(57)【要約】【課題】給湯機における湯水の需要量を予測する方法を提供する。【解決手段】需要量予測装置は、湯水の需要に影響する条件を入力すると前記条件下での湯水の需要量に相当する給湯機の仕事量を示す需要運転量を出力する予測モデルに、対象期間における前記条件を入力し、対象期間における需要運転量を予測する予測部を備える。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
湯水の需要に影響する条件を入力すると前記条件下での湯水の需要量に相当する給湯機の仕事量を示す需要運転量を出力する予測モデルに、対象期間における前記条件を入力し、前記対象期間における前記需要運転量を予測する予測部、
を備える需要量予測装置。
【請求項２】
前記予測モデルを作成する予測モデル作成部、
をさらに備える請求項１に記載の需要量予測装置。
【請求項３】
前記需要運転量を取得し、湯水の需要量に変換する需要量変換部、
をさらに備える請求項１または請求項２に記載の需要量予測装置。
【請求項４】
請求項３に記載の需要量予測装置から前記需要量を取得し、その需要量を目標値として前記給湯機を運転する制御部、
を備える制御装置。
【請求項５】
湯水の需要に影響する条件を入力すると前記条件下での湯水の需要量に相当する給湯機の仕事量を示す需要運転量を出力する予測モデルに、対象期間における前記条件を入力し、前記対象期間における前記需要運転量を予測する予測部と、
前記需要運転量を取得し、湯水の需要量に変換する需要量変換部と、
前記需要量を目標値として前記給湯機を運転する制御部と、
を備える制御装置。
【請求項６】
湯水の需要量に相当する給湯機の仕事量を示す需要運転量を取得し、前記需要運転量を湯水の需要量に変換する需要量変換部、
を備える変換装置。
【請求項７】
湯水の需要に影響する条件を説明変数、前記条件下での湯水の需要量に相当する給湯機の仕事量を示す需要運転量を目的変数とし、両者の関係を学習することにより、前記条件を入力すると、その条件下での前記需要運転量を予測する予測モデル作成部、
を備える予測モデル作成装置。
【請求項８】
湯水の需要量に相当する給湯機の仕事量を示す需要運転量を湯水の需要量に変換する変換モデルを作成する変換モデル作成部、
を備える変換モデル作成装置。
【請求項９】
湯水の需要に影響する条件を入力すると前記条件下での湯水の需要量に相当する給湯機の仕事量を示す需要運転量を出力する予測モデルに、対象期間における前記条件を入力し、前記対象期間における前記需要運転量を予測する、
需要量予測方法。
【請求項１０】
コンピュータを、
湯水の需要に影響する条件を入力すると前記条件下での湯水の需要量に相当する給湯機の仕事量を示す需要運転量を出力する予測モデルに、対象期間における前記条件を入力し、前記対象期間における前記需要運転量を予測する手段、
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、需要量予測装置、制御装置、変換装置、予測モデル作成装置、変換モデル作成装置、需要量予測方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
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、翌日などの給湯需要を予測したいというニーズがある。
【０００３】
例えば、給湯システムに貯湯タンクから需要側施設へ供給する温水の流用を計測するセンサが設けられている場合、このセンサが計測する日々の温水流量を記録して、記録したデータを学習することにより需要量予測を行う予測モデルを作成することが可能である。
特許文献１には、過去の使用湯量に基づいて、翌日の需要量予測を行う給湯機制御装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００７−１３９２１３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、給湯システムの中には貯湯タンクから需要側へ供給した湯量を計測するセンサが設けられていないものが存在する。そのような給湯システムでは、センサが計測した湯量に基づいて、需要量予測を行うことはできない。
【０００６】
そこでこの発明は、上述の課題を解決することのできる需要量予測装置、制御装置、変換装置、予測モデル作成装置、変換モデル作成装置、需要量予測方法及びプログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様によれば、需要量予測装置は、湯水の需要に影響する条件を入力すると前記条件下での湯水の需要量に相当する給湯機の仕事量を示す需要運転量を出力する予測モデルに、対象期間における前記条件を入力し、前記対象期間における前記需要運転量を予測する予測部、を備える。
