(57)【要約】【課題】車両のエネルギー源の消費量を精度よく予測できるエネルギー消費量予測装置及びエネルギー消費量予測方法を提供することを課題とする。【解決手段】車両の外部から供給されて蓄えられたエネルギー源を消費する電力源のみにより走行する前記車両が走行可能な任意の第１地点から任意の第２地点までの経路上を前記車両が過去に走行した際の車速、他の車両が過去に前記経路上を走行した際の他の車速、前記車両が過去に前記経路上を走行した際の前記電力源の出力、及び前記電力源と同種の他の電力源のみによって走行する他の車両が過去に前記経路上を走行した際の前記他の電力源の出力、の少なくとも何れかに相関するパラメータを取得する取得部と、前記パラメータに基づいて、前記車両が前記経路を前記第１地点から前記第２地点まで走行した場合に予測される前記エネルギー源の予測消費量を算出する算出部と、を備えたエネルギー消費量予測装置。【選択図】図５
2018072093.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の外部から供給されて蓄えられたエネルギー源を消費する電力源のみにより走行する前記車両が走行可能な任意の第１地点から任意の第２地点までの経路上を前記車両が過去に走行した際の車速、他の車両が過去に前記経路上を走行した際の他の車速、前記車両が過去に前記経路上を走行した際の前記電力源の出力、及び前記電力源と同種の他の電力源のみによって走行する他の車両が過去に前記経路上を走行した際の前記他の電力源の出力、の少なくとも何れかに相関するパラメータを取得する取得部と、
前記パラメータに基づいて、前記車両が前記経路を前記第１地点から前記第２地点まで走行した場合に予測される前記エネルギー源の予測消費量を算出する算出部と、を備えたエネルギー消費量予測装置。
【請求項２】
前記パラメータは、前記他の車速及び前記他の電力源の出力の何れかに相関する、請求項１のエネルギー消費量予測装置。
【請求項３】
前記パラメータは、直近の前記車速、直近の前記他の車速、直近の前記電力源の出力、及び直近の前記他の電力源の出力、の少なくとも何れかに相関する、請求項１又は２のエネルギー消費量予測装置。
【請求項４】
前記取得部は、無線通信を介して前記車両の外部に配置されたサーバから前記パラメータを取得する、請求項１乃至３の何れかのエネルギー消費量予測装置。
【請求項５】
前記算出部は、前記車速及び前記他の車速の少なくとも一方に相関する前記パラメータと、前記経路の勾配とに基づいて、前記予測消費量を算出する、請求項１乃至４の何れかのエネルギー消費量予測装置。
【請求項６】
前記算出部は、前記車両の空調装置により消費される前記電力源の出力又は前記エネルギー源の消費量を考慮して、前記予測消費量を算出する、請求項１乃至５の何れかのエネルギー消費量予測装置。
【請求項７】
前記電力源は、燃料タンクに蓄えられた前記エネルギー源である燃料ガスを消費する燃料電池である、請求項１乃至６の何れかのエネルギー消費量予測装置。
【請求項８】
車両の外部から供給されて蓄えられたエネルギー源を消費する電力源のみにより走行する前記車両が走行可能な任意の第１地点から任意の第２地点までの経路上を前記車両が過去に走行した際の車速、他の車両が過去に前記経路上を走行した際の他の車速、前記車両が過去に前記経路上を走行した際の前記電力源の出力、及び前記電力源と同種の他の電力源のみによって走行する他の車両が過去に前記経路上を走行した際の前記他の電力源の出力、の少なくとも何れかに相関するパラメータを取得する取得ステップと、
前記パラメータに基づいて、前記車両が前記経路を前記第１地点から前記第２地点まで走行した場合に予測される前記エネルギー源の予測消費量を算出する算出ステップと、を備えたエネルギー消費量予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、エネルギー消費量予測装置及びエネルギー消費量予測方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、車両が現在地から目的地までの経路を走行した場合での燃料消費量を、経路の法定速度や渋滞情報、天候情報等に基づいて予測する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００２−１６２２３５号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、燃料消費量は、車両の走行態様に大きく依存し、法定速度や渋滞情報、天候情報等の情報からは、車両が実際にその経路をどのように走行するかは想定できないため、これらの情報に基づいて燃料消費量を精度よく予測することはできない可能性がある。
【０００５】
そこで、車両のエネルギー源の消費量を精度よく予測できるエネルギー消費量予測装置及びエネルギー消費量予測方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的は、車両の外部から供給されて蓄えられたエネルギー源を消費する電力源のみにより走行する前記車両が走行可能な任意の第１地点から任意の第２地点までの経路上を前記車両が過去に走行した際の車速、他の車両が過去に前記経路上を走行した際の他の車速、前記車両が過去に前記経路上を走行した際の前記電力源の出力、及び前記電力源と同種の他の電力源のみによって走行する他の車両が過去に前記経路上を走行した際の前記他の電力源の出力、の少なくとも何れかに相関するパラメータを取得する取得部と、前記パラメータに基づいて、前記車両が前記経路を前記第１地点から前記第２地点まで走行した場合に予測される前記エネルギー源の予測消費量を算出する算出部と、を備えたエネルギー消費量予測装置によって達成できる。
【０００７】
エネルギー源の消費量の予測の対象となっている車両は、実際にその経路を過去に走行した際の当該車両の車速や他の車両の他の車速、車両の電力源の出力や、他の車両の他の電力源の出力に類似した態様で、その経路を走行すると考えられる。従って、このような車速や電力源の出力に相関するパラメータに基づくことにより、エネルギー源の予測消費量を精度よく算出できる。
【０００８】
前記パラメータは、前記他の車速及び前記他の電力源の出力の何れかに相関してもよい。
【０００９】
前記パラメータは、直近の前記車速、直近の前記他の車速、直近の前記電力源の出力、及び直近の前記他の電力源の出力、の少なくとも何れかに相関してもよい。
【００１０】
前記取得部は、無線通信を介して前記車両の外部に配置されたサーバから前記パラメータを取得してもよい。
【００１１】
前記算出部は、前記車速及び前記他の車速の少なくとも一方に相関する前記パラメータと、前記経路の勾配とに基づいて、前記予測消費量を算出してもよい。
【００１２】
前記算出部は、前記車両の空調装置により消費される前記電力源の出力又は前記エネルギー源の消費量を考慮して、前記予測消費量を算出してもよい。
【００１３】
前記電力源は、燃料タンクに蓄えられた前記エネルギー源である燃料ガスを消費する燃料電池であってもよい。
【００１４】
