(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の電気機器が接続された電力線より電流および電圧を計測する電流電圧計測部と、
上記計測された電流および電圧から電源周波数およびその高調波の、所定数の周波数の信号成分を取り出すフィルタ部と、
上記取り出された所定数の周波数の電流および電圧の信号成分から、それぞれ、アドミッタンスを計算し、該計算された所定数のアドミッタンスを要素とするアドミッタンスベクトルを得るアドミッタンス計算部と、
上記複数の電気機器の、上記アドミッタンスベクトルと同じデータ構造を持つ特徴ベクトルを保持する特徴ベクトル保持部と、
上記保持されている複数の電気機器の特徴ベクトルの組み合わせパターンを計算する組み合わせ計算部と、
上記組み合わされた特徴ベクトルと上記得られたアドミッタンスベクトルとを比較して、上記複数の電気機器の動作状態の推定結果を得る比較部とを備える
電気機器の動作状態推定装置。
【請求項２】
所定の電気機器の上記特徴ベクトルは、該所定の電気機器のみが動作状態にあるときに上記アドミッタンス計算部で得られるアドミッタンスベクトルに対応したベクトルである
請求項１に記載の動作状態推定装置。
【請求項３】
上記組み合わせ計算部は、
上記保持されている特徴ベクトルの全ての組み合わせパターンを計算する
請求項１または２に記載の電気機器の動作状態推定装置。
【請求項４】
上記組み合わせ計算部は、
直近の機器動作状態の推定結果から所定数以内の機器の動作状態を変更した組み合わせパターンおよび／または所定の確率分布に基づき機器の動作状態を確率的に変更した組み合わせパターンを計算する
請求項１または２に記載の電気機器の動作状態推定装置。
【請求項５】
上記所定の確率分布は、
過去の上記複数の電気機器の動作状態の履歴により計算されたものである
請求項４に記載の電気機器の動作状態推定装置。
【請求項６】
上記所定の確率分布は、
曜日および時間別に計算された複数の確率分布から時刻に応じて選択された確率分布である
請求項４に記載の電気機器の動作状態推定装置。
【請求項７】
上記比較部は、
上記組み合わされた特徴ベクトルと上記得られたアドミッタンスベクトルとのベクトル間距離を計算し、最も距離の小さい組み合わせを、上記複数の電気機器の動作状態の推定結果とする
請求項１から６のいずれかに記載の電気機器の動作状態推定装置。
【請求項８】
複数の電気機器が接続された電力線より電流および電圧を計測する電流電圧計測ステップと、
上記計測された電流および電圧から電源周波数およびその高調波の、所定数の周波数の信号成分を取り出すフィルタリングステップと、
上記取り出された所定数の周波数の電流および電圧の信号成分から、それぞれ、アドミッタンスを計算し、該計算された所定数のアドミッタンスを要素とするアドミッタンスベクトルを得るアドミッタンス計算ステップと、
保持されている複数の電気機器の、上記アドミッタンスベクトルと同じデータ構造を持つ特徴ベクトルの組み合わせパターンを計算する組み合わせ計算ステップと、
上記組み合わされた特徴ベクトルと上記得られたアドミッタンスベクトルとを比較して、上記複数の電気機器の動作状態の推定結果を得る比較ステップとを有する
る
電気機器の動作状態推定方法。
【請求項９】
コンピュータを、
複数の電気機器が接続された電力線より計測された電流および電圧から電源周波数およびその高調波の、所定数の周波数の信号成分を取り出すフィルタ手段と、
上記取り出された所定数の周波数の電流および電圧の信号成分から、それぞれ、アドミッタンスを計算し、該計算された所定数のアドミッタンスを要素とするアドミッタンスベクトルを得るアドミッタンス計算手段と、
上記複数の電気機器の特徴ベクトルを保持する特徴ベクトル保持手段と、
上記保持されている複数の電気機器の、上記アドミッタンスベクトルと同じデータ構造を持つ特徴ベクトルの組み合わせパターンを計算する組み合わせ計算手段と、
上記組み合わされた特徴ベクトルと上記計算されたアドミッタンスベクトルとを比較して、上記複数の電気機器の動作状態の推定結果を得る比較手段
として機能させるためのプログラム。
【請求項１０】
複数の電気機器が接続された電力線より電流および電圧を計測する電流電圧計測部と、
上記計測された電流および電圧から電源周波数およびその高調波の、所定数の周波数の信号成分を取り出すフィルタ部と、
上記取り出された所定数の周波数の電流および電圧の信号成分から、それぞれ、アドミッタンスを計算し、該計算された所定数のアドミッタンスを要素とするアドミッタンスベクトルを得るアドミッタンス計算部と、
上記得られたアドミッタンスベクトルから上記複数の電気機器の、上記アドミッタンスベクトルと同じデータ構造を持つ特徴ベクトルを抽出する特徴ベクトル抽出部と、
上記抽出された上記複数の電気機器の特徴ベクトルをデータベースに登録する特徴ベクトル登録部とを備える
電気機器の特徴ベクトル登録装置。
【請求項１１】
上記特徴ベクトル抽出部は、
所定の電気機器の特徴ベクトルとして、複数のフレームで得られた上記アドミッタンスベクトルからベクトル量子化により１つまたは複数の特徴ベクトルを抽出する
請求項１０に記載の電気機器の特徴ベクトル登録装置。
【請求項１２】
上記特徴ベクトル抽出部は、
上記得られたアドミッタンスベクトルより所定の電気機器のみのアドミッタンスベクトルを推定し、上記所定の電気機器の特徴ベクトルとして、複数のフレームで推定された上記アドミッタンスベクトルからベクトル量子化により１つまたは複数の特徴ベクトルを抽出する
請求項１０に記載の電気機器の特徴ベクトル登録装置。
【請求項１３】
上記特徴ベクトル抽出部は、
上記所定の電気機器が動作状態にないときに上記得られたアドミッタンスベクトルより上記所定の電気機器以外のアドミッタンスベクトル時系列を推定し、上記所定の電気機器が動作状態にあるときに上記得られたアドミッタンスベクトルから、上記推定された上記所定の電気機器以外のアドミッタンスベクトルの推定値を除くことにより、上記所定の電気機器のみのアドミッタンスベクトルを推定する
請求項１２に記載の電気機器の特徴ベクトル登録装置。
【請求項１４】
上記特徴ベクトル抽出部は、
上記所定の電気機器が動作している期間の前および後の期間で上記得られたアドミッタンスベクトルをその相関値が最も高くなるように位相を合わせて合成することで上記所定の電気機器以外のアドミッタンスベクトルを推定する
請求項１３に記載の電気機器の特徴ベクトル登録装置。
【請求項１５】
複数の電気機器が接続された電力線より電流および電圧を計測する電流電圧計測ステップと、
上記計測された電流および電圧から電源周波数およびその高調波の、所定数の周波数の信号成分を取り出すフィルタリングステップと、
上記取り出された所定数の周波数の電流および電圧の信号成分から、それぞれ、アドミッタンスを計算し、該計算された所定数のアドミッタンスを要素とするアドミッタンスベクトルを得るアドミッタンス計算ステップと、
上記得られたアドミッタンスベクトルから上記複数の電気機器の、上記アドミッタンスベクトルと同じデータ構造を持つ特徴ベクトルを抽出する特徴ベクトル抽出ステップと、
上記抽出された上記複数の電気機器の特徴ベクトルをデータベースに登録する特徴ベクトル登録ステップとを備える
電気機器の特徴ベクトル登録方法。
【請求項１６】
複数の電気機器が接続された電力線より電流および電圧を計測する電流電圧計測部と、
上記計測された電流および電圧から電源周波数およびその高調波の、所定数の周波数の信号成分を取り出すフィルタ部と、
上記取り出された所定数の周波数の電流および電圧の信号成分から、それぞれ、アドミッタンスを計算し、該計算された所定数のアドミッタンスを要素とするアドミッタンスベクトルを得るアドミッタンス計算部と、
