(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
住宅消費電力の推移を示す電力データを取得する電力データ取得手段と、
前記電力データを取得した時点の居住者の電力使用傾向を示すライフスタイル情報と前記電力データを取得した時点の季節を示す季節情報の少なくとも１つの情報から構成される要因情報を取得する要因情報取得手段と、
前記電力データ取得手段で取得した電力データから差分曲線を抽出する差分曲線抽出手段と、
前記差分曲線抽出手段で抽出した差分曲線から該差分曲線の特徴を示す特徴情報を抽出する特徴情報抽出手段と、
前記要因情報取得手段で取得した要因情報に基づいて前記特徴情報抽出手段で抽出した特徴情報を補正する特徴情報補正手段と、
過去の電力データから抽出した差分曲線の特徴情報と、その特徴情報を抽出するのに使用した電力データを取得した時点の居住者の状態と、を教師データとして生成された学習パラメータを取得する学習パラメータ取得手段と、
前記特徴情報補正手段で補正した特徴情報と前記学習パラメータ取得手段で取得した学習パラメータに基づいて居住者の現在の状態が予め設定された状態である確率を算出する第１算出手段と、
前記第１算出手段で算出した確率に基づいて前記電力データで示される電力の推移が居住者の行為に起因する確率を算出する第２算出手段と、
前記第２算出手段で算出した確率に基づいて居住者の異常を検出する異常検出手段と、を備える、
監視装置。
【請求項２】
前記特徴情報抽出手段は、前記差分曲線の変動の大きさを示す活性度を前記特徴情報として取得する、
請求項１に記載の監視装置。
【請求項３】
前記特徴情報抽出手段は、前記差分曲線を二乗積分して得られた値を前記活性度として算出する、
請求項２に記載の監視装置。
【請求項４】
前記特徴情報補正手段は、前記要因情報取得手段で取得した要因情報に基づいて前記特徴情報とした活性度を加点又は減点する、
請求項２又は３に記載の監視装置。
【請求項５】
前記要因情報取得手段は、住宅の過去の電力使用量に基づいて判別した居住者の電力使用傾向をライフスタイル情報として取得する、
請求項１乃至４のいずれか１項に記載の監視装置。
【請求項６】
前記差分曲線抽出手段は、前記電力データ取得手段で取得した電力データから複数次の差分曲線を抽出し、
前記特徴情報抽出手段は、前記差分曲線抽出手段で抽出した複数次の差分曲線それぞれについて特徴情報を抽出し、
前記特徴情報補正手段は、前記要因情報取得手段で取得した要因情報に基づいて前記特徴情報抽出手段で取得した複数次の特徴情報それぞれを補正し、
前記学習パラメータ取得手段は、過去の電力データから抽出した複数次の差分曲線それぞれの特徴情報と、それら特徴情報を抽出するのに使用した電力データを取得したときの居住者の状態と、を教師データとして生成された学習パラメータを取得し、
前記第１算出手段は、前記特徴情報補正手段で補正した複数次の特徴情報と前記学習パラメータ取得手段で取得した学習パラメータに基づいて居住者の現在の状態が予め設定された状態である確率を算出する、
請求項１乃至５のいずれか１項に記載の監視装置。
【請求項７】
前記電力データを取得した時点の居住者の状態を示す居住者状態情報を取得する居住者状態情報取得手段と、
前記特徴情報補正手段で補正した特徴情報と前記居住者状態情報取得手段で取得した居住者状態情報に基づいて学習パラメータを算出する学習パラメータ算出手段と、を備え、
前記学習パラメータ取得手段は、前記学習パラメータ算出手段で算出した学習パラメータを前記第１算出手段で使用する学習パラメータとして取得する、
請求項１乃至６のいずれか１項に記載の監視装置。
【請求項８】
コンピュータが、
住宅消費電力の推移を示す電力データを取得する電力データ取得ステップと、
前記電力データを取得した時点の居住者の電力使用傾向を示すライフスタイル情報と前記電力データを取得した時点の季節を示す季節情報の少なくとも１つの情報から構成される要因情報を取得する要因情報取得ステップと、
前記電力データ取得ステップで取得した電力データから差分曲線を抽出する差分曲線抽出ステップと、
前記差分曲線抽出ステップで抽出した差分曲線から該差分曲線の特徴を示す特徴情報を抽出する特徴情報抽出ステップと、
前記要因情報取得ステップで取得した要因情報に基づいて前記特徴情報抽出ステップで抽出した特徴情報を補正する特徴情報補正ステップと、
過去の電力データから抽出した差分曲線の特徴情報と、その特徴情報を抽出するのに使用した電力データを取得した時点の居住者の状態と、を教師データとして生成された学習パラメータを取得する学習パラメータ取得ステップと、
前記特徴情報補正ステップで補正した特徴情報と前記学習パラメータ取得ステップで取得した学習パラメータに基づいて居住者の現在の状態が予め設定された状態である確率を算出する第１算出ステップと、
前記第１算出ステップで算出した確率に基づいて前記電力データで示される電力の推移が居住者の行為に起因する確率を算出する第２算出ステップと、
前記第２算出ステップで算出した確率に基づいて居住者の異常を検出する異常検出ステップと、を実行する、
監視方法。
【請求項９】
コンピュータに、
住宅消費電力の推移を示す電力データを取得する電力データ取得機能と、
