JP2008184077A - ハイブリッド走行制御システム - Google Patents

Abstract

【課題】
充電池を搭載し、回生で得た電力を充電し、その電力を加速時に利用するハイブリッド方式において、従来の技術では、充放電に伴う充電池の温度上昇により、充電池の温度が規定範囲外にある間は、充放電を停止せざるを得なくなり、燃費が低下していた。
【解決手段】
本発明では経路情報や走行履歴から求めた走行に必要な入出力パワーをもとに、充電池の充電量および温度を予測、温度が規定範囲内になるように、エンジン出力およびブレーキ制御量の時系列を求めることで、充電池の停止を防ぎ、燃費を向上させる。
【選択図】図１

Description

本発明は、充電池を搭載したハイブリッド走行制御システムに関する。

自動車や鉄道などでは、鉛，ニッケル水素，リチウム電池などの充電池を搭載，回生ブレーキで得た電力を充電池に充電し、その電力を加速時などに利用することで燃費を向上させるハイブリッド方式が知られている。

例えば、特許文献１に示されているように、更なる燃費向上のため、カーナビなどから地形情報を入手、充電量の推移を計算し、回生ブレーキによる電力を捨てることなく充電できるように充電量を制御する方法が知られている。

また、特許文献２に示されているように、充電池には内部抵抗があるため、充放電に伴い発熱する。そこで、充電池を保護するため、充電地の温度が規定温度以上になると、充放電を停止している。この充放電の停止を避けるため、充電池の強制空冷など冷却構造を考慮し、充電池の温度上昇を抑えている。

特開２００１−１９７６０８号公報 特開２００５−１６８２９５号公報

しかしながら、充電池の内部抵抗は一定ではなく、充電量に加え、特に、劣化，電池温度などの充電池状態の影響を大きく受ける。また、製造時のバラつきによる内部抵抗の変動が存在する。そのため、充電池の冷却性能を超えて、充電池の温度が規定温度以上に上昇し、充電池の充放電ができなくなる問題が発生していた。

本発明の目的は、充電池状態が規定範囲外になることを防ぎ、充電池の充放電を行えなくなることを回避する技術を提供することにある。

上記課題を解決するために、本発明では、蓄電装置と、モータと、発電機と、エンジンと、制動手段を備え、前記モータ単独、または前記エンジンと前記モータにより駆動し、制動時には前記モータによる回生により制動をかけ、前記蓄電装置は前記モータに電力を供給する機能と、前記エンジンにより前記発電機を駆動し発電した電力と、前記モータによる制動時の回生電力を充電する機能を備えたハイブリッド走行制御システムにおいて、経路情報、及び走行履歴を用いて、前記エンジン出力及び前記制動手段の制御状態を算出する走行パターン生成手段を備え、少なくとも１つ以上の前記蓄電装置の状態が所定の範囲内になるように前記蓄電装置を制御することを特徴とするものである。これにより、蓄電装置の充電池状態が規定範囲外になり、充電池の充放電が停止することを防ぐことができる。

また、本パターン生成手段においては、充電池状態として、充電量と温度を予測することで、過充電過放電を回避するとともに、温度上昇による充放電停止を防ぐことで、充電池能力を最大限に引き出すことが可能となる。

また、本パターン生成手段においては、曜日や時間帯ごとに走行履歴を集めることで、道路状況の日常的変化に対応することが可能となる。

また、本パターン生成手段においては、走行時に渋滞などの想定外の状況に対応するため、逐次道路状況や走行状況を入手し、当初の予測が外れた際には、エンジン出力およびブレーキ制御量の時系列を再計算することで、道路状況に応じた充電池状態を規定範囲内にとどめることができる。

また、本パターン生成手段においては、信号停止などで電池の充放電が小さくなり、電池温度が変化した際には、エンジン出力およびブレーキ制御量の時系列を再計算することで、道路状況に応じた充電池状態を規定範囲内にとどめることができる。

また、本パターン生成手段においては、途中の経路変更が発生した際には、新しい経路情報に基づいて、エンジン出力およびブレーキ制御量の時系列を再計算することで、道路状況に応じた充電池状態を規定範囲内にとどめることができる。

