"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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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:ElectricControlUnitと称する50と、表示装置60とを備える。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。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。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。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。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。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。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SOCStateOfCharge: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。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。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、EHWElectricallyHeatedWindow66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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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Xkm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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。"