JP2008064388A - ハイブリッド給湯機 - Google Patents

Abstract

【課題】ハイブリッド給湯機１の運転制御において、太陽熱の集熱量を安価にかつ高精度に予測できるようにすることにある。
【解決手段】ハイブリッド給湯機１は、大気圧センサ１４により得られる大気圧の検出値、および太陽熱集熱器３による当日の集熱量の実績値ＰＱに応じて翌日の天候を予測し、予測した天候に基づき太陽熱集熱器３による翌日の集熱量の予測値ＳＱを求める。これにより、天候の予測に過去の集熱量の実績値ＰＱを利用できるため、大気圧の推移パターンが、天候の予測精度が高いごく少数のパターンに当てはまらない場合でも、大気圧の検出値と過去の集熱量の実績値ＰＱとを併用して天候の予測精度を高めることができる。このため、安価な大気圧センサ１４を用いる方式でも、天候の予測精度を高めることができるので、ハイブリッド給湯機１の運転制御において、太陽熱の集熱量を安価にかつ高精度に予測できる。
【選択図】図１

Description

本発明は、冷凍サイクルにより給湯水を加熱するヒートポンプと、太陽熱を集熱する太陽熱集熱器とを備え、ヒートポンプによる給湯水の加熱に併せて、太陽熱集熱器により集熱した太陽熱を利用して給湯水を加熱するハイブリッド給湯機に関する。

従来より、上記のハイブリッド給湯機は、夜間の安価な電力を利用してヒートポンプにより給湯水を加熱するとともに、昼間の太陽熱により給湯水を加熱することで、省エネ、低ランニングコストを目指すものである。そして、このハイブリッド給湯機の運転制御の一方式に、昼間の太陽熱の集熱量を予測し、この集熱量の予測値に応じて夜間のヒートポンプによる加熱量を決めるものがある。

この運転制御方式によれば、集熱量の予測値をできるだけ高精度に求めることが重要となる。すなわち、集熱量に関して実績値が予測値よりも大きくなると、余分に集熱された太陽熱が無駄に放熱されたり、余分に湯が蓄えられて残湯量が増え夜間の加熱効率（ＣＯＰ）が低下したりする。また、実績値が予測値よりも小さいと、湯が足りなくなったり、昼間にヒートポンプを作動させて給湯水を加熱する必要が生じたりする。そして、集熱量に関する実績値と予測値との差に基づくこれらの現象は、いずれも、省エネ、低ランニングコストに反するものとなる。

そこで、集熱量に強く影響する天候を予測することで、集熱量の予測精度を高める検討が行われている。この場合、ネットワークに接続して気象情報を取り込む方式も考えられるが、ネットワークに接続するための機器が必要となりコストが高くなる。このため、比較的安価な大気圧センサを用いて大気圧を検出し、この大気圧の検出値を用いて天候を予測する方式が検討されている。

すなわち、大気圧の検出値を用いて天候を予測する技術は、種々の分野で用いられているため（例えば、特許文献１〜３参照）、ハイブリッド給湯機の運転制御にも導入しやすいと考えられる。しかし、大気圧に基づく天候の予測は、ごく少数の大気圧の推移パターンに基づく予測を除くと極めて困難である。このため、大気圧の検出値を用いて天候を予測する方式は、低コストに実現できるが集熱量の予測精度を向上することができないものである。
特開平６−８８８８０号公報 特開平３−３２６９６号公報 特開昭５９−９５４８６号公報

本発明は、上記の問題点を解決するためになされたものであり、その目的は、ハイブリッド給湯機の運転制御において、太陽熱の集熱量を安価にかつ高精度に予測できるようにすることにある。

〔請求項１の手段〕
請求項１に記載のハイブリッド給湯機は、冷凍サイクルにより給湯水を加熱するヒートポンプと、太陽熱を集熱する太陽熱集熱器とを備え、ヒートポンプによる給湯水の加熱に併せて、太陽熱集熱器により集熱した太陽熱を利用して給湯水を加熱するものである。そして、このハイブリッド給湯機は、大気圧を検出する大気圧検出手段と、大気圧検出手段により得られる大気圧の検出値、および太陽熱集熱器による過去の集熱量の実績値に応じて天候を予測し、予測した天候に基づき太陽熱集熱器による集熱量の予測値を求める集熱量予測手段と、集熱量予測手段により得られる集熱量の予測値に応じて、ヒートポンプによる加熱量を求める加熱量算出手段とを備える。

