JP2013051809A - 電動車両の充電制御装置 - Google Patents

Abstract

【課題】電動車両において、充電方法が最適化された充電制御装置を提供する。
【解決手段】外部電源によって充電することが可能なバッテリと、バッテリによって力行または回生を行う回転電機とを有し、回転電機によって駆動力の一部または全部を得る電動車両の充電制御装置であって、ステップ５２で充電制御切り替えスイッチがＯＮの場合、ステップ５５でユーザの電動車両の使用状況に応じた最適な目標充電量を演算し、ステップ５６でユーザの電動車両の使用状況に応じた最適な充電速度を演算し、当該目標充電量と当該充電速度に基づいて充電を実施する。
【選択図】 図４

Description

本発明は、電動車両の充電制御装置に関する。

駆動力の一部または全部を回転電機によって得る、電気自動車やハイブリッド自動車に代表される電動車両として、車両の外部にある電源（以下「外部電源」とする）によってバッテリを充電し、充電されたバッテリの電力を回転電機に供給するものが知られている。

外部電源からバッテリを充電する方法としては、例えば走行を開始する予定の時刻までに充電を行い、予定の時刻を過ぎると放電を行う方法が知られている（例えば特許文献１または２参照）。

特開２００８−２７８５８５号公報 特開２００９−５４５０号公報

このような電動車両における充電制御は、充電後の走行性能や航続距離に影響を与えると共に、バッテリの劣化量にも影響を与える。

特にバッテリの劣化量は、劣化量が大きいと、車両を購入した後、車両の航続距離やハイブリッド自動車では燃費が大幅に悪化するため、劣化の抑制を考えた充電制御は、外部電源による充電機能を備える電動車両にとって重要な技術である。

しかしながら従来の技術においては、充電方法の最適化については十分に考慮されていない。例えば従来技術の場合、満充電状態で放置することを抑制するために放電が必要であり、放電する電力、もしくは放電すべき電力を他の蓄電装置に貯める場合には、放電時のロスが問題となる。また、バッテリの劣化抑制のみを考慮し、劣化の最も少ない充電量とすると、航続距離や燃費の悪化につながるなどの問題がある。

本発明は上記に鑑み、電動車両において、充電方法が最適化された充電制御装置を提供することを目的とする。

本発明は、外部電源によって充電することが可能なバッテリと、バッテリによって力行または回生を行う回転電機とを有し、回転電機によって駆動力の一部または全部を得る電動車両の充電制御装置であって、バッテリの充電量を検出する充電量検出手段と、車両の情報を検出する車両情報検出手段と、バッテリの充電量または充電速度を制御する充電制御手段と、を有し、充電制御手段は、充電量検出手段で検出した現在の充電量と、車両情報検出手段で検出した車両情報に基づいて、バッテリの充電量または充電速度を制御する電動車両の充電制御装置である。

本発明によれば、電動車両において、充電方法が最適化された充電制御装置を提供することが可能である。

本発明の一実施形態をなすプラグインハイブリッド車のシステム図を示す。 保存時の温度とバッテリの劣化速度の関係図を示す。 保存時のＳＯＣとバッテリの劣化速度の関係図を示す。 本発明の一実施形態をなすバッテリ充電制御のフローチャートを示す。 図４のステップ５５における演算ブロック図を示す。 図４のステップ５６における演算ブロック図を示す。 図５、図６のＬ_ＷＤｒｖＳＴｔｉｍｅ、Ｌ_ＤｒｖＬｏａｄ_ｉｎｔ、Ｌ_ＷＤｒｖＳＴｔｉｍｅの演算のタイミングを示すフローチャートを示す。 図７のステップ８２、ステップ８４、ステップ８５の演算ブロック図を示す。

以下、図面を用いて本発明の実施形態について説明する。

図１は、本発明の一実施形態をなすプラグインハイブリッド車のシステム図である。

尚、ここでは本発明の実施形態として、外部電源からのバッテリ充電が可能なプラグインハイブリッド車を用いて説明するが、本発明の実施形態は必ずしもプラグインハイブリッド車に限定されるべきものではなく、外部電源からのバッテリ充電が可能であり、バッテリの電力供給により駆動されるモータを駆動源とする車両であれば、すべてに適用可能である。

