(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
電力消費量を計測する電力需要計測手段（２）と温水使用量を計測する給湯需要計測手段（３）と室温に関する情報を計測する室温等計測手段（４）と季節・日付データ等のカレンダー機能を有する手段（５）と温水貯湯量計測手段（７）とを備え、燃料電池（Ｂ）の発電電力及びその排熱を利用するコージェネレーション装置において、前記電力需要計測手段（２）からの電力需要データと前記給湯需要計測手段（３）からの給湯需要データと前記室温等計測手段（４）からの室温データと前記カレンダー機能を有する手段（５）からの季節・日付データと前記温水貯湯量計測手段（７）からの温水貯湯量データとの現在の計測値及び過去の数値を保存するデータベース（８）と、現在の前記電力需要データと給湯需要データと室温データと季節・日付データ及び前記データベースに保存された過去の前記各データとから電力需要及び／又は給湯需要の予測値を演算する予測手段（１００）とを有する制御手段（Ａ）を備え、その制御手段は電力需要及び／又は給湯需要のパターンを予測して燃料電池（Ｂ）の運転計画をし、燃料電池（Ｂ）が起動してから電力需要及び／又は給湯需要の予測値に基づき燃料電池（Ｂ）を運転する機能を有することを特徴とするコージェネレーション装置。
【請求項２】
前記制御手段（Ａ）は、カレンダーが設定されると予測モデル作成のためのデータ取得期間の設定を行い、予測時間を設定し、電力需要及び／又は給湯需要のデータ及び温度のデータの収集を開始し、データの収集期間を越えたならば電力需要及び／又は給湯需要の予測を開始して今後の予測のためのモデルを作成し、現在から所定時間（Ｘ）後の合計電力及び消費給湯量の予測を行い、そして現在の貯湯量に、負荷予測電力カーブに基づく発電量を燃料電池の発電効率で除しさらに排熱効率を乗じた値を加えたものから温水消費量を減じて所定時間（Ｘ）後の貯湯量を求める機能を有する請求項１記載のコージェネレーション装置。
【請求項３】
前記制御手段（Ａ）は、満杯終了予定時刻に貯湯槽が満杯となるように発電出力を落とした発電パターンを計算し燃料電池を運転する燃料電池の停止抑制制御（Ｍ１）、部分負荷効率の低下する部分で運転しないよう制御を行う部分負荷モード（Ｍ２）、発電可能最低電力値で運転し余剰温水量を廃棄する第１の温水廃棄モード（Ｍ３）、常時発電を監視し特定の時間に温水を廃棄する第２の温水廃棄モード（Ｍ４）および単位時間あたりの出力を上下させるステップを設定し負荷応答ステップ制御を行う負荷応答ステップモード（Ｍ５）の５つの制御モードによって所定時間先まで運転し貯湯槽が満杯になり運転停止となる回数が最小でそのうち光熱費の最低のものを１つ選択する機能を有する請求項２記載のコージェネレーション装置。
【請求項４】
前記制御手段（Ａ）による燃料電池の停止抑制制御（Ｍ１）が、現時点から貯湯槽の満杯終了時刻までの時間を算出し、発電出力を落としてその満杯終了時刻に満杯となる燃料電池発電パターンを計算し、その燃料電池発電パターンに基づいて燃料電池へ改質ガスを投入する機能を有する請求項３記載のコージェネレーション装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、燃料電池の発電電力及びその排熱を利用するコージェネレーション装置（例えば、燃料電池装置、ガスコージェネレーション装置等）に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
コージェネレーション装置として、例えば燃料電池装置について考える。
燃料電池は、電力需要及び貯湯タンク内の温水貯湯量が、その運転について多大な影響を及ぼす。すなわち、電力需要が存在すれば燃料電池装置を作動して発電を行うことが可能であるが、貯湯タンク内が温水で満杯状態であれば、発電運転を行うことが出来ない。
ユーザが快適に燃料電池を利用するためには、個々のユーザが必要とする時に電力や温水を確実に供給する必要がある。そして、個々のユーザの生活リズム、特に電力需要及び給湯需要について正確に予測することが必要不可欠である。
【０００３】
しかし、従来技術においては、個々のユーザについて、電力需要及び給湯需要を正確に予測することが困難であるため、その様な需要予測に基いて燃料電池の運転制御を行うことは、殆ど為されていなかった。
