(57)【要約】【課題】走行可能距離の算出精度が向上した電動車両の走行可能距離算出装置およびそれを備える電動車両を提供する。【解決手段】電動車両は、蓄電装置１０と、蓄電装置１０から電力を受けて走行駆動力を発生する車両駆動部（インバータ２０，モータ３０）と、エアコン６４とを含む。走行可能距離算出装置は、車両駆動部を含む電動車両の基本部分の消費電力を学習する第１学習部と、エアコンの消費電力を学習する第２学習部と、走行距離を学習する第３学習部と、第１〜第３学習部の学習結果と蓄電装置の残存蓄電量とに応じて、電動車両の走行可能距離を演算する演算部とを備える。【選択図】図１
2012222876.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
電動車両の走行可能距離算出装置であって、
前記電動車両は、
蓄電装置と、
前記蓄電装置から電力を受けて走行駆動力を発生する車両駆動部と、
エアコンとを含み、
前記走行可能距離算出装置は、
前記車両駆動部を含む前記電動車両の基本部分の消費電力を学習する第１学習部と、
前記エアコンの消費電力を学習する第２学習部と、
走行距離を学習する第３学習部と、
前記第１〜第３学習部の学習結果と前記蓄電装置の残存蓄電量とに応じて、前記電動車両の走行可能距離を演算する演算部とを備える、走行可能距離算出装置。
【請求項２】
前記演算部は、
前記第２学習部での学習結果を現時点の前記エアコンの稼動状態に基づいて考慮するか否かを決定して前記走行可能距離を演算する、請求項１に記載の走行可能距離算出装置。
【請求項３】
前記第１学習部は、前記蓄電装置の消費電力から寒冷対策装置の消費電力を差し引いた値を前記基本部分の消費電力として学習し、
前記寒冷対策装置は、
前記エアコンと、
融氷または防曇機能付きガラスとを含む、請求項２に記載の走行可能距離算出装置。
【請求項４】
前記電動車両は、電気自動車である、請求項１〜３のいずれか１項に記載の走行可能距離算出装置。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれか１項の走行可能距離算出装置を備える電動車両。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は電動車両の走行可能距離算出装置およびそれを備える電動車両に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、二酸化炭素を排出しない車両として電気自動車が脚光を浴びている。同様な観点から、外部からの充電が可能にされたプラグインハイブリッド車も開発されている。このような車両では、充電した電力のみによって走行しなければならない、あるいは充電した電力のみによって走行したいというニーズが大きい。したがって、ユーザがバッテリの残量を常に意識して運転する必要がある。車両の充電を行なえる場所がまだまだ限られているからである。
【０００３】
特開平６−１６７５５１号公報（特許文献１）は、放電時において、バッテリの放電電圧値および放電電流値を各々検出し、それらに基づいて計算した消費電力量をそのときのバッテリ残量から減算した結果を現在のバッテリ残量として表示するようにした車両が開示されている。この車両によれば、より実際の電動車両の走行可能距離に対応したバッテリ残量を正確に表示することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平６−１６７５５１号公報
【特許文献２】特開２０１０−１７９７４９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
現在の主流であるガソリン車のガソリンスタンドの数に比べ、電気自動車のための充電設備は圧倒的に少ない。そのため、一度充電を行なってから、次の充電設備に辿り着くことができず立ち往生してしまう可能性がある。そのため、蓄電装置の残存蓄電量を正確に把握することが必要である。しかしながら、残存蓄電量を正確に表示したとしても、運転者はその量がどれぐらいの走行可能距離に対応するのか直ちにはわかりにくい。
【０００６】
特に電気自動車は、蓄電装置の残存蓄電量が無くなると走行できなくなる。そのため、ドライバにとって、残存蓄電量で走行可能な距離の情報は非常に重要であり、これを精度よく表示することが求められている。
