(57)【要約】【課題】  家庭毎に異なる電力負荷に対応することができ、省エネルギー性を高めることができる燃料電池システムを提供する。【解決手段】  電力負荷蓄積部８は、電力負荷実績の履歴を蓄積し、制御方法決定部１３は、電力負荷蓄積部８によって蓄積された電力負荷履歴から、家庭や、季節毎に異なる電力負荷パターンや、電力負荷パターンに合わせて区切った制御時間帯ごとに当該電力負荷パターンを特徴付ける項目に基づいて発電量の制御方法を選択する。【選択図】      図２
2005100972.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
燃料ガスを用いて電力を供給する燃料電池システムであって、
電力負荷実績の履歴を蓄積する電力負荷蓄積手段と、
前記電力負荷蓄積手段によって蓄積された電力負荷履歴に基づく電力負荷パターンから発電量を制御する制御方法を決定する制御方法決定手段と、
前記制御方法決定手段によって決定された制御方法にしたがって発電制御を行う発電制御手段とを備えることを特徴とする燃料電池システム。
【請求項２】
前記電力負荷蓄積手段によって蓄積された電力負荷履歴を取得し、電力負荷パターンのばらつき度合いを表すばらつき係数を算出するばらつき係数算出手段をさらに備え、
前記制御方法決定手段は、前記ばらつき係数算出手段によって算出されるばらつき係数に基づいて制御方法を決定することを特徴とする請求項１記載の燃料電池システム。
【請求項３】
前記ばらつき係数算出手段は、前記電力負荷蓄積手段によって蓄積された電力負荷履歴を取得し、電力負荷が増加する立ち上がり時間、電力負荷が増加する立ち上がり勾配、電力負荷のピークが現れる時刻及び電力負荷のピークにおける電力量のそれぞれのばらつき度合いを示すばらつき係数を算出し、
前記制御方法決定手段は、前記ばらつき係数算出手段によって算出された各ばらつき係数のうちの一つ、又は複数の組み合わせから制御方法を決定することを特徴とする請求項２記載の燃料電池システム。
【請求項４】
前記制御方法決定手段は、電力負荷が増加する立ち上がり時間のばらつき係数が所定値以下であり、かつ電力負荷のピークにおける電力量のばらつき係数が所定値以下である場合、電力負荷履歴から時刻毎の電力負荷量の算術平均を用いる制御方法に決定することを特徴とする請求項３記載の燃料電池システム。
【請求項５】
前記制御方法決定手段は、電力負荷が増加する立ち上がり時間のばらつき係数が所定値以上であり、かつ電力負荷が増加する立ち上がり勾配のばらつき係数が所定値以上であり、かつ電力負荷のピークが現れる時刻のばらつき係数が所定値以上であり、かつ電力負荷のピークにおける電力量のばらつき係数が所定値以上である場合、電力負荷履歴から過去の電力負荷パターンに追従する制御方法に決定することを特徴とする請求項３記載の燃料電池システム。
【請求項６】
前記制御方法決定手段は、請求項４及び請求項５に記載の条件に当てはまらない場合、ニューラルネットワークを用いる制御方法に決定することを特徴とする請求項３〜５のいずれかに記載の燃料電池システム。
【請求項７】
前記制御方法決定手段によって決定される制御方法がニューラルネットワークを用いる制御方法である場合、前記ばらつき係数算出手段によって算出されるばらつき係数に基づいて、前記ニューラルネットワークのニューロモデルを選択するニューロモデル選択手段をさらに備えることを特徴とする請求項６記載の燃料電池システム。
【請求項８】
前記ニューロモデル選択手段は、前記ニューロモデルを構築するための入力パラメータと出力パラメータとの組み合わせを前記ニューロモデルに応じて選択することを特徴とする請求項７記載の燃料電池システム。
【請求項９】
前記ばらつき係数算出手段は、一定期間における同一時刻毎の電力負荷量のばらつき度合いを表すばらつき係数を算出し、
前記制御方法決定手段は、前記ばらつき係数算出手段によって算出されたばらつき係数が所定値未満の場合、電力負荷履歴から時刻毎の電力負荷量の算術平均を用いる制御方法に決定し、前記ばらつき係数算出手段によって算出されたばらつき係数が所定値以上の場合、ニューラルネットワークを用いる制御方法に決定し、
前記発電制御手段は、前記制御方法決定手段によって決定された制御方法を用いて予測負荷量を算出し、算出された予測負荷量にしたがって発電制御を行うことを特徴とする請求項２記載の燃料電池システム。
【請求項１０】
前記電力負荷履歴蓄積手段は、外気温を測定する外気温センサから外気温を取得し、取得した外気温を電力負荷量とともに蓄積し、
前記発電制御手段は、前記制御方法決定手段によってニューラルネットワークを用いる制御方法に決定された場合、前記電力負荷量と前記外気温とを入力値とし、発電量の予測負荷量を出力値とするニューロモデルを用いて予測負荷量を算出し、算出された予測負荷量にしたがって発電制御を行うことを特徴とする請求項９記載の燃料電池システム。
【請求項１１】
前記電力負荷履歴蓄積手段によって蓄積された前記電力負荷履歴を取得し、１日を複数の分割時間帯に分割し、前記分割時間帯毎の開始時刻と終了時刻との組み合わせである分割時間帯情報を生成する時間帯分割手段をさらに備え、
前記ばらつき係数算出手段は、前記電力負荷蓄積手段によって蓄積された前記電力負荷履歴と、前記時間帯分割手段によって生成される前記分割時間帯情報とを取得し、前記分割時間帯毎に前記電力負荷量のばらつき度を表すばらつき係数を算出し、
前記制御方法決定手段は、前記ばらつき係数算出手段によって算出されるばらつき係数と、前記予測時間分割手段によって生成される前記分割時間帯情報とを取得し、前記ばらつき係数に基づいて前記分割時間帯毎に前記制御方法を決定し、
前記発電制御手段は、前記制御方法決定手段によって決定された制御方法を用いて前記分割時間帯毎の予測負荷量を算出し、算出された予測負荷量にしたがって発電制御を行うことを特徴とする請求項９記載の燃料電池システム。
【請求項１２】
前記時間帯分割手段は、前記電力負荷蓄積手段から取得した前記電力負荷履歴のうち、一定期間の前記電力負荷量を同じ時刻毎に平均化し、平均化された各時刻の前記電力負荷量が立ち下がりから立ち上がりへと変化する時刻から次の立ち下がりから立ち上がりへと変化する時刻までを１の分割時間帯として分割することを特徴とする請求項１１記載の燃料電池システム。
【請求項１３】
前記制御方法決定手段は、電力負荷履歴から基準の電力量を超える時間の前記分割時間帯に占める割合に応じて起動及び停止のいずれか一方を選択する制御方法に決定することを特徴とする請求項１１記載の燃料電池システム。
【請求項１４】
前記ばらつき係数算出手段は、前記ばらつき係数を求める際、複数日の同時刻における前記電力負荷量の変動係数を平均して求めることを特徴とする請求項９記載の燃料電池システム。
【請求項１５】
前記電力負荷履歴蓄積手段によって蓄積された前記電力負荷履歴を取得し、取得した前記電力負荷履歴が他の日とは異なる例外的な負荷パターンである例外日であるか否かを判断し、例外日である場合、前記電力負荷蓄積手段によって蓄積された電力負荷履歴に当該例外日の電力負荷量を蓄積しないよう制御する例外日判断手段をさらに備えることを特徴とする請求項１〜１４のいずれかに記載の燃料電池システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、燃料ガスを用いて電力を供給する燃料電池システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、燃料ガスを用いて電力と温水とを供給する燃料電池システムが知られている。この燃料電池システムでは、発電出力が高出力の場合に発電効率が高くなるため、発電量が使用電力量を大きく下回って低い出力で運転されることは望ましくなく、燃料電池システムの利用率も低下するため省エネルギー性が損なわれることにつながる。また、発電量が使用電力量を超える場合に、余った電力を電力会社へ売ることも可能であるが、一般的に売電単価は低いため、結果的に発電コストを悪化させることになり望ましくない。
【０００３】
そこで、予め決めておいた家庭内の電力使用パターンに従って、システムを起動・停止することが考えられる。発電プラントなどにおいては、早くから、気候や気温、曜日等の情報から、電力負荷を予測する技術が考案されている（例えば、特許文献１、特許文献２参照）。しかしながら、家庭内における電力負荷パターンは、家庭毎に大きく異なり、変動要因も様々であるため、予め気候や気温、曜日等といった負荷パターンを決定するパラメータを決めておくことは、家庭内で使用されることを前提としている燃料電池システムに対しては充分でない。このような問題を解決するため、従来の燃料電池システムでは、使用した電力の負荷に追従した発電制御を行っている。すなわち、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によって燃料電池システムを起動し、起動後は電力負荷に追従して発電量を増減させる。停止のタイミングは、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によって決められる。
【０００４】
また、燃料電池システムでは、稼動時における発電効率を高める運転制御の一つとして電力の負荷に合わせた発電が行われるが、発電出力が少ない場合は発電効率が悪いという問題があるため、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。
【０００５】
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）がある。このＤＳＳを用いた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使用している。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、過去の電力負荷や給湯負荷、気温、暦等の情報を用いた事例ベース推論等の予測手法によって負荷を予測し、予測した結果により運転制御の判断を行う方法が提案されている（例えば、特許文献３参照）。家庭内における電力負荷は、各家庭で異なり、一つの家庭内においても日によって発生パターンが異なるため、家庭内で発生した過去の事例を生かす事例ベース推論を用いた予測手法は有効な手法であると考えられる。
