(57)【要約】【課題】燃料電池システムは負荷追従性が悪いため、前もって負荷を予測しておき、負荷の発生に備えることが必要である。特に、家庭内の負荷は些細な出来事により大きくパターンが乱れ、負荷発生のピークが早まったり遅れたりすることが多いため、時刻による予測負荷量には誤差が生じる。【解決手段】燃料電池１２０と負荷予測装置１０１と運転量算出装置１１０とを備え、負荷予測装置１０１に、機器１３１からの機器情報、気象情報１３２を入力し、それらの情報と暦情報出力部１０３と、燃料電池１２０から取得する過去に発生した負荷情報とを関連付けることによって、予測時刻に取得する機器情報、気象情報、暦情報から予測時刻以降に発生する負荷量を予測する。情報と負荷との因果関係を求めることによって、時刻のみに依存することなく、電力負荷量、熱負荷量を高精度に予測する。【選択図】図１
2005347096.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
原燃料ガスを用いて電力と熱を供給する燃料電池と、
予測電力使用量、および、予測熱使用量を算出する負荷予測装置と、
前記負荷予測装置が算出した前記予測電力使用量、および、前記予測熱使用量に従って、前記燃料電池の発電量を算出する運転量算出装置を備えた燃料電池システムで、
前記負荷予測装置が、
電力消費機器と熱消費機器の少なくともどちらか一方から取得した機器情報と、センサーと外部情報の少なくともどちらか一方から取得した気象情報と、前記負荷予測装置内部に備えている暦情報とから、取得した情報を値とし、取得した情報の数を要素数とした単位時間毎の事象ベクトルを作成する事象ベクトル算出部と、
前記燃料電池から取得した電力使用量および熱使用量の時系列情報から、単位時間毎の各使用量の極大値、極小値により得られる凹凸形状を表す時間帯を抽出し、抽出した時間帯の時間幅を要素数、使用量の変化量を要素である負荷ベクトルを作成した後、前記凹凸形状の形状が近い前記負荷ベクトル毎にグループ分けした負荷ベクトルグループを作成し、前記負荷ベクトルグループ内の前記負荷ベクトルを平均化した代表負荷ベクトルを作成する負荷ベクトル算出部と、
前記事象ベクトル算出部から前記事象ベクトルと、前記負荷ベクトル算出部から、負荷ベクトルと負荷ベクトルグループ、代表負荷ベクトルとを取得し、
前記負荷ベクトルグループ毎に、
前記負荷ベクトルグループ内に含まれる前記負荷ベクトルが発生した時刻を基準とし、単位時間だけ過去にさかのぼって発生した前記事象ベクトルを抽出後、抽出した前記事象ベクトルから似通っている数が最も多い前記事象ベクトルより代表事象ベクトルを算出し、
前記代表負荷ベクトル毎に抽出された前記事象ベクトルのうち似通っている数が最も多いとされた前記事象ベクトルの割合を示す事象発生割合を算出する事象関連処理部と、
前記事象ベクトル算出部から負荷予測を行なう時刻に取得する前記事象ベクトルと、前記事象関連処理部から前記代表負荷ベクトルと前記代表事象ベクトルと前記事象発生割合を取得し、
前記負荷ベクトルが発生した時刻を基準として過去にさかのぼった単位時間毎に、
負荷予測を行なう時刻に取得した前記事象ベクトルと前記代表事象ベクトルを比較し、似通っていて、かつ、事象発生割合が一定値以上の前記代表事象ベクトルを抽出して、前記抽出した代表事象ベクトルが対応する代表負荷ベクトルを抽出することにより単位時間予測負荷ベクトルを作成する単位時間負荷算出部と、
前記燃料電池より予測時刻の電力使用量、熱使用量を取得し、
前記単位時間負荷算出部より前記単位時間予測負荷ベクトルを取得し、前記単位時間予測負荷ベクトルを予測時刻以前に取得した前記単位時間予測負荷ベクトルに加算することによって前記予測電力使用量、および、前記予測熱使用量を算出する負荷算出部とを具備すること
を特徴とする燃料電池システム。
【請求項２】
