WO2022044750A1 - 計画システム、計画方法及びプログラム - Google Patents

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WO2022044750A1
WO2022044750A1 PCT/JP2021/029026 JP2021029026W WO2022044750A1 WO 2022044750 A1 WO2022044750 A1 WO 2022044750A1 JP 2021029026 W JP2021029026 W JP 2021029026W WO 2022044750 A1 WO2022044750 A1 WO 2022044750A1
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WO
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hot water
amount
unit
storage
power consumption
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Application number
PCT/JP2021/029026
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English (en)
French (fr)
Inventor
尚希 西川
有二 岡田
透 黒岩
Original Assignee
三菱重工サーマルシステムズ株式会社
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Publication date
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    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24H—FLUID HEATERS, e.g. WATER OR AIR HEATERS, HAVING HEAT-GENERATING MEANS, e.g. HEAT PUMPS, IN GENERAL
    • F24H15/00—Control of fluid heaters
    • F24H15/20—Control of fluid heaters characterised by control inputs
    • F24H15/212—Temperature of the water
    • F24H15/223—Temperature of the water in the water storage tank
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24H—FLUID HEATERS, e.g. WATER OR AIR HEATERS, HAVING HEAT-GENERATING MEANS, e.g. HEAT PUMPS, IN GENERAL
    • F24H15/00—Control of fluid heaters
    • F24H15/30—Control of fluid heaters characterised by control outputs; characterised by the components to be controlled
    • F24H15/355—Control of heat-generating means in heaters
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Energy or water supply

Definitions

  • the present disclosure relates to planning systems, planning methods and programs. This disclosure claims priority based on Japanese Patent Application No. 2020-145524 filed in Japan on August 31, 2020, the contents of which are incorporated herein by reference.
  • a hot water supply system is used to supply hot water to kitchens and bath facilities such as restaurants, hotels, schools, hospitals, and welfare facilities.
  • a water heater heats tap water and stores the heated hot water in a hot water storage tank. Then, the hot water stored in the hot water storage tank is supplied to the kitchen and bath facilities.
  • it is necessary to accurately estimate the amount of hot water stored in the hot water storage tank and the amount of electric power required to supply that amount of hot water, and create a hot water storage plan that optimizes them. ..
  • Patent Document 1 discloses a hot water supply system that secures a hot water storage amount according to the amount of hot water used and efficiently performs boiling operation without causing hot water running out.
  • this hot water supply system the difference between the amount of hot water stored at the end of the midnight time zone and the amount of hot water stored at the end of the daytime time zone is calculated, and the target amount of hot water storage is set by adding a predetermined margin to this value, and the target hot water storage amount is set in the midnight time zone.
  • a hot water supply system that performs a boiling operation so that the amount of hot water stored in the hot water storage tank becomes the target amount of hot water storage is disclosed.
  • the present disclosure provides a planning system, a planning method and a program capable of solving the above-mentioned problems.
  • the planning system is a planning system for creating a storage plan for a storage that stores supplies, and is a storage amount obtained by adding a margin to the demand amount based on the demand forecast of the said items.
  • a storage plan creation unit for creating the storage plan to be stored and an optimization unit for optimizing the margin amount are provided, and the optimization unit supplies the product based on the storage plan.
  • the margin is set so that the evaluation value based on the predetermined evaluation function for the remaining storage amount is optimized.
  • the planning method is a planning method for creating a storage plan for a storage for storing supplies, and the storage amount is obtained by adding a margin to the demand amount based on the demand forecast of the said items. It has a step of creating the storage plan to be stored and a step of optimizing the margin amount. In the step of optimizing the storage amount, the remaining storage amount when the product is supplied based on the storage plan. The margin amount is set so that the evaluation value based on the predetermined evaluation function for is optimized.
  • the program is a process of creating a storage plan for a storage that stores supplies to a computer, and is a storage amount obtained by adding a margin to the demand amount based on the demand forecast of the said items. It has a step of creating the storage plan and a step of optimizing the margin amount, and in the step of optimizing the storage, the remaining storage when the product is supplied based on the storage plan.
  • the process of setting the margin amount is executed so that the evaluation value based on the predetermined evaluation function for the amount is optimized.
  • FIG. 1 is a diagram showing an example of a hot water supply system according to an embodiment of the present disclosure.
  • the hot water supply system 1 includes a water heater 2, a hot water storage tank 3, a facility 4, and a control system 10.
  • the water heater 2 and the hot water storage tank 3 are connected by a pipe 9B, and the hot water storage tank 3 and the facility 4 are connected by a pipe 9C. Water is supplied to the water heater 2 through the pipe 9A.
  • the water heater 2 includes, for example, a refrigerant circuit including a compressor, a condenser, an expansion valve, and an evaporator, and heats water to generate hot water by exchanging heat with the condenser.
  • the water heater 2 sends the generated hot water to the hot water storage tank 3 through the pipe 9B.
  • the hot water storage tank 3 stores hot water.
  • the hot water storage tank 3 is provided with a sensor 5 for measuring the amount of hot water stored.
  • the sensor 5 is, for example, a water level sensor.
  • the control system 10 controls the water heater 2 so that the amount of hot water stored measured by the sensor 5 becomes a target value.
  • the amount of hot water corresponding to the demand of the facility 4 is supplied from the hot water storage tank 3 to the facility 4 through the pipe 9C.
  • the hot water supply system 1 includes a sensor 6 for measuring the temperature of hot water in the hot water storage tank 3, a sensor 7A for measuring the outside temperature, a sensor 7B for measuring the temperature of water supplied to the water heater 2, and a compressor provided in the water heater 2.
  • a sensor 8 or the like for measuring the power consumed by the water heater is provided.
  • the sensor 6 may be provided so as to measure the temperature of the hot water supplied by the water heater 2.
  • the sensor 8 may be a sensor that measures the current and voltage supplied to the compressor.
  • the control system 10 acquires the measured values of these sensors 5 to 8.
  • FIG. 2 is a functional block diagram showing an example of a control system according to an embodiment of the present disclosure.
  • the control system 10 is composed of, for example, one or a plurality of computers (personal computers), server devices, and the like.
  • the control system 10 includes a data acquisition unit 11, a hot water consumption estimation unit 12, a hot water supply demand prediction unit 13, a margin setting unit 14, a power consumption prediction unit 15, a hot water storage simulation unit 16, and a power consumption correction unit 17.
  • a hot water storage plan creation unit 18, a control unit 19, and a storage unit 1A are provided.
  • the data acquisition unit 11 acquires the measured values measured by the sensors 5 to 8, the type of the operation mode of the water heater 2, the parameters required for the hot water supply demand forecast and the power consumption forecast, and the like.
  • the used hot water amount estimation unit 12 estimates the inflow amount of hot water into the hot water storage tank 3 based on the predetermined inflow amount estimation model M0, changes in the hot water storage amount of the hot water storage tank 3 measured by the sensor 5, and the estimated inflow amount.
  • the amount of hot water flowing out from the hot water storage tank 3 (the amount of hot water used) is estimated based on the operation mode of the water heater 2.
  • an example of the inflow estimation model M0 will be described with reference to FIG.
  • the inflow estimation model M0 includes the outside temperature, the power consumption required for boiling water (kWh), the water temperature before the rise of the hot water in the hot water storage tank 3 (° C), the increase in the water temperature (° C), and the amount before the increase.
  • the amount of outflow from the hot water storage tank 3 (that is, the amount of hot water used) is given by the following equation (1).
  • Estimated outflow amount Vout_S Estimated inflow amount Vin_S-Reduced amount of hot water storage ⁇ V ... (1)
  • the hot water used estimation unit 12 estimates the hot water used by the formula (1).
  • the hot water supply demand forecasting unit 13 predicts the demand for hot water in the target period based on a predetermined demand forecasting model.
  • the demand forecast model M1 is a demand for hot water such as outside temperature, daytime, weather, month and season, time, time and time of day (morning, noon, evening) in the environment where the hot water supply system 1 operates.
  • This is a trained model constructed by learning the relationship between various parameters (explanatory variables) that affect the hot water used and the amount of hot water used (objective variable) estimated by the hot water used estimation unit 12 by multiple regression analysis or the like.
  • the hot water supply demand forecasting unit 13 predicts the demand amount of hot water for each unit time by using this demand amount forecasting model and the parameters acquired by the data acquisition unit 11.
  • the hot water supply demand forecasting unit 13 has a function of updating (newly creating) the demand amount forecast model M1 based on the parameters acquired by the data acquisition unit 11 in the past and the amount of hot water used estimated by the hot water used amount estimation unit 12. You may be doing it. For example, since the demand of the facility 4 may change due to the convenience of the facility side, the hot water supply demand forecasting unit 13 may periodically recreate the demand amount forecasting model.
  • the margin setting unit 14 sets a margin for the amount of hot water stored (margin Smrg , which will be described later, a safety value S2), which should be considered when creating the hot water storage plan.
  • the power consumption prediction unit 15 predicts the power consumption required for boiling water based on a predetermined setting table or the power consumption prediction model M3 (described later).
  • the hot water storage simulation unit 16 simulates the hot water supply operation of the hot water supply system 1 in a predetermined period based on the hot water storage plan and the hot water demand amount predicted by the hot water supply demand forecast unit 13.
  • the water heater 2 confirms the hot water storage amount of the hot water storage tank 3 for each unit time with respect to the target hot water storage amount set for each unit time, and if the target hot water storage amount is not reached, the hot water supply (boiler) is started and the hot water is stored. When the amount of hot water stored in the tank 3 reaches the target amount of hot water stored, the hot water supply is stopped.
  • the hot water storage simulation unit 16 simulates this operation and calculates the hot water storage amount, the hot water supply amount (inflow amount to the hot water storage tank 3), the outflow amount from the hot water storage tank 3, and the power consumption amount required for hot water supply for each unit time. For example, in the initial state, the amount of hot water stored is 100%, the target amount of hot water stored after 1 hour and 2 hours is 100%, the amount of demand from 0 to 1 hour (the amount of hot water used) is 10%, and the amount of hot water used is 10%. If the demand amount is 0%, the hot water storage simulation unit 16 calculates the hot water storage amount 90% after 1 hour, and at that time, the hot water supply machine 2 starts supplying hot water, and the hot water storage amount after 2 hours is the target hot water storage amount.
  • the hot water storage simulation unit 16 calculates the power consumption for the unit time during which the hot water supply operation is performed, assuming that the hot water boiling operation is continuously performed during that time. In this example, the hot water storage simulation unit 16 calculates the power consumption in 1 to 2 hours assuming that hot water is supplied for 1 to 2 hours.
  • the power consumption correction unit 17 refines the power consumption calculated by the hot water storage simulation unit 16.
  • the hot water storage plan creation unit 18 creates a hot water storage plan once in a predetermined period (for example, one day) and for each unit time (for example, one hour) in the next predetermined period (for example, the next day).
  • a target value (target hot water storage amount) of the hot water storage amount for each unit time in the hot water storage tank 3 is set.
  • the water heater 2 operates to boil water so that the amount of hot water stored in the hot water storage tank 3 becomes the target value indicated by the hot water storage plan, and to supply the boiled hot water to the hot water storage tank 3. do.
  • the hot water storage plan creation unit 18 creates a hot water storage plan so that the margin is minimized based on (P1) the demand for hot water, and (P2) so as to satisfy the demand for hot water (to some extent) and minimize the power consumption. You can create a hot water storage plan in two ways: to create a hot water storage plan.
  • the control unit 19 controls the operation of the water heater 2 based on the amount of hot water stored measured by the sensor 5 and the hot water storage plan created by the hot water storage plan creating unit 18.
  • the storage unit 1A stores the data acquired by the data acquisition unit 11, the inflow estimation model M0, the power consumption prediction model M1, the demand amount prediction model M2, and the like.
  • FIG. 5 is a diagram showing an outline of operation of the hot water supply system according to the embodiment of the present disclosure.
