JP7431710B2 - 車両制御装置 - Google Patents

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Description

本発明は、車両制御装置及び車両制御方法に関する。
地球温暖化問題を背景に、交通システムの脱炭素化（二酸化炭素の排出量削減）に向けた取り組みの一つとして、水素燃料を利用した燃料電池を動力源として搭載する車両の開発が進められている。この燃料電池の出力特性は、図２３に示すように、最大出力点（Maximum Power Point：ＭＰＰ)よりも低出力側に、エネルギー効率(=発電量/水素消費量)が最大となる最大効率点(Maximum Efficiency Point：ＭＥＰ)が存在する。したがって、鉄道や自動車等の車両の燃費を向上するには、出来るだけＭＥＰに近い動作モードを用いてエネルギー効率を高めることが重要である。
また、燃料電池と蓄電池を駆動源とするハイブリッド式の車両において、蓄電池の残容量に応じて燃料電池の出力を制御するための様々な技術が知られている。例えば、特許文献１には、蓄電池の残容量の低下時に、燃料電池の出力をＭＥＰからＭＰＰに移行して、蓄電池の残容量の低下を抑制する、鉄道車両の燃料電池の出力制御方法が開示されている。また、特許文献２には、エネルギー消費量を推定し、推定したエネルギー消費量に基づいて蓄電池の残容量を維持するために発電部を稼働させる発電計画を生成する車両制御方法が開示されている。
特許第６２２４３０２号公報 特開２０１９－１９６１２４号公報
特許文献１に開示された技術では、燃料電池の出力は、蓄電池の残容量（ＳＯＣ）の現在値に基づいて決定されるため、今後どのような走行負荷が必要となるか未知の状態で制御される。したがって、ＭＥＰから非ＭＥＰへの移行を判定するためのＳＯＣの閾値は、安全を考慮して高く設定せざるを得ず、非ＭＥＰの割合が高まり燃費が悪化する恐れがある。また、ＭＥＰから非ＭＥＰへの移行を頻繁に行うと、燃料電池の出力変動回数が増え、燃料電池が劣化する恐れがある。
また、特許文献２に記載された車両制御方法は、自動車を想定した技術であるため、充電のタイミングが明確には決まっておらず、当該タイミングまでの将来の燃料消費量の試算などは考慮されていない。
本発明の目的は、車両の運行計画が定まっており、充電のタイミングが特定できる状況において、燃費を改善し電池の劣化も抑制した車両制御装置及び車両制御方法を提供することにある。
上記課題を解決するために、本発明は、予め定められた運行計画に沿って車両の制御を行う車両制御装置において、過去の車両の走行における電力負荷である過去負荷情報を蓄積するデータ記憶部と、対象車両の走行における電力負荷である対象負荷情報、前記対象車両に搭載された蓄電池の残容量、及び、前記対象車両の位置情報を取得するデータ取得部と、前記過去負荷情報、前記対象負荷情報及び前記位置情報に基づいて、前記運行計画に沿った前記蓄電池の充電迄の期間内の将来の電力負荷である予測負荷情報を算出するデータ予測部と、を備え、前記対象車両は鉄道車両であり、前記鉄道車両は架線を介して他の鉄道車両との間で電力の融通を行うものであって、前記鉄道車両の前記蓄電池の残容量及び前記予測負荷情報に基づいて予測される将来の前記蓄電池の残容量が、予め定められた下限値を下回る場合には、前記他の鉄道車両から前記鉄道車両に対して電力を供給することで、前記鉄道車両及び前記他の鉄道車両の燃料電池の出力制御を各々独立に行う場合と比べて、前記燃料電池の燃料消費量を削減する。
本発明によれば、燃費を改善し電池の劣化も抑制した車両制御装置及び車両制御方法を提供できる。