前記事象ベクトル算出部において取得する前記機器情報は、
機器の操作情報と、稼動情報と、負荷情報と、位置情報であり、
前記気象情報は、
天気と、外気温と、室温と、湿度と、天気予報の情報であり、
前記暦情報は、
日付と、曜日と、平日と休日の区別と、時刻の情報である
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】
前記事象関連処理部が、前記代表事象ベクトルを、前記負荷ベクトルグループ毎、かつ、前記負荷ベクトルを基準として過去にさかのぼった時間毎に抽出した前記事象ベクトルから算出する際、
正規化した前記事象ベクトル、正規化した前記代表事象ベクトルの向きが近いものを似通っているものとして前記代表事象ベクトルを算出する事を特徴とする請求項１、又は、２記載の燃料電池システム。
【請求項４】
前記単位時間負荷算出部が、新たに取得した前記事象ベクトルと前記代表事象ベクトルを比較する際、
正規化した前記事象ベクトル、正規化した前記代表事象ベクトルの向きが近いものを似通っているものとする事を特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の燃料電池システム。
【請求項５】
家庭内の電力消費機器の予測電力使用量、および、熱消費機器の予測熱使用量を算出する負荷予測装置であって、
前記電力消費機器と前記熱消費機器の少なくともどちらか一方から取得した機器情報と、センサーと外部情報の少なくともどちらか一方から取得した気象情報と、
前記負荷予測装置内部に備えている暦情報とから、
取得した情報を値とし、取得した情報の数を要素数とした単位時間毎の事象ベクトルを作成する事象ベクトル算出部と、
取得した電力使用量および熱使用量の時系列情報から、単位時間毎の各使用量の極大値、極小により得られる凹凸形状を表す時間帯を抽出し、抽出した時間帯の時間幅を要素数、使用量の変化量を要素である負荷ベクトルを作成した後、前記凹凸形状の形状が近い前記負荷ベクトル毎にグループ分けした負荷ベクトルグループを作成し、前記負荷ベクトルグループ内の前記負荷ベクトルを平均化した代表負荷ベクトルを作成する負荷ベクトル算出部と、
前記事象ベクトル算出部から前記事象ベクトルと、前記負荷ベクトル算出部から、負荷ベクトルと負荷ベクトルグループ、代表負荷ベクトルとを取得し、
前記負荷ベクトルグループ毎に、
前記負荷ベクトルグループ内に含まれる前記負荷ベクトルが発生した時刻を基準とし、単位時間だけ過去にさかのぼって発生した前記事象ベクトルを抽出後、抽出した前記事象ベクトルから似通っている数が最も多い前記事象ベクトルより代表事象ベクトルを算出し、
前記代表負荷ベクトル毎に抽出された前記事象ベクトルのうち似通っている数が最も多いとされた前記事象ベクトルの割合を示す事象発生割合を算出する事象関連処理部と、
前記事象ベクトル算出部から負荷予測を行なう時刻に取得する前記事象ベクトルと、前記事象関連処理部から前記代表負荷ベクトルと前記代表事象ベクトルと前記事象発生割合を取得し、
前記負荷ベクトルが発生した時刻を基準として過去にさかのぼった単位時間毎に、
負荷予測を行なう時刻に取得した前記事象ベクトルと前記代表事象ベクトルを比較し、似通っていて、かつ、事象発生割合が一定値以上の前記代表事象ベクトルを抽出して、前記抽出した代表事象ベクトルが対応する代表負荷ベクトルを抽出することにより単位時間予測負荷ベクトルを作成する単位時間負荷算出部と、
前記電力消費機器、および、熱使用機器より予測時刻の電力使用量、熱使用量を取得し、
前記単位時間負荷算出部より前記単位時間予測負荷ベクトルを取得し、前記単位時間予測負荷ベクトルを予測時刻以前に取得した前記単位時間予測負荷ベクトルに加算することによって前記予測電力使用量、および、前記予測熱使用量を算出する負荷算出部と
を具備することを特徴とする負荷予測装置。
【請求項６】
