JP3978295B2

JP3978295B2 - Gas demand forecasting method and gas demand forecasting system

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Publication number: JP3978295B2
Application number: JP12411999A
Authority: JP
Inventors: 朋宏片山; 康弘井出; 真一河村
Original assignee: Osaka Gas Co Ltd
Current assignee: Osaka Gas Co Ltd
Priority date: 1999-04-30
Filing date: 1999-04-30
Publication date: 2007-09-19
Anticipated expiration: 2019-04-30
Also published as: JP2000314664A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、水道管に流れている実際の水温を検出するための水温検出方法及び装置、並びに、上記水温検出方法及び装置を用いてガス需要予測量を計算するためのガス需要予測方法及びガス需要予測システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
図６は、従来例のガス供給システムの構成を示すブロック図である。図６に示すように、ガス生産装置５０によって生産されたガスは、各地域毎に複数に分岐してそれぞれガスホルダーＧＨ１、ＧＨ２，ＧＨ３を介して各ガス需要家６１−１乃至６１−Ｎ，６２−１乃至６２−Ｎ，６３−１乃至６３−Ｎ（以下、総称して符号６１を付す。）に供給されている。ここで、ガス生産装置５０は定常的に一定の割合の生産量でガスを生産して供給しており、矢印８３に示すようにガス需要家６１に供給される。そして、夜間や早朝などガス需要量が比較的少ないときには、バルブ７１を開いて矢印８１に示すようにガスホルダーＧＨ１，ＧＨ２，ＧＨ３に充填しておいた後、昼間などガス需要量が比較的多いときには、バルブ８２を開いて矢印８２に示すようにガスホルダーＧＨ１，ＧＨ２，ＧＨ３に充填しておいた分も放出するように構成されている。
【０００３】
ところで、当日のガス需要予測量を予測するには、季節による需要傾向と、当日の気温、当日のガス需要の推移などから類推して予測していた。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、ガス需要予測量に非常に影響を与える「水温」の情報が加味されておらず、また、従来検出される水温は貯め水（実際に水道管を流れている水ではなく、測定のために貯めた水）の温度であり、貯め水の温度は気温に影響される性質上、ガス需要予測の精度を向上できなかった。
【０００５】
本発明の目的は以上の問題点を解決し、水道管に流れている水の温度を、従来技術に比較して正確に検出することができる水温検出方法及び装置を提供することにある。
【０００６】
本発明の別の目的は以上の問題点を解決し、ガス需要予測量を、従来技術に比較して高い精度で予測することができるガス需要予測方法及びガス需要予測システムを提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明に係るガス需要予測方法は、水道管から供給される水を温めて給湯する給湯器が動作して水道管から水が供給されていることを検出するステップと、
上記給湯器が動作し水道管から水が供給されていることを検出したときに、上記給湯器に入水する水の温度である水温を検出するステップと、
上記検出された水温のデータを、時刻データとともに第１の記憶装置に記憶するステップと、
上記第１の記憶装置に記憶された時刻データ付きの水温のデータに基づいて、所定の時間における平均水温を計算するステップと、
上記計算された平均水温のデータを、所定のエリア内の複数のガス需要家に設けられた制御装置から所定の通信回線を介して受信することにより収集して第２の記憶装置に記憶するステップと、
上記第２の記憶装置に記憶された上記エリア内の複数のガス需要家の平均水温のデータに基づいて、その平均水温を局所的な水温として計算し、計算された局所的な水温に基づいて上記エリア内の局所的なガス需要予測量を計算するステップとを含むことを特徴とする。
【００１０】
また、上記ガス需要予測方法において、上記１つのエリア内の局所的なガス需要予測量を計算するステップの処理を所定の複数のエリアに対して繰り返すことにより、所定の複数のエリアの局所的なガス需要予測量を計算するステップと、
上記計算された複数のエリアの局所的なガス需要予測量に基づいて、上記複数のエリアを含む大きなエリアにおける大局的なガス需要予測量を計算するステップとを含むことを特徴とする。
【００１１】
本発明に係るガス需要予測システムは、水道管から供給される水を温めて給湯する給湯器が動作して水道管から水が供給されていることを検出する第１の検出手段と、
上記給湯器が動作し水道管から水が供給されていることを検出したときに、上記給湯器に入水する水の温度である水温を検出する第２の検出手段と、
上記検出された水温のデータを、時刻データとともに記憶する第１の記憶装置と、
上記第１の記憶装置に記憶された時刻データ付きの水温のデータに基づいて、所定の時間における平均水温を計算する第１の計算手段と、
上記計算された平均水温のデータを、所定のエリア内の複数のガス需要家に設けられた制御装置から所定の通信回線を介して受信することにより収集して記憶する第２の記憶装置と、
上記第２の記憶装置に記憶された上記エリア内の複数のガス需要家の平均水温のデータに基づいて、その平均水温を局所的な水温として計算し、計算された局所的な水温に基づいて上記エリア内の局所的なガス需要予測量を計算する第２の計算手段とを備えたことを特徴とする。
【００１４】
また、上記ガス需要予測システムにおいて、上記１つのエリア内の局所的なガス需要予測量を計算するステップの処理を所定の複数のエリアに対して繰り返すことにより、所定の複数のエリアの局所的なガス需要予測量を計算する第３の計算手段と、
上記計算された複数のエリアの局所的なガス需要予測量に基づいて、上記複数のエリアを含む大きなエリアにおける大局的なガス需要予測量を計算する第４の計算手段とをさらに備えたことを特徴とする。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明に係る実施形態について説明する。
【００１６】
図１は、本発明に係る一実施形態であるガス需要予測システムの構成を示すブロック図である。本実施形態のガス需要予測システムは、図１に示すように、水温データ収集センター１００に設けられた水温データ収集センター装置１０１と、ガス需要家６１に設けられた給湯器制御装置２００とを備え、これかの間は公衆電話網３００を介して接続されている。
【００１７】
ここで、給湯器制御装置２００は、図２の給湯器制御処理を実行することにより、図４の水道管１３から供給される水を温めて給湯するガス給湯器１０が動作して水道管１３から水が供給されていることを検出し、これに応答してガス給湯器１０に入水する水の温度である水温を入水温度センサ１１により検出し、検出された水温のデータを時刻データとともに処理メモリ２１内の水温テーブル２８に記憶し、記憶された時刻データ付きの水温のデータに基づいて、例えば１時間である所定の時間における平均水温を計算して、当該平均水温のデータを含む電文信号を通信制御部４０、モデム装置４２、公衆電話網３００を介して水温データ収集センター装置１０１に送信することを特徴としている。従って、給湯器制御装置２００は水温検出装置を構成している。
【００１８】
次いで、水温データ収集センター装置１０１のデータ処理制御部３０は、公衆電話網３００を介して送信されてきた平均水温のデータを含む電文信号を受信することにより、所定のエリア内の複数のガス需要家６１から公衆電話網３００を介して受信して処理メモリ３１内の水温データテーブル３６に記憶し、記憶された上記エリア内の複数のガス需要家６１の平均水温のデータに基づいて、その平均水温を局所的な水温として計算して平均水温テーブル３７に記憶し、記憶された局所的な水温に基づいて上記エリア内の局所的なガス需要予測量を計算してガス需要予測量テーブル３８に記憶し、さらに、所定の複数のエリアの局所的なガス需要予測量を計算し、上記計算された複数のエリアの局所的なガス需要予測量に基づいて、上記複数のエリアを含む大きなエリアにおける大局的なガス需要予測量を計算してガス需要予測量テーブル３８に記憶し、計算された局所的及び大局的なガス需要予測量のデータをプリンタ３３に出力して印字するとともに、ＣＲＴディスプレイ３４に出力して表示することを特徴とする。
【００１９】
図４において、地中の温度はその変化が少ないので、地中における水道管１３内の水温Ａは概ね一定である。しかしながら、地中から出た水道管１３では、大気の温度変化が大きいので、大気の気温が水温Ｂに対して大きな影響を与える。特に、ガス給湯器１０に入水される前の水の温度Ｂは水が流れていないとき貯め水となり、大きく影響を受ける。すなわち、図５（ａ）に示すように、夏季では、水を流さない期間においては水温が気温に温められ真の水温から上昇する一方、図５（ｂ）に示すように、冬季では、水を流さない期間においては水温が気温に冷やされ真の水温から下降する。
【００２０】
これを解決するために、本発明に係る実施形態においては、図４に示すガス給湯器１０において、バルブ１２が開かれたときや台所リモートコントローラ２５又は浴室リモートコントローラ２６により動作開始指示がキー入力されたときなどの場合に、ガス給湯器１０の動作がオンとされたときに、水がガス給湯器１０に供給され、その水は入水温度センサ１１によりその水の温度が検出された後、ガス給湯器１０により温められ湯となってバルブ１２及び蛇口１４を経て出力される。
【００２１】
図１の給湯器制御装置２００の給湯器制御部２０は、処理メモリ２１を用いて、ガス給湯器１０の動作のオン又はオフを制御するとともに、図２の給湯器制御処理を実行する。台所リモートコントローラ２５又は浴室リモートコントローラ２６で入力された給湯指示などのオン指示信号は、信号変換などの処理を行うインターフェース回路２４を介して給湯器制御部２０に入力される。また、入水温度センサ１１からの水道管１３内の水温データは、信号変換などの処理を行うインターフェース回路２２を介して給湯器制御部２０に入力される。さらに、給湯器制御部２０は、現在時刻を計時するタイマー回路２３から時刻データをロードする。処理メモリ２７は、制御テーブル２７と、水温テーブル２８とを含み、制御テーブル２７は、ガス給湯器１０の動作を制御するために必要な種々のデータを格納し、水温テーブル２８は、入水温度センサ１１で測定された水温データと、図２の給湯器制御処理で計算される所定の単位時間（例えば、１時間当りの平均水温のデータを格納する。
【００２２】
また、給湯器制御部２０には通信制御部４０が接続され、通信制御部４０は、水温データ収集センター装置１０１と通信をするために必要な種々のデータ（例えば、装置ＩＤや電文信号フォーマットなど）を記憶するデータメモリ４１を用いて、給湯器制御部２０から入力される入水温度平均値データとその時刻データを含む電文信号を所定の信号フォーマットでモデム装置４２を介して水温データ収集センター装置１０１に対して送信する。ここで、モデム装置４２は、ネットワークコントロールユニット（ＮＣＵ）回路を備え、通信制御部４０から入力される電文信号（ディジタル信号）を所定の変調方式で変調して公衆電話網３００を介して水温データ収集センター装置１０１に送信するとともに、受信した変調信号を復調して給湯器制御部２０に出力する。
【００２３】
図１の水温データ収集センター装置１０１において、データ処理制御部３０は、キーボードなどの入力装置３２からの実行指示コマンドに基づいて、処理メモリ３１を用いて、図３のデータ処理制御処理を実行し、給湯器制御装置２００から公衆電話網３００及びモデム装置３５を介して受信される電文信号を受信して、それに含まれる複数のガス需要家６１の平均水温データにも基づいて、エリア毎の局所的なガス需要予測量及び複数のエリアを統合した大局的なガス需要予測量を計算する。ここで、モデム装置３５は、ネットワークコントロールユニット（ＮＣＵ）回路を備え、公衆電話網３００を介して受信される電文信号の変調信号を所定の復調方式で復調して電文信号（ディジタル信号）を取りだしてデータ処理制御部３０に出力するとともに、データ処理制御部３０から送信される電文信号を所定の変調方式で変調して公衆電話網３００を介して送信する。
【００２４】
処理メモリ３１は、水温データテーブル３６と、平均水温テーブル３７と、ガス需要予測量テーブル３８と、データベーステーブル３９とを含む。ここで、水温データテーブル３６は、各ガス需要家６１の給湯器制御装置２００から送信される電文信号に含まれる入水温度の平均値データとその時刻データを格納し、平均水温テーブル３７は、計算されたエリア毎の平均水温のデータを格納し、ガス需要予測量テーブル３８は、計算された局所的及び大局的なガス需要予測量を格納し、データベーステーブル３９は、ガス需要家６１やそこに設けられた給湯器制御装置２００に関する識別符号や位置データ、並びに詳細後述するガス需要予測量を計算するときに必要なデータなどのデータベースを格納する。
【００２５】
データ処理制御部３０には、プリンタ３３及びＣＲＴディスプレイ３４が接続され、データ処理制御部３０によって計算された局所的及び大局的なガス需要予測量並びにガス生産計画やガス供給計画をプリンタ３３に出力して印字するとともに、ＣＲＴディスプレイ３４に出力して表示する。
【００２６】
次いで、ガス需要予測量の具体的な予測計算方法について説明する。ここでは、以下の３つの予測計算方法について説明するが、方法の選択は適宜行う。
（ａ）回帰予測方法；
（ｂ）前日ベースモデルに基づく予測方法；及び
（ｃ）類似日サーチモデルに基づく予測方法。
なお、以下で用いる水温は、好ましくは、給湯器制御部２０によって計算される所定の時間当りの平均水温である。
【００２７】
＜回帰予測方法＞
まず、回帰予測方法について説明する。回帰予測方法は前半需要予測量［ｋＮｍ³］(以下、８時から２２時までの昼間の期間を前半という。）、後半需要予測量［ｋＮｍ³］（以下、２３時から７時までの夜間の期間を後半という。）を別々に計算し、従って、回帰係数も前半、後半別に求める。以下の式は全て前半、後半別に適用する。
（１）基本モデル式
【００２８】
【数１】

