JP7083008B2 - 計画システム、計画方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、計画システム、計画方法及びプログラムに関する。

レストラン、ホテル、学校、病院、福祉施設などの厨房や浴場施設へ温水を供給するために給湯システムが用いられる。給湯システムでは、給湯機が水道水を加熱して、加熱後の温水を貯湯タンクに蓄える。そして、貯湯タンクに蓄えた温水を、厨房や浴場施設へ供給する。給湯システムの効率的な運用の為、貯湯タンクに蓄える湯水の量や、その量の湯水を供給するために必要な電力量を正確に見積り、それらを最適化する貯湯計画を作成する必要がある。

例えば、特許文献１には、使用湯量に応じた貯湯量を確保して湯切れを起こすことなく、効率よく沸き上げ運転を行う給湯システムが開示されている。この給湯システムでは、深夜時間帯終了時の貯湯量と昼間時間帯終了時の貯湯量との差を算出し、この値に所定の余裕量を加えて目標貯湯熱量を設定し、深夜時間帯に貯湯タンクの貯湯量が目標貯湯熱量となるように沸き上げ運転を行う給湯システムが開示されている。

特開２００７－１３９３３９号公報

湯切れを起こさず、効率の良い運転を実現できるようできるように、精度の良い貯湯計画を作成する方法が求められている。

そこで本開示は、上述の課題を解決することのできる計画システム、計画方法及びプログラムを提供することを目的としている。

本開示の一態様によれば、計画システムは、供給する物を貯蔵する貯蔵庫の貯蔵計画を作成する計画システムであって、前記物の需要予測に基づく需要量に余裕量を加えた貯蔵量を貯蔵する前記貯蔵計画を作成する貯蔵計画作成部と、前記余裕量を最適化する最適化部と、を備え、前記最適化部は、前記貯蔵計画に基づいて前記物の供給を行った場合の残貯蔵量に対する所定の評価関数に基づく評価値が最適化されるように前記余裕量を設定する。

本開示の一態様によれば、計画方法は、コンピュータによって実行される供給する物を貯蔵する貯蔵庫の貯蔵計画を作成する計画方法であって、前記コンピュータが、前記物の需要予測に基づく需要量に余裕量を加えた貯蔵量を貯蔵する前記貯蔵計画を作成するステップと、前記コンピュータが、前記余裕量を最適化するステップと、を有し、前記最適化するステップでは、前記コンピュータが、前記貯蔵計画に基づいて前記物の供給を行った場合の残貯蔵量に対する所定の評価関数に基づく評価値が最適化されるように前記余裕量を設定する。

本開示の一態様によれば、プログラムは、コンピュータに、供給する物を貯蔵する貯蔵庫の貯蔵計画を作成する処理であって、前記物の需要予測に基づく需要量に余裕量を加えた貯蔵量を貯蔵する前記貯蔵計画を作成するステップと、前記余裕量を最適化するステップと、を有し、前記最適化するステップでは、前記貯蔵計画に基づいて前記物の供給を行った場合の残貯蔵量に対する所定の評価関数に基づく評価値が最適化されるように前記余裕量を設定する処理、を実行させる。

本開示によれば、精度の良い貯蔵計画を作成することができる。

本開示の一実施形態における給湯システムの一例を示す図である。 本開示の一実施形態における制御システムの一例を示すブロック図である。 本開示の一実施形態における流入量推定モデルの一例を示す図である。 本開示の一実施形態における需要量予測モデルの一例を示す図である。 本開示の一実施形態における給湯システムの運転の概要を示す図である。 本開示の一実施形態における貯湯計画とマージン等の一例を示す図である。 本開示の一実施形態における評価関数の一例を示す図である。 本開示の一実施形態における余剰貯湯量等を記録したテーブルの一例を示す図である。 本開示の一実施形態における設計テーブルの一例を示す図である。 本開示の一実施形態における消費電力推定モデルの一例を示す図である。 本開示の一実施形態における消費電力量の精緻化処理を説明する図である。 本開示の一実施形態における制御システムのハードウェア構成の一例を示す図である。

＜実施形態＞
以下、本開示の一実施形態による給湯システムを図１～図１３を参照して説明する。
（給湯システムの構成）
図１は、本開示の一実施形態における給湯システムの一例を示す図である。
図示するように給湯システム１は、給湯機２と、貯湯タンク３と、施設４と、制御システム１０と、を備える。給湯機２と貯湯タンク３とは配管９Ｂで接続され、貯湯タンク３と施設４とは配管９Ｃで接続されている。給湯機２には、配管９Ａを通じて水が供給される。給湯機２は、例えば、圧縮機、凝縮器、膨張弁、蒸発器を含む冷媒回路を備えており、凝縮器で熱交換することにより、水を加熱して湯水を生成する。給湯機２は、生成した湯水を、配管９Ｂを通じて貯湯タンク３へ送る。貯湯タンク３は、湯水を蓄える。貯湯タンク３には、貯湯量を計測するセンサ５が設けられている。センサ５は、例えば、水位センサである。制御システム１０は、センサ５が計測する貯湯量が目標値となるように給湯機２を制御する。貯湯タンク３から施設４へ、施設４の需要に応じた量の湯水が配管９Ｃを通じて供給される。

また、給湯システム１には、貯湯タンク３の湯水の温度を計測するセンサ６、外気温を計測するセンサ７Ａ、給湯機２に供給される水の温度を計測するセンサ７Ｂ、給湯機２が備える圧縮機で消費される電力を計測するセンサ８等が設けられている。なお、センサ６は、給湯機２が供給する湯水の温度を計測するように設けられていてもよい。センサ８は、圧縮機へ供給される電流及び電圧を計測するセンサであってもよい。制御システム１０は、これらセンサ５～８の計測値を取得する。

（制御システムの構成）
図２は、本開示の一実施形態における制御システムの一例を示す機能ブロック図である。
制御システム１０は、例えば、１台又は複数台のＰＣ（personal computer）やサーバ装置などのコンピュータによって構成される。制御システム１０は、データ取得部１１と、使用湯量推定部１２と、給湯需要予測部１３と、マージン設定部１４と、消費電力予測部１５と、貯湯シミュレーション部１６と、消費電力量補正部１７と、貯湯計画作成部１８と、制御部１９と、記憶部１Ａと、を備える。

