JP2021164224A - Apparatus control system - Google Patents

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JP2021164224A JP2020062053A JP2020062053A JP2021164224A JP 2021164224 A JP2021164224 A JP 2021164224A JP 2020062053 A JP2020062053 A JP 2020062053A JP 2020062053 A JP2020062053 A JP 2020062053A JP 2021164224 A JP2021164224 A JP 2021164224A
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Abstract

To make a state in which surplus power to be used by an electrical apparatus is insufficient be hardly caused when weather of the current day differs from that forecast on the previous day.SOLUTION: An apparatus control system 100 is composed of power generation means 1, a controller 2, and an electric apparatus 3. The controller uses a learned model obtained by machine learning performed by taking past weather information and calendar information as input and power consumption as output to output predicted power consumption on the next day by taking forecast weather information on the next day and calendar information on the next day as input, calculates predicted surplus electric energy on the next day on the basis of the output predicted power consumption, determines whether to control the electric apparatus on the current day or the next day on the basis of the calculated predicted surplus electric energy, and controls the electric apparatus on the determined control day. The controller comprises a function for correcting, when it is determined that the next day is the control day, the predicted power consumption which was output on the previous day on the next day.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明は、機器制御システムに関する。 The present invention relates to a device control system.

電力の固定価格買取制度の終了に伴い、余剰電力を売電するよりも、自宅で消費して買電に要する費用を抑える方が、経済的に有利となる場合が出てくるようになった。そこで、従来、余剰電力を建物内で活用するための各種技術が提案されている。
例えば特許文献１には、予報された気象情報に基づいて決定した太陽光発電装置の発電電力予測値を用いて、特定期間における余剰電力予測値を決定する余剰電力予測手段と、特定期間における、貯湯式給湯装置の消費する装置消費電力予測値を決定する装置消費電力予測手段と、特定期間における、余剰電力予測値が装置消費電力予測値以上となる期間の累積値に基づき、太陽光発電装置からの電力により沸上運転を行うように加熱手段を制御する制御手段と、を有する太陽光発電装置連携貯湯式給湯システムについて記載されている。 With the end of the feed-in tariff system for electricity, it has become economically advantageous to reduce the cost of purchasing electricity by consuming it at home rather than selling surplus electricity. .. Therefore, conventionally, various techniques for utilizing surplus electric power in a building have been proposed.
For example, Patent Document 1 describes a surplus power prediction means for determining a surplus power prediction value in a specific period by using the generated power prediction value of the solar power generation device determined based on the predicted weather information, and a surplus power prediction means for determining the surplus power prediction value in the specific period. A solar power generation device based on a device power consumption prediction means for determining a device power consumption predicted value consumed by a hot water storage type hot water supply device and a cumulative value during a period in which the surplus power predicted value is equal to or greater than the device power consumption predicted value in a specific period. A control means for controlling the heating means so as to perform boiling operation by electric power from the power source, and a hot water storage type hot water supply system linked with a solar power generation device are described.

特開２０１８−１６５５９６号公報JP-A-2018-165596

ところで、実際の気象（天気や気温等）は、予め取得しておいた気象情報が示す通りにならないことがある。しかしながら、特許文献１に記載されたシステムは、こうした気象の変化が生じても、変化前に取得した気象情報に基づいて余剰電力予測値を決定するようになっている。このため、気象情報が示すよりも日照時間が短くなった、単位時間当たりの日照量が少なくなった、あるいは日照のピークがずれた等の場合に、少なくとも一部時間帯で余剰電力が不足してしまう可能性がある。余剰電力が不足すると、必要な時にお湯を使用することができなくなったり、夜間よりも料金の高い昼間の電力を使って貯湯式給湯装置の沸上運転を行わなければならなくなってしまったりすることになる。 By the way, the actual weather (weather, temperature, etc.) may not be as indicated by the weather information acquired in advance. However, the system described in Patent Document 1 determines the surplus power prediction value based on the meteorological information acquired before the change even if such a change in the weather occurs. For this reason, when the sunshine hours are shorter than the weather information indicates, the amount of sunshine per unit time is less, or the peak of sunshine is shifted, the surplus power is insufficient at least in some time zones. There is a possibility that it will end up. When the surplus electricity is insufficient, hot water cannot be used when needed, or the hot water storage type hot water supply device must be operated by boiling using electricity during the daytime, which is more expensive than at night. become.

本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、当日の気象が前日の予報と異なった場合に、電気機器で使用する余剰電力が不足する状態を起こりにくくすることを目的とする。 The present invention has been made in view of the above problems, and an object of the present invention is to make it difficult for a state in which surplus electric power used in an electric device is insufficient to occur when the weather on the day is different from the forecast on the previous day.

請求項１に記載の発明は、例えば図１〜４に示すように、
建物に設置された発電手段１と、
過去の一日の過去気象情報及びその日のカレンダー情報を入力とし、前記建物Ｂにおいてその日に消費した電力量である消費電力量を出力として機械学習させた学習済モデルＭ１と、
前記学習済モデルＭ１を用い、当日に予報された翌日の予報気象情報及び翌日のカレンダー情報を入力として、前記建物Ｂにおいて翌日に消費することが予想される電力量である予測消費電力量を出力する出力手段２１と、
前記出力手段２１が出力した翌日の前記予測消費電力量に基づいて、翌日に前記発電手段１が発電することにより、翌日に余剰となることが予想される電力量である予測余剰電力量を算出する算出手段２１と、
前記算出手段２１が算出した翌日の前記予測余剰電力量に基づいて、電気機器３の制御日を、当日にするか、翌日にするかを判断する判断手段２１と、
前記判断手段２１が判断した前記制御日に前記電気機器３を制御する又は制御情報を前記電気機器へ送信する機器制御手段２１と、
前記制御日を翌日にすると前記判断手段２１が判断した場合、翌日になってから、前記出力手段２１が前日に出力した前記予測消費電力量を補正することが可能な補正手段２１と、を備えることを特徴とする機器制御システム１００である。 The invention according to claim 1 is, for example, as shown in FIGS. 1 to 4.
Power generation means 1 installed in the building and
A trained model M1 in which the past weather information of the past day and the calendar information of the day are input, and the power consumption amount which is the power consumption of the day in the building B is output as an output, and machine learning is performed.
Using the trained model M1, the forecasted weather information of the next day and the calendar information of the next day predicted on the current day are input, and the predicted power consumption amount, which is the amount of power expected to be consumed on the next day in the building B, is output. Output means 21 and
Based on the predicted power consumption of the next day output by the output means 21, the predicted surplus power amount, which is the amount of power expected to be surplus the next day due to the power generation means 1 generating power on the next day, is calculated. Calculation means 21 and
Based on the predicted surplus electric energy of the next day calculated by the calculation means 21, the determination means 21 for determining whether to set the control date of the electric device 3 to the current day or the next day,
The device control means 21 that controls the electric device 3 or transmits control information to the electric device on the control day determined by the determination means 21.
When the determination means 21 determines that the control date is the next day, the correction means 21 capable of correcting the predicted power consumption output by the output means 21 on the previous day after the next day is provided. The device control system 100 is characterized in that.

請求項１に記載の発明は、電気機器３の制御日を翌日にすると判断した場合に、翌日になってから予測消費電力量を補正する。このため、請求項１に記載の発明によれば、当日の気象が前日の予報と異なった場合に、電気機器３で使用する余剰電力が不足する状態を起こりにくくすることができる。 According to the first aspect of the present invention, when it is determined that the control date of the electric device 3 is the next day, the predicted power consumption is corrected after the next day. Therefore, according to the invention of claim 1, when the weather on the day is different from the forecast on the previous day, it is possible to prevent a state in which the surplus electric power used in the electric device 3 is insufficient.

請求項２に記載の発明は、例えば図１に示すように、
請求項１に記載の機器制御システム１００において、
前記電気機器３は、電気給湯機及び蓄電池のうちの少なくとも一方であることを特徴とする。 The invention according to claim 2 is, for example, as shown in FIG.
In the device control system 100 according to claim 1,
The electric device 3 is characterized in that it is at least one of an electric water heater and a storage battery.

