(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
（補正後）  電力需要家が使用している複数の電気機器の個別の消費電力を推定する方法において、複数の電気機器のさまざまな使用状況の組合せから得られる総負荷電流及び電圧から当該総負荷電流の基本波並びに高調波の電流及び電圧に対するそれらの位相差データとそのときの使用している複数の電気機器の消費電力のデータとの関係から個々の電気機器の消費電力を推定するモデルを予め作成し、前記電力需要家の給電線引込口付近で測定した総負荷電流及び電圧から求められた当該総負荷電流の基本波並びに高調波の電流及び電圧に対するそれらの位相差データから動作状態にある個別の電気機器毎の消費電力を前記電気機器毎の消費電力を推定するモデルを用いて求めることを特徴とする電気機器の消費電力推定方法。
【請求項２】
（補正後）  電力需要家が使用している複数の電気機器の個別の消費電力を推定する電気機器の消費電力推定システムにおいて、前記電力需要家の給電線引込口付近に設置した測定センサーと、前記測定センサーで検出した総負荷電流及び電圧から当該総負荷電流の基本波並びに高調波の電流及び電圧に対するそれらの位相差に関するデータを取り出すデータ抽出手段と、複数の電気機器のさまざまな使用状況の組合せから得られる総負荷電流及び電圧から当該総負荷電流の基本波並びに高調波の電流及び電圧に対するそれらの位相差データとそのときの使用している複数の電気機器の消費電力のデータとの関係から個々の電気機器の消費電力を推定するモデルを予め作成し前記総負荷電流の基本波並びに高調波の電流及び電圧に対するそれらの位相差を入力としてそのときの動作状態にある電気機器の個別の消費電力を前記モデルから推定する推定手段とを備えることを特徴とする電気機器の消費電力推定システム。
【請求項３】
（補正後）  前記推定手段は、複数の電気機器の種々の組み合わせとそれらの電気機器の種々の動作状態における個別の消費電力の組み合わせについて、複数の電気機器のさまざまな使用状況の組合せから得られる総負荷電流及び電圧から当該総負荷電流の基本波並びに高調波の電流及び電圧に対するそれらの位相差に関するデータと、そのときの解答である電気機器の個別の消費電力データとからなる教師データを推定アルゴリズムに与え、消費電力曲線のパラメータを学習させることにより近似の消費電力曲線を生成したものであることを特徴とする請求の範囲第２項記載の電気機器の消費電力推定システム。
【請求項４】
前記推定手段は、ラージ・マージン・クラスファイアの推定アルゴリズムを用いることを特徴とする請求の範囲第３項記載の電気機器の消費電力推定システム。
【請求項５】
前記推定手段は、ニューラルネツトワークの推定アルゴリズムを用いることを特徴とする請求の範囲第３項記載の電気機器の消費電力推定システム。
【請求項６】
請求の範囲第２項から第５項記載の電気機器の消費電力推定システムで得られた電気機器の動作状況から、電力需要家在室者の安否、電力需要家内の安全、電気機器や電化システムの異常の有無等を判定し、その情報を外部へ発信する異常警告システム。
【発明の詳細な説明】
技術分野
本発明は、電力需要家（電気の使用者）が使用している複数の電気機器の個別の消費電力を推定できる電気機器の消費電力推定システム並びに方法及びこれを利用した電気機器の動作異常警告システムに関するものである。さらに詳述すると、本発明は、複数の電気機器の個別の消費電力を非侵入的な手法で推定するようにした電気機器の消費電力推定システム並びに方法及びこれを利用した電気機器の動作異常警告システムに関するものである。
技術用語
本明細書において、「非侵入的」とは、給電線引込口付近一箇所に測定センサーを設置するもので、給電線下流の分岐回路毎に測定センサーを取り付けたり、回路に接続されている電気機器毎に測定センサーを取り付けたりしない状態のことをいう。また、インバータ機器とはインバータを搭載し、機器の動作を低出力から高出力まで連続的に変化させ得るものをいう。このインバータ機器の消費電力は出力に応じて小さい値から大きい値まで連続的に変化する。更に、ノンインバータ機器とは、インバータを搭載せず機器の動作が単にオンとオフのように限られた状態をとるものをいう。このノンインバータ機器の消費電力は、オンオフ動作に対応して限定された値をとる。
背景技術
