(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
電力需要家の宅内や事務所に設置されている複数の電気機器の消費電力量の合計値を１台のセンサによって観測した結果に基づいて、複数の前記電気機器のうち動作中の状態にある電気機器を識別する電気機器識別装置であって、１台の前記センサによって観測した複数の前記電気機器の消費電力量の合計値を総消費電力ベクトル量として測定する電力測定部と、前記電気機器それぞれが単独動作した際の消費電力量をそれぞれの単独消費電力ベクトル量としてあらかじめ蓄積するデータ記憶部と、複数の前記電気機器のうち動作している電気機器が未知の状態で前記電力測定部により測定した前記総消費電力ベクトル量を、前記データ記憶部にあらかじめ蓄積した前記電気機器それぞれの前記単独消費電力ベクトル量と纏めて、１つの非負値行列として合成する測定電力合成部と、該測定電力合成部が合成した前記非負値行列に対して、非負値行列分解（ＮＭＦ： Non-negative  Matrix  Factorization）を行うことによって、非負値の基底ベクトル行列と非負値の重み行列とのベクトル積に分解するＮＭＦ演算部と、該ＮＭＦ演算部において前記非負値行列分解を行った結果に基づいて、複数の前記電気機器のうち動作している電気機器が未知の状態で前記電力測定部により前記総消費電力ベクトル量を測定した際に動作中の状態にあった電気機器を抽出する電気機器抽出部と、を少なくとも備えて構成されていることを特徴とする電気機器識別装置。
【請求項２】
請求項１に記載の電気機器識別装置において、前記総消費電力ベクトル量および前記単独消費電力ベクトル量として、該当する前記電気機器に供給される電流のパワースペクトルまたは該当する前記電気機器に供給される電流の電流値そのものの正の部分の半周期分のみを用いることを特徴とする電気機器識別装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の電気機器識別装置において、前記ＮＭＦ演算部にて前記非負値行列を分解する際に、前記基底ベクトル行列として、分解対象の前記非負値行列の列ベクトルのうち前記単独消費電力ベクトル量からなる任意の列ベクトルそれぞれを当該基底ベクトル行列のいずれか特定の基底ベクトルのみによってほぼ表現することができるように、前記電気機器それぞれの前記単独消費電力ベクトル量からなる基底ベクトルを求め、前記重み行列の各重み要素として、分解対象の前記非負値行列の任意の列ベクトルそれぞれにおいて動作中の状態にある前記電気機器に該当する重み要素に関してのみ、‘１’近傍の有意な値が設定され、分解対象の前記非負値行列の任意の列ベクトルそれぞれにおいて動作中の状態になっていない前記電気機器に該当する重み要素に関しては、ほぼ‘０’に近い値が設定されることを特徴とする電気機器識別装置。
【請求項４】
電力需要家の宅内や事務所に設置されている複数の電気機器の消費電力量の合計値を１台のセンサによって観測した結果に基づいて、複数の前記電気機器のうち動作中の状態にある電気機器を識別する電気機器識別方法であって、前記電気機器それぞれが単独動作した際の消費電力量をそれぞれの単独消費電力ベクトル量としてデータ記憶部にあらかじめ蓄積し、複数の前記電気機器のうち動作している電気機器が未知の状態で１台の前記センサによって観測した複数の前記電気機器の消費電力量の合計値である総消費電力ベクトル量を、前記データ記憶部にあらかじめ蓄積した前記電気機器それぞれの前記単独消費電力ベクトル量と纏めて、１つの非負値行列として合成した後、合成した前記非負値行列に対して、非負値行列分解（ＮＭＦ： Non-negative  Matrix  Factorization）を行うことによって、非負値の基底ベクトル行列と非負値の重み行列とのベクトル積に分解し、該ベクトル積に分解した前記非負値行列分解の結果に基づいて、複数の前記電気機器のうち動作している電気機器が未知の状態で前記総消費電力ベクトル量を観測した際に動作中の状態にあった電気機器を抽出することを特徴とする電気機器識別方法。
【請求項５】
請求項４に記載の電気機器識別方法において、前記単独消費電力ベクトル量および前記総消費電力ベクトル量として、該当する前記電気機器に供給される電流のパワースペクトルまたは該当する前記電気機器に供給される電流の電流値そのものの正の部分の半周期分のみを用いることを特徴とする電気機器識別方法。
【請求項６】
請求項４または５に記載の電気機器識別方法において、前記非負値行列を分解する際に、前記基底ベクトル行列として、分解対象の前記非負値行列の列ベクトルのうち前記単独消費電力ベクトル量からなる任意の列ベクトルそれぞれを当該基底ベクトル行列のいずれか特定の基底ベクトルのみによってほぼ表現することができるように、前記電気機器それぞれの前記単独消費電力ベクトル量からなる基底ベクトルを求め、前記重み行列の各重み要素として、分解対象の前記非負値行列の任意の列ベクトルそれぞれにおいて動作中の状態にある前記電気機器に該当する重み要素に関してのみ、‘１’近傍の有意な値が設定され、分解対象の前記非負値行列の任意の列ベクトルそれぞれにおいて動作中の状態になっていない前記電気機器に該当する重み要素に関しては、ほぼ‘０’に近い値が設定されることを特徴とする電気機器識別方法。
【請求項７】
請求項６に記載の電気機器識別方法において、分解対象の前記非負値行列において前記総消費電力ベクトル量からなる列ベクトルに対応する前記重み行列の列ベクトルを構成する各重み要素のうち、‘１’近傍の有意な値を有している重み要素に該当する電気機器を、複数の前記電気機器のうち動作している電気機器が未知の状態で前記総消費電力ベクトル量を観測した際に動作中の状態にある電気機器として識別することを特徴とする電気機器識別方法。
【請求項８】
請求項４ないし７のいずれかに記載の電気機器識別方法を、コンピュータによって実行可能なプログラムとして実施してい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、電気機器識別装置、電気機器識別方法および電気機器識別プログラムに関し、特に、複数の電気機器の電気消費量の合計値の観測結果に基づいて、動作中の電気機器を識別することが可能な電気機器識別装置、電気機器識別方法および電気機器識別プログラムに関する。
【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という、エネルギー管理システムＨＥＭＳ（HomeEnergy  Management  System）技術に関する検討、開発が進んでいる。
【０００３】
一般に、エネルギー管理システムＨＥＭＳにおいては、家電製品等の電気機器それぞれ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センタ装置に集約・転送することにより、必要な情報を収集するという方法が考えられている。
【０００４】
一方で、非特許文献１のM．Katsukuraらによる「Life  Pattern  Sensor  with  Non-intrusive  Appliance  Monitoring」（ICCE  '09  pp.1-2,  Jan.2009）等にも記載されているように、電力需要家に電力を供給する電源線の引込み線や分電盤の位置に設置した１台のセンサ（電力センサや電流センサ）のみを用いて、電気機器それぞれの合計の消費電力や電流波形をモニタし、その特徴に基づいて、使用されている各電気機器の種別や動作状態、消費電力等を識別、把握する方法も提案されている。
