WO2012176275A1 - 蓄電装置用の充電装置およびそれを搭載する車両 - Google Patents

Abstract

　車両は、蓄電装置と、電力供給装置と、ＥＣＵとを備え、外部電源からの電力を用いて蓄電装置を充電することが可能である。ＥＣＵは、ユーザにより入力される充電終了予定時刻に応じて、推定した充電時間を用いて充電開始時刻を設定するとともに、充電開始時刻に到達したことに応答して、電力供給装置を用いて蓄電装置の充電動作を開始する。ＥＣＵは、充電時間の推定に影響を与える要因に関連するパラメータの学習制御を行ない、学習制御におけるパラメータの学習値を用いて充電時間を推定する。このようにすることによって、充電時間の推定精度を向上することができる。

Description

蓄電装置用の充電装置およびそれを搭載する車両

　本発明は、蓄電装置用の充電装置およびそれを搭載する車両に関し、より特定的には、外部からの電力を用いて搭載された蓄電装置の充電が可能な車両における充電制御に関する。

　近年、環境に配慮した車両として、蓄電装置（たとえば二次電池やキャパシタなど）を搭載し、蓄電装置に蓄えられた電力から生じる駆動力を用いて走行する車両が注目されている。このような車両には、たとえば電気自動車、ハイブリッド自動車、燃料電池車などが含まれる。そして、これらの車両に搭載される蓄電装置を発電効率の高い商用電源により充電する技術が提案されている。

　ハイブリッド車においても、電気自動車と同様に、車両外部の電源（以下、単に「外部電源」とも称する。）からの電力を用いて車載の蓄電装置の充電（以下、単に「外部充電」とも称する。）が可能な車両が知られている。たとえば、家屋に設けられた電源アウトレットと車両に設けられた充電口とを充電ケーブルで接続することにより、一般家庭の電源から蓄電装置の充電が可能ないわゆる「プラグイン・ハイブリッド車」が知られている。これにより、ハイブリッド自動車の燃料消費効率を高めることが期待できる。

　特開２００７－１７８２１５号公報（特許文献１）は、二次電池の充電が可能な電源システムにおいて、二次電池の内部抵抗の温度依存性に対応させて充電電流を制限して、二次電池の充電状態（State　Of　Charge：ＳＯＣ）の推定を行なうことによって、ＳＯＣの推定精度を向上させる構成を開示する

特開２００７－１７８２１５号公報 特開２０１０－０５８６３５号公報 特開２０１０－０３５２８０号公報 特開平９－２８５０２９号公報 特開２０１１－００８５９３号公報

　外部充電が可能な車両においては、車両の運転を開始する際に、蓄電装置が十分に充電された状態となっていることが望まれる。一方で、蓄電装置によっては、蓄電装置の特性から、高いＳＯＣの状態を長時間継続すると蓄電装置の劣化を促進してしまう場合がある。このために、ユーザにより設定された充電終了予定時刻（あるいは、次回車両運転開始予定時刻）に基づいて、その充電終了予定時刻の直前にＳＯＣが満充電状態となるようなタイマー充電機能を有する車両が存在する。

　このタイマー充電機能においては、充電終了予定時刻における充電不足や、早期に充電が完了して高ＳＯＣ状態が長時間継続することに起因して生じ得る蓄電装置の劣化を抑制するために、蓄電装置の充電時間をできるだけ正確に推定することが必要とされる。

　充電時間の推定においては、様々なパラメータの変化が推定精度に影響を与える。このパラメータは、ユーザによる車両の使用方法の違い、蓄電装置などの個々の機器における状態、季節等による環境などによりバラつきが生じ得る。そのため、特定のモデル式などを用いて充電時間を演算する場合には、これらのバラつきによる影響によって推定精度が悪化してしまう可能性がある。その結果、充電終了予定時刻において充電不足が生じたり、高ＳＯＣ状態が長時間継続することにより蓄電装置の劣化が促進されたりするおそれがある。

　本発明はこのような課題を解決するためになされたものであって、その目的は、外部充電が可能な車両において、蓄電装置の充電時間をより正確に推定することである。

　本発明による充電装置は、電力供給装置と、制御装置とを備え、蓄電装置を充電する。電力供給装置は、電源からの電力を用いて蓄電装置に充電電力を供給する。制御装置は、ユーザにより入力される充電終了時刻に応じて、推定した充電時間を用いて充電開始時刻を設定し、電力供給装置に蓄電装置の充電動作を実行させる。制御装置は、充電時間の推定に影響を与える要因に関連するパラメータの学習制御を行ない、学習制御におけるパラメータの学習値を用いて充電時間を推定する。

　好ましくは、パラメータは、蓄電装置の充電容量の劣化状態に関連するパラメータを含む。パラメータは、充電動作開始前の充電状態における蓄電装置が充電可能な基準電力量と、蓄電装置が実際に充電することができた実電力量とに基づいて定められる。

　好ましくは、基準電力量は、充電動作開始前の充電状態から蓄電装置の理論充電容量までの充電電力量の変化量である。パラメータは、基準電力量に対する実電力量の比率として定義される。制御装置は、理論充電容量、パラメータの学習値、および電力供給装置から供給される充電電力を用いて充電時間を推定する。

　好ましくは、パラメータは、充電装置の充電効率に関連するパラメータを含む。パラメータは、電源が供給可能な定格電力から定まる目標充電電力と、充電動作中に蓄電装置が受容した実充電電力とに基づいて定められる。

　好ましくは、目標充電電力は、定格電力と蓄電装置の負荷による消費電力に基づいて設定される。パラメータは、目標充電電力に対する、充電動作中の所定期間における実充電電力の比率として定義される。制御装置は、蓄電装置の理論充電容量、パラメータの学習値、および電力供給装置から供給される充電電力を用いて充電時間を推定する。

　好ましくは、パラメータは、充電時間の推定の誤差に関連するパラメータを含む。パラメータは、推定された充電時間と、充電動作における実充電時間との差として定義され、制御装置は、パラメータの学習値を加算することにより推定された充電時間を修正する。

　好ましくは、制御装置は、蓄電装置の充電が完了する前に充電動作が停止された場合は、充電動作が開始されてから停止されるまでの実時間と、蓄電装置の残余の充電量を充電するために必要とされる予測時間との総和を、実充電時間として採用する、請求項６に記載の蓄電装置用の充電装置。

　好ましくは、制御装置は、充電動作終了に基づくタイミングにおいて学習値の更新を実行する。

　好ましくは、制御装置は、充電時間の推定において用いられたパラメータの学習値と、実際の充電動作の結果から算出されたパラメータとの偏差に、予め定められたゲインを乗ずることによって得られる更新値を用いて学習値を更新する。

　好ましくは、制御装置は、偏差の絶対値がしきい値を下回る場合には、学習値の更新を行なわない。

　好ましくは、制御装置は、更新後の学習値が予め定められた許容範囲を規定する上限値を上回る場合は、更新後の学習値を上限値に設定する。

　好ましくは、制御装置は、更新後の学習値が予め定められた許容範囲を定める下限値を下回る場合は、更新後の学習値を下限値に設定する。

　好ましくは、パラメータは、蓄電装置の温度に関連するパラメータを含む。パラメータは、充電終了時刻の入力の際、および充電動作実行中の少なくとも一方における蓄電装置の温度に基づいて定められる。

　好ましくは、制御装置は、充電終了時刻の入力時において、パラメータの学習値および蓄電装置の温度のうち、より低いほうの値を更新後の学習値として設定する。

　好ましくは、制御装置は、パラメータの過去複数回の学習値および蓄電装置の温度のうち、最も低い値を更新後の学習値として設定する。

　好ましくは、制御装置は、充電動作が実行されている間における、蓄電装置の最低温度を、更新後の学習値として設定する。

　好ましくは、制御装置は、蓄電装置の充電状態に対応して定められる電力供給装置の出力電力によって充電を行なう第１の領域、および、蓄電装置の温度および充電状態に基づいて、電力供給装置の出力電力よりも小さく設定される充電電力で充電を行なう第２の領域を決定する。制御装置は、第１の領域における第１の充電時間および第２の領域における第２の充電時間の演算からトータル充電時間を推定し、入力された充電終了時刻および推定されたトータル充電時間に基づいて、充電開始時刻を設定する。蓄電装置は、蓄電装置の温度が低くなるほど、受容可能な充電電力が制限される特性を有する。

