JP4378120B2

JP4378120B2 - Operation control system for home cogeneration system

Info

Publication number: JP4378120B2
Application number: JP2003192712A
Authority: JP
Inventors: 弘一葛山; 正嗣小島
Original assignee: Toho Gas Co Ltd
Current assignee: Toho Gas Co Ltd
Priority date: 2003-07-07
Filing date: 2003-07-07
Publication date: 2009-12-02
Anticipated expiration: 2023-07-07
Also published as: JP2005030211A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、電力と熱を発生する熱電併給装置を設け、電力と熱の両方を得るように構成した家庭用コージェネレーションシステムの運転を制御する家庭用コージェネレーションシステムの運転制御システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
家庭用コージェネレーションシステムは、家庭毎に設置して、発電した電力を供給するとともに、排熱を回収して、給湯や暖房用途を賄えることから、次世代の省エネ機器として、その実用化・普及が期待されている。
コジェネレーションシステムについては、業務用・産業用など大規模のものは、すでに普及レベルにあるが、家庭用への導入に際しては、幾つかの障壁がある。すなわち、業務用・産業用コジェネレーションシステムは、使用者の負荷パターンを十分調査し、それに合わせた、システム構成やサイズ、運転パターンなどを設計する、いわゆるオーダーメードである。それに対し、家庭用コージェネレーションシステムは、各家庭で消費エネルギー量がかなりバラツキがあるものの、現在のところ、１ｋＷの１機種或いは２機種程度のラインナップである。各家庭の電力負荷や熱負荷は、例えば、夜型と朝型の生活パターンや外出の多少などによって大きく異なり、使用者毎の負荷パターンを調査して家庭用コージェネレーションシステムの出力サイズや構成を設計することは、コスト面から難しい。仮に家庭用コージェネレーションシステムを個々に設計することが可能であっても、家庭用コージェネレーションシステムは、新築あるいは増改築された新規物件に導入されることが多く、システム導入前に使用者の負荷パターンを把握することは困難であり、大きなコストもかかる。そうしたことから、家庭用コージェネレーションシステムには、使用者の負荷パターンに応じ、自動で最適な運転パターンを模索・決定し、省エネ性、経済性を最大限に発揮できるような運転制御システムが求められている。
【０００３】
かかる家庭用コージェネレーションシステムの運転制御システムとして、例えば、特許文献１に示すものがある。この家庭用コージェネレーションシステムの運転制御システムによれば、１日間など、１周期となる所定時間の電力負荷と熱負荷の経時変化を電力負荷パターン及び熱負荷パターンとして記憶しておき、電力負荷パターンと熱負荷パターンとに基づいてガスエンジン等の熱電併給装置を運転した場合の省エネ性を求め、省エネ性の高い時間帯では、電力負荷を発電出力で賄い、省エネ性の低い時間帯では、電力負荷を商用電力で賄うように熱電併給装置の起動時刻と停止時刻を決定し、運転パターンを作成するので、発電効率を高めるとともに、余剰電力の発生を抑制し、発電効率を向上させることができる。
【０００４】
【特許文献１】
特開２００２−２１３３０３号公報（段落００５５〜００７４、図８、図９参照。）。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の家庭用コージェネレーションシステムの運転制御システムは、一区間（実施例では、３０分間）分の電力負荷データと熱負荷データを用いて、複数の計算式（実施例では、数式５１〜６８、数式４５〜５０）を解くことにより、当該区間の運転状態と運転停止状態とにおける一次エネルギー換算値をそれぞれ算出しており、１日分の一次エネルギーを算出するためには、計算回数がかなり多くなってしまっていた（実施例では、２の４８乗回）。そして、計算式によって得られた沢山の一次エネルギー換算値（実施例では、２の４８乗通り）を比較手段に入力し、順次比較して一次エネルギー換算値の小さいものを残し、最終的に一次エネルギーが最小となる運転状態と運転停止状態との組合せを最適運転状態として求めていた。そのため、従来の家庭用コージェネレーションシステムの運転制御システムは、扱うデータや計算回数が多く、実際の制御装置での実用が難しかった。また、一区間、例えば、３０分間の平均的に処理された電力負荷データに対し、燃料電池のような電力負荷に追従可能な家庭用コージェネレーションシステムを使用する場合、何Ｗｈ発電でき、何Ｗｈ熱回収できるかの重要なロジックがないため、現実的なものではなかった。
【０００６】
そこで、本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、簡易な判定ロジックにより比較的少量のデータをもとに、より省エネ性を発揮する運転制御を実現することができる家庭用コージェネレーションシステムの運転制御システムを提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、本願発明は次のような構成を有する。
（１）発電に伴って熱を発生する熱電併給装置と、熱電併給装置が発生した熱を蓄熱する蓄熱装置と、熱電併給装置が発生した熱が不足するときに、熱を補助的に発生する補助加熱装置と、熱電併給装置が発生した発電出力が不足するときに、電力を買電する買電装置と、熱電併給装置、蓄熱装置、補助加熱装置の動作を制御する制御装置と、を備え、一定間隔でサンプリングした電力負荷と熱負荷のサンプリング値を記憶し、そのサンプリング値に基づいて熱電併給装置の起動時刻と停止時刻を決定する家庭用コージェネレーションシステムの運転制御システムにおいて、電力負荷のサンプリング値について所定時間毎に偏差を算出し、電力負荷偏差データベースに記憶する電力負荷処理手段と、電力負荷と電力負荷偏差を所定の条件に基づいて読み出し、読み出した電力負荷及び電力負荷偏差に基づいて熱電併給装置が負荷追従運転したときの発電出力、発電効率、熱回収率、買電量、熱回収量を演算し、熱電併給装置の起動時刻と停止時刻を仮決めする運転パターン仮決め手段と、運転パターン仮決め手段により仮決めされた運転パターンにおいて蓄熱装置に蓄熱される熱量と蓄熱装置から放熱される熱量とを算出した上で補助加熱装置が消費するガス量を算出して、仮決めされた運転パターンにより消費される消費エネルギー量を演算する消費エネルギー量演算手段と、消費エネルギー量演算手段で演算された消費エネルギー量を比較し、消費エネルギー量が最小となる運転パターンを選定する運転パターン選定手段と、を有すること、を特徴とする。
【０００８】
（２）（１）に記載の発明において、運転パターン仮決め手段は、発電出力と電力負荷を一定間隔で計測する計測部と、計測部が計測した発電出力と電力負荷を所定時間経過する毎に積算するとともに、電力負荷偏差を算出し、さらに、発電出力を電力負荷で割った値を電力負荷偏差と関連付けて蓄積する計測結果蓄積部と、計測結果蓄積部が所定数のデータを蓄積したときに、発電出力を電力負荷で割った値と電力負荷偏差との相関関数を算出する相関関数算出部と、計測結果蓄積部が所定数のデータを蓄積した後、新規のデータを蓄積する必要があるときに、計測結果蓄積部が蓄積したデータのうち最も古いデータを新規のデータに書き換えるデータ書換部と、データ書換部がデータを所定回数書き換えたときに、相関関数を算出し直して修正する相関関数修正部と、を有し、相関関数修正部によって修正された相関関数を用いて熱電併給装置の発電出力を設定することを特徴とする。
【０００９】
（３）（２）に記載の発明において、運転パターン仮決め手段は、発電出力を電力負荷で割った値と電力負荷偏差との相関関数を季節毎に有し、当該季節に応じた相関関数を用いて熱電併給装置の発電出力を設定すること、を特徴とする。
【００１０】
（４）（１）乃至（３）の何れか一つに記載の発明において、蓄熱装置が熱の使用時刻までに放出する放熱損を演算し、熱電併給装置の発電出力に基づいて求められる熱回収量から放熱損を減算して実熱回収量を演算し、熱電併給装置の起動時刻と停止時刻とを決定する放熱損処理手段を有すること、を特徴とする。
【００１１】
（５）（１）乃至（３）の何れか一つに記載の発明において、熱電併給装置が蓄熱装置に所定量の熱量を蓄熱するために、仮停止時刻前に蓄熱する場合と仮起動時刻を変更して仮起動時刻後に蓄熱する場合との各消費エネルギー量を放熱損を考慮して算出し、算出した消費エネルギー量を比較して消費エネルギー量の小さい運転パターンを選択する優位性判定手段を有すること、を特徴とする。
【００１２】
（６）発電に伴って熱を発生する熱電併給装置と、熱電併給装置が発生した熱を蓄熱する蓄熱装置と、熱電併給装置が発生した熱が不足するときに、熱を補助的に発生する補助加熱装置と、熱電併給装置が発生した発電出力が不足するときに、電力を買電する買電装置と、熱電併給装置が発生した余剰電力を熱に変換する熱電変換装置と、熱電併給装置、蓄熱装置、補助加熱装置、熱電変換装置の動作を制御する制御装置と、を備え、一定間隔でサンプリングした電力負荷と熱負荷のサンプリング値を記憶し、そのサンプリング値に基づいて熱電併給装置の起動時刻と停止時刻を決定する家庭用コージェネレーションシステムの運転制御システムにおいて、電力負荷のサンプリング値について所定時間毎に偏差を算出し、電力負荷偏差データベースに記憶する電力負荷処理手段と、電力負荷と電力負荷偏差を所定の条件に基づいて読み出し、読み出した電力負荷及び電力負荷偏差に基づいて熱電併給装置が段階的出力運転したときの発電出力、発電効率、熱回収率、買電量、熱回収量、変換熱量を演算し、熱電併給装置の起動時刻と停止時刻を仮決めする運転パターン仮決め手段と、運転パターン仮決め手段により仮決めされた運転パターンにおいて蓄熱装置に蓄熱される熱量と蓄熱装置から放熱される熱量とを算出した上で補助加熱装置が消費するガス量を算出して、仮決めされた運転パターンにより消費される消費エネルギー量を演算する消費エネルギー量演算手段と、消費エネルギー量演算手段で演算された消費エネルギー量を比較し、消費エネルギー量が最小となる運転パターンを選定する運転パターン選定手段と、を有すること、を特徴とする。
【００１３】
（７）（６）に記載の発明において、運転パターン仮決め手段は、余剰電力量を一定間隔で計測する計測部と、計測部が計測した余剰電力量を所定時間経過する毎に積算するとともに、電力負荷偏差を算出し、さらに、余剰電力量を電力負荷偏差と関連付けて蓄積する計測結果蓄積部と、計測結果蓄積部が所定数のデータを蓄積したときに、余剰電力量と電力負荷偏差との相関関数を算出する相関関数算出部と、計測結果蓄積部が所定数のデータを蓄積した後、新規のデータを蓄積する必要があるときに、計測結果蓄積部が蓄積したデータのうち最も古いデータを新規のデータに書き換えるデータ書換部と、データ書換部がデータを所定回数書き換えたときに、相関関数を算出し直して修正する相関関数修正部と、を有し、相関関数修正部によって修正された相関関数を用いて熱電併給装置の発電出力を設定することを特徴とする。
【００１４】
（８）（７）に記載の発明において、運転パターン仮決め手段は、余剰電力量と電力負荷偏差との相関関数を季節毎に有し、当該季節に応じた相関関数を用いて熱電併給装置の発電出力を設定すること、を特徴とする。
【００１５】
（９）（６）乃至（８）の何れか一つに記載の発明において、蓄熱装置が熱の使用時刻までに放出する放熱損を演算し、熱電併給装置の発電出力に基づいて求められる熱回収量から放熱損を減算して実熱回収量を演算し、熱電併給装置の起動時刻と停止時刻とを決定する放熱損処理手段を有すること、を特徴とする。
【００１６】
（１０）（６）乃至（８）の何れか一つに記載の発明において、熱電併給装置が蓄熱装置に所定量の熱量を蓄熱するために、仮停止時刻を変更して仮停止時刻前に蓄熱する場合と仮起動時刻を変更して仮起動時刻後に蓄熱する場合との各消費エネルギー量を放熱損を考慮して算出し、算出した消費エネルギー量を比較して消費エネルギー量の小さい運転パターンを選択する優位性判定手段を有すること、を特徴とする。
【００１７】
続いて、上記構成を有する発明の作用について説明する。
先ず、一定時間間隔で電力負荷と熱負荷のサンプリング値を計測するとともに、電力負荷と熱負荷のサンプリング値を一定時間毎に積算して記憶する。また、電力負荷と熱負荷のサンプリング値について所定時間毎に偏差を算出し、電力負荷偏差データベース及び熱負荷偏差データベースに記憶する。さらに、所定のデータ数のデータをデータベースを書き込んだ後は、データベースの先頭に戻り、既に書き込まれたデータに上書きすることによりデータを更新する。これにより、電力負荷と熱負荷のサンプリング値を随時記憶する場合より記憶するデータ量を減らすことが可能である。
【００１８】
次に、所定の条件（例えば、特定の曜日）に対応する電力負荷の積算値と電力負荷偏差を読み出し、１日の総熱負荷を賄うように熱電併給装置を電力負荷に追従して運転させたときの発電出力、発電効率、熱回収率、買電量、熱回収量を求め、このときの熱電併給装置の起動時刻と停止時刻を運転パターンとして仮決めする。
一方、家庭用コージェネレーションシステムが熱電変換装置を備える場合には、熱電併給装置の余剰電力を熱電変換装置により熱に変換して利用することができるので、１日の総熱負荷を賄うように熱電併給装置を電力負荷に応じて段階的に出力するよう運転させたときの発電出力、発電効率、買電量、熱回収量、変換熱量を求め、このときの熱電併給装置の起動時刻と停止時刻を運転パターンとして仮決めする。
【００１９】
次に、仮決めされた運転パターンに基づいて熱電併給装置を運転したときに消費される燃料消費量や買電量などを求め、消費エネルギー量を算出する。
このようにして、起動時刻を順次ずらしながら消費エネルギー量を算出し、算出した消費エネルギー量を比較して、消費エネルギー量が最小となる起動時刻と停止時刻を有する運転パターンを選択し、熱電併給装置を運転する。
【００２０】
このように、本発明は、電力負荷及び熱負荷の偏差を用いることによりデータ量を減少させ、この偏差を用いて家庭用コージェネレーションシステムが負荷追従又は段階的出力する場合に、一区間、例えば、３０分或いは１時間毎の電力負荷データに対して精度の高い発電出力量及び熱回収量を決定することができる。加えて、起動時刻を順次ずらして一日に必要な熱量若しくはその大半を賄うよう仮決めした起動・停止時刻に対し、消費エネルギー量を算出し、消費エネルギー量が最小となる運転パターンを選択して熱電併給装置を高効率で運転するので、所定時間毎に運転状況と停止状況で消費される消費エネルギー量を演算して記憶した後、これらを比較して運転パターンを作成する従来の運転制御システムと比較して、消費エネルギー量を計算する回数や消費エネルギー量に基づいて運転パターンを選択する際に用いるデータ量を減らすことができる。よって、本発明によれば、簡易な判定ロジックにより比較的少量のデータをもとに、より省エネ性を発揮する運転制御を実現することができる。
【００２１】
ここで、熱電併給装置を電力負荷に追従して運転する場合、各家庭で使用する電力機器の種類などによって電力負荷が異なり、それに応じて熱電併給装置の発電出力も変動する。そこで、電力負荷と発電出力とを一定間隔で計測し、所定時間経過する毎に計測した電力負荷と発電出力を積算するとともに、電力負荷偏差を算出し、さらに、発電出力を電力負荷で割った値を電力負荷偏差と関連付けて蓄積していく。そして、発電出力を電力負荷で割った値と電力負荷偏差とを所定数蓄積したときに、発電出力を電力負荷で割った値と電力負荷偏差との相関関数を求める。これにより、各家庭の特性に応じた相関関数が作成される。その後も、発電出力と電力負荷を計測するため、発電出力を電力負荷で割った値と電力負荷偏差を蓄積する必要が生じる。この場合には、最も古いデータを最新のデータに順次書き換えていく。これにより、古いデータを破棄して最新のデータを保持するので、データ量が少なくなる。所定回数データを書き換えたら、最新のデータを用いて相関関数を算出し直して修正する。これにより、発電出力の支配要因を反映した相関関数が適宜算出される。そして、この相関関数に電力負荷偏差及び電力負荷を用いることにより複雑な計算をすることなく発電出力が求められ、運転パターンが決定される。従って、本発明によれば、家庭の電力負荷や熱電併給装置の性能などに応じた精度の高い発電出力を複雑な計算をすることなく設定することができる。
【００２２】
また、熱電併給装置を段階的出力運転で運転する場合、同様の方法で余剰電力量を予測することができる。従って、熱電変換装置を備える家庭用コージェネレーションシステムの場合においても、家庭の電力負荷や熱電併給装置の性能などに応じた精度の高い発電出力を複雑な計算をすることなく設定することができる。
【００２３】
尚、家庭で使用される電力機器は季節ごとに変化し、それに伴って電力負荷も変動する。そのため、例えば季節の変わり目などには、使用する電力機器が一定せず、電力負荷の予測や発電出力の設定などが困難である。そこで、相関関数を季節毎に備え、季節の変わり目など電力負荷予測や余剰電力量予測が困難な場合には、季節に応じた相関関数を用いて発電出力を設定し、運転パターンを決定するようにすれば、季節などの外乱要因に関わらず家庭の電力負荷に精度良く追従する運転制御を行うことができる。
【００２４】
ところで、蓄熱装置に蓄熱した熱は、一般的に時間の経過に従って放熱されるため、熱電併給装置の発電に伴って回収される熱量と蓄熱装置に蓄熱されて実際の用に供される熱量とは必ずしも一致しない。そこで、別途測定している外気温や水温から放熱損率を求め、熱電併給装置による熱回収量から、その回収した熱量が使われるまでの時間を求め、放熱損率と時間を乗じ放熱量を求め、熱回収量から放熱量を減算して実熱回収量を求め、実熱回収量をもとにして一日の総熱負荷を賄うように熱電併給装置の起動時刻と停止時刻を決定するようにすれば、より現実的な運転制御を精度良く行うことができる。
【００２５】
また、放熱損は、例えば、１日のうち最後に熱電併給装置を停止した後、翌日の朝、蓄熱装置の蓄熱を使用する場合のように、熱電併給装置の停止時間が長くなるほど大きくなる。このとき、予測日の仮停止時刻前に熱回収し、翌日の熱負荷の一部又は全部を賄う場合と、予測日の仮起動時刻前に予測日に必要な熱負荷のみを賄うように熱回収し、翌日に熱を残さないようにする場合とを比較し、何れで熱回収を行うのが効率的であるか否かを判断して、運転パターンを選択する。すなわち、予測日に熱電併給装置を停止する仮停止時刻前に翌日の熱負荷を蓄熱装置に蓄熱する場合と、予測日に熱電併給装置を起動する仮起動時刻前に当日の熱負荷を蓄熱装置に蓄熱する場合とにおける消費エネルギー量を放熱損を考慮してそれぞれ算出し、消費エネルギー量の小さい起動時刻と停止時刻を有する運転パターンを選定する。このように、熱電併給装置の運転パターン全体を計算し直さず、放熱損の大きい時間帯について起動時刻と停止時刻を部分的に計算し直すので、少ない計算回数で省エネ性の高い運転パターンを作成することができる。
