充電池の充放電を制御する充放電制御装置であって、単位期間毎の電力使用量を予測する予測部と、前記予測部による予測結果にもとづいて、前記単位期間内において目標電力値を超過する分の超過電力量を放電するに足る電力量を前記充電池に充電し、前記目標電力値を超過する時間帯に前記充電池から超過電力量相当分を放電するよう制御する充電池制御部と、を備え、前記予測部は、外気温度をパラメータとして単位時間毎の電力使用量の学習データを構築し、外部サーバに構築された気象データベースから翌日の外気温度データを取得し、当該学習データ及び当該外気温度データから前記単位期間毎の電力使用量を予測し、前記充電池制御部は、前記充電池の満充電に対する充電量の上限値が設定されており、前記上限値を超えて前記充電池に充電する必要がある場合、前記予測部により予測された電力使用量が少ない時間帯に、前記充電池を前記上限値まで充電し、前記上限値を超える分を、前記目標電力値を超過する時間帯に近い時間帯に充電することを特徴とする充放電制御装置。前記充電池制御部には、前記充電池の満充電に対する充電量の下限値が設定されており、前記充電池制御部は、前記充電池の現在の充電量から前記予測部により予測された超過電力量を減算した充電量が、前記下限値以上の場合、前記充電池への事前の充電を行わず、前記下限値未満の場合、前記超過電力量を放電した後の充電量が前記下限値になるように充電することを特徴とする請求項1に記載の充放電制御装置。前記充電池制御部には、前記充電池の放電量の第1下限値が設定されており、前記充電池制御部は、前記放電量の第1下限値を下回らない範囲で放電することを特徴とする請求項1または2に記載の充放電制御装置。前記充電池制御部には、前記充電池の放電量の第1下限値より小さい第2下限値、および第2下限放電回数がさらに設定されており、前記充電池制御部は、前記第2下限放電回数が所定回数以下の場合、前記第2下限値までの放電を許容することを特徴とする請求項3に記載の充放電制御装置。前記充電池制御部は、電気料金が通常の時間帯より安価に設定された時間帯に、前記充電池を前記上限値まで充電することを特徴とする請求項1に記載の充放電制御装置。前記充電池制御部は、前記予測部により予測された単位期間毎の電力使用量にもとづき、電力使用量が下降または横這いから上昇に転ずる時刻までに、前記上限値までの充電が完了するようスケジュールすることを特徴とする請求項1に記載の充放電制御装置。前記予測部は、時間帯と少なくとも一つの環境条件をパラメータとして記録された電力使用量の学習データと、前記単位期間の前記環境条件の予測値を取得し、それらをもとに、前記単位期間毎の電力使用量を予測することを特徴とする請求項1に記載の充放電制御装置。請求項1から7のいずれかに記載の制御装置を備えることを特徴とする冷凍機システム。リチウムイオン電池は使い方によって寿命が大きく異なってくる。電池の初期導入コストを電力料金の削減により回収するためには、電池寿命をできるだけ延ばす必要がある。電池寿命が短くなる要因として、充放電回数の増加が挙げられるが、それ以外に、満充電のまま高温で保存すること、過充電過放電することも挙げられる。ここで、電力使用量が少ない時間帯に充電し、電力ピークとなる時間帯に放電するリチウムイオン電池の充電システムにおいて、電力使用量が少ない時間帯として電気領域が安価な深夜時間帯に満充電近くまで充電し、翌日の電力ピークとなる時間帯例えば、昼ごろに放電するケースを考える。この場合、満充電近くで保存する期間が長くなる。すなわち、電池寿命を短くする要因が発生する。また、夏季など電池の周辺温度が高い状況では、その容量劣化がさらに大きくなり、電池寿命をさらに短くすることにつながる。ここで、容量劣化とは満充電状態まで充電しても初期の満充電の容量まで充電できなくなることを指す。一般に初期の満充電の容量の60程度まで低下すると電池寿命と判断される。本発明はこうした状況に鑑みなされたものであり、その目的は、電力使用量が少ないときに充電池を充電し、電力使用量が多いときにその充電池から放電するシステムにて、充電池の寿命を延ばす技術を提供することにある。