JP2020062906A - レンジエクステンダー車両の予測発電充電制御方式 - Google Patents

Abstract

【課題】GISやGNSS等のICT技術を用いて走行ルートの情報を取得すると共に、車外の気温や走行途中の静音区域等の外部状況など走行に必要な多くの情報を集約したデータを活用して走行前に走行計画を立案し、発電機の駆動区間と駆動時間を適切に走行計画に盛り込む事を特徴としたレンジエクステンダー車両の予測発電充電制御方式を提供する。【解決手段】本提案の予測発電充電制御方式では、走行前に走行計画を立案することにより、走行中に適切に発電機の駆動と停止の制御を行うので、発電機及び二次電池の小型化が可能となり、排気ガスを削減出来事から低炭素化を推し進める事が可能となる。【選択図】図７

Description

本発明は、エンジン発電機で二次電池を充電し、その二次電池によってモーターを駆動して走行するレンジエクステンダーEV（Range Extended-Electrical Vehicle）車両に搭載する予測発電充電制御方式に関してである。

二次電池駆動によるＥＶ車両は二酸化炭素（CO2）の排出がないクリーン交通機関として注目されている。第一の理由は内燃機関で走行する車両と異なり、二次電池に蓄積された電力でモーターを駆動して走行するので、CO2排出がなく静かであり乗り心地も優れてことによる。第二の理由として燃料代を含む維持費はディーゼルエンジン等の車両に比べて安いことから導入する利点は大きいと考えられている。

しかし、現状のEV車両の一種であるEVバスの価格は、ディーゼルエンジン搭載のバスの改造に頼っているので高価な二次電池を大量に搭載する必要があるために、同席数のディーゼルエンジンのバスと比較して初期投資が数倍と高価となり、なかなかその導入が進んでいない。また、EVトラックにおいては、大量の二次電池のスペースがトラックの搭載積載量を減少させてしまう等、使い勝手が悪い等の理由により普及が遅れている。

また、現在の二次電池技術では走行距離が十分でなく、充電時間が長いなどの使い勝手が悪い。充電時間の問題を改良した超急速充電技術の採用も実証はされているが、充電設備を路線上に設置するのが困難なためバス事業者やトラック事業者がメンテナンス可能な場所などに置くしかなく、充電するためにそこに立ち寄るまでの運行が無駄になるなどの問題がある。また、バスやトラック事業者の経費の中で、運転手の賃金が大きな比率を占めるため、充電時間や充電に向かうための時間は無駄な時間であり経費増加となる。一方で充電容量が大きく充電時間が短い次世代の二次電池の開発が進めてられるが、現時点で決定打と呼べるものはなく技術開発の加速に期待するところである。

先行技術文献として、”電気バスおよび充電システム（特開２０１６−１８１９６５）”等が提案されている。しかし本提案では２次電池への充電タイミングを、搭乗員の昇降の時間を利用して行うとしているが一般的に昇降時間は短いので十分な充電を行えない恐れがある。

EVは走行距離を確保するため大容量の電池が必要で、充電時間が長くなるという課題がある事はすでに述べたが、この解決策としてシリーズハイブリッド方式が乗用車に適用されている。一般的にはこの技術は既存のエンジンを発電機として使用し、小容量の二次電池を搭載し、ほとんど常にエンジンを駆動して二次電池に充電し、その二次電池の電力でモーターを駆動させて車両を動かすものである。しかし、バスやトラック等の商用車に適用しようとすると、急な上り坂等で要する過大な瞬時電力を供給する必要があるため、大型発電機と大量の二次電池が必要となる。その結果スペースが取られ、バスでは座席数の削減、トラックでは貨物積載量が制限されるため、商用車のシリーズハイブリッド化は極めて困難である。

それに対して、本技術のレンジエクステンダーEV(RE_EV)車両は地理情報システム（GIS）とGNSS(Global Navigation Satellite System/全地球測位衛星システム)を活用する事で走行ルート上の位置情報や高度差等の路面情報を収集している。さらにこれまでの走行時に蓄積した走行データを用いる事で、走行前に発電計画（走行計画）の策定を行う。このように走行前にその日の走行計画に立てる事で、必要な発電量を事前に計算出来るので、適切な発電及び充電が行える事から発電機と二次電池の小型化が可能となる。そして、走行開始後は、走行途中で逐次得られる走行データに基づいて走行計画を修正しながら走行する事で計画に沿った走行を行える。また、走行途中での外部充電を行う事が出来ればさらに燃費を向上させる事が可能である。

