JP2011220655A - 沸上制御システム、沸上制御方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】より正確に必要沸き上げ量を見積もることができる沸上制御システム、沸上制御方法及びプログラムを提供する。
【解決手段】コントローラ４は、人体検知センサ１６ａ等によって検出される居住者１５ａ等の位置情報に基づいて、居住者１５ａ等の移動の推移を表す移動パターンを記憶し、貯湯式給湯機１００から供給された湯の使用量の推移を表す使用パターンを記憶する。コントローラ４は、記憶された移動パターンと使用パターンとに基づいて、居住者１５ａ等の移動パターンと使用パターンとの関係を学習する。コントローラ４は、この学習結果に基づいて、当日の湯の使用パターンを推定し、推定された使用パターンに基づいて、必要沸き上げ量を推定する。コントローラ４は、この推定結果に基づいて貯湯式給湯機の沸上動作を制御する。
【選択図】図１

Description

本発明は、貯湯式給湯機の沸上制御を行う沸上制御システム、沸上制御方法及び貯湯式給湯機の沸上制御をコンピュータに実行させるプログラムに関する。

貯湯式給湯機は、消費電力の低い給湯機として広く用いられている。貯湯式給湯機は、事前に湯を沸かして貯めておき、後から貯められた湯を使用するタイプの給湯機である。

貯湯式給湯機では、予め沸き上げられた湯量が実際に使用される湯量より多いと、使用されなかったお湯の沸き上げに用いられた消費電力が無駄となる。さらに、貯湯式給湯機では、予め沸き上げられた湯量が実際に使用される湯量より少ないと、居住者がお湯を直ぐに使うことができなくなる。

そこで、予め沸き上げられる湯量を、実際に使用される湯量に可能な限り近づけることを目的として、過去の実績に基づいて合計使用湯量を予測して沸上制御を行う貯湯式給湯機等が開示されている（例えば、特許文献１、２参照）。

特開２００８−８２６０７号公報 特開２００８−２５６２７０号公報

しかしながら、１日の湯の使用量の推移は、個々の居住者の移動パターンによって大きく変動するのが通常である。過去の実績に基づいて合計使用湯量を予測する上記特許文献１、２に開示された貯湯式給湯機等では、個々の居住者の移動パターンが大きく変動すると、見積もられたお湯の量と実際に使用されるお湯の量との誤差が大きくなるおそれがある。

この発明は、上記実情に鑑みてなされたものであり、より正確に必要沸き上げ量を見積もることができる沸上制御システム、沸上制御方法及びプログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明に係る沸上制御システムにおいて、貯湯式給湯機は、沸き上げられた湯を住宅の複数の給湯端末へ供給する。位置センサは、住宅の居住者の位置情報を検出する。記憶部は、位置センサによって検出される居住者の位置情報に基づいて、居住者の移動の推移を表す移動パターンを記憶し、貯湯式給湯機から供給された湯の使用量の推移を表す使用パターンを記憶する。学習部は、記憶部に記憶された移動パターンと使用パターンとに基づいて、居住者の移動パターンと使用パターンとの関係を学習する。推定部は、学習部の学習結果に基づいて、当日の湯の使用パターンを推定し、推定された使用パターンに基づいて、必要沸き上げ量を推定する。制御部は、推定部の推定結果に基づいて貯湯式給湯機の沸上動作を制御する。

本発明によれば、居住者の移動の推移を表す移動パターンと貯湯式給湯機から供給される湯の使用量の推移を表す使用パターンが記憶され、記憶された移動パターンと湯の使用パターンとに基づいて居住者の移動パターンと湯の使用パターンとの関係が学習される。そして、学習された居住者の移動パターンと湯の使用パターンとの関係を考慮しつつ当日における湯の使用パターンが推定され、必要沸き上げ量が推定される。これにより、個々の居住者の移動パターンが大きく変動しても、変動した移動パターンを考慮して湯の使用パターンが推定されるので、より正確に必要沸き上げ量を見積もることができる。

この発明の実施の形態に係る沸上制御システムの構成を示す模式図である。 図１のコントローラの機能的な構成を示すブロック図である。 平日の湯の使用パターン及び移動パターンの一例である。 休日の湯の使用パターン及び移動パターンの一例である。 図１の貯湯タンクに保持された湯水の遷移の一例である。

この発明の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。

この実施の形態に係る沸上制御システムは、沸き上げられた湯を住宅に設置された複数の給湯端末に供給する貯湯式給湯機の沸上制御を効率良く行うためのシステムである。まず、図１を参照して、本実施形態に係る沸上制御システム２００の構成について説明する。図１に示すように、沸上制御システム２００は、貯湯式給湯機１００を中心にして構成されている。

《貯湯式給湯機》
貯湯式給湯機１００は、ヒートポンプユニット１とタンクユニット２とを備える。ヒートポンプユニット１とタンクユニット２とは、湯水が流れる配管７で接続されている。