これにより、天候の予測に過去の集熱量の実績値を利用することができる。このため、例えば、大気圧の推移パターンが、天候の予測精度が高いごく少数のパターンに当てはまらない場合等に、大気圧の検出値と過去の集熱量の実績値とを併用して天候の予測精度を高めることができる。この結果、大気圧の検出値を用いて天候を予測する方式でも、天候の予測精度を高めることができるので、太陽熱の集熱量を安価にかつ高精度に予測できる。

〔請求項２の手段〕
請求項２に記載のハイブリッド給湯機によれば、集熱量予測手段は、大気圧の検出値の推移に基づき大気圧の直近極値を記憶し、大気圧の直近極値と現在の大気圧の検出値との差を考慮して天候を予測し、集熱量の予測値を求める。
大気圧の推移に関し、天候の予測精度が高いごく少数のパターンとは、例えば、大気圧が極大値から５ｍｂ低下するパターンや大気圧が極小値から５ｍｂ上昇するパターンである。そして、大気圧が極大値から５ｍｂ低下した場合、統計的に８５％の確率で、その８〜１２時間後に雨となる。また、大気圧が極小値から５ｍｂ上昇した場合、統計的に８５％の確率で、その８〜１２時間後に晴となる。
よって、大気圧の直近極値と現在の大気圧の検出値との差を考慮することで、上記のように天候の予測精度が高いパターンを用いて天候を予測し、予測した天候に基づく集熱量の予測値を求めることができる。

〔請求項３の手段〕
請求項３に記載のハイブリッド給湯機によれば、集熱量予測手段は、天候が晴の場合に期待される集熱量の期待値を晴天時期待値として記憶し、過去の集熱量の実績値と晴天時期待値との大小を考慮して天候を予測し、集熱量の予測値を求める。
この手段は、天候および集熱量の予測における過去の集熱量の実績値の応用方法の一形態を示すものである。これにより、大気圧の推移が上記の少数パターンに当てはまらない場合等に、天候の予測精度を高め、集熱量の予測精度を高めることができる。

例えば、集熱量の実績値が晴天時期待値よりも大きい場合、天候が晴である確率が大きい。よって、大気圧の極小値からの上昇幅が５ｍｂよりも小さくても、当日の集熱量の実績値が晴天時期待値よりも大きければ当日の天候を晴とみなすとともに、大気の状態に変動がないと予測して、翌日の天候も晴と予測することができる。
さらに、翌日の天候を晴と予測して翌日の集熱量の予測値を求める際、集熱量の実績値が晴天時期待値よりも大きかった日（つまり、天候が晴とみなされた日）の直近の数日の平均実績値を、翌日の集熱量の予測値とすることができる。

〔請求項４の手段〕
請求項４に記載のハイブリッド給湯機によれば、集熱量予測手段は、晴天時期待値を日付に応じて変更して記憶している。
これにより、季節に応じて変動する外気温や日射量等を考慮して天候を予測し、集熱量を予測することができる。

〔請求項５の手段〕
請求項５に記載のハイブリッド給湯機によれば、集熱量予測手段は、天候が雨の場合に期待される集熱量の期待値の最大値を雨天時最大期待値として記憶し、過去の集熱量の実績値と雨天時最大期待値との大小を考慮して天候を予測し、集熱量の予測値を求める。
この手段も、天候および集熱量の予測における過去の集熱量の実績値の応用方法の一形態を示すものである。

例えば、集熱量の実績値が雨天時最大期待値よりも小さい場合、天候が雨である確率が大きい。よって、大気圧の極大値からの低下幅が５ｍｂよりも小さくても、当日の集熱量の実績値が雨天時最大期待値よりも小さければ当日の天候を雨とみなすとともに、大気の状態に変動がないと予測して、翌日の天候も雨と予測することができる。
さらに、翌日の天候を雨と予測した場合、湯が足りなくなったり、昼間にヒートポンプを作動させて給湯水を加熱する必要が生じたりしない方を優先して、翌日の集熱量の予測値をゼロと予測することができる。

〔請求項６の手段〕
請求項６に記載のハイブリッド給湯機によれば、加熱量算出手段は、天候の予測精度を考慮してヒートポンプによる加熱量を求める。
これにより、加熱量が過大になったり不足したりする虞を低減することができる。

