設定された場合の該特定の区間（リンク）での電費及び電力消費量の予測手法の順に説明する。

（１）電費テーブル５０の作成手法
電費予測装置１０による電費テーブル５０の作成手法について、図４のフローチャートを参照して説明する。

ステップＳ１にて、電費予測装置１０は、車両１６のプローブデータ生成装置３４で時々刻々作成されるプローブデータを、通信装置４４、通信網１４及び通信装置２６を介して取得し、図２に示したプローブデータ２４Ｐに加工してプローブデータ格納部２４に記録する。

図５に示すように、プローブデータ格納部２４には、区間平均車速範囲（リンク平均車速範囲）毎に、低速側の平均車速プローブデータ群（車速グループ）２４ａ（２０－３０［ｋｍ／ｈ］）、中速側の平均車速プローブデータ群（車速グループ）２４ｂ（３０－４０［ｋｍ／ｈ］）、高速側の平均車速プローブデータ群（車速グループ）２４ｃ（４０－５０［ｋｍ／ｈ］）…に区分けして記録される。なお、各区分け（…車速グループ２４ａ～２４ｃ…のそれぞれ）には、異なる車種及び異なる区間（リンク）のプローブデータも含まれている。また、車速グループ（…２４ａ～２４ｃ…）の車速範囲は、１０［ｋｍ／ｈ］毎でなくともよい。

ステップＳ２にて、電費予測装置１０は、例えば、中速側、この例では、３５（３０～４０）［ｋｍ／ｈ］の車速グループ２４ｂを取得する。

図６は、取得された平均車速３５［ｋｍ／ｈ］の車速グループ２４ｂを構成する車速データを示している。車速データは、リンク（区間）の距離に対する各車両１６の時々刻々変化する車速（時系列の車速）を示すデータ（時系列の車速データ）である。

次いで、ステップＳ３にて、図５に模式的に示すように、平均車速３５［ｋｍ／ｈ］の車速グループ２４ｂ毎に、加速抵抗エネルギに係わる１ｋｍあたりの加速エネルギ当量［（ｍ／ｓ）²／ｋｍ］であるＡＡＥＥ｛下記（１）式参照｝と、走行抵抗エネルギに係わる区間平均車速Ｖｍの標準偏差σと、停車時間を抜いた平均車速と、停車中の消費エネルギに係わる補機負荷消費を算出するための停車時間等と、に消費要素を分解して、それぞれで頻度分布解析する。
ＡＡＥＥ＝（１/Ｄ）Σδ_k（ｖ_k ²－ｖ_k-1 ²） …（１）
但し、Σの総和範囲は変数ｋ＝１～Ｋ、_kは計測時間間隔、Ｄ［ｋｍ］は計測時間の走行距離（区間走行距離）、Ｋは計測時間Ｄを計測時間間隔_kで割った値、ｖ_k［ｍ/ｓｅｃ］は計測時間間隔（計測周期）における速度、δ_kは、加速時に１そうでない時に０をとる。

なお、走行中の消費エネルギは、上記加速エネルギと走行抵抗エネルギとの合算値である。

よって、経路上の消費エネルギは、次の（２）式に示すように、走行中の消費エネルギに停車中の消費エネルギを加算した値として算出される。
経路上の消費エネルギ＝走行中の消費エネルギ（加速抵抗エネルギ＋走行抵抗エネルギ）＋停車中の消費エネルギ …（２）

次に、ステップＳ４にて、予測車速推移（予測車速）Ｖｅを算出する。実際には、車速グループ２４ａ～２４ｃ…毎に、予測車速推移群を算出する。

図７は、予測車速推移Ｖｅのイメージ（模式図）を示している。

予測車速推移Ｖｅは、区間走行距離に対して、（ｉ）車速変動部分と（ｉｉ）クルーズ部分とから構成される。

（ｉ）車速変動部分において、車速変動回数（加速回数）は、加速エネルギ（ＡＡＥＥ×加速走行距離×車重）÷１サイクルの加速に必要なエネルギ［（１／２）×車重×｛（上限車速＾２）－（下限車速＾２）｝］になる。
上下限車速は、｛停車抜き平均車速±（車速の標準偏差）｝になる。
中央車速は、停車抜き平均車速になる。
車速変動部分において、上下限クルーズ走行時間は、｛（車速変動部分走行時間－加減速必要時間）｝とする。

なお、車速変動部分における最終サイクルの車速変動幅は、前記加速エネルギと、前記１サイクルの加速に必要なエネルギ×車速変動回数(加速回数)の関係が等しくない場合、余った加速エネルギと一致する車速まで加速することで調整している。