【００２６】
【発明の実施の形態】
（第１実施の形態）
次に、本発明の家庭用コージェネレーションシステムの運転制御システムに関し、第１実施の形態を図面を参照して説明する。図１は、家庭用コージェネレーションシステム１Ａの概略構成図である。
家庭用コージェネレーションシステム１Ａは、燃料電池（「熱電併給装置」に相当するもの。）８で発電した電力を電力機器１９に供給するとともに、発電に伴って発生した熱で加熱した水を貯湯タンク（「蓄熱装置」に相当するもの。）２に貯めて熱機器１１に供給するよう構成されている。
【００２７】
貯湯タンク２は、容量が１００〜２００Ｌのものであり、底部に接続する水道管３から水を供給されて常時満水状態にされている。貯湯タンク２の底部と頂部には、循環配管４が接続し、循環配管４に設置された第１ポンプ５を駆動することにより、貯湯タンク２の水を底部から取り出して上部に戻すようになっている。循環配管４は、第１ポンプ５の下流側に熱交換器６が設置され、熱交換器６を介して熱回収用循環配管７と連結している。熱回収用循環配管７は、最大出力が１ｋＷの燃料電池８に接続し、第２ポンプ９を駆動することにより熱回収用循環配管７を循環する循環水が燃料電池８の排熱を回収するようになっている。従って、燃料電池８が発電しているときに、第１ポンプ５と第２ポンプ９を駆動すれば、燃料電池８の排熱により熱回収用循環配管７の循環水を加熱し、熱交換器６において熱回収用循環配管７の循環水から循環配管４の水に熱伝達して、給湯水を貯湯タンク２に貯めることができる。
【００２８】
貯湯タンク２の上部には、出力用循環配管１０が接続し、台所や風呂の蛇口や床暖房等の熱機器１１に給湯水又は暖房温水を供給するようになっている。給湯温度は、出力用循環配管１０上に設置された温度センサ３３により検出され、給湯温度が設定温度より高温の場合には、三方弁１３で常温の水道水を加え、また、給湯温度が設定温度より低温の場合には、ガスボイラ（「補助加熱装置」に相当するもの。）１４で給湯水を加熱するようにしている。尚、貯湯タンク２の貯湯量は、給湯水と水道水の境界面を温度センサ１２で感知することにより検出され、また、水道水の温度は、水道管３に取り付けられた温度センサ２１によって検出され、さらに、給湯水の使用量は、三方弁１３の下流側に設置された流量計１５によって検出されている。
【００２９】
燃料電池８には、発電出力を取り出す電力線１６が接続され、分電盤（「買電装置」に相当するもの。）１７に接続されている。分電盤１７は、商用電力を供給する商用電力線１８にも接続し、発電出力と商用電力とを連系して照明器具、テレビ、エアコン、パソコンなどの電力機器１９に発電出力又は商用電力を供給するようになっている。分電盤１７には、電力計２０が設置され、電力機器１９が消費した電力量を検出している。
燃料電池８、温度センサ１２、三方弁１３、ガスボイラ１４、流量計１５、分電盤１７、電力計２０、温度センサ２１、温度センサ３３等には、マイクロコンピュータ（「制御装置」に相当するもの。）２２Ａが接続され、マイクロコンピュータ２２Ａに格納された運転制御プログラムを実行することにより燃料電池８の運転を制御している。
【００３０】
図２は、マイクロコンピュータ２２Ａのブロック図である。
マイクロコンピュータ２２Ａは、学習機能を備える。マイクロコンピュータ２２Ａは、データベース３４に接続するとともに、電力負荷積算手段２３、電力負荷処理手段２４、熱負荷積算手段２５、熱負荷処理手段２６、運転パターン仮決め手段２７、消費エネルギー量演算手段２８、運転パターン選定手段２９、放熱損処理手段３０、優位性判定手段３１などを備える。
【００３１】
データベース３４は、電力積算負荷、熱負荷積算値、電力負荷偏差、熱負荷偏差などのデータを一定条件（例えば、１週間分ごと、曜日ごと、季節ごとなど）のもとで記憶している。
【００３２】
電力負荷積算手段２３は、電力機器１９が使用する電力負荷を電力計２０により一定時間間隔でサンプリングし、そのサンプリング値を積算してデータベース３４に上書きするものである。
電力負荷処理手段２４は、電力計２０によってサンプリングされた電力負荷のサンプリング値について所定時間毎に偏差を算出し、データベース（「電力負荷偏差データベース」に相当するもの。）３４に記憶された既存の電力負荷偏差を書き換えるものである。
【００３３】
熱負荷積算手段２５は、温度センサ１２と流量計１５により給湯温度と給湯流量を一定時間間隔でサンプリングし、給湯温度と給湯流量から熱機器１１が消費した熱負荷を算出し、その熱負荷を積算してデータベース３４に上書きするものである。
熱負荷処理手段２６は、給湯温度と給湯流量から算出した熱負荷について所定時間毎に偏差を算出し、データベース（「熱負荷偏差データベース」に相当するもの。）３４に記憶された既存の熱負荷偏差を書き換えるものである。
【００３４】
運転パターン仮決め手段２７は、電力負荷と電力負荷偏差を所定の条件に基づいて読み出し、読み出した電力負荷及び電力負荷偏差に基づいて燃料電池８が負荷追従運転したときの発電出力、発電効率、熱回収率、買電量、ガスボイラ１４が追い焚きの際などに消費するガス量を演算し、燃料電池８の起動時刻と停止時刻を仮決めするものである。運転パターン仮決め手段２７は、燃料電池８の発電出力を決定するため、燃料電池８の性能などに応じた固有の相関関数を有するとともに、発電出力と発電効率・熱回収率との関係を示す関係式を有する。
【００３５】
消費エネルギー量演算手段２８は、運転パターン仮決め手段２７により仮決めされた運転パターンに基づき、燃料電池８の運転で消費されるガス量、買電量及び給湯水が不足するときにガスボイラ１４が消費するガス量に一次エネルギー量算出に必要な変換定数を乗じて、消費される消費エネルギー量を演算するものである。
【００３６】
運転パターン選定手段２９は、消費エネルギー量演算手段２８で演算された消費エネルギー量を比較し、消費エネルギー量が最小となる運転パターンを選定するものである。
【００３７】
放熱損処理手段３０は、貯湯タンク２が熱の使用時刻までに放出する放熱損を演算し、燃料電池８の発電出力に基づいて求められる熱回収量から放熱損を減算して実熱回収量を演算し、実熱回収量をもとにして一日に必要な熱負荷を賄うように燃料電池８の起動時刻と停止時刻とを決定するものである。
【００３８】
優位性判定手段３１は、次の熱負荷に熱量が不足すると予測される場合に、燃料電池８が貯湯タンク２に所定量の熱量を蓄熱するために、仮停止時刻前に蓄熱する場合と仮起動時刻を変更して仮起動時刻後に蓄熱する場合との各消費エネルギー量を放熱損を考慮して算出し、算出した消費エネルギー量を比較して消費エネルギー量の小さい運転パターンを選択するものである。
【００３９】
次に、上記構成を有する家庭用コージェネレーションシステムの運転制御システムの動作について、フローチャートを参照しながら説明する。家庭用コージェネレーションシステムの運転制御システムは、主として、電力負荷データ及び熱負荷データを蓄積する処理と、電力負荷データと熱負荷データに基づいて電力負荷予測と熱負荷予測を立案し、それに基づいて燃料電池８の運転パターンを決定する処理とをパラレルに行っている。
【００４０】
図３は、負荷データ蓄積処理のフローチャートである。図４は、電力負荷データの一例を示す図である。図５は、熱負荷データの一例を示す図である。図６は、電力積算負荷と電力負荷の関係を経時的に示す図である。図７は、熱負荷と熱積算負荷との関係を経時的に示す図である。
【００４１】
負荷データの蓄積処理では、先ず、Ｓ１１において、１分間の電力負荷、給湯流量、温度（水温と給湯温度）を計測する。すなわち、電力負荷は、例えば、図４に示すように、電力計２０によって経時的に計測される。また、給湯流量は、流量計１５により経時的に計測される。さらに、水道水の水温は、温度センサ２１によって計測され、給湯温度は、温度センサ３３によって計測される。
【００４２】
次に、Ｓ１２において、１分毎の熱負荷（ｋＪ）を算出（＝水の流量×温度差）する。すなわち、給湯温度から水道水の水温を減算して温度差を求め、その温度差に給湯流量をかけることにより、熱機器１１が消費した熱負荷（ｋＪ）を算出する（図５参照）。また、これと同時に、燃料電池８の貯湯タンク２に設置されている温度センサ１２から貯湯温度を計測し、蓄熱量を計算する。
次に、Ｓ１３において、１時間分のデータ収集を完了したか否かを判断する。１時間分のデータ収集を完了していないと判断した場合には（Ｓ１３：ＮＯ）、Ｓ１１に戻ってデータ収集を継続する。一方、１時間分のデータ収集を完了したと判断した場合には（Ｓ１３：ＹＥＳ）、Ｓ１４において、電力負荷、熱負荷を積算し、バラツキ（偏差）を算出する。尚、本実施の形態では、積算値と偏差を１時間間隔で算出するが、マイクロコンピュータ２２Ａのデータ蓄積容量などを鑑みて任意に設定可能であり、例えば、１５分から２時間程度の範囲に設定してもよい。
【００４３】
そして、Ｓ１５において、積算値、偏差を該当する曜日、時刻に上書きする。すなわち、データベース３４には、電力積算負荷、電力負荷偏差、熱積算負荷、熱負荷偏差が曜日や季節などに区分して時刻毎に記憶されており、既存の電力積算負荷、電力負荷偏差、熱積算負荷、熱負荷偏差を新たに算出した電力積算負荷、電力負荷偏差、熱積算負荷、熱負荷偏差に上書きして書き換える（図６及び図７参照）。これにより、マイクロコンピュータ２２Ａのデータ蓄積容量が、１分毎に計測したサンプリング値の全てを記憶する場合より少量になる。
【００４４】
次に、Ｓ１６において、１日分のデータ収集を完了したか否かを判断する。１日分のデータ収集を完了していないと判断した場合には（Ｓ１６：ＮＯ）、Ｓ１に戻ってデータ収集を継続する。一方、１日分のデータ収集を完了したと判断した場合には（Ｓ１６：ＹＥＳ）、Ｓ１７において、１日分の総熱負荷を算出する。すなわち、１時間間隔で算出した熱積算負荷をさらに積算して、熱機器１１が１日に消費する熱負荷を算出し、データベース３４に記憶する。
【００４５】
続いて、電力負荷・熱負荷予測と起動・停止時刻決定処理について説明する。図８は、電力負荷・熱負荷予測と起動・停止時刻決定処理のフローチャートである。図１１は、電力積算負荷と発電出力を経時的に示す図である。図９は、発電出力を電力負荷で割った値と偏差との相関関数を示す図である。図１０は、発電効率と発電出力との関係を示す図である。図１２は、熱積算負荷と熱回収量との関係を経時的に示す図である。図１３は、熱積算負荷、熱回収量、実熱回収量との関係を経時的に示す図である。図１４は、電力負荷と選定した運転パターンによって燃料電池を運転したときの発電出力との関係を経時的に示す図である。図１５は、熱負荷と選定した運転パターンによって燃料電池を運転したときの貯湯残熱量との関係を示す図である。
【００４６】
電力負荷・熱負荷予測と起動・停止時刻決定処理では、先ず、Ｓ２１において、予測日前日の停止予定時刻から２日分の電力負荷データ、１日分の熱負荷データの読み込みを行う。この場合、例えば、平日の過去１０日分の平均値であったり、また、１週間前の同じ曜日のデータなどを読み込む。すなわち、例えば、データベース３４に記憶されている電力積算負荷のうち、１週間前の同じ曜日とその翌日の電力積算負荷を読み出し、電力負荷を予測する。２日分の電力負荷データを読み出すのは、電力負荷の高い時間帯が日にちをまたがって発生する可能性も考えられるからである。また、例えば、データベース３４に記憶されている熱積算負荷のうち、１週間前の同じ曜日の熱積算負荷を読み出し、熱負荷を予測する。このとき、さらに、季節ごとに使用する電力機器１９や熱機器１１の違いに基づくデータの非連動性を補完するために、１年前のデータや予測日の温度・エンタルピーを考慮すれば、より信頼性の高い電力負荷と熱負荷を予測することが可能である。
【００４７】
次に、Ｓ２２において、電力負荷と偏差から２日間負荷追従運転を実施したときの発電出力を算出する。これと同時に、消費エネルギー量の算出に必要なデータを求める。すなわち、Ｓ２３において、例えば、データベース３４から読み出した電力負荷偏差が２８０である場合、図９に示す相関関数より、発電出力を電力負荷で割った値が０．８であることを求め、データベース３４から読み出した電力積算負荷に対して発電出力を電力負荷で割った値（ここでは、０．８）を乗じることにより、図１１に示すような発電出力を求める。発電出力は、図１０に示す関係図に当てはめられ、発電効率と熱回収率が求められる。また、Ｓ２４において、発電出力を発電効率で割ることにより家庭用コージェネレーションシステム１Ａの燃料となるガス量を算出する。また、Ｓ２５において、ガス量と熱回収率とをかけ合わせて熱回収量を算出する。さらに、Ｓ２６において、気温や水温などから１時間当たりの放熱率を算出する。
【００４８】
次に、Ｓ２７において、予測日前日の停止時刻を起動時刻Ｂ１と仮決めし、放熱損を考慮して起動時刻Ｂ１時での貯湯残熱量を算出する。すなわち、予測日の燃料電池８を起動する前までに貯湯タンク２に蓄熱されている熱量を算出する。一日に必要な熱負荷を賄うように発電出力時間を決定するため、また、貯湯タンク２の貯湯量に限界があり（本実施の形態では、１００〜２００Ｌ）、予測日に蓄熱可能な貯湯量を把握する必要があるためである。
【００４９】
次に、Ｓ２８において、起動時刻Ｂ１時から回収できる熱量分を順次加算する。その際、熱回収量は回収時間と使用時間の時間差分の放熱損を考慮したものとする。すなわち、例えば、予測日の前日２４時に燃料電池８が停止する場合、予測日の０時を起動時刻Ｂ１に仮決めし、その起動時刻Ｂ１から燃料電池８が発電に伴って発生する熱量を積算して熱回収量を求める（図１２参照）。このとき、貯湯タンク２は、給湯水が使用されるまでに放熱損を発生するため、現実には、熱回収量から放熱損を減算した分だけ蓄熱され使用されることになる。そこで、熱回収量から放熱損を減算した熱量を経時的に積算し、実熱回収量を求める（図１３参照）。また、ガスボイラ１４で必要とされる熱量も算出する。これらを考慮して、各時間帯での回収できる熱量分を順次加算する。
【００５０】
次に、Ｓ２９において、１日の総熱負荷が実熱回収量と実貯湯残熱量とを加算したものより小さくなる時刻を停止時刻Ｃ１と仮決めする。すなわち、予測日当日には、燃料電池８を運転して回収され使用されるまでの放熱損を考慮した実熱回収量と、予測日に燃料電池８を起動する前に貯湯タンク２に残っており、使用されるまでの放熱損を考慮した実貯湯残熱量とが貯湯タンク２に蓄熱され、その蓄熱によって予測日の熱負荷を賄うようにすれば、効率よく燃料電池８を運転することが可能である。そこで、予測日の総熱負荷を実熱回収量と実貯湯残熱量とで賄うことができる時刻を燃料電池８の停止時刻Ｃ１として仮決めする。
【００５１】
次に、Ｓ３０において、買電量に換算係数をかけたものと、ガス量に換算係数をかけたものとを加算することにより１日の消費エネルギー量Ｔ１を算出し蓄積する。このとき、買電量は、総電力負荷から総発電出力を減算することにより算出される。すなわち、家庭用コージェネレーションシステム１Ａの省エネ性は、熱機器１１及び電力機器１９の他燃料電池８やガスボイラ１４を含むシステム全体が消費する電力量やガス量の一次エネルギー量を基準に判断可能である。そこで、予測日の電力負荷を積算した総電力負荷から、当該運転パターンによって発生する発電出力を減算することにより買電量を演算し、その買電量に換算係数をかけて電力負荷に要する消費エネルギー量を求め、また、都市ガスのガス量に換算係数をかけて、家庭用コージェネレーションシステム１Ａと熱負荷に要する消費エネルギー量を求める。そして、これらの消費エネルギー量を加算して当該運転パターンの消費エネルギー量Ｔ１を算出し、当該運転パターンと関連付けて記憶しておく。
【００５２】
次に、Ｓ３１において、停止時刻Ｃ１が翌日の２４時＋α以下であるか否かを判断する。「翌日の２４時＋α」を判断基準としているのは、電力負荷の高い時間帯が日にちをまたがって発生する場合があるからである。停止時刻Ｃ１が翌日の２４時＋α以下であると判断した場合には（Ｓ３１：ＹＥＳ）、Ｓ３２に進み、起動時刻をＢｉ＋１時と１時間遅らせる。その後、Ｓ２７以降の処理を行い、停止時刻をＣｉ＋１と仮決めし、さらに、消費エネルギー量Ｔｉ＋１を蓄積する。
このようにして、起動時刻Ｂを１時間ずつずらして固定し、必要な熱量を回収できる時間分だけ運転するよう停止時刻Ｃを仮決定することにより運転パターンを順次作成し、各運転パターン毎の消費エネルギー量を蓄積する。
【００５３】
そして、停止時刻Ｃ１が翌日の２４時＋α以下でないと判断した場合には（Ｓ３１：ＮＯ）、Ｓ３３に進み、最も消費エネルギー量が小さいＴｍｉｎ、起動時刻Ｂｍｉｎ、停止時刻Ｃｍｉｎを算出する。すなわち、蓄積した運転パターンの中で起動から停止までの消費エネルギー量が最小となるものを選定する（図１４参照）。このとき、消費エネルギー量は、仮決めされた運転パターンと同数だけ記憶されており、所定の時間帯（例えば、３０分）毎に運転状況と停止状況との消費エネルギー量を沢山（上記従来技術では、２の４８乗個）記憶した後、それらを比較して運転パターンを決定するもの（従来技術の欄参照）より少ないデータ量及び計算回数で運転パターンを選定することが可能である。
【００５４】
予測日当日には、燃料電池８は選定された運転パターン（図１４参照）に従って運転され、貯湯タンク２に貯湯された給湯水を熱機器１１に供給するとともに（図１５参照）、発電出力を電力機器１９に供給する（図１４参照）。尚、発電出力で対応できない電力負荷は、商用電力で賄い、また、熱負荷に対応できない給湯水は、ガスボイラ１４で加熱して賄う。また、給湯温度が設定温度（例えば、４２℃）より高温の場合には、三方弁１３において水道水を給湯水に混合して熱機器１１に供給する。
【００５５】
図１６は、放熱損に関わる計算ロジックの一例を示す図である。
例えば、図１６に示すように、２０時に熱負荷のピークを示す場合、熱負荷のピークを示す２０時から仮停止時刻である午前２時までの間（図中Ｘ部分）に貯湯タンク２に蓄熱される熱量を、仮起動時刻である１０時前（図中Ｙ部分）に燃料電池８を起動して貯湯タンク２に蓄熱できるか否かを判断し、蓄熱できると判断した場合には、いずれの場合で熱回収するのが優位であるかを判断する。
【００５６】
すなわち、熱負荷のピークを示す２０時から仮停止時刻２時までの間（図１６のＸ部分）に貯湯タンク２に回収する熱量を算出した後、次に貯湯タンク２の給湯水を使用する時間を特定し、その使用時間までに貯湯タンク２が放熱する放熱損を、季節や外気温等から決定される放熱率に基づいて演算する。そして、貯湯タンク２に回収される熱回収量と放熱損から次の熱負荷で使用可能な熱量を算出し、当該燃料電池８の運転により消費される都市ガスのガス量に基づいて実熱効率を求める。そして、実熱効率と発電効率から総合効率を算出して記憶する。尚、総合効率は、消費エネルギー量として算出してもよい。
【００５７】
続いて、熱負荷のピーク時間である２０時から仮停止時刻２時までに貯湯タンク２に蓄熱する熱量と同量の熱量を、仮起動時刻１０時前（図１６のＹ部分）に回収する場合を考慮する。すなわち、仮起動時刻１０時を基準として、熱負荷のピーク時間である２０時から仮停止時刻２時までに貯湯タンク２に蓄熱する熱量と同量の熱量を回収するために必要な時刻を前倒しで設定する。ここでは、例えば、２時から燃料電池８を稼働するものとする。この場合に、２時から仮起動時刻１０時までに発生する貯湯タンク２の放熱損を、季節や外気温等から決定される放熱率に基づいて演算する。そして、貯湯タンク２に回収される熱回収量と放熱損から、その翌日の熱負荷に使用可能な熱量を算出し、当該燃料電池８の運転により消費される都市ガスのガス量に基づいて実熱効率を求める。そして、実熱効率と発電効率から総合効率を算出して記憶する。尚、総合効率は、消費エネルギー量として算出してもよい。