従来、電気機器の動作状態を非侵入的に推定するモニタリングシステムとしては、ＭＩＴ（Massachusetts Institute of technology；米国）で開発されたアルゴリスムを用いてＥＰＲＩ（Electric Power Research Institute;米国）が装置化しているものがある。このモニタリングシステムは、電気機器のオン・オフ動作を電力需要家の総電力負荷カーブのステップ状の時間変化として捉え、電気機器の定格消費電力及び力率に基づいてオンあるいはオフとなった電気機器の特定と動作状態の推定を行うものである。したがって、単純なオン・オフ動作を行う電気機器についてはその特定と動作状態の推定をおこなうことができる。
しかしながら、最近では、一般家庭にも、冷暖房装置等のようなインバータ機器が普及しており、ノンインバータ機器とインバータ機器とが混在した状態で使用されていることが多くなっている。インバータ機器は、負荷の状態に応じて出力を制御するため、消費電力もそれに応じて変化する。したがって、消費電力の時間的推移が必ずしもステップ状ではなく、緩やかに変動したりあるいは不規則に変動したりする。
したがって、インバータ機器やノンインバータ機器が混在する状況下では、上述した従来のＥＰＲＩ開発のモニタリングシステムによっては個別の電気機器毎の消費電力の推定が困難であるばかりか、電気機器の動作状態の推定さえも困難である。
本発明は、ノンインバータ機器及びインバータ機器等が混在する状況下において、電力需要家が使用している複数の電気機器の個別の消費電力を非侵入的に推定可能とする電気機器の消費電力推定システム並びに方法を提供することを目的としている。また、本発明は電力需要家内での使用電気機器に起因する異常を警告するシステムを提供することを目的とする。
発明の開示
かかる目的を達成するため、本発明等は、電力需要家において設置されている電気機器が発生する高調波電流のパターンに着目し、給電線引込口付近で測定される総負荷電流と電圧から、総負荷電流の基本波並びに高調波の電流及び電圧に対するそれらの位相差を求め、そのパターンから屋内で使用されている電気機器と電気機器個別の消費電力を推定すること、例えばラージ・マージン・クラスファイアあるいはニューラルネットワークなどの推定アルゴリズムを用いたパターン認識手法を応用することにより推定することを考えた。
インバータ回路並びに整流回路を内蔵する電気機器からはそれ固有の高調波を出しているのは周知である。また、単純な抵抗回路以外なら、インバータ回路並びに整流回路以外の回路を有していてもその多くはその電気機器固有の高調波を出している。電気機器の運転状態が同じであれば、電気機器から流れ出る高調波は変わらない。そこで、外部から電力需要家に侵入してくる高調波が同一であれば、電力需要家の総負荷電流の基本波並びに高調波の電流及び電圧に対するそれらの位相差を調べることで電力需要家内にある電気機器の稼働状況を推定できることを着想するに至った。
本発明は、かかる着想に基づくものであり、電力需要家が使用している複数の電気機器の個別の消費電力を推定する方法において、複数の電気機器のさまざまな使用状況の組合せから得られる総負荷電流及び電圧から当該負荷電流の基本波並びに高調波の電流及び電圧に対するそれらの位相差データとそのときの使用している複数の電気機器の消費電力のデータとの関係から個々の電気機器の消費電力を推定するモデルを予め作成し、前記電力需要家の給電線引込口付近で測定した総負荷電流及び電圧から求められた当該総負荷電流の基本波並びに高調波の電流及び電圧に対するそれらの位相差データに基づいてそのときの動作状態にある個別の電気機器毎の消費電力を電気機器毎の消費電力を推定するモデルを用いて推定するようにしている。また、本発明は、電力需要家が使用している複数の電気機器の個別の消費電力を推定するシステムにおいて、電力需要家の給電線引込口付近に設置した測定センサーと、測定センサーで検出した総負荷電流と電圧から当該総負荷電流の基本波並びに高調波の電流及び電圧に対するそれらの位相差に関するデータを取り出すデータ抽出手段と、複数の電気機器のさまざまな使用状況の組合せから得られる総負荷電流及び電圧から当該総負荷電流の基本波並びに高調波の電流及び電圧に対するそれらの位相差データとそのときの使用している複数の電気機器の消費電力のデータとの関係から個々の電気機器の消費電力を推定するモデルを予め作成し総負荷電流の基本波並びに高調波の電流及び電圧に対するそれらの位相差を入力としてそのときの動作状態にある電気機器の個別の消費電力をモデルを用いて推定する推定手段とを備えるようにしている。
この場合、電力需要家の総負荷電流の基本波並びに高調波の電流及び電圧に対するそれらの位相差に関するデータを取得すれば、代表的な電気機器あるいはそれらを任意に組み合わせて動作させたときに得られる基本波並びに高調波の電流及び電圧に対するそれらの位相差とそのとき使用していた電気機器の個別の消費電力とを関係づけるようにあらかじめ構築したモデルを利用して、当該電力需要家が使用している複数の電気機器の個別の消費電力を推定することができる。
