WO2013157294A1 - 電気機器の動作状態推定装置、電気機器の動作状態推定方法、プログラム、電気機器の特徴ベクトル登録装置、電気機器の特徴ベクトル登録方法、サーバ装置および電気機器の動作状態推定システム - Google Patents
電気機器の動作状態推定装置、電気機器の動作状態推定方法、プログラム、電気機器の特徴ベクトル登録装置、電気機器の特徴ベクトル登録方法、サーバ装置および電気機器の動作状態推定システム Download PDFInfo
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Definitions
- the present technology relates to an operation state estimation device for an electrical device, an operation state estimation method for an electrical device, a program, a feature vector registration device for an electrical device, a feature vector registration method for an electrical device, a server device, and an operation state estimation system for the electrical device.
- the purpose of this technology is to accurately estimate the operating state of a plurality of electrical devices connected to the power line, and hence the power usage status.
- a current-voltage measuring unit that measures current and voltage in time series from a power line to which a plurality of electrical devices are connected;
- a filter unit for extracting the power frequency and its harmonic component from the measured current and voltage time series;
- An admittance calculation unit for calculating an admittance vector time series from the extracted signal components;
- a feature vector holding unit for holding feature vectors of the plurality of electric devices;
- a combination calculator for calculating a combination pattern of feature vectors of the plurality of electrical devices held above;
- an operation state estimation device for an electric device including a comparison unit that compares the combined feature vector and the calculated admittance vector time series to obtain an estimation result of the operation state of the plurality of electric devices.
- the current and voltage are measured in time series from the power line to which a plurality of electrical devices are connected by the current / voltage measuring unit.
- the power source frequency and its harmonic component are extracted from the time series of the measured current and voltage by the filter unit.
- the admittance calculation unit calculates an admittance vector time series from the signal components extracted by the filter unit.
- the admittance vector has admittances at the power supply frequency and its harmonics as elements.
- the feature vector holding unit holds feature vectors of a plurality of electric devices.
- the feature vector of a predetermined electrical device includes one or a plurality of feature vectors extracted by vector quantization from an admittance vector time series when the predetermined electrical device is in an operating state.
- the combination calculation unit calculates a combination pattern of feature vectors of a plurality of held electric devices.
- the combination calculation unit may be configured to calculate all combination patterns of retained feature vectors. By calculating all the combination patterns in this way, it is possible to accurately obtain the estimation results of the operation states of the plurality of electric devices.
- the combination calculation unit probabilistically changes the operation state of the device based on a combination pattern and / or a predetermined probability distribution in which the operation states of the devices within a predetermined number are changed from the latest estimation result of the device operation state.
- a combination pattern may be calculated.
- the predetermined probability distribution may be calculated based on a history of operating states of a plurality of past electrical devices.
- the predetermined probability distribution may be a probability distribution selected according to time from a plurality of probability distributions calculated for each day of the week and time. In this case, the number of combination patterns can be reduced, and the processing load can be reduced.
- the comparison unit compares the combined feature vector with the calculated admittance vector time series, and obtains estimation results of the operating states of the plurality of electrical devices. For example, the comparison unit calculates the inter-vector distance between the combined feature vector and the calculated admittance vector time series, and uses the combination with the shortest distance as the estimation result of the operating states of a plurality of electrical devices. Is done.
- the admittance vector time series obtained based on the current and voltage measured from the power line is compared with a combination of feature vectors of a plurality of electric devices connected to the power line. As a result, it is possible to accurately estimate the operating states of a plurality of electrical devices, and hence the power usage status.
- a current-voltage measuring unit that measures current and voltage in time series from a power line to which a plurality of electrical devices are connected;
- a filter unit for extracting the power frequency and its harmonic component from the measured current and voltage time series;
- An admittance calculation unit for calculating an admittance vector time series from the extracted signal components;
- a feature vector extraction unit for extracting feature vectors of each of the plurality of electrical devices from the calculated admittance vector time series;
- There is a feature vector registration apparatus for an electrical device comprising: a feature vector registration unit that registers the extracted feature vectors of the plurality of electrical devices in a database.
- the current and voltage are measured in time series from the power line to which a plurality of electrical devices are connected by the current / voltage measuring unit.
- the power source frequency and its harmonic component are extracted from the time series of the measured current and voltage by the filter unit.
- an admittance vector time series is calculated from the extracted signal component by the admittance calculation unit.
- the admittance vector has admittances at the power supply frequency and its harmonics as elements.
- the feature vector extraction unit extracts feature vectors for each of a plurality of electrical devices from the calculated admittance vector time series. Then, the feature vector registration unit registers the extracted feature vectors of the plurality of electrical devices in the database.
- the feature vector extraction unit extracts one or a plurality of feature vectors by vector quantization from a calculated admittance vector time series as a feature vector of the predetermined electrical device. May be extracted.
- the feature vector extraction unit estimates an admittance vector time series of only the predetermined electrical device from the calculated admittance vector time series.
- the device feature vector one or more feature vectors may be extracted from the estimated admittance vector time series by vector quantization.
- the feature vector extraction unit estimates the admittance vector time series other than the predetermined electric device from the calculated admittance vector time series when the predetermined electric device is not in the operating state, and the predetermined electric device operates. Estimating an admittance vector time series of only a predetermined electrical device by removing an estimated value of an admittance vector time sequence other than the estimated predetermined electrical device from the calculated admittance vector time sequence when in a state May be.
- the feature vector extraction unit matches the phase of the admittance vector time series calculated in the period before and after the period in which the predetermined electric device is operating so that the correlation value becomes the highest.
- the admittance vector time series other than the predetermined electrical device may be estimated by combining them.
- the feature vector of each of the plurality of electric devices connected to the power line is well extracted. Can be registered.
- a current-voltage measuring unit that measures current and voltage in time series from a power line to which a plurality of electrical devices are connected;
- a filter unit for extracting the power frequency and its harmonic component from the measured current and voltage time series;
- An admittance calculation unit for calculating an admittance vector time series from the extracted signal components;
- An admittance transmission unit for transmitting the calculated admittance vector time series to the server device;
- An operation state estimation device for an electrical device, comprising: an estimation result receiving unit configured to receive an estimation result of device operation states of the plurality of electrical devices from the server device.
- the current and voltage are measured in time series from the power line to which a plurality of electrical devices are connected by the current / voltage measuring unit.
- the power source frequency and its harmonic component are extracted from the time series of the measured current and voltage by the filter unit.
- the admittance calculation unit calculates an admittance vector time series from the signal components extracted by the filter unit.
- the admittance vector has admittances at the power supply frequency and its harmonics as elements.
- the calculated admittance vector time series is transmitted to the server device by the admittance transmission unit. Then, the estimation result receiving unit receives the estimation results of the operation states of the plurality of electrical devices from the server device.
- the server apparatus is caused to perform the process instead of performing the process of estimating the operation state of the plurality of electric devices connected to the power line from the admittance vector time series. Therefore, it is possible to reduce the processing load and obtain a highly accurate estimation result by high-performance processing of the server device.
- An admittance receiving unit for receiving an admittance vector time series sent from the terminal device;
- a feature vector holding unit that holds feature vectors of a plurality of electrical devices;
- a combination calculator for calculating a combination pattern of feature vectors of the plurality of electrical devices held above;
- a comparison unit that compares the combined feature vector and the received admittance vector time series to obtain an estimation result of device operating states of the plurality of electrical devices; It exists in a server apparatus provided with the estimation result transmission part which transmits the estimation result of the operation state of the obtained said some electric equipment to the said terminal device.
- the admittance vector time series sent from the terminal device is received by the admittance receiving unit.
- the combination calculation unit calculates a combination pattern of feature vectors of a plurality of electrical devices held in the admittance vector holding unit.
- the feature vectors of the plurality of electrical devices held in the feature vector holding unit may be extracted in advance from, for example, an admittance vector time series sent from the terminal device by the server device itself, or from the terminal device. You may receive beforehand.
- the comparison unit compares the combined feature vector with the received admittance vector time series, and obtains the estimation results of the operating states of a plurality of electrical devices. Then, the estimation result transmission unit transmits the obtained estimation results of the operating states of the plurality of electrical devices to the terminal device.
- a transmission request reception unit that receives a transmission request for an estimation result transmitted from another terminal device different from the terminal device is further included, and the estimation result transmission unit Based on this, the obtained estimation results of the operating states of the plurality of electric devices may be transmitted to another terminal device. Thereby, the user can check the estimation results of the operation states of the plurality of electric devices at another terminal (mobile terminal) different from the fixed terminal device.
- FIG. 1 shows a configuration example of an operation state estimation apparatus 100 for an electric device as a first embodiment of the present technology.
- the operation state estimation apparatus 100 executes a device registration process and a power usage status determination process.
- the operation state estimation apparatus 100 includes a current / voltage measurement unit 101, a filter unit 102, an admittance calculation unit 103, a single admittance estimation unit 104, and a vector quantization unit 105.
- the motion state estimation apparatus 100 includes a feature vector database 106, a combination calculation unit 107, a comparison unit 108, and a recording / display unit 109.
- Current voltage measuring unit 101 measures current and voltage in time series from a power line to which a plurality of electrical devices (device A, device B, device C, etc.) are connected.
- the current / voltage measuring unit 101 measures current and voltage values every moment at one base of the power line, and acquires a time series of digital data by A / D conversion.
- the filter unit 102 extracts a signal component of the power supply frequency and its harmonics from the time series of the current and voltage measured by the current / voltage measuring unit 101. That is, the filter unit 102 has a complex narrow band represented by the following formula (1) corresponding to each odd harmonic k in the time frame n with respect to the current I (t) and the voltage V (t) with respect to the discrete time t.
- the current Ik (n) and the complex narrow band voltage Vk (n) shown in the following equation (2) are calculated.
- n is the frame number
- k is the harmonic number
- f is the power supply frequency (50 Hz or 60 Hz)
- T is the time interval of the frame
- w (t) is a window function such as a Hann window
- W is the size of the window function.
- Ik (n) becomes a complex time series of currents obtained by resampling the narrowband component near the frequency (2k + 1) f at the time interval T.
- Vk (n) is a complex time series of voltages obtained by re-sampling a narrowband component near the frequency (2k + 1) f at a time interval T.
- the admittance calculation unit 103 calculates an admittance vector time series from the signal component extracted by the filter unit 102. That is, the admittance calculation unit 103 calculates the admittance Yk (n) at the current time n from the current Ik (n) and the voltage Vk (n) as shown in the following formula (3).
- the calculated power supply frequency and the admittances of the harmonics thereof are collectively expressed as a K-dimensional vector and referred to as an admittance vector time series as shown in the following formula (4).
- the processes of the current voltage measurement unit 101, the filter unit 102, and the admittance calculation unit 103 described above are common to both the device registration process and the power usage status determination process.
- the device registration process an admittance vector time series of a device to be registered is estimated, a feature vector is extracted, and is registered in the feature vector database 106.
- the single admittance estimation unit 104 and the vector quantization unit 105 function for the device registration process.
- the single admittance estimation unit 104 sequentially sets each of a plurality of electrical devices (device A, device B, device C, etc.) connected to the power line as target devices, and estimates the admittance vector time series of the single target device.
- the single connected admittance estimating unit 104 can turn off all other connected devices (non-operating state)
- the output of the admittance calculating unit 103 when only the target device is on (operating state). Is observed for a predetermined number N of frames to obtain an admittance vector time series Y (n) of the target device alone.
- step ST1 processing is started.
- step ST2 the target device is turned on (operating state).
- step ST3 the single admittance estimation unit 104 observes the output of the admittance calculation unit 103 by a predetermined number of frames (N), and measures the admittance vector time series Y (n) of the target device alone.
- step ST4 the target device is turned off (non-operating state).
- step ST5 the process ends.
- the single admittance estimation unit 104 cannot directly acquire the admittance vector time series Y (n) of the target device in the second case where there is another connected device that is always operating, such as a refrigerator.
- the admittance vector time series Y (n) of the target device alone is estimated.
- the output of the admittance calculation unit 103 when the target device is turned off (non-operating state) is observed over a predetermined number of frames (3N) to obtain an admittance vector time series Ybef (n).
- the output of the admittance calculation unit 103 when the target device is turned on (operating state) is observed over a predetermined number of frames (N) to obtain an admittance vector time series Yon (n).
- the output of the admittance calculation unit 103 when the target device is turned off again (non-operating state) is observed over a predetermined number of frames (3N) to obtain an admittance vector time series Yaft (n).
- the mixed admittance vector time series Yoth (n) of the electrical equipment other than the target equipment is estimated by the calculation of the following formula (5).
- FIG. 3A shows an example of Ybef (n), Yon (n), and Yaft (n) measured by the single admittance estimation unit 104.
- ⁇ aft in Equation (5) best matches the phase of the admittance vector time series Ybef (n) when the phase of the admittance vector time series Yaft (n) is shifted. The amount of phase adjustment is shown.
- ⁇ bef in Equation (5) is the most similar to the phase of the admittance vector time series Yaft (n) when the phase of the admittance vector time series Ybef (n) is shifted. The amount of phase adjustment that matches well is shown.
- the mixed admittance vector time series Yoth (n) represented by Equation (5) is a predetermined frame in which the admittance vector time series Yon (n) of the phase-adjusted admittance vector time series Yaft (n) and Ybef (n) is obtained. It is assumed that the number (N) is averaged.
- step ST11 the process is started.