【特許文献１】特開平３−１６４８０４号公報
【特許文献２】特開平９−２７３７９５号公報
【特許文献３】特開２００３−３２９２９２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、燃料電池では、都市ガスなどの燃料を改質して水素主成分のガスを発生させるための改質機を高温にした後、水素ガスを発生させなければ発電を行うことができないため、燃料電池システムを起動してから実際の発電が起こるまでに１時間程度の時間を要する。そのため、従来の制御方法に従って、負荷が発生してからシステムを起動したのでは、起動までに経過した時間に発生した電力負荷と、起動から電力発生までに発生する電力負荷とを賄うことが困難である。また、停止の場合は、即座にシステムの停止を行うことは可能であるが、従来の方法では、電力負荷が低下した時間にも停止の判断の時間が必要なため、発電をし続ける状態になり、燃料電池システムの省エネルギー性を損なう虞がある。
【０００７】
また、事例ベース推論は、過去の大量の電力需要、給湯需要、室温、暦データから未来のデータを推測するために、情報の蓄積にメモリ容量を多く確保しなかればならないことや、一度の予測を行うのに計算時間がかかる等の計算コストがかかるという問題がある。実際には、負荷発生パターンがほぼ決まっている家庭に対しては、例えば、算術平均処理のような簡単な予測手法を用いることでも十分な精度で予測が可能となり、全ての家庭に対して事例ベース推論等の複雑な処理が必要であるとは限らない。
【０００８】
本発明は、上記の問題を解決するためになされたもので、家庭毎に異なる電力負荷に対応することができ、省エネルギー性を高めることができる燃料電池システムを提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
前記従来の課題を解決するために、本発明に係る燃料電池システムは、燃料ガスを用いて電力を供給する燃料電池システムであって、電力負荷実績の履歴を蓄積する電力負荷蓄積手段と、前記電力負荷蓄積手段によって蓄積された電力負荷履歴に基づく電力負荷パターンから発電量を制御する制御方法を決定する制御方法決定手段と、前記制御方法決定手段によって決定された制御方法にしたがって発電制御を行う発電制御手段とを備える。
【００１０】
この構成によれば、電力負荷実績の履歴が蓄積され、蓄積された電力負荷履歴に基づく電力負荷パターンから発電量を制御する方法が決定され、決定された制御方法にしたがって発電制御が行われる。
【００１１】
また、上記の燃料電池システムにおいて、前記電力負荷蓄積手段によって蓄積された電力負荷履歴を取得し、電力負荷パターンのばらつき度合いを表すばらつき係数を算出するばらつき係数算出手段をさらに備え、前記制御方法決定手段は、前記ばらつき係数算出手段によって算出されるばらつき係数に基づいて制御方法を決定することが好ましい。
【００１２】
この構成によれば、電力負荷履歴が取得され、電力負荷パターンのばらつき度合いを表すばらつき係数が算出され、算出されるばらつき係数に基づいて制御方法が決定される。
【００１３】
また、上記の燃料電池システムにおいて、前記ばらつき係数算出手段は、前記電力負荷蓄積手段によって蓄積された電力負荷履歴を取得し、電力負荷が増加する立ち上がり時間、電力負荷が増加する立ち上がり勾配、電力負荷のピークが現れる時刻及び電力負荷のピークにおける電力量のそれぞれのばらつき度合いを示すばらつき係数を算出し、前記制御方法決定手段は、前記ばらつき係数算出手段によって算出された各ばらつき係数のうちの一つ、又は複数の組み合わせから制御方法を決定することが好ましい。
【００１４】
この構成によれば、電力負荷履歴が取得され、電力負荷が増加する立ち上がり時間、電力負荷が増加する立ち上がり勾配、電力負荷のピークが現れる時刻及び電力負荷のピークにおける電力量のそれぞれのばらつき度合いを示すばらつき係数が算出され、算出された各ばらつき係数のうちの一つ、又は複数の組み合わせから制御方法が決定される。
【００１５】
また、上記の燃料電池システムにおいて、前記制御方法決定手段は、電力負荷が増加する立ち上がり時間のばらつき係数が所定値以下であり、かつ電力負荷のピークにおける電力量のばらつき係数が所定値以下である場合、電力負荷履歴から時刻毎の電力負荷量の算術平均を用いる制御方法に決定することが好ましい。
【００１６】
この構成によれば、電力負荷が増加する立ち上がり時間のばらつき係数が所定値以下であり、かつ電力負荷のピークにおける電力量のばらつき係数が所定値以下である場合、電力負荷履歴から時刻毎の電力負荷量の算術平均を用いる制御方法に決定される。
【００１７】
また、上記の燃料電池システムにおいて、前記制御方法決定手段は、電力負荷が増加する立ち上がり時間のばらつき係数が所定値以上であり、かつ電力負荷が増加する立ち上がり勾配のばらつき係数が所定値以上であり、かつ電力負荷のピークが現れる時刻のばらつき係数が所定値以上であり、かつ電力負荷のピークにおける電力量のばらつき係数が所定値以上である場合、電力負荷履歴から過去の電力負荷パターンに追従する制御方法に決定することが好ましい。
【００１８】
この構成によれば、電力負荷が増加する立ち上がり時間のばらつき係数が所定値以上であり、かつ電力負荷が増加する立ち上がり勾配のばらつき係数が所定値以上であり、かつ電力負荷のピークが現れる時刻のばらつき係数が所定値以上であり、かつ電力負荷のピークにおける電力量のばらつき係数が所定値以上である場合、電力負荷履歴から過去の電力負荷パターンに追従する制御方法に決定される。
【００１９】
また、上記の燃料電池システムにおいて、請求項４及び請求項５に記載の条件に当てはまらない場合、ニューラルネットワークを用いる制御方法に決定することが好ましい。
【００２０】
この構成によれば、電力負荷が増加する立ち上がり時間のばらつき係数が所定値以下であり、かつ電力負荷のピークにおける電力量のばらつき係数が所定値以下である場合という条件と、電力負荷が増加する立ち上がり時間のばらつき係数が所定値以上であり、かつ電力負荷が増加する立ち上がり勾配のばらつき係数が所定値以上であり、かつ電力負荷のピークが現れる時刻のばらつき係数が所定値以上であり、かつ電力負荷のピークにおける電力量のばらつき係数が所定値以上である場合という条件とに当てはまらない場合、ニューラルネットワークを用いる制御方法に決定される。
【００２１】
また、上記の燃料電池システムにおいて、前記制御方法決定部によって決定される発電量を制御する方法がニューラルネットワークを用いる制御方法である場合、前記ばらつき係数算出部が算出するばらつき係数に基づいて、前記ニューラルネットワークのニューロモデルを選択するニューロモデル選択部をさらに備えることが好ましい。この構成によれば、発電量を制御する方法がニューラルネットワークを用いる制御方法である場合、ばらつき係数に基づいて、ニューラルネットワークのニューロモデルが選択される。
【００２２】
また、上記の燃料電池システムにおいて、前記ニューロモデル選択部は、前記ニューロモデルを構築するための入力パラメータと出力パラメータとの組み合わせを前記ニューロモデルに応じて選択することが好ましい。この構成によれば、ニューロモデルを構築するための入力パラメータと出力パラメータとの組み合わせがニューロモデルに応じて選択される。
【００２３】
また、上記の燃料電池システムにおいて、前記ばらつき係数算出手段は、一定期間における同一時刻毎の電力負荷量のばらつき度合いを表すばらつき係数を算出し、前記制御方法決定手段は、前記ばらつき係数算出手段によって算出されたばらつき係数が所定値未満の場合、電力負荷履歴から時刻毎の電力負荷量の算術平均を用いる制御方法に決定し、前記ばらつき係数算出手段によって算出されたばらつき係数が所定値以上の場合、ニューラルネットワークを用いる制御方法に決定し、前記発電制御手段は、前記制御方法決定手段によって決定された制御方法を用いて予測負荷量を算出し、算出された予測負荷量にしたがって発電制御を行うことが好ましい。
【００２４】
この構成によれば、一定期間における同一時刻毎の電力負荷量のばらつき度合いを表すばらつき係数が算出され、算出されたばらつき係数が所定値未満の場合、電力負荷履歴から時刻毎の電力負荷量の算術平均を用いる制御方法に決定され、算出されたばらつき係数が所定値以上の場合、ニューラルネットワークを用いる制御方法に決定され、決定された制御方法を用いて予測負荷量が算出され、算出された予測負荷量にしたがって発電制御が行われる。
【００２５】
また、上記の燃料電池システムにおいて、前記電力負荷履歴蓄積手段は、外気温を測定する外気温センサから外気温を取得し、取得した外気温を電力負荷量とともに蓄積し、前記発電制御手段は、前記制御方法決定手段によってニューラルネットワークを用いる制御方法に決定された場合、前記電力負荷量と前記外気温とを入力値とし、発電量の予測負荷量を出力値とするニューロモデルを用いて予測負荷量を算出し、算出された予測負荷量にしたがって発電制御を行うことが好ましい。
【００２６】
この構成によれば、外気温を測定する外気温センサから外気温が取得され、取得された外気温が電力負荷量とともに蓄積される。そして、ニューラルネットワークを用いる制御方法に決定された場合、電力負荷量と外気温とを入力値とし、発電量の予測負荷量を出力値とするニューロモデルを用いて予測負荷量が算出され、算出された予測負荷量にしたがって発電制御が行われる。
【００２７】
