(57)【要約】  水素に対する様々な需要を満たすことは困難であった。水素発生装置を備える水素製造システムの稼働計画を生成する装置であって、稼働計画の対象期間における、生成の環境負荷が異なる複数種類の水素のそれぞれについての予測需要量を生成する需要予測部と、複数種類の水素のそれぞれの予測水素需要量に基づいて、生成の環境負荷が異なる複数種類の水素を水素発生装置により生成する稼働計画を生成する稼働計画部とを備える装置を提供する。
2020203520.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
水素発生装置を備える水素製造システムの稼働計画を生成する装置であって、
前記稼働計画の対象期間における、生成の環境負荷が異なる複数種類の水素のそれぞれについての予測需要量を生成する需要予測部と、
前記複数種類の水素のそれぞれの予測水素需要量に基づいて、生成の環境負荷が異なる複数種類の水素を前記水素発生装置により生成する前記稼働計画を生成する稼働計画部と
を備える装置。
【請求項２】
前記需要予測部は、前記複数種類の水素のそれぞれの予測需要量を、需要予測モデルを用いて需要予測因子に基づいて生成する請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記稼働計画は、前記複数種類の水素を発生させるために、前記対象期間中に使用することを計画する、発電の環境負荷が異なる複数種類の電力のそれぞれの計画使用量を含む請求項１または２に記載の装置。
【請求項４】
前記稼働計画の対象期間における、前記複数種類の電力のそれぞれについての予測電力価格を電力価格予測モデルを用いて生成する電力価格予測部をさらに備える請求項３に記載の装置。
【請求項５】
前記電力価格予測モデルは、前記複数種類の電力のそれぞれについて、前記対象期間より前における、電力価格、電力需要量、電力供給量、再生可能エネルギー発電量、および天気情報、並びに前記対象期間における再生可能エネルギーの予測発電量の少なくとも１つを含む電力価格予測因子に基づいて、前記予測電力価格を算出する請求項４に記載の装置。
【請求項６】
前記複数種類の電力のそれぞれについての電力価格の実績値を用いて、前記電力価格予測モデルを学習により更新する電力価格予測モデル更新部を更に備える請求項５に記載の装置。
【請求項７】
前記複数種類の電力のうち再生可能エネルギーを用いて生成される第１電力の前記予測発電量を、発電量予測モデルを用いて生成する発電量予測部を更に備える請求項５または６に記載の装置。
【請求項８】
前記発電量予測モデルは、前記対象期間よりも前における前記再生可能エネルギー発電量および天気情報の少なくとも１つを含む発電量予測因子に基づいて、前記対象期間における前記第１電力の前記予測発電量を予測する請求項７に記載の装置。
【請求項９】
前記再生可能エネルギー発電量の実績値を用いて、前記発電量予測モデルを学習により更新する発電量予測モデル更新部を更に備える請求項７または８に記載の装置。
【請求項１０】
前記複数種類の電力のうち発電の環境負荷が高い第２電力を、発電の環境負荷が低い第１電力とみなして利用可能とするための証明書の予測証明書価格を、証明書価格予測モデルを用いて生成する証明書価格予測部を更に備え、
前記稼働計画部は、前記予測証明書価格に更に基づいて前記稼働計画を生成する
請求項３から９のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１１】
前記証明書価格予測モデルは、前記対象期間より前における前記証明書の価格および前記第１電力の発電量、並びに前記対象期間における前記第１電力の予測発電量の少なくとも１つを含む証明書価格予測因子に基づいて、前記予測証明書価格を算出する請求項１０に記載の装置。
【請求項１２】
前記稼働計画部は、前記予測証明書価格に基づいて前記証明書を取得して前記第２電力の使用量の一部を前記第１電力としての使用量とみなして前記複数種類の水素を生成する前記稼働計画を生成可能である請求項１０または１１に記載の装置。
【請求項１３】
前記証明書の価格の実績値を用いて、前記証明書価格予測モデルを学習により更新する証明書価格予測モデル更新部を更に備える請求項１０から１２のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１４】
前記水素製造システムは、前記水素発生装置が発生した前記複数種類の水素を混合貯蔵する水素貯蔵装置を更に備え、
前記装置は、前記水素貯蔵装置が貯蔵する前記複数種類の水素のそれぞれの貯蔵量を管理する貯蔵管理部を更に備える請求項１から１３のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１５】
前記貯蔵管理部は、前記複数種類の水素のうちの一の水素を前記水素貯蔵装置から供給する場合に、前記一の水素について記憶している貯蔵量を供給量分減少させる請求項１４に記載の装置。
【請求項１６】
前記貯蔵管理部は、一の水素を前記水素貯蔵装置から供給する場合に、前記一の水素を前記複数種類の水素のうち少なくとも２つの水素の混合として取り扱い、前記少なくとも２つの水素のそれぞれについて記憶している貯蔵量を前記一の水素に応じて定まる割合に応じた供給量分ずつ減少させる請求項１４に記載の装置。
【請求項１７】
前記複数種類の水素のそれぞれについて、水素の予測貯蔵量を、貯蔵量予測モデルを用いて生成する貯蔵量予測部を更に備え、
前記稼働計画部は、前記対象期間より前における前記複数種類の水素のそれぞれの貯蔵量および前記複数種類の水素のそれぞれの前記予測貯蔵量の少なくとも１つに更に基づいて、前記稼働計画を生成する
請求項１４から１６のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１８】
前記貯蔵量予測モデルは、前記複数種類の水素のそれぞれについて、前記対象期間における前記水素貯蔵装置の水素の予測貯蔵量を、前記対象期間より前における、前記水素発生装置の稼働量、前記水素貯蔵装置における水素の貯蔵量、および、水素の需要量の少なくとも１つを含む貯蔵量予測因子に基づいて予測する請求項１７に記載の装置。
【請求項１９】
前記複数種類の水素のそれぞれについて、前記水素貯蔵装置の水素の貯蔵量の実績値を用いて、前記貯蔵量予測モデルを学習により更新する貯蔵量予測モデル更新部を更に備える請求項１８に記載の装置。
【請求項２０】
前記水素発生装置により生成される前記複数種類の水素のそれぞれの予測第１水素価格を、第１水素価格予測モデルを用いて生成する第１水素価格予測部を更に備え、
前記稼働計画部は、前記複数種類の水素のそれぞれの予測第１水素価格に更に基づいて前記稼働計画を生成する
請求項１７から１９のいずれか一項に記載の装置。
【請求項２１】
前記第１水素価格予測モデルは、前記複数種類の水素のそれぞれについて、前記対象期間における当該水素の前記予測第１水素価格を、各種類の水素の需要量、消費量、および水蒸気改質により生産される水素の価格の少なくとも１つを含む第１水素価格予測因子に基づいて予測する請求項２０に記載の装置。
【請求項２２】
前記水素貯蔵装置が貯蔵する水素を少なくとも１つの需要先に輸送する輸送計画を、輸送計画モデルを用いて、前記対象期間よりも前における前記複数種類の水素のそれぞれの貯蔵量および前記複数種類の水素のそれぞれの需要量、前記対象期間における前記複数種類の水素のそれぞれの前記予測貯蔵量および前記予測需要量の少なくとも１つを含む輸送計画因子に基づいて生成する輸送計画部を備える請求項１７から２１のいずれか一項に記載の装置。
【請求項２３】
前記水素発生装置の稼働予測を、稼働予測モデルを用いて生成する稼働予測部を更に備え、
前記輸送計画モデルは、前記稼働予測に更に基づいて前記輸送計画を算出する請求項２２に記載の装置。
【請求項２４】
前記稼働予測モデルは、前記対象期間における前記稼働予測を、前記対象期間より前における、前記水素発生装置の稼働量、前記水素貯蔵装置における水素の貯蔵量、および、水素の需要量の少なくとも１つを含む稼働予測因子に基づいて予測する請求項２３に記載の装置。
【請求項２５】
前記水素貯蔵装置が貯蔵する前記複数種類の水素のそれぞれを少なくとも１つの需要先に輸送する輸送予測を、輸送予測モデルを用いて生成する輸送予測部を更に備え、
前記稼働計画部は、前記複数種類の水素のそれぞれの前記輸送予測に更に基づいて前記稼働計画を生成する請求項２２から２４のいずれか一項に記載の装置。
【請求項２６】
前記複数種類の水素のそれぞれの予測消費量を、消費予測モデルを用いて生成する消費予測部を更に備え、
前記需要予測部は、前記複数種類の水素のそれぞれについて、前記予測需要量を、前記予測消費量を含む需要予測因子に基づいて予測する
請求項１から２５のいずれか一項に記載の装置。
【請求項２７】
前記対象期間における、水蒸気改質により生産される水素の予測第２水素価格を生成する第２水素価格予測部を更に備え、
前記稼働計画部は、前記予測第２水素価格に更に基づいて前記稼働計画を生成する
請求項１から２６のいずれか一項に記載の装置。
【請求項２８】
前記対象期間における、水蒸気改質により生産される水素の予測水素生産量を生成する水素生産量予測部を更に備え、
前記稼働計画部は、前記予測水素生産量に更に基づいて前記稼働計画を生成する
請求項１から２７のいずれか一項に記載の装置。
【請求項２９】
前記複数種類の水素は、再生可能エネルギーによって生成される水素、および非再生可能エネルギーによって生成される水素を含む請求項１から２８のいずれか一項に記載の装置。
【請求項３０】
前記複数種類の水素は、再生可能エネルギーによる水素および非再生可能エネルギーによる水素が予め定められた割合で配合された水素を含む請求項１から２９のいずれか一項に記載の装置。
【請求項３１】
水素発生装置を備える水素製造システムの稼働計画を生成する方法であって、
前記稼働計画の対象期間における、生成の環境負荷が異なる複数種類の水素のそれぞれについての予測需要量を生成する段階と、
前記複数種類の水素のそれぞれの予測水素需要量に基づいて、生成の環境負荷が異なる複数種類の水素を前記水素発生装置により生成する前記稼働計画を生成する段階と
を備える方法。
【請求項３２】
コンピュータを、請求項１から３０のいずれか一項に記載の装置として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、装置、方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、水を電気分解することにより水素を発生する水素発生装置が知られている。また、再生可能エネルギーにより発電された電力に関する情報として、当該電力が再生可能エネルギーによって発電されたものであることを証明する発電源証明（Ｇｕａｒａｎｔｅｅ  ｏｆ  Ｏｒｉｇｉｎ：ＧｏＯ）がある。
【解決しようとする課題】
【０００３】
再生可能エネルギーによる発電電力を用いて生成された水素に対する需要や、火力発電等による発電電力を用いて生成された水素に対する需要等があるが、このような水素に対する様々な需要を満たすことは困難であった。
【一般的開示】
【０００４】
上記課題を解決するために、本発明の第１の態様においては、水素発生装置を備える水素製造システムの稼働計画を生成する装置を提供する。装置は、稼働計画の対象期間における、生成の環境負荷が異なる複数種類の水素のそれぞれについての予測需要量を生成する需要予測部を備える。装置は、複数種類の水素のそれぞれの予測水素需要量に基づいて、生成の環境負荷が異なる複数種類の水素を水素発生装置により生成する稼働計画を生成する稼働計画部を備える。
【０００５】
需要予測部は、複数種類の水素のそれぞれの予測需要量を、需要予測モデルを用いて需要予測因子に基づいて生成してよい。稼働計画は、複数種類の水素を発生させるために、対象期間中に使用することを計画する、発電の環境負荷が異なる複数種類の電力のそれぞれの計画使用量を含んでよい。装置は、稼働計画の対象期間における、複数種類の電力のそれぞれについての予測電力価格を電力価格予測モデルを用いて生成する電力価格予測部をさらに備えてよい。
【０００６】
電力価格予測モデルは、複数種類の電力のそれぞれについて、対象期間より前における、電力価格、電力需要量、電力供給量、再生可能エネルギー発電量、および天気情報、並びに対象期間における再生可能エネルギーの予測発電量の少なくとも１つを含む電力価格予測因子に基づいて、予測電力価格を算出してよい。装置は、複数種類の電力のそれぞれについての電力価格の実績値を用いて、電力価格予測モデルを学習により更新する電力価格予測モデル更新部を更に備えてよい。
【０００７】
装置は、複数種類の電力のうち再生可能エネルギーを用いて生成される第１電力の予測発電量を、発電量予測モデルを用いて生成する発電量予測部を更に備えてよい。発電量予測モデルは、対象期間よりも前における再生可能エネルギー発電量および天気情報の少なくとも１つを含む発電量予測因子に基づいて、対象期間における第１電力の予測発電量を予測してよい。
【０００８】
装置は、再生可能エネルギー発電量の実績値を用いて、発電量予測モデルを学習により更新する発電量予測モデル更新部を更に備えてよい。装置は、複数種類の電力のうち発電の環境負荷が高い第２電力を、発電の環境負荷が低い第１電力とみなして利用可能とするための証明書の予測証明書価格を、証明書価格予測モデルを用いて生成する証明書価格予測部を更に備えてよい。稼働計画部は、予測証明書価格に更に基づいて稼働計画を生成してよい。
【０００９】
証明書価格予測モデルは、対象期間より前における証明書の価格および第１電力の発電量、並びに対象期間における第１電力の予測発電量の少なくとも１つを含む証明書価格予測因子に基づいて、予測証明書価格を算出してよい。稼働計画部は、予測証明書価格に基づいて証明書を取得して第２電力の使用量の一部を第１電力としての使用量とみなして複数種類の水素を生成する稼働計画を生成可能であってよい。
【００１０】
装置は、証明書の価格の実績値を用いて、証明書価格予測モデルを学習により更新する証明書価格予測モデル更新部を更に備えてよい。水素製造システムは、水素発生装置が発生した複数種類の水素を混合貯蔵する水素貯蔵装置を更に備えてよい。装置は、水素貯蔵装置が貯蔵する複数種類の水素のそれぞれの貯蔵量を管理する貯蔵管理部を更に備えてよい。
【００１１】
貯蔵管理部は、複数種類の水素のうちの一の水素を水素貯蔵装置から供給する場合に、一の水素について記憶している貯蔵量を供給量分減少させてよい。貯蔵管理部は、一の水素を水素貯蔵装置から供給する場合に、一の水素を複数種類の水素のうち少なくとも２つの水素の混合として取り扱い、少なくとも２つの水素のそれぞれについて記憶している貯蔵量を一の水素に応じて定まる割合に応じた供給量分ずつ減少させてよい。
【００１２】
装置は、複数種類の水素のそれぞれについて、水素の予測貯蔵量を、貯蔵量予測モデルを用いて生成する貯蔵量予測部を更に備えてよい。稼働計画部は、対象期間より前における複数種類の水素のそれぞれの貯蔵量および複数種類の水素のそれぞれの予測貯蔵量の少なくとも１つに更に基づいて、稼働計画を生成してよい。貯蔵量予測モデルは、複数種類の水素のそれぞれについて、対象期間における水素貯蔵装置の水素の予測貯蔵量を、対象期間より前における、水素発生装置の稼働量、水素貯蔵装置における水素の貯蔵量、および、水素の需要量の少なくとも１つを含む貯蔵量予測因子に基づいて予測してよい。
【００１３】
装置は、複数種類の水素のそれぞれについて、水素貯蔵装置の水素の貯蔵量の実績値を用いて、貯蔵量予測モデルを学習により更新する貯蔵量予測モデル更新部を更に備えてよい。装置は、複数種類の水素のそれぞれの予測第１水素価格を、第１水素価格予測モデルを用いて生成する第１水素価格予測部を更に備えてよい。稼働計画部は、複数種類の水素のそれぞれの予測第１水素価格に更に基づいて稼働計画を生成してよい。
【００１４】
第１水素価格予測モデルは、複数種類の水素のそれぞれについて、対象期間における当該水素の予測第１水素価格を、各種類の水素の需要量、消費量、および水蒸気改質により生産される水素の価格の少なくとも１つを含む第１水素価格予測因子に基づいて予測してよい。装置は、水素貯蔵装置が貯蔵する水素を少なくとも１つの需要先に輸送する輸送計画を、輸送計画モデルを用いて、対象期間よりも前における複数種類の水素のそれぞれの貯蔵量および複数種類の水素のそれぞれの需要量、対象期間における複数種類の水素のそれぞれの予測貯蔵量および予測需要量の少なくとも１つを含む輸送計画因子に基づいて生成する輸送計画部を備えてよい。
【００１５】
装置は、水素発生装置の稼働予測を、稼働予測モデルを用いて生成する稼働予測部を更に備えてよい。輸送計画モデルは、稼働予測に更に基づいて輸送計画を算出してよい。稼働予測モデルは、対象期間における稼働予測を、対象期間より前における、水素発生装置の稼働量、水素貯蔵装置における水素の貯蔵量、および、水素の需要量の少なくとも１つを含む稼働予測因子に基づいて予測してよい。
【００１６】
装置は、水素貯蔵装置が貯蔵する複数種類の水素のそれぞれを少なくとも１つの需要先に輸送する輸送予測を、輸送予測モデルを用いて生成する輸送予測部を更に備えてよい。稼働計画部は、複数種類の水素のそれぞれの輸送予測に更に基づいて稼働計画を生成してよい。装置は、複数種類の水素のそれぞれの予測消費量を、消費予測モデルを用いて生成する消費予測部を更に備えてよい。需要予測部は、複数種類の水素のそれぞれについて、予測需要量を、予測消費量を含む需要予測因子に基づいて予測してよい。
【００１７】
装置は、対象期間における、水蒸気改質により生産される水素の予測第２水素価格を生成する第２水素価格予測部を更に備えてよい。稼働計画部は、予測第２水素価格に更に基づいて稼働計画を生成してよい。装置は、対象期間における、水蒸気改質により生産される水素の予測生産量を生成する水素生産量予測部を更に備えてよい。稼働計画部は、予測生産量に更に基づいて稼働計画を生成してよい。
【００１８】
複数種類の水素は、再生可能エネルギーによって生成される水素、および非再生可能エネルギーによって生成される水素を含んでよい。複数種類の水素は、再生可能エネルギーによる水素および非再生可能エネルギーによる水素が予め定められた割合で配合された水素を含んでよい。
【００１９】
本発明の第２の態様においては、水素発生装置を備える水素製造システムの稼働計画を生成する方法を提供する。方法は、稼働計画の対象期間における、生成の環境負荷が異なる複数種類の水素のそれぞれについての予測需要量を生成する段階を備える。方法は、複数種類の水素のそれぞれの予測水素需要量に基づいて、生成の環境負荷が異なる複数種類の水素を水素発生装置により生成する稼働計画を生成する段階を備える。
【００２０】
本発明の第３の態様においては、コンピュータを、第１の態様の装置として機能させるためのプログラムを提供する。
【００２１】
なお、上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本実施形態に係る水素製造システムの構成を示す。
