熱間圧延ラインのエネルギー消費量予測装置であって、前記熱間圧延ラインでの圧延処理中に計測された動作実績値を取得する実績値取得装置と、モデル式のパラメータに前記動作実績値を適用して得られる動作実績計算値と前記動作実績値とを比較して、設定計算学習値を算出する設定計算学習装置と、前記熱間圧延ラインの操業条件及び前記設定計算学習値を用いて、前記熱間圧延ラインにおける前記圧延トルク、前記ロール速度及び前記圧延パワーの設定値を含む動作設定値を計算する設定計算装置と、前記動作設定値を用いてエネルギー消費量計算値を算出するエネルギー消費量算出装置と、前記圧延トルク及び前記ロール速度の前記動作実績計算値を用いてエネルギー消費量実績計算値を算出するエネルギー消費量実績値算出装置と、前記圧延パワーの前記動作実績値を積分することによってエネルギー消費量実績値を取得するエネルギー消費量実績値取得装置と、前記エネルギー消費量実績計算値と前記エネルギー消費量実績値とを比較することにより、エネルギー消費量学習値を算出するエネルギー消費量学習値算出装置と、前記エネルギー消費量学習値を前記エネルギー消費量計算値に反映させたエネルギー消費量予測値を算出する予測値算出装置とを備えることを特徴とするエネルギー消費量予測装置。前記予測値算出装置が、過去に算出された古いエネルギー消費量学習値を前記エネルギー消費量学習値に重み付けして得られるエネルギー消費量学習値を使用して、前記エネルギー消費量予測値を算出することを特徴とする請求項1に記載のエネルギー消費量予測装置。前記設定計算学習値の変化率が一定値以上の場合に、前記エネルギー消費量学習値を前記設定計算学習値の変化率で除算して新たなエネルギー消費量学習値を算出するエネルギー消費量学習値更新装置を更に備えることを特徴とする請求項1又は2に記載のエネルギー消費量予測装置。前記被圧延材の板厚、板幅及び鋼種毎に区分された複数のエネルギー消費量学習値を格納する学習値データベースを更に備えることを特徴とする請求項1乃至3のいずれか1項に記載のエネルギー消費量予測装置。前記エネルギー消費量予測値を表示する表示装置を更に備えることを特徴とする請求項1乃至4のいずれか1項に記載のエネルギー消費量予測装置。エネルギー消費量の予測に使用されるパラメータである圧延時間、圧延トルク、ロール速度のうち、圧延トルクは、モデル式を用いた設定計算などにより精度よく予測することができる。しかし、圧延時間やロール速度は実際の圧延において予測値との誤差が生じやすく、エネルギー消費量の予測誤差の要因である。また、エネルギー消費量は、圧延スタンドのロールを駆動するモータの経時変化などの、設定計算や設定計算学習では考慮されていない要因によっても変化する。このため、エネルギー消費量を正確に予測するためには、これらの誤差を学習計算により補正する必要がある。しかしながら、材質、圧延時間及び圧延前後の被圧延材サイズに基づく区分毎にエネルギー消費量を学習する上記の方法では、圧延トルクやロール速度の予測値を用いていない。このため、同じ区分であっても、圧延条件が変化した時、圧延トルク及び圧延速度が変化すると予測精度が低下するという問題があった。上記問題点に鑑み、本発明は、予測精度の高い熱間圧延ラインのエネルギー消費量予測装置を提供することを目的とする。本発明の一態様によれば、熱間圧延ラインのエネルギー消費量予測装置であって、イ熱間圧延ラインでの圧延処理中に計測された動作実績値を取得する実績値取得装置と、ロモデル式のパラメータに動作実績値を適用して得られる動作実績計算値と動作実績値とを比較して、設定計算学習値を算出する設定計算学習装置と、ハ熱間圧延ラインの操業条件及び設定計算学習値を用いて、熱間圧延ラインにおける圧延トルク、ロール速度及び圧延パワーの設定値を含む動作設定値を計算する設定計算装置と、ニ動作設定値を用いてエネルギー消費量計算値を算出するエネルギー消費量算出装置と、ホ圧延トルク及びロール速度の動作実績計算値を用いてエネルギー消費量実績計算値を算出するエネルギー消費量実績値算出装置と、ヘ圧延パワーの動作実績値を積分することによってエネルギー消費量実績値を取得するエネルギー消費量実績値取得装置と、トエネルギー消費量実績計算値とエネルギー消費量実績値とを比較することにより、エネルギー消費量学習値を算出するエネルギー消費量学習値算出装置と、チエネルギー消費量学習値をエネルギー消費量計算値に反映させたエネルギー消費量予測値を算出する予測値算出装置とを備えるエネルギー消費量予測装置が提供される。