JP2008121936A - コジェネレーションシステム - Google Patents

Abstract

【課題】コジェネレーションシステムにおいて、不規則に湯水を消費する場合でも省エネ効果がよい運転を実施する。
【解決手段】コジェネレーションシステムの運転制御装置４０は、過去の湯水消費データ、および該湯水消費データから導出した湯水消費パターンに基づいて湯水消費パターンの取り得るばらつきおよび該ばらつきの確率を導出し（ステップ１０６）、湯水使用装置で消費される湯水量の消費予測パターンである湯水消費パターンの取り得るばらつき毎の省エネルギ効果指標値、および湯水消費パターンの取り得るばらつきの確率から導出される省エネルギ効果指標値の期待値に基づいて発電装置の最適な運転計画を導出、更新記憶し（ステップ１１０）、該更新記憶した運転計画に従って運転するとともに発電量指示値に応じた発電量となるように発電装置を制御する。
【選択図】 図２

Description

本発明は、コジェネレーションシステムに関する。

コジェネレーションシステムとしては、負荷装置に電力を供給する発電装置と、発電量指示値に応じた発電量となるように前記発電装置を制御する運転制御装置と、発電装置の排熱を回収した湯水を貯湯する貯湯槽とを備えたものが知られている。

このコジェネレーションシステムの一例としては、特許文献１に示されているコジェネレーションシステムがある。このコジェネレーションシステムは、燃料電池の運転を１回／日を基本とし（以後オンオフ１回制御と呼ぶ）、時刻帯別温水消費量モデルパターンによる１日の温水消費量が、１日連続して稼働率一定値以上で燃料電池を運転した場合の排熱回収による温水貯湯量を上回る場合、或いは余剰電力を電熱変換手段で熱に変換し排熱回収に加算した温水貯湯量を上回る場合は、オンオフ１回制御を中止して１日連続して燃料電池を運転するものである。このとき、一日一回だけ所定時刻に（例えば２４：００の時点で）翌日の運転計画が立てられている。
特開２００５−３８６７６号公報

しかし、特許文献１に記載のコジェネレーションシステムにおいては、一日分の運転計画を時刻帯別温水消費量モデルパターンに基づいて一日一回だけ立てて、その運転計画にしたがって燃料電池を運転している。したがって、生活パターン（湯水消費パターン）がばらつき不規則に湯水を消費する家庭においては、省エネ効果が悪化する。具体的には、いつもより湯水を消費する日は（温水消費量モデルパターンより湯水を消費する日は）、貯湯槽の湯切れが発生する。この湯切れ分を補充するためにガスや電気を使って追い炊きするので、湯切れを起こさない場合と比べて省エネ効果が悪くなる。また、いつもより湯水を消費しない日は（温水消費量モデルパターンより湯水を消費しない日は）、貯湯槽が温度的に満タンになる。すなわち、湯水を使用しないので、発電してもそのとき発生する熱を捨てることになり、省エネ効果が悪くなる。

本発明は、上述した問題を解消するためになされたもので、コジェネレーションシステムにおいて、不規則に湯水を消費する場合でも省エネ効果がよい運転を実施することを目的とする。

上記の課題を解決するため、請求項１に係る発明の構成上の特徴は、負荷装置に電力を供給する発電装置と、発電装置の排熱を回収した湯水を貯湯するとともに湯水使用装置に該湯水を供給する貯湯槽と、湯水使用装置で消費される湯水量の消費予測パターンである湯水消費パターンの取り得るばらつき毎の省エネルギ効果指標値、および湯水消費パターンの取り得るばらつきの確率から導出される省エネルギ効果指標値の期待値に基づいて発電装置の最適な運転計画を導出する運転計画導出手段と、運転計画導出手段によって導出された運転計画を更新記憶する運転計画記憶手段と、該更新記憶した運転計画に従って運転するとともに発電量指示値に応じた発電量となるように発電装置を制御する運転制御手段と、を有する運転制御装置と、を備えたことである。

また請求項２に係る発明の構成上の特徴は、請求項１において、運転制御装置は、過去の湯水消費データ、および該湯水消費データから導出した湯水消費パターンに基づいて湯水消費パターンの取り得るばらつきおよび該ばらつきの確率を導出するばらつきおよび確率導出手段をさらに備えたことである。

また請求項３に係る発明の構成上の特徴は、請求項２において、ばらつきおよび確率導出手段は、湯水消費パターンを取得する湯水消費パターン取得手段と、過去の湯水消費データを取得する湯水消費データ取得手段と、湯水消費パターンを時間軸方向に任意量だけシフトさせて作成した複数の湯水消費シフトデータを湯水消費パターンの取り得るばらつきとして取得する湯水消費シフトデータ取得手段と、複数の湯水消費シフトデータごとに過去の湯水消費データとの相関関係指標値を導出する相関関係指標値導出手段と、複数の湯水消費シフトデータごとに相関関係指標値から相関関係指標値平均値を導出する平均値導出手段と、相関関係指標値平均値を正規化しばらつきの確率として導出する正規化手段と、を有することである。

また請求項４に係る発明の構成上の特徴は、請求項３において、相関関係指標値は相関係数であることである。

また請求項５に係る発明の構成上の特徴は、請求項１乃至請求項４の何れか一項において、運転計画導出手段は、任意に設定した発電停止時間帯毎に、該発電停止時間帯に発電装置を停止した場合の省エネルギ効果指標値を湯水消費パターンの取り得るばらつき毎に導出する省エネ効果指標値導出手段と、導出した省エネ効果指標値を発電停止時間帯と関連付けて記憶する省エネ効果指標値記憶手段と、省エネ効果指標値と湯水消費パターンの取り得るばらつきの確率とから発電停止時間帯における期待値を導出する期待値導出手段と、導出した期待値を発電停止時間帯と関連付けて記憶する期待値記憶手段と、記憶した期待値のなかで最大となるものの発電停止時間帯に発電装置の運転を停止する運転計画を最適な運転計画として決定する運転計画決定手段と、を有することである。

また請求項６に係る発明の構成上の特徴は、請求項５において、省エネ効果指標値導出手段は、負荷装置で消費される電力の消費予測パターンである電力消費パターン、貯湯槽の残湯量、および湯水消費パターンの取り得るばらつきに基づいて省エネルギ効果指標値を導出することである。

上記のように構成した請求項１に係る発明においては、運転制御装置において、運転計画導出手段が、湯水使用装置で消費される湯水量の消費予測パターンである湯水消費パターンの取り得るばらつき毎の省エネルギ効果指標値、および湯水消費パターンの取り得るばらつきの確率から導出される省エネルギ効果指標値の期待値に基づいて発電装置の最適な運転計画を導出し、運転計画記憶手段が、運転計画導出手段によって導出された運転計画を更新記憶し、運転制御手段が、該更新記憶した運転計画に従って運転するとともに発電量指示値に応じた発電量となるように発電装置を制御する。これにより、生活パターン（湯水消費パターン）がばらつき不規則に湯水を消費する場合においても、湯水量の消費予測パターンに対するばらつきを考慮した最適な運転計画を立て、ばらつきによく対応した運転を実施することができる。したがって、湯切れや湯余りの発生を抑制し省エネ効果がよい運転を実施することができる。

