JP2017077151A - 建物の消費電力予測システム、蓄電装置の制御システム、及び蓄電装置の制御方法 - Google Patents

Abstract

【課題】気象条件によって時間別の消費電力が大きく左右される負荷を考慮して、より正確な時間毎の消費電力を予測することができる建物の消費電力予測システムを提供する。
【解決手段】建物としての住宅Ｈ１，・・・，ＨＸの時間毎の消費電力を予測する建物の消費電力予測システムであって、消費電力が負荷別に複数のカテゴリーに分けられており、一部のカテゴリーの時間毎の消費電力を気象予報データに基づいて予測し、その他のカテゴリーの時間毎の消費電力を過去の履歴データに基づいて予測し、これらを合計して住宅Ｈ１，・・・，ＨＸの時間毎の消費電力を予測する消費電力予測手段６１１を備えた構成とされている。
【選択図】図４

Description

本発明は、建物の消費電力予測システム、この消費電力予測システムを備えた蓄電装置の制御システム、及び蓄電装置の制御方法に関するものである。

従来から、ＨＥＭＳ（Home Energy Management System）などの分野で、翌日の消費電力を予測する場合、過去の履歴から電力を消費する負荷の時間別の消費電力を合計し、予測することが通常なされていた（特許文献１等を参照）。

特開２０１５−５３８１０号公報

しかしながら、上記した特許文献１をはじめとした従来の技術では、電力を消費する負荷の時間別の消費電力や発電量は、気温などの気象条件等も無視できないものもあり、その予測が予想以上に正確性を欠く場合があった。

そこで、本発明は、時間別の消費電力が大きく左右される負荷を考慮して、より正確な時間毎の消費電力および発電電力を予測することができる、建物の消費電力予測システム、及びこの消費電力予測システムを備えた蓄電装置の制御システムと、建物の消費電力予測方法、及びこの消費電力予測方法を用いた蓄電装置の制御方法を提供することを目的としている。

前記目的を達成するために、本発明の建物の消費電力予測システムは、建物の時間毎の消費電力を予測する建物の消費電力予測システムであって、消費電力が負荷別に複数のカテゴリーに分けられており、少なくとも一部のカテゴリーの時間毎の消費電力を気象予報データに基づいて予測し、その他のカテゴリーの時間毎の消費電力を過去の履歴データに基づいて予測し、これらを合計して前記建物の時間毎の消費電力を予測する消費電力予測手段を備えていることを特徴とする。

ここで、前記消費電力の負荷別の複数のカテゴリーとは、空調負荷、給湯負荷、及びその他の負荷であり、前記空調負荷及び前記給湯負荷の少なくとも一方の時間毎の消費電力を気象予報データに基づいて予測し、残りの負荷の時間毎の消費電力を過去の履歴データによって予測するとよい。

また、前記空調負荷及び前記給湯負荷の少なくとも一方の運転パターンを気象予報データに対応づけて記憶した運転パターン記憶手段を備え、前記運転パターンから前記空調負荷及び前記給湯負荷の少なくとも一方の時間毎の消費電力が、前記消費電力予測手段によって予測されるとよい。

本発明の蓄電装置の制御システムは、太陽光発電装置及び蓄電装置を備えた蓄電装置の制御システムであって、上記した本発明の建物の消費電力予測システムと、気象予報データに基づいて前記太陽光発電装置の時間毎の発電電力を予測する発電電力予測手段とを備え、前記消費電力予測手段により予測された前記建物の時間毎の消費電力と、前記発電電力予測手段により予測された前記太陽光発電装置による時間毎の発電電力との関係から、前記蓄電装置の充放電を制御することを特徴とする。

また、本発明の蓄電装置の制御システムは、太陽光発電装置及び蓄電装置を備えた建物における蓄電装置の制御システムであって、前記建物の時間毎の消費電力を、空調負荷、給湯負荷、及びその他の負荷のカテゴリーに分け、各カテゴリーの時間毎の消費電力を過去の履歴データに基づいて予測し、これらを合計して前記建物の時間毎の消費電力を予測する消費電力予測手段と、気象予報データと、気象実績データと、発電量の過去の履歴とに基づいて前記太陽光発電装置の時間毎の発電電力を予測する発電電力予測手段と、を備え、前記消費電力予測手段により予測された前記建物の時間毎の消費電力と、前記発電電力予測手段により予測された前記太陽光発電装置による時間毎の発電電力との関係から、前記蓄電装置の充放電を制御することを特徴とする。

本発明の蓄電装置の制御方法は、太陽光発電装置及び蓄電装置を備えた建物における蓄電装置の制御方法であって、前記建物の消費電力を、空調負荷、給湯負荷、及びその他の負荷のカテゴリーに分け、前記空調負荷及び前記給湯負荷の少なくとも一方の時間毎の消費電力を気象予報データに基づいて予測するとともに、この気象予報データに基づく予測では、前記負荷の運転パターンを前記気象予報データに対応づけて記憶しておき、前記運転パターンから前記時間毎の消費電力を予測し、残りの負荷の時間毎の消費電力を過去の履歴データによって予測し、これらの予測した消費電力を合計して前記建物の時間毎の消費電力を予測し、前記気象予報データに基づいて前記太陽光発電装置の時間毎の発電電力を予測し、前記予測した前記建物の時間毎の消費電力と、前記気象予報データに基づいて予測した前記太陽光発電装置による時間毎の発電電力との関係から、前記蓄電装置の充放電を制御することを特徴とする。

このような本発明の建物の消費電力予測システムは、建物の時間毎の消費電力を予測する建物の消費電力予測システムであって、消費電力が負荷別に複数のカテゴリーに分けられており、少なくとも一部のカテゴリーの時間毎の消費電力を気象予報データに基づいて予測し、その他のカテゴリーの時間毎の消費電力を過去の履歴データに基づいて予測し、これらを合計して建物の時間毎の消費電力を予測する消費電力予測手段を備えた構成とされている。

上記した構成なので、気温などの気象条件によって時間別の消費電力が大きく左右されるカテゴリーに分けられた負荷の消費電力は、気象予報データに基づいて予測するため、より正確な時間毎の消費電力を予測することができる。
ここで、消費電力の負荷別の複数のカテゴリーとは、空調負荷、給湯負荷、及びその他の負荷であり、空調負荷及び給湯負荷の少なくとも一方の時間毎の消費電力を気象予報データに基づいて予測し、残りの負荷の時間毎の消費電力を過去の履歴データによって予測する場合は、気温などの気象条件によって時間別の消費電力が大きく左右される空調負荷及び給湯負荷の少なくとも一方をカテゴリー分けするので、具体的に、より正確な時間毎の消費電力を予測することができる。

