"蓄電装置110を充電するための充電装置であって、電源500からの電力を用いて前記蓄電装置110に充電電力を供給するための電力供給装置200と、ユーザにより入力される充電終了時刻に応じて、推定した充電時間を用いて充電開始時刻を設定し、前記電力供給装置200に前記蓄電装置110の充電動作を実行させるための制御装置300とを備え、前記制御装置300は、前記充電時間の推定に影響を与える要因に関連するパラメータの学習制御を行ない、前記学習制御における前記パラメータの学習値を用いて前記充電時間を推定する、蓄電装置用の充電装置。前記パラメータは、前記蓄電装置110の充電容量の劣化状態に関連するパラメータを含み、前記パラメータは、充電動作開始前の充電状態における前記蓄電装置110が充電可能な基準電力量と、前記蓄電装置110が実際に充電することができた実電力量とに基づいて定められる、請求項1に記載の蓄電装置用の充電装置。前記基準電力量は、充電動作開始前の充電状態から前記蓄電装置110の理論充電容量までの充電電力量の変化量であり、前記パラメータは、前記基準電力量に対する前記実電力量の比率として定義され、前記制御装置300は、前記理論充電容量、前記パラメータの学習値、および前記電力供給装置200から供給される充電電力を用いて前記充電時間を推定する、請求項2に記載の蓄電装置用の充電装置。前記パラメータは、前記充電装置の充電効率に関連するパラメータを含み、前記パラメータは、前記電源500が供給可能な定格電力から定まる目標充電電力と、充電動作中に前記蓄電装置110が受容した実充電電力とに基づいて定められる、請求項1に記載の蓄電装置用の充電装置。前記目標充電電力は、前記定格電力と前記蓄電装置110の負荷170による消費電力に基づいて設定され、前記パラメータは、前記目標充電電力に対する、充電動作中の所定期間における前記実充電電力の比率として定義され、前記制御装置300は、前記蓄電装置110の理論充電容量、前記パラメータの学習値、および前記電力供給装置200から供給される充電電力を用いて前記充電時間を推定する、請求項4に記載の蓄電装置用の充電装置。前記パラメータは、前記充電時間の推定の誤差に関連するパラメータを含み、前記パラメータは、推定された充電時間と、充電動作における実充電時間との差として定義され、前記制御装置300は、前記パラメータの学習値を加算することにより前記推定された充電時間を修正する、請求項1に記載の蓄電装置用の充電装置。前記制御装置300は、前記蓄電装置110の充電が完了する前に充電動作が停止された場合は、充電動作が開始されてから停止されるまでの実時間と、前記蓄電装置110の残余の充電量を充電するために必要とされる予測時間との総和を、前記実充電時間として採用する、請求項6に記載の蓄電装置用の充電装置。前記制御装置300は、充電動作終了に基づくタイミングにおいて学習値の更新を実行する、請求項2~7のいずれか1項に記載の蓄電装置用の充電装置。前記制御装置300は、前記充電時間の推定において用いられたパラメータの学習値と、実際の充電動作の結果から算出されたパラメータとの偏差に、予め定められたゲインを乗ずることによって得られる更新値を用いて学習値を更新する、請求項8に記載の蓄電装置用の充電装置。前記制御装置300は、前記偏差の絶対値がしきい値を下回る場合には、学習値の更新を行なわない、請求項9に記載の蓄電装置用の充電装置。前記制御装置300は、更新後の学習値が予め定められた許容範囲を規定する上限値を上回る場合は、前記更新後の学習値を前記上限値に設定する、請求項9に記載の蓄電装置用の充電装置。前記制御装置300は、更新後の学習値が予め定められた許容範囲を定める下限値を下回る場合は、前記更新後の学習値を前記下限値に設定する、請求項9に記載の蓄電装置用の充電装置。前記パラメータは、前記蓄電装置110の温度に関連するパラメータを含み、前記パラメータは、前記充電終了時刻の入力の際、および充電動作実行中の少なくとも一方における前記蓄電装置110の温度に基づいて定められる、請求項1に記載の蓄電装置用の充電装置。前記制御装置300は、前記充電終了時刻の入力時において、前記パラメータの学習値および前記蓄電装置110の温度のうち、より低いほうの値を更新後の学習値として設定する、請求項13に記載の蓄電装置用の充電装置。前記制御装置300は、前記パラメータの過去複数回の学習値および前記蓄電装置110の温度のうち、最も低い値を前記更新後の学習値として設定する、請求項14に記載の蓄電装置用の充電装置。前記制御装置300は、充電動作が実行されている間における、前記蓄電装置110の最低温度を、更新後の学習値として設定する、請求項13に記載の蓄電装置用の充電装置。前記制御装置300は、前記蓄電装置110の充電状態に対応して定められる前記電力供給装置200の出力電力によって充電を行なう第1の領域、および、前記蓄電装置110の温度および充電状態に基づいて、前記電力供給装置200の出力電力よりも小さく設定される充電電力で充電を行なう第2の領域を決定するとともに、前記第1の領域における第1の充電時間および前記第2の領域における第2の充電時間の演算からトータル充電時間を推定し、入力された前記充電終了時刻および推定された前記トータル充電時間に基づいて、前記充電開始時刻を設定し、前記蓄電装置110は、前記蓄電装置110の温度が低くなるほど、受容可能な充電電力が制限される特性を有する、請求項13に記載の蓄電装置用の充電装置。蓄電装置110と、前記蓄電装置110からの電力を用いて走行駆動力を発生するように構成された駆動装置120と、外部電源500からの電力を用いて前記蓄電装置110に充電電力を供給するための電力供給装置200と、ユーザにより入力される充電終了時刻に応じて、推定した充電時間を用いて充電開始時刻を設定し、前記電力供給装置200に前記蓄電装置110の充電動作を実行させるための制御装置300とを備え、前記制御装置300は、前記充電時間の推定に影響を与える要因に関連するパラメータの学習制御を行ない、前記学習制御における前記パラメータの学習値を用いて前記充電時間を推定する、車両。外部充電が可能な車両においては、車両の運転を開始する際に、蓄電装置が十分に充電された状態となっていることが望まれる。一方で、蓄電装置によっては、蓄電装置の特性から、高いSOCの状態を長時間継続すると蓄電装置の劣化を促進してしまう場合がある。