- step ST12 the output of the admittance calculation unit 103 when the target device is off (non-operating state) is observed over a predetermined number of frames (3N) and the admittance vector time series Ybef (n) is measured. .
- step ST13 the target device is turned on (operating state).
- step ST14 the output of the admittance calculation unit 103 is observed for a predetermined number of frames (N), and the admittance vector time series Yon (n) is measured.
- step ST15 the target device is turned off (non-operating state).
- step ST16 the output of the admittance calculation unit 103 when the target device is off (non-operating state) is observed over a predetermined number of frames (3N), and the admittance vector time series Yaft (n) is measured.
- step ST17 the mixed admittance vector time series Yoth (n) of the electrical device other than the target device is measured by Equation (5).
- step ST18 as shown in Expression (6), the mixed admittance vector time series Yoth (n) is subtracted from the admittance vector time series Yon (n), and the admittance vector time series Y (n) of the target device alone is obtained. ) Is estimated.
- step ST19 the process ends.
- the vector quantization unit 105 has a predetermined number C of admittance vector time series Y (n) over N frames of each device estimated by the single admittance estimation unit 104 (C is sufficiently smaller than N).
- Vector quantization is performed as represented by the feature vector.
- FIG. 5 is a schematic diagram of this vector quantization, where “ ⁇ ” represents the admittance vector time series Y (n) of the m-th target device, and “ ⁇ ” represents the representative vector Ymc that has been vector quantized. Yes.
- This vector quantization can be performed by so-called k-means clustering such as Lloyd method.
- M the total number of devices
- m the ID of the target device
- c the feature vector number
- Ymc the c-th feature vector of the m-th device
- the vector quantization unit 105 performs the above-described vector quantization calculation for all devices, and registers the representative vector Ymc of each device in the feature vector database 106.
- the admittance vector time series Y (n) of the entire used device is observed every moment. Due to the law of current addition, the overall admittance is approximately equal to the total admittance of each device at each point in time. Therefore, in the power usage status determination process, the distance between the vector obtained by summation and the observed admittance vector is calculated while various combinations of registered (held) feature vectors are changed. Then, a combination that minimizes the distance is searched, and the operation state of each device is estimated.
- M is the number of registered devices
- m is a device number
- n is a frame number.
- A is a predetermined weight matrix, and may be simply a unit matrix or some weight matrix set in advance.
- the combination calculation unit 107 and the comparison unit 108 function for the power usage status determination process.
- the combination calculation unit 107 calculates a combination pattern of feature vectors of a plurality of electrical devices registered (held) in the feature vector database 106. That is, the combination calculation unit 107 calculates the sum of feature vectors in each combination pattern.
- the comparison unit 108 compares the feature vector (total sum of feature vectors) combined by the combination calculation unit 107 with the admittance vector time series Y (n) calculated by the admittance estimation unit 103, and compares the feature vectors. An estimation result of the operating state (power usage status) is obtained. That is, the comparison unit 108 obtains D (n) (hat) of the above-described equation (7) in each frame n.
- the processes of the combination calculation unit 107 and the comparison unit 108 are different as follows according to the number of devices.
- the combination calculation unit 107 calculates the sum of the feature vectors for all the combination patterns of d1,..., DM as shown in the following formula (8).
- the comparison unit 108 estimates the operating state (power usage state) of each device at the current time n by searching for D (n) (hat) that maximizes the above equation (7).
- the combination calculation unit 107 selects a combination pattern of device operation states that are highly probable based on the currently estimated operation state (power usage state) of each device within a feasible range. Take.
- D (n-1) be the estimated value of the latest device state. Based on this D (n ⁇ 1), the combination calculation unit 107 calculates a predetermined number I of D (n) test patterns by the following procedures (1), (2), and (3).
- (1) Pattern that does not change the state of each element of D (n-1) (2) Pattern that changes the state of each element of D (n-1) by X or less (3)
- D (n-1) A pattern in which each element is set by a random number according to a predetermined probability P (dmc)
- the above-mentioned “I” and “X” are determined by the number not exceeding the number that can be calculated within the frame interval T and the ability of the computer actually used. Further, the probability P (dmc) for generating a random number is obtained by taking a histogram regarding each state dmc of each device with respect to the estimated value D (n) of the past device state, and normalizing the sum so that the sum is 1. It can be set with. Also, when the device is actually used at home or the like, there is a bias in the device usage state depending on the time or day of the week. For this reason, it is also effective to aggregate the above-mentioned histograms by day of the week and time, and switch the probability distribution according to the current time (day of the week or time).
- the combination calculation unit 107 calculates the sum of the feature vectors for the above-mentioned I combination patterns as shown in the above equation (8).
- the comparison unit 108 estimates the operating state (power usage state) of each device at the current time n by searching for D (n) (hat) that maximizes the above equation (7).
- FIG. 7 collectively shows the processing procedure of the operation state estimation method when the number of devices described above is small.
- FIG. 8 collectively shows the processing procedure of the operation state estimation method when the number of devices described above is large.
- the recording / display unit 109 records the estimation result of the operation state (power usage status) of each device obtained by the comparison unit 108 on the recording medium together with the time, and displays it on the display. Thereby, it is possible to keep a history of the operating state of each device, and the user can easily grasp the current operating state (power usage status) of each device. In this case, not only the operating state (power usage status) of each device but also the power usage may be recorded or displayed.
- Ymdmk is an element corresponding to the k-th harmonic of the feature vector Ymdm in the dm state of the m-th device.
- the operation of the operation state estimating apparatus 100 for an electric device shown in FIG. 1 will be described. First, the operation in the device registration process will be described.
- the current / voltage measuring unit 101 measures current and voltage values every moment at one location of the base of the power line. These measured values are supplied to the filter unit 102.
- the filter unit 102 the power source frequency and its harmonic component are extracted from the current and voltage time-series measurement values (see equations (1) and (2)).
- the signal component extracted by the filter unit 102 is supplied to the admittance calculation unit 103.
- the admittance calculation unit 103 calculates an admittance Yk (n) at the current time n from the signal component extracted by the filter unit 102 (see Expression (3)).
- the admittance vector time series Y (n) obtained by the admittance calculation unit 103 is supplied to the single admittance estimation unit 104.
- the single admittance estimation unit 104 sequentially sets each of a plurality of electrical devices (device A, device B, device C, etc.) connected to the power line as target devices based on the admittance vector time series Y (n). An admittance vector time series of the target device alone is estimated. This admittance vector time series of the target device alone is supplied to the vector quantization unit 105.
- vector quantization section 105 In vector quantization section 105, a predetermined number C of admittance vector time series Y (n) over N frames of each device estimated by single admittance estimation section 104 is assumed (C is assumed to be sufficiently smaller than N). Vector quantization is performed as represented by vectors. Then, the vector quantization unit 105 registers the representative vector Ymc of each device in the feature vector database 106.
- the current / voltage measuring unit 101 measures current and voltage values every moment at one location of the base of the power line. These measured values are supplied to the filter unit 102. In the filter unit 102, the power source frequency and its harmonic component are extracted from the current and voltage time-series measurement values (see equations (1) and (2)).
- the signal component extracted by the filter unit 102 is supplied to the admittance calculation unit 103.
- the admittance calculation unit 103 calculates an admittance Yk (n) at the current time n from the signal component extracted by the filter unit 102 (see Expression (3)).
- the admittance vector time series Y (n) obtained by the admittance calculation unit 103 is supplied to the comparison unit 108.
- the combination calculation unit 107 calculates a combination pattern of feature vectors of a plurality of electrical devices registered (held) in the feature vector database 106. Then, the comparison unit 108 compares the feature vector (total sum of feature vectors) combined by the combination calculation unit 107 with the admittance vector time series Y (n) calculated by the admittance calculation unit 103, and thereby compares a plurality of electrical vectors. An estimation result of the operating state (power usage status) of the device is obtained (see Formula (7)).
- the estimation results of the operating states (power usage status) of the plurality of electrical devices obtained by the comparison unit 108 are supplied to the recording / display unit 109.
- the estimation result of the operation state (power usage status) of each device obtained by the comparison unit 108 is recorded on the recording medium together with the time and displayed on the display.
- the operation state estimation apparatus 100 shown in FIG. 1 can be configured by hardware, and at least a part of it can also be configured by software.
- the computer device 200 shown in FIG. 9 has the functions of each unit from the filter unit 102 to the comparison unit 108 of the operation state estimation device 100 shown in FIG. You can also run the process.
- the computer device 200 includes a CPU (Central Processing Unit) 201, a ROM (Read Only Memory) 202, a RAM (Random Access Memory) 203, a data input / output unit (data I / O) 204, and an HDD (Hard Disk Drive) 205.
- the ROM 202 stores a processing program for the CPU 201 and the like.
- the RAM 203 functions as a work area for the CPU 201.
- the CPU 201 reads out the processing program stored in the ROM 202 as necessary, transfers the read processing program to the RAM 203 and develops it, reads the developed processing program, and executes the processing.
- time-series current and voltage measured by the current / voltage measuring unit 101 are input via the data I / O 204 and stored in the HDD 205.
- the CPU 201 executes a device registration process and a power usage status determination process for the current and voltage time-series data stored in the HDD 205. Then, the estimation result of the operation state of each device is output to the outside via the data I / O 204.
- the admittance vector time series obtained based on the current and voltage measured from the power line is converted into a plurality of electric devices connected to the power line.
- the estimation results of the operating states of the plurality of electrical devices are obtained. Therefore, it is possible to accurately estimate the operating states (power usage status) of a plurality of electrical devices.
- FIG. 10 shows a configuration example of an operating state estimation system 300 for an electric device as the second embodiment of the present technology.
- This operation state estimation system 300 includes an operation state estimation device 300A for an electrical device disposed in a home, a server device 300B on the cloud, and a mobile terminal 300C.
- the operation state estimation system 300 is for the server device 300B to estimate the operation states of a plurality of electrical devices connected to the power line from the admittance vector time series. Therefore, the operation state estimation device 300A transmits the admittance vector time series Y (n) to the server device 300B, and receives the estimation result of the operation state (power usage state) of each device from the server device 300B. Is done.
- the operation state estimation system 300 can request the server device 300B to transmit the estimation results of the operation states of a plurality of electrical devices from the mobile terminal 300C, which is another terminal device different from the operation state estimation device 300A. It is said.
- the mobile terminal 300C receives the estimation result and can display it, for example.
- FIG. 11 shows a configuration example of the operation state estimation apparatus 300A.
- the operation state estimation apparatus 300A includes a current / voltage measurement unit 101, a filter unit 102, an admittance calculation unit 103, an admittance transmission unit 111, an estimation result reception unit 112, and a recording / display unit 109.
- the admittance transmission unit 111 transmits the admittance vector time series Y (n) obtained by the admittance calculation unit 103 to the server apparatus 300B on the cloud. Further, the estimation result receiving unit 112 receives the estimation result of the operating state (power usage status) of each electrical device sent from the server device 300B on the cloud, and supplies it to the recording / display unit 109.
- FIG. 12 shows a configuration example of the server apparatus 300B. 12, parts corresponding to those in FIG. 1 are denoted by the same reference numerals, and detailed description thereof is omitted.
- This server device 300B includes an admittance receiving unit 113, a single admittance estimation unit 104, a vector quantization unit 105, a feature vector database 106, a combination calculation unit 107, a comparison unit 108, and an estimation result transmission unit 114. is doing.
- the admittance reception unit 113 receives the admittance vector time series Y (n) sent from the operation state estimation device 300A and supplies it to the single admittance estimation unit 104 and the comparison unit 108.
- the estimation result transmission unit 114 transmits the estimation result of the operation state (power usage state) of each electrical device obtained by the comparison unit 108 to the operation state estimation device 300A.
- the equipment registration process and the power usage status determination process are executed. . Therefore, it is possible to accurately estimate the operating states of a plurality of electrical devices, and hence the power usage status.
- the process which estimates the operation state (electric power usage condition) of this electric equipment is performed. Therefore, it is possible to reduce the processing load of the operation state estimation device 300A and to provide a highly accurate estimation result by high-performance processing from the server device 300B to the operation state estimation device 300A.
- the estimation result transmission request can be transmitted from the portable terminal 300C to the server device 300B, and the estimation result can be received. Therefore, the user can check the estimation results of the operation states of the plurality of electric devices even from the destination by using the mobile terminal 300C instead of the fixed operation state estimation device 300A.
- this technique can also take the following structures.
- a current-voltage measuring unit that measures current and voltage in time series from a power line to which a plurality of electrical devices are connected;
- a filter unit for extracting the power frequency and its harmonic component from the measured current and voltage time series;
- An admittance calculation unit for calculating an admittance vector time series from the extracted signal components;
- a feature vector holding unit for holding feature vectors of the plurality of electric devices;
- a combination calculator for calculating a combination pattern of feature vectors of the plurality of electrical devices held above;
- An operation state estimation apparatus for an electric device comprising: a comparison unit that compares the combined feature vector and the calculated admittance vector time series to obtain an estimation result of the operation state of the plurality of electric devices.
- the feature vector of a predetermined electrical device includes one or a plurality of feature vectors extracted by vector quantization from an admittance vector time series when the predetermined electrical device is in an operating state.
- the operation state estimation apparatus of the electrical equipment described in 2.
- the combination calculation unit The operation state estimation device for an electric device according to (1) or (2), wherein all combination patterns of the retained feature vectors are calculated.
