(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
識別の対象とする複数の電気機器の電源線それぞれに流れる電流の電流波形を電圧波形を基準とした周期毎に当該周期の長さ分測定し、周期毎の電流波形間で差分を取った差分波形に関する統計パラメータを求めた前記複数の電気機器それぞれに対応する参照統計パラメータを格納したデータベースと、
電気機器が稼働している実使用状態において電源線に流れる電流を前記周期毎に当該周期の長さ分測定した前記電流波形を入力し、周期毎の電流波形間で差分を取り、差分を取った差分波形を差分波形蓄積手段に蓄積する差分波形計算手段と、
前記差分波形蓄積手段に蓄積された差分波形に関する統計パラメータを計算する統計値計算手段と、
前記データベースから前記統計パラメータに最も近い前記参照統計パラメータを検索し、当該参照統計パラメータに基づいて前記電源線に接続された電気機器の種別または動作状態の少なくとも一方を識別する推定手段と、
を有することを特徴とする電気機器識別装置。
【請求項２】
前記差分波形の積分値、前記差分波形の積分値を周期時間で割った時間平均値、前記差分波形の自乗積分値、前記差分波形の自乗積分値を周期時間で割った時間平均値、前記差分波形のピーク値のうち少なくとも１つのパラメータについて、当該パラメータの平均値、分散値、標準偏差値のうち少なくとも１つの統計値を前記統計パラメータとする請求項１記載の電気機器識別装置。
【請求項３】
電気機器が稼働している実使用状態において電源線に流れる電流を電圧波形を基準とした周期毎に当該周期の長さ分測定した電流波形を入力するステップと、
周期毎の電流波形間で差分を取り、差分を取った差分波形を差分波形蓄積手段に蓄積するステップと、
前記差分波形蓄積手段に蓄積された差分波形に関する統計パラメータを計算するステップと、
識別の対象とする複数の電気機器の電源線それぞれに流れる電流の電流波形を電圧波形を基準とした周期毎に当該周期の長さ分測定し、周期毎の電流波形間で差分を取った差分波形に関する統計パラメータを求めた前記複数の電気機器それぞれに対応する参照統計パラメータを格納したデータベースから前記統計パラメータに最も近い前記参照統計パラメータを検索するステップと、
前記参照統計パラメータに基づいて前記電源線に接続された電気機器の種別または動作状態の少なくとも一方を識別するステップと、
を有することを特徴とする電気機器識別方法。
【請求項４】
前記差分波形の積分値、前記差分波形の積分値を周期時間で割った時間平均値、前記差分波形の自乗積分値、前記差分波形の自乗積分値を周期時間で割った時間平均値、前記差分波形のピーク値のうち少なくとも１つのパラメータについて、当該パラメータの平均値、分散値、標準偏差値のうち少なくとも１つの統計値を前記統計パラメータとする請求項３記載の電気機器識別方法。
【請求項５】
請求項１又は２記載の電気機器識別装置としてコンピュータを動作させることを特徴とする電気機器識別プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電源線に流れる電流の波形から電気機器を識別する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、一般家庭やオフィス等の電力需要家の宅内に電力センサを設置し、電力の効率的利用や電気機器の遠隔制御を図る、ＨＥＭＳ（Ｈｏｍｅ  Ｅｎｅｒｇｙ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ｓｙｓｔｅｍ）技術に関する検討、開発が進んでいる。一般に、ＨＥＭＳでは、家電製品等の電気機器の各々に取り付けられた電力センサからの情報を、有線もしくは無線の通信手段を用いて集約、転送することにより、必要な情報を収集する方法が考えられている。
【０００３】
一方で、電力需要家に電力を供給する電源線の引き込み線や分電盤の位置に設置した１台のセンサで消費電力や電流波形をモニタし、その特徴に基づいて各電気機器の種別や動作状態、消費電力等を識別、把握する方法が提案されている（非特許文献１）。この方式は、必要なセンサが１台で済むことから経済性が高く、また既存の電気製品にセンサを追加したり、新しい電気製品に規格の統一されたセンサを埋め込んでおく必要がないことから、導入への障壁が少ない点で実用性が高く有効な実現手段になると考えられる。しかしながら、得られる情報は積算された電流や電圧の値に限られ、個々の電気機器の電力消費の状態を直接把握することはできないため、何らかの方法で、積算された電力データから個々の電気機器の電力データを推測する必要がある。非特許文献１では、あらかじめ個々の電気機器の電力消費や電流波形等のデータを様々な動作状態において測定、蓄積しておき、それらのデータと実測値とを比較、参照して機器の種別の識別や、動作状態の推測を行う方法が考えられている。