請求項２に記載の発明によれば、当日の気象が前日の予報と異なった場合に、電気給湯器お湯が沸かせない状態や、蓄電池に電力を蓄積できない状態を起こりにくくすることができる。 According to the second aspect of the present invention, when the weather on the day is different from the forecast on the previous day, it is possible to make it difficult for the electric water heater to boil water or to prevent the storage battery from storing electric power.

請求項３に記載の発明は、例えば図４に示すように、
請求項１又は請求項２に記載の機器制御システムにおいて、
前記補正手段２１は、前記制御日を翌日にすると前記判断手段２１が判断した場合、翌日の所定時刻に、前記学習済モデルＭ１を用い、その日に新たに予報されたその日の予報気象情報を入力として、その日の前記予測消費電力量を出力することを特徴とする。 The invention according to claim 3 is, for example, as shown in FIG.
In the device control system according to claim 1 or 2.
When the determination means 21 determines that the control day is the next day, the correction means 21 uses the learned model M1 at a predetermined time on the next day and inputs the forecast weather information for that day newly predicted on that day. The predicted power consumption of the day is output.

請求項３に記載の発明によれば、翌日に新たに予報されたその日の予報気象情報と学習済モデルＭ１とによって、予測消費電力量をより正確に補正することができる。 According to the invention of claim 3, the predicted power consumption can be corrected more accurately by the forecast weather information of the day newly predicted on the next day and the learned model M1.

請求項４に記載の発明は、例えば図４に示すように、
請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の機器制御システム１００において、
前記算出手段２１は、補正後の前記予測消費電力量に基づいて、補正後の前記予測余剰電力量を算出するようになっており、
前記算出手段２１が算出した補正後の前記予測余剰電力量に基づいて、前記電気機器３の制御時間を決定する決定手段２１と、を備え、
前記機器制御手段２１は、前記決定手段２１が決定した前記制御時間に前記電気機器３を制御する又は制御情報を前記電気機器３へ送信することを特徴とする。 The invention according to claim 4 is, for example, as shown in FIG.
In the device control system 100 according to any one of claims 1 to 3.
The calculation means 21 calculates the corrected predicted surplus power amount based on the corrected predicted power consumption amount.
A determination means 21 for determining the control time of the electric device 3 based on the corrected predicted surplus electric energy calculated by the calculation means 21 is provided.
The device control means 21 controls the electric device 3 or transmits control information to the electric device 3 at the control time determined by the determination means 21.

電気給湯器は、一日の予測余剰電力量のデータを取得すると、余剰電力が少しでも発生する時刻から直ちに沸き上げ動作を開始するようになっていることが多い。しかし、請求項４に記載の発明によれば、電気機器３が決定手段２１が決定した制御時間から沸き上げ動作を開始するようになる。 When an electric water heater acquires data on the predicted amount of surplus power in a day, it often starts the boiling operation immediately from the time when the surplus power is generated even a little. However, according to the invention of claim 4, the electric device 3 starts the boiling operation from the control time determined by the determination means 21.

請求項５に記載の発明は、例えば図４に示すように、
請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の機器制御システム１００において、
予報された翌日の日照時間又は日射量に基づいて、前記発電手段１が翌日に発電することが予想される電力量である予測発電量を算出する第二算出手段２１と、を備え、
前記算出手段２１は、前記第二算出手段２１が算出した前記予測発電量から前記出力手段２１が出力した前記消費電力量を差し引くことにより、前記予測余剰電力量を算出することを特徴とする。 The invention according to claim 5, for example, as shown in FIG.
In the device control system 100 according to any one of claims 1 to 4.
A second calculation means 21 for calculating the predicted power generation amount, which is the amount of power expected to be generated by the power generation means 1 on the next day, based on the predicted sunshine duration or the amount of solar radiation on the next day, is provided.
The calculation means 21 is characterized in that the predicted surplus power amount is calculated by subtracting the power consumption amount output by the output means 21 from the predicted power generation amount calculated by the second calculation means 21.

請求項５に記載の発明によれば、簡単な演算で予想余剰電力量を比較的正確に算出することができる。 According to the invention of claim 5, the expected surplus electric energy can be calculated relatively accurately by a simple calculation.

本発明によれば、当日の気象が前日の予報と異なった場合に、電気機器で使用する余剰電力が不足する状態を起こりにくくすることができる。 According to the present invention, when the weather on the day is different from the forecast on the previous day, it is possible to prevent a state in which the surplus electric power used in the electric device is insufficient.

本発明の実施形態に係る機器制御システムを示すブロック図である。It is a block diagram which shows the device control system which concerns on embodiment of this invention. 図１の機器制御システムが備える中継装置を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the relay device provided in the device control system of FIG. 図１の機器制御システムが備える制御装置を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the control device provided in the device control system of FIG. 図３の制御装置が実行する電力管理処理の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of the power management process executed by the control device of FIG.

以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。
ただし、以下に述べる実施形態には、本発明を実施するために技術的に好ましい種々の限定が付されているが、本発明の技術的範囲を以下の実施形態及び図示例に限定するものではない。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
However, although the embodiments described below are provided with various technically preferable limitations for carrying out the present invention, the technical scope of the present invention is not limited to the following embodiments and illustrated examples. No.

＜１．機器制御システム＞
まず、本実施形態に係る機器制御システム（以下、システム１００）の概略構成について説明する。
図１は、システム１００を示すブロック図である。 <1. Equipment control system>
First, a schematic configuration of the device control system (hereinafter, system 100) according to the present embodiment will be described.
FIG. 1 is a block diagram showing a system 100.

システム１００は、例えば図１に示すように、発電手段１と、制御装置２と、電気機器３と、を備えている。
また、本実施形態に係るシステム１００は、中継装置４を更に備えている。
これらは、通信ネットワークＮを介して互いに通信可能となっている。
また、本実施形態に係るシステム１００は、通信ネットワークＮを介して、気象情報を扱う機関Ａ（例えば、気象情報会社等）とも通信可能となっている。
なお、通信相手となる気象情報を扱う機関Ａ（例えば、気象庁等）は、追加可能となっていてもよい。 The system 100 includes, for example, as shown in FIG. 1, a power generation means 1, a control device 2, and an electric device 3.
Further, the system 100 according to the present embodiment further includes a relay device 4.
These can communicate with each other via the communication network N.
Further, the system 100 according to the present embodiment can also communicate with an organization A (for example, a weather information company) that handles weather information via the communication network N.
In addition, an organization A (for example, the Japan Meteorological Agency) that handles weather information as a communication partner may be able to be added.

発電手段１は、電気を発生させるためのもので、建物Ｂに設置されている。
本実施形態に係る発電手段１は、建物Ｂの屋根に設置されたソーラーパネルとなっている。
また、本実施形態に係る発電手段１は、発電量測定部１ａを備えている。
発電力測定部１ａは、所定時間（例えば３０分又は一時間）が経過する毎に、時間発電量を繰り返し測定するようになっている。
「時間発電量」は、過去の所定時間（例えば、測定時の１時間３０分前から３０分前までの一時間）に発電手段１が実際に発電した電力量である。
なお、発電手段１は、ソーラーパネル以外のもの（例えば、ガス発電機、風力発電機等）であってもよい。 The power generation means 1 is for generating electricity and is installed in the building B.
The power generation means 1 according to the present embodiment is a solar panel installed on the roof of the building B.
Further, the power generation means 1 according to the present embodiment includes a power generation amount measuring unit 1a.
The power generation measuring unit 1a repeatedly measures the hourly power generation amount every time a predetermined time (for example, 30 minutes or 1 hour) elapses.
The “hourly power generation amount” is the amount of power actually generated by the power generation means 1 during a predetermined time in the past (for example, one hour from 1 hour 30 minutes before the measurement to 30 minutes before).
The power generation means 1 may be something other than a solar panel (for example, a gas generator, a wind power generator, etc.).

制御装置２は、各種予測値を算出したり、必要に応じて電気機器３を制御したりするためのもので、ＰＣや専用の装置等で構成されている。
また、制御装置２は、データベース２ａと接続されている、又はデータベース２ａを格納している。
データベース２ａには、取得した各種測定値及び算出した各種予測値を含む各種情報が蓄積されている。
この制御装置２の詳細については後述する。 The control device 2 is for calculating various predicted values and controlling the electric device 3 as needed, and is composed of a PC, a dedicated device, and the like.
Further, the control device 2 is connected to the database 2a or stores the database 2a.
The database 2a stores various information including various acquired measured values and calculated various predicted values.
The details of the control device 2 will be described later.