上記目的は、車両の外部から供給されて蓄えられたエネルギー源を消費する電力源のみにより走行する前記車両が走行可能な任意の第１地点から任意の第２地点までの経路上を前記車両が過去に走行した際の車速、他の車両が過去に前記経路上を走行した際の他の車速、前記車両が過去に前記経路上を走行した際の前記電力源の出力、及び前記電力源と同種の他の電力源のみによって走行する他の車両が過去に前記経路上を走行した際の前記他の電力源の出力、の少なくとも何れかに相関するパラメータを取得する取得ステップと、前記パラメータに基づいて、前記車両が前記経路を前記第１地点から前記第２地点まで走行した場合に予測される前記エネルギー源の予測消費量を算出する算出ステップと、を備えたエネルギー消費量予測方法によっても達成できる。
【発明の効果】
【００１５】
車両のエネルギー源の消費量を精度よく予測できるエネルギー消費量予測装置及びエネルギー消費量予測方法を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】図１は、車両の構成図である。
【図２】図２は、エネルギー消費量予測システムＳの構成図である。
【図３】図３Ａはサーバの構成図であり、図３ＢはサーバのＨＤＤに記憶された平均車速の一例である。
【図４】図４Ａは、平均車速を算出する制御の一例を示したフローチャートであり、図４Ｂは、経路上での各地点での、平均車速と勾配を示した概念図である。
【図５】図５は、燃料消費量予測制御の一例を示したフローチャートである。
【図６】図６Ａは、車速及び勾配に応じて燃料電池への要求出力電力を規定したマップであり、図６Ｂは、予測出力値に応じて燃料ガスの消費率を規定したマップである。
【図７】図７Ａ及び図７Ｂは、現在地から補給地までの経路上での予測出力値と燃料ガスの消費率との推移を示したグラフの一例である。
【図８】図８Ａは、合計予測出力値に応じて燃料ガスの予測消費量を規定したマップであり、図８Ｂは、平均予測出力値に応じて燃料ガスの消費率αを規定したマップである。
【図９】図９Ａ及び図９Ｂは、それぞれ冷房時及び暖房時での空調装置の状態を示している。
【図１０】図１０Ａは、空調装置による燃料電池への要求出力電力と外気温との関係を規定したマップであり、図１０Ｂは、空調装置による燃料ガスの消費率と外気温との関係を規定したマップである。
【図１１】図１１Ａは、サーバのＨＤＤに記憶された平均出力電力の一例であり、図１１Ｂは、平均出力電力を算出する制御の一例を示したフローチャートである。
【図１２】図１２は、第５変形例での燃料消費量予測制御の一例を示したフローチャートである。
【図１３】図１３Ａは、サーバのＨＤＤに記憶された平均出力電流の一例であり、図１３Ｂは、平均出力電流を算出する制御の一例を示したフローチャートである。
【図１４】図１４は、第６変形例での燃料消費量予測制御の一例を示したフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
図１は、燃料電池車（以下、車両と称する）の構成図である。図１に示すように、車両１は、酸化剤ガス配管系３０、燃料ガス配管系４０、電力系５０、及び制御装置６０を含む。燃料電池２０は、酸化剤ガスと燃料ガスの供給を受けて発電する。酸化剤ガス配管系３０は、酸化剤ガスとしての、酸素を含む空気を燃料電池２０に供給する。燃料ガス配管系４０は、燃料ガスとしての水素ガスを燃料電池２０に供給する。電力系５０は、システムの電力を充放電する。制御装置６０は、車両１全体を統括制御する。燃料電池２０は、固体高分子電解質型であり、複数のセルを積層したスタック構造を備えている。燃料電池２０には、出力電流及び電圧をそれぞれ検出する電流センサ２ａ及び電圧センサ２ｂ、燃料電池２０の温度を検出する温度センサ２ｃが取り付けられている。
【００１８】
酸化剤ガス配管系３０は、エアコンプレッサ３１、酸化剤ガス供給路３２、加湿モジュール３３、酸化剤オフガス流路３４、及びエアコンプレッサ３１を駆動する直流モータＭ１を有している。エアコンプレッサ３１は、モータＭ１により駆動され、外気から取り込んだ酸素を含む空気（酸化剤ガス）を圧縮して燃料電池２０のカソード極に供給する。モータＭ１には、その回転数を検出する回転数検出センサ３ａが取り付けられている。酸化剤ガス供給路３２は、エアコンプレッサ３１から供給される空気を燃料電池２０のカソード極に導く。燃料電池２０のカソード極からは酸化剤オフガスが酸化剤オフガス流路３４を介して排出される。加湿モジュール３３は、燃料電池２０に供給される酸化剤ガスを適度に加湿する。酸化剤オフガス流路３４は、酸化剤オフガスをシステム外に排気し、カソード極出口付近には背圧調整弁Ｖが配設されている。酸化剤オフガス流路３４における燃料電池２０と背圧調整弁Ｖの間には、カソード背圧を検出する圧力センサ３ｂが取り付けられている。
【００１９】
燃料ガス配管系４０は、燃料タンク４１、燃料ガス供給路４２、燃料ガス循環路４３、アノードオフガス流路４４、水素循環ポンプ４５、気液分離器４６、及び水素循環ポンプ４５を駆動するためのモータＭ２を有している。燃料タンク４１は、燃料ガスである水素ガスを蓄え、燃料電池２０へ供給する。燃料ガス供給路４２は、燃料タンク４１から放出される燃料ガスを燃料電池２０のアノード側に導き、上流側から順にタンクバルブＨ１、水素調圧バルブＨ２、インジェクタＨ３が配設されている。これらバルブ及びインジェクタは、燃料電池２０へ燃料ガスを供給、遮断する。燃料ガス循環路４３は、未反応燃料ガスを燃料電池２０へ還流させ、上流側から順に気液分離器４６、水素循環ポンプ４５、及び不図示の逆止弁が配設されている。燃料電池２０から排出された未反応燃料ガスは、水素循環ポンプ４５によって適度に加圧され、燃料ガス供給路４２へ導かれる。アノードオフガス流路４４には、燃料電池２０から排出された水素オフガスを含むアノードオフガスや気液分離器４６内に貯留された水をシステム外に排気し、排気排水弁Ｈ５が配設されている。
【００２０】
電力系５０は、高圧ＤＣ／ＤＣコンバータ５１、バッテリ５２、トラクションインバータ５３、補機インバータ５４、トラクションモータＭ３、及び補機モータＭ４を備えている。高圧ＤＣ／ＤＣコンバータ５１は、燃料電池２０からの直流電圧を調整してバッテリ５２に出力可能である。高圧ＤＣ／ＤＣコンバータ５１により、燃料電池２０の出力電圧が制御される。バッテリ５２は、充放電可能な二次電池であり、余剰電力の充電や補助的な電力供給が可能である。燃料電池２０で発電された直流電力の一部は、高圧ＤＣ／ＤＣコンバータ５１により昇降圧され、バッテリ５２に充電される。バッテリ５２には、その充電状態を検出するＳＯＣセンサ５ａが取り付けられている。トラクションインバータ５３、補機インバータ５４は、燃料電池２０又はバッテリ５２から出力される直流電力を三相交流電力に変換してトラクションモータＭ３及び補機モータＭ４へ供給する。トラクションモータＭ３は、車輪Ｗを駆動する。トラクションモータＭ３が回生を行う場合には、トラクションモータＭ３からの出力電力は、トラクションインバータ５３を介して直流電力に変換されてバッテリ５２に充電される。トラクションモータＭ３には、その回転数を検出する回転数検出センサ５ｂが取り付けられている。
【００２１】
以上のように、燃料電池２０は、酸化剤ガス及び燃料ガスをエネルギー源として電力を出力する。ここで、酸化剤ガスである空気は、車両１内に蓄えることなく外部から常時燃料電池２０に供給できるが、燃料ガスは、外部から燃料タンク４１に供給されて蓄えられて、燃料電池２０に供給される。従って、燃料ガスは、車両の外部から供給されて蓄えられたエネルギー源の一例であり、燃料電池２０は、燃料ガスを消費する電力源の一例である。よって、車両１は、エンジンが搭載されておらず、トラクションモータＭ３を駆動源とし、車両１の外部から供給されて蓄えられた燃料ガスを消費することにより電力を出力する燃料電池２０のみにより走行する車両の一例である。