【０００８】
本発明の一態様によれば、前記需要量予測装置は、前記予測モデルを作成する予測モデル作成部、をさらに備える。
【０００９】
本発明の一態様によれば、前記需要量予測装置は、前記需要運転量を取得し、湯水の需要量に変換する需要量変換部、をさらに備える。
【００１０】
本発明の一態様によれば、制御装置は、上記の需要量予測装置から前記需要量を取得し、その需要量を目標値として前記給湯機を運転する制御部、を備える。
【００１１】
本発明の一態様によれば、制御装置は、湯水の需要に影響する条件を入力すると前記条件下での湯水の需要量に相当する給湯機の仕事量を示す需要運転量を出力する予測モデルに、対象期間における前記条件を入力し、前記対象期間における前記需要運転量を予測する予測部と、前記需要運転量を取得し、湯水の需要量に変換する需要量変換部と、前記需要量を目標値として前記給湯機を運転する制御部と、を備える。
【００１２】
本発明の一態様によれば、変換装置は、湯水の需要量に相当する給湯機の仕事量を示す需要運転量を取得し、前記需要運転量を湯水の需要量に変換する需要量変換部、を備える。
【００１３】
本発明の一態様によれば、予測モデル作成装置は、湯水の需要に影響する条件を説明変数、前記条件下での湯水の需要量に相当する給湯機の仕事量を示す需要運転量を目的変数とし、両者の関係を学習することにより、前記条件を入力すると、その条件下での前記需要運転量を予測する予測モデル作成部、を備える。
【００１４】
本発明の一態様によれば、変換モデル作成装置は、湯水の需要量に相当する給湯機の仕事量を示す需要運転量を湯水の需要量に変換する変換モデルを作成する変換モデル作成部、を備える。
【００１５】
本発明の一態様によれば、需要量予測方法は、湯水の需要に影響する条件を入力すると前記条件下での湯水の需要量に相当する給湯機の仕事量を示す需要運転量を出力する予測モデルに、対象期間における前記条件を入力し、前記対象期間における前記需要運転量を予測するステップ、を有する。
【００１６】
本発明の一態様によれば、プログラムは、コンピュータを、湯水の需要に影響する条件を入力すると前記条件下での湯水の需要量に相当する給湯機の仕事量を示す需要運転量を出力する予測モデルに、対象期間における前記条件を入力し、前記対象期間における前記需要運転量を予測する手段、として機能させる。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、湯水の需要量を推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明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２】本発明の一実施形態における制御部の一例を示す機能ブロック図である。
【図３】本発明の一実施形態におけるＴＰＯＭの算出処理を説明する第１図である。
【図４】本発明の一実施形態におけるＴＰＯＭの算出処理を説明する第２図である。
【図５】本発明の一実施形態におけるＴＰＯＭ予測モデルを説明する図である。
【図６】本発明の一実施形態におけるＴＰＯＭ予測モデルの作成処理の一例を示すフローチャートである。
【図７】本発明の一実施形態における貯湯量変換モデルの作成処理を説明する図である。
【図８】本発明の一実施形態における貯湯量変換モデルの作成処理の一例を示すフローチャートである。
【図９】本発明の一実施形態における貯湯量目標値の設定処理の一例を示すフローチャートである。
【図１０】本発明の一実施形態における貯湯量目標値の一例を示す図である。
【図１１】本発明の一実施形態における予測モデル作成装置、変換モデル作成装置  の一例を示す機能ブロック図である。
【図１２】本発明の一実施形態における各装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
＜実施形態＞
以下、本発明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。
図１は、本発明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１００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１００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。
【００２０】
