JP2005009841A

JP2005009841A - Cogeneration system

Info

Publication number: JP2005009841A
Application number: JP2003177635A
Authority: JP
Inventors: Ryoichi Chokai; 海良一鳥; Masa Ishimoto; 本雅石; Masashi Kawamura; 村将史河; Kentaro Ito; 東健太郎伊
Original assignee: Tokyo Gas Co Ltd
Current assignee: Tokyo Gas Co Ltd
Priority date: 2003-06-23
Filing date: 2003-06-23
Publication date: 2005-01-13

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a cogeneration system capable of improving accuracy in predicting hot water supply demand, particularly in predicting hot water supply demand when bathing. <P>SOLUTION: The cogeneration system having a fuel cell 1 or a gas engine has a means 2 for storing hot water; a heat source machine 3 for supplying hot water to the hot water supply demand side; a detecting means for detecting the state of a hot water circuit Lh extending from a hot water storage tank 2 to a hot water supply load; and a control means 4 to which information on the state of the hot water circuit Lh is inputted. The control means is constituted to perform control for predicting the hot water supply demand when bathing based on the quantity of hot water in a bathtub 5, a day of the week, time and the weather. <P>COPYRIGHT: (C)2005,JPO&NCIPI

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、電気及び熱を供給する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またはガスエンジンコージェネレーションシステム）に関し、給湯需要の予測精度及び運転効率を向上するための技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
貯湯タンクを有する燃料電池やガスエンジンによるコージェネレーションシステムは、貯湯タンクが満タン（それ以上を蓄熱できない状態：熱的に飽和した状態）時には、ラジエータで余った熱を放熱しない限りは運転出来ない。
ここで、貯湯タンクに蓄熱された熱が給湯需要（熱需要）として用いられることにより、再び燃料電池やガスエンジンの運転が可能となる。したがってＤＳＳ（ＤａｉｌｙＳｔａｒｔＳｔｏｐ）運転（必要に応じて、スタート、ストップを行う運転）が必要となり、燃料電池やガスエンジンを用いたコージェネレーションシステムでは、設置先住宅（等）における給湯需要パターンを学習して制御を行うことが省エネ性を向上させる効率の良い運転のためには必要となる。
【０００３】
特に燃料電池では、排熱によるお湯が溜まる速度が遅い（１リットル／ｍｉｎ．に満たない速度：燃料電池の使用により多少の違いはあるが、概ねタンクが空から満杯になるまで４〜７時間程度かかる）ので、給湯需要を正確に予測しないと運転開始時間の設定が困難である。
【０００４】
ここで家庭用の給湯需要の最大の要因は入浴である。
例えば、シャワーであれば２０リットル／ｍｉｎ．程度、炊事であれば５リットル／ｍｉｎ．程度が必要であるが、浴槽に湯を充填する（いわゆる「風呂張り」）際には、２００リットル程度が必要となる。
そして、１日の給湯需要における最大の消費である入浴時間までに、貯湯槽を満タン或いは満タン寸前とせしめる必要があり、そこから推定、逆算して、燃料電池の起動時刻を決定する必要がある。
すなわち、省エネルギー性を向上させるためには給湯需要、特にその最大の消費要因である入浴時における給湯需要を正確に予測することが重要となる。
【０００５】
然るに従来は（例えば、特許文献１〜３参照）、給湯需要を予測するに当っては、風呂とその他（炊事等）とを一緒にして、予測する方法が採られてきた。
即ち、最大量である入浴時における給湯需要を単独で予測することはしないで、給湯需要の合計値の予測のみを行っていた。そのため、給湯需要の予測精度を向上することが困難であった。
【０００６】
さらに、従来技術において、毎日もしくは曜日毎の給湯需要を平均して給湯需要予測を行う場合がある。
しかし、係る形式の給湯需要予測の場合には、例えば入浴しない日があると、その日を含めた平均値として給湯需要予測を行ってしまうので、その影響（平均値としての給湯需要が小さい数値となってしまうこと）は何週間か経過しないと無くならない。すなわち、給湯需要予測値が、数週間に亘って少ない数値となってしまう、という欠点を抱えていた。それに加えて、入浴しない日の給湯需要データを含んだ平均値を求めることにより、入浴時間等を示す給湯需要曲線が鈍ってしまい、入浴時等のピークが予測出来なくなるという懸念があった。
【０００７】
【特許文献１】
特開２００２−１６８５２４号公報
【特許文献２】
特開２００２−２９５３０８号公報
【特許文献３】
特開２００２−３１８００６号公報
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
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、給湯需要予測、特に入浴時における給湯需要の予測精度が向上することで、省エネ性を向上させることが出来るコージェネレーションシステムの提供を目的としている。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明のコージェネレーションシステムは、燃料電池（１）またはガスエンジンを有するコージェネレーションシステムにおいて、温水を貯蔵する手段（貯湯槽２）と、給湯需要側（例えば家庭Ｂ内の浴槽５、給湯設備６、床暖房等の温水暖房システム７）へ温水を供給するための熱源機（３）と、温水を貯蔵する手段（貯湯槽２）から給湯負荷へ至る温水回路（Ｌｈ）の状態を検出する検出手段（温度センサＴ１、Ｔ２、流量計Ｆ１、水位センサＳｗ等）と、熱源機（３）内に設けられて検出手段の検出結果を外部に伝達するためのインターフェース部材（回路基板３１）と、該インターフェース部材（回路基板３１）を介して温水回路（Ｌｈ）の状態に関する情報が入力される制御手段（コントロールユニット４）とを有しており、該制御手段（コントロールユニット４）は、浴槽（５）内の湯量及び曜日に基いて入浴時の給湯需要を予測する制御を行う様に構成されていることを特徴としている（請求項１）。
ここで、前記制御手段（コントロールユニット４）は、浴槽（５）内の湯量及び曜日に加えて、天候（例えば気温等）にも基いて入浴時の給湯需要を予測する制御を行う様に構成されているのが好ましい。
【００１０】
係る構成を具備する本発明によれば、入浴とその他のお湯の使用とを分離して、入浴における給湯需要について正確に予測することが出来る。そして、最大の給湯需要である入浴時の給湯需要を高精度にて予測することにより、給湯需要全体の予測精度を向上させることが出来るのである。
【００１１】
具体的には、制御手段（コントロールユニット４）は、浴槽（５）内の湯量及び曜日（好ましくは、これに加えて時刻及び天候、例えば気温等）に基づいて、浴槽（５）が「空」の状態から設定水位まで設定温度の温水を充填するのか、浴槽（５）に温水が残存している状態で、新たに温水を補給すること無く設定温度まで温水を加熱する（いわゆる「追い焚き」或いは「沸かし直し」を行う）のか、浴槽（５）に温水が残存している状態で、設定水位まで温水を追加した後に温水を加熱する（いわゆる「足し湯」を行ってから、「追い焚き」或いは「沸かし直し」を行う）のかを判断或いは予測して、その結果とその時点における温水回路の状態（例えば、浴槽５内に残留している温水温度等）に基いて、必要な給湯需要（いわゆる「追い焚き」或いは「沸かし直し」の場合のように、温水を加えること無く、加熱のみを行う場合も給湯需要に含まれる）を予測する様に構成されているのが好ましい。
【００１２】
また、本発明のコージェネレーションシステムは、燃料電池またはガスエンジン（１）を有するコージェネレーションシステムにおいて、温水を貯蔵する手段（貯湯槽２）と、給湯需要側（例えば家庭内の浴槽５、給湯設備、床暖房等の温水暖房システム７）へ温水を供給するための熱源機（３）と、温水を貯蔵する手段（貯湯槽２）から給湯負荷へ至る温水回路（Ｌｈ）の状態を検出する検出手段（温度センサＴ１〜Ｔ３、流量計Ｆ１〜Ｆ３、水位センサＳｗ等）と、熱源機（３）内に設けられて検出手段の検出結果を外部に伝達するためのインターフェース部材（回路基板３１）と、該インターフェース部材（回路基板３１）を介して温水回路（Ｌｈ）の状態に関する情報が入力される制御手段（コントロールユニット４）とを有しており、該制御手段（コントロールユニット４）は、曜日及び過去の給湯需要データに基いて入浴時の給湯需要を予測する制御を行う様に構成されていることを特徴としている（請求項２）。
ここで前記制御手段（コントロールユニット４）は、曜日及び過去の給湯需要データのみならず、天候（例えば気温等）にも基いて、入浴時の給湯需要を予測する制御を行う様に構成されていることが好ましい。
【００１３】
具体的には、制御手段（コントロールユニット４）は、給湯予測を行う日が何曜日であるかにより、過去の給湯需要データに基いて、入浴による給湯需要が発生するか否か（Ｓ５）を予測し、給湯需要が発生すると予測した場合には、曜日及び過去の給湯需要データに基いて、浴槽（５）が「空」の状態から設定水位まで設定温度の温水を充填する（Ｓ７）のみなのか、或いは、浴槽（５）に温水が残存している状態で、新たに温水を補給すること無く設定温度まで温水を加熱する（いわゆる「追い焚き」或いは「沸かし直し」を行う；Ｓ９）のか、浴槽（５）に温水が残存している状態で、設定水位まで温水を追加した後に温水を加熱する（いわゆる「足し湯」を行ってから、「追い焚き」或いは「沸かし直し」を行う；Ｓ１０）のか、を判断或いは予測（Ｓ４〜Ｓ８）して、その結果に基いて、必要な給湯需要を予測する様に構成されているのが好ましい。
【００１４】
そして本発明のコージェネレーションシステムは、燃料電池またはガスエンジン（１）を有するコージェネレーションシステムにおいて、温水を貯蔵する手段（貯湯槽２）と、補助熱源（バックアップバーナ３２、３４）を備えており、給湯需要側（例えば家庭内の浴槽５、給湯設備６、床暖房等の温水暖房システム７）へ温水を供給する熱源機（３）と、貯湯槽（２）から給湯負荷へ至る温水回路（Ｌｈ）の状態及び／又は補助熱源（バックアップバーナ３２、３４）の状態を検出する検出手段（温度センサＴ１〜Ｔ３、流量計Ｆ１〜Ｆ３、水位センサＳｗ、ガスインプット量センサ８等）と、熱源機（３）内に設けられて検出手段の検出結果を外部に伝達するためのインターフェース部材（回路基板３１）と、該インターフェース部材（回路基板）を介して温水回路（Ｌｈ）の状態に関する情報が入力される制御手段（コントロールユニット４）とを有しており、該制御手段（コントロールユニット４）は、予測された給湯需要量と予測に対する実際の給湯需要量との差異を求めると共に、係る差異を小さくするべく燃料電池またはガスエンジンの次回稼動時における運転時刻を決定する制御を行う（Ｓ４６）様に構成されていることを特徴としている（請求項３）。
【００１５】
ここで、予測された給湯需要量と実際の給湯需要量との差異は、補助熱源（バックアップバーナ）を駆動することにより解消される（Ｓ４０）。そして、前記制御手段（コントロールユニット４）は、補助熱源（バックアップバーナ３２、３４）による加熱量が少なくするべく燃料電池またはガスエンジンの運転時刻を決定する制御を行う（Ｓ４６）様に構成されているのが好ましい。
【００１６】