　本発明による車両は、蓄電装置と、駆動装置と、電力供給装置と、制御装置とを備える。駆動装置は、蓄電装置からの電力を用いて走行駆動力を発生する。電力供給装置は、外部電源からの電力を用いて蓄電装置に充電電力を供給する。制御装置は、ユーザにより入力される充電終了時刻に応じて、推定した充電時間を用いて充電開始時刻を設定し、電力供給装置に蓄電装置の充電動作を実行させる。制御装置は、充電時間の推定に影響を与える要因に関連するパラメータの学習制御を行ない、学習制御におけるパラメータの学習値を用いて充電時間を推定する。

　本発明によれば、外部充電が可能な車両において、蓄電装置の充電時間をより正確に推定することができる。

本実施の形態に従う車両を含む充電システムの全体ブロック図である。 タイマー充電機能の概要、および充電時間の推定精度の影響を説明するための図である。 蓄電装置の劣化による充電時間の推定精度への影響を説明するための図である。 パラメータ学習制御の概要を説明するための図である。 実施の形態１において、ＥＣＵで実行される充電時間推定におけるパラメータ学習制御処理を説明するためのフローチャートである。 充電効率のバラつきによる充電時間の推定精度への影響を説明するための図である。 実施の形態２において、ＥＣＵで実行される充電時間推定におけるパラメータ学習制御処理を説明するためのフローチャートである。 実施の形態３における、充電時間誤差の学習制御の概要を説明するための第１の図である。 実施の形態３における、充電時間誤差の学習制御の概要を説明するための第２の図である。 実施の形態３において、ＥＣＵで実行される充電時間推定におけるパラメータ学習制御処理を説明するためのフローチャートである。 蓄電装置の温度低下による充電時間の推定精度への影響を説明するための図である。 実施の形態４における、蓄電装置の温度学習制御の概要を説明するための図である。 実施の形態４において、ＥＣＵで実行される、蓄電装置の温度学習制御処理を説明するためのフローチャートである。 実施の形態４の変形例において、ＥＣＵで実行される、蓄電装置の温度学習制御処理を説明するためのフローチャートである。

　以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、図中同一または相当部分には同一符号を付してその説明は繰り返さない。

　［車両の基本構成の説明］
　図１は、本実施の形態に従う車両１００を含む充電システム１０の全体ブロック図である。図１を参照して、車両１００は、蓄電装置１１０と、システムメインリレーＳＭＲ１１５と、駆動装置であるＰＣＵ（Power　Control　Unit）１２０と、モータジェネレータ１３０と、動力伝達ギア１４０と、駆動輪１５０と、温度センサ１６０と、補機負荷１７０と、制御装置であるＥＣＵ（Electronic　Control　Unit）３００とを備える。

　蓄電装置１１０は、充放電可能に構成された電力貯蔵要素である。蓄電装置１１０は、たとえば、リチウムイオン電池、ニッケル水素電池あるいは鉛蓄電池などの二次電池や、電気二重層キャパシタなどの蓄電素子を含んで構成される。

　蓄電装置１１０は、電力線ＰＬ１，ＮＬ１を介してＰＣＵ１２０に接続される。そして、蓄電装置１１０は、車両１００の駆動力を発生させるための電力をＰＣＵ１２０に供給する。また、蓄電装置１１０は、モータジェネレータ１３０で発電された電力を蓄電する。蓄電装置１１０の出力はたとえば２００Ｖ程度である。

　蓄電装置１１０には、いずれも図示しないが、蓄電装置１１０の電圧を検出するための電圧センサ、入出力電流を検出するための電流センサ、および蓄電装置１１０の温度を検出するための温度センサが設けられる。検出された電圧ＶＢ、電流ＩＢおよび温度ＴＢは、ＥＣＵ３００へ出力される。ＥＣＵ３００は、これらの検出値に基づいて、蓄電装置１１０の充電状態（以下、ＳＯＣ（State　of　Charge）とも称する。）を演算する。

　ＳＭＲ１１５に含まれるリレーは、蓄電装置１１０と電力線ＰＬ１，ＮＬ１との間に接続される。そして、ＳＭＲ１１５は、ＥＣＵ３００からの制御信号ＳＥ１に基づいて、蓄電装置１１０とＰＣＵ１２０との間での電力の供給と遮断とを切換える。

　ＰＣＵ１２０は、いずれも図示しないが、コンバータ、インバータなどが含まれる。コンバータは、ＥＣＵ３００からの制御信号ＰＷＣにより制御されて蓄電装置１１０からの電圧を変換する。インバータは、ＥＣＵ３００からの制御信号ＰＷＩにより制御されて、コンバータで変換された電力を用いてモータジェネレータ１３０を駆動する。

　モータジェネレータ１３０は交流回転電機であり、たとえば、永久磁石が埋設されたロータを備える永久磁石型同期電動機である。

　モータジェネレータ１３０の出力トルクは、減速機や動力分割機構によって構成される動力伝達ギア１４０を介して駆動輪１５０に伝達されて、車両１００を走行させる。モータジェネレータ１３０は、車両１００の回生制動動作時には、駆動輪１５０の回転力によって発電することができる。そして、その発電電力は、ＰＣＵ１２０によって蓄電装置１１０の充電電力に変換される。

　なお、図１においては、モータジェネレータおよびインバータのペアが１つ設けられる構成が示されるが、モータジェネレータおよびインバータの数はこれに限定されない。２つより多くのモータジェネレータおよびインバータのペアとしてもよい。

　なお、図１においては、車両１００が電気自動車である場合を例として説明するが、本実施の形態における車両１００は、車両駆動力発生用の電動機を搭載する車両を示すものであり、電気自動車の他に、エンジンおよび電動機により車両駆動力を発生するハイブリッド自動車や、燃料電池を搭載した燃料電池自動車などが含まれる。

　ハイブリッド自動車である場合には、モータジェネレータ１３０は、動力伝達ギア１４０を介して図示しないエンジンにも結合される。そして、ＥＣＵ３００は、エンジンおよびモータジェネレータ１３０を協調的に動作させることによって、必要な車両駆動力が得られるようにする。この場合、エンジンの回転による発電電力を用いて、蓄電装置１１０を充電することも可能である。

　温度センサ１６０は、車両外部の外気温を検出する。そして、温度センサ１６０は、検出した気温ＴＭＰをＥＣＵ３００へ出力する。

　補機負荷１７０は、車両１００の走行駆動力の生成以外に用いられる電気機器を総称したものである。いずれも図示しないが、補機負荷１７０には、車両１００の室内を空調するための空調機、低電圧系へ電力を供給するためのＤＣ／ＤＣコンバータ、補機バッテリ、およびオーディオ，ランプ等の低圧補機装置が含まれる。

　車両１００は、外部電源５００からの電力によって蓄電装置１１０を充電するための構成として、さらに、インレット２２０と、電力変換装置２００と、充電リレーＣＨＲ２１０と、電圧センサ２３０と、電流センサ２４０とを含む。なお、本実施の形態における「電力変換装置２００」は、本発明の「電力供給装置」に対応する。

　インレット２２０は、車両１００の外表面に設けられる。インレット２２０には、充電ケーブル４００のコネクタ４１０が接続される。そして、外部電源５００からの電力が、充電ケーブル４００を介して車両１００に伝達される。