  • the hot water supply system 1 makes an hourly demand forecast (A1) for the next day, creates a hot water storage plan (A2), and operates based on the hot water storage plan the next day (A3).
  • the hot water supply system 1 again creates the next 24-hour hot water storage plan (A2) based on the demand forecast (A1) of the next day.
  • the hot water used estimation (A4) is a configuration required for a hot water supply system that is not provided with a sensor for measuring the flow rate of hot water supplied from the hot water storage tank 3 to the facility 4.
  • the hot water used estimation (A4) is used, for example, for creating and updating the demand forecast model M1 and for calculating the surplus hot water storage amount R described later.
  • the hot water supply demand forecasting unit 13 forecasts the demand for the next day (A1). For example, the user inputs parameters related to the demand amount such as the outside temperature and the weather every hour on the next day of the week to the control system 10.
  • the data acquisition unit 11 acquires these parameters, writes them in the storage unit 1A, and stores them.
  • the hot water supply demand forecasting unit 13 reads out the demand forecasting model M1 and the stored parameters from the storage unit 1A, and inputs the hourly parameters into the demand forecasting model M1.
  • the demand forecast model M1 outputs the demand amount of hot water for each hour.
  • the hot water supply demand forecasting unit 13 outputs the hourly demand amount as forecast data.
  • the forecast data includes data representing the hourly demand for hot water as the amount of hot water stored in the hot water storage tank 3.
  • the hot water supply demand forecasting unit 13 writes and stores the forecast data in the storage unit 1A.
  • the hot water storage plan creation unit 18 creates a hot water storage plan (A2).
  • the user creates a hot water storage plan so that the margin is minimized based on the demand for hot water
  • (P2) creates a hot water storage plan so that the power consumption is minimized while satisfying the demand for hot water.
  • Set in advance which method to create the hot water storage plan.
  • the hot water storage plan creation unit 18 creates a hot water storage plan based on this setting.
  • the hot water storage plan creation unit 18 creates a hot water storage plan by any method so as to satisfy the demand.
  • the hot water storage plan creation unit 18 has a hot water drainage lower limit value S1 and a predetermined margin amount Smrg for each unit time demand amount predicted by the hot water supply demand forecasting unit 13.
  • the hot water storage plan creation unit 18 assumes that hot water having a safety value of S2 remains at the end of the day, and adds the predicted value of the demand amount in the 23rd era to the safety value S2 to set the target hot water storage amount at 23:00.
  • the predicted value of the demand amount for each time predicted by the hot water supply demand forecasting unit 13 is set later, such as setting, adding the predicted value of the demand amount at 22:00, and setting the target hot water storage amount at 22:00.
  • the predicted value of the demand amount at a certain time is an amount that cannot be covered by the hot water supply operation for one hour
  • the time required for boiling the amount that can cover the demand amount is calculated. Adjustments are made such that the amount of demand is accumulated by diversifying from the time when the calculated time is traced back.
  • the amount of hot water that is expected to be required in a certain unit time can be stored in the hot water storage tank 3 in advance.
  • a large margin Smrg value is set so as to compensate for the prediction error of the hot water supply demand forecasting unit 13 and the estimation error of the amount of hot water used for creating the demand forecast model M1. , Often make a hot water storage plan for each unit time.
  • an appropriate margin amount Smrg that is, a safety value S2 is set by the method described below.
  • FIG. 6 shows an example of the relationship between the lower limit of hot water drainage S1, the margin Smrg , and the safety value S2, the target hot water storage amount for each hour indicated by the hot water storage plan, and the actual hot water storage amount when operated based on the hot water storage plan. ..
  • the bar graph shows the transition of the target hot water storage amount Sref for each hour created by the hot water storage plan creation unit 18, and the solid line graph shows the actual hot water storage amount Sact (actual value) for each hour.
  • S1 indicates the lower limit of running out of hot water
  • S2 indicates a safe value
  • the difference between S2 and S1 indicates a margin Smrg .
  • the margin setting unit 14 calculates the surplus hot water storage amount R by subtracting the total demand amount actual estimated by the used hot water amount estimation unit 12 from the total hot water amount actually boiled by the water heater 2 in one day.
  • the total amount of hot water actually boiled by the water heater 2 includes the amount of hot water that has been boiled in a hurry due to a rapid increase in demand, although it was not planned.
  • the total amount of hot water actually boiled by the water heater 2 can be calculated, for example, based on the inflow estimation model M0. Alternatively, if a flow rate sensor is provided on the inlet side of the hot water storage tank 3, it can be calculated by the total flow rate measured by the flow rate sensor.
  • the margin setting unit 14 calculates the reward (evaluation value) for the surplus hot water storage amount R when the hot water storage plan is created by the margin S mrg of the day by the predetermined reward function ⁇ (R).
  • An example of the reward function ⁇ (R) is shown in FIG.
  • the reward function ⁇ is a function created so as to maximize when the value of the surplus hot water storage amount R becomes R1 and to become a negative value when the value becomes less than R2 (for example, the lower limit value S1 for running out of hot water).
  • the margin setting unit 14 sets a margin Smrg that improves (increases) the value of the reward function ⁇ (R) every day, calculates the surplus hot water storage amount R at the end of the day, and uses the reward function ⁇ (R). , The surplus hot water storage amount R with respect to the value of the margin Smrg set on that day is evaluated.
  • the margin setting unit 14 records the daily margin S mrg , the surplus hot water storage amount R, and the value of the reward function ⁇ (R) in association with each other in the storage unit 1A.
  • the margin setting unit 14 searches for the value of the margin S mrg that improves the reward function ⁇ (R), and sets this S mrg as the next day's margin S mrg .
  • a learned action value function constructed in advance by a reinforcement learning method such as Q-learning is registered, with the action being the setting of Smrg and the state being the surplus hot water storage amount R.
  • the action value function is created so that, for example, when R and Smrg are input, Smrg that improves the value of the reward function ⁇ (R) is output.
  • the margin setting unit 14 inputs the surplus hot water storage amount R and the margin S mrg of the day into the action value function, obtains the most valuable margin S mrg from the action value function, and obtains this value from the action value function of the next day . It may be set to.
  • the reward function may be an evaluation function that evaluates the value of R.
  • the margin setting unit 14 creates a plurality of hot water supply plans when only the margin Smrg (that is, the safety value S2) is changed with respect to the hot water storage plan of the day created by the hot water storage plan creation unit 18, and the hot water storage simulation unit 16 Is used to calculate the hourly hot water supply amount (the amount of boiling water) and the amount of hot water used when the hot water supply system 1 is operated based on the created hot water supply plan. Then, the margin setting unit 14 acquires the simulation result, subtracts the total demand amount actual on the same day from the total amount of hot water boiled in one day, calculates the surplus hot water storage amount R, and is the same as the reward function ⁇ (R). The evaluation value is calculated by the evaluation function of.
  • the margin setting unit 14 may set the value of the margin S mrg when the evaluation value becomes the largest among the simulation results to the margin S mrg of the next day.
  • the hot water storage plan creating unit 18 creates a hot water storage plan for the next day using the margin Smrg of the next day determined by the margin setting unit 14.
  • the hot water storage plan creation unit 18 has a safety value S2 (lower limit of hot water running out S1 + margin Smrg ) based on the margin Smrg of the next day set by the margin setting unit 14, every time predicted by the hot water supply demand forecasting unit 13.
  • the amount of demand for hot water is accumulated from 23:00 in order from the earliest time, and a hot water storage plan is created.
  • the margin setting unit 14 calculates the surplus hot water storage amount R from the actual value of the total amount of hot water boiled by the water supply machine 2 and the actual total demand amount on the next day, and calculates the reward amount by the reward function ⁇ (R).
  • the margin S mrg of the next day is set while calculating and recording in the storage unit 1A in association with these values and the margin S mrg .
  • the margin setting unit 14 repeats the above processing every day to adjust the size of the margin Smrg .
  • the margin setting unit 14 calculates, for example, the average value of the surplus hot water storage amount R and the reward (evaluation value) every week, the surplus hot water storage amount R approaches R1 every week, and the average value of the reward is the maximum value. You may monitor the approach toward and output a warning when the reward drops by more than a predetermined value from the previous week.
  • the actual remaining hot water storage amount can be fed back to the hot water storage plan, the margin Smrg can be dynamically optimized, and the hot water storage plan that tends to be excessive or insufficient can be optimized. For example, it is not necessary to add the amount of the demand amount prediction error and the flow rate estimation error, and it is possible to create a hot water storage plan with more energy saving. Since it is possible to create an accurate hot water storage plan without installing a flow meter that measures the flow rate of hot water supplied from the hot water storage tank 3 to the facility 4, the sensorless installation and maintenance costs can be reduced. be able to.
  • the timing at which the margin setting unit 14 evaluates the value of the margin S mrg and sets a new margin S mrg is not limited to every day, but may be every two days, every week, or the like. Alternatively, the margin setting unit 14 may set the value of the margin S mrg for each day of the week, evaluate the value of the margin S mrg at the end of each day of the week, and set the margin S mrg of the same day of the next week. ..
  • the criteria (policy) for creating a hot water storage plan is not only to keep the hot water running out and to reduce the amount of remaining hot water as much as possible. For example, it is conceivable to create a hot water storage plan from the viewpoint of minimizing the power consumption (electric power cost) required for boiling water. For example, even if the risk of running out of hot water increases to some extent, if the risk is within the permissible range, it is conceivable to create a hot water storage plan with priority given to reducing power consumption. In such a case, it is required to accurately predict the power consumption and the amount of power consumption required to execute the hot water storage plan.
  • the power consumption prediction unit 15 accurately predicts the power consumption required for the water heater.
  • the hot water storage simulation unit 16 calculates the amount of power consumption required for hot water supply using the accurately predicted power consumption.
  • the power consumption correction unit 17 refines the predicted value of the power consumption calculated by the hot water storage simulation unit 16.
  • FIG. 9 is a diagram showing an example of a design table according to an embodiment of the present disclosure.
  • the heating capacity of the water heater 2 and the power consumption required to create the hot water of the unit hot water storage amount are shown for each of the boiling temperature (set temperature), the water supply temperature (water entry temperature), and the outside air temperature.
  • COP Coefficient of Performance
  • the storage unit 1A stores the design table according to the boiling temperature.
  • the data acquisition unit 11 acquires the set value of the boiling temperature, the predicted value of the water supply temperature of the next day, and the predicted value of the outside air temperature of the next day.
  • the power consumption prediction unit 15 refers to the design table based on these values and acquires the power consumption. For example, when the outside air temperature is 15 ° C. and the water supply temperature is 5 ° C. and 65 ° C. on the next day, the power consumption prediction unit 15 acquires XX2 (kW) from the design table. For example, if the target hot water storage amount at 6 o'clock the next day is 80%, and based on the demand amount predicted by the hot water supply demand forecast model M1, it can be calculated that Y (L) hot water must be boiled between 5 o'clock and 6 o'clock.
  • the hot water storage simulation unit 16 can calculate the predicted value of the power consumption between 5 and 6 o'clock by XX2 (kW) ⁇ Y (L) ⁇ 1 (time).
  • the design table illustrated in FIG. 9 is prepared in advance from measurement or theoretical calculation. Since the installation conditions and system configuration (pipe length, pipe diameter, hot water storage tank, volume, altitude, etc.) of the actual hot water supply system 1 differ depending on the property, a uniform design table cannot handle it, and the accuracy is good. Prediction is likely to be difficult.
  • the water heater 2 has various operation modes (normal hot water supply operation, full storage operation, reheating operation, defrost operation, etc.), and the power consumption differs depending on the operation mode.
  • a power consumption estimation model M2 is created with the water supply temperature, the boiling temperature, the outside temperature, and the operation mode as explanatory variables and the power consumption as the objective variable, and the power consumption is estimated by the power consumption estimation model M2. do.
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of a power consumption estimation model according to an embodiment of the present disclosure.