その結果、例えば電力需要が急増し長時間に亘り継続した場合には、燃料電池の発電出力も増加し、温水を消費しなければ燃料電池からの温水発生量が増えて貯湯槽が満杯となり、燃料電池は運転を停止してしまう。そして、燃料電池の運転停止が頻繁に発生すると、改質器の寿命に悪影響が出ると共に、燃料電池起動のためにエネルギ消費量が増大してしまう、という問題が発生する。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は上述した従来技術の問題点に鑑み提案されたものであり、個々のユーザ毎に異なる電力需要及び給湯需要を出来る限り正確に予測し、燃料電池装置の運転効率を向上させることが出来るようなコージェネレーション装置の提供を目的としている。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
発明者は種々研究の結果、コージェネレーション装置（例えば燃料電池装置）を使用している場合には電力需要と給湯需要との間に極めて強い相関関係があること、所謂「事例ベース推論」が電力需要及び／又は給湯需要には極めて有効であること、の２点を見出した。
本発明は係る知見に基いて創作されたものである。
【０００６】
本発明によれば、電力消費量を計測する電力需要計測手段（２）と温水使用量を計測する給湯需要計測手段（３）と室温に関する情報を計測する室温等計測手段（４）と季節・日付データ等のカレンダー機能を有する手段（５）と温水貯湯量計測手段（７）とを備え、燃料電池（Ｂ）の発電電力及びその排熱を利用するコージェネレーション装置において、前記電力需要計測手段（２）からの電力需要データと前記給湯需要計測手段（３）からの給湯需要データと前記室温等計測手段（４）からの室温データと前記カレンダー機能を有する手段（５）からの季節・日付データと前記温水貯湯量計測手段（７）からの温水貯湯量データとの現在の計測値及び過去の数値を保存するデータベース（８）と、現在の前記電力需要データと給湯需要データと室温データと季節・日付データ及び前記データベースに保存された過去の前記各データとから電力需要及び／又は給湯需要の予測値を演算する予測手段（１００）とを有する制御手段（Ａ）を備え、その制御手段は電力需要及び／又は給湯需要のパターンを予測して燃料電池（Ｂ）の運転計画をし、燃料電池（Ｂ）が起動してから電力需要及び／又は給湯需要の予測値に基づき燃料電池（Ｂ）を運転する機能を有する。
【０００７】
そして、本発明によれば、を前記制御手段（Ａ）は、カレンダーが設定されると予測モデル作成のためのデータ取得期間の設定を行い、
予測時間を設定し、電力需要及び／又は給湯需要のデータ及び温度のデータの収集を開始し、データの収集期間を越えたならば電力需要及び／又は給湯需要の予測を開始して今後の予測のためのモデルを作成し、現在から所定時間（Ｘ）後の合計電力及び消費給湯量の予測を行い、そして現在の貯湯量に、負荷予測電力カーブに基づく発電量を燃料電池の発電効率で除しさらに排熱効率を乗じた値を加えたものから温水消費量を減じて所定時間（Ｘ）後の貯湯量を求める機能有する。
【０００８】
また、本発明によれば、前記制御手段（Ａ）は、満杯終了予定時刻に貯湯槽が満杯となるように発電出力を落とした発電パターンを計算し燃料電池を運転する燃料電池の停止抑制制御（Ｍ１）、部分負荷効率の低下する部分で運転しないよう制御を行う部分負荷モード（Ｍ２）、発電可能最低電力値で運転し余剰温水量を廃棄する第１の温水廃棄モード（Ｍ３）、常時発電を監視し特定の時間に温水を廃棄する第２の温水廃棄モード（Ｍ４）および単位時間あたりの出力を上下させるステップを設定し負荷応答ステップ制御を行う負荷応答ステップモード（Ｍ５）の５つの制御モードによって所定時間先まで運転し貯湯槽が満杯になり運転停止となる回数が最小でそのうち光熱費の最低のものを１つ選択する機能を有する。
【０００９】
本発明によれば、前記制御手段（Ａ）による燃料電池の停止抑制制御（Ｍ１）が、現時点から貯湯槽の満杯終了時刻までの時間を算出し、発電出力を落としてその満杯終了時刻に満杯となる燃料電池発電パターンを計算し、その燃料電池発電パターンに基づいて燃料電池へ改質ガスを投入する機能を有する。
【００１０】
係る構成を具備する本発明によれば、電力需要のみならず、それと強固な相関関係を有する給湯需要をも参照している。
また、本発明によれば、検出された電力需要、給湯需要、室温に関する情報（室温或いは気温）のその時点における検出値（計測結果）のみならず、各日付及び曜日毎に（１分毎に）計測したデータを２４時間以前、６０分以前、１０分以前毎に現在の数値と共に記録し、データベース化する。２４時間後の予測時は、２４時間以前のデータベースの中で、現在時（予測時）に最も近い状態の類似例を選択する。換言すれば、その時点における検出値（計測結果）のみならず、一定以上以前の時間における数値（過去事例データ：例えば、２４時間以前、６０分以前、１０分以前の電力需要、２４時間以前の給湯需要、２４時間以前、６０分以前、１０分以前の室温或いは気温）とをデータベース化し、それを参照している。すなわち、過去の数値を時系列ごとデータベース化し、予測時はその類似事例を参照することにより、本発明は、電力需要及び／又は給湯需要の予測に極めて有効な事例ベース推論を用いている。