このために、ユーザにより設定された充電終了予定時刻あるいは、次回車両運転開始予定時刻に基づいて、その充電終了予定時刻の直前にSOCが満充電状態となるようなタイマー充電機能を有する車両が存在する。このタイマー充電機能においては、充電終了予定時刻における充電不足や、早期に充電が完了して高SOC状態が長時間継続することに起因して生じ得る蓄電装置の劣化を抑制するために、蓄電装置の充電時間をできるだけ正確に推定することが必要とされる。充電時間の推定においては、様々なパラメータの変化が推定精度に影響を与える。このパラメータは、ユーザによる車両の使用方法の違い、蓄電装置などの個々の機器における状態、季節等による環境などによりバラつきが生じ得る。そのため、特定のモデル式などを用いて充電時間を演算する場合には、これらのバラつきによる影響によって推定精度が悪化してしまう可能性がある。その結果、充電終了予定時刻において充電不足が生じたり、高SOC状態が長時間継続することにより蓄電装置の劣化が促進されたりするおそれがある。本発明はこのような課題を解決するためになされたものであって、その目的は、外部充電が可能な車両において、蓄電装置の充電時間をより正確に推定することである。本発明による充電装置は、電力供給装置と、制御装置とを備え、蓄電装置を充電する。電力供給装置は、電源からの電力を用いて蓄電装置に充電電力を供給する。制御装置は、ユーザにより入力される充電終了時刻に応じて、推定した充電時間を用いて充電開始時刻を設定し、電力供給装置に蓄電装置の充電動作を実行させる。制御装置は、充電時間の推定に影響を与える要因に関連するパラメータの学習制御を行ない、学習制御におけるパラメータの学習値を用いて充電時間を推定する。好ましくは、パラメータは、蓄電装置の充電容量の劣化状態に関連するパラメータを含む。パラメータは、充電動作開始前の充電状態における蓄電装置が充電可能な基準電力量と、蓄電装置が実際に充電することができた実電力量とに基づいて定められる。好ましくは、基準電力量は、充電動作開始前の充電状態から蓄電装置の理論充電容量までの充電電力量の変化量である。パラメータは、基準電力量に対する実電力量の比率として定義される。制御装置は、理論充電容量、パラメータの学習値、および電力供給装置から供給される充電電力を用いて充電時間を推定する。好ましくは、パラメータは、充電装置の充電効率に関連するパラメータを含む。パラメータは、電源が供給可能な定格電力から定まる目標充電電力と、充電動作中に蓄電装置が受容した実充電電力とに基づいて定められる。好ましくは、目標充電電力は、定格電力と蓄電装置の負荷による消費電力に基づいて設定される。パラメータは、目標充電電力に対する、充電動作中の所定期間における実充電電力の比率として定義される。制御装置は、蓄電装置の理論充電容量、パラメータの学習値、および電力供給装置から供給される充電電力を用いて充電時間を推定する。好ましくは、パラメータは、充電時間の推定の誤差に関連するパラメータを含む。パラメータは、推定された充電時間と、充電動作における実充電時間との差として定義され、制御装置は、パラメータの学習値を加算することにより推定された充電時間を修正する。好ましくは、制御装置は、蓄電装置の充電が完了する前に充電動作が停止された場合は、充電動作が開始されてから停止されるまでの実時間と、蓄電装置の残余の充電量を充電するために必要とされる予測時間との総和を、実充電時間として採用する、請求項6に記載の蓄電装置用の充電装置。好ましくは、制御装置は、充電動作終了に基づくタイミングにおいて学習値の更新を実行する。好ましくは、制御装置は、充電時間の推定において用いられたパラメータの学習値と、実際の充電動作の結果から算出されたパラメータとの偏差に、予め定められたゲインを乗ずることによって得られる更新値を用いて学習値を更新する。好ましくは、制御装置は、偏差の絶対値がしきい値を下回る場合には、学習値の更新を行なわない。好ましくは、制御装置は、更新後の学習値が予め定められた許容範囲を規定する上限値を上回る場合は、更新後の学習値を上限値に設定する。好ましくは、制御装置は、更新後の学習値が予め定められた許容範囲を定める下限値を下回る場合は、更新後の学習値を下限値に設定する。好ましくは、パラメータは、蓄電装置の温度に関連するパラメータを含む。パラメータは、充電終了時刻の入力の際、および充電動作実行中の少なくとも一方における蓄電装置の温度に基づいて定められる。好ましくは、制御装置は、充電終了時刻の入力時において、パラメータの学習値および蓄電装置の温度のうち、より低いほうの値を更新後の学習値として設定する。好ましくは、制御装置は、パラメータの過去複数回の学習値および蓄電装置の温度のうち、最も低い値を更新後の学習値として設定する。好ましくは、制御装置は、充電動作が実行されている間における、蓄電装置の最低温度を、更新後の学習値として設定する。好ましくは、制御装置は、蓄電装置の充電状態に対応して定められる電力供給装置の出力電力によって充電を行なう第1の領域、および、蓄電装置の温度および充電状態に基づいて、電力供給装置の出力電力よりも小さく設定される充電電力で充電を行なう第2の領域を決定する。制御装置は、第1の領域における第1の充電時間および第2の領域における第2の充電時間の演算からトータル充電時間を推定し、入力された充電終了時刻および推定されたトータル充電時間に基づいて、充電開始時刻を設定する。蓄電装置は、蓄電装置の温度が低くなるほど、受容可能な充電電力が制限される特性を有する。本発明による車両は、蓄電装置と、駆動装置と、電力供給装置と、制御装置とを備える。駆動装置は、蓄電装置からの電力を用いて走行駆動力を発生する。電力供給装置は、外部電源からの電力を用いて蓄電装置に充電電力を供給する。制御装置は、ユーザにより入力される充電終了時刻に応じて、推定した充電時間を用いて充電開始時刻を設定し、電力供給装置に蓄電装置の充電動作を実行させる。制御装置は、充電時間の推定に影響を与える要因に関連するパラメータの学習制御を行ない、学習制御におけるパラメータの学習値を用いて充電時間を推定する。本発明によれば、外部充電が可能な車両において、蓄電装置の充電時間をより正確に推定することができる。