(57)【要約】【課題】燃料電池システムは稼動時のエネルギー効率を高めるため、前もって各種の予測手法によって予測した負荷量に従って発電制御を行なう。負荷量の予測を高精度に行うためには、例外を除去する必要がある。しかし、家庭内の負荷は、家庭毎によってばらつきが異なるため、固定的な値を用いて例外を除去する方法では、誤った判定をするおそれがある。【解決手段】ばらつき度算出部３と、クラスタ間上限距離算出部４を備え、ばらつき度算出部３が負荷履歴から家庭毎のばらつき度を算出し、クラスタ間上限距離算出部４が、予め記憶しておいたばらつき度とクラスタ間上限距離との関係式から、クラスタ間上限距離を算出する。クラスタ間の距離がクラスタ間上限距離を越えない範囲でクラスタリング処理を行った結果を用いて、例外の判定を行なうため、家庭毎のばらつき度に応じた例外処理が行えることになる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
エネルギー消費機器が消費した負荷を逐次取得する負荷計測部と、
前記負荷計測部が取得した前記負荷を取得し、所定積算時間の負荷量へ積算した後、前記負荷を取得した日時データと、前記取得した負荷量が例外のデータに当たるかを判別する例外フラグとを前記負荷量と共に負荷履歴として蓄積する負荷履歴蓄積部と、
前記負荷履歴蓄積部から前記負荷履歴を取得し、所定期間の負荷量を要素とするベクトルである複数の負荷ベクトルのばらつきを示すばらつき度を算出するばらつき度算出部と、
前記ばらつき度算出部から前記ばらつき度を取得し、前記ばらつき度と前記負荷量の負荷ベクトルをクラスタリング処理する際に終了条件となるクラスタ間の上限距離を示すクラスタ間上限距離を算出するクラスタ間上限距離算出部と、
前記クラスタ間上限距離算出部から前記クラスタ間上限距離を取得し、前記負荷履歴蓄積部から前記負荷履歴を取得し、前記負荷量の負荷ベクトルをクラスタリングし、クラスタの距離が前記クラスタ間上限距離を上回る場合に、クラスタリングの処理を終了し、処理が終了した時点でのクラスタとクラスタに属する前記負荷ベクトルの情報であるクラスタリング情報を算出するクラスタリング部と、
前記クラスタリング部から取得した前記クラスタリング情報に基づき所定の例外の基準によって例外を特定し、前記負荷履歴蓄積部へ例外の日付と時刻データを出力する例外判定部を有する例外判定装置。
【請求項２】
前記負荷量の負荷ベクトルのばらつきを示すばらつき度は、同時刻に発生した負荷量の偏差を前記所定期間平均したものとする請求項１記載の例外判定装置。
【請求項３】
前記負荷量の負荷ベクトルのばらつきを示すばらつき度は、負荷量のピーク発生時刻の偏差と前記ピーク発生時刻に発生した負荷量の偏差を平均したものとする請求項１記載の例外判定装置。
【請求項４】
前記負荷を前記負荷量に積算する前記所定積算時間が１時間である請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の例外判定装置。
【請求項５】
前記ばらつき度を算出する所定期間が２４時間である請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の例外判定装置。
【請求項６】
前記例外判定部において例外を特定するための前記所定の例外の基準が、クラスタに属する前記負荷ベクトルが所定の数以下である場合とする請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の例外判定装置。
【請求項７】
前記例外判定部において例外を特定するための前記所定の例外の基準が、クラスタに属する前記負荷ベクトルが所定の数以下で、かつ、クラスタに属する前記負荷ベクトル同士の発生した日時が所定期間以上である場合とする請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の例外判定装置。
【請求項８】
コンピュータに、
エネルギー消費機器が消費した負荷を逐次取得する負荷計測部と、
