JP4768216B2 - 学習制御を有する燃料電池発電システム - Google Patents

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は，燃料電池を使った電源システムとその運転法を扱う技術分野に属する。特に、本発明は家庭用に適した燃料電池発電システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
燃料電池による電源システム，特に家庭用燃料電池発電システムでは，原料となる水素の供給や貯蔵が難しいことから，オンサイトで水素を製造して発電する方法が検討されている。水素の製造には主として触媒による吸熱反応が使われるため，効率的な水素製造には反応部位に熱を供給する必要がある。一方で，燃料電池は供給された水素を１００％使い切るように運転することが難しいことから，発電に使われずに残った水素のエネルギーを回収することが望ましい。
【０００３】
これらを背景に，水素製造装置に燃焼器を設け，燃料電池のアノード排ガス中の残留水素を燃料として，空気と共に燃焼させる方法が一般に知られている。燃焼によって発生した熱は水素製造の吸熱反応に供給するが，装置の熱容量によって応答に遅れが生じる場合がある。このため，水素製造装置の起動や製造水素量の切り替えには時間を要する場合が多い。
【０００４】
これに対する解決策として，水素製造の方法自体に工夫をする方法と，遅れがあってもよいように予め決めた運転パターンで水素製造装置を起動し，水素製造量を切り替え，停止させる方法とがある。以下に詳述する本発明は，後者を対象としたものであるので，それについて説明する。
【０００５】
所定の運転パターンで水素製造量を切り替え，燃料電池発電システムを運転するには，当該運転パターンを実際の要求負荷パターンに合わせて設定しておく必要がある。特に家庭用の燃料電池発電システムでは，負荷パターンが複雑で一定でないことから，何らかの学習的な制御によって，当該運転パターンを予め決めておくか，あるいは運転をしながら補正していく必要がある。
【０００６】
一例として，特許文献１には，負荷消費電力が示す１日，１週間，また１年のうち少なくとも１つの周期性に基づき，水素製造装置の改質燃料量を設定し，水素製造量を切り替えるようにした燃料電池装置が説明されている。
【０００７】
また別の例として，特許文献２には，負荷予測情報に基づいて水素製造装置の水素製造量を調整し，負荷変動への追従性を得るようにした燃料電池システムが説明されている。当該燃料電池システムでは，カレンダー情報や，人の在・不在，あるいは天候・気象情報をもとに，あらかじめ設定した運転パターン（運転計画）を修正するようにしている。
【０００８】
水素製造装置に係わる応答性向上の工夫なしに，負荷追従性のよい燃料電池発電システムを得るには，上記のような運転パターンに基づく計画運転とその補正とが必要になる。これによると，たとえば水素製造装置の起動時間に１時間要するのであれば，負荷が必要な朝の時間より１時間前に装置を起動開始するようにできる。また，日中人が居ない時間帯には無駄がないように水素製造量を減らし，夕刻人が帰ってくる時間に合わせて予め水素量を増加させておくようにできるので，応答遅れをカバーすることができる。
【０００９】
【特許文献１】
特開２００２−１８４４４１号公報
【特許文献２】
特開平１１−３１５２１号公報
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら，予め決めた運転パターンによる計画運転では，実際の負荷変化にあわせた運転の補正が難しいという課題があった。
【００１１】
たとえば，夕刻に人が帰宅して要求負荷が増えるという学習結果に基づいて運転パターンが定まったのに，たまたまその日は仕事の都合で帰りが遅くなったとする。この場合，水素製造装置は予め水素製造量を増やすが，負荷がないので，増やした水素が使われずに水素製造装置の燃焼器へそのまま戻って燃やされる。このため製造した水素が無駄になり，効率が低下する。予想外の負荷変化による戻り水素量の増加によって，燃焼器あるいは水素製造装置の温度が急に上昇してしまう場合には，安全機構によってシステム全体が緊急停止することになる。
【００１２】
特許文献１に記載の燃料電池発電装置によれば，負荷消費電力が示す１日，１週間，また１年のうち少なくとも１つの周期性に基づき，運転パターンを決めるが，これらの周期はあくまで擬似的な周期であるので，正確に同じパターンが繰り返されることはない。このため，上記のようなパターンの変化に対応することは難しい。
【００１３】
これに対し，特許文献２に記載の燃料電池発電システムによれば，負荷予測情報に基づいて水素製造装置の水素製造量を調整するので，負荷変動への詳細な追従性を期待できるが，そのためには詳細な負荷予測情報を予め入手しておく必要がある。上記の例では，たまたま仕事の都合で帰宅が遅くなることを何らかの情報として予め与えておく必要があり，実際には難しい。特に，家庭の燃料電池発電システムでは，負荷パターンが複雑で一定でないという問題がある。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