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符号を付してその説明は繰り返さない。[車両の基本構成の説明]図1は、本実施の形態に従う車両100を含む充電システム10の全体ブロック図である。図1を参照して、車両100は、蓄電装置110と、システムメインリレーSMR115と、駆動装置であるPCUPowerControlUnit120と、モータジェネレータ130と、動力伝達ギア140と、駆動輪150と、温度センサ160と、補機負荷170と、制御装置であるECUElectronicControlUnit300とを備える。蓄電装置110は、充放電可能に構成された電力貯蔵要素である。蓄電装置110は、たとえば、リチウムイオン電池、ニッケル水素電池あるいは鉛蓄電池などの二次電池や、電気二重層キャパシタなどの蓄電素子を含んで構成される。蓄電装置110は、電力線PL1,NL1を介してPCU120に接続される。そして、蓄電装置110は、車両100の駆動力を発生させるための電力をPCU120に供給する。また、蓄電装置110は、モータジェネレータ130で発電された電力を蓄電する。蓄電装置110の出力はたとえば200V程度である。蓄電装置110には、いずれも図示しないが、蓄電装置110の電圧を検出するための電圧センサ、入出力電流を検出するための電流センサ、および蓄電装置110の温度を検出するための温度センサが設けられる。検出された電圧VB、電流IBおよび温度TBは、ECU300へ出力される。ECU300は、これらの検出値に基づいて、蓄電装置110の充電状態以下、SOCStateofChargeとも称する。を演算する。SMR115に含まれるリレーは、蓄電装置110と電力線PL1,NL1との間に接続される。そして、SMR115は、ECU300からの制御信号SE1に基づいて、蓄電装置110とPCU120との間での電力の供給と遮断とを切換える。PCU120は、いずれも図示しないが、コンバータ、インバータなどが含まれる。コンバータは、ECU300からの制御信号PWCにより制御されて蓄電装置110からの電圧を変換する。インバータは、ECU300からの制御信号PWIにより制御されて、コンバータで変換された電力を用いてモータジェネレータ130を駆動する。モータジェネレータ130は交流回転電機であり、たとえば、永久磁石が埋設されたロータを備える永久磁石型同期電動機である。モータジェネレータ130の出力トルクは、減速機や動力分割機構によって構成される動力伝達ギア140を介して駆動輪150に伝達されて、車両100を走行させる。モータジェネレータ130は、車両100の回生制動動作時には、駆動輪150の回転力によって発電することができる。そして、その発電電力は、PCU120によって蓄電装置110の充電電力に変換される。なお、図1においては、モータジェネレータおよびインバータのペアが1つ設けられる構成が示されるが、モータジェネレータおよびインバータの数はこれに限定されない。2つより多くのモータジェネレータおよびインバータのペアとしてもよい。なお、図1においては、車両100が電気自動車である場合を例として説明するが、本実施の形態における車両100は、車両駆動力発生用の電動機を搭載する車両を示すものであり、電気自動車の他に、エンジンおよび電動機により車両駆動力を発生するハイブリッド自動車や、燃料電池を搭載した燃料電池自動車などが含まれる。ハイブリッド自動車である場合には、モータジェネレータ130は、動力伝達ギア140を介して図示しないエンジンにも結合される。そして、ECU300は、エンジンおよびモータジェネレータ130を協調的に動作させることによって、必要な車両駆動力が得られるようにする。この場合、エンジンの回転による発電電力を用いて、蓄電装置110を充電することも可能である。温度センサ160は、車両外部の外気温を検出する。そして、温度センサ160は、検出した気温TMPをECU300へ出力する。補機負荷170は、車両100の走行駆動力の生成以外に用いられる電気機器を総称したものである。いずれも図示しないが、補機負荷170には、車両100の室内を空調するための空調機、低電圧系へ電力を供給するためのDC/DCコンバータ、補機バッテリ、およびオーディオ,ランプ等の低圧補機装置が含まれる。車両100は、外部電源500からの電力によって蓄電装置110を充電するための構成として、さらに、インレット220と、電力変換装置200と、充電リレーCHR210と、電圧センサ230と、電流センサ240とを含む。なお、本実施の形態における電力変換装置200は、本発明の電力供給装置に対応する。インレット220は、車両100の外表面に設けられる。インレット220には、充電ケーブル400のコネクタ410が接続される。そして、外部電源500からの電力が、充電ケーブル400を介して車両100に伝達される。充電ケーブル400は、コネクタ410に加えて、外部電源500のコンセント510に接続するためのプラグ420と、コネクタ410およびプラグ420とを電気的に結ぶ電線部430とを含む。また、図1には示さないが、電線部430には、外部電源500からの電力の供給および遮断を切換えるための充電回路遮断装置ChargingCircuitInterruptDevice:CCIDが含まれてもよい。電力変換装置200は、電力線ACL1,ACL2を介して、インレット220に接続される。また、電力変換装置200は、電力線PL2,NL2によって、充電リレーCHR210を介して電力線PL1,NL1に接続される。電力変換装置200は、ECU300からの制御信号PWDにより制御され、インレット220から供給される交流電力を蓄電装置110の充電電力に変換する。CHR210は、ECU300からの制御指令SE2によって制御され、電力変換装置200から蓄電装置110への電力の供給と停止とを切換える。電圧センサ230は、電力線ACL1,ACL2の間に接続され、外部電源500から伝達された電圧を検出する。そして、電圧センサ230は、その検出値VACをECU300へ出力する。電流センサ240は、電力線ACL1あるいは電力線ACL2に設けられ、外部電源500から供給される電流を検出する。そして、電流センサ240は、その検出値IACをECU300へ出力する。