【００２９】
ここで、ａは最高水温にかかる回帰係数であり、ｂは最低水温にかかる回帰係数である。上記数１は、予測日とベース日との水温差によって、予測日の需要量がベース日の送出量に対してどの程度変動するかを予測する式である。ベース日として設けるのは次の５種類であり、そのうち１つを予め選択する。
（Ｉ）前日…予測日の前日。ただし、前日が特異日だった場合は通常日まで遡る。
（II）前同一曜日…一番最近で、曜日モードが予測日と同じだった日
（III）同一曜日平均…曜日モードが予測日と同じだった日の平均値。過去３０日間の中からピックアップする。
（IV）指定日…オペレータが指定した日。過去１０年間の中から指定する。
（Ｖ）指定曜日平均…オペレータが指定した曜日モードを持つ日の平均値。過去３０日間の中からピックアップする。
【００３０】
（２）ベース日の送出量の曜日補正
ベース日として前日を指定した場合には、ベース送出量について次式の曜日補正を行った上で上記数１の基本モデル式に代入する。
【００３１】
【数２】
ベース送出量＝前日送出量×（予測日の曜日率／前日の曜日率）
【００３２】
ここで、曜日率は、各曜日の送出量の、平日（月曜日から金曜日まで）平均の送出量に対する比率を表したものである。
【００３３】
（３）回帰係数の曜日補正
予測対象日の回帰係数ａ，ｂは平日（月曜日から金曜日まで）の送出量を基に得られた回帰係数であるａ₀，ｂ₀に曜日補正を行った上で上記数１の基本モデル式に代入する。
【００３４】
【数３】
ａ＝ａ₀×予測日の曜日率
【数４】
ｂ＝ｂ₀×予測日の曜日率
【００３５】
ここで、ａ₀は最高水温にかかる平日回帰係数であり、ｂ₀は最低水温にかかる平日回帰係数である。
【００３６】
＜前日ベースモデルに基づいた予測方法＞
次いで、前日ベースモデルに基づいた予測方法について説明する。この予測方法では、前日の実績をベースとして、次式を用いて、水温の変動を考慮にいれた回帰予測を行う。
【００３７】
【数５】