本発明によれば、走行する経路に関し、充電池状態を予測し、エンジン出力およびブレーキ制御量の時系列を予め求めることで、充電池状態を常に規定範囲内にとどめることが可能となる。これにより充電池の充放電停止を回避することが可能となり、充電池の持つ能力を最大限に引き出し、ハイブリッド制御システムにおける燃費を最小限にすることが実現出来る。

また、走行中に経路データの収集や、予測を外れた場合でも、再予測を行うことで走行する経路が長くなる程燃費が良くなる。

以下、本発明の一実施例を図面を用いて説明する。

以下、図面を用いて、本発明に関わる走行パターン生成方式の実施の形態について説明する。図１にハイブリッド走行制御システム１の構成図を示す。ハイブリッド走行制御システム１は、パターン生成システム１０００と車両２０００から構成されており、パターン生成システム１０００で生成された各パターンをもとに、車両２０００は走行する。

パターン生成システム１０００は、内部に充電池状態予測手段１００を持つ消費エネルギー予測制御装置１０，走行データ保持手段２１，走行データ収集手段２２，各機器へのパターンを保持するパターン保持手段３０から構成されている。

車両２０００は、充電池４１，各種機器であるエンジン４０−１，ブレーキ４０−２，モータ４０−３などのＮ個の機器（４０−１〜Ｎ）から構成され、加速はエンジン４０−１，モータ４０−３を組合せで、減速（ブレーキ）は、ブレーキ４０−２とモータ４０−３による回生ブレーキを組合せにより行う。この際、加速・上り坂時には、モータ４０−３は充電池４１に充電された電力を利用し、減速・下り坂時には、モータ４０−３により発生した回生電力を充電池４１に充電する。このように、充電池４１は車両エネルギー減少時に得た回生電力を車両エネルギー増加に利用することで、エンジン４０−１の出力の一部を肩代わりすることで、燃費向上が実現できる。

つまり、車両の持つエネルギーとして、

とおくと、

と言い換えることができる。つまり、エンジンとブレーキの調整により、充電池の充放電量を制御することが可能となる。

一方で、充電池４１には充電量と温度の双方に制限があり、所定の充電量範囲と温度範囲になるように制御する必要がある。そのため、充電量の上限を超える際には充電を停止し、反対に充電量の下限を下回る際には放電を停止しなければならない。また、充電池
４１の温度は充放電の両方で上昇するため、充電池４１の温度が上限を超える際には、充電池４１の温度が下がるまで、充放電を停止しなければならない。充電池４１が充放電の停止は燃費の悪化に直結するため、充電池４１の構造検討や強制空冷などで冷却性能の向上を図り、充電地４１の温度が所定の範囲内に収まるようにしている。

しかし、充電池４１の温度上昇の原因となる内部抵抗は、製造時の特性ばらつきに加え、劣化が進むと上昇する性質を持つ。そのため、冷却性能の向上だけでは限界があった。

そこで、本発明では、今回走行する経路に対応した走行データを走行データ保持手段
２１から取り出し、車両２０００が走行に必要なパワーの時系列を求め、充電池４１の充電量及び温度が所定の範囲内に収まるように、式（２）に従いエンジン４０−１とブレーキ４０−２の時系列パターンを生成する。これにより、充電池４１の特性にばらつきがあっても、充電池４１が温度上昇による充放電停止に陥ることなく、充電池４１を最大限活用でき、燃費向上に貢献することが可能となる。

以下、パターン生成システム１０００について、図を用いて説明する。

走行データ収集手段２２は走行時の車両エネルギーの変化を検出し、時系列を出力する。具体的には、この車両２０００の走行エネルギーの変化は式（２）および図２に示すとおりであり、エンジン４０−１，ブレーキ４０−２，モータ４０−３の入出力から求めることができる。また、走行データ保持手段２１に該当する走行データがない場合には、カーナビでセットされた走行経路から走行路の高低差情報入手し、速度制限や運転者の癖や速度モードから、速度変化パターンを割り出す。この速度モードには、パワーモードやゆっくりモード，街乗りモードなどがある。この走行データは、走行データのサンプリング間隔をΔｔとおくと、時間ｔにおける走行データ（車両のエネルギーの変化ΔＥ）は、図３から式（３）のように求められる。