  • the explanatory variables of the power consumption estimation model M2 are the outside air temperature (° C.), the temperature of the water supplied to the water supply machine 2 (water entry temperature) (° C.), the boiling temperature (° C.), and the operation mode.
  • the value measured by the sensor 7A is used for the outside air temperature
  • the value measured by the sensor 7B is used for the water entry temperature.
  • the boiling temperature and operation mode are set values.
  • the objective variable of the power consumption estimation model M2 is power consumption.
  • the value measured by the sensor 8 is used as the power consumption.
  • the data acquisition unit 11 acquires the objective variable and the explanatory variable measured at the same time, associates them, and records them in the storage unit 1A.
  • the power consumption prediction unit 15 creates a power consumption estimation model M2 showing the relationship between the explanatory variables and the objective variables illustrated in FIG. 10 by a method such as multiple regression analysis or machine learning.
  • the power consumption prediction unit 15 writes and stores the power consumption estimation model M2 in the storage unit 1A. This makes it possible to create a highly accurate power consumption estimation model M2 that reflects the individual differences of the hot water supply system 1.
  • the target hot water storage amount and the hot water supply demand forecasting unit 13 for each unit time in the hot water supply plan created by the hot water storage plan creating unit 18 predicted.
  • the amount of hot water to be boiled per unit time is calculated based on the demand for hot water for each unit time of the next day.
  • the data acquisition unit 11 acquires the predicted values of the water entry temperature, the boiling temperature, the outside air temperature, and the operation mode for each hour on the next day.
  • the power consumption prediction unit 15 inputs the explanatory variables for each hour acquired by the data acquisition unit 11 into the power consumption estimation model M2 in the simulation by the hot water storage simulation unit 16.
  • the power consumption estimation model M2 outputs the power consumption for each hour.
  • the hot water storage simulation unit 16 calculates the power consumption for each unit time by multiplying the power consumption output by the power consumption estimation model M2 by the amount of hot water to be boiled for each hour. This makes it possible to predict the power consumption with high accuracy that reflects the individual differences of the hot water supply system 1, and by reflecting the predicted power consumption in the creation of the hot water supply plan, the creation of a hot water supply plan that realizes energy-saving operation. Will be possible.
  • the power consumption is predicted by the design table illustrated in FIG. 9, and the power consumption estimation model M2 is created at the stage where the training data (explanatory variable and objective variable) are accumulated, and then the power consumption estimation model M2 is created. May perform operations such as predicting power consumption based on the power consumption estimation model M2. Even after the power consumption estimation model M2 is created, the learning data may be accumulated, and the power consumption estimation model M2 may be recreated and updated periodically. As a result, the more the operation is continued, the higher the estimation accuracy can be, and the aging of the water heater 2 can be dealt with.
  • the control system 10 creates a heating capacity estimation model in which the explanatory variables are the outside air temperature, the incoming water temperature, the boiling temperature, the operation mode, and the objective variable as the heating capacity, and from these explanatory variables, the water heater 2 It may have a function of predicting the heating capacity.
  • the control system 10 creates a coefficient of performance estimation model in which the explanatory variables are the outside temperature, the incoming water temperature, the boiling temperature, the operation mode, and the objective variable is the coefficient of performance (COP), and from these explanatory variables. , It may have a function of predicting the coefficient of performance of the water supply machine 2.
  • the power consumption correction unit 17 solves the above-mentioned problem while the time step of the calculation remains 1 hour, and performs a process of refining the power consumption calculated by the hot water storage simulation unit 16.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating a power consumption refining process according to the embodiment of the present disclosure.
  • the power consumption correction unit 17 refines the power consumption according to the following procedure. (Procedure 1) First, the power consumption correction unit 17 specifies the amount of hot water stored at the start. Here, the start time of the target section is n, and the end time is n + 1. Let the hot water storage amount at the start calculated by the hot water storage simulation unit 16 be Soc (n), and the hot water storage amount at the end be Soc (n + 1). The power consumption correction unit 17 specifies the hot water storage amount Soc (n) at the start time n among the hot water storage amounts calculated by the hot water storage simulation unit 16 for each unit time (every time step of calculation).
  • Soc_tmp (n + 1) is a temporary hot water storage amount at the end.
  • Q m ⁇ c ⁇ ⁇ t ⁇ ⁇ ⁇ (2)
  • Q is the heating capacity of the water heater 2 per unit time
  • c is the specific heat of water
  • ⁇ t is the time step (1 hour).
  • Q can be determined with reference to the setting table illustrated in FIG.
  • the power consumption correction unit 17 refers to the setting table from the water entry temperature, the outside temperature, and the boiling temperature assumed at the time of simulation, and obtains the heating capacity Q.
  • c and ⁇ t are constants and are recorded in advance in the storage unit 1A.
  • the power consumption correction unit 17 calculates the amount of hot water produced m from the heating capacity Q, c, ⁇ t, and the equation (2).
  • the power consumption correction unit 17 calculates Soc_tmp (n + 1) by adding m to Soc (n) at the specified time n.
  • the power consumption correction unit 17 uses the water entry temperature, the outside temperature, the boiling temperature, and the operation mode as the heating capacity prediction model. It may be input and the heating capacity Q may be calculated.
  • the power consumption correction unit 17 linearly interpolates Soc (n) and Soc_tmp (n + 1) to calculate the intersection with the target hot water storage amount. Specifically, the power consumption correction unit 17 obtains an intersection Z between the straight line connecting Soc (n) and Soc_tmp (n + 1) and the target hot water storage amount. (Procedure 4) Next, the power consumption correction unit 17 calculates the time ratio until the intersection Z is reached in one step time. Here, assuming that the time corresponding to the intersection Z is n1, the power consumption correction unit 17 calculates the ratio of the length from the time n to the time n1 to ⁇ t. As an example, the time ratio is assumed to be 0.6.
  • the power consumption correction unit 17 multiplies the power consumption between time n and time n + 1 calculated by the hot water storage simulation unit 16 by the time ratio of 0.6 to refine the power consumption. Calculate the amount. With the above procedure, the amount of power consumption per hour is refined. As a result, the power consumption calculated in the simulation can be refined without increasing the memory and the calculation time.
  • the hot water storage plan creation unit 18 creates a hot water storage plan by solving, for example, an optimization problem with the objective function of minimizing the daily power consumption and the constraint of satisfying the demand. Specifically, the hot water storage plan creation unit 18 creates a plurality of hot water storage plans that satisfy the predicted value of the demand amount for each hour by an arbitrary method, and every hour when each hot water storage plan is executed in the hot water storage simulation unit 16. The amount of hot water stored, the amount of inflow (the amount of hot water supplied by the water supply machine 2), the amount of outflow, and the amount of power consumption are calculated.
  • the hot water storage simulation unit 16 says that if the amount of hot water stored at that time is less than the target hot water storage amount indicated by the hot water storage plan, the water heater 2 will be used to boil water, and if it is more than the target hot water storage amount, the hot water storage amount will not be boiled. Simulate the operation.
  • the inflow amount and the outflow amount are calculated by the hot water storage simulation unit 16, and the power consumption per hour is calculated based on the power consumption estimation model M2 and then refined by the power consumption correction unit 17.
  • the amount of hot water stored is calculated by adding the amount of inflow in the immediately preceding hour to the amount of hot water stored one hour ago and further subtracting the amount of outflow in the immediately preceding hour.
  • the hot water storage plan creation unit 18 selects a hot water storage plan that minimizes the sum of the daily power consumption (power consumption after refinement) based on the hot water storage plan calculated by the hot water storage simulation unit 16. This creates a hot water storage plan that optimizes power consumption. With the functions of the power consumption prediction unit 15 and the power consumption correction unit 17, it is possible to create a hot water storage plan that optimizes the power consumption based on a more accurate power consumption.
  • the control unit 19 operates the hot water supply system 1 (A3).
  • the hot water storage plan creating unit 18 creates a hot water storage plan by any of the methods (1) and (2)
  • the control unit 19 operates the hot water supply system 1 based on the hot water storage plan.
  • the measured values measured by the sensors 5 to 8 during the operation of the hot water supply system 1, the operation mode, the operation time, and the like are stored in the storage unit 1A. These values are used for creating, updating, and estimating the amount of hot water used for models M0 to M2.
  • the hot water used estimation unit 12 estimates the daily hot water used (A4).
  • the used hot water amount estimation unit 12 estimates the inflow amount to the hot water storage tank 3 for each unit time based on the inflow amount estimation model M0.
  • the input parameter of the inflow estimation model M0 includes the power consumption, and this power consumption may be calculated with reference to the design table of FIG. 9, or the power consumption estimation model M2 may be used. It may be calculated based on.
  • the hot water used estimation unit 12 calculates the hot water used for each unit time by the above formula (1).
  • the present embodiment it is possible to set an appropriate margin for the amount of hot water stored and create a hot water storage plan. It is possible to accurately predict the amount of power consumption related to hot water supply in consideration of the environment in which the hot water supply system 1 operates and individual differences, and create a hot water storage plan that optimizes this amount of power consumption. For example, when creating a hot water storage plan that optimizes the power consumption, it is possible to perform a process of searching for the optimum hot water storage plan by simulating the power consumption required for the plan for many hot water storage plans. Although there are many, by refining the power consumption calculated in the simulation, it is possible to select a hot water storage plan based on the calculation result of the accurate power consumption.
  • the hot water supply system 1 has been described as an example, but the functions of the margin setting unit 14 and the power consumption correction unit 17 can be applied to the power storage system.
  • the hot water storage tank 3 corresponds to the storage battery of the power storage system, and the water heater 2 corresponds to the generator of the power storage system.
  • the supply of hot water to the hot water storage tank 3 corresponds to charging the storage battery, and the provision of hot water from the hot water storage tank 3 to the facility 4 corresponds to the discharge from the storage battery.
  • the surplus storage amount R' is calculated by subtracting the daily discharge amount from the daily charge amount by the function corresponding to the margin setting unit 14, and a predetermined amount is determined.
  • the evaluation function calculates the margin of the charge amount that optimizes the surplus charge amount R'.
  • the function corresponding to the power consumption correction unit 17 calculates the amount of power generated during the simulation. Create a charging plan that is refined and minimizes the sum of generated power.
  • FIG. 12 is a diagram showing an example of the hardware configuration of the control system according to the embodiment of the present disclosure.
  • the computer 900 includes a CPU 901, a main storage device 902, an auxiliary storage device 903, and an interface 904.
  • the control system 10 described above includes a computer 900.
  • the operation of each of the above-mentioned processing units is stored in the auxiliary storage device 903 in the form of a program.
  • the CPU 901 reads the program from the auxiliary storage device 903, expands it to the main storage device 902, and executes the above processing according to the program.
  • the CPU 901 reserves a storage area in the main storage device 902 according to the program.
  • the auxiliary storage device 903 is an example of a non-temporary tangible medium.
  • Other examples of non-temporary tangible media include magnetic disks, magneto-optical disks, optical disks, semiconductor memories, etc. connected via the interface 904.
  • the distributed computer 900 may expand the program to the main storage device 902 and execute the above processing.
  • the process of each process in the control system 10 described above is stored in a computer-readable recording medium in the form of a program, and the process is performed by the computer of each device reading and executing this program.
  • the computer-readable recording medium means a magnetic disk, a magneto-optical disk, a CD-ROM, a DVD-ROM, a semiconductor memory, or the like.
  • This computer program may be distributed to a computer via a communication line, and the computer receiving the distribution may execute the program.
  • the above program may be for realizing a part of the above-mentioned functions. Further, a so-called difference file (difference program) may be used, which can realize the above-mentioned function in combination with a program already recorded in the computer system.
  • the control system may be composed of one computer or may be composed of a plurality of computers connected so as to be able to communicate with each other.
  • the planning system (control system 10) is a planning system for creating a storage plan for a storage (hot water storage tank 3, storage battery) for storing supplies (hot water, electricity).
  • the storage plan creation unit hot water storage plan creation unit 18 that creates the storage plan for storing the storage amount obtained by adding the margin amount (safety amount S2) to the demand amount based on the demand forecast of the product, and the margin amount are optimized.
