(57)【要約】【課題】  気温や水温、あるいは装置の劣化などによる装置特性の変化があっても最適な運転計画を作成することができる分散型エネルギーシステム制御装置を提供する。【解決手段】  モデル化用運転計画作成部２１は事前に設定されたエネルギー発生装置とエネルギー蓄積装置のモデル化用運転計画に基づいて運転計画を作成する。計測情報格納部２３はモデル化用運転計画に基づいて運転した装置の出力特性の計測結果を内部に格納する。装置特性モデル化部２４は記憶された出力特性に基づいて装置特性をモデル化し、装置特性格納部２５に格納する。最適運転計画作成部２７はモデル化された装置特性と、需要量予測部２６によって予測された需要量により最適運転計画を作成する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
１つまたは複数のエネルギー発生装置と、１つまたは複数のエネルギー蓄積装置と、１つまたは複数のエネルギー負荷を有し、電力系統に接続された各需要家の前記エネルギー発生装置と前記エネルギー蓄積装置の運転計画を作成する分散型エネルギーシステム制御装置において、
前記エネルギー発生装置と前記エネルギー蓄積装置のうちモデル化用運転計画作成対象として事前に設定されたエネルギー発生装置とエネルギー蓄積装置のモデル化用運転計画を作成するモデル化用運転計画作成手段と、
前記モデル化用運転計画に基づいて運転した装置の出力特性を収集する出力特性収集手段と、
前記出力特性を記憶する出力特性記憶手段と、
記憶された前記出力特性に基づいて装置特性をモデル化する装置特性モデル化手段と、
前記エネルギー負荷の需要量を予測する需要量予測手段と、
前記のモデル化された装置特性と、前記の予測された需要量とから、組合わせ最適化問題を解く手法を用いて、全ての時間帯において前記エネルギー発生装置および前記エネルギー蓄積装置の少なくとも一方と前記電力系統からのエネルギー供給量が前記エネルギー負荷のエネルギー需要量を満足しながら、前記エネルギー発生装置がエネルギーを発生させる際にかかる費用である燃料コストと、発生したエネルギーのうち電力を前記電力系統の電力価格で売買した金額の積算値である系統電力コストとの和であるランニングコストを最小にするように最適運転計画を作成する最適運転計画作成手段と
を有することを特徴とする分散型エネルギーシステム制御装置。
【請求項２】
前記装置特性モデル化手段は、前記出力特性収集手段によって収集された出力特性のデータから、前記エネルギー発生装置が起動するのに要する起動時間、起動するのに必要な起動燃料量、起動するのに必要な電力量である起動電力量、前記エネルギー発生装置の電力効率である送電端効率、排熱回収効率、出力電力の変動速度である発電変動速度、給湯効率、前記エネルギー蓄積装置が貯湯槽である場合の貯湯槽の放熱ロス、前記エネルギー発生装置が停止するのに要する停止時間、停止するのに必要な電力量である停止電力量、前記エネルギー蓄積装置が蓄電池である場合の充放電効率、前記蓄電池の容量のうち少なくとも１つの装置特性を事前に設定された入力式に基づいてモデル化し、前記最適運転計画作成手段はモデル化された前記装置特性の情報を随時更新しながら用いる、請求項１に記載の分散型エネルギーシステム制御装置。
【請求項３】
前記最適運転計画作成手段は、前記モデル化用運転計画作成手段によって既にモデル化用運転計画が作成されている前記エネルギー発生装置、前記エネルギー蓄積装置については前記最適運転計画作成手段による最適運転計画作成の対象外装置として前記モデル化用運転計画に基づいて運転し、残りの前記エネルギー発生装置、前記エネルギー蓄積装置の前記最適運転計画を作成する、請求項１に記載の分散型エネルギーシステム制御装置。
【請求項４】
前記エネルギー蓄積装置が貯湯槽である場合、前記貯湯槽に温度センサーを具備し、前記装置特性モデル化手段は、前記温度センサーの温度と前記貯湯槽内における位置情報から前記貯湯槽の熱量を算出する、請求項１に記載の分散型エネルギーシステム制御装置。
【請求項５】
前記温度センサーは前記貯湯槽内に複数設置されている、請求項４に記載の分散型エネルギーシステム制御装置。
【請求項６】
前記温度センサーは可動式であり、前記貯湯槽内において移動できる、請求項４に記載の分散型エネルギーシステム制御装置。
【請求項７】
前記貯湯槽において、前記熱量蓄積前と蓄積後の差分の熱量から排熱回収効率を算出する、請求項４に記載の分散型エネルギーシステム制御装置。
【請求項８】