【００３８】
（１）当日実績無視需要予測量［ｋＮｍ³／日］の計算
この計算には次式を用いる。
【００３９】
【数６】

【００４０】
ここで、前半需要予測量と後半需要予測量は次式で表すことができる。
【００４１】
【数７】

【００４２】
ここで、ａ₁は最高水温にかかる回帰係数（前半送出量に関する）であり、ｂ₁は最低水温にかかる回帰係数（前半送出量に関する）である。
【００４３】
【数８】

【００４４】
ここで、ａ₂は最高水温にかかる回帰係数（後半送出量に関する）であり、ｂ₂は最低水温にかかる回帰係数（後半送出量に関する）である。また、前日送出量、及び回帰係数は上述の曜日補正後の値を用いる。
【００４５】
（２）当日実績反映需要予測量［ｋＮｍ³／日］の計算
この計算は次式を用いる。
【００４６】
【数９】

【００４７】
ここで、前日ベースモデルにおける特殊処理では、前日実績の判断において、前日は次表に示す分類モードにおける同一モードの日とし、前日が異種モードの場合は１日ずつ遡って同一モードの日を検索し、最初に見つかった同一モードの日の実績を、前日の実績ベースとする。
【００４８】
【表１】
――――――――――――――――――――――――――――――――――
分類モード：該当曜日モード
――――――――――――――――――――――――――――――――――
平日：月曜、火曜、水曜、木曜、金曜
土曜：土曜
日曜：日曜
特異日：特異日
――――――――――――――――――――――――――――――――――
【００４９】
また、翌日予測では翌日からみて前々日の実績をベースとする。
【００５０】
＜最近類似日サーチモデルに基づいた予測方法＞
気象変動が類似している日を検索して、該当日の送出量をベースとする。検索の対象は過去３０日間とする。なお、特異日は除くものとする。需要予測量は次式で表すことができる。
【００５１】
【数１０】

【００５２】
（１）当日実績無視需要予測量［ｋＮｍ³／日］の計算
この計算は次式を用いる。
【００５３】
【数１１】

【００５４】
（２）当日実績反映需要予測量［ｋＮｍ³／日］の計算
この計算は次式を用いる。
【００５５】
【数１２】

【００５６】
ここで、類似日の基準は、特異日を除いた過去３０日間の中で、次式によって求められる水温誤差（ｅ）が最小となる日を類似日とみなす。
【００５７】
【数１３】
水温誤差（ｅ）＝最高水温の誤差（ｅ₁）＋最低水温の誤差（ｅ₂）
ここで、
【数１４】
最高水温の誤差（ｅ₁）＝｜予測日最高水温−ｉ日最高水温｜
【数１５】
最低水温の誤差（ｅ₂）＝｜予測日最低水温−ｉ日最低水温｜
【００５８】
ここで、ｉは前日〜３１日前の日である。ただし、ｅ＞ｅ_upper、又はｅ₁＞ｅ_1upper、もしくは、ｅ₂＞ｅ_2upperのときは、類似日無しとする。ここで、ｅ_upper、ｅ_1upper、及びｅ_2upperは入力装置３２を用いて操作者により任意に設定される誤差上限値である。
【００５９】
さらに、局所的なガス需要予測量から、大局的なガス需要予測量を計算する方法について説明する。例えば、局所的なエリアでのガス需要予測量が、ガス供給事業者の供給エリア全域をカバーできる場合、基本的には、単に加算することにより、大局的なガス需要予測量を計算することができる。しかしながら、現実的には、局所的なエリアは、あくまでもサンプルしたエリアであり、すべて足しても供給エリア全体をカバーできないこともあり、その場合は、単純に足し算で求まるのではない。例えば、大阪府全体のガス需要予測量を計算する場合に、局所的なガス需要予測量が大阪市、堺市、東大阪市しか算出されていない場合は、大阪市のガス需要予測量が、大阪府のガス需要予測量に占める割合をαとし、堺市のガス需要予測量が、大阪府のガス需要予測量に占める割合をβとし、東大阪市のガス需要予測量が、大阪府のガス需要予測量に占める割合をγとすれば、大阪府全体のガス需要予測量は次式で計算することができる。
【００６０】
【数１６】

