(57)【要約】      （修正有）【課題】各センサの階層的な相互接続関係を推定する【解決手段】本発明の実施形態としてのセンサマッピング装置１は、複数のセンサ１００の計測値に基づき、各上位センサの計測値と、各上位センサに接続する下位センサの計測値の合計との差の総和を最小化するように、前記複数のセンサの階層構造を推定する接続関係推定手段５を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のセンサの計測値に基づき、各上位センサの計測値と、各上位センサに接続する下位センサの計測値の合計との差の総和を最小化するように、前記複数のセンサの階層構造を推定する接続関係推定手段を備えたセンサマッピング装置。
【請求項２】
前記接続関係推定手段は、前記複数のセンサの各２つのセンサ間の接続関係を表す変数を用いて、各上位センサの計測値と、各上位センサに接続する下位センサの計測値の合計との差の総和を表したモデルを最小化する最適化問題を解くことにより前記変数の値を求め、前記変数の値に基づき、前記複数のセンサの階層構造を推定する
請求項１に記載のセンサマッピング装置。
【請求項３】
２つのセンサ間の接続の有無の情報、階層の最上位に存在するセンサの情報、階層の最下位に存在するセンサの情報、および階層の下位に存在するセンサの情報のうちの少なくとも１つを指定する指定手段を備え、
前記接続関係推定手段は、前記指定手段により指定された情報を制約として、前記最適化問題を解く
請求項２に記載のセンサマッピング装置。
【請求項４】
前記変数は整数であり、
前記接続関係推定手段は、前記最適化問題を混合整数計画問題として解く
請求項２または３に記載のセンサマッピング装置。
【請求項５】
前記複数のセンサから計測値を収集するセンサ収集手段と、
前記センサ収集手段により収集された計測値を格納するセンサ情報記憶手段とを備え、
前記接続関係推定手段は、前記センサ情報記憶手段に記憶された計測値を用いて前記階層構造の推定を行う
請求項１ないし４のいずれか一項に記載のセンサマッピング装置。
【請求項６】
複数のセンサの計測値に基づき、各上位センサの計測値と、各上位センサに接続する下位センサの計測値の合計との差の総和を最小化するように、前記複数のセンサの階層構造を推定する接続関係推定ステップをコンピュータが実行するセンサマッピング方法。
【請求項７】
前記接続関係推定ステップは、前記複数のセンサの各２つのセンサ間の接続関係を表す変数を用いて、各上位センサの計測値と、各上位センサに接続する下位センサの計測値の合計との差の総和を表したモデルを最小化する最適化問題を解くことにより前記変数の値を求め、前記変数の値に基づき、前記複数のセンサの階層構造を推定する
請求項６に記載のセンサマッピング方法。
【請求項８】
２つのセンサ間の接続の有無の情報、階層の最上位に存在するセンサの情報、階層の最下位に存在するセンサの情報、および階層の下位に存在するセンサの情報のうちの少なくとも１つを指定する指定ステップを備え、
前記接続関係推定ステップは、前記指定ステップにより指定された情報を制約として、前記最適化問題を解く
請求項６または７に記載のセンサマッピング方法。
【請求項９】
複数のセンサの計測値に基づき、各上位センサの計測値と、各上位センサに接続する下位センサの計測値の合計との差の総和を最小化するように、前記複数のセンサの階層構造を推定する接続関係推定ステップをコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項１０】
前記接続関係推定ステップは、前記複数のセンサの各２つのセンサ間の接続関係を表す変数を用いて、各上位センサの計測値と、各上位センサに接続する下位センサの計測値の合計との差の総和を表したモデルを最小化する最適化問題を解くことにより前記変数の値を求め、前記変数の値に基づき、前記複数のセンサの階層構造を推定する
請求項９に記載のプログラム。
【請求項１１】
２つのセンサ間の接続の有無の情報、階層の最上位に存在するセンサの情報、階層の最下位に存在するセンサの情報、および階層の下位に存在するセンサの情報のうちの少なくとも１つを指定する指定ステップを前記コンピュータにさらに実行させ、
前記接続関係推定ステップは、前記指定ステップにより指定された情報を制約として、前記最適化問題を解く
請求項９または１０に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、センサマッピング装置およびその方法、ならびにプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
