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技術 建物の消費電力予測システム、蓄電装置の制御システム、及び蓄電装置の制御方法

出願人 積水化学工業株式会社
発明者 桑原邦寿
出願日 2016年6月7日 (4年5ヶ月経過) 出願番号 2016-113792
公開日 2017年4月20日 (3年7ヶ月経過) 公開番号 2017-077151
状態 特許登録済
技術分野 電池等の充放電回路 交流の給配電 光起電力装置 特定用途計算機
主要キーワード 運転パターンデータ 消費電力履歴 端末モニタ 長期休暇 照明スタンド 汎用機器 使用部材 気象実績
関連する未来課題
重要な関連分野

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図面 (15)

課題

気象条件によって時間別の消費電力が大きく左右される負荷を考慮して、より正確な時間毎の消費電力を予測することができる建物の消費電力予測システムを提供する。

解決手段

建物としての住宅H1,・・・,HXの時間毎の消費電力を予測する建物の消費電力予測システムであって、消費電力が負荷別に複数のカテゴリーに分けられており、一部のカテゴリーの時間毎の消費電力を気象予報データに基づいて予測し、その他のカテゴリーの時間毎の消費電力を過去の履歴データに基づいて予測し、これらを合計して住宅H1,・・・,HXの時間毎の消費電力を予測する消費電力予測手段611を備えた構成とされている。

概要

背景

従来から、HEMS(Home Energy Management System)などの分野で、翌日の消費電力予測する場合、過去の履歴から電力消費する負荷の時間別の消費電力を合計し、予測することが通常なされていた(特許文献1等を参照)。

概要

気象条件によって時間別の消費電力が大きく左右される負荷を考慮して、より正確な時間毎の消費電力を予測することができる建物の消費電力予測システムを提供する。建物としての住宅H1,・・・,HXの時間毎の消費電力を予測する建物の消費電力予測システムであって、消費電力が負荷別に複数のカテゴリーに分けられており、一部のカテゴリーの時間毎の消費電力を気象予報データに基づいて予測し、その他のカテゴリーの時間毎の消費電力を過去の履歴データに基づいて予測し、これらを合計して住宅H1,・・・,HXの時間毎の消費電力を予測する消費電力予測手段611を備えた構成とされている。

目的

本発明は、時間別の消費電力が大きく左右される負荷を考慮して、より正確な時間毎の消費電力および発電電力を予測することができる、建物の消費電力予測システム、及びこの消費電力予測システムを備えた蓄電装置の制御システムと、建物の消費電力予測方法、及びこの消費電力予測方法を用いた蓄電装置の制御方法を提供する

効果

実績

技術文献被引用数
0件
牽制数
0件

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請求項1

建物時間毎消費電力予測する建物の消費電力予測システムであって、消費電力が負荷別に複数のカテゴリーに分けられており、少なくとも一部のカテゴリーの時間毎の消費電力を気象予報データに基づいて予測し、その他のカテゴリーの時間毎の消費電力を過去の履歴データに基づいて予測し、これらを合計して前記建物の時間毎の消費電力を予測する消費電力予測手段を備えていることを特徴とする建物の消費電力予測システム。

請求項2

前記消費電力の負荷別の複数のカテゴリーとは、空調負荷給湯負荷、及びその他の負荷であり、前記空調負荷及び前記給湯負荷の少なくとも一方の時間毎の消費電力を気象予報データに基づいて予測し、残りの負荷の時間毎の消費電力を過去の履歴データによって予測することを特徴とする請求項1に記載の建物の消費電力予測システム。

請求項3

前記空調負荷及び前記給湯負荷の少なくとも一方の運転パターンを気象予報データに対応づけて記憶した運転パターン記憶手段を備え、前記運転パターンから前記空調負荷及び前記給湯負荷の少なくとも一方の時間毎の消費電力が、前記消費電力予測手段によって予測されることを特徴とする請求項2に記載の建物の消費電力予測システム。

請求項4

太陽光発電装置及び蓄電装置を備えた蓄電装置の制御システムであって、請求項1乃至3のいずれか1項に記載の建物の消費電力予測システムと、気象予報データに基づいて前記太陽光発電装置の時間毎の発電電力を予測する発電電力予測手段とを備え、前記消費電力予測手段により予測された前記建物の時間毎の消費電力と、前記発電電力予測手段により予測された前記太陽光発電装置による時間毎の発電電力との関係から、前記蓄電装置の充放電を制御することを特徴とする蓄電装置の制御システム。

請求項5

太陽光発電装置及び蓄電装置を備えた建物における蓄電装置の制御システムであって、前記建物の時間毎の消費電力を、空調負荷、給湯負荷、及びその他の負荷のカテゴリーに分け、各カテゴリーの時間毎の消費電力を過去の履歴データに基づいて予測し、これらを合計して前記建物の時間毎の消費電力を予測する消費電力予測手段と、気象予報データと、気象実績データと、発電量の過去の履歴とに基づいて前記太陽光発電装置の時間毎の発電電力を予測する発電電力予測手段と、を備え、前記消費電力予測手段により予測された前記建物の時間毎の消費電力と、前記発電電力予測手段により予測された前記太陽光発電装置による時間毎の発電電力との関係から、前記蓄電装置の充放電を制御することを特徴とする蓄電装置の制御システム。

請求項6

太陽光発電装置及び蓄電装置を備えた建物における蓄電装置の制御方法であって、前記建物の消費電力を、空調負荷、給湯負荷、及びその他の負荷のカテゴリーに分け、前記空調負荷及び前記給湯負荷の少なくとも一方の時間毎の消費電力を気象予報データに基づいて予測するとともに、この気象予報データに基づく予測では、前記負荷の運転パターンを前記気象予報データに対応づけて記憶しておき、前記運転パターンから前記時間毎の消費電力を予測し、残りの負荷の時間毎の消費電力を過去の履歴データによって予測し、これらの予測した消費電力を合計して前記建物の時間毎の消費電力を予測し、前記気象予報データに基づいて前記太陽光発電装置の時間毎の発電電力を予測し、前記予測した前記建物の時間毎の消費電力と、前記気象予報データに基づいて予測した前記太陽光発電装置による時間毎の発電電力との関係から、前記蓄電装置の充放電を制御することを特徴とする蓄電装置の制御方法。