【０００７】
このような走行可能距離は、運転者がよく走行する道路の状況（たとえば坂道が多い、高速道路を走行するなど）によって大きく異なる。また、ドライバによって補機装置（エアコンなど）を使う頻度も異なる。このためこれらについて学習を行なうことが好ましい。特に電気自動車では、内燃機関を搭載しておらず、エアコンの消費電力が大きくなる。このためエアコンの消費電力をどのように学習するかが重要となる。
【０００８】
この発明の目的は、走行可能距離の算出精度が向上した電動車両の走行可能距離算出装置およびそれを備える電動車両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】
【０００９】
この発明は、要約すると、電動車両の走行可能距離算出装置であって、電動車両は、蓄電装置と、蓄電装置から電力を受けて走行駆動力を発生する車両駆動部と、エアコンとを含み、走行可能距離算出装置は、車両駆動部を含む電動車両の基本部分の消費電力を学習する第１学習部と、エアコンの消費電力を学習する第２学習部と、走行距離を学習する第３学習部と、第１〜第３学習部の学習結果と蓄電装置の残存蓄電量とに応じて、電動車両の走行可能距離を演算する演算部とを備える。
【００１０】
好ましくは、演算部は、第２学習部での学習結果を現時点のエアコンの稼動状態に基づいて考慮するか否かを決定して走行可能距離を演算する。
【００１１】
より好ましくは、第１学習部は、蓄電装置の消費電力から寒冷対策装置の消費電力を差し引いた値を基本部分の消費電力として学習する。寒冷対策装置は、エアコンと、融氷または防曇機能付きガラスとを含む。
【００１２】
好ましくは、電動車両は、電気自動車である。
この発明は、他の局面では、上記いずれかの走行可能距離算出装置を備える電動車両である。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、走行可能距離を精度よく算出するので、計画的な運転が実現可能となる。このため、一度充電を行なってから次の充電設備までたどり着かない事態を少なくすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の実施の形態に係る電動車両の全体ブロック図である。
【図２】図１に示したＥＣＵ５０の機能ブロック図である。
【図３】ＥＣＵ５０で実行される消費エネルギの積算処理を説明するためのフローチャートである。
【図４】ＥＣＵ５０で実行される走行可能距離算出処理を説明するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。なお、図中同一または相当部分には同一の符号を付してその説明は繰返さない。
【００１６】
図１は、本発明の実施の形態に係る電動車両の全体ブロック図である。
図１を参照して、電動車両１００は、蓄電装置１０と、インバータ２０と、モータジェネレータ３０と、駆動輪３５とを備える。電動車両１００は、さらに、電圧センサ４２と、電流センサ４４と、温度センサ４６と、車輪速センサ３７と、電子制御装置（以下「ＥＣＵ：Ｅｌｅｃｔｒｉｃ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｕｎｉｔ」と称する）５０と、表示装置６０とを備える。
【００１７】
蓄電装置１０は、車両を走行させるための電力を蓄える直流電源である。蓄電装置１０は、たとえば、ニッケル水素、リチウムイオンなどの二次電池で構成される。蓄電装置１０は、図示されない充電器を用いて車両外部の電源によって充電される。また、電動車両１００の制動時や下り斜面での加速度低減時にも、モータジェネレータ３０によって発電される電力がインバータ２０を経由して蓄電装置１０に充電される。
【００１８】
また蓄電装置１０は、蓄えられた電力をインバータ２０に出力する。インバータ２０は、ＥＣＵ５０からの信号ＰＷＩに基づいて、蓄電装置１０から供給される直流電力を三相交流に変換してモータジェネレータ３０へ出力し、モータジェネレータ３０を駆動する。
【００１９】
電動車両１００の制動時等には、インバータ２０は、モータジェネレータ３０により発電される三相交流電力を信号ＰＷＩに基づいて直流に変換し、変換した電力を蓄電装置１０へ出力する。インバータ２０は、たとえば、三相分のスイッチング素子を含む三相ＰＷＭインバータによって構成される。
