JP2020165608A - 流出量推定装置、需要量予測装置、制御装置、流入量推定装置、流入量推定モデル作成装置、流出量推定方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】貯湯タンクからの流出量を推定する方法を提供する。【解決手段】流出量推定装置は、給湯機の運転モードと、貯湯タンクの貯湯量の変化と、貯湯タンクへの湯水の流入量を推定する所定の流入量推定モデルとに基づいて、貯湯タンクからの湯水の流出量を算出する流出量推定部、を備える。【選択図】図２

Description

本発明は、流出量推定装置、需要量予測装置、制御装置、流入量推定装置、流入量推定モデル作成装置、流出量推定方法及びプログラムに関する。

レストラン、ホテル、学校、病院、福祉施設などの厨房や浴場施設へ温水を供給するために給湯システムが用いられる。給湯システムでは、給湯機が水道水を加熱して、加熱後の温水を貯湯タンクに蓄える。そして、貯湯タンクに蓄えた温水を、厨房や浴場施設へ供給する。給湯システムの効率的な運用の為、翌日などの給湯需要を予測したいというニーズがある。

例えば、給湯システムに貯湯タンクから需要側施設へ供給する温水の流用を計測するセンサが設けられている場合、このセンサが計測する日々の温水流量を記録して、記録したデータを学習することにより需要量予測を行う予測モデルを作成することが可能である。
例えば、特許文献１には、過去の使用湯量に基づいて、翌日の需要量予測を行う給湯機制御装置が開示されている。

特開２００７−１３９２１３号公報

しかし、給湯システムの中には貯湯タンクから供給した湯量を計測するセンサが設けられていないものが存在する。そのような給湯システムでは、センサが計測した湯量に基づいて、需要量予測を行うことはできない。

そこでこの発明は、上述の課題を解決することのできる流出量推定装置、需要量予測装置、制御装置、流入量推定装置、流入量推定モデル作成装置、流出量推定方法及びプログラムを提供することを目的としている。

本発明の一態様によれば、流出量推定装置は、給湯機の運転モードと、貯湯タンクの貯湯量の変化と、前記貯湯タンクへの湯水の流入量を推定する流入量推定モデルとに基づいて、前記貯湯タンクからの湯水の流出量を推定する流出量計測部、を備える。

本発明の一態様によれば、前記流出量計測部は、前記運転モードに基づいて、貯湯タンクへの前記湯水の流入の有無を判別し、前記貯湯タンクへの流入がない場合、前記貯湯量の減少分を前記流出量とする。

本発明の一態様によれば、前記流出量計測部は、前記貯湯タンクへの前記湯水の流入がある場合、前記流入量推定モデルに基づいて前記貯湯タンクへの前記湯水の流入量を推定し、推定した前記流入量と前記貯湯量の変化分の差を前記流出量とする。

本発明の一態様によれば、前記流入量推定モデルは、前記貯湯タンクからの前記湯水の流出がない状態における特定の運転モードで動作しているときの前記給湯機の運転データを説明変数、前記貯湯量の増加分を目的変数として作成されている。

本発明の一態様によれば、前記運転データは、外気温と、前記給湯機が消費する電力量と、前記貯湯タンクの湯水の温度と、前記貯湯タンクの貯湯量とを含む。

本発明の一態様によれば、需要量予測装置は、湯水の需要に影響する条件を説明変数、上記の何れかに記載の流出量推定装置が推定した前記湯水の流出量を目的変数として作成された需要量予測モデルと、対象期間における前記条件を前記需要量予測モデルに入力して前記対象期間における前記湯水の需要量を推定する需要量予測部と、を備える。

本発明の一態様によれば、制御装置は、上記の需要量予測装置が予測した需要量を前記貯湯タンクの貯湯量に変換した値を、前記貯湯量の目標値として前記給湯機を運転する制御部、を備える。

本発明の一態様によれば、流入量推定装置は、給湯機の運転モードと、外気温と、前記給湯機が消費する電力量と、貯湯タンクの湯水の温度と、前記貯湯タンクの貯湯量と、流入量推定モデルと、に基づいて前記貯湯タンクへの前記湯水の流入量を計測する流入量計測部、を備える。

本発明の一態様によれば、流入量推定モデル作成装置は、給湯機から湯水が供給される貯湯タンクから前記湯水の流出が無いときの前記給湯機の運転データと、前記貯湯タンクの貯湯量の変化とに基づいて、前記給湯機から前記貯湯タンクへ供給される前記湯水の流入量を推定する流入量推定モデルを作成するモデル作成部、を備える。

本発明の一態様によれば、前記流入量推定モデル作成装置において前記モデル作成部は、外気温と、前記給湯機が消費する電力量と、前記貯湯タンクの湯水の温度と、増加前の前記貯湯タンクの貯湯量と、を説明変数とし、前記貯湯タンクの貯湯量の増加分を目的変数として、前記流入量推定モデルを作成する。