【図２】本実施形態の計画装置の構成を示す。
【図３】本実施形態の制御装置の貯蔵管理部のデータベースの例を示す。
【図４】本実施形態の計画装置の予測部の一部の詳細な構成を示す。
【図５】本実施形態の計画装置の予測部の他の一部の詳細な構成を示す。
【図６】本実施形態の計画装置の計画部の詳細な構成を示す。
【図７】本実施形態の計画装置の動作フローを示す。
【図８】本実施形態の複数の態様が全体的または部分的に具現化されうるコンピュータの例を示す。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。
【００２４】
図１は、本実施形態に係る水素製造システム１０の構成を示す。水素製造システム１０は、水素に対する需要をそれぞれ予測し、予測結果に基づいて生成した稼働計画に従って水素を製造する。
【００２５】
水素製造システム１０は、電力系統２０と、発電装置３０と、水蒸気改質装置４０と、水素発生装置５０と、水素貯蔵装置６０と、輸送手段７０と、発電源証明装置８０と、計画装置９０とを備える。
【００２６】
電力系統２０は、水素発生装置５０と水蒸気改質装置４０とに接続される。電力系統２０は、一例として、原子力発電、火力発電、および／または再生可能エネルギーによる発電等を行う１または複数の発電所から、送電網を介して多数の需要家に電力を供給するシステムである。電力系統２０は、例えば、発電量及び需要量に応じて、所定時間毎、１日毎、または１ヶ月毎等に電気料金（例えば、売電料金および買電料金）が変動しうるものである。
【００２７】
発電装置３０は、電力系統２０の送電網を介して、または送電網を介さずに、水素発生装置５０に接続される。発電装置３０は、風力、太陽光、熱、地熱、水力、および／またはバイオマス等の再生可能エネルギーによる発電を行う設備である。発電装置３０は、発電した電力を接続先の水素発生装置５０に供給する。
【００２８】
水蒸気改質装置４０は、水素貯蔵装置６０に接続される。水蒸気改質装置４０は、一例として、水蒸気改質（ＳＭＲ）プロセスにより、メタン等の炭化水素から水蒸気を用いて水素を製造する装置である。水蒸気改質装置４０は、電力系統２０から電力供給されて稼働してよい。水蒸気改質装置４０は、生成した水素を水素貯蔵装置６０に供給して貯蔵させる。
【００２９】
水素発生装置５０は、水素貯蔵装置６０に接続される。水素発生装置５０は、供給される電力の大きさに応じた量（単位は一例としてノルマルリューベ／時、「Ｎｍ３／時」とも示す。）の水素を生成して、水素貯蔵装置６０に供給して貯蔵させる。水素発生装置５０は、発電装置３０および電力系統２０から電力供給される。
【００３０】
水素貯蔵装置６０は、水素発生装置５０が発生した複数種類の水素を混合貯蔵する。水素貯蔵装置６０は、水素発生装置５０および水蒸気改質装置４０が発生した水素を受け取って貯蔵し、需要先７５の要求に応じた水素需要量分の水素を複数の輸送手段７０へと供給する。ここで、需要先７５は一例として、燃料電池自動車等に水素を供給する水素ステーションである。
【００３１】
輸送手段７０は、例えば、タンク等に圧縮した水素を貯蔵して運ぶトレーラーおよび当該トレーラーを牽引する自動車、または水素貯蔵装置６０から需要先７５まで接続されたパイプ等である。輸送手段７０は、水素貯蔵装置６０と少なくとも１つの需要先７５との間の水素の輸送を行う。
【００３２】
発電源証明装置８０は、電力系統２０と、発電装置３０と、計画装置９０とに通信可能に接続される。発電源証明装置８０は、例えば、ＧｏＯの証明書の発行および売買の少なくとも１つを行う装置である。発電源証明装置８０は、電力系統２０、発電装置３０、および水素発生装置５０の少なくとも１つに対して、再生可能エネルギー発電の電力と関連付けられた証明書を発行して、当該証明書に関するデータを送信してよい。また、発電源証明装置８０は、計画装置９０、発電装置３０、および水素発生装置５０の少なくとも１つとの間で証明書の売買を行う処理を実行する。
【００３３】
ここで、ＧｏＯの証明書は、当該証明書に関連付けられた電力が、再生可能エネルギーにより発電された電力であることを証明するためのものである。また、ＧｏＯの証明書は、証明書自体について売買されることが可能である。この場合、購入された証明書は、複数種類の電力のうち発電の環境負荷が高い第２電力と関連付けることで、当該第２電力のうちの関連付けられた電力量を、発電の環境負荷が低い第１電力（例えば、再生可能エネルギーにより発電された電力）とみなして利用可能とするためのものである。ここで、本実施形態において第２電力は、環境負荷が高いとみなされる電力であってよく、例えば、証明書に関連付けられていない電力、すなわち、再生可能エネルギーにより発電された電力であると証明書等により証明されていない電力であってよい。証明書は、単位電力量当たりで購入される。また、証明書の価格は、証明書の有効期限、再生可能エネルギーによる発電電力に対する需要、または再生可能エネルギーの発電量等によって変化しうる。
【００３４】
計画装置９０は、水素製造システム１０の各装置と通信可能に接続される。計画装置９０は、水素製造システム１０の各装置の稼働状況を取得および監視し、生成した稼働計画に応じて、各装置と通信することで各装置の入力及び／又は出力を制御する。また、計画装置９０は、水素製造システム１０の各装置の管理者または保守作業者の端末装置等に各種のデータを送信して、当該管理者等に各装置を制御させてもよい。
【００３５】
計画装置９０は、パーソナルコンピュータ、タブレット型コンピュータ、スマートフォン、ワークステーション、サーバコンピュータ、または汎用コンピュータ等のコンピュータであってよく、複数のコンピュータが接続されたコンピュータシステムであってもよい。計画装置９０は、コンピュータのＣＰＵ、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、および／またはＴＰＵ（Ｔｅｎｓｏｒ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）における処理によって計画等を生成してよい。また、計画装置９０は、サーバコンピュータにより提供されるクラウド上で各種の処理を行うものであってよい。
【００３６】
図２は、本実施形態の計画装置９０の構成を示す。計画装置９０は、取得部１００と、記憶部１１０と、予測部１２０と、計画部１３０と、制御部１４０とを有する。ここで、複数の管理装置１５０は、水素製造システム１０の少なくとも１つの装置の一部、または当該装置の管理者等の端末装置等であってよい。
【００３７】
取得部１００は、発電源証明装置８０と管理装置１５０と記憶部１１０とに接続され、学習に用いるパラメータおよび学習データ等を取得してよい。取得部１００は、管理装置１５０または外部の装置等から水素製造システム１０の各装置の稼働状況等を示すデータを収集してよい。取得部１００は、発電源証明装置８０からＧｏＯの証明書に関するデータを取得してよい。取得部１００は、発電源証明装置８０からＧｏＯの証明書を取得または購入してよい。取得部１００は、ネットワーク等に接続され、当該ネットワークを介してデータを取得してもよい。取得部１００は、取得すべきデータの少なくとも一部が外部のデータベース等に記憶されている場合、当該データベース等にアクセスして、取得してよい。取得部１００は、取得したデータを、記憶部１１０に供給してよい。
【００３８】
記憶部１１０は、予測部１２０と計画部１３０とに接続され、取得部１００が取得した情報を記憶する。記憶部１１０は、当該計画装置９０が処理するデータを記憶してよい。記憶部１１０は、計画装置９０が稼働計画を生成する過程で算出する（または利用する）中間データ、算出結果、およびパラメータ等をそれぞれ記憶してもよい。また、記憶部１１０は、計画装置９０内の各部の要求に応じて、記憶したデータを要求元に供給してよい。
【００３９】
予測部１２０は、計画部１３０に接続され、記憶部１１０から予測因子または実績等のデータを受け取る。予測部１２０は、予測因子および実績等から、予測需要量、予測電力価格、予測発電量、予測証明書価格、予測貯蔵量、予測第１水素価格、稼働予測、輸送予測、予測消費量、予測第２水素価格、および予測水素生産量の少なくとも１つを含む予測結果を生成する。予測部１２０は、１または複数のモデルを生成して、当該モデルを学習（一例として教師あり学習）して更新する。予測部１２０は、更新したモデルに基づいて、予測結果を生成する。予測部１２０は、予測結果を記憶部１１０および／または計画部１３０に供給する。
【００４０】
ここで、予測需要量は、稼働計画の対象期間における、水素発生装置５０により生成される水素生成の環境負荷が異なる複数種類の水素のそれぞれについての需要量である。予測需要量は、各水素の需要量の累計、および時間毎、日毎、または月毎の需要量の少なくとも１つを含んでよい。ここで、水素の需要量は、水素製造システム１０で製造する水素に対する需要先７５からの要求に応じた量であってよい。例えば、水素の需要量は、水素貯蔵装置６０における水素の貯蔵量が０とならないように、予め定められたバッファ量を、水素の需要先７５への水素の供給量に加えた水素の量であってよい。
【００４１】
ここで、生成の環境負荷が異なる複数種類の水素は、生成の環境負荷に応じて異なる種類として管理される水素であり、組成は同一である。生成の環境負荷は、一例として、水素発生装置５０を稼働させるための電力の発電の環境負荷であってよい。発電の環境負荷は、再生可能エネルギーによる発電と、火力発電等の非再生可能エネルギーによる発電とで異なる。従って、本実施形態では、一例として、複数種類の水素は、再生可能エネルギーにより発電した電力（以下、第１電力とも呼ぶ）で生成された水素（以下、グリーン水素とも呼ぶ）、火力発電等の非再生可能エネルギーにより発電した電力と再生可能エネルギーにより発電した電力ではあるが証明書等によってその由来が明確に証明されていない電力との割合が不透明な電力（以下、第２電力とも呼ぶ）で生成した水素（以下、グレイ水素とも呼ぶ）、および再生可能エネルギーにより発電した電力で生成された水素と第２電力で生成した水素とを所定割合で混合した水素（以下、ブルー水素とも呼ぶ）を含む。本実施形態における第２電力は、電力系統２０から送電網を介して供給される電力であってよく、グレイ水素は、電力系統２０から電力供給を受けている間に水素発生装置５０において生成される水素であってよい。なお、計画装置９０は、非再生可能エネルギーにより発電した電力で生成した水素（グレイ水素）についても、当該水素の生成で用いた電力に相当する電力分のＧｏＯの証明書を発電源証明装置８０から購入することでグリーン水素として管理してよい。
【００４２】
予測電力価格は、対象期間における、発電の環境負荷が異なる複数種類の電力（例えば、再生可能エネルギーによる発電電力および非再生可能エネルギーによる発電電力）のそれぞれの電力価格である。予測電力価格は、電力の各時間帯の価格（売電価格または買電価格）であってよい。予測電力価格は、電力系統２０から送電網を介して供給される電力の価格および発電装置３０の電力の価格（発電装置３０の事業者へ支払う価格または発電装置３０自体の購入／維持費用から算出される電力の価格）の少なくとも一方を含んでよい。
【００４３】
予測発電量は、対象期間における、再生可能エネルギーを用いて生成される第１電力の発電量である。予測発電量は、例えば、対象期間における、発電装置３０の発電量の累計、および時間毎、日毎、または月毎の発電量の少なくとも１つを含んでよい。
【００４４】
予測証明書価格は、稼働計画の対象期間における、発電の環境負荷が高い第２電力を、発電の環境負荷が低い第１電力とみなして利用可能とするための証明書の価格である。予測証明書価格は、例えば、対象期間における、単位電力量当たりのＧｏＯの証明書の発電源証明装置８０からの購入価格であってよい。
【００４５】
予測貯蔵量は、対象期間における、水素貯蔵装置６０における複数種類の水素のそれぞれの貯蔵量（例えば、時間毎、日毎、または月毎の貯蔵量、最大可能貯蔵量に対する割合、各種類の水素の割合等）および複数種類の水素の合計貯蔵量の少なくとも１つを含んでよい。
【００４６】
予測第１水素価格は、対象期間における、水素発生装置５０により生成される複数種類の水素のそれぞれの単位量当たりの価格であってよい。
【００４７】
稼働予測は、対象期間における、水素発生装置５０の稼働量（例えば、水素発生装置５０の稼働率、稼働期間、水素生成量の累計、または単位時間当たりの水素生成量等）、水素発生装置５０により生成される複数種類の水素の生成量、生成の割合、水素発生装置５０に供給される複数種類の電力のそれぞれの累計電力量、および電力量の割合の少なくとも１つを含んでよい。
【００４８】
輸送予測は、対象期間における、水素貯蔵装置６０が貯蔵する複数種類の水素のそれぞれを少なくとも１つの需要先７５に輸送手段７０により輸送する計画の予測であってよい。輸送予測は、一例として、複数種類の水素のそれぞれについて、各時間帯で水素貯蔵装置６０から輸送される（すなわち、各時間帯で水素貯蔵装置６０に貯蔵されている必要がある）量の予測を含んでよい。輸送予測は、対象期間における、輸送手段７０の数、輸送経路、および水素貯蔵装置６０からの輸送日時の少なくとも１つを含んでよい。
【００４９】
予測消費量は、将来の対象期間における、複数種類の水素のそれぞれの消費量である。予測消費量は、各種類の水素の消費量の累計、および時間毎、日毎、または月毎の水素の消費量の少なくとも１つを含んでよい。水素の消費量は、水素製造システム１０により製造された水素に限定されず、需要者が消費する水素の量であってよい。例えば、水素の消費量は、１もしくは複数の地域（例えば市町村、県、または国等）における水素の消費量、または１もしくは複数の事業者における水素の消費量である。
【００５０】
予測第２水素価格は、対象期間における、水蒸気改質装置４０において水蒸気改質により生産される水素の価格であってよい。
【００５１】
予測水素生産量は、対象期間における、水蒸気改質装置４０において水蒸気改質により生産される水素の量（例えば、水素の量の累計、時間毎、日毎、または月毎の水素の消費量等）を含んでよい。
【００５２】
計画部１３０は、制御部１４０に接続され、輸送計画および稼働計画の少なくとも１つを含む計画データを生成する。計画部１３０は、１または複数のモデルを生成して、当該モデルを学習して更新し、更新したモデルに基づいて、計画データを生成する。計画部１３０は、生成した計画データを、記憶部１１０および制御部１４０に供給する。
【００５３】
ここで、輸送計画は、対象期間における、水素貯蔵装置が貯蔵する水素を少なくとも１つの需要先に輸送する計画である。輸送計画は、対象期間における、水素貯蔵装置６０および需要先７５の間での、各輸送手段７０の輸送経路、各輸送手段７０の輸送距離、各輸送手段７０の輸送時間、各輸送手段７０の輸送コスト、輸送手段７０の数、水素貯蔵装置６０から輸送手段７０へ水素を供給する時間、水素貯蔵装置６０から輸送手段７０へ水素を供給する量、および各輸送手段７０の種類の少なくとも１つを指定する計画を含んでよい。
【００５４】
稼働計画は、第１期間における、水素製造システム１０の少なくとも１つの装置の稼働すべき状態を記述したテーブルまたはデータ等であってよい。稼働計画は、対象期間における、水素発生装置５０による複数種類の水素のそれぞれの生成量を指定してよい。稼働計画は、複数種類の水素を発生させるために、対象期間中に使用することを計画する、発電の環境負荷が異なる複数種類の電力のそれぞれの計画使用量を含んでよい。稼働計画は、対象期間におけるＧｏＯの証明書を購入する計画を含んでよい。稼働計画は、例えば、水素発生装置５０を稼働させる（または稼働させない）時間帯、水素発生装置５０の稼働時間帯のうち、発電装置３０からの電力で稼働させる時間帯と電力系統２０からの電力で稼働させる時間帯、および／または、水素発生装置５０の時間帯毎の稼働率を定めたテーブルまたはデータ等でよい。
【００５５】
制御部１４０は、複数の管理装置１５０に通信可能に接続されてよい。制御部１４０は、計画部１３０で生成した稼働計画に従って水素発生装置５０を稼働させるように、水素製造システム１０の各装置を制御してよい。また、制御部１４０は、計画部１３０で生成した計画データを、管理装置１５０に送信してよい。制御部１４０は、貯蔵管理部１４５を有する。
【００５６】
貯蔵管理部１４５は、水素貯蔵装置６０と水素発生装置５０と水蒸気改質装置４０とに接続され、水素貯蔵装置６０が貯蔵する複数種類の水素のそれぞれの貯蔵量を管理する。貯蔵管理部１４５は、水素貯蔵装置６０と水素発生装置５０とから生成した水素の量および水素貯蔵装置６０における現在の水素量を取得してよい。貯蔵管理部１４５は、複数種類の水素のうちの一の水素を水素貯蔵装置６０から供給する場合に、一の水素について記憶している貯蔵量を、輸送手段７０への供給量分減少させてよい。貯蔵管理部１４５は、複数種類の水素の貯蔵量を管理するためのデータベースを有してよい。
【００５７】
図３は、複数種類の水素の貯蔵量を管理するためのデータベースの例を示す。図３（ａ）は、３種類以上の水素の量をそれぞれ管理するデータベースであり、図３（ｂ）は、２種類の水素の量を管理するデータベースである。
【００５８】
貯蔵管理部１４５は、再生可能エネルギーの発電電力により水素発生装置５０で生成された水素を水素貯蔵装置６０に貯蔵する場合には、グリーン水素の量Ａを増加させてよい。貯蔵管理部１４５は、非再生可能エネルギーの発電電力により水素発生装置５０で生成された水素または水蒸気改質装置４０で生成された水素を水素貯蔵装置６０に貯蔵する場合には、グレイ水素の量Ｂを増加させてよい。貯蔵管理部１４５は、グリーン水素であるかグレイ水素であるかの判断は、発電装置３０，水素発生装置５０、水素貯蔵装置６０、および発電源証明装置８０の少なくとも１つからの指示または証明書の取得に応じて行ってよい。また、貯蔵管理部１４５は、非再生可能エネルギーの発電電力により水素発生装置５０で生成された水素または水蒸気改質装置４０で生成された水素を貯蔵する場合に、発電源証明装置８０から証明書を購入することで、当該証明書に対応する電力分の水素をグリーン水素として管理してよい。
【００５９】
貯蔵管理部１４５は、データベースにおいて、図３（ａ）に示すように異なる混合比のブルー水素を管理してよい。貯蔵管理部１４５は、ブルー水素（グリーン：グレイ＝５：５）の量Ｃまたはブルー水素（グリーン：グレイ＝７：３）の量Ｄを計画量にまで増加させるために、当該混合比に応じたグリーン水素の量Ａおよびグレイ水素の量Ｂを減らしてよい。貯蔵管理部１４５は、水素貯蔵装置６０から輸送手段７０に供給する時または水素貯蔵装置６０に水素を貯蔵する場合に、データベースの処理を行ってよい。
【００６０】
また、貯蔵管理部１４５は、一の水素（例えばブルー水素）を水素貯蔵装置６０から供給する場合に、当該一の水素を複数種類の水素のうち少なくとも２つの水素の混合として取り扱い、少なくとも２つの水素のそれぞれについて記憶している貯蔵量を当該一の水素に応じて定まる割合に応じた供給量分ずつ減少させてよい。この場合、貯蔵管理部１４５は、図３（ｂ）に示すようなデータベースにおいて、グリーン水素の量Ａおよびグレイ水素の量Ｂのみを管理してよい。