【００２０】
モータジェネレータ３０は、力行動作および回生動作可能な電動発電機である。モータジェネレータ３０は、たとえば、ロータに永久磁石が埋設された三相交流同期電動発電機によって構成される。モータジェネレータ３０は、インバータ２０によって駆動され、走行用の駆動トルクを発生して駆動輪３５を駆動する。また、電動車両１００の制動時等には、モータジェネレータ３０は、電動車両１００の有する運動エネルギを駆動輪３５から受けて発電を行なう。
【００２１】
電圧センサ４２は、蓄電装置１０の電圧ＶＢを検出し、その検出値をＥＣＵ５０へ出力する。電流センサ４４は、蓄電装置１０に入出力される電流ＩＢを検出し、その検出値をＥＣＵ５０へ出力する。温度センサ４６は、蓄電装置１０の温度ＴＢを検出し、その検出値をＥＣＵ５０へ出力する。車輪速センサ３７は、駆動輪３５の回転角に伴い発生するパルスを出力する。このパルスの数をＥＣＵ５０が数えて走行距離Ｌおよび車速を計算することができる。なお、車輪速センサ３７に代えてモータジェネレータ３０の回転数を検出することによって移動距離や車速を求めるようにしても良い。
【００２２】
ＥＣＵ５０は、電圧センサ４２、電流センサ４４および温度センサ４６からそれぞれ電圧ＶＢ、電流ＩＢおよび温度ＴＢの検出値を受ける。そして、ＥＣＵ５０は、インバータ２０を駆動するためのＰＷＭ信号を生成し、その生成されたＰＷＭ信号を信号ＰＷＩとしてインバータ２０へ出力する。
【００２３】
また、ＥＣＵ５０は、電圧ＶＢおよび電流ＩＢの各検出値に基づいて、蓄電装置１０のＳＯＣ（Ｓｔａｔｅ  Ｏｆ  Ｃｈａｒｇｅ：充電状態、残存容量、蓄電量とも言う）を算出する。ＳＯＣの算出方法としては、蓄電装置１０の開回路電圧（ＯＣＶ）とＳＯＣとの関係を用いて算出する方法や、電流ＩＢの積算値を用いて算出する方法等、種々の公知の手法を用いることができる。
【００２４】
表示装置６０は、ＥＣＵ５０からの信号ＤＩＳＰに基づいて、車両起動時に現在の蓄電装置１０の蓄電量を使用して走行することが可能な距離に関する情報を表示する。
【００２５】
車両１００は、蓄電装置１０から電源電力の供給を受ける装置として、エアコン６４と、ＤＣ／ＤＣコンバータ６２と、補機６８と、ＥＨＷ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ  Ｈｅａｔｅｄ  Ｗｉｎｄｏｗ）６６とを含む。ＥＨＷ６６は、自動車のフロントガラス用の融氷または防曇機能付ガラスである。このガラスの表面には、透明な発熱体が設けられており、通電することにより寒冷時の融氷や防曇機能が発揮される。
【００２６】
ＥＣＵ５０は、エアコン６４から消費電力Ｐａｃの情報を受信する。ＥＣＵ５０は、ＥＨＷ６６からはオンオフ状態を示す信号ＥＨＷＯＮを受ける。ＥＣＵ５０は、電流ＩＢおよび電圧ＶＢから蓄電装置１０での消費電力Ｐｂａｔｔを算出する。ＥＣＵ５０は、消費電力Ｐｂａｔｔと、消費電力Ｐａｃと、信号ＥＨＷＯＮとに基づいて、一定時間ごと（たとえば１分間）にエアコン消費電力および走行消費電力を学習する。
【００２７】
なお、図１では車両の例として電気自動車を示しているが、本実施の形態に開示される走行可能距離算出装置は、モータで単独走行が可能なものであれば、プラグインハイブリッド車など蓄電装置１０、モータジェネレータ３０に加えて内燃機関を備える車両にも適用することができる。
【００２８】
図２は、図１に示したＥＣＵ５０の機能ブロック図である。図２では、図１のＥＣＵ５０の走行可能距離算出に関する構成のみが示されている。なお、このＥＣＵ５０は、ソフトウェアでもハードウェアでも実現できるものである。
【００２９】
図２を参照して、ＥＣＵ５０は、蓄電装置１０に流れる電流ＩＢおよび蓄電装置１０の電圧ＶＢを掛算して電力Ｐｂａｔｔを算出する掛算器１０２と、ＥＨＷのオンオフを示す信号ＥＨＷＯＮを受けてＥＨＷ６６で消費される電力に変換する変換部１０４と、蓄電装置１０の消費電力ＰｂａｔｔからＥＨＷで消費される電力およびエアコン６４で消費される電力を引いて走行消費電力を求める演算部１０６とを含む。
【００３０】
ＥＣＵ５０は、さらに、各消費電力を一定時間毎に積算する積算部１０７を含む。積算部１０７は、演算部１０６で求めた走行消費電力を積算する積算部１１０と、エアコン消費電力ＰＡＣを積算する積算部１１２とを含む。
