JP5291177B2 - ユーザーフィードバック情報に基づく電気器具検出方法とシステム - Google Patents

ユーザーフィードバック情報に基づく電気器具検出方法とシステム Download PDF

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Description

本発明はユーザーフィードバック情報に基づく電気器具検出方法とシステムに関し、特にユーザーフィードバック情報と共同意思決定検索演算法に基づいた非侵入式負荷検出方法、及び、前記方法を実施するスマートメーター、ホームゲートウェイ、データーベース等のシステムに関する。
今のところ、従来の電気メーターの大半は、家庭或いは企業に於いて、先月或いは一定期間の統計後の計算書を提供できるだけであり、スマートメーターは、家庭或いは企業の消費電力をただちに表示できるものの、ユーザーに各電気器具の消費電力情報を伝えることはできない。細かい電気器具の消費電力の情報が分からない状況だと、スマートメーターは、電力の消費が激しい電気器具を確認、管理することや、電力を消費する原因を知ることが難しく、節電の計画と管理を行うのが難しくなる。しかも、既存のこの分野の技術では、コンセントにスマートメーター等の消費電力監視装置を取り付けることを考慮しており、このような設計は設置コストが大幅に高くなるため、ユーザーはスマートメーターに投資することを躊躇してしまう。
非侵入負荷モニタリング（Ｎｏｎｉｎｔｒｕｓｉｖｅ Ｌｏａｄ Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ、ＮＩＬＭ）の技術は、単一の電気メーターを用いて家庭或いは企業の総電圧と総電流の変化を観察することにより、現在使用している電気器具及びその状態を判断する。
このような技術を通して、電気器具の使用状況を知ることができるが、過去のやり方の多くは、電気器具の負荷特徴を、事前に収集と定義し、その後、負荷特徴データーベースを用いて電気器具の状態を検出すると仮定している。既に、多くの研究によって、各電気器具の負荷特徴値を定義する様々な検出方法を提供しているものの、電気器具の種類は多く、また新しい製品が次々登場し、同じ種類の電気器具を使用しても各家庭内で特徴が異なること等が、電気器具の負荷特徴の収集と電気器具の特徴の検索を困難にしている。このため、非侵入負荷モニタリング技術をスマートメーターに統合させる設計は、今のところ、まだ改善の余地があると考えられる。