このように本レンジエクステンダー車両は、二次電池の充電量が少なくなった場合にのみエンジンを駆動させて二次電池に充電する。通常はエンジンを駆動せずに二次電池のみでモーター駆動を行うので、EV車両の様に走行中での電欠の心配がなく、EV車両の課題であった走行距離の制限を撤廃する事が可能となり、非常に使い勝手の良い車両となり得る。さらに本レンジエクステンダーEV車両は走行時間の多くの割合は二次電池によるモーターで走るので、通常のエンジン駆動車両に比較して二酸化炭素の排出が大幅に少ないクリーンな交通機関であり、さらに内燃機関からのエンジン音は限定的であり、その結果、かなりの走行時間において静かで乗り心地も優れている。そして燃料代を含む維持費はディーゼルエンジンの車両に比べて安いことから導入する利点は大きいと考えられて来た。

提案者は以前にこのようなレンジエクステンダー技術を公共交通システムの主要車両の１つであるバスに応用した特許提案を行っている（特願２０１７−２０４２０９）。今回の提案は、バスのような予定された周回ルートを走行しないトラック等においても、走行ルート上の位置情報や高度差等の路面情報を用いる事で走行前に発電計画を策定出来るので、本レンジエクステンダー技術を商用車にも適用可能とするものである。

本提案と同様な先行技術として、地図情報やGPS情報、及び電池の残容量を検知して車両に搭載した発電機の駆動を制御するとした“電気自動車ナビゲーションシステム（特開平8-240435）がある。この提案はそれまでのハイブリッド自動車は電池容量が少なくなった時点で車両に搭載した発電機を駆動させることで無公害地域でも排気ガスを出してしまう課題に対して、無公害地域に近接してかつ電池残量が少ない場合には発電機を駆動して充電をしておき、無公害地域では発電機を停止して排気ガスを出さないようにできるナビゲーションシステムを活用した技術である。これにより無公害地域では出来るだけ排気ガスを防止できるということを主張している。しかし、本提案の予測発電充電制御技術を用いたエクステンダーEV車両は、発電量を抑制するためのモデリングや制御方法を駆使する事で発電機の小型化と小容量の二次電池の使用が可能となり積載量に影響を与えないので、商用車においても所謂シリーズハイブリッド技術を活用可能にするものである。

なお、エンジンは以下の記述では小型のディーゼルエンジンを想定しているが、それに限ったものではなく、ガソリンエンジンでも燃料発電機（所謂燃料電池）等でも構わない。

特開２０１６−１８１９６５ 特開平８−２４０４３５

本発明によって解決しようとする課題は、これまでのシリーズハイブリッド車両では長い急な坂道を走行する場合に備えて、搭載する大量の二次電池と大型発電機のためにバスでは座席数が、トラックでは貨物搭載容量を犠牲にしてしまう課題があった。さらに、大型発電機用のエンジンは燃料消費量とそれに比例するCO2削減に課題があった。

本提案は、走行前にGISやGNSSなどのICTを活用する事により、走行ルート上の様々な情報を得る事で走行前に発電計画を策定する事から、最適なタイミングで二次電池への充電開始及び停止が行える結果、より小型のエンジン発電機と小容量の二次電池の搭載を可能としたレンジエクステンダー車両に活用した予測発電充電制御技術について述べている。
先の先行技術である特開平８−２４０４３５では走行中にある無公害地域での排気ガス削減のために、その区間だけエンジンを止める事に主眼をおいているので、本提案の様に走行ルート全体の走行条件（例えば坂道、渋滞情報、静音区間等）を考慮しているわけでない。

また、先の提案（特開２０１６−１８１９６５）においては、定期運行バスの場合に走行ルートが決まっている事を利用することによって、走行状態、走行環境に合わせて発電機の駆動と停止制御を最適となるように制御を行っていた。しかし、配送トラックの様にその日毎に目的地が変わる場合であっても、走行前に目的地までの走行ルート情報及び走行上の様々な条件を抽出する事により、定期運行バスと同様な計画的な走行が可能となる。その結果、燃料消費の削減（CO2排出の削減）と共に、地域の住環境に配慮した走行が可能となり、バス事業者及びトラック配送業者ともにレンジエクステンダー車両を導入し易くなる。

近年、GIS等の地図情報は水平位置のデータに加えて標高データも利用可能である。これらはインターネット経由で容易に入手可能であり、国内では国土地理院が５m毎の標高データを提供しており、民間でこのデータを使いやすく加工して使用している。海外でもこのようなサービスが今後拡大すると期待される。本提案ではこれらのデータを使用した次に示すエネルギーモデルを作り、発電機を制御することによりシステムを小型化した結果、商用車へのレンジエクステンダー技術の適用を実現している。

