JP4614793B2 - エネルギ負荷データ作成装置及びコージェネレーションシステム - Google Patents

エネルギ負荷データ作成装置及びコージェネレーションシステム Download PDF

Info

Publication number
JP4614793B2
JP4614793B2 JP2005057772A JP2005057772A JP4614793B2 JP 4614793 B2 JP4614793 B2 JP 4614793B2 JP 2005057772 A JP2005057772 A JP 2005057772A JP 2005057772 A JP2005057772 A JP 2005057772A JP 4614793 B2 JP4614793 B2 JP 4614793B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
load data
energy load
unit
data
day
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Fee Related
Application number
JP2005057772A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2006244062A (ja
Inventor
桂嗣 滝本
元 藤井
成 野波
真 加藤
幸嗣 桝本
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Osaka Gas Co Ltd
Original Assignee
Osaka Gas Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Osaka Gas Co Ltd filed Critical Osaka Gas Co Ltd
Priority to JP2005057772A priority Critical patent/JP4614793B2/ja
Publication of JP2006244062A publication Critical patent/JP2006244062A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP4614793B2 publication Critical patent/JP4614793B2/ja
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02EREDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E20/00Combustion technologies with mitigation potential
    • Y02E20/14Combined heat and power generation [CHP]

Landscapes

  • Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Description

本発明は、エネルギ消費部における単位時間毎の実エネルギ負荷データを時間経過の並び順に単位期間毎に区分けした状態で過去の複数の単位期間について記憶する記憶手段と、その記憶手段の記憶情報に基づいて予測対象とする単位期間としての予測対象単位期間において消費が予測されるエネルギ負荷データとしての予測エネルギ負荷データを求める予測データ作成手段とが設けられたエネルギ負荷データ作成装置、及び、エネルギ負荷データ作成装置を備えたコージェネレーションシステムに関する。
上記構成のエネルギ負荷データ作成装置は、エネルギとしての熱と電力を発生する熱電併給装置を備えたコージェネレーションシステム、あるいは、エネルギとしての電力を発生する発電機を備えた発電システム等において、熱電併給装置や発電機等を運転するために用いられる予測エネルギ負荷データを作成するために用いられるものである。ちなみに、コージェネレーションシステムや発電システムは、例えば、一般家庭等に設置される。
上記コージェネレーションシステムは、熱電併給装置にて発電される電力を電気機器等のエネルギ消費部に供給し、熱電併給装置にて発生する熱を熱源として貯湯タンクに貯湯してその貯湯タンクの湯水を給湯栓や浴槽等のエネルギ消費部に供給し、熱電併給装置にて発生する熱を熱源として熱媒を加熱して暖房装置等のエネルギ消費部に供給するように構成されている。前記熱電併給装置としては、発電機とその発電機を駆動するエンジンとを備える場合や、燃料電池を備えて構成される場合がある。
そして、上記エネルギ負荷データ作成装置では、上記したようなエネルギ消費部において実際に発生した実エネルギ負荷データを時間経過の並び順に単位期間毎に区分けした状態で複数の単位期間について記憶手段にて記憶しておき、その記憶手段の記憶情報に基づいて予測対象単位期間における予測エネルギ負荷データを求めることになるが、従来では次のようにして予測エネルギ負荷データを求める構成となっていた。
すなわち、前記単位期間が1日として設定されており、前記実エネルギ負荷データを、発生する順に1週間の各曜日に対応する7つのグループに分類して、それらに所定の重み付けをしながら平均化処理して記憶するようにしており、前記予測対象単位期間に対応する日における予測エネルギ負荷データを求める場合には、その予測対象単位期間に対応する日と同じ曜日に対応するグループに分類されて記憶されている過去の実エネルギ負荷データを用いて前記予測エネルギ負荷データを求めるようにしたものがあった(例えば、特許文献1参照。)。
そして、従来のコージェネレーションシステムにおいては、上記したようなエネルギ負荷データ作成装置にて作成した予測エネルギ負荷データに基づいて、熱電併給装置の運転を制御することにより、エネルギ消費部の実際のエネルギ消費状況に合わせてエネルギを発生するように運転することで省エネルギ化を促進するようにしている。
特開2004−48838号公報
上記従来構成においては、記憶手段に記憶されている実エネルギ負荷データの対象となっている過去の日のうち、予測対象単位期間に対応する日と同じ曜日に対応するグループに分類されて記憶されている過去の実エネルギ負荷データを用いて前記予測エネルギ負荷データを求めるようにしているものであるから、前記予測エネルギ負荷データを予測対象単位期間の実際のエネルギ消費状況に対応し難いものになるおそれがあった。
つまり、上記したような電力や熱等のエネルギを消費するエネルギ消費部におけるエネルギ消費状況は、例えば、季節の変化に応じて気温が変動したり日照時間が変動すること等によって、時間の経過に伴って変動するものであるが、上記したように前記予測対象単位期間に対応する日と同じ曜日に対応するグループに分類されて記憶されている過去の実エネルギ負荷データだけを用いて前記予測エネルギ負荷データを求めるようにしても、前記予測対象単位期間に対応する日におけるエネルギ消費状況に適正に対応しているとは言えないものであった。
その結果、予測に用いる実エネルギ負荷データしては適切ではないデータが含まれているおそれがあり、前記予測エネルギ負荷データが予測対象単位期間の実際のエネルギ消費状況とは異なる不適切なものになるおそれがある。
このように前記エネルギ負荷データ作成装置にて作成した予測エネルギ負荷データが予測対象単位期間の実際のエネルギ消費状況とは大きく異なる不適切なものになると、その予測エネルギ負荷データに基づいて運転状態を制御するコージェネレーションシステムにおいては、省エネルギ化を促進できない状態となる不利がある。
本発明の目的は、予測対象単位期間の実際のエネルギ消費状況に極力対応する状態で予測エネルギ負荷データを作成することが可能となるエネルギ負荷データ作成装置、及び、省エネルギ化を促進できるように運転することが可能なコージェネレーションシステムを提供する点にある。
本発明に係るエネルギ負荷データ作成装置は、エネルギ消費部における単位時間毎の実エネルギ負荷データを時間経過の並び順に単位期間毎に区分けした状態で過去の複数の単位期間について記憶する記憶手段と、その記憶手段の記憶情報に基づいて予測対象とする単位期間としての予測対象単位期間において消費が予測されるエネルギ負荷データとしての予測エネルギ負荷データを求める予測データ作成手段とが設けられたものであって、
その第1特徴構成は、前記予測データ作成手段は、
1日を前記単位期間としての複数の時間帯に区分けし、各日の同じ時間帯群の夫々について前記予測エネルギ負荷データを求めるように構成され、且つ、
前記予測対象単位期間の属する日に対して基準日選択条件に基づいて求められる基準日の時間帯を、前記記憶手段に記憶された前記複数の単位期間のうちで、前記予測対象単位期間との関連にて基準として定める基準期間としての基準単位期間として設定し
前記記憶手段に記憶された前記複数の単位期間のうちで、前記基準単位期間を除き且つ判別対象とする他の複数の単位期間の夫々について、その実エネルギ負荷データと前記基準単位期間における実エネルギ負荷データとの類似度を求めて、
その類似度が設定類似度以上である複数の予測データ作成用の単位期間の実エネルギ負荷データの平均化処理、又は、前記類似度が設定類似度以上である複数の予測データ作成用の単位期間の実エネルギ負荷データ及び前記基準単位期間における実エネルギ負荷データの平均化処理により、前記予測エネルギ負荷データを求めるように構成され、
前記基準日選択条件が、前記予測対象単位期間の属する日から設定日数ずつ離れる複数の基準日を求める条件として設定され、
前記予測データ作成手段は、
前記基準日選択条件に基づいて複数の基準日を求めて、
1日の複数の時間帯の夫々について、前記複数の基準日の夫々と判別対象とする過去の複数の日との実エネルギ負荷データの類似度を求め、
前記類似度に基づいて、前記複数の時間帯の夫々についての基準日として、前記予測対象単位期間の属する日から近いものほど優先して選択することを条件として、前記複数の基準日のうちで判別対象とする過去の複数の日に対する類似関係が高い基準日を選択するように構成されている点にある。
第1特徴構成によれば、エネルギ消費部における単位時間毎の実エネルギ負荷データが時間経過の並び順に単位期間毎に区分けした状態で過去の複数の単位期間について記憶手段にて記憶される。そして、前記予測データ作成手段は、前記記憶手段に記憶された前記複数の単位期間のうちで、前記予測対象単位期間との関連にて基準として定める基準期間としての基準単位期間を求める
そして、前記予測データ作成手段は、前記記憶手段に記憶された前記複数の単位期間のうちで、前記基準単位期間を除き且つ判別対象とする他の複数の単位期間の夫々について、その実エネルギ負荷データと前記基準単位期間における実エネルギ負荷データとの類似度を求め、その類似度が設定類似度以上である単位期間を予測エネルギ負荷データを作成するための予測データ作成用の単位期間とし、複数の予測データ作成用の単位期間夫々の実エネルギ負荷データを用いて、それらを平均化処理することで予測エネルギ負荷データを求めるのである。そして、その平均化処理として、前記基準単位期間における実エネルギ負荷データをも合わせて平均化処理してもよく、その基準単位期間における実エネルギ負荷データを用いないで平均化処理してもよい。ちなみに、前記平均化処理としては、単なる算術平均や加重平均(重み付き平均)等がある。
説明を加えると、前記類似度を用いることにより、前記基準単位期間を除き且つ判別対象とする他の複数の単位期間の夫々について、そのエネルギ消費部におけるエネルギ消費状況が前記基準単位期間におけるエネルギ消費部におけるエネルギ消費状況とが類似しているか否かを判別して、基準単位期間における実エネルギ負荷データと類似していると判別したものだけを用いて平均化処理して予測エネルギ負荷データを求めるようにしているのである。
その結果、記憶手段に記憶されている複数の単位期間のうち、予測対象単位期間と類似していると予測されるような基準単位期間と類似している単位期間についてのデータを予測エネルギ負荷データを求めるときのデータとして用いて、基準単位期間とはエネルギ消費状況が類似していない単位期間については、予測エネルギ負荷データを求めるときのデータとして用いないようにしたので、例えば季節の変動等に起因して時間の経過に伴ってエネルギ消費状況が変動しているような場合であっても、予測対象単位期間の実際のエネルギ消費状況と大きく異なることのない適正な状態で、予測エネルギ負荷データを求めることが可能となる。
従って、予測対象単位期間の実際のエネルギ消費状況に極力対応する状態で予測エネルギ負荷データを作成することが可能となるエネルギ負荷データ作成装置を提供できるに至った。
また、第1特徴構成によれば、前記予測データ作成手段は、1日を複数の時間帯に区分けしてその各時間帯を前記単位期間として設定し、各日の同じ時間帯群毎に予測エネルギ負荷データを求める構成としているので、例えば、前記時間帯別に基準単位期間における実エネルギ負荷データに対する類似度を求め、且つ、その類似度の判別結果により、予測エネルギ負荷データを作成するための候補としての予測データ作成用の単位期間としての時間帯を求めることになる。
