(57)【要約】【課題】実際の需要に合わせてシステムを構成する機器を制御し，エネルギー効率の向上が図られたコジェネレーションシステムおよびその制御方法を提供すること。【解決手段】コジェネレーションシステム１００は，２台のコジェネレーションユニットＣ１，Ｃ２と，４戸の住宅Ｈ１，Ｈ２，Ｈ３，Ｈ４と，コントローラ３０と，最適化サーバ４０とを備えている。コントローラ３０は，各住宅のエネルギー需要を取得し，そのエネルギー需要に応じて各コジェネレーションユニットの出力を制御する。エネルギー需要は，例えば１分間隔で入力され，その都度各コジェネレーションユニットの出力が制御される。最適化サーバ４０は，エネルギー需要の履歴データを取得し，その履歴データを基に遺伝的アルゴリズムを適用して最適な制御マップを作成する。履歴データは，例えば２４時間間隔で入力され，その都度制御マップが更新される。【選択図】            図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
発電機を備え，その発電による電力と熱とを供給するコジェネレーション装置と，
電力および熱のエネルギー需要量を取得し，そのエネルギー需要量とエネルギー需要量の大きさに対応する前記発電機の運転負荷率が記憶された制御マップとを照合することにより前記発電機の運転負荷率を決定し，その運転負荷率を基に前記発電機を制御する制御手段と，
エネルギー需要量の履歴データを取得し，その履歴データを基に，前記制御マップを遺伝子として遺伝的アルゴリズムによりその制御マップを更新する制御マップ更新手段とを有することを特徴とするコジェネレーションシステム。
【請求項２】
請求項１に記載するコジェネレーションシステムにおいて，
前記コジェネレーション装置は，前記発電機からの熱を蓄える蓄熱手段を備え，
前記制御手段は，前記蓄熱手段から蓄熱データを取得し，その蓄熱データを加味して前記発電機の運転負荷率を決定することを特徴とするコジェネレーションシステム。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載するコジェネレーションシステムにおいて，
前記コジェネレーション装置は，前記発電機からの電力を蓄える蓄電手段を備え，
前記制御手段は，前記蓄電手段の蓄電データを取得し，その蓄電データを加味して前記発電機の運転負荷率を決定することを特徴とするコジェネレーションシステム。
【請求項４】
請求項２または請求項３に記載するコジェネレーションシステムにおいて，
前記制御手段の制御マップには，前記発電機の運転負荷率とともにエネルギーの供給量を調節する機器の運転負荷率が含まれていることを特徴とするコジェネレーションシステム。
【請求項５】
請求項１から請求項４のいずれか１つに記載するコジェネレーションシステムにおいて，
前記制御マップ作成手段にて適用される遺伝的アルゴリズムは，確率モデル遺伝的アルゴリズムであることを特徴とするコジェネレーションシステム。
【請求項６】
請求項１から請求項５のいずれか１つに記載するコジェネレーションシステムにおいて，
前記制御マップ作成手段では，あるエネルギー需要の運転負荷率をそのエネルギー需要に近似するエネルギー需要の運転負荷率から算出し，算出した運転負荷率をそのエネルギー需要の運転負荷率とする次世代の遺伝子を作成することを特徴とするコジェネレーションシステム。
【請求項７】
発電機の発電による電力とその廃熱とを利用するコジェネレーションシステムの制御方法において，
電力および熱のエネルギー需要量を取得するエネルギー需要量取得ステップと，
前記エネルギー需要量取得ステップにて取得したエネルギー需要量と，エネルギー需要量の大きさに対応する前記発電機の運転負荷率が記憶された制御マップとを照合することにより前記発電機の運転負荷率を決定する運転負荷率決定ステップと，
エネルギー需要量の履歴データを取得する履歴データ取得ステップと，
前記履歴データ取得ステップにて取得した履歴データを基に，制御マップを遺伝子として遺伝的アルゴリズムにより前記制御マップを更新する制御マップ更新ステップとを含むことを特徴とするコジェネレーションシステムの制御方法。
【請求項８】
請求項７に記載するコジェネレーションシステムの制御方法において，