【０００５】
非特許文献１に記載されたような方式の場合は、必要なセンサが１台で済むことから、経済性が高く、また、既存の電気製品に対して新た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だりしておく必要が無いことから、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。
【０００６】
しかしながら、1台のセンサから得られる情報は、積算された電流や電圧の値に関するデータに限られ、個々の電気機器の消費電力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。
【０００７】
そのため、電気機器の識別を行い、それぞれの動作状態を推定するための方法として、前記非特許文献１においては、あらかじめ個々の電気機器の消費電力や電流波形等のデータを様々な動作状態に於いてあらかじめ測定して、データベースとして蓄積しておき、データベースとしてあらかじめ蓄積された電気機器それぞれのデータと実測値とを比較照合することによって、電気機器それぞれの種別の識別や、動作状態の推測を行うという方法が考えられている。
【０００８】
しかしながら、データベースとしてあらかじめ蓄積された電気機器それぞれのデータと実測値との比較照合を行うという方法は、１台のセンサへの接続を想定する電気機器の台数が多くなると、組合せ爆発を起こし、計算量が膨大となり、現実的な時間では計算が終了しないという問題がある。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】Katsukura  et  al.  “Life  Pattern  Sensor  with  Non-intrusive  Appliance  Monitoring,”  ICCE  '09  pp.1-2,  Jan.2009.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
前述したように、前記非特許文献１に記載されたような従来の電気機器の識別方法においては、データベースとしてあらかじめ蓄積された電気機器それぞれのデータと実測値との比較照合を行う際に、１台のセンサに接続を想定する電気機器の台数が多くなればなるほど、組合せ爆発を起こし、計算量が膨大となり、現実的な時間内に計算が終了しなくなるため、実際に使用することができないという問題がある。
【００１１】
本発明は、かかる事情に鑑みてなされたものであり、１台のセンサに接続された複数の電気機器の台数如何に関わらず、迅速かつ正確に、動作中の電気機器を識別することが可能な電気機器識別装置、電気機器識別方法および電気機器識別プログラムを提供することを、その目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明は、前述の課題を解決するために、以下のごとき各技術手段から構成されている。
【００１３】
第１の技術手段は、電力需要家の宅内や事務所に設置されている複数の電気機器の消費電力量の合計値を１台のセンサによって観測した結果に基づいて、複数の前記電気機器のうち動作中の状態にある電気機器を識別する電気機器識別装置であって、１台の前記センサによって観測した複数の前記電気機器の消費電力量の合計値を総消費電力ベクトル量として測定する電力測定部と、前記電気機器それぞれが単独動作した際の消費電力量をそれぞれの単独消費電力ベクトル量としてあらかじめ蓄積するデータ記憶部と、複数の前記電気機器のうち動作している電気機器が未知の状態で前記電力測定部により測定した前記総消費電力ベクトル量を、前記データ記憶部にあらかじめ蓄積した前記電気機器それぞれの前記単独消費電力ベクトル量と纏めて、１つの非負値行列として合成する測定電力合成部と、該測定電力合成部が合成した前記非負値行列に対して、非負値行列分解（ＮＭＦ： Non-negative  Matrix  Factorization）を行うことによって、非負値の基底ベクトル行列と非負値の重み行列とのベクトル積に分解するＮＭＦ演算部と、該ＮＭＦ演算部において前記非負値行列分解を行った結果に基づいて、複数の前記電気機器のうち動作している電気機器が未知の状態で前記電力測定部により前記総消費電力ベクトル量を測定した際に動作中の状態にあった電気機器を抽出する電気機器抽出部と、を少なくとも備えて構成されていることを特徴とする。
【００１４】
第２の技術手段は、前記第１の技術手段に記載の電気機器識別装置において、前記総消費電力ベクトル量および前記単独消費電力ベクトル量として、該当する前記電気機器に供給される電流のパワースペクトルまたは該当する前記電気機器に供給される電流の電流値そのものの正の部分の半周期分のみを用いることを特徴とする。
【００１５】
第３の技術手段は、前記第１または第２の技術手段に記載の電気機器識別装置において、前記ＮＭＦ演算部にて前記非負値行列を分解する際に、前記基底ベクトル行列として、分解対象の前記非負値行列の列ベクトルのうち前記単独消費電力ベクトル量からなる任意の列ベクトルそれぞれを当該基底ベクトル行列のいずれか特定の基底ベクトルのみによってほぼ表現することができるように、前記電気機器それぞれの前記単独消費電力ベクトル量からなる基底ベクトルを求め、前記重み行列の各重み要素として、分解対象の前記非負値行列の任意の列ベクトルそれぞれにおいて動作中の状態にある前記電気機器に該当する重み要素に関してのみ、‘１’近傍の有意な値が設定され、分解対象の前記非負値行列の任意の列ベクトルそれぞれにおいて動作中の状態になっていない前記電気機器に該当する重み要素に関しては、ほぼ‘０’に近い値が設定されることを特徴とする。
【００１６】
第４の技術手段は、電力需要家の宅内や事務所に設置されている複数の電気機器の消費電力量の合計値を１台のセンサによって観測した結果に基づいて、複数の前記電気機器のうち動作中の状態にある電気機器を識別する電気機器識別方法であって、前記電気機器それぞれが単独動作した際の消費電力量をそれぞれの単独消費電力ベクトル量としてデータ記憶部にあらかじめ蓄積し、複数の前記電気機器のうち動作している電気機器が未知の状態で１台の前記センサによって観測した複数の前記電気機器の消費電力量の合計値である総消費電力ベクトル量を、前記データ記憶部にあらかじめ蓄積した前記電気機器それぞれの前記単独消費電力ベクトル量と纏めて、１つの非負値行列として合成した後、合成した前記非負値行列に対して、非負値行列分解（ＮＭＦ： Non-negative  Matrix  Factorization）を行うことによって、非負値の基底ベクトル行列と非負値の重み行列とのベクトル積に分解し、該ベクトル積に分解した前記非負値行列分解の結果に基づいて、複数の前記電気機器のうち動作している電気機器が未知の状態で前記総消費電力ベクトル量を観測した際に動作中の状態にあった電気機器を抽出することを特徴とする。
【００１７】
第５の技術手段は、前記第４の技術手段に記載の電気機器識別方法において、前記単独消費電力ベクトル量および前記総消費電力ベクトル量として、該当する前記電気機器に供給される電流のパワースペクトルまたは該当する前記電気機器に供給される電流の電流値そのものの正の部分の半周期分のみを用いることを特徴とする。
【００１８】