本発明のある態様の充放電制御装置は、充電池の充放電を制御する充放電制御装置であって、単位期間毎の電力使用量を予測する予測部と、予測部による予測結果にもとづいて、単位期間内において目標電力値を超過する分の超過電力量を充電池に充電し、目標電力値を超過する時間帯に充電池から放電するよう制御する充電池制御部と、を備える。充電池制御部には、充電池の満充電に対する充電量の上限値が設定されており、充電池制御部は、上限値を超えて充電池に充電する必要がある場合、予測部により予測された電力使用量が少ない時間帯に、充電池を上限値まで充電し、上限値を超える分を、目標電力値を超過する時間帯に近い時間帯に充電する。ここで、充電量は現在の蓄電された電気量であり、満充電に対する割合充電状態SOC:のほかに、充電量の絶対量Ahも含まれる。なお、充電状態SOCとは、現在の蓄電池の充電量絶対量Ah/満充電時の充電量絶対量Ahである。本発明によれば、電力使用量が少ないときに充電池を充電し、電力使用量が多いときにその充電池から放電するシステムにて、充電池の寿命を延ばすことができる。まず、本発明の実施の形態を詳細に説明する前に、本発明の実施の形態の概要を述べる。図1は、本発明の実施の形態に係る充放電方法を説明するための図である。図1の上のグラフは、ある施設における単位期間毎の予測消費電力量を示し、下のグラフは施設に設置された充電池の、当該予測消費電力に対応した単位期間毎の充電量を示す。図1に示すように、翌日の消費電力を予測し、予測消費電力が目標電力値ここでは、電力会社との契約電力を上回る分の電力量以下適宜、超過電力量という領域c参照を、電力使用量が少ない時間帯に充電するブロックa参照。ただし、充電量の上限値例えば、満充電の80を上回る分は、放電する時間帯の直前に充電するブロックb参照。これにより、充電池の満充電期間囲みd参照を極力短くし、電池の劣化を防ぐことができる。図2は、本発明の実施の形態に係る充放電システム500の構成を示す図である。以下、本実施の形態に係る充放電システム500がスーパーマーケット、コンビニエンスストアなどの施設に設置される例を想定する。ただし、この限りではない。充放電システム500は、充放電制御装置100、充電池200、受電設備210、電力計220、AC/DC変換器230および電力消費機器300を備える。施設内には電力消費機器300として、例えば、冷凍機310、ショーケース320および空調機330を備える。充電池200は本実施の形態ではリチウムイオン電池を想定する。受電設備210は、商用電源AC電源を施設内に取り込む。電力計220は、施設内の電力消費機器300の実消費電力を計測し、充放電制御装置100より厳密には後述する計測部110に出力する。ここでは、例えば、単位時間例えば10分あたりの消費電力の平均値を実消費電力と定義する。AC/DC変換器230は、商用電源から供給される交流電力を直流電力に変換して、充電池200に供給する。また、充電池200から供給される直流電力を交流電力に変換して、施設内の電力消費機器300に供給する。充放電制御装置100は充電池200の充放電を制御する。充放電制御装置100は、計測部110、学習データ管理部120、学習データ保持部130、予測部140および充電池制御部150含む。これらの構成は、ハードウェア的には、任意のプロセッサ、メモリ、その他のLSIで実現でき、ソフトウェア的にはメモリにロードされたプログラムなどによって実現されるが、ここではそれらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックがハードウェアのみ、ソフトウェアのみ、またはそれらの組み合わせによっていろいろな形で実現できることは、当業者には理解されるところである。計測部110は、一定周期例えば10分ごとに環境データを取得する。環境データは、施設外の気温および湿度、並びに施設内の温度および湿度などが該当する。以下、本実施の形態では説明を単純化するために、消費電力と相関の高い、施設外の気温以下、外気温というを取得する例を説明する。