データ取得部１１は、センサ５～８が計測した計測値、給湯機２の運転モードの種類、給湯需要予測や消費電力予測に必要なパラメータ等を取得する。

使用湯量推定部１２は、所定の流入量推定モデルＭ０に基づいて、貯湯タンク３への湯水の流入量を推定し、センサ５が計測した貯湯タンク３の貯湯量の変化と、推定した流入量と、給湯機２の運転モードとに基づいて、貯湯タンク３からの湯水の流出量（使用湯量）を推定する。ここで、図３を参照して、流入量推定モデルＭ０の一例について説明する。流入量推定モデルＭ０は、外気温と、湯沸かしに必要な消費電力量（ｋＷｈ）と、貯湯タンク３の湯水の上昇前の水温（℃）と、水温の上昇分（℃）と、増加前の貯湯量（％）と、運転モードを説明変数、貯湯タンク３からの流出量が０のときの貯湯タンク３における貯湯量の増加分を目的変数として重回帰分析や機械学習等により構築された学習済みモデルである。流入量推定モデルＭ０に上記の説明変数を入力すれば、給湯機２が沸かした湯量（給湯量）が推定できる。また、センサ５が計測する水位を貯湯量減少分ΔＶ、流入量推定モデルＭ０が推定した給湯量を推定流入量Ｖｉｎ_Ｓとすると、貯湯タンク３からの流出量（つまり、使用湯量）が次式（１）で推定できる。
推定流出量Ｖｏｕｔ_Ｓ＝推定流入量Ｖｉｎ_Ｓ－貯湯量減少分ΔＶ・・・（１）
使用湯量推定部１２は、式（１）によって、使用湯量を推定する。

給湯需要予測部１３は、所定の需要量予測モデルに基づいて、対象期間における湯水の需要量を予測する。ここで、図４を参照して、需要量予測モデルＭ１の一例について説明する。需要量予測モデルＭ１は、給湯システム１が稼働する環境における、外気温、曜日、天気、月や季節、時間、１日のうちの時間や時間帯（朝、昼、晩）など、湯水の需要に影響がある種々のパラメータ（説明変数）と、使用湯量推定部１２が推定した使用湯量（目的変数）との関係を重回帰分析等により学習して、構築された学習済みモデルである。給湯需要予測部１３は、この需要量予測モデルと、データ取得部１１が取得したパラメータとを用いて、単位時間ごとの湯水の需要量を予測する。給湯需要予測部１３は、過去にデータ取得部１１が取得したパラメータと、使用湯量推定部１２が推定した使用湯量とに基づいて、需要量予測モデルＭ１を更新（新たに作成）する機能を有していてもよい。例えば、施設４の需要は、施設側の都合により変化することがあり得るので、給湯需要予測部１３は、定期的に需要量予測モデルを作成し直してもよい。

マージン設定部１４は、貯湯計画の作成の際に考慮すべき、貯湯量のマージン（後述するマージンＳ_ｍｒｇ、安全値Ｓ２）を設定する。
消費電力予測部１５は、所定の設定テーブル又は消費電力予測モデルＭ３（後述）に基づいて、湯沸かしに必要な消費電力を予測する。

貯湯シミュレーション部１６は、貯湯計画と、給湯需要予測部１３が予測した湯水の需要量とに基づいて、所定期間における給湯システム１の給湯動作をシミュレーションする。給湯機２は、単位時間ごとに設定された目標貯湯量に対して、単位時間ごとに貯湯タンク３の貯湯量を確認し、目標貯湯量に達していなければ給湯（湯沸かし）を開始し、貯湯タンク３の貯湯量が目標貯湯量に達した時点で給湯を停止するといった動作を行う。貯湯シミュレーション部１６は、この動作を模擬し、単位時間ごとの貯湯量、給湯量（貯湯タンク３への流入量）、貯湯タンク３からの流出量、給湯に要する消費電力量を計算する。例えば、初期状態において貯湯量１００％、１時間後および２時間後の目標貯湯量が共に１００％、０～１時間後までの需要量（使用湯量）が１０％、１～２時間後までの需要量が０％であれば、貯湯シミュレーション部１６は、１時間後の貯湯量９０％を計算し、その時点で給湯機２が給湯を開始し、２時間後の貯湯量は目標貯湯量の１００％となるように給湯を行う動作をシミュレーションする。また、貯湯シミュレーション部１６は、給湯動作を行った単位時間については、その時間中継続して湯沸かし動作を行ったものとして消費電力量の計算を行う。この例では、貯湯シミュレーション部１６は、１～２時間まで給湯を行ったものとして、１～２時間における消費電力量を計算する。
消費電力量補正部１７は、貯湯シミュレーション部１６が計算した消費電力を精緻化する。

貯湯計画作成部１８は、所定期間（例えば、１日）に１回、次の所定期間（例えば、翌日）における単位時間（例えば、１時間）ごとの貯湯計画を作成する。貯湯計画には、例えば、貯湯タンク３における単位時間ごとの貯湯量の目標値（目標貯湯量）が設定されている。貯湯計画を給湯機２に与えると、給湯機２は、貯湯タンク３の貯湯量が、貯湯計画が示す目標値となるように湯を沸かし、貯湯タンク３に沸かした湯水を供給するように動作する。貯湯計画作成部１８は、（Ｐ１）湯水の需要に基づいて、マージンが最小となるように貯湯計画を作成する、（Ｐ２）湯水の需要を（ある程度）満たしつつ、消費電力が最小となるように貯湯計画を作成する、という２通りの方法で貯湯計画を作成することができる。

制御部１９は、センサ５が計測した貯湯量と、貯湯計画作成部１８が作成した貯湯計画と、に基づいて給湯機２の運転を制御する。
記憶部１Ａは、データ取得部１１が取得したデータや流入量推定モデルＭ０、消費電力予測モデルＭ１、需要量予測モデルＭ２等を記憶する。

（給湯システムの運転）
図５は、本開示の一実施形態における給湯システムの運転の概要を示す図である。
給湯システム１は、１日の終わりに翌日の１時間ごとの需要予測（Ａ１）を行って、貯湯計画を作成し（Ａ２）、翌日になると、その貯湯計画に基づいて運転する（Ａ３）。そして、その日の終わりになると、給湯システム１は、翌日の需要予測（Ａ１）に基づいて、再び、次の２４時間の貯湯計画を作成する（Ａ２）。なお、使用湯量推定（Ａ４）は、貯湯タンク３から施設４へ供給された湯水の流量を計測するセンサが設けられていない給湯システムに必要とされる構成である。使用湯量推定（Ａ４）は、例えば、需要予測モデルＭ１の作成、更新や後述する余剰貯湯量Ｒの計算に用いられる。