或いは、本発明のコージェネレーションシステムは、燃料電池またはガスエンジン（１）を有するコージェネレーションシステムにおいて、温水を貯蔵する手段（貯湯槽２）と、補助熱源（バックアップバーナ３２、３４）を備えており、給湯需要側（例えば家庭内の浴槽５、給湯設備６、床暖房等の温水暖房システム７）へ温水を供給する熱源機（３）と、貯湯槽（２）から給湯負荷へ至る温水回路（Ｌｈ）の状態及び／又は補助熱源（バックアップバーナ３２、３４）の状態を検出する検出手段（温度センサＴ１〜Ｔ３、流量計Ｆ１〜Ｆ３、水位センサＳｗ、ガスインプット量センサ８等）と、熱源機（３）内に設けられて検出手段の検出結果を外部に伝達するためのインターフェース部材（回路基板３１）と、該インターフェース部材（回路基板３１）を介して温水回路（Ｌｈ）の状態に関する情報が入力される制御手段（コントロールユニット４）とを有しており、該制御手段（コントロールユニット４）は、補助熱源（バックアップバーナ３２、３４）により付加される熱量を予測すると共に、補助熱源（バックアップバーナ３２、３４）により付加される熱量を小さくするべく燃料電池またはガスエンジン（１）の運転時刻を決定する制御を行う様に構成されていることを特徴としている（請求項４）。
ここで、制御手段（コントロールユニット４）は、補助熱源（バックアップバーナ３２、３４）により付加される熱量を予測するのみならず、補助熱源（バックアップバーナ３２、３４）による熱量の付加が発生する時刻を予測する様に構成されているのが好ましい。
【００１７】
さらに本発明において、前記制御手段（コントロールユニット４）は、補助熱源（バックアップバーナ３２、３４）を用いて予測給湯需要量を賄う場合の１次エネルギー消費量と、燃料電池またはガスエンジン（１）の運転により予測給湯需要量を賄う場合の１次エネルギー消費量とを比較して、補助熱源（バックアップバーナ３２、３４）を用いる場合の１次エネルギー消費量の方が少なければ、燃料電池またはガスエンジン（１）を運転しない制御を行う様に構成されているのが好ましい。なお、この場合の１次エネルギー消費量はガスだけでなく、買電（燃料電池やガスエンジン発電による減少分も考慮）による電力量も計算に入れて算出される。
【００１８】
請求項１のコージェネレーションシステムを制御する方法は、浴槽（５）内の湯量及び曜日に基いて（好ましくは、これに加えて天候、例えば気温等にも基いて）給湯需要の予測を行うべき日に入浴による給湯需要が発生するか否かを予測する工程（Ｓ５、又はＳ６）と、入浴による給湯需要が発生する（Ｓ５のＹＥＳ、又はＳ６のＹＥＳ）と予測した場合に、浴槽（５）に温水が残存していない状態（浴槽５が「空」の状態）から設定水位まで設定温度の温水を充填する（Ｓ７）のか、浴槽（５）に温水が残存している状態で新たに温水を補給すること無く設定温度まで温水を加熱する（いわゆる「追い焚き」或いは「沸かし直し」を行うＳ９）のか、浴槽に温水が残存している状態で、設定水位まで温水を追加した後に温水を加熱する（いわゆる「足し湯」を行ってから、「追い焚き」或いは「沸かし直し」を行うＳ１０）のかを判断或いは予測する工程（Ｓ４〜Ｓ１０）と、その結果とその時点における温水回路（Ｌｈ）の状態（例えば、浴槽５内に残留している温水温度等）に基いて、必要な給湯需要（いわゆる「追い焚き」或いは「沸かし直し」の場合のように、温水を加えること無く、加熱のみを行う場合も給湯需要に含まれる）を予測する工程（Ｓ８）、とを有している。
【００１９】
請求項２のコージェネレーションシステムを制御する方法は、給湯予測を行う日が何曜日であるかにより（好ましくは、これに加えて、気温等の需要に影響の大きい天候のデータ及び時刻により）（Ｓ２２）、過去の給湯需要データベースに基いて、入浴による給湯需要が発生するか否かを予測する工程（Ｓ２３）と、給湯需要が発生すると予測した場合に、曜日及び過去の給湯需要データに基いて（好ましくは、これに加えて、時刻及び天候にも基いて）、浴槽に温水が存在しない状態（浴槽が「空」の状態）から設定水位まで設定温度の温水を充填するのみを行う（Ｓ７）のか、浴槽に温水が残存している状態で、新たに温水を補給すること無く設定温度まで温水を加熱する（いわゆる「追い焚き」或いは「沸かし直し」を行うＳ９）のか、浴槽に温水が残存している状態で、設定水位まで温水を追加した後に温水を加熱する（いわゆる「足し湯」を行ってから、「追い焚き」或いは「沸かし直し」を行うＳ１０）のか、を判断或いは予測する工程（Ｓ２５）と、その結果に基いて必要な給湯需要を予測する工程、とを有している。
【００２０】
請求項３のコージェネレーションシステムを制御する方法は、給湯需要量を予測する工程（Ｓ４０）と、燃料電池またはガスエンジン（１）による熱回収量と補助熱源（バックアップバーナ）の加熱量とから実際の給湯需要量を求める工程（Ｓ４１）と、予測された給湯需要量と実際の給湯需要量との差異を求める工程と（Ｓ４３）、係る差異が小さくするべく（或いは、補助熱源による加熱量が少なくするべく）燃料電池またはガスエンジン（１）の起動時刻を決定する工程（Ｓ４６）、とを有している。
【００２１】
請求項４のコージェネレーションシステムを制御する方法は、温水を貯蔵する手段（貯湯槽２）からの放熱を補填するため補助熱源（バックアップバーナ）により付加される熱量を予測する工程（Ｓ５０）と、補助熱源（バックアップバーナ）により付加される熱量を小さくなる様に燃料電池またはガスエンジン（１）の起動時刻を決定する工程（Ｓ５３）、とを有している。
【００２２】
さらに本発明のコージェネレーションシステムを制御する方法は、給湯需要量を予測する工程と、補助熱源（バックアップバーナ３２、３４）を用いて予測された給湯需要量を賄う場合の１次エネルギー消費量を予測する工程と、燃料電池またはガスエンジンの運転により予測された給湯需要量を賄う場合の１次エネルギー消費量とを予測する工程と、補助熱源（バックアップバーナ３２、３４）を用いて予測された給湯需要量を賄う場合の１次エネルギー消費量予測値と、燃料電池またはガスエンジン（１）の運転により予測された給湯需要量を賄う場合の１次エネルギー消費量予測値とを比較する工程と、補助熱源（バックアップバーナ３２、３４）を用いる場合の１次エネルギー消費量予測値の方が小さければ燃料電池またはガスエンジンを運転しない旨を決定する工程、とを有するのが好ましい。なお、この場合の１次エネルギー消費量はガスだけでなく、買電（燃料電池やガスエンジン発電による減少分も考慮）による電力量も計算に入れて演算を行う。
【００２３】
【発明の実施の形態】
図１、図２、図４、図５を参照して、第１実施形態を説明する。
先ず図１において、コージェネレーションシステムＡは、貯湯槽２と熱源機３とを有する温水供給システム１０と、燃料電池又はガスエンジン１と、家庭Ｂ内のコントロールユニット（コントロールパネル）４と、制御用信号ラインＬｅと、図示では省略されているが風呂用給湯設備や台所用給湯設備等、とから構成されている。
【００２４】
図２を参照して、当該コージェネレーションシステムＡの詳細構成について詳述する。燃料電池またはガスエンジン１は、燃料電池またはガスエンジン１が稼動中に発生する排熱によって貯湯槽２内に貯留された水が循環ラインＬｗを介して燃料電池またはガスエンジン１を循環して、温められて給湯用の温水が作られる。
【００２５】
前記熱源機３は、給湯ラインＬｈに介装され給湯される湯温が低い場合に給湯を予・加熱する給湯用バックアップバーナ３２と、暖房システム（たとえば床暖房等）７の温冷媒を予・加熱する暖房用バックアップバーナ３４と、風呂の追い焚き用の熱交換器３５とを有している。
【００２６】
前記給湯ラインＬｈには、その給湯ラインＬｈの分岐点Ｐｂ１、合流点Ｐｇ１で給湯用バックアップバーナ３２を短絡するバイパスラインＬｂが設けられており、図示には明確には示されていないがバイパスラインＬｂの分岐点Ｐｂに介装された切換え弁を切換えることにより、給湯を予加熱させないで、すなわちバイパスさせたり、バイパスさせないでバックアップバーナ３２で予加熱させたりすることが制御出来るように構成されている。
【００２７】
前記暖房用バックアップバーナ３４は暖房用循環ラインＬｆに介装され、その暖房用循環ラインＬｆは暖房システム７に循環可能に接続されている。また、風呂の追い焚き用の熱交換器３５は、追い焚き用ラインＬａによって浴槽５と循環可能に接続されている。追い焚き用熱交換器３５には前記暖房用循環ラインＬｆと並列に接続された熱交換ラインＬｄによって高熱が与えられ、追い焚きが出来るように構成されている。また、追い焚き用ラインＬａの排出側の浴槽５近傍には、浴槽内のお湯の温度を計測する温度センサＴ１０が介装されている。
【００２８】
前記給湯ラインＬｈの端末は、分岐点Ｐｂ３を介して、風呂用給湯口５Ｗ、及び台所用給湯器６とに接続されている。
給湯ラインＬｈの前記合流点Ｐｇ１とＰｂ３の間の領域には分岐点Ｐｂ２が形成され、該分岐点Ｐｂ２と前記追い焚きラインＬａの熱交換器３５と浴槽５を接続する戻り側に形成された合流点Ｐｇ２とはラインＬｃで連通されている。
【００２９】
給湯ラインＬｈの貯湯槽２と前記分岐点Ｐｂ１の間の領域には給湯温度を計測する第１の温度センサＴ１が、前記合流点Ｐｇ１と前記分岐点Ｐｂ２の間の領域には流過順に第２の温度センサＴ２と第１の流量計Ｆ１が介装されている。
前記追い焚きラインＬａの熱交換器３５と前記合流点Ｐｇ２の間の領域には流過順に第３の温度センサＴ３と第２の流量計Ｆ２が介装されている。
給湯ラインＬｈと追い焚きラインＬａとを接続する前記ラインＬｃには第３の流量計が介装されている。
また、追い焚きラインＬａの合流点Ｐｇ２と浴槽５との間の領域には、浴槽５内の湯の量を計測するための水位計Ｓｗが介装されている。
【００３０】
前記貯湯槽２には上水が上水供給ラインＬｍによって供給される。また、前記給湯ラインＬｈの貯湯槽２と前記第１の温度センサＴ１との間の領域に給湯が熱すぎる場合に給湯の温度を下げる（温度調整をする）ために冷水が上水供給ラインＬｎによって加えられるように配管されている。
【００３１】
前記上水供給ラインＬｍには給水の温度を計測する第４の温度センサＴ４が、また貯湯槽２内には上方から順に５層に亙って第５〜第９の温度センサＴ５〜Ｔ９が設置され、それらの温度センサＴ４〜Ｔ９はコネクタＣに一旦接続され、そのコネクタは家庭Ｂ内のコントロールユニット４に信号ラインＬｔによって接続されている。
【００３２】
また、前記第１の温度センサ〜第３の温度センサ、および第１の流量計Ｆ１〜第３の流量計Ｆ３は前記回路基盤３１に接続され更にその回路基盤（インターフェース）３１はその回路基盤３１に設けられたコネクタ３１ｃを介して家庭Ｂ内の前記コントロールユニット４に信号ラインＬｔｆによって接続されている。
【００３３】
コージェネレーションシステムＡのメンテナンス時には、ハンドヘルドコンピュータＨのピンを回路基盤のコネクタ３１ｃの各々項目別に設けられた図示しない接続口に接続して、種々の項目に関して故障診断又は、チェックすることでメンテナンス作業が行われる。
【００３４】
次に図４、図５を参照して、第１実施形態の給湯予測の制御方法に関して説明する。
【００３５】
図４は、入浴の給湯需要予測を行う制御フローである。図４において、運転計画時刻を例えば毎朝９時として決定する（ステップＳ１）。コントロールユニット４は、計画時刻になるまでをチェックしており（ステップＳ２）、計画時刻になったら（ステップＳ２のＹＥＳ）、風呂用給湯需要の予測を開始する（ステップＳ３）。
【００３６】
ここで、風呂の需要、即ち入浴のケース（入浴のパターン）は大別すると後述する「ア」〜「ウ」の３通りがある。そして、その３通りの入浴ケースに沿って風呂用給湯需要を予測することにより、風呂以外の給湯需要を含めた全体の給湯需要が正確に予測出来るので燃料電池１の起動、停止時間も正確に算出することが可能となる。
【００３７】
次のステップＳ４でコントロールユニット４は、浴槽５が空か否かを判断し、空であれば（ステップＳ４のＹＥＳ）、本日の夜風呂に入るか否か（或いは、リモコン予約がしてあるか）を判断する（ステップＳ５）、一方浴槽５に湯が残っていれば（ステップＳ４のＮＯ）、ステップＳ６で入浴するか否かを判断する。
【００３８】
事例データベースから事例ベース推論などにより判断するか、本日の夜に風呂に入るようにリモコン予約がしてあれば（ステップ５のＹＥＳ）、浴槽が空の状態から設定温度、設定水位までの風呂用給湯需要となる熱量を予測する（ステップＳ７；入浴ケース「ア」）。その場合、予測熱量Ｑ（ア）の算定式は次式で与えられる。
Ｑ（ア）＝設定水位×浴槽平均断面積×（設定温度−給水温度）
風呂用給湯需要となる熱量Ｑ（ア）の予測が完了した後、当日（又は翌日）の需要発生後に曜日、時刻、需要量の実測値を学習データとして図示しないデータベースに記憶する（ステップＳ１１）。
一方、事例データベースから判断して入浴しないと判定されるか、もしくはリモコンによる風呂予約が無ければ入浴しないロジックに進む。
【００３９】
浴槽５に湯が残っており、入浴する場合（ステップＳ６のＹＥＳ）は、本日は残り湯が多く沸かし直し量が多いかを判断する（ステップＳ８）。一方入浴しないのであれば（ステップＳ６のＮＯ）、入浴しないロジックに進む。
【００４０】
事例データベースから判断して本日は残り湯が多く沸かし直し量が多い場合（ステップＳ８のＹＥＳ）は、殆どが沸かしなおしであるので、設定温度での熱量が風呂用給湯需要となる熱量Ｑ（ウ）を予測する（ステップＳ９；入浴ケース「ウ」）。その場合、予測熱量Ｑ（ウ）の算定式は次式で与えられる。
Ｑ（ウ）＝（設定温度−現在湯温）×現在水位×浴槽平均断面積
風呂用給湯需要となる熱量Ｑ（ウ）の予測が完了した後、当日（又は翌日）の需要発生後に曜日、発生時刻、需要量の実測値を学習データとして図示しないデータベースに記憶する（ステップＳ１１）。
【００４１】
事例データベースから判断して本日は残り湯があまり多くない場合（ステップＳ８のＮＯ）は、設定水位までお湯を足した上での沸かし直しなので、設定水位までの追加流量と、設定温度までの熱量が風呂用需要となる予測熱量Ｑ（イ）を予測する（ステップＳ１０；入浴ケース「イ」）。その場合、予測熱量Ｑ（イ）の算定式は次式で与えられる。