前記負荷計測部が取得した前記負荷を取得し、所定時間毎の負荷量へ積算した後、前記負荷を取得した日時データと、前記取得した負荷量が例外のデータに当たるかを判別する例外フラグとを前記負荷量に付加し、負荷履歴として蓄積する負荷履歴蓄積部と、
前記負荷履歴蓄積部から前記負荷履歴を取得し、所定期間毎の負荷量の負荷ベクトルのばらつきを示すばらつき度を算出するばらつき度算出部と、
前記ばらつき度算出部から前記ばらつき度を取得し、前記ばらつき度と前記負荷量の負荷ベクトルをクラスタリング処理する際の終了条件であるクラスタ間上限距離との関係式によりクラスタ間上限距離を算出するクラスタ間上限距離算出部と、
前記クラスタ間上限距離算出部から前記クラスタ間上限距離を取得し、前記負荷履歴蓄積部から前記負荷履歴を取得し、連続した前記所定期間の前記負荷量をベクトルの要素とした負荷ベクトルをクラスタリングし、順次結合するクラスタの距離が前記クラスタ間上限距離を上回る場合に、クラスタリングの処理を終了し、処理が終了した時点でのクラスタとクラスタに属する前記負荷ベクトルの情報であるクラスタリング情報を算出するクラスタリング部と、
前記クラスタリング部から前記クラスタリング情報を取得し、所定の例外の基準から例外を特定し、前記負荷履歴蓄積部へ例外日と時刻データを出力する例外判定部を有する例外判定装置として機能させるためのプログラム。
【請求項９】
電力消費機器が少なくとも、消費した電力負荷と、給湯熱消費機器が消費した給湯負荷のどちらか一方を逐次取得する負荷計測部と、
前記負荷計測部が取得した前記負荷を取得し、所定時間毎の負荷量へ積算した後、内部に保持している日時カウンタからの日時データと、例外フラグとを前記負荷量に付加し、負荷履歴として蓄積する負荷履歴蓄積部と、
前記負荷履歴蓄積部から前記負荷履歴を取得し、所定期間の負荷量を要素とするベクトルである複数の負荷ベクトルのばらつきを示すばらつき度を算出するばらつき度算出部と、
前記ばらつき度算出部から前記ばらつき度を取得し、前記ばらつき度と前記負荷量の負荷ベクトルをクラスタリング処理する際の終了条件であるクラスタ間上限距離との関係式によりクラスタ間上限距離を算出するクラスタ間上限距離算出部と、
前記クラスタ間上限距離算出部から前記クラスタ間上限距離を取得し、前記負荷履歴蓄積部から前記負荷履歴を取得し、連続した前記所定期間の前記負荷量をベクトルの要素とした負荷ベクトルをクラスタリングし、順次結合するクラスタの距離が前記クラスタ間上限距離を上回る場合に、クラスタリングの処理を終了し、処理が終了した時点でのクラスタとクラスタに属する前記負荷ベクトルの情報であるクラスタリング情報を算出するクラスタリング部と
前記クラスタリング部から前記クラスタリング情報を取得し、所定の例外の基準から例外を特定し、前記負荷履歴蓄積部へ例外の日付と時刻データを出力する例外判定部と、
前記負荷履歴取得部より前記負荷履歴の前記例外フラグが更新された学習データを取得して、負荷の予測を行い、算出した予測負荷を燃料電池部へ出力する負荷予測部と、
前記負荷予測部から前期予測負荷を取得し、予測負荷を用いて発電制御を行う燃料電池部を有する燃料電池システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、燃料電池システムの電力負荷、及び、給湯負荷の負荷予測において、学習データから例外を削除する例外判定装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
燃料電池システムでは、電力の負荷に合わせて発電を行なうのが稼動時における発電効率を高める運転制御の１つであるが、発電出力が少ない場合は発電効率が悪い問題があるため、燃料電池システムで発電をするよりも電力会社から電力を購入する方が、エネルギー的にもコスト的にも良い場合がある。
【０００３】
