JP2007312581A - 電気自動車のエネルギー管理システム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】各車両から送信されたデータをデータセンタで受信してデータベースに登録し、データを集計・解析して各車両の現在の残存電力で走行可能な距離を予測する。この走行可能距離の予測処理は、表示APからの要求によって実施され、データベースから表示対象のECUデータの一覧を取得し(S50)、残存電力が有る場合、燃費マップから平均燃費を取得し(S53)、消費される電力を予測する(S56)。そして、この予想電力と平均燃費とに基づいて走行距離を予測し(S57,S58)、表示ビューを送信する(S59)。
【選択図】図7
Description
・車両ID…本システムに登録したユーザの車両を識別するための識別情報
・累積走行距離…各EVが走行した距離の累積値
・収集日時…ECUデータを取得した日時
・予想残存電力…各EVで算出した車載バッテリの残存電力量
・モータ指令トルク…ECUデータ送信時のモータ指令トルクの移動平均値(例えば、1秒間の移動平均値)
・モータ回転数…ECUデータ送信時のモータ回転数の移動平均値(例えば、1秒間の移動平均値)
・バッテリの残存電力…各EVの車載ECUによる演算値であるが、バッテリの電圧・電流データ等からデータセンタ10側で算出するようにしても良い。
各EVから送信された累積走行距離及び予想残存電力量のそれぞれの差分を算出し、これらの差分の比を、瞬間燃費(サンプリング時の燃費)として算出する。
同時に、走行距離の差分と残存電力の差分とに基づいて、EVの走行状態を、バッテリの電力を消費しながら走行する「消費走行」、バッテリに電力を回生しながら走行する「回生走行」、バッテリの電力消費と電力回生とが相殺された状態で走行する「慣性走行」、車両停止(モータ停止)状態の「アイドリング」の4種類の走行種別に分類する。
指定期間でモータ指令トルク及びモータ回転数の設定範囲毎に燃費を集計し、平均化した値を、4種類の走行種別のうちの「消費走行」と「回生走行」とに対して作成される燃費マップに格納する。
指定期間におけるデータ数(データベース25に追加されるレコード数)を、モータ指令トルク及びモータ回転数の設定範囲毎に集計し、燃費マップと同様、「消費走行」と「回生走行」とに対して作成される度数マップに格納する。
指定期間中の総度数と走行種別毎の度数と消費電力・走行距離を集計し、各EVの走行傾向を把握する。
燃費マップに格納された燃費に度数マップによる重み付けを反映し、これを平均燃費として算出する。この平均燃費は、消費走行と回生走行とに対してそれぞれ算出される。
各EVの残存電力量に対して、燃費マップ及び度数マップによる電力履歴及び走行履歴から把握される走行傾向に基づいて走行可能な距離を予測する。具体的には、後述するように、平均燃費と度数データに基づく消費電力の予測値とに基づいて、予想走行距離を算出する。
・走行種別=1
Δd>0且つΔp<0の場合、バッテリの電力を消費しながら走行する「消費走行」とする。
・走行種別=2
Δd>0且つΔp>0の場合、バッテリに電力を回生しながら走行する「回生走行」とする。
・走行種別=3
Δd>0且つΔp=0の場合、バッテリの電力消費と電力回生とが相殺された状態で走行する「慣性走行」とする。
・走行種別=4
Δd=0の場合、車両停止(モータ停止)状態であり、内燃機関を搭載した自動車の「アイドリング運転」に相当することから、走行種別を「アイドリング」とする。
ms=Δd/Δp …(1)
M[±]ij=((Mreal[±]ij−M0ij)/n_startup)×n[±]+M0ij …(2)
Re=(De/Ne)×We …(3)
R[+]=P[+]/N[+] …(4)
Ridle=(Pidle/Nidle)×Widle …(5)
但し、Ne:慣性走行のレコード数(度数)
De:慣性走行の累積走行距離
We:慣性度数係数(重み付けのための係数)
N[+]:回生走行のレコード数(度数)
P[+]:回生走行の消費電力総計
Pidle:アイドリング時の消費電力総計
Widle:アイドリング度数係数(重み付けのための係数)
Pall=P[+]+P[-]+Pidle …(6)
M[±]=ΣM[±]ij×N[±]ij×W[±]ij/N[±] …(7)
但し、N[±]ij:モータ指令トルク・モータ回転数の領域毎の度数
N[±] :度数集計期間中の走行種別毎の度数