こうして得られた走行データは、走行データ保持手段２１に保持される。

また、カーナビ以外にも車両の内または外にある経路データベースにアクセスして、速度変化パターンを入手することも可能である。

走行データ保持手段２１の構成を図４に示す。走行データ保持手段２１は、走行データテーブル２０１と、走行データ群２０２から構成される。走行データテーブル２０１の各行２１０には、出発地と目的地，時刻，曜日とともに、何回走ったかを示す回数フラグ
（０：カーナビなどから得た情報を基にした暫定走行データ、１以上走行回数）、および、走行データ系列２１１へのポインタが保持されている。また、走行データ群２０２は、複数の走行データ系列２１１から構成され、各走行データ系列２１１は、上述のようにサンプリング間隔Δｔでサンプリングされた車両エネルギーの変化の系列から構成されている。

以下に走行データテーブル２０１と走行データ系列２１１の更新手順を示す。

初めて走行する場合、カーナビや経路データベースなどから得た地形情報をもとに暫定走行データを作成し、走行データテーブル２０１および走行データ群２０２に登録する。その後、走行を始めると、走行データ収集手段２２からの走行データ出力に、当該走行データ群２０２の更新を開始する。当該走行データテーブル２１０の回数フラグが０の場合には、走行データはカーナビなどから生成された暫定走行データであるため、走行データ収集手段２２からの走行データで上書きする。また、当該回数フラグが１以上の場合には、既に走ったことのある経路であるため、平均などの統計処理を行い、走行データを更新していく。

続いて、消費エネルギー予測制御装置１０について説明する。

消費エネルギー予測制御装置１０の構成を図５に示す。消費エネルギー予測制御装置
１０は、計算手段１１０と、モード設定レジスタ１２０と、充電池状態予測手段１００から構成されている。計算手段１１０は、消費エネルギー予測制御装置１０の処理を司り、走行データ保持装置２１から走行データを入手し、パターン保持装置３０に出力するパターンを生成する。また、モード設定レジスタ１２０は、計算手段１１０のモード設定用のレジスタから構成される。さらに、充電池状態予測手段１００は、計算手段１１０で生成された充電池の充放電パターンから、充電池の充電量及び温度の予測を行う。

計算手段１１０での各種パターン生成のアルゴリズムを図６に示す。以下、（ａ）〜
（ｅ）の処理について、説明する。初期化処理が、（ａ）（ｂ）が初期化処理であり、
（ｃ）（ｄ）（ｅ）が各パターンの生成をサイクルごとに行う。電池温度Ｔ_B が、所定温度範囲以上になった場合には、充電池４１の最大充放電電流Ｉ_min，Ｉ_maxを見直し、再度、各パターンの算出を繰り返す。

ａ）走行データの系列Ｐ_all(ｔ)の入手
カーナビや経路データベースなどから走行経路を入手し、それに該当する走行データを走行データ保持手段２１より読み出す。このとき、該当する走行データが走行データ保持手段２１にない場合には、モード設定レジスタ１２０のモード設定に従い、走行データ収集手段２２に暫定走行データの作成依頼を行うか、設定された充電池利用モードに従う。
ｂ）モータ４０−３への入出力電力Ｐ_I(ｔ)及びブレーキ４０−２へのブレーキ制御量の初期値Ｐ_M0(ｔ)の算出
走行データの時系列Ｐ_all(ｔ) に対して、モータ特性及び損失を加味して、モータ４０−３の入出力エネルギーＰ_I(ｔ)、ブレーキ４０−２へのブレーキ制御量Ｐ_M0(ｔ) を求める。モータ４０−３には、図７に示すような特性があり、回転数が定トルク区域を越えると出力・回生電力が減少する。そのため、Ｐ_all(ｔ) がモータ４０−３が回生できるエネルギーＰ_Rmax(ｔ)を上回る場合には、その差分をブレーキ４０−２で補う必要があり、そのブレーキ制御量をＰ_M0(ｔ)とし、式（４）に示す。また、モータ４０−３の入出力電力Ｐ_I(ｔ)の算出式を式（５）に示す。なお、モータ４０−３の変換効率をη_Iとする。

