(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両と、
前記車両とデータを送受する管理センタと、
を有する車両制御システムであって、
前記車両は、
前記車両のモータを駆動する二次電池と、
前記二次電池の温度データ、電流値データ、ワントリップのＳＯＣ変化量データの少なくともいずれかのデータを管理センタに送信する手段と、
を有し、
前記管理センタは、
前記車両から送信されたデータを受信する手段と、
受信したデータに基づいて複数の走行路の各走行路毎に前記二次電池の劣化の程度を示す電池寿命変数を演算し、前記電池寿命変数に基づいて寿命が分散されるように各走行路毎の運行日数を設定した運行パターンを複数設定する演算手段と、
を有することを特徴とする車両制御システム。
【請求項２】
請求項１記載のシステムにおいて、
前記演算手段は、受信したデータに基づいて複数の走行路の各走行路毎でかつ走行時間帯毎に前記二次電池の劣化の程度を示す電池寿命変数を演算し、前記電池寿命変数に基づいて寿命が分散されるように各走行路毎の運行日数及び各時間帯毎の運行回数を設定した運行パターンを複数設定することを特徴とする車両制御システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は車両運行制御システム、特に二次電池の寿命に応じた複数車両の群制御に関する。
【背景技術】
【０００２】
１つ又は複数の単電池からなる複数の電池モジュールを直列接続してなるニッケル水素電池あるいはリチウムイオン電池等の二次電池を電源装置として使用するハイブリッド車両等において、二次電池の劣化の程度を算出する技術が知られている。一方、ハイブリッド車両等においては、主な走行地域が山間部であるか市街地であるかにより二次電池の劣化の程度が異なることが知られている。
【０００３】
下記の特許文献１には、電池の電力で動く車両の走行状態と電池の動作状態に関する運転情報を演算処理し、通信手段を介した一元管理装置は複数台の情報に基づき、電池の診断を行った結果を車両に送出することが開示されている。具体的には、一元管理装置は、二次電池の使用開始からの生涯経過時間、生涯走行距離、給油毎の走行距離、経過時間、燃料消費量、燃費、車温度履歴、エンジン回転数履歴、及び電池の履歴に基づいて二次電池の寿命をシミュレーションし、現状の電池の特性、全寿命における位置付け、寿命時間の予測を行い、寿命時期が初期、中期、末期のいずれかであるかに応じて、二次電池の１セル当たりの電圧の下限及び上限の範囲と、電流の上限と、出力及び入力の上限を演算する。
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−２６４９０６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来技術には、複数車両の寿命を意図的にばらつかせる点は考慮されていない。バス会社や貨物会社等複数車両を保有する企業において、複数車両の二次電池の寿命がほぼ同時期につきて同時期にその交換を余儀なくされるのはメンテナンス作業の観点から問題があり、複数車両の二次電池の寿命が適当に分散した方が都合がよい場合がある。従来においては、寿命がつきた場合にその都度交換しているだけであり、複数車両の寿命が分散するように意図的に車両を群制御する思想はない。
【０００６】
