JP4783691B2 - 家庭用燃料電池コジェネシステムの運転制御装置 - Google Patents
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Description
本発明は、家庭用燃料電池コジェネシステムの運転制御に関するものである。
従来から、燃料電池コジェネシステムの運転制御方法に関するものが出願されている。
運転制御は、家庭用ガスエンジンコジェネにおいても実施されており、その方法としては過去の家庭のエネルギー負荷データから翌日のエネルギー使用パターンを類推し、所定の方法に基づいて運転方法を決定するものである。そのため、省エネ効果を得るためには、（１）翌日のエネルギー使用パターンの予測、（２）ＦＣの運転方法決定ロジック、の２つについての精度を向上させる必要がある。しかし、家庭のエネルギー負荷は外気環境だけでなく、住人の主観や生活パターンの変化によって日々変化するもので、（１）翌日のエネルギー負荷の予測精度を向上させるのは実質的に困難である。
運転制御は、家庭用ガスエンジンコジェネにおいても実施されており、その方法としては過去の家庭のエネルギー負荷データから翌日のエネルギー使用パターンを類推し、所定の方法に基づいて運転方法を決定するものである。そのため、省エネ効果を得るためには、（１）翌日のエネルギー使用パターンの予測、（２）ＦＣの運転方法決定ロジック、の２つについての精度を向上させる必要がある。しかし、家庭のエネルギー負荷は外気環境だけでなく、住人の主観や生活パターンの変化によって日々変化するもので、（１）翌日のエネルギー負荷の予測精度を向上させるのは実質的に困難である。
特許文献1は、予測方法にニューラルネットワークを用いたものである。ニューラルネットワークの特徴として、扱うデータが多く、また計算回数が膨大になるため、家庭用レベルの分散型電源の制御装置として使用することは難しい。
特許文献２は、ある基準に基づいてエネルギー負荷データの採用の可否を決定し、採用した数日分のエネルギー負荷データに重み係数を掛けて予測値としたものである。そのため、データ量は少ないが、エネルギー負荷データの採用条件がエネルギー負荷の変化が急激に発生しないということを前提に置いているため、季節の変わり目など、エネルギー負荷が大きく変化する場合には、重み係数を乗じた結果、図１１のとおり実際値（実践で示す。）と予測値（点線で示す。）が大きくずれることになり、精度が著しく低下する。
特許文献２は、ある基準に基づいてエネルギー負荷データの採用の可否を決定し、採用した数日分のエネルギー負荷データに重み係数を掛けて予測値としたものである。そのため、データ量は少ないが、エネルギー負荷データの採用条件がエネルギー負荷の変化が急激に発生しないということを前提に置いているため、季節の変わり目など、エネルギー負荷が大きく変化する場合には、重み係数を乗じた結果、図１１のとおり実際値（実践で示す。）と予測値（点線で示す。）が大きくずれることになり、精度が著しく低下する。
特許行文献３は、予測方法に事例ベース推論或いは自己回帰モデルを用いたものである。従って、エネルギー負荷のデータベースを作成する必要があるが、実際の制御装置のメモリ容量は小さいため実用が難しい。
特許文献４は、過去のエネルギー負荷の平均値を用いたものであるため、特許文献２と同様、季節の変化に伴う外気温の変化、生活パターンの変化、等による急激なエネルギー負荷の変化時には実際の値との間にズレが生じる。
特許文献４は、過去のエネルギー負荷の平均値を用いたものであるため、特許文献２と同様、季節の変化に伴う外気温の変化、生活パターンの変化、等による急激なエネルギー負荷の変化時には実際の値との間にズレが生じる。
特許文献５は、過去のエネルギー負荷を一週間前とそれ以前に区分し、それぞれについて重み係数を掛けて予測値としたものである。重み係数の値によって、喫緊のデータを重視した予測値にしたり、或いは一週間より以前の過去のデータを重視した予測値にすることが可能である。しかし、特許文献２と同様、季節の変化に伴う外気温の変化、生活パターンの変化、等による急激なエネルギー負荷の変化時には実際の値との間にズレが生じる。
特許文献６は、家庭用コジェネの基本制御ロジック一つと考えられる。１日および２日の予測電力及び熱負荷をもとに、どの起動時刻から運転を開始した場合が最も省エネであるかを計算し、決定する方法である。しかし、熱負荷（家庭用では、主として風呂負荷＋給湯負荷である。）に合わせた運転のため、熱負荷が小さい家庭については燃料電池の1回あたりの運転時間が短くなり、省エネ効果が得られない。
特許文献６は、家庭用コジェネの基本制御ロジック一つと考えられる。１日および２日の予測電力及び熱負荷をもとに、どの起動時刻から運転を開始した場合が最も省エネであるかを計算し、決定する方法である。しかし、熱負荷（家庭用では、主として風呂負荷＋給湯負荷である。）に合わせた運転のため、熱負荷が小さい家庭については燃料電池の1回あたりの運転時間が短くなり、省エネ効果が得られない。
しかしながら、従来技術では以下のような問題点があった。
従来技術で取り組んでいる予測方法を用いても期待される予測精度を得ることは困難である。特に、熱負荷（給湯負荷＋風呂負荷）に関しては、使用時刻が短いため、電力負荷と比較して使用時刻（発生時刻）の予測精度が低下する傾向にあり、予測精度の低い熱負荷を基準に燃料電池システムを運転させても期待される省エネ効果を得ることは困難である。
また、翌日熱負荷の予測を精度よく行えても、従来技術で取り組んでいる「熱負荷に合わせた運転」では、熱負荷の需要量が少ないとき、燃料電池の1回当りの運転時間が短くなり、十分な省エネ効果を得られない。また、翌日負荷の予測を精度よく行えても、エネルギー負荷の需要量が大きいとき、家庭の熱負荷を賄うためには貯湯タンクの満タン近くまで蓄熱する必要があり、また発電出力が高く蓄熱速度が早くなるため、熱負荷の使用時刻が僅かに遅れただけで満タンになり、燃料電池システムを停止することになる。結果として燃料電池システムの稼働時間が減少し期待される省エネ効果を得ることができなくなる。
従来技術で取り組んでいる予測方法を用いても期待される予測精度を得ることは困難である。特に、熱負荷（給湯負荷＋風呂負荷）に関しては、使用時刻が短いため、電力負荷と比較して使用時刻（発生時刻）の予測精度が低下する傾向にあり、予測精度の低い熱負荷を基準に燃料電池システムを運転させても期待される省エネ効果を得ることは困難である。
また、翌日熱負荷の予測を精度よく行えても、従来技術で取り組んでいる「熱負荷に合わせた運転」では、熱負荷の需要量が少ないとき、燃料電池の1回当りの運転時間が短くなり、十分な省エネ効果を得られない。また、翌日負荷の予測を精度よく行えても、エネルギー負荷の需要量が大きいとき、家庭の熱負荷を賄うためには貯湯タンクの満タン近くまで蓄熱する必要があり、また発電出力が高く蓄熱速度が早くなるため、熱負荷の使用時刻が僅かに遅れただけで満タンになり、燃料電池システムを停止することになる。結果として燃料電池システムの稼働時間が減少し期待される省エネ効果を得ることができなくなる。
