(57)【要約】【課題】  負荷の稼働状況に時間的なバラツキがある場合でも、誤判定を行うことなく負荷運用状況を正確に監視する。【解決手段】  電源系統の消費電気量を計測して当該消費電気量の所定時間毎の変化量を計測する消費電気量変化計測手段と、該消費電気量変化計測手段で計測した所定時間毎の変化量の変化パターンを学習する変化パターン学習手段と、該変化パターン学習手段で学習した変化パターンと前記消費電気量計測手段で計測した実際の消費電気量における所定時間毎の変化量とを比較して負荷運用状況の異常を検出する異常検出手段とを備えている。【選択図】  図１
2006155200.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の負荷が電源系統に接続された設備の負荷運用状況を監視する負荷運用状況監視装置であって、
前記電源系統の消費電気量を計測して当該消費電気量の所定時間毎の変化量を計測する消費電気量変化計測手段と、該消費電気量変化計測手段で計測した所定時間毎の変化量の変化パターンを学習する変化パターン学習手段と、該変化パターン学習手段で学習した変化パターンと前記消費電気量計測手段で計測した実際の消費電気量における所定時間毎の変化量とを比較して負荷運用状況の異常を検出する異常検出手段とを備えたことを特徴とする負荷運用状況監視装置。
【請求項２】
複数の負荷が電源系統に接続された設備の負荷運用状況を監視する負荷運用状況監視装置であって、
前記電源系統の消費電気量を計測して当該消費電気量の所定時間毎の変化量を計測する消費電気量変化計測手段と、該消費電気量変化計測手段で計測した所定時間毎の変化量の変化パターンを学習する変化パターン学習手段と、該変化パターン学習手段で学習した変化パターンと前記消費電気量計測手段で計測した実際の消費電気量における所定時間毎の変化量とを比較して負荷運用状況の異常を検出する異常検出手段と、該異常検出手段で負荷運用状況の異常を検出したときに前記電源系統の各負荷への電力供給を停止する電力供給停止手段とを備えたことを特徴とする負荷運用状況監視装置。
【請求項３】
前記消費電気量変化計測手段は、消費電気量として、電流、電力及び電力量の何れか１つを計測して、その所定時間毎の変化量を計測するように構成されていることを特徴とする請求項１又は２に記載の負荷運用状況監視装置。
【請求項４】
前記変化パターン学習手段は、前記消費電気量変化計測手段で計測した消費電気量の変化量を増加傾向、減少傾向、変化無しの３つの状態にパターン分けしてパターン列を形成するように構成されていることを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の負荷運用状況監視装置。
【請求項５】
前記変化パターン学習手段は、前記消費電気量変化計測手段で計測した消費電気量の変化量を増加傾向、減少傾向、変化無しの３つの状態にパターン分けしてパターン列を形成し、同一パターンが継続する場合に圧縮して圧縮パターン列を形成し、形成した圧縮パターン列が既存の圧縮パターン列と異なる場合に新規の圧縮パターン列として登録するように構成されていることを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の負荷運用状況監視装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電源系統に複数の負荷を接続した設備における負荷の運用状況を監視する負荷運用状況監視装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の負荷運用状況監