上記のように構成した請求項２に係る発明においては、請求項１に係る発明において、運転制御装置において、ばらつきおよび確率導出手段が、過去の湯水消費データ、および該湯水消費データから導出した湯水消費パターンに基づいて湯水消費パターンの取り得るばらつきおよび該ばらつきの確率を導出する。これにより、湯水消費パターンの取り得るばらつきおよび該ばらつきの確率を正確かつ確実に導出し、ひいては発電装置の最適な運転計画を正確かつ確実に導出することができる。

上記のように構成した請求項３に係る発明においては、請求項２に係る発明において、ばらつきおよび確率導出手段において、湯水消費パターン取得手段が、湯水消費パターンを取得し、湯水消費データ取得手段が、過去の湯水消費データを取得し、湯水消費シフトデータ取得手段が、湯水消費パターンを時間軸方向に任意量だけシフトさせて作成した複数の湯水消費シフトデータを湯水消費パターンの取り得るばらつきとして取得し、相関関係指標値導出手段が、複数の湯水消費シフトデータごとに過去の湯水消費データとの相関関係指標値を導出し、平均値導出手段が、複数の湯水消費シフトデータごとに相関関係指標値から相関関係指標値平均値を導出し、正規化手段が、相関関係指標値平均値を正規化しばらつきの確率として導出する。これにより、湯水消費パターンの取り得るばらつきおよび該ばらつきの確率を容易に導出することができる。

上記のように構成した請求項４に係る発明においては、請求項３に係る発明において、相関関係指標値は相関係数であるので、湯水消費パターンの取り得るばらつきの確率を容易かつ確実に導出することができる。

上記のように構成した請求項５に係る発明においては、請求項１乃至請求項４の何れか一項に係る発明において、運転計画導出手段において、省エネ効果指標値導出手段が、任意に設定した発電停止時間帯毎に、該発電停止時間帯に発電装置を停止した場合の省エネルギ効果指標値を湯水消費パターンの取り得るばらつき毎に導出し、省エネ効果指標値記憶手段が、導出した省エネ効果指標値を発電停止時間帯と関連付けて記憶し、期待値導出手段が、省エネ効果指標値と湯水消費パターンの取り得るばらつきの確率とから発電停止時間帯における期待値を導出し、期待値記憶手段が、導出した期待値を発電停止時間帯と関連付けて記憶し、運転計画決定手段が、記憶した期待値のなかで最大となるものの発電停止時間帯に発電装置の運転を停止する運転計画を最適な運転計画として決定する。これにより、湯水消費パターンの取り得るばらつき毎の省エネルギ効果指標値を容易かつ確実に導出し、ひいては最適な運転計画を容易かつ確実に導出することができる。

上記のように構成した請求項６に係る発明においては、請求項５に係る発明において、省エネ効果指標値導出手段は、負荷装置で消費される電力の消費予測パターンである電力消費パターン、貯湯槽の残湯量、および湯水消費パターンの取り得るばらつきに基づいて省エネルギ効果指標値を導出するので、湯水消費パターンの取り得るばらつき毎の省エネルギ効果指標値を正確かつ確実に導出することができる。

以下、本発明によるコジェネレーションシステムの一実施形態について説明する。図１はこのコジェネレーションシステムの概要を示す概要図である。このコジェネレーションシステムは、負荷装置２１に電力を供給する発電装置１０と、発電装置１０の排熱を回収した湯水を貯湯する貯湯槽３０と、発電量指示値に応じた発電量となるように発電装置１０を制御する運転制御装置４０とを備えている。

発電装置１０は、燃料電池発電装置であり、直流電力を発生する発電器１１と、発電器１１から供給された直流電力を交流電力に変換して出力する変換器（例えばインバータ）１２とを備えている。なお、発電装置１０としては、燃料電池発電装置の他に、ディーゼルエンジン、ガスエンジン、ガスタービン、マイクロガスタービンなどの原動機とこの原動機によって駆動される発電機から構成されたものでもよい。

発電器１１は、改質装置、一酸化炭素低減装置（以下ＣＯ低減装置という）および燃料電池から構成されている。改質装置は、燃料供給装置１３から供給される燃料を水供給装置１４から供給される水で水蒸気改質して水素リッチな改質ガスを生成してＣＯ低減装置に導出するものである。ＣＯ低減装置は、改質ガスに含まれる一酸化炭素を低減して燃料電池に導出するものである。燃料電池は、燃料極に供給された改質ガス中の水素および空気極に供給された酸化剤ガスである空気を用いて発電するものである。

燃料供給装置１３と発電器１１の間には、発電器１１に投入される燃料量を検出する燃料投入量検出手段である流量計１３ａが設けられており、流量計１３ａは検出した燃料投入量を運転制御装置４０に送信するようになっている。なお、燃料電池発電装置の場合の燃料投入量は、改質装置に供給される燃料の投入量を指す。

変換器１２は、電力使用場所２０に設置されている複数の負荷装置２１に送電線１５を介してそれぞれ接続されており、変換器１２から出力される交流電力は必要に応じて各負荷装置２１に供給されている。変換器１２には、発電装置１０から出力される発電出力量を検出する発電出力量検出手段である電力計１０ａが設けられており、電力計１０ａは検出した発電出力量を運転制御装置４０に送信するようになっている。

負荷装置２１は、電灯、アイロン、テレビ、洗濯機、電気コタツ、電気カーペット、エアコン、冷蔵庫などの電気器具である。なお、変換器１２と電力使用場所２０とを接続する送電線１５には電力会社の系統電源１６も接続されており（系統連系）、発電装置１０の発電量より負荷装置２１の総電力消費量が上回った場合、その不足電力を系統電源１６から受電して補うようになっている。電力計２２は、負荷装置２１にて消費された電力消費量を検出する電力消費量検出手段であり、電力使用場所２０で使用される全ての負荷装置２１の合計電力消費量を検出して、運転制御装置４０に送信するようになっている。

また、発電器１１には、発電器１１の排熱を回収して発電器１１を冷却する熱媒体が循環する冷却回路３１が接続されている。冷却回路３１上には、熱交換器３２およびラジエータ３７が配設されている。ラジエータ３７は、冷却回路３１を循環する熱媒体を冷却する冷却手段であり、運転制御装置４０の指令によってオン・オフ制御されており、オン状態のときには熱媒体を冷却し、オフ状態のときには冷却しないものである。

一方、後述する貯湯槽３０には、貯湯槽３０内の湯水（貯湯水）を加熱するための湯水循環回路３３が接続されている。湯水循環回路３３上には、熱交換器３２が配設されている。熱交換器３２は、冷却回路３１を循環する熱媒体と湯水循環回路３３を循環する湯水との間で熱交換が行われるものである。これにより、発電器１１の発電中に図示しないポンプが駆動されて、冷却回路３１を熱媒体が循環し、湯水循環回路３３を湯水が循環すると、発電器１１の排熱が熱媒体および熱交換器３２を通って湯水に回収されて湯水が加熱されるようになっている。発電器１１の排熱とは、例えば、燃料電池発電装置の場合、燃料電池スタックの排熱や改質装置の排熱などをいい、エンジン発電装置の場合、エンジンの排熱などが挙げられる。しかし、それに限定せず発電機それ自体の熱など回収可能な排熱なら何でも利用できる。