　充電ケーブル４００は、コネクタ４１０に加えて、外部電源５００のコンセント５１０に接続するためのプラグ４２０と、コネクタ４１０およびプラグ４２０とを電気的に結ぶ電線部４３０とを含む。また、図１には示さないが、電線部４３０には、外部電源５００からの電力の供給および遮断を切換えるための充電回路遮断装置（Charging　Circuit　Interrupt　Device：ＣＣＩＤ）が含まれてもよい。

　電力変換装置２００は、電力線ＡＣＬ１，ＡＣＬ２を介して、インレット２２０に接続される。また、電力変換装置２００は、電力線ＰＬ２，ＮＬ２によって、充電リレーＣＨＲ２１０を介して電力線ＰＬ１，ＮＬ１に接続される。

　電力変換装置２００は、ＥＣＵ３００からの制御信号ＰＷＤにより制御され、インレット２２０から供給される交流電力を蓄電装置１１０の充電電力に変換する。

　ＣＨＲ２１０は、ＥＣＵ３００からの制御指令ＳＥ２によって制御され、電力変換装置２００から蓄電装置１１０への電力の供給と停止とを切換える。

　電圧センサ２３０は、電力線ＡＣＬ１，ＡＣＬ２の間に接続され、外部電源５００から伝達された電圧を検出する。そして、電圧センサ２３０は、その検出値ＶＡＣをＥＣＵ３００へ出力する。

　電流センサ２４０は、電力線ＡＣＬ１あるいは電力線ＡＣＬ２に設けられ、外部電源５００から供給される電流を検出する。そして、電流センサ２４０は、その検出値ＩＡＣをＥＣＵ３００へ出力する。

　ＥＣＵ３００は、いずれも図１には図示しないがＣＰＵ（Central　Processing　Unit）、記憶装置および入出力バッファを含み、各センサ等からの信号の入力や各機器への制御信号の出力を行なうとともに、車両１００および各機器の制御を行なう。なお、これらの制御については、ソフトウェアによる処理に限られず、専用のハードウェア（電子回路）で処理することも可能である。

　ＥＣＵ３００は、ユーザの操作によって入力される充電終了予定時刻Ｔ＿ＥＮＤを受ける。そして、ＥＣＵ３００は、入力された充電終了予定時刻Ｔ＿ＥＮＤにおいて、蓄電装置１１０が満充電状態に到達するようなタイマー充電制御を実行する。次に、図２を用いて、このタイマー充電制御の概要について説明する。

　図１および図２を参照して、充電実行前の蓄電装置１１０のＳＯＣがＳ１であった場合を考える。時刻ｔ１において、ユーザにより充電終了予定時刻（ｔ３）が入力されると、ＥＣＵ３００は、Ｓ１から満充電状態であるＳｍａｘとなるまでの充電時間を推定する。

　そして、ＥＣＵ３００は、時刻ｔ３においてＳＯＣがＳｍａｘとなるように、設定された充電終了予定時刻ｔ３から充電推定時間を差し引いて、充電開始時刻ｔ２を算出する。その後、時間が経過して、時刻ｔ２となったときにＥＣＵ３００は充電動作を開始する。

　このとき、充電時間の推定精度が非常に高く、実際の充電時間が推定された充電時間とほぼ同じである場合は、図２中の曲線Ｗ１のように、設定された充電終了予定時刻ｔ３の直前に満充電状態に到達する。

　しかしながら、たとえば、実際の充電時間に比べて充電推定時間が長い場合には、時刻ｔ２より前の時刻ｔ２ａから充電が開始される。そうすると、図２中の曲線Ｗ１ａのように、充電終了予定時刻ｔ３に到達する前の時刻ｔ３ａにおいて満充電となる。これによって、高ＳＯＣのままの状態が継続してしまうために、蓄電装置１１０の劣化が促進されてしまうおそれがある。

　一方、実際の充電時間に比べて充電推定時間が短い場合には、図２中の曲線Ｗ１ｂのように、時刻ｔ２より遅い時刻ｔ２ｂから充電動作が開始される。このため、充電終了予定時刻ｔ３においては、まだ満充電状態に到達しておらず充電不足が生じ得る。

　このように、タイマー充電制御においては、充電時間の推定精度が重要なファクタとなり、充電時間の推定精度を向上することが必要とされる。

　この充電時間の推定においては、様々な要因が推定精度に影響する。そこで、本実施の形態においては、充電推定時間に影響を与える各パラメータについて、これらのパラメータ変動の学習制御を行なうことによって充電時間の推定精度を向上させる。

　［実施の形態１］
　蓄電装置は、充放電を長年にわたって繰り返したり、過放電や過充電となったりすることによって、その充電可能容量が徐々に低下してしまう傾向がある。そうすると、たとえば、図３に示すように、本来の満充電状態であるＳｍａｘより低いＳ＿ｌｉｍまでしか充電できなくなる。これによって、蓄電装置１１０が健全である場合と比較して、充電時間が短くなってしまう（図３中の曲線Ｗ１ｃ）。

　そのため、蓄電装置１１０が、劣化によって低い充電可能容量を有する状態であるにもかかわらず、図２で説明したように蓄電装置１１０が健全である状態と仮定して充電時間を推定した場合には、図３のように、時刻ｔ２から充電が開始されると、充電終了予定時刻ｔ３に到達する前の時刻ｔ３ｃにおいて充電動作が終了する。これによって、劣化状態における高ＳＯＣ状態が長時間継続することになるので、さらに蓄電装置１１０の劣化が促進されてしまうおそれがある。

　実施の形態１においては、実際の各充電動作の終了時に、蓄電装置１１０の充電容量を学習することによって、蓄電装置１１０の劣化に伴う充電可能容量の低下によって生じる充電時間の推定ずれを補償する。

　具体的には、充電動作を実行する前のＳＯＣから蓄電装置１１０の理論的な満充電状態までの充電電力量の変化量（以下、「基準電力量」とも称する。）に対する実際の充電電力の比率を、蓄電装置１１０の劣化に関するパラメータとして採用し、このパラメータを学習する。そして、このパラメータの学習値と、蓄電装置１１０の理論充電容量とを乗算することによって、劣化を考慮した蓄電装置１１０の充電容量を算出し、算出された充電容量を用いて充電時間の推定を行なう。

　図３の場合を例とすると、劣化に関するパラメータＣＡＰは、式（１）のように演算することができる。

　　ＣＡＰ＝Σ（ＩＢ×ＶＢ）／｛（Ｓｍａｘ－Ｓ１）×理論充電容量｝　…　（１）
そして、このパラメータを図４に示すような手法によって学習する。

　図４を参照して、更新前におけるパラメータの現在の学習値ＰＭＴ（ｎ）が点Ｐ１０であり、今回の充電動作の結果から算出したパラメータの値が点Ｐ１１であるとする。

　そして、実際の充電動作から算出したパラメータと現在の学習値ＰＭＴ（ｎ）との偏差ＤＩＦに、学習の反映率を示すゲインα（０＜α＜１）を乗算したものを更新量として定め、その更新量を現在の学習値ＰＭＴ（ｎ）に加算することによって、更新後の学習値ＰＭＴ（ｎ＋１）を算出する。

　このとき、学習値の小さな変動を抑制するために、現在の学習値ＰＭＴ（ｎ）に対して不感帯（±ＭＲＧ）を設け、上述の偏差ＤＩＦがこの不感帯の範囲内となる場合には、学習値の更新は実行されないようにすることが好ましい。

　また、センサによる検出値がノイズ等により大きく変化したような場合などに、更新後の学習値が更新前の学習値に比べて急激に大きく変化したり、また長期間の間に学習値が徐々にではあるが大きく変化したりすることを防止するために、学習値の許容変動範囲定める上下限値Ｕ＿ＬＩＭ，Ｌ＿ＬＩＭを設けることが好ましい。

　図５は、実施の形態１において、ＥＣＵ３００で実行される、充電時間推定におけるパラメータ学習制御処理を説明するためのフローチャートである。図５および以降で後述する図７，１０，１３，１４は、ＥＣＵ３００に予め格納されたプログラムを所定周期で実行することによって実現される。あるいは、一部のステップについては、専用のハードウェア（電子回路）を構築して処理を実現することも可能である。