この発明によれば、屋外の給電線引込口付近に測定センサーを設置するだけで済み、被測定電気機器毎に測定センサーを取り付ける必要がないため、本システムを電力需要家に設置するときにプライバシー等を侵害したり、追加の配線等を施す度合いが少ない利点がある。
また、本発明の電気機器の消費電力推定システムにおいて、推定手段は、複数の電気機器の種々の組み合わせとそれらの電気機器の種々の動作状態における個別の消費電力の組み合わせについて、複数の電気機器のさまざまな使用状況の組合せから得られる総負荷電流及び電圧から当該総負荷電流の基本波並びに高調波の電流及び電圧に対するそれらの位相差に関するデータと、そのときの解答である電気機器の個別の消費電力データとからなる教師データを推定アルゴリズムに与え、消費電力曲線のパラメータを学習させることにより近似の消費電力曲線、即ち各電気機器ごとの消費電力を推定するモデルを生成したものであることが好ましい。
この場合の教師データとしては、例えば代表的な電気機器あるいはそれらの電気機器の任意の組み合わせ並びにそれぞれに対する動作状態の任意の組み合わせと、それに対する解答である電気機器の個別の消費電力との対の中からいくつかを選ぶ。そして、この教師データを推定アルゴリズムに与えて学習させることにより推定手段として利用可能な状態におく。即ち、予め代表的な電気機器あるいはそれらの電気機器を任意に組み合わせて動作させたときに得られる総負荷電流の基本波並びに高調波の電流及び電圧に対するそれらの位相差に関するデータとそのとき使用している複数の電気機器の消費電力データを教師データとして推定アルゴリズムに与えて学習させ、複数の電気機器のさまざまな使用状況の組合せから得られる高調波パターンデータとそのときの使用している複数の電気機器の消費電力のデータとの関係から個々の電気機器の消費電力を推定するモデルを作成しておけば、未知の測定データが入力されても推定アルゴリズムによって個々の電気機器の消費電力を推定できるようになったモデルを用いて、動作状態にある個別の電気機器毎の消費電力を推定することができる。そこで、実際に電力需要家の引込口付近に設けた測定センサーで測定して求めた総負荷電流の基本波並びに高調波の電流及び電圧に対するそれらの位相差に関するデータを取り出し、これらデータを、上述したように学習が終了して利用可能な状態になった推定手段に与えると、推定手段は動作状態にある電機機器の個別の消費電力を推定することができる。
したがって、推定センサーからデータ抽出手段を介して得た総負荷電流の基本波並びに高調波の電流及び電圧に対するそれらの位相差に関するデータを入力として、推定手段によって当該電力需要家が使用している複数の電気機器の個別の消費電力を推定することができる。
ここで、推定手段としては、ラージ・マージン・クラスファイアの推定アルゴリズムあるいはニューラルネットワークの推定アルゴリズムを用いることが好ましい。特に、ラージ・マージン・クラスファイアの使用は、ノンインバータ機器を含む電気機器の組み合わせについてより推定精度を上げることができる。
更に、上述した電気機器の消費電力推定システムを電気機器の動作の異常を警告する異常警告システムに利用することもできる。この異常警告システムは、上述した電気機器の消費電力推定システムで得られた電気機器の個別の電気機器の消費電力から、電気機器や電化システムの異常の有無等を判定するようにしている。この場合、火災などに繋がる電力機器の異常動作、特定の電気機器の使われ方から推測される電力需要家在室者の安否、電力需要家内の安全などの情報を非侵入的な方法で判定して外部へ発信することができる。
【図面の簡単な説明】
図１は本発明の電気機器の消費電力推定システムが適用された電力需要家の電気系を示す図である。図２は本発明の電気機器の消費電力推定システムの一実施形態を示す構成図である。図３は図２の電気機器の消費電力推定システムに教師データを与える学習回路を示す回路図である。図４は高調波パターンの一例を示す図である。図５は高調波パターンの他の例を示す図である。図６は高調波パターンの一例を示す図である。図７は本願発明の電気機器の消費電力推定システムに使用するＬＭＣを実現する手法の一例を説明するフローチャートである。
発明を実施するための最良の形態
以下、本発明の構成を最良の実施形態に基づいて詳細に説明する。