技術分野

0001

本発明は、建物消費電力予測システム、この消費電力予測システムを備えた蓄電装置の制御システム、及び蓄電装置の制御方法に関するものである。

背景技術

0002

従来から、HEMS(Home Energy Management System)などの分野で、翌日の消費電力を予測する場合、過去の履歴から電力消費する負荷の時間別の消費電力を合計し、予測することが通常なされていた(特許文献1等を参照)。

先行技術

0003

特開2015−53810号公報

発明が解決しようとする課題

0004

しかしながら、上記した特許文献1をはじめとした従来の技術では、電力を消費する負荷の時間別の消費電力や発電量は、気温などの気象条件等も無視できないものもあり、その予測が予想以上に正確性を欠く場合があった。

0005

そこで、本発明は、時間別の消費電力が大きく左右される負荷を考慮して、より正確な時間毎の消費電力および発電電力を予測することができる、建物の消費電力予測システム、及びこの消費電力予測システムを備えた蓄電装置の制御システムと、建物の消費電力予測方法、及びこの消費電力予測方法を用いた蓄電装置の制御方法を提供することを目的としている。

課題を解決するための手段

0006

前記目的を達成するために、本発明の建物の消費電力予測システムは、建物の時間毎の消費電力を予測する建物の消費電力予測システムであって、消費電力が負荷別に複数のカテゴリーに分けられており、少なくとも一部のカテゴリーの時間毎の消費電力を気象予報データに基づいて予測し、その他のカテゴリーの時間毎の消費電力を過去の履歴データに基づいて予測し、これらを合計して前記建物の時間毎の消費電力を予測する消費電力予測手段を備えていることを特徴とする。

0007

ここで、前記消費電力の負荷別の複数のカテゴリーとは、空調負荷給湯負荷、及びその他の負荷であり、前記空調負荷及び前記給湯負荷の少なくとも一方の時間毎の消費電力を気象予報データに基づいて予測し、残りの負荷の時間毎の消費電力を過去の履歴データによって予測するとよい。

0008

また、前記空調負荷及び前記給湯負荷の少なくとも一方の運転パターンを気象予報データに対応づけて記憶した運転パターン記憶手段を備え、前記運転パターンから前記空調負荷及び前記給湯負荷の少なくとも一方の時間毎の消費電力が、前記消費電力予測手段によって予測されるとよい。

0009

本発明の蓄電装置の制御システムは、太陽光発電装置及び蓄電装置を備えた蓄電装置の制御システムであって、上記した本発明の建物の消費電力予測システムと、気象予報データに基づいて前記太陽光発電装置の時間毎の発電電力を予測する発電電力予測手段とを備え、前記消費電力予測手段により予測された前記建物の時間毎の消費電力と、前記発電電力予測手段により予測された前記太陽光発電装置による時間毎の発電電力との関係から、前記蓄電装置の充放電を制御することを特徴とする。

0010

また、本発明の蓄電装置の制御システムは、太陽光発電装置及び蓄電装置を備えた建物における蓄電装置の制御システムであって、前記建物の時間毎の消費電力を、空調負荷、給湯負荷、及びその他の負荷のカテゴリーに分け、各カテゴリーの時間毎の消費電力を過去の履歴データに基づいて予測し、これらを合計して前記建物の時間毎の消費電力を予測する消費電力予測手段と、気象予報データと、気象実績データと、発電量の過去の履歴とに基づいて前記太陽光発電装置の時間毎の発電電力を予測する発電電力予測手段と、を備え、前記消費電力予測手段により予測された前記建物の時間毎の消費電力と、前記発電電力予測手段により予測された前記太陽光発電装置による時間毎の発電電力との関係から、前記蓄電装置の充放電を制御することを特徴とする。

0011

本発明の蓄電装置の制御方法は、太陽光発電装置及び蓄電装置を備えた建物における蓄電装置の制御方法であって、前記建物の消費電力を、空調負荷、給湯負荷、及びその他の負荷のカテゴリーに分け、前記空調負荷及び前記給湯負荷の少なくとも一方の時間毎の消費電力を気象予報データに基づいて予測するとともに、この気象予報データに基づく予測では、前記負荷の運転パターンを前記気象予報データに対応づけて記憶しておき、前記運転パターンから前記時間毎の消費電力を予測し、残りの負荷の時間毎の消費電力を過去の履歴データによって予測し、これらの予測した消費電力を合計して前記建物の時間毎の消費電力を予測し、前記気象予報データに基づいて前記太陽光発電装置の時間毎の発電電力を予測し、前記予測した前記建物の時間毎の消費電力と、前記気象予報データに基づいて予測した前記太陽光発電装置による時間毎の発電電力との関係から、前記蓄電装置の充放電を制御することを特徴とする。

発明の効果

0012

このような本発明の建物の消費電力予測システムは、建物の時間毎の消費電力を予測する建物の消費電力予測システムであって、消費電力が負荷別に複数のカテゴリーに分けられており、少なくとも一部のカテゴリーの時間毎の消費電力を気象予報データに基づいて予測し、その他のカテゴリーの時間毎の消費電力を過去の履歴データに基づいて予測し、これらを合計して建物の時間毎の消費電力を予測する消費電力予測手段を備えた構成とされている。

0013

上記した構成なので、気温などの気象条件によって時間別の消費電力が大きく左右されるカテゴリーに分けられた負荷の消費電力は、気象予報データに基づいて予測するため、より正確な時間毎の消費電力を予測することができる。
ここで、消費電力の負荷別の複数のカテゴリーとは、空調負荷、給湯負荷、及びその他の負荷であり、空調負荷及び給湯負荷の少なくとも一方の時間毎の消費電力を気象予報データに基づいて予測し、残りの負荷の時間毎の消費電力を過去の履歴データによって予測する場合は、気温などの気象条件によって時間別の消費電力が大きく左右される空調負荷及び給湯負荷の少なくとも一方をカテゴリー分けするので、具体的に、より正確な時間毎の消費電力を予測することができる。

0014

また、空調負荷及び給湯負荷の少なくとも一方の運転パターンを気象予報データに対応づけて記憶した運転パターン記憶手段を備え、運転パターンから空調負荷及び給湯負荷の少なくとも一方の時間毎の消費電力が、消費電力予測手段によって予測される場合は、空調負荷及び給湯負荷の少なくとも一方の運転パターンを気象予報データに対応づけて記憶しておくので、気温などの気象条件によって時間別の消費電力が大きく左右される空調負荷及び給湯負荷の少なくとも一方のより正確な時間毎の消費電力を簡易に予測することができる。