【００６１】
また、貯蔵管理部１４５は、例えばグリーン水素とグレイ水素のいずれかが足りず、ブルー水素を供給できない場合には、グリーン水素とグレイ水素のうちの足りない方をマイナスとして管理し、後で、グレイ／グリーン水素を生成するまたはＧｏＯの証明書を購入する等によりグレイ水素またはグリーン水素をプラスになるように調整してよい。
【００６２】
以上の本実施形態の計画装置９０によれば、複数種類の水素を効率的に生成して管理することができる。
【００６３】
図４は、本実施形態の計画装置９０の予測部１２０の一部の詳細な構成例を示す。予測部１２０は、需要予測モデル生成部２００と、需要予測モデル更新部２１０と、需要予測部２２０とを有し、各種類の水素の需要予測を生成する。予測部１２０は、電力価格予測モデル生成部２３０と、電力価格予測モデル更新部２４０と、電力価格予測部２５０とを有し、予測電力価格を生成する。予測部１２０は、発電量予測モデル生成部２６０と、発電量予測モデル更新部２７０と、発電量予測部２８０とを有し、発電装置３０の予測発電量を生成する。
【００６４】
予測部１２０は、証明書価格予測モデル生成部２９０と、証明書価格予測モデル更新部３００と、証明書価格予測部３１０とを有し、予測証明書価格を生成する。予測部１２０は、貯蔵量予測モデル生成部３２０と、貯蔵量予測モデル更新部３３０と、貯蔵量予測部３４０とを有し、水素貯蔵装置６０の水素の予測貯蔵量を生成する。予測部１２０は、第１水素価格予測モデル生成部３５０と、第１水素価格予測モデル更新部３６０と、第１水素価格予測部３７０とを有し、予測第１水素価格を生成する。
【００６５】
ここで、記憶部１１０は、需要予測因子、電力価格予測因子、発電量予測因子、証明書価格予測因子、貯蔵量予測因子、および第１水素価格予測因子を含む予測因子を記憶する。
【００６６】
需要予測因子は、水素発生装置５０で生成される複数種類の水素の需要量に関する情報を含んでよい。需要予測因子は、対象期間より前における、需要先７５における水素の需要量、需要先７５の情報（例えば、需要先７５の数、または規模等）、水素の消費量、天気情報、対象期間における、水素の予測消費量、および稼働予測の少なくとも１つを含んでよい。天気情報は、風速、風向き、晴れ、雨、温度、波の高さ、および日照時間等の少なくとも１つを含んでよい。
【００６７】
電力価格予測因子は、水素発生装置５０へ供給される電力の電気料金に関する情報を含んでよい。電力価格予測因子は、対象期間より前における、電気料金、電力需要量、電力供給量、再生可能エネルギー発電量、天気情報、発電装置３０の情報（例えば、種類、装置の値段、維持費、発電量等）、対象期間における、天気情報、および再生可能エネルギーの予測発電量の少なくとも１つを含んでよい。
【００６８】
発電量予測因子は、発電装置３０の再生可能エネルギーの発電量に関する情報を含んでよい。発電量予測因子は、対象期間より前における、発電装置３０の発電量（例えば、各時間帯の発電量、または発電効率等）、発電装置３０の電力供給量、電力系統２０から水素発生装置５０へ供給した電力量、発電装置３０の種類（例えば、発電に用いる再生可能エネルギーの種類等）、天気情報、発電装置３０の利用期間、および対象期間における天気情報の少なくとも１つを含んでよい。また、発電量予測因子は、発電装置３０の物理モデルから算出される仮想データを含んでよい。
【００６９】
証明書価格予測因子は、ＧｏＯの証明書の取引価格に関する情報を含んでよい。証明書価格予測因子は、対象期間より前における、証明書の価格、再生可能エネルギーを用いて生成される第１電力の発電量、各電力の電力需要、電力価格、天気情報、対象期間における、天気情報、予測電力価格、および第１電力の予測発電量の少なくとも１つを含んでよい。
【００７０】
貯蔵量予測因子は、水素貯蔵装置６０の各種類の水素の貯蔵量に関する情報を含んでよい。貯蔵量予測因子は、対象期間より前における、水素発生装置５０の稼働量、水素貯蔵装置６０における水素の貯蔵量、水素の需要量、各輸送手段７０の水素の輸送可能な量、水素貯蔵装置６０から輸送手段７０への水素供給回数、および水素貯蔵装置６０から輸送手段７０への水素供給日時、対象期間における、輸送予測、予測需要量、予測消費量、および稼働予測の少なくとも１つを含んでよい。
【００７１】
第１水素価格予測因子は、水素発生装置５０で生成される複数種類の水素のそれぞれの価格に関する情報を含んでよい。第１水素価格予測因子は、対象期間より前における、各種類の水素の価格、各種類の水素の需要量、各種類の水素の消費量、水蒸気改質により生産される水素の価格、対象期間における、水素の予測需要量、水素の予測消費量、予測電力価格、稼働予測、および予測貯蔵量の少なくとも１つを含んでよい。
【００７２】
需要予測モデル生成部２００は、記憶部１１０と需要予測モデル更新部２１０とに接続される。需要予測モデル生成部２００は、記憶部１１０からモデル生成のためのデータ（例えば、予測因子および／または実績値等）を受け取り、需要予測モデルを生成する。需要予測モデルは、需要予測因子に基づいて、対象期間における水素発生装置５０で生成する複数種類の水素のそれぞれの予測需要量を予測するモデルであってよい。
【００７３】
需要予測モデル生成部２００は、対象期間よりも過去の情報を用いて、事前学習またはオフライン学習等により、需要予測モデルを生成してよい。需要予測モデル生成部２００は、例えば、回帰分析、ベイズ推論、ニューラルネットワーク、ガウシアン混合モデル、および隠れマルコフモデル等を用いて、需要予測モデルを生成する。また、需要予測モデルとして、例えば、ＬＳＴＭ（Ｌｏｎｇ  ｓｈｏｒｔ−ｔｅｒｍ  ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＮＮ（Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、およびその他の記憶を有するモデルを使用すれば、因子の時系列から水素の需要量を予測することもできる。需要予測モデル生成部２００は、生成した需要予測モデルを需要予測モデル更新部２１０に供給する。
【００７４】
需要予測モデル更新部２１０は、記憶部１１０と需要予測部２２０とに接続される。需要予測モデル更新部２１０は、複数種類の水素の需要量の実績値を含む学習データを用いて、需要予測モデルを学習により更新する。需要予測モデル更新部２１０は、需要予測モデル生成部２００が需要予測モデルの生成に用いた需要予測因子の情報よりも時間的に後の情報を更に用いて学習することが望ましい。需要予測モデル更新部２１０は、実際の水素需要によって更新された需要予測因子を用いて、需要予測モデルを学習してよい。需要予測モデル更新部２１０は、例えば、過去期間における需要予測因子と、過去期間以降の需要量の実績値とに基づいて、需要予測モデルを学習により更新してよい。
【００７５】
需要予測モデル更新部２１０は、予め定められた更新期間毎に、学習により新たな需要予測モデルに更新してよい。これに代えて、需要予測モデル更新部２１０は、予め定められた回数だけ学習したこと、または学習による誤差差分が予め定められた閾値を下回ったこと等の諸条件に応じて、需要予測モデルを更新してもよい。需要予測モデル更新部２１０は、需要予測因子の情報が更新されたことに応じて、需要予測モデルの学習を実行してよい。需要予測モデル更新部２１０は、更新期間において、１または複数回の学習を実行してよい。また、需要予測モデル更新部２１０は、適応学習またはオンライン学習等により、需要予測モデルを学習してよい。需要予測モデル更新部２１０は、更新した需要予測モデルを需要予測部２２０に供給する。
【００７６】
需要予測部２２０は、記憶部１１０に接続される。需要予測部２２０は、需要予測因子に基づいて、稼働計画の対象期間における、複数種類の水素のそれぞれについての予測需要量を、需要予測モデルを用いて生成する。
【００７７】
需要予測部２２０は、例えば、予め定められた期間毎に、将来の対象期間における各種類の水素の需要量を予測する。需要予測部２２０は、例えば、予測すべき期間の直前までの期間における需要予測因子を、需要予測モデルに適用して需要量を予測する。需要予測部２２０は、予測結果を記憶部１１０に供給し、予測部１２０または計画部１３０で用いる因子として記憶させる。また、需要予測部２２０は、予測結果を、予測部１２０の他の構成または計画部１３０に直接供給してよい。
【００７８】
電力価格予測モデル生成部２３０は、記憶部１１０と電力価格予測モデル更新部２４０とに接続される。電力価格予測モデル生成部２３０は、記憶部１１０からモデル生成のためのデータ（例えば、予測因子および／または実績値等）を受け取り、電力価格予測モデルを生成する。電力価格予測モデルは、電力価格予測因子に基づいて、対象期間における予測電力価格を算出するモデルであってよい。
【００７９】
電力価格予測モデル生成部２３０は、対象期間よりも過去の情報を用いて、事前学習またはオフライン学習等により、電力価格予測モデルを生成してよい。電力価格予測モデル生成部２３０は、例えば、回帰分析、ベイズ推論、ニューラルネットワーク、ガウシアン混合モデル、および隠れマルコフモデル等を用いて、電力価格予測モデルを生成する。また、電力価格予測モデルとして、例えば、ＬＳＴＭ、ＲＮＮ、およびその他の記憶を有するモデルを使用すれば、因子の時系列から電力価格を予測することもできる。電力価格予測モデル生成部２３０は、生成した電力価格予測モデルを電力価格予測モデル更新部２４０に供給する。
【００８０】
電力価格予測モデル更新部２４０は、記憶部１１０と電力価格予測部２５０とに接続される。電力価格予測モデル更新部２４０は、複数種類の電力のそれぞれについての電力価格の実績値を含む学習データを用いて、電力価格予測モデルを学習により更新してよい。電力価格予測モデル更新部２４０は、電力価格予測モデル生成部２３０が電力価格予測モデルの生成に用いた電力価格予測因子の情報よりも時間的に後の情報を更に用いて学習することが望ましい。電力価格予測モデル更新部２４０は、例えば、過去期間における電力価格予測因子と、過去期間以降の電力価格の実績値とに基づいて、電力価格予測モデルを学習により更新してよい。電力価格予測モデル更新部２４０は、実際の電力価格の推移によって更新された電力価格予測因子の情報を用いて、電力価格予測モデルを学習する。
【００８１】
電力価格予測モデル更新部２４０は、予め定められた更新期間毎に、学習により新たな電力価格予測モデルに更新してよい。これに代えて、電力価格予測モデル更新部２４０は、予め定められた回数だけ学習したこと、または学習による誤差差分が予め定められた閾値を下回ったこと等の諸条件に応じて、電力価格予測モデルを更新してもよい。電力価格予測モデル更新部２４０は、電力価格予測因子の情報が更新されたことに応じて、電力価格予測モデルの学習を実行してよい。電力価格予測モデル更新部２４０は、更新期間において、１または複数回の学習を実行してよい。電力価格予測モデル更新部２４０は、適応学習またはオンライン学習等により、電力価格予測モデルを学習してよい。電力価格予測モデル更新部２４０は、更新した電力価格予測モデルを電力価格予測部２５０に供給する。
【００８２】
電力価格予測部２５０は、記憶部１１０に接続される。電力価格予測部２５０は、複数種類の電力のそれぞれについて、電力価格予測因子に基づき、電力価格予測モデルを用いて、稼働計画の対象期間における予測電力価格を生成する。
【００８３】
電力価格予測部２５０は、予め定められた期間毎に、将来の対象期間における電力価格を予測する。電力価格予測部２５０は、例えば、予測すべき期間の直前までの期間における電力価格予測因子の情報を電力価格予測モデルに適用して、複数種類の電力のそれぞれについての電力価格を予測する。電力価格予測部２５０は、予測結果を記憶部１１０に供給し、予測部１２０または計画部１３０で用いる因子として記憶させる。また、電力価格予測部２５０は、予測結果を、予測部１２０の他の構成または計画部１３０に直接供給してよい。
【００８４】
発電量予測モデル生成部２６０は、記憶部１１０と発電量予測モデル更新部２７０とに接続される。発電量予測モデル生成部２６０は、記憶部１１０からモデル生成のためのデータ（例えば、予測因子および／または実績値等）を受け取り、発電量予測モデルを生成する。発電量予測モデルは、発電量予測因子に基づいて、対象期間における、発電装置３０において再生可能エネルギーを用いて生成される第１電力の予測発電量を予測するモデルであってよい。
【００８５】
発電量予測モデル生成部２６０は、対象期間よりも過去の情報を用いて、事前学習またはオフライン学習等により、発電量予測モデルを生成してよい。発電量予測モデル生成部２６０は、例えば、回帰分析、ベイズ推論、ニューラルネットワーク、ガウシアン混合モデル、および隠れマルコフモデル等を用いて、発電量予測モデルを生成する。また、発電量予測モデルとして、例えば、ＬＳＴＭ、ＲＮＮ、およびその他の記憶を有するモデルを使用すれば、因子の時系列から発電量を予測することもできる。発電量予測モデル生成部２６０は、生成した発電量予測モデルを発電量予測モデル更新部２７０に供給する。
【００８６】
発電量予測モデル更新部２７０は、記憶部１１０と発電量予測部２８０とに接続される。発電量予測モデル更新部２７０は、発電装置３０の再生可能エネルギー発電量の実績値を含む学習データを用いて、発電量予測モデルを学習により更新する。発電量予測モデル更新部２７０は、発電量予測モデル生成部２６０が発電量予測モデルの生成に用いた発電量予測因子の情報よりも時間的に後の情報を更に用いて学習することが望ましい。発電量予測モデル更新部２７０は、例えば、過去期間における発電量予測因子と、過去期間以降の発電装置３０の発電量の実績値とに基づいて、発電量予測モデルを学習により更新してよい。発電量予測モデル更新部２７０は、実際の発電装置３０の発電によって更新された発電量予測因子の情報を用いて、発電量予測モデルを学習する。
【００８７】
発電量予測モデル更新部２７０は、予め定められた更新期間毎に、学習により新たな発電量予測モデルに更新してよい。これに代えて、発電量予測モデル更新部２７０は、予め定められた回数だけ学習したこと、または学習による誤差差分が予め定められた閾値を下回ったこと等の諸条件に応じて、発電量予測モデルを更新してもよい。発電量予測モデル更新部２７０は、発電量予測因子の情報が更新されたことに応じて、発電量予測モデルの学習を実行してよい。発電量予測モデル更新部２７０は、更新期間において、１または複数回の学習を実行してよい。発電量予測モデル更新部２７０は、適応学習またはオンライン学習等により、発電量予測モデルを学習してよい。発電量予測モデル更新部２７０は、更新した発電量予測モデルを発電量予測部２８０に供給する。
【００８８】
発電量予測部２８０は、記憶部１１０に接続される。発電量予測部２８０は、発電量予測因子に基づいて、発電装置３０の予測発電量を、発電量予測モデルを用いて生成する。
【００８９】
発電量予測部２８０は、例えば、予め定められた期間毎に、将来の対象期間における発電装置３０の発電量を予測する。発電量予測部２８０は、記憶部１１０から発電量予測因子を受け取る。発電量予測部２８０は、例えば、予測すべき期間の直前までの期間における発電量予測因子の情報を、発電量予測モデルに適用して発電装置３０の発電量を予測する。発電量予測部２８０は、予測結果を記憶部１１０に供給し、予測部１２０または計画部１３０で用いる因子として記憶させる。また、発電量予測部２８０は、予測結果を、予測部１２０の他の構成または計画部１３０に直接供給してよい。
【００９０】
証明書価格予測モデル生成部２９０は、記憶部１１０と証明書価格予測モデル更新部３００とに接続される。証明書価格予測モデル生成部２９０は、記憶部１１０からモデル生成のためのデータ（例えば、予測因子および／または実績値等）を受け取り、証明書価格予測モデルを生成する。証明書価格予測モデルは、証明書価格予測因子に基づいて、対象期間における、予測証明書価格を算出するモデルであってよい。
【００９１】
証明書価格予測モデル生成部２９０は、対象期間よりも過去の情報を用いて、事前学習またはオフライン学習等により、証明書価格予測モデルを生成してよい。証明書価格予測モデル生成部２９０は、例えば、回帰分析、ベイズ推論、ニューラルネットワーク、ガウシアン混合モデル、および隠れマルコフモデル等を用いて、証明書価格予測モデルを生成する。また、証明書価格予測モデルとして、例えば、ＬＳＴＭ、ＲＮＮ、およびその他の記憶を有するモデルを使用すれば、因子の時系列から証明書価格を予測することもできる。証明書価格予測モデル生成部２９０は、生成した証明書価格予測モデルを証明書価格予測モデル更新部３００に供給する。
【００９２】
証明書価格予測モデル更新部３００は、記憶部１１０と証明書価格予測部３１０とに接続される。証明書価格予測モデル更新部３００は、証明書価格の実績値を含む学習データを用いて、証明書価格予測モデルを学習により更新する。証明書価格予測モデル更新部３００は、証明書価格予測モデル生成部２９０が証明書価格予測モデルの生成に用いた証明書価格予測因子の情報よりも時間的に後の情報を更に用いて学習することが望ましい。証明書価格予測モデル更新部３００は、例えば、過去期間における証明書価格予測因子と、過去期間以降の証明書価格の実績値とに基づいて、証明書価格予測モデルを学習により更新してよい。証明書価格予測モデル更新部３００は、計画装置９０と発電源証明装置８０との間の実際の取引きによって更新された証明書価格予測因子の情報を用いて、証明書価格予測モデルを学習する。
【００９３】
証明書価格予測モデル更新部３００は、予め定められた更新期間毎に、学習により新たな証明書価格予測モデルに更新してよい。これに代えて、証明書価格予測モデル更新部３００は、予め定められた回数だけ学習したこと、または学習による誤差差分が予め定められた閾値を下回ったこと等の諸条件に応じて、証明書価格予測モデルを更新してもよい。証明書価格予測モデル更新部３００は、証明書価格予測因子の情報が更新されたことに応じて、証明書価格予測モデルの学習を実行してよい。証明書価格予測モデル更新部３００は、更新期間において、１または複数回の学習を実行してよい。証明書価格予測モデル更新部３００は、適応学習またはオンライン学習等により、証明書価格予測モデルを学習してよい。証明書価格予測モデル更新部３００は、更新した証明書価格予測モデルを証明書価格予測部３１０に供給する。
【００９４】
証明書価格予測部３１０は、記憶部１１０に接続される。証明書価格予測部３１０は、証明書の予測証明書価格を、証明書価格予測因子に基づいて、証明書価格予測モデルを用いて生成する。
【００９５】
証明書価格予測部３１０は、例えば、予め定められた期間毎に、将来の対象期間における証明書価格を予測する。証明書価格予測部３１０は、記憶部１１０から証明書価格予測因子を受け取る。証明書価格予測部３１０は、例えば、予測すべき期間の直前までの期間における証明書価格予測因子の情報を、証明書価格予測モデルに適用して証明書価格を予測する。証明書価格予測部３１０は、予測結果を記憶部１１０に供給し、予測部１２０または計画部１３０で用いる因子として記憶させる。また、証明書価格予測部３１０は、予測結果を、予測部１２０の他の構成または計画部１３０に直接供給してよい。