また、空調負荷及び給湯負荷の少なくとも一方の運転パターンを気象予報データに対応づけて記憶した運転パターン記憶手段を備え、運転パターンから空調負荷及び給湯負荷の少なくとも一方の時間毎の消費電力が、消費電力予測手段によって予測される場合は、空調負荷及び給湯負荷の少なくとも一方の運転パターンを気象予報データに対応づけて記憶しておくので、気温などの気象条件によって時間別の消費電力が大きく左右される空調負荷及び給湯負荷の少なくとも一方のより正確な時間毎の消費電力を簡易に予測することができる。

このような本発明の蓄電装置の制御システムは、太陽光発電装置及び蓄電装置を備えた蓄電装置の制御システムであって、上記した本発明の建物の消費電力予測システムと、気象予報データに基づいて太陽光発電装置の時間毎の発電電力を予測する発電電力予測手段とを備え、消費電力予測手段により予測された建物の時間毎の消費電力と、発電電力予測手段により予測された太陽光発電装置による時間毎の発電電力との関係から、蓄電装置の充放電を制御する構成とされている。

上記した構成なので、より正確な時間毎の消費電力を予測することができ、より正確な時間毎の発電電力を予測することができるため、より正確に蓄電装置の充放電を制御することができる。

また、本発明の蓄電装置の制御システムは、前記建物の時間毎の消費電力を、空調負荷、給湯負荷、及びその他の負荷のカテゴリーに分け、各カテゴリーの時間毎の消費電力を過去の履歴データに基づいて予測し、これらを合計して前記建物の時間毎の消費電力を予測する消費電力予測手段と、気象予報データと、気象実績データと、発電量の過去の履歴とに基づいて前記太陽光発電装置の時間毎の発電電力を予測する発電電力予測手段と、を備え、前記消費電力予測手段により予測された前記建物の時間毎の消費電力と、前記発電電力予測手段により予測された前記太陽光発電装置による時間毎の発電電力との関係から、前記蓄電装置の充放電を制御する。

上記のように、建物毎の時間毎の消費電力を、その人員構成や生活スタイルにより、時間毎、曜日毎、季節毎などに大きく左右される、空調負荷、給湯負荷、その他の負荷にカテゴリー分けし、その履歴に基づいて消費電力を予測するので、建物毎に、より正確な時間毎の消費電力予測が可能となる。
さらに、発電電力の予測は、発電電力が大きく左右される日射に関する気象予報データと、気象予測データと、過去の履歴に基づいて予測するため、それらのいずれか１つに基づいて予測するものと比較して、より正確な時間毎の消費電力予測が可能となる。
よって、これらの予測値に基づいて、より正確に蓄電装置の充放電を制御することができる。

このような本発明の蓄電装置の制御方法は、太陽光発電装置及び蓄電装置を備えた蓄電装置の制御方法であって、上記した本発明の建物の消費電力予測方法により予測した建物の時間毎の消費電力と、気象予報データに基づいて予測した太陽光発電装置による時間毎の発電電力との関係から、蓄電装置の充放電を制御する構成とされている。

上記した構成なので、より正確な時間毎の消費電力を予測することができ、より正確な時間毎の発電電力を予測することができるため、より正確に蓄電装置の充放電を制御することができる。

実施例１の蓄電装置の制御システムの全体構成を摸式的に説明するための説明図である。 実施例１の蓄電装置の制御システムの概略構成を説明するための説明図である。 実施例１の各時間帯における電力価格の料金体系を示す説明図である。 実施例１の建物の消費電力予測システムの流れを示すフロー図である。 実施例１の建物の消費電力予測システムのより詳細な流れを示すフロー図である。 実施例１において予測した住宅Ｈ１の消費電力量及び発電電力量との関係を示すグラフである。 実施例１の蓄電装置の制御システムの処理の流れを示すフロー図である。 実施例１の表示モニタの表示結果の一例を示した図である。 実施例１における気象予報データに対応付けて記憶された給湯運転パターンの一例を示す図である。 実施例１における気象予報データに対応付けて記憶された空調運転パターンの一例を示す図である。 実施例２の蓄電装置の制御システムの処理の流れを示すフローチャートである。 実施例３の蓄電装置の制御システムの処理の流れを示すフローチャートである。 実施例４の蓄電装置の制御システムの処理の流れを示すフローチャートである。 時間帯に応じた電力価格の料金体系の他の例を示す説明図である。

以下、本発明を実施するための形態を、図面に示す実施例に基づいて説明する。

先ず、実施例１の構成について説明する。
図１は、実施例１の蓄電装置の制御システムの全体構成を摸式的に示している。

この実施例１の蓄電装置の制御システムによって制御される建物としての住宅Ｈ１，・・・，ＨＸは、電力会社の発電所や地域毎に設置されたコンジェネレーション設備などの系統電力から電力の供給を受けるための電力網としての系統電力網に接続されている。

また、これらの住宅Ｈ１，・・・，ＨＸは、太陽光発電装置としての太陽電池パネル１と、電力を一時的に蓄えておく蓄電装置としての蓄電池２とを備えている。さらに、これらの住宅Ｈ１，・・・，ＨＸは、インターネットなどの通信網Ｎに繋がっている。そして、同じく通信網Ｎに接続された外部の管理サーバ５との間で、計測値や演算処理結果などのデータの送受信や制御信号の送受信などが行われる。

図２は、図１に摸式的に示した蓄電装置の制御システムの詳細が分かり易いように、住宅側Ｈ１と管理サーバ５側とに配置される概略構成を示している。

処理対象となる住宅Ｈ１は、太陽電池パネル１と、蓄電池２と、太陽電池パネル１の時間毎の発電電力及び住宅Ｈ１の時間毎の消費電力を計測する計測手段３と、表示装置としての表示モニタ４とを主に備えている。