本発明は上記課題を鑑みてなされたものである。本発明では（１）学習による運転パターンの決定では，学習の収束は全てにおいて悪いわけではないこと。また（２）帰宅が早い・遅い，人が居る・居ないといった単純だが頻繁に起こる変動が収束性の悪化につながることの二点に注目した。学習は緩やかな変化に対して収束性よく動作するので，それ以外の変動を分離する方法を考えた。当該分離は簡単に実施する必要がある。そこで，学習の収束性の悪い時間帯を予め指定しておくという方法を考えた。
【００１５】
学習した運転パターンに対して，突発的な変動があった場合，たとえば帰宅時間の変化のようにある程度先の予測がつくものについては，既学習パターンから離れて，これに追随したほうがよい。一方，本当に気まぐれな小さな変動に対しては，一つひとつ詳細に追随することはせず，むしろ過不足を蓄電池や系統電力などで補ったほうが，水素製造装置の遅れを考慮した場合にトータルシステムメリットが出る場合がある。上記のように，学習の収束性が悪く、かつそれが放置できないほど大きな影響がある時間帯を設定することで，これらを区別するようにした。
【００１６】
本発明は，燃料電池と，当該燃料電池から電流を制御して取り出す電力変換手段と，当該燃料電池に水素を供給する水素製造装置と，当該燃料電池への要求発電量を検出するための負荷検出手段と，上記水素製造装置の水素製造量あるいは上記燃料電池の電力出力量の少なくとも一方を，１日を周期として予め決めた運転パターンに従って運転制御する手段とを備え、上記運転パターンには負荷変動が予想される特定の時間帯が予め設定され、上記負荷検出手段の検出した要求発電量に基づいて、上記運転パターンに優先して上記特定の時間帯の水素製造量を切り替えるようにした燃料電池発電システムを提供する。
【００１７】
また、上記運転パターンが上記負荷検出手段の検出した負荷から要求されるパターンと所定値以上異なる場合には，これを翌日以降の運転パターンに学習反映するようにした燃料電池発電システムを提供する。さらに、上記学習が収束しにくい所定の時間帯を予め設定しておき，当該時間帯において運転パターンと負荷パターンとが異なる場合には，上記運転パターンに優先して，上記負荷検出手段の検出した要求発電量に基づいて，水素製造量を切り替えるようにした燃料電池発電システムを提供する。
【００１８】
当該燃料電池発電システムでは，学習により収束性よく運転パターンが得られる時間帯と、そうでない時間帯とを予め設定しておくことで，目標とする運転パターンと実負荷パターンとに有意な違いが生じた場合，運転パターンを変えずに運転を続けるべきか，実負荷パターンにあわせて運転を変えるべきかを的確に判断できるようにした。
【００１９】
また，上記所定の時間帯を１日の周期で設けることで，家庭負荷パターンなどに見られる１日単位の擬似周期的負荷変化に対する変動影響を取り込みやすくした。また別の手段は，上記学習が収束しにくい時間帯とその他の時間帯とで，学習のウエイトを変えて，上記１日ごとの運転パターンを学習補正するようにした燃料電池発電システムである。
【００２０】
当該燃料電池発電システムでは，変動が大きい上記所定の時間帯では１回の変動を受けただけでは運転パターンが大きく変わらないように学習ウエイトを決める。このため，学習によって収束性よく運転パターンを得ることができる。同時に，変動の大きい時間帯にも学習を適用しているので，たとえば，早い帰宅が多い時期と遅い帰宅が多い時期とがあるといった傾向に対して，基準となる運転パターンを変えることができるようにする。
【００２１】
また別の手段は，上記運転パターンと負荷パターンとに違いが生じる発生頻度を所定の時間間隔ごとに算出し，当該発生頻度を参照して，上記学習が収束しにくい所定時間帯の設定範囲を追加登録あるいは登録解除するようにした燃料電池発電システムである。また，更に上記水素製造装置に係わる温度異常状態など，システム異常状態への接近を検知して内部アラームを出力するようにした制御機構を有し，当該アラームの発生理由が上記運転パターンと負荷パターンとの相違に起因すると判断できる場合に，当該アラームが発生した時刻を基準に設定した所定の時間間隔を上記学習が収束しにくい所定の時間帯に追加登録するようにした燃料電池発電システムである。当該燃料電池発電システムでは，上記所定の時間帯を負荷変動の実状にあわせて自動的に補正し，調整できるようにする。
【００２２】
また別の手段は，上記負荷検出手段の検出した電力負荷パターンの高周波成分を所定の時間間隔ごとに平滑化して設定するようにした燃料電池発電システムであり，また，上記燃料電池と連携する二次電池などの電力貯蔵手段を有し，上記負荷検出手段の検出した電力負荷パターンの高周波成分を，当該電力貯蔵手段からの放電によって賄うようにした燃料電池発電システムである。
【００２３】
当該燃料電池発電システムでは，平滑化した電力負荷パターンにしたがって運転パターンを学習補正することで，収束性のよい学習補正操作をできるようにする。また，平滑化操作で除去される負荷高周波成分については，あらかじめ燃料電池発電の余剰分を蓄電させた二次電池などの電力貯蔵手段を使って賄うようにする。
【００２４】