0015

このような本発明の蓄電装置の制御システムは、太陽光発電装置及び蓄電装置を備えた蓄電装置の制御システムであって、上記した本発明の建物の消費電力予測システムと、気象予報データに基づいて太陽光発電装置の時間毎の発電電力を予測する発電電力予測手段とを備え、消費電力予測手段により予測された建物の時間毎の消費電力と、発電電力予測手段により予測された太陽光発電装置による時間毎の発電電力との関係から、蓄電装置の充放電を制御する構成とされている。

0016

上記した構成なので、より正確な時間毎の消費電力を予測することができ、より正確な時間毎の発電電力を予測することができるため、より正確に蓄電装置の充放電を制御することができる。

0017

また、本発明の蓄電装置の制御システムは、前記建物の時間毎の消費電力を、空調負荷、給湯負荷、及びその他の負荷のカテゴリーに分け、各カテゴリーの時間毎の消費電力を過去の履歴データに基づいて予測し、これらを合計して前記建物の時間毎の消費電力を予測する消費電力予測手段と、気象予報データと、気象実績データと、発電量の過去の履歴とに基づいて前記太陽光発電装置の時間毎の発電電力を予測する発電電力予測手段と、を備え、前記消費電力予測手段により予測された前記建物の時間毎の消費電力と、前記発電電力予測手段により予測された前記太陽光発電装置による時間毎の発電電力との関係から、前記蓄電装置の充放電を制御する。

0018

上記のように、建物毎の時間毎の消費電力を、その人員構成や生活スタイルにより、時間毎、曜日毎季節毎などに大きく左右される、空調負荷、給湯負荷、その他の負荷にカテゴリー分けし、その履歴に基づいて消費電力を予測するので、建物毎に、より正確な時間毎の消費電力予測が可能となる。
さらに、発電電力の予測は、発電電力が大きく左右される日射に関する気象予報データと、気象予測データと、過去の履歴に基づいて予測するため、それらのいずれか1つに基づいて予測するものと比較して、より正確な時間毎の消費電力予測が可能となる。
よって、これらの予測値に基づいて、より正確に蓄電装置の充放電を制御することができる。

0019

このような本発明の蓄電装置の制御方法は、太陽光発電装置及び蓄電装置を備えた蓄電装置の制御方法であって、上記した本発明の建物の消費電力予測方法により予測した建物の時間毎の消費電力と、気象予報データに基づいて予測した太陽光発電装置による時間毎の発電電力との関係から、蓄電装置の充放電を制御する構成とされている。

0020

上記した構成なので、より正確な時間毎の消費電力を予測することができ、より正確な時間毎の発電電力を予測することができるため、より正確に蓄電装置の充放電を制御することができる。

図面の簡単な説明

0021

実施例1の蓄電装置の制御システムの全体構成を摸式的に説明するための説明図である。
実施例1の蓄電装置の制御システムの概略構成を説明するための説明図である。
実施例1の各時間帯における電力価格料金体系を示す説明図である。
実施例1の建物の消費電力予測システムの流れを示すフロー図である。
実施例1の建物の消費電力予測システムのより詳細な流れを示すフロー図である。
実施例1において予測した住宅H1の消費電力量及び発電電力量との関係を示すグラフである。
実施例1の蓄電装置の制御システムの処理の流れを示すフロー図である。
実施例1の表示モニタ表示結果の一例を示した図である。
実施例1における気象予報データに対応付けて記憶された給湯運転パターンの一例を示す図である。
実施例1における気象予報データに対応付けて記憶された空調運転パターンの一例を示す図である。
実施例2の蓄電装置の制御システムの処理の流れを示すフローチャートである。
実施例3の蓄電装置の制御システムの処理の流れを示すフローチャートである。
実施例4の蓄電装置の制御システムの処理の流れを示すフローチャートである。
時間帯に応じた電力価格の料金体系の他の例を示す説明図である。

0022

以下、本発明を実施するための形態を、図面に示す実施例に基づいて説明する。

0023

先ず、実施例1の構成について説明する。
図1は、実施例1の蓄電装置の制御システムの全体構成を摸式的に示している。

0024

この実施例1の蓄電装置の制御システムによって制御される建物としての住宅H1,・・・,HXは、電力会社の発電所地域毎に設置されたコンジェネレーション設備などの系統電力から電力の供給を受けるための電力網としての系統電力網に接続されている。

0025

また、これらの住宅H1,・・・,HXは、太陽光発電装置としての太陽電池パネル1と、電力を一時的に蓄えておく蓄電装置としての蓄電池2とを備えている。さらに、これらの住宅H1,・・・,HXは、インターネットなどの通信網Nに繋がっている。そして、同じく通信網Nに接続された外部の管理サーバ5との間で、計測値演算処理結果などのデータの送受信制御信号の送受信などが行われる。

0026

図2は、図1に摸式的に示した蓄電装置の制御システムの詳細が分かり易いように、住宅側H1と管理サーバ5側とに配置される概略構成を示している。

0027

処理対象となる住宅H1は、太陽電池パネル1と、蓄電池2と、太陽電池パネル1の時間毎の発電電力及び住宅H1の時間毎の消費電力を計測する計測手段3と、表示装置としての表示モニタ4とを主に備えている。

0028

住宅H1に設置された太陽電池パネル1は、太陽光を、太陽電池を利用することによって、電力に変換して発電をおこなう装置である。

0029

この太陽電池パネル1は、太陽光を受けることができる時間帯のみ電力を供給することが可能な装置である。また、太陽電池パネル1によって発電された直流電力は、通常、図示を省略したパワーコンディショナによって交流電力に変換されて使用される。なお、この住宅H1に設置された太陽電池パネル1の発電電力の容量などの仕様については、管理サーバ5側の後述する邸情報データベース51に記憶されている。

0030

一方、蓄電池2も、太陽電池パネル1と同様に、図示省略のパワーコンディショナに接続されて、充放電の制御がなされる。例えば、蓄電池2には、系統電力網から供給される深夜電力などの電力価格が安い電力を充電する。この蓄電池2の蓄電電力の容量や定格出力などの仕様も、管理サーバ5側の後述する邸情報データベース51に記憶されている。