図１に示すプラグインハイブリッド車１００は、エンジン４と回転電機３を有する。回転電機３は、インバータ２を介してバッテリ１と電気的に接続され、力行または回生を行う。車両の駆動力の一部または全部は、この回転電機３によって得られる。加速時には回転電機３は力行し、バッテリ１に蓄えられた電気エネルギーをインバータを介して駆動力に変換する。減速時には回転電機３にて回生した電力を、インバータ２を介しバッテリ１に蓄電する。上記の動作は、ハイブリッドコントローラ７から各部へ通信を行うことで実現する。

また、車両を停止し、外部電源６からバッテリ１へ充電を行う際は、外部電源６からバッテリチャージャ５を介してバッテリ１を充電する。上記の動作は、ハイブリッドコントローラ７とも通信を行うバッテリコントローラ８にて制御する。

尚、車両外部に取り付けられた外気温センサ９の出力信号は、ハイブリッドコントローラ７に接続され、走行制御に用いられるとともに、バッテリコントローラ８へも送られる。

次に、バッテリの劣化特性について説明する。

電動車両の蓄電装置として用いられるリチウムイオンバッテリは、劣化することにより、充電可能な容量の低下と、内部抵抗増加による出力電圧の低下を引き起こし、回転電機走行における航続距離の低下や、回転電機出力低下の要因となる。

上記のようなバッテリ特性の劣化の原因としては、保存劣化とサイクル劣化の２つに大別される。

保存劣化とは、充電状態のバッテリに発生する劣化であり、電極と電解質との界面領域での電気化学反応による、電極や電解質の損傷により引き起こされる劣化であり、主に電動車両を駐車している間に進行する劣化である。

保存劣化による劣化量を変化させる要因としては、温度と充電量（以下ＳＯＣ：State of Chargeと称す）が知られており、下式に示す特性を持つ。

保存劣化量（充電可能容量の低下、内部抵抗の増加）
＝Ｋｃ×ｔ(１／２) …（式１）
Ｋｃ：劣化速度 ｔ：保存時間

式１において、充電可能容量の低下量と、内部抵抗の増加量の絶対値は異なるが、同様の特性を示す。Ｋｃは温度とＳＯＣにより変化する劣化速度である。温度に関しては、図２に示すように、温度が高い程、劣化速度が大きくなる特性を持つ。また、図３に示す様に、ＳＯＣに関しては、満充電状態の劣化速度が最も大きく、充電していない状態の劣化速度が最も小さい特性を持つ。

サイクル劣化とは、バッテリに対して充放電サイクルを繰り返すことによって発生する劣化であり、主に、電動車両走行中の回転電機に対する放電、回生中の回転電機からの充電、また、外部電源による充電時に進行する劣化である。

サイクル劣化による劣化量を変化させる要因としては、充放電時の電気負荷である電流値が知られており、下式に示す特性を持つ。

サイクル劣化量（充電可能容量の低下、内部抵抗の増加）
＝Ｋｃ×(電流値ｎ) …（式２）
Ｋｃ：劣化速度 ｎ：整数

式２において、充電可能容量の低下量と、内部抵抗の増加量の絶対値は異なるが、同様の特性を示す。Ｋｃは温度とＳＯＣにより変化する劣化速度であり、保存劣化と同様、温度に関しては、温度が高い程劣化速度が大きくなる特性を持ち、ＳＯＣに関しては、満充電状態の劣化速度が最も大きく、充電していない状態の劣化速度が最も小さい特性を持つ。

このようなバッテリ劣化のメカニズムを考慮すると、充電量を示すＳＯＣが１００％に近い状態になるまで充電し、かつ環境温度が高い状態でバッテリを放置した場合や、バッテリの充電速度を早めて充電時に流れる電流を大きくした場合、回転電機による駆動または回生が頻発するような走行を行うと、バッテリ劣化を促進することになる。

