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

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５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。

第５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６特徴構成は、第１特徴構成〜第５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。

第６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７特徴構成は、第１特徴構成〜第６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。

第７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８特徴構成は、第１特徴構成〜第７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。

第８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９特徴構成は、第１特徴構成〜第８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。

第９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１〜９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点にある。

第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。

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。

（２） 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。

（３） 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。

（４） 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。

（５） 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。

（６） 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。

（７） 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。

（８） 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。

（９） 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。

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