0031

また、住宅H1には、分電盤を通して電力が供給され、それを消費する様々な負荷が設置されている。例えば、エアコンディショナーなどの空調装置給湯装置照明スタンドシーリングライトなどの照明装置冷蔵庫テレビなどの家電装置などが電力を消費する負荷となる。

0032

また、電気自動車プラグインハイブリッド車は、走行させるために充電をおこなう場合は、負荷となり、住宅H1の負荷のために放電させる場合は、蓄電池2と同様に、蓄電装置となる。

0033

ここで、計測手段3では、住宅H1に設置された太陽電池パネル1によって実際に発電された発電電力が計測される。また、住宅H1に設置された負荷によって消費された消費電力も計測される。

0034

この計測手段3による計測は、秒単位、分単位、時間単位などの任意の間隔で時間毎におこなうことができる。そして、計測手段3によって計測された計測値のデータは、管理サーバ5側の後述する消費電力履歴データベース52に記憶される。

0035

ここで、消費電力履歴データベース52に記憶される消費電力の履歴は、気温などの気象条件に影響を受け易い空調装置などの空調負荷及び給湯装置などの給湯負荷の消費電力と、気温などの気象条件に影響を受け難いその他の負荷の消費電力とを負荷別にカテゴリー分けして記憶しておく。

0036

なお、表示モニタ4には、計測手段3で計測された計測値や、管理サーバ5側の後述する充放電待機開始時刻決定手段63による判定結果などを表示させる。この表示モニタ4には、専用の端末モニタを用いてもよいし、パーソナルコンピュータなどの汎用機器画面などを用いてもよい。

0037

そして、住宅H1と通信網Nを介して接続される管理サーバ5側には、通信手段としての通信部71と、各種制御をおこなう制御部6と、記憶手段としての各種データベース51,52,53,54,55とが主に備えられている。

0038

通信部71は、住宅H1から送信されてくる各種設備の仕様、計測値、処理要求などを、管理サーバ5の制御部6に流すとともに、各種データベース51,52,53,54,55に記憶されたデータ、制御部6でおこなわれた演算処理結果、更新プログラムなどを住宅H1に向けて流す機能を有している。

0039

また、制御部6を通してデータの読み書きがおこなわれる記憶手段には、邸情報データベース51、消費電力履歴データベース52、電力価格データベース53、気象予報データベース54、運転パターンデータベース55などの各種データベースが存在する。

0040

邸情報データベース51には、各住宅H1,・・・,HXのコード(識別番号)、その邸コードに関連付けられた住所建築年、断熱性能間取り電気配線使用部材、太陽電池パネル1の仕様(発電電力の容量)、蓄電池2の仕様(蓄電電力の容量、定格出力)などの情報が記憶されている。

0041

消費電力履歴データベース52には、各住宅H1,・・・,HXで計測されて通信部71を介して管理サーバ5が受信した計測値のデータが記憶される。この計測値は、邸コードに関連付けて記憶させることで、いずれの住宅H1,・・・,HXで計測された結果であるかを識別させることができる。

0042

さらに、この消費電力履歴データベース52に記憶される消費電力の履歴は、上述したように、気温などの気象条件に影響を受け易い空調装置などの空調負荷及び給湯装置などの給湯負荷の消費電力と、気温などの気象条件に影響を受け難いその他の負荷の消費電力とを負荷別にカテゴリー分けして記憶しておく。

0043

電力価格記憶手段としての電力価格データベース53には、系統電力を供給する電力会社等が設定する一日の時間によって変化する電力価格(住人側から見て買電価格)に関する情報が記憶されている。

0044

例えば、図3に示したように、この実施例1での料金体系では、7時(第1時刻)以降10時の前までのの中価格帯、10時(第2時刻)以降17時の前までの昼間の高価格帯、17時以降23時の前までの晩の中価格帯、23時(第3時刻)以降翌日の7時(第1時刻)の前までの夜間の低価格帯という3種類の電力価格が設定されている。

0045

すなわち、電力価格データベース53には、電力価格が切り替わる時刻と、各時間帯の電力価格が記憶されている。また、電力価格データベース53には、太陽電池パネル1で発電した電力を電力会社等が買い取る買取価格(住人側から見て売電価格)も記憶されている。

0046

気象予報データベース54には、気象庁気象予報会社等の図示省略のサーバから通信網Nを介して受信した住宅H1,・・・,HXが立地する全国各地の気温や日射量などの翌日の気象予報データが記憶されている。

0047

運転パターン記憶手段としての運転パターンデータベース55には、住宅H1,・・・,HXに設置された空調負荷である空調装置や給湯負荷である給湯装置の様々な運転パターンが、気象予報データに対応付けて記憶されている。

0048

気象予報データに対応付けて記憶された運転パターンの一例を図9A図9Bに示す。図9Aは、給湯運転パターンの一例を示しており、このように、1℃刻みの外気温度に関連付けて、1時間毎の給湯運転による消費電力が記憶されている。また、図9Bは、空調運転パターンの一例を示しており、給湯運転パターンと同様に、1℃刻みの外気温度に関連付けて、1時間毎の空調運転による消費電力が記憶されている。ここで、外気温度は、実際の電力消費が行われた前日の気象予報データとしてもよいし、当日の同時間帯の実際の気象データによる外気温としてもよい。

0049

そして、制御部6には、消費電力予測手段611と、発電電力予測手段612と、比較手段62と、充放電待機開始時刻決定手段63とが設けられている。この制御部6に設けられる構成が、この実施例1の蓄電装置の制御システムの主要な構成となる。

0050

消費電力予測手段611は、蓄電池2の最適な充放電待機開始時刻を決めたい日の住宅H1の時間毎の消費電力を予測する手段である。例えば、前日に翌日の住宅H1の時間毎の消費電力を予測することができる。この消費電力予測手段611は、気温などの気象条件に影響を受け易い空調負荷及び給湯負荷の時間毎の消費電力は、気象予報データに基づいて予測し、気温などの気象条件に影響を受け難いその他の負荷の時間毎の消費電力については、過去の履歴データに基づいて予測し、これらを合計して、住宅H1の時間毎の消費電力を予測するものである。