このような状態が定常的に続くと、短期間で、航続距離や燃費が大きく悪化する状態となる。

また、上記とは逆に、ＳＯＣを０％程度とし、かつ低温でバッテリを放置する場合や、バッテリの充電速度を遅くし充電時に流れる電流を小さくした場合、回転電機による駆動または回生が発生しにくくなるような走行をした場合、バッテリの劣化は抑制される。但し、走行開始時のＳＯＣが満充電に比べ低くなることから、航続距離の低下や、充電速度を遅くすることによる充電時間の長期化が生じる。また回転電機による駆動・回生が発生しにくくなるような走行を行うことにより運転性の悪化や、回生量低下による燃費の悪化が生じ、走行性能が悪化する。

従って、外部電源によるバッテリの充電量は、基本的には上記のトレードオフを取り、最適化することが望ましい。

しかしながら、生活環境に依存する環境温度や、走行パターンはユーザによって異なるため、一概にすべてのユーザにとって最適な充電量を設定することは困難である。

また、ユーザ毎に生活環境に依存する環境温度や、走行パターンが異なることにより、ユーザ毎にバッテリの劣化速度が異なると、ユーザにとっては、数年後の車両性能を予想することが困難である。車両購入時に適切な車両を選択することが難しく、バッテリを搭載する電動車両を供給する側にとっては、購入者に対するサポートを適切なタイミングで実施することが困難である。これらの課題があり、使用環境・条件によるバッテリの劣化ばらつきを抑制することが望ましい。

そこで、本実施形態では、上記に鑑み、各ユーザの電動車両の保存状態、走行状態に応じて、外部電源によるバッテリの充電量、および充電時の電流値と相関のある充電速度を設定することで、上記のバッテリ劣化抑制と走行性能悪化抑制のトレードオフを最適化し、かつ使用環境・条件によるバッテリの劣化ばらつきを抑制する。

図４は、本発明の一実施形態をなすバッテリ充電制御のフローチャートを示す。外部電源６を接続して電動車両のバッテリ１に充電を行う際に、バッテリコントローラ８で行う充電制御のフローチャートである。

尚、本実施形態では、本充電制御をバッテリコントローラ８で行うことを前提に記載するが、同様の信号入出力、演算機能を有するコントローラであれば、他のコントローラで実施してもよい。

まず、ステップ５１において、外部電源６が車両に接続されたことを検知すると充電制御を開始する。その後、ステップ５２で、車両の運転席に取り付けられ、ユーザが切り替え可能な充電制御切り替えＳＷの状態を判定し、ＳＷがＯＦＦである場合には、ステップ５３で目標充電量であるＴａｒｇｅｔＳＯＣを満充電状態に近く次回走行時の航続距離が長い９０％とし、ステップ５４で充電速度ＣＳＰＥＥＤを固定値Ｃ１に設定する。ＳＷがＯＮである場合には、ステップ５５でＴａｒｇｅｔＳＯＣ演算により、ユーザの電動車両の使用状況に応じた最適な目標充電量ＴａｒｇｅｔＳＯＣを演算し、ステップ５６でＣＳＰＥＥＤ演算により、ユーザの電動車両の使用状況に応じた最適な充電速度ＣＳＰＥＥＤを演算する。その後、ステップ５７で設定されたＴａｒｇｅｔＳＯＣ，ＣＳＰＥＥＤに応じて充電を開始し、ステップ５８で、変化するＳＯＣ値ＲｔＳＯＣを取得し、ステップ５９でＴａｒｇｅｔＳＯＣとＲｔＳＯＣの差が固定値Ｃ２以下になるまで待機し、ステップ６０でＣ２以下となったら充電を終了する。

このように、ユーザが操作可能なＳＷにより、充電量・充電速度をユーザの趣向に合わせて切り替える構成とすることで、ユーザの満足度を上げるとともに、最適な充電量・充電速度を設定する際にも、ユーザは本ＳＷを切り替えるだけで実現可能な構成とし、ユーザの負担を軽減する。