そのため、電力負荷の少ない時間帯にシステムを停止させ、電力負荷が一定量を越えた時点で起動させるＤＳＳ（Ｄａｉｌｙ  Ｓｔａｒｔ  ａｎｄ  Ｓｔｏｐ）の方法がある。この方法では、燃料電池システムでは、使用した電力の負荷に追従して、システムを運転、起動、停止する制御を行っていた。システム起動の判断には、経過した一定時間内において、一定の電力負荷を超える時間の割合を使用し、起動後は電力負荷に追従して発電量を増減させる。停止の判断には、起動と同様に、経過した一定時間内において、一定の電力負荷を下回る時間の割合を用いている。しかし、この方法では、起動・停止の判断に一定の時間を要するため、電力負荷の発生、減少に対して時間的なずれが発生する。そのため、最近では、過去の電力負荷や日時、曜日といった暦情報や、天気、気温といった気象情報等の履歴を用いて、翌日の電力を予測し、予測した結果により運転制御の判断を行なう方法が考案されている（例えば、特許文献１）。
【特許文献１】特開平１１−３１５２１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、家庭内の負荷の発生パターンは、人の行動に依存しているため、通常の発生パターンと異なった予期しない負荷の発生が起こる場合が多い。また、過去のデータに例外が含まれている場合は、予測精度が低下する恐れがある。そのため、負荷の予測を高精度に行うためには、予期せずに発生した例外データを除去することが必要である。加えて、家庭内の負荷の発生パターンにはばらつきが多く、そのばらつき方も家庭によって異なっている。そのため、例外データを除去する際に、全ての家庭に共通の閾値を用いることは、誤った例外判定を行なう恐れがある。
【０００５】
本発明は、上記の問題を解決するためになされたもので、負荷予測を行なう際、家庭毎に異なる負荷のばらつきを考慮して、例外を判定するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
前記従来の課題を解決するために、本発明では、家庭内のエネルギー消費機器が消費した負荷を逐次計測する負荷計測部と、負荷計測部より取得した負荷を負荷履歴として蓄積する負荷履歴蓄積部と、蓄積した負荷履歴から家庭毎のばらつき度を算出するばらつき度算出部と、ばらつき度とクラスタリング処理の終了条件であるクラスタ間上限距離との関係を予め求めて記憶しておき、算出したばらつき度からクラスタ間上限距離を算出するクラスタ間上限距離算出部と、クラスタ間の距離が、クラスタ間上限距離になるまで負荷をクラスタリングするクラスタリング部と、負荷をクラスタリングした情報から例外と判断する例外判定部と、例外判定のフラグを付加された負荷履歴を用いて負荷の予測、及び、発電制御を行なう燃料電池部とを有する。
【０００７】
かかる構成によれば、予め求めておいたばらつき度とクラスタ間上限距離の関係を用いるため、家庭毎のばらつき度に応じて、例外判定を行なうことができる。
【発明の効果】
【０００８】
本発明の例外判定装置によれば、家庭内の負荷パターンのばらつき状態に合わせて、例外を判定することができ、例外の除去によって、予測精度を向上させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。
【００１０】
図１は、本発明に係る燃料電池システムのブロック図である。図１に示す燃料電池システムは、負荷計測部１、負荷履歴蓄積部２、ばらつき度算出部３、クラスタ間上限距離算出部４、クラスタリング部５、例外判定部６、負荷予測部７、及び、燃料電池部７を備えて構成される。
【００１１】
次に、ブロックの動作を説明する。
【００１２】
負荷計測部１は、家庭内の電力消費機器が消費した電力負荷を所定時間毎（例えば３秒おき）に計測し、負荷履歴蓄積部２へ出力する。
【００１３】
負荷履歴蓄積部２は、負荷計測部１から３秒毎に負荷を取得し、１時間毎の負荷量へ積算した後、内部に保持している日時カウンタからの日時データを負荷量に付加し、図２に示すデータベースを構築して負荷履歴として蓄積する。負荷履歴は、電力負荷のものと、給湯負荷のものが存在し、それぞれの時刻毎の負荷量に、取得した負荷量が例外のデータに当たるかを判別するための例外フラグを持たせている。例外フラグは、後述の例外判定部６より例外の日付、時刻を取得した後、更新する。更新した負荷履歴は学習データとして、負荷予測部７へ出力する。また、時刻が０時になった場合に、負荷履歴蓄積部２は、蓄積した負荷履歴を、ばらつき度算出部３と、クラスタリング部５へ出力する。