W[±]ij:モータ指令トルク・モータ回転数の領域毎の配分比係数
尚、(7)式においては、前述したように添字+は回生走行、添字−は消費走行を表し、回生走行の平均燃費M[+]と消費走行の平均燃費M[-]とが個別に算出される。また、配分比係数W[±]ijは、前述の度数マップ集計処理時に算出される。
Nremain=(Premain×Nall)/ Pall│ …(8)
Nx[-]=(Nremain×N[-])/Nall …(9)
Nx[+]=(Nremain×N[+])/Nall …(10)
Nex=(Nremain×Ne)/Nall …(11)
Nidlex=(Nremain×Nidle)/Nall …(12)
Pidlex=Ridle×Nidlex …(13)
Px[+]=R[+]×Nx[+] …(14)
Px[-]=Premain−Pidlex+Px[+] …(15)
Dx[-]=M[-]×Px[-] …(16)
Dx[+]=M[+]×Px[+] …(17)
Dex=Re×Nex …(18)
Dx=Dx[-]+Dx[+]+Dex …(19)
燃費マップを各車両間で比較して車両の経年劣化や故障の有無を診断し、診断結果を運転者に報知する。
度数マップを運転者間で比較し、運転スキルを診断する。例えば、「エコ運転モデルパターン」等を推奨パターンとして予め設定しておき、そのパターンへの近さを評価する。具体的には、高トルク領域をあまり使わず、トルクがマイナス(回生)領域を多く使うパターンを推奨パターンとする。
度数マップを地図上の経路間で比較することで、最も燃費の良い経路を検出し、「運転計画」を自動作成する。例えば、燃費と経路距離との積が総消費電力であることから、総消費電力が最小となるルートを「お勧めルート」として選定し、運転者に提示する。「運転計画」と実際の道路状況との差異については、VICS等を基に比較して補正する。
5 車載端末
10 データセンタ
15 通信サーバ
20 データベースサーバ
25 データベース
30 解析部
50 表示装置
Claims (6)
- データベースに蓄積した車両データを集計・解析してエネルギー管理を行う電気自動車のエネルギー管理システムにおいて、
モータ指令トルクとモータ回転数とを軸とするマップの各領域毎に、単位電力量当たりの走行距離を燃費として算出し、上記データベースの燃費マップに登録する燃費マップ登録手段と、
モータ指令トルクとモータ回転数とを軸とするマップの各領域毎に、上記データベースへの登録毎の追加データ数を走行状態を表す度数として算出し、上記データベースの度数マップに登録する度数マップ登録手段と、
上記燃費マップ及び上記度数マップによる電力履歴及び走行履歴に基づいて、現在の車両の残存電力で走行可能な距離を予測し、予測した走行可能距離を運転者に報知する走行可能距離予測手段とを備えたことを特徴とする電気自動車のエネルギー管理システム。 - 上記データベースにデータを追加登録する毎に、サンプリング時の走行距離の変化と残存電力量の変化とに基づいて車両の走行状態を複数の走行種別に分類し、
上記燃費マップ及び上記度数マップを、電力を消費する消費走行と電力を回生する回生走行との2種類の走行種別に対応して作成することを特徴とする請求項1記載の電気自動車のエネルギー管理システム。 - 上記走行可能距離を、上記度数マップを集計して算出した電力予測値と、上記燃費マップの各領域毎のデータを集計して上記度数マップによる重み付けを反映した平均燃費とに基づいて予測することを特徴とする請求項1又は2記載の電気自動車のエネルギー管理システム。
- 上記平均燃費を、現在の上記度数マップに走行条件の変化実績に応じた係数を適用して重み付けすることより算出することを特徴とする請求項3記載の電気自動車のエネルギー管理システム。
- 上記燃費マップと上記度数マップとの少なくとも一方を用いて運転支援情報を生成し、運転者に報知する運転支援情報生成手段を更に備えたことを特徴とする請求項1〜4の何れか一に記載の電気自動車のエネルギー管理システム。
- 上記データベースを、個々の電気自動車から送信されたデータを受信して集計・解析するデータセンタに設け、
上記データセンタから各車両の車載端末或いは各ユーザの端末に、上記走行可能距離を含む車両の運転支援情報を送信することを特徴とする請求項1〜5の何れか一に記載の電気自動車のエネルギー管理システム。
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