本発明によれば、予測精度の高い熱間圧延ラインのエネルギー消費量予測装置を提供できる。次に、図面を参照して、本発明の第1乃至第4の実施形態を説明する。以下の図面の記載において、同一又は類似の部分には同一又は類似の符号を付している。以下に示す実施形態は、この発明の技術的思想を具体化するための装置や方法を例示するものであって、この発明の実施形態は、構成部品の構造、配置等を下記のものに特定するものでない。この発明の実施形態は、特許請求の範囲において、種々の変更を加えることができる。第1の実施形態本発明の第1の実施形態に係るエネルギー消費量予測装置10は、熱間圧延ライン20のエネルギー消費量を予測する装置であって、図1に示すように、実績値取得装置11、設定計算学習装置12、設定計算装置13、エネルギー消費量算出装置14、エネルギー消費量実績値算出装置15、エネルギー消費量実績値取得装置16、エネルギー消費量学習値算出装置17、予測値算出装置18を備える。実績値取得装置11は、熱間圧延ライン20での圧延処理中に計測された、圧延トルク、ロール速度及び被圧延材の全長に亘る圧延パワーなどを含む実績値以下において、動作実績値AACTという。を取得する。設定計算学習装置12は、モデル式のパラメータに動作実績値AACTを適用して得られる動作実績計算値AACTCALと動作実績値AACTとを比較して、設定計算学習値ZnMを算出する。ここで、上添字ACTは動作実績値を意味し、上添字ACTCALは動作実績計算値を意味する以下において同様。。設定計算装置13は、熱間圧延ライン20の操業条件及び設定計算学習値ZnMを用いて、熱間圧延ライン20における圧延トルク、ロール速度及び圧延パワーの設定値を含む動作設定値ASETを計算する。エネルギー消費量算出装置14は、動作設定値ASETを用いてエネルギー消費量計算値EnSETを算出する。エネルギー消費量実績値算出装置15は、圧延トルク及びロール速度の動作実績計算値AACTCALを用いてエネルギー消費量実績計算値EnACTCALを算出する。一方、エネルギー消費量実績値取得装置16は、実績値取得装置11により取得された圧延パワーの動作実績値PwACTを積分することによってエネルギー消費量実績値EnACTを取得する。エネルギー消費量学習値算出装置17は、エネルギー消費量実績計算値EnACTCALとエネルギー消費量実績値EnACTとを比較することにより、エネルギー消費量学習値ZnECCURを算出する。算出されたエネルギー消費量学習値ZnECCURは、エネルギー消費量学習値格納装置171に格納される。予測値算出装置18は、エネルギー消費量学習値格納装置171から読み出したエネルギー消費量学習値ZnECをエネルギー消費量計算値EnSETに反映させたエネルギー消費量予測値EnPredを算出する。図2に、エネルギー消費量予測装置10によるエネルギー消費量の予測対象である熱間圧延ライン20の構成例を示す。図2に示した熱間圧延ライン20は、加熱炉21、粗圧延機23、仕上圧延機26、巻取り機28を有する。加熱炉21から搬出された被圧延材100は、可逆式の粗圧延機23により圧延される。粗圧延機23は、通常1台~数台の圧延スタンドを有し、被圧延材100を往復させながら粗圧延機23に数回通過させることにより、粗圧延機出側で目標の中間バー板厚まで圧延される。粗圧延機23の圧延スタンドに被圧延材100を通過させることを以下においてパスという。粗圧延機23で圧延された後、被圧延材100は粗圧延機23出側から仕上圧延機26入側まで搬送され、例えば5~7基の圧延スタンド260からなる仕上圧延機26により、所望の製品板厚まで圧延される。仕上圧延機26から搬出された被圧延材100は、水冷装置などの冷却装置27で冷却された後、巻取り機28によってコイル状に巻取られる。なお、粗圧延機23の圧延スタンドのロールはモータ231により駆動され、仕上圧延機26の圧延スタンド260のロールはモータ261により駆動される。また、粗圧延機23の入側に粗圧延機入側デスケーラ22が配置され、仕上圧延機26の入側に仕上圧延機入側デスケーラ25が配置されている。更に、粗圧延機23と仕上圧延機26間の搬送テーブルエリアにクロップカットシヤ24が配置されている。図1に示したエネルギー消費量予測装置10は、所望のサイズ品質の製品を製造するために必要な、熱間圧延ライン20のエネルギー消費量の予測値を算出する。