0051

具体的には、図4に示したように、空調負荷及び給湯負荷の時間毎の消費電力を予測するにあたっては、気象予報データベース54に記憶された気温などの翌日の気象予報データを参照し(ステップS1A)、対応する運転パターンデータを参照し(ステップS1B)、消費電力予測手段611により、時間毎の消費電力を予測する(ステップS2)。その他の負荷の時間毎の消費電力を予測するにあたっては、消費電力履歴データベース52にカテゴリー分けして記憶された過去の履歴データを参照し(ステップS1C)、消費電力予測手段611により、時間毎の消費電力を予測する(ステップS2)。そして、これらを合計して、住宅H1の時間毎の消費電力を予測する。

0052

より詳細には、図5に示したように、気象予報データベース54に記憶された気象予報データのうちの日射量のデータを参照し、後述する発電電力予測手段612によって太陽電池パネル1による発電電力の予測値Zを予測する(ステップS100)。それとともに、気象予報データベース54に記憶された気象予報データのうちの気温を参照し、対応する運転パターンデータベース55内の空調運転パターンを選択し(ステップS200)、消費電力予測手段611によって空調負荷の消費電力の予測値A1を予測する(ステップS201)。例えば、暖房運転をおこなう際、朝の気温が低いと予測される場合には、予暖運転が長い空調運転パターンを選択する。さらに、消費電力履歴データベース52にカテゴリー分けして記憶された消費電力の履歴データの中から対応する空調・給湯負荷以外のその他の負荷のデータを消費電力予測手段611によって抽出して、その他の負荷の消費電力の予測値C1を予測する(ステップS300)。

0053

続いて、発電電力の予測値Zから上記の消費電力の予測値A1,C1を減じて余剰電力の予測値Z−A1−C1を予測し(ステップS400)、これを参照し、対応する運転パターンデータベース55内の給湯運転パターンを選択し(ステップS401)、消費電力予測手段611によって給湯負荷の消費電力の予測値B1を予測する(ステップS402)。例えば、余剰電力が大きいと予測される場合は、この余剰電力を利用して昼間に湯沸しを行い、深夜電力による湯沸しを少なくするような給湯運転パターンを選択する。

0054

そして、消費電力予測手段611で合計して得られた住宅H1の消費電力の予測値(合計)A1+B1+C1を予測し(ステップS500)、これに基づいて、後述するように、蓄電池2の充放電待機開始時刻を決定する(ステップS600)。

0055

すなわち、この実施例1の蓄電装置の制御システムは、このような実施例の建物の消費電力予測システム及び方法を用いることに特長を有する。

0056

発電電力予測手段612は、蓄電池2の最適な充放電待機開始時刻を決めたい日の太陽電池パネル1の時間毎の発電電力を予測する手段である。例えば、前日に翌日の住宅H1の時間毎の発電電力を予測することができる。

0057

具体的には、太陽電池パネル1の時間毎の発電電力を予測するにあたっては、気象予報データベース54に記憶された日射量などの翌日の気象予報データを参照し、発電電力予測手段612により、住宅H1の時間毎の発電電力を予測する。

0058

一方、蓄電池2の放電可能な電力量は、設定放電可能電力量として設定することができる。例えば、蓄電池2内に蓄電された電力を全て使い切ると寿命が短くなることが知られているので、97%を設定放電可能電力量としたり、急な停電などに備えて70%を設定放電可能電力量としたりすることができる。

0059

そして、予測された住宅(建物)H1の消費電力量及び発電電力量と、蓄電池2の設定放電可能電力量Xとの比較を、比較手段62によっておこない、蓄電池2の充放電(特に放電)の制御をする。

0060

次に、これらの構成に基づいて実施される実施例1の蓄電装置の制御システムについてより詳細に説明する。なお、図6は、実施例1において予測した住宅H1の消費電力量及び発電電力量との関係を示すグラフであり、図7は、実施例1の蓄電装置の制御システムの処理の流れを示すフロー図である。なお、設定放電可能電力量Xは、便宜的に100%として説明する。

0061

まず、図6中のA,B,Cの面積で示される、中価格帯及び高価格帯の系統電力網又は蓄電池2からの供給が必要な電力量を算出する。

0062

すなわち、消費電力量が発電電力量を上回る場合は、系統電力網又は蓄電池2から電力の供給を受ける必要があるので、その電力量が各時間帯の必要電力量A,B,Cとなる。各必要電力量A,B,Cは、消費電力量から発電電力量を減算して時間帯中の積算をすることによって算出することができる。

0063

ここで、朝必要電力量Aは、夜間よりも電力が上がる7時(第1時刻)以降10時(第2時刻)の前までの時間帯(中価格帯)における供給が必要な電力量を示している。また、昼必要電力量Bは、一日の中で最も電力価格が高い10時(第2時刻)以降17時の前までの昼間の時間帯(高価格帯)における供給が必要な電力量を示している。

0064

さらに、晩必要電力量Cは、昼間よりも電力価格が下がる17時以降23時(第3時刻)の前までの晩の時間帯(中価格帯)における必要な電力量を示している。ここまでの演算が、図7のステップS11の段階に該当する。

0065

続いて、比較手段62によって、設定放電可能電力量Xと昼間及び晩の必要電力量B,Cとの比較をおこなう(ステップS12)。すなわち、比較手段62では、電力価格が最も高い昼間の時間帯の昼必要電力量Bと、それに続く晩の時間帯の晩必要電力量Cとの合計を、高価格時必要電力量(B+C)として設定放電可能電力量Xと比較する。

0066

この比較の結果、設定放電可能電力量Xでは、高価格時必要電力量(B+C)の供給しかできない(B+C≧X)と判定された場合は、充放電待機開始時刻決定手段63により、高価格帯に切り替わる10時(第3時刻)を放電待機開始時刻として決定する(ステップS15)。

0067

これに対して、設定放電可能電力量Xが高価格時必要電力量(B+C)を上回っている(B+C<X)と判定された場合は、比較手段62によって、設定放電可能電力量Xから高価格時必要電力量(B+C)を減算した余裕放電電力量Yを算出する(ステップS13)。

0068

そして、ステップS14では、朝の時間帯の朝必要電力量Aを中価格時必要電力量として余裕放電電力量Yと比較する。この比較の結果、余裕放電電力量Yでは中価格時必要電力量(朝必要電力量A)の供給しかできない(A≧Y)と判定された場合は、充放電待機開始時刻決定手段63により、中価格帯である7時(第1時刻)以降10時(第2時刻)の前までのいずれかの時刻を放電待機開始時刻として決定する(ステップS16)。このステップS16では8時から9時を放電待機開始時刻として決定している。