第６の技術手段は、前記第４または第５の技術手段に記載の電気機器識別方法において、前記非負値行列を分解する際に、前記基底ベクトル行列として、分解対象の前記非負値行列の列ベクトルのうち前記単独消費電力ベクトル量からなる任意の列ベクトルそれぞれを当該基底ベクトル行列のいずれか特定の基底ベクトルのみによってほぼ表現することができるように、前記電気機器それぞれの前記単独消費電力ベクトル量からなる基底ベクトルを求め、前記重み行列の各重み要素として、分解対象の前記非負値行列の任意の列ベクトルそれぞれにおいて動作中の状態にある前記電気機器に該当する重み要素に関してのみ、‘１’近傍の有意な値が設定され、分解対象の前記非負値行列の任意の列ベクトルそれぞれにおいて動作中の状態になっていない前記電気機器に該当する重み要素に関しては、ほぼ‘０’に近い値が設定されることを特徴とする。
【００１９】
第７の技術手段は、前記第６の技術手段に記載の電気機器識別方法において、分解対象の前記非負値行列において前記総消費電力ベクトル量からなる列ベクトルに対応する前記重み行列の列ベクトルを構成する各重み要素のうち、‘１’近傍の有意な値を有している重み要素に該当する電気機器を、複数の前記電気機器のうち動作している電気機器が未知の状態で前記総消費電力ベクトル量を観測した際に動作中の状態にある電気機器として識別することを特徴とする。
【００２０】
第８の技術手段は、前記第４ないし第７の技術手段のいずれかに記載の電気機器識別方法を、コンピュータによって実行可能なプログラムとして実施している電気機器識別プログラムとすることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２１】
本発明の電気機器識別装置、電気機器識別方法および電気機器識別プログラムによれば、電力需要家の一般家庭の宅内や事務所などに複数の電気機器が存在する場合において、電力を供給する電源線の引き込み線や、分電盤内の電力線などの位置に設置した１台のセンサによって複数の電気機器全体の消費電力量や電流、電圧の総量を観測し、観測した結果を基にして、動作中の電気機器の識別を行う手法として、ニューラルネットワークなどの処理によって各電気機器の特徴量とのマッチングを逐一行う従来の手法に対して、本発明においては、非負値行列分解ＮＭＦという多変量解析の手法を採用しているので、以下のごとき効果を奏することができる。
【００２２】
第１に、各電気機器の識別に要する計算コストを大幅に低減することが可能になり、設置されている電気機器の台数の如何によらず、現在動作中の電気機器を迅速かつ確実に把握することができるという効果が得られ、電力需要家が使用している各電気機器の種別や動作状況、消費電力等を把握する電気機器識別装置（モニタ装置）として好適に使用することができる。
【００２３】
第２に、電力需要家の宅内や事務所内に設置した電気機器識別装置（モニタ装置）により当該電力需要家が使用している各電気機器の種別や動作状況、消費電力等を把握して、把握した情報を、通信ネットワークを介して、センタ装置等に転送することも可能であり、センタ装置等が配置された遠隔地であっても、各電力需要家における電気機器の動作状況の把握や該動作状況に基づく電力制御等を確実に行うことができる。
【００２４】
第３に、かくのごとき電気機器識別装置（モニタ装置）を導入することにより、電力需要家の宅内や事務所内の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、電気機器の故障の把握・通知サービス、独居老人や要介護者の見守りサービスを、電力需要家に対して提供することも可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】本発明による電気機器識別装置のブロック構成の一例を示すブロック構成図である。
【図２】非負値行列分解ＮＭＦの概念を説明するための説明図である。
【図３】非負値行列分解ＮＭＦの概念をさらに詳細に説明するための説明図である。
【図４】図１に示す電気機器識別装置のＮＭＦ演算部における非負値行列分解ＮＭＦの様子の具体例を説明している説明図である。
【図５】図１に示す電気機器識別装置のＮＭＦ演算部における非負値行列分解ＮＭＦの様子を一般化して説明している説明図である。
【図６】図１の電気機器識別装置による電気機器の識別処理の具体的な実施結果の一例を説明するための説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
以下に、本発明に係る電気機器識別装置、電気機器識別方法および電気機器識別プログラムの好適な実施形態について、その一例を、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、以下の説明においては、本発明による電気機器識別装置および電気機器識別方法について説明するが、かかる電気機器識別方法をコンピュータにより実行可能な電気機器識別プログラムとして実施するようにしても良いし、さらに、かかる電気機器識別プログラムをコンピュータにより読み取り可能な記録媒体に記録するようにしても良いことは言うまでもない。
【００２７】
（本発明の特徴）
本発明の実施形態の説明に先立って、本発明の特徴についてその概要をまず説明する。一般に、複数の電気機器それぞれの消費電力量を観測する場合、最も単純な方法は、各電気機器それぞれに電力センサ等を設置して、各電気機器ごとに消費電力量を観測するようにすれば良い。しかし、かくのごとき方法では、各電気機器ごとにそれぞれ電力センサ等を実装しなければならないため、電気機器の台数分のセンサを用意することが必要になり、それぞれのセンサ分のコストを要することになる。
【００２８】
そこで、コスト低下を図るために、電力需要家の建物の分電盤等に１ヶ所だけセンサを設けて、該分電盤等から電力が供給される全ての電気機器の消費電力量の合計値を測定する方法が有効である。ただし、この場合は、センサのコストは１台分のみで良いものの、電気機器ごとの種別や消費電力状態を直接把握することができなくなる。
【００２９】
したがって、前記非特許文献１に記載したように、個々の電気機器ごとの消費電力や電流波形等のデータを様々な条件であらかじめ測定し、ニューラルネットワーク等の技術を利用して、各電気機器ごとの特徴量を示すデータを求めて、データベースとして蓄積しておき、動作中の電気機器が未知の状態で１台のセンサによって測定した実測値を該データベースに蓄積しておいた特徴量を示すデータと逐一照合比較することによって、動作中の電気機器の種別を識別し、消費電力状態を推定するという技術が提案されている。
【００３０】
しかし、かくのごとき前記非特許文献１による電気機器識別方法の場合、前述したように、１台のセンサに接続する電気機器の台数が増加するにつれて、データベースが急速に巨大化するとともに、計算量が爆発的に急増してしまうという問題がある。例えば、電気機器の台数がＮ台（Ｎ：正整数）の場合、データベースとして、各電気機器が電源ＯＮ／ＯＦＦの２通りの状態を取った際のデータを、順列組合せ的に全てあらかじめ準備すると、２Ｎのデータ量のデータベースが必要となり、台数Ｎの増加に伴い、実測値との比較照合に要する計算量が爆発的に増加してしまうことになる。
【００３１】
本発明は、かかる事態を解決するために、１台のセンサによって測定された消費電力量の合計値から個々の電気機器ごとの動作状態を推測するために、非負値行列分解ＮＭＦ（Non-negative  Matrix  Factorization）という多変量解析の手法を用いることによって、データベースの小規模化と計算量の低減とを同時に実現することを主要な特徴としている。
【００３２】
具体的には、本発明は、
