JP2013186888A - エネルギー源消費機器の状態検知方法および状態検知装置 - Google Patents

エネルギー源消費機器の状態検知方法および状態検知装置 Download PDF

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Abstract

【課題】 エネルギー源消費機器の状態検知効率を改善するエネルギー源消費機器の状態検知方法および装置を提供する。
【解決手段】 本発明によれば、エネルギーメータによって測定された個別エネルギー源消費機器の状態組み合わせと、状態組み合わせに含まれる個別エネルギー源消費機器の総エネルギー消費値との間のマッピング関係が、予め生成されて記憶され、個別エネルギー源消費機器の状態が検知されると、含まれている総エネルギー消費値とエネルギーメータによって測定された総エネルギー消費値との間の差が所定のしきい値を下回るマッピング関係が直接検索され、個別エネルギー源消費機器の現在の状態が、検出されたマッピング関係の１つに含まれる状態組み合わせに基づいて特定される。
【選択図】 図２

Description

本発明は、エネルギー源監査の分野に関し、特にエネルギー源消費機器の状態検知方法および装置に関する。
都市化と近代化が世界規模で進み、特に人口が過密な発展途上国が急速な発展を遂げるのに伴って、世界全体のエネルギー源に対する需要はますます増加している。また、多数のエネルギー源は鉱物の燃焼により得られるので、エネルギー源の広範な使用は温室ガス効果による地球温暖化を悪化させる原因となり、環境に顕著な影響を及ぼす。そのため、エネルギー源の効率的な使用と保全は、ますます重要度を増している。
現在、エネルギー節減方法には大きく分けて２通りがある。１つの方法はエネルギー源の利用効率が高い機器を生産することであり、もう１つは機器所有者の継続的な参加を得てエネルギー源の消費量を削減することである。様々な文献でも述べられているように、後者の方法は前者の方法に比較して費用が大幅に少なくて済み、その実現可能性は高いと考えられるので、受け入れられやすい。
機器所有者が継続的なエネルギー節減プロセスに参加できるようにするためには、人々の機器の使用状況に関する知識を得ることが重要な問題となる。この知識が得られれば、エネルギー源の使用習慣における問題点を解消し、あるいはエネルギー源の使用習慣を変える一助とすることも可能になる。
こうした理由から、電力消費機器がオン／オフ状態や待機状態の時間、使用中の時間といった電力消費機器の状態が検知されており、これはエネルギー節減においてきわめて重要な技術となっている。
図１に示す現在の電力消費機器の状態を検知する方式は、以下のとおりである。
第１の動作において、電力量計の測定値が電力測定値記憶手段に記憶され、温度、湿度等の収集された他の知覚データと機器の情報とが追加データ記憶手段に記憶される。
第２の動作において、機器状態推定手段が、記憶された上記の情報を使用して個々の機器の状態を推定し、各機器の状態に確率値を割り当て、推定結果を機器予想状態および関連確率値記憶手段に記憶する。
第３の動作において、状態受容決定器が、上記の状態推定結果から算出された総電力量と、総実測電力量とを比較する。算出された総電力量と総実測電力量との差が予め設定された電力しきい値を下回る場合は、上記の状態推定結果が受容されて機器状態記憶手段に記憶される。しきい値を下回らない場合は、状態確率再推定器が、第２の動作において取得された確率値と当該動作の決定条件とに基づいていくつかの機器の状態を定義する。フローはその後第２の動作に戻り、機器状態推定手段が定義条件に基づいて機器の状態を再推定して、フィードバックループが開始される。
その一例を以下に示す。
電力測定値記憶手段に記憶された電力測定データは、以下のとおりとする。
Ｌ＝｛“Ｔｉｍｅ：２０１１−１１−１ １２：３４：２３，Ｅｌｅｃｔｒｉｃｉｔｙ Ｍｅｔｅｒ Ｎｏ．１，Ｖｏｌｔａｇｅ：２２０ Ｖ，Ｃｕｒｒｅｎｔ：２３ ｍＡ”，
“Ｔｉｍｅ：２０１１−１１−１ １２：３４：２３，Ｅｌｅｃｔｒｉｃｉｔｙ Ｍｅｔｅｒ Ｎｏ．２，Ｖｏｌｔａｇｅ：２２０ Ｖ，Ｃｕｒｒｅｎｔ：３０ ｍＡ”，
“Ｔｉｍｅ：２０１１−１１−１ １２：３４：２６，Ｅｌｅｃｔｒｉｃｉｔｙ Ｍｅｔｅｒ Ｎｏ．１，Ｖｏｌｔａｇｅ：２２０ Ｖ，Ｃｕｒｒｅｎｔ：１０ ｍＡ”，
… …
｝
追加データ記憶手段に記憶された追加データは、以下のとおりとする。
Ａ＝｛“Ｄｅｖｉｃｅ Ｎｏ．：１，３０ｗ／ｈ，Ｕｓｅ Ｍｏｄｅ：Ａｌｗａｙｓ ｆｒｏｍ ６ｐ．ｍ ｔｏ ９ｐ．ｍ”，
“Ｄｅｖｉｃｅ Ｎｏ．：２，１０ｗ／ｈ，Ｕｓｅ Ｍｏｄｅ：Ａｌｗａｙｓ ｆｒｏｍ ６ａ．ｍ ｔｏ ７ａ．ｍ”，
“Ｄｅｖｉｃｅ Ｎｏ．：３，２５ｗ／ｈ，Ｕｓｅ Ｍｏｄｅ：Ａｌｗａｙｓ ｆｒｏｍ ６ａ．ｍ ｔｏ ７ａ．ｍ”，
“Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ：２３．２ ａｔ ２０１１−１１−１ １２：３４：２３”，
“Ｈｕｍｉｄｉｔｙ：３０％ ａｔ ２０１１−１１−１ １２：３４：２３”
．．．…
｝
機器のオン／オフ状態の別と対応する確率値は上記の情報から推論でき、具体的には以下のような内容となる。
Ｏ１＝ ｛Ｄｅｖｉｃｅ Ｎｏ．１：Ｏｆｆ ｗｉｔｈ ２０％，
Ｄｅｖｉｃｅ Ｎｏ．２：Ｏｆｆ ｗｉｔｈ ４０％，
Ｄｅｖｉｃｅ Ｎｏ．３：Ｏｎ ｗｉｔｈ ８０％，…
｝
総電力量は、Ｏ１およびＡから、３０×０＋１０×０＋２５×１＝２５ｗであると推定される。総実測電力量を３５ｗ、しきい値を５ｗとすると、３５ｗ−２５ｗ＝１０＞５ｗとなるので上記の推定結果は受容できない。
状態確率再推定器は、確率値に基づいて（すなわち、機器Ｎｏ．３がオン状態である確率は８０％であることに基づいて）機器Ｎｏ．３をオン状態として定義し、機器状態推定手段に定義結果を通知し、機器状態推定手段は機器の状態を再推定して以下の新たな推定結果を得る。
Ｏ２＝ ｛Ｄｅｖｉｃｅ Ｎｏ．１：Ｏｆｆ ｗｉｔｈ ２０％，
Ｄｅｖｉｃｅ Ｎｏ．２：Ｏｆｆ ｗｉｔｈ ９０％，
Ｄｅｖｉｃｅ Ｎｏ．３：Ｏｎ ｗｉｔｈ ８０％，…
｝
状態受容決定器は、上記のＯ２の結果から推定された総電力量と、総実測電力量とを比較する。推定総電力量は２５＋１０＝３５ｗで、総実測電力量も３５ｗなので、両者の差はゼロであり、よって所与のしきい値を下回る。従ってこの結果は受容され、以下のように出力される。
Ｏ＝｛Ｄｅｖｉｃｅ Ｎｏ．１：Ｏｆｆ，Ｄｅｖｉｃｅ Ｎｏ．２：Ｏｎ，Ｄｅｖｉｃｅ Ｎｏ．３：Ｏｎ｝．
上記の機器状態検知方式の実行は、いくつかのフィードバックループの存在のために非効率的である。従って現在取り組むべき問題は、いかにして機器状態の検知効率を改善できるかという点にある。
本発明の実施例は、エネルギー源消費機器の状態検知効率を改善するために、エネルギー源消費機器の状態検知方法および装置を提供する。
エネルギー源消費機器の状態検知方法は、
エネルギーメータによって測定された総エネルギー消費値と、エネルギーメータに対して予め設定された状態組み合わせセットとを読み取るステップ（ここで、状態組み合わせセットは状態組み合わせと総エネルギー消費値との間のマッピング関係を含み、各マッピング関係内の状態組み合わせは、エネルギーメータによって測定された個別エネルギー源消費機器の状態情報を含み、各マッピング関係における総エネルギー消費値は、対応する状態組み合わせにおいて予め推定された個別エネルギー源消費機器の総エネルギー消費値である）と、
状態組み合わせセットを検索して、含まれている総エネルギー消費値と読み取られた総エネルギー消費値との差が所定のしきい値を下回るマッピング関係を検出するステップと、
検出されたマッピング関係から１つを選択し、選択されたマッピング関係に含まれる状態組み合わせに基づいて、個別エネルギー源消費機器の現在の状態を決定するステップとを含む。
エネルギー源消費機器の状態検知装置は、
エネルギーメータによって測定された総エネルギー消費値を記憶するように構成されたエネルギー測定値記憶手段と、
エネルギーメータに対して予め設定された状態組み合わせセットを記憶するように構成された状態組み合わせセット記憶手段（ここで、状態組み合わせセットは状態組み合わせと総エネルギー消費値との間のマッピング関係とを含み、各マッピング関係内の状態組み合わせは、エネルギーメータによって測定された個別エネルギー源消費機器の状態情報を含み、各マッピング関係における総エネルギー消費値は、対応する状態組み合わせにおいて予め推定された個別エネルギー源消費機器の総エネルギー消費値である）と、
エネルギー測定値記憶手段に記憶された総エネルギー消費値と、状態組み合わせセット記憶手段に記憶された状態組み合わせセットとを読み取り、状態組み合わせセットを検索して、含まれている総エネルギー消費値と読み取られた総エネルギー消費値との差が所定のしきい値を下回るマッピング関係を検出するように構成された状態推定手段と、
検出されたマッピング関係から１つを選択するように構成された状態選択手段と、
選択されたマッピング関係に含まれる状態組み合わせに基づいて、個別エネルギー源消費機器の現在の状態を決定するように構成された状態決定手段とを含む。
上記の本発明の実施例における解決法においては、エネルギーメータによって測定された個別エネルギー源消費機器の状態組み合わせと、状態組み合わせに含まれる個別エネルギー源消費機器の総エネルギー消費値との間のマッピング関係が、予め生成されて記憶され、個別エネルギー源消費機器の状態が検知されると、含まれている総エネルギー消費値とエネルギーメータによって測定された総エネルギー消費値との間の差が所定のしきい値を下回るマッピング関係が直接検索され、個別エネルギー源消費機器の現在の状態が、検出されたマッピング関係の１つに含まれる状態組み合わせに基づいて特定される。本発明の解決法は、従来技術と比較して、いくつかのフィードバックループが排除されるため、エネルギー源消費機器の状態検知効率が大幅に改善される。
本発明の実施例は、エネルギー源消費機器の状態検知精度を改善するために、他のエネルギー源消費機器の状態検知方法および装置を提供する。
エネルギー源消費機器の状態検知方法は、
エネルギーメータがルートノード上と１つ以上の非ルートノード上に配置された電流負荷ツリーを読み取るステップと、
読み取られた負荷ツリーを、ルートノード上にエネルギーメータが配置され、非ルートノード上にはエネルギーメータが配置されていない、複数のサブツリーに分解するステップと、
各サブツリーについて、サブツリーの下のエネルギー源消費機器間におけるエネルギー消費量の差異を特徴づけるエントロピーを計算し、算出されたエントロピーから、エネルギー源消費機器間におけるエネルギー消費量の差異が大きいほどサブツリーの優先度が高くなるようにして、各サブツリーの優先度を決定するステップと、
各サブツリーの下のエネルギー源消費機器の状態を、優先度の高い順にそれぞれ検知するステップとを含む。
エネルギー源消費機器の状態検知装置は、
エネルギーメータがルートノード上と１つ以上の非ルートノード上に配置された負荷ツリーを記憶するように構成された負荷ツリー記憶手段と、
負荷ツリー記憶手段に記憶された負荷ツリーを読み取り、読み取った負荷ツリーを、ルートノード上にエネルギーメータが配置され、非ルートノード上にはエネルギーメータが配置されていない、複数のサブツリーに分解するように構成されたサブツリー生成手段と、