大量の家庭、ビルやプラントなどの需要家を束ねて接続し、遠隔にあるサーバーを経由して、電力量を始めとする大量のセンサ情報を「見える化」するサービスや、コミュニティ内の需給状況や、電力会社の要請に応じて、需要家の電力を削減するデマンドレスポンスのサービスといった、いわゆるアグリゲーションサービスが盛んになりつつある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１２−１６１２０２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記サービスの実現のためには、電力計を始めとする大量のセンサのマッピング情報（計測ポイントや相互の階層的な接続関係）を、正しく把握している必要がある。しかし、大規模ビルや古いビル、プラントなどでは、第3者であるサービス事業者が、各センサのマッピング情報を正しく知ることが容易ではない場合が想定される。この理由は様々であり、たとえば、単線結線図や電気施工図などの図面情報が電子化されていない、元となる図面が複数の業者に分割され保有されている、テナントや設備の入れ替えに伴い一部のセンサのマッピング情報が局所変更され全体図面に反映されない、などがある。
【０００５】
個別のビルや工場内で、見える化等の監視システムをインデント開発し、定期的にメンテナンスする場合と異なり、アグリゲーションサービスの運用者は、少しでも少ない労力で大量の需要家のセンサ情報のマッピング更新を実現することが、事業採算性の確保のために重要である。
【０００６】
本発明の実施形態は、各センサの階層的な相互接続関係を推定することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の実施形態としてのセンサマッピング装置は、複数のセンサの計測値に基づき、各上位センサの計測値と、各上位センサに接続する下位センサの計測値の合計との差の総和を最小化するように、前記複数のセンサの階層構造を推定する接続関係推定手段を備える。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の一実施形態にしたがったセンサマッピング装置を備えたシステムの全体構成を示す図。
【図２】図１に示したシステムにより行われるセンサマッピング処理のフローチャート。
【図３】センサの階層構造の例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態について説明する。
【００１０】
図１は、本発明の一実施形態にしたがったセンサマッピング装置を備えたシステムの全体構成を示す図である。
【００１１】
本システムは、センサマッピング装置１と、センサ群１００（１００（１）、１００（２）、・・・、１００（Ｎ））と、表示手段８と、入力手段９を備える。
【００１２】
センサ群１００は、センサマッピング装置１とネットワーク１１を介して接続されている。センサ群１００は、ビルやプラントなどの各需要家に設置されている電力計、ガスメーター、水道の流量計などの、複数のセンサである。センサ群１００は階層構造を有している。
【００１３】
センサマッピング装置１は、センサ情報収集手段２、センサ情報記憶手段３、接続関係候補更新手段７、接続関係候補記憶手段６、接続関係推定手段５、接続関係記憶手段４を備える。
【００１４】
センサ情報収集手段２は、センサ１００（１）〜１００（Ｎ）からセンサ情報を収集する。具体的に、センサ情報収集手段２は、センサ１００（１）〜１００（Ｎ）から、一定の時間毎に定期的に、計測情報を収集する。
【００１５】
センサ情報記憶手段３は、センサ情報収集手段２により収集されたセンサ情報を時系列に記憶する。
【００１６】
入力手段９は、入手済の図面等に基づき、事前に確認されているセンサの情報を、オペレータにより入力するための手段である。具体的には、以下の情報を入力する。  
（１）２つのセンサ間の接続有無。つまり、相互に接続が有るまたは無いことが分かっている２つのセンサの接続関係。  
（２）階層の最上位となることが分かっているセンサ
（３）階層の最下位となることが分かっているセンサ
（４）階層の下位にある（階層の最上位にない）ことが分かっているセンサ（最下層である必要はない）。
【００１７】