本発明の一態様によれば、流出量推定方法は、給湯機の運転モードと、貯湯タンクの貯湯量の変化と、前記貯湯タンクへの湯水の流入量を推定する流入量推定モデルとに基づいて、前記貯湯タンクからの湯水の流出量を推定するステップを有する。

本発明の一態様によれば、プログラムは、コンピュータを、給湯機の運転モードと、貯湯タンクの貯湯量の変化と、前記貯湯タンクへの湯水の流入量を推定する流入量推定モデルとに基づいて、前記貯湯タンクからの湯水の流出量を推定する手段、として機能させる。

本発明によれば、貯湯タンクからの湯水の流出量を推定することができる。

本発明の一実施形態における給湯システムの一例を示す図である。 本発明の一実施形態における制御システムの一例を示す機能ブロック図である。 本発明の一実施形態における流入量の算出処理を説明する第１図である。 本発明の一実施形態における流入量の算出処理を説明する第２図である。 本発明の一実施形態における流入量推定モデルの作成処理を説明する第１図である。 本発明の一実施形態における流入量推定モデルの作成処理を説明する第２図である。 本発明の一実施形態における流入量推定モデルの作成処理を説明する第３図である。 本発明の一実施形態における流出量の算出処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の一実施形態における需要量予測モデルを説明する図である。 本発明の一実施形態における需要量予測モデルの作成処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の一実施形態における貯湯量目標値の設定処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の一実施形態における貯湯量目標値の一例を示す図である。 本発明の一実施形態における流出量推定装置、流入量推定装置の一例を示す機能ブロック図である。 本発明の一実施形態における各装置のハードウェア構成の一例を示す図である。

＜実施形態＞
以下、本発明の一実施形態による給湯システムを図１〜図１４を参照して説明する。
図１は、本発明の一実施形態における給湯システムの一例を示す図である。
図示するように給湯システム１は、給湯機２と、貯湯タンク３と、施設４と、制御システム１００と、を備える。給湯機２と貯湯タンク３とは配管９Ｂで接続され、貯湯タンク３と施設４とは配管９Ｃで接続されている。給湯機２には、配管９Ａを通じて水が供給される。給湯機２は、例えば、圧縮機、凝縮器、膨張弁、蒸発器を含む冷媒回路を備えており、凝縮器で熱交換することにより、水を加熱して湯水を生成する。給湯機２は、生成した湯水を、配管９Ｂを通じて貯湯タンク３へ送る。貯湯タンク３は、湯水を蓄える。貯湯タンク３には、貯湯量を計測するセンサ５が設けられている。センサ５は、例えば、水位センサである。制御システム１００は、センサ５が計測する貯湯量が目標値となるように給湯機２を制御する。貯湯タンク３から施設４へ、施設４の需要に応じた量の湯水が配管９Ｃを通じて供給される。

また、給湯システム１には、貯湯タンク３の湯水の温度を計測するセンサ６、外気温を計測するセンサ７、給湯機２が備える圧縮機で消費される電力を計測するセンサ８等が設けられている。なお、センサ６は、給湯機２が供給する湯水の温度を計測するように設けられていてもよい。センサ８は、圧縮機へ供給される電流及び電圧を計測するセンサであってもよい。制御システム１００は、これらセンサ５〜８の計測値を取得する。

ここで、配管９Ｃには、施設４へ供給される湯水の量を計測する流量計等が設けられていない。そこで、制御システム１００は、センサ５〜８の計測値を取得し、対象期間に必要となる湯水の需要量予測を行い、その需要量予測に応じた貯湯量の目標値を算出する。そして、制御システム１００は、貯湯量の目標値に基づいて、給湯機２を運転する。次に制御システム１００の機能について説明する。

（制御システムの機能）
図２は、本発明の一実施形態における制御システムの一例を示す機能ブロック図である。
制御システム１００は、給湯機２の制御装置１０と、湯水の需要量を予測する需要量予測装置２０と、貯湯タンク３へ流入する湯水の流入量推定モデルを作成する流入量推定モデル作成装置３０と、を備えている。制御装置１０と需要量予測装置２０と流入量推定モデル作成装置３０とは通信可能に接続されている。
制御装置１０は、データ取得部１１と、制御部１２と、貯湯量設定部１３と、を備える。
データ取得部１１は、センサ５〜８が計測した計測値を取得する。
制御部１２は、センサ５が計測した貯湯量と、貯湯量設定部１３が設定した貯湯量の目標値と、に基づいて給湯機２の運転を制御する。
貯湯量設定部１３は、需要量予測装置２０が予測した湯水の需要量に基づいて、貯湯量の目標値を設定する。

