JP4433890B2 - 電気機器稼動状態推定システムおよび電気機器稼動状態推定用データベース構築方法 - Google Patents
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Description
図1は、本実施の形態に係る電気機器稼動状態推定システムの配置状態を示す概念図である。また、図2は、本実施の形態に係る電気機器稼動状態推定システムの構成を示すブロック図である。
図1に示すように、本実施の形態の電気機器稼動状態推定システムは、被計測家屋1の給電線引込口付近に配置され、被計測家屋1で使用される複数の電気機器2a〜2cの稼動状態を、事前に蓄積した学習データとのパターン認識により推定するシステムである。
本実施の形態における電気機器2a〜2cの稼動状態推定処理は、図7に示す3ステップの作業により実行される。
はじめに学習データを収集する。電気機器2a〜2cのスイッチ切り替えを行い、様々な組合せパターンで総負荷電流並びに電圧を計測し、当該計測データから抽出した特徴量と電気機器2a〜2cの稼動状態の情報を併せて学習データとする。
(ステップII)
次に稼動状態を推定する識別器を前記学習データで初期学習を行なう。識別器にはニューラルネットワークやサポートベクターマシンなどが用いられる。
(ステップIII)
最後に学習した識別器を使い、計測データから電気機器2a〜2cの稼動状態を推定する。
上記計測手段3で計測した計測データは、稼動状態情報と併せて、例えば図8のようなデータを保存手段4に一時保存する。計測していない組合せパターンの総負荷電流並びに電圧は、上記保存手段4に保存されている計測データからデータ生成手段5にて生成する。特徴量抽出手段6は、当該計測データ及び当該生成データを併せた全組合せパターンの総負荷電流及び電圧から特徴量を抽出し、稼動状態情報と併せて学習データとし、上記学習データはステップIIにおいて識別器の初期学習に用いられる。また上記学習データは学習データベース7が保存する。
保存手段4には電気機器2a〜2cのうち1つの機器が稼動している計4パターンの計測データが保存されている。当該計測データからデータ生成手段5にて計測していない組合せパターンの総負荷電流並びに電圧データを生成する。
以上により計測していない全組合せパターンの総負荷電流と電圧を生成できる。また、上記計算を行なう周波数を基本波周波数の整数倍の周波数に間引くことで計算量を軽減できる。
電気機器2bのみが稼働している周波数成分の電流最大値及び位相は数式2により求められる。
電気機器2a〜2cの稼働状態を推定する識別器は電気機器2a〜2c毎に用意し、識別器データベース8に保持されている。前記識別器はニューラルネットワーク、サポートベクターマシンなどを用いる。学習手段9は、前記学習データベース7にある学習データから前記識別器を各々学習し、当該識別器に与えられる特徴量に対して電気機器2a〜2cの稼働状態(OnかOffか)を識別する識別面を形成する(図10)。これにより学習した識別器に特徴量を入力すれば電気機器2a〜2cの稼働状態の推定結果を出力できる。
はじめに計測手段3で総負荷電流並びに電圧は計測し、当該計測データから特徴量抽出手段10において特徴量を抽出する。当該特徴量はステップIIで識別器の初期学習に用いた特徴量と同じ種類にする。
Claims (6)
- 被計測家屋内の電気機器を一つずつ稼動させて一つずつの総負荷電流ならびに電圧を計測する計測ステップと、
前記計測ステップで計測した結果を計測データとして保存する計測データ保存ステップと、
前記計測データ保存ステップで保存した一つずつ稼動させた電気機器毎の前記計測データを周波数分解し各周波数成分から各周波数成分の総負荷電流と位相を求め、複数の電気機器の全ての稼動と非稼動の組合せパターンの総負荷電流ならびに電圧を演算する際に電気機器aの各周波数成分f i (i=1,2,3,..,n)の総負荷電流がI ai 、位相がφ ai であり、電気機器bの各周波数成分f i の総負荷電流がI bi 、位相がφ bi であるとき、電気機器aと電気機器bの組合せパターンの各周波数成分ごとの電流最大値I a−bi ならびに位相φ a−bi を、次の式
により重ね合わせて求め、この重ね合わせて求めた前記各周波数成分の和により組合せパターンの総負荷電流と位相を生成する演算ステップと、
前記計測データおよび前記演算ステップで生成した生成データを併せた全組合せパターンの総負荷電流ならびに電圧から特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、
前記特徴量抽出ステップで抽出した特徴量を初期学習データベースとして保存する特徴量保存ステップと、
を備えたことを特徴とする初期学習データベース構築方法。 - 稼動を止めることができない電気機器のみが稼動しているときの総負荷電流ならびに電圧を計測する単体計測ステップと、