前記運転負荷率決定ステップは，発電機からの熱を蓄える蓄熱手段の蓄熱データを取得し，その蓄熱データを加味して前記発電機の運転負荷率を決定することを特徴とするコジェネレーションシステムの制御方法。
【請求項９】
請求項７または請求項８に記載するコジェネレーションシステムの制御方法において，
前記運転負荷率決定ステップは，発電機からの電力を蓄える蓄電手段の蓄電データを取得し，その蓄電データを加味して前記発電機の運転負荷率を決定することを特徴とするコジェネレーションシステムの制御方法。
【請求項１０】
請求項７から請求項９のいずれか１つに記載するコジェネレーションシステムの制御方法において，
制御マップ更新ステップにて適用される遺伝的アルゴリズムは，確率モデル遺伝的アルゴリズムであることを特徴とするコジェネレーションシステムの制御方法。
【請求項１１】
請求項７から請求項１０のいずれか１つに記載するコジェネレーションシステムの制御方法において，
制御マップ更新ステップでは，あるエネルギー需要の運転負荷率をそのエネルギー需要に近似するエネルギー需要の運転負荷率から算出し，算出した運転負荷率をそのエネルギー需要の運転負荷率とする次世代の遺伝子を作成することを特徴とするコジェネレーションシステムの制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は，発電による電力とその廃熱とを利用するコジェネレーションシステムおよびその制御方法に関する。さらに詳細には，実際のエネルギー需要に合わせて電力および熱を供給するコジェネレーションシステムおよびその制御方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年，コジェネレーションシステムは，病院やホテル等の大規模施設のみならず，一般的な住宅にも普及が図られている。このコジェネレーションシステムを高エネルギー効率で運転制御するためには，熱需要および電力需要を満たしながら，ランニングコスト，環境汚染物質量，エネルギー使用量などの多くの条件を考慮しつつ，コージェネレーションシステムを構成する各機器の運転負荷量を決定する必要がある。
【０００３】
そこで，従来の技術では，あらかじめ各時刻における予測需要量を設定し，その予測需要量に合わせて各機器を制御するコジェネレーションシステムの制御方法が開示されている。例えば，特許文献１には，遺伝的アルゴリズムを利用したコジェネレーションシステムの最適化アルゴリズムが提案されている。特許文献１の最適化アルゴリズムでは，予測需要量を入力し，遺伝的アルゴリズムを利用して機器構成を選択し，選択された機器構成における各機器の運転パターンをさらに別のアルゴリズム（線形計画法等）で求めている。そして，選択された機器構成ごとにトータルコスト（機器コスト＋運用コスト）を算出し，コストが最も低い機器構成および運転パターンを選択している。
【特許文献１】特開平１１−３９００４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，前記した従来の最適化アルゴリズムには，次のような問題があった。すなわち，従来の最適化アルゴリズムでは，予測需要量に対してシステムの最適化が図られる。この予測需要量は，過去のエネルギー需要量を基に算出した平均値データであったり，ユーザの任意のデータであったりするため，実際の需要量との乖離が生じる。そのため，必ずしも最適な制御にはならない。つまり，あくまでも予測需要量に即したエネルギー需要であった場合に最適な制御が行われるのであり，実際のエネルギー需要が予測需要量と異なるときには最適な制御とならない。
【０００５】
また，エネルギー需要量は，季節の変動や負荷機器の変更によって大きく変動する。そして，これらの事象をすべて考慮した上で予測需要量を算出することは非常に困難である。
【０００６】
本発明は，前記した従来のコジェネレーションシステムが有する問題点を解決するためになされたものである。すなわちその課題とするところは，実際の需要に合わせてシステムを構成する機器を制御し，エネルギー効率の向上が図られたコジェネレーションシステムおよびその制御方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