- the combination calculation unit The combination pattern in which the operation state of the device within a predetermined number is changed from the estimation result of the latest device operation state and / or the combination pattern in which the operation state of the device is changed stochastically based on a predetermined probability distribution is calculated Or the operation state estimation apparatus of the electric equipment as described in (2).
- the predetermined probability distribution is The operation state estimation device for an electric device according to (4), which is calculated based on a history of operation states of the plurality of electric devices in the past.
- the predetermined probability distribution is It is a probability distribution selected according to time from a plurality of probability distributions calculated according to day of the week and time.
- the comparison unit The inter-vector distance between the combined feature vector and the calculated admittance vector time series is calculated, and the combination with the shortest distance is used as the estimation result of the operating states of the plurality of electrical devices. 6)
- the operation state estimation apparatus for an electrical device according to any one of the above.
- a current-voltage measurement step for measuring current and voltage as a time series from a power line to which a plurality of electrical devices are connected;
- a filtering step of extracting a power supply frequency and a signal component of its harmonics from the measured current and voltage time series;
- An admittance calculation step of calculating an admittance vector time series from the extracted signal component;
- a combination calculation step for calculating a combination pattern of feature vectors of a plurality of electric devices held;
- a comparison step of comparing the combined feature vector and the calculated admittance vector time series to obtain an estimation result of the operation states of the plurality of electrical devices.
- (9) computer Filter means for extracting a power frequency and a signal component of its harmonics from a time series of current and voltage measured from a power line to which a plurality of electrical devices are connected; Admittance calculation means for calculating an admittance vector time series from the extracted signal components; Admittance vector holding means for holding feature vectors of the plurality of electrical devices; A combination calculation means for calculating a combination pattern of feature vectors of the plurality of electric devices held; A program for functioning as a comparison unit that compares the combined feature vector and the calculated admittance vector time series to obtain an estimation result of operating states of the plurality of electrical devices.
- a current-voltage measuring unit that measures current and voltage in time series from a power line to which a plurality of electrical devices are connected;
- a filter unit for extracting the power frequency and its harmonic component from the measured current and voltage time series;
- An admittance calculation unit for calculating an admittance vector time series from the extracted signal components;
- a feature vector extraction unit for extracting feature vectors of each of the plurality of electrical devices from the calculated admittance vector time series;
- a feature vector registration device for an electrical device comprising: a feature vector registration unit that registers the extracted feature vectors of the plurality of electrical devices in a database.
- the feature vector extraction unit The feature vector registration device for an electrical device according to (10), wherein one or a plurality of feature vectors are extracted by vector quantization from the calculated admittance vector time series as a feature vector of a predetermined electrical device.
- the feature vector extraction unit An admittance vector time series of only a predetermined electric device is estimated from the calculated admittance vector time series, and one or a plurality of the characteristic vectors of the predetermined electric device are obtained by vector quantization from the estimated admittance vector time series.
- the feature vector registration device for an electric device wherein (13)
- the feature vector extraction unit Estimating an admittance vector time series other than the predetermined electrical device from the calculated admittance vector time series when the predetermined electrical device is not in an operating state, and calculating the above when the predetermined electrical device is in an operating state
- the admittance vector time series of only the predetermined electrical device is estimated by removing the estimated value of the admittance vector time series other than the estimated predetermined electrical device from the estimated admittance vector time series.
- (12) A feature vector registration device for the electrical equipment described.
- the feature vector extraction unit The admittance vector time series calculated before and after the period in which the predetermined electrical device is operating is synthesized by matching the phase so that the correlation value becomes the highest, and other than the predetermined electrical device An admittance vector time series of the electrical device feature vector registration device according to (13).
- a current-voltage measurement step of measuring current and voltage as a time series from a power line to which a plurality of electrical devices are connected;
- a filtering step of extracting a power supply frequency and a signal component of its harmonics from the measured current and voltage time series;
- An admittance calculation step of calculating an admittance vector time series from the extracted signal component;
- a feature vector extraction step of extracting a feature vector of each of the plurality of electrical devices from the calculated admittance vector time series;
- a feature vector registration method for an electrical device comprising: a feature vector registration step of registering the extracted feature vectors of the plurality of electrical devices in a database.
- a current-voltage measuring unit that measures current and voltage in time series from a power line to which a plurality of electrical devices are connected;
- a filter unit for extracting the power frequency and its harmonic component from the measured current and voltage time series;
- An admittance calculation unit for calculating an admittance vector time series from the extracted signal components;
- a feature vector extraction unit that extracts a feature vector of each of the plurality of electrical devices from the calculated admittance vector time series;
- a feature vector holding unit that holds the feature vectors of each of the extracted electrical devices;
- a combination calculator for calculating a combination pattern of feature vectors of the plurality of electrical devices held above;
- An operation state estimation apparatus for an electric device comprising: a comparison unit that compares the combined feature vector and the calculated admittance vector time series to obtain an estimation result of the operation state of the plurality of electric devices.