風呂用給湯需要となる熱量Ｑ（イ）の予測が完了した後、当日（又は翌日）の需要発生後に曜日、発生時刻、需要量の実測値を学習データとして図示しないデータベースに記憶する（ステップＳ１１）。
【００４２】
図５は、前述した風呂以外の、例えば台所の給湯設備６での給湯需要Ｑ_ｋの予測方法について示したフローである。
先ず、給湯需要予測フローをスタートさせて、給湯需要予測（熱量）Ｑ_ｋは、
Ｑ_ｋ＝曜日毎の平均使用流量×（給湯設定温度−給水温度）
の算定式で予測する。なお、曜日だけでなく気温の情報も考慮して良い（例：火曜日２０℃は５０００ｋｃａｌ）。
【００４３】
入浴を含め、一日に使用するであろう全体の給湯需要予測（熱量）Ｑｔは、
Ｑｔ＝Ｑ（ア）＋Ｑ_ｋ
又は、Ｑｔ＝Ｑ（イ）＋Ｑ_ｋ
又は、Ｑｔ＝Ｑ（ウ）＋Ｑ_ｋ
の何れかで求めることが出来る。
占有率の高い入浴用の給湯需要を正確に求めているので、１日の給湯需要も正確に予測することが出来る。
【００４４】
上述したような構成及び制御方法を有する第１実施形態のコージェネレーションシステムによれば、入浴の際の給湯需要と、台所その他の入浴以外の給湯需要とを分離して予測するシステムである。
入浴の際の給湯需要は、入浴ケースを浴槽が空の状態から設定温度で設定水位まで給湯するケース「ア」と、設定水位までお湯を足した上で沸かし直すケース「イ」と、足し湯無しで全量沸かし直すケース「ウ」とに明確に分け、夫々のケースについて給湯量を予測する。その上、給湯需要計測のための給水温度、給湯温度、給湯量の３つを計測する計測手段を備えており、入浴需要の計測には、給水温度、風呂への給湯温度、風呂への給湯流量が確実且つ正確に計測されるので、各入浴ケース毎に、正確な給湯需要の予測が可能である。
占有率の大きな入浴の給湯需要が正確に予測されるので、台所用を含めた全給湯需要をも正確に予測することが出来る。
更に詳細には、追い焚きラインＬａには残り湯の温度を計測する温度センサＴ１０と、残り湯の量を計測出来る水位計Ｓｗが介装されているので上述の入浴ケース「イ」のような場合にも、入浴時の正確な給湯需要が予測出来る。
更に、給湯需要が正確に予測出来るので燃料電池１の起動、停止時間も正確に算出することが可能となる。
【００４５】
次に図１、図２及び制御フローチャート図６、図７を参照して第２実施形態について説明する。
第２実施形態は、システムの構成は第１実施形態と同様図１及び図２で示す構成が用いられる。
第２実施形態は、例えば、妻及び子供の入浴後、遅く帰宅した夫が、必ず、沸かし直し及び足し湯をする家庭では、前述の入浴ケース「ア」の２〜３時間後に必ず入浴ケース「イ」が為される。その様な予測は、上述した第１実施形態では予測することは不可能である。即ち、第１実施形態では、入浴ケース「ア」のみを予測して、制御は終了してしまうからである。その様な予測を正確に行うのが第２実施形態である。
【００４６】
図６において、風呂需要データを学習する。即ち、入浴ケース「ア」の通常の風呂張り、入浴ケース「イ」の足し湯、入浴ケース「ウ」の沸かし直し、で分類して、データベースに月日・曜日・時刻・気温と一緒に実需要値と回数を更新する（ステップＳ２０）。なお、月日は必ずしも必要ではない。
具体的には、土、日は「ア」のみだが、火木は「イ」、月水金が「ウ」というようなデータを記録していく。時間が経過するとともに、始めは傾向が不明確でも発生回数をカウントしているので次第に曜日ごとの特徴が明確になる。また、その需要量も把握（予測）できる。
【００４７】
次のステップＳ２１では、風呂需要値予測をスタートさせ、月日・曜日がコントロールユニット４に内蔵のタイマ機能によって判定され（ステップＳ２２）、本日（の曜日）は入浴ケース「ア」が発生するか否かを事例データベースから判断する（ステップＳ２３）。そして、本日「ア」が発生するのであれば（ステップＳ２３のＹＥＳ）、「ア」の発生予測時刻を事例データベースのデータから事例ベース推論などにより決定し（ステップＳ２４）、発生しなければ（ステップＳ２３のＮＯ）、入浴しないロジックに進む。
【００４８】
次のステップＳ２５ではコントロールユニット４は、今日は風呂を利用する時間が各人で離れている等で、沸かし直し回数が多いか否かを判断する。
沸かし直し回数が多ければ（ステップＳ２５のＹＥＳ）、入浴ケース「ウ」の発生予測時刻を決定する（ステップＳ２６）。一方、沸かし直し回数が事例データベースのデータから少ないと判断されれば（ステップＳ２５のＮＯ）、図７のＭに進む。
【００４９】
次のステップＳ２７ではコントロールユニット４は、入浴ケース「ア」が予測時刻若しくは時刻前に発生したか否かを判断する。
入浴ケース「ア」が予測時刻若しくは時刻前に発生した場合（ステップＳ２７のＹＥＳ）には、更に入浴ケース「ウ」が規定時間までに発生したか否かを判断する（ステップＳ２８）。一方、入浴ケース「ア」が予測時刻若しくは時刻前に発生しないのであれば（ステップＳ２７のＮＯ）、「ア」と「イ」の発生予測時刻を例えば１時間後にずらす等の再予測・再設定を行った上でステップＳ２７に戻る。なお、ステップＳ２７のＮＯのループがいつまでも続く場合は、時間を決めて（例えば真夜中０時）制御を中断する。
ここで、「後にずらす」とは、燃料電池１の発電量を低減する、又は買電に切り換える、或いはその他の燃料電池の運転制御を変更すること全般を含んでいる。
【００５０】
入浴ケース「ウ」が規定時間までに発生した場合（ステップＳ２８のＹＥＳ）は、制御を終了し、「ウ」が規定時間までに発生しない場合（ステップＳ２８のＮＯ）は、本日は「ウ」が発生しないものと見做す（ステップＳ３０）。
【００５１】
図７のＭに移り、コントロールユニット４は、本日は沸かし直しを行うか否かを判断する（ステップＳ３１）。事例データベースにより沸かし直しをすると判断されるのであれば（ステップＳ３１のＹＥＳ）、入浴ケース「イ」の発生予測時刻を事例データベースにより決定し（ステップＳ３２）、ステップＳ３３に進む。
沸かし直しをしないのであれば（ステップＳ３１のＮＯ）、本日は入浴ケース「ア」のみであると判定し（ステップＳ３７）、「ア」の需要量を事例データベースにより予測し（ステップＳ３８）、制御を終了する。
【００５２】
ステップＳ３３では、コントロールユニット４は入浴ケース「ア」が規定時間までに発生したか否かを判断する。「ア」が予測時刻若しくは時刻前に発生した場合（ステップＳ３３のＹＥＳ）には、更に入浴ケース「イ」が規定時間までに発生したか否かを判断する（ステップＳ３４）。一方、入浴ケース「ア」が予測時刻若しくは時刻前に発生しないのであれば（ステップＳ３３のＮＯ）、「ア」と「ウ」の発生予測時刻を例えば１時間後にずらす等の再予測・再設定を行った上でステップＳ３３に戻る。なお、ステップＳ３３のＮＯのループがいつまでも続く場合は、時間を決めて（例えば真夜中０時）制御を中断する。
【００５３】
入浴ケース「イ」が規定時間までに発生した場合（ステップＳ３４のＹＥＳ）は、制御を終了し、「イ」が規定時間までに発生しない場合（ステップＳ３４のＮＯ）は、本日は入浴ケース「イ」が発生しないものと見做す（ステップＳ３６）。
【００５４】
上述した第２実施形態によれば、月日（即ち季節）や曜日毎、或いは時刻や気温によって給湯需要データが蓄積、又は更新されており、そのようなデータを駆使し、当日の沸かし直しが正確に予測出来るので、風呂の利用時間を希望通りに、且つ柔軟にずらすことが出来る。
【００５５】
次に図１、図３及び図８を参照して第３実施形態の給湯需要予測制御を説明する。
図３のシステムの構成に関しては、図２（第１〜第２実施形態）に対して、バックアップバーナ３２、３４からの信号を検出するための検出手段８を加えたことが異なるのみで、その他は図２と同様である。
前記バックアップバーナ３２、３４には消費熱量（ガスのインプット熱量）を正確に計測する機能（検出手段８）があり、図８の制御フローはこの機能を用いた制御（特徴としては予測の誤差を較正する制御）の流れを示したものである。
【００５６】
先ず、給湯需要と、補助熱源材である例えばバックアップバーナ３２、３４への投入量（ｋｃａｌ又はｋＪ）のデータとを取得する（ステップＳ４０）。そして、各箇所での湯の温度や浴槽５に残った残り湯の量、流過した給湯量等と、過去に学習しメモリに記憶した事例データベースを参照して（ステップＳ４０Ａ）、全体の給湯需要（入浴に要する給湯需要＋その他の給湯器に要する給湯需要）予測値Ｑ_Ｓを算出する（ステップＳ４１）。
【００５７】
その後コントロールユニット４は給湯需要が発生したか否かを判断する。発生していれば（ステップＳ４２のＹＥＳ）、予測誤差ΔＱを算出する（ステップＳ４３）。
ここで予測誤差ΔＱは以下の算定式で求められる。
ΔＱ＝実給湯需要Ｑ_Ｔ−全体の給湯需要予測値Ｑ_Ｓ
ここで、実給湯需要Ｑ_Ｔ＝燃料電池発電による熱回収量＋補助熱源材の投入量
また、燃料電池発電による熱回収量、補助熱源材の投入量は、共に実測値である。
【００５８】
次のステップＳ４４ではコントロールユニット４は、予測誤差ΔＱが許容値（例えば１０００ｋｃａｌ）を超している状態が所定日数（例えば１週間）継続したか否かをチェックする。
予測誤差ΔＱが許容値を超している状態が所定日数継続した場合（ステップＳ４４のＹＥＳ）は、翌日以降、予測誤差ΔＱに全体の給湯需要予測値Ｑ_Ｓを加えた値を新たな給湯予測値とし（ステップＳ４５）、燃料電池１による熱回収量が多くなるように燃料電池１の起動時刻及び停止時刻を決定した（ステップＳ４６）後、制御を終了する。
【００５９】
上述したような制御方法を有する第３実施形態によれば、バックアップバーナ３２、３４の消費熱量を正確に計測しており、需要予測の誤差が算出され、その算出された誤差を基に、更に従前のデータを更新することが出来る。
【００６０】
次に図１、図３及び図９を参照して第４実施形態を説明する。
図３のシステムの構成に関しては、図２（第１実施形態、第２実施形態）に対して、バックアップバーナ３２、３４からの信号を検出するための検出手段８を加えたことが異なるのみで、その他は図２と同様である。
【００６１】
図９の制御フローに基づいて、燃料電池或いはガスエンジン１の起動時間を決定する制御、詳細にはバックアップバーナの稼動時間を出来る限り短くする制御について説明する。
【００６２】
ステップＳ５０において、バックアップバーナ３２、３４への燃料の投入量（ｋｃａｌ或いはｋＪ単位）のデータ及びバックアップバーナ３２、３４の稼動していた時間のデータを取得して、運転計画を開始する（ステップＳ５１）。
次に本日のバックアップバーナ３２、３４の可動時刻を事例データベースにより予測（ステップＳ５２）し、予測時刻に貯湯タンク２が規定値以上に蓄熱（例えば５０００ｋｃａｌ）されるように逆算して燃料電池１の起動時刻を決定した（ステップＳ５３）後、制御を終了する。換言すれば、ステップＳ５３では、バックアッブバーナ３２、３４が稼動すると予測される時間に、従来の運転計画におけるタンク蓄熱量として規定値（５０００ｋｃａｌ）以上、蓄熱される様に、燃料電池１の起動時刻等を設定する。以って、バックアップバーナ３２、３４の稼動を抑さえている。
【００６３】
上述した制御方法を有する第４実施形態によれば、バックアップバーナ３２，３４に投入する燃料（インプット熱量換算）が過去のデータベースから容易に予測することが出来て、タンク蓄熱量の自然放熱分等により作動するバックアップバーナが利用される時刻を予測し、その時刻には貯湯タンク２に規定値以上蓄熱されるように逆算して燃料電池の起動時間を設定出来る。
【００６４】
次に図１、図３及び図１０を参照して第５実施形態を説明する。
図３のシステムの構成に関しては、第４実施形態と同様である。
図１０の制御フローに基づいて、入浴しない場合における燃料電池或いはガスエンジン１の運転予定を決定する制御について説明する。これは図４（第１実施形態）、図６（第２実施形態）において示されている入浴しないロジックである。
【００６５】
ステップＳ６０において、風呂以外の給湯需要予測値が設定値、例えば２０００ｋｃａｌ以上であるか否かを判断する。
設定値以上であれば（ステップＳ６０のＹＥＳ）、本日の給湯発生終了時刻において、翌日の給湯需要を確保するように燃料電池の起動時刻を決定して（ステップＳ６１）、制御を終了する。一方、設定値未満であれば（ステップＳ６０のＮＯ）、本日は燃料電池１を運転しないので制御を終了する。
【００６６】
上述したような制御方法を有する第５実施形態によれば、入浴以外の給湯需要予測値が設定値以上の場合に、その日の給湯需要を確保するべく燃料電池１の起動時間を設定することが出来る。
【００６７】
【発明の効果】
本発明の作用効果を以下に列挙する。
（１）入浴の際の給湯需要と、台所その他の入浴以外の給湯需要とを分離しており、入浴の際の給湯需要は、入浴ケースを浴槽が空の状態から設定温度で設定水位まで給湯するケース「ア」と、設定水位までお湯を足した上で沸かし直すケース「イ」と、足し湯無しで全量沸かし直すケース「ウ」とに明確に分け、夫々のケースについて給湯量を予測する。その上、給湯需要計測のための給水温度、給湯温度、給湯量の３つを計測する計測手段を備えており、入浴需要の計測には、給水温度、風呂への給湯温度、風呂への給湯流量が確実且つ正確に計測されるので、各入浴ケース毎に、正確な給湯需要の予測が可能である。
（２）占有率の大きな入浴の給湯需要が正確に予測されるので、台所用を含めた全給湯需要をも正確に予測することが出来る。
（３）追い焚きラインには残り湯の温度を計測する温度センサと、残り湯の量を計測出来る水位計が介装されているので上述の入浴ケース「イ」のような場合にも、入浴時の正確な給湯需要が予測出来る。
（４）給湯需要が正確に予測出来るので燃料電池１の起動、停止時間も正確に予測可能となる。
（５）月日（即ち季節）や曜日毎、或いは時刻や気温によって給湯需要データが蓄積、又は更新されており、そのようなデータを駆使し、当日の沸かし直しが正確に予測出来るので、風呂の利用時間を希望通りに、且つ柔軟にずらすことが出来る。
（６）補助熱源材の投入量を正確に計測しており、給湯需要予測の誤差が算出され、その算出された誤差を基に、更に従前のデータを更新することが出来るので更に予測精度が向上する。
（７）補助熱源材の投入量が過去のデータから容易に予測出来、補助熱源材が利用される時刻を予測し、その時刻には貯湯タンク２に規定値以上蓄熱されるように逆算して燃料電池の起動時間を設定出来る。
（８）入浴以外の給湯需要予測値が設定値以上の場合に、その日の給湯需要を確保するべく燃料電池の起動時間を設定することが出来る。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明が適用されるコージェネレーションシステムの概要を示すブロック図。
【図２】図１のコージェネレーションシステムの詳細を示すブロック図。
【図３】本発明の第４実施形態に適用されるコージェネレーションシステムの詳細を示すブロック図。
【図４】本発明の実施形態の第１実施形態であり、入浴時の給湯需要予測を行う制御を示すフローチャート。
【図５】本発明の実施形態の第１実施形態であり、入浴以外の給湯需要予測を行う制御を示すフローチャート。
【図６】本発明の第２実施形態における給湯需要予測制御を示すフローチャート。
【図７】図６の続きのフローチャート。
【図８】本発明の第３実施形態における給湯需要予測制御を示すフローチャート。
【図９】本発明の第４実施形態における燃料電池或いはガスエンジンの起動時刻決定の制御を示すフローチャート。
【図１０】本発明の第５実施形態における燃料電池或いはガスエンジンの運転時刻決定の制御を示すフローチャート。
【符号の説明】
Ａ・・・コージェネレーションシステム
Ｂ・・・家庭
Ｈ・・・ハンドヘルドコンピュータ
Ｌｈ・・・給湯ライン
Ｓｗ・・・水位センサ
Ｔ１〜Ｔ１０・・・温度センサ
１・・・エンジン又は燃料電池
２・・・貯湯槽
３・・・熱源機
４・・・コントロールユニット
５・・・浴槽
６・・・冷媒ポンプ
７・・・暖房システム
８・・・検出手段
１０・・・温水給湯システム
３１・・・回路基盤／インターフェース
３２、３４・・・バックアップバーナ
３５・・・熱交換器[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a cogeneration system (for example, a fuel cell cogeneration system or a gas engine cogeneration system) that supplies electricity and heat, and relates to a technique for improving prediction accuracy and operating efficiency of hot water supply demand.
[0002]
[Prior art]
A cogeneration system using a fuel cell or gas engine with a hot water storage tank cannot be operated unless the hot water storage tank is full (the state where it cannot store more heat: a state where it is thermally saturated) unless the heat is dissipated by the radiator. .
Here, when the heat stored in the hot water storage tank is used as hot water supply demand (heat demand), the fuel cell and the gas engine can be operated again. Therefore, DSS (Daily Start Stop) operation (operation to start and stop as necessary) is necessary, and in a cogeneration system using a fuel cell or a gas engine, learning of hot water supply demand pattern in the installation house (etc.) Therefore, it is necessary to perform the control for efficient operation that improves energy saving.
[0003]
In particular, in fuel cells, the rate at which hot water accumulates due to exhaust heat is slow (less than 1 liter / min., Although there are some differences depending on the use of the fuel cell, it takes about 4 to 7 hours until the tank is almost empty. Therefore, it is difficult to set the operation start time unless the hot water supply demand is accurately predicted.
[0004]
Here, the biggest factor in the demand for hot water supply for home use is bathing.
For example, 20 liters / min. About 5 liters / min. About 200 liters are required when filling the bathtub with hot water (so-called “bathroom”).