前記事象ベクトル算出部において取得する前記機器情報は、
機器の操作情報と、稼動情報と、負荷情報と、位置情報であり、
前記気象情報は、
天気と、外気温と、室温と、湿度と、天気予報の情報であり、
前記暦情報は、
日付と、曜日と、平日と休日の区別と、時刻の情報である
ことを特徴とする請求項５記載の負荷予測装置。
【請求項７】
前記事象関連処理部が、前記代表事象ベクトルを、前記負荷ベクトルグループ毎、かつ、前記負荷ベクトルを基準として過去にさかのぼった時間毎に抽出した前記事象ベクトルから算出する際、
正規化した前記事象ベクトル、正規化した前記代表事象ベクトルの向きが近いものを似通っているものとして前記代表事象ベクトルを算出する事を特徴とする請求項５、又は、６記載の負荷予測装置。
【請求項８】
前記単位時間負荷算出部が、新たに取得した前記事象ベクトルと前記代表事象ベクトルを比較する際、
正規化した前記事象ベクトル、正規化した前記代表事象ベクトルの向きが近いものを似通っているものとする事を特徴とする請求項５から７のいずれか１項に記載の負荷予測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、燃料電池装置が供給する電力量、および、熱量の負荷追従性の向上に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、燃料電池の発電には、原燃料である天然ガスから高温に加熱した改質器によって水素を生成し、同時に発生するＣＯを触媒によって除去するという複雑なプロセスを踏むため、停止状態から定格の発電をするまでに時間を要するともに、電力消費や、熱消費といった負荷の変動に合わせて発電を行なう負荷追従性に劣る欠点がある。しかし、稼動時における燃料電池の発電、発熱効率を向上させるためには、負荷変動に対する追従性を向上させることが必要である。そのため、予め電力や、熱量の負荷量を予測し、予測した負荷に合わせて燃料電池の制御を行なうことが必要である。
【０００３】
電力負荷の予測としては、電力消費履歴情報、人の在不在情報、機器のタイマー設定状態、運転予定から、電力負荷を予測するものがあった。（例えば、特許文献１参照）。図１０は、前記特許文献１に記載された従来の負荷予測方法を示すものである。
【０００４】
図１０において従来の負荷予測方法を用いた燃料電池システムは、電力負荷予測装置２０１と改質器２１０、燃料電池本体２２０を持ち、電力負荷予測装置２０１内のモデル作成部２０２は月日、曜日、休日平日の区別、時刻といった暦情報２３１と燃料電池本体２２０から取得する実負荷２３２から負荷スケジュールモデルを作成、修正し、モデル記憶部２０３へ記憶しておく、予測情報生成部２０４は、２３０の気象情報、機器の運転情報、人の在不在情報、機器の運転予定情報、人の在不在予定情報を用いてモデル記憶部２０３に記憶している負荷予測スケジュールを修正し、所定時刻後の予測負荷を改質器２１０へ送信する。改質器２１０は予測負荷と燃料電池本体２２０から取得する実負荷２３２から燃料電池本体で使用する改質燃料量を決定し、燃料電池本体２２０へ送る。
【特許文献１】特開平１１−３１５２１号公報（第８頁、図１）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来の構成では、モデル作成部は、月日、曜日、時刻等の暦情報と電力負荷の実績を元に電力負荷スケジュールモデルを生成している。月日や、時刻情報を基準として作成した電力負荷スケジュールモデルでは、特定の時刻に対する時間毎の負荷量を予測することになり、負荷の発生が早まったり遅れたりするような場合には対応しづらい。実際の家庭内の電力負荷は、日によって変動が激しく、突発的な事柄等により、毎日同じような時刻に負荷が発生することは稀であるため、時刻のみを基準として負荷予測を行なったとしても、予測精度に問題が生じる。また、前記従来の構成では、気象情報、機器の運転情報、人の在不在情報、機器の運転予定情報、人の在不在予定情報より、負荷スケジュールを修正しているが、これらの情報と、負荷の発生を関連付ける処理を行なっていないため、やはり、負荷発生の時間がずれる場合に対応することは困難である。