- a current-voltage measuring unit that measures current and voltage in time series from a power line to which a plurality of electrical devices are connected;
- a filter unit for extracting the power frequency and its harmonic component from the measured current and voltage time series;
- An admittance calculation unit for calculating an admittance vector time series from the extracted signal components;
- An admittance transmission unit for transmitting the calculated admittance vector time series to the server device;
- An operation state estimation device for an electric device, comprising: an estimation result receiving unit configured to receive an estimation result of operation states of the plurality of electric devices from the server device.
- an admittance receiving unit that receives an admittance vector time series sent from a terminal device;
- a feature vector holding unit that holds feature vectors of a plurality of electrical devices;
- a combination calculator for calculating a combination pattern of feature vectors of the plurality of electrical devices held above;
- a comparison unit that compares the combined feature vector and the received admittance vector time series to obtain an estimation result of operating states of the plurality of electrical devices;
- a server apparatus comprising: an estimation result transmission unit configured to transmit the obtained estimation results of operating states of the plurality of electrical devices to the terminal device.
- a transmission request receiving unit that receives a transmission request for the estimation result transmitted from another terminal device different from the terminal device,
- the estimation result transmission unit The server device according to (18), wherein based on the received transmission request, the estimation result of the obtained operating state of the plurality of electrical devices is transmitted to the other terminal device.
- the terminal device is A current-voltage measuring unit that measures current and voltage in time series from a power line to which a plurality of electrical devices are connected; A filter unit for extracting the power frequency and its harmonic component from the measured current and voltage time series; An admittance calculation unit for calculating an admittance vector time series from the extracted signal components; An admittance transmission unit for transmitting the calculated admittance vector time series to the server device; An estimation result receiving unit that receives the estimation results of the operating states of the plurality of electrical devices from the server device,
- the server device is An admittance receiver for receiving an admittance vector time series sent from the terminal device; A feature vector holding unit that holds feature vectors of a plurality of electrical devices; A combination calculator for calculating a combination pattern of feature vectors of the plurality of electrical devices held above; A comparison unit that compares the combined feature vector and the received admittance vector time series to obtain an estimation result of operating states of the plurality of electrical devices; An operation state estimation system for an electric
- DESCRIPTION OF SYMBOLS 100 Electrical device operation state estimation apparatus 101 ... Current / voltage measurement unit 102 ... Filter unit 103 ... Admittance calculation unit 104 ... Single admittance estimation unit 105 ... Vector quantization unit 106 ⁇ feature vector database 107 ... combination calculating section 108 ... comparing unit 109 ... recording and display unit 111 ... admittance transmission unit 112 ... estimation result receiving unit 113 ... admittance receiver 114, ..Estimation result transmission unit 200: Computer device 201: CPU 202 ... ROM 203 ... RAM 204: Data I / O 205 ... HDD 300 ... Electrical device operating state estimation system 300A ... Electrical device operating state estimation device 300B ... Server device 300C ... Mobile terminal
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Abstract
電力線に接続されている複数の電気機器の動作状態、従って電力使用状況の推定を的確に行う。 複数の電気機器が接続された電力線より電流および電圧を時系列として計測する。この電流および電圧の時系列から電源周波数およびその高調波の信号成分を取り出す。この信号成分からアドミッタンスベクトル時系列を計算する。このアドミッタンスベクトル時系列を、電力線に接続されている複数の電気機器の特徴ベクトルの組み合わせと比較して、複数の電気機器の動作状態の推定結果を得る。
Description
本技術は、電気機器の動作状態推定装置、電気機器の動作状態推定方法、プログラム、電気機器の特徴ベクトル登録装置、電気機器の特徴ベクトル登録方法、サーバ装置および電気機器の動作状態推定システムに関する。
世界的な環境問題の広がり等により、各家庭、各個人が所有する電気機器の電力使用状況を詳細に把握したいという需要が高まっている。例えば、時々刻々の家庭内の各機器の電力使用状況を可視化することで、不要な電気機器の停止による電気料金節約や、供給電力逼迫時の効果的な節電などを行うことができる。
従来から、世帯など電気料金徴収単位での電力量計による電力使用量の計測は行われている(例えば、特許文献1参照)。また、一部では、各コンセントなど各電気機器に近いところに専用の器具を設置することで、より細かい単位での電力使用量を計測することも行われている。
総使用電力だけでは料金の計算には十分であるものの、時と場合に応じた効果的な節電にはさほど役立つものではない。一方で、各コンセントへの専用器具の設置には手間とコストがかかるため、あまり普及していない。
本技術の目的は、電力線に接続されている複数の電気機器の動作状態、従って電力使用状況の推定を的確に行うことにある。
本技術の概念は、
複数の電気機器が接続された電力線より電流および電圧を時系列として計測する電流電圧計測部と、
上記計測された電流および電圧の時系列から電源周波数およびその高調波の信号成分を取り出すフィルタ部と、
上記取り出された信号成分からアドミッタンスベクトル時系列を計算するアドミッタンス計算部と、
上記複数の電気機器の特徴ベクトルを保持する特徴ベクトル保持部と、
上記保持されている複数の電気機器の特徴ベクトルの組み合わせパターンを計算する組み合わせ計算部と、
上記組み合わされた特徴ベクトルと上記計算されたアドミッタンスベクトル時系列とを比較して、上記複数の電気機器の動作状態の推定結果を得る比較部とを備える
電気機器の動作状態推定装置にある。
複数の電気機器が接続された電力線より電流および電圧を時系列として計測する電流電圧計測部と、
上記計測された電流および電圧の時系列から電源周波数およびその高調波の信号成分を取り出すフィルタ部と、
上記取り出された信号成分からアドミッタンスベクトル時系列を計算するアドミッタンス計算部と、
上記複数の電気機器の特徴ベクトルを保持する特徴ベクトル保持部と、
上記保持されている複数の電気機器の特徴ベクトルの組み合わせパターンを計算する組み合わせ計算部と、
上記組み合わされた特徴ベクトルと上記計算されたアドミッタンスベクトル時系列とを比較して、上記複数の電気機器の動作状態の推定結果を得る比較部とを備える
電気機器の動作状態推定装置にある。
本技術において、電流電圧計測部により、複数の電気機器が接続された電力線より電流および電圧が時系列として計測される。フィルタ部により、この計測された電流および電圧の時系列から電源周波数およびその高調波の信号成分が取り出される。そして、アドミッタンス計算部により、フィルタ部で取り出された信号成分からアドミッタンスベクトル時系列が計算される。この場合、アドミッタンスベクトルは、電源周波数およびその高調波のそれぞれにおけるアドミッタンスを要素とするものである。
特徴ベクトル保持部には、複数の電気機器の特徴ベクトルが保持されている。例えば、所定の電気機器の特徴ベクトルは、この所定の電気機器が動作状態にあるときのアドミッタンスベクトル時系列からベクトル量子化により抽出された1つまたは複数の特徴ベクトルを含む。組み合わせ計算部により、保持されている複数の電気機器の特徴ベクトルの組み合わせパターンが計算される。
例えば、組み合わせ計算部は、保持されている特徴ベクトルの全ての組み合わせパターンを計算する、ようにされてもよい。このように全ての組み合わせパターンを計算することで、複数の電気機器の動作状態の推定結果を精度よく得ることができる。
また、例えば、組み合わせ計算部は、直近の機器動作状態の推定結果から所定数以内の機器の動作状態を変更した組み合わせパターンおよび/または所定の確率分布に基づき機器の動作状態を確率的に変更した組み合わせパターンを計算する、ようにされてもよい。この場合、所定の確率分布は、過去の複数の電気機器の動作状態の履歴により計算されたものであってもよい。また、この場合、所定の確率分布は、曜日および時間別に計算された複数の確率分布から時刻に応じて選択された確率分布であってもよい。この場合には、組み合わせパターンの数を減らすことができ、処理負荷を軽減することができる。
比較部により、組み合わされた特徴ベクトルと計算されたアドミッタンスベクトル時系列とが比較されて、複数の電気機器の動作状態の推定結果が得られる。例えば、比較部は、組み合わされた特徴ベクトルと計算されたアドミッタンスベクトル時系列とのベクトル間距離を計算し、最も距離の小さい組み合わせを、複数の電気機器の動作状態の推定結果とする、ようにされる。
このように本技術においては、電力線より計測された電流および電圧に基づいて得られたアドミッタンスベクトル時系列を、この電力線に接続されている複数の電気機器の特徴ベクトルの組み合わせと比較して、複数の電気機器の動作状態の推定結果を得るものであり、複数の電気機器の動作状態、従って電力使用状況の推定を的確に行うことができる。
また、本技術の他の概念は、
複数の電気機器が接続された電力線より電流および電圧を時系列として計測する電流電圧計測部と、
上記計測された電流および電圧の時系列から電源周波数およびその高調波の信号成分を取り出すフィルタ部と、
上記取り出された信号成分からアドミッタンスベクトル時系列を計算するアドミッタンス計算部と、
上記計算されたアドミッタンスベクトル時系列から上記複数の電気機器それぞれの特徴ベクトルを抽出する特徴ベクトル抽出部と,
上記抽出された上記複数の電気機器それぞれの特徴ベクトルをデータベースに登録する特徴ベクトル登録部とを備える
電気機器の特徴ベクトル登録装置にある。
複数の電気機器が接続された電力線より電流および電圧を時系列として計測する電流電圧計測部と、
上記計測された電流および電圧の時系列から電源周波数およびその高調波の信号成分を取り出すフィルタ部と、
上記取り出された信号成分からアドミッタンスベクトル時系列を計算するアドミッタンス計算部と、
上記計算されたアドミッタンスベクトル時系列から上記複数の電気機器それぞれの特徴ベクトルを抽出する特徴ベクトル抽出部と,
上記抽出された上記複数の電気機器それぞれの特徴ベクトルをデータベースに登録する特徴ベクトル登録部とを備える
電気機器の特徴ベクトル登録装置にある。
