"加熱手段と、前記加熱手段により沸き上げられた湯を貯える貯湯タンクと、前記貯湯タンクからの給湯により湯張りが行われる浴槽の水位を検出する水位検出手段と、前記貯湯タンクの蓄熱量を検出する蓄熱量検出手段と、大規模負荷としての前記浴槽の湯張りの際に要求される熱量に関する情報である大規模給湯熱量情報と、前記湯張り以外の給湯に要求される熱量に関する情報である他負荷熱量情報とを記憶した熱量情報記憶手段と、前記熱量情報記憶手段に記憶された情報に基づいて、現時点における前記貯湯タンクの必要蓄熱量を予測する必要蓄熱量予測手段と、前記蓄熱量検出手段により検出された蓄熱量と、前記必要蓄熱量予測手段により予測された必要蓄熱量とに基づいて、前記加熱手段による沸き上げを行うか否かを判定する加熱制御手段と、を備え、前記必要蓄熱量予測手段は、前記水位検出手段により検出された現在の浴槽水位が所定の判定水位より低い場合には、現時点以降に前記湯張りが行われる可能性があると判定して、前記大規模給湯熱量情報を含めた情報に基づいて前記必要蓄熱量を予測し、前記浴槽水位が前記判定水位より高い場合には、現時点では前記湯張りが行われる可能性はないと判定して、前記大規模給湯熱量情報を除外した情報に基づいて前記必要蓄熱量を予測する手段を含む貯湯式給湯システム。前記浴槽内の浴槽水を、前記貯湯タンクから供給される湯と熱交換することによって加熱する追焚運転を行う追焚き装置を更に備え、前記熱量情報記憶手段は、前記追焚運転の規模が所定の基準以上となるような大規模負荷としての大規模追焚きの際に要求される熱量に関する情報である大規模追焚き熱量情報を更に記憶しており、前記必要蓄熱量予測手段は、前記浴槽水位が所定の第二判定水位より高い場合には、現時点以降に前記大規模追焚きが行われる可能性があると判定して、前記大規模追焚き熱量情報を含めた情報に基づいて前記必要蓄熱量を予測し、前記浴槽水位が前記所定の第二判定水位より低い場合には、現時点では前記大規模追焚きが行われる可能性はないと判定して、前記大規模追焚き熱量情報を除外した情報に基づいて前記必要蓄熱量を予測する手段を含む請求項1記載の貯湯式給湯システム。前記貯湯タンクから供給された熱負荷を算出する負荷算出手段を更に備え、前記熱量情報記憶手段は、前記負荷算出手段の算出結果に基づいて学習した情報を記憶する請求項1または2記載の貯湯式給湯システム。前記大規模負荷の発生を検出する大規模負荷検出手段と、前記大規模負荷検出手段の検出結果に基づいて、一日当たりの前記大規模負荷の発生回数を学習する学習手段と、を更に備え、前記必要蓄熱量予測手段は、当日の前記大規模負荷の発生回数が前記学習手段により学習された一日当たりの前記大規模負荷の発生回数の最大値以上となった場合には、現時点以降に前記大規模負荷が更に発生する可能性はないと判定し、前記他負荷熱量情報に基づいて前記必要蓄熱量を予測する手段を含む請求項1乃至3の何れか1項記載の貯湯式給湯システム。前記大規模負荷の発生を検出する大規模負荷検出手段を更に備え、前記必要蓄熱量予測手段は、当日の最初の前記大規模負荷が発生した時刻が所定時刻より遅かった場合には、現時点以降に前記大規模負荷が更に発生する可能性はないと判定し、前記他負荷熱量情報に基づいて前記必要蓄熱量を予測する手段を含む請求項1乃至3の何れか1項記載の貯湯式給湯システム。前記大規模負荷の発生を検出する大規模負荷検出手段と、前記大規模負荷検出手段の検出結果に基づいて、一日当たりの前記大規模負荷の発生回数および発生時刻を学習する学習手段と、を更に備え、前記必要蓄熱量予測手段は、当日の最初の前記大規模負荷が発生した時刻が、前記学習手段により一日に前記大規模負荷が複数回発生したと学習された日のうちで一回目の前記大規模負荷の発生時刻が最も遅かった日の当該一回目の前記大規模負荷の発生時刻である最遅時刻より遅かった場合には、現時点以降に前記大規模負荷が更に発生する可能性はないと判定し、前記他負荷熱量情報に基づいて前記必要蓄熱量を予測する手段を含む請求項1乃至3の何れか1項記載の貯湯式給湯システム。しかしながら、従来の技術では、浴槽湯張りのような大規模負荷が一日当たりに発生する回数が日によって変化する場合への対応が困難である。一日当たりの大規模負荷の発生回数が変化する場合とは、例えば、通常は浴槽湯張りを一日に一回行うユーザー家庭において、一日に二回の浴槽湯張り例えば、朝と夜を行う日が稀にあるような場合である。このような場合、特許文献1の発明では、次のような問題がある。特許文献1の発明では、浴槽湯張りの実績が有ると判定された場合には最低貯湯量を少なく設定するようにしているので、同じ日に二回目の浴槽湯張りが行われた場合、湯切れが起こる可能性がある。また、特許文献2の発明では、次のような問題がある。特許文献2の発明では、時間帯毎の最大出湯量を基準にして貯湯量を維持するため、稀に一日に複数回の浴槽湯張りが行われると、浴槽湯張りが一日一回しか無い通常の日にも複数回の浴槽湯張りに備えて過剰な貯湯量が維持されるようになり、エネルギー効率が悪くなるという問題がある。本発明は、上述のような課題を解決するためになされたもので、一日当たりの大規模負荷の発生回数が変化することがある使用条件においても、湯切れ防止と、エネルギー効率向上とを両立することができる貯湯式給湯システムを提供することを目的とする。