JP6863233B2 - ハイブリッド車両の制御装置及び制御システム - Google Patents

Description

本発明は、ハイブリッド車両の制御装置及び制御システムに関する。

従来、車両外部からの電力でバッテリの充電を行う外部充電機能を備えたハイブリッド車両が知られている。このようなハイブリッド車両では、内燃機関が停止した状態で電動機による駆動力で走行を行うＥＶ走行の航続距離が比較的長くなるように構成されることによって、内燃機関への依存度を低減させることができる。

そして、外部充電機能を備えたハイブリッド車両について、特許文献１には、現在位置から予め設定された充電地点までの走行距離が短いほど、バッテリの充電状態に相関する値（以下、「ＳＯＣ値」と称する場合もある。）を低く制御する技術が開示されている。

特開２００７−０９９２２３号公報 特開２０１４−０９２３７５号公報 特開２００４−２４８４５５号公報

内燃機関と電動機とを備え、内燃機関が停止した状態で電動機による駆動力で走行を行うＥＶ走行が可能なハイブリッド車両において、内燃機関が停止した状態で走行が行われるときには（つまり、ＥＶ走行が行われるときには）、内燃機関への依存度が低減される。

また、従来のように、車両の現在位置と外部充電地点との距離に基づいてＳＯＣ値が設定されると、車両が外部充電地点近傍を走行しているときには、ＳＯＣ値が比較的小さく制御される。そうすると、車両が外部充電地点に戻らずにそのまま走行を続ける場合には、ＳＯＣ値がその下限閾値にまで低下し易くなり、結果として、内燃機関の始動及び停止の頻度が高くなり易い。この場合、内燃機関への依存度が高まってしまう。

また、距離に基づいたＳＯＣ値の制御では、例えば上述したような問題点があるため、距離のみに基づくことなく、距離以外のパラメータをも考慮してＳＯＣ値を制御する技術が望まれていた。

本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであり、内燃機関への依存度を可及的に低減させることを目的とする。

本発明に係るハイブリッド車両は、ＥＶ走行が可能で且つ外部充電が可能に構成される。そして、本発明に係るハイブリッド車両の制御装置では、現在時刻から次回の外部充電時刻までの時間である残時間に基づいて、内燃機関を用いた電動機による発電を制御する発電制御が実行される。

より詳しくは、内燃機関と電動機とを備えるとともに、前記内燃機関が停止した状態で前記電動機による駆動力で走行可能なハイブリッド車両であって、更に、前記電動機が前
記内燃機関によって駆動されることで該電動機からの電力でバッテリを充電可能に構成され、且つ車両外部からの電力でバッテリを充電可能に構成されるハイブリッド車両に適用されるハイブリッド車両の制御装置において、所定の充電拠点に前記ハイブリッド車両が停止した状態で車両外部からの電力によりバッテリが充電可能となる外部充電時刻を取得する取得部と、バッテリの充電状態に相関する値であるＳＯＣ値が所定の下限閾値以下になると、現在時刻から次回の前記外部充電時刻までの時間である残時間に基づいて、前記内燃機関を用いた前記電動機による発電を制御する発電制御を実行する発電制御実行部と、を備える。

このようなハイブリッド車両において、電動機は、供給された電力を用いて駆動力を発生させることができる。また、電動機は、内燃機関によって駆動されることで電力を発生させることができる。なお、本発明では、１つの電動機が、供給された電力を用いて駆動力を発生させ且つ内燃機関によって駆動されることで電力を発生させてもよいし、供給された電力を用いて駆動力を発生させる電動機（モータ）と、内燃機関によって駆動されることで電力を発生させる電動機（ジェネレータ）とが別々に設けられてもよい。

そして、上記のハイブリッド車両では、ＳＯＣ値が所定の下限閾値よりも大きくて、且つ車両に対する駆動要求負荷が比較的小さい場合には、ＥＶ走行が行われる。一方、上記のハイブリッド車両では、ＳＯＣ値が所定の下限閾値以下で、且つ車両が所定の充電拠点に停止していないときには、発電制御実行部が発電制御を実行することでバッテリが充電され得る。

ここで、仮に車両の現在位置と所定の充電拠点との距離に基づいて内燃機関を用いた電動機による発電が制御されると、例えば、上述した従来技術の説明で述べたような課題が生じる虞がある。そして、距離だけに基づかずにＳＯＣ値を制御する技術が望まれていた。

そこで、本発明に係るハイブリッド車両の制御装置では、所定の充電拠点において車両が外部充電可能となる時刻である外部充電時刻が取得される。なお、上記の制御装置は、後述するように、車両の稼働状況に基づいて外部充電時刻を学習してもよい。または、周知の手法により予め定められた外部充電時刻が、上記の制御装置に直接入力されてもよい。そして、現在時刻から次回の外部充電時刻までの時間である残時間に基づいて、発電制御が実行される。このように、本発明は、残時間に基づいてＳＯＣ値を制御する技術を提供するものである。そして、本発明では、ＳＯＣ値が所定の下限閾値以下になると、残時間に基づいて発電制御が実行されることによって、内燃機関への依存度を可及的に低減させることが可能となる。

また、前記取得部は、前記ハイブリッド車両の稼働状況に関する所定の稼働情報に基づいて前記外部充電時刻を取得してもよい。ここで、所定の稼働情報とは、例えばハイブリッド車両の走行・停止に関する情報である。本発明に係るハイブリッド車両の制御装置は、例えば車両の稼働状況をモニターすることによって、このような所定の稼働情報を得ることができる。または、所定の稼働情報は、ユーザの走行スケジュール等に基づいて上記の制御装置に入力されてもよい。そして、取得部は、所定の稼働情報に基づいて外部充電時刻を学習する。そうすると、車両の稼働パターンに即した外部充電時刻が取得され得る。その結果、発電制御が好適なタイミングで実行されることになり、以て、内燃機関への依存度を可及的に低減させることが可能となる。また、車両のユーザは、上記の制御装置に外部充電時刻を毎回入力する必要がなくなるため、ユーザの利便性も向上する。

また、前記所定の稼働情報は、前記ハイブリッド車両の過去の外部からの充電時刻情報であってもよい。この場合、取得部は、外部充電時刻を比較的容易に学習することができ
る。

ここで、上記のハイブリッド車両の制御装置では、車両の一日の走行が終了していない場合であっても、車両が所定の充電拠点に停止した状態において外部充電が可能となる。つまり、一日のうちの複数の時刻の外部充電時刻が取得され得る。ただし、この場合、実際の車両の稼働状況によっては、車両の一日の走行の終了前の時刻として取得された外部充電時刻（または、その近傍の時刻）において、外部充電が行われないことがある。そうすると、この外部充電時刻に対応した残時間に基づいて行われる発電制御が適切に実行されない虞がある。