住宅Ｈ１に設置された太陽電池パネル１は、太陽光を、太陽電池を利用することによって、電力に変換して発電をおこなう装置である。

この太陽電池パネル１は、太陽光を受けることができる時間帯のみ電力を供給することが可能な装置である。また、太陽電池パネル１によって発電された直流電力は、通常、図示を省略したパワーコンディショナによって交流電力に変換されて使用される。なお、この住宅Ｈ１に設置された太陽電池パネル１の発電電力の容量などの仕様については、管理サーバ５側の後述する邸情報データベース５１に記憶されている。

一方、蓄電池２も、太陽電池パネル１と同様に、図示省略のパワーコンディショナに接続されて、充放電の制御がなされる。例えば、蓄電池２には、系統電力網から供給される深夜電力などの電力価格が安い電力を充電する。この蓄電池２の蓄電電力の容量や定格出力などの仕様も、管理サーバ５側の後述する邸情報データベース５１に記憶されている。

また、住宅Ｈ１には、分電盤を通して電力が供給され、それを消費する様々な負荷が設置されている。例えば、エアコンディショナーなどの空調装置、給湯装置、照明スタンドやシーリングライトなどの照明装置、冷蔵庫やテレビなどの家電装置などが電力を消費する負荷となる。

また、電気自動車やプラグインハイブリッド車は、走行させるために充電をおこなう場合は、負荷となり、住宅Ｈ１の負荷のために放電させる場合は、蓄電池２と同様に、蓄電装置となる。

ここで、計測手段３では、住宅Ｈ１に設置された太陽電池パネル１によって実際に発電された発電電力が計測される。また、住宅Ｈ１に設置された負荷によって消費された消費電力も計測される。

この計測手段３による計測は、秒単位、分単位、時間単位などの任意の間隔で時間毎におこなうことができる。そして、計測手段３によって計測された計測値のデータは、管理サーバ５側の後述する消費電力履歴データベース５２に記憶される。

ここで、消費電力履歴データベース５２に記憶される消費電力の履歴は、気温などの気象条件に影響を受け易い空調装置などの空調負荷及び給湯装置などの給湯負荷の消費電力と、気温などの気象条件に影響を受け難いその他の負荷の消費電力とを負荷別にカテゴリー分けして記憶しておく。

なお、表示モニタ４には、計測手段３で計測された計測値や、管理サーバ５側の後述する充放電待機開始時刻決定手段６３による判定結果などを表示させる。この表示モニタ４には、専用の端末モニタを用いてもよいし、パーソナルコンピュータなどの汎用機器の画面などを用いてもよい。

そして、住宅Ｈ１と通信網Ｎを介して接続される管理サーバ５側には、通信手段としての通信部７１と、各種制御をおこなう制御部６と、記憶手段としての各種データベース５１，５２，５３，５４，５５とが主に備えられている。

通信部７１は、住宅Ｈ１から送信されてくる各種設備の仕様、計測値、処理要求などを、管理サーバ５の制御部６に流すとともに、各種データベース５１，５２，５３，５４，５５に記憶されたデータ、制御部６でおこなわれた演算処理結果、更新プログラムなどを住宅Ｈ１に向けて流す機能を有している。

また、制御部６を通してデータの読み書きがおこなわれる記憶手段には、邸情報データベース５１、消費電力履歴データベース５２、電力価格データベース５３、気象予報データベース５４、運転パターンデータベース５５などの各種データベースが存在する。

邸情報データベース５１には、各住宅Ｈ１，・・・，ＨＸの邸コード（識別番号）、その邸コードに関連付けられた住所、建築年、断熱性能、間取り、電気配線、使用部材、太陽電池パネル１の仕様（発電電力の容量）、蓄電池２の仕様（蓄電電力の容量、定格出力）などの情報が記憶されている。

消費電力履歴データベース５２には、各住宅Ｈ１，・・・，ＨＸで計測されて通信部７１を介して管理サーバ５が受信した計測値のデータが記憶される。この計測値は、邸コードに関連付けて記憶させることで、いずれの住宅Ｈ１，・・・，ＨＸで計測された結果であるかを識別させることができる。

さらに、この消費電力履歴データベース５２に記憶される消費電力の履歴は、上述したように、気温などの気象条件に影響を受け易い空調装置などの空調負荷及び給湯装置などの給湯負荷の消費電力と、気温などの気象条件に影響を受け難いその他の負荷の消費電力とを負荷別にカテゴリー分けして記憶しておく。

電力価格記憶手段としての電力価格データベース５３には、系統電力を供給する電力会社等が設定する一日の時間によって変化する電力価格（住人側から見て買電価格）に関する情報が記憶されている。

例えば、図３に示したように、この実施例１での料金体系では、７時（第１時刻）以降１０時の前までの朝の中価格帯、１０時（第２時刻）以降１７時の前までの昼間の高価格帯、１７時以降２３時の前までの晩の中価格帯、２３時（第３時刻）以降翌日の７時（第１時刻）の前までの夜間の低価格帯という３種類の電力価格が設定されている。

すなわち、電力価格データベース５３には、電力価格が切り替わる時刻と、各時間帯の電力価格が記憶されている。また、電力価格データベース５３には、太陽電池パネル１で発電した電力を電力会社等が買い取る買取価格（住人側から見て売電価格）も記憶されている。

気象予報データベース５４には、気象庁や気象予報会社等の図示省略のサーバから通信網Ｎを介して受信した住宅Ｈ１，・・・，ＨＸが立地する全国各地の気温や日射量などの翌日の気象予報データが記憶されている。

運転パターン記憶手段としての運転パターンデータベース５５には、住宅Ｈ１，・・・，ＨＸに設置された空調負荷である空調装置や給湯負荷である給湯装置の様々な運転パターンが、気象予報データに対応付けて記憶されている。

気象予報データに対応付けて記憶された運転パターンの一例を図９Ａ，図９Ｂに示す。図９Ａは、給湯運転パターンの一例を示しており、このように、１℃刻みの外気温度に関連付けて、１時間毎の給湯運転による消費電力が記憶されている。また、図９Ｂは、空調運転パターンの一例を示しており、給湯運転パターンと同様に、１℃刻みの外気温度に関連付けて、１時間毎の空調運転による消費電力が記憶されている。ここで、外気温度は、実際の電力消費が行われた前日の気象予報データとしてもよいし、当日の同時間帯の実際の気象データによる外気温としてもよい。