この課題の解決を目的としてなされたコジェネレーションシステムは，発電機を備え，その発電による電力と熱とを供給するコジェネレーション装置と，電力および熱のエネルギー需要量を取得し，そのエネルギー需要量とエネルギー需要量の大きさに対応する発電機の運転負荷率が記憶された制御マップとを照合することにより発電機の運転負荷率を決定し，その運転負荷率を基に発電機を制御する制御手段と，エネルギー需要量の履歴データを取得し，その履歴データを基に，制御マップを遺伝子として遺伝的アルゴリズムにより制御マップを更新する制御マップ更新手段とを有することを特徴としている。
【０００８】
すなわち，本発明のコジェネレーションシステムでは，発電機を備えたコジェネレーション装置にて，エネルギー負荷に電力と熱とを供給する。また，制御手段にて，現時点でのエネルギー需要量を取得（エネルギー需要取得ステップ）し，そのエネルギー需要量に適した発電機の運転負荷率を決定（運転負荷率決定ステップ）する。詳細には，制御手段は，エネルギー需要量の大きさに応じて発電機の運転負荷率が記憶された制御マップを備え，その制御マップと取得したエネルギー需要量とを照合することにより発電機の運転負荷率を決定する。これにより，現在のエネルギー需要量に応じてコジェネレーション装置を制御することができる。
【０００９】
さらに，本発明のコジェネレーションシステムでは，制御マップ更新手段にて，エネルギー需要量の履歴データを取得（エネルギー需要量履歴取得ステップ）し，制御手段で利用される制御マップを所定の間隔で更新（制御マップ更新ステップ）する。また，制御マップの更新の際は，制御マップを遺伝子として遺伝的アルゴリズムを適用する。これにより，制御マップのパターン数が膨大な数となったとしても，早期に最適なパターンを抽出することができる。また，制御マップの最適なパターンを抽出する際に算出される評価値は，取得した履歴データを基に算出される。取得される履歴データとしては，例えば，過去３日分の履歴データや，過去１週間分の履歴データが該当する。この実際に稼動した際の履歴データを利用して最適な制御マップを抽出することにより，適切な制御マップを作成することができる。また，所定の間隔で更新されることから季節の変動やエネルギー需要の変動に対してもその変化に追従することが容易である。
【００１０】
なお，最適な制御マップを抽出する際の評価値としては，例えばエネルギー消費効率，ランニングコスト，特定物質（二酸化炭素など）の排出量などがある。評価値の内容は，あらかじめ決められていてもよいし，任意のタイミングで変更可能であってもよい。
【００１１】
また，制御マップを作成する際に適用される遺伝的アルゴリズムは，確率モデル遺伝的アルゴリズムであるとよりよい。すなわち，確率モデル遺伝的アルゴリズムを適用することで解の収束性が高まり，より早期に最適解を抽出することができる。なお，「確率モデル遺伝的アルゴリズム」の詳細については，例えば「日本機械学会［Ｎｏ．０２−０３］  第５回最適化シンポジウム講演論文集  Ｐ６５〜７０  分散確率モデル遺伝的アルゴリズム」に開示されている。
【００１２】
また，制御マップを更新する際には，あるエネルギー需要の運転負荷率をそのエネルギー需要に近似するエネルギー需要の運転負荷率から算出し，算出した運転負荷率をそのエネルギー需要の運転負荷率とする次世代の遺伝子を作成することとするとよりよい。すなわち，新個体を生成する際，運転負荷率の情報を無作為に変更するのではなく，近似するエネルギー需要の運転負荷率から算出する。エネルギー需要の近似の条件は任意に決めることができ，例えば，電力需要が近似しているもの，熱需要が近似しているもの，あるいは少なくとも一方が近似しているものとすることができる。また，近似の範囲も任意に決めることができる。この方法によって一部の新個体を作成することで解の収束性が高まり，より早期に最適解を抽出することができる。
【００１３】
また，本発明のコジェネレーションシステムのコジェネレーション装置は，発電機からの電力を蓄える蓄電手段と，発電機からの廃熱を蓄える蓄熱手段との少なくとも一方を備え，制御手段は，蓄電手段からの蓄電データと蓄熱手段からの蓄熱データとの少なくとも一方を取得し，その蓄電データあるいは蓄熱データを加味して発電機の運転負荷率を決定することとするとよりよい。さらに，制御マップには，発電機の運転負荷率とともにエネルギーを供給するその他の機器の運転負荷率が含まれていることとするとよりよい。
