(57)【要約】【目的】再生可能エネルギーを利用して発電された電力の電力損失の少ない蓄電池の制御方法を提供することを目的とする。【構成】本発明の一態様の蓄電池の制御方法は、需要電力予測データと再生可能エネルギーを利用して発電する発電装置の発電電力予測データとを用いて、所定の時間帯毎の余剰電力を算出する工程と、過去の複数の予測データの予測誤差を入力し、複数の予測データの予測誤差を用いて予測データの予測誤差の統計値を演算する工程と、余剰電力から予測誤差の統計値を引いた差分がより大きい時間帯の余剰電力を優先して蓄電池に充電するように、蓄電池の運用計画データを作成する工程と、運用計画データに沿って、蓄電池の充放電を制御する工程と、を備えたことを特徴とする。【選択図】図３
2016187254.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
需要電力予測データと再生可能エネルギーを利用して発電する発電装置の発電電力予測データとを用いて、所定の時間帯毎の余剰電力を算出する工程と、
過去の複数の予測データの予測誤差を入力し、前記複数の予測データの予測誤差を用いて予測データの予測誤差の統計値を演算する工程と、
前記余剰電力から前記予測誤差の統計値を引いた差分がより大きい時間帯の余剰電力を優先して蓄電池に充電するように、前記蓄電池の運用計画データを作成する工程と、
前記運用計画データに沿って、前記蓄電池の充放電を制御する工程と、
を備えたことを特徴とする蓄電池の制御方法。
【請求項２】
前記運用計画データと実際の運用実績データとを用いて、予測データの予測誤差を算出する工程と、
算出された予測データの予測誤差をデータベースに蓄積する工程と、
をさらに備え、
前記過去の予測データの予測誤差は、過去に前記データベースに蓄積されたデータを用いることを特徴とする請求項１記載の蓄電池の制御方法。
【請求項３】
前記複数の予測データの予測誤差の平均と分散とを用いて前記予測誤差の統計値を演算することを特徴とする請求項１又は２記載の蓄電池の制御方法。
【請求項４】
需要電力予測データと再生可能エネルギーを利用して発電する発電装置の発電電力予測データとを用いて、所定の時間帯毎の余剰電力を算出する工程と、
過去の複数の予測データの予測誤差を入力し、前記複数の予測データの予測誤差を用いて予測データの予測誤差の統計値を演算する工程と、
前記余剰電力から前記予測誤差の統計値を引いた差分が給湯機の消費電力より大きい時間帯の余剰電力を用いて給湯機による湯沸し運転に利用するように、前記給湯機の運用計画データを作成する工程と、
前記運用計画データに沿って、前記給湯機の運転を制御する工程と、
を備えたことを特徴とする給湯機の制御方法。
【請求項５】
前記余剰電力が断続的に発生する時間帯において、前記余剰電力が生じている２つの時間帯に両側が挟まれた系統電源から電力を購入する電力購入時間帯での購入電力が閾値以下の場合に、前記電力購入時間帯と前記２つの時間帯との電力を前記給湯機による湯沸し運転に利用するように、前記給湯機の運用計画データを作成することを特徴とする請求項４記載の給湯機の制御方法。
【請求項６】
需要電力予測データと再生可能エネルギーを利用して発電する発電装置の発電電力予測データとを用いて、所定の時間帯毎の余剰電力を算出する余剰電力算出部と、
過去の複数の予測データの予測誤差を入力し、前記複数の予測データの予測誤差を用いて予測データの予測誤差の統計値を演算する統計値演算部と、
前記余剰電力から前記予測誤差の統計値を引いた差分がより大きい時間帯の余剰電力を優先して蓄電池に充電するように、前記蓄電池の運用計画データを作成する運用計画データ作成部と、
前記運用計画データに沿って、前記蓄電池の充放電を制御する充放電制御部と、
を備えたことを特徴とする蓄電池の制御装置。
【請求項７】
需要電力予測データと再生可能エネルギーを利用して発電する発電装置の発電電力予測データとを用いて、所定の時間帯毎の余剰電力を算出する余剰電力算出部と、
過去の複数の予測データの予測誤差を入力し、前記複数の予測データの予測誤差を用いて予測データの予測誤差の統計値を演算する統計値演算部と、
前記余剰電力から前記予測誤差の統計値を引いた差分が給湯機の消費電力より大きい時間帯の余剰電力を用いて給湯機による湯沸し運転に利用するように、前記給湯機の運用計画データを作成する運用計画データ作成部と、
前記運用計画データに沿って、前記給湯機の運転を制御する運転制御部と、
を備えたことを特徴とする給湯機の制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、蓄電池の制御方法、給湯機の制御方法、蓄電池の制御装置、及び給湯機の制御装置に関し、例えば、再生可能エネルギーを利用して発電する発電装置から発電された電力の利用手法に関する。
【背景技術】
【０００２】
太陽光等の再生可能エネルギーを利用して発電する再生可能エネルギー発電設備を有する住宅が増えてきた。かかる住宅では、電力需要が、その時間帯で発電される電力で賄える場合、商用電力系統から供給される電力を使用せず、再生可能エネルギー発電設備で発電した電力で賄う。逆に、電力需要が、再生可能エネルギー発電設備でその時間帯に発電される電力では賄えない場合、商用電力系統から供給される電力を使用することになる。しかし、再生可能エネルギー発電設備からの発電は、制御することが困難な気象条件に左右される。そのため、従来、再生可能エネルギー発電設備を有する住宅において、再生可能エネルギー発電設備で発電した電力を可能な限り自家消費しようとしても、住宅のエネルギー需要と合致しない結果にあった。そのため、発電された電力の殆どは電力系統に逆潮流する等自家消費ができていなかった。
【０００３】
ここで、近年、蓄電技術の進歩から、家庭においても蓄電池が導入され、電力を充電できるようになった。
【０００４】
現在、日本では、電力会社が提供する商用電力系統から供給される電力使用料金を、予め決められた基本料金と電力使用量に応じた従量料金との合計によって定めている。また、かかる基本料金は、過去１年間における供給電力の最大値（ピーク電力）によって決定される。ピーク電力は、単位時間（３０分）あたりの平均電力で定義される。よって、ピーク電力が大きくならないように、予め上限電力（ピークカット電力）を設定し、需要電力が上限電力に満たない場合には、商用電力系統からの電力を蓄電池に充電し、電力需要が設定された上限電力を超えるような場合には放電するように制御される（例えば、特許文献１参照）。かかる制御により商用電力系統から供給される電力のピークカットを行うことが提案されている。
【０００５】
上述した再生可能エネルギー発電設備を有する住宅においても、かかる蓄電池を導入することで、従来電力系統に逆潮流していた余剰電力を充電することができる。よって、電力需要が、再生可能エネルギー発電設備でその時間帯に発電される電力で賄え、かつ余剰電力が生じる場合には余剰電力を蓄電池に充電し、電力需要が再生可能エネルギーを利用して発電された電力で賄えず商用電力系統からの電力が設定された上限電力を超えるような場合には蓄電池から放電するように制御することが望ましい。
【０００６】
ここで、蓄電池には、効率の良い充放電が可能な電力値が存在する。再生可能エネルギーを利用して発電された電力を可能な限り自家消費するためには、充電する場合でも電力損失の少ない効率の良い電力値で余剰電力を充電することが望まれる。しかしながら、従来、単に余剰電力を充電するだけで、余剰電力の充電にかかる効率を考慮していなかった。そのため、せっかく充電する場合でも、電力損失が多くなってしまうといった問題があった。また、再生可能エネルギーを利用した発電は、上述したように制御することが困難な気象条件に左右されるため、蓄電池の運用計画を立てても再生可能エネルギーを利用して発電された電力における余剰電力を蓄電池に充電する際にかかる効率の悪い電力値で充電することになる可能性があるといった問題があった。
【０００７】
また、蓄電池以外にも、再生可能エネルギー発電設備からの電力の家庭内での有効利用を目的として、ヒートポンプ給湯機などの蓄熱機器を活用する事例も検討されている。かかる給湯機に再生可能エネルギーを利用して発電された電力を使用する場合でも、給湯機の運転（湯沸し）に最低限必要な電力値が存在する。よって、必要な電力値以上の余剰電力を給湯機に供給する必要がある。しかしながら、再生可能エネルギーを利用した発電では、上述ように制御することが困難な気象条件に左右されるため、給湯機の運用計画を立てても再生可能エネルギーを利用して発電された電力における余剰電力を給湯機に供給する際にかかる必要電力値を下回る可能性があるといった問題があった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２０１３−１４３８６６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