【００６１】
すなわち、割合α、β、γ、δ（δ＝α＋β＋γ）の係数も含めた計算を実行することにより、より正確な大局的なガス需要予測量を計算することができる。
【００６２】
さらに、効率的な生産計画、供給計画の具体的な算出方法について説明する。生産計画や供給計画は、すでに供給したガス送出量と、算出されたガス需要予測値に応じて計算される。具体的には、ガス製造所では、予測された今日のこれからのガス需要予測量から、ガスホルダーに既に蓄えてある量を引いた分を、新規に製造が必要なガス需要予測量として、必要な量のＬＮＧ（液化天然ガス）を気体の都市ガスに変えて送出する。ここで、予測値が実際の需要より多いと、余分な量のＬＮＧを都市ガスに変えてしまうため無駄が発生し、余った分をガスホルダーに貯めるためのエネルギーも必要となり無駄が多い。つまり、ガス需要の予測値が高精度に求まれば求まるほど、ガス製造所やガスホルダーを最適に稼働できる。供給計画もほぼ同様に計算され、予測値が高精度になれば、次の日のために夜間や早朝にガスホルダーに蓄えておく都市ガスの量を、必要最低限の量にできる。
【００６３】
図２は、図１の給湯器制御部２０によって実行される給湯器制御処理を示すフローチャートである。図２において、まず、ステップＳ１においてオン指示信号を受信したか否かが判断され、受信するまで待機し、ＹＥＳのときにステップＳ２に進み、ガス給湯器１０の動作を開始させる。次いで、ステップＳ３において入水温度センサ１１を用いて入水温度を検出して、タイマー回路２３からの現在の時刻データとともに水温テーブル２８に格納し、ステップＳ４においてオフ指示信号を受信したか否かが判断され、ＮＯのときはステップＳ５に進む一方、ＹＥＳのときはステップＳ６に進む。次いで、ステップＳ５において温度検出から例えば１分の所定時間だけ経過したか否かが判断され、ＹＥＳのときはステップＳ３に戻って入水温度を検出する一方、ＮＯのときはステップＳ４に戻る。ステップＳ６においてガス給湯器１０の動作を停止させ、ステップＳ７において１時間以上の入水温度のデータを格納したか否かが判断され、ＹＥＳのときはステップＳ８に進む一方、ＮＯのときはステップＳ１に戻る。ステップＳ８において所定の単位時間である１時間毎の入水温度の平均値を計算して水温テーブル２８に格納し、ステップＳ９において通信制御部４０を用いて水温データ収集センター装置１０１に対して発呼した後、水温テーブル２８内の入水温度の平均値データとその時刻データを含む電文信号を送信し、ステップＳ１に戻る。
【００６４】
図３は、図１のデータ処理制御部３０によって実行されるデータ処理制御処理を示すフローチャートである。図３において、まず、ステップＳ１１において電文信号を受信したか否かが判断され、ＹＥＳのときはステップＳ１３に進む一方、ＮＯのときはステップＳ１２に進む。次いで、ステップＳ１２においてガス需要予測の指示コマンドが入力されたか否かが判断され、ＹＥＳのときはステップＳ２１に進む一方、ＮＯのときはステップＳ１１に戻る。
【００６５】
ステップＳ１３においては、受信した電文信号に含まれる、入水温度平均値データとその時刻データを水温データテーブル３５に格納してステップＳ１１に戻る。また、ステップＳ２１においては、水温データテーブル３５に基づいてエリア毎の平均水温を計算して平均水温テーブル３６に格納し、ステップＳ２２において計算されたエリア毎の平均水温に基づいて、局所的なガス需要予測量を予測計算してガス需要予測量テーブル３８に格納する。そして、ステップＳ２３において、上記予測計算された局所的なガス需要予測値に基づいて、大局的なガス需要予測量を予測計算してガス需要予測量テーブル３８に格納する。さらに、ステップＳ２４において、予測計算された局所的なガス需要予測量に基づいて、効率的なガス生産計画及びガス供給計画を計算し、ステップＳ２５において計算されたガス需要予測値及びガス生産計画、ガス供給計画をプリンタ３３を用いて印字するとともに、ＣＲＴディスプレイ３４に表示して、ステップＳ１１に戻る。
【００６６】
以上説明したように、本実施形態によれば、水道管１３から供給される水を温めて給湯するガス給湯器１０が動作して水道管１３から水が供給されていることを検出し、このときガス給湯器１０に入水する水の温度である水温を検出するので、貯め水の水温ではなく、正確な水温を測定することができる。
【００６７】
また、上記検出された水温のデータを、時刻データとともに水温テーブル２８に記憶し、時刻データ付きの水温のデータに基づいて、所定の時間における平均水温を計算するので、所定の単位時間当りの正確な水温を測定することができる。
【００６８】
さらに、上記計算された平均水温のデータを、所定のエリア内の複数のガス需要家６１の給湯器制御装置２００から公衆電話網３００を介して受信して水温データテーブル３６に記憶し、上記記憶された上記エリア内の複数のガス需要家６１の平均水温のデータに基づいて、その平均水温を局所的な水温として計算し、計算された局所的な水温に基づいて上記エリア内の局所的なガス需要予測量を計算するので、従来技術に比較して高い精度で局所的なガス需要予測量を計算することができる。これにより、計算された局所的なガス需要予測量を用いて、日別のガスの生産計画や、ガス生産・供給設備の稼働計画に反映することで、上記設備の利用効率を向上させることができる。
【００６９】
またさらに、上記１つのエリア内の局所的なガス需要予測量を計算するステップの処理を所定の複数のエリアに対して繰り返すことにより、所定の複数のエリアの局所的なガス需要予測量を計算し、上記計算された複数のエリアの局所的なガス需要予測量に基づいて、上記複数のエリアを含む大きなエリアにおける大局的なガス需要予測量を計算するので、従来技術に比較して高い精度で大局的なガス需要予測量を計算することができる。これにより、計算された大局的なガス需要予測量を用いて、日別のガスの生産計画や、ガス生産・供給設備の稼働計画に反映することで、上記設備の利用効率を向上させることができる。
【００７０】
＜変形例＞
以上のガス給湯器１０について説明しているが、本発明はこれに限らず、電気給湯器などの他の種類の給湯器に適用することができる。
【００７１】
水温データ収集センター装置１０１と給湯器制御装置２００との間は公衆電話網３００を介して接続されているが、本発明はこれに限らず、専用線やＩＳＤＮ回線などの有線回線、もしくは携帯電話又はＰＨＳなどの無線回線などの所定の通信回線であればよい。例えば、給湯器制御装置２００を有線又は無線の自動検針システムの検針メータ装置に接続して、水温データやその平均値データを検針システムの回線を介して水温データ収集センター装置１０１に送信してもよい。ここで、水温データ収集センター装置１０１は、検針システムのセンター装置であってもよい。ガス給湯器１０側からの発呼に限らずセンター装置１０１側から発呼でデータを収集してもよい。
【００７２】
さらに、本実施形態では、ガス給湯器１０の動作開始直後に水温を検出しているが、地中からガス給湯器１０までの間の水（貯め水）を完全に流しきるための所定時間（例えば１０秒）後の水温を測定してもよい。
【００７３】
【発明の効果】
以上詳述したように本発明に係る水温検出方法又は装置によれば、水道管から供給される水を温めて給湯する給湯器が動作して水道管から水が供給されていることを検出し、上記給湯器が動作し水道管から水が供給されていることを検出したときに、上記給湯器に入水する水の温度である水温を検出する。従って、貯め水の水温ではなく、正確な水温を測定することができる。
【００７４】
また、上記水温検出方法又は装置において、上記検出された水温のデータを、時刻データとともに第１の記憶装置に記憶し、上記第１の記憶装置に記憶された時刻データ付きの水温のデータに基づいて、所定の時間における平均水温を計算する。従って、所定の単位時間当りの正確な水温を測定することができる。
【００７５】
さらに、本発明に係るガス需要予測方法又はガス需要予測システムによれば、上記水温検出方法又は装置を含み、上記計算された平均水温のデータを、所定のエリア内の複数のガス需要家に設けられた制御装置から所定の通信回線を介して受信することにより収集して第２の記憶装置に記憶し、上記第２の記憶装置に記憶された上記エリア内の複数のガス需要家の平均水温のデータに基づいて、その平均水温を局所的な水温として計算し、計算された局所的な水温に基づいて上記エリア内の局所的なガス需要予測量を計算する。従って、従来技術に比較して高い精度で局所的なガス需要予測量を計算することができる。これにより、計算された局所的なガス需要予測量を用いて、日別のガスの生産計画や、ガス生産・供給設備の稼働計画に反映することで、上記設備の利用効率を向上させることができる。
【００７６】
また、上記ガス需要予測方法又はガス需要予測システムにおいて、上記１つのエリア内の局所的なガス需要予測量を計算するステップの処理を所定の複数のエリアに対して繰り返すことにより、所定の複数のエリアの局所的なガス需要予測量を計算し、上記計算された複数のエリアの局所的なガス需要予測量に基づいて、上記複数のエリアを含む大きなエリアにおける大局的なガス需要予測量を計算する。従って、従来技術に比較して高い精度で大局的なガス需要予測量を計算することができる。これにより、計算された大局的なガス需要予測量を用いて、日別のガスの生産計画や、ガス生産・供給設備の稼働計画に反映することで、上記設備の利用効率を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る一実施形態であるガス需要予測システムの構成を示すブロック図である。
【図２】図１の給湯器制御部２０によって実行される給湯器制御処理を示すフローチャートである。
【図３】図１のデータ処理制御部３０によって実行されるデータ処理制御処理を示すフローチャートである。
【図４】図１のガス給湯器１０の周辺の水温と気温との関係を示す模式図である。
【図５】（ａ）は夏季における時間変化に対する気温と水温の関係を示すグラフであり、（ｂ）は冬季における時間変化に対する気温と水温の関係を示すグラフである。
【図６】従来例のガス供給システムの構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
１０…ガス給湯器、
１１…入水温度センサ、
１２…バルブ、
１３…水道管、
１４…蛇口、
２０…給湯器制御部、
２１…処理メモリ、
２２…インターフェース回路、
２３…タイマー回路、
２４…インターフェース回路、
２５…台所リモートコントローラ、
２６…浴室リモートコントローラ、
２７…制御テーブル、
２８…水温テーブル、
３０…データ処理制御部、
３１…処理メモリ、
３２…入力装置、
３３…プリンタ、
３４…ＣＲＴディスプレイ、
３５…モデム装置、
３６…水温データテーブル、
３７…平均水温テーブル、
３８…ガス需要予測量テーブル、
３９…データベーステーブル、
４０…通信制御部、
４１…データメモリ、
４２…モデム装置、
５０…ガス生産装置、
６１，６１−１乃至６１−Ｎ，６２−１乃至６２−Ｎ，６３−１乃至６３−Ｎ…ガス需要家、
７１，７２…バルブ、
１００…水温データ収集センター、
１０１…水温データ収集センター装置、
２００…給湯器制御装置、
３００…公衆電話網、
ＧＨ１，ＧＨ２，ＧＨ３…ガスホルダー。[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a water temperature detection method and apparatus for detecting an actual water temperature flowing in a water pipe, and a gas demand prediction method and gas for calculating a gas demand prediction amount using the water temperature detection method and apparatus. It relates to a demand forecasting system.
[0002]
[Prior art]
FIG. 6 is a block diagram showing a configuration of a conventional gas supply system. As shown in FIG. 6, the gas produced by the gas production apparatus 50 branches into a plurality for each region, and the gas consumers 61-1 to 61-N, respectively through the gas holders GH1, GH2, and GH3. 62-1 to 62-N, 63-1 to 63-N (hereinafter collectively referred to as reference numeral 61). Here, the gas production apparatus 50 steadily produces and supplies gas at a constant production rate, and is supplied to the gas consumer 61 as indicated by an arrow 83. When the gas demand is relatively small such as at night or early morning, the valve 71 is opened and the gas holders GH1, GH2, and GH3 are filled as shown by the arrow 81, and then the gas demand is relatively large during the daytime. In some cases, the valve 82 is opened and the gas holders GH1, GH2, and GH3 filled as shown by the arrow 82 are discharged.
[0003]
By the way, in order to predict the gas demand forecast amount of the day, it was predicted by analogy from the demand trend according to the season, the temperature of the day, the transition of the gas demand of the day, and the like.
[0004]
[Problems to be solved by the invention]
However, the information on the “water temperature” that greatly affects the gas demand forecast amount is not taken into account, and the water temperature detected in the past is the stored water (not the water actually flowing through the water pipe, The temperature of the stored water was affected by the temperature, and the accuracy of the gas demand prediction could not be improved.
[0005]
An object of the present invention is to solve the above problems and provide a water temperature detection method and apparatus capable of accurately detecting the temperature of water flowing in a water pipe as compared with the prior art.
[0006]
Another object of the present invention is to provide a gas demand prediction method and a gas demand prediction system capable of solving the above-described problems and predicting a gas demand prediction amount with higher accuracy than in the prior art. .
[0007]
[Means for Solving the Problems]
  According to the present inventionGas demand forecast methodDetecting that water is supplied from the water pipe by operating a water heater that warms and supplies water supplied from the water pipe;
  A step of detecting a water temperature, which is a temperature of water entering the water heater, when the water heater is operated and it is detected that water is supplied from a water pipe;,
  Storing the detected water temperature data together with time data in a first storage device;
  Calculating an average water temperature at a predetermined time based on water temperature data with time data stored in the first storage device;
  A step of collecting the calculated average water temperature data by receiving it from a control device provided in a plurality of gas consumers in a predetermined area via a predetermined communication line and storing it in a second storage device When,
  Based on the average water temperature data of a plurality of gas consumers in the area stored in the second storage device, the average water temperature is calculated as a local water temperature, and based on the calculated local water temperature Calculating a local predicted gas demand in the area.
[0010]
  Also,the aboveIn the gas demand prediction method, the local gas demand prediction of a plurality of predetermined areas is performed by repeating the process of calculating the local gas demand prediction amount in the one area for the plurality of predetermined areas. Calculating a quantity;
  And calculating a global gas demand prediction amount in a large area including the plurality of areas based on the calculated local gas demand prediction amounts of the plurality of areas.
[0011]
  According to the present inventionGas demand forecasting systemA first detection means for detecting that water is supplied from the water pipe by operating a water heater that warms and supplies water supplied from the water pipe;
  Second detecting means for detecting a water temperature, which is a temperature of water entering the water heater, when the water heater is operated and water is supplied from the water pipe;,
A first storage device for storing the detected water temperature data together with time data;
  First calculating means for calculating an average water temperature at a predetermined time based on water temperature data with time data stored in the first storage device;
  A second storage device for collecting and storing the calculated average water temperature data by receiving the data from a control device provided in a plurality of gas consumers in a predetermined area via a predetermined communication line;
  Based on the average water temperature data of a plurality of gas consumers in the area stored in the second storage device, the average water temperature is calculated as a local water temperature, and based on the calculated local water temperature And a second calculating means for calculating a local predicted gas demand in the area.
[0014]
  Also,the aboveIn the gas demand prediction system, the local gas demand prediction of a plurality of predetermined areas is performed by repeating the process of calculating the local gas demand prediction amount in the one area for the plurality of predetermined areas. A third calculating means for calculating the quantity;
