JP6992419B2 - 電動車両の電費予測方法、サーバおよび電動車両 - Google Patents

Description

本開示は、電動車両の電費予測方法、サーバおよび電動車両に関する。

近年、電気自動車（ＥＶ：Electric Vehicle）およびプラグインハイブリッド車（ＰＨＶ：Plug-in Hybrid Vehicle）などの電動車両の開発が進められている。今後、電動車両の普及が進むことが予想されている。これらの電動車両においては、蓄電装置に蓄えられた電力が枯渇する状態（いわゆる電欠に陥る状態）が起こり得る。特に電気自動車では、電欠が起こると、路上で停止することが懸念される。たとえばこのような観点から、電動車両の走行予定ルートについて、できるだけ正確に電費（単位走行距離当たりの消費電力量）を算出することが望まれている。

たとえば特開２０１５－２３０７１９号公報（特許文献１）には、車種の情報から一義的に得られる電費に基づいて、蓄電装置の残量（ＳＯＣ：State Of Charge）がしきい値以下となる地点を算出することが記載されている（たとえば特許文献１の請求項５参照）。

特開２０１５－２３０７１９号公報

特許文献１では、管理センター内の記憶手段に電費に関する情報が車種別に記憶されている。そして、車種情報から電費が算出されることが特許文献１には記載されている（特許文献１のたとえば段落［００３５］，［００８２］を参照）。

しかしながら、電費には車種以外の要因も影響し得る。特許文献１に開示された技術では、他の要因が考慮されていない点において、電費の予測精度に改善の余地が存在する。

本開示は上記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、電動車両の電費の予測精度を向上させることが可能な技術を提供することである。

（１）本開示のある局面に従う電動車両の電費予測方法は、第１および第２のステップを含む。第１のステップは、電動車両である対象車両の使用状態に関する情報を示す対象車両情報を取得するステップである。第２のステップは、対象車両の走行予定ルートに仮想的に設定されたノード間を結ぶリンク毎に、各々が電動車両である複数の車両から収集された電費実績値を対象車両情報を用いて補正することによって、対象車両のリンク毎の電費予測値を算出するステップである。

（２）好ましくは、電動車両の電費予測方法は、第３および第４のステップをさらに含む。第３のステップは、対象車両に搭載された蓄電装置への充電電力を供給可能な充電施設の位置情報と、対象車両のリンク毎の電費予測値とを用いて、蓄電装置のＳＯＣが所定値を下回る予測地点を算出するステップである。第４のステップは、予測地点の周辺に設けられた充電施設の位置情報を対象車両に提供するステップである。

（３）好ましくは、対象車両情報は、対象車両の積載量に関する情報と、対象車両の空調装置の動作状態に関する情報と、対象車両のドライバの運転傾向に関する情報とのうちの少なくとも１つを含む。

上記（１）～（３）の方法によれば、対象車両のリンク毎の電費予測において、対象車両情報（より具体的には、車両の積載量、空調装置の作動状態、および、ドライバの運転傾向等に関する情報）を用いて電費実績値を補正することで電費予測値が算出される。このようにすることで、電費に影響し得る対象車両の状態を電費予測値に反映させることが可能になるため、対象車両の電費の予測精度を向上させることができる。

（４）本開示の他の局面に従うサーバは、電動車両の電費を予測する。サーバは、記憶装置と、演算装置とを備える。記憶装置は、道路に仮想的に設定されたノード間を結ぶリンクを含む地図情報、および、複数の車両から収集されたリンク毎の電費の実績に基づいて算出された電費実績値を含む電費情報を格納する。演算装置は、対象車両の走行予定ルートにおけるリンク毎に、対象車両の使用状態に関する情報を用いて、記憶装置に格納された電費実績値を補正することによって、対象車両のリンク毎の電費を予測する。

（５）本開示のさらに他の局面に従う電動車両は、電動車両の外部と無線通信が可能に構成された無線通信装置と、演算装置とを備える。演算装置は、電動車両の走行予定ルートにおけるリンク毎に、電動車両の使用状態に関する情報を用いて、無線通信装置により取得された電費実績値を補正することによって、電動車両のリンク毎の電費を予測する。電費実績値は、複数の車両から収集された電費の実績に基づいて算出される。

上記（４），（５）の構成によれば、上記（１）の方法と同様に、電動車両の電費の算出精度を向上させることができる。

本開示によれば、電動車両の電費の予測精度を向上させることができる。

本実施の形態に係る電費予測システムの全体構成を概略的に示す図である。 車両の構成を概略的に示す図である。 地図情報データベースに格納された地図情報を説明するための図である。 車両情報データベースに格納された車両情報のデータ構造の一例を説明するための図である。 充電情報データベースに格納された充電情報のデータ構造の一例を説明するための図である。 電費情報データベースに格納された充電情報のデータ構造の一例を説明するための図である。 補正マップの一例を示す図である。 実施の形態１における電費予測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１の変形例における電費予測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２における電費予測処理を説明するためのフローチャートである。

以下、本開示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。

［実施の形態１］
＜電費予測システムの全体構成＞
図１は、実施の形態１に係る電費予測システムの全体構成を概略的に示す図である。図１を参照して、この電費予測システムにおいて、サーバ１０は、複数の車両の電費を予測し、予測された電費に関する情報を各車両に提供する。