  • An optimization unit (margin setting unit 14) is provided, and the optimization unit has a predetermined evaluation function (reward functions ⁇ , R,) for the remaining storage amount when the product is supplied based on the storage plan.
  • the margin amount is set so that the evaluation value based on the evaluation function of R') is optimized. As a result, it is possible to create a statue plan with an appropriate margin so that the amount of remaining hot water does not tend to be excessive or insufficient.
  • the planning system is the planning system of (1), in which the product is stored in the storage and the product is supplied from the storage based on the demand forecast and the storage plan.
  • the simulation unit hot water storage simulation unit 16 that simulates the operation to be performed and the storage plan creation unit (hot water storage plan creation unit 18) generate energy required for storing the product (power consumption of the water supply machine 2, consumption of the generator). Further provided with a function of creating the storage plan that minimizes power consumption), the simulation unit simulates the operation in the unit time every predetermined unit time, and the simulation unit is required for the unit time.
  • the energy is calculated, the optimization unit calculates the ratio of the time when the energy is actually used in the unit time, and the energy calculated by the simulation unit is multiplied by the ratio of the time. ,
  • the energy is corrected, and the storage plan creation unit creates the storage plan that minimizes the energy based on the corrected energy. This makes it possible to create a storage plan that minimizes the energy required for storage based on the exact energy.
  • the planning system is the planning system of (1), the product is hot water, and the storage plan creation unit (hot water storage plan creation unit 18) has a hot water storage system.
  • a hot water storage plan including a target hot water storage amount for each unit time of the tank is created, and the optimization unit (margin setting unit 14) optimizes the margin amount included in the target hot water storage amount based on the evaluation function. ..
  • the optimization unit margin setting unit 14
  • the planning system according to the fourth aspect is the planning system of (3), and the optimization unit (margin setting unit 14) takes the setting of the margin amount as an action and adds the margin amount.
  • the margin amount is set so that the reward in reinforcement learning when the remaining hot water storage amount when the hot water supply system is operated is optimized based on the created hot water storage plan. As a result, it is possible to create an efficient hot water storage plan by setting a margin amount at which the remaining hot water storage amount becomes an appropriate value.
  • the planning system is the planning system of (2), the product is hot water, and the storage plan creation unit (hot water storage plan creation unit 18) is the hot water storage in the hot water supply system 1.
  • the hot water storage amount for each unit time of the tank 3 is planned, the simulation unit (hot water storage simulation unit 16) calculates the power consumption amount required for boiling water for each unit time, and the optimization unit (power consumption amount correction unit). 17) corrects the value of the energy by multiplying the power consumption for each unit time calculated by the simulation unit by the ratio of the time (“0.6” in FIG. 11). As a result, it is possible to create a hot water storage plan that minimizes the power consumption based on the accurate power consumption.
  • the planning system is the planning system of (5), and the optimization unit (power consumption correction unit 17) is the amount of hot water that the hot water supply system can boil in the unit time.
  • M of the formula (2) is added to the hot water storage amount (Soc (n) in FIG. 11) at the beginning of the unit time, and the hot water storage amount at the end of the unit time (Soc_tmp (FIG. 11)).
  • n + 1)) is calculated, and when the hot water storage amount increases at a constant rate (linear interpolation) from the first time point to the end time point, until the hot water storage amount reaches the target hot water storage amount at the end time point.
  • the ratio of the time (time n to time n + 1) to the unit time (“0.6” in FIG. 11) is calculated, and the ratio is defined as the ratio of the time. Thereby, the time when the water heater actually operates until the target hot water storage amount is reached can be calculated, and the ratio of the time can be calculated based on this time.
  • the planning system is the planning system of (5) to (6), and the temperature of the water supplied to the hot water supply system, the outside temperature, and the set temperature of the hot water are set explanatory variables.
  • the power consumption prediction unit 15 for predicting the power consumption required for supplying hot water to the hot water storage tank 3 based on the power consumption prediction model M2 whose objective variable is the power consumption required for boiling the water.
  • the simulation unit (hot water storage simulation unit 16) outputs the water temperature, the outside temperature, and the set temperature for each unit time to the power consumption prediction unit, and the power consumption prediction unit ,
  • the power consumption is predicted based on the power consumption prediction model, and the simulation unit calculates the power consumption in the unit time based on the predicted power consumption.
