JP2009019569A - コージェネレーションシステム及びその運転方法 - Google Patents

Abstract

【課題】生活パターンが不規則なユーザーに対する場合でも、一次エネルギー削減量を多くすることが出来る様なコージェネレーションシステム及びその運転方法の提供。
【解決手段】稼働時間帯が変更可能な電力負荷について、変更可能な全ての稼働時間（帯）についてケース分けを行い、各々のケースにおける一次エネルギー削減量を計算し、一次エネルギー削減量が最大となるケースを選択して、当該選択されたケースに従って燃料電池（２）の運転計画を作成する。
【選択図】図１

Description

本発明は、例えば家庭用のコージェネレーションシステム（例えば、燃料電池コージェネレーションシステムやガスエンジンコージェネレーションシステム等）における運転を高効率且つ適正に実行するための技術に関する。

家庭用コージェネレーションシステムを高効率で運転するための技術としては、例えば、高効率の領域（図７で符号「Ｈ」で示す領域）で運転するべく、適宜電力負荷を時間的にシフトさせて、効率が低下する低出力運転を回避して、効率の高い運転を実施する技術が存在する（特許文献１参照）。
しかし、係る従来技術では、給湯需要との関連については考慮されておらず、熱回収と給湯需要のタイミングのずれによる放熱ロスを克服することが出来ない。

ここで、家庭用コージェネレーションシステムにおいて、例えば電気及び熱を発生する装置が燃料電池であれば、燃料電池で発生した熱を貯湯手段（例えば貯湯槽）に蓄熱する方式が採用されている。係る方式を採用した場合には、貯湯手段の蓄熱量が限界に達した場合（熱的に、いわゆる「満タン」となった場合）に、燃料電池の運転は続行することができなくなる。

電力負荷が所定値未満である場合にも、コージェネレーションシステムにおける電気及び熱を発生する装置は運転を続行することが困難であり、停止する。また、停止及び起動の回数が増加することは、コージェネレーションシステムにおける電気及び熱を発生する装置の寿命を短縮化することに直結する。従って、電力負荷が所定値未満である事態と、電気及び熱を発生する装置が停止してしまうような事態は出来る限り回避したい。
しかし、従来の家庭用コージェネレーションシステムでは、電力負荷が所定置未満となってしまう事態や、電気及び熱を発生する装置が停止してしまうような事態を回避することが困難であった。

これに加えて、燃料電池コージェネレーションシステムの場合には、給湯需要が存在しない時に蓄熱しても、蓄熱された温水（貯湯タンク内の温水）の温度が低下してしまうので、その分、非効率となる。そのため、貯湯のタイミングを適宜調節して、給湯需要時に高温の温水を利用したいという要請が存在する。
従来技術では、係る要請に応えることは出来ない。

その他の従来技術として、図８の特性図で示すように、最大電力負荷の一部Ｗｈを電力負荷が低い時間帯Ｔｘに移動して、電力負荷の平準化を図り、且つ、最大電力負荷（電力負荷のピーク）を低減させる技術も存在する（特許文献２参照）。
しかし、係る従来技術では、コージェネレーションシステムにおける電気及び熱を発生する装置は、制御の対象とはしていない。

上述した様な問題に対処するため、出願人は、図９で示す様に、電力負荷から稼働時間を変更することが出来るものを選択し、係る稼動時間が変更可能な負荷を、一般家庭における最大の給湯需要である「風呂張り」の前の時間帯に移動する技術を提案した。
係る技術によれば、移動可能な電力負荷を、許容最低負荷未満間で電力負荷が低下してしまう時間帯に移動して、電力負荷が許容最低負荷未満となる時間帯を減少して、一次エネルギー削減量を増加することが出来る。それと共に、コージェネレーションシステムを高効率運転が可能な領域で動か巣ことが出来る。

図９で示す技術は、生活習慣が非常に一定しており、風呂張り開始時刻が変化しない家庭では、非常に有益である。
しかし、風呂張り開始時刻が一定しないようなユーザーの家屋では、図９の技術において、稼働時間を移動できる電力負荷を「風呂張り」前の時間帯に移動しても、一次エネルギー削減には繋がらない、という問題が存在する。
特開２００３−１２９９０４号公報 特開２００２−３６９３８３号公報

本発明は上述した従来技術の問題点に鑑みて提案されたものであり、電力負荷が小さいためにコージェネレーションシステムにおける電気及び熱を発生する装置（例えば、燃料電池装置、発電機と組み合わせたガスエンジン等）の効率が低下したり、停止してしまう事態を回避することが出来て、しかも、生活パターンが不規則なユーザーに対する場合でも一次エネルギー削減量を多くすることが出来る様なコージェネレーションシステム及びその運転方法の提供を目的としている。

