(57)【要約】      （修正有）【課題】ユーザが対処可能な範囲内において、車両の使い方に関するアドバイス情報を生成する。【解決手段】蓄電装置を備えた車両の使い方を診断する診断装置であり、メモリおよびコントローラを有する。蓄電装置は、充放電が可能であり、放電によって、車両の走行エネルギを出力する。メモリは、蓄電装置の使用状態に関する履歴データを記憶する。コントローラは、メモリに記憶された履歴データに基づいて、車両の使い方に関するアドバイス情報を生成する。ここで、コントローラは、第１期間内に取得した履歴データと、第１期間よりも前の第２期間内に取得した履歴データとの比較結果に応じて、使い方の改善を提示する第１アドバイス情報又は、使い方の継続を提示する第２アドバイス情報を生成する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
充放電が可能であり、車両の走行エネルギを出力する蓄電装置を備えた車両の使い方を診断する診断装置であって、
前記蓄電装置の使用状態に関する履歴データを記憶するメモリと、
前記履歴データに基づいて、前記車両の使い方に関するアドバイス情報を生成するコントローラと、を有し、
前記コントローラは、第１期間内に取得した前記履歴データと、前記第１期間よりも前の第２期間内に取得した前記履歴データとの比較結果に応じて、前記使い方の改善を提示する第１アドバイス情報又は、前記使い方の継続を提示する第２アドバイス情報を生成することを特徴とする診断装置。
【請求項２】
前記コントローラは、
前記第１期間内の前記履歴データが、前記第２期間内の前記履歴データに対して、前記蓄電装置の使用状態を悪化させる方向に変化しているとき、前記第１アドバイス情報を生成し、
前記第１期間内の前記履歴データが、前記第２期間内の前記履歴データに対して、前記蓄電装置の使用状態を悪化させない方向に変化しているとき、前記第２アドバイス情報を生成することを特徴とする請求項１に記載の診断装置。
【請求項３】
前記コントローラは、
前記第１期間および前記第２期間における前記履歴データの差分が閾値以上であるとき、前記第１アドバイス情報を生成し、
前記差分が前記閾値よりも小さいとき、前記第２アドバイス情報を生成することを特徴とする請求項２に記載の診断装置。
【請求項４】
前記第１期間は、現在に対して直近の期間であり、
前記第２期間は、前記第１期間に対して直前の期間であることを特徴とする請求項１から３のいずれか１つに記載の診断装置。
【請求項５】
前記履歴データは、前記蓄電装置の温度、電流値およびＳＯＣのうち、少なくとも１つに関するデータであることを特徴とする請求項１から４のいずれか１つに記載の診断装置。
【請求項６】
前記アドバイス情報は、前記蓄電装置の寿命を向上させることを目的とした情報であることを特徴とする請求項１から５のいずれか１つに記載の診断装置。
【請求項７】
前記車両は、エンジンを備えており、
前記アドバイス情報は、前記エンジンの燃費を良化させることを目的とした情報であることを特徴とする請求項１から５のいずれか１つに記載の診断装置。
【請求項８】
請求項１から７のいずれか１つに記載の診断装置と、
前記コントローラが生成した前記アドバイス情報に対応した情報を出力する情報出力部と、を有することを特徴とする診断システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、蓄電装置が搭載された車両のユーザに対して、車両の使い方に関するアドバイスを提供する診断装置および診断システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１では、電池の寿命を改善するために、電池の診断結果に基づいて、車両の使い方に関するプランをユーザに提示している。例えば、車両のブレーキングに関する現状の使い方をユーザに提示するとともに、電池の寿命を改善するための使い方（プラン）をユーザに提示するようにしている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−１１９２２３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１では、現状における車両の使い方を判別しているが、どのような判別を行うかについては、具体的に開示されていない。ここで、所定の基準を設定して、現状における車両の使い方を判別することが考えられる。
【０００５】
ただし、車両の使い方は、車両の使用状況などに応じて異なることがある。所定の基準に基づいてユーザの使い方を判別し、改善のプランをユーザに提示しても、車両の使用状況などの下では、ユーザが車両の使い方を改善できないこともある。この場合には、ユーザが車両の使い方を改善できないにもかかわらず、改善のプランが提示され続けることになってしまう。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、蓄電装置を備えた車両の使い方を診断する診断装置であり、メモリおよびコントローラを有する。蓄電装置は、充放電が可能であり、放電によって、車両の走行エネルギを出力する。メモリは、蓄電装置の使用状態に関する履歴データを記憶する。コントローラは、メモリに記憶された履歴データに基づいて、車両の使い方に関するアドバイス情報を生成する。ここで、コントローラは、第１期間内に取得した履歴データと、第１期間よりも前の第２期間内に取得した履歴データとの比較結果に応じて、車両の使い方の改善を提示する第１アドバイス情報又は、車両の使い方の継続を提示する第２アドバイス情報を生成する。
【０００７】
本発明によれば、第１期間および第２期間で取得した履歴データを比較することにより、アドバイス情報（第１アドバイス情報又は第２アドバイス情報）を生成している。アドバイス情報を生成すれば、このアドバイス情報を、例えば、車両のユーザに提示させることができる。
【０００８】
第１期間および第２期間における履歴データを比較すると、ユーザによる車両の使い方が変更されているか否かを判別することができる。車両の使い方が変更されているときには、車両のユーザに対して、使い方の改善を提示したり、使い方の継続を提示したりすることができる。ここで、第１期間および第２期間における履歴データはいずれも、ユーザによる車両の使い方によって発生したデータである。したがって、車両の使い方の改善を提示したり、使い方の継続を提示したりしても、ユーザは、対処することができる。特に、車両の使い方を改善するときには、ユーザが対処可能な範囲内において、ユーザに対して、車両の使い方を改善させることができる。
【０００９】
コントローラは、第１期間内の履歴データが、第２期間内の履歴データに対して、蓄電装置の使用状態を悪化させる方向に変化しているとき、第１アドバイス情報を生成することができる。第１アドバイス情報を生成することにより、車両のユーザに対して、車両の使い方が、蓄電装置の使用状態を悪化させやすい状態であることを提示することができる。ユーザは、第１アドバイス情報を確認することにより、対処可能な範囲内において、車両の使い方を改善することができる。
【００１０】
また、コントローラは、第１期間内の履歴データが、第２期間内の履歴データに対して、蓄電装置の使用状態を悪化させない方向に変化しているとき、第２アドバイス情報を生成することができる。第２アドバイス情報を生成することにより、車両のユーザに対して、車両の使い方が、蓄電装置の使用状態を悪化させにくい状態であることを提示することができる。ユーザは、第２アドバイス情報を確認することにより、車両の使い方を継続させたほうが良いことを認識することができる。
【００１１】
ここで、コントローラは、第１期間および第２期間における履歴データの差分が閾値以上であるとき、第１アドバイス情報を生成することができる。一方、コントローラは、差分が閾値よりも小さいとき、第２アドバイス情報を生成することができる。閾値としては、履歴データの内容に応じて適宜設定することができる。
【００１２】
第１期間としては、現在に対して直近の期間を用いることができる。また、第２期間としては、第１期間に対して直前の期間を用いることができる。このように第１期間および第２期間を設定することにより、最近における車両の使い方を把握することができ、この車両の使い方に対して、アドバイス情報を生成することができる。最近における車両の使い方に基づいてアドバイス情報を生成すれば、車両のユーザは、車両の使い方を改善したり、車両の使い方を継続したりしやすくなる。
【００１３】
履歴データとしては、蓄電装置の温度、電流値およびＳＯＣのうち、少なくとも１つに関するデータを用いることができる。蓄電装置の使用状態が悪化しているか否かは、蓄電装置の温度、電流値およびＳＯＣのうち、少なくとも１つに基づいて判別することができる。例えば、蓄電装置の温度が上昇する状態では、蓄電装置の劣化が進行しやすくなり、蓄電装置の使用状態が悪化していることになる。蓄電装置に流れる電流値が増加する状態では、蓄電装置の劣化が進行しやすくなり、蓄電装置の使用状態が悪化していることになる。蓄電装置のＳＯＣが上昇した状態では、蓄電装置の劣化が進行しやすくなり、蓄電装置の使用状態が悪化していることになる。
【００１４】
アドバイス情報は、蓄電装置の寿命を向上させるために用いることができる。蓄電装置を備えた車両では、車両の商品性（走行距離や燃費）などを向上させるために、蓄電装置の寿命を向上させることが好ましい。そこで、蓄電装置の寿命を向上させることを目的として、履歴データの比較結果に基づいて、アドバイス情報を生成することができる。
【００１５】
また、車両がエンジンを備えているとき、エンジンの燃費を良化させるためのアドバイス情報を生成することができる。エンジンおよび蓄電装置を備えた車両では、車両を走行させるときに、蓄電装置を用いることにより、エンジンの駆動を抑制して、エンジンの燃費を良化させることができる。このため、エンジンの燃費を良化させることを目的として、履歴データの比較結果に基づいて、アドバイス情報を生成することができる。
【００１６】
本発明である診断装置と、コントローラが生成したアドバイス情報に対応した情報を出力する情報出力部とを用いて、診断システムを構成することができる。情報出力部は、アドバイス情報に対応した情報を、音声として出力したり、ディスプレイに表示させたりすることができる。情報出力部を用いることにより、車両のユーザなどに対して、アドバイス情報を認識させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】電池システムの構成を示す図である。
【図２】車両および診断装置の通信方法を説明する図である。
【図３】実施例１において、アドバイス情報を生成する処理を示すフローチャートである。
【図４】直近および前回の履歴データを説明する図である。
【図５】組電池の温度毎の発生頻度を示す図である。
【図６】電池温度が基準温度以上となるときの発生頻度の割合に関して、直近および前回における履歴データの関係を示す図である。
【図７】総放電量に関して、直近および前回における履歴データの関係を示す図である。
【図８】充電時又は放電時の電流レートに関して、直近および前回における履歴データの関係を示す図である。
【図９】ＥＶ走行およびＨＶ走行において、組電池のＳＯＣの推移を説明する図である。
【図１０】組電池のＳＯＣの変化量に関して、直近および前回における履歴データの関係を示す図である。
【図１１】イグニッションスイッチがオンの間において、組電池のＳＯＣ毎の発生頻度を示す図である。
【図１２】組電池のＳＯＣが基準ＳＯＣ以上となるときの発生頻度の割合に関して、直近および前回における履歴データの関係を示す図である。
