WO2012002275A1 - 蓄熱式空調システムと蓄電池および蓄熱式ショーケースシステムと蓄電池の制御装置 - Google Patents

Abstract

【課題】施設の最大ピーク電力を抑制する。 【解決手段】蓄熱式空調システム２００と、蓄電池４００と、電気自動車への充電用の充電器３００とが設置された施設の制御装置１００において、予測部１３０は、電気自動車への充電電力を予測する。制御部１４０は、予測部１３０による予測結果にもとづいて、蓄熱式空調システム２００の蓄熱および放熱を制御する。制御部１４０は、電気自動車への充電電力が予測部１３０による予測値を超えたとき、蓄電池４００に蓄電された電力を使用するよう制御する。

Description

蓄熱式空調システムと蓄電池および蓄熱式ショーケースシステムと蓄電池の制御装置

　本発明は、蓄熱式空調システムと蓄電池が設置された施設および蓄熱式ショーケースシステムと蓄電池が設置された施設の制御装置に関する。

　スーパーマーケットやコンビニエンスストアなどの店舗に設置された空調機の消費電力を削減する方法として、蓄熱式空調システムが知られている。蓄熱式空調システムの応用形態として、蓄電池と蓄熱槽を併用するシステムも提案されている（例えば、特許文献１参照）。このシステムにおいて、蓄電池と蓄熱槽に蓄積されたエネルギーを利用する場合の選択方法として、以下に挙げる２つの方法が考えられる。

　第１の方法は、空調負荷を予測計算し、蓄熱槽に蓄熱されたエネルギーを利用して運転した場合の空調消費電力と、蓄電池に充電されたエネルギーを利用して運転した場合の空調消費電力とを算出する。そして、前者の空調運転費用と後者の空調運転費用とを比較し、安価なほうを選択する。

　第２の方法は、冷房運転期間（一般的に、日本では５月～１０月）に、蓄熱槽に蓄熱されたエネルギーを利用し、それ以外の期間に、蓄電池に充電されたエネルギーを利用する。

　この蓄電池と蓄熱槽を併用するシステムは、蓄熱式空調機や蓄熱式ショーケースの運転費用やエネルギーを蓄積保持するための費用を安価にでき、蓄熱式空調機や蓄熱式ショーケースシステムを効率よく運転できるという点において、一定の効果がある。

　ところで近年、電気自動車（以下適宜、ＥＶと表記する）が普及しはじめており、スーパーマーケットやコンビニエンスストアなどの店舗にも、今後、ＥＶ充電設備が設置されることが予想される。それに伴い、店舗への来客者がＥＶ充電設備を使用することにより、その店舗のＥＶ充電時間帯の消費電力量が大きくなると予測される。

特開２００１－２４１７３６号公報

　店舗にＥＶ充電設備が設置された場合、不定期に発生するＥＶ充電電力需要の増加により、店舗のピーク電力が、ＥＶ充電設備設置前と異なるパターンで発生することが予測される。すなわち、ＥＶ充電設備設置前と比較し、ピーク電力の発生時間帯および大きさの傾向が変化すると予測される。

　このようなケースを想定した場合、上述した蓄電池と蓄熱槽を併用するシステムでは、ＥＶの充電電力需要に伴うピーク電力の増大に対して、十分に対応することは困難である。

　本発明はこうした状況に鑑みなされたものであり、その目的は、施設の最大ピーク電力を抑制する技術を提供することにある。

　本発明のある態様の蓄熱式空調システムと蓄電池の制御装置は、蓄熱式空調システムと、蓄電池と、電気自動車への充電用の充電器とが設置された施設の制御装置であって、電気自動車への充電電力を予測する予測部と、予測部による予測結果にもとづいて、蓄熱式空調システムの蓄熱および放熱を制御する制御部と、を備える。制御部は、電気自動車への充電電力が予測部による予測値を超えたとき、蓄電池に蓄電された電力を使用するよう制御する。

　また、本発明のある態様の蓄熱式ショーケースシステムと蓄電池の制御装置は、蓄熱式ショーケースシステムと、蓄電池と、電気自動車への充電用の充電器とが設置された施設の制御装置であって、電気自動車への充電電力を予測する予測部と、予測部による予測結果にもとづいて、蓄熱式ショーケースシステムの蓄熱および放熱を制御する制御部と、を備える。制御部は、電気自動車への充電電力が予測部による予測値を超えたとき、蓄電池に蓄電された電力を使用するよう制御する。

　なお、以上の構成要素の任意の組み合わせ、本発明の表現を方法、装置、システム、記録媒体、コンピュータプログラム等の間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。

　本発明によれば、施設の最大ピーク電力を抑制する技術を提供することにある。

実施例１のＥＶ充電電力が発生した場合の店舗電力の推移を示す図である。 実施例１の本発明の実施の形態に係る電力制御システムの構成を示すブロック図である。 実施例１、２の計測部からデータベースに登録される計測データの一例を示す図である。 実施例１、２の図３に示した計測データをもとに生成されるテーブルの一例を示す図である。 ＥＶ充電電力予測値の一例を示す図である。 実施例１の蓄熱式空調システムの構成例を示す図である。 蓄電池の電力制御の一例を示すタイミングチャートである。 実施例１の蓄熱式空調システムの蓄熱運転制御の一例を示すタイミングチャートである。 実施例１のＥＶ充電電力予測値と蓄熱運転する空調系統台数との対応関係を記述したテーブルの一例を示す図である。 実施例１の蓄熱式空調システムの台数制御の一例を示すタイミングチャートである。 実施例１のＥＶ充電電力予測値と蓄熱運転する空調系統の過冷却度との対応関係を記述したテーブルの一例を示す図である。 実施例１の蓄熱式空調システムの過冷却度制御の一例を示すタイミングチャートである。 実施例１の図１と比較すべき、ＥＶ充電電力が発生した場合の店舗電力の推移を示す図である。 本発明の実施例１、２の形態に係る制御装置による、蓄熱式空調システムおよび蓄電池の全体制御を説明するためのフローチャートである。 実施例１の図１４のフローチャートのステップＳ２０における予測処理をより詳細に説明するためのフローチャートである。 実施例１および実施例２の図１４のフローチャートのステップＳ３０におけるスケジュール決定処理をより詳細に説明するためのフローチャートである。 実施例１および実施例２の図１４のフローチャートのステップＳ６０における蓄電池制御をより詳細に説明するためのフローチャートである。 実施例２のＥＶ充電電力が発生した場合の店舗電力の推移を示す図である。 実施例２の本発明の実施の形態に係る電力制御システムの構成を示すブロック図である。 実施例２の蓄熱式ショーケースシステムの構成例を示す図である。 蓄電池の電力制御の一例を示すタイミングチャートである。（図７と同様の図を使用する） 実施例２の蓄熱式ショーケースシステムの蓄熱運転制御の一例を示すタイミングチャートである。 実施例２のＥＶ充電電力予測値と蓄熱運転するショーケース系統台数との対応関係を記述したテーブルの一例を示す図である。 実施例２の蓄熱式ショーケースシステムの台数制御の一例を示すタイミングチャートである。 実施例２のＥＶ充電電力予測値と蓄熱運転するショーケース系統の過冷却度との対応関係を記述したテーブルの一例を示す図である。 実施例２の蓄熱式ショーケースシステムの過冷却度制御の一例を示すタイミングチャートである。 実施例２の図１８と比較すべき、ＥＶ充電電力が発生した場合の店舗電力の推移を示す図である。 実施例２の図１４のフローチャートのステップＳ２０における予測処理をより詳細に説明するためのフローチャートである。 実施例４のＥＶ充電電力が発生した場合の店舗電力の推移を示す図である。 店舗全体の電力に関して、計測部１１０からデータベース１２０に登録される計測データの一例を示す図である。 図３０に示した計測データをもとに生成されるテーブルの一例を示す図である。

　（実施例１）
まず、本発明の実施の形態を詳細に説明する前に、本発明の実施の形態の概要を述べる。
　図１は、ＥＶ充電電力が発生した場合の店舗電力の推移を示す。この店舗電力の推移は夏季期間の推移である。空調機の電力を示す曲線に積み重ねられている棒状の表記がＥＶ充電電力を示している。図１では、空調機のピーク電力は約２００ｋＷ程度である。ＥＶ充電電力には、緩やかな変化分と急激な変化分がある。緩やかな変化分は、確定的で予測可能な変化分である（領域ｂ参照）。急激な変化分は、突発的で予測困難な変化分である（囲みａ参照）。

　上述した蓄電池と蓄熱槽を併用するシステムでは、空調機の負荷を正確に予測できたとしても、ＥＶ充電電力需要に関連するピーク電力を削減することは難しい。特に、上述した急激な変化分に対応して上昇するピーク電力を削減することは難しい。

　以下、ＥＶの充電電力需要を２つに分類して考える。上記緩やかな変化分に対応する充電電力需要と、上記急激な変化分に対応する充電電力需要である。前者は電力予測がある程度可能であり、曜日や時間帯により、ある程度決定される充電電力需要である（以下適宜、ＥＶパワー１という）。ＥＶパワー１に対しては基本的に蓄熱式空調システムによる空調電力の削減で対応する。

　後者は電力予測が困難であり、確率的および突発的に発生する充電電力需要である（以下適宜、ＥＶパワー２という）。ＥＶパワー２に対しては基本的に蓄電池に蓄電された電力で対応する。変化速度が速い電力需要に対しては、効果が現れるまでにある程度の時間が必要な、蓄熱式空調システムによる空調電力の削減で対応するのは難しいためである。