そこで、本発明ではこのような問題を解決するためになされたものであり、発明が解決しようとする課題としては、運転制御方法において、（１）翌日のエネルギー負荷の予測、特に熱負荷発生時刻の予測が困難な家庭に対してリスクの小さい運転を実施する（２）エネルギー負荷の需要量が大きいとき貯湯タンク満タンになるまでの時間を遅らせ稼働時間を延長する、ことの２つの課題を解決することで燃料電池システムの運転制御の効果を向上させ、省エネ性、経済性を高める家庭用燃料電池のコジェネシステムを提供することを目的とする。
前記目的を達成するために、本発明による家庭用燃料電池コジェネシステムの運転制御装置は以下のような特徴を有する。
（１）その家庭の過去の電力負荷データから翌日の電力負荷パターンを類推し、給湯負荷データ及び風呂負荷データから翌日の給湯負荷パターン及び風呂負荷パターンを類推し、家庭用燃料電池システムの運転方法を決定する家庭用燃料電池コジェネシステムの運転制御装置において、（ａ）過去の電力負荷、給湯負荷、及び風呂負荷をデータベースに蓄積し、その蓄積データに基づいて、前記（給湯負荷＋風呂負荷）の発生時刻の偏差を算出したときに、前記算出した（給湯負荷＋風呂負荷）の発生時刻の偏差が所定値より大きい場合、（ｂ）または、過去の電力負荷、給湯負荷、及び風呂負荷をデータベースに蓄積し、その蓄積データに基づいて、翌日の電力負荷、給湯負荷、及び風呂負荷を算出予測して、前記算出した翌日の（給湯負荷＋風呂負荷）が所定値より小さい場合には、（ｃ）前記家庭用燃料電池システムの効率を高める運転方法を行うことを特徴とする。
（２）（１）に記載する家庭用燃料電池コジェネシステムの運転制御装置において、前記算出した翌日の風呂負荷の発生確率が所定値より高いときに、前記風呂負荷を前記家庭用燃料電池システムで賄うことを特徴とする。
（１）その家庭の過去の電力負荷データから翌日の電力負荷パターンを類推し、給湯負荷データ及び風呂負荷データから翌日の給湯負荷パターン及び風呂負荷パターンを類推し、家庭用燃料電池システムの運転方法を決定する家庭用燃料電池コジェネシステムの運転制御装置において、（ａ）過去の電力負荷、給湯負荷、及び風呂負荷をデータベースに蓄積し、その蓄積データに基づいて、前記（給湯負荷＋風呂負荷）の発生時刻の偏差を算出したときに、前記算出した（給湯負荷＋風呂負荷）の発生時刻の偏差が所定値より大きい場合、（ｂ）または、過去の電力負荷、給湯負荷、及び風呂負荷をデータベースに蓄積し、その蓄積データに基づいて、翌日の電力負荷、給湯負荷、及び風呂負荷を算出予測して、前記算出した翌日の（給湯負荷＋風呂負荷）が所定値より小さい場合には、（ｃ）前記家庭用燃料電池システムの効率を高める運転方法を行うことを特徴とする。
（２）（１）に記載する家庭用燃料電池コジェネシステムの運転制御装置において、前記算出した翌日の風呂負荷の発生確率が所定値より高いときに、前記風呂負荷を前記家庭用燃料電池システムで賄うことを特徴とする。
（３）その家庭の過去の電力負荷データから翌日の電力負荷パターンを類推し、給湯負荷データ及び風呂負荷データから翌日の給湯負荷パターン及び風呂負荷パターンを類推し、家庭用燃料電池システムの運転方法を決定する家庭用燃料電池コジェネシステムの運転制御装置において、過去の電力負荷、給湯負荷、及び風呂負荷をデータベースに蓄積し、その蓄積データに基づいて、翌日の電力負荷、給湯負荷、及び風呂負荷を算出予測して、前記算出した翌日の電力負荷が所定値より大きく、かつ前記算出した翌日の（給湯負荷＋風呂負荷）が所定値より大きい場合に、（給湯負荷＋風呂負荷）の集中している時間帯に、前記家庭用燃料電池システムを運転して、給湯器タンクが満タンとなる時間を遅らせることを特徴とする。
（４）（３）に記載する家庭用燃料電池コジェネシステムの運転制御装置において、前記算出した翌日の風呂負荷の発生確率が所定値より高いときに、前記風呂負荷を前記家庭用燃料電池システムで賄うことを特徴とする。
（４）（３）に記載する家庭用燃料電池コジェネシステムの運転制御装置において、前記算出した翌日の風呂負荷の発生確率が所定値より高いときに、前記風呂負荷を前記家庭用燃料電池システムで賄うことを特徴とする。
このような特徴を有する本発明による家庭用燃料電池コジェネシステムの運転制御装置によれば、以下のような作用、効果が得られる。
例えば、３交代勤務のような変則的な勤務形態の家庭では、給湯時間等、大きなバラツキを有している場合が多い。また、子どもが小さい家庭は、比較的規則正しい熱負荷を有しているが、子どもが大学生以上になると、生活時間が大きく変化して、風呂負荷の発生時刻等のバラツキが大きくなる傾向が強い。このようなケースでは、熱負荷の発生時刻、発生確率等が大きく相違するため、熱負荷予測が特に困難である。
しかし、請求項１または２に記載する発明によれば、熱負荷予測が困難な家庭に関して、燃料電池のハード性能の高い時間帯に運転することにより、省エネ効果の高い運転を実施できる。すなわち、本来、熱負荷が予測できるならば、その熱負荷発生に合わせて燃料電池システムを運転することがエネルギ効率が良いが、熱負荷予測が困難な家庭では、次善の策として、燃料電池システムを最も効率よく運転できる条件で運転することが、全体システムの効率を高くすることができるのである。
例えば、３交代勤務のような変則的な勤務形態の家庭では、給湯時間等、大きなバラツキを有している場合が多い。また、子どもが小さい家庭は、比較的規則正しい熱負荷を有しているが、子どもが大学生以上になると、生活時間が大きく変化して、風呂負荷の発生時刻等のバラツキが大きくなる傾向が強い。このようなケースでは、熱負荷の発生時刻、発生確率等が大きく相違するため、熱負荷予測が特に困難である。
しかし、請求項１または２に記載する発明によれば、熱負荷予測が困難な家庭に関して、燃料電池のハード性能の高い時間帯に運転することにより、省エネ効果の高い運転を実施できる。すなわち、本来、熱負荷が予測できるならば、その熱負荷発生に合わせて燃料電池システムを運転することがエネルギ効率が良いが、熱負荷予測が困難な家庭では、次善の策として、燃料電池システムを最も効率よく運転できる条件で運転することが、全体システムの効率を高くすることができるのである。
家族数の多い家庭等では、電力負荷も大きいし、熱負荷（風呂負荷＋給湯負荷）も大きい。そのような家庭では、風呂負荷発生時刻の予測外れが発生したときに、早い段階でタンク満タンになることが多い。
それを回避することを目的として、請求項３または４に記載する発明によれば、エネルギー負荷の大きな家庭に関して、予測外れに起因したタンク満タン停止時刻を遅らせ、燃料電池の稼働時間を延長することで、省エネ効果の高い運転を実施できる。