また、上記の燃料電池システムにおいて、前記電力負荷履歴蓄積手段によって蓄積された前記電力負荷履歴を取得し、１日を複数の分割時間帯に分割し、前記分割時間帯毎の開始時刻と終了時刻との組み合わせである分割時間帯情報を生成する時間帯分割手段をさらに備え、前記ばらつき係数算出手段は、前記電力負荷蓄積手段によって蓄積された前記電力負荷履歴と、前記時間帯分割手段によって生成される前記分割時間帯情報とを取得し、前記分割時間帯毎に前記電力負荷量のばらつき度を表すばらつき係数を算出し、前記制御方法決定手段は、前記ばらつき係数算出手段によって算出されるばらつき係数と、前記予測時間分割手段によって生成される前記分割時間帯情報とを取得し、前記ばらつき係数に基づいて前記分割時間帯毎に前記制御方法を決定し、前記発電制御手段は、前記制御方法決定手段によって決定された制御方法を用いて前記分割時間帯毎の予測負荷量を算出し、算出された予測負荷量にしたがって発電制御を行うことが好ましい。
【００２８】
この構成によれば、蓄積された電力負荷履歴が取得され、１日を複数に分割した分割時間帯毎の開始時刻と終了時刻との組み合わせである分割時間帯情報が生成される。蓄積された電力負荷履歴と、生成された分割時間帯情報とが取得され、分割時間帯毎に電力負荷量のばらつき度を表すばらつき係数が算出される。算出されたばらつき係数と、生成された分割時間帯情報とが取得され、ばらつき係数に基づいて分割時間帯毎に制御方法が決定され、決定された制御方法を用いて分割時間帯毎の予測負荷量が算出され、算出された予測負荷量にしたがって発電制御が行われる。
【００２９】
また、上記の燃料電池システムにおいて、前記時間帯分割手段は、前記電力負荷蓄積手段から取得した前記電力負荷履歴のうち、一定期間の前記電力負荷量を同じ時刻毎に平均化し、平均化された各時刻の前記電力負荷量が立ち下がりから立ち上がりへと変化する時刻から次の立ち下がりから立ち上がりへと変化する時刻までを１の分割時間帯として分割することが好ましい。
【００３０】
この構成によれば、取得した電力負荷履歴のうち、一定期間の電力負荷量が同じ時刻毎に平均化され、平均化された各時刻の電力負荷量が立ち下がりから立ち上がりへと変化する時刻から次の立ち下がりから立ち上がりへと変化する時刻までが１の分割時間帯として分割される。
【００３１】
また、上記の燃料電池システムにおいて、前記制御方法決定手段は、電力負荷履歴から基準の電力量を超える時間の前記分割時間帯に占める割合に応じて起動及び停止のいずれか一方を選択する制御方法に決定するが好ましい。
【００３２】
この構成によれば、電力負荷履歴から基準の電力量を超える時間の分割時間帯に占める割合に応じて起動及び停止のいずれか一方を選択する制御方法に決定される。
【００３３】
また、上記の燃料電池システムにおいて、前記ばらつき係数算出手段は、前記ばらつき係数を求める際、複数日の同時刻における前記電力負荷量の変動係数を平均して求めることが好ましい。この構成によれば、ばらつき係数を求める際、複数日の同時刻における電力負荷量の変動係数が平均して求められる。
【００３４】
また、上記の燃料電池システムにおいて、前記電力負荷履歴蓄積手段によって蓄積された前記電力負荷履歴を取得し、取得した前記電力負荷履歴が他の日とは異なる例外的な負荷パターンである例外日であるか否かを判断し、例外日である場合、前記電力負荷蓄積手段によって蓄積される電力負荷履歴に当該例外日の電力負荷量を蓄積しないよう制御する例外日判断手段をさらに備えることが好ましい。
【００３５】
この構成によれば、電力負荷履歴が取得され、取得された電力負荷履歴が他の日とは異なる例外的な負荷パターンである例外日であるか否かが判断され、例外日である場合、電力負荷履歴に当該例外日の電力負荷量を蓄積しないよう制御される。
【発明の効果】
【００３６】
本発明の燃料電池システムによれば、個々の家庭で異なる電力負荷パターンに対応することができ、省エネルギー性を高めることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３７】
以下、本発明に係る実施形態を図面に基づいて説明する。なお、各図において同一の構成については、同一の符号を付し、その説明を省略する。
【００３８】
（第１の実施形態）
図１は、本発明に係る燃料電池システムの全体構成を示す図である。図１に示す燃料電池システムは、燃料電池１、電力出力線２、負荷３、商用電源４、電力計５及び制御部６を備えて構成される。
【００３９】
燃料電池１は、都市ガスなどの燃料から得られる水素を空気中の酸素と反応させることで、化学エネルギーを電気エネルギーに変換する。家庭用の燃料電池１からの電力出力線２には、各種家電機器が負荷３として接続されている。電力出力線２には、電力系統として商用電源４が接続されている。電力出力線２には、燃料電池１及び商用電源４から出力される電力を測定する電力計５が設けられている。電力計５は制御部６に接続されており、制御部６は、次時刻の発電量を受信する燃料電池１に接続されている。
【００４０】
図２は、第１の実施形態における制御部６の構成を示すブロック図である。図２に示す制御部６は、電力負荷蓄積部８、例外日判定部９、電力負荷履歴記憶部１０、制御時間帯分割部１１、ばらつき係数算出部１２、制御方法決定部１３、一定制御部１４、負荷予測部１５１、算術平均制御部１５２、追従制御部１６、ニューロモデル選択部１７、負荷予測部１８１、ニューロ制御部１８２及びニューロモデル記憶部１９を備えて構成される。
【００４１】
電力負荷蓄積部８は、電力計５より出力される電力負荷実績の履歴を電力負荷履歴記憶部１０に蓄積する。
【００４２】
例外日判定部９は、例外的な負荷パターンである例外日であるか否かを判断し、例外日である場合、電力負荷蓄積部８によって電力負荷履歴記憶部１０に蓄積される電力負荷履歴に当該例外日の電力負荷実績を蓄積しないよう制御する。
【００４３】
電力負荷履歴記憶部１０は、電力負荷実績の履歴を蓄積する。制御時間帯分割部１１は、１時間の積算電力の平均電力負荷に基づいて、１日、すなわち２４時間を複数の制御時間帯に分割する。
【００４４】
ばらつき係数算出部１２は、電力負荷蓄積部８によって電力負荷履歴記憶部１０に蓄積される電力負荷履歴から急激に電力負荷が増える立ち上がり時間、立ち上がり勾配、電力負荷のピークが現れる時刻及び電力負荷のピークにおける電力量のそれぞれのばらつき度合いを示す変動係数を算出する。なお、本実施形態において、ばらつき度合いを示すばらつき係数は変動係数を用いて算出しているが、本発明は特にこれに限定されず、他の係数を用いてばらつき係数を算出してもよい。
【００４５】
制御方法決定部１３は、電力負荷蓄積部８によって電力負荷履歴記憶部１０に蓄積された電力負荷履歴から電力負荷パターンを特徴付ける項目に基づいて発電量を制御する方法を決定する。すなわち、制御方法決定部１３は、ばらつき係数算出部１２によって算出される変動係数に基づいて、一定制御部１４、算術平均制御部１５２（負荷予測部１５１）、追従制御部１６及びニューロ制御部１８２（負荷予測部１８１）のいずれかを呼び出すことによって、発電量を制御する方法を決定する。
【００４６】
一定制御部１４は、燃料電池１を制御する制御時間帯の全ての時間に亘って、発電を行い続けるか、発電を停止状態にするのかの制御を行う。
【００４７】
負荷予測部１５１は、電力負荷履歴記憶部１０に蓄積されている電力負荷履歴の各時刻の平均を求めて次時刻の予測負荷電力を導き出す。算術平均制御部１５２は、負荷予測部１５１によって導き出された予測負荷電力量を必要発電量として燃料電池１に送信する。
【００４８】
追従制御部１６は、電力負荷履歴記憶部１０に蓄積されている直前の電力負荷履歴を参照し、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によって燃料電池システムを起動し、起動後は電力負荷に追従して発電量を増減させ、停止のタイミングは、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によって決める。
【００４９】
ニューロモデル選択部１７は、ばらつき係数算出部１２によって算出される変動係数に基づいて、ニューロモデル記憶部１９に記憶されているニューラルネットワークのニューロモデルを選択する。
【００５０】
負荷予測部１８１は、ニューロモデル選択部１７によって選択されたニューロモデルに基づいて予測電力量を求める。ニューロ制御部１８２は、負荷予測部１８１によって求められた予測電力量を次時刻の必要発電量としてその値を燃料電池１へ送信する。
【００５１】
ニューロモデル記憶部１９は、予め用意される複数のニューロモデルを記憶する。なお、ニューロモデル記憶部１９に記憶されているニューロモデルには、時刻予測モデルと変動予測モデルとがあるが、それぞれのモデルについては後述する。
【００５２】
次に、本発明に係る燃料電池システムの動作について説明する。
【００５３】
まず、システムの初期稼動時の負荷学習状態において、電力負荷蓄積部８は、電力計５で計測した電力量を電力負荷履歴記憶部１０に記憶する。本実施形態においては、例外日の判定や、負荷パターンの学習に使用するデータの期間は、例えば４週間（２８日間）としており、その間の発電制御は追従制御部１６によって行う。負荷学習状態終了後は、電力負荷蓄積部８によって蓄えられたデータのうち最新４週間の負荷データを使用して、順次後述の処理を行う。なお、本実施の形態においては、季節によるパターンの変動を考慮して使用データ期間を４週間としているが、本発明はこれに限るものではない。
【００５４】