つまり、1日のうちの時間帯別に実エネルギ負荷データを管理して前記類似度を求めて、その結果に基づいて予測エネルギ負荷データを求めるようになっているので、例えば、1日単位で実エネルギ負荷データを管理して1日毎のエネルギ消費状況を対比するようにした場合に比べて、より実際の消費状況に合わせた適正な状態で予測エネルギ負荷データを求めることが可能となる。
また、第1特徴構成によれば、前記予測データ作成手段は、前記予測対象単位期間の属する日に対して基準日選択条件に基づいて求められる基準日の時間帯を前記予測対象単位期間に関連する前記基準単位期間として設定するので、予測エネルギ負荷データを作成する処理を時間帯別に適切に行うことができる。
また、第1特徴構成によれば、前記予測データ作成手段は、前記基準日選択条件に基づいて求めた複数の基準日を求め、1日の複数の時間帯の夫々について前記複数の基準日の夫々と判別対象とする過去の複数の日との類似度を求める。
そして、前記類似度に基づいて、1日の複数の時間帯の夫々についての基準日として、前記複数の基準日のうちで判別対象とする過去の複数の日に対する類似関係が高い基準日を選択するので、この選択された基準日は予測対象単位期間の属する日と大きく異なるエネルギ消費状況になっているおそれは少なく、適正な状態で予測エネルギ負荷データを作成することが可能となる。
説明を加えると、例えば、前記基準単位期間として1日を設定しておくと、その1日のうちのいくつかの時間帯は予測対象単位期間の属する日と類似しているエネルギ消費状況であっても、他の時間帯においては予測対象単位期間の属する日とはエネルギ消費状況が大きく異なっているような場合がある。このような場合であれば、1日のうちでエネルギ消費状況が予測対象単位期間の属する日と類似している時間帯は予測エネルギ負荷データを作成するのには適しているが、予測対象単位期間の属する日とはエネルギ消費状況が大きく異なっている時間帯は予測エネルギ負荷データを作成するのには適していない。
そこで、上記したように1日の複数の時間帯の夫々についての基準日として、予測対象単位期間の属する日とエネルギ消費状況が類似していると想定される適切な基準日が設定されるから、適正な状態で予測エネルギ負荷データを作成することが可能となるのである。
また、第1特徴構成によれば、前記予測対象単位期間の属する日から設定日数ずつ離れる複数の日を複数の基準日予定日としている。例えば、設備の使用者の生活パターンが所定の周期で同じように繰り返しているような場合であれば、その周期を設定日数として設定しておくと、予測対象単位期間の属する日に対してエネルギ消費状況が類似しているものと考えることができるが、エネルギ消費部におけるエネルギ消費状況というのは、時間の経過に伴って少しずつ変化しながら推移していくことがあるので、前記基準日としては、予想対象単位期間の属する日に近い日の方が、予想対象単位期間の属する日のエネルギ消費状況により類似していると考えられる。
そこで、前記予測対象単位期間の属する日から近いものほど優先して選択することを条件として、複数の基準日のうちで判別対象とする過去の複数の日に対する類似関係が高い基準日を選択するように構成されているから、基準日として実際の予測対象単位期間の属する日のおけるエネルギ消費状況に類似していると想定される日を選択することができる。
本発明の第2特徴構成は、エネルギ消費部における単位時間毎の実エネルギ負荷データを時間経過の並び順に単位期間毎に区分けした状態で過去の複数の単位期間について記憶する記憶手段と、その記憶手段の記憶情報に基づいて予測対象とする単位期間としての予測対象単位期間において消費が予測されるエネルギ負荷データとしての予測エネルギ負荷データを求める予測データ作成手段とが設けられたエネルギ負荷データ作成装置であって、
前記予測データ作成手段は、
1日を前記単位期間としての複数の時間帯に区分けし、各日の同じ時間帯群の夫々について前記予測エネルギ負荷データを求めるように構成され、且つ、
前記予測対象単位期間の属する日に対して基準日選択条件に基づいて求められる基準日の時間帯を、前記記憶手段に記憶された前記複数の単位期間のうちで、前記予測対象単位期間との関連にて基準として定める基準期間としての基準単位期間として設定し
前記記憶手段に記憶された前記複数の単位期間のうちで、前記基準単位期間を除き且つ判別対象とする他の複数の単位期間の夫々について、その実エネルギ負荷データと前記基準単位期間における実エネルギ負荷データとの類似度を求めて、
その類似度が設定類似度以上である複数の単位期間の夫々に対して設定期間としての7日後となる複数の予測データ作成用の単位期間の実エネルギ負荷データの平均化処理、又は、前記類似度が設定類似度以上である複数の単位期間の夫々に対して設定期間としての7日後となる複数の予測データ作成用の単位期間の実エネルギ負荷データ及び前記基準単位期間における実エネルギ負荷データの平均化処理により、前記予測エネルギ負荷データを求めるように構成され、
前記基準日選択条件が、前記予測対象単位期間の属する日から設定日数ずつ離れる複数の基準日を求める条件として設定され、
前記予測データ作成手段は、
前記基準日選択条件に基づいて複数の基準日を求めて、
1日の複数の時間帯の夫々について、前記複数の基準日の夫々と判別対象とする過去の複数の日との実エネルギ負荷データの類似度を求め、
前記類似度に基づいて、前記複数の時間帯の夫々についての基準日として、前記予測対象単位期間の属する日から近いものほど優先して選択することを条件として、前記複数の基準日のうちで判別対象とする過去の複数の日に対する類似関係が高い基準日を選択するように構成されている点にある。
第2特徴構成によれば、エネルギ消費部における単位時間毎の実エネルギ負荷データが時間経過の並び順に単位期間毎に区分けした状態で過去の複数の単位期間について記憶手段にて記憶される。そして、前記予測データ作成手段は、前記記憶手段に記憶された前記複数の単位期間のうちで、前記予測対象単位期間との関連にて基準として定める基準期間としての基準単位期間を求める
前記予測データ作成手段は、前記記憶手段に記憶された前記複数の単位期間のうちで、前記基準単位期間を除き且つ判別対象とする他の複数の単位期間の夫々について、その実エネルギ負荷データと前記基準単位期間における実エネルギ負荷データとの類似度を求め、その類似度が設定類似度以上である複数の単位期間の夫々に対して設定期間後となる複数の単位期間を予測データ作成用の単位期間とし、複数の予測データ作成用の単位期間夫々の実エネルギ負荷データを用いて、それらを平均化処理することで予測エネルギ負荷データを求めるのである。そして、その平均化処理として、前記基準単位期間における実エネルギ負荷データをも合わせて平均化処理してもよく、その基準単位期間における実エネルギ負荷データを用いないで平均化処理してもよい。ちなみに、前記平均化処理としては、単なる算術平均や加重平均(重み付き平均)等がある。
説明を加えると、複数の単位期間のうちで前記基準単位期間を求める場合に、予め定めた条件に従って定める構成とすることが考えられるが、その場合、季節の変動等によって基準単位期間におけるエネルギ消費状況が予測対象単位期間と異なっているおそれもあるが、基準単位期間における実エネルギ負荷データとの類似度が設定類似度以上である複数の単位期間の夫々に対して設定期間後となる複数の予測データ作成用の単位期間の実エネルギ負荷データを用いて予測エネルギ負荷データを作成するようにしているから、前記設定期間として、予測対象単位期間と基準単位期間との間の期間を考慮して適切な期間に設定しておくと、類似度が設定類似度以上である複数の単位期間の夫々に対して設定期間後における実エネルギ負荷データは、季節の変動等を考慮しても予測対象単位期間と類似していると考えることができる。
従って、記憶手段に記憶されている複数の単位期間のうち、予測対象単位期間とエネルギ消費状況が類似していると想定される単位期間についてのデータを予測エネルギ負荷データを求めるときのデータとして用いて、予測対象単位期間とはエネルギ消費状況が類似していない単位期間については、予測エネルギ負荷データを求めるときのデータとして用いないようにしたので、例えば季節の変動等に起因して時間の経過に伴ってエネルギ消費状況が変動しているような場合であっても、予測対象単位期間の実際のエネルギ消費状況と大きく異なることのない適正な状態で、予測エネルギ負荷データを求めることが可能となる。
従って、予測対象単位期間の実際のエネルギ消費状況に極力対応する状態で予測エネルギ負荷データを作成することが可能となるエネルギ負荷データ作成装置を提供できるに至った。
また、第2特徴構成によれば、前記予測データ作成手段は、1日を複数の時間帯に区分けしてその各時間帯を前記単位期間として設定し、各日の同じ時間帯群毎に予測エネルギ負荷データを求める構成としているので、例えば、前記時間帯別に基準単位期間における実エネルギ負荷データに対する類似度を求め、且つ、その類似度の判別結果により、予測エネルギ負荷データを作成するための候補としての予測データ作成用の単位期間としての時間帯を求めることになる。
つまり、1日のうちの時間帯別に実エネルギ負荷データを管理して前記類似度を求めて、その結果に基づいて予測エネルギ負荷データを求めるようになっているので、例えば、1日単位で実エネルギ負荷データを管理して1日毎のエネルギ消費状況を対比するようにした場合に比べて、より実際の消費状況に合わせた適正な状態で予測エネルギ負荷データを求めることが可能となる。
また、第2特徴構成によれば、前記予測データ作成手段は、前記予測対象単位期間の属する日に対して基準日選択条件に基づいて求められる基準日の時間帯を前記予測対象単位期間に関連する前記基準単位期間として設定するので、予測エネルギ負荷データを作成する処理を時間帯別に適切に行うことができる。
また、第2特徴構成によれば、前記予測データ作成手段は、前記基準日選択条件に基づいて求めた複数の基準日を求め、1日の複数の時間帯の夫々について前記複数の基準日の夫々と判別対象とする過去の複数の日との類似度を求める。
そして、前記類似度に基づいて、1日の複数の時間帯の夫々についての基準日として、前記複数の基準日のうちで判別対象とする過去の複数の日に対する類似関係が高い基準日を選択するので、この選択された基準日は予測対象単位期間の属する日と大きく異なるエネルギ消費状況になっているおそれは少なく、適正な状態で予測エネルギ負荷データを作成することが可能となる。
説明を加えると、例えば、前記基準単位期間として1日を設定しておくと、その1日のうちのいくつかの時間帯は予測対象単位期間の属する日と類似しているエネルギ消費状況であっても、他の時間帯においては予測対象単位期間の属する日とはエネルギ消費状況が大きく異なっているような場合がある。このような場合であれば、1日のうちでエネルギ消費状況が予測対象単位期間の属する日と類似している時間帯は予測エネルギ負荷データを作成するのには適しているが、予測対象単位期間の属する日とはエネルギ消費状況が大きく異なっている時間帯は予測エネルギ負荷データを作成するのには適していない。
そこで、上記したように1日の複数の時間帯の夫々についての基準日として、予測対象単位期間の属する日とエネルギ消費状況が類似していると想定される適切な基準日が設定されるから、適正な状態で予測エネルギ負荷データを作成することが可能となるのである。
また、第2特徴構成によれば、前記予測対象単位期間の属する日から設定日数ずつ離れる複数の日を複数の基準日予定日としている。例えば、設備の使用者の生活パターンが所定の周期で同じように繰り返しているような場合であれば、その周期を設定日数として設定しておくと、予測対象単位期間の属する日に対してエネルギ消費状況が類似しているものと考えることができるが、エネルギ消費部におけるエネルギ消費状況というのは、時間の経過に伴って少しずつ変化しながら推移していくことがあるので、前記基準日としては、予想対象単位期間の属する日に近い日の方が、予想対象単位期間の属する日のエネルギ消費状況により類似していると考えられる。
そこで、前記予測対象単位期間の属する日から近いものほど優先して選択することを条件として、複数の基準日のうちで判別対象とする過去の複数の日に対する類似関係が高い基準日を選択するように構成されているから、基準日として実際の予測対象単位期間の属する日のおけるエネルギ消費状況に類似していると想定される日を選択することができる。
本発明の第3特徴構成は、第1特徴構成又は第2特徴構成に加えて、前記予測データ作成手段は、前記複数の予測データ作成用の単位期間の夫々について、その実エネルギ負荷データと判別対象とする過去の複数の単位期間夫々の実エネルギ負荷データとの類似度を求め、その類似度に基づいて、前記複数の予測データ作成用の単位期間のうちで、前記判別対象とする過去の複数の単位期間に対する類似関係が高い予測データ作成用の単位期間を選択して、その予測データ作成用の単位期間を用いて前記予測エネルギ負荷データを求めるように構成されている点にある。