本技術において、電流電圧計測部により、複数の電気機器が接続された電力線より電流および電圧が時系列として計測される。フィルタ部により、この計測された電流および電圧の時系列から電源周波数およびその高調波の信号成分が取り出される。そして、アドミッタンス計算部により、この取り出された信号成分からアドミッタンスベクトル時系列が計算される。この場合、アドミッタンスベクトルは、電源周波数およびその高調波のそれぞれにおけるアドミッタンスを要素とするものである。
特徴ベクトル抽出部により、計算されたアドミッタンスベクトル時系列から複数の電気機器それぞれの特徴ベクトルが抽出される。そして、特徴ベクトル登録部により、抽出された複数の電気機器それぞれの特徴ベクトルがデータベースに登録される。
例えば、所定の電気機器のみを動作させることが可能な場合、特徴ベクトル抽出部は、所定の電気機器の特徴ベクトルとして、計算されたアドミッタンスベクトル時系列からベクトル量子化により1つまたは複数の特徴ベクトルを抽出する、ようにされてもよい。
また、例えば、所定の電気機器のみを動作させることが不可能な場合、特徴ベクトル抽出部は、計算されたアドミッタンスベクトル時系列より所定の電気機器のみのアドミッタンスベクトル時系列を推定し、所定の電気機器の特徴ベクトルとして、この推定されたアドミッタンスベクトル時系列からベクトル量子化により1つまたは複数の特徴ベクトルを抽出する、ようにされてもよい。
この場合、例えば、特徴ベクトル抽出部は、所定の電気機器が動作状態にないときの計算されたアドミッタンスベクトル時系列より所定の電気機器以外のアドミッタンスベクトル時系列を推定し、所定の電気機器が動作状態にあるときの計算されたアドミッタンスベクトル時系列から、推定された所定の電気機器以外のアドミッタンスベクトル時系列の推定値を除くことにより、所定の電気機器のみのアドミッタンスベクトル時系列を推定する、ようにされてもよい。
そして、この場合、例えば、特徴ベクトル抽出部は、所定の電気機器が動作している期間の前および後の期間で計算されたアドミッタンスベクトル時系列をその相関値が最も高くなるように位相を合わせて合成することで所定の電気機器以外のアドミッタンスベクトル時系列を推定する、ようにされてもよい。
このように本技術においては、電力線より計測された電流および電圧に基づいて得られたアドミッタンスベクトル時系列から、この電力線に接続されている複数の電気機器それぞれの特徴ベクトルを良好に抽出してデータベースに登録できる。
また、本技術の他の概念は、
複数の電気機器が接続された電力線より電流および電圧を時系列として計測する電流電圧計測部と、
上記計測された電流および電圧の時系列から電源周波数およびその高調波の信号成分を取り出すフィルタ部と、
上記取り出された信号成分からアドミッタンスベクトル時系列を計算するアドミッタンス計算部と、
上記計算されたアドミッタンスベクトル時系列をサーバ装置に送信するアドミッタンス送信部と、
上記サーバ装置から上記複数の電気機器の機器動作状態の推定結果を受信する推定結果受信部とを備える
電気機器の動作状態推定装置にある。
複数の電気機器が接続された電力線より電流および電圧を時系列として計測する電流電圧計測部と、
上記計測された電流および電圧の時系列から電源周波数およびその高調波の信号成分を取り出すフィルタ部と、
上記取り出された信号成分からアドミッタンスベクトル時系列を計算するアドミッタンス計算部と、
上記計算されたアドミッタンスベクトル時系列をサーバ装置に送信するアドミッタンス送信部と、
上記サーバ装置から上記複数の電気機器の機器動作状態の推定結果を受信する推定結果受信部とを備える
電気機器の動作状態推定装置にある。
本技術において、電流電圧計測部により、複数の電気機器が接続された電力線より電流および電圧が時系列として計測される。フィルタ部により、この計測された電流および電圧の時系列から電源周波数およびその高調波の信号成分が取り出される。そして、アドミッタンス計算部により、フィルタ部で取り出された信号成分からアドミッタンスベクトル時系列が計算される。この場合、アドミッタンスベクトルは、電源周波数およびその高調波のそれぞれにおけるアドミッタンスを要素とするものである。
アドミッタンス送信部により、計算されたアドミッタンスベクトル時系列がサーバ装置に送信される。そして、推定結果受信部により、サーバ装置から複数の電気機器の動作状態の推定結果が受信される。
このように本技術においては、アドミッタンスベクトル時系列から電力線に接続されている複数の電気機器の動作状態を推定する処理を行うものでなく、サーバ装置にその処理を行わせるものである。そのため、処理負荷を軽減でき、しかも、サーバ装置の高性能な処理による精度の高い推定結果を取得できる。
また、本技術の他の概念は、
端末装置から送られてくるアドミッタンスベクトル時系列を受信するアドミッタンス受信部と、
複数の電気機器の特徴ベクトルを保持する特徴ベクトル保持部と、
上記保持されている複数の電気機器の特徴ベクトルの組み合わせパターンを計算する組み合わせ計算部と、
上記組み合わされた特徴ベクトルと上記受信されたアドミッタンスベクトル時系列とを比較して、上記複数の電気機器の機器動作状態の推定結果を得る比較部と、
上記得られた上記複数の電気機器の動作状態の推定結果を上記端末装置に送信する推定結果送信部とを備える
サーバ装置にある。
端末装置から送られてくるアドミッタンスベクトル時系列を受信するアドミッタンス受信部と、
複数の電気機器の特徴ベクトルを保持する特徴ベクトル保持部と、
上記保持されている複数の電気機器の特徴ベクトルの組み合わせパターンを計算する組み合わせ計算部と、
上記組み合わされた特徴ベクトルと上記受信されたアドミッタンスベクトル時系列とを比較して、上記複数の電気機器の機器動作状態の推定結果を得る比較部と、
上記得られた上記複数の電気機器の動作状態の推定結果を上記端末装置に送信する推定結果送信部とを備える
サーバ装置にある。
本技術において、アドミッタンス受信部により、端末装置から送られてくるアドミッタンスベクトル時系列が受信される。組み合わせ計算部により、アドミッタンスベクトル保持部に保持されている複数の電気機器の特徴ベクトルの組み合わせパターンが計算される。なお、特徴ベクトル保持部に保持されている複数の電気機器の特徴ベクトルは、例えば、サーバ装置自身で端末装置から送られてくるアドミッタンスベクトル時系列から予め抽出してもよく、あるいは、端末装置から予め受信してもよい。
比較部により、組み合わされた特徴ベクトルと受信されたアドミッタンスベクトル時系列とが比較されて、複数の電気機器の動作状態の推定結果が得られる。そして、推定結果送信部により、得られた複数の電気機器の動作状態の推定結果が端末装置に送信される。
このように本技術においては、端末装置の代わりに、アドミッタンスベクトル時系列から電力線に接続されている複数の電気機器の動作状態を推定する処理を行うものである。そのため、端末装置の処理負荷を軽減でき、しかも、高性能な処理による精度の高い推定結果を端末装置に提供できる。
なお、本技術において、例えば、端末装置とは異なる他の端末装置から送られてくる推定結果の送信要求を受信する送信要求受信部をさらに備え、推定結果送信部は、受信された送信要求に基づいて、他の端末装置に、得られた複数の電気機器の動作状態の推定結果を送信する、ようにされてもよい。これにより、ユーザは、固定の端末装置とは異なる他の端末(携帯端末)で、複数の電気機器の動作状態の推定結果を確認することが可能となる。
本技術によれば、電力線に接続されている複数の電気機器の動作状態、従って電力使用状況の推定を的確に行うことができる。
以下、発明を実施するための形態(以下、「実施の形態」とする)について説明する。なお、説明を以下の順序で行う。
1.第1の実施の形態
2.第2の実施の形態
3.変形例
1.第1の実施の形態
2.第2の実施の形態
3.変形例
<1.第1の実施の形態>
[電気機器の動作状態推定装置]
図1は、本技術の第1の実施の形態としての電気機器の動作状態推定装置100の構成例を示している。この動作状態推定装置100は、機器登録プロセスと電力使用状況判定プロセスを実行する。この動作状態推定装置100は、電流電圧計測部101と、フィルタ部102と、アドミッタンス計算部103と、単体アドミッタンス推定部104と、ベクトル量子化部105を有している。また、動作状態推定装置100は、特徴ベクトルデータベース106と、組み合わせ計算部107と、比較部108と、記録・表示部109を有している。
[電気機器の動作状態推定装置]
図1は、本技術の第1の実施の形態としての電気機器の動作状態推定装置100の構成例を示している。この動作状態推定装置100は、機器登録プロセスと電力使用状況判定プロセスを実行する。この動作状態推定装置100は、電流電圧計測部101と、フィルタ部102と、アドミッタンス計算部103と、単体アドミッタンス推定部104と、ベクトル量子化部105を有している。また、動作状態推定装置100は、特徴ベクトルデータベース106と、組み合わせ計算部107と、比較部108と、記録・表示部109を有している。
電流電圧計測部101は、複数の電気機器(機器A、機器B、機器Cなど)が接続された電力線より電流および電圧を時系列として計測する。この電流電圧計測部101は、電力線の根元の一か所で時々刻々の電流および電圧値を計測し、A/D変換によりデジタルデータの時系列を取得する。
フィルタ部102は、電流電圧計測部101で計測された電流および電圧の時系列から電源周波数およびその高調波の信号成分を取り出す。すなわち、フィルタ部102は、離散時間tに関する電流I(t)および電圧V(t)に対し、時間フレームnにおける各奇数次高調波kに対応する、以下の数式(1)に示す複素狭帯域電流Ik(n)と、以下の数式(2)に示す複素狭帯域電圧Vk(n)を計算する。
ただし、nはフレーム番号、kは高調波番号、fは電源周波数(50Hzまたは60Hz)、Tはフレームの時間間隔、w(t)はHann窓などの窓関数、Wは窓関数のサイズである。高調波は、k=1から所定数Kまでを計算する。この計算により、Ik(n)は、周波数(2k+1)f付近の狭帯域成分を、時間間隔Tでリサンプリングした電流の複素時系列となる。Vk(n)は、同じく、周波数(2k+1)f付近の狭帯域成分を、時間間隔Tでリサンプリングした電圧の複素時系列となる。
アドミッタンス計算部103は、フィルタ部102で取り出された信号成分から、アドミッタンスベクトル時系列を計算する。すなわち、アドミッタンス計算部103は、電流Ik(n)、電圧Vk(n)より、以下の数式(3)に示すように、現在時刻nにおけるアドミッタンスYk(n)を計算する。
上述の電流電圧計測部101、フィルタ部102およびアドミッタンス計算部103の処理は、機器登録プロセスと電力使用状況判定プロセスの両方に共通する。機器登録プロセスでは、登録対象とする機器のアドミッタンスベクトル時系列が推定され、特徴ベクトルの抽出が行われて、それが特徴ベクトルデータベース106に登録される。単体アドミッタンス推定部104およびベクトル量子化部105は、機器登録プロセスのために機能する。
単体アドミッタンス推定部104は、電力線に接続されている複数の電気機器(機器A、機器B、機器Cなど)のそれぞれを順次対象機器とし、この対象機器単体のアドミッタンスベクトル時系列を推定する。
単体アドミッタンス推定部104は、他の接続機器を全てオフ(非動作状態)にすることが可能な第1の場合、対象機器のみがオン(動作状態)にあるときに、アドミッタンス計算部103の出力を所定フレーム数Nだけ観測して、対象機器単体のアドミッタンスベクトル時系列Y(n)を得る。
図2のフローチャートは、第1の場合における処理手順を示している。ステップST1において、処理が開始される。次に、ステップST2において、対象機器がオン(動作状態)とされる。次に、ステップST3において、単体アドミッタンス推定部104により、アドミッタンス計算部103の出力が所定フレーム数(N)だけ観測され、対象機器単体のアドミッタンスベクトル時系列Y(n)が計測される。次に、ステップST4において、対象機器がオフ(非動作状態)とされる。そして、ステップST5において、処理が終了される。
また、単体アドミッタンス推定部104は、冷蔵庫などの常時稼働の他の接続機器が存在する第2の場合、対象機器単体のアドミッタンスベクトル時系列Y(n)を直接取得できないことから、以下のようにして、対象機器単体のアドミッタンスベクトル時系列Y(n)を推定する。
まず、対象機器をオフ(非動作状態)にしたときのアドミッタンス計算部103の出力を所定フレーム数(3N)以上に渡って観測して、アドミッタンスベクトル時系列Ybef(n)を得る。次に、対象機器をオン(動作状態)にしたときのアドミッタンス計算部103の出力を所定フレーム数(N)に渡って観測して、アドミッタンスベクトル時系列Yon(n)を得る。次に、再び対象機器をオフ(非動作状態)にしたときのアドミッタンス計算部103の出力を所定フレーム数(3N)以上に渡って観測して、アドミッタンスベクトル時系列Yaft(n)を得る。
図3(a)は、単体アドミッタンス推定部104で計測されるYbef(n),Yon(n),Yaft(n)の一例を示している。数式(5)内のτaftは、図3(b)に示すように、アドミッタンスベクトル時系列Yaft(n)の位相をずらしていったときにアドミッタンスベクトル時系列Ybef(n)の位相と最もよく一致するような位相調整量を示している。また、数式(5)内のτbefは、図3(c)に示すように、アドミッタンスベクトル時系列Ybef(n)の位相をずらしていったときにアドミッタンスベクトル時系列Yaft(n)の位相と最もよく一致するような位相調整量を示している。
数式(5)で示される混合アドミッタンスベクトル時系列Yoth(n)は、位相調整されたアドミッタンスベクトル時系列Yaft(n),Ybef(n)の、アドミッタンスベクトル時系列Yon(n)が得られる所定フレーム数(N)の部分を、加算平均したものとされる。
次に、以下の数式(6)で示されるように、対象機器がオン(動作状態)で得られたアドミッタンスベクトル時系列Yon(n)から、対象機器以外の電気機器の混合アドミッタンスベクトル時系列Yoth(n)を減算する。これにより、対象機器単体のアドミッタンスベクトル時系列Y(n)を推定する。
図4のフローチャートは、第2の場合における処理手順を示している。ステップST11において、処理が開始される。次に、ステップST12において、対象機器がオフ(非動作状態)でのアドミッタンス計算部103の出力が所定フレーム数(3N)以上に渡って観測され、アドミッタンスベクトル時系列Ybef(n)が計測される。
次に、ステップST13において、対象機器がオン(動作状態)とされる。そして、ステップST14において、アドミッタンス計算部103の出力が所定フレーム数(N)だけ観測され、アドミッタンスベクトル時系列Yon(n)が計測される。
次に、ステップST15において、対象機器がオフ(非動作状態)とされる。そして、ステップST16において、対象機器がオフ(非動作状態)でのアドミッタンス計算部103の出力が所定フレーム数(3N)以上に渡って観測され、アドミッタンスベクトル時系列Yaft(n)が計測される。
次に、ステップST17において、数式(5)により、対象機器以外の電気機器の混合アドミッタンスベクトル時系列Yoth(n)が計測される。次に、ステップST18において、数式(6)で示されるように、アドミッタンスベクトル時系列Yon(n)から混合アドミッタンスベクトル時系列Yoth(n)が減算され、対象機器単体のアドミッタンスベクトル時系列Y(n)が推定される。そして、ステップST19において、処理が終了される。
図1に戻って、ベクトル量子化部105は、単体アドミッタンス推定部104で推定された各機器のNフレームに渡るアドミッタンスベクトル時系列Y(n)が、所定数C個(CはNより十分小さいものとする)の特徴ベクトルにて代表されるように、ベクトル量子化を行う。図5は、このベクトル量子化の模式図であり、「○」がm番目の対象機器のアドミッタンスベクトル時系列Y(n)を表し、「×」がベクトル量子化された代表ベクトルYmcを表している。
このベクトル量子化は、例えば、Lloyd法など、いわゆるk-meansクラスタリングにより行うことができる。以下、総機器数をM、対象機器のIDをm、特徴ベクトルの番号をcとして、m番目の機器のc番目の特徴ベクトルを、Ymcと表記する。また、後の計算を簡単にするため、便宜的にc=0の場合の特徴ベクトルとして、Ym0=[0, …, 0] なる零ベクトルを追加する。これは、この機器がオフ(非動作状態)にあることを表すベクトルである。
ベクトル量子化部105は、上述のベクトル量子化の計算を、全ての機器について行って、各機器の代表ベクトルYmcを、特徴ベクトルデータベース106に登録する。これにより、特徴ベクトルデータベースには、Ymc(m=1,・・・M,c=0,・・・C)なるM×(C+1)個の特徴ベクトルが登録される。