それを回避することを目的として、請求項３または４に記載する発明によれば、エネルギー負荷の大きな家庭に関して、予測外れに起因したタンク満タン停止時刻を遅らせ、燃料電池の稼働時間を延長することで、省エネ効果の高い運転を実施できる。
以下、本発明の実施例について図面を用いて説明する。
（第１実施例）
（コージェネレーションシステムの概略構成）
図１１に示すコージェネレーションシステム１は、容量が１００〜２００Ｌの貯湯タンク２を備える。貯湯タンク２は、底部に接続する水道管３から水道水を供給されて常時満水状態にされている。貯湯タンク２の底部と頂部には、循環配管４が接続し、循環配管４に設置された第１ポンプ５を駆動することにより、貯湯タンク２の水を底部から取り出して上部に戻すようになっている。循環配管４は、第１ポンプ５の下流側に熱交換器６が設置され、熱交換器６を介して熱回収用循環配管７と連結している。熱回収用循環配管７は、発電機８に接続し、第２ポンプ９を駆動することにより熱回収用循環配管７を循環する循環水が発電機８の排熱を回収するようになっている。従って、発電機８が発電しているときに、第１ポンプ５と第２ポンプ９を駆動すれば、発電機８の排熱により熱回収用循環配管７の循環水を加熱し、熱交換器６において熱回収用循環配管７の循環水から循環配管４の水に熱伝達して、給湯水を貯湯タンク２に貯めることができる。
貯湯タンク２の上部には、給湯管１０が接続している。給湯管１０は、汎用給湯管１０Ａと風呂専用給湯管１０Ｂとを備える。
（第１実施例）
（コージェネレーションシステムの概略構成）
図１１に示すコージェネレーションシステム１は、容量が１００〜２００Ｌの貯湯タンク２を備える。貯湯タンク２は、底部に接続する水道管３から水道水を供給されて常時満水状態にされている。貯湯タンク２の底部と頂部には、循環配管４が接続し、循環配管４に設置された第１ポンプ５を駆動することにより、貯湯タンク２の水を底部から取り出して上部に戻すようになっている。循環配管４は、第１ポンプ５の下流側に熱交換器６が設置され、熱交換器６を介して熱回収用循環配管７と連結している。熱回収用循環配管７は、発電機８に接続し、第２ポンプ９を駆動することにより熱回収用循環配管７を循環する循環水が発電機８の排熱を回収するようになっている。従って、発電機８が発電しているときに、第１ポンプ５と第２ポンプ９を駆動すれば、発電機８の排熱により熱回収用循環配管７の循環水を加熱し、熱交換器６において熱回収用循環配管７の循環水から循環配管４の水に熱伝達して、給湯水を貯湯タンク２に貯めることができる。
貯湯タンク２の上部には、給湯管１０が接続している。給湯管１０は、汎用給湯管１０Ａと風呂専用給湯管１０Ｂとを備える。
汎用給湯管１０Ａは、台所１１Ａ、洗面台１１Ｂなど、風呂以外の熱機器に給湯水を供給するようになっている。汎用給湯管１０Ａの給湯温度は、汎用給湯管１０Ａ上に設置された給湯温度センサ１２により検出され、給湯温度が設定温度より高温の場合には、三方弁１３で常温の水道水を加え、また、給湯温度が設定温度より低温の場合には、ガスボイラ１４で給湯水を加熱するようにしている。このとき、熱機器１１が消費する湯量（汎用給湯負荷）は、三方弁１３の下流側に設置された流量計１５によって計測される。
風呂専用給湯管１０Ｂは、風呂１６に給湯水を供給するようになっている。風呂専用給湯管１０Ｂの給湯温度は、給湯温度センサ１２により検出され、給湯温度が設定温度より高温の場合には、三方弁１８で常温の水道水を加え、また、給湯温度が設定温度より低温の場合には、ガスボイラ１４で給湯水を加熱するようにしている。このとき、風呂１６が消費する湯量（風呂負荷）は、三方弁１８の下流側に設置された流量計１９によって計測される。
なお、第１実施形態において、汎用給湯負荷と風呂負荷とを合わせたものを「給湯負荷」というものとする。
一方、貯湯タンク２の貯湯量は、給湯水と水道水の境界面を貯湯温度センサ２０で感知することにより検出される。また、水道水の温度は、水道管３に取り付けられた水温計２１によって検出されている。
なお、第１実施形態において、汎用給湯負荷と風呂負荷とを合わせたものを「給湯負荷」というものとする。
一方、貯湯タンク２の貯湯量は、給湯水と水道水の境界面を貯湯温度センサ２０で感知することにより検出される。また、水道水の温度は、水道管３に取り付けられた水温計２１によって検出されている。
発電機８には、発電出力を取り出す電力線２２が接続され、分電盤２３に接続されている。分電盤２３は、商用電力を供給する商用電力線２４にも接続し、発電出力と商用電力とを連系して照明器具、テレビ、エアコン、パソコンなどの電力機器２５に発電出力又は商用電力を供給するようになっている。分電盤２３には、電力計２６が設置され、電力機器２５が消費した電力量（電力負荷）を計測している。
上記発電機８、給湯温度センサ１２、三方弁１３、ガスボイラ１４、流量計１５、三方弁１８、流量計１９、貯湯温度センサ２０、水温計２１、分電盤２３、電力計２６等には、運転制御装置３０Ａが接続している。
上記発電機８、給湯温度センサ１２、三方弁１３、ガスボイラ１４、流量計１５、三方弁１８、流量計１９、貯湯温度センサ２０、水温計２１、分電盤２３、電力計２６等には、運転制御装置３０Ａが接続している。
（運転制御装置の制御ブロック）
図１２は、運転制御装置３０の電気ブロック図である。
運転制御装置３０は、周知のマイクロコンピュータであって、入出力インターフェース３１、ＣＰＵ３２、ＲＯＭ３３、ＲＡＭ３４を内蔵する。入出力インターフェース３１は、給湯温度センサ１２、流量計１５、流量計１９、貯湯温度センサ２０、水温計２１、電力計２６などに接続し、信号を入力する。ここで、「入力データ」とは、エネルギー負荷データ、貯湯温度データ、給湯量データ、水温（外気温）データ、給湯温度データ等の各センサが検出したデータ、及び、初期データなど使用者等によって入力されたデータをいうものとする。 「エネルギー負荷データ」には、電力負荷を測定した電力負荷データと給湯負荷を測定した給湯負荷データが含まれるものとする。
また、入出力インターフェース３１は、発電機８、三方弁１３、ガスボイラ１４、三方弁１８、分電盤２３などに接続し、信号を出力する。ここで、「出力データ」とは、発電機８を運転制御する運転制御データ、三方弁１３，１８やガスボイラ１４、分電盤２３など制御機器の動作を制御するデータ、他の制御装置に送信される送信データなど、運転制御装置３０Ａの外部に出力されるデータをいうものとする。
図１２は、運転制御装置３０の電気ブロック図である。