そこで、本発明に係るハイブリッド車両の制御装置は、前記ハイブリッド車両の一日の走行の終了を判断する判定部を更に備えてもよい。そして、前記取得部は、前記判定部によって判断された前記ハイブリッド車両の一日の走行終了時の時刻を前記所定の稼働情報として前記外部充電時刻を取得してもよい。この場合、車両の一日の走行終了時の時刻に基づいて外部充電時刻が取得されることになる。そうすると、取得された外部充電時刻（または、その近傍の時刻）において実際に外部充電が行われる蓋然性が高くなり、この外部充電時刻に対応した残時間に基づいて行われる発電制御を適切に実行することが可能となる。

また、以上に述べたハイブリッド車両の制御装置において、前記発電制御実行部は、前記残時間が長い場合は短い場合よりも、前記発電制御の実行完了時のＳＯＣ値が大きくなるように発電を制御してもよい。これにより、内燃機関の始動及び停止の頻度を低くすることができ、以て、内燃機関への依存度を可及的に低減させることが可能となる。

また、前記発電制御実行部は、前記残時間が短い場合は長い場合よりも、前記所定の下限閾値を小さな値に引き下げてもよい。ここで、上記のハイブリッド車両では、バッテリ保護の観点から、通常はＳＯＣ値が所定の下限閾値よりも大きくなるようにバッテリの充電状態が制御される。一方で、所定の下限閾値が小さな値に引き下げられる場合には、引き下げられない場合よりも、車両はＥＶ走行を長く継続することができる。そこで、上記のハイブリッド車両では、残時間が短い場合は長い場合よりも、所定の下限閾値が小さな値に引き下げられる。これにより、バッテリを保護しつつ内燃機関の始動及び停止の頻度を低くすることができ、以て、内燃機関への依存度を可及的に低減させることが可能となる。

更に、前記発電制御実行部は、前記残時間が所定時間以下の場合は、前記所定の下限閾値を、該残時間が該所定時間を超えている場合の該値よりも小さな値に引き下げてもよい。この場合、所定時間は比較的短い時間に定められる。つまり、発電制御実行部は、外部充電時刻近傍の時刻において所定の下限閾値を引き下げる。そうすると、上記のハイブリッド車両は、内燃機関を作動させることなく所定の充電拠点に到着し易くなる。この場合、可及的に長い時間ＥＶ走行が行われることになり、その結果、内燃機関の始動及び停止の頻度を低くすることができ、以て、内燃機関への依存度を可及的に低減させることが可能となる。

本発明に係るハイブリッド車両の制御装置は、前記所定の稼働情報を記録する記録部を更に備え、前記取得部は、前記記録部によって記録された前記所定の稼働情報の複数日間の履歴に基づいて前記外部充電時刻を取得してもよい。この場合、車両の過去の複数日間の稼働パターンに即した外部充電時刻が取得され得る。その結果、発電制御が好適なタイミングで実行されることになり、以て、内燃機関への依存度を可及的に低減させることが可能となる。

また、本発明は、以上に述べたハイブリッド車両の制御装置を含むハイブリッド車両の制御システムとして特定することもできる。このハイブリッド車両の制御システムは、ハイブリッド車両の制御装置と、サーバ装置と、を含み、前記サーバ装置が、通信を行うサーバ側通信手段と、前記サーバ側通信手段によって受信した前記所定の稼働情報を記録するサーバ側記録部と、前記サーバ側記録部によって記録された前記所定の稼働情報の複数日間の履歴に基づいて前記外部充電時刻を算出する算出部と、を有し、前記ハイブリッド車両の制御装置が、前記サーバ装置と通信を行う車両側通信手段を有してもよい。そして、前記取得部は、前記サーバ装置から前記外部充電時刻を受信することで該外部充電時刻を取得してもよい。

本発明によれば、内燃機関への依存度を可及的に低減させることができる。

本発明の第一の実施形態に係るハイブリッド車両の概略構成を示す図である。 ハイブリッド車両の稼働状況を記録するフローを示すフローチャートである。 ＥＣＵに記録された開始時刻および終了時刻についての一例を示す第一の図である。 ハイブリッド車両の代表的な稼働パターンを算出するためのフローを示すフローチャートである。 代表パターンについて説明するための図である。 本発明の第一の実施形態に係るハイブリッド車両の制御装置が、内燃機関を用いてバッテリを充電するときに実行する制御フローを示すフローチャートである。 ＳＯＣｔｇｔの算出方法について説明するための図である。 ＥＣＵに記録された過去の充電時刻情報についての一例を示す図である。 ＥＣＵに記録された開始時刻および終了時刻についての一例を示す第二の図である。 本発明の第二の実施形態に係るハイブリッド車両の制御装置が、内燃機関を用いてバッテリを充電するときに実行する制御フローを示すフローチャートである。 本発明の第二の実施形態の変形例に係るハイブリッド車両の制御装置が、内燃機関を用いてバッテリを充電するときに実行する制御フローを示すフローチャートである。 所定の下限閾値の引き下げが行われない場合の内燃機関の作動状況およびＳＯＣ値の時間履歴を示す図である。 所定の下限閾値の引き下げが行われる場合の内燃機関の作動状況およびＳＯＣ値の時間履歴を示す図である。 本発明の第三の実施形態に係るハイブリッド車両の制御システムの概略構成を示す図である。

以下に図面を参照して、この発明を実施するための形態を、例示的に詳しく説明する。ただし、この実施形態に記載されている構成部品の寸法、材質、形状、その相対配置などは、特に記載がない限りは、この発明の範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではない。

（第一の実施形態）
＜ハイブリッド車両の構成＞
図１は、本実施形態に係るハイブリッド車両の概略構成を示す図である。図１に示すハ
イブリッド車両１０は、駆動源としての内燃機関１、およびモータジェネレータＭＧ１，ＭＧ２を有している。ここで、モータジェネレータＭＧ１およびＭＧ２は、いずれも発電機として三相交流により駆動することができ、且つ、電動機として駆動できる周知の交流同期型の電動機として構成されている。本実施形態では、主として発電機（ジェネレータ）として用いられるＭＧ１を「ジェネレータＭＧ１」と称し、主としてモータとして用いられるＭＧ２を「モータＭＧ２」と称することとする。

ハイブリッド車両１０は、上記の構成の他、動力分割機構１２、減速機１６、ＥＣＵ（Electronic Control Unit）２０、ＰＣＵ（Power Control Unit）２１、バッテリ２２、
充電プラグ２３等を主要構造として構成されている。そして、図１に示すように、内燃機関１のクランクシャフトは出力軸１３に連結され、出力軸１３は動力分割機構１２に連結されている。動力分割機構１２は、動力伝達軸１４を介してジェネレータＭＧ１と連結されるとともに、動力伝達軸１５を介してモータＭＧ２とも連結されている。ここで、動力分割機構１２は、周知の遊星歯車機構（図示省略）を採用して、内燃機関１、ジェネレータＭＧ１、モータＭＧ２の機械的動力を分配・集合して伝達する。また、動力伝達軸１５には減速機１６が連結され、駆動源からの出力が、該減速機１６を介してドライブシャフト１７に伝達される。そして、ドライブシャフト１７に連結された駆動輪１８が駆動されることによって、ハイブリッド車両１０が駆動されることになる。