図6は、特徴ベクトルデータベース106に登録された特徴ベクトルの一例を示している。この例は、M(機器数)=3、C(各機器の動作状態ベクトル数)=2の場合を示している。機器毎に、オフ(非動作状態)を代表する特徴ベクトルYm0と、オン(動作状態)を代表するベクトルYm1,Ym2が登録されている.
電力使用状況判定プロセスでは、時々刻々に、使用されている機器全体でのアドミッタンスベクトル時系列Y(n)が観測されている。電流加算の法則により、全体のアドミッタンスは、各機器の各時点でのアドミッタンスの総和に概ね等しい。そこで、電力使用状況判定プロセスでは、登録(保持)されている特徴ベクトルの組み合わせを様々に変えながら総和をとったベクトルと観測されているアドミッタンスベクトルとの距離が計算される。そして、その距離が最小になるような組み合わせが探索されて、各機器の動作状態が推定される。
以下、各機器の各時刻(フレーム)の動作状態を表す動作状態ベクトルを、D(n)=[d1,・・・,dM] (dmは0,・・・,Cのいずれかの動作状態の値)と表す。ここで、Mは登録された機器数であり、mは機器番号、nはフレーム番号である。
このとき、観測されたアドミッタンスベクトル時系列Y(n)に基づく各機器の動作状態(使用状況)の推定の問題は、以下の数式(7)のD(n)(ハット)を求める問題として記述できる。ただし、Aは予め定める荷重行列であり、簡単には単位行列でもよいし、事前に設定する何らかの重み行列を用いてもよい。
組み合わせ計算部107および比較部108は、電力使用状況判定プロセスのために機能する。
組み合わせ計算部107は、特徴ベクトルデータベース106に登録(保持)されている複数の電気機器の特徴ベクトルの組み合わせパターンを計算する。すなわち、組み合わせ計算部107は、各組み合わせパターンにおける特徴ベクトルの総和を計算する。
比較部108は、組み合わせ計算部107で組み合わされた特徴ベクトル(特徴ベクトルの総和)と、アドミッタンス推定部103で計算されたアドミッタンスベクトル時系列Y(n)とを比較して、複数の電気機器の動作状態(電力使用状況)の推定結果を得る。すなわち、比較部108は、各フレームnにおいて、上述の数式(7)のD(n)(ハット)を求める。
ここで、組み合わせ計算部107および比較部108の処理は、機器数の多少に応じて、以下のように異なったものとされる。
「機器数が少ない場合」
機器数が少ない場合、具体的にはフレーム間隔T以内にd1,・・・,dMが取り得る全ての動作状態パターンについて、上述の数式(7)の計算が完了できる場合には、機器状態の全数探索が可能である。
機器数が少ない場合、具体的にはフレーム間隔T以内にd1,・・・,dMが取り得る全ての動作状態パターンについて、上述の数式(7)の計算が完了できる場合には、機器状態の全数探索が可能である。
このとき、組み合わせ計算部107は、全てのd1,・・・,dMの組み合わせパターンに対して、以下の数式(8)に示すように、特徴ベクトルの総和を計算する。比較部108は、上述の数式(7)を最大にするD(n)(ハット)を探索することで、現在時刻nにおける各機器の動作状態(電力使用状況)を推定する。
「機器数が多い場合」
d1,・・・,dMが取り得る全ての動作状態パターン数は、(C+1)のM乗通りであり、機器数が増えると指数関数的に増大する。そのため、機器数が多い場合には、有限のフレーム間隔T以内に全てを探索することは現実的に難しい。そこで、組み合わせ計算部107は、現在推定されている各機器の動作状態(電力使用状況)に基づき、確率的に可能性の高い機器動作状態の組み合わせパターンを、実行可能な範囲で選択する方法をとる。
d1,・・・,dMが取り得る全ての動作状態パターン数は、(C+1)のM乗通りであり、機器数が増えると指数関数的に増大する。そのため、機器数が多い場合には、有限のフレーム間隔T以内に全てを探索することは現実的に難しい。そこで、組み合わせ計算部107は、現在推定されている各機器の動作状態(電力使用状況)に基づき、確率的に可能性の高い機器動作状態の組み合わせパターンを、実行可能な範囲で選択する方法をとる。
直近の機器状態の推定値をD(n-1)とする。組み合わせ計算部107は、このD(n-1)を元に、以下の(1)、(2)、(3)の手順で、所定数I通りのD(n)テストパターンを計算する。
(1)D(n-1)の各要素の状態を変えないパターン
(2)D(n-1)の各要素の状態をX個以下だけ変えたパターン
(3)D(n-1)の各要素を、所定の確率P(dmc)に従って、乱数により設定するパターン
(1)D(n-1)の各要素の状態を変えないパターン
(2)D(n-1)の各要素の状態をX個以下だけ変えたパターン
(3)D(n-1)の各要素を、所定の確率P(dmc)に従って、乱数により設定するパターン
上述の「I」および「X」は、フレーム間隔T以内に計算できる数を超えない数、実際に使われる計算機の能力により決定される。また、乱数を発生させる確率P(dmc)は、過去の機器状態の推定値D(n)について、各機器の各状態dmcに関するヒストグラムを取り、総和が1となるように正規化するなどの方法で設定できる。また、実際に家庭などで使う場合、時間や曜日による機器使用状態の偏りが発生する。そのため、上述のヒストグラムを曜日・時間別に集計し、現在の時刻(曜日や時間)によって確率分布を切り替えて使用するなどの方法も有効である。
組み合わせ計算部107は、上述のI個の組み合わせパターンに対して、上述の数式(8)に示すように、特徴ベクトルの総和を計算する。比較部108は、上述の数式(7)を最大にするD(n)(ハット)を探索することで、現在時刻nにおける各機器の動作状態(電力使用状況)を推定する。
図7は、上述した機器数が少ない場合の動作状態推定方法の処理手順をまとめて示している。また、図8は、上述した機器数が多い場合の動作状態推定方法の処理手順をまとめて示している。
図1に戻って、記録・表示部109は、比較部108で得られた各機器の動作状態(電力使用状況)の推定結果を、時刻と共に記録媒体に記録し、また、ディスプレイに表示する。これにより、各機器の動作状態の履歴を残すことができ、また、ユーザは、現在の各機器の動作状態(電力使用状況)を容易に把握できる。この場合、各機器の動作状態(電力使用状況)だけでなく、使用電力をも記録あるいは表示するようにしてもよい。
各機器の第nフレームにおける使用電力は、各機器の状態推定値D(n)(ハット)=(d1,・・・,dM)を用いて、以下の数式(9)により、計算できる。ただし、Ymdmkはm番目の機器のdm状態の特徴ベクトルYmdmの第k高調波に対応する要素である。
上述の図1に示す電気機器の動作状態推定装置100の動作を説明する。最初に、機器登録プロセスにおける動作を説明する。電流電圧計測部101では、電力線の根元の一か所で時々刻々の電流および電圧値が計測される。これらの計測値は、フィルタ部102に供給される。このフィルタ部102では、電流および電圧の時系列計測値から電源周波数およびその高調波の信号成分が取り出される(数式(1),(2)参照)。
フィルタ部102で取り出される信号成分は、アドミッタンス計算部103に供給される。このアドミッタンス計算部103では、フィルタ部102で取り出された信号成分から、現在時刻nにおけるアドミッタンスYk(n)が計算される(数式(3)参照)。アドミッタンス計算部103で得られるアドミッタンスベクトル時系列Y(n)は、単体アドミッタンス推定部104に供給される。
単体アドミッタンス推定部104では、アドミッタンスベクトル時系列Y(n)に基づいて、電力線に接続されている複数の電気機器(機器A、機器B、機器Cなど)のそれぞれが順次対象機器とされ、この対象機器単体のアドミッタンスベクトル時系列が推定される。この対象機器単体のアドミッタンスベクトル時系列は、ベクトル量子化部105に供給される。
ベクトル量子化部105では、単体アドミッタンス推定部104で推定された各機器のNフレームに渡るアドミッタンスベクトル時系列Y(n)が、所定数C個(CはNより十分小さいものとする)の特徴ベクトルにて代表されるように、ベクトル量子化が行われる。そして、ベクトル量子化部105では、各機器の代表ベクトルYmcを特徴ベクトルデータベース106に登録することが行われる。
次に、電力使用状況判定プロセスにおける動作を説明する。電流電圧計測部101では、電力線の根元の一か所で時々刻々の電流および電圧値が計測される。これらの計測値は、フィルタ部102に供給される。このフィルタ部102では、電流および電圧の時系列計測値から電源周波数およびその高調波の信号成分が取り出される(数式(1),(2)参照)。
フィルタ部102で取り出される信号成分は、アドミッタンス計算部103に供給される。このアドミッタンス計算部103では、フィルタ部102で取り出された信号成分から、現在時刻nにおけるアドミッタンスYk(n)が計算される(数式(3)参照)。アドミッタンス計算部103で得られるアドミッタンスベクトル時系列Y(n)は、比較部108に供給される。
組み合わせ計算部107では、特徴ベクトルデータベース106に登録(保持)されている複数の電気機器の特徴ベクトルの組み合わせパターンが計算される。そして、比較部108では、組み合わせ計算部107で組み合わされた特徴ベクトル(特徴ベクトルの総和)と、アドミッタンス計算部103で計算されたアドミッタンスベクトル時系列Y(n)とが比較されて、複数の電気機器の動作状態(電力使用状況)の推定結果が得られる(数式(7)参照)。
比較部108で得られた複数の電気機器の動作状態(電力使用状況)の推定結果は、記録・表示部109に供給される。記録・表示部109では、比較部108で得られた各機器の動作状態(電力使用状況)の推定結果が、時刻と共に記録媒体に記録され、また、ディスプレイに表示される。
なお、図1に示す動作状態推定装置100は、ハードウェアで構成できる他、少なくともその一部はソフトウェアで構成することもできる。例えば、図9に示すコンピュータ装置200に、図1に示す動作状態推定装置100のフィルタ部102から比較部108までの各部の機能を持たせ、上述したと同様の機器登録プロセスおよび電力使用状況判定プロセスを実行させることもできる。
コンピュータ装置200は、CPU(Central Processing Unit)201、ROM(Read OnlyMemory)202、RAM(Random Access Memory)203、データ入出力部(データI/O)204およびHDD(Hard Disk Drive)205により構成されている。ROM202には、CPU201の処理プログラムなどが格納されている。RAM203は、CPU201のワークエリアとして機能する。CPU201は、ROM202に格納されている処理プログラムを必要に応じて読み出し、読み出した処理プログラムをRAM203に転送して展開し、当該展開された処理プログラムを読み出して、処理を実行する。
このコンピュータ装置200においては、電流電圧計測部101で計測される時系列の電流、電圧は、データI/O204を介して入力され、HDD205に蓄積される。このHDD205に蓄積された電流、電圧の時系列データに対して、CPU201により、機器登録プロセスおよび電力使用状況判定プロセスが実行される。そして、各機器の動作状態の推定結果がデータI/O204を介して外部に出力される。
上述したように、図1に示す電気機器の動作状態推定装置100においては、電力線より計測された電流および電圧に基づいて得られたアドミッタンスベクトル時系列を、この電力線に接続されている複数の電気機器の特徴ベクトルの組み合わせと比較して、複数の電気機器の動作状態の推定結果を得るものである。したがって、複数の電気機器の動作状態(電力使用状況)の推定を的確に行うことができる。また、家庭内の各電気機器の動作状態(電力使用状況)の可視化などが容易となり、効果的な節電が可能になる。また、家庭内の各電気機器の電力使用状況の把握が可能になり、機動的な電力供給が可能になる。
<2.第2の実施の形態>
[電気機器の動作状態推定システム]
図10は、本技術の第2の実施の形態としての電気機器の動作状態推定システム300の構成例を示している。この動作状態推定システム300は、家庭内に配置される電気機器の動作状態推定装置300Aと、クラウド上のサーバ装置300Bと、携帯端末300Cを備えている。
[電気機器の動作状態推定システム]
図10は、本技術の第2の実施の形態としての電気機器の動作状態推定システム300の構成例を示している。この動作状態推定システム300は、家庭内に配置される電気機器の動作状態推定装置300Aと、クラウド上のサーバ装置300Bと、携帯端末300Cを備えている。
動作状態推定システム300は、アドミッタンスベクトル時系列から電力線に接続されている複数の電気機器の動作状態を推定することを、サーバ装置300Bで行うものである。そのために、動作状態推定装置300Aでは、サーバ装置300Bにアドミッタンスベクトル時系列Y(n)を送信すること、そして、サーバ装置300Bから、各機器の動作状態(電力使用状況)の推定結果を受信することが行われる。
また、動作状態推定システム300は、動作状態推定装置300Aとは異なる他の端末装置である携帯端末300Cからサーバ装置300Bに、複数の電気機器の動作状態の推定結果の送信要求を行うことが可能とされる。そして、この携帯端末300Cは、その推定結果を受信し、例えば、表示することが可能とされる。
図11は、動作状態推定装置300Aの構成例を示している。この図11において、図1と対応する部分には、同一符号を付し、その詳細説明は省略する。この動作状態推定装置300Aは、電流電圧計測部101と、フィルタ部102と、アドミッタンス計算部103と、アドミッタンス送信部111と、推定結果受信部112と、記録・表示部109を有している。
アドミッタンス送信部111は、アドミッタンス計算部103で得られたアドミッタンスベクトル時系列Y(n)を、クラウド上のサーバ装置300Bに送信する。また、推定結果受信部112は、クラウド上のサーバ装置300Bから送られてくる各電気機器の動作状態(電力使用状況)の推定結果を受信し、記録・表示部109に供給する。
図12は、サーバ装置300Bの構成例を示している。この図12において、図1と対応する部分には、同一符号を付し、その詳細説明は省略する。このサーバ装置300Bは、アドミッタンス受信部113と、単体アドミッタンス推定部104と、ベクトル量子化部105と、特徴ベクトルデータベース106と、組み合わせ計算部107と、比較部108と、推定結果送信部114を有している。
アドミッタンス受信部113は、動作状態推定装置300Aから送られてくるアドミッタンスベクトル時系列Y(n)を受信し、単体アドミッタンス推定部104および比較部108に供給する。また、推定結果送信部114は、比較部108で得られた各電気機器の動作状態(電力使用状況)の推定結果を、動作状態推定装置300Aに送信する。
詳細説明は省略するが、図10に示す電気機器の動作状態推定システム300においても、図1に示す電気機器の動作状態推定装置100と同様に、機器登録プロセスおよび電力使用状況判定プロセスを実行する。したがって、複数の電気機器の動作状態、従って電力使用状況の推定を的確に行うことができる。
また、図10に示す電気機器の動作状態推定システム300においては、動作状態推定装置300Aの代わりに、クラウド上のサーバ装置300Bにより、アドミッタンスベクトル時系列Y(n)から電力線に接続されている複数の電気機器の動作状態(電力使用状況)を推定する処理が行われる。したがって、動作状態推定装置300Aの処理負荷を軽減でき、しかも、サーバ装置300Bから動作状態推定装置300Aに、高性能な処理による精度の高い推定結果を提供できる。
また、図10に示す電気機器の動作状態推定システム300においては、携帯端末300Cからサーバ装置300Bに推定結果の送信要求を送信し、その推定結果を受信できる。したがって、ユーザは、固定の動作状態推定装置300Aではなく、携帯端末300Cにより、出先からでも、複数の電気機器の動作状態の推定結果を確認できる。
<3.変形例>
なお、上述実施の形態においては、機器登録プロセスおよび電力使用状況判定プロセスの両方の実行機能を持つ例を示した。しかし、例えば、電力使用状況判定プロセスの実行機能のみを持つ例も考えられる。その場合、特徴ベクトルデータベース106には、何等かの手段により、各機器の特徴ベクトルが登録保持されることとなる。
