(57)【要約】  １つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の測定データである実測データ、又は、実測データから抽出された所定の特徴量を推定装置（２０）から受信する取得部（１１）と、電気機器の識別情報と、電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる特徴量とを対応付けた教師データを複数蓄積したデータベースの中から、実測データから抽出された特徴量と一致又は所定レベル以上類似する特徴量を含む教師データを選択する教師データ選択部（１２）と、教師データ選択部（１２）が選択した教師データを推定装置（２０）に返信する出力部（１３）と、を有する教師データ提供装置（１０）。
2017047296.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
１つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の測定データである実測データ、又は、前記実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得手段と、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる前記特徴量とを対応付けた教師データを複数蓄積したデータベースの中から、前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択手段と、
前記教師データ選択手段が選択した前記教師データを出力する出力手段と、
を有する教師データ提供装置。
【請求項２】
請求項１に記載の教師データ提供装置において、
前記取得手段は、時系列な前記実測データ、又は、時系列な前記実測データから抽出された時系列な前記特徴量のデータを取得し、
前記教師データ選択手段は、
所定時間分の時系列な前記実測データから抽出された所定時間分の時系列な前記特徴量のデータを処理対象データとし、第１の前記教師データに含まれる前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する時間帯を第１の時間帯として特定する類似グループ特定手段と、
前記第１の教師データを、前記出力手段により出力される前記教師データとして選択する選択手段と、
を有する教師データ提供装置。
【請求項３】
請求項２に記載の教師データ提供装置において、
前記類似グループ特定手段は、前記第１の時間帯を特定した後、前記第１の時間帯を除く前記処理対象データの中から、前記第１の教師データと異なる第２の前記教師データに含まれる前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する時間帯、又は、前記第１の教師データに含まれる前記特徴量と前記第２の教師データに含まれる前記特徴量とを足し合わせた前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する時間帯を第２の時間帯として特定し、
前記選択手段は、前記第２の教師データを、前記出力手段により出力される前記教師データとして選択する教師データ提供装置。
【請求項４】
請求項３に記載の教師データ提供装置において、
前記類似グループ特定手段は、第Ｎの時間帯を特定した後、前記第１乃至第Ｎの時間帯を除く前記処理対象データの中から、前記第１乃至第Ｎの教師データと異なる第（Ｎ＋１）の前記教師データに含まれる前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する時間帯、又は、前記第１乃至第Ｎの教師データに含まれる前記特徴量を任意に組み合わせて足し合わせた前記特徴量と前記第（Ｎ＋１）の教師データに含まれる前記特徴量とを足し合わせた前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する時間帯を第（Ｎ＋１）の時間帯として特定し、
前記選択手段は、前記第（Ｎ＋１）の教師データを、前記出力手段により出力される前記教師データとして選択する教師データ提供装置。
【請求項５】
請求項１から４のいずれか１項に記載の教師データ提供装置において、
前記出力手段は、前記教師データ選択手段が選択した前記教師データに含まれる前記特徴量と、前記実測データから抽出された前記特徴量との類似度をさらに出力する教師データ提供装置。
【請求項６】
請求項５に記載の教師データ提供装置において、
前記出力手段は、前記教師データ選択手段が選択した前記教師データと異なる前記教師データに含まれる前記特徴量と、前記実測データから抽出された前記特徴量との類似度をさらに出力する教師データ提供装置。
【請求項７】
１つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得手段と、
前記実測データ、又は、前記実測データから抽出された所定の特徴量を出力する推定装置出力手段と、
前記推定装置出力手段による出力に応じて返信されてきた、電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる前記特徴量とを対応付けた教師データを受信する教師データ受信手段と、
前記教師データ受信手段が受信した前記教師データを蓄積する教師データ記憶手段と、
前記実測データ、及び、前記教師データ記憶手段に蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定手段と、
を有する推定装置。
【請求項８】
請求項１から６のいずれか１項に記載の教師データ提供装置と、
請求項７に記載の推定装置と、
を有する推定システム。
【請求項９】
複数の測定センサから、１つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得手段と、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる特徴量とを対応付けた教師データを、前記測定センサ毎に蓄積する教師データ記憶手段と、
前記測定センサ毎に、前記実測データ、及び、前記教師データ記憶手段に蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定手段と、
第１の前記測定センサで測定された前記実測データ、又は、当該実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得手段と、
前記教師データ記憶手段において前記第１の測定センサと異なる前記測定センサに対応して蓄積されている前記教師データの中から、前記取得手段が取得した前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択手段と、
前記教師データ選択手段が選択した前記教師データを前記教師データ記憶手段に向けて出力し、前記第１の測定センサに対応付けて記憶させる出力手段と、
を有する推定装置。
【請求項１０】
１つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得手段と、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる特徴量とを対応付けた教師データを蓄積する教師データ記憶手段と、
前記実測データ、及び、前記教師データ記憶手段に蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定手段と、
他の推定装置から、前記実測データ、又は、当該実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得手段と、
前記教師データ記憶手段の中から、前記取得手段が取得した前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択手段と、
前記教師データ選択手段が選択した前記教師データを前記他の推定装置に向けて出力する出力手段と、
をさらに有する推定装置。
【請求項１１】
コンピュータを、
１つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の測定データである実測データ、又は、前記実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得手段、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる前記特徴量とを対応付けた教師データを複数蓄積したデータベースの中から、前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択手段、
前記教師データ選択手段が選択した前記教師データを出力する出力手段、
として機能させるプログラム。
【請求項１２】
コンピュータが、
１つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の測定データである実測データ、又は、前記実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得工程と、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる前記特徴量とを対応付けた教師データを複数蓄積したデータベースの中から、前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択工程と、
前記教師データ選択工程で選択した前記教師データを出力する出力工程と、
を実行する教師データ提供方法。
【請求項１３】
コンピュータを、
１つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得手段、
前記実測データ、又は、前記実測データから抽出された所定の特徴量を出力する推定装置出力手段、
前記推定装置出力手段による出力に応じて返信されてきた、電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる前記特徴量とを対応付けた教師データを受信する教師データ受信手段、
前記教師データ受信手段が受信した前記教師データを蓄積する教師データ記憶手段と、
前記実測データ、及び、前記教師データ記憶手段に蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定手段、
として機能させるプログラム。
【請求項１４】
コンピュータが、
１つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得工程と、
前記実測データ、又は、前記実測データから抽出された所定の特徴量を出力する推定装置出力工程と、
前記推定装置出力工程による出力に応じて返信されてきた、電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる前記特徴量とを対応付けた教師データを受信する教師データ受信工程と、
前記教師データ受信工程で受信した前記教師データを蓄積する教師データ記憶工程と、
前記実測データ、及び、前記教師データ記憶工程で蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定工程と、
を実行する推定方法。
【請求項１５】
コンピュータを、
複数の測定センサから、１つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得手段、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる特徴量とを対応付けた教師データを、前記測定センサ毎に蓄積する教師データ記憶手段、
前記測定センサ毎に、前記実測データ、及び、前記教師データ記憶手段に蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定手段、
第１の前記測定センサで測定された前記実測データ、又は、当該実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得手段、