前記電力データを取得した時点の居住者の電力使用傾向を示すライフスタイル情報と前記電力データを取得した時点の季節を示す季節情報の少なくとも１つの情報から構成される要因情報を取得する要因情報取得機能と、
前記電力データ取得機能で取得した電力データから差分曲線を抽出する差分曲線抽出機能と、
前記差分曲線抽出機能で抽出した差分曲線から該差分曲線の特徴を示す特徴情報を抽出する特徴情報抽出機能と、
前記要因情報取得機能で取得した要因情報に基づいて前記特徴情報抽出機能で抽出した特徴情報を補正する特徴情報補正機能と、
過去の電力データから抽出した差分曲線の特徴情報と、その特徴情報を抽出するのに使用した電力データを取得した時点の居住者の状態と、を教師データとして生成された学習パラメータを取得する学習パラメータ取得機能と、
前記特徴情報補正機能で補正した特徴情報と前記学習パラメータ取得機能で取得した学習パラメータに基づいて居住者の現在の状態が予め設定された状態である確率を算出する第１算出機能と、
前記第１算出機能で算出した確率に基づいて前記電力データで示される電力の推移が居住者の行為に起因する確率を算出する第２算出機能と、
前記第２算出機能で算出した確率に基づいて居住者の異常を検出する異常検出機能と、を実現させる、
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、監視装置、監視方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
家族や近親者の状態を遠方から確認するシステムの研究開発が盛んに行われている。例えば、特許文献１には、住宅内で異常なく生活する居住者の電力使用パターンと、住宅内の電源系統を流れる電流値から特定される電力使用パターンとを比較することにより、居住者の健康状態を推測する装置が開示されている。また、特許文献２には、住宅内で消費される電力量を基に推定した生活パターンと予想パラメータとを比較することにより、居住者に異常があるか否かを判別する装置が開示されている。
【０００３】
なお、特許文献１や２の装置には、自動運転する電気機器（例えば電気温水器や空調機等）が住宅内に設置されていると、異常の有無を正しく判別できないという問題がある。このような問題を解決するため、特許文献３には、居住者の過去の電力使用データに基づいて構築されたベイジアンネットワークを使用して、電力変動が居住者の行為に起因すると考えられる確率と電気機器の自動運転に起因すると考えられる確率とを算出する装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−１０９６６３号公報
【特許文献２】特開２００８−１１２２６７号公報
【特許文献３】特開２０１２−１５９８９６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
季節が変化すると一般的に電力使用量は変化する。また、時間とともに居住者の生活スタイルは変化し、それに伴い居住者の電力使用傾向は変化する。特許文献３の装置は、ベイジアンネットワークの構築に使用した電力使用データを取得した時から季節や生活スタイルに変化があると、精度よく確率を算出できない。この場合、特許文献３の装置は、精度の低い確率に基づいて異常の有無を判別することになるため、居住者に異常が発生したか否かを精度よく判別できない。
【０００６】
本発明は、このような問題に鑑みてなされたものであり、居住者に異常が発生したか否かを精度よく判別できる監視装置、監視方法、及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するため、本発明の監視装置は、住宅消費電力の推移を示す電力データを取得する電力データ取得手段と、電力データを取得した時点の居住者の電力使用傾向を示すライフスタイル情報と電力データを取得した時点の季節を示す季節情報の少なくとも１つの情報から構成される要因情報を取得する要因情報取得手段と、電力データ取得手段で取得した電力データから差分曲線を抽出する差分曲線抽出手段と、差分曲線抽出手段で抽出した差分曲線から該差分曲線の特徴を示す特徴情報を抽出する特徴情報抽出手段と、要因情報取得手段で取得した要因情報に基づいて特徴情報抽出手段で抽出した特徴情報を補正する特徴情報補正手段と、過去の電力データから抽出した差分曲線の特徴情報と、その特徴情報を抽出するのに使用した電力データを取得した時点の居住者の状態と、を教師データとして生成された学習パラメータを取得する学習パラメータ取得手段と、特徴情報補正手段で補正した特徴情報と学習パラメータ取得手段で取得した学習パラメータに基づいて居住者の現在の状態が予め設定された状態である確率を算出する第１算出手段と、第１算出手段で算出した確率に基づいて電力データで示される電力の推移が居住者の行為に起因する確率を算出する第２算出手段と、第２算出手段で算出した確率に基づいて居住者の異常を検出する異常検出手段と、を備える。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、差分曲線から抽出した特徴情報を要因情報に基づいて補正しているので、電力の推移が居住者の行為に起因する確率を精度よく算出できる。精度の高い確率に基づいて異常を判別しているので、居住者に異常が発生したか否かを精度よく判別できる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本実施の形態に係る監視装置のブロック図である。