本発明の目的は、複数車両の二次電池の寿命を群制御して分散させることにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、車両と、前記車両とデータを送受する管理センタとを有する車両制御システムであって、前記車両は、前記車両のモータを駆動する二次電池と、前記二次電池の温度データ、電流値データ、ワントリップのＳＯＣ変化量データの少なくともいずれかのデータを管理センタに送信する手段とを有し、前記管理センタは、前記車両から送信されたデータを受信する手段と、受信したデータに基づいて複数の走行路の各走行路毎に前記二次電池の劣化の程度を示す電池寿命変数を演算し、前記電池寿命変数に基づいて寿命が分散されるように各走行路毎の運行日数を設定した運行パターンを複数設定する演算手段と  を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、複数車両の二次電池の寿命が予め計画的に分散されるように制御することができる。これにより、二次電池のメンテナンスを計画的に行うことができ、メンテナンスの作業効率が向上する。またキャッシュフローを改善することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下、図面に基づき本発明の実施形態について説明する。
【００１０】
図１に、本実施形態における車両１の全体システム図を示す。組電池１０は、複数の電池セルを直列接続して構成される。組電池１０は例えばニッケル水素電池やリチウムイオン電池であり、２４０個の電池セルを直列接続して３００Ｖ程度の電圧を出力する。組電池１０の電圧は、電池監視装置３２内の電圧検出部４０でＡ／Ｄ変換され、デジタル値として電池監視装置３２内の電池状態判定部４２に供給される。また、組電池１０の電流は、電流センサ１１により検出され、電池監視装置３２内の電流検出部３６に供給される。電流センサ１１は、例えば組電池１０の充電もしくは放電時に生じる電流により発生する磁界をホール素子により検出して電圧信号に変換して電流検出部３６に供給する。電流検出部３６は、電流センサ１１から供給された電流に応じた電圧信号をＡ／Ｄ変換し、デジタル値として電池状態判定部４２に供給する。また、組電池１０の近傍には複数箇所に電池の温度を検出する温度センサ１３が設けられ、電池温度を検出して電池監視装置３２内の温度検出部３８に供給する。温度センサ１３を複数箇所に設けるのは、組電池１０がサイズ的にかなり大きなものとなり、組電池１０に温度差が生じるからである。特に、冷却装置の配置や冷媒（冷却媒体）の流速により組電池１０の各ブロックには温度差が生じてしまう。そこで、電池状態判定部４２は、予めブロックについて比較的温度が近いブロックがまとまるようにブロック分けを行い、事前の実験等でそのブロックの温度と近い温度センサの温度が割り当てられる。これにより、温度差による電池電圧差の影響を取り除くことができる。温度センサ１３としては例えばサーミスタが用いられ、温度により変化する抵抗値を電圧に変換して温度検出部３８に供給する。温度検出部３８は、供給された電圧信号をＡ／Ｄ変換し、デジタル値として電池状態判定部４２に供給する。
【００１１】
電池状態判定部４２は、供給されたデータ、すなわち組電池電圧、電池電流、電池温度のデータに基づいて電池の蓄電量（ＳＯＣ：State of Charge）を検出し、車両制御部２４の制御部２８に供給する。電池状態判定部４２の出力には、ＳＯＣの他、電池電圧、電池電流、電池温度のデータも含まれる。
【００１２】
車両制御部２４は、エンジンＥＣＵ１５からのエンジン１４の運転状態のデータ、アクセルペダル２２の操作量、ブレーキペダル２０の操作量、シフトレバー１８で設定されるシフトレンジ、トランスミッションのシフトポジション等のデータに基づいてトルク指令値を決定し、モータジェネレータ１７の出力がトルク指令値に合致するように制御を行う。車両制御部２４はインバータ１２による組電池１０からモータジェネレータへの電力のスイッチングを制御すると同時に、エンジン１４の出力を制御する信号をエンジンＥＣＵ１５に供給する。これによりモータジェネレータ１７の出力がトルク指令値に合致したものに制御される。イグニッションスイッチ１６は車両の起動と停止をドライバが制御するスイッチであり、検出部２６に供給される。このイグニッションスイッチ１６が停止中であっても、電池監視装置３２や車両制御部２４は動作するが、モータジェネレータ１７やエンジン１４を動作させて走行することはできない。