車両１は、ユーザの車両であり、以下に説明する例において電費予測の対象となる車両（対象車両）である。一方、複数の車両２は、ユーザ車両以外の車両であり、典型的には非常に多数（たとえば数万台～数百万台）の車両である。

車両１および複数の車両２の各々は、電気自動車（ＥＶ）である。しかし、車両１，２は、車両外部からの充電（外部充電）が可能な電動車両であればよく、プラグインハイブリッド車（ＰＨＶ）であってもよい。

サーバ１０は、通信ネットワーク７上に設けられた基地局８を介して、車両１，２を含む複数の車両と双方向通信が可能に構成されている。また、サーバ１０は、通信ネットワーク７および基地局８を介して、充電ステーション９を含む複数の充電ステーションとも双方向通信が可能に構成されている。なお、図１では、１台の充電ステーション９のみ示すが、より多くの充電ステーション（たとえば後述する充電ステーションＡ，Ｂ）が存在する。

サーバ１０は、演算装置１１と、地図情報データベース１２と、車両情報データベース１３と、充電情報データベース１４と、電費情報データベース１５と、気象情報取得装置１６と、交通情報取得装置１７と、通信装置１８とを備える。

地図情報データベース１２は、各車両１，２が経路探索処理を行なうための地図情報を格納する。地図情報は、道路に仮想的に設定されたノード間を結ぶリンクに関する情報を含む。

車両情報データベース１３は、各車両１，２について、車種情報、車種に応じて定まる様々な仕様値（カタログ値）に関する情報、および、蓄電装置２０（図２参照）の使用状況を示す情報などを格納する。

充電情報データベース１４は、充電ステーションの位置情報、および、充電ステーションに設けられた充電器に関する情報などを格納する。

電費情報データベース１５は、各車両１，２から収集された電費情報を格納する。各車両１，２は、定期的または所定条件成立時に無線通信装置４０（図２参照）を介してサーバに電費を算出するための情報を送信する。電費情報データベース１５は、各車両１，２から受信した情報に基づいて、車種別に整理された電費情報を記憶する。

これらのデータベースに格納される情報の詳細については、後に図３～図６にて詳細に説明する。なお、地図情報データベース１２および電費情報データベース１５は、本開示に係る「記憶装置」に相当する。

気象情報取得装置１６は、たとえば気象庁（民間の気象予報会社であってもよい）から提供される最新の気象情報を取得する。取得された気象情報は、データベース（図示せず）に格納されてもよい。

交通情報取得装置１７は、たとえば道路交通情報センターから提供される最新の道路交通情報を取得する。取得された道路交通情報は、データベース（図示せず）に格納されてもよい。

通信装置１８は、各車両１，２に搭載された無線通信装置４０（図２参照）と無線データ通信を行なうことが可能に構成されている。通信装置１８により、演算装置１１と通信ネットワーク７との間での双方向通信が実現される。

演算装置１１は、いずれも図示しないが、ＣＰＵ（Central Processing Unit）と、メモリと、各種信号を入出力するための入出力ポートと等を含んで構成されている。演算装置１１は、各データベースに記憶された情報、交通情報取得装置１７および気象情報取得装置１６により外部から取得された情報、ならびに、車両１から受信した情報に基づいて、車両１の走行予定ルートにおける電費を予測する。この処理を「電費予測処理」と称し、後に詳細に説明する。

＜車両構成＞
車両１，２は基本的には共通の構成を有するため、以下では車両１の構成について代表的に説明する。

図２は、車両１の構成を概略的に示す図である。図２を参照して、車両１は、蓄電装置２０と、システムメインリレー（ＳＭＲ：System Main Relay）２１と、空調装置２２と、パワーコントロールユニット（ＰＣＵ：Power Control Unit）２３と、モータジェネレータ（ＭＧ：Motor Generator）２４と、動力伝達ギア２５と、駆動輪２６と、ＥＣＵ（Electronic Control Unit）１００とを備える。

蓄電装置２０は、再充電可能な直流電源であり、たとえばリチウムイオン二次電池またはニッケル水素電池などの二次電池を含んで構成される。蓄電装置２０として電気二重層キャパシタ等のキャパシタも採用可能である。蓄電装置２０は、車両１の走行駆動力を生成するための電力をＰＣＵ２３へ供給する。また、蓄電装置２０は、モータジェネレータ２４の回生制動により発電された電力により充電されたり、車両外部から供給される電力により充電されたりする。

ＳＭＲ２１は、蓄電装置２０とＰＣＵ２３との間に電気的に接続されている。ＳＭＲ２１の閉成／開放は、ＥＣＵ１００からの指令に応じて制御される。

空調装置２２は、ＳＭＲ２１とＰＣＵ２３との間に電気的に接続されている。空調装置２２は、蓄電装置２０から供給された電力を用いて車両１の車室内の空調（暖房または冷房）を行なう。空調装置２２には、空調装置２２への供給電流を検出する電流センサ２２１が設けられている。

ＰＣＵ２３は、ＥＣＵ１００からの指令に従って、蓄電装置２０とモータジェネレータ２４との間で電力変換を行なう。ＰＣＵ２３は、蓄電装置２０から電力を受けてモータジェネレータ２４を駆動するインバータと、インバータに供給される直流電圧のレベルを調整するコンバータ（いずれも図示せず）等とを含んで構成される。