And it is necessary to make the hot water tank full or just before full by the bathing time, which is the largest consumption of hot water demand in one day, and it is necessary to estimate and back-calculate from there to determine the start time of the fuel cell There is.
In other words, in order to improve the energy saving performance, it is important to accurately predict the demand for hot water supply, particularly the demand for hot water supply at the time of bathing, which is the largest consumption factor.
[0005]
However, conventionally (for example, refer patent documents 1-3), when predicting the hot water supply demand, a method of predicting the bath and the other (cooking etc.) together has been adopted.
That is, the hot water supply demand at the time of bathing, which is the maximum amount, is not predicted independently, but only the total value of the hot water supply demand is predicted. For this reason, it has been difficult to improve the prediction accuracy of hot water supply demand.
[0006]
Further, in the prior art, there is a case where the hot water supply demand is predicted by averaging the hot water supply demand every day or every day of the week.
However, in the case of hot water supply demand prediction in such a format, for example, if there is a day when bathing is not performed, hot water supply demand prediction is performed as an average value including that day. Will not disappear until a few weeks have passed. That is, the hot water supply demand prediction value has a disadvantage that it becomes a small number over several weeks. In addition, there is a concern that by obtaining an average value including hot water demand data on days when bathing is not performed, a hot water demand curve indicating bathing time and the like becomes dull, and a peak at the time of bathing cannot be predicted.
[0007]
[Patent Document 1]
JP 2002-168524 A
[Patent Document 2]
JP 2002-295308 A
[Patent Document 3]
JP 2002-318006 A
[0008]
[Problems to be solved by the invention]
The present invention has been proposed in view of the above-mentioned problems of the prior art, and a cogeneration system that can improve energy saving performance by improving prediction accuracy of hot water supply demand, in particular, hot water demand during bathing. The purpose is to provide.
[0009]
[Means for Solving the Problems]
The cogeneration system of the present invention is a cogeneration system having a fuel cell (1) or a gas engine, a means for storing hot water (a hot water tank 2), a hot water supply demand side (for example, a bathtub 5 in a household B, a hot water supply facility 6). Detection for detecting the state of the heat source circuit (Lh) for supplying hot water to the hot water heating system 7) such as floor heating and the hot water circuit (Lh) from the hot water storage means (hot water tank 2) to the hot water supply load Means (temperature sensors T1, T2, flowmeter F1, water level sensor Sw, etc.), an interface member (circuit board 31) provided in the heat source unit (3) for transmitting the detection results of the detection means to the outside, Control means (control unit 4) to which information on the state of the hot water circuit (Lh) is input via the interface member (circuit board 31). Means (control unit 4) is characterized by being configured so as to perform control to predict the bath (5) of hot water and hot water demand during bathing based on the day of the (claim 1).
Here, the said control means (control unit 4) is comprised so that the hot water supply demand at the time of bathing may be estimated based on the weather (for example, temperature etc.) in addition to the amount of hot water in a bathtub (5), and a day of the week. It is preferable.
[0010]
According to the present invention having such a configuration, bathing and use of other hot water can be separated and the hot water supply demand in bathing can be accurately predicted. And the prediction accuracy of the whole hot water supply demand can be improved by predicting the hot water supply demand at the time of bathing which is the maximum hot water supply demand with high accuracy.
[0011]
Specifically, the control means (control unit 4) determines that the bathtub (5) is “empty” based on the amount of hot water in the bathtub (5) and the day of the week (preferably, in addition to this, time and weather, for example, temperature). The hot water of the set temperature is filled from the state of "" to the set water level, or the hot water remains in the bathtub (5), and the hot water is heated to the set temperature without refilling the hot water (so-called "refreshing" ”Or“ re-boil ”), with hot water remaining in the bathtub (5), add hot water to the set water level and then heat the hot water (so-called“ additional hot water ”), Determination or prediction of whether or not to “boil” or “re-boil”, and based on the result and the state of the hot water circuit at that time (for example, hot water temperature remaining in the bathtub 5), the necessary hot water supply Demand (so-called As in the case of the feeder "or" re Boil ", without the addition of hot water, preferably configured so as to predict Included) in hot water demand case of only heating.
[0012]
Further, the cogeneration system of the present invention is a cogeneration system having a fuel cell or a gas engine (1), and means for storing hot water (a hot water tank 2) and a hot water supply demand side (for example, a bathtub 5 in a home, a hot water supply facility). Detection for detecting the state of the heat source circuit (Lh) for supplying hot water to the hot water heating system 7) such as floor heating and the hot water circuit (Lh) from the hot water storage means (hot water tank 2) to the hot water supply load Means (temperature sensors T1 to T3, flow meters F1 to F3, water level sensor Sw, etc.) and an interface member (circuit board 31) provided in the heat source unit (3) for transmitting the detection result of the detection means to the outside And control means (control unit 4) to which information on the state of the hot water circuit (Lh) is input via the interface member (circuit board 31). , Control means (control unit 4) is characterized by being configured so as to perform control to predict the day and hot water demand during bathing based on the past of the hot water supply demand data (claim 2).
Here, the control means (control unit 4) is configured to perform control for predicting the hot water supply demand at the time of bathing based on not only the day of the week and past hot water supply demand data but also the weather (for example, the temperature). Preferably it is.
[0013]
Specifically, the control means (control unit 4) determines whether or not a hot water supply demand by bathing is generated based on past hot water supply demand data depending on which day the hot water supply prediction is performed (S5). If it is predicted that hot water supply demand will occur, based on the day of the week and past hot water supply demand data, only the hot water at the set temperature is filled from the "empty" state to the set water level (S7). Or in a state where the hot water remains in the bathtub (5), the hot water is heated to the set temperature without replenishing the hot water (so-called “reheating” or “re-boiling” is performed; S9) In the state where hot water remains in the bathtub (5), the hot water is heated to the set water level and then heated (the so-called “additional hot water” is performed, followed by “reheating” or “reboiling”) ; S10) Cross or prediction (S4 to S8) to, based on the result, preferably configured so as to predict the required hot water demand.
[0014]
The cogeneration system of the present invention is a cogeneration system having a fuel cell or a gas engine (1), comprising means for storing hot water (hot water tank 2) and auxiliary heat sources (backup burners 32, 34), A heat source machine (3) for supplying hot water to the hot water supply demand side (for example, a hot tub 5 in a home, a hot water supply facility 6, a floor heating etc.), and a hot water circuit (Lh) from the hot water storage tank (2) to the hot water supply load ) And / or the state of the auxiliary heat source (backup burners 32, 34) (temperature sensors T1 to T3, flow meters F1 to F3, water level sensor Sw, gas input amount sensor 8 and the like), and a heat source device (3) An interface member (circuit board 31) that is provided inside and transmits the detection result of the detection means to the outside, and the interface member ( Control means (control unit 4) to which information related to the state of the hot water circuit (Lh) is input via the road substrate), and the control means (control unit 4) The difference between the predicted amount of hot water supply and the actual amount of hot water supply is calculated, and control is performed to determine the operation time at the next operation of the fuel cell or gas engine in order to reduce the difference (S46). (Claim 3).