上記本発明に係る燃料電池発電システムを用いた家庭用燃料電池発電システムでは，負荷変動に対する追随性を安定に得ることができるので，システムの稼動率を上げ，運転効率を向上できる。
【００２５】
【発明の実施の形態】
本発明の実施例を，以下図面を用いて詳細に説明する。説明では，まず本発明に係わる燃料電池発電システムに特徴的な動作例を中心に説明する。続いて，それらを実現するための方法を実施例として説明し，最後に応用について説明する。基本的なシステムの構成として，燃料電池と，当該燃料電池から電流を制御して取り出す電力変換手段と，当該燃料電池に水素を供給する水素製造装置と，当該燃料電池への要求発電量を検出するための負荷検出手段とを具備した燃料電池発電システムを前提とした。
【００２６】
図１（ａ），（ｂ）に，本発明の第１実施例に係る燃料電池発電システムの特徴的な動作例を説明する。図１（ａ），（ｂ）の横軸は１日の時間経過を，縦軸は平均化された負荷変化例（点線）と学習によって得られた目標水素製造量（実線）とをそれぞれ示す。水素製造量は出力に応じて増減するので，実線はシステムの目標出力とみてもよい。目標水素製造量はレベル１とレベル２の二段階に設定する場合を想定した。各レベルの設定はステップ的に変化するが，実際の水素製造装置は瞬間的に起動応答できない。
【００２７】
しかしながら，当該目標値の変化（運転パターン）は予め分かっているので，たとえば時刻７時にレベル２の出力となるよう，水素製造装置の起動タイマを前もって設定しておけば，水素製造装置の応答遅れを回避できる。上記運転パターンはこのような予測を含む目標値として使用する。
【００２８】
なお，基本運転パターンは，たとえば１日を周期として予め決めておくと共に，記運転パターンが上記負荷検出手段の検出した負荷パターンと所定値以上異なる場合には，これを翌日以降の運転パターンに学習反映することで日々更新するようにできる。
【００２９】
図１（ａ）は，学習による基本運転パターンの一例（実線）である。これに対して（ｂ）では，当該基本運転パターンに合わない場合への適応例を示した。以下では，帰宅時間が日によって遅い時間と早い時間とバラつく場合を例に説明をする。説明を分かりやすくするため，実際の生活パターンとは多少異なる負荷変化を例として使った。図１（ａ）は，帰宅が早い場合の例であり，夕刻１７：００ごろから負荷が立ち上がる。上記基本運転パターンは，帰宅の早い日が多い月の実績よって学習されたものと思ってよい。
【００３０】
これに対し，帰りの遅い日には，１９：００頃から負荷が立ち上がるとした。ここで，上記基本運転パターンによる運転を継続すると，１７：００から１９：００までの２時間の間、余剰な水素が製造され続けることになり，効率の点で好ましくない。また，水素製造装置でのアノードオフガス燃焼量が長時間増加するので，水素製造装置の温度異常につながる場合もある。
【００３１】
そこで，図１（ｂ）では，１７：００から２０：００の間を負荷変動の多い時間帯として設定し，この時間帯において，基本運転パターンで期待していた負荷増加がない場合には，変動の判断を経て，水素製造量をレベル２からレベル１に減少させる。ここで，変動の判断は，上記所定の時間帯の開始時刻から一定時間の負荷平均値の大小から，上記二つの負荷立ち上がりを区別する。
【００３２】
以上のように，学習が収束しにくい所定の時間帯を予め設定しておき，当該時間帯において運転パターンと負荷パターンとが異なる場合には，上記運転パターンに優先して，上記負荷検出手段の検出した要求発電量に基づいて水素製造量を切り替える。
【００３３】
上記所定の時間は，ユーザ設定やファクトリプリセットによって設定できるが，以下順番に説明するように，実際の負荷変動の発生状況に応じて当該時間帯の設定を学習し，変えるようにしてもよい。また，上記所定の時間帯はカレンダーなどによって長期間にわたり設定しておくこともできるが，一日の周期でこれを設定すれば，特に家庭用燃料電池システムにおいて日々の生活にリンクした変動への対応が容易である。この場合，季節的な比較的緩やかな負荷パターンの変化は通常の学習による基本運転パターンの変更で対応できる。
【００３４】
本発明の特徴の一つは，上記所定の時間帯において運転パターンと負荷パターンとが異なる場合に，上記運転パターンに優先して，負荷検出手段の検出した要求発電量に基づいて水素製造量を切り替える点にある。具体的な切り替え方法にはたとえば次のような方法がある：
（１）負荷パターンの変化に応じて基本運転パターンを別の運転パターンに切り替える方法。
（２）実際の負荷パターンに追従運転するように運転方法自体をスケジュール型運転から追従型運転に変える方法。
【００３５】
図１の実施例でみると，前者は変動に対する判断以降，あらかじめ用意した別のパターンにしたがって運転することになる。夕方から就寝までの変化などのように比較的パターン化しやすい場合にはこれを適用すると制御が容易である。上記所定の時間帯内で複数の運転パターンが想定される場合には，たとえば所定時刻での負荷の大小や，指定した、異なる時刻での負荷の値にもとづき，どのパターンに切り替えるか判断するようにできる。
【００３６】
