(57)【要約】【課題】電気機器の運転モードを簡易に推定可能な状態推定装置を提供すること。【解決手段】実施形態によれば、状態推定装置は、計算部と、データベースと、推定部とを具備する。計算部は、電気機器の接続される給電系統に生じる電力波形を高調波解析して、有効電力高調波の次数ごとの高調波成分を算出する。データベースは、高調波の次数ごとの高調波含有率を電気機器の運転モードごとに記憶する。推定部は、算出された次数ごとの高調波成分から、データベースに記憶される高調波含有率に基づいて運転モードごとの消費電力を逆算し、その結果に基づいて電気機器の運転モードを推定する。【選択図】  図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
電気機器の接続される給電系統に生じる電力の波形を高調波解析して有効電力高調波の次数ごとの高調波成分を算出する計算部と、
前記高調波の次数ごとの高調波含有率を前記電気機器の運転モードごとに記憶するデータベースと、
前記算出された次数ごとの高調波成分から、前記データベースに記憶される高調波含有率に基づいて前記運転モードごとの消費電力を逆算し、その結果に基づいて前記電気機器の運転モードを推定する推定部とを具備する、状態推定装置。
【請求項２】
前記データベースは、運転モードごとの消費電力を前記電気機器の定格値として記憶し、
前記推定部は、前記推定された運転モードにおける前記電気機器の数を、前記逆算された消費電力と前記定格値とに基づいて推定する、請求項１に記載の状態推定装置。
【請求項３】
前記データベースは、稼動停止に伴うリスクを運転モードごとに対応付けた情報を予め記憶し、
前記推定部は、前記推定された運転モードの電気機器を停止した場合のリスクを出力する、請求項１に記載の状態推定装置。
【請求項４】
さらに、前記推定された運転モードを視覚的に表示する表示制御部を具備する、請求項１に記載の状態推定装置。
【請求項５】
前記データベースは、前記運転モードごとの継続時間を記憶し、
前記推定部は、前記推定された運転モードの前記継続時間に基づいて、当該運転モードにある電気機器の負荷制御のタイミングを最適化する、請求項１に記載の状態推定装置。
【請求項６】
コンピュータにより電気機器の状態を推定する状態推定方法であって、
前記コンピュータが、電気機器の接続される給電系統に生じる電力の波形を高調波解析し、
前記コンピュータが、有効電力高調波の次数ごとの高調波成分を算出し、
前記コンピュータが、前記高調波の次数ごとの高調波含有率を前記電気機器の運転モードごとにデータベースに記憶し、
前記コンピュータが、前記算出された次数ごとの高調波成分から、前記データベースに記憶される高調波含有率に基づいて前記運転モードごとの消費電力を逆算し、
前記コンピュータが、前記逆算された消費電力に基づいて前記電気機器の運転モードを推定する、状態推定方法。
【請求項７】
前記コンピュータは、運転モードごとの消費電力を前記電気機器の定格値として前記データベースに記憶し、
前記推定することは、前記推定された運転モードにおける前記電気機器の数を、前記逆算された消費電力と前記定格値とに基づいて推定する、請求項６に記載の状態推定方法。
【請求項８】
前記コンピュータは、稼動停止に伴うリスクを運転モードごとに対応付けた情報を予め前記データベースに記憶し、
前記推定することは、前記推定された運転モードの電気機器を停止した場合のリスクを出力する、請求項６に記載の状態推定方法。
【請求項９】
前記コンピュータは、さらに、前記推定された運転モードを視覚的に表示する、請求項６に記載の状態推定方法。
【請求項１０】
前記コンピュータは、前記運転モードごとの継続時間を前記データベースに記憶し、
前記推定することは、前記推定された運転モードの前記継続時間に基づいて、当該運転モードにある電気機器の負荷制御のタイミングを最適化する、請求項６に記載の状態推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、電力を消費する機器の状態を推定する、ロードサーベイ技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
省エネルギー（省エネ）意識の高まりや災害時におけるエネルギー自給のニーズなどを背景に、エネルギー管理システム（Energy Management System：ＥＭＳ）が普及しつつある。ＥＭＳは電力の需要家（ビル、工場、家庭、店舗、事務所など）の有する需要家機器（以下、電気機器と総称する）の運転スケジュールを作成したり、デマンドレスポンスに対応したりする機能を備える。ＥＭＳによれば省エネはもとより、省コスト、ＣＯ２排出量の削減、再生可能エネルギーの導入などの多種多様なメリットがもたらされる。
【０００３】