電気機器３は、建物Ｂに少なくとも一つ設置されている。
電気機器３には、制御装置２の制御対象となる電気機器３と、制御対象外の他の電気機器３と、が含まれる。
本実施形態に係る制御対象の電気機器３は、電気給湯機となっている。
電気給湯器は、ヒートポンプ方式又はハイブリッド（電気とガスを併用する）方式の給湯器となっている。
本実施形態に係る電気給湯器は、後述する予測余剰電力量のデータを取得すると、その予測余剰電力量に基づいて自動的に湯を沸かすように構成されている。
また、本実施形態に係る電気機器３は、消費電力量測定部３ａを備えている。
消費電力量測定部３ａは、所定時間（例えば３０分又は一時間）が経過する毎に、時間消費電力量を測定するようになっている。
「機器時間消費電力量」は、過去の所定時間（例えば、測定時の１時間３０分前から３０分前までの一時間）に一つの電気機器３が消費した電力量である。
なお、消費電力測定部３ａは、少なくとも他の電気機器３に備えられていればよい。
また、消費電力測定部３ａは、各電気機器３に備えられるのではなく、建物Ｂの分電盤や中継装置４に備えられていてもよい。
また、電気機器３は、発電手段１が発生させた電気や電力会社から供給された電気を蓄えておくことが可能であり、必要に応じて電気機器３へ電力を供給することが可能な蓄電池であってもよいし、電気給湯器及び蓄電池であってもよい。
蓄電池における機器時間消費電力量は、過去の所定時間に蓄電した時間電力量ということになる。 At least one electric device 3 is installed in the building B.
The electric device 3 includes an electric device 3 to be controlled by the control device 2 and another electric device 3 not to be controlled.
The electric device 3 to be controlled according to the present embodiment is an electric water heater.
The electric water heater is a heat pump type or a hybrid (combined use of electricity and gas) type water heater.
The electric water heater according to the present embodiment is configured to automatically boil water based on the predicted surplus electric energy when the data of the predicted surplus electric energy described later is acquired.
Further, the electric device 3 according to the present embodiment includes a power consumption measuring unit 3a.
The power consumption measuring unit 3a measures the hourly power consumption every time a predetermined time (for example, 30 minutes or one hour) elapses.
The “equipment time power consumption” is the amount of power consumed by one electric device 3 in the past predetermined time (for example, one hour from 1 hour 30 minutes before to 30 minutes before the measurement).
The power consumption measuring unit 3a may be provided in at least another electric device 3.
Further, the power consumption measuring unit 3a may not be provided in each electric device 3, but may be provided in the distribution board or the relay device 4 of the building B.
Further, the electric device 3 can store the electricity generated by the power generation means 1 and the electric power supplied from the electric power company, and can supply electric power to the electric device 3 as needed. It may be an electric water heater and a storage battery.
The device time power consumption of the storage battery is the time power consumption stored in the past predetermined time.

中継装置４は、発電手段１及び電気機器３と、制御装置２と、の間でやり取りされる各種情報や各種信号を中継するものである。
この中継装置４の詳細については後述する。 The relay device 4 relays various information and various signals exchanged between the power generation means 1, the electric device 3, and the control device 2.
Details of the relay device 4 will be described later.

＜２．中継装置＞
次に、システム１００が備える中継装置４について具体的に説明する。
図２は中継装置４を示すブロック図である。 <2. Relay device>
Next, the relay device 4 included in the system 100 will be specifically described.
FIG. 2 is a block diagram showing a relay device 4.

〔中継装置の構成〕
中継装置４は、図２に示すように、第一制御部４１と、第一通信部４２と、第一記憶部４３と、を備えている。 [Relay device configuration]
As shown in FIG. 2, the relay device 4 includes a first control unit 41, a first communication unit 42, and a first storage unit 43.

第一制御部４１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等により構成されている。
そして、第一制御部４１のＣＰＵは、第一記憶部４３に記憶されている各種プログラムを読出してＲＡＭ内に展開し、展開されたプログラムに従って各種処理を実行し、中継装置４各部の動作を集中制御するようになっている。 The first control unit 41 is composed of a CPU (Central Processing Unit), a RAM (Random Access Memory), and the like.
Then, the CPU of the first control unit 41 reads various programs stored in the first storage unit 43, expands them in the RAM, executes various processes according to the expanded programs, and operates each unit of the relay device 4. It is designed to be centrally controlled.

第一通信部４２は、通信モジュール等で構成されている。
そして、第一通信部４２は、通信ネットワークＮを介して接続された他の装置（例えば、発電手段１、制御装置２、電気機器３等）との間で各種信号や各種データを送受信するようになっている。 The first communication unit 42 is composed of a communication module or the like.
Then, the first communication unit 42 transmits and receives various signals and various data to and from other devices (for example, power generation means 1, control device 2, electric device 3, etc.) connected via the communication network N. It has become.

第一記憶部４３は、不揮発性の半動態メモリーやハードディスク等により構成されている。
また、第一記憶部４３は、第一制御部４１が実行する各種プログラム等を記憶している。 The first storage unit 43 is composed of a non-volatile semi-dynamic memory, a hard disk, or the like.
Further, the first storage unit 43 stores various programs and the like executed by the first control unit 41.

〔中継装置の動作〕
このように構成された中継装置４の第一制御部４１は、以下のような機能を有している。
第一制御部４１は、発電手段１から時間発電量を、第一通信部４２を介して取得する機能を有している。
また、第一制御部４１は、電気機器３のうち少なくとも他の電気機器３から機器時間消費電力量を、第一通信部４２を介して取得する機能を有している。
本実施形態に係る第一制御部４１は、所定時間（例えば３０分）が経過する度（例えば各時の００分，３０分）に、これらの値を取得するようになっている。
また、第一制御部４１は、建物Ｂに発電手段１が複数備えられている場合、第一制御部４１は、各発電手段１の時間発電量をそれぞれ取得し、その合計値を算出し、その合計値を時間発電量とする。
また、第一制御部４１は、建物Ｂに他の電気機器３が複数備えられている場合、第一制御部４１は、各他の電気機器３の機器時間消費電力量をそれぞれ取得し、その合計値を時間消費電力量として算出する。 [Operation of relay device]
The first control unit 41 of the relay device 4 configured in this way has the following functions.
The first control unit 41 has a function of acquiring the hourly power generation amount from the power generation means 1 via the first communication unit 42.
Further, the first control unit 41 has a function of acquiring the device time power consumption from at least another electric device 3 among the electric devices 3 via the first communication unit 42.
The first control unit 41 according to the present embodiment acquires these values every time a predetermined time (for example, 30 minutes) elapses (for example, 00 minutes and 30 minutes of each hour).
Further, when the first control unit 41 is provided with a plurality of power generation means 1 in the building B, the first control unit 41 acquires the hourly power generation amount of each power generation means 1 and calculates the total value thereof. The total value is taken as the hourly power generation amount.
Further, when the first control unit 41 is provided with a plurality of other electric devices 3 in the building B, the first control unit 41 acquires the device time power consumption of each of the other electric devices 3 and obtains the device time power consumption. The total value is calculated as the time power consumption.

また、第一制御部４１は、制御装置２からの要求に応じて、取得した値や算出した値（時間発電量、時間消費電力量）を、第一通信部４２を介して制御装置２へ送信する機能を有している。
また、第一制御部４１は、制御装置２から受信した制御信号を、第一通信部４２を介して電気機器３へ送信する機能を有している。 Further, the first control unit 41 transmits the acquired value and the calculated value (time power generation amount, time power consumption amount) to the control device 2 via the first communication unit 42 in response to the request from the control device 2. It has a function to transmit.
Further, the first control unit 41 has a function of transmitting a control signal received from the control device 2 to the electric device 3 via the first communication unit 42.

＜３．制御装置＞
次に、システム１００が備える制御装置２について具体的に説明する。
図３は制御装置２を示すブロック図、図４は制御装置２が実行する電力管理処理の流れを示すフローチャートである。 <3. Control device>
Next, the control device 2 included in the system 100 will be specifically described.
FIG. 3 is a block diagram showing the control device 2, and FIG. 4 is a flowchart showing the flow of the power management process executed by the control device 2.