【００１４】
すなわち，蓄電手段の蓄電データや蓄熱手段の蓄熱データを考慮して発電機の運転負荷率を決定する。これにより，よりエネルギー効率に優れた制御を行うことができる。蓄電データには，蓄電手段の蓄電残量や蓄電残量の変化量が該当する。蓄熱データについても同様である。さらに制御マップに，エネルギーの供給量を調節する機器の運転負荷率を含ませる，つまり遺伝子情報に他の機器の情報を含ませることにより，コジェネレーション装置全体でより一層のエネルギー効率の向上を図ることができる。エネルギーの供給量を調節する機器としては，バッテリ（蓄電手段）や貯湯槽（蓄熱手段），あるいは電気ヒータ等が該当する。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば，現時点のエネルギー需要に合わせてコジェネレーション装置の運転負荷率が変化するため，システムの運転状態をリアルタイムに制御することができる。また，エネルギー需要の履歴データを基に制御マップを更新するため，エネルギー需要の変動に追従して最適な制御を行うことができる。よって，実際の需要に合わせてシステムを構成する機器を制御し，エネルギー効率の向上が図られたコジェネレーションシステムおよびその制御方法が実現されている。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下，本発明に係るコジェネレーションシステムを具体化した実施の形態について図面を基に説明する。本実施の形態は，燃料電池を利用して電力と熱とを供給するコジェネレーションシステムの制御装置に本発明を適用したものである。
【００１７】
始めに，本形態のコージェネレーションシステム１００のシステム構成について説明する。本形態のシステムは，図１に示すように，コジェネレーションユニットＣ１，Ｃ２が住宅Ｈ１，Ｈ２，Ｈ３，Ｈ４に電力および熱を供給するものである。
【００１８】
各コジェネレーションユニットは，発電による電力とその際に生じる熱（温水）とを供給するものであり，燃料電池１１と，バッテリ１２と，電気ヒータ１３と，貯湯槽１４とを備えている。燃料電池１１としては，例えば都市ガス，ＬＰガス等を燃料ガスとして発電する高分子電解質形燃料電池（ＰＥＦＣ）が適用可能である。燃料電池１１からの電気は，必要に応じて各住宅に供給され，余剰電力はバッテリ１２に蓄電される。また，燃料電池１１からの廃熱は，ユニット内の貯湯槽１４に蓄熱され，必要に応じて貯湯槽１４から各住宅に供給される。電気ヒータ１３は，貯湯槽１４内の温水を所定の温度まで加熱するためのものである。
【００１９】
また，各住宅は，電気機器２１と，熱機器２２と，ガスヒータ２３とを備えており，必要に応じて電力あるいは熱を消費する。電気機器２１には，コジェネレーションユニットＣ１，Ｃ２から供給される電力の他，必要に応じて商用電源からの電力が供給される。また，熱機器２２には，コジェネレーションユニットＣ１，Ｃ２から供給される熱の他，必要に応じてガスヒータ２３からの熱が供給される。電気機器２１としては，テレビ，冷蔵庫，照明器などの一般的な電化製品が該当する。また，熱機器２２としては，例えば台所や浴室の給湯器，床暖房等の暖房装置等が該当する。
【００２０】
なお，本形態のシステム構成は，本発明が適用されるコジェネレーションシステムの一例を示すものであり，これに限るものではない。例えば，１台のコジェネレーションユニットによってエネルギー需要を全て賄うものであってもよいし，３台以上のコジェネレーションユニットを設置する大規模なシステムであってもよい。また，一家に１台のコジェネレーションユニットを備えた小規模なシステムであってもよいし，２台以上のコジェネレーションユニットを備え，４戸以上の住宅にエネルギーを供給する大規模なシステムであってもよい。
【００２１】