第3特徴構成によれば、前記予測データ作成手段は、前記複数の予測データ作成用の単位期間の夫々について、その実エネルギ負荷データと判別対象とする過去の複数の単位期間夫々の実エネルギ負荷データとの類似度を求める。そして、複数の予測データ作成用の単位期間のうちで、上記したような前記判別対象とする過去の複数の単位期間に対する類似関係が高いものを用いて前記予測エネルギ負荷データを求めるようにしている。
ここで、上記したような類似関係が高いか低いかを判別するための構成としては、例えば、前記判別対象とする過去の複数の単位期間のうちで前記類似度が設定類似度以上の単位期間の個数が設定数以上であるか否かにより判別する構成や、前記判別対象とする過去の複数の単位期間のうちで前記類似度が設定類似度以上である単位期間が占める割合が設定割合以上であるか否かにより判別する構成等がある。
そして、上述したような前記判別対象とする過去の複数の単位期間に対する類似関係が低いと判別した単位期間においては、前記予測対象単位期間とは異なるエネルギ消費状況になっているおそれがあり、その実エネルギ負荷データは予測エネルギ負荷データを作成するためのデータとしての信頼性が低いものであると想定される。そこで、このようなデータを前記予測エネルギ負荷データを求めるときの平均化処理の対象に含まないように、前記類似関係が高いものを用いて前記予測エネルギ負荷データを求めることにより、適正な状態で予測エネルギ負荷データを求めることが可能となる。
本発明の第4特徴構成は、第1特徴構成〜第3特徴構成のいずれかに加えて、前記記憶手段が、前記実エネルギ負荷データとして、電力負荷データ、一般給湯又は風呂給湯の少なくともいずれかを含む給湯負荷データ、及び、暖房負荷データの夫々を区別して記憶するように構成され、前記予測データ作成手段は、前記予測エネルギ負荷データとして、電力負荷データ、一般給湯又は風呂給湯の少なくともいずれかを含む給湯負荷データ、及び、暖房負荷データの夫々について各別に求めるように構成されている点にある。
第4特徴構成によれば、前記記憶手段において、前記実エネルギ負荷データとして、電力負荷データ、一般給湯又は風呂給湯の少なくともいずれかを含む給湯負荷データ、及び、暖房負荷データの夫々が区別される状態で記憶される。そして、前記予測データ作成手段は、前記予測エネルギ負荷データとして、電力負荷データ、一般給湯又は風呂給湯の少なくともいずれかを含む給湯負荷データ、及び、暖房負荷データの夫々について各別に求めるので、電力負荷に対応するエネルギ消費部、給湯負荷に対応するエネルギ消費部、暖房負荷に対応するエネルギ消費部の夫々について、予測対象単位期間の実際のエネルギ消費状況に極力対応する状態で予測エネルギ負荷データを作成することが可能となる。
本発明の第特徴構成は、第1特徴構成〜第4特徴構成のいずれかに加えて、前記設定日数が7日である点にある。
特徴構成によれば、前記予測対象単位期間の属する日から7日前及び14日前等、予測対象単位期間の属する日と同じ曜日の日を複数の基準日とするものであるから、複数の基準日の夫々が予測対象単位期間の属する日と同じ曜日となる。一般的には同じ曜日であれば同様なエネルギ消費状態であると想定されるものであるから、複数の基準日として実際の予測対象単位期間の属する日のおけるエネルギ消費状況に近いと想定される日を選択することができる。
本発明の第特徴構成は、第特徴構成〜第特徴構成のいずれかに加えて、前記設定日数を変更設定する設定日数変更設定手段が設けられている点にある。
特徴構成によれば、設定日数変更設定手段により前記設定日数を変更設定することが可能であるから、例えば、設備の使用者の生活パターンが7日とは異なる周期毎に同じような生活パターンであれば、その周期に合わせるように前記設定日数を変更設定することが可能である。従って、設備の使用者の生活パターンに合わせて適切な基準日を設定することができる。
本発明の第特徴構成は、第1特徴構成〜第特徴構成のいずれかに加えて、前記予測データ作成手段は、前記予測対象単位期間の属する日が休日の場合には過去の休日における前記実エネルギ負荷データを用いて予測エネルギ負荷データを求め、前記予測対象単位期間の属する日が平日の場合には過去の平日における前記実エネルギ負荷データを用いて予測エネルギ負荷データを求めるように構成されている点にある。
特徴構成によれば、前記予測データ作成手段は、前記予測対象単位期間の属する日が休日の場合には過去の休日における前記実エネルギ負荷データを用いて予測エネルギ負荷データを求めるので、過去の平日における前記実エネルギ負荷データを用いることはない。又、前記予測対象単位期間の属する日が平日の場合には過去の平日における前記実エネルギ負荷データを用いて予測エネルギ負荷データを求めるので、過去の休日における前記実エネルギ負荷データを用いることはない。
従って、平日と休日とでエネルギ消費状態が大きく異なることがあっても、予測対象単位期間の実際のエネルギ消費状況に対応する状態で予測エネルギ負荷データを作成することが可能となる。
本発明の第特徴構成は、第1特徴構成〜第特徴構成のいずれかに加えて、前記予測データ作成手段は、前記類似度を、対比する前記単位期間における複数の単位時間毎の前記実エネルギ負荷データ同士の相関係数に基づいて求めるように構成されている点にある。
特徴構成によれば、前記類似度を、対比する前記単位期間における複数の単位時間毎の前記実エネルギ負荷データ同士の相関係数に基づいて求めることになる。つまり、対比する複数の実エネルギ負荷データ同士について類似度を相関係数として求めることで、その結果に基づいて行われる後処理を迅速に行うことが可能となる。
本発明の第特徴構成は、第1特徴構成〜第特徴構成のいずれかに加えて、前記予測データ作成手段は、前記類似度を、対比する前記単位期間における複数の単位時間毎の前記実エネルギ負荷データ同士の偏差に基づいて求めるように構成されている点にある。
特徴構成によれば、前記類似度を、対比する前記単位期間における複数の単位時間毎の前記実エネルギ負荷データ同士の偏差に基づいて求めることになる。例えば、単位時間毎の前記実エネルギ負荷データについて対応するデータ同士の偏差を求め、その偏差の平均値が設定値より大きいか小さいかにより類似度を判定する等、前記偏差に基づいて類似度を判定することが可能である。
本発明の第10特徴構成は、請求項1〜のいずれか1項に記載のエネルギ負荷データ作成装置を備えたコージェネレーションシステムであって、前記エネルギ消費部にて消費されるエネルギとして熱と電力とを発生する熱電併給装置と、前記予測データ作成手段にて求められた前記予測エネルギ負荷データに基づいて前記熱電併給装置の運転を制御する運転制御手段とが設けられている点にある。
10特徴構成によれば、運転制御手段は、前記予測データ作成手段にて求められた前記予測エネルギ負荷データに基づいて前記熱電併給装置の運転を制御することになるから、予測対象単位期間においては、熱電併給装置は、実際のエネルギ消費状況と大きく異なることのない適正な状態でエネルギとしての熱と電力とを発生させることができ、省エネルギ化を促進できることになる。
従って、省エネルギ化を促進できるように運転することが可能なコージェネレーションシステムを提供できるに至った。
〔第1実施形態〕
以下、図面に基づいて、本発明の第1実施形態を説明する。
本発明に係るエネルギ負荷データ作成装置を備えたコージェネレーションシステムについて説明する。
このコージェネレーションシステムは、図1及び図2に示すように、電力と熱を発生するエネルギ発生装置としての熱電併給装置1と、その熱電併給装置1にて出力される熱を冷却水にて回収し、その冷却水を利用して、貯湯タンク2への貯湯及び暖房端末3への熱媒供給を行う貯湯ユニット4と、熱電併給装置1及び貯湯ユニット4の運転を制御する運転制御手段としての運転制御部5などから構成されている。本実施形態においては、前記熱電併給装置1は、発電機1gとその発電機1gを駆動するガスエンジン1eとを備えて構成されている。
前記ガスエンジン1eには、設定流量でガス燃料が供給されて、前記熱電併給装置1が定格運転されるようになっており、その定格運転では、前記熱電併給装置1の発電電力は定格発電電力(例えば1kW)で略一定になるようになっている。
前記発電機1gの出力側には、系統連係用のインバータ6が設けられ、そのインバータ6は、発電機1gの出力電力を商用系統7から供給される電力と同じ電圧及び同じ周波数にするように構成されている。
前記商用系統7は、例えば、単相3線式100/200Vであり、商業用電力供給ライン8を介して、テレビ、冷蔵庫、洗濯機などの電力負荷9に電気的に接続されている。
また、インバータ6は、コージェネ用供給ライン10を介して商業用電力供給ライン8に電気的に接続され、熱電併給装置1からの発電電力がインバータ6及びコージェネ用供給ライン10を介して電力負荷9(前記エネルギ消費部に相当する)に供給されるように構成されている。
前記商業用電力供給ライン8には、この商業用電力供給ライン8にて供給される商業用電力を計測する商用電力計測部P1が設けられ、コージェネ用供給ライン10には、熱電併給装置1の発電電力を計測する発電電力計測部P2が設けられ、前記商用電力計測部P1は、商業用電力供給ライン8を通して流れる電流に逆潮流が発生するか否かをも検出するように構成されている。
そして、逆潮流が生じないように、インバータ6により熱電併給装置1から商業用電力供給ライン8に供給される電力が制御され、発電電力の余剰電力は、その余剰電力を熱に代えて回収する電気ヒータ12に供給されるように構成されている。
前記電気ヒータ12は、複数の電気ヒータから構成され、冷却水循環ポンプ15の作動により冷却水循環路13を通流する熱電併給装置1の冷却水を加熱するように設けられ、インバータ6の出力側に接続された作動スイッチ14によりON/OFFが切り換えられている。
また、作動スイッチ14は、余剰電力の大きさが大きくなるほど、電気ヒータ12の消費電力が大きくなるように、余剰電力の大きさに応じて電気ヒータ12の消費電力を調整するように構成されている。
前記貯湯ユニット4は、温度成層を形成する状態で湯水を貯湯する前記貯湯タンク2、湯水循環路16を通して貯湯タンク2内の湯水を循環させる湯水循環ポンプ17、熱源用循環路20を通して熱源用湯水を循環させる熱源用循環ポンプ21、熱媒循環路22を通して熱媒を暖房端末3に循環供給する熱媒循環ポンプ23、湯水循環路16を通流する湯水を加熱させる貯湯用熱交換器24、熱源用循環路20を通流する熱源用湯水を加熱させる熱源用熱交換器25、熱媒循環路22を通流する熱媒を加熱させる熱媒加熱用熱交換器26、貯湯タンク2内から取り出されて給湯路33を通流する湯水及び熱源用循環路20を通流する熱源用湯水を加熱させる補助加熱器Mなどを備えて構成されている。
前記湯水循環路16は、その一部が並列になるように分岐接続され、その接続箇所に三方弁18が設けられており、分岐された一方側の流路には、ラジエータ19が設けられている。
そして、三方弁18を切り換えることにより、貯湯タンク2の下部から取り出した湯水がラジエータ19を通過するように循環させる状態と、貯湯タンク2の下部から取り出した湯水がラジエータ19をバイパスするように循環させる状態とに切り換えるように構成されている。
前記給湯路33は、前記湯水循環路16を介して前記貯湯タンク2に接続され、その給湯路33を通して前記貯湯タンク2内の湯水が浴槽、給湯栓、シャワー等の給湯先(前記エネルギ消費部に相当する)に給湯されるようになっている。前記熱源用循環路20は、給湯路33の一部分を共用する状態で循環経路を形成するように設けられている。
前記補助加熱器Mは、前記給湯路33における前記熱源用循環路20との共用部分に設けられた補助加熱用熱交換器29、その補助加熱用熱交換器29を加熱するバーナ28及びそのバーナ28に燃焼用空気を供給するファン27等を備えて構成されている。
前記貯湯用熱交換器24においては、熱電併給装置1から出力される熱を回収した冷却水循環路13の冷却水を通流させることにより、湯水循環路16を通流する湯水を加熱させるように構成されている。前記熱源用熱交換器25においては、熱電併給装置1にて出力される熱を回収した冷却水循環路13の冷却水を通流させることにより、熱源用循環路20を通流する熱源用湯水を加熱させるように構成されている。また、熱源用循環路20には、熱源用湯水の通流を断続させる熱源用断続弁40が設けられている。前記熱媒加熱用熱交換器26においては、熱源用熱交換器25や補助加熱器Mにて加熱された熱源用湯水を通流させることにより、熱媒循環路22を通流する熱媒を加熱させるように構成されている。前記暖房端末3(前記エネルギ消費部に相当する)は、床暖房装置や浴室暖房装置などにて構成されている。
前記冷却水循環路13は、貯湯用熱交換器24側と熱源用熱交換器25側とに分岐され、その分岐箇所に、貯湯用熱交換器24側に通流させる冷却水の流量と熱源用熱交換器25側に通流させる冷却水の流量との割合を調整する分流弁30が設けられている。
そして、分流弁30は、冷却水循環路13の冷却水の全量を貯湯用熱交換器24側に通流させたり、冷却水循環路13の冷却水の全量を熱源用熱交換器25側に通流させることもできるように構成されている。