そして、ＰＣＵ２１は、ジェネレータＭＧ１，モータＭＧ２、およびバッテリ２２と電気的に接続されている。ここで、ＰＣＵ２１は、図示しないインバータを含み、バッテリ２２からの直流電力を交流電力に変換可能に、且つジェネレータＭＧ１，モータＭＧ２によって発電された交流電力を直流電力に変換可能に構成されている。例えば、ジェネレータＭＧ１が動力分割機構１２を介して内燃機関１によって駆動されると、ジェネレータＭＧ１は交流電力を発生させる。また、モータＭＧ２は、車両の減速時に動力伝達軸１５から軸回転が入力されることで発電機として作動する、いわゆる回生発電を行うことができ、モータＭＧ２は回生発電によって交流電力を発生させる。ＰＣＵ２１は、このように発生した交流電力を直流電力に変換してバッテリ２２へ供給することができる。また、ＰＣＵ２１は、バッテリ２２から取り出した直流電力を交流電力に変換して、ジェネレータＭＧ１およびモータＭＧ２に供給することができる。

また、ハイブリッド車両１０は、いわゆるプラグインハイブリッド車両であって、ハイブリッド車両１０が所定の充電拠点に停止した状態において、外部電源３０からのコネクタが充電プラグ２３に接続されることによって、バッテリ２２が外部充電される。

上記構成のシステムを有するハイブリッド車両１０には、内燃機関１やＰＣＵ２１を制御するためのＥＣＵ２０が設けられている。ＥＣＵ２０は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、バックアップＲＡＭ等から構成される電子制御ユニットである。ＥＣＵ２０には、車両速度を取得する車速センサ、バッテリ２２の充電状態ＳＯＣ（State of Charge）を取得する
ＳＯＣセンサ、内燃機関１の機関回転速度を取得するクランクポジションセンサ、アクセル開度を取得するアクセル開度センサ、ブレーキペダルの踏み込み量に対応するブレーキペダルポジションを取得するブレーキペダルポジションセンサ等の各種センサ（何れも図示省略）が電気配線を介して接続されており、これらの出力信号がＥＣＵ２０へと入力される。

そして、ＥＣＵ２０はこれら各種センサの出力信号に基づいて、内燃機関１、ジェネレータＭＧ１、モータＭＧ２、バッテリ２２等の作動状態を把握するとともに、これらの作動状態に基づいてハイブリッド車両１０の走行モードを適正化する。ＥＣＵ２０は、例えばハイブリッド車両１０に対する駆動要求負荷が比較的大きい場合には、内燃機関１の出力およびモータＭＧ２の出力を駆動源とするモードによりハイブリッド車両１０を走行さ
せる。また、ＥＣＵ２０は、例えばバッテリ２２の残容量が比較的多くて且つハイブリッド車両１０に対する駆動要求負荷が比較的小さい場合には、内燃機関１を停止した状態でモータＭＧ２の出力のみを駆動源とするモードによりハイブリッド車両１０を走行させる。なお、このようなＥＶ走行では、モータＭＧ２の出力のみが駆動源とされてもよいし、ジェネレータＭＧ１およびモータＭＧ２の出力が駆動源とされてもよい。

＜外部充電時刻取得処理＞
本実施形態に係るハイブリッド車両の制御装置では、ＥＣＵ２０によって、所定の充電拠点にハイブリッド車両１０が停止した状態で外部電源３０からの電力によりバッテリ２２が充電可能となる時刻（以下、「外部充電時刻」と称する場合もある。）が取得される。本実施形態においてＥＣＵ２０が行う、外部充電時刻を取得する処理（外部充電時刻取得処理）について以下に説明する。なお、ＥＣＵ２０が外部充電時刻取得処理を実行することで、本発明に係る取得部として機能する。

図２は、ハイブリッド車両１０の稼働状況を記録するフローを示すフローチャートである。本実施形態では、ＥＣＵ２０によって、本フローが１日を通して所定の演算周期で繰り返し実行され、その複数日間の情報がＥＣＵ２０のＲＡＭに記録される。

本フローでは、先ず、Ｓ１０１において、ハイブリッド車両１０の稼働状況を記録する記録要求が有るか否かが判別される。Ｓ１０１では、外部充電時刻が未だ取得されていない場合に、記録要求有りと判別される。また、外部充電時刻が既に取得されている場合であっても、車両のユーザから周知のインターフェイスを介して記録要求が入力されたときには、記録要求有りと判別される。そして、Ｓ１０１において肯定判定された場合、ＥＣＵ２０はＳ１０２の処理へ進み、Ｓ１０１において否定判定された場合、本フローの実行が終了される。

Ｓ１０１において肯定判定された場合、次に、Ｓ１０２において、累積学習日数Ｎｓが取得される。なお、累積学習日数Ｎｓは、Ｓ１０２の処理の初回実行前には０に初期化されていて、Ｓ１０２の処理の初回実行時に、Ｎｓ＝１となる。また、外部充電時刻が既に取得されている場合で、車両のユーザから周知のインターフェイスを介して記録要求が入力されたときには、該要求に伴う記録を行う前に累積学習日数Ｎｓが０に初期化される。そして、Ｓ１０３において、累積学習日数Ｎｓの更新が有ったか否かが判別される。上述したように、本フローは、１日を通して所定の演算周期で繰り返し実行されるため、日付が変わった後においては、日付が変わる前に対してＳ１０２で取得される累積学習日数Ｎｓの値が１大きくなる。そして、このときＳ１０３において、累積学習日数Ｎｓの更新有りと判別される。なお、一度累積学習日数Ｎｓの更新有りと判別されると、同日中にはＳ１０３において累積学習日数Ｎｓの更新有りとは判別されない。Ｓ１０３において肯定判定された場合、ＥＣＵ２０はＳ１０４の処理へ進み、Ｓ１０３において否定判定された場合、ＥＣＵ２０はＳ１０５の処理へ進む。

Ｓ１０３において肯定判定された場合、次に、Ｓ１０４において、カウンタＮｉが０に初期化される。カウンタＮｉは、後述するように、１日においてハイブリッド車両１０の駆動システム（以下、単に「駆動システム」と称する場合もある。）がＯＮにされる回数を計測するためのカウンタである。

次に、Ｓ１０５において、駆動システムがＯＮにされているか否かが判別される。Ｓ１０５では、例えば、ハイブリッド車両１０が動作可能になるように、該車両のシステムの電源がＯＮにされている場合に肯定判定される。そして、Ｓ１０５において肯定判定された場合、ＥＣＵ２０はＳ１０６の処理へ進み、Ｓ１０５において否定判定された場合、本フローの実行が終了される。