本発明の電力需要家が使用している複数の電気機器の個別の消費電力を推定する方法は、電力需要家の給電線引込口付近で測定した総負荷電流及び電圧から当該総負荷電流の基本波並びに高調波の電流及び電圧に対するそれらの位相差を求め、総負荷電流の基本波並びに高調波の電流及び電圧に対するそれらの位相差からそのときの使用電気機器の組み合わせとそれらの電気機器の個別の消費電力を推定するようにしたものであり、それは例えば電力需要家の給電線引込口付近に設置した測定センサーと、この測定センサーで検出した総負荷電流及び電圧から当該総負荷電流の基本波並びに高調波の電流及び電圧に対するそれらの位相差に関するデータを取り出すデータ抽出手段と、総負荷電流の基本波並びに高調波の電流及び電圧に対するそれらの位相差からそのときの使用電気機器の組み合わせとそれらの電気機器の個別の消費電力を推定する推定手段とを備える消費電力推定システムによって実現される。
かかる電気機器の消費電力推定システムの第１の実施形態が適用された配電系統の模式図を図１に、電気機器の消費電力推定システムの具体的構成例を図２にそれぞれ示す。この電気機器の消費電力推定システム１は、電力需要家２の給電線引込口６付近に設置され、電気機器３の個別の消費電力を非侵入的な方法で推定する装置であり、引込線４及び電柱５に架設された電線（図示省略）を介して電気事業者等の電力系統に接続される。尚、この電気系統には、例えば、テレビジョン受像機３ａ、冷蔵庫３ｂ、インバータエアコンデショナー３ｃ、白熱灯からなる照明機器３ｄ及び蛍光灯からなる照明機器３ｅなど、インバータ機器とノンインバータ機器とが接続されて混在した状況で使用される場合を前提にしている。
この電気機器の消費電力推定システム１は、基本的には、測定センサー１１と、データ抽出手段１２と、学習を完了したラージ・マージン・クラスファイア（以下ＬＭＣと略称する）あるいはニューラルネットワーク（以下ＮＮと略称する）などの推定手段１３からなる。ＬＭＣあるいはＮＮは、推定アルゴリズムに学習を与えることにより、推定手段となる。
測定センサー１１は、非侵入的なシステムにするために、電力需要家２の引込線４の引込口６の付近に一箇所のみ設置されている。測定センサー１１は、電圧と電流とを得るもので例えば変成器と変流器とで構成されている。本実施形態においては、単相三線式引き込み線４を使用する日本国内における一般電力需要家について実施する場合を例に挙げているので、Ａ相用の計器用変成器（ＰＴA）１１１ａ並びにＢ相用の計器用変成器（ＰＴb）１１１ｂと、Ａ相用の計器用変流器（ＣＴA）１１２ａ並びにＢ相用の計器用変流器（ＣＴB）１１２ｂとから構成されている。
具体的には、図２に示すように、Ａ相用の計器用変成器１１１ａは、一次側がＡ相４ａと中性線４ｎとの間に接続され、二次側からＡ相４ａの電圧と相似の電圧ＶAが出力される。Ｂ相用の計器用変成器１１１ｂは、一次側がＢ相４ｂと中性線４ｎとの間に接続され、二次側からＢ相４ｂの電圧と相似の電圧ＶBが出力される。Ａ相用並びにＢ相用の計器用変流器１１２ａ，１１２ｂには貫通型を使用するものとすると、計器用変流器１１２ａはＡ相４ａに流れる電流を一次側で測定して二次側からＡ相の電流と相似の電流ＩAを出力し、また計器用変流器１１２ｂはＢ相４ｂに流れる電流を一次側で測定して二次側からＢ相の電流と相似の電流ＩBを出力する。ここで、電圧ＶAと電流ＩAの位相関係はＡ相電圧とＡ相電流の位相関係に原理的に等しく、また、ＶBとＩBの位相関係もＢ相電圧とＢ相電流の位相関係に原理的に等しく保たれている。これら電圧ＶA，ＶBと、電流ＩA，ＩBは、データ抽出手段１２に入力される。因みに、Ａ相４ａと中性線４ｎとの間には、電流ＩA1，ＩA2，…，ＩA6を流し、Ａ相電圧との位相差φA1，φA2，…，φA6を持つような電気機器３が接続されると共に、Ｂ相４ｂと中性線４ｎとの間には電流ＩB1，ＩB2，…，ＩB6を流し、Ｂ相電圧との位相差φB1，φB2，…，φB6を持つような電気機器３がそれぞれ接続されているものとする。
データ抽出手段１２は、測定センサー１１で検出した総負荷電流及び電圧から総負荷電流の基本波並びに高調波の電流と電圧に対するそれらの位相差に関するデータを取り出すものである。具体的には、データ抽出手段１２は、例えば図２に示すように、アナログ／デジタル（Ａ／Ｄ）変換器１２１と、高速フーリエ変換器１２２とから構成され、測定センサー１１から入力された電圧ＶA，ＶBと電流ＩA，ＩBとをＡ／Ｄ変換器１２１でデジタルデータに変換してから、高速フーリエ変換器１２２で高調波電流データＩA(1-13)，ＩB(1-13)、位相差データφA(1-13)，φB(1-13)を得るようにされている。ここで、電流データＩA1、ＩB1、位相差データφA1、φB1はそれぞれ総負荷電流の基本波の電流並びに電圧に対する位相差を示し、電流データＩA(2-13)、ＩB(2-13)、位相差データφA(2-13)、φB(2-13)は添字（２−１３）が高調波の次数２次から１３次を表す高調波の電流とそれらの電圧に対する位相差とをそれぞれ示し、給電線に供給される交流電力の基本周波数にその次数の数値を乗ずることでその高調波のもつ周波数を表す。例えば、基本周波数が５０Ｈｚの場合、３次高調波電流とは１５０Ｈｚの周波数成分のみをもつ電流成分のことを指す。高調波は一般に奇数次のものが卓越して現れ、偶数次のものは小さいため、ここでは奇数次のデータを高調波データとして推定手段１３に入力として与えている。このデータ抽出手段１２から出力された総負荷電流データと、基本波並びに高調波の電流と電圧に対するそれらの位相差データとは、上述した推定手段１３に与えられる。尚、総負荷電流データ（ＩA，ＩB）もこのデータ抽出手段１２から出力される。