（ｉｉ）クルーズ部分において、中央車速は停車抜き平均車速とされ、クルーズ時間は、「区間走行時間－車速変動部分時間」とされる。

次に、ステップＳ５にて、図７に示す予測車速推移Ｖｅに対して、予め車種毎に定められている車両の電費モデル（クルーズ時車速毎の電費、加速時の電費）を適用して、図７に示した当該平均車速３５［ｋｍ／ｈ］の車速グループ２４ｂ、その他の車速グループ２４ａ、２４ｃ、…に対する電費Ｅｃを車種毎に算出する（図３中、○を付けた部分参照）。

ステップＳ６にて、電費Ｅｃが更新された場合には、区間平均車速に対する電費テーブル５０を更新する。

なお、図３に示す電費テーブル５０において、更新後、同一車種の隣合う電費Ｅｃのプロット間の電費は、スプライン補間又は線形補間により求める。以上のようにして電費テーブル５０が作成される。

（２）出発地から目的地までの経路の電力消費量の算出動作
次に、ナビゲーション装置２２により出発地から目的地までの経路が算出された場合の、電費予測装置１０の一機能である、前記経路での電力消費量の算出機能について、図８のフローチャートを参照して説明する。

ステップＳ１１にて、入力装置３８を利用して設定された目的地が車両１６のナビゲーション要求装置４０から通信装置４４、通信網１４及び通信装置２６を介してサーバ１２のナビゲーション装置２２に送信される。

次いで、ステップＳ２にて、ナビゲーション装置２２は、地図データを参照して、推奨する経路（出発地から目的地までのリンクの連結路）案内を設定する。

次いで、ステップＳ１３にて、電費予測装置１０は、ナビゲーション装置２２で設定された各リンクについて、図４に示した車速グループ２４ａ、２４ｂ、…を参照し、設定されたリンク毎の平均車速（区間平均車速）Ｖｍを取得する。

次いで、ステップＳ１４にて、電費予測装置１０は、図３に示した電費テーブル５０を参照して、車種、リンク毎の平均車速Ｖｍに対応した電費Ｅｃを取得する。

次いで、ステップＳ１５にて、電費予測装置１０は、取得したリンク毎の電費に各リンクの距離を乗算してリンク毎の電力消費量を算出する。

次いで、ステップＳ１６にて、電費予測装置１０は、経路のリンク毎の電力消費量の合計値を算出し、経路の電力消費量を算出する。

次いで、ステップＳ１７にて、サーバ１２の通信装置２６から通信網１４及び車両１６の通信装置４４を介し、ナビゲーション要求装置４０を通じて、車両１６の表示装置３６上に、ナビゲーションの案内経路及び該案内経路の電力消費量が表示（通知）される。

ここで、図９Ａ、図９Ｂを参照して、区間電力消費量の予測車速推移推定の有無による効果の違いの一例について説明する。

図９Ａでは、リンク（区間）を走行する車両１６（自車）の実際の車速変化（車速データ）を破線で示している。その車速データから算出された車両１６（自車両）の区間平均車速を一点鎖線で示している。同一リンク（区間）を走行する他の車両１６（他車両）の車速データの頻度分布解析（統計処理）に基づき算出される予測車速推移を実線で示している。

図９Ｂでは、区間平均車速（車速予測無し）から算出される区間電力消費量を一点鎖線の棒グラフで示している。また、予測車速推移から算出される区間電力消費量を実線の棒グラフで示している。さらに、図９Ａ中の破線の車速変化で走行したときの実測値の区間電力消費量を破線の棒グラフで示している。

このように、予測車速推移から算出された区間電力消費量は、実測値に近く、車速予測無しの区間電力消費量に比較して高精度化されていることが分かる。

（３）ナビゲーション装置２２に特定の区間（リンク）が設定された場合の該特定の区間（リンク）での電費及び電力消費量の予測手法について、図１０に示す電費予測装置１０の機能ブロック（区間平均車速取得部１０ａ、予測車速推移変換部１０ｂ、頻度分布解析部１０ｃ、電費算出部１０ｄ、及び電力消費量予測部１０ｅ）に基づいて説明する。なお、上記した内容と重複する内容については省略する。

特定の区間（リンク）が設定されたとき、区間平均車速取得部１０ａは、プローブデータ格納部２４のプローブデータ２４Ｐを参照して、設定された特定の区間（リンク）の区間平均車速Ｖｍを取得する。

一方、頻度分布解析部１０ｃは、それぞれ複数のリンクの車速データを含む車速グループ２４ａ～２４ｃ…中、取得した区間平均車速Ｖｍが属する車速グループを特定し、特定した車速グループ（２４ａ～２４ｃ…中の１つ）について、上記したＡＡＥＥ、車速のσ、停車抜き平均車速、停車時間の頻度分布を解析する。