本発明は、非侵入負荷モニタリング（Ｎｏｎｉｎｔｒｕｓｉｖｅ Ｌｏａｄ Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ、ＮＩＬＭ）技術とスマートメーターを結合し、単一の電気メーターによって、家庭或いは企業の個別の電気器具の使用状況と消費電力情報を検出することができる、ユーザーフィードバック情報と共同意思決定検索演算法に基づいた非侵入式負荷検出方法とシステムを提供することを目的とする。特に、ユーザーフィードバック情報に基づいて、動的な電気器具特徴データーベースの確立とメンテナンスを行うとともに、このデーターベース及び共同意思決定検索演算法に基づいて個別の電気器具の状態検索と消費電力の評価を行い、ユーザーに家の中の或いは企業細部の消費電力情報を理解させることができる。それにより、上述した従来の技術における、電気器具の種類が多い、新しい製品が次々に登場する、同じ種類の電気器具を使用しても各家庭で特徴が異なることがある等の問題を克服することができる、
上述の目的を達成するために、本発明によるユーザーフィードバック情報に基づく電気器具検出方法は、以下の手順を含む。
前記電気器具のオンオフと切り換え状態の時の交流電圧と電流に生じる微細な変化の各種負荷特徴値を通して、ユーザーの電気器具に対するフィードバック情報を得る。前記フィードバック情報は、ユーザーの入力、或いは、電気器具検索結果を確認することによって得られ、電気器具と各種電気器具消費電力特徴値の対応関係を生じさせる。
数学の分析によって既知の電気器具の各特徴値がユーザーフィードバック情報内で出現する回数或いは比率分布を計算する。それにより、未知の電気器具の特徴値を検出した時、前記特徴値と既知の電気器具特徴値が出現する回数或いは比率分布データを比較し、前記未知の電気器具が既知の電気器具である可能性を理解し、前記電気器具のいずれかの特徴値が出現する比率を確信度と定義する。それと同時に、各特徴値の識別率を計算し、前記各特徴値の識別率を特徴加重値と定義し、それにより、電気器具の性格な識別に対する各特徴値の重要性を表すことができる。
共同意思決定方法によって、各種電気器具の種類を自動判別するとともに、家の中の電気器具の使用状況を分析する。
上述により、本発明の各電気器具、各特徴値の確信度、各種負荷特徴の識別率（即ち、負荷特徴の加重値）は、ユーザーフィードバック情報に基づいて算出される。また、いわゆるユーザーフィードバック情報は、メンテナンススタッフ或いは家庭／企業ユーザーがスマートメーターを取り付ける或いは使用する時に入力した正確な電気器具情報或いは正確な電気器具状態情報、或いは確認されたスマートメーターの検索結果を指す。このフィードバック情報は、各電気器具における各特徴値の確信度分布状況をチューニング、計算して、各種負荷特徴の識別率を計算するのを手助けする。
以下に、本発明の電気器具検出方法の具体的な実施方法の説明を行う。前記フィードバック情報は、電気器具が正確であるか不正確であるかを自動判断してフィードバックされたこと、或いは、正確であるか否かがフィードバックされていないことを含む。前記フィードバック情報は、以下の方法で表すことができる。