【０００６】
本発明は、前記従来の課題を解決するもので、高精度の負荷予測を行なうために、負荷予測装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
前記従来の課題を解決するために、本発明の負荷予測装置は、事象の発生と負荷の発生とを関連付けることにより負荷の予測を行なう。過去の操作情報と、位置情報、稼動状況、負荷情報等の機器情報と、天気、天気予報等の気象情報と日付、曜日、時刻等の暦情報といった事象の状態と、その事象の状態によって発生した電力使用量、および、熱使用量の変化が発生する時間の間隔と、電力使用量、および、熱使用量の変化量と、変化量の発生割合を関連付けておき、現在発生した事象と過去に発生した事象との比較から、所定の時間後に発生する負荷の予測を行なう。
【０００８】
本構成によって、機器情報、気象情報、暦情報の状態から、電力消費量、熱消費量を予測することができ、時刻に制約されることなく、電力使用量、および、熱使用量を精度よく予測することが可能である。
【発明の効果】
【０００９】
本発明の負荷予測装置によれば、家庭内の電力使用量、熱使用量を精度よく行なうことが可能で、燃料電池の稼動時における運転効率を最大限に引き出すことが可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
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。
【００１１】
図１は、本発明の実施の形態における負荷予測装置、燃料電池、および、機器、物体の構成を示す図である。
【００１２】
負荷予測装置１０１では、事象ベクトル算出部１０２が、機器１３１から機器の操作情報、稼動情報、位置情報、負荷情報とを取得し、気象情報１３２から天気、天気予報とを取得し、事象ベクトル算出部１０２が送信する暦情報出力要求に対して、暦情報出力部１０３が出力する日付、曜日、時刻等の暦情報を１時間毎に取得し、取得した情報を要素とする事象ベクトルを作成する。
【００１３】
事象ベクトルの要素の値域は、例えば天気であれば、（晴れ、曇り、雨、晴れ後曇り、曇り後晴れ）、曜日であれば（月、火、・・・、日）といったように要素毎に予め決定しておく。事象ベクトルの要素数は、例えば、機器数×（操作情報＋稼動情報＋位置情報）＋天気＋天気予報＋日付＋曜日＋時刻とする。その後、作成した事象ベクトルは、事象関連処理部１０５へ送信する。
【００１４】
負荷ベクトル算出部１０４は、燃料電池装置１２０から取得、蓄積し続けている家庭全体の電力使用量、および、熱使用量のそれぞれの時系列情報から、使用量の変化量が正から負に転じる時刻と正から負に転じる時刻、または、負から正に転じる時刻と負から正に転じる時刻を区切りとする時間帯の１時間毎の時間数を要素数とし、１時間毎の使用量の変化量を要素とする負荷ベクトルを作成する。図２に電力使用量の時系列情報から負荷ベクトルを作成する例を示す。まず、時刻の小さい順に処理を進める。時刻０時から１時の負荷の変化量は−１００の負であり、時刻１時から２時の変化量は５００の正である。また、時刻３時から４時の負荷の変化量は−４００負であり、時刻４時から５時の変化量は１００の正であるため、負荷ベクトルの時間帯を、時刻１時から４時まで区切りで、要素数を３とする。さらに、負荷ベクトルの要素を、１時から２時の変化量の５００、２時から３時の変化量の１００、３時から４時の変化量の−４００とし、負荷ベクトルを（５００、１００、−４００）と決定する。同様に時間を順に進め、正から負へ変化量が転じる場合も抽出する。その結果、図２で示す使用量の変化からは、ｖ１、ｖ２、ｖ３の、使用量の変化量が負から正に転じる時刻と負から正に転じる時刻の区切り、ｖ４、ｖ５は使用量の変化量が正から負に転じる時刻と正から負に転じる時刻の区切りを抽出することができる。負荷ベクトル算出部１０４により、上述した負荷の変化量のパターンを抽出している。