〔制御装置の構成〕
制御装置２は、図３に示したように、第二制御部２１と、第二通信部２２と、第二記憶部２３と、を備えている。 [Control device configuration]
As shown in FIG. 3, the control device 2 includes a second control unit 21, a second communication unit 22, and a second storage unit 23.

第二制御部２１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等により構成されている。
そして、第二制御部２１のＣＰＵは、第二記憶部２３に記憶されている各種プログラムを読出してＲＡＭ内に展開し、展開されたプログラムに従って各種処理を実行し、制御装置２各部の動作を集中制御するようになっている。 The second control unit 21 is composed of a CPU (Central Processing Unit), a RAM (Random Access Memory), and the like.
Then, the CPU of the second control unit 21 reads various programs stored in the second storage unit 23, expands them in the RAM, executes various processes according to the expanded programs, and operates each unit of the control device 2. It is designed to be centrally controlled.

第二通信部２２は、通信モジュール等で構成されている。
そして、第二通信部２２は、通信ネットワークＮを介して接続された他の装置（例えば、電気機器３等）との間で各種信号や各種データを送受信するようになっている。 The second communication unit 22 is composed of a communication module or the like.
Then, the second communication unit 22 transmits and receives various signals and various data to and from another device (for example, the electric device 3 and the like) connected via the communication network N.

第二記憶部２３は、不揮発性の半動態メモリーやハードディスク等により構成されている。
また、第二記憶部２３は、第二制御部２１が実行する各種プログラム（後述する電力管理処理を含む）を記憶している。
また、第二記憶部２３は、後述する電力管理処理において使用する学習済モデルＭ１を記憶している。
学習済モデルＭ１は、過去の一日の過去気象情報及びその日のカレンダー情報を入力とし、建物Ｂにおいてその日２４時間に消費した電力量である消費電力量を出力として機械学習させたものとなっている。
機械学習の具体的手法については後述する。 The second storage unit 23 is composed of a non-volatile semi-dynamic memory, a hard disk, or the like.
Further, the second storage unit 23 stores various programs (including power management processing described later) executed by the second control unit 21.
Further, the second storage unit 23 stores the learned model M1 used in the power management process described later.
The trained model M1 is machine-learned by inputting the past weather information of the past day and the calendar information of the day and outputting the power consumption which is the amount of power consumed in the building B for 24 hours of the day as an output. There is.
The specific method of machine learning will be described later.

この「過去気象情報」には、過去の一日の最高気温及び最低気温が含まれる。
本実施形態に係る過去気象情報には、過去の一日の日照時間、日射量、天候（例えば快晴、曇り等）、風向、風速等も含まれる。
また、「カレンダー情報」には、本日の日付、本日の曜日、本日が平日であるか休日であるかの情報等が含まれる。
また、ここでの「消費電力量」は、その日の各時間消費電力量をまとめたものである。
上述したように、時間消費電力量は、他の電気機器３が一時間の間に消費した電力量（合計値）であるため、本実施形態に係る消費電力量は、他の電気機器３がその日２４時間に消費した電力量の合計となる。 This "past weather information" includes the maximum and minimum temperatures of the past day.
The past weather information according to the present embodiment also includes the sunshine duration, the amount of solar radiation, the weather (for example, fine weather, cloudy weather, etc.), the wind direction, the wind speed, etc. in the past day.
Further, the "calendar information" includes information on today's date, today's day of the week, whether today is a weekday or a holiday, and the like.
In addition, the "power consumption" here is a summary of the power consumption for each hour of the day.
As described above, since the hourly power consumption is the amount of power consumed by the other electric device 3 in one hour (total value), the power consumption according to the present embodiment is determined by the other electric device 3. It is the total amount of electricity consumed in 24 hours of the day.

また、本実施形態に係る第二記憶部２３は、第二学習済モデルＭ２を記憶している。
第二学習済モデルＭ２は、過去の一日のカレンダー情報、発電量の実測値、及び日射量を入力とし、発電量を出力として機械学習させたものとなっている。
ここでの「発電量」は、その日の各時間発電量をまとめたものである。 Further, the second storage unit 23 according to the present embodiment stores the second learned model M2.
The second trained model M2 is machine-learned by inputting the calendar information of the past day, the measured value of the amount of power generation, and the amount of solar radiation, and using the amount of power generation as an output.
The "power generation amount" here is a summary of the power generation amount for each hour of the day.

〔制御装置の動作〕
このように構成された制御装置２の第二制御部２１は、図４に示すような電力管理処理を実行する機能を有している。
本実施形態に係る第二制御部２１は、この電力管理処理を、所定時刻（例えば毎夜２０〜０時の任意のタイミング）になったことを契機として毎日繰り返し実行するようになっている。 [Operation of control device]
The second control unit 21 of the control device 2 configured in this way has a function of executing the power management process as shown in FIG.
The second control unit 21 according to the present embodiment repeatedly executes this power management process every day when a predetermined time (for example, an arbitrary timing from 20:00 to 00:00 every night) is reached.

この電力管理処理において、第二制御部２１は、まず、取得処理を実行する（ステップＳ１）。
この取得処理において、第二制御部２１は、当日に予報された翌日の予報気象情報を取得する。
本実施形態に係る取得処理において、第二制御部２１は、気象情報を扱う機関Ａから、予報気象情報を、第二通信部２２を介して受信する。
この「予報気象情報」には、予報された当日又は翌日の最高気温及び最低気温が含まれる。
本実施形態に係る予報気象情報には、予報された当日又は翌日の日照時間、日射量、天候（例えば、快晴、曇り等）、風向、風速等も含まれる。 In this power management process, the second control unit 21 first executes the acquisition process (step S1).
In this acquisition process, the second control unit 21 acquires the forecasted weather information for the next day predicted on the current day.
In the acquisition process according to the present embodiment, the second control unit 21 receives the forecast weather information from the organization A that handles the weather information via the second communication unit 22.
This "forecast weather information" includes the maximum and minimum temperatures of the forecasted day or the next day.
The forecasted weather information according to the present embodiment also includes the predicted sunshine duration, the amount of solar radiation, the weather (for example, fine weather, cloudy weather, etc.), the wind direction, the wind speed, and the like on the day or the next day.

また、この取得処理において、第二制御部２１は、翌日のカレンダー情報を取得する。
また、本実施形態に係る取得処理において、第二制御部２１は、建物Ｂに備えられた中継装置４から、各種測定値を取得する。
本実施形態に係る取得処理において、第二制御部２１は、発電量、消費電力量を取得するようになっている。 Further, in this acquisition process, the second control unit 21 acquires the calendar information of the next day.
Further, in the acquisition process according to the present embodiment, the second control unit 21 acquires various measured values from the relay device 4 provided in the building B.
In the acquisition process according to the present embodiment, the second control unit 21 acquires the power generation amount and the power consumption amount.

各種情報を取得した後、第二制御部２１は、出力処理を実行する（ステップＳ２）。
この出力処理において、第二制御部２１は、予測消費電力量を出力する。
この「予測消費電力量」は、翌日の各予測時間消費電力量をまとめたものである。
「予測時間消費電力量」は、翌日の所定時間（例えばｎ時からの一時間）に電気機器３以外の他の電気機器３が消費することが予想される電力量である。
本実施形態に係る出力処理において、第二制御部２１は、予測消費電力量の計算に、機械学習の手法を用いる。
具体的には、第二記憶部２３に記憶されている学習済モデルＭ１を用い、取得処理において取得した、翌日の予報気象情報及び翌日のカレンダー情報を入力として、予測消費電力量を出力する。 After acquiring various information, the second control unit 21 executes the output process (step S2).
In this output process, the second control unit 21 outputs the predicted power consumption.
This "estimated power consumption" is a summary of each predicted time power consumption of the next day.
The "estimated time power consumption" is the amount of power that is expected to be consumed by the electric device 3 other than the electric device 3 at a predetermined time (for example, one hour from n o'clock) on the next day.
In the output processing according to the present embodiment, the second control unit 21 uses a machine learning method for calculating the predicted power consumption.
Specifically, the trained model M1 stored in the second storage unit 23 is used, and the forecasted power consumption is output by inputting the forecasted weather information of the next day and the calendar information of the next day acquired in the acquisition process.