最良の形態１のハイブリッド給湯機は、冷凍サイクルにより給湯水を加熱するヒートポンプと、太陽熱を集熱する太陽熱集熱器とを備え、ヒートポンプによる給湯水の加熱に併せて、太陽熱集熱器により集熱した太陽熱を利用して給湯水を加熱するものである。そして、このハイブリッド給湯機は、大気圧を検出する大気圧検出手段と、大気圧検出手段により得られる大気圧の検出値、および太陽熱集熱器による過去の集熱量の実績値に応じて天候を予測し、予測した天候に基づき太陽熱集熱器による集熱量の予測値を求める集熱量予測手段と、集熱量予測手段により得られる集熱量の予測値に応じて、ヒートポンプによる加熱量を求める加熱量算出手段とを備える。

このハイブリッド給湯機によれば、集熱量予測手段は、大気圧の検出値の推移に基づき大気圧の直近極値を記憶し、大気圧の直近極値と現在の大気圧の検出値との差を考慮して天候を予測し、集熱量の予測値を求める。

また、集熱量予測手段は、天候が晴の場合に期待される集熱量の期待値を晴天時期待値として記憶し、過去の集熱量の実績値と晴天時期待値との大小を考慮して天候を予測し、集熱量の予測値を求める。さらに、集熱量予測手段は、晴天時期待値を日付に応じて変更して記憶している。

また、集熱量予測手段は、天候が雨の場合に期待される集熱量の期待値の最大値を雨天時最大期待値として記憶し、過去の集熱量の実績値と雨天時最大期待値との大小を考慮して天候を予測し、集熱量の予測値を求める。

最良の形態２のハイブリッド給湯機によれば、加熱量算出手段は、天候の予測精度を考慮してヒートポンプによる加熱量を求める。

〔実施例１の構成〕
実施例１のハイブリッド給湯機１の構成を、図１を用いて説明する。
ハイブリッド給湯機１は、図１に示すように、冷凍サイクルにより給湯水を加熱するヒートポンプ２と、太陽熱を集熱する太陽熱集熱器３とを備え、ヒートポンプ２による給湯水の加熱に併せて、太陽熱集熱器３により集熱した太陽熱を利用して給湯水を加熱するものである。

すなわち、このハイブリッド給湯機１によれば、貯湯タンク５に給水された水（給湯水）は、ヒートポンプ２に循環されて加熱される。さらに、貯湯タンク５には熱交換器６が設置され、この熱交換器６には、太陽熱集熱器３で太陽熱により加熱された加熱水が循環され、加熱水から給湯水に太陽熱が伝達される。

そして、このような構成により、ハイブリッド給湯機１は、夜間の安価な電力を利用してヒートポンプ２により給湯水を加熱するとともに、昼間の太陽熱により給湯水を加熱することで、省エネ、低ランニングコストを目指すものである。

また、ハイブリッド給湯機１は、ヒートポンプ２等の機器を制御するための電子制御ユニット（ＥＣＵ）８を備える。ＥＣＵ８は、制御処理、演算処理を行うＣＰＵ、各種プログラムおよびデータを保存する記憶装置（ＲＯＭ、スタンバイＲＡＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＲＡＭ等のメモリ）、入力装置、出力装置を有する周知構造のマイクロコンピュータとして構成されている。そして、ＥＣＵ８は、上記のように省エネ、低ランニングコストを達成するため、昼間の太陽熱の集熱量を予測し、この集熱量の予測値ＳＱに応じて夜間のヒートポンプ２による加熱量Ｑを決める。

そして、ＥＣＵ８は、電力が安価な深夜時間帯にヒートポンプ２を作動させ、決められた加熱量Ｑに応じてヒートポンプ２に給湯水の加熱を行わせる。また、ＥＣＵ８は、日照時間帯に加熱水から給湯水に伝熱可能な状態になったら加熱水の循環ポンプ１０を作動させ、加熱水に蓄えられた太陽熱を給湯水に伝達させる。

ここで、ＥＣＵ８は、加熱水から給湯水に伝熱可能か否かの判定を、加熱水の温度を検出する温度センサ１１から得られる検出値Ｐｗと、熱交換器６の近傍の給湯水の温度を検出する温度センサ１２から得られる検出値Ｎｗとの差を利用して行う。つまり、ＥＣＵ８は、加熱水が太陽熱により加熱されて給湯水よりも充分に高い温度になっていれば、加熱水から給湯水に伝熱可能と判定して循環ポンプ１０を作動させる。