上記得られたアドミッタンスベクトルから上記複数の電気機器の、上記アドミッタンスベクトルと同じデータ構造を持つ特徴ベクトルを抽出する特徴ベクトル抽出部と、
上記抽出された上記複数の電気機器の特徴ベクトルを保持する特徴ベクトル保持部と、
上記保持されている複数の電気機器の特徴ベクトルの組み合わせパターンを計算する組み合わせ計算部と、
上記組み合わされた特徴ベクトルと上記得られたアドミッタンスベクトルとを比較して、上記複数の電気機器の動作状態の推定結果を得る比較部とを備える
電気機器の動作状態推定装置。
【請求項１７】
複数の電気機器が接続された電力線より電流および電圧を計測する電流電圧計測部と、
上記計測された電流および電圧から電源周波数およびその高調波の、所定数の周波数の信号成分を取り出すフィルタ部と、
上記取り出された所定数の周波数の電流および電圧の信号成分から、それぞれ、アドミッタンスを計算し、該計算された所定数のアドミッタンスを要素とするアドミッタンスベクトルを得るアドミッタンス計算部と、
上記得られたアドミッタンスベクトルをサーバ装置に送信するアドミッタンス送信部と、
上記サーバ装置から上記複数の電気機器の動作状態の推定結果を受信する推定結果受信部とを備える
電気機器の動作状態推定装置。
【請求項１８】
端末装置から送られてくるアドミッタンスベクトルを受信するアドミッタンス受信部と、
複数の電気機器の、上記アドミッタンスベクトルと同じデータ構造を持つ特徴ベクトルを保持する特徴ベクトル保持部と、
上記保持されている複数の電気機器の特徴ベクトルの組み合わせパターンを計算する組み合わせ計算部と、
上記組み合わされた特徴ベクトルと上記受信されたアドミッタンスベクトルとを比較して、上記複数の電気機器の動作状態の推定結果を得る比較部と、
上記得られた上記複数の電気機器の動作状態の推定結果を上記端末装置に送信する推定結果送信部とを備える
サーバ装置。
【請求項１９】
上記端末装置とは異なる他の端末装置から送られてくる上記推定結果の送信要求を受信する送信要求受信部をさらに備え、
上記推定結果送信部は、
上記受信された送信要求に基づいて、上記他の端末装置に、上記得られた上記複数の電気機器の動作状態の推定結果を送信する
請求項１８に記載のサーバ装置。
【請求項２０】
端末装置とサーバ装置からなり、
上記端末装置は、
複数の電気機器が接続された電力線より電流および電圧を計測する電流電圧計測部と、
上記計測された電流および電圧から電源周波数およびその高調波の、所定数の周波数の信号成分を取り出すフィルタ部と、
上記取り出された所定数の周波数の電流および電圧の信号成分から、それぞれ、アドミッタンスを計算し、該計算された所定数のアドミッタンスを要素とするアドミッタンスベクトルを得るアドミッタンス計算部と、
上記得られたアドミッタンスベクトルを上記サーバ装置に送信するアドミッタンス送信部と、
上記サーバ装置から上記複数の電気機器の動作状態の推定結果を受信する推定結果受信部とを備え、
上記サーバ装置は、
上記端末装置から送られてくるアドミッタンスベクトルを受信するアドミッタンス受信部と、
複数の電気機器の、上記アドミッタンスベクトルと同じデータ構造を持つ特徴ベクトルを保持する特徴ベクトル保持部と、
上記保持されている複数の電気機器の特徴ベクトルの組み合わせパターンを計算する組み合わせ計算部と、
上記組み合わされた特徴ベクトルと上記受信されたアドミッタンスベクトルとを比較して、上記複数の電気機器の動作状態の推定結果を得る比較部と、
上記得られた上記複数の電気機器の動作状態の推定結果を上記端末装置に送信する推定結果送信部とを備える
電気機器の動作状態推定システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本技術は、電気機器の動作状態推定装置、電気機器の動作状態推定方法、プログラム、電気機器の特徴ベクトル登録装置、電気機器の特徴ベクトル登録方法、サーバ装置および電気機器の動作状態推定システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
世界的な環境問題の広がり等により、各家庭、各個人が所有する電気機器の電力使用状況を詳細に把握したいという需要が高まっている。例えば、時々刻々の家庭内の各機器の電力使用状況を可視化することで、不要な電気機器の停止による電気料金節約や、供給電力逼迫時の効果的な節電などを行うことができる。【０００３】
従来から、世帯など電気料金徴収単位での電力量計による電力使用量の計測は行われている（例えば、特許文献１参照）。また、一部では、各コンセントなど各電気機器に近いところに専用の器具を設置することで、より細かい単位での電力使用量を計測することも行われている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−３５４５６０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
総使用電力だけでは料金の計算には十分であるものの、時と場合に応じた効果的な節電にはさほど役立つものではない。一方で、各コンセントへの専用器具の設置には手間とコストがかかるため、あまり普及していない。【０００６】
本技術の目的は、電力線に接続されている複数の電気機器の動作状態、従って電力使用状況の推定を的確に行うことにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本技術の概念は、
複数の電気機器が接続された電力線より電流および電圧を時系列として計測する電流電圧計測部と、
上記計測された電流および電圧の時系列から電源周波数およびその高調波の信号成分を取り出すフィルタ部と、
上記取り出された信号成分からアドミッタンスベクトル時系列を計算するアドミッタンス計算部と、
上記複数の電気機器の特徴ベクトルを保持する特徴ベクトル保持部と、
上記保持されている複数の電気機器の特徴ベクトルの組み合わせパターンを計算する組み合わせ計算部と、
上記組み合わされた特徴ベクトルと上記計算されたアドミッタンスベクトル時系列とを比較して、上記複数の電気機器の動作状態の推定結果を得る比較部とを備える
電気機器の動作状態推定装置にある。【０００８】
本技術において、電流電圧計測部により、複数の電気機器が接続された電力線より電流および電圧が時系列として計測される。フィルタ部により、この計測された電流および電圧の時系列から電源周波数およびその高調波の信号成分が取り出される。そして、アドミッタンス計算部により、フィルタ部で取り出された信号成分からアドミッタンスベクトル時系列が計算される。この場合、アドミッタンスベクトルは、電源周波数およびその高調波のそれぞれにおけるアドミッタンスを要素とするものである。【０００９】
特徴ベクトル保持部には、複数の電気機器の特徴ベクトルが保持されている。例えば、所定の電気機器の特徴ベクトルは、この所定の電気機器が動作状態にあるときのアドミッタンスベクトル時系列からベクトル量子化により抽出された１つまたは複数の特徴ベクトルを含む。組み合わせ計算部により、保持されている複数の電気機器の特徴ベクトルの組み合わせパターンが計算される。【００１０】
例えば、組み合わせ計算部は、保持されている特徴ベクトルの全ての組み合わせパターンを計算する、ようにされてもよい。このように全ての組み合わせパターンを計算することで、複数の電気機器の動作状態の推定結果を精度よく得ることができる。【００１１】
また、例えば、組み合わせ計算部は、直近の機器動作状態の推定結果から所定数以内の機器の動作状態を変更した組み合わせパターンおよび／または所定の確率分布に基づき機器の動作状態を確率的に変更した組み合わせパターンを計算する、ようにされてもよい。この場合、所定の確率分布は、過去の複数の電気機器の動作状態の履歴により計算されたものであってもよい。また、この場合、所定の確率分布は、曜日および時間別に計算された複数の確率分布から時刻に応じて選択された確率分布であってもよい。この場合には、組み合わせパターンの数を減らすことができ、処理負荷を軽減することができる。【００１２】