需要量予測装置２０は、データ取得部２１と、流出量推定部２２と、需要量予測モデル作成部２３と、需要量予測部２４と、記憶部２５とを備える。
データ取得部２１は、センサ５〜８が計測した計測値や給湯機２の運転モード種別、需要量予測に必要なパラメータを取得する。
流出量推定部２２は、流入量推定モデル作成装置３０が作成した流入量推定モデルに基づいて、貯湯タンク３への湯水の流入量を推定し、センサ５が計測した貯湯タンク３の貯湯量の変化と、推定した流入量と、給湯機２の運転モードとに基づいて、貯湯タンク３からの湯水の流出量を推定する。
需要量予測モデル作成部２３は、種々のパラメータ（説明変数）と流出量推定部２２が推定した湯水の流出量（目的変数）との関係を学習し、湯水の需要量を予測する需要量予測モデルを作成する。
需要量予測部２４は、需要量予測モデル作成部２３が作成した需要量予測モデルに基づいて、対象期間における湯水の需要量を予測する。
記憶部２５は、データ取得部２１が取得したデータや需要量予測モデル作成部２３が作成した需要量予測モデル等を記憶する。

流入量推定モデル作成装置３０は、データ取得部３１と、流入量推定モデル作成部３２と、記憶部３３とを備える。
データ取得部３１は、センサ５〜８が計測した計測値や給湯機２の運転モード種別を取得する。
流入量推定モデル作成部３２は、給湯機２が特定の運転モードで動作しているときの種々の運転データ（説明変数）と貯湯タンク３の貯湯量の変化量（目的変数）との関係を示す流入量推定モデルを作成する。
記憶部３３は、データ取得部３１が取得したデータ等を記憶する。

（湯水の流入量推定モデルの作成）
図３は、本発明の一実施形態における流入量の算出処理を説明する第１図である。
まず、湯水の流入量の推定について説明する。上述のとおり、給湯システム１では、センサ５により貯湯タンク３の貯湯量を把握することができる。一方、貯湯タンク３から流出する湯水の量を知ることができない。ここで、図３に示すように、給湯機２から貯湯タンク３へ流入する湯水の流量をＶｉｎ、貯湯タンク３における貯湯量の変化をΔＶ、貯湯タンク３から流出する湯水の流量をＶｏｕｔとすると、以下の関係が成立する。
ΔＶ＝Ｖｉｎ−Ｖｏｕｔ・・・（１）
式（１）におけるΔＶは、センサ５が計測する貯湯量から算出することができる。従って、Ｖｉｎを推定することができれば、Ｖｏｕｔ＝Ｖｉｎ−ΔＶにより、貯湯タンク３から流出する湯水の流量を得ることができる。

図４は、本発明の一実施形態における流入量の算出処理を説明する第２図である。
図４に、貯湯タンク３における貯湯量の変化ΔＶを貯湯タンク３からの湯水の流出量Ｖｏｕｔとする例を示す。図４（ａ）にΔＶを示し、図４（ｂ）に湯水の累積使用量（流出量Ｖｏｕｔの累積）を示す。式（１）でＶｉｎ＝０とした場合、つまり、貯湯タンク３への流入が無いとした場合、ΔＶ＝−Ｖｏｕｔが成立する。つまり、貯湯タンク３における貯湯量の減少分がそのまま流出量となる。例えば、給湯機２が、貯湯タンク３へ湯水を供給しない運転モードで動作している場合、ΔＶ＝−Ｖｏｕｔが成立し、センサ５の計測値に基づいて、流出量Ｖｏｕｔを算出することができる。

しかし、Ｖｉｎ≠０の場合、つまり、給湯機２が、貯湯タンク３へ湯水を供給する運転モードで動作している場合、この方法は使用できない。そこで、本実施形態では、センサ５〜８が計測した計測値を用いて、給湯機２が貯湯タンク３へ湯水を供給する運転モードで動作している場合の貯湯タンク３への湯水の流入量を推定する流入量推定モデルを作成し、流入量Ｖｉｎを推定する。そして、推定した流入量Ｖｉｎとセンサ５によるΔＶと式（１）からＶｏｕｔを算出する。

図５は、本発明の一実施形態における流入量推定モデルの作成処理を説明する第１図である。
図５に湯水の流入量を推定する流入量推定モデルの一例を示す。
流入量推定モデルの説明変数は、外気温Ｔａ［℃］と、給湯機２が備える圧縮機が消費した電力量Ｅｃ［ｋＷｈ］と、貯湯タンク３の湯水の上昇前の水温Ｔｗ０［℃］と、水温の上昇分ΔＴｗ［℃］と、増加前の貯湯量Ｓ０［％］と、運転モードの種別αである。
流入量推定モデルの目的変数は、貯湯タンク３からの流出量が０のときの貯湯タンク３における貯湯量の増加分ΔＳ［％］である。ここで、流出量が０のときとは、例えば、夜中などの施設４で湯水が使用されない時間帯のことである。図５に示す流入量推定モデルは、流出量Ｖｏｕｔ＝０の場合、式（１）よりΔＶ＝Ｖｉｎが成立することに基づいている。つまり、図５の流入量推定モデルは、外気温Ｔａ［℃］のときに運転モードαで給湯機２を運転した場合に、ΔＴの間に、Ｅｃ［ｋＷｈ］のエネルギーを消費して、貯湯タンク３内の水温がＴｗ０［℃］からΔＴｗ［℃］だけ上昇し、貯湯量がＳ０［％］からΔＳ［％］増加したときに、貯湯量増加分ΔＳを流入量Ｖｉｎとみなして、計測可能なＴａ等の値と、流入量Ｖｉｎとの関係を示すモデルである。なお、説明変数に運転モードαが含まれているのは、運転モードが異なると、貯湯量がΔＳだけ増加するときのＥｃ［ｋＷｈ］、ΔＴｗ［℃］等が異なるためである。次に図６を参照して、流入量推定モデル作成のための学習データ（説明変数と目的変数）の収集方法について説明する。