Ｓ１０５において肯定判定された場合、次に、Ｓ１０６において、カウンタＮｉに１が加算される。そして、Ｓ１０７において、開始時刻Ｔｓ（Ｎｓ，Ｎｉ）が記録される。開始時刻Ｔｓ（Ｎｓ，Ｎｉ）は、Ｓ１０７の処理の実行時における現在時刻である。ＥＣＵ２０のＲＡＭには、この開始時刻Ｔｓが、累積学習日数ＮｓとカウンタＮｉの２次元配列として記憶される。例えば、学習３日目における５回目の駆動システムＯＮタイミングは、Ｔｓ（３，５）として記憶される。

次に、Ｓ１０８において、ハイブリッド車両１０の駆動出力（以下、単に「駆動出力」と称する場合もある。）Ｖｏｕｔが算出される。Ｓ１０８では、周知の技術を用いて駆動出力Ｖｏｕｔを算出することができる。そして、Ｓ１０９において、ハイブリッド車両１０の駆動仕事の積算値（以下、「積算仕事」と称する場合もある。）Ｖｓｕｍ（Ｎｓ）が算出される。この積算仕事Ｖｓｕｍは、累積学習日数Ｎｓの１次元配列として定義される。Ｓ１０９では、Ｓ１０８で算出した駆動出力Ｖｏｕｔに該駆動出力Ｖｏｕｔの算出周期Δｔを乗算した値が積算されることによって、積算仕事Ｖｓｕｍ（Ｎｓ）が算出される。

次に、Ｓ１１０において、駆動システムがＯＦＦにされたか否かが判別される。そして、Ｓ１１０において肯定判定された場合、ＥＣＵ２０はＳ１１１の処理へ進み、Ｓ１１０において否定判定された場合、ＥＣＵ２０はＳ１０８の処理へ戻る。

Ｓ１１０において肯定判定された場合、次に、Ｓ１１１において、終了時刻Ｔｅ（Ｎｓ，Ｎｉ）が記録される。終了時刻Ｔｅ（Ｎｓ，Ｎｉ）は、Ｓ１１１の処理の実行時における現在時刻である。そして、終了時刻Ｔｅは、開始時刻Ｔｓと同様に累積学習日数ＮｓとカウンタＮｉの２次元配列としてＥＣＵ２０のＲＡＭに記憶される。そして、Ｓ１１１の処理の後、本フローの実行が終了される。

以上に述べたフローが実行されることによって、開始時刻Ｔｓ（Ｎｓ，Ｎｉ）および終了時刻Ｔｅ（Ｎｓ，Ｎｉ）がＥＣＵ２０に記録される。なお、本実施形態においては、開始時刻Ｔｓ（Ｎｓ，Ｎｉ）および終了時刻Ｔｅ（Ｎｓ，Ｎｉ）が本発明に係る所定の稼働情報に相当する。また、ＥＣＵ２０がこれら値を記録することで、本発明に係る記録部として機能する。

図３は、ＥＣＵ２０に記録された開始時刻Ｔｓ（Ｎｓ，Ｎｉ）および終了時刻Ｔｅ（Ｎｓ，Ｎｉ）についての一例を示す図である。なお、図３には、これら情報に加えて積算仕事Ｖｓｕｍおよび駆動出力Ｖｏｕｔが参考として示される。

図３に示すように、学習１日目（Ｎｓ＝１）において、１回目（Ｎｉ＝１）の駆動システムＯＮタイミングが６：００で、ＯＦＦタイミングが７：００となっている。つまり、開始時刻Ｔｓ（１，１）が６：００で、終了時刻Ｔｅ（１，１）が７：００となる。また、学習１日目における６回目（Ｎｉ＝６）の駆動システムＯＦＦタイミングが１８：００となっているため、終了時刻Ｔｅ（１，６）が１８：００となる。このように、ＥＣＵ２０には、ハイブリッド車両１０の１日の稼働パターンが記録される。なお、このような稼働パターンと対応する積算仕事Ｖｓｕｍは、後述するように、ジェネレータＭＧ１で発電した電力によってバッテリ２２を充電するときの目標ＳＯＣの算出に用いることもできる。

そして、図３に示すように、ＥＣＵ２０は、複数日間に亘って開始時刻Ｔｓ（Ｎｓ，Ｎｉ）および終了時刻Ｔｅ（Ｎｓ，Ｎｉ）を記録することができる。ただし、本実施形態ではこれに限定する意図はなく、ＥＣＵ２０が記録する開始時刻Ｔｓ（Ｎｓ，Ｎｉ）および終了時刻Ｔｅ（Ｎｓ，Ｎｉ）は、１日分であってもよい。

そして、本実施形態に係る外部充電時刻取得処理では、ＥＣＵ２０に記録された上記の情報に基づいて外部充電時刻が学習される。図４は、ハイブリッド車両１０の代表的な稼働パターン（以下、「代表パターン」と称する場合もある。）を算出するためのフローを示すフローチャートである。本実施形態では、ＥＣＵ２０によって、例えば１日に１回所定のタイミングにおいて、本フローが実行される。

本フローでは、先ず、Ｓ２０１において、累積学習日数Ｎｓが取得される。そして、Ｓ２０２において、Ｓ２０１で取得した累積学習日数Ｎｓが、必要学習日数Ｎｓｒｑと等しくなっているか否かが判別される。ここで、必要学習日数Ｎｓｒｑは、代表パターンを学習するために必要な任意の期間であって、予めＥＣＵ２０のＲＯＭにその値が記憶されている。そして、Ｓ２０２において肯定判定された場合、ＥＣＵ２０はＳ２０３の処理へ進み、Ｓ２０２において否定判定された場合、本フローの実行が終了される。

Ｓ２０２において肯定判定された場合、次に、Ｓ２０３において、駆動頻度Ｆ（ｔ）が算出される。ここで、駆動頻度Ｆ（ｔ）は、駆動システムがＯＮにされている頻度を時刻ｔ毎に表すものである。これについて、代表パターンについて説明するための図である図５を用いて説明する。図５に示すように、学習１日目から５日目におけるいずれの日においても、８：３０−９：００の時間帯において駆動システムがＯＮにされている。一方、学習２日目のみ８：３０よりも前のタイミングにおいて駆動システムがＯＮにされている。この場合、８：３０よりも前のタイミングにおける駆動頻度Ｆは、８：３０−９：００の時間帯における駆動頻度Ｆよりも小さくなる。Ｓ２０３では、このような各時刻における駆動頻度Ｆが算出される。