本発明に係る貯湯式給湯システムは、加熱手段と、加熱手段により沸き上げられた湯を貯える貯湯タンクと、貯湯タンクからの給湯により湯張りが行われる浴槽の水位を検出する水位検出手段と、貯湯タンクの蓄熱量を検出する蓄熱量検出手段と、大規模負荷としての浴槽の湯張りの際に要求される熱量に関する情報である大規模給湯熱量情報と、湯張り以外の給湯に要求される熱量に関する情報である他負荷熱量情報とを記憶した熱量情報記憶手段と、熱量情報記憶手段に記憶された情報に基づいて、現時点における貯湯タンクの必要蓄熱量を予測する必要蓄熱量予測手段と、蓄熱量検出手段により検出された蓄熱量と、必要蓄熱量予測手段により予測された必要蓄熱量とに基づいて、加熱手段による沸き上げを行うか否かを判定する加熱制御手段と、を備え、必要蓄熱量予測手段は、水位検出手段により検出された現在の浴槽水位が所定の判定水位より低い場合には、現時点以降に湯張りが行われる可能性があると判定して、大規模給湯熱量情報を含めた情報に基づいて必要蓄熱量を予測し、浴槽水位が判定水位より高い場合には、現時点では湯張りが行われる可能性はないと判定して、大規模給湯熱量情報を除外した情報に基づいて必要蓄熱量を予測する手段を含むものである。本発明によれば、一日当たりの大規模負荷の発生回数が変化することがある使用条件においても、湯切れ防止と、エネルギー効率向上とを両立することが可能となる。以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。なお、各図において共通する要素には、同一の符号を付して、重複する説明を省略する。実施の形態1.≪機器構成≫図1は、本発明の実施の形態1の貯湯式給湯システムを示す構成図である。図1に示すように、本実施形態の貯湯式給湯システムは、貯湯タンク1、加熱手段2、加熱用ポンプ31、追焚用ポンプ32、浴槽用ポンプ33、混合手段4、追焚熱交換器5、浴槽6、加熱用配管301、給水用配管302、導出用配管303、混合用配管304、給湯用配管305、浴槽往き配管306a、浴槽戻り配管306b、追焚往き配管307a、追焚戻り配管307b、および制御手段100等を備えている。加熱用配管301は、貯湯タンク1の下部と加熱手段2とを接続するとともに、加熱手段2と貯湯タンク1の上部とを接続している。加熱用配管301の途中には、加熱用ポンプ31が設けられている。加熱手段2は、水を沸き上げて高温の湯とするものであり、例えばヒートポンプサイクルを用いて構成される。給水用配管302は、市水等の水源から水を供給するものであり、貯湯タンク1の下部に接続されている。貯湯タンク1内には、給水用配管302から供給される低温の水を下側に貯留し、加熱手段2で沸き上げられた高温の湯を上側に貯留することができる。貯湯タンク1内の下側の水と上側の湯とは、比重差があるため、混じり合うことはない。導出用配管303は、貯湯タンク1の上部と、混合手段4とを接続している。混合手段4には、給水用配管302から分岐した混合用配管304と、給湯用配管305とが更に接続されている。貯湯タンク1から導出用配管303を通って供給される湯と、混合用配管304から供給される水とを混合手段4にて混合することにより、温度調節された湯が生成され、この温度調節された湯が給湯用配管305を通って、入浴用の浴槽6、蛇口、シャワー等の給湯先に供給される。追焚熱交換器5は、貯湯タンク1から供給される湯と、浴槽6内の浴槽水とを熱交換することによって、浴槽水を加熱するものである。追焚往き配管307aは、貯湯タンク1の上部と追焚熱交換器5とを接続している。追焚戻り配管307bは、追焚熱交換器5から追焚用ポンプ32を経由して貯湯タンク1の下部に接続されている。これらにより熱源側回路が構成される。また、浴槽往き配管306aは、追焚熱交換器5と浴槽6とを接続している。浴槽戻り配管306bは、浴槽6から浴槽用ポンプ33を経由して追焚熱交換器5に接続されている。これらにより浴槽側回路が構成される。制御手段100は、加熱手段2、加熱用ポンプ31、追焚用ポンプ32、浴槽用ポンプ33、および混合手段4の動作を制御する。また、制御手段100には、例えば浴室や台所に設置されるリモコン等のユーザーインターフェース装置図示せずが、有線または無線により通信可能に接続されている。また、貯湯タンク1には、高さ方向に間隔をおいて、6個の貯湯温度センサ501a~501fが設けられている。貯湯温度センサの個数は、これに限定されるものではなく、貯湯タンク1の内部の温度分布を検出可能な個数であればよい。加熱用配管301には、加熱手段2の下流側にて加熱後の湯温を検出する沸上温度センサ502が設けられている。給水用配管302には、給水温度を検出する給水温度センサ504が設けられている。貯湯タンク1の最上部には、貯湯タンク1から導出される湯の温度を検出するための導出温度センサ503が設けられている。給湯用配管305には、混合手段4から流出して給湯先に供給される湯の温度を検出する給湯温度センサ505が設けられている。浴槽戻り配管306bには、浴槽6から追焚熱交換器5に流れ込む浴槽水の温度を検出する浴槽戻り温度センサ506が設けられている。