尚、ここではステップ５５、ステップ５６の順番で説明したが、これが逆でも良く、またどちらか一方だけでも本実施形態の効果が得られる。

次に、ステップ５５とステップ５６の演算内容を図５、図６を用いて説明する。

図５はステップ５５の演算内容を示すブロック図である。まず曜日毎ＳＯＣ消費量推定演算７１において、バッテリコントローラ８またはハイブリッドコントローラの内部に設置されたタイマＩＣから日時情報Ｔｉｎｆを取得する。その後、Ｔｉｎｆから曜日を特定し、特定した曜日に応じたＳＯＣ変化量の学習値Ｌ_ＷＤｅｌｔａＳＯＣを、不揮発性メモリであるＥＥＰＲＯＭ７７から取得する。その後、Ｌ_ＷＤｅｌｔａＳＯＣに、事前に設定した走行終了時の目標ＳＯＣ量を加え、充電量の暫定目標値ＴｇＳＯＣ１を演算する。

上記の処理により、ユーザの電動車両の使い方に応じた充電量の最適化が可能である。たとえば、平日は会社までの短い往復、休日は旅行・レジャーのため、中・長距離運転を行うユーザの場合、平日は充電量を少なくすることでバッテリの劣化を図り、休日は充電量を大きくし車両の後続距離を伸ばすことができ、ユーザに不満を感じさせることなく、バッテリの劣化を抑制することが可能である。

ＴｇＳＯＣ１を演算した後、保存温度補正演算７４にて、前記ＴｇＳＯＣ１に対し、保存温度補正値ＳＴＲＡＧＥ_ＴＥＭＰ_ＣＯＭＰを乗じ、保存温度補正を行い、充電量の暫定目標値ＴｇＳＯＣ２を演算する。

上記ＳＴＲＡＧＥ_ＴＥＭＰ_ＣＯＭＰの演算方法を以下に説明する。まず、外部電源６もしくはＧＰＳを搭載したナビゲーションシステムから充電地点の緯度・経度の位置情報Ｌｉｎｆを取得する。温度変化推定演算部７２では、上記Ｌｉｎｆを用い、予め地点と気温の変化パターンを記憶させたＥＥＰＲＯＭ７７から、充電地点に応じた気温の変化パターンＬ_ＴＥＭＰＰＡＴＴＥＲＮを取得し、ＴＥＭＰ_ＰＡＴＴＥＲＮとして、保存ｎ温度補正量演算部に引き渡す。これにより、緯度・経度に応じ、異なる気温の変化パターンを保存温度補正に反映することが可能である。

保存温度補正量演算７３では、外気温センサ９から充電開始時の外気温度ＲｔＴＥＭＰ、温度変化推定演算７２から温度変化パターンＴＥＭＰ_ＰＡＴＴＥＲＮ、ＥＥＰＲＯＭ７７に保存された保存温度学習値Ｌ_ＳＴＲＡＧＥ_ＴＥＭＰの前回値であるＬ_ＳＴＲＡＧＥ_ＴＥＭＰｚを取得する。

また、Ｔｉｎｆから充電を開始する曜日を特定し、特定した曜日毎に異なる値として、ＥＥＰＲＯＭ７７に保存された曜日毎走行開始時刻学習値Ｌ_ＷＤｒｖＳＴｔｉｍｅを取得する。

上記で得られた情報を用い、まず、ＲｔＴＥＭＰとＴＥＭＰ_ＰＡＴＴＥＲＮ，Ｌ_ＷＤｒｖＳＴｔｉｍｅから、充電後、車両を停車している間の保存温度を推定する。

これは、例えば、平日午後７時に帰宅して充電を開始し、翌朝午前７時に出発するユーザの場合、午後７時で計測した温度に対し、出発する午前７時の温度は低下する。そこで、充電開始時の温度が温度パターンＴＥＭＰ_ＰＡＴＴＥＲＮに温度が変化し、曜日毎走行開始時刻学習値Ｌ_ＷＤｒｖＳＴｔｉｍｅ、までの間車両を保存することを前提に、車両保存時間の平均温度を保存温度として推定する。