運転制御装置３０は、周知のマイクロコンピュータであって、入出力インターフェース３１、ＣＰＵ３２、ＲＯＭ３３、ＲＡＭ３４を内蔵する。入出力インターフェース３１は、給湯温度センサ１２、流量計１５、流量計１９、貯湯温度センサ２０、水温計２１、電力計２６などに接続し、信号を入力する。ここで、「入力データ」とは、エネルギー負荷データ、貯湯温度データ、給湯量データ、水温（外気温）データ、給湯温度データ等の各センサが検出したデータ、及び、初期データなど使用者等によって入力されたデータをいうものとする。 「エネルギー負荷データ」には、電力負荷を測定した電力負荷データと給湯負荷を測定した給湯負荷データが含まれるものとする。
また、入出力インターフェース３１は、発電機８、三方弁１３、ガスボイラ１４、三方弁１８、分電盤２３などに接続し、信号を出力する。ここで、「出力データ」とは、発電機８を運転制御する運転制御データ、三方弁１３，１８やガスボイラ１４、分電盤２３など制御機器の動作を制御するデータ、他の制御装置に送信される送信データなど、運転制御装置３０Ａの外部に出力されるデータをいうものとする。
ＲＯＭ３３には、コージェネレーションシステム１を運用する上で必要な各種プログラムを記憶する読み込み専用の不揮発性メモリである。運転制御プログラム３５がＲＯＭ３３に格納されている。運転制御プログラム３５については後述する。
ＲＡＭ３４は、ＲＯＭ３３のプログラム等を実行する上で必要なデータやプログラムを一時的に格納したり、各種データを蓄積して記憶する読み書き可能な揮発性メモリである。
ＨＤＤ３７は、データやプログラムを読み書き可能な不揮発性メモリである。ＨＤＤ３７には、データベース３６が設けられている。データベース３６には、電力負荷データや給湯負荷データ、風呂負荷データなど各種データが蓄積して記憶される。この意味で、データベース３６は、「データ蓄積手段」に相当する。
ＲＡＭ３４は、ＲＯＭ３３のプログラム等を実行する上で必要なデータやプログラムを一時的に格納したり、各種データを蓄積して記憶する読み書き可能な揮発性メモリである。
ＨＤＤ３７は、データやプログラムを読み書き可能な不揮発性メモリである。ＨＤＤ３７には、データベース３６が設けられている。データベース３６には、電力負荷データや給湯負荷データ、風呂負荷データなど各種データが蓄積して記憶される。この意味で、データベース３６は、「データ蓄積手段」に相当する。
（運転制御プログラム）
図１〜図６は、図１２に示す第１実施例の運転制御プログラムのフロー図である。
運転制御装置３０は、予測対象日前日の所定時間になると、運転制御プログラム３５ＡをＲＯＭ３３から読み出して実行する。
図１〜図６に本発明を具体化した１実施例である家庭用燃料電池コジェネシステムの運転制御装置の制御内容をフローチャートで示す。図５、６は、風呂が発生しないときの計算フローチャートを示す。第１実施例の内容をフローチャートに沿って説明する。
（ステップ１）データベース作成
各家庭における電力負荷、給湯負荷、及び風呂負荷について、３０min〜２hour程度の時間単位で、各単位時間当たりの積算（平均）データとして電力負荷、給湯負荷、風呂負荷を蓄積してＤＢ化する（Ｓ１）。このデータは、月日及び曜日も含まれている。
図１〜図６は、図１２に示す第１実施例の運転制御プログラムのフロー図である。
運転制御装置３０は、予測対象日前日の所定時間になると、運転制御プログラム３５ＡをＲＯＭ３３から読み出して実行する。
図１〜図６に本発明を具体化した１実施例である家庭用燃料電池コジェネシステムの運転制御装置の制御内容をフローチャートで示す。図５、６は、風呂が発生しないときの計算フローチャートを示す。第１実施例の内容をフローチャートに沿って説明する。
（ステップ１）データベース作成
各家庭における電力負荷、給湯負荷、及び風呂負荷について、３０min〜２hour程度の時間単位で、各単位時間当たりの積算（平均）データとして電力負荷、給湯負荷、風呂負荷を蓄積してＤＢ化する（Ｓ１）。このデータは、月日及び曜日も含まれている。
（ステップ２）翌日の電力負荷、給湯負荷、風呂負荷を各々算出予測する。
翌日と同曜日の電力負荷、給湯負荷、風呂負荷、（過去４〜１２週分）をＤＢから読み込む。或いは喫緊の１週間のデータをＤＢから読み込む（Ｓ２）。読み込んだデータに対して所定の方法を用いて、翌日の電力負荷、給湯負荷、風呂負荷を算出する（Ｓ３）。なお、所定の方法とは、本実施例では、移動平均、または加重平均を用いている。
（ステップ３）熱負荷のバラツキの検討
算出した熱負荷（風呂負荷＋給湯負荷）の発生時刻の偏差を算出する。偏差（バラツキ）が所定の値を上回る、或いは1日トータルの熱負荷が所定の値を下回るとき（Ｓ４；ＹＥＳ）、電力負荷と風呂負荷に着目して、Ｓ５へ進む。そうでない場合は（Ｓ４；ＮＯ）、通常運転に戻る。
例えば、３交代勤務等により（給湯負荷＋風呂負荷）の使用時間が大きなバラツキを有する家庭では、熱負荷を予測することが極めて困難なので、予測制御は無理であると判断する。
すなわち、風呂の発生時刻のデータの偏差を算出し、その偏差が所定の値を超えたときバラツキが大きいと判断する。
翌日と同曜日の電力負荷、給湯負荷、風呂負荷、（過去４〜１２週分）をＤＢから読み込む。或いは喫緊の１週間のデータをＤＢから読み込む（Ｓ２）。読み込んだデータに対して所定の方法を用いて、翌日の電力負荷、給湯負荷、風呂負荷を算出する（Ｓ３）。なお、所定の方法とは、本実施例では、移動平均、または加重平均を用いている。
（ステップ３）熱負荷のバラツキの検討
算出した熱負荷（風呂負荷＋給湯負荷）の発生時刻の偏差を算出する。偏差（バラツキ）が所定の値を上回る、或いは1日トータルの熱負荷が所定の値を下回るとき（Ｓ４；ＹＥＳ）、電力負荷と風呂負荷に着目して、Ｓ５へ進む。そうでない場合は（Ｓ４；ＮＯ）、通常運転に戻る。
例えば、３交代勤務等により（給湯負荷＋風呂負荷）の使用時間が大きなバラツキを有する家庭では、熱負荷を予測することが極めて困難なので、予測制御は無理であると判断する。
すなわち、風呂の発生時刻のデータの偏差を算出し、その偏差が所定の値を超えたときバラツキが大きいと判断する。
特に、風呂負荷は給湯負荷と比較して発生時刻や発生の有無の予測精度が高く、また熱量が大きいことから、燃料電池システムで賄うことが省エネ効果向上に繋がることに着目する。すなわち、同曜日の全日風呂使用があったか、または１週間全日風呂使用があった場合には（Ｓ５；ＹＥＳ）、翌日も風呂使用の可能性が高いので、Ｓ７へ進む。
さらに、同曜日の風呂使用率が所定％以上の場合、または１週間の風呂使用率が所定％以上の場合には（Ｓ６；ＹＥＳ）、同じくＳ７へ進む。
同曜日の全日風呂使用がなく、または１週間全日風呂使用もない場合で（Ｓ５；ＮＯ）、かつ、同曜日の風呂使用率が所定％以上でない場合、または１週間の風呂使用率が所定％以上でない場合には（Ｓ６；ＮＯ）、風呂使用の可能性が低いと判断して、風呂が発生しないときの計算に進む。
さらに、同曜日の風呂使用率が所定％以上の場合、または１週間の風呂使用率が所定％以上の場合には（Ｓ６；ＹＥＳ）、同じくＳ７へ進む。