図６は、本発明の一実施形態における流入量推定モデルの作成処理を説明する第２図である。
図６（ａ）に消費電力量の時系列データの一例を示す。時刻ｔ０にセンサ８が計測した電力をＰ０、時刻ｔ０＋Δｔにセンサ８が計測した電力をＰ１とすると、対象期間に圧縮機が消費した説明変数の電力量Ｅｃは、（Ｐ０［Ｗ］＋Ｐ１［Ｗ］）÷２×Δｔ［ｓ］÷３６００［ｓ］で算出することができる。
図６（ｂ）に貯湯タンク３における貯湯量の時系列データの一例を示す。時刻ｔ０にセンサ５が計測した貯湯量をＳ０、時刻ｔ０＋Δｔにセンサ５が計測した貯湯量をＳ１とすると、説明変数の貯湯量Ｓ０は時刻ｔ０におけるセンサ５の計測値、目的変数のΔＳは、Ｓ１−Ｓ０で算出することができる。
図６（ｃ）に貯湯タンク３の湯水の温度の時系列データの一例を示す。時刻ｔ０にセンサ６が計測した水温をＴｗ０、時刻ｔ０＋Δｔにセンサ６が計測した水温をＴｗ１とすると、説明変数の上昇前水温Ｔｗ０は時刻ｔ０におけるセンサ６の計測値、説明変数のΔＴｗはＴｗ１−Ｔｗ０で算出することができる。
図６（ｄ）に外気温の時系列データの一例を示す。時刻ｔ０にセンサ７が計測した外気温をＴａ０、時刻ｔ０＋Δｔにセンサ７が計測した外気温をＴａ１とすると、説明変数の外気温Ｔａには、時刻ｔ０におけるセンサ７の計測値を用いることができる。
また、時刻ｔ０〜ｔ０＋Δｔにおける給湯機２の運転モード種別αは、制御装置１０から取得することができる。
流入量推定モデル作成部３２は、データ取得部３１が取得したセンサ５〜８の計測値および運転データ種別の情報を用いて、上記の説明変数と目的変数の算出を行う。

図７は、本発明の一実施形態における流入量推定モデルの作成処理を説明する第３図である。
図７のＳ_ａｃｔは実際の貯湯量、矩形のＳ_ｒｅｆは目標値を示す。破線で示す時間帯Ｚ１〜Ｚ５は、流出量＝０となる時間帯である。この例の場合、データ取得部３１は、月〜金曜日の時間帯Ｚ１〜Ｚ５に所定の時間間隔で、センサ５〜８から計測値、制御装置１０から運転モード種別を取得し、記憶部３３に書き込んで保存する。図７には、１週間のデータ採取時間帯を例示しているが、データ取得部３１は、なるべく多くの学習データを収集し、記憶部３３に蓄積する。
そして、十分に学習データが収集できたら、流入量推定モデル作成部３２が、重回帰分析等の方法で、図５に例示する説明変数と目的変数の関係を示す流入量推定モデルを作成する。なお、流入量推定モデルの作成手法は、重回帰分析に限定されない。
流入量推定モデル作成部３２は、流入量推定モデルを作成すると、流入量推定モデルを需要量予測装置２０へ送信する。需要量予測装置２０は、流入量推定モデルを取得し記憶部２５へ格納する。

（湯水の需要量予測モデルの作成）
次に湯水の需要量予測モデルの作成について説明する。需要量予測モデルは、過去の湯水の流出量の実績に基づいて作成する。そのため、需要量予測モデルの作成にあたっては、まず、流入量推定モデル作成装置３０が作成した流入量の流入量推定モデルを利用して、貯湯タンク３からの流出量を算出する。

図８は、本発明の一実施形態における流出量の算出処理の一例を示すフローチャートである。
まず、データ取得部２１が、流出量の算出に必要なデータを取得する。具体的には、データ取得部２１は、センサ５〜８から各センサが計測した計測値を取得する。また、データ取得部２１は、制御装置１０から運転モード種別を取得する。なお、運転データには、「停止」、「貯湯」、「保温」、「満蓄」、「デフロスト」、「初期設定運転」、「試験運転」などが存在する。これらのうち、Ｖｉｎ≠０となるのは、「貯湯」および「満蓄」である。流出量推定部２２は、これらのデータと、流入量の流入量推定モデルとに基づいて、以下の処理により流出量を算出する。