【図２】（Ａ）は電力データと１次移動平均線を示す図、（Ｂ）は１次差分曲線を示す図である。
【図３】（Ａ）は１次移動平均線と２次移動平均線を示す図、（Ｂ）は２次差分曲線を示す図である。
【図４】（Ａ）は電力データを示す図、（Ｂ）は３次差分曲線を示す図である。
【図５】制御部の機能を示す機能ブロック図である。
【図６】記憶部に記憶される確率テーブルを示す図である。
【図７】表示部に表示される画像を示す図である。
【図８】制御部で実行される学習処理を示すフローチャートである。
【図９】差分曲線から活性度が算出される様子を示す図である。
【図１０】居住者状態情報と特徴情報が関連付けられた様子を示す図である。
【図１１】複数の居住者状態情報と複数の特徴情報が関連付けられた様子を示す図である。
【図１２】特徴情報が入力されたときに居住者状態確率を出力するアルゴリズム示す図である。
【図１３】制御部で実行される監視処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明を実施するための形態について図面を参照しながら説明する。
【００１１】
図１は本実施の形態に係る監視装置１００の概略的な構成を示すブロック図である。監視装置１００は、住宅２００に設置された電気機器２１０の消費電力（以下、「住宅消費電力」という。）の推移から、住宅２００に居住する居住者の状態を監視する装置である。より具体的には、監視装置１００は、住宅消費電力の推移を示す電力データから抽出される１次〜Ｎ次の差分曲線を使って居住者に異常があるか否かを判別する装置である。
【００１２】
監視装置１００の説明に入る前に、本発明の重要な要素である「差分曲線」について説明する。なお、本実施の形態において、Ｎは任意の正の整数である。
【００１３】
図２（Ａ）は、１次移動平均線を説明するための図であり、図２（Ｂ）は１次差分曲線を説明するための図である。図２（Ａ）には、住宅消費電力をサンプリングして得られた電力データ（Ｐ０１〜Ｐ０８）と、その移動平均値（Ｐ１１〜Ｐ１８：以下、「１次移動平均値」という。）と、が示されている。この１次移動平均値（Ｐ１１〜Ｐ１８）を接続した線が１次移動平均線である。なお、１次移動平均値（Ｐ１１〜Ｐ１８）は、連続する２つの電力データを平均して算出される。例えば、１次移動平均値Ｐ１２は、電力データＰ０１と電力データＰ０２を足して２で割ることにより算出される。この電力データ（Ｐ０１〜Ｐ０８）と１次移動平均値（Ｐ１１〜Ｐ１８）の差分値（Ａ１１〜Ａ１８：以下、「１次差分値」という。）を図２（Ｂ）に示すように接続した線が１次差分曲線である。
【００１４】
図３（Ａ）は、２次移動平均線を説明するための図であり、図３（Ｂ）は２次差分曲線を説明するための図である。図３（Ａ）には１次移動平均線を構成する移動平均値（Ｐ１１〜Ｐ１８）と、その移動平均値（Ｐ２１〜Ｐ２８：以下、「２次移動平均値」という。）と、が示されている。この２次移動平均値（Ｐ２１〜Ｐ２８）を接続した線が２次移動平均線である。なお、２次移動平均値（Ｐ２１〜Ｐ２８）は、連続する２つの１次移動平均値を平均して算出される。例えば、２次移動平均値Ｐ２２は、１次移動平均値Ｐ１１と１次移動平均値Ｐ１２を足して２で割ることにより算出される。この１次移動平均値（Ｐ１１〜Ｐ１８）と２次移動平均値（Ｐ２１〜Ｐ２８）の差分値（Ａ２１〜Ａ２８：以下、「２次差分値」という。）を図３（Ｂ）に示すように接続した線が２次差分曲線である。
【００１５】
これをＮ回繰り返すことによって得られる移動平均線と差分曲線がＮ次移動平均線とＮ次差分曲線である。以上の処理より、電力データは、１次〜Ｎ次の差分曲線とＮ次移動平均線に分解される。
【００１６】
図４（Ａ）は、午前０時から午前３時までの電力データである。また、図４（Ｂ）は図４（Ａ）に示す電力データの３次差分曲線である。図４（Ａ）において、（ａ）は居住者が電気機器を操作したことによる電力変動であり、（ｂ）は電気機器の自動運転による電力変動である。図４（Ｂ）を見ればわかるように、居住者が電気機器を操作したときは３次差分曲線の変動が大きくなっている。一方、電気機器が自動運転したときは３次差分曲線の変動は小さい。この差分曲線の特徴を使用することで、監視装置１００は、電力データに現れた電力の推移が居住者の行為に起因すると考えられる確率と、電機器の自動運転に起因すると考えられる確率を算出できる。
【００１７】
以上を前提として、本発明の実施の形態に係る監視装置１００について説明する。
【００１８】
監視装置１００は例えば図１に示される住宅２００に設置される。住宅２００には、給湯器、電子レンジ、冷蔵庫、空調機等の電気機器２１０が設置されている。電気機器２１０には、商用の電力系統に接続された引き込み線３００を介して電力が供給される。
【００１９】
監視装置１００は、監視装置１００を制御する制御部１１０と、電力データ等の各種データを記憶する記憶部１２０と、ユーザの指示を取得する入力部１３０と、ユーザに情報を表示する表示部１４０と、監視装置１００をインターネット４００に接続するインタフェース部１５０と、住宅消費電力を計測する計測部１６０とを有している。