【００１３】
エンジン１４の出力がモータジェネレータ１７の出力より大きい場合、インバータ１２からの電力が組電池１０に充電される。一方、エンジン１４の出力がモータジェネレータ１７の出力より小さい場合、組電池１０が放電されインバータ１２からモータジェネレータ１７へ電力が供給される。このように、モータジェネレータ１７は発電手段及び電動手段として動作する。例えば、組電池１０のＳＯＣの低下が電池状態判定部４２により検出された場合、エンジン１４の発生するトルクの一部によりモータジェネレータ１７による発電を行い、組電池１０への充電を行う。また、組電池１０の蓄電量が多くなった場合、エンジン１４の出力を抑え気味にしてモータジェネレータ１７を電動機として作用させ、発生するトルクを車両走行用に用いる。また、車両が制動する場合にはモータジェネレータ１７を発電機として動作させ、発生した電力で組電池１０を充電する。車両の制動はいつ行われるか予測することは困難であるから、組電池１０は制動により発生した電力を十分受け入れることができるのが望ましい。一方、エンジンの出力だけでドライバの所望する加速が得られない場合にはモータジェネレータ１７を電動機として動作させるために組電池１０のＳＯＣがある程度必要である。この条件を満たすために組電池１０のＳＯＣは電池容量の中間程度となるように制御される。エンジン１４の出力により発電し、電池を充電するハイブリッド自動車の場合、組電池１０のＳＯＣを適切に管理することにより、制動時の回生電力を十分に回収しエネルギ効率を高め、加速時にはドライバの所望の加速度を達成できる。このように組電池１０のＳＯＣを精度良く検出し、適切に制御することはハイブリッド自動車のように電池を動力源とする車両にとり重要である。
【００１４】
車両制御部２４内の制御部２８は、電池状態判定部４２からの信号に基づき、組電池電圧、電池電流、電流温度の３種類のデータから組電池１０に許容される充放電電力を、それぞれ放電許容電力値、充電許容電力値として算出する。例えば、電池のＳＯＣが低下した場合、放電許容電力値を小さくすることにより結果としてＳＯＣを高い方に誘導する。また、ＳＯＣが高い状況下では充電許容電力値を小さくすることによりＳＯＣを低い方に誘導する。また、電池監視装置３２はＳＯＣ値を車両制御部２４に供給し、車両制御部２４はこの値がＳＯＣの中間域、例えばＳＯＣ＝６０％付近を目標として充放電収支をあわせこむような制御を行う。ＳＯＣは電池温度、電池への通電電流、電池電圧から演算、推定するのが通常であるが、公知であるため省略する。また、低温域では電池の内部抵抗が上昇し入出力が著しく制限された状況となるので、制御部２８は充電許容電力値、放電許容電力値とも小さくするように制御する。また、電池電圧が低くなった場合には電池の過放電を防ぐように放電許容電力値を小さくし、電池電圧が高くなった場合には電池内部でのガス発生を抑制するために充電許容電力値を小さくする。
【００１５】
エンジン１４の出力軸はモータジェネレータ１７のロータが接続されており、クラッチを介してトランスミッションに接続される。モータジェネレータ１７は三相交流発電機もしくは三相交流電動機として機能する。クラッチ機構がクラッチカバー、クラッチディスク、フライホイールにより構成され、車両制御部２４からの信号によりソレノイドを駆動することでエンジン１４の出力軸のトルクをトランスミッションに供給しもしくは遮断する制御を行う。
【００１６】
トランスミッションは、内部のギアを介してエンジン出力軸の回転数が減速され、駆動力はディファレンシャルを経て図示しない駆動輪が結合されたドライブシャフトが接続される。以上の構成により、エンジン１４またはモータジェネレータ１７の出力が駆動輪に伝達され車両を駆動する。
【００１７】
エンジンＥＣＵ１５は、アクセルペダル２２の操作量やモータジェネレータ１７の運転状況により決められた制御部２８のトルク指令に応じた出力を得るため、冷却水温度、吸気温度等の環境条件、吸気流量、クランクセンサ、ノックセンサ、Ｏ2センサ等によるエンジン１４の動作データに基づいて出力、回転数の制御を行う。