　図２は、本発明の実施の形態に係る電力制御システム５００の構成を示すブロック図である。電力制御システム５００は、施設内外の機器に供給されるべき電力を制御する。電力制御システム５００は、制御装置１００、蓄熱式空調システム２００、電力消費機器２５０（例えば、照明、ショーケース、冷凍機など。なお、蓄熱式空調システム２００は除かれる）、ＥＶ用の充電器３００、電力計３１０、蓄電池４００、ＡＣ／ＤＣ変換器４１０および電力計５１０を備える。

 電力計５１０は、商用電源（ＡＣ電源）からの受電電力を計測し、図示しない電力会社による課金の基礎データとなる。電力計３１０は、充電器３００からＥＶに充電された電力量を計測し、制御装置１００（より厳密には後述する計測部１１０）に出力する。

　ＡＣ／ＤＣ変換器４１０は、商用電源から供給される交流電力を直流電力に変換して、蓄電池４００に供給する。また、蓄電池４００から供給される直流電力を交流電力に変換して、施設の電力系統に供給する。

　蓄電池４００には、リチウムイオン電池、ニッケル水素電池、鉛電池等を採用することができる。特に、リチウムイオン電池は、軽量、高容量および高出力であるため、注目されている。蓄電池４００は、施設に設置されている電力供給が必要なすべての設備（本実施の形態では、充電器３００、蓄熱式空調システム２００、電力消費機器２５０）に電力供給可能である。

　制御装置１００は、計測部１１０、データベース１２０、予測部１３０および制御部１４０を備える。これらの構成は、ハードウェア的には、任意のプロセッサ、メモリ、その他のＬＳＩで実現でき、ソフトウェア的にはメモリにロードされたプログラムなどによって実現されるが、ここではそれらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックがハードウェアのみ、ソフトウェアのみ、またはそれらの組み合わせによっていろいろな形で実現できることは、当業者には理解されるところである。

　計測部１１０は、電力計３１０により計測されたＥＶ充電電力量を取得し、計測データとしてデータベース１２０に登録する。

　図３は、計測部１１０からデータベース１２０に登録される計測データの一例を示す図である。年月日、曜日および時刻別に、電力計３１０により計測されたＥＶ充電電力量が登録される。データベース１２０には、少なくとも過去数カ月分～１年分程度の計測データが保持されることが望ましい。

　図４は、図３に示した計測データをもとに生成されるテーブルの一例を示す図である。図示しないデータベース管理部は、過去計測データを、月、曜日、時間帯に分類した後、ＥＶ充電電力の平均値を算出する。そして、ＥＶ需要電力の平均値を、月、曜日、時間帯を検索キーとして、テーブル形式で保存する。図４に示すテーブルは、店舗の営業時間帯における、月曜日～日曜日までの１時間毎の当該平均値を保存したものである。予測部１３０はこのテーブルを、ＥＶパワー１の予測モデルの基礎データとする。

　ここで、どの程度の空調消費電力が発生した場合に、何台分のＥＶ充電電力を蓄熱式空調システムによる節電効果により対応できるかに関する簡易試算を挙げる。前提として、空調機電力については、大型店舗を想定し、その店舗に蓄熱式空調システムが１０系統設置されているとする。夏季のピーク時には約２００ｋＷの空調消費電力があるとする。

　ＥＶ用の充電器における消費電力については、１台のＥＶが充電する場合に、充電器で約５ｋＷの電力消費があるとする。そして、ＥＶの電池容量を１０ｋＷｈとし、２時間かけて充電すると仮定する。したがって、ＥＶが１０台同時に充電する場合、ＥＶ充電施設で、約５０ｋＷ消費することになる。蓄熱利用運転（放熱運転ともいう）により、蓄熱式空調システムのＣＯＰ(Coefficient Of Performance）が２８％向上すると仮定する。

　上述した前提にしたがうと、大型店舗では夏季の電力ピーク時に約２００ｋＷの空調消費電力が発生し、ＥＶが１０台同時に充電すると、ＥＶ充電器の充電消費電力は約５０ｋＷになる。

　一方、蓄熱利用運転により、空調機のＣＯＰが約３０％向上するため、空調機の削減電力は、空調消費電力２００ｋＷ×０．３＝６０ｋＷとなる。つまり、約２００ｋＷの空調消費電力が発生する店舗の場合、最大１０台程度のＥＶ充電電力需要を、蓄熱式空調システムによる空調電力の削減効果により対応することができるという試算結果になる。ただし、この試算は一例であり、本明細書はこの試算に限定されるものではない。

　図２に戻り、予測部１３０は、データベース１２０を参照して、ＥＶへの充電電力の推移を予測する。図４に示したテーブルが構築されている場合、予測部１３０は、予測すべき日の、月、曜日および時間帯をキーに、予測値とすべきＥＶ充電電力需要を取得する。

　図５は、ＥＶ充電電力予測値の一例を示す図である。

　図２に戻り、制御部１４０は、予測部１３０による予測結果にもとづいて、蓄熱式空調システム２００の蓄熱および放熱を制御する。制御部１４０は、ＥＶへの充電電力が予測部１３０による予測値を超えたとき、蓄電池４００に蓄電された電力を使用するよう制御する。より具体的には、ＥＶへの充電電力の計測値と、ＥＶへの充電電力の予測値とを比較し、当該計測値が当該予測値より大きい場合、または両者の差分が所定の閾値を超えた場合、蓄電池４００に蓄電された電力を使用するよう制御する。

　基本的に、制御部１４０はＥＶへの充電電力が予測範囲内で推移している時間帯には、蓄熱式空調システム２００の蓄熱利用運転により対応し、予測範囲を超えて推移している時間帯には、蓄電池４００に蓄電された電力により対応する。

　制御部１４０は、蓄熱式空調システム２００を蓄熱利用運転する際、ＥＶへの充電電力の予測値に応じて、蓄熱利用運転する空調系統の数を変更してもよいし、蓄熱式空調システム２００内の空調系統で循環する冷媒の過冷却度を変更してもよい。

　図６は、蓄熱式空調システム２００の構成例を示す図である。ここでは、個別分散型の蓄熱式空調システムに関する冷媒回路図の一例を示している。また、蓄熱式空調システム２００がｎ（ｎは自然数）系統存在する例（図６では３系統）を示している。なお、ここでは複数の蓄熱式空調システムが配置されることにより、複数の空調機が配置される例を示しているが、一つの蓄熱ユニットが共有されることにより、複数の空調機が配置される構成であってもよい。

　蓄熱式空調システム２００ａは、室外ユニット１０、蓄熱ユニット２０および室内ユニット３０を備える。室外ユニット１０は、圧縮機１１、四方弁１２および室外交換器１３を含む。蓄熱ユニット２０は、膨張弁２１、開閉弁２２、開閉弁２３、蓄熱槽２４、開閉弁２５、開閉弁２６および膨張弁２７を含む。室内ユニット３０は室内熱交換器３１を含む。蓄熱槽２４は図示しない蓄熱用熱交換器を含む。この冷媒回路では、３種類の冷房運転（すなわち、通常冷房運転、氷蓄熱運転および氷蓄熱利用運転）が可能である。１つの空調系統は、室内熱交換器、室外熱交換器、圧縮機が冷媒配管により接続されて構成されている。

　通常冷房運転では、開閉弁２２、開閉弁２３、開閉弁２５および開閉弁２６はすべて閉じられ、蓄熱槽２４は使用されない。すなわち、圧縮機１１、四方弁１２、室外交換器１３、膨張弁２１、膨張弁２７および室内熱交換器３１が環状に繋がれた冷媒循環経路が形成され、その経路を冷媒が循環することにより、室内熱交換器３１により熱交換され、室内の温度を下げることができる。通常冷房運転では、商用電源から供給される電力により運転される。

　氷蓄熱運転では、開閉弁２３および開閉弁２５が閉じられ、開閉弁２２および開閉弁２６が開かれる。すなわち、圧縮機１１、四方弁１２、室外交換器１３、膨張弁２１、開閉弁２２、蓄熱槽２４および開閉弁２６が環状に繋がれた冷媒循環経路が形成され、その経路を冷媒が循環することにより、蓄熱槽２４に氷が作られる。

　氷蓄熱冷房運転では、開閉弁２２および開閉弁２６が閉じられ、開閉弁２３および開閉弁２５が開かれる。すなわち、圧縮機１１、四方弁１２、室外交換器１３、膨張弁２１、膨張弁２７、開閉弁２３、蓄熱槽２４、開閉弁２５、膨張弁２７および室内熱交換器３１が環状に繋がれた冷媒循環経路が形成され、その経路を冷媒が循環することにより、室内熱交換器３１により熱交換され、室内の温度を下げることができる。氷蓄熱冷房運転では、蓄熱槽２４に蓄熱されたエネルギーにより運転される。

　蓄熱式空調システム２００ｂおよび蓄熱式空調システム２００ｃについても同様の構成である。上述したように、蓄熱式空調システム２００の能力制御方法（すなわち、空調電力の削減量の大きさを調整する方法）として、２種類挙げられる。台数制御と過冷却度制御である。