前記教師データ記憶手段において前記第１の測定センサと異なる前記測定センサに対応して蓄積されている前記教師データの中から、前記取得手段が取得した前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択手段、
前記教師データ選択手段が選択した前記教師データを前記教師データ記憶手段に向けて出力し、前記第１の測定センサに対応付けて記憶させる出力手段、
として機能させるプログラム。
【請求項１６】
コンピュータが、
複数の測定センサから、１つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得工程と、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる特徴量とを対応付けた教師データを、前記測定センサ毎に記憶手段に蓄積する教師データ記憶工程と、
前記測定センサ毎に、前記実測データ、及び、前記記憶手段に蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定工程と、
第１の前記測定センサで測定された前記実測データ、又は、当該実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得工程と、
前記記憶手段において前記第１の測定センサと異なる前記測定センサに対応して蓄積されている前記教師データの中から、前記取得工程で取得した前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択工程と、
前記教師データ選択工程で選択した前記教師データを前記記憶手段に向けて出力し、前記第１の測定センサに対応付けて記憶させる出力工程と、
を実行する推定方法。
【請求項１７】
コンピュータを、
１つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得手段、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる特徴量とを対応付けた教師データを蓄積する教師データ記憶手段、
前記実測データ、及び、前記教師データ記憶手段に蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定手段、
他の推定装置から、前記実測データ、又は、当該実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得手段、
前記教師データ記憶手段の中から、前記取得手段が取得した前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択手段、
前記教師データ選択手段が選択した前記教師データを前記他の推定装置に向けて出力する出力手段、
として機能させるプログラム。
【請求項１８】
コンピュータが、
１つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得工程と、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる特徴量とを対応付けた教師データを記憶手段に蓄積する教師データ記憶工程と、
前記実測データ、及び、前記記憶手段に蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定工程と、
他の推定装置から、前記実測データ、又は、当該実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得工程と、
前記記憶手段に蓄積された前記教師データの中から、前記取得工程で取得した前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択工程と、
前記教師データ選択工程で選択した前記教師データを前記他の推定装置に向けて出力する出力工程と、
を実行する推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、教師データ提供装置、推定装置、推定システム、教師データ提供方法、推定方法、及び、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
複数の監視対象の電気機器の稼働状態（電源状態や消費電力等）を把握する試みがなされている。ユーザが監視対象電気機器の稼動状態を把握することで、省エネなどの効果が期待される。【０００３】
特許文献１には、給電線引込口付近に設置した測定センサで検出したデータから特徴量を取り出し、当該特徴量に基づき、複数の電気機器各々の稼働状態を推定する技術が開示されている。【０００４】
特許文献１に開示されているような推定技術を用いて監視対象の電気機器群の稼働状態を推定する場合、事前に推定装置に教師データを登録する必要がある。教師データは、監視対象の電気機器各々の識別情報と、各々が稼働時に測定データ（消費電流、消費電力など）に含まれる特徴量とを対応付けたデータである。【０００５】
特許文献２及び３に、教師データを登録する技術が開示されている。【０００６】
特許文献２には、監視対象の電気機器各々の識別情報（例：商品名、型番号、シリアルナンバー等）のユーザ入力を受付け、当該識別情報を利用して、監視対象の電気機器の特徴量を電気機器特徴量データベースから取得する手段が開示されている。【０００７】
特許文献３には、測定データの値が所定レベル以上変化した時点の前後のデータの差分データから特徴量を抽出するとともに、その時点で電源のＯＮ／ＯＦＦを切り替えた電気機器を選択する入力をユーザから受付け、抽出した特徴量と選択された電気機器を対応付けた教師データを登録する技術が開示されている。【０００８】
その他、特許文献４乃至６に以下のような技術が開示されている。【０００９】
特許文献４には、システムを構成する部品の状態と、該状態における部品の消費電力とを記憶する消費電力記憶手段と、部品の状態が遷移する条件を記憶する条件記憶手段と、システムを模擬するシミュレータから部品の状態を示す情報が通知されない場合に、条件記憶手段に記憶される条件に従う遷移の順に状態が配列されてなる状態列を生成する生成手段と、状態列を構成する状態毎に単位時間あたりに部品が上記状態となる時間の割合を算出する割合算出手段と、割合算出手段によって算出された割合と、消費電力記憶手段に記憶される消費電力との積を、状態列を構成する状態毎に求め、求められた積の総和を部品の消費電力として推定する推定手段と、を備える消費電力推定装置が開示されている。【００１０】
特許文献５には、対象電気自動車が今後走行するルート区間の消費エネルギーを推定する消費エネルギー推定装置が開示されている。【００１１】
特許文献６には、エレクトロニクス基板の負荷算定を適正に行う負荷算定装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１２】
【特許文献１】特許第３４０３３６８号
【特許文献２】特開２０１０−２１０５７５号公報
【特許文献３】特開２０１５−２１７７５号公報
【特許文献４】特開２０１３−２４２６１１号公報
【特許文献５】特開２０１４−１０７９２７号公報
【特許文献６】特開２００８−２４１４３２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
上述の通り、特許文献１に開示されているような推定技術を用いて監視対象の電気機器群の稼働状態を推定する場合、事前に推定装置に教師データを登録する必要がある。【００１４】
特許文献２及び３に記載の技術の場合、いずれも、監視対象の電気機器各々の識別情報をユーザに入力してもらう必要がある。当該手段の場合、監視対象の電気機器の数が多くなるほど、ユーザ負担が大きくなる。【００１５】
本発明は、監視対象の電気機器の稼働状態を推定する技術において、教師データを登録するための新たな技術を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
本発明によれば、
１つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の測定データである実測データ、又は、前記実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得手段と、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる前記特徴量とを対応付けた教師データを複数蓄積したデータベースの中から、前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択手段と、
前記教師データ選択手段が選択した前記教師データを出力する出力手段と、
を有する教師データ提供装置が提供される。【００１７】
また、本発明によれば、
１つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得手段と、
前記実測データ、又は、前記実測データから抽出された所定の特徴量を出力する推定装置出力手段と、
前記推定装置出力手段による出力に応じて返信されてきた、電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる前記特徴量とを対応付けた教師データを受信する教師データ受信手段と、
前記教師データ受信手段が受信した前記教師データを蓄積する教師データ記憶手段と、
前記実測データ、及び、前記教師データ記憶手段に蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定手段と、
を有する推定装置が提供される。【００１８】
また、本発明によれば、
上記教師データ提供装置と、上記推定装置と、を有する推定システムが提供される。【００１９】
また、本発明によれば、
複数の測定センサから、１つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得手段と、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる特徴量とを対応付けた教師データを、前記測定センサ毎に蓄積する教師データ記憶手段と、
前記測定センサ毎に、前記実測データ、及び、前記教師データ記憶手段に蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定手段と、
第１の前記測定センサで測定された前記実測データ、又は、当該実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得手段と、
前記教師データ記憶手段において前記第１の測定センサと異なる前記測定センサに対応して蓄積されている前記教師データの中から、前記取得手段が取得した前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択手段と、
前記教師データ選択手段が選択した前記教師データを前記教師データ記憶手段に向けて出力し、前記第１の測定センサに対応付けて記憶させる出力手段と、
を有する推定装置が提供される。【００２０】
また、本発明によれば、
１つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得手段と、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる特徴量とを対応付けた教師データを蓄積する教師データ記憶手段と、
前記実測データ、及び、前記教師データ記憶手段に蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定手段と、
他の推定装置から、前記実測データ、又は、当該実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得手段と、
前記教師データ記憶手段の中から、前記取得手段が取得した前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択手段と、
前記教師データ選択手段が選択した前記教師データを前記他の推定装置に向けて出力する出力手段と、