学習済モデルＭ１を得るための機械学習には、大きく分けて回帰と分類があるが、今回のような発電量や消費電力量のような時系列データの予測には回帰を用いる。
回帰でよく用いられる機械学習アルゴリズムとしては、例えばリッジ回帰やラッソ回帰といった線形回帰手法、サポートベクトルマシン、ランダムフォレスト、勾配ブースティング決定木、ニューラルネットワーク、ＡＲＩＭＡモデル、状態空間モデル等がある。
以下、勾配ブースティング決定木を機械学習アルゴリズムとして用いた場合について説明するが、特にこのアルゴリズムに限定するわけではない。 Machine learning for obtaining the trained model M1 is roughly divided into regression and classification, but regression is used for prediction of time series data such as power generation amount and power consumption amount as in this case.
Machine learning algorithms often used in regression include, for example, linear regression methods such as ridge regression and lasso regression, support vector machines, random forests, gradient boosting decision trees, neural networks, ARIMA models, and state space models.
Hereinafter, the case where the gradient boosting decision tree is used as the machine learning algorithm will be described, but the algorithm is not particularly limited to this algorithm.

具体的な計算の流れは以下の通りである。
まず、所定期間（過去最大１年）分の過去気象情報、カレンダー情報、発電量、消費電力量の実測データを用いて、所定期間（過去最大１年間）の各日における、過去気象情報、カレンダー情報、当日までの発電量、消費電力量を説明変数、翌日の発電量、消費電力量を目的変数として上記アルゴリズムで機械学習させる。これにより、記憶部２３に記憶されている学習済モデルＭ１が生成される。
そして、予測する時刻以降２４時間分の予報気象情報、カレンダー情報、予測する時刻までの発電量、消費電力量を適用データとして学習済モデルＭ１に読み込ませると、第二制御部２１は、予測消費電力量を出力する。
第二制御部２１は、このような出力処理を実行することにより出力手段をなす。 The specific calculation flow is as follows.
First, using the past weather information, calendar information, power generation amount, and actual power consumption data for a predetermined period (up to the past year), the past weather information and calendar for each day of the predetermined period (up to the past year). Machine learning is performed using the above algorithm with information, the amount of power generation up to the current day, and the amount of power consumption as explanatory variables, and the amount of power generation and power consumption of the next day as objective variables. As a result, the trained model M1 stored in the storage unit 23 is generated.
Then, when the trained model M1 is loaded with the forecasted weather information, calendar information, power generation amount up to the predicted time, and power consumption amount for 24 hours after the predicted time as applied data, the second control unit 21 consumes the predicted consumption. Outputs the amount of power.
The second control unit 21 acts as an output means by executing such an output process.

各種測定値を取得した後、第二制御部２１は、算出処理を実行する（ステップＳ３）。
この算出処理において、第二制御部２１は、出力処理において出力した翌日の予測消費電力量に基づいて、予測余剰電力量を算出する。
この「予測余剰電力量」は、翌日の各予測時間余剰電力量をまとめたものである。
「予測時間余剰電力量」は、翌日の所定時間（例えばｎ時からの一時間）に発電手段１が発電することにより、翌日に余剰となることが予想される電力量である。 After acquiring various measured values, the second control unit 21 executes the calculation process (step S3).
In this calculation process, the second control unit 21 calculates the predicted surplus power amount based on the predicted power consumption amount of the next day output in the output process.
This "predicted surplus electric energy" is a summary of each predicted time surplus electric energy of the next day.
The "estimated time surplus electric energy" is an electric energy that is expected to become surplus the next day when the power generation means 1 generates power at a predetermined time (for example, one hour from n o'clock) on the next day.

本実施形態に係る算出処理において、第二制御部２１は、まず、取得処理において取得した翌日の日照時間又は日照量に基づいて、予測発電量を算出する。
この「予測発電量」は、翌日の各予測時間発電量をまとめたものである。
「予測時間発電量」は、翌日の所定時間（例えばｎ時からの一時間）に発電手段１が発電していると予想される電力量である。
上述したように、本実施形態に係る発電手段１は、ソーラーパネルである。このため、本実施形態に係る算出処理において、第二制御部２１は、予測発電量を算出するようになっている。 In the calculation process according to the present embodiment, the second control unit 21 first calculates the predicted power generation amount based on the sunshine duration or the amount of sunshine acquired on the next day in the acquisition process.
This "predicted power generation amount" is a summary of the power generation amount for each predicted time of the next day.
The “estimated time power generation amount” is the amount of power that is expected to be generated by the power generation means 1 at a predetermined time (for example, one hour from n o'clock) on the next day.
As described above, the power generation means 1 according to the present embodiment is a solar panel. Therefore, in the calculation process according to the present embodiment, the second control unit 21 calculates the predicted power generation amount.

本実施形態に係る算出処理において、第二制御部２１は、予測発電量の算出を、上記予測消費電力量の場合と同様に機械学習の手法を用いて行う。
具体的な計算の流れは以下の通りである。
まず、所定期間（過去最大１年）分の各日における、カレンダー情報、発電量の実測データ、日射量の実測データまたは推定データを説明変数、翌日の発電量を目的変数として上記アルゴリズムで機械学習させる。これにより、記憶部２３に記憶されている第二学習済モデルＭ２が生成される。
日射量の推定データは、実測の発電量と過去の一日に予報されていた日射量から推定することができる。
そして、予測する日のカレンダー情報、予測する時刻以降２４時間の日射量を適用データとして第二学習済モデルＭ２に読み込ませると、第二制御部２１は、予測発電量を出力する。
なお、第二学習済モデルＭ２の生成や予測消費電力量の生成には、日射量ではなく日照時間を使用してもよい。 In the calculation process according to the present embodiment, the second control unit 21 calculates the predicted power generation amount by using the machine learning method as in the case of the predicted power consumption amount.
The specific calculation flow is as follows.
First, machine learning with the above algorithm using calendar information, actual measurement data of power generation amount, actual measurement data or estimated data of solar radiation amount as explanatory variables, and power generation amount of the next day as objective variables for each day for a predetermined period (up to one year in the past). Let me. As a result, the second trained model M2 stored in the storage unit 23 is generated.
The estimated amount of solar radiation can be estimated from the measured amount of power generation and the amount of solar radiation predicted in the past day.
Then, when the calendar information of the predicted day and the amount of solar radiation for 24 hours after the predicted time are read into the second trained model M2 as application data, the second control unit 21 outputs the predicted amount of power generation.
The sunshine duration may be used instead of the amount of solar radiation to generate the second trained model M2 and the predicted power consumption.

予測発電量を算出した後、第二制御部２１は、算出した予測発電量から、出力処理において出力した予測消費電力量を差し引くことにより、予測余剰電力量を算出する。
こうすることで、簡単な演算で予想余剰電力量を比較的正確に算出することができる。 After calculating the predicted power generation amount, the second control unit 21 calculates the predicted surplus power amount by subtracting the predicted power consumption amount output in the output process from the calculated predicted power generation amount.
By doing so, the expected surplus electric energy can be calculated relatively accurately by a simple calculation.

本実施形態に係る算出処理において、第二制御部２１は、予想余剰電力量を算出した後、予想余剰電力量に基づいて、予測時間余剰電力量が最大となる時間（１時間）を特定し、その時間及びこの特定した時間の前後１時間を含めた３時間分の予測時間余剰電力量を取り出し、制御情報とする。
算出処理において算出した予測余剰電力量（予測時間余剰電力量の推移）の一例を下表１に示す。
この場合、予測時間余剰電力量は１４時台が最大値となる。そこで、このような場合には、その前後１時間を含めた３時間分（１３時から１５時まで）の予測時間余剰電力量を制御情報とする。 In the calculation process according to the present embodiment, the second control unit 21 calculates the expected surplus electric energy, and then specifies the time (1 hour) at which the estimated surplus electric energy becomes maximum based on the expected surplus electric energy. , The estimated time surplus electric energy for 3 hours including the time and 1 hour before and after this specified time is taken out and used as control information.
Table 1 below shows an example of the predicted surplus power amount (transition of the predicted time surplus power amount) calculated in the calculation process.
In this case, the maximum predicted time surplus electric energy is in the 14:00 range. Therefore, in such a case, the predicted time surplus electric energy for 3 hours (from 13:00 to 15:00) including 1 hour before and after that is used as control information.