【００９６】
貯蔵量予測モデル生成部３２０は、記憶部１１０と貯蔵量予測モデル更新部３３０とに接続される。貯蔵量予測モデル生成部３２０は、記憶部１１０からモデル生成のためのデータ（例えば、予測因子および／または実績値等）を受け取り、貯蔵量予測モデルを生成する。貯蔵量予測モデルは、複数種類の水素のそれぞれについて、対象期間における水素貯蔵装置６０の水素の予測貯蔵量を、対象期間より前における貯蔵量予測因子に基づいて予測するモデルであってよい。
【００９７】
貯蔵量予測モデル生成部３２０は、対象期間よりも過去の貯蔵量予測因子を用いて、事前学習またはオフライン学習等により、貯蔵量予測モデルを生成してよい。貯蔵量予測モデル生成部３２０は、例えば、回帰分析、ベイズ推論、ニューラルネットワーク、ガウシアン混合モデル、および隠れマルコフモデル等を用いて、貯蔵量予測モデルを生成する。また、貯蔵量予測モデルとして、例えば、ＬＳＴＭ、ＲＮＮ、およびその他の記憶を有するモデルを使用すれば、因子の時系列から水素貯蔵装置６０の貯蔵量を予測することもできる。貯蔵量予測モデル生成部３２０は、生成した貯蔵量予測モデルを貯蔵量予測モデル更新部３３０に供給する。
【００９８】
貯蔵量予測モデル更新部３３０は、記憶部１１０と貯蔵量予測部３４０に接続される。貯蔵量予測モデル更新部３３０は、水素貯蔵装置６０の水素の貯蔵量の実績値を含む学習データを用いて、貯蔵量予測モデルを学習により更新してよい。貯蔵量予測モデル更新部３３０は、貯蔵量予測モデル生成部３２０が貯蔵量予測モデルの生成に用いた貯蔵量予測因子の情報よりも時間的に後の情報を更に用いて学習することが望ましい。貯蔵量予測モデル更新部３３０は、例えば、過去期間における貯蔵量予測因子と、過去期間以降の水素貯蔵装置６０の水素の貯蔵量の実績値とに基づいて、貯蔵量予測モデルを学習により更新してよい。貯蔵量予測モデル更新部３３０は、実際の水素の貯蔵量の推移によって更新された貯蔵量予測因子の情報を用いて、貯蔵量予測モデルを学習してよい。
【００９９】
貯蔵量予測モデル更新部３３０は、予め定められた更新期間毎に、学習により新たな貯蔵量予測モデルに更新してよい。これに代えて、貯蔵量予測モデル更新部３３０は、予め定められた回数だけ学習したこと、または学習による誤差差分が予め定められた閾値を下回ったこと等の諸条件に応じて、貯蔵量予測モデルを更新してもよい。貯蔵量予測モデル更新部３３０は、貯蔵量予測因子の情報が更新されたことに応じて、貯蔵量予測モデルの学習を実行してよい。貯蔵量予測モデル更新部３３０は、更新期間において、１または複数回の学習を実行してよい。貯蔵量予測モデル更新部３３０は、適応学習またはオンライン学習等により、貯蔵量予測モデルを学習してよい。貯蔵量予測モデル更新部３３０は、更新した貯蔵量予測モデルを貯蔵量予測部３４０に供給する。
【０１００】
貯蔵量予測部３４０は、記憶部１１０に接続される。貯蔵量予測部３４０は、複数種類の水素のそれぞれについて、予測貯蔵量を、貯蔵量予測因子と貯蔵量予測モデルとを用いて生成してよい。
【０１０１】
貯蔵量予測部３４０は、予め定められた期間毎に、将来の対象期間における水素貯蔵装置６０の水素の貯蔵量を予測する。貯蔵量予測部３４０は、例えば、予測すべき期間の直前までの期間における貯蔵量予測因子の情報を、貯蔵量予測モデルに適用して水素貯蔵装置６０の水素の貯蔵量を予測する。貯蔵量予測部３４０は、予測結果を記憶部１１０に供給し、予測部１２０または計画部１３０で用いる因子として記憶させる。また、貯蔵量予測部３４０は、予測結果を、予測部１２０の他の構成または計画部１３０に直接供給してよい。
【０１０２】
第１水素価格予測モデル生成部３５０は、記憶部１１０と第１水素価格予測モデル更新部３６０とに接続される。第１水素価格予測モデル生成部３５０は、記憶部１１０からモデル生成のためのデータ（例えば、予測因子および／または実績値等）を受け取り、第１水素価格予測モデルを生成する。第１水素価格予測モデルは、複数種類の水素のそれぞれについて、対象期間における当該水素の予測第１水素価格を、第１水素価格予測因子に基づいて予測するモデルであってよい。
【０１０３】
第１水素価格予測モデル生成部３５０は、対象期間よりも過去の情報を用いて、事前学習またはオフライン学習等により、第１水素価格予測モデルを生成してよい。第１水素価格予測モデル生成部３５０は、例えば、回帰分析、ベイズ推論、ニューラルネットワーク、ガウシアン混合モデル、および隠れマルコフモデル等を用いて、第１水素価格予測モデルを生成する。また、第１水素価格予測モデルとして、例えば、ＬＳＴＭ、ＲＮＮ、およびその他の記憶を有するモデルを使用すれば、因子の時系列から第１水素価格を予測することもできる。第１水素価格予測モデル生成部３５０は、生成した第１水素価格予測モデルを第１水素価格予測モデル更新部３６０に供給する。
【０１０４】
第１水素価格予測モデル更新部３６０は、記憶部１１０と第１水素価格予測部３７０とに接続される。第１水素価格予測モデル更新部３６０は、第１水素価格の実績値を含む学習データを用いて、第１水素価格予測モデルを学習により更新する。第１水素価格予測モデル更新部３６０は、第１水素価格予測モデル生成部３５０が第１水素価格予測モデルの生成に用いた第１水素価格予測因子の情報よりも時間的に後の情報を更に用いて学習することが望ましい。第１水素価格予測モデル更新部３６０は、例えば、過去期間における第１水素価格予測因子と、過去期間以降の第１水素価格の実績値とに基づいて、第１水素価格予測モデルを学習により更新してよい。第１水素価格予測モデル更新部３６０は、実際の第１水素の売買によって更新された第１水素価格予測因子の情報を用いて、第１水素価格予測モデルを学習する。
【０１０５】
第１水素価格予測モデル更新部３６０は、予め定められた更新期間毎に、学習により新たな第１水素価格予測モデルに更新してよい。これに代えて、第１水素価格予測モデル更新部３６０は、予め定められた回数だけ学習したこと、または学習による誤差差分が予め定められた閾値を下回ったこと等の諸条件に応じて、第１水素価格予測モデルを更新してもよい。第１水素価格予測モデル更新部３６０は、第１水素価格予測因子の情報が更新されたことに応じて、第１水素価格予測モデルの学習を実行してよい。第１水素価格予測モデル更新部３６０は、更新期間において、１または複数回の学習を実行してよい。第１水素価格予測モデル更新部３６０は、適応学習またはオンライン学習等により、第１水素価格予測モデルを学習してよい。第１水素価格予測モデル更新部３６０は、更新した第１水素価格予測モデルを第１水素価格予測部３７０に供給する。
【０１０６】
第１水素価格予測部３７０は、記憶部１１０に接続される。第１水素価格予測部３７０は、複数種類の水素のそれぞれの予測第１水素価格を、第１水素価格予測モデルを用いて生成する。
【０１０７】
第１水素価格予測部３７０は、例えば、予め定められた期間毎に、将来の対象期間における第１水素価格を予測する。第１水素価格予測部３７０は、記憶部１１０から第１水素価格予測因子を受け取る。第１水素価格予測部３７０は、例えば、予測すべき期間の直前までの期間における第１水素価格予測因子の情報を、第１水素価格予測モデルに適用して第１水素価格を予測する。第１水素価格予測部３７０は、予測結果を記憶部１１０に供給し、予測部１２０または計画部１３０で用いる因子として記憶させる。また、第１水素価格予測部３７０は、予測結果を、予測部１２０の他の構成または計画部１３０に直接供給してよい。
【０１０８】
図５は、本実施形態の計画装置９０の予測部１２０の他の一部の詳細な構成例を示す。本実施形態の計画装置９０の予測部１２０は、図４に示す構成と図５に示す構成とを有してよい。
【０１０９】
予測部１２０は、稼働予測モデル生成部３８０と、稼働予測モデル更新部３９０と、稼働予測部４００とを有し、稼働予測を生成する。予測部１２０は、輸送予測モデル生成部４１０と、輸送予測モデル更新部４２０と、輸送予測部４３０とを有し、輸送予測を生成する。予測部１２０は、消費予測モデル生成部４４０と、消費予測モデル更新部４５０と、消費予測部４６０とを有し、水素の予測消費量を生成する。予測部１２０は、第２水素価格予測モデル生成部４７０と、第２水素価格予測モデル更新部４８０と、第２水素価格予測部４９０とを有し、予測第２水素価格を生成する。予測部１２０は、水素生産量予測モデル生成部５００と、水素生産量予測モデル更新部５１０と、水素生産量予測部５２０とを有し、水蒸気改質により生産される水素の予測水素生産量を生成する。
【０１１０】
ここで、記憶部１１０は、稼働予測因子、輸送予測因子、消費予測予測因子、第２水素価格予測因子、および水素生産量予測因子を含む予測因子をさらに記憶する。
【０１１１】
稼働予測因子は、水素発生装置５０の稼働に関する情報を含んでよい。稼働予測因子は、対象期間より前における、水素発生装置５０の稼働量、各種類の水素の生成量、水素貯蔵装置６０における各種類の水素の貯蔵量、水素の需要量、水素価格、水素発生装置５０の稼働計画、水素発生装置５０の水素の生成効率（例えば、単位電力当たりまたは単位時間当たりの水素の生成量等）、対象期間における、予測需要量、予測消費量、予測第１水素価格、および予測貯蔵量の少なくとも１つを含んでよい。
【０１１２】
輸送予測因子は、水素発生装置５０および需要先７５の間における水素の輸送に関する情報を含んでよい。輸送予測因子は、対象期間における、水素発生装置５０の稼働予測および各種類の水素の予測需要量の少なくとも１つを含んでよい。輸送予測因子は、対象期間より前における、水素貯蔵装置６０から輸送手段７０への各種類の水素の供給日時、供給量、供給回数、輸送手段７０の数、各輸送手段７０の種類、各輸送手段７０の水素の輸送可能な量、各輸送手段７０の輸送コスト、各輸送手段７０の輸送時間、複数の輸送手段７０の利用可能時間帯、および複数の輸送手段７０の配置の少なくとも１つをさらに含んでよい。
【０１１３】
消費予測因子は、各種類の水素の消費に関する情報を含んでよい。消費予測因子は、対象期間より前における、各種類の水素の需要量、各種類の水素の消費量、天気情報、各種類の水素の価格、需要先７５の各種類の水素の使用量に関する因子、および対象期間における水素の予測需要量を含んでよい。ここで、需要先７５の水素の使用量に関する因子は、例えば、水素製造システム１０で製造する水素を購入する需要先７５の数、および需要先７５の種類（例えば、燃料電池バス等に水素を供給する水素ステーションの事業者等）の少なくとも１つを含んでよい。
【０１１４】
第２水素価格予測因子は、水蒸気改質装置４０で生成される水素の価格に関する情報を含んでよい。第２水素価格予測因子は、対象期間より前における、水蒸気改質により生成された水素の価格、水素生成量、水素の需要量、水素の消費量、対象期間における、水素の予測需要量、水素の予測消費量、予測電力価格、稼働予測、および予測貯蔵量の少なくとも１つを含んでよい。
【０１１５】
水素生産量予測因子は、水蒸気改質装置４０により生産される水素に関する情報を含んでよい。水素生産量予測因子は、対象期間より前における、稼働計画、水素発生装置５０の稼働量、水素発生装置５０の水素生成量、水蒸気改質装置４０により生産された水素の量、水素の需要量、水素の消費量、需要先７５の数、天気情報、水素の価格、対象期間より前における、予測需要量、予測消費量、および稼働計画の少なくとも１つを含んでよい。
【０１１６】
稼働予測モデル生成部３８０は、記憶部１１０と稼働予測モデル更新部３９０とに接続され、モデル生成のためのデータ（例えば、予測因子および／または実績等）を記憶部１１０から受け取る。稼働予測モデル生成部３８０は、稼働予測因子に基づいて稼働予測モデルを生成してよい。稼働予測モデルは、対象期間における水素発生装置５０の稼働予測を、稼働予測因子に基づいて生成するモデルであってよい。
【０１１７】
稼働予測モデル生成部３８０は、対象期間よりも過去の情報を用いて、事前学習またはオフライン学習等により、稼働予測モデルを生成してよい。稼働予測モデル生成部３８０は、例えば、回帰分析、ベイズ推論、ニューラルネットワーク、ガウシアン混合モデル、および隠れマルコフモデル等を用いて、稼働予測モデルを生成する。また、稼働予測モデルとして、例えば、ＬＳＴＭ、ＲＮＮ、およびその他の記憶を有するモデルを使用すれば、因子の時系列から水素発生装置５０の稼働を予測することもできる。稼働予測モデル生成部３８０は、生成した稼働予測モデルを稼働予測モデル更新部３９０に供給する。
【０１１８】
稼働予測モデル更新部３９０は、記憶部１１０と稼働予測部４００とに接続され、学習のためのデータ（例えば、予測因子および／または実績等）を記憶部１１０から受け取る。稼働予測モデル更新部３９０は、水素発生装置５０の稼働の実績（稼働量または各種類の水素の生成量等）を含む学習データを用いて、稼働予測モデルを学習により更新する。稼働予測モデル更新部３９０は、稼働予測モデル生成部３８０が稼働予測モデルの生成に用いた稼働予測因子の情報よりも時間的に後の情報を更に用いて学習することが望ましい。稼働予測モデル更新部３９０は、水素発生装置５０の実際の稼働によって更新された稼働予測因子の情報を用いて、稼働予測モデルを学習する。稼働予測モデル更新部３９０は、例えば、過去期間における稼働予測因子と、過去期間以降の水素発生装置５０の稼働の実績とに基づいて、稼働予測モデルを学習により更新してよい。
【０１１９】
稼働予測モデル更新部３９０は、予め定められた更新期間毎に（例えばｘ時間またはｘ日間隔で）、学習により新たな稼働予測モデルに更新してよい。これに代えて、稼働予測モデル更新部３９０は、予め定められた回数だけ学習したこと、または学習による誤差差分が予め定められた閾値を下回ったこと等の諸条件に応じて、稼働予測モデルを更新してもよい。稼働予測モデル更新部３９０は、稼働予測因子の情報が更新されたことに応じて、稼働予測モデルの学習を実行してよい。稼働予測モデル更新部３９０は、更新期間において、１または複数回の学習を実行してよい。また、稼働予測モデル更新部３９０は、適応学習またはオンライン学習等により、稼働予測モデルを学習してよい。稼働予測モデル更新部３９０は、更新した稼働予測モデルを稼働予測部４００に供給する。
【０１２０】
稼働予測部４００は、記憶部１１０に接続される。稼働予測部４００は、稼働予測因子に基づいて、水素発生装置５０の稼働予測を、稼働予測モデルを用いて生成する。
【０１２１】
稼働予測部４００は、例えば、予め定められた期間毎に、将来の対象期間における水素発生装置５０の稼働を予測する。稼働予測部４００は、例えば、対象期間の直前までの期間における稼働予測因子の情報を、稼働予測モデルに適用して水素発生装置５０の稼働量を予測する。稼働予測部４００は、予測結果を記憶部１１０に供給し、予測部１２０または計画部１３０で用いる因子として記憶させる。また、稼働予測部４００は、予測結果を、予測部１２０の他の構成または計画部１３０に直接供給してよい。
【０１２２】
輸送予測モデル生成部４１０は、記憶部１１０と輸送予測モデル更新部４２０とに接続される。輸送予測モデル生成部４１０は、予測対象期間より前における輸送予測因子に基づいて、輸送予測モデルを生成する。輸送予測モデルは、対象期間における、水素貯蔵装置６０が貯蔵する複数種類の水素のそれぞれを少なくとも１つの需要先７５に輸送する計画の予測である輸送予測を生成するモデルであってよい。
【０１２３】
輸送予測モデル生成部４１０は、対象期間よりも過去の情報を用いて、事前学習またはオフライン学習等と呼ばれる処理により、輸送予測モデルを生成してよい。輸送予測モデル生成部４１０は、例えば、回帰分析、ベイズ推論、ニューラルネットワーク、ガウシアン混合モデル、および隠れマルコフモデル等を用いて、輸送予測モデルを生成する。また、輸送予測モデルとして、例えば、ＬＳＴＭ、ＲＮＮ、およびその他の記憶を有するモデルを使用すれば、因子の時系列から輸送を予測することもできる。輸送予測モデル生成部４１０は、生成した輸送予測モデルを輸送予測モデル更新部４２０に供給する。
【０１２４】
輸送予測モデル更新部４２０は、記憶部１１０と輸送予測部４３０とに接続される。輸送予測モデル更新部４２０は、輸送の実績値（例えば、実際に実行された輸送計画の内容等）を含む学習データを用いて、輸送予測モデルを学習により更新してよい。輸送予測モデル更新部４２０は、例えば、予め定められた更新期間毎に、学習により新たな輸送予測モデルに更新してよい。これに代えて、輸送予測モデル更新部４２０は、予め定められた回数だけ学習したこと、または学習による誤差差分が予め定められた閾値を下回ったこと等の諸条件に応じて、輸送予測モデルを更新してもよい。
【０１２５】
輸送予測モデル更新部４２０は、輸送予測モデル生成部４１０が輸送予測モデルの生成に用いた輸送予測因子の情報よりも時間的に後の情報を更に用いて学習することが望ましい。輸送予測モデル更新部４２０は、例えば、過去期間における輸送予測因子の値と、過去期間以降の輸送の実績値とに基づいて、輸送予測モデルを学習により更新してよい。輸送予測モデル更新部４２０は、実際の輸送計画の実施によって更新された輸送予測因子の情報を用いて、輸送予測モデルを学習する。輸送予測モデル更新部４２０は、輸送予測因子の情報が更新されたことに応じて、輸送予測モデルの学習を実行してよい。輸送予測モデル更新部４２０は、更新期間の間に、１または複数回の学習を実行してよい。また、輸送予測モデル更新部４２０は、適応学習またはオンライン学習等と呼ばれる処理により、輸送予測モデルを学習してよい。輸送予測モデル更新部４２０は、更新した輸送予測モデルを輸送予測部４３０に供給する。
【０１２６】
輸送予測部４３０は、記憶部１１０に接続される。輸送予測部４３０は、輸送予測因子に基づいて、輸送予測モデルを用いて、対象期間における輸送予測を生成する。
【０１２７】
輸送予測部４３０は、例えば、予め定められた期間毎に、将来の対象期間における輸送計画を予測する。輸送予測部４３０は、例えば、対象期間の直前までの期間における輸送予測因子の情報を、輸送予測モデルに適用して輸送計画を予測する。輸送予測部４３０は、予測結果を記憶部１１０に供給し、予測部１２０または計画部１３０で用いる因子として記憶させる。また、輸送予測部４３０は、予測結果を、予測部１２０の他の構成または計画部１３０に直接供給してよい。
【０１２８】
消費予測モデル生成部４４０は、記憶部１１０と消費予測モデル更新部４５０とに接続される。消費予測モデル生成部４４０は、記憶部１１０からモデル生成のためのデータ（例えば、予測因子および／または実績値等）を受け取り、消費予測モデルを生成する。消費予測モデルは、消費予測因子に基づいて、対象期間における複数種類の水素のそれぞれの予測消費量を算出するモデルであってよい。
【０１２９】