【００５８】
そして、熱負荷のピーク時から仮停止時刻までに燃料電池８を運転して蓄熱する場合（図１６のＸ部分）と、仮起動時刻前に燃料電池８を運転して蓄熱する場合（図１６のＹ部分）との総合効率を比較し、いずれが消費エネルギー量の面から優位であるか否かを判定し、優位性の高いものの起動時刻と停止時刻を選定し、運転パターンを決定する。つまり、燃料電池８の運転パターン全体を計算し直さず、放熱損の大きい時間帯について起動時刻と停止時刻を部分的に計算し直して、より省エネ性の高い運転パターンを決定する。
【００５９】
続いて、上記家庭用コージェネレーションシステム１Ａの運転制御システムを用いて燃料電池８の運転パターンを作成した場合と、用いずに燃料電池８の運転パターンを作成した場合の効果について説明する。図１７は、夏季に家庭用コージェネレーションシステム１Ａを運転した場合を示す図である。図１８は、夏季に家庭用コージェネレーションシステム１Ａを運転した場合の消費エネルギー量の増減を示す図である。図１９は、冬期に家庭用コージェネレーションシステム１Ａを運転した場合を示す図である。図２０は、冬期に家庭用コージェネレーションシステム１Ａを運転した場合の消費エネルギー量の増減を示す図である。
【００６０】
図１７の点線に示すように、夏季の電力需要は、エアコン等を使用する関係上、電力負荷が大きいが、一般に熱負荷は小さい。かかる場合に、図１７の細線に示すように、本実施の形態の運転制御システムを用いずに運転パターンを作成すると、電力負荷にそのまま追従して燃料電池８を運転する。それに対して、図１７の太線に示すように、本実施の形態の運転制御システムを用いて運転パターンを作成すると、電力負荷の大きい時間帯にのみ燃料電池８を運転する。その結果、図１８に示すように、本実施の形態の家庭用コージェネレーションシステム１Ａの運転制御システムを用いて燃料電池８を運転した場合の消費エネルギー量は、燃料電池８を負荷追従運転した場合の消費エネルギー量の約８８％に減少し、省エネ効果を発揮する。
【００６１】
また、図１９の点線に示すように、冬期の電力需要は、夏季（図１７参照）と比較して電力負荷が減少するものの、一般に熱負荷が大きくなる。かかる場合に、図１９の細線に示すように、本実施の形態の運転制御システムを用いずに運転パターンを作成すると、電力負荷にそのまま追従して燃料電池８を運転する。それに対して、図１９の太線に示すように、本実施の形態の運転制御システムを用いて運転パターンを作成した場合、熱負荷を賄うように燃料電池８を運転するため、電力負荷にほぼ追従して燃料電池８を運転する。ここで、本実施の形態の家庭用コージェネレーションシステム１Ａの運転制御システムは、例えば、朝食の準備などで使用される給湯水を賄うため、燃料電池８を負荷追従運転する場合と異なり、午前４時から６時までの間に燃料電池８を運転している。このような場合であっても、本実施の形態の家庭用コージェネレーションシステム１Ａの運転制御システムでは、消費エネルギー量が最小となるように運転パターンを作成するため、図２０に示すように、消費エネルギー量が負荷追従運転の場合より増加しない。
【００６２】
このように、本実施の形態の運転制御システムは、電力積算負荷と偏差を求めてデータ量を減らし、電力積算負荷と電力負荷偏差とに基づいて電力負荷を予測して運転パターンを作成した場合でも、電力負荷と熱負荷を賄うことができる運転パターンを精緻に作成することができ、燃料電池８を負荷追従運転する場合と同等若しくはそれ以上の省エネ効果を得ることができる。
【００６３】
従って、本実施の形態の家庭用コージェネレーションシステム１Ａの運転制御システムによれば、一定間隔でサンプリングした電力負荷と熱負荷のサンプリング値を記憶し、そのサンプリング値に基づいて燃料電池８の起動時刻と停止時刻を決定するものであって、電力負荷のサンプリング値について所定時間毎に偏差を算出し、データベース３４に記憶する電力負荷処理手段２４と、電力負荷と電力負荷偏差を所定の条件に基づいて読み出し、読み出した電力負荷及び電力負荷偏差に基づいて燃料電池８が負荷追従運転したときの発電出力、発電効率、熱回収率、買電量、熱回収量を演算し、燃料電池８の起動時刻と停止時刻を仮決めする運転パターン仮決め手段２７と、運転パターン仮決め手段２７により仮決めされた運転パターンにおいて貯湯タンク２に蓄熱される熱量と貯湯タンク２から放熱される熱量を算出した上でガスボイラ１４が消費するガス量を算出して、その仮決めされた運転パターンにより消費される消費エネルギー量を演算する消費エネルギー量演算手段２８と、消費エネルギー量演算手段２８で演算された消費エネルギー量を比較し、消費エネルギー量が最小となる運転パターンを選定する運転パターン選定手段２９と、を有しているので、所定時間毎に運転状況と停止状況で消費される消費エネルギー量を演算して記憶した後、これらを比較して運転パターンを作成する従来技術の欄で説明した運転制御システムと比較して、消費エネルギー量を計算する回数や消費エネルギー量に基づいて運転パターンを選択する際に用いるデータ量を減らすことができ、簡易な判定ロジックにより比較的少量のデータをもとに、より省エネ性を発揮する運転制御を実現することができる。
【００６４】
また、本実施の形態の家庭用コージェネレーションシステム１Ａの運転制御システムによれば、貯湯タンク２が熱の使用時刻までに放出する放熱損を演算し、燃料電池８の発電出力に基づいて求められる熱回収量から放熱損を減算して実熱回収量を演算し、燃料電池８の起動時刻と停止時刻とを決定する放熱損処理手段３０を有しているので、より現実的な運転制御を精度良く行うことができる。
【００６５】
さらに、本実施の形態の家庭用コージェネレーションシステム１Ａの運転制御システムによれば、燃料電池８が貯湯タンク２に所定量の熱量を蓄熱するために、仮停止時刻前に蓄熱する場合と仮起動時刻を変更して仮起動時刻後に蓄熱する場合との各消費エネルギー量を放熱損を考慮して算出し、算出した消費エネルギー量を比較して消費エネルギー量の小さい運転パターンを選択する優位性判定手段３１を有しており、燃料電池８の運転パターン全体を計算し直さず、放熱損の大きい時間帯について起動時刻と停止時刻を部分的に計算し直すので、少ない計算回数で省エネ性の高い運転パターンを作成することができる。
【００６６】
（第２実施の形態）
次に、本発明の家庭用コージェネレーションシステムの運転制御システムに関し、第２実施の形態を図面を参照して説明する。
本実施の形態は、発電出力を算出するための相関関数を適宜変更し、燃料電池８の運転パターンを作成する点で、固有の相関関数を用いて燃料電池８の運転パターンを作成する第１の実施の形態と相違する。よって、ここでは、第１実施の形態の家庭用コージェネレーションシステム１Ａの運転制御システムと異なる点について詳細に説明する。尚、第１実施の形態の家庭用コージェネレーションシステム１Ａの運転制御システムと同一構造については、図面に同一符号を付すことにする。
【００６７】
図２１は、マイクロコンピュータ２２Ｂのブロック図である。
マイクロコンピュータ２２Ｂは、第１実施の形態の家庭用コージェネレーションシステム１Ａに設けられ、運転パターン仮決め手段２７に計測部２７１、計測結果蓄積部２７２、相関関数算出部２７３、データ書換部２７４、相関関数修正部２７５とを備えている。
【００６８】
計測部２７１は、燃料電池８の発電出力と電力機器１９の電力負荷を一定間隔で計測するものである。
計測結果蓄積部２７２は、計測部２７１が計測した発電電力と電力負荷を所定時間経過する毎に積算するとともに、電力負荷偏差を算出し、さらに、発電出力を電力負荷で割った値を電力負荷偏差と関連付けてデータベース３４に蓄積するものである。
相関関数算出部２７３は、計測結果蓄積部２７２が発電出力を電力負荷で割った値と電力負荷偏差をデータベース３４に所定数蓄積したときに、発電出力を電力負荷で割った値と電力負荷偏差との相関関数を算出するものである。
データ書換部２７４は、計測結果蓄積部２７２が発電電力を電力負荷で割った値と電力負荷偏差をデータベース３４に所定数蓄積した後、新規のデータを蓄積する必要があるときに、計測結果蓄積部２７２が蓄積したデータのうち最も古いデータを新規のデータに書き換えるものである。
相関関数修正部２７５は、データ書換部２７３がデータを所定回数書き換えたときに、相関関数を算出し直して修正するものである。
【００６９】
本実施の形態では、負荷データの蓄積処理及び電力負荷・熱負荷予測と起動・停止時刻決定処理に加え、相関関数の算出に使用するデータの蓄積をパラレルに行っている。図２２は、データ蓄積処理のフローチャートである。
データ蓄積処理では、Ｓ５１において、燃料電池８が発電中であるか否かを判断する。すなわち、常時データ収集を行う負荷データ蓄積処理と異なり、データ蓄積処理は、燃料電池８が運転しているときのみデータを蓄積する。燃料電池８が発電中でないと判断した場合には（Ｓ５１：ＮＯ）、処理を終了する。一方、燃料電池８が発電中であると判断した場合には、Ｓ５２において、電力計２０により電力機器１９が消費した電力量を１分毎に検出するとともに、燃料電池８の発電出力を１分毎に検出する。
【００７０】
次に、Ｓ５３において、Ｘ時間毎のデータ収集完了したか否かを判断する。すなわち、例えば、電力負荷と発電出力に関するデータを１時間分収集したか否かを判断する。Ｘ時間毎のデータ収集が完了しないと判断した場合には（Ｓ５３：ＮＯ）、Ｓ５１に戻る。一方、Ｘ時間毎のデータ周種が完了したと判断した場合には（Ｓ５３：ＹＥＳ）、Ｓ５４に進み、電力負荷・発電出力をＸ時間毎に積算、電力負荷の偏差を算出する。すなわち、例えば１時間に収集した電力負荷と発電出力をそれぞれ積算するとともに、電力負荷偏差を算出する。次に、Ｓ５５において、電力負荷偏差と、発電出力を電力負荷で割った値とをデータベース３４に蓄積して記憶する。その後、Ｓ５１に戻って処理を続行する。
【００７１】
このようにして、各家庭の生活特性や燃料電池８の性能等に応じた電力負荷積算値、電力負荷偏差、発電出力、発電出力を電力負荷で割った値がデータベース３４に順次蓄積される。発電出力を電力負荷で割った値及び電力負荷偏差がデータベース３４に必要な数（例えば、５０〜３００程度）蓄積されたら、それらに基づいて相関関数を算出する。これにより、各家庭の特性に応じた相関関数が作成される。
【００７２】
ここで、データベース３４は、発電出力を電力負荷で割った値と電力負荷偏差とを必要数記憶すると同時に、これらの相関関数を記憶するフォーマットを備える。そのため、発電出力を電力負荷で割った値と電力負荷偏差とを必要数記憶した後は、当該フォーマットに最も古く書き込まれたデータを新規のデータに順次上書きして書き換える。これにより、古いデータを破棄して最新のデータを保持し、データ量が少なくなる。発電出力を電力負荷で割った値と電力負荷偏差に関するデータを所定回数（例えば、５〜２０回程度）上書きして書き換えたら、再び相関関数を算出し直して修正する。これにより、図９に示す相関関数は、家庭用コージェネレーションシステム１Ａの設置先である家庭の特性や燃料電池８の性能変化など発電出力を支配する要因に応じて傾きが変化し、各家庭の電力負荷等を予め調査等をしなくても、自動的に各家庭の特性に応じたものになる。発電出力は、学習機能によって作成された相関関数に電力負荷偏差を当てはめることにより設定され、その発電出力から発電効率や熱回収率などを求めて運転パターンが作成される。
【００７３】
尚、家庭で使用される電力機器１９は季節ごとに変化し（例えば、夏はエアコン、冬は床暖房など）、それに伴って電力負荷も変動する。そのため、例えば季節の変わり目などには、使用する電力機器１９が一定せず、電力負荷の予測や発電出力の設定などが困難である。そこで、運転パターン仮決め手段２７は、電出力を電力負荷で割った値と電力負荷偏差との相関関数を求めるフォーマットを季節毎に有している。
【００７４】
そのため、季節の変わり目には、昨年の同一季節の相関関数を用いて燃料電池８の発電出力を決定する。これにより、使用する電力機器１９の種類が不安定な季節の変わり目でも、電力負荷に応じた発電出力を相関関数から求め、省エネ性の高い運転パターンを作成することが可能になる。これと同時に、昨年蓄積したデータに今年蓄積したデータを上書きしていき、一定数以上データを上書きしたときに相関関数を算出し直すようにすれば、次に利用する相関関数をより季節感や生活特性に即したものにすることが可能になる。
【００７５】
それに対し、同一季節には、使用する電力機器１９がほぼ同じであるため、季節毎に区別して相関関数を用いるより、電力負荷積算値、電力負荷偏差、発電出力積算値、発電出力を電力負荷で割った値を連続的に蓄積して相関関数を算出するのが効率的かつ現実的である。そこで、電力負荷積算値、電力負荷偏差、発電出力、発電出力を電力負荷で割った値を連続的に上書きしながら蓄積し、一定数以上データを上書きしたときに相関関数を算出し直す。これにより、使用者の生活パターンに応じた相関関数を算出し、省エネ性の高い運転パターンを作成することが可能になる。
【００７６】
従って、本実施の形態の家庭用コージェネレーションシステム１Ａの運転制御システムによれば、運転パターン仮決め手段２７は、発電出力と電力負荷を一定間隔で計測する計測部２７１と、計測部２７１が計測した発電出力と電力負荷を所定時間経過する毎に積算するとともに、電力負荷偏差を算出し、さらに、発電出力を電力負荷で割った値を電力負荷偏差と関連付けて蓄積する計測結果蓄積部２７２と、計測結果蓄積部が所定数のを所定数のデータを蓄積したときに、発電出力を電力負荷で割った値と電力負荷偏差との相関関数を算出する相関関数算出部２７３と、計測結果蓄積部２７２が所定数のデータを蓄積した後、新規のデータを蓄積する必要があるときに、計測結果蓄積部２７２が蓄積したデータのうち最も古いデータを新規のデータに書き換えるデータ書換部２７４と、データ書換部２７４がデータを所定回数書き換えたときに、相関関数を算出し直して修正する相関関数修正部２７５と、を有し、相関関数修正部２７５によって修正された相関関数を用いて燃料電池８の発電出力を設定するので、家庭の電力負荷や燃料電池８の性能などに応じた精度の高い発電出力を複雑な計算をすることなく求めることができる。
【００７７】
また、発電出力を電力負荷で割った値と電力負荷偏差との相関関数を季節毎に有し、当該季節に応じた相関関数を用いて燃料電池８の発電出力を設定するので、季節などの外乱要因に関わらず家庭の電力負荷に精度良く追従する運転制御を行うことができる。
【００７８】
（第３実施の形態）
次に、本発明の家庭用コージェネレーションシステムの運転制御システムに関し、第３実施の形態を図面を参照して説明する。
本実施の形態は、ヒータ（「熱電変換装置」に相当するもの。）４０を備える家庭用コージェネレーションシステム１Ｂに使用される燃料電池８の運転制御を行う家庭用コージェネレーションシステム１Ｂの運転制御システムであり、ヒータ４０を備えない家庭用コージェネレーションシステム１Ａに使用される燃料電池８の運転制御を行う第１実施の形態のものと相違する。よって、ここでは、第１実施の形態の家庭用コージェネレーションシステム１Ａの運転制御システムと異なる点について詳細に説明する。尚、第１実施の形態の家庭用コージェネレーションシステム１Ａの運転制御システムと同一構造については、図面に同一符号を付すことにする。
【００７９】
図２３は、家庭用コージェネレーションシステム１Ｂの概略構成図である。図２４は、マイクロコンピュータ２２Ｃのブロック図である。
図２３に示すように、家庭用コージェネレーションシステム１Ｂは、出力用循環配管１０上にヒータ４０が設けられ、燃料電池８が余剰電力を発生したときに、その余剰電力を熱に変換して蓄熱するようになっている。図２４に示すように、マイクロコンピュータ２２Ｃは、ヒータ４０に接続し、ヒータ４０による熱交換を考慮しながら燃料電池８の運転パターンを作成する。
【００８０】
このような家庭用コージェネレーションシステム１Ｂの運転制御システムの動作について、フローチャートを参照しながら説明する。
家庭用コージェネレーションシステム１Ｂの運転制御システムも、第１実施の形態と同様に、負荷データを蓄積する処理及び電力負荷・熱負荷予測と起動・停止時刻決定処理を行う。本実施の形態では、負荷データを蓄積する処理は第１実施の形態と同様に行うが、電力負荷・熱負荷予測と起動・停止時刻決定処理は、ヒータ４０を備えるため、図８に示す電力負荷・熱負荷予測と起動・停止時刻決定処理と相違している。そこで、電力負荷・熱負荷予測と起動・停止時刻決定処理について説明する。
【００８１】
図２５は、電力負荷・熱負荷予測と起動・停止時刻決定処理のフローチャートである。
電力負荷・熱負荷予測と起動・停止時刻決定処理では、先ず、Ｓ４１において、前日の停止予定時刻から２日分の電力負荷データ、１日分の熱負荷データの読み込みを行う（過去１０日間の平均や１週間前の値）。すなわち、例えば、データベース３４に記憶されている電力積算負荷のうち、１週間前の同じ曜日とその前日の電力積算負荷を読み出し、電力負荷を予測する。２日分の電力負荷データを読み出すのは、電力負荷の高い時間帯が日にちをまたがって発生する可能性も考えられるからである。また、例えば、データベース３４に記憶されている熱積算負荷のうち、１週間前の同じ曜日の熱積算負荷を読み出し、熱負荷を予測する。このとき、さらに、季節ごとに使用する電力機器１９や熱機器１１の違いに基づくデータの非連動性を補完するために、１年前のデータや予測日の温度・エンタルピーを考慮すれば、より信頼性の高い電力負荷と熱負荷を予測することができる。
【００８２】
次に、Ｓ４２において、電力負荷と偏差から２日間段階的出力運転を実施したときの発電出力を算出するとともに、電力負荷の偏差から逆潮分の電力を算出する。すなわち、電力負荷追従運転では、燃料電池８が余剰電力（電力会社に逆潮する電力）の発生を抑制するために電力負荷に応じて出力を小刻みに変動させるが、家庭用コージェネレーションシステム１Ｂはヒータ４０を備えるため、燃料電池８が余剰電力を発生しても、その余剰電力をヒータ４０で熱に変換して蓄熱することが可能である。そこで、電力負荷の変動に緩やかに追従する段階的出力運転し、その運転によって発電電力が電力負荷より大きくなった場合の余剰電力量を算出する。このとき、電力負荷偏差と余剰電力量には相関関係があり、その相関関数は実験的に図２６のように得られている。この相関関数を用いて、各時間帯での余剰電力量を予測することができる。
【００８３】
また、これと同時に、消費エネルギー量を算出するために必要なデータを算出する。すなわち、Ｓ４３において、燃料電池８は発電に比例した熱を発生するので、発電出力から発電効率と熱回収率を算出する。また、Ｓ４４において、発電出力を発電効率で割ることによりガス量を算出する。また、Ｓ４５において、ガス量と熱回収率とをかけ合わせたものにヒータ４０を使用して蓄熱する熱量を加算して熱回収量を算出する。さらに、Ｓ４６において、気温や水温などから１時間当たりの放熱率を算出する。
【００８４】
次に、Ｓ４７において、予測日前日の停止時刻を起動時刻Ｂ１と仮決めし、放熱損を考慮して起動時刻Ｂ１時での貯湯残熱量を算出する。すなわち、予測日の燃料電池８を起動する前までに貯湯タンク２に蓄熱されている熱量を算出する。一日に必要な熱負荷を賄うように発電出力時間を決定するため、また、貯湯タンク２の貯湯量（本実施の形態では、１００〜２００Ｌタンクを使用する。）に限界があり、予測日に蓄熱可能な貯湯量を把握する必要があるためである。