走行ルートを微小な区間nの集合とみなし、これらの微小な区間を単位区間とする。単位区間の移動に必要な電力を、水平方向の移動に必要な電力Ph（n）と垂直方向の移動に必要な電力Pv(n)に分けると、走行に必要な総電力Pnは以下となる。
_目的地
Pn = Σ（Ph(n)＋Pv(n)）＝ΣPh（n） ＋Σm（i)＊g＊h(i)−Σk(j)＊m(j)＊g＊h(ｊ）
^{出発地 上り坂区間i 下り坂区間j}
ここで、m(i)とm(j)はその区間の車両重量、h(i)とh(j)はその区間での垂直方向の距離である。また、水平方向移動の単位区間の平均電費をC(n)、距離をL(n)とすれば水平方向の移動に必要な単位区間毎の電力は以下となる。

Ph(n)＝C（n)＊L(n)

また、垂直方向の移動に必要な電力は以下で求める事が出来る。

Pv(n)＝K（n)＊m(n)＊g＊h（n)

ここで、Kは区間が上り坂ならK(n)=＋1、下り坂ではKは回生係数を表しk(n)は負となる。また、gは重力加速度 9.8m²/s²である。以上により、走行に必要な総電力Pnを求めることができる。

一方、走行中において車両の走行モーターや補機類の消費を賄う為の電力Psは、走行前の外部充電での電力量Piと走行中の発電区間の発電電力量の総和ΣPg(n)となる。

Ps＝Pi＋ΣPｇ(n)

ここで、単位区間nの発電電力Pg(n)は、その区間の平均速度をSPD(n)、発電機出力をG（kW/h）、区間距離をL（n）とすれば以下で表される。

Pg(n)＝G＊L(n)/SPD(n)

これらにより、走行中に使用可能な電力Pｓを求めることができる。以上から走行可能な条件はPs>Pnであり、この条件が成り立つように外部充電での電力量Piを考慮した発電計画を作成すればよいことになる。

発電電力の総和ΣPg(n)をどのようなタイミングで発電するかの発電計画の作成は次の様に行う。GISを活用して、単位区間の標高差データを取得し、単位区間毎の距離L(n) 、水平移動の区間平均電費C(n)、車速SPD(n)、車重m(n)、標高差h(n)、回生係数ｋ(n)を使って次のように作成する。走行中に必要な総発電電力量ΣPg(n)はこれまでに示した式から以下のように求められる。

ΣPg(n)＝Ps−Pi

この総発電電力量ΣPg(n)は、静音区間、回生電力回収区間を考慮して、どの区間でどの程度発電するべきかの発電量（発電力ｘ発電区間）を走行ルート中に適切に配分する。

適切な配分の仕方として、二次電池のSOC（State of Charge）が下限値に達したら発電を開始し、上限値に達したら発電機を停止する。基本的には下限値は二次電池の充電に必要な最低値（例として10%）であり、上限値は満充電状態の最高値（例として90%）である。二次電池のSOCの値に対応する電力量をScとすると以下の式で表される。
_{現在値 現在値 現在値 現在値}
Sc = Pi＋ΣPg(n)−（ΣPh（n） ＋Σm（i)＊g＊h(i)−Σk(j)＊m(j)＊g＊h(ｊ） ）
^{出発地 出発地 上り坂区間i 下り坂区間j}
基本的な走行計画ではScが二次電池の最小値と最高値を往復するように設定されるが、走行先に急な長い坂道が存在する場合は大きな電力量が必要となるので、下限値になる前に発電機を駆動し充電を開始する。また、走行先に急な長い下り坂があり、大きな回生電力が見込める場合は、充電器の充電可能な上限に達する前に発電機を停止して回生電力を無駄なく回収出来るように制御を行う。

図１に走行計画で作成した二次電池の充電状態を示すSOCの走行距離に対する変化の一例を示す。縦軸はSOC、横軸は走行距離である。走行前に二次電池を満充電にしてから走行開始する場合を示している。走り始めのA区間は発電機を停止した状態のEV走行を行う。このまま下限値まで走行する事も考えられるが、走行前方に発電機を駆動出来ない領域（例えば病院エリアなどの静音区間）がある事が分かっているので、Bの区間で発電機を駆動して二次電池の充電を行う。Cは静音区域であるため発電機は停止している。Dは静音区間を超えたので充電を行うがFの区間に長い急な下り坂があり、大きな回生電力の回収が見込まれるため上限値に行く前に発電機を停止する。EはEV走行区間であり、Fは長い下り坂で回生電力による二次電池への充電状態を示している。回生電力により上限値まで充電出来たのでGではEV走行を行っているが前方に急な登り坂（I領域）があるのでHの区間は発電を行う。Iは急な登り坂であるためSOCの減少率が大きくなっている。目的地ではSOC（State of Charge）を下限値になるように計画されているのでJ区間で再度発電を行い、その後EV走行を行いながら終点に到達する。

