JP2008121936A - コジェネレーションシステム - Google Patents
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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
【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rk[i]を導出する。
ここで、rk[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。Hprek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。Hprek ̄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、Hprek、Hiや下記rの上に ̄を付す代わりにHprek、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Hprek、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)
r1=[0.32 0.64 0.24 0.40 0.08 0.18 0.75]
(数5)
r1=[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(=49C2+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。a1は排熱回収特性[W/W]であり、a2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a1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、J1[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。b1は省エネ効果換算値[J/W]であり、b2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。c1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、c2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・BTはベクトルAとベクトルBTの内積を示し、BT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]
(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CO2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。
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)
- 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。 - 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。
- 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。 - 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。
- 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。 - 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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Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2006304407A Pending JP2008121936A (ja) | 2006-11-09 | 2006-11-09 | コジェネレーションシステム |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2008121936A (ja) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2009300061A (ja) * | 2008-06-17 | 2009-12-24 | Panasonic Corp | コージェネレーションシステムの運転計画作成装置、運転計画作成方法、及びそのプログラム |
JP2010032079A (ja) * | 2008-07-25 | 2010-02-12 | Aisin Seiki Co Ltd | コジェネレーションシステム |
JP2010169338A (ja) * | 2009-01-23 | 2010-08-05 | Toshiba Corp | 排熱利用制御装置及び排熱利用制御方法 |
-
2006
- 2006-11-09 JP JP2006304407A patent/JP2008121936A/ja active Pending
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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JP2009300061A (ja) * | 2008-06-17 | 2009-12-24 | Panasonic Corp | コージェネレーションシステムの運転計画作成装置、運転計画作成方法、及びそのプログラム |
JP2010032079A (ja) * | 2008-07-25 | 2010-02-12 | Aisin Seiki Co Ltd | コジェネレーションシステム |
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