(57)【要約】  再生可能エネルギーを用いて生成した電力を用いて水素を製造する水素製造システムにおける水素発生装置の稼働率を高める。  水素製造システムの設計装置であって、水素製造システムは、再生可能エネルギーを用いて電力が変動する変動電力を生成する発電装置と、変動電力を用いて水電解により水素を発生する水素発生装置と、変動電力のうち水素発生装置が使用しない余剰電力の少なくとも一部を蓄電し、変動電力が不足している場合に水素発生装置に電力を供給する蓄電装置とを備え、発電装置の最大発電電力が、水素発生装置の最大受入可能電力よりも大きくなるように、発電装置の最大発電電力および水素発生装置の最大受入可能電力の少なくとも１つを決定する設備決定部を備える設計装置を提供する。
2019189501.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
水素製造システムの設計装置であって、
前記水素製造システムは、
再生可能エネルギーを用いて電力が変動する変動電力を生成する発電装置と、
前記変動電力を用いて水電解により水素を発生する水素発生装置と、
前記変動電力のうち前記水素発生装置が使用しない余剰電力の少なくとも一部を蓄電し、前記変動電力が不足している場合に前記水素発生装置に電力を供給する蓄電装置と
を備え、
前記発電装置の最大発電電力が、前記水素発生装置の最大受入可能電力よりも大きくなるように、前記発電装置の最大発電電力および前記水素発生装置の最大受入可能電力の少なくとも１つを決定する設備決定部を備える
設計装置。
【請求項２】
前記設備決定部は、前記水素発生装置の水素発生量が最大水素発生量に対して予め定められた第１比率以上となるように、前記発電装置の最大発電電力および前記水素発生装置の最大受入可能電力の少なくとも１つを決定する請求項１に記載の設計装置。
【請求項３】
水素の需要量に応じて前記水素発生装置の最大水素発生能力を更に決定する水素発生能力決定部を更に備え、
前記設備決定部は、前記発電装置の最大発電電力を、前記水素発生装置の最大水素発生能力に応じた最大受入可能電力よりも大きい値に決定する請求項１または２に記載の設計装置。
【請求項４】
前記設備決定部は、前記変動電力の推移のデータに基づいて、前記蓄電装置の蓄電可能電力量および最大受入可能電力の少なくとも１つを更に決定する請求項１から３のいずれか一項に記載の設計装置。
【請求項５】
前記設備決定部は、前記水素発生装置によって利用される電力量が、前記変動電力の電力量の予め定められた第２比率以上となるように、前記蓄電装置の蓄電可能電力量および最大受入可能電力の少なくとも１つを決定する請求項４に記載の設計装置。
【請求項６】
前記設備決定部は、
水素の需要量を満たす制約条件の下で、前記発電装置の最大発電電力、前記水素発生装置の最大受入可能電力、前記蓄電装置の最大受入可能電力、および前記蓄電装置の蓄電可能電力量の少なくとも１つを変化させた場合の設備のコストの変化をシミュレーションするシミュレーション部と、
設備のコストの算出結果に基づいて、前記発電装置の最大発電電力、前記水素発生装置の受入可能電力、前記蓄電装置の最大受入可能電力、および前記蓄電装置の蓄電可能電力量のうち変化させたパラメータの値を決定するパラメータ決定部と
を有する請求項１から５のいずれか一項に記載の設計装置。
【請求項７】
前記水素製造システムは、前記変動電力のうち前記水素発生装置が使用しない余剰電力の少なくとも一部を電力系統に送電して売却する送電装置を更に備え、
前記パラメータ決定部は、送電による売却収入に更に基づいて、前記パラメータの値を決定する請求項６に記載の設計装置。
【請求項８】
コンピュータによる水素製造システムの設計方法であって、
前記水素製造システムは、
再生可能エネルギーを用いて電力が変動する変動電力を生成する発電装置と、
前記変動電力を用いて水電解により水素を発生する水素発生装置と、
前記変動電力のうち前記水素発生装置が使用しない余剰電力の少なくとも一部を蓄電し、前記変動電力が不足している場合に前記水素発生装置に電力を供給する蓄電装置と
を備え、
前記発電装置の最大発電電力が、前記水素発生装置の最大受入可能電力よりも大きくなるように、前記発電装置の最大発電電力および前記水素発生装置の最大受入可能電力の少なくとも１つを前記コンピュータが決定する
設計方法。
【請求項９】
請求項８に記載の設計方法を用いて前記発電装置および前記水素発生装置の仕様を決定し、
決定した仕様を有する前記発電装置および前記水素発生装置と、前記蓄電装置とを設置し、
前記発電装置、前記水素発生装置、および前記蓄電装置を電気的に接続して前記水素製造システムを構成する
水素製造システムの製造方法。
【請求項１０】
水素製造システムの設計プログラムであって、
前記水素製造システムは、
再生可能エネルギーを用いて電力が変動する変動電力を生成する発電装置と、
前記変動電力を用いて水電解により水素を発生する水素発生装置と、
前記変動電力のうち前記水素発生装置が使用しない余剰電力の少なくとも一部を蓄電し、前記変動電力が不足している場合に前記水素発生装置に電力を供給する蓄電装置と
を備え、
コンピュータにより実行され、前記コンピュータを、
前記発電装置の最大発電電力が、前記水素発生装置の最大受入可能電力よりも大きくなるように、前記発電装置の最大発電電力および前記水素発生装置の最大受入可能電力の少なくとも１つを決定する設備決定部と
して機能させる設計プログラム。
【請求項１１】
電力が変動する変動電力を用いて水電解により水素を発生する水素発生装置と、
前記変動電力のうち前記水素発生装置が使用しない余剰電力の少なくとも一部を蓄電し、前記変動電力が不足している場合に前記水素発生装置に電力を供給する蓄電装置と
を備え、
前記水素発生装置の最大受入可能電力は、前記変動電力の最大電力よりも小さい
水素製造システム。
【請求項１２】
前記変動電力のうち前記水素発生装置が使用しない余剰電力の少なくとも一部を電力系統に送電する送電装置を更に備える請求項１１に記載の水素製造システム。
【請求項１３】
前記送電装置は、前記変動電力が、前記水素発生装置および前記蓄電装置の受入可能電力を超えたことに応じて、余剰電力の少なくとも一部を電力系統に送電する請求項１２に記載の水素製造システム。
【請求項１４】
再生可能エネルギーを用いて前記変動電力を生成する発電装置を更に備える請求項１１から１３のいずれか一項に記載の水素製造システム。
【請求項１５】
前記変動電力を直流型に変換する整流器を更に備え、
前記整流器で直流型に変換された前記変動電力を用いて水電解により水素を発生し、
前記蓄電装置は、前記整流器で直流型に変換された前記変動電力を蓄電する
請求項１１から１４のいずれか一項に記載の水素製造システム。
【請求項１６】
水素製造システムの稼働計画を生成する計画装置であって、
前記水素製造システムは、
再生可能エネルギーを用いて電力が変動する変動電力を生成する発電装置と、
前記変動電力を用いて水電解により水素を発生する水素発生装置と、
前記変動電力のうち前記水素発生装置が使用しない余剰電力の少なくとも一部を蓄電し、前記変動電力が不足している場合に前記水素発生装置に電力を供給する蓄電装置と
を備え、
水素の予測需要量を、需要予測モデルを用いて生成する需要予測部と、
前記発電装置の予測発電量を、発電量予測モデルを用いて生成する発電量予測部と、
前記予測需要量および前記予測発電量に基づいて、前記水素発生装置の稼働計画を生成する稼働計画部と
を備える計画装置。
【請求項１７】
水素の予測消費量を、消費予測モデルを用いて生成する消費予測部を更に備え、
前記需要予測部は、前記予測需要量を、前記予測消費量を含む需要予測因子に基づいて予測する
請求項１６に記載の計画装置。
【請求項１８】
水素の消費量の実績値を用いて、前記消費予測モデルを学習により更新する消費予測モデル更新部を更に備える請求項１７に記載の計画装置。
【請求項１９】
水素の需要量の実績値を用いて、前記需要予測モデルを学習により更新する需要予測モデル更新部を更に備える請求項１６から１８のいずれか一項に記載の計画装置。
【請求項２０】
前記発電量予測モデルは、予測対象期間よりも前における、前記発電装置の発電量および天気情報の少なくとも１つを含む発電量予測因子に基づいて、予測対象期間における前記予測発電量を予測する請求項１６から１９のいずれか一項に記載の計画装置。
【請求項２１】
前記発電装置の発電量の実績値を用いて、前記発電量予測モデルを学習により更新する発電量予測モデル更新部を更に備える請求項２０に記載の計画装置。
【請求項２２】
前記水素製造システムは、前記水素発生装置が発生した水素を貯蔵する水素貯蔵装置を更に備え、
前記計画装置は、前記水素貯蔵装置における水素の予測貯蔵量を、貯蔵量予測モデルを用いて生成する貯蔵量予測部を更に備え、
前記稼働計画部は、前記予測貯蔵量に更に基づいて、前記稼働計画を生成する
請求項１６から２１のいずれか一項に記載の計画装置。
【請求項２３】
前記水素貯蔵装置の水素の貯蔵量の実績値を用いて、前記貯蔵量予測モデルを学習により更新する貯蔵量予測モデル更新部を更に備える請求項２２に記載の計画装置。
【請求項２４】
前記水素発生装置の予測稼働量を、稼働予測モデルを用いて生成する稼働予測部を更に備え、
前記貯蔵量予測モデルは、予測対象期間における前記水素貯蔵装置の水素の予測貯蔵量を、前記予測稼働量を含む貯蔵量予測因子に基づいて予測する
請求項２２または２３に記載の計画装置。
【請求項２５】
電力価格予測モデルを用いて予測電力価格を生成する電力価格予測部を更に備え、
前記稼働予測モデルは、予測対象期間における前記予測稼働量を、前記予測電力価格を含む稼働予測因子に基づいて予測する
請求項２４に記載の計画装置。
【請求項２６】
電力価格の実績値を用いて、前記電力価格予測モデルを学習により更新する電力価格予測モデル更新部を更に備える請求項２５に記載の計画装置。
【請求項２７】
蓄電量予測モデルを用いて、前記蓄電装置の予測蓄電量を生成する蓄電量予測部を更に備え、
前記稼働計画部は、前記予測蓄電量に更に基づいて、前記稼働計画を生成する
請求項２４から２６のいずれか一項に記載の計画装置。
【請求項２８】
前記蓄電量予測モデルは、予測対象期間における前記予測蓄電量を、予測対象期間より前における前記蓄電装置の蓄電量、予測対象期間における、前記発電装置の予測発電量、水素の予測需要量、および前記水素貯蔵装置の予測貯蔵量の少なくとも１つを含む蓄電量予測因子に基づいて予測する
請求項２７に記載の計画装置。
【請求項２９】
前記蓄電装置の蓄電量の実績値を用いて、前記蓄電量予測モデルを学習により更新する蓄電量予測モデル更新部を更に備える請求項２８に記載の計画装置。
【請求項３０】
前記水素製造システムの稼働状況に基づいて前記水素製造システムの異常発生を予測する異常予測モデルを用いて、前記水素製造システムの異常予測を生成する異常予測生成部と、
前記異常予測に基づいて、前記水素製造システムの保守計画を生成する保守計画部と
を備え、
前記稼働計画部は、前記保守計画に更に基づいて前記稼働計画を生成する
請求項１６から２９のいずれか一項に記載の計画装置。
【請求項３１】
前記稼働計画部は、水素の前記予測需要量を満たすことを含む制約条件の下で、前記水素製造システムにより得られる利益に応じた目的関数の最大化を図った前記稼働計画を生成する請求項１６から３０のいずれか一項に記載の計画装置。
【請求項３２】
前記発電装置の最大発電電力は、前記水素発生装置の最大受入可能電力よりも大きい請求項１６から３１のいずれか一項に記載の計画装置。
【請求項３３】
請求項２２から２９のいずれか一項に記載の計画装置と、
前記稼働計画に従って前記水素製造システムを制御する制御部と
を備え、
前記水素製造システムは、余剰電力の少なくとも一部を電力系統に送電して売却する送電装置を更に備え、
前記制御部は、前記発電装置の発電量が第１基準発電量以上、水素の需要量が第１基準需要量以下、かつ、前記水素貯蔵装置の水素の貯蔵量が第１基準貯蔵量以上であることに応じて、前記蓄電装置に蓄電された電力の少なくとも一部を売却する
制御装置。
【請求項３４】
前記水素製造システムは、不足電力の少なくとも一部を電力系統から受電する受電装置を更に備え、
前記制御部は、前記発電装置の発電量が第２基準発電量以下、前記蓄電装置の蓄電量が基準蓄電量以下、かつ、前記水素貯蔵装置の水素の貯蔵量が第２基準貯蔵量以下であることに応じて、不足電力を電力系統から受電して前記水素発生装置を稼働させる
請求項３３に記載の制御装置。
【請求項３５】
水素製造システムの稼働計画を生成する方法であって、
前記水素製造システムは、
再生可能エネルギーを用いて電力が変動する変動電力を生成する発電装置と、
前記変動電力を用いて水電解により水素を発生する水素発生装置と、
前記変動電力のうち前記水素発生装置が使用しない余剰電力の少なくとも一部を蓄電し、前記変動電力が不足している場合に前記水素発生装置に電力を供給する蓄電装置と
を備え、
水素の予測需要量を、需要予測モデルを用いて生成する段階と、
前記発電装置の予測発電量を、発電量予測モデルを用いて生成する段階と、
前記予測需要量および前記予測発電量に基づいて、前記水素発生装置の稼働計画を生成する段階と
を備える方法。
【請求項３６】
水素製造システムの稼働計画を生成するプログラムであって、
前記水素製造システムは、
再生可能エネルギーを用いて電力が変動する変動電力を生成する発電装置と、
前記変動電力を用いて水電解により水素を発生する水素発生装置と、
前記変動電力のうち前記水素発生装置が使用しない余剰電力の少なくとも一部を蓄電し、前記変動電力が不足している場合に前記水素発生装置に電力を供給する蓄電装置と
を備え、
水素の予測需要量を、需要予測モデルを用いて生成する段階と、
前記発電装置の予測発電量を、発電量予測モデルを用いて生成する段階と、
前記予測需要量および前記予測発電量に基づいて、前記水素発生装置の稼働計画を生成する段階と
をコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、設計装置、方法、プログラム、計画装置、制御装置、および水素製造システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、水を電気分解することにより水素を発生する水素発生装置が知られている。また、風力発電、太陽光発電、および地熱発電等の、再生可能エネルギーまたは自然エネルギーを用いて電力を生成する発電装置が普及している。
【解決しようとする課題】
【０００３】
再生可能エネルギーを用いた発電は、環境への負荷が少ないが、天候等の自然の状態によって出力が変化してしまう。このため、再生可能エネルギーを用いて生成した電力を使用して水電解により水素を発生する水素製造システムを実現する上で、発電装置の最大発電電力を水素発生装置の最大受入可能電力に合わせたとすると、発電装置の発電量が低い期間に水素発生装置の稼働率が低くなってしまう。また、別の課題として、発電装置からの発電電力を効率的に用いないと、水素発生装置に対する水素の需要を満たすために水素の製造コストが増加する場合がある。
【一般的開示】
【０００４】
上記課題を解決するために、本発明の第１の態様においては、水素製造システムの設計装置を提供する。水素製造システムは、再生可能エネルギーを用いて電力が変動する変動電力を生成する発電装置を備えてよい。水素製造システムは、変動電力を用いて水電解により水素を発生する水素発生装置を備えてよい。水素製造システムは、変動電力のうち水素発生装置が使用しない余剰電力の少なくとも一部を蓄電し、変動電力が不足している場合に水素発生装置に電力を供給する蓄電装置を備えてよい。設計装置は、発電装置の最大発電電力が、水素発生装置の最大受入可能電力よりも大きくなるように、発電装置の最大発電電力および水素発生装置の最大受入可能電力の少なくとも１つを決定する設備決定部を備えてよい。
【０００５】
設備決定部は、水素発生装置の水素発生量が最大水素発生量に対して予め定められた第１比率以上となるように、発電装置の最大発電電力および水素発生装置の最大受入可能電力の少なくとも１つを決定してよい。
【０００６】
設計装置は、水素の需要量に応じて水素発生装置の最大水素発生能力を更に決定する水素発生能力決定部を更に備えてよい。設備決定部は、発電装置の最大発電電力を、水素発生装置の最大水素発生能力に応じた最大受入可能電力よりも大きい値に決定してよい。
【０００７】
設備決定部は、変動電力の推移のデータに基づいて、蓄電装置の蓄電可能電力量および最大受入可能電力の少なくとも１つを更に決定してよい。
【０００８】
設備決定部は、水素発生装置によって利用される電力量が、変動電力の電力量の予め定められた第２比率以上となるように、蓄電装置の蓄電可能電力量および最大受入可能電力の少なくとも１つを決定してよい。
【０００９】
設備決定部は、水素の需要量を満たす制約条件の下で、発電装置の最大発電電力、水素発生装置の最大受入可能電力、蓄電装置の最大受入可能電力、および蓄電装置の蓄電可能電力量の少なくとも１つを変化させた場合の設備のコストの変化をシミュレーションするシミュレーション部を有してよい。設備決定部は、設備のコストの算出結果に基づいて、発電装置の最大発電電力、水素発生装置の受入可能電力、蓄電装置の最大受入可能電力、および蓄電装置の蓄電可能電力量のうち変化させたパラメータの値を決定するパラメータ決定部を有してよい。
【００１０】
水素製造システムは、変動電力のうち水素発生装置が使用しない余剰電力の少なくとも一部を電力系統に送電して売却する送電装置を更に備えてよい。パラメータ決定部は、送電による売却収入に更に基づいて、パラメータの値を決定してよい。
【００１１】
本発明の第２の態様においては、コンピュータによる水素製造システムの設計方法を提供する。水素製造システムは、再生可能エネルギーを用いて電力が変動する変動電力を生成する発電装置を備えてよい。水素製造システムは、変動電力を用いて水電解により水素を発生する水素発生装置を備えてよい。水素製造システムは、変動電力のうち水素発生装置が使用しない余剰電力の少なくとも一部を蓄電し、変動電力が不足している場合に水素発生装置に電力を供給する蓄電装置を備えてよい。設計方法は、発電装置の最大発電電力が、水素発生装置の最大受入可能電力よりも大きくなるように、発電装置の最大発電電力および水素発生装置の最大受入可能電力の少なくとも１つをコンピュータが決定してよい。
【００１２】
本発明の第３の態様においては、水素製造システムの製造方法を提供する。製造方法は、設計方法を用いて発電装置および水素発生装置の仕様を決定してよい。製造方法は、決定した仕様を有する発電装置および水素発生装置と、蓄電装置とを設置してよい。製造方法は、発電装置、水素発生装置、および蓄電装置を電気的に接続して水素製造システムを構成してよい。
【００１３】
本発明の第４の態様においては、水素製造システムの設計プログラムを提供する。水素製造システムは、再生可能エネルギーを用いて電力が変動する変動電力を生成する発電装置を備えてよい。水素製造システムは、変動電力を用いて水電解により水素を発生する水素発生装置を備えてよい。水素製造システムは、変動電力のうち水素発生装置が使用しない余剰電力の少なくとも一部を蓄電し、変動電力が不足している場合に水素発生装置に電力を供給する蓄電装置を備えてよい。設計プログラムは、コンピュータにより実行され、コンピュータを、発電装置の最大発電電力が、水素発生装置の最大受入可能電力よりも大きくなるように、発電装置の最大発電電力および水素発生装置の最大受入可能電力の少なくとも１つを決定する設備決定部として機能させてよい。
【００１４】
本発明の第５の態様においては、水素製造システムを提供する。水素製造システムは、電力が変動する変動電力を用いて水電解により水素を発生する水素発生装置を備えてよい。水素製造システムは、変動電力のうち水素発生装置が使用しない余剰電力の少なくとも一部を蓄電し、変動電力が不足している場合に水素発生装置に電力を供給する蓄電装置を備えてよい。水素発生装置の最大受入可能電力は、変動電力の最大電力よりも小さくてよい。
【００１５】
水素製造システムは、変動電力のうち水素発生装置が使用しない余剰電力の少なくとも一部を電力系統に送電する送電装置を更に備えてよい。
【００１６】
送電装置は、変動電力が、水素発生装置および蓄電装置の受入可能電力を超えたことに応じて、余剰電力の少なくとも一部を電力系統に送電してよい。
【００１７】
水素製造システムは、再生可能エネルギーを用いて変動電力を生成する発電装置を更に備えてよい。
【００１８】
水素製造システムは、変動電力を直流型に変換する整流器を更に備えてもよい。水素製造システムは、整流器で直流型に変換された変動電力を用いて水電解により水素を発生してもよい。蓄電装置は、整流器で直流型に変換された変動電力を蓄電してもよい。
【００１９】
本発明の第６の態様においては、計画装置を提供する。水素製造システムは、再生可能エネルギーを用いて電力が変動する変動電力を生成する発電装置を備えてよい。水素製造システムは、変動電力を用いて水電解により水素を発生する水素発生装置を備えてよい。水素製造システムは、変動電力のうち水素発生装置が使用しない余剰電力の少なくとも一部を蓄電し、変動電力が不足している場合に水素発生装置に電力を供給する蓄電装置を備えてよい。計画装置は、水素の予測需要量を、需要予測モデルを用いて生成する需要予測部を備えてよい。計画装置は、発電装置の予測発電量を、発電量予測モデルを用いて生成する発電量予測部を備えてよい。計画装置は、予測需要量および予測発電量に基づいて、水素発生装置の稼働計画を生成する稼働計画部を備えてよい。