Figure 0005291177
（ｖC、電気器具検索結果が正確であるとフィードバックされた。ｖn、電気器具検索結果が間違いであるとフィードバックされた。ｖW、電気器具検索結果が正確であるかどうかフィードバックされていない。）
前記方法は、更に、ユーザーのフィードバック情報をスマートメーター、データセンター、或いは、クラウドシステム内に記載する手順を含む。
前記ユーザーのフィードバック情報は離散化関数に通され、前記電気器具の各特徴値を離散化した数値領域間に変換し、後続の統計計算をしやすいようにする。前記離散化関数は、以下の関数で表される。
Figure 0005291177
Figure 0005291177
上述の公式の主な目的は、連続実数空間のＸi,j,k値を離散した実数空間内に変換して、数値の比較と検査をしやすいようにすることである。例えば、電気器具Ａがあり、三人のユーザーがその家の中の電気器具Ａの特徴値をそれぞれ１．１２、１．３１、１．２８としたとする。Ｕj＝0.1と仮定し、離散化処理を行うと、結果は、それぞれ、

Figure 0005291177

となる。
離散化した負荷特徴値を得ることで、各電気器具が各数値領域間で出現する回数を計算することができる。ｇi,j（Ｘ）関数を定義することで、特徴値がＸの時に一つの負荷特徴値が出現する回数を記録する。言い換えると、過去に、ユーザーが貢献した電気器具の実例において、いくつの同じ型番の電気器具の負荷特徴値がＸの状態を呈したか、ともいえる。上述の実例において、電気器具Ａのｇi,j（Ｘ）関数は、以下の通りである。
Figure 0005291177
Figure 0005291177
出現する回数に基づいて、確信度を定義することができる。前記確信度は、ユーザーの前記電気器具フィードバック情報に基づいて、負荷特徴値が離散領域間に出現する時の、全ての前記電気器具フィードバック情報内に対する比率を計算して得られ、前記確
信度は、ｇi,j（Ｘ）から導きだされる比率状況である。例えば、一つの未知の電気器具の呈する特徴値がＸ値の時で、もう一つの既知の電気器具における前記特徴値がＸ値の比率が高い場合、未知の電気器具が既知の電気器具である可能性は高くなる。電気器具ｉ特徴値ｊの確信度の定義は、一つの特徴値がＸ領域間で出現する回数と出現する回数が最も多い領域間の比率關係であり、前記ユーザーの前記電気器具フィードバックに対する確信比率状況は、以下の関数で表される。
Figure 0005291177
（式においては、相互に異なる電気器具Ｉ個を有し、各電気器具ｉはそれぞれＪ個の負荷特徴値を備える）。
Figure 0005291177
確信度に基づいた、簡単な電気器具識別方法は、例えば、未知の電気器具のいくつかの特徴値を獲得し、特徴値によって既知の電気器具に対する確信度を計算し、さらに全ての確信度を合計して、合計が最高の既知の電気器具によって前記未知の電気器具を判定する。しかしながら、もし、電気器具の各特徴値の確信度だけに頼って電気器具を判断した場合、出現比率が高いが重要でない特徴値に識別結果が影響される状況が生じる可能性がある。各特徴値の重要性は異なり、もし、多く出現する既知の電気器具における一つの特徴値の確信度がいずれも高い場合、上述の識別方法の識別率は低くなる。従って、本発明は、更に、負荷特徴識別率を定義して、各特徴確信度の加重値とし、各負荷特徴確信度の重要性に影響させるのに用いる。本発明において、確信度と負荷特徴識別率（即ち加重値でもある）は、ユーザーのフィードバックに応じて動的に変わり、その内、負荷特徴識別率は、相互に異なる種類の電気器具により異なる加重値が与えられる。負荷特徴識別率は以下のように定義される。まず、各電気器具の間の負荷特徴値ｊの重複率によって負荷特徴識別率を決定する。例えば、特徴値がＸ値の時、複数の電気器具がＸにおいていずれも高めの確信度を呈すると、この時の負荷特徴の重なりは多く、前記負荷特徴が電気器具を識別する能力が高くない。従って、重複比率を定義して関数ｈi,j（Ｘ）を計算し、負荷特徴の重複状況を評価する。
Figure 0005291177