さらに、ハイブリッド給湯機１は、大気圧を検出する大気圧センサ１４を備え、ＥＣＵ８は、この大気圧センサ１４により得られる大気圧の検出値、および太陽熱集熱器３による過去の集熱量の実績値ＰＱに応じて天候を予測し、予測した天候に基づき太陽熱集熱器３による集熱量の予測値ＳＱを求める集熱量予測手段、および、集熱量の予測値ＳＱに応じてヒートポンプ２による加熱量Ｑを求める加熱量算出手段としての機能を有する。
なお、集熱量予測手段は、下記の〔実施例１の制御方法〕のステップＳ１、Ｓ３、Ｓ４、Ｓ７（図２参照）にて実行され、加熱量算出手段は、ステップＳ８にて実行される。

また、ＥＣＵ８は、日照時間帯における加熱水から給湯水への伝熱量を積算することで、集熱量の実績値ＰＱを計測する。つまり、ＥＣＵ８は、熱交換器６の伝熱係数や伝熱面積等に基づく熱交換率αを記憶しており、温度センサ１１、１２からの検出値Ｐｗ、Ｎｗとともに、図示しない流量センサから加熱水の循環流量の検出値Ｇを取り込む。そして、ＥＣＵ８は、下記の〔数式１〕により、集熱量の瞬間値ΔＰＱを算出する。
〔数式１〕
ΔＰＱ＝α×Ｇ×（Ｐｗ−Ｎｗ）

そして、ＥＣＵ８は、得られた瞬間値ΔＰＱを、逐次、積算することで実績値ＰＱを更新する。この結果、ＥＣＵ８は、循環ポンプ１０が作動するたびに、逐次、実績値ＰＱを更新し、日照時間帯が経過して循環ポンプ１０が作動しなくなった時に、昼間の集熱量の実績値ＰＱを得ることができる（図２のステップＳ２、Ｓ３を参照）。

また、集熱量予測手段は、大気圧の検出値の推移に基づき大気圧の直近極値を記憶し、大気圧の直近極値と現在の大気圧の検出値との差を考慮して天候を予測し、集熱量の予測値ＳＱを求める。なお、集熱量予測手段における大気圧の直近極値の利用は、図２のステップＳ７にて行われる。

また、集熱量予測手段は、天候が晴の場合に期待される集熱量の期待値を晴天時期待値ＰＱ＿Ｓとして記憶し、過去の集熱量の実績値ＰＱと晴天時期待値ＰＱ＿Ｓとの大小を考慮して天候を予測し、集熱量の予測値ＳＱを求める。さらに、集熱量予測手段は、晴天時期待値ＰＱ＿Ｓを日付に応じて変更して記憶している。なお、集熱量予測手段における晴天時期待値ＰＱ＿Ｓの利用は、図２のステップＳ４、Ｓ７にて行われる。

また、集熱量予測手段は、天候が雨の場合に期待される集熱量の期待値の最大値を雨天時最大期待値Ａとして記憶し、過去の集熱量の実績値ＰＱと雨天時最大期待値Ａとの大小を考慮して天候を予測し、集熱量の予測値ＳＱを求める。なお、集熱量予測手段における雨天時最大期待値Ａの利用は、図２のステップＳ４、Ｓ７にて行われる。

〔実施例１の制御方法〕
実施例１のハイブリッド給湯機１による制御方法を、図２のフローチャートを用いて説明する。
まず、ステップＳ１で、大気圧の検出と、直近極値の記憶とを行う。
次に、ステップＳ２で、ＰＭ６：００になったか否かを判断する。この判断は、日照時間帯が終了したか否か、つまり、加熱水から給湯水に伝熱不能になったか否かの判断に相当する。

そして、ＰＭ６：００であれば（ＹＥＳ）、ステップＳ３に進み、ＰＭ６：００でなければ（ＮＯ）、ステップＳ５に進む。ステップＳ３では、集熱量に関して瞬間値ΔＰＱの積算を停止して当日の日照時間帯における実績値ＰＱを決定する。さらにステップＳ４に進み、当日の天候実績を集熱量の実績値ＰＱに基づき、以下のようにして決定する。