前記稼動を止めることができない電気機器と稼動を止めることができる電気機器の全ての電気機器毎との組合せで稼動しているときの総負荷電流ならびに電圧を計測する組合せ計測ステップと、
前記組合せ計測結果の電圧の各周波数成分f i (i=1,2,3,..,n)の総負荷電流I a−bi ならびに位相φ a−bi から前記単体計測結果の電圧の各周波数成分f i の総負荷電流I ai ならびに位相φ ai を次の式
によって各周波数成分f i の負荷電流の正弦成分および余弦成分を減算することにより得られる前記稼動を止めることができる電気機器のみの電圧の各周波数成分f i の総負荷電流I bi ならびに位相φ bi の各周波数成分の和により、前記稼動を止めることができる電気機器のみが稼動している総負荷電流ならびに電圧を、前記稼動を止めることができる全ての電気機器について求める演算生成ステップと、
前記単体計測ステップで計測した単体計測データおよび前記組合せ計測ステップで計測した組合せ計測データおよび前記演算生成ステップで生成した生成データを併せた全組合せパターンの総負荷電流ならびに電圧から特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、
前記特徴量抽出ステップで抽出した特徴量を初期学習データベースとして保存する特徴量保存ステップと、
を備えたことを特徴とする初期学習データベース構築方法。 - 前記特徴量は、総負荷電流の基本波並びに高調波の電流実効値及び電圧に対する位相差、給電線引込口から見たインピーダンスの基本波周波数成分の絶対値及び位相、総負荷電流の平均値、ピーク値、波高率、波形率、力率、平均消費電力のうち1つ又は複数である請求項1または2に記載の初期学習データベース構築方法。
- 被計測家屋で使用される複数の電気機器の稼動状態を、事前に蓄積した学習データとのパターン認識により推定する電気機器稼動状態推定システムにおいて、
前記被計測家屋内の前記電気機器を一つずつ稼動させて一つずつの総負荷電流ならびに電圧を計測する計測手段と、
前記計測手段で計測した結果を計測データとして保存する計測データ保存手段と、
前記計測データ保存手段で保存した一つずつ稼動させた電気機器毎の前記計測データを周波数分解し各周波数成分から各周波数成分の総負荷電流と位相を求め、複数の電気機器の全ての稼動と非稼動の組合せパターンの総負荷電流ならびに電圧を演算する際に電気機器aの各周波数成分f i (i=1,2,3,..,n)の総負荷電流がI ai 、位相がφ ai であり、電気機器bの各周波数成分f i の総負荷電流がI bi 、位相がφ bi であるとき、電気機器aと電気機器bの組合せパターンの各周波数成分ごとの電流最大値I a−bi ならびに位相φ a−bi を、次の式
により重ね合わせて求め、この重ね合わせて求めた前記各周波数成分の和により組合せパターンの総負荷電流と位相を生成する演算手段と、
前記計測データおよび前記演算手段で生成した生成データを併せた前記全組合せパターンの総負荷電流ならびに電圧から特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
前記特徴量抽出手段で抽出した特徴量を初期学習データベースとして保存する特徴量保存手段と、
を備えたことを特徴とする電気機器稼動状態推定システム。 - 稼動を止めることができない電気機器がある場合に、
前記計測手段は、
前記稼動を止めることができない電気機器のみが単体で稼動しているときの総負荷電流ならびに電圧を計測するとともに、前記稼動を止めることができない電気機器および稼動を止めることができる電気機器とを組合せて稼動しているときの総負荷電流ならびに電圧を計測し、
前記演算手段は、
前記組合せ計測結果の電圧の各周波数成分f i (i=1,2,3,..,n)の総負荷電流I a−bi ならびに位相φ a−bi から前記単体計測結果の電圧の各周波数成分f i の総負荷電流I ai ならびに位相φ ai を次の式
によって各周波数成分f i の負荷電流の正弦成分および余弦成分を減算することにより得られる前記稼動を止めることができる電気機器のみの電圧の各周波数成分f i の総負荷電流I bi ならびに位相φ bi の各周波数成分の和により、前記稼動を止めることができる電気機器のみが稼動している総負荷電流ならびに電圧を求めることを特徴とする請求項4記載の電気機器稼動状態推定システム。 - 前記特徴量は、総負荷電流の基本波並びに高調波の電流実効値及び電圧に対する位相差、給電線引込口から見たインピーダンスの基本波周波数成分の絶対値及び位相、総負荷電流の平均値、ピーク値、波高率、波形率、力率、平均消費電力のうち1つ又は複数である請求項4または5のいずれかに記載の電気機器稼動状態推定システム。
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