【００２０】
計画装置は、水素の予測消費量を、消費予測モデルを用いて生成する消費予測部を更にを備えてよい。需要予測部は、予測需要量を、予測消費量を含む需要予測因子に基づいて予測してよい。
【００２１】
計画装置は、水素の消費量の実績値を用いて、消費予測モデルを学習により更新する消費予測モデル更新部を更に備えてよい。
【００２２】
計画装置は、水素の需要量の実績値を用いて、需要予測モデルを学習により更新する需要予測モデル更新部を更に備えてよい。
【００２３】
発電量予測モデルは、予測対象期間よりも前における、発電装置の再生可能エネルギー発電量および天気情報の少なくとも１つを含む発電量予測因子に基づいて、予測対象期間における予測発電量を予測してよい。
【００２４】
計画装置は、発電装置の発電量の実績値を用いて、発電量予測モデルを学習により更新する発電量予測モデル更新部を更に備えてよい。
【００２５】
水素製造システムは、水素発生装置が発生した水素を貯蔵する水素貯蔵装置を更に備えてよい。計画装置は、水素貯蔵装置における水素の予測貯蔵量を、貯蔵量予測モデルを用いて生成する貯蔵量予測部を更に備えてよい。稼働計画部は、予測貯蔵量に更に基づいて、稼働計画を生成してよい。
【００２６】
計画装置は、水素貯蔵装置の水素の貯蔵量の実績値を用いて、貯蔵量予測モデルを学習により更新する貯蔵量予測モデル更新部を更に備えてよい。
【００２７】
計画装置は、水素発生装置の予測稼働量を、稼働予測モデルを用いて生成する稼働予測部を更に備えてよい。貯蔵量予測モデルは、予測対象期間における水素貯蔵装置の水素の予測貯蔵量を、予測稼働量を含む貯蔵量予測因子に基づいて予測してよい。
【００２８】
計画装置は、電力価格予測モデルを用いて予測電力価格を生成する電力価格予測部を更に備えてよい。稼働予測モデルは、予測対象期間における予測稼働量を、予測電力価格を含む稼働予測因子に基づいて予測してよい。
【００２９】
計画装置は、電力価格の実績値を用いて、電力価格予測モデルを学習により更新する電力価格予測モデル更新部を更に備えてよい。
【００３０】
計画装置は、蓄電量予測モデルを用いて、蓄電装置の予測蓄電量を生成する蓄電量予測部を更に備えてよい。稼働計画部は、予測蓄電量に更に基づいて、稼働計画を生成してよい。
【００３１】
蓄電量予測モデルは、予測対象期間における予測蓄電量を、予測対象期間より前における蓄電装置の蓄電量、予測対象期間における、発電装置の予測発電量、水素の予測需要量、および水素貯蔵装置の予測貯蔵量の少なくとも１つを含む蓄電量予測因子に基づいて予測してよい。
【００３２】
計画装置は、蓄電装置の蓄電量の実績値を用いて、蓄電量予測モデルを学習により更新する蓄電量予測モデル更新部を更に備えてよい。
【００３３】
計画装置は、水素製造システムの稼働状況に基づいて水素製造システムの異常発生を予測する異常予測モデルを用いて、水素製造システムの異常予測を生成する異常予測生成部を備えてよい。計画装置は、異常予測に基づいて、水素製造システムの保守計画を生成する保守計画部を備えてよい。稼働計画部は、保守計画に更に基づいて稼働計画を生成してよい。
【００３４】
稼働計画部は、水素の予測需要量を満たすことを含む制約条件の下で、水素製造システムにより得られる利益に応じた目的関数の最大化を図った稼働計画を生成してよい。
【００３５】
発電装置の最大発電電力は、水素発生装置の最大受入可能電力よりも大きくてよい。
【００３６】
本発明の第７の態様においては、制御装置を提供する。制御装置は、第６の態様の計画装置を備えてよい。制御装置は、稼働計画に従って水素製造システムを制御する制御部を備えてよい。水素製造システムは、余剰電力の少なくとも一部を電力系統に送電して売却する送電装置を更に備えてよい。制御部は、発電装置の発電量が第１基準発電量以上、水素の需要量が第１基準需要量以下、かつ、水素貯蔵装置の水素の貯蔵量が第１基準貯蔵量以上であることに応じて、蓄電装置に蓄電された電力の少なくとも一部を売却してよい。
【００３７】
水素製造システムは、不足電力の少なくとも一部を電力系統から受電する受電装置を更に備えてよい。制御部は、発電装置の発電量が第２基準発電量以下、蓄電装置の蓄電量が基準蓄電量以下、かつ、水素貯蔵装置の水素の貯蔵量が第２基準貯蔵量以下であることに応じて、不足電力を電力系統から受電して水素発生装置を稼働させてよい。
【００３８】
本発明の第８の態様においては、水素製造システムの稼働計画を生成する方法を提供する。水素製造システムは、再生可能エネルギーを用いて電力が変動する変動電力を生成する発電装置を備えてよい。水素製造システムは、変動電力を用いて水電解により水素を発生する水素発生装置を備えてよい。水素製造システムは、変動電力のうち水素発生装置が使用しない余剰電力の少なくとも一部を蓄電し、変動電力が不足している場合に水素発生装置に電力を供給する蓄電装置を備えてよい。方法は、水素の予測需要量を、需要予測モデルを用いて生成する段階を備えてよい。方法は、発電装置の予測発電量を、発電量予測モデルを用いて生成する段階を備えてよい。方法は、予測需要量および予測発電量に基づいて、水素発生装置の稼働計画を生成する段階を備えてよい。
【００３９】
本発明の第９の態様においては、水素製造システムの稼働計画を生成するプログラムを提供する。水素製造システムは、再生可能エネルギーを用いて電力が変動する変動電力を生成する発電装置を備えてよい。水素製造システムは、変動電力を用いて水電解により水素を発生する水素発生装置を備えてよい。水素製造システムは、変動電力のうち水素発生装置が使用しない余剰電力の少なくとも一部を蓄電し、変動電力が不足している場合に水素発生装置に電力を供給する蓄電装置を備えてよい。プログラムは、水素の予測需要量を、需要予測モデルを用いて生成する段階をコンピュータに実行させてよい。プログラムは、発電装置の予測発電量を、発電量予測モデルを用いて生成する段階をコンピュータに実行させてよい。プログラムは、予測需要量および予測発電量に基づいて、水素発生装置の稼働計画を生成する段階をコンピュータに実行させてよい。
【００４０】
なお、上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。
【図面の簡単な説明】
【００４１】
【図１】本実施形態に係る水素製造システム１０の構成を示す。
【図２】本実施形態に係る水素製造システム１０における電力需給関係の一例を示す。
【図３】本実施形態に係る水素製造システム１０における電力需給関係の他の例を示す。
【図４】本実施形態に係る水素製造システム１０において決定すべきパラメータの一例を示す。
【図５】本実施形態に係る設計装置４００の構成を示す。
【図６】本実施形態に係る装置ＤＢ４１０に格納される装置データの一例を示す。
【図７】本実施形態に係る設計装置４００の動作フローを示す。
【図８】本実施形態に係る水素製造システム１０の構成を示す。
【図９】本実施形態に係る制御装置１６０の構成を示す。
【図１０】本実施形態に係る制御装置１６０の予測部９２０の詳細な構成を示す。
【図１１】本実施形態の計画装置８００の計画部９３０の詳細な構成を示す。
【図１２】本実施形態に係る制御装置１６０の動作フローを示す。
【図１３】本実施形態の複数の態様が全体的または部分的に具現化されうるコンピュータ２２００の例を示す。
【発明を実施するための形態】
【００４２】
以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。
【００４３】
図１は、本実施形態に係る水素製造システム１０の構成を示す。水素製造システム１０は、水素発生装置１１０の最大受入可能電力を発電装置１００の最大発電電力よりも低くして水素発生装置１１０のコストを抑えつつ、余剰電力が生じた場合には蓄電装置１３０に蓄電する。そして、水素製造システム１０は、発電電力が不足する期間（一例としては、後述の変動電力Ｗｇが水素発生装置１１０の最大受入可能電力Ｗｈ＿ｍａｘを下回る期間）に蓄電装置１３０から水素発生装置１１０へと電力を供給して、水素発生装置１１０の稼働率を高める。水素製造システム１０は、発電装置１００と、水素発生装置１１０と、水素貯蔵装置１２０と、蓄電装置１３０と、送電装置１４０と、受電装置１５０と、制御装置１６０とを備える。
【００４４】
発電装置１００は、例えば風力または太陽光等の再生可能エネルギーを用いて電力が変動する変動電力Ｗｇ（単位は一例としてワット）を生成する。水素発生装置１１０は、発電装置１００に電気的に接続され、発電装置１００からの変動電力Ｗｇを直接または間接的に用いて水電解により水素を発生する。本図における水素発生装置１１０は、受入電力Ｗｈ（単位は一例としてワット）を入力し、受入電力Ｗｈの大きさに応じた水素発生量Ｇｈ（単位は一例としてノルマルリューベ／時、「Ｎｍ３／時」とも示す。）分の水素を出力する。水素貯蔵装置１２０は、水素発生装置１１０から水素を受け取り可能に水素発生装置１１０に接続され、水素発生装置１１０が発生した水素を貯蔵して、水素の需要者の要求に応じた水素需要量Ｕｈ（単位は一例としてＮｍ３／時）分の水素を需要者へと供給する。
【００４５】
蓄電装置１３０は、発電装置１００および水素発生装置１１０に電気的に接続され、発電装置１００が出力する変動電力Ｗｇのうち水素発生装置１１０が使用しない余剰電力の少なくとも一部である受入電力Ｗｃｉを蓄電する。そして蓄電装置１３０は、変動電力Ｗｇが不足している場合に水素発生装置１１０に供給電力Ｗｃｏを供給する。
【００４６】
送電装置１４０は、発電装置１００等および電力系統に電気的に接続され、変動電力Ｗｇのうち水素発生装置１１０が使用しない余剰電力の少なくとも一部である電力Ｗｓを入力して電力系統に送電する。一例として、送電装置１４０は、変動電力Ｗｇが、水素発生装置１１０および蓄電装置１３０の受入可能電力Ｗｈ＿ｍａｘ＋Ｗｃｉ＿ｍａｘを超えたことに応じて、余剰電力Ｗｇ−（Ｗｈ＋Ｗｃｉ）の少なくとも一部を電力系統に送電する。これに代えて、送電装置１４０は、例えば売電価格が閾値以上となったこと等の予め指定された送電条件が満たされたことに応じて、余剰電力の少なくとも一部を電力系統へと送電してもよい。なお、水素製造システム１０は、送電装置１４０を備えず余剰電力を捨電する構成をとってもよい。
【００４７】
受電装置１５０は、電力系統および水素発生装置１１０等に接続され、予め設定された受電条件が満たされたことに応じて電力系統からの電力を電力変換した電力Ｗｒを水素発生装置１１０へと供給する。例えば、受電装置１５０は、水素発生装置１１０が発電装置１００の変動電力Ｗｇおよび蓄電装置１３０の供給電力Ｗｃｏを受け入れても必要となる水素発生量が不足する場合に、電力系統からの電力を変換して水素発生装置１１０へと供給する。なお、水素製造システム１０は、受電装置１５０を備えない構成をとってもよい。
【００４８】
制御装置１６０は、発電装置１００、水素発生装置１１０、水素貯蔵装置１２０、蓄電装置１３０、送電装置１４０、および受電装置１５０に接続され、これらの装置の運転状態を監視し、これらの装置の入力及び／又は出力電力量を制御する。
【００４９】
本実施形態に係る水素製造システム１０は、水素発生装置１１０の最大受入可能電力Ｗｈ＿ｍａｘを、変動電力Ｗｇの最大電力Ｗｇ＿ｍａｘ（「最大発電電力」とも示す。）よりも小さくしている。そして、水素製造システム１０は、変動電力Ｗｇが最大受入可能電力Ｗｈ＿ｍａｘよりも大きい期間に余剰電力を蓄電装置１３０に蓄電し、変動電力Ｗｇが最大受入可能電力Ｗｈ＿ｍａｘよりも小さい期間に蓄電装置１３０から蓄電した電力Ｗｃｏを水素発生装置１１０へと供給する。これにより、水素製造システム１０は、最大発電電力Ｗｇ＿ｍａｘに合わせた最大受入可能電力Ｗｈ＿ｍａｘを有する水素発生装置よりも小規模の水素発生装置１１０をより高い稼働率で運用することができ、設備投資を抑えることを可能とする。
【００５０】
なお、本実施形態に係る水素製造システム１０において、発電装置１００、水素発生装置１１０、蓄電装置１３０、送電装置１４０、および受電装置１５０間は、直流（ＤＣ）電力線により接続されてよい。すなわち、発電装置１００はＤＣの変動電力Ｗｇを出力し、水素発生装置１１０はＤＣの受入電力Ｗｈを入力し、蓄電装置１３０はＤＣの受入電力Ｗｃｉを入力してＤＣの供給電力Ｗｃｏを出力し、送電装置１４０はＤＣの電力Ｗｓを入力し、受電装置１５０はＤＣの電力Ｗｒを出力する。これに代えて、発電装置１００、水素発生装置１１０、蓄電装置１３０、送電装置１４０、および受電装置１５０間は、交流（ＡＣ）電力線により接続されてもよい。
【００５１】
また、水素製造システム１０は、発電装置１００、水素発生装置１１０、蓄電装置１３０、送電装置１４０、および受電装置１５０の一部の間がＤＣ電力線により接続され、それら以外の間がＤＣ電力線により接続され、ＤＣ電力線およびＡＣ電力線の間にＡＣ−ＤＣコンバータ及び／又はＤＣ−ＡＣコンバータ等の電力変換器が設けられた構成をとってもよい。
【００５２】
また、発電装置１００、水素発生装置１１０、蓄電装置１３０、送電装置１４０、および受電装置１５０の少なくとも１つは、ＡＣおよびＤＣの両方の入力及び／又は出力を備えてもよい。例えば蓄電装置１３０は、ＡＣの受入電力Ｗｃｉを入力してＤＣの供給電力Ｗｃｏを水素発生装置１１０へと出力してもよく、水素発生装置１１０は、ＡＣの受入電力Ｗｈ１を発電装置１００及び／又は受電装置１５０から入力すると共にＤＣの受入電力Ｗｈ２（＝Ｗｃｏ）を蓄電装置１３０から入力することにより、合計で受入電力Ｗｈ（＝Ｗｈ１＋Ｗｈ２）を入力してもよい。
【００５３】
また、発電装置１００、水素発生装置１１０、蓄電装置１３０、送電装置１４０、および受電装置１５０のうちのある装置の入力及び／又は出力と、接続先の電力線との間で電力仕様が異なる場合には、水素製造システム１０は、その装置と接続先の電力線との間にＡＣ−ＤＣコンバータ、ＤＣ−ＡＣコンバータ、ＡＣ−ＡＣコンバータ、ＤＣ−ＤＣコンバータ、または整流器等の電力変換器を備えてよく、各装置は必要な電力変換を行う電力変換器を内蔵してもよい。
【００５４】
図２は、本実施形態に係る水素製造システム１０における電力需給関係の一例を示す。上段のグラフは、時間経過に伴う変動電力２００の推移の一例を示す。本実施形態に係る水素製造システム１０では、水素発生装置１１０の最大受入可能電力Ｗｈ＿ｍａｘが最大発電電力Ｗｇ＿ｍａｘよりも小さいので、変動電力Ｗｇは、大きくなると水素発生装置１１０の最大受入可能電力Ｗｈ＿ｍａｘを超えうる。上段のグラフにおいては、変動電力Ｗｇは、時刻０から増加して時刻ｔ０に水素発生装置１１０の最大受入可能電力Ｗｈ＿ｍａｘを超え、最大発電電力Ｗｇ＿ｍａｘに達する。変動電力Ｗｇは、時刻ｔ１に水素発生装置１１０の最大受入可能電力Ｗｈ＿ｍａｘ以下となり、時刻ｔ２に再び最大受入可能電力Ｗｈ＿ｍａｘを超え、時刻ｔ３には最大受入可能電力Ｗｈ＿ｍａｘ以下となる。
【００５５】
中段のグラフは、時間の経過に伴う蓄電装置１３０の受入電力２１０を示す。本グラフの縦軸は、蓄電装置１３０へと入力される電力（蓄電装置１３０の受入電力Ｗｃｉ）を正の値、蓄電装置１３０から出力される電力（蓄電装置１３０の供給電力Ｗｃｏ）を負の値で示す。上段のグラフに示したように、時刻ｔ０からｔ１までの期間、および時刻ｔ２からｔ３までの期間において、変動電力Ｗｇは、水素発生装置１１０の最大受入可能電力Ｗｈ＿ｍａｘを超える。本グラフにおいて、蓄電装置１３０は、変動電力Ｗｇにおける最大受入可能電力Ｗｈ＿ｍａｘを超えた余剰電力を受入電力Ｗｃｉとして受け入れて蓄電する。
【００５６】
その一方で、上段のグラフに示したように、時刻ｔ１からｔ２までの期間、および時刻ｔ３からの期間において、変動電力Ｗｇは、水素発生装置１１０の最大受入可能電力Ｗｈ＿ｍａｘ未満となる。この期間においては、変動電力Ｗｇが不足していることから、蓄電装置１３０は、蓄電した電力を放電して供給電力Ｗｃｏとして水素発生装置１１０へと供給する。本図の例において、蓄電装置１３０は、蓄電した電力が残っている間、水素発生装置１１０の最大受入可能電力Ｗｈ＿ｍａｘに対する変動電力Ｗｇの不足分を全て補い、水素発生装置１１０が最大能力で稼働するようにする。
【００５７】
下段のグラフは、時間の経過に伴う水素発生装置１１０の受入電力２２０を示す。蓄電装置１３０からの供給電力Ｗｃｏがなかったとすると、水素発生装置１１０の受入電力Ｗｈは、時刻０から増加して、時刻ｔ０からｔ１までの間に最大受入可能電力Ｗｈ＿ｍａｘとなる。その後、変動電力Ｗｇの低下に伴って時刻ｔ１からｔ２までの間は最大受入可能電力Ｗｈ＿ｍａｘ未満となり、時刻ｔ２からｔ３までの間は最大受入可能電力Ｗｈ＿ｍａｘとなって、時刻ｔ３以降は最大受入可能電力Ｗｈ＿ｍａｘ未満となる。
【００５８】
時刻ｔ１からｔ２までの期間、および時刻ｔ３以降の期間は、蓄電装置１３０が、受入可能電力Ｗｈ＿ｍａｘに対する変動電力Ｗｇの不足分を全て補う供給電力Ｗｃｏを出力する一部の期間を除き、水素発生装置１１０の受入電力Ｗｈが最大受入可能電力Ｗｈ＿ｍａｘ未満となり、水素発生装置１１０の稼働率が１００％未満となる。ここで、水素発生装置１１０の稼働率は、最大水素発生量に対する水素発生装置１１０の水素発生量の比率として定義されてよく、これに代えて便宜上水素発生装置１１０の最大受入可能電力Ｗｈ＿ｍａｘに対する水素発生装置１１０の受入電力Ｗｈの比率として定義されてもよい。また、ある期間における水素発生装置１１０の稼働率（平均稼働率）は、その期間における稼働率の平均値となる。本図の例において、蓄電装置１３０は、時刻ｔ１からｔ２までの期間、および時刻ｔ３以降の期間の少なくとも一部において、蓄電した電力を供給電力Ｗｃｏとして供給する。これにより、これらの期間の少なくとも一部において、蓄電装置１３０の供給電力２３０ａおよび供給電力２３０ｂに相当する分水素発生装置１１０の受入電力２２０が増加し、水素発生装置１１０の稼働率を増加させることができる。
【００５９】
図３は、本実施形態に係る水素製造システム１０における電力需給関係の他の例を示す。図３の上段のグラフは図２の上段のグラフと同様であり、図３の中段および下段のグラフは次の点を除いて図２の中段および下段のグラフと同様である。
【００６０】
中段のグラフは、時間の経過に伴う蓄電装置１３０の受入電力２１０'を示す。本例において蓄電装置１３０は、図２の例と比較して低い最大出力可能電力Ｗｃｏ＿ｍａｘを有する。これにより、本図では、時刻ｔ１からｔ２までの期間、および時刻ｔ３以降の期間において、水素発生装置１１０へと供給する供給電力Ｗｃｏに上限（中段のグラフ中受入電力Ｗｃｉと逆方向の限度）がある。
【００６１】
下段のグラフは、時間の経過に伴う水素発生装置１１０の受入電力２２０'を示す。時刻ｔ１からｔ２までの期間、および時刻ｔ３以降の期間は、蓄電装置１３０が、蓄電した電力が残っている間、受入可能電力Ｗｈ＿ｍａｘに対する変動電力Ｗｇの不足分を、最大でＷｃｏ＿ｍａｘまでの範囲で補う。これにより、これらの期間の少なくとも一部において、蓄電装置１３０の供給電力２３０ａ'および供給電力２３０ｂ'に相当する分水素発生装置１１０の受入電力２２０'が増加し、水素発生装置１１０の稼働率を増加させることができる。
【００６２】
本実施形態に係る水素製造システム１０においては、時刻ｔ１〜ｔ２の間等の変動電力Ｗｇが水素発生装置１１０の最大受入可能電力Ｗｈ＿ｍａｘを下回る期間において、水素発生装置１１０の最大受入可能電力量から水素発生装置１１０に供給された電力量を減じた不足供給電力量（すなわち（Ｗｈ＿ｍａｘ−Ｗｈ）の時間積分）が、水素発生装置１１０の最大受入可能電力量から発電装置１００が出力した電力量を減じた不足発電電力量（すなわち（Ｗｈ＿ｍａｘ−Ｗｇ）の時間積分）よりも小さくなるように、蓄電装置１３０から水素発生装置１１０に電力を供給してもよい。これにより、水素製造システム１０は、水素発生装置１１０の稼働率を高めることができる。
【００６３】
また蓄電装置１３０は、供給電力Ｗｃｏが受入電力Ｗｃｉよりも大きくように設計してもよい。これにより、水素製造システム１０は、発電装置１００が出力する変動電力Ｗｇが大きく低下した場合においても、蓄電装置１３０により不足分の電力を補って水素発生装置１１０の稼働率を高く維持することができる。
【００６４】
なお、変動電力Ｗｇの不足分を蓄電装置１３０によってどの程度補えるかは、蓄電装置１３０の最大出力可能電力Ｗｃｏ＿ｍａｘ、最大蓄電量ＷＨｃ＿ｍａｘ、およびその他のパラメータによって変わりうるものであり、利用可能な再生エネルギーの推移等の外部要因によっても変わりうる。また、発電装置１００の最大発電電力Ｗｇ＿ｍａｘおよび水素発生装置１１０の最大受入可能電力Ｗｈ＿ｍａｘの大きさまたは比率も、水素製造システム１０内のパラメータおよび外部要因によって変わりうる。このため、水素の需要を満たすコストパフォーマンスが高い水素製造システム１０を構築するためには、水素製造システム１０内の各装置としてどのような仕様のものを選択すべきかの決定が重要となる。
【００６５】
図４は、本実施形態に係る水素製造システム１０において決定すべきパラメータの一例を示す。発電装置１００は、最大発電電力Ｗｇ＿ｍａｘ（単位は一例としてワット）をパラメータとして有する。水素発生装置１１０は、最大受入可能電力Ｗｈ＿ｍａｘ（単位は一例としてワット）をパラメータとして有する。水素貯蔵装置１２０は、最大水素貯蔵量Ｃｈ＿ｍａｘ（単位は一例としてＮｍ３）をパラメータとして有する。蓄電装置１３０は、最大受入可能電力Ｗｃｉ＿ｍａｘ（単位は一例としてワット）、最大出力可能電力Ｗｃｏ＿ｍａｘ（単位は一例としてワット）、および、蓄電可能電力量の一例である最大蓄電量ＷＨｃ＿ｍａｘ（単位は一例としてワット時）をパラメータとして有する。送電装置１４０は、最大送電可能電力Ｗｓ＿ｍａｘ（単位は一例としてワット）をパラメータとして有する。受電装置１５０は、最大受電可能電力Ｗｒ＿ｍａｘ（単位は一例としてワット）をパラメータとして有する。