【図１３】イグニッションスイッチがオフの間において、組電池のＳＯＣ毎の発生頻度を示す図である。
【図１４】外部充電に伴う充電量に関して、直近および前回における履歴データの関係を示す図である。
【図１５】実施例１の変形例において、アドバイス情報を生成する処理を示すフローチャートである。
【図１６】実施例２において、アドバイス情報を生成する処理を示すフローチャートである。
【図１７】総放電量および走行距離の関係を示す図である。
【図１８】比率の大小に応じて、容量維持率および走行距離の関係が変化することを示す図である。
【図１９】実施例２の変形例において、アドバイス情報を生成する処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、本発明の実施例について説明する。
【実施例１】
【００１９】
図１は、本実施例における電池システムの構成を示す図であり、電池システムは、車両に搭載されている。
【００２０】
組電池（本発明の蓄電装置に相当する）１０は、直列に接続された複数の単電池１１を有する。単電池１１としては、ニッケル水素電池やリチウムイオン電池といった二次電池を用いることができる。また、二次電池の代わりに、電気二重層キャパシタを用いることができる。単電池１１の数は、組電池１０の要求出力などに基づいて、適宜設定することができる。組電池１０には、並列に接続された複数の単電池１１を含めることもできる。
【００２１】
本実施例では、１つの組電池１０を車両に搭載しているが、複数の組電池１０を車両に搭載することもできる。この場合には、複数の組電池１０を直列又は並列に接続することができる。監視ユニット２０は、組電池１０の端子間電圧を検出したり、各単電池１１の端子間電圧を検出したりし、検出結果をコントローラ３０に出力する。温度センサ２１は、組電池１０の温度を検出し、検出結果をコントローラ３０に出力する。
【００２２】
組電池１０の正極端子と接続された正極ラインＰＬには、電流センサ２２が設けられている。電流センサ２２は、組電池１０に流れる電流（充電電流又は放電電流）を検出し、検出結果をコントローラ３０に出力する。ここで、組電池１０を放電しているときには、電流センサ２２によって検出される電流値として、正の値を用いることができる。また、組電池１０を充電しているときには、電流センサ２２によって検出される電流値として、負の値を用いることができる。
【００２３】
本実施例では、正極ラインＰＬに電流センサ２２を設けているが、電流センサ２２は、組電池１０に流れる電流を検出できればよく、電流センサ２２を設ける位置は適宜設定することができる。具体的には、正極ラインＰＬおよび負極ラインＮＬの少なくとも一方に、電流センサ２２を設けることができる。負極ラインＮＬは、組電池１０の負極端子と接続されている。ここで、複数の電流センサ２２を設けることもできる。
【００２４】
コントローラ３０は、メモリ３１を有しており、メモリ３１は、コントローラ３０が所定処理を行うための各種の情報を記憶している。本実施例では、メモリ３１が、コントローラ３０に内蔵されているが、コントローラ３０の外部にメモリ３１を設けることもできる。
【００２５】
正極ラインＰＬには、システムメインリレーＳＭＲ−Ｂが設けられている。システムメインリレーＳＭＲ−Ｂは、コントローラ３０からの制御信号を受けることにより、オンおよびオフの間で切り替わる。負極ラインＮＬには、システムメインリレーＳＭＲ−Ｇが設けられている。システムメインリレーＳＭＲ−Ｇは、コントローラ３０からの制御信号を受けることにより、オンおよびオフの間で切り替わる。
【００２６】
システムメインリレーＳＭＲ−Ｇには、システムメインリレーＳＭＲ−Ｐおよび電流制限抵抗Ｒが並列に接続されている。システムメインリレーＳＭＲ−Ｐおよび電流制限抵抗Ｒは、直列に接続されている。システムメインリレーＳＭＲ−Ｐは、コントローラ３０からの制御信号を受けることにより、オンおよびオフの間で切り替わる。電流制限抵抗Ｒは、組電池１０を負荷（具体的には、後述するインバータ２３）と接続するときに、突入電流が流れることを抑制するために用いられる。
【００２７】
組電池１０は、正極ラインＰＬおよび負極ラインＮＬを介して、インバータ２３と接続されている。組電池１０をインバータ２３と接続するとき、コントローラ３０は、まず、システムメインリレーＳＭＲ−Ｂをオフからオンに切り替えるとともに、システムメインリレーＳＭＲ−Ｐをオフからオンに切り替える。これにより、電流制限抵抗Ｒに電流が流れることになる。
【００２８】
次に、コントローラ３０は、システムメインリレーＳＭＲ−Ｇをオフからオンに切り替えた後に、システムメインリレーＳＭＲ−Ｐをオンからオフに切り替える。これにより、組電池１０およびインバータ２３の接続が完了し、図１に示す電池システムは、起動状態（Ready-On）となる。コントローラ３０には、車両のイグニッションスイッチのオン／オフに関する情報が入力され、コントローラ３０は、イグニッションスイッチがオフからオンに切り替わると、電池システムを起動する。
【００２９】
一方、イグニッションスイッチがオンからオフに切り替わったとき、コントローラ３０は、システムメインリレーＳＭＲ−Ｂ，ＳＭＲ−Ｇをオンからオフに切り替える。これにより、組電池１０およびインバータ２３の接続が遮断され、電池システムは、停止状態（Ready-Off）となる。
【００３０】
インバータ２３は、組電池１０から出力された直流電力を交流電力に変換し、交流電力をモータ・ジェネレータＭＧ２に出力する。モータ・ジェネレータＭＧ２は、インバータ２３から出力された交流電力を受けて、車両を走行させるための運動エネルギを生成する。モータ・ジェネレータＭＧ２は、減速ギヤなどを介して、駆動輪２４に接続されており、モータ・ジェネレータＭＧ２が生成した運動エネルギは、駆動輪２４に伝達される。これにより、車両を走行させることができる。
【００３１】
動力分割機構２５は、エンジン２６の動力を、駆動輪２４に伝達したり、モータ・ジェネレータＭＧ１に伝達したりする。モータ・ジェネレータＭＧ１は、エンジン２６の動力を受けて発電する。モータ・ジェネレータＭＧ１が生成した電力は、インバータ２３を介して、モータ・ジェネレータＭＧ２に供給されたり、組電池１０に供給されたりする。モータ・ジェネレータＭＧ１が生成した電力を、モータ・ジェネレータＭＧ２に供給すれば、モータ・ジェネレータＭＧ２が生成した運動エネルギによって、駆動輪２４を駆動することができる。また、モータ・ジェネレータＭＧ１が生成した電力を組電池１０に供給すれば、組電池１０を充電することができる。
【００３２】
車両を減速させたり、停止させたりするとき、モータ・ジェネレータＭＧ２は、車両の制動時に発生する運動エネルギを電気エネルギ（交流電力）に変換する。インバータ２３は、モータ・ジェネレータＭＧ２が生成した交流電力を直流電力に変換し、直流電力を組電池１０に出力する。これにより、組電池１０は、回生電力を蓄えることができる。
【００３３】
本実施例では、組電池１０をインバータ２３に接続しているが、これに限るものではない。具体的には、組電池１０およびインバータ２３の間の電流経路に、昇圧回路を設けることができる。昇圧回路は、組電池１０の出力電圧を昇圧し、昇圧後の電力をインバータ２３に出力することができる。また、昇圧回路は、インバータ２３の出力電圧を降圧し、降圧後の電力を組電池１０に出力することができる。
【００３４】
正極ラインＰＬおよび負極ラインＮＬには、充電ラインＣＬ１，ＣＬ２を介して、充電器２７が接続されている。充電ラインＣＬ１，ＣＬ２のそれぞれには、充電リレーＲｃｈ１，Ｒｃｈ２が設けられており、各充電リレーＲｃｈ１，Ｒｃｈ２は、コントローラ３０からの制御信号を受けて、オンおよびオフの間で切り替わる。充電器２７には、インレット（いわゆるコネクタ）２８が接続されており、インレット２８には、車両の外部に設置されたプラグ（いわゆるコネクタ）が接続される。
【００３５】
プラグは、外部電源と接続されており、プラグをインレット２８に接続することにより、外部電源からの電力を、充電器２７を介して組電池１０に供給することができる。これにより、外部電源を用いて、組電池１０を充電することができる。外部電源を用いた組電池１０の充電を外部充電という。外部電源は、車両の外部に設置された電源であり、外部電源としては、例えば、商用電源がある。
【００３６】
外部電源が交流電力を供給するとき、充電器２７は、外部電源からの交流電力を直流電力に変換し、直流電力を組電池１０に供給する。また、外部充電を行うとき、充電器２７は、電圧を変換することもできる。本実施例では、充電器２７が車両に搭載されているが、車両の外部に充電器を設置することもできる。また、外部電源からの電力を組電池１０に供給する経路では、有線又は無線を用いることができる。無線としては、電磁誘導や共振現象を利用した、非接触方式の充電システムを用いることができる。非接触方式の充電システムは、公知の構成を適宜選択することができる。
【００３７】
本実施例では、システムメインリレーＳＭＲ−Ｂ，ＳＭＲ−Ｇをオンにするとともに、充電リレーＲｃｈ１，Ｒｃｈ２をオンにすることにより、外部充電を行うことができる。ここで、充電ラインＣＬ１，ＣＬ２を、組電池１０の正極端子および負極端子のそれぞれに、直接、接続することができる。この場合には、充電リレーＲｃｈ１，Ｒｃｈ２をオンにするだけで、外部充電を行うことができる。ここで、充電ラインＣＬ１，ＣＬ２の一部が、ラインＰＬ，ＮＬの一部と併用されていてもよい。
【００３８】
情報出力部３２は、コントローラ３０からの制御信号を受けて、特定の情報を出力する。特定の情報を音声として出力するときには、情報出力部３２として、スピーカを用いることができる。また、特定の情報を表示するときには、情報出力部３２として、ディスプレイを用いることができる。情報出力部３２は、スピーカおよびディスプレイのうち、少なくとも一方を備えていればよい。
【００３９】
送受信部３３は、図２に示すように、特定の情報を診断装置２００に送信したり、診断装置２００から送信された情報を受信したりする。送受信部３３および診断装置２００の間の通信は、例えば、インターネットなどのネットワークを介して行うことができる。送受信部３３は、コントローラ３０からの制御信号を受けて、特定の情報を診断装置２００に送信する。また、送受信部３３は、診断装置２００から受信した情報をコントローラ３０に出力する。本実施例では、送受信部３３および診断装置２００が無線を介して通信しているが、有線を介して通信することもできる。
【００４０】
図２に示すように、診断装置２００は、複数の車両１００のそれぞれと通信することができる。図２に示す各車両１００は、図１に示す電池システムを備えている。診断装置２００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２１０およびデータベース（ＤＢ）２２０を有する。ＣＰＵ（本発明のコントローラに相当する）２１０は、所定の処理を行い、データベース（本発明のメモリに相当する）２２０は、各車両１００（送受信部３３）から送信された情報を記憶する。
【００４１】
診断装置２００は、組電池１０の使用状態に関する情報を各車両１００から取得し、組電池１０を活用させたり、組電池１０の寿命を向上させたりするために、車両１００の使い方に関する情報（アドバイス情報という）を生成する。診断装置２００は、各車両１００に対するアドバイス情報を生成し、このアドバイス情報を各車両１００に送信する。
【００４２】