そして、制御部６には、消費電力予測手段６１１と、発電電力予測手段６１２と、比較手段６２と、充放電待機開始時刻決定手段６３とが設けられている。この制御部６に設けられる構成が、この実施例１の蓄電装置の制御システムの主要な構成となる。

消費電力予測手段６１１は、蓄電池２の最適な充放電待機開始時刻を決めたい日の住宅Ｈ１の時間毎の消費電力を予測する手段である。例えば、前日に翌日の住宅Ｈ１の時間毎の消費電力を予測することができる。この消費電力予測手段６１１は、気温などの気象条件に影響を受け易い空調負荷及び給湯負荷の時間毎の消費電力は、気象予報データに基づいて予測し、気温などの気象条件に影響を受け難いその他の負荷の時間毎の消費電力については、過去の履歴データに基づいて予測し、これらを合計して、住宅Ｈ１の時間毎の消費電力を予測するものである。

具体的には、図４に示したように、空調負荷及び給湯負荷の時間毎の消費電力を予測するにあたっては、気象予報データベース５４に記憶された気温などの翌日の気象予報データを参照し（ステップＳ１Ａ）、対応する運転パターンデータを参照し（ステップＳ１Ｂ）、消費電力予測手段６１１により、時間毎の消費電力を予測する（ステップＳ２）。その他の負荷の時間毎の消費電力を予測するにあたっては、消費電力履歴データベース５２にカテゴリー分けして記憶された過去の履歴データを参照し（ステップＳ１Ｃ）、消費電力予測手段６１１により、時間毎の消費電力を予測する（ステップＳ２）。そして、これらを合計して、住宅Ｈ１の時間毎の消費電力を予測する。

より詳細には、図５に示したように、気象予報データベース５４に記憶された気象予報データのうちの日射量のデータを参照し、後述する発電電力予測手段６１２によって太陽電池パネル１による発電電力の予測値Ｚを予測する（ステップＳ１００）。それとともに、気象予報データベース５４に記憶された気象予報データのうちの気温を参照し、対応する運転パターンデータベース５５内の空調運転パターンを選択し（ステップＳ２００）、消費電力予測手段６１１によって空調負荷の消費電力の予測値Ａ１を予測する（ステップＳ２０１）。例えば、暖房運転をおこなう際、朝の気温が低いと予測される場合には、予暖運転が長い空調運転パターンを選択する。さらに、消費電力履歴データベース５２にカテゴリー分けして記憶された消費電力の履歴データの中から対応する空調・給湯負荷以外のその他の負荷のデータを消費電力予測手段６１１によって抽出して、その他の負荷の消費電力の予測値Ｃ１を予測する（ステップＳ３００）。

続いて、発電電力の予測値Ｚから上記の消費電力の予測値Ａ１，Ｃ１を減じて余剰電力の予測値Ｚ−Ａ１−Ｃ１を予測し（ステップＳ４００）、これを参照し、対応する運転パターンデータベース５５内の給湯運転パターンを選択し（ステップＳ４０１）、消費電力予測手段６１１によって給湯負荷の消費電力の予測値Ｂ１を予測する（ステップＳ４０２）。例えば、余剰電力が大きいと予測される場合は、この余剰電力を利用して昼間に湯沸しを行い、深夜電力による湯沸しを少なくするような給湯運転パターンを選択する。

そして、消費電力予測手段６１１で合計して得られた住宅Ｈ１の消費電力の予測値（合計）Ａ１＋Ｂ１＋Ｃ１を予測し（ステップＳ５００）、これに基づいて、後述するように、蓄電池２の充放電待機開始時刻を決定する（ステップＳ６００）。

すなわち、この実施例１の蓄電装置の制御システムは、このような実施例の建物の消費電力予測システム及び方法を用いることに特長を有する。

発電電力予測手段６１２は、蓄電池２の最適な充放電待機開始時刻を決めたい日の太陽電池パネル１の時間毎の発電電力を予測する手段である。例えば、前日に翌日の住宅Ｈ１の時間毎の発電電力を予測することができる。

具体的には、太陽電池パネル１の時間毎の発電電力を予測するにあたっては、気象予報データベース５４に記憶された日射量などの翌日の気象予報データを参照し、発電電力予測手段６１２により、住宅Ｈ１の時間毎の発電電力を予測する。

一方、蓄電池２の放電可能な電力量は、設定放電可能電力量として設定することができる。例えば、蓄電池２内に蓄電された電力を全て使い切ると寿命が短くなることが知られているので、９７％を設定放電可能電力量としたり、急な停電などに備えて７０％を設定放電可能電力量としたりすることができる。

そして、予測された住宅（建物）Ｈ１の消費電力量及び発電電力量と、蓄電池２の設定放電可能電力量Ｘとの比較を、比較手段６２によっておこない、蓄電池２の充放電（特に放電）の制御をする。

次に、これらの構成に基づいて実施される実施例１の蓄電装置の制御システムについてより詳細に説明する。なお、図６は、実施例１において予測した住宅Ｈ１の消費電力量及び発電電力量との関係を示すグラフであり、図７は、実施例１の蓄電装置の制御システムの処理の流れを示すフロー図である。なお、設定放電可能電力量Ｘは、便宜的に１００％として説明する。

まず、図６中のＡ，Ｂ，Ｃの面積で示される、中価格帯及び高価格帯の系統電力網又は蓄電池２からの供給が必要な電力量を算出する。

すなわち、消費電力量が発電電力量を上回る場合は、系統電力網又は蓄電池２から電力の供給を受ける必要があるので、その電力量が各時間帯の必要電力量Ａ，Ｂ，Ｃとなる。各必要電力量Ａ，Ｂ，Ｃは、消費電力量から発電電力量を減算して時間帯中の積算をすることによって算出することができる。

ここで、朝必要電力量Ａは、夜間よりも電力が上がる７時（第１時刻）以降１０時（第２時刻）の前までの時間帯（中価格帯）における供給が必要な電力量を示している。また、昼必要電力量Ｂは、一日の中で最も電力価格が高い１０時（第２時刻）以降１７時の前までの昼間の時間帯（高価格帯）における供給が必要な電力量を示している。

さらに、晩必要電力量Ｃは、昼間よりも電力価格が下がる１７時以降２３時（第３時刻）の前までの晩の時間帯（中価格帯）における必要な電力量を示している。ここまでの演算が、図７のステップＳ１１の段階に該当する。