１つまたは複数のエネルギー発生装置と、１つまたは複数のエネルギー蓄積装置と、１つまたは複数のエネルギー負荷を有し、電力系統に接続された各需要家の前記エネルギー発生装置と前記エネルギー蓄積装置の運転計画を作成する分散型エネルギーシステム制御方法において、
前記エネルギー発生装置と前記エネルギー蓄積装置のうちモデル化用運転計画作成対象として事前に設定されたエネルギー発生装置とエネルギー蓄積装置のモデル化用運転計画を作成するモデル化用運転計画作成ステップと、
前記モデル化用運転計画に基づいて運転した装置の出力特性を収集する出力特性収集ステップと、
前記出力特性を記憶装置に記憶する出力特性記憶ステップと、
記憶された前記出力特性に基づいて装置特性をモデル化する装置特性モデル化ステップと、
前記エネルギー負荷の需要量を予測する需要量予測ステップと、
前記のモデル化された装置特性と、前記の予測された需要量とから、組合わせ最適化問題を解く手法を用いて、全ての時間帯において前記得ネルギー発生装置および前記エネルギー蓄積装置の少なくとも一方と前記電力系統からのエネルギー供給量が、前記エネルギー負荷のエネルギー需要量を満足しながら、前記エネルギー発生装置がエネルギーを発生させる際にかかる費用である燃料コストと、発生したエネルギーのうち電力を前記電力系統の電力価格で売買した金額の積算値である系統電力コストとの和であるランニングコストを最小にするように最適運転計画を作成する最適運転計画作成ステップと
を有することを特徴とする分散型エネルギーシステム制御方法。
【請求項９】
コンピュータを、請求項１から４、７のいずれかに記載の分散型エネルギーシステム制御装置として動作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、１つまたは複数のエネルギー発生装置と、１つまたは複数のエネルギー蓄積装置と、１つまたは複数のエネルギー負荷を有し、電力系統に接続された各需要家のエネルギー発生装置とエネルギー蓄積装置の運転計画を作成する分散型エネルギーシステム制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
分散型エネルギーシステムのエネルギーを有効に利用し、低コストな運用制御を行う方法として、特許文献１に記載されている「分散型エネルギーシステムとその制御方法」がある。
【０００３】
これは、制御センタが制御装置から通信線を介して燃料電池の発電量と蓄電池のエネルギー貯蔵量と負荷の電力消費量のデータを受信して、各エネルギー発生装置に発電電力値および受送電電力値を指令して、電力需要の日負荷特性が異なる複数の分散型エネルギーシステム間において電力線を介しての電力需給を補完制御するシステムである。
【特許文献１】特開２００２−４４８７０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述した従来の分散型エネルギーシステムでは、各エネルギー発生装置の運転計画を作成する際に、季節によって変化する気温や水温の影響、あるいは時間の経過による装置の劣化などによる装置特性の変化を考慮していないため、作成された運転計画が最適化されていないという問題があった。また、排熱量を算出する際に、従来の方法である燃料電池と貯湯槽を循環する水の循環流量と温度の積から熱量を求めるという方法では、流量低下時には高精度な流量計で測定をしなければ正確な流量が測定できず、高精度な流量計を取り付けるとコストが増大するといった問題があった。さらに、燃料流量や排熱量は一定値になりにくいという特性を持っており、長時間同出力の燃料流量や排熱量を計測あるいは計算する必要がある。
【０００５】
本発明の目的は、気温や水温、あるいは装置の劣化などによる装置特性の変化があっても最適な運転計画を作成することができる分散型エネルギーシステム制御装置および方法を提供することにある。
【０００６】
本発明の他の目的は、高精度な流量計を取り付けることが不要な分散型エネルギーシステム制御装置および方法を提供することにある。
【０００７】
本発明のさらに他の目的は、安定した燃料流量や排熱特性を取得することが可能な分散型エネルギーシステム制御装置および方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の分散型エネルギーシステム制御装置は、
エネルギー発生装置とエネルギー蓄積装置のうちモデル化用運転計画作成対象として事前に設定されたエネルギー発生装置とエネルギー蓄積装置のモデル化用運転計画を作成するモデル化用運転計画作成手段と、