接続関係候補更新手段７は、入力手段９から入力された情報を、センサの接続関係候補情報として、接続関係候補記憶手段６に格納する。接続関係候補情報は、後述する最適化問題を解く際の制約に用いられ、接続関係候補更新手段７は、制約を指定する指定手段に対応する。
【００１８】
接続関係候補更新手段７は、入力手段９から追加の情報が入力された場合は、追加の情報に基づき、接続関係候補記憶手段６に記憶されている接続関係候補情報を更新する。
【００１９】
接続関係推定手段５は、センサ情報記憶手段３に記憶されたセンサ情報と、接続関係候補記憶手段６に記憶されている接続関係候補情報に基づき、複数のセンサの階層的な相互接続関係を推定する。推定方法の詳細は後述する。
【００２０】
接続関係記憶手段４は、接続関係推定手段５により推定された接続関係を表す情報を記憶する。当該情報は、各センサをノードとするグラフ形式の情報でもよいし、データベースの形式でもよいし、その他の形式でもよい。
【００２１】
表示手段８は、接続関係推定手段５により推定された接続関係をオペレータに向けて表示する。
【００２２】
以下、具体例を用いて、本実施形態の動作を説明する。
【００２３】
図３に、本実施形態で想定するセンサの階層構造の例を示す。需要家（ビルやプラント）の中に、センサとして電力計が７台あり、相互に階層構造をなしている。なお需要家には系統２００から電力が供給されている。
【００２４】
例えば、図３では、電力計１は分電盤１の電力を、電力計２は分電盤２の電力を、電力計３は分電盤３の電力を計測している。理想的には、電力計１の計測する電力は、電力計２の計測する分電盤２と、電力計３の計測する分電盤３の各電力の和に一致する。しかし、各電力計で計測される計測値は、測定誤差、測定時の計測範囲や計測分解能の違い、計測タイミングのずれ、積分値のカウントアップのタイミングのずれなどの各種要因で、下位の電力計の計測値の総和が上位の電力計の計測値に完全に一致することは少ない。
【００２５】
ここで、実線の矢印は、２つの電力計相互の接続が分かっている部分を示す。このような接続の情報（上記（１）の情報）を、入力手段９から入力する。接続がないことが事前に分かっているセンサペアの情報があれば、そのような情報も入力する。点線の矢印は、入力手段９からの入力情報からでは、接続関係が不明な部分を示しており、このような接続関係を、接続関係推定手段５により推定する。
【００２６】
また、電力計１は階層の最上位になることが事前に分かっている。電力計３は最下層になることが分かっている。電力計１以外の電力計は、階層の下位にあることが分かっている。このような、階層について事前に分かっている情報（上記（２）-（４）の情報）も入力手段９から入力する。
【００２７】
図２に、図１に示したシステムにより行われるセンサマッピング処理のフローチャートを示す。ここでは、過去のセンサ情報は、センサ情報記憶手段３に既に蓄えられている前提で説明を進める。
【００２８】
ステップ１では、オペレータが入力手段９を使って情報を入力し、接続関係候補更新手段７が、接続関係候補情報の初期設定または更新を行う。接続関係候補情報は、上述した（１）〜（４）のうちの１つ以上の情報を含む。ただし、接続関係候補情報は本実施形態の動作に必須ではなく、接続関係候補情報を用いないで、以降の動作を実施することも可能である。
【００２９】
次に、ステップ２では、過去のセンサ情報と、ステップ１で得られた接続関係候補情報を元に、接続可能性のあるセンサ間の接続の有無を、センサ実測値との誤差の総和を最も小さくする最適化問題の解として推定する。
【００３０】
以下、推定方法の例を述べる。ここでは、最適化問題を、以下の式１に示すモデルを最小化する問題として定義する。この最適化問題は、複数のセンサの各２つのセンサ間の接続関係を表す変数C(k,j)を用いて、各上位センサの計測値と、各上位センサに接続する下位センサの計測値の合計との差の総和を最小化するように、変数C(k,j)を求めるものである。これにより、複数のセンサの各２つのセンサ間の最も確からしい接続関係を求められる。
【００３１】
なお、本方法は一例であり、本実施形態はこれに限定されるものではない。たとえば、式１における絶対値の項を２乗したモデル（関数）を定義してもよい。あるいは、その他の方法を用いても良い。
【数１】
2014182494.tif 000003
ここで、C(k,j)は、０または１の整数を有する。C(k,j)=1の場合に、センサkからセンサjへの接続があることを示す。センサkからセンサjへの接続があるとは、センサｋが上位センサ（親）、センサｊが下位センサ（子）であることである。C(k,j)=0の場合に、センサkからセンサjへの接続がないことを示す。C(k,j)とC(j,k)は、逆方向の接続を示している。事前に接続の有無が分かっている２つのセンサについては、後述する制約条件として、C(k,j)の値を事前に設定しておく。