以上の様に発電機の起動及び停止の時期と区間は走行前に走行計画として作成し、これに沿って車両は走行を開始する。そして、実際の走行中に走行計画とのずれ（エラー）が生じるので、GISとGNSSによる情報等を用いて逐次修正を行いながら走行をする。実際の商用運行させる場合は、配送計画に基づいて出発地点と目的地点の位置情報、並びに、ナビを使ったルート設定と、到着予定時刻、そしてルート走行時の各区間での速度が加味して走行計画が作成する。

図２は走行計画に従って、車両の走行予定のルートを単位区間毎にGIS及びGNSSから位置データ及び標高データを入手し、同時に単位区間の距離L（n）と速度SPD(n)から通過する時刻Tps(n)を算出することで、単位距離毎に必要となる水平方向と垂直方向の移動エネルギーを求めるイメージを示している。左図は車両の水平方向の移動エネルギーの算出イメージである。カーブでは半径ｒに比例した回転エネルギーが発生する。また右図は垂直方向の移動エネルギーを求めるイメージである。
当初の計画には予期出来ない不測の渋滞等による影響で大きなズレがないかを検証する為にこの移動エネルギーの算出は走行中にも実施する。

図３に本システムの制御方法を遷移図として示す。出発地点からスタートし、左側の発電機停止のサークルに入る。ここで発電起動条件の中で成立する項目があれば右側に移動して発電機を駆動させる。その後、発電停止条件に合致すれば発電機を停止して左側の領域に移動する。このように発電機の停止状態と駆動状態を繰り返し、目的地の終点に達したら発電器停止のサークルから抜ける。

図４には本システムの制御の簡潔化したフローチャートを示す。走行前にGIS及びGNSSから現在位置から目的地までの走行ルート上の情報を取得し、これまでの走行実績で得られた車両の走行データ（車速、電費等）を考慮して走行計画を作成する。その後はフローチャートに沿って制御を開始する。まず発電機が起動状態か停止状態を判断する（通常は走行開始時では停止状態）。

もし、停止状態であれば左側のフローに従う。充電器のSOCの電力量を示す数値（Sc）と、SOCの電力量の下限値（ScL）＋その区間での坂道を登るに必要なエネルギー（α）＋静音区域を通過するに必要なエネルギー（q）を比較して、もしScの方が多ければ発電機は停止したまま走行し、終点に達したか否かを判断する。しかし終点に達していなければフローの最初に戻り、その時までの走行時に得られた車速、電費、SOC情報、電池残量等を用いて走行計画からのずれを修正して走行計画を更新する。再びScと必要エネルギーを比較し、もし電池残量が不足していると判断すれば、フローの右側に移行して発電機による充電を開始する。

一方、フローの最初のところの判断において、発電機が起動している場合は、右側のフローに移行する。ここで電池の残り電力量（Sc）が、SOCの電力量の上限値（ScH）−その区間の回生エネルギー、よりも大きい場合は発電機を停止して左側のフローに移る。しかし、Scが少ない場合はそのまま発電機を駆動して走行するが、静音区間に到達した時は発電機を停止して左側のフローに移る。そして静音区間でない場合はフローに従い、終点（目的地）でScが設定した電池残量よりも大きい場合はそのままフローに従い、終点地点でScが設定値に収束する地点まで発電機を駆動させ、その地点以後は発電機を停止して終点に向かう。

しかし、もし発電機を駆動させても終点で設定値に達しないと判明した場合は、発電機の出力を増加させてフローの上方に戻る。当初の計画発電に沿った走行を行う限りは、Scが目的地の終点で設定値に収束する設定だが、例えば走行中に補器（エアコン等）を予定以上に使用したため電池残量が予定値よりも低下した場合等ではSOCが予想以上に低下する場合が考えられる。