同曜日の全日風呂使用がなく、または１週間全日風呂使用もない場合で（Ｓ５；ＮＯ）、かつ、同曜日の風呂使用率が所定％以上でない場合、または１週間の風呂使用率が所定％以上でない場合には（Ｓ６；ＮＯ）、風呂使用の可能性が低いと判断して、風呂が発生しないときの計算に進む。
（ステップ４）
タンク満タン分を発電させると仮定したとき、1日の中で、最も高い効率で燃料電池システムを運転できる時間帯を探索する。一般的に燃料電池システムは定格出力が最も効率が高く出力低減とともに効率が減少するので、発電出力の高い時間帯の運転、つまり電力負荷の高い時間帯の運転を選択することになる。具体的な探索方法は以下のとおりである。
（ステップ４−１）
風呂負荷の発生が確実なとき、仮の起動時刻を現在時刻に設定し（Ｓ７）、そのときのタンク残熱量＝（タンク残熱−給湯負荷）×放熱損を算出して、記憶する（Ｓ１０）。タンク残熱量の計算は、現在時刻から仮の起動時刻まで計算する（Ｓ９〜Ｓ１１）。
タンク満タン分を発電させると仮定したとき、1日の中で、最も高い効率で燃料電池システムを運転できる時間帯を探索する。一般的に燃料電池システムは定格出力が最も効率が高く出力低減とともに効率が減少するので、発電出力の高い時間帯の運転、つまり電力負荷の高い時間帯の運転を選択することになる。具体的な探索方法は以下のとおりである。
（ステップ４−１）
風呂負荷の発生が確実なとき、仮の起動時刻を現在時刻に設定し（Ｓ７）、そのときのタンク残熱量＝（タンク残熱−給湯負荷）×放熱損を算出して、記憶する（Ｓ１０）。タンク残熱量の計算は、現在時刻から仮の起動時刻まで計算する（Ｓ９〜Ｓ１１）。
そのときのタンク残熱量が風呂負荷より大きいとき（Ｓ１２；ＹＥＳ）、或いは燃料電池システムの運転によるタンク満タン時刻が予測風呂時刻の前に起きるとき（Ｓ２７；ＮＯ）、或いは風呂時刻の前に湯切れが発生するとき（Ｓ２６；ＮＯ）、この仮の起動時刻については破棄し、仮の起動時刻＝仮の起動時刻＋１とする（Ｓ１３、Ｓ４６）。
タンク残熱量が風呂負荷より大きいときは、発熱を必要としないからである。また、燃料電池システムの運転によるタンク満タン時刻が予測風呂時間の前に起きるときは、燃料電池システムで発生する熱が無駄になる恐れがあるからである。また、予測風呂時刻の前に湯切れが発生すると、燃料電池の熱で風呂負荷をまかなえない可能性が高い。
タンク残熱量が風呂負荷より大きいときは、発熱を必要としないからである。また、燃料電池システムの運転によるタンク満タン時刻が予測風呂時間の前に起きるときは、燃料電池システムで発生する熱が無駄になる恐れがあるからである。また、予測風呂時刻の前に湯切れが発生すると、燃料電池の熱で風呂負荷をまかなえない可能性が高い。
仮の起動時刻が風呂時刻より以降ならば（Ｓ１４；ＹＥＳ，Ｓ４７；ＹＥＳ）、平均効率の高い起動時刻を用いる（Ｓ１５、Ｓ４８）。下記（ステップ４−５）に進む。
一方、破棄されなかったときは（Ｓ２７；ＹＥＳ）、仮の起動時刻を採用する可能性があるので、熱回収累積値を算出する（Ｓ３１）。熱回収累積値がタンク満タンＨｓＭａｘ以上となると（Ｓ３２；ＹＥＳ）、燃料電池システムが運転したときの平均効率、すなわち次に、タンク満タンになるまでの燃料電池システムの平均効率を算出する（Ｓ３４）。
（ステップ４−２）
次に、仮の起動時刻を1時間遅らせて（Ｓ３５）、同様の計算を実施する。そして、仮の起動時刻が風呂時間になるまで繰り返し計算を実施する。次に、繰り返し計算した結果の中で、平均効率の高い時間を起動時刻として採用する（Ｓ３７）。そして、その仮の起動時刻のとき、給湯タンクが満タンになるときの時刻を停止時刻とする（Ｓ４５）。
一方、破棄されなかったときは（Ｓ２７；ＹＥＳ）、仮の起動時刻を採用する可能性があるので、熱回収累積値を算出する（Ｓ３１）。熱回収累積値がタンク満タンＨｓＭａｘ以上となると（Ｓ３２；ＹＥＳ）、燃料電池システムが運転したときの平均効率、すなわち次に、タンク満タンになるまでの燃料電池システムの平均効率を算出する（Ｓ３４）。
（ステップ４−２）
次に、仮の起動時刻を1時間遅らせて（Ｓ３５）、同様の計算を実施する。そして、仮の起動時刻が風呂時間になるまで繰り返し計算を実施する。次に、繰り返し計算した結果の中で、平均効率の高い時間を起動時刻として採用する（Ｓ３７）。そして、その仮の起動時刻のとき、給湯タンクが満タンになるときの時刻を停止時刻とする（Ｓ４５）。
（ステップ４−３）風呂負荷の発生がないとき（Ｓ５８）は、仮の起動時刻を現在時刻に設定し（Ｓ５９）、そのときのタンク残熱量を算出する（Ｓ６２）。そのときの残熱量がタンク満タン量の1割以上あるとき（Ｓ６４；ＹＥＳ）、この起動時刻については破棄し、仮の起動時刻＝仮の起動時刻＋１とする（Ｓ６５）。起動時タンク残熱量が大きいと、運転後すぐに満タンになってしまう可能性が高く、省エネ効果の小さい運転になるリスクが高いためである。
そして、破棄されなかったとき（Ｓ６４；ＮＯ）、タンク満タンになるまでの燃料電池システムの平均効率を算出する（Ｓ８０）。
（ステップ４−４）次に、仮の起動時刻を1時間遅らせて（Ｓ６２）、同様の計算を実施する（Ｓ６１〜Ｓ６３）。仮の起動時刻が２４時になるまで繰り返し計算を実施する。次に、繰り返し計算した結果の中で、平均効率の高い時間を起動時刻とし（Ｓ６７）、そのとき満タンになるときの時刻を停止時刻とする（Ｓ７５）。
そして、破棄されなかったとき（Ｓ６４；ＮＯ）、タンク満タンになるまでの燃料電池システムの平均効率を算出する（Ｓ８０）。
（ステップ４−４）次に、仮の起動時刻を1時間遅らせて（Ｓ６２）、同様の計算を実施する（Ｓ６１〜Ｓ６３）。仮の起動時刻が２４時になるまで繰り返し計算を実施する。次に、繰り返し計算した結果の中で、平均効率の高い時間を起動時刻とし（Ｓ６７）、そのとき満タンになるときの時刻を停止時刻とする（Ｓ７５）。
（ステップ４−５）決定した起動時刻から順に1時間ずつ起動時刻を遅らせるか否かの判定を行う。判定基準はその時間帯を発電させると増エネになるか否かとする。増エネになると判定されたときは、起動時刻を1時間遅らせ、次の時間帯を調べる（Ｓ８４〜Ｓ８６）。増エネにならないと判定されたとき（省エネになると判定されたとき）を、起動時刻とする。停止時刻に関しても同様に順に1時間ずつ停止時刻を早め、増エネにならないと判定された時刻を停止時刻とする（Ｓ８８〜Ｓ９０）。
（ステップ５）起動後は、タンク満タンになるまで運転を継続する。ただし、予定の停止時刻を超えて運転を継続しているときは、運転によって増エネにならないことが必須条件である。
（ステップ５）起動後は、タンク満タンになるまで運転を継続する。ただし、予定の停止時刻を超えて運転を継続しているときは、運転によって増エネにならないことが必須条件である。
第１実施例の家庭用燃料電池コジェネシステムの効果を、図１３、図１４を用いて説明する。図１３は、従来のシステムの場合であり、図１４が本発明の場合である。