消費予測モデル生成部４４０は、対象期間よりも過去の情報を用いて、事前学習またはオフライン学習等により、消費予測モデルを生成してよい。消費予測モデル生成部４４０は、例えば、回帰分析、ベイズ推論、ニューラルネットワーク、ガウシアン混合モデル、および隠れマルコフモデル等を用いて、消費予測モデルを生成する。また、消費予測モデルとして、例えば、ＬＳＴＭ、ＲＮＮ、およびその他の記憶を有するモデルを使用すれば、因子の時系列から水素の消費量を予測することもできる。消費予測モデル生成部４４０は、生成した消費予測モデルを消費予測モデル更新部４５０に供給する。
【０１３０】
消費予測モデル更新部４５０は、記憶部１１０と消費予測部４６０とに接続される。消費予測モデル更新部４５０は、各種類の水素の消費量の実績値を含む学習データを用いて、消費予測モデルを学習により更新してよい。消費予測モデル更新部４５０は、消費予測モデル生成部４４０が消費予測モデルの生成に用いた消費予測因子の情報よりも時間的に後の情報を更に用いて学習することが望ましい。消費予測モデル更新部４５０は、例えば、過去期間における消費予測因子と、過去期間以降の各種類の水素の消費量の実績値とに基づいて、消費予測モデルを学習により更新してよい。消費予測モデル更新部４５０は、実際の各種類の水素の消費量の推移によって更新された消費予測因子の情報を用いて、消費予測モデルを学習してよい。
【０１３１】
消費予測モデル更新部４５０は、予め定められた更新期間毎に、学習により新たな消費予測モデルに更新してよい。これに代えて、消費予測モデル更新部４５０は、予め定められた回数だけ学習したこと、または学習による誤差差分が予め定められた閾値を下回ったこと等の諸条件に応じて、消費予測モデルを更新してもよい。消費予測モデル更新部４５０は、消費予測因子の情報が更新されたことに応じて、消費予測モデルの学習を実行してよい。消費予測モデル更新部４５０は、更新期間において、１または複数回の学習を実行してよい。また、消費予測モデル更新部４５０は、適応学習またはオンライン学習等により、消費予測モデルを学習してよい。消費予測モデル更新部４５０は、更新した消費予測モデルを消費予測部４６０に供給する。
【０１３２】
消費予測部４６０は、記憶部１１０に接続される。消費予測部４６０は、消費予測因子に基づいて、複数種類の水素のそれぞれの予測消費量を、消費予測モデルを用いて生成する。
【０１３３】
消費予測部４６０は、例えば、予め定められた期間毎に、将来の対象期間における水素の消費量を予測する。消費予測部４６０は、例えば、予測すべき期間の直前までの期間における消費予測因子の情報を、消費予測モデルに適用して水素の消費量を予測する。消費予測部４６０は、予測結果を記憶部１１０に供給し、予測部１２０または計画部１３０で用いる因子として記憶させる。また、消費予測部４６０は、予測結果を、予測部１２０の他の構成または計画部１３０に直接供給してよい。
【０１３４】
第２水素価格予測モデル生成部４７０は、記憶部１１０と第２水素価格予測モデル更新部４８０とに接続される。第２水素価格予測モデル生成部４７０は、記憶部１１０からモデル生成のためのデータ（例えば、予測因子および／または実績値等）を受け取り、第２水素価格予測モデルを生成する。第２水素価格予測モデルは、水蒸気改質により生産される水素について、対象期間における予測第２水素価格を、第２水素価格予測因子に基づいて予測するモデルであってよい。
【０１３５】
第２水素価格予測モデル生成部４７０は、対象期間よりも過去の情報を用いて、事前学習またはオフライン学習等により、第２水素価格予測モデルを生成してよい。第２水素価格予測モデル生成部４７０は、例えば、回帰分析、ベイズ推論、ニューラルネットワーク、ガウシアン混合モデル、および隠れマルコフモデル等を用いて、第２水素価格予測モデルを生成する。また、第２水素価格予測モデルとして、例えば、ＬＳＴＭ、ＲＮＮ、およびその他の記憶を有するモデルを使用すれば、因子の時系列から第２水素価格を予測することもできる。第２水素価格予測モデル生成部４７０は、生成した第２水素価格予測モデルを第２水素価格予測モデル更新部４８０に供給する。
【０１３６】
第２水素価格予測モデル更新部４８０は、記憶部１１０と第２水素価格予測部４９０とに接続される。第２水素価格予測モデル更新部４８０は、第２水素価格の実績値（例えば、水蒸気改質装置４０により生産される水素の価格）を含む学習データを用いて、第２水素価格予測モデルを学習により更新する。第２水素価格予測モデル更新部４８０は、第２水素価格予測モデル生成部４７０が第２水素価格予測モデルの生成に用いた第２水素価格予測因子の情報よりも時間的に後の情報を更に用いて学習することが望ましい。第２水素価格予測モデル更新部４８０は、例えば、過去期間における第２水素価格予測因子と、過去期間以降の第２水素価格の実績値とに基づいて、第２水素価格予測モデルを学習により更新してよい。第２水素価格予測モデル更新部４８０は、水蒸気改質装置４０により生産される水素の実際の売買によって更新された第２水素価格予測因子の情報を用いて、第２水素価格予測モデルを学習する。
【０１３７】
第２水素価格予測モデル更新部４８０は、予め定められた更新期間毎に、学習により新たな第２水素価格予測モデルに更新してよい。これに代えて、第２水素価格予測モデル更新部４８０は、予め定められた回数だけ学習したこと、または学習による誤差差分が予め定められた閾値を下回ったこと等の諸条件に応じて、第２水素価格予測モデルを更新してもよい。第２水素価格予測モデル更新部４８０は、第２水素価格予測因子の情報が更新されたことに応じて、第２水素価格予測モデルの学習を実行してよい。第２水素価格予測モデル更新部４８０は、更新期間において、１または複数回の学習を実行してよい。第２水素価格予測モデル更新部４８０は、適応学習またはオンライン学習等により、第２水素価格予測モデルを学習してよい。第２水素価格予測モデル更新部４８０は、更新した第２水素価格予測モデルを第２水素価格予測部４９０に供給する。
【０１３８】
第２水素価格予測部４９０は、記憶部１１０に接続される。第２水素価格予測部４９０は、対象期間における、水蒸気改質により生産される水素の予測第２水素価格を、第２水素価格予測モデルを用いて生成する。
【０１３９】
第２水素価格予測部４９０は、例えば、予め定められた期間毎に、将来の対象期間における第２水素価格を予測する。第２水素価格予測部４９０は、記憶部１１０から第２水素価格予測因子を受け取る。第２水素価格予測部４９０は、例えば、予測すべき期間の直前までの期間における第２水素価格予測因子の情報を、第２水素価格予測モデルに適用して第２水素価格を予測する。第２水素価格予測部４９０は、予測結果を記憶部１１０に供給し、予測部１２０または計画部１３０で用いる因子として記憶させる。また、第２水素価格予測部４９０は、予測結果を、予測部１２０の他の構成または計画部１３０に直接供給してよい。
【０１４０】
水素生産量予測モデル生成部５００は、記憶部１１０と水素生産量予測モデル更新部５１０とに接続される。水素生産量予測モデル生成部５００は、記憶部１１０からモデル生成のためのデータ（例えば、予測因子および／または実績値等）を受け取り、水素生産量予測モデルを生成する。水素生産量予測モデルは、対象期間における、水蒸気改質装置４０において水蒸気改質により生産される水素の水素生産量を、水素生産量予測因子に基づいて予測するモデルであってよい。
【０１４１】
水素生産量予測モデル生成部５００は、対象期間よりも過去の情報を用いて、事前学習またはオフライン学習等により、水素生産量予測モデルを生成してよい。水素生産量予測モデル生成部５００は、例えば、回帰分析、ベイズ推論、ニューラルネットワーク、ガウシアン混合モデル、および隠れマルコフモデル等を用いて、水素生産量予測モデルを生成する。また、水素生産量予測モデルとして、例えば、ＬＳＴＭ、ＲＮＮ、およびその他の記憶を有するモデルを使用すれば、因子の時系列から水素生産量を予測することもできる。水素生産量予測モデル生成部５００は、生成した水素生産量予測モデルを水素生産量予測モデル更新部５１０に供給する。
【０１４２】
水素生産量予測モデル更新部５１０は、記憶部１１０と水素生産量予測部５２０とに接続される。水素生産量予測モデル更新部５１０は、水素生産量の実績値を含む学習データを用いて、水素生産量予測モデルを学習により更新する。水素生産量予測モデル更新部５１０は、水素生産量予測モデル生成部５００が水素生産量予測モデルの生成に用いた水素生産量予測因子の情報よりも時間的に後の情報を更に用いて学習することが望ましい。水素生産量予測モデル更新部５１０は、例えば、過去期間における水素生産量予測因子と、過去期間以降の水素生産量の実績値とに基づいて、水素生産量予測モデルを学習により更新してよい。水素生産量予測モデル更新部５１０は、実際の水蒸気改質装置４０における水素生産によって更新された水素生産量予測因子の情報を用いて、水素生産量予測モデルを学習する。
【０１４３】
水素生産量予測モデル更新部５１０は、予め定められた更新期間毎に、学習により新たな水素生産量予測モデルに更新してよい。これに代えて、水素生産量予測モデル更新部５１０は、予め定められた回数だけ学習したこと、または学習による誤差差分が予め定められた閾値を下回ったこと等の諸条件に応じて、水素生産量予測モデルを更新してもよい。水素生産量予測モデル更新部５１０は、水素生産量予測因子の情報が更新されたことに応じて、水素生産量予測モデルの学習を実行してよい。水素生産量予測モデル更新部５１０は、更新期間において、１または複数回の学習を実行してよい。水素生産量予測モデル更新部５１０は、適応学習またはオンライン学習等により、水素生産量予測モデルを学習してよい。水素生産量予測モデル更新部５１０は、更新した水素生産量予測モデルを水素生産量予測部５２０に供給する。
【０１４４】
水素生産量予測部５２０は、記憶部１１０に接続される。水素生産量予測部５２０は、対象期間における、水蒸気改質により生産される水素の予測水素生産量を水素生産量予測モデルを用いて生成する。
【０１４５】
水素生産量予測部５２０は、例えば、予め定められた期間毎に、将来の対象期間における水素生産量を予測する。水素生産量予測部５２０は、記憶部１１０から水素生産量予測因子を受け取る。水素生産量予測部５２０は、例えば、予測すべき期間の直前までの期間における水素生産量予測因子の情報を、水素生産量予測モデルに適用して水素生産量を予測する。水素生産量予測部５２０は、予測結果を記憶部１１０に供給し、予測部１２０または計画部１３０で用いる因子として記憶させる。また、水素生産量予測部５２０は、予測結果を、予測部１２０の他の構成または計画部１３０に直接供給してよい。
【０１４６】
図６は、本実施形態の計画装置９０の計画部１３０の詳細な構成を示す。計画部１３０は、輸送計画モデル生成部５３０と、輸送計画モデル更新部５４０と、輸送計画部５５０とを有し、対象期間における輸送計画を生成する。計画部１３０は、稼働計画モデル生成部５６０と、稼働計画モデル更新部５７０と、稼働計画部５８０とを有し、対象期間における稼働計画を生成する。
【０１４７】
ここで、記憶部１１０は、輸送計画因子および稼働計画因子の少なくとも１つを含む計画因子を記憶する。
【０１４８】
輸送計画因子は、水素貯蔵装置６０に貯蔵された水素を需要先７５に輸送する輸送計画に関する情報を含んでよい。輸送計画因子は、対象期間よりも前における、水素貯蔵装置６０に貯蔵された複数種類の水素のそれぞれの貯蔵量、複数種類の水素のそれぞれの需要量、水素発生装置５０の稼働量、対象期間における、複数種類の水素のそれぞれの予測貯蔵量、予測需要量、および稼働予測の少なくとも１つを含んでよい。輸送計画因子は、輸送予測因子を含んでよい。輸送計画因子は、輸送手段７０の種類、輸送手段７０の輸送経路、輸送手段７０の数、各輸送手段７０の輸送コスト、各輸送手段７０の配置、および各輸送手段７０の水素の輸送可能な量の少なくとも１つをさらに含んでよい。
【０１４９】
稼働計画因子は、水素発生装置５０の稼働に関する情報を含んでよい。稼働計画因子は、例えば、対象期間より前における、水素発生装置５０の稼働量、証明書価格、水素貯蔵装置６０の各種類の水素の貯蔵量、水素発生装置５０の各種類の水素の生成効率、発電装置３０の発電量、電力価格、対象期間における、各種類の水素の予測需要量、予測消費量、予測発電量、予測電力価格、予測証明書価格、予測貯蔵量、および稼働予測の少なくとも１つを含んでよい。
【０１５０】
輸送計画モデル生成部５３０は、記憶部１１０と輸送計画モデル更新部５４０とに接続され、モデル生成のためのデータ（例えば、計画因子および／または実績等）を記憶部１１０から受け取り、輸送計画モデルを生成する。輸送計画モデルは、対象期間より前における輸送計画因子に基づいて、対象期間における、輸送計画を生成するモデルであってよい。
【０１５１】
輸送計画モデル生成部５３０は、対象期間よりも過去の情報を用いて、事前学習またはオフライン学習等により、輸送計画モデルを生成してよい。輸送計画モデル生成部５３０は、例えば、回帰分析、ベイズ推論、ニューラルネットワーク、ガウシアン混合モデル、および隠れマルコフモデル等を用いて、輸送計画モデルを生成する。また、輸送計画モデルとして、例えば、ＬＳＴＭ、ＲＮＮ、およびその他の記憶を有するモデルを使用すれば、因子の時系列から輸送計画を生成することもできる。輸送計画モデル生成部５３０は、生成した輸送計画モデルを輸送計画モデル更新部５４０に供給する。
【０１５２】
輸送計画モデル更新部５４０は、記憶部１１０と輸送計画部５５０とに接続される。輸送計画モデル更新部５４０は、例えば、Ｑ学習、ＳＡＲＳＡ法、またはモンテカルロ法等の強化学習を実行することによって、輸送計画モデルを学習する。
【０１５３】
輸送計画モデル更新部５４０は、水素製造システム１０における水素の生産性（一例として、水素製造システム１０により得られる利益および／または水素の輸送コスト）を評価する評価指標に基づいて、輸送計画モデルを学習により更新してよい。輸送計画モデル更新部５４０は、各需要先７５における各種類の水素の予測需要量を満たすこと等を含む制約条件の下での評価指標が所定範囲（一例として、最大値）になるように、輸送計画モデルを学習して更新してよい。評価指標は、計画装置９０により算出されてよく、または外部の装置から計画装置９０に供給されてよい。ここで、制約条件は、水素貯蔵装置６０の最大貯蔵可能量、輸送手段７０の数、および輸送手段７０の最大輸送可能量の少なくとも１つをさらに含んでよい。
【０１５４】
輸送計画モデル更新部５４０は、輸送計画モデル生成部５３０が輸送計画モデルの生成に用いた輸送計画因子の情報よりも時間的に後の情報を更に用いて学習することが望ましい。輸送計画モデル更新部５４０は、例えば、過去期間における輸送計画因子と、過去期間以降の輸送計画因および／または輸送計画の評価指標とに基づいて、輸送計画モデルを学習により更新してよい。輸送計画モデル更新部５４０は、実際の輸送計画の実施に応じて算出された評価指標を用いて、輸送計画モデルを学習する。
【０１５５】
輸送計画モデル更新部５４０は、例えば、予め定められた更新期間毎に、学習により新たな輸送計画モデルに更新してよい。これに代えて、輸送計画モデル更新部５４０は、予め定められた回数だけ学習したこと、または、評価指標が最大、最小、もしくは予め定められた範囲内になったこと等の諸条件に応じて、輸送計画モデルを更新してもよい。輸送計画モデル更新部５４０は、適応学習またはオンライン学習等により、輸送計画モデルを学習してよい。輸送計画モデル更新部５４０は、更新期間において、１または複数回の学習を実行してよい。輸送計画モデル更新部５４０は、更新した輸送計画モデルを輸送計画部５５０に供給する。
【０１５６】
輸送計画部５５０は、記憶部１１０に接続される。輸送計画部５５０は、対象期間における、水素貯蔵装置６０が貯蔵する水素を少なくとも１つの需要先７５に輸送する輸送計画を、輸送計画モデルを用いて、輸送計画因子に基づいて生成する。
【０１５７】
輸送計画部５５０は、例えば、予め定められた期間毎に、将来の対象期間における輸送計画を生成する。輸送計画部５５０は、例えば、計画すべき期間の直前までの期間における輸送計画因子の情報を、輸送計画モデルに適用して輸送計画を生成する。輸送計画部５５０は、輸送計画の計画データを、稼働計画部５８０、予測部１２０、制御部１４０、および記憶部１１０の少なくとも１つに供給してよい。
【０１５８】
稼働計画モデル生成部５６０は、記憶部１１０と稼働計画モデル更新部５７０とに接続され、モデル生成のためのデータ（例えば、計画因子および／または実績等）を記憶部１１０から受け取り、稼働計画モデルを生成する。稼働計画モデルは、対象期間より前における稼働計画因子に基づいて、対象期間中における、稼働計画を生成するモデルであってよい。
【０１５９】
稼働計画モデル生成部５６０は、対象期間よりも過去の情報を用いて、事前学習またはオフライン学習等により、稼働計画モデルを生成してよい。稼働計画モデル生成部５６０は、例えば、回帰分析、ベイズ推論、ニューラルネットワーク、ガウシアン混合モデル、および隠れマルコフモデル等を用いて、稼働計画モデルを生成する。また、稼働計画モデルとして、例えば、ＬＳＴＭ、ＲＮＮ、およびその他の記憶を有するモデルを使用すれば、因子の時系列から稼働計画を生成することもできる。稼働計画モデル生成部５６０は、生成した稼働計画モデルを稼働計画モデル更新部５７０に供給する。
【０１６０】
稼働計画モデル更新部５７０は、記憶部１１０と稼働計画部５８０とに接続される。稼働計画モデル更新部５７０は、例えば、Ｑ学習、ＳＡＲＳＡ法、またはモンテカルロ法等の強化学習を実行することによって、稼働計画モデルを学習する。
【０１６１】
稼働計画モデル更新部５７０は、水素製造システム１０における水素の生産性（一例として、水素製造システム１０により得られる利益）を評価する評価指標に基づいて、稼働計画モデルを学習により更新する。稼働計画モデル更新部５７０は、各種類の水素の予測需要量を満たすこと等を含む制約条件の下での評価指標が所定範囲（一例として、最大値）になるように、稼働計画モデルを学習して更新してよい。ここで、制約条件は、水素貯蔵装置６０の最大貯蔵可能量、発電装置３０の発電効率、輸送手段７０の数、および輸送手段７０の最大輸送可能量の少なくとも１つをさらに含んでよい。
【０１６２】
また、評価指標は、水素製造システム１０における、運営コスト、売上、利益、および、供給する各種類の水素の単位量当たりの原価の少なくとも１つに基づくものであってよい。評価指標は、計画装置９０により算出されてよく、または外部の装置から計画装置９０に供給されてよい。評価指標は、例えば、目的関数により算出されるものであってよい。
【０１６３】
稼働計画モデル更新部５７０は、稼働計画モデル生成部５６０が稼働計画モデルの生成に用いた稼働計画因子の情報よりも時間的に後の情報を更に用いて学習することが望ましい。稼働計画モデル更新部５７０は、例えば、過去期間における稼働計画因子と、過去期間以降の稼働計画因および／または稼働計画の評価指標とに基づいて、稼働計画モデルを学習により更新してよい。稼働計画モデル更新部５７０は、実際の稼働計画の実施に応じて算出された評価指標を用いて、稼働計画モデルを学習する。
【０１６４】