ヒートポンプユニット１は、例えばＣＯ₂やＨＦＣ（ハイドロフルオロカーボン）などを冷媒に用いたヒートポンプである。ヒートポンプユニット１は、例えば、圧縮機、水と冷媒熱交換する水熱交換器（凝縮器）、外気と熱交換する空気熱交換器（蒸発器）、膨張弁（いずれも図示せず）などを備えている。水熱交換器は、市水温度の水（以下、水若しくは低温水と略す）を目標の貯湯温度まで昇温加熱する加熱源である。

なお、貯湯式給湯機１００の加熱源として、ヒートポンプユニット１に換えて、電気ヒータやその他の熱源を用いてもよいし、ヒートポンプユニット１の補助としてそれらを用いてもよい。また、加熱源を、タンクユニット２の貯湯タンク３に内蔵するようにしてもよい。外気を取り入れる部分には外気温度を計測する外気温度センサ９が設けられている。

タンクユニット２は、貯湯タンク３、コントローラ４、流量センサ５、混合弁６、温度センサ８ａ、８ｂなどを備える。これらの構成部品は、金属製の外装ケース３０内に収められている。

貯湯タンク３は、ステンレスなどの金属又は樹脂などで形成されている。貯湯タンク３の外側には断熱材（図示せず）が配置されている。これにより、貯湯タンク３内で、高温の湯（以下、高温水と略す）を長時間に渡って保温することができる。図１では、貯湯タンク３を１つだけ示しているが、さらに多くの数の貯湯タンクを設置するようにしてもよい。

コントローラ４は、貯湯式給湯機１００を統括制御する。コントローラ４は、ＣＰＵ及びメモリ（いずれも不図示）を有している。ＣＰＵがメモリに格納されたプログラムを実行することにより、コントローラ４の各種機能が実現される。

コントローラ４は、インターネット２０と接続している。これにより、コントローラ４は、インターネット２０に接続された外部機器との間で情報通信が可能である。このインターネット２０を介して、後述のように、居住者１５ａ〜１５ｃの位置情報を取得することができる。

また、コントローラ４は、住宅１０のホームネットワーク（図示せず）とも接続している。このホームネットワークにより、後述のように、住宅１０内の居住者の位置情報を取得することができる。

コントローラ４のさらなる詳細については後述する。

流量センサ５は、貯湯式給湯機１００から供給される湯の流量を検出する。混合弁６は、供給される湯が所望の温度となるように、貯湯タンク３上部の高温水と市水とを、混合するために設けられている。温度センサ８ａは、供給される湯の温度を検出する。温度センサ８ｂは、貯湯タンク３内の高温水の温度を検出する。この実施の形態では、流量センサ５、温度センサ８ａの検出結果に基づいて、貯湯式給湯機１００から供給される湯量が計測される。

《住宅》
住宅１０には部屋１１ａ〜１１ｄが設けられている。部屋１１ａ、１１ｂは、居間や寝室であり、給湯端末は設置されていない。部屋１１ｃは浴室であり、部屋１１ｄは台所である。住宅１０には、この他には、幾つかの部屋がある。

浴室としての部屋１１ｃには、給湯端末としての浴槽１２、シャワー１３が配設されている。また、台所である部屋１１ｄには、給湯端末としての台所の蛇口１４が設けられている。浴槽１２、シャワー１３、蛇口１４には、貯湯式給湯機１００から湯水が供給される。

部屋１１ａ〜１１ｄには、人体検知センサ１６ａ〜１６ｄが設けられている。この人体検知センサ１６ａ〜１６ｄにより、住宅１０内の居住者１５ａ、１５ｂの位置情報を検出できるようになっている。人体検知センサ１６ａ〜１６ｄとしては、例えば、赤外線センサ、画像センサなどを用いることができる。これらのセンサでは、周囲との居住者の人体と温度差や、画像処理により動く人体を検出するなどの方法により、検出領域内における居住者の有無、居住者の人数などを検知することが可能である。また、広範囲の人体検知を可能とするために、ステッピングモータなどの駆動部を設け、その駆動部によりセンサ位置を可変として、その検知範囲を広げたものを、人体検知センサ１６ａ〜１６ｄとして用いるようにしてもよい。

人体検知センサ１６ａ〜１６ｄは、ホームネットワーク（図示せず）などの情報網に接続されている。貯湯式給湯機１００のコントローラ４は、このホームネットワークを介して、人体検知センサ１６ａ〜１６ｄの出力を入力する。この実施の形態では、人体検知センサ１６ａ〜１６ｄが、位置センサに対応する。

なお、人体検知センサ１６ａ〜１６ｄが赤外線センサである場合、人体検知センサ１６ａ〜１６ｄの検出結果に基づいて各給湯端末の出湯口付近の温度を検出できる。そこで、人体検知センサ１６ａ〜１６ｄの出力に基づいて、給湯端末から出力される湯の温度を求めるようにしてもよい。すなわち、人体検知センサ１６ａ〜１６ｄが赤外線センサである場合には、それらを、湯量センサの一部として用いることも可能である。