まず、給湯需要予測部１３は、翌日の需要予測を行う（Ａ１）。
例えば、ユーザは、翌日の曜日、１時間ごとの外気温、天気など需要量に関係するパラメータを制御システム１０に入力する。制御システム１０では、データ取得部１１が、これらのパラメータを取得し、記憶部１Ａに書き込んで保存する。給湯需要予測部１３は、記憶部１Ａから需要予測モデルＭ１と、保存されたパラメータを読み出し、１時間ごとのパラメータを、需要予測モデルＭ１に入力する。需要予測モデルＭ１は、１時間ごとの湯水の需要量を出力する。給湯需要予測部１３は、１時間ごとの需要量を予測データとして出力する。予測データには、１時間ごとの湯水の需要量を貯湯タンク３における貯湯量として表したデータが含まれる。例えば、予測データには、０時代の需要量＝Ｘ_０（％）、１時代の需要量＝Ｘ_１（％）、・・・、２３時代の需要量＝Ｘ_２３（％）が含まれる。０時代の需要量＝Ｘ_０（％）とは、０時～１時には、貯湯タンク３のＸ_０（％）分に相当する湯水の需要が見込まれることを示している。給湯需要予測部１３は、予測データを記憶部１Ａに書き込んで保存する。

次に貯湯計画作成部１８が、貯湯計画を作成する（Ａ２）。
ユーザは、（Ｐ１）湯水の需要に基づいて、マージンが最小となるように貯湯計画を作成する、（Ｐ２）湯水の需要を満たしつつ、消費電力が最小となるように貯湯計画を作成する、の何れの方法で貯湯計画を作成するかを事前に設定する。貯湯計画作成部１８は、この設定に基づいて貯湯計画を作成する。

（Ｐ１）湯水の需要に基づいて、マージンが最小となるように貯湯計画を作成
この方法の場合、貯湯計画作成部１８は、需要を満たせるように任意の方法で貯湯計画を作成する。例えば、最も単純な例として、貯湯計画作成部１８は、給湯需要予測部１３が予測した各単位時間の需要量に、湯切れを防止するための湯切れ下限値Ｓ１と所定の余裕量Ｓ_ｍｒｇを合計して得られる安全値Ｓ２を加えた値を、各単位時間の開始時点における目標貯湯量とする貯湯計画を作成する。また、例えば、貯湯計画作成部１８は、１日の終わりに安全値Ｓ２の湯水が残ることとして、安全値Ｓ２に、２３時代の需要量の予測値を加算して２３時の目標貯湯量を設定し、更に２２時の需要量の予測値を加算して、２２時の目標貯湯量を設定するといったように、給湯需要予測部１３が予測した各時間の需要量の予測値を後の時間から積み上げるようにして、１日に貯湯計画を作成してもよい。この方法では、例えば、積み上げた値が１００％を超えたら目標貯湯量を１００％にする、予測されるある時間の需要量が、その単位時間に沸き上げを開始しても間に合うような量であれば積み上げを行わない、反対に、ある時間の需要量の予測値が１時間の給湯動作では賄いきれない量の場合、その需要量を賄うことができる量の湯沸かしに要する時間を算出し、算出した時間だけ遡った時点から分散して需要量を積み上げるといった調整を行う。この方法であれば、ある単位時間に必要となることが予測される湯水の量を、前もって貯湯タンク３に貯湯しておくことができる。従来は、貯湯計画を作成する際に、給湯需要予測部１３の予測誤差や、需要予測モデルＭ１の作成に用いる使用湯量の推定誤差を補償できるように、マージンＳ_ｍｒｇの値を多めに設定し、各単位時間の貯湯計画を作成することが多い。従って、実際には、湯水が過剰または不足しがちな計画（多くの場合、過剰）となっている可能性がある。これに対し、本実施形態では、以下に説明する方法で、適切な余裕量Ｓ_ｍｒｇ、つまり、安全値Ｓ２を設定する。

（貯湯量のマージンの設定）
図６に、湯切れ下限値Ｓ１、マージンＳ_ｍｒｇ、安全値Ｓ２の関係と、貯湯計画が示す時間ごとの目標貯湯量と、貯湯計画に基づいて運転したときの実際の貯湯量の一例を示す。棒グラフは、貯湯計画作成部１８が作成した時間ごとの目標貯湯量Ｓ_ｒｅｆの推移を示し、実線グラフは時間ごとの実貯湯量Ｓ_ａｃｔ（実績値）を示す。Ｓ１は湯切れ下限値、Ｓ２は安全値、Ｓ２とＳ１の差はマージンＳ_ｍｒｇを示す。マージン設定部１４は、１日に給湯機２が実際に沸かした総湯量から、使用湯量推定部１２が推定した総需要量実績を減算し、余剰貯湯量Ｒを算出する。給湯機２が実際に沸かした総湯量には、計画にはなかったが、需要急増により、急遽沸かした湯水の量などが含まれる。給湯機２が実際に沸かした総湯量は、例えば、流入量推定モデルＭ０に基づいて算出することができる。あるいは、貯湯タンク３の入口側に流量センサが設けられていれば、流量センサが計測した流量の総計で算出することができる。

１日の終わりに、マージン設定部１４は、その日のマージンＳ_ｍｒｇによって貯湯計画を作成したときの、余剰貯湯量Ｒに対する報酬（評価値）を、所定の報酬関数π（Ｒ）によって計算する。報酬関数π（Ｒ）の一例を図７に示す。報酬関数πは、余剰貯湯量Ｒの値がＲ１となるときに最大化し、Ｒ２（例えば、湯切れ下限値Ｓ１）より少なくなると負の値となるように作成された関数である。マージン設定部１４は、報酬関数π（Ｒ）の値を良化する（大きくする）マージンＳ_ｍｒｇを日々設定し、１日の終わりに余剰貯湯量Ｒを計算し、報酬関数π（Ｒ）によって、その日設定したマージンＳ_ｍｒｇの値に対する余剰貯湯量Ｒを評価する。マージン設定部１４は、日々、その日のマージンＳ_ｍｒｇと余剰貯湯量Ｒと報酬関数π（Ｒ）の値を対応付けて、記憶部１Ａに記録する。