【００６６】
水素製造システム１０は、本図に示したもの以外のパラメータも有しうる。なお、以上において「最大」とは最大定格値であってよく、安全をとって最大定格値からマージンを減じた値であってもよい。
【００６７】
図５は、本実施形態に係る設計装置４００の構成を示す。設計装置４００は、水素製造システム１０を設計するために使用されるものであり、特に図４に例示したような水素製造システム１０の各装置のパラメータを好適に選択するためのものである。設計装置４００は、一例として構築しようとする水素製造システム１０の所有者、水素製造システム１０の設計業者、建設業者、および、水素製造システム１０の少なくとも一部の装置の製造業者等によって使用され、水素製造システム１０の基本設計及び／又はコスト設計等を支援する。設計装置４００は、パーソナルコンピュータ、ワークステーション、タブレット型コンピュータ、スマートフォン、汎用コンピュータ、またはサーバコンピュータ等のコンピュータにより設計プログラムを実行することによって実現されてもよい。また、設計装置４００は、ユーザ端末からネットワークを介してアクセスされるクラウドコンピュータ上で設計プログラムを実行することによって実現されてもよい。
【００６８】
設計装置４００は、装置ＤＢ４１０と、制約条件取得部４２０と、水素発生能力決定部４３０と、設備決定部４４０とを備える。装置ＤＢ４１０（装置データベース４１０）は、水素製造システム１０内の各装置として利用可能な複数の装置製品のそれぞれの仕様および価格等を含む装置データを記憶する。制約条件取得部４２０は、設計対象の水素製造システム１０に関する制約条件を設計装置４００のユーザ等から取得する。制約条件は、一例として、水素の需要量、再生可能エネルギーの状態／推移モデル、およびその他の既知のパラメータである。例えば発電装置１００および水素発生装置１１０の一方等に予め仕様が決まっている装置を用いる場合（例えば、すでに設置されている風力発電装置を利用して水素を製造する場合等）には、制約条件取得部４２０は、その装置に関する図４に示したようなパラメータを取得してよい。水素発生能力決定部４３０は、装置ＤＢ４１０および制約条件取得部４２０に接続され、制約条件取得部４２０が水素の需要量についての制約条件を入力した場合に、水素の需要量に応じて水素発生装置１１０の最大水素発生能力（最大水素発生量Ｇｈ）を決定する。
【００６９】
設備決定部４４０は、装置ＤＢ４１０、制約条件取得部４２０、および水素発生能力決定部４３０に接続され、制約条件取得部４２０に入力された制約条件、および、水素発生能力決定部４３０が最大水素発生能力を決定した場合にはその最大水素発生能力に基づいて、水素製造システム１０内の各装置のパラメータを決定する。設備決定部４４０は、装置ＤＢ４１０内に格納された複数の装置製品の中から水素製造システム１０内の各装置として使用するものを決定してよい。
【００７０】
設備決定部４４０は、シミュレーション部４５０およびパラメータ決定部４６０を有する。シミュレーション部４５０は、制約条件によって値が決まっているパラメータ以外の各パラメータ、すなわち自由度のある各パラメータを、様々な値に変化させながら、水素製造システム１０の電力需給関係等の静的シミュレーションを行う。また、シミュレーション部４５０は、例えば再生可能エネルギーの時間推移、発電装置１００の変動電力Ｗｇの時間推移、及び／又は、水素需要量Ｕｈの時間推移のように時間の経過に伴う変化が制約条件として与えられたことに応じて、時間の経過に伴う水素製造システム１０の電力需給関係等の動的シミュレーションを行う。パラメータ決定部４６０は、シミュレーション結果等に基づいて、水素製造システム１０内の各装置のパラメータを決定する。また、パラメータ決定部４６０は、各装置について、決定したパラメータを満たす装置製品を装置ＤＢ４１０に記憶されている複数の製品の中から決定する。
【００７１】
図６は、本実施形態に係る装置ＤＢ４１０に格納される装置データの一例を示す。本実施形態に係る装置ＤＢ４１０は、複数の装置製品のそれぞれについて、製品名、種別、仕様、および価格を含む装置データを格納する。「製品名」は、装置製品の製品名を示す。装置ＤＢ４１０は、製品名に加え、製造元及び／又は製品コード等の製品を特定するための情報を格納してもよい。
【００７２】
「種別」は、その装置製品が、水素製造システム１０の各装置のいずれに対応するかを示す。「種別」は、例えば「発電装置」、「水素発生装置」、「水素貯蔵装置」、「蓄電装置」、「送電装置」、および「受電装置」の少なくとも１つを含む複数の値の中から選択された値をとってよい。「仕様」は、その装置製品について一例として図４に示した各パラメータの値等の仕様を示す。「価格」は、その装置製品の価格を示す。
【００７３】
図７は、本実施形態に係る設計装置４００の動作フローを示す。Ｓ６００（ステップ６００）において、制約条件取得部４２０は、設計対象の水素製造システム１０に関する制約条件を設計装置４００のユーザ、外部記憶装置、または他のコンピュータ等から取得する。制約条件取得部４２０は、水素の単位時間当たりの平均需要量／最大需要量、および再生可能エネルギーの平均値／最大値といったような、静的な需要量および供給量の少なくとも１つを制約条件として取得してよい。
【００７４】
また、制約条件取得部４２０は、水素の需要量の推移、再生可能エネルギーの推移等の、動的な需要量および供給量の少なくとも１つを制約条件として取得してよい。このような需要量および供給量は、ヒストリカルデータに基づくデータ（例えば過去のデータ自体または過去Ｘ年分の平均値／最大値等）または予測データであってよい。再生可能エネルギーの値は、一例として、太陽光発電の場合には日照率及び／又は太陽の方位・高度等であってよく、風力発電の場合には風速および風向等であってよい。
【００７５】
また、制約条件取得部４２０は、例えば図４に示したパラメータの一部の値または範囲等、水素製造システム１０内の少なくとも一部の装置に関する決定済みのパラメータを制約条件として取得してよい。また、制約条件取得部４２０は、水素製造システム１０内の少なくとも１つの装置について、採用を決定済みの装置製品の指定を制約条件として取得してもよい。これらのような場合には、設計装置４００は、決定済みのパラメータまたは装置製品は固定して、これに適合する他のパラメータまたは他の装置を決定する。また、制約条件取得部４２０は、送電装置１４０および受電装置１５０等の付加的な装置を設けるか否か、すなわち例えば、必ず設ける、任意で設ける、または設けないといった指定を制約条件として取得してもよい。
【００７６】
Ｓ６１０において、水素発生能力決定部４３０は、水素の需要量またはその推移が制約条件の少なくとも一部として指定されたか否かを判断し、指定されている場合には処理をＳ６２０に進め、指定されていない場合には処理をＳ６３０へと進める。なお、水素発生能力決定部４３０は、最大水素発生能力または最大受入可能電力Ｗｈ＿ｍａｘ等の水素発生装置１１０のパラメータが制約条件として既に与えられている場合には、処理をＳ６３０へと進めてよい。
【００７７】
Ｓ６２０において、水素発生能力決定部４３０は、水素の需要量に応じて水素発生装置１１０の最大水素発生能力を決定する。水素発生能力決定部４３０は、水素発生装置１１０の最大水素発生量Ｇｈ＿ｍａｘが水素の需要量（例えば水素の平均需要量Ｕｈ＿ａｖｅ）よりも大きくなるように、最大水素発生量Ｇｈ＿ｍａｘを決定する。水素発生装置１１０の水素発生量ベースの稼働率は、水素の需要量／最大水素発生量Ｇｈ＿ｍａｘで表すことができ、最大水素発生量Ｇｈ＿ｍａｘに対する水素の需要量の比率が小さくなると、水素発生装置１１０の稼働率が低下してしまう。このため、水素発生能力決定部４３０は、最大水素発生量Ｇｈ＿ｍａｘに対する水素の需要量の比率が、予め定められた下限比率以上（例えば７０％以上）となるように最大水素発生量Ｇｈ＿ｍａｘを決定する。また、最大水素発生量Ｇｈ＿ｍａｘに対する水素の需要量の比率が大きくなると、水素発生装置１１０が常に１００％近い稼働率で稼働しないと必要な量の水素を供給できなくなってしまう。このため、水素発生能力決定部４３０は、最大水素発生量Ｇｈ＿ｍａｘに対する水素の需要量の比率が、予め定められた上限比率未満（例えば９５％未満）となるように最大水素発生量Ｇｈ＿ｍａｘを決定する。なお、水素発生能力決定部４３０は、最大水素発生量Ｇｈ＿ｍａｘに対する水素の需要量の比率が予め定められた基準比率（例えば８０％）となるように、最大水素発生量Ｇｈ＿ｍａｘを決定してもよい。ここで水素発生能力決定部４３０は、算出した最大水素発生量Ｇｈ＿ｍａｘにマージンを加えてもよい。
【００７８】
水素の需要量の推移が制約条件として与えられている場合、水素発生能力決定部４３０は、水素需要量の推移から平均需要量（または最大需要量）を算出した上で、上記と同様にして最大水素発生量Ｇｈ＿ｍａｘを決定してもよい。最大水素発生量Ｇｈ＿ｍａｘが平均需要量Ｕｈ＿ａｖｅよりも大きい場合、水素製造システム１０は、水素貯蔵装置１２０の最大貯蔵量が十分に大きくすれば長期的に水素の需要を満たすことができる。これに代えて、水素貯蔵装置１２０の最大水素貯蔵量Ｃｈ＿ｍａｘも水素の需要量の推移に応じて決定する場合には、水素発生能力決定部４３０は、水素の平均需要量等から水素発生装置１１０の最大水素発生量Ｇｈ＿ｍａｘを決定せずに、設備決定部４４０によって動的シミュレーションにより決定させてもよい。
【００７９】
Ｓ６３０において、シミュレーション部４５０は、制約条件によって値が決まっているパラメータ以外の各パラメータ、すなわち自由度のある各パラメータを、様々な値に変化させながら、Ｓ６６０までの間の処理を繰り返し行う。シミュレーション部４５０は、各パラメータについて、そのパラメータの取り得る値の範囲内で離散化し、離散化した各点についてＳ６３０からＳ６６０の間の処理を行う。自由度のあるパラメータが複数ある場合、シミュレーション部４５０は、これらのパラメータの値の離散化した各値の任意の組み合わせを網羅するように繰り返し処理を行ってよい。
【００８０】
例えば、ある水素製造システム１０について、送電装置１４０および受電装置１５０は設けないこと、発電装置１００の最大発電電力Ｗｇ＿ｍａｘは決定済みであること、蓄電装置１３０の最大出力可能電力Ｗｃｏ＿ｍａｘおよび最大蓄電量ＷＨｃ＿ｍａｘの制約は考慮しないことの制約条件の下で、水素発生装置１１０の最大受入可能電力Ｗｈ＿ｍａｘおよび蓄電装置１３０の最大受入可能電力Ｗｃｉ＿ｍａｘを好適に決定したいとする。この場合、シミュレーション部４５０は、水素発生装置１１０の最大受入可能電力Ｗｈ＿ｍａｘおよび蓄電装置１３０の最大受入可能電力Ｗｃｉ＿ｍａｘのそれぞれについて、０を超え最大発電電力Ｗｇ＿ｍａｘ未満の範囲を例えば１０点ずつに離散化し、これらの組み合わせである１０×１０＝１００通りの値の組み合わせのそれぞれについて、Ｓ６３０からＳ６６０の間の処理を行ってよい。
【００８１】
これに代えて、シミュレーション部４５０は、複数のパラメータの組み合わせによる多次元空間を探索することによって、制約条件を満たすパラメータ値の組み合わせを１または複数発見してもよい。例えば、シミュレーション部４５０は、最大受入可能電力Ｗｈ＿ｍａｘおよび最大受入可能電力Ｗｃｉ＿ｍａｘを最小値からスタートし、最大受入可能電力Ｗｈ＿ｍａｘおよび最大受入可能電力Ｗｃｉ＿ｍａｘの合計が最大発電電力Ｗｇ＿ｍａｘを超えない範囲で最大受入可能電力Ｗｈ＿ｍａｘのみまたは最大受入可能電力Ｗｃｉ＿ｍａｘのみを微小量増加させたサンプル点を追加していくようにしてもよい。
【００８２】
Ｓ６４０において、シミュレーション部４５０は、各パラメータの値の組み合わせを満たす各装置を装置ＤＢ４１０から検索し、検索した各装置の仕様を用いて水素製造システム１０のモデルを生成する。例えば、設備決定部４４０は、繰り返しにおける今回のイタレーションでの最大受入可能電力Ｗｈ＿ｍａｘを満たす水素発生装置の製品を装置ＤＢ４１０から検索し、検索した製品を水素発生装置１１０として含む水素製造システム１０のモデルを生成する。Ｓ６４０において生成された水素製造システム１０のモデルは、制約条件を満たす静的な装置製品の組み合わせである。
【００８３】
また、シミュレーション部４５０は、水素製造システム１０のモデルに含まれる各装置製品の価格を装置ＤＢ４１０から取得して合計し、各装置間の配線および制御装置１６０等の水素製造システム１０に付随する各種部品の費用、水素製造システム１０を設置・運用する費用、水素製造システム１０を設置する土地に関する費用、およびその他の費用を必要に応じて加えてその水素製造システム１０の設備のコストを算出する。ここで、シミュレーション部４５０は、設備のコストとして、例えば予め定められた比較的長期間（例えば１０年）における総コスト（単位は一例として円）を算出してもよく、水素発生量の１単位（例えば１Ｎｍ３）毎の設備コスト（単位は一例として円／Ｎｍ３）を算出してもよい。
【００８４】
Ｓ６５０において、シミュレーション部４５０は、必要に応じて、生成された水素製造システム１０のモデルを用いて動的シミュレーションを行う。シミュレーション部４５０は、例えば水素の需要量の推移または再生可能エネルギーの推移が与えられている場合、及び／又は動的シミュレーションを行うことを指示されている場合等に、動的シミュレーションを行う。動的シミュレーションにおいては、シミュレーション部４５０は、再生可能エネルギーの推移に応じた変動電力Ｗｇの推移を算出し、各時刻における電力の需給関係を一例として以下のように算出する。
【００８５】
（１）シミュレーション部４５０は、水素貯蔵装置１２０の水素貯蔵量Ｃｈが最大水素貯蔵量Ｃｈ＿ｍａｘ未満であれば、変動電力Ｗｇを最大受入可能電力Ｗｈ＿ｍａｘまでの範囲で水素発生装置１１０の受入電力Ｗｈに割り当てる。シミュレーション部４５０は、水素貯蔵装置１２０の水素貯蔵量Ｃｈが最大水素貯蔵量Ｃｈ＿ｍａｘに達していれば、受入電力Ｗｈを０とする。
【００８６】
（２）シミュレーション部４５０は、蓄電装置１３０の蓄電量ＷＨｃが最大蓄電量ＷＨｃ＿ｍａｘ未満であれば、水素発生装置１１０が使用しない余剰電力を最大受入可能電力Ｗｃｉ＿ｍａｘまでの範囲で受入電力Ｗｃｉに割り当てる。これに伴い、シミュレーション部４５０は、受入電力Ｗｃｉに応じた蓄電量分だけ蓄電装置１３０の蓄電量ＷＨｃを増加させる。なお、シミュレーション部４５０は、蓄電装置１３０の蓄電量ＷＨｃが最大蓄電量ＷＨｃ＿ｍａｘに達していれば、受入電力Ｗｃｉを０とする。
【００８７】
（３）シミュレーション部４５０は、水素貯蔵装置１２０の水素貯蔵量Ｃｈが最大水素貯蔵量Ｃｈ＿ｍａｘ未満であり、かつ上記（１）による受入電力Ｗｈが最大受入可能電力Ｗｈ＿ｍａｘ未満であれば、蓄電装置１３０の蓄電量ＷＨｃに残量があることを条件として、最大受入可能電力Ｗｈ＿ｍａｘおよび最大出力可能電力Ｗｃｏ＿ｍａｘまでの範囲で蓄電装置１３０の供給電力Ｗｃｏを設定し、水素発生装置１１０の受入電力Ｗｈに加える。これに伴い、シミュレーション部４５０は、供給電力Ｗｃｏに応じて消費される蓄電量分だけ蓄電装置１３０の蓄電量ＷＨｃを減少させる。
【００８８】
（４）送電装置１４０が設けられており、かつ上記の（１）（２）によってもなお余剰電力がある場合は、シミュレーション部４５０は、電力系統に送電すべく余剰電力を最大送電可能電力Ｗｓ＿ｍａｘまでの範囲内で電力Ｗｓに割り当てる。
【００８９】
（５）受電装置１５０が設けられており、水素貯蔵装置１２０の水素貯蔵量Ｃｈが下限値未満（０以下、最低必要貯蔵量未満等）であり、かつ水素発生装置１１０の受入電力Ｗｈが最大受入可能電力Ｗｈ＿ｍａｘ未満である場合は、シミュレーション部４５０は、電力系統から受電すべく最大受電可能電力Ｗｒ＿ｍａｘまでの範囲内で電力Ｗｒを設定し、受入電力Ｗｈに加える。
【００９０】
そして、シミュレーション部４５０は、水素発生装置１１０の受入電力Ｗｈに応じた水素発生量Ｇｈを水素貯蔵装置１２０の水素貯蔵量Ｃｈに加え、水素需要量Ｕｈの分を水素貯蔵量Ｃｈから減じる。水素貯蔵量Ｃｈが負または下限値未満となる時間が許容時間を超える結果となった場合には、シミュレーション部４５０は、シミュレーション中のモデルに対応する水素製造システム１０の装置構成は水素需要量Ｕｈの制約条件を満たせず不適切であるとする。
【００９１】
以上のようにして、シミュレーション部４５０は、Ｓ６３０〜Ｓ６６０の繰り返しにより、水素の需要量を満たす制約条件の下で、発電装置１００の最大発電電力Ｗｇ＿ｍａｘ、水素発生装置１１０の最大受入可能電力Ｗｈ_ｍａｘ、蓄電装置１３０の最大受入可能電力Ｗｃｉ＿ｍａｘ、蓄電装置１３０の最大蓄電量ＷＨｃ＿ｍａｘ、およびその他図４に例示した各パラメータの少なくとも１つを変化させた場合の設備のコストの変化をＳ６４０における静的シミュレーションおよびＳ６５０における動的シミュレーションによってシミュレーションしていくことができる。
【００９２】
Ｓ６７０およびＳ６８０において、パラメータ決定部４６０は、シミュレーション結果の中から採用すべき各パラメータの値及び／又は各装置として使用する装置製品を決定する。制約条件を満たすことができる水素製造システム１０のモデルが複数存在する場合、パラメータ決定部４６０は、設備のコストまたは水素発生量１単位当たりの設備コストがより低いモデルをより優先して選択する。パラメータ決定部４６０は、設備のコスト等が最小のモデルにおける各パラメータの値及び／又は各装置として使用する装置部品を最有力候補として決定してもよい。
【００９３】
なお、送電装置１４０の送電による売電及び／又は受電装置１５０の受電による買電がある場合には、パラメータ決定部４６０は、送電による売却収入及び／又は受電による買入支出に更に基づいて、各パラメータの値等を決定してもよい。すなわち、パラメータ決定部４６０は、設備のコスト等に買入支出を加え、売却収入を減じた総コストまたは水素発生量１単位当たりの総コストを用いて、上記と同様にして各パラメータの値及び／又は各装置として使用する装置部品を決定してもよい。設計装置４００は、決定した各パラメータの値及び／又は各装置として使用する装置製品を設計装置４００の表示画面に表示等してもよい。
【００９４】
これにより、パラメータ決定部４６０は、設備のコスト等または総コスト等の算出結果に基づいて、発電装置１００の最大発電電力Ｗｈ＿ｍａｘ、水素発生装置１１０の最大受入可能電力Ｗｈ_ｍａｘ、蓄電装置１３０の最大受入可能電力Ｗｃｉ＿ｍａｘ、および蓄電装置１３０の蓄電可能電力量ＷＨｃ＿ｍａｘ、およびその他図４に例示した各パラメータのうち変化させたパラメータの値を決定することができる。
【００９５】
以上のＳ６３０〜Ｓ６８０に示した処理により、設備決定部４４０は、制約条件の下で自由度のある各パラメータの値を決定するという最適化問題を解くことができる。これにより、設備決定部４４０は、以下に例示するように各パラメータの値を決定することができる。
（１）蓄電装置１３０を設け、変動電力Ｗｇが不足している場合に蓄電装置１３０から水素発生装置１１０に電力を供給する水素製造システム１０の構成を前提として、発電装置１００の最大発電電力Ｗｇ＿ｍａｘが、水素発生装置１１０の最大受入可能電力Ｗｈ＿ｍａｘよりも大きくなるように、発電装置１００の最大発電電力Ｗｇ＿ｍａｘおよび水素発生装置１１０の最大受入可能電力Ｗｈ＿ｍａｘの少なくとも１つを決定することができる。
【００９６】
すなわち例えば、設備決定部４４０は、発電装置１００の最大発電電力Ｗｇ＿ｍａｘの値が制約条件として予め与えられている場合には、水素発生装置１１０の最大受入可能電力Ｗｈ＿ｍａｘを最大発電電力Ｗｇ＿ｍａｘよりも小さい値に決定する。これにより、設計装置４００は、例えば発電装置１００が既に設置されている場合において、水素発生装置１１０等の他の装置の望ましい仕様を決定することができる。
【００９７】
また例えば、設備決定部４４０は、水素発生装置１１０の最大受入可能電力Ｗｈ＿ｍａｘの値が制約条件として予め与えられている場合には、発電装置１００の最大発電電力Ｗｇ＿ｍａｘを、水素発生装置１１０の最大水素発生能力Ｇｈ＿ｍａｘに応じた最大受入可能電力Ｗｈ＿ｍａｘよりも大きい値に決定する。これにより、設計装置４００は、例えば水素発生装置１１０を選択済みである場合において、発電装置１００等の他の装置の望ましい仕様を決定することができる。
【００９８】
（２）設備決定部４４０は、評価対象期間における水素発生量Ｇｈが最大水素発生量Ｇｈ＿ｍａｘに対して予め定められた比率（水素発生量ベースの稼働率の閾値）以上となることを制約条件の１つとして設定してもよい。この制約条件を加えることにより、設備決定部４４０は、シミュレーションの結果この制約条件を満たさない水素製造システム１０のモデルを不採用とすることができ、この制約条件を満たすように発電装置１００の最大発電電力Ｗｇ＿ｍａｘ、水素発生装置１１０の最大受入可能電力Ｗｈ＿ｍａｘ、およびその他の各パラメータの少なくとも１つを決定することができる。これにより、設計装置４００は、水素発生装置１１０の稼働率が閾値以上となるように各装置の望ましい仕様を決定することができる。
【００９９】