各サブツリーについて、サブツリーの下のエネルギー源消費機器間におけるエネルギー消費量の差異を特徴づけるエントロピーを計算するように構成されたエントロピー計算手段と、
算出されたエントロピーから、エネルギー源消費機器間におけるエネルギー消費量の差異が大きいほどサブツリーの優先度が高くなるようにして、各サブツリーの優先度を決定するように構成された優先度決定手段と、
各サブツリーの下のエネルギー源消費機器の状態を、優先度の高い順にそれぞれ検知するように構成された状態検知手段とを含む。
本発明によれば、負荷ツリーはエネルギーメータがルートノード上にのみ配置されたサブツリーに分解され、その後各サブツリーについて、サブツリーの下のエネルギー源消費機器間におけるエネルギー消費量の差異を特徴づけるためにエントロピーが計算され、算出されたエントロピーから、エネルギー源消費機器間におけるエネルギー消費量の差異が大きいほどサブツリーの優先度が高くなるようにして各サブツリーの優先度が決定され、次に、各サブツリーの下のエネルギー源消費機器の状態がそれぞれ優先度の高い順に検知される。エネルギー消費量の差異が大きいエネルギー源消費機器の状態がより高精度に検知される当該解決法では、エネルギー源消費機器間におけるエネルギー消費量の差異がより大きいサブツリーから優先してエネルギー源消費機器の状態が検知され、かつエネルギー源消費機器の状態検知におけるエラーが見逃されるのを回避することが可能なため、エネルギー源消費機器の状態検知の精度が向上する。
従来技術による機器状態検知の概略フローチャートである。 本発明の一実施例による方法の概略フローチャートである。 本発明の一実施例による他の方法の概略フローチャートである。 本発明の第１の実施例における検知対象機器の概略図である。 本発明の第１の実施例による状態検知の概略フローチャートである。 本発明の第２の実施例による状態検知の概略フローチャートである。 本発明の第２の実施例における負荷ツリーの概略構造図である。 本発明の第２の実施例における負荷ツリーの概略構造図である。 本発明の第２の実施例における負荷ツリーの概略構造図である。 本発明の一実施例による装置の概略構造図である。 本発明の一実施例による他の装置の概略構造図である。
本発明の一実施例は、エネルギー源消費機器の状態検知効率を改善するために、エネルギー源消費機器の状態検知方法を提供する。この方法においては、エネルギーメータによって測定された個別エネルギー源消費機器の状態組み合わせと、状態組み合わせに含まれる個別エネルギー源消費機器の総エネルギー消費値との間のマッピング関係が、予め生成されて記憶され、個別エネルギー源消費機器の状態が検知されると、含まれている総エネルギー消費値とエネルギーメータによって測定された総エネルギー消費値との間の差が所定のしきい値を下回るマッピング関係が直接検索され、個別エネルギー源消費機器の現在の状態が、検出されたマッピング関係の１つに含まれる状態組み合わせに基づいて特定される。
図２に示す本発明の一実施例によるエネルギー源消費機器の状態検知方法は、以下の動作２０〜２３を含む。
動作２０は、電力量計によって測定された総エネルギー消費値と、エネルギーメータに対して予め設定された状態組み合わせセットとを読み取る（ここで、状態組み合わせセットは状態組み合わせと総エネルギー消費値との間のマッピング関係を含み、各マッピング関係内の状態組み合わせは、エネルギーメータによって測定された個別エネルギー源消費機器の状態情報を含み、各マッピング関係における総エネルギー消費値は、対応する状態組み合わせにおいて予め推定された個別エネルギー源消費機器の総エネルギー消費値であり、本発明のエネルギーメータは電力量計等とすることができ、総エネルギー消費値は総電力値とすることができる）。
動作２１は、状態組み合わせセットを検索して、含まれている総エネルギー消費値と読み取られた総エネルギー消費値との差が所定のしきい値を下回るマッピング関係を検出する。
動作２２は、検出されたマッピング関係から１つを選択する。
動作２３は、選択されたマッピング関係に含まれる状態組み合わせに基づいて、個別エネルギー源消費機器の現在の状態を決定する。
状態を初めて検知するときには、動作２０の前に、以下の方法で状態組み合わせセットが生成される。
個別エネルギー源消費機器のすべての予想状態組み合わせが特定される。ここで、当該個別エネルギー源消費機器の数をＮとすると、当該個別エネルギー源消費機器のすべての予想状態組み合わせの数は２Ｎとなる。
決定された各状態組み合わせについて、個別エネルギー源消費機器のエネルギー消費量パラメータ値に基づいて、状態組み合わせに含まれる個別エネルギー源消費機器の総エネルギー消費値が推定され、状態組み合わせと推定された総エネルギー消費値との間のマッピング関係が状態組み合わせセット内に記憶される。ここで、状態組み合わせに含まれる個別エネルギー源消費機器の総エネルギー消費値を推定する際には、まず個別エネルギー源消費機器のエネルギー消費量パラメータ値から、対応する状態における個別エネルギー源消費機器のエネルギー消費量値が特定される。例えば、エネルギー源消費機器の状態がオフであれば、エネルギー源消費機器のその状態におけるエネルギー消費量値は０である。そして、エネルギー源消費機器の状態がオンであれば、エネルギー源消費機器のその状態におけるエネルギー消費量値はＫ（Ｋ＞０）ワットである。さらに、個別エネルギー源消費機器の対応する状態におけるエネルギー消費量値が合算され、それによって得られた値が、状態組み合わせにおける個別エネルギー源消費機器の総エネルギー消費値として採用される。
各決定された状態組み合わせと対応する総エネルギー消費値との間のマッピング関係を状態組み合わせセット内に記憶した後に、各マッピング関係を、状態組み合わせセット内の各マッピング関係における総エネルギー消費値の大きさの順に記憶できるのが望ましい。この場合は、例えば、以降の検索効率を向上させるために、各マッピング関係を総エネルギー消費値の降順もしくは昇順で並び替えるとよい。
動作２２において、検出されたマッピング関係から１つを選択する方法としては、以下の３通りがある。
１番目の方法では、検出された各マッピング関係について、マッピング関係における総エネルギー消費値と読み取られた総エネルギー消費値との間の差に基づいて、マッピング関係に対応する第１の重みがまず計算される。この第１の重みは、個別エネルギー源消費機器の現在の実際の状態組み合わせが、マッピング関係内の状態組み合わせである確率の高さを表す。ここで、検出された各マッピング関係に対応する第１の重みは、特定の単調減少関数を使用して計算することができる。当該関数は、マッピング関係における総エネルギー消費値と読み取られた総エネルギー消費値との間の差が大きいほど、算出される第１の重みが示す確率が低くなるようにするのが望ましい。当該関数は、例えば「第１の重み＝（１−（シーケンス番号−１）／１０）」というものである。この場合、検出されたマッピング関係は、差の大きさと所与の対応するシーケンス番号の小さい順に並び替えられ、第１の重みが大きいほど、個別エネルギー源消費機器の現在の実際の状態組み合わせがマッピング関係内の状態組み合わせである確率が高いことを表す。
次に、算出された第１の重みに基づいて、検出された各マッピング関係から最も確率の高いマッピング関係が選択される。
２番目の方法では、記憶された最後の時点における個別エネルギー源消費機器の予想状態組み合わせが最初に読み取られる。この最後の時点における個別エネルギー源消費機器の予想状態組み合わせとは、個別エネルギー源消費機器の状態が当該方法において最後に検知された時点に、動作２１において検出された各マッピング関係内の状態組み合わせか、または動作２２において選択されたマッピング関係内の状態組み合わせを意味する。
その後、検出された各マッピング関係について、読み取られた各状態組み合わせが検出されたマッピング関係内の状態組み合わせに変換されるときに、個別エネルギー源消費機器のうち状態が変更されるべきエネルギー源消費機器の数が特定され、特定された数から、検出されたマッピング関係に対応する第２の重みが計算される。この第２の重みは、個別エネルギー源消費機器の現在の実際の状態組み合わせが、検出されたマッピング関係内の状態組み合わせである確率を表す。例えば、読み取られた状態組み合わせ内の３つのエネルギー源消費機器の状態がそれぞれオン、オフ、オンであり、検出されたマッピング関係内の状態組み合わせのうち３つのエネルギー源消費機器の状態がそれぞれオフ、オン、オンである場合には、読み取られた各状態組み合わせが検出されたマッピング関係内の状態組み合わせに変換されるときに、３つのエネルギー源消費機器のうち状態が変更されるべきエネルギー源消費機器の数は２つである。
次に、算出された第２の重みに基づいて、検出された各マッピング関係から最も確率の高いマッピング関係が選択される。
３番目の方法では、検出された各マッピング関係について、マッピング関係における総エネルギー消費値と読み取られた総エネルギー消費値との間の差に基づいて、マッピング関係に対応する第１の重みがまず計算される。この第１の重みは、個別エネルギー源消費機器の現在の実際の状態組み合わせが、マッピング関係内の状態組み合わせである確率の高さを表す。
その後、記憶された最後の時点における個別エネルギー源消費機器の予想状態組み合わせが最初に読み取られ、検出された各マッピング関係について、読み取られた各状態組み合わせが検出されたマッピング関係内の状態組み合わせに変換されるときに、個別エネルギー源消費機器のうち状態が変更されるべきエネルギー源消費機器の数が特定され、特定された数から、検出されたマッピング関係に対応する第２の重みが計算される。この第２の重みは、個別エネルギー源消費機器の現在の実際の状態組み合わせが、検出されたマッピング関係内の状態組み合わせである確率を表す。
最後に、算出された第１の重みと第２の重みに基づいて、検出された各マッピング関係から最も確率の高いマッピング関係が選択される。
また、検出されたマッピング関係に対応する第２の重みは、具体的には以下のように上記２番目と３番目の方法で特定された数から算出することができる。
読み取られた各状態組み合わせについて、読み取られた各状態組み合わせが検出されたマッピング関係内の状態組み合わせに変換されるときに、個別エネルギー源消費機器のうち状態が変更されるべきエネルギー源消費機器の数が特定され、この特定された数から、個別エネルギー源消費機器に対してこの状態組み合わせの変換が実行される確率を表わす第３の重みが計算される。この第３の重みは特定の関数を用いて算出することができるが、当該関数は、個別エネルギー源消費機器のうち状態が変更されるべきエネルギー源消費機器の数が大きいほど、算出された第３の重みによって示される、個別エネルギー源消費機器に対してこの状態組み合わせの変換が実行される確率が低くなるようにするのが望ましい。当該関数は、例えば「第３の重み＝１−（個別エネルギー源消費機器のうち状態が変更されるべきエネルギー源消費機器の数）／（個別エネルギー源消費機器の総数）」という形式となる。大きい第３の重みは、個別エネルギー源消費機器に対してこの状態組み合わせの変換が実行される確率が高いことを表す。
続いて、算出された各第３の重みから、対応する状態組み合わせ変換が実行される確率として最も高い数値を示す第３の重みが選択され、さらに、検出されたマッピング関係に対応する第２の重みが、選択された第３の重みとして決定される。