マージン設定部１４は、報酬関数π（Ｒ）を良化するマージンＳ_ｍｒｇの値を探索し、このＳ_ｍｒｇを翌日のマージンＳ_ｍｒｇとする。例えば、記憶部１Ａには、行動をＳ_ｍｒｇの設定、状態を余剰貯湯量Ｒとして、予めＱ学習などの強化学習手法によって構築された学習済みの行動価値関数が登録されている。行動価値関数は、例えば、ＲとＳ_ｍｒｇ等を入力すると、報酬関数π（Ｒ）の値を良化するＳ_ｍｒｇを出力するように作成されている。マージン設定部１４は、行動価値関数に、当日の余剰貯湯量ＲとマージンＳ_ｍｒｇ等を入力して、最も価値の高いマージンＳ_ｍｒｇを行動価値関数から得て、この値を翌日のマージンＳ_ｍｒｇに定めてもよい。また、報酬関数は、Ｒの値を評価する評価関数であってもよい。マージン設定部１４は、貯湯計画作成部１８が作成した当日の貯湯計画に対して、マージンＳ_ｍｒｇ（つまり、安全値Ｓ２）だけを変化させたときの給湯計画を複数作成し、貯湯シミュレーション部１６を使用して、作成した給湯計画に基づいて給湯システム１を運転した場合の当日の１時間ごとの給湯量（湯を沸かした量）や使用湯量を計算する。そして、マージン設定部１４は、シミュレーション結果を取得して、１日に沸かした総湯量から、同日の総需要量実績を減算し、余剰貯湯量Ｒを算出し、報酬関数π（Ｒ）と同様の評価関数により評価値を算出する。そして、マージン設定部１４は、シミュレーション結果のうち、評価値が最も大きくなるときのマージンＳ_ｍｒｇの値を翌日のマージンＳ_ｍｒｇに定めてもよい。貯湯計画作成部１８は、マージン設定部１４が定めた翌日のマージンＳ_ｍｒｇを使って翌日の貯湯計画を作成する。例えば、貯湯計画作成部１８は、マージン設定部１４が定めた翌日のマージンＳ_ｍｒｇに基づく安全値Ｓ２（湯切れ下限値Ｓ１＋マージンＳ_ｍｒｇ）に対して、給湯需要予測部１３が予測した時間ごとの需要量を２３時から順に時間の早い方へ積み上げていって、貯湯計画を作成する。そして、翌日の終わりに、マージン設定部１４は、翌日に給湯機２が沸かした総湯量の実績値と総需要量実績から余剰貯湯量Ｒを計算し、報酬関数π（Ｒ）によって報酬額を計算し、これらの値とマージンＳ_ｍｒｇを対応付けて記憶部１Ａに記録しつつ、翌日のマージンＳ_ｍｒｇを設定する。

マージン設定部１４は、日々、上記の処理を繰り返し、マージンＳ_ｍｒｇの大きさを調節していく。また、マージン設定部１４は、例えば、１週間ごとに余剰貯湯量Ｒと報酬（評価値）の平均値を計算し、週を経るごとに余剰貯湯量ＲがＲ１に近づき、報酬の平均値が最大値に向かって近づく様子を監視し、前の週より、所定値以上報酬が低下した時には警告を出力してもよい。

これにより、実際の残貯湯量を貯湯計画にフィードバックし、マージンＳ_ｍｒｇを動的に適正化することができ、過剰または不足がちな貯湯計画を適正化することができる。例えば、需要量予測誤差および流量推定誤差の分を上乗せする必要がなくなり、より省エネルギー化した貯湯計画を作成することができる。また、貯湯タンク３から施設４側へ供給された湯水の流量を計測する流量計を設けることなく、精度の良い貯湯計画を作成することができるので、センサレス化によって、センサの設置や維持管理コストを抑えることができる。

なお、マージン設定部１４が、マージンＳ_ｍｒｇの値を評価したり、新たなマージンＳ_ｍｒｇを設定したりするタイミングは、１日ごとに限らず、２日ごと、１週間ごと等であってもよい。あるいは、マージン設定部１４は、マージンＳ_ｍｒｇの値を曜日別に設定し、各曜日が終わったときに、マージンＳ_ｍｒｇの値を評価し、翌週の同じ曜日のマージンＳｍｒｇを設定してもよい。

（Ｐ２）消費電力が最小となるように貯湯計画を作成
貯湯計画を作成する基準（ポリシー）は、湯切がれなく、且つ、残貯湯量をなるべく少なくすることだけではない。例えば、湯沸かしに要する消費電力（電力コスト）を最小にするという観点から貯湯計画を作成することも考えられる。例えば、湯切れのリスクが多少上がっても、そのリスクが許容範囲内であれば、消費電力を抑えることを優先して貯湯計画を作成することが考えられる。そのような場合、貯湯計画の実行に要する消費電力、消費電力量を精度よく予測することが求められる。また、消費電力を最適化する貯湯計画を作成することとは関係なく、貯湯計画の実行に要する消費電力をなるべく正確に把握したいといったニーズも存在する。消費電力予測部１５は、湯沸かしに必要な消費電力を精度よく予測する。貯湯シミュレーション部１６は、精度よく予測された消費電力を用いて、給湯に必要な消費電力量を算出する。また、消費電力量補正部１７は、貯湯シミュレーション部１６によって計算された消費電力量の予測値を精緻化する。

（消費電力の予測）
図７は、本開示の一実施形態における設計テーブルの一例を示す図である。
図７に例示する設計テーブルには、沸き上げ温度（設定温度）、給水温度（入水温度）、外気温別に、給湯機２の加熱能力、単位貯湯量の湯水を作成するために必要な消費電力、成績係数（ＣＯＰ：Coefficient of Performance）が対応付けられている。記憶部１Ａは、沸き上げ温度別に設計テーブルを記憶している。貯湯計画に基づいて消費電力を予測する場合、データ取得部１１は、沸き上げ温度の設定値、翌日の給水温度の予測値、翌日の外気温の予測値を取得する。消費電力予測部１５は、これらの値に基づいて、設計テーブルを参照し、消費電力を取得する。例えば、翌日の外気温が１５℃、給水温度が５℃、６５℃まで沸かせる場合、消費電力予測部１５は、設計テーブルからＸＸ２（ｋＷ）を取得する。例えば、翌日の６時の目標貯湯量が８０％で、給湯需要予測モデルＭ１が予測する需要量に基づくと、５時から６時の間にＹ（Ｌ）の湯水を沸かさなければならいことが計算できる場合、貯湯シミュレーション部１６は、ＸＸ２（ｋＷ）×Ｙ（Ｌ）×１（時間）によって、５～６時の間の消費電力量の予測値を計算することができる。図９に例示する設計テーブルは、事前に計測又は理論計算から作成されたものである。実際の給湯システム１は、物件によって、設置条件やシステム構成（配管長さ、配管径、貯湯槽、容積、標高等）が異なる為、画一的な設計テーブルでは、対応しきれず、精度の良い予測は困難である可能性が高い。また、給湯機２には、様々な運転モード（通常給湯運転、満蓄運転、再加熱運転、デフロスト運転など）が存在し、運転モードごとに消費電力は異なる。そこで、本実施形態では、給水温度、沸き上げ温度、外気温、運転モードを説明変数とし、消費電力を目的変数とする消費電力推定モデルＭ２を作成し、消費電力推定モデルＭ２によって消費電力を推定する。