本発明のコージェネレーションシステム（例えば、家庭用コージェネレーションシステム）（１）は、発電及び発熱を行うコージェネレーション装置（２：例えば、燃料電池、発電機と組み合わされたガスエンジン等の燃焼機関、その他）と、電力を消費する電力負荷（例えば、家庭用電気機器）（３）と、熱を消費する給湯負荷（例えば、風呂４、温水使用機器）と、コージェネレーション装置（２）の運転制御を行う制御装置（コントロールユニット１０）とを有しており、前記電力負荷（３）は制御装置（１０）と情報ネットワーク（信号伝達ラインＣＬ１〜ＣＬ４）を介して（情報的に）接続しており、制御装置（コントロールユニット１０）は、電力負荷（３）を稼働時間（帯）が変更可能な電力負荷と変更不可能な電力負荷とに分類する負荷分類手段（１３）と、（稼働時間或いは稼働時間帯が変更可能な）電力負荷の稼働時間（帯）を変更可能な全ての場合（ケース）について場合分け（ケース分け）を行う手段（１２：ケース分け決定手段）と、一次エネルギー削減量を計算する一次エネルギー削減量計算手段（１４）と、一次エネルギー削減量が最大となる場合（ケース）を選択する手段（判定手段１５、選択手段１１６）と、当該選択された場合（ケース）に従ってコージェネレーション装置（２）の運転計画を作成する手段（１７、１１７）とを有することを特徴としている（請求項１）。

本発明において、前記制御装置（コントロールユニット１０）は、（稼働時間或いは稼働時間帯が変更可能な）電力負荷の稼働時間（帯）を変更可能な全ての場合（ケース）について場合分け（ケース分け）を行い、各々の場合（ケース）における一次エネルギー削減量を計算し、一次エネルギー削減量が最大となる場合（ケース）を選択して、当該選択された場合（ケース）に従ってコージェネレーション装置（２）の運転計画を作成する機能を有するのが好ましい（請求項２）。

本発明のコージェネレーションシステム（１）の運転方法は、
（負荷分類手段１３により）電力負荷（６〜９）を稼働時間（帯）が変更可能な電力負荷と変更不可能な電力負荷とに分類する工程（Ｓ３）と、
（ケース分け決定手段１２により、稼働時間或いは稼働時間帯が変更可能な）電力負荷の稼働時間（帯）を変更可能な全ての場合（ケース）について場合分け（ケース分け）を行う工程（Ｓ５）と、
（一次エネルギー削減量計算手段１４により）場合分け（ケース分け）された各々の場合（ケース）における一次エネルギー削減量を計算する工程（Ｓ６）と、
（判定手段１５により）一次エネルギー削減量が最大となる場合（ケース）を選択する工程（Ｓ７）と、
当該選択された場合（ケース）に従って、コージェネレーション装置（２）の運転計画を作成する工程（Ｓ１８）とを有していることを特徴としている（請求項３）。

ここで、制御装置（１０）と情報ネットワーク（５）を介して（情報的に）接続している電力負荷（６〜９）は、例えば、ホームオートメーション機器の様に、指令或いは情報を受信して作動するタイプの家庭用電気製品或いはガス機器等を包含する。

上述する構成を具備する本発明によれば、移動可能な負荷（３）を一律に「風呂張り」前の時間帯に集中させるのではなく、一次エネルギー削減量が最も多くなる様に設定することが出来る。
そのため、コージェネレーションシステムを設置した住宅のユーザーの生活習慣において、風呂張り開始時刻が一定している場合であっても、風呂張り開始時刻の変動が大きい場合であっても、本発明に係るコージェネレーションシステム及びその運転方法によれば、電力負荷（稼動時間帯を変更可能な電力負荷）を移動して、一次エネルギー削減量を大きくすることが出来る。

そして本発明によれば、稼動時間帯を変更可能な電力負荷の種類と、変更先の時間の種類とを考慮して、起こり得る全ての場合について一次エネルギー削減量を計算するので、常に、一次エネルギー削減量が最大となる運転を行うことが可能である。
その結果、省エネルギーの要請に、確実に応えることが出来る。

さらに本発明によれば、稼働時間を変更可能な電力負荷を許容最低負荷（例えば、３００Ｗ）未満に低下する時間帯に移動することにより、当該時間帯における電力負荷（３）がコージェネレーション装置（２）の許容最低負荷未満まで低下することを防止出来る。
また、電力負荷を適宜移動することにより、コージェネレーションシステム（１）が高効率運転可能な領域で動かすことが可能である。これにより、運転効率を向上することが出来る。
さらに本発明によれば、コージェネレーション装置（２）の停止回数（ｍ）を減少して、寿命の長期化を図ることも可能である。