以下に、エネルギー消費量予測装置10の詳細な動作を説明する。設定計算装置13は、操業条件及び設定計算学習値ZnMに基づき、公知のモデル式を用いて動作設定値ASETを計算する。操業条件は、例えば仕上圧延機26出側における目標とする板厚や、仕上圧延機出側温度等である。また、動作設定値ASETは、被圧延材100を所望の板厚にするために必要なロール間隙、及び所望の仕上圧延機出側温度を実現するために必要なロール速度等について計算される。つまり、熱間圧延ライン20で製造される製品が所望のサイズ及び品質を実現するために必要な圧延トルク、ロール速度などが、設定計算装置13により計算される。更に、仕上圧延機26の負荷限界値、及び圧延スタンド260のロールを駆動するモータ261のトルク限界値を超えないように、各パスや各圧延スタンド260の圧延荷重、圧延トルク及びロール速度などの設定値を含む動作設定値ASETが、設定計算装置13によって計算される。これらの動作設定値ASETは、被圧延材100の先端から精度を保証するために重要な噛み込み点、生産量確保の点から被圧延材100を加速させるために圧延速度が最も大きくなる中間点、被圧延材100の温度が低くなる尾端点の、少なくても3点において算出されることが好ましい。動作設定値ASETを算出する地点を以下において狙い点という。また、上記の一連の計算を設定計算という。設定計算によって計算されたロール間隙やロール速度などの動作設定値ASETは、熱間圧延ライン20の制御装置に出力され、これらの動作設定値ASETに基づいて熱間圧延ライン20は操業される。また、圧延トルク、ロール速度の動作設定値ASETは、エネルギー消費量計算用の入力パラメータとして、エネルギー消費量算出装置14に出力される。実績値取得装置11は、熱間圧延ライン20に設置された計測器図示略から、圧延処理中の被圧延材100全長に亘る圧延トルク、ロール速度、及び圧延パワーなどの動作実績値AACTを取得する。例えば、圧延トルクはロールに加わる荷重など、ロール速度はロールの回転数など、圧延パワーはモータ261の駆動電流などを用いて、それぞれ算出される。実績値取得装置11によって取得された動作実績値AACTは、設定計算学習装置12に出力される。設定計算学習装置12は、実績値取得装置11によって取得された動作実績値AACTをモデル式のパラメータに代入して動作実績計算値AACTCALを算出する。更に、設定計算学習装置12は、実績値取得装置11によって取得された被圧延材100の各狙い点における動作実績値AACTと、算出した動作実績計算値AACTCALとを比較することにより、動作実績値AACTと動作実績計算値AACTCALの誤差を学習する。具体的には、設定計算学習装置12は動作実績値AACTの動作実績計算値AACTCALに対する比を算出する。つまり、動作実績値AACT/動作実績計算値AACTCALとして設定計算学習値ZnMが算出される。算出された設定計算学習値ZnMは、設定計算学習値格納装置121に格納される。設定計算学習値格納装置121に格納された設定計算学習値ZnMは、設定計算装置13に使用される。エネルギー消費量算出装置14による熱間圧延ライン20のエネルギー消費量の計算には、設定計算装置13によって算出された動作設定値ASETが使用される。具体的には、エネルギー消費量算出装置14が、算出された圧延トルク及びロール速度などの動作設定値ASET、及び操業条件に基づき、粗圧延機23における各パス及び仕上圧延機26の各圧延スタンド260のエネルギー消費量計算値EnSETを算出する。例えば、各パス及び各圧延スタンド260のロールを駆動するモータ261のエネルギー消費量計算値EnSETは、以下の式1及び式2に示すように、圧延トルクGt[kNm]、ロール速度vt[m/s]の積を時間t[s]積分することにより算出される:EnSET=η∫Pwtdt1Pwt=1000×vt×Gt/R2式1で、∫dtはt=0からTまで、即ち被圧延材100に対する圧延処理の開始から終了までの時間積分を表し、ηは電力変換効率電流-仕事間の変換時の効率である。式2で、R[mm]はロール半径、Pwt[kW]は圧延パワーである。圧延トルクGtはロール基準である。エネルギー消費量実績値算出装置15は、設定計算学習装置12が設定計算学習値ZnMを算出する際に使用した、圧延トルクの動作実績計算値GiACTCALとロール速度の動作実績計算値ViACTCALを用いて、エネルギー消費量実績計算値EnACTCALを算出する。