【００８５】
次に、Ｓ４８において、起動時刻Ｂ１時から回収できる熱量分を順次加算する。その際、熱回収量は回収時間と使用時間の時間差分の放熱損を考慮したものとする。すなわち、例えば、予測日の前日２４時に燃料電池８が停止する場合、予測日の０時を起動時刻Ｂ１に仮決めし、その起動時刻Ｂ１から燃料電池８が発電に伴って発生する熱量を積算して熱回収量を求める。このとき、貯湯タンク２は、給湯水が使用されるまでに放熱損を発生するため、現実には、熱回収量から放熱損を減算した分だけ蓄熱され使用されることになる。そこで、熱回収量から放熱損を減算した熱量を経時的に積算し、実熱回収量を求める。また、ガスボイラ１４で必要とされる熱量も算出する。これらを考慮して、各時間帯での回収できる熱量分を順次加算する。
【００８６】
次に、Ｓ４９において、１日の総熱負荷が実熱回収量と実貯湯残熱量とを加算したものより大きいか否かを判断する。１日の総熱負荷が実熱回収量と実貯湯残熱量とを加算したものより大きくない場合には（Ｓ４９：ＮＯ）、Ｓ５０において、１日の総熱負荷が実熱回収量と実貯湯残熱量とを加算したものより小さくなる時刻停止時刻Ｃ１と仮決めする。すなわち、実熱回収量と実貯湯残熱量とにより熱負荷を賄えるようにする。その後、図８のＳ３０に進み、起動時刻Ｂと停止時刻Ｃとを順次ずらして消費エネルギー量を算出し、各消費エネルギー量を比較することにより最も小さい消費エネルギー量Ｔｍｉｎの起動時刻Ｂｍｉｎと停止時刻Ｃｍｉｎを選択する。
【００８７】
一方、１日の総熱負荷が実熱回収量と実貯湯残熱量とを加算したものより大きい場合には（Ｓ４９：ＹＥＳ）、Ｓ５１において、熱回収量Ｈを前の熱負荷Ｎｙから次の熱負荷Ｎｘが生じるまで順次加算する。すなわち、熱負荷がない間に回収できる熱量を算出する。
【００８８】
そして、Ｓ５２において、熱負荷がない間に回収できる熱量が次の熱負荷に要する熱量より小さいか否かを判断する。熱負荷がない間に回収できる熱量が次の熱負荷に要する熱量より小さくないと判断した場合には（Ｓ５２：ＮＯ）、そのままＳ５４に進む。
【００８９】
それに対して、熱負荷がない間に回収できる熱量が次の熱負荷に要する熱量より小さいと判断した場合には（Ｓ５２：ＹＥＳ）、Ｓ５３において、熱不足の喫緊の時間帯（ｉ＝ｘ）から発電出力を増大させる。その際、熱回収量は、回収時間と使用時間の時間差分の放熱損を考慮したものとする。すなわち、次の熱負荷を貯湯タンク２に貯湯した給湯水で賄うことができない場合には、熱が不足すると判断し、熱不足が生じる時間、すなわち、次の熱負荷が生じる時間から燃料電池８の発電出力を大きくして、熱回収量を増加させることにより、貯湯タンク２に制限容量まで給湯水を貯湯するようにする。このとき、燃料電池８は、余剰電力を発生するが、その余剰電力をヒータ４０で熱に変換して蓄熱するため、燃料電池８からの熱回収率が増加すると同時に、ヒータ４０でも熱回収して熱回収量が増加する。よって、家庭用コージェネレーションシステム１Ｂ全体では、燃料電池８が無駄なく発電し、熱回収量及び熱回収率が向上することになる。
【００９０】
次に、Ｓ５４において、１日の最後の熱負荷か否かを判断する。１日の最後の熱負荷でないと判断した場合には（Ｓ５４：ＮＯ）、Ｓ５５において、次の熱負荷が生じる時間ｘに移行して、Ｓ５１に戻って処理を続行する。すなわち、次の熱負荷の後に生じる熱負荷を見越して、ヒータ４０に回収できる熱量を考慮しながら運転パターンを作成する。一方、１日の最後の熱負荷であると判断した場合には（Ｓ５４：ＹＥＳ）、処理を終了する。
【００９１】
予測日当日には、燃料電池８は選定された運転パターンに従って運転され、発電出力を電力機器１９に供給するとともに、発電に伴って発生した熱で加熱した給湯水を熱機器１１に供給する。ここで、給湯水が不足する場合には、ヒータ４０で加熱して賄うので、ガスボイラ１４が消費する都市ガスを減らすことが可能である。
【００９２】
続いて、上記家庭用コージェネレーションシステム１Ｂの運転制御システムを用いて燃料電池８の運転パターンを作成した場合と、用いずに燃料電池８の運転パターンを作成した場合の効果について説明する。図２７は、冬期に家庭用コージェネレーションシステム１Ｂを運転した場合を示す図である。図２８は、冬期に家庭用コージェネレーションシステム１Ｂを運転した場合の消費エネルギー量の増減を示す図である。
【００９３】
図２７の点線に示すように、冬期の電力需要は、夏季と比較して電力負荷が減少するものの、一般に熱負荷が大きくなる。かかる場合に、図２７の細線に示すように、本実施の形態の運転制御システムを用いずに運転パターンを作成すると、電力負荷にそのまま追従して燃料電池８を運転する。それに対して、図２７の太線に示すように、本実施の形態の運転制御システムを用いて運転パターンを作成した場合、電力負荷が大きい時間帯のみならず、熱負荷が生じる時間帯（例えば、夕方の暖房などを使用する時間帯）前に電力負荷を超えて発電するよう燃料電池８を運転する。そのため、燃料電池８は、例えば、８時から２０時までの時間帯に余剰電力を発生するものの、その余剰電力をヒータ４０において熱に変換し、ヒータを用いて給湯水を加熱するので、図２８に示すように、消費エネルギー量が燃料電池８を負荷追従運転する場合の消費エネルギー量の約９６％に減少し、省エネ効果を発揮する。
尚、夏季は、熱負荷が冬季と比較して熱負荷が小さく、ヒータ４０を使用する機会が少ないため、上記第１実施の形態と同様の省エネ性（図１７、図１８参照）を確保することができる。
【００９４】
このように、本実施の形態の運転制御システムは、電力積算負荷と偏差を求めてデータ量を減らし、電力積算負荷と電力負荷偏差とに基づいて電力負荷を予測して、ヒータ４０に余剰電力を熱に変換して蓄熱することを考慮しながら運転パターンを作成した場合でも、電力負荷と熱負荷を賄うことができる運転パターンを精緻に作成することができ、燃料電池８を負荷追従運転する場合より省エネ性を向上させることができる。
【００９５】
従って、本実施の形態の家庭用コージェネレーションシステム１Ｂの運転制御システムによれば、一定間隔でサンプリングした電力負荷と熱負荷のサンプリング値を記憶し、そのサンプリング値に基づいて燃料電池８の起動時刻と停止時刻を決定するものであって、電力負荷のサンプリング値について所定時間毎に偏差を算出し、データベース３４に記憶する電力負荷処理手段２３と、電力負荷と電力負荷偏差を所定の条件に基づいて読み出し、読み出した電力負荷及び電力負荷偏差に基づいて燃料電池８が段階的出力運転したときの発電出力、発電効率、熱回収率、買電量、熱回収量、変換熱量を演算し、熱電併給装置の起動時刻と停止時刻を仮決めする運転パターン仮決め手段２７と、運転パターン仮決め手段２７により仮決めされた運転パターンにおいて貯湯タンク２に蓄熱される熱量と貯湯タンク２から放熱される熱量を算出した上でガスボイラ１４が消費するガス量を算出して、その仮決めされた運転パターンにより消費される消費エネルギー量を演算する消費エネルギー量演算手段２８と、消費エネルギー量演算手段２８で演算された消費エネルギー量を比較し、消費エネルギー量が最小となる運転パターンを選定する運転パターン選定手段２９と、を有しているので、所定時間毎に運転状況と停止状況で消費される消費エネルギー量を演算して記憶した後、これらを比較して運転パターンを作成する従来技術の欄で説明した運転制御システムと比較して、消費エネルギー量を計算する回数や消費エネルギー量に基づいて運転パターンを選択する際に用いるデータ量を減らすことができ、簡易な判定ロジックにより比較的少量のデータをもとに、より省エネ性を発揮する運転制御を実現することができる。
【００９６】
（第４実施の形態）
次に、本発明の家庭用コージェネレーションシステムの運転制御システムに関し、第４実施の形態を図面を参照して説明する。
本実施の形態は、第３実施の形態と同様の、ヒータ４０を備える家庭用コージェネレーションシステム１Ｂの運転制御システムである。しかし、発電出力を算出するための相関関数を適宜変更し、燃料電池８の運転パターンを作成する点で、固有の相関関数を用いて燃料電池８の運転パターンを作成する第３実施の形態と相違する。また、ヒータ４０を有し、燃料電池８を段階的出力運転で運転する点で、負荷追従運転で運転される第２実施の形態とも相違する。よって、ここでは、第２実施の形態の家庭用コージェネレーションシステム１Ａの運転制御システムと異なる点について詳細に説明する。尚、第２実施の形態と同一構造については、図面に同一符号を付すことにする。
【００９７】
図２９は、本実施の形態のマイクロコンピュータ２２Ｄのブロック図である。これは、第２実施の形態のマイクロコンピュータ２２Ｂに比較して、その制御対象にヒータ４０が追加されているのみであり、その他の構成は同一である。
【００９８】
第２実施の形態で発電出力を電力負荷で割った値と電力負荷偏差との相関を示す相関関数を算出したのに対し、本実施の形態では、余剰電力量と電力負荷偏差との相関を示す相関関数を算出する。すなわち、計測部２７１が計測する値は、余剰電力量であり、計測結果蓄積部２７２が蓄積する値は、余剰電力量と電力負荷偏差とである。これらから、相関関数算出部２７３では、余剰電力量と電力負荷偏差との相関関数を算出する。相関関数の算出及びそのためのデータ蓄積処理は、図２２の処理において、「電力負荷・発電出力」と「発電出力／電力負荷」とをともに「余剰電力量」に置き換えるのみである。処理手順等は全く同様であるので、説明を省略する。
【００９９】
従って、本実施の形態の家庭用コージェネレーションシステムの運転制御システムによれば、第２実施の形態と同様に家庭の電力負荷に応じた精度の高い発電出力を複雑な計算をすることなく求めることができる。
【０１００】
尚、本発明は上記実施の形態に限定されるものでなく、その趣旨を逸脱しない範囲で様々な変更が可能である。
【０１０１】
例えば、上記実施の形態では、熱電併給装置として燃料電池８を使用したが、ガスエンジンやガスタービンなどを使用してもよい。
【０１０２】
例えば、上記第３実施の形態において、さらに、就寝時や外出時など低電力負荷時における運転を、各時刻で総合効率（発電効率＋熱利用率）を求め、その値が損益分岐値と交差するところにおいて、その前後での燃料電池８が消費する都市ガス使用量、買電量、起動・停止エネルギーを合計し、その消費エネルギー量合計の最も小さくなる時間帯を選択し、燃料電池８の起動・停止時刻としてもよい。
【０１０３】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明の家庭用コージェネレーションシステムの運転制御システムによれば、発電に伴って熱を発生する熱電併給装置と、熱電併給装置が発生した熱を蓄熱する蓄熱装置と、熱電併給装置が発生した熱が不足するときに、熱を補助的に発生する補助加熱装置と、熱電併給装置が発生した発電出力が不足するときに、電力を買電する買電装置と、熱電併給装置、蓄熱装置、補助加熱装置の動作を制御する制御装置と、を備え、一定間隔でサンプリングした電力負荷と熱負荷のサンプリング値を記憶し、そのサンプリング値に基づいて熱電併給装置の起動時刻と停止時刻を決定する家庭用コージェネレーションシステムの運転制御システムにおいて、電力負荷のサンプリング値について所定時間毎に偏差を算出し、電力負荷偏差データベースに記憶する電力負荷処理手段と、電力負荷と電力負荷偏差を所定の条件に基づいて読み出し、読み出した電力負荷及び電力負荷偏差に基づいて熱電併給装置が負荷追従運転したときの発電出力、発電効率、熱回収率、買電量、熱回収量を演算し、熱電併給装置の起動時刻と停止時刻を仮決めする運転パターン仮決め手段と、運転パターン仮決め手段により仮決めされた運転パターンにおいて蓄熱装置に蓄熱される熱量と蓄熱装置から放熱される熱量とを算出した上で補助加熱装置が消費するガス量を算出して、仮決めされた運転パターンにより消費される消費エネルギー量を演算する消費エネルギー量演算手段と、消費エネルギー量演算手段で演算された消費エネルギー量を比較し、消費エネルギー量が最小となる運転パターンを選定する運転パターン選定手段と、を有しているので、簡易な判定ロジックにより比較的少量のデータをもとに、より省エネ性を発揮する運転制御を実現することができる。
【０１０４】
また、本発明の家庭用コージェネレーションシステムの運転制御システムによれば、発電に伴って熱を発生する熱電併給装置と、熱電併給装置が発生した熱を蓄熱する蓄熱装置と、熱電併給装置が発生した熱が不足するときに、熱を補助的に発生する補助加熱装置と、熱電併給装置が発生した発電出力が不足するときに、電力を買電する買電装置と、熱電併給装置が発生した余剰電力を熱に変換する熱電変換装置と、熱電併給装置、蓄熱装置、補助加熱装置、置熱電変換装置の動作を制御する制御装置と、を備え、一定間隔でサンプリングした電力負荷と熱負荷のサンプリング値を記憶し、そのサンプリング値に基づいて熱電併給装置の起動時刻と停止時刻を決定する家庭用コージェネレーションシステムの運転制御システムにおいて、電力負荷のサンプリング値について所定時間毎に偏差を算出し、電力負荷偏差データベースに記憶する電力負荷処理手段と、電力負荷と電力負荷偏差を所定の条件に基づいて読み出し、読み出した電力負荷及び電力負荷偏差に基づいて熱電併給装置が段階的出力運転したときの発電出力、発電効率、熱回収率、買電量、熱回収量、変換熱量を演算し、熱電併給装置の起動時刻と停止時刻を仮決めする運転パターン仮決め手段と、運転パターン仮決め手段により仮決めされた運転パターンにおいて蓄熱装置に蓄熱される熱量と蓄熱装置から放熱される熱量とを算出した上で補助加熱装置が消費するガス量を算出して、仮決めされた運転パターンにより消費される消費エネルギー量を演算する消費エネルギー量演算手段と、消費エネルギー量演算手段で演算された消費エネルギー量を比較し、消費エネルギー量が最小となる運転パターンを選定する運転パターン選定手段と、を有しているので、簡易な判定ロジックにより比較的少量のデータをもとに、より省エネ性を発揮する運転制御を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１実施の形態において、家庭用コージェネレーションシステムの概略構成図である。
【図２】同じく、マイクロコンピュータのブロック図である。
【図３】同じく、負荷データ蓄積処理のフローチャートである。
【図４】同じく、電力負荷データの一例を示し、縦軸に電力負荷（ｋＷ）を示し、横軸に時間を示している。
【図５】同じく、熱負荷データの一例を示し、縦軸に熱負荷（ｋＪ）を示し、横軸に時間を示している。
【図６】同じく、電力積算負荷と電力負荷の関係を経時的に示す図であって、縦軸に電力量（ｋＷ）を示し、横軸に時間を示している。
【図７】同じく、熱積算負荷と熱負荷との関係を経時的に示す図であって、縦軸に熱量（ｋＪ）を示し、横軸に時間を示している。
【図８】同じく、電力負荷・熱負荷予測と起動・停止時刻決定処理のフローチャートである。
【図９】同じく、発電出力を電力負荷で割った値と偏差との相関関数を示す図であって、縦軸に発電電力を電力負荷で割った値を示し、横軸に電力負荷偏差を示す。
【図１０】同じく、発電効率と発電出力との関係を示す図であって、縦軸に効率を示し、横軸に発電出力を示す。
【図１１】同じく、電力積算負荷と発電出力を経時的に示す図であって、縦軸に電力量（ｋＷ）を示し、横軸に時間を示している。
【図１２】同じく、熱積算負荷と熱回収量との関係を経時的に示す図であって、縦軸に熱量（ｋＪ）を示し、横軸に時間を示している。
【図１３】同じく、熱積算負荷、燃料電池（ＦＣ）の運転に伴う熱回収量、熱回収量に放熱損を加味した実熱回収量との関係を経時的に示す図であって、縦軸に熱量（ｋＪ）を示し、横軸に時間を示している。
【図１４】同じく、電力負荷と選定した運転パターンによって燃料電池（ＦＣ）を運転したときの発電出力との関係を経時的に示す図であって、縦軸に電力量（ｋＷ）を示し、横軸に時間を示している。
【図１５】同じく、熱負荷と選定した運転パターンによって燃料電池を運転したときの貯湯残熱量との関係を示す図であって、縦軸に熱量（ｋＪ）を示し、横軸に時間を示している。
【図１６】同じく、放熱損に関わる計算ロジックの一例を示す図である。
【図１７】同じく、夏季に家庭用コージェネレーションシステムを運転した場合を示す図であって、縦軸に電力量（ｋＷ）を示し、横軸に時間を示している。
【図１８】同じく、夏季に家庭用コージェネレーションシステムを運転した場合の消費エネルギー量の増減を示す図である。
【図１９】同じく、冬期に家庭用コージェネレーションシステムを運転した場合を示す図であって、縦軸に電力量（ｋＷ）を示し、横軸に時間を示している。
【図２０】同じく、冬期に家庭用コージェネレーションシステムを運転した場合の消費エネルギー量の増減を示す図である。
【図２１】本発明の第２実施の形態において、マイクロコンピュータのブロック図である。
【図２２】同じく、データ蓄積処理のフローチャートである。
【図２３】本発明の第３実施の形態において、家庭用コージェネレーションシステムの概略構成図である。
【図２４】同じく、マイクロコンピュータのブロック図である。
【図２５】同じく、電力負荷・熱負荷予測と起動・停止時刻決定処理のフローチャートである。
【図２６】同じく、余剰電力量と電力負荷偏差との相関関数を示す図であって、縦軸に余剰電力量を示し、横軸に電力負荷偏差を示す。
【図２７】同じく、冬期に家庭用コージェネレーションシステムを運転した場合を示す図であって、縦軸に電力量（ｋＷ）を示し、横軸に時間を示している。
【図２８】同じく、冬期に家庭用コージェネレーションシステムを運転した場合の消費エネルギー量の増減を示す図である。
【図２９】本発明の第４実施の形態において、マイクロコンピュータのブロック図である。
【符号の説明】
１Ａ家庭用コージェネレーションシステム
１Ｂ家庭用コージェネレーションシステム
２貯湯タンク
８燃料電池
１４ガスボイラ
１７分電盤
２２Ａマイクロコンピュータ
２２Ｂマイクロコンピュータ
２２Ｃマイクロコンピュータ
２２Ｄマイクロコンピュータ
２４電力負荷処理手段
２７運転パターン仮決め手段
２８消費エネルギー量演算手段
２９運転パターン選定手段
３０放熱損処理手段
３１優位性判定手段
３４データベース
４０ヒータ
２７１計測部
２７２計測結果蓄積部
２７３相関関数算出部
２７４データ書換部
２７５相関関数修正部[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to an operation control system for a home cogeneration system that includes a cogeneration device that generates electric power and heat and controls the operation of the home cogeneration system configured to obtain both electric power and heat.
[0002]
[Prior art]
Household cogeneration systems are installed in each home, supplying generated power, and recovering waste heat to cover hot water and heating applications. Is expected.