図１０は、本開示の一実施形態における消費電力推定モデルの一例を示す図である。
消費電力推定モデルＭ２の説明変数は、外気温（℃）と、給湯機２へ供給される水の温度（入水温度）（℃）と、沸き上げ温度（℃）、運転モードである。学習段階では、外気温はセンサ７Ａが計測した値を用い、入水温度はセンサ７Ｂが計測した値を用いる。沸き上げ温度と運転モードは、設定値である。消費電力推定モデルＭ２の目的変数は、消費電力である。消費電力はセンサ８が計測した値を用いる。データ取得部１１は、同時刻に計測された目的変数と説明変数を取得し、これらを対応付けて記憶部１Ａへ記録する。十分に学習データが収集できたら、消費電力予測部１５は、重回帰分析や機械学習等の方法で、図１０に例示する説明変数と目的変数の関係を示す消費電力推定モデルＭ２を作成する。消費電力予測部１５は、消費電力推定モデルＭ２を作成すると、記憶部１Ａに書き込んで保存する。これにより、給湯システム１の個体差を反映した高精度な消費電力推定モデルＭ２を作成することができる。

消費電力推定モデルＭ２を作成した後は、例えば、貯湯シミュレーション部１６によるシミュレーションの中で、貯湯計画作成部１８が作成した給湯計画における単位時間ごとの目標貯湯量および給湯需要予測部１３が予測した翌日の単位時間ごとの湯水の需要量に基づいて、単位時間ごとに沸かす湯水の量が計算される。データ取得部１１は、翌日の１時間ごとの入水温度、沸き上げ温度、外気温、運転モードの予測値を取得する。消費電力予測部１５は、貯湯シミュレーション部１６によるシミュレーションの中で、データ取得部１１が取得した１時間ごとの説明変数を消費電力推定モデルＭ２に入力する。消費電力推定モデルＭ２は、１時間ごとの消費電力を出力する。貯湯シミュレーション部１６は、消費電力推定モデルＭ２が出力した消費電力に、時間ごとに沸かす湯水の量を乗じて単位時間ごとの消費電力量を算出する。これにより、給湯システム１の個体差を反映した高精度な消費電力量の予測が可能になり、予測した消費電力量を給湯計画の作成に反映させることで、省エネルギー運転を実現する給湯計画の作成が可能になる。

なお、給湯システム１の稼働後しばらくは、図９に例示する設計テーブルによって、消費電力を予測し、学習データ（説明変数と目的変数）が蓄積された段階で、消費電力推定モデルＭ２を作成し、その後は、消費電力推定モデルＭ２に基づいて、消費電力を予測するといった運用を行ってもよい。また、消費電力推定モデルＭ２の作成後も、学習データを蓄積し、定期的に消費電力推定モデルＭ２を作り直し、更新してもよい。これにより、運転を継続するほど、推定精度を高めることができ、給湯機２の経年変化にも対応することができる。

制御システム１０は、説明変数を、外気温と、入水温度と、沸き上げ温度と、運転モード、目的変数を加熱能力とする加熱能力推定モデルを作成し、これらの説明変数から、給湯機２の加熱能力を予測する機能を有していてもよい。同様に制御システム１０は、説明変数を、外気温と、入水温度と、沸き上げ温度と、運転モード、目的変数を成績係数（ＣＯＰ）とする成績係数推定モデルを作成し、これらの説明変数から、給湯機２の成績係数を予測する機能を有していてもよい。

（消費電力量の精緻化）
消費電力予測部１５によって消費電力、消費電力量の予測精度が向上するが、シミュレーションを実行して消費電力量を計算することには別の課題がある。それは、計算の刻み時間である。例えば、貯湯シミュレーション部１６は、１時間単位で給湯動作をシミュレーションするとする。ｔ＝ｎにおける目標貯湯量が１００％で、シミュレーション中のｔ＝ｎにおける貯湯量が９５％であれば、貯湯シミュレーション部１６は、給湯機２が、この５％の差が０となるように湯沸かしを行い、次の計算周期であるｔ＝ｎ＋１には、貯湯量が１００％となるような動作をシミュレーションする。ここでは、給湯機２は、ｔ＝１の間に貯湯量５％以上の湯を沸かす能力を有しているとする。すると、実際には、例えば、給湯機２が、３０分で貯湯量１００％を達成し、その後は停止するとしても、貯湯シミュレーション部１６は、ｔ＝ｎからｔ＝ｎ＋１の間ずっと給湯機２が湯を沸かし続けたものとして消費電力量を計算する。これにより、消費電力量に誤差が生じる。この課題に対応するためには計算の時間刻み（タイムステップ）を細かくすることも考えられるが、計算の時間刻みを細かくすると計算負荷や計算時間が増大するという別の課題が生じる。特に長期の運用計画を立てる場合などには、容量の大きなメモリが必要になり、コストを要する。そこで、消費電力量補正部１７は、計算の時間刻みが１時間のままで、上記課題を解決し、貯湯シミュレーション部１６が計算した消費電力量を精緻化する処理を行う。

図１１は、本開示の一実施形態における消費電力の精緻化処理を説明する図である。
消費電力量補正部１７は、以下の手順で、消費電力量を精緻化する。
（手順１）まず、消費電力量補正部１７は、開始時の貯湯量を特定する。ここで、対象区間の開始の時間をｎ、終わりの時間をｎ＋１とする。貯湯シミュレーション部１６が計算した開始時の貯湯量をＳｏｃ（ｎ）、終了時の貯湯量をＳｏｃ（ｎ＋１）とする。消費電力量補正部１７は、貯湯シミュレーション部１６が計算した単位時間ごと（計算の時間刻みごと）の貯湯量のうち、開始時間ｎにおける貯湯量Ｓｏｃ（ｎ）を特定する。
（手順２）次に、消費電力量補正部１７は、終了時の仮の貯湯量であるＳｏｃ＿ｔｍｐ（ｎ＋１）を計算する。Ｓｏｃ＿ｔｍｐ（ｎ＋１）とは、１時間（＝Δｔ）の間、給湯機２が継続して湯を沸かし続けて、貯湯タンク３にその湯水を提供したと仮定した場合の時間ｎ＋１における貯湯量である。消費電力量補正部１７は、以下の式（２）で１時間（＝Δｔ）あたりに生成する湯量ｍを計算する。
Ｑ ＝ ｍ×ｃ×Δｔ・・・（２）

ここで、Ｑは単位時間あたりの給湯機２の加熱能力、ｃは水の比熱、Δｔは時間刻み（１時間）を示す。Ｑは、図９に例示する設定テーブルを参照して決定することができる。例えば、消費電力量補正部１７は、シミュレーション時に想定されている、入水温度、外温度、沸き上げ温度から設定テーブルを参照し、加熱能力Ｑを得る。ｃとΔｔは定数であり、予め記憶部１Ａに記録されている。消費電力量補正部１７は、加熱能力Ｑと、ｃ、Δｔと式（２）とから、生成湯量ｍを算出する。消費電力量補正部１７は、特定した時間ｎにおけるＳｏｃ（ｎ）に、ｍを加算して、Ｓｏｃ＿ｔｍｐ（ｎ＋１）を計算する。
なお、消費電力予測モデルＭ２と同様にして、加熱能力の予測モデルを作成した場合には、消費電力量補正部１７は、入水温度、外温度、沸き上げ温度、運転モードを、加熱能力の予測モデルに入力し、加熱能力Ｑを計算してもよい。