次に、Ｓ２０４において、Ｓ２０３で算出した駆動頻度Ｆ（ｔ）が頻度閾値Ｆｔｈ以上となっているか否かが判別される。なお、頻度閾値Ｆｔｈは、予め定められＥＣＵ２０のＲＯＭに記憶されている。そして、Ｓ２０４において肯定判定された場合、ＥＣＵ２０はＳ２０５の処理へ進み、Ｓ２０５において、フラグｎｆｌａｇ（ｔ）が１にされる。一方、Ｓ２０４において否定判定された場合、ＥＣＵ２０はＳ２０６の処理へ進み、Ｓ２０６において、フラグｎｆｌａｇ（ｔ）が０にされる。そして、Ｓ２０５またはＳ２０６の処理の後、本フローの実行が終了される。

このＳ２０４−Ｓ２０６の処理の結果定められる代表パターンについて、図５を用いて説明する。図５における駆動頻度Ｆの時間履歴とフラグｎｆｌａｇの時間履歴に示されるように、駆動頻度Ｆが頻度閾値Ｆｔｈ以上となっている時刻において、フラグｎｆｌａｇが１となっている。つまり、頻度閾値Ｆｔｈは、フラグｎｆｌａｇを立てるか否かを判定する判定閾値である。そして、ＥＣＵ２０は、フラグｎｆｌａｇが１となる時刻において駆動システムがＯＮにされるとして、代表パターンを設定する。なお、図５では、５日分の車両の稼働パターンに基づいて、すなわち必要学習日数を５日として、代表パターンが設定されているが、本実施形態では、これに限定する意図はない。例えば、必要学習日数は５日よりも長くても短くてもよく、１日であってもよい。

そして、このようにして代表パターンが学習されると、ＥＣＵ２０は、外部充電時刻を取得可能となる。例えば、図５に示すフラグｎｆｌａｇの時間履歴では、１１：００−１３：００の間フラグｎｆｌａｇが０となっている。つまり、図５に基づく代表パターンでは、１１：００−１３：００の間において駆動システムがＯＦＦとなる。この場合、駆動システムがＯＦＦとなっている期間が比較的長い（この期間は、例えばバッテリ２２の急速外部充電に要する時間よりも長い）ため、このとき、ＥＣＵ２０は、この間において外部充電が可能であると判断して、外部充電時刻が１１：００であると学習することができる。また、上記の代表パターンでは、１７：３０において１日の走行が終了する。そのた
め、ＥＣＵ２０は、外部充電時刻として１１：００および１７：３０を取得することができる。なお、代表パターンの学習においては、駆動システムのＯＮ−ＯＦＦ状態の学習とともに、周知の技術を用いて車両の位置情報が取得される。そうすると、駆動システムがＯＦＦであるときに車両が所定の充電拠点に停止しているかを判断することができ、以て、外部充電時刻を適切に学習することができる。

なお、以上に述べた外部充電時刻取得処理では、ハイブリッド車両１０の過去の稼働パターンに基づいて代表パターンが学習され、それに基づいて外部充電時刻が学習される例について説明したが、ＥＣＵ２０は、車両のユーザの走行スケジュールに基づいて外部充電時刻を学習してもよい。この場合、車両のユーザの走行スケジュールがＥＣＵ２０に入力される。

＜発電制御＞
ＥＣＵ２０は、ハイブリッド車両１０が外部充電されない状態において、バッテリ２２の充電状態を表すＳＯＣ値が所定の下限閾値以下になると、内燃機関１を用いてジェネレータＭＧ１を駆動し、バッテリ２２を充電する。ここで、本実施形態に係るハイブリッド車両の制御装置では、ＥＣＵ２０が、現在時刻から次回の外部充電時刻までの時間である残時間に基づいて、内燃機関１を用いたジェネレータＭＧ１による発電を制御する。この制御を、以下「発電制御」と称する。本実施形態においてＥＣＵ２０が行う発電制御について以下に説明する。なお、ＥＣＵ２０が発電制御を実行することで、本発明に係る発電制御実行部として機能する。

図６は、本実施形態に係るハイブリッド車両の制御装置が、内燃機関１を用いてバッテリ２２を充電するときに実行する制御フローを示すフローチャートである。本実施形態では、ＥＣＵ２０によって、本フローがハイブリッド車両１０の走行中に所定の演算周期で繰り返し実行される。なお、後述するように、外部充電時刻ｔｃｒｇが未だ取得されていない場合には、本フローを実行してもバッテリ２２を充電することができないため、この場合には、周知の技術に基づいてバッテリ２２が充電される。

本フローでは、先ず、Ｓ３０１において、外部充電時刻ｔｃｒｇの取得が完了しているか否かが判別される。ここで、外部充電時刻ｔｃｒｇは、上述した外部充電時刻取得処理が実行されることによって取得される。ただし、本実施形態における外部充電時刻ｔｃｒｇの取得方法はこれに限られず、例えば、車両のユーザによって外部充電時刻ｔｃｒｇがＥＣＵ２０に直接入力されてもよい。そして、Ｓ３０１において肯定判定された場合、ＥＣＵ２０はＳ３０２の処理へ進み、Ｓ３０１において否定判定された場合、本フローの実行が終了される。

Ｓ３０１において肯定判定された場合、次に、Ｓ３０２において、現在のバッテリ２２のＳＯＣ値であるＳＯＣｎｏｗが取得される。Ｓ３０２では、ＳＯＣセンサからの出力信号に基づいてＳＯＣｎｏｗが取得される。そして、Ｓ３０３において、Ｓ３０２で取得したＳＯＣｎｏｗが所定の下限閾値ＳＯＣｌｔｈ以下となっているか否かが判別される。ここで、所定の下限閾値ＳＯＣｌｔｈは、バッテリ２２の保護の観点から定められるＳＯＣ値の下限側の閾値である。そして、Ｓ３０３において肯定判定された場合、ＥＣＵ２０はＳ３０４の処理へ進み、Ｓ３０３において否定判定された場合、本フローの実行が終了される。

Ｓ３０３において肯定判定された場合、次に、Ｓ３０４において、次回の外部充電時刻ｔｃｒｇｎが読込まれる。そして、Ｓ３０５において、現在時刻が次回の外部充電時刻ｔｃｒｇｎよりも前の時刻であるか否かが判別される。そして、Ｓ３０５において肯定判定された場合、ＥＣＵ２０はＳ３０６の処理へ進み、Ｓ３０５において否定判定された場合
、ＥＣＵ２０はＳ３１２の処理へ進む。

Ｓ３０５において肯定判定された場合、次に、Ｓ３０６において、現在時刻から次回の外部充電時刻ｔｃｒｇｎまでの時間である残時間ｔｒｍが算出される。そして、Ｓ３０７において、発電制御後のＳＯＣ値の目標値であるＳＯＣｔｇｔが算出される。Ｓ３０７では、Ｓ３０６で算出した残時間ｔｒｍに基づいてＳＯＣｔｇｔが算出される。これについて、図７を用いて詳しく説明する。