ECU300は、いずれも図1には図示しないがCPUCentralProcessingUnit、記憶装置および入出力バッファを含み、各センサ等からの信号の入力や各機器への制御信号の出力を行なうとともに、車両100および各機器の制御を行なう。なお、これらの制御については、ソフトウェアによる処理に限られず、専用のハードウェア電子回路で処理することも可能である。ECU300は、ユーザの操作によって入力される充電終了予定時刻T_ENDを受ける。そして、ECU300は、入力された充電終了予定時刻T_ENDにおいて、蓄電装置110が満充電状態に到達するようなタイマー充電制御を実行する。次に、図2を用いて、このタイマー充電制御の概要について説明する。図1および図2を参照して、充電実行前の蓄電装置110のSOCがS1であった場合を考える。時刻t1において、ユーザにより充電終了予定時刻t3が入力されると、ECU300は、S1から満充電状態であるSmaxとなるまでの充電時間を推定する。そして、ECU300は、時刻t3においてSOCがSmaxとなるように、設定された充電終了予定時刻t3から充電推定時間を差し引いて、充電開始時刻t2を算出する。その後、時間が経過して、時刻t2となったときにECU300は充電動作を開始する。このとき、充電時間の推定精度が非常に高く、実際の充電時間が推定された充電時間とほぼ同じである場合は、図2中の曲線W1のように、設定された充電終了予定時刻t3の直前に満充電状態に到達する。しかしながら、たとえば、実際の充電時間に比べて充電推定時間が長い場合には、時刻t2より前の時刻t2aから充電が開始される。そうすると、図2中の曲線W1aのように、充電終了予定時刻t3に到達する前の時刻t3aにおいて満充電となる。これによって、高SOCのままの状態が継続してしまうために、蓄電装置110の劣化が促進されてしまうおそれがある。一方、実際の充電時間に比べて充電推定時間が短い場合には、図2中の曲線W1bのように、時刻t2より遅い時刻t2bから充電動作が開始される。このため、充電終了予定時刻t3においては、まだ満充電状態に到達しておらず充電不足が生じ得る。このように、タイマー充電制御においては、充電時間の推定精度が重要なファクタとなり、充電時間の推定精度を向上することが必要とされる。この充電時間の推定においては、様々な要因が推定精度に影響する。そこで、本実施の形態においては、充電推定時間に影響を与える各パラメータについて、これらのパラメータ変動の学習制御を行なうことによって充電時間の推定精度を向上させる。[実施の形態1]蓄電装置は、充放電を長年にわたって繰り返したり、過放電や過充電となったりすることによって、その充電可能容量が徐々に低下してしまう傾向がある。そうすると、たとえば、図3に示すように、本来の満充電状態であるSmaxより低いS_limまでしか充電できなくなる。これによって、蓄電装置110が健全である場合と比較して、充電時間が短くなってしまう図3中の曲線W1c。そのため、蓄電装置110が、劣化によって低い充電可能容量を有する状態であるにもかかわらず、図2で説明したように蓄電装置110が健全である状態と仮定して充電時間を推定した場合には、図3のように、時刻t2から充電が開始されると、充電終了予定時刻t3に到達する前の時刻t3cにおいて充電動作が終了する。これによって、劣化状態における高SOC状態が長時間継続することになるので、さらに蓄電装置110の劣化が促進されてしまうおそれがある。実施の形態1においては、実際の各充電動作の終了時に、蓄電装置110の充電容量を学習することによって、蓄電装置110の劣化に伴う充電可能容量の低下によって生じる充電時間の推定ずれを補償する。具体的には、充電動作を実行する前のSOCから蓄電装置110の理論的な満充電状態までの充電電力量の変化量以下、基準電力量とも称する。に対する実際の充電電力の比率を、蓄電装置110の劣化に関するパラメータとして採用し、このパラメータを学習する。そして、このパラメータの学習値と、蓄電装置110の理論充電容量とを乗算することによって、劣化を考慮した蓄電装置110の充電容量を算出し、算出された充電容量を用いて充電時間の推定を行なう。図3の場合を例とすると、劣化に関するパラメータCAPは、式1のように演算することができる。CAP=ΣIB×VB/{Smax-S1×理論充電容量}...1そして、このパラメータを図4に示すような手法によって学習する。図4を参照して、更新前におけるパラメータの現在の学習値PMTnが点P10であり、今回の充電動作の結果から算出したパラメータの値が点P11であるとする。そして、実際の充電動作から算出したパラメータと現在の学習値PMTnとの偏差DIFに、学習の反映率を示すゲインα0<α<1を乗算したものを更新量として定め、その更新量を現在の学習値PMTnに加算することによって、更新後の学習値PMTn1を算出する。このとき、学習値の小さな変動を抑制するために、現在の学習値PMTnに対して不感帯±MRGを設け、上述の偏差DIFがこの不感帯の範囲内となる場合には、学習値の更新は実行されないようにすることが好ましい。また、センサによる検出値がノイズ等により大きく変化したような場合などに、更新後の学習値が更新前の学習値に比べて急激に大きく変化したり、また長期間の間に学習値が徐々にではあるが大きく変化したりすることを防止するために、学習値の許容変動範囲定める上下限値U_LIM,L_LIMを設けることが好ましい。図5は、実施の形態1において、ECU300で実行される、充電時間推定におけるパラメータ学習制御処理を説明するためのフローチャートである。図5および以降で後述する図7,10,13,14は、ECU300に予め格納されたプログラムを所定周期で実行することによって実現される。あるいは、一部のステップについては、専用のハードウェア電子回路を構築して処理を実現することも可能である。図1および図5を参照して、ECU300は、ステップ以下、ステップをSと略す。100にて、充電動作が終了したタイミングであるか否かを判定する。充電動作が終了したタイミングではない場合S100にてNOは、ECU300は以降の処理を行なわずに処理を終了する。充電動作が終了したタイミングである場合S100にてYESは、処理がS110に進められて、ECU300は、次にパラメータ学習を実行するための他の条件が成立したか否かを判定する。