【００２２】
車両１には、車室内を冷暖房可能な空調装置７０が搭載されている。空調装置７０については詳しくは後述する。
【００２３】
制御装置６０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）６１、ＲＯＭ（Read Only Memory）６２、ＲＡＭ（Random Access Memory）６３、メモリ６４、ネットワークインタフェース６５、入出力インタフェース６６等を備え、各部はバス６９により接続されている。また、制御装置６０には、入力される各センサ信号に基づき、当該システムの各部を統合的に制御する。具体的には、制御装置６０のＣＰＵ６１は、入出力インタフェース６６を介して、アクセルペダル８０の回動を検出するアクセルペダルセンサ８１、車速センサ８３、燃料タンク４１内の燃料ガスの残量を検出する残量センサ８４、ＳＯＣセンサ５ａ、回転数検出センサ５ｂから送出される各センサ信号に基づいて、燃料電池２０の発電を制御する。また、入出力インタフェース６６には、ナビゲーション装置９０や空調装置７０が接続されている。ナビゲーション装置９０の記憶装置には、地図データや車両１の過去の走行履歴等が記憶されている。また、ナビゲーション装置９０は、車両１の位置情報を取得するＧＰＳ（Global Positioning System）受信機を内蔵している。制御装置６０のＣＰＵ６１は、ネットワークインタフェース６５により、後述するネットワークＮを介してサーバ１００と無線通信可能である。
【００２４】
また制御装置６０は、燃料電池２０による燃料ガスの消費量を予測する燃料消費量予測制御を実行可能である。この制御は、制御装置６０のＣＰＵ６１、ＲＯＭ６２、ＲＡＭ６３、及びメモリ６４により機能的に実現される取得部及び算出部により実行される。従って、制御装置６０は、このような機能を有したエネルギー消費量予測装置の一例である。
【００２５】
図２は、エネルギー消費量予測システムＳの構成図である。エネルギー消費量予測システムＳでは、車両群とサーバ１００とが、インターネットなどのネットワークＮに接続されている。具体的には、車両１、１ａ、１ｂ、１ｃ、１ｄ、１ｅ、１ｆ…のそれぞれ搭載された制御装置が、ネットワークＮに接続されている。ここで、車両１以外の車両１ａ〜１ｆ等は、例えば、エンジン車両や、ハイブリッド車両、電気自動車両や、燃料電池車両等の車両群である。サーバ１００には、車両１〜１ｆ等の各制御装置からネットワークＮを介して、車両１〜１ｆ等の各位置情報と各車速とが対応付けられて無線送信されている。
【００２６】
次に、サーバ１００について説明する。図３Ａは、サーバ１００の構成図である。サーバ１００は、ＣＰＵ１０１、ＲＯＭ１０２、ＲＡＭ１０３、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１０４、ネットワークインタフェース１０５等を備え、各部はバス１０９により接続されている。サーバ１００では、ＲＯＭ１０２あるいはＨＤＤ１０４に格納されているプログラムをＣＰＵ１０１が実行することにより、各種の機能が実現される。ネットワークインタフェース１０５は、車両１の制御装置６０と通信可能であり、車両１以外の車両１ａ〜１ｆ等の各制御装置とも通信可能である。ＨＤＤ１０４には、これら車両群から取得した各車両の位置情報と車速情報と、各地点での平均車速とが記憶されている。尚、これらの情報を記憶保持できれば、ＨＤＤ１０４に限定されず、その他の記憶装置を用いてもよい。ここで、平均車速とは、車両１〜１ｆ等を含む車両群が、その地点を走行した際のこれら車両群の走行速度の平均値である。図３Ｂは、ＨＤＤ１０４に記憶された平均車速の一例を示した図である。図３Ｂでは、地点Ａ１、Ａ２、Ａ３、Ａ４…、Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３、Ｂ４…、Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３、Ｃ４…毎に、平均車速が算出されている。
【００２７】
次に、サーバ１００が実行する平均車速を算出する制御について説明する。図４Ａは、サーバ１００が実行する平均車速を算出する制御の一例を示したフローチャートである。この制御は一定周期で繰り返し実行される。まず、ネットワークＮを介して、複数の車両から、各車両の現在地とその地点での車速とが取得される（ステップＳ１０１）。車両の現在地は、例えば、各車両に搭載されたＧＰＳ受信機からの位置情報により取得される。各車両の車速は、各車両に搭載された車速センサからの情報が取得される。次に、取得された位置と車速とが互いに対応付けされてＨＤＤ１０４に記憶される（ステップＳ１０３）。次に、同一地点での取得された複数の車速に基づいて、車速の平均値である平均車速が算出される（ステップＳ１０５）。算出された平均車速は、地点毎に対応付けされてＨＤＤ１０４に記憶される（ステップＳ１０７）。従って、各地点の平均車速には、車両１がその地点を過去に走行したことがある場合には車両１及び他の車両の車速が反映されており、走行したことがない場合には、他の車両の車速が反映されている。
【００２８】
次に、車両１の制御装置６０が実行する制御について説明する。車両１の制御装置６０は、車両１の現在地から燃料電池２０のエネルギー源である燃料ガスを供給可能な補給地まで車両１が走行する場合に予測される経路上での各地点での平均車速を、サーバ１００から取得する。この場合の補給地とは、例えば燃料ガスである水素ガスを燃料タンク４１に補給できる水素ステーションがある地点である。この経路は、ナビゲーション装置９０に目的値として上記の補給地を設定した場合にナビゲーション装置９０が案内する経路である。制御装置６０は、ナビゲーション装置９０から経路を取得する。また、制御装置６０は、経路上の各地点の平均車速をサーバ１００から取得し、経路上での各地点での道路の勾配をナビゲーション装置９０に記憶されている地図データから取得する。図４Ｂは、経路上での各地点Ａ１〜Ａ３、Ｂ１、Ｃ１、Ｄ１、及びＥ１での平均車速と勾配を示した概念図である。制御装置６０は、このような各地点での平均車速と勾配とに基づいて、車両１が経路上を走行した場合に補給地までに消費されると予測される燃料ガスの予測消費量を算出する。
【００２９】
次に、制御装置６０が実行する燃料消費量予測制御について具体的に説明する。図５は、燃料消費量予測制御の一例を示したフローチャートである。この制御は、所定の周期で繰り返し実行される。最初に、上述したようにナビゲーション装置９０から経路が取得される（ステップＳ１）。次に、経路上での各地点の勾配がナビゲーション装置９０の地図データから取得される（ステップＳ３）。次に、経路上での各地点の平均車速がサーバ１００から取得される（ステップＳ５）。上述したように、平均車速には、車両１が過去にその経路を走行済みの場合には、車両１が過去に経路上を走行した際の車速が反映されており、走行していない場合には他の車両が過去に経路上を走行した際の他の車速が反映されている。従って、サーバ１００に記憶されている平均車速は、経路上を車両１が過去に走行した際の車速、他の車両が過去に経路上を走行した際の他の車速、の少なくとも何れかに相関するパラメータの一例であり、ステップＳ５の処理は、このパラメータを取得する取得部が実行する処理の一例である。尚、ステップＳ３及びＳ５の順は問わない。