また、外出中の居住者１５ｃは、ＧＰＳ（Global Positioning System）センサ１８が内蔵された携帯電話などのネットワーク端末１７を所持している。ＧＰＳセンサ１８は、その位置情報を検出する位置センサである。ＧＰＳセンサ１８によって検出された位置情報は、インターネット２０を介して、コントローラ４に送信される。この実施の形態では、ＧＰＳセンサ１８も、位置センサに対応する。ＧＰＳセンサ１８は、住宅１０から外出した居住者１５ｃの位置情報を検出する広域位置センサである。

また、浴室である部屋１１ｃには、入出力端末としてのリモートコントローラ（リモコン）１９が設置されている。居住者は、このリモコン１９を操作して、貯湯式給湯機１００を動作させることが可能である。リモコン１９の表示画面には、貯湯式給湯機１００の運転状態や貯湯状態などが表示される。リモコン１９は、部屋１１ｄなど、複数の場所に設置することも可能である。なお、貯湯式給湯機１００は、ネットワーク端末１７から操作することも可能である。

図２には、コントローラ４の機能構成が示されている。図２に示すように、コントローラ４は、通信部５０と、記憶部５１と、学習部５２と、推定部５３と、制御部５４と、を備える。

通信部５０は、インターネット２０やホームネットワークと接続するための通信インターフェイスである。

記憶部５１は、通信部５０を介して取得される人体検知センサ１６ａ〜１６ｄやＧＰＳセンサ１８によって検出される居住者の位置情報に基づいて、居住者１５ａ〜１５ｃの移動の推移を表す移動パターンを記憶する。さらに、記憶部５１は、通信部５０を介して取得される、流量センサ５や温度センサ８ａ等の出力に基づいて、貯湯式給湯機１００から供給される湯の使用量の推移を表す使用パターンを記憶する。

学習部５２は、記憶部５１に記憶された移動パターンと使用パターンとに基づいて、居住者１５ａ〜１５ｃの移動パターンと使用パターンとの関係を学習する。学習の対象となる居住者１５ａ〜１５ｃの移動パターンと使用パターンとの関係には、様々なものがある。

例えば、居住者の移動パターンと使用パターンとの関係の一例としては、個々の居住者と移動パターンとの関係が考えられる。学習部５２は、この関係に着目して、居住者１５ａ〜１５ｃ各々の使用パターンを居住者毎に学習して取得することができる。

このような学習を行うためには、上述した人体検知センサ１６ａ〜１６ｄやネットワーク端末７に内蔵されたＧＰＳセンサ１８によって、検出された居住者が誰であるのかを特定できるようになっている必要がある。すなわち、位置センサとして、複数の居住者各々の位置情報をそれぞれ検出する複数の位置センサが設けられている必要がある。居住者１５ａ〜１５ｃ全員が、ネットワーク端末７を所持しており、ＧＰＳセンサ１８で検出される位置情報が誰の位置情報であるのかを特定するのは容易である。

この場合、記憶部５１は、各位置センサによって検出される居住者１５ａ〜１５ｃ各々の位置情報に基づいて、居住者１５ａ〜１５ｃの移動の推移を表す移動パターンを居住者毎に記憶する。

また、居住者の移動パターンと使用パターンとの関係の他の例には、住宅１０に在宅する居住者の人数と使用パターンとの関係がある。学習部５２は、この関係に着目して、湯の使用パターンを在宅している居住者の人数毎に学習して取得することができる。

このような学習を行うためには、上述した人体検知センサ１６ａ〜１６ｄやネットワーク端末７に内蔵されたＧＰＳセンサ１８によって、検出された居住者が誰であるのかを特定できるようになっている必要はない。

推定部５３は、学習部５２の学習結果に基づいて、当日の湯の使用パターンを推定し、推定された使用パターンに基づいて、必要沸き上げ量を推定する。

例えば、学習部５２の学習により、使用パターンが居住者毎に取得されている場合には、推定部５３は、居住者１５ａ〜１５ｃ各々の移動パターンと、位置センサによって検出される居住者１５ａ〜１５ｃ各々の当日の位置情報の推移とを照らし合わせることにより、居住者１５ａ〜１５ｃ各々の当日の湯の使用パターンを推定し、学習部５２によって学習された居住者１５ａ〜１５ｃ各々の使用パターンに基づいて、必要沸き上げ量を推定する。

また、学習部５２の学習により、使用パターンが人数毎に取得されている場合には、推定部５３は、位置センサによって検出される複数の居住者各々の位置情報に基づいて、住宅内の居住者の人数を推定し、推定された人数に対応する使用パターンに基づいて、必要沸き上げ量を推定する。

制御部５４は、推定部５３の推定結果に基づいて貯湯式給湯機１００の沸上動作を制御する。実際には、制御部５４は、推定された必要沸き上げ量にマージンとしての余剰貯湯量を加算した量の湯を貯湯式給湯機１００に沸き上げさせる。

記憶部５１による記憶、学習部５２による学習、推定部５３による推定、制御部５４による制御は、この順に行われる。すなわち、図２に示すコントローラ４の機能構成は、コントローラ４で実行されるプログラムの手順をも示している。