As for cogeneration systems, large-scale systems such as those for business use and industrial use are already in the spread level, but there are some barriers when introducing them to household use. That is, the business / industrial cogeneration system is a so-called made-to-order system in which a user's load pattern is fully investigated and a system configuration, size, operation pattern, and the like are designed accordingly. On the other hand, the cogeneration system for home use has a lineup of about 1 kW or 2 models, although the amount of energy consumption varies considerably in each home. The power load and heat load of each household vary greatly depending on, for example, the night and morning lifestyle patterns and the amount of going out, and the load pattern for each user is investigated to determine the output size and configuration of the home cogeneration system. Designing is difficult from a cost standpoint. Even if it is possible to individually design a home cogeneration system, the home cogeneration system is often introduced into a new property that has been newly constructed or expanded, and the load on the user before the system is introduced. It is difficult to grasp the pattern, and the cost is high. For this reason, household cogeneration systems are required to have an operation control system that can automatically search for and determine the optimal operation pattern according to the load pattern of the user and maximize energy efficiency and economy. It has been.
[0003]
As an operation control system of such a home cogeneration system, for example, there is one disclosed in Patent Document 1. According to the operation control system of this home cogeneration system, the power load pattern and the heat load pattern over time are stored as a power load pattern and a heat load pattern for a predetermined period of time such as one day. Energy efficiency when operating a combined heat and power unit such as a gas engine based on the heat load pattern. The power load is covered by the power generation output during the high energy saving time, and the power is output during the low energy saving time. Since the start time and stop time of the cogeneration device are determined so as to cover the load with commercial power, and an operation pattern is created, it is possible to increase power generation efficiency, suppress generation of surplus power, and improve power generation efficiency .
[0004]
[Patent Document 1]
JP 2002-213303 A (see paragraphs 0055 to 0074, FIGS. 8 and 9).
[0005]
[Problems to be solved by the invention]
However, the operation control system of the conventional home cogeneration system uses a plurality of calculation formulas (in the embodiment, Formulas 51 to 51) using the power load data and the heat load data for one section (30 minutes in the embodiment). 68, Formulas 45 to 50), the primary energy conversion values in the operation state and the operation stop state of the section are calculated, respectively. In order to calculate the primary energy for one day, the number of calculations is It was considerably large (in the example, 2 to the 48th power). Then, a large number of primary energy conversion values (in the example, 2 to the 48th power) obtained by the calculation formula are input to the comparison means, and are sequentially compared, leaving a small primary energy conversion value, and finally the primary energy conversion value. The combination of the operation state where the energy is minimum and the operation stop state is obtained as the optimum operation state. Therefore, the operation control system of the conventional home cogeneration system has a lot of data to be handled and the number of calculations, and it has been difficult to use it with an actual control device. Also, when using a household cogeneration system that can follow the power load, such as a fuel cell, for an average processed power load data for one section, for example, 30 minutes, how many Wh can be generated, how many Wh? It was not realistic because there was no important logic for heat recovery.
[0006]
Therefore, the present invention has been made to solve the above-described problem, and can be used for home use that can realize operation control that exhibits more energy savings based on a relatively small amount of data by a simple determination logic. It aims at providing the operation control system of a cogeneration system.
[0007]
[Means for Solving the Problems]
In order to solve the above problems, the present invention has the following configuration.
(1) A heat and power supply device that generates heat accompanying power generation, a heat storage device that stores heat generated by the heat and power supply device, and heat when the heat generated by the heat and power supply device is insufficient. An auxiliary heating device, a power purchase device that purchases power when the power generation output generated by the cogeneration device is insufficient, and a control device that controls the operation of the cogeneration device, the heat storage device, and the auxiliary heating device. In the operation control system of a home cogeneration system that stores sampling values of power load and heat load sampled at regular intervals and determines the start time and stop time of the combined heat and power unit based on the sampling value, A power load processing means for calculating a deviation at a predetermined time for the sampling value and storing the deviation in a power load deviation database, and the power load and the power load deviation based on a predetermined condition. The power generation output, power generation efficiency, heat recovery rate, power purchase amount, and heat recovery amount when the combined heat and power supply device performs load following operation based on the read power load and power load deviation are calculated, and the start time of the combined heat and power device And an auxiliary heating after calculating the amount of heat stored in the heat storage device and the amount of heat radiated from the heat storage device in the operation pattern temporarily determined by the operation pattern temporary determination means Calculate the amount of gas consumed by the device and compare the consumed energy amount calculated by the consumed energy amount calculating means with the consumed energy amount calculating means for calculating the consumed energy amount consumed by the temporarily determined operation pattern, And an operation pattern selecting means for selecting an operation pattern that minimizes the amount of energy consumption.
[0008]
(2) In the invention described in (1), the operation pattern provisional deciding means includes a measuring unit that measures the power generation output and the power load at a predetermined interval, and each time a predetermined time elapses between the power generation output and the power load measured by the measurement unit. And a measurement result storage unit that calculates a power load deviation and accumulates a value obtained by dividing the power generation output by the power load in association with the power load deviation, and the measurement result storage unit stores a predetermined number of data. Sometimes it is necessary to store new data after the correlation function calculation unit that calculates the correlation function between the power output divided by the power load and the power load deviation, and the measurement result storage unit stores a predetermined number of data Data rewrite unit that rewrites the oldest data stored in the measurement result storage unit to new data, and the data rewrite unit recalculates the correlation function when the data is rewritten a predetermined number of times. It has a correlation function correcting unit for correcting a, and sets the power output of the cogeneration unit using a correlation function that is modified by the correlation function correcting unit.
[0009]
(3) In the invention described in (2), the operation pattern provisional deciding means has a correlation function between a value obtained by dividing the power generation output by the power load and a power load deviation for each season, and the correlation function corresponding to the season Is used to set the power generation output of the cogeneration device.
[0010]
(4) In the invention according to any one of (1) to (3), heat calculated by calculating a heat dissipation loss that the heat storage device releases by the time of use of heat, and obtained based on the power generation output of the combined heat and power supply device It is characterized by having heat dissipation loss processing means for subtracting the heat dissipation loss from the recovered amount to calculate the actual heat recovery amount and determining the start time and stop time of the combined heat and power supply device.
[0011]
(5) In the invention according to any one of (1) to (3), in order to store a predetermined amount of heat in the heat storage device, the combined heat and power supply device stores heat before the temporary stop time and temporary start time To determine the amount of energy consumed when heat is stored after the temporary start-up time, taking into consideration heat dissipation loss, and comparing the calculated energy consumption to select an operation pattern with a small amount of energy consumption It is characterized by having.
[0012]
(6) A heat and power cogeneration device that generates heat accompanying power generation, a heat storage device that stores heat generated by the cogeneration device, and a supplementary generation of heat when the heat generated by the cogeneration device is insufficient. Auxiliary heating device, a power purchase device that purchases power when the power generation output generated by the cogeneration device is insufficient, a thermoelectric conversion device that converts surplus power generated by the cogeneration device into heat, and a cogeneration device , A heat storage device, an auxiliary heating device, a control device for controlling the operation of the thermoelectric conversion device, storing the sampling values of the power load and the heat load sampled at regular intervals, and based on the sampling value of the combined heat and power device In an operation control system for a home cogeneration system that determines the start time and stop time, a deviation is calculated for each sampling time of the power load and the power load deviation data The power load processing means stored in the power source, the power load and the power load deviation are read based on a predetermined condition, and the power generation output when the combined heat and power unit is operated stepwise based on the read power load and the power load deviation The power generation efficiency, the heat recovery rate, the amount of electricity purchased, the amount of heat recovered, and the amount of converted heat are calculated, and the operation pattern provisional determination means for temporarily determining the start time and stop time of the combined heat and power supply device, and the operation pattern provisional determination means are provisionally determined. Energy consumed by the provisional operation pattern by calculating the amount of gas consumed by the auxiliary heating device after calculating the amount of heat stored in the heat storage device and the amount of heat released from the heat storage device Compare the consumption energy amount calculated by the consumption energy amount calculation means and the consumption energy amount calculation means to calculate the amount of energy consumption. Have the operation pattern selecting means for selecting the over emissions, and characterized.
[0013]
(7) In the invention described in (6), the operation pattern provisional deciding means integrates a measuring unit that measures the surplus power amount at a constant interval and the surplus power amount measured by the measuring unit every time a predetermined time elapses. , Calculating a power load deviation, and further storing a surplus power amount in association with the power load deviation, and a surplus power amount and a power load deviation when the measurement result storage unit accumulates a predetermined number of data. The correlation function calculation unit that calculates the correlation function between the measurement result and the measurement result accumulation unit accumulates a predetermined number of data, and when new data needs to be accumulated, A data rewriting unit that rewrites old data with new data, and a correlation function correction unit that recalculates and corrects the correlation function when the data rewriting unit rewrites the data a predetermined number of times. And sets the power output of the cogeneration unit using a correlation function which is corrected me.
[0014]
(8) In the invention described in (7), the operation pattern provisional determination unit has a correlation function between the surplus power amount and the power load deviation for each season, and uses the correlation function according to the season, The power generation output is set.
[0015]
(9) In the invention according to any one of (6) to (8), the heat obtained by the heat storage device before the use time of heat is calculated, and the heat obtained based on the power generation output of the combined heat and power supply device It is characterized by having heat dissipation loss processing means for subtracting the heat dissipation loss from the recovered amount to calculate the actual heat recovery amount and determining the start time and stop time of the combined heat and power supply device.
[0016]
(10) In the invention according to any one of (6) to (8), in order for the heat and power supply device to store a predetermined amount of heat in the heat storage device, the temporary stop time is changed and before the temporary stop time. Calculate the amount of energy consumed when storing heat and when changing the temporary start time and storing heat after the temporary start time in consideration of the heat dissipation loss, and compare the calculated amount of energy consumed to reduce the amount of energy consumed. It has the advantage judgment means to choose.
[0017]
Then, the effect | action of the invention which has the said structure is demonstrated.
First, the sampling values of the power load and the thermal load are measured at regular time intervals, and the sampling values of the power load and the thermal load are accumulated and stored every certain time. Further, a deviation is calculated for each predetermined time with respect to the sampling values of the power load and the heat load, and stored in the power load deviation database and the heat load deviation database. Further, after writing a predetermined number of data into the database, the data is updated by returning to the top of the database and overwriting the already written data. Thereby, it is possible to reduce the amount of data to be stored as compared with the case where the sampling values of the power load and the heat load are stored at any time.
[0018]
Next, the integrated value of the power load and the power load deviation corresponding to a predetermined condition (for example, a specific day of the week) are read, and the combined heat and power supply is operated following the power load so as to cover the total heat load of the day. The power generation output, power generation efficiency, heat recovery rate, power purchase amount, and heat recovery amount are determined, and the start time and stop time of the combined heat and power supply device at this time are provisionally determined as the operation pattern.
On the other hand, when the home cogeneration system is equipped with a thermoelectric conversion device, the surplus power of the cogeneration device can be converted into heat by the thermoelectric conversion device and used, so that the total heat load of the day can be covered. Obtain the power generation output, power generation efficiency, power purchase amount, heat recovery amount, and conversion heat amount when the cogeneration device is operated to output in stages according to the power load, and the start time and stop time of the cogeneration device at this time Is temporarily determined as a driving pattern.
[0019]
Next, the amount of energy consumed is calculated by obtaining the amount of fuel consumed, the amount of electricity purchased, and the like consumed when the cogeneration apparatus is operated based on the temporarily determined operation pattern.
In this way, the amount of energy consumption is calculated while sequentially shifting the start time, the calculated amount of energy consumed is compared, the operation pattern having the start time and the stop time that minimizes the amount of energy consumption is selected, and combined heat and power Operate the device.
[0020]
As described above, the present invention reduces the amount of data by using the deviation between the power load and the thermal load, and when the home cogeneration system uses the deviation to perform load following or stepwise output, for example, one section, for example, The power generation output amount and the heat recovery amount with high accuracy can be determined for the power load data every 30 minutes or 1 hour. In addition, the startup time is shifted sequentially to calculate the amount of energy consumed for the start / stop times that are provisionally determined to cover the amount of heat required for the day or most of it, and the operation pattern that minimizes the amount of energy consumption is selected. Since the combined heat and power unit is operated with high efficiency, after calculating and storing the amount of energy consumed in the operation status and the stop status every predetermined time, the operation pattern is created by comparing them. Compared to the system, it is possible to reduce the amount of data used when selecting the operation pattern based on the number of times of calculating the amount of energy consumption and the amount of energy consumption. Therefore, according to the present invention, it is possible to realize operation control that exhibits more energy savings based on a relatively small amount of data with a simple determination logic.
[0021]
Here, when the combined heat and power device is operated following the power load, the power load varies depending on the type of power equipment used in each household, and the power generation output of the heat and power supply device varies accordingly. Therefore, the power load and the power generation output are measured at regular intervals, and the power load and the power generation output measured are accumulated every predetermined time, and the power load deviation is calculated, and further, the power generation output is divided by the power load. The value is accumulated in association with the power load deviation. Then, when a predetermined number of values obtained by dividing the power generation output by the power load and the power load deviation are accumulated, a correlation function between the value obtained by dividing the power generation output by the power load and the power load deviation is obtained. Thereby, the correlation function according to the characteristic of each household is created. Thereafter, in order to measure the power generation output and the power load, it is necessary to accumulate a value obtained by dividing the power generation output by the power load and a power load deviation. In this case, the oldest data is sequentially rewritten to the latest data. As a result, the old data is discarded and the latest data is retained, so that the data amount is reduced. After the data has been rewritten a predetermined number of times, the correlation function is recalculated using the latest data and corrected. Thereby, the correlation function reflecting the control factor of the power generation output is appropriately calculated. Then, by using the power load deviation and the power load for this correlation function, the power generation output is obtained without complicated calculation, and the operation pattern is determined. Therefore, according to the present invention, it is possible to set a highly accurate power generation output according to the household power load, the performance of the cogeneration apparatus, and the like without complicated calculations.
[0022]
In addition, when the cogeneration apparatus is operated in a stepwise output operation, the surplus power amount can be predicted by the same method. Therefore, even in the case of a home cogeneration system including a thermoelectric conversion device, it is possible to set a highly accurate power generation output according to the household power load, the performance of the cogeneration device, and the like without complicated calculations.
[0023]
In addition, the electric power equipment used at home changes every season, and the electric load also fluctuates with it. For this reason, for example, at the turn of the season, the power equipment to be used is not constant, and it is difficult to predict the power load and set the power generation output. Therefore, a correlation function is provided for each season, and when it is difficult to predict the power load or surplus power, such as at the turn of the season, the power generation output is set using the correlation function according to the season, and the operation pattern is determined. By doing so, it is possible to perform operation control that accurately follows the household power load regardless of disturbance factors such as the season.
[0024]
By the way, since the heat stored in the heat storage device is generally dissipated as time elapses, the amount of heat recovered with the power generation of the combined heat and power supply device and the amount of heat stored in the heat storage device and used for actual use Does not necessarily match. Therefore, the heat dissipation loss rate is calculated from the outside air temperature and water temperature separately measured, and the time until the recovered heat is used is obtained from the heat recovery amount by the combined heat and power supply device. Obtain the actual heat recovery amount by subtracting the heat release amount from the heat recovery amount, and determine the start and stop times of the combined heat and power system to cover the total heat load of the day based on the actual heat recovery amount By doing so, more realistic operation control can be performed with high accuracy.
[0025]
Further, the heat dissipation loss increases as the stop time of the combined heat and power unit becomes longer, for example, when the heat storage of the heat storage device is used in the morning of the next day after the combined heat and power supply unit is stopped at the end of the day. At this time, heat is collected before the temporary stop time on the predicted date to cover part or all of the heat load on the next day, and heat is supplied so as to cover only the heat load required on the predicted date before the temporary start time on the predicted date. It compares with the case where it collect | recovers and heat is not left on the next day, and judges whether it is efficient to collect heat | fever, and selects an operation pattern. That is, when the heat load of the next day is stored in the heat storage device before the temporary stop time for stopping the combined heat and power supply on the predicted date, and the heat load of the current day before the temporary start time for starting the combined heat and power supply device on the predicted date The amount of energy consumed when storing heat is calculated in consideration of heat dissipation loss, and an operation pattern having a start time and a stop time with a small amount of energy consumption is selected. In this way, since the start time and stop time are partially recalculated for the time zone with large heat dissipation loss without recalculating the entire operation pattern of the combined heat and power unit, a highly energy efficient operation pattern can be created with a small number of calculations. can do.
[0026]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
(First embodiment)
Next, a first embodiment of the operation control system for a home cogeneration system according to the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a home cogeneration system 1A.
The home cogeneration system 1A supplies electric power generated by a fuel cell (corresponding to a “heat and power supply device”) 8 to an electric power device 19 and also stores water heated by heat generated by power generation in a hot water storage tank. (Equivalent to “heat storage device”) 2 is stored in 2 and supplied to the thermal equipment 11.
[0027]
The hot water storage tank 2 has a capacity of 100 to 200 L, and is always filled with water supplied from a water pipe 3 connected to the bottom. A circulation pipe 4 is connected to the bottom and top of the hot water storage tank 2, and the first pump 5 installed in the circulation pipe 4 is driven to take out the water in the hot water storage tank 2 from the bottom and return it to the top. ing. The circulation pipe 4 is provided with a heat exchanger 6 on the downstream side of the first pump 5, and is connected to the heat recovery circulation pipe 7 via the heat exchanger 6. The heat recovery circulation pipe 7 is connected to the fuel cell 8 having a maximum output of 1 kW, and the circulating water circulating through the heat recovery circulation pipe 7 recovers the exhaust heat of the fuel cell 8 by driving the second pump 9. It is like that. Therefore, if the first pump 5 and the second pump 9 are driven while the fuel cell 8 is generating electricity, the circulating water in the heat recovery circulation pipe 7 is heated by the exhaust heat of the fuel cell 8, and the heat exchanger 6, heat can be transferred from the circulating water in the heat recovery circulation pipe 7 to the water in the circulation pipe 4 to store hot water in the hot water storage tank 2.
[0028]
An output circulation pipe 10 is connected to the upper part of the hot water storage tank 2 so as to supply hot water or heating hot water to a heating device 11 such as a kitchen or bath faucet or floor heating. The hot water supply temperature is detected by a temperature sensor 33 installed on the output circulation pipe 10. When the hot water supply temperature is higher than the set temperature, normal temperature tap water is added by the three-way valve 13, and the hot water supply temperature is set. When the temperature is lower than the temperature, the hot water is heated with a gas boiler (corresponding to an “auxiliary heating device”) 14. The amount of hot water stored in the hot water storage tank 2 is detected by sensing the boundary surface of the hot water and tap water with the temperature sensor 12, and the temperature of the tap water is detected by the temperature sensor 21 attached to the water pipe 3. In addition, the amount of hot water used is detected by a flow meter 15 installed downstream of the three-way valve 13.
[0029]
The fuel cell 8 is connected to a power line 16 for taking out a power generation output, and is connected to a distribution board (corresponding to a “power purchase device”) 17. The distribution board 17 is also connected to a commercial power line 18 for supplying commercial power, and the power generation output and the commercial power are connected to the power equipment 19 such as a lighting fixture, a television, an air conditioner, and a personal computer by connecting the power generation output and the commercial power. It comes to supply. A power meter 20 is installed on the distribution board 17 to detect the amount of power consumed by the power device 19.
The fuel cell 8, the temperature sensor 12, the three-way valve 13, the gas boiler 14, the flow meter 15, the distribution board 17, the wattmeter 20, the temperature sensor 21, the temperature sensor 33, etc. include a microcomputer (corresponding to a “control device”) .) 22A is connected, and the operation of the fuel cell 8 is controlled by executing an operation control program stored in the microcomputer 22A.
[0030]
FIG. 2 is a block diagram of the microcomputer 22A.
The microcomputer 22A has a learning function. The microcomputer 22A is connected to the database 34, and also includes a power load integrating means 23, a power load processing means 24, a heat load integrating means 25, a heat load processing means 26, an operation pattern provisional determining means 27, an energy consumption amount calculating means 28, An operation pattern selection unit 29, a heat dissipation loss processing unit 30, a superiority determination unit 31, and the like are provided.