　図１および図５を参照して、ＥＣＵ３００は、ステップ（以下、ステップをＳと略す。）１００にて、充電動作が終了したタイミングであるか否かを判定する。

　充電動作が終了したタイミングではない場合（Ｓ１００にてＮＯ）は、ＥＣＵ３００は以降の処理を行なわずに処理を終了する。

　充電動作が終了したタイミングである場合（Ｓ１００にてＹＥＳ）は、処理がＳ１１０に進められて、ＥＣＵ３００は、次にパラメータ学習を実行するための他の条件が成立したか否かを判定する。この条件には、たとえば、ＳＯＣが所定以上（たとえば５０％以上）であるという条件が含まれる。

　ＥＣＵ３００は、他の条件が成立していない場合（Ｓ１１０にてＮＯ）には、以降の処理を行なわずに処理を終了し、他の条件が成立している場合（Ｓ１１０にてＹＥＳ）は、処理をＳ１２０へ進める。

　Ｓ１２０にて、ＥＣＵ３００は、上述の充電容量の劣化に関するパラメータＣＡＰの現在の学習値ＣＡＰ（ｎ）を取得する。なお、現在の学習値が存在しない場合には、予め定められた初期値に設定される。

　次に、ＥＣＵ３００は、Ｓ１３０にて、今回の充電動作の結果に基づいて、上記の式（１）を用いて今回のパラメータＣＡＰ＿Ｒを演算する。そして、Ｓ１４０にて、ＥＣＵ３００は、今回のパラメータＣＡＰ＿Ｒと現在の学習値ＣＡＰ（ｎ）との偏差ＤＩＦを演算する。

　ＥＣＵ３００は、Ｓ１５０にて、図４で説明したように、Ｓ１４０で算出した偏差ＤＩＦの絶対値が不感帯を定める所定のしきい値ＭＲＧよりも小さいか否かを判定する。

　偏差ＤＩＦの絶対値がしきい値ＭＲＧより小さい場合（Ｓ１５０にてＹＥＳ）は、ＥＣＵ３００は、学習値の更新を中止し処理を終了する。

　偏差ＤＩＦの絶対値がしきい値ＭＲＧ以上の場合（Ｓ１５０にてＮＯ）は、処理がＳ１６０に進められて、ＥＣＵ３００は、偏差ＤＩＦと所定のゲインα（０＜α＜１）とを乗算して、学習値の更新量ＵＰＤを演算する。そして、ＥＣＵ３００は、Ｓ１７０にて、現在の学習値ＣＡＰ（ｎ）と更新量ＵＰＤとから、更新後の学習値ＣＡＰ（ｎ＋１）を演算する。

　その後、ＥＣＵ３００は、図４で説明したように、変更後の学習値ＣＡＰ（ｎ＋１）が、学習許容範囲内であるか否かを判定する。

　具体的には、ＥＣＵ３００は、Ｓ１８０にて、更新後の学習値ＣＡＰ（ｎ＋１）が学習許容範囲内の下限値Ｌ＿ＬＩＭより小さいか否かを判定し、更新後の学習値ＣＡＰ（ｎ＋１）が下限値Ｌ＿ＬＩＭより小さい場合（Ｓ１８０にてＹＥＳ）は、更新後の学習値ＣＡＰ（ｎ＋１）を下限値Ｌ＿ＬＩＭに置き換える（Ｓ１９０）。

　更新後の学習値ＣＡＰ（ｎ＋１）が下限値Ｌ＿ＬＩＭ以上の場合（Ｓ１８０にてＮＯ）は、次に、ＥＣＵ３００は、Ｓ１８５にて、更新後の学習値ＣＡＰ（ｎ＋１）が上限値Ｕ＿ＬＩＭより大きいか否かを判定し、更新後の学習値ＣＡＰ（ｎ＋１）が上限値Ｕ＿ＬＩＭより大きい場合（Ｓ１８５にてＹＥＳ）は、更新後の学習値ＣＡＰ（ｎ＋１）を上限値Ｕ＿ＬＩＭに置き換える（Ｓ１９５）。

　更新後の学習値ＣＡＰ（ｎ＋１）が上限値Ｕ＿ＬＩＭ以下の場合（Ｓ１８５にてＮＯ）は、ＥＣＵ３００は、Ｓ１７０で算出した値を更新後の学習値ＣＡＰ（ｎ＋１）として採用する。

　このようにして学習した学習値を、蓄電装置１１０の理論充電容量に乗算した値が、現状の蓄電装置１１０で充電可能な容量、すなわち、劣化を考慮した蓄電装置１１０の最大容量とされる。そして、次回のタイマー充電の際に、以下の式（２）を用いて、充電時間の推定が行なわれる。

　　充電推定時間＝ＳＯＣ変化量×理論充電容量×ＣＡＰ／供給電力…（２）
　以上のような処理に従って制御を行なうことよって、蓄電装置の劣化による充電容量の低下を考慮して充電時間を推定することができる。これによって、推定時間の推定精度を向上することができ、充電終了予定時刻における充電不足や、高ＳＯＣ状態が長時間継続することによる蓄電装置の劣化の促進を抑制することが可能となる。

　［実施の形態２］
　図１において、外部電源５００から供給される電力をできるだけ効率的に、蓄電装置１１０の充電電力として使用することが望ましい。しかしながら、たとえば電力変換装置２００における電力変換効率の経年的な低下や、インレット２２０から蓄電装置１１０までの電力経路のインピーダンス変化などによる電力損失によって、実際の充電効率は変化し得る。

　充電効率が低下すると、外部電源５００からの供給電力が同じであっても、蓄電装置１１０に実際に供給される充電電力が低下してしまうため、図６の曲線Ｗ１ｄのように、結果として満充電状態になるまでの時間が長くなってしまう。これによって、タイマー充電を実行した場合に、充電終了予定時刻における充電不足が生じる可能性が高くなる。

　そこで、実施の形態２においては、充電動作における充電効率の経年的な変化についての学習制御を実行し、充電時間の推定における充電効率の変化の影響を低減する構成について説明する。

　実施の形態２においては、充電効率が学習制御のパラメータＥＦＣとして採用され、以下の式（３）によって定義される。

　　ＥＦＣ＝（ＩＢ×ＶＢ）／充電電力目標値　…　（３）
　ここで、充電電力目標値は、外部電源５００から供給される定格電力から、充電動作中に、電力変換装置２００や電力経路、および補機負荷１７０などで消費される標準的な消費電力を差し引いた電力である。

　また、式（３）におけるパラメータＥＦＣの演算については、各瞬時値を用いた場合には、微少時間における電流ＩＢ，電圧ＶＢの変動が過度に反映されてしまい、学習値の頻繁な変動となるおそれがあるため、たとえば特定の時間ごと、または、充電動作を通しての電流ＩＢ，電圧ＶＢの平均値（または、ＩＢ×ＶＢの平均値）を用いることがより好ましい。

　図７は、実施の形態２において、ＥＣＵ３００で実行される充電時間推定におけるパラメータ学習制御処理を説明するためのフローチャートである。

　図１および図７を参照して、ＥＣＵ３００は、Ｓ２００にて、充電動作が終了したタイミングであるか否かを判定する。

　充電動作が終了したタイミングではない場合（Ｓ２００にてＮＯ）は、ＥＣＵ３００は以降の処理を行なわずに処理を終了する。

　充電動作が終了したタイミングである場合（Ｓ２００にてＹＥＳ）は、処理がＳ２１０に進められて、ＥＣＵ３００は、次にパラメータ学習を実行するための他の条件が成立したか否かを判定する。この条件には、たとえば、ＳＯＣが所定以上（たとえば５０％以上）、充電電力が所定以上、充電時間が所定以上、補機負荷１７０の消費電力が所定以下などの条件が含まれる。