をさらに有する推定装置が提供される。【００２１】
また、本発明によれば、
コンピュータを、
１つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の測定データである実測データ、又は、前記実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得手段、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる前記特徴量とを対応付けた教師データを複数蓄積したデータベースの中から、前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択手段、
前記教師データ選択手段が選択した前記教師データを出力する出力手段、
として機能させるプログラムが提供される。【００２２】
また、本発明によれば、
コンピュータが、
１つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の測定データである実測データ、又は、前記実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得工程と、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる前記特徴量とを対応付けた教師データを複数蓄積したデータベースの中から、前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択工程と、
前記教師データ選択工程で選択した前記教師データを出力する出力工程と、
を実行する教師データ提供方法が提供される。【００２３】
また、本発明によれば、
コンピュータを、
１つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得手段、
前記実測データ、又は、前記実測データから抽出された所定の特徴量を出力する推定装置出力手段、
前記推定装置出力手段による出力に応じて返信されてきた、電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる前記特徴量とを対応付けた教師データを受信する教師データ受信手段、
前記教師データ受信手段が受信した前記教師データを蓄積する教師データ記憶手段と、
前記実測データ、及び、前記教師データ記憶手段に蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定手段、
として機能させるプログラムが提供される。【００２４】
また、本発明によれば、
コンピュータが、
１つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得工程と、
前記実測データ、又は、前記実測データから抽出された所定の特徴量を出力する推定装置出力工程と、
前記推定装置出力工程による出力に応じて返信されてきた、電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる前記特徴量とを対応付けた教師データを受信する教師データ受信工程と、
前記教師データ受信工程で受信した前記教師データを蓄積する教師データ記憶工程と、
前記実測データ、及び、前記教師データ記憶工程で蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定工程と、
を実行する推定方法が提供される。【００２５】
また、本発明によれば、
コンピュータを、
複数の測定センサから、１つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得手段、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる特徴量とを対応付けた教師データを、前記測定センサ毎に蓄積する教師データ記憶手段、
前記測定センサ毎に、前記実測データ、及び、前記教師データ記憶手段に蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定手段、
第１の前記測定センサで測定された前記実測データ、又は、当該実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得手段、
前記教師データ記憶手段において前記第１の測定センサと異なる前記測定センサに対応して蓄積されている前記教師データの中から、前記取得手段が取得した前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択手段、
前記教師データ選択手段が選択した前記教師データを前記教師データ記憶手段に向けて出力し、前記第１の測定センサに対応付けて記憶させる出力手段、
として機能させるプログラムが提供される。【００２６】
また、本発明によれば、
コンピュータが、
複数の測定センサから、１つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得工程と、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる特徴量とを対応付けた教師データを、前記測定センサ毎に記憶手段に蓄積する教師データ記憶工程と、
前記測定センサ毎に、前記実測データ、及び、前記記憶手段に蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定工程と、
第１の前記測定センサで測定された前記実測データ、又は、当該実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得工程と、
前記記憶手段において前記第１の測定センサと異なる前記測定センサに対応して蓄積されている前記教師データの中から、前記取得工程で取得した前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択工程と、
前記教師データ選択工程で選択した前記教師データを前記記憶手段に向けて出力し、前記第１の測定センサに対応付けて記憶させる出力工程と、
を実行する推定方法が提供される。【００２７】
また、本発明によれば、
コンピュータを、
１つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得手段、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる特徴量とを対応付けた教師データを蓄積する教師データ記憶手段、
前記実測データ、及び、前記教師データ記憶手段に蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定手段、
他の推定装置から、前記実測データ、又は、当該実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得手段、
前記教師データ記憶手段の中から、前記取得手段が取得した前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択手段、
前記教師データ選択手段が選択した前記教師データを前記他の推定装置に向けて出力する出力手段、
として機能させるプログラムが提供される。【００２８】
また、本発明によれば、
コンピュータが、
１つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得工程と、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる特徴量とを対応付けた教師データを記憶手段に蓄積する教師データ記憶工程と、
前記実測データ、及び、前記記憶手段に蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定工程と、
他の推定装置から、前記実測データ、又は、当該実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得工程と、
前記記憶手段に蓄積された前記教師データの中から、前記取得工程で取得した前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択工程と、
前記教師データ選択工程で選択した前記教師データを前記他の推定装置に向けて出力する出力工程と、
を実行する推定方法が提供される。
【発明の効果】
【００２９】
本発明によれば、監視対象の電気機器の稼働状態を推定する技術における教師データを登録するための新たな技術が実現される。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
上述した目的、およびその他の目的、特徴および利点は、以下に述べる好適な実施の形態、およびそれに付随する以下の図面によってさらに明らかになる。【００３１】
【図１】本実施形態の装置のハードウエア構成の一例を概念的に示す図である。
【図２】本実施形態の推定システムの適用例を説明するための機能ブロック図である。
【図３】本実施形態の推定システムの適用例を説明するための機能ブロック図である。
【図４】本実施形態の推定装置の機能ブロック図の一例である。
【図５】本実施形態の推定装置に蓄積されている教師データの一例を模式的に示す図である。
【図６】本実施形態の教師データ提供装置の機能ブロック図の一例である。
【図７】本実施形態の教師データ提供装置に蓄積されている教師データの一例を模式的に示す図である。
【図８】本実施形態の教師データ提供装置の処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図９】本実施形態の教師データ選択部の機能ブロック図の一例である。
【図１０】本実施形態の類似グループ特定部及び選択部の処理例を説明するための図であり、実測データの一例を模式的に示す図である。
【図１１】本実施形態の類似グループ特定部及び選択部の処理例を説明するための図であり、データベースに蓄積されている教師データの一例を模式的に示す図である。
【図１２】本実施形態の類似グループ特定部及び選択部の処理例を説明するための図であり、実測データと教師データの特徴量との差分の時系列なデータの一例を模式的に示す図である。
【図１３】本実施形態の類似グループ特定部及び選択部の処理例を説明するための図であり、実測データと教師データの特徴量との差分の時系列なデータの一例を模式的に示す図である。
【図１４】本実施形態の類似グループ特定部及び選択部の処理例を説明するための図であり、実測データと教師データの特徴量との差分の時系列なデータの一例を模式的に示す図である。
【図１５】本実施形態の教師データ選択部の処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図１６】本実施形態の教師データ提供装置が提供する類似度情報の一例を模式的に示す図である。
【図１７】本実施形態の教師データ提供装置が提供する類似度情報の一例を模式的に示す図である。
【図１８】本実施形態の推定システムの適用例を説明するための機能ブロック図である。
【図１９】本実施形態の推定装置の機能ブロック図の一例である。
【図２０】本実施形態の推定システムの適用例を説明するための機能ブロック図である。
【図２１】本実施形態の推定システムの適用例を説明するための機能ブロック図である。
【図２２】本実施形態の推定装置の機能ブロック図の一例である。
【発明を実施するための形態】
【００３２】
まず、本実施形態の装置（教師データ提供装置、推定装置）のハードウエア構成の一例について説明する。本実施形態の装置が備える各部は、任意のコンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit）、メモリ、メモリにロードされるプログラム、そのプログラムを格納するハードディスク等の記憶ユニット（あらかじめ装置を出荷する段階から格納されているプログラムのほか、ＣＤ（Compact Disc）等の記憶媒体やインターネット上のサーバ等からダウンロードされたプログラムをも格納できる）、ネットワーク接続用インタフェイスを中心にハードウエアとソフトウエアの任意の組合せによって実現される。そして、その実現方法、装置にはいろいろな変形例があることは、当業者には理解されるところである。