【００２０】
制御部１１０は、プロセッサ等の処理装置から構成される。制御部１１０は不図示のＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）に格納されているプログラムに従って動作することで、後述の「学習処理」、「監視処理」を含む種々の動作を実行する。制御部１１０は、「学習処理」、「監視処理」を実行することで、図５に示すように、電力データ取得部１１０ａと、要因情報取得部１１０ｂと、差分曲線抽出部１１０ｃと、特徴情報抽出部１１０ｄと、特徴情報補正部１１０ｅと、学習パラメータ取得部１１０ｆと、第１算出部１１０ｇと、第２算出部１１０ｈと、異常検出部１１０ｉと、居住者状態情報取得部１１０ｊと、学習パラメータ算出部１１０ｋ、出力部１１０ｌとして機能する。なお、これらの機能については、後述の「学習処理」、「監視処理」の説明の箇所で述べる。
【００２１】
図１に戻り、記憶部１２０は、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）、ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）、半導体メモリ、ハードディスク等の記憶装置から構成される。記憶部１２０には、計測部１６０で計測された電力データや後述の監視処理で使用する確率テーブル等の各種データが格納されている。なお、確率テーブルは、図６に示されるように、居住者の状態ごとに、電力の推移が居住者の電気機器２１０の操作に起因すると考えられる確率と、電気機器２１０の自動運転に起因すると考えられる確率と、を記録したテーブルである。
【００２２】
図１に戻り、入力部１３０は、タッチパネルや、入力キー等の入力装置から構成される。監視装置１００では、入力部１３０のタッチパネルと表示部１４０とからＧＵＩ（Graphical User Interface）が構成されている。ユーザ（例えば、居住者）の指示は、入力部１３０を介して入力され、システムバス１７０を経由して制御部１１０に通知される。
【００２３】
表示部１４０は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）などの表示ユニットから構成される。監視装置１００が起動されると、表示部１４０は、図７に示される画像ＩＭを表示する。画像ＩＭには、学習モードと監視モードとを切り替えるためのモード選択ボタン１４１ａ〜１４１ｂと、居住者の現在の状態を入力するための状態入力ボタン１４２ａ〜１４２ｃと、現在の季節を入力するための季節入力ボタン１４３ａ〜１４３ｃと、居住者の現在の生活スタイル、つまり、居住者の現在の電力の使用傾向を入力するための生活スタイル入力ボタン１４４ａ〜１４４ｃとが表示されている。
【００２４】
ユーザは、タッチパネルのモード選択ボタン１４１ａ〜１４１ｂをタッチすることで、監視装置１００のモードを切り替えることができる。また、ユーザは、タッチパネルの状態入力ボタン１４２ａ〜１４２ｃをタッチすることで、監視装置１００へ、居住者の現在の状態を入力することができる。また、ユーザは、タッチパネルの季節入力ボタン１４３ａ〜１４３ｃをタッチすることで、監視装置１００へ、現在の季節を入力することができる。また、ユーザは、タッチパネルの生活スタイル入力ボタン１４４ａ〜１４４ｃをタッチすることで、監視装置１００へ、居住者の生活スタイルを入力することができる。なお、以下の説明では、理解を容易にするため、表示部１４０に表示されたボタンをタッチすることを、ボタンの押下と表現する。
【００２５】
図１に戻り、インタフェース部１５０は、シリアルインタフェース、ＬＡＮ（Local Area Network）インタフェース等から構成される。インタフェース部１５０は、監視装置１００をインターネット４００に接続するとともに、計測部１６０を、システムバス１７０に接続する。
【００２６】
計測部１６０は、電力計などの電力計測ユニットから構成される。計測部１６０は、住宅の分電盤等に設置されている。計測部１６０は、引き込み線３００を介して供給される電力（消費電力）を所定の周期で計測する。そして、計測結果を、計測時刻と関連付けて電力データとして出力する。計測部１６０から出力された電力データは、インタフェース部１５０によって受信され、順次、記憶部１２０に記憶される。
【００２７】
次に、このような構成を有する監視装置１００の動作について説明する。
【００２８】
監視装置１００の動作は、居住者の状態と消費電力の推移との関係を機械学習する学習処理（学習モード）と、居住者に異常が発生したか否かを判別する監視処理（監視モード）とに大別される。最初に学習処理について説明する。
【００２９】
ユーザが表示部１４０に表示されたモード選択ボタン１４１ａ（学習モードボタン）を押下すると、制御部１１０は学習処理を実行する。以下、図８のフローチャートを参照して学習処理について説明する。
【００３０】
制御部１１０は、状態入力ボタン１４２ａ〜１４２ｃのいずれかと、季節入力ボタン１４３ａ〜１４３ｃのいずれかと、生活スタイル入力ボタン１４４ａ〜１４４ｃのいずれかと、が押下されたか判別する（ステップＳ１０１）。押下されていない場合（ステップＳ１０１：Ｎｏ）、ボタンが押下されるまでステップＳ１０１を繰り返す。押下されている場合（ステップＳ１０１：Ｙｅｓ）、ステップＳ１０２に進む。