上記所定の時間帯における負荷変動が複雑でパターン化が容易でない場合には，後者のように負荷追従運転に切り替えるのが望ましい。図１の実施例でみると，変動に対する判断以降，負荷検出手段による負荷変化に基づき，所定の時間ごとに次の目標水素製造量を決めるように運転することになる。どのくらいの時間ごとに目標値を切り替えられるかは，使用する水素製造装置の応答性の大小に依存する。当該負荷追従運転は，切り替え指令から所定の時間だけ実施するようにしてもよいし，指令を受けた時点から上記学習が収束しにくい所定の時間帯が終わるまで続けるようにしてもよい。
【００３７】
上記本発明の第１実施例に係る燃料電池発電システムの特徴的な動作によれば，学習が収束しにくい所定の時間帯を予め分離して設定しておくことで，帰宅が早い・遅い，人が居る・居ないといった単純だが比較的頻繁に起こる負荷変動に対し，安全かつ効率的なシステム運転ができる。また，上記所定の時間帯を一日の周期で設定する場合には，家庭用燃料電池システムにおいて日々の生活にリンクした変動への対応が容易にできる。
【００３８】
図２（ａ），（ｂ）に，本発明の第２実施例に係る燃料電池発電システムの動作例を説明する。図１（ａ），（ｂ）の例では，帰宅の早い日が多い月を想定して基本運転パターンを定めた。これに対し，帰宅時間の遅い日が多い月では，基本運転パターン自体を変えたほうがよい。帰宅の早い日は１７：００頃から負荷が立ち上がるのに対し，帰宅の遅い日は１９：００頃から負荷が立ち上がるからである。
【００３９】
そこで，図２（ａ）では，帰宅の遅い日を基準に基本運転パターンを定めた。
これに対し，図２（ｂ）では，図１の例と同じに１７：００から２０：００の間を負荷変動の多い時間帯として設定し，この時間帯において，基本運転パターンで期待していたよりも負荷が増加する場合には，変動の判断を経て，水素製造量をレベル２まで上げる。具体的な方法は図１の例と同じである。
【００４０】
基本運転パターンを学習によって変えることは，通常の学習制御で実施している内容と同じであるが，ここでは上記所定の時間帯においてこれを実施する点に注意が必要である。なぜなら，上記所定の時間帯は，もともと学習が収束しにくい所定の時間帯として抽出したからである。つまり当該時間帯では，通常と同じ学習をしたのでは，よい結果を期待できない。
【００４１】
そこで本発明では，上記所定の時間帯においては，通常より学習の程度を弱めて学習させる。より具体的な実施方法は図３において説明する。これによれば，図１の基本運転パターンから開始しても，帰宅の遅い日が多い月には学習によって基本運転パターン自体を安定に変えることができ，結果として図２（ａ）の形に運転パターンの切替えができる。
【００４２】
上記本発明の第２実施例に係る燃料電池発電システムの動作によれば，上記所定の時間帯において運転パターンと負荷パターンとが異なる場合に，基本運転パターンに優先して，負荷検出手段の検出した要求発電量に基づいて水素製造量を切り替える。同時に，上記学習が収束しにくい時間帯とその他の時間帯とで，学習のウエイトを変えて，上記１日ごとの運転パターンを学習補正することで，当該所定の時間帯の負荷変化を翌日以降の基本運転パターンに安定して反映させることができる。
【００４３】
特に，変動が大きくて学習が収束しにくい上記時間帯について，１回の変動を受けただけでは運転パターンが大きく変わらないように学習ウエイトを決めるようにすると，時間帯の設定という簡単な方法でありながら，変動に対して安定に運転パターンを選択できる。
【００４４】
図３に，本発明の第１，第２実施例に係わる制御フローと学習が収束しにくい時間帯の自動設定方法を示す。以下、これを制御フローに沿って説明をする。まず，学習された運転パターンによる出力電力と実際の電力負荷変化とを照合し，両者に有意な違いがあるか否かを判定する。この判定には，たとえば，両者の差分を絶対値で評価し，これが一定値より大きい場合に相違がある，一定値以下である場合に相違がないと判定できる。比較する値は，特定の時刻での値であってもよいが，制御フローを所定時間で繰り返す場合には，その時間間隔での平均値であってもよい。家庭負荷のように複雑な負荷パターンを対象とする場合には，後で説明するように予め高周波成分を平滑化した値を使ってもよい。
【００４５】
次に，学習された運転パターンと実際の負荷変化とに有意な違いがあり，当該違いが認められた時刻が上記学習が収束しにくい時間帯である場合について説明する。この場合，まず運転パターンを実負荷を参照して切り替える。当該時間帯では，あらかじめ決めた運転パターンより実際の負荷変化を優先するように決めたからである。運転パターンの切り替えは，たとえば図１で説明したようにすればよい。
【００４６】
その後，運転パターン自体の変更を学習処理するが，図２で説明したように，変動が大きくて学習が収束しにくい上記時間帯では，１回の変動を受けただけで運転パターンが大きく変ると不安定化の要因となるので好ましくない。そこで，弱く学習ウエイトを決めるのがよい。ここでは，一例として次のような簡単な方法を想定した。
【００４７】