Figure 2021164224
なお、取り出す予測時間余剰電力量は３時間分に限られず、前後２時間以上の予測時間余剰電力量を取り出してもよい。
例えば、予測時間余剰電力量が最大となる時間を中央にする必要はなく、予測時間余剰電力量が最大となる時間の始まりの時刻（例えば００分）を特定し、特定した時刻を起点とする３時間としてもよい。
Figure 2021164224
 The amount of surplus power for the predicted time to be taken out is not limited to 3 hours, and the amount of surplus power for the predicted time of 2 hours or more before and after may be taken out.
For example, it is not necessary to center the time when the predicted time surplus electric energy is maximized, and the start time (for example, 00 minutes) of the time when the predicted time surplus electric energy is maximized is specified, and the specified time is used as the starting point. It may be 3 hours.

第二制御部２１は、上述した制御情報の生成を、一日２回行うようになっている。
１回目は、上記算出処理のときであり、夜間の電力単価の安い時間帯が到来するまでに行う。これは、制御対象の電気機器３が電力単価の安い時間帯にお湯の沸き上げ又は蓄電を行うため、これらの動作を電力単価の安い時間帯に全て行うのか、一部または全部を翌日の昼間の余剰電力が発生する時間帯に行うかを事前に判断するためである。
なお、２回目の制御情報の生成については後述する。
第二制御部２１は、このような算出処理を実行することにより算出手段をなす。 The second control unit 21 generates the above-mentioned control information twice a day.
The first time is the time of the above calculation process, and is performed by the time when the nighttime power unit price is low arrives. This is because the electric device 3 to be controlled boil or store hot water during the time when the unit price of electric power is low. This is to determine in advance whether or not to perform the operation during the time when the surplus power is generated.
The second generation of control information will be described later.
The second control unit 21 forms a calculation means by executing such a calculation process.

予測余剰電力量を算出した後、第二制御部２１は、判断処理を実行する（ステップＳ４）。
この判断処理において、第二制御部２１は、算出処理において算出した翌日の予測余剰電力量に基づいて、電気機器３の制御日を、当日にするか、翌日にするかを判断する。
本実施形態に係る判断処理において、第二制御部２１は、算出した翌日の予測余剰電力量（制御情報）が所定の閾値以上となるか（翌日の余剰電力量が沸き上げや蓄電を行うのに十分な量であるか）否かを判断する。
第二制御部２１は、この判断処理を実行することにより判断手段をなす。 After calculating the predicted surplus electric energy, the second control unit 21 executes the determination process (step S4).
In this determination process, the second control unit 21 determines whether to set the control date of the electric device 3 to the current day or the next day based on the predicted surplus electric energy of the next day calculated in the calculation process.
In the determination process according to the present embodiment, the second control unit 21 determines whether the calculated predicted surplus power amount (control information) of the next day is equal to or higher than a predetermined threshold value (the surplus power amount of the next day is boiled or stored. Judge whether or not it is sufficient.
The second control unit 21 serves as a determination means by executing this determination process.

この判断処理において、電気機器３の制御日を当日にすると判断した場合（ステップＳ４：Ｙｅｓ）、第二制御部２１は、機器制御処理を実行する（ステップＳ５）。
この機器制御処理において、第二制御部２１は、電気機器３を制御する又は制御情報を前記電気機器３へ送信する。
具体的には、第二通信部２２及び中継装置４を介して、電気機器３に予測余剰電力量のデータ（制御情報）を送信する。
すると、電気機器３は、予測余剰電力量に基づいて自動的にお湯を沸かし始める。 In this determination process, when it is determined that the control date of the electric device 3 is the current day (step S4: Yes), the second control unit 21 executes the device control process (step S5).
In this device control process, the second control unit 21 controls the electric device 3 or transmits control information to the electric device 3.
Specifically, data (control information) of the predicted surplus electric energy is transmitted to the electric device 3 via the second communication unit 22 and the relay device 4.
Then, the electric device 3 automatically starts boiling water based on the predicted surplus electric energy.

また、本実施形態に係る電力管理処理において、第二制御部２１は、電気機器３を制御した後、保存処理を実行する（ステップＳ６）。
この保存処理において、第二制御部２１は、取得した各種測定値（発電量、日照時間、消費電力量）、出力・算出した各種予測値（予測発電量、予測消費電力量、予測余剰電力量）及び予測値を算出した日時をデータベースに蓄積させる。 Further, in the power management process according to the present embodiment, the second control unit 21 executes the storage process after controlling the electric device 3 (step S6).
In this storage process, the second control unit 21 has acquired various measured values (power generation amount, sunshine time, power consumption amount), output / calculated various predicted values (predicted power generation amount, predicted power consumption amount, predicted surplus power amount). ) And the date and time when the predicted value was calculated are stored in the database.

一方、上記判断処理において、電気機器３の制御日を当日にしない、すなわち制御日を翌日にすると判断した場合（ステップＳ４：Ｎｏ）、第二制御部２１は、翌日の所定時刻（例えば朝の６時）になるまで、後述する第二取得処理の実行を待つ。
本実施形態に係る電力管理処理においては、翌日の所定時刻（例えば朝の６時）になるまで、所定時刻になったか否かの判断（ステップＳ７）を繰り返すようになっている。
なお、上記判断処理において、電気機器３の制御日を翌日にすると判断した後、翌日の所定時刻に所定のトリガーを発するタイマーを起動させ、トリガーを検知するまで電力管理処理を停止するようになっていてもよい。 On the other hand, in the above determination process, when it is determined that the control date of the electric device 3 is not the current day, that is, the control date is the next day (step S4: No), the second control unit 21 determines the predetermined time of the next day (for example, in the morning). Wait for the execution of the second acquisition process described later until 6 o'clock).
In the power management process according to the present embodiment, the determination of whether or not the predetermined time has been reached (step S7) is repeated until the predetermined time of the next day (for example, 6:00 in the morning) is reached.
In the above determination process, after determining that the control date of the electric device 3 is the next day, a timer that issues a predetermined trigger at a predetermined time on the next day is activated, and the power management process is stopped until the trigger is detected. You may be.

ステップＳ６の処理において、翌日の所定時刻になったと判断した場合（ステップＳ７６：Ｙｅｓ）、第二制御部２１は、第二取得処理を実行する（ステップＳ８）。
この第二取得処理において、第二制御部２１は、その日に新たに予報されたその日の予報気象情報を取得する。
また、本実施形態に係る第二取得処理において、第二制御部２１は、日照時間を併せて取得する。 When it is determined in the process of step S6 that the predetermined time of the next day has come (step S76: Yes), the second control unit 21 executes the second acquisition process (step S8).
In this second acquisition process, the second control unit 21 acquires the forecast weather information of the day newly forecasted on that day.
Further, in the second acquisition process according to the present embodiment, the second control unit 21 also acquires the sunshine hours.

その日の予報気象情報を取得した後、第二制御部２１は、補正処理を実行する（ステップＳ９）。
この補正処理において、第二制御部２１は、前記学習済モデルＭ１を用い、その日に新たに予報されたその日の予報気象情報を入力として、その日の補正後の予測消費電力量を出力する。
このとき、その日に取得した予報気象情報が前日に取得したものと異なっていれば、出力される補正後の予測消費電力量が前日に出力された値とは異なったものになる。
これにより、第二制御部２１は、翌日になってから、出力処理において前日に出力した予測消費電力量を補正したことになる。
このように、本実施形態に係る制御装置２は、翌日に新たに予報されたその日の予報気象情報と学習済モデルＭ１とによって、より実際の気象を反映させた補正後の予測消費電力量を出力する（予測消費電力量をより正確に補正する）ことができる。
なお、上記取得処理において、取得した予報気象情報や日照時間が、前日に取得したものと同じ又は差異が小さい場合、この補正処理において出力される予測消費電力量が前日に出力されたものと同様になることが予想される。その場合、第二制御部２１は、この補正処理、後述する第二算出処理及び決定処理をスキップし、前日に算出した予測余剰電力量に基づいて後述する第二機器制御処理（ステップＳ１２）を実行するようになっていてもよい。 After acquiring the forecast weather information for the day, the second control unit 21 executes the correction process (step S9).
In this correction process, the second control unit 21 uses the trained model M1 and outputs the corrected predicted power consumption of the day by inputting the forecasted weather information of the day newly predicted on that day.
At this time, if the forecast weather information acquired on that day is different from the one acquired on the previous day, the output corrected predicted power consumption will be different from the value output on the previous day.
As a result, the second control unit 21 corrects the predicted power consumption output on the previous day in the output process after the next day.
As described above, the control device 2 according to the present embodiment uses the forecasted weather information of the day newly predicted on the next day and the learned model M1 to obtain the corrected predicted power consumption that more reflects the actual weather. It can be output (correct the predicted power consumption more accurately).
If the acquired forecast weather information and sunshine hours in the above acquisition process are the same as those acquired on the previous day or the difference is small, the predicted power consumption output in this correction process is the same as that output on the previous day. Is expected to be. In that case, the second control unit 21 skips this correction process, the second calculation process and the determination process described later, and performs the second device control process (step S12) described later based on the predicted surplus electric energy calculated on the previous day. It may be designed to run.