前記モデル化用運転計画に基づいて運転した装置の出力特性を収集する出力特性収集手段と、
前記出力特性を記憶する出力特性記憶手段と、
記憶された前記出力特性に基づいて装置特性をモデル化する装置特性モデル化手段と、
前記エネルギー負荷の需要量を予測する需要量予測手段と、
前記のモデル化された装置特性と、前記の予測された需要量とから、組合わせ最適化問題を解く手法を用いて、全ての時間帯において前記エネルギー発生装置および前記エネルギー蓄積装置の少なくとも一方と前記電力系統からのエネルギー供給量が前記エネルギー負荷のエネルギー需要量を満足しながら、前記エネルギー発生装置がエネルギーを発生させる際にかかる費用である燃料コストと、発生したエネルギーのうち電力を前記電力系統の電力価格で売買した金額の積算値である系統電力コストとの和であるランニングコストを最小にするように最適運転計画を作成する最適運転計画作成手段と
を有している。
【０００９】
分散型エネルギーシステム制御装置は定期的に各装置のモデル化用運転を行い、装置特性の最新の情報を取り入れ、その情報に基づいて運転計画を作成する。
【００１０】
また、排熱量を求める際には貯湯槽に備え付けた温度センサーの位置と温度から貯湯槽内における熱量を求める。さらに、モデル化用運転計画を作成することで長時間同出力の運転特性を取得する。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、分散型エネルギー制御装置が定期的に各装置のモデル化用運転を行い、気温や水温、あるいは装置の劣化などによって時々刻々と変化する装置特性の最新の情報に基づいて運転計画を作成することにより、運転計画を最適化することが可能となる。また、排熱量を算出する際には燃料電池と貯湯槽を循環する水の循環流量と温度の積から熱量を求める代わりに貯湯槽に備え付けた温度センサーの位置と温度から熱量を求めることで、高精度な流量計を排管に取り付ける必要がなくなり、コスト削減が可能となる。さらに、モデル化用運転計画により長時間同出力の運転特性を取得することで安定した燃料流量や排熱量特性を取得することが可能となり、燃料流量の高精度化や排熱量に関して高精度なモデル化が可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
次に、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
【００１３】
図１は本発明の一実施形態による分散型エネルギーシステムの構成を示している。
【００１４】
同図に示すように、本分散型エネルギーシステムは、電力系統３に接続されている複数の需要家１1，１2，…，１nと、分散型エネルギーシステム制御装置２と、電力・ガス価格ＤＢ４で構成されている。
【００１５】
各需要家１1〜１nにはエネルギー発生装置として燃料電池システム１３と蓄電池システム１２と貯湯槽１５、エネルギー負荷として電力負荷１１と熱負荷１４が備えられている。なお、燃料電池システム１３、蓄電池システム１２にはそれぞれ補機などの周辺装置も含むものとする。各需要家１1〜１nの燃料電池システム１３と蓄電池システム１２および電力負荷１１は、図に細線で示す電力線５で電力系統３に接続されており、燃料電池システム１３と熱負荷１４と貯湯槽１５は図に太線で示す熱配管６で互いに接続されている。ここで、需要家１1〜１nに設置されるエネルギー発生装置とエネルギー蓄積装置の台数や種類、融通形態は様々である。例えば、エネルギー発生装置およびエネルギー蓄積装置を複数台所有し、余った電力は融通する需要家や、電力負荷のみ、熱負荷のみを所有する需要家なども存在する。
【００１６】
分散型エネルギーシステム制御装置２はモデル化用運転計画作成部２１と情報収集部２２と計測情報格納部２３と装置特性モデル化部２４と装置特性格納部２５と需要量予測部２６と最適運転計画作成部２７を備えており、情報収集部２２から図に点線で示す通信線７によって各需要家１1〜１nの各装置に接続されている。モデル化用運転計画作成部２１はモデル化用運転計画作成対象として事前に設定されたエネルギー発生装置とエネルギー蓄積装置のモデル化用運転計画を作成する。計測情報格納部２３は、情報収集部２２で収集された、モデル化用運転計画に基づいて運転した装置の出力特性の計測結果を内部に格納する。装置特性モデル化部２４は記憶された出力特性に基づいて装置特性をモデル化し、装置特性格納部２５に格納する。最適運転計画作成部２７は、モデル化された装置特性と、予測された需要量とから、組合わせ最適化問題を解く手法を用いて、全ての時間帯においてエネルギー発生装置およびエネルギー蓄積装置の少なくとも一方と電力系統３からのエネルギー供給量がエネルギー負荷のエネルギー需要量を満足しながら、エネルギー発生装置がエネルギーを発生させる際にかかる費用である燃料コストと、発生したエネルギーのうち電力を前記電力系統の電力価格で売買した金額の積算値である系統電力コストとの和であるランニングコストを最小にするように最適運転計画を作成する。