以下、添付図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。
先ず、図１〜図４を参照して、本発明の第１実施形態について説明する。
図１において、全体を符号１で示すコージェネレーションシステムは、熱と電気を発生するコージェネレーション装置である燃料電池２と、燃料電池２の冷却水（湯）を貯蔵する貯湯槽２と、燃料電池２に内蔵された制御手段であるコントロールユニット１０とを備えている。

コントロールユニット１０は、家庭（住居１００）内で電力を消費する電力負荷と、信号伝達ライン（図１の例では符号ＣＬ１〜ＣＬ４で示すライン）を介して接続されている。図１において、電力負荷としては、照明６と、冷蔵庫７と、洗濯機（洗濯乾燥機を含む）８と、キッチンＫＷ上に載置された食器洗浄機９（乾燥機能を有するものを含む）とが例示されている。
図１において、符号４は、貯湯槽５内の温水を使用する給湯負荷、例えば風呂を示している。

燃料電池２と電力負荷６〜９は、図示しない給電ラインで接続されている。また、燃料電池２と風呂４とは、給湯ラインＬｈで接続されている。
電力負荷６〜９とコントロールユニット１０とを連通する信号伝達ラインＣＬ１〜ＣＬ４は、情報ネットワーク（例えばインターネットやローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）等）の通信ラインであっても良い。

なお、家庭内の電力負荷としては、照明６、冷蔵庫７、洗濯機８、食器洗浄機９以外にも、例えば、自動炊飯器、電気及び電子調理器、衣類乾燥機、製氷機、充電器、空調機、温水便座、室用の換気用機器、室用の除湿用機器等がある。

上記家庭内の電力負荷６〜９には、その稼動時間（帯）を変更できないものと、変更可能なものとが存在する。
稼働時間（帯）が変更可能な電力負荷としては、例えば、洗濯機８、衣類乾燥機、食器洗浄機９、製氷機、充電器、温水便座、非居室の換気用の機器、除湿用の機器、定常運転時のエアコン等がある。
ここで、「定常運転時のエアコン」は、住居１００内に複数のエアコンが稼動しており、部屋の温度が安定している状態（定常状態）であって、エアコンがＯＮ−ＯＦＦして当該「部屋の温度が安定している状態」を維持している場合における当該エアコンを意味している。この場合、エアコンのＯＮ−ＯＦＦのタイミングを多少ずらしても、当該エアコンが設けられている部屋の温度が安定している状態（定常状態）は崩れないので、稼働時間（帯）が変更可能である。

図示の実施形態における概要を、図２を参照して説明する。
図２において、実線ＬＰで示されているのが、電力負荷と時間との関係すなわち電力負荷パターン（負荷パターン）である。
負荷パターンについては、従来公知の手法により、求めることが出来る。

図２の負荷パターンにおいて、上述した「稼働時間（帯）が変更可能な負荷」は符号ＭＬで示されている。図示の簡略化のため、図２において、稼働時間（帯）が変更可能な負荷ＭＬは、１つのみが示されている。
図８を参照して前述した従来技術では、稼働時間（帯）が変更可能な負荷ＭＬは、その全てが、風呂張り直前の時間帯に移動されている。
それに対して、図示の実施形態では、稼働時間（帯）が変更可能な負荷ＭＬは、「ケース１」〜「ケース６」で示す何れかの時間帯に移動される。

ここで、「ケース１」〜「ケース６」で示す時間帯は、何れも、電力負荷が極めて少ない時間帯である。図２では明確には示されていないが、「ケース１」〜「ケース６」で示す時間帯は、電力負荷が燃料電池２の許容最低稼動負荷を下回っている時間帯である。
係る時間帯に電力負荷を移動することにより、電力負荷が燃料電池２の許容最低稼動負荷を下回っている時間帯を短くして、燃料電池２の運転効率を向上すると共に、燃料電池２が停止する回数を減少して、その寿命の長期化を図ることが可能である。

図２において、「分割数」なる文言が示されているが、係る文言は、（稼働時間が変更可能な）負荷ＭＬを移動する事が出来る時間帯の数（時間帯の種類数）を意味している。換言すれば、分割数は、運転計画を再計算する時間の間隔である。
図２の例では、「分割数」は、「６」である。（ケース１〜ケース６）
なお、図２では、稼働時間（帯）が変更可能な負荷は、負荷ＭＬが一つだけ示されているが、上述した様に、稼働時間（帯）が変更可能な電力負荷としては、例えば、洗濯機８、衣類乾燥機、食器洗浄機９、製氷機、充電器、温水便座、非居室の換気用の機器、除湿用の機器、定常運転時のエアコン等があり、これ等の電力負荷の各々について、図２で６分割されている何れかの時間帯に移動可能である。