次いで、予測車速推移変換部１０ｂは、図７を参照して説明したように、特定の区間（リンク）に前記頻度分布を適用して、区間走行距離内で予測車速推移Ｖｅを算出する。

次に、電費算出部１０ｄは、予測車速推移Ｖｅに対して、予め車種毎に定められている車両の電費モデル（クルーズ時車速毎の電費、加速時の電費）を適用して、電費Ｅｃを算出する。

最後に、電力消費量予測部１０ｅは、電費Ｅｃに特定の区間（リンク）の距離を乗算して、当該特性の区間（リンク）の電力消費量を算出し、予測する。

［変形例］
上記実施形態は、以下のような変形も可能である。

［変形例１］
電費Ｅｃを算出しようとする車両１６の車速データ（図６参照）から算出される当該リンクの走行履歴に基づく車両１６の車速の標準偏差が、電費テーブル５０を算出する際に用いた車両１６の過去の当該リンクの車両標準偏差から乖離している場合、図７に示した前記車速変動部分の標準偏差を乖離している前記車両標準偏差に置き換えて、すなわち、図７中、（ｉ）の車速変動部分の上下限車速を変更（補正）して、補正後の電費Ｅｃを算出するようにした方が好ましい。

このようにすれば、電費Ｅｃを予測しようとする車両１６のユーザの加減速傾向を考慮した予測精度の正確な電費（補正後の電費）を算出することができる。

［変形例２］
電費テーブル５０と、ナビゲーション装置２２と、図８のフローチャートに係るプログラムと、が実装され、該プログラムを実行可能なマイクロコンピュータを搭載した車両（電力消費量予測可能車両）を構成することもできる。

この車両では、マイクロコンピュータが図８のフローチャートに係るプログラムを実行することで、車両内に実装されたナビゲーション装置２２で作成したナビゲーション経路の電力消費量を算出（予測）することができる。

［実施形態及び変形例から把握し得る発明］
ここで、上記実施形態及び変形例から把握し得る発明について、以下に記載する。なお、理解の便宜のために構成要素の一部には、上記実施形態及び変形例で用いた符号を付けているが、該構成要素は、その符号を付けたものに限定されない。

この発明に係る電費予測装置は、モータで走行する車両１６の電費を予測する電費予測装置１０であって、地図情報のリンク毎に登録されている複数の車両の各車速データと、前記各車速データから算出される各平均車速Ｖｍと、を取得し、前記平均車速の大きさに応じて前記リンクを車速グループ分けし、分けられた前記車速グループ毎に前記複数の車両の前記各車速データをまとめて統計処理し、該統計処理に基づき前記車速グループ毎に車速の変化をシミュレーションした予測車速推移を算出し、算出された前記予測車速推移に前記車両の電費モデルを適用して、前記車速グループ毎の前記平均車速に対応する電費を予測する。

この構成により、リンク毎の平均車速ではなく、平均車速の大きさに応じて前記リンクを車速グループ分けし、分けられた前記車速グループ毎に複数の車両の前記各車速データをまとめて統計処理し、該統計処理に基づき前記車速グループ毎に車速の変化をシミュレーションした予測車速推移を算出し、算出された前記予測車速推移に車両の電費モデルを適用して、前記車速グループ毎の前記平均車速に対応する電費を予測するようにしたので、電費の予測精度を向上できる。

また、電費予測装置においては、前記車速グループ毎の前記平均車速に対する電費をプロットし、プロットした電費間を補間して、前記地図情報にリンク毎に登録されている平均車速の全車速範囲に対する電費テーブル５０を作成するようにしてもよい。これにより、リンク毎の平均車速に対応する電費を正確に求めることができる。

さらに、電費予測装置においては、前記車両の出発地から目的地までのリンクを接続した全経路が生成された場合、各前記リンクの平均車速に対応する各電費を、前記電費テーブルから算出し、算出した各電費に各前記リンクの距離を乗算してリンク毎の電力消費量を算出し、前記出発地から目的地までの前記リンク毎の電力消費量を積算して、前記出発地から目的地までの総電力消費量を算出するようにしてもよい。

これにより、モータで走行する車両のナビゲーション経路の総電力消費量を予測することができるので、走行を始めてからの電欠不安の発生を解消し、ユーザによる車両の使用勝手が向上する。