流出量推定部２２は、運転モード種別が「貯湯」又は「満蓄」であるかを判定する（ステップＳ１１）。「貯湯」、「満蓄」という運転モードは、何れも水を加熱して、湯水を貯湯タンク３へ供給する運転モードである。また、それ以外の運転モードでは、湯水は貯湯タンク３へ供給されない。何れの運転モードでもない場合（ステップＳ１１；Ｎｏ）、湯水は貯湯タンク３へ供給されない。つまり、式（１）でＶｉｎ＝０である。従って、流出量推定部２２は、センサ５の計測値を用いて単位時間Δｔあたりの貯湯量の変化（減少分）ΔＶを算出し、ΔＶを推定流出量Ｖｏｕｔ_Ｓとする（ステップＳ１５）。

運転モードが「貯湯」又は「満蓄」の場合（ステップＳ１１；Ｙｅｓ）、給湯機２から貯湯タンク３へ湯水が供給されている状態である。この場合、流出量推定部２２は、流入量の流入量推定モデルを使って流入量を推定し、式（１）によって推定流出量Ｖｏｕｔ_Ｓを算出する。まず、流出量推定部２２は、データ取得部２１がセンサ５〜８から取得した計測値、運転モードを用いて説明変数を準備する（ステップＳ１２）。この処理は、図６を説明したものと同様である。次に流出量推定部２２は、ステップＳ１２で準備した説明変数を、流入量推定モデル作成部３２が作成した流入量推定モデルへ入力して流入量を推定する（ステップＳ１３）。次に流出量推定部２２は、推定した流入量Ｖｉｎ_Ｓと、センサ５の計測値に基づく貯湯量の変化分ΔＶとを用いて、推定流出量Ｖｏｕｔ_Ｓを算出する（ステップＳ１４）。具体的には、流出量推定部２２は、以下の式によって推定流出量Ｖｏｕｔ_Ｓを算出する。
推定流出量Ｖｏｕｔ_Ｓ＝推定流入量Ｖｉｎ_Ｓ−貯湯量減少分ΔＶ・・・（２）
このような処理により、流出量推定部２２は、任意の時間における貯湯タンク３からの流出量を推定することができる。

次に上記の説明を踏まえて、需要量予測モデルについて説明する。
図９は、本発明の一実施形態における需要量予測モデルを説明する図である。
需要量予測モデルの説明変数は、例えば、外気温と、曜日と、天気と、１月、２月等の月や季節、１日のうちの時間帯（朝、昼、晩）や時間など、湯水の需要量に影響があるパラメータである。このほかにも、例えば、最高気温、最低気温、湿度、施設４の利用人数などを説明変数に加えることができる。一方、目的変数は、使用湯量である。使用湯量には、図８のフローチャートに示す処理で算出した推定流入量Ｖｉｎ_Ｓを用いる。
なお、説明変数には、上記した全てを使用する必要はない。例えば、外気温と曜日だけを説明変数としてもよい。
データ取得部２１は、これらの説明変数と目的変数を多数集めて学習データとして、記憶部２５に蓄積する。需要量予測モデル作成部２３は、学習データを読み出して、重回帰分析等の処理により、需要量予測モデルを作成する。

次に図１０を参照して、需要量予測モデル作成処理の流れを説明する。
図１０は、本発明の一実施形態における需要量予測モデルの作成処理の一例を示すフローチャートである。
需要量予測モデルの作成に先立って、まず、流入量推定モデル作成装置３０が、貯湯タンク３への供給される湯水の流入量の流入量推定モデルを作成する（ステップＳ２１）。この処理については、図３〜図７を用いて説明したとおりである。

次にデータ取得部２１が、外気温、曜日、天気（晴れ、曇り、雨、雪など）、月や季節、時間帯や時間の情報を取得する。これらの情報は、例えば、ユーザが需要量予測装置２０へ入力してもよい。これら説明変数と並行して、データ取得部２１は、センサ５〜８の計測値、運転モード種別を取得する。流出量推定部２２は、図８で説明した処理により推定流出量Ｖｏｕｔ_Ｓを算出する。需要量予測モデル作成部２３は、推定流出量Ｖｏｕｔ_Ｓを図９で例示した説明変数と対応付けて記憶部２５へ書き込んで蓄積する（ステップＳ２２）。例えば、需要量予測モデル作成部２３は、４月のある月曜日の１３〜１４時にセンサ５〜８が計測した計測値などに基づいて算出した推定流出量Ｖｏｕｔ_Ｓを、その時間帯の外気温、曜日＝月曜日、その日のその時間帯の天気、４月又は春、１３時という説明変数のデータセットと対応付けて学習データとして記憶部２５に記録する。需要量予測モデル作成部２３は、なるべく多くの学習データを蓄積する。

次に需要量予測モデル作成部２３は、記憶部２５に蓄積した学習データを読み出して、外気温や曜日等の説明変数と目的変数である使用湯量の関係を示す需要量予測モデルを作成する（ステップＳ２３）。
需要量予測モデル作成部２３は、需要量予測モデルを作成すると、記憶部２５に格納する。