ここでは、具体的に以下のように３番目の方法において算出された第１の重みと第２の重みに基づいて、検出された各マッピング関係から最も確率の高いマッピング関係が選択されるのでもよい。
検出された各マッピング関係について、第４の重みが、まずマッピング関係に対応する第１の重みと第２の重みから計算される。この第４の重みは、個別エネルギー源消費機器の現在の実際の状態組み合わせが、マッピング関係内の状態組み合わせであるという、最終確率の高さを表す。例えば、現在の状態検知において算出されたマッピング関係に対応する第１の重み、最後の状態検知において算出されたマッピング関係に対応する第１の重み、および現在の状態検知において算出されたマッピング関係に対応する第２の重みが合算され、第４の重みとされる。
次に、算出された第４の重みに基づいて、検出された各マッピング関係から、対応する最終確率が最も高いマッピング関係が選択される。
現在の状態検知で算出された各マッピング関係と対応する第１の重みは、次の状態検知のために記憶されるのが望ましい。
本発明の一実施例は、エネルギー消費機器の状態検知における精度を向上させるため、エネルギー消費機器の状態検知方法を提供する。この方法においては、負荷ツリーはエネルギーメータがルートノード上にのみ配置されたサブツリーに分解され、その後各サブツリーについて、サブツリーの下のエネルギー源消費機器間におけるエネルギー消費量の差異を特徴づけるためにエントロピーが計算され、算出されたエントロピーから、エネルギー源消費機器間におけるエネルギー消費量の差異が大きいほどサブツリーの優先度が高くなるようにして各サブツリーの優先度が決定され、次に、各サブツリーの下のエネルギー源消費機器の状態がそれぞれ優先度の高い順に検知される。
図３に示す本発明の一実施例によるエネルギー源消費機器の状態検知方法は、以下の動作３０〜３３を含む。
動作３０は、エネルギーメータがルートノード上と１つ以上の非ルートノード上に配置された電流負荷ツリーを読み取る。この負荷ツリーとは、ローカル送電網の電力消費負荷のツリー状構造のことであり、負荷ツリー内の葉ノード以外のノードは電力エネルギー切替装置を表し、負荷ツリー内の葉ノードはエネルギー源消費機器を表す。電力エネルギー切替装置とは、ソケット等の、エネルギー源消費機器がエネルギー源の供給を受けられるようにする装置である。
動作３１は、読み取られた負荷ツリーを、ルートノード上にエネルギーメータが配置され、非ルートノード上にはエネルギーメータが配置されていない、複数のサブツリーに分解する。
動作３２は、各サブツリーについて、サブツリーの下のエネルギー源消費機器間におけるエネルギー消費量の差異を特徴づけるエントロピーを計算し、算出されたエントロピーから、エネルギー源消費機器間におけるエネルギー消費量の差異が大きいほどサブツリーの優先度が高くなるようにして、各サブツリーの優先度を決定する。
動作３３は、各サブツリーの下のエネルギー源消費機器の状態を、優先度の高い順にそれぞれ検知する。
動作３１においては、具体的には以下の動作により、読み取られた負荷ツリーを複数のサブツリーに分解することができる。
Ａ．電流負荷ツリーから、エネルギーメータが配置されたノードがルートノードであるサブツリーが抽出される。
Ｂ．抽出された各サブツリーについて、当該サブツリー内にエネルギーメータが配置された非ルートノードが存在するか否かが判定される。存在する場合、当該サブツリーは電流負荷ツリーとして選択され、プロセスは動作Ａに戻る。存在しない場合は、当該サブツリーが結果として出力される。
動作３２において、サブツリーの下のエネルギー源消費機器間におけるエネルギー消費量の差異を特徴づけるエントロピーが計算される。この計算は、具体的には以下の手順により実行することができる。
すなわち、サブツリーの下のすべてのエネルギー源消費機器について、その予想総エネルギー消費値が、サブツリーの下の個別エネルギー源消費機器におけるエネルギー消費量パラメータ値から特定され、各予想総エネルギー消費値に対応する状態組み合わせの数が特定される。各状態組み合わせには、サブツリーの下の個別エネルギー源消費機器が対応する総エネルギー消費値に到達したときに、その状態情報が含められる。具体的には、サブツリーの下のすべてのエネルギー源消費機器の各予想状態組み合わせがまず決定され、この決定された各状態組み合わせの各々につき、当該状態組み合わせに含まれる全エネルギー源消費機器の総エネルギー消費値が、個別エネルギー源消費機器のエネルギー消費量パラメータ値に基づいて推定される。その後、総エネルギー消費値の各々に対応する状態組み合わせの数が特定される。例えば、サブツリーの下の全エネルギー源消費機器の予想状態組み合わせが８個あり、各状態組み合わせに対応する総エネルギー消費値はそれぞれ０ｗ、１０ｗ、２０ｗ、３０ｗ、４０ｗ、１０ｗ、２０ｗ、３０ｗであり、０ｗに対応する状態組み合わせ数は１個、１０ｗに対応する状態組み合わせ数は２個、２０ｗに対応する状態組み合わせ数は２個、３ｗに対応する状態組み合わせ数は２個、４０ｗに対応する状態組み合わせ数は１個であるとする。
サブツリーの下のエネルギー源消費機器間におけるエネルギー消費量の差異を特徴づけるエントロピー（ＥＰＮ）は、以下の式で計算される。
Figure 2013186888
ここで、Ａはサブツリーの下のエネルギー源消費機器の総数、Ｂはサブツリーの下の全エネルギー源消費機器のすべての予想総エネルギー消費値、Ｎｔはサブツリーの下の全エネルギー源消費機器におけるｔ番目の予想総エネルギー消費値に対応する状態組み合わせの数である。
動作３３において、各サブツリーの下のエネルギー源消費機器の状態は、具体的には以下の手順により検知することができる。
すなわち、サブツリーのルートノード上に配置されたエネルギーメータによって測定された、現在のサブツリーの下にある個別エネルギー源消費機器の総エネルギー消費値と、エネルギーメータに対して予め設定された状態組み合わせセットとが読み取られる。ここで、状態組み合わせセットは状態組み合わせと総エネルギー消費値との間のマッピング関係を含み、各マッピング関係内の状態組み合わせは個別エネルギー源消費機器の状態情報を含み、各マッピング関係における総エネルギー消費値は、対応する状態組み合わせにおいて予め推定された個別エネルギー源消費機器の総エネルギー消費値である。
状態組み合わせセットが検索され、含まれている総エネルギー消費値と読み取られた総エネルギー消費値との差が所定のしきい値を下回るマッピング関係が検出される。
検出されたマッピング関係から１つが選択され、選択されたマッピング関係に含まれる状態組み合わせに基づいて、個別エネルギー源消費機器の現在の状態が特定される。
さらに、エネルギーメータによって測定された個別エネルギー源消費機器の総エネルギー消費値と、エネルギーメータに対して予め設定された状態組み合わせセットとが読み取られる前に、個別エネルギー源消費機器のすべての予想状態組み合わせを決定することができる。そして、決定された各状態組み合わせについて、個別エネルギー源消費機器のエネルギー消費量パラメータ値に基づいて、状態組み合わせに含まれる個別エネルギー源消費機器の総エネルギー消費値が推定され、状態組み合わせと推定された総エネルギー消費値との間のマッピング関係が状態組み合わせセット内に記憶される。
検出されたマッピング関係から１つを選択する方法としては、以下の３通りがある。
１番目の方法では、検出された各マッピング関係について、マッピング関係における総エネルギー消費値と読み取られた総エネルギー消費値との間の差に基づいて、マッピング関係に対応する第１の重みがまず計算される。この第１の重みは、個別エネルギー源消費機器の現在の実際の状態組み合わせが、マッピング関係内の状態組み合わせである確率の高さを表す。
算出された第１の重みに基づいて、検出された各マッピング関係から最も確率の高いマッピング関係が選択される。
２番目の方法では、記憶された最後の時点における個別エネルギー源消費機器の予想状態組み合わせが読み取られる。
検出された各マッピング関係について、読み取られた各状態組み合わせが検出されたマッピング関係内の状態組み合わせに変換されるときに、個別エネルギー源消費機器のうち状態が変更されるべきエネルギー源消費機器の数が特定され、特定された数から、検出されたマッピング関係に対応する第２の重みが計算される。この第２の重みは、個別エネルギー源消費機器の現在の実際の状態組み合わせが、検出されたマッピング関係内の状態組み合わせである確率を表す。
算出された第２の重みに基づいて、検出された各マッピング関係から最も確率の高いマッピング関係が選択される。
３番目の方法では、検出された各マッピング関係について、マッピング関係における総エネルギー消費値と読み取られた総エネルギー消費値との間の差に基づいて、マッピング関係に対応する第１の重みが計算される。この第１の重みは、個別エネルギー源消費機器の現在の実際の状態組み合わせが、マッピング関係内の状態組み合わせである確率の高さを表す。
記憶された最後の時点における個別エネルギー源消費機器の予想状態組み合わせが読み取られ、検出された各マッピング関係について、読み取られた各状態組み合わせが検出されたマッピング関係内の状態組み合わせに変換されるときに、個別エネルギー源消費機器のうち状態が変更されるべきエネルギー源消費機器の数が特定され、特定された数から、検出されたマッピング関係に対応する第２の重みが計算される。この第２の重みは、個別エネルギー源消費機器の現在の実際の状態組み合わせが、検出されたマッピング関係内の状態組み合わせである確率を表す。
算出された第１の重みと第２の重みに基づいて、検出された各マッピング関係から最も確率の高いマッピング関係が選択される。
また、検出されたマッピング関係に対応する第２の重みは、具体的には以下のように上記２番目と３番目の方法で特定された数から算出することができる。
読み取られた各状態組み合わせについて、読み取られた各状態組み合わせが検出されたマッピング関係内の状態組み合わせに変換されるときに、個別エネルギー源消費機器のうち状態が変更されるべきエネルギー源消費機器の数が特定され、さらに、個別エネルギー源消費機器に対してこの状態組み合わせの変換が実行される確率を表わす第３の重みが、特定された数から計算される。
算出された各第３の重みから、対応する状態組み合わせ変換が実行される確率として最も高い数値を示す第３の重みが選択され、さらに、検出されたマッピング関係に対応する第２の重みが、選択された第３の重みとして決定される。
ここでは、具体的に以下のように３番目の方法において算出された第１の重みと第２の重みに基づいて、検出された各マッピング関係から最も確率の高いマッピング関係が選択されるのでもよい。
検出された各マッピング関係について、第４の重みが、マッピング関係に対応する第１の重みと第２の重みから計算される。
検出された各マッピング関係から、対応する第４の重みが最も大きいマッピング関係が選択される。
図４Ａに示すように、本実施例においては、電力量計の下に４つのエネルギー源消費機器が存在し、個別エネルギー源消費機器のエネルギー消費量パラメータ値（すなわち、電力値）は、以下の表１に示すとおりである。
Figure 2013186888
図４Ｂに示すエネルギー源消費機器の状態の検知フローは、具体的には以下のとおりである。