　台数制御の場合、制御部１４０は削減すべき空調電力に応じて、蓄熱利用運転する空調系統の数を制御する。１つの空調系統は、室内熱交換器、室外熱交換器、圧縮機が冷媒配管により接続されて構成されている。施設にはこの空調系統が複数存在している。台数制御の場合、制御部１４０は削減すべき空調電力に応じて、蓄熱利用運転する空調系統の数を制御する。今回の実施例において、より具体的には、各蓄熱式空調システム２００ａ～ｃに、通常冷房運転するか、氷蓄熱冷房運転するか、運転しないかを指定する。

　過冷却度制御の場合、制御部１４０は削減すべき空調電力に応じて、空調系統の過冷却度を制御する。空調削減電力を大きくしたい場合（すなわち、空調効率のアップ率を上げたい場合）、過冷却度を高く設定する。反対に、空調削減電力を小さくしたい場合（すなわち、空調効率のアップ率を下げたい場合）、過冷却度を低く設定する。

　より具体的には、制御部１４０は、蓄熱槽２４内の蓄熱用熱交換器に流れる冷媒流量と、蓄熱槽２４をバイパスする冷媒流量との割合を、開閉弁２５および開閉弁２３で制御することにより、冷媒の過冷却度を制御する。制御部１４０は、過冷却度を変更する場合、各蓄熱式空調システム２００ａ～ｃの開閉弁２５および開閉弁２３に開閉率を指定するための制御信号を出力する。

　なお、図６に示す冷媒回路は一例であり、蓄熱槽への冷熱蓄熱専用の冷凍機と、空調系統の冷媒との熱交換用の、冷水やブラインを備えたタイプの冷媒回路を用いてもよい。その場合、空調系統の冷媒と熱交換を行う冷水やブラインの流量を制御して、蓄熱利用運転を行う空調系統の過冷却度や蓄熱利用運転を行う空調系統の数を制御することもできる。また、上述した例では、１つの空調系統毎に１つの蓄熱槽が存在しているが、複数の空調系統で蓄熱槽を共用する構成の冷媒回路を用いてもよい。

　以下、本発明の実施の形態に係る蓄熱式空調システム２００と蓄電池４００の制御方法の一例について、タイミングチャートを参照しながら説明する。図７は、蓄電池４００の電力制御の一例を示すタイミングチャートである。図８は、蓄熱式空調システム２００の蓄熱運転制御の一例を示すタイミングチャートである。

　蓄熱式空調システム２００の蓄熱運転制御において、予測部１３０は制御日の前日に、蓄熱槽２４への蓄熱量を予測し、制御部１４０は制御日の蓄熱利用運転のスケジュールを決定する（図８のｆ参照）。ここで、制御日とは、蓄熱利用運転制御と蓄電池制御との併用制御を実施する対象日を指す。次に、制御部１４０は制御日の夜間時間帯に、予測部１３０により予測された蓄熱量を蓄熱槽２４に蓄熱する（図８のｇ参照）。次に、制御部１４０は制御日当日に蓄熱利用運転制御を実行する（図８のｈ参照）。また、制御部１４０は制御日当日に蓄電池４００の電力制御を実行する（図７参照）。このように、制御部１４０はＥＶパワー１に対しては、蓄熱利用運転制御で対処し、ＥＶパワー２に対しては、蓄電池４００の電力制御で対処する。

　蓄熱式空調システム２００の台数制御による蓄熱利用運転制御について説明する。図９は、ＥＶ充電電力予測値と蓄熱運転する空調系統の台数との対応関係を記述したテーブルの一例を示す図である。図１０は、蓄熱式空調システム２００の台数制御の一例を示すタイミングチャートである。蓄熱運転する空調系統の台数が増えるということは、蓄熱槽２４からの放熱量が大きく、蓄熱利用運転による空調電力の削減量が大きいことを示す。したがって、蓄熱運転する空調系統の台数を増やすことにより、空調負荷だけでなく、ＥＶパワー１にも対応することができる。

　次に、蓄熱式空調システム２００の過冷却度制御による蓄熱利用運転制御について説明する。図１１は、ＥＶ充電電力予測値と蓄熱運転する空調系統の過冷却度との対応関係を記述したテーブルの一例を示す図である。図１２は、蓄熱式空調システム２００の過冷却度制御の一例を示すタイミングチャートである。過冷却度が大きいということは、蓄熱槽２４からの放熱量が大きく、蓄熱利用運転による空調電力の削減量が大きいことを示す。したがって、過冷却度を大きくすることにより、空調負荷だけでなく、ＥＶパワー１にも対応することができる。

　図１３は、図１と比較すべき、ＥＶ充電電力が発生した場合の店舗電力の推移を示す。曲線状の点線に囲まれた領域は、蓄熱運転制御により削減された電力を示している。棒状の点線領域は蓄電池４００からの電力供給により賄われた電力を示している。本実施の形態に係る制御方法を適用することにより、ピーク電力を４５０ｋW以内に抑えることに成功したことを示している。これに対し、図１では４５０ｋWを超える時間帯が発生している。

　以下、本発明の実施の形態に係る制御装置１００の動作についてフローチャートを参照しながら説明する。図１４は、本発明の実施の形態に係る制御装置１００による、蓄熱式空調システム２００および蓄電池４００の全体制御を説明するためのフローチャートである。このフローチャートは当該制御の１サイクル分を示すものである。

　まず、制御部１４０は、蓄熱利用運転制御と蓄電池制御との併用制御を実施する日時（より具体的には、制御日とその開始時刻および終了時刻）を決定する（Ｓ１０）。

　次に、予測部１３０は、蓄熱槽２４への蓄熱量を制御開始日時前（例えば、制御開始日時の２４時間前）に予測する（Ｓ２０）。ここで、空調負荷に関する蓄熱量について考える。空調負荷（例えば、換気負荷、日射熱負荷など）に対応した、空調電力削減のための蓄熱量の予測方法については、既存の一般的な技術を利用する。次に、ＥＶパワー１に関する蓄熱量について考える。ＥＶ充電電力需要の中で、ある程度予測可能で、かつ緩やかな充電電力変化に関しては、その充電電力を予測する。この充電電力需要は、曜日や時間帯により、ある程度、予測することが可能である。そして、この予測された充電電力に相当する蓄熱量を計算する。当該蓄熱量は空調機の削減電力に相当する。ＥＶパワー１の予測方法については、上述した図４に示したテーブルなどを基礎とする充電電力予測モデルを利用することができる。そして、空調負荷に関する蓄熱量と、ＥＶパワー１に関する蓄熱量を合計したものを合計蓄熱量とする。

　次に、制御部１４０は蓄熱利用運転制御のスケジュールを、制御開始日時前（例えば、制御開始日時の２４時間前）に予測する（Ｓ３０）。当該スケジュールは、どの時刻にどの程度、空調電力を削減するかを規定したものである。制御部１４０は、上述したＥＶパワー１の充電電力予測結果（より厳密には、時間帯別のＥＶパワー１の充電電力の変化）を利用して、ＥＶパワー１の充電電力に対応した空調削減電力が得られるように、制御日の蓄熱利用運転パターンを決定する。当該蓄熱利用運転パターンとして、台数制御の運転スケジュールまたは過冷却度制御の運転スケジューリングが挙げられる。

　次に、制御部１４０は、制御開始前の夜間時間帯において予測された蓄熱量を蓄熱槽２４へ蓄熱するよう制御する（Ｓ４０）。例えば、予測された蓄熱量を、前日の夜間時間帯に蓄熱するように蓄熱式空調システム２００を運転する。図６に示した冷媒回路では、空調系統毎に蓄熱槽が存在しているので、蓄熱利用運転する空調系統の蓄熱槽２４に冷熱を蓄熱しておく必要があり、該当する空調系統の蓄熱槽２４に冷熱を蓄熱する。台数制御を利用する場合、台数制御を行う空調系統の蓄熱槽２４に冷熱を蓄熱する。過冷却度制御を利用する場合、過冷却度制御を行う空調系統の蓄熱槽２４に冷熱を蓄熱する。

　制御部１４０は、制御日に上記蓄熱利用運転パターンに従って、上記台数制御または上記過冷却度制御を実施する（Ｓ５０）。より具体的には、制御部１４０は、予め保持されている運転タイムチャート情報に従って、時間毎に、必要な命令情報を蓄熱ユニット２０に送信する。

　台数制御の場合、蓄熱運転する空調系統の台数のスケジューリング（すなわち、台数の増加減少）に応じて、蓄熱運転する台数（すなわち、蓄熱槽に貯めた冷熱を放熱する空調系統の台数）を制御する。具体的には、制御部１４０は当該スケジューリングに従って、蓄熱運転する系統に蓄熱運転開始の制御信号を送信する。この制御信号に従い、該当する空調系統は氷蓄熱利用冷房運転を行う。

　過冷却度制御の場合、氷蓄熱利用運転する空調系統の過冷却度のスケジューリングに応じて、蓄熱した冷熱を放熱する。具体的には、制御部１４０は当該スケジューリングに従って、蓄熱運転する空調系統毎に所定の過冷却度の制御信号を送信する。当該制御信号に従い、該当する空調系統は過冷却度の温度を調整するために、蓄熱槽２４に流れる冷媒流量を、開閉弁２５、２３により調整する。蓄熱槽２４の蓄熱熱交換器に流れる冷媒流量と、蓄熱熱交換器をバイパスする冷媒流量の割合を、開閉弁２５、２３により調整することにより、過冷却度を調整する。