視装置として、例えば監視対象を工作機器として、下降用モータの負荷電流を、加工開始から終了までの１サイクルを単位として複雑な加工箇所には加工時間軸のサンプリング箇所を細かく取り、かつ、単純な加工箇所には加工時間軸のサンプリング箇所を粗く取るようにし、各サンプリング箇所において、サンプリングデータを記憶させると共に数値処理加工し、負荷電流の実測値がサンプリング箇所のサンプリングデータによる標準偏差値の上下限幅内であるか比較することで、作業工程を監視するようにした工作機器の監視方法が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【特許文献１】特開２００２−３４１９０９号公報（第１頁、図１）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、上記特許文献１に記載された従来例にあっては、上下限波形の作成に際して、負荷変動の時間的なバラツキが考慮されていないため、負荷が時間的にバラツク場合、正常であっても上下限波形を逸脱する現象が発生してしまい正確な監視を行うことができないという未解決の課題がある。
また、ワークの形状データによらずに時間軸のサンプリング箇所を決定する方法が、１サイクル目でサンプリングの時間間隔を決定するため、２サイクル目からは決定された時間間隔で測定を行うこととなり、２サイクル目以降における修正で時間間隔を短くする要因がなく、時間間隔は１サイクル目で決定した値以上に細かくなることがないという未解決の課題もある。
【０００４】
さらに、サンプリング工程において、必ず規定数のサンプルを取得しないと次のステップへ進まないため、欠測等によって規定のサンプル数に満たないうちに外部トリガー信号又は内部トリガー信号が発生した場合、トリガー信号をキーとして次のサンプリング速度を変更するルーチンに到達せず、本来は次のサンプリング箇所の測定データが前のサンプリング箇所のデータとして記録されてしまうという未解決の課題もある。
【０００５】
さらにまた、工作機器のワーク加工の作業を監視しているので、待機時の電流は監視対象としていないため、待機電力が通常に比べて大きい、或いは設備の停止などといった設備の異常兆候や異常を検出することができないという未解決の課題もある。
そこで、本発明は上記従来例の未解決の課題に着目してなされたものであり、所定時間毎の消費電気量の変化をパターン化して学習することにより、負荷の稼働状況に時間的なバラツキがある場合でも、誤判定を行うことなく負荷運用状況を正確に監視することができると共に、サンプル数を規定することなく、待機時を含めた総合的な負荷運用状況を監視することができる負荷運用状況監視装置を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するために、請求項１に係る負荷運用状況監視装置は、複数の負荷が電源系統に接続された設備の負荷運用状況を監視する負荷運用状況監視装置であって、前記電源系統の消費電気量を計測して当該消費電気量の所定時間毎の変化量を計測する消費電気量変化計測手段と、該消費電気量変化計測手段で計測した所定時間毎の変化量の変化パターンを学習する変化パターン学習手段と、該変化パターン学習手段で学習した変化パターンと前記消費電気量計測手段で計測した実際の消費電気量における所定時間毎の変化量とを比較して負荷運用状況の異常を検出する異常検出手段とを備えたことを特徴としている。
【０００７】