なお、この浴槽戻り温度センサ506は、定期的に浴槽用ポンプ33を運転させることにより、浴槽6内の浴槽水の温度以下、浴槽温度と称するを検出する手段として利用してもよい。給湯用配管305には、給湯先に供給される湯量を検出する給湯流量センサ601が設けられている。浴槽往き配管306a、あるいは浴槽戻り配管306bには、浴槽6内の水位以下、浴槽水位と称するを検出する水位センサ602図1では図示省略が設けられている。水位センサ602水位検出手段は、例えば、浴槽往き配管306aあるいは浴槽戻り配管306b内の水圧を検出する圧力センサで構成することができる。≪基本的な動作≫次に、図1に示す貯湯式給湯システムの基本的な動作を説明する。貯湯タンク1の下部には、給水用配管302を通じて低温の水が流入し、貯留される。加熱手段2によって貯湯タンク1の沸き上げを行う際には、貯湯タンク1の下部に貯留された低温の水が、加熱用ポンプ31によって加熱用配管301に引き込まれ、加熱手段2に導かれる。加熱手段2は、導かれた低温の水を加熱して、高温の湯に沸き上げる。沸き上げられた高温の湯は、加熱用配管301を通じて貯湯タンク1に上部から流入し、貯留される。給湯先に湯を供給する際には、貯湯タンク1の上部に貯留された湯が、導出用配管303から流出し、混合手段4に導かれる。このとき、取り出された湯と同量の水が給水用配管302から貯湯タンク1の下部に流入する。混合手段4は、混合用配管304から供給される水と、貯湯タンク1から供給される湯とを混合させ、給湯用配管305を通じて、蛇口、シャワー、浴槽6などの給湯先へ供給する。また、浴槽6内の浴槽水を加熱するための追焚運転を行う際には、追焚用ポンプ32および浴槽用ポンプ33が駆動される。これにより、貯湯タンク1の上部に貯留された湯は、追焚往き配管307aを通って、追焚熱交換器5に導かれる。同時に、浴槽6内の浴槽水は、浴槽戻り配管306bを通って、追焚熱交換器5に導かれる。追焚熱交換器5で浴槽水へ熱を与えて温度の低下した貯湯タンク1からの湯は、追焚戻り配管307bを通って貯湯タンク1の下部に戻る。追焚熱交換器5で熱を受け取って温度の上昇した浴槽水は、浴槽往き配管306aを通って浴槽6に戻る。このような追焚運転は、ユーザーの操作により強制的に開始されるか、あるいは、浴槽戻り温度センサ506によって定期的に検出される浴槽温度が予め設定された目標浴槽温度よりも所定量以上小さくなったときに自動的に開始される。その後、ユーザーの操作により強制的に追焚運転が終了されるか、あるいは、浴槽戻り温度センサ506によって検出される浴槽温度が上記目標浴槽温度よりも所定量以上大きくなったときに自動的に追焚運転が終了する。図2は、本発明の実施の形態1の貯湯式給湯システムにおける信号の流れを表すブロック図である。図3は、本発明の実施の形態1の貯湯式給湯システムにおける制御動作を表す概要図である。図2に示すように、制御手段100は、蓄熱量算出手段101、負荷算出手段102、特徴量記憶手段103熱量情報記憶手段、学習手段、大規模負荷検出手段、必要蓄熱量予測手段104、および加熱制御手段105等を有している。制御手段100には、時刻検出手段であるタイマー603、貯湯温度センサ501a~501f、沸上温度センサ502、導出温度センサ503、給水温度センサ504、給湯温度センサ505、浴槽戻り温度センサ506、給湯流量センサ601、および水位センサ602からの情報が入力される。この制御手段100は、入力されたこれらの情報に基づいて、加熱手段2、混合手段4、加熱用ポンプ31、浴槽用ポンプ33を制御する。蓄熱量算出手段101は、貯湯温度センサ501a~501fの情報に基づいて、貯湯タンク1内の湯の有する蓄熱量を算出する。負荷算出手段102は、タイマー603と、給湯温度センサ505と、給湯流量センサ601との出力に基づいて、単位時間例えば1秒当たりに給湯先に供給された熱量に関する情報以下、給湯負荷と称するを算出する。ここで、熱量の基準温度は例えば0°C固定としてもよいし、時々刻々の給水温度センサ504の検出温度を用いてもよい。また、負荷算出手段102は、追焚運転によって貯湯タンク1から喪失する有効熱量に関する情報以下、追焚き負荷と称するを算出する。ここで負荷算出手段102は、追焚運転の前後で蓄熱量算出手段101により算出される蓄熱量の変化等に基づいて追焚き負荷を算出してもよいし、あるいは、浴槽6側に与えられる熱量以下、追焚き熱量と称するに所定の追焚き係数を乗算して追焚き負荷を算出してもよい。追焚き熱量は、タイマー603と、図示しない温度センサにより検出される熱源側回路の追焚熱交換器5の出入口の温度差と、図示しない熱源側回路の循環流量センサとの出力とに基づいて求めてもよいし、あるいは浴槽側回路にて同様の方法で求めてもよい。また、被加熱物である浴槽水の温度変化と熱容量との積として追焚き熱量を求めてもよい。その場合、浴槽水の量は例えば一般的な値例えば200リットルを使用してもよいし、ユーザーがリモコンで設定する値を使用してもよい。あるいは、貯湯タンク1から浴槽6に湯を直接放出するシステムの場合は、当該放出経路に流量計を設置し、流量の積算値によって浴槽水量を学習してもよい。