横軸が時刻を表し、縦軸は電力（Ｗ）を表している。実線で示すＧ１は、電力負荷を示し、点線で示すＧ２は実際の発電出力を示し、一点鎖線のＧ３は予測した発電出力を示している。Ｇ４で示す棒グラフは、風呂負荷の予測を示し、Ｇ５で示す棒グラフは、実際の風呂負荷を示している。
図に示すように、風呂負荷の予測はずれにより、熱負荷（風呂負荷）が、Ｇ４からＧ５へと２時間弱遅れたため、燃料電池システムが、給湯タンクが満タンになったため停止してしまい（Ｇ２がゼロとなり）、結果として、効率の高い時間帯において燃料電池システムを運転することができなかった。
横軸が時刻を表し、縦軸は電力（Ｗ）を表している。実線で示すＧ１は、電力負荷を示し、点線で示すＧ２は実際の発電出力を示し、一点鎖線のＧ３は予測した発電出力を示している。Ｇ４で示す棒グラフは、風呂負荷の予測を示し、Ｇ５で示す棒グラフは、実際の風呂負荷を示している。
図に示すように、風呂負荷の予測はずれにより、熱負荷（風呂負荷）が、Ｇ４からＧ５へと２時間弱遅れたため、燃料電池システムが、給湯タンクが満タンになったため停止してしまい（Ｇ２がゼロとなり）、結果として、効率の高い時間帯において燃料電池システムを運転することができなかった。
図１３に示す従来技術と比較して、図１４に示す本発明によれば、風呂の発生時刻のバラツキが大きい場合には、燃料電池システムの効率運転を主として運転しているので、風呂負荷の発生時刻がＧ４からＧ５へと２時間弱遅れた場合でも、給湯タンクが満タンになることが無いため、風呂負荷が発生する直前において燃料電池システムを運転できるため、効率を高めることができる。
すなわち、図１３では、風呂負荷を予測して、午前５時ごろから燃料電池システムの運転を開始して、風呂負荷発生時刻までに給湯タンクを満タンにしている。これに対して、図１４では、燃料電池システムの効率を第１にしているため、運転開始時刻が１１時ごろとなり、風呂負荷発生時刻が２時間弱遅れても、給湯タンクが満タンにならないのである。
すなわち、図１３では、風呂負荷を予測して、午前５時ごろから燃料電池システムの運転を開始して、風呂負荷発生時刻までに給湯タンクを満タンにしている。これに対して、図１４では、燃料電池システムの効率を第１にしているため、運転開始時刻が１１時ごろとなり、風呂負荷発生時刻が２時間弱遅れても、給湯タンクが満タンにならないのである。
以上詳細に説明したように、第１実施例の家庭用燃料電池コジェネシステムの運転制御装置によれば、その家庭の過去の電力負荷データから翌日の電力負荷パターンを類推し、給湯負荷データ及び風呂負荷データから翌日の給湯負荷パターン及び風呂負荷パターンを類推し、家庭用燃料電池システムの運転方法を決定する家庭用燃料電池コジェネシステムの運転制御装置において、（ａ）過去の電力負荷、給湯負荷、及び風呂負荷をデータベースに蓄積し、その蓄積データに基づいて、前記（給湯負荷＋風呂負荷）の発生時刻の偏差を算出したときに、前記算出した（給湯負荷＋風呂負荷）の発生時刻の偏差が所定値より大きい場合（Ｓ４）、（ｂ）または、過去の電力負荷、給湯負荷、及び風呂負荷をデータベースに蓄積し、その蓄積データに基づいて、翌日の電力負荷、給湯負荷、及び風呂負荷を算出予測して、前記算出した翌日の（給湯負荷＋風呂負荷）が所定値より小さい場合には（Ｓ４）、（ｃ）前記家庭用燃料電池システムの効率を高める運転方法を行っている（Ｓ７〜Ｓ９１）ので、熱負荷予測、特に風呂負荷発生時刻予測が困難な家庭に関して、燃料電池のハード性能の高い時間帯に運転することにより、省エネ効果の高い運転を実施できる。すなわち、本来、熱負荷が予測できるならば、その熱負荷発生に合わせて燃料電池システムを運転することがエネルギ効率が良いが、熱負荷予測が困難な家庭では、次善の策として、燃料電池システムを最も効率よく運転できる条件で運転することが、全体システムの効率を高くすることができるのである。
さらに、上記家庭用燃料電池コジェネシステムの運転制御装置において、前記算出した翌日の風呂負荷の発生確率が所定値より高いときに（Ｓ６）、前記風呂負荷を前記家庭用燃料電池システムで賄うこと（Ｓ７〜Ｓ５７）を採用しているので、風呂負荷のみをターゲットとして燃料電池システムの発熱を利用できる可能性が高まるため、全体システムの効率をより高くできる可能性がある。
さらに、上記家庭用燃料電池コジェネシステムの運転制御装置において、前記算出した翌日の風呂負荷の発生確率が所定値より高いときに（Ｓ６）、前記風呂負荷を前記家庭用燃料電池システムで賄うこと（Ｓ７〜Ｓ５７）を採用しているので、風呂負荷のみをターゲットとして燃料電池システムの発熱を利用できる可能性が高まるため、全体システムの効率をより高くできる可能性がある。
（第２実施例）
図７〜図１０に本発明を具体化した第２実施例である家庭用燃料電池コジェネシステムの運転制御装置の制御内容をフローチャートで示す。第２実施例の内容をフローチャートに沿って説明する。
第２実施例の作用を具体的な手順に沿って説明する。
（ステップ１）データベース作成
各家庭における電力負荷、給湯負荷、及び風呂負荷について、３０min〜２hour程度の時間単位で、各単位時間当たりの積算（平均）データとして電力負荷、給湯負荷、風呂負荷を蓄積してＤＢ化する（Ｓ１０１）。このデータは、月日及び曜日も含まれている。
図７〜図１０に本発明を具体化した第２実施例である家庭用燃料電池コジェネシステムの運転制御装置の制御内容をフローチャートで示す。第２実施例の内容をフローチャートに沿って説明する。
第２実施例の作用を具体的な手順に沿って説明する。
（ステップ１）データベース作成
各家庭における電力負荷、給湯負荷、及び風呂負荷について、３０min〜２hour程度の時間単位で、各単位時間当たりの積算（平均）データとして電力負荷、給湯負荷、風呂負荷を蓄積してＤＢ化する（Ｓ１０１）。このデータは、月日及び曜日も含まれている。
（ステップ２）翌日の電力負荷、給湯負荷、風呂負荷を各々算出予測する。
翌日と同曜日の電力負荷、給湯負荷、風呂負荷、（過去４〜１２週分）をＤＢから読み込む。或いは喫緊の１週間のデータをＤＢから読み込む（Ｓ１０２）。読み込んだデータに対して所定の方法を用いて、翌日の電力負荷、給湯負荷、風呂負荷を算出する（Ｓ１０３）。なお、所定の方法とは、本実施例では、移動平均、または加重平均を用いている。
（ステップ３）電気負荷と熱負荷の検討
算出した1日のトータルの電力負荷が所定の値より大きく、かつ1日のトータルの熱負荷（風呂負荷＋給湯負荷）も所定の値より大きいとき（Ｓ１０４；ＹＥＳ）、熱負荷に着目するため、Ｓ１０６に進む。そうでない場合は、通常運転に戻る（Ｓ１０４；ＮＯ）。