また，コジェネレーションユニットの構成は，本実施例に限るものではない。例えば，エネルギー源は燃料電池に限らず，ガスエンジンやガスタービンであってもよい。また，貯湯槽１４の温水を加熱する補助加熱源も電気ヒータに限らず，例えばガスバーナであってもよい。また，エネルギーの供給先も住宅に限るものではなく，例えば，病院や工場といった電気および熱を消費する場所であれば適用可能である。
【００２２】
続いて，本形態のコジェネレーションシステム１００の制御について説明する。コジェネレーションシステム１００は，図２に示すように，各コジェネレーションユニットの各機器の負荷率を決定するコントローラ３０と，コジェネレーションシステム１００に最適な制御マップを作成する最適化サーバ４０とを備えている。
【００２３】
コントローラ３０は，コジェネレーションユニットＣ１，Ｃ２に隣接配置されている。一方，最適化サーバ４０は，コントローラ３０から離れた位置に設けられており，インターネット等のネットワークを介してコントローラ３０と接続されている。また，最適化サーバ４０は，他のコントローラ３０とも接続されており，１台で複数台のコントローラ３０にサービスを提供している。
【００２４】
コントローラ３０には，各住宅のエネルギー需要データが入力される。このエネルギー需要データは，現時点での電力および熱のそれぞれ需要量を示すデータであり，比較的短い間隔（例えば，１回／分）で各住宅から出力される。入力されたエネルギー需要データは，コントローラ３０内のメモリに記憶される。コントローラ３０は，３日ないし１週間分に相当する量のエネルギー需要データを記憶することが可能となっている。また，コントローラ３０には，各コジェネレーションユニットからバッテリ１２の蓄電データ（蓄電残量や蓄電残量の単位時間あたりの変化量など）および貯湯槽１４内の蓄熱データ（蓄熱残量や蓄熱残量の単位時間あたりの変化量など）が入力される。これらのデータも，現時点での蓄電データおよび蓄熱データをそれぞれ示すデータであり，需要データと同等の間隔でコントローラ３０に入力される。
【００２５】
なお，コジェネレーションユニットから入力されるデータは，必ずしも蓄電データおよび蓄熱データの両方である必要はない。例えば，貯湯槽４０からの蓄熱データのみであってもよい。
【００２６】
コントローラ３０では，入力される各データを基に，コジェネレーションユニットを構成する各機器の運転負荷率を出力する。本形態では，各コジェネレーションユニットを構成する燃料電池１１および電気ヒータ１３のそれぞれの運転負荷率を決定し，その運転負荷率を負荷データとして各コジェネレーションユニットに出力する。各コジェネレーションユニットでは，入力される負荷データに従って各機器が稼動される。
【００２７】
具体的に，コントローラ３０は，エネルギー需要量およびエネルギー残量の大きさごとにコジェネレーションユニットの運転負荷率が記憶された制御マップを有している。制御マップは，熱需要，電力需要，蓄熱データ，蓄電データを独立変数とする４次元配列データであり，要素ごとに燃料電池１１やその他の機器（電気ヒータ１３等）の運転負荷率が記憶されている。また，制御マップは，コジェネレーションユニットごとに設けられている。
【００２８】
ここで，制御マップについて詳説する。なお，説明を簡便化するため，独立変数を熱需要と電力需要との２つとし，制御マップを２次元配列データとして説明する。図３は，熱需要と電力需要とを独立変数とした場合の制御マップの概念を示している。縦軸は電力需要の定格負荷率を，横軸は熱需要の定格負荷率をそれぞれ意味している。そして，それぞれ０％，２５％，５０％，７５％，１００％の５個の要素からなっている。つまり，この制御マップは，５×５＝２５個の要素（格子点）からなっている。
【００２９】
そして，図４に示すように，各格子点に対応する負荷データがそれぞれ記憶されている。負荷データとしては，例えば燃料電池の運転負荷率Ｘｉと電気ヒータの運転負荷率Ｙｉとを１組のデータ（Ｘｉ，Ｙｉ）としたものが該当する。すなわち，図３に示した２次元のモデルの制御マップでは，２５組の負荷データが記憶されている。この制御マップを利用することで，電力需要と熱需要とを入力値として，燃料電池および電気ヒータの運転負荷率が求められる。これにより，現時点のエネルギー需要に応じて，各コジェネレーションユニットを適切に稼動することができる。
【００３０】