稼働計画モデル更新部５７０は、例えば、予め定められた更新期間毎に、学習により新たな稼働計画モデルに更新してよい。これに代えて、稼働計画モデル更新部５７０は、予め定められた回数だけ学習したこと、または、評価指標が最大、最小、もしくは予め定められた範囲内になったこと等の諸条件に応じて、稼働計画モデルを更新してもよい。稼働計画モデル更新部５７０は、適応学習またはオンライン学習等により、稼働計画モデルを学習してよい。稼働計画モデル更新部５７０は、更新期間において、１または複数回の学習を実行してよい。稼働計画モデル更新部５７０は、更新した稼働計画モデルを稼働計画部５８０に供給する。
【０１６５】
稼働計画部５８０は、記憶部１１０に接続される。稼働計画部５８０は、複数種類の水素のそれぞれの予測水素需要量に基づいて、生成の環境負荷が異なる複数種類の水素を水素発生装置５０により生成する稼働計画を生成する。稼働計画部５８０は、予測証明書価格に基づいて証明書を取得して第２電力の使用量の一部を第１電力としての使用量とみなして複数種類の水素を生成する稼働計画を生成可能である。
【０１６６】
稼働計画部５８０は、例えば、予め定められた期間毎に、将来の対象期間における稼働計画を生成する。稼働計画部５８０は、例えば、計画すべき期間の直前までの期間における稼働計画因子の情報を、稼働計画モデルに適用して稼働計画を生成する。稼働計画部５８０は、稼働計画の計画データを、予測部１２０、制御部１４０、および記憶部１１０の少なくとも１つに供給してよい。
【０１６７】
なお、予測因子および計画因子を含む複数の因子の少なくとも１つは、略一定時間毎の時系列の情報でよい。複数の因子の少なくとも１つは、時間の経過と共にそれぞれ追加または更新されてよい。複数の因子の少なくとも１つは、計画装置９０において生成された予測結果、および計画データの少なくとも１つを含んでよい。また、複数の因子の少なくとも１つは、外部のデータベースおよび水素製造システム１０における管理装置１５０等から供給された情報を含んでよい。また、各因子は、他の因子を含んでよい。
【０１６８】
以上の本実施形態に係る計画装置９０は、複数種類の水素の需要を予測し、予測結果に応じた効率的な稼働計画を生成し、水素製造システム１０の各装置を当該稼働計画に従って制御することができる。このような計画装置９０の動作について、次に説明する。
【０１６９】
図７は、本実施形態に係る計画装置９０の動作フローの一例を示す。
【０１７０】
制御部１４０および取得部１００は、過去のトレンドとなる予測因子および計画因子の情報を取得する（Ｓ７１０）。制御部１４０および取得部１００は、例えば、時刻ｔ０から時刻ｔ１における、予測因子および計画因子の情報を取得する。記憶部１１０は、取得した予測因子および計画因子の情報を受け取り記憶する。また、取得部１００は、予測因子および計画因子の情報を予測部１２０および計画部１３０に直接供給してもよい。
【０１７１】
記憶部１１０は、例えば、需要予測因子、発電量予測因子、電力価格予測因子、貯蔵量予測因子、第１水素価格予測因子、稼働予測因子、輸送予測因子、消費予測因子、および稼働計画因子の少なくとも１つは、複数種類の水素または電力のそれぞれに関連付けて記憶してよい。
【０１７２】
次に、予測部１２０および計画部１３０は、モデルを生成する（Ｓ７２０）。予測部１２０および計画部１３０は、記憶部１１０から受け取った、時刻ｔ０から時刻ｔ１の期間における予測因子および計画因子に基づき、モデルを生成する。
【０１７３】
需要予測モデル生成部２００は、時刻ｔ０から時刻ｔ１の期間における需要予測因子を用いて、需要予測モデルを生成する。電力価格予測モデル生成部２３０は、時刻ｔ０から時刻ｔ１の期間における電力価格予測因子を用いて、電力価格予測モデルを生成する。発電量予測モデル生成部２６０は、時刻ｔ０から時刻ｔ１の期間における発電量予測因子を用いて、発電量予測モデルを生成する。証明書価格予測モデル生成部２９０は、時刻ｔ０から時刻ｔ１の期間における証明書価格予測因子を用いて、証明書価格予測モデルを生成する。貯蔵量予測モデル生成部３２０は、時刻ｔ０から時刻ｔ１の期間における貯蔵量予測因子を用いて、貯蔵量予測モデルを生成する。第１水素価格予測モデル生成部３５０は、時刻ｔ０から時刻ｔ１の期間における第１水素価格予測因子を用いて、第１水素価格予測モデルを生成する。
【０１７４】
稼働予測モデル生成部３８０は、時刻ｔ０から時刻ｔ１の期間における稼働予測因子を用いて、稼働予測モデルを生成する。輸送予測モデル生成部４１０は、時刻ｔ０から時刻ｔ１の期間における輸送予測因子を用いて、輸送予測モデルを生成する。消費予測モデル生成部４４０は、時刻ｔ０から時刻ｔ１の期間における消費予測因子を用いて、消費予測モデルを生成する。第２水素価格予測モデル生成部４７０は、時刻ｔ０から時刻ｔ１の期間における第２水素価格予測因子を用いて、第２水素価格予測モデルを生成する。水素生産量予測モデル生成部５００は、時刻ｔ０から時刻ｔ１の期間における水素生産量予測因子を用いて、水素生産量予測モデルを生成する。
【０１７５】
輸送計画モデル生成部５３０は、時刻ｔ０から時刻ｔ１の期間における輸送計画因子を用いて、輸送計画モデルを生成する。稼働計画モデル生成部５６０は、時刻ｔ０から時刻ｔ１の期間における稼働計画因子を用いて、稼働計画モデルを生成する。
【０１７６】
需要予測モデル生成部２００、発電量予測モデル生成部２６０、消費予測モデル生成部４４０、貯蔵量予測モデル生成部３２０、第１水素価格予測モデル生成部３５０、稼働予測モデル生成部３８０、輸送予測モデル生成部４１０、消費予測モデル生成部４４０、および稼働計画モデル生成部５６０の少なくとも１つは、複数種類の水素または電力について、それぞれに対応する因子を用いてモデルを複数生成してよい。
【０１７７】
また、予測部１２０および計画部１３０は、水素製造システム１０における対象の装置の物理モデルに基づく仮想データを予測データとし、当該予測データおよび過去の対象の装置の稼働において取得された実データを比較することにより、モデルを生成してよい。例えば、予測部１２０および計画部１３０は、予測結果または計画データと、過去の実データから導出された目標データとの誤差が、誤差最小（例えば、０）または予め定められた値未満となるように、学習を実行してモデルを生成する。
【０１７８】
予測部１２０および計画部１３０は、一例として、時刻ｔ０から時刻ｔ１の期間におけるＭ日間の期間を仮想的な対象期間とする。なお、Ｍ日間は、例えば、数日または十数日、１または数週間といった期間でよい。そして、予測部１２０および計画部１３０は、時刻ｔ０から時刻ｔ１の期間における対象期間よりも前の期間の因子に基づく対象期間の予測結果または計画データと、対象期間の実データまたは仮想データとの誤差が、最小となるように学習する。
【０１７９】
なお、このような予測部１２０および計画部１３０によるモデルの生成は、対象の装置の稼働に伴って計画装置９０が当該対象の装置の実データを取得する前に、実行されてよい。
【０１８０】
次に、予測部１２０および計画部１３０は、生成したモデルを学習して更新する（Ｓ７３０）。ここで、制御部１４０および取得部１００は、各因子の情報をさらに取得してよい。制御部１４０および取得部１００は、例えば、時刻ｔ２から時刻ｔ３における、各因子の情報を取得する。また、計画装置９０は、時刻ｔ２から時刻ｔ３に実施された計画の評価指標を、算出または外部の装置等から取得してよい。また、予測部１２０および計画部１３０は、例えば、時刻ｔ２から時刻ｔ３における予測結果および計画データ等を含む、各因子の情報を生成してもよい。なお、時刻ｔ２から時刻ｔ３の間の期間は、時刻ｔ０から時刻ｔ１の期間の後の期間とする。予測部１２０および計画部１３０は、新たな各因子の情報および／または評価指標を用いて学習してよい。
【０１８１】
例えば、需要予測モデル更新部２１０は、需要予測因子に基づき、需要予測モデルを適応学習する。需要予測モデル更新部２１０は、時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間における、水素発生装置５０で生成した各種類の水素に対する需要量を用いて、需要予測モデルを適応学習してよい。需要予測モデル更新部２１０は、需要予測モデルを用いて時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間における各種類の水素の需要量を予測した結果が、取得した時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間の実際の各種類の水素の需要量（実績値）と一致するように学習してよい。
【０１８２】
需要予測モデル更新部２１０は、一例として、時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間におけるＭ日間の期間を仮想的な対象期間とする。需要予測モデル更新部２１０は、時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間における対象期間よりも前の期間の需要予測因子に基づく対象期間の予測結果と、当該対象期間の実績値との誤差が、誤差最小（例えば、０）または予め定められた値未満となるように学習してよい。
【０１８３】
電力価格予測モデル更新部２４０は、電力価格予測因子に基づき、電力価格予測モデルを適応学習する。電力価格予測モデル更新部２４０は、時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間における各種類の電力の電力価格を用いて、電力価格予測モデルを適応学習してよい。電力価格予測モデル更新部２４０は、電力価格予測モデルを用いて時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間における各種類の電力の電力価格を予測した結果が、取得した時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間の実際の各種類の電力の電力価格（実績値）と一致するように学習してよい。
【０１８４】
電力価格予測モデル更新部２４０は、一例として、時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間におけるＭ日間の期間を仮想的な対象期間とする。電力価格予測モデル更新部２４０は、時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間における対象期間よりも前の期間の電力価格予測因子に基づく対象期間の予測結果と、当該対象期間の実績値との誤差が、誤差最小（例えば、０）または予め定められた値未満となるように学習する。
【０１８５】
発電量予測モデル更新部２７０は、発電量予測因子に基づき、発電量予測モデルを適応学習する。発電量予測モデル更新部２７０は、時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間における、発電装置３０の発電量を用いて、発電量予測モデルを適応学習してよい。発電量予測モデル更新部２７０は、発電量予測モデルを用いて時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間における発電装置３０の発電量を予測した結果が、取得した時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間の実際の発電量（実績値）と一致するように学習してよい。
【０１８６】
発電量予測モデル更新部２７０は、一例として、時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間におけるＭ日間の期間を仮想的な対象期間とする。発電量予測モデル更新部２７０は、時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間における対象期間よりも前の期間の発電量予測因子に基づく対象期間の予測結果と、当該対象期間の実績値との誤差が、誤差最小（例えば、０）または予め定められた値未満となるように学習してよい。
【０１８７】
証明書価格予測モデル更新部３００は、証明書価格予測因子に基づき、証明書価格予測モデルを適応学習する。証明書価格予測モデル更新部３００は、時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間における、ＧｏＯの証明書価格を用いて、証明書価格予測モデルを適応学習してよい。証明書価格予測モデル更新部３００は、証明書価格予測モデルを用いて時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間における証明書価格を予測した結果が、取得した時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間の実際の証明書価格（実績値）と一致するように学習してよい。
【０１８８】
証明書価格予測モデル更新部３００は、一例として、時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間におけるＭ日間の期間を仮想的な対象期間とする。証明書価格予測モデル更新部３００は、時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間における対象期間よりも前の期間の証明書価格予測因子に基づく対象期間の予測結果と、当該対象期間の実績値との誤差が、誤差最小（例えば、０）または予め定められた値未満となるように学習してよい。
【０１８９】
貯蔵量予測モデル更新部３３０は、複数種類の水素に関する貯蔵量予測因子に基づき、貯蔵量予測モデルを適応学習する。貯蔵量予測モデル更新部３３０は、時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間における水素貯蔵装置６０の各種類の水素の貯蔵量を用いて、貯蔵量予測モデルを適応学習してよい。貯蔵量予測モデル更新部３３０は、貯蔵量予測モデルを用いて時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間における水素貯蔵装置６０の複数種類の水素のそれぞれの貯蔵量を予測した結果が、取得した時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間の実際の水素貯蔵装置６０の貯蔵量（実績値）と一致するように学習してよい。
【０１９０】
貯蔵量予測モデル更新部３３０は、一例として、時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間におけるＭ日間の期間を仮想的な対象期間とする。貯蔵量予測モデル更新部３３０は、時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間における対象期間よりも前の期間の貯蔵量予測因子に基づく対象期間の予測結果と、当該対象期間の実績値との誤差が、誤差最小（例えば、０）または予め定められた値未満となるように学習してよい。
【０１９１】
第１水素価格予測モデル更新部３６０は、第１水素価格予測因子に基づき、第１水素価格予測モデルを適応学習する。第１水素価格予測モデル更新部３６０は、時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間における、第１水素価格を用いて、第１水素価格予測モデルを適応学習してよい。第１水素価格予測モデル更新部３６０は、第１水素価格予測モデルを用いて時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間における各種類の水素の第１水素価格を予測した結果が、取得した時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間の実際の第１水素価格（実績値）と一致するように学習してよい。
【０１９２】
第１水素価格予測モデル更新部３６０は、一例として、時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間におけるＭ日間の期間を仮想的な対象期間とする。第１水素価格予測モデル更新部３６０は、時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間における対象期間よりも前の期間の第１水素価格予測因子に基づく対象期間の予測結果と、当該対象期間の実績値との誤差が、誤差最小（例えば、０）または予め定められた値未満となるように学習してよい。
【０１９３】
稼働予測モデル更新部３９０は、稼働予測因子に基づき、稼働予測モデルを適応学習する。稼働予測モデル更新部３９０は、時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間における、水素発生装置５０の稼働状況を用いて、稼働予測モデルを適応学習してよい。稼働予測モデル更新部３９０は、稼働予測モデルを用いて時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間における水素発生装置５０の稼働量等を予測した結果が、取得した時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間の当該水素発生装置５０の実際の稼働状況（実績値）と一致するように学習してよい。
【０１９４】
稼働予測モデル更新部３９０は、一例として、時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間におけるＭ日間の期間を仮想的な対象期間とする。稼働予測モデル更新部３９０は、時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間における対象期間よりも前の期間の稼働予測因子に基づく対象期間の予測結果と、当該対象期間の実績値との誤差が、誤差最小（例えば、０）または予め定められた値未満となるように学習してよい。
【０１９５】
輸送予測モデル更新部４２０は、輸送予測因子に基づき、輸送予測モデルを適応学習する。輸送予測モデル更新部４２０は、時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間における、水素貯蔵装置６０から輸送手段７０により水素を輸送する輸送計画または輸送状況を用いて、輸送予測モデルを適応学習してよい。輸送予測モデル更新部４２０は、輸送予測モデルを用いて時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間における輸送計画等を予測した結果が、取得した時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間の実際の輸送状況（実績値）と一致するように学習してよい。
【０１９６】