複数の電気機器を最適に運転させるためにはそれぞれの電気機器の現在の状態を知ることが必要である。しかし、電気機器に状態を通知する機能を持たせたり、状態を検知するセンサを個別に設けたりすることはコスト面などから得策でない。多数の電気機器を備えるビルや工場ではなおさらである。そこで、需要家内の配電系統に接続したセンサにより得た波形を高調波解析して稼働中の電気機器を推定する技術が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第４８０２１２９号公報
【特許文献２】特開２００６−１７４５６号公報
【特許文献３】特許第３８７７２６９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
提案されたいずれの技術も、稼働中の電気機器を推定すること、つまり電気機器のオン／オフを推定することを狙いとするものである。しかしながら近年の電気機器には単純なオン／オフだけでなく複数の運転モードを持つものがあり、これらの機器が混在すると既存の手法では対応が困難である。また、デマンドレスポンスに応じてオフする機器を決めようにも稼働中の電気機器の運転モードが分からなければ決めようがない。工場などで盲目的に電気機器を停止してしまうと膨大な損害がもたらされるケースもある。電気機器のオン／オフだけでなく、運転モードをも簡易に推定可能とする技術が要望されている。
【０００６】
目的は、電気機器の運転モードを簡易に推定可能な状態推定装置および状態推定方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
実施形態によれば、状態推定装置は、計算部と、データベースと、推定部とを具備する。計算部は、電気機器の接続される給電系統に生じる電力の波形を高調波解析して、有効電力高調波の次数ごとの高調波成分を算出する。データベースは、高調波の次数ごとの高調波含有率を電気機器の運転モードごとに記憶する。推定部は、算出された次数ごとの高調波成分から、データベースに記憶される高調波含有率に基づいて運転モードごとの消費電力を逆算し、その結果に基づいて電気機器の運転モードを推定する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、実施形態に係る状態推定装置を適用可能なエネルギー管理システムの一例を示す図である。
【図２】図２は、図１に示される状態推定装置１０の一例を示す機能ブロック図である。
【図３】図３は、測定装置２０により取得される測定量の波形の一例を示す図である。
【図４】図４は、計算部１１の一例を示す機能ブロック図である。
【図５】図５は、ＦＦＴ処理部１１１から出力される高調波成分計算結果（実測高調波成分結果）の一例を示すグラフである。
【図６】図６は、運転モードＭ１における運転モード高調波成分の含有率の分布を示す図である。
【図７】図７は、運転モードＭ２における運転モード高調波成分の含有率の分布を示す図である。
【図８】図８は、運転モードＭ３における運転モード高調波成分の含有率の分布を示す図である。
【図９】図９は、運転モードＭ４における運転モード高調波成分の含有率の分布を示す図である。
【図１０】図１０は、電気機器の運転モードの遷移の一例を示す図である。
【図１１】図１１は、推定部１３における処理の一例を模式的に示す図である。
【図１２】図１２は、推定部１３による処理を説明するための模式図である。
【図１３】図１３は、推定部１３における処理の他の例を模式的に示す図である。
【図１４】図１４は、推定部１３における処理の他の例を模式的に示す図である。
【図１５】図１５は、推定部１３における処理の他の例を模式的に示す図である。
【図１６】図１６は、実施形態に係る状態推定装置を適用可能なエネルギー管理システムの他の例を示す図である。
【図１７】図１７は、一つの装置の運転モードの推移の一例を示す模式図である。
【図１８】図１８は、複数の装置の運転モードの推移の一例を示す模式図である。
【図１９】図１９は、運転を急に停止した場合の損害を運転モードごとに示す模式図である。
【図２０】図２０は、全ての装置が停止した時の損害Ｐｒａ、稼働台数ｎ、および消費電力Ｐｍをモードごとに配列して示す図である。
【図２１】図２１は、実施形態に係る状態推定装置の他の例を示す機能ブロック図である。
【図２２】図２２は、結果表示部７１により表示装置に表示される運転モード消費電力の一例を示す図である。
【図２３】図２３は、各モードの継続時間を装置ごとに示すグラフの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