【００３１】
制御部１１０の要因情報取得部１１０ｂは、ユーザに押下されたボタンの情報に基づいて、要因情報を取得する（ステップＳ１０２）。要因情報とは、居住者の電力使用傾向が変化する要因となる情報のことである。例えば、ライフスタイル情報や季節情報が要因情報に該当する。季節情報とは現在の季節を示す情報のことであり、ライフスタイル情報とは居住者のライフスタイル（例えば、快適性重視傾向か電気節約傾向か等）を示す情報のことである。図７の例であれば、要因情報取得部１１０ｂは、季節情報として“春または秋”を取得し、ライフスタイル情報として“ふつう”を取得する。
【００３２】
図８のフローに戻り、制御部１１０の電力データ取得部１１０ａは、記憶部１２０に記憶されている電力データの中から直近の一定時間分（例えば、１０分間分）の電力データを取得する（ステップＳ１０３）。
【００３３】
制御部１１０の差分曲線抽出部１１０ｃは、ステップＳ１０３で取得した電力データから、図２（Ｂ）や図３（Ｂ）に示されるような差分曲線を抽出する。このとき、差分曲線抽出部１１０ｃは、１次からＮ次までの複数次の差分曲線を抽出する（ステップＳ１０４）。
【００３４】
図８のフローに戻り、制御部１１０の特徴情報抽出部１１０ｄは、ステップＳ１０４で抽出した複数次の差分曲線それぞれについて、差分曲線の特徴を示す特徴情報を抽出する（ステップＳ１０５）。特徴情報は、例えば、差分曲線の変動の大きさを示す点数（以下、「活性度」という。）である。活性度は、例えば、差分曲線の面積（図９に示す斜線の部分）を示す情報であってもよい。なお、差分曲線の面積は、差分曲線の二乗積分値であってもよい。活性度は、差分曲線が０に対して正方向または負方向に大きく振れているほど、または、振れている時間が長いほど、大きな値を取る。
【００３５】
図８のフローに戻り、制御部１１０の特徴情報補正部１１０ｅは、ステップＳ１０５で抽出した特徴情報、すなわち、１次〜Ｎ次までの複数の活性度をステップＳ１０２で取得した要因情報に基づいて補正する（ステップＳ１０６）。
【００３６】
例えば、特徴情報補正部１１０ｅは、要因情報の１つであるライフスタイル情報を基に、活性度を加点する。例えば、居住者が省エネルギータイプのライフスタイルの場合、すなわちステップＳ１０２で要因情報取得部１１０ｂが図７に示す“電気節約”をライフスタイル情報として取得した場合、特徴情報補正部１１０ｅは活性度を加点して活性度を底上げする。少ない電力の変動であっても、それは居住者による意図的な行動を反映しているからである。逆に、電気エネルギーをふんだんに使用するタイプの場合、すなわち要因情報取得部１１０ｂが図７に示す“快適性重視”をライフスタイル情報として取得した場合、特徴情報補正部１１０ｅは活性度を減点する。また、要因情報取得部１１０ｂが図７に示す“ふつう”をライフスタイル情報として取得した場合、特徴情報補正部１１０ｅは活性度を加点も減点もしない。
【００３７】
また、特徴情報補正部１１０ｅは、要因情報の１つである季節情報によって加点を行う。例えば、電気の使用量が少ない春や秋などの中間期では、特徴情報補正部１１０ｅは点数を底上げする。少ない電力の変動であっても、それは居住者による意図的な行動を反映しているからである。逆に、夏や冬などの季節の場合は、暖房、冷房などの室温調整装置を利用するため、電気の使用量が大きくなる。このため、これらの季節の場合には、特徴情報補正部１１０ｅは活性度を減点するか、若しくは加点も減点もしない。
【００３８】
季節の違いと生活スタイルの違いは、電力の使用パターンの違いを生み出す２大要因である。この二つの要因に基づいて活性度を加点または減点という方法で補正することにより、均一的なアルゴリズムを使って多くの物件に対応することが可能になる。なお、以下の説明では、特徴情報補正部１１０ｅで補正されたｎ次差分曲線の活性度を活性度Ｄｋ（ｎ）と表現する。ｋは正の整数であり、制御部１１０がステップＳ１０９からＳ１０１に戻るたびにインクリメントされる。活性度Ｄｋ（ｎ）は、例えば、０〜１００点までの点数である。ステップＳ１０５とステップＳ１０６が実行されることにより、最終的に、図１０に示すようにＤｋ（１）〜Ｄｋ（Ｎ）のＮ個の活性度から構成される特徴情報Ｄｔが取得される。なお、図１０の例ではｋは１である。
【００３９】
図８のフローに戻り、制御部１１０の居住者状態情報取得部１１０ｊは、ユーザに押下されたボタンの情報に基づいて、居住者状態情報を取得する（ステップＳ１０７）。居住者状態情報は、居住者の現在の状態（例えば、居住者が外出中か調理中か就寝中か）を示す情報である。図７の例であれば、居住者状態情報取得部１１０ｊは、居住者状態情報として“調理中”を取得する。なお、居住者状態情報は、図１０の居住者状態テーブルＴＢに示されるにように、該当する項目の箇所を“１”それ以外を“０”とした二値情報であってもよい。
【００４０】
図８のフローに戻り、制御部１１０の居住者状態情報取得部１１０ｊは、ステップＳ１０７で取得した居住者状態情報を図１０に示すようにステップＳ１０６で取得した特徴情報と関連付けて記憶部１２０に保存する（ステップＳ１０８）。
【００４１】