[0031]
The database 34 stores data such as electric power integration load, thermal load integration value, electric power load deviation, and thermal load deviation under certain conditions (for example, every week, every day of the week, every season, etc.).
[0032]
The power load integrating means 23 samples the power load used by the power equipment 19 at a constant time interval by the power meter 20, integrates the sampled values, and overwrites the database 34.
The power load processing means 24 calculates a deviation for every predetermined time with respect to the sampling value of the power load sampled by the power meter 20 and stores the existing deviation stored in the database (corresponding to “power load deviation database”) 34. The power load deviation is rewritten.
[0033]
The thermal load integrating means 25 samples the hot water supply temperature and the hot water supply flow rate at regular time intervals by the temperature sensor 12 and the flow meter 15, calculates the heat load consumed by the thermal device 11 from the hot water supply temperature and the hot water supply flow rate, and calculates the thermal load. It accumulates and overwrites the database 34.
The thermal load processing means 26 calculates a deviation for each predetermined time with respect to the thermal load calculated from the hot water supply temperature and the hot water supply flow rate, and stores the existing thermal load stored in the database (corresponding to “thermal load deviation database”) 34. The deviation is rewritten.
[0034]
The operation pattern provisional decision means 27 reads the power load and the power load deviation based on a predetermined condition, and the power generation output when the fuel cell 8 performs the load following operation based on the read power load and the power load deviation, the power generation efficiency, The heat recovery rate, the amount of electricity purchased, and the amount of gas consumed when the gas boiler 14 is replenished are calculated, and the start time and stop time of the fuel cell 8 are provisionally determined. The operation pattern provisional decision means 27 has a unique correlation function according to the performance of the fuel cell 8 and the like, and shows the relationship between the power generation output and the power generation efficiency / heat recovery rate in order to determine the power generation output of the fuel cell 8. It has a relational expression.
[0035]
Based on the operation pattern provisionally determined by the operation pattern provisional determination means 27, the energy consumption amount calculation means 28 is consumed by the gas boiler 14 when the amount of gas consumed, the amount of electricity purchased, and the hot water supply is insufficient. The amount of consumed energy is calculated by multiplying the amount of gas to be converted by a conversion constant necessary for calculating the primary energy amount.
[0036]
The operation pattern selection means 29 compares the energy consumption amounts calculated by the energy consumption amount calculation means 28, and selects an operation pattern that minimizes the energy consumption amount.
[0037]
The heat dissipation loss processing means 30 calculates the heat dissipation loss that the hot water storage tank 2 releases by the time of heat use, and subtracts the heat dissipation loss from the heat recovery amount obtained based on the power generation output of the fuel cell 8 to obtain the actual heat recovery amount. And the start time and stop time of the fuel cell 8 are determined so as to cover the heat load necessary for one day based on the actual heat recovery amount.
[0038]
The superiority judging means 31 is configured to store the heat before the temporary stop time in order to store a predetermined amount of heat in the hot water storage tank 2 when the heat amount is predicted to be insufficient for the next heat load. Calculates the amount of energy consumed when changing the start-up time and storing heat after the temporary start-up time in consideration of heat dissipation loss, and compares the calculated amount of energy consumed to select an operation pattern with a small amount of energy consumption. is there.
[0039]
Next, the operation of the operation control system of the home cogeneration system having the above configuration will be described with reference to a flowchart. The operation control system for household cogeneration systems mainly formulates power load prediction and heat load prediction based on the process of accumulating power load data and heat load data, and power load data and heat load data. The process of determining the operation pattern of the fuel cell 8 is performed in parallel.
[0040]
FIG. 3 is a flowchart of the load data accumulation process. FIG. 4 is a diagram illustrating an example of power load data. FIG. 5 is a diagram illustrating an example of heat load data. FIG. 6 is a diagram illustrating the relationship between the power integration load and the power load over time. FIG. 7 is a diagram showing the relationship between the heat load and the heat integration load over time.
[0041]
In the load data accumulation process, first, in S11, a one-minute power load, hot water flow rate, and temperature (water temperature and hot water temperature) are measured. That is, the power load is measured over time by the wattmeter 20, for example, as shown in FIG. The hot water supply flow rate is measured over time by the flow meter 15. Further, the temperature of the tap water is measured by the temperature sensor 21, and the hot water supply temperature is measured by the temperature sensor 33.
[0042]
Next, in S12, a heat load (kJ) per minute is calculated (= flow rate of water × temperature difference). That is, the temperature load is calculated by subtracting the water temperature of the tap water from the hot water supply temperature, and the hot water flow rate is applied to the temperature difference to calculate the heat load (kJ) consumed by the thermal equipment 11 (see FIG. 5). At the same time, the hot water storage temperature is measured from the temperature sensor 12 installed in the hot water storage tank 2 of the fuel cell 8 to calculate the heat storage amount.
Next, in S13, it is determined whether or not data collection for one hour has been completed. If it is determined that data collection for one hour has not been completed (S13: NO), the process returns to S11 and data collection is continued. On the other hand, if it is determined that the data collection for one hour has been completed (S13: YES), the power load and the heat load are integrated in S14, and the variation (deviation) is calculated. In the present embodiment, the integrated value and the deviation are calculated at an interval of 1 hour, but can be arbitrarily set in view of the data storage capacity of the microcomputer 22A, for example, set in the range of about 15 minutes to 2 hours. May be.
[0043]
In S15, the integrated value and deviation are overwritten on the corresponding day of the week and time. That is, the database 34 stores the accumulated power load, the power load deviation, the heat accumulated load, and the heat load deviation according to the day of the week or the season and stores them for each time, and the existing power accumulated load, power load deviation, heat Overwrite and rewrite the newly calculated power integrated load, power load deviation, heat integrated load, and thermal load deviation of the integrated load and thermal load deviation (see FIGS. 6 and 7). As a result, the data storage capacity of the microcomputer 22A becomes smaller than when all the sampling values measured every minute are stored.
[0044]
Next, in S16, it is determined whether or not data collection for one day has been completed. If it is determined that the data collection for one day has not been completed (S16: NO), the process returns to S1 and the data collection is continued. On the other hand, when it is determined that the data collection for one day is completed (S16: YES), the total heat load for one day is calculated in S17. That is, the integrated heat load calculated at one hour intervals is further integrated to calculate the heat load consumed by the thermal device 11 in one day and stored in the database 34.
[0045]
Next, power load / thermal load prediction and start / stop time determination processing will be described. FIG. 8 is a flowchart of power load / thermal load prediction and start / stop time determination processing. FIG. 11 is a diagram illustrating the power integration load and the power generation output over time. FIG. 9 is a diagram illustrating a correlation function between a value obtained by dividing the power generation output by the power load and the deviation. FIG. 10 is a diagram illustrating a relationship between power generation efficiency and power generation output. FIG. 12 is a diagram showing the relationship between the heat accumulation load and the heat recovery amount over time. FIG. 13 is a diagram showing the relationship between the accumulated heat load, the heat recovery amount, and the actual heat recovery amount over time. FIG. 14 is a graph showing the relationship between the power load and the power generation output when the fuel cell is operated according to the selected operation pattern over time. FIG. 15 is a diagram showing the relationship between the heat load and the amount of residual hot water stored when the fuel cell is operated according to the selected operation pattern.
[0046]
In the power load / thermal load prediction and start / stop time determination processing, first, in S21, the power load data for two days and the heat load data for one day are read from the scheduled stop time on the day before the prediction date. In this case, for example, the average value for the past 10 days on weekdays or the data of the same day of the week before one week is read. That is, for example, among the power integrated loads stored in the database 34, the power integrated load of the same day of the week before and the next day is read to predict the power load. The reason for reading out the power load data for two days is that it is possible that a time zone with a high power load occurs across days. Further, for example, among the heat accumulated loads stored in the database 34, the heat accumulated load of the same day of the week before is read to predict the heat load. At this time, in order to further complement the non-interlocking of data based on the difference between the power equipment 19 and the thermal equipment 11 used for each season, if the temperature and enthalpy of the previous year and the predicted date are considered, It is possible to predict a reliable power load and heat load.
[0047]
Next, in S22, the power generation output when the load following operation is performed for two days is calculated from the power load and the deviation. At the same time, data necessary for calculating the amount of energy consumption is obtained. That is, in S23, for example, when the power load deviation read from the database 34 is 280, the value obtained by dividing the power generation output by the power load is determined from the correlation function shown in FIG. The power generation output as shown in FIG. 11 is obtained by multiplying the power integration load read from the power generation output by a value obtained by dividing the power generation output by the power load (here, 0.8). The power generation output is applied to the relationship diagram shown in FIG. 10, and the power generation efficiency and the heat recovery rate are obtained. Further, in S24, the amount of gas used as fuel for the home cogeneration system 1A is calculated by dividing the power generation output by the power generation efficiency. In S25, the heat recovery amount is calculated by multiplying the gas amount and the heat recovery rate. Furthermore, in S26, the heat dissipation rate per hour is calculated from the air temperature, water temperature, and the like.
[0048]
Next, in S27, the stop time of the day before the predicted date is provisionally determined as the start time B1, and the remaining hot water amount at the start time B1 is calculated in consideration of the heat dissipation loss. That is, the amount of heat stored in the hot water storage tank 2 before starting the fuel cell 8 on the predicted date is calculated. In order to determine the power generation output time so as to cover the heat load necessary for one day, there is a limit to the amount of hot water stored in the hot water storage tank 2 (in this embodiment, 100 to 200 L), and hot water storage that can store heat on the predicted day. This is because it is necessary to grasp the amount.
[0049]
Next, in S28, the amount of heat that can be recovered from the start time B1 is sequentially added. At that time, the heat recovery amount is taken into consideration the heat dissipation loss of the time difference between the recovery time and the use time. That is, for example, when the fuel cell 8 stops at 24:00 on the day before the predicted date, the 0:00 of the predicted date is provisionally determined as the activation time B1, and the amount of heat generated by the fuel cell 8 due to power generation is integrated from the activation time B1. Thus, the heat recovery amount is obtained (see FIG. 12). At this time, since the hot water storage tank 2 generates a heat dissipation loss until the hot water is used, the heat storage tank 2 is actually stored and used by subtracting the heat dissipation loss from the heat recovery amount. Therefore, the amount of heat obtained by subtracting the heat dissipation loss from the amount of heat recovered is integrated over time to obtain the actual amount of heat recovered (see FIG. 13). Further, the amount of heat required for the gas boiler 14 is also calculated. Considering these, the amount of heat that can be recovered in each time zone is added in order.
[0050]
Next, in S29, the time when the total heat load of the day becomes smaller than the sum of the actual heat recovery amount and the actual hot water storage residual heat amount is temporarily determined as the stop time C1. That is, on the predicted date, the actual heat recovery amount taking into consideration the heat dissipation loss until the fuel cell 8 is recovered after being operated and used, and remains in the hot water storage tank 2 before starting the fuel cell 8 on the predicted date. In addition, if the remaining amount of heat stored in the hot water in consideration of the heat dissipation loss before use is stored in the hot water storage tank 2, and the heat storage covers the heat load on the predicted date, the fuel cell 8 can be operated efficiently. Is possible. Therefore, the time at which the total heat load on the predicted date can be covered by the actual heat recovery amount and the actual hot water storage residual heat amount is provisionally determined as the stop time C1 of the fuel cell 8.
[0051]
Next, in S30, the daily energy consumption T1 is calculated and accumulated by adding the product obtained by multiplying the power purchase amount by the conversion factor and the product obtained by multiplying the gas amount by the conversion factor. At this time, the power purchase amount is calculated by subtracting the total power output from the total power load. That is, the energy saving performance of the home cogeneration system 1A can be determined based on the primary energy amount of the amount of power and gas consumed by the entire system including the fuel cell 8 and the gas boiler 14 in addition to the thermal device 11 and the power device 19. is there. Therefore, the amount of energy consumption required for the power load is calculated by subtracting the power generation output generated by the operation pattern from the total power load obtained by integrating the power load on the forecast date, and multiplying the power purchase amount by a conversion factor. Further, the amount of energy consumed for the household cogeneration system 1A and the heat load is obtained by multiplying the amount of city gas by a conversion factor. Then, by adding these energy consumption amounts, the energy consumption amount T1 of the operation pattern is calculated and stored in association with the operation pattern.
[0052]
Next, in S31, it is determined whether or not the stop time C1 is equal to or less than 24: 00 + α of the next day. The reason that “24 o'clock + α on the next day” is used as a criterion is that a time zone with a high power load may occur across days. If it is determined that the stop time C1 is equal to or less than 24: 00 + α of the next day (S31: YES), the process proceeds to S32, and the activation time is delayed by 1 hour from Bi + 1 o'clock. Thereafter, the processing after S27 is performed, the stop time is provisionally determined as Ci + 1, and the energy consumption amount Ti + 1 is further accumulated.
In this manner, the start time B is shifted and fixed by one hour, and the operation pattern is sequentially created by temporarily determining the stop time C so that the operation is performed for the time required to recover the required amount of heat. Accumulate energy consumption.
[0053]
If it is determined that the stop time C1 is not equal to or less than 24: 00 + α of the next day (S31: NO), the process proceeds to S33, where the minimum energy consumption Tmin, the start time Bmin, and the stop time Cmin are calculated. That is, the accumulated operation pattern is selected that minimizes the amount of energy consumed from start to stop (see FIG. 14). At this time, the same amount of energy consumption is stored as the tentatively determined operation pattern, and a large amount of energy consumption between the operation state and the stop state is obtained every predetermined time period (for example, 30 minutes) (the above-described conventional technology). Then, after storing them, it is possible to select an operation pattern with a smaller amount of data and the number of calculations than those in which the operation patterns are determined by comparing them (see the column of the prior art).
[0054]
On the predicted date, the fuel cell 8 is operated according to the selected operation pattern (see FIG. 14), supplies hot water stored in the hot water storage tank 2 to the thermal equipment 11 (see FIG. 15), and generates power output. It supplies to the electric power apparatus 19 (refer FIG. 14). The power load that cannot be handled by the power generation output is covered by commercial power, and hot water that cannot be handled by the heat load is covered by heating with the gas boiler 14. When the hot water supply temperature is higher than a set temperature (for example, 42 ° C.), tap water is mixed with hot water at the three-way valve 13 and supplied to the thermal device 11.
[0055]
FIG. 16 is a diagram illustrating an example of calculation logic related to heat dissipation loss.
For example, as shown in FIG. 16, when the peak of the thermal load is shown at 20:00, the hot water storage tank 2 is placed between 20:00 which shows the peak of the thermal load and 2:00 am which is the temporary stop time (X portion in the figure). When it is determined that the amount of heat stored can be stored in the hot water storage tank 2 by starting the fuel cell 8 before 10 o'clock (Y portion in the figure), which is the temporary start time, In which case, it is determined whether heat recovery is superior.
[0056]
That is, after calculating the amount of heat collected in the hot water storage tank 2 from 20:00 indicating the peak of the heat load to the temporary stop time 2 (X portion in FIG. 16), the hot water in the hot water storage tank 2 is then used. The time is specified, and the heat dissipation loss radiated by the hot water storage tank 2 by the usage time is calculated based on the heat dissipation rate determined from the season and the outside temperature. Then, the amount of heat that can be used in the next heat load is calculated from the amount of heat recovered in the hot water storage tank 2 and the heat dissipation loss, and the actual heat efficiency is calculated based on the amount of city gas consumed by the operation of the fuel cell 8. Ask. Then, the total efficiency is calculated and stored from the actual heat efficiency and the power generation efficiency. The total efficiency may be calculated as an energy consumption amount.
[0057]
Subsequently, the same amount of heat as the amount of heat stored in the hot water storage tank 2 from 20:00, which is the peak time of the heat load, to the temporary stop time 2:00 is collected before the temporary start time 10 o'clock (Y portion in FIG. 16). Consider the case. That is, the time necessary for recovering the same amount of heat as the heat stored in the hot water storage tank 2 from 20:00, which is the peak time of the thermal load, to 2:00, the temporary stop time, with reference to the temporary activation time of 10:00 is advanced. Set with. Here, for example, it is assumed that the fuel cell 8 is operated from 2 o'clock. In this case, the heat dissipation loss of the hot water storage tank 2 occurring from 2 o'clock to 10 o'clock provisional activation time is calculated based on the heat dissipation rate determined from the season, the outside air temperature and the like. Then, the amount of heat that can be used for the heat load of the next day is calculated from the amount of heat recovered in the hot water storage tank 2 and the heat dissipation loss, and is calculated based on the amount of city gas consumed by the operation of the fuel cell 8. Find thermal efficiency. Then, the total efficiency is calculated and stored from the actual heat efficiency and the power generation efficiency. The total efficiency may be calculated as an energy consumption amount.
[0058]
Then, when the fuel cell 8 is operated to store heat from the peak time of the thermal load to the temporary stop time (X portion in FIG. 16), and when the fuel cell 8 is operated to store heat before the temporary start time (FIG. 16). Comparing the total efficiency with the Y portion), it is determined which one is superior in terms of the amount of energy consumption, the start time and the stop time of the one having a high advantage are selected, and the operation pattern is determined. That is, the entire operation pattern of the fuel cell 8 is not recalculated, but the start time and the stop time are partially recalculated for a time zone with a large heat dissipation loss, and an operation pattern with higher energy saving is determined.
[0059]
Next, the effect when the operation pattern of the fuel cell 8 is created using the operation control system of the home cogeneration system 1A and when the operation pattern of the fuel cell 8 is created without using the operation pattern will be described. FIG. 17 is a diagram illustrating a case where the home cogeneration system 1A is operated in the summer. FIG. 18 is a diagram showing an increase or decrease in the amount of energy consumed when the home cogeneration system 1A is operated in the summer. FIG. 19 is a diagram showing a case where the home cogeneration system 1A is operated in winter. FIG. 20 is a diagram showing an increase / decrease in the amount of energy consumed when the home cogeneration system 1A is operated in winter.
[0060]
As indicated by the dotted line in FIG. 17, the power demand in summer is large due to the use of an air conditioner or the like, but generally the heat load is small. In such a case, as shown by the thin line in FIG. 17, when the operation pattern is created without using the operation control system of the present embodiment, the fuel cell 8 is operated following the power load as it is. On the other hand, as shown by the thick line in FIG. 17, when an operation pattern is created using the operation control system of the present embodiment, the fuel cell 8 is operated only during a time zone with a large power load. As a result, as shown in FIG. 18, the amount of energy consumed when the fuel cell 8 is operated using the operation control system of the home cogeneration system 1A of the present embodiment is the case where the fuel cell 8 is subjected to load following operation. The energy consumption will be reduced to about 88% of the energy consumption.
[0061]
Further, as shown by the dotted line in FIG. 19, the electric power demand in winter generally has a large heat load, although the electric power load decreases compared to the summer (see FIG. 17). In this case, as shown by the thin line in FIG. 19, when the operation pattern is created without using the operation control system of the present embodiment, the fuel cell 8 is operated following the electric power load as it is. On the other hand, as shown by the thick line in FIG. 19, when the operation pattern is created using the operation control system of the present embodiment, the fuel cell 8 is operated so as to cover the heat load, and therefore substantially follows the power load. Then, the fuel cell 8 is operated. Here, the operation control system of the home cogeneration system 1A of the present embodiment is different from the case where the fuel cell 8 is subjected to load following operation in order to cover hot water used for breakfast preparation, for example. The fuel cell 8 is operated from 6:00 to 6:00. Even in such a case, the operation control system of the home cogeneration system 1A of the present embodiment creates an operation pattern so that the amount of energy consumption is minimized. The amount of energy does not increase compared to the load following operation.
[0062]
As described above, the operation control system according to the present embodiment reduces the amount of data by obtaining the power integration load and the deviation, and creates the operation pattern by predicting the power load based on the power integration load and the power load deviation. However, an operation pattern that can cover the electric power load and the heat load can be precisely created, and an energy saving effect equivalent to or higher than that in the case of the load following operation of the fuel cell 8 can be obtained.