0069

これに対して、余裕放電電力量Yが中価格時必要電力量(朝必要電力量A)を上回っている(A<Y)と判定された場合は、充放電待機開始時刻決定手段63により、中価格帯に切り替わる7時(第1時刻)を放電待機開始時刻として決定する(ステップS17)。
また、蓄電池2の充電についても、比較手段62において、図6に示すように、発電電力量が消費電力量を上回ると予測される時間帯が生じると判断された場合、充放電待機開始時刻決定手段63は、この昼間の時間帯に充電を行い、その分、前述の深夜の充電量を減らすよう充電開始時刻を決定することができる。

0070

なお、図8は、表示モニタ4の表示結果の一例を示した図である。この表示結果では、放電待機開始時刻が10時(第2時刻)となったことが分かる。また、システムの稼働状態が自動であることも表示している。

0071

次に、実施例1の作用効果について説明する。
このような実施例1の建物の消費電力予測システムは、建物としての住宅H1,・・・,HXの時間毎の消費電力を予測する建物の消費電力予測システムであって、消費電力が負荷別に複数のカテゴリーに分けられており、一部のカテゴリーの時間毎の消費電力を気象予報データに基づいて予測し、その他のカテゴリーの時間毎の消費電力を過去の履歴データに基づいて予測し、これらを合計して住宅H1,・・・,HXの時間毎の消費電力を予測する消費電力予測手段611を備えた構成とされている。

0072

上記した構成なので、実施例1の建物の消費電力予測システム及び方法によれば、気温などの気象条件によって時間別の消費電力が大きく左右されるカテゴリーに分けられた負荷の消費電力は、気象予報データに基づいて予測するため、より正確な時間毎の消費電力を予測することができる。
ここで、消費電力の負荷別の複数のカテゴリーとは、空調負荷、給湯負荷、及びその他の負荷であり、空調負荷及び給湯負荷の時間毎の消費電力を気象予報データに基づいて予測し、残りの負荷の時間毎の消費電力を過去の履歴データによって予測する。

0073

このため、気温などの気象条件によって時間別の消費電力が大きく左右される空調負荷及び給湯負荷をカテゴリー分けするので、具体的に、より正確な時間毎の消費電力を予測することができる。

0074

また、空調負荷及び給湯負荷の運転パターンを気象予報データに対応づけて記憶した運転パターン記憶手段としての運転パターンデータベース55を備え、運転パターンから空調負荷及び給湯負荷の時間毎の消費電力が、消費電力予測手段611によって予測される。 このため、空調負荷及び給湯負荷の運転パターンを気象予報データに対応づけて記憶しておくので、気温などの気象条件によって時間別の消費電力が大きく左右される空調負荷及び給湯負荷のより正確な時間毎の消費電力を簡易に予測することができる。

0075

このような実施例1の蓄電装置の制御システムは、太陽光発電装置としての太陽電池パネル1及び蓄電装置としての蓄電池2を備えた蓄電装置の制御システムであって、上記した実施例1の建物の消費電力予測システムと、気象予報データに基づいて太陽電池パネル1の時間毎の発電電力を予測する発電電力予測手段612とを備え、消費電力予測手段611により予測された建物の時間毎の消費電力と、発電電力予測手段612により予測された太陽電池パネル1による時間毎の発電電力との関係から、蓄電池2の充放電を制御する構成とされている。

0076

上記した構成なので、実施例1の蓄電装置の制御システム及び方法によれば、より正確な時間毎の消費電力を予測することができ、より正確な時間毎の発電電力を予測することができるため、より正確に蓄電装置としての蓄電池2の充放電を制御することができる。

0077

ここで、第1時刻以降第2時刻の前までの中価格帯と、第2時刻以降第3時刻の前までの高価格帯と、第3時刻以降翌日の第1時刻の前までの低価格帯と電力価格が異なっており、これらの切り替わり時刻が記憶された電力価格記憶手段としての電力価格データベース53と、高価格帯の消費電力量から発電電力量を減算した高価格時必要電力量(B+C)と蓄電装置としての蓄電池2の設定された設定放電可能電力量Xとを比較する比較手段62と、比較手段62によって高価格時必要電力量(B+C)が設定放電可能電力量X以上と算定された場合に第2時刻を、蓄電池2の放電待機開始時刻とし、高価格時必要電力量(B+C)が設定放電可能電力量X未満と算定された場合には第1時刻以降第2時刻の前までのいずれかの時刻を蓄電池2の放電待機開始時刻とする充放電待機開始時刻決定手段63とを備えている。

0078

このため、減算処理によって算出された電力価格が高い時間帯の高価格時必要電力量(B+C)と蓄電装置としての蓄電池2の設定放電可能電力量Xとを比較して、設定放電可能電力量Xに余りが出るときに放電待機開始時刻を早めるので、減算という少ない演算負荷で、蓄電池2の設定放電可能電力量Xを最大限に利用することができるという有効活用に導くことができる。

0079

次に、実施例2の蓄電装置の制御システムについて説明する。なお、実施例2について説明するにあたり、実施例1と相違する構成および作用を説明し、実施例1と共通する構成および作用については説明を省略する。

0080

実施例2は、発電電力の予測処理および消費電力の予測処理が実施例1と異なる。
図10は、実施例2の蓄電装置の制御システムの処理の流れを示すフローチャートである。

0081

ステップS100bでは、気象実績データとデータベースに記憶された発電量データの発電量履歴を参照し、回帰式を作成し、気象予報データの値を代入することで、発電電力の予測値Zを算出する。なお、この発電電力の予測値Zは、予め設定された時間単位(例えば、1時間単位であるが、この単位はこれに限定されない)毎に求める。

0082

なお、気象予報データは、翌日の予報データである。また、気象実績データは、過去の同日、あるいは同日を含む数日を平均した過去の設定時間毎のデータである。また、発電量履歴は、過去の同日、あるいは同日を含む数日を平均した過去の設定時間毎の実際のデータである。なお、気象実績データは、例えば、気象予報データベース54に保存してもよいし、別途、専用のデータベースを設けてもよい。また、発電量履歴についても、邸情報データベース51に保存してもよいし、別途、専用のデータベースに保存してもよい。