　ＥＣＵ３００は、他の条件が成立していない場合（Ｓ２１０にてＮＯ）には、以降の処理を行なわずに処理を終了し、他の条件が成立している場合（Ｓ２１０にてＹＥＳ）は、処理をＳ２２０へ進める。

　Ｓ２２０にて、ＥＣＵ３００は、上述の充電効率に関するパラメータＥＦＣの現在の学習値ＥＦＣ（ｎ）を取得する。なお、現在の学習値が存在しない場合には、予め定められた初期値に設定される。

　次に、ＥＣＵ３００は、Ｓ２３０にて、今回の充電動作の結果に基づいて、上記の式（３）を用いて今回のパラメータＥＦＣ＿Ｒを演算する。そして、Ｓ２４０にて、ＥＣＵ３００は、今回のパラメータＥＦＣ＿Ｒと現在の学習値ＥＦＣ（ｎ）との偏差ＤＩＦを演算する。

　ＥＣＵ３００は、Ｓ２５０にて、図４で説明したのと同様に、Ｓ２４０で算出した偏差ＤＩＦの絶対値が不感帯を定める所定のしきい値ＭＲＧよりも小さいか否かを判定する。

　偏差ＤＩＦの絶対値がしきい値ＭＲＧより小さい場合（Ｓ２５０にてＹＥＳ）は、ＥＣＵ３００は、学習値の更新を中止し処理を終了する。

　偏差ＤＩＦの絶対値がしきい値ＭＲＧ以上の場合（Ｓ２５０にてＮＯ）は、処理がＳ２６０に進められて、ＥＣＵ３００は、偏差ＤＩＦと所定のゲインβ（０＜β＜１）とを乗算して、学習値の更新量ＵＰＤを演算する。そして、ＥＣＵ３００は、Ｓ２７０にて、現在の学習値ＥＦＣ（ｎ）と更新量ＵＰＤとから、更新後の学習値ＥＦＣ（ｎ＋１）を演算する。

　その後、ＥＣＵ３００は、図４で説明したのと同様に、変更後の学習値ＥＦＣ（ｎ＋１）が、学習許容範囲内であるか否かを判定する。

　具体的には、ＥＣＵ３００は、Ｓ２８０にて、更新後の学習値ＥＦＣ（ｎ＋１）が学習許容範囲内の下限値Ｌ＿ＬＩＭより小さいか否かを判定し、更新後の学習値ＥＦＣ（ｎ＋１）が下限値Ｌ＿ＬＩＭより小さい場合（Ｓ２８０にてＹＥＳ）は、更新後の学習値ＥＦＣ（ｎ＋１）を下限値Ｌ＿ＬＩＭに置き換える（Ｓ２９０）。

　更新後の学習値ＥＦＣ（ｎ＋１）が下限値Ｌ＿ＬＩＭ以上の場合（Ｓ２８０にてＮＯ）は、次に、ＥＣＵ３００は、Ｓ２８５にて、更新後の学習値ＥＦＣ（ｎ＋１）が上限値Ｕ＿ＬＩＭより大きいか否かを判定し、更新後の学習値ＥＦＣ（ｎ＋１）が上限値Ｕ＿ＬＩＭより大きい場合（Ｓ２８５にてＹＥＳ）は、更新後の学習値ＥＦＣ（ｎ＋１）を上限値Ｕ＿ＬＩＭに置き換える（Ｓ２９５）。

　更新後の学習値ＥＦＣ（ｎ＋１）が上限値Ｕ＿ＬＩＭ以下の場合（Ｓ２８５にてＮＯ）は、ＥＣＵ３００は、Ｓ２７０で算出した値を更新後の学習値ＥＦＣ（ｎ＋１）として採用する。

　なお、図７で使用するしきい値ＭＲＧ、ゲインβ、および上下限値Ｕ＿ＬＩＭ，Ｌ＿ＬＩＭについては、必ずしも実施の形態１における値と同じである必要はなく、実施の形態１とは異なる値を採用してもよい。

　このようにして算出された学習値ＥＦＣを用いて、以下の式（４）によって充電推定時間を算出する。

　　充電推定時間＝ＳＯＣ変化量×理論充電容量／（充電電力目標値×ＥＦＣ）…（４）
　以上のような処理に従って制御を行なうことよって、充電効率の変動を考慮して充電時間を推定することができる。これによって、推定時間の推定精度を向上することができ、充電終了予定時刻における充電不足や、高ＳＯＣ状態が長時間継続することによる蓄電装置の劣化の促進を抑制することが可能となる。

　［実施の形態３］
　上述の実施の形態１および実施の形態２のような要因以外にも、たとえば、充電動作を実行する際の気温の季節的な変化や、各種センサの検出誤差や演算誤差などの様々な要因によって、充電時間の推定にずれが生じる可能性がある。

　そこで、実施の形態３においては、実際に充電動作が実行された充電時間と推定した充電時間との偏差を学習する構成について説明する。なお、本実施の形態３の構成については、単独で用いることも可能であるが、実施の形態１、実施の形態２および後述する実施の形態４などの他の学習制御の適用後においても残り得る充電時間誤差に対して適用することがより好ましい。

　図８は、実施の形態３における、充電時間誤差の学習制御の概要を説明するための第１の図である。図８を参照して、ＥＣＵ３００は、充電動作が終了した時点で、充電動作にかかった実充電時間ｔ１１を演算する。そして、今回の充電動作について予め推定していた充電推定時間ｔ１２との偏差Δｔを算出する。そして、充電動作ごとにこの偏差Δｔを学習し、充電時間の推定において、学習した偏差を反映する。

　このような学習制御は、充電動作において、毎回同じ程度のオフセット的な誤差が生じるような場合に特に有効である。

　なお、蓄電装置１１０が満充電状態となる前に、ユーザにより充電動作が強制的に停止されたような場合には、図９のように、充電が停止された際のＳＯＣから満充電状態までの残りの充電時間については推定により算出し、実際の充電時間（ｔ２１）と推定により算出した充電時間（ｔ２１～ｔ２２）を加算した値を実充電時間とみなして、偏差Δｔを算出するようにしてもよい。この場合、ユーザにより充電が停止された際の実際の充電時間よりも、残りの充電時間のほうが非常に大きい場合には、比較を行なう初期の推定時間とほぼ同じ値となる可能性がある。そのため、たとえば、実際に充電した時間が充電時間全体の５０％以上であるような、実際の充電時間が比較的長い場合に限って、図９のような、残りの充電時間の推定を併用するようにすることが好ましい。

　図１０は、実施の形態３において、ＥＣＵ３００で実行される充電時間推定におけるパラメータ学習制御処理を説明するためのフローチャートである。

　図１および図１０を参照して、ＥＣＵ３００は、Ｓ３００にて、充電動作が終了したタイミングであるか否かを判定する。

　充電動作が終了したタイミングではない場合（Ｓ３００にてＮＯ）は、ＥＣＵ３００は以降の処理を行なわずに処理を終了する。

　充電動作が終了したタイミングである場合（Ｓ３００にてＹＥＳ）は、処理がＳ３１０に進められて、ＥＣＵ３００は、次にパラメータ学習を実行するための他の条件が成立したか否かを判定する。この条件には、たとえば、ＳＯＣが所定以上（たとえば５０％以上）、充電時間が所定以上などの条件が含まれる。

　ＥＣＵ３００は、他の条件が成立していない場合（Ｓ３１０にてＮＯ）には、以降の処理を行なわずに処理を終了し、他の条件が成立している場合（Ｓ３１０にてＹＥＳ）は、処理をＳ３２０へ進める。

　Ｓ３２０にて、ＥＣＵ３００は、上述の充電時間誤差に関するパラメータＣＨＧＴの現在の学習値ＣＨＧＴ（ｎ）を取得する。なお、現在の学習値が存在しない場合には、予め定められた初期値に設定される。