モータジェネレータ２４は、交流電動機であり、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２４は、ＰＣＵ２３に含まれるインバータによって駆動され、駆動軸（図示せず）を回転させる。モータジェネレータ２４が出力するトルクが動力伝達ギア２５を介して駆動輪２６に伝達され、それにより車両１が走行する。また、モータジェネレータ２４は、車両の制動時には駆動輪の回転力を受けて発電する。モータジェネレータ２４によって発電された電力は、ＰＣＵ２３を通じて蓄電装置２０に蓄えられる。なお、車両１のサスペンションには、サスペンションの沈み込み量を検出するセンサ２６１（たとえばストロークセンサ）が設けられている。

車両１は、外部充電を行なうための構成として、充電リレー２７と、電力変換装置２８と、インレット２９とをさらに備える。蓄電装置２０の外部充電時には、充電ケーブル６１の充電コネクタ６２がインレット２９に連結される。そして、充電ステーション９に設けられた充電器等から供給される電力が充電ケーブル６１を介して車両１に供給される。

充電リレー２７は、蓄電装置２０と電力変換装置２８との間に電気的に接続されている。充電リレー２７が閉成され、かつＳＭＲ２１が閉成されると、インレット２９と蓄電装置２０との間での電力伝送が可能な状態となる。

電力変換装置２８は、充電リレー２７とインレット２９との間に電気的に接続されている。電力変換装置２８は、ＥＣＵ１００からの指令に従って、充電器等から供給される電力を、蓄電装置２０が充電可能な電力に変換する。なお、電力変換装置２８は、蓄電装置２０からの電力を車両外部へ出力することが可能な電力に変換することも可能である。

車両１は、車両１の走行状況を把握したり車両外部と通信したりするための構成として、ナビゲーション装置３０と、無線通信装置４０とをさらに備える。

ナビゲーション装置３０は、人工衛星からの電波に基づいて車両１の現在地を特定するＧＰＳ受信機と、タッチパネル付ディスプレイ（いずれも図示せず）とを含む。ナビゲーション装置３０は、ＧＰＳ受信機により特定された車両１の現在地の位置情報（ＧＰＳ情報）を用いて車両１の各種ナビゲーション処理を実行する。より具体的には、ナビゲーション装置３０は、車両１のＧＰＳ情報とメモリ（図示せず）に格納された道路地図データとに基づいて、車両１の現在地から目的地までの走行ルート（走行予定ルートまたは目標ルート）を算出し、その走行ルートの情報をＥＣＵ１００に出力する。また、ナビゲーション装置３０は、車両１の現在地を道路地図上に重ね合せてタッチパネル付ディスプレイに表示したり、演算装置１１から車両１に送信された情報またはＥＣＵ１００からの情報をタッチパネル付ディスプレイに表示したりする。また、ナビゲーション装置３０は、ユーザによる様々な操作をタッチパネル付ディスプレイにより受け付ける。

無線通信装置４０は、通信ネットワーク７内の基地局８との双方向のデータ通信が可能なように構成されている。

ＥＣＵ１００は、ＣＰＵ１０１と、メモリ１０２と、入出力ポート（図示せず）と等を含んで構成されている。ＥＣＵ１００は、車両１が所望の状態となるように車両１内の各機器（ＳＭＲ２１、空調装置２２、ＰＣＵ２３、充電リレー２７および電力変換装置２８など）を制御する。また、ＥＣＵ１００は、無線通信装置４０を介して様々な情報（車両１の位置情報など）を演算装置１１に送信したり、演算装置１１からの情報を受信したりする。

＜各データのデータ構造＞
続いて、図１に示したサーバ１０内の各データベースに格納された情報について詳細に説明する。

図３は、地図情報データベース１２に格納された地図情報を説明するための図である。図３に示すように、地図情報としては、車両の走行ルートを、交差点等をノードとする複数の区間に分割し、各ノード間をリンクとして規定したデータが用いられる。図３には、車両１の現在値から目的地までの走行予定ルートにおいて、ｎ番目のノードと（ｎ＋１）番目のノードとを結ぶリンクＬｎが記載されている。なお、ｎは自然数である。

車両１が目的地に到達する前に電欠が起こる可能性がある場合、たとえば、車両１の蓄電装置２０のＳＯＣが所定値を下回る地点Ｐにおいて、車両１は、車両１が電欠に至る前に、たとえば地点Ｐの周辺の充電ステーション９（図３では充電ステーションＡ，Ｂ）の位置情報を提供することをサーバ１０に要求することができる。この処理の詳細については後述する。

図４は、車両情報データベース１３に格納された車両情報のデータ構造の一例を説明するための図である。図４を参照して、車両情報は、様々な車両（車両１，２）についての、たとえば、車両の識別情報（ＩＤ）、車種、車重（乗員および荷物などを含まない車両自体の重量）、車両の現在地および目的地などに関する情報を含む。車種および車重に関する情報は、事前に登録することができる。また、車両の現在地および目的地などに関する情報は、ナビゲーション装置３０により取得（または設定）された情報を定期的に収集することができる。