  • the planning method according to the eighth aspect is a planning method for creating a storage plan for a storage for storing supplies, and a storage amount obtained by adding a margin to the demand amount based on the demand forecast of the said item. It has a step of creating the storage plan to be stored and a step of optimizing the margin amount. In the step of optimizing the storage amount, the remaining storage amount when the product is supplied based on the storage plan. The margin amount is set so that the evaluation value based on the predetermined evaluation function for is optimized.
  • the program according to the ninth aspect is a process of creating a storage plan of a storage for storing supplies in a computer 900, and is a storage in which a margin is added to a demand amount based on a demand forecast of the said items. It has a step of creating the storage plan for storing the amount and a step of optimizing the margin amount, and in the step of optimizing the amount, the balance when the product is supplied based on the storage plan.
  • the process of setting the margin amount is executed so that the evaluation value based on the predetermined evaluation function for the stored amount is optimized.
  • Hot water supply system 2 ... Hot water supply machine 3 ... Hot water storage tank 4 ... Facilities 5, 6, 7A, 7B, 8 ... Sensors 9A, 9B, 9C ... Piping 10 ... Control System 11 ... Data acquisition unit 12 ... Hot water consumption estimation unit 13 ... Hot water supply demand forecasting unit 14 ... Margin setting unit 15 ... Power consumption forecasting unit 16 ... Hot water storage simulation unit 17 ... Power consumption correction unit 18 ... Hot water storage plan creation unit 19 ... Control unit 1A ... Storage unit 900 ... Computer 901 ... CPU 902 ... Main storage device 903 ... Auxiliary storage device 904 ... Interface

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Abstract

精度の良い貯蔵計画を作成する計画システムを提供する。計画システムは、供給する物を貯蔵する貯蔵庫の貯蔵計画を作成する計画システムであって、前記物の需要予測に基づく需要量に余裕量を加えた貯蔵量を貯蔵する前記貯蔵計画を作成する貯蔵計画作成部と、前記余裕量を最適化する最適化部と、を備え、前記最適化部は、前記貯蔵計画に基づいて前記物の供給を行った場合の残貯蔵量に対する所定の評価関数に基づく評価値が最適化されるように前記余裕量を設定する。

Description

計画システム、計画方法及びプログラム
　本開示は、計画システム、計画方法及びプログラムに関する。
　本開示は、２０２０年８月３１日に、日本に出願された特願２０２０－１４５５２４号に基づき優先権を主張し、その内容をここに援用する。
　レストラン、ホテル、学校、病院、福祉施設などの厨房や浴場施設へ温水を供給するために給湯システムが用いられる。給湯システムでは、給湯機が水道水を加熱して、加熱後の温水を貯湯タンクに蓄える。そして、貯湯タンクに蓄えた温水を、厨房や浴場施設へ供給する。給湯システムの効率的な運用の為、貯湯タンクに蓄える湯水の量や、その量の湯水を供給するために必要な電力量を正確に見積り、それらを最適化する貯湯計画を作成する必要がある。
　例えば、特許文献１には、使用湯量に応じた貯湯量を確保して湯切れを起こすことなく、効率よく沸き上げ運転を行う給湯システムが開示されている。この給湯システムでは、深夜時間帯終了時の貯湯量と昼間時間帯終了時の貯湯量との差を算出し、この値に所定の余裕量を加えて目標貯湯熱量を設定し、深夜時間帯に貯湯タンクの貯湯量が目標貯湯熱量となるように沸き上げ運転を行う給湯システムが開示されている。
特開２００７－１３９３３９号公報
　湯切れを起こさず、効率の良い運転を実現できるようできるように、精度の良い貯湯計画を作成する方法が求められている。
　本開示は、上述の課題を解決することのできる計画システム、計画方法及びプログラムを提供する。
　本開示の一態様によれば、計画システムは、供給する物を貯蔵する貯蔵庫の貯蔵計画を作成する計画システムであって、前記物の需要予測に基づく需要量に余裕量を加えた貯蔵量を貯蔵する前記貯蔵計画を作成する貯蔵計画作成部と、前記余裕量を最適化する最適化部と、を備え、前記最適化部は、前記貯蔵計画に基づいて前記物の供給を行った場合の残貯蔵量に対する所定の評価関数に基づく評価値が最適化されるように前記余裕量を設定する。
　本開示の一態様によれば、計画方法は、供給する物を貯蔵する貯蔵庫の貯蔵計画を作成する計画方法であって、前記物の需要予測に基づく需要量に余裕量を加えた貯蔵量を貯蔵する前記貯蔵計画を作成するステップと、前記余裕量を最適化するステップと、を有し、前記最適化するステップでは、前記貯蔵計画に基づいて前記物の供給を行った場合の残貯蔵量に対する所定の評価関数に基づく評価値が最適化されるように前記余裕量を設定する。
　本開示の一態様によれば、プログラムは、コンピュータに、供給する物を貯蔵する貯蔵庫の貯蔵計画を作成する処理であって、前記物の需要予測に基づく需要量に余裕量を加えた貯蔵量を貯蔵する前記貯蔵計画を作成するステップと、前記余裕量を最適化するステップと、を有し、前記最適化するステップでは、前記貯蔵計画に基づいて前記物の供給を行った場合の残貯蔵量に対する所定の評価関数に基づく評価値が最適化されるように前記余裕量を設定する処理、を実行させる。
　上記した計画システム、計画方法及びプログラムによれば、精度の良い貯蔵計画を作成することができる。
本開示の一実施形態における給湯システムの一例を示す図である。 本開示の一実施形態における制御システムの一例を示すブロック図である。 本開示の一実施形態における流入量推定モデルの一例を示す図である。 本開示の一実施形態における需要量予測モデルの一例を示す図である。 本開示の一実施形態における給湯システムの運転の概要を示す図である。 本開示の一実施形態における貯湯計画とマージン等の一例を示す図である。 本開示の一実施形態における評価関数の一例を示す図である。 本開示の一実施形態における余剰貯湯量等を記録したテーブルの一例を示す図である。 本開示の一実施形態における設計テーブルの一例を示す図である。 本開示の一実施形態における消費電力推定モデルの一例を示す図である。 本開示の一実施形態における消費電力量の精緻化処理を説明する図である。 本開示の一実施形態における制御システムのハードウェア構成の一例を示す図である。
＜実施形態＞
　以下、本開示の一実施形態による給湯システムを図１～図１２を参照して説明する。
（給湯システムの構成）
　図１は、本開示の一実施形態における給湯システムの一例を示す図である。
　図示するように給湯システム１は、給湯機２と、貯湯タンク３と、施設４と、制御システム１０と、を備える。給湯機２と貯湯タンク３とは配管９Ｂで接続され、貯湯タンク３と施設４とは配管９Ｃで接続されている。給湯機２には、配管９Ａを通じて水が供給される。給湯機２は、例えば、圧縮機、凝縮器、膨張弁、蒸発器を含む冷媒回路を備えており、凝縮器で熱交換することにより、水を加熱して湯水を生成する。給湯機２は、生成した湯水を、配管９Ｂを通じて貯湯タンク３へ送る。貯湯タンク３は、湯水を蓄える。貯湯タンク３には、貯湯量を計測するセンサ５が設けられている。センサ５は、例えば、水位センサである。制御システム１０は、センサ５が計測する貯湯量が目標値となるように給湯機２を制御する。貯湯タンク３から施設４へ、施設４の需要に応じた量の湯水が配管９Ｃを通じて供給される。
　給湯システム１には、貯湯タンク３の湯水の温度を計測するセンサ６、外気温を計測するセンサ７Ａ、給湯機２に供給される水の温度を計測するセンサ７Ｂ、給湯機２が備える圧縮機で消費される電力を計測するセンサ８等が設けられている。センサ６は、給湯機２が供給する湯水の温度を計測するように設けられていてもよい。センサ８は、圧縮機へ供給される電流及び電圧を計測するセンサであってもよい。制御システム１０は、これらセンサ５～８の計測値を取得する。
（制御システムの構成）
　図２は、本開示の一実施形態における制御システムの一例を示す機能ブロック図である。
　制御システム１０は、例えば、１台又は複数台のＰＣ（personal computer）やサーバ装置などのコンピュータによって構成される。制御システム１０は、データ取得部１１と、使用湯量推定部１２と、給湯需要予測部１３と、マージン設定部１４と、消費電力予測部１５と、貯湯シミュレーション部１６と、消費電力量補正部１７と、貯湯計画作成部１８と、制御部１９と、記憶部１Ａと、を備える。
　データ取得部１１は、センサ５～８が計測した計測値、給湯機２の運転モードの種類、給湯需要予測や消費電力予測に必要なパラメータ等を取得する。
　使用湯量推定部１２は、所定の流入量推定モデルＭ０に基づいて、貯湯タンク３への湯水の流入量を推定し、センサ５が計測した貯湯タンク３の貯湯量の変化と、推定した流入量と、給湯機２の運転モードとに基づいて、貯湯タンク３からの湯水の流出量（使用湯量）を推定する。ここで、図３を参照して、流入量推定モデルＭ０の一例について説明する。流入量推定モデルＭ０は、外気温と、湯沸かしに必要な消費電力量（ｋＷｈ）と、貯湯タンク３の湯水の上昇前の水温（℃）と、水温の上昇分（℃）と、増加前の貯湯量（％）と、運転モードを説明変数、貯湯タンク３からの流出量が０のときの貯湯タンク３における貯湯量の増加分を目的変数として重回帰分析や機械学習等により構築された学習済みモデルである。流入量推定モデルＭ０に上記の説明変数を入力すれば、給湯機２が沸かした湯量（給湯量）が推定できる。センサ５が計測する水位を貯湯量減少分ΔＶ、流入量推定モデルＭ０が推定した給湯量を推定流入量Ｖｉｎ_Ｓとすると、貯湯タンク３からの流出量（つまり、使用湯量）が次式（１）で推定できる。
推定流出量Ｖｏｕｔ_Ｓ＝推定流入量Ｖｉｎ_Ｓ－貯湯量減少分ΔＶ・・・（１）
　使用湯量推定部１２は、式（１）によって、使用湯量を推定する。
　給湯需要予測部１３は、所定の需要量予測モデルに基づいて、対象期間における湯水の需要量を予測する。ここで、図４を参照して、需要量予測モデルＭ１の一例について説明する。需要量予測モデルＭ１は、給湯システム１が稼働する環境における、外気温、曜日、天気、月や季節、時間、１日のうちの時間や時間帯（朝、昼、晩）など、湯水の需要に影響がある種々のパラメータ（説明変数）と、使用湯量推定部１２が推定した使用湯量（目的変数）との関係を重回帰分析等により学習して、構築された学習済みモデルである。給湯需要予測部１３は、この需要量予測モデルと、データ取得部１１が取得したパラメータとを用いて、単位時間ごとの湯水の需要量を予測する。給湯需要予測部１３は、過去にデータ取得部１１が取得したパラメータと、使用湯量推定部１２が推定した使用湯量とに基づいて、需要量予測モデルＭ１を更新（新たに作成）する機能を有していてもよい。例えば、施設４の需要は、施設側の都合により変化することがあり得るので、給湯需要予測部１３は、定期的に需要量予測モデルを作成し直してもよい。
　マージン設定部１４は、貯湯計画の作成の際に考慮すべき、貯湯量のマージン（後述するマージンＳｍｒｇ、安全値Ｓ２）を設定する。
　消費電力予測部１５は、所定の設定テーブル又は消費電力予測モデルＭ３（後述）に基づいて、湯沸かしに必要な消費電力を予測する。