　次に、ＥＣＵ３００は、Ｓ３３０にて、今回の充電動作の結果に基づいて、上述のように今回のパラメータＣＨＧＴ＿Ｒを演算する。そして、Ｓ３４０にて、ＥＣＵ３００は、今回のパラメータＣＨＧＴ＿Ｒと現在の学習値ＣＨＧＴ（ｎ）との偏差ＤＩＦを演算する。

　ＥＣＵ３００は、Ｓ３５０にて、図４で説明したのと同様に、Ｓ３４０で算出した偏差ＤＩＦの絶対値が不感帯を定める所定のしきい値ＭＲＧよりも小さいか否かを判定する。

　偏差ＤＩＦの絶対値がしきい値ＭＲＧより小さい場合（Ｓ３５０にてＹＥＳ）は、ＥＣＵ３００は、学習値の更新を中止し処理を終了する。

　偏差ＤＩＦの絶対値がしきい値ＭＲＧ以上の場合（Ｓ３５０にてＮＯ）は、処理がＳ３６０に進められて、ＥＣＵ３００は、偏差ＤＩＦと所定のゲインγ（０＜γ＜１）とを乗算して、学習値の更新量ＵＰＤを演算する。そして、ＥＣＵ３００は、Ｓ３７０にて、現在の学習値ＣＨＧＴ（ｎ）と更新量ＵＰＤとから、更新後の学習値ＣＨＧＴ（ｎ＋１）を演算する。

　その後、ＥＣＵ３００は、図４で説明したのと同様に、変更後の学習値ＣＨＧＴ（ｎ＋１）が、学習許容範囲内であるか否かを判定する。

　具体的には、ＥＣＵ３００は、Ｓ３８０にて、更新後の学習値ＣＨＧＴ（ｎ＋１）が学習許容範囲内の下限値Ｌ＿ＬＩＭより小さいか否かを判定し、更新後の学習値ＣＨＧＴ（ｎ＋１）が下限値Ｌ＿ＬＩＭより小さい場合（Ｓ３８０にてＹＥＳ）は、更新後の学習値ＣＨＧＴ（ｎ＋１）を下限値Ｌ＿ＬＩＭに置き換える（Ｓ３９０）。

　更新後の学習値ＣＨＧＴ（ｎ＋１）が下限値Ｌ＿ＬＩＭ以上の場合（Ｓ３８０にてＮＯ）は、次に、ＥＣＵ３００は、Ｓ３８５にて、更新後の学習値ＣＨＧＴ（ｎ＋１）が上限値Ｕ＿ＬＩＭより大きいか否かを判定し、更新後の学習値ＣＨＧＴ（ｎ＋１）が上限値Ｕ＿ＬＩＭより大きい場合（Ｓ３８５にてＹＥＳ）は、更新後の学習値ＣＨＧＴ（ｎ＋１）を上限値Ｕ＿ＬＩＭに置き換える（Ｓ３９５）。

　更新後の学習値ＣＨＧＴ（ｎ＋１）が上限値Ｕ＿ＬＩＭ以下の場合（Ｓ３８５にてＮＯ）は、ＥＣＵ３００は、Ｓ３７０で算出した値を更新後の学習値ＣＨＧＴ（ｎ＋１）として採用する。

　なお、図７で使用するしきい値ＭＲＧ、ゲインγ、および上下限値Ｕ＿ＬＩＭ，Ｌ＿ＬＩＭについては、必ずしも実施の形態１，２における値と同じである必要はなく、実施の形態１，２とは異なる値を採用してもよい。

　このようにして算出された学習値ＣＨＧＴを用いて、以下の式（５）によって充電推定時間を算出する。

　　充電推定時間＝ＳＯＣ変化量×理論充電容量／充電電力目標値＋ＣＨＧＴ　…（５）
　以上のような処理に従って制御を行なうことよって、充電時間誤差の変動を考慮して充電時間を推定することができる。これによって、推定時間の推定精度を向上することができ、充電終了予定時刻における充電不足や、高ＳＯＣ状態が長時間継続することによる蓄電装置の劣化の促進を抑制することが可能となる。

　［実施の形態４］
　蓄電装置は、一般的に、ＳＯＣおよび充電中の蓄電装置の温度によって、許容できる充電電力が制限される場合がある。これは、特にＳＯＣが高い場合や蓄電装置の温度が低い場合には、蓄電装置における化学反応が鈍くなりやすくなることに起因する。たとえば、高ＳＯＣの場合には、電力を受容できる領域が少なくなるために化学反応が生じにくくなり、低温の場合には、反応速度が低下することによって化学反応が生じにくくなる。

　このような状態において、蓄電装置に大きな電力が供給されると、化学反応に用いることのできない余剰の電力が発生し得る。そうすると、たとえば、蓄電装置がリチウムイオン電池の場合には、余剰電力によって金属Ｌｉが析出してしまい、蓄電装置の劣化を生じさせてしまうおそれがある。

　そのため、蓄電装置の充電においては、図１１に示されるように、所定のＳＯＣ（図１１中のＳ２）までの領域（非制限領域）はほぼ一定の充電電力Ｐ１で充電を行ない、Ｓ２より高ＳＯＣの領域（制限領域）は蓄電装置の充電特性に応じたＰ１よりも小さい充電電力によって充電を行なうような動作が実行される（図１１中の曲線Ｗ２）。

　さらに、蓄電装置の温度が低下すると、図１１の破線Ｗ２Ａ，Ｗ２Ｂのように、非制限領域と制限領域とを切換えるＳＯＣが、より低ＳＯＣ側に変化し得る。このように、充電を実行する際における蓄電装置の温度の変動によって、充電動作が進むにつれて制限される充電電力が変動するので、蓄電装置の温度により充電時間の推定が大きく影響される。特に、タイマー充電動作においては、ユーザにより充電終了予定時刻が入力された際の蓄電装置の温度は、実際に充電が実行される際の蓄電装置の温度とは一般的に異なるため、充電時間の推定において用いる蓄電装置の温度を適切に設定することが必要となる。

　そこで、実施の形態４においては、特に、タイマー充電を実行する際の蓄電装置の温度を高く推定することによって生じる充電不足を抑制するために、蓄電装置の温度をより安全側（低温側）に推定するような学習制御を行なう構成について説明する。

　図１２は、実施の形態４における、蓄電装置１１０の温度学習制御の概要を説明するための図である。図１２においては、横軸には時間が示され、縦軸には車両の走行、充電動作、およびユーザによるタイマー設定のタイミング、ならびに、蓄電装置１１０の温度（Ｗ３０）およびその学習値（Ｗ３１）の推移が示される。なお、図１２および後述する図１３，１４においては、蓄電装置１１０の温度が、代表的に「電池温度」として記載されていることに注意されたい。

　図１２を参照して、実施の形態４における学習値の設定（更新）の基本的な考え方について説明する。

　ユーザによりタイマー充電機能の充電終了予定時刻が設定された際には、設定時における蓄電装置の実際の温度と現在の学習値（学習温度）とが比較され、より低いほうの温度が新たな学習値として採用される。すなわち、設定時の蓄電装置の温度が現在の学習値を下回っている場合には、蓄電装置の実際の温度が学習値に反映される（図１２の時刻ｔ３１，ｔ３３，ｔ４１）。一方、設定時の蓄電装置の温度が現在の学習値を上回っている場合には、学習値の更新は行なわれない（図１２の時刻ｔ３７）。

　タイマー充電が実行される場合には、まず、充電開始のタイミングにおいて、現在の蓄電装置の温度が学習値に設定される（図１２の時刻ｔ３２，ｔ３４，ｔ３８，ｔ４２）。このときには、蓄電装置の実際の温度が現在の学習値より高い状態であっても、蓄電装置の温度が学習値として採用される。これは、タイマー充電は、毎日深夜に実行されるような、習慣的に実行される場合が多く、連続するタイマー充電間の温度変化は比較的小さいと考えられるためである。このようにすることによって、たとえば、冬から春，夏へと季節的に気温が上昇していくような場合には、それに伴って蓄電装置の温度の上昇を反映させることができる。また、長期間タイマー充電が実行されなかった場合の学習値の精度悪化を防止することも可能である。