そこで、本発明は、上述した問題点の少なくとも１つを克服すべく、再生可能エネルギーを利用して発電された電力の電力損失の少ない蓄電池の制御方法、最低限必要な電力値を下回ることが無いように制御可能な給湯機の制御方法、及びこれらの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】
【００１０】
本発明の一態様の蓄電池の制御方法は、
需要電力予測データと再生可能エネルギーを利用して発電する発電装置の発電電力予測データとを用いて、所定の時間帯毎の余剰電力を算出する工程と、
過去の複数の予測データの予測誤差を入力し、複数の予測データの予測誤差を用いて予測データの予測誤差の統計値を演算する工程と、
余剰電力から予測誤差の統計値を引いた差分がより大きい時間帯の余剰電力を優先して蓄電池に充電するように、蓄電池の運用計画データを作成する工程と、
運用計画データに沿って、蓄電池の充放電を制御する工程と、
を備えたことを特徴とする。
【００１１】
また、運用計画データと実際の運用実績データとを用いて、予測データの予測誤差を算出する工程と、
算出された予測データの予測誤差をデータベースに蓄積する工程と、
をさらに備え、
過去の予測データの予測誤差は、過去にデータベースに蓄積されたデータを用いると好適である。
【００１２】
また、複数の予測データの予測誤差の平均と分散とを用いて予測誤差の統計値を演算すると好適である。
【００１３】
本発明の一態様の給湯機の制御方法は、
需要電力予測データと再生可能エネルギーを利用して発電する発電装置の発電電力予測データとを用いて、所定の時間帯毎の余剰電力を算出する工程と、
過去の複数の予測データの予測誤差を入力し、複数の予測データの予測誤差を用い予測データの予測誤差の統計値を演算する工程と、
余剰電力から予測誤差の統計値を引いた差分が給湯機の消費電力より大きい時間帯の余剰電力を用いて給湯機による湯沸し運転に利用するように、給湯機の運用計画データを作成する工程と、
運用計画データに沿って、給湯機の運転を制御する工程と、
を備えたことを特徴とする。
【００１４】
また、余剰電力が断続的に発生する時間帯において、余剰電力が生じている２つの時間帯に両側が挟まれた系統電源から電力を購入する電力購入時間帯での購入電力が閾値以下の場合に、電力購入時間帯と２つの時間帯との電力を給湯機による湯沸し運転に利用するように、給湯機の運用計画データを作成すると好適である。
【００１５】
本発明の一態様の蓄電池の制御装置は、
需要電力予測データと再生可能エネルギーを利用して発電する発電装置の発電電力予測データとを用いて、所定の時間帯毎の余剰電力を算出する余剰電力算出部と、
過去の複数の予測データの予測誤差を入力し、複数の予測データの予測誤差を用いて予測データの予測誤差の統計値を演算する統計値演算部と、
余剰電力から予測誤差の統計値を引いた差分がより大きい時間帯の余剰電力を優先して蓄電池に充電するように、蓄電池の運用計画データを作成する運用計画データ作成部と、
運用計画データに沿って、蓄電池の充放電を制御する充放電制御部と、
を備えたことを特徴とする。
【００１６】
本発明の一態様の給湯機の制御装置は、
需要電力予測データと再生可能エネルギーを利用して発電する発電装置の発電電力予測データとを用いて、所定の時間帯毎の余剰電力を算出する余剰電力算出部と、
過去の複数の予測データの予測誤差を入力し、複数の予測データの予測誤差を用いて予測データの予測誤差の統計値を演算する統計値演算部と、
余剰電力から予測誤差の統計値を引いた差分が給湯機の消費電力より大きい時間帯の余剰電力を用いて給湯機による湯沸し運転に利用するように、給湯機の運用計画データを作成する運用計画データ作成部と、
運用計画データに沿って、給湯機の運転を制御する運転制御部と、
を備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１７】
本発明の一態様によれば、再生可能エネルギーを利用して発電された電力の電力損失の少ない蓄電池の充電ができる。また、本発明の他の一態様によれば、給湯機の制御において最低限必要な電力値を下回ることが無いように制御できる。よって、再生可能エネルギーを利用して発電された電力を効率良く活用できる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】実施の形態１における電力供給管理システムの構成を示す構成図の一例である。
【図２】実施の形態１における制御装置の内部構成の一例を示す図である。
【図３】実施の形態１における蓄電池の制御方法の要部工程を示すフローチャート図である。
【図４】実施の形態１における電力予測グラフの一例を示す図である。
【図５】実施の形態１における運用計画データ作成工程の内部工程を示すフローチャート図である。
【図６】実施の形態１における予測誤差と電力の分布の一例を示す図である。
【図７】実施の形態１における電力予測グラフの他の一例を示す図である。
【図８】実施の形態１における運用計画作成期間の一例を示す図である。
【図９】実施の形態２における制御装置の内部構成の一例を示す図である。
【図１０】実施の形態２における運用計画データ作成工程の内部工程の一部を示すフローチャート図である。
【図１１】実施の形態２における運用計画データ作成工程の内部工程の残部を示すフローチャート図である。
【図１２】実施の形態２における余剰電力と給湯器の必要運転時間との関係の一例を示す図である。
【図１３】実施の形態２における余剰電力と給湯器の必要運転時間との関係の他の一例を示す図である。
【図１４】実施の形態２における優先時間帯の一例を説明するための図である。
【図１５】実施の形態２における優先時間帯の他の一例を説明するための図である。
【図１６】実施の形態２における優先時間帯の他の一例を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
実施の形態１．
図１は、実施の形態１における電力供給管理システムの構成を示す構成図の一例である。図１において、電力供給管理システム１００は、ユーザの住宅１０毎に、制御装置１１０、太陽光発電装置（ＰＶ）１２０、蓄電池１３０、及び給湯器１４０を備えている。制御装置１１０、太陽光発電装置（ＰＶ）１２０、蓄電池１３０、及び給湯器１４０は、ユーザの住宅１０に設置される。住宅１０内或いは付近には住宅１０内の図示しない電気機器で消費（使用）される電力を測定するメータ１２が配置される。太陽光発電装置（ＰＶ）１２０、蓄電池１３０、及び給湯器１４０は、制御装置１１０によって制御される。
【００２０】
太陽光発電装置（ＰＶ）１２０によって太陽光（再生可能エネルギーの一例）を利用して発電された電力は、住宅１０内の電気機器、蓄電池１３０、及び給湯器１４０に供給可能に配線が接続されている。なお、実施の形態１では、再生可能エネルギーの一例として太陽光を用いているがこれに限るものではない。例えば、風力、或いは地熱等でもよい。かかる場合には、太陽光発電装置（ＰＶ）１２０の代わりに、風力発電装置、或いは地熱発電装置を設置すればよい。
【００２１】
また、蓄電池１３０では、系統電源３００からの電力及び／或いは太陽光発電装置（ＰＶ）１２０によって太陽光発電された電力を充電可能となっており、充電後は、住宅１０内の図示しない電気機器用の電力として放電可能に構成される。
【００２２】
また、給湯器１４０は、系統電源３００からの電力及び／或いは太陽光発電装置（ＰＶ）１２０によって太陽光発電された電力によって運転され、湯を沸かす。沸かされた湯は、住宅１０内の風呂、台所、洗面台及び／或いは温水暖房機器といった設備へと供給される。
【００２３】
電力会社の系統電源３００からの電力は、受電点を介して住宅１０内の電気機器、蓄電池１３０、及び給湯器１４０等に供給される。また、系統電源３００の電力線には、太陽光発電装置（ＰＶ）１２０によって太陽光発電された電力が受電点を介して逆潮流可能に接続される。その他、電力会社の系統電源３００は、制御装置１１０及び太陽光発電装置（ＰＶ）１２０の電源としても使用される。
【００２４】
制御装置１１０は、インターネット等のネットワークを介して外部機関端末５００と通信可能に接続される。