【００１８】
電池冷却ファン３０は、組電池１０を空冷するために配置され、吸気温度センサ５０は冷媒の温度計測をするために配置される。車両制御部２４は、電池温度が上昇した場合には吸気温度ＴＡに応じてファン速度を可変する信号を出力し、ファン速度を変化させることで電池温度を適切な温度範囲となるように制御する。ここで、電池温度は電池温度の平均値や最大値、最小値等がその制御内容により選択され用いられる。組電池１０は車両の後席の後ろ、トランクルームの前部に配置され、組電池１０を空冷する冷媒は車室内から吸気し、組電池冷却後はトランクルームに排気する。
【００１９】
制御部２８は、所定の走行路を走行して得られる電池温度（全ブロックの温度平均値）ＴＢａｖｅ、ワントリップ（イグニッションスイッチ１６をオンしてから次にオフするまで）のＳＯＣ変化量ΔＳＯＣ、電池電流値の２乗の時間平均Ｉ2ａｖｅ、車速ＳＰＥＥＤの各データを取得して管理センタに送信する。管理センタは、これらのデータに基づいて各走行路毎に電池寿命を算出する。本実施形態では、互いに異なる走行路として走行路Ａ、Ｂ、Ｃが存在するものとし、各走行路毎に単数あるいは複数の車両を走行させ、各走行路毎に取得したこれらのデータに基づき、走行路Ａ，Ｂ，Ｃ毎に電池寿命を算出するものとする。
【００２０】
図２に、本実施形態におけるシステムの全体構成を示す。システムは、車両１と管理センタ１００から構成される。車両１と管理センタ１００は基地局７０を介して接続される。基地局は公衆回線用基地局でもよく、専用回線用基地局でもよい。公衆回線の一例は携帯電話回線である。
【００２１】
車両１は、制御部２８及び送受信部（図示せず）を備え、車両を特定するためのデータである車両ＩＤとともに所定の走行路を走行して得られたＴＢａｖｅ、ΔＳＯＣ、Ｉ2ａｖｅ、ＳＰＥＥＤの各データを管理センタ１００に送信する。
【００２２】
管理センタ１００は、入力部１０２、通信部１０４、出力部１０６、演算部１０８及び記憶部１１０を有する。
【００２３】
通信部１０４は、基地局７０を介して車両１から送信されたデータを受信する。
【００２４】
演算部１０８は、受信したデータを記憶部１１０に格納して各走行路毎に電池寿命を算出する。そして、複数の車両１の電池寿命を分散させる、言い換えれば平準化するように各車両１の運行パターンを作成する。作成された運行パターンは各車両１に提供される。分散の程度は任意であるが、例えば等間隔が一例である。
【００２５】
記憶部１１０は、車両情報、走行路情報、車両運行パターン情報、キャッシュフロー情報の各データベースを有する。
【００２６】
車両情報データベースは、各車両１から受信した車両ＩＤ及びデータを有する。
【００２７】
走行路データベースは、各走行路毎の寿命パラメータを有する。各走行路毎の寿命パラメータは、予め走行路を車両で走行した場合に取得したデータから作成される。これらのパラメータは、交通流（交通の流れ）、気温、大気環境等の変動を織り込んだものとした方が寿命予測の精度が高まるため、複数車両、複数回、複数の運転者、複数の乗車人数等の条件を変え、交通流のばらつきを考慮するために発車時刻も変え、長期間にわたってデータを取得するのが望ましい。しかしながら、データの取得にかかる時間や手間、経済的負担を考慮して短時間でデータを取得することも可能である。例えば、同一ルートで１０回程度のサンプル数によるルート走行を行い、予め実験等により求められた二次電池の寿命変動要因から推定して、それぞれのルートにおける寿命パラメータを取得する等である。寿命パラメータのうち、環境変動要因の推定例として電池温度ＴＢａｖｅを例にとり説明する。二次電池の吸気（すなわち二次電池の冷却に用いる冷媒）は外気を用いるものとする。電池温度は吸気温度、電池の熱容量、電池と電池外部との熱抵抗、電池外部との温度差、電池電流によるジュール発熱等から演算により推定可能であるから、ルート走行時の電池の吸気温を測定し、当日の官公庁等の気象データと比較し、さらに過去の気象データを用いることで、電池温度ＴＢａｖｅの年間の推移が推定可能である。