Figure 0005291177
（式においては、相互に異なるＩ個の電気器具を備え、各電気器具ｉは、それぞれＪ個の負荷特徴値を備える）。
Figure 0005291177

Figure 0005291177
（式において、Ｗjは電気器具ｉの負荷特徴値ｊの重要度を示している。即ち、Ｗjが大きければ大きいほど負荷特徴値ｊの電気器具ｉに対する識別率が高くなる。反対に、Ｗjが小さければ小さいほど識別率は低くなる。その内、δは重み関数を表し、計算結果を時間数領域間に分布させることで、適切な比較空間を得ることができる。Ｚは集合であり、全部の電気器具或いは一部の同一タイプの電気器具を表示することができる）。
前記加重値関数は、各電気器具の間の負荷特徴値ｊの重複率によって動的に調整され、さらに、重複率関数の合計によって平均重複率が算出される。上述の設計に基づき、各種電気器具特徴値確信度と電気器具特徴値の識別率（加重値）によって、未知の電気器具と既知の電気器具の近似度を計算することができ、以下の公式で表される。

Figure 0005291177
（式においては、相互に異なるＩ個の電気器具を備え、各電気器具ｉはそれぞれＪ個の負荷特徴値を備える）。
複数の電気器具特徴確信度とその加重値を計算し、共同意思決定方法を行うことによって、数値の最も大きく最も近似している電気器具を決定することができる。前記加重値は、分析と統計結果によって、相互に異なる種類の電気器具の相互に異なる特徴値、及び、相互に異なる特徴値の加重値を与えることができ、相互に異なるパラメータを用いて電気器具の近似度の比較と電気器具検索を行うことができる。未知の電気器具の一組の特徴値を得た時、重み付けで計算した既知の電気器具の確信度の合計を比較することができ、数値が高ければ高いほど前記已知の電気器具である可能性が高い。
また、本発明のユーザーフィードバック情報に基づく電気器具検出システムは、
スマートメーターと、ホームゲートウェイと、データセンターとからなる。スマートメーターは、前記電気器具のオンオフと切り換え状態の時の交流電圧と電流に生じる微細な変化の負荷特徴値を取り込んで演算するのに用いられる。ホームゲートウェイは、検索しやすくなるように家の中の前記電気器具の各負荷特徴値を保存するととともに、前記家の中の電気器具の使用状況を記録し、それにより、携帯電話或いはパソコンを用いて消費電力状況に連結して検索することができる。データセンターは、前記家の中の電気器具情報を保存し、ホームゲートウェイが前記電気器具の負荷特徴値を探せない時、負荷特徴値をデータセンターに送って検索する。前記ホームゲートウェイは、前記携帯電話或いはパソコンを通じて節電アドバイス及び電気器具診断を提供する。
従来の技術と比べ、本発明は、動的なユーザーフィードバックデーターベースと共同意思決定検索演算法に基づいて非侵入負荷モニタリングの電気器具の個別状態検出と消費電力分析を行うため、更に正確な方法で前記特徴値の組合せ方式と加重値を決定することができ、ユーザーのフィードバックメカニズムオンライン自動チューニングシステムによって、電気器具検索の精度を効果的に高めることができるとともに、非侵入式負荷検出の電気器具状態検出率を効果的に高めることができ、それにより、非侵入式負荷検出技術が直面する電気器具の種類が多い、新しい製品が次々に登場する、同じ種類の電気器具を使用しても各家庭で特徴が異なることがある等の問題を克服することができる。
ユーザーが不注意で電力を浪費させてしまう問題に関しては、本発明によって家の中の、或いは企業の電気の使用状況を把握することができ、約２５％〜３０％の電力エネルギーと電気の費用を節約することができ、人類の電力に対するニーズを大幅に減らすことができる。また、本発明は、異なるタイプの電気器具（例えば、抵抗型、コンデンサ型、インダクタ型）の電気器具特徴を計算して重みづけを行うため、異なる種類の電気器具を検索する時に、異なる識別率に応じて、異なる負荷特徴の組合せを選択して共同意思決定方法内に用いることができる。
本発明の電気器具検出方法のフローチャートである。 扇風機の各負荷特徴値の確信度分布の棒グラフである。 各電気器具間の負荷特徴値の確信度が重なる状況を示した棒グラフである。 負荷特徴値の確信度と各負荷特徴値の加重値を利用して可能性のある電気器具を計算した棒グラフである。 本発明の電気器具検出システムの配置構成を示した概略図である。
図１を参照する。図１は、本発明のユーザーフィードバック情報に基づく電気器具検出方法のフローチャートである。本発明の方法は、以下の実施手順からなる。