図２の例では、１つの電力負荷ＭＬを６分割されている何れかの時間帯に移動可能であるため、電力負荷ＭＬを移動後の状態（ケース）として、６通り（ケース１〜ケース６）が考えられる。
図２では簡略化して示されているが、実際の処理に際しては、電力負荷を移動後のケースの数は、「分割数」（稼働時間が変更可能な負荷を移動する事が出来る時間帯の数或いは種類数）に、稼働時間が変更可能な電力負荷の数を乗じた数となる。すなわち、
電力負荷を移動後のケースの数
＝「分割数」×「稼働時間が変更可能な電力負荷の数」
なる式が成立する。

次に、電力負荷を移動後のケースの各々について（図２においては、ケース１〜ケース６の各々について）、電力負荷を移動したことによる一次エネルギー削減量を計算する。
そして、一次エネルギー削減量が最も多いケースを選択し、以って、電力負荷の移動先の時間帯、或いは、移動した電力負荷の稼動開始時刻が決定される。

ここで、電力負荷を移動したことによる一次エネルギー削減量を計算するに際しては、既存の計算式を適宜採用すれば良い。
例えば、ＮＥＦ（燃料電池大規模実証事業）で認定されている定義式（下式）を採用することが可能である。

ただし、電力負荷を移動したことによる一次エネルギー削減量の計算は、上述したＮＥＦの定義式に限定されるものではない。その他の公知の式を、適宜選択して使用する事が可能である。

図２を参照して概略を説明した図示の実施形態における処理或いは制御は、燃料電池２に内蔵されたコントロールユニット１０により行われる。
機能ブロック図である図３を参照して、コントロールユニット１０の構成を説明する。
図３において、コントロールユニット１０は、分析手段１１と、ケース分け決定手段１２と、負荷分類手段１３と、一次エネルギー削減量計算手段１４と、判定手段１５と、運転計画作成手段１７とを備えている。
ケース分け決定手段１２は、移動負荷決定ブロック１２Ａと、移動時間帯決定ブロック１２Ｂと、負荷パターン作成ブロック１２Ｃとを備えている。
また、判定手段１５は、シミュレーション手段１５Ａを有している。

分析手段１１と、ケース分け決定手段１２と、負荷分類手段１３と、一次エネルギー削減量計算手段１４には、信号伝達ラインＣＬ１〜ＣＬ４を介して、電力負荷６〜９に関する情報が入力される。

分析手段１１は、図示しない記憶手段に記憶されているデータを参照しつつ、住居１００内における個々の電力負荷６〜９の負荷状況を分析する。具体的には、稼働時間或いは稼動時間帯、消費電力、他の電力負荷における消費との関連等を検出する。
係る検出或いは分析は、コントロールユニット１０と電力負荷６〜９とが、信号伝達ラインＣＬ１〜ＣＬ４でコントロールユニット１０と結ばれて、情報ネットワークを構築していることで可能になる。

負荷分類手段１３は、住居１００内の電力負荷６〜９を、電力需要が生じる時間帯（稼動時間帯）を移動出来る電力負荷（稼働時間を変更可能な電力負荷）と、電力需要が生じる時間帯（稼動時間帯）を移動できない電力負荷（稼働時間を変更出来ない電力負荷）とに判別する。

ここで、電力需要が生じる時間帯を移動出来る電力負荷と、移動できない電力負荷の判別にあたって、「電力需要が生じる時間帯を移動出来る電力負荷（稼働時間を変更可能な電力負荷）」としては、例えば、空調機、冷蔵庫７、食器洗浄乾燥機９等、消費する電気エネルギー（消費電力）が大きな機器を優先的に選択することが望ましい。
そして、機器の消費電力が大きければ、その稼働時間（帯）を移動することによる効果が大きく、一次エネルギーの削減量を大きくすることが期待出来る。

照明６を「電力需要が生じる時間帯を移動出来る電力負荷」に選択した場合には、稼働時間（帯）を移動して得られる作用効果が少ないと考えられる。
照明の稼働時間（帯）を移動すると仮定した場合には、照明は住居１００内に多数あるので、図２を参照して説明したように、ケース分けされた結果であるケースの数が非常に多くなってしまい、一次エネルギー削減量の計算を余計に行わなければならない。
それに対して、照明の消費電力は小さいので、照明の稼働時間（帯）を移動しても、一次エネルギー削減量はさほど大きくならないことが予想される。