（３）設備決定部４４０は、水素需要量Ｕｈの推移のデータ、および変動電力Ｗｇの推移のデータの少なくとも１つに基づいて、蓄電装置１３０の蓄電可能電力量ＷＨｃ＿ｍａｘ、最大受入可能電力Ｗｃｉ＿ｍａｘ、および最大出力可能電力Ｗｃｏ＿ｍａｘの少なくとも１つを決定することができる。ここで、設備決定部４４０は、評価対象期間において水素発生装置１１０によって利用される電力量Ｗｈが、変動電力の電力量Ｗｇの予め定められた比率（水素発生の電力利用率の閾値）以上となることを制約条件の１つとして設定してもよい。この制約条件を加えることにより、設備決定部４４０は、シミュレーションの結果この制約条件を満たさない水素製造システム１０のモデルを不採用とすることができ、この制約条件を満たすように、蓄電装置１３０の蓄電可能電力量ＷＨｃ＿ｍａｘおよび最大受入可能電力Ｗｃｉ＿ｍａｘの少なくとも１つを決定することができる。これにより、設計装置４００は、水素需要量Ｕｈの推移および変動電力Ｗｇの推移の少なくとも一方に応じて、蓄電装置１３０の望ましい仕様を決定することができる。
【０１００】
なお、以上に示した動作フローにおいては、設計装置４００は、水素製造システム１０内の各装置として使用する装置製品まで決定している。これに代えて、設計装置４００は、Ｓ６４０およびＳ６８０の動作を行わず、水素製造システム１０内の各装置の各パラメータまでを決定するようにしてもよい。
【０１０１】
以上に示した設計装置４００及び／又は設計方法は、水素製造システム１０を製造するために用いることができる。このような水素製造システム１０の製造方法は、一例として以下の手順を含む。
【０１０２】
（１）上記の設計装置４００及び／又は図７に動作フローを示したような設計方法を用いて発電装置１００および水素発生装置１１０の仕様を決定する。また、上記の設計装置４００及び／又は図７に動作フローを示したような設計方法を用いて、蓄電装置１３０、送電装置１４０、及び／又は受電装置１５０の仕様を決定してもよい。ここで、発電装置１００および水素発生装置１１０等の仕様は、発電装置１００および水素発生装置１１０等に関して図４に例示したパラメータの少なくとも一部を含んでよく、発電装置１００および水素発生装置１１０等の製品名等の製品を特定する情報を含んでもよい。また、各装置の仕様の少なくとも一部は、予め水素製造システムの設計者等により手動で設定されてもよい。
【０１０３】
（２）上記（１）により決定した仕様を有する発電装置１００および水素発生装置１１０と、蓄電装置１３０とを、水素製造システム１０を構築するための敷地等に設置する。また、送電装置１４０及び／又は受電装置１５０を用いる場合には、送電装置１４０及び／又は受電装置１５０を更に設置してよい。その他、必要に応じて制御装置１６０及び／又は水素貯蔵装置１２０を設置してよい。
【０１０４】
（３）設置した発電装置１００、水素発生装置１１０、および蓄電装置１３０を電気的に接続して、水素製造システム１０を構成する。ここで、送電装置１４０及び／又は受電装置１５０を用いる場合、これらと発電装置１００等との間も電気的に接続してよい。また、水素貯蔵装置１２０を用いる場合、水素発生装置１１０および水素貯蔵装置１２０の間の配管を接続してよく、水素貯蔵装置１２０から水素の需要先に対する配管を更に接続してもよい。また、制御装置１６０が各装置を制御し、情報を収集できるように、制御装置１６０と各装置の間の通信ネットワークを接続してよい。
【０１０５】
このような手順の後、必要に応じて試験運転等を行い、水素製造システム１０を構築することができる。このようにして構築した水素製造システム１０によれば、水素発生装置１１０の最大受入可能電力を発電装置１００の最大発電電力よりも低くして水素発生装置１１０のコストを抑えつつ、余剰電力が生じた場合には蓄電装置１３０に蓄電して発電電力が不足する期間に水素発生に用いることができるようにして、水素発生装置１１０を高い稼働率で稼働させて水素を製造することができる。
【０１０６】
図８は、本実施形態に係る水素製造システム１０の構成を示す。水素製造システム１０は、発電装置１００の発電電力を用いて、水素の需要を満たしつつ水素を効率的に製造する稼働計画を生成し、当該稼働計画に従って水素発生装置１１０を稼働させる。
【０１０７】
水素製造システム１０は、発電装置１００と、水素発生装置１１０と、蓄電装置１３０と、制御装置１６０と、送電装置１４０と、受電装置１５０とを備える。発電装置１００は、再生可能エネルギーを用いて電力が変動する変動電力を生成する。水素発生装置１１０は、変動電力を用いて水電解により水素を発生する。蓄電装置１３０は、変動電力のうち水素発生装置１１０が使用しない余剰電力の少なくとも一部を蓄電し、変動電力が不足している場合に水素発生装置１１０に電力を供給する。送電装置１４０は、余剰電力の少なくとも一部を電力系統に送電して売却する。受電装置１５０は、不足電力の少なくとも一部を電力系統から受電する。発電装置１００の最大発電電力は、水素発生装置１１０の最大受入可能電力よりも大きいものであってよい。このような、図８に示す水素製造システム１０は、図１に示す水素製造システム１０と同様の構成を有し、各構成は同様に機能する。以下、図１に示す水素製造システム１０と同様の構成については詳細な説明を省略する。
【０１０８】
制御装置１６０は、計画装置８００と、制御部８１０とを備える。制御装置１６０は、水素製造システム１０の各装置から制御部８１０で取得したデータに基づいて、計画装置８００により稼働計画を生成する。そして、制御装置１６０は、当該稼働計画に従って、制御部８１０により水素製造システム１０の各装置を制御し、水素発生装置１１０を稼働させて水素を生成する。制御装置１６０は、発電装置１００、蓄電装置１３０、および電力系統からの電力を用いて水素発生装置１１０を稼働させる。
【０１０９】
図９は、本実施形態に係る制御装置１６０の構成をより詳細に示す。
【０１１０】
計画装置８００は、パーソナルコンピュータ、タブレット型コンピュータ、スマートフォン、ワークステーション、サーバコンピュータ、または汎用コンピュータ等のコンピュータであってよく、複数のコンピュータが接続されたコンピュータシステムであってもよい。計画装置８００は、コンピュータのＣＰＵ、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、および／またはＴＰＵ（Ｔｅｎｓｏｒ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）における処理によって計画等を生成してよい。また、計画装置８００は、サーバコンピュータにより提供されるクラウド上で各種の処理を行うものであってよい。計画装置８００は、取得部９００と、記憶部９１０と、予測部９２０と、計画部９３０とを備える。
【０１１１】
取得部９００は、制御部８１０と記憶部９１０とに接続され、制御部８１０から、予測および計画の生成に用いる情報等を取得してよい。取得部９００は、予め定められた期間毎に、情報を取得して更新してよい。取得部９００は、取得すべき情報に応じて、略同一または異なる期間毎に当該情報を取得して、記憶部９１０においてそれぞれ追加または更新してよい。また、取得部９００は、ネットワーク等に接続され、当該ネットワークを介してデータを取得してもよい。取得部９００は、取得すべきデータの少なくとも一部が外部のデータベース等に記憶されている場合、当該データベース等にアクセスし、取得してよい。取得部９００は、取得したデータを、記憶部９１０に供給する。
【０１１２】
記憶部９１０は、予測部９２０と計画部９３０とに接続され、取得部９００が取得したデータを記憶する。記憶部９１０は、当該計画装置８００が処理するデータを記憶してよい。記憶部９１０は、計画装置８００が計画を生成する過程で算出または利用する中間データ、算出結果（計画装置８００で生成した予測結果および計画等）、およびパラメータ等をそれぞれ記憶してもよい。また、記憶部９１０は、計画装置８００内の各構成の要求に応じて、記憶したデータを要求元に供給してよい。
【０１１３】
予測部９２０は、計画部９３０に接続され、記憶部９１０から予測因子または実績値等のデータを受け取り、予測稼働量、予測需要量、予測消費量、予測発電量、予測電力価格、予測貯蔵量、予測蓄電量、および異常予測の少なくとも１つを含む予測結果を生成する。予測部９２０は、１または複数の学習モデルを生成して、当該学習モデルを学習（例えば教師あり学習）して更新する。予測部９２０は、更新した学習モデルに基づいて、予測結果を生成する。予測部９２０は、予測結果を記憶部９１０または計画部９３０に供給する。
【０１１４】
ここで、予測稼働量は、将来の予測対象期間における、水素発生装置１１０の稼働量（例えば、水素発生装置１１０の稼働率、稼働期間、水素生成量の累計、または単位時間当たりの水素生成量等）を含んでよい。予測需要量は、将来の予測対象期間における、水素の需要量の累計、および時間毎、日毎、または月毎の水素の需要量の少なくとも１つを含んでよい。予測消費量は、将来の予測対象期間における、水素の消費量の累計、および時間毎、日毎、または月毎の水素の消費量の少なくとも１つを含んでよい。
【０１１５】
ここで、水素の需要量は、水素製造システム１０（例えば、水素発生装置１１０が生成する水素）に対する需要者（例えば、水素発生装置１１０で生成した水素を購入する顧客等）からの要求に応じた水素の量であってよい。例えば、水素の需要量は、水素製造システム１０の水素貯蔵装置１２０における貯蔵量が０とならないように、予め定められたバッファ量を、水素の需要者への水素の供給量に加えた水素の量であってよい。また、水素の消費量は、水素製造システム１０が生成した水素に限らず、需要者が消費する水素の量であってよい。例えば、水素の消費量は、１もしくは複数の地域（例えば市町村、県、または国等）における水素の消費量、または１もしくは複数の事業者における水素の消費量である。
【０１１６】
予測発電量は、予測対象期間における、発電装置１００の発電量の累計、および時間毎、日毎、または月毎の発電量の少なくとも１つを含んでよい。予測電力価格は、予測対象期間における、電力系統から送電網を介して供給される電力の価格（売電価格または買電価格）であってよい。
【０１１７】
予測貯蔵量は、予測対象期間における、水素発生装置１１０が生成した水素を貯蔵する水素貯蔵装置１２０における水素の貯蔵量（例えば、当該貯蔵量の最大可能貯蔵量に対する割合等）を含んでよい。予測蓄電量は、予測対象期間における、蓄電装置１３０の蓄電量の累計、および時間毎、日毎、または月毎の蓄電量の少なくとも１つを含んでよい。異常予測は、予測対象期間における、水素発生装置１１０の水素の生成効率（例えば、単位電力当たりまたは単位時間当たりの水素生成量）の低下、または水素製造システム１０における、装置の故障等の異常動作の発生の有無、発生時期、もしくは異常動作の内容等を含んでよい。
【０１１８】
計画部９３０は、制御部８１０に接続され、稼働計画および保守計画の少なくとも１つを含む計画データを生成して出力する。計画部９３０は、１または複数の学習モデルを生成して、当該学習モデルを強化学習して更新し、更新した学習モデルに基づいて、計画データを生成する。計画部９３０は、生成した計画データを、記憶部９１０および制御部８１０に供給する。
【０１１９】
ここで、稼働計画は、計画対象期間における、水素発生装置１１０の稼働率、水素生成量、稼働期間、および稼働時間帯の少なくとも１つを指定する計画を含んでよい。保守計画は、水素製造システム１０の装置に対して保守作業する将来の計画を含む。保守計画は、例えば、水素製造システム１０のいずれかの装置の保守作業を行う時期、保守作業の内容、保守作業に用いる装置、保守作業を行う作業員の数、スキル、実績、および配置のうちの少なくとも１つを計画するものである。また、保守作業は、装置またはその部品のメンテナンス（例えば、整備、点検、および手入れ等）および交換の少なくとも一方を含んでよい。
【０１２０】
制御部８１０は、計画部９３０で生成した稼働計画に従って水素発生装置１１０を稼働させるように、水素製造システム１０の各装置を制御してよい。また、制御部８１０は、計画部９３０で生成した計画データを、水素製造システム１０、または当該水素製造システム１０の事業者もしくは保守作業を行う作業員が有する管理装置等に送信してよい。制御部８１０は、水素製造システム１０の各装置または外部の装置等から稼働状況等を示すデータを収集して、計画装置８００に送信してよい。
【０１２１】
以上の本実施形態の制御装置１６０によれば、発電量等の予測に基づいて発電電力を効率的に利用して水素の需要を満たす稼働計画を生成して、当該稼働計画に従って水素発生装置１１０を稼働させることができる。
【０１２２】
図１０は、本実施形態の計画装置８００の予測部９２０の詳細な構成を示す。予測部９２０は、稼働予測モデル生成部１０００と、稼働予測モデル更新部１００２と、稼働予測部１００４とを有し、水素発生装置１１０の予測稼働量を生成する。予測部９２０は、需要予測モデル生成部１０１０と、需要予測モデル更新部１０１２と、需要予測部１０１４とを有し、水素製造システム１０に対する水素の予測需要量を生成する。予測部９２０は、発電量予測モデル生成部１０２０と、発電量予測モデル更新部１０２２と、発電量予測部１０２４とを有し、発電装置１００の予測発電量を生成する。
【０１２３】
予測部９２０は、電力価格予測モデル生成部１０３０と、電力価格予測モデル更新部１０３２と、電力価格予測部１０３４とを有し、電力系統から供給される電力の予測電力価格を生成する。予測部９２０は、消費予測モデル生成部１０４０と、消費予測モデル更新部１０４２と、消費予測部１０４４とを有し、水素の予測消費量を生成する。予測部９２０は、貯蔵量予測モデル生成部１０５０と、貯蔵量予測モデル更新部１０５２と、貯蔵量予測部１０５４とを有し、水素貯蔵装置１２０の水素の予測貯蔵量を生成する。
【０１２４】
予測部９２０は、蓄電量予測モデル生成部１０６０と、蓄電量予測モデル更新部１０６２と、蓄電量予測部１０６４とを有し、蓄電装置１３０の予測蓄電量を生成する。予測部９２０は、異常予測モデル生成部１０７０と、異常予測モデル更新部１０７２と、異常予測生成部１０７４とを有し、水素製造システム１０の異常予測を生成する。
【０１２５】
ここで、記憶部９１０は、稼働予測因子、需要予測因子、発電量予測因子、電力価格予測因子、消費予測因子、貯蔵量予測因子、蓄電量予測因子、および異常予測因子を含む予測因子を記憶する。
【０１２６】
稼働予測因子は、水素発生装置１１０の稼働に関する情報を含んでよい。稼働予測因子は、予測対象期間より前における、水素発生装置１１０の稼働量、水素貯蔵装置１２０における水素の貯蔵量、水素の需要量、発電装置１００の発電量、および水素発生装置１１０の水素の生成効率（例えば、単位電力当たりまたは単位時間当たりの水素の生成量等）の少なくとも１つを含んでよい。稼働予測因子は、予測対象期間における、予測需要量、予測電力価格、および予測発電量の少なくとも１つをさらに含んでよい。また、稼働予測因子は、水素発生装置１１０の物理モデルから算出される仮想データを含んでよい。
【０１２７】
需要予測因子は、水素発生装置１１０により製造された水素に対する需要に関する情報を含んでよい。需要予測因子は、予測対象期間より前における、水素の消費量、水素の需要量、水素の需要者の数、および天気情報の少なくとも１つを含んでよい。需要予測因子は、予測対象期間における、水素の予測消費量、水素発生装置１１０の予測稼働量、および予測の天気情報の少なくとも１つをさらに含んでよい。ここで、天気情報は、風速、風向き、晴れ、雨、温度、波の高さ、および日照時間等の少なくとも１つを含んでよい。
【０１２８】
発電量予測因子は、発電装置１００の発電量に関する情報を含んでよい。発電量予測因子は、予測対象期間より前における、発電装置１００の発電量（例えば、所定期間内での発電量の累計、または発電効率等）、発電装置１００の電力供給量、水素製造システム１０が買電した電力量または売電した電力量、電力価格、天気情報、発電装置１００の種類（例えば、発電に用いる再生可能エネルギーの種類等）、発電装置１００の利用期間、および蓄電装置１３０の蓄電量の少なくとも１つを含んでよい。発電量予測因子は、予想対象期間における、予測の天気情報、および予測電力価格の少なくとも１つをさらに含んでよい。また、発電量予測因子は、発電装置１００の物理モデルから算出される仮想データを含んでよい。
【０１２９】
電力価格予測因子は、電力系統からの電力の価格（買電価格または売電価格）に関連する情報を含んでよい。電力価格予測因子は、予測対象期間より前における、電力価格、電力需要量、電力供給量、および、天気情報の少なくとも１つを含んでよい。電力価格予測因子は、予測対象期間における、予測の天気情報、および発電装置１００の予測発電量の少なくとも１つをさらに含んでよい。
【０１３０】
消費予測因子は、需要者による水素の消費に関する情報を含んでよい。消費予測因子は、予測対象期間より前における、水素製造システム１０に対する水素の需要量、水素の消費量、天気情報、水素の価格、および需要者の水素使用量に関する因子の少なくとも１つを含んでよい。消費予測因子は、予測対象期間における水素の予測需要量をさらに含んでよい。ここで、需要者の水素使用量に関する因子は、例えば、水素製造システム１０で製造する水素を購入する需要者の数、および需要者の種類（例えば、燃料電池バス等に水素を供給する水素ステーションの事業者等）の少なくとも１つを含んでよい。
【０１３１】
貯蔵量予測因子は、水素貯蔵装置１２０の水素の貯蔵量に関する情報を含んでよい。貯蔵量予測因子は、予測対象期間より前における、水素発生装置１１０の稼働量、水素発生装置１１０から水素貯蔵装置１２０への水素の供給量、水素貯蔵装置１２０における水素の貯蔵量、水素の需要量、各水素輸送手段の水素の輸送可能な量、水素貯蔵装置１２０から水素輸送手段への水素供給回数、および水素貯蔵装置１２０から水素輸送手段への水素供給日時の少なくとも１つを含んでよい。貯蔵量予測因子は、予測対象期間における、予測稼働量、予測需要量、および予測消費量の少なくとも１つをさらに含んでよい。
【０１３２】
蓄電量予測因子は、蓄電装置１３０の蓄電量に関する情報を含んでよい。蓄電量予測因子は、予測対象期間より前における、蓄電装置１３０の蓄電量、水素発生装置１１０の稼働量、および発電装置１００の発電量の少なくとも１つを含む。蓄電量予測因子は、予測対象期間における、発電装置１００の予測発電量、水素の予測需要量、水素発生装置１１０の予測稼働量、および水素貯蔵装置１２０の予測貯蔵量の少なくとも１つをさらに含んでよい。蓄電量予測因子は、蓄電装置１３０の種類、使用期間、および最大受入可能電力の少なくとも１つをさらに含んでよい。また、蓄電量予測因子は、蓄電装置１３０の物理モデルから算出される仮想データを含んでよい。
【０１３３】
異常予測因子は、水素製造システム１０の異常発生に影響を及ぼす情報を含んでよい。異常予測因子は、予測対象期間よりも前における、水素製造システム１０の各装置の稼働状況、水素製造システム１０の各装置の部品メーカが推奨する部品の交換時期、部品の使用時間、および当該部品を装置に搭載してから経過した時間等の少なくとも１つを含んでよい。異常予測因子は、予測対象期間における、予測稼働量、予測発電量、予測貯蔵量、および予測蓄電量の少なくとも１つを含んでよい。ここで、稼働状況は、水素製造システム１０の各装置の稼働率、各装置の劣化等の異常動作の履歴（例えば、異常動作の発生時間、修理期間、異常動作が発生した時間の前後の装置の稼働率、および異常動作の内容等）、水素製造システム１０の各装置に取り付けられたセンサ等から得られる自己診断結果、および水素発生装置１１０の水素生成効率の少なくとも１つを含んでよい。また、制御装置１６０は、外部等から各装置の異常動作を予測する予測データを取得して異常予測因子の情報として記憶部９１０に記憶してよい。この場合、予測データは、装置が稼働してから異常動作が発生するまでの過去の期間と同等の期間で、次の異常動作が発生することを予測したものであってよい。また、予測データは、異なる同型の装置を稼働させた結果、取得された異常動作の履歴を、当該装置の予測データとしたものであってもよい。
【０１３４】
稼働予測因子、需要予測因子、発電量予測因子、電力価格予測因子、消費予測因子、貯蔵量予測因子、蓄電量予測因子、および異常予測因子の少なくとも１つは、略一定時間毎の時系列の情報でよい。稼働予測因子、需要予測因子、発電量予測因子、電力価格予測因子、消費予測因子、貯蔵量予測因子、蓄電量予測因子、および異常予測因子の少なくとも１つは、時間の経過と共にそれぞれ追加または更新されてよい。稼働予測因子、需要予測因子、発電量予測因子、電力価格予測因子、消費予測因子、貯蔵量予測因子、蓄電量予測因子、および異常予測因子の少なくとも１つは、計画装置８００において生成された予測結果および計画データの少なくとも１つをさらに含んでよい。稼働予測因子、需要予測因子、発電量予測因子、電力価格予測因子、消費予測因子、貯蔵量予測因子、蓄電量予測因子、および異常予測因子の少なくとも１つは、外部のデータベースまたは水素製造システム１０の管理装置等から制御装置１６０に供給された情報を含んでよい。
【０１３５】
稼働予測モデル生成部１０００は、記憶部９１０と稼働予測モデル更新部１００２とに接続され、モデル生成のためのデータ（例えば、予測因子または実績値等）を記憶部９１０から受け取る。稼働予測モデル生成部１０００は、稼働予測因子に基づいて稼働予測モデルを生成する。稼働予測モデルは、予測対象期間における水素発生装置１１０の予測稼働量を、稼働予測因子に基づいて予測するモデルであってよい。
【０１３６】