図５a、図５bは図４の(2)の状況を示したものである。Scの下限値ScLと設定値SｃT1に対しては発電機を走行途中のXL又はXT1で停止すればそれぞれの設定値に近づける事が出来る。しかし、設定値がScT2の場合は発電機を駆動させたままでもその値に近づける事が出来ないため(2)のように発電機の出力を増加させている。どの地点で発電器を停止するかは図５bに示す。また、図中の(3)は走行前の初期充電で目的地まで走行可能な状況を示している。

図６はITを活用した予測発電充電制御の入力情報、処理アルゴリズム、出力情報を表している。初期情報として、車両クラスの情報は本予測発電充電制御システム装置がその車両に最初に搭載した時にのみに、その車両の大きさ、タイプ等の情報を入力する事で行う。その後、その日の走行目的地とルートが決定されていれば走行ルートを入力するが、もし走行ルートが決まっていない場合は本システムが最適なルート並びにその他の候補ルートを提示し、管理者若しくは運転者が選択する事が出来る。あるいは最適ルートを自動的にシステムが決定する事も可能である。

走行中は自動的に現在位置、SOC、車速、エアコンなどの使用動作状態が入力される。また車重も燃費に影響を与える。車体自体の重量は一定と考えられるが、トラックでは貨物の積載や荷卸しによって総重量が変化し、バスでは乗客の乗車や降車によって総重量が変動する。このため走行中の総重量の変動を求める必要が生じる。例えばトラックでは駆動モーターの消費電力をモニターし、平地の一定区間で消費する電力と高低差がある一定区間の消費電力の差から、位置エネルギーの変化が得られるので位置エネルギーの式（m x g x h）から重量mが求まる。または貨物の搭載や乗客のいない車両の自重が分かっている場合は、貨物や乗客を乗せた時の燃費の劣化度合いから総重量が割り出せる。さらにバスであれば、乗客の乗車及び降車から人数が分かるので、平均体重を仮定すれば許容出来る誤差内での重量変化が求められる。

次に処理アルゴリズム部ではルートの把握や目的地までに必要な電力量の計算等から発電及び充電の計画策定を行う。さらに、出力情報としては発電機の開始及び停止指示情報、さらに運転者及び車両本部（コントロールセンター等）に対しては各車両の走行情報として、走行位置、速度、SOC、エンジンの動作状況、目的地までの走行状況予測情報、車内温度、総量車重の変化などの情報が提供される。

図７は予測発電充電制御システムを搭載した車両と、各車両の見守りや問題時の対処を指示するなどを行う地上側システムである車両本部（バスであればバスセンター、トラックであればコントロール施設等）の主要概略図である。さらに走行ルートの適切な場所に設置された充電システム（CHAdeMO急速充電器等）を示している。

図中、１００はレンジエクステンダー（RE-EV）車両の全体構成を示し、１０１は電気駆動部のみのブロックであり、主に車両を駆動させるEVモータインバータブロック１０２とEV駆動用電池１０３、及びEV制御装置１０４等から構成される。さらに１０５は地上システムとの交信を行う通信装置であり、１０６はGNSS(Global Navigation Satellite System)位置情報装置である。そして、１０７は予測発電充電制御装置そのものでありGISとGNSSからの位置情報等を得て１０８の発電ユニットに発電開始及び停止の指示を出力する役目を負う。なお、１０９は走行ルートに設置された充電システム（CHAdeMO急速充電器等）であり、休憩時間等の有る程度長い時間が取れる場合は外部からの充電も行えるために、より発電機の動作時間を削減出来る事になり、それだけ燃料消費削減とCO2排出を抑制する事が可能となる。

図８は予測発電充電制御技術のアルゴリズム（２００）を示している。本システムは２０１のGNSS位置情報と２０２のGISからの地図情報を用いて、車両の走行ルート上の現在位置を取得する。さらに２０３の車両本体から２０４の車両走行状態であるSOC、車速、空調に必要な電力、外気温、車重の変化等の情報を取得する。２０２及び２０３での情報から２０５において目的地までの水平移動に必要な電力量を計算する。また、２０６において坂道等で車両を垂直方向に持ち上げるための位置エネルギーから換算した電力量と坂の下り道で回収される回収電力を計算し、２０７において二次電池の残量を計算する。これらの２０５、２０６、２０７での3つの情報から２０８において目的地までに必要な電力量をリアルタイムに抽出する（具体的には計画発電量及び発電開始及び停止のタイミング計算を行う）。その情報を受けて２０９のRE発電ユニット制御信号発生装置は２１０のRE発電ユニットに発電及び停止指示を行う。２１１はこれらのアルゴリズムを実装した車載コンピュータを示している。