また、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７、給湯機２が備える圧縮機を駆動するインバータへ供給される電流を計測するセンサ８等が設けられている。なお、センサ６は、給湯機２が供給する温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、圧縮機で消費される電力を計測するセンサであってもよい。制御システム１００は、これらセンサ５〜８の計測値を取得する。
【００２１】
ここで、配管９Ｃには、施設４へ供給される湯量を計測する流量計等が設けられていない。そこで、制御システム１００は、センサ５〜８の計測値を取得し、対象期間に必要となる湯水の需要量予測を行い、その需要量予測に応じた貯湯量の目標値を算出する。そして、制御システム１００は、貯湯量の目標値に基づいて、給湯機２を運転する。次に制御システム１００の機能について説明する。
【００２２】
（制御システムの機能）
図２は、本発明の一実施形態における制御部の一例を示す機能ブロック図である。
制御システム１００は、給湯機２の制御装置１０と、湯水の需要量に対応するＴＰＯＭ（Time Proportion of Operation Mode）と呼称する変量を予測するＴＰＯＭ予測装置３０と、ＴＰＯＭ予測装置３０が予測したＴＰＯＭを貯湯タンク３の貯湯量に変換する貯湯量変換装置２０と、を備えている。制御装置１０と貯湯量変換装置２０とＴＰＯＭ予測装置３０とは通信可能に接続されている。
制御装置１０は、データ取得部１１と、制御部１２と、貯湯量設定部１３と、を備える。
データ取得部１１は、センサ５〜８が計測した計測値を取得する。
制御部１２は、センサ５が計測した貯湯量と、貯湯量設定部１３が設定した貯湯量の目標値と、に基づいて給湯機２の運転を制御する。
貯湯量設定部１３は、貯湯量変換装置２０から対象期間における貯湯量の情報を取得して、それを貯湯量の目標値として設定する。
【００２３】
貯湯量変換装置２０は、データ取得部２１と、変換モデル作成部２２と、貯湯量変換部２３と、記憶部２４とを備える。
データ取得部２１は、センサ５が計測した計測値や初期設定情報、ＴＰＯＭの予測値を取得する。
変換モデル作成部２２は、ＴＰＯＭから貯湯タンク３の貯湯量へ変換する変換モデルを作成する。
貯湯量変換部２３は、ＴＰＯＭ予測装置３０から取得した対象期間のＴＰＯＭを、上記の変換モデルに基づいて貯湯量に変換し、その結果を制御装置１０へ出力する。
記憶部２４は、データ取得部２１が取得したデータ、変換モデル作成部２２が作成した変換モデル等を記憶する。
【００２４】
ＴＰＯＭ予測装置３０は、データ取得部３１と、予測モデル作成部３２と、ＴＰＯＭ予測部３３と、記憶部３４とを備える。
データ取得部３１は、センサ５〜８が計測した計測値や、湯水の需要量に影響するパラメータ、給湯機２の運転モードの種別を取得する。
予測モデル作成部３２は、給湯機２が特定の運転モードで動作しているときの種々の運転データ（説明変数）と、給湯機２の仕事量、運転量を表す値であるＴＰＯＭ（目的変数）との関係を示すＴＰＯＭ予測モデルを作成する。
ＴＰＯＭ予測部３３は、予測モデル作成部３２が作成した予測モデルに基づいて、対象期間における湯水の需要量に対応するＴＰＯＭを予測する。
記憶部３４は、データ取得部３１が取得したデータ、予測モデル作成部３２が作成した予測モデル等を記憶する。
【００２５】
（湯水の流出量に代わる指標の設定）
一般に、給湯機２の需要予測は、貯湯タンク３から流出した湯水の量に基づいて行われることが多い。ところが、本実施形態の給湯システム１には、流出量を検出する流量計が設けられていない。そこで、本実施形態では、給湯機２が特定の運転モードで動作しているときの運転時間を流出量に代わる需要量の指標として用いる。一例として、特定の運転モードでの運転時間を全運転時間で除算して正規化した運転時間の割合を流出量に相当する指標として用いる。給湯機２の運転モードには、例えば、「０：停止」、「１：貯湯運転」、「２：保温運転」、「３：満蓄運転」、「４：デフロスト運転」、「５：初期設定運転」、「６：試験運転」などが存在する。この中で、給湯機２から貯湯タンク３へ湯水を供給する運転モードは、「１：貯湯運転」と「３：満蓄運転」である。給湯機２は、貯湯タンク３の貯湯量が目標値となるように動作するから、貯湯タンク３から施設４へ湯水が流出すると、その流出分を補うために給湯機２は、「１：貯湯運転」又は「３：満蓄運転」で運転する。つまり、給湯機２から貯湯タンク３への湯水の供給量は、貯湯タンク３から施設４へ供給される湯水の流出量（需要量）に関係し、給湯機２から貯湯タンク３への温水の供給量は、給湯機２が運転モード「１：貯湯運転」又は「３：満蓄運転」で運転しているときの運転時間に関係する。従って、給湯機２がこれらの運転モードで動作している時間は、湯水の流出量（需要量）に相当する値といえる。従って、本実施形態では、「１：貯湯運転」、「３：満蓄運転」を特定の運転モードとし、特定の運転モードで運転した時間の割合を需要量に相当する指標として用いる。この特定の運転モードでの運転時間割合をＴＰＯＭ（Time Proportion of Operation Mode）と呼ぶ。