また、貯湯タンク2から取り出した湯水を給湯するときの給湯熱負荷を計測する給湯熱負荷計測手段31が設けられ、暖房端末3での暖房熱負荷を計測する暖房熱負荷計測手段32も設けられている。それら給湯熱負荷計測手段31や暖房熱負荷計測手段32は、図示を省略するが、通流する湯水や熱媒の温度を検出する温度センサと、湯水や熱媒の流量を検出する流量センサとを備えて構成され、温度センサの検出温度と流量センサの検出流量とに基づいて給湯熱負荷や暖房熱負荷を検出することになる。
前記運転制御部5は、マイクロコンピュータを備えて構成され、後述するような各種の運転制御を実行するように構成されている。すなわち、運転制御部5は、熱電併給装置1の運転中には冷却水循環ポンプ15を作動させる状態で、熱電併給装置1の運転及び冷却水循環ポンプ15の作動状態を制御するとともに、湯水循環ポンプ17、熱源用循環ポンプ21、熱媒循環ポンプ23の作動状態を制御することによって、貯湯タンク2内に湯水を貯湯する貯湯運転や、暖房端末3に熱媒を供給して暖房対象域を暖房する暖房運転を行うように構成されている。
次に、前記運転制御部5による貯湯運転及び熱媒供給運転の動作について説明を加える。
前記貯湯運転は、熱電併給装置1の運転中で冷却水循環ポンプ15の作動により、貯湯用熱交換器24において、冷却水循環路13を通流する冷却水にて湯水循環路16を通流する湯水を加熱させることができる状態で行われる。
そして、貯湯タンク2の下部から取り出した湯水がラジエータ19をバイパスするように循環させる状態に三方弁18を切り換えて、湯水循環ポンプ17を作動させて、貯湯タンク2の下部から湯水を湯水循環路16に取り出し、その湯水を貯湯用熱交換器24を通過させて加熱したのち、貯湯タンク2の上部に戻して、貯湯タンク2内に貯湯するようにしている。
図示を省略するが、前記貯湯タンク2の貯湯量を検出する貯湯量検出手段が設けられており、その貯湯量検出手段にて貯湯タンク2内の貯湯量が満杯である状態が検出されると、貯湯タンク2の下部から取り出した湯水がラジエータ19を通過するように循環させる状態に三方弁18を切り換えると共に、ラジエータ19を作動させて、貯湯タンク2の下部から取り出した湯水をラジエータ19にて放熱させたのち、貯湯用熱交換器24を通過させて加熱するように構成されている。
前記暖房運転は、図示しない暖房リモコン等から暖房運転の開始が指令されると、熱源用断続弁40を開弁させる状態で熱源用循環ポンプ21と熱媒循環ポンプ23とを作動させて、熱源用熱交換器25と補助加熱用熱交換器29との少なくとも一方にて熱源用湯水を加熱させて、その加熱された熱源用湯水を熱媒加熱用熱交換器26を通過する状態で循環させ、熱媒加熱用熱交換器26において熱源用湯水により加熱される熱媒を暖房端末3に循環供給するようにしている。
熱源用湯水の加熱について説明を加えると、熱電併給装置1の運転中である場合には、分流弁30にて熱源用熱交換器25側に冷却水が通流するように調整した状態での冷却水循環ポンプ15の作動により、熱源用熱交換器25において熱源用湯水を加熱させるように構成されている。
また、熱電併給装置1からの冷却水だけでは暖房端末3で要求されている現暖房熱負荷を賄えない場合や、熱電併給装置1の非運転中の場合には、補助加熱器Mを加熱作動させることにより、補助加熱用熱交換器29において熱源用湯水を加熱させるように構成されている。
ちなみに、運転制御部5は、熱電併給装置1の運転中に、貯湯運転と暖房運転とを同時に行う場合には、暖房端末3で要求されている現暖房熱負荷に基づいて、分流弁30にて貯湯用熱交換器24側に通流させる冷却水の流量と熱源用熱交換器25側に通流させる冷却水の流量との割合を調整するように構成されている。
次に、エネルギ負荷データ作成装置Hについて説明を加える。
このエネルギ負荷データ作成装置Hは、図2に示すように、前記エネルギ消費部における単位時間毎の実エネルギ負荷データを時間経過の並び順に単位期間毎に区分けした状態で過去の複数の単位期間について記憶する記憶手段としてのデータ記憶部51と、そのデータ記憶部51の記憶情報に基づいて予測対象とする単位期間としての予測対象単位期間において消費が予測されるエネルギ負荷データとしての予測エネルギ負荷データを求める予測データ作成手段としての予測データ作成部52とを備えて構成されている。
この実施形態では、データ記憶部51が前記運転制御部5に備えられている記憶部を用いて構成され、予測データ作成部52が運転制御部5における制御処理構成を利用して構成されている。
前記予測データ作成部52は、データ記憶部51に記憶された複数の単位期間のうちで、前記予測対象単位期間との関連にて基準として定める基準期間としての基準単位期間を求め、データ記憶部51に記憶された複数の単位期間のうちで、基準単位期間を除き且つ判別対象とする他の複数の単位期間の夫々について、その実エネルギ負荷データと前記基準単位期間における実エネルギ負荷データとの類似度を求めて、その類似度が設定類似度以上である複数の予測データ作成用の単位期間の実エネルギ負荷データの平均化処理により予測エネルギ負荷データを求めるように構成されている。前記類似度は、対比する前記単位期間における複数の単位時間毎の前記実エネルギ負荷データ同士の相関係数に基づいて求めるようになっている。
又、前記予測データ作成部52は、複数の予測データ作成用の単位期間の夫々について、その実エネルギ負荷データと判別対象とする過去の複数の単位期間夫々の実エネルギ負荷データとの類似度を求め、その類似度に基づいて、前記複数の予測データ作成用の単位期間のうちで、前記判別対象とする過去の複数の単位期間に対する類似関係が高い予測データ作成用の単位期間を用いて前記予測エネルギ負荷データを求めるように構成されている。
前記予測データ作成部52は、1日を前記単位期間としての複数の時間帯に区分けし、各日の同じ時間帯群の夫々について前記予測エネルギ負荷データを求めるように構成されている。この実施形態では、当日の午前3時から翌日の午前2時までの間を1日として前記予測エネルギ負荷データを求めるように構成され、1日のうちの複数の時間帯として、4つの時間帯、つまり、「深夜」(当日の午前3時〜4時、当日の午後11時〜12時、及び、翌日の午前1時〜2時の時間帯)、「朝」(当日の午前5時から〜午前10時までの時間帯)、「昼」(当日の午前11時から〜午後4時までの時間帯)、「夕方」(当日の午後5時から〜午後10時までの時間帯)に分けて管理する構成となっている。
前記予測データ作成部52は、予測対象単位期間の属する日(以下、予測対象日という場合がある)に対して基準日選択条件に基づいて求められる基準日の時間帯を予測対象単位期間に関連する基準単位期間として設定するように構成され、前記基準日選択条件が、前記予測対象単位期間の属する日から設定日数ずつ離れる複数の基準日を求める条件として設定されている。そして、1日の複数の時間帯の夫々について、前記複数の基準日の夫々と判別対象とする過去の複数の日との類似度を求め、その類似度に基づいて、前記複数の時間帯の夫々についての基準日として、前記複数の基準日のうちで判別対象とする過去の複数の日に対する類似関係が高い基準日を選択するように構成されている。
そして、この実施形態では、前記設定日数として7日が初期設定されているが、この設定日数を手動で変更設定することが可能な構成となっている。つまり、図2に示すように、設定日数変更設定手段として使用者によって操作可能な日数設定器34が備えられ、その操作によって前記設定日数を変更設定できるようになっている。つまり、その設備の使用者の生活パターンの違いに合わせて設定日数を変更設定することができる。
前記実エネルギ負荷データは、電力負荷データ、給湯熱負荷データ、暖房熱負荷データの3種類のエネルギ負荷データからなり、それらの電力負荷データ、給湯熱負荷データ、及び、暖房熱負荷データの夫々は、商用電力計測部P1、発電電力計測部P2、給湯熱負荷計測手段31、及び、暖房熱負荷計測手段32にて計測される。ちなみに、電力負荷データは、商用電力計測部P1で計測した電力と、発電電力計測部P2で計測した熱電併給装置1の発電出力との和から、電気ヒータ14の電力負荷とコージェネレーションシステム固有の補機の電力負荷とを差し引いたものとなる。ちなみに、固有の補機とは、このコージェネレーションシステムで固有に補助的に設けられる装置や機械であり、冷却水循環ポンプ15や湯水循環ポンプ17がこれに該当する。又、前記給湯熱負荷データは、給湯栓に供給される一般給湯並びに浴槽に給湯される風呂給湯の両方を含む負荷データである。
そして、実際の使用状況に基づいて、商用電力計測部P1、発電電力計測部P2、給湯熱負荷計測手段31及び暖房熱負荷計測手段32により、単位時間毎の実エネルギ負荷データとしての電力負荷データ、給湯熱負荷データ、暖房熱負荷データが各別に計測されて、過去3週間分(合計21日分)の計測結果が時間経過の並び順に単位期間毎に、言い換えると、日別に且つ各日の時間帯別に区分けした状態で単位時間(1時間)毎の実エネルギ負荷データが記憶されるようになっている。
前記予測データ作成部52は、電力負荷データ、給湯熱負荷データ、暖房熱負荷データの夫々について予測エネルギ負荷データを作成することになるが、以下の説明においては単に予測エネルギ負荷データとして説明する。
以下、予測データ作成部52における具体的な処理について、図6〜図9のフローチャートを参照しながら説明する。尚、この処理は、毎日午前3時になると実行するものであり、次に1日の各時間帯別の予測エネルギ負荷データを作成する処理である。この次に1日の各時間帯が予測対象単位期間に対応し、その日が予測対象単位期間が属する日(予測対象日)である。
午前3時になって予測対象日の前日における実エネルギ負荷データの計測が終了して実績が確定すると、その予測対象日の前日における実エネルギ負荷データの計測結果に基づいて、予測エネルギ負荷データを作成するのに用いる予測元データとして利用できるか否かを判定するためのデータ判定用処理を実行し(ステップ1、2)、その後、予測対象日の各時間帯毎の予測エネルギ負荷データを作成するための予測データ作成処理を実行する(ステップ3)。
前記データ判定用処理においては、上述したように実エネルギ負荷データは予測対象日から数えて過去3週間分(合計21日分)の計測結果が時間経過の並び順に日別に且つ各日の時間帯別に区分けした状態で記憶されるが、予測対象日の前日の実エネルギ負荷データと、残りの20日分における実エネルギ負荷データの夫々との間での類似度を判定する構成となっている。以下、図7を参照しながら具体的に説明する。
前記データ記憶部51においては、各日の各時間帯毎に対応させた状態で後述するような類似判定結果であるカウント値UPを記憶する予測元データ可否判定メモリが備えられ、制御が開始されると、先ず、その日別・時間帯別の予測元データ可否判定メモリを一日ずらす(ステップ21)。つまり、1日の計測が終了する毎に1日ずつ繰り上げて記憶内容をずらして、常に最新の過去21日分のデータに対応するようにしている。
次に、予測対象日の前日よりも1日前(day=2)(図3に示す例ではD2)から順に過去の20日分(day=21(D21)まで)の全ての実エネルギ負荷データの夫々について、予測対象日の前日との間での時間帯毎の実エネルギ負荷データの類似度を相関係数αを用いて判定する(ステップ22、23)。従って、ここでは、予測対象日の前日よりも1日前から過去の20日分が、類似関係を判別する判別対象となる。
そして、相関係数αが設定値(0.7)以上であれば、対応する日の時間帯について、日別・時間帯別の予測元データ可否判定メモリに記憶されるカウント値UPをインクリメント(+1)するとともに、予測対象日の前日に対応する日別・時間帯別の予測元データ可否判定メモリに記憶されるカウント値UPをインクリメント(+1)する(ステップ24、25、26)。そして、上記したような相関係数を用いた類似度の判定を各日毎に繰り返し行い(ステップ27、28、29)、過去20日分の全てについて終了すると、このデータ判定用処理が終了する。
説明を加えると、例えば、予測対象日の前日の「深夜」の時間帯の実エネルギ負荷データと、過去20日分の夫々の「深夜」の時間帯の実エネルギ負荷データとの相関係数αを順次求めて、そのうち相関係数αが設定値(0.7)より大きいものがあれば、その日の時間帯に対応する予測元データ可否判定メモリに記憶されるカウント値UPをインクリメントする。そして、このような処理を、予測対象日の前日の他の時間帯(朝、昼、夕方)の夫々について順次実行するのである。
前記予測元データ可否判定メモリに記憶されるカウント値UPは、この制御が実行される毎に毎日更新されるが、日別・時間帯別の予測元データ可否判定メモリは、前記相関係数αが設定値(0.7)より大きいものがあれば順次カウント値が積算されていくことになる。つまり、別の日の同じ時間帯のデータと類似しているものが多いと、その日の時間帯における日別・時間帯別の予測元データ可否判定メモリのカウント値は大きい値となる。それは、その日のその時間帯は、別の日の同じ時間帯とエネルギ消費状況が類似している回数が多いことを意味している。