比較部により、組み合わされた特徴ベクトルと計算されたアドミッタンスベクトル時系列とが比較されて、複数の電気機器の動作状態の推定結果が得られる。例えば、比較部は、組み合わされた特徴ベクトルと計算されたアドミッタンスベクトル時系列とのベクトル間距離を計算し、最も距離の小さい組み合わせを、複数の電気機器の動作状態の推定結果とする、ようにされる。【００１３】
このように本技術においては、電力線より計測された電流および電圧に基づいて得られたアドミッタンスベクトル時系列を、この電力線に接続されている複数の電気機器の特徴ベクトルの組み合わせと比較して、複数の電気機器の動作状態の推定結果を得るものであり、複数の電気機器の動作状態、従って電力使用状況の推定を的確に行うことができる。【００１４】
また、本技術の他の概念は、
複数の電気機器が接続された電力線より電流および電圧を時系列として計測する電流電圧計測部と、
上記計測された電流および電圧の時系列から電源周波数およびその高調波の信号成分を取り出すフィルタ部と、
上記取り出された信号成分からアドミッタンスベクトル時系列を計算するアドミッタンス計算部と、
上記計算されたアドミッタンスベクトル時系列から上記複数の電気機器それぞれの特徴ベクトルを抽出する特徴ベクトル抽出部と,
上記抽出された上記複数の電気機器それぞれの特徴ベクトルをデータベースに登録する特徴ベクトル登録部とを備える
電気機器の特徴ベクトル登録装置にある。【００１５】
本技術において、電流電圧計測部により、複数の電気機器が接続された電力線より電流および電圧が時系列として計測される。フィルタ部により、この計測された電流および電圧の時系列から電源周波数およびその高調波の信号成分が取り出される。そして、アドミッタンス計算部により、この取り出された信号成分からアドミッタンスベクトル時系列が計算される。この場合、アドミッタンスベクトルは、電源周波数およびその高調波のそれぞれにおけるアドミッタンスを要素とするものである。【００１６】
特徴ベクトル抽出部により、計算されたアドミッタンスベクトル時系列から複数の電気機器それぞれの特徴ベクトルが抽出される。そして、特徴ベクトル登録部により、抽出された複数の電気機器それぞれの特徴ベクトルがデータベースに登録される。【００１７】
例えば、所定の電気機器のみを動作させることが可能な場合、特徴ベクトル抽出部は、所定の電気機器の特徴ベクトルとして、計算されたアドミッタンスベクトル時系列からベクトル量子化により１つまたは複数の特徴ベクトルを抽出する、ようにされてもよい。【００１８】
また、例えば、所定の電気機器のみを動作させることが不可能な場合、特徴ベクトル抽出部は、計算されたアドミッタンスベクトル時系列より所定の電気機器のみのアドミッタンスベクトル時系列を推定し、所定の電気機器の特徴ベクトルとして、この推定されたアドミッタンスベクトル時系列からベクトル量子化により１つまたは複数の特徴ベクトルを抽出する、ようにされてもよい。【００１９】
この場合、例えば、特徴ベクトル抽出部は、所定の電気機器が動作状態にないときの計算されたアドミッタンスベクトル時系列より所定の電気機器以外のアドミッタンスベクトル時系列を推定し、所定の電気機器が動作状態にあるときの計算されたアドミッタンスベクトル時系列から、推定された所定の電気機器以外のアドミッタンスベクトル時系列の推定値を除くことにより、所定の電気機器のみのアドミッタンスベクトル時系列を推定する、ようにされてもよい。【００２０】
そして、この場合、例えば、特徴ベクトル抽出部は、所定の電気機器が動作している期間の前および後の期間で計算されたアドミッタンスベクトル時系列をその相関値が最も高くなるように位相を合わせて合成することで所定の電気機器以外のアドミッタンスベクトル時系列を推定する、ようにされてもよい。【００２１】
このように本技術においては、電力線より計測された電流および電圧に基づいて得られたアドミッタンスベクトル時系列から、この電力線に接続されている複数の電気機器それぞれの特徴ベクトルを良好に抽出してデータベースに登録できる。【００２２】
また、本技術の他の概念は、
複数の電気機器が接続された電力線より電流および電圧を時系列として計測する電流電圧計測部と、
上記計測された電流および電圧の時系列から電源周波数およびその高調波の信号成分を取り出すフィルタ部と、
上記取り出された信号成分からアドミッタンスベクトル時系列を計算するアドミッタンス計算部と、
上記計算されたアドミッタンスベクトル時系列をサーバ装置に送信するアドミッタンス送信部と、
上記サーバ装置から上記複数の電気機器の機器動作状態の推定結果を受信する推定結果受信部とを備える
電気機器の動作状態推定装置にある。【００２３】
本技術において、電流電圧計測部により、複数の電気機器が接続された電力線より電流および電圧が時系列として計測される。フィルタ部により、この計測された電流および電圧の時系列から電源周波数およびその高調波の信号成分が取り出される。そして、アドミッタンス計算部により、フィルタ部で取り出された信号成分からアドミッタンスベクトル時系列が計算される。この場合、アドミッタンスベクトルは、電源周波数およびその高調波のそれぞれにおけるアドミッタンスを要素とするものである。【００２４】
アドミッタンス送信部により、計算されたアドミッタンスベクトル時系列がサーバ装置に送信される。そして、推定結果受信部により、サーバ装置から複数の電気機器の動作状態の推定結果が受信される。【００２５】
このように本技術においては、アドミッタンスベクトル時系列から電力線に接続されている複数の電気機器の動作状態を推定する処理を行うものでなく、サーバ装置にその処理を行わせるものである。そのため、処理負荷を軽減でき、しかも、サーバ装置の高性能な処理による精度の高い推定結果を取得できる。【００２６】
また、本技術の他の概念は、
端末装置から送られてくるアドミッタンスベクトル時系列を受信するアドミッタンス受信部と、
複数の電気機器の特徴ベクトルを保持する特徴ベクトル保持部と、
上記保持されている複数の電気機器の特徴ベクトルの組み合わせパターンを計算する組み合わせ計算部と、
上記組み合わされた特徴ベクトルと上記受信されたアドミッタンスベクトル時系列とを比較して、上記複数の電気機器の機器動作状態の推定結果を得る比較部と、
上記得られた上記複数の電気機器の動作状態の推定結果を上記端末装置に送信する推定結果送信部とを備える
サーバ装置にある。【００２７】
本技術において、アドミッタンス受信部により、端末装置から送られてくるアドミッタンスベクトル時系列が受信される。組み合わせ計算部により、アドミッタンスベクトル保持部に保持されている複数の電気機器の特徴ベクトルの組み合わせパターンが計算される。なお、特徴ベクトル保持部に保持されている複数の電気機器の特徴ベクトルは、例えば、サーバ装置自身で端末装置から送られてくるアドミッタンスベクトル時系列から予め抽出してもよく、あるいは、端末装置から予め受信してもよい。【００２８】
比較部により、組み合わされた特徴ベクトルと受信されたアドミッタンスベクトル時系列とが比較されて、複数の電気機器の動作状態の推定結果が得られる。そして、推定結果送信部により、得られた複数の電気機器の動作状態の推定結果が端末装置に送信される。【００２９】
このように本技術においては、端末装置の代わりに、アドミッタンスベクトル時系列から電力線に接続されている複数の電気機器の動作状態を推定する処理を行うものである。そのため、端末装置の処理負荷を軽減でき、しかも、高性能な処理による精度の高い推定結果を端末装置に提供できる。【００３０】