P(k,n)は、センサｋのn番目（時刻n）の計測値を表す。  
Sは、対象となるセンサの総数を示す。  
Dは、対象となる各センサの計測値の総数を示す。
【００３２】
上記最適化問題の制約条件として、下記（Ａ）〜（Ｆ）の制約を用いる。制約条件（Ａ），（Ｂ）はあらかじめ与えられており、制約条件（Ｃ）、（Ｄ）、（Ｅ）は、接続関係候補記憶手段６に記憶された接続関係候補情報に基づき設定される。
【００３３】
（Ａ）双方向の接続がないことを示す制約
【数２】
2014182494.tif 000004
【００３４】
（Ｂ）親（直接の上位）となるセンサは一つ以下であることを示す制約
【数３】
2014182494.tif 000005
【００３５】
（Ｃ）センサｊの親（直接の上位）となるセンサｋが指定されている場合の制約
【数４】
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【００３６】
（Ｄ）センサｊが階層の最上位であることを示す制約
【数５】
2014182494.tif 000007
【００３７】
（Ｅ）センサｊが階層の下位であることを示す制約
【数６】
2014182494.tif 000008
【００３８】
（Ｆ）センサｊがセンサkより階層の下位であることを示す制約
【数７】
2014182494.tif 000009
【００３９】
上記以外の制約を追加してもよい。たとえばセンサk,j間に双方向のいずれの方向にも接続が無いことが分かっている場合は、C(k,j)=0、C(j,k)=0の制約を追加してもよい。
【００４０】
上記制約条件のもと、式１の最適化問題を、混合整数計画問題として解くことにより、センサ実測データとの誤差の総和を最も小さくする、各２つのセンサ間の接続関係が推定される。
【００４１】
ステップ３では、接続関係推定手段５が、ステップ２で推定された各２つのセンサの接続関係（２つのセンサ間の接続があるか否か、接続がある場合はどちらが上位でどちらが下位かの情報）を元に、センサ群の階層構造を推定する。具体的に、ステップ２で決定されたC(k,j)の値に基づき、センサ間を相互接続することで、センサ群の階層構造を得る。接続関係推定手段５は、推定した階層構造を表す情報を、接続関係記憶手段４に格納する。当該情報は、たとえば図３に示したような各センサをノードとするグラフでもよいし、データベースの形式でもよいし、その他の形式でもよい。
【００４２】
ステップ４では、表示手段８が、ステップ３で求められたセンサ群の階層構造を表す情報を、オペレータに表示する。
【００４３】
以上、本発明の実施形態によれば、一部の前提情報（上記（１）〜（４）の情報）と、センサ実測データを元にして、各センサの階層的な相互接続関係を推定できる。すなわち、大量のセンサについて、それらの接続関係または階層に関する情報が一部しか揃っていなくても、各センサの階層構造を把握することができる。また、需要家側で一部のセンサのマッピングが変更され、変更の連絡がなかった場合にも、実測データから変更後の階層構造を推定できる。
【００４４】
なお、図１に示したセンサマッピング装置は、例えば、汎用のコンピュータ装置を基本ハードウェアとして用いることで実現することが可能である。すなわち、センサマッピング装置のセンサ情報収集手段、接続関係推定手段、接続関係候補更新手段は、上記のコンピュータ装置に搭載されたプロセッサにプログラムを実行させることにより実現することができる。このとき、センサマッピング装置は、上記のプログラムをコンピュータ装置にあらかじめインストールすることで実現してもよいし、CD-ROMなどの記憶媒体に記憶して、あるいはネットワークを介して上記のプログラムを配布して、このプログラムをコンピュータ装置に適宜インストールすることで実現してもよい。また、センサ情報記憶手段、接続関係記憶手段、接続関係候補記憶手段は、装置内もしくは外付けのメモリ装置およびハードディスク、あるいは、CD-R, CD-RW, DVD-RAM, DVD-R 等の記録媒体によって構成されてもよい。
【００４５】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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