【００３０】
次に、経路上での各地点の勾配及び平均車速に基づいて、現在地から補給地までに燃料電池２０が出力されると予測される予測出力値Ｐ［ｋＷ］が算出される（ステップＳ７）。ここで燃料電池２０の予測出力値Ｐは、所定の勾配を有した所定の地点をその地点での平均車速での車両１の走行を実現するために、燃料電池２０に要求される要求出力電力と略同じとみなすことができる。具体的には、燃料電池２０の予測出力値Ｐは、上記のような走行を実現するために必要となる、トラクションモータＭ３や補機モータＭ４等で消費される電力値と略同じとみなすことができる。図６Ａは、車速及び勾配に応じて燃料電池２０への要求出力電力［ｋＷ］を規定したマップである。このマップは、予め実験により算出され予め制御装置６０のメモリ６４に記憶されている。燃料電池２０への要求出力電力は、車速が増大するほど増大し、上り勾配が増大するほど増大し、下り勾配が増大するほど低下する。このマップが参照されて、経路上での各地点での燃料電池２０の予測出力値Ｐが算出される。
【００３１】
次に、算出された予測出力値Ｐに基づいて、燃料ガスの予測消費量Ｑ［ｇ］が算出される（ステップＳ９）。図６Ｂは、予測出力値Ｐに応じて燃料ガスの消費率α［ｇ／ｓｅｃ］を規定したマップである。このマップは、予め実験により算出され予め制御装置６０のメモリ６４に記憶されている。燃料電池２０の予測出力値Ｐが増大するほど燃料ガスの消費率αも増大し、更に消費率αの上昇勾配も増大する。予測出力値Ｐが増大するほど消費率αの上昇勾配も増大する理由は、予測出力値Ｐが増大するほど燃費が悪化し、予測出力値Ｐの増大率に対して消費率αの上昇率が増大するからである。図７Ａ及び図７Ｂは、それぞれ、現在地から補給地までの経路上での予測出力値Ｐと燃料ガスの消費率αとの推移を示したグラフの一例である。横軸は時間を示している。時刻ｔ０は、現在地での時刻である現在時刻を示し、時刻ｔ１は、車両１が補給地に到達すると予測される時刻を示している。図７Ｂにおいて、時刻ｔ０から時刻ｔ１までの消費率αの時間積分が、予測消費量Ｑに相当する。上述したように、消費率αには燃費の悪化が反映されているため、精度よく予測消費量Ｑを算出できる。尚、時刻ｔ１は、ナビゲーション装置９０の地図データから取得できる現在地から補給地までの経路上の距離と、取得された経路上の各地点での平均車速とに基づいて算出される。
【００３２】
次に、残量センサ８４の検出値に基づいて、現時点での燃料タンク４１内の燃料ガスの残量Ｒ［ｇ］が取得される（ステップＳ１１）。尚、ステップＳ１１の処理の実行は、次のステップＳ１３の処理前であれば、いつでもよい。次に、残量Ｒから予測消費量Ｑを減算した値である予測残量Ｒｐが、閾値Ｔ未満であるか否かを判定する（ステップＳ１３）。予測残量Ｒｐは、車両１がステップＳ１で取得された経路を走行して補給地に到達した時点で予測される燃料タンク４１内の燃料ガスの残量である。閾値Ｔは正の値である。否定判定の場合には、現時点では燃料ガスの補給の必要性はないと判断されて、本制御は終了する。
【００３３】
肯定判定の場合には、搭乗者に燃料ガスの補給を促す報知処理を実行する（ステップＳ１５）。報知処理は、例えばナビゲーション装置９０のディスプレイやインストルメントパネルに設けられたディスプレイ等に、燃料ガスの補給を促す警告メッセージと、上記の経路を表示する処理である。このように制御装置６０は、エネルギー源の残量Ｒと予測消費量Ｑとの比較結果に応じて、エネルギー源の補給を促す警告を報知する。
【００３４】
以上のように、経路を走行済みの車両群の平均車速に基づいて車両１の予測消費量Ｑを算出する理由は、車両１もその経路を平均車速に近似した車速で走行するものと想定できるからである。このため、この平均車速に基づいて予測出力値Ｐが精度よく算出される。また、精度よく算出された予測出力値Ｐと、燃費の悪化が反映された消費率αとに基づいて、予測消費量Ｑも精度よく算出される。従って、燃料ガスの不足を防止しつつ、閾値Ｔをできるだけ小さくし、上記の報知処理の実行頻度を抑制して搭乗者への煩わしさを抑制できる。
【００３５】
また、サーバ１００は、図４に示したように随時最新の平均車速に更新する。このため、サーバ１００に記憶されている平均車速には、各地点での最新の車速が反映されており、直近の平均車速に基づいて予測消費量Ｑを算出することにより、最新の交通状態等を考慮した予測消費量Ｑを算出できる。
【００３６】
また、上記実施例では、燃料電池２０の予測出力値を、勾配及び車速に基づいて燃料電池２０に要求される要求出力電力とほぼ同じとみなしたが、これに限定されない。例えば、燃料電池２０の出力電力を補填するバッテリ５２の出力電力を考慮して、勾配及び車速に基づいて燃料電池２０に要求される要求出力電力から、バッテリ５２の補填分の出力電力に対応した所定値を減算した値を、燃料電池２０の予測出力値としてもよい。また、燃料電池２０の出力電力を補填するバッテリ５２の出力電力を考慮して、車両１の予測出力値に所定の係数ｋ（０＜ｋ＜１）を乗算した値を燃料電池２０の予測出力値としてもよい。また、上記の予測出力値の算出の際には、燃料電池２０の温度やバッテリ５２の蓄電量を考慮してもよい。
【００３７】
上記実施例では、サーバ１００から取得した平均車速を用いたが、この平均車速は、経路を走行した全車両での平均車速ではなく、全車両のうち所定の基準で分類された一部の車両群の平均車速であってもよい。例えば、一定の走行距離区間で加速度が所定値以上になる頻度が多い車両群と少ない車両群とのそれぞれの平均車速のうち、車両１が該当する車両群の平均車速を用いてもよい。この場合、サーバ１００は、車両１〜１ｆ等のそれぞれから随時送信される識別情報と加速度とに基づいて上記の頻度が多い車両群と少ない車両群とに分類し、それぞれの平均車速を算出して、ＨＤＤ１０４に記憶する。車両１の制御装置６０は、車両１の識別情報とＨＤＤ１０４に記憶されている識別情報を参照して、ＨＤＤ１０４から車両１が該当する車両群での平均車速を取得する。これにより、車両１の運転者の運転操作の癖が考慮されて、燃料電池２０の燃料ガスの予測消費量を更に精度よく算出できる。同様に、各地点での制限速度に相関する閾値を超える頻度が多い車両群と少ない車両群とのそれぞれの平均車速のうち、車両１が該当する車両群の平均車速を、車両１の予測車速として用いてもよい。この場合、サーバ１００は、車両１〜１ｆ等のそれぞれから送信される識別情報と共に各地点での車速と制限速度に相関する閾値との差分に基づいて上記の頻度が多い車両群と少ない車両群とに分類し、それぞれの平均車速を算出し、ＨＤＤ１０４に記憶する。車両１の制御装置６０は、車両１の識別情報とＨＤＤ１０４に記憶されている識別情報を参照して、ＨＤＤ１０４から車両１が該当する車両群での平均車速を取得する。尚、車両の識別情報は、例えばナンバープレートに記載された登録番号、フレームナンバー、燃料電池車両の場合には燃料電池のシリアルナンバー等である。
【００３８】