また、制御部５４は、後述の貯湯動作、給湯動作、湯張り後の保温・追焚動作等の各種動作を行う。

次に、貯湯式給湯機１００を中心とする沸上制御システム２００の各種動作について説明する。

《貯湯動作》
まず、貯湯式給湯機１００の貯湯動作について説明する。

加熱源であるヒートポンプユニット１で沸き上げられた高温水は、配管７を経て、上部から貯湯タンク３に流入する。貯湯タンク３の下部からは、流入した高温水の体積分の低温水（市水）が排出されて、配管７で接続されるヒートポンプユニット１へと戻る。

このように、ヒートポンプユニット１と貯湯タンク３間では湯水の循環回路が形成されている。この循環回路により、コントローラ４の制御部５４の制御の下、貯湯タンク３内の低温水は、順次高温に沸き上げられて貯湯タンク３に戻って貯湯される。この貯湯動作は、通常は、電力料金が安価な夜間に行われるが、昼間の貯湯熱量が不足する場合には、昼間にも貯湯動作（追加沸き上げ）を行うことができる。これにより、湯切れを防ぐことが可能となる。

《給湯動作》
次に、貯湯式給湯機１００の給湯動作について説明する。

貯湯タンク３から供給される湯の温度は、リモコン１９などから予め設定することが可能である。ユーザが給湯端末である蛇口１４を開いたり、リモコン１９を操作して浴槽１２への湯張りを行ったりすると、コントローラ４の制御部５４の制御の下、貯湯式給湯機１００内の混合弁６で、貯湯タンク３上部の高温水と市水が所望の温度に混合され、各給湯端末へ供給される。このとき貯湯タンク３では、タンク上部から流出した高温水の体積分、水道圧により、タンク下部から市水が供給される。貯湯タンク３内では、高温水と低温水が密度差により分離した状態（温度境界層が形成される）で貯湯状態が維持される。

この給湯動作により、湯の使用パターンが決定される。このときの給湯量は、流量センサ５によって検出される積算流量と、温度センサ８ａによって検出される給湯温度とに基づいて求めることができる。記憶部５１には、求められた給湯量が順次記憶される。

《保温・追焚動作》
次に、貯湯式給湯機１００の保温・追焚動作について説明する。

浴槽１２への湯張りが行われた後、貯湯式給湯機１００は、浴槽湯温を自動的に一定温度に保つ保温動作や、目標温度まで昇温する追焚動作が可能である。両動作とも貯湯タンク３の高温湯を熱源として、タンクユニット２に内蔵された水−水熱交換器（図示せず）を介して浴槽水と熱交換を行うことにより浴槽水の昇温が行われる。水−水熱交換器の１次側には、ポンプにより貯湯タンク３上部の高温水が、水−水熱交換器を経て貯湯タンク３の下部へ戻る循環回路が形成されている。一方、水−水熱交換機の２次側には、タンクユニット２に内蔵されたポンプ（図示せず）により、浴槽水が、水−水熱交換器を経て再び浴槽へ戻る循環回路が形成されている。

保温動作は、コントローラ４の制御部５４の制御の下、自動で行われる。例えば、浴槽１２の水温が、目標温度を１℃下回った場合に保温動作が開始され、目標＋０．５℃まで浴槽１２の水温を上昇させる。

また、追焚動作は、ユーザがリモコン１９を操作することにより開始される。追焚動作は、コントローラ４の制御部５４の制御の下、浴槽１２の水温が目標温度になるまで行われる。居住者が入浴しない場合には、保温運転をオフにしておけば貯湯タンク３のお湯を使わずに済むようになる。また、追焚動作についても、入浴の直前に行うようにすれば、無駄な加熱を行わなくて済むようになる。

《湯の使用パターンの学習動作》
次に、貯湯式給湯機１００の湯の使用パターンの学習動作について説明する。この学習動作は、コントローラ４の学習部５２にて行われる。

前述のように、学習部５２は、居住者１５ａ〜１５ｃ各々の移動パターンと湯の使用パターンとに基づいて、居住者１５ａ〜１５ｃの移動パターンと、湯の使用パターンとの関係を学習する。

前述のように、居住者の１５ａ〜１５ｃ各々の湯の使用パターンを学習するには、検出された居住者が１５ａ〜１５ｃのいずれであるのかを正確に特定し、どの給湯設備が使用されているのかを正確に特定する必要がある。これらが正確に特定できれば、どの居住者が、どの給湯端末を用いたかを具体的に特定できるからである。

例えば、居住者１５ａ、１５ｂ、１５ｃ各々が保有するネットワーク端末１７（例えば、携帯電話や専用端末など）を用いて、各居住者の在宅時の位置情報（何時から何時の間に、部屋１１ａ〜１１ｄのうち、どの部屋に居るのかを示す情報）を検出するようにすれば、検出された居住者がどの人物であるのかを正確に特定することができる。

また、人体検知センサ１６ａ〜１６ｄが、画像センサであり、取得された画像から居住者１５ａ〜１５ｃ各々の顔認識が可能であれば、検出された居住者がどの人物であるのかを正確に特定することができる。