（需要量予測に基づく貯湯量目標値の設定処理）
次に貯湯量目標値の設定処理について説明する。需要量予測装置２０は、需要量予測モデルに基づいて、例えば翌日の１時間ごとの湯水の需要量を予測する。そして、制御装置１０は、需要量の予測に応じた湯水を供給できるように貯湯タンク３における貯湯量の目標値を設定する。

図１１は、本発明の一実施形態における貯湯量目標値の設定処理の一例を示すフローチャートである。
例えば、翌日の１時間ごとの貯湯量目標値を設定するとする。まず、データ取得部２１が、湯水の需要量予測に必要な情報を取得する（ステップＳ３１）。例えば、ユーザが、図８を用いて説明した説明変数の一部を需要量予測装置２０へ入力する。一部とは、例えば、翌日の天気や外気温の１時間ごとの予測情報である。データ取得部２１は、これらの情報を取得する。
次に需要量予測部２４が、湯水の需要量を予測する（ステップＳ３２）。例えば、需要量予測部２４は、データ取得部２１が取得した時間ごとの天気や外気温に加え、需要量予測装置２０が有するカレンダ機能を用いて翌日の曜日、月や季節の情報を取得する。また、時間帯や時間については、例えば０時〜２４時までの１時間ごとの時間情報を作成する。需要量予測部２４は、翌日の時間ごとの外気温の予測、翌日の曜日、翌日の時間ごとの天気の予測、翌日が属する月の情報、０時、１時、２時などの時間の情報を、記憶部２５から読み出した需要量予測モデルに入力して、当該１時間分の使用湯量（湯水の需要量）を算出する。需要量予測部２４は、この処理を２４時間分（２４回）繰り返して、翌日の１時間ごとの需要量を算出する。需要量予測部２４は、算出した湯水の需要量を、制御装置１０（貯湯量設定部１３）へ出力する。例えば、需要量予測部２４は、「０〜１時の湯水の需要量Ｘ１（Ｌ：リットル）」、「１〜２時の湯水の需要量Ｘ２（Ｌ）」・・・といった情報を制御装置１０へ出力する。制御装置１０では、貯湯量設定部１３が需要量の予測情報を取得する。
次に貯湯量設定部１３は、１時間ごとの需要量を所定の変換テーブルを参照して、貯湯量の目標値に変換する。例えば、変換テーブルには、ある１時間で湯水がＸ１（Ｌ）だけ必要な場合、その時間の開始時点で達成しなければならない貯湯タンク３の貯湯量Ｙ１（％）が定められている。貯湯量設定部１３は、変換テーブルを参照して、１時間ごとの貯湯量を算出する。貯湯量設定部１３は、算出した１時間ごとの貯湯量を目標値として設定する（ステップＳ３３）。図１２に設定された貯湯量目標値の一例を示す。

図１２は、本発明の一実施形態における貯湯量目標値の一例を示す図である。
図１２のグラフでは、貯湯量の目標値が、例えば、０〜Ｔ１時までは６０％、Ｔ１〜Ｔ２時までは４０％、Ｔ２〜Ｔ３時までは９０％、Ｔ３〜Ｔ４時までは１００％などとなっている。制御装置１０の制御部１２は、貯湯タンク３の貯湯量が、この目標値となるように給湯機２を運転する。

本実施形態によれば、湯水の貯湯タンク３からの流出量を計測するセンサを設けなくても、湯水の流出量を推定し、湯水の需要量予測を行うことができる。
流出量の推定は、例えば、貯湯タンクの種類（開放型、密閉型）、貯湯タンクの台数、給湯機の台数、配管長、配管径、配管高さ等を用いた流量の推定式によって算出する方法も考えられるが、給湯システムの構成は千差万別であり、汎用的な推定式を立てることは難しい。また、各パラメータの値を入手するのも手間である。しかし、本実施形態の流量推定方法によれば、それぞれの給湯システムに備わったセンサが、給湯システムの運転中に計測した値を用いるだけで、ソフトウェアの処理によって湯水の流出量を推定することができる。その為、流量計の設置・追設が不要となる。従って、その分の製品コストやセンサの追設、メンテナンスに要するコストが削減できる。

また、実際にその給湯システムで計測した運転データを用いて流入量推定モデルを作成し、流出量の推定を行うので、実態に即した流出量を推定することができる。また、それぞれの給湯システムの構成（タンク種、タンク台数、給湯機台数、配管長、配管径、配管高さ等）の情報を使用せず、運転データを使って湯水の流出量の推定を行うため、本実施形態の流出量推定方法は、どのような給湯システムにも適用することができる。

また、本実施形態の流入量推定モデル作成装置３０および流出量推定部２２によれば、貯湯タンク３への湯水の流入量を計測するセンサが設けられていなくても、流入量を推定することができる。