動作４０は、電力量計の下の個別エネルギー源消費機器における全予想状態組み合わせを決定し、決定された各状態組み合わせについて、個別エネルギー源消費機器の電力値に基づいて、状態組み合わせに含まれる個別エネルギー源消費機器の総電力値を推定し、状態組み合わせと推定された総電力値との間のマッピング関係を状態組み合わせセット内に記憶する。
具体的には、４つのエネルギー源消費機器におけるすべての予想状態組み合わせと、表１の各状態組み合わせセットに対応する総電力値とから、以下の表２に示す状態組み合わせセットが得られる。
Figure 2013186888
動作４１は、各マッピング関係を、状態組み合わせセット内の各マッピング関係における総電力値の大きい順に並び替える。
具体的には、表２の各マッピング関係は、以下の表３に示す総エネルギー消費値の小さい順に並び替える。
Figure 2013186888
動作４２は、電力量計によって測定された個別エネルギー源消費機器の総電力値と、電力量計に対して予め設定された状態組み合わせセットとを読み取り、状態組み合わせセットを検索して、含まれている総電力値と読み取られた総電力値との差が所定のしきい値を下回るマッピング関係を検出し、検出された各マッピング関係について、マッピング関係における総電力値と読み取られた総電力値との間の差に基づいて、マッピング関係に対応する第１の重みを計算する。
具体的には、電力量計によって測定された４つのエネルギー源消費機器の総電力値が読み取られ、表３が検索されて、含まれている総電力値と読み取られた総電力値との差が所定のしきい値を下回るマッピング関係が検出され、検出された各マッピング関係に対応する第１の重みが計算される。電力量計によって測定された４つのエネルギー源消費機器の総電力値として１２０ｗ、所定の値として２０ｗ、および「第１の重みＦ０＝１−（シーケンス番号−１）／１０」」という関数を用いて算出された第１の重みを与えられたとすると、検出された各マッピング関係と、検出された各マッピング関係に対応する第１の重みは、以下の表４のように表される。
Figure 2013186888
動作４３は、記憶された最後の時点における個別エネルギー源消費機器の予想状態組み合わせを読み取る。
ここでは、以下の表５に示すような、記憶された最後の時点における４つのエネルギー源消費機器の予想状態組み合わせと、各状態組み合わせに対応する第１の重みとが読み取られる。
Figure 2013186888
動作４４は、検出された各マッピング関係について、読み取られた各状態組み合わせが検出されたマッピング関係内の状態組み合わせに変換されるときに、個別エネルギー源消費機器のうち状態が変更されるべきエネルギー源消費機器の数を特定し、特定された数から、検出されたマッピング関係に対応する第２の重みを計算する。そして、検出されたマッピング関係に対応する第２の重みが計算される際に、読み取られた各状態組み合わせについて、読み取られた状態組み合わせが検出されたマッピング関係内の状態組み合わせに変換されるときに、個別エネルギー源消費機器のうち状態が変更されるべきエネルギー源消費機器の数が特定され、この特定された数から、個別エネルギー源消費機器に対してこの状態組み合わせの変換が実行される確率を表わす第３の重みが計算される。続いて、算出された各第３の重みから、対応する状態組み合わせ変換が実行される確率として最も高い数値を示す第３の重みが選択され、さらに、検出されたマッピング関係に対応する第２の重みが、選択された第３の重みとして決定される。
ここで、表４の各マッピング関係について表５の読み取られた各状態組み合わせがマッピング関係内の状態組み合わせに変換されるときに、４つのエネルギー源消費機器のうち状態が変更されるべきエネルギー源消費機器の数は、以下の表６のように表される。
Figure 2013186888
その後、４つのエネルギー源消費機器に対して各状態組み合わせ変換が実行される確率を表わす第３の重みが、「第３の重み＝１−（４つのエネルギー源消費機器のうち状態が変更されるべきエネルギー源消費機器の数）／（エネルギー源消費機器の数）」という関数を用いて計算され、以下の表７の結果が得られる。
Figure 2013186888
さらに、上記の表７の各列について、列内で最も大きい第３の重みが、表４の対応する状態組み合わせの第２の重みとして選択される。これは、以下の表８に示す内容となる。
Figure 2013186888
動作４５は、算出された第１の重みと第２の重みに基づいて、検出された各マッピング関係から最も確率の高いマッピング関係を選択する。そして、マッピング関係が選択されたら、検出された各マッピング関係について、第４の重みが、マッピング関係に対応する第１の重みと第２の重みから算出され、算出された第４の重みに基づいて、検出された各マッピング関係から、対応する最終確率が最も高いマッピング関係が選択される。
具体的には、表４の各マッピング関係の状態組み合わせについて、当該状態組み合わせに対応する表４の第１の重み、表５の第１の重み、および表８の第２の重みの総和が、当該状態組み合わせに対応する第４の重みとして計算される。これは以下の表９に示す内容となる。
Figure 2013186888
上記の表９から、最も大きい第４の重みに対応する状態組み合わせ０１０１が選択される。
動作４６は、選択されたマッピング関係に含まれる状態組み合わせに基づいて、個別エネルギー源消費機器の現在の状態を決定する。
具体的には、０１０１の状態組み合わせに基づいて、以下のように、４つのエネルギー源消費機器の状態が特定される。
Figure 2013186888
これで、本実施例は終了する。
図５Ａに示すエネルギー源消費機器の状態の検知フローは、具体的には以下のとおりである。
動作５０は、エネルギーメータがルートノード上と１つ以上の非ルートノード上に配置された電流負荷ツリーを読み取る。
具体的には、読み取られた負荷ツリーは、図５Ｂに示すように、ルートノードｎ０と５個の非ルートノードｎ１、ｎ２、ｎ３、ｎ４、ｎ５とを含む。ｎ０、ｎ２、ｎ４、ｎ５上には電力量計が配置されており、ノードｉ上の電力量計によって測定された総電力値はＹｉである。
動作５１は、以下の動作により、読み取られた負荷ツリーを、ルートノード上にエネルギーメータが配置され、非ルートノード上にはエネルギーメータが配置されていない、複数のサブツリーに分解する。Ａ．電流負荷ツリーから、エネルギーメータが配置されたノードがルートノードであるサブツリーが抽出される。Ｂ．抽出された各サブツリーについて、当該サブツリー内にエネルギーメータが配置された非ルートノードが存在するか否かが判定される。存在する場合、当該サブツリーは電流負荷ツリーとして選択され、プロセスは動作Ａに戻る。存在しない場合は、当該サブツリーが結果として出力される。
具体的には、読み取られた負荷ツリーは、図５Ｃに示すように、それぞれＴ１、Ｔ２、Ｔ３、Ｔ４という４つのサブツリーに分解される。
動作５２は、以下の手順により、各サブツリーについて、サブツリーの下のエネルギー源消費機器間におけるエネルギー消費量の差異を特徴づけるエントロピーを計算する。すなわち、サブツリーの下の各エネルギー源消費機器のエネルギー消費量パラメータ値から、サブツリーの下の全エネルギー源消費機器の個々の予想総エネルギー消費値が特定され、さらに、各予想総エネルギー消費値に対応する状態組み合わせの数が特定される。各状態組み合わせには、サブツリーの下の個別エネルギー源消費機器が対応する総エネルギー消費値に到達したときに、その状態情報が含められる。そして、サブツリーの下のエネルギー源消費機器間におけるエネルギー消費量の差異を特徴づけるエントロピー（ＥＮＰ）が、
Figure 2013186888
 の式を用いて計算される。ここで、Ａはサブツリーの下のエネルギー源消費機器の総数、Ｂはサブツリーの下の全エネルギー源消費機器の予想総エネルギー消費値、Ｎｔはサブツリーの下の全エネルギー源消費機器におけるｔ番目の予想総エネルギー消費値に対応する状態組み合わせの数である。
次に、サブツリーＴ３を例にとって具体的に説明する。
サブツリーＴ３の下の３つのエネルギー源消費機器は図５Ｄに示すとおりとすると、個別エネルギー源消費機器の電力値は以下の表１１のように表される。
Figure 2013186888
サブツリーＴ３の下の個別エネルギー源消費機器の電力値から、サブツリーＴ３の下の全エネルギー源消費機器の予想総電力値が特定され、以下の表１２に示すように、個々の予想総電力値に対応する状態組み合わせの数が特定される。
Figure 2013186888
サブツリーＴ３の下のエネルギー源消費機器間におけるエネルギー消費量の差異を特徴づけるエントロピーは、以下の式で計算される。
各サブツリーの計算結果は、以下の表１３に示すとおりである。
Figure 2013186888
Figure 2013186888
動作５３は、各サブツリーの算出されたエントロピーから、各サブツリーの優先度を決定する。このとき、サブツリーのエントロピーが小さいほど、当該サブツリーの下のエネルギー源消費機器間におけるエネルギー消費量の差異は大きく、かつサブツリーの優先度は高くなる。
具体的には、以下の表１４のようになる。
Figure 2013186888
動作５４は、各サブツリーの下のエネルギー源消費機器の状態を、優先度の高い順にそれぞれ検知する。
具体的には、サブツリーＴ２、Ｔ３、Ｔ４、Ｔ１の下のエネルギー源消費機器の状態は、第１の実施例による検知方法で検知することができる。
これで、本実施例は終了する。
図６に示す本発明の一実施例によるエネルギー源消費機器の状態検知装置は、
エネルギーメータによって測定された総エネルギー消費値を記憶するように構成されたエネルギー測定値記憶ユニット６０と、
エネルギーメータに対して予め設定された状態組み合わせセットを記憶するように構成された状態組み合わせセット記憶ユニット６１（ここで、状態組み合わせセットは状態組み合わせと総エネルギー消費値との間のマッピング関係とを含み、各マッピング関係内の状態組み合わせは、エネルギーメータによって測定された個別エネルギー源消費機器の状態情報を含み、各マッピング関係における総エネルギー消費値は、対応する状態組み合わせにおいて予め推定された個別エネルギー源消費機器の総エネルギー消費値である）と、
エネルギー測定値記憶手段に記憶された総エネルギー消費値と、状態組み合わせセット記憶手段に記憶された状態組み合わせセットとを読み取り、状態組み合わせセットを検索して、含まれている総エネルギー消費値と読み取られた総エネルギー消費値との差が所定のしきい値を下回るマッピング関係を検出するように構成された状態推定ユニット６２と、
検出されたマッピング関係から１つを選択するように構成された状態選択ユニット６３と、
選択されたマッピング関係に含まれる状態組み合わせに基づいて、個別エネルギー源消費機器の現在の状態を決定するように構成された状態決定ユニット６４とを含む。
当該装置はさらに、
個別エネルギー源消費機器のエネルギー消費量パラメータ値を記憶するように構成された追加データ記憶ユニット６５と、
個別エネルギー源消費機器のすべての予想状態組み合わせを決定し、決定された各状態組み合わせについて、個別エネルギー源消費機器のエネルギー消費パラメータ値に基づいて、状態組み合わせに含まれる個別エネルギー源消費機器の総エネルギー消費値を推定し、状態組み合わせと推定された総エネルギー消費値との間のマッピング関係を状態組み合わせセット内に記憶するように構成された状態組み合わせ生成ユニット６６とを含む。
