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技術紹介
電気自動車のエネルギー収支シミュレーション技術の開発
Development of energy balance simulation method for electric vehicle
角倉　盛義 *
今野　大輔 *
江崎　浩 *
Shigeyoshi Kadokura
Daisuke Konno
Hiroshi Ezaki
竹内　径 **
関根　和憲 **
勝山　千春 **
西澤　智博 **
Kei Takeuchi
Kazunori Sekine
Chiharu Katsuyama
Tomohiro Nishizawa
要　旨
近年，自動車の燃費や電費向上のため，車載される様々なシステムの省エネルギー化が求められてい
る．これらアイテムの開発のためには，車両のエネルギーの量や流れを明確化することが必要である．
この課題を解決するため，車両の各システムを連携させてエネルギー収支状態を計算できる「電気自動
車のエネルギー収支シミュレーション技術」を開発した．本稿では，計算事例や実験との検証結果を紹
介する．
Abstract
In recent years a wide range of onboard energy related systems continue to be required to minimize
their energy consumption. To address such design challenges it is important to clarify energy flow
dynamics within the vehicle systems. For this purpose“energy balance simulation method”has
been developed for electric vehicles, which can calculate energy in/out flows between each one of
the onboard subsystems. This article describes the simulation method with calculation examples and
experimental validation results.
Key Word : simulation, energy management, heat management, MATLAB®, Simulink®, air conditioning
1.　開発の背景
近年，自動車の燃費や電費向上ため，エネルギーを有
効利用することが期待されている．具体的には，①シス
テム効率の向上，②無駄なエネルギーの削減，③捨てて
いるエネルギーを回収して別の用途に使うことなどであ
る．この①～③を具現化するためには車両のあらゆる走
行条件下の各々のエネルギーの定量化が必要となる．
しかしながら，Fig.1 に示すように，車両には多数のシス
テムが搭載されており，それらは常に相互に影響し合う上，
やり取りするエネルギーの形態も駆動力，
電気，
熱などに刻々
と姿を変える．したがって，車両のエネルギー収支の定量化
を行うにはすべてのシステムの動きを把握し，すべてのエネ
ルギー形態の移動を同時に計算することが必要となる．
*グローバルテクノロジー本部　先行技術開発グループ
**グローバルテクノロジー本部　CAE解析チーム
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Fig.1 Relationship of vehicle system
電気自動車のエネルギー収支シミュレーション技術の開発
2.　具体的な問題と課題
させて計算するという課題に取り組んだ．本稿では既に
従来，社内では各製品分野個別のシミュレーション技
市販されている電気自動車を例にして，シミュレーショ
術を活用して性能計算を実施してきた．しかし，これら
ンモデルの構成，検証結果，実施例を紹介する．
の計算は各々の製品分野内で特定の作動条件を設定した
上での性能計算であった．したがって，これらのシミュ
3.　解決手法
レーションだけでは，システム内に当社製品分野外の製
シミュレーションモデル構築には計算モデル全体構
品が介在すると，そこを通過するエネルギーのやり取り
成と各コンポーネントに１次元数値解析ソフトウェア
が計算できないため，車両全体のエネルギー収支を計算
MATLAB®/Simulink®，エアコンサイクル部に１次元物
できなかった．
理解析ソフトウェア AMESim® を使用した．
Fig.2 にエネルギー収支計算の具体例を示す．これは
Fig.3 に全体構成図を示す．なお，このモデルは走行
車両の速度変化をインプット条件にしてエネルギー消費
条件，環境条件など任意に設定できる．
量変化を算出 ( アウトプット ) する例であり，Ⅰは従来
これにより，省エネルギー化開発の狙いを定めること
から計算可能であったゾーン，Ⅱは担当製品分野外であ
や新たなシステム案の構想時に，車両搭載状態での効果
ることや製品開発への必要性の低さから計算をしていな
の大きさ，すなわち，車両ユーザーにとっての価値を推
かったゾーンである．
定することが可能となった．
3.1.　車両モデルの全体構成
作成したシミュレーションモデルは Fig.3 に示す様に
サブシステムモデルとコンポーネントモデルの２種類の
モデルによって構成されている．
コンポーネントモデルとはモーターやインバータと
いった部品をシミュレーションモデル化したもので，部
品の持つ固有の部品特性と物理現象式を組み合わせて構
築した．部品特性には部品の寸法，表面積，熱物性，質
Fig.2 Consumption and flow of vehicle energy
量といった物理特性と，効率や風量，通気抵抗といった