稼働予測モデル生成部１０００は、予測対象期間よりも過去の情報を用いて、事前学習またはオフライン学習等により、稼働予測モデルを生成してよい。稼働予測モデル生成部１０００は、例えば、回帰分析、ベイズ推論、ニューラルネットワーク、ガウシアン混合モデル、および隠れマルコフモデル等を用いて、稼働予測モデルを生成する。また、稼働予測モデルとして、例えば、ＬＳＴＭ（Ｌｏｎｇ  ｓｈｏｒｔ−ｔｅｒｍ  ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＮＮ（Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、およびその他の記憶を有するモデルを使用すれば、因子の時系列から水素発生装置１１０の稼働を予測することもできる。稼働予測モデル生成部１０００は、生成した稼働予測モデルを稼働予測モデル更新部１００２に供給する。
【０１３７】
稼働予測モデル更新部１００２は、記憶部９１０と稼働予測部１００４とに接続され、学習のためのデータ（例えば、予測因子または実績値等）を記憶部９１０から受け取る。稼働予測モデル更新部１００２は、水素発生装置１１０の稼働量の実績値を含む学習データを用いて、稼働予測モデルを学習により更新する。稼働予測モデル更新部１００２は、稼働予測モデル生成部１０００が稼働予測モデルの生成に用いた稼働予測因子の情報よりも時間的に後の情報を更に用いて学習することが望ましい。稼働予測モデル更新部１００２は、水素発生装置１１０の実際の稼働によって更新された稼働予測因子の情報を用いて、稼働予測モデルを学習する。稼働予測モデル更新部１００２は、例えば、過去期間における稼働予測因子と、過去期間以降の水素発生装置１１０の稼働量の実績値とに基づいて、稼働予測モデルを学習により更新してよい。
【０１３８】
稼働予測モデル更新部１００２は、予め定められた更新期間毎に（例えばｘ時間またはｘ日間隔で）、学習により新たな稼働予測モデルに更新してよい。これに代えて、稼働予測モデル更新部１００２は、予め定められた回数だけ学習したこと、または学習による誤差差分が予め定められた閾値を下回ったこと等の諸条件に応じて、稼働予測モデルを更新してもよい。稼働予測モデル更新部１００２は、稼働予測因子の情報が更新されたことに応じて、稼働予測モデルの学習を実行してよい。稼働予測モデル更新部１００２は、更新期間において、１または複数回の学習を実行してよい。また、稼働予測モデル更新部１００２は、適応学習またはオンライン学習等により、稼働予測モデルを学習してよい。稼働予測モデル更新部１００２は、更新した稼働予測モデルを稼働予測部１００４に供給する。
【０１３９】
稼働予測部１００４は、記憶部９１０に接続される。稼働予測部１００４は、稼働予測因子に基づいて、水素発生装置１１０の予測稼働量を、稼働予測モデルを用いて生成する。
【０１４０】
稼働予測部１００４は、例えば、予め定められた期間毎に、将来の予測対象期間における水素発生装置１１０の稼働を予測する。稼働予測部１００４は、例えば、予測対象期間の直前までの期間における稼働予測因子の情報を、稼働予測モデルに適用して水素発生装置１１０の稼働量を予測する。稼働予測部１００４は、予測結果を記憶部９１０に供給し、予測部９２０または計画部９３０で用いる因子として記憶させる。また、稼働予測部１００４は、予測結果を、予測部９２０の他の構成または計画部９３０に直接供給してよい。
【０１４１】
需要予測モデル生成部１０１０は、記憶部９１０と需要予測モデル更新部１０１２とに接続される。需要予測モデル生成部１０１０は、記憶部９１０からモデル生成のためのデータ（例えば、予測因子または実績値等）を受け取り、需要予測モデルを生成する。需要予測モデルは、需要予測因子に基づいて、予測対象期間における水素製造システム１０に対する水素の予測需要量を予測するモデルであってよい。
【０１４２】
需要予測モデル生成部１０１０は、予測対象期間よりも過去の情報を用いて、事前学習またはオフライン学習等により、需要予測モデルを生成してよい。需要予測モデル生成部１０１０は、例えば、回帰分析、ベイズ推論、ニューラルネットワーク、ガウシアン混合モデル、および隠れマルコフモデル等を用いて、需要予測モデルを生成する。また、需要予測モデルとして、例えば、ＬＳＴＭ、ＲＮＮ、およびその他の記憶を有するモデルを使用すれば、因子の時系列から水素の需要量を予測することもできる。需要予測モデル生成部１０１０は、生成した需要予測モデルを需要予測モデル更新部１０１２に供給する。
【０１４３】
需要予測モデル更新部１０１２は、記憶部９１０と需要予測部１０１４とに接続される。需要予測モデル更新部１０１２は、水素の需要量の実績値を含む学習データを用いて、需要予測モデルを学習により更新する。需要予測モデル更新部１０１２は、需要予測モデル生成部１０１０が需要予測モデルの生成に用いた需要予測因子の情報よりも時間的に後の情報を更に用いて学習することが望ましい。需要予測モデル更新部１０１２は、実際の水素需要によって更新された需要予測因子の情報を用いて、需要予測モデルを学習してよい。需要予測モデル更新部１０１２は、例えば、過去期間における需要予測因子の値と、過去期間以降の需要量の実績値とに基づいて、需要予測モデルを学習により更新してよい。
【０１４４】
需要予測モデル更新部１０１２は、予め定められた更新期間毎に、学習により新たな需要予測モデルに更新してよい。これに代えて、需要予測モデル更新部１０１２は、予め定められた回数だけ学習したこと、または学習による誤差差分が予め定められた閾値を下回ったこと等の諸条件に応じて、需要予測モデルを更新してもよい。需要予測モデル更新部１０１２は、需要予測因子の情報が更新されたことに応じて、需要予測モデルの学習を実行してよい。需要予測モデル更新部１０１２は、更新期間において、１または複数回の学習を実行してよい。また、需要予測モデル更新部１０１２は、適応学習またはオンライン学習等により、需要予測モデルを学習してよい。需要予測モデル更新部１０１２は、更新した需要予測モデルを需要予測部１０１４に供給する。
【０１４５】
需要予測部１０１４は、記憶部９１０に接続される。需要予測部１０１４は、需要予測因子に基づいて、水素の予測需要量を、需要予測モデルを用いて生成する。
【０１４６】
需要予測部１０１４は、例えば、予め定められた期間毎に、将来の予測対象期間における水素製造システム１０に対する水素の需要量を予測する。需要予測部１０１４は、例えば、予測すべき期間の直前までの期間における需要予測因子を、需要予測モデルに適用して需要量を予測する。需要予測部１０１４は、予測結果を記憶部９１０に供給し、予測部９２０または計画部９３０で用いる因子として記憶させる。また、需要予測部１０１４は、予測結果を、予測部９２０の他の構成または計画部９３０に直接供給してよい。
【０１４７】
発電量予測モデル生成部１０２０は、記憶部９１０と発電量予測モデル更新部１０２２とに接続される。発電量予測モデル生成部１０２０は、記憶部９１０からモデル生成のためのデータ（例えば、予測因子または実績値等）を受け取り、発電量予測モデルを生成する。発電量予測モデルは、発電量予測因子に基づいて、予測対象期間における発電装置１００の予測発電量を予測するモデルであってよい。
【０１４８】
発電量予測モデル生成部１０２０は、予測対象期間よりも過去の情報を用いて、事前学習またはオフライン学習等により、発電量予測モデルを生成してよい。発電量予測モデル生成部１０２０は、例えば、回帰分析、ベイズ推論、ニューラルネットワーク、ガウシアン混合モデル、および隠れマルコフモデル等を用いて、発電量予測モデルを生成する。また、発電量予測モデルとして、例えば、ＬＳＴＭ、ＲＮＮ、およびその他の記憶を有するモデルを使用すれば、因子の時系列から発電装置１００の発電量等を予測することもできる。発電量予測モデル生成部１０２０は、生成した発電量予測モデルを発電量予測モデル更新部１０２２に供給する。
【０１４９】
発電量予測モデル更新部１０２２は、記憶部９１０と発電量予測部１０２４とに接続される。発電量予測モデル更新部１０２２は、発電装置１００の発電量の実績値を含む学習データを用いて、発電量予測モデルを学習により更新する。発電量予測モデル更新部１０２２は、発電量予測モデル生成部１０２０が発電量予測モデルの生成に用いた発電量予測因子の情報よりも時間的に後の情報を更に用いて学習することが望ましい。発電量予測モデル更新部１０２２は、例えば、過去期間における発電量予測因子の値と、過去期間以降の発電装置１００の発電量の実績値とに基づいて、発電量予測モデルを学習により更新してよい。発電量予測モデル更新部１０２２は、実際の発電装置１００の発電によって更新された発電量予測因子の情報を用いて、発電量予測モデルを学習する。
【０１５０】
発電量予測モデル更新部１０２２は、予め定められた更新期間毎に、学習により新たな発電量予測モデルに更新してよい。これに代えて、発電量予測モデル更新部１０２２は、予め定められた回数だけ学習したこと、または学習による誤差差分が予め定められた閾値を下回ったこと等の諸条件に応じて、発電量予測モデルを更新してもよい。発電量予測モデル更新部１０２２は、発電量予測因子の情報が更新されたことに応じて、発電量予測モデルの学習を実行してよい。発電量予測モデル更新部１０２２は、更新期間において、１または複数回の学習を実行してよい。発電量予測モデル更新部１０２２は、適応学習またはオンライン学習等により、発電量予測モデルを学習してよい。発電量予測モデル更新部１０２２は、更新した発電量予測モデルを発電量予測部１０２４に供給する。
【０１５１】
発電量予測部１０２４は、記憶部９１０に接続される。発電量予測部１０２４は、発電量予測因子に基づいて、発電装置１００の予測発電量を、発電量予測モデルを用いて生成する。
【０１５２】
発電量予測部１０２４は、例えば、予め定められた期間毎に、将来の予測対象期間における発電装置１００の発電量を予測する。発電量予測部１０２４は、記憶部９１０から発電量予測因子を受け取る。発電量予測部１０２４は、例えば、予測すべき期間の直前までの期間における発電量予測因子の情報を、発電量予測モデルに適用して発電装置１００の発電量を予測する。発電量予測部１０２４は、予測結果を記憶部９１０に供給し、予測部９２０または計画部９３０で用いる因子として記憶させる。また、発電量予測部１０２４は、予測結果を、予測部９２０の他の構成または計画部９３０に直接供給してよい。
【０１５３】
電力価格予測モデル生成部１０３０は、記憶部９１０と電力価格予測モデル更新部１０３２とに接続される。電力価格予測モデル生成部１０３０は、記憶部９１０からモデル生成のためのデータ（例えば、予測因子または実績値等）を受け取り、電力価格予測モデルを生成する。電力価格予測モデルは、電力価格予測因子に基づいて、予測対象期間における電力価格を予測するモデルであってよい。
【０１５４】
電力価格予測モデル生成部１０３０は、予測対象期間よりも過去の情報を用いて、事前学習またはオフライン学習等により、電力価格予測モデルを生成してよい。電力価格予測モデル生成部１０３０は、例えば、回帰分析、ベイズ推論、ニューラルネットワーク、ガウシアン混合モデル、および隠れマルコフモデル等を用いて、電力価格予測モデルを生成する。また、電力価格予測モデルとして、例えば、ＬＳＴＭ、ＲＮＮ、およびその他の記憶を有するモデルを使用すれば、因子の時系列から電力価格を予測することもできる。電力価格予測モデル生成部１０３０は、生成した電力価格予測モデルを電力価格予測モデル更新部１０３２に供給する。
【０１５５】
電力価格予測モデル更新部１０３２は、記憶部９１０と電力価格予測部１０３４とに接続される。電力価格予測モデル更新部１０３２は、電力価格の実績値を含む学習データを用いて、電力価格予測モデルを学習により更新してよい。電力価格予測モデル更新部１０３２は、電力価格予測モデル生成部１０３０が電力価格予測モデルの生成に用いた電力価格予測因子の情報よりも時間的に後の情報を更に用いて学習することが望ましい。電力価格予測モデル更新部１０３２は、例えば、過去期間における電力価格予測因子の値と、過去期間以降の電力価格の実績値とに基づいて、電力価格予測モデルを学習により更新してよい。電力価格予測モデル更新部１０３２は、実際の電力価格の推移によって更新された電力価格予測因子の情報を用いて、電力価格予測モデルを学習する。
【０１５６】
電力価格予測モデル更新部１０３２は、予め定められた更新期間毎に、学習により新たな電力価格予測モデルに更新してよい。これに代えて、電力価格予測モデル更新部１０３２は、予め定められた回数だけ学習したこと、または学習による誤差差分が予め定められた閾値を下回ったこと等の諸条件に応じて、電力価格予測モデルを更新してもよい。電力価格予測モデル更新部１０３２は、電力価格予測因子の情報が更新されたことに応じて、電力価格予測モデルの学習を実行してよい。電力価格予測モデル更新部１０３２は、更新期間において、１または複数回の学習を実行してよい。電力価格予測モデル更新部１０３２は、適応学習またはオンライン学習等により、電力価格予測モデルを学習してよい。電力価格予測モデル更新部１０３２は、更新した電力価格予測モデルを電力価格予測部１０３４に供給する。
【０１５７】
電力価格予測部１０３４は、記憶部９１０に接続される。電力価格予測部１０３４は、電力価格予測因子に基づき、電力価格予測モデルを用いて、電力系統の予測電力価格を生成する。
【０１５８】
電力価格予測部１０３４は、予め定められた期間毎に、将来の予測対象期間における電力系統の電力価格を予測する。電力価格予測部１０３４は、例えば、予測すべき期間の直前までの期間における電力価格予測因子の情報を、電力価格予測モデルに適用して電力価格を予測する。電力価格予測部１０３４は、予測結果を記憶部９１０に供給し、予測部９２０または計画部９３０で用いる因子として記憶させる。また、電力価格予測部１０３４は、予測結果を、予測部９２０の他の構成または計画部９３０に直接供給してよい。
【０１５９】
消費予測モデル生成部１０４０は、記憶部９１０と消費予測モデル更新部１０４２とに接続される。消費予測モデル生成部１０４０は、記憶部９１０からモデル生成のためのデータ（例えば、予測因子または実績値等）を受け取り、消費予測モデルを生成する。消費予測モデルは、消費予測因子に基づいて、予測対象期間における水素の予測消費量を予測するモデルであってよい。
【０１６０】
消費予測モデル生成部１０４０は、予測対象期間よりも過去の情報を用いて、事前学習またはオフライン学習等により、消費予測モデルを生成してよい。消費予測モデル生成部１０４０は、例えば、回帰分析、ベイズ推論、ニューラルネットワーク、ガウシアン混合モデル、および隠れマルコフモデル等を用いて、消費予測モデルを生成する。また、消費予測モデルとして、例えば、ＬＳＴＭ、ＲＮＮ、およびその他の記憶を有するモデルを使用すれば、因子の時系列から水素の消費量を予測することもできる。消費予測モデル生成部１０４０は、生成した消費予測モデルを消費予測モデル更新部１０４２に供給する。
【０１６１】
消費予測モデル更新部１０４２は、記憶部９１０と消費予測部１０４４とに接続される。消費予測モデル更新部１０４２は、水素の消費量の実績値を含む学習データを用いて、消費予測モデルを学習により更新してよい。消費予測モデル更新部１０４２は、消費予測モデル生成部１０４０が消費予測モデルの生成に用いた消費予測因子の情報よりも時間的に後の情報を更に用いて学習することが望ましい。消費予測モデル更新部１０４２は、例えば、過去期間における消費予測因子の値と、過去期間以降の水素の消費量の実績値とに基づいて、消費予測モデルを学習により更新してよい。消費予測モデル更新部１０４２は、実際の水素の消費量の推移によって更新された消費予測因子の情報を用いて、消費予測モデルを学習してよい。
【０１６２】
消費予測モデル更新部１０４２は、予め定められた更新期間毎に、学習により新たな消費予測モデルに更新してよい。これに代えて、消費予測モデル更新部１０４２は、予め定められた回数だけ学習したこと、または学習による誤差差分が予め定められた閾値を下回ったこと等の諸条件に応じて、消費予測モデルを更新してもよい。消費予測モデル更新部１０４２は、消費予測因子の情報が更新されたことに応じて、消費予測モデルの学習を実行してよい。消費予測モデル更新部１０４２は、更新期間において、１または複数回の学習を実行してよい。また、消費予測モデル更新部１０４２は、適応学習またはオンライン学習等により、消費予測モデルを学習してよい。消費予測モデル更新部１０４２は、更新した消費予測モデルを消費予測部１０４４に供給する。
【０１６３】
消費予測部１０４４は、記憶部９１０に接続される。消費予測部１０４４は、消費予測因子に基づいて、水素の予測消費量を、消費予測モデルを用いて生成する。
【０１６４】
消費予測部１０４４は、例えば、予め定められた期間毎に、将来の予測対象期間における水素の消費量を予測する。消費予測部１０４４は、例えば、予測すべき期間の直前までの期間における消費予測因子の情報を、消費予測モデルに適用して水素の消費量を予測する。消費予測部１０４４は、予測結果を記憶部９１０に供給し、予測部９２０または計画部９３０で用いる因子として記憶させる。また、消費予測部１０４４は、予測結果を、予測部９２０の他の構成または計画部９３０に直接供給してよい。
【０１６５】
貯蔵量予測モデル生成部１０５０は、記憶部９１０と貯蔵量予測モデル更新部１０５２とに接続される。貯蔵量予測モデル生成部１０５０は、記憶部９１０からモデル生成のためのデータ（例えば、予測因子または実績値等）を受け取り、貯蔵量予測モデルを生成する。貯蔵量予測モデルは、予測対象期間における水素貯蔵装置１２０の水素の予測貯蔵量を、貯蔵量予測因子に基づいて予測するモデルであってよい。
【０１６６】
貯蔵量予測モデル生成部１０５０は、予測対象期間よりも過去の貯蔵量予測因子を用いて、事前学習またはオフライン学習等により、貯蔵量予測モデルを生成してよい。貯蔵量予測モデル生成部１０５０は、例えば、回帰分析、ベイズ推論、ニューラルネットワーク、ガウシアン混合モデル、および隠れマルコフモデル等を用いて、貯蔵量予測モデルを生成する。また、貯蔵量予測モデルとして、例えば、ＬＳＴＭ、ＲＮＮ、およびその他の記憶を有するモデルを使用すれば、因子の時系列から水素貯蔵装置１２０の貯蔵量を予測することもできる。貯蔵量予測モデル生成部１０５０は、生成した貯蔵量予測モデルを貯蔵量予測モデル更新部１０５２に供給する。
【０１６７】
貯蔵量予測モデル更新部１０５２は、記憶部９１０と貯蔵量予測部１０５４に接続される。貯蔵量予測モデル更新部１０５２は、水素貯蔵装置１２０の水素の貯蔵量の実績値を含む学習データを用いて、貯蔵量予測モデルを学習により更新してよい。貯蔵量予測モデル更新部１０５２は、貯蔵量予測モデル生成部１０５０が貯蔵量予測モデルの生成に用いた貯蔵量予測因子の情報よりも時間的に後の情報を更に用いて学習することが望ましい。貯蔵量予測モデル更新部１０５２は、例えば、過去期間における貯蔵量予測因子の値と、過去期間以降の水素貯蔵装置１２０の水素の貯蔵量の実績値とに基づいて、貯蔵量予測モデルを学習により更新してよい。貯蔵量予測モデル更新部１０５２は、実際の水素の貯蔵量の推移によって更新された貯蔵量予測因子の情報を用いて、貯蔵量予測モデルを学習してよい。
【０１６８】
貯蔵量予測モデル更新部１０５２は、予め定められた更新期間毎に、学習により新たな貯蔵量予測モデルに更新してよい。これに代えて、貯蔵量予測モデル更新部１０５２は、予め定められた回数だけ学習したこと、または学習による誤差差分が予め定められた閾値を下回ったこと等の諸条件に応じて、貯蔵量予測モデルを更新してもよい。貯蔵量予測モデル更新部１０５２は、貯蔵量予測因子の情報が更新されたことに応じて、貯蔵量予測モデルの学習を実行してよい。貯蔵量予測モデル更新部１０５２は、更新期間において、１または複数回の学習を実行してよい。貯蔵量予測モデル更新部１０５２は、適応学習またはオンライン学習等により、貯蔵量予測モデルを学習してよい。貯蔵量予測モデル更新部１０５２は、更新した貯蔵量予測モデルを貯蔵量予測部１０５４に供給する。
【０１６９】
貯蔵量予測部１０５４は、記憶部９１０に接続される。貯蔵量予測部１０５４は、貯蔵量予測モデルと貯蔵量予測因子の情報とを用いて、水素貯蔵装置１２０における水素の予測貯蔵量を生成してよい。
【０１７０】
貯蔵量予測部１０５４は、予め定められた期間毎に、将来の予測対象期間における水素貯蔵装置１２０の水素の貯蔵量を予測する。貯蔵量予測部１０５４は、例えば、予測すべき期間の直前までの期間における貯蔵量予測因子の情報を、貯蔵量予測モデルに適用して水素貯蔵装置１２０の水素の貯蔵量を予測する。貯蔵量予測部１０５４は、予測結果を記憶部９１０に供給し、予測部９２０または計画部９３０で用いる因子として記憶させる。また、貯蔵量予測部１０５４は、予測結果を、予測部９２０の他の構成または計画部９３０に直接供給してよい。
【０１７１】
蓄電量予測モデル生成部１０６０は、記憶部９１０と蓄電量予測モデル更新部１０６２とに接続される。蓄電量予測モデル生成部１０６０は、記憶部９１０からモデル生成のためのデータ（例えば、予測因子または実績値等）を受け取り、蓄電量予測モデルを生成する。蓄電量予測モデルは、予測対象期間における予測蓄電量を、蓄電量予測因子に基づいて予測するモデルであってよい。
【０１７２】
蓄電量予測モデル生成部１０６０は、予測対象期間よりも過去の蓄電量予測因子を用いて、事前学習またはオフライン学習等により、蓄電量予測モデルを生成してよい。蓄電量予測モデル生成部１０６０は、例えば、回帰分析、ベイズ推論、ニューラルネットワーク、ガウシアン混合モデル、および隠れマルコフモデル等を用いて、蓄電量予測モデルを生成する。また、蓄電量予測モデルとして、例えば、ＬＳＴＭ、ＲＮＮ、およびその他の記憶を有するモデルを使用すれば、因子の時系列から蓄電装置１３０の蓄電量を予測することもできる。蓄電量予測モデル生成部１０６０は、生成した蓄電量予測モデルを蓄電量予測モデル更新部１０６２に供給する。