[0015]
Here, the difference between the predicted hot water supply demand and the actual hot water supply demand is eliminated by driving the auxiliary heat source (backup burner) (S40). The control means (control unit 4) is configured to perform control for determining the operation time of the fuel cell or the gas engine so as to reduce the amount of heating by the auxiliary heat source (backup burners 32, 34) (S46). It is preferable.
[0016]
Alternatively, the cogeneration system of the present invention is a cogeneration system having a fuel cell or a gas engine (1), and includes means for storing hot water (hot water tank 2) and auxiliary heat sources (backup burners 32 and 34). , A heat source unit (3) for supplying hot water to the hot water supply demand side (for example, a hot tub 5 in the home, a hot water supply facility 6, a hot water heating system 7 such as floor heating), and a hot water circuit (2) from the hot water tank (2) to the hot water supply load ( Lh) and / or detection means (temperature sensors T1 to T3, flow meters F1 to F3, water level sensor Sw, gas input amount sensor 8 and the like) for detecting the state of the auxiliary heat source (backup burners 32 and 34), and heat source An interface member (circuit board 31) provided in the machine (3) for transmitting the detection result of the detection means to the outside, and the interface member Control means (control unit 4) to which information on the state of the hot water circuit (Lh) is input via the circuit board 31). The control means (control unit 4) is an auxiliary heat source (backup burner 32). , 34) to predict the amount of heat applied, and control to determine the operation time of the fuel cell or gas engine (1) so as to reduce the amount of heat added by the auxiliary heat source (backup burners 32, 34). It is characterized by being comprised (Claim 4).
Here, the control means (control unit 4) not only predicts the amount of heat added by the auxiliary heat source (backup burners 32, 34), but also the time when the addition of heat by the auxiliary heat sources (backup burners 32, 34) occurs. It is preferable to be configured to predict
[0017]
Further, in the present invention, the control means (control unit 4) includes a primary energy consumption when the predicted hot water supply demand is covered by using an auxiliary heat source (backup burners 32, 34), and a fuel cell or gas engine (1). Compared with the primary energy consumption when the predicted hot water supply demand is covered by the operation of the above, if the primary energy consumption when using the auxiliary heat source (backup burners 32, 34) is smaller, the fuel cell or gas It is preferable that the control is performed so that the engine (1) is not operated. Note that the primary energy consumption in this case is calculated by calculating not only the gas but also the amount of electric power by purchasing electricity (considering the decrease due to fuel cell and gas engine power generation).
[0018]
The method for controlling a cogeneration system according to claim 1 should predict hot water supply demand based on the amount of hot water in the bathtub (5) and the day of the week (preferably also based on the weather, eg temperature). When predicting whether or not hot water supply demand due to bathing will occur on a day (S5 or S6) and hot water demand due to bathing will occur (YES in S5 or YES in S6), bath (5 ) Is filled with warm water at the set temperature from the state where the hot water does not remain (the state where the bathtub 5 is “empty”) to the set water level (S7), or in a state where the hot water remains in the bathtub (5) Heating the hot water up to the set temperature without replenishing the hot water (S9, which performs so-called “reheating” or “re-boiling”), or after adding the hot water to the set water level with the hot water remaining in the bathtub To heat ( A step (S4 to S10) of determining or predicting whether or not to perform “replenishment” or “reboil” after performing the “additional hot water”, and the result and the hot water circuit (Lh) at that time Based on the state (for example, the temperature of hot water remaining in the bathtub 5), only heating without adding hot water as in the case of necessary hot water supply demand (so-called “reheating” or “re-boiling”) A step (S8) of predicting (included in the hot water supply demand).
[0019]
The method for controlling the cogeneration system according to claim 2 is based on the day of the week on which the hot water supply prediction is performed (preferably, in addition to this, by data and time of weather having a great influence on demand such as temperature) ( S22), based on the past hot water supply demand database, a step (S23) of predicting whether or not hot water supply demand by bathing will occur, and when predicting that hot water demand will occur, based on the day of the week and past hot water demand data (Preferably based on the time and weather in addition to this), the hot water at the set temperature is only filled from the state where the hot water does not exist in the bathtub (the state where the bathtub is “empty”) to the set water level ( In S7), the hot water is heated to the set temperature without replenishing the hot water in a state where the hot water remains in the bathtub (so-called “reaping” or “reboiling” is performed S9) In the state where the hot water remains in the bathtub, whether the hot water is heated after adding the hot water to the set water level (the so-called “addition hot water” is performed, then “retreat” or “reboil” is performed S10), And a step of predicting necessary hot water supply based on the result (S25).
[0020]
The method for controlling the cogeneration system according to claim 3 is actually based on the step (S40) of predicting the hot water supply demand, the heat recovery amount by the fuel cell or gas engine (1), and the heating amount of the auxiliary heat source (backup burner). A step (S41) for determining the required hot water supply amount, a step (S43) for determining the difference between the predicted hot water demand and the actual hot water demand (S43), or to reduce the difference (or the amount of heating by the auxiliary heat source A step (S46) of determining the starting time of the fuel cell or the gas engine (1).
[0021]
The method for controlling the cogeneration system according to claim 4 includes a step (S50) of predicting the amount of heat added by an auxiliary heat source (backup burner) to compensate for heat radiation from the means for storing hot water (hot water tank 2). And a step (S53) of determining the starting time of the fuel cell or the gas engine (1) so as to reduce the amount of heat applied by the auxiliary heat source (backup burner).
[0022]
Furthermore, the method for controlling the cogeneration system according to the present invention includes the step of predicting the hot water supply demand and the primary energy consumption when the hot water supply demand predicted using the auxiliary heat sources (backup burners 32 and 34) is covered. Predicted using the auxiliary heat source (backup burners 32, 34), the step of predicting, the step of predicting the primary energy consumption when the hot water supply demand predicted by the operation of the fuel cell or gas engine is covered A step of comparing a predicted value of primary energy consumption when the demand for hot water supply is covered with a predicted value of primary energy consumption when the demand for hot water supply predicted by operation of the fuel cell or gas engine (1) is covered; If the predicted primary energy consumption when using the auxiliary heat source (backup burners 32, 34) is smaller, the fuel cell or gas engine Determining the effect that not operate the down, it has a capital preferred. Note that the primary energy consumption in this case is calculated by taking into account not only the gas but also the amount of electric power by purchasing electricity (considering the decrease due to fuel cell and gas engine power generation).
[0023]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
The first embodiment will be described with reference to FIGS. 1, 2, 4, and 5.
First, in FIG. 1, a cogeneration system A includes a hot water supply system 10 having a hot water tank 2 and a heat source unit 3, a fuel cell or gas engine 1, a control unit (control panel) 4 in a home B, and a control unit. Although not shown in the drawing, the signal line Le includes a bath hot water supply facility, a kitchen hot water supply facility, and the like.