この条件には、たとえば、SOCが所定以上たとえば50以上であるという条件が含まれる。ECU300は、他の条件が成立していない場合S110にてNOには、以降の処理を行なわずに処理を終了し、他の条件が成立している場合S110にてYESは、処理をS120へ進める。S120にて、ECU300は、上述の充電容量の劣化に関するパラメータCAPの現在の学習値CAPnを取得する。なお、現在の学習値が存在しない場合には、予め定められた初期値に設定される。次に、ECU300は、S130にて、今回の充電動作の結果に基づいて、上記の式1を用いて今回のパラメータCAP_Rを演算する。そして、S140にて、ECU300は、今回のパラメータCAP_Rと現在の学習値CAPnとの偏差DIFを演算する。ECU300は、S150にて、図4で説明したように、S140で算出した偏差DIFの絶対値が不感帯を定める所定のしきい値MRGよりも小さいか否かを判定する。偏差DIFの絶対値がしきい値MRGより小さい場合S150にてYESは、ECU300は、学習値の更新を中止し処理を終了する。偏差DIFの絶対値がしきい値MRG以上の場合S150にてNOは、処理がS160に進められて、ECU300は、偏差DIFと所定のゲインα0<α<1とを乗算して、学習値の更新量UPDを演算する。そして、ECU300は、S170にて、現在の学習値CAPnと更新量UPDとから、更新後の学習値CAPn1を演算する。その後、ECU300は、図4で説明したように、変更後の学習値CAPn1が、学習許容範囲内であるか否かを判定する。具体的には、ECU300は、S180にて、更新後の学習値CAPn1が学習許容範囲内の下限値L_LIMより小さいか否かを判定し、更新後の学習値CAPn1が下限値L_LIMより小さい場合S180にてYESは、更新後の学習値CAPn1を下限値L_LIMに置き換えるS190。更新後の学習値CAPn1が下限値L_LIM以上の場合S180にてNOは、次に、ECU300は、S185にて、更新後の学習値CAPn1が上限値U_LIMより大きいか否かを判定し、更新後の学習値CAPn1が上限値U_LIMより大きい場合S185にてYESは、更新後の学習値CAPn1を上限値U_LIMに置き換えるS195。更新後の学習値CAPn1が上限値U_LIM以下の場合S185にてNOは、ECU300は、S170で算出した値を更新後の学習値CAPn1として採用する。このようにして学習した学習値を、蓄電装置110の理論充電容量に乗算した値が、現状の蓄電装置110で充電可能な容量、すなわち、劣化を考慮した蓄電装置110の最大容量とされる。そして、次回のタイマー充電の際に、以下の式2を用いて、充電時間の推定が行なわれる。充電推定時間=SOC変化量×理論充電容量×CAP/供給電力...2以上のような処理に従って制御を行なうことよって、蓄電装置の劣化による充電容量の低下を考慮して充電時間を推定することができる。これによって、推定時間の推定精度を向上することができ、充電終了予定時刻における充電不足や、高SOC状態が長時間継続することによる蓄電装置の劣化の促進を抑制することが可能となる。[実施の形態2]図1において、外部電源500から供給される電力をできるだけ効率的に、蓄電装置110の充電電力として使用することが望ましい。しかしながら、たとえば電力変換装置200における電力変換効率の経年的な低下や、インレット220から蓄電装置110までの電力経路のインピーダンス変化などによる電力損失によって、実際の充電効率は変化し得る。充電効率が低下すると、外部電源500からの供給電力が同じであっても、蓄電装置110に実際に供給される充電電力が低下してしまうため、図6の曲線W1dのように、結果として満充電状態になるまでの時間が長くなってしまう。これによって、タイマー充電を実行した場合に、充電終了予定時刻における充電不足が生じる可能性が高くなる。そこで、実施の形態2においては、充電動作における充電効率の経年的な変化についての学習制御を実行し、充電時間の推定における充電効率の変化の影響を低減する構成について説明する。実施の形態2においては、充電効率が学習制御のパラメータEFCとして採用され、以下の式3によって定義される。EFC=IB×VB/充電電力目標値...3ここで、充電電力目標値は、外部電源500から供給される定格電力から、充電動作中に、電力変換装置200や電力経路、および補機負荷170などで消費される標準的な消費電力を差し引いた電力である。また、式3におけるパラメータEFCの演算については、各瞬時値を用いた場合には、微少時間における電流IB,電圧VBの変動が過度に反映されてしまい、学習値の頻繁な変動となるおそれがあるため、たとえば特定の時間ごと、または、充電動作を通しての電流IB,電圧VBの平均値または、IB×VBの平均値を用いることがより好ましい。図7は、実施の形態2において、ECU300で実行される充電時間推定におけるパラメータ学習制御処理を説明するためのフローチャートである。図1および図7を参照して、ECU300は、S200にて、充電動作が終了したタイミングであるか否かを判定する。充電動作が終了したタイミングではない場合S200にてNOは、ECU300は以降の処理を行なわずに処理を終了する。充電動作が終了したタイミングである場合S200にてYESは、処理がS210に進められて、ECU300は、次にパラメータ学習を実行するための他の条件が成立したか否かを判定する。この条件には、たとえば、SOCが所定以上たとえば50以上、充電電力が所定以上、充電時間が所定以上、補機負荷170の消費電力が所定以下などの条件が含まれる。ECU300は、他の条件が成立していない場合S210にてNOには、以降の処理を行なわずに処理を終了し、他の条件が成立している場合S210にてYESは、処理をS220へ進める。S220にて、ECU300は、上述の充電効率に関するパラメータEFCの現在の学習値EFCnを取得する。なお、現在の学習値が存在しない場合には、予め定められた初期値に設定される。次に、ECU300は、S230にて、今回の充電動作の結果に基づいて、上記の式3を用いて今回のパラメータEFC_Rを演算する。そして、S240にて、ECU300は、今回のパラメータEFC_Rと現在の学習値EFCnとの偏差DIFを演算する。