（１）各電気機器の単独動作時の消費電力の状態（つまり、前述したデータベースに相当するものであり、単独動作時の各電気機器ごとの消費電力ベクトル量を既知のデータとしてあらかじめ用意したもの）と、１台のセンサによって観測した総消費電力の状態（同時に１ないし複数の電気機器が動作中の状態における総消費電力ベクトル量に相当するものであり、動作中の電気機器が未知の状態における消費電力の状態）とを、纏めて、一つの非負値行列Ｘ（すなわち、各要素が０以上の値を有する行列）として合成する。
【００３３】
（２）合成した該非負値行列Ｘを、非負値行列分解ＮＭＦによって、非負値の基底ベクトル行列Ｈと非負値の重み行列Ｕとのベクトル積に分解する。
【００３４】
（３）分解した非負値の重み行列Ｕを用いて、同時に動作中の電気機器が未知の状態で観測した際の各電気機器の動作状態を示す特徴を抽出することによって、動作中の電気機器を識別する。
という構成要件からなっていることを特徴としている。
【００３５】
つまり、本発明は、ニューラルネットワークなどの逐次マッチング処理によって従来実現していた同時動作中の電気機器の特徴を識別する処理について、四則演算の繰り返しのみによって実現することができる非負値行列分解ＮＭＦという多変量解析の手法を用いることによって、電気機器の識別に要する計算コストを大幅に低減することが可能になり、１つのセンサに多くの電気機器が接続されている場合であっても、各電気機器の動作状態を迅速かつ確実に把握することができるという効果が得られる。
【００３６】
（実施形態の構成例）
次に、本発明による電気機器識別装置のブロック構成の一例を、図１を用いて詳細に説明する。図１は、本発明による電気機器識別装置のブロック構成の一例を示すブロック構成図であり、家庭や事務所等の電力需要家の宅内に設置された複数の電気機器へ電源を供給するための分電盤等の位置に配置した電気機器識別装置の構成例を示している。
【００３７】
図１に示す電気機器識別装置１００は、電気機器識別部１０、入力部２０、出力部３０を少なくとも含んで構成されており、前述のように、電源２００からの電力を、宅内に設置された複数の電気機器３００それぞれに供給するための分電盤等の位置に配置されている。ここで、複数の電気機器３００は、例えば、エアコン、照明器具、ＴＶ受像機、冷蔵庫、洗濯機、パソコン、プリンタ等の一般的な家電機器や事務機器等から構成されているが、電源２００からの電気的な制御が行われる機器であれば、電力以外のエネルギー源を用いる機器例えばファンヒータ装置等も対象として含まれる。
【００３８】
電気機器識別装置１００の電気機器識別部１０は、当該電気機器識別装置１００の中核部を構成する部位であり、電力測定部１１、測定電力合成部１２、ＮＭＦ演算部１３、電気機器抽出部１４、および、データ記憶部１５を少なくとも備えて、分電盤等の位置に設置した１台のセンサのみによって測定した複数の電気機器３００全体の総消費電力量の測定結果を基にして、現在動作中の電気機器３００の識別を行う部位である。
【００３９】
電力測定部１１は、電源２００から複数の電気機器３００それぞれに供給される消費電力量の合計値を１台のセンサによって観測した結果を総消費電力ベクトル量として測定する部位であり、測定電力合成部１２は、複数の電気機器３００のうち動作している電気機器３００が未知の状態で電力測定部１１にて測定された消費電力量の合計値である総消費電力ベクトル量とデータ記憶部１５にあらかじめ蓄積されている各電気機器３００それぞれの単独動作時の消費電力量である単独消費電力ベクトル量とを纏めて、１つの非負値行列Ｘとして合成する部位である。
【００４０】
また、ＮＭＦ演算部１３は、測定電力合成部１２にて合成した非負値行列Ｘに対して、非負値行列分解ＮＭＦを行い、非負値の基底ベクトル行列Ｈと非負値の重み行列Ｕとのベクトル積に分解する部位であり、電気機器抽出部１４は、ＮＭＦ演算部１３にて非負値行列分解ＮＭＦを行った結果に基づいて、複数の電気機器３００のうち動作している電気機器が未知の状態で電力測定部１１により消費電力量の合計値である総消費電力ベクトル量を観測した際に動作中の状態にあった電気機器３００を抽出する部位である。
【００４１】
なお、データ記憶部１５は、複数の電気機器３００それぞれが単独で動作した際の消費電力量の状況を電力ベクトル量の形式で単独消費電力ベクトル量としてあらかじめ測定して、単独動作時の電気機器３００それぞれに関する消費電力量である電力ベクトル量を示す既知のデータとして蓄積している。一方、非負値行列Ｘとして、単独動作時の電気機器３００それぞれに関する単独消費電力ベクトル量を示す既知のデータと測定電力合成部１２において合成される、消費電力量の合計値の総消費電力ベクトル量（同時に動作している電気機器３００が未知の状態で電力測定部１１にて測定された総消費電力量）は、全電気機器３００のうち、いずれか１ないし複数の電気機器３００が同時に動作している状態において消費されている電力量である。
【００４２】
入力部２０は、データ記憶部１５にあらかじめ設定登録するデータを入力したり、あるいは、遠隔地にあるセンタ装置から通信ネットワークを介して送信されてくる各種のサービス情報（電力需要家に対する省電力用の情報や独居者の見守り情報等や電気機器３００に対する遠隔制御や故障診断に関する情報）を受信したりする部位である。また、出力部３０は、電気機器識別部１０から出力されてくる個々の電気機器の識別結果や消費電力量等に関する情報を、電力需要家に対して通知するために出力機器に出力したり、遠隔地にあるセンタ装置に対して通信ネットワークを介して送信したりする部位である。
【００４３】
（実施形態の動作例）
次に、図１に示した電気機器識別装置１００の動作の一例を説明する。
【００４４】
まず、図１に示した電気機器識別装置１００のＮＭＦ演算部１３において用いられる非負値行列分解ＮＭＦ（Non-negative  Matrix  Factorization）という多変量解析の手法について説明する。本発明においては、電気機器の識別手法として、前述したように、多変量解析手法の一つである非負値行列分解ＮＭＦを採用することにより、１台のセンサによって観測された消費電力量の合計値から個々の電気機器ごとの動作状態を推測することによって、データ記憶部１５にあらかじめ蓄積するデータベースの小規模化と動作中の電気機器を識別するＮＭＦ演算部１３および電気機器抽出部１４における計算量の低減とを実現することができる。
【００４５】
非負値行列分解ＮＭＦは、予測可能性が低い多数の属性が存在する際に、多数の属性を適宜組み合わせることによって、意味があるパターン、テーマを生成することを可能にする多変量解析手法の一つであり、従来より、特に、画像信号や音響信号のスペクトラム等の非負値データから特徴的なパターンを抽出する方法として多用されていて、画像特徴抽出や音源の分離等、多岐に亘って応用されている。
【００４６】
ここで、非負値行列とは、行列を構成するための全要素が非負（０以上）の値で構成される行列であり、非負値行列分解ＮＭＦとは、観測データである非負値データのすべてを非負値基底ベクトルの非負結合によって近似できるように、適当な基底系を構成する非負値の基底ベクトル行列と非負値の重み行列とに分解するものである。
【００４７】
つまり、非負値行列分解ＮＭＦは、すべての観測データ（例えば、Ｎ個のＬ次元非負値ベクトル）
【００４８】
【数１】
0005546506.tif 000002
を、それぞれの基底系を構成するＭ個のＬ次元非負値基底ベクトル
【００４９】
【数２】
0005546506.tif 000003
の非負結合ｙｎ（１≦ｎ≦Ｎ）