また、貯湯タンク1から浴槽6へ湯を供給する際に、積算流量と水位センサ602で検出される浴槽水位との相関を初期学習しておき、その後は水位センサ602で検出される浴槽水位から浴槽水の量を推定してもよい。また、上記追焚き係数とは、追焚き熱量と追焚き負荷との比率であり、概ね2~4程度の値として、予め設定される。特徴量記憶手段103は、負荷算出手段102の算出結果に基づいて学習を行い、後述する各種の学習値を記憶する。特徴量記憶手段103は、過去所定期間分の学習値を記憶し、それ以前の学習値は消去するようにしてもよい。本実施形態では、特徴量記憶手段103は、例えば過去2週間分の学習値を記憶するものとする。必要蓄熱量予測手段104は、特徴量記憶手段103の記憶情報または後述する所定の設計値に基づいて、湯切れ貯湯タンク1内の湯が枯渇することを回避するために必要な現時点における貯湯タンク1の蓄熱量以下、必要蓄熱量と称するを予測する。加熱制御手段105は、貯湯温度センサ501a~501fおよび蓄熱量算出手段101により検出された現在の貯湯タンク1の蓄熱量が、必要蓄熱量予測手段104により予測された必要蓄熱量を下回った場合には、加熱手段2および加熱用ポンプ31を起動して沸き上げを開始し、貯湯タンク1の蓄熱量が必要蓄熱量以上となるように制御する。≪特徴的な動作≫次に、本実施形態における特徴的な動作について図3および図4を参照して説明する。なお、以下の説明において、具体的な数値を示して説明する場合があるが、何れの数値も例示であり、本発明がそれに限定されるものではない。本実施形態では、貯湯式給湯システムにおいて発生する大規模負荷として、浴槽6に給湯して湯を溜める湯張り以下、単に湯張りと称するを行うための大規模給湯のみを考慮する。また、本実施形態では、通常は一日に一回の湯張りを行い、稀に例えば一週間に一回湯張りを一日に二回行うことがあるようなユーザー家庭を主な対象として想定する。なお、本発明における一日の区分は、必ずしも午前0時から午後12時までに限定されるものではなく、例えば、午前7時から翌日の午前7時まで、あるいは午後11時から翌日の午後11時までを一日としてもよい。また、本実施形態において給湯負荷は、貯湯タンク1から給湯先へ与えられた熱量を代表的な給湯温度例えば42°Cの湯量に換算して示す。従って、給湯負荷を例えば[リットル/分]の単位で、給湯負荷積算値を例えば[リットル]の単位で表す。[特徴量学習記憶方法]図3に示すように、特徴量記憶手段103は、負荷算出手段102の算出結果に基づいて、一日に大規模給湯が発生した回数CntYと、一回目の大規模給湯の発生時刻Time1Yと、一回目の大規模給湯を含む近傍の集中負荷群に対して湯切れをしないために事前に必要な大規模給湯必要蓄熱量Lreq1Yと、二回目の大規模給湯の発生時刻Time2Yと、二回目の大規模給湯を含む近傍の集中負荷群に対して湯切れをしないために事前に必要な大規模給湯必要蓄熱量Lreq2Yと、何れの大規模給湯の近傍にも含まれない他の全ての負荷に対して湯切れをしないために事前に必要な他負荷必要蓄熱量LreqOTとを学習し、これらの学習値を記憶する。ここで、引数iは日付情報を意味する。例えば、引数iがi日前の情報を意味するとし、過去2週間分の学習値を記憶する場合には、各学習値についてi=1~14なる14日分の値が記憶される。大規模給湯の発生を検出する方法としては、例えば、略連続した給湯負荷が所定量例えば150リットル以上である給湯、浴槽6に湯を張る機能を有する所定のスイッチに連動した給湯、または、略連続した給湯中の浴槽水位の変化が所定値例えば50cm以上の給湯、の何れかの条件を満たす給湯を大規模給湯として検出する方法が挙げられる。また、大規模給湯を含む近傍の集中負荷群とは、例えば、当該大規模給湯との時間差が所定時間例えば30分以内の負荷と定義することができる。また、任意の負荷より以前の何れかの負荷の終了時刻から、当該負荷の終了時刻までの時間に、加熱手段2により沸き上げ可能な熱量が、当該時間に含まれる全ての負荷の合計より小さければ、当該時間に含まれる全ての負荷を1つの集中負荷群としてもよい。また、大規模給湯必要蓄熱量大規模給湯熱量情報とは、上記集中負荷群の負荷合計としてもよいし、この負荷合計から当該集中負荷群の継続時間中に加熱手段2が沸き上げ可能な熱量を減算した値としてもよい。また、他負荷必要蓄熱量他負荷熱量情報とは、例えば、上記大規模給湯を含む集中負荷群に含まれない負荷群の内で、負荷合計値が最大となる値を用いることができる。ただし、本発明では、上述した大規模給湯必要蓄熱量大規模給湯熱量情報の学習を行わず、所定の設計値を大規模給湯必要蓄熱量大規模給湯熱量情報として制御手段100に記憶しておくようにしてもよい。この場合、設計値としては、例えば、ユーザーがリモコンで設定する湯張り量例えば180リットルに所定の人数分例えば2人分のシャワー量例えば80リットル/人を加えた値にしてもよい。また、本発明では、他負荷必要蓄熱量他負荷熱量情報についても、学習を行わず、所定の設計値例えば80リットルを他負荷必要蓄熱量他負荷熱量情報として制御手段100に記憶しておくようにしてもよい。