  And a fourth calculation means for calculating a global gas demand prediction amount in a large area including the plurality of areas based on the calculated local gas demand prediction amounts of the plurality of areas. Features.
[0015]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Embodiments according to the present invention will be described below with reference to the drawings.
[0016]
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a gas demand prediction system according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 1, the gas demand prediction system of the present embodiment includes a water temperature data collection center device 101 provided in the water temperature data collection center 100 and a water heater control device 200 provided in the gas consumer 61. These are connected via the public telephone network 300.
[0017]
Here, the water heater controller 200 performs the water heater control process of FIG. 2, whereby the gas water heater 10 that warms and supplies the water supplied from the water pipe 13 of FIG. The water temperature, which is the temperature of water entering the gas water heater 10 in response to this, is detected by the incoming water temperature sensor 11, and the detected water temperature data is processed together with the time data. Based on the stored water temperature data with the time data stored in the memory 21, the average water temperature at a predetermined time, for example, 1 hour is calculated, and a telegram signal including the average water temperature data Is transmitted to the water temperature data collection center device 101 via the communication control unit 40, the modem device 42, and the public telephone network 300. Accordingly, the water heater control device 200 constitutes a water temperature detection device.
[0018]
Next, the data processing control unit 30 of the water temperature data collection center apparatus 101 receives a telegram signal including the average water temperature data transmitted via the public telephone network 300, thereby receiving a plurality of gas demands in a predetermined area. Received from the house 61 via the public telephone network 300, stored in the water temperature data table 36 in the processing memory 31, and based on the stored average water temperature data of the plurality of gas consumers 61 in the area. The water temperature is calculated as a local water temperature and stored in the average water temperature table 37. Based on the stored local water temperature, the local gas demand prediction amount in the area is calculated and stored in the gas demand prediction amount table 38. Storing, and further calculating a local gas demand prediction amount of a plurality of predetermined areas, and based on the calculated local gas demand prediction amounts of the plurality of areas, A global gas demand prediction amount in a large area including the area is calculated and stored in the gas demand prediction amount table 38, and the calculated local and global gas demand prediction amount data is output to the printer 33 and printed. In addition, it is characterized in that it is output to the CRT display 34 and displayed.
[0019]
In FIG. 4, since the underground temperature has little change, the water temperature A in the water pipe 13 in the underground is substantially constant. However, since the temperature change of the atmosphere is large in the water pipe 13 coming out of the ground, the temperature of the atmosphere has a great influence on the water temperature B. In particular, the temperature B of water before entering the gas water heater 10 is stored water when water is not flowing, and is greatly affected. That is, as shown in FIG. 5 (a), in the summer, the water temperature rises from the true water temperature and rises from the true water temperature in the period when water is not passed, while in the winter, the water temperature rises from the true water temperature. During the period when the water is not flown, the water temperature is cooled to the air temperature and falls from the true water temperature.
[0020]
In order to solve this, in the embodiment according to the present invention, in the gas water heater 10 shown in FIG. 4, when the valve 12 is opened, an operation start instruction is input by the kitchen remote controller 25 or the bathroom remote controller 26. When the operation of the gas water heater 10 is turned on, for example, when the gas water heater 10 is turned on, water is supplied to the gas water heater 10, and the water temperature is detected by the incoming water temperature sensor 11. Hot water is heated by the gas water heater 10 and output through the valve 12 and the faucet 14.
[0021]
The water heater controller 20 of the water heater controller 200 in FIG. 1 uses the processing memory 21 to control the on / off operation of the gas water heater 10 and also performs the water heater control process in FIG. An ON instruction signal such as a hot water supply instruction input by the kitchen remote controller 25 or the bathroom remote controller 26 is input to the water heater controller 20 through an interface circuit 24 that performs processing such as signal conversion. Water temperature data in the water pipe 13 from the incoming water temperature sensor 11 is input to the water heater controller 20 via an interface circuit 22 that performs processing such as signal conversion. Furthermore, the water heater controller 20 loads time data from the timer circuit 23 that measures the current time. The processing memory 27 includes a control table 27 and a water temperature table 28. The control table 27 stores various data necessary for controlling the operation of the gas water heater 10, and the water temperature table 28 includes an incoming water temperature sensor. 11 and the predetermined unit time (for example, average water temperature data per hour) calculated by the water heater control process of FIG. 2 are stored.
[0022]
In addition, a communication control unit 40 is connected to the water heater control unit 20, and the communication control unit 40 performs various data (for example, a device ID, a message signal format, etc.) necessary for communication with the water temperature data collection center device 101. The water temperature data collection center device through the modem device 42 in the predetermined signal format for the incoming water temperature average value data and the time data input from the water heater controller 20 using the data memory 41 for storing 101 is transmitted. Here, the modem device 42 includes a network control unit (NCU) circuit, modulates a telegram signal (digital signal) input from the communication control unit 40 with a predetermined modulation method, and transmits water temperature data via the public telephone network 300. While transmitting to the collection center apparatus 101, it demodulates the received modulation signal and outputs it to the water heater controller 20.
[0023]
In the water temperature data collection center device 101 of FIG. 1, the data processing control unit 30 executes the data processing control processing of FIG. 3 using the processing memory 31 based on the execution instruction command from the input device 32 such as a keyboard. The telegram signal received from the water heater control device 200 via the public telephone network 300 and the modem device 35 is received, and based on the average water temperature data of the plurality of gas consumers 61 included therein, the local signal for each area A general gas demand forecast amount and a global gas demand forecast amount integrating a plurality of areas are calculated. Here, the modem device 35 is provided with a network control unit (NCU) circuit, and demodulates a modulated signal of a telegram signal received via the public telephone network 300 by a predetermined demodulation method, and extracts a telegram signal (digital signal). The telegram signal transmitted from the data processing control unit 30 is modulated by a predetermined modulation method and transmitted via the public telephone network 300.
[0024]
The processing memory 31 includes a water temperature data table 36, an average water temperature table 37, a gas demand predicted amount table 38, and a database table 39. Here, the water temperature data table 36 stores the average value data of the incoming water temperature and the time data included in the telegram signal transmitted from the water heater controller 200 of each gas consumer 61, and the average water temperature table 37 is calculated. The average water temperature data for each area stored is stored, the gas demand prediction amount table 38 stores the calculated local and global gas demand prediction amounts, and the database table 39 includes the gas customer 61 and An identification code and position data related to the provided water heater controller 200 and a database such as data necessary for calculating a gas demand forecast amount, which will be described in detail later, are stored.
[0025]
A printer 33 and a CRT display 34 are connected to the data processing control unit 30, and local and global gas demand prediction amounts, gas production plans and gas supply plans calculated by the data processing control unit 30 are output to the printer 33. Is printed and output to the CRT display 34 for display.
[0026]
Next, a specific prediction calculation method for the gas demand prediction amount will be described. Here, the following three prediction calculation methods will be described, but the method is selected as appropriate.
(A) regression prediction method;
(B) a forecasting method based on the previous day base model; and
(C) A prediction method based on a similar date search model.
The water temperature used below is preferably an average water temperature per predetermined time calculated by the water heater controller 20.
[0027]
<Regression prediction method>
First, the regression prediction method will be described. The regression forecast method uses the first half demand forecast [kNm^Three] (Hereinafter, the daytime period from 8:00 to 22:00 is referred to as the first half), second half demand forecast [kNm^Three] (Hereinafter, the night period from 23:00 to 7:00 is referred to as the second half), and therefore, the regression coefficient is also obtained separately for the first half and the second half. All the following formulas are applied separately for the first half and the second half.
(1) Basic model formula
[0028]
[Expression 1]