【００１４】
ばらつき度算出部３は、負荷履歴蓄積部２から負荷履歴を取得し、２４時間の負荷量をベクトルの要素とする負荷ベクトルを算出した後、負荷ベクトルのばらつき度合いを示すばらつき度を算出する。その後、クラスタ間上限距離算出部４へばらつき度を出力する。負荷履歴蓄積部２から取得する負荷が電力負荷である場合、算出するばらつき度は、図３に示すように、各時刻毎の負荷量の偏差を算出した後、２４時間分を平均化することで得る。
【００１５】
負荷履歴蓄積部２から取得する負荷が給湯負荷である場合、ばらつき度算出部３が算出するばらつき度は、２４時間を３時か１０時までと、１１時から１８時までと、１８時から２時までとの３時間帯に分割し、その時間帯毎に、負荷量のピーク発生時刻の偏差と、ピーク発生時の負荷量の偏差を２つのベクトルとしたベクトル量を求める。その後、全てのベクトル量を平均化することで得る。ベクトル量を求める式を（数１）に示す。
【００１６】
【数１】
2006194458.tif 000003
【００１７】
ここで、ｘｉは時間帯毎のベクトル量を示し、σｔは負荷量のピーク発生時刻の偏差を、σｑは負荷量のピーク発生時の負荷量の偏差を示す。この方法によって求めるばらつき度は、特に、給湯負荷などのパルス的に負荷が発生する負荷の種類のばらつき度を量るのに有効である。
【００１８】
クラスタ間上限距離算出部４は、ばらつき度算出部３で算出したばらつき度を取得し、クラスタ間上限距離を算出する。クラスタ間上限距離算出部４では、ばらつき度とクラスタ間上限距離の関係を、予め、（数２）に示す関係として保持しておく。ここで定義するクラスタ間上限距離は、後述のクラスタリング部５で負荷履歴を類似している負荷ベクトル毎に複数のクラスタに分類する処理の終了条件としている。
【００１９】
【数２】
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【００２０】
ここで、Ｘは負荷のばらつき度を示し、Ｄはクラスタ間上限距離を示し、αはクラスタリング係数を示す。（数１）は多数の実験データを実際にクラスタリング処理することで求めたものであり、図４に電力負荷について求めたばらつき度とクラスタ間上限距離の関係を、図５に給湯負荷について求めたばらつき度とクラスタ間上限距離の関係をグラフに示す。本実施の形態では、負荷が電力負荷である場合、クラスタリングが最も適切に行なわれる値としてクラスタリング係数αを８．９とした。また、負荷が給湯負荷である場合、クラスタリング係数αは６．７とした。この（数２）により算出したクラスタ間上限距離をクラスタリング部５へ出力する。
【００２１】
なお、本実施の形態においては、クラスタ間上限距離は、実験データを実際にクラスタリング処理し、手動によって得たが、クラスタ間の分散や共分散等を用いて、クラスタの分離度合いから自動的に求めても良い。
【００２２】
クラスタリング部５は、負荷履歴蓄積部２から負荷履歴を取得し、クラスタ間上限距離算出部４からクラスタ間上限距離を取得し、クラスタリングを行なう。クラスタリング処理は、過去の２４時間毎の負荷量を要素とするベクトルである複数の負荷ベクトルを作成し、作成した複数の負荷ベクトルに対して行なう。また、クラスタリング処理は階層クラスタリング法によって行い、クラスタの凝集には、群平均法を用いた。また、負荷ベクトルの距離の算出には、一般的にデータの非類似度を表す際に用いるユークリッド距離を用いた。
【００２３】
ユークリッド距離はｎ次元ベクトルｘｉ（ｉ＝１〜ｎ）とｙｉ（ｉ＝１〜ｎ）があった場合、次に示す（数３）によって求められる。本発明の実施の形態では、ｎは２４となる。
【００２４】
【数３】
2006194458.tif 000005
【００２５】
ここで、ｄｉｓｔａｎｃｅは、負荷ベクトルのユークリッド距離を示す。
【００２６】
郡平均法は、２つのクラスタに属する負荷ベクトルのすべての組合せの距離を求め、その平均値をクラスタ間の距離とするものである。
【００２７】