そして、所定の負荷学習期間を経て本稼動期間に入ると、制御時間帯分割部１１は、電力負荷履歴記憶部１０から最新４週間の負荷パターンを読み取り、読み取った負荷パターンに応じて１日（２４時間）を複数の制御時間帯に分割する。図３は、複数に分割される制御時間帯について説明するための図である。なお、図３において、縦軸は電力量を表し、横軸は時刻を表している。図３に示すように制御時間帯分割部１１は、１時間毎の積算電力の平均電力負荷を求め、平均電力負荷が下向きのピークとなる時刻から次の下向きのピークとなる時刻までを１の制御時間帯とし、２４時間を複数の制御時間帯に分割する。すなわち、制御時間帯分割部１１は、１時間毎の積算電力の平均電力負荷を示す特性の勾配が、右下がりの勾配から右上がりの勾配へと変化する時刻を調べ、それぞれの時刻で２４時間を分割する。図３では、まず５時頃に平均電力負荷が下向きのピークとなり、１２時頃に次の下向きのピークとなり、１５時頃にさらに次の下向きのピークとなっている。したがって、制御時間帯分割部１１は、５時から１２時までを第１の制御時間帯Ｔ１とし、１２時から１５時までを第２の制御時間帯Ｔ２とし、１５時から５時までを第３の制御時間帯Ｔ３として２４時間を３つの制御時間帯に分割する。なお、図３では、５時、１２時及び１５時の３つの時刻で２４時間を３分割しているが、負荷パターンによってはこの時刻及び分割数に限定するものではない。
【００５５】
次に、ばらつき係数算出部１２は、制御時間帯分割部１１によって複数に分割された各制御時間帯毎の電力量がピークとなる時刻と、ピーク時の負荷電力量と、負荷の立ち上がり時刻と、負荷の立ち上がり時刻の勾配と、予め設定された基準値を超えない電力量数値とのばらつきを示す変動係数、標本平均及び標本偏差を求める。なお、変動係数は一般的に次の（１）式によって求められる。
【００５６】
Ｃｖ（ｔ）＝（ｓ/μ）×１００・・・（１）
なお、上記（１）式において、Ｃｖ（ｔ）は時刻ｔ（０〜２３時）における過去の電力負荷量の変動係数を表し、ｓは時刻ｔにおける過去の電力負荷量の標準偏差を表し、μは過去の時刻ｔにおける電力負荷量の平均を表している。また、平均μは下記の（２）式で表され、分散ｓ2は下記の（３）式で表される。
【００５７】
μ＝ΣＸｉ／ｎ・・・（２）
ｓ2＝Σ（Ｘｉ−μ）2／ｎ・・・（３）
なお、上記（２）式及び（３）式において、Ｘｉは蓄積日数分の時刻ｔにおけるｉ日目の電力負荷量を表しており、ｎは蓄積日数（２８日）を表している。
【００５８】
続いて、燃料電池システムの稼動する制御時間帯が１日の第１番目である第１の制御時間帯Ｔ１になり、電力計５より電力負荷が電力負荷蓄積部８に送信されると、例外日判定部９は、例外的な負荷パターンである例外日であるか否かを判断する。
【００５９】
図４は、本実施形態における例外日の判定について説明するための図である。図４に示すように、ばらつき係数算出部１２によって求められた負荷の立ち上がり時刻及び負荷の立ち上がり時刻の勾配のそれぞれは正規分布となる。例外日判定部９は、ばらつき係数算出部１２によって求められた負荷の立ち上がり時刻と負荷の立ち上がり時刻の勾配との出現確率が共に３０％以下の場合（図４に示す領域Ｒ１及びＲ２）、例外日と判定し、その日一日の電力負荷情報を破棄し、それ以外の場合、電力負荷履歴記憶部１０に負荷電力量を蓄積する。翌日、例外日判定部９は、再び第１の制御時間帯Ｔ１に同様の判定を行う。図４に示す分布例では、ファクタの値の部分が負荷の立ち上がり時刻又は負荷の立ち上がり時刻の勾配の値に相当し、出現確率が３０％以下である領域Ｒ１及びＲ２にそれぞれの値がかかる場合は、負荷電力量は蓄積しない。
【００６０】
そして、制御方法決定部１３は、制御時間帯分割部１１によって複数に分割された各制御時間帯毎に、予め設定された基準値を上回る時間の割合と、ばらつき係数算出部１２によって算出された変動係数とに従って、制御方法の決定を行う。なお、変動係数の値と、各制御方法及びニューロモデルとの関係は、予め電力計測実験の結果を基に電力量予測精度が高くなる組み合わせを準備しておく。
【００６１】
まず、制御方法決定部１３は、制御時間帯分割部１１によって複数に分割された全ての制御時間帯にわたって、発電を行い続けるか、発電を停止状態にするかの制御を行う一定制御部１４の呼び出しの判断を行う。制御時間帯分割部１１によって複数に分割された全ての制御時間帯にわたって、一定量以上の電力負荷がある場合は、各制御時間帯内で起動・停止の判断を行う必要がなく、常に発電し続ければよい。また、燃料電池の性能特性上、一定量以上の発電をし続けなければ発電効率が上がらないという問題がある。そのため、制御方法決定部１３は、制御時間帯内において、電力負荷が基準値である４００ｋＷｈを超える時間の割合が８０％以上の場合、あるいは電力負荷が４００ｋＷｈを下回る時間の割合が８０％以上の場合に、発電量を制御する方法を一定制御に決定し、一定制御部１４を呼び出す。なお、判断の基準値である４００ｋＷｈとは、発電効率から燃料ガスの料金と商用電源の料金との経済性を比較して発電コストが商用電源購入価格を超えないように算出した値である。一定制御部１４は、基準値を上回る時間の割合が８０％以上である場合、燃料電池１へ起動又は発電続行の情報を送信する。また、一定制御部１４は、基準値を下回る時間の割合が８０％以上である場合、燃料電池１へ発電停止の情報を送信する。
【００６２】
制御方法決定部１３は、電力の立ち上がり時刻の変動係数の値が所定値以下であり、かつ、ピーク電力量の変動係数の値が所定値以下である場合、発電量を制御する方法を算術平均制御に決定し、算術平均制御部１５２を呼び出す。具体的に、制御方法決定部１３は、電力の立ち上がり時刻の変動係数が例えば８以下であり、かつ、ピーク電力量の変動係数が例えば５以下である場合、算術平均制御部１５２を呼び出す。負荷予測部１５１は、電力負荷履歴記憶部１０に記憶されている電力負荷履歴から、各時刻における電力負荷の平均を算出し、次時刻の予測負荷電力を求める。算術平均制御部１５２は、負荷予測部１５１によって求められた予測負荷電力量を必要発電量として燃料電池１に送信する。なお、予測負荷電力量が発電の際の基準電力量を超えている場合、燃料電池１は起動準備を行い、停止の際の基準電力量を下回っている場合、燃料電池１は停止のタイミングを計ることができる。この算術平均制御部１５２による制御方法を用いる場合の電力使用パターンは、毎日ほぼ同じ生活を送っている場合であり、複雑な方法を必要としないで使用電力量を予測することが可能な場合である。
【００６３】
このように、電力負荷が増加する立ち上がり時間のばらつき係数が所定値以下であり、かつ電力負荷のピークにおける電力量のばらつき係数が所定値以下である場合、電力負荷履歴から時刻毎の電力負荷量の算術平均を用いる制御方法に決定されるので、電力負荷パターンにばらつきが少ない場合、電力負荷の予測にかかる計算コストを比較的小さく抑えることができる。
【００６４】
制御方法決定部１３は、電力の立ち上がり時刻の変動係数の値が所定値以上であり、かつ、電力ピークの時刻の変動係数の値が所定値以上であり、かつ、ピーク電力量の変動係数の値が所定値以上であり、かつ、立ち上がりの勾配の変動係数の値が所定値以上である場合、発電量を制御する方法を追従制御に決定し、追従制御部１６を呼び出す。具体的に、制御方法決定部１３は、電力の立ち上がり時刻の変動係数の値が例えば１６以上であり、かつ、電力ピークの時刻の変動係数の値が例えば１０以上であり、かつ、ピーク電力量の変動係数の値が例えば３０以上であり、かつ、立ち上がりの勾配の変動係数の値が例えば６０以上である場合、追従制御部１６を呼び出す。追従制御部１６が行う制御方法は、従来行われている制御方法であり、過去の電力履歴は必要とせず、直前の電力履歴のみで発電の起動・停止を行う。この制御方法は、直前の１時間程度の判断時間を要するため、発電の起動・停止に十分に対応できない可能性があるが、毎日異なるパターンで生活しており、電力使用パターンにもばらつきが多すぎて予測が不可能な場合に、この方法で制御することによって省エネルギー性を高めることができる。
【００６５】
制御方法決定部１３は、ばらつき係数算出部１２によって算出された変動係数の値が上述の２つの制御方法（算術平均制御及び追従制御）に当てはまらない場合、発電量を制御する方法をニューロ制御に決定し、ニューロモデル選択部１７を呼び出す。ニューロモデル選択部１７は、ばらつき係数算出部１２によって算出された変動係数の値に応じて、予めニューロモデル記憶部１９に複数用意されたニューロモデルの入力パラメータと出力パラメータとの組み合わせを選択する。本実施形態では、ニューロモデル記憶部１９には、時刻予測モデルと変動予測モデルの２つのニューロモデルが予め記憶されている。
【００６６】
図５は、本実施形態におけるニューロモデルの入出力パラメータについて説明するための図であり、図５（ａ）は、本実施形態における時刻予測モデルの入出力パラメータについて説明するための図であり、図５（ｂ）は、本実施形態における変動予測モデルの入出力パラメータについて説明するための図である。
【００６７】
時刻予測モデルは、図５（ａ）の教師データ例に示すように、予測を実施する時刻の直前３時間の１時間積算負荷電力量を入力パラメータとし、予測時刻の１時間を出力パラメータとしている。ニューロモデル選択部１７によって選択されたニューロモデルが時刻予測モデルである場合、ニューロ制御部１８２は、ニューロの学習結果である重み付けファイルを制御時間帯内の全ての時間について作成し、それぞれの重み付けファイルを、電力負荷履歴記憶部１０に蓄積されている過去４週間の負荷電力量の学習によって更新する。なお、予測は、時刻がニューロ制御を行う制御時間帯にさしかかったときに行い、一時間毎に逐次電力量の予測を行う。この時刻予測モデルは、全体的に変動はあるが、ある程度決まった時刻にパターンのある生活をしている場合に有効である。
【００６８】
変動予測モデルは、図５（ｂ）の教師データ例に示すように、電力負荷の立ち上がりの時刻と、電力負荷の立ち上がりの時刻における１時間積算負荷電力量と、立ち上がりの勾配とを入力パラメータとし、電力負荷の立ち上がりの時刻の１時間後における１時間積算負荷電力量を出力パラメータとしている。ニューロモデル選択部１７によって選択されたニューロモデルが変動予測モデルである場合、ニューロ制御部１８２は、ニューロの学習結果である重み付けファイルを制御時間帯内の全時刻の電力履歴から学習する。図５（ｂ）の教師データの例では、例えば、ある日の立ち上がり時刻が５時であり、そのときの負荷電力量が０．３ｋＷｈであり、立ち上がり勾配が０．１ｋＷｈであり、その後の負荷電力量が０．８ｋＷｈとなっている。学習は、日々の制御時間帯が終了した時点で、過去４週間の電力履歴の制御時間帯から教師データを呼び出して行い、翌日、時刻が制御時間帯にある場合に、電力の立ち上がりが認められた場合に予測を実行する。この変動予測モデルは、同じようなパターンで生活はしているが、若干その時間が前後する場合に有効である。