0083

ステップS201bでは、過去の空調消費電力量の履歴を参照して、空調負荷消費電力の予測値A1を算出する。ここで、空調消費電力量の履歴は、過去の同日、あるいは、同日を含むその近傍の数日の平均値、あるいは、同曜日の設定時間毎のデータを参照する。説明を加えると、空調負荷の消費電力は、住人の生活パターンに依存する。すなわち、住人が在宅であるか不在であるかで空調負荷の消費電力が異なる。また、在宅時であっても住人により空調負荷の使用パターンが異なる。空調負荷の時間毎の使用量は、このような住人の在宅、不在(消費電力)や住人の生活パターンに応じて、一定の傾向がみられる。例えば、消費電力は、住人の通勤通学に応じた在宅、不在の時間帯、曜日に依存する。また、子供、学生など通学では、休みなどの長期休暇の期間によっても消費電力に一定の傾向が生じる。

0084

このような、住人の在宅、不在の違いや使用パターンの違いによる空調負荷の消費電力の違いは、過去の履歴に現れるため、空調負荷消費電力の予測において、過去の設定時間毎の履歴を参照することは有効である。

0085

ステップS401bでは、過去の給湯負荷消費電力量の履歴を参照して、給湯負荷消費電力の予測値B1を算出する。ここで、給湯負荷消費電力量履歴は、過去の同日、あるいは、同日を含むその近傍の数日の時間毎の平均値、あるいは、同曜日の設定時間毎のデータを参照する。このような給湯負荷の消費電力量も、上記のように住人の在宅、不在や、さらに季節などに依存する。したがって、給湯負荷の消費電力の予測にあっても、過去の履歴を参照することは有効である。

0086

ステップS300では、その他の負荷の消費電力の予測値C1を、実施例1と同様に、その他の負荷の消費電力量の履歴を参照して求める。この場合、履歴の値をそのまま使用してもよい。あるいは、予測対象日(翌日)に対応する過去の所定期間(例えば、1週間)と、現在の予測対象日前の所定期間の平均値とを比較し、両者の差を係数として、過去の値に乗ずるような補正を行ってもよい。また、このような補正は、上記の空調負荷消費電力の予測や、空調負荷消費電力の予測において実行してもよい。

0087

ステップS500では、実施例1と同様に、消費電力の予測値(A1+B1+C1)を算出する。
さらに、ステップS100bおよびステップS500に続くステップS600では、実施例1と同様に、発電電力の予測値Zと、消費電力の予測値(A1+B1+C1)とに基づいて、蓄電池2の充放電待機開始時刻を決定する。

0088

以上説明した、実施例2の蓄電装置の制御システムは、
太陽電池パネル(太陽光発電装置)1及び蓄電池(蓄電装置)2を備えた住宅(建物)H1における蓄電装置の制御システムであって、
住宅H1の時間毎の消費電力を空調負荷、給湯負荷、及びその他の負荷のカテゴリーに分け、各カテゴリーの時間毎の消費電力を過去の履歴データに基づいて予測し、これらを合計して住宅H1の時間毎の消費電力を予測する消費電力予測手段611と、
気象予報データと、気象実績データと、発電量の過去の履歴とに基づいて太陽電池パネル1の時間毎の発電電力を予測する発電電力予測手段612と、を備え、
消費電力予測手段611により予測された住宅H1の時間毎の消費電力と、発電電力予測手段612により予測された太陽電池パネル1による時間毎の発電電力との関係から、蓄電池(蓄電装置)2の充放電を制御することを特徴とする。

0089

したがって、時間別の消費電力を、履歴に基づいてより正確に予測できるとともに、時間別の発電電力を、日射量を考慮して、より正確に予測することができる。
すなわち、消費電力の負荷別の複数のカテゴリーとして、空調負荷、給湯負荷、及びその他の負荷に分け、各負荷の時間毎の消費電力を過去の履歴データによって予測する。これにより、住宅毎に、その人員構成や生活スタイルにより時間毎、曜日毎、季節毎などに大きく左右される空調負荷、給湯負荷、その他の負荷の、より正確な時間毎の消費電力予測が可能となる。

0090

一方、発電電力の予測は、発電電力が大きく左右される日射に関する気象予報データと、気象予測データと、過去の履歴に基づいて、予測するため、それらのいずれか1つに基づいて予測するものと比較して、より正確な時間毎の消費電力予測が可能となる。
そして、これらの予測値Z,A1,B1,C1に基づいて、より正確に蓄電装置としての蓄電池2の充放電を制御することができる。

0091

次に、実施例3の蓄電装置の制御システムについて説明する。なお、実施例3について説明するにあたり、実施例1、2と相違する構成および作用を説明し、実施例1、2と共通する構成および作用については説明を省略する。

0092

実施例3は、発電電力の予測値Z、空調負荷の消費電力の予測値A1を実施例2と同様にして求め、かつ、給湯負荷消費電力の予測値B1を実施例1と同様にして求め、その他の負荷の消費電力の予測値C1を、実施例1,2と同様にして求めるようにした例である。

0093

図11は、実施例3の蓄電装置の制御システムの処理の流れを示すフローチャートである。
ステップS100bでは、気象実績データの日射量とデータベースに記憶された発電量データの発電量履歴を参照し、回帰式を作成し、気象予報データの値を代入することで、発電電力の予測値Zを算出する。

0094

ステップS201bでは、実施例2と同様に、過去の空調消費電力量履歴を参照して、空調負荷消費電力の予測値A1を算出する。
ステップS300では、その他の負荷の消費電力の予測値C1を、実施例1,2と同様に、その他の負荷の消費電力量の履歴を参照して求める。

0095

一方、給湯負荷消費電力の予測値B1を求めるにあたり、まず、実施例1と同様に、ステップS400において、余剰電力を発電電力の予測値Zから両消費電力の予測値A1,C1を減じて求める。そして、この値(Z1−A1−B1)を参照し、対応する運転パターンデータベース55内の給湯運転パターンを選択し(ステップS401)、消費電力予測手段611によって給湯負荷の消費電力の予測値B1を予測する(ステップS402)。例えば、余剰電力が大きいと予測される場合は、この余剰電力を利用して昼間に湯沸しを行い、深夜電力による湯沸しを少なくするような給湯運転パターンを選択する。

0096

そして、消費電力予測手段611で合計して得られた住宅H1の消費電力の予測値(合計)A1+B1+C1を予測し(ステップS500)、これに基づいて、蓄電池2の充放電待機開始時刻を決定する(ステップS600)。