なお，独立変数の値は，必ずしも格子点上に存在する訳ではない。例えば，電力需要が４０であった場合には，格子点上に存在し得ない。すなわち，入力される値は，多次元空間内の任意の位置に存在する。そのため，実際に制御信号として出力する運転負荷率は，近接する格子点における運転負荷率を補間した値となる。
【００３１】
また，制御マップによって決定される情報は，燃料電池の運転負荷率と電気ヒータの運転負荷率との組合せに限るものではない。例えば，燃料電池の運転負荷率のみを出力してもよいし，バッテリ等のその他の機器を制御する情報を付加してもよい。
【００３２】
本形態のコントローラ３０では，４つの独立変数を有する制御マップが記憶されている。すなわち，本形態の制御マップは，４次元空間内の格子点数分の要素からなっている。また，独立変数のうちの電力需要および熱需要は，最適な制御を行うために少なくとも１０個以上に細分化されている。また，制御マップの要素数は，入力される独立変数の数や各変数の要素数によって異なる。そのため，本形態の制御マップは，およそ１０個〜１００００個の要素からなっている。
【００３３】
この制御マップは，最適化サーバ４０から送られる制御データによって作成され，所定の間隔（例えば，１回／日）で更新される。すなわち，制御マップは，定期的に近時のエネルギー需要に即した内容に更新される。これにより，実際のエネルギー需要量に応じて，常に適切な運転負荷率で各コジェネレーションユニットを制御することができる。なお，制御マップの作成については後述する。
【００３４】
図２の説明に戻り，最適化サーバ４０には，エネルギー需要量の履歴データが入力される。エネルギー需要量の履歴データは，電力需要量および熱需要量を１分ごとにそれぞれ記録したものであり，コントローラ３０にて作成される。この履歴データは，比較的長い間隔（例えば，１回／日）でコントローラ３０から出力され，１回につき３日分の需要量情報に相当する履歴データが最適化サーバ４０に入力される。
【００３５】
最適化サーバ４０では，入力された履歴データを基に新たな制御マップを作成する。新たな制御マップを作成する際には，図４に示した制御マップを遺伝子として遺伝的アルゴリズムを適用する。遺伝的アルゴリズムを適用することで，入力されたエネルギー需要に最適な制御マップを早期に抽出することができる。最適化サーバ４０では，新たな制御マップを作成した後，作成した制御マップを制御データとしてコントローラ３０に出力する。これにより，コントローラ３０では制御マップが更新される。
【００３６】
以下，図５のフローチャートを基に制御マップの最適化手順を詳説する。まず，最初の世代（第１世代）の遺伝子の集団を作成する（Ｓ１）。各遺伝子（個体）には，要素ごとの負荷データが格納される。その際，燃料電池および電気ヒータの各負荷率は，遺伝子ごとに無作為に選択される。
【００３７】
次に，遺伝子ごとに評価値を算出する（Ｓ２）。最適化サーバ４０は，燃料電池１１や電気ヒータ１３の燃料の消費効率や運用コストなどが記憶されている学習データベースを有しており，この学習データベースを利用して評価値が算出される。また，評価値は，ユーザが重視するパラメータによって異なる。例えば，ユーザが重視するパラメータとして「エネルギー消費効率」が選択されている際には，燃料ガスの使用量（買ガス量）および商用電力の使用量（買電量）からなる入力エネルギーと，コジェネレーションユニットから出力される出力エネルギーとを算出し，両者を基にエネルギー効率を算出する。このエネルギー効率が評価値となる。
【００３８】
なお，ユーザが重視するパラメータとして「コスト」が選択されている際には，燃料の消費量，燃料コスト，機器コスト等のコスト情報を学習用データベースから取得し，燃料の使用量および燃料コストから，コジェネレーションシステム１００全体でのランニングコストを算出する。このランニングコストが評価値となる。
【００３９】
また，ユーザが重視するパラメータとして「環境」が選択されている際には，機器ごとの二酸化炭素排出量等の環境情報を学習用データベースから取得する。そして，燃料の使用量および燃料ごとの二酸化炭素排出量から，コジェネレーションシステム１００全体での二酸化炭素排出量を算出する。この二酸化炭素排出量が評価値となる。また，同様にその他の物質（窒素酸化物等）の排出量を算出してもよい。