[0029]
Here, a is a regression coefficient concerning the maximum water temperature, and b is a regression coefficient concerning the minimum water temperature. The above formula 1 is an expression for predicting how much the demand amount on the prediction day varies with respect to the output amount on the base day due to the water temperature difference between the prediction date and the base date. The following five types are provided as base dates, and one of them is selected in advance.
(I) The day before ... the day before the forecast date. However, if the previous day was a special day, it goes back to the normal day.
(II) Previous same day… The most recent day when the day of the week mode was the same as the forecast date
(III) Average on the same day: Average value on the day when the day mode is the same as the predicted day. Pick up from the last 30 days.
(IV) Specified date: The date specified by the operator. Specify from the past 10 years.
(V) Specified day average: Average value of days having the day mode specified by the operator. Pick up from the last 30 days.
[0030]
(2) Day-of-week correction of the sending amount of the base date
When the previous day is designated as the base date, the day-of-week correction of the following formula is performed for the base transmission amount, and the result is substituted into the basic model formula (1).
[0031]
[Expression 2]
Base transmission amount = previous day transmission amount x (day rate of forecast day / day rate of previous day)
[0032]
Here, the day of the week rate represents the ratio of the transmission amount of each day of the week to the average transmission amount on weekdays (from Monday to Friday).
[0033]
(3) Day correction of regression coefficient
The regression coefficients a and b of the prediction target day are regression coefficients obtained based on the transmission amount on weekdays (from Monday to Friday).₀, B₀The day of the week is corrected, and the result is substituted into the basic model equation (1).
[0034]
[Equation 3]
a = a₀× Estimated day of the week rate
[Expression 4]
b = b₀× Estimated day of the week rate
[0035]
Where a₀Is the weekday regression coefficient for maximum water temperature, b₀Is the weekday regression coefficient for the minimum water temperature.
[0036]
<Prediction method based on the previous day base model>
Next, a prediction method based on the previous day base model will be described. In this prediction method, based on the previous day's results, regression prediction is performed using the following equation in consideration of fluctuations in water temperature.
[0037]
[Equation 5]