図１は、実施形態に係る状態推定装置を適用可能なエネルギー管理システムの一例を示す図である。実施形態では需要家の一例としてビルを採りあげる。このほか病院、研究施設、学校、工場なども需要家になり得る。図１において、電力系統（power grid）からビル内の母線に引き込まれた電力は、母線からフィーダを介して例えば各階のローカル系統（local grid）４０に分配される。
【００１０】
電気機器３０−１〜３０−５はコンセントなどを介してローカル系統４０に接続され、それぞれローカル系統４０から電力の供給を受けて機能する。電気機器３０−１〜３０−５は、例えば、空調機（エアコン）、ノートＰＣ、デスクトップＰＣ、コピー／プリンタ、及び照明器具などである。工場などにおいては半導体製造機器なども電気機器に含まれる。
【００１１】
母線からローカル系統４０に至るフィーダには測定装置２０が接続される。測定装置２０は、フィーダからローカル系統４０に供給される電流、電圧、電力などの電気的物理量の値（以下、測定量と総称する）を取得する。取得された測定量は状態推定装置１０に与えられる。
【００１２】
状態推定装置１０は測定量に基づいて、電気機器３０−１〜３０−５の状態や消費される電力負荷、有効電力の値などを推定する。実施形態では特に、状態推定装置１０は、電気機器３０−１〜３０−５のそれぞれの運転モードと、当該運転モードにおける消費電力（以下、運転モード消費電力と称する）とを推定するとする。
【００１３】
状態推定装置１０による推定の結果は、エネルギー管理サーバ５０に渡される。エネルギー管理サーバ５０は、状態推定装置１０から取得した情報に基づいて、需要家の消費エネルギーのピークカット、ピークシフト、あるいはデマンドレスポンスなどの制御を実施する。
【００１４】
なお図１においてはビルの１階に至るフィーダに測定装置２０を接続する例を示すが、この限りではない。例えば電力系統からの分岐線や母線に測定装置２０を接続してビル全体での測定量を得るようにしても良い。また、状態推定装置１０およびエネルギー管理サーバ５０がビル監視室に設置される例を示すが、これも一例である。次に、複数の実施形態につき説明する。
【００１５】
［第１の実施形態］
図２は、図１に示される状態推定装置１０の一例を示す機能ブロック図である。状態推定装置１０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）およびメモリを備えるハードウェアとしてのコンピュータと、ＣＰＵにより実行される命令を含むソフトウェアとしてのプログラムとが協働して実現される。
【００１６】
状態推定装置１０は、計算部１１、保存部１２、推定部１３、およびデータベース１４を備える。このうちデータベース１４は、電気機器の運転モードごとの有効電力高調波成分を記憶する。つまりデータベース１４は、高調波の次数ごとの高調波含有率（後述する）を電気機器の運転モードごとに記憶する。予めデータベース１４に記憶された高調波成分と、計算部１１により算出された高調波成分計算結果とを比較することで、電気機器の運転モードおよび運転モード消費電力を推定することが可能である。
【００１７】
計算部１１は、測定装置２０から与えられる測定量の波形を分析し、有効電力の高調波成分を計算する。つまり計算部１１は、ローカル系統４０に生じる電力の波形を高調波解析して、有効電力高調波の次数ごとの高調波成分を算出する。算出された高調波成分の計算結果（高調波成分計算結果）は、保存部１２に保存されるとともに推定部１３に渡される。
【００１８】
推定部１３は、高調波成分計算結果に基づいてデータベース１４を参照し、電気機器のそれぞれの運転モードと、運転モード消費電力とを推定する。つまり推定部１３は、計算部１１により算出された次数ごとの高調波成分から、データベース１４に記憶される高調波含有率に基づいて運転モードごとの消費電力を逆算する。そしてその結果に基づいて、推定部１３は電気機器の運転モードを推定する。
【００１９】
図３は、測定装置２０により取得される測定量の波形の一例を示す図である。図３のグラフにおいて横軸を時間とし、縦軸を測定値とする。電圧Ｖ、電流Ｉ、および電力Ｐの各波形が示される。
【００２０】
電力の瞬時値をｐ、電圧の瞬時値をｖ、電流の瞬時値をｉとすると式（１）の関係が成り立つ。  
【数１】
2014103830.tif 000003
【００２１】
式（１）から分かるように、測定量として電圧の瞬時値ｖと電流の瞬時値ｉとを得ることができれば、電力の瞬時値ｐを計算で求めることができる。
【００２２】
図４は、計算部１１の一例を示す機能ブロック図である。計算部１１はその処理機能としてＦＦＴ処理部１１１を備える。ＦＦＴ処理部１１１は測定装置２０から取得した測定量を高速フーリエ変換（Fast Fourier Transformation：ＦＦＴ）し、測定量の波形に含まれる高調波成分を次数ごとに算出する。算出された高調波成分（高調波成分計算結果）は保存部１２に記憶される。ＦＦＴ処理は電力の瞬時値ｐ、電圧の瞬時値ｖ、電流の瞬時値ｉのいずれについても実施することが可能である。