【００１７】
図２は図１に示した分散型エネルギーシステム制御装置２の全体動作を説明するためのフローチャートである。同図に示すように、分散型エネルギーシステム制御装置２にはまず外部電力事業者およびガス事業者における電力とガスの価格ＤＢ４からそれぞれの価格が入力される（ステップ１０１）。次に、各装置特性のモデル化を行う。分散型エネルギーシステム制御装置２はまずモデル化の対象となった装置に対して、モデル化用運転計画作成部２１において定期的にモデル化用運転計画を作成し、モデル化対象装置に運転指令を行う（ステップ１０２）。なお、この定期的なモデル化用運転は例えば季節ごと、あるいは一ヶ月ごとに行うものとする。また、このモデル化用運転計画は例えば同出力であっても短時間では大きく変動してしまう燃料流量などを考慮して、長時間同出力で安定した燃料流量を積算するなどといった適切な装置特性が取得できるような運転計画を事前に作成するものとする。指令されたモデル化対象装置はその指令に従って運転し、計測された運転データは通信線７を介して分散型エネルギーシステム制御装置２の情報収集部２２で受信され、計測情報格納部２３に装置モデル化のための運転データとして格納される。格納方法としては、例えば図３の表のように１分単位に入力項目ごとに計測された運転データが書き込まれていくというものである。この入力項目をまとめたものを図４に示す。入力項目としては装置が起動する際に必要な補機などの入力電力、装置が出力する出力電力、貯湯槽内に高さごとに測定した貯湯槽温度とその計測点を示す計測位置、需要家に給湯する給湯流量、水道水の水温、燃料電池の燃料ガス流量、需要家に給湯するガス流量、燃料電池の起動時間、出力時間、停止時間、出力が変動する時間を示す発電出力変動時間、蓄電池の放電電力、充電電力といったものがある。また、計測された運転データは計測情報格納部２３において図５の燃料ガス流量特性や図６の出力電力特性のようにグラフ化され、分散型エネルギーシステム制御装置２の管理者はその特性を容易に把握することができる。次に、計測された運転データから装置特性モデル化部２４において装置特性をモデル化する（ステップ１０４）。装置特性モデル化部２４では例えば図７のように燃料電池システム１３が出力した時間帯における燃料積算値Ｇｉｎと電力積算値Ｐｏｕｔから送電端効率ηｅを式（１）を用いて求める。ただし、効率を求める際には単位を合わせるため、全て熱量（単位は例えば［ＭＪ］）に換算してから計算するものとする。
【００１８】
ηｅ  ＝  Ｐｏｕｔ  ／  Ｇｉｎ                                      （１）
同様にして、送電効率以外の装置特性についてもモデル化し、装置特性格納部２５にて燃料電池システム１３の装置特性を格納する。なお、貯湯槽１５、蓄電池システム１２のモデル化方法については後に述べる。このようにしてモデル化された装置特性項目をまとめたものを図８に示す。装置特性項目としてはエネルギー発生装置が起動するのに要する起動時間、起動に必要な起動燃料量、起動に必要な起動電力量（補機の電力を含む）、装置の電力効率である送電端効率、熱効率である排熱回収効率、出力の変動速度を示す発電変動速度、給湯器の給湯効率、貯湯槽の放熱ロス、装置の停止時間、停止電力量、蓄電池の充放電効率、蓄電池容量といったものがある。この装置特性項目は定期的にモデル化用運転を行う度に随時更新されるものとし（ステップ１０５）、後に述べる分散型エネルギーシステムの最適運転計画を作成する際にはこの随時更新された最新の装置特性に基づいて最適運転計画の作成を行うものとする。なお、装置導入時において、製造時における工場試験データなどの装置特性情報が既にある場合にはこれらの装置特性モデル化のための一連の手順を省き、工場試験データを装置特性格納部２５に直接入力してもよい。次に、需要量予測部２６において需要家１1〜１nの電力、熱負荷需要量を予測する（ステップ１０６）。