また、流量センサ５又は温度センサ８ａを、各給湯端末へ繋がる配管に個別に設置して、それらのセンサの出力をホームネットワーク経由で、通信部５０に送信するようにすれば、それらのセンサの出力から、出湯中の給湯端末を正確に特定することができる。

以上のように検出された居住者が１５ａ〜１５ｃのいずれであるのかを特定し、どの給湯設備が使用されているのかを特定することができれば、学習部５２は、居住者毎の湯の使用パターン（使用時間帯、使用端末、給湯量）を学習することができる。

ところで、このような学習を毎日行うことにより、居住者ごとの湯の使用パターンをさらに数種類に分類することも可能となる。例えば、居住者毎の湯の使用パターンを、平日湯の使用パターン（図３（Ａ））と休日湯の使用パターン（図４（Ａ））とに分類することができる。

図３（Ａ）では、居住者１５ａ、１５ｂ、１５ｃをそれぞれ居住者Ａ、Ｂ、Ｃとしている。そして、居住者Ａの使用パターンを細線で示し、居住者Ｂの使用パターンを点線で示しており、居住者Ｃの使用パターンを太線で示している。図３（Ｂ）、図３（Ｃ）、図３（Ｄ）には、居住者Ａ、Ｂ、Ｃの移動パターン（浴室、台所、ダイニング、部屋１、２、戸外の移動パターン）がそれぞれ示されている。

また、図４（Ａ）においても、居住者１５ａ、１５ｂ、１５ｃをそれぞれ居住者Ａ、Ｂ、Ｃとしている。そして、居住者Ａの使用パターンを細線で示し、居住者Ｂの使用パターンを点線で示しており、居住者Ｃの使用パターンを太線で示している。図３（Ｂ）、図３（Ｃ）、図３（Ｄ）には、居住者Ａ、Ｂ、Ｃの移動パターン（浴室、台所、ダイニング、部屋１、２、戸外の移動パターン）がそれぞれ示されている。

湯の使用パターンについては、その日の給湯開始時間、湯の使用合計量、湯の使用がピークとなる時間帯（入浴時間、シャワーを浴びる時間）などをパラメータとして、各パラメータの特徴（数値）ごとに分類することができる。例えば、図３（Ａ）と図４（Ａ）とを比較するとわかるように、洗面使用などの給湯開始時間が早い日（平日）と遅い日（休日）などで、湯の使用パターンを分類することができる。学習部５２は、居住者の移動パターンと使用パターンとの関係を、このような使用パターンの違いに基づいて分類する。

なお、図３（Ａ）及び図４（Ａ）において、一点鎖線で示されるＤは、居住者Ａ、Ｂ、Ｃの移動とは別に、自動的に行われる給湯動作を示している。午前におけるＤは、例えば食器洗い機への給湯動作であり、図３（Ａ）の午後におけるＤは、風呂の湯張り後における保温動作を示している。

このように、居住者ごとに湯の使用パターンを分類することで、各居住者の湯使用のバラツキも学習することが可能となる。各居住者の湯使用量とバラツキを考慮した量とを合計した量が貯湯目標量となる。バラツキを考慮した量である余剰貯湯量は、少なければ少ないほど省エネルギー化が可能となる。

《沸上制御動作》
次に、貯湯式給湯機１００の沸上制御動作について説明する。この沸上制御動作は、コントローラ４の推定部５３及び制御部５４によって実行される。

推定部５３は、学習部５２の学習により、居住者ごとに湯の使用パターンを分類し、学習した結果に基づいて、当日の湯の使用パターンを推定し、推定された当日の湯の使用パターンに基づいて合計必要貯湯量を算出する。そして、推定部５３は、合計必要貯湯量に基づいて、翌日の給湯のための深夜沸上げ量（貯湯量）を決定する。すなわち、推定部５３は、学習により得られた居住者ごとに湯の使用パターンを足し合わせて、全体の湯の使用パターンを作成し、作成された全体の湯の使用パターンに基づいて深夜沸上げ量を決定する。

制御部５４は、ヒートポンプユニット１を駆動して、この深夜沸上げ量を目標に夜間から早朝にかけての時間帯に沸上げる。目標とする深夜沸上げ量は、過去一定期間（１週間など）の湯の使用量の平均若しくはその湯の使用量の平均に基づく量（平均に所定のマージンを加算した量）としてもよい。また、曜日ごとの湯の使用パターンが分類されているのであれば、曜日ごとの湯の使用パターンに基づいて深夜沸上げ量を決定してもよい。

また、制御部５４は、深夜沸上げ量を目標全貯湯量の８割程度とし、残りの２割程度を昼間の時間帯に追加沸上げするようにしてもよい。夜間蓄熱を行うとタンク表面からの放熱により熱損失となるが、湯張りの直前に必要分追加沸上げを行うと熱損失が少なく、給湯効率を向上させることが可能となる。なお、給湯効率は、給湯熱量を貯湯式給湯機１００に入力された全熱量を除算することにより得られる。