【００４０】
次に，評価値が高い遺伝子を残し，その他の遺伝子を除去する。すなわち，良好な個体を抽出し，その他の個体を淘汰する（Ｓ３）。次に，残された遺伝子を基に遺伝子操作を繰り返し，次世代の遺伝子を作成する（Ｓ４）。すなわち，遺伝子操作として，淘汰，交叉，突然変異を行う。そして，Ｓ２からＳ５までの処理を所定の世代数分繰り返す。所定の世代数に達した場合（Ｓ５：ＹＥＳ）には，その世代（最終世代）の遺伝子を最適な遺伝子としてコントローラ３０に出力する（Ｓ６）。すなわち，コントローラ３０内の制御マップを更新する。最終世代の遺伝子を出力した後，本処理を終了する。
【００４１】
なお，最終世代であるか否かの判断は，あらかじめ決められた所定の世代数に達したか否かに限るものではない。例えば，評価値が収束しているか否かによって判断してもよい。また，両者を組み合わせて判断してもよい。
【００４２】
また，最適な制御マップを抽出するため，確率モデル遺伝的アルゴリズムを適用してもよい。確率モデル遺伝的アルゴリズムとは，遺伝的アルゴリズムの一種であり，ある世代の良好な個体（遺伝子）の確率分布を調べ，良好な個体が持つと推定される遺伝子情報の確率分布を更新し，更新された確率分布に従って新しい個体を生成する手法である。この確率モデル遺伝的アルゴリズムは，通常の遺伝的アルゴリズムよりも解の収束が早い。そのため，確率モデル遺伝的アルゴリズムを適用することにより，遺伝子のサイズが大きくなったとしても，早期に最適解を求めることができる。
【００４３】
また，Ｓ４の処理にて次世代の遺伝子を生成する際，交叉や突然変異などの遺伝子操作を行う他，隣接する負荷データの内容を考慮して新個体を生成するとよりよい。例えば，優良な個体を１つ抽出し，図６中のＢ（電力需要５０％，熱需要５０％）の内容を変更して新個体を生成するものとする。その際，Ｂの内容を無作為に変更するのではなく，Ｂと隣接する，すなわちエネルギー需要がＢと近似するＡ１〜Ａ８の内容を参考にする。具体的には，Ａ１〜Ａ８に格納されている負荷率の平均値をＢの内容とした新個体や，Ａ１〜Ａ８に格納されている負荷率の中央値をＢの内容とした新個体を生成する。この方法にて幾つかの優良個体から新個体を生成することで，無作為に交叉や突然変異を起こす場合と比較して，解を早期に収束させることができる。なぜなら，Ｂの最適解は，Ａ１〜Ａ８に格納される負荷率に比較的近い値であり，同世代の遺伝子群に最適解付近の負荷率の存在確率を高めることができるからである。そのため，この方法を適用することにより，遺伝子のサイズが大きくなったとしても，早期に最適解を求めることができる。
【００４４】
なお，参照するデータはＢと隣接するすべての負荷データに限るものではない。例えば，熱需要と電力需要とのいずれか一方が隣接する負荷データ（Ａ２，Ａ４，Ａ５，Ａ７）を参照するとしてもよい。また，負荷データの内容によって参照する負荷データを切り換えてもよい。例えば，燃料電池の運転負荷率については隣接するすべての負荷データを参照し，電気ヒータについては電力需要が同一で熱需要が隣接する負荷データ（Ａ４，Ａ５）のみを参照するとしてもよい。
【００４５】
本形態のコジェネレーションシステム１００では，次の表１に示すようなエネルギー効率であった。表１は，エネルギー効率を評価基準とした比較結果である。なお，エネルギー効率は，入力されるエネルギー（買ガス量，買電量）を分母に，出力されるエネルギー（コジェネレーションユニットから出力される電力，熱，および貯湯槽から棄てられる余剰熱）を分子とした値である。
【表１】
2006275473.tif 000003
【００４６】
表１に示したように，本形態（需要量の履歴データから制御マップを更新）のエネルギー効率の方が従来の形態（過去の需要量の平均値による予測需要量を入力）のエネルギー効率よりも高く，かつ理論最大効率に近い。すなわち，エネルギー効率の向上が図られていることがわかる。これは，本形態のコジェネレーションシステムの方が，従来の形態よりも実際のエネルギー需要に即して動作したためであると考えられる。
【００４７】