図８のフローに戻り、制御部１１０は、監視モードが選択されているか否かを判別する（ステップＳ１０９）。監視モードが選択されていない場合には（ステップＳ１０９：Ｎｏ）、ステップＳ１０１へ戻り、以降、ステップＳ１０９での判断が肯定されるまで、ステップＳ１０１〜Ｓ１０８の処理を繰り返す。これにより、図１１に示されるように、居住者状態テーブルＴＢの各列（すなわち、居住者状態情報）に関連付けられた複数の特徴情報Ｄｔ（ｋ）が生成される。なお、以下の説明では、理解を容易にするため、居住者状態テーブルＴＢのｋ列目を居住者状態情報Ｓｔ（ｋ）と呼ぶ。
【００４２】
制御部１１０の学習パラメータ算出部１１０ｋは、特徴情報Ｄｔ（ｋ）と居住者状態情報Ｓｔ（ｋ）とを１組の教師データとした複数組の教師データから特徴情報Ｄｔと居住者の状態との関係を機械学習する。具体的には、学習パラメータ算出部１１０ｋは、複数組の教師データを使って、図１２に示すように、特徴情報Ｄｔ（ｋ）が入力されたときに確率Ｙ１〜Ｙ３を出力するアルゴリズムで使用する学習パラメータを生成する（ステップＳ１１０）。なお、確率Ｙ１は居住者が外出中である確率であり、確率Ｙ２は居住者が調理中である確率であり、確率Ｙ３は居住者が就寝中である確率である。
【００４３】
学習パラメータは、例えば、以下の方法で算出できる。
【００４４】
まず、学習パラメータ算出部１１０ｋは、下記式（１）に示すような、入力を特徴情報Ｄｔ（ｋ）、すなわち、活性度Ｄｋ（１）〜Ｄｋ（Ｎ）、出力を確率Ｙ１〜Ｙ３とする行列方程式を構築する。式（１）における係数α１〜αＮは、それぞれ、Ｙ１の算出におけるＤｋ（１）〜Ｄｋ（Ｎ）の重み係数を表している。
【００４５】
【数１】
0005840177.tif 000002
【００４６】
ステップＳ１０９までの処理で特徴情報Ｄｔが１〜ｅまでのｅ個取得されたのであれば、学習パラメータ算出部１１０ｋは、Ｄｔ（１）〜Ｄｔ（ｅ）の全てのベクトルを入力とした時に、最小となる係数α１〜αＮを算出する。具体的には、下記式（２）に基づく。
【００４７】
【数２】
0005840177.tif 000003
【００４８】
すなわち、学習パラメータ算出部１１０ｋは、Ｄｔ（１）〜Ｄｔ（ｅ）のそれぞれのデータ列について、仮に決定した係数α１〜αＮを乗じて、推定結果Ｚ１１〜Ｚ１ｅを算出する。そして、下記式（３）に基づいて、推定結果Ｚ１１〜Ｚ１ｅとＹ１との誤差εを算出する。なお、Ｚ１１〜Ｚ１ｅの算出に使用するＹ１は、居住者状態テーブルＴＢを使って算出する。図１０に示される居住者状態テーブルＴＢの場合、外出中なのは４回中１回なので、Ｙ１は２５％と算出される。
【００４９】
【数３】
0005840177.tif 000004
【００５０】
ここまでの処理を１通りの計算として、次に、学習パラメータ算出部１１０ｋは、仮に決めた係数α１〜αＮを少しだけ変化させ、再度εを計算する。これを繰り返し実行し、最終的に、εが最低の値となるα１〜αＮを求める。学習パラメータ算出部１１０ｋは、同様の処理を係数β１〜βＮ、γ１〜γＮについても行う。
【００５１】
学習パラメータ算出部１１０ｋは、このようにして算出された係数α１〜αＮ、β１〜βＮ、γ１〜γＮを学習パラメータとして取得する。なお、学習パラメータの算出方法は、上記の方法に限定されず、例えば特許文献３に示されるベイジアンネットワークを使用する方法等、既知のさまざまな機械学習の方法を使用することが可能である。
【００５２】
図８のステップＳ１１０に戻り、学習パラメータ算出部１１０ｋは、算出した学習パラメータを記憶部１２０に保存して学習処理を終了する。
【００５３】
次に、監視処理について説明する。
【００５４】
表示部１４０に表示されたモード選択ボタン１４１ｂ（監視モードボタン）が押下されると、制御部１１０は監視処理を実行する。以下、図１３のフローチャートを参照して監視処理について説明する。
【００５５】
制御部１１０は、予め設定された時間（例えば、１０分）が経過したか判別する（ステップＳ２０１）。予め設定された時間が経過していない場合（ステップＳ２０１：Ｎｏ）、制御部１１０は、予め設定された時間が経過するまでステップＳ２０１を繰り返す。予め設定された時間が経過している場合（ステップＳ２０１：Ｙｅｓ）、ステップＳ２０２に進む。
【００５６】
要因情報取得部１１０ｂは、ライフスタイル情報と季節情報を要因情報として取得する（ステップＳ２０２）。
【００５７】
電力データ取得部１１０ａは、記憶部１２０に記憶されている電力データの中から直近の一定時間分（例えば、１０分間分）の電力データを取得する（ステップＳ２０３）。
【００５８】
差分曲線抽出部１１０ｃは、ステップＳ２０３で取得した電力データから１次からＮ次の差分曲線を抽出する（ステップＳ２０４）。
【００５９】
特徴情報抽出部１１０ｄは、ステップＳ２０４で抽出した複数次の差分曲線それぞれについて、差分曲線の特徴を示す特徴情報を抽出する（ステップＳ２０５）。特徴情報は、ステップＳ１０５と同様に、差分曲線の変動の大きさを示す活性度である。
【００６０】
特徴情報補正部１１０ｅは、ステップＳ２０５で抽出した特徴情報を、ステップＳ２０２で取得した要因情報に基づいて補正する（ステップＳ２０６）。すなわち、特徴情報補正部１１０ｅは、ステップＳ１０６と同様に、ライフスタイル情報と季節情報に基づいて、活性度を加点または減点する。なお、ステップＳ２０６で取得される特徴情報は、特徴情報Ｄｔ（１）、すなわち活性度Ｄ１（１）〜Ｄ１（Ｎ）である。