【００２５】
図１では、実施の形態１を説明する上で必要な構成について示しているが、かかる構成に限るものではない。実施の形態１における電力供給管理システム１００にその他の構成が含まれていても構わない。
【００２６】
図２は、実施の形態１における制御装置の内部構成の一例を示す図である。図２において、制御装置１１０内には、通信制御部２０、メモリ２１、予測資料受信部２２、需要電力予測部２３、発電電力予測部２４、余剰電力算出部２７、運用計画データ作成部２８、運転制御部４４、予測誤差算出部４６、実績需要電力データ受信部４８、実績発電量データ受信部４９、及び磁気ディスク装置等の記憶装置２５，２６，４２，４７が配置される。予測資料受信部２２、需要電力予測部２３、発電電力予測部２４、余剰電力算出部２７、運用計画データ作成部２８、運転制御部４４、予測誤差算出部４６、実績需要電力データ受信部４８、及び実績発電量データ受信部４９といった各機能は、プログラムといったソフトウェアで構成されても良い。或いは、電子回路等のハードウェアで構成されてもよい。或いは、これらの組み合わせであってもよい。予測資料受信部２２、需要電力予測部２３、発電電力予測部２４、余剰電力算出部２７、運用計画データ作成部２８、運転制御部４４、予測誤差算出部４６、実績需要電力データ受信部４８、及び実績発電量データ受信部４９のうちソフトウェアで構成される機能に必要な入力データ或いは演算された結果はその都度メモリ２１に記憶される。
【００２７】
運用計画データ作成部２８内には、余裕値演算部２９、購入電力演算部３０、余裕値演算部３１、差分演算部３２、加算部３３、余剰電力量演算部３４、購入電力量演算部３５、判定部３６、電力購入時間帯選択部３７、充電時間帯選択部３８、運用計画データ作成処理部４０、及び放電時間帯選択部４１が配置される。余裕値演算部２９、購入電力演算部３０、余裕値演算部３１、差分演算部３２、加算部３３、余剰電力量演算部３４、購入電力量演算部３５、判定部３６、電力購入時間帯選択部３７、充電時間帯選択部３８、運用計画データ作成処理部４０、及び放電時間帯選択部４１といった各機能は、プログラムといったソフトウェアで構成されても良い。或いは、電子回路等のハードウェアで構成されてもよい。或いは、これらの組み合わせであってもよい。余裕値演算部２９、購入電力演算部３０、余裕値演算部３１、差分演算部３２、加算部３３、余剰電力量演算部３４、購入電力量演算部３５、判定部３６、電力購入時間帯選択部３７、充電時間帯選択部３８、運用計画データ作成処理部４０、及び放電時間帯選択部４１のうちソフトウェアで構成される機能に必要な入力データ或いは演算された結果はその都度メモリ２１に記憶される。
【００２８】
記憶装置２６には、過去の当該ユーザの住宅１０で消費された需要電力の実績値データが蓄積された需要電力実績値データベースＤＢ７６が格納されている。かかるデータは、日付毎かつ時間帯毎に定義されている。また、記憶装置２６には、過去の当該ユーザの住宅１０に設置された太陽光発電装置（ＰＶ）１２０で発電された発電電力の実績値データが蓄積された発電電力実績値データベースＤＢ７８が格納されている。また、記憶装置２５には、後述する予測資料データが蓄積された予測資料データベースＤＢ７９が格納されている。また、記憶装置４７には、後述する需要電力予測データが蓄積された需要電力予測データベースＤＢ７０が格納されている。また、記憶装置４７には、後述する発電電力予測データが蓄積された発電電力予測データベースＤＢ７２が格納されている。また、記憶装置４７には、後述する発電電力予測誤差データが蓄積された発電電力予測誤差データベースＤＢ７４と需要電力予測誤差データが蓄積された需要電力予測誤差データベースＤＢ７５とが格納されている。これらのデータベースに蓄積されるデータは、日付かつ時間帯に関連するように定義される。時間帯として、例えば、１日分に相当する２４時間を３０分毎に区分けした時間帯を用いると好適である。
【００２９】
図３は、実施の形態１における蓄電池の制御方法の要部工程を示すフローチャート図である。図３において、予測資料受信工程（Ｓ１０２）と、需要電力予測工程（Ｓ１０４）と、発電電力予測工程（Ｓ１０６）と、余剰電力算出工程（Ｓ１０８）と、運用計画データ作成工程（Ｓ１１０）と、運用（制御）工程（Ｓ１８０）と、実績値データ受信工程（Ｓ１８２）と、予測誤差算出工程（Ｓ１８４）と、いう一連の工程を実施する。
【００３０】
予測資料受信工程（Ｓ１０２）として、予測資料受信部２２は、通信制御部２０を介して外部機関の端末５００から太陽光発電の予測に必要な予測資料を受信する。蓄電池１３０に効率の良い充電を行うためには、精度の高い需要電力予測と精度の高い発電電力予測とが重要である。これらの予測の精度を高めるために予測資料を受信する。発電電力予測用の資料として、例えば、外部機関端末５００から日付毎かつ単位時間帯（例えば３０分）毎の天候情報を受信する。予測する日の天候が晴れの場合と雨の場合では日射量が異なり太陽光発電装置（ＰＶ）１２０の発電量が全く異なるものとなる。また、日の出、日の入り時刻も発電時間帯を把握する上で必要となる。その他、気温等の情報を受信する。受信された予測資料データは記憶装置２５に格納された予測資料ＤＢ７９に蓄積される。
【００３１】
需要電力予測工程（Ｓ１０４）として、需要電力予測部２３は、記憶装置２５に格納された予測資料ＤＢ７９から予測日の予測資料データを読み出す。そして、予測資料データが示す天候条件に近い過去の日時を検索する。そして、需要電力予測部２３は、記憶装置２６に格納された需要電力実績値ＤＢ７６から検索日時の需要電力の実績値データを読み出す。そして、需要電力予測部２３は、これらのデータを基に、住宅１０における予測日の需要電力を予測する。需要電力は単位時間帯（例えば３０分）毎に予測する。なお、予測手法は特に限定するものではなく従来の手法と同様で構わない。予測された需要電力データは需要電力予測ＤＢ７０に蓄積される。
【００３２】
発電電力予測工程（Ｓ１０６）として、発電電力予測部２４は、記憶装置２５に格納された予測資料ＤＢ７９から予測日の予測資料データを読み出す。そして、予測資料データが示す天候条件に近い過去の日時を検索する。そして、発電電力予測部２４は、記憶装置２６に格納された発電電力実績値ＤＢ７８から検索日時の発電電力の実績値データを読み出す。そして、発電電力予測部２４は、これらのデータを基に、太陽光発電装置（ＰＶ）１２０における予測日の発電電力を予測する。なお、予測手法は特に限定するものではなく従来の手法と同様で構わない。発電電力は単位時間帯（例えば３０分）毎に予測する。予測された発電電力データは発電電力予測ＤＢ７２に蓄積される。
【００３３】
余剰電力算出工程（Ｓ１０８）として、余剰電力算出部２７は、需要電力予測データと再生可能エネルギーを利用して発電する発電装置の発電電力予測データとを用いて、所定の時間帯（単位時間帯、例えば３０分）毎の余剰電力を算出する。
【００３４】
図４は、実施の形態１における電力予測グラフの一例を示す図である。図４において、縦軸は電力（ｋＷ）を示し、横軸は時刻を示す。図４において、グラフＡは、所定の時間帯（例えば３０分）毎の需要電力予測のプロットデータを近似した近似曲線であり、需要電力予測の変化（推移）を示す。グラフＢは、単位時間帯（例えば３０分）毎の太陽光発電装置（ＰＶ）１２０で発電された電力（発電電力）予測のプロットデータを近似した近似曲線であり、発電電力予測の変化（推移）を示す。図４の例では、例えば、日の出を迎えた６時頃から太陽光発電装置（ＰＶ）１２０での発電電力が大きくなり、１４時頃に発電電力のピークを迎える。そして、徐々に発電電力が小さくなり、日没を迎えた１８時頃に発電が終了すると予測する場合を示している。一方、需要電力は朝３時頃から徐々に大きくなり、７時頃に需要電力の第１回目のピークが生じる。そして、徐々に需要電力が小さくなり、１２時頃から変曲して徐々に需要電力は大きくなり、２０時頃に需要電力の第２回目のピークが生じる。そして、２４時に向けて徐々に需要電力が小さくなると予測する場合を示している。図４の例では、グラフＢの値がグラフＡの値を上回る時間帯Ｔ１が、太陽光発電装置（ＰＶ）１２０でその時間帯に発電される電力で需要電力を賄い、かつ余剰電力が生じると予測される余剰電力発生時間帯となる。逆に、グラフＢの値がグラフＡの値を下回る時間帯Ｔ２が、太陽光発電装置（ＰＶ）１２０でその時間帯に発電される電力では需要電力を賄えず、系統電源３００から電力を購入すると予測される電力購入時間帯となる。
【００３５】