補正処理を実行した後、第二制御部２１は、第二算出処理を実行する（ステップＳ１０）。
この第二算出処理において、第二制御部２１は、補正後の予測消費電力量に基づいて、補正後の予測余剰電力量を算出する。
補正後の余剰電力量は、予測発電量から補正後の予測消費電力量を差し引くことにより算出する。
本実施形態に係る補正処理において、第二制御部２１は、予測発電量を、翌日になってから新たに取得した日照時間又は日照量に基づいて算出する。 After executing the correction process, the second control unit 21 executes the second calculation process (step S10).
In this second calculation process, the second control unit 21 calculates the corrected predicted surplus power amount based on the corrected predicted power consumption amount.
The corrected surplus power amount is calculated by subtracting the corrected predicted power consumption amount from the predicted power generation amount.
In the correction process according to the present embodiment, the second control unit 21 calculates the predicted power generation amount based on the sunshine duration or the amount of sunshine newly acquired on the next day.

また、第二算出処理において、第二制御部２１は、２回目の制御情報の生成を行う。
２回目は、昼間の蓄熱または蓄電が行われるまでに行う。
通常は、日射量が多くなる前の朝（例えば９時頃）に行う。これは、前日の判断の結果、昼間のある時間帯に蓄熱または蓄電することになった場合に、気象予報が前日と異なることによってその時間帯に蓄熱または蓄電することが適切でなくなったときに稼働時間をずらすためである。
第二算出処理において算出した予測余剰電力量（予測時間余剰電力量の推移）の一例を下表２に示す。
この場合、翌日の９時時点で気象予報が変わり、午後の天候が悪くなり、余剰電力量が０になってしまっている。また、午前中に比較的余剰電力量が多くなっている。そこで、このような場合には、１１時台の前後１時間を含めた３時間分（１０時から１２時まで）の予測時間余剰電力量を制御情報とする。 Further, in the second calculation process, the second control unit 21 generates the control information for the second time.
The second time is performed before the daytime heat storage or storage is performed.
Usually, it is performed in the morning (for example, around 9 o'clock) before the amount of solar radiation increases. This is when, as a result of the judgment of the previous day, it is decided to store or store heat in a certain time zone in the daytime, and it is not appropriate to store or store heat in that time zone because the weather forecast is different from the previous day. This is to shift the operating time.
Table 2 below shows an example of the predicted surplus electric energy (transition of the predicted time surplus electric energy) calculated in the second calculation process.
In this case, the weather forecast changed at 9 o'clock the next day, the afternoon weather became worse, and the amount of surplus electricity became zero. In addition, the amount of surplus electricity is relatively large in the morning. Therefore, in such a case, the estimated time surplus electric energy for 3 hours (from 10:00 to 12:00) including 1 hour before and after 11:00 is used as the control information.

Figure 2021164224
このように、制御情報を２回生成することにより、すなわち、前日の予測だけでなく、制御直前の再予測を組み合わせることにより、より適切な余剰電力制御が可能となる。
第二制御部２１は、この第二算出処理及び上述した算出処理（ステップＳ３）を実行することにより算出手段をなす。
Figure 2021164224
 In this way, by generating the control information twice, that is, by combining not only the prediction of the previous day but also the re-prediction immediately before the control, more appropriate surplus power control becomes possible.
The second control unit 21 serves as a calculation means by executing the second calculation process and the above-mentioned calculation process (step S3).

補正後の予測余剰電力量を算出した後、第二制御部２１は、決定処理を実行する（ステップＳ１１）。
この決定処理において、第二制御部２１は、第二算出処理において算出した補正後の予測余剰電力量に基づいて、電気機器３の制御時間を決定する。
本実施形態に係る決定処理において、第二制御部２１は、必要量のお湯を沸かすことが可能な範囲で、夜（日没）に近い時間からお湯の沸き上げ動作が開始されるような制御時間を決定するようになっている。
お湯は夜間に利用されることが多いため、こうすることで、電気機器３（電気給湯器）が日中からお湯を沸かし始め、その結果、お湯が冷めることを見込んで余分にお湯を沸かしてしまうのを防ぐことができる。
第二制御部２１は、このような決定処理を実行することにより決定手段をなす。 After calculating the corrected predicted surplus electric energy, the second control unit 21 executes the determination process (step S11).
In this determination process, the second control unit 21 determines the control time of the electric device 3 based on the corrected predicted surplus electric energy calculated in the second calculation process.
In the determination process according to the present embodiment, the second control unit 21 controls so that the boiling operation of hot water is started from a time close to night (sunset) within a range in which a required amount of hot water can be boiled. It is designed to determine the time.
Since hot water is often used at night, by doing this, the electric device 3 (electric water heater) starts boiling hot water during the daytime, and as a result, it is expected that the hot water will cool down, and extra hot water is boiled. It can be prevented from being stowed.
The second control unit 21 serves as a determination means by executing such a determination process.

制御時間を決定した後、第二制御部２１は、第二機器制御処理を実行する（ステップＳ１２）。
この第二機器制御処理において、第二制御部２１は、決定処理において決定した制御時間に電気機器３を制御する又は制御情報を前記電気機器３へ送信する。
本実施形態に係る第二機器制御処理において、第二制御部２１は、決定処理において決定した制御時間以外の時間帯の余剰電力量の予測値を０［ｋＷｈ］に修正した予測余剰電力量のデータを電気機器３に送信するようになっている。
電気給湯器は、一日の予測余剰電力量のデータを取得すると、余剰電力が少しでも発生する時刻から直ちに沸き上げ動作を開始するようになっていることが多い。しかし、こうすることで、電気機器３が決定処理において決定した制御時間から沸き上げ動作を開始するようになる。
第二制御部２１は、このような第二機器制御処理及び上述した機器制御処理（ステップＳ５）を実行することにより機器制御手段をなすこととなり、判断処理において判断した制御日に電気機器３を制御する又は制御情報を前記電気機器３へ送信することになる。 After determining the control time, the second control unit 21 executes the second device control process (step S12).
In this second device control process, the second control unit 21 controls the electric device 3 or transmits control information to the electric device 3 at the control time determined in the determination process.
In the second device control process according to the present embodiment, the second control unit 21 corrects the predicted value of the surplus electric energy in the time zone other than the control time determined in the determination process to 0 [kWh]. The data is transmitted to the electric device 3.
When an electric water heater acquires data on the predicted amount of surplus power in a day, it often starts the boiling operation immediately from the time when the surplus power is generated even a little. However, by doing so, the electric device 3 starts the boiling operation from the control time determined in the determination process.
The second control unit 21 acts as a device control means by executing such a second device control process and the device control process (step S5) described above, and sets the electric device 3 on the control date determined in the determination process. It will be controlled or the control information will be transmitted to the electric device 3.