また、請求項２に係る負荷運用状況監視装置は、複数の負荷が電源系統に接続された設備の負荷運用状況を監視する負荷運用状況監視装置であって、前記電源系統の消費電気量を計測して当該消費電気量の所定時間毎の変化量を計測する消費電気量変化計測手段と、該消費電気量変化計測手段で計測した所定時間毎の変化量の変化パターンを学習する変化パターン学習手段と、該変化パターン学習手段で学習した変化パターンと前記消費電気量計測手段で計測した実際の消費電気量における所定時間毎の変化量とを比較して負荷運用状況の異常を検出する異常検出手段と、該異常検出手段で負荷運用状況の異常を検出したときに前記電源系統の各負荷への電力供給を停止する電力供給停止手段とを備えたことを特徴としている。
【０００８】
さらに、請求項３に係る負荷運用状況監視装置は、請求項１又は２に係る発明において、前記消費電気量変化計測手段は、消費電気量として、電流、電力及び電力量の何れか１つを計測して、その所定時間毎の変化量を計測するように構成されていることを特徴としている。
さらにまた、請求項４に係る負荷運用状況監視装置は、請求項１乃至３の何れか１つの発明において、前記変化パターン学習手段は、前記消費電気量変化計測手段で計測した消費電気量の変化量を増加傾向、減少傾向、変化無しの３つの状態にパターン分けしてパターン列を形成するように構成されていることを特徴としている。
【０００９】
なおさらに、請求項５に係る負荷運用状況監視装置は、請求項１乃至４の何れか１つの発明において、前記変化パターン学習手段は、前記消費電気量変化計測手段で計測した消費電気量の変化量を増加傾向、減少傾向、変化無しの３つの状態にパターン分けしてパターン列を形成し、同一パターンが継続する場合に圧縮して圧縮パターン列を形成し、形成した圧縮パターン列が既存の圧縮パターン列と異なる場合に新規の圧縮パターン列として登録するように構成されていることを特徴としている。
【発明の効果】
【００１０】
請求項１に係る発明によれば、消費電気量変化計測手段で電源系統の所定時間毎の消費電気量の変化を計測し、この計測結果に基づいて変化パターン学習手段で、変化量の変化パターンを学習し、学習した変化パターンと実際の消費電気量における所定時間毎の変化量とを比較して負荷運用状況の異常を検出するので、学習した変化パターンとは負荷の運用状況が通常と異なる状態となると、実際の消費電気量の所定時間毎の変化量が学習した変化パターンから外れることになり、運用状況の異常を正確に検出することができるという効果が得られる。このとき、変化パターン学習手段で常時消費電気量の変化を学習しているので、待機時間、稼働時間等にかかわりなく運用状況の異常を正確に検出することができる。
【００１１】
また、請求項２に係る発明によれば、請求項１に係る発明の構成に加えて、異常検出手段で負荷運用状況の異常を検出したときに、電力供給停止手段で各負荷への電力供給を停止するようにしたので、何れかの負荷で過負荷等の異常が発生した場合には直ちに電源系統からの電力供給を停止することにより、異常状態が継続されることを確実に防止することができるという効果が得られる。
さらに、請求項３に係る発明によれば、消費電気量変化計測手段で、消費電気量として、電流、電力及び電力量何れか１つを計測するので、これら電流、電力及び電力量は負荷の運用状況に応じて変化することになるので、負荷の運用状況を正確に検出することができるという効果が得られる。
【００１２】
さらにまた、請求項４に係る発明によれば、前記変化パターン学習手段は、前記消費電気量変化計測手段で計測した消費電気量の変化量を増加傾向、減少傾向、変化無しの３つの状態にパターン分けしてパターン列を形成するように構成されているので、例えば工場のように朝稼働状態となって消費電気量が増加した後一定値を維持し、その後昼休となると消費電気量が低下し、午後の稼働状態となると、再度消費電気量が増加してから一定値となり、その後、終業時刻となると消費電気量が減少するようなパターンとなり、この傾向を増加傾向、減少傾向及び変化無しの３状態で表すことにより、負荷運用状況を正確にパターン化することができるという効果が得られる。