さらに、車両情報は、蓄電装置２０の満充電容量に関する情報を含むとともに、蓄電装置２０のＳＯＣに関する情報を含む。蓄電装置２０の満充電容量に関する情報としては、蓄電装置２０の満充電容量の仕様値を用いてもよい。また、一般に満充電容量は蓄電装置２０の劣化に伴い減少するため、車両上で算出された満充電容量の実績値（蓄電装置２０の劣化に伴う減少分を加味した値）を取得してもよい。蓄電装置２０のＳＯＣに関する情報は、車両から定期的に収集することができる。

車両情報は、詳細については後述するが、車両のユーザ（ドライバ）の運転傾向を示す情報（運転傾向情報）をさらに含む。なお、１台の車両を複数人のユーザが共有する場合もある。そのため、運転傾向情報は、ユーザ毎に規定されることが望ましい。具体的には、車両が家庭用の場合には、運転席の位置（シートポジション）によりユーザを区別することができる。また、車両に複数の鍵（いわゆるスマートキー）が割り当てられている場合、各鍵に異なる識別情報が含まれているため、車両と鍵との間の通信によりユーザを区別することも可能である。一方、車両がカーシェア用（レンタカー用も含む）の場合には、車両貸出時に登録されるユーザ情報と運転傾向情報とを紐付けることができる。

図５は、充電情報データベース１４に格納された充電情報のデータ構造の一例を説明するための図である。図５を参照して、充電情報は、充電ステーションの識別情報、充電ステーションの位置情報、充電ステーションに設けられた各充電器が対応している充電規格（急速充電、普通充電などの充電形式）に関する情報、および、各充電器の使用状況に関する情報を含む。充電器の使用状況に関する情報とは、たとえば、使用中の充電器の台数と空き充電器の台数とに関する情報である。図示しないが、充電情報は、充電料金に関する情報（単位充電電力量または単位充電時間当たりの課金額を示す情報）をさらに含んでもよい。

図６は、電費情報データベース１５に格納された充電情報のデータ構造の一例を説明するための図である。図６を参照して、電費情報は、図３にて説明したリンク毎に、複数の車両２（車両１を含んでもよい）から収集されたリンク毎の電費実績値［単位：ｋＷｈ／ｋｍ］に関する情報（いわゆるビッグデータ）を含む。このリンク毎の電費実績値は、車種別に分けて算出されている。電費実績値は、複数の車両２の電費の実績のうちの平均値により算出されてもよいし、中央値により算出されてもよいし、最頻値により算出されてもよい。あるいは、これら以外の統計処理が施されてもよい。

なお、電費実績値としては、車両上で算出された実績値をサーバ１０が受信してもよい。あるいは、サーバ１０は、電費に代えて消費電力量に関する情報を受信してもよい。その電力量が消費される間の車両２の走行距離からサーバ１０が電費を算出することもできる。

＜電動車両の電費予測精度＞
車両１の走行予定ルートにおける電費を予測する際には、図６に示した電費情報を参照することで、車両１と同一車種の他の車両２（車両１を含んでもよい）が過去に実際に走行した際に得られた値（電費実績値）を使用することも考えられる。しかしながら、電費には車種以外の要因も影響し得るため、単に同一車種の電費実績値を使用し、他の要因（後述）を考慮しないと、高精度に電費を算出できない可能性がある。

そこで、本実施の形態においては、車両１の使用状態に関する情報を用いて、電費情報に含まれるリンク毎の電費実績値を補正することによって、車両１の走行予定ルートにおけるリンク毎の電費予測値を算出する構成を採用する。電費実績値の補正には、予め準備された補正マップを用いることができる。

図７は、補正マップの一例を示す図である。この補正マップは、たとえば電費情報データベース１５に格納されている。補正マップは、車両１の積載量と、空調装置の動作状態（空調条件と記載する）と、ドライバの運転傾向と、気象条件と、走行ルートの混雑状況とをパラメータとして含む。

車両の重量が電費に影響することは公知である。車両自身の重量（車重）は、既知であり、車両情報（図４参照）に含まれている。そのため、たとえば、車両自身の重量での電費を基準とした、乗員および荷物などよる重量増加による電費悪化の影響が補正される。

なお、いずれも図示ないが、積載量（車重を基準とした重量増加量）は様々な手法により推定可能である。たとえばサスペンションの沈み込み量をセンサ２６１（図２参照）により検出することで積載量を推定することができる。また、乗員の乗車前後のタイヤの空気圧センサ（図示せず）の変化量から積載量を推定してもよい。各シートに荷重センサ（図示せず）を設置してもよい。

また、平地での車両加速時における、積載量とアクセル開度と加速度との関係を予め実験により求め、別マップ（図示せず）として準備しておいてもよい。このマップを参照することで、アクセル開度および加速度から積載量を推定することが可能である。

さらに、車室内を撮影するカメラを設置することで乗員数を検出することができる。あるいは、走行前のドアの開閉により、おおよその乗員数を推定することも可能である。一例として、助手席のドアが開閉されたが後部座席のドアは開閉されなかった場合には、乗員数は運転席および助手席の２人と推定することができる。このようにして求めた乗員数に乗員の典型的な体重（平均体重など）を掛け合わせることで、積載量（乗員による重量増加量）を推定することもできる。

空調装置２２による消費電力（または消費電力量）は、車両１の電費に影響を与え得るので、電費の補正に際して考慮することが望ましい。空調装置２２の消費電力は、冷房／暖房の設定、風量の強弱、外気温と設定温度との温度差などから算出することができる。また、空調装置２２の消費電力は、たとえば電流センサ２２１を用いて空調装置２２への供給電流を監視することにより算出されることもできる。