　制御部１４０は、制御日に蓄電池４００の電力制御を実施する（Ｓ６０）。充電器３００によるＥＶ充電電力を計測して、計測したＥＶ充電電力と、該当時間のＥＶパワー１の予測値とを比較し、計測電力が予測電力を超えていれば、蓄電池４００から電力を供給する。

　制御部１４０は、ステップＳ５０およびステップＳ６０の制御を、蓄熱利用運転制御と蓄電池制御との併用制御の終了時刻に到達するまで（Ｓ７０のＮ）、繰り返し実行する。終了時刻に到達すると（Ｓ７０のＹ）、制御日の当該併用制御を終了する。

　図１５は、図１４のフローチャートのステップＳ２０における予測処理をより詳細に説明するためのフローチャートである。予測部１３０は、空調負荷に対する蓄熱量を予測する（Ｓ２１）。例えば、外気温度、ここ数日の空調負荷の平均値、または前日の空調負荷を利用して、当日の空調負荷を予測する。そして、当日の予測空調負荷をもとに、空調電力削減に必要な蓄熱量を決定する。

　次に、予測部１３０は、ＥＶパワー１に対する蓄熱量を予測する（Ｓ２２）。例えば、図４に示したテーブルを基礎とするＥＶ充電電力予測モデルに対して、制御日当日の月、曜日および時間帯を入力し、当日の時間帯別のＥＶ充電電力の予測値を取得する。そして、このＥＶ充電電力の予測値に相当する空調機の削減電力が得られる蓄熱量（すなわち、蓄熱利用運転に必要な蓄熱量）を計算する。例えば、過去の蓄熱利用運転時の計測データなどから、蓄熱量［ｋＪ］に対する空調削減電力量［ｋＷｈ］の関係式をαと定義し、（ＥＶ充電電力の予測値から計算した、制御日のＥＶ充電電力量）／αを計算して、当該蓄熱量を求める。

　次に、予測部１３０は、空調負荷に関する蓄熱量と、ＥＶパワー１に関する蓄熱量とを合算し、合計蓄熱量を決定する（Ｓ２３）。

　図１６は、図１４のフローチャートのステップＳ３０におけるスケジュール決定処理をより詳細に説明するためのフローチャートである。制御部１４０は、図１４のステップＳ２０により予測された、ＥＶ充電電力予測データ（より厳密には、時間帯別の充電電力の推移）を取得する（Ｓ３１）。

　次に、制御部１４０は上記ＥＶ充電電力予測データを利用して、ＥＶ充電電力に対応する空調削減電力を、蓄熱利用運転による空調機の効率向上により賄えるよう、当日の蓄熱利用運転パターンを決定する（Ｓ３２）。

　まず、台数制御による蓄熱利用運転パターンの決定方法について説明する。制御部１４０はＥＶ充電電力需要に応じて、蓄熱利用運転する空調系統の台数を制御する。例えば、ＥＶ充電電力需要を複数の段階に分類して、その大きさに応じて、蓄熱利用運転する台数を決定する。具体的には、ＥＶ充電電力需要が大きい場合、蓄熱利用運転する空調系統の台数を増やし、ＥＶ充電電力需要が小さい場合、蓄熱利用運転する空調系統の台数を少なくする。例えば、図９に示したように、ＥＶ充電電力需要の大きさと蓄熱利用運転する空調系統の台数とを対応づけたテーブルを作成し、ＥＶ予測充電電力（例えば、図５参照）に応じて、蓄熱利用運転する空調系統の台数のスケジューリングを図１０に示したように決定する。当該スケジューリングは、どの時間帯に何台、蓄熱利用運転するかを示すものである。

　次に、冷媒の過冷却度制御による蓄熱利用運転パターンの決定方法について説明する。制御部１４０はＥＶ充電電力需要に応じて、蓄熱利用運転する空調系統の過冷却度を決定する。具体的には、ＥＶ充電電力需要が大きい場合、過冷却度を大きくし、ＥＶ充電電力需要が小さい場合、過冷却度を小さくする。例えば、図１１に示したように、ＥＶ予測充電電力の大きさと過冷却度を対応づけたテーブルを作成し、ＥＶ予測充電電力（例えば、図５参照）に応じて、蓄熱利用運転する空調系統の過冷却度のスケジューリングを図１２に示したように決定する。当該スケジュールは、どの時間帯にどれくらいの過冷却度に設定するかを示すものである。なお、過冷却度を指定するのは、特定の空調系統だけであってもよいし、すべての空調系統であってもよい。

　以上の情報（すなわち、台数制御または過冷却度制に関するスケジューリング情報）は、制御装置１００の図示しないメモリに予め蓄積される。

　図１７は、図１４のフローチャートのステップＳ６０における蓄電池制御をより詳細に説明するためのフローチャートである。電力計３１０はＥＶ充電電力を計測し、ＥＶ充電電力計測値として計測部１１０に出力する（Ｓ６１）。予測部１３０は、上記ＥＶ充電電力予測モデルから現時点のＥＶ充電電力予測値を算出する（Ｓ６２）。上述したように、現時点のＥＶ充電電力予測値は、月、曜日および時間帯を指定することにより取得することができる。

　制御部１４０は、該当日時のＥＶ充電電力予測値と、上記ＥＶ充電電力計測値とを比較する（Ｓ６３）。当該計測値が当該予測値を超えている場合（Ｓ６３のＹ）、蓄電池４００に対して、電力系統への放電命令を出力する（Ｓ６４）。これにより、電力系統に蓄電池４００から電力が供給される。

　当該計測値が当該予測値を超えていない場合（Ｓ６３のＮ）、制御部１４０は、蓄電池４０から電力系統へ放電しているか否か判定する（Ｓ６５）。放電している場合（Ｓ６５のＹ）、蓄電池４００に対して電力系統への放電停止命令を出力する（Ｓ６６）。これにより、電力系統への蓄電池４００からの放電が停止する。

　放電していない場合（Ｓ６５のＮ）、制御部１４０は、蓄電池制御の終了時刻に到達するまで（Ｓ６７のＮ）、ステップＳ６１に遷移し、当該蓄電池制御を繰り返し実行する。終了時刻に到達すると（Ｓ６７のＹ）、当該蓄電池制御を終了する。

　以上説明したように本実施の形態によれば、ＥＶの充電電力需要の特徴を考慮した上で、ある程度予測可能な緩やかな充電電力変化には蓄熱空調システムで対応し、予測困難な急激な充電電力変化には蓄電池で対応することにより、ＥＶ充電電力需要の増加に伴う店舗のピーク電力を削減し、店舗の電力を平準化することができる。また、深夜時間帯に蓄熱することにより、店舗全体の電気料金を安くすることができる。

　以上、本発明を実施の形態をもとに説明した。この実施の形態は例示であり、それらの各構成要素や各処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。

　図４に示したテーブルは、過去計測データを月、曜日、時間帯を検索キーとしたが、図示しないデータベース管理部は、気象条件（例えば、外気温、湿度）を外部サーバから取得し、検索キーに加えてもよい。この場合、ＥＶ充電電力需要をより高精度に予測することができる。

（実施例２）　
　まず、本発明の実施の形態を詳細に説明する前に、本発明の実施の形態の概要を述べる。
　図１８は、ＥＶ充電電力が発生した場合の店舗電力の推移を示す。この店舗電力の推移は夏季期間の推移である。ショーケースの電力を示す曲線に積み重ねられている棒状の表記がＥＶ充電電力を示している。図１８では、ショーケース/冷凍機のピーク電力は約２００ｋＷ程度である。ＥＶ充電電力には、緩やかな変化分と急激な変化分がある。緩やかな変化分は、確定的で予測可能な変化分である（領域ｂ参照）。急激な変化分は、突発的で予測困難な変化分である（囲みａ参照）。

　上述した蓄電池と蓄熱槽を併用するシステムでは、ショーケースの負荷を正確に予測できたとしても、ＥＶ充電電力需要に関連するピーク電力を削減することは難しい。特に、上述した急激な変化分に対応して上昇するピーク電力を削減することは難しい。

　以下、ＥＶの充電電力需要を２つに分類して考える。上記緩やかな変化分に対応する充電電力需要と、上記急激な変化分に対応する充電電力需要である。前者は電力予測がある程度可能であり、曜日や時間帯により、ある程度決定される充電電力需要である（以下適宜、ＥＶパワー１という）。ＥＶパワー１に対しては基本的に蓄熱式ショーケースシステムによるショーケース/冷凍機の電力の削減で対応する。

　後者は電力予測が困難であり、確率的および突発的に発生する充電電力需要である（以下適宜、ＥＶパワー２という）。ＥＶパワー２に対しては基本的に蓄電池に蓄電された電力で対応する。変化速度が速い電力需要に対しては、効果が現れるまでにある程度の時間が必要な、蓄熱式ショーケースシステムによるショーケース/冷凍機の電力の削減で対応するのは難しいためである。

　図１９は、本発明の実施の形態に係る電力制御システム５０００の構成を示すブロック図である。電力制御システム５０００は、施設内外の機器に供給されるべき電力を制御する。電力制御システム５０００は、制御装置１００、蓄熱式ショーケースシステム１２００、電力消費機器１２５０（例えば、照明、空調など。なお、蓄熱式ショーケースシステム１２００は除かれる）、ＥＶ用の充電器３００、電力計３１０、蓄電池４００、ＡＣ／ＤＣ変換器４１０および電力計５１０を備える。