　そして、充電実行中においては、蓄電装置の実際の温度が現在の学習値を下回った場合に、蓄電装置の温度を学習値に反映する。すなわち、充電完了の時点では充電開始から充電終了までの蓄電装置の最低温度が学習値として記憶される。

　なお、タイマー充電動作ではなく、ユーザの操作により充電が開始された場合（図１２の時刻ｔ３５，ｔ３９）には、蓄電装置の温度が学習値を下回るときに限って、蓄電装置の温度が学習値に反映される（図１２の時刻ｔ３９）。これは、たとえば、ユーザの操作による充電が、昼間の気温の高いときや走行終了直後などに実施され、蓄電装置の温度が上昇している状態の温度を学習した場合には、タイマー充電を行なう際の蓄電装置の温度と大きく異なる場合があり、結果として充電時間の推定誤差が生じてしまうことを防止するためである。

　図１３は、実施の形態４において、ＥＣＵ３００で実行される、蓄電装置１１０の温度学習制御処理を説明するためのフローチャートである。

　図１および図１３を参照して、ＥＣＵ３００は、Ｓ４００にて、ユーザによる充電終了予定時刻のタイマー設定時であるか否かを判定する。

　タイマー設定時である場合（Ｓ４００にてＹＥＳ）は、処理がＳ４１０に進められて、ＥＣＵ３００は、充電時間推定時に用いる蓄電装置１１０温度の現在の学習値ＰＴＢ（ｎ）を取得する。そして、ＥＣＵ３００は、Ｓ４２０にて、現在の蓄電装置１１０の温度ＴＢ＿Ｒを取得する。

　ＥＣＵ３００は、Ｓ４３０にて、取得した学習値ＰＴＢ（ｎ）および現在の蓄電装置１１０の温度ＴＢ＿Ｒのうち、より低い値を新たな学習値ＰＴＢ（ｎ＋１）に設定する。

　そして、このようにして設定された学習値ＰＴＢを充電実行時の蓄電装置１１０の温度として、充電時間の推定を行なう。

　一方、タイマー設定時ではない場合（Ｓ４００にてＮＯ）は、処理がＳ４４０に進められて、ＥＣＵ３００は、充電動作が実行中であるか否かを判定する。

　充電動作が実行中ではない場合（Ｓ４１０にてＮＯ）は、学習値の更新を行なうタイミングではないので、ＥＣＵ３００は処理を終了する。

　充電動作が実行中である場合（Ｓ４１０にてＹＥＳ）は、処理がＳ４４５に進められて、次にＥＣＵ３００は、タイマー充電動作の開始タイミングであるか否かを判定する。

　タイマー充電動作の開始タイミングである場合は（Ｓ４４５にてＹＥＳ）は、処理がＳ４５０に進められて、ＥＣＵ３００は、現在の蓄電装置１１０の温度ＴＢ＿Ｒを学習値として設定し、処理をＳ４６０に進める。

　一方、タイマー充電動作の開始タイミングではない場合は（Ｓ４４５にてＮＯ）は、ＥＣＵ３００は、Ｓ４５０をスキップして、処理をＳ４６０に進める。

　Ｓ４６０においては、ＥＣＵ３００は、充電動作を実行中の蓄電装置１１０の温度ＴＢ＿Ｒと学習値とを比較して、蓄電装置１１０の温度ＴＢ＿Ｒが学習値より低いか否かを判定する。

　温度ＴＢ＿Ｒが学習値より低い場合（Ｓ４６０にてＹＥＳ）は、処理がＳ４７０に進められ、ＥＣＵ３００は、現在の蓄電装置１１０の温度ＴＢ＿Ｒにより学習値を更新する。そして、処理がＳ４８０に進められる。

　温度ＴＢ＿Ｒが学習値以上の場合（Ｓ４６０にてＮＯ）は、ＥＣＵ３００は、現在の学習値を維持し、Ｓ４７０をスキップしてＳ４８０に処理を進める。

　Ｓ４８０においては、ＥＣＵ３００は、充電動作が完了したか否かを判定する。なお、充電動作の完了については、満充電状態となって充電動作が終了する場合、およびユーザにより途中で充電動作が中止される場合を含む。

　充電動作が完了していない場合（Ｓ４８０にてＮＯ）は、処理がＳ４６０に戻されて、ＥＣＵ３００は、充電動作を実行しつつ、蓄電装置１１０の温度ＴＢ＿Ｒと学習値とを比較して、学習値の更新を継続する。

　充電動作が完了した場合（Ｓ４８０にてＹＥＳ）は、ＥＣＵ３００は、最終的な値を学習値ＰＴＢ（ｎ＋１）として記憶する。

　以上のような処理に従って制御を行なうことよって、タイマー充電制御における充電終了予定時刻の設定の際に実行される充電時間の推定において用いられる蓄電装置の温度について、季節的な温度変化などを考慮して設定することができる。これによって、充電時間の推定における蓄電装置の温度の影響による誤差を低減できるので、充電時間の推定精度を向上させることが可能となる。

　（実施の形態４の変形例）
　上記の実施の形態４においては、タイマー設定時における学習値の更新を、現在の学習値ＰＴＢ（ｎ）と蓄電装置の実際の温度ＴＢ＿Ｒとの比較によって行なう構成について説明した。しかしながら、一日のうちで昼間および夜間の２回充電が行なわれるような場合には、夜間の充電の際において充電時間推定に用いる蓄電装置の温度として、昼間の充電の際に更新された学習値が適用されてしまう可能性がある。逆に、昼間の充電の際においては、夜間の充電の際に更新された学習値が適用されてしまう可能性がある。

　そうすると、蓄電装置の温度が高い状態における学習値が用いられることによって、受電時間が短く推定されてしまい、充電終了予定時刻において充電不足が生じる可能性がある。

　そこで、実施の形態４の変形例においては、タイマー設定時における学習値の更新の際に、過去２回の学習値を考慮して、蓄電装置の実際の温度ＴＢ＿Ｒ、現在の学習値ＰＴＢ（ｎ）および前回のＰＴＢ（ｎ－１）のうちの最も低い温度を新しい学習値ＰＴＢ（ｎ＋１）として設定する。

　図１４は、実施の形態４の変形例において、ＥＣＵ３００で実行される、蓄電装置１１０の温度学習制御処理を説明するためのフローチャートである。図１４は、上述の図１３で説明したフローチャートにおけるステップＳ４１０，Ｓ４３０がＳ４１０Ａ，Ｓ４３０Ａにそれぞれ置き換わった物となっている。図１４において、図１３と重複するステップの説明は繰り返さない。

　図１および図１４を参照して、タイマー設定時である場合（Ｓ４００にてＹＥＳ）は、処理がＳ４１０Ａに進められ、ＥＣＵ３００は、充電時間推定時に用いる蓄電装置１１０の温度の、現在の学習値ＰＴＢ（ｎ）および前回の学習値ＰＴＢ（ｎ－１）を取得する。そして、ＥＣＵ３００は、Ｓ４２０にて、現在の蓄電装置１１０の温度ＴＢ＿Ｒを取得する。

　ＥＣＵ３００は、Ｓ４３０Ａにて、取得した学習値ＰＴＢ（ｎ），ＰＴＢ（ｎ－１）および現在の蓄電装置１１０の温度ＴＢ＿Ｒのうち、最も低い値を新たな学習値ＰＴＢ（ｎ＋１）に設定する。

　そして、このようにして設定された学習値ＰＴＢを充電実行時の蓄電装置１１０の温度として、充電時間の推定を行なう。

　以上のような処理に従って制御を行なうことによって、１日に複数回の充電が行なわれたような場合であっても、より安全側、すなわちより低温側の温度を用いた充電時間の推定が実行できるので、充電終了時の充電不足が生じることを抑制することができる。