夜間沸上げ終了後の昼間の所定の時間において、推定部５３は、居住者１５ａ〜１５ｃ各々の当日の湯の使用パターンが何れのパターンに近いかを特定する。この湯の使用パターンの特定は、例えば、人体検知センサ１６ａ〜１６ｄによって検知された居住者１５ａ〜１５ｃの動きによる起床時刻、洗面台等における湯の使用開始時刻、図３（Ｂ）乃至図３（Ｄ）及び図４（Ｂ）乃至図４（Ｄ）によって示される居住者１５ａの移動パターンなどに基づいて行うことができる。

居住者毎の湯の使用パターンが特定された後、推定部５３は、深夜沸上げ量と同様に、合計湯使用量を計算する。ここで、貯湯タンク３の貯められた湯量に不足がある場合には、制御部５４は、多量の湯使用が見込まれる時間帯の前（例えば、湯張りが行われる前）に、不足分の追加沸上げを行う。

このように追加沸上げを行うようにすれば、夜間貯湯量を正確に予測することができるので、夜間に余裕を見込んで過剰沸上げを行う必要がなくなる。これにより、夜間貯湯量を最小化することができる。また、不足分は昼間沸き増すため、放熱損失を低減することができる。

また、余剰貯湯量は、各人の湯使用量のバラツキを吸収したり、急な湯の使用に対応したりするためのマージンである。余剰貯湯量は、例えば、図５に示すように、２３時以降の最後の給湯終了後に貯湯タンク３内に残る残湯の量とほぼ同じである。余剰貯湯量は、通常は、１００Ｌ程度（４２℃のお湯に換算した場合の量）であることが多い。

この余剰貯湯量は、各居住者の湯の使用パターンの分類数が少なければ少ないほど、湯の使用パターンのバラツキが少なければ少ないほど、小さくすることができる。

ユーザが規則正しい生活を行い、使用パターンのバラツキが少なければ、余剰貯湯量を小さくしても湯切れが発生しないので、余剰貯湯量を小さくすることが可能である。このようにすれば、貯湯タンク３に余分な残湯となる余剰貯湯量を少なくすることにより、無駄な沸上げ運転をなくすことができる。

そこで、制御部５４は、推定部５２によって推定された使用パターンと、貯湯式給湯機１００から実際に供給された湯量の使用パターンとの偏差を算出する。この偏差が、上記バラツキの指標値となるからである。制御部５４は、算出された偏差が小さくなるにつれて余剰貯湯量を減少させる。

また、余剰貯湯量は、各居住者の湯の使用パターンごとにその値を変更するようにしてもよい。このようにすれば、各居住者の湯の使用パターンの変化に的確に追従可能な余剰貯湯量を確保する沸上げ制御を実現することができる。

また、推定部５３は、ＧＰＳセンサ１８によって検出される居住者１５ａ〜１５ｃの位置情報に基づいて、居住者１５ａ〜１５ｃの帰宅時刻を推定し、制御部５４は、推定された帰宅時刻に基づいて、貯湯式給湯機１００に追加沸き増しを行わせるようにしてもよい。

帰宅時刻の推定は、まず、ネットワーク端末１７に内蔵されたＧＰＳセンサ１８により、特定の居住者の位置情報に基づいて行われる。すなわち、居住者の位置が次第に自宅に近づいている場合には、居住者が、帰宅の途に着いたと判定される。この場合に、推定部５３は、その居住者の帰宅予想時刻を推定し、その帰宅予想時刻に合わせて、制御部５４が、追加沸き上げを行えばよい。

なお、移動の多い居住者については、推定された帰宅予想時刻が、通常帰宅する時間帯以外となった場合には、帰宅の途に着いたとは判定しないようにしてもよい。

また、例えば、居住者１５ｃは、ネットワーク端末１７から、追加沸上げ時間を変更したり、キャンセルしたり変更したり、貯湯式給湯機１００を操作することも可能である。例えば、居住者１５ｃは、ネットワーク端末１７を操作して、推定部５２が、推定された必要沸き上げに関する情報を変更することも可能である。

また、記憶部５１に、居住者１５ａ〜１５ｃの登録情報を予め記憶しておき、推定部５３が、人体検知センサ１６ａ〜１６ｄによって検出される居住者の位置情報に基づいて、住宅１０内の居住者の人数を推定し、風呂の湯張り後に、記憶部５１に保持された居住者の数よりも住宅１０内の人数が来客等で多くなっている場合に、制御部５４は、追加沸き上げ量を所定量増加させるようにしてもよい。

以上詳細に説明したように、この実施の形態によれば、居住者１５ａ〜１５ｃの移動の推移を表す移動パターンと貯湯式給湯機１００から供給される湯の使用量の推移を表す使用パターンとが記憶部５１に記憶され、記憶された移動パターンと湯の使用パターンとに基づいて居住者の移動パターンと湯の使用パターンとの関係が学習部５２によって学習される。

そして、学習された居住者１５ａ〜１５ｃの移動パターンと湯の使用パターンとの関係を考慮しつつ当日における湯の使用パターンが推定部５３によって推定され、必要沸き上げ量が推定される。これにより、個々の居住者の移動パターンが大きく変動しても、変動した移動パターンを考慮して湯の使用パターンの推定が可能となるので、より正確に必要沸き上げ量を見積もることができる。