[当日沸き上げ制御方法]必要蓄熱量予測手段104は、特徴量記憶手段103の記憶情報に基づき、現時点における必要蓄熱量を予測する。加熱制御手段105は、その予測された必要蓄熱量よりも蓄熱量算出手段101の算出する蓄熱量が小さい場合には、加熱手段2および加熱用ポンプ31を起動して沸き上げを開始し、貯湯タンク1の蓄熱量が必要蓄熱量よりも所定量だけ多くなるまで沸き上げた後、加熱手段2および加熱用ポンプ31を停止する。図4は、本実施の形態1において必要蓄熱量予測手段104が必要蓄熱量を予測する制御動作を示すフローチャートである。以下、図4を参照して、本実施形態における必要蓄熱量の予測方法について説明する。[大規模給湯の回数に基づく必要蓄熱量予測]必要蓄熱量予測手段104は、まず、当日の大規模給湯の発生回数がゼロであるかどうかを判断するステップS1。当日の大規模給湯の発生回数がゼロである場合、すなわち、現時点において大規模給湯がまだ一回も発生していない場合には、現時点以降に大規模給湯湯張りが発生する可能性が極めて高い。そこで、この場合には、大規模給湯に備えた蓄熱量を貯湯タンク1に確保するため、特徴量記憶手段103により学習記憶された大規模給湯必要蓄熱量Lreq1Y,Lreq2Yを含めた情報に基づいて必要蓄熱量が予測されるステップS2。このステップS2では、例えば、特徴量記憶手段103により学習記憶された大規模給湯必要蓄熱量Lreq1Y,Lreq2Y、他負荷必要蓄熱量LreqOTのうちの最大値が、現時点における必要蓄熱量として設定される。これに対し、上記ステップS1で、当日の大規模給湯の発生回数がゼロでなかった場合、すなわち、現時点において既に大規模給湯が少なくとも一回は発生している場合には、次に、当日に既に発生した大規模給湯の回数と、特徴量記憶手段103により学習記憶された過去所定期間例えば2週間における大規模給湯発生回数CntYのうちの最大値とを比較するステップS3。このステップS3において、当日に既に発生した大規模給湯の回数が、学習された大規模給湯発生回数CntYのうちの最大値以上であった場合には、過去の実績から考えて、その日のうちに大規模給湯が更に発生する可能性は極めて低いと言える。したがって、もはや大規模給湯に備えた蓄熱量を貯湯タンク1に確保しておく必要はなく、大規模給湯以外の給湯に対応可能な蓄熱量が貯湯タンク1に残されていればよい。そこで、この場合には、特徴量記憶手段103により学習記憶された情報のうち、大規模給湯必要蓄熱量Lreq1Y,Lreq2Yを除外した情報に基づいて必要蓄熱量が予測されるステップS6。このステップS6では、例えば、特徴量記憶手段103により学習記憶された他負荷必要蓄熱量LreqOTのうちの最大値が、現時点における必要蓄熱量として設定される。[大規模給湯の時刻に基づく必要蓄熱量予測]上記ステップS3において、当日に既に発生した大規模給湯の回数が、学習された大規模給湯発生回数CntYのうちの最大値未満であった場合には、現時点以降に大規模給湯が更に発生する可能性があるかどうかを判定するために、以下のような判断がステップS4で行われる。特徴量記憶手段103により学習記憶された情報において、過去に大規模給湯が複数回発生した日のうちで一回目の大規模給湯の発生時刻Time1Yが最も遅かった日の当該一回目の大規模給湯の発生時刻Time1Yのことを本実施形態において最遅時刻と称する。ステップS4では、当日の一回目の大規模給湯が発生した時刻が、上記最遅時刻より早いかどうかが判断される。大規模給湯湯張りが一日に複数回発生する場合とは、典型的には、朝あるいは午前中のような早い時間帯に入浴するときに一回目の湯張りが行われ、夜に他の人が入浴する際に改めて湯張りが行われるような場合である。この点を考慮すると、当日の一回目の大規模給湯が早い時間帯に発生した場合ほど、二回目の大規模給湯が発生する可能性が高いと言える。逆に、一回目の大規模給湯の発生時刻が遅い時間帯例えば夕方以降である場合ほど、二回目の大規模給湯が発生する可能性は低いと言える。このように、当日の一回目の大規模給湯の発生時刻によって、二回目の大規模給湯が発生する可能性を予測することが可能である。上記のような考えに基づき、ステップS4で、当日の一回目の大規模給湯が発生した時刻が、学習された最遅時刻より遅かった場合には、現時点以降に大規模給湯が更に発生する可能性はないと判定する。したがって、もはや大規模給湯に備えた蓄熱量を貯湯タンク1に確保しておく必要はなく、大規模給湯以外の給湯に対応可能な蓄熱量が貯湯タンク1に残されていればよい。そこで、この場合には、他負荷必要蓄熱量LreqOTのみに基づいて必要蓄熱量が予測されるステップS6。[浴槽水位に基づく必要蓄熱量予測]一方、ステップS4で、当日の一回目の大規模給湯が発生した時刻が、学習された最遅時刻より早かった場合には、一回目の大規模給湯の発生時刻からすると、現時点以降に大規模給湯が更に発生する可能性は残されている。この場合には、現時点以降に大規模給湯が更に発生する可能性があるかどうかを浴槽水位に基づいて判定するステップS5。湯張りが行われる場合には、それより前に、浴槽6の栓が抜かれ、浴槽6内に溜められていた浴槽水が排水される。