続いて、比較手段６２によって、設定放電可能電力量Ｘと昼間及び晩の必要電力量Ｂ，Ｃとの比較をおこなう（ステップＳ１２）。すなわち、比較手段６２では、電力価格が最も高い昼間の時間帯の昼必要電力量Ｂと、それに続く晩の時間帯の晩必要電力量Ｃとの合計を、高価格時必要電力量（Ｂ＋Ｃ）として設定放電可能電力量Ｘと比較する。

この比較の結果、設定放電可能電力量Ｘでは、高価格時必要電力量（Ｂ＋Ｃ）の供給しかできない（Ｂ＋Ｃ≧Ｘ）と判定された場合は、充放電待機開始時刻決定手段６３により、高価格帯に切り替わる１０時（第３時刻）を放電待機開始時刻として決定する（ステップＳ１５）。

これに対して、設定放電可能電力量Ｘが高価格時必要電力量（Ｂ＋Ｃ）を上回っている（Ｂ＋Ｃ＜Ｘ）と判定された場合は、比較手段６２によって、設定放電可能電力量Ｘから高価格時必要電力量（Ｂ＋Ｃ）を減算した余裕放電電力量Ｙを算出する（ステップＳ１３）。

そして、ステップＳ１４では、朝の時間帯の朝必要電力量Ａを中価格時必要電力量として余裕放電電力量Ｙと比較する。この比較の結果、余裕放電電力量Ｙでは中価格時必要電力量（朝必要電力量Ａ）の供給しかできない（Ａ≧Ｙ）と判定された場合は、充放電待機開始時刻決定手段６３により、中価格帯である７時（第１時刻）以降１０時（第２時刻）の前までのいずれかの時刻を放電待機開始時刻として決定する（ステップＳ１６）。このステップＳ１６では８時から９時を放電待機開始時刻として決定している。

これに対して、余裕放電電力量Ｙが中価格時必要電力量（朝必要電力量Ａ）を上回っている（Ａ＜Ｙ）と判定された場合は、充放電待機開始時刻決定手段６３により、中価格帯に切り替わる７時（第１時刻）を放電待機開始時刻として決定する（ステップＳ１７）。
また、蓄電池２の充電についても、比較手段６２において、図６に示すように、発電電力量が消費電力量を上回ると予測される時間帯が生じると判断された場合、充放電待機開始時刻決定手段６３は、この昼間の時間帯に充電を行い、その分、前述の深夜の充電量を減らすよう充電開始時刻を決定することができる。

なお、図８は、表示モニタ４の表示結果の一例を示した図である。この表示結果では、放電待機開始時刻が１０時（第２時刻）となったことが分かる。また、システムの稼働状態が自動であることも表示している。

次に、実施例１の作用効果について説明する。
このような実施例１の建物の消費電力予測システムは、建物としての住宅Ｈ１，・・・，ＨＸの時間毎の消費電力を予測する建物の消費電力予測システムであって、消費電力が負荷別に複数のカテゴリーに分けられており、一部のカテゴリーの時間毎の消費電力を気象予報データに基づいて予測し、その他のカテゴリーの時間毎の消費電力を過去の履歴データに基づいて予測し、これらを合計して住宅Ｈ１，・・・，ＨＸの時間毎の消費電力を予測する消費電力予測手段６１１を備えた構成とされている。

上記した構成なので、実施例１の建物の消費電力予測システム及び方法によれば、気温などの気象条件によって時間別の消費電力が大きく左右されるカテゴリーに分けられた負荷の消費電力は、気象予報データに基づいて予測するため、より正確な時間毎の消費電力を予測することができる。
ここで、消費電力の負荷別の複数のカテゴリーとは、空調負荷、給湯負荷、及びその他の負荷であり、空調負荷及び給湯負荷の時間毎の消費電力を気象予報データに基づいて予測し、残りの負荷の時間毎の消費電力を過去の履歴データによって予測する。

このため、気温などの気象条件によって時間別の消費電力が大きく左右される空調負荷及び給湯負荷をカテゴリー分けするので、具体的に、より正確な時間毎の消費電力を予測することができる。

また、空調負荷及び給湯負荷の運転パターンを気象予報データに対応づけて記憶した運転パターン記憶手段としての運転パターンデータベース５５を備え、運転パターンから空調負荷及び給湯負荷の時間毎の消費電力が、消費電力予測手段６１１によって予測される。 このため、空調負荷及び給湯負荷の運転パターンを気象予報データに対応づけて記憶しておくので、気温などの気象条件によって時間別の消費電力が大きく左右される空調負荷及び給湯負荷のより正確な時間毎の消費電力を簡易に予測することができる。

このような実施例１の蓄電装置の制御システムは、太陽光発電装置としての太陽電池パネル１及び蓄電装置としての蓄電池２を備えた蓄電装置の制御システムであって、上記した実施例１の建物の消費電力予測システムと、気象予報データに基づいて太陽電池パネル１の時間毎の発電電力を予測する発電電力予測手段６１２とを備え、消費電力予測手段６１１により予測された建物の時間毎の消費電力と、発電電力予測手段６１２により予測された太陽電池パネル１による時間毎の発電電力との関係から、蓄電池２の充放電を制御する構成とされている。

上記した構成なので、実施例１の蓄電装置の制御システム及び方法によれば、より正確な時間毎の消費電力を予測することができ、より正確な時間毎の発電電力を予測することができるため、より正確に蓄電装置としての蓄電池２の充放電を制御することができる。

ここで、第１時刻以降第２時刻の前までの中価格帯と、第２時刻以降第３時刻の前までの高価格帯と、第３時刻以降翌日の第１時刻の前までの低価格帯と電力価格が異なっており、これらの切り替わり時刻が記憶された電力価格記憶手段としての電力価格データベース５３と、高価格帯の消費電力量から発電電力量を減算した高価格時必要電力量（Ｂ＋Ｃ）と蓄電装置としての蓄電池２の設定された設定放電可能電力量Ｘとを比較する比較手段６２と、比較手段６２によって高価格時必要電力量（Ｂ＋Ｃ）が設定放電可能電力量Ｘ以上と算定された場合に第２時刻を、蓄電池２の放電待機開始時刻とし、高価格時必要電力量（Ｂ＋Ｃ）が設定放電可能電力量Ｘ未満と算定された場合には第１時刻以降第２時刻の前までのいずれかの時刻を蓄電池２の放電待機開始時刻とする充放電待機開始時刻決定手段６３とを備えている。