図６にクラスタリング部５のフローチャートを示し、処理の流れについて説明する。まず、Ｓｔｅｐ６１で、負荷履歴蓄積部２から負荷履歴を取得し、２４時間分の負荷量を要素とする負荷ベクトルを作成しておく。また、クラスタ間上限距離算出部４からクラスタ間上限距離を取得する。次に、Ｓｔｅｐ６２で、全ての負荷ベクトルをクラスタ内に属するベクトル数が１つのクラスタとみなす。次に、Ｓｔｅｐ６３で、負荷ベクトルと負荷ベクトル、または、負荷ベクトルと負荷ベクトルを結合したクラスタ、または、クラスタとクラスタの距離が最も小さい組合せを選択する。この時の距離は、群平均法によって求めたユークリッド距離である。次に、Ｓｔｅｐ６４で、選択した組合せの距離が、クラスタ間上限距離を超えるかの判断を行なう。超えない場合は、Ｓｔｅｐ６５で、Ｓｔｅｐ６３において選択した負荷ベクトルまたはクラスタを結合する。クラスタ間上限距離を超えない場合は、Ｓｔｅｐ６３〜Ｓｔｅｐ６５を繰り返すことになる。もし、Ｓｔｅｐ６４で、最も距離の小さい組合せの距離がクラスタ間上限距離を超える場合は、繰り返し処理を中止し、Ｓｔｅｐ６６で、例外判定部６へ、作成したクラスタとクラスタに属する負荷ベクトルの数、負荷ベクトルの発生した日付、時刻の情報から構成されるクラスタリング情報を出力する。図７に例外判定部６へ出力するクラスタリング情報の例を示す。図７において、ＣｌｕｓｔｅｒＮｏはクラスタの番号を表し、ＶｅｃｔｏｒＣｎｔは、クラスタに含まれている負荷ベクトルの個数を表す。また、Ｙｅａｒ、Ｍｏｎｔｈ、Ｄａｙは負荷ベクトルを取得した日付けであり、Ｓｔａｒｔ、及び、Ｅｎｄは負荷ベクトルを取得した時刻の始まりと終わりを表す。また、図８にクラスタリング処理結果の例をグラフ化して示す。図８のグラフは、横軸に負荷の発生した時刻、縦軸に負荷量を示し、グラフａは、クラスタリング処理を行なう負荷ベクトル全てを示し、グラフＣ１〜Ｃ４は、同一のクラスタに属する負荷ベクトルを集めて表示している。また、図７のＣｌｕｓｔｅｒＮｏが１のクラスタは図８のＣ１と対応し、図７ＣｌｕｓｔｅｒＮｏが２のクラスタは図８のＣ２といったように、図７と図８を対応付けして示している。
【００２８】
ここで、図９（ａ）、および図９（ｂ）のクラスタリング結果のイメージ図を用いて、クラスタ間上限距離算出部４で、家庭毎の負荷ベクトルのばらつき度に対応するクラスタ間上限距離を算出する効果について一例を述べる。図９（ａ）はばらつきの小さい家庭ａのクラスタリング結果を示したものである。実際には、２４時間の負荷量のベクトルであるため、２４次元の表示とするところであるが、わかり易さのために２次元の表示にしている。同様に、図９（ｂ）はばらつきの大きい家庭ｂのクラスタリング結果を示したものである。ｃ１〜ｃ４、及び、Ｃ１〜Ｃ５が類似した負荷ベクトルのグループであるクラスタを示しおり、図９（ａ）、および、図９（ｂ）中のｄはクラスタ間の距離を示している。クラスタ毎の負荷の発生の根拠は家庭毎に異なるため特定は不可能であるが、平日のパターン、休日のパターン、休前日のパターン、外出日のパターン、来客のあるパターン等に対応することになる。ばらつき度算出部３によって、ばらつき度が家庭ａは１５０で、家庭ｂは２２０となるため、図４に示すばらつき度とクラスタ間上限距離の関係から、クラスタ間上限距離は、家庭ａでは９００、家庭ｂでは２０００になっている。
【００２９】
この時、例えばばらつきの少ない家庭ａ（図９（ａ））で、クラスタ間上限距離に家庭ｂでの２０００を適用した場合、全データが一つのクラスタとなってしまい、クラスタリング処理、及び例外処理が正しく行なわれないおそれがある。また、ばらつきの大きい家庭ｂで、家庭ａのクラスタ間上限距離を適用した場合、クラスタ数が必要以上に多くなってしまうおそれがある。そのため、負荷ベクトルをクラスタリングする際の、クラスタ間の上限距離はばらつき度に応じて変更することが望ましいことが明らかになる。
【００３０】