状態組み合わせ生成ユニット６６はさらに、
各決定された状態組み合わせと対応する総エネルギー消費値との間のマッピング関係を状態組み合わせセット内に記憶した後に、各マッピング関係を、状態組み合わせセット内の各マッピング関係における総エネルギー消費値の大きさの順に並べ替えるように構成されている。
状態選択ユニット６３はさらに、
検出された各マッピング関係について、当該マッピング関係における総エネルギー消費値と読み取られた総エネルギー消費値との間の差に基づいて、当該マッピング関係に対応する第１の重みを計算し（この第１の重みは、個別エネルギー源消費機器の現在の実際の状態組み合わせが、マッピング関係内の状態組み合わせである確率の高さを表す）、
算出された第１の重みに基づいて、検出された各マッピング関係から最も確率の高いマッピング関係を選択するように構成される。
状態選択ユニット６３はさらに、記憶された最後の時点における個別エネルギー源消費機器の予想状態組み合わせを読み取り、
検出された各マッピング関係について、読み取られた各状態組み合わせが検出されたマッピング関係内の状態組み合わせに変換されるときに、個別エネルギー源消費機器のうち状態が変更されるべきエネルギー源消費機器の数が特定され、特定された数から、検出されたマッピング関係に対応する第２の重みを計算し（この第２の重みは、個別エネルギー源消費機器の現在の実際の状態組み合わせが、検出されたマッピング関係内の状態組み合わせである確率を表す）、
算出された第２の重みに基づいて、検出された各マッピング関係から最も確率の高いマッピング関係を選択するように構成される。
状態選択ユニット６３はさらに、
検出された各マッピング関係について、当該マッピング関係における総エネルギー消費値と読み取られた総エネルギー消費値との間の差に基づいて、当該マッピング関係に対応する第１の重みを計算し（この第１の重みは、個別エネルギー源消費機器の現在の実際の状態組み合わせが、マッピング関係内の状態組み合わせである確率の高さを表す）、
記憶された最後の時点における個別エネルギー源消費機器の予想状態組み合わせを読み取り、検出された各マッピング関係について、読み取られた各状態組み合わせが検出されたマッピング関係内の状態組み合わせに変換されるときに、個別エネルギー源消費機器のうち状態が変更されるべきエネルギー源消費機器の数を特定し、特定した数から当該マッピング関係に対応する第２の重みを計算し（この第２の重みは、個別エネルギー源消費機器の現在の実際の状態組み合わせが、検出されたマッピング関係内の状態組み合わせである確率を表す）、
算出された第１の重みと第２の重みに基づいて、検出された各マッピング関係から最も確率の高いマッピング関係を選択するように構成される。
状態選択ユニット６３はさらに、以下の手順により、当該マッピング関係に対応する第２の重みを計算するように構成される。
すなわち、読み取られた各状態組み合わせについて、読み取られた各状態組み合わせが検出されたマッピング関係内の状態組み合わせに変換されるときに、個別エネルギー源消費機器のうち状態が変更されるべきエネルギー源消費機器の数に基づいて、個別エネルギー源消費機器に対してこの状態組み合わせの変換が実行される確率を表わす第３の重みが計算され、
算出された各第３の重みから、対応する状態組み合わせ変換が実行される確率として最も高い数値を示す第３の重みが選択され、さらに、検出されたマッピング関係に対応する第２の重みが、選択された第３の重みとして決定される。
状態選択ユニット６３はさらに、以下の手順により、検出された各マッピング関係から最も確率の高いマッピング関係を選択するように構成される。
すなわち、検出された各マッピング関係について、第４の重みがマッピング関係に対応する第１の重みと第２の重みから計算され（この第４の重みは、個別エネルギー源消費機器の現在の実際の状態組み合わせが、マッピング関係内の状態組み合わせであるという、最終確率の高さを表す）、
算出された第４の重みに基づいて、検出された各マッピング関係から、対応する最終確率が最も高いマッピング関係が選択される。
図７に示す本発明の一実施例によるエネルギー源消費機器の状態検知装置は、
エネルギーメータがルートノード上と１つ以上の非ルートノード上に配置された負荷ツリーを記憶するように構成された負荷ツリー記憶ユニット７０と、
負荷ツリー記憶手段に記憶された負荷ツリーを読み取り、読み取った負荷ツリーを、ルートノード上にエネルギーメータが配置され、非ルートノード上にはエネルギーメータが配置されていない、複数のサブツリーに分解するように構成されたサブツリー生成ユニット７１と、
各サブツリーについて、サブツリーの下のエネルギー源消費機器間におけるエネルギー消費量の差異を特徴づけるエントロピーを計算するように構成されたエントロピー計算ユニット７２と、
算出されたエントロピーから、エネルギー源消費機器間における差異が大きいほどサブツリーの優先度が高くなるようにして、各サブツリーの優先度を決定するように構成された優先度決定ユニット７３と、
各サブツリーの下のエネルギー源消費機器の状態を、優先度の高い順にそれぞれ検知するように構成された状態検知ユニット７４とを含む。
サブツリー生成ユニット７１はさらに、以下の処理によって、読み取った負荷ツリーを複数のサブツリーに分解するように構成される。
Ａ．電流負荷ツリーから、エネルギーメータが配置されたノードがルートノードであるサブツリーが抽出される。
Ｂ．抽出された各サブツリーについて、当該サブツリー内にエネルギーメータが配置された非ルートノードが存在するか否かが判定される。存在する場合、当該サブツリーは電流負荷ツリーとして選択され、プロセスは動作Ａに戻る。存在しない場合は、当該サブツリーが結果として出力される。
エントロピー計算ユニット７２はさらに、以下の手順により、サブツリーの下のエネルギー源消費機器間におけるエネルギー消費量の差異を特徴づけるエントロピーを計算するように構成される。
すなわち、サブツリーの下のすべてのエネルギー源消費機器について、その予想総エネルギー消費値が、サブツリーの下の個別エネルギー源消費機器におけるエネルギー消費量パラメータ値から特定され、さらに、各予想総エネルギー消費値に対応する状態組み合わせの数が特定され（この各状態組み合わせには、サブツリーの下の個別エネルギー源消費機器が対応する総エネルギー消費値に到達したときに、その状態情報が含められる）、
サブツリーの下のエネルギー源消費機器間におけるエネルギー消費量の差異を特徴づけるエントロピー（ＥＰＮ）は、以下の式で計算される。
Figure 2013186888
ここで、Ａはサブツリーの下のエネルギー源消費機器の総数、Ｂはサブツリーの下の全エネルギー源消費機器の予想総エネルギー消費値、Ｎｔはサブツリーの下の全エネルギー源消費機器におけるｔ番目の予想総エネルギー消費値に対応する状態組み合わせの数である。
状態検知ユニット７４はさらに、以下の手順により、各サブツリーの下のエネルギー源消費機器の状態を検知するように構成される。
すなわち、現在のサブツリーのルートノード上に配置されたエネルギーメータによって測定された総エネルギー消費値と、当該エネルギーメータに対して予め設定された状態組み合わせセットとが読み取られ（ここで、状態組み合わせセットは状態組み合わせと総エネルギー消費値との間のマッピング関係を含み、各マッピング関係内の状態組み合わせは、エネルギーメータによって測定された個別エネルギー源消費機器の状態情報を含み、各マッピング関係における総エネルギー消費値は、対応する状態組み合わせにおいて予め推定された個別エネルギー源消費機器の総エネルギー消費値である）と、
含まれている総エネルギー消費値と読み取られた総エネルギー消費値との差が所定のしきい値を下回るマッピング関係について、状態組み合わせセットが検索され、
検出されたマッピング関係から１つが選択され、選択されたマッピング関係に含まれる状態組み合わせに基づいて、個別エネルギー源消費機器の現在の状態が特定される。
状態検知ユニット７４はさらに、
個別エネルギー源消費機器の全予想状態組み合わせを決定し、
決定された各状態組み合わせについて、個別エネルギー源消費機器のエネルギー消費量パラメータ値に基づいて、状態組み合わせに含まれる個別エネルギー源消費機器の総エネルギー消費値を推定し、状態組み合わせと推定された総エネルギー消費値との間のマッピング関係を状態組み合わせセット内に記憶するように構成される。
状態検知ユニット７４はさらに、以下の手順により、検出されたマッピング関係から１つを選択するように構成される。
すなわち、検出された各マッピング関係について、マッピング関係における総エネルギー消費値と読み取られた総エネルギー消費値との間の差に基づいて、マッピング関係に対応する第１の重みが計算され（この第１の重みは、個別エネルギー源消費機器の現在の実際の状態組み合わせが、マッピング関係内の状態組み合わせである確率の高さを表す）、
算出された第１の重みに基づいて、検出された各マッピング関係から最も確率の高いマッピング関係が選択される。
状態検知ユニット７４はさらに、以下の手順により、検出されたマッピング関係から１つを選択するように構成される。
すなわち、記憶された最後の時点における個別エネルギー源消費機器の予想状態組み合わせが読み取られ、
検出された各マッピング関係について、読み取られた各状態組み合わせが検出されたマッピング関係内の状態組み合わせに変換されるときに、個別エネルギー源消費機器のうち状態が変更されるべきエネルギー源消費機器の数が特定され、特定された数から、マッピング関係に対応する第２の重みが計算され（この第２の重みは、個別エネルギー源消費機器の現在の実際の状態組み合わせが、検出されたマッピング関係内の状態組み合わせである確率を表す）、
算出された第２の重みに基づいて、検出された各マッピング関係から最も確率の高いマッピング関係が選択される。
状態検知ユニット７４はさらに、以下の手順により、検出されたマッピング関係から１つを選択するように構成される。
すなわち、検出された各マッピング関係について、マッピング関係における総エネルギー消費値と読み取られた総エネルギー消費値との間の差に基づいて、マッピング関係に対応する第１の重みが計算され（この第１の重みは、個別エネルギー源消費機器の現在の実際の状態組み合わせが、マッピング関係内の状態組み合わせである確率の高さを表す）、
記憶された最後の時点における個別エネルギー源消費機器の予想状態組み合わせが読み取られ、検出された各マッピング関係について、読み取られた各状態組み合わせが検出されたマッピング関係内の状態組み合わせに変換されるときに、個別エネルギー源消費機器のうち状態が変更されるべきエネルギー源消費機器の数が特定され、特定された数から、マッピング関係に対応する第２の重みが計算され（この第２の重みは、個別エネルギー源消費機器の現在の実際の状態組み合わせが、検出されたマッピング関係内の状態組み合わせである確率を表す）、
算出された第１の重みと第２の重みに基づいて、検出された各マッピング関係から最も確率の高いマッピング関係が選択される。
要約すれば、本発明の実施例は以下の効果を有する。