なお、本技術において、例えば、端末装置とは異なる他の端末装置から送られてくる推定結果の送信要求を受信する送信要求受信部をさらに備え、推定結果送信部は、受信された送信要求に基づいて、他の端末装置に、得られた複数の電気機器の動作状態の推定結果を送信する、ようにされてもよい。これにより、ユーザは、固定の端末装置とは異なる他の端末（携帯端末）で、複数の電気機器の動作状態の推定結果を確認することが可能となる。
【発明の効果】
【００３１】
本技術によれば、電力線に接続されている複数の電気機器の動作状態、従って電力使用状況の推定を的確に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】第１の実施の形態としての電気機器の動作状態推定装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】他の接続機器を全てオフ（非動作状態）にすることが可能な第１の場合における対象機器単体のアドミッタンスベクトル時系列の推定処理の手順を示すフローチャートである。
【図３】対象機器以外の電気機器の混合アドミッタンスベクトル時系列Ｙoth(n)を推定する際のアドミッタンスベクトル時系列Ｙbef(n)，Ｙaft(n)の位相調整を説明するための図である。
【図４】常時稼働の他の接続機器が存在する第２の場合における対象機器単体のアドミッタンスベクトル時系列の推定処理の手順を示すフローチャートである。
【図５】ベクトル量子化の模式図である。
【図６】特徴ベクトルデータベースに登録された特徴ベクトルの一例を示す図である。
【図７】機器数が少ない場合の動作状態推定方法の処理手順をまとめて示す図である。
【図８】機器数が多い場合の動作状態推定方法の処理手順をまとめて示す図である。
【図９】機器登録プロセスおよび電力使用状況判定プロセスをソフトウェアで実行するコンピュータ装置の一例を示すブロック図である。
【図１０】第２の実施の形態としての電気機器の動作状態推定システムの構成例を示すブロック図である。
【図１１】電気機器の動作状態推定システムを構成する動作状態推定装置の構成例を示すブロック図である。
【図１２】電気機器の動作状態推定システムを構成するサーバ装置の構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００３３】
以下、発明を実施するための形態（以下、「実施の形態」とする）について説明する。なお、説明を以下の順序で行う。
１．第１の実施の形態
２．第２の実施の形態
３．変形例
【００３４】
＜１．第１の実施の形態＞
［電気機器の動作状態推定装置］
図１は、本技術の第１の実施の形態としての電気機器の動作状態推定装置１００の構成例を示している。この動作状態推定装置１００は、機器登録プロセスと電力使用状況判定プロセスを実行する。この動作状態推定装置１００は、電流電圧計測部１０１と、フィルタ部１０２と、アドミッタンス計算部１０３と、単体アドミッタンス推定部１０４と、ベクトル量子化部１０５を有している。また、動作状態推定装置１００は、特徴ベクトルデータベース１０６と、組み合わせ計算部１０７と、比較部１０８と、記録・表示部１０９を有している。
【００３５】
電流電圧計測部１０１は、複数の電気機器（機器Ａ、機器Ｂ、機器Ｃなど）が接続された電力線より電流および電圧を時系列として計測する。この電流電圧計測部１０１は、電力線の根元の一か所で時々刻々の電流および電圧値を計測し、Ａ／Ｄ変換によりデジタルデータの時系列を取得する。
【００３６】
フィルタ部１０２は、電流電圧計測部１０１で計測された電流および電圧の時系列から電源周波数およびその高調波の信号成分を取り出す。すなわち、フィルタ部１０２は、離散時間ｔに関する電流Ｉ(t)および電圧Ｖ(t)に対し、時間フレームｎにおける各奇数次高調波ｋに対応する、以下の数式（１）に示す複素狭帯域電流Ｉk(n)と、以下の数式（２）に示す複素狭帯域電圧Ｖk(n)を計算する。
【００３７】
【数１】
0005943069.tif 000002
【００３８】
ただし、ｎはフレーム番号、ｋは高調波番号、ｆは電源周波数（50Hzまたは60Hz）、Ｔはフレームの時間間隔、ｗ(t)はHann窓などの窓関数、Ｗは窓関数のサイズである。高調波は、ｋ＝１から所定数Ｋまでを計算する。この計算により、Ｉk(n)は、周波数(2k+1)f付近の狭帯域成分を、時間間隔Ｔでリサンプリングした電流の複素時系列となる。Ｖk(n)は、同じく、周波数(2k+1)f付近の狭帯域成分を、時間間隔Ｔでリサンプリングした電圧の複素時系列となる。
【００３９】
アドミッタンス計算部１０３は、フィルタ部１０２で取り出された信号成分から、アドミッタンスベクトル時系列を計算する。すなわち、アドミッタンス計算部１０３は、電流Ｉk(n)、電圧Ｖk(n)より、以下の数式（３）に示すように、現在時刻ｎにおけるアドミッタンスＹk(n)を計算する。
【数２】
0005943069.tif 000003
【００４０】
ここで、計算された電源周波数およびその高調波のアドミッタンスをまとめて、以下の数式（４）に示すように、Ｋ次元のベクトルとして標記し、アドミッタンスベクトル時系列と呼ぶこととする。
【数３】
0005943069.tif 000004
【００４１】
上述の電流電圧計測部１０１、フィルタ部１０２およびアドミッタンス計算部１０３の処理は、機器登録プロセスと電力使用状況判定プロセスの両方に共通する。機器登録プロセスでは、登録対象とする機器のアドミッタンスベクトル時系列が推定され、特徴ベクトルの抽出が行われて、それが特徴ベクトルデータベース１０６に登録される。単体アドミッタンス推定部１０４およびベクトル量子化部１０５は、機器登録プロセスのために機能する。
【００４２】
単体アドミッタンス推定部１０４は、電力線に接続されている複数の電気機器（機器Ａ、機器Ｂ、機器Ｃなど）のそれぞれを順次対象機器とし、この対象機器単体のアドミッタンスベクトル時系列を推定する。
【００４３】
単体アドミッタンス推定部１０４は、他の接続機器を全てオフ（非動作状態）にすることが可能な第１の場合、対象機器のみがオン（動作状態）にあるときに、アドミッタンス計算部１０３の出力を所定フレーム数Ｎだけ観測して、対象機器単体のアドミッタンスベクトル時系列Ｙ(n)を得る。
【００４４】
図２のフローチャートは、第１の場合における処理手順を示している。ステップＳＴ１において、処理が開始される。次に、ステップＳＴ２において、対象機器がオン（動作状態）とされる。次に、ステップＳＴ３において、単体アドミッタンス推定部１０４により、アドミッタンス計算部１０３の出力が所定フレーム数（Ｎ）だけ観測され、対象機器単体のアドミッタンスベクトル時系列Ｙ(n)が計測される。次に、ステップＳＴ４において、対象機器がオフ（非動作状態）とされる。そして、ステップＳＴ５において、処理が終了される。
【００４５】
また、単体アドミッタンス推定部１０４は、冷蔵庫などの常時稼働の他の接続機器が存在する第２の場合、対象機器単体のアドミッタンスベクトル時系列Ｙ(n)を直接取得できないことから、以下のようにして、対象機器単体のアドミッタンスベクトル時系列Ｙ(n)を推定する。
【００４６】
まず、対象機器をオフ（非動作状態）にしたときのアドミッタンス計算部１０３の出力を所定フレーム数（３Ｎ）以上に渡って観測して、アドミッタンスベクトル時系列Ｙbef(n)を得る。次に、対象機器をオン（動作状態）にしたときのアドミッタンス計算部１０３の出力を所定フレーム数（Ｎ）に渡って観測して、アドミッタンスベクトル時系列Ｙon(n)を得る。次に、再び対象機器をオフ（非動作状態）にしたときのアドミッタンス計算部１０３の出力を所定フレーム数（３Ｎ）以上に渡って観測して、アドミッタンスベクトル時系列Ｙaft(n)を得る。
【００４７】
次に、以下の数式（５）の計算により、対象機器以外の電気機器の混合アドミッタンスベクトル時系列Ｙoth(n)を推定する。
【数４】
0005943069.tif 000005
【００４８】