前記相関係数は周知のものであるが、その求め方について簡単に説明を加えると、例えば、(X1、Y1)、(X2、Y2),…(Xn,Yn)のような変数X,Yのデータがn組あるとき、変数X,Yの相関係数αは、下記数1にて記載されるような式により求めることができる。データ間の相関が大きいときは相関係数は「1」に近い値になり、相関が無ければ「0」に近い小さい値になる。
Figure 0004614793
例えば、予測対象日の前日の「深夜」の時間帯の実エネルギ負荷データと、過去20日分の夫々の「深夜」の時間帯の実エネルギ負荷データとの相関係数αを順次求める場合であれば、予測対象日の前日の午後11時における実エネルギ負荷データをX1とすると、対比する過去のある日の午後11時における実エネルギ負荷データがY1となり、6時間分の各時間毎のデータを前記数1に当てはめて、予測対象日の前日の「深夜」の時間帯の実エネルギ負荷データと、過去のある日の「深夜」の時間帯の実エネルギ負荷データとの相関係数αを求める。このような処理を各時間帯別に行う。
次に、図8、図9を参照しながら前記予測データ作成処理について説明する。
コージェネレーションシステムが設置されてから3週間以上経過していれば前記カウント値UPに対する類似判定用閾値UTを「3」に設定する(ステップ31、32)。設置されてから3週間以上経過していないが2週間以上経過している場合には類似判定用閾値UTを「2」に設定する(ステップ33、34)。そして、設置されてから2週間以上経過していないが1週間以上経過している場合には、記憶されている実エネルギ負荷データのデータ数が少ないので、各時間帯の夫々について、予測対象日よりも前の1週間の実エネルギ負荷データを平均化処理して予測エネルギ負荷データを求め、設置されてから1週間以上経過していない場合には、設置されてから予測対象日の前日までの実エネルギ負荷データを平均化処理して予測エネルギ負荷データを求めるようにしている(ステップ35、36、37)。
そして、予測対象日の7日前の各時間帯(time=n)(n:1〜4)の夫々について、その時間帯に対応する予測元データ可否判定メモリに記憶されるカウント値UPが前記類似判定用閾値UT以上であれば、特異なデータではなく予測に用いるデータとしての信頼性が高いので、その時間帯については7日前を基準日とする(ステップ38、39)。この場合は予測対象日の7日前の同じ時間帯が基準単位期間に対応することになる。
しかし、予測対象日の7日前の各時間帯の夫々について、その時間帯に対応する予測元データ可否判定メモリに記憶されるカウント値UPが前記類似判定用閾値UT以上でなければ、予測対象日の14日前のその時間帯に対応する予測元データ可否判定メモリに記憶されるカウント値UPが前記類似判定用閾値UT以上であるか否かを判断して、カウント値UPが前記類似判定用閾値UT以上であれば、その時間帯については14日前を基準日とする(ステップ40、41)。この場合は予測対象日の14日前の同じ時間帯が基準単位期間に対応することになる。
つまり、予測対象日の7日前の実エネルギ負荷データが予測対象日の時間帯に対する基準のデータとして適切でない場合には、予測対象日の14日(2週間)前の各時間帯についての実エネルギ負荷データが予測対象日に対する基準のデータとして適切か否かを判定するようにしている。
従って、この実施形態では、予測対象日の7日前、14日前を複数の基準日として定めることになり、ステップ38,40における前記カウント値UPが前記類似判定用閾値UT以上であるか否かの判別が、複数の基準日のうちで過去の複数の日に対する類似関係が高いか否かを判別する処理に対応する。
前記予測対象日の14日前のその時間帯に対応する予測元データ可否判定メモリに記憶されるカウント値UPが前記類似判定用閾値UT以上でなければ、7日前及び14日前のいずれのデータも予測に用いるデータとしての信頼性が低いので、そのときは、予測対象日よりも前の1週間の実エネルギ負荷データを平均化処理して予測エネルギ負荷データを求める(ステップ36)。
予測対象日の1日の4つの時間帯の夫々について上述したような基準日を設定する処理を実行する(ステップ42、43)。そして、その1日分の時間帯について基準日を設定する処理が終了すると、次に、1日の4つの時間帯の夫々について、基準日を除く日別・時間帯別に20日分記憶されている同じ時間帯夫々の実エネルギ負荷データについて、基準日として設定されている日の時間帯の実エネルギ負荷データとの相関係数αを求める(ステップ44、45)。つまり、4つの時間帯(time=n)(n:1〜4)の夫々について、複数の日(day=m)(m:1〜20)別に相関係数αを求める。従って、ここでは、基準日を除く日別・時間帯別の20日分のデータが類似関係を判別するための判別対象となる。
そして、日別・時間帯別に20日分記憶されている実エネルギ負荷データのうちで、前記相関係数αが設定値(0.7)以上であり、且つ、日別・時間帯別に予測元データ可否判定メモリに記憶されるカウント値UPが前記類似判定用閾値UT以上であれば、その日におけるその時間帯の実エネルギ負荷データを予測元データの候補とする(ステップ46、47)。そして、その日におけるその時間帯が、予測データ作成用の単位期間に対応することになる。
つまり、前記相関係数αが設定値(0.7)以上であると判別された時間帯のうち、前記カウント値UPが前記類似判定用閾値UT以上であると判別された時間帯を選択して、その時間帯を用いて予測エネルギ負荷データを求めるのである。
すなわち、上記ステップ46にて前記相関係数αが設定値(0.7)以上であると判別された複数の予測データ作成用の単位期間としての時間帯のうちで、前記カウント値UPが前記類似判定用閾値UT以上であると判別されて判別対象とする過去の複数の単位期間に対する類似関係が高いと判別された予測データ作成用の単位期間としての時間帯を選択して、予測エネルギ負荷データを求めることになる。
このような相関係数αを求める処理及びその相関係数αに基づいて過去の複数の単位期間に対する類似関係を判別する処理を日別・時間帯別に記憶されている20日分について順次繰り返し実行し(ステップ48、49)、1日の4つの時間帯のうちの1つの時間帯について20日分の上記処理が終了すると、前記予測元データの候補とされる日である候補日が類似判定用閾値UT以上あれば、その時間帯について、複数の候補日夫々の時間帯における実エネルギ負荷データを平均化処理して予測エネルギ負荷データを求める(ステップ50、51)。
前記複数の候補日夫々の時間帯内には、実エネルギ負荷データとしては単位時間(1時間)毎の6つのデータがあるが、前記平均化処理においては、時間帯内の同じ時刻に対応させて各単位時間毎に平均値を算出することになる。つまり、予測エネルギ負荷データとしては実際には各単位時間毎の複数のデータが含まれることになる。
図3に、データ記憶部51に記憶される実エネルギ負荷データの例を示している。予測対象日の前日のデータD1から新しい順にD2,D3‥D21まで記憶される。例えば、予測対象日の7日前を基準単位期間として、その7日前のデータD7との間の相関係数αが設定値(0.7)以上であるものが、例えばD1、D2,D6,D14であれば、それらの各データD1、D2,D6,D14の平均値を求めるのである。
上記平均化処理においては、前記類似度が設定類似度以上である単位期間、すなわち、相関係数αが設定値(0.7)以上である時間帯の実エネルギ負荷データだけを用いる構成としているが、このような構成に代えて、前記相関係数αが設定値(0.7)以上である時間帯の実エネルギ負荷データ及び基準日の同じ時間帯(基準単位期間)の実エネルギ負荷データの平均化処理により前記予測エネルギ負荷データを求める構成とすることもできる。図3に示す例であれば、各データD1、D2,D6,D14にデータD7も加えて平均値を求めることになる。
上記したような処理によって求められる予測エネルギ負荷データは、例えば図4に示すように、夫々時系列的に変化する、1日分の予測電力負荷データ、1日分の予測暖房熱負荷データ、1日分の予測給湯熱負荷データとして求められることになる。図4の(イ)は、1日分の予測電力負荷を示しており、図4の(ロ)は、1日分の予測暖房熱負荷を示しており、図4の(ハ)は、1日分の予測給湯熱負荷を示している。
次に、前記運転制御部5による熱電併給装置1の運転の制御について説明を加える。
運転制御部5は、上述のように運転対象日の予測エネルギ負荷データを求めた状態で、単位時間である1時間が経過する毎に、予測エネルギ負荷データから、熱電併給装置1を運転させるか否かの基準となる省エネルギ度基準値を求める省エネルギ度基準値演算処理を行うと共に、その省エネルギ度基準値演算処理にて求められた省エネルギ度基準値よりも現時点での実省エネルギ度が上回っているか否かによって、熱電併給装置1の運転の可否を判別する運転可否判別処理を行うように構成されている。
このようにして、運転制御部5は、運転可否判別処理において、熱電併給装置1の運転が可と判別すると、その時点から1時間先までの単位時間を熱電併給装置1を運転させる運転用時間帯として設定して、その運転用時間帯に熱電併給装置1を運転させ、熱電併給装置1の運転が不可と判別すると熱電併給装置1の運転を停止させるように構成されている。
前記省エネルギ度基準値演算処理について説明を加えると、単位時間である1時間が経過する毎に実行され、予測給湯熱負荷データを用いて、現時点から基準値用時間先までの間に必要となる貯湯必要量を賄えるように熱電併給装置1を運転させた場合に、熱電併給装置1を運転させることによって省エネルギ化を実現できる省エネルギ度基準値を求めるように構成されている。
例えば、単位時間を1時間とし、基準値用時間を12時間として説明を加えると、まず、予測エネルギ負荷データによる予測電力負荷、予測給湯熱負荷、及び、予測暖房熱負荷から、下記の式5により、図6に示すように、熱電併給装置1を運転させた場合の予測省エネルギ度を1時間毎に12時間先までの12個分を求めると共に、熱電併給装置1を運転させた場合に貯湯タンク2に貯湯することができる予測貯湯量を1時間毎に12時間先までの12個分を求める。
省エネルギ度P={(EK1+EK2+EK3)/熱電併給装置1の必要エネルギ}×100……………(式5)
但し、EK1は、有効発電出力E1を変数とする関数であり、EK2は、E2を変数とする関数であり、EK3は、E3を変数とする関数であり、
EK1=有効発電出力E1の発電所一次エネルギ換算値
=f1(有効発電出力E1,発電所での必要エネルギ)
EK2=有効暖房熱出力E2の従来給湯器でのエネルギ換算値
=f2(有効暖房熱出力E2,バーナ効率(暖房時))
EK3=有効貯湯熱出力E3の従来給湯器でのエネルギ換算値
=f3(有効貯湯熱出力E3,バーナ効率(給湯時))
熱電併給装置1の必要エネルギ:5.5kW(熱電併給装置1を1時間稼動させたときの都市ガス消費量を0.433m3とする)
単位電力発電必要エネルギ:2.8kW
バーナ効率(暖房時):0.8
バーナ効率(給湯時):0.9
また、有効発電出力E1、有効暖房熱出力E2、有効貯湯熱出力E3の夫々は、下記の式6〜式8により求められる。
E1=熱電併給装置1の発電電力−(余剰電力+固有の補機の電力負荷)……………(式6)
E2=暖房端末3での熱負荷……………(式7)
E3=(熱電併給装置1の熱出力+電気ヒータ12の回収熱量−有効暖房熱出力E2)−放熱ロス……………(式8)
但し、電気ヒータ12の回収熱量=電気ヒータ12の消費電力×ヒータの熱効率とする。
続いて、図5に示すように、1時間毎の予測省エネルギ度及び予測貯湯量を12個分求めた状態において、まず、予測給湯熱負荷データから12時間先までに必要とされている予測必要貯湯量を求め、その予測必要貯湯量から現時点での貯湯タンク2内の貯湯量を引いて、12時間先までの間に必要となる必要貯湯量を求める。例えば、予測給湯熱負荷データから12時間後に9.8kWの給湯熱負荷が予測されていて、現時点での貯湯タンク2内の貯湯量が2.5kWである場合には、12時間先までの間に必要となる必要貯湯量は7.3kWとなる。
そして、単位時間の予測貯湯量を足し合わせる状態で、その足し合わせた予測貯湯量が必要貯湯量に達するまで、12個分の単位時間のうち、予測省エネルギ度の数値が高いものから選択していくようにしている。
以下、具体的な数値を例示した図5を参照しながら説明を加える。
例えば、上述の如く、必要貯湯量が7.3kWである場合には、まず、予測省エネルギ度の一番高い7時間先から8時間先までの単位時間を選択し、その単位時間における予測貯湯量を足し合わせる。次に予測省エネルギ度の高い6時間先から7時間先までの単位時間を選択し、その単位時間における予測貯湯量を足し合わせて、そのときの足し合わせた予測貯湯量が1.1kWとなる。
また次に予測省エネルギ度の高い5時間先から6時間先までの単位時間を選択し、その単位時間における予測貯湯量を足し合わせて、そのときの足し合わせた予測貯湯量が4.0kWとなる。
このようにして、予測省エネルギ度の数値が高いものからの単位時間の選択と予測貯湯量の足し合わせを繰り返していくと、図5に示すように、8時間先から9時間先までの単位時間を選択したときに、足し合わせた予測貯湯量が7.3kWに達する。