【００５０】
【数３】
0005546506.tif 000004
によって良く近似できるような適当な基底系ｈｉ（１≦ｉ≦Ｍ）とその重みｕｉ，ｎとに分解するものである。
【００５１】
すなわち、分解対象とするＮ個のＬ次元非負値ベクトルを並べた非負値行列Ｘを
【００５２】
【数４】
0005546506.tif 000005
とし、Ｍ個のＬ次元非負値基底ベクトルを並べた基底ベクトル行列Ｈを
【００５３】
【数５】
0005546506.tif 000006
とし、非負結合の係数つまり非負結合の重みを要素とした重み行列Ｕを
【００５４】
【数６】
0005546506.tif 000007
とし、分解時における誤差を示す誤差行列をＤとした場合、非負値行列分解ＮＭＦとは、
【００５５】
【数７】
0005546506.tif 000008
の関係が成立するような、非負値の基底ベクトル群からなる基底ベクトル行列Ｈと、非負値行列Ｘの各列ベクトルを近似するために非負結合時における基底ベクトル行列Ｈの各基底ベクトルに関する重み付けを行う重み行列Ｕと、を求めるものである。
【００５６】
ここで、誤差行列Ｄを可及的に小さくし、
【００５７】
【数８】
0005546506.tif 000009
【００５８】
【数９】
0005546506.tif 000010
の関係が成立するためには、例えば、中鹿亘他による「確率スペクトルを用いた基底生成モデルとＮＦＭによる混合楽音解析」（日本音響学会講演論文集、２０１１年３月）等にも記載されているように、一般に、教師なし非負値行列分解ＮＭＦを実施する場合においては、二乗誤差基準によって各行列要素の更新を行う。すなわち、式（９）の条件下において、次の式（１０）の二乗誤差を最小化するような基底ベクトル行列Ｈ、重み行列Ｕを求める。
【００５９】
【数１０】
0005546506.tif 000011
このための各行列要素の更新式は、ＨＴを基底ベクトル行列Ｈの転置行列、ＵＴを重み行列Ｕの転置行列とすると、次の式（１１）、式（１２）として与えられる。
【００６０】
【数１１】
0005546506.tif 000012
【００６１】
【数１２】
0005546506.tif 000013
式（１１）、式（１２）の四則演算を繰り返すことによって、式（８）の関係が近似的に成立する基底ベクトル行列Ｈ（および重み行列Ｕ）を求めることができる。
【００６２】
以上のように、非負値行列分解ＮＭＦは、分解対象の非負値行列Ｘそれぞれの列ベクトルを特徴付ける基底ベクトル行列Ｈと非負結合時の基底ベクトル行列Ｈの各基底ベクトルに関する重み付けを行う重み要素からなる重み行列Ｕとの２つの非負値行列のベクトル積として近似するためのアルゴリズムである。
【００６３】
次に、本発明による電気機器識別装置に、非負値行列分解ＮＭＦ演算を適用して、動作中の電気機器の識別を行う仕組みについて説明する。
【００６４】
非負値行列分解ＮＭＦは、前述のように、従来より、音響信号等において採譜等を行うために応用されている技術であるが、本発明においては、かくのごとき非負値行列分解ＮＭＦの多変量解析の手法を、電気機器の消費電力量を示す非負値の電気信号として、電気機器に流れる電流信号（電流の電力スペクトル）等に適用することによって、電気機器の識別を行うために応用している。以下の説明においては、電気機器の消費電力量を示す消費電力ベクトル量として、非負値が得られる電流のパワースペクトルを用いている場合について説明する。
【００６５】
非負値行列分解ＮＭＦの手法を電気機器の識別に応用する場合、図２に示すように、分解対象の非負値行列Ｘを電力測定部１１において１つのセンサによって観測データとして各種の動作条件下にて測定した消費電力データを示す電流パワースペクトルの各列ベクトルからなる列ベクトル群の行列、基底ベクトル行列Ｈを複数の電気機器それぞれの消費電力に関する特徴を列ベクトルとした基底ベクトル群からなる行列、重み行列Ｕを分解対象の非負値行列Ｘの各列ベクトルを近似するように非負結合時における基底ベクトル行列Ｈの各基底ベクトルに関する重み付けを行う各重み要素ｕｉ，ｊからなる行列として見ると、次のように解釈することができる。
【００６６】
すなわち、例えば電気機器３００に流れる電流のパワースペクトルを測定した観測データからなる非負値行列Ｘを、各電気機器３００それぞれの動作状態を特徴付けるものとして各電気機器３００それぞれの単独動作時の電流パワースペクトルを測定した各基底ベクトルからなる基底ベクトル行列Ｈの非負値の線形結合として近似しているものと解釈することができる。
【００６７】
つまり、例えば、分解対象の非負値行列Ｘの任意の或る列ベクトルｘｉに着目すると、図２に示すように、それは、各電気機器３００それぞれの動作状態を特徴付ける単独動作時の電流パワースペクトルからなる基底ベクトル群の行列Ｈ全体と、当該列ベクトルｘｉが示す観測データ（電流パワースペクトル）を近似するように基底ベクトル行列Ｈの各基底ベクトルに関する重み付けを行うための、分解対象の非負値行列Ｘの列ベクトルｘｉに対応する重み行列Ｕの列ベクトルｕｉとのベクトル積として表すことができる。図２は、非負値行列分解ＮＭＦの概念を説明するための説明図であり、非負値行列Ｘの任意の或る列ベクトルｘｉと基底ベクトル群の行列Ｈおよび重み行列Ｕとの対応関係を説明している。
【００６８】
ここで、電気機器３００に流れる電流パワースペクトルの観測データのそれぞれを示す分解対象の非負値行列Ｘの任意の或る列ベクトルｘｉが、各電気機器３００の特徴を示すデータとして各電気機器３００それぞれの単独動作時の電流パワースペクトルを示す基底ベクトル群の行列Ｈの１つの基底ベクトルｈｉのみによってほぼ表現することができるものとすると、図３に示すように、重み行列Ｕのうち、特定の重み要素ｕｉ，ｊのみが‘１’近傍の有意な値を有し、その他の残りの重み要素についてはほぼ‘０’に設定されることが期待できる。
【００６９】
図３は、非負値行列分解ＮＭＦの概念をさらに詳細に説明するための説明図であり、非負値行列Ｘの任意の或る列ベクトルｘｉを基底ベクトル群の行列Ｈの特定の基底ベクトルｈｉのみによってほぼ表現することができる場合には、重み行列Ｕは、特定の重み要素ｕｉ，ｊのみが‘１’近傍の有意な値を有し、その他の残りの重み要素についてはほぼ‘０’となることを示している。
【００７０】
図１に示す電気機器識別装置１００のＮＭＦ演算部１３においては、かくのごとき非負値行列分解ＮＭＦの概念を利用する。
【００７１】
すなわち、まず、図１に示す電気機器識別装置１００のデータ記憶部１５には、複数の電気機器３００それぞれが単独で運転した際の消費電力量の状況を例えば電流パワースペクトルの形式であらかじめ測定して、それぞれの電気機器３００に関する特徴を示す既知のデータベースとしてあらかじめ蓄積しておく。つまり、各電気機器３００について単独動作時の電流のパワースペクトルを示すデータをデータ記憶部１５にあらかじめ蓄積しておく。
【００７２】
次に、１つのセンサによって電力測定部１１において１ないし複数の電気機器３００の消費電力量の合計を電流パワースペクトルの合計値として測定した際に、１ないし複数の電気機器３００のうち、どの電気機器３００が動作中であるかを識別するために、測定電力合成部１２において、データ記憶部１５に蓄積している既知の電気機器３００それぞれの単独動作時の消費電力量である電流のパワースペクトルと電力測定部１１にて今測定した電流パワースペクトルの合計値（複数の電気機器３００のいずれが動作中であるか未知の状態における消費電力量である電流のパワースペクトルの合計値）とのそれぞれを列ベクトルとして纏めることにより、分解対象の非負値行列Ｘを作成する。