各車両１００の送受信部３３は、診断装置２００から送信されたアドバイス情報を受信し、コントローラ３０は、送受信部３３で受信したアドバイス情報に基づいて、情報出力部３２を駆動する。これにより、情報出力部３２は、受信したアドバイス情報を出力する。診断装置２００が生成したアドバイス情報と、情報出力部３２から出力されるアドバイス情報とは、対応関係を有していればよく、互いに一致していなくてもよい。車両１００のユーザは、情報出力部３２から出力されたアドバイス情報を認識することができ、アドバイス情報に基づいて、車両１００を使用することができる。
【００４３】
診断装置２００の処理について、図３に示すフローチャートを用いて説明する。図３に示す処理は、診断装置２００のＣＰＵ２１０によって実行される。
【００４４】
診断装置２００は、アドバイス情報を生成するためのデータを車両１００（送受信部３３）から取得する。ここで、アドバイス情報を生成するためのデータは、車両１００を使用したときの履歴データである。履歴データは、所定期間Δｔの間に、車両１００で取得されるデータであり、所定期間Δｔが経過するたびに、車両１００から診断装置２００に履歴データが送信される。
【００４５】
ここで、所定期間Δｔは、適宜設定することができ、所定期間Δｔが経過したか否かの判別は、タイマを用いることができる。なお、履歴データの詳細な内容については、後述する。
【００４６】
コントローラ３０のメモリ３１は、所定期間Δｔにおける履歴データを記憶しており、所定期間Δｔが経過するたびに、メモリ３１に記憶された履歴データは、送受信部３３から診断装置２００に送信される。なお、所定期間Δｔの経過を待たなくても、送受信部３３から診断装置２００に履歴データを送信することができる。例えば、履歴データを取得するたびに、送受信部３３から診断装置２００に履歴データを送信することができる。この場合において、診断装置２００は、車両１００から送信された履歴データをデータベース２２０に蓄積し、所定期間Δｔにおける履歴データを生成することができる。
【００４７】
図３のステップＳ１０１において、診断装置２００は、履歴データＤ１，Ｄ２の差分ΔＤを算出する。ここで、差分ΔＤの算出方法は、後述するように、履歴データＤ１，Ｄ２の内容に応じて異なる。すなわち、履歴データＤ１から履歴データＤ２を減算することにより、差分ΔＤを算出することもあるし、履歴データＤ２から履歴データＤ１を減算することにより、差分ΔＤを算出することもある。
【００４８】
履歴データＤ１，Ｄ２の関係について、図４を用いて説明する。図４は、時間軸を示しており、所定期間Δｔが経過するたびに、履歴データＤ１，Ｄ２が取得される。
【００４９】
履歴データＤ１は、現在に対して、直近に取得した履歴データである。履歴データＤ２は、履歴データＤ１よりも１つ前に取得した履歴データである。履歴データＤ２よりも前のタイミングにおいても、履歴データが取得されるが、本実施例では、履歴データＤ１，Ｄ２だけを用いている。
【００５０】
なお、履歴データＤ１，Ｄ２としては、上述した履歴データに限るものではなく、過去における任意の期間Δｔで取得された履歴データであればよい。例えば、履歴データＤ２の代わりに、履歴データＤ２よりも前のタイミングに取得した履歴データを用いることもできる。ただし、履歴データＤ２よりも前のタイミングに取得した履歴データが、過去に遡りすぎると、最近における車両１００の使い方を把握しにくくなってしまう。特に、車両１００のユーザが変更されたときには、変更後のユーザによる車両１００の使い方を把握しにくくなってしまう。
【００５１】
また、履歴データが過去に遡りすぎるほど、履歴データを保存しておくために、データベース２２０の容量を増やさなければならなくなってしまう。このような点を考慮して、差分ΔＤの算出に用いられる履歴データを、適宜選択することができる。
【００５２】
ステップＳ１０２において、診断装置２００は、ステップＳ１０１の処理で算出した差分ΔＤが閾値ΔＤ＿ｔｈ以上であるか否かを判別する。閾値ΔＤ＿ｔｈは、組電池１０を活用させたり、組電池１０の寿命を向上させたりする観点に基づいて、予め設定された値である。言い換えれば、閾値ΔＤ＿ｔｈは、組電池１０を活用させたり、組電池１０の寿命を向上させたりする上において、車両１００の使い方を改善させる必要があるか否かを判別するための値である。
【００５３】
閾値ΔＤ＿ｔｈは、履歴データＤ１，Ｄ２の内容に応じた値が用いられる。すなわち、履歴データＤ１，Ｄ２の内容毎に、閾値ΔＤ＿ｔｈが設定される。閾値ΔＤ＿ｔｈに関する情報は、例えば、データベース２２０に記憶しておくことができる。本実施例において、閾値ΔＤ＿ｔｈとしては、正の値が用いられる。
【００５４】
差分ΔＤが閾値ΔＤ＿ｔｈ以上であるとき、診断装置２００は、車両１００の使い方を改善する必要があると判別し、ステップＳ１０３の処理に進む。一方、差分ΔＤが閾値ΔＤ＿ｔｈよりも小さいとき、診断装置２００は、今まで通りに、車両１００を使用することが好ましいと判別し、ステップＳ１０４の処理に進む。
【００５５】
ステップＳ１０３において、診断装置２００は、車両１００の使い方の改善を推奨するアドバイス情報を生成する。ステップＳ１０４において、診断装置２００は、車両１００の使い方の継続を推奨するアドバイス情報を生成する。診断装置２００は、アドバイス情報を生成した後、送受信部３３（図１参照）に対して、アドバイス情報を送信する。
【００５６】
送受信部３３が診断装置２００からのアドバイス情報を受信すると、コントローラ３０は、情報出力部３２を駆動して、アドバイス情報を出力する。本実施例では、車両１００の使い方を改善する場合も、車両の１００の使い方を改善しない場合も、アドバイス情報を生成しているが、これに限るものではない。具体的には、車両１００の使い方を改善する場合に限り、アドバイス情報を生成することができる。
【００５７】
次に、履歴データＤ１，Ｄ２の詳細について説明する。履歴データＤ１，Ｄ２としては、組電池１０の温度に関する履歴データを用いることができる。コントローラ３０は、温度センサ２１の出力に基づいて、組電池１０の温度を検出することができる。コントローラ３０は、所定期間Δｔ（図４参照）において、組電池１０の温度を検出し続けることにより、図５に示す温度分布を生成する。
【００５８】
図５において、横軸は、組電池１０の温度を示し、縦軸は、所定期間Δｔの間に、各温度が発生するときの頻度を示す。図５に示す温度分布は、メモリ３１に記憶することができる。コントローラ３０は、所定期間Δｔよりも短い期間Δｔ＿ｔｍｐにおいて、組電池１０の温度を検出し続ける。期間Δｔ＿ｔｍｐにおいて、組電池１０が特定の温度を示すとき、特定の温度に対応したカウンタをインクリメントする。カウンタは、温度毎に設けられており、期間Δｔ＿ｔｍｐが経過するたびに、検出温度に対応したカウンタがインクリメントされる。
【００５９】
所定期間Δｔにおいて、検出温度に対応したカウンタをインクリメントすることにより、図５に示す温度分布を取得することができる。
【００６０】
コントローラ３０は、図５に示す温度分布を用いて、履歴データＤ１，Ｄ２を算出する。例えば、コントローラ３０は、履歴データＤ１，Ｄ２として、組電池１０の温度が基準温度以上であるときの発生頻度の割合を算出する。この発生頻度の割合は、所定期間Δｔの間における全体の発生頻度に対して、組電池１０の温度が基準温度以上であるときの発生頻度が占める割合である。
【００６１】
コントローラ３０は、図６に示すように、発生頻度の割合としての履歴データＤ１，Ｄ２を比較して、差分ΔＤを算出する。具体的には、コントローラ３０は、履歴データ（発生頻度の割合）Ｄ１から履歴データ（発生頻度の割合）Ｄ２を減算することにより、差分ΔＤを算出する。
【００６２】
履歴データ（発生頻度の割合）Ｄ１が履歴データ（発生頻度の割合）Ｄ２よりも高いとき、診断装置２００は、組電池１０の使用環境における温度が上昇していると判別することができる。また、履歴データＤ１が履歴データＤ２よりも高いときには、差分ΔＤが正の値となり、差分ΔＤが、発生頻度の割合に関する閾値（正の値）ΔＤ＿ｔｈ以上であるとき、診断装置２００は、車両１００の使い方の改善を推奨するアドバイス情報を生成する。具体的には、診断装置２００は、組電池１０の温度を低下させるためのアドバイス情報を生成する。発生頻度の割合に関する閾値ΔＤ＿ｔｈは、適宜設定することができる。
【００６３】
ここでのアドバイス情報は、組電池１０の温度を低下させるための車両１００の使い方に関する情報である。情報出力部３２から出力されるアドバイス情報としては、例えば、「高温域で組電池１０を使用されていますので、車両に搭載された空調設備の活用をお勧めします。」、又は、「駐車するときには、日陰に車両を止めることをお勧めします。」といった情報がある。
【００６４】
車両１００のユーザは、情報出力部３２から出力されたアドバイス情報に基づいて、車両１００の使い方を改善することができる。例えば、ユーザが空調設備を活用すれば、空調設備によって生成された空気（冷却用の空気）を、組電池１０に供給することができ、組電池１０の温度上昇を抑制することができる。また、ユーザが車両１００を日陰に止めれば、駐車中において、車両１００の室内における温度が上昇してしまうことを抑制でき、車両１００に搭載された組電池１０の温度上昇を抑制することもできる。
【００６５】
組電池１０の温度が上昇するほど、組電池１０が劣化しやすいため、組電池１０の温度上昇を抑制することにより、組電池１０の寿命を向上させることができる。
【００６６】
一方、差分ΔＤが、発生頻度の割合に関する閾値ΔＤ＿ｔｈよりも小さいとき、診断装置２００は、組電池１０の温度が上昇しにくい使用環境であると判別することができる。ここで、履歴データＤ１が履歴データＤ２よりも低いときには、差分ΔＤ（＝Ｄ１−Ｄ２）が負の値となり、閾値（正の値）ΔＤ＿ｔｈよりも小さくなる。また、履歴データＤ１が履歴データＤ２よりも高くても、差分（正の値）ΔＤが閾値（正の値）ΔＤ＿ｔｈよりも小さくなることがある。
【００６７】
この場合、診断装置２００は、車両１００の使い方を改善させる必要が無いことを示すアドバイス情報を生成する。情報出力部３２から出力されるアドバイス情報としては、例えば、「組電池１０にとって好ましい温度環境です。引き続き、同様の使用方法をお勧めします。」といった情報がある。
【００６８】
ここで、発生頻度の割合に関する閾値ΔＤ＿ｔｈとしては、複数設定することもできる。具体的には、履歴データＤ１，Ｄ２として、組電池１０の温度が基準温度Ｔ１以上であるときの発生頻度の割合を算出し、これらの履歴データＤ１，Ｄ２の差分ΔＤ（１）を算出する。一方、履歴データＤ１，Ｄ２として、組電池１０の温度が基準温度Ｔ２（Ｔ２＞Ｔ１）以上であるときの発生頻度の割合を算出し、これらの履歴データＤ１，Ｄ２の差分ΔＤ（２）を算出する。
【００６９】
そして、差分ΔＤ（１）が、差分ΔＤ（１）に対応した閾値ΔＤ＿ｔｈ（１）以上であるとともに、差分ΔＤ（２）が、差分ΔＤ（２）に対応した閾値ΔＤ＿ｔｈ（２）以上であるときに、診断装置２００は、車両１００の使い方を改善させるアドバイス情報を生成することができる。一方、差分ΔＤ（１）が閾値ΔＤ＿ｔｈ（１）以上である、又は、差分ΔＤ（２）が閾値ΔＤ＿ｔｈ（２）以上であるときに、診断装置２００は、車両１００の使い方を改善させるアドバイス情報を生成することができる。
【００７０】
一方、診断装置２００は、アドバイス情報を生成するときに、履歴データＤ１，Ｄ２を取得したときの外気温を考慮することができる。季節の変化などによって外気温が変化すると、組電池１０の使用環境における温度が変化することになる。履歴データＤ１を取得したときの外気温と、履歴データＤ２を取得したときの外気温とが互いに異なるとき、差分ΔＤには、外気温の変化に起因する成分が含まれることがある。