まず、電気器具のオンオフと切り換え状態の時の交流電圧と電流に生じる微細な変化の各種負荷特徴値（Ｌｏａｄ Ｓｉｇｎａｔｕｒｅ）を通して、ユーザーの電気器具に対するフィードバック情報を取得する（Ｓ０１）。前記負荷特徴値は、定常有効電力（Ａｃｔｉｖｅ Ｐｏｗｅｒ）と無効電力（Ｒｅａｃｔｉｖｅ Ｐｏｗｅｒ）、高調波（Ｈａｒｍｏｎｉｃｓ）、一時的有効電力（Ｔｒａｎｓｉｅｎｔ Ａｃｔｉｖｅ ｐｏｗｅｒ）、一時的無効電力（Ｔｒａｎｓｉｅｎｔ Ｒｅａｃｔｉｖｅ ｐｏｗｅｒ）、一時的持続時間（Ｔｒａｎｓｉｅｎｔ Ｓｔａｔｅ Ｉｎｔｅｒｖａｌ）等を含む。
前記フィードバック情報はｖkと定義し、前記フィードバック情報ｖkは、電気器具検索結果が正確かどうかフィードバックされた、或いは、検索結果が正確かどうかフィードバックされていないこと、を含む。実際は、以下のように定義できる。
（１） ユーザーによる入力。例えば、メンテナンススタッフ、家庭と企業ユーザーがスマートメーター１（Ｓｍａｒｔ Ｍｅｔｅｒ）（図５に図示）を取り付ける或いは使用する時に入力される正確な電気器具情報、或いは、正確な電気器具状態情報を、電気器具検索結果は正確であるｖcと定義する。或いは、
（２）スマートメーター１の電気器具検索結果の確認。電気器具の検索結果が正確であると確認された場合はｖcと定義し、電気器具の検索結果が間違いと確認された場合ｖnと定義し、電気器具情報が提供されていない、或いは電気器具検索結果が確認されていない場合はｖwと定義する。
Figure 0005291177
従って、ユーザーフィードバック情報の方式は以下のように分けられる。
（ａ）メンテナンススタッフが取り付け或いは操作した時に提供されるフィードバック情報。
（ｂ）家庭或いは企業ユーザーが使用、取り付け、或いは操作する時に提供されるフィードバック情報。
（ｃ）未来のスマート家電は、おそらく、電気器具の状態を自動的に報告することができるだろう。電気器具の状態と電気器具を照らし合わせたの消費電力特徴も、ユーザーフィードバック情報の項目の一つになる。
このように、前記ユーザーのフィードバック情報は、正確な電気器具の状態、及び、各電気器具の状態の消費電力特徴の対応関係を提供することができ、ユーザーは、正確な電気器具を提供する、或いは、電気器具検索結果の正確性を確認するだけでよく、前記スマートメーター１は、それが検出した各種電気器具負荷特徴値と正確或いは検索間違いの電気器具名称を対応させ、電気器具と各種電気器具の消費電力特徴値の対応関係を生じさせる。従って、ユーザーは、各種電気器具の負荷特徴値を理解或いは入力する必要がない。
前記ユーザーフィードバック情報をスマートメーター１、或いは、クラウドシステム内に記載する。それと同時に、前記電気器具の状態と各電気器具の状態の消費電力特徴も電気器具特徴データセンター４ （Ｄａｔａｃｅｎｔｅｒ）内に記録することができる（Ｓ０２）。
電気器具特徴データセンター４は、実際には、データーベースであり、ユーザーが何度も使用しフィードバックすることにより、電気器具特徴データセンター４のデータの数が段々増えていき、各種パラメータ値が修正され、検索の精度が向上する。その間も、電気器具特徴データセンター４を用いて後続の電気器具検出と検索を行うことができる。
スマートメーター１或いはクラウドは、数学の分析によって各種負荷特徴を演算し、さらには、前記電気器具のいずれかの特徴値が出現する比率及び各特徴値の識別率を計算する。このように、各種負荷特徴が各種電気器具の識別率を判読しやすいかどうかを分析して、負荷特徴の加重値とする（Ｓ０３）。
前記電気器具のいずれかの特徴値が出現する比率を、確信度（Ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅ ｆａｃｔｏｒ）と定義し、前記各特徴値の識別率を特徴加重値（Ｗｅｉｇｈｔｅｄ Ｖａｌｕｅ）と定義する。
その内、前記ユーザーフィードバック情報は、各種負荷特徴の確信度と特徴加重値を計算し、しかも、前記フィードバック情報は、システムが各電気器具の各特徴値の分布状況をチューニング、計算して各種負荷特徴の確信度と加重値を計算するのを手助けする。
電気器具特徴データセンター４内の各ユーザーのフィードバック情報を、離散化関数を通し、前記電気器具の各特徴値を離散化された数値に変換する。前記離散関数は、関数（１）或いはその他の既知の関数で表示される。