【００３１】
ＥＣＵ５０は、さらに、積算部１０７の積算時間より長い一定期間（たとえば１分間）の間での学習値を算出する学習部１１３を含む。
【００３２】
学習部１１３は、積算部１１０の出力を一定期間の間受けて学習値である走行消費エネルギＥｒｕｎを出力する学習部１１４と、積算部１１２の出力を受けて一定期間毎に学習値を算出する学習部１１６と、走行距離Ｌを一定期間毎に学習する学習部１１８とをさらに含む。各学習部は、たとえば一定期間（例えば１分間）の平均値を算出し学習値とする。
【００３３】
ＥＣＵ５０は、学習部１１４，１１６，１１８の学習結果と残存蓄電量ＳＯＣとに応じて車両１００の走行可能距離を演算する演算部１１９を含む。
【００３４】
演算部１１９は、セレクタ１２０と、加算部１２２と、電費演算部１２４と、走行可能距離算出部１２６とを含む。
【００３５】
セレクタ１２０は、エアコンのオンオフスイッチ信号ＡＣ−ＯＮに応じて学習部１１６の出力と０とを切換える。加算部１２２は、学習部１１４から出力される走行消費エネルギＥｒｕｎと変換部１０４から出力されるＥＨＷ消費エネルギＥｅｈｗと、セレクタ１２０から出力されるエアコン消費エネルギＥａｃとを加算して合計の消費エネルギＥｔｏｔを出力する。電費演算部１２４は、消費エネルギＥｔｏｔと学習部１１８から出力される距離学習値Ｌｓとに基づいて電費Ｅｃｏｎｓを出力する。走行可能距離算出部１２６は、電費Ｅｃｏｎｓと残存蓄電量ＳＯＣとに応じて走行可能距離ＲＬを出力する。
【００３６】
ここで、電費とは、車両における燃費に対応する意味を示す。本明細書では、電費（ｋｍ／Ｗｈ）は、単位エネルギ（Ｗｈ）あたり走行可能な距離（ｋｍ）を示す。なお、電費はまだ統一されていない用語であるため、上記の逆数が電費と呼ばれることもある。
【００３７】
走行可能距離算出部１２６からは、表示装置６０に対して走行可能距離ＲＬが送信される。走行可能距離ＲＬは、一定時間ごと（たとえば１分間）に更新される走行消費エネルギＥｒｕｎ、ＥＨＷ消費エネルギＥｅｈｗ、エアコン消費エネルギＥａｃ、距離学習値Ｌｓと、ＥＣＵ５０の処理サイクルで取得されるＳＯＣとに基づいて決定されている。
【００３８】
図３は、ＥＣＵ５０で実行される消費エネルギの積算処理を説明するためのフローチャートである。なお、このフローチャートの処理は、一定時間毎または所定の条件が成立する毎にメインルーチンから呼出されて実行される。
【００３９】
図２、図３を参照して、まず処理が開始されるとステップＳ１においてＥＨＷの消費電力の算出が行なわれる。この処理は、図２においては変換部１０４で行なわれている。図１のＥＨＷ６６は、通信によってオンオフ信号しかＥＣＵ５０には送信してこない。しかし、オン時の消費パワーは一定値である。そのため、消費パワーは信号ＥＨＷＯＮがオン状態を示す場合に予め定められた所定値をＥＨＷ消費電力として算出し、信号ＥＨＷＯＮがオフ状態を示す場合には、ＥＨＷ消費電力は０ｋＷに設定される。なお、ＥＨＷが、いくつかの分割された領域（たとえば右領域と左領域）に適用されている場合には、領域毎のオンオフスイッチの状態で領域毎にその領域に対応する所定の電力をＥＨＷ消費電力に加えるか否かを決定すればよい。
【００４０】
続いてステップＳ２においては、各パラメータのエネルギの算出が行なわれる。このパラメータとしては、エアコン消費エネルギ、ＥＨＷ消費エネルギおよびバッテリ消費エネルギがまず算出される。そして、バッテリ消費エネルギからエアコン消費エネルギおよびＥＨＷ消費エネルギを差し引くことにより、走行消費エネルギが算出される。これは、エアコン消費エネルギやＥＨＷ消費エネルギは、気温など周囲の環境によってよく変動するものであり、かつパワー大の補機負荷であるので精度よく走行可能距離を算出するためには、特に考慮する必要があるからである。なお、各消費エネルギは消費電力に積算のサイクルタイムを掛けた値としておくと、次の積算において単に加算していくだけで最後に消費エネルギが求まるので好ましい。
【００４１】