【００６９】
このように、発電量を制御する方法がニューラルネットワークを用いる制御方法である場合、変動係数に基づいて、ニューラルネットワークのニューロモデルが選択されるので、各家庭の電力負荷パターンに応じて複数のニューロモデルの中から１のニューロモデルを選択することができる。
【００７０】
また、ニューロモデルを構築するための入力パラメータと出力パラメータとの組み合わせが選択されるので、ニューロモデルに応じて入力パラメータ及び出力パラメータを変更することができる。
【００７１】
次に、制御方法決定部１３が、算術平均制御、追従制御及びニューロ制御を選択する際の変動係数の基準について説明する。
【００７２】
図６は、本実施形態における制御方法と変動係数との関係を示す図である。図６に示すように、ばらつき係数算出部１２によって算出された立ち上がり時刻の変動係数の値が０〜８であり、かつ、ピーク時刻の変動係数の値が０〜５である場合、制御方法決定部１３は、発電量を制御する方法を算術平均制御に決定する。また、ばらつき係数算出部１２によって算出された電力の立ち上がり時刻の変動係数の値が１６以上であり、かつ、電力ピークの時刻の変動係数の値が１０以上であり、かつ、ピーク電力量の変動係数の値が３０以上であり、かつ、立ち上がりの勾配の変動係数の値が６０以上である場合、制御方法決定部１３は、発電量を制御する方法を追従制御に決定する。
【００７３】
ニューロ制御における時刻予測モデルと変動予測モデルとの選択基準は、まず、図６に示す数値の範囲に入る数が多い方を選択し、同数である場合は、優先項目に入っている数の多いほうを選択する。優先項目は、図６の下線で示す項目であり、時刻予測モデルの優先項目は、立ち上がり時刻とピーク時刻とのそれぞれの変動係数であり、変動予測モデルの優先項目は、立ち上がり勾配とピーク電力量とのそれぞれの変動係数である。さらに、優先項目の数が同数の場合、時刻予測モデルをデフォルトとして選択する。
【００７４】
予測電力量が求まれば、ニューロ制御部１８２は、次時刻の必要発電量として値を燃料電池１に送信する。予測負荷電力量が発電の際の基準電力量を超えている場合、燃料電池１は起動準備を行い、予測負荷電力量が停止の際の基準電力量を下回っている場合、燃料電池１は停止のタイミングを計ることができる。
【００７５】
このように、電力負荷実績の履歴が蓄積され、蓄積された電力負荷履歴に基づく電力負荷パターンから発電量を制御する方法が決定され、決定された制御方法にしたがって発電制御が行われる。また、家庭内の電力負荷パターンに応じて、従来の制御方法で発電制御を行うか、過去の電力負荷実績の算術平均を用いて発電制御を行うか、過去の電力負荷実績から発電量を予測することによって発電制御を行うのかが決定される。したがって、個々の家庭で異なる電力負荷パターンに対応することができ、省エネルギー性を高めることができる。また、電力負荷履歴から負荷パターンを学習し、負荷パターン毎に応じた制御方法及び負荷予測方法を選択することによって、負荷パターンに合わせた燃料電池の起動・停止が可能となり、省エネルギー性及び経済性を高めることができる。また、日々負荷パターンを学習することによって、家庭内での季節毎の負荷パターン変動、家族の生活スタイル自体の変動にも十分に対応することができる。
【００７６】
電力負荷履歴が取得され、電力負荷パターンのばらつき度合いを表すばらつき係数が算出され、算出されるばらつき係数に基づいて制御方法が決定されるので、電力負荷パターンのばらつき度合いをばらつき係数という数値で表すことで、制御方法の決定が容易となり、最も適した制御方法を正確に決定することができる。
【００７７】
また、電力負荷履歴が取得され、電力負荷が増える立ち上がり時間、立ち上がり勾配、電力負荷のピークが現れる時刻及び電力負荷のピークにおける電力量のそれぞれのばらつき度合いを示す変動係数が算出され、算出された各変動係数のうちの一つ、又は複数の組み合わせから発電量を制御する制御方法が決定されるので、各家庭毎の負荷パターンに応じた制御方法を確実に選択することができる。
【００７８】
さらに、制御方法決定部１３によって、時刻毎の電力負荷量の算術平均を用いる制御方法、ニューラルネットワークを用いる制御方法、制御時間帯の全ての時間に亘って起動状態又は停止状態にする制御方法、及び電力負荷履歴から基準の電力量を超える時間の１日に占める割合によって起動継続及び停止継続のいずれか一方を選択する制御方法の中から１の制御方法に決定される。したがって、各家庭の電力の使用状況に応じて複数の制御方法を使い分けることができる。
【００７９】
なお、本実施形態において、制御方法を選択する基準としてばらつき度を示す変動係数を利用しているが、本発明は特にこれに限定されず、各ファクタと予測精度との相関係数を選択の基準としてもよい。また、本実施形態において、ニューロモデル記憶部１９よりニューロモデル選択部１７によって選択されたニューロモデルは、１時間の電力量を積算した電力積算量を用いているが、本発明は特にこれに限定されず、気温や曜日のファクタを用いてもよい。さらに、学習時間の短縮や、予想外の予測結果に陥ることを避けるため、ある程度時間毎に学習した重み付けファイルそのものを予め準備しておき、ニューロモデル選択部１７で選択するようにしてもよい。また、本実施形態において、制御時間帯分割部１１によって分割される制御時間帯は、電力負荷のピークに合わせて分割しているが、本発明は特にこれに限定されず、例えば、朝、昼、夜と単純に３分割してもよい。さらに、燃料電池の最大発電量を基準とするような、一定負荷を超える時間帯、超えない時間帯によって分割してもよい。
【００８０】
（第２の実施形態）
以下本発明の第２の実施形態について、図面を参照しながら説明する。上述した第１の実施形態では、制御方法決定部１３が一定制御、算術平均制御、追従制御及びニューロ制御の中から１の制御方法を決定するとしているが、第２の実施形態では、算術平均制御及びニューロ制御のうちのいずれか一方を選択し、選択された予測方法に基づいて電力負荷予測を行うものである。
【００８１】
なお、本発明の第２の実施形態に係る燃料電池システムの全体構成は、図１に示す第１の実施形態に係る燃料電池システムの全体構成と同じであるので説明を省略する。
【００８２】
図７は、第２の実施形態における制御部６の構成を示すブロック図である。制御部６は、電力負荷蓄積部８、暦情報出力部２６、例外日判定部９、負荷予測部２４及び発電制御部２５を備えて構成される。制御部６では、電力負荷を予測する予測方法（以下、予測モデルとも言う）を決定するための初期運転期間と、予測モデル決定後に通常の運転を行う通常運転期間とを設けておく。初期運転期間は２８日間とした。初期運転期間中は、電力の負荷に追従する負荷追従制御をしておく。
【００８３】
まず、電力負荷蓄積部８は、初期運転期間中は、電力計５から３秒おきに電力負荷を取得し、外気の温度を測定する外気温センサ２０から外気温を取得し、暦情報出力部２６から日付、曜日、時間の暦情報を取得する。取得した暦情報を基に電力負荷を１時間の電力負荷量と１時間の平均外気温に積算する。外気温を付加した電力負荷量を、過去の電力負荷量のデータである電力負荷履歴に追加する。初期運転期間が終了した時、例外日の判定を行うために、例外日判定部９へ電力負荷履歴を出力する。その後、例外日判定部９から電力負荷量を蓄積した日付毎の例外日フラグを取得し、例外日である日の電力負荷量、外気温を電力負荷履歴から削除する。
【００８４】
図８に電力負荷履歴の一例を示す。図８に示すように、例えば、２００６年６月２２日木曜日の０時台の電力負荷量は４１８．１ｋｗｈであり、外気温は２５．８度になっている。このように、電力負荷蓄積部８は、３秒毎に取得した電力負荷量を１時間分積算した値（４１８．１ｋｗｈ）と、同じく３秒毎に取得した外気温を平均した値（２５．８度）とを暦情報（２００６年６月２２日木曜日）に対応付けて記憶する。
【００８５】
通常運転期間中は、１時間毎の電力負荷量と予測モデル選択部２３より取得した予測モデルに従って、必要な情報を電力負荷履歴へ追加し、２４時間に１回、ばらつき係数算出部１２へ電力負荷履歴を出力する。予測モデル選択部２３から取得した予測モデルが、過去の電力負荷量を平均して予測する算術平均モデルの場合は電力負荷量のみを、また、取得した予測モデルが、ニューラルネットワークを用いて予測を行うニューロモデルである場合は、過去の電力負荷量と過去の１時間平均外気温とを電力負荷履歴へ追加保存する。また、１日１回、例外日の判定を行うために、例外日判定部９へ電力負荷履歴を出力する。例外日判定部９から取得する例外日フラグの内容が例外日である場合、直前２４時間の電力負荷量、外気温を電力負荷履歴から削除する。例外日フラグの内容が例外日でない場合は、電力負荷履歴に対して何も処理を行わない。
【００８６】
また、電力負荷蓄積部８は、予測モデルを決定するために、ばらつき係数算出部１２へ電力負荷履歴を出力する。さらに、電力負荷蓄積部８は、電力負荷量を予測するために、負荷予測部２４へも電力負荷履歴を出力する。
【００８７】
例外日判定部９は、初期運転期間終了時の１回と、通常運転期間中の１日１回、電力負荷蓄積部８より電力負荷履歴を取得する。どちらの場合も、取得した電力負荷履歴の過去２８日間の同一時刻毎に電力負荷量を平均した平均電力負荷量を作成する。
【００８８】
初期運転期間終了後においては、平均電力負荷量と１日の電力負荷量の同一時刻毎の平均誤差が６０％を越えている日を例外日と判定する。判定結果は、日付毎の例外日フラグ（０：例外日、１：非例外日）を電力負荷蓄積部８へ出力する。通常運転期間中は、平均電力負荷量と電力負荷履歴を取得した直前２４時間の電力負荷量の時刻毎の誤差を計算し、時刻毎の誤差の平均が６０％を越えている場合は例外日と判定する。判定結果は、電力負荷蓄積部８へ例外日フラグ（０：例外日、１：非例外日）として出力する。