0097

この実施例3にあっても、実施例2と同様に、時間別の消費電力をより正確に予測できるとともに、時間別の発電電力をより正確に予測することができる。
すなわち、住宅毎に、その人員構成や生活スタイルにより時間毎、曜日毎、季節毎などに消費電力が大きく左右される空調負荷、その他の負荷は、その履歴に基づいて消費電力を予測するので、より正確な時間毎の消費電力予測が可能となる。加えて、給湯負荷消費電力の予測値については、気象予報データに基づく日射量、気象実績データに基づく日射量、発電量の履歴を参照して求めた余剰電力に基づいて算出するため、さらに正確な時間毎の消費電力予測が可能となる。

0098

さらに、発電電力の予測は、気象予報データと、気象予測データと、過去の履歴に基づいて、予測するため、それらのいずれか1つに基づいて予測するものと比較して、より正確な時間毎の消費電力予測が可能となる。
そして、これらの予測値Z,A1,B1,C1に基づいて、より正確に蓄電装置としての蓄電池2の充放電を制御することができる。

0099

次に、実施例4の蓄電装置の制御システムについて説明する。なお、実施例4について説明するにあたり、実施例1〜3と相違する構成および作用を説明し、実施例1〜3と共通する構成および作用については説明を省略する。

0100

実施例4は、実施例1の変形例であり、発電量の予測値Zは実施例2と同様にして求め、空調運転パターンおよび空調負荷消費電力の予測値A1は、気象予報データに加え、気象実績データを用いて求めるようにした例である。

0101

図12は、実施例4の蓄電装置の制御システムの処理の流れを示すフローチャートである。
発電電力の予測値Zは(ステップS100b)、実施例2にて説明したように、気象予報データの日射量を参照するとともに、気象実績データの日射量を参照し、さらに、データベースに記憶された発電量データの発電量履歴を参照し、これらに基づいて求める。

0102

空調負荷消費電力の予測値A1は、まず、気象予報データの気温と、気象実績データの気温と、発電量履歴とを参照し、運転パターンデータベース55内の空調運転パターンを選択する(ステップS200d)。そして、消費電力予測手段611によって選択した空調運転パターンに対応した空調負荷の消費電力の予測値A1を求める(ステップS201d)。

0103

ステップS300では、その他の負荷の消費電力の予測値C1を、実施例1,2と同様に、その他の負荷の消費電力量の履歴を参照して求める。

0104

そして、給湯負荷消費電力の予測値B1を求めるにあたり、実施例1と同様に、まず、ステップS400において余剰電力を、発電電力の予測値Zから両消費電力の予測値A1,C1を減じて求める。そして、この値(Z1−A1−B1)を参照し、対応する運転パターンデータベース55内の給湯運転パターンを選択し(ステップS401)、消費電力予測手段611によって給湯負荷の消費電力の予測値B1を予測する(ステップS402)。例えば、余剰電力が大きいと予測される場合は、この余剰電力を利用して昼間に湯沸しを行い、深夜電力による湯沸しを少なくするような給湯運転パターンを選択する。

0105

そして、消費電力予測手段611で合計して得られた住宅H1の消費電力の予測値(合計)A1+B1+C1を予測し(ステップS500)、これに基づいて、蓄電池2の充放電待機開始時刻を決定する(ステップS600)。

0106

実施例4の蓄電装置の制御システムは以下の効果を奏する。
実施例1と同様に、発電電力の予測値Zを、気象予報データ、気象実績データ、発電量履歴に基づいて予測するため、より正確に時間毎の発電力を予測することができる。加えて、空調負荷消費電力の予測値A1を、気象予報データ、気象実績データ、空調消費電力量履歴に基づいて予測するため、より正確に時間毎の空調負荷消費電力を予測することができる。
さらに、給湯負荷消費電力の予測値B1を、上記のように、気象予報データ、気象実績データおよび履歴に基づいて求めた各予測値Z、A1を用いて求めるようにしたため、より正確に時間毎の給湯負荷消費電力を予測することができる。
そして、これらの予測値Z,A1,B1,C1に基づいて、より正確に蓄電装置としての蓄電池2の充放電を制御することができる。

0107

以上、図面を参照して、本発明を実施するための形態を実施例に基づいて詳述してきたが、具体的な構成は、この実施例に限らず、本発明の要旨を逸脱しない程度の設計的変更は、本発明に含まれる。

0108

例えば、上記した実施例では、建物の消費電力予測システムを、蓄電装置の制御システムのみに適用して実施したが、これに限定されず、HEMS分野等のその他のシステムに適用して実施してもよい。

0109

また、空調負荷と給湯負荷との時間毎の消費電力を予測するにあたり、実施例1では、空調負荷と給湯負荷との両方の消費電力を気象予報データに基づいて予測し、実施例4では空調負荷のみを気象予報データに基づいて予測したが、給湯負荷のみ気象予報データに基づいて予測するようにしてもよい。また、実施例2のように、空調負荷と給湯負荷との両方の消費電力を履歴に基づいて求めるようにしてもよい。

0110

さらに、上記した実施例では、予報が略正確に当たることを前提に記載したが、放電待機開始時刻とは、蓄電池2が放電開始可能となる時刻を指し、実際の放電開始時刻はそれ以降となるので、多少予測が外れても、長期的には、蓄電装置の制御システムの期待値近辺の効果を奏することとなる。

実施例

0111

また、料金体系として、実施例では、低、中、高の3種類の料金を備えた料金体系を示したが、これに限定されない。例えば、図13に示すような2種類の料金に適用することもできる。あるいは、4以上の種類の料金を備えた料金体系に適用することも可能である。

0112

H1,・・・,HX 住宅(建物)
1太陽電池パネル(太陽光発電装置)
2蓄電池(蓄電装置)
3計測手段
4表示モニタ
5管理サーバ
51邸情報データベース
52消費電力履歴データベース
53電力価格データベース(電力価格記憶手段)
54気象予報データベース
55運転パターンデータベース(運転パターン記憶手段)
6 制御部(制御手段)
611消費電力予測手段
612発電電力予測手段
62 比較手段
63充放電待機開始時刻決定手段
71通信部(通信手段)
N通信網
X 設定放電可能電力量
Y余裕放電電力量

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