【０１７３】
蓄電量予測モデル更新部１０６２は、記憶部９１０と蓄電量予測部１０６４に接続される。蓄電量予測モデル更新部１０６２は、蓄電装置１３０の蓄電量の実績値を含む学習データを用いて、蓄電量予測モデルを学習により更新してよい。蓄電量予測モデル更新部１０６２は、蓄電量予測モデル生成部１０６０が蓄電量予測モデルの生成に用いた蓄電量予測因子の情報よりも時間的に後の情報を更に用いて学習することが望ましい。蓄電量予測モデル更新部１０６２は、例えば、過去期間における蓄電量予測因子の値と、過去期間以降の蓄電装置１３０の蓄電量の実績値とに基づいて、蓄電量予測モデルを学習により更新してよい。蓄電量予測モデル更新部１０６２は、実際の蓄電量の推移によって更新された蓄電量予測因子の情報を用いて、蓄電量予測モデルを学習する。
【０１７４】
蓄電量予測モデル更新部１０６２は、予め定められた更新期間毎に、学習により新たな蓄電量予測モデルに更新してよい。これに代えて、蓄電量予測モデル更新部１０６２は、予め定められた回数だけ学習したこと、または学習による誤差差分が予め定められた閾値を下回ったこと等の諸条件に応じて、蓄電量予測モデルを更新してもよい。蓄電量予測モデル更新部１０６２は、蓄電量予測因子の情報が更新されたことに応じて、蓄電量予測モデルの学習を実行してよい。蓄電量予測モデル更新部１０６２は、更新期間において、１または複数回の学習を実行してよい。蓄電量予測モデル更新部１０６２は、適応学習またはオンライン学習等により、蓄電量予測モデルを学習してよい。蓄電量予測モデル更新部１０６２は、更新した蓄電量予測モデルを蓄電量予測部１０６４に供給する。
【０１７５】
蓄電量予測部１０６４は、記憶部９１０に接続される。蓄電量予測部１０６４は、蓄電量予測因子に基づいて、蓄電装置１３０の予測蓄電量を、更新された蓄電量予測モデルを用いて生成する。
【０１７６】
蓄電量予測部１０６４は、予め定められた期間毎に、将来の予測対象期間における蓄電装置１３０の蓄電量を予測する。蓄電量予測部１０６４は、例えば、予測すべき期間の直前までの期間における蓄電量予測因子の情報を、蓄電量予測モデルに適用して蓄電装置１３０の蓄電量を予測する。蓄電量予測部１０６４は、予測結果を記憶部９１０に供給し、予測部９２０または計画部９３０で用いる因子として記憶させる。また、蓄電量予測部１０６４は、予測結果を、予測部９２０の他の構成または計画部９３０に直接供給してよい。
【０１７７】
異常予測モデル生成部１０７０は、記憶部９１０と蓄電量予測モデル更新部１０６２とに接続される。蓄電量予測モデル生成部１０６０は、記憶部９１０からモデル生成のためのデータ（例えば、予測因子または実績値等）を受け取り、異常予測モデルを生成する。異常予測モデルは、水素製造システム１０の稼働状況を含む異常予測因子に基づいて、水素製造システム１０の異常発生を予測するモデルであってよい。
【０１７８】
異常予測モデル生成部１０７０は、予測対象期間よりも過去の異常予測因子を用いて、事前学習またはオフライン学習等により、異常予測モデルを生成してよい。異常予測モデル生成部１０７０は、例えば、回帰分析、ベイズ推論、ニューラルネットワーク、ガウシアン混合モデル、および隠れマルコフモデル等を用いて、異常予測モデルを生成する。また、異常予測モデルとして、例えば、ＬＳＴＭ、ＲＮＮ、およびその他の記憶を有するモデルを使用すれば、因子の時系列から水素製造システム１０の異常を予測することもできる。異常予測モデル生成部１０７０は、生成した異常予測モデルを異常予測モデル更新部１０７２に供給する。
【０１７９】
異常予測モデル更新部１０７２は、記憶部９１０と異常予測生成部１０７４に接続される。異常予測モデル更新部１０７２は、異常動作の実績値（例えば、水素製造システム１０にける、異常が生じた時期、異常の内容、異常が生じた装置、部品、または異常による水素製造への影響等）を含む学習データを用いて、異常予測モデルを学習により更新してよい。異常予測モデル更新部１０７２は、異常予測モデル生成部１０７０が異常予測モデルの生成に用いた異常予測因子の情報よりも時間的に後の情報を更に用いて学習することが望ましい。異常予測モデル更新部１０７２は、例えば、過去期間における異常予測因子の値と、過去期間以降の異常動作の実績値とに基づいて、異常予測モデルを学習により更新してよい。異常予測モデル更新部１０７２は、実際の異常動作によって更新された異常予測因子の情報を用いて、異常予測モデルを学習する。
【０１８０】
異常予測モデル更新部１０７２は、予め定められた更新期間毎に、学習により新たな異常予測モデルに更新してよい。これに代えて、異常予測モデル更新部１０７２は、予め定められた回数だけ学習したこと、または学習による誤差差分が予め定められた閾値を下回ったこと等の諸条件に応じて、異常予測モデルを更新してもよい。異常予測モデル更新部１０７２は、異常予測因子の情報が更新されたことに応じて、異常予測モデルの学習を実行してよい。異常予測モデル更新部１０７２は、更新期間において、１または複数回の学習を実行してよい。異常予測モデル更新部１０７２は、適応学習またはオンライン学習等により、異常予測モデルを学習してよい。異常予測モデル更新部１０７２は、更新した異常予測モデルを異常予測生成部１０７４に供給する。
【０１８１】
異常予測生成部１０７４は、記憶部９１０に接続される。異常予測生成部１０７４は、異常予測因子に基づいて、水素製造システム１０の異常予測を、更新された異常予測モデルを用いて生成する。
【０１８２】
異常予測生成部１０７４は、予め定められた期間毎に、将来の予測対象期間における異常を予測する。異常予測生成部１０７４は、例えば、予測すべき期間の直前までの期間における異常予測因子の情報を、異常予測モデルに適用して異常を予測する。異常予測生成部１０７４は、予測結果を記憶部９１０に供給し、予測部９２０または計画部９３０で用いる因子として記憶させる。また、異常予測生成部１０７４は、予測結果を、予測部９２０の他の構成または計画部９３０に直接供給してよい。
【０１８３】
図１１は、本実施形態の計画装置８００の計画部９３０の詳細な構成を示す。計画部９３０は、保守計画モデル生成部１１００と、保守計画モデル更新部１１０２と、保守計画部１１０４とを有し、水素製造システム１０における１または複数の装置についての保守計画を生成する。計画部９３０は、稼働計画モデル生成部１１１０と、稼働計画モデル更新部１１１２と、稼働計画部１１１４とを有し、水素発生装置１１０の稼働計画を生成する。
【０１８４】
ここで、記憶部９１０は、保守計画因子および稼働計画因子の少なくとも１つを含む計画因子を記憶する。
【０１８５】
保守計画因子は、水素製造システム１０の装置の保守に関する情報を含んでよい。保守計画因子は、異常予測生成部１０７４により生成された異常予測を含んでよい。また、保守計画因子は、水素製造システム１０の過去の保守計画を含んでよい。保守計画因子は、各装置の保守作業を実行できる作業員、保守作業を実行できる装置、および水素製造システム１０の各装置の交換部品等の情報を含んでよい。また、保守計画因子は、過去に保守作業を実行した時期、期間、内容、および保守作業による装置の稼働率の変化等の情報を含んでよい。保守計画因子は、異常予測因子を含んでよい。
【０１８６】
稼働計画因子は、水素発生装置１１０の稼働に関する情報を含んでよい。稼働計画因子は、例えば、水素発生装置１１０の稼働量、水素発生装置１１０の水素の生成効率（例えば、単位電力当たりまたは単位時間当たりの水素の生成量等）、水素製造システム１０の予測需要量、保守計画、発電装置１００が発電に利用する再生可能エネルギーの種類、発電装置１００の発電量、予測発電量、蓄電装置１３０の蓄電量、予測蓄電量、電力系統の電力価格、予測電力価格、水素貯蔵装置１２０の水素の貯蔵量、予測貯蔵量、および水素発生装置１１０の予測稼働量の少なくとも１つを含んでよい。
【０１８７】
保守計画因子および稼働計画因子の少なくとも１つは、略一定時間毎の時系列の情報でよい。保守計画因子および稼働計画因子の少なくとも１つは、時間の経過と共にそれぞれ追加または更新されてよい。保守計画因子および稼働計画因子の少なくとも１つは、計画装置８００において生成された予測結果、および計画データの少なくとも１つを含んでよい。また、保守計画因子および稼働計画因子の少なくとも１つは、外部のデータベースまたは水素製造システム１０における管理装置等から供給された情報を含んでよい。
【０１８８】
保守計画モデル生成部１１００は、記憶部９１０と保守計画モデル更新部１１０２とに接続され、モデル生成のためのデータ（例えば、計画因子または実績値等）を記憶部９１０から受け取り、保守計画モデルを生成する。保守計画モデルは、計画対象期間より前における保守計画因子に基づいて、計画対象期間中における、水素製造システム１０の少なくとも１つの装置についての保守計画を生成するモデルであってよい。
【０１８９】
保守計画モデル生成部１１００は、計画対象期間よりも過去の情報を用いて、事前学習またはオフライン学習等により、保守計画モデルを生成してよい。保守計画モデル生成部１１００は、例えば、回帰分析、ベイズ推論、ニューラルネットワーク、ガウシアン混合モデル、および隠れマルコフモデル等を用いて、保守計画モデルを生成する。また、保守計画モデルとして、例えば、ＬＳＴＭ、ＲＮＮ、およびその他の記憶を有するモデルを使用すれば、因子の時系列から保守計画を生成することもできる。保守計画モデル生成部１１００は、生成した保守計画モデルを保守計画モデル更新部１１０２に供給する。
【０１９０】
保守計画モデル更新部１１０２は、記憶部９１０と保守計画部１１０４とに接続される。保守計画モデル更新部１１０２は、例えば、Ｑ学習、ＳＡＲＳＡ法、またはモンテカルロ法等の強化学習を実行することによって、保守計画モデルを学習する。
【０１９１】
保守計画モデル更新部１１０２は、水素製造システム１０における水素の生産性を評価する評価指標に基づいて、保守計画モデルを学習により更新してよい。保守計画モデル更新部１１０２は、水素の予測需要量を満たすこと等を含む制約条件の下での評価指標が所定範囲になるように、保守計画モデルを学習して更新してよい。ここで、制約条件は、水素貯蔵装置１２０の貯蔵量の最大貯蔵可能量、蓄電装置１３０の蓄電量の最大蓄電可能量、および蓄電装置１３０に蓄電された電力の放電率の少なくとも１つをさらに含んでよい。
【０１９２】
また、評価指標は、水素製造システム１０における、保守作業コスト、保守作業による水素生成効率の低下、運営コスト、売上、および利益、並びに、供給する水素の単位量当たりの原価の少なくとも１つに基づくものであってよい。評価指標は、計画装置８００により算出されてよく、または外部の装置から計画装置８００に供給されてよい。評価指標は、例えば、目的関数により算出されるものであってよい。評価指標は、一例として、水素製造システム１０の保守作業コスト、保守作業による水素生成効率の低下、水素製造システム１０の運営コスト、売上、および利益、並びに、水素製造システム１０が供給する水素の単位量当たりの原価のうちの複数についてそれぞれに重みをかけて和をとった重み付け和の目的関数で算出されてよい。
【０１９３】
保守計画モデル更新部１１０２は、保守計画モデル生成部１１００が保守計画モデルの生成に用いた保守計画因子の情報よりも時間的に後の情報を更に用いて学習することが望ましい。保守計画モデル更新部１１０２は、例えば、過去期間における保守計画因子の値と、過去期間以降の保守計画の評価指標とに基づいて、保守計画モデルを学習により更新してよい。保守計画モデル更新部１１０２は、実際の保守計画の実施に応じて算出された評価指標を用いて、保守計画モデルを学習する。
【０１９４】
保守計画モデル更新部１１０２は、例えば、予め定められた更新期間毎に、学習により新たな保守計画モデルに更新してよい。これに代えて、保守計画モデル更新部１１０２は、予め定められた回数だけ学習したこと、または、評価指標が最大、最小、もしくは予め定められた範囲内になったこと等の諸条件に応じて、保守計画モデルを更新してもよい。保守計画モデル更新部１１０２は、適応学習またはオンライン学習等により、保守計画モデルを学習してよい。保守計画モデル更新部１１０２は、更新期間において、１または複数回の学習を実行してよい。保守計画モデル更新部１１０２は、更新した保守計画モデルを保守計画部１１０４に供給する。
【０１９５】
保守計画部１１０４は、記憶部９１０に接続される。稼働計画部１１１４は、保守計画因子に基づいて、保守計画モデルを用いて、水素製造システム１０の保守計画を生成する。
【０１９６】
保守計画部１１０４は、例えば、予め定められた期間毎に、将来の計画対象期間における保守計画を生成する。保守計画部１１０４は、例えば、計画すべき期間の直前までの期間における保守計画因子の情報を、保守計画モデルに適用して保守計画を生成する。保守計画部１１０４は、保守計画の計画データを、制御部８１０および記憶部９１０の少なくとも一方に供給してよい。また、保守計画部１１０４は、計画データを、予測部９２０および／または稼働計画部１１１４に直接供給してよい。
【０１９７】
稼働計画モデル生成部１１１０は、記憶部９１０と稼働計画モデル更新部１１１２とに接続され、モデル生成のためのデータ（例えば、計画因子または実績値等）を記憶部９１０から受け取り、稼働計画モデルを生成する。稼働計画モデルは、計画対象期間より前における稼働計画因子に基づいて、計画対象期間中における、水素発生装置１１０の稼働計画を生成するモデルであってよい。
【０１９８】
稼働計画モデル生成部１１１０は、計画対象期間よりも過去の情報を用いて、事前学習またはオフライン学習等により、稼働計画モデルを生成してよい。稼働計画モデル生成部１１１０は、例えば、回帰分析、ベイズ推論、ニューラルネットワーク、ガウシアン混合モデル、および隠れマルコフモデル等を用いて、稼働計画モデルを生成する。また、稼働計画モデルとして、例えば、ＬＳＴＭ、ＲＮＮ、およびその他の記憶を有するモデルを使用すれば、因子の時系列から稼働計画を生成することもできる。稼働計画モデル生成部１１１０は、生成した稼働計画モデルを稼働計画モデル更新部１１１２に供給する。
【０１９９】
稼働計画モデル更新部１１１２は、記憶部９１０と稼働計画部１１１４とに接続される。稼働計画モデル更新部１１１２は、例えば、Ｑ学習、ＳＡＲＳＡ法、またはモンテカルロ法等の強化学習を実行することによって、稼働計画モデルを学習する。
【０２００】
稼働計画モデル更新部１１１２は、水素製造システム１０における水素の生産性を評価する評価指標に基づいて、稼働計画モデルを学習により更新する。稼働計画モデル更新部１１１２は、水素の予測需要量を満たすこと等を含む制約条件の下での評価指標が所定範囲になるように、稼働計画モデルを学習して更新してよい。ここで、制約条件は、水素貯蔵装置１２０の貯蔵量の最大貯蔵可能量、蓄電装置１３０の蓄電量の最大蓄電可能量、および蓄電装置１３０に蓄電された電力の放電率の少なくとも１つをさらに含んでよい。
【０２０１】
また、評価指標は、水素製造システム１０における、運営コスト、売上、および利益、並びに、供給する水素の単位量当たりの原価の少なくとも１つに基づくものであってよい。評価指標は、計画装置８００により算出されてよく、または外部の装置から計画装置８００に供給されてよい。評価指標は、例えば、目的関数により算出されるものであってよい。評価指標は、一例として、水素製造システム１０の運営コスト、売上、および利益、並びに、水素製造システム１０が供給する水素の単位量当たりの原価のうちの複数についてそれぞれに重みをかけて和をとった重み付け和の目的関数で算出されてよい。
【０２０２】
稼働計画モデル更新部１１１２は、稼働計画モデル生成部１１１０が稼働計画モデルの生成に用いた稼働計画因子の情報よりも時間的に後の情報を更に用いて学習することが望ましい。稼働計画モデル更新部１１１２は、例えば、過去期間における稼働計画因子の値と、過去期間以降の稼働計画の評価指標等とに基づいて、稼働計画モデルを学習により更新してよい。稼働計画モデル更新部１１１２は、実際の稼働計画の実施に応じて算出された評価指標を用いて、稼働計画モデルを学習する。
【０２０３】
稼働計画モデル更新部１１１２は、例えば、予め定められた更新期間毎に、学習により新たな稼働計画モデルに更新してよい。これに代えて、稼働計画モデル更新部１１１２は、予め定められた回数だけ学習したこと、または、評価指標が最大、最小、もしくは予め定められた範囲内になったこと等の諸条件に応じて、稼働計画モデルを更新してもよい。稼働計画モデル更新部１１１２は、適応学習またはオンライン学習等により、稼働計画モデルを学習してよい。稼働計画モデル更新部１１１２は、更新期間において、１または複数回の学習を実行してよい。稼働計画モデル更新部１１１２は、更新した稼働計画モデルを稼働計画部１１１４に供給する。
【０２０４】
稼働計画部１１１４は、記憶部９１０に接続される。稼働計画部１１１４は、稼働計画因子に基づいて、稼働計画モデルを用いて、水素発生装置１１０の稼働計画を生成する。
【０２０５】
稼働計画部１１１４は、例えば、予め定められた期間毎に、将来の計画対象期間における稼働計画を生成する。稼働計画部１１１４は、例えば、計画すべき期間の直前までの期間における稼働計画因子の情報を、稼働計画モデルに適用して稼働計画を生成する。稼働計画部１１１４は、稼働計画の計画データを、制御部８１０および記憶部９１０の少なくとも一方に供給してよい。また、稼働計画部１１１４は、計画データを、予測部９２０および／または保守計画部１１０４に直接供給してよい。
【０２０６】
以上の本実施形態に係る制御装置１６０は、学習により生成したモデルを用いて、水素製造システム１０において水素を低コストに供給するための効率的な計画を生成することができる。このような制御装置１６０の動作について、次に説明する。
【０２０７】
図１２は、本実施形態に係る制御装置１６０のフローの一例を示す。
【０２０８】
制御部８１０は、過去のトレンドとなる予測因子および計画因子の情報を取得する（Ｓ１２１０）。制御部８１０は、例えば、時刻ｔ０から時刻ｔ１における、予測因子および計画因子の情報を取得する。取得部９００は、制御部８１０により取得した予測因子および計画因子の情報を記憶部９１０に記憶させる。また、取得部９００は、予測因子および計画因子の情報を予測部９２０および計画部９３０に直接供給してもよい。
【０２０９】
次に、予測部９２０および計画部９３０は、学習モデルを生成する（Ｓ１２２０）。予測部９２０および計画部９３０は、記憶部９１０から受け取った、時刻ｔ０から時刻ｔ１の期間における予測因子および計画因子の値に基づき、学習モデルを生成する。
【０２１０】
稼働予測モデル生成部１０００は、時刻ｔ０から時刻ｔ１の期間における稼働予測因子の値を用いて、稼働予測モデルを生成する。需要予測モデル生成部１０１０は、時刻ｔ０から時刻ｔ１の期間における需要予測因子の値を用いて、需要予測モデルを生成する。発電量予測モデル生成部１０２０は、時刻ｔ０から時刻ｔ１の期間における発電量予測因子の値を用いて、発電量予測モデルを生成する。電力価格予測モデル生成部１０３０は、時刻ｔ０から時刻ｔ１の期間における電力価格予測因子の値を用いて、電力価格予測モデルを生成する。消費予測モデル生成部１０４０は、時刻ｔ０から時刻ｔ１の期間における消費予測因子の値を用いて、消費予測モデルを生成する。貯蔵量予測モデル生成部１０５０は、時刻ｔ０から時刻ｔ１の期間における貯蔵量予測因子の値を用いて、貯蔵量予測モデルを生成する。蓄電量予測モデル生成部１０６０は、時刻ｔ０から時刻ｔ１の期間における蓄電量予測因子の値を用いて、蓄電量予測モデルを生成する。異常予測モデル生成部１０７０は、時刻ｔ０から時刻ｔ１の期間における異常予測因子の値を用いて、異常予測モデルを生成する。
【０２１１】
保守計画モデル生成部１１００は、時刻ｔ０から時刻ｔ１の期間における保守計画因子の値を用いて、保守計画モデルを生成する。稼働計画モデル生成部１１１０は、時刻ｔ０から時刻ｔ１の期間における稼働計画因子の値を用いて、稼働計画モデルを生成する。
【０２１２】
また、予測部９２０および計画部９３０は、水素製造システム１０における対象の装置の物理モデルに基づく仮想データを予測データとし、当該予測データおよび過去の対象の装置の稼働において取得された実データを比較することにより、モデルを生成してよい。例えば、予測部９２０および計画部９３０は、予測データと、過去の実データから導出された目標データとの誤差が、誤差最小（例えば、０）または予め定められた値未満となるように、学習を実行してモデルを生成する。
【０２１３】
予測部９２０および計画部９３０は、一例として、時刻ｔ０から時刻ｔ１の期間におけるＭ日間の期間を仮想的な予測対象期間または計画対象期間とする。なお、Ｍ日間は、例えば、数日または十数日、１または数週間といった期間でよい。そして、予測部９２０および計画部９３０は、時刻ｔ０から時刻ｔ１の期間における予測対象期間または計画対象期間よりも前の期間の因子の値に基づく予測対象期間または計画対象期間の予測結果または計画データと、予測対象期間または計画対象期間の実データまたは仮想データとの誤差が、最小となるように学習する。
【０２１４】
なお、このような予測部９２０および計画部９３０による学習モデルの生成は、対象の装置の稼働に伴って制御装置１６０が当該対象の装置の実データを取得する前に、実行されてよい。
【０２１５】