【００１５】
負荷ベクトルの作成には、本実施の形態に記載の方法に限らず、変化量の急激な増減が発生する時刻と緩やかな増減が発生する時刻の間を区切りとする方法等も考えられる。
【００１６】
次に、要素数が同数で、負荷ベクトルの各要素の差が、例えば、５０以内である負荷ベクトルグループにグループ分けし、負荷ベクトルグループ毎にグループ内の負荷ベクトルの各要素を平均化した代表負荷ベクトルを作成する。その後、作成した負荷ベクトル、負荷ベクトルグループ、代表負荷ベクトルは、事象関連処理部１０５へ送信する。
【００１７】
図３に事象処理部１０５へ送信する負荷ベクトルグループと代表負荷ベクトル、負荷ベクトルの情報の例を示す。負荷ベクトルグループ毎に、一つの代表負荷ベクトルと複数の負荷ベクトルが関連付けされている。
【００１８】
事象関連処理部１０５は、事象ベクトル算出部１０２から取得する事象ベクトルと、負荷ベクトル算出部１０４から取得する負荷ベクトル、負荷ベクトルグループ、負荷ベクトルグループを代表する代表負荷ベクトルを取得し、負荷ベクトルグループ毎、かつ、負荷ベクトルグループ内の各負荷ベクトルが発生した時刻を基準として、１時間から２４時間前までの過去にさかのぼって発生した事象ベクトルを抽出する。
【００１９】
次に、事象ベクトルの各要素を値に従って正規化する。その時、スカラー値でない値域を持つ要素は、リニアに変動するスカラー値に置き換え、正規化した事象ベクトルを用いて事象ベクトルグループ内の全ての事象ベクトルの組合せで内積をとり、例えば、値が０．９以上の事象ベクトル毎にグループ化を行なう。さらに、含んでいる事象ベクトルの数が最も多いグループを平均化したベクトルを代表事象ベクトルとする。また、数１に従って、過去にさかのぼった単位時間毎の事象発生割合を求める。
【００２０】
【数１】
2005347096.tif 000003
【００２１】
ここで、事象ベクトル数１は、さかのぼった時間が同じ時間内の値が０．９以上の事象ベクトルのグループのうち、含んでいる事象ベクトルの数が最も数の多いグループに含まれる事象ベクトルの数であり、事象ベクトル数２は、さかのぼった時間が同じ時間内の全ての事象ベクトル数である。
【００２２】
この処理により、事象の状況が近いものを選択し、事象ベクトルグループの中で最も多く発生している代表的な事象ベクトルとその発生割合を求めることができる。
【００２３】
算出した代表負荷ベクトル、代表事象ベクトル、事象発生割合は、事象関連情報として単位時間負荷算出部１０６へ送信する。
【００２４】
図４に負荷ベクトルグループと負荷ベクトルが発生した時刻を基準として過去にさかのぼった時間、負荷ベクトル、事象ベクトルの関係を示す。負荷ベクトルが発生する時刻を基準として、過去にさかのぼった時間に発生した事象ベクトルが、負荷ベクトルグループとさかのぼった時間毎にグループ分けされている。図５に単位時間負荷算出部へ送信される、代表負荷ベクトル、代表事象ベクトル、事象発生割合の例を示す。負荷ベクトルグループに代表される代表負荷ベクトルが関連付けされ、代表負荷ベクトルが発生する場合に発生する確率の高い代表事象ベクトルがその発生割合である事象発生割合と共に、単位時間を１時間として２４時間までさかのぼった時間毎に関連付けされている。図５では、代表事象ベクトルは便宜的に変化のあった事象のみを記述しているが、実際は、取得可能な事象全てを要素とするベクトルである。
【００２５】