【００２３】
多くの電力機器では、運転時の電圧と電流との位相がほぼ等しいと看做せるので、各高調波成分の力率を力率＝１と近似することが可能である。これに対し運転時の電圧と電流との位相差の大きい電気機器では次式（１）′のように高調波成分を補正する。  
有効電力Ｐの高調波成分 ＝ 電力Ｐの高調波成分×高調波成分の力率
＝ 電力Ｐの高調波成分×ｃｏｓ（θ）  ・・・（１）′
θ：高調波成分の電圧と電流との位相差
力率：ｃｏｓ（θ）
図５は、ＦＦＴ処理部１１１から出力される高調波成分計算結果（実測高調波成分結果）の一例を示すグラフである。図５において、横軸は高調波の次数を示し、縦軸は次数ごとの高調波成分の含有率（高調波含有率）を示す。図５には有効電力Ｐの高調波成分と電圧Ｖの高調波成分との双方が示される。高調波含有率は高調波の次数ごとに計算することができ、次式（２）で定義される。  
【数２】
2014103830.tif 000004
【００２４】
次に、図２に示されるデータベース１４に記憶される内容につき説明する。図６〜図９に、データベース１４に記憶される内容の一例を示す。これらは電気機器の一つの運転モードにおける高調波成分の次数ごとの含有率を示すグラフであり、横軸が次数を示し、縦軸が次数ごとの高調波含有率を示す。或る電気機器の運転モードをＭ１〜ＭＮと表記して区別することにすると、図６〜図９は、それぞれ運転モードＭ１，Ｍ２，Ｍ３，Ｍ４における高調波含有率の分布を示す。運転モードごとの高調波含有率を総称して高調波含有率パターンと称する。
【００２５】
図１０は、電気機器の運転モードの遷移の一例を示す図である。或る電気機器は、起動直後の開始モードから過渡モード、定常モード１、定常モード２を経て終了モードに至る、５つの運転モードを有するとする。それぞれの運転モードＭ１，Ｍ２，Ｍ３，Ｍ４，Ｍ５における、有効電力で表した運転モード消費電力をＰＬ１，ＰＬ２，ＰＬ３，ＰＬ４，ＰＬ５と表記する。  
なお、高調波解析の手法はＦＦＴに限らない。例えば、ウェーブレット変換などの手法も利用可能である。次に、上記構成における作用を説明する。
【００２６】
図１１は、推定部１３における処理の一例を模式的に示す図である。先ず、式（２）から算出されるｉ番目の次数の高調波含有率をαｉとし、運転モード消費電力をＰＬとし、運転モード消費電力のｉ番目の次数の高調波の大きさをＰＬ_ｉとすれば、式（３）の関係が成り立つ。  
【数３】
2014103830.tif 000005
【００２７】
Ｎ次までの高調波を含む運転モードの運転モード消費電力ＰＬは、式（３）を参照して式（４）により表すことができる。  
【数４】
2014103830.tif 000006
【００２８】
運転モードＭｊの運転モード消費電力をＰＬｊとし、ｉ番目の次数の高調波含有率をαｉｊとすれば、式（５）の関係が成り立つ。
【数５】
2014103830.tif 000007
【００２９】
さて、例えば図１０における各運転モード消費電力ＰＬ１，ＰＬ２，ＰＬ３，ＰＬ４，ＰＬ５と、測定装置２０を通過する有効電力Ｐとの間には、ロス分を無視できるとすると次式（６）の関係がある。  
【数６】
2014103830.tif 000008
【００３０】
式（６）は複数の電気機器の存在を考慮した式であるが、電気機器を１つとすれば式（６）は式（７）のようにも表わすことができる。  
【数７】
2014103830.tif 000009
【００３１】
ＰがＮ次の高調波を含むと仮定し、ｉ次の高調波成分をＰｉとすれば、式（８）の関係が成り立つ。
【数８】
2014103830.tif 000010
【００３２】
式（８）、式（４）、式（５）から、Ｐのｉ次の高調波と、運転モード消費電力のｉ次の高調波との間には式（９）の関係が成り立つ。
【数９】
2014103830.tif 000011
【００３３】
式（９）を高調波の次数ごとにまとめ、高調波の次数を５次までで考えると、式（１０）に示す行列式が得られる。
【数１０】
2014103830.tif 000012
【００３４】
式（１０）を運転モード消費電力ＰＬ１、ＰＬ２、ＰＬ３、ＰＬ４、ＰＬ５について書き直すと式（１１）となる。  
【数１１】
2014103830.tif 000013
【００３５】
式（１１）において、αｉｊはデータベース１４に記憶される量であり、つまり既知の量である。またＰ１、・・・、Ｐ５は測定装置２０により測定された有効電力Ｐに含まれる高調波成分であるから（式（８））、式（１１）に基づいて運転モード消費電力ＰＬ１、ＰＬ２、ＰＬ３、ＰＬ４、ＰＬ５を求めることができる。
【００３６】