　貯湯シミュレーション部１６は、貯湯計画と、給湯需要予測部１３が予測した湯水の需要量とに基づいて、所定期間における給湯システム１の給湯動作をシミュレーションする。給湯機２は、単位時間ごとに設定された目標貯湯量に対して、単位時間ごとに貯湯タンク３の貯湯量を確認し、目標貯湯量に達していなければ給湯（湯沸かし）を開始し、貯湯タンク３の貯湯量が目標貯湯量に達した時点で給湯を停止するといった動作を行う。貯湯シミュレーション部１６は、この動作を模擬し、単位時間ごとの貯湯量、給湯量（貯湯タンク３への流入量）、貯湯タンク３からの流出量、給湯に要する消費電力量を計算する。例えば、初期状態において貯湯量１００％、１時間後および２時間後の目標貯湯量が共に１００％、０～１時間後までの需要量（使用湯量）が１０％、１～２時間後までの需要量が０％であれば、貯湯シミュレーション部１６は、１時間後の貯湯量９０％を計算し、その時点で給湯機２が給湯を開始し、２時間後の貯湯量は目標貯湯量の１００％となるように給湯を行う動作をシミュレーションする。貯湯シミュレーション部１６は、給湯動作を行った単位時間については、その時間中継続して湯沸かし動作を行ったものとして消費電力量の計算を行う。この例では、貯湯シミュレーション部１６は、１～２時間まで給湯を行ったものとして、１～２時間における消費電力量を計算する。
　消費電力量補正部１７は、貯湯シミュレーション部１６が計算した消費電力を精緻化する。
　貯湯計画作成部１８は、所定期間（例えば、１日）に１回、次の所定期間（例えば、翌日）における単位時間（例えば、１時間）ごとの貯湯計画を作成する。貯湯計画には、例えば、貯湯タンク３における単位時間ごとの貯湯量の目標値（目標貯湯量）が設定されている。貯湯計画を給湯機２に与えると、給湯機２は、貯湯タンク３の貯湯量が、貯湯計画が示す目標値となるように湯を沸かし、貯湯タンク３に沸かした湯水を供給するように動作する。貯湯計画作成部１８は、（Ｐ１）湯水の需要に基づいて、マージンが最小となるように貯湯計画を作成する、（Ｐ２）湯水の需要を（ある程度）満たしつつ、消費電力が最小となるように貯湯計画を作成する、という２通りの方法で貯湯計画を作成することができる。
　制御部１９は、センサ５が計測した貯湯量と、貯湯計画作成部１８が作成した貯湯計画と、に基づいて給湯機２の運転を制御する。
　記憶部１Ａは、データ取得部１１が取得したデータや流入量推定モデルＭ０、消費電力予測モデルＭ１、需要量予測モデルＭ２等を記憶する。
（給湯システムの運転）
　図５は、本開示の一実施形態における給湯システムの運転の概要を示す図である。
　給湯システム１は、１日の終わりに翌日の１時間ごとの需要予測（Ａ１）を行って、貯湯計画を作成し（Ａ２）、翌日になると、その貯湯計画に基づいて運転する（Ａ３）。そして、その日の終わりになると、給湯システム１は、翌日の需要予測（Ａ１）に基づいて、再び、次の２４時間の貯湯計画を作成する（Ａ２）。使用湯量推定（Ａ４）は、貯湯タンク３から施設４へ供給された湯水の流量を計測するセンサが設けられていない給湯システムに必要とされる構成である。使用湯量推定（Ａ４）は、例えば、需要予測モデルＭ１の作成、更新や後述する余剰貯湯量Ｒの計算に用いられる。
　まず、給湯需要予測部１３は、翌日の需要予測を行う（Ａ１）。
　例えば、ユーザは、翌日の曜日、１時間ごとの外気温、天気など需要量に関係するパラメータを制御システム１０に入力する。制御システム１０では、データ取得部１１が、これらのパラメータを取得し、記憶部１Ａに書き込んで保存する。給湯需要予測部１３は、記憶部１Ａから需要予測モデルＭ１と、保存されたパラメータを読み出し、１時間ごとのパラメータを、需要予測モデルＭ１に入力する。需要予測モデルＭ１は、１時間ごとの湯水の需要量を出力する。給湯需要予測部１３は、１時間ごとの需要量を予測データとして出力する。予測データには、１時間ごとの湯水の需要量を貯湯タンク３における貯湯量として表したデータが含まれる。例えば、予測データには、０時代の需要量＝Ｘ０（％）、１時代の需要量＝Ｘ１（％）、・・・、２３時代の需要量＝Ｘ２３（％）が含まれる。０時代の需要量＝Ｘ０（％）とは、０時～１時には、貯湯タンク３のＸ０（％）分に相当する湯水の需要が見込まれることを示している。給湯需要予測部１３は、予測データを記憶部１Ａに書き込んで保存する。
　次に貯湯計画作成部１８が、貯湯計画を作成する（Ａ２）。
　ユーザは、（Ｐ１）湯水の需要に基づいて、マージンが最小となるように貯湯計画を作成する、（Ｐ２）湯水の需要を満たしつつ、消費電力が最小となるように貯湯計画を作成する、の何れの方法で貯湯計画を作成するかを事前に設定する。貯湯計画作成部１８は、この設定に基づいて貯湯計画を作成する。
（Ｐ１）湯水の需要に基づいて、マージンが最小となるように貯湯計画を作成
　この方法の場合、貯湯計画作成部１８は、需要を満たせるように任意の方法で貯湯計画を作成する。例えば、最も単純な例として、貯湯計画作成部１８は、給湯需要予測部１３が予測した各単位時間の需要量に、湯切れを防止するための湯切れ下限値Ｓ１と所定の余裕量Ｓｍｒｇを合計して得られる安全値Ｓ２を加えた値を、各単位時間の開始時点における目標貯湯量とする貯湯計画を作成する。また、例えば、貯湯計画作成部１８は、１日の終わりに安全値Ｓ２の湯水が残ることとして、安全値Ｓ２に、２３時代の需要量の予測値を加算して２３時の目標貯湯量を設定し、更に２２時の需要量の予測値を加算して、２２時の目標貯湯量を設定するといったように、給湯需要予測部１３が予測した各時間の需要量の予測値を後の時間から積み上げるようにして、１日に貯湯計画を作成してもよい。この方法では、例えば、積み上げた値が１００％を超えたら目標貯湯量を１００％にする、予測されるある時間の需要量が、その単位時間に沸き上げを開始しても間に合うような量であれば積み上げを行わない、反対に、ある時間の需要量の予測値が１時間の給湯動作では賄いきれない量の場合、その需要量を賄うことができる量の湯沸かしに要する時間を算出し、算出した時間だけ遡った時点から分散して需要量を積み上げるといった調整を行う。この方法であれば、ある単位時間に必要となることが予測される湯水の量を、前もって貯湯タンク３に貯湯しておくことができる。従来は、貯湯計画を作成する際に、給湯需要予測部１３の予測誤差や、需要予測モデルＭ１の作成に用いる使用湯量の推定誤差を補償できるように、マージンＳｍｒｇの値を多めに設定し、各単位時間の貯湯計画を作成することが多い。従って、実際には、湯水が過剰または不足しがちな計画（多くの場合、過剰）となっている可能性がある。これに対し、本実施形態では、以下に説明する方法で、適切な余裕量Ｓｍｒｇ、つまり、安全値Ｓ２を設定する。
（貯湯量のマージンの設定）
　図６に、湯切れ下限値Ｓ１、マージンＳｍｒｇ、安全値Ｓ２の関係と、貯湯計画が示す時間ごとの目標貯湯量と、貯湯計画に基づいて運転したときの実際の貯湯量の一例を示す。棒グラフは、貯湯計画作成部１８が作成した時間ごとの目標貯湯量Ｓｒｅｆの推移を示し、実線グラフは時間ごとの実貯湯量Ｓａｃｔ（実績値）を示す。Ｓ１は湯切れ下限値、Ｓ２は安全値、Ｓ２とＳ１の差はマージンＳｍｒｇを示す。マージン設定部１４は、１日に給湯機２が実際に沸かした総湯量から、使用湯量推定部１２が推定した総需要量実績を減算し、余剰貯湯量Ｒを算出する。給湯機２が実際に沸かした総湯量には、計画にはなかったが、需要急増により、急遽沸かした湯水の量などが含まれる。給湯機２が実際に沸かした総湯量は、例えば、流入量推定モデルＭ０に基づいて算出することができる。あるいは、貯湯タンク３の入口側に流量センサが設けられていれば、流量センサが計測した流量の総計で算出することができる。
　１日の終わりに、マージン設定部１４は、その日のマージンＳｍｒｇによって貯湯計画を作成したときの、余剰貯湯量Ｒに対する報酬（評価値）を、所定の報酬関数π（Ｒ）によって計算する。報酬関数π（Ｒ）の一例を図７に示す。報酬関数πは、余剰貯湯量Ｒの値がＲ１となるときに最大化し、Ｒ２（例えば、湯切れ下限値Ｓ１）より少なくなると負の値となるように作成された関数である。マージン設定部１４は、報酬関数π（Ｒ）の値を良化する（大きくする）マージンＳｍｒｇを日々設定し、１日の終わりに余剰貯湯量Ｒを計算し、報酬関数π（Ｒ）によって、その日設定したマージンＳｍｒｇの値に対する余剰貯湯量Ｒを評価する。マージン設定部１４は、日々、その日のマージンＳｍｒｇと余剰貯湯量Ｒと報酬関数π（Ｒ）の値を対応付けて、記憶部１Ａに記録する。
　マージン設定部１４は、報酬関数π（Ｒ）を良化するマージンＳｍｒｇの値を探索し、このＳｍｒｇを翌日のマージンＳｍｒｇとする。例えば、記憶部１Ａには、行動をＳｍｒｇの設定、状態を余剰貯湯量Ｒとして、予めＱ学習などの強化学習手法によって構築された学習済みの行動価値関数が登録されている。行動価値関数は、例えば、ＲとＳｍｒｇ等を入力すると、報酬関数π（Ｒ）の値を良化するＳｍｒｇを出力するように作成されている。マージン設定部１４は、行動価値関数に、当日の余剰貯湯量ＲとマージンＳｍｒｇ等を入力して、最も価値の高いマージンＳｍｒｇを行動価値関数から得て、この値を翌日のマージンＳｍｒｇに定めてもよい。報酬関数は、Ｒの値を評価する評価関数であってもよい。マージン設定部１４は、貯湯計画作成部１８が作成した当日の貯湯計画に対して、マージンＳｍｒｇ（つまり、安全値Ｓ２）だけを変化させたときの給湯計画を複数作成し、貯湯シミュレーション部１６を使用して、作成した給湯計画に基づいて給湯システム１を運転した場合の当日の１時間ごとの給湯量（湯を沸かした量）や使用湯量を計算する。そして、マージン設定部１４は、シミュレーション結果を取得して、１日に沸かした総湯量から、同日の総需要量実績を減算し、余剰貯湯量Ｒを算出し、報酬関数π（Ｒ）と同様の評価関数により評価値を算出する。そして、マージン設定部１４は、シミュレーション結果のうち、評価値が最も大きくなるときのマージンＳｍｒｇの値を翌日のマージンＳｍｒｇに定めてもよい。貯湯計画作成部１８は、マージン設定部１４が定めた翌日のマージンＳｍｒｇを使って翌日の貯湯計画を作成する。例えば、貯湯計画作成部１８は、マージン設定部１４が定めた翌日のマージンＳｍｒｇに基づく安全値Ｓ２（湯切れ下限値Ｓ１＋マージンＳｍｒｇ）に対して、給湯需要予測部１３が予測した時間ごとの需要量を２３時から順に時間の早い方へ積み上げていって、貯湯計画を作成する。そして、翌日の終わりに、マージン設定部１４は、翌日に給湯機２が沸かした総湯量の実績値と総需要量実績から余剰貯湯量Ｒを計算し、報酬関数π（Ｒ）によって報酬額を計算し、これらの値とマージンＳｍｒｇを対応付けて記憶部１Ａに記録しつつ、翌日のマージンＳｍｒｇを設定する。
　マージン設定部１４は、日々、上記の処理を繰り返し、マージンＳｍｒｇの大きさを調節していく。マージン設定部１４は、例えば、１週間ごとに余剰貯湯量Ｒと報酬（評価値）の平均値を計算し、週を経るごとに余剰貯湯量ＲがＲ１に近づき、報酬の平均値が最大値に向かって近づく様子を監視し、前の週より、所定値以上報酬が低下した時には警告を出力してもよい。
　これにより、実際の残貯湯量を貯湯計画にフィードバックし、マージンＳｍｒｇを動的に適正化することができ、過剰または不足がちな貯湯計画を適正化することができる。例えば、需要量予測誤差および流量推定誤差の分を上乗せする必要がなくなり、より省エネルギー化した貯湯計画を作成することができる。貯湯タンク３から施設４側へ供給された湯水の流量を計測する流量計を設けることなく、精度の良い貯湯計画を作成することができるので、センサレス化によって、センサの設置や維持管理コストを抑えることができる。
　マージン設定部１４が、マージンＳｍｒｇの値を評価したり、新たなマージンＳｍｒｇを設定したりするタイミングは、１日ごとに限らず、２日ごと、１週間ごと等であってもよい。あるいは、マージン設定部１４は、マージンＳｍｒｇの値を曜日別に設定し、各曜日が終わったときに、マージンＳｍｒｇの値を評価し、翌週の同じ曜日のマージンＳｍｒｇを設定してもよい。
（Ｐ２）消費電力が最小となるように貯湯計画を作成
　貯湯計画を作成する基準（ポリシー）は、湯切がれなく、且つ、残貯湯量をなるべく少なくすることだけではない。例えば、湯沸かしに要する消費電力（電力コスト）を最小にするという観点から貯湯計画を作成することも考えられる。例えば、湯切れのリスクが多少上がっても、そのリスクが許容範囲内であれば、消費電力を抑えることを優先して貯湯計画を作成することが考えられる。そのような場合、貯湯計画の実行に要する消費電力、消費電力量を精度よく予測することが求められる。消費電力を最適化する貯湯計画を作成することとは関係なく、貯湯計画の実行に要する消費電力をなるべく正確に把握したいといったニーズも存在する。消費電力予測部１５は、湯沸かしに必要な消費電力を精度よく予測する。貯湯シミュレーション部１６は、精度よく予測された消費電力を用いて、給湯に必要な消費電力量を算出する。消費電力量補正部１７は、貯湯シミュレーション部１６によって計算された消費電力量の予測値を精緻化する。
（消費電力の予測）
　図９は、本開示の一実施形態における設計テーブルの一例を示す図である。