性能特性を使用している．
例えば，インプットである車速を変更したとき，アウ
また，各サブシステムモデル及びコンポーネントモデ
トプットであるエネルギー消費量を算出するには，クー
ルは互いの計算結果が反映されるようにデータを授受し
リングファンのエネルギー消費量変化Ａを算出する必要
合い，連成シミュレーションができる関係となっている．
がある．それには冷却水温Ｂの計算が必要であり，Ｂの
この構成により，エネルギーの移動の方向やその量，シ
計算には図中のモーター発熱量Ｃ，ラジエター放熱量Ｄ，
ステムの性能や作動時の温度等を計算可能となった．
コンデンサー通過風温度Ｅといった３つの熱量計算が最
次項で，走行時の使用エネルギー量が多いパワートレ
低限必要となる．つまり，これまで持っていたシミュレー
インモデルとエアコンシステムモデルについて説明す
ション技術で計算可能であるＤ，Ｅに加え，Ａ，Ｂ，Ｃ
る．
の計算も必要となる．
このように車両のエネルギー収支計算には不足してい
た計算項目そのものの追加と，車両システムすべての計
算の連携 ( シミュレーションの連成 ) という課題が存在
していた．
従来，この課題に対し，計算ではなく実験によってそ
の効果を確認するという手法を取っていたが，この手法
は試作や実験に多大な時間を要するため，開発のスピー
ドを上げられない大きな要因となっていた．
そこで，今回我々は従来計算できなかったⅡのゾーン
のシミュレーションモデルを追加作成し，すべてを連携
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CALSONIC KANSEI TECHNICAL REVIEW vol.9 2012
Fig.3 Structure of energy balance simulation
3.2.　パワートレインモデルの詳細 (Fig.3 *1)
パワートレインモデルは駆動力を計算するモーター，
モーターの出力を制御するインバータ，空気抵抗や転が
り抵抗を計算する車体によって構成した．
このモデルによって，駆動力，走行抵抗といった電費
に影響する数値を推定可能になった．以下にパワートレ
インモデル構築に使用した特性と物理式を示す．
ρ ：Air density　(kg/㎥ )
Cd ：Drag coefficient
A ： Frontal projected area　(㎡ )
V ： Vehicle speed　(m/s)
・モーター
効率マップ ( 回転数，トルク，効率 )…実験結果より作
μ : Rolling Resistance Coefficient
成
g： Gravitational acceleration (m/s2)
W： Vehicle Weight　(kg)
・インバータ
効率マップ ( 入力，効率 )…実験結果より作成
・車体…走行空気抵抗と転がり抵抗の式を利用
R： Drive resistance (N)
Ra： Air resistance　(N)
Rr： Rolling resistance　(N)
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3.3.　エアコンシステムモデルの詳細 (Fig.3 *2)
エアコンシステムモデルは室内温度などを計算する
キャビン，冷房時のエアコンサイクルを計算するエアコ
ン，暖房の熱源の計算をするヒーター，風量や風温を制
御する空調制御によって構成した．なお，キャビンモデ
ルは自社の空調部門で開発した車室内の温度分布シミュ
レーションのモデル 1) を採用している．
冷媒の状態変化によって計算が複雑になるエアコンサ
イクルモデル (Fig.3 *3) については AMESim® を使用し
た．AMESim® にはエアコンサイクルの構築に必要なコ
ンポーネントモデルが標準で用意されており，冷媒の圧
力や流量といった特性も簡単に表示できるため，現象や
メカニズムの把握が易しいという利点がある．
電気自動車のエネルギー収支シミュレーション技術の開発
Table. 2 calculated drive range
Fig.4 にエアコンサイクルモデルの例を示す．エアコ
ンサイクルは冷媒を圧縮するコンプレッサー，高圧冷媒
を冷却するコンデンサー，高圧冷媒を減圧する膨張弁，
減圧された冷媒により熱交換を行うエバポレータで構成
されている．このモデルの使用によって，走行中のエア
コンサイクルバランス状態 ( 各部温度，圧力，流量等 )
を詳細に確認できる．
Fig.4 Overview for air conditioner cycle model
4.　モデル検証
本シミュレーションモデルを使った計算結果と実験結
果を比較し，有効性を確認した．パワートレインモデル
の検証にはカーメーカー公称の航続距離を使用し，エア
Fig.5　Battery SOC and drive range
コンシステムモデルの検証には冷房及び暖房の実車風洞
(SOC: state of charge)
試験の結果を使用した．
4.1.　パワートレインモデルの検証
Table.1 に示す条件で，モード走行時の航続距離を算
4.2.　エアコンシステムモデルの検証
出し，パワートレインモデルの検証を行った．Table.2
Table.3 に示す条件で冷房，暖房試験を行い，エアコ
に航続距離，Fig.5 に航続距離とバッテリー残量の計算
ンシステムモデルの検証を行った．なお，本シミュレー
結果を示す．JC08 モードと LA4 モードのどちらの走行
ションモデルには人体の発熱や呼気の水分は含まれてい
モードにおいても，バッテリー残量０の時の航続距離は
ない．
カーメーカー公称値とほぼ一致した．
Table.3 Test condition
Table.1 Test condition
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CALSONIC KANSEI TECHNICAL REVIEW vol.9 2012