これに対して、食器洗浄機９における乾燥や、洗濯機８における乾燥等、各種の「乾燥」を実行する機器は大きなエネルギーを消費する（電力負荷が大きい）。従って、その稼働時間（帯）を移動すれば、一次エネルギー削減量が大きくなることが予想される。

移動出来る負荷の選択については、コージェネレーションシステム１の設置に際して、予め決定しておくことが出来る。また、コージェネレーションシステム１を設置するべき家屋１００に居住しているユーザーにインタビューを行い、そのインタビューで得た情報に基いて決めることも出来る。
換言すれば、移動できる電力負荷（稼働時間を変更可能な電力負荷）の選択の手法については、多様である。

ケース分け決定手段１２は、住居１００内における個々の電力負荷６〜９の負荷状況と、分析手段１１における分析結果（稼働時間或いは稼動時間帯、消費電力、他の電力負荷における消費との関連等）に基づいて、例えば図２において実線ＬＰで模式化して示す様な負荷パターンを決定する。
上述した様に、負荷パターンを作成すること事態は公知であり、既存の手段により容易に作成することが可能である。そして、図示の実施形態では、係る負荷パターンは、ケース分け手段１２の負荷パターン作成ブロック１２Ｃにおいて作成される。

それと共に、図２を参照して上述した様に、
電力負荷を移動後のケースの数
＝「分割数」×「稼働時間が変更可能な電力負荷の数」
なる式に従って、ケース分けを行う。そして、ケース分けされた全てのケースに関する情報を、一次エネルギー削減量計算手段１４へ送り出す。

ここで、「稼働時間が変更可能な電力負荷の数」については、分析手段１１から送られる負荷状況と、負荷分類手段１３から送られる分類結果に基いて、移動負荷決定ブロック１２Ａにより決定される。
「分割数」については、分析手段１１から送られる負荷状況を参照して、移動時間帯決定ブロック１２Ｂで決定する。
そしてケース分け決定手段１２では、電力負荷を移動後における全てのケースについて、分析手段１１から送られる負荷状況と、負荷分類手段１３から送られる分類結果に基いて、個々のケース毎に情報をひとまとめにして、一次エネルギー削減量計算手段１４へ送出する機能を有している。

一次エネルギー削減量計算手段１４は、ケース分け決定手段１２で求められた電力負荷を移動後における全てのケースについて、一次エネルギー削減量を計算する。図２を参照して上述したように、一次エネルギー削減量の計算については、例えばＮＥＦの定義式や、その他の公知の手法を用いて行われる。
一次エネルギー削減量計算手段１４により、電力負荷を移動後における全てのケースについて一次エネルギー削減量が計算されたならば、その計算結果は、判定手段１５に送られる。

判定手段１５では、一次エネルギー削減量が最大となるケースを電力負荷移動のケースとして採用し、その場合について、シミュレーション手段１５Ａによってシミュレーションを行う。そして、シミュレーション手段１５Ａによるシミュレーションの結果に基づいて、一次エネルギー削減量が最大となるケースの是非（当該電力負荷の稼働時間帯変更の是非）について、判定手段１５で判定する。

判定手段１５において、「問題無し」と判定されたシミュレーションの結果に対応して、新たな負荷パターンが決定され、該新たな負荷パターンを実行するべく、燃料電池２の運転計画が決定される。判定手段１５で、シミュレーションの結果に問題がある場合については、図４を参照して後述する。
運転計画の決定は、コントロールユニット１０内の運転計画作成手段１７により行われる。但し、運転計画作成手段１７を、別途設けた情報処理機構で構成することも可能である。

図示の実施形態によれば、稼働時間（帯）を移動できる電力負荷とその移動先について、ケース分け決定手段１２により、全てのケースを求める。そして、一次エネルギー削減量計算手段１４により、求められた全てのケースについて一次エネルギー削減量を計算し、判定手段１５において、一次エネルギー削減量が最大となるケースを選択し、一次エネルギー削減量が最大となる様に、電力負荷の移動について決定する。その結果、一次エネルギーの消費が最小となる様に負荷パターンが決定され、該新たな負荷パターンを実行するべく、燃料電池２の運転計画が決定される。
一次エネルギーの消費が最小となる様に燃料電池２の運転されることにより、省エネルギーの要請に合致することが出来て、燃料電池２の運転効率が極めて向上する。