図３（ａ）は、単体アドミッタンス推定部１０４で計測されるＹbef(n)，Ｙon(n)，Ｙaft(n)の一例を示している。数式（５）内のτaftは、図３（ｂ）に示すように、アドミッタンスベクトル時系列Ｙaft(n)の位相をずらしていったときにアドミッタンスベクトル時系列Ｙbef(n)の位相と最もよく一致するような位相調整量を示している。また、数式（５）内のτbefは、図３（ｃ）に示すように、アドミッタンスベクトル時系列Ｙbef(n)の位相をずらしていったときにアドミッタンスベクトル時系列Ｙaft(n)の位相と最もよく一致するような位相調整量を示している。
【００４９】
数式（５）で示される混合アドミッタンスベクトル時系列Ｙoth(n)は、位相調整されたアドミッタンスベクトル時系列Ｙaft(n)，Ｙbef(n)の、アドミッタンスベクトル時系列Ｙon(n)が得られる所定フレーム数（Ｎ）の部分を、加算平均したものとされる。
【００５０】
次に、以下の数式（６）で示されるように、対象機器がオン（動作状態）で得られたアドミッタンスベクトル時系列Ｙon(n)から、対象機器以外の電気機器の混合アドミッタンスベクトル時系列Ｙoth(n)を減算する。これにより、対象機器単体のアドミッタンスベクトル時系列Ｙ(n)を推定する。
【数５】
0005943069.tif 000006
【００５１】
図４のフローチャートは、第２の場合における処理手順を示している。ステップＳＴ１１において、処理が開始される。次に、ステップＳＴ１２において、対象機器がオフ（非動作状態）でのアドミッタンス計算部１０３の出力が所定フレーム数（３Ｎ）以上に渡って観測され、アドミッタンスベクトル時系列Ｙbef(n)が計測される。
【００５２】
次に、ステップＳＴ１３において、対象機器がオン（動作状態）とされる。そして、ステップＳＴ１４において、アドミッタンス計算部１０３の出力が所定フレーム数（Ｎ）だけ観測され、アドミッタンスベクトル時系列Ｙon(n)が計測される。
【００５３】
次に、ステップＳＴ１５において、対象機器がオフ（非動作状態）とされる。そして、ステップＳＴ１６において、対象機器がオフ（非動作状態）でのアドミッタンス計算部１０３の出力が所定フレーム数（３Ｎ）以上に渡って観測され、アドミッタンスベクトル時系列Ｙaft(n)が計測される。
【００５４】
次に、ステップＳＴ１７において、数式（５）により、対象機器以外の電気機器の混合アドミッタンスベクトル時系列Ｙoth(n)が計測される。次に、ステップＳＴ１８において、数式（６）で示されるように、アドミッタンスベクトル時系列Ｙon(n)から混合アドミッタンスベクトル時系列Ｙoth(n)が減算され、対象機器単体のアドミッタンスベクトル時系列Ｙ(n)が推定される。そして、ステップＳＴ１９において、処理が終了される。
【００５５】
図１に戻って、ベクトル量子化部１０５は、単体アドミッタンス推定部１０４で推定された各機器のＮフレームに渡るアドミッタンスベクトル時系列Ｙ(n)が、所定数Ｃ個（ＣはＮより十分小さいものとする）の特徴ベクトルにて代表されるように、ベクトル量子化を行う。図５は、このベクトル量子化の模式図であり、「○」がｍ番目の対象機器のアドミッタンスベクトル時系列Ｙ(n)を表し、「×」がベクトル量子化された代表ベクトルＹmcを表している。
【００５６】
このベクトル量子化は、例えば、Ｌｌｏｙｄ法など、いわゆるｋ−ｍｅａｎｓクラスタリングにより行うことができる。以下、総機器数をＭ、対象機器のＩＤをｍ、特徴ベクトルの番号をｃとして、ｍ番目の機器のｃ番目の特徴ベクトルを、Ｙmcと表記する。また、後の計算を簡単にするため、便宜的にｃ＝０の場合の特徴ベクトルとして、Ｙm0＝[0, …, 0] なる零ベクトルを追加する。これは、この機器がオフ（非動作状態）にあることを表すベクトルである。
【００５７】
ベクトル量子化部１０５は、上述のベクトル量子化の計算を、全ての機器について行って、各機器の代表ベクトルＹmcを、特徴ベクトルデータベース１０６に登録する。これにより、特徴ベクトルデータベースには、Ｙmc（ｍ＝１，・・・Ｍ，ｃ＝０，・・・Ｃ）なるＭ×（Ｃ＋１）個の特徴ベクトルが登録される。
【００５８】
図６は、特徴ベクトルデータベース１０６に登録された特徴ベクトルの一例を示している。この例は、Ｍ(機器数)＝３、Ｃ（各機器の動作状態ベクトル数）＝２の場合を示している。機器毎に、オフ（非動作状態）を代表する特徴ベクトルＹm0と、オン（動作状態）を代表するベクトルＹm1，Ｙm2が登録されている.
【００５９】
電力使用状況判定プロセスでは、時々刻々に、使用されている機器全体でのアドミッタンスベクトル時系列Ｙ(n)が観測されている。電流加算の法則により、全体のアドミッタンスは、各機器の各時点でのアドミッタンスの総和に概ね等しい。そこで、電力使用状況判定プロセスでは、登録（保持）されている特徴ベクトルの組み合わせを様々に変えながら総和をとったベクトルと観測されているアドミッタンスベクトルとの距離が計算される。そして、その距離が最小になるような組み合わせが探索されて、各機器の動作状態が推定される。
【００６０】
以下、各機器の各時刻（フレーム）の動作状態を表す動作状態ベクトルを、Ｄ(n)＝[ｄ1，・・・，ｄM] （ｄmは０，・・・，Ｃのいずれかの動作状態の値）と表す。ここで、Ｍは登録された機器数であり、ｍは機器番号、ｎはフレーム番号である。
【００６１】
このとき、観測されたアドミッタンスベクトル時系列Ｙ(n)に基づく各機器の動作状態（使用状況）の推定の問題は、以下の数式（７）のＤ(n)（ハット）を求める問題として記述できる。ただし、Ａは予め定める荷重行列であり、簡単には単位行列でもよいし、事前に設定する何らかの重み行列を用いてもよい。
【数６】
0005943069.tif 000007
【００６２】
組み合わせ計算部１０７および比較部１０８は、電力使用状況判定プロセスのために機能する。
【００６３】
組み合わせ計算部１０７は、特徴ベクトルデータベース１０６に登録（保持）されている複数の電気機器の特徴ベクトルの組み合わせパターンを計算する。すなわち、組み合わせ計算部１０７は、各組み合わせパターンにおける特徴ベクトルの総和を計算する。
【００６４】
比較部１０８は、組み合わせ計算部１０７で組み合わされた特徴ベクトル（特徴ベクトルの総和）と、アドミッタンス推定部１０３で計算されたアドミッタンスベクトル時系列Ｙ(n)とを比較して、複数の電気機器の動作状態（電力使用状況）の推定結果を得る。すなわち、比較部１０８は、各フレームｎにおいて、上述の数式（７）のＤ(n)（ハット）を求める。
【００６５】
ここで、組み合わせ計算部１０７および比較部１０８の処理は、機器数の多少に応じて、以下のように異なったものとされる。
【００６６】
「機器数が少ない場合」
機器数が少ない場合、具体的にはフレーム間隔Ｔ以内にｄ1，・・・，ｄMが取り得る全ての動作状態パターンについて、上述の数式（７）の計算が完了できる場合には、機器状態の全数探索が可能である。
【００６７】
このとき、組み合わせ計算部１０７は、全てのｄ1，・・・，ｄMの組み合わせパターンに対して、以下の数式（８）に示すように、特徴ベクトルの総和を計算する。比較部１０８は、上述の数式（７）を最大にするＤ(n)（ハット）を探索することで、現在時刻ｎにおける各機器の動作状態（電力使用状況）を推定する。
【数７】
0005943069.tif 000008
【００６８】
「機器数が多い場合」
ｄ1，・・・，ｄMが取り得る全ての動作状態パターン数は、（Ｃ＋１）のＭ乗通りであり、機器数が増えると指数関数的に増大する。そのため、機器数が多い場合には、有限のフレーム間隔Ｔ以内に全てを探索することは現実的に難しい。そこで、組み合わせ計算部１０７は、現在推定されている各機器の動作状態（電力使用状況）に基づき、確率的に可能性の高い機器動作状態の組み合わせパターンを、実行可能な範囲で選択する方法をとる。