これらは重回帰分析やニューラルネットワークを用いたエネルギー需要予測手法による電力と熱の需要量の予測値によって決定される。ここで予測された電力、熱負荷需要量に基づいて最適運転計画作成部２７は適当な初期運転計画を作成し（ステップ１０７）、その初期運転計画から遺伝的アルゴリズムやタブーサーチといった最適化問題を解く手法を用いて短時間でランニングコストが最小になるようにエネルギー発生装置の最適運転計画を作成する（ステップ１０７、１０８）。ただし、先程モデル化対象装置に選定された装置は最適運転計画作成の対象外とし、モデル化対象装置はモデル化用運転計画に基づいて運転するものとしてモデル化対象装置以外の装置の最適運転計画を作成する。ここで規定の計算回数を繰り返した後、収束判定を行い（ステップ１０９）、ある一定時間以上ランニングコストの最小値が更新されなかった場合、収束したものとして最適な運転計画を決定する（ステップ１１０）。運転計画が決定したならば、分散型エネルギーシステム制御装置２はその運転計画に基づいて各装置に対して出力指令を行う（ステップ１１１）。ここで、季節、あるいは１ヶ月といった定期的な装置情報更新周期であれば（ステップ１１２）、再度モデル化用運転を行ってモデル化する。更新周期でなければ、需要家の電力、熱負荷需要量を計測し（ステップ１１３）、予測した電力、熱負荷需要量と先程行った予測需要量との差が大きく、修正が必要ならば修正を行い（ステップ１１４、１１５）、その予測修正情報と装置特性情報に基づいて再度初期運転計画を作成する。
【００１９】
次に、貯湯槽１５のモデル化方法について述べる。図９は貯湯槽１５に蓄積された熱量とその熱量から排熱回収効率を求めるためのフローチャートである。貯湯槽１５は例えば図１０のように貯湯槽１５内に複数の温度センサー１６を備え付けているもの、または図１１のように貯湯槽１５内を自由に動くことが可能である温度センサー１７を備え付けた構造となっており、図１０、１１における各温度センサー１６、１７は貯湯槽１５内で計測した位置と温度情報を分散型エネルギーシステム制御装置２に送信する仕組みとなっている。ここで、貯湯槽１５内において熱量が蓄積される前の温度と位置情報を予め取得しておく（ステップ２０１、２０２）。貯湯槽１５内の熱量Ｈは式（２）を用いて算出する（ステップ２０３）。ただし、貯湯槽１５の底辺からの高さをｐ、熱量が蓄積される前の温度と水道水との温度差をｆ（ｐ）、温度を熱量に変換する係数をα、貯湯槽１５の底面積をＡとする。
【００２０】
Ｈ  ＝  α  ×  Ａ  ×  ∫ｆ（ｐ）ｄｐ                                （２）
その後燃料電池システム１３が運転して貯湯槽１５内に熱量が蓄積されると（ステップ２０４）、再度計測した位置と温度情報から式（２）を用いた方法と同様にして貯湯槽１５内の熱量Ｈ’を算出する（ステップ２０５〜２０７）。ここで、熱量蓄積前の熱量Ｈと熱量蓄積後の熱量Ｈ’の差分から貯湯槽１５内に蓄えられた熱量Ｈｃｈを式（３）を用いて算出する（ステップ２０８）。
【００２１】
Ｈｃｈ  ＝  Ｈ  −  Ｈ’                                              （３）
さらに、この熱量Ｈｃｈと投入された燃料積算値Ｇｉｎから排熱回収効率ηｈを式（４）を用いて算出する（ステップ２０９）。
【００２２】
ηｈ  ＝  Ｈｃｈ  ／  Ｇｉｎ                                          （４）
ここで、通常、排熱回収効率というのは式（４）の代わりに式（５）を用いる。ただし、Ｈｆｌは燃料電池と貯湯槽１５内を循環する水の循環流量、Ｔｆｌは循環流量の温度とする。
【００２３】
ηｈ’  ＝  Ｈｆｌ  ×  Ｔｆｌ  ／  Ｇｉｎ    ・・・（５）
ところが式（５）のように循環流量から排熱回収効率を求める手法を用いた場合、正しく効率を算出できない場合がある。例えば図１２の燃料電池の出力が４０％といったように出力が低下している場合に、循環流量Ｈｆｌも低下しているので、精度の高い流量計でなければ正確な計測が不可能となり、効率が０になってしまう。そこで、式（５）の代わりに式（４）を用いれば、循環流量Ｈｆｌが低下しても貯湯槽１５に熱量は蓄積されるので精度の高い流量計を用いなくとも排熱回収効率を求めることが可能となる。
【００２４】