ドライバ毎に運転傾向（運転の癖）は異なり、電費が良い運転を常に心掛けているドライバが存在する一方で、電費は特に気にしていないドライバも存在する。よって、ドライバの運転傾向も考慮して電費の補正が行なわれる。なお、低電費で走行するための運転技術（技量）もドライバによって異なるが、ここで言う運転傾向には、そのような運転技術も含まれ得る。

ドライバの運転傾向は、通常走行時（電欠の可能性が生じていない走行時）における電費実績値から求めることができる。たとえば、車両１がある時間帯にあるリンクを走行した際の電費と、同一車種の他車両が同一時間帯に同一リンクを走行した際の電費とが比較される。なお、一般に、統計の信頼性を確保するためには母集団がある程度大きいことが要求される。そのため、比較対象とする他車両はできるだけ多い方が望ましく、比較対象とするリンクもできるだけ多い方が望ましい。このような比較の結果、車両１のドライバは、同一車種の車両の典型的なドライバと比べて、たとえば電費が５％高い（あるいは電費が３％低い）などの指標値を算出することができる。この指標値を補正係数として用いることができる。

気象条件も電費に影響し得る。気象条件とは、具体的には、天候（晴天、曇天、雨天など）、外気温、風速、風向き、気圧などの条件である。気象条件に関する情報は、気象情報取得装置１６により気象庁などから取得される。これらの気象条件が電費に与える影響は、実験またはシミュレーションにより求めて定量化することができる。そのようにして定量化された指標を補正係数として用いることができる。

一般に、車両の走行ルートで渋滞が起こっていると、車両が走行ルートをスムーズに走行可能である場合と比べて電費が悪化する。したがって、走行ルートの道路の混み具合に関する情報が電費の補正に用いられる。混み具合は、一例として、各道路の設計交通容量を実測交通量により除算することで求められる「混雑度」により指標される。たとえば、ある道路の混雑度が１以下の場合（実測交通量が設計交通容量以下の場合）には、その道路は混雑しておらず各車両がスムーズに走行可能であるが、混雑度が２を上回ると、その道路では慢性的に混雑していると判定される。走行ルートの混雑状況に関する情報は、交通情報取得装置１７により道路交通情報センターなどから取得される。

図６に示す補正マップでは、５つの各パラメータに対応するように補正係数が定められる例が記載されている。しかし、これら５つのパラメータの組合せを示すマトリックス（５次元のマトリックス）を作成し、その組合せ毎に補正係数を定めてもよい。

＜電費予測処理フロー＞
図８は、実施の形態１における電費予測処理を説明するためのフローチャートである。図８ならびに後述する図９および図１０のフローチャートに示される処理は、所定の条件成立時（たとえばユーザがナビゲーション装置３０を操作した場合、または、蓄電装置２０のＳＯＣが基準値を下回った場合）に、図示しないメインルーチンから呼び出されて実行される。

図中左側には車両１のＥＣＵ１００によって実行される一連の処理を示し、図中右側にはサーバ１０の演算装置１１によって実行される一連の処理を示す。これらのフローチャートに含まれる各ステップ（以下、「Ｓ」と略す）は、基本的にＥＣＵ１００または演算装置１１によるソフトウェア処理によって実現されるが、その一部または全部がＥＣＵ１００または演算装置１１内に作製されたハードウェア（電気回路）によって実現されてもよい。なお、以下では簡略化のため、車両１のＥＣＵ１００を車両１と記載し、サーバ１０の演算装置１１をサーバ１０と記載する。

Ｓ１１０において、車両１は、ナビゲーション装置３０により、車両１の現在地から目的地までの走行予定ルートまでの経路探索処理を実行する。また、車両１は、蓄電装置２０のＳＯＣを推定する（Ｓ１２０）。これらの処理には公知の手法を使用できる。これらの処理は、図示しない別フローにて実行されていてもよい。

続いてＳ１３０において、車両１は、車両１の走行予定ルートでの電費予測処理の実行をサーバ１０に要求する。そして、車両１は、車両１の走行予定ルートの情報と、蓄電装置２０のＳＯＣ情報とを車両１の識別情報（車両ＩＤ）とともにサーバ１０に送信する。なお、車両１の現在地および目的地の位置情報をサーバ１０に送信し、サーバ１０側で車両１の走行予定ルートを算出してもよい。

Ｓ１４０において、車両１は、車両１の積載量に関する情報と、空調条件に関する情報とをサーバ１０に送信する。なお、Ｓ１１０～Ｓ１４０の処理の順序は適宜入れ替え可能である。あるいは、車両１は、これらの情報および電費予測処理の要求を一括送信してもよい。

Ｓ２１０において、サーバ１０は、車両１の走行予定ルートの各リンクの電費実績値を電費情報データベース１５から読み出す。より具体的には、サーバ１０は、車両情報データベース１３内の車両情報を参照することで、車両１の識別情報から車両１の車種を特定する。そして、サーバ１０は、電費情報データベース１５内の電費情報を参照することで、車両１の車種に対応するリンク毎の電費実績値を読み出す。