【００２６】
他の運転モードについては、施設４へ供給する湯水の量に関係するわけではないので特定の運転モードには含めない。例えば、「４：デフロスト運転」では、給湯機２による温水の加熱処理は実行されるが、貯湯タンク３と給湯機２の間を湯水が循環するだけで給湯機２から貯湯タンク３へ温水が供給されるわけではないので、特定の運転モードには含めない。
【００２７】
（ＴＰＯＭの算出方法）
次にＴＰＯＭの算出方法について説明する。
図３は、本発明の一実施形態におけるＴＰＯＭの算出処理を説明する第１図である。
図３の表は、ＴＰＯＭ予測装置３０のデータ取得部３１が、所定時間ごとにセンサ５〜８から取得した計測値、制御装置１０から取得したそのときの運転モードを対応付けた表である。図３の表に示す時刻ごとの運転モードおよびセンサ５〜８による計測値を運転データと呼ぶ。また、同時刻の運転データを便宜的にＸ（ｔ）とおく。本実施形態では、Ｘ（ｔ）のデータを基に、１日のうち、特定の運転モードで運転が行われていた時間の割合Ｙ_Ｍ（Ｄ）を算出し、この値を給湯需要量として扱う。例えば、特定の運転モードＭを「貯湯運転」（Ｍ＝「１」）とした場合、ある日Ｄに対するＹ_Ｍの値（ＴＰＯＭ）は、以下の式（１）で求められる。
【００２８】
【数１】
2020165616.tif 000003
【００２９】
例えば、図３には、１０秒ごとの運転データが表示されている。対象期間を１日とすると、１日分の運転データは、２４×６０×６０÷１０＝８６４０個である。これらのうち運転モードが「１」（貯湯運転）の運転データを抽出し、その個数を集計する。集計した運転モードが「１」の運転データの個数が、２１６０個だったとすると、ＴＰＯＭは、２１６０÷８６４０＝０．２５（２５％）となる。なお、特定の運転モード「１」（貯湯運転）、「４」（満蓄運転）の何れかのみを対象として集計してもよいし、「１」と「４」をまとめて集計してもよい。
なお、ＴＰＯＭを算出する単位は１日でなくてもよい。例えば、１時間や１週間の単位でＴＰＯＭを算出してもよい。
【００３０】
上記の算出例ではＴＰＯＭを、純粋に特定の運転モードの運転時間割合として算出した。このほかにも、他のセンサ情報を組み合わせて、給湯機２による湯水供給の仕事量をより正確に反映した変数を用いてＴＰＯＭを求めてもよい。例えば、運転時間だけを変数とした場合、負荷の大小の影響を考慮することができない。仮に貯湯運転が３０分継続したとしても、給湯機２（圧縮機）に流れる電流が大きい場合には、電流が小さい場合に比べ、実際の需要量は大きい可能性が高い。そこで、センサ８が計測する電流値を考慮して、例えば、以下の式（２）のようにして、運転モード「１」（貯湯運転）の時間分、電流Ｉ（ｔ）の量を時間積分することでＹ_Ｍ（Ｄ）を算出してもよい。
【００３１】
【数２】
2020165616.tif 000004
【００３２】
同様に給湯機２の圧縮機の回転数について、特定の運転モードで動作している間の回転数を時間積分した値を用いてもよい。このほかにも給湯機２の仕事量との因果関係があるパラメータであれば使用することができる。
【００３３】
さらに給湯機２が複数台（Ｎ台）存在する場合、それぞれの給湯機２について、上記の何れかの方法でＹ_Ｍ（Ｄ）ｎ（ｎ：１〜Ｎ）を算出し、それらの平均値Ｙ_ａｖｇや最大値Ｙ_ｍａｘ等の代表値をＴＰＯＭとして用いてもよいし、そのまま、Ｎ個の変数として使用してもよい。
平均値の場合：Ｙ_ａｖｇ（ｔ）＝ΣＹ（ｔ,ｉ）／Ｎ      ・・・（３）
最大値の場合：Ｙ_ｍａｘ（ｔ）＝ＭＡＸ Ｙ（ｔ,ｉ）    ・・・（４）
（ｉ：給湯機Ｎｏ、Ｎ：給湯機の合計台数、ｔ：日付や時間帯、Ｙ（ｔ,ｉ）：ｔにおける給湯機ｉのＹ値）
式（２）で算出されるＹ_Ｍ（Ｄ）、式（３）で算出されるＹ_ａｖｇ（ｔ）、式（４）で算出されるＹ_ｍａｘ（ｔ）は、それぞれＴＰＯＭの一態様である。
【００３４】
図４は、本発明の一実施形態におけるＴＰＯＭの算出処理を説明する第２図である。
図４の上段に、各運転モードについて、上記の式（１）で算出した各運転モードのＴＰＯＭを積み上げたグラフを示す。グラフの縦軸は比率（％）を示し、横軸は時間（日）を示す。上段のグラフは、１年間の各運転モードのＴＰＯＭの比率の推移を示している。