即ち，式１のようにした。式１の離散化［・・・］は，括弧[ ]内の値の処理が容易になるよう，離散化することを意味する。Ａは学習ウエイトに相当するパラメータである。Ａがゼロであれば，目標出力はもともとの運転パターンで決まる値となる。Ａが１であれば，目標出力は当該運転パターンによらず，実負荷で決まる値となる。Ａが０から１の間であれば，両者の中間の値になるが，ここで，Ａを０から０．５の間にとれば，実負荷のウエイトが学習パターンのウエイトより小さくなるので，１回の変動を受けただけでは運転パターンが大きく変わらないように学習ウエイトを決めることができる。このようにして決めた目標出力を，翌日の同じ時刻における運転目標値として運転パターンを補正し，学習できる。
【００４８】
変更後の目標出力＝離散化[Ａ×実負荷に合った出力＋（１−Ａ）×学習パターンによって決まる出力] ・・・・・式１
上記の例では，Ａの値について，制御間隔ごとに学習ウエイトとして条件にみあった特定の値を選定するようにしたが，学習された運転パターンと実際の負荷変化とに有意な違いが生じたという事象の発生頻度によってその値を変えるようにしてもよい。この場合，一例として時間帯ごとの事象発生回数を加算して別に記憶しておくとよい。
【００４９】
事象の発生がない日にはこれを発生回数から減算するようにしてもよい。当該発生頻度によって当該時間帯での学習ウエイトＡの選定を変えるようにする。例えば，０＜Ａ＜０．５である場合，初期値０．１から事象の発生回数ごとに０．１づつ値を増やし，０．４を上限とするように選定すれば，学習された運転パターンと実際の負荷変化とに有意な違いが生じやすい同時間帯での学習を除々に強めていくようにできる。
【００５０】
たとえば，帰宅時間の早い時期から遅い時期に移行する場合，端境期では，値の変更を慎重に，切り替わり後はＡの加算によって変化を速やかに捉え，切り替わりが完了して運転パターンが安定した後にはＡの減算によって当該運転パターンを維持するようにできる。学習ウエイトＡの選定は必ずしも発生頻度の加減によるものばかりではなく，一般に発生頻度の函数であってよい。
【００５１】
続いて，学習された運転パターンと実際の負荷変化とに有意な違いがあるが，当該違いが認められた時刻が上記学習が収束しにくい時間帯でない場合を説明する。この場合，学習は比較的収束しやすい時間帯にあるのであるから，実負荷の変化に一つ一つ対応して目標値（運転パターン）を変更するのではなく，現状の運転パターンを維持すると共に，通常のウエイトで学習し，補正をするのがよい。図５の例では，特に学習を抑える必要がないことから，０．５＜Ａ＜１の範囲で学習するようにした。
【００５２】
学習ウエイトＡは，対象とする負荷変化の特徴にあわせて，学習の収束がよい値に選定すればよい。その後，当該時間帯を指定時間帯へ登録するかどうかを判定する。即ち，学習の収束性が比較的よいと思っていたが，実際にはある季節になると変動が大きくなる傾向が続くといった場合，学習された運転パターンと実際の負荷変化とに有意な違いが発生する事象の発生頻度が増加する。
【００５３】
そこで，当該事象の発生頻度を制御間隔ごとに参照し，当該発生頻度が所定値を超える場合には当該時間帯を改めて指定時間帯へ登録するようににした。発生頻度には，一例として発生回数の加算値を使えばよい。登録後，当該発生回数をリセットするようにしてもよいし，あるいは学習された運転パターンと実際の負荷変化とに有意な違いが生じない場合にはこれを減算して零まで戻すようにしてもよい。
【００５４】
発生頻度は低いが，比較的大きな変化が突発的に生じやすいという場合には，指定時間帯への登録までに時間がかかるので，この場合には一度の変化で運転パターンを大きく変えることがないよう，学習ウエイトＡを小さめに設定するか，あるいは既述のように発生頻度の函数として変えるようにしてもよい。
【００５５】
続いて，学習された運転パターンと実際の負荷変化とに有意な違いがなく，当該違いが認められた時刻が上記学習が収束しにくい時間帯である場合を説明する。この場合，学習された運転パターンと実際の負荷変化とに有意な違いがないのであるから，運転パターンを積極的に変える必要はない。運転パターンを変えないようにするには学習ウエイトＡをゼロにすればよい。学習ウエイトＡをゼロとする代わりに充分小さい値とするようにしてもよい。また，上記学習が収束しにくい時間帯に指定されているにもかかわらず，既運転パターンとの違いが生じ難いようであれば，当該設定が不適当であるとして，指定時間からの解除をするようにする。
【００５６】
解除の判断は，たとえば学習された運転パターンと実際の負荷変化とに有意な違いが発生しない状態が所定回数（所定日数）以上続いたことをもって判断できる。対象とする負荷変化の特徴によっては，運転パターンと実負荷との一致・不一致が繰り返し生じるか否かに注目して判断するといった方法を採ることもできる。
【００５７】
続いて，学習された運転パターンと実際の負荷変化とに有意な違いがなく，当該違いが認められた時刻が上記学習が収束しにくい時間帯にも登録されていない場合を説明する。この場合，学習された運転パターンと実際の負荷変化とに有意な違いがないのであるから，運転パターンを積極的に変える必要はない。運転パターンを変えないようにするには学習ウエイトＡをゼロにすればよい。学習ウエイトＡをゼロとする代わりに充分小さい値とするようにしてもよい。所定時間帯への登録・解除についても，この場合には変更の必要はない。以上に説明した一連の処理は，所定のタイムカウントを経て繰り返えすようにできる。