以下、図４を主に参照しつつ、第１実施形態における運転計画策定の手順について説明する。
図４におけるステップＳ１では、分析手段１１によって現状の電力負荷６〜９を分析し、ステップＳ２では、負荷パターン作成ブロック１２Ｃによって負荷パターンが作成される。

ステップＳ３では、負荷分類手段１３によって、稼働時間の変更可能な負荷３と変更が不可能な負荷３とを分類する。次のステップＳ４では、電力負荷が燃料電池２の最低稼動負荷以上となる時間帯の何れかより、稼働時間（帯）を移動可能な負荷を選定する。

ステップＳ５では、選択された移動可能な負荷と、当該負荷を移動可能な時間帯とから、負荷を移動する全てのケースを決定する。
具体的には、上述した様に、
電力負荷を移動後のケースの数
＝「分割数」×「稼働時間が変更可能な電力負荷の数」
なる式に従って、全てのケースを決定する（ケース分けを行う）。そして、決定された全てのケースに関する情報を、一次エネルギー削減量計算手段１４へ送り出す。

ここで、図９を参照して説明した技術では、負荷を移動するのは、「風呂張り」前の時間帯のみであったが、図示の実施形態では、負荷の移動先として可能な時間帯について全てのケースを想定し、その中で一次エネルギー削減量が最も大きいケースを選択している。その点で、図示の実施形態は図９の技術とは大きく相違する。

一次エネルギー削減量計算手段１４では、ステップＳ５で決定された全てのケースについて、一次エネルギー削減量を計算する（ステップＳ６）。
計算にあたっては、上述した様に、ＮＥＦの定義式や、その他の公知・既存の手法により、個々のケースについて一次エネルギー削減量を求める。
ステップＳ６において、各ケースの情報及び一次エネルギー削減量を、判定手段１５に送出する。

ステップＳ７では、判定手段１５において、最も一次エネルギー削減量が大きいケースを、（移動可能な）負荷の移動後のケースとして選択する。ステップＳ７において、一次エネルギー削減量が大きい方から順番に並べた場合における順番ｎについて、「ｎ＝１」と設定する。
そしてステップＳ８に進む。

ステップＳ８では、選択した負荷（稼働時間を変更した負荷）の変更前の時間帯における電力需要は、変更後においても燃料電池２の最低稼動負荷（例えば、３００Ｗ）以上か否かを判断する。
一次エネルギー削減量が如何に大きくても、稼働時間の変更後に最低稼動負荷未満の電力負荷となる時間帯が生じてしまうと、燃料電池の運転効率が悪化するからである。
当該変更後における電力需要が燃料電池２の最低稼動負荷未満であれば（ステップＳ８がＮＯ）ステップＳ１２に進み、変更後における電力需要が燃料電池２の最低稼動負荷以上であれば（ステップＳ８がＹＥＳ）ステップＳ９に進む。

ステップＳ９では、判定手段１５に包含されるシミュレーション手段１５Ａにより、ステップＳ８で「ＹＥＳ」と判定されたケースの運転パターンに従って、燃料電池２を運転した場合について、シミュレーションを作成する。そして、係るシミュレーションにおいて、電力需要が燃料電池２の最低稼動負荷以下となる回数ｍが何回になるのかを決定する（ステップＳ１０）。

次のステップＳ１１では、判定手段１５は、電力需要が燃料電池２の最低稼動負荷となる回数ｍが、規定値以下であるか否かを判断する。
回数ｍ（電力需要が燃料電池２の最低稼動負荷となる回数）が規定値を超えている場合（ステップＳ１１がＮＯ）は、電力需要が燃料電池２の最低稼動負荷となる回数が多く、非効率的な運転となってしまうと判定し、ステップＳ１２に進む。
前記回数ｍが規定値以下の場合（ステップＳ１１がＹＥＳ）は、非効率的な運転とはならないと判定し、ステップＳ１４に進む。

ステップＳ１２（ステップＳ８がＮＯ、或いはステップＳ１１がＮＯ）及びステップＳ１３は、一次エネルギー削減量が大きくても非効率的な運転であると判定される場合である。係る場合においては、ステップＳ７で選択されたケース（一次エネルギー削減量が最大のケース）の次に一次エネルギー削減量が大きいケースを選択して、そのケースがステップＳ８の条件及びステップＳ９〜Ｓ１１の条件を充足するか否かを判断する。
そのため、ステップＳ１２では、一次エネルギー削減量が大きい方から順番に並べた場合における順番ｎについて「ｎ＝ｎ＋１」なる計算を行い、ステップＳ１３では、一次エネルギー削減量がｎ番目に大きいケースを選択する。そして、ステップＳ８に戻る。