例外判定部６は、クラスタリング部５よりクラスタ情報を取得し、例外の判定を行なう。図１０に示すフローチャートを用いて、例外判定部６の処理の流れを説明する。まず、Ｓｔｅｐ７１で、図７の例に示すクラスタ情報をクラスタリング部５より取得する。次に、クラスタ情報中のクラスタ個々について、例外判定を行っていくが、Ｓｔｅｐ７２で判定済みのクラスタ数とクラスタ情報中のクラスタの数とを比較し、判定済みのクラスタ数が、クラスタ情報中の数以内である場合は、Ｓｔｅｐ７３で、クラスタに含まれる負荷ベクトルの数を確認する。クラスタに含まれる負荷ベクトルの数が１の場合は、Ｓｔｅｐ７４で、クラスタに含まれる負荷ベクトルの発生した日を例外と判定する。Ｓｔｅｐ７３でクラスタに属する負荷ベクトルの数が１以上の場合は、Ｓｔｅｐ７２へ戻り、クラスタ数の比較を行なう。全てのクラスタの判定が終了したときに、Ｓｔｅｐ７５で、判定した例外の発生した日付、時刻を負荷履歴蓄積部２へ出力する。図８のクラスタリング処理結果の例では、Ｃ４にあたるクラスタが、含まれる負荷ベクトルの数が１つであるため、この負荷ベクトルの発生した日を例外と判定する。
【００３１】
本実施の形態において、例外の判定はクラスタ内に含まれる負荷ベクトルの数を１としたが、これに限るものではない。
【００３２】
負荷予測部７は、負荷履歴蓄積部２より、例外フラグを更新した負荷履歴を学習データとして取得し、例外でない負荷量を用いて負荷の予測を行い、燃料電池部８へ出力する。負荷予測部７では、例外データを除去して予測を行なうため、高精度に予測を行なうことが可能である。
【００３３】
燃料電池部８は、負荷予測部７より取得した予測負荷を用いて、発電制御を行なう。
【００３４】
以上のことから、本実施の形態では、ばらつき度算出部３でばらつき度を求め、クラスタ間上限距離算出部４から算出したクラスタ間上限距離を用いて、クラスタリング部５でクラスタリング処理を行なうことにより、家庭毎のばらつき度に応じたクラスタリング処理を行なうことができ、ばらつき度に応じた例外判定を行なうことが可能になる。
【００３５】
かかる構成によれば、過去の家庭内の負荷量に基づいてばらつき度を求め、ばらつき度に応じて、クラスタリング処理の終了条件であるクラスタ間上限距離を求め、クラスタリング処理を行なうことにより、例外をばらつき度に応じて判定することが可能になる。また、例外を除去することにより、予測精度の向上を図ることが可能になる。
【産業上の利用可能性】
【００３６】
本発明にかかる例外判定装置は、予測負荷を用いて制御を行なう燃料電池システムに有用である。また、ガスエンジンコジェネやＣＯ２ＨＰ等の家庭用のエネルギーシステムにも応用が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】本発明の実施の形態における予測制御部のブロック図
【図２】本発明の実施の形態における負荷履歴の一例を示す図
【図３】本発明の形態における電力負荷のばらつき度算出方法の説明図
【図４】本発明の実施の形態における電力負荷のばらつき度とクラスタ間上限距離の関係を示す図
【図５】本発明の実施の形態における給湯負荷のばらつき度とクラスタ間上限距離の関係を示す図
【図６】本発明の実施の形態におけるクラスタリング処理のフローチャート
【図７】本発明の実施の形態におけるクラスタリング情報の例を示す図
【図８】本発明の実施の形態におけるクラスタリング処理結果の例を示す図
【図９】本発明の実施の形態におけるクラスタリング結果のイメージ図
【図１０】本発明の実施の形態における例外判定部６の処理のフローチャート
【符号の説明】
【００３８】
１    負荷計測部
２    負荷履歴蓄積部
３    ばらつき度算出部
４    クラスタ間上限距離算出部
５    クラスタリング部
６    例外判定部
７    負荷予測部
８    燃料電池部
【図１】
2006194458.tif 000006
【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】
2006194458.tif 000012
【図８】
2006194458.tif 000013
【図９】
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【図１０】
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