その後、前記推定した保存温度と、Ｌ_ＳＴＲＡＧＥ_ＴＥＭＰｚの加重平均を取り、Ｌ_ＳＴＲＡＧＥ_ＴＥＭＰとして、ＥＥＰＲＯＭ７７に保存するとともに、Ｌ_ＳＴＲＡＧＥ_ＴＥＭＰに応じた目標ＳＯＣの補正量ＳＴＲＡＧＥ_ＴＥＭＰ_ＣＯＭＰを演算する。

この際、Ｌ_ＳＴＲＡＧＥ_ＴＥＭＰが高い程、温度によるバッテリの劣化が大きいことを鑑み、Ｌ_ＳＴＲＡＧＥ_ＴＥＭＰが高い程、ＳＴＲＡＧＥ_ＴＥＭＰ_ＣＯＭＰに小さい値を設定しバッテリの充電量を減量することで、バッテリの劣化を抑制する。

上記演算にて算出されたＳＴＲＡＧＥ_ＴＥＭＰ_ＣＯＭＰを保存温度補正演算７４に用いることで、一日の気温変化、位置による気温変化パターンの違い、また、学習値を使用することによりユーザ毎の環境の違いを吸収し、保存時の温度を精度良く推定することが可能である。

また、保存温度補正演算７４にて温度を用いて目標ＳＯＣであるＴｇＳＯＣ２を補正することで、ユーザの使用温度環境によるバッテリ劣化のばらつきを低減することが可能である。

ＴｇＳＯＣ２を演算した後、前回負荷補正演算７６にて、上記ＴｇＳＯＣ２に対し、負荷補正値ＤｒｖＬｏａｄ_ＣＯＭＰを乗じて補正を行い、充電量の目標値ＴａｒｇｅｔＳＯＣを演算する。

上記ＤｒｖＬｏａｄ_ＣＯＭＰは、前回負荷補正量演算７５にて、ＥＥＰＲＯＭ７７より、前回走行時の負荷積算記憶値Ｌ_ＤｒｖＬｏａｄ_ｉｎｔを取得し、このＬ_ＤｒｖＬｏａｄ_ｉｎｔに応じて演算する。この際、ＤｒｖＬｏａｄ_ＣＯＭＰは、Ｌ_ＤｒｖＬｏａｄ_ｉｎｔが大きい程、走行中のサイクル劣化によるバッテリ劣化が進行したと判断し、小さな値を設定することで充電量を減らし、保存劣化によるバッテリ劣化を抑制し、ユーザの走行パターンによるバッテリ劣化のばらつきを低減することが可能である。

このように、目標充電量ＴａｒｇｅｔＳＯＣを演算することで、バッテリの劣化を抑制と走行性能の悪化防止のトレードオフを取り、かつ、ユーザの生活環境に依存する環境温度や、走行パターンの違いによるバッテリの劣化ばらつきの抑制が可能である。

図６は、図４のステップ５６の演算内容を示すブロック図である。

ステップ５６では、まず標準のバッテリ充電速度Ｃ１に対し、保存温度補正演算８３にて、ＳＴＲＡＧＥ_ＴＥＭＰ_ＣＯＭＰＳを乗ずることで暫定バッテリ充電速度ＴＣＳＰＥＥＤを演算する。

上記ＳＴＲＡＧＥ_ＴＥＭＰ_ＣＯＭＰＳの演算方法を以下に説明する。

まず、図５で説明したステップ５５と同様に、温度変化推定演算部７２にて、ＴＥＭＰ_ＰＡＴＴＥＲＮを算出する。

その後、保存温度補正量演算Ｓ８２では、図５の保存温度補正量演算７３と同様に、ＲｔＴＥＭＰとＴＥＭＰ_ＰＡＴＴＥＲＮ，Ｌ_ＷＤｒｖＳＴｔｉｍｅ、およびＬ_ＷＤｒｖＳＴｔｉｍｅを用いてＬ_ＳＴＲＡＧＥ_ＴＥＭＰを演算し、Ｌ_ＳＴＲＡＧＥ_ＴＥＭＰに応じた充電速度の補正量ＳＴＲＡＧＥ_ＴＥＭＰ_ＣＯＭＰＳを演算する。