このため、減算処理によって算出された電力価格が高い時間帯の高価格時必要電力量（Ｂ＋Ｃ）と蓄電装置としての蓄電池２の設定放電可能電力量Ｘとを比較して、設定放電可能電力量Ｘに余りが出るときに放電待機開始時刻を早めるので、減算という少ない演算負荷で、蓄電池２の設定放電可能電力量Ｘを最大限に利用することができるという有効活用に導くことができる。

次に、実施例２の蓄電装置の制御システムについて説明する。なお、実施例２について説明するにあたり、実施例１と相違する構成および作用を説明し、実施例１と共通する構成および作用については説明を省略する。

実施例２は、発電電力の予測処理および消費電力の予測処理が実施例１と異なる。
図１０は、実施例２の蓄電装置の制御システムの処理の流れを示すフローチャートである。

ステップＳ１００ｂでは、気象実績データとデータベースに記憶された発電量データの発電量履歴を参照し、回帰式を作成し、気象予報データの値を代入することで、発電電力の予測値Ｚを算出する。なお、この発電電力の予測値Ｚは、予め設定された時間単位（例えば、１時間単位であるが、この単位はこれに限定されない）毎に求める。

なお、気象予報データは、翌日の予報データである。また、気象実績データは、過去の同日、あるいは同日を含む数日を平均した過去の設定時間毎のデータである。また、発電量履歴は、過去の同日、あるいは同日を含む数日を平均した過去の設定時間毎の実際のデータである。なお、気象実績データは、例えば、気象予報データベース５４に保存してもよいし、別途、専用のデータベースを設けてもよい。また、発電量履歴についても、邸情報データベース５１に保存してもよいし、別途、専用のデータベースに保存してもよい。

ステップＳ２０１ｂでは、過去の空調消費電力量の履歴を参照して、空調負荷消費電力の予測値Ａ１を算出する。ここで、空調消費電力量の履歴は、過去の同日、あるいは、同日を含むその近傍の数日の平均値、あるいは、同曜日の設定時間毎のデータを参照する。説明を加えると、空調負荷の消費電力は、住人の生活パターンに依存する。すなわち、住人が在宅であるか不在であるかで空調負荷の消費電力が異なる。また、在宅時であっても住人により空調負荷の使用パターンが異なる。空調負荷の時間毎の使用量は、このような住人の在宅、不在（消費電力）や住人の生活パターンに応じて、一定の傾向がみられる。例えば、消費電力は、住人の通勤、通学に応じた在宅、不在の時間帯、曜日に依存する。また、子供、学生など通学では、夏休みなどの長期休暇の期間によっても消費電力に一定の傾向が生じる。

このような、住人の在宅、不在の違いや使用パターンの違いによる空調負荷の消費電力の違いは、過去の履歴に現れるため、空調負荷消費電力の予測において、過去の設定時間毎の履歴を参照することは有効である。

ステップＳ４０１ｂでは、過去の給湯負荷消費電力量の履歴を参照して、給湯負荷消費電力の予測値Ｂ１を算出する。ここで、給湯負荷消費電力量履歴は、過去の同日、あるいは、同日を含むその近傍の数日の時間毎の平均値、あるいは、同曜日の設定時間毎のデータを参照する。このような給湯負荷の消費電力量も、上記のように住人の在宅、不在や、さらに季節などに依存する。したがって、給湯負荷の消費電力の予測にあっても、過去の履歴を参照することは有効である。

ステップＳ３００では、その他の負荷の消費電力の予測値Ｃ１を、実施例１と同様に、その他の負荷の消費電力量の履歴を参照して求める。この場合、履歴の値をそのまま使用してもよい。あるいは、予測対象日（翌日）に対応する過去の所定期間（例えば、１週間）と、現在の予測対象日前の所定期間の平均値とを比較し、両者の差を係数として、過去の値に乗ずるような補正を行ってもよい。また、このような補正は、上記の空調負荷消費電力の予測や、空調負荷消費電力の予測において実行してもよい。

ステップＳ５００では、実施例１と同様に、消費電力の予測値（Ａ１＋Ｂ１＋Ｃ１）を算出する。
さらに、ステップＳ１００ｂおよびステップＳ５００に続くステップＳ６００では、実施例１と同様に、発電電力の予測値Ｚと、消費電力の予測値（Ａ１＋Ｂ１＋Ｃ１）とに基づいて、蓄電池２の充放電待機開始時刻を決定する。

以上説明した、実施例２の蓄電装置の制御システムは、
太陽電池パネル（太陽光発電装置）１及び蓄電池（蓄電装置）２を備えた住宅（建物）Ｈ１における蓄電装置の制御システムであって、
住宅Ｈ１の時間毎の消費電力を空調負荷、給湯負荷、及びその他の負荷のカテゴリーに分け、各カテゴリーの時間毎の消費電力を過去の履歴データに基づいて予測し、これらを合計して住宅Ｈ１の時間毎の消費電力を予測する消費電力予測手段６１１と、
気象予報データと、気象実績データと、発電量の過去の履歴とに基づいて太陽電池パネル１の時間毎の発電電力を予測する発電電力予測手段６１２と、を備え、
消費電力予測手段６１１により予測された住宅Ｈ１の時間毎の消費電力と、発電電力予測手段６１２により予測された太陽電池パネル１による時間毎の発電電力との関係から、蓄電池（蓄電装置）２の充放電を制御することを特徴とする。

したがって、時間別の消費電力を、履歴に基づいてより正確に予測できるとともに、時間別の発電電力を、日射量を考慮して、より正確に予測することができる。
すなわち、消費電力の負荷別の複数のカテゴリーとして、空調負荷、給湯負荷、及びその他の負荷に分け、各負荷の時間毎の消費電力を過去の履歴データによって予測する。これにより、住宅毎に、その人員構成や生活スタイルにより時間毎、曜日毎、季節毎などに大きく左右される空調負荷、給湯負荷、その他の負荷の、より正確な時間毎の消費電力予測が可能となる。

一方、発電電力の予測は、発電電力が大きく左右される日射に関する気象予報データと、気象予測データと、過去の履歴に基づいて、予測するため、それらのいずれか１つに基づいて予測するものと比較して、より正確な時間毎の消費電力予測が可能となる。
そして、これらの予測値Ｚ，Ａ1,Ｂ１，Ｃ１に基づいて、より正確に蓄電装置としての蓄電池２の充放電を制御することができる。