【００３３】
図１は、本実施形態の装置（教師データ提供装置、推定装置）のハードウエア構成の一例を概念的に示す図である。図示するように、本実施形態の装置は、例えば、バス１０Ａで相互に接続されるＣＰＵ１Ａ、ＲＡＭ（Random Access Memory）２Ａ、ＲＯＭ（Read Only Memory）３Ａ、通信部８Ａ、補助記憶装置９Ａ等を有する。なお、本実施形態の装置は、さらに、表示制御部４Ａ、ディスプレイ５Ａ、操作受付部６Ａ、操作部７Ａ等を有してもよい。また、図示しないが、本実施形態の装置は、その他、マイク、スピーカ等の他の要素を備えてもよい。また、図示する要素の一部を有さなくてもよい。
【００３４】
ＣＰＵ１Ａは各要素とともに装置のコンピュータ全体を制御する。ＲＯＭ３Ａは、コンピュータを動作させるためのプログラムや各種アプリケーションプログラム、それらのプログラムが動作する際に使用する各種設定データなどを記憶する領域を含む。ＲＡＭ２Ａは、プログラムが動作するための作業領域など一時的にデータを記憶する領域を含む。補助記憶装置９Ａは、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）であり、大容量のデータを記憶可能である。
【００３５】
ディスプレイ５Ａは、例えば、表示装置（ＬＥＤ（Light Emitting Diode）表示器、液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ等）である。ディスプレイ５Ａは、タッチパッドと一体になったタッチパネルディスプレイであってもよい。表示制御部４Ａは、ＶＲＡＭ（Video RAM）に記憶されたデータを読み出し、読み出したデータに対して所定の処理を施した後、ディスプレイ５Ａに送って各種画面表示を行う。操作受付部６Ａは、操作部７Ａを介して各種操作を受付ける。操作部７Ａは、操作キー、操作ボタン、スイッチ、ジョグダイヤル、タッチパネルディスプレイ、キーボードなどを含む。通信部８Ａは、有線及び／または無線で、インターネット、ＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワークに接続し、他の電子機器と通信する。また、通信部８Ａは、有線及び／または無線で他の電子機器と直接つながり、通信を行うことができる。
【００３６】
以下、本実施の形態について説明する。なお、以下の実施形態の説明において利用する機能ブロック図は、ハードウエア単位の構成ではなく、機能単位のブロックを示している。これらの図においては、各装置は１つの機器により実現されるよう記載されているが、その実現手段はこれに限定されない。すなわち、物理的に分かれた構成であっても、論理的に分かれた構成であっても構わない。なお、同一の構成要素には同一の符号を付し、適宜説明を省略する。
【００３７】
＜第１の実施形態＞
まず、本実施形態の概要について説明する。本実施形態の推定システムは、監視対象の電気機器の稼動状態を推定する推定装置と、推定装置に教師データを提供する教師データ提供装置とを有する。
【００３８】
推定装置は、「監視対象の電気機器各々の識別情報と、各々が稼働時に測定データ（消費電流、消費電力など）に含まれる特徴量とを対応付けた教師データ」、及び、「所定位置（例：分電盤）に設置された測定センサで実際に測定された消費電流又は消費電力の測定データ（実測データ）」に基づき、監視対象の電気機器の稼動状態を推定する。監視対象の電気機器は、測定センサの設置位置よりも下流側で電力供給を受ける１つ又は複数の電気機器である。
【００３９】
推定装置は、上記推定処理を行うための教師データを教師データ提供装置から取得し、自装置に登録する。具体的には、推定装置は、測定センサで測定された実測データ、又は、当該実測データから抽出された特徴量を教師データ提供装置に送信し、教師データを要求する。そして、推定装置は、当該要求に応じて教師データ提供装置から送信されてきた教師データを取得し、自装置に登録する。以降、推定装置は、教師データ提供装置から取得し、自装置に登録した教師データを用いて、監視対象の電気機器の稼動状態を推定する。
【００４０】
教師データ提供装置は、「監視対象の電気機器各々の識別情報と、各々が稼働時に測定データ（消費電流、消費電力など）に含まれる特徴量とを対応付けた教師データ」を複数記憶している。すなわち、教師データ提供装置は、複数の電気機器に関する教師データを記憶している。
【００４１】
教師データ提供装置は、推定装置から教師データの要求を受信すると、受信した特徴量、又は、受信した実測データから抽出した特徴量と一致又は所定レベル以上類似する特徴量を含む教師データを選択する。そして、教師データ提供装置は、選択した教師データを推定装置に送信する。
【００４２】
以上説明した本実施形態によれば、推定装置は、測定センサで測定した実測データに基づき、適切な電気機器（監視対象の電気機器）の教師データを取得することができる。結果、教師データの準備に関するユーザ負担を軽減できる。
【００４３】
次に、図２の機能ブロック図を用いて、本実施形態の推定システムの適用例を説明する。
【００４４】
監視対象１は、複数の電気機器（不図示）を使用している電力需要家であって、これら電気機器の稼働状態を監視するサービスを受ける対象である。監視対象１は、例えば、１つの家庭、１つの企業、企業の中の１つの部署、１つの店舗、１つの工場等であるが、これらに限定されない。
【００４５】
複数の監視対象１各々は、ルーター３０、ユーザ端末４０、情報収集装置５０及び測定センサ６０を管理する。各監視対象１が管理する機器、教師データ提供装置１０、及び、推定装置２０は、互いに、インターネット等のネットワーク２を介して繋がり、情報の送受信が可能となっている。当該例の場合、教師データ提供装置１０、及び、推定装置２０は、サーバである。
【００４６】
測定センサ６０は、所定位置に設置され、消費電流又は消費電力の瞬間波形データ（交流周波数に応じた波形データ）を所定時間間隔で継続的に測定する。１つの監視対象１に対応して、１つの測定センサ６０が設置されてもよいし、複数の測定センサ６０が設置されてもよい。測定センサ６０は、例えば、分電盤に設置され、監視対象１全体の消費電流又は消費電力の瞬間波形データを測定してもよい。その他、測定センサ６０は、分電盤の分岐毎に設置され、分岐毎に消費電流又は消費電力の瞬間波形データを測定してもよい。その他、測定センサ６０は複数のコンセント各々に設置され、コンセント毎に消費電流又は消費電力の瞬間波形データを測定してもよい。なお、ここで例示した測定センサ６０の設置位置は一例であり、これに限定されない。
【００４７】
以下、測定センサ６０が測定した消費電流又は消費電力の瞬間波形データ（測定データ）を、「実測データ」又は「消費電流又は消費電力の実測データ」という。
【００４８】
情報収集装置５０は、測定センサ６０が測定した時系列な実測データを取得する。情報収集装置５０は、実測データの全部又は一部を、ルーター３０を介して推定装置２０に送信する。
【００４９】
図２の例の場合、推定装置２０はサーバである。推定装置２０は、複数の監視対象１各々から実測データを受信する。
【００５０】
推定装置２０は、受信した実測データ、又は、実測データから抽出した特徴量を教師データ提供装置１０に送信し、教師データを要求する。そして、教師データ提供装置１０から返信されてきた教師データを、監視対象１毎に管理する。
【００５１】
また、推定装置２０は、監視対象１毎に管理する教師データ、及び、各監視対象から受信する実測データに基づき、各監視対象１内の電気機器の稼動状態を推定する。そして、推定結果を、各監視対象１のユーザ端末４０や情報収集装置５０等に送信する。
【００５２】
ユーザは、ユーザ端末４０や情報収集装置５０を介して電気機器の稼動状態（推定結果）を確認する。
【００５３】
ここで、図３の機能ブロック図を用いて、本実施形態の推定システムの適用例の他の一例を説明する。
【００５４】
図３の例は、監視対象１毎に推定装置２０が設けられている点で、図２の例と異なる。図３の例の場合、推定装置２０は、ユーザ端末４０又は情報収集装置５０と物理的に一体となっていてもよいし、物理的に分かれていてもよい。当該例の推定装置２０は、自装置が属する監視対象１の教師データのみを管理し、自装置が属する監視対象１内の電気機器の稼動状態のみを推定する点で図２の例と異なるが、その他の構成は同様である。
【００５５】
次に、推定装置２０の構成について詳細に説明する。図４に、推定装置２０の機能ブロック図の一例を示す。図示するように、推定装置２０は、実測データ取得部２１と、推定装置出力部２２と、教師データ受信部２３と、教師データ記憶部２４と、推定部２５とを有する。
【００５６】
実測データ取得部２１、推定装置出力部２２、教師データ受信部２３及び教師データ記憶部２４の協働した動作により、電気機器の稼動状態を推定するための準備、すなわち教師データ記憶部２４への教師データの登録が行われる。そして、実測データ取得部２１、教師データ記憶部２４及び推定部２５の協働した動作により、電気機器の稼動状態を推定する処理が行われる。
【００５７】
実測データ取得部２１は、１つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する。実測データ取得部２１は、上述した測定センサ６０（図２及び図３参照）が測定した実測データを取得する。
【００５８】
推定装置出力部２２は、実測データ取得部２１が取得した実測データ、又は、当該実測データから抽出された所定の特徴量を教師データ提供装置１０に送信する（出力）。
【００５９】
実測データから抽出される特徴量は様々であり、例えば、消費電流の周波数強度・位相（高調波成分）、位相、消費電流の変化、平均値、ピーク値、実効値、波高率、波形率、電流変化の収束時間、通電時間、ピークの位置、電源電圧のピーク位置と消費電流のピーク位置との間の時間差、力率、瞬間波形そのものなどであってもよい。ここでの例示に限定されない。なお、実測データから１種類の特徴量が抽出されてもよいし、複数種類の特徴量が抽出されてもよい。
【００６０】
教師データ受信部２３は、教師データ提供装置１０から返信されてきた、「電気機器の識別情報と、電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データ（瞬間波形データ）に含まれる特徴量とを対応付けた教師データ」を受信する。
【００６１】
教師データ記憶部２４は、教師データ受信部２３が受信した教師データを蓄積する。教師データ記憶部２４に教師データを記憶することで、教師データの登録がなされる。図５に、教師データ記憶部２４が記憶する教師データの一例を模式的に示す。図示する例では、監視対象の電気機器ＩＤ（identification）と、各電気機器が稼働中に測定データに含まれる特徴量とを対応付けている。電気機器ＩＤは、型番、機種名、メーカ等の中の１つ又は２つ以上の組み合わせであってもよい。
【００６２】
なお、各電気機器の教師データは、複数存在してもよい。例えば、各電気機器の消費電力値帯（例：０Ｗ以上１０００Ｗ以下）を複数のグループに分け（例：１００Ｗ単位で１０等分）、グループ毎に、代表電力値（例：中間値）と、各消費電力値帯の時に測定データに含まれる特徴量とを対応付けた複数の教師データが考えられる。
【００６３】
推定部２５は、実測データ取得部２１が取得した実測データ、及び、教師データ記憶部２４に蓄積された教師データに基づき、複数の電気機器の稼動状態を推定する。推定部２５による推定手段は、従来技術に準じたあらゆる手段を採用できるが、以下一例を説明する。
【００６４】
まず、推定部２５は、複数の監視対象電気機器を任意に組み合わせ、それらの教師データに含まれる特徴量を足し合わせることで、複数の監視対象電気機器が稼働中に測定データに含まれる特徴量を含む教師データを作成する。
【００６５】