図７は、ＳＯＣｔｇｔの算出方法について説明するための図である。なお、図７に示す例では、外部充電時刻として１１：００および１７：３０が取得されているものとする。また、図７には、各時刻における外部充電時刻までにハイブリッド車両１０が行うと予測される駆動仕事（以下、「残仕事」と称する場合もある。）を併せて示す。この残仕事は、上述した積算仕事Ｖｓｕｍを用いて算出することができる。詳しくは、上述した代表パターンに対応する積算仕事Ｖｓｕｍの時間履歴を学習しておき、外部充電時刻における積算仕事Ｖｓｕｍから各時刻における積算仕事Ｖｓｕｍを減算することによって、残仕事を算出することができる。

ここで、図７の残仕事の時間履歴において示されるＶｔｈは、ＳＯＣ値がその上限値ＳＯＣｕｔｈであるときにＥＶ走行可能な駆動仕事として定義される。したがって、図７に示すように、残仕事がＶｔｈ以上の場合には、ＳＯＣｕｔｈがＳＯＣｔｇｔとして算出される。そして、残仕事がＶｔｈ以下となる時刻ｔ１から１１：００まで、および時刻ｔ２から１７：３０までの間においては、残時間が短くなるほどＳＯＣｔｇｔが小さくなるように該ＳＯＣｔｇｔが算出される。

本実施形態においては、このように残仕事を用いてＳＯＣｔｇｔを算出しているものの、これに限定する意図はなく、残時間のみに基づいてＳＯＣｔｇｔが算出されてもよい。この場合にも、残時間が短くなるほどＳＯＣｔｇｔが小さくなるように該ＳＯＣｔｇｔが算出される。

ここで、図６の説明に戻る。上述したＳ３０７の処理が実行された後、Ｓ３０８において、ＥＣＵ２０は、内燃機関１を作動しジェネレータＭＧ１を駆動させることによって、バッテリ２２を充電する。Ｓ３０８では、それまでＥＶ走行が行われていた場合には、当該処理のタイミングにおいて内燃機関１が始動することになる。また、本フローの実行に伴ってバッテリ２２を充電している途中には、Ｓ３０８において内燃機関１の作動が継続されることになる。

次に、Ｓ３０９において、ＳＯＣｎｏｗが更新される。Ｓ３０９では、Ｓ３０２の処理と同様にしてＳＯＣｎｏｗが取得され、その値が更新される。そして、Ｓ３１０において、Ｓ３０９で更新したＳＯＣｎｏｗがＳ３０７で算出したＳＯＣｔｇｔ以上となっているか否かが判別される。そして、Ｓ３１０において肯定判定された場合、ＥＣＵ２０はＳ３１１の処理へ進み、Ｓ３１０において否定判定された場合、ＥＣＵ２０はＳ３０８の処理へ戻る。

Ｓ３１０において肯定判定された場合、次に、Ｓ３１１において、内燃機関１が停止されバッテリ２２の充電が終了される。そして、Ｓ３１１の処理の後、本フローの実行が終了される。

また、Ｓ３０５において否定判定された場合、次に、Ｓ３１２において、ハイブリッド車両１０の現在位置と所定の充電拠点との距離である距離ｄｒｍが算出される。ここで、車両の現在位置は、周知の技術を用いて取得することができる。そして、Ｓ３１３におい
て、Ｓ３１２で算出した距離ｄｒｍに基づいてＳＯＣｔｇｔが算出される。Ｓ３１３では、周知の技術（例えば先行技術文献等に記載された技術）を用いてＳＯＣｔｇｔを算出することができる。そして、Ｓ３１３の処理の後、ＥＣＵ２０はＳ３０８の処理へ進む。

本実施形態に係るハイブリッド車両の制御装置が以上に述べたフローを実行することによって、内燃機関１の始動及び停止の頻度を低くすることができる。例えば、所定の充電拠点近傍を走行しているハイブリッド車両１０が該充電拠点に戻らずにそのまま走行を続けるような場合であっても、残時間ｔｒｍに基づいて発電制御が実行されると、残時間ｔｒｍが長い場合は短い場合よりも発電制御の実行完了時のＳＯＣ値が大きくなるように発電が制御される。そのため、内燃機関１の始動及び停止の頻度が低くなる。これにより、内燃機関１への依存度を可及的に低減させることが可能となる。

（第一の実施形態の変形例１）
次に、上述した第一の実施形態の変形例１について説明する。なお、本変形例において、第一の実施形態と実質的に同一の構成、実質的に同一の制御処理については、その詳細な説明を省略する。

第一の実施形態では、上記の図５の説明で述べたように、代表パターンが学習され該代表パターンに基づいて外部充電時刻が学習される。これに対して、本変形例では、ＥＣＵ２０は、ハイブリッド車両１０の過去の充電時刻情報に基づいて外部充電時刻を取得する。これについて、以下に説明する。

図８は、ＥＣＵ２０に記録された過去の充電時刻情報についての一例を示す図である。図８に示すように、学習１日目から５日目におけるいずれの日においても、１１：００から１３：００までの期間と１７：３０以降に外部充電されている。この場合、ＥＣＵ２０は、１１：００および１７：３０を外部充電時刻として学習することができる。なお、上記の図５の説明で述べたのと同様に、時刻毎の外部充電の頻度を考慮して外部充電時刻を学習してもよい。

（第一の実施形態の変形例２）
次に、上述した第一の実施形態の変形例２について説明する。なお、本変形例において、第一の実施形態と実質的に同一の構成、実質的に同一の制御処理については、その詳細な説明を省略する。

第一の実施形態で述べたハイブリッド車両の制御装置では、ハイブリッド車両１０の一日の走行が終了していない場合であっても、該車両が所定の充電拠点に停止した状態において外部充電が可能となる。したがって、例えば上記の図５の説明で述べたように、一日のうちの複数の時刻（例えば１１：００および１７：３０）が外部充電時刻として取得される。ただし、この場合、実際の車両の稼働状況によっては、外部充電時刻１１：００（または、その近傍の時刻）において、外部充電が行われない、もしくは行えないことがある。そうすると、この外部充電時刻（１１：００）に対応した残時間に基づいて行われる発電制御が適切に実行されない虞がある。

そこで、本変形例では、ＥＣＵ２０は、ハイブリッド車両１０の過去の走行終了情報に基づいて外部充電時刻を取得する。これについて、以下に説明する。

図９は、図３と同様に、ＥＣＵ２０に記録された開始時刻Ｔｓ（Ｎｓ，Ｎｉ）および終了時刻Ｔｅ（Ｎｓ，Ｎｉ）についての一例を示す図である。本変形例では、第一の実施形態と同様にして、ＥＣＵ２０にハイブリッド車両１０の１日の稼働パターンが記録される。更に、本変形例では、ＥＣＵ２０は、記録された稼働パターンに基づいてハイブリッド
車両１０の走行終了タイミングを抽出する。ここで、駆動システムがＯＦＦとなるタイミングのうち１日を通して最も遅い時刻が走行終了タイミングとして抽出される。そして、抽出された走行終了タイミングに基づいて外部充電時刻を学習する。例えば、図９に示すように、ハイブリッド車両１０の過去の走行において１７：３０にその走行を終了する頻度が最も高くなる場合には、ＥＣＵ２０は、１７：３０を外部充電時刻として学習することができる。そうすると、学習した外部充電時刻（または、その近傍の時刻）において実際に外部充電が行われる蓋然性が高くなり、この外部充電時刻に対応した残時間に基づいて行われる発電制御を適切に実行することが可能となる。