この際、Ｌ_ＳＴＲＡＧＥ_ＴＥＭＰが高い程、温度によるバッテリの劣化が大きいことに鑑み、Ｌ_ＳＴＲＡＧＥ_ＴＥＭＰが高い程、ＳＴＲＡＧＥ_ＴＥＭＰ_ＣＯＭＰＳに小さい値を設定しバッテリの充電速度を遅くすることで、バッテリの劣化を抑制する。

上記演算にて算出されたＳＴＲＡＧＥ_ＴＥＭＰ_ＣＯＭＰＳを保存温度補正演算８３に用いることで、一日の気温変化、位置による気温変化パターンの違い、また、学習値を使用することによりユーザ毎の環境の違いを吸収し、保存時の温度を精度良く推定することが可能である。

また、保存温度補正演算８３にて温度を用いて充電速度Ｃ１を補正することで、ユーザの使用温度環境によるバッテリ劣化のばらつきを低減することが可能である。

ＴＣＳＰＥＥＤを演算した後、前回負荷補正演算Ｓ８５にて、上記ＴＣＳＰＥＥＤに対し、負荷補正値ＤｒｖＬｏａｄ_ＣＯＭＰＳを乗じて補正を行い、充電速度ＣＳＰＥＥＤを演算する。

上記ＤｒｖＬｏａｄ_ＣＯＭＰＳは、前回負荷補正量演算Ｓ８４にて、ＥＥＰＲＯＭ７７より、前回走行時の負荷積算記憶値Ｌ_ＤｒｖＬｏａｄ_ｉｎｔを取得し、上記Ｌ_ＤｒｖＬｏａｄ_ｉｎｔに応じて演算する。この際、ＤｒｖＬｏａｄ_ＣＯＭＰＳは、Ｌ_ＤｒｖＬｏａｄ_ｉｎｔが大きい程、走行中のサイクル劣化によるバッテリ劣化が進行したと判断し、小さな値を設定することで充電速度を遅くし、充電時のサイクル劣化によるバッテリ劣化を抑制し、ユーザの走行パターンによるバッテリ劣化のばらつきを低減することが可能である。

以上の様に、充電速度ＣＳＰＥＥＤを演算することで、バッテリの劣化を抑制と走行性能の悪化防止のトレードオフを取り、かつ、ユーザの生活環境に依存する環境温度や、走行パターンの違いによるバッテリの劣化ばらつきの抑制が可能である。

次に、図５のステップ５５、ステップ５６の演算で使用するＬ_ＷＤｒｖＳＴｔｉｍｅ、Ｌ_ＤｒｖＬｏａｄ_ｉｎｔ、Ｌ_ＷＤｒｖＳＴｔｉｍｅの演算方法を、図７、図８を用いて説明する。

図７は、Ｌ_ＷＤｒｖＳＴｔｉｍｅ、Ｌ_ＤｒｖＬｏａｄ_ｉｎｔ、Ｌ_ＷＤｒｖＳＴｔｉｍｅの演算のタイミングを示すフローチャートである。これら３つの演算値は、外部電源６による充電中ではなく、バッテリを登載する電動車両の走行中に演算する。

まず、ステップ８１で電動車両がキーオンされ、バッテリコントローラ８、ハイブリッドコントローラ７が起動された後、ステップ８２においてキーオンした時間の学習値である走行開始時刻学習値を演算し、Ｌ_ＷＤｒｖＳＴｔｉｍｅを更新する。その後、ステップ８３で車両の走行を開始し、キーオフを判定すると、ステップ８４の走行時負荷記憶値演算とステップ８５のＳＯＣ変化量学習値演算により、Ｌ_ＤｒｖＬｏａｄ_ｉｎｔ、Ｌ_ＷＤｅｌｔａＳＯＣを更新して終了する。