（手順３）次に、消費電力量補正部１７は、Ｓｏｃ（ｎ）とＳｏｃ＿ｔｍｐ（ｎ＋１）を線形補間し、目標貯湯量との交点を算出する。具体的には、消費電力量補正部１７は、Ｓｏｃ（ｎ）とＳｏｃ＿ｔｍｐ（ｎ＋１）を結ぶ直線と、目標貯湯量との交点Ｚを求める。
（手順４）次に、消費電力量補正部１７は、１刻み時間のうちの交点Ｚに達するまでの時間割合を計算する。ここで、交点Ｚに対応する時間をｎ１とすると、消費電力量補正部１７は、時間ｎから時間ｎ１までの長さが、Δｔに占める割合を算出する。一例として時間割合は０．６であるとする。
（手順５）次に、消費電力量補正部１７は、貯湯シミュレーション部１６が計算した、時間ｎ～時間ｎ＋１の間の消費電力量に時間割合０．６を乗じて、精緻化された消費電力量を算出する。
以上の手順で、１時間あたりの消費電力量が精緻化される。これにより、メモリや計算時間を増やすことなく、シミュレーションにおいて計算された消費電力量を精緻化することができる。

貯湯計画作成部１８は、例えば、１日の消費電力量を最小化することを目的関数、需要量を満たすことを制約条件とする最適化問題を解き、貯湯計画を作成する。具体的には、貯湯計画作成部１８は、１時間ごとの需要量の予測値を満たす貯湯計画を任意の方法で複数作成し、貯湯シミュレーション部１６に各貯湯計画を実行したときの１時間ごとの貯湯量、流入量（給湯機２による給湯量）、流出量、消費電力量を計算させる。貯湯シミュレーション部１６は、１時間ごとにその時の貯湯量が、貯湯計画が示す目標貯湯量を下回っていれば、給湯機２による湯沸かしを行い、目標貯湯量以上であれば、湯沸かしを行わないという動作をシミュレーションする。流入量、流出量は貯湯シミュレーション部１６による計算によって算出され、１時間あたりの消費電力量は、消費電力推定モデルＭ２に基づいて算出された後に、消費電力量補正部１７によって精緻化される。貯湯量は、１時間前の貯湯量に直前の１時間における流入量を加算し、更に直前の１時間における流出量を減算することにより計算される。貯湯計画作成部１８は、貯湯シミュレーション部１６が計算した貯湯計画に基づく１日分の消費電力量（精緻化後の消費電力量）の和が最小となる貯湯計画を選択する。これにより、消費電力量を最適化する貯湯計画が作成される。消費電力予測部１５および消費電力量補正部１７の機能により、より正確な消費電力量に基づいて、消費電力量を最適化する貯湯計画を作成することができる。

次に制御部１９が、給湯システム１を運転する（Ａ３）。
貯湯計画作成部１８が、（１）、（２）の何れかの方法で貯湯計画を作成すると、制御部１９は、貯湯計画に基づいて、給湯システム１を運転する。給湯システム１の運転中にセンサ５～８が計測した計測値や、運転モード、運転時間などは記憶部１Ａに保存される。これらの値はモデルＭ０～Ｍ２の作成、更新、使用湯量の推定などに用いられる。

次に使用湯量推定部１２が、１日の使用湯量を推定運転する（Ａ４）。
使用湯量推定部１２は、流入量推定モデルＭ０に基づいて単位時間ごとの貯湯タンク３への流入量を推定する。このとき、流入量推定モデルＭ０の入力パラメータには、消費電力量が含まれるが、この消費電力量は、図９の設計テーブルを参照して算出してもよいし、消費電力推定モデルＭ２に基づいて算出してもよい。消費電力推定モデルＭ２を使用することで、より正確な流入量を推定することができる。使用湯量推定部１２は、上述の式（１）によって単位時間ごとの使用湯量を算出する。

以上、説明したように本実施形態によれば、貯湯量の適正なマージンを設定して、貯湯計画を作成することができる。また、給湯システム１が動作する環境や個体差が考慮された、正確な、給湯に係る消費電力量を予測し、この消費電力量を最適化するような貯湯計画を作成することができる。また、例えば、消費電力量を最適化する貯湯計画を作成する場合には、数多くの貯湯計画について、その計画に要する消費電力量のシミュレーションを行って、最適な貯湯計画を探索する処理が行われることが多いが、シミュレーションにおいて計算される消費電力量を精緻化することにより、正確な消費電力量の計算結果に基づいて、貯湯計画を選定することができる。

上記の実施形態では、給湯システム１を例に説明を行ったが、マージン設定部１４、消費電力量補正部１７の機能は、蓄電システムに適用することができる。貯湯タンク３は、蓄電システムの蓄電池に相当し、給湯機２は、蓄電システムの発電機に相当する。貯湯タンク３への給湯は、蓄電池への充電に相当し、貯湯タンク３から施設４への湯水の提供は、蓄電池からの放電に相当する。蓄電池への電力の充電計画を作成する際に、マージン設定部１４に相当する機能によって、１日の充電量から１日の放電量を減算して、余剰蓄電量Ｒ´を計算し、所定の評価関数で余剰蓄電量Ｒ´を最適にする充電量のマージンを算出する。また、蓄電池の充電に用いる電力量（発電機による発電電力量）を最小にするような充電計画を作成する場合、消費電力量補正部１７に相当する機能によって、シミュレーション中に計算された発電電力量を精緻化し、発電電力量の和を最小化する充電計画を作成する。

図１２は、本開示の一実施形態における制御システムのハードウェア構成の一例を示す図である。
コンピュータ９００は、ＣＰＵ９０１、主記憶装置９０２、補助記憶装置９０３、インタフェース９０４を備える。上述の制御システム１０は、コンピュータ９００を備える。そして、上述した各処理部の動作は、プログラムの形式で補助記憶装置９０３に記憶されている。ＣＰＵ９０１は、プログラムを補助記憶装置９０３から読み出して主記憶装置９０２に展開し、当該プログラムに従って上記処理を実行する。また、ＣＰＵ９０１は、プログラムに従って、記憶領域を主記憶装置９０２に確保する。

少なくとも１つの実施形態において、補助記憶装置９０３は、一時的でない有形の媒体の一例である。一時的でない有形の媒体の他の例としては、インタフェース９０４を介して接続される磁気ディスク、光磁気ディスク、光ディスク、半導体メモリ等が挙げられる。また、このプログラムが通信回線によってコンピュータ９００に配信される場合、配信を受けたコンピュータ９００が当該プログラムを主記憶装置９０２に展開し、上記処理を実行してもよい。