かかる予測グラフを基に、余剰電力発生時間帯Ｔ１に生じる余剰電力を単に蓄電池１３０に充電するだけでは、効率の良い充電ができるとは言えない。かかるグラフはあくまで予測グラフであって、実際の余剰電力がかかる予測グラフ通りに生じているとは限らないからである。例えば、天気予報が外れて発電量が小さくなることもあり得る。よって、充電に効率の良い電力値を下回る電力値で蓄電池１３０に充電する可能性を高めることになる。その結果、太陽光発電装置（ＰＶ）１２０によって発電された電力の損失量が大きくなってしまう。そこで、実施の形態１では、かかる予測グラフだけではなく、さらに、予測誤差を考慮して充電時間を設定する。
【００３６】
運用計画データ作成工程（Ｓ１１０）として、運用計画データ作成部２８は、過去の複数の予測データの予測誤差の統計値を用いて、蓄電池１３０の運用計画データを作成する。具体的には以下のように動作する。
【００３７】
図５は、実施の形態１における運用計画データ作成工程の内部工程を示すフローチャート図である。図５において運用計画データ作成工程（Ｓ１１０）は、内部工程として、余裕値演算工程（Ｓ１１４）と、差分演算工程（Ｓ１１６）と、購入電力演算工程（Ｓ１２２）と、余裕値演算工程（Ｓ１２４）と、加算工程（Ｓ１２６）と、余剰電力量演算工程（Ｓ１３０）と、ピーク時間購入電力量演算工程（Ｓ１３２）と、判定工程（Ｓ１３４）と、電力購入時間帯選択工程（Ｓ１３６）と、充電時間帯選択工程（Ｓ１３８）と、放電時間帯選択工程（Ｓ１４０）と、運用計画データ作成処理工程（Ｓ１４２）という一連の工程を実施する。
【００３８】
余裕値演算工程（Ｓ１１４）として、余裕値演算部２９（統計値演算部）は、過去の複数の予測データの予測誤差を入力し、複数の予測データの予測誤差を用いて予測データの予測誤差の統計値である余裕値ａを演算する。ここでは、予測データの予測誤差として、例えば、発電電力予測データの予測誤差（発電電力予測誤差）を用いる場合について説明する。以下、具体的に説明する。余裕値演算部２９は、まず、発電電力予測誤差ＤＢ７４から過去の複数の発電電力の予測誤差データを入力する。発電電力予測誤差は、予測された発電電力と実測された発電電力との差を示す。後述するように、毎日、単位時間帯（例えば３０分）毎に予測された発電電力と実測された発電電力との差を発電電力予測誤差として演算し、発電電力予測誤差ＤＢ７４に蓄積していく。余裕値演算部２９に入力される複数の発電電力予測誤差データは、発電電力予測誤差ＤＢ７４に蓄積された過去の複数日の単位時間帯（例えば３０分）毎の発電電力予測誤差データを用いる。例えば、発電電力予測誤差ＤＢ７４に蓄積された全日のデータでも良いし、直近の数週間のデータでも良い。或いは、過去数年の予測日と同じ日のデータでもよい。或いは、過去数年の予測日と同じ日の前後数週間ずつのデータでもよい。よって、これらのデータには様々な天候での発電電力予測誤差が含まれることになる。
【００３９】
余裕値演算部２９は、かかる複数の発電電力予測データの予測誤差の平均と分散とを用いて予測誤差の余裕値ａ（統計値）を演算する。なお、余裕値ａは、予測日の太陽光発電装置（ＰＶ）１２０が発電すると予測された時間帯について演算すれば足りる。さらに言えば、余裕値ａは、予測日の余剰電力発生時間帯Ｔ２について演算するだけでも構わない。
【００４０】
図６は、実施の形態１における予測誤差と電力の分布の一例を示す図である。図６において、縦軸に予測誤差（ここでは発電電力予測誤差を示す）を示し、横軸に電力（ここでは発電電力を示す）を示す。図６では、サンプルとなる余裕値演算部２９に入力された複数の発電電力予測誤差データの分布曲線の一例を示している。余裕値演算部２９は、まず、発電電力予測誤差の平均値と分散を演算する。そして、分散の正の平方根である標準偏差σを演算する。例えば、図６に示すように、発電電力予測誤差の平均を中心とする正規分布を示す。そして、ここでは、例えば、±３σの値を演算する。±３σの値を演算することで、発電電力予測誤差の９９％以上を網羅できる。ここでは、発電電力予測誤差の平均値に３σを加算した値を余裕値ａにすると好適である。
【００４１】
なお、余裕値ａは、平均値に３σを加算した値に限るものではない。例えば、３σの代わりに標準偏差σでも良いし、３σの代わりに２σでもよい。或いは３σの代わりに分散の値でもよい。平均と分散とを用いて求められる統計値であればよい。或いは、余裕値ａは、平均値を用いてもよい。或いは、余裕値ａは、中央値であってもよい。
【００４２】
図４の例では、グラフＣに、所定の時間帯（例えば３０分）毎の発電電力予測データから余裕値ａを差し引いた電力のプロットデータを近似した近似曲線を示している。図４では、余剰電力発生時間帯について発電電力予測誤差の余裕値ａを考慮したグラフＣを示している。よって、予測された発電電力（グラフＢ）は、実際にはグラフＣとの差で示す余裕値ａの範囲で変化する可能性が高いことがわかる。逆に言えば、時間帯毎の予測発電電力において余裕値ａが小さいほど発電電力の予測精度が高いと言える。
【００４３】
差分演算工程（Ｓ１１６）として、差分演算部３２は、余剰電力Ｐから発電電力予測誤差の余裕値ａを引いた差分ｂ（ｂ＝Ｐ−ａ）を演算する。よって、図４に示すように、差分ｂは、グラフＣの電力値からグラフＡの電力値を引いた値となる。かかる差分ｂは、予測される発電電力から過去の統計誤差を差し引いた値となる。よって、予測される余剰電力は、実際には差分ｂで示す値まで減少する可能性が高いことがわかる。
【００４４】
なお、上述した例では、差分ｂを演算する際、発電電力予測誤差の余裕値ａを引いているが、さらに、後述する需要電力予測誤差の余裕値ａ’を引いても好適である。言い換えれば、予測データの予測誤差として、上述した発電電力予測データの予測誤差（発電電力予測誤差）の他に、さらに、需要電力予測データの予測誤差（需要電力予測誤差）を用いても好適である。これにより、余裕値ａを引く場合に比べて、さらに、余剰電力の確実性を向上させることができる。
【００４５】
購入電力演算工程（Ｓ１２２）として、購入電力演算部３０は、需要電力予測が発電電力予測を上回った差分電力を購入電力Ｐ’として単位時間帯（例えば３０分）毎に演算する。図４の例では、購入電力時間帯Ｔ１で生じることになる。
【００４６】
図７は、実施の形態１における電力予測グラフの他の一例を示す図である。図７（ａ）及び図７（ｂ）において、縦軸は電力（ｋＷ）を示し、横軸は時刻を示す。図７（ａ）において、グラフＡは、単位時間帯（例えば３０分）毎の需要電力予測のプロットデータを近似した近似曲線であり、需要電力予測の変化（推移）を示す。グラフＢは、単位時間帯（例えば３０分）毎の太陽光発電装置（ＰＶ）１２０で発電された電力（発電電力）予測のプロットデータを近似した近似曲線であり、発電電力予測の変化（推移）を示す。図７（ｂ）では、需要電力予測が発電電力予測を上回り系統電源３００から電力を購入する場合の購入電力予測のプロットデータを近似した近似曲線であり、購入電力予測の変化（推移）を示す。購入電力演算部３０は、図７（ｂ）の購入電力予測データが示す時間帯毎の購入電力を演算する。
【００４７】
余裕値演算工程（Ｓ１２４）として、余裕値演算部３１（統計値演算部）は、過去の複数の需要電力予測データの予測誤差を入力し、複数の需要電力予測データの予測誤差を用いて需要電力予測データの予測誤差の統計値である余裕値ａ’を演算する。以下、具体的に説明する。余裕値演算部３１は、まず、需要電力予測誤差ＤＢ７５から過去の複数の需要電力の予測誤差データを入力する。需要電力予測誤差は、予測された需要電力と実測された需要電力との差を示す。後述するように、毎日、単位時間帯（例えば３０分）毎に予測された需要電力と実測された需要電力との差を需要電力予測誤差として演算し、需要電力予測誤差ＤＢ７５に蓄積していく。余裕値演算部３１に入力される複数の需要電力予測誤差データは、需要電力予測誤差ＤＢ７５に蓄積された過去の複数日の単位時間帯（例えば３０分）毎の需要電力予測誤差データを用いる。例えば、需要電力予測誤差ＤＢ７６に蓄積された全日のデータでも良いし、直近の数週間のデータでも良い。或いは、過去数年の予測日と同じ日のデータでもよい。或いは、過去数年の予測日と同じ日の前後数週間ずつのデータでもよい。よって、これらのデータには様々な天候での発電電力予測誤差が含まれることになる。
【００４８】
余裕値演算部３１は、かかる複数の需要電力予測データの予測誤差の平均と分散とを用いて予測誤差の余裕値ａ’（統計値）を演算する。図６の説明において、発電電力を需要電力と読みかえればよい。なお、余裕値ａ’は、予測日の需要電力が生じると予測された時間帯について演算すれば足りる。さらに言えば、余裕値ａ’は、予測日の電力購入時間帯Ｔ１について演算するだけでも構わない。