輸送予測モデル更新部４２０は、一例として、時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間におけるＭ日間の期間を仮想的な対象期間とする。輸送予測モデル更新部４２０は、時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間における対象期間よりも前の期間の輸送予測因子に基づく対象期間の予測結果と、当該対象期間の実績値との誤差が、誤差最小（例えば、０）または予め定められた値未満となるように学習してよい。
【０１９７】
消費予測モデル更新部４５０は、消費予測因子に基づき、消費予測モデルを適応学習する。消費予測モデル更新部４５０は、時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間における水素の消費量を用いて、消費予測モデルを適応学習してよい。消費予測モデル更新部４５０は、消費予測モデルを用いて時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間における各種類の水素の消費量を予測した結果が、取得した時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間の実際の消費量（実績値）と一致するように学習してよい。
【０１９８】
消費予測モデル更新部４５０は、一例として、時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間におけるＭ日間の期間を仮想的な対象期間とする。消費予測モデル更新部４５０は、時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間における対象期間よりも前の期間の消費予測因子に基づく対象期間の予測結果と、当該対象期間の実績値との誤差が、誤差最小（例えば、０）または予め定められた値未満となるように学習してよい。
【０１９９】
第２水素価格予測モデル更新部４８０は、第２水素価格予測因子に基づき、第２水素価格予測モデルを適応学習する。第２水素価格予測モデル更新部４８０は、時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間における、第２水素価格を用いて、第２水素価格予測モデルを適応学習してよい。第２水素価格予測モデル更新部４８０は、第２水素価格予測モデルを用いて時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間における第２水素価格を予測した結果が、取得した時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間の実際の第２水素価格（実績値）と一致するように学習してよい。
【０２００】
第２水素価格予測モデル更新部４８０は、一例として、時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間におけるＭ日間の期間を仮想的な対象期間とする。第２水素価格予測モデル更新部４８０は、時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間における対象期間よりも前の期間の第２水素価格予測因子に基づく対象期間の予測結果と、当該対象期間の実績値との誤差が、誤差最小（例えば、０）または予め定められた値未満となるように学習してよい。
【０２０１】
水素生産量予測モデル更新部５１０は、水素生産量予測因子に基づき、水素生産量予測モデルを適応学習する。水素生産量予測モデル更新部５１０は、時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間における、水素生産量を用いて、水素生産量予測モデルを適応学習してよい。水素生産量予測モデル更新部５１０は、水素生産量予測モデルを用いて時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間における水素生産量価格を予測した結果が、取得した時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間の実際の水素生産量（実績値）と一致するように学習してよい。
【０２０２】
水素生産量予測モデル更新部５１０は、一例として、時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間におけるＭ日間の期間を仮想的な対象期間とする。水素生産量予測モデル更新部５１０は、時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間における対象期間よりも前の期間の水素生産量予測因子に基づく対象期間の予測結果と、当該対象期間の実績値との誤差が、誤差最小（例えば、０）または予め定められた値未満となるように学習してよい。
【０２０３】
輸送計画モデル更新部５４０は、水素製造システム１０により得られる利益に応じた評価指標に基づき、輸送計画モデルを適応学習してよい。例えば、輸送計画モデル更新部５４０は、時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間における、評価指標を含む学習データを用いて、輸送計画モデルを学習してよい。輸送計画モデル更新部５４０は、輸送計画モデルを用いて生成した時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間における輸送計画について、制約条件の下で、評価指標の値が、最小（例えば、０）、最大、または予め定められた範囲内となるように、強化学習を実行してよい。
【０２０４】
輸送計画モデル更新部５４０は、一例として、時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間におけるＭ日間の期間を仮想的な対象期間とする。輸送計画モデル更新部５４０は、時刻ｔ２から時刻ｔ３の対象期間よりも前の期間の輸送計画因子に基づく対象期間の輸送計画について、当該対象期間における実際の水素需要および／または実施された輸送計画の実績データを用いて、制約条件の下での水素製造システム１０により得られる利益に応じた目的関数が最大化するように強化学習してよい。
【０２０５】
評価指標は、水素製造システム１０における、輸送コスト、各種類の水素の売上、利益、および供給する各種類の水素の単位量当たりの原価の少なくとも１つに基づいて目的関数により算出されるものであってよい。評価指標は、一例として、水素製造システム１０の輸送コスト、各種類の水素の売上、利益、および供給する各種類の水素の単位量当たりの原価のうちの複数について、それぞれに重みをかけて和をとった重み付け和の目的関数で算出されてよい。
【０２０６】
輸送計画モデル更新部５４０は、一例として、学習の対象の期間を複数の区間に分割し、各区間における各状態（例えば、輸送手段７０の輸送状況、各種類の水素の水素貯蔵量、水素発生装置５０における水素生成量等によって異なる状態）で、入力（例えば、複数種類の水素のうちの少なくとも１つに対する需要等）があった場合に実行されるアクションによる利益を強化学習して、評価指標が最大化するように各アクションによる利益を更新してよい。これにより、各区間における各状態でとるべきアクションが更新され、適切な輸送計画を生成できるモデルに更新することができる。輸送計画モデル更新部５４０は、１または複数の区間毎に対象の期間をずらしながら、複数の期間で強化学習を実行してよい。
【０２０７】
稼働計画モデル更新部５７０は、水素製造システム１０により得られる利益に応じた評価指標に基づき、稼働計画モデルを適応学習してよい。例えば、稼働計画モデル更新部５７０は、時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間における、評価指標を含む学習データを用いて、稼働計画モデルを学習してよい。稼働計画モデル更新部５７０は、稼働計画モデルを用いて生成した時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間における稼働計画について、制約条件の下で、学習の対象の期間における評価指標の値が、最小（例えば、０）、最大、または予め定められた範囲内となるように、強化学習を実行してよい。
【０２０８】
評価指標は、一例として、水素製造システム１０の運営コスト、各種類の水素の売上、各種類の水素の利益、および、水素製造システム１０が供給する各種類の水素の単位量当たりの原価のうちの複数についてそれぞれに重みをかけて和をとった重み付け和の目的関数で算出されてよい。
【０２０９】
稼働計画モデル更新部５７０は、一例として、時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間におけるＭ日間の期間を仮想的な対象期間とする。稼働計画モデル更新部５７０は、時刻ｔ２から時刻ｔ３の対象期間よりも前の期間の稼働計画因子に基づく対象期間の稼働計画について、当該対象期間における実際の各種類の水素の需要および／または実施された稼働計画の実績データを用いて、制約条件の下での水素製造システム１０により得られる利益に応じた目的関数が最大化するように強化学習してよい。
【０２１０】
稼働計画モデル更新部５７０は、一例として、学習の対象の期間を複数の区間に分割し、各区間における各状態（例えば、水素貯蔵装置６０の各種類の水素の貯蔵量、水素発生装置５０における各種類の水素の生成量等によって異なる状態）で入力（例えば、複数種類の水素のうちの少なくとも１つに対する需要、発電量、証明書価格、および／または電力価格等）があった場合に実行されるアクションによる利益を強化学習して、評価指標が最大化するように各アクションによる利益を更新してよい。これにより、各区間における各状態でとるべきアクションが更新され、適切な稼働計画を生成できるモデルに更新することができる。稼働計画モデル更新部５７０は、１または複数の区間毎に対象の期間をずらしながら、複数の期間で強化学習を実行してよい。
【０２１１】
なお、予測部１２０の各構成における対象期間は、それぞれ異なる期間であってよく、または同一の期間であってよい。計画部１３０の各構成における対象期間は、それぞれ異なる期間であってよく、または同一の期間であってよい。また、予測部１２０および計画部１３０における対象期間は、それぞれ異なる期間であってよく、または同一の期間であってよい。
【０２１２】
予測部１２０および計画部１３０は、適応学習を開始してから更新に必要な初期更新期間だけ適応学習を継続させてから、モデルの最初の更新を実行し、その後、一定の期間毎に更新を繰り返してよい。ここで、初期更新期間は、予測または計画の対象期間以上であることが望ましい。また、更新を繰り返す一定の期間は、数時間、十数時間、１日、数十時間、または数日等でよい。なお、予測部１２０および計画部１３０は、それぞれ異なる更新期間または同一の更新期間でモデルを更新してよい。
【０２１３】
次に、予測部１２０は、モデルを用いて予測結果を生成する（Ｓ７４０）。
【０２１４】
例えば、需要予測部２２０は、複数種類の水素のそれぞれについて、対応する需要予測モデルおよび需要予測因子を用いて、時刻ｔ４から時刻ｔ５における予測需要量を生成する。なお、時刻ｔ４から時刻ｔ５の間の期間は、時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間の後の期間であり、予測時点の将来の期間であってよい。需要予測部２２０は、複数種類の水素のそれぞれについて、予測需要量を、予測消費量を含む需要予測因子に基づいて予測してよい。これにより、需要予測部２２０は、予測された水素の消費量に応じた需要を精度よく予測することができる。需要予測部２２０は、一例として、初期更新期間に取得したＮ日分の需要予測因子および／または予測部１２０で生成した予測結果を含む需要予測因子を、需要予測モデルに適用して、初期更新期間の後のＮ日間での需要量を予測する。需要予測部２２０は、生成した予測需要量を記憶部１１０に供給して、記憶させてよい。
【０２１５】
例えば、電力価格予測部２５０は、複数種類の電力のそれぞれについて、対応する電力価格予測モデルおよび電力価格予測因子を用いて、時刻ｔ４から時刻ｔ５における電力価格を予測する。電力価格予測部２５０は、一例として、初期更新期間に取得したＮ日分の電力価格予測因子および／または予測部１２０で生成した予測結果を含む電力価格予測因子を、更新された電力価格予測モデルに適用して、初期更新期間の後のＮ日間での電力価格を予測する。電力価格予測部２５０は、生成した予測電力価格を記憶部１１０に供給して、記憶させてよい。
【０２１６】
例えば、発電量予測部２８０は、更新された発電量予測モデルおよび発電量予測因子を用いて、時刻ｔ４から時刻ｔ５における発電装置３０の再生可能エネルギー発電量を予測する。発電量予測部２８０は、一例として、初期更新期間に取得したＮ日分の発電量予測因子および／または予測部１２０で生成した予測結果を含む発電量予測因子を、発電量予測モデルに適用して、初期更新期間の後のＮ日間での再生可能エネルギー発電量を予測する。発電量予測部２８０は、生成した予測発電量を記憶部１１０に供給して、記憶させてよい。
【０２１７】
例えば、証明書価格予測部３１０は、更新された証明書価格予測モデルおよび証明書価格予測因子を用いて、時刻ｔ４から時刻ｔ５における証明書価格を予測する。証明書価格予測部３１０は、一例として、初期更新期間に取得したＮ日分の証明書価格予測因子および／または予測部１２０で生成した予測結果を含む証明書価格予測因子を、証明書価格予測モデルに適用して、初期更新期間の後のＮ日間での証明書価格を予測する。証明書価格予測部３１０は、生成した予測証明書価格を記憶部１１０に供給して、記憶させてよい。
【０２１８】
例えば、貯蔵量予測部３４０は、複数種類の水素のそれぞれについて、対応する貯蔵量予測モデルおよび貯蔵量予測因子を用いて、時刻ｔ４から時刻ｔ５における、水素貯蔵装置６０の貯蔵量を予測する。貯蔵量予測部３４０は、一例として、初期更新期間に取得したＮ日分の貯蔵量予測因子および／または予測部１２０で生成した予測結果を含む貯蔵量予測因子を、更新された貯蔵量予測モデルに適用して、初期更新期間の後のＮ日間での貯蔵量を予測する。貯蔵量予測部３４０は、生成した予測貯蔵量を記憶部１１０に供給して、記憶させてよい。
【０２１９】
例えば、第１水素価格予測部３７０は、複数種類の水素（例えば、グリーン水素、グレイ水素、およびブルー水素）のそれぞれについて、対応する第１水素価格予測モデルおよび第１水素価格予測因子を用いて、時刻ｔ４から時刻ｔ５における第１水素価格を予測する。第１水素価格予測部３７０は、一例として、初期更新期間に取得したＮ日分の第１水素価格予測因子および／または予測部１２０で生成した予測結果を含む第１水素価格予測因子を、第１水素価格予測モデルに適用して、初期更新期間の後のＮ日間での第１水素価格を予測する。第１水素価格予測部３７０は、生成した予測第１水素価格を記憶部１１０に供給して、記憶させてよい。
【０２２０】
例えば、稼働予測部４００は、更新された稼働予測モデルおよび稼働予測因子を用いて、時刻ｔ４から時刻ｔ５における稼働予測を生成する。稼働予測部４００は、一例として、初期更新期間に取得したＮ日分の稼働予測因子および／または予測部１２０で生成した予測結果を含む稼働予測因子を、稼働予測モデルに適用して、初期更新期間の後のＮ日間での各種類の水素のための水素発生装置５０の稼働量を予測する。稼働予測部４００は、生成した稼働予測を記憶部１１０に供給して、記憶させてよい。
【０２２１】
例えば、輸送予測部４３０は、更新された輸送予測モデルおよび輸送予測因子を用いて、時刻ｔ４から時刻ｔ５における輸送予測を生成する。輸送予測部４３０は、一例として、初期更新期間に取得したＮ日分の輸送予測因子および／または予測部１２０で生成した予測結果を含む輸送予測因子を、輸送予測モデルに適用して、初期更新期間の後のＮ日間での輸送計画を予測する。輸送予測部４３０は、生成した輸送予測を記憶部１１０に供給して、記憶させてよい。
【０２２２】
例えば、消費予測部４６０は、複数種類の水素のそれぞれについて、対応する消費予測モデルおよび消費予測因子を用いて、時刻ｔ４から時刻ｔ５における、水素の消費量を予測する。消費予測部４６０は、一例として、初期更新期間に取得したＮ日分の消費予測因子および／または予測部１２０で生成した消費予測因子を、更新された消費予測モデルに適用して、初期更新期間の後のＮ日間での各種類の水素の消費量を予測する。消費予測部４６０は、生成した予測消費量を記憶部１１０に供給して、記憶させてよい。
【０２２３】
例えば、第２水素価格予測部４９０は、更新された第２水素価格予測モデルおよび第２水素価格予測因子を用いて、時刻ｔ４から時刻ｔ５における第２水素価格を予測する。第２水素価格予測部４９０は、一例として、初期更新期間に取得したＮ日分の第２水素価格予測因子および／または予測部１２０で生成した予測結果を含む第２水素価格予測因子を、第２水素価格予測モデルに適用して、初期更新期間の後のＮ日間での第２水素価格を予測する。第２水素価格予測部４９０は、生成した予測第２水素価格を記憶部１１０に供給して、記憶させてよい。
【０２２４】
例えば、水素生産量予測部５２０は、更新された水素生産量予測モデルおよび水素生産量予測因子を用いて、時刻ｔ４から時刻ｔ５における予測水素生産量を生成する。水素生産量予測部５２０は、一例として、初期更新期間に取得したＮ日分の水素生産量予測因子および／または予測部１２０で生成した予測結果を含む水素生産量予測因子を、水素生産量予測モデルに適用して、初期更新期間の後のＮ日間での水素生産量を予測する。水素生産量予測部５２０は、生成した予測水素生産量を記憶部１１０に供給して、記憶させてよい。
【０２２５】
計画部１３０は、更新されたモデルを用いて、計画を生成する（Ｓ７５０）。例えば、輸送計画部５５０は、予測部１２０が生成した予測結果を含む輸送計画因子を、更新された輸送計画モデルに適用して、時刻ｔ４から時刻ｔ５における輸送計画を生成してよい。輸送計画部５５０は、一例として、初期更新期間に取得したＮ日分の輸送計画因子の値および／または予測部１２０で生成した予測結果を含む輸送計画因子の値を、輸送計画モデルに適用して、初期更新期間の後のＮ日分の輸送計画を生成する。輸送計画部５５０は、稼働予測を輸送計画モデルに更に適用して、輸送計画を生成してよい。これにより、輸送計画部５５０は、水素発生装置５０の稼働に応じた輸送計画を生成することができる。
【０２２６】
稼働計画部５８０は、予測部１２０が生成した予測結果を含む稼働計画因子を、更新された稼働計画モデルに適用して、時刻ｔ４から時刻ｔ５における水素製造システム１０の稼働計画を生成してよい。稼働計画部５８０は、一例として、初期更新期間に取得したＮ日分の稼働計画因子および／または予測部１２０で生成した予測結果を含む稼働計画因子を、稼働計画モデルに適用して、初期更新期間の後のＮ日分の稼働計画を生成する。
【０２２７】
稼働計画部５８０は、複数種類の水素のそれぞれの予測水素需要量を含む稼働計画因子を稼働計画モデルに適用して稼働計画を生成してよい。稼働計画部５８０は、各種類の水素の予測水素需要量を満たすように、異なる種類の電力の供給を切り替えながら水素を効率的に製造する計画を生成することができる。
【０２２８】