【００８９】
なお、例外日は、平均化した電力負荷量と電力負荷履歴を取得した直前２４時間の誤差で判定を行ったが、電力負荷の立ち上がり時刻や、勾配等の出現確率をもって判定する方法等もあり、これに限ったものではない。
【００９０】
ばらつき係数算出部１２は、電力負荷蓄積部８より電力負荷履歴を取得し、電力負荷量のばらつきを示すばらつき係数を算出する。図９に蓄積した電力負荷量の例を示す。図９（ａ）は、ばらつきの少ない家庭における電力負荷量の１日の変化を示すグラフであり、図９（ｂ）は、ばらつきの多い家庭における電力負荷量の１日の変化を示すグラフである。図９（ａ）及び図９（ｂ）は、過去５日分の０時〜２３時までの電力負荷量の遷移を表しており、縦軸は電力負荷量（ｋｗｈ）を表し、横軸は時刻を表している。ばらつき係数算出部１２は、取得した電力負荷履歴の電力負荷量の同一時刻毎に、ばらつきの度合いを示す変動係数を算出する。変動係数は、第１の実施形態と同様に上記（１）式によって求められ、平均μは上記（２）式で表され、分散ｓ2は上記（３）式で表される。
【００９１】
ばらつき係数算出部１２は、同一時刻毎の電力負荷量の変動係数を平均した値をばらつき係数として、予測モデル選択部２３へ出力する。ばらつき係数が小さい方が電力負荷のばらつきが少ない状態であることを示している。
【００９２】
このように、ばらつき係数算出部１２は、ばらつき係数を求める際、複数日の同時刻における電力負荷量の変動係数を平均して求めるので、予測精度を向上させることができる。
【００９３】
予測モデル選択部２３では予測モデルとして、予め算術平均モデルと、ニューロモデルの２つを保持しており、ばらつき係数算出部１２によって算出されたばらつき係数に応じて、どちらかの予測モデルを選択する。
【００９４】
算術平均モデルは、電力負荷量を予測する時刻と同一時刻の電力負荷量を過去の２８日間平均したものを予測負荷量とする予測モデルであり、負荷のばらつきが非常に少ない場合に予測精度が高く、計算ロジックも容易であるため計算コストが少ないという特徴がある。
【００９５】
一方のニューロモデルは、ニューラルネットワークを用いて予測を行う予測モデルであり、本実施の形態では、ニューラルネットワークの入力値を予測する時刻の直前２４時間の電力負荷量と、予測する時刻の直前の外気温とし、出力値を予測を行う時刻の電力負荷量としている。ニューラルネットワークを用いた計算は、繰り返し計算を行うため、メモリの少ないマイコン上では計算負荷が大きい。また、本実施例では、ニューラルネットワークの入力値は、過去の電力負荷量と外気温のみとしているが、他の事象ベース推論によっては、天気予報や家電製品の消費電力量や稼動情報等も含まれるため、データ容量を多く確保しておかなくてはならない。これらの理由から、算術平均と比較して計算コストが高くなるという特徴がある。しかしながら、負荷の発生に多少のばらつきがあっても算術平均モデルより精度よく負荷予測を行うことができる。
【００９６】
予測モデルの選択には、ばらつき係数と算術平均モデル及びニューロモデルの予測誤差との関係を用いる。図１０は、算術平均モデル及びニューロモデルにおけるばらつき係数と誤差との関係を示す図であり、縦軸が誤差（％）を表し、横軸がばらつき係数を表している。図１０に示すグラフは大人２人子供２人の平均的な家庭のデータを用いたものであり、ばらつき係数が大きくなるに従って、算術平均モデルもニューロモデルも予測誤差が大きくなるが、ニューロモデルの方が算術平均モデルよりもばらつき係数の大小にかかわらず誤差は小さい。従来用いていた負荷追従制御よりも予測制御が発電効率を上げるには、燃料電池の立ち上がり時間と停止時間を鑑みると、予測誤差が２５％以下となる必要がある。
【００９７】
予測モデル選択部２３は、ばらつき係数算出部１２からばらつき係数を取得すると、図１０に示すグラフから誤差２５％以下を満たすために、取得したばらつき係数が４０未満の時は算術平均モデルを、取得したばらつき係数が４０以上の時はニューロモデルを予測モデルとして選択する。図９（ａ）の家庭の場合は、ばらつきが少ないため、算術平均モデルが選択され、図９（ｂ）の家庭の場合は、ばらつきが多いためニューロモデルが選択されることになる。また、予測モデル選択部２３は、選択した予測モデルを電力負荷蓄積部８へ出力する。電力負荷蓄積部８は、予測モデル選択部２３によって選択された予測モデルが算術平均モデルである場合は、電力負荷履歴から外気温情報を削除する。
【００９８】
このように、外気温を測定する外気温センサ２０から外気温が取得され、取得された外気温が電力負荷量とともに蓄積される。そして、予測モデル選択部２３によってニューラルネットワークを用いる予測モデルが選択された場合、電力負荷量と外気温とを入力値とし、発電量の予測負荷量を出力値とするニューロモデルを用いて予測負荷量が算出される。したがって、電力負荷蓄積部８では、選択したモデルが算術平均モデルであった場合、電力負荷量以外の情報は蓄積しないため、データ容量確保の点で計算コスト削減の効果がある。
【００９９】
このように、算出されたばらつき係数の値が所定値よりも小さい場合、時刻毎の電力負荷量の算術平均を用いる予測モデルが選択され、算出されたばらつき係数の値が所定値よりも大きい場合、ニューラルネットワークを用いる予測モデルが選択されるので、電力負荷パターンに応じて予測モデルを切り替え、予測精度を向上させることができる。
【０１００】
なお、本方式によれば、ばらつき係数が一定以上であれば、予測結果に基づいて制御を行う場合、実際の電力負荷量と予測電力負荷量とが全く異なるという危険性が大きくなるため、予測をせず、単純な電力負荷追従を行うことも可能である。
【０１０１】
負荷予測部２４は、１時間毎に、電力負荷蓄積部８から電力負荷履歴を取得する。予測モデルが算術平均モデルである場合、負荷予測部２４は、電力負荷履歴から過去２８日間までの電力負荷量を同じ時間帯で平均した値を予測負荷量として発電制御部２５へ出力する。また、予測モデルがニューロモデルであった場合、負荷予測部２４は、電力負荷履歴から予測を行う時刻の直前２４時間分の過去２８日間の電力負荷量と外気温を入力データとし、予測を行う時刻の過去２８日間分の電力負荷量を出力データとした学習データから予測負荷量を学習し、電力負荷履歴を取得した時刻の直前２４時間分の電力負荷量を入力データとして予測負荷量の予測を行う。負荷予測部２４は、予測負荷量の計算が終了した時点で、発電制御部２５へ予測負荷量を出力する。
【０１０２】
次に、図１１を用いて、初期運転期間終了後に行う予測モデル決定の処理の流れを説明する。図１１は、初期運転期間終了後に行う予測モデル決定の処理を説明するためのフローチャートである。まず、ステップＳ１１０において、電力負荷蓄積部８で電力計５と外気温センサ２０から取得した電力負荷と外気温から１時間毎の電力負荷量と１時間平均外気温を２８日間に亘って蓄積していく。次に、ステップＳ１２０において、例外日判定部９で、電力負荷蓄積部８によって蓄積された電力負荷履歴に基づいて例外日であるか否かが判断される。ステップＳ１３０において、ばらつき係数算出部１２で、蓄積した電力負荷量から同一時刻毎のばらつき度を示すばらつき係数を求め、ステップＳ１４０において、予測モデル選択部２３で負荷予測を行うモデルを決定する。
【０１０３】
次に、図１２を用いて、通常運転期間中の処理の流れについて説明する。図１２は、通常運転期間中の処理を説明するためのフローチャートである。
【０１０４】
まず、ステップＳ１５０において、電力負荷蓄積部８は、現在の時刻が０時であるか否かを判断する。処理を行う時刻が０時の場合（ステップＳ１５０でＹＥＳ）、ステップＳ１５１において、例外日判定部９は、直前２４時間分の電力負荷量が例外日であるかの判断を行う。例外日であると判断された場合（ステップＳ１５１でＹＥＳ）、ステップＳ１５２において、電力負荷蓄積部８は、例外日に該当する電力負荷を電力負荷履歴から削除する。
【０１０５】
初期運転期間後に選択した予測モデルがニューロモデルの場合、ステップＳ１６０において、電力負荷蓄積部８は、電力計５から取得した電力負荷を１時間毎に積算し電力負荷量を求め、外気温センサ２０から外気温を取得し１時間の平均外気温を算出する。次に、ステップＳ１７０において、電力負荷蓄積部８は、算出した電力負荷量及び外気温を電力負荷履歴へ追加保存する。
【０１０６】
初期運転期間後に選択した予測モデルが算術平均モデルの場合、ステップＳ１６０において、電力負荷蓄積部８は、電力計５から取得した電力負荷を１時間毎に積算し電力負荷量を求め、ステップＳ１７０において、電力負荷蓄積部８は、算出した電力負荷量を電力負荷履歴へ追加保存する。このとき、外気温の計算、追加保存は行わない。
【０１０７】
次に、ステップＳ１８０において、負荷予測部２４は、予測モデルがニューロモデルであれば、過去２８日間の電力負荷履歴を用いて学習を行い、予測時刻直前の２４時間の電力負荷履歴を用いて次の時刻の電力負荷量を予測する。また、負荷予測部２４は、予測モデルが算術平均モデルであれば、過去２８日間の電力負荷量の平均を求め予測負荷量とする。次に、ステップＳ１９０において、発電制御部２５は、負荷予測部２４によって算出された予測負荷量を用いて、効率が最適となる発電量を燃料電池１へ出力する。
【０１０８】
これら、ステップＳ１５０からステップＳ１９０までの処理が毎時繰り返して行われる。
【０１０９】
以上のことから、本実施の例では、電力負荷蓄積部８で蓄積した電力量から、ばらつき係数算出部１２でばらつき係数を求め、予測モデル選択部２３でばらつき係数に応じた予測モデルを選択することになる。したがって、家庭毎の電力負荷パターンのばらつきに応じて予測モデルを選択することが可能で結果的に計算コストを削減することが可能になる。
【０１１０】