貯湯槽３０は、１つの柱状容器を備えており、その内部に温水が層状に、すなわち上部の温水が最も高温であり下部にいくにしたがって低温となり下部の温水が最も低温であるように貯留されるようになっている。貯湯槽３０に貯留されている高温の温水が貯湯槽３０の柱状容器の上部から導出され、その導出された分を補給するように水供給装置１４からの水道水などの水（低温の水）が貯湯槽３０の柱状容器の下部から導入されるようになっている。このような貯湯槽３０は、発電装置１０の近くに設置されている。

貯湯槽３０の内部には残湯量検出センサである温度センサ群３４が設けられている。温度センサ群３４は複数（本実施形態においては１０個）の温度センサ３４−１，３４−２，３４−３，・・・，３４−１０から構成されており、上下方向（鉛直方向）に沿って等間隔（貯湯槽３０内の上下方向高さの九分の一の距離）にて配設されている。温度センサ３４−１は貯湯槽３０の内部上面位置に配置されている。各温度センサ３４−１，３４−２，３４−３，・・・，３４−１０はその位置の貯湯槽３０内の液体（温水または水）の温度をそれぞれ検出するものである。この温度センサ群による各位置での湯温の検出結果に基づいて貯湯槽３０内の残湯量が導出されるようになっている。残湯量は、貯湯槽３０内に蓄えられた熱量を表している。

貯湯槽３０と水供給装置１４の間には貯湯槽３０に供給される水（例えば水道水）の温度を検出する温度センサ３８が設けられている。温度センサ３８の検出結果（水道水温度）は運転制御装置４０に送信されるようになっている。

貯湯槽３０には、給湯管３５が接続されている。給湯管３５には、上流から順番に補助加熱装置であるガス湯沸かし器（図示省略）、温度センサ（図示省略）および流量センサ３６が配設されている。ガス湯沸かし器は、給湯管３５を通過する貯湯槽３０からの湯水を加熱して給湯するようになっている。温度センサはガス湯沸かし器を通過した後の湯水の温度を検出するものであり、その検出信号は運転制御装置４０に送信されるようになっている。すなわち、温度センサで検出した湯水の温度が設定された給湯温度となるように、ガス湯沸かし器で加熱している。また、図示していないが、給湯管３５には貯湯槽３０の導出口と温度センサとの間に水供給装置１４からの水道水が合流するようになっている。これにより、貯湯槽３０からの湯水を降温している。流量センサ３６は、貯湯槽３０から供給されている湯水消費量（給湯量）を検出するものである。流量センサ３６の検出信号は運転制御装置４０に送信されるようになっている。

給湯管３５には、貯湯槽３０に貯留している湯水を給湯として利用する湯水使用場所２５に設置されている複数の湯利用機器２６ａが接続されている。この湯利用機器２６ａとしては、浴槽、シャワ、キッチン（キッチンの蛇口）、洗面所（洗面所の蛇口）などがある。また、給湯管３５には、貯湯槽３０の湯水を熱源として利用する湯水使用場所２５に設置されている熱利用機器２６ｂが接続されている。この熱利用機器２６ｂとしては、浴室暖房、床暖房、浴槽の湯の追い炊き機構などがある。なお、熱利用機器２６ｂは貯湯槽３０の湯水を直接利用する場合や貯湯槽３０の湯水を間接的に利用する場合がある。湯利用機器２６ａおよび熱利用機器２６ｂは湯水使用装置である。

運転制御装置４０は、マイクロコンピュータ（図示省略）を有しており、マイクロコンピュータは、バスを介してそれぞれ接続された入出力インターフェース、ＣＰＵ、ＲＡＭおよびＲＯＭ（いずれも図示省略）を備えている。ＣＰＵは、図２〜図８のフローチャートに対応したプログラムを実行して、発電装置の運転計画を導出して更新記憶し、該更新記憶した運転計画に従って運転するとともに発電量指示値に応じた発電量となるように発電装置を制御している。ＲＡＭは同プログラムの実行に必要な変数を一時的に記憶するものであり、ＲＯＭは前記プログラムを記憶するものである。

次に、上述したコジェネレーションシステムの作動について図２〜図８を参照して説明する。運転制御装置４０は、図示しない主電源が投入されると、ステップ１００にてプログラムを起動しプログラムをステップ１０２に進める。運転制御装置４０は、図１に示すステップ１０２〜１１２の処理によって運転計画を一日のうち第１所定時間Ｔ１毎に導出して更新記憶する。また、運転制御装置４０は、更新記憶した運転計画に従って図８に示すステップ７０２〜７０８の処理によって発電装置を運転する。すなわち、運転計画にしたがって発電装置１０の運転（発電）を停止したり連続発電したりする。

第１所定時間Ｔ１は、２４時間（１日）より小さい時間に設定されており、本実施形態では３０分である。この第１所定時間Ｔ１は、運転制御装置４０が運転計画を導出するのに必要十分な時間、かつ湯水量の消費パターンにしたがっていない予定外の湯水の使用に対して貯湯槽３０による熱回収が対応できる時間となるように設定されている。

運転制御装置４０が運転計画を導出するのに必要十分な時間は、運転制御装置４０の演算能力にもよるが、５分以上、１０分以上、２０分以上あればよい。湯推量の消費パターンにしたがっていない予定外の湯水の使用に対して貯湯槽３０による熱回収に対応できる時間は、予定外の使用状況にもよるが、４０分以下、５０分以下、６０分以下であることが好ましい。したがって、運転制御装置４０が運転計画を導出するのに必要十分な時間と、予定外の湯水の使用に対して貯湯槽３０による熱回収に対応できる時間との各組合せにより、第１所定時間Ｔ１の好ましい範囲とすることができる。

運転制御装置４０は、ステップ１０２において、図３に示す電力消費パターン作成ルーチンに沿ってプログラムを実行し、一日分の電力消費パターンを作成して更新記憶する。この電力消費パターンは、所定期間（例えば１週間）の過去の電力消費データから電力消費パターンを予測したものである。

運転制御装置４０は、電力消費パターンを作成するための行列Ｅo_tempを初期化する（ステップ２０２）。運転制御装置４０は、行列Ｅo_tempの各要素に７日分の各時間帯の電力消費量を代入する。代入した結果の一例を図９に示している。なお、本システムを設置当初においては、家族構成、地域などの条件から予め作成された平均的な消費モデルパターンの数値を代入する。また、少なくとも１週間運転した後は、実際に発電停止時間帯毎に測定した電力消費量から作成され更新記憶された前回の電力消費パターンの数値を代入する。

行列Ｅo_tempにおいては、図９に示すように、列が何日前のデータであることを示し、行が一日のうちの時間帯を示している。１行１列の要素は、１日前の０：００に計測した電力消費量すなわち２日前の２３：３０から１日前の０：００までに計測した電力消費量の平均値であり、例えば図９では３００Ｗである。２行１列の要素は、１日前の０：３０に計測した電力消費量すなわち１日前の０：００から０：３０までに計測した電力消費量の平均値であり、例えば図９では４００Ｗである。１行２列の要素は、２日前の０：００に計測した電力消費量すなわち３日前の２３：３０から２日前の０：００までに計測した電力消費量の平均値であり、例えば図９では２５０Ｗである。なお、１日前のデータのなかには、本日のデータと前日のデータが混在している。同様に２日前のデータのなかには、前日のデータと前前日のデータが混在している。