【００５８】
上記本発明第１，第２の実施例に係わる制御フローと学習が収束しにくい時間帯の自動設定方法によれば，上記運転パターンと負荷パターンとに違いが生じる発生頻度を所定の時間間隔ごとに算出し，当該発生頻度を参照して，上記学習が収束しにくい所定時間帯の設定範囲を自動的に追加登録あるいは登録解除し，負荷変動の実状にあわせて最適な設定に維持することができる。
【００５９】
図４に，本発明第３の実施例に係わる学習が収束しにくい時間帯の自動設定方法を説明する。本実施例では，上記水素製造装置に係わる温度異常状態など，システム異常状態への接近を検知して内部アラームを出力するようにした制御機構を有するシステムを想定した。内部アラームとは，ユーザに対して発するアラームとは別に，内部の処理において，異常状態への接近を警告するものであり，これを受けてシステム制御パラメータを切り替えるなど適切な処理を実施するためのものである。
【００６０】
内部アラームには，たとえば水素製造装置へのアノードオフガス還流量増加時間が異常に長いなど，運転パターンと実負荷パターンとの相違によって発せられるものがある。そこで，こうした種類のアラームが発生した場合には，発生時刻を含むある時間範囲を上記学習が収束しにくい所定の時間帯として追加登録する設定方法を考えた。
【００６１】
制御フローを説明する。内部アラームが発生した場合，まず学習パターンにかかわらず水素製造装置の目標とする水素製造量（目標値）を変更する。たとえば，戻り水素量増加によって燃焼器の温度が上昇する場合には，水素製造量を下げることで，これを回避できる。当該目標値の変更は一時的なものである。変更指令の時点から一定時間の間だけ目標値を変えるようにしてもよいし，あるいはアラームリセットがされるまで変更を継続するようにしてもよい。当該目標値変更により異常状態への接近を回避した後，アラームの発生時刻が，学習が収束しにくい時間帯として予め定めた時間帯にあるかないかを判定する。
【００６２】
すでに所定の時間帯である場合には，アラームは負荷変動の程度が大きかったため生じたのであり，当該アラームにより異常状態への接近を的確に回避できたことになる。これに対し，所定の時間帯にない場合には，当該所定の時間帯の設定自体が適当でない場合が考えられる。そこで後者の場合には，次の処理をする。まず，内部アラームに付随するコードを判定して，当該アラームが運転パターンと実負荷パターンとの相違によって発せられたものであるか否かを判定する。ここでアラームに付随するコードとは，たとえば水素製造装置の燃焼器の温度異常や，その他の異常などアラームの発生要因を分類するものである。
【００６３】
一例として，燃焼器の温度異常の場合には，戻り水素量異常による場合が想定されるので，当該アラームが運転パターンと実負荷パターンとの相違によって発せられた可能性がある。これに対し，燃料供給圧力の異常の場合には，燃料供給系の異常によると考えられるので，当該アラームが運転パターンと実負荷パターンとの相違によって発せられた可能性は少ない。このようにして，コードごとに関連付けを割り振ることができる。上記判定の結果，当該アラームが運転パターンと実負荷パターンとの相違によって発せられたと判定された場合には，アラーム発生から一定の時間間隔を上記所定の時間帯として追加登録するようにした。
【００６４】
ここで追加登録する時間間隔は，１回のアラーム発生に対して予め決めた一定の時間間隔であってもよいし，当該アラームがリセットされるまで所定の時間帯への登録を続ける方法をとるようにしてもよい。あるいはアラームの継続時間によって時間間隔を変えるようにしてもよい。
【００６５】
なお，本実施例では，所定時間帯の追加法のみを説明したが，一旦追加した時間帯が適当でない場合には，図３で説明した方法で自動的に登録を解除するようにできる。
【００６６】
上記本発明の第３実施例に係わる学習が収束しにくい時間帯の自動設定方法によれば，内部アラームの発生理由が学習により設定した運転パターンと負荷パターンとの相違に起因すると判断できる場合に，当該アラームが発生した時刻を基準に設定した所定の時間間隔を上記学習が収束しにくい所定の時間帯に追加登録するようにできる。異常発生に先立つ内部アラームの段階で上記学習が収束しにくい時間帯の登録を追加修正できるので，家庭ごとに異なる負荷パターンへの適応が安全かつ容易にできる。
【００６７】
図５に，本発明に係る燃料電池発電システムの基本運転パターン設定に係わる検出負荷のフィルタリング処理を説明する。図５の上図は，家庭電力負荷パターンの模式的説明図である。電流センサなどの負荷検出手段によって計測できる消費電力を縦軸に，１日の経過時間を横軸に示した。家庭用電力負荷パターンは個々の家庭によって異なるが，図５（ａ）図には，起床から就寝までの緩やかな消費電力変化に１分オーダーのスパイク状負荷変化が重畳される特徴的な変化を模式的に示した。
【００６８】