ECU300は、S250にて、図4で説明したのと同様に、S240で算出した偏差DIFの絶対値が不感帯を定める所定のしきい値MRGよりも小さいか否かを判定する。偏差DIFの絶対値がしきい値MRGより小さい場合S250にてYESは、ECU300は、学習値の更新を中止し処理を終了する。偏差DIFの絶対値がしきい値MRG以上の場合S250にてNOは、処理がS260に進められて、ECU300は、偏差DIFと所定のゲインβ0<β<1とを乗算して、学習値の更新量UPDを演算する。そして、ECU300は、S270にて、現在の学習値EFCnと更新量UPDとから、更新後の学習値EFCn1を演算する。その後、ECU300は、図4で説明したのと同様に、変更後の学習値EFCn1が、学習許容範囲内であるか否かを判定する。具体的には、ECU300は、S280にて、更新後の学習値EFCn1が学習許容範囲内の下限値L_LIMより小さいか否かを判定し、更新後の学習値EFCn1が下限値L_LIMより小さい場合S280にてYESは、更新後の学習値EFCn1を下限値L_LIMに置き換えるS290。更新後の学習値EFCn1が下限値L_LIM以上の場合S280にてNOは、次に、ECU300は、S285にて、更新後の学習値EFCn1が上限値U_LIMより大きいか否かを判定し、更新後の学習値EFCn1が上限値U_LIMより大きい場合S285にてYESは、更新後の学習値EFCn1を上限値U_LIMに置き換えるS295。更新後の学習値EFCn1が上限値U_LIM以下の場合S285にてNOは、ECU300は、S270で算出した値を更新後の学習値EFCn1として採用する。なお、図7で使用するしきい値MRG、ゲインβ、および上下限値U_LIM,L_LIMについては、必ずしも実施の形態1における値と同じである必要はなく、実施の形態1とは異なる値を採用してもよい。このようにして算出された学習値EFCを用いて、以下の式4によって充電推定時間を算出する。充電推定時間=SOC変化量×理論充電容量/充電電力目標値×EFC...4以上のような処理に従って制御を行なうことよって、充電効率の変動を考慮して充電時間を推定することができる。これによって、推定時間の推定精度を向上することができ、充電終了予定時刻における充電不足や、高SOC状態が長時間継続することによる蓄電装置の劣化の促進を抑制することが可能となる。[実施の形態3]上述の実施の形態1および実施の形態2のような要因以外にも、たとえば、充電動作を実行する際の気温の季節的な変化や、各種センサの検出誤差や演算誤差などの様々な要因によって、充電時間の推定にずれが生じる可能性がある。そこで、実施の形態3においては、実際に充電動作が実行された充電時間と推定した充電時間との偏差を学習する構成について説明する。なお、本実施の形態3の構成については、単独で用いることも可能であるが、実施の形態1、実施の形態2および後述する実施の形態4などの他の学習制御の適用後においても残り得る充電時間誤差に対して適用することがより好ましい。図8は、実施の形態3における、充電時間誤差の学習制御の概要を説明するための第1の図である。図8を参照して、ECU300は、充電動作が終了した時点で、充電動作にかかった実充電時間t11を演算する。そして、今回の充電動作について予め推定していた充電推定時間t12との偏差Δtを算出する。そして、充電動作ごとにこの偏差Δtを学習し、充電時間の推定において、学習した偏差を反映する。このような学習制御は、充電動作において、毎回同じ程度のオフセット的な誤差が生じるような場合に特に有効である。なお、蓄電装置110が満充電状態となる前に、ユーザにより充電動作が強制的に停止されたような場合には、図9のように、充電が停止された際のSOCから満充電状態までの残りの充電時間については推定により算出し、実際の充電時間t21と推定により算出した充電時間t21~t22を加算した値を実充電時間とみなして、偏差Δtを算出するようにしてもよい。この場合、ユーザにより充電が停止された際の実際の充電時間よりも、残りの充電時間のほうが非常に大きい場合には、比較を行なう初期の推定時間とほぼ同じ値となる可能性がある。そのため、たとえば、実際に充電した時間が充電時間全体の50以上であるような、実際の充電時間が比較的長い場合に限って、図9のような、残りの充電時間の推定を併用するようにすることが好ましい。図10は、実施の形態3において、ECU300で実行される充電時間推定におけるパラメータ学習制御処理を説明するためのフローチャートである。図1および図10を参照して、ECU300は、S300にて、充電動作が終了したタイミングであるか否かを判定する。充電動作が終了したタイミングではない場合S300にてNOは、ECU300は以降の処理を行なわずに処理を終了する。充電動作が終了したタイミングである場合S300にてYESは、処理がS310に進められて、ECU300は、次にパラメータ学習を実行するための他の条件が成立したか否かを判定する。この条件には、たとえば、SOCが所定以上たとえば50以上、充電時間が所定以上などの条件が含まれる。ECU300は、他の条件が成立していない場合S310にてNOには、以降の処理を行なわずに処理を終了し、他の条件が成立している場合S310にてYESは、処理をS320へ進める。S320にて、ECU300は、上述の充電時間誤差に関するパラメータCHGTの現在の学習値CHGTnを取得する。なお、現在の学習値が存在しない場合には、予め定められた初期値に設定される。次に、ECU300は、S330にて、今回の充電動作の結果に基づいて、上述のように今回のパラメータCHGT_Rを演算する。そして、S340にて、ECU300は、今回のパラメータCHGT_Rと現在の学習値CHGTnとの偏差DIFを演算する。ECU300は、S350にて、図4で説明したのと同様に、S340で算出した偏差DIFの絶対値が不感帯を定める所定のしきい値MRGよりも小さいか否かを判定する。偏差DIFの絶対値がしきい値MRGより小さい場合S350にてYESは、ECU300は、学習値の更新を中止し処理を終了する。偏差DIFの絶対値がしきい値MRG以上の場合S350にてNOは、処理がS360に進められて、ECU300は、偏差DIFと所定のゲインγ0<γ<1とを乗算して、学習値の更新量UPDを演算する。そして、ECU300は、S370にて、現在の学習値CHGTnと更新量UPDとから、更新後の学習値CHGTn1を演算する。