すなわち、本発明の一実施例における解決法においては、エネルギーメータによって測定された個別エネルギー源消費機器の状態組み合わせと、状態組み合わせに含まれる個別エネルギー源消費機器の総エネルギー消費値との間のマッピング関係が、予め生成されて記憶され、個別エネルギー源消費機器の状態が検知されると、含まれている総エネルギー消費値とエネルギーメータによって測定された総エネルギー消費値との間の差が所定のしきい値を下回るマッピング関係が直接検索され、個別エネルギー源消費機器の現在の状態が、検出されたマッピング関係の１つに含まれる状態組み合わせに基づいて特定される。この解決法は、従来技術と比較して、いくつかのフィードバックループが排除されるため、エネルギー源消費機器の状態検知効率が大幅に改善される。
本発明の一実施例における他の解決法においては、負荷ツリーはエネルギーメータがルートノード上にのみ配置されたサブツリーに分解され、その後各サブツリーについて、サブツリーの下のエネルギー源消費機器間におけるエネルギー消費量の差異を特徴づけるためにエントロピーが計算され、算出されたエントロピーから、エネルギー源消費機器間におけるエネルギー消費量の差異が大きいほどサブツリーの優先度が高くなるようにして個々のサブツリーの優先度が決定され、次に、各サブツリーの下のエネルギー源消費機器の状態がそれぞれ優先度の高い順に検知される。エネルギー消費量の差異が大きいエネルギー源消費機器の状態がより高精度に検知される当該解決法では、エネルギー源消費機器間のエネルギー消費量の差異がより大きいサブツリーから優先してエネルギー源消費機器の状態が検知され、かつエネルギー源消費機器の状態検知におけるエラーが見逃されるのを回避することが可能なため、エネルギー源消費機器の状態検知の精度が向上する。
上記では、本発明を、本発明の実施例による方法、装置（システム）、およびコンピュータプログラム製品のフローチャートおよびブロック図として説明してきた。これらの説明から、フローチャートおよびブロック図に含まれる各フローとブロック、並びにフローチャートおよびブロック図に含まれるフローとブロックの組み合わせは、コンピュータプログラム命令として実施できることは明らかであろう。これらのコンピュータプログラム命令は、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、組み込みプロセッサ、または他のプログラマブルデータ処理装置にロードされることで、コンピュータ上または他のプログラマブルデータ処理装置のプロセッサ上で実行された命令が、フローチャートのフローおよびブロック図のブロックに明記される機能を実行するための手段を提供する、１つの機械を構成することができる。
これらのコンピュータプログラム命令はさらに、コンピュータまたは他のプログラマブルデータ処理装置に対して特定の方法で動作するように指示することのできるコンピュータ可読メモリに格納されることができ、このコンピュータ可読メモリに格納された命令をもって、フローチャートのフローおよびブロック図のブロックに明記される機能を実行する命令手段を含む、１つの製品を構成することができる。
これらのコンピュータプログラム命令はさらに、コンピュータまたは他のプログラマブルデータ処理装置にロードされ、コンピュータまたは他のプログラマブルデータ処理装置上で一連の動作ステップが実行されることにより、コンピュータまたは他のプログラマブルデータ処理装置上で実行された命令が、フローチャートのフローおよびブロック図のブロックに明記される機能を実行するための動作を提供する、１つのコンピュータ実装プロセスを構成することができる。
上記では本発明の好適な実施例を説明してきたが、発明の基礎概念が寄与する当該技術に精通する当業者は、これらの実施例にさらなる変更および変形を行うことが可能である。よって、添付請求項は、好適な実施例のみならず、本発明の範囲に含まれるすべての変更および変形をも内包すると解釈されることが意図される。
言うまでもなく、当業者は、本発明の精神および範囲を逸脱することなく、様々な変更および変形を本発明に加えることができる。従って、本発明は、本発明に対するこれらの変更および変形が本発明の添付請求項およびその同等物の範囲内にある限り、かかる変更および改変を包含することも意図されている。
さらに、上記実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、これに限定されない。
（付記１）
エネルギーメータによって測定された総エネルギー消費値と、エネルギーメータに対して予め設定された状態組み合わせセットとを読み取るステップと
状態組み合わせセットを検索して、含まれている総エネルギー消費値と読み取られた総エネルギー消費値との差が所定のしきい値を下回るマッピング関係を検出するステップと、
検出されたマッピング関係から１つを選択し、選択されたマッピング関係に含まれる状態組み合わせに基づいて、個別エネルギー源消費機器の現在の状態を決定するステップとを含み、
前記状態組み合わせセットは、状態組み合わせと総エネルギー消費値との間のマッピング関係を含み、各マッピング関係内の状態組み合わせは、エネルギーメータによって測定された個別エネルギー源消費機器の状態情報を含み、各マッピング関係における総エネルギー消費値は、対応する状態組み合わせにおいて予め推定された個別エネルギー源消費機器の総エネルギー消費値である
ことを特徴とするエネルギー源消費機器の状態検知方法。
（付記２）
エネルギーメータによって測定された総エネルギー消費値と、エネルギーメータに対して予め設定された状態組み合わせセットとを読み取る前に、
個別エネルギー源消費機器のすべての予想状態組み合わせを決定するステップと、
決定された各状態組み合わせについて、個別エネルギー源消費機器のエネルギー消費パラメータ値に基づいて、状態組み合わせに含まれる個別エネルギー源消費機器の総エネルギー消費値を推定し、状態組み合わせと推定された総エネルギー消費値との間のマッピング関係を状態組み合わせセット内に記憶するステップを含む
ことを特徴とする付記１に記載のエネルギー源消費機器の状態検知方法。
（付記３）
状態組み合わせと推定された総エネルギー消費値との間のマッピング関係を状態組み合わせセット内に記憶した後に、
各マッピング関係を、状態組み合わせセット内の各マッピング関係における総エネルギー消費値の大きさの順に並べ替えるステップを含む
ことを特徴とする付記２に記載のエネルギー源消費機器の状態検知方法。
（付記４）
検出されたマッピング関係から１つを選択する前記ステップが、
検出された各マッピング関係について、当該マッピング関係における総エネルギー消費値と読み取られた総エネルギー消費値との間の差に基づいて、当該マッピング関係に対応する第１の重みを計算するステップと、
算出された第１の重みに基づいて、検出された各マッピング関係から最も確率の高いマッピング関係を選択するステップとを含み、
前記第１の重みが、個別エネルギー源消費機器の現在の実際の状態組み合わせがマッピング関係内の状態組み合わせである確率の高さを表す
ことを特徴とする付記１に記載のエネルギー源消費機器の状態検知方法。
（付記５）
検出されたマッピング関係から１つを選択する前記ステップが、
記憶された最後の時点における個別エネルギー源消費機器の予想状態組み合わせを読み取るステップと、
検出された各マッピング関係について、読み取られた各状態組み合わせが検出されたマッピング関係内の状態組み合わせに変換されるときに、個別エネルギー源消費機器のうち状態が変更されるべきエネルギー源消費機器の数が特定され、特定された数から、検出されたマッピング関係に対応する第２の重みを計算するステップと、
算出された第２の重みに基づいて、検出された各マッピング関係から最も確率の高いマッピング関係を選択するステップとを含み、
前記第２の重みが、個別エネルギー源消費機器の現在の実際の状態組み合わせが検出されたマッピング関係内の状態組み合わせである確率を表す
ことを特徴とする付記１に記載のエネルギー源消費機器の状態検知方法。
（付記６）
検出されたマッピング関係から１つを選択する前記ステップが、
検出された各マッピング関係について、当該マッピング関係における総エネルギー消費値と読み取られた総エネルギー消費値との間の差に基づいて、当該マッピング関係に対応する第１の重みを計算するステップと、
記憶された最後の時点における個別エネルギー源消費機器の予想状態組み合わせを読み取り、検出された各マッピング関係について、読み取られた各状態組み合わせが検出されたマッピング関係内の状態組み合わせに変換されるときに、個別エネルギー源消費機器のうち状態が変更されるべきエネルギー源消費機器の数を特定し、特定した数から当該マッピング関係に対応する第２の重みを計算するステップと、
算出された第１の重みと第２の重みに基づいて、検出された各マッピング関係から最も確率の高いマッピング関係を選択するステップとを含み、
前記第１の重みが、個別エネルギー源消費機器の現在の実際の状態組み合わせがマッピング関係内の状態組み合わせである確率の高さを表し、
前記第２の重みが、個別エネルギー源消費機器の現在の実際の状態組み合わせが検出されたマッピング関係内の状態組み合わせである確率を表す
ことを特徴とする付記１に記載のエネルギー源消費機器の状態検知方法。
（付記７）
マッピング関係に対応する第２の重みを計算する前記ステップが、
読み取られた各状態組み合わせについて、読み取られた各状態組み合わせが検出されたマッピング関係内の状態組み合わせに変換されるときに、個別エネルギー源消費機器のうち状態が変更されるべきエネルギー源消費機器の数に基づいて、個別エネルギー源消費機器に対してこの状態組み合わせの変換が実行される確率を表わす第３の重みを計算するステップと、
算出された各第３の重みから、対応する状態組み合わせ変換が実行される確率として最も高い数値を示す第３の重みが選択し、さらに、検出されたマッピング関係に対応する第２の重みを、選択された第３の重みとして決定するステップと
を含むことを特徴とする付記５に記載のエネルギー源消費機器の状態検知方法。
（付記８）
検出された各マッピング関係から最も確率の高いマッピング関係を選択する前記ステップが、
検出された各マッピング関係について、第４の重みをマッピング関係に対応する第１の重みと第２の重みから計算するステップと、
算出された第４の重みに基づいて、検出された各マッピング関係から、対応する最終確率が最も高いマッピング関係を選択するステップとを含み、
前記第４の重みが、個別エネルギー源消費機器の現在の実際の状態組み合わせが、マッピング関係内の状態組み合わせであるという、最終確率の高さを表す
ことを特徴とする付記６に記載のエネルギー源消費機器の状態検知方法。
（付記９）
エネルギーメータがルートノード上と１つ以上の非ルートノード上に配置された電流負荷ツリーを読み取るステップと、
読み取られた負荷ツリーを、ルートノード上にエネルギーメータが配置され、非ルートノード上にはエネルギーメータが配置されていない、複数のサブツリーに分解するステップと、
各サブツリーについて、サブツリーの下のエネルギー源消費機器間におけるエネルギー消費量の差異を特徴づけるエントロピーを計算し、算出されたエントロピーから、エネルギー源消費機器間におけるエネルギー消費量の差異が大きいほどサブツリーの優先度が高くなるようにして、各サブツリーの優先度を決定するステップと、
各サブツリーの下のエネルギー源消費機器の状態を、優先度の高い順にそれぞれ検知するステップと
を含むことを特徴とするエネルギー源消費機器の状態検知方法。
（付記１０）
読み取った負荷ツリーを複数のサブツリーに分解する前記ステップが、