【００１１】
電力需要及び給湯需要と極めて強い相関関係を有するパラメータに基く予測であること、電力需要及び／又は給湯需要の予測に極めて有効な手法（事例ベース推論）を用いていることから、本発明によれば、従来、困難とされていた電力需要及び／又は給湯需要の正確な予測が可能となる。
【００１２】
本発明の実施に際して、以下の様な装置及び方法を組み合わせることが可能である。
例えば、電力負荷或いは熱負荷を検出する手段（２、３）と、気候に関する情報を入力する手段（４）と、検出された電力負荷及び熱負荷と気候に関する情報（８）に基づいて電力負荷或いは温水消費量を予測する手段（９）と、予測された電力負荷（２）或いは温水消費量（３）を参照して燃料電池（Ｂ）の運転停止を抑制（Ｓ１１〜Ｓ１７）する様に制御する制御手段（Ａ）、とを含む装置（図１、図４参照）。
【００１３】
前記制御手段（Ａ）は、電力負荷（２）が連続して（別途設定する）閾値以下となる期間が最も長くなる期間の運転を停止する制御（Ｓ２３〜Ｓ２６）を行う様な装置（図１、図５参照）。
【００１４】
前記制御手段（Ａ）は、電力消費が燃料電池（Ｂ）の発電可能最低電力を下回っている（Ｓ３１）場合に、該発電可能最低電力で運転したならば余剰となるであろう温水量（Ｓ３２）を廃棄する（Ｓ３３）制御を行う様な装置（図１、図６参照）。
【００１５】
前記制御手段（Ａ）は、温水消費量が最大となる時間帯以前に余剰となる温水量を予測し（Ｓ４１〜Ｓ４３）、該余剰温水を廃棄する（Ｓ４４）制御を行う様な装置（図１、図７参照）。
【００１６】
電力負荷或いは熱負荷を検出する手段（２、３）と、気候に関する情報を入力する手段（４）と、検出された電力負荷及び熱負荷と気候に関する情報（８）に基づいて電力負荷或いは温水消費量を予測する手段（９）と、制御手段（Ａ）とを含み、前記制御手段（Ａ）は発電（Ｂ）された電力と消費電力との差異が最小となる様（Ｓ５１〜Ｓ５４）に、制御における応答時間を切り換える様（Ｓ５５）な装置（図１、図８参照）。
【００１７】
電力負荷或いは熱負荷を検出（Ｓ３）し、気候に関する情報を入力（Ｓ３）し、検出された電力負荷及び熱負荷と気候に関する情報（８）に基づいて電力負荷或いは温水消費量を予測（Ｓ５〜Ｓ８）し、予測された電力負荷或いは温水消費量を参照して燃料電池の運転停止を抑制する様に（Ｓ１１〜Ｓ１７）制御する方法（図３、４）。
【００１８】
予測された電力負荷が連続して閾値以下となる期間を求め（Ｓ２２）、当該期間が最も長くなる期間の運転を停止する様に制御（Ｓ２３〜Ｓ２６）を行う方法（図５）。
【００１９】
電力消費が燃料電池（Ｂ）の発電可能最低電力を下回っている（Ｓ３１）場合に、該発電可能最低電力で運転したならば余剰となるであろう温水量（Ｓ３２）を廃棄する（Ｓ３３）様に制御を行う方法（図６）。
【００２０】
温水消費量が最大となる時間帯以前に余剰となる温水量を予測し（Ｓ４１〜Ｓ４３）、該余剰温水を廃棄する（Ｓ４４）ように制御を行う方法（図７）。
【００２１】
電力負荷（２）或いは熱負荷（３）を検出し、気候に関する情報（４）を入力し、検出された電力負荷及び熱負荷と気候に関する情報（８）に基づいて電力負荷或いは温水消費量を予測（９）し、発電された電力と消費電力との差異が最小となる様（Ｓ５１〜Ｓ５４）に、制御における応答時間を切り換える（Ｓ５５）方法（図８）。
【００２２】
【発明の実施の形態】
以下、図１、図２を参照して、本発明の実施形態について説明する。
なお、図示の実施形態では、コージェネレーション装置として、燃料電池を例示して説明してある。
【００２３】
図１は、制御部を含む燃料電池装置全体の構成を示す。
図１において、装置全体としては、例えば、起動・停止からモード選択その他に至る種々の指令を入力する各種指令入力手段１と、電力需要すなわち電力消費量を計測する電力需要計測手段２と、給湯需要すなわち温水（お湯）使用量を計測する給湯需要計測手段３と、室温或いは気温（室温等：室温に関する情報）を計測する室温等計測手段４と、季節・日付データ等のカレンダー機能を有する手段（カレンダー機能）５と、計時手段であるタイマ機能６と、現在の温水貯湯量計測手段７と、制御装置（制御手段）Ａと、燃料電池装置Ｂと、外部負荷１３とにより構成されている。
【００２４】
前記制御装置Ａは、電力需要データ、給湯需要データ、室温データ、季節・日付データのその時点における計測値及び過去の数値を保存するデータベース８と、各種電力需要及び／又は給湯需要を予測する予測手段１００と、制御モード（制御方法）の選択手段１０、とにより構成されている。
前記燃料電池装置Ｂは、改質器等の水素製造手段１１と、セルスタック１２、とにより構成されている。