　図９に例示する設計テーブルには、沸き上げ温度（設定温度）、給水温度（入水温度）、外気温別に、給湯機２の加熱能力、単位貯湯量の湯水を作成するために必要な消費電力、成績係数（ＣＯＰ：Coefficient of Performance）が対応付けられている。記憶部１Ａは、沸き上げ温度別に設計テーブルを記憶している。貯湯計画に基づいて消費電力を予測する場合、データ取得部１１は、沸き上げ温度の設定値、翌日の給水温度の予測値、翌日の外気温の予測値を取得する。消費電力予測部１５は、これらの値に基づいて、設計テーブルを参照し、消費電力を取得する。例えば、翌日の外気温が１５℃、給水温度が５℃、６５℃まで沸かせる場合、消費電力予測部１５は、設計テーブルからＸＸ２（ｋＷ）を取得する。例えば、翌日の６時の目標貯湯量が８０％で、給湯需要予測モデルＭ１が予測する需要量に基づくと、５時から６時の間にＹ（Ｌ）の湯水を沸かさなければならいことが計算できる場合、貯湯シミュレーション部１６は、ＸＸ２（ｋＷ）×Ｙ（Ｌ）×１（時間）によって、５～６時の間の消費電力量の予測値を計算することができる。図９に例示する設計テーブルは、事前に計測又は理論計算から作成されたものである。実際の給湯システム１は、物件によって、設置条件やシステム構成（配管長さ、配管径、貯湯槽、容積、標高等）が異なる為、画一的な設計テーブルでは、対応しきれず、精度の良い予測は困難である可能性が高い。給湯機２には、様々な運転モード（通常給湯運転、満蓄運転、再加熱運転、デフロスト運転など）が存在し、運転モードごとに消費電力は異なる。そこで、本実施形態では、給水温度、沸き上げ温度、外気温、運転モードを説明変数とし、消費電力を目的変数とする消費電力推定モデルＭ２を作成し、消費電力推定モデルＭ２によって消費電力を推定する。
　図１０は、本開示の一実施形態における消費電力推定モデルの一例を示す図である。
　消費電力推定モデルＭ２の説明変数は、外気温（℃）と、給湯機２へ供給される水の温度（入水温度）（℃）と、沸き上げ温度（℃）、運転モードである。学習段階では、外気温はセンサ７Ａが計測した値を用い、入水温度はセンサ７Ｂが計測した値を用いる。沸き上げ温度と運転モードは、設定値である。消費電力推定モデルＭ２の目的変数は、消費電力である。消費電力はセンサ８が計測した値を用いる。データ取得部１１は、同時刻に計測された目的変数と説明変数を取得し、これらを対応付けて記憶部１Ａへ記録する。十分に学習データが収集できたら、消費電力予測部１５は、重回帰分析や機械学習等の方法で、図１０に例示する説明変数と目的変数の関係を示す消費電力推定モデルＭ２を作成する。消費電力予測部１５は、消費電力推定モデルＭ２を作成すると、記憶部１Ａに書き込んで保存する。これにより、給湯システム１の個体差を反映した高精度な消費電力推定モデルＭ２を作成することができる。
　消費電力推定モデルＭ２を作成した後は、例えば、貯湯シミュレーション部１６によるシミュレーションの中で、貯湯計画作成部１８が作成した給湯計画における単位時間ごとの目標貯湯量および給湯需要予測部１３が予測した翌日の単位時間ごとの湯水の需要量に基づいて、単位時間ごとに沸かす湯水の量が計算される。データ取得部１１は、翌日の１時間ごとの入水温度、沸き上げ温度、外気温、運転モードの予測値を取得する。消費電力予測部１５は、貯湯シミュレーション部１６によるシミュレーションの中で、データ取得部１１が取得した１時間ごとの説明変数を消費電力推定モデルＭ２に入力する。消費電力推定モデルＭ２は、１時間ごとの消費電力を出力する。貯湯シミュレーション部１６は、消費電力推定モデルＭ２が出力した消費電力に、時間ごとに沸かす湯水の量を乗じて単位時間ごとの消費電力量を算出する。これにより、給湯システム１の個体差を反映した高精度な消費電力量の予測が可能になり、予測した消費電力量を給湯計画の作成に反映させることで、省エネルギー運転を実現する給湯計画の作成が可能になる。
　給湯システム１の稼働後しばらくは、図９に例示する設計テーブルによって、消費電力を予測し、学習データ（説明変数と目的変数）が蓄積された段階で、消費電力推定モデルＭ２を作成し、その後は、消費電力推定モデルＭ２に基づいて、消費電力を予測するといった運用を行ってもよい。消費電力推定モデルＭ２の作成後も、学習データを蓄積し、定期的に消費電力推定モデルＭ２を作り直し、更新してもよい。これにより、運転を継続するほど、推定精度を高めることができ、給湯機２の経年変化にも対応することができる。
　制御システム１０は、説明変数を、外気温と、入水温度と、沸き上げ温度と、運転モード、目的変数を加熱能力とする加熱能力推定モデルを作成し、これらの説明変数から、給湯機２の加熱能力を予測する機能を有していてもよい。同様に制御システム１０は、説明変数を、外気温と、入水温度と、沸き上げ温度と、運転モード、目的変数を成績係数（ＣＯＰ）とする成績係数推定モデルを作成し、これらの説明変数から、給湯機２の成績係数を予測する機能を有していてもよい。
（消費電力量の精緻化）
　消費電力予測部１５によって消費電力、消費電力量の予測精度が向上するが、シミュレーションを実行して消費電力量を計算することには別の課題がある。それは、計算の刻み時間である。例えば、貯湯シミュレーション部１６は、１時間単位で給湯動作をシミュレーションするとする。ｔ＝ｎにおける目標貯湯量が１００％で、シミュレーション中のｔ＝ｎにおける貯湯量が９５％であれば、貯湯シミュレーション部１６は、給湯機２が、この５％の差が０となるように湯沸かしを行い、次の計算周期であるｔ＝ｎ＋１には、貯湯量が１００％となるような動作をシミュレーションする。ここでは、給湯機２は、ｔ＝１の間に貯湯量５％以上の湯を沸かす能力を有しているとする。すると、実際には、例えば、給湯機２が、３０分で貯湯量１００％を達成し、その後は停止するとしても、貯湯シミュレーション部１６は、ｔ＝ｎからｔ＝ｎ＋１の間ずっと給湯機２が湯を沸かし続けたものとして消費電力量を計算する。これにより、消費電力量に誤差が生じる。この課題に対応するためには計算の時間刻み（タイムステップ）を細かくすることも考えられるが、計算の時間刻みを細かくすると計算負荷や計算時間が増大するという別の課題が生じる。特に長期の運用計画を立てる場合などには、容量の大きなメモリが必要になり、コストを要する。そこで、消費電力量補正部１７は、計算の時間刻みが１時間のままで、上記課題を解決し、貯湯シミュレーション部１６が計算した消費電力量を精緻化する処理を行う。
　図１１は、本開示の一実施形態における消費電力の精緻化処理を説明する図である。
　消費電力量補正部１７は、以下の手順で、消費電力量を精緻化する。
（手順１）まず、消費電力量補正部１７は、開始時の貯湯量を特定する。ここで、対象区間の開始の時間をｎ、終わりの時間をｎ＋１とする。貯湯シミュレーション部１６が計算した開始時の貯湯量をＳｏｃ（ｎ）、終了時の貯湯量をＳｏｃ（ｎ＋１）とする。消費電力量補正部１７は、貯湯シミュレーション部１６が計算した単位時間ごと（計算の時間刻みごと）の貯湯量のうち、開始時間ｎにおける貯湯量Ｓｏｃ（ｎ）を特定する。
（手順２）次に、消費電力量補正部１７は、終了時の仮の貯湯量であるＳｏｃ＿ｔｍｐ（ｎ＋１）を計算する。Ｓｏｃ＿ｔｍｐ（ｎ＋１）とは、１時間（＝Δｔ）の間、給湯機２が継続して湯を沸かし続けて、貯湯タンク３にその湯水を提供したと仮定した場合の時間ｎ＋１における貯湯量である。消費電力量補正部１７は、以下の式（２）で１時間（＝Δｔ）あたりに生成する湯量ｍを計算する。
　Ｑ　＝　ｍ×ｃ×Δｔ・・・（２）
　ここで、Ｑは単位時間あたりの給湯機２の加熱能力、ｃは水の比熱、Δｔは時間刻み（１時間）を示す。Ｑは、図９に例示する設定テーブルを参照して決定することができる。例えば、消費電力量補正部１７は、シミュレーション時に想定されている、入水温度、外温度、沸き上げ温度から設定テーブルを参照し、加熱能力Ｑを得る。ｃとΔｔは定数であり、予め記憶部１Ａに記録されている。消費電力量補正部１７は、加熱能力Ｑと、ｃ、Δｔと式（２）とから、生成湯量ｍを算出する。消費電力量補正部１７は、特定した時間ｎにおけるＳｏｃ（ｎ）に、ｍを加算して、Ｓｏｃ＿ｔｍｐ（ｎ＋１）を計算する。
　消費電力予測モデルＭ２と同様にして、加熱能力の予測モデルを作成した場合には、消費電力量補正部１７は、入水温度、外温度、沸き上げ温度、運転モードを、加熱能力の予測モデルに入力し、加熱能力Ｑを計算してもよい。
（手順３）次に、消費電力量補正部１７は、Ｓｏｃ（ｎ）とＳｏｃ＿ｔｍｐ（ｎ＋１）を線形補間し、目標貯湯量との交点を算出する。具体的には、消費電力量補正部１７は、Ｓｏｃ（ｎ）とＳｏｃ＿ｔｍｐ（ｎ＋１）を結ぶ直線と、目標貯湯量との交点Ｚを求める。
（手順４）次に、消費電力量補正部１７は、１刻み時間のうちの交点Ｚに達するまでの時間割合を計算する。ここで、交点Ｚに対応する時間をｎ１とすると、消費電力量補正部１７は、時間ｎから時間ｎ１までの長さが、Δｔに占める割合を算出する。一例として時間割合は０．６であるとする。
（手順５）次に、消費電力量補正部１７は、貯湯シミュレーション部１６が計算した、時間ｎ～時間ｎ＋１の間の消費電力量に時間割合０．６を乗じて、精緻化された消費電力量を算出する。
　以上の手順で、１時間あたりの消費電力量が精緻化される。これにより、メモリや計算時間を増やすことなく、シミュレーションにおいて計算された消費電力量を精緻化することができる。
　貯湯計画作成部１８は、例えば、１日の消費電力量を最小化することを目的関数、需要量を満たすことを制約条件とする最適化問題を解き、貯湯計画を作成する。具体的には、貯湯計画作成部１８は、１時間ごとの需要量の予測値を満たす貯湯計画を任意の方法で複数作成し、貯湯シミュレーション部１６に各貯湯計画を実行したときの１時間ごとの貯湯量、流入量（給湯機２による給湯量）、流出量、消費電力量を計算させる。貯湯シミュレーション部１６は、１時間ごとにその時の貯湯量が、貯湯計画が示す目標貯湯量を下回っていれば、給湯機２による湯沸かしを行い、目標貯湯量以上であれば、湯沸かしを行わないという動作をシミュレーションする。流入量、流出量は貯湯シミュレーション部１６による計算によって算出され、１時間あたりの消費電力量は、消費電力推定モデルＭ２に基づいて算出された後に、消費電力量補正部１７によって精緻化される。貯湯量は、１時間前の貯湯量に直前の１時間における流入量を加算し、更に直前の１時間における流出量を減算することにより計算される。貯湯計画作成部１８は、貯湯シミュレーション部１６が計算した貯湯計画に基づく１日分の消費電力量（精緻化後の消費電力量）の和が最小となる貯湯計画を選択する。これにより、消費電力量を最適化する貯湯計画が作成される。消費電力予測部１５および消費電力量補正部１７の機能により、より正確な消費電力量に基づいて、消費電力量を最適化する貯湯計画を作成することができる。
　次に制御部１９が、給湯システム１を運転する（Ａ３）。
　貯湯計画作成部１８が、（１）、（２）の何れかの方法で貯湯計画を作成すると、制御部１９は、貯湯計画に基づいて、給湯システム１を運転する。給湯システム１の運転中にセンサ５～８が計測した計測値や、運転モード、運転時間などは記憶部１Ａに保存される。これらの値はモデルＭ０～Ｍ２の作成、更新、使用湯量の推定などに用いられる。
　次に使用湯量推定部１２が、１日の使用湯量を推定する（Ａ４）。
　使用湯量推定部１２は、流入量推定モデルＭ０に基づいて単位時間ごとの貯湯タンク３への流入量を推定する。このとき、流入量推定モデルＭ０の入力パラメータには、消費電力量が含まれるが、この消費電力量は、図９の設計テーブルを参照して算出してもよいし、消費電力推定モデルＭ２に基づいて算出してもよい。消費電力推定モデルＭ２を使用することで、より正確な流入量を推定することができる。使用湯量推定部１２は、上述の式（１）によって単位時間ごとの使用湯量を算出する。
　以上、説明したように本実施形態によれば、貯湯量の適正なマージンを設定して、貯湯計画を作成することができる。給湯システム１が動作する環境や個体差が考慮された、正確な、給湯に係る消費電力量を予測し、この消費電力量を最適化するような貯湯計画を作成することができる。例えば、消費電力量を最適化する貯湯計画を作成する場合には、数多くの貯湯計画について、その計画に要する消費電力量のシミュレーションを行って、最適な貯湯計画を探索する処理が行われることが多いが、シミュレーションにおいて計算される消費電力量を精緻化することにより、正確な消費電力量の計算結果に基づいて、貯湯計画を選定することができる。
　上記の実施形態では、給湯システム１を例に説明を行ったが、マージン設定部１４、消費電力量補正部１７の機能は、蓄電システムに適用することができる。貯湯タンク３は、蓄電システムの蓄電池に相当し、給湯機２は、蓄電システムの発電機に相当する。貯湯タンク３への給湯は、蓄電池への充電に相当し、貯湯タンク３から施設４への湯水の提供は、蓄電池からの放電に相当する。蓄電池への電力の充電計画を作成する際に、マージン設定部１４に相当する機能によって、１日の充電量から１日の放電量を減算して、余剰蓄電量Ｒ´を計算し、所定の評価関数で余剰蓄電量Ｒ´を最適にする充電量のマージンを算出する。蓄電池の充電に用いる電力量（発電機による発電電力量）を最小にするような充電計画を作成する場合、消費電力量補正部１７に相当する機能によって、シミュレーション中に計算された発電電力量を精緻化し、発電電力量の和を最小化する充電計画を作成する。
　図１２は、本開示の一実施形態における制御システムのハードウェア構成の一例を示す図である。
　コンピュータ９００は、ＣＰＵ９０１、主記憶装置９０２、補助記憶装置９０３、インタフェース９０４を備える。上述の制御システム１０は、コンピュータ９００を備える。そして、上述した各処理部の動作は、プログラムの形式で補助記憶装置９０３に記憶されている。ＣＰＵ９０１は、プログラムを補助記憶装置９０３から読み出して主記憶装置９０２に展開し、当該プログラムに従って上記処理を実行する。ＣＰＵ９０１は、プログラムに従って、記憶領域を主記憶装置９０２に確保する。
　少なくとも１つの実施形態において、補助記憶装置９０３は、一時的でない有形の媒体の一例である。一時的でない有形の媒体の他の例としては、インタフェース９０４を介して接続される磁気ディスク、光磁気ディスク、光ディスク、半導体メモリ等が挙げられる。このプログラムが通信回線によってコンピュータ９００に配信される場合、配信を受けたコンピュータ９００が当該プログラムを主記憶装置９０２に展開し、上記処理を実行してもよい。