下段のグラフは、運転モード「貯湯運転」のみを抽出したグラフである。本実施形態では、下段のグラフの縦軸の値を各日の湯水の需要量に相当する予測対象変数（目的変数）とする。次にＴＰＯＭを目的変数とする予測モデルについて説明する。
【００３５】
（ＴＰＯＭ予測モデルの作成）
図５は、本発明の一実施形態におけるＴＰＯＭ予測モデルを説明する図である。
ＴＰＯＭ予測モデルの説明変数は、例えば、外気温と、曜日と、天気と、１月、２月等の月や季節、１日のうちの時間帯（朝、昼、晩）や時間など、湯水の需要量に影響があるパラメータである。このほかにも、例えば、最高気温、最低気温、湿度、施設４の利用人数などを説明変数に加えることができる。一方、目的変数は、式（１）〜式（４）等で算出したＴＰＯＭである。
なお、説明変数は、上記した全てでなくてもよい。例えば、外気温と曜日だけを説明変数としてもよい。
データ取得部３１は、これらの説明変数と目的変数を多数集めて学習データとして、記憶部３４に蓄積する。予測モデル作成部３２は、学習データを読み出して、重回帰分析等の処理により、ＴＰＯＭ予測モデルを作成する。
【００３６】
次に図６を参照して、ＴＰＯＭ予測モデル作成処理の流れを説明する。
図６は、本発明の一実施形態におけるＴＰＯＭ予測モデルの作成処理の一例を示すフローチャートである。
まず、データ取得部３１が、図３に例示する運転データや湯水の需要量に影響するパラメータを取得する（ステップＳ１１）。例えば、ユーザがＴＰＯＭ予測装置３０へ、対象日の曜日、天気などの情報を入力する。ユーザは、対象日の時間ごとの天気をＴＰＯＭ予測装置３０へ入力してもよい。また、データ取得部３１は、センサ７が計測した外気温やセンサ８が計測した電流値を時刻の情報とともに取得する。また、データ取得部３１は、制御装置１０から、各時刻の運転モードを取得する。データ取得部３１は、取得した時刻ごとの運転データと湯水の需要量に影響するパラメータとを対応付けて、記憶部３４に書き込んで保存する。データ取得部３１は、例えば、１年分の運転データと、日ごとの天気、施設４の利用人数などの情報を取得する。
【００３７】
次に予測モデル作成部３２が、運転データから特定の運転モードを抽出してＴＰＯＭを算出する（ステップＳ１２）。例えば、予測モデル作成部３２は、記憶部３４に蓄積された１年分の運転データを対象に、運転モード「貯湯運転」（運転モード＝１）および「満蓄運転」（運転モード＝３）を抽出し、例えば、式（１）によって、日ごとのＴＰＯＭを算出する。
【００３８】
次に予測モデル作成部３２が、日ごとのＴＰＯＭと説明変数を対応付けて学習データを作成し、記憶部３４に記録する（ステップＳ１３）。説明変数として外気温と、曜日と、天気を用いる場合、予測モデル作成部３２は、例えば、２０１９年１月１日の外気温の代表値（平均値や１日のうちの最も湯水の需要量に影響する時間帯の気温など）と、１月１日の曜日（例えば、火曜日）と、１月１日の天気（例えば、晴れ）と、１月１日の運転データに基づいて算出したＴＰＯＭとを対応付けて１組の学習データとして記憶部３４に記録する。予測モデル作成部３２は、この処理を１年分行う。
【００３９】
次に予測モデル作成部３２は、記憶部３４に蓄積した学習データを読み出して、外気温や曜日等の説明変数と目的変数であるＴＰＯＭの関係を示すＴＰＯＭ予測モデルを重回帰分析などにより作成する（ステップＳ１４）。予測モデル作成部３２は、作成した予測モデルを記憶部３４に保存する。
【００４０】
これにより、外気温や曜日など湯水の需要に影響を及ぼすパラメータを入力すると、その条件下でのＴＰＯＭを出力するＴＰＯＭ予測モデルを作成することができる。ＴＰＯＭは、湯水の需要量を反映した値であるから、ＴＰＯＭ予測モデルが出力する値が大きければそれだけ湯水の需要量が多いと考えられる。しかし、ＴＰＯＭの値のままでは、給湯機２が供給しなければならない実際の湯量は分からない為、給湯機２の制御には使用できない。そこでＴＰＯＭを給湯機２の制御に使用可能な値（例えば、貯湯量）に変換する。
【００４１】
（ＴＰＯＭから貯湯量への変換処理）