以下、ステップＳ８の条件及びステップＳ９〜Ｓ１１の条件を充足するまで、一次エネルギー削減量が大きい順に、一つずつケースを選択し続ける（ステップＳ８或いはステップＳ１２がＮＯのループ）。
ステップＳ８の条件及びステップＳ９〜Ｓ１１の条件を充足するケースが選択されれば、ステップＳ１４に進む（ステップＳ１１がＹＥＳ）。

ステップＳ１４では、ステップＳ８の条件及びステップＳ９〜Ｓ１１の条件を充足するケースに従って、運転計画作成手段１７により、当該ケースに沿って実行される燃料電池２の運転パターン（運転計画）を作成する。
そして、制御を終了する。

このように、図１〜図４の第１実施形態によれば、一次エネルギー削減量を可能な限り大きくすることが出来ると共に、燃料電池２に非効率的な運転をさせてしまう運転パターンが選択されてしまう事態を未然に防止することが出来る。

次に、図５、図６を参照して、本発明の第２実施形態について説明する。
第２実施形態については、第１実施形態と相違する部分を主として説明する。
図５において、第２実施形態を実施するためのコントロールユニットは、全体を符号１００で示されている。

コントロールユニット１００において、分析手段１１３と、ケース分け決定手段１１２と、負荷分類手段１１３と、一次エネルギー削減量計算手段１１４と、運転計画作成手段１１７とを備えている点では、第１実施形態におけるコントロールユニット１０（図３参照）と同様である。
しかし、図５で示すコントロールユニット１００では、ケース分け決定手段１１２は、移動負荷決定ブロック１１２Ａと、移動時間帯決定ブロック１１２Ｂと、負荷パターン作成ブロック１１２Ｃに加えて、シミュレーションブロック１１２Ｄと、判定ブロック１１２Ｅと、排除ブロック１１２Ｆとを備えている。
また、一次エネルギー削減量計算手段１１４の一次エネルギー削減量の計算結果は、選択手段１１６に送られる。そして、運転計画作成手段１１７も選択手段１１６に接続されている。

ケース分け決定手段１１２の排除ブロック１１２Ｆは、ケース分け決定手段１１２によりケース分けされた全てのケースから、「選択した負荷（稼働時間を変更した負荷）の変更前の時間帯における電力需要が、変更後において、燃料電池２の最低稼動負荷（例えば、３００Ｗ）を下回ってしまう」ケース（図４のステップＳ８がＮＯとなるケースに相当）と、「電力需要が燃料電池２の最低稼動負荷以下となる回数ｍが、規定値を上回ってしまう」ケース（図４のステップＳ１２がＮＯとなるケースに相当）とを排除する機能を有している。

そして、「選択した負荷（稼働時間を変更した負荷）の変更前の時間帯における電力需要が、変更後において、燃料電池２の最低稼動負荷（例えば、３００Ｗ）を下回ってしまう」ケースを特定するために、判定ブロック１１２Ｅが設けられている。
同様に、「電力需要が燃料電池２の最低稼動負荷以下となる回数ｍが、規定値を上回ってしまう」ケースを特定するために、シミュレーションブロック１１２Ｄ及び判定ブロック１１２Ｅが設けられている。
選択手段１１６は、一次エネルギー削減量計算手段１１４の一次エネルギー削減量の計算結果に基いて、一次エネルギー削減量が最も大きいケースを選択する機能を有して構成されている。

次に、図６を主として参照しつつ、第２実施形態の制御について説明する。
図６において、ステップＳ２１〜Ｓ２５については、図４のステップＳ１〜Ｓ５と同様である。
図６のステップＳ２６では、ステップＳ２５でケース分けされた全てのケースから、「選択した負荷（稼働時間を変更した負荷）の変更前の時間帯における電力需要が、変更後において、燃料電池２の最低稼動負荷（例えば、３００Ｗ）を下回ってしまう」ケース（図４のステップＳ８がＮＯとなるケースに相当）を判定ブロック１１２Ｅで特定し、排除ブロック１１２Ｆで特定されたケースを排除する。

次に、ステップＳ２７では、シミュレーションブロック１１２Ｄ及び判定ブロック１１２Ｅにより、「電力需要が燃料電池２の最低稼動負荷以下となる回数ｍが、規定値を上回ってしまう」ケース（図４のステップＳ１２がＮＯとなるケースに相当）を特定し、特定されたケースを、排除ブロック１１２Ｆによって排除する。

そして、ステップＳ２５で求められた全てのケースから、ステップＳ２６及びステップＳ２７で特定されて排除されたケースを除く残りのケースの全てについて、一次エネルギー削減量計算手段１１４により、一次エネルギー削減量が計算される（ステップＳ２８）。