また、サーバ１００に記憶された直近の平均車速を用いたがこれに限定されず、例えば過去の平均車速を用いてもよい。過去の平均車速としては、例えば、前日の同一時刻での平均車速であってもよいし、先週の同一曜日での平均車速を用いてもよい。これにより、より精度よく予測消費量Ｑを算出できる。この場合、サーバ１００は、各車両から送信される位置と車速と日時とを対応付けてＨＤＤ１０４に記憶し、日時毎に各地点での平均車速を算出し、ＨＤＤ１０４に記憶する。即ち、図４Ｂに示した平均車速が、日時毎にＨＤＤ１０４に記憶される。
【００３９】
また、予測消費量Ｑは、サーバ１００に記憶された平均車速に基づいて算出されたものであってもよい。例えば、所定の走行区間での実際の車両１の車速からサーバ１００に記憶されている平均車速を減算した速度差が所定値以上の正の値の場合には、平均車速に係数ｍ（ｍ＞１）を乗算した値に基づいて、速度差が負の値であってその速度差の絶対値が所定値以上の場合には平均車速に係数ｌ（０＜ｌ＜１）を乗算した値に基づいて、予測消費量Ｑを算出してもよい。これにより、より精度よく予測消費量Ｑを算出できる。この場合、制御装置６０が、所定の走行区間での車両１の実際の車速を記憶しておく。または、制御装置６０が車両１の実際の車速をサーバ１００に送信しておき、サーバ１００が実際の車速と平均車速とに基づいて、予測消費量Ｑを算出して制御装置６０に送信してもよい。
【００４０】
燃料電池２０の出力性能の低下度合が大きいほど、消費率αが増大するように補正してもよい。例えば、燃料電池２０の出力性能は車両１の累積運転期間や累積走行距離が増大するほど低下するため、累積運転期間等が増大するほど、消費率αが増大するように補正する。これにより、より精度よく予測消費量Ｑを算出できる。この場合、制御装置６０のメモリ６４には、このようなパラメータに応じて消費率αを補正する係数を規定したマップを予め記憶させておき、このマップを参照して消費率αを補正して予測消費量Ｑを算出してもよい。
【００４１】
また、サーバ１００に記憶された、経路を過去に実際に車両１が走行した時の車速を用いて、予測消費量Ｑを算出してもよい。今回も車両１がその車速に近似した車速で走行するものと想定でき、予測消費量Ｑを精度よく算出できるからである。この場合、サーバ１００は、車両１の制御装置６０から送信された車両１の識別情報と位置と車速とをＨＤＤ１０４に随時記憶しておく。車両１の制御装置６０は、経路上での車両１の車速をＨＤＤ１０４から取得する。
【００４２】
また、サーバ１００に記憶されている、経路上のある地点での平均車速が、一台の車両の車速のみに基づくものであった場合、その一台の車両の車速に基づいて予測消費量Ｑが算出される。この場合、サーバ１００に記憶されている車速は、車両１がその経路を過去に走行した際の車速であってもよいし、他の車両がその経路を過去に走行した際の車速であってもよい。
【００４３】
上記実施例では、平均車速及び勾配から算出された予測出力値Ｐに基づいて消費率αが算出されるが、平均車速及び勾配から予測出力値Ｐを算出することなく直接予測消費量Ｑを算出してもよい。この場合、制御装置６０のメモリ６４に、平均車速及び勾配に対応した消費率αを規定したマップを予め記憶させておき、このマップを参照して予測消費量Ｑが算出される。
【００４４】
また、図５に示した制御は、制御装置６０とサーバ１００とが協働で実行してもよい。例えば、制御装置６０がステップＳ１、Ｓ３、Ｓ１１、Ｓ１３、及びＳ１５を実行し、サーバ１００がステップＳ５〜Ｓ９の処理を実行してもよい。この場合、サーバ１００は、制御装置６０から経路及び勾配を取得し、経路上での各地点の平均車速をＨＤＤ１０４から取得し、これらの取得した情報に基づいて予測消費量Ｑを算出する。このため、サーバ１００は取得部及び算出部の機能を有するエネルギー消費量予測装置の一例である。尚、サーバ１００がステップＳ７及びＳ９の処理を実行するために、ＨＤＤ１０４に図６Ａ及び図６Ｂのマップを予め記憶させておく。また、サーバ１００がステップＳ１〜Ｓ１３の処理を実行し、制御装置６０がステップＳ１５の処理を実行してもよい。この場合、サーバ１００が、車両１のナビゲーション装置９０から経路を取得してもよいし、サーバ１００が車両１の現在地から最も近い補給地までの経路を算出して取得してもよい。また、サーバ１００が、車両１のナビゲーション装置９０から勾配を取得してもよいし、サーバ１００が記憶した地図データから勾配を取得してもよい。また、サーバ１００は、随時制御装置６０から残量Ｒを取得しておく。
【００４５】
次に、複数の変形例について説明する。まず、第１変形例について説明する。第１変形例では、現在地から補給地までの予測出力値Ｐの合計である合計予測出力値ＴＰに基づいて、予測消費量Ｑが算出される。合計予測出力値ＴＰは、現在時刻から補給地に到達すると予測される時刻まで予測出力値Ｐを時間積分することにより算出される。図８Ａは、合計予測出力値ＴＰに応じて燃料ガスの予測消費量Ｑを規定したマップである。合計予測出力値ＴＰが増大するほど予測消費量Ｑが線形的に増大する。このマップは制御装置６０のメモリ６４に予め記憶されている。上記の実施例と比較して、各時点での消費率αを算出することなく予測消費量Ｑを容易に算出でき、制御装置６０の処理負荷が低減される。
【００４６】
第２変形例について説明する。第２変形例では、現地点から補給地までの予測出力値Ｐの平均である平均予測出力値ＡＰに基づいて、燃料ガスの消費率αを算出し、消費率αに基づいて予測消費量Ｑが算出される。平均予測出力値ＡＰは、上述の合計予測出力値ＴＰを現在時刻から補給地に到達すると予測される時刻までの期間で除算することにより算出される。図８Ｂは、平均予測出力値ＡＰに応じて燃料ガスの消費率αを規定したマップである。図８Ｂのマップは、図６Ｂと同様に、平均予測出力値ＡＰが増大するほど消費率αが増大し、更に消費率αの上昇勾配が増大し、平均予測出力値ＡＰが増大するほど燃費が悪化することが反映されている。このマップは制御装置６０のメモリ６４に予め記憶されている。算出された消費率αに、現在時刻から車両１が補給地に到達すると予測される時刻までの期間［ｓｅｃ］を乗算することにより、燃費の悪化が考慮された予測消費量Ｑが精度よく算出される。
【００４７】
第３変形例について説明する。第３変形例では、空調装置７０により消費される燃料電池２０の出力電力を考慮して、予測消費量Ｑが算出される。この例について詳細に説明する前に、空調装置７０の構成について説明する。
【００４８】
図９Ａ及び図９Ｂは、それぞれ冷房時及び暖房時での空調装置７０の状態を示している。空調装置７０は、エアコンコンプレッサ７１ｂや、エバポレータ７６ａ、室内コンデンサ７６ｂ等を有しており、これらは冷媒が流通する配管で接続されている。冷房時には、以下のように冷媒が循環するように、三方弁７４ａ、開閉弁７４ｂ及び７４ｃの開閉状態が制御される。図９Ａに示すように、気相の冷媒が、エアコンコンプレッサ７１ｂで凝縮され、高温・高圧の状態で、室内コンデンサ７６ｂ、三方弁７４ａを経て、室外熱交換器７１ａで外気との熱交換により冷却され液相となり、エキスパンションバルブ７３ａによってエバポレータ７６ａに噴射されて気化する。その際に冷媒は、ファンＦからの送風と熱交換する。熱交換された冷風は、車室内に連通したダクト７７ａを介して、シャッタ７７ｃが隔壁７７ｂによって隔てられて冷房用の送風路７８ａを開き、暖房用の送風路７８ｂを閉じた状態で、車室内に送られる。