【００２５】
ここで、図１では室温データのみが表示され、気温データが表示されていない。電力需要或いは給湯需要に直接関連するのは気温だけでなく、ユーザの生活の場である屋内或いは室内の温度でも充分関連があり、気温は日照位置等に起因して計測手段設置箇所による差異が大きいのに対して、室温は空調のされた部屋を除き計測箇所による差異が小さいこと、気温計測手段に比較して室温計測手段は、例えばリモコンスイッチ内蔵にする等の手法により設置に関する制約が少ないと思われること、等の理由に基づくものである。
但し、上述した理由は支配的なものではない。従って、室温に代えて、気温を制御パラメータとすることは可能である。
【００２６】
前記制御手段１０では、使用者が制御モードを選択するか、或いは、自動選択を行う。ここで自動選択では、１日に１回、２４時間先の予測データから後述の方法により使用ガス量、電力量を算出し、運転停止回数が最小かつその時の料金テーブルから、ガス及び電気料金を計算して、最も安くなる方法を選択する。もしくは排出ＣＯ２量など環境面で最も優位なものを選択する。
なお、選択手段１０による制御モード選択については、図３以下を参照して後述する。
【００２７】
予測手段１００は、電力需要計測手段２からの電力需要データと、給湯需要計測手段３からの給湯需要データと、室温等計測手段４からの室温データと、カレンダー機能５からの季節・日付データと、データベース８に保存されている過去における電力需要データ、給湯需要データ、室温データ（過去事例データ）とから、所謂「事例ベース推論」の手法を用いて、電力需要及び／又は給湯需要についての予測値を演算する。
【００２８】
事例ベース推論を用いる場合、多数の事例をデータベース化してメモリ（データベース８）に蓄えておき、類似事例があった場合に前記蓄えられた事例を引き出す。
類似事例が無い場合は、蓄えられた事例の中で、最も類似事例に近いものを選択する。この際、類似データの無い部分のデータを追加したり、最新の事例に順次データを書き換える学習を行うことで、より的確な予測が可能となる。
具体的には、例えば、先ず曜日で分類し、土曜日の午前０時から２４時間後の予測（例えば、電力需要と、曜日、時間帯、天候及び気温との相関など）を、１分間毎に行う場合、２４時間以前とその時の現在値のデータベースの中から予測時の状態（曜日、時間、気温、給湯需要等）に最も類似したデータを選択し、予測値とする。
この様にして２４時間後の予測のために、２４時間以前とその時点の現在値のデータを、曜日毎に１週間程度に亘って１分毎に蓄えていけば、翌日の燃料電池運転を行うのに必要な電力需要及び／又は給湯需要の予測を行うのに必要な量のデータが蓄積され、データをさらに蓄積、学習していくことで２４時間先の精度の高い類似例の活用が可能となる。
【００２９】
次に、図２をも参照して、図１で示す燃料電池装置の運転制御について説明する。
【００３０】
運転制御に先立って、電力需要及び／又は給湯需要の予測を開始する（図２：ステップＳＴ１がＹＥＳ）。
ここで、図示の実施形態においては、毎日、午前０時０分にその日１日の電力需要及び／又は給湯需要の予測を行うものとする。しかし、これはあくまでも例示であり、勿論、その他の時刻に予測を行っても良い。
【００３１】
予測に際しては、先ず、電力需要計測手段２から電力需要データを予測手段１００へ送り、給湯需要計測手段３から給湯需要データを予測手段に送り、室温等計測手段４から室温データを予測手段１００へ送り、カレンダー機能５から季節・日付データを予測手段に送る（ステップＳＴ２）。
それと共にステップＳＴ２では、データベース８に保存されている電力需要データ、給湯需要データ、室温データの、例えば２４時間以前のデータ、６０分以前のデータ、１０分以前のデータ及びその時の計測時のデータを、当該データベース８から予測手段１００に送る。
【００３２】
次に、上述した通り、事例ベース推論を用いて、電力需要及び／又は給湯需要を演算することにより、予測を行う（ステップＳＴ３）。
ここで、電力需要及び／又は給湯需要の予測においては、例えば２４時間後の数値（電力需要及び／又は給湯需要）を求めている（ステップＳＴ４、ＳＴ４Ａ）。
但し、電力需要については、２４時間後のみならず、６０分後、１０分後の予測をも行う。燃料電池の起動に際して、機械により差異はあるが起動から発電開始まで６０分掛かるとすると、起動から６０分後の電力需要が、非常に重要となるからである。一方、１０分後は燃料電池装置内の改質器の応答性を補正し、無駄な発電を行わないために重要である。
【００３３】
電力需要及び／又は給湯需要の予測（ステップＳＴ３、ＳＴ４，ＳＴ４Ａ）は、２４時間後まで、１分刻みに行われる（ステップＳＴ５）。これにより、２４時間後までの電力需要及び／又は給湯需要のパターンが予測されることとなる。そして、図１で示す燃料電池のその日における運転計画が出来上がる（ステップＳＴ６）。