すなわち図１１において推定部１３は、高調波成分Ｐ１〜Ｐ５を保存部１２から取得し、高調波含有率αｉｊをデータベース１４から取得する。そして推定部１３は、高調波成分Ｐ１〜Ｐ５から式（１１）を用いて、高調波含有率αｉｊに基づいて運転モード消費電力ＰＬ１、ＰＬ２、ＰＬ３、ＰＬ４、ＰＬ５を逆算する。
【００３７】
運転モード消費電力ＰＬ１、ＰＬ２、ＰＬ３、ＰＬ４、ＰＬ５は運転モードと一対一に対応するので、電気機器の運転モードを個別に推定することが可能になる。得られた運転モード消費電力ＰＬ１〜ＰＬ５および運転モードは、推定結果としてエネルギー管理サーバ５０に渡される。
【００３８】
図１２は、推定部１３による処理を説明するための模式図である。運転モードＭ１〜ＭＮはそれぞれ固有の高調波パターンと、有効電力ＰＬ１〜ＰＬＮを持つ。運転モードＭ１〜ＭＮの高調波パターンは式（１０）のマトリクス［αｉｊ］における列ベクトルで示され、データベース１４に予め記憶されている
一方、測定装置２０により得られた測定量をＦＦＴ処理すると、測定点における有効電力の高調波成分（Ｐ１〜ＰＮ）が得られる。Ｐ１〜ＰＮはＰＬ１〜ＰＬＮに式（１０）のマトリクス［αｉｊ］を乗算して得られるので、Ｐ１〜ＰＮにマトリクス［αｉｊ］の逆行列を乗じればＰＬ１〜ＰＬＮを逆算することが可能である。ＰＬ１〜ＰＬＮを求めることができれば、すなわち運転モードＭ１〜ＭＮを特定することができる。
【００３９】
以上述べたように第１の実施形態では、測定した有効電力の波形をＦＦＴ処理により高調波解析し、次数ごとの高調波成分Ｐ１〜ＰＮを算出する。また、運転モードごとの高調波パターンを予め求めておき、高調波含有率をデータベース１４に記憶させる。そして、高調波含有率に基づいて、次数ごとの高調波成分Ｐ１〜ＰＮから運転モードごとの有効電力ＰＬ１〜ＰＬＮを逆算することにより、電気機器の運転モードを推定するようにしている。これにより、一つの測定点（測定装置２０）における測定結果から運転モードを電気機器の運転モードを計算して求めることができるようになり、電気機器の運転モードを簡易に推定することが可能となる。
【００４０】
つまり第１の実施形態によれば、ローカル系統４０に接続される電気機器がビルの１つの階、あるいはビル全体にわたり広域に設置されていても、一つの測定点において得られた測定データに基づいて各電気機器の運転モードを推定することが可能になる。従って多数の計測装置や通信設備などを設けなくとも良いので、設備コストを抑えることが可能になる。また、運転モードを特定することにより、需要家におけるピークカットやピークシフトなどの需給制御もスマートに実施することが可能になる。
【００４１】
さらには、デマンドレスポンスへのインテリジェントな対応が可能になる。つまり、電気機器には停止させることで損害を生じる運転モードがある。そこで、実施形態の手法により運転モードを推定し、デマンドレスポンスを要求された際には損害の少ない運転モードにある電気機器から停止させるようにすることで、コストインパクトを最小限に抑えることも可能になる。
【００４２】
［第２の実施形態］
図１３は、推定部１３における処理の他の例を模式的に示す図である。再び図６〜図９を参照すると、運転モードごとに、高調波成分の含有率（高調波パターン）に特徴のあることが分かる。例えば、図６の運転モードＭ１は次数５，７，１１，１３，１７，１９に特徴を持つ。図８の運転モードＭ３は次数３、５，７，９，１１，１３，１５、１７，１９に特徴を持つ。図９の運転モードＭ４は次数３，５，７，９，１１に特徴を持つ。
【００４３】
そこで、特徴のある次数を選択して、式（１１）に代入することで、運転モードをより高い精度で推定することが可能になる。例えば、運転モードＭ１は１７次、１９次に、運転モードＭ３は３次、１５次に、運転モードＭ４は、次数３，５，７に有意な特徴を示すので、例えば次数３，５，７，１５，１７を式（１１）に当てはめると式（１１）は式（１２）のように示される。  
【数１２】
2014103830.tif 000014
【００４４】
図１３において、推定部１３は、測定点の有効電力の高調波成分のうちＰ３、Ｐ５、Ｐ７、Ｐ１５、Ｐ１７を保存部１２から取得し、データベース１４から３次，５次，７次，１５次，１７次の高調波含有率を取得し、式（１２）を用いて運転モード消費電力ＰＬ１、ＰＬ２、ＰＬ３、ＰＬ４、ＰＬ５を得ることが示される。
【００４５】
図１４は、推定部１３における処理の他の例を模式的に示す図である。ここでは、電力ロスを考慮の対象とし、高調波成分ごとの電力ロスを推定して電力ロスによる誤差を補正する手法につき開示する。
【００４６】
式（９）において、ｊ番目の運転モード消費電力のｉ次の高調波に起因する電力ロスをＰｌｏｓｉｊと表記すると、式（１３）、式（１４）の関係が成り立つ。  
【数１３】
2014103830.tif 000015
【００４７】