【００７１】
外気温の変化に起因する成分は、車両１００の使い方に起因するものではない。そこで、履歴データＤ１，Ｄ２から算出される差分ΔＤにおいて、外気温の変化に起因する成分を除外することができる。外気温の変化に起因する成分が含まれた差分ΔＤを、閾値ΔＤ＿ｔｈと比較してしまうと、以下に説明する不具合が生じてしまうおそれがある。
【００７２】
例えば、季節の変化によって環境温度が上昇したときには、車両１００の使い方を改善させる必要が無いにもかかわらず、車両１００の使い方を改善させるアドバイス情報が生成されてしまうことがある。また、季節の変化によって、環境温度が低下したときには、車両１００の使い方を改善させる必要があるにもかかわらず、車両１００の使い方を改善させる必要が無いことを示すアドバイス情報が生成されてしまうことがある。
【００７３】
季節の変化は、車両１００の使い方とは関連が無いため、季節の変化に基づいて、車両１００の使い方の改善を推奨するアドバイス情報を生成してしまうと、車両１００の使い方に反したアドバイス情報が生成されてしまうことがある。そこで、以下に説明するように、外気温の変化を考慮して、アドバイス情報を生成することができる。
【００７４】
具体的には、まず、車両１００の外部における温度（外気温）を、温度センサを用いて検出する。そして、履歴データＤ１を取得した所定期間Δｔにおける外気温の平均値と、履歴データＤ２を取得した所定期間Δｔにおける外気温の平均値とを算出する。これらの平均値の差分を算出し、この差分に応じて、閾値ΔＤ＿ｔｈを変更することができる。例えば、平均値の差分が大きくなるほど、閾値ΔＤ＿ｔｈを、予め設定された値よりも小さくすることができる。言い換えれば、平均値の差分が小さくなるほど、閾値ΔＤ＿ｔｈを、予め設定された値に近づけることができる。
【００７５】
このように、外気温に応じて閾値ΔＤ＿ｔｈを変更することにより、外気温の変化を除外した状態において、車両１００の使い方を判断することができる。これにより、実際の車両１００の使い方に応じたアドバイス情報を生成しやすくなる。
【００７６】
アドバイス情報を生成するときには、直近の履歴データＤ１だけを考慮することも考えられる。具体的には、履歴データＤ１と、予め定められた閾値とを比較し、履歴データＤ１が閾値以上であるとき、車両１００の使用の改善を推奨するアドバイス情報を生成することができる。しかし、この場合には、以下に説明する不具合が生じてしまう。
【００７７】
図５に示す温度分布は、車両１００を使用する地域などに応じて異なることがある。具体的には、高温環境の地域で車両１００を使用するときには、温度分布の最頻値が、高温側にシフトしやすい。また、低温環境の地域で車両１００を使用するときには、温度分布の最頻値が、低温側にシフトしやすい。
【００７８】
このような状況において、直近の履歴データＤ１だけに基づいて、アドバイス情報を生成しようとすると、例えば、高温環境の地域では、車両１００の使い方の改善を推奨するアドバイス情報が生成され続けてしまうことがある。この場合には、ユーザにアドバイス情報を提示しても、ユーザは、対処できないこともある。
【００７９】
そこで、本実施例では、ユーザが対処できる範囲内において、アドバイス情報をユーザに提示するようにしている。本実施例では、上述したように、履歴データＤ１，Ｄ２の比較結果に基づいて、車両１００の使い方を改善させるアドバイス情報を生成している。履歴データＤ１，Ｄ２は、同一のユーザによる車両１００の使い方によって得られたデータであるため、履歴データＤ１，Ｄ２が互いに異なっていれば、車両１００の使い方に関して、ユーザに改善させる余地が残されていることになる。すなわち、ユーザが対処できる範囲内において、アドバイス情報に基づいて、車両１００の使い方を改善させることができる。
【００８０】
履歴データＤ１，Ｄ２を比較することにより、車両１００を使用する地域に応じて、アドバイス情報を生成することができる。例えば、高温環境の地域で車両１００を使用するときには、同一の前提条件（高温環境）において、履歴データＤ１，Ｄ２を比較することになるため、履歴データＤ１，Ｄ２の関係に応じて、アドバイス情報が変化することになる。これにより、上述したように、高温環境の地域において、車両１００の使い方を改善させるアドバイス情報が生成され続けることを防止できる。
【００８１】
次に、履歴データＤ１，Ｄ２としては、組電池１０を放電したときの総放電量を用いることができる。総放電量は、所定期間Δｔの間に組電池１０を放電したときの放電量の総和である。組電池１０の放電量は、電流センサ２２を用いて算出することができる。具体的には、組電池１０を放電しているときにおいて、電流センサ２２によって検出された電流値を積算することにより、総放電量を算出することができる。
【００８２】
本実施例の車両１００では、組電池１０の出力だけを用いて車両１００を走行させることができるとともに、組電池１０およびエンジン２６を併用して車両１００を走行させることができる。ここで、組電池１０の出力だけを用いた車両１００の走行を、ＥＶ（Electric Vehicle）走行という。また、組電池１０およびエンジン２６を併用した車両１００の走行を、ＨＶ（Hybrid Vehicle）走行という。
【００８３】
総放電量としての履歴データＤ１，Ｄ２を比較することにより、ＥＶ走行およびＨＶ走行のうち、いずれを主に使用しているかを判別することができる。ＥＶ走行では、組電池１０の出力だけを用いて車両１００を走行しているため、ＨＶ走行に比べて、組電池１０の総放電量が大きくなりやすい。このため、例えば、履歴データ（総放電量）Ｄ１が、履歴データ（総放電量）Ｄ２よりも大きいときには、履歴データＤ１を取得した所定期間Δｔでは、履歴データＤ２を取得した所定期間Δｔよりも、ＥＶ走行を主に行っていると判別することができる。
【００８４】
ここで、車両１００の走行距離に応じて、組電池１０の総放電量が変化するため、履歴データＤ１，Ｄ２を取得したときの走行距離が略等しいときに、履歴データＤ１，Ｄ２を比較することが好ましい。車両１００の走行距離は、走行メータを用いて取得することができる。そして、履歴データＤ１，Ｄ２を取得したときの走行距離の差が、予め定められた閾値よりも小さいときに、履歴データＤ１，Ｄ２を比較することができる。ここでの閾値は、履歴データＤ１，Ｄ２を取得したときの走行距離が略等しいか否かを判別する値であり、適宜設定することができる。
【００８５】
図７には、総放電量としての履歴データＤ１，Ｄ２の一例を示している。図７では、履歴データＤ１が履歴データＤ２よりも小さくなっている。図７に示す履歴データＤ１，Ｄ２によれば、履歴データＤ１を取得した期間Δｔでは、履歴データＤ２を取得した期間Δｔよりも、ＥＶ走行の頻度が低下していることが分かる。
【００８６】
診断装置２００は、図７に示す結果を考慮して、アドバイス情報として、ＥＶ走行の活用を推奨する情報を生成することができる。具体的には、診断装置２００は、履歴データＤ２から履歴データＤ１を減算することにより、差分ΔＤを算出する。図７に示す例では、履歴データＤ２が履歴データＤ１よりも大きいため、差分ΔＤは、正の値となる。差分ΔＤが、総放電量に関する閾値（正の値）ΔＤ＿ｔｈ以上であるとき、診断装置２００は、ＥＶ走行を活用することが好ましいことを示すアドバイス情報を生成することができる。総放電量に関する閾値ΔＤ＿ｔｈは、適宜設定することができる。
【００８７】
ＥＶ走行を活用すれば、エンジン２６の駆動を抑制でき、燃費を良化させることができる。車両１００のユーザは、情報出力部３２から出力されるアドバイス情報を確認することにより、燃費を良化させるために、ＥＶ走行を活用したほうが良いことを認識できる。ここでも、履歴データＤ１，Ｄ２を比較しているため、ユーザが対処できる範囲内において、アドバイス情報をユーザに提示することができる。
【００８８】
一方、総放電量としての履歴データＤ１，Ｄ２が、図７に示す関係と逆の関係を有しているとき、すなわち、履歴データＤ１が履歴データＤ２よりも大きいとき、差分ΔＤ（＝Ｄ２−Ｄ１）は、負の値となり、総放電量に関する閾値（正の値）ΔＤ＿ｔｈよりも小さくなる。そこで、診断装置２００は、アドバイス情報として、現状における車両１００の使い方を継続することを推奨する情報を生成することができる。ここで、履歴データＤ２が履歴データＤ１よりも大きいときであっても、履歴データＤ１，Ｄ２の差分ΔＤが、総放電量に関する閾値ΔＤ＿ｔｈよりも小さいときには、現状における車両１００の使い方を継続することを推奨するアドバイス情報が生成されることになる。
【００８９】
診断装置２００が、現状の使い方を維持することが好ましいことを示すアドバイス情報を生成すれば、車両１００のユーザは、情報出力部３２から出力されるアドバイス情報を確認することにより、現状の使い方を維持することが好ましいことを認識できる。
【００９０】
ここでも、履歴データＤ１，Ｄ２を比較することにより、ユーザが対処できる範囲内において、アドバイス情報を生成することができる。これにより、ユーザは、情報出力部３２から出力されるアドバイス情報に基づいて、車両１００の使い方（ＥＶ走行の優先）を改善したり、車両１００における現在の使い方（ＥＶ走行の優先）を継続したりすることができる。
【００９１】
次に、履歴データＤ１，Ｄ２としては、組電池１０を充放電したときの電流レート（最大値）を用いることができる。電流レートは、電流センサ２２を用いて取得することができる。車両１００の急な加速を行うと、組電池１０を放電したときの電流レートが上昇しやすくなり、車両１００の急な減速を行うと、組電池１０を充電したときの電流レートが上昇しやすくなる。
【００９２】
組電池１０を放電又は充電するときの電流レートが上昇するほど、組電池１０の内部抵抗が上昇しやすいことがある。具体的には、電流レートが上昇するほど、単電池１１の内部において、塩濃度の分布が一方に偏りやすくなり、塩濃度分布の偏りに伴って、単電池１１の内部抵抗が上昇してしまうことがある。そこで、電流レートに関する履歴データＤ１，Ｄ２を用いることにより、組電池１０の内部抵抗が上昇することを抑制するためのアドバイス情報を生成することができる。
【００９３】
図８には、電流レートとしての履歴データＤ１，Ｄ２の一例を示している。各履歴データＤ１，Ｄ２は、所定期間Δｔの間において、充電時又は放電時の電流レートが最も高くなるときの電流レートを示す。図８に示す履歴データＤ１，Ｄ２によれば、履歴データＤ１が履歴データＤ２よりも大きくなっており、履歴データＤ１を取得した期間Δｔでは、履歴データＤ２を取得した期間Δｔに比べて、急な加速又は、急な減速を行っていることが分かる。
【００９４】
ここで、履歴データＤ１，Ｄ２を比較するときには、充電時に取得した履歴データ（電流レート）Ｄ１，Ｄ２を互いに比較したり、放電時に取得した履歴データ（電流レート）Ｄ１，Ｄ２を互いに比較したりすることが好ましい。
【００９５】
診断装置２００は、図８に示す履歴データＤ１，Ｄ２を考慮して、アドバイス情報として、急な加速又は、急な減速を抑制することを推奨する情報を生成することができる。具体的には、診断装置２００は、履歴データＤ１から履歴データＤ２を減算することにより、差分ΔＤを算出する。図８に示す例では、履歴データＤ１が履歴データＤ２よりも高いため、差分ΔＤは、正の値となる。差分ΔＤが、電流レートに関する閾値（正の値）ΔＤ＿ｔｈ以上であるとき、診断装置２００は、急な加速又は、急な減速を抑制することを推奨するアドバイス情報を生成することができる。
【００９６】