（第二の実施形態）
次に、本発明の第二の実施形態について説明する。本実施形態に係るハイブリッド車両の制御装置では、ＥＣＵ２０は、残時間が短い場合は長い場合よりも、所定の下限閾値ＳＯＣｌｔｈを小さな値に引き下げる。これについて、図１０を用いて説明する。

図１０は、本実施形態に係るハイブリッド車両の制御装置が、内燃機関１を用いてバッテリ２２を充電するときに実行する制御フローを示すフローチャートである。本実施形態では、ＥＣＵ２０によって、上記の図６の説明で述べたのと同様にして本フローが実行される。なお、図１０に示す各処理において、上記の図６に示した処理と実質的に同一の処理については、同一の符号を付してその詳細な説明を省略する。また、本実施形態において、第一の実施形態と実質的に同一の構成については、その詳細な説明を省略する。

図１０に示す制御フローでは、Ｓ３０６の処理の後に、Ｓ４０１において、所定の下限閾値ＳＯＣｌｔｈが更新される。Ｓ４０１では、所定の下限閾値ＳＯＣｌｔｈが、Ｓ３０６で算出した残時間ｔｒｍの関数として算出される。詳しくは、残時間ｔｒｍが短い場合は長い場合よりも、所定の下限閾値ＳＯＣｌｔｈが小さな値に引き下げられる。

次に、Ｓ４０２において、Ｓ３０２で取得したＳＯＣｎｏｗがＳ４０１で更新した所定の下限閾値ＳＯＣｌｔｈ以下となっているか否かが判別される。そして、Ｓ４０２において肯定判定された場合、ＥＣＵ２０はＳ３０７の処理へ進む。この場合、Ｓ３０７以降の処理によって、内燃機関１を用いてバッテリ２２が充電される。一方、Ｓ４０２において否定判定された場合、本フローの実行が終了される。つまり、この場合には、今回のフローの実行において内燃機関１を用いたバッテリ２２の充電が行われないことになる。

ここで、図１０に示す制御フローでは、第一の実施形態と同様に、Ｓ３０７の処理において残時間ｔｒｍに基づいてＳＯＣｔｇｔが算出されるが、本実施形態ではこれに限定する意図はない。本実施形態では、残時間ｔｒｍが短い場合は長い場合よりも、所定の下限閾値ＳＯＣｌｔｈが小さな値に引き下げられればよく、ＳＯＣｔｇｔの算出にあたっては周知の技術を用いてもよい。

以上に述べたように所定の下限閾値ＳＯＣｌｔｈが更新されることによって、ハイブリッド車両１０のＥＶ走行が継続され易くなる。これにより、内燃機関１への依存度を可及的に低減させることが可能となる。

（第二の実施形態の変形例）
次に、上述した第二の実施形態の変形例について説明する。本変形例に係るハイブリッド車両の制御装置では、ＥＣＵ２０は、残時間が所定時間以下の場合は、所定の下限閾値ＳＯＣｌｔｈを、該残時間が該所定時間を超えている場合の所定の下限閾値ＳＯＣｌｔｈよりも小さな値に引き下げる。これについて、以下に説明する。

図１１は、本変形例に係るハイブリッド車両の制御装置が、内燃機関１を用いてバッテ
リ２２を充電するときに実行する制御フローを示すフローチャートである。本変形例では、ＥＣＵ２０によって、上記の図６の説明で述べたのと同様にして本フローが実行される。なお、図１１に示す各処理において、上記の図６に示した処理と実質的に同一の処理については、同一の符号を付してその詳細な説明を省略する。また、本変形例において、第一の実施形態と実質的に同一の構成については、その詳細な説明を省略する。

図１１に示す制御フローでは、Ｓ３０６の処理の後に、Ｓ５０１において、Ｓ３０６で算出した残時間ｔｒｍが所定時間ｔｒｍｔｈ以下であるか否かが判別される。ここで、所定時間ｔｒｍｔｈは、予めＥＣＵ２０のＲＯＭにその値が記憶されている。そして、Ｓ５０１において肯定判定された場合、ＥＣＵ２０はＳ５０２の処理へ進み、Ｓ５０１において否定判定された場合、ＥＣＵ２０はＳ３０７の処理へ進む。

Ｓ５０１において肯定判定された場合、次に、Ｓ５０２において、所定の下限閾値ＳＯＣｌｔｈが更新される。Ｓ５０２では、所定の下限閾値ＳＯＣｌｔｈが、第２下限閾値ＳＯＣｌｔｈ２に設定される。この第２下限閾値ＳＯＣｌｔｈ２は、残時間ｔｒｍが所定時間ｔｒｍｔｈを超えている場合の所定の下限閾値（この値を、例えば第１下限閾値ＳＯＣｌｔｈ１とする。）よりも小さな値である。

次に、Ｓ５０３において、Ｓ３０２で取得したＳＯＣｎｏｗがＳ５０２で更新した所定の下限閾値ＳＯＣｌｔｈ以下となっているか否かが判別される。そして、Ｓ５０３において肯定判定された場合、ＥＣＵ２０はＳ３０７の処理へ進む。この場合、Ｓ３０７以降の処理によって、内燃機関１を用いてバッテリ２２が充電される。一方、Ｓ５０３において否定判定された場合、本フローの実行が終了される。つまり、この場合には、今回のフローの実行において内燃機関１を用いたバッテリ２２の充電が行われないことになる。

ここで、図１１の説明で述べた所定の下限閾値ＳＯＣｌｔｈの引き下げが行われる場合と、行われない場合との比較について、図１２Ａおよび図１２Ｂに基づいて説明する。図１２Ａは、所定の下限閾値ＳＯＣｌｔｈの引き下げが行われない場合の内燃機関１の作動状況およびＳＯＣ値の時間履歴を示す図である。一方、図１２Ｂは、所定の下限閾値ＳＯＣｌｔｈの引き下げが行われる場合の内燃機関１の作動状況およびＳＯＣ値の時間履歴を示す図である。なお、図１２Ｂには、残時間の履歴を併せて示す。また、図１２Ａおよび図１２Ｂにおいて、外部充電時刻が１７：３０として取得されている。