また、計測部110は、電力計220から一定周期例えば10分ごとに電力消費機器300の実消費電力を取得する。学習データ管理部120は、計測部110により取得された環境データ本実施の形態では外気温および実消費電力を、学習データとして学習データ保持部130に登録する。図3は、学習データ保持部130のデータ構造の一例を示す図である。図3では時間帯および外気温をパラメータとする二次元テーブルを構築し、当該テーブル内の各セルeに、計測された実消費電力が学習データとして格納される例を描いている。例えば、各セルeに直近過去10回分の実消費電力が格納される構成であってもよい。学習データの環境条件としては、時間帯気温湿度以外にも、それ以外の観客データ来客予測特売日曜日等のパラメータも使うことができる。予測部140は、単位期間毎の電力使用量を予測する。例えば、ある一日の単位期間毎の電力使用量を前日に予測する。より具体的には、時間帯と少なくとも一つの環境条件本実施の形態では外気温をパラメータとして記録された電力使用量例えば実消費電力の学習データと、単位期間の環境条件本実施の形態では外気温の予測値を取得し、それらをもとに、単位期間毎の電力使用量を予測する。予測部140は、所定の予測時刻が到来すると、ネットワーク例えば、インターネットを介して接続された外部サーバに構築された気象データベース400から、翌日の気象データ本実施の形態では単位期間毎の外気温を取得する。その単位期間毎の外気温をもとに、学習データ保持部130を参照して、翌日の単位期間毎の電力使用量を予測する。図4は、翌日の単位期間毎の外気温から翌日の単位期間毎の電力使用量を予測する処理を説明するための図である。図4の上のグラフは、気象データベース400から取得した翌日の単位期間毎の外気温fを示す。下のグラフは、図3に示した実消費電力が格納されたテーブルを示す。予測部140は、当該テーブルのセルに格納されている直近過去10回分の実消費電力のデータをもとに、時間帯別の予測消費電力を算出する。なお、グレースケールで塗られているセルgが、翌日の単位期間毎の外気温fに対応するセルを示す。予測消費電力の算出方法としては、例えば、直近過去10回分の実消費電力の最大値または平均値でも良いを選択する。充電池制御部150は、予測部140による予測結果にもとづいて、上記単位期間本実施の形態では予測対象日内において目標電力値を超過する分の超過電力量を充電池200に充電し、当該目標電力値を超過する時間帯に充電池200から放電するよう制御する。充電池制御部150には、充電池200の特性に応じた、充電池200の満充電に対する充電量の上限値本実施の形態では、例えば80が予め設定されている。充電池は充電量に応じて劣化の促進度合いが異なり、特に満充電に近いときや、充電量がほとんどない場合には充電量が中くらいの時と比較してその促進度合いが大きくなる。上記上限値や後述する下限値は、その劣化の促進度合いが大きい領域を含むよう設定される。本明細書では、これを充電池の特性と表現している。充電池制御部150は、当該上限値を超えて充電池200に充電する必要がある場合、予測部140により予測された単位期間毎の電力使用量が他の単位期間と比較して少ない時間帯に、充電池200を当該上限値まで充電し、当該上限値を超える分を、充電池200を当該上限値まで充電した時間帯よりも、当該目標電力値を超過する時間帯に近い時間帯に充電する。上記電力使用量が少ない時間帯は、予測消費電力が所定の設定値を超えない時間帯と考えてもよいし、予測消費電力の累計が最も小さい時間帯と考えてもよいし、予測消費電力が最も少ない時間を含む時間帯と考えてもよい。当該時間帯は、通常、深夜時間帯となる。日本では深夜時間帯は通常の時間帯より電気料金が安価に設定されている2010年6月現在。したがって、通常、充電池制御部150は、電気料金が通常の時間帯より安価に設定された時間帯に、充電池200を当該上限値まで充電することになり、さらに電力料金を引き下げることが期待できる。