 電力計５１０は、商用電源（ＡＣ電源）からの受電電力を計測し、図示しない電力会社による課金の基礎データとなる。電力計３１０は、充電器３００からＥＶに充電された電力量を計測し、制御装置１００（より厳密には後述する計測部１１０）に出力する。

　ＡＣ／ＤＣ変換器４１０は、商用電源から供給される交流電力を直流電力に変換して、蓄電池４００に供給する。また、蓄電池４００から供給される直流電力を交流電力に変換して、施設の電力系統に供給する。

　蓄電池４００には、リチウムイオン電池、ニッケル水素電池、鉛電池等を採用することができる。特に、リチウムイオン電池は、軽量、高容量および高出力であるため、注目されている。蓄電池４００は、施設に設置されている電力供給が必要なすべての設備（本実施の形態では、充電器３００、蓄熱式ショーケースシステム１２００、電力消費機器１２５０）に電力供給可能である。

　制御装置１００は、計測部１１０、データベース１２０、予測部１３０および制御部１４０を備える。これらの構成は、ハードウェア的には、任意のプロセッサ、メモリ、その他のＬＳＩで実現でき、ソフトウェア的にはメモリにロードされたプログラムなどによって実現されるが、ここではそれらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックがハードウェアのみ、ソフトウェアのみ、またはそれらの組み合わせによっていろいろな形で実現できることは、当業者には理解されるところである。

　計測部１１０は、電力計３１０により計測されたＥＶ充電電力量を取得し、計測データとしてデータベース１２０に登録する。

　図３は、計測部１１０からデータベース１２０に登録される計測データの一例を示す図である。年月日、曜日および時刻別に、電力計３１０により計測されたＥＶ充電電力量が登録される。データベース１２０には、少なくとも過去数カ月分～１年分程度の計測データが保持されることが望ましい。

　図４は、図３に示した計測データをもとに生成されるテーブルの一例を示す図である。図示しないデータベース管理部は、過去計測データを、月、曜日、時間帯に分類した後、ＥＶ充電電力の平均値を算出する。そして、ＥＶ需要電力の平均値を、月、曜日、時間帯を検索キーとして、テーブル形式で保存する。図４に示すテーブルは、店舗の営業時間帯における、月曜日～日曜日までの１時間毎の当該平均値を保存したものである。予測部１３０はこのテーブルを、ＥＶパワー１の予測モデルの基礎データとする。

　ここで、どの程度のショーケース/冷凍機の消費電力が発生した場合に、何台分のＥＶ充電電力を蓄熱式ショーケースシステムによる節電効果により対応できるかに関する簡易試算を挙げる。前提として、ショーケース/冷凍機の電力については、大型店舗を想定し、その店舗に蓄熱式ショーケースシステムが１０系統設置されているとする。夏季のピーク時には約２００ｋＷのショーケース/冷凍機の消費電力があるとする。

　ＥＶ用の充電器における消費電力については、１台のＥＶが充電する場合に、充電器で約５ｋＷの電力消費があるとする。そして、ＥＶの電池容量を１０ｋＷｈとし、２時間かけて充電すると仮定する。したがって、ＥＶが１０台同時に充電する場合、ＥＶ充電施設で、約５０ｋＷ消費することになる。蓄熱利用運転（放熱運転ともいう）により、蓄熱式ショーケースシステムのＣＯＰ(Coefficient Of Performance）が２８％向上すると仮定する。

　上述した前提にしたがうと、大型店舗では夏季の電力ピーク時に約２００ｋＷのショーケース/冷凍機の消費電力が発生し、ＥＶが１０台同時に充電すると、ＥＶ充電器の充電消費電力は約５０ｋＷになる。

　一方、蓄熱利用運転により、ショーケース/冷凍機のＣＯＰが約３０％向上するため、ショーケース/冷凍機の削減電力は、ショーケース/冷凍機の消費電力２００ｋＷ×０．３＝６０ｋＷとなる。つまり、約２００ｋＷのショーケース/冷凍機の消費電力が発生する店舗の場合、最大１０台程度のＥＶ充電電力需要を、蓄熱式ショーケースシステムによるショーケース/冷凍機の削減効果により対応することができるという試算結果になる。ただし、この試算は一例であり、本明細書はこの試算に限定されるものではない。

　図１９に戻り、予測部１３０は、データベース１２０を参照して、ＥＶへの充電電力の推移を予測する。図４に示したテーブルが構築されている場合、予測部１３０は、予測すべき日の、月、曜日および時間帯をキーに、予測値とすべきＥＶ充電電力需要を取得する。

　図５は、ＥＶ充電電力予測値の一例を示す図である。

　図１９に戻り、制御部１４０は、予測部１３０による予測結果にもとづいて、蓄熱式ショーケースシステム１２００の蓄熱および放熱を制御する。制御部１４０は、ＥＶへの充電電力が予測部１３０による予測値を超えたとき、蓄電池４００に蓄電された電力を使用するよう制御する。より具体的には、ＥＶへの充電電力の計測値と、ＥＶへの充電電力の予測値とを比較し、当該計測値が当該予測値より大きい場合、または両者の差分が所定の閾値を超えた場合、蓄電池４００に蓄電された電力を使用するよう制御する。

　基本的に、制御部１４０はＥＶへの充電電力が予測範囲内で推移している時間帯には、蓄熱式ショーケースシステム１２００の蓄熱利用運転により対応し、予測範囲を超えて推移している時間帯には、蓄電池４００に蓄電された電力により対応する。

　制御部１４０は、蓄熱式ショーケースシステム１２００を蓄熱利用運転する際、ＥＶへの充電電力の予測値に応じて、蓄熱利用運転するショーケース系統の数を変更してもよいし、蓄熱式ショーケースシステム１２００内のショーケース系統で循環する冷媒の過冷却度を変更してもよい。

　図２０は、蓄熱式ショーケースシステム１２００の構成例を示す図である。ここでは、個別分散型の蓄熱式ショーケースシステムに関する冷媒回路図の一例を示している。また、蓄熱式ショーケースシステム１２００がｎ（ｎは自然数）系統存在する例（図２０では３系統）を示している。なお、ここでは複数の蓄熱式ショーケースシステムが配置されることにより、複数のショーケースが配置される例を示しているが、一つの蓄熱ユニットが共有されることにより、複数のショーケースが配置される構成であってもよい。

　蓄熱式ショーケースシステム１２００ａは、冷凍機ユニット１０、蓄熱ユニット２０１およびショーケースユニット３０１を備える。冷凍機ユニット１０は、圧縮機１１、および室外交換器１３を含む。蓄熱ユニット２０１は、膨張弁２１、開閉弁２２、開閉弁２３、蓄熱槽２４、開閉弁２５、開閉弁２６および膨張弁２７を含む。ショーケースユニット３０１は室内熱交換器３１を含む。蓄熱槽２４は図示しない蓄熱用熱交換器を含む。この冷媒回路では、３種類の冷却運転（すなわち、通常冷却運転、氷蓄熱運転および氷蓄熱利用運転）が可能である。１つのショーケース系統は、室内熱交換器、室外熱交換器、圧縮機が冷媒配管により接続されて構成されている。

　通常冷却運転では、開閉弁２２、開閉弁２３、開閉弁２５および開閉弁２６はすべて閉じられ、蓄熱槽２４は使用されない。すなわち、圧縮機１１、室外交換器１３、膨張弁２１、膨張弁２７および室内熱交換器３１が環状に繋がれた冷媒循環経路が形成され、その経路を冷媒が循環することにより、室内熱交換器３１により熱交換され、ショーケース庫内の温度を下げることができる。通常冷却運転では、商用電源から供給される電力により運転される。

　氷蓄熱運転では、開閉弁２３および開閉弁２５が閉じられ、開閉弁２２および開閉弁２６が開かれる。すなわち、圧縮機１１、室外交換器１３、膨張弁２１、開閉弁２２、蓄熱槽２４および開閉弁２６が環状に繋がれた冷媒循環経路が形成され、その経路を冷媒が循環することにより、蓄熱槽２４に氷が作られる。

　氷蓄熱冷却運転では、開閉弁２２および開閉弁２６が閉じられ、開閉弁２３および開閉弁２５が開かれる。すなわち、圧縮機１１、室外交換器１３、膨張弁２１、膨張弁２７、開閉弁２３、蓄熱槽２４、開閉弁２５、膨張弁２７および室内熱交換器３１が環状に繋がれた冷媒循環経路が形成され、その経路を冷媒が循環することにより、室内熱交換器３１により熱交換され、ショーケース庫内の温度を下げることができる。氷蓄熱冷却運転では、蓄熱槽２４に蓄熱されたエネルギーにより運転される。

　蓄熱式ショーケースシステム１２００ｂおよび蓄熱式ショーケースシステム１２００ｃについても同様の構成である。上述したように、蓄熱式ショーケースシステム１２００の能力制御方法（すなわち、ショーケース/冷凍機の電力の削減量の大きさを調整する方法）として、２種類挙げられる。台数制御と過冷却度制御である。