[0063]
Therefore, according to the operation control system of the home cogeneration system 1A of the present embodiment, the sampling values of the power load and the heat load sampled at regular intervals are stored, and the start time of the fuel cell 8 is based on the sampling values The power load processing means 24 for calculating the deviation for each predetermined time with respect to the sampling value of the power load and storing it in the database 34, and the power load and the power load deviation based on a predetermined condition. The power generation output, power generation efficiency, heat recovery rate, power purchase amount, and heat recovery amount when the fuel cell 8 performs load following operation based on the read power load and power load deviation are calculated, and the start time of the fuel cell 8 is calculated. The operation pattern provisional determination means 27 for provisionally determining the stop time and the operation pattern provisionally determined by the operation pattern provisional determination means 27 After calculating the amount of heat stored in the hot water storage tank 2 and the amount of heat dissipated from the hot water storage tank 2, the amount of gas consumed by the gas boiler 14 is calculated, and the amount of energy consumed by the temporarily determined operation pattern is calculated. An energy consumption calculating unit 28 for calculating and an operation pattern selecting unit 29 for comparing the energy consumption calculated by the energy consumption calculating unit 28 and selecting an operation pattern that minimizes the energy consumption amount are provided. Therefore, after calculating and storing the energy consumption consumed in the driving situation and the stopping situation every predetermined time, compare these with the driving control system described in the column of the conventional technology that creates the driving pattern by comparing them. Therefore, it is possible to reduce the amount of data used when selecting an operation pattern based on the number of times the amount of energy consumed is calculated and the amount of energy consumed It can be based on the relatively small amount of data by a simple decision logic, to realize the operation control to further exhibit energy saving properties.
[0064]
Further, according to the operation control system of the home cogeneration system 1A of the present embodiment, the heat dissipation loss released by the hot water storage tank 2 before the use time of heat is calculated and obtained based on the power generation output of the fuel cell 8. Since the heat dissipation amount is subtracted from the heat recovery amount, the actual heat recovery amount is calculated, and the heat dissipation loss processing means 30 for determining the start time and the stop time of the fuel cell 8 is provided. It can be performed with high accuracy.
[0065]
Furthermore, according to the operation control system of the home cogeneration system 1A of the present embodiment, the fuel cell 8 stores heat before the temporary stop time and temporarily starts in order to store a predetermined amount of heat in the hot water storage tank 2. Calculate the amount of energy consumed when changing the time and storing heat after the tentative startup time in consideration of heat dissipation loss, and compare the calculated amount of energy consumed to select an operation pattern with a small amount of energy consumption Means 31 is included, and the entire operation pattern of the fuel cell 8 is not recalculated, but the start time and the stop time are partially recalculated for a time zone with a large heat dissipation loss, so that the energy saving is high with a small number of calculations. Driving patterns can be created.
[0066]
(Second Embodiment)
Next, a second embodiment of the operation control system for a home cogeneration system according to the present invention will be described with reference to the drawings.
In the present embodiment, the correlation function for calculating the power generation output is appropriately changed, and the operation pattern of the fuel cell 8 is created, so that the first operation pattern of the fuel cell 8 is created using the unique correlation function. This is different from the embodiment. Therefore, here, the difference from the operation control system of the home cogeneration system 1A of the first embodiment will be described in detail. In addition, the same code | symbol is attached | subjected to drawing about the same structure as the operation control system of 1 A of domestic cogeneration systems of 1st Embodiment.
[0067]
FIG. 21 is a block diagram of the microcomputer 22B.
The microcomputer 22B is provided in the home cogeneration system 1A of the first embodiment, and the operation pattern provisional decision means 27 includes a measurement unit 271, a measurement result storage unit 272, a correlation function calculation unit 273, a data rewriting unit 274, and a correlation. And a function correction unit 275.
[0068]
The measuring unit 271 measures the power generation output of the fuel cell 8 and the power load of the power device 19 at regular intervals.
The measurement result accumulation unit 272 integrates the generated power and the power load measured by the measurement unit 271 every time a predetermined time elapses, calculates a power load deviation, and further calculates a value obtained by dividing the power generation output by the power load. It is accumulated in the database 34 in association with the deviation.
When the measurement result storage unit 272 accumulates a predetermined number of values obtained by dividing the power generation output by the power load and the power load deviation in the database 34, the correlation function calculation unit 273 calculates a value obtained by dividing the power generation output by the power load and the power load deviation. The correlation function is calculated.
The data rewriting unit 274 stores the measurement result when the measurement result accumulation unit 272 accumulates a predetermined number of values obtained by dividing the generated power by the power load and the power load deviation in the database 34 and then accumulates new data. The oldest data among the data stored in the unit 272 is rewritten with new data.
The correlation function correcting unit 275 recalculates and corrects the correlation function when the data rewriting unit 273 rewrites the data a predetermined number of times.
[0069]
In the present embodiment, in addition to load data accumulation processing, power load / thermal load prediction and start / stop time determination processing, data used for calculation of correlation functions is accumulated in parallel. FIG. 22 is a flowchart of the data accumulation process.
In the data storage process, in S51, it is determined whether or not the fuel cell 8 is generating power. That is, unlike the load data accumulation process that always collects data, the data accumulation process accumulates data only when the fuel cell 8 is in operation. If it is determined that the fuel cell 8 is not generating power (S51: NO), the process is terminated. On the other hand, if it is determined that the fuel cell 8 is generating power, in S52, the wattmeter 20 detects the amount of power consumed by the power device 19 every minute and the power generation output of the fuel cell 8 is 1 minute. Detect every time.
[0070]
Next, in S53, it is determined whether or not data collection has been completed every X hours. That is, for example, it is determined whether or not data relating to the power load and the power generation output has been collected for one hour. If it is determined that the data collection every X hours is not completed (S53: NO), the process returns to S51. On the other hand, if it is determined that the data type for every X hours has been completed (S53: YES), the process proceeds to S54, where the power load / power generation output is integrated every X hours, and the deviation of the power load is calculated. That is, for example, the power load and the power generation output collected in one hour are respectively integrated, and the power load deviation is calculated. Next, in S55, the power load deviation and the value obtained by dividing the power generation output by the power load are accumulated and stored in the database 34. Then, it returns to S51 and continues a process.
[0071]
In this way, the power load integrated value according to the life characteristics of each household, the performance of the fuel cell 8, the power load deviation, the power generation output, and the value obtained by dividing the power generation output by the power load are sequentially stored in the database 34. When a necessary number (for example, about 50 to 300) of the value obtained by dividing the power generation output by the power load and the power load deviation are accumulated in the database 34, a correlation function is calculated based on them. Thereby, the correlation function according to the characteristic of each household is created.
[0072]
Here, the database 34 has a format for storing the necessary number of values obtained by dividing the power generation output by the power load and the power load deviation, and simultaneously storing these correlation functions. For this reason, after storing the required number of values obtained by dividing the power generation output by the power load and the power load deviation, the oldest data written in the format is sequentially overwritten and rewritten by new data. As a result, the old data is discarded, the latest data is retained, and the amount of data is reduced. When the value obtained by dividing the power generation output by the power load and the data on the power load deviation are overwritten and rewritten a predetermined number of times (for example, about 5 to 20 times), the correlation function is calculated again and corrected. Accordingly, the slope of the correlation function shown in FIG. 9 changes according to factors governing the power generation output, such as the characteristics of the home where the home cogeneration system 1A is installed and the performance change of the fuel cell 8, etc. Even if the power load or the like is not investigated in advance, it automatically corresponds to the characteristics of each household. The power generation output is set by applying a power load deviation to the correlation function created by the learning function, and an operation pattern is created by obtaining the power generation efficiency, the heat recovery rate, etc. from the power generation output.
[0073]
Note that the power equipment 19 used at home changes with the season (for example, air conditioning in summer, floor heating in winter, etc.), and the power load fluctuates accordingly. Therefore, for example, at the turn of the season, the power equipment 19 to be used is not constant, and it is difficult to predict the power load or set the power generation output. Therefore, the operation pattern provisional determination means 27 has a format for obtaining a correlation function between a value obtained by dividing the power output by the power load and the power load deviation for each season.
[0074]
Therefore, at the turn of the season, the power generation output of the fuel cell 8 is determined using the correlation function of the same season last year. As a result, even when the type of the power equipment 19 to be used is unstable, the power generation output corresponding to the power load can be obtained from the correlation function, and an operation pattern with high energy saving performance can be created. At the same time, if the data accumulated last year is overwritten with the data accumulated last year, and the correlation function is recalculated when a certain number of data is overwritten, the correlation function to be used next is more seasonal and It becomes possible to make it suitable for life characteristics.
[0075]
On the other hand, since the power equipment 19 to be used is substantially the same in the same season, the power load integrated value, the power load deviation, the power generation output integrated value, and the power generation output are represented by the power load rather than using the correlation function separately for each season. It is efficient and practical to calculate the correlation function by continuously accumulating the value divided by. Therefore, the power load integrated value, the power load deviation, the power generation output, and the value obtained by dividing the power generation output by the power load are accumulated while being continuously overwritten, and the correlation function is recalculated when over a predetermined number of data is overwritten. As a result, it is possible to calculate a correlation function according to the user's life pattern and create a driving pattern with high energy savings.
[0076]
Therefore, according to the operation control system of the home cogeneration system 1A of the present embodiment, the operation pattern provisional determination means 27 is measured by the measurement unit 271 that measures the power generation output and the power load at regular intervals, and the measurement unit 271 performs the measurement. A measurement result storage unit 272 that integrates the generated power output and the power load every time a predetermined time elapses, calculates a power load deviation, and further stores a value obtained by dividing the power generation output by the power load in association with the power load deviation; A correlation function calculation unit 273 that calculates a correlation function between a value obtained by dividing the power generation output by the power load and a power load deviation when the measurement result storage unit stores a predetermined number of data, and a measurement result storage When new data needs to be stored after the unit 272 stores a predetermined number of data, the oldest data stored in the measurement result storage unit 272 is newly stored. A data rewriting unit 274 that rewrites data, and a correlation function correcting unit 275 that recalculates and corrects the correlation function when the data rewriting unit 274 rewrites the data a predetermined number of times. Since the generated power output of the fuel cell 8 is set using the correlation function thus obtained, a highly accurate generated power output corresponding to the household power load, the performance of the fuel cell 8 and the like can be obtained without complicated calculations.
[0077]
In addition, a correlation function between the value obtained by dividing the power generation output by the power load and the power load deviation is provided for each season, and the power generation output of the fuel cell 8 is set using the correlation function according to the season. Regardless of the disturbance factor, it is possible to perform operation control that accurately follows the household power load.
[0078]
(Third embodiment)
Next, a third embodiment of the operation control system for a home cogeneration system according to the present invention will be described with reference to the drawings.
In the present embodiment, the operation control system of the home cogeneration system 1B that controls the operation of the fuel cell 8 used in the home cogeneration system 1B that includes the heater (corresponding to the “thermoelectric conversion device”) 40. This is different from that of the first embodiment that controls the operation of the fuel cell 8 used in the home cogeneration system 1A that does not include the heater 40. Therefore, here, the difference from the operation control system of the home cogeneration system 1A of the first embodiment will be described in detail. In addition, the same code | symbol is attached | subjected to drawing about the same structure as the operation control system of 1 A of domestic cogeneration systems of 1st Embodiment.
[0079]
FIG. 23 is a schematic configuration diagram of a home cogeneration system 1B. FIG. 24 is a block diagram of the microcomputer 22C.
As shown in FIG. 23, the household cogeneration system 1B is provided with a heater 40 on the output circulation pipe 10, and when the fuel cell 8 generates surplus power, the surplus power is converted into heat to store heat. It is supposed to be. As shown in FIG. 24, the microcomputer 22 </ b> C is connected to the heater 40 and creates an operation pattern of the fuel cell 8 while considering heat exchange by the heater 40.
[0080]
The operation of the operation control system of the home cogeneration system 1B will be described with reference to a flowchart.
Similarly to the first embodiment, the operation control system of the home cogeneration system 1B also performs processing for accumulating load data, power load / thermal load prediction, and start / stop time determination processing. In the present embodiment, the process of accumulating load data is performed in the same manner as in the first embodiment. However, since the power load / thermal load prediction and the start / stop time determination process include the heater 40, the power shown in FIG. This is different from load / thermal load prediction and start / stop time determination processing. Therefore, power load / thermal load prediction and start / stop time determination processing will be described.
[0081]
FIG. 25 is a flowchart of power load / thermal load prediction and start / stop time determination processing.
In the power load / thermal load prediction and start / stop time determination processing, first, in S41, the power load data for two days and the heat load data for one day are read from the scheduled stop time of the previous day (for the past 10 days). Average and one week ago). That is, for example, among the power integrated loads stored in the database 34, the same day of the week before and the power integrated load of the previous day are read to predict the power load. The reason for reading out the power load data for two days is that it is possible that a time zone with a high power load occurs across days. Further, for example, among the heat accumulated loads stored in the database 34, the heat accumulated load of the same day of the week before is read to predict the heat load. At this time, in order to further complement the non-interlocking of data based on the difference between the power equipment 19 and the thermal equipment 11 used for each season, if the temperature and enthalpy of the previous year and the predicted date are considered, Reliable power load and heat load can be predicted.
[0082]
Next, in S42, the power generation output when the stepwise output operation is carried out for two days is calculated from the power load and the deviation, and the reverse tide power is calculated from the power load deviation. In other words, in the power load following operation, the fuel cell 8 fluctuates the output little by little according to the power load in order to suppress the generation of surplus power (power that flows back to the power company), but the home cogeneration system 1B Since the heater 40 is provided, even if the fuel cell 8 generates surplus power, the surplus power can be converted into heat by the heater 40 and stored. Therefore, a stepped output operation that gently follows the fluctuation of the power load is performed, and the surplus power amount when the generated power becomes larger than the power load by the operation is calculated. At this time, there is a correlation between the power load deviation and the surplus power amount, and the correlation function is experimentally obtained as shown in FIG. Using this correlation function, it is possible to predict the amount of surplus power in each time zone.
[0083]
At the same time, data necessary for calculating the amount of energy consumption is calculated. That is, in S43, since the fuel cell 8 generates heat proportional to power generation, the power generation efficiency and the heat recovery rate are calculated from the power generation output. In S44, the gas amount is calculated by dividing the power generation output by the power generation efficiency. In S45, the heat recovery amount is calculated by adding the heat amount stored using the heater 40 to the product of the gas amount and the heat recovery rate. Further, in S46, the heat dissipation rate per hour is calculated from the air temperature, water temperature, and the like.
[0084]
Next, in S47, the stop time on the day before the predicted date is provisionally determined as the start time B1, and the remaining hot water amount at the start time B1 is calculated in consideration of the heat dissipation loss. That is, the amount of heat stored in the hot water storage tank 2 before starting the fuel cell 8 on the predicted date is calculated. In order to determine the power generation output time so as to cover the heat load necessary for one day, there is a limit to the amount of hot water stored in the hot water storage tank 2 (in this embodiment, a 100 to 200 L tank is used), and the predicted date This is because it is necessary to know the amount of hot water that can be stored.
[0085]
Next, in S48, the amount of heat that can be recovered from the start time B1 is sequentially added. At that time, the heat recovery amount is taken into consideration the heat dissipation loss of the time difference between the recovery time and the use time. That is, for example, when the fuel cell 8 stops at 24:00 on the day before the predicted date, the 0:00 of the predicted date is provisionally determined as the activation time B1, and the amount of heat generated by the fuel cell 8 due to power generation is integrated from the activation time B1. To determine the amount of heat recovered. At this time, since the hot water storage tank 2 generates a heat dissipation loss until the hot water is used, the heat storage tank 2 is actually stored and used by subtracting the heat dissipation loss from the heat recovery amount. Therefore, the amount of heat obtained by subtracting the heat dissipation loss from the amount of heat recovered is integrated over time to obtain the actual amount of heat recovered. Further, the amount of heat required for the gas boiler 14 is also calculated. Considering these, the amount of heat that can be recovered in each time zone is added in order.
[0086]
Next, in S49, it is determined whether or not the total daily heat load is larger than the sum of the actual heat recovery amount and the actual hot water storage residual heat amount. If the total daily heat load is not larger than the sum of the actual heat recovery amount and the actual hot water storage residual amount (S49: NO), the total daily heat load is the actual heat recovery amount and the actual hot water storage in S50. A time stop time C1 that is smaller than the sum of the amount of residual heat is temporarily determined. That is, the actual heat recovery amount and the actual stored hot water residual heat amount can cover the heat load. Thereafter, the process proceeds to S30 in FIG. 8, where the start time B and the stop time C are sequentially shifted to calculate the energy consumption amount, and the start time Bmin and stop time of the smallest energy consumption amount Tmin are compared by comparing the respective energy consumption amounts. Select Cmin.
[0087]
On the other hand, if the total daily heat load is larger than the sum of the actual heat recovery amount and the actual hot water storage residual heat amount (S49: YES), the heat recovery amount H is changed from the previous heat load Ny to the next in S51. Sequential addition is performed until thermal load Nx occurs. That is, the amount of heat that can be recovered while there is no heat load is calculated.
[0088]
In S52, it is determined whether the amount of heat that can be recovered while there is no heat load is smaller than the amount of heat required for the next heat load. When it is determined that the amount of heat that can be recovered while there is no heat load is not smaller than the amount of heat required for the next heat load (S52: NO), the process proceeds directly to S54.
[0089]
On the other hand, when it is determined that the amount of heat that can be recovered while there is no heat load is smaller than the amount of heat required for the next heat load (S52: YES), in S53, an urgent time zone with insufficient heat (i = x) To increase the power output. At that time, the heat recovery amount is taken into consideration the heat dissipation loss of the time difference between the recovery time and the use time. That is, when the next heat load cannot be covered by the hot water stored in the hot water storage tank 2, it is determined that the heat is insufficient, and the fuel cell 8 is determined from the time when the heat shortage occurs, that is, the time when the next heat load occurs. The hot water is stored in the hot water storage tank 2 up to the limited capacity by increasing the power generation output of the power source and increasing the heat recovery amount. At this time, the fuel cell 8 generates surplus power. However, since the surplus power is converted into heat by the heater 40 and stored, the heat recovery rate from the fuel cell 8 increases and at the same time, the heater 40 recovers heat. This increases the amount of heat recovered. Therefore, in the home cogeneration system 1B as a whole, the fuel cell 8 generates power without waste, and the heat recovery amount and the heat recovery rate are improved.
[0090]
Next, in S54, it is determined whether it is the last thermal load of the day. If it is determined that it is not the last thermal load of the day (S54: NO), in S55, the process moves to time x when the next thermal load occurs, returns to S51, and continues the process. That is, an operation pattern is created in consideration of the amount of heat that can be recovered by the heater 40 in anticipation of the heat load that occurs after the next heat load. On the other hand, when it is determined that the heat load is the last of the day (S54: YES), the process is terminated.
[0091]
On the day of the prediction date, the fuel cell 8 is operated according to the selected operation pattern, supplies the power generation output to the power device 19, and supplies hot water heated by the heat generated by the power generation to the heat device 11. Here, when the hot water supply is insufficient, it is covered by heating with the heater 40, so that the city gas consumed by the gas boiler 14 can be reduced.
[0092]
Then, the effect when the operation pattern of the fuel cell 8 is created using the operation control system of the home cogeneration system 1B and when the operation pattern of the fuel cell 8 is created without using it will be described. FIG. 27 is a diagram illustrating a case where the home cogeneration system 1B is operated in winter. FIG. 28 is a diagram showing an increase / decrease in energy consumption when the home cogeneration system 1B is operated in winter.
[0093]
As shown by the dotted line in FIG. 27, the electric power demand in winter generally increases in heat load although the electric power load decreases compared to the summer. In such a case, as shown by the thin line in FIG. 27, when an operation pattern is created without using the operation control system of the present embodiment, the fuel cell 8 is operated following the power load as it is. On the other hand, when an operation pattern is created using the operation control system of the present embodiment as shown by the thick line in FIG. The fuel cell 8 is operated so as to generate power exceeding the power load before the evening heating). Therefore, the fuel cell 8 generates surplus power in the time zone from 8:00 to 20:00, for example, but the surplus power is converted into heat in the heater 40 and the hot water is heated using the heater. As shown in FIG. 28, the amount of energy consumption is reduced to about 96% of the amount of energy consumed when the fuel cell 8 is subjected to load following operation, and an energy saving effect is exhibited.