【００２８】
車両運行パターン情報データベースは、車両の運行パターン毎に、運行日数や寿命の期待値等を格納する。
【００２９】
キャッシュフロー情報データベース（あるいは寿命平準化要求値データベース）は、キャッシュフローの要求値、すなわち二次電池を１０００日〜４５００日の間で平準化して交換する等の要求値を格納する。電池寿命の間隔を要求値としてもよい。ここで、「平準化」とは、二次電池の寿命が時間軸に対して周期的に訪れるように寿命を分散させることをいう。
【００３０】
図３に、管理センタ１００の記憶部１１０に格納される走行路情報データベースの詳細を示す。走行路Ａ，Ｂ，Ｃ毎に各種データを格納したものである。電池温度ＴＢａｖｅは、例えば走行路Ａでは２０（℃）、走行路Ｂでは３０（℃）、走行路Ｃでは３５（℃）である。走行時間ＴｉｍｅＴｒｉｐは各走行路毎の走行時間であり、例えば５時間に設定される。秒に換算すると５時間＝１８０００（秒）である。ΔＳＯＣは走行路Ａで１０％、走行路Ｂで１５％、走行路Ｃで１５％である。Ｉ2ａｖｅは走行路Ａで１３５（Ａ2）、走行路Ｂで２００（Ａ2）、走行路Ｃで３００（Ａ2）である。ＳＰＥＥＤ（平均車速）は走行路Ａで２０（ｋｍ／ｈ）、走行路Ｂで３０（ｋｍ／ｈ）、走行路Ｃで４０（ｋｍ／ｈ）である。また、停車中におけるバッテリ温度、停車時間も同様に格納される。停車時間は全ての走行路において１９時間、秒に換算すると６８４００（秒）としている。ｆＬｉｆｅｏｎ（ＴＢａｖｅ）、ｆＬｉｆｅ（ΔＳＯＣ）、ｆＬｉｆｅ（Ｉ2ａｖｅ）、ｆＬｉｆｅ（ＳＰＥＥＤ）、ｆＬｉｆｅｏｆｆ（ＴＢａｖｅ）は、電池寿命を算出するための変数であり、実際にはルックアップテーブルとして記憶装置１１０に記憶される。
【００３１】
図９〜図１３に、これらのルックアップテーブルの一例を示す。図９は走行中の電池温度に応じて求まる電池寿命変数であるｆＬｉｆｅｏｎ（ＴＢａｖｅ）のルックアップテーブルであり、ＴＢａｖｅの関数である。演算部１０８は、このルックアップテーブルを参照することで、各走行路のｆＬｉｆｅｏｎ（ＴＢａｖｅ）の値を決定する。走行路Ａは１、走行路Ｂは２、走行路Ｃは３と決定される。図１０はΔＳＯＣに応じて求まる電池寿命変数であるｆＬｉｆｅ（ΔＳＯＣ）のルックアップテーブルであり、ΔＳＯＣの関数である。演算部１０８は、このルックアップテーブルを参照することで各走行路のｆＬｉｆｅ（ΔＳＯＣ）の値を決定する。走行路Ａは０．７５、走行路Ｂは１，走行路Ｃは１と決定される。図１１は車速ＳＰＥＥＤに応じて求まる電池寿命変数であるｆＬｉｆｅ（ＳＰＥＥＤ）のルックアップテーブルであり、ＳＰＥＥＤの関数である。このルックアップテーブルを参照することで、走行路Ａは１．０５、走行路Ｂは１、走行路Ｃは０．９４と決定される。図１２は電池電流値の２乗の時間平均であるＩ2ａｖｅに応じて求まる電池寿命変数であるｆＬｉｆｅ（Ｉ2ａｖｅ）のルックアップテーブルであり、Ｉ2ａｖｅの関数である。このルックアップテーブルを参照することで、走行路Ａは０．８５、走行路Ｂは１、走行路Ｃは１．３と決定される。図１３は停車中の電池温度に応じて求まる電池寿命変数であるｆＬｉｆｅｏｆｆ（ＴＢａｖｅ）のルックアップテーブルであり、ＴＢａｖｅの関数である。このルックアップテーブルを参照することで、走行路Ａは０．７、走行路Ｂは０．７、走行路Ｃは０．７と決定される。
【００３２】
ルックアップテーブルを参照することでこれらの変数を算出した後、演算部１０８はさらに各走行路毎に電池寿命変数のスタックであるＬｉｆｅＳｔａｃｋを算出する。走行中のＬｉｆｅＳｔａｃｋは、
ＬｉｆｅＳｔａｃｋ＝ｆＬｉｆｅｏｎ（ＴＢａｖｅ）×ＴｉｍｅＴｒｉｐ×ｆＬｉｆｅ（ΔＳＯＣ）×ｆＬｉｆｅ（Ｉ2ａｖｅ）×ｆＬｉｆｅ（ＳＰＥＥＤ）