流入量の推定は、上記（１）に基づく流出量の推定だけではなく、給湯機２の加熱能力の算出にも利用することができる。ここで、加熱能力をＱ、水の定圧比熱をＣｐ、給湯機２へ流入する水の流量をＧ、給湯機２の前後の水の温度差をΔＴとすると、加熱能力Ｑは、以下の式（３）で算出することができる。
Ｑ＝Ｃｐ×Ｇ×ΔＴ ・・・（３）
式（３）の流量Ｇには、本実施形態において流入量推定モデル作成部３２が作成した流入量推定モデルに図５で説明した説明変数を入力して得られる流入量の推定値を用いることができる。さらに給湯システム１にて、給湯機２の前後の水の温度を計測する。流入量推定値と、給湯機２の前後の水の温度の計測値と、式（３）により、給湯システム１における給湯機２の実際の加熱能力Ｑを算出することができる。

なお、図１で例示した給湯システム１の構成は、一例である。例えば、制御装置１０が、需要量予測装置２０と、流入量推定モデル作成装置３０の機能を備えていてもよい。例えば、需要量予測装置２０と、流入量推定モデル作成装置３０の機能を１台の装置が備えていてもよい。

（他の実施形態）
また、上記した給湯システム１が有する機能から、流出量推定部２２の機能、流入量推定モデルに基づく流入量の推定機能を抽出して、それぞれ流出量推定装置、流入量推定装置として構成することも可能である。
図１３は、本発明の一実施形態における流出量推定装置、流入量推定装置の一例を示す機能ブロック図である。
図１３（ａ）に流出量推定装置４０を示す。流出量推定装置４０は、少なくともデータ取得部４１と、流出量計測部４２とを備える。
データ取得部４１は、センサ５〜８による計測値、運転モード種別を取得する。
流出量計測部４２は、図５に例示する流入量推定モデルと、図８のフローチャートで説明した処理を実行する機能を有している。流出量計測部４２は、データ取得部４１が取得したデータと流入量推定モデルを用いて、図8に示す処理によって流出量を計測する。
例えば、図１に例示する給湯システム１の制御システム１００に、流出量推定装置４０を設けることで、貯湯タンク３の下流側に流量計を設けることなく、湯水の流出量を計測（推定）することができる。

また、図１３（ｂ）に示すようにさらに流入量推定モデル作成装置３０を備える流出量推定装置４０´として構成してもよい。流出量推定装置４０ａにおいて、流入量推定モデル作成装置３０は流入量推定モデルを作成し、流出量計測部４２ａは、その流入量推定モデルを使用して湯水の流出量を計測する。

図１３（ｃ）に流入量予測装置５０を示す。流入量予測装置５０は、データ取得部５１と、流入量計測部５２とを備える。
データ取得部５１は、センサ５〜８による計測値、運転モード種別を取得する。
流入量計測部５２は、図５に例示する流入量推定モデルを有している。流入量計測部５２は、データ取得部６１が取得したパラメータを流入量推定モデルへ入力し、流入量推定モデルが出力する値を湯水の流入量として出力する。
例えば、図１に例示する給湯システム１の制御システム１００に、流入量予測装置５０を設けることで、貯湯タンク３の上流側に流量計を設けることなく、湯水の流入量を計測（推定）することができる。また、上記したように流入量予測装置５０が計測する流入量は、給湯機２の加熱能力の算出に用いることができる。

また、図１３（ｄ）に例示するようにさらに流入量推定モデル作成装置３０を備える構成としてもよい。流入量推定モデル作成装置３０は流入量推定モデルを作成し、流入量計測部５２ａは、この流入量推定モデルを使用して湯水の流入量の計測を行う。

図１４は、本発明の一実施形態における各装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
コンピュータ９００は、ＣＰＵ９０１、主記憶装置９０２、補助記憶装置９０３、インタフェース９０４を備える。上述の制御装置１０、需要量予測装置２０、流入量推定モデル作成装置３０、流出量推定装置４０，４０ａ、流入量予測装置５０，５０ａは、コンピュータ９００を備える。そして、上述した各処理部の動作は、プログラムの形式で補助記憶装置９０３に記憶されている。ＣＰＵ９０１は、プログラムを補助記憶装置９０３から読み出して主記憶装置９０２に展開し、当該プログラムに従って上記処理を実行する。また、ＣＰＵ９０１は、プログラムに従って、記憶領域を主記憶装置９０２に確保する。

少なくとも１つの実施形態において、補助記憶装置９０３は、一時的でない有形の媒体の一例である。一時的でない有形の媒体の他の例としては、インタフェース９０４を介して接続される磁気ディスク、光磁気ディスク、光ディスク、半導体メモリ等が挙げられる。また、このプログラムが通信回線によってコンピュータ９００に配信される場合、配信を受けたコンピュータ９００が当該プログラムを主記憶装置９０２に展開し、上記処理を実行してもよい。

上述した制御装置１０、需要量予測装置２０、流入量推定モデル作成装置３０、流出量推定装置４０，４０ａ、流入量予測装置５０，５０ａにおける各処理の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをそれぞれの装置のコンピュータが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。ここでコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等をいう。また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータが当該プログラムを実行するようにしてもよい。