次に、実施例３の蓄電装置の制御システムについて説明する。なお、実施例３について説明するにあたり、実施例１、２と相違する構成および作用を説明し、実施例１、２と共通する構成および作用については説明を省略する。

実施例３は、発電電力の予測値Ｚ、空調負荷の消費電力の予測値Ａ１を実施例２と同様にして求め、かつ、給湯負荷消費電力の予測値Ｂ１を実施例１と同様にして求め、その他の負荷の消費電力の予測値Ｃ１を、実施例１，２と同様にして求めるようにした例である。

図１１は、実施例３の蓄電装置の制御システムの処理の流れを示すフローチャートである。
ステップＳ１００ｂでは、気象実績データの日射量とデータベースに記憶された発電量データの発電量履歴を参照し、回帰式を作成し、気象予報データの値を代入することで、発電電力の予測値Ｚを算出する。

ステップＳ２０１ｂでは、実施例２と同様に、過去の空調消費電力量履歴を参照して、空調負荷消費電力の予測値Ａ１を算出する。
ステップＳ３００では、その他の負荷の消費電力の予測値Ｃ１を、実施例１，２と同様に、その他の負荷の消費電力量の履歴を参照して求める。

一方、給湯負荷消費電力の予測値Ｂ１を求めるにあたり、まず、実施例１と同様に、ステップＳ４００において、余剰電力を発電電力の予測値Ｚから両消費電力の予測値Ａ１，Ｃ１を減じて求める。そして、この値（Ｚ１−Ａ１−Ｂ１）を参照し、対応する運転パターンデータベース５５内の給湯運転パターンを選択し（ステップＳ４０１）、消費電力予測手段６１１によって給湯負荷の消費電力の予測値Ｂ１を予測する（ステップＳ４０２）。例えば、余剰電力が大きいと予測される場合は、この余剰電力を利用して昼間に湯沸しを行い、深夜電力による湯沸しを少なくするような給湯運転パターンを選択する。

そして、消費電力予測手段６１１で合計して得られた住宅Ｈ１の消費電力の予測値（合計）Ａ１＋Ｂ１＋Ｃ１を予測し（ステップＳ５００）、これに基づいて、蓄電池２の充放電待機開始時刻を決定する（ステップＳ６００）。

この実施例３にあっても、実施例２と同様に、時間別の消費電力をより正確に予測できるとともに、時間別の発電電力をより正確に予測することができる。
すなわち、住宅毎に、その人員構成や生活スタイルにより時間毎、曜日毎、季節毎などに消費電力が大きく左右される空調負荷、その他の負荷は、その履歴に基づいて消費電力を予測するので、より正確な時間毎の消費電力予測が可能となる。加えて、給湯負荷消費電力の予測値については、気象予報データに基づく日射量、気象実績データに基づく日射量、発電量の履歴を参照して求めた余剰電力に基づいて算出するため、さらに正確な時間毎の消費電力予測が可能となる。

さらに、発電電力の予測は、気象予報データと、気象予測データと、過去の履歴に基づいて、予測するため、それらのいずれか１つに基づいて予測するものと比較して、より正確な時間毎の消費電力予測が可能となる。
そして、これらの予測値Ｚ，Ａ1,Ｂ１，Ｃ１に基づいて、より正確に蓄電装置としての蓄電池２の充放電を制御することができる。

次に、実施例４の蓄電装置の制御システムについて説明する。なお、実施例４について説明するにあたり、実施例１〜３と相違する構成および作用を説明し、実施例１〜３と共通する構成および作用については説明を省略する。

実施例４は、実施例１の変形例であり、発電量の予測値Ｚは実施例２と同様にして求め、空調運転パターンおよび空調負荷消費電力の予測値Ａ１は、気象予報データに加え、気象実績データを用いて求めるようにした例である。

図１２は、実施例４の蓄電装置の制御システムの処理の流れを示すフローチャートである。
発電電力の予測値Ｚは（ステップＳ１００ｂ）、実施例２にて説明したように、気象予報データの日射量を参照するとともに、気象実績データの日射量を参照し、さらに、データベースに記憶された発電量データの発電量履歴を参照し、これらに基づいて求める。

空調負荷消費電力の予測値Ａ１は、まず、気象予報データの気温と、気象実績データの気温と、発電量履歴とを参照し、運転パターンデータベース５５内の空調運転パターンを選択する（ステップＳ２００ｄ）。そして、消費電力予測手段６１１によって選択した空調運転パターンに対応した空調負荷の消費電力の予測値Ａ１を求める（ステップＳ２０１ｄ）。

ステップＳ３００では、その他の負荷の消費電力の予測値Ｃ１を、実施例１，２と同様に、その他の負荷の消費電力量の履歴を参照して求める。

そして、給湯負荷消費電力の予測値Ｂ１を求めるにあたり、実施例１と同様に、まず、ステップＳ４００において余剰電力を、発電電力の予測値Ｚから両消費電力の予測値Ａ１，Ｃ１を減じて求める。そして、この値（Ｚ１−Ａ１−Ｂ１）を参照し、対応する運転パターンデータベース５５内の給湯運転パターンを選択し（ステップＳ４０１）、消費電力予測手段６１１によって給湯負荷の消費電力の予測値Ｂ１を予測する（ステップＳ４０２）。例えば、余剰電力が大きいと予測される場合は、この余剰電力を利用して昼間に湯沸しを行い、深夜電力による湯沸しを少なくするような給湯運転パターンを選択する。

そして、消費電力予測手段６１１で合計して得られた住宅Ｈ１の消費電力の予測値（合計）Ａ１＋Ｂ１＋Ｃ１を予測し（ステップＳ５００）、これに基づいて、蓄電池２の充放電待機開始時刻を決定する（ステップＳ６００）。

実施例４の蓄電装置の制御システムは以下の効果を奏する。
実施例１と同様に、発電電力の予測値Ｚを、気象予報データ、気象実績データ、発電量履歴に基づいて予測するため、より正確に時間毎の発電力を予測することができる。加えて、空調負荷消費電力の予測値Ａ１を、気象予報データ、気象実績データ、空調消費電力量履歴に基づいて予測するため、より正確に時間毎の空調負荷消費電力を予測することができる。
さらに、給湯負荷消費電力の予測値Ｂ１を、上記のように、気象予報データ、気象実績データおよび履歴に基づいて求めた各予測値Ｚ、Ａ１を用いて求めるようにしたため、より正確に時間毎の給湯負荷消費電力を予測することができる。
そして、これらの予測値Ｚ，Ａ1,Ｂ１，Ｃ１に基づいて、より正確に蓄電装置としての蓄電池２の充放電を制御することができる。