Figure 0005291177

（式において、前記電気器具特徴データセンター内は相互に異なる電気器具Ｉ個を有し、各電気器具ｉはそれぞれＪ個負荷特徴値を備え、電気器具ｉは異なるユーザーのフィードバック情報から来たＫつのデータを有する、と仮定する）。
Figure 0005291177
Figure 0005291177
ｇi,j（Ｘ）関数は、特徴値がＸの時に一つの負荷特徴値が出現する回数を記録する。言い換えると、過去に、ユーザーが貢献した電気器具の実例において、いくつの同じ型番の電気器具の負荷特徴値がＸの状態を呈したか、ともいえる。
図２を参照する。図２は、前述した扇風機の各負荷特徴値の確信度分布の説明である。その内、横軸は負荷特徴値の離散分布であり、縦軸はユーザーフィードバック情報の多さの比率であり、この比率は関数で計算され、確信度と呼ばれる。前記確信度は、ユーザーの前記電気器具のフィードバック情報に基づいて、負荷特徴値が離散領域間に出現する時の、全ての前記電気器具フィードバック情報内に対する比率を計算して得られる。
確信度は、関数（３）で表され、ユーザーのこの電気器具フィードバックに対する確信比率状況で計算され。確信度は０と１の間になる。
Figure 0005291177
（式においては、相互に異なる電気器具Ｉ個を有し、各電気器具ｉはそれぞれＪ個の負荷特徴値を備える）。
以上のように、同一の電気器具のフィードバックに対する異なるユーザーの情報を統計する主な目的は、各電気器具及び各電気器具の各消費電力特徴値の確信度を確立することである。前記確信度の意義は、一つの電気器具が一つの消費電力特徴値上で出現する比率を判断することである。
言いかえると、もし、一つの未知の電気器具Ｘがあり、その消費電力特徴値をＹとし、もう一つの既知の電気器具Ｚの同じ消費電力特徴値Ｙが出現する比率が低い場合、この未知の電気器具Ｘが既知の電気器具Ｚである可能性は低いと言える。以上の手順で計算すると、各電気器具間の同一負荷特徴値の確信度分布は重なる部分がある可能性がある。
図３を参照する。図３は、各電気器具間の負荷特徴値の確信度密度が重なる例を説明している。その内、電気器具１、電気器具２、電気器具３は、それぞれ、異なる電気器具の同じ負荷特徴値ｉ及び負荷特徴値ｊを表しており、三種類の電気器具は、負荷特徴値ｉとｊの時、いずれも重なり、負荷特徴値ｉの重なりは少なく、反対に負荷特徴値ｊの重なりは多い。従って、図３の確信度の分布状況から、特徴値ｉは特徴値ｊより、各電気器具が何であるか識別しやすいことがわかる。
言いかえると、負荷特徴値ｉは、負荷特徴値ｊに比べて、電気器具の判断の識別率をより備えている。従って、各負荷特徴値の識別率を算出することで、前記負荷特徴値の加重値として用いることができる。
前記負荷特徴の加重値は、ユーザーフィードバックに応じて動的に変わり、異なる種類の電気器具によって異なる加重値になる。各加重値を計算する方法は、関数（４）或いは加重値を計算するその他の方法で表すことができる。
Figure 0005291177
（式において、Ｗjは電気器具ｉの負荷特徴値ｊの重要度を示している。即ち、Ｗjが大きければ大きいほど負荷特徴値ｊの電気器具ｉに対する識別率が高くなる。反対に、Ｗjが小さければ小さいほど識別率は低くなる。その内、δは重み関数を表し、計算結果を時間数領域間に分布させることで、適切な比較空間を得ることができる。Ｚは集合であり、全部の電気器具或いは一部の同一タイプの電気器具を表示することができる）。
Figure 0005291177
このように、各負荷特徴値及び負荷特徴の重要性を通じて、電気器具間の近似度を計算、評価する。共同意思決定方法により、各種電気器具の種類、さらにはそのブランドと型番を自動判別し、家の中の電気器具的使用状況を分析する（Ｓ０４）。
図４を参照する。図４は、負荷特徴値の確信度密度を利用して可能性のある電気器具の各特徴値分布状況の計算を説明している。電気器具を検索する方式は、複数の負荷特徴値の共同意思決定の方式で行われる。
もし、一つの未知の電気器具の電気器具特徴値がそれぞれ（ｘ’１、ｘ’２、ｘ’３、．．．、 ｘ’ｊ）である場合、既知の電気器具の対応する負荷特徴値の確信度と比較するとともに、確信度を全て足して未知の電気器具と既知の電気器具の近似度を得れば、前記未知の電気器具と扇風機が最も近いと判断することができる。
しかしながら、各特徴値は同じように重要なわけではない。各種電気器具特徴値の電気器具識別率から計算された加重値によって、未知の電気器具と既知の電気器具の相似度を計算することができる。公式（６）によって表すことができる。