【００４９】
暖房時には、以下のように冷媒が循環するように、三方弁７４ａ、開閉弁７４ｂ及び７４ｃの開閉状態が制御される。図９Ｂに示すように、気相の冷媒は、エアコンコンプレッサ７１ｂによって凝縮され、高温・高圧の状態で、室内コンデンサ７６ｂにおいて、ファンＦからの送風との間で熱交換される。熱交換された温風は、シャッタ７７ｃが送風路７８ａを閉じ送風路７８ｂを開いた状態で、車室内に送られる。室内コンデンサ７６ｂで液化した冷媒は、三方弁７４ａを介して、エキスパンションバルブ７３ｂによって霧状の状態となって室外熱交換器７１ａへと流入し、室外熱交換器７１ａにおいて気化する際に外気と熱交換する。気化した冷媒は、再びエアコンコンプレッサ７１ｂによって凝縮される。
【００５０】
第３変形例では、制御装置６０は、図６Ａで示した勾配及び車速に基づく燃料電池２０への要求出力電力に、空調装置７０により燃料電池２０に要求される要求出力電力を加算した値を、燃料電池２０の予測出力値Ｐとして算出し、予測出力値Ｐに基づいて予測消費量Ｑを算出する。空調装置７０により燃料電池２０に要求される要求出力電力は、外気温に基づいて推定される。図１０Ａは、空調装置７０による燃料電池２０への要求出力電力と外気温との関係を規定したマップである。このマップは、予め実験により算出され、制御装置６０のメモリ６４に記憶されている。このマップでは、車室内の温度を所定温度、例えば２５度に維持する場合に、外気温に応じて変動する、空調装置７０による燃料電池２０への要求出力電力を規定している。所定温度と外気温との差が大きいほど、エアコンコンプレッサ７１ｂにより搬送される冷媒の流量を増大させる必要があり、エアコンコンプレッサ７１ｂの消費電力が増大するため、燃料電池２０への要求出力電力も増大する。尚、外気温は、車両１の周辺の外気温を意味し、車両１に搭載された外気温センサにより制御装置６０が取得する。このように、経路上での勾配及び平均車速に加えて、空調装置７０で消費される燃料電池２０の出力電力をも考慮することにより、予測消費量Ｑをより精度よく算出できる。尚、第３変形例は、空調装置７０が稼働している場合にのみ実施され、空調装置７０が停止している場合には実施されない。
【００５１】
第４変形例について説明する。第４変形例では、空調装置７０により消費される燃料電池２０の出力電力を算出せずに、空調装置７０による燃料ガスの消費率β［ｇ／ｓｅｃ］を算出し、消費率βと上述した消費率αとの合計に基づいて予測消費量Ｑを算出してもよい。図１０Ｂは、空調装置７０による燃料ガスの消費率βと外気温との関係を規定したマップである。このマップは、予め実験により算出され、制御装置６０のメモリ６４に記憶されている。消費率αと消費率βとの合計を、現在時点から車両１が補給地に到達すると予測される時点まで時間積分して、予測消費量Ｑを算出してもよい。
【００５２】
また、第３及び第４変形例においては、サーバ１００が、空調装置７０により燃料電池２０に要求される要求出力電力を考慮して予測消費量Ｑを算出してもよい。この場合、図１０Ａ又は図１０Ｂのマップは、車両の種別ごとに、車両の識別情報と対応付けてサーバ１００のＨＤＤ１０４に記憶させておく。制御装置６０は、車両１の識別情報とＨＤＤ１０４に記憶されている識別情報とを参照して、サーバ１００により算出された予測出力値の平均値を取得する。
【００５３】
また、上記実施例及び第１〜第４変形例では、燃料電池２０の予測出力値を、勾配及び平均車速に基づいて予測消費量Ｑを算出したが、平均車速のみに基づいて算出してもよい。運転者が一般に走行する範囲は、道路の勾配が小さい、または勾配の平均値が０に近い場合も多く、車速の影響が支配的であると考えられるためである。
【００５４】
次に第５変形例について説明する。第５変形例では、平均車速ではなくサーバ１００に記憶された平均出力電力に基づいて、予測消費量Ｑが算出される。出力電力は、燃料電池車両の電力源である燃料電池の出力の一例である。まず、平均出力電力について説明する。図１１Ａは、サーバ１００のＨＤＤ１０４に記憶された平均出力電力の一例である。ＨＤＤ１０４には、燃料電池を走行の動力源とする燃料電池車両群の各位置情報に対応付けられた燃料電池車両群の各燃料電池の出力電力と、各地点での燃料電池の平均出力電力とが記憶されている。
【００５５】
次に、サーバ１００が実行する平均出力電力を算出する制御について説明する。図１１Ｂは、平均出力電力を算出する制御の一例を示したフローチャートである。この制御は一定周期で繰り返し実行される。まず、ネットワークＮを介して、複数の燃料電池車両から、各車両の現在の位置とその位置での各車両の燃料電池の出力電力とが取得される（ステップＳ１０１ａ）。次に、取得された位置と出力電力とが互いに対応付けされてＨＤＤ１０４に記憶される（ステップＳ１０３ａ）。次に、同一地点での取得された複数の燃料電池の出力電力に基づいて、出力電力の平均値である平均出力電力が算出される（ステップＳ１０５ａ）。算出された平均出力電力は、地点毎に対応付けされてＨＤＤ１０４に記憶、更新される（ステップＳ１０７ａ）。従って、各地点の平均出力電力には、車両１が過去にその地点を走行したことがある場合には車両１の燃料電池２０の出力電力及び他の燃料電池車の燃料電池の出力電力が反映され、走行したことがない場合には、車両１以外の他の燃料電池車の燃料電池の出力電力が反映される。
【００５６】
図１２は、第５変形例での燃料消費量予測制御の一例を示したフローチャートである。ステップＳ１で経路が取得された後、勾配や平均車速は取得されることなく、経路上での各地点の平均出力電力がサーバ１００から取得される（ステップＳ５ａ）。上述したように、平均出力電力には、車両１が過去にその経路を走行済みの場合には、車両１が過去に経路上を走行した際の出力電力が反映されており、走行していない場合には他の燃料電池車が過去に経路上を走行した際の他の燃料電池車の出力電力が反映されている。従って、サーバ１００に記憶されている平均出力電力は、経路上を車両１が過去に走行した際の出力電力、他の燃料電池車が過去に経路上を走行した際の他の燃料電池車の燃料電池の出力電力、の少なくとも何れかに相関するパラメータの一例であり、ステップＳ５ａの処理は、このパラメータを取得する取得部が実行する処理の一例である。
【００５７】
次に、経路上での各地点の平均出力電力に基づいて、予測消費量Ｑが算出される（ステップＳ９ａ）。具体的には、まず経路上の各地点での平均出力電力を、燃料電池２０が各地点で出力すると予測される出力電力とみなし、燃料電池２０の燃料消費量は出力電力に比例するため、予測される出力電力に所定の係数と、車両１が現在地から補給地まで到達するのに必要な予測時間とを乗算することにより、予測消費量Ｑが算出される。このように、経路を走行済みの燃料電池車両群の平均出力電力に基づいて車両１の予測消費量Ｑを算出する理由は、車両１の燃料電池２０の出力電力が平均出力電力に近似する態様で車両１もその経路を走行するものと想定できるからである。このため、予測消費量Ｑが精度よく算出される。また、サーバ１００に記憶されている平均出力電力に基づいて予測消費量Ｑが容易に算出されるため、制御装置６０の処理負荷が低減される。また、サーバ１００に記憶されている直近の平均出力電力に基づいて予測消費量Ｑを算出することにより、最新の交通状態等を考慮した予測消費量Ｑを算出できる。