推定手段１３は、教師データを与えてあらかじめ学習した推定アルゴリズムであり、総負荷電流データと総負荷電流の基本波並びに高調波の電流と電圧に対するそれらの位相差に関するデータとを入力して動作状態にある電気機器３の個別の消費電力を推定する。本実施形態の場合、推定手段１３としてはＬＭＣが採用され、予め複数の電気機器の各種の動作状態の組み合わせにおける電気機器個別の消費電力に関する教師データを与えて学習させておくことにより、複数の電気機器のさまざまな使用状況の組合せから得られる高調波パターンデータとそのときの使用している複数の電気機器の消費電力のデータとの関係から個々の電気機器の消費電力を近似するモデルが作成されている。そして、実際に電力需要家の引込口６付近に設けた測定センサー１１で測定される未知の総負荷電流データと当該総負荷電流の基本波並びに高調波の電流と電圧に対するそれらの位相差に関するデータが入力されたときに推定アルゴリズムによって個々の電気機器の消費電力を推定できるようになったモデルを用いて、電力需要家が使用している複数の電気機器個別の消費電力を推定するようにしている。
ＬＭＣ１３における個別の電気機器毎の消費電力の推定は、基本波並びに高調波の電流データＩA(1-13)、ＩB(1-13)、位相差データφA(1-13)，φB(1-13)の各データを正規化し、それら正規化したデータを基に、あらかじめ教師データによって学習を完了している推定アルゴリズムにより行われる。
このＬＭＣ１３の推定手段は、例えば図７に示すようなブースティングやサポート・ベクトル・マシーンなどの手法を用いた学習によって実現することができる。
例えば、図７に示すように、まず、ＬＭＣ１３に入力として与えられる単位の異なる基本波並びに奇数次の高調波の電流及び電圧に対するそれらの位相差に関するデータは、各々の値の範囲が異なるので情報の持つ重みを均等化するため、即ち同じ影響力を持つデータとして扱えるようにするために正規化することが好ましい。この正規化は、例えば電流データに関しては［−１〜＋１］に、位相データに関してはサイン関数のような周期関数により［−１〜＋１］に変換する正規化を行う（Ｓ７０１）。ついで、正規化したデータと、そのときの解答である動作している電気機器の組み合わせ並びにそれら動作状態にある電気機器の個別の消費電力のデータからなる教師データが入力装置を介してＬＭＣ１３に与えられ、ＬＭＣ１３を学習させる。即ち、各高調波データに対する各電気機器の消費電力を０から１の範囲に正規化して各電気機器毎の消費電力を推定する（消費電力曲線を推定する、即ち近似の消費電力曲線を生成する）問題に変換する（Ｓ７０２）。
これは例えば、ブースティング手法あるいはサポート・ベクトル・マシーン手法を用いて、高調波データに対する各電気機器毎の消費電力曲線を推定することにより行われる。
（Ａ）ブースティングの場合
(i)  上記の各電気機器毎の連続な入出力関係を推定する方法として、測定データの分類に適すると考えられるラジアル・ベイシス・関数ネットワークを基本アルゴリズムとして採用する（Ｓ７０３）。
(ii)  ついで、ラジアル・ベイシス・関数ネットワークで、各電気機器毎の消費電力を推定するために学習する必要のあるパラメータの数と値を決定する。即ち、ブースティングを単純に行うと、測定データ中の特異データや誤ったデータにも適合したハード・マージンを形成してしまい、未知のデータに対する推定能力が悪化してしまうので、特異データや誤ったデータへの適合をさけるため（学習を避けるため）、正規化されたデータに適したラジアル・ベイシス・関数ネットワークの重要なパラメータである「中間層ユニット数」、「正則化パラメータ」、「最適化のための繰り返し回数」を交差妥当化で推定する（Ｓ７０４）。即ち、ハード・マージンではテストデータに対する認識能力を低下させるので、ハード・マージンをラージ・マージンにする「ゆとり（正則化項）」を推定する。