【０００４】
また、特許文献１には、予め電気機器が単独で動作しているときの電流波形を測定して参照波形として蓄積しておき、給電線引込口付近で合成された電流波形を測定し、参照波形をもとに、パターン認識やニューラルネットワークの推定アルゴリズムの手法を用いて消費電力を推定する方法が開示されている。
【０００５】
ここで、図６（ａ），（ｂ）に種類が異なる電気機器の電源電圧波形を基準とした１サイクル分の電流波形をそれぞれ示し、図６（ｃ）にこれらの電流波形が合成された１サイクル分の合成電流波形を示す。図６では電源の電圧波形５０１を点線で示している。電源の電圧波形５０１は電力需要家宅内で同じ波形となる。図６（ａ），（ｂ）に示すように、電気機器の種別や動作状態が異なると一般的に異なる電流波形５０２，５０３となる。また、各電源線が合流する分電盤の位置では、電流の重ね合わせの原理（キルヒホッフの第１法則）から、図６（ｃ）に示すように、図６（ａ），（ｂ）の電流波形５０２，５０３を加算した合成電流波形５０４が測定される。電気機器の動作状態が変化しない限り図６に示した電流波形が電源電圧波形と同じ周期で繰り返される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特許第３６０２８２５号公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】M. Katsukura, M. Nakata, Y. Itou, and N. Kushiro, "Life Pattern Sensor with Non-intrusive Appliance Monitoring", ICEE '09, Jan. 2009, p.1-2
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
一般に、冷蔵庫、エアコン、こたつ、テレビなどの電気機器は、その動作状態の変化に伴い消費電力が変化する場合でも切り替え周期は少なくても秒単位以上で、電源周波数サイクルに比べると比較的長く、１サイクル毎の電流波形の変動は無視できる程度に小さい。一方で、パーソナルコンピュータや一部の通信端末、洗濯機などでは、動作状態が比較的短時間で変化することが多く、それに応じて１サイクル毎に電流波形が変化するものがある。
【０００９】
従来の方法では、各電気機器の電流波形は、少なくともその電気機器の一つの動作状態が続く限りほぼ一定であることが前提となっている。図７に示すように、電流波形５０３が電源周波数サイクル毎に変動する電気機器が含まれている場合は、測定される合成電流波形５０４も１サイクル毎に変動して１サイクルの電流波形が一定しないため、パターン認識等による波形識別の精度が落ちたり、誤識別することがある。
【００１０】
このように、従来の１サイクルの電流波形のプロファイルに基づいて電気機器を識別する方法では、短時間に動作状態が変動し、それに応じて消費電力が変動するような電気機器の種別を精度良く識別することが難しいという問題があった。
【００１１】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであり、短時間に電源電流波形が変化する電気機器であっても、稼働している電気機器の種別や動作状態を精度良く識別することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
第１の本発明に係る電気機器識別装置は、識別の対象とする複数の電気機器の電源線それぞれに流れる電流の電流波形を電圧波形を基準とした周期毎に当該周期の長さ分測定し、周期毎の電流波形間で差分を取った差分波形に関する統計パラメータを求めた前記複数の電気機器それぞれに対応する参照統計パラメータを格納したデータベースと、電気機器が稼働している実使用状態において電源線に流れる電流を前記周期毎に当該周期の長さ分測定した前記電流波形を入力し、周期毎の電流波形間で差分を取り、差分を取った差分波形を差分波形蓄積手段に蓄積する差分波形計算手段と、前記差分波形蓄積手段に蓄積された差分波形に関する統計パラメータを計算する統計値計算手段と、前記データベースから前記統計パラメータに最も近い前記参照統計パラメータを検索し、当該参照統計パラメータに基づいて前記電源線に接続された電気機器の種別または動作状態の少なくとも一方を識別する推定手段と、を有することを特徴とする。