当該スパイク状の変化のように高い周波数成分を含む負荷変動に追従することは，水素製造装置の熱的応答性の点から難しい。そこで，水素製造量に係わる運転パターンの学習を考える場合には，あらかじめ高周波成分を除去した負荷変化パターンを対象として学習制御をすることが好ましい。図５（ｂ）にはフィルタ処理による高周波成分除去後の負荷パターンの模式図を示す。高周波成分を所定の時間間隔ごとに平滑化して除去した。図１では，当該負荷パターンを負荷変化例（点線）として示した。
【００６９】
上記本発明に係る検出負荷のフィルタリング処理によれば，平滑化した電力負荷パターンにしたがって運転パターンを学習補正するので，上記学習が収束しにくい所定の時間帯においては，目標とする運転パターンの設定が容易になり，上記学習が収束しにくい所定の時間帯以外の時間帯においては，収束性のよい学習補正操作をできるようにしている。
【００７０】
図６に，本発明の第４実施例に係る二次電池などの電力貯蔵手段を連携した場合のシステム構成例を説明する。図６の燃料電池（ＰＥＦＣスタック）はチョッパを介してインバータに接続され，所定の電流を取り出すように動作する。当該インバータにはまた，双方向チョッパを介して二次電池などの電力貯蔵手段が接続されている。負荷電力検出手段の検出した負荷電力に対して燃料電池の発電が過剰となる場合にはこれを蓄電し，不足となる場合は当該負荷電力を賄うように放電をする。燃料電池システムの応答性によると，図５で説明した高周波成分に追随することは一般に難しいが，電力負荷パターンの高周波成分を，上記余剰電力を蓄電した電力貯蔵手段の放電によって賄うようにした。
【００７１】
電力貯蔵手段を併用すれば，学習された運転パターンからのずれが一時的なものである場合には，むしろ当該電力貯蔵手段の充放電によってこれを賄うほうが安定である。上記所定の時間帯以外の時間帯では，このようにして既学習パターンに沿った運転をする。また，学習された運転パターンからのずれが，たとえば帰宅時間の早い遅いによって変わるなど傾向も持ったものであれば，運転パターンを変えたほうが安定且つ効率的である。上記所定の時間帯では，このようにして運転パターンを変えるが，その際負荷電力に対して生じる供給電力の過不足は，同様に電力貯蔵手段によって賄うことができる。
【００７２】
上記本発明の第４実施例に係る二次電池などの力貯蔵手段を連携した場合のシステム構成例によれば，運転パターン学習のために検出負荷のフィルタリング処理を実施してもなお，上記高周波成分に相当する電力の全てを系統電力として購入することなく，二次電池で補うことができるので効率的な発電ができる。
【００７３】
図７に，上記本発明に係る燃料電池発電システムを各家庭に配置する定置型分散電源に適用した場合の例を示す。２００は，定置型分散電源であり，本発明に係る電池給湯発電システムを少なくともその一部に含むものである。
【００７４】
当該システムにおいて，水素製造装置は，外部から供給されるガスと空気，それに燃料電池発電の結果生じる純水や水道水から作られるイオン交換水などを原料として水素を製造する。原料であるガスには，メタンを主成分とする天然ガスや都市ガスなどが使用できる。プロパンガスやその他の燃料をボンベ等により供給するようにしてもよい。都市ガスを使用する場合には，付臭剤に含まれる硫黄成分が触媒を被毒することが知られているので，脱硫器を通して触媒反応部へ供給する。
【００７５】
ここで，当該定置型分散電源に燃料電池を使用する場合の特長は，発電だけでなく，燃料電池排熱によって得られる温水を提供できる点にある。固体高分子形燃焼電池の場合，発電時の温度は７０−８０℃程度であり，冷却水などを利用して燃料電池内部の温度を調節する。燃料電池の反応や内部抵抗などで生じる余分な熱を冷却により回収することで温水が得られる。但し，外部から供給する水を燃料電池の冷却に直接使用すると，当該水に含まれる不純物によって燃料電池に悪影響を及ぼす場合があるので，そうした場合には熱交換機能を有する手段を用いて，外部から供給する水を間接的に昇温すればよい。
【００７６】
昇温された温水は，例えば５０−６０℃くらいになるので，当該温水を貯湯槽に蓄えて使用すれば，台所や風呂あるいは手洗いで使用する温水を給湯器に代わって提供できる。加えて，発電により得られた電力は，外部からの供給電力と併せて家庭内の様々な電化製品の駆動に使用できるので，外部からの供給電力量を削減できる。もちろん，充分な発電容量があれば，外部からの供給電力なしに電力を賄うことができる。
【００７７】
外部から供給する水の温度が低くて昇温が不充分な場合，あるいは上記貯湯槽内の水温が低下する場合には，別途加熱手段を設けてもよい。当該加熱手段は，外部から供給される原料ガスの一部を燃焼させて水を昇温するようにできる。加熱量や温水の流速を調節するフィードバック制御などにより，供給水温を所定温度に昇温維持できる。市販のガス追い焚き器と組み合せて同様のシステムを構成してもよい。
【００７８】
本発明に係る燃料電池発電システムを家庭用コジェネレーションシステムに適用する場合には，学習による運転パターンを予め決めておくと共に，当該学習の収束性が悪い時間帯については，実負荷変化に応じた運転パターンの切り替えを併用するようにしたので，家庭負荷に特有な負荷変動に対する追随性を安定に得ることができる。
【００７９】
【発明の効果】