【００６９】
直近の機器状態の推定値をＤ(n-1)とする。組み合わせ計算部１０７は、このＤ(n-1)を元に、以下の（１）、（２）、（３）の手順で、所定数Ｉ通りのＤ(n)テストパターンを計算する。
（１）Ｄ(n-1)の各要素の状態を変えないパターン
（２）Ｄ(n-1)の各要素の状態をＸ個以下だけ変えたパターン
（３）Ｄ(n-1)の各要素を、所定の確率Ｐ(dmc)に従って、乱数により設定するパターン
【００７０】
上述の「Ｉ」および「Ｘ」は、フレーム間隔Ｔ以内に計算できる数を超えない数、実際に使われる計算機の能力により決定される。また、乱数を発生させる確率Ｐ(dmc)は、過去の機器状態の推定値Ｄ(n)について、各機器の各状態ｄmcに関するヒストグラムを取り、総和が１となるように正規化するなどの方法で設定できる。また、実際に家庭などで使う場合、時間や曜日による機器使用状態の偏りが発生する。そのため、上述のヒストグラムを曜日・時間別に集計し、現在の時刻（曜日や時間）によって確率分布を切り替えて使用するなどの方法も有効である。
【００７１】
組み合わせ計算部１０７は、上述のＩ個の組み合わせパターンに対して、上述の数式（８）に示すように、特徴ベクトルの総和を計算する。比較部１０８は、上述の数式（７）を最大にするＤ(n)（ハット）を探索することで、現在時刻ｎにおける各機器の動作状態（電力使用状況）を推定する。
【００７２】
図７は、上述した機器数が少ない場合の動作状態推定方法の処理手順をまとめて示している。また、図８は、上述した機器数が多い場合の動作状態推定方法の処理手順をまとめて示している。
【００７３】
図１に戻って、記録・表示部１０９は、比較部１０８で得られた各機器の動作状態（電力使用状況）の推定結果を、時刻と共に記録媒体に記録し、また、ディスプレイに表示する。これにより、各機器の動作状態の履歴を残すことができ、また、ユーザは、現在の各機器の動作状態（電力使用状況）を容易に把握できる。この場合、各機器の動作状態（電力使用状況）だけでなく、使用電力をも記録あるいは表示するようにしてもよい。
【００７４】
各機器の第ｎフレームにおける使用電力は、各機器の状態推定値Ｄ(n)(ハット)＝（ｄ1，・・・，ｄM）を用いて、以下の数式（９）により、計算できる。ただし、Ｙmdmkはｍ番目の機器のｄm状態の特徴ベクトルＹmdmの第ｋ高調波に対応する要素である。
【数８】
0005943069.tif 000009
【００７５】
上述の図１に示す電気機器の動作状態推定装置１００の動作を説明する。最初に、機器登録プロセスにおける動作を説明する。電流電圧計測部１０１では、電力線の根元の一か所で時々刻々の電流および電圧値が計測される。これらの計測値は、フィルタ部１０２に供給される。このフィルタ部１０２では、電流および電圧の時系列計測値から電源周波数およびその高調波の信号成分が取り出される（数式（１），（２）参照）。
【００７６】
フィルタ部１０２で取り出される信号成分は、アドミッタンス計算部１０３に供給される。このアドミッタンス計算部１０３では、フィルタ部１０２で取り出された信号成分から、現在時刻ｎにおけるアドミッタンスＹk(n)が計算される（数式（３）参照）。アドミッタンス計算部１０３で得られるアドミッタンスベクトル時系列Ｙ(n)は、単体アドミッタンス推定部１０４に供給される。
【００７７】
単体アドミッタンス推定部１０４では、アドミッタンスベクトル時系列Ｙ(n)に基づいて、電力線に接続されている複数の電気機器（機器Ａ、機器Ｂ、機器Ｃなど）のそれぞれが順次対象機器とされ、この対象機器単体のアドミッタンスベクトル時系列が推定される。この対象機器単体のアドミッタンスベクトル時系列は、ベクトル量子化部１０５に供給される。
【００７８】
ベクトル量子化部１０５では、単体アドミッタンス推定部１０４で推定された各機器のＮフレームに渡るアドミッタンスベクトル時系列Ｙ(n)が、所定数Ｃ個（ＣはＮより十分小さいものとする）の特徴ベクトルにて代表されるように、ベクトル量子化が行われる。そして、ベクトル量子化部１０５では、各機器の代表ベクトルＹmcを特徴ベクトルデータベース１０６に登録することが行われる。
【００７９】
次に、電力使用状況判定プロセスにおける動作を説明する。電流電圧計測部１０１では、電力線の根元の一か所で時々刻々の電流および電圧値が計測される。これらの計測値は、フィルタ部１０２に供給される。このフィルタ部１０２では、電流および電圧の時系列計測値から電源周波数およびその高調波の信号成分が取り出される（数式（１），（２）参照）。
【００８０】
フィルタ部１０２で取り出される信号成分は、アドミッタンス計算部１０３に供給される。このアドミッタンス計算部１０３では、フィルタ部１０２で取り出された信号成分から、現在時刻ｎにおけるアドミッタンスＹk(n)が計算される（数式（３）参照）。アドミッタンス計算部１０３で得られるアドミッタンスベクトル時系列Ｙ(n)は、比較部１０８に供給される。
【００８１】
組み合わせ計算部１０７では、特徴ベクトルデータベース１０６に登録（保持）されている複数の電気機器の特徴ベクトルの組み合わせパターンが計算される。そして、比較部１０８では、組み合わせ計算部１０７で組み合わされた特徴ベクトル（特徴ベクトルの総和）と、アドミッタンス計算部１０３で計算されたアドミッタンスベクトル時系列Ｙ(n)とが比較されて、複数の電気機器の動作状態（電力使用状況）の推定結果が得られる（数式（７）参照）。
【００８２】
比較部１０８で得られた複数の電気機器の動作状態（電力使用状況）の推定結果は、記録・表示部１０９に供給される。記録・表示部１０９では、比較部１０８で得られた各機器の動作状態（電力使用状況）の推定結果が、時刻と共に記録媒体に記録され、また、ディスプレイに表示される。
【００８３】
なお、図１に示す動作状態推定装置１００は、ハードウェアで構成できる他、少なくともその一部はソフトウェアで構成することもできる。例えば、図９に示すコンピュータ装置２００に、図１に示す動作状態推定装置１００のフィルタ部１０２から比較部１０８までの各部の機能を持たせ、上述したと同様の機器登録プロセスおよび電力使用状況判定プロセスを実行させることもできる。
【００８４】
コンピュータ装置２００は、ＣＰＵ(Central Processing Unit)２０１、ＲＯＭ(Read OnlyMemory)２０２、ＲＡＭ(Random Access Memory)２０３、データ入出力部（データＩ／Ｏ）２０４およびＨＤＤ（Hard Disk Drive）２０５により構成されている。ＲＯＭ２０２には、ＣＰＵ２０１の処理プログラムなどが格納されている。ＲＡＭ２０３は、ＣＰＵ２０１のワークエリアとして機能する。ＣＰＵ２０１は、ＲＯＭ２０２に格納されている処理プログラムを必要に応じて読み出し、読み出した処理プログラムをＲＡＭ２０３に転送して展開し、当該展開された処理プログラムを読み出して、処理を実行する。
【００８５】
このコンピュータ装置２００においては、電流電圧計測部１０１で計測される時系列の電流、電圧は、データＩ／Ｏ２０４を介して入力され、ＨＤＤ２０５に蓄積される。このＨＤＤ２０５に蓄積された電流、電圧の時系列データに対して、ＣＰＵ２０１により、機器登録プロセスおよび電力使用状況判定プロセスが実行される。そして、各機器の動作状態の推定結果がデータＩ／Ｏ２０４を介して外部に出力される。
【００８６】
上述したように、図１に示す電気機器の動作状態推定装置１００においては、電力線より計測された電流および電圧に基づいて得られたアドミッタンスベクトル時系列を、この電力線に接続されている複数の電気機器の特徴ベクトルの組み合わせと比較して、複数の電気機器の動作状態の推定結果を得るものである。したがって、複数の電気機器の動作状態（電力使用状況）の推定を的確に行うことができる。また、家庭内の各電気機器の動作状態（電力使用状況）の可視化などが容易となり、効果的な節電が可能になる。また、家庭内の各電気機器の電力使用状況の把握が可能になり、機動的な電力供給が可能になる。