In the summer, the heat load is smaller than in the winter, and the chance of using the heater 40 is small. Therefore, the same energy saving performance as in the first embodiment (see FIGS. 17 and 18) is ensured. be able to.
[0094]
As described above, the operation control system of the present embodiment obtains the power integrated load and the deviation to reduce the amount of data, predicts the power load based on the power integrated load and the power load deviation, and supplies the surplus power to the heater 40. Even when an operation pattern is created while taking into account that heat is converted into heat and stored, an operation pattern that can cover the power load and the heat load can be precisely created, and the fuel cell 8 is subjected to load following operation. Energy saving can be improved more than the case.
[0095]
Therefore, according to the operation control system of the home cogeneration system 1B of the present embodiment, the sampling values of the power load and the heat load sampled at regular intervals are stored, and the start time of the fuel cell 8 is based on the sampling values The power load processing means 23 that calculates a deviation for each predetermined time with respect to the sampling value of the power load and stores it in the database 34, and the power load and the power load deviation based on a predetermined condition. Based on the read power load and power load deviation, the power generation output, power generation efficiency, heat recovery rate, power purchase amount, heat recovery amount, and conversion heat amount when the fuel cell 8 is operated in stages are calculated. The operation pattern provisional decision means 27 for provisionally deciding the start time and stop time of the apparatus, and the operation provisionally decided by the operation pattern provisional decision means 27 After calculating the amount of heat stored in the hot water storage tank 2 and the amount of heat radiated from the hot water storage tank 2 in the pattern, the amount of gas consumed by the gas boiler 14 is calculated, and the amount of energy consumed consumed by the temporarily determined operation pattern Energy consumption calculating means 28 for calculating the energy consumption amount, and an operation pattern selecting means 29 for comparing the energy consumption amounts calculated by the energy consumption amount calculating means 28 and selecting an operation pattern that minimizes the energy consumption amount. Therefore, after calculating and storing the energy consumption consumed in the driving situation and the stopping situation every predetermined time, compare these with the driving control system described in the section of the conventional technology that creates the driving pattern by comparing them The amount of data used when selecting the driving pattern based on the number of times the amount of energy consumed is calculated and the amount of energy consumed You can lath, based on the relatively small amount of data by a simple decision logic can be implemented operation control to further exhibit energy saving properties.
[0096]
(Fourth embodiment)
Next, a fourth embodiment of the home cogeneration system operation control system of the present invention will be described with reference to the drawings.
The present embodiment is an operation control system of a household cogeneration system 1B including a heater 40, similar to the third embodiment. However, in the third embodiment in which the operation pattern of the fuel cell 8 is created by using a unique correlation function in that the correlation function for calculating the power generation output is appropriately changed and the operation pattern of the fuel cell 8 is created. Is different. Further, the second embodiment is different from the second embodiment in which the heater 40 is provided and the fuel cell 8 is operated in a stepwise output operation and is operated in a load following operation. Therefore, here, the difference from the operation control system of the home cogeneration system 1A of the second embodiment will be described in detail. In addition, about the same structure as 2nd Embodiment, suppose that the same code | symbol is attached | subjected to drawing.
[0097]
FIG. 29 is a block diagram of the microcomputer 22D of the present embodiment. As compared with the microcomputer 22B of the second embodiment, only the heater 40 is added to the control target, and the other configurations are the same.
[0098]
In the second embodiment, the correlation function indicating the correlation between the value obtained by dividing the power generation output by the power load and the power load deviation is calculated. In this embodiment, the correlation between the surplus power amount and the power load deviation is calculated. The correlation function shown is calculated. That is, the value measured by the measurement unit 271 is the surplus power amount, and the values accumulated by the measurement result accumulation unit 272 are the surplus power amount and the power load deviation. From these, the correlation function calculation unit 273 calculates a correlation function between the surplus power amount and the power load deviation. The calculation of the correlation function and the data accumulation process therefor only replace “power load / power output” and “power output / power load” with “surplus power” in the process of FIG. Since the processing procedure and the like are exactly the same, description thereof will be omitted.
[0099]
Therefore, according to the operation control system of the home cogeneration system of the present embodiment, as in the second embodiment, a highly accurate power generation output corresponding to the household power load can be obtained without complicated calculations. Can do.
[0100]
In addition, this invention is not limited to the said embodiment, A various change is possible in the range which does not deviate from the meaning.
[0101]
For example, in the above embodiment, the fuel cell 8 is used as the combined heat and power supply device, but a gas engine, a gas turbine, or the like may be used.
[0102]
For example, in the third embodiment, the operation at low power load such as when going to bed or going out, the total efficiency (power generation efficiency + heat utilization rate) is obtained at each time, and the value crosses the break-even value. Then, the city gas consumption, power purchase amount, and start / stop energy consumed by the fuel cell 8 before and after that are totaled, and the time zone in which the total amount of energy consumption is the smallest is selected to start the fuel cell 8 -It may be the stop time.
[0103]
【The invention's effect】
As described above, according to the operation control system of the home cogeneration system of the present invention, the combined heat and power supply device that generates heat accompanying power generation, the heat storage device that stores the heat generated by the combined heat and power supply device, and the thermoelectric An auxiliary heating device that generates heat supplementarily when the heat generated by the cogeneration device is insufficient, a power purchase device that purchases power when the power generation output generated by the cogeneration device is insufficient, and cogeneration A control device for controlling the operation of the device, the heat storage device, and the auxiliary heating device, storing the power load sampled at regular intervals and the sampling value of the heat load, and starting time of the cogeneration device based on the sampling value In the operation control system of a home cogeneration system that determines the stop time, the deviation is calculated for the sampling value of the power load every predetermined time, and the power load The power load processing means for storing in the difference database, the power load and the power load deviation are read based on a predetermined condition, and the power generation output when the combined heat and power unit performs load following operation based on the read power load and the power load deviation, In the operation pattern provisionally decided by the operation pattern provisional decision means, the operation pattern provisional decision means that calculates the power generation efficiency, the heat recovery rate, the amount of electricity purchased, and the heat recovery amount, and temporarily decides the start time and stop time of the combined heat and power supply device After calculating the amount of heat stored in the heat storage device and the amount of heat radiated from the heat storage device, the amount of gas consumed by the auxiliary heating device is calculated, and the amount of energy consumed consumed by the temporarily determined operation pattern is calculated. Compare the consumption energy amount calculated by the consumption energy amount calculation means and the consumption energy amount calculation means, and the operation pattern that minimizes the consumption energy amount And operation pattern selecting means for selecting the emission, since they have, can be based on the relatively small amount of data by a simple decision logic, to realize the operation control to further exhibit energy saving properties.
[0104]
Further, according to the operation control system of the home cogeneration system of the present invention, a combined heat and power device that generates heat accompanying power generation, a heat storage device that stores heat generated by the combined heat and power device, and a combined heat and power device are generated. When the generated heat is insufficient, an auxiliary heating device that generates heat supplementarily, and a power purchase device that purchases power when the combined power output generated by the combined heat and power supply is insufficient, and a combined heat and power device are generated. A thermoelectric conversion device that converts surplus power into heat, and a control device that controls the operation of the combined heat and power supply device, heat storage device, auxiliary heating device, and thermoelectric conversion device. In the operation control system of a home cogeneration system that stores sampling values and determines the start and stop times of the combined heat and power unit based on the sampling values, A power load processing means for calculating a deviation for a load sampling value every predetermined time and storing the deviation in a power load deviation database, reading out the power load and the power load deviation based on a predetermined condition, and reading the read power load and power load deviation Based on the above, calculate the power generation output, power generation efficiency, heat recovery rate, power purchase amount, heat recovery amount, and conversion heat amount when the combined heat and power unit operates in stages, and temporarily determine the start and stop times of the combined heat and power unit The amount of gas consumed by the auxiliary heating device after calculating the amount of heat stored in the heat storage device and the amount of heat released from the heat storage device in the operation pattern temporarily determined means and the operation pattern temporarily determined by the operation pattern temporary determination means Energy consumption calculating means for calculating and calculating the amount of energy consumed according to the temporarily determined driving pattern; and energy consumption calculating means Since it has an operation pattern selection means that compares the calculated energy consumption and selects the operation pattern that minimizes the energy consumption, based on a relatively small amount of data with a simple judgment logic, Operation control that exhibits more energy saving can be realized.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a home cogeneration system according to a first embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a block diagram of the microcomputer.
FIG. 3 is a flowchart of load data accumulation processing in the same manner.
4 also shows an example of power load data, where the vertical axis indicates power load (kW), and the horizontal axis indicates time. FIG.
Similarly, FIG. 5 shows an example of thermal load data, where the vertical axis indicates the thermal load (kJ) and the horizontal axis indicates time.
FIG. 6 is also a diagram showing the relationship between the power integration load and the power load over time, with the vertical axis indicating the amount of power (kW) and the horizontal axis indicating time.
Similarly, FIG. 7 is a diagram showing the relationship between heat integrated load and heat load over time, with the vertical axis indicating the amount of heat (kJ) and the horizontal axis indicating time.
FIG. 8 is also a flowchart of power load / thermal load prediction and start / stop time determination processing.
FIG. 9 is also a diagram showing a correlation function between a value obtained by dividing the power generation output by the power load and the deviation, wherein the vertical axis shows the value obtained by dividing the generated power by the power load, and the horizontal axis shows the power load deviation. Show.
FIG. 10 is also a diagram showing the relationship between power generation efficiency and power generation output, with the vertical axis indicating efficiency and the horizontal axis indicating power generation output.
FIG. 11 is also a diagram showing a power integration load and power generation output over time, with the vertical axis indicating the amount of power (kW) and the horizontal axis indicating time.
Similarly, FIG. 12 is a diagram showing the relationship between the integrated heat load and the amount of heat recovered over time, with the vertical axis indicating the amount of heat (kJ) and the horizontal axis indicating time.
FIG. 13 is also a graph showing the relationship between the heat accumulation load, the heat recovery amount associated with the operation of the fuel cell (FC), and the actual heat recovery amount taking heat dissipation into the heat recovery amount over time; The amount of heat (kJ) is shown on the axis, and the time is shown on the horizontal axis.
FIG. 14 is also a diagram showing the relationship between the power load and the power generation output when the fuel cell (FC) is operated according to the selected operation pattern over time, and the vertical axis indicates the electric energy (kW), Time is shown on the horizontal axis.
FIG. 15 is also a diagram showing the relationship between the heat load and the amount of residual hot water stored when the fuel cell is operated according to the selected operation pattern, where the vertical axis indicates the amount of heat (kJ) and the horizontal axis indicates time. ing.
FIG. 16 is a diagram similarly showing an example of calculation logic related to heat dissipation loss;
FIG. 17 is a diagram similarly showing a case where a home cogeneration system is operated in summer, where the vertical axis indicates the amount of power (kW) and the horizontal axis indicates time.
FIG. 18 is also a diagram showing an increase or decrease in the amount of energy consumed when a home cogeneration system is operated in summer.
FIG. 19 is also a diagram illustrating a case where a home cogeneration system is operated in winter, where the vertical axis indicates the amount of power (kW) and the horizontal axis indicates time.
FIG. 20 is a diagram similarly showing an increase or decrease in the amount of energy consumed when a home cogeneration system is operated in winter.
FIG. 21 is a block diagram of a microcomputer according to a second embodiment of the present invention.
FIG. 22 is a flowchart of data storage processing in the same manner.
FIG. 23 is a schematic configuration diagram of a home cogeneration system in a third embodiment of the present invention.
FIG. 24 is a block diagram of the microcomputer.
FIG. 25 is a flowchart of power load / thermal load prediction and start / stop time determination processing in the same manner.
FIG. 26 is also a diagram showing a correlation function between surplus power amount and power load deviation, where the vertical axis represents surplus power amount and the horizontal axis represents power load deviation.
FIG. 27 is also a diagram showing a case where a home cogeneration system is operated in winter, where the vertical axis indicates the amount of power (kW) and the horizontal axis indicates time.
FIG. 28 is a diagram showing an increase / decrease in the amount of energy consumed when a home cogeneration system is operated in winter.
FIG. 29 is a block diagram of a microcomputer according to a fourth embodiment of the present invention.
[Explanation of symbols]
1A Cogeneration system for home use
1B Cogeneration system for home use
2 Hot water storage tank
8 Fuel cell
14 Gas boiler
17 Distribution board
22A microcomputer
22B Microcomputer
22C microcomputer
22D microcomputer
24 Power load processing means
27 Operation pattern provisional decision means
28 Energy consumption calculation means
29 Operation pattern selection means
30 Heat dissipation loss treatment means
31 Advantage determination means
34 Database
40 Heater
271 Measuring unit
272 Measurement result storage
273 correlation function calculator
274 Data rewriting part
275 Correlation function correction unit

Claims

A cogeneration device that generates heat accompanying power generation, a heat storage device that stores heat generated by the cogeneration device, and an auxiliary that generates heat supplementarily when the heat generated by the cogeneration device is insufficient. A heating device, a power purchase device that purchases electric power when the power generation output generated by the heat and power supply device is insufficient, and a control device that controls operations of the heat and power supply device, the heat storage device, and the auxiliary heating device; the provided, a sampling value of the power load and heat load sampled at regular intervals and memorize, household code to determine the start and stop time of the cogeneration system based on the sampling value of the power load and heat load In the operation control system of the generation system,
Based on the sampling values of the power load and the heat load, the power load / heat load prediction means for predicting the power load and the heat load on the prediction target day;
A plurality of operation patterns in which the start time and stop time of the combined heat and power supply device are provisionally determined are provisionally determined, and the energy consumption amount of each operation pattern is calculated and accumulated, and the start time of each operation pattern is When the stop time of each operation pattern is different by a predetermined time, and the thermoelectric power supply device is operated following the power load predicted by the power load / heat load prediction means from the start time of each operation pattern. Data storage means that is the time to cover all of the thermal load predicted by the power load / heat load prediction means;
An operation pattern selection unit that compares the energy consumption amount accumulated by the data accumulation unit and selects an operation pattern that minimizes the energy consumption amount;
Operation control system for home cogeneration system.

  In the operation control system of the household cogeneration system according to claim 1,
  A power load processing unit that calculates a power load deviation for each predetermined time for the power load predicted by the power load / thermal load prediction unit, and stores it in a power load deviation database;
  The power load predicted by the power load / thermal load prediction means and the power load deviation calculated by the power load processing means are read based on a predetermined condition, and the combined heat and power supply is based on the read power load and power load deviation. And a calculation means for calculating a power generation output, power generation efficiency, heat recovery rate, and heat dissipation rate when the apparatus follows the power load predicted by the power load / heat load prediction means and performs load following operation.
  The data storage means
  The operation pattern is tentatively determined by changing the start time by a predetermined time, and the total heat load predicted by the power load / heat load predicting means is operated by the combined heat and power device following the power load. The actual heat recovery amount obtained by subtracting the heat dissipation loss obtained from the heat dissipation rate from the heat recovery amount obtained from the power generation output and the residual heat amount remaining in the heat storage device before starting the cogeneration device. An operation pattern provisional deciding means for tentatively deciding a time that is smaller than a value obtained by adding the actual heat storage amount obtained by reducing the heat dissipation loss obtained from the rate, as the stop time;
  Energy consumption calculation means for calculating the amount of energy consumed by the operation pattern from the amount of electricity purchased in the operation pattern and the amount of gas consumed by the auxiliary heating device for each operation pattern.
Operation control system for home cogeneration system.

In the operation control system of the home cogeneration system according to claim 2 ,
The driving pattern provisional determination means includes:
A measurement unit that measures the power generation output and the power load at regular intervals;
Measurement that integrates the power generation output and power load measured by the measurement unit every time a predetermined time elapses, calculates a power load deviation, and further accumulates a value obtained by dividing the power generation output by the power load in association with the power load deviation. A result accumulator;
A correlation function calculation unit that calculates a correlation function between a value obtained by dividing a power generation output by a power load and a power load deviation when the measurement result storage unit stores a predetermined number of data;
A data rewriting unit that rewrites the oldest data among the data accumulated by the measurement result accumulation unit to new data when it is necessary to accumulate new data after the measurement result accumulation unit accumulates a predetermined number of data. When,
A correlation function correcting unit that recalculates and corrects a correlation function when the data rewriting unit rewrites the data a predetermined number of times, and
An operation control system for a home cogeneration system, wherein a power generation output of the cogeneration apparatus is set using a correlation function corrected by the correlation function correction unit.

In the operation control system of the household cogeneration system according to claim 3 ,
The driving pattern provisional determination means includes:
A correlation function between the value obtained by dividing the power generation output by the power load and the power load deviation is separately provided in summer and winter ,
Cogeneration system operation control system, characterized in that, to set the power output of the cogeneration device by using the phase function function.

In the operation control system of the home cogeneration system according to any one of claims 1 to 4 ,
A thermoelectric conversion device that converts surplus power generated by the cogeneration device into heat;
The total heat load predicted by the power load / heat load predicting means is calculated from the amount of heat recovered by the heat storage device when the combined heat and power supply device is operated following the power load from the stop time the day before the prediction target date. The actual heat recovery amount obtained by subtracting the heat dissipation loss obtained from the heat dissipation rate, and the actual heat storage amount obtained by subtracting the heat dissipation loss obtained from the heat dissipation rate from the heat storage amount stored in the heat storage device before starting the cogeneration device. Or less than the sum of the values, the data storage means accumulates the amount of energy consumed for each of the operation patterns, and the operation pattern selection means selects the operation pattern,
The total heat load predicted by the power load / heat load predicting means is calculated from the amount of heat recovered by the heat storage device when the combined heat and power supply device is operated following the power load from the stop time the day before the prediction target date. The actual heat recovery amount obtained by subtracting the heat dissipation loss obtained from the heat dissipation rate, and the actual heat storage amount obtained by subtracting the heat dissipation loss obtained from the heat dissipation rate from the heat storage amount stored in the heat storage device before starting the cogeneration device. Is larger than the sum of the values, the amount of heat recovered in the time zone without the heat load among the heat loads predicted by the power load / heat load prediction means is generated next to the time zone without the heat load. When the heat load is smaller than the heat load, increase the power generation output of the cogeneration device in a time zone when there is no heat load, convert surplus power into heat with the thermoelectric conversion device, and store heat in the heat storage device ,
Operation control system for home cogeneration system.

In the operation control system of the household cogeneration system according to claim 5 ,
The driving pattern provisional determination means includes:
A measurement unit that measures surplus power at regular intervals;
A measurement result storage unit that accumulates the surplus power amount measured by the measurement unit every time a predetermined time elapses, calculates a power load deviation, and accumulates the surplus power amount in association with the power load deviation; and
A correlation function calculation unit that calculates a correlation function between surplus power and power load deviation when the measurement result storage unit stores a predetermined number of data;
A data rewriting unit that rewrites the oldest data among the data accumulated by the measurement result accumulation unit to new data when it is necessary to accumulate new data after the measurement result accumulation unit accumulates a predetermined number of data. When,
A correlation function correcting unit that recalculates and corrects a correlation function when the data rewriting unit rewrites the data a predetermined number of times, and
An operation control system for a home cogeneration system, wherein a power generation output of the cogeneration apparatus is set using a correlation function corrected by the correlation function correction unit.

In the operation control system of the household cogeneration system according to claim 6 ,
The driving pattern provisional determination means includes:
It has a correlation function between surplus power and power load deviation every summer and winter ,
Cogeneration system operation control system, characterized in that, to set the power output of the cogeneration device by using the phase function function.

In the operation control system of the home cogeneration system according to any one of claims 1 to 7 ,
In order for the heat and power supply device to store a predetermined amount of heat in the heat storage device, the amount of energy consumed is stored when the heat is stored before the temporary stop time and when the heat is stored after the temporary start time is changed. An operation control system for a home cogeneration system, characterized in that it has an advantage determination means that calculates a loss in consideration and compares the calculated energy consumption to select an operation pattern with a small energy consumption.