【００５８】
また、サーバ１００に記憶されている出力電力のうち、車両１と車種又は車名が同一の燃料電池車両群での平均出力電力に基づいて、予測消費量Ｑを算出するのが望ましい。これにより、より精度よく予測消費量Ｑを算出できる。この場合、サーバ１００は、燃料電池車両群のそれぞれから送信される各車両の識別情報と各地点での燃料電池の出力電力とに基づいて、車種毎又は車名毎の平均出力を算出してＨＤＤ１０４に記憶させておく。制御装置６０は、車両１の識別情報とＨＤＤ１０４に記憶されている識別情報を参照して、車両１と車種又は車名が同一の燃料電池の平均出力を取得する。
【００５９】
また、車両１の車種に応じて、サーバ１００に記憶されている平均出力電力を補正して、予測消費量Ｑを算出してもよい。例えば、車両１が大型車両の場合には、サーバ１００に記憶されている平均出力を増大するように補正をした値に基づいて、予測消費量Ｑを算出してもよい。これにより精度よく予測消費量Ｑを算出できる。この場合、制御装置６０がこのような補正をしてもよいし、サーバ１００が補正をしてもよい。
【００６０】
第５変形例においても、上記実施例と同様に以下のようにしてもよい。サーバ１００から取得される平均出力電力は、全燃料電池車両のうち所定の基準で分類された一部の車両群の平均出力電力であってもよい。サーバ１００に記憶された過去の平均出力電力を用いてもよい。予測消費量Ｑは、サーバ１００に記憶された平均出力電力に基づいて算出されたものでもよく、例えば、所定の走行区間での実際の車両１の燃料電池２０の出力電力とサーバ１００に記憶されている平均出力電力との差に応じてサーバ１００に記憶されている平均出力電力を補正して算出された値に基づいて予測消費量Ｑを算出してもよい。燃料電池２０の出力性能の低下に応じて平均出力電力を補正して算出された値に基づいて、予測消費量Ｑを算出してもよい。また、第５変形例についても、制御装置６０とサーバ１００とが協働で燃料消費量予測制御を実行してもよい。
【００６１】
また、平均出力電力に限らず、サーバ１００に記憶された、経路を過去に実際に車両１が走行した時の燃料電池２０の出力電力に基づいて、予測消費量Ｑを算出してもよい。これにより、精度よく予測消費量Ｑを算出できる。この場合、サーバ１００は、各車両の識別情報と位置と各車両の燃料電池の出力電力とをＨＤＤ１０４に随時記憶しておく。制御装置６０は、車両１の識別情報とＨＤＤ１０４に記憶された識別情報とを参照して、車両１が過去に経路上を走行した際の燃料電池２０の出力電力をＨＤＤ１０４から取得して、予測消費量Ｑを算出する。また、車両１がその経路を過去に複数回走行したことがある場合には、直近の燃料電池２０の出力電力を用いることが望ましい。
【００６２】
また、サーバ１００に記憶されている、経路上のある地点の平均出力電力が一台の車両の燃料電池の出力電力のみに基づくものであった場合、その一台の車両の燃料電池の出力電力に基づいて、車両１の予測消費量Ｑが算出される。この場合、サーバ１００に記憶されている出力電力は、車両１がその経路を過去に走行した際の燃料電池２０の出力電力であってもよいし、他の車両がその経路を過去に走行した際の燃料電池の出力電力であってもよい。
【００６３】
第５変形例においても、第３変形例と同様に予測消費量Ｑを算出してもよい。例えば、制御装置６０が取得する平均出力電力が、現時点から例えば過去１時間以内のある時点で算出されたデータであれば、現時点の外気温度と平均出力電力が算出された時点での外気温度とは略同等とみなすことができる。このため、現時点の空調装置７０により要求される要求出力電力は、平均出力電力が算出された際に空調装置７０により要求される要求出力電力と略同等であるため、取得した平均出力電力を補正することなく予測消費量Ｑを算出してもよい。一方、制御装置６０が取得する平均出力電力が、現時点から例えば数時間以上前の過去に更新されたデータであれば、現時点での外気温度と平均出力電力が算出された時点での外気温度とが異なっており、空調装置７０により要求される要求出力電力も現時点と平均出力電力が算出された時点とで異なっている可能性がある。この場合、図１０Ａのマップを用いて、平均出力電力の算出時での外気温度と現在の外気温度とのそれぞれから空調装置７０により要求される要求出力電力を算出し、その差分を平均出力電力に加算又は減算して、予測消費量Ｑを算出してもよい。
【００６４】
第６変形例について説明する。第６変形例では、平均車速ではなくサーバ１００に記憶された平均出力電流に基づいて、予測消費量Ｑが算出される。出力電流は、燃料電池車両の電力源である燃料電池の出力の一例である。まず、平均出力電流について説明する。図１３Ａは、サーバ１００のＨＤＤ１０４に記憶された平均出力電流の一例である。ＨＤＤ１０４には、燃料電池を電力源とする燃料電池車両群の各位置情報に対応付けられた各燃料電池の出力電流と、各地点での燃料電池の平均出力電流とが記憶されている。
【００６５】
次に、サーバ１００が実行する平均出力電流を算出する制御について説明する。図１３Ｂは、平均出力電流を算出する制御の一例を示したフローチャートである。この制御は一定周期で繰り返し実行される。まず、ネットワークＮを介して、燃料電池車両群から、各車両の現在の位置とその位置での各車両の燃料電池の出力電流とが取得される（ステップＳ１０１ｂ）。次に、取得された位置と出力電流とが互いに対応付けされてＨＤＤ１０４に記憶される（ステップＳ１０３ｂ）。次に、同一地点での取得された複数の燃料電池の出力電流に基づいて、出力の平均値である平均出力電流が算出される（ステップＳ１０５ｂ）。算出された平均出力電流は、地点毎に対応付けされてＨＤＤ１０４に記憶、更新される（ステップＳ１０７ｂ）。従って、各地点の平均出力電流は、車両１がその地点を走行したことがある場合には車両１の燃料電池２０の出力電流及び他の燃料電池車両の燃料電池の出力電流が反映され、走行したことがない場合には、他の燃料電池車両の燃料電池の出力電流が反映されている。
【００６６】
図１４は、第６変形例での燃料消費量予測制御の一例を示したフローチャートである。ステップＳ１で経路が取得された後、勾配や平均車速は取得されることなく、経路上での各地点の平均出力電流がサーバ１００から取得される（ステップＳ５ｂ）。上述したように、平均出力電流には、車両１が過去にその経路を走行済みの場合には、車両１が過去に経路上を走行した際の出力電流が反映されており、走行していない場合には他の燃料電池車が過去に経路上を走行した際の他の燃料電池車の出力電流が反映されている。従って、サーバ１００に記憶されている平均出力電流は、経路上を車両１が過去に走行した際の出力電流、他の燃料電池車が過去に経路上を走行した際の他の燃料電池車の燃料電池の出力電流、の少なくとも何れかに相関するパラメータの一例であり、ステップＳ５ｂの処理は、このパラメータを取得する取得部が実行する処理の一例である。
【００６７】