鉄道システムの全体構成図。 実施例１に係る鉄道車両の制御装置の構成を示すブロック図。 実施例１に係る鉄道車両の制御装置による制御方法を示すフローチャート。 走行負荷の予測方法の一例を示す図。 ある出力パターンの場合に関して、蓄電池残容量試算部が試算した、蓄電池の残容量の時間変化の一例を示すグラフ。 充電までが短時間の場合における燃料電池の出力パターン（従来技術）。 充電までが短時間の場合における燃料電池の出力パターン（実施例１）。 充電までが短時間の場合における蓄電池の残容量の推移。 充電までが短時間の場合における水素消費量の累積値。 充電までが長時間の場合における燃料電池の出力パターン（従来技術）。 充電までが長時間の場合における燃料電池の出力パターン（実施例１）。 充電までが長時間の場合における蓄電池の残容量の推移。 充電までが長時間の場合における水素消費量の累積値。 充電までが長時間の場合における燃料電池の出力パターン（従来技術）。 充電までが長時間の場合における燃料電池の別の出力パターン（実施例１）。 充電までが長時間の場合における蓄電池の残容量の推移。 充電までが長時間の場合における水素消費量の累積値。 実施例２に係る鉄道車両の制御装置の構成を示すブロック図。 実施例２に係る鉄道車両の制御装置による制御方法を示すフローチャート。 鉄道車両Ｂから鉄道車両Ａに電力を供給する場合における、各車両の蓄電池の残容量の推移を示した図。 実施例３に係る鉄道システムの概要を示すブロック図。 実施例３における電力融通の処理を示すフローチャート。 最大効率点（ＭＥＰ）と最大出力点（ＭＰＰ）を示すグラフ。
以下、本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。本実施形態では、予め定められた運行計画に沿って車両の制御が行われる車両制御装置として、鉄道車両を制御する装置を例に挙げて説明する。
図１は、本実施形態に係る鉄道システムの全体構成図である。本実施形態の鉄道システムは、図１に示すように、鉄道車両の運行を管理する運行管理装置１と、燃料電池２及び蓄電池３を駆動源として搭載するハイブリッド式の水素鉄道車両４と、特定の駅に設置される水素充填装置５及び充電装置６、などによって構成される。なお、運行管理装置１は、計算機システムであり、複数の鉄道車両の位置情報等を受信し、各々の鉄道車両に対して運行指示を行う。近年では、運行管理装置１と複数の鉄道車両の制御装置７とが、無線通信によって接続され、運行管理装置１から鉄道車両の制御装置７に対して、詳細な走行パターンの指示を行うシステムの導入が進んでいる。また、水素充填装置５での水素燃料の充填や充電装置６での充電のスケジュールは、運行計画８に基づき予め定められている。
本実施形態に係る水素鉄道車両４は、上述した燃料電池２、蓄電池３及び制御装置７の他、燃料タンク２２、ＤＣ／ＤＣコンバータ９、充放電コントローラ１０、インバータ２０及びモータ２１も備える。燃料タンク２２は、燃料電池２で直流電力を発生させるための水素燃料を貯蔵するものである。ＤＣ／ＤＣコンバータ９は、燃料電池２に接続され、燃料電池２によって出力された直流電力を昇圧する。充放電コントローラ１０は、蓄電池３に接続され、蓄電池３の充放電を制御するものである。インバータ２０は、ＤＣ／ＤＣコンバータ９および充放電コントローラ１０に接続され、燃料電池２や蓄電池３から供給される直流電力を３相交流電力に変換してモータ２１に出力するものである。モータ２１は、供給された電力により車輪を駆動し、鉄道車両を走行させるものである。
ここで、燃料電池２は、水素と空気中の酸素の反応により電力を発生させるものであるが、その燃料である水素は、特定の駅にある水素充填装置５によって燃料タンク２２に充填可能となっている。一方、蓄電池３は、例えばリチウムイオン二次電池であり、特定の駅にある充電装置６によって充電可能となっている。この蓄電池３は、燃料電池２で発生させた電力やモータ２１の回生時の電力も充電することができ、必要に応じて電力を放電する。