以上、図面を参照して、本発明を実施するための形態を実施例に基づいて詳述してきたが、具体的な構成は、この実施例に限らず、本発明の要旨を逸脱しない程度の設計的変更は、本発明に含まれる。

例えば、上記した実施例では、建物の消費電力予測システムを、蓄電装置の制御システムのみに適用して実施したが、これに限定されず、ＨＥＭＳ分野等のその他のシステムに適用して実施してもよい。

また、空調負荷と給湯負荷との時間毎の消費電力を予測するにあたり、実施例１では、空調負荷と給湯負荷との両方の消費電力を気象予報データに基づいて予測し、実施例４では空調負荷のみを気象予報データに基づいて予測したが、給湯負荷のみ気象予報データに基づいて予測するようにしてもよい。また、実施例２のように、空調負荷と給湯負荷との両方の消費電力を履歴に基づいて求めるようにしてもよい。

さらに、上記した実施例では、予報が略正確に当たることを前提に記載したが、放電待機開始時刻とは、蓄電池２が放電開始可能となる時刻を指し、実際の放電開始時刻はそれ以降となるので、多少予測が外れても、長期的には、蓄電装置の制御システムの期待値近辺の効果を奏することとなる。

また、料金体系として、実施例では、低、中、高の３種類の料金を備えた料金体系を示したが、これに限定されない。例えば、図１３に示すような２種類の料金に適用することもできる。あるいは、４以上の種類の料金を備えた料金体系に適用することも可能である。

Ｈ１，・・・，ＨＸ 住宅（建物）
１ 太陽電池パネル（太陽光発電装置）
２ 蓄電池（蓄電装置）
３ 計測手段
４ 表示モニタ
５ 管理サーバ
５１ 邸情報データベース
５２ 消費電力履歴データベース
５３ 電力価格データベース（電力価格記憶手段）
５４ 気象予報データベース
５５ 運転パターンデータベース（運転パターン記憶手段）
６ 制御部（制御手段）
６１１ 消費電力予測手段
６１２ 発電電力予測手段
６２ 比較手段
６３ 充放電待機開始時刻決定手段
７１ 通信部（通信手段）
Ｎ 通信網
Ｘ 設定放電可能電力量
Ｙ 余裕放電電力量

Claims (6)

1. 建物の時間毎の消費電力を予測する建物の消費電力予測システムであって、
   消費電力が負荷別に複数のカテゴリーに分けられており、少なくとも一部のカテゴリーの時間毎の消費電力を気象予報データに基づいて予測し、その他のカテゴリーの時間毎の消費電力を過去の履歴データに基づいて予測し、これらを合計して前記建物の時間毎の消費電力を予測する消費電力予測手段を備えていることを特徴とする建物の消費電力予測システム。
2. 前記消費電力の負荷別の複数のカテゴリーとは、空調負荷、給湯負荷、及びその他の負荷であり、前記空調負荷及び前記給湯負荷の少なくとも一方の時間毎の消費電力を気象予報データに基づいて予測し、残りの負荷の時間毎の消費電力を過去の履歴データによって予測することを特徴とする請求項１に記載の建物の消費電力予測システム。
3. 前記空調負荷及び前記給湯負荷の少なくとも一方の運転パターンを気象予報データに対応づけて記憶した運転パターン記憶手段を備え、前記運転パターンから前記空調負荷及び前記給湯負荷の少なくとも一方の時間毎の消費電力が、前記消費電力予測手段によって予測されることを特徴とする請求項２に記載の建物の消費電力予測システム。
4. 太陽光発電装置及び蓄電装置を備えた蓄電装置の制御システムであって、
   請求項１乃至３のいずれか１項に記載の建物の消費電力予測システムと、気象予報データに基づいて前記太陽光発電装置の時間毎の発電電力を予測する発電電力予測手段とを備え、前記消費電力予測手段により予測された前記建物の時間毎の消費電力と、前記発電電力予測手段により予測された前記太陽光発電装置による時間毎の発電電力との関係から、前記蓄電装置の充放電を制御することを特徴とする蓄電装置の制御システム。
5. 太陽光発電装置及び蓄電装置を備えた建物における蓄電装置の制御システムであって、
   前記建物の時間毎の消費電力を、空調負荷、給湯負荷、及びその他の負荷のカテゴリーに分け、各カテゴリーの時間毎の消費電力を過去の履歴データに基づいて予測し、これらを合計して前記建物の時間毎の消費電力を予測する消費電力予測手段と、
   気象予報データと、気象実績データと、発電量の過去の履歴とに基づいて前記太陽光発電装置の時間毎の発電電力を予測する発電電力予測手段と、を備え、
   前記消費電力予測手段により予測された前記建物の時間毎の消費電力と、前記発電電力予測手段により予測された前記太陽光発電装置による時間毎の発電電力との関係から、前記蓄電装置の充放電を制御することを特徴とする蓄電装置の制御システム。
6. 太陽光発電装置及び蓄電装置を備えた建物における蓄電装置の制御方法であって、
   前記建物の消費電力を、空調負荷、給湯負荷、及びその他の負荷のカテゴリーに分け、
   前記空調負荷及び前記給湯負荷の少なくとも一方の時間毎の消費電力を気象予報データに基づいて予測するとともに、この気象予報データに基づく予測では、前記負荷の運転パターンを前記気象予報データに対応づけて記憶しておき、前記運転パターンから前記時間毎の消費電力を予測し、
   残りの負荷の時間毎の消費電力を過去の履歴データによって予測し、
   これらの予測した消費電力を合計して前記建物の時間毎の消費電力を予測し、
   前記気象予報データに基づいて前記太陽光発電装置の時間毎の発電電力を予測し、
   前記予測した前記建物の時間毎の消費電力と、前記気象予報データに基づいて予測した前記太陽光発電装置による時間毎の発電電力との関係から、前記蓄電装置の充放電を制御することを特徴とする蓄電装置の制御方法。