続いてステップＳ３においてエネルギの積算処理が行なわれる。もしエアコン消費エネルギが０より大きい場合には、エアコン消費エネルギの積算が行なわれる。これにより変動するエアコン消費エネルギの平均値が求められる。なお、エアコン消費エネルギが０である場合には平均値も０であるので特に積算を行なわなくてもかまわない。この処理は図２では積算部１１２で行なわれる。またステップＳ３では、バッテリ消費エネルギの積算も行なわれる。さらに、ステップＳ３では、走行消費エネルギの積算も行なわれる。これにより、走行消費エネルギの平均値が求められる。なお、ＥＨＷは、消費電力が一定であるため平均値を求める必要がないのでここでは積算は行なわれていない。
【００４２】
ステップＳ３の処理が終了するとステップＳ４に処理が進む。ステップＳ４では、現時点が学習部１１４，１１６および１１８における学習を更新するタイミングであるか否かが判断される。この学習更新タイミングは、一定時間（たとえば、１分間）毎に到来する。
【００４３】
ステップＳ４において学習更新タイミングであることが検出された場合にはステップＳ５に処理が進み、まだ学習更新タイミングでなかった場合には、ステップＳ１２に処理が進む。
【００４４】
ステップＳ５では、ＥＣＵ５０は、エアコン６４が作動していたか否かを判断する。ステップＳ５においてエアコン６４が作動していたと判断された場合には、ステップＳ６に処理が進みＥＣＵ５０はエアコン消費電力量の学習値の算出を行なう。図２においては、信号ＡＣ−ＯＮに基づいてエアコンが作動していたか否かが判断されている。
【００４５】
ステップＳ６においては、エアコン消費電力量の学習値が算出される。この処理は、図２では、学習部１１６およびセレクタ１２０によって実現されている。
【００４６】
続いてステップＳ７において学習許可用の電費の算出が行なわれる。学習許可用の電費とは、たとえば、車両が渋滞に巻き込まれている最中など通常の走行でない状態にあるときに、学習を行なってしまうと走行可能距離を算出するために相応しくない学習値になってしまう。また、下り坂が継続するような場合では、学習を行なってしまうと同様な下り坂が続く前提の下に走行可能距離が算出されてしまう。このため、電費と走行距離の現在の値に基づいて学習を行なうか否かを判断するのである。
【００４７】
ステップＳ７においてＥＣＵ５０は、走行消費エネルギを距離の差分で割った値を学習許可用電費として算出する。そしてステップＳ８において、走行距離（前回値と今回値の差）がしきい値Ｘ（ｋｍ）より大きく、かつ、電費がしきい値Ｙ以上でかつしきい値Ｚ以下である、という条件を満たすか否かを判断する。ステップＳ８において学習条件を満たした場合にはステップＳ９およびステップＳ１０の処理が実行される。一方ステップＳ８における学習条件が満たされなかった場合にはステップＳ９およびステップＳ１０の処理は実行されずステップＳ１１に処理が進む。
【００４８】
ステップＳ９では、走行消費電力量の学習値の算出が行なわれる。この処理は、図２では、学習部１１４で実行される。その後ステップＳ１０では、走行距離の学習値の算出が行なわれる。この処理は、図２では、学習部１１８で実行される。そしてステップＳ１１において、学習値を更新するタイミングをカウントするカウンタのクリアが行なわれ、さらに各消費エネルギの積算値のクリアが行なわれ、走行距離Ｌの前回の計測値として今回計測された走行距離が設定される。そしてステップＳ１２において処理はメインルーチンに戻される。
【００４９】
図４は、ＥＣＵ５０で実行される走行可能距離算出処理を説明するためのフローチャートである。
【００５０】
図２、図４を参照して、まず処理が開始されると、ステップＳ２１において図２の学習部１１４で算出された走行消費エネルギを基本エネルギに設定する。そしてステップＳ２２においてエアコンスイッチがオン状態であるか否かが判断される。なお、これに代えてエアコン消費電力Ｐａｃが０より大きいか否かで判断してもよい。ステップＳ２２においてエアコンがオン状態にあると判断された場合には、ステップＳ２３において基本エネルギにエアコン消費エネルギの学習値を加えることが行なわれる。
【００５１】
一方ステップＳ２２においてエアコンがオン状態でないと判断された場合にはステップＳ２３の処理は実行されずにステップＳ２４に処理が進む。ステップＳ２４においては、ＥＨＷがオン状態であるか否かが判断される。これは信号ＥＨＷＯＮで判断してもよいし、図２の変換部１０４の出力であるＥＨＷ消費エネルギが０より大きいか否かで判断してもよい。
【００５２】