【００３４】
ステップＳＴ６で燃料電池の運転計画が出来上がった段階で、燃料電池の運転モードを決定する（ステップＳＴ７）。燃料電池の運転がなるべく停止することがないように、運転モードの決定が行われる。より詳細には、図３以下を参照して後述する。
燃料電池の運転モードが決定したのち（ステップＳＴ７終了後）、燃料電池が起動するのを待つ（ステップＳＴ８がＮＯのループ）。
【００３５】
燃料電池が起動したならば（ステップＳＴ８がＹＥＳ）、長時間停止後に起動した場合に該当する。その場合、起動後６０分経過した時点における電力需要及び／又は給湯需要の予測値を用いて、起動直後の電力需要及び／又は給湯需要を設定して、運転を行う（ステップＳＴ９）。
【００３６】
燃料電池の起動直後の運転から定常運転に変わったならば、ステップＳＴ６で求めた電力需要及び／又は給湯需要パターンを用いて、常時、１０分後の予測値を参照しつつ、燃料電池の出力を設定する（ステップＳＴ１０）。このステップＳＴ１０は、燃料電池の運転終了まで（ステップＳＴ１１がＹＥＳ）行われる（ステップＳＴ１１がＮＯ）。
【００３７】
次に、添付図面の図３以降を参照して、（図１、図２で説明した）本発明の実施形態と好適に組み合わせて（図１の）燃料電池装置を運転制御する技術について説明する。
図３は、各種条件の設定及び入力と、各種物理量の予測部分であり、図４は燃料電池停止抑制制御を示す部分で、制御ユニットから、水素製造手段に伝達される以降の制御のフローを含むものである。
【００３８】
図３及び図４に基づいて制御の流れを説明する。
燃料電池稼動率が曜日及び曜日の時間帯によって変わる（特色を有する）ことに着目して、ステップＳ１では、曜日を含むカレンダーを設定する。
【００３９】
次のステップＳ２では、制御を行うに先立ち、予測モデル作成のためのデータ取得期間の設定をおこない（例えばデータ取得期間は向こう一週間とし）、予測時間すなわち、何時間後の物理量を予測するかを決める値であるＸ時間後（例えば２４時間後）を設定する。
その２４時間の間には修正回数としてＹ分（例えば３０分）毎、即ち修正回数４８回を設定する。これは手段１０における２４時間先予測のまま、データベースの学習（書き換え）無しに制御指令の計算を行うと、気温の急変や急な外出などの影響が大きいためである。更に、部分負荷効率の閾値（Ｗ％）と、継続時間（Ｖ分）を設定する。（制御の例としては、例えば、部分負荷効率が閾値Ｗ（７０）％以下の状態がＶ（１２０）分以上継続した場合に運転を停止する等。）
【００４０】
次のステップＳ３では、出力（電力需要及び／又は給湯需要）データ及び入力（気候・温度等）データの収集を開始する。そして次のステップＳ４に進む。
【００４１】
ステップＳ４では、制御装置Ａはデータの収集期間を越えたか否かを判断する。
データの収集期間を越えていれば（ステップＳ４においてＹＥＳ）、次のステップＳ５に進み、越えていなければ（ステップＳ４においてＮＯ）、ステップＳ３からを繰り返す。
【００４２】
ステップＳ５では、負荷予測（電力需要及び／又は給湯需要の予測）を開始する。そして、次のステップＳ６において、今後の電力及び給湯量の予測のためのモデル作成を、例えば事例ベース推論、自己回帰モデル等の予測方法によって行う。
自己回帰モデルとしては、収集した各種のデータをモデル式に当てはめてしまえば、従来の事例からモデル式の次数、定数、その他を決定して電力消費量を示す式を完成させることが出来る。
そして、従来の事例に基づいて、ある期間のモデル式を作成し、当該式における「時間」のファクタを変化させて消費電力を予測することが出来る。
【００４３】
事例ベース推論については、図１，図２で説明したのと同様である。
なお、予測法には、ニューラルネットワークを使用する方法、スペクトルモデルを使用する方法、など他にも存在する。
【００４４】
次のステップＳ７１、Ｓ７２では、前述の予測に基づき、現在からＸ時間後の合計電力及び消費給湯量の予測を行う。すなわち、電力需要（電力消費量）、給湯需要（お湯消費量）、室温の計測値、過去のデータ（図２を参照して説明した過去のデータ）、日付及び曜日から、電力需要を予測し（ステップＳ７１）、予測された電力需要から給湯需要を予測する（ステップＳ７２）。
或いは、電力需要（電力消費量）、給湯需要（お湯消費量）、室温の計測値、過去のデータ（図２を参照して説明した過去のデータ）、日付及び曜日から、給湯需要を予測し（ステップＳ７１のカッコ書き）、予測された給湯需要から電力需要を予測しても良い（ステップＳ７２のカッコ書き）。
電力需要及び給湯需要を予測したならば（ステップＳ７１，Ｓ７２終了）、ステップＳ８に進む。