そうすると、8時間先から9時間先までの単位時間の省エネルギ度を省エネルギ度基準値として設定し、図5に示すものでは、省エネルギ度基準値が106となる。
前記運転可否判別処理について説明を加えると、単位時間である1時間が経過する毎に実行され、現時点での電力負荷、現時点での給湯熱負荷、及び、現時点での暖房熱負荷から、上記の式5により、実省エネルギ度を求める。
そして、その実省エネルギ度が省エネルギ度基準値よりも上回ると、熱電併給装置1の運転が可と判別し、実省エネルギ度が省エネルギ度基準値以下であると、熱電併給装置1の運転が不可と判別するようにしている。
そして、上述のように、前記運転制御部5は、運転可否判別処理において、熱電併給装置1の運転が可と判別すると、熱電併給装置1を運転させ、熱電併給装置1の運転が不可と判別すると、熱電併給装置1の運転を停止させる。
つまり、実際の電力負荷、給湯熱負荷及び暖房熱負荷が、予測電力負荷データ、予測給湯熱負荷データ及び予測暖房熱負荷データと略等しければ、実省エネルギ度は、省エネルギ基準値演算処理において求めた予測省エネルギ度と略等しくなるので、必要貯湯量を貯湯できるように予測省エネルギ度の高い時間帯の順に選択した複数の単位時間において、熱電併給装置1が運転されることになる。
〔第2実施形態〕
次に第2実施形態について説明する。
この第2実施形態においては、前記予測データ作成部52の予測データ作成処理の構成が異なる他の構成は第1実施形態と同じであるから、異なる点について説明し、同じ構成については説明は省略する。
つまり、この実施形態では、予測データ作成部52は、前記データ記憶部51に記憶された複数の単位期間のうちで、前記予測対象単位期間との関連にて基準として定める基準期間としての基準単位期間を求め、前記記憶手段に記憶された前記複数の単位期間のうちで、前記基準単位期間を除き且つ判別対象とする他の複数の単位期間の夫々について、その実エネルギ負荷データと前記基準単位期間における実エネルギ負荷データとの類似度を求めて、その類似度が設定類似度以上である複数の単位期間の夫々に対して設定期間後となる複数の予測データ作成用の単位期間の実エネルギ負荷データの平均化処理、又は、前記類似度が設定類似度以上である複数の単位期間の夫々に対して設定期間後となる複数の予測データ作成用の単位期間の実エネルギ負荷データ及び前記基準単位期間における実エネルギ負荷データの平均化処理により、前記予測エネルギ負荷データを求めるように構成されている。
そして、前記複数の予測データ作成用の単位期間の夫々について、その実エネルギ負荷データと判別対象とする過去の複数の単位期間夫々の実エネルギ負荷データとの類似度を求め、その類似度に基づいて、前記複数の予測データ作成用の単位期間のうちで、前記判別対象とする過去の複数の単位期間に対する類似関係が高い予測データ作成用の単位期間を用いて前記予測エネルギ負荷データを求めるように構成されている。
以下、予測データ作成部52による具体的な処理について説明する。
この実施形態では、第1実施形態における図7で示したような前記データ判別用処理、及び、図8で示したような前記予測データ作成処理のうちのステップ31〜ステップ43までの処理については、第1実施形態と同じであるから、その同じ構成については、ここでは説明は省略し、前記予測データ作成処理におけるステップ44以降の処理について説明する。
この実施形態では、図10に示すように、第1実施形態と同じように、1日の4つの時間帯の夫々について、基準日を除く日別・時間帯別に20日分記憶されている同じ時間帯夫々の実エネルギ負荷データについて、基準日として設定されている日の時間帯の実エネルギ負荷データとの相関係数αを求める(ステップ45)のであるが、そのとき、基準日よりも過去の複数の日を対象として行うようになっている。例えば、図11に示すように、予測対象単位期間の属する日である予測対象日の7日前(D7)が基準日として設定された場合であれば、それよりも過去の日のデータ(D8,D9,‥D21)を判別対象として相関係数を求めるのである。
そして、類似度としての相関係数αが設定類似度としての設定値(0.7)以上であり、且つ、日別・時間帯別に予測元データ可否判定メモリに記憶されるカウント値UPが前記類似判定用閾値UT以上であれば、その日におけるその時間帯に対して設定期間後、具体的には7日後の日における時間帯の実エネルギ負荷データを予測元データの候補とする(ステップ46、47)。つまり、前記7日後の日における時間帯が予測データ作成用の単位期間に対応することになる。
このような相関係数αを求める処理及びその相関係数αに基づいて過去の複数の単位期間に対する類似関係を判別する処理を日別・時間帯別に記憶されている20日分のうち、基準日より過去の14日分について順次繰り返し実行し(ステップ48、49)、1日の4つの時間帯のうちのある時間帯について14日分の上記処理が終了すると、前記予測元データの候補とする候補日が類似判定用閾値UT以上あれば、その複数の予測元データの候補における実エネルギ負荷データを平均化処理して予測エネルギ負荷データを求める(ステップ50、51)。平均値処理については、第1実施形態と同じである。
図11を参照しながら説明すると、例えば、予測対象日の7日前を基準単位期間として、その7日前のデータD7との間の相関係数αが設定値(0.7)以上であるものが、例えばD8、D9,D14,D20であれば、それらの各日に対して7日後のD1、D2,D7,D13を予測元データの候補として求めて、それらの実エネルギ負荷データの平均値を求めるのである。
〔第3実施形態〕
次に第3実施形態について説明する。
この第3実施形態においては、予測データ作成手段としての前記運転制御部における予測データ作成部52の予測データ作成処理の構成が異なる他の構成は第1実施形態と同じであるから、異なる点について説明し、同じ構成については説明は省略する。
この実施形態では、予測データ作成部52は、前記予測対象単位期間の属する日が休日の場合には過去の休日における前記実エネルギ負荷データを用いて予測エネルギ負荷データを求め、前記予測対象単位期間の属する日が平日の場合には過去の平日における前記実エネルギ負荷データを用いて予測エネルギ負荷データを求めるように構成されている。
この実施形態では、運転制御部がカレンダー機能を有しており、データ記憶部51に記憶される実エネルギ負荷データは、各日における日付及び曜日に対応した状態で管理して記憶される構成となっている。従って、各日が平日であるか休日(土曜日、日曜日、祝日等)であるかを判断できるようになっている。
以下、予測データ作成部52による具体的な処理について説明する。
この実施形態では、第1実施形態における図7で示したような前記データ判別用処理、及び、図8で示したような前記予測データ作成処理のうちのステップ31〜ステップ43までの処理については、第1実施形態と同じであるから、その同じ構成については、ここでは説明は省略し、前記予測データ作成処理におけるステップ44以降の処理について説明する。
すなわち、この実施形態では、図12に示すように、1日の4つの時間帯の夫々について、基準日を除く日別・時間帯別に20日分記憶されている同じ時間帯夫々の実エネルギ負荷データについて、基準日として設定されている日の時間帯の実エネルギ負荷データとの相関係数αを求めるのであるが、そのとき、予測対象日が平日であるか休日であるかを判断し、平日であれば、過去の20日間のうちで平日の実エネルギ負荷データだけを対象とするように処理の対象を限定し、予測対象日が休日であれば、過去の20日間のうちで休日の実エネルギ負荷データだけを対象とするように処理の対象を限定している(ステップ44、45、46)。そして、その設定した対象となる日についてのみ、上記したような相関係数を求める処理及び予測エネルギ負荷データを求めるための平均化処理等を実行する(ステップ48〜56)。
〔別実施形態〕
次に別実施形態を説明する。
(1) 上記実施形態では、前記複数の予測データ作成用の単位期間の夫々について、その実エネルギ負荷データと判別対象とする過去の複数の単位期間夫々の実エネルギ負荷データとの類似度を求め、その類似度に基づいて、前記複数の予測データ作成用の単位期間のうちで、前記判別対象とする過去の複数の単位期間に対する類似関係が高い予測データ作成用の単位期間を選択して、その予測データ作成用の単位期間を用いて前記予測エネルギ負荷データを求めるように構成したが、このような構成に代えて、前記複数の予測データ作成用の単位期間について上述したような類似関係を判別することなく、全てのデータを用いて予測エネルギ負荷データを求める構成としてもよい。
すなわち、上記各実施形態におけるデータ判定用処理(ステップ2)を実行せず、第1実施形態及び第2実施形態のステップ46や第3実施形態のステップ49において行われる前記カウント値UPが前記類似判定用閾値UT以上であるか否かを判別する処理を実行しない構成である。
) 上記実施形態では、前記予測データ作成手段が、前記類似度を、対比する前記単位期間における複数の単位時間毎の前記実エネルギ負荷データ同士の相関係数に基づいて求めるように構成したが、この構成に代えて、前記類似度を、対比する前記単位期間における複数の単位時間毎の前記実エネルギ負荷データ同士の偏差に基づいて求めるように構成してもよい。
例えば、対比する前記単位期間における複数の単位時間毎に前記実エネルギ負荷データ同士の偏差を求め、それらの偏差の単位期間(時間帯)内での総和を求め、その総和を時間帯内の全データの合計値で割った値を類似度として求めるような構成としてもよい。又、これ例外にも種々の手法で類似度を判別することが可能である。
) 上記実施形態では、予測エネルギ負荷データを求める際の平均化処理として、複数の実エネルギ負荷データの単純な算術平均を求める構成について説明したが、このような構成に限らず、所定の重み付けをつけて加重平均する構成としてもよい。例えば、最近のデータほど大きな重み付け、古いデータであるほど小さい重みを付ける構成等であってもよい。
) 上記実施形態では、前記複数の予測データ作成用の単位期間のうちで、前記判別対象とする過去の複数の単位期間に対する類似関係が高い予測データ作成用の単位期間を選択する構成として、前記判別対象とする過去の複数の単位期間のうちで前記類似度が設定類似度以上の単位期間の個数が設定数以上であるか否かにより判別する構成としたが、このような方法に限らず、前記判別対象とする過去の複数の単位期間のうちで前記類似度が設定類似度以上である単位期間が占める割合が設定割合以上であるか否かにより判別する構成としたり、あるいは、前記判別対象とする過去の複数の単位期間の夫々における前記類似度の平均値を求めて、その平均値が設定値以上であるか否かにより判別する構成などの他の構成で実施してもよい。
) 上記実施形態では、単位期間として1日を4つに分けた複数の時間帯として設定したが、例えば、1日を2つ、3つ又は5つ以上の時間帯に分けて設定してもよく、単位期間としては適宜変更して実施することができる。又、上記実施形態では、単位時間として1時間を設定したが、これに代えての1時間より短い時間でもよく1時間よりも長い時間でもよい。
) 上記実施形態では、前記予測対象単位期間の属する日から設定日数ずつ離れる複数の基準日を求める構成において、前記設定日数を変更設定する設定日数変更設定手段として、使用者によって操作可能な日数設定器が備えられる構成としたが、このような設定日数変更設定手段を備えない構成として、前記設定日数を7日に固定設定するようにしてもよい。
) 上記実施形態では、前記給湯熱負荷データが、給湯栓に供給される一般給湯並びに浴槽に給湯される風呂給湯の両方を合わせた給湯熱負荷データとして1つの給湯熱負荷計測手段31によって計測される構成としたが、このような構成に代えて、給湯栓に供給される一般給湯量を計測する一般給湯用の給湯熱負荷計測手段と、浴槽に給湯される風呂給湯量を計測する風呂給湯用の給湯熱負荷計測手段とを各別に備えて、それらにて各別に計測された値を合計した値を給湯熱負荷データとして用いるようにしてもよい。
) 上記実施形態では、熱電併給装置として、発電機とその発電機を駆動するガスエンジンとを備えて構成したが、この構成に代えて、燃料電池にて構成してもよい。
) 上記実施形態では、前記予測データ作成手段にて求められた前記予測エネルギ負荷データに基づいてコージェネレーションシステムを運転するようにしたが、これ以外に、エネルギとしての電力を発生する発電機を備えた発電システムやエネルギとしての熱を発生するヒートポンプを備えた熱供給システム等にも適用することができる。
コージェネレーションシステムの全体構成を示すブロック図 コージェネレーションシステムの制御構成を示すブロック図 実エネルギ負荷データを示す図 予測エネルギ負荷データを示す図 省エネルギ度基準値演算処理を説明する図 制御動作のフローチャート 制御動作のフローチャート 制御動作のフローチャート 制御動作のフローチャート 第2実施形態の制御動作のフローチャート 第2実施形態の実エネルギ負荷データを示す図 第3実施形態の制御動作のフローチャート
1 熱電併給装置
5 運転制御部
3、9 エネルギ消費部
34 設定日数変更設定手段
51 記憶手段
52 予測データ作成手段