当該目標電力値を超過する時間帯に近い時間帯は、当該上限値を超える分の充電が、当該目標電力値を超過する時間帯の開始時刻、またはその直前に終了するように開始されるようスケジュールされた時間帯であることが好ましい。この場合、充電池200が満充電状態にある時間を最も短くすることができる。充電池制御部150には、充電池200の特性に応じた、充電池200の満充電に対する充電量の下限値本実施の形態では、例えば50が設定されていてもよい。この場合、充電池制御部150は、充電池200の現在の充電量から予測部140により予測された超過電力量を減算した充電量の、充電池200の満充電に対する割合が、当該下限値以上の場合、充電池200への事前の充電を行わない。逆に、上記充電量の、充電池200の満充電に対する割合が、当該下限値より小さい場合は、超過電力量を放電した後の充電量が当該下限値になるように充電する。以下、具体例を挙げながら説明する。前提として、超過電力量がX[kWh]、充電池200の満充電量がY[kWh]、現在の充電量がZ[kWh]のとき、満充電量に対する超過電力量の比率はX/Y×100、満充電量に対する現在の充電量はZ/Y×100となる。以下、それぞれの比率をx、zで表す。図5は、充電量の上限値を超えて充電しない場合の充放電方法を説明するための図である。図6は、満充電を超える充電が必要な場合の充放電方法を説明するための図である。図7は、充電池200の充電時間と充電量の関係を示す図である。現在の充電量から超過電力量を引いた差分が上記下限値本実施の形態では、例えば30以上の場合z-x≧下限値、充電池制御部150は充電池200に充電しないよう制御する。これは、充放電回数を減らし、充電池200の容量劣化を防ぐためである。上記差分が下限値より小さい場合z-x<下限値、充電池制御部150は、予測される電力使用量が少ない時間帯に超過電力量を放電した後の充電量が当該下限値になるように下限値x-zを充電する。充電電流は各充電池の充電特性に従う。ただし、充電によって目標電力値を上回ると推測される時間帯は、充電池制御部150は当該目標電力値を上回らないよう充電電流値を下げる。充電時間は、各電池の充電特性図7参照から算出する。充電電流値を下げた場合、充電時間を延ばす。例えば、充電電流値を半分にしたときは、充電時間は2倍になると推測する。その充電時間をもとに、充電池制御部150は、電力使用量が少ない時間帯例えば、深夜時間帯ここでは、23時~7時が終了する時間までに充電が完了するよう充電を開始する。図5の上のグラフは、施設における単位期間毎の予測消費電力を示し、下のグラフは施設に設置された充電池200の、当該予測消費電力に対応した単位期間毎の充電量を示す。予測部140は翌日の消費電力を予測し、充電池制御部150は、予測消費電力が超過電力量領域i参照を、電力使用量が少ない時間帯に充電するブロックh参照。ここでは、深夜時間帯料金が適用される午前7時前までに充電を完了する。図5では、上記上限値を超える分の充電は必要なく、満充電となる期間も発生しない。これに対し、充電後の充電量下限値xが上記上限値より大きい場合、以下のように処理する。上記上限値を超過する分下限値x-上限値は、放電する時間帯の直前に充電する以下、第2充電という。第2充電の充電時間も、各充電池の充電特性図7参照から算出する。その充電時間をもとに、充電池制御部150は、放電する時間帯の直前までに充電が完了するよう充電を開始する。図6の上のグラフは、施設における単位期間毎の予測消費電力を示し、下のグラフは施設に設置された充電池200の、当該予測消費電力に対応した単位期間毎の充電量を示す。予測部140は翌日の消費電力を予測し、充電池制御部150は、予測消費電力が超過電力量領域l参照を、電力使用量が少ない時間帯に充電するブロックj参照以下、第1充電という。ここでは、深夜時間帯料金が適用される午前7時前までに第1充電を完了する。第1充電は、上記上限値を超えない範囲で行う。充電池制御部150は、上記上限値を超える分を、放電する時間帯の直前に第2充電するブロックk参照。