本発明に係る燃料電池発電システムによれば，収束性よく運転パターンが得られる時間帯とそうでない時間帯とを予め設定しておくことで，目標とする運転パターンと実負荷パターンとに有意な違いが生じた場合，基本運転パターンを変えずに運転を続けるべきか，実負荷パターンにあわせて運転を変えるべきかを的確に判断できるようにしている。これによって，予め決めた運転パターンによる計画運転をベースとして，家庭など複雑な負荷変化にあわせた運転の補正が容易にできる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明第１の実施例に係る燃料電池発電システムの特徴的な動作例。
【図２】本発明第２の実施例に係る燃料電池発電システムの動作例。
【図３】本発明第１，第２の実施例に係わる制御フローと学習が収束しにくい時間帯の自動設定方法。
【図４】本発明第３の実施例に係わる学習が収束しにくい時間帯の自動設定方法。
【図５】基本運転パターン設定に係わる検出負荷のフィルタリング処理の説明。
【図６】本発明第４の実施例に係る二次電池など電力貯蔵手段を連携した場合のシステム構成。
【図７】上記本発明に係る燃料電池発電システムを各家庭に配置する定置型分散電源に適用した場合の例。
【符号の説明】
２００…家庭用燃料電池給湯発電システム制御。

Claims (11)

1. 燃料電池と，前記燃料電池から電流を制御して取り出す電力変換手段と，前記燃料電池に水素を供給する水素製造装置と，前記燃料電池への要求発電量を検出するための負荷検出手段と，所定の時間帯においては前記水素製造装置の水素製造量あるいは前記燃料電池の電力出力量の少なくとも一方を，予め決めた１つの運転パターンに従って運転制御する手段と，前記負荷検出手段の検出した要求発電量が、前記予め決めた１つの運転パターンに従った出力電力量と一定値以上異なった場合には、その要求発電量に基づいた他の運転パターンに従って運転制御する手段とを備え、前記いずれかの運転パターンを切り替えるようにしたことを特徴とする燃料電池発電システム。
2. 前記いずれかの運転パターンの切り替えは、予め設定された付加変動量が予測される特定の時間帯に行うことを特徴とする請求項１記載の燃料電池発電システム。
3. 燃料電池と，前記燃料電池から電流を制御して取り出す電力変換手段と，前記燃料電池に水素を供給する水素製造装置と，前記燃料電池への要求発電量を検出するための負荷検出手段と，上記水素製造装置の水素製造量あるいは上記燃料電池の電力出力量の少なくとも一方を，１日を周期として予め決めた１つの運転パターンに従って運転制御する手段とを備え，上記１つの運転パターンには負荷変動が予想される所定の時間帯が予め設定され、上記負荷検出手段の検出した要求発電量が、前記予め決めた１つの運転パターンに従った出力電力量と一定値以上異なった場合には、その要求発電量に基づいて、上記１つの運転パターンに優先して他の運転パターンに従って上記特定の時間帯の水素製造量を切り替えるようにしたことを特徴とする燃料電池発電システム。
4. 請求項３記載の燃料電池発電システムにおいて、上記運転パターンが上記負荷検出手段の検出した負荷から要求されるパターンと所定値以上異なる場合には，これを翌日以降の運転パターンに学習反映するようにした燃料電池発電システム。
5. 請求項３記載の燃料電池発電システムにおいて、上記特定の時間帯は、学習が収束しにくい所定の時間帯であることを特徴とする燃料電池発電システム。
6. 請求項５において，上記学習が収束しにくい所定の時間帯を一日の周期で予め設定するようにしたことを特徴とする燃料電池発電システム。
7. 請求項５において，上記学習が収束しにくい時間帯とその他の時間帯とで，学習のウエイトを変えて，上記１日毎の運転パターンを学習補正するようにしたことを特徴とする燃料電池発電システム。
8. 請求項２ないし７のいずれかにおいて，上記運転パターンと負荷パターンとに違いが生じる発生頻度を所定の時間間隔毎に算出し，当該発生頻度を参照して，学習が収束しにくい所定時間帯の設定範囲を追加登録あるいは登録解除するようにしたことを特徴とする燃料電池発電システム。
9. 請求項２ないし８のいずれかにおいて，上記燃料電池発電システムは，上記水素製造装置に係わるシステム異常状態への接近を検知して内部アラームを出力するようにした制御機構を有し，当該アラームの発生理由が上記運転パターンと負荷パターンとの相違に起因すると判断できる場合に，当該アラームが発生した時刻を基準に設定した所定の時間間隔を上記学習が収束しにくい所定の時間帯に追加登録するようにしたことを特徴とする燃料電池発電システム。
10. 請求項２ないし９のいずれかにおいて，上記要求発電量は，上記負荷検出手段の検出した電力負荷パターンの高周波成分を所定の時間間隔ごとに平滑化して設定するようにしたことを特徴とする燃料電池発電システム。
11. 請求項２ないし１０のいずれかにおいて，上記燃料電池と連携する二次電池などの電力貯蔵手段を有し，上記負荷検出手段の検出した電力負荷パターンの高周波成分を，当該電力貯蔵手段の放電あるいは蓄電によって賄うようにしたことを特徴とする燃料電池発電システム。

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