急な加速又は、急な減速を抑制すれば、組電池１０を充放電したときの電流レートの上昇を抑制でき、組電池１０の内部抵抗が上昇してしまうことを抑制できる。そして、組電池１０の内部抵抗の上昇を抑制することにより、組電池１０の寿命が低下してしまうことを抑制できる。車両１００のユーザは、情報出力部３２から出力されるアドバイス情報を確認することにより、組電池１０の寿命を低下させないために、急な加速又は、急な減速を行わないほうが良いことを認識できる。情報出力部３２から出力されるアドバイス情報としては、例えば、「急なペダル操作が多いようです。穏やかなペダル操作をお勧めします。」といった情報がある。
【００９７】
一方、電流レートとしての履歴データＤ１，Ｄ２が、図８に示す関係と逆の関係を有しているとき、言い換えれば、履歴データＤ１が履歴データＤ２よりも低いとき、差分ΔＤ（＝Ｄ１−Ｄ２）は、負の値となり、電流レートに関する閾値（正の値）ΔＤ＿ｔｈよりも小さくなる。そこで、診断装置２００は、アドバイス情報として、現状における車両１００の使い方を継続することを推奨する情報を生成することができる。ここで、履歴データＤ１が履歴データＤ２よりも高いときであっても、履歴データＤ１，Ｄ２の差分ΔＤが、電流レートに関する閾値ΔＤ＿ｔｈよりも小さいときには、現状における車両１００の使い方を継続することを推奨するアドバイス情報が生成されることになる。
【００９８】
診断装置２００が、現状の使い方を維持することが好ましいことを示すアドバイス情報を生成すれば、車両１００のユーザは、情報出力部３２から出力されるアドバイス情報を確認することにより、現状の使い方を維持することが好ましいことを認識することができる。情報出力部３２から出力されるアドバイス情報としては、例えば、「好ましいペダル操作です。同様のペダル操作を継続されることをお勧めします。」といった情報がある。
【００９９】
ここでも、履歴データＤ１，Ｄ２を比較することにより、ユーザが対処できる範囲内において、アドバイス情報を生成することができる。これにより、ユーザは、情報出力部３２から出力されるアドバイス情報に基づいて、車両１００の使い方（ペダル操作）を改善したり、車両１００における現在の使い方（ペダル操作）を継続したりすることができる。
【０１００】
次に、履歴データＤ１，Ｄ２としては、車両１００を走行しているときの組電池１０のＳＯＣ（State of Charge）の変化量（ΔＳＯＣ）を用いることができる。ＳＯＣは、満充電容量に対する、現在の充電容量の割合である。組電池１０のＳＯＣは、組電池１０の電流値および電圧値を用いて推定することができる。組電池１０の電流値は、電流センサ２２を用いて取得することができ、組電池１０の電圧値は、監視ユニット２０を用いて取得することができる。
【０１０１】
変化量ΔＳＯＣとしては、所定期間Δｔの間におけるＳＯＣの変化量の最大値を用いることができる。具体的には、所定期間Δｔの間において、ＳＯＣの最大値および最小値を取得しておき、ＳＯＣ（最大値）およびＳＯＣ（最小値）の差分を算出すれば、変化量ΔＳＯＣを求めることができる。
【０１０２】
ここで、組電池１０のＳＯＣを推定する方法（一例）について説明する。車両１００を走行している間、組電池１０の電流値および電圧値を検出し、電流値および電圧値のそれぞれを座標軸とした座標系において、検出した電流値および電圧値の関係をプロットする。複数のプロットに近似する直線を算出し、近似直線において、電流値が０［Ａ］であるときの電圧値（ＯＣＶ：Open Circuit Voltage）を算出する。ＯＣＶおよびＳＯＣは、所定の対応関係があるため、この対応関係を予め求めておけば、ＯＣＶに対応するＳＯＣを算出することができる。
【０１０３】
一方、組電池１０を負荷（インバータ２３）と接続していないときに、組電池１０の電圧値を検出すれば、組電池１０のＯＣＶを取得することができる。そして、上述した、ＯＣＶおよびＳＯＣの対応関係を用いれば、取得したＯＣＶに対応するＳＯＣを算出することができる。ＳＯＣを算出した後に、組電池１０を負荷と接続して、組電池１０を充放電するときには、組電池１０に流れる電流値を積算すれば、算出したＳＯＣおよび電流積算値に基づいて、現在の組電池１０におけるＳＯＣを算出することができる。
【０１０４】
本実施例の車両１００では、上述したように、ＥＶ走行およびＨＶ走行を行うことができる。具体的には、図９に示すように、組電池１０のＳＯＣが所定値ＳＯＣ＿ｈｖに低下するまでは、ＥＶ走行を行うことができる。図９において、縦軸は、組電池１０のＳＯＣを示し、横軸は、時間を示す。ＥＶ走行では、組電池１０の出力だけを用いて、車両１００を走行させることになるため、組電池１０のＳＯＣは、低下し続けることになる。
【０１０５】
組電池１０のＳＯＣが所定値ＳＯＣ＿ｈｖに到達したときには、ＥＶ走行からＨＶ走行に切り替えることができる。ＨＶ走行では、組電池１０のＳＯＣが所定値ＳＯＣ＿ｈｖに沿って変化するように、組電池１０の充放電が制御される。ここで、所定値ＳＯＣ＿ｈｖは、適宜設定することができる。所定値ＳＯＣ＿ｈｖを低下させるほど、ＥＶ走行による走行距離を確保しやすくなる。
【０１０６】
ＨＶ走行において、組電池１０のＳＯＣが所定値ＳＯＣ＿ｈｖよりも低下したときには、組電池１０の放電が抑制され、組電池１０の充電を積極的に行うことができる。一方、組電池１０のＳＯＣが所定値ＳＯＣ＿ｈｖよりも上昇したときには、組電池１０の充電が抑制され、組電池１０の放電を積極的に行うことができる。これにより、組電池１０のＳＯＣを、所定値ＳＯＣ＿ｈｖに沿って変化させることができる。
【０１０７】
図９に示すように、ＥＶ走行およびＨＶ走行では、組電池１０のＳＯＣが変化する挙動が互いに異なる。そこで、変化量ΔＳＯＣを監視することにより、ＥＶ走行およびＨＶ走行のいずれが行われているかを判別することができる。ＥＶ走行では、組電池１０のＳＯＣが低下し続けるのに対して、ＨＶ走行では、組電池１０のＳＯＣが所定値ＳＯＣ＿ｈｖに沿って変化する。このため、ＥＶ走行における変化量ΔＳＯＣは、ＨＶ走行における変化量ΔＳＯＣよりも大きくなる。
【０１０８】
車両１００の燃費を良化させる上では、ＨＶ走行よりもＥＶ走行を優先させることが好ましい。そこで、ＨＶ走行が優先して行われているときには、ＥＶ走行の優先を推奨するためのアドバイス情報を生成することができる。また、ＥＶ走行が優先して行われているときには、現状の走行の維持を推奨するためのアドバイス情報を生成することができる。
【０１０９】
図１０には、変化量ΔＳＯＣとしての履歴データＤ１，Ｄ２の一例を示している。図１０に示す履歴データＤ１，Ｄ２によれば、履歴データＤ１が履歴データＤ２よりも小さくなっており、履歴データＤ１を取得した期間Δｔでは、履歴データＤ２を取得した期間Δｔよりも、ＨＶ走行が優先されている可能性が高い。
【０１１０】
診断装置２００は、図１０に示す履歴データＤ１，Ｄ２を考慮して、アドバイス情報として、ＥＶ走行の優先を推奨する情報を生成することができる。具体的には、診断装置２００は、履歴データＤ２から履歴データＤ１を減算することにより、差分ΔＤを算出する。図１０に示す例では、履歴データＤ１が履歴データＤ２よりも小さいため、差分ΔＤは、正の値となる。この差分ΔＤが、変化量ΔＳＯＣに関する閾値（正の値）ΔＤ＿ｔｈ以上であるとき、診断装置２００は、ＥＶ走行の優先を推奨するアドバイス情報を生成することができる。変化量ΔＳＯＣに関する閾値ΔＤ＿ｔｈは、適宜設定することができる。
【０１１１】
ＥＶ走行を優先させれば、エンジン２６を使用する頻度が低くなり、燃費を良化させることができる。車両１００のユーザは、情報出力部３２から出力されるアドバイス情報を確認することにより、燃費を良化させるために、ＥＶ走行を優先させたほうが良いことを認識することができる。ＥＶ走行を優先させる場合には、車両１００の走行を開始させる前に、組電池１０のＳＯＣを上昇させておけばよい。すなわち、車両１００を走行させる前に、外部充電によって、組電池１０のＳＯＣを上昇させておけばよい。アドバイス情報を確認したユーザは、車両１００の走行を開始する前に、外部充電によって、組電池１０のＳＯＣを上昇させておくことができる。
【０１１２】
一方、変化量ΔＳＯＣとしての履歴データＤ１，Ｄ２が、図１０に示す関係と逆の関係を有しているとき、言い換えれば、履歴データＤ１が履歴データＤ２よりも大きいとき、差分ΔＤ（＝Ｄ２−Ｄ１）は、負の値となり、変化量ΔＳＯＣに関する閾値（正の値）ΔＤ＿ｔｈよりも小さくなる。
【０１１３】
そこで、診断装置２００は、アドバイス情報として、現状における車両１００の使い方（ＥＶ走行の優先）を継続することを推奨する情報を生成することができる。ここで、履歴データＤ１が履歴データＤ２よりも小さいときであっても、差分ΔＤが、変化量ΔＳＯＣに関する閾値ΔＤ＿ｔｈよりも小さいときには、現状における車両１００の使い方を継続することを推奨するアドバイス情報が生成されることになる。
【０１１４】
車両１００のユーザは、情報出力部３２から出力されるアドバイス情報を確認することにより、現状の走行（ＥＶ走行の優先）を維持することが好ましいことを認識することができる。
【０１１５】
ここでも、履歴データＤ１，Ｄ２を比較することにより、ユーザが対処できる範囲内において、アドバイス情報を生成することができる。これにより、ユーザは、情報出力部３２から出力されるアドバイス情報に基づいて、車両１００の使い方（ＥＶ走行の優先）を改善したり、車両１００における現在の使い方（ＥＶ走行の優先）を継続したりすることができる。
【０１１６】
次に、履歴データＤ１，Ｄ２としては、走行中における組電池１０のＳＯＣに関する履歴データがある。コントローラ３０は、上述したように、組電池１０のＳＯＣを推定することができる。コントローラ３０は、所定期間Δｔ（図４参照）において、組電池１０のＳＯＣを推定し続けることにより、図１１に示すＳＯＣ分布を生成する。
【０１１７】
図１１において、横軸は、イグニッションスイッチがオンであるときの組電池１０のＳＯＣを示し、縦軸は、各ＳＯＣが発生するときの頻度を示す。図１１に示すＳＯＣ分布は、メモリ３１に記憶することができる。コントローラ３０は、所定期間Δｔよりも短い期間Δｔ＿ｓｏｃにおいて、組電池１０のＳＯＣを推定し続ける。期間Δｔ＿ｓｏｃにおいて、組電池１０が特定のＳＯＣを示すとき、特定のＳＯＣに対応したカウンタをインクリメントする。カウンタは、ＳＯＣ毎に設けられており、期間Δｔ＿ｓｏｃが経過するたびに、推定ＳＯＣに対応したカウンタがインクリメントされる。
【０１１８】
所定期間Δｔにおいて、推定ＳＯＣに対応したカウンタをインクリメントすることにより、図１１に示すＳＯＣ分布を取得することができる。
【０１１９】
コントローラ３０は、図１１に示すＳＯＣ分布を用いて、履歴データＤ１，Ｄ２を算出する。例えば、コントローラ３０は、履歴データＤ１，Ｄ２として、組電池１０のＳＯＣが基準ＳＯＣ以上であるときの発生頻度の割合を算出する。この発生頻度の割合は、所定期間Δｔの間における全体の発生頻度に対して、組電池１０のＳＯＣが基準ＳＯＣ以上であるときの発生頻度が占める割合である。
【０１２０】
コントローラ３０は、図１２に示すように、発生頻度の割合としての履歴データＤ１，Ｄ２を比較して、差分ΔＤを算出する。ここでの差分ΔＤは、履歴データＤ１から履歴データＤ２を減算することによって求められる。
【０１２１】
履歴データ（発生頻度の割合）Ｄ１が履歴データ（発生頻度の割合）Ｄ２よりも高いとき、診断装置２００は、履歴データＤ１を取得したときの期間Δｔでは、履歴データＤ２を取得したときの期間Δｔよりも、組電池１０のＳＯＣが高い状態に維持されていると判別することができる。組電池１０のＳＯＣが高いほど、ＥＶ走行を許容することができるため、診断装置２００は、ＥＶ走行の活用を推奨するアドバイス情報を生成することができる。