【００１３】
なおさらに、請求項５に係る発明によれば、検出したパターン列を圧縮して圧縮パターン列を形成し、形成した圧縮パターン列が登録されている既存の圧縮パターン列と異なる場合に新規の圧縮パターン列として登録するので、異なるパターン列を順次登録して、登録されている全ての圧縮パターン列と実際に計測した所定時間毎の変化量とを比較することにより、異常判定を正確に行うことができるという効果が得られる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。
図１は本発明の概略構成を示すシステム構成図であって、図中、１は工場内に配設された電源系統としての電力供給線であって、この電力供給線１はブレーカ２を介して分電盤３に接続されている。この電力供給線１には、複数例えば５個の負荷（例えば電灯）Ｌ１〜Ｌ５が接続されている。
【００１５】
そして、電力供給線１のブレーカ２の出力側に消費電気量としての負荷電流を検出する電流検出器４が配設され、この電流検出器４で検出した検出電流が電力供給線１とは異なる電力供給線（図示せず）から電力が供給された負荷運転状況監視装置５に入力される。
この負荷運転状況監視装置５では、電流検出器３で検出した検出電流をデジタル値に変換するＡ／Ｄ変換器６と、このＡ／Ｄ変換器６のデジタル検出値が入力される例えばマイクロコンピュータで構成される演算処理装置７と、この演算処理装置７に接続された検出電流値や変化パターン列を記憶する不揮発性メモリ８と、演算処理装置７に表示制御回路９を介して接続された表示装置１０とを備えている。
【００１６】
演算処理装置７は、ＣＰＵ７ａ、ＲＯＭ７ｂ及びＲＡＭ７ｃを少なくとも備えており、ＣＰＵ７ａで予めＲＯＭ７ｂに格納した負荷監視処理プログラムを実行することにより、負荷管理処理を行う。
この負荷監視処理は、図２に示すように、先ず、ステップＳ１で、予め設定した学習期間が終了したか否かを判定し、学習期間が終了していないときにはステップＳ２に移行して、図３に示す学習処理を実行してからステップＳ１に戻り、学習期間が終了したときにはステップＳ３に移行して、図７に示す異常判定処理を実行してからステップＳ１に戻る。
【００１７】
学習処理は、図３に示すように、先ず、ステップＳ１１で予め設定された学習期間が終了したか否かを判定し、学習期間が終了していないときにはステップＳ１２に移行して、学習を行うために予め設定した電流計測時刻であるか否かを判定し、電流計測時刻ではないときにはそのまま学習処理を終了して図２のステップＳ１に戻り、電流計測時刻であるときにはステップＳ１３に移行して、図４に示す電流計測処理を起動してから図２のステップＳ１に戻る。
【００１８】
一方、前記ステップＳ１１の判定結果が、学習期間が終了したときには、ステップＳ１４に移行して、図５に示す符号圧縮処理を実行し、次いでステップＳ１５に移行して図６に示す圧縮パターン列確定処理を実行してから学習処理を終了する。
図４に示す電流計測処理は、先ず、ステップＳ２１で、電流検出器３で検出した検出電流値Ｉ(ｉ)をＡ／Ｄ変換器６から読込み、次いでステップＳ２２に移行して、読込んだ今回の検出電流値Ｉ(ｉ)を不揮発性メモリ８に形成した該当時刻の検出電流記憶領域に記憶してからステップＳ２３に移行する。
【００１９】