【００４９】
図７（ｃ）の例では、グラフＣ’に、単位時間帯（例えば３０分）毎の需要電力予測データに余裕値ａ’を加算した電力のプロットデータを近似した近似曲線を示している。図７では、電力購入時間帯について需要電力予測誤差の余裕値ａ’を考慮したグラフＣ’を示している。よって、予測された需要電力（グラフＡ）は、実際にはグラフＣ’との差で示す余裕値ａ’の範囲で変化する可能性が高いことがわかる。逆に言えば、単位時間帯（例えば３０分）毎の需要電力予測において余裕値ａ’が小さいほど需要電力の予測精度が高いと言える。
【００５０】
需要電力予測誤差の平均値に３σを加算した値を余裕値ａ’にすると好適である。なお、余裕値ａ’は、平均値に３σを加算した値に限るものではない。例えば、３σの代わりに標準偏差σでも良いし、３σの代わりに２σでもよい。或いは３σの代わりに分散の値でもよい。平均と分散とを用いて求められる統計値であればよい。或いは、余裕値ａ’は、平均値を用いてもよい。或いは、余裕値ａ’は、中央値であってもよい。
【００５１】
加算工程（Ｓ１２６）として、加算部３３は、購入電力Ｐ’と需要電力予測誤差の余裕値ａ’を加算した加算値ｂ’（Ｐ’＋ａ’）を演算する。よって、図７（ｃ）に示すように、加算値ｂ’は、グラフＣ’の電力値とグラフＡの電力値を加算した値となる。かかる加算値ｂ’は、予測される需要電力に過去の統計誤差を加算した値となる。よって、予測される購入電力は、実際には加算値ｂ’で示す値まで増加する可能性が高いことがわかる。
【００５２】
なお、上述した例では、加算値ｂ’を演算する際、需要電力予測誤差の余裕値ａ’を加算しているが、さらに、発電電力予測誤差の余裕値ａを加算しても好適である。これにより、余裕値ａ’を加算する場合に比べて、さらに、購入電力の確実性を向上させることができる。
【００５３】
余剰電力量演算工程（Ｓ１３０）として、余剰電力量演算部３４は、発電電力予測が需要電力予測を上回る差分電力の電力量Ｓ（余剰電力量）を演算する。図４の例では、余剰電力発生時間帯Ｔ１におけるグラフＢとグラフＡとに囲まれた電力量Ｓを演算する。すなわち、余剰電力発生時間帯Ｔ１について余剰電力を積分した値を演算する。
【００５４】
ピーク時間購入電力量演算工程（Ｓ１３２）として、購入電力量演算部３５は、ピークカット電力Ｐａを超える電力購入ピーク時間帯Ｔ２’の電力量Ｓ’（購入電力量）を演算する。上述したように、電力会社が提供する系統電源３００（商用電力系統）から供給される電力使用料金の基本料金は、過去１年間における供給電力の最大値（ピーク電力）によって決定される。よって、ピーク電力が大きくならないように、予め上限電力（ピークカット電力）を設定し、これを超える電力を購入しないように制御すべきである。よって、かかるピーク時間購入電力量Ｓ’については、蓄電池１３０からの放電で賄うことが望ましい。
【００５５】
判定工程（Ｓ１３４）として、判定部３６は、余剰電力量Ｓがピーク時間購入電力量Ｓ’以上かどうかを判定する。余剰電力量Ｓがピーク時間購入電力量Ｓ’以上の場合には充電時間帯選択工程（Ｓ１３８）に進む。余剰電力量Ｓがピーク時間購入電力量Ｓ’以上でない場合には電力購入時間帯選択工程（Ｓ１３６）に進む。
【００５６】
電力購入時間帯選択工程（Ｓ１３６）として、電力購入時間帯選択部３７は、電力購入時間帯Ｔ２のうち、余裕値ａ’が小さくかつ購入電力Ｐ’が小さい時間帯を、ピーク時間購入電力量Ｓ’のうち余剰電力量Ｓでは不足する不足分に相当する電力量Ｓ”を購入するための時間帯として選択及び設定する。具体的には、図７（ｃ）に示す加算値ｂ’が小さい時間帯を優先して、図７（ａ）に示す不足分に相当する電力量Ｓ”を系統電源３００から購入するための時間帯に選択し、設定する。かかる選択により、予測が大きく外れて予想外に大きな電力量を購入する事態に陥るリスクを低減できる。
【００５７】
充電時間帯選択工程（Ｓ１３８）として、充電時間帯選択部３８は、余剰電力量Ｓがピーク時間購入電力量Ｓ’以上の場合に、余剰電力から予測誤差の統計値を引いた差分がより大きい時間帯の余剰電力を優先して蓄電池１３０に充電するように、蓄電池１３０の充電時間帯を選択する。かかる選択は、蓄電池１３０の充電容量が余剰電力量Ｓよりも小さい場合に実施する。具体的には、図４の例において、太陽光発電装置（ＰＶ）１２０による発電電力が大きい単位時間帯Δｔ１と、単位時間帯Δｔ１よりも発電電力が小さい単位時間帯Δｔ２とを比べるとする。単位時間帯Δｔ１で予測される余剰電力Ｐ１は、単位時間帯Δｔ２で予測される余剰電力Ｐ２と比べて大きい。しかし、単位時間帯Δｔ１での余裕値ａ１が単位時間帯Δｔ２での余裕値ａ２と比べて大きいため、結果として、単位時間帯Δｔ１での差分値ｂ１は、単位時間帯Δｔ２での差分値ｂ２と比べて小さくなってしまう。実施の形態１では、かかる場合に、単位時間帯Δｔ１よりも単位時間帯Δｔ２を優先して蓄電池１３０の充電時間帯に用いる。余剰電力発生時間帯の中に、複数の単位時間帯（例えば３０分）が含まれる場合に、差分値ｂが大きい方から順に蓄電池１３０の充電容量が満たされるまで充電に当てる単位時間帯を選択する。かかる選択により、予測が大きく外れて予想外に小さな電力値の電力を蓄電池１３０に充電する事態に陥るリスクを低減できる。
【００５８】
余剰電力発生時間帯のうち、蓄電池１３０の充電に使用されない時間帯の余剰電力は、給湯器１４０の運転に使用する。或いは、系統電源３００へ逆潮流させて余剰電力を売ってもよい。
【００５９】
なお、蓄電池１３０の充電容量が余剰電力量Ｓよりも大きい場合、或いは／及び余剰電力量Ｓがピーク時間購入電力量Ｓ’と実質的に同じである場合には、余剰電力発生時間帯すべてを充電時間に選択すればよい。
【００６０】
上述したように、蓄電池１３０には、効率の良い充放電が可能な電力値が存在する。再生可能エネルギーを利用して発電された電力を可能な限り自家消費するためには、充電する場合でも電力損失の少ない効率の良い電力値で余剰電力を充電することが望まれる。よって、余剰電力発生時間帯のうち、差分値ｂが大きい単位時間帯の余剰電力を優先して蓄電池１３０に充電することで、余剰電力の電力損失を低減できる。その結果、再生可能エネルギーを利用して発電された電力の自家消費量を高めることができる。
【００６１】
放電時間帯選択工程（Ｓ１４０）として、放電時間帯選択部４１は、蓄電池１３０が放電する時間帯を選択する。ここでは、電力購入時間帯Ｔ２のうち、ピークカット電力Ｐａを超える電力購入ピーク時間帯Ｔ２’を選択する。蓄電池１３０が放電する電力量が、電力購入ピーク時間帯Ｔ２’に必要なピーク時間購入電力量Ｓ’よりも多い場合には、残りの電力購入時間帯Ｔ２のうちから放電時間帯を選択すればよい。かかる場合、加算値ｂ’が大きい時間帯を優先すると好適である。或いは、放電する電力量が、電力購入ピーク時間帯Ｔ２’に必要なピーク時間購入電力量Ｓ’よりも多い場合には、逆潮流させて電力を系統電源３００側に売却すればよい。
【００６２】
運用計画データ作成処理工程（Ｓ１４２）として、運用計画データ作成処理部４０は、余剰電力から予測誤差の余裕値ａ（統計値）を引いた差分ｂがより大きい単位時間帯の余剰電力を優先して蓄電池１３０に充電するように、蓄電池１３０の運用計画データを作成する。運用計画データは、単位時間帯（例えば３０分）毎に、発電電力予測データと需要電力予測データとを定義すると共に、かかる単位時間帯（例えば３０分）毎に、蓄電池１４０の充電時間なのか、放電時間なのか、或いは待機時間なのかを定義する。さらに、給湯器１４０の運転時間及び／または逆潮流させる逆潮流時間を定義しても好適である。作成された運用計画データは、記憶装置４２に格納される。
【００６３】
図８は、実施の形態１における運用計画作成期間の一例を示す図である。予測日（運用日）当日向けの電力を電力卸取引所で売買する場合には、前日の朝、電力卸取引所が開いた時に電力の過不足を判断して入札する必要がある。よって、運用計画作成期間は、図８に示すように、予測日（運用日）の前日の電力卸取引所への入札時刻から予測日（運用日）の深夜２４時までは少なくとも必要となる。よって、予測日（運用日）の運用計画データは、予測日（運用日）の前日の電力卸取引所への入札時刻までにそれ以降から予測日（運用日）の深夜２４時までの電力を予測して作成する必要がある。但し、前日の朝に電力の過不足分を入札するためには実質的に前々日の夜には運用計画を立てることが望ましい。そのため、当日と前日を合わせた４８時間（より正確には４０時間程度）分の予測が必要となる。なお、予測日の前日は晴れの予報だが当日は雨の予報の場合のように、当日の発電量が見込めない場合、当日分の充電を前日に行うことが望ましい。これを行うためには、さらに前々日を含めた７２時間分を予測すると好適である。予測に用いる情報を高精度な情報にするため、あまり長期の予測をしないように２〜３日の短期予測にすると好適である。