特に、風呂負荷は給湯負荷と比較して発生時刻や発生の有無の予測精度が高く、また熱量が大きいことから、燃料電池システムで賄うことが省エネ効果向上に繋がることに着目する。すなわち、同曜日の全日風呂使用があったか、または１週間全日風呂使用があった場合には、翌日も風呂使用の可能性が高いので、Ｓ１０９へ進む（Ｓ１０６；ＹＥＳ）。
さらに、同曜日の風呂使用率が所定％以上の場合、または１週間の風呂使用率が所定％以上の場合には、同じくＳ１０９へ進む（Ｓ１０７；ＹＥＳ）。
同曜日の全日風呂使用がなく、または１週間全日風呂使用もない場合（Ｓ１０６；ＮＯ）で、かつ、同曜日の風呂使用率が所定％以上でない場合、または１週間の風呂使用率が所定％以上でない場合には、風呂使用の可能性が低いと判断して（Ｓ１０７；ＮＯ）、風呂が発生しないときの計算に進む（Ｓ１０８）。
翌日と同曜日の電力負荷、給湯負荷、風呂負荷、（過去４〜１２週分）をＤＢから読み込む。或いは喫緊の１週間のデータをＤＢから読み込む（Ｓ１０２）。読み込んだデータに対して所定の方法を用いて、翌日の電力負荷、給湯負荷、風呂負荷を算出する（Ｓ１０３）。なお、所定の方法とは、本実施例では、移動平均、または加重平均を用いている。
（ステップ３）電気負荷と熱負荷の検討
算出した1日のトータルの電力負荷が所定の値より大きく、かつ1日のトータルの熱負荷（風呂負荷＋給湯負荷）も所定の値より大きいとき（Ｓ１０４；ＹＥＳ）、熱負荷に着目するため、Ｓ１０６に進む。そうでない場合は、通常運転に戻る（Ｓ１０４；ＮＯ）。
特に、風呂負荷は給湯負荷と比較して発生時刻や発生の有無の予測精度が高く、また熱量が大きいことから、燃料電池システムで賄うことが省エネ効果向上に繋がることに着目する。すなわち、同曜日の全日風呂使用があったか、または１週間全日風呂使用があった場合には、翌日も風呂使用の可能性が高いので、Ｓ１０９へ進む（Ｓ１０６；ＹＥＳ）。
さらに、同曜日の風呂使用率が所定％以上の場合、または１週間の風呂使用率が所定％以上の場合には、同じくＳ１０９へ進む（Ｓ１０７；ＹＥＳ）。
同曜日の全日風呂使用がなく、または１週間全日風呂使用もない場合（Ｓ１０６；ＮＯ）で、かつ、同曜日の風呂使用率が所定％以上でない場合、または１週間の風呂使用率が所定％以上でない場合には、風呂使用の可能性が低いと判断して（Ｓ１０７；ＮＯ）、風呂が発生しないときの計算に進む（Ｓ１０８）。
（ステップ４）タンク満タンになるまで発電させると仮定したとき、1日の中で最も累積熱負荷の大きい時間帯を探索する。具体的な探索方法は以下のとおりである。
（ステップ４−１）風呂負荷の発生が確実なとき、仮の起動時刻を現在時刻に設定し、そのときのタンク残熱量＝（タンク残熱−給湯負荷）×放熱損を算出する（Ｓ１１３）。
現在時刻が風呂負荷時刻以前のときで、仮の起動時刻における残熱量が風呂負荷より大きいとき（Ｓ１１５；ＹＥＳ）、或いは燃料電池システムの運転によるタンク満タン時刻が風呂時刻の前に起きるとき（Ｓ１３１；ＮＯ）、この起動時刻については破棄する（Ｓ１３２）。燃料電池システムの運転によるタンク満タン時刻が予測風呂時間の前に起きるときは、燃料電池システムで発生する熱が無駄になる恐れがあるからである。
また、現在時刻が風呂時刻以降のとき、仮の起動時刻から１２時間以前に満タンになるときは結果を破棄する。燃料電池システムで発生する熱が無駄になる恐れがあるからである。
破棄されなかったとき、仮の起動時刻からタンク満タンになるまでの累積熱負荷を算出する（Ｓ１３３）。
（ステップ４−１）風呂負荷の発生が確実なとき、仮の起動時刻を現在時刻に設定し、そのときのタンク残熱量＝（タンク残熱−給湯負荷）×放熱損を算出する（Ｓ１１３）。
現在時刻が風呂負荷時刻以前のときで、仮の起動時刻における残熱量が風呂負荷より大きいとき（Ｓ１１５；ＹＥＳ）、或いは燃料電池システムの運転によるタンク満タン時刻が風呂時刻の前に起きるとき（Ｓ１３１；ＮＯ）、この起動時刻については破棄する（Ｓ１３２）。燃料電池システムの運転によるタンク満タン時刻が予測風呂時間の前に起きるときは、燃料電池システムで発生する熱が無駄になる恐れがあるからである。
また、現在時刻が風呂時刻以降のとき、仮の起動時刻から１２時間以前に満タンになるときは結果を破棄する。燃料電池システムで発生する熱が無駄になる恐れがあるからである。
破棄されなかったとき、仮の起動時刻からタンク満タンになるまでの累積熱負荷を算出する（Ｓ１３３）。
（ステップ４−２）
仮の起動時刻を1時間遅らせて、同様の計算を実施する（Ｓ１３４）。
現在時刻が風呂時刻以前のときには、仮の起動時刻が風呂時刻になるまで繰り返し計算を実施する（Ｓ１３５）。そして、現在時刻が風呂時刻以降のときには、仮の起動時刻が２４時になるまで繰り返し計算を実施する。
そして、累積熱負荷の高い時刻を起動時刻とし（Ｓ１３６）、満タンになるときの時刻を停止時刻とする。
仮の起動時刻を1時間遅らせて、同様の計算を実施する（Ｓ１３４）。
現在時刻が風呂時刻以前のときには、仮の起動時刻が風呂時刻になるまで繰り返し計算を実施する（Ｓ１３５）。そして、現在時刻が風呂時刻以降のときには、仮の起動時刻が２４時になるまで繰り返し計算を実施する。
そして、累積熱負荷の高い時刻を起動時刻とし（Ｓ１３６）、満タンになるときの時刻を停止時刻とする。
（ステップ４−３）風呂負荷の発生がないときは、図１０のフローチャートへ進む。仮の起動時刻を現在時刻に設定し（Ｓ１４５）、そこから１２時間以前に満蓄になるときは（Ｓ１５３；ＹＥＳ）、結果を破棄し（Ｓ１５５）、１２時間経過以降であれば（Ｓ１５３；ＮＯ、Ｓ１５４；ＹＥＳ）、累積熱負荷を算出する（Ｓ１５７）。
（ステップ４−４）仮の起動時刻を1時間遅らせて（Ｓ１５６）、同様の計算を実施する。仮の起動時刻が２４時になるまで繰り返し計算を実施し、累積熱負荷の高い時間を起動時刻とし（Ｓ１５９）、満タンになるときの時刻を停止時刻とする。
（ステップ４−５）決定した起動時刻から順に1時間ずつ起動時刻を遅らせるか否かの判定を行う（Ｓ１６０〜Ｓ１６２）。判定基準はその時間帯を発電させると増エネになるか否かである（Ｓ１６０）。増エネになると判定されたときは（Ｓ１６０；ＹＥＳ）、起動時刻を1時間遅らせ（Ｓ１６１）、次の時間帯を調べる。増エネにならないと判定されたときを（Ｓ１６０；ＮＯ）、起動時刻とする。停止時刻に関しても同様に順に1時間ずつ停止時刻を早め、増エネにならないと判定された時刻を停止時刻とする（Ｓ１６４〜Ｓ１６６）。
（ステップ５）起動後は、タンク満タンになるまで運転を継続する。ただし、予定の停止時刻を超えて運転を継続しているときは、運転によって増エネにならないことが必須条件である。
（ステップ４−４）仮の起動時刻を1時間遅らせて（Ｓ１５６）、同様の計算を実施する。仮の起動時刻が２４時になるまで繰り返し計算を実施し、累積熱負荷の高い時間を起動時刻とし（Ｓ１５９）、満タンになるときの時刻を停止時刻とする。