その後、推定部２５は、教師データ記憶部２４に蓄積されている教師データ及び上述したように足し合わせて作成した教師データを用いた機械学習により推定モデルを生成する。そして、推定部２５は、生成した推定モデルに、実測データから抽出された特徴量を入力することで、推定結果（監視対象の電気機器の稼働状態）を得ることができる。推定モデルは、例えば、重回帰分析、ニューラルネットワーク、隠れマルコフモデル等を用いたものとできる。
【００６６】
推定部２５による推定結果は、ユーザ端末４０や情報収集装置５０（図２及び図３参照）等に送信される。
【００６７】
次に、教師データ提供装置１０の構成について詳細に説明する。図６に、教師データ提供装置１０の機能ブロック図の一例を示す。図示するように、教師データ提供装置１０は、取得部１１と、教師データ選択部１２と、出力部１３とを有する。本実施形態の場合、教師データ提供装置１０はインターネットなどのネットワーク上に位置するサーバであり、推定装置２０からの教師データの要求に応じて、適切な教師データを返信する。
【００６８】
取得部１１は、１つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の測定データである実測データ、又は、実測データから抽出された所定の特徴量を取得する。本実施形態の取得部１１は、推定装置２０から実測データ又は特徴量を受信する。
【００６９】
教師データ選択部１２は、電気機器の識別情報と、電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる特徴量とを対応付けた教師データを複数蓄積したデータベース（以下、単に「データベース」という）の中から、実測データから抽出された特徴量と一致又は所定レベル以上類似する特徴量を含む教師データを選択する。
【００７０】
図７に、データベースに蓄積されている教師データの一例を模式的に示す。図示する例では、電気機器ＩＤ（identification）と、各電気機器が稼働中に測定データに含まれる特徴量とを対応付けている。なお、各電気機器の教師データは、複数存在してもよい。例えば、各電気機器の消費電力値帯（例：０Ｗ以上１０００Ｗ以下）を複数のグループに分け（例：１００Ｗ単位で１０等分）、グループ毎に、代表電力値（例：中間値）と、各消費電力値帯の時に測定データに含まれる特徴量とを対応付けた複数の教師データが考えられる。
【００７１】
データベースには、市場に流通している電気機器の多く、好ましくは大部分、さらに好ましくは全部を網羅する教師データが蓄積されているのが好ましい。
【００７２】
教師データ選択部１２は、取得部１１が取得した実測データから抽出された特徴量と、データベースに格納されている複数の教師データ各々の特徴量とを比較し、一致又は所定レベル以上類似する特徴量を含む教師データを選択する。例えば、所定の演算方法（設計的事項）で、実測データから抽出された特徴量と、データベースに格納されている複数の教師データ各々の特徴量との差分（例：差分の二乗平均平方根等）を算出し、差分が所定レベルより小さい特徴量を含む教師データを選択してもよい。
【００７３】
ところで、取得部１１が取得した実測データには、複数の電気機器の成分が含まれ得る。そこで、教師データ選択部１２は、データベースに格納されている複数の教師データの特徴量を任意に組み合わせ、足し合わせた特徴量と、取得部１１が取得した実測データから抽出された特徴量とをさらに比較してもよい。足し合わせた特徴量と、取得部１１が取得した実測データから抽出された特徴量とが一致又は所定レベル以上類似する場合、教師データ選択部１２は、足し合わせた複数の特徴量各々を含む複数の教師データを選択することができる。取得部１１が特徴量を取得した場合も同様に、複数の電気機器の成分が含まれ得る。この場合も、上述した処理により教師データを選択できる。
【００７４】
なお、取得部１１が実測データを取得する場合、教師データ選択部１２は、当該実測データから所定の特徴量を抽出するよう構成される。
【００７５】
出力部１３は、教師データ選択部１２が選択した教師データを出力する。本実施形態の出力部１３は、教師データ選択部１２が選択した教師データを推定装置２０に返信する。
【００７６】
次に、図８のフローチャートを用いて、本実施形態の教師データ提供装置１０の処理の流れの一例を説明する。
【００７７】
まず、取得部１１が、１つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の測定データである実測データ、又は、実測データから抽出された所定の特徴量を推定装置２０から受信する（Ｓ１０）。
【００７８】
その後、教師データ選択部１２が、電気機器の識別情報と、電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる特徴量とを対応付けた教師データを複数蓄積したデータベースの中から、Ｓ１０で受信された実測データから抽出された特徴量と一致又は所定レベル以上類似する特徴量を含む教師データを選択する（Ｓ１１）。
【００７９】
その後、出力部１３は、Ｓ１１で教師データ選択部１２が選択した教師データを推定装置２０に返信する（Ｓ１２）。
【００８０】
以上説明した本実施形態の教師データ提供装置１０は、推定装置２０から実測データ、又は、実測データから抽出された所定の特徴量とともに、教師データの要求を受信すると、その実測データから抽出された特徴量と一致又は類似する特徴量を含む教師データを返信する。
【００８１】
このような教師データ提供装置１０と協働することで、本実施形態の推定装置２０は、測定センサ６０から取得した実測データに基づき、監視対象の電気機器の教師データを取得することができる。本実施形態の場合、従来技術のように、監視対象の電気機器の識別情報（例：型番等）等をユーザに入力してもらう必要がない。結果、教師データの登録に関するユーザ負担を軽減できる。
【００８２】
＜第２の実施形態＞
本実施形態は、教師データ提供装置１０の教師データ選択部１２の構成が、第１の実施形態と異なる。教師データ提供装置１０のその他の構成、及び、推定装置２０の構成は、第１の実施形態と同様である。
【００８３】
本実施形態の教師データ提供装置１０の機能ブロック図の一例は、第１の実施形態と同様に、図６で示される。
【００８４】
取得部１１は、時系列な実測データ、又は、時系列な実測データから抽出された時系列な特徴量のデータを取得する。時系列なデータの時間間隔は設計的事項である。
【００８５】
図９に、本実施形態の教師データ選択部１２の機能ブロック図の一例を示す。図示するように、教師データ選択部１２は、類似グループ特定部１４と選択部１５とを有する。
【００８６】
類似グループ特定部１４は、所定時間分（設計的事項。例：１時間分、１日分、１週間分。）の時系列な実測データから抽出された所定時間分（設計的事項。例：１時間分、１日分、１週間分。）の時系列な特徴量のデータを処理対象データとする。そして、類似グループ特定部１４は、処理対象データの中から、データベースに記憶されている教師データの中の１つである第１の教師データに含まれる特徴量と一致又は所定レベル以上類似する時間帯を第１の時間帯として特定する。なお、取得部１１が時系列な実測データを取得する場合、類似グループ特定部１４は、当該実測データから時系列な特徴量のデータを抽出するよう構成される。
【００８７】
そして、選択部１５は、第１の教師データを、出力部１３により出力される教師データとして選択する。
【００８８】
また、類似グループ特定部１４は、第１の時間帯を特定した後、第１の時間帯を除く処理対象データの中から、第１の教師データと異なる第２の教師データに含まれる特徴量と一致又は所定レベル以上類似する時間帯、又は、第１の教師データに含まれる特徴量と第２の教師データに含まれる特徴量とを足し合わせた特徴量と一致又は所定レベル以上類似する時間帯を第２の時間帯として特定する。
【００８９】
そして、選択部１５は、第２の教師データを、出力部１３により出力される教師データとして選択する。
【００９０】
また、類似グループ特定部１４は、第Ｎの時間帯を特定した後、第１乃至第Ｎの時間帯を除く処理対象データの中から、第１乃至第Ｎの教師データと異なる第（Ｎ＋１）の教師データに含まれる特徴量と一致又は所定レベル以上類似する時間帯、又は、第１乃至第Ｎの教師データに含まれる特徴量を任意に組み合わせて足し合わせた特徴量と第（Ｎ＋１）の教師データに含まれ特徴量とを足し合わせた特徴量と一致又は所定レベル以上類似する時間帯を第（Ｎ＋１）の時間帯として特定する。
【００９１】
そして、選択部１５は、第（Ｎ＋１）の教師データを、出力部１３により出力される教師データとして選択する。
【００９２】
ここで、類似グループ特定部１４及び選択部１５の上述した処理の具体例を、図１０乃至図１２を用いて説明するが、実現手段はこれに限定されない。
【００９３】
例えば、類似グループ特定部１４は、図１０に示す２０１５年７月１０日７時００分から２０１５年７月１０日９時００分までの２時間分の実測データを、処理対象データにしたとする。開始点（２０１５年７月１０日７時００分）からタイミングＡまでの監視対象の電気機器群の稼動状態は一定であり、この間の実測データ（瞬間波形データ）が図に示されている。同様に、タイミングＡからタイミングＢまで、タイミングＢからタイミングＣまで、及び、タイミングＣから終了点（２０１５年７月１０日９時００分）まで各々の間の監視対象の電気機器群の稼働状態は一定であり、各々の間の実測データ（瞬間波形データ）が図に示されている。
【００９４】
図１１に、データベースに蓄積されている複数の教師データを示す。図示する例では、電気機器の型番（電気機器ＩＤ）と、各電気機器が稼働中に測定データに含まれる瞬間波形データ（特徴量）が登録されている。
【００９５】
類似グループ特定部１４は、例えば、データベースに蓄積されている教師データの中の１つを抽出し、抽出した教師データの特徴量と、処理対象データの各点の特徴量との差分（例：差分の二乗平均平方根等。以下同様。）を算出する。結果、図１２に示すような時系列なデータが得られる。図１２は、図１０に示す実測データ（処理対象データ）と、図１１に示す電気機器ＩＤ「Ｘ３２−１８１９ＢＢ」の特徴量との差分の時系列なデータである。
【００９６】
得られた差分の時系列なデータの中に、差分値が所定値より小さい時間帯が存在する場合、類似グループ特定部１４は、その時間帯を第１の時間帯として特定する。そして、選択部１５は、抽出されている教師データを第１の教師データとして選択する。図１２の例の場合、開始点（２０１５年７月１０日７時００分）からタイミングＡまで、及び、タイミングＣから終了点（２０１５年７月１０日９時００分）までの差分が、所定値Ｒより小さい。このため、類似グループ特定部１４は、当該時間帯を第１の時間帯として特定する。そして、選択部１５は、抽出されている電気機器ＩＤ「Ｘ３２−１８１９ＢＢ」の教師データを第１の教師データとして選択する。
【００９７】
一方、差分値が所定値Ｒより小さい時間帯が存在しない場合、類似グループ特定部１４は、データベースから他の教師データを新たに抽出し、同様の処理を繰り返す。
【００９８】
第１の時間帯を特定後、類似グループ特定部１４は、データベースから他の教師データを新たに抽出する。そして、抽出した教師データの特徴量と、第１の時間帯を除く処理対象データの各点の特徴量との差分を算出する。また、抽出した教師データの特徴量と、第１の教師データの特徴量を足し合わせた特徴量と、第１の時間帯を除く処理対象データの各点の特徴量との差分を算出する。
【００９９】
結果、図１３及び図１４に示すような時系列なデータが得られる。図１３は、図１０に示す実測データ（処理対象データ）と、図１１に示す電気機器ＩＤ「ＡＢ−３８１９」の特徴量との差分の時系列なデータである。図１４は、「図１０に示す実測データ（処理対象データ）」と、「図１１に示す電気機器ＩＤ「ＡＢ−３８１９」の特徴量と電気機器ＩＤ「Ｘ３２−１８１９ＢＢ」の特徴量（第１の教師データの特徴量）とを足し合わせた特徴量」との差分の時系列なデータである。なお、第１の時間帯にはバツ印を付し、処理対象でないことが明示されている。
【０１００】
そして、得られた差分の時系列なデータの中に、差分値が所定値Ｒより小さい時間帯が存在する場合、類似グループ特定部１４は、その時間帯を第２の時間帯として特定する。そして、選択部１５は、抽出されている教師データを第２の教師データとして選択する。