　上述した制御システム１０における各処理の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをそれぞれの装置のコンピュータが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。ここでコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、半導体メモリ等をいう。このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータが当該プログラムを実行するようにしてもよい。上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。制御システムは、１台のコンピュータで構成されていても良いし、通信可能に接続された複数のコンピュータで構成されていてもよい。
　その他、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、上記した実施の形態における構成要素を周知の構成要素に置き換えることは適宜可能である。この発明の技術範囲は上記の実施形態に限られるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において種々の変更を加えることが可能である。
＜付記＞
　各実施形態に記載の計画システム、計画方法及びプログラムは、例えば以下のように把握される。
（１）第１の態様に係る計画システム（制御システム１０）は、供給する物（湯水、電気）を貯蔵する貯蔵庫（貯湯タンク３、蓄電池）の貯蔵計画を作成する計画システムであって、前記物の需要予測に基づく需要量に余裕量（安全量Ｓ２）を加えた貯蔵量を貯蔵する前記貯蔵計画を作成する貯蔵計画作成部（貯湯計画作成部１８）と、前記余裕量を最適化する最適化部（マージン設定部１４）と、を備え、前記最適化部は、前記貯蔵計画に基づいて前記物の供給を行った場合の残貯蔵量に対する所定の評価関数（報酬関数π、Ｒ、Ｒ´の評価関数）に基づく評価値が最適化されるように前記余裕量を設定する。
　これにより、残湯量が過剰または不足がちにならない適切な余裕量分の余裕をもった彫像計画を作成することができる。
（２）第２の態様に係る計画システムは、（１）の計画システムであって、前記需要予測と前記貯蔵計画に基づいて、前記貯蔵庫に前記物が貯蔵され、前記貯蔵庫から前記物が供給される動作をシミュレーションするシミュレーション部（貯湯シミュレーション部１６）と、前記貯蔵計画作成部（貯湯計画作成部１８）が、前記物の貯蔵に必要なエネルギー（給湯機２の消費電力、発電機の消費電力）を最小化する前記貯蔵計画を作成する機能と、を更に備え、前記シミュレーション部は、所定の単位時間ごとに、前記単位時間における前記動作をシミュレーションするとともに、前記単位時間に必要となる前記エネルギーを計算し、前記最適化部は、前記単位時間において実際に前記エネルギーが使われた時間の割合を算出し、前記シミュレーション部が計算した単位時間ごとの前記エネルギーに前記時間の割合を乗じて、前記エネルギーを補正し、前記貯蔵計画作成部は、補正後の前記エネルギーに基づいて、前記エネルギーを最小化する前記貯蔵計画を作成する。
　これにより、正確なエネルギーに基づいて、貯蔵に必要なエネルギーを最小化する貯蔵計画を作成することができる。
（３）第３の態様に係る計画システムは、（１）の計画システムであって、前記物は湯水であって、前記貯蔵計画作成部（貯湯計画作成部１８）は、給湯システムが有する貯湯タンクの単位時間ごとの目標貯湯量を含む貯湯計画を作成し、前記最適化部（マージン設定部１４）は、前記目標貯湯量に含まれる前記余裕量を、前記評価関数に基づいて最適化する。
　これにより、目標貯湯量に含める余裕量を適切な値に設定することができ、湯切れや過剰な湯余りが生じにくい効率の良い貯湯計画を作成することができる。
（４）第４の態様に係る計画システムは、（３）の計画システムであって、前記最適化部（マージン設定部１４）は、前記余裕量の設定を行動とし、前記余裕量を加えて作成された前記貯湯計画に基づいて前記給湯システムを運転したときの残貯湯量を状態としたときの強化学習における報酬が最適化されるように、前記余裕量を設定する。
　これにより、残貯湯量が適切な値となる余裕量を設定して、効率の良い貯湯計画を作成することができる。
（５）第５の態様に係る計画システムは、（２）の計画システムであって、前記物は湯水であって、前記貯蔵計画作成部（貯湯計画作成部１８）は、給湯システム１における貯湯タンク３の単位時間ごとの貯湯量を計画し、前記シミュレーション部（貯湯シミュレーション部１６）は、前記単位時間ごとの湯沸かしに必要な消費電力量を計算し、前記最適化部（消費電力量補正部１７）は、前記シミュレーション部が計算した、前記単位時間ごとの消費電力量に前記時間の割合（図１１の“０．６”）を乗じて、前記エネルギーの値を補正する。
　これにより、正確な消費電力量に基づいて、消費電力量を最小化する貯湯計画を作成することができる。
（６）第６の態様に係る計画システムは、（５）の計画システムであって、前記最適化部（消費電力量補正部１７）は、前記単位時間に前記給湯システムが湯沸かしできる湯水の量（式（２）のｍ）を、前記単位時間の最初の時点における前記貯湯量（図１１のＳｏｃ（ｎ））に加算して前記単位時間の終了時点における前記貯湯量（図１１のＳｏｃ＿ｔｍｐ（ｎ＋１））を計算し、前記最初の時点から前記終了時点まで一定の割合（線形補間）で、前記貯湯量が増加するとしたときに、前記貯湯量が、前記終了時点における目標貯湯量に達するまでの時間（時間ｎ～時間ｎ＋１）が、前記単位時間に占める割合（図１１の“０．６”）を計算し、その割合を前記時間の割合とする。
　これにより、目標貯湯量に達するまでに実際に給湯機が動作した時間を算出し、この時間に基づいて時間の割合を算出することができる。
（７）第７の態様に係る計画システムは、（５）～（６）の計画システムであって、前記給湯システムへ供給される水の温度、外気温、前記湯水の設定温度を説明変数、前記水を沸き上げるのに必要な消費電力を目的変数とする消費電力予測モデルＭ２に基づいて、前記貯湯タンク３への湯水の供給に必要な消費電力を予測する消費電力予測部１５、をさらに備え、前記シミュレーション部（貯湯シミュレーション部１６）は、前記シミュレーションにおいて、前記単位時間ごとの前記水の温度、前記外気温、前記設定温度を前記消費電力予測部に出力し、前記消費電力予測部は、前記消費電力予測モデルに基づいて前記消費電力を予測し、前記シミュレーション部は、予測された前記消費電力に基づいて、前記単位時間における消費電力量を計算する。
　これにより、給湯システム１の個体差を考慮した正確な消費電力を予測し、正確な消費電力の予測値に基づいて貯湯計画を作成することができる。
（８）第８の態様に係る計画方法は、供給する物を貯蔵する貯蔵庫の貯蔵計画を作成する計画方法であって、前記物の需要予測に基づく需要量に余裕量を加えた貯蔵量を貯蔵する前記貯蔵計画を作成するステップと、前記余裕量を最適化するステップと、を有し、前記最適化するステップでは、前記貯蔵計画に基づいて前記物の供給を行った場合の残貯蔵量に対する所定の評価関数に基づく評価値が最適化されるように前記余裕量を設定する。
（９）第９の態様に係るプログラムは、コンピュータ９００に、供給する物を貯蔵する貯蔵庫の貯蔵計画を作成する処理であって、前記物の需要予測に基づく需要量に余裕量を加えた貯蔵量を貯蔵する前記貯蔵計画を作成するステップと、前記余裕量を最適化するステップと、を有し、前記最適化するステップでは、前記貯蔵計画に基づいて前記物の供給を行った場合の残貯蔵量に対する所定の評価関数に基づく評価値が最適化されるように前記余裕量を設定する処理を実行させる。
　上記した計画システム、計画方法及びプログラムによれば、精度の良い貯蔵計画を作成することができる。
　１・・・給湯システム
　２・・・給湯機
　３・・・貯湯タンク
　４・・・施設
　５、６、７Ａ、７Ｂ、８・・・センサ
　９Ａ、９Ｂ、９Ｃ・・・配管
　１０・・・制御システム
　１１・・・データ取得部
　１２・・・使用湯量推定部
　１３・・・給湯需要予測部
　１４・・・マージン設定部
　１５・・・消費電力予測部
　１６・・・貯湯シミュレーション部
　１７・・・消費電力量補正部
　１８・・・貯湯計画作成部
　１９・・・制御部
　１Ａ・・・記憶部
　９００・・・コンピュータ
　９０１・・・ＣＰＵ
　９０２・・・主記憶装置
　９０３・・・補助記憶装置
　９０４・・・インタフェース

Claims (9)

  1. 　供給する物を貯蔵する貯蔵庫の貯蔵計画を作成する計画システムであって、
    　前記物の需要予測に基づく需要量に余裕量を加えた貯蔵量を貯蔵する前記貯蔵計画を作成する貯蔵計画作成部と、
    　前記余裕量を最適化する最適化部と、
    　を備え、
    　前記最適化部は、前記貯蔵計画に基づいて前記物の供給を行った場合の残貯蔵量に対する所定の評価関数に基づく評価値が最適化されるように前記余裕量を設定する、
    　計画システム。
  2. 　前記需要予測と前記貯蔵計画に基づいて、前記貯蔵庫に前記物が貯蔵され、前記貯蔵庫から前記物が供給される動作をシミュレーションするシミュレーション部と、
    　前記貯蔵計画作成部が、前記物の貯蔵に必要なエネルギーを最小化する前記貯蔵計画を作成する機能と、
    　を更に備え、
    　前記シミュレーション部は、所定の単位時間ごとに、前記単位時間における前記動作をシミュレーションするとともに、前記単位時間に必要となる前記エネルギーを計算し、
    　前記最適化部は、前記単位時間において実際に前記エネルギーが使われた時間の割合を算出し、前記シミュレーション部が計算した単位時間ごとの前記エネルギーに前記時間の割合を乗じて、前記エネルギーを補正し、
    　前記貯蔵計画作成部は、補正後の前記エネルギーに基づいて、前記エネルギーを最小化する前記貯蔵計画を作成する、
    　請求項１に記載の計画システム。
  3. 　前記物は湯水であって、前記貯蔵計画作成部は、給湯システムが有する貯湯タンクの単位時間ごとの目標貯湯量を含む貯湯計画を作成し、
    　前記最適化部は、前記目標貯湯量に含まれる前記余裕量を前記評価関数に基づいて最適化する、
    　請求項１に記載の計画システム。
  4. 　前記最適化部は、前記余裕量の設定を行動とし、前記余裕量を加えて作成された前記貯湯計画に基づいて前記給湯システムを運転したときの残貯湯量を状態としたときの強化学習における報酬が最適化されるように、前記余裕量を設定する、
    　請求項３に記載の計画システム。
  5. 　前記物は湯水であって、前記貯蔵計画作成部は、給湯システムにおける貯湯タンクの単位時間ごとの貯湯量を計画し、
    　前記シミュレーション部は、前記単位時間ごとの湯沸かしに必要な消費電力量を計算し、
    　前記最適化部は、前記シミュレーション部が計算した、前記単位時間ごとの消費電力量に前記時間の割合を乗じて、前記エネルギーの値を補正する、
    　請求項２に記載の計画システム。
  6. 　前記最適化部は、前記単位時間に前記給湯システムが湯沸かしできる湯水の量を、前記単位時間の最初の時点における前記貯湯量に加算して前記単位時間の終了時点における前記貯湯量を計算し、前記最初の時点から前記終了時点まで一定の割合で、前記貯湯量が増加するとしたときに、前記貯湯量が、前記終了時点における目標貯湯量に達するまでの時間が前記単位時間に占める割合を計算し、その割合を前記時間の割合とする、
    　請求項５に記載の計画システム。
  7. 　前記給湯システムへ供給される水の温度、外気温、前記湯水の設定温度を説明変数、前記水を沸き上げるのに必要な消費電力を目的変数とする消費電力予測モデルに基づいて、前記貯湯タンクへの湯水の供給に必要な消費電力を予測する消費電力予測部、
    　をさらに備え、
    　前記シミュレーション部は、前記シミュレーションにおいて、前記単位時間ごとの前記水の温度、前記外気温、前記設定温度を前記消費電力予測部に出力し、前記消費電力予測部は、前記消費電力予測モデルに基づいて前記消費電力を予測し、前記シミュレーション部は、予測された前記消費電力に基づいて、前記単位時間における消費電力量を計算する、
    　請求項５又は請求項６に記載の計画システム。
  8. 　供給する物を貯蔵する貯蔵庫の貯蔵計画を作成する計画方法であって、
    　前記物の需要予測に基づく需要量に余裕量を加えた貯蔵量を貯蔵する前記貯蔵計画を作成するステップと、
    　前記余裕量を最適化するステップと、
    　を有し、
    　前記最適化するステップでは、前記貯蔵計画に基づいて前記物の供給を行った場合の残貯蔵量に対する所定の評価関数に基づく評価値が最適化されるように前記余裕量を設定する、
    　計画方法。
  9. 　コンピュータに、
    　供給する物を貯蔵する貯蔵庫の貯蔵計画を作成する処理であって、
    　前記物の需要予測に基づく需要量に余裕量を加えた貯蔵量を貯蔵する前記貯蔵計画を作成するステップと、
    　前記余裕量を最適化するステップと、
    　を有し、
    　前記最適化するステップでは、前記貯蔵計画に基づいて前記物の供給を行った場合の残貯蔵量に対する所定の評価関数に基づく評価値が最適化されるように前記余裕量を設定する処理、
    　を実行させるプログラム。
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