さらに、サーバ１０は、車両情報を参照することで、車両１の識別情報に対応する、ドライバの運転傾向に関する情報を読み出す（Ｓ２２０）。また、サーバ１０は、車両１の走行予定ルートのリンク毎に、気象条件に関する情報を気象情報取得装置１６により取得するとともに、混み具合に関する情報を交通情報取得装置１７により取得する（Ｓ２３０）。なお、Ｓ２２０，Ｓ２３０の処理の順序も問われない。

Ｓ２４０において、サーバ１０は、補正マップ（図７参照）を参照することによってリンク毎の補正係数を算出する。詳細には、サーバ１０は、車両１の状態を示す情報である、車両１の積載量、空調条件、ドライバの運転傾向、リンク毎の気象条件および込み具合に関する各情報に従って、補正マップから補正係数を算出する。

Ｓ２５０において、サーバ１０は、車両１の走行予定ルート上のリンク毎に、Ｓ２４０にて算出された補正係数を用いて電費実績値を補正し、それによりリンク毎の電費予測値を算出する。たとえば、リンク毎に電費実績値と補正係数とを乗算することによって電費予測値を算出することができる。算出されたリンク毎の電費予測値は、車両１へと送信される。

Ｓ１５０において、車両１は、サーバ１０により算出された電費予測値を用いて車両１の走行可能距離（ＥＶ走行距離）を算出する。より具体的には、各リンクの距離（長さ）［単位：ｋｍ］は道路地図情報より既知であるため、電費予測値［単位：ｋＷｈ／ｋｍ］を用いることで、各リンクでの消費電力量［単位：ｋＷｈ］を算出することができる。端的には、リンクの距離×電費予測値＝リンクでの消費電力量である。各リンクでの消費電力量を積算することで、車両１の現在地から目的地までの消費電力量が算出される。一方、車両１の蓄電装置２０の満充電容量に関する情報と、蓄電装置２０のＳＯＣに関する情報とから、蓄電装置２０に蓄えられた電力量を算出することができる。たとえば、車両１の現在地から目的地までの消費電力量が、蓄電装置２０に蓄えられた電力量を上回る場合には、蓄電装置２０に蓄えられた電力量を消費し切るまでの距離（車両１の現在地からのリンク毎の消費電力量の積算値が蓄電装置２０に蓄えられた電力量に達するまでの距離）が車両１の走行可能距離として算出される。車両１においては、算出された車両１の走行可能距離がナビゲーション装置３０上に表示される。なお、この走行可能距離の算出処理もサーバ１０側で実行し、その算出結果を車両１に送信してもよい。

以上のように、実施の形態１によれば、車両１の走行予定ルートのリンク毎の電費予測において、車両１の使用状態を示す情報（対象車両情報）、具体的には、車両１の積載量、空調条件、ドライバの運転傾向、気象条件および道路の混み具合に関する情報を用いて補正係数が算出される。そして、この補正係数を用いて、多くの車両（複数の車両２であり、車両１を含んでもよい）から収集された電費実績値が補正される。このようにすることで、電費に影響し得る車両１の使用状態を電費予測値に反映させることが可能になるため、車両１の電費の予測精度を向上させることができる。

なお、車両１の使用状態を示す情報（対象車両情報）の具体例として、車両１の積載量、空調条件、ドライバの運転傾向、気象条件および道路の混み具合に関する情報を挙げたが、これら全てが必須の情報ではない。たとえば、多くの場合、車両１の積載量、空調条件、ドライバの運転傾向の電費への影響の大きさと比べると、気象条件および道路の混み具合の電費の影響の大きさは相対的に小さい。そのため、車両１の積載量、空調条件、ドライバの運転傾向に関する情報のみを用いてもよいし、より限定的に、車両１の積載量、空調条件に関する情報のみを用いてもよい。対象車両情報は、車両１の積載量、空調条件、ドライバの運転傾向のうちの少なくとも１つを含めばよい。

実施の形態１では、補正マップに規定された補正係数を用いて電費実績値が補正される旨を説明したが、補正態様はこれに限定されない。たとえば、事前の実験結果またはシミュレーション結果に基づき、電費実績値を補正するための補正関数を準備し、この補正関数を用いて電費予測値を算出してもよい。

［実施の形態１の変形例］
実施の形態１におけるフローチャート（図８参照）では、サーバ１０側で補正係数を用いて電費予測値の算出が行なわれる例を説明したが、電費予測値の算出は車両１上で行なわれてもよい。この場合には、図７に示した補正マップが車両１のＥＣＵ１００のメモリ１０２に格納されている。

図９は、実施の形態１の変形例における電費予測処理を説明するためのフローチャートである。図９を参照して、Ｓ３１０，Ｓ３２０において、車両１は、車両１の現在地から目的地までの走行予定ルートの経路探索処理を実行するとともに蓄電装置２０のＳＯＣを推定する。続いて、車両１は、車両１の走行予定ルートについての電費予測処理の実行をサーバ１０に要求する（Ｓ３３０）。車両１の走行予定ルートに関する情報は、車両１の識別情報とともにサーバ１０へと送信される。