【０１０１】
図１３の例の場合、差分が所定値Ｒよりも小さい時間帯が存在しない。しかし、図１４の例の場合、タイミングＡからタイミングＢまでの差分が所定値Ｒより小さくなっている。このため、類似グループ特定部１４は、タイミングＡからタイミングＢまでを第２の時間帯として特定する。そして、選択部１５は、電気機器ＩＤ「ＡＢ−３８１９」の教師データを第２の教師データとして選択する。
【０１０２】
以降、所定のタイミングまで同様の処理を繰り返す。例えば、「処理対象データの中に特定されていない時間帯が存在しなくなる」、又は、「返信対象として選択されていない教師データのいずれも上記差分が所定値Ｒより小さくならない（すなわち、返信する教師データとしてふさわしくない）」を満たすまで、同様の処理を繰り返す。
【０１０３】
次に、図１５のフローチャートを用いて、教師データ選択部１２の処理の流れの一例を説明する。
【０１０４】
まず、類似グループ特定部１４は、所定時間分の時系列な特徴量のデータを処理対象データとして特定する（Ｓ２０）。
【０１０５】
その後、類似グループ特定部１４は、処理対象データの中から、第１の教師データに含まれる特徴量と一致又は所定レベル以上類似する時間帯を第１の時間帯として特定する（Ｓ２１）。
【０１０６】
すると、選択部１５は、第１の教師データを、出力部１３により出力される教師データとして選択する（Ｓ２２）。
【０１０７】
その後、類似グループ特定部１４は、所定の停止条件を満たすか判断する（Ｓ２３）。所定の停止条件は、例えば上述の通り、『「処理対象データの中に特定されていない時間帯が存在しなくなる」、又は、「返信対象として選択されていない教師データのいずれも上記差分が所定値Ｒより小さくならない」を満たす』であってもよい。所定の停止条件を満たす場合（Ｓ２３のＹｅｓ）、処理を終了する。
【０１０８】
所定の停止条件を満たさない場合（Ｓ２３のＮｏ）、類似グループ特定部１４は、「Ｓ２２で選択されていない第Ｎの教師データの特徴量」、又は、「今までにＳ２２で選択された教師データの特徴量を任意に組み合わせ、足し合わせた特徴量と、第Ｎの教師データの特徴量とを足し合わせた特徴量」と一致又は所定レベル以上類似する時間帯を第Ｎの時間帯として特定する（Ｓ２４）。
【０１０９】
すると、選択部１５は、第Ｎの教師データを、出力部１３により出力される教師データとして選択する（Ｓ２５）。その後、Ｓ２３に戻り、同様の処理を繰り返す。
【０１１０】
以上説明した本実施形態によれば、第１の実施形態と同様な作用効果を実現できる。
【０１１１】
また、本実施形態では、所定時間分の実測データを一度に処理し、その間に稼働していた複数の電気機器の教師データを選択することができる。このため、効率的に教師データを登録することができる。
【０１１２】
＜第３の実施形態＞
本実施形態の教師データ提供装置１０の出力部１３は、教師データ選択部１２により選択された教師データの特徴量と、取得部１１が受信した実測データから抽出された特徴量との類似度をさらに出力（例：推定装置２０に返信）する。
【０１１３】
出力部１３は、さらに、教師データ選択部１２により選択された教師データと異なる教師データの特徴量と、取得部１１が受信した実測データから抽出された特徴量との類似度を出力（例：推定装置２０に返信）してもよい。
【０１１４】
教師データ提供装置１０のその他の構成は、第１及び第２の実施形態と同様である。
【０１１５】
推定装置２０は、教師データ提供装置１０から類似度を受信し、ユーザに向けて提示する点で、第１及び第２の実施形態と異なる。推定装置２０のその他の構成は、第１及び第２の実施形態と同様である。類似度をユーザに向けて提示する手法は特段限定されず、ディスプレイ、プリンター、メーラー等のあらゆる出力装置を介して実現できる。
【０１１６】
類似度は、例えば、第１及び第２の実施形態で説明した差分であってもよいし、その他、当該差分に基づき算出されたその他の値であってもよい。
【０１１７】
図１６に、ユーザに向けて提示される類似度の一例を示す。図の例の場合、教師データ選択部１２により選択された教師データの特徴量、及び、その他の教師データの特徴量の類似度が示されている。教師データ１が、教師データ選択部１２により選択された教師データであり、教師データ２乃至５が、その他の教師データである。
【０１１８】
なお、図１７に示すように、類似度とともに、各教師データの信頼性が表示されてもよい。さらに、信頼性を判定するための閾値が表示されてもよい。信頼性は、類似度に基づき判定される。図１７の例の場合、閾値１以下は信頼性「低」であり、閾値１より大閾値２以下が信頼性「中」であり、閾値２より大は信頼性「高」である。
【０１１９】
以上説明した本実施形態によれば、ユーザは、類似度を確認することで、教師データ提供装置１０により自動的に選択された教師データの信頼性、換言すれば、教師データ提供装置１０による教師データの選択処理の信頼性を把握することができる。
【０１２０】
類似度が低く、信頼性が低い場合には、ユーザは、その教師データを破棄し、対象となる電気機器の教師データを取得し直す等のメンテナンスを行うことができる。例えば、ユーザは、特許第４４３３８９０号に開示されている手段を用いて、上記電気機器の教師データを手動で登録してもよい。
【０１２１】
図１６及び図１７に示すように、教師データ選択部１２により選択された教師データの特徴量の類似度のみならず、その他の教師データの特徴量の類似度も併せて表示することで、ユーザは、他の結果と比較しながら、教師データ提供装置１０により自動的に選択された教師データの信頼性を把握することができる。
【０１２２】
また、図１７に示すように、所定の基準で判断した信頼性そのものや、信頼性を判定するための閾値を併せて表示することで、ユーザは、容易に、教師データ提供装置１０により自動的に選択された教師データの信頼性を把握することができる。
【０１２３】
以上説明した本実施形態によれば、第１及び第２の実施形態で示した構成により、自動的に、監視対象の電気機器の教師データを登録（推定装置２０に登録）することができる。そして、本実施形態で示したように、自動的に選択した教師データの信頼性を判定するための情報をユーザに向けて提供することができる。
【０１２４】
本実施形態の場合、ユーザは、まず、第１及び第２の実施形態で示した構成を用いて、自動的に、監視対象の電気機器の教師データを登録（推定装置２０に登録）し、その後、各教師データの信頼性を確認しながら、必要に応じて一部の教師データを登録し直すという手順で、教師データの登録を行うことができる。このように、本実施形態によれば、すべての監視対象の電気機器各々の識別情報の入力を要求される従来技術に比べて、ユーザ負担を大きく軽減することができる。
【０１２５】
＜第４の実施形態＞
【０１２６】
本実施形態は、推定装置２０が教師データ提供装置１０として機能する点で、第１乃至第３の実施形態と異なる。なお、教師データ提供装置１０及び推定装置２０の構成は、第１乃至第３の実施形態と同様である。
【０１２７】
図１８の機能ブロック図を用いて、本実施形態の推定システムを説明する。図示するように、推定装置２０が教師データ提供装置１０の機能を備える。
【０１２８】
本実施形態では、１つの監視対象１に対応して複数の測定センサ６０が存在する。本実施形態は、例えば、１つの企業、企業の中の１つの部署、１つの店舗、１つの工場等、使用する電気機器の数が多い監視対象１（電力需要家）に適している。
【０１２９】
推定装置２０、ユーザ端末４０、情報収集装置５０、及び、複数の測定センサ６０は、図示するように繋がり、情報の送受信を行う。なお、装置間の接続方法は設計的事項である。
【０１３０】
複数の測定センサ６０は、例えば、分電盤の分岐毎に設置される。推定装置２０は、測定センサ６０毎に教師データを登録し、当該教師データと各測定センサ６０から取得した測定データとに基づき、測定センサ６０毎に複数の電気機器の稼動状態を推定する。
【０１３１】
このような本実施形態の場合、１つの監視対象１が使用する多数の電気機器を測定センサ６０毎にグループ化し、グループ毎に電気機器の稼動状態を推定することができる。
【０１３２】
次に、本実施形態の推定装置２０が、測定センサ６０毎に教師データを登録する処理について説明する。例えば、推定装置２０は、第１の測定センサ６０に対応付けて登録する教師データを、他の測定センサ６０に対応付けて登録されている教師データの中から取得することができる。
【０１３３】
すなわち、推定装置２０は、第１の測定センサ６０で測定された実測データから抽出された特徴量（処理対象特徴量）を取得すると、他の測定センサ６０に対応付けて登録されている教師データを検索し、処理対象特徴量と一致又は所定レベル以上類似する特徴量を含む教師データを特定する。そして、推定装置２０は、特定した教師データを、第１の測定センサ６０に対応付けて登録する。
【０１３４】
図１９に、本実施形態の推定装置２０の機能ブロック図の一例を示す。各部は概略以下のように機能する。
【０１３５】
実測データ取得部２１は、複数の測定センサ６０各々から、１つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する。教師データ記憶部２４は、電気機器の識別情報と、電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる特徴量とを対応付けた教師データを、測定センサ６０毎に蓄積する。推定部２５は、測定センサ６０毎に、実測データ取得部２１が取得した実測データ、及び、教師データ記憶部２４に蓄積された教師データに基づき、複数の電気機器の稼動状態を推定する。
【０１３６】
取得部１１は、第１の測定センサ６０で測定された実測データ、又は、当該実測データから抽出された所定の特徴量を実測データ取得部２１から取得する。教師データ選択部１２は、教師データ記憶部２４において第１の測定センサ６０と異なる測定センサ６０に対応して蓄積されている教師データの中から、取得部１１が取得した実測データから抽出された特徴量と一致又は所定レベル以上類似する特徴量を含む教師データを選択する。出力部１３は、教師データ選択部１２が選択した教師データを教師データ記憶部２４に向けて出力し、第１の測定センサ６０に対応付けて記憶させる。
【０１３７】
以上説明した本実施形態によれば、第１乃至第３の実施形態と同様の作用効果を実現できる。
【０１３８】
また、「推定装置２０が、測定センサ６０毎に教師データを登録し、当該教師データと各測定センサ６０から取得した測定データとに基づき測定センサ６０毎に複数の電気機器の稼動状態を推定する」という利用態様の場合、ある測定センサ６０に対応付けて登録されている教師データの中から、他の測定センサ６０に対応付けて登録する教師データとして適切なものを抽出し、当該他の測定センサ６０に対応付けて登録することができる。すなわち、推定装置２０を教師データ提供サーバとして機能させることができる。
【０１３９】
ところで、ある監視対象内（例：１つの企業内）では、型番等が一致する電気機器（例：エアコン、電話、コピー機等）を複数の部屋や部署で使用することが多い。このため、複数の測定センサ６０各々に対応付けて登録すべき教師データの中には、互いに共通するものが含まれやすい。このため、ある測定センサ６０に対応付けて登録している教師データを、他の測定センサ６０に対応付けて管理している教師データの中から取得することで、効率的に教師データを収集し、登録することができる。
【０１４０】
また、本実施形態の場合、教師データ提供装置１０として機能するサーバを設ける必要がない。このため、サーバの設置負担や、管理負担を軽減できる。
【０１４１】
＜第５の実施形態＞
本実施形態は、推定装置２０が教師データ提供装置１０として機能する点で、第１乃至第３の実施形態と異なる。なお、教師データ提供装置１０及び推定装置２０の構成は、第１乃至第３の実施形態と同様である。
【０１４２】
図２０の機能ブロック図を用いて、本実施形態の推定システムを説明する。図示するように推定装置２０が教師データ提供装置１０の機能を備える。
【０１４３】