上述のような沸上制御により、貯湯式給湯機１００では、例えば、図５に示すように、朝７時の沸上が完了して貯湯タンク３内に夜間沸上げ量分の高温水が満たされた状態となり、１６時（湯張り前）から１８時（湯張り後）にかけて高温水が大幅に使用され、２３時（給湯完了時）には、高温水は、余剰貯湯量に近い量となる、といったサイクルが繰り返される。

なお、推定部５３は、風呂の湯張り後に、学習部５２により学習された使用パターンに基づいて、風呂の使用間隔が、所定の期間を超えるか否かを推定するようにしてもよい。推定部５３によって風呂の使用間隔が所定の期間を超えると推定された場合、制御部５４は、風呂の自動保温を停止するようにしてもよい。

また、学習部５３によって学習された居住者１５ａ〜１５ｃ各々の当日の湯の使用パターンと、その平均値とを比較表示する表示部を例えば、リモコン１９等に備えるようにしてもよい。このような比較表示を行えば、居住者１５ａ〜１５ｃは、自身の湯の使用パターンが、日ごろに比べ、使いすぎであるか否かを知ることができる。この結果、居住者１５ａ〜１５ｃに、省エネルギー化への意識を喚起させることができる。

なお、上記実施の形態において実行されるプログラムは、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read-Only Memory）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、ＭＯ（Magneto-Optical Disk）等のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に格納して配布し、そのプログラムをインストールすることにより、上述の処理を実行するシステムを構成することとしてもよい。

また、プログラムをインターネット等の通信ネットワーク上の所定のサーバ装置が有するディスク装置等に格納しておき、例えば、搬送波に重畳させて、ダウンロード等するようにしてもよい。

また、上述の機能を、ＯＳ（Operating System）が分担して実現する場合又はＯＳとアプリケーションとの協働により実現する場合等には、ＯＳ以外の部分のみを媒体に格納して配布してもよく、また、ダウンロード等してもよい。

なお、この発明は、上記実施の形態及び図面によって限定されるものではない。この発明の要旨を変更しない範囲で実施の形態及び図面に変更を加えることができるのはもちろんである。

１ ヒートポンプユニット
２ タンクユニット
３ 貯湯タンク
４ コントローラ
５ 流量センサ
６ 混合弁
７ 配管
８ａ、８ｂ 温度センサ
９ 外気温度センサ
１０ 住宅
１１ａ、１１ｂ、１１ｃ、１１ｄ 部屋
１２ 浴槽
１３ シャワー
１４ 蛇口
１５ａ、１５ｂ、１５ｃ 居住者
１６ａ、１６ｂ、１６ｃ、１６ｄ 人体検知センサ
１７ ネットワーク端末
１８ ＧＰＳセンサ
１９ リモートコントローラ（リモコン）
２０ インターネット
５０ 通信部
５１ 記憶部
５２ 学習部
５３ 推定部
５４ 制御部
１００ 貯湯式給湯機
２００ 沸上制御システム

Claims (12)