これにより、満充電期間囲みm参照を短くすることができる。充電池制御部150には、充電池200の特性に応じた、充電池200の満充電に対する放電量の下限値本実施の形態では、例えば20が設定されていてもよい。この場合、充電池制御部150は、当該放電量の下限値を下回らない範囲で放電する。上記具体例に即して説明すると、予測消費電力が目標電力値を上回る時間帯に、zが当該放電量の第1下限値を下回らない範囲で、充電池200から放電する図6のh参照。これにより、過放電による容量劣化を抑制することができる。さらに、充電池制御部150には、放電量の第2下限値本実施の形態では、例えば10、および第2下限放電回数放電量が第1下限値を下回って第2下限値まで放電する回数が設定されてもよい。上記第2下限放電回数は、充電池の特性により変更可能であり、絶対回数または単位期間あたりの回数例えば年間10回などであってもよい。その場合、充電池制御部150は、上記第2下限放電回数が所定回数以下であれば、当該第2下限値までの放電を許容してもよい。すなわち、上記放電量の第1下限値を下回って第2下限値まで放電させてもよい。図8は、本発明の実施の形態に係る充放電システム500の全体動作を示すフローチャートである。なお、各処理の詳細は図9~12で説明する。計測部110は電力値取得処理を実行し、学習データ管理部120は学習処理を実行するS10。予測部140は予測処理を実行するS20。充電池制御部150は充電処理を実行するS40。充電池制御部150は放電処理を実行するS50。以上の処理が繰り返し実行される。図9は、電力値取得処理および学習処理の詳細を示すフローチャートである。計測部110はセンサ取得周期が到来したか否かを判定しS11、到来した場合S11のYes、外気温および実消費電力を取得するS12。学習データ管理部120は、実消費電力を環境条件別本実施の形態では、時間帯および外気温別の学習データのセルに格納するS13。図10は、予測処理の詳細を示すフローチャートである。予測部140は、ユーザが指定した予測時刻例えば、前日の23時が到来したか否かを判定しS21、到来した場合S21のYes、翌日の気象データ本実施の形態では、単位期間毎の外気温を取得するS22。当該気象データから、時間帯および外気温別の学習データのセルに格納された最大値を予測電力として抽出しS23、予測消費電力パターンを算出するS24。予測部140は、その予測消費電力パターンをもとに、超過電力量を算出しS25、それをもとに、放電開始時刻、放電終了時刻および放電パターンを算出するS26。放電パターンとは、予測消費電力パターンから目標電力値を引いた単位時間毎の超過電力量である。予測部140は、現在の充電量から超過電力量を減算した値と、充電量の下限値とを比較しS27、前者が後者未満の場合S27のYes、電力使用量の少ない時間帯に充電する第1充電量を算出しS28、その充電開始時刻および終了時刻を算出するS29。前者が後者以上の場合S27のNo、充電しないS30。より具体的には、第1充電開始時刻および第2充電開始時刻に無効値を設定する。予測部140は、第1充電を実行する場合、現在の充電量に超過電力量を加算した値と、充電量の上限値とを比較するS31。前者が後者を超える場合S31のYes、放電直前の時間帯に充電する第2充電量を算出しS32、その充電開始時刻および終了時刻を算出するS33。前者が後者以下の場合S31のNo、ステップS32、33の処理をスキップする。なお、図10には示していないが、充電によって目標電力値を上回ると推測される時間帯は、充電電流値を下げ、その場合の充電時間を算出する。図11は、充電処理の詳細を示すフローチャートである。充電池制御部150は、第1充電開始時刻から終了時刻までの間S41のYes、充電池200に第1充電するS42。それ以外の期間S41のNo、第1充電を停止するS43。なお、第1充電開始時刻に無効値が設定されている場合、充電しない。充電池制御部150は、第2充電開始時刻から終了時刻までの間S44のYes、充電池200に第2充電するS45。