[0038]
(1) Actual demand forecast amount on the day [kNm^Three/ Day]
The following formula is used for this calculation.
[0039]
[Formula 6]

[0040]
Here, the first half demand forecast amount and the second half demand forecast amount can be expressed by the following equations.
[0041]
[Expression 7]

[0042]
Where a₁Is the regression coefficient for the maximum water temperature (related to the first half delivery amount), b₁Is the regression coefficient for the minimum water temperature (related to the first half delivery).
[0043]
[Equation 8]

[0044]
Where a₂Is the regression coefficient for the maximum water temperature (related to the second half delivery amount), b₂Is the regression coefficient for the lowest water temperature (in relation to the second half delivery volume). The previous day's transmission amount and the regression coefficient use the values after the above day correction.
[0045]
(2) Demand forecast volume reflecting actual results [kNm^Three/ Day]
This calculation uses the following equation.
[0046]
[Equation 9]

[0047]
Here, in the special processing in the previous day base model, in the judgment of the previous day results, the previous day is the day of the same mode in the classification mode shown in the following table. The result of the day in the same mode that is found first is used as the result base of the previous day.
[0048]
[Table 1]
――――――――――――――――――――――――――――――――――
Classification mode: Corresponding day mode
――――――――――――――――――――――――――――――――――
Weekdays: Monday, Tuesday, Wednesday, Thursday, Friday
Saturday: Saturday
Sunday: Sunday
Singular day: Singular day
――――――――――――――――――――――――――――――――――
[0049]
The next day prediction is based on the performance of the day before the next day.
[0050]
<Prediction method based on recent similar day search model>
Search for days with similar weather fluctuations, and based on the amount sent on that day. The search target is the last 30 days. Special days are excluded. The demand forecast amount can be expressed by the following equation.
[0051]
[Expression 10]

[0052]
(1) Actual demand forecast amount on the day [kNm^Three/ Day]
This calculation uses the following equation.
[0053]
## EQU11 ##

[0054]
(2) Demand forecast volume reflecting actual results [kNm^Three/ Day]
This calculation uses the following equation.
[0055]
[Expression 12]

[0056]
Here, according to the criteria for the similar date, the date on which the water temperature error (e) obtained by the following equation is the minimum among the past 30 days excluding the specific date is regarded as the similar date.
[0057]
[Formula 13]
Water temperature error (e) = Maximum water temperature error (e₁) + Minimum water temperature error (e₂)
here,
[Expression 14]
Maximum water temperature error (e₁) = | Maximum water temperature on the predicted day-Maximum water temperature on the i day |
[Expression 15]
Minimum water temperature error (e₂) = | Minimum water temperature on forecast day-Minimum water temperature on i day |
[0058]
Here, i is the day before 31 days ago. However, e> e_upperOr e₁> E_1upperOr e₂> E_2upperIf there is no similar day. Where e_upper, E_1upperAnd e_2upperIs an error upper limit value arbitrarily set by the operator using the input device 32.
[0059]
Furthermore, a method for calculating a global gas demand prediction amount from a local gas demand prediction amount will be described. For example, if the gas demand forecast amount in the local area can cover the entire supply area of the gas supplier, basically, the global gas demand forecast amount can be calculated by simply adding. it can. However, in reality, the local area is a sampled area, and even if all the areas are added, the entire supply area may not be covered. In such a case, the area cannot be simply obtained by addition. For example, when calculating the gas demand forecast amount for the entire Osaka prefecture, if the local gas demand forecast amount is calculated only for Osaka City, Sakai City, and Higashi Osaka City, the gas demand forecast amount for Osaka City is The proportion of Osaka Prefecture's gas demand forecast amount is α, Sakai City's gas demand forecast amount is proportion of Osaka Prefecture's gas demand forecast amount β, and Higashi Osaka City's gas demand forecast amount is If the ratio to the gas demand forecast amount is γ, the gas demand forecast amount for the entire Osaka prefecture can be calculated by the following equation.
[0060]
[Expression 16]