次に、予測部９２０および計画部９３０は、生成した学習モデルを学習して更新する（Ｓ１２３０）。ここで、制御部８１０は、各因子の情報をさらに取得してよい。制御部８１０は、例えば、時刻ｔ２から時刻ｔ３における、各因子の情報を取得する。また、制御装置１６０は、評価指標を算出または外部の装置等から取得してよい。また、予測部９２０および計画部９３０は、例えば、時刻ｔ２から時刻ｔ３における予測結果および計画データ等を含む、各因子の情報を生成してもよい。なお、時刻ｔ２から時刻ｔ３の間の期間は、時刻ｔ０から時刻ｔ１の期間の後の期間とする。予測部９２０および計画部９３０は、新たな各因子の情報および／または評価指標を用いて適応学習してよい。
【０２１６】
例えば、稼働予測モデル更新部１００２は、稼働予測因子の値に基づき、稼働予測モデルを適応学習する。稼働予測モデル更新部１００２は、時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間における、水素発生装置１１０の稼働状況を用いて、稼働予測モデルを適応学習してよい。稼働予測モデル更新部１００２は、稼働予測モデルを用いて時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間における水素発生装置１１０の稼働量等を予測した結果が、取得した時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間の当該水素発生装置１１０の実際の稼働状況（実績値）と一致するように学習してよい。
【０２１７】
稼働予測モデル更新部１００２は、一例として、時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間におけるＭ日間の期間を仮想的な予測対象期間とする。なお、Ｍ日間は、例えば、数日または十数日、１または数週間、１または数ヶ月、１または数年といった期間でよい。稼働予測モデル更新部１００２は、一例として、時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間における予測対象期間よりも前の期間の稼働予測因子の値に基づく予測対象期間の予測結果と、当該予測対象期間の実績値との誤差が、誤差最小（例えば、０）または予め定められた値未満となるように学習する。
【０２１８】
需要予測モデル更新部１０１２は、需要予測因子の値に基づき、需要予測モデルを適応学習する。需要予測モデル更新部１０１２は、時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間における、水素製造システム１０に対する水素の需要量を用いて、需要予測モデルを適応学習してよい。需要予測モデル更新部１０１２は、需要予測モデルを用いて時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間における水素の需要量を予測した結果が、取得した時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間の実際の水素の需要量（実績値）と一致するように学習してよい。
【０２１９】
需要予測モデル更新部１０１２は、一例として、時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間におけるＭ日間の期間を仮想的な予測対象期間とする。なお、Ｍ日間は、例えば、数日または十数日、１または数週間、１または数ヶ月、１または数年といった期間でよい。需要予測モデル更新部１０１２は、一例として、時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間における予測対象期間よりも前の期間の需要予測因子の値に基づく予測対象期間の予測結果と、当該予測対象期間の実績値との誤差が、誤差最小（例えば、０）または予め定められた値未満となるように学習する。
【０２２０】
発電量予測モデル更新部１０２２は、発電量予測因子の値に基づき、発電量予測モデルを適応学習する。発電量予測モデル更新部１０２２は、時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間における、発電装置１００の発電量を用いて、発電量予測モデルを適応学習してよい。発電量予測モデル更新部１０２２は、発電量予測モデルを用いて時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間における発電装置１００の発電量を予測した結果が、取得した時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間の実際の発電量（実績値）と一致するように学習してよい。
【０２２１】
発電量予測モデル更新部１０２２は、一例として、時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間におけるＭ日間の期間を仮想的な予測対象期間とする。なお、Ｍ日間は、例えば、数日または十数日、１または数週間、１または数ヶ月、１または数年といった期間でよい。発電量予測モデル更新部１０２２は、一例として、時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間における予測対象期間よりも前の期間の発電量予測因子の値に基づく予測対象期間の予測結果と、当該予測対象期間の実績値との誤差が、誤差最小（例えば、０）または予め定められた値未満となるように学習する。
【０２２２】
電力価格予測モデル更新部１０３２は、電力価格予測因子の値に基づき、電力価格予測モデルを適応学習する。電力価格予測モデル更新部１０３２は、時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間における電力系統の電力価格を用いて、電力価格予測モデルを適応学習してよい。電力価格予測モデル更新部１０３２は、電力価格予測モデルを用いて時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間における電力価格を予測した結果が、取得した時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間の実際の電力価格（実績値）と一致するように学習してよい。
【０２２３】
電力価格予測モデル更新部１０３２は、一例として、時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間におけるＭ日間の期間を仮想的な予測対象期間とする。なお、Ｍ日間は、例えば、数日または十数日、１または数週間、１または数ヶ月、１または数年といった期間でよい。電力価格予測モデル更新部１０３２は、一例として、時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間における予測対象期間よりも前の期間の電力価格予測因子の値に基づく予測対象期間の予測結果と、当該予測対象期間の実績値との誤差が、誤差最小（例えば、０）または予め定められた値未満となるように学習する。
【０２２４】
消費予測モデル更新部１０４２は、消費予測因子の値に基づき、消費予測モデルを適応学習する。消費予測モデル更新部１０４２は、時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間における水素の消費量を用いて、消費予測モデルを適応学習してよい。消費予測モデル更新部１０４２は、消費予測モデルを用いて時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間における水素の消費量を予測した結果が、取得した時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間の実際の消費量（実績値）と一致するように学習してよい。
【０２２５】
消費予測モデル更新部１０４２は、一例として、時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間におけるＭ日間の期間を仮想的な予測対象期間とする。なお、Ｍ日間は、例えば、数日または十数日、１または数週間、１または数ヶ月、１または数年といった期間でよい。消費予測モデル更新部１０４２は、一例として、時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間における予測対象期間よりも前の期間の消費予測因子の値に基づく予測対象期間の予測結果と、当該予測対象期間の実績値との誤差が、誤差最小（例えば、０）または予め定められた値未満となるように学習する。
【０２２６】
貯蔵量予測モデル更新部１０５２は、貯蔵量予測因子の値に基づき、貯蔵量予測モデルを適応学習する。貯蔵量予測モデル更新部１０５２は、時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間における水素貯蔵装置１２０の水素の貯蔵量を用いて、貯蔵量予測モデルを適応学習してよい。貯蔵量予測モデル更新部１０５２は、貯蔵量予測モデルを用いて時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間における水素貯蔵装置１２０の水素の貯蔵量を予測した結果が、取得した時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間の実際の水素貯蔵装置１２０の貯蔵量（実績値）と一致するように学習してよい。
【０２２７】
貯蔵量予測モデル更新部１０５２は、一例として、時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間におけるＭ日間の期間を仮想的な予測対象期間とする。なお、Ｍ日間は、例えば、数日または十数日、１または数週間、１または数ヶ月、１または数年といった期間でよい。貯蔵量予測モデル更新部１０５２は、一例として、時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間における予測対象期間よりも前の期間の貯蔵量予測因子の値に基づく予測対象期間の予測結果と、当該予測対象期間の実績値との誤差が、誤差最小（例えば、０）または予め定められた値未満となるように学習する。
【０２２８】
蓄電量予測モデル更新部１０６２は、蓄電量予測因子の値に基づき、蓄電量予測モデルを適応学習する。蓄電量予測モデル更新部１０６２は、時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間における蓄電装置１３０の蓄電量を用いて、蓄電量予測モデルを適応学習してよい。蓄電量予測モデル更新部１０６２は、蓄電量予測モデルを用いて時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間における蓄電装置１３０の蓄電量を予測した結果が、取得した時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間の実際の蓄電装置１３０の蓄電量（実績値）と一致するように学習してよい。
【０２２９】
蓄電量予測モデル更新部１０６２は、一例として、時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間におけるＭ日間の期間を仮想的な予測対象期間とする。なお、Ｍ日間は、例えば、数日または十数日、１または数週間、１または数ヶ月、１または数年といった期間でよい。蓄電量予測モデル更新部１０６２は、一例として、時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間における予測対象期間よりも前の期間の蓄電量予測因子の値に基づく予測対象期間の予測結果と、当該予測対象期間の実績値との誤差が、誤差最小（例えば、０）または予め定められた値未満となるように学習する。
【０２３０】
異常予測モデル更新部１０７２は、異常予測因子の値に基づき、異常予測モデルを適応学習する。異常予測モデル更新部１０７２は、時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間における水素製造システム１０の異常状況を用いて、異常予測モデルを適応学習してよい。異常予測モデル更新部１０７２は、異常予測モデルを用いて時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間における水素製造システム１０の異常を予測した結果が、取得した時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間の実際の水素製造システム１０の異常状況（実績値）と一致するように学習してよい。
【０２３１】
異常予測モデル更新部１０７２は、一例として、時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間におけるＭ日間の期間を仮想的な予測対象期間とする。なお、Ｍ日間は、例えば、数日または十数日、１または数週間、１または数ヶ月、１または数年といった期間でよい。異常予測モデル更新部１０７２は、一例として、時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間における予測対象期間よりも前の期間の異常予測因子の値に基づく予測対象期間の予測結果と、当該予測対象期間の実績値との誤差が、誤差最小（例えば、０）または予め定められた値未満となるように学習する。
【０２３２】
また、保守計画モデル更新部１１０２は、水素製造システム１０の生産性を評価する評価指標に基づき、保守計画モデルを適応学習してよい。例えば、保守計画モデル更新部１１０２は、時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間における、評価指標を含む学習データを用いて、保守計画モデルを学習してよい。保守計画モデル更新部１１０２は、保守計画モデルを用いて生成した時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間における保守計画について、水素の予測需要量を満たすことを含む制約条件の下で、評価指標の値が、最小（例えば、０）、最大、または予め定められた範囲内となるように、強化学習を実行してよい。
【０２３３】
保守計画モデル更新部１１０２は、一例として、時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間におけるＭ日間の期間を仮想的な計画対象期間とする。なお、Ｍ日間は、例えば、数日または十数日、１または数週間、１または数ヶ月、１または数年といった期間でよい。そして、保守計画モデル更新部１１０２は、時刻ｔ２から時刻ｔ３の計画対象期間よりも前の期間の保守計画因子の値に基づく計画対象期間の保守計画について、当該計画対象期間における実際の水素需要および実施された保守計画の実績値を用いて、目的関数が最大化するように強化学習してよい。
【０２３４】
稼働計画モデル更新部１１１２は、水素製造システム１０の生産性を評価する評価指標に基づき、稼働計画モデルを適応学習してよい。例えば、稼働計画モデル更新部１１１２は、時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間における、評価指標を含む学習データを用いて、稼働計画モデルを学習してよい。稼働計画モデル更新部１１１２は、稼働計画モデルを用いて生成した時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間における稼働計画について、水素の予測需要量を満たすことを含む制約条件の下で、評価指標の値が、最小（例えば、０）、最大、または予め定められた範囲内となるように、強化学習を実行してよい。
【０２３５】
稼働計画モデル更新部１１１２は、一例として、時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間におけるＭ日間の期間を仮想的な計画対象期間とする。なお、Ｍ日間は、例えば、数日または十数日、１または数週間、１または数ヶ月、１または数年といった期間でよい。そして、稼働計画モデル更新部１１１２は、時刻ｔ２から時刻ｔ３の計画対象期間よりも前の期間の稼働計画因子の値に基づく計画対象期間の稼働計画について、当該計画対象期間における実際の水素需要および実施された稼働計画の実績値を用いて、目的関数が最大化するように強化学習してよい。
【０２３６】
なお、予測部９２０の各構成における予測対象期間は、それぞれ異なる期間であってよく、または同一の期間であってよい。計画部９３０の各構成における計画対象期間は、それぞれ異なる期間であってよく、または同一の期間であってよい。また、予測対象期間および計画対象期間は、それぞれ異なる期間であってよく、または同一の期間であってよい。
【０２３７】
また、保守計画モデル更新部１１０２および稼働計画モデル更新部１１１２は、例えば、保守計画および稼働計画について１つの目的関数で評価指標を算出して、当該評価指標の値が最小（例えば、０）、最大、または予め定められた範囲内となるように、複数の計画モデルを強化学習してよい。
【０２３８】
予測部９２０および計画部９３０は、予め定められた時間毎に学習モデルを更新してよい。例えば、予測部９２０および計画部９３０は、適応学習を開始してから更新に必要な初期更新期間だけ適応学習を継続させてから、学習モデルの最初の更新を実行し、その後、一定の期間毎に更新を繰り返す。ここで、初期更新期間は、生成する対象期間以上であることが望ましい。また、更新を繰り返す一定の期間は、数時間、十数時間、１日、数十時間、または数日等でよい。なお、予測部９２０および計画部９３０は、それぞれ異なる更新期間または同一の更新期間で学習モデルを更新してよい。
【０２３９】
次に、予測部９２０は、学習モデルを用いて予測結果を生成する（Ｓ１２４０）。例えば、稼働予測部１００４は、更新された稼働予測モデルおよび稼働予測因子の値を用いて、時刻ｔ４から時刻ｔ５における水素発生装置１１０の稼働量を予測する。なお、時刻ｔ４から時刻ｔ５の間の期間は、時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間の後の期間であり、予測時点の将来の期間であってよい。
【０２４０】
稼働予測部１００４は、予測電力価格を含む稼働予測因子に基づいて、水素発生装置１１０の予測稼働量を予測してよい。稼働予測部１００４は、予測に電力価格を用いることで、変動する電力価格に応じて稼働する水素発生装置１１０について、精度の良い稼働予測を生成できる。稼働予測部１００４は、一例として、初期更新期間に取得したＮ日分の稼働予測因子の値および／または予測部９２０で生成した予測結果を含む稼働予測因子の値を、稼働予測モデルに適用して、初期更新期間の後のＮ日間での稼働量を予測する。稼働予測部１００４は、生成した予測稼働量を記憶部９１０に供給して、記憶させてよい。
【０２４１】
例えば、需要予測部１０１４は、更新された需要予測モデルおよび需要予測因子の値を用いて、時刻ｔ４から時刻ｔ５における水素製造システム１０に対する水素の需要量を予測する。需要予測部１０１４は、予測需要量を、予測消費量を含む需要予測因子に基づいて予測してよい。これにより、需要予測部１０１４は、予測された水素の消費量に応じた需要を精度よく予測することができる。需要予測部１０１４は、一例として、初期更新期間に取得したＮ日分の需要予測因子の値および／または予測部９２０で生成した予測結果を含む需要予測因子の値を、需要予測モデルに適用して、初期更新期間の後のＮ日間での需要量を予測する。需要予測部１０１４は、生成した予測需要量を記憶部９１０に供給して、記憶させてよい。
【０２４２】
例えば、発電量予測部１０２４は、更新された発電量予測モデルおよび発電量予測因子の値を用いて、時刻ｔ４から時刻ｔ５における発電装置１００の発電量を予測する。発電量予測部１０２４は、一例として、初期更新期間に取得したＮ日分の発電量予測因子の値および／または予測部９２０で生成した予測結果を含む発電量予測因子の値を、発電量予測モデルに適用して、初期更新期間の後のＮ日間での発電量を予測する。発電量予測部１０２４は、生成した発電量予測を記憶部９１０に供給して、記憶させてよい。
【０２４３】
例えば、電力価格予測部１０３４は、更新された電力価格予測モデルおよび電力価格予測因子の値を用いて、時刻ｔ４から時刻ｔ５における電力価格を予測する。電力価格予測部１０３４は、一例として、初期更新期間に取得したＮ日分の電力価格予測因子の値および／または予測部９２０で生成した予測結果を含む電力価格予測因子の値を、電力価格予測モデルに適用して、初期更新期間の後のＮ日間での電力価格を予測する。電力価格予測部１０３４は、生成した予測電力価格を記憶部９１０に供給して、記憶させてよい。
【０２４４】
例えば、消費予測部１０４４は、更新された消費予測モデルおよび消費予測因子の値を用いて、時刻ｔ４から時刻ｔ５における、水素の消費量を予測する。消費予測部１０４４は、一例として、初期更新期間に取得したＮ日分の消費予測因子の値および／または予測部９２０で生成した消費予測因子の値を、消費予測モデルに適用して、初期更新期間の後のＮ日間での消費量を予測する。消費予測部１０４４は、生成した予測消費量を記憶部９１０に供給して、記憶させてよい。
【０２４５】