【００４５】
ここで、電力需要、給湯需要の予測については、図１、図２で説明したのと同様である。図３において、電力需要、給湯需要の何れかを予測した後に、その予測結果を用いて他方を予測しているが、電力需要と給湯需要を同時に求めることも可能である。
【００４６】
ステップＳ８では、Ｘ時間後の貯湯量を以下の算定式から求める。即ち、現在の貯湯量に、負荷予測電力カーブに基づく発電量を燃料電池の発電効率で除し更に排熱効率を掛けた値を加えたものから、温水消費量を減じたものが、Ｘ時間後の貯湯量である。
ここで、経時変化に伴う効率の変化を正確に反映させるため、効率算出に必要なセンサーを取付けることが好ましい。そして、貯湯タンクの放熱量も考慮するのが好ましい。
そして、手段１０で述べたように、ステップＳ９で制御を自動選択するかを手段１により判断し、ＹＥＳ（選択する）の場合、ステップＳ１０へ進む。
【００４７】
ステップＳ１０では図４〜図８のＭ１〜Ｍ５により、Ｘ時間先の予測結果に基づき、計算を行う。次に、ステップＳ１０´でそのうちＸ時間先の運転停止回数の最小のもので、そのうち光熱費（もしくはＣＯ２排出量、ＮＯｘ排出量）が最低のものを選択し、そのＭ（Ｍ１〜Ｍ５のどれか）へ進む。
一方、ステップＳ９でＮＯの場合は、手段１で選択したＭ（Ｍ１〜Ｍ５のどれか）へ進む。
【００４８】
そして、図４のブロックＭ以降のステップＳ１１に進む。尚、図４は燃料電池装置Ｂの停止抑制に関する制御である。
【００４９】
ステップＳ１１において、制御装置Ａは、貯湯槽下部に設置した温度センサーで貯湯槽が温水で満杯になるか否かを判断する。
【００５０】
貯湯槽が満杯になると判断すれば（ステップＳ１１においてＹＥＳ）、次のステップＳ１２に進み、満杯にならないと判断すれば（ステップＳ１１においてＮＯ）、ステップＳ１５まで進む。
【００５１】
ステップＳ１２において、制御装置Ａは現時点から貯湯槽の満杯終了予定時刻までの時間Ｚを算出し、次のステップＳ１３に進む。
【００５２】
ステップＳ１３では、満杯終了予定時刻に貯湯槽が満杯になるように、発電出力を落した燃料電池発電パターンを計算する。そして、次のステップＳ１４に進む。
【００５３】
ステップＳ１４では、制御装置Ａは、Ｚ時間後に満杯になるか否かを判断する。
Ｚ時間後に満杯になるのであれば（ステップＳ１４においてＹＥＳ）、ステップＳ１３に戻り、満杯にならないのであれば（ステップＳ１３においてＮＯ）、ステップＳ１５に進む。
【００５４】
ステップＳ１５では、電力負荷予測パターンから計算した発電パターンに先行して改質ガスの流量を決定して、次のステップＳ１６に進み、改質ガスを燃料電池Ｂに投入する。
【００５５】
次のステップＳ１７において、制御装置Ａは、タイマ６を介して改質ガス投入からＹ分経過したか否かを判断する。
改質ガス投入からＹ分経過していれば（ステップＳ１７においてＹＥＳ）、ステップＳ７に戻り予測、制御を繰り返し、経過していなければ、ステップＳ１５以降を繰り返す。
【００５６】
係る構成及び制御方法を具備する第一実施形態である「運転停止回数を抑制する制御」によれば、各種の予測データにより貯湯量満杯までの所要時間が予測出来、また、リアルタイムで貯湯速度が監視できているために、例えば、消費給湯量が少なくても、燃料電池Ｂの運転停止には至らない。
具体例としては、従来の、「貯湯槽が満杯時に停止する通常制御」の場合の特性図である図１４によれば、そのｄ線上で４回の燃料電池Ｂの運転停止が示されている。これに対して、図３、図４に関連して説明した「運転停止回数を抑制する制御」によれば、図９のｄ線上では、燃料電池Ｂの運転停止はｄ０ｍ点で示される僅か一回のみである。
尚、図９及び後述の図１０は、前述の図１４と同じ様式のグラフである。
【００５７】
次に、「部分負荷効率の低下する部分で運転しない制御」、所謂「部分負荷モード」に関して、図５のフローチャートに基づき説明する。
尚、図５の制御フローにおいて、図５のブロックＭ以前は、前述の図３と同様であり、装置の構成も図１で示すのと同じである。
【００５８】
図３の最終ブロックＭから連続するステップＳ２１において、制御装置Ａは、予測開始から２４時間後までの範囲の部分負荷効率（電力負荷予測値を定格発電出力で除したものを１００分率で表す）を計算する。
【００５９】
次のステップＳ２２において、部分負荷効率の閾値Ｗ％以下の時間を各区間で計算して、次のステップＳ２３に進む。
ステップＳ２３において制御装置Ａは、Ｗ％以下の最長の区間を算出する。なお、瞬時の時間α分（例えば、１分）以下の燃料電池Ｂの停止は、運転継続と見なす。
【００６０】
ここで、閾値Ｗ％は、図１５の負荷割合に対する効率を示す特性曲線に示される如く、効率が急激に低下する部分負荷の定格負荷に対する割合である。
【００６１】