したがって、浴槽6内に浴槽水がない場合には、現時点以降に湯張りが行われる可能性が高いと考えられる。逆に、浴槽6内に浴槽水がまだ溜められている場合には、現時点では湯張りが行われる可能性は低いとみなせる。このような考えに基づき、ステップS5では、水位センサ602で検出される現在の浴槽水位が判定水位例えば50cmより低い場合には、現時点以降に湯張りが行われる可能性があると判定し、大規模給湯に備えた蓄熱量を貯湯タンク1に確保するため、大規模給湯必要蓄熱量Lreq1Y,Lreq2Yを含めた情報に基づいて必要蓄熱量を予測するステップS2。これに対し、上記ステップS5で、水位センサ602で検出される現在の浴槽水位が上記判定水位より高い場合には、現時点では大規模給湯が発生する可能性はないと判定する。この場合には、大規模給湯に備えた蓄熱量を貯湯タンク1に確保しておく必要はないので、大規模給湯必要蓄熱量Lreq1Y,Lreq2Yを除外した情報に基づいて必要蓄熱量が予測されるステップS6。以上説明したように、本実施形態によれば、当日中に二回目以降の大規模給湯が発生する可能性があるかどうかを浴槽水位に基づいて判定することができる。そして、大規模給湯が発生する可能性があると判定された場合には、大規模給湯必要蓄熱量を含めた情報に基づき、大規模給湯を想定した十分な必要蓄熱量を設定するので、大規模給湯に備えた蓄熱量を貯湯タンク1に確保することができる。このため、例外的に一日に複数回の大規模給湯が発生する日においても、湯切れが起こることを確実に防止することができる。また、浴槽水位に基づく予測において、大規模給湯が発生する可能性はないと判定された場合には、大規模給湯必要蓄熱量を除外した情報他負荷必要蓄熱量に基づいて必要蓄熱量を設定するので、貯湯タンク1の蓄熱量を抑制することができる。これにより、貯湯タンク1からの放熱が抑制されるので、エネルギー効率を向上することができる。また、本実施形態では、当日の大規模給湯の発生回数が過去所定期間で学習記憶された最大の発生回数以上となった場合には、大規模給湯が発生する可能性はないと判定し、他負荷必要蓄熱量に基づき、必要蓄熱量を設定する。これにより、貯湯タンク1の蓄熱量を、大規模給湯を想定しない、比較的小さい値に抑制することができる。その結果、貯湯タンク1からの放熱が抑制されるので、エネルギー効率を向上することができる。更に、本実施形態では、当日の一回目の大規模給湯の発生時刻に基づいて、現時点以降に更に大規模給湯が発生する可能性があるかどうかを判定することができる。そして、現時点以降に更に大規模給湯が発生する可能性はないと判定された場合には、他負荷必要蓄熱量に基づき、必要蓄熱量を設定する。これにより、貯湯タンク1の蓄熱量を、大規模給湯を想定しない、比較的小さい値に抑制することができる。その結果、貯湯タンク1からの放熱が抑制されるので、エネルギー効率を向上することができる。また、本実施形態では、特徴量記憶手段103により学習記憶された情報に基づいて必要蓄熱量を予測するので、ユーザーの使用状況に応じて必要蓄熱量をより高精度に予測することができる。このため、湯切れの防止と、エネルギー効率の向上とをより高いレベルで両立することができる。本実施形態では、ステップS4において、当日の一回目の大規模給湯の発生時刻を、学習記憶された最遅時刻と比較することによって、現時点以降に更に大規模給湯が発生する可能性があるかどうかを判定しているが、本発明では、当日の一回目の大規模給湯の発生時刻を、設計値である所定時刻例えば午後5時と比較し、当日の一回目の大規模給湯の発生時刻がこの所定時刻より遅かった場合には現時点以降に更に大規模給湯が発生する可能性はないと判定するようにしてもよい。実施の形態2.次に、図5を参照して、本発明の実施の形態2について説明するが、上述した実施の形態1との相違点を中心に説明し、共通する事項については説明を簡略化または省略する。実施の形態1では、浴槽6の湯張り大規模給湯のみを大規模負荷として考慮している。これに対し、本実施の形態2では、湯張りに加えて、大規模追焚きも、大規模負荷として考慮する。大規模追焚きは、例えば、朝に湯張りした浴槽6内の浴槽水をその日の夜に追焚きする場合のように、湯張りから長時間が経過して冷め切った浴槽6内の浴槽水を入浴可能な温度に再加熱する場合の追焚きに相当するものである。本実施形態の貯湯式給湯システムの構成は、図1および図2に示す実施の形態1のものとほぼ同じであるので、図示は省略する。[特徴量学習記憶方法]本実施形態における特徴量記憶手段103は、負荷算出手段102の算出結果に基づいて、実施の形態1と同様の学習値に加えて、更に、一日に大規模追焚きが発生した回数CntHXと、大規模追焚きが発生した時刻TimeHXと、大規模追焚きを含む近傍の集中負荷群に対して湯切れをしないために事前に必要な大規模追焚き必要蓄熱量LreqHXとを学習し、これらの学習値を記憶する。なお、本実施形態における他負荷必要蓄熱量LreqOTは、何れの大規模給湯あるいは大規模追焚きの近傍にも含まれない他の全ての負荷に対して湯切れをしないために事前に必要な蓄熱量を意味する。