その後、ECU300は、図4で説明したのと同様に、変更後の学習値CHGTn1が、学習許容範囲内であるか否かを判定する。具体的には、ECU300は、S380にて、更新後の学習値CHGTn1が学習許容範囲内の下限値L_LIMより小さいか否かを判定し、更新後の学習値CHGTn1が下限値L_LIMより小さい場合S380にてYESは、更新後の学習値CHGTn1を下限値L_LIMに置き換えるS390。更新後の学習値CHGTn1が下限値L_LIM以上の場合S380にてNOは、次に、ECU300は、S385にて、更新後の学習値CHGTn1が上限値U_LIMより大きいか否かを判定し、更新後の学習値CHGTn1が上限値U_LIMより大きい場合S385にてYESは、更新後の学習値CHGTn1を上限値U_LIMに置き換えるS395。更新後の学習値CHGTn1が上限値U_LIM以下の場合S385にてNOは、ECU300は、S370で算出した値を更新後の学習値CHGTn1として採用する。なお、図7で使用するしきい値MRG、ゲインγ、および上下限値U_LIM,L_LIMについては、必ずしも実施の形態1,2における値と同じである必要はなく、実施の形態1,2とは異なる値を採用してもよい。このようにして算出された学習値CHGTを用いて、以下の式5によって充電推定時間を算出する。充電推定時間=SOC変化量×理論充電容量/充電電力目標値CHGT...5以上のような処理に従って制御を行なうことよって、充電時間誤差の変動を考慮して充電時間を推定することができる。これによって、推定時間の推定精度を向上することができ、充電終了予定時刻における充電不足や、高SOC状態が長時間継続することによる蓄電装置の劣化の促進を抑制することが可能となる。[実施の形態4]蓄電装置は、一般的に、SOCおよび充電中の蓄電装置の温度によって、許容できる充電電力が制限される場合がある。これは、特にSOCが高い場合や蓄電装置の温度が低い場合には、蓄電装置における化学反応が鈍くなりやすくなることに起因する。たとえば、高SOCの場合には、電力を受容できる領域が少なくなるために化学反応が生じにくくなり、低温の場合には、反応速度が低下することによって化学反応が生じにくくなる。このような状態において、蓄電装置に大きな電力が供給されると、化学反応に用いることのできない余剰の電力が発生し得る。そうすると、たとえば、蓄電装置がリチウムイオン電池の場合には、余剰電力によって金属Liが析出してしまい、蓄電装置の劣化を生じさせてしまうおそれがある。そのため、蓄電装置の充電においては、図11に示されるように、所定のSOC図11中のS2までの領域非制限領域はほぼ一定の充電電力P1で充電を行ない、S2より高SOCの領域制限領域は蓄電装置の充電特性に応じたP1よりも小さい充電電力によって充電を行なうような動作が実行される図11中の曲線W2。さらに、蓄電装置の温度が低下すると、図11の破線W2A,W2Bのように、非制限領域と制限領域とを切換えるSOCが、より低SOC側に変化し得る。このように、充電を実行する際における蓄電装置の温度の変動によって、充電動作が進むにつれて制限される充電電力が変動するので、蓄電装置の温度により充電時間の推定が大きく影響される。特に、タイマー充電動作においては、ユーザにより充電終了予定時刻が入力された際の蓄電装置の温度は、実際に充電が実行される際の蓄電装置の温度とは一般的に異なるため、充電時間の推定において用いる蓄電装置の温度を適切に設定することが必要となる。そこで、実施の形態4においては、特に、タイマー充電を実行する際の蓄電装置の温度を高く推定することによって生じる充電不足を抑制するために、蓄電装置の温度をより安全側低温側に推定するような学習制御を行なう構成について説明する。図12は、実施の形態4における、蓄電装置110の温度学習制御の概要を説明するための図である。図12においては、横軸には時間が示され、縦軸には車両の走行、充電動作、およびユーザによるタイマー設定のタイミング、ならびに、蓄電装置110の温度W30およびその学習値W31の推移が示される。なお、図12および後述する図13,14においては、蓄電装置110の温度が、代表的に電池温度として記載されていることに注意されたい。図12を参照して、実施の形態4における学習値の設定更新の基本的な考え方について説明する。ユーザによりタイマー充電機能の充電終了予定時刻が設定された際には、設定時における蓄電装置の実際の温度と現在の学習値学習温度とが比較され、より低いほうの温度が新たな学習値として採用される。すなわち、設定時の蓄電装置の温度が現在の学習値を下回っている場合には、蓄電装置の実際の温度が学習値に反映される図12の時刻t31,t33,t41。一方、設定時の蓄電装置の温度が現在の学習値を上回っている場合には、学習値の更新は行なわれない図12の時刻t37。タイマー充電が実行される場合には、まず、充電開始のタイミングにおいて、現在の蓄電装置の温度が学習値に設定される図12の時刻t32,t34,t38,t42。このときには、蓄電装置の実際の温度が現在の学習値より高い状態であっても、蓄電装置の温度が学習値として採用される。これは、タイマー充電は、毎日深夜に実行されるような、習慣的に実行される場合が多く、連続するタイマー充電間の温度変化は比較的小さいと考えられるためである。このようにすることによって、たとえば、冬から春,夏へと季節的に気温が上昇していくような場合には、それに伴って蓄電装置の温度の上昇を反映させることができる。また、長期間タイマー充電が実行されなかった場合の学習値の精度悪化を防止することも可能である。そして、充電実行中においては、蓄電装置の実際の温度が現在の学習値を下回った場合に、蓄電装置の温度を学習値に反映する。すなわち、充電完了の時点では充電開始から充電終了までの蓄電装置の最低温度が学習値として記憶される。なお、タイマー充電動作ではなく、ユーザの操作により充電が開始された場合図12の時刻t35,t39には、蓄電装置の温度が学習値を下回るときに限って、蓄電装置の温度が学習値に反映される図12の時刻t39。これは、たとえば、ユーザの操作による充電が、昼間の気温の高いときや走行終了直後などに実施され、蓄電装置の温度が上昇している状態の温度を学習した場合には、タイマー充電を行なう際の蓄電装置の温度と大きく異なる場合があり、結果として充電時間の推定誤差が生じてしまうことを防止するためである。