この事象関連処理部１０５によって作成された負荷ベクトルグループ、代表負荷ベクトル、代表事象グループによって、発生する事象と発生する負荷である電力使用量、および、熱使用量とが関連付けられ、負荷の発生時刻ではなく、発生した事象に関連して発生した負荷の変化量と、発生時間とに依存した負荷情報が得られる。例えば、リビングの照明がＯＮで、使用されている水量が２２Ｌ／分であって、給湯器が保温状態である場合は、取得した事象ベクトルに近い代表事象ベクトル（リビング照明ＯＮ、水量２２、給湯器保温、、、、）が、代表負荷ベクトル（−２２５、−１３０、２００、５００）の発生時刻から過去にさかのぼった時間数の２時間に関連付けされているため、事象ベクトルを取得した２時間後から負荷が減り、４時間後に負荷が増加する確率が８０％であることが求められる。
【００２６】
代表事象ベクトルの算出の方法は、負荷ベクトルが発生した時間を基準として、単位時間だけ過去にさかのぼった時間が同じ時間の内の各事象ベクトルで共通に発生している頻度の多い要素の組合せのみを抽出する方法や、簡易な方法として、過去にさかのぼった時間が同じ時間内で発生頻度の高い要素のみを選択する方法なども考えられる。
【００２７】
単位時間負荷算出部１０６では、事象ベクトル算出部１０２から予測を行なう時刻に取得した事象ベクトルと、事象関連処理部１０２から代表負荷ベクトル、代表事象ベクトル、事象発生割合を取得する。負荷ベクトルが発生した時間を基準として単位時間だけ過去にさかのぼった時間の同時間内の代表事象ベクトルのうち、事象ベクトル算出部１０２から取得した予測時刻の事象ベクトルとの内積が、例えば、０．９以上で、事象発生割合が最大、かつ、５０％以上のものを、１時間から２４時間前までの過去にさかのぼって１時間刻みで抽出する。その後、さかのぼった時間毎に抽出した代表事象ベクトルと、代表事象ベクトルに対応した代表負荷ベクトルと、過去にさかのぼった時間とを対応付けした単位時間予測負荷ベクトルを算出する。算出した単位時間予測負荷ベクトルは、負荷算出部１０７へ送信する。
【００２８】
図６に単位時間予測負荷ベクトルの例を示し、図５と合わせて、単位時間予測負荷ベクトルの算出手順を説明する。まず、予測を行なう時刻に事象ベクトル算出部１０２から取得した事象ベクトル（リビング照明ＯＮ、水量２２、給湯器保温、、、、）が事象関連処理部１０５から取得した事象関連情報内の代表事象ベクトルから事象ベクトルとの内積が０．９以上、かつ、事象発生割合５０％以上のものを、負荷ベクトル発生を基準としてさかのぼった時間毎に検索する。さかのぼった時間が１時間の事象ベクトルの中では事象ベクトル（リビング照明ＯＮ、水量２２、給湯器保温、、、、）との内積が０．９以上に該当するものがないが、２時間においては、負荷ベクトルグループＡの代表事象ベクトル（リビング照明ＯＮ、水量２２、給湯器保温、、、、）が該当するため、それに関連付けされている代表負荷ベクトル（−２２５、−１３０、２００、５００）を図６中の単位時間負荷予測ベクトルの２時間の負荷ベクトルとする。同様に、２４時間まで行い。図６の単位時間負荷用測ベクトルを算出する。
【００２９】
負荷算出部１０７は、単位時間負荷算出部１０６から単位時間予測負荷ベクトルと、燃料電池１２０から電力使用量、熱使用量を取得する。
【００３０】
負荷算出部１０７は、単位時間予測負荷ベクトルを取得すると、メモリに記憶している、予測時刻の１時間前から３５時間前までの間に算出した経過時間に応じて１から３５にラベル付けしている、単位時間予測負荷ベクトルを、再度、予測を行なう時刻までの経過時間に応じてラベル付けする。その結果メモリに蓄積している単位時間予測負荷ベクトルのラベルは、２から３６となる。さらに、予測を行なう時刻に単位時間負荷算出部１０６から取得した単位時間予測負荷ベクトルのラベルを１とし、メモリに記憶する。メモリに記憶している３６時間分の単位時間負荷予測ベクトルの例を図７に示す。これにより、過去に算出された単位時間予測負荷ベクトルが時間によってラベルづけされ、記憶されることになる。