式（４）において、回生時はＰ_all(ｔ)＜０であることに注意

ｃ）充電池４１の許容入出力電力Ｐ_Bmin(ｔ)，Ｐ_Bmax(ｔ)の算出
充電池４１の構成は図８に示すように複数のセル４１０からなる組電池の構成となっており、ここでは、簡単のため、各セルは均質（各セルの電圧，電流，内部抵抗は等しい）とし、セル単位で算出する。図９にセルモデルを示す。セル４１０は、内部抵抗４１２と純粋電池４１１から構成される。式（６）に充電池が入出力可能な最大最小電力量（許容入出力電力）Ｐ_Bmin(ｔ)，Ｐ_Bmax(ｔ)を求める式を示す。なお、Ｎはセル数、Ｖ_B(ｔ)，ｒ_B(ｔ)はセル電圧及び内部抵抗である。

なお、Ｖ_B(ｔ)，ｒ_B(ｔ)は、充電池の充電量ＳＯＣ(ｔ)や温度Ｔ_B(ｔ)に依存するため、前サイクルで求めたＳＯＣ(ｔ)，Ｔ_B(ｔ)より求める。

ｄ）エンジン４０−１の出力Ｐ_E(ｔ)、ブレーキ４０−２への制御量Ｐ_M(ｔ)の算出
式（２）より、Ｐ_E(ｔ)，Ｐ_B(ｔ)，Ｐ_M(ｔ)の関係は式（７）のとおりである。なお、エンジン４０−１，ブレーキ４０−２以外の機器４０で必要な電力の合計をＰ_S(ｔ)とおく。

Ｐ_Bmin(ｔ)，Ｐ_Bmax(ｔ)及び前サイクルで求めたＳＯＣ(ｔ)より、エンジン出力
Ｐ_E(ｔ)及びブレーキ量Ｐ_M(ｔ)を求める。出力時はエンジン４０−１、回生時はブレーキ４０−２にて充電池４１をアシストする。また、充電池４１の充電量ＳＯＣ(ｔ)が所定範囲内に収まるように、ＳＯＣ(ｔ)＞ＳＯＣ_maxではＰ_B(ｔ)＜０（放電のみ）、ＳＯＣ(ｔ)＜ＳＯＣ_minではＰ_B(ｔ)＞０（充電のみ）としている。式（８）にＰ_E(ｔ)を、式（９）にＰ_M(ｔ)を求める式を示す。

ｅ）充電池４１の充電量ＳＯＣ(ｔ)と温度Ｔ_B(ｔ)の算出
充電量ＳＯＣ(ｔ)，温度Ｔ_B(ｔ)についても、（ｃ）のＰ_Bmin(ｔ)，Ｐ_Bmax(ｔ)と同様、セル単位で算出する。式（６）（７）(８)よりに電池が入出力するエネルギーＰ_B(ｔ)を求め、セル電流Ｉ_B(ｔ)を図９に示す電池セルモデルに従って求める式を式（１０）に示す。このＩ_B(ｔ)より充電量変化、発熱量が算出できる。式(１１)に充電量ＳＯＣ(ｔ)を式（１２）に温度Ｔ_B(ｔ)を求める式を示す。なお、各モジュールには冷却用ファンが取り付けられており、強制空冷による冷却を行っている。

なお、ｋ_Bは充電量ＳＯＣ(ｔ)＝１００パーセントのときに充電池４１に蓄えられている総電荷量、ｒ_B(ｔ) は充電池４１の内部抵抗、θ_Bは充電池４１の熱容量、ｋ_Tは冷却係数、ｆ_Bは冷却風速、Ｔ_aは冷却風温度を示す。

以上のステップから、エンジンパターン３０−１{Ｐ_E(ｔ)}、ブレーキパターン
{Ｐ_M(ｔ)}を求めることができる。

また、このアルゴリズムは、工事によるルート変更や速度変更，渋滞や信号による停車により、充電池温度が予測パターンから外れたときに再計算を行う。また、ＶＩＣＳなどの渋滞情報を利用し、平均速度を予測することで、事故渋滞などの不測の事態においても、充電池４１の状態計算を繰り返し、現状に合わせることが可能となるので、充電池４１が常に使える状態に保つことが可能となる。