運転制御装置４０は、電力計２２によって電力消費量を制御周期毎に計測し（ステップ２０４）、計測した電力消費量をフィルタ処理する（ステップ２０６）。運転制御装置４０は、ステップ２０６において、電力消費量を計測する度にその計測したデータおよび記憶されている過去数件分（本実施形態においては２９件分）のデータに基づいて下記数１によってフィルタ処理を実行している。上記制御周期は後述する第２所定時間Ｔ２と同一であり、本実施形態では１分である。

なお、ｕ[ｋ]およびｙ[ｋ]は現時点でのデータ例えば時刻ｋの入力データおよび出力値（処理値）であり、ｚは遅れ演算子である。

運転制御装置４０は、電力消費量の計測開始時点から３０分経過するまでの間、ステップ２０８で「ＮＯ」と判定し続け、上記電力消費量の計測とそのフィルタ処理を繰り返し実行して、その３０分間の電力消費量をフィルタ処理して平均値を算出する。

そして、運転制御装置４０は、電力消費量の計測開始時点から３０分経過した時点にて、ステップ２０８で「ＹＥＳ」と判定し、現在の時刻を読み込む（ステップ２１０）。例えば、現在の時刻が０：００であり、それまで３０分間（２３：００〜０：００）のフィルタ処理値が５００Ｗであるとする。

運転制御装置４０は、行列Ｅo_tempにおいて、７日前の同時刻（電力消費量を計測しフィルタ処理が完了した時刻）のデータを消去するとともに、同時刻（同行）の残っているデータを一つずつ右に移動させる（ステップ２１２）。例えば、今回の時刻は０：００であるので、図１０に示すように、７日前の０：００のデータである１行７列の要素の４４０Ｗを消去する。そして、１日前の０：００のデータである１行１列の要素の３００Ｗを１行２列に移動させ、２日前の０：００のデータである１行２列の要素の２５０Ｗを１行３列に移動させ、その他の１行３列から１行６列までの各要素も同様に移動させる。

そして、運転制御装置４０は、図１０に示すように、上述のステップ２０６で導出したフィルタ処理値（例えば５００Ｗ）を行列Ｅo_tempの空いている１行１列に追加する（ステップ２１４）。運転制御装置４０は、このように作成された行列Ｅo_tempの各行のデータを平均化することにより電力消費予測値（電力消費予測パターン）すなわち電力消費パターンを導出して記憶装置に更新記憶する（ステップ２１６）。導出された電力消費予測値の一例を図１１に示す。０：００の電力消費量は３４０Ｗであり、０：３０の電力消費量は４２０Ｗであり、・・・、２３：３０の電力消費量は９００Ｗである。この電力消費パターンの一例を図１２に示す。

次に、運転制御装置４０は、ステップ１０４において、図４に示す湯水消費パターン作成ルーチンに沿ってプログラムを実行し、一日分の湯水消費パターンを作成して更新記憶する。この湯水消費パターンは、所定期間（例えば１週間）の過去の湯水消費データから湯水消費パターンを予測したものである。

すなわち、運転制御装置４０は、上述したステップ２０２〜２１６の処理と同様に、ステップ３０２〜３１６の処理によって湯水消費パターンを作成する。具体的には、運転制御装置４０は、湯水消費パターンを作成するための行列Ｈo_tempを初期化する（ステップ３０２）。行列Ｈo_tempは、行列Ｅo_tempと同様に列が何日前のデータであることを示し、行が一日のうちの時間帯を示している。

運転制御装置４０は、流量センサ３６によって湯水消費量を制御周期毎に計測し（ステップ３０４）、計測した湯水消費量をフィルタ処理する（ステップ３０６）。運転制御装置４０は、湯水消費量の計測開始時点から３０分経過するまでの間、ステップ３０８で「ＮＯ」と判定し続け、上記湯水消費量の計測とそのフィルタ処理を繰り返し実行して、その３０分間の湯水消費量をフィルタ処理して平均値を算出する。

そして、運転制御装置４０は、湯水消費量の計測開始時点から３０分経過した時点にて、ステップ３０８で「ＹＥＳ」と判定し、現在の時刻を読み込む（ステップ３１０）。運転制御装置４０は、行列Ｈo_tempにおいて、７日前の同時刻のデータを消去するとともに、同時刻（同行）の残っているデータを一つずつ右に移動させる（ステップ３１２）。そして、運転制御装置４０は、ステップ３０６で導出したフィルタ処理値を行列Ｈo_tempの空いている１行１列に追加する（ステップ３１４）。運転制御装置４０は、このように作成された行列Ｈo_tempの各行のデータを平均化することにより湯水消費予測値（湯水消費予測パターン）すなわち湯水消費パターンを導出して記憶装置に更新記憶する（ステップ３１６）。この湯水消費パターンの一例を図１３に示す。

次に、運転制御装置４０は、ステップ１０６において、図５に示す湯水消費パターンのばらつきおよび確率導出ルーチンに沿ってプログラムを実行し、過去の湯水消費データ、および該湯水消費データから導出した湯水消費パターンに基づいて湯水消費パターンの取り得るばらつきおよび該ばらつきの確率を導出する。

運転制御装置４０は、ステップ４０２において、ステップ３１６で作成し記憶した記憶装置から湯水消費パターンを取得する（湯水消費パターン取得手段）。この湯水消費パターンは図１３でｆａ（０）として示されている。

運転制御装置４０は、ステップ４０４において、過去７日分の湯水消費データを記憶装置から取得する（湯水消費データ取得手段）。この７日分の湯水消費データはステップ１０４で湯水消費パターンを作成するために使用されたデータである。図１４において、１日前〜７日前の各データがｆｂ（１）〜ｆｂ（７）で示されている。１日前のデータｆｂ（１）は細い濃い実線で示され、２日前のデータｆｂ（２）は細い濃い破線で示され、３日前のデータｆｂ（３）は細い濃い１点破線で示され、４日前のデータｆｂ（４）は太い濃い実線で示され、５日前のデータｆｂ（５）は太い濃い破線で示され、６日前のデータｆｂ（６）は太い濃い１点破線で示され、７日前のデータｆｂ（７）は細い薄い実線で示されている。

運転制御装置４０は、ステップ４０６において、図１３に示す湯水消費パターンｆａ（０）を時間軸方向に任意量だけシフトさせて作成した複数の湯水消費シフトデータを湯水消費パターンの取り得るばらつきとして取得する（湯水消費シフトデータ取得手段）。すなわち、湯水消費パターンｆａ（０）を時間軸方向にそれぞれ−６０分、−３０分、０分、＋３０分、＋６０分だけシフトさせて、図１５に示すように複数の湯水消費シフトデータｆａ（−２）、ｆａ（−１）、ｆａ（０）、ｆａ（＋１）、ｆａ（＋２）を作成する。なお、本実施形態においては、シフトさせる任意量を第１所定時間Ｔ１と同じ３０分に設定したが、生活パターンすなわち湯水消費パターンのばらつきとよい相関のある時間であれば３０分でなく４０分でも５０分でもよい。

具体的には、ステップ４０６の処理を１番目からｎ番目（本実施形態ではｎ＝５）まで繰り返し実施して、５つの湯水消費シフトデータｆａ（−２）、ｆａ（−１）、ｆａ（０）、ｆａ（＋１）、ｆａ（＋２）をそれぞれ作成する。例えば、１番目〜５番目の湯水消費シフトデータがｆａ（−２）、ｆａ（−１）、ｆａ（０）、ｆａ（＋１）、ｆａ（＋２）に対応する。３番目の湯水消費シフトデータは、図１３に示す湯水消費パターンである。