図８は、図７のステップ８２、ステップ８４、ステップ８５の演算ブロック図である。

ステップ８２では、車両のキーオンが検出されたタイミングにて、バッテリコントローラ８またはハイブリッドコントローラの内部に設置されたタイマＩＣから取得した日時情報Ｔｉｎｆを読み取り、キーオンされた時刻と、曜日を特定する。その後、特定した曜日に応じ、曜日毎に異なる値としてＥＥＰＲＯＭ７７に記憶された曜日毎走行開始時刻学習値の前回値であるＬ_ＷＤｒｖＳＴｔｉｍｅｚを取得する。そして、Ｌ_ＷＤｒｖＳＴｔｉｍｅｚとキーオンされた時刻の時間差に１よりも小さい固定値Ｃ３を乗じた時間分をＬ_ＷＤｒｖＳＴｔｉｍｅｚからキーオンされた時刻に近づけＬ_ＷＤｒｖＳＴｔｉｍｅとし、ＥＥＰＲＯＭ７７に記憶する。

この演算により、Ｌ_ＷＤｒｖＳＴｔｉｍｅには、ユーザの曜日毎の最も頻度の高い走行開始時刻が記憶される。

ステップ８４では、走行中のバッテリの充電、放電時に流れる電流を積分演算９１にて積算した値ＤｒｖＬｏａｄ_ｉｎｔを演算する。尚、積分演算９１は外部電源６からの充電を実行した後一度だけリセットし、当該充電を実行するまでは積算値を保持する。この間、バッテリコントローラ８の電源がオフされる場合は、バッテリコントローラ８の電源が落ちる前に積算値をＥＥＰＲＯＭ７７に記憶し、次回のバッテリコントローラ８起動時に前回記憶した積算値をＥＥＰＲＯＭ７７から取得して、積算演算を継続する。

その後、キーオフのタイミングにて走行時負荷記憶演算９２により、ＤｒｖＬｏａｄ_ｉｎｔをＥＥＰＲＯＭ７７へ保存する。

上記演算により、Ｌ_ＤｒｖＬｏａｄ_ｉｎｔには、前回外部電源６による充電を行ってから前回のキーオフまでの間の走行時の電流積算値が保存される。

ステップ８５では、まず、初期値記憶９３にて、キーオン時のＳＯＣの値を記憶する。その後、キーオフを検出すると、差分計算９４にてキーオフ時のＳＯＣと前記記憶したキーオン時のＳＯＣの差分を演算しＤｅｌｔａＳＯＣとする。ＤｅｌｔａＳＯＣを演算した直後、曜日毎ＳＯＣ変化量学習値更新演算では、日時情報Ｔｉｎｆからキーオフ時の曜日を特定する。そして、特定した曜日に従い、曜日毎に異なる値としてＥＥＰＲＯＭに記憶された曜日毎ＳＯＣ変化量学習値の前回値Ｌ_ＷＤｅｌｔａＳＯＣｚを取得する。その後、上記Ｌ_ＷＤｅｌｔａＳＯＣｚと、ＤｅｌｔａＳＯＣの加重平均を行いＬ_ＷＤｅｌｔａＳＯＣとして、ＥＥＰＲＯＭ７７に保存する。

この演算により、Ｌ_ＷＤｅｌｔａＳＯＣには、曜日毎に、最も頻度の高いＳＯＣ変化量が保存される。

このように本実施形態では、車両の過去の走行状態や、停止時の環境の情報から、バッテリ劣化が進行する状態にあれば、車両保存時のバッテリの充電量を減らす、もしくはバッテリの充電速度を下げることでバッテリ劣化を遅らせる。

また停止時の環境の情報を、車両保存時の外気温とし、高温での保存によるバッテリの劣化を抑制する。また車両保存時の外気温を、充電開始時の車両の外気温と、充電開始後の外気温の変化予想値、推定される車両始動時刻から算出することで、車両保存期間の平均外気温を推定し、車両保存時の外気温推定精度を向上させる。

また外気温の変化予想値を、ナビゲーションシステムや、外部電源装置から取得した充電地点の位置情報を元に、位置に応じた外気温の変化予想値を用いることで、車両保存時の外気温推定精度を向上させる。

また車両保存時の外気温の推定時に、過去に経験した充電時の外気温情報を反映させることで、ユーザの車両保存状況に応じた推定を行い、車両保存時の外気温の推定精度を向上させる。

また車両の過去の走行状態を、過去に経験した頻度の高い充電量の消費量とすることで、ユーザの使用状況に応じ、必要最小限の充電量とすることで、ユーザに不満を与えることなく、バッテリの劣化を抑制する。