ステップＳ２４においてＥＨＷがオン状態であると判断された場合にはステップＳ２５の処理が実行される。ステップＳ２５においては、基本エネルギにＥＨＷ消費エネルギを加える処理が行なわれる。一方ステップＳ２４においてＥＨＷがオン状態でないと判断された場合にはステップＳ２５の処理は行なわれずにステップＳ２６に処理が進む。
【００５３】
ステップＳ２６においては、距離をエネルギで割ることによって電費が求められる。この距離としては、図２の学習部１１８で学習した距離の学習値Ｌｓが用いられ、エネルギとしては、加算部１２２の出力である合計エネルギＥｔｏｔが用いられる。
【００５４】
そしてステップＳ２７において走行可能距離が算出される。走行可能距離は、（現在ＳＯＣ−下限ＳＯＣ）×電池容量×電圧×電費を計算することによって求めることができる。なお、電費はステップＳ２６においては距離をエネルギで割ったものが使用されたが、この逆数の値を電費ということもある。この場合はステップＳ２７においては電費を掛ける代わりに電費で割る処理が行なわれる。
【００５５】
そしてステップＳ２７の処理に続きステップＳ２８でなまし処理が行なわれる。なまし処理は、求めた走行可能距離があまりにも急激に変化すると違和感を与えるため、変化可能な幅に制限をもたせてゆっくり変化が生じるようにする処理である。そしてステップＳ２８のなまし処理が終了するとステップＳ２９において制御はメインルーチンに戻される。
【００５６】
以上説明したように、本実施の形態では、電気自動車において走行するために消費した電力と走行以外のために消費した電力（たとえばエアコンやＥＨＷなどの作動）および走行した距離を学習する。そしてこれら学習した値を用いて電費と、走行可能距離とを算出する。各パラメータを別々に学習しておくことで、ドライバの走り方、ドライバの走行するルートなどに対して正確な走行可能距離を算出することができる。たとえば、エアコンをオフした場合に、直ちに学習値からエアコン分のエネルギ学習値を差し引いて走行可能距離が演算表示できるので、ユーザがエアコンを切った場合にどれくらい走行距離が伸びるのかを直ちに知ることができるという効果もある。
【００５７】
最後に、再び図１等を参照して、本実施の形態について総括する。電動車両１００は、蓄電装置１０と、蓄電装置１０から電力を受けて走行駆動力を発生する車両駆動部（インバータ２０，モータジェネレータ３０）と、エアコン６４とを含む。図２に示すように走行可能距離算出装置として動作するＥＣＵ５０は、車両駆動部を含む電動車両の基本部分の消費電力を学習する第１学習部１１４と、エアコン６４の消費電力を学習する第２学習部１１６と、走行距離Ｌを学習する第３学習部１１８と、第１学習部１１４、第２学習部１１６、第３学習部１１８の学習結果と蓄電装置の残存蓄電量ＳＯＣとに応じて、電動車両の走行可能距離ＲＬを演算する演算部１１９とを備える。
【００５８】
好ましくは、演算部１１９は、第２学習部１１６での学習結果を現時点のエアコン６４の稼動状態に基づいて考慮するか否かを決定して走行可能距離ＲＬを演算する。
【００５９】
より好ましくは、第１学習部１１４は、蓄電装置１０の消費電力から寒冷対策装置の消費電力を差し引いた値を基本部分の消費電力として学習する。寒冷対策装置は、エアコン６４と、融氷または防曇機能付きガラス（ＥＨＷ）とを含む。
【００６０】
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【００６１】
１０  蓄電装置、２０  インバータ、３０  モータジェネレータ、３５  駆動輪、３７  車輪速センサ、４２  電圧センサ、４４  電流センサ、４６  温度センサ、６０  表示装置、６２  ＤＣ／ＤＣコンバータ、６４  エアコン、６８  補機、１００  電動車両、１０２  掛算器、１０４  変換部、１０６，１１９  演算部、１０７，１１０，１１２  積算部、１１３  学習部、１１４  第１学習部、１１６  第２学習部、１１８  第３学習部、１２０  セレクタ、１２２  加算部、１２４  電費演算部、１２６  走行可能距離算出部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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