【００８７】
＜２．第２の実施の形態＞
［電気機器の動作状態推定システム］
図１０は、本技術の第２の実施の形態としての電気機器の動作状態推定システム３００の構成例を示している。この動作状態推定システム３００は、家庭内に配置される電気機器の動作状態推定装置３００Ａと、クラウド上のサーバ装置３００Ｂと、携帯端末３００Ｃを備えている。
【００８８】
動作状態推定システム３００は、アドミッタンスベクトル時系列から電力線に接続されている複数の電気機器の動作状態を推定することを、サーバ装置３００Ｂで行うものである。そのために、動作状態推定装置３００Ａでは、サーバ装置３００Ｂにアドミッタンスベクトル時系列Ｙ(n)を送信すること、そして、サーバ装置３００Ｂから、各機器の動作状態（電力使用状況）の推定結果を受信することが行われる。
【００８９】
また、動作状態推定システム３００は、動作状態推定装置３００Ａとは異なる他の端末装置である携帯端末３００Ｃからサーバ装置３００Ｂに、複数の電気機器の動作状態の推定結果の送信要求を行うことが可能とされる。そして、この携帯端末３００Ｃは、その推定結果を受信し、例えば、表示することが可能とされる。
【００９０】
図１１は、動作状態推定装置３００Ａの構成例を示している。この図１１において、図１と対応する部分には、同一符号を付し、その詳細説明は省略する。この動作状態推定装置３００Ａは、電流電圧計測部１０１と、フィルタ部１０２と、アドミッタンス計算部１０３と、アドミッタンス送信部１１１と、推定結果受信部１１２と、記録・表示部１０９を有している。
【００９１】
アドミッタンス送信部１１１は、アドミッタンス計算部１０３で得られたアドミッタンスベクトル時系列Ｙ(n)を、クラウド上のサーバ装置３００Ｂに送信する。また、推定結果受信部１１２は、クラウド上のサーバ装置３００Ｂから送られてくる各電気機器の動作状態（電力使用状況）の推定結果を受信し、記録・表示部１０９に供給する。
【００９２】
図１２は、サーバ装置３００Ｂの構成例を示している。この図１２において、図１と対応する部分には、同一符号を付し、その詳細説明は省略する。このサーバ装置３００Ｂは、アドミッタンス受信部１１３と、単体アドミッタンス推定部１０４と、ベクトル量子化部１０５と、特徴ベクトルデータベース１０６と、組み合わせ計算部１０７と、比較部１０８と、推定結果送信部１１４を有している。
【００９３】
アドミッタンス受信部１１３は、動作状態推定装置３００Ａから送られてくるアドミッタンスベクトル時系列Ｙ(n)を受信し、単体アドミッタンス推定部１０４および比較部１０８に供給する。また、推定結果送信部１１４は、比較部１０８で得られた各電気機器の動作状態（電力使用状況）の推定結果を、動作状態推定装置３００Ａに送信する。
【００９４】
詳細説明は省略するが、図１０に示す電気機器の動作状態推定システム３００においても、図１に示す電気機器の動作状態推定装置１００と同様に、機器登録プロセスおよび電力使用状況判定プロセスを実行する。したがって、複数の電気機器の動作状態、従って電力使用状況の推定を的確に行うことができる。
【００９５】
また、図１０に示す電気機器の動作状態推定システム３００においては、動作状態推定装置３００Ａの代わりに、クラウド上のサーバ装置３００Ｂにより、アドミッタンスベクトル時系列Ｙ(n)から電力線に接続されている複数の電気機器の動作状態（電力使用状況）を推定する処理が行われる。したがって、動作状態推定装置３００Ａの処理負荷を軽減でき、しかも、サーバ装置３００Ｂから動作状態推定装置３００Ａに、高性能な処理による精度の高い推定結果を提供できる。
【００９６】
また、図１０に示す電気機器の動作状態推定システム３００においては、携帯端末３００Ｃからサーバ装置３００Ｂに推定結果の送信要求を送信し、その推定結果を受信できる。したがって、ユーザは、固定の動作状態推定装置３００Ａではなく、携帯端末３００Ｃにより、出先からでも、複数の電気機器の動作状態の推定結果を確認できる。
【００９７】
＜３．変形例＞
なお、上述実施の形態においては、機器登録プロセスおよび電力使用状況判定プロセスの両方の実行機能を持つ例を示した。しかし、例えば、電力使用状況判定プロセスの実行機能のみを持つ例も考えられる。その場合、特徴ベクトルデータベース１０６には、何等かの手段により、各機器の特徴ベクトルが登録保持されることとなる。
【００９８】
また、本技術は、以下のような構成を取ることもできる。
（１）複数の電気機器が接続された電力線より電流および電圧を時系列として計測する電流電圧計測部と、
上記計測された電流および電圧の時系列から電源周波数およびその高調波の信号成分を取り出すフィルタ部と、
上記取り出された信号成分からアドミッタンスベクトル時系列を計算するアドミッタンス計算部と、
上記複数の電気機器の特徴ベクトルを保持する特徴ベクトル保持部と、
上記保持されている複数の電気機器の特徴ベクトルの組み合わせパターンを計算する組み合わせ計算部と、
上記組み合わされた特徴ベクトルと上記計算されたアドミッタンスベクトル時系列とを比較して、上記複数の電気機器の動作状態の推定結果を得る比較部とを備える
電気機器の動作状態推定装置。
（２）所定の電気機器の上記特徴ベクトルは、該所定の電気機器が動作状態にあるときのアドミッタンスベクトル時系列からベクトル量子化により抽出された１つまたは複数の特徴ベクトルを含む
前記（１）に記載の電気機器の動作状態推定装置。
（３）上記組み合わせ計算部は、
上記保持されている特徴ベクトルの全ての組み合わせパターンを計算する
前記（１）または（２）に記載の電気機器の動作状態推定装置。
（４）上記組み合わせ計算部は、
直近の機器動作状態の推定結果から所定数以内の機器の動作状態を変更した組み合わせパターンおよび／または所定の確率分布に基づき機器の動作状態を確率的に変更した組み合わせパターンを計算する
前記（１）または（２）に記載の電気機器の動作状態推定装置。
（５）上記所定の確率分布は、
過去の上記複数の電気機器の動作状態の履歴により計算されたものである
前記（４）に記載の電気機器の動作状態推定装置。
（６）上記所定の確率分布は、
曜日および時間別に計算された複数の確率分布から時刻に応じて選択された確率分布である
前記（４）に記載の電気機器の動作状態推定装置。
（７）上記比較部は、
上記組み合わされた特徴ベクトルと上記計算されたアドミッタンスベクトル時系列とのベクトル間距離を計算し、最も距離の小さい組み合わせを、上記複数の電気機器の動作状態の推定結果とする
前記（１）から（６）のいずれかに記載の電気機器の動作状態推定装置。
（８）複数の電気機器が接続された電力線より電流および電圧を時系列として計測する電流電圧計測ステップと、
上記計測された電流および電圧の時系列から電源周波数およびその高調波の信号成分を取り出すフィルタリングステップと、
上記取り出された信号成分からアドミッタンスベクトル時系列を計算するアドミッタンス計算ステップと、
保持されている複数の電気機器の特徴ベクトルの組み合わせパターンを計算する組み合わせ計算ステップと、
上記組み合わされた特徴ベクトルと上記計算されたアドミッタンスベクトル時系列とを比較して、上記複数の電気機器の動作状態の推定結果を得る比較ステップとを備える
電気機器の動作状態推定方法。
（９）コンピュータを、
複数の電気機器が接続された電力線より計測された電流および電圧の時系列から電源周波数およびその高調波の信号成分を取り出すフィルタ手段と、
上記取り出された信号成分からアドミッタンスベクトル時系列を計算するアドミッタンス計算手段と、
上記複数の電気機器の特徴ベクトルを保持するアドミッタンスベクトル保持手段と、