(iii)  さらに、インバータ機器に重要度を付加した平均二乗誤差を誤差関数としてパラメータを学習し、消費電力曲線を近似するモデルを生成する、即ち近似の消費電力曲線を生成する（Ｓ７０５）。即ち、各機器毎に連続な入出力関係を推定するパラメータを学習するが、その際に、インバータ電気機器については、消費電力量が多いので、重要視して精細にパラメータを学習する。
(iv)  学習後、うまく適合できないデータに注目してデータの存在確率を更新する（Ｓ７０６）。即ち、各電器毎に推定された連続な入出力関係から大きく外れた測定データの重要度（存在確率）を上げる。
(v)  更新された存在確率を用いて、Ｓ７０４と、Ｓ７０５とを繰り返し処理を行なう（Ｓ７０７）。即ち、更新した測定データの重要度を変えたデータを使用して、新たな入出力の連続関係を作成する。
(vi)  正規化されたパラメータに基づき「学習する必要のないデータの率」と、「Ｓ７０４とＳ７０５とを繰り返す回数」を交差妥当化で推定する（Ｓ７０８）。即ち、正規化されたパラメータに基づき誤認識して良い率νと繰り返し回数Ｔを設定することにより、データ更新が無限に繰り返されるのを防ぐ。
(vii)  そして、高調波データを入力とする各電気機器の消費電力を推定するモデルを生成する（Ｓ７０９）。即ち、各機器毎に、推定された入出力の連続関係を、各機器毎に統合し、機器毎の高調波パターンと消費電力との連続関係を作成する。
（Ｂ）サポート・ベクトル・マシーンの場合
(i)  ラジアルベイシスファンクション核関数（例えば、正規分布関数）を用いて、測定データを観測空間から線形判別が可能となる高次元空間に表現する（Ｓ７１１）。即ち、正規化された高調波電流値と位相データと正規化された消費電力にラジアルベイシスファンクション核関数をかける（データの高次元表現）。
(ii)  この高次元空間上で線形判別を行い、測定データ空間上でラージ・マージンを形成するパラメータとして、「学習する必要のないデータの率」と「ラジアルベイシスファンクションの幅」とを採用する。即ち、正規化されたデータに適したサポートベクトルマシーンの重要なパラメータである「学習する必要のないデータの率」と、「ラジアル・ベイシス・ファンクションの幅」とを、交差妥当化で推定する（Ｓ７１２）。サポートベクトルマシーンを単純に行うと測定データ中の特異データや誤ったデータにも適合したハードマージンを形成して未知の（テスト）データに対する認識能力を低下させる。そこで、交差妥当化で、ハード・マージンをラージ・マージンにする「ゆとり」を推定する。即ち、各機器毎の入出力の連続関係を推定する精度を決めるパラメータ（上記ラジアルベイシスファンクション核関数のσおよび考慮しなくて良い測定データを決定するパラメータＣ）を、交差妥当化で決定する。
(iii)  インバータ機器に重要度を付加した線形計画問題を解いてパラメータを学習し、消費電力曲線を近似するモデルを生成する、即ち近似の消費電力曲線を生成する（Ｓ７１３）。即ち、各機器毎の入出力の連続関係をある幅をもって推定する線形計画問題を、正規化された測定データとＳ７１２で決定されたパラメータによって、各機器毎に構成するが、その際には、インバータ電気機器については、消費電力量が多いので、重要視して精細にパラメータを学習する。その線形計画問題を解くことで、パラメータ学習し、パラメータを推定する（これが各機器毎の推定された入出力の連続関係となる）。
(iv)  そして、高調波データを入力とする各電気機器の消費電力を推定するモデルを生成する（Ｓ７０９）。即ち、Ｓ７１３で各機器毎に推定された高調波パターンと消費電力との連続関係を推定モデルとする。
このようにしてＬＭＣによる推定手段１３が学習により形成される。
更に、このＬＭＣ１３の具体的な学習について図３から図６に示す学習回路と高調波パターン等に基づいて説明する。
まず、図３にＬＭＣを学習させるための学習回路の一例を示す。この学習回路は、図３に示すように、正弦波電源装置（５０Ｈｚ，１００Ｖ，２ＫＶＡ）５１と、開閉器５２と、総負荷電流を測定するための計器用変流器５３と、個別負荷の電流を測定するための計器用変流器５４と、電圧を測定するための計器用変成器５５と、個別負荷毎に動作状態を切り替えるオンオフスイッチ５６，５７，…，６１と、負荷Ａ，Ｂ，…，Ｆと、高周波分析器６２及びＬＭＣ１３とからなる。ＬＭＣ１３には、入力装置（図示せず）を介して入力と教師データが与えられるように設けられている。ここで、負荷Ａ，Ｂ，…，Ｆとして、電力需要家において一般に使用される表１に示す代表的なインバータ機器とノンインバータ機器の組み合わせを採用した。そして、スイッチ５６，５７，…，６１のオン・オフにより、更にはインバータ機器の電流（例えば、インバータエアコンなら室内設定温度や設定風速を変化させることで電流を変えることができる。）やノンインバータ機器の電流（例えば、白熱灯ならば点灯する個数を増減することで電流を変えることができる。）を任意に設定することにより、負荷Ａ〜Ｆのさまざまな使用状況の組合せがＬＭＣ１３に与えられるようにしている。