このステップＳ２３では、不揮発性メモリ８に記憶されている前回時刻の検出電流値Ｉ(ｉ−１)を読込み、次いでステップＳ２４に移行して下記（１）式の演算を行って電流変化量ΔＩ（ｉ）を算出すると共に、算出した電流変化量ΔＩ（ｉ）を不揮発性メモリ８に形成した該当時刻の電流変化量記憶領域に一時記憶する。
ΔＩ（ｉ）＝｛Ｉ（ｉ）−Ｉ（ｉ−１）｝／Ｔ    …………（１）
ここで、Ｔは、タイマ割込周期である。
【００２０】
次いで、ステップＳ２５に移行して、電流変化量ΔＩ（ｉ）が増加傾向にあるか否かを判定する。この判定は、電流変化量ΔＩ（ｉ）が予め設定した零より大きい正の閾値＋αを超えているか否かを判定し、ΔＩ（ｉ）＞＋αであるときには増加傾向にあるものと判断してステップＳ２６に移行して、増加傾向を表す符号“ａ”を不揮発性メモリ８に形成された該当時刻の状態記憶領域に書込んでから電流計測処理を終了する。
【００２１】
また、ステップＳ２５の判定結果がΔＩ（ｉ）≦＋αであるときにはステップＳ２７に移行して、電流変化量ΔＩ（ｉ）が変化しない状態であるか否かを判定する。この判定は、電流変化量ΔＩ（ｉ）が＋α以下で且つ零より小さい負の閾値−α以上であるかを判定し、＋α≧ΔＩ（ｉ）≧−αであるときには、電流変化量ΔＩ（ｉ）の変化が無い変化無し状態であると判断してステップＳ２８に移行し、変化無し状態を表す符号“ｂ”を不揮発性メモリ８に形成した該当時刻の状態記憶領域に書込んでから電流計測処理を終了する。
【００２２】
さらに、ステップＳ２７の判定結果がΔＩ（ｉ）＜−αであるときには、電流変化量ΔＩ（ｉ）の変化が減少傾向であると判断してステップＳ２９に移行し、減少傾向を表す符号“ｃ”を不揮発性メモリ８に形成した該当時刻の状態記憶領域に書込んでから電流計測処理を終了する。
また、図５の符号圧縮処理は、先ず、ステップＳ１１１で、変数ｉを“０”に設定し、次いでステップＳ１１２に移行して、不揮発性メモリ７に記憶されている時刻Ｔ（ｉ）の符号Ｃ（ｉ）を読出し、次いでステップＳ１１３に移行して、読出した符号Ｃ（ｉ）が先頭の符号Ｃ（１）であるか否かを判定し、先頭の符号Ｃ（１）であるときには後述するステップＳ１１７にジャンプし、先頭の符号Ｃ（１）ではないときにはステップＳ１１４に移行する。
【００２３】
このステップＳ１１４では、時刻Ｔ（ｉ−１）の符号Ｃ（ｉ−１）を読出し、次いでステップＳ１１５に移行して、符号Ｃ（ｉ）及びＣ（ｉ−１）が一致するか否かを判定し、両符号が一致する場合にはステップＳ１１６に移行して、後述するように不揮発性メモリ８のデータ書込領域に記憶されている符号連続回数ｔ、最小・最大電流値Ｉｍｉｎ・Ｉｍａｘ、最小・最大変化量ΔＩｍｉｎ・ΔＩｍａｘを現在の圧縮符号ＣＣ（ｉ）に関連付けして不揮発性メモリ８のデータ記憶領域に記憶してからステップＳ１１７に移行する。
【００２４】
ステップＳ１１７では、時刻Ｔ（ｉ）における検出電流Ｉを検出電流最小値Ｉｍｉｎとすると共に、電流変化量ΔＩを最小変化量ΔＩｍｉｎとして、これらを不揮発性メモリ８に一時記憶する。
次いで、ステップＳ１１８に移行して、検出電流Ｉ（ｉ）を検出電流最大値Ｉｍａｘとすると共に、電流変化量ΔＩ（ｉ）を最大変化量ΔＩｍａｘとして、これらを不揮発性メモリ８に形成した一時記憶領域に一時記憶してからステップＳ１１９に移行する。
このステップＳ１１９では、符号連続回数ｔを“１”に設定し、次いでステップＳ１２０に移行して、現在の符号Ｃ（ｉ）を圧縮符号ＣＣ（ｊ）として不揮発性メモリ８に形成された圧縮パターン列記憶領域の最後尾に記憶してステップＳ１２１に移行し、変数ｉを“１”だけインクリメントしてからステップＳ１２２に移行する。
【００２５】