Claims (10)

  1. エネルギ消費部における単位時間毎の実エネルギ負荷データを時間経過の並び順に単位期間毎に区分けした状態で過去の複数の単位期間について記憶する記憶手段と、その記憶手段の記憶情報に基づいて予測対象とする単位期間としての予測対象単位期間において消費が予測されるエネルギ負荷データとしての予測エネルギ負荷データを求める予測データ作成手段とが設けられたエネルギ負荷データ作成装置であって、
    前記予測データ作成手段は、
    1日を前記単位期間としての複数の時間帯に区分けし、各日の同じ時間帯群の夫々について前記予測エネルギ負荷データを求めるように構成され、且つ、
    前記予測対象単位期間の属する日に対して基準日選択条件に基づいて求められる基準日の時間帯を、前記記憶手段に記憶された前記複数の単位期間のうちで、前記予測対象単位期間との関連にて基準として定める基準期間としての基準単位期間として設定し
    前記記憶手段に記憶された前記複数の単位期間のうちで、前記基準単位期間を除き且つ判別対象とする他の複数の単位期間の夫々について、その実エネルギ負荷データと前記基準単位期間における実エネルギ負荷データとの類似度を求めて、
    その類似度が設定類似度以上である複数の予測データ作成用の単位期間の実エネルギ負荷データの平均化処理、又は、前記類似度が設定類似度以上である複数の予測データ作成用の単位期間の実エネルギ負荷データ及び前記基準単位期間における実エネルギ負荷データの平均化処理により、前記予測エネルギ負荷データを求めるように構成され、
    前記基準日選択条件が、前記予測対象単位期間の属する日から設定日数ずつ離れる複数の基準日を求める条件として設定され、
    前記予測データ作成手段は、
    前記基準日選択条件に基づいて複数の基準日を求めて、
    1日の複数の時間帯の夫々について、前記複数の基準日の夫々と判別対象とする過去の複数の日との実エネルギ負荷データの類似度を求め、
    前記類似度に基づいて、前記複数の時間帯の夫々についての基準日として、前記予測対象単位期間の属する日から近いものほど優先して選択することを条件として、前記複数の基準日のうちで判別対象とする過去の複数の日に対する類似関係が高い基準日を選択するように構成されているエネルギ負荷データ作成装置。
  2. エネルギ消費部における単位時間毎の実エネルギ負荷データを時間経過の並び順に単位期間毎に区分けした状態で過去の複数の単位期間について記憶する記憶手段と、その記憶手段の記憶情報に基づいて予測対象とする単位期間としての予測対象単位期間において消費が予測されるエネルギ負荷データとしての予測エネルギ負荷データを求める予測データ作成手段とが設けられたエネルギ負荷データ作成装置であって、
    前記予測データ作成手段は、
    1日を前記単位期間としての複数の時間帯に区分けし、各日の同じ時間帯群の夫々について前記予測エネルギ負荷データを求めるように構成され、且つ、
    前記予測対象単位期間の属する日に対して基準日選択条件に基づいて求められる基準日の時間帯を、前記記憶手段に記憶された前記複数の単位期間のうちで、前記予測対象単位期間との関連にて基準として定める基準期間としての基準単位期間として設定し
    前記記憶手段に記憶された前記複数の単位期間のうちで、前記基準単位期間を除き且つ判別対象とする他の複数の単位期間の夫々について、その実エネルギ負荷データと前記基準単位期間における実エネルギ負荷データとの類似度を求めて、
    その類似度が設定類似度以上である複数の単位期間の夫々に対して設定期間としての7日後となる複数の予測データ作成用の単位期間の実エネルギ負荷データの平均化処理、又は、前記類似度が設定類似度以上である複数の単位期間の夫々に対して設定期間としての7日後となる複数の予測データ作成用の単位期間の実エネルギ負荷データ及び前記基準単位期間における実エネルギ負荷データの平均化処理により、前記予測エネルギ負荷データを求めるように構成され、
    前記基準日選択条件が、前記予測対象単位期間の属する日から設定日数ずつ離れる複数の基準日を求める条件として設定され、
    前記予測データ作成手段は、
    前記基準日選択条件に基づいて複数の基準日を求めて、
    1日の複数の時間帯の夫々について、前記複数の基準日の夫々と判別対象とする過去の複数の日との実エネルギ負荷データの類似度を求め、
    前記類似度に基づいて、前記複数の時間帯の夫々についての基準日として、前記予測対象単位期間の属する日から近いものほど優先して選択することを条件として、前記複数の基準日のうちで判別対象とする過去の複数の日に対する類似関係が高い基準日を選択するように構成されているエネルギ負荷データ作成装置。
  3. 前記予測データ作成手段は、
    前記複数の予測データ作成用の単位期間の夫々について、その実エネルギ負荷データと判別対象とする過去の複数の単位期間夫々の実エネルギ負荷データとの類似度を求め、
    その類似度に基づいて、前記複数の予測データ作成用の単位期間のうちで、前記判別対象とする過去の複数の単位期間に対する類似関係が高い予測データ作成用の単位期間を選択して、その予測データ作成用の単位期間を用いて前記予測エネルギ負荷データを求めるように構成されている請求項1又は2記載のエネルギ負荷データ作成装置。
  4. 前記記憶手段が、前記実エネルギ負荷データとして、電力負荷データ、一般給湯又は風呂給湯の少なくともいずれかを含む給湯負荷データ、及び、暖房負荷データの夫々を区別して記憶するように構成され、
    前記予測データ作成手段は、前記予測エネルギ負荷データとして、電力負荷データ、一般給湯又は風呂給湯の少なくともいずれかを含む給湯負荷データ、及び、暖房負荷データの夫々について各別に求めるように構成されている請求項1〜3のいずれか1項に記載のエネルギ負荷データ作成装置。
  5. 前記設定日数が7日である請求項1〜4のいずれか1項に記載のエネルギ負荷データ作成装置。
  6. 前記設定日数を変更設定する設定日数変更設定手段が設けられている請求項1〜5のいずれか1項に記載のエネルギ負荷データ作成装置。
  7. 前記予測データ作成手段は、
    前記予測対象単位期間の属する日が休日の場合には過去の休日における前記実エネルギ負荷データを用いて予測エネルギ負荷データを求め、前記予測対象単位期間の属する日が平日の場合には過去の平日における前記実エネルギ負荷データを用いて予測エネルギ負荷データを求めるように構成されている請求項1〜6のいずれか1項に記載のエネルギ負荷データ作成装置。
  8. 前記予測データ作成手段は、
    前記類似度を、対比する前記単位期間における複数の単位時間毎の前記実エネルギ負荷データ同士の相関係数に基づいて求めるように構成されている請求項1〜7のいずれか1項に記載のエネルギ負荷データ作成装置。
  9. 前記予測データ作成手段は、
    前記類似度を、対比する前記単位期間における複数の単位時間毎の前記実エネルギ負荷データ同士の偏差に基づいて求めるように構成されている請求項1〜8のいずれか1項に記載のエネルギ負荷データ作成装置。
  10. 請求項1〜9のいずれか1項に記載のエネルギ負荷データ作成装置を備えたコージェネレーションシステムであって、
    前記エネルギ消費部にて消費されるエネルギとして熱と電力とを発生する熱電併給装置と、前記予測データ作成手段にて求められた前記予測エネルギ負荷データに基づいて前記熱電併給装置の運転を制御する運転制御手段とが設けられているコージェネレーションシステム。
JP2005057772A 2005-03-02 2005-03-02 エネルギ負荷データ作成装置及びコージェネレーションシステム Expired - Fee Related JP4614793B2 (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2005057772A JP4614793B2 (ja) 2005-03-02 2005-03-02 エネルギ負荷データ作成装置及びコージェネレーションシステム