以上詳細に説明したように本形態のコジェネレーションシステム１００は，各住宅のエネルギー需要を取得し，そのエネルギー需要に応じて各コジェネレーションユニットの出力を制御するコントローラ３０を有することとしている。エネルギー需要は，例えば１分間隔で入力され，その都度各コジェネレーションユニットの出力が制御される。これにより，現在のエネルギー需要量に応じてコジェネレーションユニットを制御することができている。
【００４８】
また，本形態のコジェネレーションシステム１００は，エネルギー需要の履歴データを取得し，その履歴データを基に遺伝的アルゴリズムを適用して最適な制御マップを作成する最適化サーバ４０を有することとしている。履歴データは，例えば過去３日分の需要量データが蓄積されたものであり，例えば２４時間間隔で入力され，その都度制御マップが更新される。これにより，エネルギー需要の変動が生じても，制御マップの内容をその変動に追従して変更することができる。すなわち，近時のエネルギー需要量の変動に応じてコジェネレーションユニットを制御することができている。よって，実際の需要に合わせてシステムを構成する機器を制御し，エネルギー効率の向上が図られたコジェネレーションシステムおよびその制御方法が実現している。
【００４９】
なお，本実施の形態は単なる例示にすぎず，本発明を何ら限定するものではない。したがって本発明は当然に，その要旨を逸脱しない範囲内で種々の改良，変形が可能である。例えば，本実施の形態では，複数の住宅に複数のコジェネレーションユニットを備えたコジェネレーションシステムに本発明を適用しているが，図７に示すように１住宅に１台のコジェネレーションユニットを備えたコジェネレーションシステムであってもよい。
【００５０】
また，本実施の形態では，各住宅にて，電力を商用電源から，熱をガスヒータから補給しているが，これに限るものではない。すなわち，コジェネレーションユニット側で商用電力等を補給してもよい。
【００５１】
また，図７に示したように，コジェネレーションユニットの各機器の運転負荷率を決定する制御部５１と，その制御部５１にて使用する制御マップを更新する最適化部５２とを１つのコンピュータ５０内で行うこととしてもよい。
【００５２】
また，本形態のコジェネレーションユニットは，蓄電手段としてのバッテリと，蓄熱手段としての貯湯槽とを設けているが，必ずしも両方の装置を設ける必要はない。例えば，図８に示すように燃料電池１１，電気ヒータ１３，および貯湯槽１４からなるコジェネレーションユニットＣ３を設けたものであってもよい。この場合，コジェネレーションユニットからは，蓄熱データのみがコントローラ３０に送られる。そして，コントローラ３０にて利用される制御マップは，熱需要，電力需要，蓄熱データを独立変数とする３次元配列データとなる。このようなコジェネレーションシステムの場合，蓄電データを考慮しない分，図１に示したシステムと比較して解の収束性がよく，早期に最適解を求めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００５３】
【図１】実施の形態に係るコジェネレーションシステムのシステム構成を示す概略構成図である。
【図２】実施の形態に係るコジェネレーションシステムの機能構成を示す概略構成図である。
【図３】制御マップの概念を示す図（その１）である。
【図４】制御マップ（遺伝子）の概念を示す図（その２）である。
【図５】最適化サーバによる制御マップの最適化手順を示すフローチャートである。
【図６】制御マップの概念を示す図（その３）である。
【図７】応用例に係るコジェネレーションシステムの機能構成を示す概略構成図（その１）である。
【図８】応用例に係るコジェネレーションシステムの機能構成を示す概略構成図（その２）である。
【符号の説明】
【００５４】
１１    燃料電池
１２    バッテリ
１３    電気ヒータ
１４    貯湯槽
２１    電気機器
２２    熱機器
３０    コントローラ
４０    最適化サーバ
１００  コジェネレーションシステム
Ｃ１，Ｃ２  コジェネレーションユニット
Ｈ１，Ｈ２，Ｈ３，Ｈ４  住宅
【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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