大規模追焚きの発生を検出する方法としては、例えば、追焚きによる略連続した加熱量が所定量例えば4000kcal=200リットルの浴槽水の20°C昇温以上である追焚き、浴槽水の略連続した昇温が所定温度例えば20°C以上である追焚き、または、湯張りから所定時間例えば6時間以上経過した後の追焚き、の何れかの条件を満たす追焚きを大規模追焚きとして検出する方法が挙げられる。また、大規模追焚きを含む近傍の集中負荷群とは、例えば、当該大規模追焚きとの時間差が所定時間例えば30分以内の負荷と定義することができる。また、任意の負荷より以前の何れかの負荷の終了時刻から、当該負荷の終了時刻までの時間に、加熱手段2により沸き上げ可能な熱量が、当該時間に含まれる全ての負荷の合計より小さければ、当該時間に含まれる全ての負荷を1つの集中負荷群としてもよい。また、大規模追焚き必要蓄熱量大規模追焚き熱量情報とは、大規模追焚きを含む近傍の集中負荷群の負荷合計としてもよいし、この負荷合計から当該集中負荷群の継続時間中に加熱手段2が沸き上げ可能な熱量を減算した値としてもよい。ただし、本発明では、上述したような大規模追焚き必要蓄熱量大規模追焚き熱量情報の学習を行わず、所定の設計値を大規模追焚き必要蓄熱量大規模追焚き熱量情報として制御手段100に記憶しておくようにしてもよい。この場合、設計値としては、例えば、ユーザーがリモコンで設定する湯張り量例えば180リットルを所定温度例えば20°C昇温する追焚き負荷に所定の人数分例えば2人分のシャワー量例えば80リットル/人を加えた値にしてもよい。図5は、本実施の形態2において必要蓄熱量予測手段104が必要蓄熱量を予測する制御動作を示すフローチャートである。以下、図5を参照して、本実施形態における必要蓄熱量の予測方法について説明する。[大規模給湯の回数に基づく必要蓄熱量予測]必要蓄熱量予測手段104は、まず、当日の大規模負荷の発生回数がゼロであるかどうかを判断するステップS11。当日の大規模負荷の発生回数がゼロである場合、すなわち、現時点において大規模給湯湯張りあるいは大規模追焚きがまだ一回も発生していない場合には、現時点以降に大規模負荷が発生する可能性が極めて高い。そこで、この場合には、大規模負荷に備えた蓄熱量を貯湯タンク1に確保するため、特徴量記憶手段103により学習記憶された大規模給湯必要蓄熱量Lreq1Y,Lreq2Yおよび大規模追焚き必要蓄熱量LreqHXを含めた情報に基づいて必要蓄熱量が予測されるステップS12。このステップS12では、例えば、特徴量記憶手段103により学習記憶された大規模給湯必要蓄熱量Lreq1Y,Lreq2Y、大規模追焚き必要蓄熱量LreqHX、他負荷必要蓄熱量LreqOTのうちの最大値が、現時点における必要蓄熱量として設定される。これに対し、上記ステップS11で、当日の大規模負荷の発生回数がゼロでなかった場合、すなわち、現時点において既に大規模負荷が少なくとも一回は発生している場合には、次に、当日に既に発生した大規模負荷の回数と、特徴量記憶手段103により学習記憶された過去所定期間例えば2週間における大規模負荷発生回数{CntYCntHX}のうちの最大値とを比較するステップS13。このステップS13において、当日に既に発生した大規模負荷の回数が、学習された大規模負荷発生回数{CntYCntHX}のうちの最大値以上であった場合には、過去の実績から考えて、その日のうちに大規模負荷が更に発生する可能性は極めて低いと言える。したがって、もはや大規模負荷に備えた蓄熱量を貯湯タンク1に確保しておく必要はなく、大規模負荷以外の給湯に対応可能な蓄熱量が貯湯タンク1に残されていればよい。そこで、この場合には、特徴量記憶手段103により学習記憶された情報のうち、大規模給湯必要蓄熱量Lreq1Y,Lreq2Yおよび大規模追焚き必要蓄熱量LreqHXを除外した情報に基づいて必要蓄熱量が予測されるステップS17。このステップS17では、例えば、特徴量記憶手段103により学習記憶された他負荷必要蓄熱量LreqOTのうちの最大値が、現時点における必要蓄熱量として設定される。[大規模負荷の時刻に基づく必要蓄熱量予測]上記ステップS13において、当日に既に発生した大規模負荷の回数が、学習された大規模負荷発生回数{CntYCntHX}のうちの最大値未満であった場合には、現時点以降に大規模負荷が更に発生する可能性があるかどうかを判定するために、以下のような判断がステップS14で行われる。特徴量記憶手段103により学習記憶された情報において、過去に大規模負荷が複数回発生した日のうちで一回目の大規模負荷の発生時刻Time1YまたはTimeHXが最も遅かった日の当該一回目の大規模負荷の発生時刻Time1YまたはTimeHXのことを本実施形態において最遅時刻と称する。ステップS14では、当日の一回目の大規模負荷が発生した時刻が、上記最遅時刻より早いかどうかが判断される。大規模負荷が一日に複数回発生する場合とは、典型的には、朝あるいは午前中のような早い時間帯に入浴するときに湯張り一回目の大規模負荷が行われ、夜に他の人が入浴する際に、浴槽6内の冷めた浴槽水を大規模追焚きにより再加熱するか、あるいは浴槽水を抜いて改めて湯張りが行うことにより、二回目の大規模負荷が発生するような場合である。この点を考慮すると、当日の一回目の大規模負荷が早い時間帯に発生した場合ほど、二回目の大規模負荷が発生する可能性が高いと言える。