【０１２２】
具体的には、履歴データＤ１が履歴データＤ２よりも高いとき、差分ΔＤ（＝Ｄ１−Ｄ２）は、正の値となる。この差分ΔＤが、発生頻度の割合に関する閾値（正の値）ΔＤ＿ｔｈ以上であるとき、診断装置２００は、ＥＶ走行の活用を推奨するアドバイス情報を生成する。ＥＶ走行を活用させることにより、組電池１０のＳＯＣが高い状態に維持されることを抑制できる。
【０１２３】
組電池１０のＳＯＣが高い状態に維持され続けると、組電池１０の劣化が進行しやすくなることがある。そこで、組電池１０のＳＯＣが高い状態に維持され続けることを抑制することにより、組電池１０の劣化が進行することを抑制でき、組電池１０の寿命を向上させることができる。
【０１２４】
車両１００のユーザは、情報出力部３２から出力されるアドバイス情報を確認することにより、ＥＶ走行を活用することを認識できる。これにより、ユーザは、車両１００の使い方を改善することができる。具体的には、ユーザは、組電池１０のＳＯＣが低下するまで、例えば、ＥＶ走行からＨＶ走行に切り替わるまで、外部充電を行うことなく、車両１００を走行させ続けることができる。これにより、図１１に示すＳＯＣ分布の最頻値を、低ＳＯＣ側にシフトさせることができ、履歴データを低下させることができる。
【０１２５】
一方、履歴データＤ１，Ｄ２が図１２に示す関係と逆の関係を有するとき、言い換えれば、履歴データＤ１が履歴データＤ２よりも低いとき、差分ΔＤ（＝Ｄ１−Ｄ２）は、負の値となり、発生頻度の割合に関する閾値ΔＤ＿ｔｈよりも小さくなる。また、履歴データＤ１が履歴データＤ２よりも高くても、差分ΔＤ（＝Ｄ１−Ｄ２）が閾値ΔＤ＿ｔｈよりも小さくなることがある。
【０１２６】
差分ΔＤが閾値ΔＤ＿ｔｈよりも小さいとき、診断装置２００は、組電池１０のＳＯＣが高い状態に維持されていなく、車両１００の使い方としては、推奨できると判別する。この場合、診断装置２００は、現状における車両１００の使い方を継続することを推奨するアドバイス情報を生成する。車両１００のユーザは、情報出力部３２から出力されるアドバイス情報を確認することにより、現状の使い方が好ましいことを認識することができる。
【０１２７】
ここでも、履歴データＤ１，Ｄ２を比較することにより、ユーザが対処できる範囲内において、アドバイス情報を生成することができる。これにより、ユーザは、情報出力部３２から出力されるアドバイス情報に基づいて、車両１００の使い方（ＥＶ走行の活用）を改善したり、車両１００における現在の使い方（ＥＶ走行の活用）を継続したりすることができる。
【０１２８】
次に、履歴データＤ１，Ｄ２としては、イグニッションスイッチがオフの間における組電池１０のＳＯＣに関するデータを用いることができる。コントローラ３０は、上述したように、組電池１０のＳＯＣを推定することができる。また、コントローラ３０は、所定期間Δｔ（図４参照）において、組電池１０のＳＯＣを推定し続けることにより、図１３に示すＳＯＣ分布を生成する。
【０１２９】
図１３において、横軸は、イグニッションスイッチがオフであるときの組電池１０のＳＯＣを示し、縦軸は、各ＳＯＣが発生するときの頻度を示す。図１３に示すＳＯＣ分布は、メモリ３１に記憶することができる。コントローラ３０は、所定期間Δｔよりも短い期間Δｔ＿ｓｏｃにおいて、組電池１０のＳＯＣを推定し続ける。
【０１３０】
ここで、外部充電は、イグニッションスイッチがオフのときに行われるが、外部充電を行わないとき、組電池１０のＳＯＣは、イグニッションスイッチをオンからオフに切り替えたときのＳＯＣに維持される。すなわち、外部充電を行わないとき、イグニッションスイッチがオフの間における組電池１０のＳＯＣは、期間Δｔ＿ｓｏｃが経過するたびに、特定の値を示す。
【０１３１】
一方、イグニッションスイッチがオフのときに外部充電を行うときには、外部充電が進行するにつれて、組電池１０のＳＯＣが上昇することになる。この場合には、イグニッションスイッチがオフの間において、期間Δｔ＿ｓｏｃが経過するたびに、組電池１０のＳＯＣが変化する。
【０１３２】
期間Δｔ＿ｓｏｃにおいて、組電池１０が特定のＳＯＣを示すとき、特定のＳＯＣに対応したカウンタをインクリメントする。カウンタは、ＳＯＣ毎に設けられており、期間Δｔ＿ｓｏｃが経過するたびに、推定ＳＯＣに対応したカウンタがインクリメントされる。所定期間Δｔにおいて、推定ＳＯＣに対応したカウンタをインクリメントすることにより、図１３に示すＳＯＣ分布を取得することができる。
【０１３３】
ＳＯＣ分布の最頻値が、ＳＯＣの高い側にシフトしているときには、ＥＶ走行を活用していないことが考えられる。また、外部充電では、タイマ充電機能を設定することができる。タイマ充電機能とは、所定時刻、例えば、車両１００の走行を開始させる直前において、組電池１０のＳＯＣが設定ＳＯＣ（例えば、満充電状態）に到達するように、外部充電を行う機能である。
【０１３４】
タイマ充電機能を設定せずに、外部充電を行うと、車両１００の走行を開始するまでの間、組電池１０のＳＯＣが高い状態で放置されることになる。このため、ＳＯＣ分布の最頻値が、ＳＯＣの高い側にシフトしているときには、タイマ充電機能を用いた外部充電を行っていないことが考えられる。
【０１３５】
コントローラ３０は、図１３に示すＳＯＣ分布を用いて、履歴データＤ１，Ｄ２を算出する。例えば、コントローラ３０は、履歴データＤ１，Ｄ２として、組電池１０のＳＯＣが基準ＳＯＣ以上であるときの発生頻度の割合を算出する。この発生頻度の割合は、所定期間Δｔの間における全体の発生頻度に対して、組電池１０のＳＯＣが基準ＳＯＣ以上であるときの発生頻度が占める割合である。
【０１３６】
コントローラ３０は、図１２に示す場合と同様に、発生頻度の割合としての履歴データＤ１，Ｄ２を比較して、差分ΔＤを算出する。具体的には、コントローラ３０は、履歴データ（発生頻度の割合）Ｄ１から履歴データ（発生頻度の割合）Ｄ２を減算することにより、差分ΔＤを算出する。
【０１３７】
履歴データ（発生頻度の割合）Ｄ１が履歴データ（発生頻度の割合）Ｄ２よりも高いとき、診断装置２００は、履歴データＤ１を取得したときの期間Δｔでは、履歴データＤ２を取得したときの期間Δｔよりも、組電池１０のＳＯＣが高い状態に維持されていると判別することができる。また、履歴データＤ１が履歴データＤ２よりも高いときには、差分ΔＤ（＝Ｄ１−Ｄ２）が正の値となり、差分ΔＤが、発生頻度の割合に関する閾値（正の値）ΔＤ＿ｔｈ以上であるとき、診断装置２００は、車両１００の使い方の改善を推奨するアドバイス情報を生成する。
【０１３８】
イグニッションスイッチがオフであるときの組電池１０のＳＯＣが高いほど、組電池１０の劣化が進行しやすい。そこで、組電池１０の劣化が進行することを抑制するために、診断装置２００は、差分ΔＤが、発生頻度の割合に関する閾値（正の値）ΔＤ＿ｔｈ以上であるとき、組電池１０のＳＯＣが高い状態に維持されることを抑制するためのアドバイス情報を生成する。情報出力部３２から出力されるアドバイス情報としては、例えば、ＥＶ走行を活用することを勧める情報や、タイマ充電機能を用いた外部充電を行うことを勧める情報がある。
【０１３９】
車両１００のユーザは、情報出力部３２から出力されるアドバイス情報を確認することにより、車両１００の使い方を改善することができる。具体的には、ユーザは、ＥＶ走行を活用したり、タイマ充電機能を用いた外部充電を行ったりすることを認識できる。ここで、ＥＶ走行を活用すれば、イグニッションスイッチがオフの間における組電池１０のＳＯＣを低下させることができる。また、タイマ充電機能を用いた外部充電を行えば、イグニッションスイッチがオフの間において、組電池１０のＳＯＣが、外部充電を完了するときのＳＯＣ（上述した設定ＳＯＣ）に維持され続けてしまうことを抑制できる。
【０１４０】
このように、車両１００の使い方を改善することにより、イグニッションスイッチがオフの間、組電池１０のＳＯＣが高い状態に維持され続けることを抑制でき、組電池１０の劣化が進行してしまうことを抑制できる。
【０１４１】
一方、履歴データ（発生頻度の割合）Ｄ１が履歴データ（発生頻度の割合）Ｄ２よりも低いとき、差分ΔＤ（＝Ｄ１−Ｄ２）は、負の値となり、発生頻度の割合に関する閾値ΔＤ＿ｔｈよりも小さくなる。また、履歴データＤ１が履歴データＤ２よりも高くても、差分ΔＤ（＝Ｄ１−Ｄ２）が閾値ΔＤ＿ｔｈよりも小さくなることがある。
【０１４２】
差分ΔＤが閾値ΔＤ＿ｔｈよりも小さいとき、診断装置２００は、組電池１０のＳＯＣが高い状態に維持されていなく、車両１００の使い方としては、推奨できると判別する。この場合、診断装置２００は、車両１００の使い方を改善させる必要が無いことを示すアドバイス情報を生成する。車両１００のユーザは、情報出力部３２から出力されるアドバイス情報を確認することにより、現状における車両１００の使い方が好ましいことを認識することができる。
【０１４３】
ここでも、履歴データＤ１，Ｄ２を比較することにより、ユーザが対処できる範囲内において、アドバイス情報を生成することができる。これにより、ユーザは、情報出力部３２から出力されるアドバイス情報に基づいて、車両１００の使い方を改善したり、車両１００における現在の使い方を継続したりすることができる。ここでの車両１００の使い方としては、ＥＶ走行の活用や、タイマ充電機能を用いた外部充電の活用がある。
【０１４４】
次に、履歴データＤ１，Ｄ２としては、外部充電を行ったときの充電量を用いることができる。充電量は、外部充電を開始するときの組電池１０のＳＯＣと、外部充電を完了したときの組電池１０のＳＯＣとの差分（ΔＳＯＣ）に相当する。組電池１０のＳＯＣは、上述した方法によって推定することができる。ここで、外部充電を行うときに、電流センサ２２によって検出された電流値（充電電流）を積算することにより、充電量を算出することもできる。
【０１４５】
外部充電に伴う充電量が少なくなるほど、車両１００の走行において、組電池１０の電力を用いていないことが分かる。外部充電を行うときには、組電池１０のＳＯＣが十分に低下した状態、例えば、ＥＶ走行からＨＶ走行に切り替わる状態（図９参照）まで、組電池１０を放電させておくことが好ましい。外部充電に伴う充電量が少なくなるほど、外部充電を開始するときの組電池１０のＳＯＣが高い状態となりやすく、上述したように、組電池１０の劣化を進行させてしまうおそれがある。
【０１４６】
そこで、充電量に関する履歴データＤ１，Ｄ２を用いることにより、車両１００の使い方に関するアドバイス情報を生成することができる。図１４には、充電量に関する履歴データＤ１，Ｄ２の一例を示している。履歴データＤ１，Ｄ２は、所定期間Δｔの間において、外部充電を行ったときの充電量である。所定期間Δｔの間に、複数回の外部充電を行ったときには、履歴データＤ１，Ｄ２として、充電量の最大値を用いることができる。
【０１４７】
図１４に示す履歴データＤ１，Ｄ２によれば、履歴データＤ１が履歴データＤ２よりも少なくなっており、履歴データＤ１を取得した期間Δｔでは、履歴データＤ２を取得した期間Δｔに比べて、組電池１０のＳＯＣが高い状態に維持されている可能性が高い。
【０１４８】
診断装置２００は、図１４に示す履歴データＤ１，Ｄ２を比較し、車両１００の使い方の改善を推奨するアドバイス情報を生成することができる。図１４に示す場合には、履歴データＤ１が履歴データＤ２よりも少なくなっているため、履歴データＤ１，Ｄ２の差分ΔＤ（＝Ｄ２−Ｄ１）は、正の値となる。差分ΔＤが、充電量に関する閾値（正の値）ΔＤ＿ｔｈ以上であるとき、診断装置２００は、車両１００の使い方の改善を推奨するアドバイス情報を生成する。