[0024]
The detailed configuration of the cogeneration system A will be described in detail with reference to FIG. The fuel cell or gas engine 1 circulates the water stored in the hot water tank 2 by the exhaust heat generated during operation of the fuel cell or gas engine 1 through the fuel cell or gas engine 1 through the circulation line Lw. Warm water for hot water supply is made.
[0025]
The heat source unit 3 preliminarily supplies hot water backup burner 32 that preheats and heats hot water when the temperature of the hot water supplied through the hot water supply line Lh is low, and hot refrigerant of a heating system (for example, floor heating). A heating backup burner 34 for heating and a heat exchanger 35 for reheating the bath are provided.
[0026]
The hot-water supply line Lh is provided with a bypass line Lb for short-circuiting the hot-water supply backup burner 32 at the branch point Pb1 and the junction Pg1 of the hot-water supply line Lh. By switching the switching valve interposed at the branch point Pb of Lb, the hot water supply is not preheated, i.e., bypassed or preheated by the backup burner 32 without being bypassed. Yes.
[0027]
The heating backup burner 34 is interposed in a heating circulation line Lf, and the heating circulation line Lf is connected to the heating system 7 so as to be circulated. Further, the heat exchanger 35 for reheating the bath is connected to the bathtub 5 so as to be circulated by a reheating line La. The reheating heat exchanger 35 is configured such that high heat is given by a heat exchange line Ld connected in parallel with the heating circulation line Lf so that reheating can be performed. Further, a temperature sensor T10 for measuring the temperature of hot water in the bathtub is interposed in the vicinity of the bathtub 5 on the discharge side of the reheating line La.
[0028]
The terminal of the hot water supply line Lh is connected to the hot water supply port 5W for the bath and the hot water supply device 6 for the kitchen via the branch point Pb3.
A branch point Pb2 is formed in a region between the junctions Pg1 and Pb3 of the hot water supply line Lh, and is formed on the return side connecting the branch point Pb2 and the heat exchanger 35 of the reheating line La and the bathtub 5. The junction Pg2 is communicated with the line Lc.
[0029]
A first temperature sensor T1 for measuring a hot water supply temperature is measured in a region between the hot water storage tank 2 and the branch point Pb1 of the hot water supply line Lh, and a region between the junction point Pg1 and the branch point Pb2 Two temperature sensors T2 and a first flow meter F1 are interposed.
A third temperature sensor T3 and a second flow meter F2 are arranged in the flow-through order in the region between the heat exchanger 35 and the junction Pg2 in the reheating line La.
A third flow meter is interposed in the line Lc that connects the hot water supply line Lh and the reheating line La.
Further, a water level meter Sw for measuring the amount of hot water in the bathtub 5 is interposed in a region between the junction Pg2 of the reheating line La and the bathtub 5.
[0030]
The hot water tank 2 is supplied with clean water by a clean water supply line Lm. In addition, when hot water is too hot in the region between the hot water storage tank 2 and the first temperature sensor T1 of the hot water supply line Lh, cold water is supplied to the water supply line Ln in order to lower the temperature of the hot water supply (adjust the temperature). Is piped to be added by.
[0031]
The water supply line Lm has a fourth temperature sensor T4 for measuring the temperature of the feed water, and the hot water storage tank 2 has fifth to ninth temperature sensors T5 to T9 extending in five layers in order from above. These temperature sensors T4 to T9 are once connected to the connector C, and the connector is connected to the control unit 4 in the home B by a signal line Lt.
[0032]
The first to third temperature sensors and the first flow meter F1 to the third flow meter F3 are connected to the circuit board 31 and the circuit board (interface) 31 is connected to the circuit board 31. Is connected to the control unit 4 in the home B by a signal line Ltf through a connector 31c provided in the home B.
[0033]
During maintenance of the cogeneration system A, the pins of the handheld computer H are connected to connection ports (not shown) provided for each item of the circuit board connector 31c, and maintenance work is performed by diagnosing or checking various items. Done.
[0034]
Next, a hot water prediction control method according to the first embodiment will be described with reference to FIGS. 4 and 5.
[0035]
FIG. 4 is a control flow for performing hot water supply demand prediction for bathing. In FIG. 4, the operation plan time is determined as, for example, 9:00 every morning (step S1). The control unit 4 checks until the planned time is reached (step S2). When the planned time is reached (YES in step S2), prediction of hot water supply demand for bath is started (step S3).
[0036]
Here, the demand for baths, that is, bathing cases (bathing patterns) can be broadly classified into three types “A” to “C” described later. And by predicting the hot water supply demand for the bath along the three bathing cases, the overall hot water demand including the hot water supply demand other than the bath can be accurately predicted, so the start and stop times of the fuel cell 1 are also accurate. It is possible to calculate.
[0037]
In the next step S4, the control unit 4 determines whether or not the bathtub 5 is empty. If it is empty (YES in step S4), whether or not to take a bath today (or remote control reservation has been made). (Step S5), if hot water remains in the bathtub 5 (NO in Step S4), it is determined whether or not to bathe in Step S6.
[0038]
Judgment based on case-based reasoning from the case database or if remote control reservations are made to take a bath on the night of the day (YES in step 5), for baths from the empty tub to the set temperature and set water level The amount of heat that becomes the demand for hot water supply is predicted (step S7; bathing case “a”). In that case, the formula for calculating the predicted heat quantity Q (a) is given by the following formula.
Q (A) = Set water level x Bathtub average cross-sectional area x (Set temperature-Feed water temperature)
After the prediction of the amount of heat Q (a) that will be the hot water demand for the bath is completed, the day of the week, the time, and the actual measured value of the demand amount are stored as learning data in a database (not shown) after the demand occurrence on that day (or the next day) (step S11). .
On the other hand, from the case database, it is determined not to take a bath, or if there is no bath reservation by the remote controller, the process proceeds to a logic not to take a bath.
[0039]
When hot water remains in the bathtub 5 and bathes (YES in step S6), it is determined whether there is much remaining hot water and the amount of re-boiling is large today (step S8). On the other hand, if not taking a bath (NO in step S6), the process proceeds to a logic not taking a bath.
[0040]
Judging from the case database, if there is a lot of remaining hot water today and the amount of re-boiling is large (YES in step S8), since most of it is re-boiling, the amount of heat at the set temperature becomes the demand for hot water supply for the bath (Q ) Is predicted (step S9; bathing case “U”). In that case, the calculation formula of the predicted heat quantity Q (c) is given by the following formula.
Q (U) = (Set temperature-Current hot water temperature) x Current water level x Bathtub average cross-sectional area
After the prediction of the amount of heat Q (c) that becomes the hot water supply demand for the bath is completed, the day of the week, the time of occurrence, and the actual measured value of the demand amount are stored as learning data in a database (not shown) after the demand occurrence on that day (or the next day) (step S11). ).
[0041]
Judging from the case database, if there is not much remaining hot water today (NO in step S8), it is re-boiled after adding hot water to the set water level, so the additional flow up to the set water level and the amount of heat up to the set temperature Predicts the predicted heat quantity Q (I) that will be the demand for bath (step S10; bathing case “I”). In that case, the calculation formula of the predicted heat quantity Q (A) is given by the following formula.