【００７３】
しかる後、ＮＭＦ演算部１３において、分解対象の非負値行列Ｘに対して非負値行列分解ＮＭＦを施すことによって、各電気機器３００の特徴を示す基底ベクトル群からなる基底ベクトル行列Ｈとして、非負値行列Ｘの列ベクトルのうち単独動作時の電流パワースペクトルからなる任意の列ベクトルそれぞれを基底ベクトル行列Ｈのいずれか特定の基底ベクトルのみによってほぼ表現することができるような、電気機器３００それぞれの動作状態を特徴付ける単独動作時の消費電力量である電流のパワースペクトルからなる列ベクトルを求め、また、重み行列Ｕとして、分解対象の非負値行列Ｘに対して基底ベクトルそれぞれに関する重み付けを行うための重み要素ｕｉ，ｊを求めて、分解対象の非負値行列Ｘを、基底ベクトル行列Ｈと重み行列Ｕとのベクトル積（Ｈ×Ｕ）に分解する。
【００７４】
ここで、各電気機器３００それぞれの単独動作時の電流パワースペクトルとして各電気機器３００の特徴を示す基底ベクトル行列Ｈの列数は、電気機器３００の個数に該当し、未知の消費電力量である電流のパワースペクトルの列ベクトルを含む分解対象の非負値行列Ｘの列数よりも少なく、例えば１個だけ少ない列数である。また、基底ベクトル行列Ｈの行数（つまり列ベクトルの要素の個数）は、電気機器３００の電流パワースペクトルのベクトル次数に該当し、分解対象の非負値行列Ｘの行数と同じ行数である。
【００７５】
また、重み行列Ｕの列数は、基底ベクトル行列Ｈ全体によって重み付けを行うことによって生成する対象である分解対象の非負値行列Ｘの列数と同じ列数であり、各列ベクトルが非負値行列Ｘの列ベクトルに対応する。また、重み行列Ｕの行数は、電気機器３００の個数に該当し、基底ベクトル行列Ｈの列数と同じ個数である。
【００７６】
なお、重み行列Ｕの各重み要素ｕｉ，ｊについては、図３において説明したように、非負値行列Ｘの列ベクトルｘｉに該当する重み行列の列ベクトルｕｉに関して、非負値行列Ｘの列ベクトルｘｉをほぼ表現することができるように、各電気機器３００それぞれの電流パワースペクトルの特徴に関する重み付けを行うものであり、非負値行列Ｘの列ベクトルｘｉにおいて動作中の状態にある電気機器３００に関してのみ、当該電気機器３００の特徴を示す基底ベクトル行列Ｈの列ベクトルｈｊに対応する重み要素が、‘１’近傍の有意な値を示し、その他の重み要素については、ほぼ‘０’に近い値になっている。
【００７７】
ＮＭＦ演算部１３にて、消費電力量の測定データに関する非負値行列分解ＮＭＦが実施されると、電気機器抽出部１４は、非負値行列分解ＮＭＦの結果に基づいて、重み行列Ｕの列ベクトルのうち、分解対象の非負値行列Ｘの未知の列ベクトルに対応する列ベクトルの重み要素の中から、‘０’に近い値ではなく、‘１’に近い有意な値を有している重み要素を抽出することによって、電力測定部１１にて消費電力量の測定を行った際に、実際に動作していると想定される電気機器３００を識別し、個々の電気機器３００の動作状態を推定することができる。
【００７８】
以上のように、動作している電気機器３００を識別するために、ＮＭＦ演算部１３において非負値行列分解ＮＭＦを行う様子を、図４に示している。図４は、図１に示す電気機器識別装置１００のＮＭＦ演算部１３における非負値行列分解ＮＭＦの様子の具体例を説明している説明図である。
【００７９】
図４においては、識別対象の電気機器３００として電気機器ＥＡ，ＥＢ，ＥＣ，ＥＤの４つの電気機器が存在していて、各電気機器ＥＡ，ＥＢ，ＥＣ，ＥＤの単独動作時の消費電力量である電流のパワースペクトルが、それぞれ、Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄであったものとして、データ記憶部１５にあらかじめ登録されている。さらに、図４においては、動作中の電気機器３００が未知の状態において電力測定部１１により実際に現在測定した電流のパワースペクトルが（Ｂ＋Ｄ）であった場合であり、非負値行列分解ＮＭＦの演算結果として、４つの電気機器３００のうち、動作中の電力機器は、電気機器ＥＢ，ＥＤの２つの電気機器であったことを電気機器抽出部１４にて識別している例を示している。
【００８０】
つまり、図４において、分解対象の非負値行列Ｘには、前述のように、列番号Ｘ１〜Ｘ４のそれぞれには、データ記憶部１５にあらかじめ設定登録されていた４つのＥＡ，ＥＢ，ＥＣ，ＥＤそれぞれの単独動作時の電流のパワースペクトルＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄを配置し、さらに、列番号Ｘ５には、動作中の電気機器が未知の状態で電力測定部１１にて実際に測定した電流のパワースペクトル（Ｂ＋Ｄ）を配置して、合計５つの列ベクトルからなる非負値行列Ｘとして測定電力合成部１２により纏めている。
【００８１】
分解対象の非負値行列ＸをＮＭＦ演算部１３により非負値行列分解ＮＭＦを行うことによって、図４に示すように、基底ベクトル行列Ｈとして、非負値行列Ｘの列番号Ｘ１〜Ｘ４それぞれをほぼ表現することができる４つの電気機器ＥＡ，ＥＢ，ＥＣ，ＥＤそれぞれの電流のパワースペクトルに対応する４つの基底ベクトル
Ａ＊ａ−１，Ｂ＊ｂ−１，Ｃ＊ｃ−１，Ｄ＊ｄ−１
を列番号Ｈ１〜Ｈ４に生成するとともに、非負結合時における基底ベクトル行列Ｈの各列ベクトルの重み付けを行うための、４つの電気機器ＥＡ，ＥＢ，ＥＣ，ＥＤそれぞれの電流のパワースペクトルに関する重み要素として、ａ，ｂ，ｃ，ｄを抽出することによって、重み行列Ｕの列番号Ｕ１〜Ｕ５（分解対象の非負値行列Ｘの列番号Ｘ１〜Ｘ５に対応する列番号）の各重み要素として、基底ベクトル行列Ｈの列番号Ｈ１〜Ｈ４に対応する重み要素のみにそれぞれａ，ｂ，ｃ，ｄが設定され、その他の重み要素は、ほぼ‘０’の値が設定されることになる。
【００８２】
したがって、分解対象の非負値行列Ｘにおいて、動作中の電気機器が未知の状態で測定した電流のパワースペクトルを配置した列番号Ｘ５と対応している、重み行列Ｕの列番号Ｕ５の各重み要素について、‘０’に近い値にはなっていなく、有意な値が設定されている重み要素（図４においては、ｂおよびｄ）を、電気機器抽出部１４において検索することによって、有意な値が設定されている重み要素に対応する基底ベクトル行列Ｈの列番号（図４においては、電気機器ＥＢおよび電気機器ＥＤに該当する基底ベクトル行列Ｈの列番号Ｈ２およびＨ４）を判別して、４つの電気機器ＥＡ，ＥＢ，ＥＣ，ＥＤのうち、電気機器ＥＢおよび電気機器ＥＤの２つの電気機器が動作中であることを識別することができる。
【００８３】
また、各電気機器３００それぞれの単独動作時の消費電力量をあらかじめ設定登録しておくことにより、現在、電気機器ＥＢおよび電気機器ＥＤの２つの電気機器それぞれが消費している消費電力量も推定することができる。
【００８４】
識別対象の電気機器３００として、４つの電気機器ＥＡ，ＥＢ，ＥＣ，ＥＤの場合について説明した図４のＮＭＦ演算を、さらに一般化して、Ｍ台の電気機器の場合について、図５に示している。図５は、図１に示す電気機器識別装置１００のＮＭＦ演算部１３における非負値行列分解ＮＭＦの様子を一般化して説明している説明図である。なお、図５に示す例においては、Ｍ台の電気機器の各電気機器のいずれか１ないし複数について単独動作時の消費電力量を複数回測定することにより、電気機器単独動作時の消費電力量すなわち電流のパワースペクトルを合計Ｎ回（Ｎ≧Ｍ）測定して、データ記憶部１５にあらかじめ設定登録していた場合について示している。また、測定した電流のパワースペクトルのベクトル次数については、Ｌ次元であるものとして示している。