まず、図３に示す晴天時期待値ＰＱ＿Ｓのマップを用いて、当日の晴天時期待値ＰＱ＿Ｓを算出する。晴天時期待値ＰＱ＿Ｓのマップでは、日付に応じて晴天時期待値ＰＱ＿Ｓが可変するように記憶されており、さらに外気温と高い相関を持つように記憶されている。つまり、晴天時期待値ＰＱ＿Ｓは、冬から春を経て夏に向かい大きくなるように設定され、夏から秋を経て冬に向かい小さくなるように設定されている。

そして、ステップＳ３で決定した当日の集熱量の実績値ＰＱが当日の晴天時期待値ＰＱ＿Ｓ以上か否か、および当日の集熱量の実績値ＰＱが雨天時最大期待値Ａよりも大きいか否かを判断する。そして、実績値ＰＱが晴天時期待値ＰＱ＿Ｓ以上であれば、天候の実績を晴と決定し、実績値ＰＱが雨天時最大期待値Ａよりも大きく、かつ晴天時期待値ＰＱ＿Ｓよりも小さければ、天候の実績を曇と決定し、実績値ＰＱが雨天時最大期待値Ａ以下であれば、天候の実績を雨と決定する。

次に、ステップＳ５では、電力が安価な深夜時間帯か否かを判断する。そして、深夜時間帯であれば（ＹＥＳ）、ステップＳ６に進み、深夜時間帯でなければ（ＮＯ）、このフローを終了する。ステップＳ６では、翌日の使用熱量を予測する。この翌日の使用熱量の予測値は、過去の使用実績等に基づいて算出される学習値Ｑ２であり、例えば、過去１週間分の使用実績の平均値である。

次に、ステップＳ７で翌日の集熱量の予測値ＳＱを算出する。このステップＳ７では、まず直近極値と現在の大気圧の検出値とを比較することで、翌日の天候を予測する。
すなわち、大気圧は、図４に示すようにフーリエ級数で表現できる近似式に従って推移し、極値（極大値をＰ１、極小値をＰ２とする）が現れる。そして、極大値Ｐ１から５ｍｂ低下すると、８５％の確率でその８〜１２時間後に雨となり、極小値Ｐ２から５ｍｂ上昇すると、８５％の確率でその８〜１２時間後に晴となることが、統計的に知られている。

そこで、直近極値が極大値Ｐ１である場合を考えると、極大値Ｐ１からの低下幅が５ｍｂ以上であるときに、翌日の天候を雨と予測する。さらに、極大値Ｐ１からの低下幅が５ｍｂ未満でも、当日の天候の実績が雨であれば翌日の天候も雨と予測する。また、直近極値が極小値Ｐ２である場合を考えると、極小値Ｐ２からの上昇幅が５ｍｂ以上であるときに、翌日の天候を晴と予測する。さらに、極小値Ｐ２からの上昇幅が５ｍｂ未満でも、当日の天候の実績が晴であれば翌日の天候も晴と予測する。

そして、上記のように翌日の天候が晴または雨と予測される場合以外の条件の場合、翌日の天候を曇と予測する。例えば、直近極値が極大値Ｐ１で、極大値Ｐ１からの低下幅が５ｍｂ未満、かつ当日の天候の実績が晴または曇の場合、翌日の天候を曇と予測する。また、直近極値が極小値Ｐ２で、極小値Ｐ２からの上昇幅が５ｍｂ未満、かつ当日の天候の実績が雨または曇の場合も、翌日の天候を曇と予測する。

そして、予測した翌日の天候が晴の場合、例えば、過去１週間以内において天候の実績が晴であった日の実績値ＰＱの平均値を予測値ＳＱとする。また、予測した翌日の天候が雨の場合、期待できる集熱量をゼロとみなし、ゼロを予測値ＳＱとする。さらに、予測した翌日の天候が曇の場合、例えば、過去１週間以内において天候の実績が曇であった日の実績値ＰＱの平均値を予測値ＳＱとする。

次に、ステップＳ８で、予測値ＳＱを用いてヒートポンプ２による加熱量Ｑを算出する。加熱量Ｑは、下記の〔数式２〕により算出される。
〔数式２〕
Ｑ＝Ｑ２−Ｑ１−ＳＱ
なお、〔数式２〕において、Ｑ１は貯湯タンク５における残熱量である。
そして、ステップＳ９でヒートポンプ２による加熱を実行する。