なお、本実施の形態において、予測モデルの選択は、初期動作期間終了後に行ったが、季節の変わり目など、定期的にモデルを選択することで、家庭の電力負荷パターンが変化することにも対応が可能となる。
【０１１１】
なお、本実施例では、予測の対象を電力負荷のみとしたが、給湯負荷を対象とすることも可能である。
【０１１２】
（第３の実施形態）
次に、本発明の第３の実施形態について、図面を参照しながら説明する。
【０１１３】
図１３は、第３の実施形態における制御部６の構成を示すブロック図である。なお、本発明の第３の実施形態に係る燃料電池システムの全体構成は、図１に示す第１の実施形態に係る燃料電池システムの全体構成と同じであるので説明を省略する。制御部６は、電力負荷蓄積部８、暦情報出力部２６、例外日判定部９、予測時間帯分割部２７、負荷予測部２４及び発電制御部２５を備えて構成される。
【０１１４】
電力負荷蓄積部８は、電力計５から３秒おきに電力負荷を取得し、同時に、外気温センサ２０から外気温と、暦情報出力部２６から日付、曜日、時間の暦情報を取得する。電力負荷蓄積部８は、取得した暦情報を基に電力負荷を１時間の電力負荷量に積算し、また、外気温は１時間の平均値にする。そして、電力負荷蓄積部８は、暦情報と平均外気温とを付加した１時間の電力負荷量を、過去の１時間毎の電力負荷量のデータである電力負荷履歴に追加する。
【０１１５】
電力負荷蓄積部８は、電力負荷履歴に電力負荷量を追加する時刻が、分割時間帯情報内の終了時刻である場合にのみ、例外日判定部９へ電力負荷履歴を出力する。例外日判定部９は、電力負荷蓄積部８から出力される電力負荷履歴に基づいて例外日の判定を行う。その後、電力負荷蓄積部８は、例外日判定部９から取得する例外日フラグの内容が例外日である場合、電力負荷履歴を取得した日付すべての電力負荷量を電力負荷履歴から削除し、それ以降、日付が変わるまで、分割時間帯が変更されても例外日と判定された日の電力負荷量を電力負荷履歴へ追加しない。電力負荷蓄積部８は、例外日フラグの内容が例外日でない場合、電力負荷履歴に対して何も処理を行わない。また、電力負荷蓄積部８は、２４時間に１回、例えば０時に、負荷の発生状態によって１日をいくつかの時間帯に分割するため、予測時間帯分割部２７へ電力負荷履歴を出力する。また、電力負荷蓄積部８は、分割時間帯毎に予測モデルを決定するために、ばらつき係数算出部１２へ電力負荷履歴を出力し、電力負荷量を予測するために、負荷予測部２４へ電力負荷履歴を出力する。
【０１１６】
例外日判定部９は、電力負荷蓄積部８より電力負荷履歴を取得し、予測時間帯分割部２７から分割時間帯情報を取得する。取得した電力負荷履歴から、過去２８日間の同一時刻毎に電力負荷量を平均した平均電力負荷量を作成する。電力負荷履歴を取得した時刻が属している時間帯の平均電力負荷量と、電力負荷履歴を取得した日の、電力負荷履歴を取得した時刻が属している時間帯の電力負荷量との時刻毎の誤差を計算し、時刻毎の誤差の平均が６０％を越えている場合は、予測を行う当日は例外日と判定する。判定結果は、電力負荷蓄積部８へ例外日フラグ（０：例外日、１：非例外日）として出力する。
【０１１７】
このように、電力負荷履歴が取得され、取得された電力負荷履歴が他の日とは異なる例外的な負荷パターンである例外日であるか否かが判断され、例外日である場合、電力負荷履歴に当該例外日の電力負荷量を蓄積しないよう制御されるので、電力負荷を予測するのに適切でないデータを削除し、電力負荷履歴を正確に蓄積することができ、予測精度を向上させることができる。
【０１１８】
この処理により、例えば、旅行等で外出した等の例外日を除いて電力負荷履歴を蓄積することができ、誤差を少なく電力負荷を予測する事ができる。また、本実施の形態では、例外日となった日の電力負荷全てを電力負荷履歴から除いているが、例外日となった時間帯のみを削除してもよい。
【０１１９】
なお、例外日の判定は、平均化した電力負荷履歴の誤差を用いたが、電力負荷の立ち上がり時刻や、勾配等の出現確率をもって判定する方法等もあり、これに限ったものではない。
【０１２０】
予測時間帯分割部２７は、電力負荷蓄積部８から電力負荷履歴を取得し、取得した電力負荷履歴のうち過去２８日以内の電力負荷履歴を同一時刻毎に平均化し、１時間毎２４時間分に平均化した電力負荷量が谷を描いている時刻から次の谷を描いている時刻までの時間帯毎に分割を行う。分割した時間帯毎の開始時刻と終了時刻との組み合わせを分割時間帯情報として生成する。
【０１２１】
図１４は、分割時間帯について説明するための図であり、０時〜２３時までの１日を複数の時間帯に分割した例である。図１４に示す平均電力負荷量では、立ち下がりから立ち上がりへと変化する時刻が４時、１０時、１４時となっている。そのため、図１４の例では、１日の２４時間が、０時〜４時、４時〜１０時、１０時〜１４時、１４時〜０時に分割される。本実施の形態では、電力負荷量を平均化したものを使用して時間帯の分割を行ったが、後述するばらつき係数の大きさにしたがって分割する方法も考えられる。
【０１２２】
予測時間帯分割部２７は、分割時間帯毎の電力負荷の予測モデルを決定するために、求めた分割時間帯情報をばらつき係数算出部１２へ出力する。また、予測時間帯分割部２７は、例外日判断のために、例外日判定部９へも分割時間帯情報を出力する。
【０１２３】
ばらつき係数算出部１２は、予測時間帯分割部２７から分割時間帯情報と、電力負荷蓄積部８から電力負荷履歴を取得し、ばらつき係数を算出する。予測モデル選択部２３は、算出されたばらつき係数に基づいて分割時間帯毎に予測モデルを選択する。そして、予測モデル選択部２３は、分割時間帯の開始時刻と終了時刻と予測モデルを分割時間帯毎に関連づけている分割時間帯別予測モデル情報を負荷予測部２４へ出力する。
【０１２４】
図１５にばらつき係数算出方法の説明の補足図を示す。ばらつき係数算出部１２は、電力負荷蓄積部８より電力負荷履歴を取得し、予測時間帯分割部２７から分割時間帯情報を取得する。取得した電力負荷履歴の電力負荷量から２８日分の同一時刻毎に、ばらつきの度合いを示す変動係数を算出する。変動係数は、第１の実施形態と同様に上記（１）式によって求められ、平均μは上記（２）式で表され、分散ｓ2は上記（３）式で表される。
【０１２５】
次に、同一時刻毎の電力負荷量のばらつき係数を分割時間帯毎に平均した値を分割時間帯のばらつき係数とする。ばらつき係数算出部１２は、分割時間帯毎にばらつき係数を一つ求める。例えば、図１５において、分割時間帯Ｄ２の時間帯は、時刻４時〜１０時までであるため、分割時間帯Ｄ２の各時刻の変動係数Ｃｖ（４）からＣｖ（９）までの平均を分割時間帯Ｄ２のばらつき係数とする。ばらつき係数が小さい方が電力負荷のばらつきが少ない状態であることを示している。
【０１２６】
予測モデル選択部２３は、予測モデルとして、予め算術平均モデルと、ニューロモデルの２つを保持しており、分割時間帯毎にどちらかの予測モデルを選択する。算術平均モデルは、電力負荷量を予測する時刻と同一時刻の電力負荷量を過去の２８日間分だけ平均したものを予測負荷量とする予測モデルであり、負荷のばらつきが非常に少ない場合に予測精度が高く、計算ロジックも容易であるため計算コストが少ない特徴がある。
【０１２７】
一方のニューロモデルは、ニューラルネットワークを用いて予測を行う予測モデルであり、本実施の形態では、ニューラルネットワークの入力値を予測する時刻の直前２４時間の電力負荷量と、予測する時刻の外気温とし、出力値を予測を行う時刻の電力負荷量としている。ニューラルネットワークを用いた計算は、繰り返し計算を行うため、メモリの少ないマイコン上では多くの計算時間を要する。また、気温の変動は家庭の負荷に影響を及ぼすため、入力値に電力負荷履歴以外に外気温のデータが取得できていなければならない計算条件があり、算術平均と比較して計算コストが高い問題がある。しかし、負荷の発生にばらつきがあっても算術平均モデルより精度よく負荷予測を行うことができる。
【０１２８】
予測モデルの選択には、算術平均モデル及びニューロモデルにおけるばらつき係数と誤差との関係を用いる。なお、予測モデルの選択については、第２の実施形態と同じであるので説明を省略する。
【０１２９】
予測モデル選択部２３は、ばらつき係数算出部１２からばらつき係数と、予測時間帯分割部２７から分割時間帯情報を取得すると、グラフから誤差２５％以下を満たすために、取得したばらつき係数が４０未満の時は算術平均モデルを、取得したばらつき係数が４０以上の時はニューロモデルを予測モデルとして選択する。選択した予測モデルと分割時間帯を１対１に関連付けた分割時間帯別予測モデル情報を生成する。図１６に分割時間帯別予測モデル情報の例を示す。図１６に示すように、分割時間帯別予測モデル情報は、分割時間帯毎に予測モデルが対応付けたれている。例えば、開始時刻が０時であり、終了時刻が４時である分割時間帯Ｄ１には、算術平均モデルが対応付けられており、開始時刻が４時であり、終了時刻が１０時である分割時間帯Ｄ２には、算術平均モデルが対応付けられており、開始時刻が１０時であり、終了時刻が１４時である分割時間帯Ｄ３には、ニューロモデルが対応付けられており、開始時刻が１４時であり、終了時刻が０時である分割時間帯Ｄ４には、ニューロモデルが対応付けられている。
【０１３０】
このように、取得した電力負荷履歴のうち、一定期間の電力負荷量が同じ時刻毎に平均化され、平均化された各時刻の電力負荷量が立ち下がりから立ち上がりへと変化する時刻から次の立ち下がりから立ち上がりへと変化する時刻までが１の分割時間帯として分割される。
【０１３１】
これにより、制御条件の誤差以内に収まるように、電力負荷のばらつき係数に従って予測モデルを選択することができる。
【０１３２】
なお、本方式によれば、ばらつき係数が一定以上であれば、予測結果に基づいて制御を行う場合、実際の電力負荷量と予測電力負荷量とが全く異なるという危険性が大きくなるため、予測をせず、単純な電力負荷追従制御を行う判断をすることも可能になる。
【０１３３】