図７は、本発明の一実施形態における貯湯量変換モデルの作成処理を説明する図である。図７（ａ）の実績テーブル、図７（ｂ）の変換テーブルを参照して、ＴＰＯＭを貯湯量へ変換する変換モデルを作成する処理について説明する。この処理は、ＴＰＯＭ予測モデルの作成後に行われる。実績テーブル、変換テーブルは共に記憶部２４に格納されている。例えば、Ｄａｙ１の前日にＤａｙ１の曜日、外気温や天気の予報情報をＴＰＯＭ予測モデルへ入力する。ＴＰＯＭ予測モデルの出力は２０％である。つまり、翌日Ｄａｙ１のＴＰＯＭ予測は２０％である。これに対し、例えば、ＴＰＯＭ２０％が、貯湯タンク３の貯湯量８０％に相当すると設定する。ユーザは、ＴＰＯＭ２０％に対する目標貯湯量８０％の対応関係を初期設定として、貯湯量変換装置２０に入力する。データ取得部２１は、入力された情報を、図７（ｂ）に例示する変換テーブルに記録する。そして、初期設定の目標貯湯量８０％を制御装置１０に設定して、実際にＤａｙ１の給湯運転を行う。貯湯量変換装置２０では、データ取得部２１が、Ｄａｙ１の給湯機２の運転が終わった時点の貯湯量を、センサ５から取得する。データ取得部２１は、Ｄａｙ１の終了時の貯湯量をＤａｙ１のＴＰＯＭ２０％、目標貯湯量８０％と対応付けて、実績テーブルに記録する。例えば、実績テーブルには、「Ｄａｙ１のＴＰＯＭ２０％、目標貯湯量８０％、終了時貯湯量Ｗ％」が記録される。ここで、Ｗ％が想定した貯湯量よりも多いとする。つまり、ＴＰＯＭ２０％に対して貯湯量８０％の設定が大きく、湯水に余りが発生したとする。すると、変換モデル作成部２２は、ＴＰＯＭ２０％に対応する目標貯湯量を引き下げて、例えば７０％に設定する。次に、Ｄａｙ２についてのＴＰＯＭ予測値が２０％であるとする。すると、貯湯量変換部２３が、ＴＰＯＭ２０％に対して目標貯湯量７０％と設定する。貯湯量変換部２３は、この設定を変換テーブルに書き込む。また、貯湯量変換部２３は、設定した目標貯湯量７０％を制御装置１０へ出力する。Ｄａｙ２を迎えると、制御装置１０は、目標貯湯量７０％として運転を行う。Ｄａｙ２の終了後、変換モデル作成部２２は、貯湯タンク３の貯湯量の実績値に基づいて、ＴＰＯＭ２０％に対して目標貯湯量を調整する。例えば、Ｄａｙ２終了時の貯湯量が、想定より少ないとする。すると、変換モデル作成部２２は、ＴＰＯＭ２０％に対応する目標貯湯量を引き上げて、例えば７４％に設定する。Ｄａｙ３のＴＰＯＭがやはり２０％だった場合、制御装置１０は、目標貯湯量７４％として運転を行う。Ｄａｙ３終了時の貯湯量の実績値が想定値を基準に許容範囲内であれば、変換モデル作成部２２は、ＴＰＯＭ２０％と目標貯湯量７４％の関係を変更しない。
【００４２】
さらにＤａｙ４にて、ＴＰＯＭ予測が４０％であれば、貯湯量変換部２３は、変換テーブルに登録されたＴＰＯＭ２０％と目標貯湯量７４％の関係に基づいて、ＴＰＯＭ予測が４０％に対応する目標貯湯量を１００％に設定する。同様にＴＰＯＭ予測が１０％であれば、目標貯湯量を３７％に設定する（Ｄａｙ５）。なお、図７（ｂ）の変換テーブルは、変換モデルの一例である。変換モデルは関数であってもよい。また、図７を用いて説明した変換テーブルの登録内容の調整は一例である。公知の最適化手法を適用してＴＰＯＭと目標貯湯量の関係を調整してもよい。
【００４３】
次に変換モデル作成部２２による変換テーブルの作成処理の流れについて説明する。
図８は、本発明の一実施形態における貯湯量変換モデルの作成処理の一例を示すフローチャートである。
まず、変換モデル作成部２２が、ユーザ等により設定されたＴＰＯＭと目標貯湯量の初期設定を変換テーブルに設定する（ステップＳ２１）。次に貯湯量変換部２３が、現在の変換テーブルに基づいて、ＴＰＯＭ予測を目標貯湯量に変換する（ステップＳ２２）。
次に制御装置１０が、変換後の値を目標貯湯量として設定し、運転を行う（ステップＳ２３）。変換モデル作成部２２は、運転後の貯湯量と想定された貯湯量との差が許容範囲内かどうかを評価する（ステップＳ２４）。許容範囲内であれば、変換モデル作成部２２は、変換テーブルを更新しない（ステップＳ２６）。許容範囲内でなければ、変換モデル作成部２２は、図７を参照して説明したようにＴＰＯＭと目標貯湯量の関係を調整する（ステップＳ２５）。
次に変換テーブルの作成処理を継続するかどうかを判定する（ステップＳ２７）。例えば、ＴＰＯＭが取りうる全範囲の値について、ステップＳ２４の判定でＹｅｓとなるような状態であれば、変換テーブルの作成処理を終了すると判定する。あるいは、変換テーブルの作成処理の開始から所定期間が経過していれば、変換テーブルの作成処理を終了してもよい。終了しない場合は、ステップＳ２２からの処理を繰り返す。図８に示す処理により変換モデルが作成される。
【００４４】
（ＴＰＯＭ予測に基づく貯湯量目標値の設定処理）
次に貯湯量目標値の設定処理について説明する。ＴＰＯＭ予測装置３０は、ＴＰＯＭ予測モデルに基づいて、例えば翌日の１時間ごとのＴＰＯＭを予測する。貯湯量変換装置２０は、１時間ごとのＴＰＯＭを貯湯量に変換する。制御装置１０は、変換後の貯湯量を目標値として、需要量に応じた湯水を供給できるように貯湯タンク３における貯湯量の目標値を設定する。
【００４５】
図９は、本発明の一実施形態における貯湯量目標値の設定処理の一例を示すフローチャートである。