図13は、実施の形態4において、ECU300で実行される、蓄電装置110の温度学習制御処理を説明するためのフローチャートである。図1および図13を参照して、ECU300は、S400にて、ユーザによる充電終了予定時刻のタイマー設定時であるか否かを判定する。タイマー設定時である場合S400にてYESは、処理がS410に進められて、ECU300は、充電時間推定時に用いる蓄電装置110温度の現在の学習値PTBnを取得する。そして、ECU300は、S420にて、現在の蓄電装置110の温度TB_Rを取得する。ECU300は、S430にて、取得した学習値PTBnおよび現在の蓄電装置110の温度TB_Rのうち、より低い値を新たな学習値PTBn1に設定する。そして、このようにして設定された学習値PTBを充電実行時の蓄電装置110の温度として、充電時間の推定を行なう。一方、タイマー設定時ではない場合S400にてNOは、処理がS440に進められて、ECU300は、充電動作が実行中であるか否かを判定する。充電動作が実行中ではない場合S410にてNOは、学習値の更新を行なうタイミングではないので、ECU300は処理を終了する。充電動作が実行中である場合S410にてYESは、処理がS445に進められて、次にECU300は、タイマー充電動作の開始タイミングであるか否かを判定する。タイマー充電動作の開始タイミングである場合はS445にてYESは、処理がS450に進められて、ECU300は、現在の蓄電装置110の温度TB_Rを学習値として設定し、処理をS460に進める。一方、タイマー充電動作の開始タイミングではない場合はS445にてNOは、ECU300は、S450をスキップして、処理をS460に進める。S460においては、ECU300は、充電動作を実行中の蓄電装置110の温度TB_Rと学習値とを比較して、蓄電装置110の温度TB_Rが学習値より低いか否かを判定する。温度TB_Rが学習値より低い場合S460にてYESは、処理がS470に進められ、ECU300は、現在の蓄電装置110の温度TB_Rにより学習値を更新する。そして、処理がS480に進められる。温度TB_Rが学習値以上の場合S460にてNOは、ECU300は、現在の学習値を維持し、S470をスキップしてS480に処理を進める。S480においては、ECU300は、充電動作が完了したか否かを判定する。なお、充電動作の完了については、満充電状態となって充電動作が終了する場合、およびユーザにより途中で充電動作が中止される場合を含む。充電動作が完了していない場合S480にてNOは、処理がS460に戻されて、ECU300は、充電動作を実行しつつ、蓄電装置110の温度TB_Rと学習値とを比較して、学習値の更新を継続する。充電動作が完了した場合S480にてYESは、ECU300は、最終的な値を学習値PTBn1として記憶する。以上のような処理に従って制御を行なうことよって、タイマー充電制御における充電終了予定時刻の設定の際に実行される充電時間の推定において用いられる蓄電装置の温度について、季節的な温度変化などを考慮して設定することができる。これによって、充電時間の推定における蓄電装置の温度の影響による誤差を低減できるので、充電時間の推定精度を向上させることが可能となる。実施の形態4の変形例上記の実施の形態4においては、タイマー設定時における学習値の更新を、現在の学習値PTBnと蓄電装置の実際の温度TB_Rとの比較によって行なう構成について説明した。しかしながら、一日のうちで昼間および夜間の2回充電が行なわれるような場合には、夜間の充電の際において充電時間推定に用いる蓄電装置の温度として、昼間の充電の際に更新された学習値が適用されてしまう可能性がある。逆に、昼間の充電の際においては、夜間の充電の際に更新された学習値が適用されてしまう可能性がある。そうすると、蓄電装置の温度が高い状態における学習値が用いられることによって、受電時間が短く推定されてしまい、充電終了予定時刻において充電不足が生じる可能性がある。そこで、実施の形態4の変形例においては、タイマー設定時における学習値の更新の際に、過去2回の学習値を考慮して、蓄電装置の実際の温度TB_R、現在の学習値PTBnおよび前回のPTBn-1のうちの最も低い温度を新しい学習値PTBn1として設定する。図14は、実施の形態4の変形例において、ECU300で実行される、蓄電装置110の温度学習制御処理を説明するためのフローチャートである。図14は、上述の図13で説明したフローチャートにおけるステップS410,S430がS410A,S430Aにそれぞれ置き換わった物となっている。図14において、図13と重複するステップの説明は繰り返さない。図1および図14を参照して、タイマー設定時である場合S400にてYESは、処理がS410Aに進められ、ECU300は、充電時間推定時に用いる蓄電装置110の温度の、現在の学習値PTBnおよび前回の学習値PTBn-1を取得する。そして、ECU300は、S420にて、現在の蓄電装置110の温度TB_Rを取得する。ECU300は、S430Aにて、取得した学習値PTBn,PTBn-1および現在の蓄電装置110の温度TB_Rのうち、最も低い値を新たな学習値PTBn1に設定する。そして、このようにして設定された学習値PTBを充電実行時の蓄電装置110の温度として、充電時間の推定を行なう。以上のような処理に従って制御を行なうことによって、1日に複数回の充電が行なわれたような場合であっても、より安全側、すなわちより低温側の温度を用いた充電時間の推定が実行できるので、充電終了時の充電不足が生じることを抑制することができる。なお、図14においては、過去2回の学習値を考慮する例を示したが、より多くの学習値を考慮するようにしてもよい。また、上述の実施の形態1~4および実施の形態4の変形例で説明した学習制御は、各々単独で実行されてもよいし、これらのうちの任意の複数のものを組み合わせて実行するようにしてもよい。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請求の範囲によって示され、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。"