なお、燃料電池では定格出力時が最も効率が高く、定格出力に対して各機器の配置及び仕様が定められている。
【００６２】
また、ステップＳ２３では、部分負荷効率がＷ％以下となる時間が最も長くなる区間を算出する。
【００６３】
次のステップＳ２４において、上記最長区間の運転を停止する運転パターン、即ち、停止回数を減らすような運転パターンを計算して次のステップＳ２５に進む。
【００６４】
ステップＳ２５において、制御装置Ａは、その他の区間で貯湯槽が温水で満杯になり、運転を停止するか否かを判断する。
運転を停止するのであれば（ステップＳ２５においてＹＥＳ）、ステップＳ２６に進み、運転を停止しないのであれば（ステップＳ２５においてＮＯ）、図４の＊印で示す工程、即ち、ステップＳ１５に進む。
【００６５】
ステップＳ２６では、最長区間の前後で運転時間を減らす様に制御して、再びステップＳ２４に戻る。
以上が「部分負荷モード」の制御である。
【００６６】
上述した「部分負荷効率の低下する部分で運転しない制御」、所謂「部分負荷モード」によれば、図１０のｄ線に示す様に部分負荷効率の低下する部分（計測開始後、約４００分の間）で運転を行わない代わりに、その他の区間では運転停止は、僅か１度しか発生していない。
即ち、電気消費量、給湯消費量を予測しているので、燃料電池の運転停止を抑制することが出来る。
【００６７】
次に、所謂「温水廃棄制御（その１）」に関して、図６のフローチャートに基づき説明する。
尚、図６の制御フローにおいて、符号「Ｍ」で示す工程以前は図３と同様であり、装置の構成も図１と同じである。
【００６８】
図３の最終ブロックＭから継続しているステップＳ３１において制御装置Ａは、消費電力が燃料電池の発電可能最低電力値、例えば０．３ｋＷ未満か否かを判断する。
０．３ｋＷ未満であれば（ステップＳ３１においてＹＥＳ）、ステップＳ３２に進む。
０．３ｋＷ以上であれば（ステップＳ３１においてＮＯ）、ステップＳ３１を繰り返す。
【００６９】
ステップＳ３２では、最低発電可能電力値以下（例えば０．３ｋＷ）に消費電力がなった場合、運転は０．３ｋＷで発電させた場合、制御装置Ａは、燃料電池Ｂを仮に上記発電可能最低電力値（０．３ｋＷ）未満で運転した場合の貯湯槽満杯時までの余剰温水量つまり、発電可能最低電力運転時の温水量と最低電力未満で運転した場合の温水量の差を計算する。そしてステップＳ３３に進む。
【００７０】
ステップＳ３３では、計算された廃棄すべき温水量を外部へ排出して、制御は図４の＊印で示す工程（ステップＳ１５）に移る。
以上が「温水廃棄モード（その１）」の制御である。
【００７１】
「温水廃棄制御（その１）」、所謂「温水廃棄モード（その１）」によれば、仮に発電可能最低電力値未満で運転続行した際に余剰となるであろうお湯を廃棄することが出来るので、燃料電池Ｂの運転停止は抑制される。
【００７２】
次に、所謂「温水廃棄制御（その２）」に関して、図７に基づき説明する。
尚、図７で示す制御フローにおいて、符号Ｍで示す工程以前は、図３で説明したのと同様であり、装置の構成も図１，図２で説明したのと同じである。
【００７３】
図３の最終ブロックＭから継続するステップＳ４１において、制御装置Ａは、燃料電池Ｂが貯湯槽が満杯か否かに関わらず、常に発電した場合の発電カーブを計算する。
【００７４】
次のステップＳ４２では、制御装置Ａは、貯湯槽が満杯になるか否かを判断する。
貯湯槽が満杯になるのであれば（ステップＳ４２においてＹＥＳ）、次のステップＳ４３に進み、満杯とならないのであれば（ステップＳ４２においてＮＯ）、制御は図４の＊印で示す工程であるステップＳ１５に移る。
【００７５】
ステップＳ４３では、２４時間先の範囲で最大の温水消費量が予想される、例えば、夜間の８時から１０時付近以前には満杯にしないように、温水廃棄量を計算する。
【００７６】
次のステップＳ４４では、計算された廃棄するべき温水量を外部へ排出して、制御は図４の＊印の工程（ステップＳ１５）に移る。
【００７７】
「温水廃棄制御（その２）」、所謂「温水廃棄モード（その２）」によれば、常時発電を監視しており、特定の時間帯において貯湯槽を満杯にしないように温水を廃棄することが出来る。
【００７８】
次に、負荷応答ステップ制御、所謂「負荷応答ステップモード」に関して、図８のフローチャートに基づき説明する。
図８の符号Ｍ５以前は、図３と同様であり、装置の構成も図１と同じである。
【００７９】
図３の最終ブロックＭから継続して、ステップＳ５１において制御装置Ａは、ステップ数Δｗを設定する。
ここで、ステップΔｗは単位時間あたりに燃料電池の出力（電力）を上昇・下降させる大きさのことである。
具体例として、７０Ｗ／分、１７Ｗ／分、等と表す。
【００８０】