で算出される。したがって、走行路Ａでは１２０４８．７５、走行路Ｂでは３６０００、走行路Ｃでは６５９８８と算出される。停車中のＬｉｆｅＳｔａｃｋは、同様に
ＬｉｆｅＳｔａｃｋ＝ｆＬｉｆｅｏｆｆ（ＴＢａｖｅ）×ＴｉｍｅＴｒｉｐ×ｆＬｉｆｅ（ΔＳＯＣ）×ｆＬｉｆｅ（Ｉ2ａｖｅ）×ｆＬｉｆｅ（ＳＰＥＥＤ）
で算出される。したがって、走行路Ａでは４７８８０、走行路Ｂでは４７８８０、走行路Ｃでは４７８８０と算出される。１日分まとめのＬｉｆｅＳｔａｃｋＤａｙは走行中と停車中のＬＩｆｅＳｔａｃｋを加算したもので、走行路Ａでは５９９２８．７５、走行路Ｂでは８３８８０、走行路Ｃでは１１３８６８と算出される。走行距離は予め測定したデータでもよく、車両１から受信してもよい。
【００３３】
図４に、管理センタ１００の記憶部１１０に格納される車両運行パターン情報の詳細を示す。演算部１０８は、各走行路毎の電池寿命に基づき、電池の寿命が時間軸に対して周期的に出現するように平準化する。具体的には、走行路情報データベースを用いて寿命までの運行日数の期待値を、走行路Ａ、Ｂ、Ｃの運行日数を変化させた車両運行パターンで平準化する。車両運行パターンは１〜５の５パターンを想定し、それぞれのパターン毎に走行路Ａの運行日数、走行路Ｂの運行日数、走行路Ｃの運行日数を割り当てる。運行パターン１は、走行路Ａを４００日走行し、走行路Ｂを走行せず、走行路Ｃを１１０３日走行するものである。運行パターン２は走行路Ａを１０００日走行し、走行路Ｂを４１１日走行し、走行路Ｃを７５０日走行するものである。Ｌｉｆｅ変数は、各走行路のＬｉｆｅＳｔａｃｋＤａｙに各走行路の運行日数を乗じ、全走行の運行秒数（電池の使用時間）で除算して得られるものであり、電池寿命を表す変数である。図には、運行日数期待値と走行距離期待値も併せて示す。このように、各走行路毎のＬｉｆｅＳｔａｃｋＤａｙに基づいて運行パターンを設定することで、電池寿命を分散させて平準化（電池寿命が周期的に訪れる）することができる。
【００３４】
図５に、Ｌｉｆｅ変数＝１、２５００日で３０万ｋｍ走行した場合の寿命出現率を示し、図６に、図４のような運行パターンで同数車両をパターン１〜５に割り当てて運行した場合の寿命出現率を示す。パターン１が最も運行日数期待値が小さく、次いでパターン２，３，４，５の順に運行日数期待値が大きくなり、運行日数の期待値の間隔は、パターン１と２の間で６５８日、パターン２と３の間で７２４日、パターン３と４の間で６６１日、パターン４と５の間で６２５日であり、運行期待値が概ね６７０日を中心とした略等間隔のばらつきとなるように設定される。以上のように電池寿命が平準化されるように運行パターンを設定すると、演算部１０８は各車両１に対して設定された運行パターンに沿って運行するように指示する。平準化の具体的な程度は、キャッシュフロー情報で与えられる。演算部１０８は、キャッシュフロー情報で与えられる要求を満たすように各走行路毎の運行日数を割り当てる。
【００３５】
なお、車両１の種類によっては１年当たりの各走行路の運行日数の上限や下限が予め決まっている場合もあり得る。例えば、図７に示すように各走行路Ａ，Ｂ，Ｃ毎に最小日数と最大日数が制限されているものとする。運行日数の最小・最大日数は、路線の運行本数や車両台数により決まる。各々の車両運行パターンにより決まる日数が最小日数に満たない場合は例えば電気自動車でない車両で補うことができる。図８に、図４の運行パターンの各走行路の運行日数を１年当たりに換算した値を示す。この値が図７の条件を満たしているか否かを確認して最終的に運行パターンを決定してもよい。
【００３６】
また、管理センタ１００の記憶装置１１０に、各車両毎のリアルタイムのＬｉｆｅ変数を格納しておき、このＬｉｆｅ変数に応じて、一旦設定した運行パターンを適宜修正することも可能である。各車両毎にリアルタイムのＬｉｆｅ変数は、各車両毎にｆＬｉｆｅｏｎ（ＴＢａｖｅ）などのルックアップテーブルを用意して各車両毎にＬｉｆｅ係数を算出し、管理センタ１００に送信することで蓄積する。管理センタ１００は、蓄積したリアルタイムのＬｉｆｅ変数から、当初予想したとおりのＬｉｆｅ変数が得られているか否かを判定し、当初の予想値から大きく乖離している場合には当該車両を別のパターンに割り振るなどの修正を行う。