例えば、貯蔵量予測部１０５４は、更新された貯蔵量予測モデルおよび貯蔵量予測因子の値を用いて、時刻ｔ４から時刻ｔ５における、水素貯蔵装置１２０の水素の貯蔵量を予測する。貯蔵量予測部１０５４は、一例として、初期更新期間に取得したＮ日分の貯蔵量予測因子の値および／または予測部９２０で生成した予測結果を含む貯蔵量予測因子の値を、貯蔵量予測モデルに適用して、初期更新期間の後のＮ日間での貯蔵量を予測する。貯蔵量予測部１０５４は、生成した予測貯蔵量を記憶部９１０に供給して、記憶させてよい。
【０２４６】
例えば、蓄電量予測部１０６４は、更新された蓄電量予測モデルおよび蓄電量予測因子の値を用いて、時刻ｔ４から時刻ｔ５における、蓄電装置１３０の蓄電量を予測する。蓄電量予測部１０６４は、一例として、初期更新期間に取得したＮ日分の蓄電量予測因子の値および／または予測部９２０で生成した予測結果を含む蓄電量予測因子の値を、蓄電量予測モデルに適用して、初期更新期間の後のＮ日間での蓄電量を予測する。蓄電量予測部１０６４は、生成した予測蓄電量を記憶部９１０に供給して、記憶させてよい。
【０２４７】
例えば、異常予測生成部１０７４は、更新された異常予測モデルおよび異常予測因子の値を用いて、時刻ｔ４から時刻ｔ５における、水素製造システム１０の異常動作を予測する。異常予測生成部１０７４は、一例として、初期更新期間に取得したＮ日分の異常予測因子の値および／または予測部９２０で生成した予測結果を含む異常予測因子の値を、異常予測モデルに適用して、初期更新期間の後のＮ日間での異常予測を生成する。異常予測生成部１０７４は、生成した異常予測を記憶部９１０に供給して、記憶させてよい。
【０２４８】
計画部９３０は、更新された学習モデルを用いて、計画を生成する（Ｓ１２５０）。例えば、保守計画部１１０４は、予測部９２０が生成した予測結果を含む保守計画因子の値を、更新された保守計画モデルに適用して、時刻ｔ４から時刻ｔ５における保守計画を生成してよい。保守計画部１１０４は、一例として、初期更新期間に取得したＮ日分の保守計画因子の値および／または予測部９２０で生成した予測結果を含む保守計画因子の値を、保守計画モデルに適用して、初期更新期間の後のＮ日分の保守計画を生成する。保守計画部１１０４は、水素製造システム１０の各装置に１つの保守計画または複数の装置に１つの保守計画を生成してよい。
【０２４９】
例えば、保守計画部１１０４は、異常予測生成部１０７４による異常予測に基づいて、水素製造システム１０の保守計画を生成してよい。これにより、保守計画部１１０４は、異常予測により予測された異常発生時期よりも前に保守作業を行うように保守計画を生成できる。保守計画部１１０４は、保守計画モデル更新部１１０２における強化学習によって更新した保守計画モデルにより、保守作業によるコスト増加や水素発生装置１１０の稼働への影響を低減した保守計画を生成することができる。
【０２５０】
稼働計画部１１１４は、予測部９２０が生成した予測結果を含む稼働計画因子を、更新された稼働計画モデルに適用して、時刻ｔ４から時刻ｔ５における水素発生装置１１０の稼働計画を生成してよい。稼働計画部１１１４は、一例として、初期更新期間に取得したＮ日分の稼働計画因子および／または予測部９２０で生成した予測結果を含む稼働計画因子を、稼働計画モデルに適用して、初期更新期間の後のＮ日分の稼働計画を生成する。
【０２５１】
例えば、稼働計画部１１１４は、予測需要量および予測発電量に基づいて、水素発生装置１１０の稼働計画を生成する。これにより稼働計画部１１１４は、水素の需要量を満たし、かつ発電装置１００の発電電力を電力系統からの電力よりも優先的に使用して、効率的に水素を製造する稼働計画を生成することができる。
【０２５２】
稼働計画部１１１４は、予測貯蔵量、予測蓄電量、および保守計画の少なくとも１つに更に基づいて、稼働計画を生成してよい。これにより稼働計画部１１１４は、水素製造システム１０の各装置を効率的に用いて水素を低コストに製造する稼働計画を生成することができる。
【０２５３】
また、稼働計画部１１１４は、水素の予測需要量を満たすことを含む制約条件の下で、水素製造システム１０により得られる利益に応じた目的関数の最大化を図った稼働計画を生成してよい。稼働計画部１１１４は、稼働計画モデル更新部１１１２において強化学習されて更新された稼働計画モデルを用いることで、水素製造システム１０における水素製造による利益を最大にする稼働計画を生成することができる。
【０２５４】
なお、水素製造システム１０が複数の水素発生装置１１０を備える場合、稼働計画部１１１４は、複数の水素発生装置１１０のそれぞれの稼働計画または複数の水素発生装置１１０に対して１つの稼働計画を生成してよい。稼働計画モデル生成部１１１０は、複数の水素発生装置１１０に対応する１つの稼働計画モデルを生成し、稼働計画モデル更新部１１１２は、当該１つの稼働計画モデルを強化学習して更新してよい。この場合、稼働計画モデルは、複数の水素発生装置１１０を連携稼働させるための稼働計画を生成するモデルであってよく、一例として、複数の水素発生装置１１０のそれぞれの稼働開始のタイミングおよび稼働期間等が最適化された稼働計画を生成するモデルであってよい。
【０２５５】
次に、制御部８１０は、計画装置８００が生成した計画データに従って水素製造システム１０の各装置を制御する（Ｓ１２４０）。制御装置１６０の制御部８１０は、計画装置８００が生成した計画データを、水素製造システム１０の保守または運用を行う事業者の１または複数の管理装置等に出力してよい。
【０２５６】
制御部８１０は、発電装置１００の発電量が第１基準発電量以上、水素製造システム１０に対する水素の需要量が第１基準需要量以下、かつ、水素貯蔵装置１２０の水素の貯蔵量が第１基準貯蔵量以上であることに応じて、蓄電装置１３０に蓄電された電力の少なくとも一部を、送電装置１４０を介して電力系統に売却してよい。制御部８１０は、稼働計画に従って水素発生装置１１０を稼働している間に、各装置から取得したデータに応じて、水素製造システム１０における余分な蓄電電力を判断し、送電装置１４０に指示して売電することができる。
【０２５７】
また、制御部８１０は、発電装置１００の発電量が第２基準発電量以下、蓄電装置１３０の蓄電量が基準蓄電量以下、かつ、水素貯蔵装置１２０の水素の貯蔵量が第２基準貯蔵量以下であることに応じて、不足電力を電力系統から受電して水素発生装置１１０を稼働させてよい。制御部８１０は、稼働計画に従って水素発生装置１１０を稼働している間に、水素製造システム１０における電力不足を判断して、受電装置１５０に指示して買電することができる。
【０２５８】
次に、Ｓ１２７０において、水素発生装置１１０の稼働が継続する場合には、制御装置１６０により水素製造システム１０の各装置の制御を継続し、さらに、Ｓ１２３０からモデルの学習を継続してより効率的なモデルに更新する。
【０２５９】
なお、計画装置８００は、水素製造システム１０の水素発生装置１１０以外の装置の稼働計画を生成してよい。この場合、制御部８１０は、当該稼働計画に従って対象の装置を制御してよい。また、水素製造システム１０は、少なくとも１つの構成を含まなくてもよい。
【０２６０】
本発明の様々な実施形態は、フローチャートおよびブロック図を参照して記載されてよく、ここにおいてブロックは、（１）操作が実行されるプロセスの段階または（２）操作を実行する役割を持つ装置のセクションを表わしてよい。特定の段階およびセクションが、専用回路、コンピュータ可読媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプログラマブル回路、および／またはコンピュータ可読媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプロセッサによって実装されてよい。専用回路は、デジタルおよび／またはアナログハードウェア回路を含んでよく、集積回路（ＩＣ）および／またはディスクリート回路を含んでよい。プログラマブル回路は、論理ＡＮＤ、論理ＯＲ、論理ＸＯＲ、論理ＮＡＮＤ、論理ＮＯＲ、および他の論理操作、フリップフロップ、レジスタ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、プログラマブルロジックアレイ（ＰＬＡ）等のようなメモリ要素等を含む、再構成可能なハードウェア回路を含んでよい。
【０２６１】
コンピュータ可読媒体は、適切なデバイスによって実行される命令を格納可能な任意の有形なデバイスを含んでよく、その結果、そこに格納される命令を有するコンピュータ可読媒体は、フローチャートまたはブロック図で指定された操作を実行するための手段を作成すべく実行され得る命令を含む、製品を備えることになる。コンピュータ可読媒体の例としては、電子記憶媒体、磁気記憶媒体、光記憶媒体、電磁記憶媒体、半導体記憶媒体等が含まれてよい。コンピュータ可読媒体のより具体的な例としては、フロッピー（登録商標）ディスク、ディスケット、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュメモリ）、電気的消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、静的ランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、コンパクトディスクリードオンリメモリ（ＣＤ-ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、ブルーレイ（ＲＴＭ）ディスク、メモリスティック、集積回路カード等が含まれてよい。
【０２６２】
コンピュータ可読命令は、アセンブラ命令、命令セットアーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、マシン命令、マシン依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、またはＳｍａｌｌｔａｌｋ、ＪＡＶＡ（登録商標）、Ｃ＋＋等のようなオブジェクト指向プログラミング言語、Ｐｙｔｈｏｎ、および「Ｃ」プログラミング言語または同様のプログラミング言語のような従来の手続型プログラミング言語を含む、１または複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで記述されたソースコードまたはオブジェクトコードのいずれかを含んでよい。
【０２６３】
コンピュータ可読命令は、汎用コンピュータ、特殊目的のコンピュータ、若しくは他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサまたはプログラマブル回路に対し、ローカルにまたはローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、インターネット等のようなワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を介して提供され、フローチャートまたはブロック図で指定された操作を実行するための手段を作成すべく、コンピュータ可読命令を実行してよい。プロセッサの例としては、コンピュータプロセッサ、処理ユニット、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ等を含む。
【０２６４】
図１３は、本発明の複数の態様が全体的または部分的に具現化されてよいコンピュータ２２００の例を示す。コンピュータ２２００にインストールされたプログラムは、コンピュータ２２００に、本発明の実施形態に係る装置に関連付けられる操作または当該装置の１または複数のセクションとして機能させることができ、または当該操作または当該１または複数のセクションを実行させることができ、および／またはコンピュータ２２００に、本発明の実施形態に係るプロセスまたは当該プロセスの段階を実行させることができる。そのようなプログラムは、コンピュータ２２００に、本明細書に記載のフローチャートおよびブロック図のブロックのうちのいくつかまたはすべてに関連付けられた特定の操作を実行させるべく、ＣＰＵ２２１２及び／又はＧＰＵ等のグラフィックコントローラ２２１６によって実行されてよい。
【０２６５】
本実施形態によるコンピュータ２２００は、ＣＰＵ２２１２、ＲＡＭ２２１４、グラフィックコントローラ２２１６、およびディスプレイデバイス２２１８を含み、それらはホストコントローラ２２１０によって相互に接続されている。コンピュータ２２００はまた、通信インターフェイス２２２２、ハードディスクドライブ２２２４、ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ２２２６、およびＩＣカードドライブのような入／出力ユニットを含み、それらは入／出力コントローラ２２２０を介してホストコントローラ２２１０に接続されている。コンピュータはまた、ＲＯＭ２２３０およびキーボード２２４２のようなレガシの入／出力ユニットを含み、それらは入／出力チップ２２４０を介して入／出力コントローラ２２２０に接続されている。
【０２６６】
ＣＰＵ２２１２は、ＲＯＭ２２３０およびＲＡＭ２２１４内に格納されたプログラムに従い動作し、それにより各ユニットを制御する。グラフィックコントローラ２２１６は、ＲＡＭ２２１４内に提供されるフレームバッファ等またはそれ自体の中にＣＰＵ２２１２によって生成されたイメージデータを取得し、イメージデータがディスプレイデバイス２２１８上に表示されるようにする。
【０２６７】
通信インターフェイス２２２２は、ネットワークを介して他の電子デバイスと通信する。ハードディスクドライブ２２２４は、コンピュータ２２００内のＣＰＵ２２１２によって使用されるプログラムおよびデータを格納する。ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ２２２６は、プログラムまたはデータをＤＶＤ−ＲＯＭ２２０１から読み取り、ハードディスクドライブ２２２４にＲＡＭ２２１４を介してプログラムまたはデータを提供する。ＩＣカードドライブは、プログラムおよびデータをＩＣカードから読み取り、および／またはプログラムおよびデータをＩＣカードに書き込む。
【０２６８】
ＲＯＭ２２３０はその中に、アクティブ化時にコンピュータ２２００によって実行されるブートプログラム等、および／またはコンピュータ２２００のハードウェアに依存するプログラムを格納する。入／出力チップ２２４０はまた、様々な入／出力ユニットをパラレルポート、シリアルポート、キーボードポート、マウスポート等を介して、入／出力コントローラ２２２０に接続してよい。
【０２６９】
プログラムが、ＤＶＤ−ＲＯＭ２２０１またはＩＣカードのようなコンピュータ可読媒体によって提供される。プログラムは、コンピュータ可読媒体から読み取られ、コンピュータ可読媒体の例でもあるハードディスクドライブ２２２４、ＲＡＭ２２１４、またはＲＯＭ２２３０にインストールされ、ＣＰＵ２２１２によって実行される。これらのプログラム内に記述される情報処理は、コンピュータ２２００に読み取られ、プログラムと、上記様々なタイプのハードウェアリソースとの間の連携をもたらす。装置または方法が、コンピュータ２２００の使用に従い情報の操作または処理を実現することによって構成されてよい。
【０２７０】
例えば、通信がコンピュータ２２００および外部デバイス間で実行される場合、ＣＰＵ２２１２は、ＲＡＭ２２１４にロードされた通信プログラムを実行し、通信プログラムに記述された処理に基づいて、通信インターフェイス２２２２に対し、通信処理を命令してよい。通信インターフェイス２２２２は、ＣＰＵ２２１２の制御下、ＲＡＭ２２１４、ハードディスクドライブ２２２４、ＤＶＤ−ＲＯＭ２２０１、またはＩＣカードのような記録媒体内に提供される送信バッファ処理領域に格納された送信データを読み取り、読み取られた送信データをネットワークに送信し、またはネットワークから受信された受信データを記録媒体上に提供される受信バッファ処理領域等に書き込む。
【０２７１】
また、ＣＰＵ２２１２は、ハードディスクドライブ２２２４、ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ２２２６（ＤＶＤ−ＲＯＭ２２０１）、ＩＣカード等のような外部記録媒体に格納されたファイルまたはデータベースの全部または必要な部分がＲＡＭ２２１４に読み取られるようにし、ＲＡＭ２２１４上のデータに対し様々なタイプの処理を実行してよい。ＣＰＵ２２１２は次に、処理されたデータを外部記録媒体にライトバックする。
【０２７２】
様々なタイプのプログラム、データ、テーブル、およびデータベースのような様々なタイプの情報が記録媒体に格納され、情報処理を受けてよい。ＣＰＵ２２１２は、ＲＡＭ２２１４から読み取られたデータに対し、本開示の随所に記載され、プログラムの命令シーケンスによって指定される様々なタイプの操作、情報処理、条件判断、条件分岐、無条件分岐、情報の検索／置換等を含む、様々なタイプの処理を実行してよく、結果をＲＡＭ２２１４に対しライトバックする。また、ＣＰＵ２２１２は、記録媒体内のファイル、データベース等における情報を検索してよい。例えば、各々が第２の属性の属性値に関連付けられた第１の属性の属性値を有する複数のエントリが記録媒体内に格納される場合、ＣＰＵ２２１２は、第１の属性の属性値が指定される、条件に一致するエントリを当該複数のエントリの中から検索し、当該エントリ内に格納された第２の属性の属性値を読み取り、それにより予め定められた条件を満たす第１の属性に関連付けられた第２の属性の属性値を取得してよい。
【０２７３】
上で説明したプログラムまたはソフトウェアモジュールは、コンピュータ２２００上またはコンピュータ２２００近傍のコンピュータ可読媒体に格納されてよい。また、専用通信ネットワーク、または例えばクラウドサーバといったようなインターネットに接続されたサーバーシステム内に提供されるハードディスクまたはＲＡＭのような記録媒体が、コンピュータ可読媒体として使用可能であり、それによりプログラムを、ネットワークを介してコンピュータ２２００に提供する。
【０２７４】
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、請求の範囲の記載から明らかである。
【０２７５】
請求の範囲、明細書、および図面中において示した装置、システム、プログラム、および方法における動作、手順、ステップ、および段階等の各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」等と明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。請求の範囲、明細書、および図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」等を用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。
【符号の説明】
【０２７６】
１０  水素製造システム、１００  発電装置、１１０  水素発生装置、１２０  水素貯蔵装置、１３０  蓄電装置、１４０  送電装置、１５０  受電装置、１６０  制御装置、２００  変動電力、２１０  受入電力、２１０'  受入電力、２２０  受入電力、２２０'  受入電力、２３０ａ〜ｂ  供給電力、２３０ａ〜ｂ'  供給電力、４００  設計装置、４１０  装置ＤＢ、４２０  制約条件取得部、４３０  水素発生能力決定部、４４０  設備決定部、４５０  シミュレーション部、４６０  パラメータ決定部、８００  計画装置、８１０  制御部、９００  取得部、９１０  記憶部、９２０  予測部、９３０  計画部、１０００  稼働予測モデル生成部、１００２  稼働予測モデル更新部、１００４  稼働予測部、１０１０  需要予測モデル生成部、１０１２  需要予測モデル更新部、１０１４  需要予測部、１０２０  発電量予測モデル生成部、１０２２  発電量予測モデル更新部、１０２４  発電量予測部、１０３０  電力価格予測モデル生成部、１０３２  電力価格予測モデル更新部、１０３４  電力価格予測部、１０４０  消費予測モデル生成部、１０４２  消費予測モデル更新部、１０４４  消費予測部、１０５０  貯蔵量予測モデル生成部、１０５２  貯蔵量予測モデル更新部、１０５４  貯蔵量予測部、１０６０  蓄電量予測モデル生成部、１０６２  蓄電量予測モデル更新部、１０６４  蓄電量予測部、１０７０  異常予測モデル生成部、１０７２  異常予測モデル更新部、１０７４  異常予測生成部、１１００  保守計画モデル生成部、１１０２  保守計画モデル更新部、１１０４  保守計画部、１１１０  稼働計画モデル生成部、１１１２  稼働計画モデル更新部、１１１４  稼働計画部、２２００  コンピュータ、２２０１  ＤＶＤ−ＲＯＭ、２２１０  ホストコントローラ、２２１２  ＣＰＵ、２２１４  ＲＡＭ、２２１６  グラフィックコントローラ、２２１８  ディスプレイデバイス、２２２０  入／出力コントローラ、２２２２  通信インターフェイス、２２２４  ハードディスクドライブ、２２２６  ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ、２２３０  ＲＯＭ、２２４０  入／出力チップ、２２４２  キーボード
【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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【図１３】
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【国際調査報告】
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