式（１３）において、ｒはｊ番目の運転モードにかかる抵抗を示す。式（１４）において、ＱＬｉｊはｊ番目の運転モードの無効電力のｉ次の高調波成分を示す。Ｖｉｊはｊ番目の運転モードの電圧のｉ次の高調波成分を示す。ａｉｊ、ｂｉｊは、ｊ番目の運転モード消費電力のｉ次の有効電力高調波成分の近似式にかかる定数を示す。
【００４８】
式（１３）、式（１４）の関係を式（１０）に当てはめると、式（１０）は式（１５）と書き直せる。  
【数１４】
2014103830.tif 000016
【００４９】
式（１５）を運転モード消費電力ＰＬ１、ＰＬ２、ＰＬ３、ＰＬ４、ＰＬ５について書き直すと式（１６）となる。  
【数１５】
2014103830.tif 000017
【００５０】
式（１６）において、γｉｊは既知の量と看做すことができ、データベース１４に予め記憶される。また、Ｐ１、・・・、Ｐ５は測定装置２０により測定された有効電力Ｐに含まれる高調波成分であるから（式（８））、式（１６）に基づいて運転モード消費電力ＰＬ１、ＰＬ２、ＰＬ３、ＰＬ４、ＰＬ５を求めることができる。
【００５１】
すなわち図１４において推定部１３は、高調波成分Ｐ１〜Ｐ５を保存部１２から取得し、高調波含有率αｉｊを誤差成分で補正した係数γｉｊをデータベース１４から取得する。そして推定部１３は、高調波成分Ｐ１〜Ｐ５から式（１６）を用いて、補正した高調波含有率γｉｊに基づいて運転モード消費電力ＰＬ１、ＰＬ２、ＰＬ３、ＰＬ４、ＰＬ５を逆算する。これにより電気機器の運転モードを個別に推定することが可能になる。
【００５２】
このように第２の実施形態では、高調波成分ごとの電力ロスを推定し、電力ロスによる誤差を補正して運転モードを推定することが可能になり、より実態に即した処理を実現することが可能になる。
【００５３】
［第３の実施形態］
図１５は、推定部１３における処理の他の例を模式的に示す図である。第１の実施形態においては、有効電力Ｐの高調波成分と、運転モード消費電力の高調波成分との間に式（９）、式（１０）の関係があることを示した。式（１０）に示される行列は正方行列であるが、実際には行と列の数が異なることがある。第３の実施形態ではこのような事態に対処する手法につき説明する。
【００５４】
式（１０）の左辺を実測高調波ベクトル、式（１０）の行列における列ベクトルを運転モード高調波ベクトルとし、高調波の数をｍとし、電気機器５の数をｎとすれば、式（１０）を式（１７）のように近似式で表すことができる。  
【数１６】
2014103830.tif 000018
【００５５】
式（１７）の右辺から求まるベクトルを実測高調波近似値ベクトルＰ１′，Ｐ２′，…，Ｐｍ′と表記し、式（１７）を式（１８）のように表す。
【数１７】
2014103830.tif 000019
【００５６】
第３の実施形態では、式（１７）の左辺と式（１８）の左辺との差（誤差）を最小にするベクトル（ＰＬ１，ＰＬ２，…，ＰＬＮ）を求め、これを運転モード消費電力ＰＬ１、ＰＬ２、…、ＰＬＮとする。具体的には最小二乗法を用いて誤差を最小にする。
【００５７】
式（１７）の左辺のベクトルと式（１８）の左辺のベクトルとの差分ベクトルの、要素ごとの二乗（Ｓと表記する）を最小化すれば上記誤差を最小化できる。これを数式化すると式（１９）を得る。  
【数１８】
2014103830.tif 000020
【００５８】
以下、繁雑を避けるためにｉ＝１からｉ＝ｎまでの総和をΣで簡略表示する。
【００５９】
式（１９）を運転モード消費電力の各々で偏微分し、これらを０（零）にするベクトル（ＰＬ１，ＰＬ２，…，ＰＬＮ）が運転モード消費電力を表す。式（２０）は、式（１９）をｊ番目の運転モード消費電力で偏微分した項を示す。  
【数１９】
2014103830.tif 000021
【００６０】
式（２０）を展開すると式（２１）を得る。  
【数２０】
2014103830.tif 000022
【００６１】
式（２１）を０とし移項すると、行列式（２２）を得る。  
【数２１】
2014103830.tif 000023
【００６２】
式（２２）右辺の行列は対称行列となり、その各要素はΣαｋｉ×αｊｉ（ｋ列ｊ行またはｊ列ｋ行）、Σαｊｉ×αｊｉ（ｊ列ｊ行の対角成分）となる。［高調波次数の数≧運転モードの数］という条件が成り立てば、この対称行列は正則行列（Non-Singular Matrix）となり逆行列を計算することができる。すなわち、式（２３）に基づいてベクトル（ＰＬ１，ＰＬ２，…，ＰＬＮ）を求めることができ、従って運転モードおよび運転モード消費電力を計算することが可能である。  
【数２２】
2014103830.tif 000024
【００６３】
すなわち図１５において推定部１３は、高調波成分Ｐ１〜Ｐｍを保存部１２から取得し、式（２３）に基づいて運転モード消費電力ＰＬ１、ＰＬ２、・・・、ＰＬｎを算出する。これにより電気機器の運転モードを個別に推定することが可能になる。