0003602825.tif 000002
ここで、複数の電気機器の使用状態とその時の総負荷電流の基本波並びに高調波の電流パターンと電圧に対するそれらの位相差パターンについて説明すると次のように表される。例えば、負荷Ｄの白熱灯バンクの点灯個数を６個（６００Ｗ）、負荷Ｆのカラーテレビをオン（８０Ｗ）として、インバータエアコンを９９％稼働（９５０Ｗ）したときの基本波並びに高調波の電流パターンと電圧に対するそれらの位相差パターンは例えば図４に示すようなものとして得られる。この図４において、位相差は、基本波が一番大きく、第３次高調波、第７次高調波、第１１次高調波が概ね同じ値で、これらの次数より第５次及び第９次は小さく、更に第１３次が最も小さくなるパターンを形成する。また、高調波電流は、第３次成分が第５次以降の高調波成分によりも相対的に大きな値を示すパターンを形成している。
また、例えば負荷Ｄが６００Ｗ、負荷Ｆが８０Ｗ、負荷Ｂのインバータ冷蔵庫が９５％稼働（２０９Ｗの使用）のときには、図５に示すような基本波並びに高調波の電流パターンと位相差パターンが得られる。この図５において、位相差は、基本波が一番大きく、次に第５次高調波、第１１次高調波と少しずつ小さくなり、更に第５次高調波と第７次高調波、第９次高調波、第１３次高調波の位相差が半減して尚かつ順次小さな値となるパターンを形成している。そして、高調波電流については、第３次高調波電流並びに第５次高調波電流が他の高調波成分に比較して大きく、かつ次数が高くなるに従って順次小さな値を示すパターンを形成している。
また、例えば負荷Ｄが６００Ｗ、負荷Ｅが１８０Ｗ、負荷Ａが１０００Ｗの使用のときには、図６に示すような高調波パターンと位相差パターンが得られる。この図６において、位相差は、基本波と第１３次高調波とがほぼ同じで一番大きく、それ以外の高調波では比較的小さくなって概ねＵ字状の形状になるパターンが得られた。また、高調波電流については、第３次高調波成分のものを含めて全体に相当小さな値を示すパターンを形成している。
このように複数の電気機器が組み合わされてさまざまな動作状態で使用される場合には、その組み合わせや動作状態に応じて固有の電流パターンと位相差パターンを伴う。そこで、代表的な複数の電気機器（ノンインバータ機器とインバータ機器とを含む）の種々の組み合わせとそれらの電気機器の種々の動作状態における個別の消費電力の組み合わせについて、そのときの総負荷電流データと当該総負荷電流の基本波並びに高調波の電流及び電圧に対するそれらの位相差に関するデータとそのときの解答である電気機器の個別の消費電力データとからなる教師データを推定アルゴリズムに与えてあらかじめ学習させれば推定手段を取得できる。
尚、学習のための教師データとしては、この例で示したものに限られるものではなく、適当な電気機器の組み合わせ、適当な動作状態の組み合わせのときのデータをいくつか用意すればよい。
このＬＭＣ１３における消費電力の推定は、電気機器毎の消費電力を推定するモデルに、未知の総負荷電流データと、当該総負荷電流の基本波並びに高調波の電流および電圧に対するそれらの位相差に関するデータとの組み合わせを入力することで、推定アルゴリズムによって個々の電気機器の消費電力を推定できるようになったモデルの出力として、個々の電気機器の消費電力が推定される。
尚、データベースに蓄積されていない電気機器の消費電力については不明の電気機器のものとして表示する。
以上のように構成された電気機器の消費電力推定システム１によると、以下のようにして電力需要家２で実際に使用されている電気機器３の個別の消費電力を非侵入的に測定できる。
即ち、代表的な電気機器の組み合わせ使用に関して予め学習して個々の電気機器の消費電力を推定するモデルのＬＭＣ１３に、給電線引込口付近に設置された測定センサー１１からの未知の測定データ（電圧ＶA，ＶB、電流ＩA，ＩB）をデータ抽出手段１２から取り出して高速フーリエ変換器１２２により高調波電流データＩA(1-13)、ＩB(1-13)、及び位相差データφA(1-13)，φB(1-13)並びに総負荷電流データを得てＬＭＣ１３に入力すれば、個々の電気機器の消費電力を推定するモデルの出力として、動作している電気機器３（ノンインバータ機器、インバータ機器）の個別の消費電力を推定して出力することができる。
この推定された動作状態にある電気機器の消費電力データは、電力需要家２自身が利用できる以外に、通信回線を経由して電力会社等の電気事業者が利用したり、更には電気機器の異常等の情報として使用できる。