Fig.6 に冷房時の実車風洞試験とシミュレーションと
Fig.7 に暖房時の実車風洞試験とシミュレーションと
の比較結果を示す．(a) は室内平均温度と吹き出し平均
の比較結果を示す．(a) は室内平均温度と吹き出し平均
温度，(b) はブロア風量，(c) はコンプレッサー消費エネ
温度，(b) はブロア風量，(c) はヒーター消費エネルギー
ルギーである．室内平均温度，吹き出し平均温度は実験
である．冷房と同様に，車室内平均温度，吹き出し口温
結果とよく一致した結果となった．
度ともに実験とよく一致した結果となった．
一方，ブロア風量，コンプレッサー消費エネルギーの
ヒーター消費エネルギーの推移は開始から約３００秒
推移に開始から約 500 秒まで実験値と開きがある．この
まで実験値との開きがあるが，これは実車では電気ヒー
原因は実車では室温センサやエバポレータ温度センサの
ターがまず暖房用 LLC を暖めた後，その暖房用 LLC が
他に，日射センサや外気温度センサなど複数のセンサ値
吹き出し空気を暖める構造であることに対し，本シミュ
を利用して快適性向上のための補正を含めた制御を行っ
レーションでは計算スピード確保のため，電気ヒーター
ているのに対し，本シミュレーションでは，計算スピー
が直接吹き出し空気を暖める構造となっており，その熱
ド確保のために，室内平均温度のみを利用したブロア風
容量の違いを再現していないことによるものである．今
量制御，エバポレータ温度のみを利用したコンプレッ
後，必要性を考え暖房用 LLC を介在した暖房モデルの
サー回転数制御を使用している為と考えられる．
追加を検討する．
以上の結果から，空調シミュレーションにより冷房，
暖房共に実験に近い温度と消費エネルギーを得られた．
(a) Average of cabin and HVAC outlet temperature
(a) Average of cabin and HVAC outlet temperature
(b) Air flow rate from HVAC
(b) Air flow rate from HVAC
(c) Power consumption of compressor
Fig.6 Results in cooling mode
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電気自動車のエネルギー収支シミュレーション技術の開発
次に，冬 ( 外気温度－ 20℃ ) と夏 ( 外気温度 35℃ ) の
外環境下において，ある一定速度で走行した場合の航続
距離，走行使用エネルギー，空調使用エネルギーを算出
した．
Fig.9 に計算の結果を示す．冬の暖房時は車速 60km/h
程度で走行した場合，航続距離が最長となり，車速が低
ければ低いほど航続距離が短くなることが分かった．こ
れは空調エネルギーの占める割合が多くなり，走行に使
用できるエネルギーが減少することが原因である．夏の
(c) Power consumption of electrical heater
冷房時では車速 40㎞ /h 程度が航続距離は最長となるが，
Fig.7 Results in heating mode
これは夏場では，空調に使用するエネルギーが冬場に比
べて少ないことが起因している．
5.　本シミュレーション技術の活用例
架空の車両を設定し，車体重量と空調が航続距離に与
える影響を計算した．Table.4 に示す条件で，車体重量
を約 13％の範囲で増減させて，空調 OFF と冷房および
暖房使用時の航続距離を算出した．
Fig.8 に計算結果を示す．設定した条件下で航続距離
を比較した場合，空調使用時の航続距離低下代は最大約
60％，車重量増加による航続距離低下代は最大約９％と
なった．このことから，空調の消費エネルギーが航続距
離に与える影響はかなり大きいということがわかる．
Table.4 Test condition
Fig.9 Energy consumption ratio and drive range by
vehicle speed
6.　ま　と　め
当社が計算可能であった空調や熱交換器などのシミュ
レーション技術に，新たに作成したパワートレインなど
のシミュレーション技術を組み合わせることで，車両の
エネルギー収支状態を実用レベルで計算することが可能
になった．
本シミュレーションを活用することで，省エネルギー
化に効果的な開発アイテムを効率よく検討可能となっ
た．
Fig.8 Rate of change of vehicle weight and drive range
7.　今後の課題
①バッテリーや冷却システムなどの省エネルギーアイ
ディア創出に優先度が高いモデルの検証を行う．
②電気自動車だけでなくエンジンの計算モデルを投入
し , 本シミュレーション技術の適用範囲の拡大を検討す
る．
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CALSONIC KANSEI TECHNICAL REVIEW vol.9 2012
参　考　文　献
(1) 江 崎 浩， 宮 下 徳 英， 渡 邊 亮， 川 村 崇 彰： 車 室 内 温
度 分 布 シ ミ ュ レ ー シ ョ ン の 開 発，Calsonic Kansei
Technical Review vol.6_2009，p34-37
(2) 八木澤研二：CO2 エアコン冷凍サイクルシミュレー
シ ョ ン の 開 発，Calsonic Kansei Technical Review
vol.6_2009，p24-28
(3) http://ev.nissan.co.jp/LEAF/
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今野　大輔
江崎　浩
竹内　径
関根　和憲
勝山　千春
西澤　智博