【００１３】
上記電気機器識別装置において、前記差分波形の積分値、前記差分波形の積分値を周期時間で割った時間平均値、前記差分波形の自乗積分値、前記差分波形の自乗積分値を周期時間で割った時間平均値、前記差分波形のピーク値のうち少なくとも１つのパラメータについて、当該パラメータの平均値、分散値、標準偏差値のうち少なくとも１つの統計値を前記統計パラメータとする。
【００１４】
第２の本発明に係る電気機器識別方法は、電気機器が稼働している実使用状態において電源線に流れる電流を電圧波形を基準とした周期毎に当該周期の長さ分測定した電流波形を入力するステップと、周期毎の電流波形間で差分を取り、差分を取った差分波形を差分波形蓄積手段に蓄積するステップと、前記差分波形蓄積手段に蓄積された差分波形に関する統計パラメータを計算するステップと、識別の対象とする複数の電気機器の電源線それぞれに流れる電流の電流波形を電圧波形を基準とした周期毎に当該周期の長さ分測定し、周期毎の電流波形間で差分を取った差分波形に関する統計パラメータを求めた前記複数の電気機器それぞれに対応する参照統計パラメータを格納したデータベースから前記統計パラメータに最も近い前記参照統計パラメータを検索するステップと、前記参照統計パラメータに基づいて前記電源線に接続された電気機器の種別または動作状態の少なくとも一方を識別するステップと、を有することを特徴とする。
【００１５】
第３の本発明に係る電気機器識別プログラムは、上記電気機器識別装置としてコンピュータを動作させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、短時間に電源電流波形が変化する電気機器であっても、稼働している電気機器の種別や動作状態を精度良く識別することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本実施の形態における電気機器識別装置を含む全体構成図である。
【図２】本実施の形態における電気機器識別装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図３】各サイクルにおける、各電気機器の電流波形、合成電流波形、合成電流波形の差分を取った差分波形を示す図である。
【図４】本実施の形態において統計パラメータとして利用する差分波形の実効値、実効値の分散、および波高値を示す図である。
【図５】統計パラメータに対する各種の電気機器の分布例を示す図である。
【図６】各電気機器の１サイクル分の電流波形と各電流波形が合成された合成電流波形を示す図である。
【図７】１サイクル毎に変動する電流波形の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、本発明の実施の形態について図面を用いて説明する。
【００１９】
図１は、本実施の形態における電気機器識別装置を含む全体構成図である。
【００２０】
同図に示すように、電力は商用電源配電網５からユーザ（電力需要家）宅内の分電盤３を介して電気機器２Ａ，２Ｂに供給される。本実施の形態における電気機器識別装置１は、分電盤３と屋内電気配線の間の電源線など、電力需要家宅内の総消費電力が測定可能な位置に設置される。電気機器２Ａ，２Ｂは、それぞれ電源回路や電力消費形態が異なるため、それらの電源線を流れる電流波形も一般的に異なるものとなる。電気機器識別装置１において測定される電源電流の波形は、これら複数の電気機器２Ａ，２Ｂの電源電流波形を合成したものとなる。電気機器識別装置１は、合成された電源電流波形から個々の電気機器２Ａ，２Ｂの電源電流波形を推測して、電気機器２Ａ，２Ｂの機器種別やその動作状態を識別することを目的とする。なお、ここでは簡単のため、電力需要家宅内に２つの電気機器２Ａ，２Ｂが存在する場合について説明するが、電気機器の数が増えた場合でも以下で説明する動作原理は全く同様である。
【００２１】