【００８５】
つまり、図５においては、分解対象の非負値行列Ｘは、Ｍ台の電気機器３００のうちいずれか１ないし複数台（Ｍ台すべての場合も含む）の電気機器３００についての複数回に亘る単独動作時においてそれぞれＬ次元の電流パワースペクトルを測定した合計Ｎ回（Ｎ≧Ｍ）の測定結果として、データ記憶部１５にあらかじめ設定登録されたＮ個のＬ次元パワースペクトルを、動作中の電気機器が未知の状態で電力測定部１１にて測定したＬ次元パワースペクトルと纏めることによって、合計（Ｎ＋１）個の列ベクトルとして、測定電力合成部１２により生成される。
【００８６】
しかる後、分解対象の非負値行列ＸをＮＭＦ演算部１３により非負値行列分解ＮＭＦを行うことによって、図５に示すように、各電気機器３００の特徴を示す基底ベクトル群からなる基底ベクトル行列Ｈとして、非負値行列Ｘの単独動作時のＮ個のＬ次元パワースペクトルからなる列ベクトルそれぞれを基底ベクトル行列Ｈのいずれか特定の基底ベクトルのみによってほぼ表現することができるような、Ｍ台の電気機器３００それぞれの動作状態を特徴付ける単独動作時のＬ次元パワースペクトルからなるＭ個の基底ベクトルを列ベクトルとして求めるとともに、重み行列Ｕとして、分解対象の非負値行列Ｘをより正確に近似することができるように、非負結合時における基底ベクトルそれぞれに関する重み付けを行うための重み要素ｕｉ，ｊを求める。
【００８７】
この結果、重み行列Ｕの（Ｎ＋１）個の各列（分解対象の非負値行列Ｘの列に対応する列）を構成するＭ個の各重み要素として、基底ベクトル行列Ｈの各列ベクトルに対応する位置の重み要素のみに‘１’に近い有意な値の重み要素が設定され、その他の重み要素は、ほぼ‘０’の値が設定された状態になる。
【００８８】
したがって、ＮＭＦ演算部１３において非負値行列分解ＮＭＦが実施された結果を引き継いだ電気機器抽出部１４においては、分解対象の非負値行列Ｘにおいて動作中の電気機器３００が未知の状態で測定された電流パワースペクトルからなる列ベクトルに対応する重み行列Ｕの列ベクトルを構成するＭ個の重み要素を検索して、‘１’に近い有意な値を有する重み要素を抽出することによって、該重み要素に該当する電気機器３００を識別し、いずれの電気機器３００が動作しているかということを正確に識別することができる。
【００８９】
なお、非負値行列分解ＮＭＦは、非負値の加法性を前提としたアルゴリズムであるので、該非負値行列分解ＮＭＦの演算対象となる消費電力量のデータについても、非負値であることが必要であるとの制約が伴う。したがって、本実施形態においては、各電気機器３００の消費電力量を示す消費電力ベクトル量（総消費電力ベクトル量、単独消費電力ベクトル量）として、前述したように、該当する各電気機器３００に供給される電流のパワースペクトルを用いている。ただし、本発明は、かかる場合のみに限るものではなく、例えば、該当する各電気機器３００に供給される電流の電流値そのものについて正の部分の半周期分のみを取り出して用いるようにしても構わない。
【００９０】
また、本実施形態の非負値行列分解ＮＭＦにおいては、各電気機器３００に流れる電流のパワースペクトルについて、その消費電力量の如何によらず、すべて同一に扱って、分解対象の非負値行列Ｘを作成して、分解後の基底ベクトル行列Ｈと重み行列Ｕとのベクトル積によって近似している場合について説明したが、本発明は、かかる場合のみに限るものではない。
【００９１】
電流パワースペクトルのすべてを、消費電力量の如何によらず、同一に扱った場合、分解対象の非負値行列Ｘと、基底ベクトル行列Ｈおよび重み行列Ｕのベクトル積との間の誤差は、すべての電流パワースペクトルに関してほぼ同一の誤差値になるような絶対評価した形式になるので、消費電力量が少ないスペクトルについては、消費電力量が多いスペクトルに比し、消費電力量に占める誤差の割合が大きくなる。
【００９２】
例えば、非負値行列分解ＮＭＦの演算において１Ｗの絶対的な誤差の範囲内に収めるように近似した場合には、１００Ｗの消費電力量のパワースペクトルにおける誤差１Ｗとそれよりも少ない１０Ｗの消費電力量のパワースペクトルにおける誤差１Ｗとが等価に扱われることになる。
【００９３】
そこで、前述した実施形態には記載していないが、各電気機器３００に流れる電流パワースペクトルに対して、消費電力量を勘案してあらかじめ定めた係数を掛け合わせることによって、消費電力量に応じて電流パワースペクトルの正規化を行い、正規化された電流パワースペクトルについて分解対象の非負値行列Ｘを作成するようにしても良い。かくのごとく、非負値行列分解ＮＭＦの演算に先立って、正規化処理を事前に行うことにより、分解対象の非負値行列Ｘと、非負値行列分解ＮＭＦを行った後の基底ベクトル行列Ｈおよび重み行列Ｕのベクトル積との間の誤差に関して、消費電力量に対する誤差の割合（誤差率）という形式にして相対評価した形で近似することが可能になり、消費電力量の如何によらず、誤差率としてほぼ均一化した値に設定することができ、消費電力量が少ない電気機器３００であっても、消費電力量の多い電気機器３００の場合と同様に、動作中の電気機器３００を精度良く抽出することができる。
【実施例】
【００９４】
次に、図１の電気機器識別装置１００の具体的な実施例として、識別対象の電気機器３００が３台の電気機器ＥＡ，ＥＢ，ＥＣであった場合において、３台の電気機器ＥＡ，ＥＢ，ＥＣそれぞれの同一条件下における単独動作時の電流パワースペクトルを３回ずつ測定して、データ記憶部１５にあらかじめ設定登録していた場合について、実際に実施した識別結果について、図６を用いてさらに説明する。図６は、本発明の一実施形態である図１の電気機器識別装置１００による電気機器３００の識別処理の具体的な実施結果の一例を説明するための説明図である。
【００９５】
図６において、３台の電気機器ＥＡ，ＥＢ，ＥＣそれぞれを単独で動作させたときの消費電力量の測定結果である電流のパワースペクトルは、３台の電気機器ＥＡ，ＥＢ，ＥＣのうち、電気機器ＥＡについては、第１回目から第３回目の測定結果は、分解対象の非負値行列Ｘの列番号Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３に示すように、それぞれ、Ａ１，Ａ２，Ａ３であり、電気機器ＥＢについては、第１回目から第３回目の測定結果は、分解対象の非負値行列Ｘの列番号Ｘ４，Ｘ５，Ｘ６に示すように、それぞれ、Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３であり、電気機器ＥＣについては、第１回目から第３回目の測定結果は、分解対象の非負値行列Ｘの列番号Ｘ７，Ｘ８，Ｘ９に示すように、それぞれ、Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３であり、データ記憶部１５に既知のデータとしてあらかじめ設定登録されている。さらに、分解対象の非負値行列Ｘの列番号Ｘ１０に示すように、動作中の電気機器が未知である状態で電力測定部１１において測定した電流のパワースペクトルは（Ｂ＋Ｃ）であったものとする。
【００９６】
かかる場合に、測定電力合成部１２において、図６の非負値行列Ｘの列番号Ｘ１〜Ｘ１０に示すように、単独動作時の３台の電気機器ＥＡ，ＥＢ，ＥＣそれぞれの３種類の測定条件下における電流パワースペクトルＡ１〜Ａ３，Ｂ１〜Ｂ３，Ｃ１〜Ｃ３と動作状態が未知の状態で測定した電流パワースペクトル（Ｂ＋Ｃ）とを合成した非負値行列Ｘを生成する。