次に図９a、図９ｂ、図９ｃを用いて予測発電充電制御技術の動作の概要を示す。各図の左側の番号はそれぞれ右の図の番号である。10は走行路(routeA)の断面図を示し、縦軸は標高を横軸は距離を示している。１１は平坦路、１２は登り坂、１３は短い平坦路、１４は下り坂、１５は終点までの平坦路である。ここで車両はどの走行路でも一定の速度を保つと仮定する。２０は縦軸に消費電力(kW)、走行路のどこでも車両の速度は一定と仮定すると横軸は時間に変換出来る。なお１２と１４は坂道のため平坦路に比べて距離が長い事を配慮した図となっている。ここで平坦路１１、１３、１５の消費電力はa、登りの坂道１２での消費電力はb、下りの坂道１４での回生電力をcとすると、波線以下の四角の面積はそれぞれの走行路での消費電力量（kWh）となる。それと同じ面積の各々の三角形で表される21, 22, 23, 25の面積も消費電力量となる。なお、下り坂は電力を回生するので発電電力量は24となる。

30は電池の電力残量（SOC）の変化の推移を示している。最初にSOCはAであったが、走行によって電力を消費し徐々にSOCは減少する。AからBまでの走行で描ける三角形（２１）は上図20の同じ走行路の消費電力量21と相似となるので簡単化のため同じ面積で表す。同様に上図20の他の走行路の三角形で示す各消費電力量をSOCのグラフに転写すると２２は（２２）に、２３は（２３）に、２５は（２５）となり、回生電力量２４は（２４）となるので結果的にSOCの変化のグラフが描ける。30の例ではSOCが終点ではFとなりSOCの下限の値となり初期充電量だけで走行出来るので最も効率のよい走行をした例となる。

図９ｂの40は走行前の充電量が上図30の場合より少ないA’の例である。SOCの変化は30の場合と同様であるが、走行中のB’からC’の間でSOCがSOC下限を下回る事になるのでこのままでは電欠を起こし走行出来ない事が予想される。そこでF‘をF’’となるようにするにはB’をB’’となるようにすれば良く（B’’-B’= F’’-F’）、不足する電力量はSOC下限以下の各三角形の面積の総和なので、不足電力量P4はP1、P2とP3を加えた値からPgを引いた式のP1+P2+P3-Pgとなる。なお、Pgは回生電力量である。その不足電力量と等しい電力量P4を前もって発電する事で電欠を起こさずに走行が可能となる。

50は発電機の発電出力がdの場合を示していてP5=P4となるようにT1から発電を開始している。60は発電機の出力eが50の例よりも強力なため発電開始はT1よりも遅いT2となっている。

70は走行路11の途中に病院等がありその区間は静音区間として発電機を停止する必要があるために、P7とP8に分けて発電を行っている場合を示している（P7+P8=P6）。80は発電機の出力が強く、P1のSOCの減少比率R１よりもP9の増加比率R2が大きい場合は、発電開始はSOCがSOC下限を下回らないT5よりも前に開始すれば良いので発電開始の自由度が広がる。本例ではP9の場合に発電開始がSOC下限を下回る直前のT5となっているが、P10又はP１１の様にT5以前であっても発電を開始する事が出来る事を表している。

また図９ｃの90は10の走行途中で走行ルートの変更（routeB）が生じた場合の例を示している。もしXの地点で走行ルートが変更となり走行路が11’,12’,13’に変わってしまった場合は直ちに新走行ルートでのSOCの変化を再予測する必要がある。平坦路は１0から１１‘と変更になったが、100に示すように消費電力aは変わらないので21の消費電力量は31の三角形の面積に変更となる。12’は急な登り坂のため消費電力は大きく増加してcとなる。そのため消費電力量は32の三角の面積となる。登り坂を過ぎると終点までは平坦な走行路なので消費電力量は33となる。

一方、110に示すようにSOCの変化は走行ルートの変更前までは（２１）であったが、ルート変更のため（３１）に切り替わる。その後は急な登り坂のためSOCは急激に下降し、IからJの途中でSOC下限を下回ってしまう。この事態を回避するために、車両が走行ルートの変更を認識した時点のXですぐに発電計画を修正する必要が生じる。不足する消費電力量はSOC下限以下の消費電力量の総和のP12+P13となり、その合計のP14が計算出来る。