図２は、本実施の形態における電気機器識別装置の構成を示す機能ブロック図である。同図に示す電気機器識別装置１は、電流センサ１１０、電圧センサ１１１、タイミング検出部１１２、電流波形測定部１１３、およびＡ／Ｄ変換部１１４を備えた測定機能と、逐次波形メモリ１２０、差分波形計算部１２１、差分波形メモリ１２２、統計値計算部１２３、統計値データベース１２４、統計値識別部１２５、参照波形データベース１２６、波形識別部１２７、および機器推定部１２８を備えた識別機能を有する。電気機器識別装置１の識別機能が備える各部は、演算処理装置、記憶装置等を備えたコンピュータにより構成して、各部の処理がプログラムによって実行されるものとしてもよい。このプログラムは電気機器識別装置１の識別機能が備える記憶装置に記憶されており、磁気ディスク、光ディスク、半導体メモリ等の記録媒体に記録することも、ネットワークを通して提供することも可能である。以下、各部について説明する。
【００２２】
電流センサ１１０、電圧センサ１１１は、電気機器２Ａ，２Ｂが稼働している電源線に取り付けられ、それぞれ電源線の電流値、電圧値をモニタする。電流センサ１１０は非接触型の電流プローブや電源線内に挿入した低抵抗の両端の電圧を測定する電流計などが使用できる。電圧センサ１１１は２線間の電圧を電圧計で直接測定することで実現できるし、非接触の容量性電圧プローブを用いても良い。
【００２３】
タイミング検出部１１２は、電圧センサ１１１で測定した電圧値を基準として、１サイクル内の特定の位相のタイミングでトリガを掛け、電流波形測定部１１３は電源電圧波形を基準とした周期毎に１サイクル分の電流波形を取得する。Ａ／Ｄ変換部１１４は、取得した電流波形をディジタルデータに変換する。
【００２４】
ディジタルデータに変換された電流波形は、逐次波形メモリ１２０、差分波形計算部１２１、および波形識別部１２７に送られる。
【００２５】
逐次波形メモリ１２０は、１サイクル分毎に電流波形を蓄積する。
【００２６】
差分波形計算部１２１は、逐次波形メモリ１２０から１サイクル前の電流波形を読み出して、Ａ／Ｄ変換部１１４から受信した電流波形との差分を計算し、計算結果である差分波形を差分波形メモリ１２２に蓄積する。
【００２７】
差分波形メモリ１２２は、１サイクル分毎に差分波形を蓄積する。
【００２８】
統計値計算部１２３は、差分波形メモリ１２２から読み出した差分波形を用いて、予め十分な値として設定したサンプル数のデータの統計パラメータの値を計算する。統計パラメータとしては、例えば、差分波形の積分値、その積分値を電源電圧の周期時間で割った時間平均値、差分波形の自乗積分値、その自乗積分値を周期時間で割った時間平均値、差分波形のピーク値などのパラメータのうち少なくとも１つのパラメータについて、当該パラメータの平均値、分散値、標準偏差値などの統計値のうち少なくとも１つの統計値を用いる。
【００２９】
統計値データベース１２４は、予め、識別の対象とする全ての電気機器を単独に動作させた場合についての電気機器の電源線に流れる電流の電流波形を、電源電圧を基準とした周期毎に測定し、周期毎の電流波形間で差分を取った差分波形について求めた統計パラメータを参照統計パラメータとして格納する。
【００３０】
統計値識別部１２５は、統計値計算部１２３が計算した統計パラメータと統計値データベース１２４に格納された参照統計パラメータとを比較し、統計パラメータに最も近い値を持つ参照統計パラメータを検索する。統計パラメータと参照統計パラメータとの比較、対照、および識別判定を複数種類の統計パラメータを用いて行うことで、より精度を高くすることができる。
【００３１】
参照波形データベース１２６は、予め、対象となる全ての電気機器を単独に動作させた場合についての電源線の電流波形を参照電流波形として格納する。
【００３２】
波形識別部１２７は、Ａ／Ｄ変換部１１４から受信した電流波形と参照波形データベース１２６に格納された参照電流波形とを比較し、入力した電流波形に最も近い参照電流波形を選択する。
【００３３】
機器推定部１２８は、統計値識別部１２５、波形識別部１２７それぞれの識別結果を参照し、それらの識別結果の取捨選択等を行って機器種別等を判定し、識別結果として出力する。電源周波数の１サイクル毎に電流波形が変化する電気機器に関しては統計値識別部１２５の識別結果、電源周波数のサイクル間で電流波形の時間的な変化がほとんどない電気機器に関しては波形識別部１２７の識別結果を用いることで、より精度の高い機器識別が実現できる。
【００３４】
次に、各電気機器の電流波形、合成電流波形、合成電流波形の差分を取った差分波形について説明する。
【００３５】