【００９７】
次いで、ＮＭＦ演算部１３において、非負値行列分解ＮＭＦを行うと、図６に示すように、識別対象の電気機器３００は、電気機器ＥＡ，ＥＢ，ＥＣの３台であるので、基底ベクトル群の行列Ｈにおける基底ベクトル（列ベクトル）も３個抽出されることになる。さらに、重み行列Ｕの各重み要素は、図６の列番号Ｕ１〜Ｕ１０に示すように、基底ベクトル行列Ｈの各列に対応する位置の重み要素のみに有意な値として、‘１’近傍の値が設定され、その他の重み要素については、‘０’に近い値が設定される。
【００９８】
つまり、重み行列Ｕの各列番号Ｕ１〜Ｕ１０のうち、電気機器ＥＡの単独動作時の列ベクトルが設定された非負値行列Ｘの列番号Ｘ１〜Ｘ３に対応する列番号Ｕ１〜Ｕ３については、該電気機器ＥＡの基底ベクトルに相当する第１行目に、それぞれ、‘１．３９５’、‘１．３７６’、‘１．３８６’が設定され、残りの第２、第３行目には、いずれも、‘０’近辺の値が設定されている。
【００９９】
同様に、電気機器ＥＢおよび電気機器ＥＣそれぞれの単独動作時の列ベクトルが設定された非負値行列Ｘの列番号Ｘ４〜Ｘ６および列番号Ｘ７〜Ｘ９それぞれに対応する列番号Ｕ４〜Ｕ６および列番号Ｕ７〜Ｕ９についても、該電気機器ＥＢおよび電気機器ＥＣそれぞれの基底ベクトルに相当する第２行目および第３行目には、それぞれ、‘１．２８２’、‘１．２９８’、‘１．２７７’および‘１，００９’、‘１．０１５’、‘１．０１２’が設定され、残りの第１、第３行目および第１、第２行目それぞれには、いずれも、‘０’近辺の値が設定されている。
【０１００】
また、動作状態が未知の状態で測定した電流パワースペクトル（Ｂ＋Ｃ）の列ベクトルが設定された非負値行列Ｘの列番号Ｘ１０に対応する列番号Ｕ１０においては、電気機器ＥＡの基底ベクトルに相当する第１行目には、‘０．０１７’とほぼ‘０’に近い値が設定されているが、電気機器ＥＢおよび電気機器ＥＣそれぞれの基底ベクトルに相当する第２行目および第３行目には、それぞれ、‘１．３０５’および‘０．８２９’と‘１’に近い大きな有意な値が設定されている。
【０１０１】
したがって、電気機器抽出部１４においては、図６の重み行列Ｕの第１０列目の各重み要素を検索することによって、電力測定部１１において動作状態が未知の状態で測定した電流のパワースペクトル（Ｂ＋Ｃ）は、３台の電気機器ＥＡ，ＥＢ，ＥＣのうち、電気機器ＥＢおよび電気機器ＥＣの２台が動作中の状態にあった際に測定したものであることを、迅速かつ確実に判別することができる。
【０１０２】
なお、本実施例においては、３台の電気機器ＥＡ，ＥＢ，ＥＣそれぞれについて、単独動作時の電流パワースペクトルを３回ずつと同一の回数ずつ測定した結果をデータ記憶部１５に設定登録した場合について説明したが、３台の電気機器ＥＡ，ＥＢ，ＥＣそれぞれで異なる回数であっても、同様の判別結果を得ることができる。また、３台の電気機器ＥＡ，ＥＢ，ＥＣそれぞれについて電流パワースペクトル数が異なっている場合を考慮して、（実施形態の動作例）において前述したように、３台の電気機器ＥＡ，ＥＢ，ＥＣそれぞれに流れる電流パワースペクトルに対して、消費電力量を勘案してあらかじめ定めた係数を掛け合わせることによって、消費電力量に応じて電流パワースペクトルの正規化を行い、正規化された電流パワースペクトルについて分解対象の非負値行列Ｘを作成するようにすれば、３台の電気機器ＥＡ，ＥＢ，ＥＣそれぞれについて電流パワースペクトル数が異なっている場合であっても、正確な判別結果を得ることができる。
【０１０３】
さらに、非負値行列分解ＮＭＦの演算において、基底ベクトル行列Ｈおよび重み行列Ｕの各要素に初期値として設定される値は、一般的には、ランダムな値を設定することになるが、本発明においては、前述したように、識別対象の電気機器それぞれの動作状態を特徴付ける単独動作時の電流パワースペクトルからなる列ベクトルを基底ベクトル行列Ｈの基底ベクトルとして用いることにしているので、初期値として、かかる単独動作時の電流パワースペクトルをそれぞれに該当する電気機器の基底ベクトルとして、基底ベクトル行列Ｈの列ベクトルに設定することによって、非負値行列分解ＮＭＦの演算を高速に収束させることが可能になり、全体としての演算コストをさらに削減することに繋がることになる。
【０１０４】
（本実施形態における効果の説明）
以上に実施形態および実施例として詳細に説明したように、本実施形態においては、次のような効果が得られる。
【０１０５】
すなわち、非負値行列分解ＮＭＦの演算は、四則演算の繰り返しのみによって行うことができ、識別対象の電気機器３００の台数如何によらず、動作中の電気機器３００を識別する際の計算コストの大幅な削減が可能になるので、本実施形態においては、より多くの電気機器３００が使用されている環境下においても、特定の電気機器３００の動作状態を迅速にかつ確実に把握することができる。
【０１０６】
より具体的には、電力需要家の一般家庭の宅内や事務所などに複数の電気機器３００が存在する場合において、電力を供給する電源線の引き込み線や、分電盤内の電力線などの位置に設置した１台のセンサによって複数の電気機器３００全体の消費電力量や電流、電圧の総量を観測し、観測した結果を基にして、動作中の電気機器３００の識別を行う手法として、ニューラルネットワークなどの処理によって各電気機器３００の特徴量とのマッチングを逐一行う従来の手法に対して、本実施形態や実施例においては、ＮＭＦ演算部１３を備えて、非負値行列分解ＮＭＦという多変量解析の手法を採用しているので、以下のごとき効果を奏することができる。
【０１０７】
第１に、動作中の各電気機器３００の識別に要する計算コストを大幅に低減することが可能になり、設置されている電気機器３００の台数の如何によらず、現在動作中の電気機器を迅速かつ確実に把握することができるという効果が得られ、電力需要家が使用している各電気機器３００の種別や動作状況、消費電力等を把握する電気機器識別装置（モニタ装置）として好適に使用することができる。
【０１０８】
第２に、電力需要家の宅内や事務所内に設置した電気機器識別装置１００（モニタ装置）により当該電力需要家が使用している各電気機器の種別や動作状況、消費電力等を把握して、把握した情報を、出力部３０から、通信ネットワークを介して、センタ装置等に転送することも可能であり、センタ装置等が配置された遠隔地であっても、各電力需要家における電気機器の動作状況の把握や該動作状況に基づく電力制御等を確実に行うことができる。
【０１０９】
第３に、かくのごとき電気機器識別装置１００（モニタ装置）を導入することにより、当該電気機器識別装置１００（モニタ装置）が出力した情報に基づいた各種の処理を実施するセンタ装置等から、処理結果として各種の情報を入力部２０を介して受け取ることも可能であり、電力需要家の宅内や事務所内の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、電気機器の故障の把握・通知サービス、独居老人や要介護者の見守りサービスを、電力需要家に対して提供することも可能になる。
【符号の説明】
【０１１０】
１０…電気機器識別部、１１…電力測定部、１２…測定電力合成部、１３…ＮＭＦ演算部、１４…電気機器抽出部、１５…データ記憶部、２０…入力部、３０…出力部、１００…電気機器識別装置、２００…電源、３００…電気機器。
【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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