運転制御装置４０は、ステップ４０８において、ステップ４０６で導出した全ての湯水消費データを記憶装置に記憶する。

運転制御装置４０は、ステップ４１０において、先に導出した複数の湯水消費シフトデータごとに過去の湯水消費データとの相関関係指標値である相関係数を導出する（相関関係指標値導出手段）。具体的には、運転制御装置４０は、過去７日分の湯水消費データｆｂ（１）〜ｆｂ（７）とｋ番目の湯水消費シフトデータを使用して下記数２から相関係数ｒ_ｋ［ｉ］を導出する。

ここで、ｒ_ｋ［ｉ］は、ｋ番目の湯水消費シフトデータとｉ日前の湯水消費データの相関係数である。Ｈｐｒｅ_ｋはｋ番目の湯水消費シフトデータであり、Ｈｉはｉ日前の湯水消費データである。Ｈｐｒｅ_ｋ￣は下記数３に示すようにｋ番目の湯水消費シフトデータの平均値であり、Ｈｉ￣は下記数４に示すようにｉ日前の湯水消費データの平均値である。なお、Ｈｐｒｅ_ｋ、Ｈｉや下記ｒの上に￣を付す代わりにＨｐｒｅ_ｋ、Ｈｉや下記ｒの右横に￣を付すことで、数３、数４、数７などでそれぞれ示すＨｐｒｅ_ｋ、Ｈｉや下記ｒの平均値を示している。

このように導出された１番目の湯水消費シフトデータと過去７日分の湯水消費データとの相関係数の導出結果は下記数５に示すとおりである。１日前の湯水消費データから７日前の湯水消費データまでの相関係数が左から順番に並べられている。値の小さいものが相関が弱く、値の大きいものが相関が強いので、この場合には５日前のデータが相関が最も弱く、７日前のデータが相関が最も強い。
（数５）
ｒ_１＝［0.32 0.64 0.24 0.40 0.08 0.18 0.75］

なお、本実施形態においては、相関関係指標値として相関係数を使用したが、湯水消費シフトデータと過去の湯水消費データとの相関関係を示す他のパラメータ（例えば、湯水消費シフトデータと過去の湯水消費データとの差の絶対値）を使用してもよい。

運転制御装置４０は、ステップ４１２において、複数の湯水消費シフトデータごとに相関関係指標値である相関係数から相関関係指標値平均値である相関係数平均値を導出する（平均値導出手段）。例えば、先に導出した相関係数と下記数６から導出すればよい。

例えば、１番目の湯水消費シフトデータの相関係数平均値は下記数７に示すように導出される。

そして、運転制御装置４０は、ステップ４１４において、導出した１番目からｎ番目までの相関係数平均値をまとめて記憶装置に記憶する。具体的には、１番目から５番目までの相関係数平均値ｒ￣を下記数８に示すとおりに記憶する。１番目の相関係数平均値から５番目の相関平均値が左から順番に並んでいる。

そして、上記ステップ４０６から４１４の処理を湯水消費シフトデータ毎に繰り返し実施し（ステップ４１６で「ＮＯ」）、１番目から５番目までの湯水消費シフトデータについて上記ステップ４０６から４１４の処理を終了すると（ステップ４１６で「ＹＥＳ」）、運転制御装置４０は、ステップ４１８において、相関関係指標値平均値を正規化しばらつきの確率として導出する（正規化手段）。

具体的には、運転制御装置４０は、ステップ４１８において、１番目から５番目までの相関係数平均値ｒ￣と下記数９とから１番目から５番目までの各湯水消費シフトデータの確率を導出する。

例えば、本実施形態においては、正規化した相関係数は下記数１０に示すように導出される。

上記数１０から明らかなように、第１番目から第５番目までの湯水消費シフトデータの各確率は、それぞれ０．１３、０．１９、０．３０、０．２４、０．１４である。

次に、運転制御装置４０は、ステップ１０８において、図６に示す貯湯槽残湯量推定ルーチンに沿ってプログラムを実行し、現在時刻の貯湯槽３０の残湯量を導出して記憶する。具体的には、運転制御装置４０は、温度センサ３８によって貯湯槽３０に補給される水（例えば水道水）の温度を計測する（ステップ５０２）。運転制御装置４０は、各温度センサ３４−１〜３４−１０によって貯湯槽３０内の各位置の湯水の温度を計測する（ステップ５０４）。そして、運転制御装置４０は、補給される水の温度および貯湯槽３０内の各位置の温度を下記数１１に代入して貯湯槽３０の残湯量を導出する（ステップ５０６）。

ここで、Ｑは貯湯槽３０に蓄えられている熱量［Ｊ］であり、Ｃｐは水の比熱（４．１８９×１０^−３［Ｊ／（ｋｇ・Ｋ）］）であり、Ｖは貯湯槽３０の容積（本実施形態では１５０ｌ＝１５０ｋｇ）であり、Ｔｗは水道水の温度であり、Ｔｉは貯湯槽３０内のｉ番目の温度である。

次に、運転制御装置４０は、ステップ１１０において、図７に示す運転計画導出・更新記憶ルーチンに沿ってプログラムを実行し、発電装置１０の運転計画を導出して（立てて）、その運転計画を更新記憶する。

運転制御装置４０は、上記ステップ１０２で作成して記憶されている電力消費パターン（図１２に示すパターン）を読み込み（ステップ６０２）、上記ステップ１０８で導出した貯湯槽残湯量を読み込む（ステップ６０４）。そして、運転制御装置４０は、ステップ６０６〜６２６の処理によりそれら読み込んだ最新の情報を使用して最適な運転計画を立てる。

運転制御装置４０は、発電を停止する（発電停止を開始する）停止時刻と発電を開始する（発電停止を終了する）開始時刻を変更して発電停止時間帯を設定する（ステップ６０６）。例えば、１日（０：００〜２４：００）の中で３０分刻みで停止時刻と開始時刻を変更させる。これにより、発電停止時間帯の全組み合わせは、０：００〜０：００（停止しない）、０：００〜０：３０、０：００〜１：００、・・・、０：００〜２４：００、０：３０〜１：００、・・・、０：３０〜２４：００、・・・、２３：００〜２３：３０、・・・、２３：００〜２４：００、および２３：３０〜２４：００となり、１１７７通り（＝_４９Ｃ_２＋１）設定することができる。

運転制御装置４０は、このすべての組み合わせの一つずつについて上述した湯水消費シフトデータ毎の省エネ効果指標値を導出する（ステップ６０８〜６１６）。まず、運転制御装置４０は、記憶装置からｋ番目の湯水消費シフトデータを一つ読み込む（ステップ６０８）。

運転制御装置４０は、ステップ６０６で設定した発電停止時間帯、ステップ６０２で読み込んだ電力消費パターン、および下記数１２から、電力消費パターンの設定時間単位（本実施形態では２４時間）で各時刻の排熱回収量を導出する（ステップ６１０）。例えば、一回目の計算では、一つ目の組み合わせ０：００〜０：００についての排熱回収量を導出する。また、発電停止時間帯が４：００から１７：００までである運転計画が最適な運転計画として導出された場合、排熱回収量の予測値は図１６に示すように導出される。