1. 沸き上げられた湯を住宅の複数の給湯端末へ供給する貯湯式給湯機と、
   前記住宅の居住者の位置情報を検出する位置センサと、
   前記位置センサによって検出される居住者の位置情報に基づいて、前記居住者の移動の推移を表す移動パターンを記憶し、前記貯湯式給湯機から供給された湯の使用量の推移を表す使用パターンを記憶する記憶部と、
   前記記憶部に記憶された前記移動パターンと前記使用パターンとに基づいて、前記居住者の前記移動パターンと前記使用パターンとの関係を学習する学習部と、
   前記学習部の学習結果に基づいて、当日の湯の前記使用パターンを推定し、推定された前記使用パターンに基づいて、必要沸き上げ量を推定する推定部と、
   前記推定部の推定結果に基づいて前記貯湯式給湯機の沸上動作を制御する制御部と、
   を備える沸上制御システム。
2. 前記位置センサとして、
   複数の居住者各々の位置情報をそれぞれ検出する複数の位置センサが設けられ、
   前記記憶部は、
   前記各位置センサによって検出される前記各居住者の位置情報に基づいて、前記複数の居住者の移動の推移を表す移動パターンを居住者毎に記憶し、
   前記学習部は、
   前記記憶部に記憶された前記移動パターンと前記使用パターンとに基づいて、前記複数の居住者各々の前記使用パターンを居住者毎に学習し、
   前記推定部は、
   前記学習部によって学習された前記複数の居住者各々の前記移動パターンと、前記位置センサによって検出される前記複数の居住者各々の当日の位置情報の推移とを照らし合わせることにより、前記複数の居住者各々の当日の湯の前記使用パターンを推定し、前記学習部によって学習された前記複数の居住者各々の前記使用パターンに基づいて、必要沸き上げ量を推定する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の沸上制御システム。
3. 前記学習部は、
   前記記憶部に記憶された前記移動パターンと前記使用パターンとに基づいて、湯の前記使用パターンを前記居住者の人数毎に学習し、
   前記推定部は、
   前記位置センサによって検出される前記複数の居住者各々の位置情報に基づいて、前記住宅内の前記居住者の人数を推定し、推定された人数に対応する前記使用パターンに基づいて、必要沸き上げ量を推定する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の沸上制御システム。
4. 前記学習部は、
   前記居住者の前記移動パターンと前記使用パターンとの関係を、前記使用パターンの違いに基づいてさらに分類する、
   ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の沸上制御システム。
5. 前記制御部は、
   前記推定部によって推定された前記使用パターンと、前記貯湯式給湯機から実際に供給された湯量の使用パターンとの偏差を算出し、
   前記推定部によって推定される必要沸き上げ量に余剰貯湯量を加算した量を、前記貯湯式給湯機に沸き上げさせ、
   前記偏差検出部によって算出された偏差が小さくなればなるほど前記余剰貯湯量を減少させる、
   ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一項に記載の沸上制御システム。
6. 前記居住者の登録情報を記憶する登録情報記憶部をさらに備え、
   前記推定部は、
   前記位置センサによって検出される前記複数の居住者各々の位置情報に基づいて、前記住宅内の居住者の人数を推定し、
   前記複数の設備に含まれる風呂の湯張り後に、前記登録情報記憶部に登録された前記居住者の数よりも前記住宅内の人数が多い場合に、追加沸き上げ量を所定量増加させる、
   ことを特徴とする請求項１乃至５のいずれか一項に記載の沸上制御システム。
7. 前記位置センサには、
   前記住宅から外出した前記居住者の位置情報を検出する広域位置センサが含まれ、
   前記推定部は、
   前記広域位置センサによって検出される前記居住者の位置情報に基づいて、前記居住者の帰宅時刻を推定し、
   前記制御部は、
   推定された帰宅時刻に基づいて、前記貯湯式給湯機に追加沸き増しを行わせる、
   ことを特徴とする請求項１乃至６のいずれか一項に記載の沸上制御システム。
8. 通信ネットワークを介して前記居住者によって使用されるネットワーク端末からの情報を受信する受信部と、
   をさらに備え、
   前記制御部は、
   前記受信部を介して受信した情報に基づいて、前記推定部により推定された前記必要沸き上げ量に関する情報を変更する、
   ことを特徴とする請求項１乃至７のいずれか一項に記載の沸上制御システム。
9. 前記推定部は、
   前記給湯端末としての風呂の湯張り後に、学習された前記使用パターンに基づいて、前記風呂の使用間隔が、所定の期間を超えるか否かを推定し、
   前記制御部は、
   前記推定部により、前記風呂の使用間隔が所定の期間を超えると推定された場合に、前記風呂の自動保温を停止する、
   ことを特徴とする請求項１乃至８のいずれか一項に記載の沸上制御システム。
10. 前記学習部によって学習された前記複数の居住者の当日の湯の前記使用パターンと、その平均値とを比較表示する表示部をさらに備える、
    ことを特徴とする請求項１乃至９のいずれか一項に記載の沸上制御システム。
11. 沸き上げられた湯を住宅の複数の給湯端末へ供給する貯湯式給湯機の沸上げ制御を行う沸上制御方法であって、
    前記住宅の居住者の位置情報を検出する位置センサによって検出される居住者の位置情報に基づいて、前記居住者の移動の推移を表す移動パターンを記憶し、前記貯湯式給湯機から供給された湯の使用量の推移を表す使用パターンを記憶する記憶工程と、
    前記記憶工程において記憶された前記移動パターンと前記使用パターンとに基づいて、前記居住者の前記移動パターンと前記使用パターンとの関係を学習する学習工程と、
    前記学習工程の学習結果に基づいて、当日の湯の前記使用パターンを推定し、推定された前記使用パターンに基づいて、必要沸き上げ量を推定する推定工程と、
    前記推定工程の推定結果に基づいて前記貯湯式給湯機の沸上動作を制御する制御工程と、
    を含む沸上制御方法。
12. 沸き上げられた湯を住宅の複数の給湯端末へ供給する貯湯式給湯機の沸上げ制御を行うコンピュータに実行させるプログラムであって、
    前記住宅の居住者の位置情報を検出する位置センサによって検出される前記居住者の位置情報に基づいて、前記居住者の移動の推移を表す移動パターンを記憶し、前記貯湯式給湯機から供給された湯の使用量の推移を表す使用パターンを記憶する記憶手順と、
    前記記憶手順において記憶された前記移動パターンと前記使用パターンとに基づいて、前記居住者の前記移動パターンと前記使用パターンとの関係を学習する学習手順と、
    前記学習手順の学習結果に基づいて、当日の湯の前記使用パターンを推定し、推定された前記使用パターンに基づいて、必要沸き上げ量を推定する推定手順と、
    前記推定手順の推定結果に基づいて前記貯湯式給湯機の沸上動作を制御する制御手順と、
    をコンピュータに実行させるプログラム。

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