After the prediction of the amount of heat Q (b) that will be the hot water supply demand for the bath is completed, the day of the week, the time of occurrence, and the actual measured value of the demand amount are stored as learning data in a database (not shown) after the demand occurrence on that day (or the next day) (step S11). ).
[0042]
FIG. 5 shows a hot water supply demand Q in a hot water supply facility 6 of the kitchen other than the bath described above, for example._kIt is the flow shown about the prediction method.
First, the hot water supply demand prediction flow is started, and the hot water supply demand prediction (amount of heat) Q_kIs
Q_k= Average usage flow rate for each day of the week x (hot water set temperature-feed water temperature)
Predict with the following formula. Note that not only the day of the week but also the temperature information may be considered (eg, Tuesday 20 ° C. is 5000 kcal).
[0043]
The total hot water demand forecast (calorie) Qt that will be used in a day, including bathing, is
Qt = Q (A) + Q_k
Or, Qt = Q (I) + Q_k
Or, Qt = Q (U) + Q_k
It can be calculated by either
Since the hot water demand for bathing with a high occupation rate is accurately calculated, the daily hot water demand can be accurately predicted.
[0044]
According to the cogeneration system of the first embodiment having the above-described configuration and control method, it is a system that separates and predicts the demand for hot water at the time of bathing and the demand for hot water other than bathing in the kitchen and the like.
Hot water supply demand for bathing includes the case where the bathing case is heated from the empty tub to the set water level at the set temperature, the case where the water is reheated after adding hot water to the set water level, and the additional hot water. Clearly divide it into cases “U” where the whole amount is boiled without using it, and predict the amount of hot water supply for each case. In addition, it is equipped with measuring means that measures water supply temperature, hot water supply temperature, and hot water supply volume for hot water demand measurement. Bathing demand is measured by measuring the water supply temperature, the hot water temperature to the bath, and the hot water to the bath. Since the flow rate is reliably and accurately measured, it is possible to accurately predict hot water supply demand for each bathing case.
Since the hot water demand for bathing with a large occupancy rate is accurately predicted, the total hot water demand including for kitchens can be accurately predicted.
More specifically, the reheating line La is provided with a temperature sensor T10 that measures the temperature of the remaining hot water and a water level meter Sw that can measure the amount of the remaining hot water. Even in this case, the exact hot water supply demand at the time of bathing can be predicted.
Furthermore, since the hot water supply demand can be accurately predicted, the start and stop times of the fuel cell 1 can be accurately calculated.
[0045]
Next, a second embodiment will be described with reference to FIGS. 1 and 2 and control flowcharts FIG. 6 and FIG.
In the second embodiment, the system configuration shown in FIGS. 1 and 2 is used as in the first embodiment.
In the second embodiment, for example, in the home where a husband who has come home late after bathing his wife and children will surely reboil and add hot water, the bathing case “ "I" is made. Such a prediction cannot be predicted in the first embodiment described above. That is, in the first embodiment, only the bathing case “a” is predicted, and the control ends. The second embodiment accurately performs such prediction.
[0046]
In FIG. 6, bath demand data is learned. In other words, it is classified into the normal bathing of the bathing case “A”, the added hot water of the bathing case “I”, and the boiling of the bathing case “U”, and it is stored in the database together with the date, day, time, and temperature. The demand value and the number of times are updated (step S20). The date is not always necessary.
Specifically, data such as “A” on Saturdays and Sundays, “I” on Firewood, and “U” on Monday and Wednesday are recorded. As time passes, the number of occurrences is counted even if the trend is unclear at first, so the characteristics of each day of the week become gradually clearer. In addition, the demand can be grasped (predicted).
[0047]
In the next step S21, the bath demand value prediction is started, and the date / day of the month is determined by the timer function built in the control unit 4 (step S22). Whether the bathing case “a” occurs today (of the day) Whether or not is determined from the case database (step S23). If “a” occurs today (YES in step S23), the predicted occurrence time of “a” is determined from case database data by case-based reasoning (step S24), and if it does not occur (step S24) (NO in S23), proceed to logic not to take a bath.
[0048]
In the next step S25, the control unit 4 determines whether or not the number of times of re-boiling is large, for example, because the time for using the bath is different for each person today.
If the number of times of reboiling is large (YES in step S25), the predicted occurrence time of the bathing case “U” is determined (step S26). On the other hand, if it is determined that the number of re-boiling times is small from the data in the case database (NO in step S25), the process proceeds to M in FIG.
[0049]
In the next step S27, the control unit 4 determines whether or not the bathing case “a” has occurred at or before the predicted time.
When the bathing case “A” occurs at or before the predicted time (YES in step S27), it is further determined whether or not the bathing case “U” has occurred by the specified time (step S28). On the other hand, if the bathing case “a” does not occur at or before the predicted time (NO in step S27), re-prediction / re-setting such as shifting the predicted occurrence time of “a” and “b” after 1 hour, for example Then, the process returns to step S27. If the NO loop in step S27 continues indefinitely, the time is determined (for example, midnight) and the control is interrupted.
Here, “shift later” includes all of reducing the power generation amount of the fuel cell 1, switching to power purchase, or changing other fuel cell operation control.
[0050]
If the bathing case “U” occurs by the specified time (YES in Step S28), the control is terminated, and if “U” does not occur by the specified time (NO in Step S28), today is “U”. Is assumed not to occur (step S30).
[0051]
Moving to M in FIG. 7, the control unit 4 determines whether or not to reboil today (step S31). If it is determined by the case database to reboil (YES in step S31), the predicted occurrence time of the bathing case “I” is determined by the case database (step S32), and the process proceeds to step S33.
If it is not reboiled (NO in step S31), it is determined that there is only a bathing case “A” today (step S37), and the demand amount of “A” is predicted from the case database (step S38), and control is performed. Exit.
[0052]
In step S33, the control unit 4 determines whether or not the bathing case “a” has occurred by the specified time. If “A” occurs at or before the predicted time (YES in step S33), it is further determined whether or not the bathing case “I” has occurred by the specified time (step S34). On the other hand, if the bathing case “a” does not occur at or before the predicted time (NO in step S33), re-prediction / reset such as shifting the predicted occurrence time of “a” and “c” after, for example, one hour Then, the process returns to step S33. When the NO loop in step S33 continues indefinitely, the time is determined (for example, midnight) and the control is interrupted.
[0053]
If the bathing case “I” occurs by the specified time (YES in step S34), the control is terminated. If “I” does not occur by the specified time (NO in step S34), the bathing case “ It is assumed that “a” does not occur (step S36).
[0054]
According to the second embodiment described above, the hot water supply demand data is accumulated or updated according to the date (that is, the season), the day of the week, or the time or temperature, and such data is used to reheat the day. Since it can be predicted accurately, the bath usage time can be flexibly shifted as desired.
[0055]
Next, the hot water supply demand prediction control of the third embodiment will be described with reference to FIGS. 1, 3, and 8.
3 is different from FIG. 2 (first to second embodiments) only in that detection means 8 for detecting signals from the