また過去に経験した頻度の高い充電量の消費量を、曜日毎に分けて演算することで、ユーザの電動車両の使用パターンに応じた消費量を算出し、適切な充電量を設定する。

また車両の過去の走行状態を、前回の充電後に経験したバッテリ充放電時の電流の積算値とし、充電制御手段により、積算値が大きい場合は、充電量を少なくする、もしくは、充電速度を下げることで、積算値が大きく走行時のバッテリ劣化が大きいときは、充電時、および車両保存じのバッテリ劣化を抑制し、ユーザの使用環境によるバッテリ劣化のばらつきを抑制する。

また充電制御を切り替えるスイッチを備え、当該スイッチがＯＮの場合に、上記充電制御を行うことで、ユーザの趣向にあわせた充電制御を行う。

以上に示す構成にて、各ユーザの電動車両の保存状態、走行状態に応じて、外部電源によるバッテリの充電量、および充電時の電流値と相関のある充電速度を設定することで、上記のバッテリ劣化抑制と走行性能悪化抑制のトレードオフを最適化し、かつ使用環境・条件によるバッテリの劣化ばらつきの抑制が可能である。

１ バッテリ
２ インバータ
３ 回転電機
４ エンジン
５ バッテリチャージャ
６ 外部電源
７ ハイブリッドコントローラ
８ バッテリコントローラ

Claims (9)

1. 外部電源によって充電することが可能なバッテリと、前記バッテリによって力行または回生を行う回転電機とを有し、前記回転電機によって駆動力の一部または全部を得る電動車両の充電制御装置であって、
   前記バッテリの充電量を検出する充電量検出手段と、
   車両の情報を検出する車両情報検出手段と、
   前記バッテリの充電量または充電速度を制御する充電制御手段と、を有し、
   前記充電制御手段は、前記充電量検出手段で検出した現在の充電量と、前記車両情報検出手段で検出した車両情報に基づいて、前記バッテリの充電量または充電速度を制御する電動車両の充電制御装置。
2. 請求項１記載の電動車両の充電装置であって、
   前記車両情報検出手段は、充電時の車両の外気温を前記車両情報として検出し、
   前記充電制御手段は、前記充電時の車両の外気温が所定値より高い場合には、充電量を小さくする、または充電速度を遅くする電動車両の充電制御装置。
3. 請求項２記載の電動車両の充電装置であって、
   前記車両情報検出手段は、充電開始時の車両の外気温と、充電開始後の外気温の変化予想値、推定される車両始動時刻から前記外気温を算出する電動車両の充電制御装置。
4. 請求項３記載の電動車両の充電装置であって、
   前記車両情報検出手段は、充電場所の緯度、経度に応じて前記外気温を補正する電動車両の充電制御装置。
5. 請求項２記載の電動車両の充電装置であって、
   前記車両情報検出手段は、充電開始時の車両の外気温と、過去に経験した充電時の外気温に応じて前記外気温を算出する電動車両の充電制御装置。
6. 請求項１記載の電動車両の充電装置であって、
   前記車両情報検出手段は、過去に経験した頻度の高い充電量の消費量を車両情報として検出し、
   前記充電制御手段は、前記頻度の高い走行パターンに必要な充電量を充電する電動車両の充電制御装置。
7. 請求項６記載の電動車両の充電装置であって、
   前記車両情報検出手段は、頻度の高い充電量の消費量を、週の曜日毎に抽出する電動車両の充電制御装置。
8. 請求項１記載の電動車両の充電装置であって、
   前記車両情報検出手段は、前回の充電後に経験したバッテリ充放電時の電流の積算値を車両情報として検出し、
   前記充電制御手段は、前記積算値が大きい場合は、充電量を少なくする、または充電速度を下げる電動車両の充電制御装置。
9. 請求項１〜８のいずれかに記載の電動車両の充電装置であって、
   充電制御のＯＮ／ＯＦＦを切り替えるスイッチを有し、前記スイッチがＯＮの場合に、前記充電制御を行う電動車両の充電制御装置。