【００６４】
運用（制御）工程（Ｓ１８０）として、運転制御部４４（充放電制御部）は、運用計画データに沿って、蓄電池１３０の充放電を制御する。
【００６５】
実績値データ受信工程（Ｓ１８２）として、まず、実績需要電力データ受信部４８は、通信制御部２０を介して、住宅１０のメータ１２から当該運用計画データの運用期間中における実際の実績需要電力データを受信する。また、実績発電量データ受信部４９は、通信制御部２０を介して、蓄電池１３０から当該運用計画データの運用期間中における実際の実績発電量データを受信する。実績発電量データが単位時間帯（例えば３０分）毎のデータになっていない場合には、単位時間帯（例えば３０分）毎のデータに変換されて、記憶装置２６の発電電力実績値ＤＢ７８に格納され、蓄積される。同様に、実績需要電力データが単位時間帯（例えば３０分）毎のデータになっていない場合には、単位時間帯（例えば３０分）毎のデータに変換されて、記憶装置２６の需要電力実績値ＤＢ７６に格納され、蓄積される。
【００６６】
予測誤差算出工程（Ｓ１８４）として、予測誤差算出部４６は、運用計画データと実際の運用実績データとを用いて、予測データの予測誤差を算出する。運用計画データには、単位時間帯（例えば３０分）毎に、発電電力予測データと需要電力予測データが定義されている。実際の運用実績データには、実際の実績発電量データと実際の実績需要電力データが含まれる。
【００６７】
そして、予測誤差算出部４６は、単位時間帯（例えば３０分）毎に、発電電力予測データと実績発電量データとの差分を発電電力予測誤差（発電電力予測データの予測誤差）として演算する。同様に、予測誤差算出部４６は、単位時間帯（例えば３０分）毎に、需要電力予測データと実績需要電力データとの差分を需要電力予測誤差として演算する。演算された発電電力予測誤差は、記憶装置４７の発電電力予測誤差ＤＢ７４に蓄積される。同様に、演算された需要電力予測誤差は、記憶装置４７の需要電力予測誤差ＤＢ７５に格納され、蓄積される。
【００６８】
以上のように、実施の形態１によれば、再生可能エネルギーを利用して発電された電力の電力損失の少ない蓄電池の充電ができる。よって、再生可能エネルギーを利用して発電された電力を効率良く活用できる。
【００６９】
実施の形態２．
実施の形態１では、蓄電池１３０の充放電の制御について重点をおいて説明したが、これに限るものではない。実施の形態２では、再生可能エネルギーを利用して発電された電力を蓄熱することが可能な給湯器１４０の運転制御について重点をおいて説明する。電力供給管理システム１００の構成は、図１と同様である。また、実施の形態２における給湯器の制御方法の要部工程を示すフローチャート図は、運用計画データ作成工程（Ｓ１１０）の内部工程と運用（制御）工程（Ｓ１８０）の内容とが変わる点以外は図３と同様である。以下、特に説明する点以外の内容は実施の形態１と同様である。
【００７０】
図９は、実施の形態２における制御装置の内部構成の一例を示す図である。図９において、購入電力演算部３０、余裕値演算部３１、加算部３３、余剰電力量演算部３４、購入電力量演算部３５、判定部３６、電力購入時間帯選択部３７、充電時間帯選択部３８、及び放電時間帯選択部４１の代わりに、必要運転時間演算部５０、判定部５１，５２，５３，５４，５５，５６，５７，５８、優先時間帯抽出部５９，６０、運転時間帯選択部６１、給湯需要予測部６２、余裕値演算部６４、及び加算部６６が配置された点、以外は、図２と同様である。
【００７１】
また、予測資料受信部２２、需要電力予測部２３、発電電力予測部２４、余剰電力算出部２７、運用計画データ作成部２８、運転制御部４４、予測誤差算出部４６、実績需要電力データ受信部４８、及び実績発電量データ受信部４９といった各機能は、プログラムといったソフトウェアで構成されても良い。或いは、電子回路等のハードウェアで構成されてもよい。或いは、これらの組み合わせであってもよい。予測資料受信部２２、需要電力予測部２３、発電電力予測部２４、余剰電力算出部２７、運用計画データ作成部２８、運転制御部４４、予測誤差算出部４６、実績需要電力データ受信部４８、及び実績発電量データ受信部４９のうちソフトウェアで構成される機能に必要な入力データ或いは演算された結果はその都度メモリ２１に記憶される。
【００７２】
また、運用計画データ作成部２８内の、余裕値演算部２９、差分演算部３２、運用計画データ作成処理部４０、必要運転時間演算部５０、判定部５１，５２，５３，５４，５５，５６，５７，５８、優先時間帯抽出部５９，６０、運転時間帯選択部６１、給湯需要予測部６２、余裕値演算部６４、及び加算部６６といった各機能は、プログラムといったソフトウェアで構成されても良い。或いは、電子回路等のハードウェアで構成されてもよい。或いは、これらの組み合わせであってもよい。余裕値演算部２９、差分演算部３２、運用計画データ作成処理部４０、必要運転時間演算部５０、判定部５１，５２，５３，５４，５５，５６，５７，５８、優先時間帯抽出部５９，６０、運転時間帯選択部６１、給湯需要予測部６２、余裕値演算部６４、及び加算部６６のうちソフトウェアで構成される機能に必要な入力データ或いは演算された結果はその都度メモリ２１に記憶される。
【００７３】
また、記憶装置２６には、さらに、過去の当該ユーザの住宅１０で消費された給湯需要の実績値データが蓄積された給湯需要実績値データベースＤＢ８０が格納されている。かかるデータは、日付毎かつ時間帯毎に定義されている。また、記憶装置４７には、後述する給湯需要予測データが蓄積された給湯需要予測データベースＤＢ８１が格納されている。また、記憶装置４７には、給湯需要予測誤差データが蓄積された給湯需要予測誤差データベースＤＢ８２が格納されている。
【００７４】
予測資料受信工程（Ｓ１０２）と、需要電力予測工程（Ｓ１０４）と、発電電力予測工程（Ｓ１０６）と、余剰電力算出工程（Ｓ１０８）との内容は実施の形態１と同様である。
【００７５】
図１０と図１１は、実施の形態２における運用計画データ作成工程の内部工程を示すフローチャート図である。図１０において、運用計画データ作成工程（Ｓ１１０）は、その内部工程の一部として、余裕値演算工程（Ｓ１１４）と、差分演算工程（Ｓ１１６）と、給湯需要予測工程（Ｓ１２１）と、余裕値演算工程（Ｓ１２３）と、加算工程（Ｓ１２５）と、いう一連の工程を実施する。また、図１１において、運用計画データ作成工程（Ｓ１１０）は、その内部工程の残部として、必要運転時間演算工程（Ｓ１５０）と、判定工程（Ｓ１５２）と、判定工程（Ｓ１５４）と、判定工程（Ｓ１５８）と、判定工程（Ｓ１６０）と、優先時間帯抽出工程（Ｓ１６４）、判定工程（Ｓ１６６）と、優先時間帯抽出工程（Ｓ１６８）、判定工程（Ｓ１７０）と、運転時間選択工程（Ｓ１７２）と、運用計画データ作成処理工程（Ｓ１７４）という一連の工程を実施する。
【００７６】
余裕値演算工程（Ｓ１１４）と、差分演算工程（Ｓ１１６）との内容は、実施の形態１と同様である。
【００７７】
給湯需要予測工程（Ｓ１２１）として、給湯需要予測部６２は、記憶装置２５に格納された予測資料ＤＢ７９から予測日の予測資料データを読み出す。そして、予測資料データが示す天候条件に近い過去の日時を検索する。そして、給湯需要予測部６２は、記憶装置２６に格納された給湯需要実績値ＤＢ８０から検索日時の給湯需要の実績値データを読み出す。そして、給湯需要予測部６２は、これらのデータを基に、住宅１０における予測日の給湯需要を予測する。給湯需要は時間帯毎に予測する。なお、予測手法は特に限定するものではなく従来の手法と同様で構わない。予測された給湯需要データは給湯需要予測ＤＢ８１に蓄積される。
【００７８】