120は発電機出力がｆの場合であり、Xよりも時間的に後のT6で発電開始をしても発電電力量P15は不足電力量P14と等しく出来るので走行可能である。しかし、130の場合は発電機出力gが低いため、不足電力量P14と等しい発電電力量P16を得るためには、すでに時間的に過ぎてしまったT7で発電開始をする必要があった。そのためこの後の電欠を回避するためには発電機の出力を上げるか、充電ステーションに立ち寄って充電するか、別の走行ルートを選択する必要がある事が分かる。

このように予測発電充電制御とは、出発前に走行ルートの情報をICT技術の１つであるとGNSSとGISを活用する事で事前に走行計画（発電計画）を立てる事が出来る技術である。さらに走行中においても常にGNSSとGISから最新の情報を元に発電計画を更新し続ける事で効率的な走行を可能とする技術である。次により詳細な予測発電制御技術の動作について記述する。

図１０は走行中での予測発電充電制御の様子をより具体的に示したものである。本例では平坦路と坂道での車両の速度を変えている。また、坂道が平坦路に対して水平距離よりも斜度分だけ距離が延びる分は、実路での斜度は本図面によりも非常に小さいと考えられるので考慮していない。ここで上図は地形図を表し、下図は電力図である。また上図の横軸は距離を示しているが、走行中の速度を考慮する事で下図での横軸は時間軸に変換出来る。下図での各ラインは以下を表している。Aは走行前のSOC値が走行中での発電によって増加する様子を表し、Bは走行中のSOCの推移を表し、Cは走行による消費電力量の増加を表しており終点においては走行時に消費した総消費電力量を示している。

ここでAからCを引いた値がBのSOCの変化と表されている。またCの走行中の消費電力量は、平坦路11では単位時間当たり１消費と考え、登り坂12では単位時間当たり2としている。さらに本例では下り坂14でも単位時間当たり１消費をするとして回生電力は組み入れていない。SOCが走行による電力消費で下がってきて、予め決められた値（この例では4kW）になった時に発電機を駆動させて二次電池に充電を開始している。この時の発電量は単位時間当たり3発電とすると、登り坂12での単位時間当たり2消費よりも多いのでSOCは増加していて、発電を停止するタイミングはSOCが上限値となった時である。しかし、発電量が少なく上り坂でのSOCが回復できないと判断した場合は、発電機の発電開始時期をさらに前倒して二次電池の電力量を増加させる。

このように走行路を各小区間単位に分割し、その分割地点での走行路情報をGISとGNSSから得る事で、事前に走行計画（発電計画）が立てられ、走行中においてリアルタイムに標高情報をGISからと車両の位置情報をGNSSから得る事で発電充電制御を最適に行う事が可能となる。

図１１aは東京から箱根峠を越えて沼図に至るルートについて、予測発電充電制御を用いて走行した場合と、用いないで走行した場合についてのSOCシミュレーションを行うために使用した走行ルートの断面図であり、横軸に走行距離を縦軸に標高を示している。また、図１１bは横軸に図１１a上の各走行地点の場所（a,b等）を示し、縦軸はSOCを示している。東京からスタートして暫くはほぼ平坦な区域をEV走行するが箱根に入り、箱根峠に差し掛かると標高が一気に増すので電池の充電量が大きく減少する。その様子は図１１bのeからfの部分であり、急激にSOCが減少している。しかし、予測発電充電制御を用いた場合は、走行前の発電計画策定時に峠を越えるために必要な電力量が計算出来るので、SOCが下限（本例では10％）に到達する手前のaの地点で発電を開始する事で電池に十分な電力を充電出来て箱根峠を問題なく走行が出来る。しかし、もし予測発電充電制御を用いない場合は、発電を開始するのはSOCが下限に達したところから開始するので電池に十分な電力を貯める事が出来ず、箱根峠の登坂走行途中（eとfの間）で電欠となってしまう事が分かる。

もちろん、十分な電池量を充電できる電池と強力な発電機を搭載していれば予測発電充電制御技術を使用しなくても走行可能であるが、その場合はこれまで述べたように多くの問題が起こり得る。第一に大量の電池と大型の発電機はスペースと重量がかさむ為にバスでは室内空間に影響を与え、トラックでは搭載容量を減じてしまう。さらに、重量増加のために燃費の悪化が懸念され、レンジエクステンダーEV車両としての長所であった低燃費とそれに伴う低CO2排出の特徴をスポイルする事になり、魅力のない車両となる懸念がある。