【００６４】
［第４の実施形態］
図１６は、実施形態に係る状態推定装置を適用可能なエネルギー管理システムの他の例を示す図である。図１６においては、電気機器に装置の種別があることを明示する。図１においては電気機器３０−１，３０−２を装置Ａとし、電気機器３０−３，３０−４を装置Ｂとし、電気機器３０−５を装置Ｃとする。なお状態推定装置に符号１００を付して示す。
【００６５】
以下では説明を分かり易くするために、装置Ａ、装置Ｂが２つの運転モードを有し、装置Ｃは１つの運転モードを有するとする。装置Ａの２つの運転モードにおける運転モード消費電力を、それぞれＰＬＡ_１、ＰＬＡ_２とする。装置Ｂの２つの運転モードにおける運転モード消費電力をそれぞれＰＬＢ_１、ＰＬＢＡ_２とする。装置Ｃの運転モード消費電力をＰＬＣ_１とする。これらの変数を用いて式（６）を式（２４）のように表すことができる。  
【数２３】
2014103830.tif 000025
【００６６】
第１の実施形態と同様の議論により、式（２４）から式（２５）のように、ＰＬＡ_１、ＰＬＡ_２、ＰＬＢ_１、ＰＬＢ_２、ＰＬＣ_１を求めることができる。  
【数２４】
2014103830.tif 000026
【００６７】
電力ロスを考慮すると、式（１６）を式（２６）のように表すことができる。  
【数２５】
2014103830.tif 000027
【００６８】
以上のように第４の実施形態によれば、電気機器に複数の種別があるケースでも、各装置における消費電力、および運転モードを特定することが可能になる。
【００６９】
［第５の実施形態］
図１７は、一つの装置の運転モードの推移の一例を示す模式図である。図１７において横軸は時間を示し、縦軸は各運転モードにおける消費電力Ｐを示す。簡単のため３つの運転モードを想定し、モードＭ１を過渡モード、モードＭ２を定常モード、モードＭ３を終了モードとする。Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３は、それぞれモードＭ１の装置１台あたりの消費電力、モードＭ２の装置２台あたりの消費電力、モードＭ３の装置１台あたりの消費電力を示す。
【００７０】
図１８は、複数の装置の運転モードの推移の一例を示す模式図である。つまり図１８は図１７に示す消費電力を全ての装置にわたり総和した値を示すグラフであり、測定点で測定されるモードＭ１、モードＭ２、モードＭ３の各消費電力を示す。当然ながら図１８の縦軸スケールは図１７の縦軸スケールよりも長い。図１８におけるＰ１ｍ、Ｐ２ｍ、Ｐ３ｍは、それぞれモードＭ１の装置の消費電力の総和、モードＭ２の装置の消費電力の総和、モードＭ３の装置の消費電力の総和を示す。
【００７１】
各モードにおける装置１台の消費電力は装置の定格値として既知であり、データベース１４に記憶されている。そこで、運転モードＭ１の装置稼働台数をｎ１、運転モードＭ２の装置稼働台数をｎ２、運転モードＭ３の装置稼働台数をｎ３とすると、式（２７）が成り立つ。  
【数２６】
2014103830.tif 000028
【００７２】
以上述べたように第５の実施形態では、高調波解析により得られた運転モードごとの消費電力を、装置１台あたりの消費電力で除算することで、運転モードごとの稼働台数を算出することが可能である。
【００７３】
［第６の実施形態］
図１９は、運転を停止した場合の損害を運転モードごとに示す模式図である。図１９のグラフの縦軸は、損害の大きさを表す指標Ｐｒを示す。図中、Ｐｒ１は、モードＭ１の装置１台が運転を停止した場合の損害を示す。Ｐｒ２は、モードＭ２の装置１台が運転を停止した場合の損害を示す。Ｐｒ３は、モードＭ３の装置１台が運転を停止した場合の損害を示す。データベース１４は、運転モードごとに、稼動停止に伴う損害（リスク）を意味する指標Ｐｒを対応付けた情報を予め記憶する。
【００７４】
図２０は、全ての装置が停止した時の損害Ｐｒａ、稼働台数ｎ、および消費電力Ｐｍをモードごとに配列して示す図である。Ｐｒａ、ｎ、およびＰｍの添え字１，２，３はモードＭ１，Ｍ２，Ｍ３に対応する。式（２７）によりモードごとの稼働台数ｎ１，ｎ２，ｎ３を知り得るので、Ｐｒ１，Ｐｒ２，Ｐｒ３に稼働台数ｎ１，ｎ２，ｎ３を乗じればトータルでの損害Ｐｒ１ａ，Ｐｒ２ａ，Ｐｒ３ａを求めることができる。Ｐ１ｍ，Ｐ２ｍ，Ｐ３ｍの求め方については既に説明したのでここでは省略する。
【００７５】