推定装置２０、ユーザ端末４０、情報収集装置５０、及び、測定センサ６０は、図示するように繋がり、情報の送受信を行う。なお、装置間の接続方法は設計的事項である。
【０１４４】
次に、本実施形態の推定装置２０が、教師データを登録する処理について説明する。本実施形態の推定装置２０は、他の推定装置２０´から教師データを取得し、自装置に登録することができる。
【０１４５】
すなわち、推定装置２０は、測定センサ６０で測定された実測データから抽出された特徴量（処理対象特徴量）を取得すると、他の推定装置２０´に送信する。処理対象特徴量を受信した他の推定装置２０´は、自装置に登録されている教師データを検索し、処理対象特徴量と一致又は所定レベル以上類似する特徴量を含む教師データを特定する。そして、他の推定装置２０´は、特定した教師データを、推定装置２０に返信する。推定装置２０は、受信した教師データを自装置に登録する。この例の場合、他の推定装置２０´が教師データ提供サーバとして機能している。
【０１４６】
図２１に本実施形態の変形例の機能ブロック図を示す。図２０と比べると、ネットワーク上に教師データ提供装置１０として機能するサーバがある点で異なる。すなわち、当該変形例の場合、推定装置２０は、自装置に登録する教師データを、サーバ及び他の推定装置２０のいずれかから取得することができる。
【０１４７】
図２２に、本実施形態の推定装置２０の機能ブロック図の一例を示す。各部は概略以下のように機能する。
【０１４８】
実測データ取得部２１は、１つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する。教師データ記憶部２４は、電気機器の識別情報と、電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる特徴量とを対応付けた教師データを蓄積する。推定部２５は、実測データ、及び、教師データ記憶部２４に蓄積された教師データに基づき、複数の電気機器の稼動状態を推定する。
【０１４９】
取得部１１は、他の推定装置２０から、実測データ、又は、当該実測データから抽出された所定の特徴量を取得する。教師データ選択部１２は、教師データ記憶部２４の中から、取得部１１が取得した実測データから抽出された特徴量と一致又は所定レベル以上類似する特徴量を含む教師データを選択する。出力部１３は、教師データ選択部１２が選択した教師データを他の推定装置２０に向けて出力する。
【０１５０】
以上説明した本実施形態によれば、第１乃至第３の実施形態と同様の作用効果を実現できる。
【０１５１】
また、図２０の例の場合、教師データ提供装置１０として機能するサーバを設ける必要がない。このため、サーバの設置負担や、管理負担を軽減できる。
【０１５２】
また、図２１の例の場合、サーバ及び推定装置２０が教師データ提供装置１０として機能する。このため、サーバの処理負担を軽減できる。
【０１５３】
以下、参考形態の例を付記する。
１．  １つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の測定データである実測データ、又は、前記実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得手段と、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる前記特徴量とを対応付けた教師データを複数蓄積したデータベースの中から、前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択手段と、
前記教師データ選択手段が選択した前記教師データを出力する出力手段と、
を有する教師データ提供装置。
２．  １に記載の教師データ提供装置において、
前記取得手段は、時系列な前記実測データ、又は、時系列な前記実測データから抽出された時系列な前記特徴量のデータを取得し、
前記教師データ選択手段は、
所定時間分の時系列な前記実測データから抽出された所定時間分の時系列な前記特徴量のデータを処理対象データとし、第１の前記教師データに含まれる前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する時間帯を第１の時間帯として特定する類似グループ特定手段と、
前記第１の教師データを、前記出力手段により出力される前記教師データとして選択する選択手段と、
を有する教師データ提供装置。
３．  ２に記載の教師データ提供装置において、
前記類似グループ特定手段は、前記第１の時間帯を特定した後、前記第１の時間帯を除く前記処理対象データの中から、前記第１の教師データと異なる第２の前記教師データに含まれる前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する時間帯、又は、前記第１の教師データに含まれる前記特徴量と前記第２の教師データに含まれる前記特徴量とを足し合わせた前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する時間帯を第２の時間帯として特定し、
前記選択手段は、前記第２の教師データを、前記出力手段により出力される前記教師データとして選択する教師データ提供装置。
４．  ３に記載の教師データ提供装置において、
前記類似グループ特定手段は、第Ｎの時間帯を特定した後、前記第１乃至第Ｎの時間帯を除く前記処理対象データの中から、前記第１乃至第Ｎの教師データと異なる第（Ｎ＋１）の前記教師データに含まれる前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する時間帯、又は、前記第１乃至第Ｎの教師データに含まれる前記特徴量を任意に組み合わせて足し合わせた前記特徴量と前記第（Ｎ＋１）の教師データに含まれる前記特徴量とを足し合わせた前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する時間帯を第（Ｎ＋１）の時間帯として特定し、
前記選択手段は、前記第（Ｎ＋１）の教師データを、前記出力手段により出力される前記教師データとして選択する教師データ提供装置。
５．  １から４のいずれかに記載の教師データ提供装置において、
前記出力手段は、前記教師データ選択手段が選択した前記教師データに含まれる前記特徴量と、前記実測データから抽出された前記特徴量との類似度をさらに出力する教師データ提供装置。
６．  ５に記載の教師データ提供装置において、
前記出力手段は、前記教師データ選択手段が選択した前記教師データと異なる前記教師データに含まれる前記特徴量と、前記実測データから抽出された前記特徴量との類似度をさらに出力する教師データ提供装置。
７．  １つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得手段と、
前記実測データ、又は、前記実測データから抽出された所定の特徴量を出力する推定装置出力手段と、
前記推定装置出力手段による出力に応じて返信されてきた、電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる前記特徴量とを対応付けた教師データを受信する教師データ受信手段と、
前記教師データ受信手段が受信した前記教師データを蓄積する教師データ記憶手段と、
前記実測データ、及び、前記教師データ記憶手段に蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定手段と、
を有する推定装置。
８．  １から６のいずれかに記載の教師データ提供装置と、７に記載の推定装置と、を有する推定システム。
９．  複数の測定センサから、１つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得手段と、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる特徴量とを対応付けた教師データを、前記測定センサ毎に蓄積する教師データ記憶手段と、
前記測定センサ毎に、前記実測データ、及び、前記教師データ記憶手段に蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定手段と、
第１の前記測定センサで測定された前記実測データ、又は、当該実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得手段と、
前記教師データ記憶手段において前記第１の測定センサと異なる前記測定センサに対応して蓄積されている前記教師データの中から、前記取得手段が取得した前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択手段と、
前記教師データ選択手段が選択した前記教師データを前記教師データ記憶手段に向けて出力し、前記第１の測定センサに対応付けて記憶させる出力手段と、
を有する推定装置。
１０．  １つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得手段と、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる特徴量とを対応付けた教師データを蓄積する教師データ記憶手段と、
前記実測データ、及び、前記教師データ記憶手段に蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定手段と、
他の推定装置から、前記実測データ、又は、当該実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得手段と、
前記教師データ記憶手段の中から、前記取得手段が取得した前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択手段と、
前記教師データ選択手段が選択した前記教師データを前記他の推定装置に向けて出力する出力手段と、
をさらに有する推定装置。
１１．  コンピュータを、
１つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の測定データである実測データ、又は、前記実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得手段、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる前記特徴量とを対応付けた教師データを複数蓄積したデータベースの中から、前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択手段、
前記教師データ選択手段が選択した前記教師データを出力する出力手段、
として機能させるプログラム。
１１−２．  １１に記載のプログラムにおいて、
前記取得手段は、時系列な前記実測データ、又は、時系列な前記実測データから抽出された時系列な前記特徴量のデータを取得し、
前記教師データ選択手段は、
所定時間分の時系列な前記実測データから抽出された所定時間分の時系列な前記特徴量のデータを処理対象データとし、第１の前記教師データに含まれる前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する時間帯を第１の時間帯として特定する類似グループ特定手段、及び、
前記第１の教師データを、前記出力手段により出力される前記教師データとして選択する選択手段、として機能するプログラム。
１１−３．  １１−２に記載のプログラムにおいて、
前記類似グループ特定手段は、前記第１の時間帯を特定した後、前記第１の時間帯を除く前記処理対象データの中から、前記第１の教師データと異なる第２の前記教師データに含まれる前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する時間帯、又は、前記第１の教師データに含まれる前記特徴量と前記第２の教師データに含まれる前記特徴量とを足し合わせた前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する時間帯を第２の時間帯として特定し、