このステップＳ１２２では、変数ｉに対応する符号Ｃ（ｉ）が存在するか否かを判定し、Ｃ（ｉ）が存在する場合には前記ステップＳ１１２に戻り、存在しない場合には、ステップＳ１２３に移行して、前述したステップＳ１１６と同様に、ＲＡＭ７ｃの範囲データ書込領域に記憶されている符号連続回数ｔ、最小・最大電流値Ｉｍｉｎ・Ｉｍａｘ、最小・最大変化量ΔＩｍｉｎ・ΔＩｍａｘを現在の圧縮符号ＣＣ（ｉ）に関連付けして不揮発性メモリ８のデータ記憶領域に記憶してから符号圧縮処理を終了して図３のステップＳ１５に移行する。
【００２６】
また、前記ステップＳ１１５の判定結果が、符号Ｃ（ｉ）及びＣ（ｉ−１）が異なるものであるときにはステップＳ１２４に移行して、時刻ｉの検出電流Ｉ（ｉ）が検出電流最小値Ｉｍｉｎより小さいか否かを判定し、Ｉ（ｉ）≧Ｉｍｉｎであるときには直接ステップＳ１２６にジャンプし、Ｉ（ｉ）＜ＩｍｉｎであるときにはステップＳ１２５に移行して検出電流Ｉ（ｉ）を検出電流最小値Ｉｍｉｎとして不揮発性メモリ８の範囲データ記憶領域に更新記憶してからステップＳ１２６に移行する。
【００２７】
ステップＳ１２６では、時刻ｉの検出電流Ｉ（ｉ）が検出電流最小値Ｉｍａｘより大きいか否かを判定し、Ｉ（ｉ）≦Ｉｍａｘであるときには直接ステップＳ１２８にジャンプし、Ｉ（ｉ）＞ＩｍａｘであるときにはステップＳ１２７に移行して検出電流Ｉ（ｉ）を検出電流最大値Ｉｍａｘとして不揮発性メモリ８の範囲データ記憶領域に更新記憶してからステップＳ１２８に移行する。
【００２８】
ステップＳ１２８では、電流変化量ΔＩ（ｉ）が最小変化量ΔＩｍｉｎより小さい値であるか否かを判定し、ΔＩ（ｉ）≧ΔＩｍｉｎであるときには、直接ステップＳ１３０にジャンプし、ΔＩ（ｉ）＜ΔＩｍｉｎであるときにはステップＳ１２９に移行して、電流変化量ΔＩ（ｉ）を最小変化量ΔＩｍｉｎとして不揮発性メモリ８の範囲データ記憶領域に更新記憶してからステップＳ１３０に移行する。
【００２９】
ステップＳ１３０では、電流変化量ΔＩ（ｉ）が最大変化量ΔＩｍａｘより大きい値であるか否かを判定し、ΔＩ（ｉ）≦ΔＩｍａｘであるときには、直接ステップＳ１３２にジャンプし、ΔＩ（ｉ）＞ΔＩｍａｘであるときにはステップＳ１３１に移行して、電流変化量ΔＩ（ｉ）を最大変化量ΔＩｍａｘとして不揮発性メモリ８の範囲データ記憶領域に更新記憶してからステップＳ１３２に移行する。
ステップＳ１３２では、符号連続回数ｔを“１”だけインクリメントしてから前記ステップＳ１２１に移行する。
【００３０】
さらに、図３のステップＳ１５における圧縮パターン列確定処理は、図６に示すように、先ず、ステップＳ２００で、変数ｊを“１”に設定し、次いでステップＳ２０１に移行して、不揮発性メモリ８に格納されている圧縮パターン列から圧縮符号ＣＣ（ｊ）を読込み、次いでステップＳ２０２に移行して、読込んだ圧縮符号ＣＣ（ｊ）が符号ｂであるか否かを判定し、符号ｂであるときにはステップＳ２０３に移行する。
【００３１】
このステップＳ２０３では、圧縮符号ＣＣ（ｉ）の範囲データである最大検出電流値Ｉｍａｘが設定値例えば負荷Ｌ１〜Ｌ５の最小消費電流値ｉａ未満であるか否かを判定し、Ｉｍａｘ＜ｉａであるときにはステップＳ２０４に移行して、続く圧縮符号ＣＣ（ｉ＋１）が“ａ”であるか否かを判定し、“ａ”であるとき即ち連続符号が「ｂａ」であるときに圧縮符号ＣＣ（ｉ）が圧縮パターン列の先頭であるものと判断してステップＳ２０５に移行して、圧縮符号ＣＣ（ｉ）＝ｂを不揮発性メモリ８の圧縮パターン列記憶領域の先頭に圧縮パターンｂを記憶してからステップＳ２０６に移行する。
【００３２】