　なお、図１４においては、過去２回の学習値を考慮する例を示したが、より多くの学習値を考慮するようにしてもよい。

　また、上述の実施の形態１～４および実施の形態４の変形例で説明した学習制御は、各々単独で実行されてもよいし、これらのうちの任意の複数のものを組み合わせて実行するようにしてもよい。

　今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

　１０　充電システム、１００　車両、１１０　蓄電装置、１１５　ＳＭＲ、１２０　ＰＣＵ、１３０　モータジェネレータ、１４０　動力伝達ギア、１５０　駆動輪、１６０　温度センサ、１７０　補機負荷、２００　電力変換装置、２１０　ＣＨＲ、２２０　インレット、２３０　電圧センサ、２４０　電流センサ、４００　充電ケーブル、４１０　コネクタ、４２０　プラグ、４３０　電線部、５００　外部電源、５１０　コンセント、ＡＣＬ１，ＡＣＬ２，ＰＬ１，ＰＬ２，ＮＬ１，ＮＬ２　電力線。

Claims (18)

1. 　蓄電装置（１１０）を充電するための充電装置であって、
   　電源（５００）からの電力を用いて前記蓄電装置（１１０）に充電電力を供給するための電力供給装置（２００）と、
   　ユーザにより入力される充電終了時刻に応じて、推定した充電時間を用いて充電開始時刻を設定し、前記電力供給装置（２００）に前記蓄電装置（１１０）の充電動作を実行させるための制御装置（３００）とを備え、
   　前記制御装置（３００）は、前記充電時間の推定に影響を与える要因に関連するパラメータの学習制御を行ない、前記学習制御における前記パラメータの学習値を用いて前記充電時間を推定する、蓄電装置用の充電装置。
2. 　前記パラメータは、前記蓄電装置（１１０）の充電容量の劣化状態に関連するパラメータを含み、
   　前記パラメータは、充電動作開始前の充電状態における前記蓄電装置（１１０）が充電可能な基準電力量と、前記蓄電装置（１１０）が実際に充電することができた実電力量とに基づいて定められる、請求項１に記載の蓄電装置用の充電装置。
3. 　前記基準電力量は、充電動作開始前の充電状態から前記蓄電装置（１１０）の理論充電容量までの充電電力量の変化量であり、
   　前記パラメータは、前記基準電力量に対する前記実電力量の比率として定義され、
   　前記制御装置（３００）は、前記理論充電容量、前記パラメータの学習値、および前記電力供給装置（２００）から供給される充電電力を用いて前記充電時間を推定する、請求項２に記載の蓄電装置用の充電装置。
4. 　前記パラメータは、前記充電装置の充電効率に関連するパラメータを含み、
   　前記パラメータは、前記電源（５００）が供給可能な定格電力から定まる目標充電電力と、充電動作中に前記蓄電装置（１１０）が受容した実充電電力とに基づいて定められる、請求項１に記載の蓄電装置用の充電装置。
5. 　前記目標充電電力は、前記定格電力と前記蓄電装置（１１０）の負荷（１７０）による消費電力に基づいて設定され、
   　前記パラメータは、前記目標充電電力に対する、充電動作中の所定期間における前記実充電電力の比率として定義され、
   　前記制御装置（３００）は、前記蓄電装置（１１０）の理論充電容量、前記パラメータの学習値、および前記電力供給装置（２００）から供給される充電電力を用いて前記充電時間を推定する、請求項４に記載の蓄電装置用の充電装置。
6. 　前記パラメータは、前記充電時間の推定の誤差に関連するパラメータを含み、
   　前記パラメータは、推定された充電時間と、充電動作における実充電時間との差として定義され、
   　前記制御装置（３００）は、前記パラメータの学習値を加算することにより前記推定された充電時間を修正する、請求項１に記載の蓄電装置用の充電装置。
7. 　前記制御装置（３００）は、前記蓄電装置（１１０）の充電が完了する前に充電動作が停止された場合は、充電動作が開始されてから停止されるまでの実時間と、前記蓄電装置（１１０）の残余の充電量を充電するために必要とされる予測時間との総和を、前記実充電時間として採用する、請求項６に記載の蓄電装置用の充電装置。
8. 　前記制御装置（３００）は、充電動作終了に基づくタイミングにおいて学習値の更新を実行する、請求項２～７のいずれか１項に記載の蓄電装置用の充電装置。
9. 　前記制御装置（３００）は、前記充電時間の推定において用いられたパラメータの学習値と、実際の充電動作の結果から算出されたパラメータとの偏差に、予め定められたゲインを乗ずることによって得られる更新値を用いて学習値を更新する、請求項８に記載の蓄電装置用の充電装置。
10. 　前記制御装置（３００）は、前記偏差の絶対値がしきい値を下回る場合には、学習値の更新を行なわない、請求項９に記載の蓄電装置用の充電装置。
11. 　前記制御装置（３００）は、更新後の学習値が予め定められた許容範囲を規定する上限値を上回る場合は、前記更新後の学習値を前記上限値に設定する、請求項９に記載の蓄電装置用の充電装置。
12. 　前記制御装置（３００）は、更新後の学習値が予め定められた許容範囲を定める下限値を下回る場合は、前記更新後の学習値を前記下限値に設定する、請求項９に記載の蓄電装置用の充電装置。
13. 　前記パラメータは、前記蓄電装置（１１０）の温度に関連するパラメータを含み、
    　前記パラメータは、前記充電終了時刻の入力の際、および充電動作実行中の少なくとも一方における前記蓄電装置（１１０）の温度に基づいて定められる、請求項１に記載の蓄電装置用の充電装置。
14. 　前記制御装置（３００）は、前記充電終了時刻の入力時において、前記パラメータの学習値および前記蓄電装置（１１０）の温度のうち、より低いほうの値を更新後の学習値として設定する、請求項１３に記載の蓄電装置用の充電装置。
15. 　前記制御装置（３００）は、前記パラメータの過去複数回の学習値および前記蓄電装置（１１０）の温度のうち、最も低い値を前記更新後の学習値として設定する、請求項１４に記載の蓄電装置用の充電装置。
16. 　前記制御装置（３００）は、充電動作が実行されている間における、前記蓄電装置（１１０）の最低温度を、更新後の学習値として設定する、請求項１３に記載の蓄電装置用の充電装置。
17. 　前記制御装置（３００）は、前記蓄電装置（１１０）の充電状態に対応して定められる前記電力供給装置（２００）の出力電力によって充電を行なう第１の領域、および、前記蓄電装置（１１０）の温度および充電状態に基づいて、前記電力供給装置（２００）の出力電力よりも小さく設定される充電電力で充電を行なう第２の領域を決定するとともに、前記第１の領域における第１の充電時間および前記第２の領域における第２の充電時間の演算からトータル充電時間を推定し、入力された前記充電終了時刻および推定された前記トータル充電時間に基づいて、前記充電開始時刻を設定し、
    　前記蓄電装置（１１０）は、前記蓄電装置（１１０）の温度が低くなるほど、受容可能な充電電力が制限される特性を有する、請求項１３に記載の蓄電装置用の充電装置。
18. 　蓄電装置（１１０）と、
    　前記蓄電装置（１１０）からの電力を用いて走行駆動力を発生するように構成された駆動装置（１２０）と、
    　外部電源（５００）からの電力を用いて前記蓄電装置（１１０）に充電電力を供給するための電力供給装置（２００）と、
    　ユーザにより入力される充電終了時刻に応じて、推定した充電時間を用いて充電開始時刻を設定し、前記電力供給装置（２００）に前記蓄電装置（１１０）の充電動作を実行させるための制御装置（３００）とを備え、
    　前記制御装置（３００）は、前記充電時間の推定に影響を与える要因に関連するパラメータの学習制御を行ない、前記学習制御における前記パラメータの学習値を用いて前記充電時間を推定する、車両。

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