【０１４９】
このアドバイス情報としては、例えば、組電池１０の電力をできるだけ使用した後に外部充電を行うことを推奨する情報がある。車両１００のユーザは、情報出力部３２から出力されるアドバイス情報を確認することにより、外部充電を行うときには、組電池１０の電力をできるだけ使用した後に、外部充電を行ったほうが良いことを認識できる。具体的には、ユーザは、ＥＶ走行を活用した後に、外部充電を行ったほうが良いことを認識できる。
【０１５０】
一方、充電量に関する履歴データＤ１，Ｄ２が、図１４に示す関係と逆の関係を有しているとき、言い換えれば、履歴データＤ１が履歴データＤ２よりも多いとき、診断装置２００は、現状の車両１００の使い方を継続することを推奨するアドバイス情報を生成することができる。ここで、履歴データＤ１が履歴データＤ２よりも多いとき、履歴データＤ１，Ｄ２の差分ΔＤ（＝Ｄ２−Ｄ１）は、負の値となり、充電量に関する閾値ΔＤ＿ｔｈ（正の値）よりも小さくなる。また、履歴データＤ１が履歴データＤ２よりも少ないときであっても、差分ΔＤ（＝Ｄ２−Ｄ１）が閾値ΔＤ＿ｔｈよりも小さくなることもある。
【０１５１】
差分ΔＤが閾値ΔＤ＿ｔｈよりも小さいとき、診断装置２００は、現状の車両１００の使い方（外部充電を行うタイミング）を維持することが好ましいことを示すアドバイス情報を生成することができる。車両１００のユーザは、情報出力部３２から出力されるアドバイス情報を確認することにより、現状の車両１００の使い方を維持することが好ましいことを認識することができる。
【０１５２】
図３に示す処理では、履歴データＤ１，Ｄ２の差分ΔＤを算出し、差分ΔＤおよび閾値ΔＤ＿ｔｈの比較結果に応じて、車両１００の使い方の改善を推奨するアドバイス情報を生成したり、車両１００の使い方の維持を推奨するアドバイス情報を生成したりしている。ただし、アドバス情報を生成する方法は、図３に示す処理に限るものではない。
【０１５３】
具体的には、直近の履歴データＤ１が、前回の履歴データＤ２に対して、車両１００の好ましい使い方の側に変化しているか否かを確認して、アドバイス情報を生成することもできる。この処理について、図１５に示すフローチャートを用いて説明する。図１５に示す処理は、診断装置２００のＣＰＵ２１０によって実行される。
【０１５４】
ステップＳ２０１において、診断装置２００は、車両１００から履歴データＤ１，Ｄ２を取得して、履歴データＤ１，Ｄ２を比較する。ここで、履歴データＤ１，Ｄ２の詳細については、上述したデータを用いることができる。
【０１５５】
ステップＳ２０２において、診断装置２００は、車両１００の使い方に関して、履歴データＤ１が履歴データＤ２よりも改善していないか否かを判別する。言い換えれば、診断装置２００は、履歴データＤ２に対して、履歴データＤ１が、車両１００の好ましくない使い方の側に変化しているか否かを判別する。
【０１５６】
例えば、履歴データＤ１，Ｄ２として、組電池１０の温度が基準温度以上であるときの発生頻度の割合を用いたとき、診断装置２００は、ステップＳ２０２の処理において、履歴データＤ１が履歴データＤ２よりも高いか否かを判別する。履歴データＤ１が履歴データＤ２よりも高いとき、診断装置２００は、ステップＳ２０３の処理に進み、履歴データＤ１が履歴データＤ２よりも低いとき、診断装置２００は、ステップＳ２０４の処理に進む。
【０１５７】
ステップＳ２０３において、診断装置２００は、車両１００の使い方の改善を推奨するアドバイス情報を生成する。具体的には、上述したように、診断装置２００は、組電池１０の温度を低下させるためのアドバイス情報を生成する。一方、ステップＳ２０４において、診断装置２００は、車両１００の使い方の継続を推奨するアドバイス情報を生成する。
【０１５８】
履歴データＤ１，Ｄ２として、組電池１０の総放電量を用いたとき、診断装置２００は、ステップＳ２０２の処理において、履歴データＤ１が履歴データＤ２よりも小さいか否かを判別する。履歴データＤ１が履歴データＤ２よりも小さいとき、診断装置２００は、ステップＳ２０３の処理において、車両１００の使い方の改善を推奨するアドバイス情報を生成する。具体的には、上述したように、診断装置２００は、ＥＶ走行の活用を推奨するアドバイス情報を生成する。履歴データＤ１が履歴データＤ２よりも大きいとき、診断装置２００は、ステップＳ２０４の処理において、車両１００の使い方の継続を推奨するアドバイス情報を生成する。
【０１５９】
履歴データＤ１，Ｄ２として、組電池１０を充電又は放電したときの電流レートを用いたとき、診断装置２００は、ステップＳ２０２の処理において、履歴データＤ１が履歴データＤ２よりも大きいか否かを判別する。履歴データＤ１が履歴データＤ２よりも大きいとき、診断装置２００は、ステップＳ２０３の処理において、車両１００の使い方の改善を推奨するアドバイス情報を生成する。具体的には、上述したように、診断装置２００は、急なペダル操作を控えることを推奨するアドバイス情報を生成する。履歴データＤ１が履歴データＤ２よりも小さいとき、診断装置２００は、ステップＳ２０４の処理において、車両１００の使い方の継続を推奨するアドバイス情報を生成する。
【０１６０】
履歴データＤ１，Ｄ２として、組電池１０のＳＯＣの変化量ΔＳＯＣを用いたとき、診断装置２００は、ステップＳ２０２の処理において、履歴データＤ１が履歴データＤ２よりも小さいか否かを判別する。履歴データＤ１が履歴データＤ２よりも小さいとき、診断装置２００は、ステップＳ２０３の処理において、車両１００の使い方の改善を推奨するアドバイス情報を生成する。具体的には、上述したように、診断装置２００は、ＥＶ走行の活用を推奨するアドバイス情報を生成する。履歴データＤ１が履歴データＤ２よりも大きいとき、診断装置２００は、ステップＳ２０４の処理において、車両１００の使い方の継続を推奨するアドバイス情報を生成する。
【０１６１】
履歴データＤ１，Ｄ２として、組電池１０のＳＯＣが基準ＳＯＣ以上であるときの発生頻度の割合を用いたとき、診断装置２００は、ステップＳ２０２の処理において、履歴データＤ１が履歴データＤ２よりも高いか否かを判別する。発生頻度としては、上述したように、イグニッションスイッチがオン又はオフの間における組電池１０のＳＯＣの発生頻度がある。
【０１６２】
履歴データ（発生頻度の割合）Ｄ１が履歴データ（発生頻度の割合）Ｄ２よりも高いとき、診断装置２００は、ステップＳ２０３の処理において、車両１００の使い方の改善を推奨するアドバイス情報を生成する。具体的には、上述したように、診断装置２００は、ＥＶ走行の活用を推奨したり、タイマ充電機能を用いた外部充電の活用を推奨したりするアドバイス情報を生成する。一方、履歴データＤ１が履歴データＤ２よりも低いとき、診断装置２００は、ステップＳ２０４の処理において、車両１００の使い方の継続を推奨するアドバイス情報を生成する。
【０１６３】
履歴データＤ１，Ｄ２として、外部充電に伴う充電量を用いたとき、診断装置２００は、ステップＳ２０２の処理において、履歴データＤ１が履歴データＤ２よりも少ないか否かを判別する。履歴データＤ１が履歴データＤ２よりも少ないとき、診断装置２００は、ステップＳ２０３の処理において、車両１００の使い方の改善を推奨するアドバイス情報を生成する。具体的には、上述したように、診断装置２００は、組電池１０の電力を十分に使用した後に外部充電を行うことを推奨するアドバイス情報を生成する。履歴データＤ１が履歴データＤ２よりも多いとき、診断装置２００は、ステップＳ２０４の処理において、車両１００の使い方（外部充電を行うタイミング）の継続を推奨するアドバイス情報を生成する。
【実施例２】
【０１６４】
本発明の実施例２について説明する。本実施例において、実施例１で説明した構成要素と同じ構成要素については、同一の符号を用い、詳細な説明を省略する。以下、実施例１と異なる点について、主に説明する。
【０１６５】
実施例１（図３に示す処理）では、１つの種類の履歴データに関して、直近の履歴データＤ１および前回の履歴データＤ２の差分ΔＤを算出し、差分ΔＤを閾値ΔＤ＿ｔｈと比較することにより、アドバイス情報を生成しているが、これに限るものではない。以下、２つの種類の履歴データを用いてアドバイス情報を生成する処理について、図１６に示すフローチャートを用いて説明する。図１６に示す処理は、診断装置２００のＣＰＵ２１０によって実行することができる。
【０１６６】
２つの種類の履歴データとしては、組電池１０を放電したときの総放電量と、車両１００の走行距離とがある。総放電量は、上述したように、所定期間Δｔの間に組電池１０を放電したときの放電量の総和である。走行距離は、所定期間Δｔの間に車両１００が走行したときの距離である。
【０１６７】
図１６のステップＳ３０１において、診断装置２００は、総放電量に関する履歴データＤ１１，Ｄ２１の差分ΔＤａを算出する。履歴データＤ１１は、現在に対して、直近に取得した履歴データ（総放電量）であり、履歴データＤ２１は、履歴データＤ１１よりも１つ前に取得した履歴データ（総放電量）である。
【０１６８】
ステップＳ３０２において、診断装置２００は、走行距離に関する履歴データＤ１２，Ｄ２２の差分ΔＤｂを算出する。履歴データＤ１２は、現在に対して、直近に取得した履歴データ（走行距離）であり、履歴データＤ２２は、履歴データＤ１２よりも１つ前に取得した履歴データ（走行距離）である。ここで、履歴データＤ１１，Ｄ１２は、同一の所定期間Δｔの間に取得された履歴データであり、履歴データＤ１２，Ｄ２２は、同一の所定期間Δｔの間に取得された履歴データである。
【０１６９】
ステップＳ３０３において、診断装置２００は、差分ΔＤａ，ΔＤｂの比率Ｒａを算出する。比率Ｒａは、差分ΔＤａを差分ΔＤｂで除算した値である。ステップＳ３０４において、診断装置２００は、ステップＳ３０３の処理で算出した比率Ｒａが、下限値Ｒａ＿ｍｉｎ以上であり、かつ、上限値Ｒａ＿ｍａｘ以下であるか否かを判別する。
【０１７０】
図１７には、下限値Ｒａ＿ｍｉｎおよび上限値Ｒａ＿ｍａｘの関係を示している。図１７において、縦軸は総放電量であり、横軸は走行距離である。図１７の縦軸に関して、上側に進むほど、総放電量が多くなり、図１７の横軸に関して、右側に進むほど、走行距離が長くなる。比率Ｒａは、上述したように、走行距離の変化量（差分ΔＤｂに相当する）に対する総放電量の変化量（差分ΔＤａに相当する）を示すため、図１７に示す座標系の傾きが比率Ｒａとなる。
【０１７１】
比率Ｒａが大きくなるほど、走行距離の変化量に対して、総放電量の変化量が多くなる。ＥＶ走行における組電池１０の放電量は、ＨＶ走行における組電池１０の放電量よりも多くなる。したがって、比率Ｒａが上昇していることを把握することにより、ＨＶ走行よりもＥＶ走行が主に行われていることを判別できる。また、比率Ｒａが大きくなるほど、総放電量の変化量が多くなるため、組電池１０が劣化しやすくなる。組電池１０が劣化しやすくなれば、組電池１０の容量維持率が低下しやすくなる。
【０１７２】
容量維持率は、組電池１０の現在の満充電容量を、組電池１０の初期状態における満充電容量で除算した割合である。初期状態とは、組電池１０が劣化していない状態であり、初期状態としては、例えば、組電池１０を製造した直後の状態がある。組電池１０の劣化が進行するほど、組電池１０の満充電容量が低下しやすく、容量維持率は１００［％］から低下しやすくなる。
【０１７３】