（Ａ）電流負荷ツリーから、エネルギーメータが配置されたノードがルートノードであるサブツリーを抽出するステップと、
（Ｂ）抽出された各サブツリーについて、当該サブツリー内にエネルギーメータが配置された非ルートノードが存在するか否かが判定し、存在する場合、当該サブツリーを電流負荷ツリーとして選択して処理Ａに戻り、存在しない場合は、当該サブツリーを結果として出力するステップと
を含むことを特徴とする付記９に記載のエネルギー源消費機器の状態検知方法。
（付記１１）
サブツリーの下のエネルギー源消費機器間におけるエネルギー消費量の差異を特徴づけるエントロピーを計算する前記ステップが、
サブツリーの下のすべてのエネルギー源消費機器について、その予想総エネルギー消費値を、サブツリーの下の個別エネルギー源消費機器におけるエネルギー消費量パラメータ値から特定し、さらに、各予想総エネルギー消費値に対応する状態組み合わせの数を特定するステップと、
ここで、前記各状態組み合わせは、サブツリーの下の個別エネルギー源消費機器が対応する総エネルギー消費値に到達したときに、その状態情報を含み、
サブツリーの下のエネルギー源消費機器間におけるエネルギー消費量の差異を特徴づけるエントロピー（ＥＰＮ）を、以下の式
（数５）
Figure 2013186888
ここで、Ａはサブツリーの下のエネルギー源消費機器の総数、Ｂはサブツリーの下の全エネルギー源消費機器の予想総エネルギー消費値、Ｎｔはサブツリーの下の全エネルギー源消費機器におけるｔ番目の予想総エネルギー消費値に対応する状態組み合わせの数である
によって計算するステップと
を含むことを特徴とする付記９に記載のエネルギー源消費機器の状態検知方法。
（付記１２）
各サブツリーの下のエネルギー源消費機器の状態を検知する前記ステップが、
現在のサブツリーのルートノード上に配置されたエネルギーメータによって測定された総エネルギー消費値と、当該エネルギーメータに対して予め設定された状態組み合わせセットとを読み取るステップと、
含まれている総エネルギー消費値と読み取られた総エネルギー消費値との差が所定のしきい値を下回るマッピング関係について、状態組み合わせセットを検索するステップと、
検出されたマッピング関係から１つを選択し、選択したマッピング関係に含まれる状態組み合わせに基づいて、個別エネルギー源消費機器の現在の状態を特定するステップとを含み、
状態組み合わせセットが、状態組み合わせと総エネルギー消費値との間のマッピング関係を含み、各マッピング関係内の状態組み合わせが、エネルギーメータによって測定された個別エネルギー源消費機器の状態情報を含み、各マッピング関係における総エネルギー消費値が、対応する状態組み合わせにおいて予め推定された個別エネルギー源消費機器の総エネルギー消費値である
ことを特徴とする付記９に記載のエネルギー源消費機器の状態検知方法。
（付記１３）
エネルギーメータによって測定された総エネルギー消費値と、当該エネルギーメータに対して予め設定された状態組み合わせセットとを読み取るステップの前に、
個別エネルギー源消費機器の全予想状態組み合わせを決定するステップと、
決定された各状態組み合わせについて、個別エネルギー源消費機器のエネルギー消費量パラメータ値に基づいて、状態組み合わせに含まれる個別エネルギー源消費機器の総エネルギー消費値を推定し、状態組み合わせと推定された総エネルギー消費値との間のマッピング関係を状態組み合わせセット内に記憶するステップと
を含むことを特徴とする付記１２に記載のエネルギー源消費機器の状態検知方法。
（付記１４）
検出されたマッピング関係から１つを選択する前記ステップが、
検出された各マッピング関係について、マッピング関係における総エネルギー消費値と読み取られた総エネルギー消費値との間の差に基づいて、マッピング関係に対応する第１の重みを計算するステップと、
算出された第１の重みに基づいて、検出された各マッピング関係から最も確率の高いマッピング関係を選択するステップとを含み、
前記第１の重みが、個別エネルギー源消費機器の現在の実際の状態組み合わせが、マッピング関係内の状態組み合わせである確率の高さを表す
ことを特徴とする付記１２に記載のエネルギー源消費機器の状態検知方法。
（付記１５）
検出されたマッピング関係から１つを選択する前記ステップが、
記憶された最後の時点における個別エネルギー源消費機器の予想状態組み合わせを読み取るステップと、
検出された各マッピング関係について、読み取られた各状態組み合わせが検出されたマッピング関係内の状態組み合わせに変換されるときに、個別エネルギー源消費機器のうち状態が変更されるべきエネルギー源消費機器の数を特定し、特定した数から、マッピング関係に対応する第２の重みを計算するステップと、
算出された第２の重みに基づいて、検出された各マッピング関係から最も確率の高いマッピング関係を選択するステップとを含み、
前記第２の重みが、個別エネルギー源消費機器の現在の実際の状態組み合わせが、検出されたマッピング関係内の状態組み合わせである確率を表す
ことを特徴とする付記１２に記載のエネルギー源消費機器の状態検知方法。
（付記１６）
検出されたマッピング関係から１つを選択する前記ステップが、
検出された各マッピング関係について、マッピング関係における総エネルギー消費値と読み取られた総エネルギー消費値との間の差に基づいて、マッピング関係に対応する第１の重みを計算するステップと、
記憶された最後の時点における個別エネルギー源消費機器の予想状態組み合わせが読み取り、検出された各マッピング関係について、読み取られた各状態組み合わせが検出されたマッピング関係内の状態組み合わせに変換されるときに、個別エネルギー源消費機器のうち状態が変更されるべきエネルギー源消費機器の数を特定し、特定した数から、マッピング関係に対応する第２の重みを計算するステップと、
算出された第１の重みと第２の重みに基づいて、検出された各マッピング関係から最も確率の高いマッピング関係を選択するステップとを含み、
前記第１の重みが、個別エネルギー源消費機器の現在の実際の状態組み合わせが、マッピング関係内の状態組み合わせである確率の高さを表し、
前記第２の重みが、個別エネルギー源消費機器の現在の実際の状態組み合わせが、検出されたマッピング関係内の状態組み合わせである確率を表す
ことを特徴とする付記１２に記載のエネルギー源消費機器の状態検知方法。
（付記１７）
エネルギー源消費機器の状態検知装置であって、
エネルギーメータがルートノード上と１つ以上の非ルートノード上に配置された負荷ツリーを記憶するように構成された負荷ツリー記憶手段と、
前記負荷ツリー記憶手段に記憶された負荷ツリーを読み取り、読み取った負荷ツリーを、ルートノード上にエネルギーメータが配置され、非ルートノード上にはエネルギーメータが配置されていない、複数のサブツリーに分解するように構成されたサブツリー生成手段と、
各サブツリーについて、サブツリーの下のエネルギー源消費機器間におけるエネルギー消費量の差異を特徴づけるエントロピーを計算するように構成されたエントロピー計算手段と、
算出されたエントロピーから、エネルギー源消費機器間におけるエネルギー消費量の差異が大きいほどサブツリーの優先度が高くなるようにして、各サブツリーの優先度を決定するように構成された優先度決定手段と、
各サブツリーの下のエネルギー源消費機器の状態を、優先度の高い順にそれぞれ検知するように構成された状態検知手段と
を備えることを特徴とするエネルギー源消費機器の状態検知装置。
（付記１８）
前記サブツリー生成手段は、
（Ａ）電流負荷ツリーから、エネルギーメータが配置されたノードがルートノードであるサブツリーを抽出し、
（Ｂ）抽出された各サブツリーについて、当該サブツリー内にエネルギーメータが配置された非ルートノードが存在するか否かが判定し、存在する場合、当該サブツリーを電流負荷ツリーとして選択して処理Ａに戻り、存在しない場合は、当該サブツリーを結果として出力する処理
によって、読み取った負荷ツリーを複数のサブツリーに分解するように構成される
ことを特徴とする付記１７に記載のエネルギー源消費機器の状態検知装置。
（付記１９）
前記エントロピー計算手段が、
サブツリーの下のすべてのエネルギー源消費機器について、その予想総エネルギー消費値を、サブツリーの下の個別エネルギー源消費機器におけるエネルギー消費量パラメータ値から特定し、さらに、各予想総エネルギー消費値に対応する状態組み合わせの数を特定し、
ここで、前記各状態組み合わせは、サブツリーの下の個別エネルギー源消費機器が対応する総エネルギー消費値に到達したときに、その状態情報を含み、
サブツリーの下のエネルギー源消費機器間におけるエネルギー消費量の差異を特徴づけるエントロピー（ＥＰＮ）を、以下の式
（数６）
Figure 2013186888
ここで、Ａはサブツリーの下のエネルギー源消費機器の総数、Ｂはサブツリーの下の全エネルギー源消費機器の予想総エネルギー消費値、Ｎｔはサブツリーの下の全エネルギー源消費機器におけるｔ番目の予想総エネルギー消費値に対応する状態組み合わせの数である
によって計算するすることにより、
サブツリーの下のエネルギー源消費機器間におけるエネルギー消費量の差異を特徴づけるエントロピーを計算するように構成される
ことを特徴とする付記１７に記載のエネルギー源消費機器の状態検知装置。
（付記２０）
前記状態検知手段が、
現在のサブツリーのルートノード上に配置されたエネルギーメータによって測定された総エネルギー消費値と、当該エネルギーメータに対して予め設定された状態組み合わせセットとを読み取り、
含まれている総エネルギー消費値と読み取られた総エネルギー消費値との差が所定のしきい値を下回るマッピング関係について、状態組み合わせセットを検索し、
検出されたマッピング関係から１つを選択し、選択したマッピング関係に含まれる状態組み合わせに基づいて、個別エネルギー源消費機器の現在の状態を特定することにより、
各サブツリーの下のエネルギー源消費機器の状態を検知するように構成され、
状態組み合わせセットが、状態組み合わせと総エネルギー消費値との間のマッピング関係を含み、各マッピング関係内の状態組み合わせが、エネルギーメータによって測定された個別エネルギー源消費機器の状態情報を含み、各マッピング関係における総エネルギー消費値が、対応する状態組み合わせにおいて予め推定された個別エネルギー源消費機器の総エネルギー消費値である
ことを特徴とする付記１７に記載のエネルギー源消費機器の状態検知装置。
（付記２１）
前記状態検知手段が、
個別エネルギー源消費機器の全予想状態組み合わせを決定し、
決定された各状態組み合わせについて、個別エネルギー源消費機器のエネルギー消費量パラメータ値に基づいて、状態組み合わせに含まれる個別エネルギー源消費機器の総エネルギー消費値を推定し、状態組み合わせと推定された総エネルギー消費値との間のマッピング関係を状態組み合わせセット内に記憶するように構成される
ことを特徴とする付記２０に記載のエネルギー源消費機器の状態検知装置。
（付記２２）
前記状態検知手段が、
検出された各マッピング関係について、マッピング関係における総エネルギー消費値と読み取られた総エネルギー消費値との間の差に基づいて、マッピング関係に対応する第１の重みを計算し、
算出された第１の重みに基づいて、検出された各マッピング関係から最も確率の高いマッピング関係を選択することにより、
検出されたマッピング関係から１つを選択するように構成され、
前記第１の重みが、個別エネルギー源消費機器の現在の実際の状態組み合わせが、マッピング関係内の状態組み合わせである確率の高さを表す