一次エネルギー削減量計算手段１１４の計算結果は選択手段１１６に送られ、一次エネルギー削減量が最も大きいケースが選択される（ステップＳ２９）。そして、選択手段１１６で選択されたケースに従って、運転計画作成手段１１７により、燃料電池２の運転計画が作成されて（ステップＳ３０）、制御が終了する。

図５、図６で示す第２実施形態によれば、「選択した負荷（稼働時間を変更した負荷）の変更前の時間帯における電力需要が、変更後において、燃料電池２の最低稼動負荷（例えば、３００Ｗ）を下回ってしまう」ケース（図４のステップＳ８がＮＯとなるケースに相当）と、「電力需要が燃料電池２の最低稼動負荷以下となる回数ｍが、規定値を上回ってしまう」ケース（図４のステップＳ１２がＮＯとなるケースに相当）とが排除され、一次エネルギー削減量計算手段１１４の計算対象から外れる。そのため、一次エネルギー削減量計算手段１１４の負担が軽くなり、ハード面の負担及びコストが低減されるというメリットが存在する。

図５、図６の第２実施形態におけるその他の構成及び作用効果については、図１〜図４を参照して説明した第１実施形態と同様である。

図示の実施形態はあくまでも例示であり、本発明の技術的範囲を限定するものではないことを付記する。

本発明の第１実施形態の全体構成を示すブロック図。 第１実施形態の概要を説明する説明図。 第１実施形態における制御手段の構成を示す機能ブロック図。 第１実施形態における制御を示すフローチャート。 本発明の第２実施形態における制御手段の構成を示す機能ブロック図。 第２実施形態における制御を示すフローチャート。 コージェネレーション装置の出力と効率との関係を示す特性図。 ２４時間における電力負荷の変遷の１例を示した特性図。 その他の技術の概要を説明する説明図。

符号の説明

１・・・コージェネレーションシステム
２・・・コージェネレーション装置／燃料電池
４・・・風呂
５・・・貯湯槽（電力負荷）
６・・・照明（電力負荷）
７・・・冷蔵庫（電力負荷）
８・・・洗濯機（電力負荷）
９・・・食器洗浄機（電力負荷）
１０、１００・・・制御手段／コントロールユニット
１１、１１１・・・分析手段
１２、１１２・・・ケース分け決定手段
１２Ａ、１１２Ａ・・・移動負荷決定ブロック
１２Ｂ、１１２Ｂ・・・移動時間帯決定ブロック
１２Ｃ、１１２Ｃ・・・負荷パターン作成ブロック
１３、１１３・・・負荷分類手段
１４、１１４・・・一次エネルギー削減量計算手段
１５・・・判定手段
１７、１１７・・・運転計画作成手段
１１２Ｄ・・・シミュレーションブロック
１１２Ｅ・・・判定ブロック
１１２Ｆ・・・排除ブロック
１１６・・・選択手段
Ｌｈ・・・給湯ライン
１００・・・住居

Claims (3)

1. 発電及び発熱を行うコージェネレーション装置と、電力を消費する電力負荷と、熱を消費する給湯負荷と、コージェネレーション装置の運転制御を行う制御装置とを有しており、前記電力負荷は制御装置と情報ネットワークを介して接続しており、制御装置は、電力負荷を稼働時間が変更可能な電力負荷と変更不可能な電力負荷とに分類する負荷分類手段と、電力負荷の稼働時間を変更可能な全ての場合について場合分けを行う手段と、一次エネルギー削減量を計算する一次エネルギー削減量計算手段と、一次エネルギー削減量が最大となる場合を選択する手段と、当該選択された場合に従ってコージェネレーション装置の運転計画を作成する手段とを有することを特徴とするコージェネレーションシステム。
2. 前記制御装置は、電力負荷の稼働時間を変更可能な全ての場合について場合分けを行い、各々の場合における一次エネルギー削減量を計算し、一次エネルギー削減量が最大となる場合を選択して、当該選択された場合に従ってコージェネレーション装置の運転計画を作成する機能を有する請求項１のコージェネレーションシステム。
3. 電力負荷を稼働時間が変更可能な電力負荷と変更不可能な電力負荷とに分類する工程と、電力負荷の稼働時間を変更可能な全ての場合について場合分けを行う工程と、場合分けされた各々の場合における一次エネルギー削減量を計算する工程と、一次エネルギー削減量が最大となる場合を選択する工程と、当該選択された場合に従ってコージェネレーション装置の運転計画を作成する工程とを有することを特徴とするコージェネレーションシステムの運転方法。

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