一方、比率Ｒａが小さくなるほど、走行距離の変化量に対して、総放電量の変化量が少なくなる。ＨＶ走行における組電池１０の放電量は、ＥＶ走行における組電池１０の放電量よりも少なくなる。したがって、比率Ｒａが低下していることを把握することにより、ＥＶ走行よりもＨＶ走行が主に行われていることを判別できる。また、比率Ｒａが小さくなるほど、総放電量の変化量が少なくなるため、組電池１０が劣化しにくくなる。組電池１０が劣化しにくければ、組電池１０の容量維持率が低下しにくくなる。
【０１７４】
上限値Ｒａ＿ｍａｘは、組電池１０の劣化を抑制する観点に基づいて、予め設定された値である。図１８に示すように、比率Ｒａが大きくなるほど、組電池１０が劣化しやすく、組電池１０の容量維持率が低下しやすくなる。言い換えれば、比率Ｒａが小さくなるほど、組電池１０が劣化しにくく、組電池１０の容量維持率が低下しにくくなる。図１８において、縦軸は容量維持率であり、横軸は走行距離である。
【０１７５】
このため、組電池１０の劣化を抑制する上では、比率Ｒａを小さくすることが好ましい。この点を考慮して、上限値Ｒａ＿ｍａｘを設定することができる。具体的には、組電池１０の寿命を確保する観点に基づいて、上限値Ｒａ＿ｍａｘを設定することができる。
【０１７６】
下限値Ｒａ＿ｍｉｎは、車両１００の燃費を確保する観点に基づいて、予め設定された値である。上述したように、比率Ｒａが小さくなるほど、組電池１０の劣化を抑制しやすくなるが、比率Ｒａが小さくなるほど、ＨＶ走行が行われやすくなる。ＨＶ走行は、ＥＶ走行に比べて燃費が悪化するため、比率Ｒａが小さくなるほど、燃費が悪化しやすくなる。このため、燃費を良化させる上では、比率Ｒａを大きくすることが好ましい。この点を考慮して、下限値Ｒａ＿ｍｉｎを設定することができる。
【０１７７】
比率Ｒａが、下限値Ｒａ＿ｍｉｎ以上であり、かつ、上限値Ｒａ＿ｍａｘ以下であるとき、組電池１０の劣化抑制および燃費確保に関して、今まで通りに、車両１００を使用することが好ましいと判別し、ステップＳ３０５の処理に進む。ステップＳ３０５において、診断装置２００は、車両１００の使い方の継続を推奨するアドバイス情報を生成する。
【０１７８】
一方、比率ＲａがステップＳ３０４の処理で規定する範囲から外れているとき、診断装置２００は、ステップＳ３０６において、比率Ｒａが下限値Ｒａ＿ｍｉｎよりも小さいか否かを判別する。ここで、比率Ｒａが下限値Ｒａ＿ｍｉｎよりも小さいとき、診断装置２００は、車両１００の使い方を改善する必要があると判別し、ステップＳ３０７において、車両１００の使い方の改善を推奨するアドバイス情報を生成する。具体的には、診断装置２００は、ステップＳ３０７において、燃費を良化させるために、ＨＶ走行よりもＥＶ走行を活用することが好ましいことを示すアドバイス情報を生成することができる。
【０１７９】
ステップＳ３０６の処理において、比率Ｒａが下限値Ｒａ＿ｍｉｎよりも小さくないとき、比率Ｒａは、上限値Ｒａ＿ｍａｘよりも大きくなる。この場合において、診断装置２００は、車両１００の使い方を改善する必要があると判別し、ステップＳ３０８において、車両１００の使い方の改善を推奨するアドバイス情報を生成する。具体的には、診断装置２００は、ステップＳ３０８において、組電池１０の劣化を抑制するために、ＥＶ走行よりもＨＶ走行を活用することが好ましいことを示すアドバイス情報を生成することができる。上述したように、診断装置２００は、アドバイス情報を生成した後、送受信部３３（図１参照）に対して、アドバイス情報を送信することができる。
【０１８０】
図１６に示す処理（ステップＳ３０５の処理）によれば、車両１００の使い方の継続を推奨するアドバイス情報を生成することにより、比率Ｒａを、下限値Ｒａ＿ｍｉｎおよび上限値Ｒａ＿ｍａｘの間で維持させることができる。これにより、ＥＶ走行およびＨＶ走行をバランス良く行わせることができ、組電池１０の劣化を抑制しつつ、車両１００の燃費を確保し続けやすくなる。
【０１８１】
図１６に示す処理でも、上述したように、履歴データＤ１１，Ｄ２１を用いたり、履歴データＤ１２，Ｄ２２を用いたりしているため、最近における車両１００の使い方を把握しやすくなる。これにより、最近における車両１００の使い方に即したアドバイス情報を生成することができる。このようなアドバイス情報をユーザが確認すれば、車両１００の使い方を改善したり、継続させたりするときにも、対処しやすくなる。
【０１８２】
比率Ｒａが下限値Ｒａ＿ｍｉｎよりも小さいときには、車両１００の使い方の改善を推奨するアドバイス情報を生成することにより、アドバイス情報を確認したユーザの対処によって、比率Ｒａを下限値Ｒａ＿ｍｉｎ以上にさせることができる。これにより、組電池１０の劣化抑制および燃費確保を両立しやすくなる。比率Ｒａが上限値Ｒａ＿ｍａｘよりも大きいときには、車両１００の使い方の改善を推奨するアドバイス情報を生成することにより、アドバイス情報を確認したユーザの対処によって、比率Ｒａを上限値Ｒａ＿ｍａｘ以下にさせることができる。これにより、組電池１０の劣化抑制および燃費確保を両立しやすくなる。
【０１８３】
一方、今回算出した比率Ｒａ＿ｃと、前回算出した比率Ｒａ＿ｐとを比較することにより、アドバイス情報を生成することもできる。直近の履歴データＤ１１，Ｄ１２を算出するたびに、比率Ｒａが算出される。このため、複数回、比率Ｒａを算出したときには、今回の比率Ｒａ＿ｃおよび前回の比率Ｒａ＿ｐを比較することができる。前回の比率Ｒａ＿ｐとは、今回の比率Ｒａ＿ｃよりも１つ前に算出された比率Ｒａである。
【０１８４】
比率Ｒａ＿ｃ，Ｒａ＿ｐを比較してアドバイス情報を生成する処理について、図１９に示すフローチャートを用いて説明する。図１９に示す処理は、診断装置２００のＣＰＵ２１０によって実行することができる。
【０１８５】
ステップＳ４０１において、診断装置２００は、今回の比率Ｒａ＿ｃおよび前回の比率Ｒａ＿ｐを比較する。ステップＳ４０２において、診断装置２００は、車両１００の使い方に関して、今回の比率Ｒａ＿ｃが前回の比率Ｒａ＿ｐよりも改善していないか否かを判別する。言い換えれば、診断装置２００は、前回の比率Ｒａ＿ｐに対して、今回の比率Ｒａ＿ｃが、車両１００の好ましくない使い方の側に変化しているか否かを判別する。
【０１８６】
具体的には、前回の比率Ｒａ＿ｐが下限値Ｒａ＿ｍｉｎよりも小さいときにおいて、今回の比率Ｒａ＿ｃが、下限値Ｒａ＿ｍｉｎ以上、かつ上限値Ｒａ＿ｍａｘ以下であったり、前回の比率Ｒａ＿ｐよりも下限値Ｒａ＿ｍｉｎに近づいていたりすれば、車両１００の使い方が改善されていると判別できる。一方、前回の比率Ｒａ＿ｐが下限値Ｒａ＿ｍｉｎおよび上限値Ｒａ＿ｍａｘの間にあり、今回の比率Ｒａ＿ｃが下限値Ｒａ＿ｍｉｎよりも小さいか、上限値Ｒａ＿ｍａｘよりも大きいときには、車両１００の使い方が改善されていないと判別できる。
【０１８７】
前回の比率Ｒａ＿ｐが上限値Ｒａ＿ｍａｘよりも大きいときにおいて、今回の比率Ｒａ＿ｃが、上限値Ｒａ＿ｍａｘ以下、かつ下限値Ｒａ＿ｍｉｎ以上であったり、前回の比率Ｒａ＿ｐよりも上限値Ｒａ＿ｍａｘに近づいていたりすれば、車両１００の使い方が改善されていると判別できる。
【０１８８】
一方、比率Ｒａ＿ｐ，Ｒａ＿ｃが下限値Ｒａ＿ｍｉｎおよび上限値Ｒａ＿ｍａｘの間にあるときには、車両１００の使い方が改善されていると判別することができる。ここで、前回の比率Ｒａ＿ｐが下限値Ｒａ＿ｍｉｎよりも上限値Ｒａ＿ｍａｘに近づいているときにおいて、今回の比率Ｒａ＿ｃが上限値Ｒａ＿ｍａｘから離れたときに、車両１００の使い方が改善されていると判別することもできる。また、前回の比率Ｒａ＿ｐが上限値Ｒａ＿ｍａｘよりも下限値Ｒａ＿ｍｉｎに近づいているときにおいて、今回の比率Ｒａ＿ｃが下限値Ｒａ＿ｍｉｎから離れたときに、車両１００の使い方が改善されていると判別することもできる。
【０１８９】
ステップＳ４０２の処理において、車両１００の使い方が改善されていないと判別したとき、診断装置２００は、ステップＳ４０３において、車両１００の使い方の改善を推奨するアドバイス情報を生成する。このアドバイス情報の内容は、比率Ｒａ＿ｃ，Ｒａ＿ｐの関係に応じて異なる。
【０１９０】
例えば、前回の比率Ｒａ＿ｐが下限値Ｒａ＿ｍｉｎおよび上限値Ｒａ＿ｍａｘの間にあり、今回の比率Ｒａ＿ｃが下限値Ｒａ＿ｍｉｎよりも小さいときには、燃費を良化させるために、ＨＶ走行よりもＥＶ走行を活用することが好ましいことを示すアドバイス情報を生成することができる。一方、前回の比率Ｒａ＿ｐが下限値Ｒａ＿ｍｉｎおよび上限値Ｒａ＿ｍａｘの間にあり、今回の比率Ｒａ＿ｃが上限値Ｒａ＿ｍａｘよりも大きいときには、組電池１０の劣化を抑制するために、ＥＶ走行よりもＨＶ走行を活用することが好ましいことを示すアドバイス情報を生成することができる。
【０１９１】
一方、ステップＳ４０２の処理において、車両１００の使い方が改善されていると判別したとき、診断装置２００は、ステップＳ４０４において、車両１００の使い方の継続を推奨するアドバイス情報を生成する。
【０１９２】
図１９に示す処理によっても、図１６に示す処理と同様の効果を得ることができる。すなわち、ＥＶ走行およびＨＶ走行をバランス良く行わせて、組電池１０の劣化抑制および燃費確保を両立させることができる。
【０１９３】
実施例１，２では、図２に示すように、各車両１００から診断装置２００に対して、履歴データを送信しており、１つの診断装置２００を用いることにより、複数の車両１００に対するアドバイス情報を生成することができる。すなわち、診断装置２００において、複数の車両１００に対するアドバイス情報を一括管理することができる。
【０１９４】
図２に示す構成では、車両１００から診断装置２００に対して、履歴データを無線によって送信しているが、これに限るものではない。具体的には、有線を介して、診断装置２００を車両１００（図１に示す電池システム）に接続することにより、履歴データを車両１００から診断装置２００に送信することができる。
【０１９５】
例えば、ディーラなどの点検業者に診断装置２００を設置しておき、ユーザが点検業者に車両１００を搬入したときに、点検業者において、診断装置２００を車両１００に接続することができる。この場合において、車両１００に搭載された情報出力部３２からアドバイス情報を出力させることもできるが、診断装置２００に情報出力部を設けておき、この情報出力部からアドバイス情報を出力させることもできる。診断装置２００に設けられた情報出力部から、アドバイス情報を出力するときには、このアドバイス情報をユーザが直接確認することもできるし、点検業者がユーザにアドバイス情報を説明することもできる。
【０１９６】
一方、本実施例で説明した診断装置２００の機能を、車両１００に搭載されたコントローラ３０に持たせることもできる。この場合には、コントローラ３０が、図３，図１５，図１６又は図１９に示す処理を行うことができる。ここで、履歴データ、閾値ΔＤ＿ｔｈ、上限値Ｒａ＿ｍａｘや下限値Ｒａ＿ｍｉｎに関する情報は、メモリ３１に記憶することができる。
【符号の説明】
【０１９７】
１０：組電池、１１：単電池、２０：監視ユニット、２１：温度センサ、
２２：電流センサ、２３：インバータ、ＭＧ１，ＭＧ２：モータ・ジェネレータ、
２４：駆動輪、２５：動力分割機構、２６：エンジン、２７：充電器、
２８：インレット、３０：コントローラ、３１：メモリ、３２：情報出力部、
３３：送受信部、１００：車両、２００：診断装置、２１０：ＣＰＵ、
２２０：データベース、ＰＬ：正極ライン、ＮＬ：負極ライン、
ＣＬ１，ＣＬ２：充電ライン、
ＳＭＲ−Ｂ，ＳＭＲ−Ｇ，ＳＭＲ−Ｐ：システムメインリレー、
Ｒ：電流制限抵抗、Ｒｃｈ１，Ｒｃｈ２：充電リレー
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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