例えば、翌日の１時間ごとの貯湯量目標値を設定するとする。まず、データ取得部３１が、ＴＰＯＭの予測に必要なデータを取得する（ステップＳ３１）。例えば、ユーザが、図５を用いて説明した説明変数の一部をＴＰＯＭ予測装置３０へ入力する。一部とは、例えば、翌日の天気や外気温の１時間ごとの予測情報である。データ取得部３１は、これらの情報を取得する。
次にＴＰＯＭ予測部３３が、ＴＰＯＭを予測する（ステップＳ３２）。例えば、ＴＰＯＭ予測部３３は、データ取得部３１が取得した時間ごとの天気や外気温に加え、ＴＰＯＭ予測部３３が有するカレンダー機能を用いて翌日の曜日、月や季節の情報を取得する。また、時間帯や時間については、例えば０時〜２４時までの１時間ごとの時間情報を作成する。ＴＰＯＭ予測部３３は、翌日の時間ごとの外気温の予測、翌日の曜日、翌日の時間ごとの天気の予測、翌日が属する月の情報、０時、１時、２時などの時間の情報を、記憶部３４から読み出したＴＰＯＭ予測モデルに入力して、当該１時間分のＴＰＯＭを算出する。ＴＰＯＭ予測部３３は、この処理を２４時間分（２４回）繰り返して、翌日の１時間ごとのＴＰＯＭの予測情報を算出する。ＴＰＯＭ予測部３３は、算出したＴＰＯＭの予測情報を、貯湯量変換装置２０へ出力する。例えば、ＴＰＯＭ予測部３３は、「０〜１時の湯水の需要量Ｘ１％」、「１〜２時の湯水の需要量Ｘ２％」・・・といった情報を貯湯量変換装置２０へ出力する。貯湯量変換装置２０では、貯湯量変換部２３がＴＰＯＭの予測情報を取得する。
次に貯湯量変換部２３は、１時間ごとのＴＰＯＭの予測情報を変換モデル（例えば、図７（ｂ）の変換テーブル）を参照して、貯湯量に変換する（ステップＳ３３）。貯湯量変換部２３は、変換テーブルに登録されていないＴＰＯＭと貯湯量の関係については、登録されたＴＰＯＭと貯湯量の関係に基づく補間計算を行って貯湯量へ変換する。貯湯量変換部２３は、変換後の１時間ごとの貯湯量を制御装置１０へ出力する。制御装置１０では、貯湯量設定部１３が、１時間ごとの貯湯量の情報を取得する。貯湯量設定部１３は、１時間ごとの貯湯量を目標値として設定する（ステップＳ３４）。図１０に設定された貯湯量目標値の一例を示す。
【００４６】
図１０は、本発明の一実施形態における貯湯量目標値の一例を示す図である。
図１０のグラフは、貯湯量の目標値が、例えば、０〜Ｔ１時までは６０％、Ｔ１〜Ｔ２時までは４０％、Ｔ２〜Ｔ３時までは９０％、Ｔ３〜Ｔ４時までは１００％などとなっている。制御装置１０の制御部１２は、貯湯タンク３の貯湯量が、この目標値となるように給湯機２を運転する。
【００４７】
本実施形態によれば、湯水の貯湯タンク３からの流出量を計測するセンサを設けなくても、湯水の需要量に相当するＴＰＯＭを推定し、ＴＰＯＭを湯水の需要量（例えば、貯湯タンク３における貯湯量）に変換することにより、需要量予測を行うことができる。
湯水の需要量（貯湯タンク３からの湯水の流出量）の推定は、例えば、貯湯タンクの種類（開放型、密閉型）、貯湯タンクの台数、給湯機の台数、配管長、配管径、配管高さ等を用いた流量の推定式によって算出する方法も考えられるが、給湯システムの構成は千差万別であり、汎用的な推定式を立てることは難しい。また、各パラメータの値を入手するのも手間である。しかし、本実施形態の需要量予測方法によれば、それぞれの給湯システムに備わったセンサが、給湯システムの運転中に計測した値を用いるだけで、ソフトウェアの処理によって湯水の需要量を推定することができる。その為、流量計の設置・追設が不要となる。従って、その分の製品コストやセンサの追設、メンテナンスに要するコストが削減できる。
【００４８】
また、実際にその給湯システムで計測した値を用いるので、実態に即した湯水の需要量を推定することができる。また、それぞれの給湯システムの構成（タンク種、タンク台数、給湯機台数、配管長、配管径、配管高さ等）によらず、運転データを使うため、本実施形態の需要量予測方法は、どのような給湯システムにも適用することができる。
【００４９】
なお、図１で例示した給湯システム１の構成は、一例である。例えば、制御装置１０が、貯湯量変換装置２０とＴＰＯＭ予測装置３０の機能を備えていてもよい。例えば、貯湯量変換装置２０とＴＰＯＭ予測装置３０の機能を１台の装置が備えていてもよい。また、ＴＰＯＭ予測装置３０が、貯湯量変換装置２０が作成した変換モデルと貯湯量変換部２３の機能を備えるように構成してもよい。
【００５０】
（他の実施形態）
また、上記した給湯システム１が有する機能から、ＴＰＯＭ予測モデルを作成する機能、ＴＰＯＭから需要量への変換を行う変換モデルを作成する機能を抽出して、それぞれ予測モデル作成装置、変換モデル作成装置として構成することも可能である。
図１１は、本発明の一実施形態における予測モデル作成装置、変換モデル作成装置の一例を示す機能ブロック図である。