そうすると、サーバ１０は、車両１の走行予定ルートの各リンクの電費実績値を電費情報データベース１５から読み出す（Ｓ４１０）。さらに、サーバ１０は、車両情報を参照することで、車両１の識別情報に対応する、ドライバの運転傾向に関する情報を読み出す（Ｓ４２０）。また、サーバ１０は、車両１の走行予定ルートのリンク毎に、気象条件に関する情報を気象情報取得装置１６により取得するとともに、混み具合に関する情報を交通情報取得装置１７により取得する（Ｓ４３０）。リンク毎の電費実績値、車両１のドライバの運転傾向に関する情報、リンク毎の気象条件および混み具合に関する情報は、サーバ１０から車両１に送信される。これらの情報は、別々に送信されてもよいし、一括して送信されてもよい。

Ｓ３４０において、車両１は、車両１の積載量に関する情報と、空調条件に関する情報とを取得する。そして、車両１は、車両１は、車両１の積載量および空調条件に関する情報と、サーバ１０から受信した各情報（ドライバの運転傾向、ならびに、リンク毎の気象条件および混み具合に関する情報）に従って、補正マップ（図７参照）から補正係数を算出する（Ｓ３５０）。そして、車両１は、車両１の走行予定ルート上のリンク毎に、補正係数を用いて電費実績値を補正することで電費予測値を算出する（Ｓ３６０）。さらに、車両１は、算出された電費予測値を用いて車両１の走行可能距離を算出する（Ｓ３７０）。Ｓ３５０～Ｓ３７０の処理は、実行主体が車両１である点が実施の形態１における処理（サーバ１０による処理）と異なるものの、その処理内容は実施の形態１にて説明した内容と基本的に同等であるため、詳細な説明は繰り返さない。

以上のように、実施の形態１の変形例によれば、補正係数を用いた電費予測値の算出が車両１上で行なわれる。このような構成においても、実施の形態１と同様に、車両１の電費の予測精度を向上させることができる。

また、実施の形態１およびその変形例から分かるように、各ステップの実行主体は、車両１およびサーバ１０のうちのいずれかを適宜設定することができる。図示しないが、たとえば、図８のＳ２４０，Ｓ２５０の処理および図９のＳ３５０，Ｓ３６０の処理において、補正係数の算出はサーバ１０側で行ない、算出された補正係数を車両１に送信して、車両１上で電費予測値を算出してもよい。

［実施の形態２］
実施の形態２においては、車両１の電欠が起こる可能性がある場合に、サーバ１０が電欠発生前に充電ステーションを車両１に案内する構成について説明する。

図１０は、実施の形態２における電費予測処理を説明するためのフローチャートである。図１０を参照して、Ｓ５１０～Ｓ５３０，Ｓ６１０～Ｓ６５０の処理は、実施の形態１におけるＳ１１０～Ｓ１３０，Ｓ２１０～Ｓ２５０の処理（図８参照）とそれぞれ同等であるため、説明は繰り返さない。

サーバ１０からリンク毎の電費予測値を受信すると、車両１は、Ｓ５５０において、車両１が目的地に到達する前に電欠を起こす可能性があるか否かを判定する。具体的には、たとえば、車両１の走行予定ルートの各リンクについて、そのリンクでの消費電力量が算出される。そして、車両１の走行予定ルートに沿って、現時点で蓄電装置２０に蓄えられた電力量からリンク毎の消費電力量を順次引いていくことで、各リンクでの蓄電装置２０の残存電力量が算出される。蓄電装置２０の残存電力量が所定のしきい値を下回る場合、車両１が電欠を起こす可能性があると判定される。なお、このしきい値とは、蓄電装置２０の残存電力量がしきい値を下回る地点から、その地点の周辺（近隣）の充電ステーションまで車両１が走行するのに必要な電力量を少なくとも上回る電力量である。

車両１が電欠を起こす可能性があると判定された場合（Ｓ５５０においてＹＥＳ）、車両１は、充電ステーション９の位置情報の提供（案内）をサーバ１０に要求する（Ｓ５６０）。車両１は、たとえば、蓄電装置２０の残存電力量がしきい値を下回ることが予測された地点の位置情報（たとえば図３に示したＰ地点の位置情報）を併せてサーバ１０に送信してもよい。

サーバ１０は、車両１からの充電ステーション９の情報提供要求を受けると、充電情報データベース１４に格納された充電情報を参照することによって、蓄電装置２０の残存電力量がしきい値を下回る地点の周辺の充電ステーション９を選定する（Ｓ６６０）。選定される充電ステーションは１つだけでよいし、図３に示したように２つ以上の候補が選定されてもよい。また、充電ステーション９の選定においては、充電ステーション９の位置情報だけでなく、充電情報に規定された他の情報（対応充電規格の情報、空き充電器台数の情報など）も考慮されることが望ましい。サーバ１０により選定された充電ステーションの位置情報は、車両１に送信される。

なお、蓄電装置２０の残存電力量がしきい値を下回る地点を例に説明したが、サーバ１０は、その地点よりも前の地点の周辺に設置された充電ステーションを案内してもよい。たとえば車両１のユーザが直ちに蓄電装置２０の外部受電を希望する場合には、サーバ１０は、車両１の現在地に基づいて充電ステーションが選定することができる。

車両１では、サーバ１０から提供された充電ステーションの位置情報がナビゲーション装置３０のディプレイ上に表示される（Ｓ５７０）。ナビゲーション装置３０は、その充電ステーションまでの経路探索処理を実行し、その充電ステーションまでのルートを車両１のユーザに案内してもよい。