ここで、Ｑin［ｋ］はｋ時刻（時間）での排熱回収量［Ｊ］であり、Ｅoは電力消費パターン［Ｗ］であり、ｔｄは予測の間隔（本実施形態では３０分）である。ａ_１は排熱回収特性［Ｗ／Ｗ］であり、ａ_２は排熱回収特性［Ｗ］であり、いずれの値も実機を使用して得た実験データから算出されるものである。なお、排熱回収特性ａ_１の単位のうち分母は電気のワットを示し分子は熱のワットを示している。

上記数１２によれば、毎時正時と３０分の排熱回収量を導出することができる。また、それらの時間が設定された発電停止時間帯でなければ、数１２の上の式を使用して排熱回収量を導出することができる。設定された発電停止時間帯であれば、数１２の下の式を使用して排熱回収量を導出することができる。すなわち、発電していないので、排熱回収量は０である。

なお、電力消費パターンの電力消費量が発電器１１の最大発電量を超えない場合、上記数１２において電力消費パターンＥoをそのまま使用することができるが、超える場合、上記数１２において電力消費パターンＥoの代わりに発電器１１の最大発電量を使用する。

運転制御装置４０は、ステップ６０６で設定した発電停止時間帯による運転計画で貯湯槽３０の残湯量の推移を導出（予測）する（ステップ６１２）。運転制御装置４０は、ステップ６０８で読み込んだｋ番目の湯水消費シフトデータＱout、ステップ６０４で読み込んだ貯湯槽残湯量Ｑo、およびステップ６１０で導出した排熱回収量Ｑinを下記数１３に代入して貯湯槽３０の残湯量の推移を導出する。例えば、一回目の計算では、一つ目の組み合わせ０：００〜０：００についての貯湯槽３０の残湯量の推移を導出する。また、発電停止時間帯が４：００から１７：００までである運転計画が最適な運転計画として導出された場合、貯湯槽残湯量の予測値は図１７に示すように導出される。

ここで、Ｑ［ｋ］は貯湯槽３０の残湯量の推移予測値である。この推移予測値は、ｋ番目の湯水消費シフトデータＱoutに対応する時間（本実施形態では２４時間）を単位として導出される。なお、Ｑoutは消費された湯水量であり、湯水消費シフトデータを適用できる。

運転制御装置４０は、ステップ６１４において、ステップ６０６で設定した発電停止時間帯による運転計画で湯水消費シフトデータ毎の省エネ効果指標値である評価関数Ｊo［ｋ］を導出する（省エネ効果指標値導出手段）。運転制御装置４０は、ステップ６１２で導出した貯湯槽３０の残湯量の推移予測値Ｑ［ｋ］、ステップ６０２で読み込んだ電力消費パターンＥo、および下記数１４から、評価関数Ｊo［ｋ］を導出する。この評価関数Ｊo［ｋ］は各時刻の省エネ効果を１日分加算した値である。例えば、一回目の計算では、一つ目の組み合わせ０：００〜０：００についての１日分の総省エネ効果を導出する。本実施形態の評価関数（省エネ効果指標値）は、一次エネルギ（発電装置１０に供給される燃料）の削減量である。

ここで、Ｊ_１［ｋ］はｋ時刻の省エネ効果であり、Ｅoは電力消費パターンであり、Ｑfullは最大貯湯槽熱量である。ｂ_１は省エネ効果換算値［Ｊ／Ｗ］であり、ｂ_２は省エネ効果換算値［Ｊ］であり、いずれの値も実機を使用して得た実験データから算出されるものである。ｃ_１は貯湯槽３０が温度的に満タンである場合の省エネ効果換算値［Ｊ／Ｗ］であり、ｃ_２は貯湯槽３０が温度的に満タンである場合の省エネ効果換算値［Ｊ］であり、いずれの値も実機を使用して得た実験データおよびラジエータ３７の特性から算出されるものである。

Ｑfullは下記数１５で導出される。

ここで、Ｃｐは水の比熱（４．１８９×１０^−３［Ｊ／（ｋｇ・Ｋ）］）であり、Ｖは貯湯槽３０の容積（本実施形態では１５０ｌ＝１５０ｋｇ）であり、Ｔmaxは排熱回収最高温度（例えば７０℃）であり、Ｔｗは水道水の温度である。

例えば、発電停止時間帯が１：３０〜１７：００である場合、第1番目の湯水消費シフトデータに対する評価関数値は２４１８２（Ｊ）であり、第２番目の湯水消費シフトデータに対する評価関数値は２８６１５（Ｊ）であり、第３番目の湯水消費シフトデータに対する評価関数値は３０９４６（Ｊ）であり、第４番目の湯水消費シフトデータに対する評価関数値は３３３１９（Ｊ）であり、第５番目の湯水消費シフトデータに対する評価関数値は３６１４９（Ｊ）である。

そして、運転制御装置４０は、ステップ６１６において、これら湯水消費シフトデータ毎の評価関数値（省エネ効果指標値）と、先にステップ６０６で設定した発電停止時間帯（ここでは１：３０〜１７：００）とを関連付けて記憶装置に記憶する（省エネ効果指標値記憶手段）。

運転制御装置４０は、先に設定した発電停止時間帯について湯水消費シフトデータ毎に上述したステップ６０８〜６１６の処理を繰り返し実施する（ステップ６１８で「ＮＯ」と判定し続ける）。すべての湯水消費シフトデータについて発電停止時間帯と省エネ効果指標値との関連付けが終了すると、運転制御装置４０は、ステップ６１８で「ＹＥＳ」と判定し、プログラムをステップ６２０に進める。

運転制御装置４０は、ステップ６２０において、湯水消費シフトデータ毎の省エネ効果指標値と、湯水消費シフトデータの各確率とから下記数１６を使用して発電停止時間毎の期待値である省エネ期待値Ｊを導出する（期待値導出手段）。

ここで、Ａ・Ｂ^ＴはベクトルＡとベクトルＢ^Ｔの内積を示し、Ｂ^ＴはベクトルＢの転置を示す。

例えば、発電停止時間帯が１：３０〜１７：００である場合、評価関数Ｊo［ｋ］は上述したように下記数１７で示される。また、第１番目から第５番目までの湯水消費シフトデータの各確率は、上記数１０と同様に示される。したがって、省エネ期待値Ｊは下記数１８のように導出される。
（数１７）
Ｊo［ｋ］＝［24182 28615 30946 33319 36149］

そして、運転制御装置４０は、ステップ６２２において、ステップ６０６で設定した発電停止時間帯とステップ６２０で導出した省エネ期待値Ｊとを関連付けて記憶装置に記憶する（期待値記憶手段）。

運転制御装置４０は、上述した発電停止時間帯のすべての組み合わせについて上述したステップ６０６〜６２２の処理を繰り返し実施する（ステップ６２４で「ＮＯ」と判定し続ける）。すべての組み合わせについて発電停止時間帯と省エネ期待値との関連付けが終了すると、運転制御装置４０は、ステップ６２４で「ＹＥＳ」と判定し、プログラムをステップ６２６に進める。

運転制御装置４０は、ステップ６２６において、それまで記憶した発電停止時間帯と省エネ期待値との関連付けのなかから、省エネ期待値が最大となるものを選択する。記憶している発電停止時間帯と省エネ期待値との関連付けを３次元グラフで表したものを図１８に示す。図１８において、横軸が発電の停止時刻を示し、縦軸が発電の開始時刻を示している。両軸とも０：００から２４：００まで３０分刻みで示してある。省エネ期待値は、等高線で示している。等高線Ｌ１で示す範囲が省エネ期待値が最も大きい範囲である。等高線Ｌ１から外側にいくにしたがって省エネ期待値が小さくなっている。