そして、制御装置７は、ＤＣ／ＤＣコンバータ９を介して、燃料電池２から出力する電力を制御するとともに、充放電コントローラ１０を介して、蓄電池３へ充電する電力や蓄電池３から放電する電力を制御する。
図２は、実施例１に係る鉄道車両の制御装置７の構成を示すブロック図である。図２に示すように、本実施例の制御装置７は、データ記憶部１１と、データ取得部１２と、データ予測部１３と、出力パターン生成部１４と、燃料消費量試算部１５と、蓄電池残容量試算部１６と、を備える。
データ記憶部１１は、過去の鉄道車両の走行における電力負荷である過去負荷情報を蓄積する。データ取得部１２は、対象鉄道車両の走行における電力負荷である対象負荷情報、対象鉄道車両に搭載された蓄電池３の残容量、及び、対象鉄道車両の車両位置情報を取得する。データ予測部１３は、過去負荷情報、対象負荷情報及び車両位置情報に基づいて、鉄道の運行計画８に沿った蓄電池３の充電迄の期間内の将来の電力負荷である予測負荷情報を算出する。
出力パターン生成部１４は、運行計画８と、データ予測部１３で算出した予測負荷情報と、に基づいて、充電迄の期間内の将来の燃料電池２の出力パターンを生成する。燃料消費量試算部１５は、出力パターンと燃料電池２の特性に基づいて、燃料電池２の将来の燃料消費量を試算する。蓄電池残容量試算部１６は、予測負荷情報と出力パターンに基づいて、充電迄の期間内の将来の蓄電池３の残容量を試算する。なお、運行計画８は、鉄道車両の制御装置７内に記憶されていても良いし、運行管理装置１から通信回線を介して受信されても良い。
以下、本実施例における燃料電池２の詳細な出力制御について説明する。
図３は、本実施例に係る鉄道車両の制御装置７による制御方法を示すフローチャートである。図３に示すように、まず、データ取得部１２が、対象負荷情報、蓄電池３の残容量、及び、位置情報を取得する（ステップＳ１０１）。次に、データ予測部１３が、運行計画８、過去負荷情報、対象負荷情報、及び、車両位置情報に基づいて、充電迄の期間の予測負荷情報を算出する（ステップＳ１０２）。
図４は、走行負荷の予測方法の一例を示す図である。データ予測部１３は、図４に示すように、過去の負荷データの平均である過去負荷情報と、現在の負荷データである対象負荷情報と、を比較し、その相違（例えば当日の気温の影響）を補正係数等で調整することにより、予測負荷情報を算出する。
次に、制御装置７は、蓄電池３の残容量、及び、予測負荷情報に基づいて、充電までの期間内の燃料電池２の出力制御を行う。具体的には、まず、出力パターン生成部１４が、鉄道車両の運行計画８、及び、図４で算出された予測負荷情報に基づいて、充電迄の期間の将来の燃料電池２の出力パターンを複数生成する（ステップＳ１０３）。続いて、燃料消費量試算部１５が、各出力パターンと燃料電池特性に基づいて、充電迄の期間の燃料消費量を試算する（ステップＳ１０４）。その後、蓄電池残容量試算部１６が、予測負荷情報と各出力パターンに基づいて、充電迄の期間の蓄電池３の残容量を試算する（ステップＳ１０５）。なお、図５は、ある出力パターンの場合に関して、蓄電池残容量試算部１６が試算した、蓄電池３の残容量の時間変化の一例を示すグラフである。次に、本実施例の制御装置７は、蓄電池３の残容量の許容下限値のΔLを下回らない条件下で、複数の出力パターンの中から、燃料消費量の少ない出力パターンを選択する（ステップＳ１０６）。