〔実施例１の効果〕
実施例１のハイブリッド給湯機１は、大気圧を検出する大気圧センサ１４と、大気圧センサ１４により得られる大気圧の検出値、および太陽熱集熱器３による当日の集熱量の実績値ＰＱに応じて翌日の天候を予測し、予測した天候に基づき太陽熱集熱器３による翌日の集熱量の予測値ＳＱを求める集熱量予測手段と、集熱量予測手段により得られる翌日の集熱量の予測値ＳＱに応じて、ヒートポンプ２による加熱量Ｑを求める加熱量算出手段とを備える。

これにより、天候の予測に過去の集熱量の実績値ＰＱを利用することができる。このため、例えば、大気圧の推移パターンが、天候の予測精度が高いごく少数のパターンに当てはまらない場合でも、大気圧の検出値と過去の集熱量の実績値ＰＱとを併用して天候の予測精度を高めることができる。この結果、安価な大気圧センサ１４を用いて天候を予測する方式でも、天候の予測精度を高めることができるので、ハイブリッド給湯機１の運転制御において、太陽熱の集熱量を安価にかつ高精度に予測できる。

また、集熱量予測手段は、大気圧の検出値の推移に基づき大気圧の直近極値を記憶し、大気圧の直近極値と現在の大気圧の検出値との差を考慮して天候を予測するとともに集熱量の予測値ＳＱを求める。
これにより、大気圧の推移パターンが天候の予測精度が高い推移パターン（大気圧が極大値から５ｍｂ以上低下するパターンや大気圧が極小値から５ｍｂ以上上昇するパターン等）である場合に、確実に天候の予測精度を高めて集熱量の予測精度を高めることができる。

また、集熱量予測手段は、天候が晴の場合に期待される集熱量の期待値を晴天時期待値ＰＱ＿Ｓとして記憶し、天候が雨の場合に期待される集熱量の期待値の最大値を雨天時最大期待値Ａとして記憶する。そして、集熱量予測手段は、過去の集熱量の実績値ＰＱと晴天時期待値ＰＱ＿Ｓとの大小、および過去の集熱量の実績値ＰＱと雨天時最大期待値Ａとの大小を考慮して天候を予測するとともに集熱量の予測値ＳＱを求める。
これにより、大気圧の推移が天候の予測精度が高い推移パターンに当てはまらない場合等に、天候の予測精度を高めて集熱量の予測精度を高めることができる。

また、集熱量予測手段は、晴天時期待値ＰＱ＿Ｓを日付に応じて変更して記憶している。
これにより、季節に応じて変動する外気温や日射量等を考慮して天候を予測するとともに集熱量を予測することができる。

実施例２のハイブリッド給湯機１によれば、加熱量算出手段は、天候の予測精度Ｂを考慮してヒートポンプ２による加熱量Ｑを求める。
以下、実施例２のハイブリッド給湯機１による制御方法を、図５のフローチャートを用いて、実施例１の制御方法との相違点を中心に説明する。すなわち、実施例２のフローチャートにおけるステップＳ１１〜Ｓ１４は、実施例１のフローチャートにおけるステップＳ１〜Ｓ４と同一であり、ステップＳ１６〜Ｓ１８はステップＳ５〜Ｓ７と同一であり、ステップＳ２０はステップＳ９と同一であるから、説明を省略する。

まず、ステップＳ１５では、天候の予測精度Ｂを算出する。予測精度Ｂは、例えば、加熱量Ｑが不足して湯が足りなくなったり、昼間にヒートポンプ２を作動させて給湯水を加熱する必要が生じたりする場合を危険側とみなして、以下のようにして算出する。

すなわち、当日の天候の実績と前日に予測した天候とが一致していた場合、精度数値を１とし、予測した天候が雨または曇でも当日の天候の実績が晴の場合、精度数値を１とし、これら以外の場合、精度数値をゼロとする。そして、例えば過去１週間の精度数値の平均値を予測精度Ｂとする。つまり、過去１週間の内、精度数値１となった日数が５日、精度数値ゼロとなった日数が２日であった場合、予測精度Ｂは、５／７＝０．７１となる。