図２０によれば、停止時の損害はモードＭ２が最小で、モードＭ１、モードＭ３の順に大きくなることがわかる。逆に、稼動停止による負荷の低減効果は、モードＭ３、モードＭ１、モードＭ２の順に高いことが示される。推定部１３は、推定した運転モードの電気機器を停止した場合のリスクも併せてエネルギー管理サーバ５０に出力する。この結果を参照して、エネルギー管理サーバ５０は、例えばデマンドレスポンスに対する、より有利な運転計画を立案することが可能になる。つまりエネルギー管理サーバ５０は、推定された電気機器の運転モードと停止した際のリスクとに基づいて、稼動停止の可否の優先度を判定することができるようになる。
【００７６】
例えば真夏に空調機器を停止すると、労働者の作業効率が低下して損害を生じることがある。あるいは工場における稼働中の製造機器が停止すると、製品の歩留まりが極端に悪化して大きな損害を生じるケースもある。第６の実施形態によればこのような事態に備えることが可能になる。
【００７７】
［第７の実施形態］
図２１は、状態推定装置の他の例を示す機能ブロック図である。図２１においては図２と共通する部分に同じ符号を付して示し、ここでは異なる箇所についてのみ説明する。なお状態推定装置に符号７０を付し、図２の構成と区別する。  
状態推定装置７０は、推定部１３により推定した運転モード消費電力を、結果表示部７１に渡す。結果表示部７１は、ビル監視室などに設置される表示装置（図示せず）に運転モード消費電力をトレンドグラフなどの形態で、グラフィカルに表示する。結果表示部７１は表示内容を例えば定期的に、あるいは運転モード消費電力の算出のたびごとに更新する。
【００７８】
図２２は、結果表示部７１により表示装置に表示される運転モード消費電力の一例を示す図である。グラフの縦軸が運転モード消費電力を示し、横軸は時間（時刻）を示す。図２２においては一日２４時間にわたる結果を示す。図２２においては運転モードＭ１、運転モードＭ２、運転モードＭ３、運転モードＭ４の各消費電力を一日２４時間分プロットしたグラフが示される。
【００７９】
以上のように第７の実施形態では、運転モードの推定結果とその消費電力を視覚的に表示するようにしている。これによりユーザ（ビルの管理者など）はビル内における電気機器の運転モードとその消費電力を視覚的に把握できるようになり、電力需要のピークカットやピークシフトなどの需給制御に役立てることが可能になる。
【００８０】
［第８の実施形態］
図２３は、各モードの継続時間を装置ごとに示すグラフの一例を示す図である。運転モードの継続時間は装置ごとに予め既知であるので、これを例えばテーブル化してデータベース１４に記憶させておくようにする。推定部１３は、装置の稼動停止に伴う損害と負荷削減との関係（図６：第６の実施形態）に加えて、図２３に示される運転モードの継続時間をデータベース１４から取得する。そして推定部１３は、これらの情報に基づいて、推定された運転モードにある電気機器の負荷制御のタイミングを最適化する。
【００８１】
つまり推定部１３は、最大の効果を得ることの可能な装置の稼動停止のタイミングを、運転モードの継続時間を考慮して算出する。これにより、稼動停止に伴う損害と、負荷制御によるコスト抑制との双方のバランスを取った制御が可能となる。
【００８２】
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するものであり、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。
【符号の説明】
【００８３】
３０−１〜３０−５…電気機器、４０…ローカル系統、２０…測定装置、１０，７０，１００…状態推定装置、５０…エネルギー管理サーバ、１１…計算部、１２…保存部、１３…推定部、１４…データベース、７１…結果表示部
【図１】
2014103830.tif 000029
【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】
2014103830.tif 000034
【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
2014103830.tif 000038
【図１１】
2014103830.tif 000039
【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
2014103830.tif 000043
【図１６】
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【図１７】
2014103830.tif 000045
【図１８】
2014103830.tif 000046
【図１９】
2014103830.tif 000047
【図２０】
2014103830.tif 000048
【図２１】
2014103830.tif 000049
【図２２】
2014103830.tif 000050
【図２３】
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