なお、上述実施の形態においては、機器登録プロセスおよび電力使用状況判定プロセスの両方の実行機能を持つ例を示した。しかし、例えば、電力使用状況判定プロセスの実行機能のみを持つ例も考えられる。その場合、特徴ベクトルデータベース106には、何等かの手段により、各機器の特徴ベクトルが登録保持されることとなる。
また、本技術は、以下のような構成を取ることもできる。
(1)複数の電気機器が接続された電力線より電流および電圧を時系列として計測する電流電圧計測部と、
上記計測された電流および電圧の時系列から電源周波数およびその高調波の信号成分を取り出すフィルタ部と、
上記取り出された信号成分からアドミッタンスベクトル時系列を計算するアドミッタンス計算部と、
上記複数の電気機器の特徴ベクトルを保持する特徴ベクトル保持部と、
上記保持されている複数の電気機器の特徴ベクトルの組み合わせパターンを計算する組み合わせ計算部と、
上記組み合わされた特徴ベクトルと上記計算されたアドミッタンスベクトル時系列とを比較して、上記複数の電気機器の動作状態の推定結果を得る比較部とを備える
電気機器の動作状態推定装置。
(2)所定の電気機器の上記特徴ベクトルは、該所定の電気機器が動作状態にあるときのアドミッタンスベクトル時系列からベクトル量子化により抽出された1つまたは複数の特徴ベクトルを含む
前記(1)に記載の電気機器の動作状態推定装置。
(3)上記組み合わせ計算部は、
上記保持されている特徴ベクトルの全ての組み合わせパターンを計算する
前記(1)または(2)に記載の電気機器の動作状態推定装置。
(4)上記組み合わせ計算部は、
直近の機器動作状態の推定結果から所定数以内の機器の動作状態を変更した組み合わせパターンおよび/または所定の確率分布に基づき機器の動作状態を確率的に変更した組み合わせパターンを計算する
前記(1)または(2)に記載の電気機器の動作状態推定装置。
(5)上記所定の確率分布は、
過去の上記複数の電気機器の動作状態の履歴により計算されたものである
前記(4)に記載の電気機器の動作状態推定装置。
(6)上記所定の確率分布は、
曜日および時間別に計算された複数の確率分布から時刻に応じて選択された確率分布である
前記(4)に記載の電気機器の動作状態推定装置。
(7)上記比較部は、
上記組み合わされた特徴ベクトルと上記計算されたアドミッタンスベクトル時系列とのベクトル間距離を計算し、最も距離の小さい組み合わせを、上記複数の電気機器の動作状態の推定結果とする
前記(1)から(6)のいずれかに記載の電気機器の動作状態推定装置。
(8)複数の電気機器が接続された電力線より電流および電圧を時系列として計測する電流電圧計測ステップと、
上記計測された電流および電圧の時系列から電源周波数およびその高調波の信号成分を取り出すフィルタリングステップと、
上記取り出された信号成分からアドミッタンスベクトル時系列を計算するアドミッタンス計算ステップと、
保持されている複数の電気機器の特徴ベクトルの組み合わせパターンを計算する組み合わせ計算ステップと、
上記組み合わされた特徴ベクトルと上記計算されたアドミッタンスベクトル時系列とを比較して、上記複数の電気機器の動作状態の推定結果を得る比較ステップとを備える
電気機器の動作状態推定方法。
(9)コンピュータを、
複数の電気機器が接続された電力線より計測された電流および電圧の時系列から電源周波数およびその高調波の信号成分を取り出すフィルタ手段と、
上記取り出された信号成分からアドミッタンスベクトル時系列を計算するアドミッタンス計算手段と、
上記複数の電気機器の特徴ベクトルを保持するアドミッタンスベクトル保持手段と、
上記保持されている複数の電気機器の特徴ベクトルの組み合わせパターンを計算する組み合わせ計算手段と、
上記組み合わされた特徴ベクトルと上記計算されたアドミッタンスベクトル時系列とを比較して、上記複数の電気機器の動作状態の推定結果を得る比較手段
として機能させるためのプログラム。
(10)複数の電気機器が接続された電力線より電流および電圧を時系列として計測する電流電圧計測部と、
上記計測された電流および電圧の時系列から電源周波数およびその高調波の信号成分を取り出すフィルタ部と、
上記取り出された信号成分からアドミッタンスベクトル時系列を計算するアドミッタンス計算部と、
上記計算されたアドミッタンスベクトル時系列から上記複数の電気機器それぞれの特徴ベクトルを抽出する特徴ベクトル抽出部と,
上記抽出された上記複数の電気機器それぞれの特徴ベクトルをデータベースに登録する特徴ベクトル登録部とを備える
電気機器の特徴ベクトル登録装置。
(11)上記特徴ベクトル抽出部は、
所定の電気機器の特徴ベクトルとして、上記計算されたアドミッタンスベクトル時系列からベクトル量子化により1つまたは複数の特徴ベクトルを抽出する
前記(10)に記載の電気機器の特徴ベクトル登録装置。
(12)上記特徴ベクトル抽出部は、
上記計算されたアドミッタンスベクトル時系列より所定の電気機器のみのアドミッタンスベクトル時系列を推定し、上記所定の電気機器の特徴ベクトルとして、上記推定されたアドミッタンスベクトル時系列からベクトル量子化により1つまたは複数の特徴ベクトルを抽出する
前記(10)に記載の電気機器の特徴ベクトル登録装置。
(13)上記特徴ベクトル抽出部は、
上記所定の電気機器が動作状態にないときの上記計算されたアドミッタンスベクトル時系列より上記所定の電気機器以外のアドミッタンスベクトル時系列を推定し、上記所定の電気機器が動作状態にあるときの上記計算されたアドミッタンスベクトル時系列から、上記推定された上記所定の電気機器以外のアドミッタンスベクトル時系列の推定値を除くことにより、上記所定の電気機器のみのアドミッタンスベクトル時系列を推定する
前記(12)に記載の電気機器の特徴ベクトル登録装置。
(14)上記特徴ベクトル抽出部は、
上記所定の電気機器が動作している期間の前および後の期間で上記計算されたアドミッタンスベクトル時系列をその相関値が最も高くなるように位相を合わせて合成することで上記所定の電気機器以外のアドミッタンスベクトル時系列を推定する
前記(13)に記載の電気機器の特徴ベクトル登録装置。
(15)複数の電気機器が接続された電力線より電流および電圧を時系列として計測する電流電圧計測ステップと、
上記計測された電流および電圧の時系列から電源周波数およびその高調波の信号成分を取り出すフィルタリングステップと、
上記取り出された信号成分からアドミッタンスベクトル時系列を計算するアドミッタンス計算ステップと、
上記計算されたアドミッタンスベクトル時系列から上記複数の電気機器それぞれの特徴ベクトルを抽出する特徴ベクトル抽出ステップと、
上記抽出された上記複数の電気機器それぞれの特徴ベクトルをデータベースに登録する特徴ベクトル登録ステップとを備える
電気機器の特徴ベクトル登録方法。
(16)複数の電気機器が接続された電力線より電流および電圧を時系列として計測する電流電圧計測部と、
上記計測された電流および電圧の時系列から電源周波数およびその高調波の信号成分を取り出すフィルタ部と、
上記取り出された信号成分からアドミッタンスベクトル時系列を計算するアドミッタンス計算部と、
上記計算されたアドミッタンスベクトル時系列から上記複数の電気機器それぞれの特徴ベクトルを抽出する特徴ベクトル抽出部と、
上記抽出された上記複数の電気機器それぞれの特徴ベクトルを保持する特徴ベクトル保持部と、
上記保持されている複数の電気機器の特徴ベクトルの組み合わせパターンを計算する組み合わせ計算部と、
上記組み合わされた特徴ベクトルと上記計算されたアドミッタンスベクトル時系列とを比較して、上記複数の電気機器の動作状態の推定結果を得る比較部とを備える
電気機器の動作状態推定装置。
(17)複数の電気機器が接続された電力線より電流および電圧を時系列として計測する電流電圧計測部と、
上記計測された電流および電圧の時系列から電源周波数およびその高調波の信号成分を取り出すフィルタ部と、
上記取り出された信号成分からアドミッタンスベクトル時系列を計算するアドミッタンス計算部と、
上記計算されたアドミッタンスベクトル時系列をサーバ装置に送信するアドミッタンス送信部と、
上記サーバ装置から上記複数の電気機器の動作状態の推定結果を受信する推定結果受信部とを備える
電気機器の動作状態推定装置。
(18)端末装置から送られてくるアドミッタンスベクトル時系列を受信するアドミッタンス受信部と、
複数の電気機器の特徴ベクトルを保持する特徴ベクトル保持部と、
上記保持されている複数の電気機器の特徴ベクトルの組み合わせパターンを計算する組み合わせ計算部と、
上記組み合わされた特徴ベクトルと上記受信されたアドミッタンスベクトル時系列とを比較して、上記複数の電気機器の動作状態の推定結果を得る比較部と、
上記得られた上記複数の電気機器の動作状態の推定結果を上記端末装置に送信する推定結果送信部とを備える
サーバ装置。
(19)上記端末装置とは異なる他の端末装置から送られてくる上記推定結果の送信要求を受信する送信要求受信部をさらに備え、
上記推定結果送信部は、
上記受信された送信要求に基づいて、上記他の端末装置に、上記得られた上記複数の電気機器の動作状態の推定結果を送信する
前記(18)に記載のサーバ装置。
(20)端末装置とサーバ装置からなり、
上記端末装置は、
複数の電気機器が接続された電力線より電流および電圧を時系列として計測する電流電圧計測部と、
上記計測された電流および電圧の時系列から電源周波数およびその高調波の信号成分を取り出すフィルタ部と、
上記取り出された信号成分からアドミッタンスベクトル時系列を計算するアドミッタンス計算部と、
上記計算されたアドミッタンスベクトル時系列を上記サーバ装置に送信するアドミッタンス送信部と、
上記サーバ装置から上記複数の電気機器の動作状態の推定結果を受信する推定結果受信部とを備え、
上記サーバ装置は、
上記端末装置から送られてくるアドミッタンスベクトル時系列を受信するアドミッタンス受信部と、
複数の電気機器の特徴ベクトルを保持する特徴ベクトル保持部と、
上記保持されている複数の電気機器の特徴ベクトルの組み合わせパターンを計算する組み合わせ計算部と、
上記組み合わされた特徴ベクトルと上記受信されたアドミッタンスベクトル時系列とを比較して、上記複数の電気機器の動作状態の推定結果を得る比較部と、
上記得られた上記複数の電気機器の動作状態の推定結果を上記端末装置に送信する推定結果送信部とを備える
電気機器の動作状態推定システム。
(1)複数の電気機器が接続された電力線より電流および電圧を時系列として計測する電流電圧計測部と、
上記計測された電流および電圧の時系列から電源周波数およびその高調波の信号成分を取り出すフィルタ部と、
上記取り出された信号成分からアドミッタンスベクトル時系列を計算するアドミッタンス計算部と、
上記複数の電気機器の特徴ベクトルを保持する特徴ベクトル保持部と、
上記保持されている複数の電気機器の特徴ベクトルの組み合わせパターンを計算する組み合わせ計算部と、
上記組み合わされた特徴ベクトルと上記計算されたアドミッタンスベクトル時系列とを比較して、上記複数の電気機器の動作状態の推定結果を得る比較部とを備える
電気機器の動作状態推定装置。
(2)所定の電気機器の上記特徴ベクトルは、該所定の電気機器が動作状態にあるときのアドミッタンスベクトル時系列からベクトル量子化により抽出された1つまたは複数の特徴ベクトルを含む
前記(1)に記載の電気機器の動作状態推定装置。
(3)上記組み合わせ計算部は、
上記保持されている特徴ベクトルの全ての組み合わせパターンを計算する
前記(1)または(2)に記載の電気機器の動作状態推定装置。
(4)上記組み合わせ計算部は、
直近の機器動作状態の推定結果から所定数以内の機器の動作状態を変更した組み合わせパターンおよび/または所定の確率分布に基づき機器の動作状態を確率的に変更した組み合わせパターンを計算する
前記(1)または(2)に記載の電気機器の動作状態推定装置。
(5)上記所定の確率分布は、
過去の上記複数の電気機器の動作状態の履歴により計算されたものである
前記(4)に記載の電気機器の動作状態推定装置。
(6)上記所定の確率分布は、
曜日および時間別に計算された複数の確率分布から時刻に応じて選択された確率分布である
前記(4)に記載の電気機器の動作状態推定装置。
(7)上記比較部は、
上記組み合わされた特徴ベクトルと上記計算されたアドミッタンスベクトル時系列とのベクトル間距離を計算し、最も距離の小さい組み合わせを、上記複数の電気機器の動作状態の推定結果とする
前記(1)から(6)のいずれかに記載の電気機器の動作状態推定装置。
(8)複数の電気機器が接続された電力線より電流および電圧を時系列として計測する電流電圧計測ステップと、
上記計測された電流および電圧の時系列から電源周波数およびその高調波の信号成分を取り出すフィルタリングステップと、
上記取り出された信号成分からアドミッタンスベクトル時系列を計算するアドミッタンス計算ステップと、
保持されている複数の電気機器の特徴ベクトルの組み合わせパターンを計算する組み合わせ計算ステップと、
上記組み合わされた特徴ベクトルと上記計算されたアドミッタンスベクトル時系列とを比較して、上記複数の電気機器の動作状態の推定結果を得る比較ステップとを備える
電気機器の動作状態推定方法。
(9)コンピュータを、
複数の電気機器が接続された電力線より計測された電流および電圧の時系列から電源周波数およびその高調波の信号成分を取り出すフィルタ手段と、
上記取り出された信号成分からアドミッタンスベクトル時系列を計算するアドミッタンス計算手段と、
上記複数の電気機器の特徴ベクトルを保持するアドミッタンスベクトル保持手段と、
上記保持されている複数の電気機器の特徴ベクトルの組み合わせパターンを計算する組み合わせ計算手段と、
上記組み合わされた特徴ベクトルと上記計算されたアドミッタンスベクトル時系列とを比較して、上記複数の電気機器の動作状態の推定結果を得る比較手段
として機能させるためのプログラム。
(10)複数の電気機器が接続された電力線より電流および電圧を時系列として計測する電流電圧計測部と、
上記計測された電流および電圧の時系列から電源周波数およびその高調波の信号成分を取り出すフィルタ部と、
上記取り出された信号成分からアドミッタンスベクトル時系列を計算するアドミッタンス計算部と、
上記計算されたアドミッタンスベクトル時系列から上記複数の電気機器それぞれの特徴ベクトルを抽出する特徴ベクトル抽出部と,
上記抽出された上記複数の電気機器それぞれの特徴ベクトルをデータベースに登録する特徴ベクトル登録部とを備える
電気機器の特徴ベクトル登録装置。
(11)上記特徴ベクトル抽出部は、
所定の電気機器の特徴ベクトルとして、上記計算されたアドミッタンスベクトル時系列からベクトル量子化により1つまたは複数の特徴ベクトルを抽出する
前記(10)に記載の電気機器の特徴ベクトル登録装置。
(12)上記特徴ベクトル抽出部は、
上記計算されたアドミッタンスベクトル時系列より所定の電気機器のみのアドミッタンスベクトル時系列を推定し、上記所定の電気機器の特徴ベクトルとして、上記推定されたアドミッタンスベクトル時系列からベクトル量子化により1つまたは複数の特徴ベクトルを抽出する
前記(10)に記載の電気機器の特徴ベクトル登録装置。
(13)上記特徴ベクトル抽出部は、
上記所定の電気機器が動作状態にないときの上記計算されたアドミッタンスベクトル時系列より上記所定の電気機器以外のアドミッタンスベクトル時系列を推定し、上記所定の電気機器が動作状態にあるときの上記計算されたアドミッタンスベクトル時系列から、上記推定された上記所定の電気機器以外のアドミッタンスベクトル時系列の推定値を除くことにより、上記所定の電気機器のみのアドミッタンスベクトル時系列を推定する
前記(12)に記載の電気機器の特徴ベクトル登録装置。
(14)上記特徴ベクトル抽出部は、
上記所定の電気機器が動作している期間の前および後の期間で上記計算されたアドミッタンスベクトル時系列をその相関値が最も高くなるように位相を合わせて合成することで上記所定の電気機器以外のアドミッタンスベクトル時系列を推定する
前記(13)に記載の電気機器の特徴ベクトル登録装置。
(15)複数の電気機器が接続された電力線より電流および電圧を時系列として計測する電流電圧計測ステップと、
上記計測された電流および電圧の時系列から電源周波数およびその高調波の信号成分を取り出すフィルタリングステップと、
上記取り出された信号成分からアドミッタンスベクトル時系列を計算するアドミッタンス計算ステップと、
上記計算されたアドミッタンスベクトル時系列から上記複数の電気機器それぞれの特徴ベクトルを抽出する特徴ベクトル抽出ステップと、
上記抽出された上記複数の電気機器それぞれの特徴ベクトルをデータベースに登録する特徴ベクトル登録ステップとを備える
電気機器の特徴ベクトル登録方法。
(16)複数の電気機器が接続された電力線より電流および電圧を時系列として計測する電流電圧計測部と、