【００３７】
本実施形態では、電池寿命を平準化させるために走行路Ａ、Ｂ、Ｃ毎に運行日数を割り当てているが、走行路毎ではなく走行地域毎に運行日数を割り当ててもよく、さらには走行時間帯毎に割り当ててもよい。ある走行路に着目すると、走行時間帯に応じて混雑度や温度、車速が変化し得る。したがって、走行時間帯毎にＬｉｆｅ変数も大きく変動し得るから、走行時間帯を考慮して運行パターンを設定することも好適である。図３の走行路データベースに即して説明すると、各走行路についてさらに朝、昼間、夜間と３つの時間帯に分けて電池温度や電流値、車速データを車両１から取得し、各走行路の各時間帯毎にＬｉｆｅＳｔａｃｋＤａｙを算出する。そして、図４の運行パターン情報では、各走行路の各時間帯毎に運行回数を割り当てればよい。
【００３８】
本実施形態では、制御部２８が二次電池の温度データ、電流値データ、ワントリップのＳＯＣ変化量データを管理センタに送信し、管理センタがこれらのデータに基づいて電池寿命を算出しているが、制御部２８は二次電池の温度データ、電流値データ、ワントリップのＳＯＣ変化量データの少なくともいずれかを管理センタに送信すればよい。例えば、二次電池の温度データのみを送信してもよい。この場合、管理センタは電流値データやＳＯＣ変化量データについては所定のデータ（統計的に算出された固定データ）を用いて電池寿命を算出する。また、制御部２８は、二次電池の温度データと電流値データのみを送信してもよい。この場合、管理センタはＳＯＣ変化量データについては所定のデータ（統計データ）を用いて電池寿命を算出する。ＳＯＣ変化量のみを管理センタに送信してもよい。この場合、管理センタは他のデータについては所定のデータ（統計データ）を用いて電池寿命を算出する。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】実施形態の車両の構成図である。
【図２】実施形態のシステム構成図である。
【図３】走行路データベースの説明図である。
【図４】車両運行パターン情報説明図である。
【図５】Ｌｉｆｅ変数１の場合の寿命出現確率の説明図である。
【図６】５つの運行パターンに割り当てた場合の寿命出現確率説明図である。
【図７】各走行路毎の条件説明図である。
【図８】１年単位とした場合の運行パターン説明図である。
【図９】ｆＬｉｆｅｏｎ（ＴＢａｖｅ）の説明図である。
【図１０】ｆＬｉｆｅ（ΔＳＯＣ）の説明図である。
【図１１】ｆＬｉｆｅ（ＳＰＥＥＤ）の説明図である。
【図１２】ｆＬｉｆｅ（Ｉ2ａｖｅ）の説明図である。
【図１３】ｆＬｉｆｅｏｆｆ（ＴＢａｖｅ）の説明図である。
【符号の説明】
【００４０】
１  車両、２８  制御部、１００  管理センタ、１０２  入力部、１０４  通信部、１０６  出力部、１０８  演算部、１１０  記憶部。
【図１】
0005186287.tif 000002
【図２】
0005186287.tif 000003
【図３】
0005186287.tif 000004
【図４】
0005186287.tif 000005
【図５】
0005186287.tif 000006
【図６】
0005186287.tif 000007
【図７】
0005186287.tif 000008
【図８】
0005186287.tif 000009
【図９】
0005186287.tif 000010
【図１０】
0005186287.tif 000011
【図１１】
0005186287.tif 000012
【図１２】
0005186287.tif 000013
【図１３】
0005186287.tif 000014