ここで、前記特許文献１に記載された方式（以下、従来方式と表記する）の出力制御の場合、蓄電池３の残容量が上記下限値ΔLより高い閾値Δ０以下の区間では必ず非ＭＥＰに移行することになるが、本実施例の場合、閾値Δ０以下であっても上記下限値ΔLを下回らない条件下で燃料消費量が少なくなるようにＭＥＰに近い出力に制御するため、従来方式よりも燃費が改善される。本実施例では、予測負荷情報に基づいて、充電迄の期間の将来の燃料電池２の燃料消費量や蓄電池３の残容量を試算しているため、上記下限値ΔLは走行安全性確保の観点で設定され、従来方式における閾値Δ０より下げることが可能と考えられる。なお、出力比ＰMEP／ＰMPPは、燃料電池２の製品毎に異なり、ＰMEP／ＰMPPが非常に低い場合は、厳密なＭＥＰではなく、厳密なＭＥＰとＭＰＰの間の点(目安：ＭＰＰ出力の約６割)を用いるのが望ましいため、以降の説明におけるＭＥＰは、後者の意味であるものとする。
以下、本実施例の効果を検証した結果について説明する。
本検証における条件を記載する。燃料電池２の出力値は、ＭＰＰ時に２００ｋＷ、ＭＥＰ時に１２０ｋＷとした。燃料電池２のエネルギー変換効率は、ＭＰＰ時に３０％、ＭＥＰ時に５０％とし、両者の中間領域においては線形的に変化するものとした。蓄電池３の容量は１００ｋＷｈとした。従来方式の出力制御において、燃料電池２が非ＭＥＰに移行する際の蓄電池３の残容量の閾値Δ０は５０％とし、蓄電池３の残容量が３５％に低下した時点で燃料電池２はＭＰＰに移行するものとした。本実施例の出力制御において、蓄電池３の残容量の許容下限値ΔＬは２０％とした。なお、本条件はあくまでも検証のための一例であることはいうまでもない。
まず、充電までの走行負荷が比較的短時間の場合における燃料電池２の出力パターン（第１の出力パターン）について、図６～図９を用いて説明する。従来方式では、蓄電池３の残容量が低下してΔ０を下回ると、燃料電池２の出力特性がＭＥＰ（出力１２０ｋＷ）から非ＭＥＰに移行した後、出力が増加してＭＰＰ（出力２００ｋＷ）に到達する（図６参照）。一方、本実施例の方式では、充電までＭＥＰを継続したと仮定しても、蓄電池３の残容量の試算値は許容下限値ΔLを下回ることがない（図８参照）ため、常にＭＥＰ（出力１２０ｋＷ）となる（図７参照）。その結果、本実施例によれば、従来方式と比べ水素消費量を２２％削減可能な見込みを得た（図９参照）。また、ＭＥＰと非ＭＥＰを切り替える出力制御の回数も減少し、燃料電池２の劣化抑制にも有効であることが確認された。
次に、充電までの走行負荷が比較的長時間の場合における燃料電池２の出力パターン（第２の出力パターン）について、図１０～図１３を用いて説明する。従来方式では、蓄電池３の残容量が低下してΔ０を下回ると、燃料電池２の出力特性がＭＥＰ（出力１２０ｋＷ）から非ＭＥＰに移行した後、出力が増加してＭＰＰ（出力２００ｋＷ）に到達する（図１０参照）。一方、本実施例の方式では、充電までＭＥＰを継続すると蓄電池３の残容量の試算値が途中で許容下限値ΔLを下回るため、走行開始直後からＭＥＰ（出力１２０ｋＷ）よりも高い出力（出力１４８ｋＷ）を継続することで（図１１参照）、蓄電池３の残容量の試算値が許容下限値ΔLを下回らないようにできる（図１２参照）。その結果、本実施例によれば、従来方式と比べ水素消費量を１１％削減できることが分かった（図１３参照）。このように、走行区間が長い場合でも、ＭＥＰとＭＰＰの間にある一定の出力を継続させることにより、蓄電池３の残容量を充電まで一定程度維持しつつ、水素消費量を削減できる。また、走行区間の途中で燃料電池２の出力を変更しないため、燃料電池２の劣化も抑制することが可能である。
さらに、充電までの走行区間が比較的長時間の場合における、燃料電池２の別の出力パターン（第３の出力パターン）について、図１４～図１７を用いて説明する。従来方式は、図１０と同様である（図１４参照）。一方、本実施例の方式では、走行開始直後はＭＥＰ（出力１２０ｋＷ）とし、途中からＭＥＰとＭＰＰの間にある一定の出力（出力１６０ｋＷ）に高出力化することで（図１５参照）、蓄電池３の残容量の試算値が許容下限値ΔLを下回らないようにする（図１６参照）。その結果、本実施例によれば、従来方式と比べ水素消費量を９％削減できることが分かった（図１７参照）。なお、本検証における第３の出力パターンでは、途中で第２の出力パターンでの一定出力（１４８ｋＷ）よりも高い出力（１６０ｋＷ）に移行させているので、第２の出力パターンの場合よりも水素消費量の削減効果が小さくなった。しかし、走行区間の前半の負荷が小さく（例えば平地）後半の負荷が大きい（例えば上り坂）など、走行負荷が途中で変わる場合には、第２の出力パターンよりも第３の出力パターンの方が、水素消費量の削減効果が大きくなる可能性もある。