Figure 0005291177

（式においては、相互に異なるＩ個の電気器具を備え、各電気器具ｉは、それぞれＪ個の負荷特徴値を備える）。
複数の電気器具特徴確信度とその加重値を計算し、共同意思決定方法を行うことによって、数値の最も大きく最も近似している電気器具を決定することができる。前記加重値は、分析と統計結果によって、相互に異なる種類の電気器具の相互に異なる特徴値、及び、相互に異なる特徴値の加重値を与えることができ、相互に異なるパラメータを用いて電気器具の近似度の比較と電気器具検索を行うことができる。
図４では、各負荷特徴値の加重値を説明している。各負荷特徴値の加重値が異なる可能性がある以外に、各種異なる分類の電気器具の負荷特徴値も異なる可能性がある。例えば、電気器具は、負荷特徴値に基づいて、抵抗型、コンデンサ型、インダクタ型の三大型式に分けられる。スマートメーター１が電気器具を判別する要求を受けた時には、まず、この電気器具特徴値はどの型式に属するかを分析し、その後、上述のユーザーフィードバック情報の電気器具検出方法によって、この電気器具がこの型式のなんの電気器具に属するのか判別する。
図５を参照する。図５は、本発明のユーザーフィードバック情報に基づく電気器具検出システムの配置構成を示した概略図である。非侵入式負荷検出技術（Ｎｏｎｉｎｔｒｕｓｉｖｅ Ｌｏａｄ Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ、ＮＩＬＭ）に基づいた本発明による電気器具検出システムは、スマートメーター１と、ホームゲートウェイ２（Ｈｏｍｅ Ｇａｔｅｗａｙ）と、データセンター４とからなる。
その内、スマートメーター１は、前記電気器具のオンオフと切り換え状態の時の交流電圧と電流に生じる微細な変化の負荷特徴値を取り込んで演算するのに用いられる。
ホームゲートウェイ２は、家の中のインターネット、デジタルテレビ信号と電話信号、を提供し、検索しやすくなるように前記家の中の電気器具の各負荷特徴値を保存するととともに、前記家の中の電気器具の使用状況を記録することができる。それにより、ユーザーは、携帯電話或いはパソコン３を用いて消費電力状況に連結して検索することができ、それと同時に、携帯電話或いはパソコン３を通じて節電アドバイス及び電気器具診断等機能を提供することができる。
データセンター４（Ｄａｔａｃｅｎｔｅｒ）は、前記ユーザーの家の中の電気器具情報を保存し、ホームゲートウェイ２が前記電気器具の負荷特徴値を探せない時、負荷特徴値をデータセンターに送って検索する。
上述の構成により、ユーザーフィードバック情報に基づく電気器具検出方法を実施することができる。
従来の技術と比べ、本発明は、動的なユーザーフィードバックデーターベースと共同意思決定検索演算法に基づいて非侵入負荷モニタリングの電気器具の個別状態検出と消費電力分析を行うため、更に正確な方法で前記特徴値の組合せ方式と加重値を決定することができ、ユーザーのフィードバックメカニズムオンライン自動チューニングシステムによって、電気器具検索の精度を効果的に高めることができるとともに、非侵入式負荷検出の電気器具状態検出率を効果的に高めることができ、それにより、非侵入式負荷検出技術が直面する電気器具の種類が多い、新しい製品が次々に登場する、同じ種類の電気器具を使用しても各家庭で特徴が異なることがある等の問題を克服することができる。ユーザーが不注意で電力を浪費させてしまう問題に関しては、本発明によって家の中の、或いは企業の電気の使用状況を把握することができ、約２５％〜３０％の電力エネルギーと電気の費用を節約することができ、人類の電力に対するニーズを大幅に減らすことができる。
また、本発明は、異なるタイプの電気器具（例えば、抵抗型、コンデンサ型、インダクタ型）の電気器具特徴を計算して重みづけを行うため、異なる種類の電気器具を検索する時に、異なる識別率に応じて、異なる負荷特徴の組合せを選択して共同意思決定方法内に用いることができる。
１ スマートメーター
２ ホームゲートウェイ
３ パソコン
４ データセンター

Claims (9)