また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
制御装置１０、需要量予測装置２０、流入量推定モデル作成装置３０、流出量推定装置４０，４０ａ、流入量予測装置５０，５０ａのそれぞれは、１台のコンピュータで構成されていても良いし、通信可能に接続された複数のコンピュータで構成されていてもよい。

その他、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、上記した実施の形態における構成要素を周知の構成要素に置き換えることは適宜可能である。また、この発明の技術範囲は上記の実施形態に限られるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において種々の変更を加えることが可能である。

１・・・給湯システム
２・・・給湯機
３・・・貯湯タンク
４・・・施設
５、６、７、８・・・センサ
９Ａ、９Ｂ、９Ｃ・・・配管
１０・・・制御装置
１１・・・データ取得部
１２・・・制御部
１３・・・貯湯量設定部
２０・・・需要量予測装置
２１・・・データ取得部
２２・・・流出量推定部
２３・・・需要量予測モデル作成部
２４・・・需要量予測部
２５・・・記憶部
３０・・・流入量推定モデル作成装置
３１・・・データ取得部
３２・・・流入量推定モデル作成部
３３・・・記憶部
４０・・・流出量推定装置
４１・・・データ取得部
４２・・・流出量計測部
５０、５０´・・・流入量予測装置
５１・・・データ取得部
５２・・・流入量計測部
１００・・・制御システム
９００・・・コンピュータ
９０１・・・ＣＰＵ
９０２・・・主記憶装置
９０３・・・補助記憶装置
９０４・・・インタフェース

Claims (12)

1. 給湯機の運転モードと、貯湯タンクの貯湯量の変化と、前記貯湯タンクへの湯水の流入量を推定する流入量推定モデルとに基づいて、前記貯湯タンクからの湯水の流出量を推定する流出量計測部、
   を備える流出量推定装置。
2. 前記流出量計測部は、前記運転モードに基づいて、前記貯湯タンクへの前記湯水の流入の有無を判別し、前記貯湯タンクへの流入がない場合、前記貯湯量の減少分を前記流出量とする、
   請求項１に記載の流出量推定装置。
3. 前記流出量計測部は、前記貯湯タンクへの前記湯水の流入がある場合、前記流入量推定モデルに基づいて前記貯湯タンクへの前記湯水の流入量を推定し、推定した前記流入量と前記貯湯量の変化分の差を前記流出量とする、
   請求項１または請求項２に記載の流出量推定装置。
4. 前記流入量推定モデルは、前記貯湯タンクからの前記湯水の流出がない状態における特定の運転モードによる前記給湯機の運転データを説明変数、前記貯湯量の増加分を目的変数として作成されている、
   請求項１から請求項３の何れか１項に記載の流出量推定装置。
5. 前記運転データは、外気温と、前記給湯機が消費する電力量と、前記貯湯タンクの湯水の温度と、前記貯湯タンクの貯湯量とを含む、
   請求項４に記載の流出量推定装置。
6. 湯水の需要に影響する条件を説明変数、請求項１から請求項５の何れか１項に記載の流出量推定装置が推定した前記湯水の流出量を目的変数として作成された需要量予測モデルと、
   対象期間における前記条件を前記需要量予測モデルに入力して前記対象期間における前記湯水の需要量を推定する需要量予測部と、
   を備える需要量予測装置。
7. 請求項６に記載の需要量予測装置が予測した需要量を前記貯湯タンクの貯湯量に変換した値を前記貯湯量の目標値として前記給湯機を運転する制御部、
   を備える制御装置。
8. 給湯機の運転モードと、外気温と、前記給湯機が消費する電力量と、貯湯タンクの湯水の温度と、前記貯湯タンクの貯湯量と、流入量推定モデルと、に基づいて前記貯湯タンクへの前記湯水の流入量を計測する流入量計測部、
   を備える流入量推定装置。
9. 給湯機から湯水が供給される貯湯タンクから前記湯水の流出が無いときの前記給湯機の運転データと、前記貯湯タンクの貯湯量の変化とに基づいて、前記給湯機から前記貯湯タンクへ供給される前記湯水の流入量を推定する流入量推定モデルを作成するモデル作成部、
   を備える流入量推定モデル作成装置。
10. 前記モデル作成部は、外気温と、前記給湯機が消費する電力量と、前記貯湯タンクの湯水の温度と、増加前の前記貯湯タンクの貯湯量と、を説明変数とし、前記貯湯タンクの貯湯量の増加分を目的変数として、前記流入量推定モデルを作成する、
    請求項９に記載の流入量推定モデル作成装置。
11. 給湯機の運転モードと、貯湯タンクの貯湯量の変化と、前記貯湯タンクへの湯水の流入量を推定する流入量推定モデルとに基づいて、前記貯湯タンクからの湯水の流出量を推定する、
    流出量推定方法。
12. コンピュータを、
    給湯機の運転モードと、貯湯タンクの貯湯量の変化と、前記貯湯タンクへの湯水の流入量を推定する流入量推定モデルとに基づいて、前記貯湯タンクからの湯水の流出量を推定する手段、
    として機能させるためのプログラム。

Images