図１１（ａ）に予測モデル作成装置４０を示す。予測モデル作成装置４０は、少なくともデータ取得部４１と、予測モデル作成部４２とを備える。
データ取得部４１は、センサ５〜８による計測値、運転モードを含む運転データ（図３）を取得する。
予測モデル作成部４２は、図３〜図６を参照して説明したＴＰＯＭ予測モデルを作成し、出力する機能を有している。
例えば、図１に例示する給湯システム１の制御システム１００に、予測モデル作成装置４０を設けることで、貯湯タンク３の下流側に流量計を設けることなく、湯水の需要量に相当する給湯機２の仕事量を示す値を予測するＴＰＯＭ予測モデルを作成することができる。
【００５１】
図１１（ｂ）に変換モデル作成装置５０を示す。変換モデル作成装置５０は、少なくともデータ取得部５１と、変換モデル作成部５２とを備える。
データ取得部５１は、センサ５による計測値、ＴＰＯＭ予測値、ＴＰＯＭと貯湯量の対応関係を示す初期設定を取得する。
変換モデル作成部５２は、図７〜図８を参照して説明した変換モデルを作成し、出力する機能を有している。
例えば、図１に例示する給湯システム１の制御システム１００に、変換モデル作成装置５０を設けることで、湯水の需要量に相当する給湯機２の仕事量を示す値を、給湯機２の制御装置１０が使用可能な制御量（例えば、貯湯量）へと変換するモデルを作成することができる。
【００５２】
図１２は、本発明の一実施形態における各装置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。上述の制御装置１０、貯湯量変換装置２０、ＴＰＯＭ予測装置３０、予測モデル作成装置４０、変換モデル作成装置５０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。また、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。
【００５３】
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。また、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。
【００５４】
上述した制御装置１０、貯湯量変換装置２０、ＴＰＯＭ予測装置３０、予測モデル作成装置４０、変換モデル作成装置５０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。また、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。
【００５５】
また、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。
制御装置１０、貯湯量変換装置２０、ＴＰＯＭ予測装置３０、予測モデル作成装置４０、変換モデル作成装置５０のそれぞれは、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。
【００５６】
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。また、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。式（１）〜式（４）で算出されるＴＰＯＭは需要運転量の一例である。ＴＰＯＭ予測装置３０は需要量予測装置の一例である。貯湯量変換装置２０は変換装置の一例、貯湯量変換部２３は需要量変換部の一例である。
【符号の説明】
【００５７】
１・・・給湯システム
２・・・給湯機
３・・・貯湯タンク
４・・・施設
５、６、７、８・・・センサ
９Ａ、９Ｂ、９Ｃ・・・配管
１０・・・制御装置
１１・・・データ取得部
１２・・・制御部
１３・・・貯湯量設定部
２０・・・貯湯量変換装置
２１・・・データ取得部
２２・・・変換モデル作成部
２３・・・貯湯量変換部
２４・・・記憶部
３０・・・ＴＰＯＭ予測装置
３１・・・データ取得部
３２・・・予測モデル作成部
３３・・・ＴＰＯＭ予測部
３４・・・記憶部
４０・・・予測モデル作成装置
４１・・・データ取得部
４２・・・予測モデル作成部
５０・・・変換モデル作成装置
５１・・・データ取得部
５２・・・変換モデル作成部
１００・・・制御システム
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
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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