【００６１】
制御部１１０の学習パラメータ取得部１１０ｆは、上述の学習処理で保存された学習パラメータ、すなわち係数α１〜αＮ、β１〜βＮ、γ１〜γＮを記憶部１２０から取得する（ステップＳ２０７）。
【００６２】
制御部１１０の第１算出部１１０ｇは、ステップＳ２０６で取得した特徴情報Ｄｔ（１）とステップＳ２０７で取得した学習パラメータとに基づいて、居住者の状態が予め設定された状態である確率（以下、「居住者状態確率」という。）を算出する（ステップＳ２０８）。具体的には、第１算出部１１０ｇは、ステップＳ２０７で取得した学習パラメータ（係数α１〜αＮ、β１〜βＮ、γ１〜γＮ）を式（１）の行列方程式にセットし、学習パラメータをセットした行列方程式にステップＳ２０６で取得した活性度Ｄ１（１）〜Ｄ１（Ｎ）を代入することで、居住者の状態が“外出中”である確率Ｙ１と、“調理中”である確率Ｙ２と、“就寝中”である確立Ｙ３とを算出する。
【００６３】
制御部１１０の第２算出部１１０ｈは、確率Ｙ１、Ｙ２、Ｙ３と、記憶部１２０に予め保存された確率テーブルと、を使って、居住者操作確率Ｙｒと自動運転確率Ｙｍを算出する（ステップＳ２０９）。居住者操作確率Ｙｒは、住宅使用電力の推移が居住者の電気機器２１０の操作に起因すると考えられる確率であり、自動運転確率Ｙｍは、住宅使用電力の推移が電気機器の自動運転に起因すると考えられる確率である。例えば、記憶部１２０に図６に示されるような確率テーブルが保存されているのであれば、第２算出部１１０ｈは、居住者操作確率Ｙｒ、自動運転確率Ｙｍをそれぞれ以下の式（４）及び式（５）を使って算出する。
【００６４】
Ｙｒ＝３・Ｙ１＋７０・Ｙ２＋５・Ｙ３  ・・・・・（４）
Ｙｍ＝９７・Ｙ１＋３０・Ｙ２＋９５・Ｙ３  ・・・（５）
【００６５】
例えば、居住者が外出中である確率Ｙ１が８０％であり、調理中である確率Ｙ２が１０％であり、就寝中である確率Ｙ３が１０％である場合には、居住者操作確率Ｙｒは、９．９％となり、自動運転確率Ｙｍは、９０．１％となる。
【００６６】
制御部１１０の異常検出部１１０ｉは、ステップＳ２０８で算出した確率に基づいて居住者に異常が発生したか否かを判別する（ステップＳ２１０）。例えば、異常検出部１１０ｉは、居住者操作確率Ｙｒが一定確率以上（例えば５０％以上）の電力データが、予め設定された時間以上検出されなかったときに異常発生と判別する。異常検出部１１０ｉは、自動運転確率Ｙｍが一定確率以上（例えば、５０％以上）の電力データが、予め設定された時間以上連続した場合を異常発生と判別してもよい。
【００６７】
制御部１１０の出力部１１０ｌは、インタフェース部１５０を介して、ステップＳ２０９で算出した居住者操作確率Ｙｒや自動運転確率Ｙｍ、ステップＳ２１０で判別した判別結果をインターネット４００へ出力する（ステップＳ２１１）。これにより、遠方にいる近親者等は、例えば、パソコン等の通信端末を使って、遠方から異常判別結果等を取得できる。
【００６８】
制御部１１０は、学習モードが選択されているか否かを判別する（ステップＳ２１２）。学習モードが選択されていない場合には（ステップＳ２１２：Ｎｏ）、制御部１１０はステップＳ２０１へ戻り、以降、ステップＳ２１２での判断が肯定されるまで、ステップＳ２０１〜Ｓ２１１の処理を繰り返す。一方、学習モードが選択されている場合には（ステップＳ２１２：Ｙｅｓ）、制御部１１０は監視処理を終了する。
【００６９】
本実施の形態によれば、電力の使用パターンの違いを生み出す２大要因である季節と生活スタイルの情報に基づいて、差分曲線から抽出した特徴情報を補正しているので、季節や生活スタイルに変化があったとしても、居住者の操作に起因する確率Ｙｒと、電気機器２１０の自動運転に起因する確率Ｙｍとを精度よく算出できる。精度の高い確率に基づいて異常を判別しているので、監視装置１００は居住者に異常が発生したか否かを精度よく判別できる。
【００７０】
また、本実施の形態では、特徴情報Ｄｔ（ｋ）が、式（１）に示される行列方程式に入力されることによって、確率Ｙ１、Ｙ２、Ｙ３が算出される。そして、確率Ｙ１、Ｙ２、Ｙ３に基づいて、居住者の操作に起因する確率Ｙｒと、電気機器２１０の自動運転に起因する確率Ｙｍが算出される。このため、確率Ｙｒ、Ｙｍの算出の際に取り扱うデータが少なくなり、装置の小型化が実現されるとともに、迅速に確率Ｙｒ、Ｙｍを算出することが可能になる。
【００７１】
なお、上述の実施の形態は一例であり、種々の変更及び応用が可能である。
【００７２】
例えば、上述の実施の形態では、居住者の状態は、外出中、調理中、就寝中の３つに区分されていたが、この区分は一例であり、居住者の状態の区分はこの３つの区分に限定されない。例えば、居住者の状態は外出中、在宅中の２つに区分されていてもよいし、外出中、調理中、食事中、就寝中の４つに区分されていてもよい。もちろん、４つ以上に区分されていてもよい。区分項目も外出中、調理中、食事中、就寝中に限定されず、任意の区分項目とすることができる。
【００７３】
また、上述の実施の形態（ステップＳ１０６やステップＳ２０６）では、特徴情報補正部１１０ｅは、活性度を加点または減点することにより活性度を補正していたが、活性度を補正する方法は加点や減点に限定されない。特徴情報補正部１１０ｅは、活性度に予め設定された数値（例えば、１．１や０．９）を乗じることにより活性度を補正してもよい。