本発明は、電池でモーターを駆動させて走行するEV車両に、必要に応じて電池の充電を行うために発電機を搭載した所謂レンジエクステンダーEV車両に、予測発電充電制御技術を組み込んだ装置を搭載する事で、小型の電池と小型の発電機の搭載を可能となり、バスの乗車スペースやトラックの積載貨物スペースを犠牲にすることなく、燃料消費の削減が図れて結果的にCO2削減が可能となる環境改善に役立つ技術である。さらに、公共交通手段と社会インフラを支える流通システムに応用すれば燃料消費の削減が図れ、同時にCO2の排出削減が図れる事から低炭素社会への実現に大きな効果をもたらす事が出来る。

二次電池の充電状態（SOC）の走行距離により変化の一例 単位区間毎に位置データと標高データを取得し移動に必要なエネルギーを算出するイメージ図 予測発電充電制御の遷移図 予測発電充電制御のフローチャート 発電機が起動中に終点に近づく状態 終点時にSOCがScTになる時点で発電機をオフする地点（X) 予測発電充電制御システムの入出力情報と処理アルゴリズム 予測発電充電制御と主要ブロックの関係 予測発電充電制御のアルゴリズムの処理概要 予測発電充電制御の概要説明図（１） 予測発電充電制御の概要説明図（２） 予測発電充電制御の概要説明図（３） 予測発電充電制御の詳細説明図 東京から沼図までの走行ルート 予測発電充電制御技術を用いた時と用いない時のSOC状況

Claims (12)

1. 走行前に目的地または走行ルートあるいは両方を設定する事により、走行中における発電機の充電開始及び充電停止の地点または時間あるいは両者を予め設定する事を特徴とした、発電機で二次電池を充電しその電池でモーターを駆動するレンジエクステンダー車両の予測発電充電制御技術。
2. 請求項１に係わり、目的地と走行ルートの情報は、地理情報システム(GIS）と全地球測位衛星システム(GNSS)を活用する事を特徴としたレンジエクステンダー車両の予測発電充電制御技術。
3. 請求項１に係わり、発電機の充電開始は二次電池の充電下限値に達した時に行い、充電停止は充電上限値に達した時に行う制御を特徴としたレンジエクステンダー車両の予測発電充電制御技術。
4. 請求項３に係わり、走行先に電池消費が多く見積もられる走行状況を余め予測して発電機の充電開始は二次電池の下限値に達する前に充電の開始を行い、また走行先に回生電力が多量に発生する事を余め予測して発電機の充電停止は二次電池の上限値に達する前に行う事を特徴としたレンジエクステンダー車両の予測発電充電制御技術。
5. 請求項３に係わり、目的地までに必要な電池の電力残量は、目的地までの水平方向に移動するに必要なエネルギーと垂直方向に移動するに必要なエネルギーに分解した結果に基づいて見積もられた電力量から決定する事を特徴としたレンジエクステンダー車両の予測発電充電制御技術。
6. 請求項３に係わり、走行前及び走行中においてもGISとGNSSから得た情報を基に、単位距離毎又は単位時間毎に、あるいは単位距離と単位時間を組合せた単位毎に走行地点での走行速度、電池の電力残量、補機の動作状態、搭載積載量の変化を組み入れて、発電機の充電開始又は停止をリアルタイムに見直す事を特徴としたレンジエクステンダー車両の予測発電充電制御技術。
7. 請求項１に係わり、走行ルート途中に発電機を停止する必要のある地点においては、その地点を通過する間は発電機動作を行わない事を特徴としたレンジエクステンダー車両の予測発電充電制御技術。
8. 請求項３に係わり、目的地において電池の残量が決められた値になるように、発電機の開始及び停止を制御する事を特徴としたレンジエクステンダー車両の予測発電充電制御技術。
9. 請求項８に係わり、目的地において電池の残量が余め決められた値を下回る予想された場合には、不足と予想される電力量を発電するための期間と走行場所を目的地までの走行途中に余め設ける事を特徴としたレンジエクステンダー車両の予測発電充電制御技術。
10. 請求項３に係わり、走行途中において目的地あるいは走行ルートが変更になった場合は、改めてGISとGNSSから変更後の目的地と走行ルートの各情報を入手することで、発電機の充電開始及び停止の地点又は時期、あるいは両者を再設定する事を特徴としたレンジエクステンダー車両の予測発電充電制御技術。
11. 請求項１に係わり、二次電池に充電するためにディーゼルエンジン、ガソリンエンジン、燃料電池エンジン、バイオマスエンジン等を使用する事を特徴としたレンジエクステンダー車両の予測発電充電制御技術。
12. 請求項１に係わり、走行途中に設置された充電設備から必要に応じて二次電池に充電出来る装置を備えた事を特徴としたレンジエクステンダー車両の予測発電充電制御技術。