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2005057772A JP4614793B2 (ja) 2005-03-02 2005-03-02 エネルギ負荷データ作成装置及びコージェネレーションシステム

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2006244062A JP2006244062A (ja) 2006-09-14
JP4614793B2 true JP4614793B2 (ja) 2011-01-19

Family

ID=37050427

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2005057772A Expired - Fee Related JP4614793B2 (ja) 2005-03-02 2005-03-02 エネルギ負荷データ作成装置及びコージェネレーションシステム

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP4614793B2 (ja)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113824124A (zh) * 2021-11-19 2021-12-21 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司 基于无线通信量子加密的电网负荷自动调节方法及装置

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5123039B2 (ja) * 2008-04-18 2013-01-16 パナソニック株式会社 電力管理システム
JP5207821B2 (ja) * 2008-05-13 2013-06-12 三菱電機株式会社 給湯機
JP5712476B2 (ja) * 2009-09-10 2015-05-07 ダイキン工業株式会社 デマンド制御システム
JP5957725B2 (ja) * 2012-10-25 2016-07-27 株式会社日立ソリューションズ東日本 予測装置、予測方法、および、予測プログラム
JP6028644B2 (ja) * 2013-03-22 2016-11-16 富士通株式会社 消費電力予測プログラム、消費電力予測方法及び消費電力予測装置
JP6679980B2 (ja) * 2016-02-25 2020-04-15 中国電力株式会社 電力需要予測装置、及び電力需要予測方法
CN113743673B (zh) * 2021-09-09 2023-12-22 中国南方电网有限责任公司 一种台风期间的电力负荷预测方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH08190540A (ja) * 1995-01-06 1996-07-23 Tokyo Electric Power Co Inc:The 地域冷暖房プラントの運転支援装置
JPH11125448A (ja) * 1997-10-22 1999-05-11 Ntt Power And Building Facilities Inc 熱負荷予測装置
JP2004260946A (ja) * 2003-02-26 2004-09-16 Osaka Gas Co Ltd 運転制御システム
JP2004263621A (ja) * 2003-02-28 2004-09-24 Osaka Gas Co Ltd コージェネレーションシステム

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH08190540A (ja) * 1995-01-06 1996-07-23 Tokyo Electric Power Co Inc:The 地域冷暖房プラントの運転支援装置
JPH11125448A (ja) * 1997-10-22 1999-05-11 Ntt Power And Building Facilities Inc 熱負荷予測装置
JP2004260946A (ja) * 2003-02-26 2004-09-16 Osaka Gas Co Ltd 運転制御システム
JP2004263621A (ja) * 2003-02-28 2004-09-24 Osaka Gas Co Ltd コージェネレーションシステム

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113824124A (zh) * 2021-11-19 2021-12-21 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司 基于无线通信量子加密的电网负荷自动调节方法及装置

Also Published As

Publication number Publication date
JP2006244062A (ja) 2006-09-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP4614793B2 (ja) エネルギ負荷データ作成装置及びコージェネレーションシステム
JP4229865B2 (ja) エネルギ供給システム
JP2007252085A (ja) 発電システム
JP2016114271A (ja) コージェネレーションシステム
JP5048820B2 (ja) コージェネレーションシステム
JP4516862B2 (ja) エネルギ供給システム
JP2007247968A (ja) コージェネレーションシステム
JP4516875B2 (ja) エネルギ供給システム
JP2005287132A (ja) コージェネレーションシステム
JP2005291561A (ja) コージェネレーションシステムの運転方法及びコージェネレーションシステム
JP4176028B2 (ja) エネルギシステム
JP4916197B2 (ja) コージェネレーションシステム
JP2004357419A (ja) コージェネレーションシステム
JP2007107873A (ja) コージェネレーションシステム
JP4163977B2 (ja) 熱源システム
JP4036819B2 (ja) コージェネレーションシステム
JP4614809B2 (ja) エネルギ供給システム
JP2007330009A (ja) 電力負荷制御装置及びそれを備えるコージェネレーションシステム
JP4861059B2 (ja) コージェネレーションシステム
JP2006010296A (ja) 熱源システム
JP3970239B2 (ja) コージェネレーションシステムの省エネルギー度演算方法
JP2005223964A (ja) コージェネレーションシステムの運転制御システム
JP4649182B2 (ja) エネルギ発生装置用のエネルギ負荷データ作成装置及びコージェネレーションシステム
JP2004257590A (ja) 熱源システム
JP2006275416A (ja) 熱源システム

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20080208

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20100705

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20100708

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20100817

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20101007

A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20101019

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

Ref document number: 4614793

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20131029

Year of fee payment: 3

LAPS Cancellation because of no payment of annual fees