例えば、２１世紀初頭には、多様な情報サービスが電力需要家２へ提供されると同時に、電力需要家２の側の情報もネットワークを通して収集され、これらの情報は電気事業者等の経営にも反映されてゆくものと期待される。例えば、電気事業者にとって電力需要家２の側の重要な情報の一つに電力需要家２が保有する電気機器の構成や使用実態に関する情報があるが、これらはＤＳＭ（Demand  Side  Management）の効果の評価、潜在需要の予測、負荷率低下の要因分析、きめ細かな季時別料金システムの構築、電力需要家２への各種サービスの提供等を行う上で必要不可欠である。この電気機器の消費電力推定システム１は、上述したニーズに応えることができる有力なシステムの一つといえる。
また、本実施形態では主に非侵入的な電力機器の個別の消費電力の推定について述べたが、特に利用方法は限定されず、電気機器の動作異常を警告することにも利用できる。即ち、電気機器の消費電力推定システムで得られた電力消費に関する情報から、例えば日常の電力消費との比較において異常と判断される場合に、電力需要家在室者の安否、電力需要家内の安全、電気機器や電化システムの異常の有無を判定し、その情報を外部へ発信することができる。例えば、本システムにより、在室者が毎日オンオフされるはずの照明、テレビ、電気ポット、温水便座等の動作状態から「電力需要家在室者の安否」を判定することができるとともに、火災等の原因となる電気アイロン、電気ストーブ、電化厨房等の長時間使用（つけっぱなし）等から「電力需要家内の安全」を判定することができる。「これらの情報の外部発信」については、既存の電話回線、PHS、ポケベル、インターネット等の利用が可能であり、「通報対象者」は居室者本人、居室者の縁者、消防署、地方自治体等の福祉医療担当者等を想定できる。
なお、上述の実施形態は本発明の好適な実施の一例ではあるがこれに限定されるものではなく本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々変形実施可能である。例えば、上述の実施形態では  推定手段１３としてＬＭＣなどの推定アルゴリズムを採用した場合について主に説明したが、これに特に限定されるものではなく、例えば代表的な電気機器あるいは任意の電気機器の組み合わせとそれぞれに対する動作状態の組み合わせを設定して得られた非常に大量のデータを用いたテーブルルックアップ方式によるパターンマッチングなどによることも可能である。更に、場合によっては、推定手段そのものも必要とされないこともあり、この場合には測定によって得られた高調波パターンの特徴から使用電気機器の組み合わせとその個別の消費電力を推定することも可能である。また、推定手段１３として推定アルゴリズムを利用する場合にも、ＬＭＣを採用した場合について主に説明したが、これに特に限定されるものではなく、その他の推定手段、例えばニューラルネットワークを利用することも可能である。ＮＮを利用した推定手段としては、特に学習を通して連続関数の近似が可能である階層型ニューラルネットワークの使用が好ましい。尚、この実施形態の電気機器の消費電力推定システムは、推定手段１３としてＮＮを使用する点を除けば第１の実施の形態と全く同一構成である。因みに、階層型ニューラルネットワークによる学習は、誤差逆伝搬法と呼ばれ、ある入力パターンが与えられたときにそれに対する出力パターンが目標出力（教師データ）と一致するように、NN間の結合係数を修正することである。
このニューラルネットワークによる推定は特にインバータ機器の推定に効果を発揮するが、ノンインバータ機器との混在下での個別の動作機器の消費電力を推定することもできる。そして、第１の実施の形態と同様に、教師データにより学習させて入力パターンと出力パターンとを関連付ける推定手段を構築し、この推定手段によって電力需要家に設置されている電気機器３の個別の消費電力を非侵入的な方法で推定できる。
このような第２の実施の形態によっても、インバータ機器とノンインバータ機器の混在する使用状況下での動作している個別の機器の電力消費を推定することができるなどの第１の実施の形態と同様な作用効果を奏する。
また、本発明の電気機器の消費電力推定システム１は、通常電話回線や光ファイバー専用回線等を利用して、ＬＭＣ１３（あるいはニューラルネットワーク）の推定精度を向上させる学習を電力需要家２の外部から行うこともできる。
【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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