それ以外の期間S44のNo、第2充電を停止するS46。なお、第2充電開始時刻に無効値が設定されている場合、充電しない。図12は、放電処理の詳細を示すフローチャートである。充電池制御部150は、放電開始時刻から終了時刻までの間S51のYes、放電パターンに従い放電するS52。それ以外の期間S51のNo、放電を停止するS53。充電池制御部150は、充電池200の充電量が放電量の下限値以下の場合S54のYes、放電を停止するS55。放電量の下限値を超えている場合S54のNo、放電パターン通り、放電する。以上説明したように本実施の形態によれば、電力使用量が少ないときに充電池に充電し、電力使用量が多いときにその充電池から放電するシステムにて、満充電期間を短縮することにより、充電池の寿命を延ばすことができる。また、充放電回数を減らすことにより、充電池の寿命を延ばすことができる。さらに、過放電を抑制することにより、充電池の寿命を延ばすことができる。また、深夜時間帯に充電することにより、電気料金を安くすることができる。以上、本発明を実施の形態をもとに説明した。この実施の形態は例示であり、それらの各構成要素や各処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。図13は、変形例1に係る充放電方法を説明するための図である。図13において、推移曲線sは前日の例えば23時に予測された消費電力パターンを示す。推移曲線rは、当日の朝の時刻p例えば7時に、気象データベース400から取得した最新の気象情報をもとに予測された消費電力パターンを示す。予測部140は、推移曲線sの消費電力パターンにもとづき、超過電力量領域v参照を算出し、それをもとに電力使用量が少ない時間帯に充電するブロックo参照。予測部140は、当日の朝に予測し直した推移曲線rの消費電力パターンにもとづき、超過電力量を再計算する。再計算の結果、現在の充電量では再計算された超過電力量をまかないきれない場合、そのまかないきれない分を、放電直前に充電するブロックp参照。なお、予測部140は気象データベース400の気象情報が更新されるたびに、上記超過電力量の再計算を行い、それに伴う充電量を変更してもよい。以上説明したように変形例1によれば、消費電力パターンの予測精度を高めることができ、より最適化された充放電制御を行うことができる。図14は、変形例2に係る充放電方法を説明するための図である。上述した実施の形態では、電力使用量が少ない時間帯として電気料金が安価な深夜時間帯の例を挙げた。日本では、昼間電力時間帯と深夜電力時間帯とでは電気料金が異なり、深夜電力は昼間電力に比べ安価に設定されているが、時間帯で電気料金に差がない場合も考えられる。上記図7に示したように、リチウムイオン電池を充電する際、充電量の約80までは定電流充電で急速に充電し、それ以降は定電圧充電で低速に充電することが一般的である。したがって、充電量の約80以下の定電流充電される時間帯は、電力使用量の少ない時間帯に充電することが望ましい。電気料金に関わりなく上記知見に鑑み、充電池制御部150は、予測部140により予測された単位期間毎の電力使用量にもとづき、電力使用量が下降または横這いから上昇に転ずる時刻までに、上記上限値までの充電が完了するようスケジュールするとよい。図14の上のグラフは、施設における単位期間毎の予測消費電力を示し、下のグラフは施設に設置された充電池200の、当該予測消費電力に対応した単位期間毎の充電量を示す。予測部140は翌日の消費電力を予測し、充電池制御部150は、予測消費電力の傾きが上昇する直前までに第1充電が完了するようスケジュールするブロックt参照。充電池制御部150は、上記上限値を超える分を、放電する時間帯の直前に第2充電するブロックu参照。以上説明したように変形例2によれば、電力使用量の少ない時間帯に定電流充電することにより、目標電力値を超えることなく充電することができ、充電時間を短縮することができる。なお、以上の説明では充放電システム500を店舗などの施設に適用する例を説明したが、各家庭に適用することもできる。