ステップＳ５２に進み、制御装置Ａは予測値に基づき各々のステップ数Δｗで運転パターンを計算し、次のステップＳ５３に進む。
【００８１】
ステップＳ５３では、各々の計算運転パターンで消費電力予測値と燃料電池発電量の予測値との差の面積、即ち、前述のステップ数の経過時間における積分値Ｆを求める。
【００８２】
ステップＳ５４に進み、制御装置Ａは前記消費電力予測値と燃料電池発電量の予測値との差の面積Ｆを最小とするパターンを設定の時間区割り毎に選ぶ。
【００８３】
そして、次のステップＳ５５において、制御装置Ａは全体を通して面積Ｆが最小となる様に燃料電池Ｂに制御信号を送り、燃料電池は該制御信号に基づき運転を行い、その後、制御は図４の＊印で示す工程（ステップＳ１５）に移る。
【００８４】
「負荷応答ステップ制御」、所謂「負荷応答ステップモード」によれば、図１３に示す如く、選択或いは制御によって、消費電力に大きな変化の無い計測開始から２９分経過まではステップ数Δｗを１７Ｗ／分とし、消費電力の変化が大きい２９分経過以降はΔｗを７０Ｗ／分に切替えている。
ここで、図１３の縦軸は電力値を、横軸は時間を示し、ｃ線が電力負荷（消費電力）を、ｄ線が燃料電池発電電力（燃料電池発電量）を表す。
このように、消費電力の変化の大きさによってステップ数を変化させることにより、燃料電池Ｂの発電量をこれに追従させ、燃料電池の効率的な運転が可能となる。
【００８５】
尚、図１１（グラフの様式は図１３と同じ）は、計測時間帯全てにおいてステップ数Δｗを７０Ｗ／分に固定した場合の特性を表しており、負荷応答ステップ制御を行った図１３に比べ、特に計測時間帯の前半において、消費電力と燃料電池発電量の差が大きい（非効率的な）ことを表している。
【００８６】
また、図１２（グラフの様式は図１３と同じ）は、計測時間帯全てにおいてステップ数Δｗを１７Ｗ／分に固定した場合の特性を表しており、負荷応答ステップ制御を行った図１２に比べ、特に計測開始後２９分から３６分の間において、消費電力と燃料電池発電量の差が大きい（非効率的な）ことを表している。
【００８７】
図示の実施形態はあくまでも例示であり、本発明の技術的範囲を限定する趣旨の記述ではない旨を付記する。
例えば、図示の実施形態では、コージェネレーション装置として燃料電池が例示されているが、ガスコージェネレーション装置その他のコージェネレーションシステムについて、本発明を適用することが可能である。
【００８８】
【発明の効果】
本発明の作用効果を以下に列記する。
（１）  電力需要と密接な相関関係を持つ給湯需要を、需要予測の際に参照するべきパラメータに加えることにより、予測精度が向上する。
（２）  シミュレーションによれば、給湯需要を予測に用いない従来の手法による予測精度が６５．６％であったのに対して、本発明の予測精度は８５．９％にまで向上した。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の全体構成を示すブロック図。
【図２】本発明の制御を示すフローチャート。
【図３】本発明と好適に組み合わされる制御フローチャートの前半部。
【図４】運転停止回数を抑制する制御」を示すフローチャートの後半部。
【図５】部分負荷効率の低下する部分で運転しない制御」を示すフローチャート。
【図６】温水廃棄モード（その１）」を示すフローチャート。
【図７】温水廃棄モード（その２）」を示すフローチャート。
【図８】負荷応答ステップモード」を示すフローチャート。
【図９】運転停止回数を抑制する制御」の効果を表す特性図。
【図１０】部分負荷効率の低下する部分で運転しない制御」の効果を表す特性図。
【図１１】負荷応答ステップモード」において、負荷応答ステップ量を一律７０Ｗ／分とした場合の特性図。
【図１２】負荷応答ステップモード」において、負荷応答ステップ量を一律１７Ｗ／分とした場合の特性図。
【図１３】負荷応答ステップモード」において、負荷応答ステップ量を１７Ｗ／分から途中で７０Ｗ／分に変えた場合の特性図。
【図１４】従来技術における電力等の特性を示す図。
【図１５】部分効率の閾値Ｗを説明する特性図。
【符号の説明】
１・・・各種指令入力手段
２・・・電力負荷計測
３・・・熱負荷（給湯負荷等）計測
４・・・気候データ
５・・・カレンダー機能
６・・・計時手段（タイマ）
７・・・現在の温水貯湯量計測手段
８・・・データベース
９・・・各種負荷・データの予測手段
１０・・・制御モード選択手段
１１・・・水素製造手段
１２・・・セルスタック
１３・・・外部負荷
１００・・・予測手段
Ａ・・・制御装置
Ｂ・・・燃料電池
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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