更に、適用できる車両としては、上述した構成に加えて、エンジンで発生した電力を蓄電池を介さずにモータに直接電力を供給する機能を持つものに対しても適用できる。

そして、上述した実施例においてパターン生成システム１０００と車両２０００は必ず同じ筐体に入れる必要は無く、パターン生成システム１０００を車両２０００とは異なる遠隔地に配置して、これらを通信回線にて接続するようにしても同様の構成，効果が得られる。

本発明の充電池を搭載するハイブリッド制御システムによれば、予測走行パターンから、充電池状態である充電量と温度を予測することで、充電量過不足および特に、温度上昇により充電池が使えなくなることを回避し、充電池の能力を十分に利用し、燃費向上に寄与することを実現出来る。

本発明に係わるハイブリッド制御システムのブロック図である。 本発明に係わる車両におけるエネルギーの流れを示す図である。 本発明に係わる車両の持つエネルギーの変化を示す図である。 本発明に係わる走行データ保持手段のブロック図である。 本発明に係わる消費エネルギー予測制御装置のブロック図である。 本発明に係わる計算手段行われる各機器へのパターンを生成するアルゴリズムである。 モータの回生特性を示す図である。 本発明に係わる充電池の構成を示す図である。 充電池を構成するセルの構成を示す図である。 各機器へのパターン生成タイミングを示す図である。

符号の説明

１ ハイブリッド走行制御システム
１０ 消費エネルギー予測制御装置
２１ 走行データ保持手段
２２ 走行データ収集手段
３０−Ｎ 機器パターン保持手段
４１ 充電池
４０−１ エンジン
４０−２ ブレーキ
４０−３ モータ
１００ 充電池状態予測手段
１０００ パターン生成システム
２０００ 車両

Claims (6)

1. 蓄電装置と、
   モータと、
   発電機と、
   エンジンと、
   制動手段を備えて、
   前記モータ単独または、前記エンジンと前記モータにより駆動し、制動時には前記モータによる回生単独、または、前記モータによる回生と前記駆動手段により、制動をかけ、
   前記蓄電装置は前記モータに電力を供給する機能と、前記エンジンにより前記発電機を駆動し発電した電力と、前記モータによる制動時の回生電力を充電する機能を備えたハイブリッド走行制御システムにおいて、
   経路情報、及び走行履歴を用いて、
   前記エンジン出力及び前記制動手段の制御状態を算出する走行パターン生成手段を備え、少なくとも１つ以上の前記蓄電装置の状態が所定の範囲内になるように前記蓄電装置を制御することを特徴とするハイブリッド走行制御システム。
2. 請求項１のハイブリッド走行制御システムにおいて、
   前記走行パターン生成手段は、前記蓄電装置の状態として、充電量と温度を予測することを特徴とするハイブリッド走行制御システム。
3. 請求項１のハイブリッド走行制御システムにおいて、
   前記走行パターン生成手段は、走行履歴を収集する際に、曜日や時間帯で区別して、収集することで、経路の日常的な変化への対応を行うことを特徴とするハイブリッド走行制御システム。
4. 請求項１のハイブリッド走行制御システムにおいて、
   前記走行パターン生成手段は、渋滞や通行止めなどの走行時に想定外の状況にも対応するため、逐次走行経路状況や走行状況を入手し、当初予測した前記走行パターンから外れる際には、走行パターンの再生成を行うことを特徴とするハイブリッド走行制御システム。
5. 請求項１のハイブリッド走行制御システムにおいて、
   前記走行パターン生成手段は、走行経路の変更が発生した際には、新しい経路に対して、経路情報や走行履歴に基づいて、走行パターンの再生成を行うことを特徴とするハイブリッド走行制御システム。
6. 請求項１のハイブリッド走行制御システムにおいて、
   前記走行パターン生成手段は、信号待ちにより充電池の温度が下がった際に走行パターンの再生成を行うことを特徴とするハイブリッド走行制御システム。

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