エネルギー消費量実績計算値EnACTCALは、式1及び式2を使用し、以下の式3及び式4により算出される:PwiACTCAL=1000×ViACTCAL×GiACTCAL/R3EnACTCAL=ΣPwiACTCALPwi1ACTCAL×SiACT/24式3のPwiACTCALは狙い点iにおける圧延パワーの実績計算値であり、R[mm]はロール半径である。式4で、SiACT[sec]は狙い点i~i1間の時間であり、nはパス或いは圧延スタンド260の番号である。Σは最初の狙い点から最後の狙い点Mまでの総和を表す。算出されたエネルギー消費量実績計算値EnACTCALは、エネルギー消費量学習値算出装置17に出力される。エネルギー消費量実績値取得装置16は、実績値取得装置11によって取得された圧延パワーの動作実績値を積分してエネルギー消費量実績値EnACTを算出する。図3はエネルギー消費量実績値EnACTの算出方法の例を示している。図3では、縦軸が圧延パワーの動作実績値PwACT、横軸が時間tである。以下の式5に示すように、測定地点jにおける圧延パワーの動作実績値PwACTとタイムステップΔtとを積算した値を最終測定地点まで加算することによって、エネルギー消費量実績値EnACTを正確に算出することができる:EnACT=∫PwACTtdt=ΣPwACT×Δt5式5において、∫dtはt=0からTまでの時間積分を表し、Σはj=0からL-1までの総和を表す。Lは最終測定地点である。算出されたエネルギー消費量実績値EnACTは、エネルギー消費量学習値算出装置17に出力される。エネルギー消費量学習値算出装置17は、エネルギー消費量実績値EnACTとエネルギー消費量実績計算値EnACTCALとを比較することにより、エネルギー消費量実績値EnACTとエネルギー消費量実績計算値EnACTCALとの誤差を学習する。具体的には、以下の式6に示すように、エネルギー消費量実績値EnACTのエネルギー消費量実績計算値EnACTCALに対する比をエネルギー消費量学習値ZnECCURとして算出する:ZnECCUR=EnACT/EnACTCAL6算出されたエネルギー消費量学習値ZnECCURは、エネルギー消費量学習値格納装置171に格納される。エネルギー消費量学習値格納装置171において、過去に算出されて既にエネルギー消費量学習値格納装置171に格納されていた古いエネルギー消費量学習値以下においてZnECOLDと表す。と新たに算出されたエネルギー消費量学習値ZnECCURとを用いる、式7に示す重みつき平均演算によって、新たにエネルギー消費量学習値ZnECが算出される:ZnEC=1-αZnECOLDαZnECCUR7式7で、αは重み係数である。式7を用いて更新された新たなエネルギー消費量学習値ZnECが、エネルギー消費量学習値格納装置171に格納される。予測値算出装置18は、エネルギー消費量算出装置14によって算出されたエネルギー消費量計算値EnSETに、エネルギー消費量学習値格納装置171に格納されたエネルギー消費量学習値ZnECを反映させて、エネルギー消費量予測値EnPredを算出する。具体的には、以下の式8を用いて、エネルギー消費量学習値ZnECを考慮したエネルギー消費量予測値EnPredを算出する:EnPred=ZnEC×EnSET8上記のように、圧延パワーを時間積分することで得られたエネルギー消費量実績値EnACTと、実績値から算出された圧延トルク及び計算ロール速度の動作実績計算値AACTCALを使用して算出したエネルギー消費量実績計算値EnACTCALとを比較して求めたエネルギー消費量学習値ZnECを用いることで、正確なエネルギー消費量予測値EnPredを高い精度で算出することができる。以上に説明したように、本発明の第1の実施形態に係るエネルギー消費量予測装置10は、圧延トルクとロール速度をエネルギー消費量計算の入力パラメータとするエネルギー消費量計算式を使用し、エネルギー消費量計算値を算出する。この時、圧延トルクとロール速度は、設定計算のモデル式を用いて計算される。そして、エネルギー消費量計算式の入力パラメータである圧延トルク及びロール速度の動作実績値AACTと動作実績計算値AACTCALとの誤差は、設定計算学習装置12によって算出される設定計算学習値ZnMを用いて解消される。