【００７４】
また、上述の実施の形態（ステップＳ１０２やステップＳ２０２）では、要因情報取得部１１０ｂは、ユーザが押下したボタンの情報をそのまま要因情報（ライフスタイル情報や季節情報）としていたが、要因情報の取得方法はこのボタンによる方法に限られない。例えば、要因情報取得部１１０ｂは、ユーザが過去入力した季節情報に基づいて現在の季節を判別し、判別した季節を季節情報として取得してもよい。例えば、ユーザが「夏」を選択してから３カ月経過しているときは、要因情報取得部１１０ｂは、ユーザがタッチパネルで季節を選択していなくても、“春または秋”を季節情報として取得する。もちろん、監視装置１００が内部に保有する現在日時に基づいて現在の季節を判別してもよい。
【００７５】
また、要因情報取得部１１０ｂは、住宅２００の過去の電力使用量に基づいて判別した居住者の電力使用傾向をライフスタイル情報として取得してもよい。例えば、要因情報取得部１１０ｂは、計測部１６０が随時取得する電力情報の長時間における積算値から居住者の電力使用傾向を判別し、判別した電力使用傾向をライフスタイル情報として取得してもよい。例えば、要因情報取得部１１０ｂは、１日の積算電力量が５キロワット時未満の住宅の場合は電気節約型、５キロワット以上２０キロワット未満である場合はふつう、２０キロワット時以上である場合は快適性重視型であるなどと判別する。ユーザの主観に依存しない正確なライフスタイル情報を取得できる。
【００７６】
また、上述の実施の形態では、図７に示すように、季節情報として“春または秋”、“夏”、“冬”のいずれかが選択できるよう構成されていたが、監視装置１００は季節でなく日付を入力できるよう構成されていてもよい。この場合、監視装置１００は、入力された日付に基づいて季節を判別し、判別した季節を季節情報として取得してもよい。なお、季節情報の区分は、“春または秋”、“夏”、“冬”の３区分に限定されない。季節情報の区分は、例えば、“春”、“夏”、“秋”、“冬”の４区分であってもよい。また、季節情報は、１月、２月、・・・といった、月の情報であってもよい。
【００７７】
また、上述の実施の形態では、図７に示すように、生活スタイルとして“快適性重視”、“ふつう”、“電気節約”のいずれかが選択できるよう構成されていたが、監視装置１００は電力の目標使用量を入力できるよう構成されていてもよい。この場合、図７に示す生活スタイル入力ボタン１４４ａ〜１４４ｃの標記は、“０〜５ＫＷｈ”、“５ＫＷｈ〜２０ＫＷｈ”などであってもよい。この場合、特徴情報補正部１１０ｅは、どのボタンが押されているかによって加点する量を変更してもよい。
【００７８】
本実施の形態の監視装置１００は、専用のシステムにより実現してもよいし、通常のコンピュータシステムにより実現してもよい。例えば、上述の動作を実行するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して配布し、該プログラムをコンピュータにインストールして、上述の処理を実行することによって監視装置１００を構成してもよい。また、インターネット等のネットワーク上のサーバ装置が備えるディスク装置に格納しておき、例えばコンピュータにダウンロード等できるようにしてもよい。また、上述の機能を、ＯＳとアプリケーションソフトとの共同により実現してもよい。この場合には、ＯＳ以外の部分のみを媒体に格納して配布してもよく、また、コンピュータにダウンロード等してもよい。
【００７９】
本発明は、本発明の広義の精神と範囲を逸脱することなく、様々な実施形態及び変形が可能とされるものである。また、上述した実施形態は、本発明を説明するためのものであり、本発明の範囲を限定するものではない。つまり、本発明の範囲は、実施形態ではなく、特許請求の範囲によって示される。そして、特許請求の範囲内及びそれと同等の発明の意義の範囲内で施される様々な変形が、本発明の範囲内とみなされる。
【産業上の利用可能性】
【００８０】
本発明の監視装置、監視方法、及びプログラムは、居住者の監視に適している。
【符号の説明】
【００８１】
１００  監視装置、１１０  制御部、１１０ａ  電力データ取得部、１１０ｂ  要因情報取得部、１１０ｃ  差分曲線抽出部、１１０ｄ  特徴情報抽出部、１１０ｅ  特徴情報補正部、１１０ｆ  学習パラメータ取得部、１１０ｇ  第１算出部、１１０ｈ  第２算出部、１１０ｉ  異常検出部、１１０ｊ  居住者状態情報取得部、１１０ｋ  学習パラメータ算出部、１１０ｌ  出力部、１２０  記憶部、１３０  入力部、１４０  表示部、１４１ａ、１４１ｂ  モード選択ボタン、１４２ａ〜１４２ｃ  状態入力ボタン、１４３ａ〜１４３ｃ  季節入力ボタン、１４４ａ〜１４４ｃ  生活スタイル入力ボタン、１５０  インタフェース部、１６０  計測部、１７０  システムバス、２００  住宅、２１０  電気機器、３００  引き込み線、４００  インターネット、ＩＭ  画像。
【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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