以上述べた通り、本実施例では、蓄電池の現在の残容量ではなく、将来の残容量が予め定めた下限値を下回らない条件で燃料電池の出力パターンを選択するため、下限値を低くでき、燃料消費量の少ない出力制御が可能となる。その結果、容量の大きい蓄電池３を鉄道車両に搭載せずに済み、電池のコストを抑制し、鉄道車両としての堆積や重量の増加の抑制により燃費も向上する。また、燃料電池２の特性に基づき燃料電池２の出力パターンを複数生成して、この中から燃料消費量の少ないものを選択するため、水素燃料の消費を確実に抑制できる。さらに、複数の出力パターンの中には、出力が高くエネルギー効率が低い高出力モードと、出力が低くエネルギー効率が高い高効率モードとを１つまたは複数組合せたものが含まれているので、予測される走行負荷がどのような場合でも、蓄電池３の残容量が不足しない範囲内で、より燃費の良い燃料電池の出力制御が選択可能である。
図１８は、実施例２に係る鉄道車両の制御装置７の構成を示すブロック図である。本実施例の制御装置７も、基本的には実施例１と同様であるが、データ予測部１３での負荷情報の予測精度を高めるため、図１８に示すように、データ取得部１２の取得する情報が追加されている。すなわち、本実施例のデータ取得部１２は、気象情報、走行抵抗情報、車載重量情報、重量予測情報、空調稼働情報、及び、先行車両情報のうち、少なくとも１つについても取得する。
気象情報とは、鉄道車両が走行する区域の気象に関する情報であり、例えば向かい風時は走行負荷が増加し易い。走行抵抗情報とは、鉄道車両の車輪または走行する線路の状態から推定される情報であり、例えば車輪や線路に変形が生じると走行抵抗が大きくなって走行負荷の増加につながる。車載重量情報とは、鉄道車両が搭載する乗客または貨物の重量に関する情報であり、インバータ２０の電流を測定することで間接的に求めることもできる。重量予測情報は、充電迄の期間内における将来の乗客または貨物の増減に関する情報であり、駅での乗降者数や過去の車載重量情報などに基づいて予測されたものである。空調稼働情報は、鉄道車両の空調機器の稼働情報であり、例えば空調で消費する電力が大きい場合には、鉄道車両としての走行負荷も増加する。先行車両情報とは、鉄道車両と同一の走行区間を過去に走行した先行列車から提供される先行車両の走行負荷に関する情報である。
さらに、データ取得部１２が取得する情報として、地形情報や運行情報が含まれていても良い。例えば、坂の多い場所では平地の場所と比べて走行負荷が増加し、ダイヤが乱れたときも本来は定速運転する場所で停止したり加速したりして平常運転時よりも走行負荷が一般に増加する。
また、データ取得部１２は、鉄道車両に搭載されたセンサ（インバータ２０の電流などを測定する場合）であっても良いし、鉄道車両以外の場所に設置されたセンサから電気通信回線を用いて受信するもの（気象情報、線路の抵抗、駅での乗降者数などを得る場合）であっても良い。さらに、データ取得部１２は、これらのセンサで得られた一次データを解析したもの（積載重量の予測など）を用いても良い。なお、データ取得部１２がデータを取得するにあたり、必要に応じてビッグデータ解析が行われるが、本実施例の場合、解析対象のデータの範囲は、時間的には充電までに限定され、空間的には走行区間に限定されるので、解析負荷は少なくて済む。また、鉄道車両は予め定められた運行計画８に沿って運行されるので、同区間の先行車両の情報や過去の同区間の対象車両の情報を用いることで、解析を簡略化することも可能である。