ことを特徴とする付記２０に記載のエネルギー源消費機器の状態検知装置。
（付記２３）
前記状態検知手段が、
記憶された最後の時点における個別エネルギー源消費機器の予想状態組み合わせを読み取り、
検出された各マッピング関係について、読み取られた各状態組み合わせが検出されたマッピング関係内の状態組み合わせに変換されるときに、個別エネルギー源消費機器のうち状態が変更されるべきエネルギー源消費機器の数を特定し、特定した数から、マッピング関係に対応する第２の重みを計算し、
算出された第２の重みに基づいて、検出された各マッピング関係から最も確率の高いマッピング関係を選択することにより、
検出されたマッピング関係から１つを選択するように構成され、
前記第２の重みが、個別エネルギー源消費機器の現在の実際の状態組み合わせが、検出されたマッピング関係内の状態組み合わせである確率を表す
ことを特徴とする付記２０に記載のエネルギー源消費機器の状態検知装置。
（付記２４）
前記状態検知手段が、
検出された各マッピング関係について、マッピング関係における総エネルギー消費値と読み取られた総エネルギー消費値との間の差に基づいて、マッピング関係に対応する第１の重みを計算し、
記憶された最後の時点における個別エネルギー源消費機器の予想状態組み合わせが読み取り、検出された各マッピング関係について、読み取られた各状態組み合わせが検出されたマッピング関係内の状態組み合わせに変換されるときに、個別エネルギー源消費機器のうち状態が変更されるべきエネルギー源消費機器の数を特定し、特定した数から、マッピング関係に対応する第２の重みを計算し、
算出された第１の重みと第２の重みに基づいて、検出された各マッピング関係から最も確率の高いマッピング関係を選択することにより、
検出されたマッピング関係から１つを選択するように構成され、
前記第１の重みが、個別エネルギー源消費機器の現在の実際の状態組み合わせが、マッピング関係内の状態組み合わせである確率の高さを表し、
前記第２の重みが、個別エネルギー源消費機器の現在の実際の状態組み合わせが、検出されたマッピング関係内の状態組み合わせである確率を表す
ことを特徴とする付記２０に記載のエネルギー源消費機器の状態検知装置。
６０：エネルギー測定値記憶ユニット
６１：状態組み合わせセット記憶ユニット
６２：状態推定ユニット
６３：サービス選択ユニット
６４：状態決定ユニット
６５：追加データ記憶ユニット
６６：状態組み合わせ生成ユニット
７０：負荷ツリー記憶ユニット
７１：サブツリー生成ユニット
７２：エントロピー計算ユニット
７３：優先度決定ユニット
７４：状態検知ユニット

Claims (10)

  1. エネルギーメータによって測定された総エネルギー消費値と、エネルギーメータに対して予め設定された状態組み合わせセットとを読み取るステップと
    状態組み合わせセットを検索して、含まれている総エネルギー消費値と読み取られた総エネルギー消費値との差が所定のしきい値を下回るマッピング関係を検出するステップと、
    検出されたマッピング関係から１つを選択し、選択されたマッピング関係に含まれる状態組み合わせに基づいて、個別エネルギー源消費機器の現在の状態を決定するステップとを含み、
    前記状態組み合わせセットは、状態組み合わせと総エネルギー消費値との間のマッピング関係を含み、各マッピング関係内の状態組み合わせは、エネルギーメータによって測定された個別エネルギー源消費機器の状態情報を含み、各マッピング関係における総エネルギー消費値は、対応する状態組み合わせにおいて予め推定された個別エネルギー源消費機器の総エネルギー消費値である
    ことを特徴とするエネルギー源消費機器の状態検知方法。
  2. エネルギーメータによって測定された総エネルギー消費値と、エネルギーメータに対して予め設定された状態組み合わせセットとを読み取る前に、
    個別エネルギー源消費機器のすべての予想状態組み合わせを決定するステップと、
    決定された各状態組み合わせについて、個別エネルギー源消費機器のエネルギー消費パラメータ値に基づいて、状態組み合わせに含まれる個別エネルギー源消費機器の総エネルギー消費値を推定し、状態組み合わせと推定された総エネルギー消費値との間のマッピング関係を状態組み合わせセット内に記憶するステップを含む
    ことを特徴とする請求項１に記載のエネルギー源消費機器の状態検知方法。
  3. 状態組み合わせと推定された総エネルギー消費値との間のマッピング関係を状態組み合わせセット内に記憶した後に、
    各マッピング関係を、状態組み合わせセット内の各マッピング関係における総エネルギー消費値の大きさの順に並べ替えるステップを含む
    ことを特徴とする請求項２に記載のエネルギー源消費機器の状態検知方法。
  4. 検出されたマッピング関係から１つを選択する前記ステップが、
    検出された各マッピング関係について、当該マッピング関係における総エネルギー消費値と読み取られた総エネルギー消費値との間の差に基づいて、当該マッピング関係に対応する第１の重みを計算するステップと、
    算出された第１の重みに基づいて、検出された各マッピング関係から最も確率の高いマッピング関係を選択するステップとを含み、
    前記第１の重みが、個別エネルギー源消費機器の現在の実際の状態組み合わせがマッピング関係内の状態組み合わせである確率の高さを表す
    ことを特徴とする請求項１に記載のエネルギー源消費機器の状態検知方法。
  5. 検出されたマッピング関係から１つを選択する前記ステップが、
    記憶された最後の時点における個別エネルギー源消費機器の予想状態組み合わせを読み取るステップと、
    検出された各マッピング関係について、読み取られた各状態組み合わせが検出されたマッピング関係内の状態組み合わせに変換されるときに、個別エネルギー源消費機器のうち状態が変更されるべきエネルギー源消費機器の数が特定され、特定された数から、検出されたマッピング関係に対応する第２の重みを計算するステップと、
    算出された第２の重みに基づいて、検出された各マッピング関係から最も確率の高いマッピング関係を選択するステップとを含み、
    前記第２の重みが、個別エネルギー源消費機器の現在の実際の状態組み合わせが検出されたマッピング関係内の状態組み合わせである確率を表す
    ことを特徴とする請求項１に記載のエネルギー源消費機器の状態検知方法。
  6. 検出されたマッピング関係から１つを選択する前記ステップが、
    検出された各マッピング関係について、当該マッピング関係における総エネルギー消費値と読み取られた総エネルギー消費値との間の差に基づいて、当該マッピング関係に対応する第１の重みを計算するステップと、
    記憶された最後の時点における個別エネルギー源消費機器の予想状態組み合わせを読み取り、検出された各マッピング関係について、読み取られた各状態組み合わせが検出されたマッピング関係内の状態組み合わせに変換されるときに、個別エネルギー源消費機器のうち状態が変更されるべきエネルギー源消費機器の数を特定し、特定した数から当該マッピング関係に対応する第２の重みを計算するステップと、
    算出された第１の重みと第２の重みに基づいて、検出された各マッピング関係から最も確率の高いマッピング関係を選択するステップとを含み、
    前記第１の重みが、個別エネルギー源消費機器の現在の実際の状態組み合わせがマッピング関係内の状態組み合わせである確率の高さを表し、
    前記第２の重みが、個別エネルギー源消費機器の現在の実際の状態組み合わせが検出されたマッピング関係内の状態組み合わせである確率を表す
    ことを特徴とする請求項１に記載のエネルギー源消費機器の状態検知方法。
  7. マッピング関係に対応する第２の重みを計算する前記ステップが、
    読み取られた各状態組み合わせについて、読み取られた各状態組み合わせが検出されたマッピング関係内の状態組み合わせに変換されるときに、個別エネルギー源消費機器のうち状態が変更されるべきエネルギー源消費機器の数に基づいて、個別エネルギー源消費機器に対してこの状態組み合わせの変換が実行される確率を表わす第３の重みを計算するステップと、
    算出された各第３の重みから、対応する状態組み合わせ変換が実行される確率として最も高い数値を示す第３の重みが選択し、さらに、検出されたマッピング関係に対応する第２の重みを、選択された第３の重みとして決定するステップと
    を含むことを特徴とする請求項５に記載のエネルギー源消費機器の状態検知方法。
  8. 検出された各マッピング関係から最も確率の高いマッピング関係を選択する前記ステップが、
    検出された各マッピング関係について、第４の重みをマッピング関係に対応する第１の重みと第２の重みから計算するステップと、
    算出された第４の重みに基づいて、検出された各マッピング関係から、対応する最終確率が最も高いマッピング関係を選択するステップとを含み、
    前記第４の重みが、個別エネルギー源消費機器の現在の実際の状態組み合わせが、マッピング関係内の状態組み合わせであるという、最終確率の高さを表す
    ことを特徴とする請求項６に記載のエネルギー源消費機器の状態検知方法。
  9. エネルギーメータがルートノード上と１つ以上の非ルートノード上に配置された電流負荷ツリーを読み取るステップと、
    読み取られた負荷ツリーを、ルートノード上にエネルギーメータが配置され、非ルートノード上にはエネルギーメータが配置されていない、複数のサブツリーに分解するステップと、
    各サブツリーについて、サブツリーの下のエネルギー源消費機器間におけるエネルギー消費量の差異を特徴づけるエントロピーを計算し、算出されたエントロピーから、エネルギー源消費機器間におけるエネルギー消費量の差異が大きいほどサブツリーの優先度が高くなるようにして、各サブツリーの優先度を決定するステップと、
    各サブツリーの下のエネルギー源消費機器の状態を、優先度の高い順にそれぞれ検知するステップと
    を含むことを特徴とするエネルギー源消費機器の状態検知方法。
  10. エネルギー源消費機器の状態検知装置であって、
    エネルギーメータがルートノード上と１つ以上の非ルートノード上に配置された負荷ツリーを記憶するように構成された負荷ツリー記憶手段と、
    前記負荷ツリー記憶手段に記憶された負荷ツリーを読み取り、読み取った負荷ツリーを、ルートノード上にエネルギーメータが配置され、非ルートノード上にはエネルギーメータが配置されていない、複数のサブツリーに分解するように構成されたサブツリー生成手段と、
    各サブツリーについて、サブツリーの下のエネルギー源消費機器間におけるエネルギー消費量の差異を特徴づけるエントロピーを計算するように構成されたエントロピー計算手段と、
    算出されたエントロピーから、エネルギー源消費機器間におけるエネルギー消費量の差異が大きいほどサブツリーの優先度が高くなるようにして、各サブツリーの優先度を決定するように構成された優先度決定手段と、
    各サブツリーの下のエネルギー源消費機器の状態を、優先度の高い順にそれぞれ検知するように構成された状態検知手段と
    を備えることを特徴とするエネルギー源消費機器の状態検知装置。
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