負荷予測部２４は、電力負荷蓄積部８から電力負荷履歴を取得すると、予測モデル選択部２３から分割時間帯別予測モデル情報を取得する。予測モデルが算術平均モデルである場合、負荷予測部２４は、電力負荷履歴から過去２８日間までの電力負荷量を同じ時間帯で平均した値を予測負荷量として発電制御部２５へ出力する。また、予測モデルがニューロモデルである場合、負荷予測部２４は、電力負荷履歴から予測を行う時刻の直前２４時間分の過去２８日間の電力負荷量を入力データ、予測を行う時刻の過去２８日間分の電力負荷量を出力データとした学習データから予測負荷量を学習し、電力負荷履歴を取得した時刻の直前２４時間分の電力負荷量を入力データとして予測負荷量の予測を行う。負荷予測部２４は、予測負荷量の計算が終了した時点で、発電制御部２５へ予測負荷量を出力する。
【０１３４】
発電制御部２５は、負荷予測部２４から予測負荷量を取得すると、予測負荷量を用いて効率が最適となる発電量を燃料電池１へ出力する。
【０１３５】
次に、図１７に示す本発明の実施の形態のフロー図を用いて処理の流れを説明する。図１７は、第３の実施形態における通常運転期間中の処理を説明するためのフローチャートであり、時刻が正時における処理を示している。図１７の正時の処理以外に、電力負荷蓄積部８は、３秒おきに電力負荷と暦情報と外気温を取得し続けている。
【０１３６】
まず、ステップＳ２１０において、電力負荷蓄積部８は、現在の時刻が０時であるか否かを判断する。時刻が０時の場合（ステップＳ２１０でＹＥＳ）、例外日判定部９は、例外日フラグを非例外日「１」とする（ステップＳ２１１）。時刻が０時でない場合（ステップＳ２１０でＮＯ）、ステップＳ２２０に処理を移行する。
【０１３７】
次に、ステップＳ２１２において、予測時間帯分割部２７は、電力負荷蓄積部８から電力負荷履歴を取得し、取得した電力負荷履歴のうち過去２８日以内の電力負荷履歴を同一時刻毎に平均化し、１時間毎２４時間分に平均化した電力負荷量が谷を描いている時刻から次の谷を描いている時刻までの時間帯毎に１日を分割する処理を行う。そして、予測時間帯分割部２７は、分割時間帯情報をばらつき係数算出部１２に出力する。
【０１３８】
次に、ステップＳ２１３において、ばらつき係数算出部１２は、予測時間帯分割部２７より取得した分割時間帯情報と、電力負荷蓄積部８より取得した電力負荷履歴とを用いて、各分割時間帯毎のばらつき係数を求める。
【０１３９】
更に、ステップ２１４において、予測モデル選択部２３は、ばらつき係数算出部１２において算出した分割時間帯毎のばらつき係数に従って分割時間帯毎に予測モデルを選択し、分割時間帯別予測モデル情報を作成する。
【０１４０】
次にステップＳ２２０において、例外日判定部９は、例外日フラグが「０」であるか否か、すなわち、電力負荷を取得している日が例外日であるかを判断し、例外日であれば（ステップＳ２２０でＹＥＳ）、電力負荷履歴の蓄積を行わずにステップＳ２５０へ進む。例外日でない場合（ステップＳ２２０でＮＯ）、ステップＳ２３０において、電力負荷蓄積部８は、取得した電力負荷を１時間の電力負荷量に積算する。次に、ステップＳ２４０において、電力負荷蓄積部８は、１時間の平均外気温情報を付加して電力負荷履歴に追加して保持する。
【０１４１】
次に、ステッブＳ２５０において、例外日判定部９は、時刻が分割時間帯情報に含まれている終了時刻と一致しているか否かを判断する。ここで、時刻が分割時間帯情報に含まれている終了時刻と一致していることを確認した場合（ステップＳ２５０でＹＥＳ）、ステップＳ２５１において、例外日判定部９は、電力負荷蓄積部８から取得した電力負荷履歴と予測時間帯分割部２７から取得した分割時間帯情報によって、例外日の判定を行う。時刻が分割時間帯情報に含まれている終了時刻と一致していないと判断された場合（ステップＳ２５０でＮＯ）、ステップＳ２６０に処理を移行する。
【０１４２】
例外日である場合（ステップＳ２５１でＹＥＳ）、例外日判定部９は、例外日フラグを「０」にする（ステップＳ２５２）。そして、電力負荷蓄積部８は、電力負荷を取得した例外日の全ての電力負荷量を外気温情報とともに削除する（ステップＳ２５３）。例外日でない場合（ステップＳ２５１でＮＯ）、ステップＳ２６０に処理を移行する。
【０１４３】
次に、正時毎に必ず処理を行うステップＳ２６０とステップＳ２７０に処理を進める。ステップＳ２６０において、負荷予測部２４は、電力負荷蓄積部８より取得した電力負荷履歴と、予測モデル選択部２３より取得した分割時間帯別予測モデル情報とを用いて、次の時刻の予測負荷量を求める。予測を行う時刻が含まれている分割時間帯の予測モデルがニューロモデルであれば、過去２８日間の電力負荷履歴を用いて学習を行い、予測時刻直前の２４時間の電力負荷履歴を用いて次の時刻の電力負荷量を予測する。また、算術平均モデルであれば、過去２８日間の平均を求め予測負荷量とする。次に、ステップ２７０において、発電制御部２５は、予測負荷量を用いて、効率が最適となる発電量を燃料電池１へ出力する。
【０１４４】
これら、ステップＳ２１０からステップＳ２７０までを毎時繰り返していく。
【０１４５】
以上のことから、本実施の例では、電力負荷蓄積部８で蓄積した電力量から、予測時間帯分割部２７で１日を複数の時間帯に分割し、ばらつき係数算出部１２で分割した時間帯毎にばらつき係数を求め、予測モデル選択部２３でばらつき係数に応じた予測モデルを選択することになる。したがって、時間帯毎の電力負荷のパターンにばらつきに応じて予測モデルを選択することが可能で結果的に計算コストを削減することが可能になる。
【０１４６】
なお、本実施例は、予測負荷量を算出するタイミングを１時間毎としていたが、分単位で算出してもよい。また、予測モデルは、算術平均モデルとニューロモデルの２種類としたが、他の予測モデルに変更しても、種類を加えて選択肢を増やしてもよい。
【０１４７】
なお、本実施例では、予測の対象を電力負荷のみとしたが、給湯負荷を対象とすることも可能である。
【０１４８】
かかる構成によれば、過去の家庭内の電力負荷量に基づいてばらつき係数を求め、ばらつき係数に応じて、予測方法を算術平均のような簡単な予測方法か、ニューラルネットワークのような計算負荷のかかる予測方法かを選択することが可能になり、複雑な計算が必要のない場合は計算コストを抑えて予測を行うことが可能になる。
【産業上の利用可能性】
【０１４９】
本発明に係る燃料電池システムは、家庭毎に異なる電力負荷に対応することができ、省エネルギー性を高めることができ、原燃料ガスを用いて電力を供給する燃料電池システム等として有用である。また、給湯負荷パターンに合わせた制御方法等の用途にも応用することができ、ガスエンジンコジェネやＣＯ２ＨＰ等の給湯負荷予測にも応用が可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１５０】
【図１】本発明に係る燃料電池システムの全体構成を示す図である。
【図２】第１の実施形態における制御部の構成を示すブロック図である。
【図３】複数に分割される制御時間帯について説明するための図である。
【図４】本実施形態における例外日の判定について説明するための図である。
【図５】本実施形態におけるニューロモデルの入出力パラメータについて説明するための図である。
【図６】本実施形態における制御方法と変動係数との関係を示す図である。
【図７】第２の実施形態における制御部の構成を示すブロック図である。
【図８】本実施形態における電力負荷履歴の一例を示す図である。
【図９】使用電力にばらつきの少ない家庭における過去の電力負荷量を示す図である。
【図１０】算術平均モデル及びニューロモデルにおけるばらつき係数と誤差との関係を示す図である。
【図１１】初期運転期間終了後に行う予測モデル決定の処理を説明するためのフローチャートである。
【図１２】通常運転期間中の処理を説明するためのフローチャートである。
【図１３】第３の実施形態における制御部の構成を示すブロック図である。
【図１４】分割時間帯について説明するための図である。
【図１５】ばらつき係数算出方法について説明するための図である。
【図１６】分割時間帯別予測モデル情報の一例を示す図である。
【図１７】第３の実施形態における通常運転期間中の処理を説明するためのフローチャートである。
【符号の説明】
【０１５１】
１    燃料電池
２    電力出力線
３    負荷
４    商用電源
５    電力計
６    制御部
８    電力負荷蓄積部
９    例外日判定部
１０    電力負荷履歴記憶部
１１    制御時間帯分割部
１２    ばらつき係数算出部
１３    制御方法決定部
１４    一定制御部
１６    追従制御部
１７    ニューロモデル選択部
１９    ニューロモデル記憶部
２０    外気温センサ
２３    予測モデル選択部
２４    負荷予測部
２５    発電制御部
１５１    負荷予測部
１５２    算術平均制御部
１８１    負荷予測部
１８２    ニューロ制御部
【図１】
2005100972.tif 000003
【図２】
2005100972.tif 000004
【図３】
2005100972.tif 000005
【図４】
2005100972.tif 000006
【図５】
2005100972.tif 000007
【図６】
2005100972.tif 000008
【図７】
2005100972.tif 000009
【図８】
2005100972.tif 000010
【図９】
2005100972.tif 000011
【図１０】
2005100972.tif 000012
【図１１】
2005100972.tif 000013
【図１２】
2005100972.tif 000014
【図１３】
2005100972.tif 000015
【図１４】
2005100972.tif 000016
【図１５】
2005100972.tif 000017
【図１６】
2005100972.tif 000018
【図１７】
2005100972.tif 000019