【００３１】
次に、図８、図９を参照して、負荷算出部１０７の処理である３６時間分の単位時間予測負荷ベクトルを用いて予測電力使用量を算出する方法を説明する。
【００３２】
まず、ラベル付けされた単位時間予測負荷ベクトル毎に１時間毎の変化量を求める。図８にラベル１の場合を示す。ラベル１の場合、図８（ａ）に過去にさかのぼった時間が１時間の代表負荷ベクトルはないため、図８（ｂ）の過去にさかのぼった時間が１時間の変化量は０となり、図８（ａ）の過去にさかのぼった時間が２時間の代表負荷ベクトルは、（２００、０、−２００）であるため、図８（ｂ）の過去にさかのぼった時間が２時間の変化量は負荷ベクトルの最初の要素である２００となる。さかのぼった時間が３時間の代表負荷ベクトルはないが、さかのぼった時間が２時間の代表負荷ベクトルの時間区切りである要素数が３であるため、２００の次の値である０を用い、変化量を０とする。同様に過去にさかのぼった時間が４時間の代表負荷ベクトルはないが、さかのぼった時間が２時間の代表負荷ベクトルの要素数が３であるため、最後の要素の−２００をさかのぼった時間が４時間の変化量とする。さかのぼった時間が４時間に代表負荷ベクトルがある場合は、さかのぼった時間が４時間の代表負荷ベクトルの第一番目の要素の値と、さかのぼった時間が２時間の最後の要素の値を加算する。これを、さかのぼった時間が２４時間の代表負荷ベクトルの要素がなくなるまで行なう。これによって、メモリに記憶されている単位時間負荷ベクトル毎にさかのぼった時間が２４時間まで発生する負荷の変化量を予測することになる。
【００３３】
次に、単位時間予測負荷ベクトルにつけられているラベルと過去にさかのぼった時間とを考慮し、１時間後から２４時間後までの変化量を求める。ラベル１の単位時間負荷ベクトルによって求められた変化量は、過去にさかのぼった時間が１時間の場合は、予測を行なう時刻から１時間後の変化量であるとする。同様に、ラベル２の単位時間負荷ベクトルによって求められた変化量は、さかのぼった時間が２時間の場合は、予測を行なう時刻から１時間後の変化量であるとする。これをラベル３６まで繰り返す。ラベルの数値に従って変化量をシフトした例が図９（ａ）である。さらに、１時間後から２４時間後までの予測時刻毎に、変化量を足していくと、時間毎の変化量が求められる。これにより、過去２４時間に発生した単位時間負荷ベクトルによって発生する負荷の変化量の合計を未来２４時間分予測することができる。
【００３４】
最後に、０時間後の値を燃料電池１２０から取得した負荷として、時間毎の変化量を時間毎に加算していくことによって、最終的な予測電力使用量を求めることができる。図９（ｂ）は燃料電池１２０から得られた電力使用量が２００Ｗｈであった場合に得られる２４時間分の予測電力使用量を示している。
【００３５】
図２から図９の図は、予測電力使用量に関するものであるが、予測熱使用量についても熱使用量に関する負荷ベクトルと事象ベクトルの関係を求め、同様の手順にて求める。
【００３６】
運転量算出装置１１０は、負荷算出部１０７より取得した予測電力使用量、予測熱使用量に追従するように、燃料電池装置へ発電量を送信する。
【００３７】
燃料電池１２０は、運転量算出装置１１０から取得する発電量に従って発電を行い、家庭全体の電力使用量、熱使用量の実績を負荷ベクトル算出部１０４に送信する。
【００３８】
本実施の形態では、負荷スケジュールの時間間隔や、処理間隔は、１時間としたが、家庭における負荷変動は激しいためそれよりも短い時間間隔としたり、事象ベクトル抽出の範囲を２４時間以上に伸ばし、前日までではなく、もっと以前の事象と負荷の発生を関連付けたりしてもよいし、事象の変化を予測処理のタイミングとしてもよい。また、暦情報には、日付、曜日、時刻を用いたが、平日、休日等を用いてもよく、気象情報には、最低気温、最高気温、平均気温、風速、湿度等を用いてもよい。