　台数制御の場合、制御部１４０は削減すべきショーケース/冷凍機の電力に応じて、蓄熱利用運転するショーケース系統の数を制御する。１つのショーケース系統は、室内熱交換器、室外熱交換器、圧縮機が冷媒配管により接続されて構成されている。施設にはこのショーケース系統が複数存在している。台数制御の場合、制御部１４０は削減すべきショーケース/冷凍機の電力に応じて、蓄熱利用運転するショーケース系統の数を制御する。今回の実施例において、より具体的には、各蓄熱式ショーケースシステム１２００ａ～ｃに、通常冷却運転するか、氷蓄熱冷却運転するか、運転しないかを指定する。

　過冷却度制御の場合、制御部１４０は削減すべきショーケース/冷凍機の電力に応じて、ショーケース系統の過冷却度を制御する。ショーケース/冷凍機の削減電力を大きくしたい場合（すなわち、効率のアップ率を上げたい場合）、過冷却度を高く設定する。反対に、ショーケース/冷凍機の削減電力を小さくしたい場合（すなわち、ショーケース効率のアップ率を下げたい場合）、過冷却度を低く設定する。

　より具体的には、制御部１４０は、蓄熱槽２４内の蓄熱用熱交換器に流れる冷媒流量と、蓄熱槽２４をバイパスする冷媒流量との割合を、開閉弁２５および開閉弁２３で制御することにより、冷媒の過冷却度を制御する。制御部１４０は、過冷却度を変更する場合、各蓄熱式ショーケースシステム１２００ａ～ｃの開閉弁２５および開閉弁２３に開閉率を指定するための制御信号を出力する。

　なお、図２０に示す冷媒回路は一例であり、蓄熱槽への冷熱蓄熱専用の冷凍機と、ショーケース系統の冷媒との熱交換用の、冷水やブラインを備えたタイプの冷媒回路を用いてもよい。その場合、ショーケース系統の冷媒と熱交換を行う冷水やブラインの流量を制御して、蓄熱利用運転を行うショーケース系統の過冷却度や蓄熱利用運転を行うショーケース系統の数を制御することもできる。また、上述した例では、１つのショーケース系統毎に１つの蓄熱槽が存在しているが、複数のショーケース系統で蓄熱槽を共用する構成の冷媒回路を用いてもよい。

　以下、本発明の実施の形態に係る蓄熱式ショーケースシステム１２００と蓄電池４００の制御方法の一例について、タイミングチャートを参照しながら説明する。図２１は、蓄電池４００の電力制御の一例を示すタイミングチャートである。図２２は、蓄熱式ショーケースシステム１２００の蓄熱運転制御の一例を示すタイミングチャートである。

　蓄熱式ショーケースシステム１２００の蓄熱運転制御において、予測部１３０は制御日の前日に、蓄熱槽２４への蓄熱量を予測し、制御部１４０は制御日の蓄熱利用運転のスケジュールを決定する（図２２のｆ参照）。ここで、制御日とは、蓄熱利用運転制御と蓄電池制御との併用制御を実施する対象日を指す。次に、制御部１４０は制御日の夜間時間帯に、予測部１３０により予測された蓄熱量を蓄熱槽２４に蓄熱する（図２２のｇ参照）。次に、制御部１４０は制御日当日に蓄熱利用運転制御を実行する（図２２のｈ参照）。また、制御部１４０は制御日当日に蓄電池４００の電力制御を実行する（図２１参照）。このように、制御部１４０はＥＶパワー１に対しては、蓄熱利用運転制御で対処し、ＥＶパワー２に対しては、蓄電池４００の電力制御で対処する。

　蓄熱式ショーケースシステム１２００の台数制御による蓄熱利用運転制御について説明する。図２３は、ＥＶ充電電力予測値と蓄熱運転するショーケース系統の台数との対応関係を記述したテーブルの一例を示す図である。図２４は、蓄熱式ショーケースシステム１２００の台数制御の一例を示すタイミングチャートである。蓄熱運転するショーケース系統の台数が増えるということは、蓄熱槽２４からの放熱量が大きく、蓄熱利用運転によるショーケース電力の削減量が大きいことを示す。したがって、蓄熱運転するショーケース系統の台数を増やすことにより、ショーケース負荷だけでなく、ＥＶパワー１にも対応することができる。

　次に、蓄熱式ショーケースシステム１２００の過冷却度制御による蓄熱利用運転制御について説明する。図２５は、ＥＶ充電電力予測値と蓄熱運転するショーケース系統の過冷却度との対応関係を記述したテーブルの一例を示す図である。図２６は、蓄熱式ショーケースシステム１２００の過冷却度制御の一例を示すタイミングチャートである。過冷却度が大きいということは、蓄熱槽２４からの放熱量が大きく、蓄熱利用運転によるショーケース電力の削減量が大きいことを示す。したがって、過冷却度を大きくすることにより、ショーケース負荷だけでなく、ＥＶパワー１にも対応することができる。

　図２７は、図１と比較すべき、ＥＶ充電電力が発生した場合の店舗電力の推移を示す。曲線状の点線に囲まれた領域は、蓄熱運転制御により削減された電力を示している。棒状の点線領域は蓄電池４００からの電力供給により賄われた電力を示している。本実施の形態に係る制御方法を適用することにより、ピーク電力を４５０ｋW以内に抑えることに成功したことを示している。これに対し、図１８では４５０ｋWを超える時間帯が発生している。

　以下、本発明の実施の形態に係る制御装置１００の動作についてフローチャートを参照しながら説明する。図１４は、本発明の実施の形態に係る制御装置１００による、蓄熱式ショーケースシステム１２００および蓄電池４００の全体制御を説明するためのフローチャートである。このフローチャートは当該制御の１サイクル分を示すものである。

　まず、制御部１４０は、蓄熱利用運転制御と蓄電池制御との併用制御を実施する日時（より具体的には、制御日とその開始時刻および終了時刻）を決定する（Ｓ１０）。

　次に、予測部１３０は、蓄熱槽２４への蓄熱量を制御開始日時前（例えば、制御開始日時の２４時間前）に予測する（Ｓ２０）。ここで、ショーケース負荷に関する蓄熱量について考える。ショーケース負荷（例えば、外気負荷など）に対応した、ショーケース/冷凍機の電力削減のための蓄熱量の予測方法については、既存の一般的な技術を利用する。次に、ＥＶパワー１に関する蓄熱量について考える。ＥＶ充電電力需要の中で、ある程度予測可能で、かつ緩やかな充電電力変化に関しては、その充電電力を予測する。この充電電力需要は、曜日や時間帯により、ある程度、予測することが可能である。そして、この予測された充電電力に相当する蓄熱量を計算する。当該蓄熱量はショーケースの削減電力に相当する。ＥＶパワー１の予測方法については、上述した図４に示したテーブルなどを基礎とする充電電力予測モデルを利用することができる。そして、ショーケース負荷に関する蓄熱量と、ＥＶパワー１に関する蓄熱量を合計したものを合計蓄熱量とする。

　次に、制御部１４０は蓄熱利用運転制御のスケジュールを、制御開始日時前（例えば、制御開始日時の２４時間前）に予測する（Ｓ３０）。当該スケジュールは、どの時刻にどの程度、ショーケース電力を削減するかを規定したものである。制御部１４０は、上述したＥＶパワー１の充電電力予測結果（より厳密には、時間帯別のＥＶパワー１の充電電力の変化）を利用して、ＥＶパワー１の充電電力に対応したショーケース/冷凍機の削減電力が得られるように、制御日の蓄熱利用運転パターンを決定する。当該蓄熱利用運転パターンとして、台数制御の運転スケジュールまたは過冷却度制御の運転スケジューリングが挙げられる。

　次に、制御部１４０は、制御開始前の夜間時間帯において予測された蓄熱量を蓄熱槽２４へ蓄熱するよう制御する（Ｓ４０）。例えば、予測された蓄熱量を、前日の夜間時間帯に蓄熱するように蓄熱式ショーケースシステム１２００を運転する。図２０に示した冷媒回路では、ショーケース系統毎に蓄熱槽が存在しているので、蓄熱利用運転するショーケース系統の蓄熱槽２４に冷熱を蓄熱しておく必要があり、該当するショーケース系統の蓄熱槽２４に冷熱を蓄熱する。台数制御を利用する場合、台数制御を行うショーケース系統の蓄熱槽２４に冷熱を蓄熱する。過冷却度制御を利用する場合、過冷却度制御を行うショーケース系統の蓄熱槽２４に冷熱を蓄熱する。

　制御部１４０は、制御日に上記蓄熱利用運転パターンに従って、上記台数制御または上記過冷却度制御を実施する（Ｓ５０）。より具体的には、制御部１４０は、予め保持されている運転タイムチャート情報に従って、各時間毎に、必要な命令情報を蓄熱ユニット２０に送信する。

　台数制御の場合、蓄熱運転するショーケース系統の台数のスケジューリング（すなわち、台数の増加減少）に応じて、蓄熱運転する台数（すなわち、蓄熱槽に貯めた冷熱を放熱するショーケース系統の台数）を制御する。具体的には、制御部１４０は当該スケジューリングに従って、蓄熱運転する系統に蓄熱運転開始の制御信号を送信する。この制御信号に従い、該当するショーケース系統は氷蓄熱利用冷却運転を行う。