また、エネルギー消費量の学習においては、圧延トルク及びロール速度の動作実績計算値AACTCALを入力パラメータとするエネルギー消費量計算式を用いて算出されたエネルギー消費量実績計算値EnACTCALと、熱間圧延ライン20からのフィードバック情報である圧延パワーの動作実績値を用いて算出されたエネルギー消費量実績値EnACTとの誤差を学習することにより、エネルギー消費量計算式自体の誤差が解消される。したがって、図1に示したエネルギー消費量予測装置10によれば、エネルギー消費量計算式の入力パラメータの誤差と、エネルギー消費量計算式自体の誤差とを分別し、それぞれの誤差を別に学習することで、エネルギー消費量の予測精度が向上される。第2の実施形態本発明の第2の実施形態に係るエネルギー消費量予測装置10は、図4に示すように、エネルギー消費量学習値更新装置19を更に備える点が図1に示したエネルギー消費量予測装置10と異なる。その他の構成については、図1に示す第1の実施形態と同様である。エネルギー消費量学習値更新装置19は、詳細を後述するように、設定計算学習装置12によって算出された設定計算学習値ZnMの変化率に応じて、エネルギー消費量学習値格納装置171に格納されたエネルギー消費量学習値ZnECを設定計算学習値ZnMの変化率で除算して、新たなエネルギー消費量学習値ZnECを算出する。そして、予測値算出装置18は、新たなエネルギー消費量学習値ZnECを用いて、エネルギー消費量予測値EnPredを算出する。エネルギー消費量実績値EnACTとエネルギー消費量計算値EnSETの誤差は、圧延トルク及びロール速度の算出に使用されるモデル式の予測誤差によっても生じる。圧延トルク及びロール速度の設定計算学習値ZnMが大きく変化した場合、エネルギー消費量計算の入力パラメータである圧延トルク及びロール速度が変化するため、エネルギー消費量の予測精度が低下する恐れがある。このため、エネルギー消費量学習計算では、圧延トルク及びロール速度の設定計算学習値ZnMが飽和しているかどうかを判断する必要がある。ここで設定計算学習値が飽和しているとは、熱間圧延ラインにおける圧延処理を繰り返しても設定計算学習値がほとんど変化しないことをいう。例えば、設定計算学習値の変化率が10以下である場合は、飽和していると判断される。圧延トルク及びロール速度の設定計算学習値ZnMが飽和していなければ、次に処理する被圧延材100でのエネルギー消費量計算において、設定計算学習値ZnMの変化分を考慮し、この変化分を除外する必要がある。エネルギー消費量学習値更新装置19は、設定計算学習値格納装置121からエネルギー消費量計算の入力パラメータである圧延トルク及びロール速度の設定計算学習値ZnMを読み出す。読み出される設定計算学習値ZnMは、更新前の設定計算学習値ZnMOLD及び更新後の設定計算学習値ZnMNEWである。なお、圧延速度とロール速度はほぼ比例関係があるので、圧延速度の設定計算学習値を使用しても何ら問題ない。エネルギー消費量計算において設定計算学習値変化分を除外するために、以下の処理を行う。即ち、エネルギー消費量学習値更新装置19は、更新前の設定計算学習値ZnMOLDと更新後の設定計算学習値ZnMNEWとを比較して、設定計算学習値の変化率βMを算出する。この設定計算学習値の変化率βMが予め設定された一定の閾値γ以上の場合、エネルギー消費量計算に適用される設定計算学習値ZnMとして、設定計算学習値格納装置121に格納されている設定計算学習値を設定計算学習値の変化率βMで除算した値を使用する。閾値γは、例えば0.1である。具体的には、式9を用いて設定計算学習値の変化率βMが算出される:βM=ZnMNEW/ZnMOLD9ここで、γ≦|1-βM|の場合には、以下の式10によって、エネルギー消費量計算に適用される新たなエネルギー消費量学習値ZnECを算出する:ZnEC=ZnECOLD/βM10一方、|1-βM|<γの場合には、更新前のエネルギー消費量学習値ZnECOLDが、そのままエネルギー消費量計算に適用されるエネルギー消費量学習値ZnECとして使用される。即ち、ZnEC=ZnECOLDである。上記のように決定されたエネルギー消費量学習値ZnECが、予測値算出装置18に出力される。予測値算出装置18は、エネルギー消費量学習値ZnECを反映したエネルギー消費量を算出する。他は、第1の実施形態と実質的に同様であり、重複した記載を省略する。