上記計測された電流および電圧の時系列から電源周波数およびその高調波の信号成分を取り出すフィルタ部と、
上記取り出された信号成分からアドミッタンスベクトル時系列を計算するアドミッタンス計算部と、
上記計算されたアドミッタンスベクトル時系列から上記複数の電気機器それぞれの特徴ベクトルを抽出する特徴ベクトル抽出部と、
上記抽出された上記複数の電気機器それぞれの特徴ベクトルを保持する特徴ベクトル保持部と、
上記保持されている複数の電気機器の特徴ベクトルの組み合わせパターンを計算する組み合わせ計算部と、
上記組み合わされた特徴ベクトルと上記計算されたアドミッタンスベクトル時系列とを比較して、上記複数の電気機器の動作状態の推定結果を得る比較部とを備える
電気機器の動作状態推定装置。
(17)複数の電気機器が接続された電力線より電流および電圧を時系列として計測する電流電圧計測部と、
上記計測された電流および電圧の時系列から電源周波数およびその高調波の信号成分を取り出すフィルタ部と、
上記取り出された信号成分からアドミッタンスベクトル時系列を計算するアドミッタンス計算部と、
上記計算されたアドミッタンスベクトル時系列をサーバ装置に送信するアドミッタンス送信部と、
上記サーバ装置から上記複数の電気機器の動作状態の推定結果を受信する推定結果受信部とを備える
電気機器の動作状態推定装置。
(18)端末装置から送られてくるアドミッタンスベクトル時系列を受信するアドミッタンス受信部と、
複数の電気機器の特徴ベクトルを保持する特徴ベクトル保持部と、
上記保持されている複数の電気機器の特徴ベクトルの組み合わせパターンを計算する組み合わせ計算部と、
上記組み合わされた特徴ベクトルと上記受信されたアドミッタンスベクトル時系列とを比較して、上記複数の電気機器の動作状態の推定結果を得る比較部と、
上記得られた上記複数の電気機器の動作状態の推定結果を上記端末装置に送信する推定結果送信部とを備える
サーバ装置。
(19)上記端末装置とは異なる他の端末装置から送られてくる上記推定結果の送信要求を受信する送信要求受信部をさらに備え、
上記推定結果送信部は、
上記受信された送信要求に基づいて、上記他の端末装置に、上記得られた上記複数の電気機器の動作状態の推定結果を送信する
前記(18)に記載のサーバ装置。
(20)端末装置とサーバ装置からなり、
上記端末装置は、
複数の電気機器が接続された電力線より電流および電圧を時系列として計測する電流電圧計測部と、
上記計測された電流および電圧の時系列から電源周波数およびその高調波の信号成分を取り出すフィルタ部と、
上記取り出された信号成分からアドミッタンスベクトル時系列を計算するアドミッタンス計算部と、
上記計算されたアドミッタンスベクトル時系列を上記サーバ装置に送信するアドミッタンス送信部と、
上記サーバ装置から上記複数の電気機器の動作状態の推定結果を受信する推定結果受信部とを備え、
上記サーバ装置は、
上記端末装置から送られてくるアドミッタンスベクトル時系列を受信するアドミッタンス受信部と、
複数の電気機器の特徴ベクトルを保持する特徴ベクトル保持部と、
上記保持されている複数の電気機器の特徴ベクトルの組み合わせパターンを計算する組み合わせ計算部と、
上記組み合わされた特徴ベクトルと上記受信されたアドミッタンスベクトル時系列とを比較して、上記複数の電気機器の動作状態の推定結果を得る比較部と、
上記得られた上記複数の電気機器の動作状態の推定結果を上記端末装置に送信する推定結果送信部とを備える
電気機器の動作状態推定システム。
100・・・電気機器の動作状態推定装置
101・・・電流電圧計測部
102・・・フィルタ部
103・・・アドミッタンス計算部
104・・・単体アドミッタンス推定部
105・・・ベクトル量子化部
106・・・特徴ベクトルデータベース
107・・・組み合わせ計算部
108・・・比較部
109・・・記録・表示部
111・・・アドミッタンス送信部
112・・・推定結果受信部
113・・・アドミッタンス受信部
114・・・推定結果送信部
200・・・コンピュータ装置
201・・・CPU
202・・・ROM
203・・・RAM
204・・・データI/O
205・・・HDD
300・・・電気機器の動作状態推定システム
300A・・・電気機器の動作状態推定装置
300B・・・サーバ装置
300C・・・携帯端末
101・・・電流電圧計測部
102・・・フィルタ部
103・・・アドミッタンス計算部
104・・・単体アドミッタンス推定部
105・・・ベクトル量子化部
106・・・特徴ベクトルデータベース
107・・・組み合わせ計算部
108・・・比較部
109・・・記録・表示部
111・・・アドミッタンス送信部
112・・・推定結果受信部
113・・・アドミッタンス受信部
114・・・推定結果送信部
200・・・コンピュータ装置
201・・・CPU
202・・・ROM
203・・・RAM
204・・・データI/O
205・・・HDD
300・・・電気機器の動作状態推定システム
300A・・・電気機器の動作状態推定装置
300B・・・サーバ装置
300C・・・携帯端末
Claims (20)
- 複数の電気機器が接続された電力線より電流および電圧を時系列として計測する電流電圧計測部と、
上記計測された電流および電圧の時系列から電源周波数およびその高調波の信号成分を取り出すフィルタ部と、
上記取り出された信号成分からアドミッタンスベクトル時系列を計算するアドミッタンス計算部と、
上記複数の電気機器の特徴ベクトルを保持する特徴ベクトル保持部と、
上記保持されている複数の電気機器の特徴ベクトルの組み合わせパターンを計算する組み合わせ計算部と、
上記組み合わされた特徴ベクトルと上記計算されたアドミッタンスベクトル時系列とを比較して、上記複数の電気機器の動作状態の推定結果を得る比較部とを備える
電気機器の動作状態推定装置。 - 所定の電気機器の上記特徴ベクトルは、該所定の電気機器が動作状態にあるときのアドミッタンスベクトル時系列からベクトル量子化により抽出された1つまたは複数の特徴ベクトルを含む
請求項1に記載の電気機器の動作状態推定装置。 - 上記組み合わせ計算部は、
上記保持されている特徴ベクトルの全ての組み合わせパターンを計算する
請求項1に記載の電気機器の動作状態推定装置。 - 上記組み合わせ計算部は、
直近の機器動作状態の推定結果から所定数以内の機器の動作状態を変更した組み合わせパターンおよび/または所定の確率分布に基づき機器の動作状態を確率的に変更した組み合わせパターンを計算する
請求項1に記載の電気機器の動作状態推定装置。 - 上記所定の確率分布は、
過去の上記複数の電気機器の動作状態の履歴により計算されたものである
請求項4に記載の電気機器の動作状態推定装置。 - 上記所定の確率分布は、
曜日および時間別に計算された複数の確率分布から時刻に応じて選択された確率分布である
請求項4に記載の電気機器の動作状態推定装置。 - 上記比較部は、
上記組み合わされた特徴ベクトルと上記計算されたアドミッタンスベクトル時系列とのベクトル間距離を計算し、最も距離の小さい組み合わせを、上記複数の電気機器の動作状態の推定結果とする
請求項1に記載の電気機器の動作状態推定装置。 - 複数の電気機器が接続された電力線より電流および電圧を時系列として計測する電流電圧計測ステップと、
上記計測された電流および電圧の時系列から電源周波数およびその高調波の信号成分を取り出すフィルタリングステップと、
上記取り出された信号成分からアドミッタンスベクトル時系列を計算するアドミッタンス計算ステップと、
保持されている複数の電気機器の特徴ベクトルの組み合わせパターンを計算する組み合わせ計算ステップと、
上記組み合わされた特徴ベクトルと上記計算されたアドミッタンスベクトル時系列とを比較して、上記複数の電気機器の動作状態の推定結果を得る比較ステップとを備える
電気機器の動作状態推定方法。 - コンピュータを、
複数の電気機器が接続された電力線より計測された電流および電圧の時系列から電源周波数およびその高調波の信号成分を取り出すフィルタ手段と、
上記取り出された信号成分からアドミッタンスベクトル時系列を計算するアドミッタンス計算手段と、
上記複数の電気機器の特徴ベクトルを保持するアドミッタンスベクトル保持手段と、
上記保持されている複数の電気機器の特徴ベクトルの組み合わせパターンを計算する組み合わせ計算手段と、
上記組み合わされた特徴ベクトルと上記計算されたアドミッタンスベクトル時系列とを比較して、上記複数の電気機器の動作状態の推定結果を得る比較手段
として機能させるためのプログラム。 - 複数の電気機器が接続された電力線より電流および電圧を時系列として計測する電流電圧計測部と、
上記計測された電流および電圧の時系列から電源周波数およびその高調波の信号成分を取り出すフィルタ部と、
上記取り出された信号成分からアドミッタンスベクトル時系列を計算するアドミッタンス計算部と、
上記計算されたアドミッタンスベクトル時系列から上記複数の電気機器それぞれの特徴ベクトルを抽出する特徴ベクトル抽出部と,
上記抽出された上記複数の電気機器それぞれの特徴ベクトルをデータベースに登録する特徴ベクトル登録部とを備える
電気機器の特徴ベクトル登録装置。 - 上記特徴ベクトル抽出部は、
所定の電気機器の特徴ベクトルとして、上記計算されたアドミッタンスベクトル時系列からベクトル量子化により1つまたは複数の特徴ベクトルを抽出する
請求項10に記載の電気機器の特徴ベクトル登録装置。 - 上記特徴ベクトル抽出部は、
上記計算されたアドミッタンスベクトル時系列より所定の電気機器のみのアドミッタンスベクトル時系列を推定し、上記所定の電気機器の特徴ベクトルとして、上記推定されたアドミッタンスベクトル時系列からベクトル量子化により1つまたは複数の特徴ベクトルを抽出する
請求項10に記載の電気機器の特徴ベクトル登録装置。 - 上記特徴ベクトル抽出部は、
上記所定の電気機器が動作状態にないときの上記計算されたアドミッタンスベクトル時系列より上記所定の電気機器以外のアドミッタンスベクトル時系列を推定し、上記所定の電気機器が動作状態にあるときの上記計算されたアドミッタンスベクトル時系列から、上記推定された上記所定の電気機器以外のアドミッタンスベクトル時系列の推定値を除くことにより、上記所定の電気機器のみのアドミッタンスベクトル時系列を推定する
請求項12に記載の電気機器の特徴ベクトル登録装置。 - 上記特徴ベクトル抽出部は、
上記所定の電気機器が動作している期間の前および後の期間で上記計算されたアドミッタンスベクトル時系列をその相関値が最も高くなるように位相を合わせて合成することで上記所定の電気機器以外のアドミッタンスベクトル時系列を推定する
請求項13に記載の電気機器の特徴ベクトル登録装置。 - 複数の電気機器が接続された電力線より電流および電圧を時系列として計測する電流電圧計測ステップと、
上記計測された電流および電圧の時系列から電源周波数およびその高調波の信号成分を取り出すフィルタリングステップと、
上記取り出された信号成分からアドミッタンスベクトル時系列を計算するアドミッタンス計算ステップと、
上記計算されたアドミッタンスベクトル時系列から上記複数の電気機器それぞれの特徴ベクトルを抽出する特徴ベクトル抽出ステップと、
上記抽出された上記複数の電気機器それぞれの特徴ベクトルをデータベースに登録する特徴ベクトル登録ステップとを備える
電気機器の特徴ベクトル登録方法。 - 複数の電気機器が接続された電力線より電流および電圧を時系列として計測する電流電圧計測部と、
上記計測された電流および電圧の時系列から電源周波数およびその高調波の信号成分を取り出すフィルタ部と、
上記取り出された信号成分からアドミッタンスベクトル時系列を計算するアドミッタンス計算部と、
上記計算されたアドミッタンスベクトル時系列から上記複数の電気機器それぞれの特徴ベクトルを抽出する特徴ベクトル抽出部と、
上記抽出された上記複数の電気機器それぞれの特徴ベクトルを保持する特徴ベクトル保持部と、
上記保持されている複数の電気機器の特徴ベクトルの組み合わせパターンを計算する組み合わせ計算部と、
上記組み合わされた特徴ベクトルと上記計算されたアドミッタンスベクトル時系列とを比較して、上記複数の電気機器の動作状態の推定結果を得る比較部とを備える
電気機器の動作状態推定装置。 - 複数の電気機器が接続された電力線より電流および電圧を時系列として計測する電流電圧計測部と、
上記計測された電流および電圧の時系列から電源周波数およびその高調波の信号成分を取り出すフィルタ部と、
上記取り出された信号成分からアドミッタンスベクトル時系列を計算するアドミッタンス計算部と、
上記計算されたアドミッタンスベクトル時系列をサーバ装置に送信するアドミッタンス送信部と、
上記サーバ装置から上記複数の電気機器の動作状態の推定結果を受信する推定結果受信部とを備える
電気機器の動作状態推定装置。 - 端末装置から送られてくるアドミッタンスベクトル時系列を受信するアドミッタンス受信部と、
複数の電気機器の特徴ベクトルを保持する特徴ベクトル保持部と、
上記保持されている複数の電気機器の特徴ベクトルの組み合わせパターンを計算する組み合わせ計算部と、
上記組み合わされた特徴ベクトルと上記受信されたアドミッタンスベクトル時系列とを比較して、上記複数の電気機器の動作状態の推定結果を得る比較部と、
上記得られた上記複数の電気機器の動作状態の推定結果を上記端末装置に送信する推定結果送信部とを備える
サーバ装置。 - 上記端末装置とは異なる他の端末装置から送られてくる上記推定結果の送信要求を受信する送信要求受信部をさらに備え、
上記推定結果送信部は、
上記受信された送信要求に基づいて、上記他の端末装置に、上記得られた上記複数の電気機器の動作状態の推定結果を送信する
請求項18に記載のサーバ装置。 - 端末装置とサーバ装置からなり、
上記端末装置は、
複数の電気機器が接続された電力線より電流および電圧を時系列として計測する電流電圧計測部と、
上記計測された電流および電圧の時系列から電源周波数およびその高調波の信号成分を取り出すフィルタ部と、
上記取り出された信号成分からアドミッタンスベクトル時系列を計算するアドミッタンス計算部と、
上記計算されたアドミッタンスベクトル時系列を上記サーバ装置に送信するアドミッタンス送信部と、
上記サーバ装置から上記複数の電気機器の動作状態の推定結果を受信する推定結果受信部とを備え、
上記サーバ装置は、
上記端末装置から送られてくるアドミッタンスベクトル時系列を受信するアドミッタンス受信部と、
複数の電気機器の特徴ベクトルを保持する特徴ベクトル保持部と、
上記保持されている複数の電気機器の特徴ベクトルの組み合わせパターンを計算する組み合わせ計算部と、
上記組み合わされた特徴ベクトルと上記受信されたアドミッタンスベクトル時系列とを比較して、上記複数の電気機器の動作状態の推定結果を得る比較部と、
上記得られた上記複数の電気機器の動作状態の推定結果を上記端末装置に送信する推定結果送信部とを備える
電気機器の動作状態推定システム。
Priority Applications (4)
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EP13778490.6A EP2840402B1 (en) | 2012-04-18 | 2013-02-18 | Operating state estimating device for electrical apparatus, operating state estimating method for electrical apparatus, program, feature vector registration device for electrical apparatus, feature vector registration method for electrical apparatus, server apparatus, and operating state estimating system for electrical apparatus |
JP2014511128A JP5943069B2 (ja) | 2012-04-18 | 2013-02-18 | 電気機器の動作状態推定装置、電気機器の動作状態推定方法、プログラム、電気機器の特徴ベクトル登録装置、電気機器の特徴ベクトル登録方法、サーバ装置および電気機器の動作状態推定システム |
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Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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