（ステップ４−５）決定した起動時刻から順に1時間ずつ起動時刻を遅らせるか否かの判定を行う（Ｓ１６０〜Ｓ１６２）。判定基準はその時間帯を発電させると増エネになるか否かである（Ｓ１６０）。増エネになると判定されたときは（Ｓ１６０；ＹＥＳ）、起動時刻を1時間遅らせ（Ｓ１６１）、次の時間帯を調べる。増エネにならないと判定されたときを（Ｓ１６０；ＮＯ）、起動時刻とする。停止時刻に関しても同様に順に1時間ずつ停止時刻を早め、増エネにならないと判定された時刻を停止時刻とする（Ｓ１６４〜Ｓ１６６）。
（ステップ５）起動後は、タンク満タンになるまで運転を継続する。ただし、予定の停止時刻を超えて運転を継続しているときは、運転によって増エネにならないことが必須条件である。
第２実施例の家庭用燃料電池コジェネシステムの効果を、図１５、図１６を用いて説明する。図１５は、従来のシステムの場合であり、図１６が本発明の第２実施例の場合である。
横軸が時刻を表し、縦軸は電力（Ｗ）を表している。実線で示すＧ１は、電力負荷を示し、点線で示すＧ２は実際の発電出力を示し、一点鎖線のＧ３は予測した発電出力を示している。Ｇ４で示す棒グラフは、風呂負荷の予測を示し、Ｇ５で示す棒グラフは、実際の風呂負荷を示している。
図に示すように、熱負荷が集中していない時間から燃料電池システムを運転しているため、わずかな時間のずれで給湯タンクが満タンになってしまう。そして、燃料電池システムが、給湯タンクが満タンになったため停止してしまい（Ｇ２がゼロとなり）、結果として、効率の高い時間帯において燃料電池システムを運転することができなかった。
横軸が時刻を表し、縦軸は電力（Ｗ）を表している。実線で示すＧ１は、電力負荷を示し、点線で示すＧ２は実際の発電出力を示し、一点鎖線のＧ３は予測した発電出力を示している。Ｇ４で示す棒グラフは、風呂負荷の予測を示し、Ｇ５で示す棒グラフは、実際の風呂負荷を示している。
図に示すように、熱負荷が集中していない時間から燃料電池システムを運転しているため、わずかな時間のずれで給湯タンクが満タンになってしまう。そして、燃料電池システムが、給湯タンクが満タンになったため停止してしまい（Ｇ２がゼロとなり）、結果として、効率の高い時間帯において燃料電池システムを運転することができなかった。
図１５に示す従来技術と比較して、図１６に示す本発明によれば、熱負荷が集中している時間に燃料電池システムを運転しているので、給湯タンクが満タンになることが無いため、風呂負荷が発生する直前において燃料電池システムを運転できるため、効率を高めることができる。
すなわち、図１５では、午前５時ごろから燃料電池システムの運転を開始しているため、わずかな時間のずれで給湯タンクが満タンになってしまい、電力負荷の大きいときに、燃料電池システムが停止してしまう問題がある。
これに対して、図１６では、運転開始時刻が１１時ごろとなり、熱負荷が集中している時間帯に燃料電池システムを運転しているので、給湯タンクが満タンにならないのである。
すなわち、図１５では、午前５時ごろから燃料電池システムの運転を開始しているため、わずかな時間のずれで給湯タンクが満タンになってしまい、電力負荷の大きいときに、燃料電池システムが停止してしまう問題がある。
これに対して、図１６では、運転開始時刻が１１時ごろとなり、熱負荷が集中している時間帯に燃料電池システムを運転しているので、給湯タンクが満タンにならないのである。
以上詳細に説明したように、第２実施例の家庭用燃料電池コジェネシステムによれば、その家庭の過去の電力負荷データから翌日の電力負荷パターンを類推し、家庭用燃料電池システムの運転方法を決定する家庭用燃料電池コジェネシステムの運転制御装置において、過去の電力負荷、給湯負荷、及び風呂負荷をデータベースに蓄積し、その蓄積データに基づいて、翌日の電力負荷、給湯負荷、及び風呂負荷を算出予測して、前記算出した翌日の電力負荷が所定値より大きく、かつ前記算出した翌日の（給湯負荷＋風呂負荷）が所定値より大きい場合に（Ｓ１０４）、（給湯負荷＋風呂負荷）の集中している時間帯に、前記家庭用燃料電池システムを運転して（Ｓ１１８）、給湯器タンクが満タンとなる時間を遅らせるので、家族数の多い家庭等の、電力負荷も大きいし、熱負荷（風呂負荷＋給湯負荷）も大きい家庭においても、予測外れに起因したタンク満タン停止時刻を遅らせ、燃料電池の稼働時間を延長することで、省エネ効果の高い運転を実施できる。
さらに、上記家庭用燃料電池コジェネシステムの運転制御装置において、前記算出した翌日の風呂負荷の発生確率が所定値より高いときに、前記風呂負荷を前記家庭用燃料電池システムで賄うことを採用するので、風呂負荷のみをターゲットとして燃料電池システムの発熱を利用できる可能性が高まるため、全体システムの効率をより高くできる可能性がある。
さらに、上記家庭用燃料電池コジェネシステムの運転制御装置において、前記算出した翌日の風呂負荷の発生確率が所定値より高いときに、前記風呂負荷を前記家庭用燃料電池システムで賄うことを採用するので、風呂負荷のみをターゲットとして燃料電池システムの発熱を利用できる可能性が高まるため、全体システムの効率をより高くできる可能性がある。
なお、本発明は前記実施形態に限定されるものではなく、その趣旨を逸脱しない範囲で様々な変更が可能である。
２ 貯湯タンク
１２ 給湯温度センサ
１４ ガスボイラ
１６ 風呂
２０ 貯湯温度センサ
２１ 水温計
３０ 運転制御装置
３５ 運転制御プログラム
１２ 給湯温度センサ
１４ ガスボイラ
１６ 風呂
２０ 貯湯温度センサ
２１ 水温計
３０ 運転制御装置
３５ 運転制御プログラム
Claims (2)
- その家庭の過去の電力負荷データから翌日の電力負荷パターンを類推し、給湯負荷データ及び風呂負荷データから翌日の給湯負荷パターン及び風呂負荷パターンを類推し、家庭用燃料電池システムの運転方法を決定する家庭用燃料電池コジェネシステムの運転制御装置において、
過去の電力負荷、給湯負荷、及び風呂負荷をデータベースに蓄積し、その蓄積データに基づいて、前記（給湯負荷＋風呂負荷）の発生時刻の偏差を算出したときに、前記算出した（給湯負荷＋風呂負荷）の発生時刻の偏差が所定値より大きい場合、
または、過去の電力負荷、給湯負荷、及び風呂負荷をデータベースに蓄積し、その蓄積データに基づいて、翌日の電力負荷、給湯負荷、及び風呂負荷を算出予測して、前記算出した翌日の（給湯負荷＋風呂負荷）が所定値より小さい場合には、
類推した前記翌日の電力負荷パターンのうち、電力負荷の高い時間帯に、前記家庭用燃料電池システムを運転すること、
を特徴とする家庭用燃料電池コジェネシステムの運転制御装置。 - 請求項１に記載する家庭用燃料電池コジェネシステムの運転制御装置において、
前記算出した翌日の風呂負荷の発生確率が所定値より高いときに、前記風呂負荷を前記家庭用燃料電池システムで賄うことを特徴とする家庭用燃料電池コジェネシステムの運転制御装置。
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