余裕値演算工程（Ｓ１２３）として、余裕値演算部６４（統計値演算部）は、過去の複数の給湯需要予測データの予測誤差を入力し、複数の給湯需要予測データの予測誤差を用いて給湯需要予測データの予測誤差の統計値である余裕値ａ”を演算する。以下、具体的に説明する。余裕値演算部６４は、まず、給湯需要予測誤差ＤＢ８２から過去の複数の給湯需要の予測誤差データを入力する。給湯需要予測誤差は、予測された給湯需要と実測された給湯需要との差を示す。後述するように、毎日、所定の時間帯（例えば３０分）毎に予測された給湯需要と実測された給湯需要との差を給湯需要予測誤差として演算し、給湯需要予測誤差ＤＢ８２に蓄積していく。余裕値演算部６４に入力される複数の給湯需要予測誤差データは、給湯需要予測誤差ＤＢ８２に蓄積された過去の複数日の時間帯毎の給湯需要予測誤差データを用いる。例えば、給湯需要予測誤差ＤＢ８２に蓄積された全日のデータでも良いし、直近の数週間のデータでも良い。或いは、過去数年の予測日と同じ日のデータでもよい。或いは、過去数年の予測日と同じ日の前後数週間ずつのデータでもよい。よって、これらのデータには様々な天候での給湯需要予測誤差が含まれることになる。
【００７９】
余裕値演算部６４は、かかる複数の給湯需要予測データの予測誤差の平均と分散とを用いて予測誤差の余裕値ａ”（統計値）を演算する。図６の説明において、発電電力を給湯需要と読みかえればよい。なお、余裕値ａ”は、予測日の給湯需要が生じると予測された時間帯について演算すれば足りる。
【００８０】
加算工程（Ｓ１２５）として、加算部６６は、給湯需要予測Ｑと給湯需要予測誤差の余裕値ａ”を加算した加算値ｂ”（Ｑ＋ａ”）を演算する。かかる加算値ｂ”は、予測される給湯需要に過去の統計誤差を加算した値となる。よって、予測される給湯需要は、実際には加算値ｂ”で示す値まで増加する可能性が高いことがわかる。時間帯毎の給湯需要予測において余裕値ａ”が小さいほど給湯需要の予測精度が高いと言える。
【００８１】
給湯需要予測誤差の平均値に３σを加算した値を余裕値ａ”にすると好適である。なお、余裕値ａ”は、平均値に３σを加算した値に限るものではない。例えば、３σの代わりに標準偏差σでも良いし、３σの代わりに２σでもよい。或いは３σの代わりに分散の値でもよい。平均と分散とを用いて求められる統計値であればよい。或いは、余裕値ａ”は、平均値を用いてもよい。或いは、余裕値ａ”は、中央値であってもよい。
【００８２】
必要運転時間演算工程（Ｓ１５０）として、まず、運転制御部４４は、通信制御部２０を介して給湯器１４０から現在の貯湯量（基準貯湯量）のデータを受信する。そして、必要運転時間演算部５０は、基準貯湯量と給湯需要予測と給湯器１４０の給湯能力とを用いて、貯湯量が予め設定された閾値ｂｔｈを下回らないように、単位時間帯（例えば３０分）毎に、現在から当該単位時間帯までの給湯器１４０の必要運転時間ｄを演算する。その際の給湯需要として、各単位時間帯の加算値ｂ”を用いる。これにより、給湯需要の予測値を実態に近づけることができる。
【００８３】
判定工程（Ｓ１５２）として、判定部５１は、余剰電力発生時間帯のうち、余剰電力が給湯器１４０の消費電力ｃ（定格）を超える１つ以上の単位時間帯（例えば３０分）があるかどうかを判定する。余剰電力が給湯器１４０の消費電力ｃを超える１つ以上の単位時間帯の集合（運転可能時間帯）がある場合には判定工程（Ｓ１５４）に進む。余剰電力が給湯器１４０の消費電力ｃを超える単位時間帯が無い場合には給湯器１４０に回す余剰電力が無いので終了する。
【００８４】
ここで、余剰電力が給湯器１４０の消費電力ｃを超えるかどうかは、各単位時間帯の余剰電力から余裕値ａを差し引いた差分ｂを用いる。これにより、発電電力の予測値を実態に近づけることができる。或いは、さらに、各単位時間帯の余剰電力から余裕値ａ’を差し引くと好適である。これにより、需要電力の予測値を実態に近づけることができる。
【００８５】
判定工程（Ｓ１５４）として、判定部５２は、運転可能時間帯内の単位時間帯毎に、運転可能時間帯内に当該単位時間における必要運転時間ｄより長く継続する時間帯（連続する単位時間帯群）が当該単位時間までにあるかどうかを判定する。長く継続する時間帯がある場合には優先時間帯抽出工程（Ｓ１６４）に進む。長く継続する時間帯が無い場合には判定工程（Ｓ１５８）に進む。
【００８６】
図１２は、実施の形態２における余剰電力と給湯器の必要運転時間との関係の一例を示す図である。図１２の例では、余剰電力のうち、給湯器１４０の消費電力ｃを超える運転可能時間帯のうち、最初の単位時間帯から最後の単位時間帯までの連続時間帯が、当該最後の単位時間帯における必要運転時間ｄより長い場合を示している。かかる場合には、図１２に示す運転可能時間帯を優先順位１位の給湯運転時間帯とする。
【００８７】
判定工程（Ｓ１５８）として、判定部５３は、運転可能時間帯内の単位時間帯毎に、断続的な運転可能時間帯とその間に挟まれた時間帯との合計が当該単位時間における必要運転時間ｄよりも長くなる時間帯が当該単位時間までにあるかどうかを判定する。合計が長くなる断続する時間帯がある場合には判定工程（Ｓ１６０）に進む。合計が長くなる断続する時間帯が無い場合には判定工程（Ｓ１６６）に進む。
【００８８】
図１３は、実施の形態２における余剰電力と給湯器の必要運転時間との関係の他の一例を示す図である。図１３（ａ）の例では、余剰電力のうち、給湯器１４０の消費電力ｃを超える運転可能時間帯が断続的にはあるが、当該単位時間帯における必要運転時間ｄより長くなる当該単位時間までの連続時間帯がない場合を示している。図１３（ａ）の例では、消費電力ｃを超える余剰電力が断続的に発生する時間帯（断続的な運転可能時間帯）において、余剰電力が生じている２つの運転可能時間帯に両側が挟まれた系統電源３００から電力を購入する電力購入時間帯とその両側の２つの運転可能時間帯の合計が必要運転時間ｄより長くなる場合の一例を示している。
【００８９】
判定工程（Ｓ１６０）として、判定部５４は、断続的な運転可能時間帯に挟まれた電力購入時間帯における購入電力がピークカット電力Ｐａ以下かどうかを判定する。挟まれた電力購入時間帯における購入電力がピークカット電力Ｐａ以下の場合には優先時間帯抽出工程（Ｓ１６４）に進む。挟まれた電力購入時間帯における購入電力がピークカット電力Ｐａよりも大きい場合には判定工程（Ｓ１６６）に進む。
【００９０】
図１３（ｂ）に示すように、断続的な運転可能時間帯に挟まれた電力購入時間帯における購入電力がピークカット電力Ｐａ以下の場合には、図１３（ａ）に示す断続的な運転可能時間帯とその間に挟まれた時間帯との合計が当該単位時間における必要運転時間ｄよりも長くなる時間帯を優先順位２位の給湯運転時間帯とする。
【００９１】
優先時間帯抽出工程（Ｓ１６４）として、優先時間帯抽出部５９は、複数の優先順位１位の給湯運転時間帯が生じた場合に、給湯需要予測の給湯需要がより大きい単位時間帯に近く、かつ当該時間帯よりも前に生じる優先順位１位の給湯運転時間帯から順に抽出する。次に、複数の優先順位２位の給湯運転時間帯が生じた場合に、給湯需要予測の給湯需要がより大きい単位時間帯に近く、かつ当該時間帯よりも前に生じる優先順位２位の給湯運転時間帯から順に抽出する。
【００９２】
図１４は、実施の形態２における優先時間帯の一例を説明するための図である。図１４において、必要運転時間ｄよりも長くなる複数の時間帯ｄ１、ｄ２が生じる場合、給湯需要予測の給湯需要がより大きい単位時間帯Ｄにより近く、かつ単位時間帯Ｄよりも前に生じる時間帯ｄ１を優先する。
【００９３】
判定工程（Ｓ１６６）として、判定部５５は、予測日の前日に、給湯器１４０を運転しない給湯器１４０の消費電力ｃを超える余剰電力発生時間帯があるかどうかを判定する。予測日の前日に、給湯器１４０を運転しない給湯器１４０の消費電力ｃを超える余剰電力発生時間帯がある場合には、判定工程（Ｓ１６８）に進む。予測日の前日に、給湯器１４０を運転しない給湯器１４０の消費電力ｃを超える余剰電力発生時間帯が無い場合には、判定工程（Ｓ１７０）に進む。
【００９４】
優先時間帯抽出工程（Ｓ１６８）として、優先時間帯抽出部６０は、予測日の前日に給湯器１４０を運転しない給湯器１４０の消費電力ｃを超える余剰電力発生時間帯が生じた場合に、かかる余剰電力発生時間帯のうち、給湯需要予測の給湯需要がより大きい単位時間帯に近く、かつ当該時間帯よりも前に生じる単位時間帯から順に抽出する。
【００９５】
図１５は、実施の形態２における優先時間帯の他の一例を説明するための図である。図１５の例では、予測日の前日の給湯器１４０を運転しない給湯器１４０の消費電力ｃを超える余剰電力発生時間帯として、複数の時間帯ｄ１’、ｄ２’が生じる場合、給湯需要予測の給湯需要がより大きい単位時間帯Ｄにより近く、かつ単位時間帯Ｄよりも前に生じる時間帯ｄ２’を優先する。
【００９６】