上述した制御システム１０における各処理の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをそれぞれの装置のコンピュータが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。ここでコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、半導体メモリ等をいう。また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータが当該プログラムを実行するようにしてもよい。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。制御システムは、１台のコンピュータで構成されていても良いし、通信可能に接続された複数のコンピュータで構成されていてもよい。

その他、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、上記した実施の形態における構成要素を周知の構成要素に置き換えることは適宜可能である。また、この発明の技術範囲は上記の実施形態に限られるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲において種々の変更を加えることが可能である。

＜付記＞
各実施形態に記載の計画システム、計画方法及びプログラムは、例えば以下のように把握される。

（１）第１の態様に係る計画システム（制御システム１０）は、供給する物（湯水、電気）を貯蔵する貯蔵庫（貯湯タンク３、蓄電池）の貯蔵計画を作成する計画システムであって、前記物の需要予測に基づく需要量に余裕量（安全量Ｓ２）を加えた貯蔵量を貯蔵する前記貯蔵計画を作成する貯蔵計画作成部（貯湯計画作成部１８）と、前記余裕量を最適化する最適化部（マージン設定部１４）と、を備え、前記最適化部は、前記貯蔵計画に基づいて前記物の供給を行った場合の残貯蔵量に対する所定の評価関数（報酬関数π、Ｒ、Ｒ´の評価関数）に基づく評価値が最適化されるように前記余裕量を設定する。
これにより、残湯量が過剰または不足がちにならない適切な余裕量分の余裕をもった彫像計画を作成することができる。

（２）第２の態様に係る計画システムは、（１）の計画システムであって、前記需要予測と前記貯蔵計画に基づいて、前記貯蔵庫に前記物が貯蔵され、前記貯蔵庫から前記物が供給される動作をシミュレーションするシミュレーション部（貯湯シミュレーション部１６）と、前記貯蔵計画作成部（貯湯計画作成部１８）が、前記物の貯蔵に必要なエネルギー（給湯機２の消費電力、発電機の消費電力）を最小化する前記貯蔵計画を作成する機能と、を更に備え、前記シミュレーション部は、所定の単位時間ごとに、前記単位時間における前記動作をシミュレーションするとともに、前記単位時間に必要となる前記エネルギーを計算し、前記最適化部は、前記単位時間において実際に前記エネルギーが使われた時間の割合を算出し、前記シミュレーション部が計算した単位時間ごとの前記エネルギーに前記時間の割合を乗じて、前記エネルギーを補正し、前記貯蔵計画作成部は、補正後の前記エネルギーに基づいて、前記エネルギーを最小化する前記貯蔵計画を作成する。
これにより、正確なエネルギーに基づいて、貯蔵に必要なエネルギーを最小化する貯蔵計画を作成することができる。

（３）第３の態様に係る計画システムは、（１）の計画システムであって、前記物は湯水であって、前記貯蔵計画作成部（貯湯計画作成部１８）は、給湯システムが有する貯湯タンクの単位時間ごとの目標貯湯量を含む貯湯計画を作成し、前記最適化部（マージン設定部１４）は、前記目標貯湯量に含まれる前記余裕量を、前記評価関数に基づいて最適化する。
これにより、目標貯湯量に含める余裕量を適切な値に設定することができ、湯切れや過剰な湯余りが生じにくい効率の良い貯湯計画を作成することができる。

（４）第４の態様に係る計画システムは、（３）の計画システムであって、前記最適化部（マージン設定部１４）は、前記余裕量の設定を行動とし、前記余裕量を加えて作成された前記貯湯計画に基づいて前記給湯システムを運転したときの残貯湯量を状態としたときの強化学習における報酬が最適化されるように、前記余裕量を設定する。
これにより、残貯湯量が適切な値となる余裕量を設定して、効率の良い貯湯計画を作成することができる。

（５）第５の態様に係る計画システムは、（２）の計画システムであって、前記物は湯水であって、前記貯蔵計画作成部（貯湯計画作成部１８）は、給湯システム１における貯湯タンク３の単位時間ごとの貯湯量を計画し、前記シミュレーション部（貯湯シミュレーション部１６）は、前記単位時間ごとの湯沸かしに必要な消費電力量を計算し、前記最適化部（消費電力量補正部１７）は、前記シミュレーション部が計算した、前記単位時間ごとの消費電力量に前記時間の割合（図１１の“０．６”）を乗じて、前記エネルギーの値を補正する。
これにより、正確な消費電力量に基づいて、消費電力量を最小化する貯湯計画を作成することができる。

（６）第６の態様に係る計画システムは、（５）の計画システムであって、前記最適化部（消費電力量補正部１７）は、前記単位時間に前記給湯システムが湯沸かしできる湯水の量（（２）のｍ）を、前記単位時間の最初の時点における前記貯湯量（図１１のＳｏｃ（ｎ））に加算して前記単位時間の終了時点における前記貯湯量（図１１のＳｏｃ＿ｔｍｐ（ｎ＋１））を計算し、前記最初の時点から前記終了時点まで一定の割合（線形補間）で、前記貯湯量が増加するとしたときに、前記貯湯量が、前記終了時点における目標貯湯量に達するまでの時間（時間ｎ～時間ｎ＋１）が、前記単位時間に占める割合（図１１の“０．６”）を計算し、その割合を前記時間の割合とする。
これにより、目標貯湯量に達するまでに実際に給湯機が動作した時間を算出し、この時間に基づいて時間の割合を算出することができる。

（７）第７の態様に係る計画システムは、（５）～（６）の計画システムであって、前記給湯システムへ供給される水の温度、外気温、前記湯水の設定温度を説明変数、前記水を沸き上げるのに必要な消費電力を目的変数とする消費電力予測モデルＭ２に基づいて、前記貯湯タンク３への湯水の供給に必要な消費電力を予測する消費電力予測部１５、をさらに備え、前記シミュレーション部（貯湯シミュレーション部１６）は、前記シミュレーションにおいて、前記単位時間ごとの前記水の温度、前記外気温、前記設定温度を前記消費電力予測部に出力し、前記消費電力予測部は、前記消費電力予測モデルに基づいて前記消費電力を予測し、前記シミュレーション部は、予測された前記消費電力に基づいて、前記単位時間における消費電力量を計算する。
これにより、給湯システム１の個体差を考慮した正確な消費電力を予測し、正確な消費電力の予測値に基づいて貯湯計画を作成することができる。