図３は、各サイクルにおける、電気機器（Ａ），（Ｂ）の電流波形、合成電流波形、および差分波形を示す図である。
【００３６】
図３に示す例では、電気機器（Ａ）の電流波形は各サイクルで一定の波形を示しているのに対し、電気機器（Ｂ）の電流波形は各サイクルで波形が変化している。そのため、電気機器識別装置１で検出される合成電流波形も各サイクルで変化する。
【００３７】
電気機器識別装置１では、１サイクル毎に、その時点での合成電流波形とその前のサイクルで合成電流波形の差分を計算する。合成電流波形の差分を計算することで、１サイクル毎に変化している波形の変化部分だけが抽出されるため、図３に示す例では、差分波形は電気機器（Ｂ）の波形と相似形となり、その振幅はサイクル間の変化量に比例することとなる。このように、差分波形のプロファイルからは電流波形が変動する電気機器（Ｂ）のみの種別に関する情報が得られ、差分波形のレベルからはその変動の様子を知ることができる。したがって、本実施の形態における電気機器識別装置１では、１サイクル毎の変動に注目し、差分波形計算部１２１で合成電流波形の差分波形を求めて差分波形メモリ１２２に時系列順に蓄積しておき、統計値計算部１２３で差分波形の統計パラメータを求めることで電気機器の特徴量を得る。
【００３８】
次に、統計パラメータの具体例について説明する。
【００３９】
図４に、差分波形と差分波形に関する統計パラメータとして実効値、実効値の分散、および波高値を示す。実効値は、複数の差分波形の１サイクル分の実効的な電流値（電流値の時間平均値）であり、波高値は、差分波形の１サイクル内の波高ピーク値の統計上の平均値である。実効値の平均値は電気機器の消費電力の時間平均に相当するものであり、その分散値は電気機器の消費電力の短期間内での変化の度合いの大きさに相当するものである。
【００４０】
これらの統計パラメータは電気機器毎に個別の特徴を持つため、統計パラメータを予め測定した参照統計パラメータと比較対照することで電気機器の識別が可能である。図５に識別判定の例を示す。電流の実効値を縦軸に、その分散値を横軸に取ると、電気機器の種別やその動作状態毎に特徴的な分布を示す。計算した統計パラメータをこの分布に当てはめることで電気機器の種別等が識別できる。
【００４１】
以上説明したように、本実施の形態によれば、電源線に流れる電流の電流波形を電源周波数１サイクルごとに測定し、差分波形計算部１２１が前のサイクルの電流波形との差分を計算して差分波形メモリ１２２に蓄積し、統計値計算部１２３が差分波形メモリ１２２に蓄積された差分波形に関する統計パラメータを計算し、予め電気機器の電源線の電流波形を測定した結果をもとに計算した参照統計パラメータを統計値データベース１２４に格納しておき、統計値識別部１２５が統計値計算部１２３が計算した統計パラメータと統計値データベース１２４に格納された参照統計パラメータとを照らし合わせて計算した統計パラメータに最も近い参照統計パラメータを選択し、機器推定部１２８が選択された参照統計パラメータから電源線に接続された電気機器の種別、動作状態を識別、判定することにより、短時間に電源電流波形が変化する電気機器であっても、稼働している電気機器の種別や動作状態を精度良く識別することができる。その結果、消費電力を効果的に節減するための情報提供サービスや、機器故障の把握、通知サービス、独居老人や要介護者の見守りサービスを提供することが可能となる。
【００４２】
なお、電気機器識別装置１の識別結果をネットワークを介して転送することにより、遠隔で情報の把握やその情報に基づく電力制御等を行うことができる。
【００４３】
また、動作状態についても、各動作状態毎の参照統計パラメータを統計値データベース１２４に格納しておくことで、電気機器の種別と同様に識別することができる。
【符号の説明】
【００４４】
１…電気機器識別装置
１１０…電流センサ
１１１…電圧センサ
１１２…タイミング検出部
１１３…電流波形測定部
１１４…変換部
１２０…逐次波形メモリ
１２１…差分波形計算部
１２２…差分波形メモリ
１２３…統計値計算部
１２４…統計値データベース
１２５…統計値識別部
１２６…参照波形データベース
１２７…波形識別部
１２８…機器推定部
２Ａ，２Ｂ…電気機器
３…分電盤
５…商用電源配電網
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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