判定工程（Ｓ１７０）として、判定部５６は、予測日の前日に、給湯器１４０を運転しない給湯器１４０の消費電力ｃを超える余剰電力発生時間帯が無い場合に、予測日当日の電力購入時間帯のうち、購入電力がピークカット電力Ｐａ以下の単位時間帯があるかどうかを判定する。予測日当日の購入電力がピークカット電力Ｐａ以下の単位時間帯がある場合に運転時間選択工程（Ｓ１７２）に進む。予測日当日の購入電力がピークカット電力Ｐａ以下の単位時間帯がある場合は終了する。
【００９７】
図１６は、実施の形態２における優先時間帯の他の一例を説明するための図である。図１６の例では、予測日当日の消費電力ｃを超える余剰電力では給湯器１４０の必要運転時間ｄを賄えない場合に、電力購入時間帯のうち、購入電力がピークカット電力Ｐａ以下の単位時間帯として、複数の時間帯ｄ１”、ｄ２”が生じる場合、給湯需要予測の給湯需要がより大きい単位時間帯Ｄにより近く、かつ単位時間帯Ｄよりも前に生じる時間帯ｄ２”を優先する。
【００９８】
運転時間選択工程（Ｓ１７２）として、運転時間帯選択部６１は、余剰電力から予測誤差の統計値を引いた差分が給湯機１４０の消費電力ｃより大きい時間帯の余剰電力を用いて給湯機１４０による湯沸し運転に利用するように、給湯機１４０の運転時間を選択する。給湯機１４０の運転時間の選択の順序は、次の順になる。具体的には、上述した複数の優先順位１位の給湯運転時間帯が生じた場合に、優先時間帯抽出工程（Ｓ１６４）において先に抽出された優先順位１位の給湯運転時間帯から順に給湯機１４０の運転時間を選択する。かかる優先順位１位の給湯運転時間帯の余剰電力は、いずれも余剰電力から予測誤差の余裕値ａ（統計値）を引いた差分ｂが給湯機１４０の消費電力Ｃより大きい時間帯の余剰電力となる。次に、上述した複数の優先順位２位の給湯運転時間帯が生じた場合に、優先時間帯抽出工程（Ｓ１６４）において先に抽出された優先順位２位の給湯運転時間帯から順に給湯機１４０の運転時間を選択する。かかる優先順位２位の給湯運転時間帯の余剰電力は、いずれも余剰電力から予測誤差の余裕値ａ（統計値）を引いた差分ｂが給湯機１４０の消費電力Ｃより大きい時間帯の余剰電力となる。次に、予測日の前日に給湯器１４０を運転しない給湯器１４０の消費電力ｃを超える余剰電力発生時間帯が生じた場合に、優先時間帯抽出工程（Ｓ１６８）において先に抽出された単位時間帯から順に選択する。次に、予測日当日の電力購入時間帯のうち、購入電力がピークカット電力Ｐａ以下の単位時間帯から選択する。以上の選択順序で優先順位が上位の方から必要な給湯量を維持するための運転時間を選択する。
【００９９】
運用計画データ作成処理工程（Ｓ１７４）として、運用計画データ作成処理部４０は、余剰電力から予測誤差の余裕値ａ（統計値）を引いた差分ｂが給湯機１４０の消費電力ｃより大きい時間帯の余剰電力を用いて給湯機１４０による湯沸し運転に利用するように、給湯機１４０の運用計画データを作成する。運用計画データは、単位時間帯（例えば３０分）毎に、発電電力予測データと需要電力予測データと給湯需要予測データとを定義すると共に、かかる単位時間帯（例えば３０分）毎に、給湯機１４０の運転時間なのか、或いは待機時間なのかを定義する。さらに、蓄電池１３０の充放電時間及び／または逆潮流させる逆潮流時間を定義しても好適である。作成された運用計画データは、記憶装置４２に格納される。
【０１００】
以上のように、運用計画データ作成処理部４０は、優先順位２位の給湯運転時間帯を用いる場合、余剰電力が断続的に発生する時間帯において、余剰電力が生じている２つの時間帯に両側が挟まれた系統電源から電力を購入する電力購入時間帯での購入電力が閾値以下の場合に、電力購入時間帯と２つの時間帯との電力を給湯機１４０による湯沸し運転に利用するように、給湯機１４０の運用計画データを作成する。
【０１０１】
また、予測日（運用日）の運用計画データは、予測日（運用日）の前日の電力卸取引所への入札時刻までにそれ以降から予測日（運用日）の深夜２４時までの電力を予測して作成する必要がある点は同様である。そして、当日と前日を合わせた４８時間（より正確には４０時間程度）分の予測が必要となる点も同様である。なお、予測日の前日は晴れの予報だが当日は雨の予報の場合のように、当日の発電量が見込めない場合、当日分の給湯機１４０での湯沸しを前日に行うことが望ましい。これを行うためには、さらに前々日を含めた７２時間分を予測すると好適である点も同様である。
【０１０２】
運用（制御）工程（Ｓ１８０）として、運転制御部４４は、運用計画データに沿って、給湯機１４０の運転を制御する。
【０１０３】
実績値データ受信工程（Ｓ１８２）において、さらに、運転制御部４４は、給湯機１４０から当該運用計画データの運用期間中における実際の実績給湯需要データを受信する。実績給湯需要データが単位時間帯（例えば３０分）毎のデータになっていない場合には、単位時間帯（例えば３０分）毎のデータに変換されて、記憶装置２６の給湯需要実績値ＤＢ８０に格納され、蓄積される。
【０１０４】
予測誤差算出工程（Ｓ１８４）として、予測誤差算出部４６は、さらに、給湯需要についても、運用計画データと実際の運用実績データとを用いて、予測データの予測誤差を算出する。運用計画データには、単位時間帯（例えば３０分）毎に、発電電力予測データと需要電力予測データの他に、給湯需要予測データが定義されている。実際の運用実績データには、実際の実績発電量データと実際の実績需要電力データとの他に、実際の実績給湯需要データが含まれる。
【０１０５】
そして、予測誤差算出部４６は、発電電力予測誤差と需要電力予測誤差との他に、さらに、単位時間帯（例えば３０分）毎に、給湯需要予測データと実績給湯需要データとの差分を給湯需要予測誤差として演算する。演算された給湯需要予測誤差は、記憶装置４７の給湯需要予測誤差ＤＢ８２に格納され、蓄積される。
【０１０６】
以上のように、実施の形態２によれば、給湯機１４０の制御において最低限必要な電力値（給湯機１４０の消費電力ｃ）を下回ることが無いように制御できる。給湯機１４０の消費電力ｃを下回る電力で給湯機１４０を運転しようとしても運転が困難であるので、その間の電力は逆潮流してしまい自家消費が困難になってしまう。よって、再生可能エネルギーを利用して発電された電力を効率良く活用できる。また、給湯機１４０については、昼と夜の電気料金が異なるので、予測精度が向上することで、夜間に湯沸かしを行った方が良いと判断できるようになる。
【０１０７】
以上、具体例を参照しつつ実施の形態について説明した。しかし、本発明は、これらの具体例に限定されるものではない。
【０１０８】
また、装置構成や制御手法等、本発明の説明に直接必要しない部分等については記載を省略したが、必要とされる装置構成や制御手法を適宜選択して用いることができる。
【０１０９】
その他、本発明の要素を具備し、当業者が適宜設計変更しうる全ての蓄電池の制御方法、給湯機の制御方法、蓄電池の制御装置、及び給湯機の制御装置は、本発明の範囲に包含される。
【符号の説明】
【０１１０】
１０  住宅
１２  メータ
２０  通信制御部
２１  メモリ
２２  予測資料受信部
２３  需要電力予測部
２４  発電電力予測部
２５，２６，４２，４７  記憶装置
２７  余剰電力算出部
２８  運用計画データ作成部
２９  余裕値演算部
３０  購入電力演算部
３１  余裕値演算部
３２  差分演算部
３３  加算部
３４  余剰電力量演算部
３５  購入電力量演算部
３６  判定部
３７  電力購入時間帯選択部
３８  充電時間帯選択部
４０  運用計画データ作成処理部
４１  放電時間帯選択部
４４  運転制御部
４６  予測誤差算出部
４８  実績需要電力データ受信部
４９  実績発電量データ受信部
５０  必要運転時間演算部
５１，５２，５３，５４，５５，５６，５７，５８  判定部
５９，６０  優先時間帯抽出部
６１  運転時間帯選択部
６２  給湯需要予測部
６４  余裕値演算部
６６  加算部
７０  需要電力予測ＤＢ
７２  発電電力予測ＤＢ
７４  発電電力予測誤差ＤＢ
７５  需要電力予測誤差ＤＢ
７６  需要電力実績値ＤＢ
７８  発電電力実績値ＤＢ
７９  予測資料ＤＢ
８０  給湯需要実績値ＤＢ
８１  給湯需要予測ＤＢ
８２  給湯需要予測誤差ＤＢ
１００  電力供給管理システム
１１０  制御装置
１２０  太陽光発電装置
１３０  蓄電池
１４０  給湯器
３００  系統電源
５００  外部機関端末
【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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【図１６】
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