次に、蓄電池システム１２のモデル化の方法について述べる。図１３は蓄電池の蓄電状態を示している。蓄電池容量を求めるためには定期的なモデル化用運転によって（１）のような通常状態から（２）のような完全放電状態にする。さらに、（３）のような満充電状態にした後、（４）のように再度完全放電する。この時、（２）から（３）に充電した充電電力量Ｗｃｈと（３）から（４）に放電した放電電力量Ｗｄｉｓから充放電効率ηｂａｔｔを式（６）を用いて求める。また、（３）から（４）に放電した放電電力量Ｗｄｉｓを蓄電池容量とする。
【００２５】
ηｂａｔｔ  ＝  Ｗｄｉｓ  ／  Ｗｃｈ                                  （６）
以上、本発明の実施の形態についてその装置例およびこれに対応する方法例を列挙して説明したが、本発明は必ずしも上述のような手法のみに限定されるものではなく、前述の効果を有する範囲内において、適宜、変更を実施することができる。
【００２６】
なお、分散型エネルギー制御装置２の上述した機能は、その機能を実現するためのプログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータに読み込ませ、実行するものであってもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク装置等の記憶装置を指す。さらに、コンピュータ読み取り可能な記録媒体は、インターネットを介してプログラムを送信する場合のように、短時間、動的にプログラムを保持するもの（伝送媒体もしくは伝送波）、その場合のサーバとなるコンピュータ内の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものを含む。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】本発明の一実施形態による分散エネルギーコミュニティーシステムの構成図である。
【図２】図１の分散型エネルギーシステム制御装置の全体動作を示すフローチャートである。
【図３】分散型エネルギーシステム制御装置の計測情報格納部に格納される、装置をモデル化するための運転データ例を示す図である。
【図４】図３の入力項目を示す図である。
【図５】計測された燃料電池の燃料ガス流量特性が計測情報格納部においてグラフ化された例を示す図である。
【図６】計測された燃料電池の出力電力特性が計測情報格納部においてグラフ化された例を示す図である。
【図７】装置特性モデル化部において、送電端効率ηｅを算出する例を示す図である。
【図８】装置特性モデル化部において、モデル化された装置特性項目をまとめたものを示す図である。
【図９】貯湯槽に蓄積された熱量とその熱量から排熱回収効率を求めるためのフローチャートである。
【図１０】貯湯槽内に複数の温度センサーを備え付けた貯湯槽の構造を示す図である。
【図１１】貯湯槽内を自由に動くことが可能である温度センサーを備え付けた貯湯槽の構造を示す図である。
【図１２】貯湯槽と循環流量からそれぞれ求めた排熱回収効率を示す図である。
【図１３】蓄電池システムのモデル化を説明するための蓄電池の蓄電状態を示す図である。
【符号の説明】
【００２８】
１1〜１n    需要家
２    分散型エネルギー制御装置
３    電力系統
４    電力・ガス価格ＤＢ
５    電力線
６    熱配管
７    通信線
１１    電力負荷
１２    蓄電池システム
１３    燃料電池システム
１４    熱負荷
１５    貯湯槽
１６、１７    温度センサー
２１    モデル化運転計画作成部
２２    情報収集部
２３    計測情報格納部
２４    装置特性モデル化部
２５    装置特性格納部
２６    需要量予測部
２７    最適運転計画作成部
１０１〜１１５、２０１〜２０９    ステップ
【図１】
2006325336.tif 000003
【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】
2006325336.tif 000009
【図８】
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【図９】
2006325336.tif 000011
【図１０】
2006325336.tif 000012
【図１１】
2006325336.tif 000013
【図１２】
2006325336.tif 000014
【図１３】
2006325336.tif 000015