以上に説明したように、第2の実施形態に係るエネルギー消費量予測装置10によれば、エネルギー消費量計算の入力パラメータの予測誤差を、エネルギー費量計算の入力パラメータを演算する設定計算学習装置12と、エネルギー消費量学習値算出装置17の双方が重複して学習することを避けることができる。その結果、エネルギー消費量予測の精度を安定向上させることができる。第3の実施形態本発明の第3の実施形態に係るエネルギー消費量予測装置10は、図5に示すように、被圧延材100の板厚、板幅及び鋼種毎に区分された複数のエネルギー消費量学習値を格納する学習値データベース30を備える点が、第1の実施形態と異なる。その他の構成については、図1に示す第1の実施形態と同様である。圧延トルク、ロール速度及び圧延時間は、被圧延材100の板厚、板幅及び鋼種によって異なる。このため、エネルギー消費量の予測誤差は、被圧延材100の板厚、板幅及び鋼種毎に異なる。したがって、エネルギー消費量学習値ZnECとして、被圧延材100の板厚、板幅及び鋼種毎に区分された学習値を用意することが有効である。図6に、学習値データベース30に格納されるテーブルの例を示す。このテーブルの構成は、鋼種毎にシートを用意し、各シートについて板厚及び板幅で区分し、区分毎のエネルギー消費量学習値ZnECが記録されている。例えば、板厚区分1は1.2mm~1.4mm、板幅区分2は980mm~1100mmのように、決められた範囲で板厚及び板幅を区切り、区分毎に通し番号がつけられている。そして、図6に示したテーブルには区分毎にエネルギー消費量学習値が表示されている。熱間圧延ライン20における被圧延材100の圧延処理後、エネルギー消費量学習値格納装置171に、エネルギー消費量学習値算出装置17によって算出されたエネルギー消費量学習値が入力される。この時、圧延処理された被圧延材100の板厚、板幅及び鋼種の区分に対応したエネルギー消費量学習値が、式7における既に格納されていたエネルギー消費量学習値ZnECOLDとして使用される。そして、式7を用いて更新されたエネルギー消費量学習値ZnECが、新たなエネルギー消費量学習値として、学習値データベース30に格納されるテーブル内の対応する区分に記録される。一方、圧延予定の被圧延材100の板厚、板幅及び鋼種の区分に対応したエネルギー消費量学習値が、圧延処理前に予測値算出装置18に出力される。上記のように、図5に示したエネルギー消費量予測装置10では、被圧延材100の板厚、板幅及び鋼種の区分に従って、エネルギー消費量学習値が区分毎に更新されて学習値データベース30に保存される。そして、区分毎に学習値データベース30に格納されているエネルギー消費量学習値が予測値算出装置18に出力される。予測値算出装置18は、区分に応じたエネルギー消費量学習値を反映させたエネルギー消費量予測値EnPredを算出する。他は、第1の実施形態と実質的に同様であり、重複した記載を省略する。以上に説明したように、第3の実施形態に係るエネルギー消費量予測装置10によれば、板厚、板幅及び鋼種の区分毎にエネルギー消費量学習値を持たせることにより、被圧延材100の板厚、板幅及び鋼種毎に異なる予測誤差を補償することができる。その結果、エネルギー消費量を更に正確に予測することができる。第4の実施形態本発明の第4の実施形態に係るエネルギー消費量予測装置10は、図7に示すように、予測値算出装置18が算出したエネルギー消費量予測値EnPredを表示する表示装置40を更に備える点が図1に示したエネルギー消費量予測装置10と異なる。その他の構成については、図1に示す第1の実施形態と同様である。第4の実施形態に係るエネルギー消費量予測装置10によれば、算出されたエネルギー消費量予測値EnPredが表示装置40に表示される。このため、オペレータやエンジニア等の熱間圧延ライン20の作業者は、次に処理される被圧延材100のエネルギー消費量を常に確認できる。このため、エネルギー消費量予測値EnPredが大きい場合、必要に応じて作業者は圧延条件の変更を行うことができる。上記のように、本発明は第1乃至第4の実施形態によって記載したが、この開示の一部をなす論述及び図面はこの発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施形態、実施例及び運用技術が明らかとなろう。即ち、本発明はここでは記載していない様々な実施形態などを含むことは勿論である。したがって、本発明の技術的範囲は上記の説明から妥当な特許請求の範囲に係る発明特定事項によってのみ定められるものである。