【００３９】
また、機器情報の稼動情報は、押されたボタンの種類、回数、操作内容、時刻などであり、位置情報は、宅内外の機器の３次元的な座標値と、移動情報、移動速度等が考えられる。また、稼動情報は、電源のＯＮ／ＯＦＦ状態や、動作モードが考えられる。また、それ以外にタイマー予約等の稼動予定情報も含まれる。
【００４０】
なお、事象データ取得部１０２が取得する情報には、機器情報、暦情報、気象情報以外に、ＲＦタグ等のついた物の位置情報、移動情報を用いてもよく、予測負荷スケジュールの精度を向上することができる。例えば、衣類にＲＦタグがついている場合、洗濯機近くの座標に衣類が一定数以上ある場合は、数時間後の洗濯機の稼動による負荷の増加が考えられる。
【００４１】
かかる構成によれば、過去の機器情報、気象情報、暦情報と過去に発生した電力使用量、熱使用量とを関連付けて、新たに発生する機器情報、気象情報、暦情報から新たに発生する電力使用量、熱使用量を予測することにより、時刻に依存せずに日々変化する家庭内の負荷量を精度よく算出することが可能で、効率のよい燃料電池の運転を行なうことが可能である。
【産業上の利用可能性】
【００４２】
本発明にかかる燃料電池システムは、負荷予測装置を有し、数時間単位、または、１日単位のミクロな負荷予測等として有用である。また、事象発生と負荷発生との関連性の算出部分は、機器の自動運転等の用途にも応用できる。
【図面の簡単な説明】
【００４３】
【図１】本発明の実施の形態における負荷予測装置、運転量算出装置、燃料電池の構成図
【図２】本発明の実施の形態における負荷発生の時間区切りの例を示す図
【図３】本発明の実施の形態における負荷ベクトルグループ、代表負荷ベクトル、負荷ベクトルの情報の例を示す図
【図４】本発明の実施の形態における負荷ベクトルグループと過去にさかのぼった時間、負荷ベクトル、事象ベクトルの関係を示す図
【図５】本発明の実施の形態における事象関連情報の例を示す図
【図６】本発明の実施の形態における単位時間予測負荷ベクトルの例を示す図
【図７】本発明の実施の形態における負荷算出部１０７によりメモリに記憶される２４時間分の単位時間負荷予測量の例を示す図
【図８】（ａ）本発明の実施の形態における負荷算出部１０７に用いる単位時間予測負荷ベクトルの例を示す図（ｂ）本発明の実施の形態における負荷算出部１０７おいて単位時間予測負荷ベクトルにより求められた、さかのぼった時間毎の負荷の変化量を示す図
【図９】（ａ）本発明の実施の形態における負荷算出部１０７において予測時刻以前に取得した単位時間予測負荷ベクトル毎の負荷変化量をさかのぼった時間毎にシフトした例を示す図（ｂ）本発明の実施の形態における予測電力使用量の例を示す図
【図１０】従来の負荷予測装置、および、燃料電池システムの構成図
【符号の説明】
【００４４】
１０１    負荷予測装置
１０２    事象ベクトル算出部
１０３    暦情報出力部
１０４    負荷ベクトル算出部
１０５    事象関連処理部
１０６    単位時間負荷算出部
１０７    負荷算出部
１１０    運転量算出装置
１２０    燃料電池
１３１    機器
１３２    気象情報
２０１    電力負荷予測装置
２０２    モデル生成部
２０３    モデル記憶部
２０４    予測情報生成部
２１０    改質器
２２０    燃料電池本体
２３０    気象情報、運転情報、運転予定情報、在不在情報、在不在予定情報
２３１    暦情報
２３２    実負荷
【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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