また、本実施形態に係る電力管理処理において、第二制御部２１は、電気機器３を制御した後、第二保存処理を実行する（ステップＳ１３）。
この第二保存処理において、第二制御部２１は、取得した各種測定値（発電量、日照時間、消費電力量）、出力・算出した各種予測値（予測発電量、補正後の予測消費電力量、補正後の予測余剰電力量）及び予測値を算出した日時をデータベースに蓄積させる。 Further, in the power management process according to the present embodiment, the second control unit 21 executes the second storage process after controlling the electric device 3 (step S13).
In this second storage process, the second control unit 21 has acquired various measured values (power generation amount, sunshine time, power consumption amount), output / calculated various predicted values (predicted power generation amount, corrected predicted power consumption amount). , Corrected predicted surplus power) and the date and time when the predicted value was calculated are stored in the database.

＜４．効果＞
以上説明してきたシステム１００は、電気機器３の制御日を翌日にすると判断した場合に、翌日になってから予測消費電力量を補正する。
このため、システム１００によれば、当日の気象が前日の予報と異なった場合に、電気機器で使用する余剰電力が不足する状態を起こりにくくすることができる。より具体的には、電気給湯器お湯が沸かせない状態や、蓄電池に電力を蓄積できない状態を起こりにくくすることができる。 <4. Effect>
When the system 100 described above determines that the control date of the electric device 3 is the next day, the system 100 corrects the predicted power consumption after the next day.
Therefore, according to the system 100, when the weather on the day is different from the forecast on the previous day, it is possible to prevent a state in which the surplus power used in the electric device is insufficient. More specifically, it is possible to make it difficult for the electric water heater to be in a state where hot water cannot be boiled or a state in which electric power cannot be stored in the storage battery.

１００ 機器制御システム
１ 発電手段
１ａ 発電量測定部
２ 制御装置
２ａ データベース
２１ 第二制御部（出力手段、算出手段、判断手段、機器制御手段、補正手段、決定手段、第二算出手段）
２２ 第二通信部
２３ 第二記憶部
３ 電気機器
３ａ 消費電力量測定部
４ 中継装置
４１ 第一制御部
４２ 第一通信部
４３ 第一記憶部
Ａ 気象情報を扱う機関
Ｂ 建物
Ｍ 学習済モデル
Ｎ 通信ネットワーク 100 Equipment control system 1 Power generation means 1a Power generation amount measuring unit 2 Control device 2a Database 21 Second control unit (output means, calculation means, judgment means, equipment control means, correction means, determination means, second calculation means)
22 Second communication unit 23 Second storage unit 3 Electrical equipment 3a Power consumption measurement unit 4 Relay device 41 First control unit 42 First communication unit 43 First storage unit A Organization that handles weather information B Building M Learned model N Communication network

Claims (5)

建物に設置された発電手段と、
過去の一日の過去気象情報及びその日のカレンダー情報を入力とし、前記建物においてその日に消費した電力量である消費電力量を出力として機械学習させた学習済モデルと、
前記学習済モデルを用い、当日に予報された翌日の予報気象情報及び翌日のカレンダー情報を入力として、前記建物において翌日に消費することが予想される電力量である予測消費電力量を出力する出力手段と、
前記出力手段が出力した翌日の前記予測消費電力量に基づいて、翌日に前記発電手段が発電することにより、翌日に余剰となることが予想される電力量である予測余剰電力量を算出する算出手段と、
前記算出手段が算出した翌日の前記予測余剰電力量に基づいて、電気機器の制御日を、当日にするか、翌日にするかを判断する判断手段と、
前記判断手段が判断した前記制御日に前記電気機器を制御する又は制御情報を前記電気機器へ送信する機器制御手段と、
前記制御日を翌日にすると前記判断手段が判断した場合、翌日になってから、前記出力手段が前日に出力した前記予測消費電力量を補正することが可能な補正手段と、を備えることを特徴とする機器制御システム。 The power generation means installed in the building and
A trained model in which past weather information of the past day and calendar information of the day are input, and machine learning is performed using the power consumption, which is the amount of power consumed in the building on that day, as an output.
Using the trained model, the forecasted weather information for the next day and the calendar information for the next day, which are forecast for the current day, are input, and the predicted power consumption, which is the amount of power expected to be consumed for the next day in the building, is output. Means and
Calculation to calculate the predicted surplus power amount, which is the amount of power expected to be surplus the next day due to the power generation means generating power on the next day, based on the predicted power consumption amount of the next day output by the output means. Means and
Based on the predicted surplus electric energy of the next day calculated by the calculation means, a determination means for determining whether to set the control date of the electric device to the current day or the next day, and
A device control means for controlling the electric device or transmitting control information to the electric device on the control day determined by the determination means.
When the determination means determines that the control date is the next day, the output means includes a correction means capable of correcting the predicted power consumption output on the previous day after the next day. Equipment control system. 請求項１に記載の機器制御システムにおいて、
前記電気機器は、電気給湯機及び蓄電池のうちの少なくとも一方であることを特徴とする機器制御システム。 In the device control system according to claim 1,
The device control system, wherein the electrical device is at least one of an electric water heater and a storage battery. 請求項１又は請求項２に記載の機器制御システムにおいて、
前記補正手段は、前記制御日を翌日にすると前記判断手段が判断した場合、翌日の所定時刻に、前記学習済モデルを用い、その日に新たに予報されたその日の予報気象情報を入力として、その日の前記予測消費電力量を出力することを特徴とする機器制御システム。 In the device control system according to claim 1 or 2.
When the determination means determines that the control day is the next day, the correction means uses the trained model at a predetermined time on the next day, inputs the forecast weather information of the day newly predicted on that day, and inputs the forecast weather information for that day. A device control system characterized by outputting the predicted power consumption of the above. 請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の機器制御システムにおいて、
前記算出手段は、補正後の前記予測消費電力量に基づいて、補正後の前記予測余剰電力量を算出するようになっており、
前記算出手段が算出した補正後の前記予測余剰電力量に基づいて、前記電気機器の制御時間を決定する決定手段と、を備え、
前記機器制御手段は、前記決定手段が決定した前記制御時間に前記電気機器を制御する又は制御情報を前記電気機器へ送信することを特徴とする機器制御システム。 In the device control system according to any one of claims 1 to 3,
The calculation means is adapted to calculate the corrected predicted surplus power amount based on the corrected predicted power consumption amount.
A determination means for determining the control time of the electric device based on the corrected predicted surplus electric energy calculated by the calculation means is provided.
The device control means is a device control system characterized in that the electric device is controlled or control information is transmitted to the electric device at the control time determined by the determination means. 請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の機器制御システムにおいて、
予報された翌日の日照時間又は日照量に基づいて、前記発電手段が翌日に発電することが予想される電力量である予測発電量を算出する第二算出手段と、を備え、
前記算出手段は、前記第二算出手段が算出した前記予測発電量から前記出力手段が出力した前記消費電力量を差し引くことにより、前記予測余剰電力量を算出することを特徴とする機器制御システム。 In the device control system according to any one of claims 1 to 4.
A second calculation means for calculating the predicted power generation amount, which is the amount of power expected to be generated by the power generation means on the next day, based on the predicted sunshine duration or amount of sunshine on the next day.
The calculation means is a device control system for calculating the predicted surplus power amount by subtracting the power consumption amount output by the output means from the predicted power generation amount calculated by the second calculation means.
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Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003134665A (en) * 2001-10-18 2003-05-09 Hitachi Ltd Electric power supply method and supply system
JP2017055629A (en) * 2015-09-11 2017-03-16 積水化学工業株式会社 Peak power estimation device, power management system, and peak power estimation method
JP2017077151A (en) * 2015-10-15 2017-04-20 積水化学工業株式会社 Building power consumption prediction system, control system of power storage device, and control method of power storage device
JP2017134863A (en) * 2013-07-10 2017-08-03 株式会社東芝 Operation schedule optimization apparatus, operation schedule optimization method, and operation schedule optimization program

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003134665A (en) * 2001-10-18 2003-05-09 Hitachi Ltd Electric power supply method and supply system
JP2017134863A (en) * 2013-07-10 2017-08-03 株式会社東芝 Operation schedule optimization apparatus, operation schedule optimization method, and operation schedule optimization program
JP2017055629A (en) * 2015-09-11 2017-03-16 積水化学工業株式会社 Peak power estimation device, power management system, and peak power estimation method
JP2017077151A (en) * 2015-10-15 2017-04-20 積水化学工業株式会社 Building power consumption prediction system, control system of power storage device, and control method of power storage device

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