　過冷却度制御の場合、氷蓄熱利用運転するショーケース系統の過冷却度のスケジューリングに応じて、蓄熱した冷熱を放熱する。具体的には、制御部１４０は当該スケジューリングに従って、蓄熱運転するショーケース系統毎に所定の過冷却度の制御信号を送信する。当該制御信号に従い、該当するショーケース系統は過冷却度の温度を調整するために、蓄熱槽２４に流れる冷媒流量を、開閉弁２５、２３により調整する。蓄熱槽２４の蓄熱熱交換器に流れる冷媒流量と、蓄熱熱交換器をバイパスする冷媒流量の割合を、開閉弁２５、２３により調整することにより、過冷却度を調整する。

　制御部１４０は、制御日に蓄電池４００の電力制御を実施する（Ｓ６０）。充電器３００によるＥＶ充電電力を計測して、計測したＥＶ充電電力と、該当時間のＥＶパワー１の予測値とを比較し、計測電力が予測電力を超えていれば、蓄電池４００から電力を供給する。

　制御部１４０は、ステップＳ５０およびステップＳ６０の制御を、蓄熱利用運転制御と蓄電池制御との併用制御の終了時刻に到達するまで（Ｓ７０のＮ）、繰り返し実行する。終了時刻に到達すると（Ｓ７０のＹ）、制御日の当該併用制御を終了する。

　図２８は、図１４のフローチャートのステップＳ２０における予測処理をより詳細に説明するためのフローチャートである。予測部１３０は、ショーケース負荷に対する蓄熱量を予測する（Ｓ２１）。例えば、店内の温度湿度や、外気の温度湿度、ここ数日のショーケース負荷の平均値、または前日のショーケース負荷を利用して、当日のショーケース負荷を予測する。そして、当日の予測ショーケース負荷をもとに、ショーケース電力削減に必要な蓄熱量を決定する。

　次に、予測部１３０は、ＥＶパワー１に対する蓄熱量を予測する（Ｓ２２）。例えば、図４に示したテーブルを基礎とするＥＶ充電電力予測モデルに対して、制御日当日の月、曜日および時間帯を入力し、当日の時間帯別のＥＶ充電電力の予測値を取得する。そして、このＥＶ充電電力の予測値に相当するショーケース/冷凍機の削減電力が得られる蓄熱量（すなわち、蓄熱利用運転に必要な蓄熱量）を計算する。例えば、過去の蓄熱利用運転時の計測データなどから、蓄熱量［ｋＪ］に対するショーケース/冷凍機の削減電力量［ｋＷｈ］の関係式をαと定義し、（ＥＶ充電電力の予測値から計算した、制御日のＥＶ充電電力量）／αを計算して、当該蓄熱量を求める。

　次に、予測部１３０は、ショーケース負荷に関する蓄熱量と、ＥＶパワー１に関する蓄熱量とを合算し、合計蓄熱量を決定する（Ｓ２３）。

　図１６は、図１４のフローチャートのステップＳ３０におけるスケジュール決定処理をより詳細に説明するためのフローチャートである。制御部１４０は、図１４のステップＳ２０により予測された、ＥＶ充電電力予測データ（より厳密には、時間帯別の充電電力の推移）を取得する（Ｓ３１）。

　次に、制御部１４０は上記ＥＶ充電電力予測データを利用して、ＥＶ充電電力に対応するショーケース/冷凍機の削減電力を、蓄熱利用運転によるショーケースの効率向上により賄えるよう、当日の蓄熱利用運転パターンを決定する（Ｓ３２）。

　まず、台数制御による蓄熱利用運転パターンの決定方法について説明する。制御部１４０はＥＶ充電電力需要に応じて、蓄熱利用運転するショーケース系統の台数を制御する。例えば、ＥＶ充電電力需要を複数の段階に分類して、その大きさに応じて、蓄熱利用運転する台数を決定する。具体的には、ＥＶ充電電力需要が大きい場合、蓄熱利用運転するショーケース系統の台数を増やし、ＥＶ充電電力需要が小さい場合、蓄熱利用運転するショーケース系統の台数を少なくする。例えば、図２３に示したように、ＥＶ充電電力需要の大きさと蓄熱利用運転するショーケース系統の台数とを対応づけたテーブルを作成し、ＥＶ予測充電電力（例えば、図５参照）に応じて、蓄熱利用運転するショーケース系統の台数のスケジューリングを図２４に示したように決定する。当該スケジューリングは、どの時間帯に何台、蓄熱利用運転するかを示すものである。

　次に、冷媒の過冷却度制御による蓄熱利用運転パターンの決定方法について説明する。制御部１４０はＥＶ充電電力需要に応じて、蓄熱利用運転するショーケース系統の過冷却度を決定する。具体的には、ＥＶ充電電力需要が大きい場合、過冷却度を大きくし、ＥＶ充電電力需要が小さい場合、過冷却度を小さくする。例えば、図２５に示したように、ＥＶ予測充電電力の大きさと過冷却度を対応づけたテーブルを作成し、ＥＶ予測充電電力（例えば、図５参照）に応じて、蓄熱利用運転するショーケース系統の過冷却度のスケジューリングを図１２に示したように決定する。当該スケジュールは、どの時間帯にどれくらいの過冷却度に設定するかを示すものである。なお、過冷却度を指定するのは、特定のショーケース系統だけであってもよいし、すべてのショーケース系統であってもよい。

　以上の情報（すなわち、台数制御または過冷却度制に関するスケジューリング情報）は、制御装置１００の図示しないメモリに予め蓄積される。

　図１７は、図１４のフローチャートのステップＳ６０における蓄電池制御をより詳細に説明するためのフローチャートである。電力計３１０はＥＶ充電電力を計測し、ＥＶ充電電力計測値として計測部１１０に出力する（Ｓ６１）。予測部１３０は、上記ＥＶ充電電力予測モデルから現時点のＥＶ充電電力予測値を算出する（Ｓ６２）。上述したように、現時点のＥＶ充電電力予測値は、月、曜日および時間帯を指定することにより取得することができる。

　制御部１４０は、該当日時のＥＶ充電電力予測値と、上記ＥＶ充電電力計測値とを比較する（Ｓ６３）。当該計測値が当該予測値を超えている場合（Ｓ６３のＹ）、蓄電池４００に対して、電力系統への放電命令を出力する（Ｓ６４）。これにより、電力系統に蓄電池４００から電力が供給される。

　当該計測値が当該予測値を超えていない場合（Ｓ６３のＮ）、制御部１４０は、蓄電池４０から電力系統へ放電しているか否か判定する（Ｓ６５）。放電している場合（Ｓ６５のＹ）、蓄電池４００に対して電力系統への放電停止命令を出力する（Ｓ６６）。これにより、電力系統への蓄電池４００からの放電が停止する。

　放電していない場合（Ｓ６５のＮ）、制御部１４０は、蓄電池制御の終了時刻に到達するまで（Ｓ６７のＮ）、ステップＳ６１に遷移し、当該蓄電池制御を繰り返し実行する。終了時刻に到達すると（Ｓ６７のＹ）、当該蓄電池制御を終了する。

　以上説明したように本実施の形態によれば、ＥＶの充電電力需要の特徴を考慮した上で、ある程度予測可能な緩やかな充電電力変化には蓄熱ショーケースシステムで対応し、予測困難な急激な充電電力変化には蓄電池で対応することにより、ＥＶ充電電力需要の増加に伴う店舗のピーク電力を削減し、店舗の電力を平準化することができる。また、深夜時間帯に蓄熱することにより、店舗全体の電気料金を安くすることができる。

　以上、本発明を実施の形態をもとに説明した。この実施の形態は例示であり、それらの各構成要素や各処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。

　図４に示したテーブルは、過去計測データを月、曜日、時間帯を検索キーとしたが、図示しないデータベース管理部は、気象条件（例えば、外気温、湿度）を外部サーバから取得し、検索キーに加えてもよい。この場合、ＥＶ充電電力需要をより高精度に予測することができる。

（実施例３）
　店舗に蓄熱式空調システムと、蓄熱式ショーケースシステムと蓄電池が導入されている場合においても、本発明を適用することができる。

　この場合、ＥＶ需要電力の増加に対応するために利用する蓄熱システムの優先順位を蓄熱式ショーケースシステム、蓄熱式空調システムの順に決定しておく。ただし、蓄熱式ショーケースシステムのメンテナンスや故障等で、制御日に蓄熱利用運転できない場合等には、蓄熱式空調システムの優先順位を変更する。

　この優先順位は、店舗では、ショーケース/冷凍機よりも空調機の消費電力が少ない傾向にあり、削減可能な消費電力が多いといえる蓄熱式ショーケースシステムを優先的に利用し、ＥＶ充電電力需要に対応することで、店舗電力を平準化しようという考え方に基づくものである。

　以上の優先順位により、蓄熱式空調システムと蓄熱式ショーケースシステムの制御を行う。

　なお、以上の説明では電力制御システム５００、５０００が設置される施設として、スーパーマーケットやコンビニエンスストアなどの店舗を例に挙げたが、施設には、工場、研究所、オフィス、住居（集合住宅、戸建を問わず）なども含まれる。

（実施例４）
　上記実施例１乃至３において、店舗全体の電力計測値が店舗のピーク電力目標値を超えた場合（図２９中の領域ａ）にのみ蓄電池から放電することとし、店舗全体の電力計測値が店舗のピーク電力目標値を下回る場合には蓄電池からの電力供給を停止させ、系統からの電力供給により店舗全体の電力をまかなうこととする。これにより、蓄電池からの放電頻度を減少させることができるため、蓄電池の長寿命化を図ることができる。