この図１８から明らかなように、停止時刻が３：００〜５：００で、開始時刻が１６：００〜１８：００である場合、省エネ期待値が最大となる。運転制御装置４０は、そのなかでも最も省エネ期待値が大きい値となる停止時刻４：００と開始時刻１７：００との組み合わせからなる発電停止時間帯を有する運転計画を最適な運転計画として導出する（運転計画決定手段）。そして、運転制御装置４０は、その導出した運転計画を更新記憶する（ステップ６２８）。

そして、運転制御装置４０は、ステップ１１２にて、運転計画を導出して更新記憶した後、第１所定時間Ｔ１が経過するのを待って次回の運転計画の導出、更新記憶の処理を開始する。

また、運転制御装置４０は、上述した運転計画の導出、更新記憶の処理とは別に、発電器１１が発電可能な状態となると、図８に示すように、発電停止運転と連続発電運転とを切り替えて発電装置１０の運転を制御している。運転制御装置４０は、ステップ７０２〜７０８の処理を第２所定時間Ｔ２毎（例えば６０秒毎）に繰り返し実行している。第２所定時間Ｔ２は比較的短時間な値に設定されるものであり、上述した第１所定時間より十分小さい値である。

具体的には、運転制御装置４０は、ステップ７０２において、現在の時刻が上記導出された最新の発電停止時間帯であるか否かを判定する。運転制御装置４０は、現在時刻がその発電停止時間帯であれば、ステップ７０２にて「ＹＥＳ」と判定しプログラムをステップ７０４に進める。運転制御装置４０は、ステップ７０４において、発電装置１０の発電停止運転を実施する。すなわち、運転制御装置４０は、発電量指示値を０に設定し、発電装置１０の発電を停止する。

一方、現在時刻が発電停止時間帯でない場合には、ステップ７０２にて「ＮＯ」と判定しプログラムをステップ７０６に進める。運転制御装置４０は、ステップ７０６において、発電装置１０の連続発電運転を実施する。すなわち、運転制御装置４０は、電力計２２によって電力消費量を第２所定時間Ｔ２（制御周期）毎に計測し、計測した電力消費量をフィルタ処理する。このフィルタ処理は、電力消費量を計測する度にその計測したデータおよび記憶されている過去数件分（本実施形態においては４件分）のデータに基づいて上記数１と同様の下記数１９によってフィルタ処理を実行している。

運転制御装置４０は、このフィルタ処理値を発電量指示値に設定し、その発電量指示値を発電器１１に指示する。これにより、発電装置１０は、急激に変化する電力消費量に追従することなく、発電量の振動を抑制することができるため効率のよい発電が可能となる。

上述した制御によれば、図１９に示すように電力消費量が変化する場合において、４：００から１７：００までの間は発電が停止されるので発電量は０である。０：００から４：００まで間と１７：００から２４：００までの間は電力消費量に追従して発電されている。この運転計画によれば、省エネ効果を最大限得ることができる。図１９においては、太い濃い実線で電力消費量を示し、細い薄い線で発電量を示している。

上述した説明から明らかなように、本実施形態においては、運転制御装置４０において、運転計画導出手段（ステップ１１０）が、湯水使用装置２６ａ，２６ｂで消費される湯水量の消費予測パターンである湯水消費パターンの取り得るばらつき毎の省エネルギ効果指標値、および湯水消費パターンの取り得るばらつきの確率から導出される省エネルギ効果指標値の期待値に基づいて発電装置１０の最適な運転計画を導出し、運転計画記憶手段（ステップ１１０）が、運転計画導出手段によって導出された運転計画を更新記憶し、運転制御手段（ステップ７０２〜７０８）が、該更新記憶した運転計画に従って運転するとともに発電量指示値に応じた発電量となるように発電装置を制御する。これにより、生活パターン（湯水消費パターン）がばらつき不規則に湯水を消費する場合においても、湯水量の消費予測パターンに対するばらつきを考慮した最適な運転計画を立て、ばらつきによく対応した運転を実施することができる。したがって、湯切れや湯余りの発生を抑制し省エネ効果がよい運転を実施することができる。

また、運転制御装置４０において、ばらつきおよび確率導出手段（ステップ１０６）が、過去の湯水消費データ、および該湯水消費データから導出した湯水消費パターンに基づいて湯水消費パターンの取り得るばらつきおよび該ばらつきの確率を導出する。これにより、湯水消費パターンの取り得るばらつきおよび該ばらつきの確率を正確かつ確実に導出し、ひいては発電装置の最適な運転計画を正確かつ確実に導出することができる。

また、ばらつきおよび確率導出手段（ステップ１０６）において、湯水消費パターン取得手段（ステップ４０２）が、湯水消費パターンを取得し、湯水消費データ取得手段（ステップ４０４）が、過去の湯水消費データを取得し、湯水消費シフトデータ取得手段（ステップ４０６）が、湯水消費パターンを時間軸方向に任意量だけシフトさせて作成した複数の湯水消費シフトデータを湯水消費パターンの取り得るばらつきとして取得し、相関関係指標値導出手段（ステップ４１０）が、複数の湯水消費シフトデータごとに過去の湯水消費データとの相関関係指標値を導出し、平均値導出手段（ステップ４１２）が、複数の湯水消費シフトデータごとに相関関係指標値から相関関係指標値平均値を導出し、正規化手段（ステップ４１４）が、相関関係指標値平均値を正規化しばらつきの確率として導出する。これにより、湯水消費パターンの取り得るばらつきおよび該ばらつきの確率を容易に導出することができる。

また、相関関係指標値は相関係数であるので、湯水消費パターンの取り得るばらつきの確率を容易かつ確実に導出することができる。

また、運転計画導出手段（ステップ１１０）において、省エネ効果指標値導出手段（ステップ６０８〜６１４）が、任意に設定した発電停止時間帯毎に、該発電停止時間帯に発電装置を停止した場合の省エネルギ効果指標値を湯水消費パターンの取り得るばらつき毎に導出し、省エネ効果指標値記憶手段（ステップ６１６）が、導出した省エネ効果指標値を発電停止時間帯と関連付けて記憶し、期待値導出手段（ステップ６２０）が、省エネ効果指標値と湯水消費パターンの取り得るばらつきの確率とから発電停止時間帯における期待値を導出し、期待値記憶手段（ステップ６２２）が、導出した期待値を発電停止時間帯と関連付けて記憶し、運転計画決定手段（ステップ６２６）が、記憶した期待値のなかで最大となるものの発電停止時間帯に発電装置の運転を停止する運転計画を最適な運転計画として決定する。これにより、湯水消費パターンの取り得るばらつき毎の省エネルギ効果指標値を容易かつ確実に導出し、ひいては最適な運転計画を容易かつ確実に導出することができる。

また、省エネ効果指標値導出手段（ステップ６１４）は、負荷装置で消費される電力の消費予測パターンである電力消費パターン、貯湯槽の残湯量、および湯水消費パターンの取り得るばらつきに基づいて省エネルギ効果指標値を導出するので、湯水消費パターンの取り得るばらつき毎の省エネルギ効果指標値を正確かつ確実に導出することができる。