そして、ステップＳ１９で、下記の〔数式３〕によりヒートポンプ２による加熱量Ｑを算出する。
〔数式３〕
Ｑ＝Ｑ２−Ｑ１−ＳＱ×Ｂ
このように、天候の予測精度Ｂを考慮してヒートポンプ２による加熱量Ｑを求めることで、加熱量Ｑが過大になったり不足したりする虞を低減することができる。

〔変形例〕
実施例１、２のハイブリッド給湯機１によれば、太陽熱は給湯水とは別の加熱水に蓄えられ、熱交換器６を介して加熱水から給湯水に伝達されたが、このような形態に限定されず、給湯水自体を太陽熱集熱器３に循環させ、給湯水が、直接、太陽熱を蓄えることができるようにしてもよい。また、給湯水が、直接、太陽熱を蓄える場合、ヒートポンプ２により加熱された給湯水を貯める貯湯タンク５とは別のタンクに、太陽熱により加熱された給湯水を貯めるようにしてもよい。

ハイブリッド給湯機の構成を示す説明図である（実施例１）。 ハイブリッド給湯機による制御方法を示すフローチャートである（実施例１）。 集熱量の晴天時期待値と日付との関係を示す相関図である（実施例１）。 大気圧の推移例を示すタイムチャートである（実施例２）。 ハイブリッド給湯機による制御方法を示すフローチャートである（実施例２）。

符号の説明

１ ハイブリッド給湯機
２ ヒートポンプ
３ 太陽熱集熱器
８ 電子制御ユニット、ＥＣＵ（集熱量予測手段、加熱量算出手段）
１４ 大気圧センサ（大気圧検出手段）
ＰＱ 実績値（集熱量の実績値）
ＳＱ 予測値（集熱量の予測値）
Ｑ 加熱量（ヒートポンプによる加熱量）
Ｐ１ 極大値（大気圧の直近極値）
Ｐ２ 極小値（大気圧の直近極値）
ＰＱ＿Ｓ 晴天時期待値
Ａ 雨天時最大期待値
Ｂ 予測精度（天候の予測精度）

Claims (6)

1. 冷凍サイクルにより給湯水を加熱するヒートポンプと、太陽熱を集熱する太陽熱集熱器とを備え、前記ヒートポンプによる給湯水の加熱に併せて、前記太陽熱集熱器により集熱した太陽熱を利用して給湯水を加熱するハイブリッド給湯機において、
   大気圧を検出する大気圧検出手段と、
   この大気圧検出手段により得られる大気圧の検出値、および前記太陽熱集熱器による過去の集熱量の実績値に応じて天候を予測し、予測した天候に基づき前記太陽熱集熱器による集熱量の予測値を求める集熱量予測手段と、
   この集熱量予測手段により得られる集熱量の予測値に応じて、前記ヒートポンプによる加熱量を求める加熱量算出手段とを備えるハイブリッド給湯機。
2. 請求項１に記載のハイブリッド給湯機において、
   前記集熱量予測手段は、
   前記大気圧の検出値の推移に基づき大気圧の直近極値を記憶し、
   この大気圧の直近極値と現在の前記大気圧の検出値との差を考慮して天候を予測し、前記集熱量の予測値を求めることを特徴とするハイブリッド給湯機。
3. 請求項１に記載のハイブリッド給湯機において、
   前記集熱量予測手段は、
   天候が晴の場合に期待される集熱量の期待値を晴天時期待値として記憶し、
   過去の前記集熱量の実績値と前記晴天時期待値との大小を考慮して天候を予測し、前記集熱量の予測値を求めることを特徴とするハイブリッド給湯機。
4. 請求項３に記載のハイブリッド給湯機において、
   前記集熱量予測手段は、前記晴天時期待値を日付に応じて変更して記憶していることを特徴とするハイブリッド給湯機。
5. 請求項１に記載のハイブリッド給湯機において、
   前記集熱量予測手段は、
   天候が雨の場合に期待される集熱量の期待値の最大値を雨天時最大期待値として記憶し、
   過去の前記集熱量の実績値と前記雨天時最大期待値との大小を考慮して天候を予測し、前記集熱量の予測値を求めることを特徴とするハイブリッド給湯機。
6. 請求項１に記載のハイブリッド給湯機において、
   前記加熱量算出手段は、天候の予測精度を考慮して前記ヒートポンプによる加熱量を求めることを特徴とするハイブリッド給湯機。

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