backup burners

32 and 34 is added. Is the same as FIG.
The

backup burners

32 and 34 have a function (detection means 8) that accurately measures the amount of heat consumed (gas input heat amount), and the control flow of FIG. The flow of control to calibrate is shown.
[0056]
First, the hot water supply demand and data on the amount of input (kcal or kJ) to the

backup burners

32 and 34, which are auxiliary heat source materials, are acquired (step S40). Then, referring to the temperature of hot water at each location, the amount of remaining hot water remaining in the bathtub 5, the amount of hot water flowing through, etc., and the case database learned in the past and stored in the memory (step S40A), the entire hot water supply Demand (demand for hot water required for bathing + demand for hot water required for other water heaters) predicted value Q_SIs calculated (step S41).
[0057]
Thereafter, the control unit 4 determines whether a hot water supply demand has occurred. If it has occurred (YES in step S42), a prediction error ΔQ is calculated (step S43).
Here, the prediction error ΔQ is obtained by the following calculation formula.
ΔQ = Actual hot water supply demand Q_T-Total hot water demand forecast value Q_S
Here, actual hot water supply demand Q_T= Amount of heat recovered from fuel cell power generation + Amount of auxiliary heat source material input
Further, the amount of heat recovered by fuel cell power generation and the amount of auxiliary heat source material input are both measured values.
[0058]
In the next step S44, the control unit 4 checks whether or not the state in which the prediction error ΔQ exceeds the allowable value (for example, 1000 kcal) continues for a predetermined number of days (for example, one week).
When the state in which the prediction error ΔQ exceeds the allowable value continues for a predetermined number of days (YES in step S44), the entire hot water supply demand prediction value Q is added to the prediction error ΔQ after the next day._SAs a new hot water supply prediction value (step S45), the start time and stop time of the fuel cell 1 are determined so that the amount of heat recovered by the fuel cell 1 is increased (step S46), and then the control is terminated. .
[0059]
According to the third embodiment having the control method as described above, the heat consumption of the

backup burners

32 and 34 is accurately measured, an error in demand prediction is calculated, and further based on the calculated error. Previous data can be updated.
[0060]
Next, a fourth embodiment will be described with reference to FIG. 1, FIG. 3, and FIG.
The configuration of the system in FIG. 3 differs from that in FIG. 2 (first embodiment, second embodiment) only in that detection means 8 for detecting signals from the

backup burners

32 and 34 is added. Others are the same as in FIG.
[0061]
Based on the control flow of FIG. 9, control for determining the startup time of the fuel cell or gas engine 1, specifically, control for shortening the operation time of the backup burner as much as possible will be described.
[0062]
In step S50, data on the amount of fuel input to the backup burners 32, 34 (in units of kcal or kJ) and data on the time during which the

backup burners

32, 34 were operating are acquired, and an operation plan is started (step S51). ).
Next, the operation time of today's

backup burners

32 and 34 is predicted from the case database (step S52), and the back of the fuel cell 1 is calculated by back-calculating so that the hot water storage tank 2 stores heat (eg, 5000 kcal) to a specified value or more at the predicted time. After determining the activation time (step S53), the control is terminated. In other words, in step S53, the start of the fuel cell 1 is performed so that, during the time when the back-up

burners

32 and 34 are expected to operate, the heat storage amount of the tank in the conventional operation plan is stored more than the specified value (5000 kcal). Set time, etc. Thus, the operation of the

backup burners

32 and 34 is suppressed.
[0063]
According to the fourth embodiment having the above-described control method, the fuel (input heat amount conversion) to be input to the

backup burners

32 and 34 can be easily predicted from the past database, and the natural heat radiation amount of the tank heat storage amount, etc. The start time of the fuel cell can be set by predicting the time at which the backup burner that operates according to the above is used, and at the time, the hot water storage tank 2 stores heat more than a specified value.
[0064]
Next, a fifth embodiment will be described with reference to FIG. 1, FIG. 3, and FIG.
The configuration of the system in FIG. 3 is the same as that in the fourth embodiment.
Based on the control flow of FIG. 10, control for determining the operation schedule of the fuel cell or the gas engine 1 when not bathing will be described. This is the logic which does not take a bath shown in FIG. 4 (1st Embodiment) and FIG. 6 (2nd Embodiment).
[0065]
In step S60, it is determined whether the predicted hot water supply demand value other than the bath is a set value, for example, 2000 kcal or more.
If it is equal to or greater than the set value (YES in step S60), the start time of the fuel cell is determined so as to secure the hot water supply demand on the next day at the hot water supply end time of the current day (step S61), and the control is ended. On the other hand, if it is less than the set value (NO in step S60), the control is terminated because the fuel cell 1 is not operated today.
[0066]
According to the fifth embodiment having the control method as described above, when the predicted value for hot water supply other than bathing is equal to or greater than a set value, the start-up time of the fuel cell 1 can be set to secure the hot water demand for that day. I can do it.
[0067]
【The invention's effect】
The effects of the present invention are listed below.
(1) Hot water supply demand at the time of bathing is separated from kitchen and other hot water demands other than bathing. Hot water supply demand at the time of bathing is from the empty bath tub to the set water level at the set temperature from the empty tub. It is clearly divided into the case "A" to be heated and the water to be boiled after adding hot water up to the set water level, and the case "U" to be boiled without adding hot water and to predict the amount of hot water supply for each case. . In addition, it is equipped with measuring means that measures water supply temperature, hot water supply temperature, and hot water supply volume for hot water demand measurement. Bathing demand is measured by measuring the water supply temperature, the hot water temperature to the bath, and the hot water to the bath. Since the flow rate is reliably and accurately measured, it is possible to accurately predict hot water supply demand for each bathing case.
(2) Since the hot water demand for bathing with a large occupancy rate is accurately predicted, the total hot water demand including for kitchens can be accurately predicted.
(3) The reheating line is equipped with a temperature sensor that measures the temperature of the remaining hot water and a water level gauge that can measure the amount of remaining hot water. Precise demand for hot water supply can be predicted.
(4) Since the hot water supply demand can be accurately predicted, the start and stop times of the fuel cell 1 can also be accurately predicted.
(5) Hot water supply demand data is accumulated or updated according to the day of the month (ie season), day of the week, or the time and temperature, and it is possible to accurately predict the reheating of the day using such data. The usage time can be flexibly shifted as desired.
(6) The input amount of the auxiliary heat source material is accurately measured, and an error in hot water supply demand prediction is calculated. Based on the calculated error, the previous data can be further updated, so that the prediction accuracy is further improved. improves.
(7) The amount of auxiliary heat source material input can be easily predicted from past data, and the time at which the auxiliary heat source material is used is predicted. The start time of the fuel cell can be set.
(8) When the predicted value of hot water supply other than bathing is equal to or greater than the set value, the start-up time of the fuel cell can be set to secure the hot water supply demand for that day.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing an outline of a cogeneration system to which the present invention is applied.
2 is a block diagram showing details of the cogeneration system of FIG. 1. FIG.
FIG. 3 is a block diagram showing details of a cogeneration system applied to a fourth embodiment of the present invention.
FIG. 4 is a flowchart illustrating control for performing hot water supply demand prediction during bathing according to the first embodiment of the present invention.
FIG. 5 is a flowchart showing control for performing hot water supply demand prediction other than bathing according to the first embodiment of the present invention.
FIG. 6 is a flowchart showing hot water supply demand prediction control in the second embodiment of the present invention.
FIG. 7 is a flowchart continued from FIG. 6;
FIG. 8 is a flowchart showing hot water supply demand prediction control in a third embodiment of the present invention.
FIG. 9 is a flowchart showing control for determining a start time of a fuel cell or a gas engine according to a fourth embodiment of the present invention.
FIG. 10 is a flowchart showing control for determining an operation time of a fuel cell or a gas engine according to a fifth embodiment of the present invention.
[Explanation of symbols]
A ... Cogeneration system
B ... Home
H: Handheld computer
Lh ... Hot water supply line
Sw: Water level sensor
T1-T10 ... Temperature sensor
1 ... Engine or fuel cell
2 ... Hot water tank
3 ... Heat source machine
4 ... Control unit
5 ... Bathtub
6 ... Refrigerant pump
7 ... Heating system
8: Detection means
10 ... Hot water hot water supply system
31 ... Circuit board / interface
32, 34 ... Backup burner
35 ... Heat exchanger

Claims

In a cogeneration system having a fuel cell or a gas engine, a means for storing hot water, a heat source unit for supplying hot water to the hot water supply demand side, and a state of a hot water circuit from the means for storing hot water to the hot water supply load are detected. It has a detection means, an interface member provided in the heat source machine for transmitting the detection result of the detection means to the outside, and a control means for inputting information relating to the state of the hot water circuit via the interface member. The co-generation system is characterized in that the control means is configured to perform control for predicting hot water supply demand at the time of bathing based on the amount of hot water in the bathtub and the day of the week.

In a cogeneration system having a fuel cell or a gas engine, a means for storing hot water, a heat source unit for supplying hot water to the hot water supply demand side, and a state of a hot water circuit from the means for storing hot water to the hot water supply load are detected. It has a detection means, an interface member provided in the heat source machine for transmitting the detection result of the detection means to the outside, and a control means for inputting information relating to the state of the hot water circuit via the interface member. The control means is configured to perform control for predicting hot water demand during bathing based on day of the week and past hot water demand data.

In a cogeneration system having a fuel cell or a gas engine, means for storing hot water, an auxiliary heat source, a heat source device for supplying hot water to the hot water supply demand side, and a hot water circuit from the means for storing hot water to the hot water supply load Detecting means for detecting the state of the heat source and / or the state of the auxiliary heat source, an interface member provided in the heat source machine for transmitting the detection result of the detecting means to the outside, and information on the state of the hot water circuit via the interface member The control means obtains the difference between the predicted hot water supply demand and the actual hot water demand, and the next time the fuel cell or the gas engine reduces the difference. A cogeneration system configured to perform control to determine the operation time during operation.

In a cogeneration system having a fuel cell or a gas engine, means for storing hot water, an auxiliary heat source, a heat source device for supplying hot water to the hot water supply demand side, and a hot water circuit from the means for storing hot water to the hot water supply load Detecting means for detecting the state of the heat source and / or the state of the auxiliary heat source, an interface member provided in the heat source machine for transmitting the detection result of the detecting means to the outside, and information on the state of the hot water circuit via the interface member The control means predicts the amount of heat added by the auxiliary heat source and sets the operation time of the fuel cell or gas engine to reduce the amount of heat added by the auxiliary heat source. A cogeneration system that is configured to perform control to determine.