（実施例５）
　上記実施例１乃至３に記載の蓄熱式空調システム及び／又は蓄熱式ショーケースシステムの制御部において、計測部１１０は、電力計５１０により計測された店舗全体の電力量を取得し、計測データとしてデータベース１２０に登録する。

図３０は、店舗全体の電力に関して、計測部１１０からデータベース１２０に登録される計測データの一例を示している。年月日、曜日および時刻別に、店舗全体の電力量が登録される。データベース１２０には、少なくとも過去数カ月分～１年分程度の計測データが保持されることが望ましい。

図３１は、店舗全体の電力量に関して、図３０に示した計測データをもとに生成されるテーブルの一例を示している。図示しないデータベース管理部は、過去計測データを、月、曜日、時間帯に分類した後、店舗全体の電力の平均値を算出する。そして、店舗全体の電力の平均値を、月、曜日、時間帯を検索キーとして、テーブル形式で保存する。予測部１３０はこのテーブルを、店舗全体の電力量の予測モデルの基礎データとする。

前記制御部は、前記基礎データを利用して、店舗全体の電力予測値を算出し、当該電力予測値が所定のピーク電力目標値を超える場合に、蓄熱利用運転を実行するようスケジューリングを行い、施設全体の電力計測値が当該電力予測値を超える場合に、蓄電池が施設へ電力を供給するよう制御する。

このような制御を行うことによって、蓄熱利用運転により施設全体の電力使用量がピーク電力目標値を超えることがないようにすることができる。また、電力予測値を超えるような電力需要が発生した場合にも、蓄電池から電力を施設へ供給することで、施設全体の電量使用量がピーク電力目標値を超えることがないようにすることができる。さらに、通常は蓄熱利用運転を活用することにより電力使用量を抑制することができるため、蓄電池を充放電する頻度を減少させることができ、当該蓄電池の寿命を伸ばすことができる。

　１００　制御装置、　１１０　計測部、　１２０　データベース、　１３０　予測部、　１４０　制御部、　２００　蓄熱式空調システム、　２５０　電力消費機器、　３００　充電器、　３１０　電力計、　４００　蓄電池、　４１０　ＡＣ／ＤＣ変換器、　５００　電力制御システム、　５１０　電力計、　１２００　蓄熱式ショーケースシステム

Claims (14)

1. 　施設へ電力を供給する蓄電池と、冷熱を蓄熱する蓄熱ユニット及び前記蓄熱ユニットに蓄熱されたエネルギーを使用して空気の温度を調節する蓄熱利用運転を行う空調機を有する蓄熱式空調システムと、電気自動車を充電する充電器とが設置された前記施設の制御装置であって、
   　電気自動車への充電電力を予測する予測部と、
   　前記予測部による予測結果にもとづいて、前記蓄熱ユニットの蓄熱および前記蓄熱利用運転を制御する制御部と、を備え、
   　前記制御部は、電気自動車への充電電力が前記予測部による予測値を超えたとき、前記蓄電池が前記施設へ電力を供給するよう制御することを特徴とする蓄熱式空調システムと蓄電池の制御装置。
2. 　前記予測部は、単位時間帯毎の電気自動車への充電電力を予測し、
   　前記制御部は、電気自動車への充電電力が予測範囲内の前記単位時間帯には、前記蓄熱利用運転を行い、予測範囲を超えて推移している前記単位時間帯には、前記蓄電池に蓄電された電力を前記施設に供給することを特徴とする請求項１に記載の蓄熱式空調システムと蓄電池の制御装置。
3. 　前記施設に、前記空調機が複数設置され、
   　前記制御部は、前記蓄熱利用運転を行う際、電気自動車への充電電力の予測値に応じて、前記蓄熱利用運転する前記空調機の数を変更することを特徴とする請求項１または２に記載の蓄熱式空調システムと蓄電池の制御装置。
4. 　前記空調機は、冷媒が循環する冷媒循環経路を有し、
   　前記制御部は、前記蓄熱利用運転を行う際、電気自動車への充電電力の予測値に応じて、前記冷媒の過冷却度を変更することを特徴とする請求項１または２に記載の蓄熱式空調システムと蓄電池の制御装置。
5. 　前記制御部は、電気自動車への充電電力の計測値と、電気自動車への充電電力の予測値とを比較し、前記計測値が前記予測値より大きい場合、または両者の差分が所定の閾値を超えた場合、前記蓄電池に蓄電された電力を前記施設に供給することを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の蓄熱式空調システムと蓄電池の制御装置。
6. 　施設へ電力を供給する蓄電池と、冷熱を蓄熱する蓄熱ユニット及び前記蓄熱ユニットに蓄熱されたエネルギーを使用してショーケース庫内の温度を調節する蓄熱利用運転を行うショーケースを有する蓄熱式ショーケースシステムと、電気自動車を充電する充電器とが設置された前記施設の制御装置であって、
   　電気自動車への充電電力を予測する予測部と、
   　前記予測部による予測結果にもとづいて、前記蓄熱ユニットの蓄熱および前記蓄熱利用運転を制御する制御部と、を備え、
   　前記制御部は、電気自動車への充電電力が前記予測部による予測値を超えたとき、前記蓄電池が前記施設へ電力を供給するよう制御することを特徴とする蓄熱式ショーケースシステムと蓄電池の制御装置。
7. 　前記予測部は、単位時間帯毎の電気自動車への充電電力を予測し、
   　前記制御部は、電気自動車への充電電力が予測範囲内の前記単位時間帯には、前記蓄熱利用運転を行い、予測範囲を超えて推移している前記単位時間帯には、前記蓄電池に蓄電された電力を前記施設に供給することを特徴とする請求項６に記載の蓄熱式ショーケースシステムと蓄電池の制御装置。
8. 　前記施設に、前記ショーケースが複数設置され、
   　前記制御部は、前記蓄熱利用運転を行う際、電気自動車への充電電力の予測値に応じて、前記蓄熱利用運転する前記ショーケースの数を変更することを特徴とする請求項６または７に記載の蓄熱式ショーケースシステムと蓄電池の制御装置。
9. 　前記ショーケースは、冷媒が循環する冷媒循環経路を有し、
   　前記制御部は、前記蓄熱利用運転を行う際、電気自動車への充電電力の予測値に応じて、前記冷媒の過冷却度を変更することを特徴とする請求項６または７に記載の蓄熱式ショーケースシステムと蓄電池の制御装置。
10. 　前記制御部は、電気自動車への充電電力の計測値と、電気自動車への充電電力の予測値とを比較し、前記計測値が前記予測値より大きい場合、または両者の差分が所定の閾値を超えた場合、前記蓄電池に蓄電された電力を前記施設に供給することを特徴とする請求項６乃至９のいずれかに記載の蓄熱式ショーケースシステムと蓄電池の制御装置。
11. 　施設へ電力を供給する蓄電池と、冷熱を蓄熱する蓄熱ユニット及び前記蓄熱ユニットに蓄熱されたエネルギーを使用して空気の温度を調節する蓄熱利用運転を行う空調機を有する蓄熱式空調システムと、冷熱を蓄熱する蓄熱ユニット及び前記蓄熱ユニットに蓄熱されたエネルギーを使用してショーケース庫内の温度を調節する蓄熱利用運転を行うショーケースを有する蓄熱式ショーケースシステムと電気自動車を充電する充電器とが設置された前記施設の制御装置であって、
    電気自動車への充電電力を予測する予測部と、
    　前記予測部による予測結果にもとづいて、前記蓄熱ユニットの蓄熱および前記蓄熱利用運転を制御する制御部と、を備え、
    　前記制御部は、電気自動車への充電電力が前記予測部による予測値を超えたとき、前記蓄電池が前記施設へ電力を供給するよう制御することを特徴とする蓄熱式空調システムと蓄熱式ショーケースシステムと蓄電池の制御装置。
12. 　請求項１乃至請求項１１のいずれかに記載の制御装置において、
    　前記制御部は、前記施設全体の電力計測値が所定のピーク電力目標値を超える場合に、前記蓄電池が前記施設へ電力を供給するよう制御することを特徴とする蓄熱式空調システム及び／又は蓄熱式ショーケースシステムと蓄電池の制御装置。
13. 　施設へ電力を供給する蓄電池と、
    冷熱を蓄熱する蓄熱ユニットと、
    前記蓄熱ユニットに蓄熱されたエネルギーを使用して空気の温度を調節する蓄熱利用運転を行う空調機を有する蓄熱式空調システム及び／又は、
    前記蓄熱ユニットに蓄熱されたエネルギーを使用してショーケース庫内の温度を調節する蓄熱利用運転を行うショーケースを有する蓄熱式ショーケースシステムと、
    電気自動車を充電する充電器と、が設置された前記施設の制御装置であって、
    前記施設全体の電力予測値を予測する予測部と、
    　前記電力予測値にもとづいて、前記蓄熱ユニットの蓄熱、前記蓄熱利用運転、前記蓄電池の充放電を制御する制御部と、を備え、
    　前記制御部は、前記電力予測値が所定のピーク電力目標値を超える場合に、前記蓄熱利用運転を実行し、
    前記施設全体の電力計測値が前記電力予測値を超える場合に、前記蓄電池が前記施設へ電力を供給するよう制御することを特徴とする蓄熱式空調システム及び／又は蓄熱式ショーケースシステムと蓄電池の制御装置。
14. 請求項１乃至請求項１３のいずれかに記載の制御装置を備えることを特徴とする冷凍機システム。

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