また、運転制御装置４０が、負荷装置２１で消費される電力量の消費パターン、湯水使用装置２６ａ，２６ｂで消費される湯水量の消費パターンおよび貯湯槽３０内の残湯量の予測値に基づいて発電装置１０の運転計画を１日のうち所定時間毎（３０分毎）に導出して更新記憶し（ステップ１１０）、該更新記憶した運転計画に従って運転するとともに発電量指示値に応じた発電量となるように発電装置を制御する（ステップ７０２〜７０８）。これにより、従来と比べて頻繁に運転計画を立てることができるので、予期しない湯水の消費があった場合でも、その消費に対応した運転を実施することができる。したがって、予期しない湯水の消費による湯切れの発生をより抑制することができるので、湯切れを防止しつつ省エネ効果がよい発電装置の運転ができるコジェネレーションシステムを提供することができる。

なお、上述した実施形態においては、電力量の消費パターン、湯水量の消費パターンおよび残湯量の予測値を２４時間より大きい時間（例えば２日）を単位として作成するようにしてもよい。これにより、１日単位でなくより長い単位の運転計画を作成することができるので、在宅しているが通常に比べて湯水を使用しない場合でも、発電時間を短くして貯湯槽３０が温度的に満タンにならず、省エネ効果がよい発電装置１０の運転ができるコジェネレーションシステムを提供することができる。したがって、運転計画を頻繁に更新することにより、湯水の使用状況に適切に対応しつつ省エネ効果がよい発電装置の運転ができるコジェネレーションシステムを提供することができる。

また、上述した実施形態においては、省エネルギ効果の指標としてエネルギ量を上げたが、他の指標（例えばＣＯ_２削減量、家庭の光熱費）を採用するようにしてもよい。

また、発電装置１０としては、発電器１１が交流電力を発生して交換器１２を介さずに直接出力するものもある。

本発明によるコジェネレーションシステムの一実施形態の概要を示す概要図である。 図１に示した運転制御装置にて実行される制御プログラムのフローチャートである。 図１に示した運転制御装置にて実行される電力消費パターン作成ルーチンのフローチャートである。 図１に示した運転制御装置にて実行される湯水消費パターン作成ルーチンのフローチャートである。 図１に示した運転制御装置にて実行される湯水消費パターンのばらつきおよび確率導出ルーチンのフローチャートである。 図１に示した運転制御装置にて実行される貯湯槽残湯量推定ルーチンのフローチャートである。 図１に示した運転制御装置にて実行される運転計画導出・更新記憶ルーチンのフローチャートである。 図１に示した運転制御装置にて実行される制御プログラムのフローチャートである。 行列Ｅo_tempを示す図である。 行列Ｅo_tempの更新状況を示す図である。 電力消費予測値を行列で示した図である。 電力消費パターンの一例を示すグラフである。 湯水消費パターンの一例を示すグラフである。 過去７日分の湯水消費データの一例を示すグラフである。 湯水消費シフトデータの一例を示すグラフである。 発電停止時間帯が４：００から１７：００までである運転計画が最適な運転計画として導出された場合の排熱回収量の予測値を示すグラフである。 発電停止時間帯が４：００から１７：００までである運転計画が最適な運転計画として導出された場合の貯湯槽残湯量の予測値を示すグラフである。 発電停止時間帯の停止時刻および開始時刻と省エネ効果指標値との関係の一例を示すグラフである。 変動する電力消費量および発電量を示すグラフである。

符号の説明

１０…発電装置、１０ａ…電力計、１１…発電器、１２…変換器、１３…燃料供給装置、１３ａ…流量計、１４…水供給装置、１５…送電線、１６…系統電源、２１…負荷装置、２６ａ…湯利用機器、２６ｂ…熱利用機器、３０…貯湯槽、３４…温度センサ群、３６…流量センサ、４０…運転制御装置（運転計画導出手段、運転制御手段、ばらつきおよび確率導出手段）。

Claims (6)

1. 負荷装置に電力を供給する発電装置と、
   前記発電装置の排熱を回収した湯水を貯湯するとともに湯水使用装置に該湯水を供給する貯湯槽と、
   前記湯水使用装置で消費される湯水量の消費予測パターンである湯水消費パターンの取り得るばらつき毎の省エネルギ効果指標値、および前記湯水消費パターンの取り得るばらつきの確率から導出される前記省エネルギ効果指標値の期待値に基づいて前記発電装置の最適な運転計画を導出する運転計画導出手段と、
   前記運転計画導出手段によって導出された運転計画を更新記憶する運転計画記憶手段と、
   該更新記憶した運転計画に従って運転するとともに発電量指示値に応じた発電量となるように前記発電装置を制御する運転制御手段と、を有する運転制御装置と、
   を備えたことを特徴とするコジェネレーションシステム。
2. 請求項１において、前記運転制御装置は、過去の湯水消費データ、および該湯水消費データから導出した前記湯水消費パターンに基づいて前記湯水消費パターンの取り得るばらつきおよび該ばらつきの確率を導出するばらつきおよび確率導出手段をさらに備えたことを特徴とするコジェネレーションシステム。
3. 請求項２において、前記ばらつきおよび確率導出手段は、
   前記湯水消費パターンを取得する湯水消費パターン取得手段と、
   前記過去の湯水消費データを取得する湯水消費データ取得手段と、
   前記湯水消費パターンを時間軸方向に任意量だけシフトさせて作成した複数の湯水消費シフトデータを前記湯水消費パターンの取り得るばらつきとして取得する湯水消費シフトデータ取得手段と、
   複数の前記湯水消費シフトデータごとに前記過去の湯水消費データとの相関関係指標値を導出する相関関係指標値導出手段と、
   複数の前記湯水消費シフトデータごとに前記相関関係指標値から相関関係指標値平均値を導出する平均値導出手段と、
   前記相関関係指標値平均値を正規化し前記ばらつきの確率として導出する正規化手段と、を有することを特徴とするコジェネレーションシステム。
4. 請求項３において、前記相関関係指標値は相関係数であることを特徴とするコジェネレーションシステム。
5. 請求項１乃至請求項４の何れか一項において、前記運転計画導出手段は、
   任意に設定した発電停止時間帯毎に、該発電停止時間帯に前記発電装置を停止した場合の省エネルギ効果指標値を前記湯水消費パターンの取り得るばらつき毎に導出する省エネ効果指標値導出手段と、
   導出した前記省エネ効果指標値を前記発電停止時間帯と関連付けて記憶する省エネ効果指標値記憶手段と、
   前記省エネ効果指標値と前記前記湯水消費パターンの取り得るばらつきの確率とから前記発電停止時間帯における期待値を導出する期待値導出手段と、
   導出した前記期待値を前記発電停止時間帯と関連付けて記憶する期待値記憶手段と、
   記憶した前記期待値のなかで最大となるものの前記発電停止時間帯に前記発電装置の運転を停止する運転計画を前記最適な運転計画として決定する運転計画決定手段と、を有することを特徴とするコジェネレーションシステム。
6. 請求項５において、前記省エネ効果指標値導出手段は、前記負荷装置で消費される電力の消費予測パターンである電力消費パターン、前記貯湯槽の残湯量、および前記湯水消費パターンの取り得るばらつきに基づいて省エネルギ効果指標値を導出することを特徴とするコジェネレーションシステム。

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