次に、経路上での各地点の平均出力電流に基づいて、予測消費量Ｑが算出される（ステップＳ９ｂ）。具体的には、まず経路上の各地点での平均出力電流を、燃料電池２０が各地点で出力すると予測される出力電流とみなし、燃料電池２０の燃料消費量は出力電流に比例するため、予測される出力電流に所定の係数と、車両１が現在地から補給地まで到達するのに必要な予測時間とを乗算することにより、予測消費量Ｑが算出される。このように、経路を走行済みの燃料電池車両群の平均出力電流に基づいて車両１の予測消費量Ｑを算出する理由は、車両１の燃料電池２０の出力電流が平均出力電流に近似する態様で車両１もその経路を走行すると想定できるからである。これにより、予測消費量Ｑが精度よく算出される。また、平均出力電流に基づいて予測消費量Ｑを容易に算出できるため、制御装置６０の処理負荷が低減される。また、サーバ１００に記憶されている直近の平均出力電流に基づいて予測消費量Ｑを算出することにより、最新の交通状態等を考慮した予測消費量Ｑを算出できる。
【００６８】
第６変形例においても、第５変形例と同様に、サーバ１００に記憶されている出力電流のうち、車両１と車種又は車名が同一の燃料電池車両群での平均出力電流に基づいて、予測消費量Ｑを算出するのが望ましい。また、車両１の車種に応じて、サーバ１００に記憶されている平均出力電流を補正して、予測消費量Ｑを算出してもよい。
【００６９】
第６変形例においても、上記実施例と同様に以下のようにしてもよい。サーバ１００から取得される平均出力電流は、全燃料電池車両のうち所定の基準で分類された一部の車両群の平均出力電流であってもよい。サーバ１００に記憶された過去の平均出力電流を用いてもよい。例えば、所定の走行区間での実際の車両１の燃料電池２０の出力電流とサーバ１００に記憶されている平均出力電流との出力電流差に応じて、サーバ１００に記憶されている平均出力電流を補正した値に基づいて、予測消費量Ｑを算出してもよい。燃料電池２０の出力性能の低下に応じて平均出力電流を補正して算出された値に基づいて、予測消費量Ｑを算出してもよい。また、第６変形例についても、制御装置６０とサーバ１００とが協働で燃料消費量予測制御を実行してもよい。
【００７０】
また、平均出力電流に限らず、サーバ１００に記憶された、経路を過去に実際に車両１が走行した時の燃料電池２０の出力電流に基づいて予測消費量Ｑを算出してもよい。この場合、サーバ１００は、各車両の識別情報と位置と各車両の燃料電池の出力電流とをＨＤＤ１０４に随時記憶しておく。制御装置６０は、車両１の識別情報とＨＤＤ１０４に記憶された識別情報とを参照して、車両１が過去に経路上を走行した際の燃料電池２０の出力電流をＨＤＤ１０４から取得して、予測消費量Ｑを算出する。この場合も、直近の燃料電池２０の出力電流を用いることが望ましい。
【００７１】
また、サーバ１００に記憶されている、経路上のある地点の平均出力電流が一台の車両の燃料電池の出力電流のみに基づくものであった場合、その一台の車両の燃料電池の出力電流に基づいて、車両１の予測消費量Ｑが算出される。この場合、サーバ１００に記憶されている出力電流は、車両１がその経路を過去に走行した際の燃料電池２０の出力電流であってもよいし、他の車両がその経路を過去に走行した際の燃料電池の出力電流であってもよい。
【００７２】
尚、第６変形例においても、第３変形例と同様の方法で予測消費量Ｑを算出してもよい。例えば、平均出力電流に基づいて算出された予測消費量と、図１０Ａに示したマップに基づいて算出された要求出力電力に基づいて空調装置７０により消費される予測消費量との合計を、最終的な予測消費量Ｑとして算出してもよい。
【００７３】
上記実施例及び複数の変形例では、燃料電池車である車両１を対象としたが、燃料電池やエンジンを搭載しておらず、二次電池のみを電力源としてモータを駆動源とする電気自動車に対しても適用できる。この場合、二次電池はエネルギー源である電力を車両の外部から供給されて蓄電できるため、電力は車両の外部から供給されて蓄えられたエネルギー源の一例であり、二次電池は、蓄電された電力を消費する電力源の一例である。よって、この電気自動車は、車両の外部から供給されて蓄えられた電力を消費する二次電池のみにより走行する車両の一例である。また、この場合での補給地は、二次電池に電力を補給できる地点、即ち二次電池を充電できる充電ステーションがある地点である。
【００７４】
上記実施例及び複数の変形例を電気自動車に適用する場合には、具体的には以下のようにする。上記実施例では、経路上での平均車速及び勾配に応じた二次電池への要求出力電力を規定したマップを参照して、各地点での二次電池の予測出力値を算出し、予測出力値に応じた二次電池の電力の消費率を規定したマップを参照して、現在地から補給地までの電力の予測消費量を算出する。第１変形例では、算出された予測出力値に基づいて二次電池の合計予測出力値を算出して、合計予測出力値に応じた二次電池の電力の予測消費量を規定したマップを参照して予測消費量を算出する。第２変形例では、算出された予測出力値に基づいて二次電池の平均予測出力値を算出し、平均予測出力値に対応した電力の消費率を規定したマップを参照して、電力の消費率を算出して予測消費量を算出する。第３変形例では、空調装置による二次電池への要求出力電力と外気温との関係を規定したマップを参照して、電力の予測消費量を算出する。第４変形例では、空調装置による二次電池の電力の消費率と外気温との関係を規定したマップを参照して、電力の予測消費量を算出する。第５変形例では、サーバ１００は、電気自動車両群の各位置情報と共に各二次電池の出力電力を記憶して、各地点の平均出力電力を算出して記憶し、電気自動車の制御装置は、サーバ１００から平均出力電力を取得して電力の予測消費量を算出する。第６変形例では、サーバ１００は、電気自動車両群の各位置情報と共に各二次電池の出力電流を記憶して、各地点の平均出力電流を算出して記憶し、電気自動車の制御装置は、サーバ１００から平均出力電流を取得して、電力の予測消費量を算出する。
【００７５】
上記実施例及び複数の変形例では、現在地から補給地までの経路での予測消費量Ｑが算出されるが、経路はこれに限定されず、車両１が走行可能な任意の第１地点から任意の第２地点までの経路であればよい。例えば、第１地点は車両１の現在地であり、第２地点は、ナビゲーション装置９０に設定されている目的地又は経由地であってもよい。この場合、例えば予測残量Ｒｐに応じて、ディスプレイ等に、燃料ガスの残量Ｒは十分である旨の表示や、注意を喚起する旨、警告する旨を表示してもよいし、予測消費量Ｑや予測残量Ｒｐ自体を表示してもよい。また、第１地点としては、例えばナビゲーション装置９０に設定された現在地以外の地点に設定された出発地であってもよい。この場合も、出発地から例えば目的地までの予測消費量Ｑを経路と共にディスプレイ等に表示してもよい。これらにより、運転者に運転予定の経路の計画や変更のための判断材料を提供できる。
【００７６】
上記実施例及び複数の変形例では、マップを用いて各種の値を算出したが、計算式により算出してもよい。
【００７７】
以上本発明の好ましい実施形態について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
【符号の説明】
【００７８】
１  車両
２０  燃料電池
４１  燃料タンク
６０  制御装置（取得部、算出部）
７０  空調装置
９０  ナビゲーション装置
１００  サーバ
Ｓ  エネルギー消費量予測システム
【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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