所定の下限閾値ＳＯＣｌｔｈの引き下げが行われない図１２Ａでは、所定の下限閾値ＳＯＣｌｔｈは、第１下限閾値ＳＯＣｌｔｈ１で一定となっている。そして、図１２Ａに示すように、ＳＯＣ値が所定の下限閾値ＳＯＣｌｔｈとなる時刻ｔ３において、内燃機関１が始動する。ここで、時刻ｔ３は、外部充電時刻１７：３０に比較的近い時刻であって、このようなタイミングでは、車両のユーザは走行終了までＥＶ走行が行われることを期待する傾向がある。したがって、このようなタイミングで内燃機関１が始動し、それに伴って騒音や振動が発生してしまう事態が抑制されることが望まれる。

これに対して、所定の下限閾値ＳＯＣｌｔｈの引き下げが行われる図１２Ｂでは、上記のタイミングにおいても内燃機関１は始動しない。詳しくは、図１２Ｂに示す例では、上述した所定時間が０．５時間に定められており、外部充電時刻１７：３０までの残時間がこの所定時間（０．５時間）となる１７：００において、所定の下限閾値ＳＯＣｌｔｈが第１下限閾値ＳＯＣｌｔｈ１から第２下限閾値ＳＯＣｌｔｈ２に引き下げられる。その結果、上記の図１２Ａに示した時刻ｔ３において、ＳＯＣ値が所定の下限閾値ＳＯＣｌｔｈよりも大きくなる。そして、図１２Ｂに示す例では、外部充電時刻１７：３０までハイブリッド車両１０のＥＶ走行が継続される。

このように、外部充電時刻に比較的近い時刻において可及的にハイブリッド車両１０のＥＶ走行が継続されるように所定の下限閾値ＳＯＣｌｔｈの引き下げが行われることによって、内燃機関１への依存度を可及的に低減させることが可能となる。

（第三の実施形態）
次に、本発明の第三の実施形態について説明する。上述した第一の実施形態および第二の実施形態は、ハイブリッド車両の制御装置の発明に係る実施形態である。これに対して、本実施形態は、ハイブリッド車両の制御システムの発明に係る実施形態である。

図１３は、本実施形態に係るハイブリッド車両の制御システムの概略構成を示す図である。なお、本実施形態において、第一の実施形態と実質的に同一の構成については、その詳細な説明を省略する。

ハイブリッド車両１０は、車両側通信部４０を備える。車両側通信部４０は、ネットワークで接続されたサーバ装置５０と無線通信を行う手段である。車両側通信部４０は、サーバ装置５０へハイブリッド車両１０の稼働状況を送信する。また、車両側通信部４０は、サーバ装置５０から外部充電時刻を受信する。なお、通信には、周知の無線通信技術を用いることができる。

サーバ装置５０は、サーバ側通信部５１、サーバ側記録部５２、および算出部５３を有する。サーバ側通信部５１は、ハイブリッド車両１０と無線通信を行う手段である。サーバ側記録部５２は、サーバ側通信部５１によって受信したハイブリッド車両１０の稼働状況を記録する。算出部５３は、サーバ側記録部５２に記録されたハイブリッド車両１０の稼働状況の複数日間の履歴に基づいて外部充電時刻を算出する。なお、算出部５３は、第一の実施形態およびその変形例で述べた手法（例えば、図５、図８、図９を参照）を用いて外部充電時刻を算出することができる。

ハイブリッド車両１０は、このようにサーバ装置５０で算出された外部充電時刻を取得することによって、発電制御を実行することができる。このようなシステムによっても、内燃機関１への依存度を可及的に低減させることができる。

１・・・・内燃機関
１０・・・ハイブリッド車両
１２・・・動力分割機構
２０・・・ＥＣＵ
２１・・・ＰＣＵ
２２・・・バッテリ
２３・・・充電プラグ
３０・・・外部電源

Claims (9)

1. 内燃機関と電動機とを備えるとともに、前記内燃機関が停止した状態で前記電動機による駆動力で走行可能なハイブリッド車両であって、更に、前記電動機が前記内燃機関によって駆動されることで該電動機からの電力でバッテリを充電可能に構成され、且つ車両外部からの電力でバッテリを充電可能に構成されるハイブリッド車両に適用されるハイブリッド車両の制御装置において、
   所定の充電拠点に前記ハイブリッド車両が停止した状態で車両外部からの電力によりバッテリが充電可能となる外部充電時刻を取得する取得部と、
   バッテリの充電状態に相関する値であるＳＯＣ値が所定の下限閾値以下になると、現在時刻から次回の前記外部充電時刻までの時間である残時間に基づいて、前記内燃機関を用いた前記電動機による発電を制御する発電制御を実行する発電制御実行部と、
   を備える、ハイブリッド車両の制御装置。
2. 前記取得部は、前記ハイブリッド車両の稼働状況に関する所定の稼働情報に基づいて前記外部充電時刻を取得する、請求項１に記載のハイブリッド車両の制御装置。
3. 前記所定の稼働情報は、前記ハイブリッド車両の過去の外部からの充電時刻情報であることを特徴とする、請求項２に記載のハイブリッド車両の制御装置。
4. 前記ハイブリッド車両の一日の走行の終了を判断する判定部を更に備え、
   前記取得部は、前記判定部によって判断された前記ハイブリッド車両の一日の走行終了時の時刻を前記所定の稼働情報として前記外部充電時刻を取得する、請求項２に記載のハイブリッド車両の制御装置。
5. 前記発電制御実行部は、前記残時間が長い場合は短い場合よりも、前記発電制御の実行完了時のＳＯＣ値が大きくなるように発電を制御する、請求項１から４の何れか１項に記載のハイブリッド車両の制御装置。
6. 前記発電制御実行部は、前記残時間が短い場合は長い場合よりも、前記所定の下限閾値を小さな値に引き下げることを特徴とする、請求項１から５の何れか１項に記載のハイブリッド車両の制御装置。
7. 前記発電制御実行部は、前記残時間が所定時間以下の場合は、前記所定の下限閾値を、該残時間が該所定時間を超えている場合の該値よりも小さな値に引き下げることを特徴とする、請求項６に記載のハイブリッド車両の制御装置。
8. 前記所定の稼働情報を記録する記録部を更に備え、
   前記取得部は、前記記録部によって記録された前記所定の稼働情報の複数日間の履歴に基づいて前記外部充電時刻を取得する、請求項２から７の何れか１項に記載のハイブリッド車両の制御装置。
9. 請求項２から７の何れか１項に記載のハイブリッド車両の制御装置と、サーバ装置と、を含むハイブリッド車両の制御システムであって、
   前記サーバ装置が、
   通信を行うサーバ側通信手段と、
   前記サーバ側通信手段によって受信した前記所定の稼働情報を記録するサーバ側記録部と、
   前記サーバ側記録部によって記録された前記所定の稼働情報の複数日間の履歴に基づいて前記外部充電時刻を算出する算出部と、を有し、
   前記ハイブリッド車両の制御装置が、
   前記サーバ装置と通信を行う車両側通信手段を有し、
   前記取得部は、前記サーバ装置から前記外部充電時刻を受信することで該外部充電時刻を取得することを特徴とする、ハイブリッド車両の制御システム。

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