[0061]
That is, by executing the calculation including the coefficients of the ratios α, β, γ, and δ (δ = α + β + γ), a more accurate global gas demand prediction amount can be calculated.
[0062]
Furthermore, a specific calculation method for an efficient production plan and supply plan will be described. The production plan and the supply plan are calculated according to the gas supply amount already supplied and the calculated gas demand prediction value. Specifically, at the gas plant, it is necessary to subtract the amount already stored in the gas holder from the predicted amount of gas demand that is predicted today, as the amount of gas demand predicted to be newly manufactured. A small amount of LNG (liquefied natural gas) is converted into gaseous city gas and sent out. Here, when the predicted value is larger than the actual demand, waste is generated because an excessive amount of LNG is changed to city gas, and energy for storing the surplus in the gas holder is also required, which is wasteful. In other words, the more accurate the gas demand forecast is obtained, the more optimally the gas factory or gas holder can be operated. The supply plan is calculated in the same way, and if the predicted value becomes highly accurate, the amount of city gas stored in the gas holder at night or early morning for the next day can be reduced to the minimum necessary amount.
[0063]
FIG. 2 is a flowchart showing a water heater control process executed by the water heater controller 20 of FIG. In FIG. 2, it is first determined whether or not an ON instruction signal has been received in step S <b> 1. The process waits until it is received. Next, in step S3, the incoming water temperature is detected using the incoming water temperature sensor 11, and stored in the water temperature table 28 together with the current time data from the timer circuit 23. In step S4, it is determined whether or not an off instruction signal has been received. If NO, the process proceeds to step S5, and if YES, the process proceeds to step S6. Next, in step S5, it is determined whether or not, for example, a predetermined time of 1 minute has elapsed from the temperature detection. If YES, the process returns to step S3 to detect the incoming water temperature, whereas if NO, the process returns to step S4. In step S6, the operation of the gas water heater 10 is stopped. In step S7, it is determined whether or not the water temperature data for one hour or more has been stored. If YES, the process proceeds to step S8. If NO, step S1 is performed. Return to. In step S8, the average value of the incoming water temperature per hour, which is a predetermined unit time, is calculated and stored in the water temperature table 28. In step S9, the communication controller 40 is used to call the water temperature data collection center device 101. After that, a telegram signal including the average value data of the incoming water temperature in the water temperature table 28 and the time data thereof is transmitted, and the process returns to step S1.
[0064]
FIG. 3 is a flowchart showing a data processing control process executed by the data processing control unit 30 in FIG. In FIG. 3, it is first determined whether or not a telegram signal is received in step S11. If YES, the process proceeds to step S13, and if NO, the process proceeds to step S12. Next, in step S12, it is determined whether or not an instruction command for gas demand prediction has been input. If YES, the process proceeds to step S21. If NO, the process returns to step S11.
[0065]
In step S13, the incoming water temperature average value data and the time data included in the received telegram signal are stored in the water temperature data table 35, and the process returns to step S11. In step S21, the average water temperature for each area is calculated based on the water temperature data table 35 and stored in the average water temperature table 36, and the local gas is calculated based on the average water temperature for each area calculated in step S22. The demand forecast amount is predicted and calculated and stored in the gas demand forecast amount table 38. In step S23, a global gas demand prediction amount is predicted based on the predicted local gas demand prediction value and stored in the gas demand prediction table 38. Furthermore, in step S24, an efficient gas production plan and a gas supply plan are calculated based on the predicted and calculated local gas demand forecast amount, and the gas demand forecast value and the gas production plan calculated in step S25, The gas supply plan is printed using the printer 33 and displayed on the CRT display 34, and the process returns to step S11.
[0066]
As described above, according to the present embodiment, it is detected that the gas water heater 10 that warms and supplies hot water supplied from the water pipe 13 operates to supply water from the water pipe 13, Since the water temperature that is the temperature of the water entering the gas water heater 10 is detected, it is possible to measure the accurate water temperature, not the water temperature of the stored water.
[0067]
In addition, the detected water temperature data is stored in the water temperature table 28 together with the time data, and the average water temperature at a predetermined time is calculated based on the water temperature data with the time data. Can measure the correct water temperature.
[0068]
Further, the calculated average water temperature data is received from the water heater control devices 200 of the plurality of gas consumers 61 in a predetermined area via the public telephone network 300, and stored in the water temperature data table 36. Based on the average water temperature data of the plurality of gas customers 61 in the area, the average water temperature is calculated as a local water temperature, and the local water temperature in the area is calculated based on the calculated local water temperature. Since the gas demand prediction amount is calculated, the local gas demand prediction amount can be calculated with higher accuracy than in the conventional technology. As a result, the calculated local gas demand forecast amount is reflected in daily gas production plans and gas production / supply facility operation plans, thereby improving the utilization efficiency of the above facilities. it can.
[0069]
Furthermore, the local gas demand prediction amount of a predetermined plurality of areas is calculated by repeating the process of calculating the local gas demand prediction amount within the one area for the predetermined plurality of areas. The global gas demand forecast amount in a large area including the plurality of areas is calculated based on the calculated local gas demand forecast amount in the plurality of areas. It is possible to calculate the global gas demand forecast. As a result, using the calculated global gas demand forecast amount and reflecting it in daily gas production plans and gas production / supply facility operation plans can improve the utilization efficiency of the above facilities. it can.
[0070]
<Modification>
Although the above gas water heater 10 has been described, the present invention is not limited to this, and can be applied to other types of water heaters such as an electric water heater.
[0071]
The water temperature data collection center device 101 and the water heater controller 200 are connected via the public telephone network 300. However, the present invention is not limited to this, and a wired line such as a dedicated line or an ISDN line, or a mobile phone. Alternatively, it may be a predetermined communication line such as a wireless line such as PHS. For example, even if the water heater controller 200 is connected to a metering meter device of a wired or wireless automatic metering system, the water temperature data and its average value data are transmitted to the water temperature data collection center device 101 via the metering system line. Good. Here, the water temperature data collection center device 101 may be a center device of a meter reading system. Data may be collected by calling from the center apparatus 101 side as well as from the gas water heater 10 side.
[0072]
Further, in the present embodiment, the water temperature is detected immediately after the operation of the gas water heater 10 is started. However, a predetermined time (completely) for allowing the water (reserved water) from the underground to the gas water heater 10 to flow completely. For example, the water temperature after 10 seconds) may be measured.
[0073]
【The invention's effect】
As described above in detail, according to the water temperature detection method or apparatus according to the present invention, it is detected that a water heater that warms and supplies hot water supplied from a water pipe operates to supply water from the water pipe. When it is detected that the water heater is operating and water is supplied from the water pipe, the water temperature, which is the temperature of the water entering the water heater, is detected. Therefore, it is possible to measure the accurate water temperature, not the water temperature of the stored water.
[0074]
Further, in the water temperature detection method or apparatus, the detected water temperature data is stored in the first storage device together with the time data, and based on the water temperature data with the time data stored in the first storage device. The average water temperature at a predetermined time is calculated. Accordingly, it is possible to measure an accurate water temperature per predetermined unit time.
[0075]
Furthermore, according to the gas demand prediction method or the gas demand prediction system according to the present invention, including the water temperature detection method or apparatus, the calculated average water temperature data is provided to a plurality of gas consumers in a predetermined area. The average water temperature of a plurality of gas consumers in the area stored in the second storage device, collected by receiving from the control device via a predetermined communication line and stored in the second storage device Based on the data, the average water temperature is calculated as a local water temperature, and the local gas demand prediction amount in the area is calculated based on the calculated local water temperature. Therefore, it is possible to calculate the local gas demand prediction amount with higher accuracy than in the prior art. As a result, the calculated local gas demand forecast amount is reflected in daily gas production plans and gas production / supply facility operation plans, thereby improving the utilization efficiency of the above facilities. it can.
[0076]
Further, in the gas demand prediction method or the gas demand prediction system, by repeating the process of calculating the local gas demand prediction amount in the one area for a plurality of predetermined areas, Calculate the local gas demand forecast for the area, and calculate the global gas demand forecast for a large area including the multiple areas based on the calculated local gas demand forecast for the multiple areas. To do. Therefore, it is possible to calculate a global gas demand prediction amount with higher accuracy than in the prior art. As a result, using the calculated global gas demand forecast amount and reflecting it in daily gas production plans and gas production / supply facility operation plans can improve the utilization efficiency of the above facilities. it can.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a gas demand prediction system according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a flowchart showing a water heater control process executed by a water heater controller 20 of FIG.
FIG. 3 is a flowchart showing a data processing control process executed by the data processing control unit 30 of FIG. 1;
4 is a schematic diagram showing a relationship between water temperature and air temperature around the gas water heater 10 in FIG. 1; FIG.
FIG. 5A is a graph showing the relationship between air temperature and water temperature with respect to time change in summer, and FIG. 5B is a graph showing the relationship between air temperature and water temperature with time change in winter.
FIG. 6 is a block diagram showing a configuration of a conventional gas supply system.
[Explanation of symbols]
10 ... Gas water heater,
11 ... Water temperature sensor,
12 ... Valve,
13 ... Water pipe,
14 ... faucet,
20 ... water heater controller,
21 ... Processing memory,
22: Interface circuit,
23. Timer circuit,
24. Interface circuit,
25 ... Kitchen remote controller,
26 ... Bathroom remote controller,
27 ... Control table,
28 ... Water temperature table,
30: Data processing control unit,
31 ... Processing memory,
32 ... Input device,
33 ... Printer,
34 ... CRT display
35 ... modem device,
36 ... Water temperature data table,
37 ... Average water temperature table,
38 ... Gas demand forecast amount table,
39 ... Database table,
40. Communication control unit,
41 ... Data memory,
42 ... modem device,
50 ... Gas production equipment,
61, 61-1 to 61-N, 62-1 to 62-N, 63-1 to 63-N ... gas consumers,
71, 72 ... valves,
100 ... Water temperature data collection center,
101 ... Water temperature data collection center device,
200 ... water heater controller,
300 ... public telephone network,
GH1, GH2, GH3 ... Gas holder.

Claims

Detecting that water is supplied from the water pipe by operating a water heater that warms and supplies water supplied from the water pipe;
Detecting the water temperature, which is the temperature of the water entering the water heater, when the water heater is operating and detecting that water is being supplied from the water pipe;
Storing the detected water temperature data together with time data in a first storage device;
Calculating an average water temperature at a predetermined time based on water temperature data with time data stored in the first storage device;
A step of collecting the calculated average water temperature data by receiving it from a control device provided in a plurality of gas consumers in a predetermined area via a predetermined communication line and storing it in a second storage device When,
Based on the average water temperature data of a plurality of gas consumers in the area stored in the second storage device, the average water temperature is calculated as a local water temperature, and based on the calculated local water temperature Calculating a local gas demand prediction amount in the area.

In the gas demand prediction method of Claim 1 ,
Calculating a local gas demand prediction amount for a plurality of predetermined areas by repeating the process of calculating the local gas demand prediction amount within the one area for the predetermined plurality of areas; and ,
Calculating a global gas demand prediction amount in a large area including the plurality of areas based on the calculated local gas demand prediction amount of the plurality of areas. Method.

A first detection means for detecting that water is supplied from the water pipe by operating a water heater that warms and supplies water supplied from the water pipe;
A second detecting means for detecting a water temperature, which is a temperature of water entering the water heater, when the water heater is operated and it is detected that water is supplied from the water pipe;
A first storage device for storing the detected water temperature data together with time data;
First calculating means for calculating an average water temperature at a predetermined time based on water temperature data with time data stored in the first storage device;
A second storage device for collecting and storing the calculated average water temperature data by receiving the data from a control device provided in a plurality of gas consumers in a predetermined area via a predetermined communication line;
Based on the average water temperature data of a plurality of gas consumers in the area stored in the second storage device, the average water temperature is calculated as a local water temperature, and based on the calculated local water temperature A gas demand prediction system comprising: a second calculation means for calculating a local gas demand prediction amount in the area.

In the gas demand prediction system according to claim 3 ,
The process of calculating the local gas demand prediction amount in the one area is repeated for the predetermined plurality of areas to calculate the local gas demand prediction amount in the predetermined plurality of areas. With the calculation means of
And a fourth calculation means for calculating a global gas demand prediction amount in a large area including the plurality of areas based on the calculated local gas demand prediction amounts of the plurality of areas. Characteristic gas demand forecasting system.