以上のように、実施の形態２によれば、実施の形態１と同様にすることで高精度に電費を予測することができる。そして、高精度に算出された電費予測値を用いて、車両１の電欠の可能性の有無が判定される。さらに、電欠の可能性があると判定された場合には、車両１に充電ステーションの位置情報が提供される。これにより、より適切な充電ステーションを案内することが可能になり、たとえば、車両１が実際に電欠に至る可能性を低減することができる。

なお、蓄電装置２０の残存電力量が所定のしきい値を下回ると車両１が電欠を起こす可能性があると説明したが、先述のように、車両１の電欠可能性が生じる前の段階で充電ステーションを案内してもよい。

また、図１０には、実施の形態１におけるフローチャート（図８参照）をベースにしたフローチャートを示したが、実施の形態１の変形例におけるフローチャート（図９参照）をベースにしてもよい。

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。本開示の範囲は、上記した実施の形態の説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許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。

１，２ 車両、７ 通信ネットワーク、８ 基地局、９ 充電ステーション、１０ サーバ、１１ 演算装置、１２ 地図情報データベース、１３ 車両情報データベース、１４ 充電情報データベース、１５ 電費情報データベース、１６ 気象情報取得装置、１７ 交通情報取得装置、１８ 通信装置、２０ 蓄電装置、２１ ＳＭＲ、２２ 空調装置、２３ ＰＣＵ、２４ モータジェネレータ、２５ 動力伝達ギア、２６ 駆動輪、２７ 充電リレー、２８ 電力変換装置、２９ インレット、３０ ナビゲーション装置、４０ 無線通信装置、６１ 充電ケーブル、６２ 充電コネクタ、１００ ＥＣＵ、１０１ ＣＰＵ、１０２ メモリ。

Claims (4)

1. 電動車両の電費予測方法であって、
   前記電動車両である対象車両の使用状態に関する情報を示す対象車両情報を取得するステップと、
   前記対象車両の走行予定ルートに仮想的に設定されたノード間を結ぶリンク毎に、各々が電動車両である複数の車両から収集された電費実績値を前記対象車両情報を用いて補正することによって、前記対象車両のリンク毎の電費予測値を算出するステップとを含み、
   前記対象車両情報は、
   前記対象車両の積載量に関する情報と、
   前記対象車両のドライバの運転傾向に関する情報とを含み、
   前記対象車両の積載量は、前記対象車両の積載量とアクセル開度と加速度との間の関係を参照することで前記対象車両のアクセル開度および加速度から推定され、
   前記対象車両のドライバの運転傾向に関する情報は、前記対象車両の時間帯およびリンク毎の電費と、前記対象車両と同一車種の他車両が同日時間帯に同一リンクを走行した際の電費とを比較することで求められた補正係数を含む、電動車両の電費予測方法。
2. 前記対象車両に搭載された蓄電装置への充電電力を供給可能な充電施設の位置情報と、前記対象車両のリンク毎の電費予測値とを用いて、前記蓄電装置のＳＯＣが所定値を下回る予測地点を算出するステップと、
   前記予測地点の周辺に設けられた前記充電施設の位置情報を前記対象車両に提供するステップとをさらに含む、請求項１に記載の電動車両の電費予測方法。
3. 電動車両の電費を予測するサーバであって、
   道路に仮想的に設定されたノード間を結ぶリンクを含む地図情報、および、複数の車両から収集されたリンク毎の電費の実績に基づいて算出された電費実績値を含む電費情報を格納する記憶装置と、
   対象車両の走行予定ルートにおけるリンク毎に、前記対象車両の使用状態に関する情報を用いて、前記記憶装置に格納された前記電費実績値を補正することによって、前記対象車両のリンク毎の電費を予測する演算装置とを備え、
   前記対象車両の使用状態に関する情報は、
   前記対象車両の積載量に関する情報と、
   前記対象車両のドライバの運転傾向に関する情報とを含み、
   前記対象車両の積載量は、前記対象車両の積載量とアクセル開度と加速度との間の関係を参照することで前記対象車両のアクセル開度および加速度から推定され、
   前記対象車両のドライバの運転傾向に関する情報は、前記対象車両の時間帯およびリンク毎の電費と、前記対象車両と同一車種の他車両が同日時間帯に同一リンクを走行した際の電費とを比較することで求められた補正係数を含む、サーバ。
4. 電動車両であって、
   前記電動車両の外部と無線通信が可能に構成された無線通信装置と、
   前記電動車両の走行予定ルートにおけるリンク毎に、前記電動車両の使用状態に関する情報を用いて、前記無線通信装置により取得された電費実績値を補正することによって、前記電動車両のリンク毎の電費を予測する演算装置とを備え、
   前記電費実績値は、複数の車両から収集された電費の実績に基づいて算出され、
   前記電動車両の使用状態に関する情報は、
   前記電動車両の積載量に関する情報と、
   前記電動車両のドライバの運転傾向に関する情報とを含み、
   前記電動車両の積載量は、前記電動車両の積載量とアクセル開度と加速度との間の関係を参照することで前記電動車両のアクセル開度および加速度から推定され、
   前記電動車両のドライバの運転傾向に関する情報は、前記電動車両の時間帯およびリンク毎の電費と、前記電動車両と同一車種の他車両が同日時間帯に同一リンクを走行した際の電費とを比較することで求められた補正係数を含む、電動車両。

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