上記保持されている複数の電気機器の特徴ベクトルの組み合わせパターンを計算する組み合わせ計算手段と、
上記組み合わされた特徴ベクトルと上記計算されたアドミッタンスベクトル時系列とを比較して、上記複数の電気機器の動作状態の推定結果を得る比較手段
として機能させるためのプログラム。
（１０）複数の電気機器が接続された電力線より電流および電圧を時系列として計測する電流電圧計測部と、
上記計測された電流および電圧の時系列から電源周波数およびその高調波の信号成分を取り出すフィルタ部と、
上記取り出された信号成分からアドミッタンスベクトル時系列を計算するアドミッタンス計算部と、
上記計算されたアドミッタンスベクトル時系列から上記複数の電気機器それぞれの特徴ベクトルを抽出する特徴ベクトル抽出部と,
上記抽出された上記複数の電気機器それぞれの特徴ベクトルをデータベースに登録する特徴ベクトル登録部とを備える
電気機器の特徴ベクトル登録装置。
（１１）上記特徴ベクトル抽出部は、
所定の電気機器の特徴ベクトルとして、上記計算されたアドミッタンスベクトル時系列からベクトル量子化により１つまたは複数の特徴ベクトルを抽出する
前記（１０）に記載の電気機器の特徴ベクトル登録装置。
（１２）上記特徴ベクトル抽出部は、
上記計算されたアドミッタンスベクトル時系列より所定の電気機器のみのアドミッタンスベクトル時系列を推定し、上記所定の電気機器の特徴ベクトルとして、上記推定されたアドミッタンスベクトル時系列からベクトル量子化により１つまたは複数の特徴ベクトルを抽出する
前記（１０）に記載の電気機器の特徴ベクトル登録装置。
（１３）上記特徴ベクトル抽出部は、
上記所定の電気機器が動作状態にないときの上記計算されたアドミッタンスベクトル時系列より上記所定の電気機器以外のアドミッタンスベクトル時系列を推定し、上記所定の電気機器が動作状態にあるときの上記計算されたアドミッタンスベクトル時系列から、上記推定された上記所定の電気機器以外のアドミッタンスベクトル時系列の推定値を除くことにより、上記所定の電気機器のみのアドミッタンスベクトル時系列を推定する
前記（１２）に記載の電気機器の特徴ベクトル登録装置。
（１４）上記特徴ベクトル抽出部は、
上記所定の電気機器が動作している期間の前および後の期間で上記計算されたアドミッタンスベクトル時系列をその相関値が最も高くなるように位相を合わせて合成することで上記所定の電気機器以外のアドミッタンスベクトル時系列を推定する
前記（１３）に記載の電気機器の特徴ベクトル登録装置。
（１５）複数の電気機器が接続された電力線より電流および電圧を時系列として計測する電流電圧計測ステップと、
上記計測された電流および電圧の時系列から電源周波数およびその高調波の信号成分を取り出すフィルタリングステップと、
上記取り出された信号成分からアドミッタンスベクトル時系列を計算するアドミッタンス計算ステップと、
上記計算されたアドミッタンスベクトル時系列から上記複数の電気機器それぞれの特徴ベクトルを抽出する特徴ベクトル抽出ステップと、
上記抽出された上記複数の電気機器それぞれの特徴ベクトルをデータベースに登録する特徴ベクトル登録ステップとを備える
電気機器の特徴ベクトル登録方法。
（１６）複数の電気機器が接続された電力線より電流および電圧を時系列として計測する電流電圧計測部と、
上記計測された電流および電圧の時系列から電源周波数およびその高調波の信号成分を取り出すフィルタ部と、
上記取り出された信号成分からアドミッタンスベクトル時系列を計算するアドミッタンス計算部と、
上記計算されたアドミッタンスベクトル時系列から上記複数の電気機器それぞれの特徴ベクトルを抽出する特徴ベクトル抽出部と、
上記抽出された上記複数の電気機器それぞれの特徴ベクトルを保持する特徴ベクトル保持部と、
上記保持されている複数の電気機器の特徴ベクトルの組み合わせパターンを計算する組み合わせ計算部と、
上記組み合わされた特徴ベクトルと上記計算されたアドミッタンスベクトル時系列とを比較して、上記複数の電気機器の動作状態の推定結果を得る比較部とを備える
電気機器の動作状態推定装置。
（１７）複数の電気機器が接続された電力線より電流および電圧を時系列として計測する電流電圧計測部と、
上記計測された電流および電圧の時系列から電源周波数およびその高調波の信号成分を取り出すフィルタ部と、
上記取り出された信号成分からアドミッタンスベクトル時系列を計算するアドミッタンス計算部と、
上記計算されたアドミッタンスベクトル時系列をサーバ装置に送信するアドミッタンス送信部と、
上記サーバ装置から上記複数の電気機器の動作状態の推定結果を受信する推定結果受信部とを備える
電気機器の動作状態推定装置。
（１８）端末装置から送られてくるアドミッタンスベクトル時系列を受信するアドミッタンス受信部と、
複数の電気機器の特徴ベクトルを保持する特徴ベクトル保持部と、
上記保持されている複数の電気機器の特徴ベクトルの組み合わせパターンを計算する組み合わせ計算部と、
上記組み合わされた特徴ベクトルと上記受信されたアドミッタンスベクトル時系列とを比較して、上記複数の電気機器の動作状態の推定結果を得る比較部と、
上記得られた上記複数の電気機器の動作状態の推定結果を上記端末装置に送信する推定結果送信部とを備える
サーバ装置。
（１９）上記端末装置とは異なる他の端末装置から送られてくる上記推定結果の送信要求を受信する送信要求受信部をさらに備え、
上記推定結果送信部は、
上記受信された送信要求に基づいて、上記他の端末装置に、上記得られた上記複数の電気機器の動作状態の推定結果を送信する
前記（１８）に記載のサーバ装置。
（２０）端末装置とサーバ装置からなり、
上記端末装置は、
複数の電気機器が接続された電力線より電流および電圧を時系列として計測する電流電圧計測部と、
上記計測された電流および電圧の時系列から電源周波数およびその高調波の信号成分を取り出すフィルタ部と、
上記取り出された信号成分からアドミッタンスベクトル時系列を計算するアドミッタンス計算部と、
上記計算されたアドミッタンスベクトル時系列を上記サーバ装置に送信するアドミッタンス送信部と、
上記サーバ装置から上記複数の電気機器の動作状態の推定結果を受信する推定結果受信部とを備え、
上記サーバ装置は、
上記端末装置から送られてくるアドミッタンスベクトル時系列を受信するアドミッタンス受信部と、
複数の電気機器の特徴ベクトルを保持する特徴ベクトル保持部と、
上記保持されている複数の電気機器の特徴ベクトルの組み合わせパターンを計算する組み合わせ計算部と、
上記組み合わされた特徴ベクトルと上記受信されたアドミッタンスベクトル時系列とを比較して、上記複数の電気機器の動作状態の推定結果を得る比較部と、
上記得られた上記複数の電気機器の動作状態の推定結果を上記端末装置に送信する推定結果送信部とを備える
電気機器の動作状態推定システム。
【符号の説明】
【００９９】
１００・・・電気機器の動作状態推定装置
１０１・・・電流電圧計測部
１０２・・・フィルタ部
１０３・・・アドミッタンス計算部
１０４・・・単体アドミッタンス推定部
１０５・・・ベクトル量子化部
１０６・・・特徴ベクトルデータベース
１０７・・・組み合わせ計算部
１０８・・・比較部
１０９・・・記録・表示部
１１１・・・アドミッタンス送信部
１１２・・・推定結果受信部
１１３・・・アドミッタンス受信部
１１４・・・推定結果送信部
２００・・・コンピュータ装置
２０１・・・ＣＰＵ
２０２・・・ＲＯＭ
２０３・・・ＲＡＭ
２０４・・・データＩ／Ｏ
２０５・・・ＨＤＤ
３００・・・電気機器の動作状態推定システム
３００Ａ・・・電気機器の動作状態推定装置
３００Ｂ・・・サーバ装置
３００Ｃ・・・携帯端末
【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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