（８）第８の態様に係る計画方法は、供給する物を貯蔵する貯蔵庫の貯蔵計画を作成する計画方法であって、前記物の需要予測に基づく需要量に余裕量を加えた貯蔵量を貯蔵する前記貯蔵計画を作成するステップと、前記余裕量を最適化するステップと、を有し、前記最適化するステップでは、前記貯蔵計画に基づいて前記物の供給を行った場合の残貯蔵量に対する所定の評価関数に基づく評価値が最適化されるように前記余裕量を設定する。

（９）第９の態様に係るプログラムは、コンピュータ９００に、供給する物を貯蔵する貯蔵庫の貯蔵計画を作成する処理であって、前記物の需要予測に基づく需要量に余裕量を加えた貯蔵量を貯蔵する前記貯蔵計画を作成するステップと、前記余裕量を最適化するステップと、を有し、前記最適化するステップでは、前記貯蔵計画に基づいて前記物の供給を行った場合の残貯蔵量に対する所定の評価関数に基づく評価値が最適化されるように前記余裕量を設定する処理を実行させる。

１・・・給湯システム
２・・・給湯機
３・・・貯湯タンク
４・・・施設
５、６、７Ａ、７Ｂ、８・・・センサ
９Ａ、９Ｂ、９Ｃ・・・配管
１０・・・制御システム
１１・・・データ取得部
１２・・・使用湯量推定部
１３・・・給湯需要予測部
１４・・・マージン設定部
１５・・・消費電力予測部
１６・・・貯湯シミュレーション部
１７・・・消費電力量補正部
１８・・・貯湯計画作成部
１９・・・制御部
１Ａ・・・記憶部
９００・・・コンピュータ
９０１・・・ＣＰＵ
９０２・・・主記憶装置
９０３・・・補助記憶装置
９０４・・・インタフェース

Claims (9)

1. 供給する物を貯蔵する貯蔵庫の貯蔵計画を作成する計画システムであって、
   前記物の需要予測に基づく需要量に余裕量を加えた貯蔵量を貯蔵する前記貯蔵計画を作成する貯蔵計画作成部と、
   前記余裕量を最適化する最適化部と、
   を備え、
   前記最適化部は、前記貯蔵計画に基づいて前記物の供給を行った場合の残貯蔵量に対する所定の評価関数に基づく評価値が最適化されるように前記余裕量を設定する、
   計画システム。
2. 前記需要予測と前記貯蔵計画に基づいて、前記貯蔵庫に前記物が貯蔵され、前記貯蔵庫から前記物が供給される動作をシミュレーションするシミュレーション部と、
   前記貯蔵計画作成部が、前記物の貯蔵に必要なエネルギーを最小化する前記貯蔵計画を作成する機能と、
   を更に備え、
   前記シミュレーション部は、所定の単位時間ごとに、前記単位時間における前記動作をシミュレーションするとともに、前記単位時間に必要となる前記エネルギーを計算し、
   前記最適化部は、前記単位時間において実際に前記エネルギーが使われた時間の割合を算出し、前記シミュレーション部が計算した単位時間ごとの前記エネルギーに前記時間の割合を乗じて、前記エネルギーを補正し、
   前記貯蔵計画作成部は、補正後の前記エネルギーに基づいて、前記エネルギーを最小化する前記貯蔵計画を作成する、
   請求項１に記載の計画システム。
3. 前記物は湯水であって、前記貯蔵計画作成部は、給湯システムが有する貯湯タンクの単位時間ごとの目標貯湯量を含む貯湯計画を作成し、
   前記最適化部は、前記目標貯湯量に含まれる前記余裕量を前記評価関数に基づいて最適化する、
   請求項１に記載の計画システム。
4. 前記最適化部は、前記余裕量の設定を行動とし、前記余裕量を加えて作成された前記貯湯計画に基づいて前記給湯システムを運転したときの残貯湯量を状態としたときの強化学習における報酬が最適化されるように、前記余裕量を設定する、
   請求項３に記載の計画システム。
5. 前記物は湯水であって、前記貯蔵計画作成部は、給湯システムにおける貯湯タンクの単位時間ごとの貯湯量を計画し、
   前記シミュレーション部は、前記単位時間ごとの湯沸かしに必要な消費電力量を計算し、
   前記最適化部は、前記シミュレーション部が計算した、前記単位時間ごとの消費電力量に前記時間の割合を乗じて、前記エネルギーの値を補正する、
   請求項２に記載の計画システム。
6. 前記最適化部は、前記単位時間に前記給湯システムが湯沸かしできる湯水の量を、前記単位時間の最初の時点における前記貯湯量に加算して前記単位時間の終了時点における前記貯湯量を計算し、前記最初の時点から前記終了時点まで一定の割合で、前記貯湯量が増加するとしたときに、前記貯湯量が、前記終了時点における目標貯湯量に達するまでの時間が前記単位時間に占める割合を計算し、その割合を前記時間の割合とする、
   請求項５に記載の計画システム。
7. 前記給湯システムへ供給される水の温度、外気温、前記湯水の設定温度を説明変数、前記水を沸き上げるのに必要な消費電力を目的変数とする消費電力予測モデルに基づいて、前記貯湯タンクへの湯水の供給に必要な消費電力を予測する消費電力予測部、
   をさらに備え、
   前記シミュレーション部は、前記シミュレーションにおいて、前記単位時間ごとの前記水の温度、前記外気温、前記設定温度を前記消費電力予測部に出力し、前記消費電力予測部は、前記消費電力予測モデルに基づいて前記消費電力を予測し、前記シミュレーション部は、予測された前記消費電力に基づいて、前記単位時間における消費電力量を計算する、
   請求項５又は請求項６に記載の計画システム。
8. コンピュータによって実行される供給する物を貯蔵する貯蔵庫の貯蔵計画を作成する計画方法であって、
   前記コンピュータが、前記物の需要予測に基づく需要量に余裕量を加えた貯蔵量を貯蔵する前記貯蔵計画を作成するステップと、
   前記コンピュータが、前記余裕量を最適化するステップと、
   を有し、
   前記最適化するステップでは、前記コンピュータが、前記貯蔵計画に基づいて前記物の供給を行った場合の残貯蔵量に対する所定の評価関数に基づく評価値が最適化されるように前記余裕量を設定する、
   計画方法。
9. コンピュータに、
   供給する物を貯蔵する貯蔵庫の貯蔵計画を作成する処理であって、
   前記物の需要予測に基づく需要量に余裕量を加えた貯蔵量を貯蔵する前記貯蔵計画を作成するステップと、
   前記余裕量を最適化するステップと、
   を有し、
   前記最適化するステップでは、前記貯蔵計画に基づいて前記物の供給を行った場合の残貯蔵量に対する所定の評価関数に基づく評価値が最適化されるように前記余裕量を設定する処理、
   を実行させるプログラム。

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