逆に、一回目の大規模負荷の発生時刻が遅い時間帯例えば夕方以降である場合ほど、二回目の大規模負荷が発生する可能性は低いと言える。このように、当日の一回目の大規模負荷の発生時刻によって、二回目の大規模負荷が発生する可能性を予測することが可能である。上記のような考えに基づき、ステップS14で、当日の一回目の大規模負荷が発生した時刻が、学習された最遅時刻より遅かった場合には、現時点以降に大規模負荷が更に発生する可能性はないと判定する。したがって、もはや大規模負荷に備えた蓄熱量を貯湯タンク1に確保しておく必要はなく、大規模負荷以外の給湯に対応可能な蓄熱量が貯湯タンク1に残されていればよい。そこで、この場合には、他負荷必要蓄熱量LreqOTのみに基づいて必要蓄熱量が予測されるステップS17。[浴槽水位に基づく必要蓄熱量予測]一方、ステップS14で、当日の一回目の大規模負荷が発生した時刻が、学習された最遅時刻より早かった場合には、一回目の大規模負荷の発生時刻からすると、現時点以降に大規模負荷が更に発生する可能性は残されている。この場合には、現時点以降に大規模負荷が更に発生する可能性があるかどうかを浴槽水位に基づいて以下のように判定する。まず、ステップS15では、水位センサ602で検出される現在の浴槽水位を第一判定水位例えば50cmと比較する。その比較の結果、現在の浴槽水位が第一判定水位より高い場合には、浴槽6内に多量の浴槽水があるので、大規模給湯湯張りが行われる可能性はないが、大規模追焚きが行われる可能性があると判定することができる。そこで、この場合には、大規模給湯必要蓄熱量Lreq1Y,Lreq2Yを除外し、大規模追焚き必要蓄熱量LreqHXを含めた情報に基づいて必要蓄熱量が予測されるステップS18。このステップS18では、例えば、特徴量記憶手段103により学習記憶された大規模追焚き必要蓄熱量LreqHX、他負荷必要蓄熱量LreqOTのうちの最大値が、現時点における必要蓄熱量として設定される。これに対し、上記ステップS15で、現在の浴槽水位が第一判定水位より低い場合には、現在の浴槽水位を第二判定水位例えば30cmと比較するステップS16。その比較の結果、現在の浴槽水位が第二判定水位より低い場合には、浴槽6内に浴槽水がないので、大規模追焚きが行われる可能性はないが、大規模給湯湯張りが行われる可能性があると判定することができる。そこで、この場合には、大規模追焚き必要蓄熱量LreqHXを除外し、大規模給湯必要蓄熱量Lreq1Y,Lreq2Yを含めた情報に基づいて必要蓄熱量が予測されるステップS19。このステップS19では、例えば、特徴量記憶手段103により学習記憶された大規模給湯必要蓄熱量Lreq1Y,Lreq2Y、他負荷必要蓄熱量LreqOTのうちの最大値が、現時点における必要蓄熱量として設定される。上記ステップS16で、現在の浴槽水位が第二判定水位以上であった場合には、現在の浴槽水位は、第二判定水位例えば30cm以上で第一判定水位例えば50cm未満となる。浴槽水位がこのような中途半端な水位である場合には、大規模給湯湯張りが行われる可能性と、大規模追焚きが行われる可能性との両方があると判定することができる。そこで、この場合には、大規模給湯必要蓄熱量Lreq1Y,Lreq2Yおよび大規模追焚き必要蓄熱量LreqHXを含めた情報に基づいて必要蓄熱量が予測されるステップS12。以上説明したように、本実施形態によれば、湯張りだけでなく大規模追焚きも大規模負荷として考慮しており、当日中に二回目以降の大規模負荷が発生する可能性があるかどうかを浴槽水位に基づいて判定することができる。そして、大規模負荷が発生する可能性があると判定された場合には、大規模負荷を想定した十分な必要蓄熱量を設定するので、大規模負荷に備えた蓄熱量を貯湯タンク1に確保することができる。このため、例えば、朝あるいは午前中のような早い時間帯に入浴する際に湯張りを行い、他の人が夜に入浴する際に浴槽6内の冷めた浴槽水を大規模追焚きによって再加熱するような、例外的な使用状況の日においても、湯切れが起こることを確実に防止することができる。また、本実施形態では、当日の大規模負荷の発生回数が過去所定期間で学習記憶された最大の発生回数以上となった場合、あるいは、当日の一回目の大規模負荷の発生時刻が学習された最遅時刻より遅かった場合には、現時点以降に大規模負荷が発生する可能性はないと判定し、他負荷必要蓄熱量に基づき、必要蓄熱量を設定する。これにより、貯湯タンク1の蓄熱量を、大規模負荷を想定しない、比較的小さい値に抑制することができる。その結果、貯湯タンク1からの放熱が抑制されるので、エネルギー効率を向上することができる。なお、本実施形態では、ステップS14において、当日の一回目の大規模給湯の発生時刻を、学習記憶された最遅時刻と比較することによって、現時点以降に更に大規模負荷が発生する可能性があるかどうかを判定しているが、本発明では、当日の一回目の大規模負荷の発生時刻を、設計値である所定時刻例えば午後5時と比較し、当日の一回目の大規模負荷の発生時刻がこの所定時刻より遅かった場合には現時点以降に更に大規模負荷が発生する可能性はないと判定するようにしてもよい。"