図１９は、本実施例に係る鉄道車両の制御装置７による制御方法を示すフローチャートである。実施例２における燃料電池２の出力制御は、基本的に実施例１と同様であり、図１９に示すように、データ取得部１２の取得する情報と、データ予測部１３で予測に使う情報に、新たな情報が追加されている点で異なっている。
本実施例によれば、蓄電池３の充電迄の期間内の将来の電力負荷を高精度に予測できるため、結果として、水素消費量をより少なくするような、燃料電池２の出力制御が可能となる。
実施例１，２は、非電化区間、電化区間のいずれにも適用可能であったが、実施例３は、電化区間を想定し、架線を介して複数の列車間で電力を融通するものである。なお、本実施例では、２本の列車間で電力融通する例について説明するが、３本以上の列車間で電力融通しても良い。
図２０は、鉄道車両Ｂから鉄道車両Ａに電力を供給する場合における、各車両の蓄電池３の残容量の推移を示した図である。ここでは、鉄道車両Ａが、自車両の電源である燃料電池２と蓄電池３で走行中のところ、充電までの期間に蓄電池３の残容量が許容下限値を下回ると予想されたものと仮定する。また、鉄道車両Ｂは、鉄道車両Ａとは別の路線（走行負荷が小さい）を走行しているか、同路線の短い区間を走行しており、蓄電池３の残容量に余裕があるものと仮定する。なお、鉄道車両Ｂの蓄電池３の残容量に余裕があると仮定できる他の例としては、鉄道車両Ｂが特急列車であり、一定速度を長時間維持するため燃料消費量が少ないケースも考えられる。
図２０に示すように、鉄道車両Ｂから鉄道車両Ａに電力を供給することで、鉄道車両Ａの蓄電池３の残容量も、充電まで許容下限値を下回らないようにでき、鉄道車両Ａ，Ｂとも全区間ＭＥＰで走行することが可能となる。これにより、鉄道車両Ａ，Ｂを単独で制御した場合と比べ、全体の燃料消費量を削減できる。こうした電力融通は、運行計画８に従って事前に定められた通り行っても良いし（平常時）、ダイヤ乱れ等で蓄電池３の残容量が平常時と異なるときに行っても良い（異常時）。
図２１は、実施例３に係る鉄道システムの概要を示すブロック図であり、図２２は、実施例３における電力融通の処理を示すフローチャートである。まず、運行管理装置１は、運行計画８に基づき、鉄道車両Ａと他の鉄道車両Ｂとの間の電力融通を事前計画する（ステップＳ３０１）。次に、鉄道車両の走行中に、鉄道車両Ａ及び鉄道車両Ｂが、現在の蓄電池３の残容量、または将来の蓄電池３の残容量の試算情報を、データ通信部２３を介して定期的に運行管理装置１に送信する（ステップＳ３０２）。ここで、平常時については、鉄道システムは、事前計画に沿って、鉄道車両Ａと鉄道車両Ｂとの間で電力送受信部２４を介した電力融通を実施する（ステップＳ３０３）。
以下、異常時について説明する。例えば、鉄道車両Ａの蓄電池３の残容量の試算値が、予め設定された下限値を下回ったとする（ステップＳ３０４）。このとき、鉄道車両Ａは、運行管理装置１に対して、データ通信部２３を介して電力融通を要求する（ステップＳ３０５）。すると、運行管理装置１は、電力融通が行われない場合、鉄道車両Ａは自車両電源で特定の駅にある充電装置６に到達可能か否かを判定する（ステップＳ３０６）。
ステップＳ３０６で到達不可能と判定された場合、運行管理装置１がデータ通信部２３により鉄道車両Ｂに対して、鉄道車両Ａへの電力融通を指令し（ステップＳ３０７）、鉄道車両Ａと鉄道車両Ｂとの間で電力送受信部２４を介した電力融通が実施される（ステップＳ３０８）。なお、鉄道車両Ｂから鉄道車両Ａへの電力供給量は、鉄道車両Ｂの蓄電池３の残容量も考慮して算出される。仮に、鉄道車両Ｂの蓄電池３の残容量が少なく、鉄道車両Ｂからの電力供給だけでは足らない場合には、他の鉄道車両または変電所からも電力供給が行われる。