さらにまた、電費予測装置においては、前記予測車速推移は、前記リンク毎の距離に対して車速変動部分とクルーズ部分とを割り当てて構成され、前記クルーズ部分は、前記リンク毎の距離中、前記平均車速で走行しようとする距離分であり、前記車速変動部分は、加速回数と、前記平均車速を中央値とした場合の前記中央値に標準偏差を加算した上限車速と、前記中央値から前記標準偏差を減算した下限車速と、前記上下限車速走行時のクルーズ時間と、から算出される各前記リンクの距離中、前記平均車速で走行しようとする前記リンク毎の距離中、残りの距離分であるとしてもよい。これにより、電費の予測精度を向上できる。

さらにまた、電費予測装置においては、前記加速回数は、前記リンク毎に算出した単位距離当たりの加速エネルギ当量に前記リンク毎の距離をかけ算した値を、１回の車速変動に必要な加速エネルギで割った値として算出されるようにしてもよい。これにより、加速回数を適切に求めることができる。

さらにまた、電費予測装置においては、複数の前記車両の各前記車速データから算出される前記標準偏差と、電費を予測しようとする前記車両の過去の当該リンクの走行履歴に基づく車両標準偏差と、が乖離している場合、前記車速変動部分の標準偏差を前記車両標準偏差に置き換えて前記予測車速推移を算出し補正後の電費を算出するようにしてもよい。

これにより、電費を予測しようとする車両のユーザの加減速傾向を考慮した電費（補正後の電費）を算出することができる。

なお、この発明は、上述の実施形態に限らず、この明細書の記載内容に基づき、種々の構成を採り得ることはもちろんである。

１０…電費予測装置 １２…サーバ
１４…通信網 １６…車両
２０…電費予測システム ２２…ナビゲーション装置
２４…プローブデータ格納部 ２４ａ、２４ｂ、２４ｃ…車速グループ
２４Ｐ…プローブデータ（加工後プローブデータ）
２６、４４…通信装置 ３２…センサ
３４…プローブデータ生成装置 ３５…車両情報格納部
３６…表示装置 ３８…入力装置
４０…ナビゲーション要求装置 ５０…電費テーブル

Claims (6)

1. モータで走行する車両の電費を予測する電費予測装置であって、
   地図情報のリンク毎に登録されている複数の車両の各車速データと、前記各車速データから算出される各平均車速と、を取得し、
   前記平均車速の大きさに応じて前記リンクを車速グループ分けし、
   分けられた前記車速グループ毎に前記複数の車両の前記各車速データをまとめて統計処理し、該統計処理に基づき前記車速グループ毎に車速の変化をシミュレーションした予測車速推移を算出し、
   算出された前記予測車速推移に前記車両の電費モデルを適用して、前記車速グループ毎の前記平均車速に対応する電費を予測する
   電費予測装置。
2. 請求項１に記載の電費予測装置において、
   前記車速グループ毎の前記平均車速に対する電費をプロットし、プロットした電費間を補間して、前記地図情報にリンク毎に登録されている平均車速の全車速範囲に対する電費テーブルを作成する
   電費予測装置。
3. 請求項２に記載の電費予測装置において、
   前記車両の出発地から目的地までのリンクを接続した全経路が生成された場合、各前記リンクの平均車速に対応する各電費を、前記電費テーブルから算出し、
   算出した各電費に各前記リンクの距離を乗算してリンク毎の電力消費量を算出し、
   前記出発地から目的地までの前記リンク毎の電力消費量を積算して、前記出発地から目的地までの総電力消費量を算出する
   電費予測装置。
4. 請求項１に記載の電費予測装置において、
   前記予測車速推移は、
   前記リンク毎の距離に対して車速変動部分とクルーズ部分とを割り当てて構成され、
   前記クルーズ部分は、
   前記リンク毎の距離中、前記平均車速で走行しようとする距離分であり、
   前記車速変動部分は、
   加速回数と、前記平均車速を中央値とした場合の前記中央値に標準偏差を加算した上限車速と、前記中央値から前記標準偏差を減算した下限車速と、前記上下限車速走行時のクルーズ時間と、から算出される各前記リンクの距離中、前記平均車速で走行しようとする前記リンク毎の距離中、残りの距離分である
   電費予測装置。
5. 請求項４に記載の電費予測装置において、
   前記加速回数は、前記リンク毎に算出した単位距離当たりの加速エネルギ当量に前記リンク毎の距離をかけ算した値を、１回の車速変動に必要な加速エネルギで割った値として算出される
   電費予測装置。
6. 請求項４又は５に記載の電費予測装置において、
   複数の前記車両の各前記車速データから算出される前記標準偏差と、
   電費を予測しようとする前記車両の過去の当該リンクの走行履歴に基づく車両標準偏差と、が乖離している場合、前記車速変動部分の標準偏差を前記車両標準偏差に置き換えて前記予測車速推移を算出し補正後の電費を算出する
   電費予測装置。

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