稼働計画部５８０は、予測証明書価格に更に基づいて稼働計画を生成してよい。稼働計画部５８０は、予測証明書価格を稼働計画因子として用いることで、グリーン水素に対する予測需要量が急増した場合等に証明書を購入してグレイ水素をグリーン水素に変更する稼働計画を生成できる。また、稼働計画部５８０は、実際の取引価格が閾値より安くなったタイミングで購入した証明書を有効期限内に用いる計画を含む稼働計画を生成してもよい。記憶部１１０は、購入した証明書のデータ、対応する電力量、有効期限、購入価格、および未使用の全ての証明書の購入価格の平均購入価格の少なくとも１つを記憶してよい。貯蔵管理部１４５は、稼働計画に従って、記憶部１１０から未使用の証明書を受け取って用いることにより、当該証明書の電力量に対応する量のグレイ水素をグリーン水素に変更して管理してよい。なお、記憶部１１０に記憶された購入した証明書のデータ、対応する電力量、有効期限、購入価格、および未使用の全ての証明書の購入価格の平均購入価格の少なくとも１つは、因子として用いられてよい。
【０２２９】
稼働計画部５８０は、対象期間より前における複数種類の水素のそれぞれの貯蔵量、および対象期間における複数種類の水素のそれぞれの予測貯蔵量の少なくとも１つに更に基づいて、稼働計画を生成してよい。稼働計画部５８０は、各種類の水素の需要を満たし、水素貯蔵装置６０の貯蔵可能範囲内となるように効率的に水素を製造する稼働計画を生成することができる。
【０２３０】
稼働計画部５８０は、複数種類の水素のそれぞれの予測第１水素価格に更に基づいて稼働計画を生成してよい。稼働計画部５８０は、利益を増加させるような稼働計画を生成することができる。稼働計画部５８０は、予測第２水素価格および予測生産量の少なくとも一方に更に基づいて稼働計画を生成してよい。稼働計画部５８０は、水蒸気改質により生成された水素を用いて、各種類の水素の需要を低コストに満たすように水素を製造する稼働計画を生成することができる。稼働計画部５８０は、複数種類の水素のそれぞれの輸送予測に更に基づいて稼働計画を生成してよい。稼働計画部５８０は、輸送手段７０に適切なタイミングで輸送対象の種類の水素を提供できる稼働計画を生成することができる。
【０２３１】
なお、水素製造システム１０が複数の水素発生装置５０および複数の水素貯蔵装置６０を備える場合、稼働計画部５８０は、複数の水素発生装置５０および複数の水素貯蔵装置６０のそれぞれの稼働計画、または複数の水素発生装置５０および複数の水素貯蔵装置６０に対して１つの稼働計画を生成してよい。例えば、稼働計画モデル生成部５６０は、複数の水素発生装置５０および複数の水素貯蔵装置６０に対応する１つの稼働計画モデルを生成し、稼働計画モデル更新部５７０は、当該１つの稼働計画モデルを強化学習して更新してよい。この場合、稼働計画モデルは、複数の水素発生装置５０および複数の水素貯蔵装置６０を連携稼働させるための稼働計画を生成するモデルであってよく、一例として、複数の水素発生装置５０のそれぞれの稼働開始のタイミングおよび稼働期間等が最適化された稼働計画を生成するモデルであってよい。
【０２３２】
次に、制御部１４０は、生成した計画データに従って、貯蔵管理部１４５により各種類の水素を管理しながら、水素製造システム１０の各装置を制御する（Ｓ７６０）。制御部１４０は、生成した計画データに沿った指示を水素製造システム１０の各装置に送信して制御してよい。また、制御部１４０は、計画データを、複数の管理装置１５０に出力してよい。
【０２３３】
次に、Ｓ７７０において、水素発生装置５０の稼働が継続する場合には、計画装置９０により水素製造システム１０の各装置の制御を継続し、さらに、Ｓ７３０からモデルの学習を継続してより効率的なモデルに更新する。計画装置９０は、このようなモデルの学習および更新を、予測および稼働計画を生成して水素製造システム１０を制御している間にバックグラウンドで実行してよい。
【０２３４】
なお、水素製造システム１０は、少なくとも１つの構成を含まなくてもよい。また、本実施形態において、実績または実績値は、因子と同じ種類のデータを含んでよい。また、水素製造システム１０は、発電装置３０を有さなくてもよく、水素発生装置５０は外部の発電装置３０から電力供給されてもよい。
【０２３５】
本発明の様々な実施形態は、フローチャートおよびブロック図を参照して記載されてよく、ここにおいてブロックは、（１）操作が実行されるプロセスの段階または（２）操作を実行する役割を持つ装置のセクションを表わしてよい。特定の段階およびセクションが、専用回路、コンピュータ可読媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプログラマブル回路、および／またはコンピュータ可読媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプロセッサによって実装されてよい。専用回路は、デジタルおよび／またはアナログハードウェア回路を含んでよく、集積回路（ＩＣ）および／またはディスクリート回路を含んでよい。プログラマブル回路は、論理ＡＮＤ、論理ＯＲ、論理ＸＯＲ、論理ＮＡＮＤ、論理ＮＯＲ、および他の論理操作、フリップフロップ、レジスタ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、プログラマブルロジックアレイ（ＰＬＡ）等のようなメモリ要素等を含む、再構成可能なハードウェア回路を含んでよい。
【０２３６】
コンピュータ可読媒体は、適切なデバイスによって実行される命令を格納可能な任意の有形なデバイスを含んでよく、その結果、そこに格納される命令を有するコンピュータ可読媒体は、フローチャートまたはブロック図で指定された操作を実行するための手段を作成すべく実行され得る命令を含む、製品を備えることになる。コンピュータ可読媒体の例としては、電子記憶媒体、磁気記憶媒体、光記憶媒体、電磁記憶媒体、半導体記憶媒体等が含まれてよい。コンピュータ可読媒体のより具体的な例としては、フロッピー（登録商標）ディスク、ディスケット、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュメモリ）、電気的消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、静的ランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、コンパクトディスクリードオンリメモリ（ＣＤ-ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、ブルーレイ（ＲＴＭ）ディスク、メモリスティック、集積回路カード等が含まれてよい。
【０２３７】
コンピュータ可読命令は、アセンブラ命令、命令セットアーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、マシン命令、マシン依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、またはＳｍａｌｌｔａｌｋ、ＪＡＶＡ（登録商標）、Ｃ＋＋等のようなオブジェクト指向プログラミング言語、Ｐｙｔｈｏｎ、および「Ｃ」プログラミング言語または同様のプログラミング言語のような従来の手続型プログラミング言語を含む、１または複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで記述されたソースコードまたはオブジェクトコードのいずれかを含んでよい。
【０２３８】
コンピュータ可読命令は、汎用コンピュータ、特殊目的のコンピュータ、若しくは他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサまたはプログラマブル回路に対し、ローカルにまたはローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、インターネット等のようなワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を介して提供され、フローチャートまたはブロック図で指定された操作を実行するための手段を作成すべく、コンピュータ可読命令を実行してよい。プロセッサの例としては、コンピュータプロセッサ、処理ユニット、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ等を含む。
【０２３９】
図８は、本発明の複数の態様が全体的または部分的に具現化されてよいコンピュータ２２００の例を示す。コンピュータ２２００にインストールされたプログラムは、コンピュータ２２００に、本発明の実施形態に係る装置に関連付けられる操作または当該装置の１または複数のセクションとして機能させることができ、または当該操作または当該１または複数のセクションを実行させることができ、および／またはコンピュータ２２００に、本発明の実施形態に係るプロセスまたは当該プロセスの段階を実行させることができる。そのようなプログラムは、コンピュータ２２００に、本明細書に記載のフローチャートおよびブロック図のブロックのうちのいくつかまたはすべてに関連付けられた特定の操作を実行させるべく、ＣＰＵ２２１２及び／又はＧＰＵ等のグラフィックコントローラ２２１６によって実行されてよい。
【０２４０】
本実施形態によるコンピュータ２２００は、ＣＰＵ２２１２、ＲＡＭ２２１４、グラフィックコントローラ２２１６、およびディスプレイデバイス２２１８を含み、それらはホストコントローラ２２１０によって相互に接続されている。コンピュータ２２００はまた、通信インターフェイス２２２２、ハードディスクドライブ２２２４、ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ２２２６、およびＩＣカードドライブのような入／出力ユニットを含み、それらは入／出力コントローラ２２２０を介してホストコントローラ２２１０に接続されている。コンピュータはまた、ＲＯＭ２２３０およびキーボード２２４２のようなレガシの入／出力ユニットを含み、それらは入／出力チップ２２４０を介して入／出力コントローラ２２２０に接続されている。
【０２４１】
ＣＰＵ２２１２は、ＲＯＭ２２３０およびＲＡＭ２２１４内に格納されたプログラムに従い動作し、それにより各ユニットを制御する。グラフィックコントローラ２２１６は、ＲＡＭ２２１４内に提供されるフレームバッファ等またはそれ自体の中にＣＰＵ２２１２によって生成されたイメージデータを取得し、イメージデータがディスプレイデバイス２２１８上に表示されるようにする。
【０２４２】
通信インターフェイス２２２２は、ネットワークを介して他の電子デバイスと通信する。ハードディスクドライブ２２２４は、コンピュータ２２００内のＣＰＵ２２１２によって使用されるプログラムおよびデータを格納する。ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ２２２６は、プログラムまたはデータをＤＶＤ−ＲＯＭ２２０１から読み取り、ハードディスクドライブ２２２４にＲＡＭ２２１４を介してプログラムまたはデータを提供する。ＩＣカードドライブは、プログラムおよびデータをＩＣカードから読み取り、および／またはプログラムおよびデータをＩＣカードに書き込む。
【０２４３】
ＲＯＭ２２３０はその中に、アクティブ化時にコンピュータ２２００によって実行されるブートプログラム等、および／またはコンピュータ２２００のハードウェアに依存するプログラムを格納する。入／出力チップ２２４０はまた、様々な入／出力ユニットをパラレルポート、シリアルポート、キーボードポート、マウスポート等を介して、入／出力コントローラ２２２０に接続してよい。
【０２４４】
プログラムが、ＤＶＤ−ＲＯＭ２２０１またはＩＣカードのようなコンピュータ可読媒体によって提供される。プログラムは、コンピュータ可読媒体から読み取られ、コンピュータ可読媒体の例でもあるハードディスクドライブ２２２４、ＲＡＭ２２１４、またはＲＯＭ２２３０にインストールされ、ＣＰＵ２２１２によって実行される。これらのプログラム内に記述される情報処理は、コンピュータ２２００に読み取られ、プログラムと、上記様々なタイプのハードウェアリソースとの間の連携をもたらす。装置または方法が、コンピュータ２２００の使用に従い情報の操作または処理を実現することによって構成されてよい。
【０２４５】
例えば、通信がコンピュータ２２００および外部デバイス間で実行される場合、ＣＰＵ２２１２は、ＲＡＭ２２１４にロードされた通信プログラムを実行し、通信プログラムに記述された処理に基づいて、通信インターフェイス２２２２に対し、通信処理を命令してよい。通信インターフェイス２２２２は、ＣＰＵ２２１２の制御下、ＲＡＭ２２１４、ハードディスクドライブ２２２４、ＤＶＤ−ＲＯＭ２２０１、またはＩＣカードのような記録媒体内に提供される送信バッファ処理領域に格納された送信データを読み取り、読み取られた送信データをネットワークに送信し、またはネットワークから受信された受信データを記録媒体上に提供される受信バッファ処理領域等に書き込む。
【０２４６】
また、ＣＰＵ２２１２は、ハードディスクドライブ２２２４、ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ２２２６（ＤＶＤ−ＲＯＭ２２０１）、ＩＣカード等のような外部記録媒体に格納されたファイルまたはデータベースの全部または必要な部分がＲＡＭ２２１４に読み取られるようにし、ＲＡＭ２２１４上のデータに対し様々なタイプの処理を実行してよい。ＣＰＵ２２１２は次に、処理されたデータを外部記録媒体にライトバックする。
【０２４７】
様々なタイプのプログラム、データ、テーブル、およびデータベースのような様々なタイプの情報が記録媒体に格納され、情報処理を受けてよい。ＣＰＵ２２１２は、ＲＡＭ２２１４から読み取られたデータに対し、本開示の随所に記載され、プログラムの命令シーケンスによって指定される様々なタイプの操作、情報処理、条件判断、条件分岐、無条件分岐、情報の検索／置換等を含む、様々なタイプの処理を実行してよく、結果をＲＡＭ２２１４に対しライトバックする。また、ＣＰＵ２２１２は、記録媒体内のファイル、データベース等における情報を検索してよい。例えば、各々が第２の属性の属性値に関連付けられた第１の属性の属性値を有する複数のエントリが記録媒体内に格納される場合、ＣＰＵ２２１２は、第１の属性の属性値が指定される、条件に一致するエントリを当該複数のエントリの中から検索し、当該エントリ内に格納された第２の属性の属性値を読み取り、それにより予め定められた条件を満たす第１の属性に関連付けられた第２の属性の属性値を取得してよい。
【０２４８】
上で説明したプログラムまたはソフトウェアモジュールは、コンピュータ２２００上またはコンピュータ２２００近傍のコンピュータ可読媒体に格納されてよい。また、専用通信ネットワーク、または例えばクラウドサーバといったようなインターネットに接続されたサーバーシステム内に提供されるハードディスクまたはＲＡＭのような記録媒体が、コンピュータ可読媒体として使用可能であり、それによりプログラムを、ネットワークを介してコンピュータ２２００に提供する。
【０２４９】
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、請求の範囲の記載から明らかである。
【０２５０】
請求の範囲、明細書、および図面中において示した装置、システム、プログラム、および方法における動作、手順、ステップ、および段階等の各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」等と明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。請求の範囲、明細書、および図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」等を用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。
【符号の説明】
【０２５１】
１０  水素製造システム
２０  電力系統
３０  発電装置
４０  水蒸気改質装置
５０  水素発生装置
６０  水素貯蔵装置
７０  輸送手段
７５  需要先
８０  発電源証明装置
９０  計画装置
１００  取得部
１１０  記憶部
１２０  予測部
１３０  計画部
１４０  制御部
１５０  管理装置
２００  需要予測モデル生成部
２１０  需要予測モデル更新部
２２０  需要予測部
２３０  電力価格予測モデル生成部
２４０  電力価格予測モデル更新部
２５０  電力価格予測部
２６０  発電量予測モデル生成部
２７０  発電量予測モデル更新部
２８０  発電量予測部
２９０  証明書価格予測モデル生成部
３００  証明書価格予測モデル更新部
３１０  証明書価格予測部
３２０  貯蔵量予測モデル生成部
３３０  貯蔵量予測モデル更新部
３４０  貯蔵量予測部
３５０  第１水素価格予測モデル生成部
３６０  第１水素価格予測モデル更新部
３７０  第１水素価格予測部
３８０  稼働予測モデル生成部
３９０  稼働予測モデル更新部
４００  稼働予測部
４１０  輸送予測モデル生成部
４２０  輸送予測モデル更新部
４３０  輸送予測部
４４０  消費予測モデル生成部
４５０  消費予測モデル更新部
４６０  消費予測部
４７０  第２水素価格予測モデル生成部
４８０  第２水素価格予測モデル更新部
４９０  第２水素価格予測部
５００  水素生産量予測モデル生成部
５１０  水素生産量予測モデル更新部
５２０  水素生産量予測部
５３０  輸送計画モデル生成部
５４０  輸送計画モデル更新部
５５０  輸送計画部
５６０  稼働計画モデル生成部
５７０  稼働計画モデル更新部
５８０  稼働計画部
２２００  コンピュータ
２２０１  ＤＶＤ−ＲＯＭ
２２１０  ホストコントローラ
２２１２  ＣＰＵ
２２１４  ＲＡＭ
２２１６  グラフィックコントローラ
２２１８  ディスプレイデバイス
２２２０  入／出力コントローラ
２２２２  通信インターフェイス
２２２４  ハードディスクドライブ
２２２６  ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ
２２３０  ＲＯＭ
２２４０  入／出力チップ
２２４２  キーボード
【図１】
2020203520.tif 000003
【図２】
2020203520.tif 000004
【図３】
2020203520.tif 000005
【図４】
2020203520.tif 000006
【図５】
2020203520.tif 000007
【図６】
2020203520.tif 000008
【図７】
2020203520.tif 000009
【図８】
2020203520.tif 000010
【国際調査報告】
2020203520.tif 000011
2020203520.tif 000012
2020203520.tif 000013
2020203520.tif 000014
2020203520.tif 000015