ステップＳ３０６で到達可能と判定された場合、運行管理装置１は、電力融通を行うことで、燃料消費量（複数車両の合計）が削減可能か否かを判定する（ステップＳ３０９）。
ステップＳ３０９で削減不可能と判定された場合、運行管理装置１が、データ通信部２３を介して鉄道車両Ａの要求を却下（燃料電池を高出力化し、自車両電源での走行維持を指令）する（ステップＳ３１０）。
ステップＳ３０９で削減可能と判定された場合、運行管理装置１が、鉄道車両Ｂに対して、鉄道車両Ａへの電力融通を指令する（ステップＳ３１１）。なお、鉄道車両Ｂから鉄道車両Ａへの電力供給量は、鉄道車両Ｂの蓄電池３の残容量も考慮して、燃料消費量（複数車両の合計）が最も削減できるような値が算出される。その後、鉄道車両Ａと鉄道車両Ｂとの間で電力送受信部２４を介した電力融通が実施される（ステップＳ３１２）。
本実施例によれば、複数の鉄道車両のうち一部の鉄道車両が、何らかの異常により蓄電池の次の充電まで走行困難となる場合でも、他の鉄道車両からの電力融通によって、当該鉄道車両が充電装置６のある駅まで到達できるようになる。また、複数の鉄道車両のうち一部の鉄道車両の燃料電池２が、ＭＥＰによる動作継続が困難な場合でも、他の鉄道車両から電力を融通することで、鉄道システム全体として、燃料消費量を抑制することが可能となる。なお、ステップＳ３０６及びステップＳ３０９の判定は、運行管理装置１でなく、鉄道車両Ａの制御装置７が判定しても良い。
上述の実施例１～３は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることも可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることも可能である。
例えば、上述の実施形態では、車両制御装置のうち鉄道車両を制御する装置の例について説明したが、予め定められた運行計画（充電スケジュール）に沿って制御が行われるものであれば、他の業務車両、例えばバスなどであっても適用できる。
１ 運行管理装置
２ 燃料電池
３ 蓄電池
４ 水素鉄道車両
５ 水素充填装置
６ 充電装置
７ 制御装置
８ 運行計画
９ ＤＣ／ＤＣコンバータ
１０ 充放電コントローラ
１１ データ記憶部
１２ データ取得部
１３ データ予測部
１４ 出力パターン生成部
１５ 燃料消費量試算部
１６ 蓄電池残容量試算部
２０ インバータ
２１ モータ
２２ 燃料タンク
２３ データ通信部
２４ 電力送受信部

Claims (1)

  1. 予め定められた運行計画に沿って車両の制御を行う車両制御装置において、
    過去の車両の走行における電力負荷である過去負荷情報を蓄積するデータ記憶部と、
    対象車両の走行における電力負荷である対象負荷情報、前記対象車両に搭載された蓄電池の残容量、及び、前記対象車両の位置情報を取得するデータ取得部と、
    前記過去負荷情報、前記対象負荷情報及び前記位置情報に基づいて、前記運行計画に沿った前記蓄電池の充電迄の期間内の将来の電力負荷である予測負荷情報を算出するデータ予測部と、を備え、
    前記対象車両は鉄道車両であり、
    前記鉄道車両は架線を介して他の鉄道車両との間で電力の融通を行うものであって、
    前記鉄道車両の前記蓄電池の残容量及び前記予測負荷情報に基づいて予測される将来の前記蓄電池の残容量が、予め定められた下限値を下回る場合には、前記他の鉄道車両から前記鉄道車両に対して電力を供給することで、前記鉄道車両及び前記他の鉄道車両の燃料電池の出力制御を各々独立に行う場合と比べて、前記燃料電池の燃料消費量を削減することを特徴とする車両制御装置。
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