  1. 家庭又は企業内の複数種類の電気器具に係る情報をそれぞれ識別することによって当該複数種類の電気器具の使用に係る情報をそれぞれ取得するべく、スマートメーターとデータセンターとを備えた電気器具検出システムの電気器具検出方法であって、
    前記スマートメーターが、各種電気器具のユーザーによるオンオフ操作又は切り換え操作時の交流電圧及び電流に生じる微細な変化の各種負荷特徴値を通じて、各種電気器具に対するフィードバック情報を取得して、各種電気器具と各種負荷特徴値との対応関係を生成する手順と、
    前記スマートメーターが、前記複数種類の電気器具のいずれかの負荷特徴値が出現する比率を確信度として予め計算するとともに、各負荷特徴値の識別率を特徴加重値として予め計算して、前記確信度及び前記特徴加重値を前記データセンターに予め格納しておく手順と、
    前記スマートメーターが、複数の負荷特徴値に対する共同決定方式にしたがって、前記データセンターに予め格納された確信度及び特徴加重値との比較に基づいて、該当する電気器具の種類を判別して検索し、検索した電気器具の使用状況に係る情報を取得する手順と、
    を備えたことを特徴とする電気器具検出方法。
  2. 前記フィードバック情報ν k は、
    前記電気器具の検索結果が正確である場合には数値ν c で表され、
    前記電気器具の検索結果が間違いである場合には数値ν n で表され、
    前記電気器具の検索結果が正確又は間違いのいずれであるかがフィードバックされない場合には数値ν w で表される
    ことを特徴とする請求項１に記載の電気器具検出方法。
  3. 前記電気器具は、各々がＪ個（Ｊは２以上の整数）の負荷特徴値及びＫ個（Ｋは２以上の整数）の異なるユーザーのフィードバック情報のデータを有するＩ個（Ｉは２以上の整数）の電気器具であって、
    第ｉ番目（１≦ｉ≦Ｉ）の電気器具に対する第ｋ回目（１≦ｋ≦Ｋ）のフィードバック情報において出現する数値である第ｊ番目（１≦ｊ≦Ｊ）の負荷特徴値ｘ ijk は、離散関数で表される変換
    Figure 0005291177
    によって離散化されることを特徴とする請求項２に記載の電気器具検出方法。
  4. 離散間隔内のｘ間隔に前記負荷特徴値ｘ ijk が出現する回数ｇ ij （ｘ）は、前記第ｋ回目のフィードバック情報を示す数値分だけ増加する
    Figure 0005291177
    で表されることを特徴とする請求項３に記載の電気器具検出方法。
  5. 前記確信度ｆ ij （ｘ）は、前記回数の全ての電気器具のフィードバック情報に係る回数に対する比率
    Figure 0005291177
    で表されることを特徴とする請求項４に記載の電気器具検出方法。
  6. 前記特徴加重値は、ユーザーのフィードバック情報に応じて動的に変化するとともに、異なる種類の電気器具によって異なることを特徴とする請求項５に記載の電気器具検出方法。
  7. 前記特徴加重値ｗ j 及び重複率関数ｈ ij （ｘ）は、それぞれ
    Figure 0005291177

    Figure 0005291177

    （δは計算結果を実数間隔に分布させて適切な比較空間を得るための重み関数を示し、Ｚは全ての電気器具又は同一タイプの一部の電気器具から構成される集合を示し、θは重み関数を示す）
    で表されることを特徴とする請求項６に記載の電気器具検出方法。
  8. 前記電気器具の検索では、
    未知の電気器具と既知の電気器具との双方について、前記特徴加重値ｗ j 及び前記確信度ｆ ij （ｘ）に基づき類似度
    Figure 0005291177
    をそれぞれ計算し、
    未知の電気器具の種類は、前記類似度が最大となる既知の電気器具の種類であると判別することによって、当該未知の電気器具を検索する
    ことを特徴とする請求項７に記載の電気器具検出方法。
  9. 家庭又は企業内の複数種類の電気器具に係る情報をそれぞれ識別することによって当該複数種類の電気器具の使用に係る情報をそれぞれ取得するための電気器具検出システムであって、
    各種電気器具のユーザーによるオンオフ操作又は切り換え操作時の交流電圧及び電流に生じる微細な変化の各種負荷特徴値を通じて、各種電気器具に対するフィードバック情報を取得して、各種電気器具と各種負荷特徴値との対応関係を生成し、
    前記複数種類の電気器具のいずれかの負荷特徴値が出現する比率を確信度として予め計算するとともに、各負荷特徴値の識別率を特徴加重値として予め計算し、
    複数の負荷特徴値に対する共同決定方式にしたがって、前記確信度及び特徴加重値との比較に基づいて、該当する電気器具の種類を判別して検索し、検索した電気器具の使用状況に係る情報を取得するスマートメーターと、
    前記スマートメーターによって予め計算された前記確信度及び前記特徴加重値を予め格納しておくデータセンターと、
    を備えたことを特徴とする電気器具検出システム。
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