前記選択手段は、前記第２の教師データを、前記出力手段により出力される前記教師データとして選択するプログラム。
１１−４．  １１−３に記載のプログラムにおいて、
前記類似グループ特定手段は、第Ｎの時間帯を特定した後、前記第１乃至第Ｎの時間帯を除く前記処理対象データの中から、前記第１乃至第Ｎの教師データと異なる第（Ｎ＋１）の前記教師データに含まれる前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する時間帯、又は、前記第１乃至第Ｎの教師データに含まれる前記特徴量を任意に組み合わせて足し合わせた前記特徴量と前記第（Ｎ＋１）の教師データに含まれる前記特徴量とを足し合わせた前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する時間帯を第（Ｎ＋１）の時間帯として特定し、
前記選択手段は、前記第（Ｎ＋１）の教師データを、前記出力手段により出力される前記教師データとして選択するプログラム。
１１−５．  １１から１１−４のいずれかに記載のプログラムにおいて、
前記出力手段は、前記教師データ選択手段が選択した前記教師データに含まれる前記特徴量と、前記実測データから抽出された前記特徴量との類似度をさらに出力するプログラム。
１１−６．  １１−５に記載のプログラムにおいて、
前記出力手段は、前記教師データ選択手段が選択した前記教師データと異なる前記教師データに含まれる前記特徴量と、前記実測データから抽出された前記特徴量との類似度をさらに出力するプログラム。
１２．  コンピュータが、
１つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の測定データである実測データ、又は、前記実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得工程と、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる前記特徴量とを対応付けた教師データを複数蓄積したデータベースの中から、前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択工程と、
前記教師データ選択工程で選択した前記教師データを出力する出力工程と、
を実行する教師データ提供方法。
１２−２．  １２に記載の教師データ提供方法において、
前記取得工程では、時系列な前記実測データ、又は、時系列な前記実測データから抽出された時系列な前記特徴量のデータを取得し、
前記教師データ選択工程は、
所定時間分の時系列な前記実測データから抽出された所定時間分の時系列な前記特徴量のデータを処理対象データとし、第１の前記教師データに含まれる前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する時間帯を第１の時間帯として特定する類似グループ特定工程と、
前記第１の教師データを、前記出力工程で出力される前記教師データとして選択する選択工程と、
を有する教師データ提供方法。
１２−３．  １２−２に記載の教師データ提供方法において、
前記類似グループ特定工程では、前記第１の時間帯を特定した後、前記第１の時間帯を除く前記処理対象データの中から、前記第１の教師データと異なる第２の前記教師データに含まれる前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する時間帯、又は、前記第１の教師データに含まれる前記特徴量と前記第２の教師データに含まれる前記特徴量とを足し合わせた前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する時間帯を第２の時間帯として特定し、
前記選択工程では、前記第２の教師データを、前記出力工程で出力される前記教師データとして選択する教師データ提供方法。
１２−４．  １２−３に記載の教師データ提供方法において、
前記類似グループ特定工程では、第Ｎの時間帯を特定した後、前記第１乃至第Ｎの時間帯を除く前記処理対象データの中から、前記第１乃至第Ｎの教師データと異なる第（Ｎ＋１）の前記教師データに含まれる前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する時間帯、又は、前記第１乃至第Ｎの教師データに含まれる前記特徴量を任意に組み合わせて足し合わせた前記特徴量と前記第（Ｎ＋１）の教師データに含まれる前記特徴量とを足し合わせた前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する時間帯を第（Ｎ＋１）の時間帯として特定し、
前記選択工程では、前記第（Ｎ＋１）の教師データを、前記出力工程で出力される前記教師データとして選択する教師データ提供方法。
１２−５．  １２から１２−４のいずれかに記載の教師データ提供方法において、
前記出力工程では、前記教師データ選択工程で選択された前記教師データに含まれる前記特徴量と、前記実測データから抽出された前記特徴量との類似度をさらに出力する教師データ提供方法。
１２−６．  １２−５に記載の教師データ提供方法において、
前記出力工程では、前記教師データ選択工程で選択された前記教師データと異なる前記教師データに含まれる前記特徴量と、前記実測データから抽出された前記特徴量との類似度をさらに出力する教師データ提供方法。
１３．  コンピュータを、
１つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得手段、
前記実測データ、又は、前記実測データから抽出された所定の特徴量を出力する推定装置出力手段、
前記推定装置出力手段による出力に応じて返信されてきた、電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる前記特徴量とを対応付けた教師データを受信する教師データ受信手段、
前記教師データ受信手段が受信した前記教師データを蓄積する教師データ記憶手段と、
前記実測データ、及び、前記教師データ記憶手段に蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定手段、
として機能させるプログラム。
１４．  コンピュータが、
１つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得工程と、
前記実測データ、又は、前記実測データから抽出された所定の特徴量を出力する推定装置出力工程と、
前記推定装置出力工程による出力に応じて返信されてきた、電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる前記特徴量とを対応付けた教師データを受信する教師データ受信工程と、
前記教師データ受信工程で受信した前記教師データを蓄積する教師データ記憶工程と、
前記実測データ、及び、前記教師データ記憶工程で蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定工程と、
を実行する推定方法。
１５．  コンピュータを、
複数の測定センサから、１つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得手段、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる特徴量とを対応付けた教師データを、前記測定センサ毎に蓄積する教師データ記憶手段、
前記測定センサ毎に、前記実測データ、及び、前記教師データ記憶手段に蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定手段、
第１の前記測定センサで測定された前記実測データ、又は、当該実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得手段、
前記教師データ記憶手段において前記第１の測定センサと異なる前記測定センサに対応して蓄積されている前記教師データの中から、前記取得手段が取得した前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択手段、
前記教師データ選択手段が選択した前記教師データを前記教師データ記憶手段に向けて出力し、前記第１の測定センサに対応付けて記憶させる出力手段、
として機能させるプログラム。
１６．  コンピュータが、
複数の測定センサから、１つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得工程と、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる特徴量とを対応付けた教師データを、前記測定センサ毎に記憶手段に蓄積する教師データ記憶工程と、
前記測定センサ毎に、前記実測データ、及び、前記記憶手段に蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定工程と、
第１の前記測定センサで測定された前記実測データ、又は、当該実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得工程と、
前記記憶手段において前記第１の測定センサと異なる前記測定センサに対応して蓄積されている前記教師データの中から、前記取得工程で取得した前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択工程と、
前記教師データ選択工程で選択した前記教師データを前記記憶手段に向けて出力し、前記第１の測定センサに対応付けて記憶させる出力工程と、
を実行する推定方法。
１７．  コンピュータを、
１つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得手段、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる特徴量とを対応付けた教師データを蓄積する教師データ記憶手段、
前記実測データ、及び、前記教師データ記憶手段に蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定手段、
他の推定装置から、前記実測データ、又は、当該実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得手段、
前記教師データ記憶手段の中から、前記取得手段が取得した前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択手段、
前記教師データ選択手段が選択した前記教師データを前記他の推定装置に向けて出力する出力手段、
として機能させるプログラム。
１８．  コンピュータが、
１つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得工程と、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる特徴量とを対応付けた教師データを記憶手段に蓄積する教師データ記憶工程と、
前記実測データ、及び、前記記憶手段に蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定工程と、
他の推定装置から、前記実測データ、又は、当該実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得工程と、
前記記憶手段に蓄積された前記教師データの中から、前記取得工程で取得した前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択工程と、
前記教師データ選択工程で選択した前記教師データを前記他の推定装置に向けて出力する出力工程と、
を実行する推定方法。
【０１５４】
この出願は、２０１５年９月１７日に出願された日本出願特願２０１５−１８３７０６号を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【国際調査報告】
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