このステップＳ２０６では、変数ｊを“１”だけインクリメントしてからステップＳ２０７に移行し、新たな変数の圧縮符号ＣＣ（ｊ）が不揮発性メモリ８に存在するか否かを判定し、存在する場合には圧縮処理が中途であると判断して前記ステップＳ２０１に戻り、圧縮符号ＣＣ（ｊ）が存在しないときには圧縮パターン列確定処理を終了する。
【００３３】
一方、前記ステップＳ２０２の判定結果が、圧縮符号ＣＣ（ｊ）が符号“ｂ”ではないときにはステップＳ２０８に移行して圧縮符号ＣＣ（ｊ）が符号“ｃ”であるか否かを判定し、符号“ｃ”であるときにはステップＳ２０９に移行して、圧縮符号ＣＣ（ｊ）の次の圧縮符号ＣＣ（ｊ＋１）が符号“ｂ”であるか否かを判定し、符号“ｂ”であるときにはステップＳ２１０に移行して、圧縮符号ＣＣ（ｊ＋１）の最大検出電流値Ｉｍａｘが設定値ｉａ未満であるか否かを判定し、Ｉｍａｘ＜ｉａであるときには圧縮パターン列の最後の符号であるものと判断してステップＳ２１２に移行する。
【００３４】
このステップＳ２１２では、圧縮符号ＣＣ（ｊ）及び圧縮符号ＣＣ（ｊ＋１）を不揮発性メモリ８に形成した圧縮パターン列記憶領域の最後尾に追加して圧縮パターン列を確定する。次いで、ステップＳ２１３に移行して、不揮発性メモリ８の圧縮パターン列記憶領域に記憶された圧縮パターン列と一致する既存の圧縮パターン列が不揮発性メモリ８内に存在するか否かを判定し、一致する既存の圧縮パターン列が存在しない場合には、新たな圧縮パターン列であると判断してステップＳ２１４に移行し、圧縮パターン列及びその範囲データを不揮発性メモリ８の既存圧縮パターン列記憶領域に記憶してから前記ステップＳ２０６に移行し、一致する既存の圧縮パターン列が存在する場合には、ステップＳ２１５に移行して、不揮発性メモリ８の圧縮パターン列記憶領域に記憶された圧縮パターン列の範囲データと既存圧縮パターン列記憶領域に記憶された範囲データとを比較して符号連続回数ｔの最小値ｔｍｉｎ及び最大値ｔｍａｘ、最小変化量ΔＩｍｉｎ、最大変化量ΔＩｍａｘ及び検出電流最小値Ｉｍｉｎ、検出電流最大値Ｉｍａｘを更新する処理を行ってから前記ステップＳ２０６に移行する。
【００３５】
一方、ステップＳ２０３の判定結果が、圧縮符号ＣＣ（ｊ）の最大検出電流値Ｉｍａｘが設定値ｉａ以上であるとき、ステップＳ２０４の判定結果が、圧縮符号ＣＣ（ｊ＋１）が符号“ａ”以外であるとき、ステップＳ２０８の判定結果が、圧縮符号ＣＣ（ｊ）が符号“ｃ”以外であるとき、ステップＳ２０９の判定結果が、符号ＣＣ（ｊ＋１）が符号“ｂ”以外であるときには、直接ステップＳ２１１に移行して、圧縮符号ＣＣ（ｊ）を不揮発性メモリ８の圧縮パターン列記憶領域の最後尾に記憶してから前記ステップＳ２０６に移行する。
【００３６】
また、異常判定処理は、図７に示すように、前述した学習処理と同様に１日の所定時刻間で所定時間（例えば１時間）毎のメインプログラムに対するタイマ割込処理として実行され、先ず、ステップＳ３１で、Ａ／Ｄ変換器５から検出電流値Ｉ（ｉ）を読込み、次いでステップＳ３２に移行して、前回の検出電流値Ｉ（ｉ−１）を読込み、次いでステップＳ３３に移行して、前述した学習処理のステップＳ１４と同様に前記（１）式に基づいて電流変化量ΔＩ（ｉ）を算出する。
【００３７】
次いで、ステップＳ３４に移行して、電流変化量ΔＩ（ｉ）が増加傾向にあるか否かを判定する。この判定は、電流変化量ΔＩ（ｉ）が予め設定した零より大きい正の閾値＋αを超えているか否かを判定し、ΔＩ（ｉ）＞＋αであるときには増加傾向にあるものと判断してステップＳ３５に移行して、増加傾向を表す符号“ａ”を不揮発性メモリ８に形成された該当時刻の状態記憶領域に書込んでからステップＳ３９にジャンプする。
【００３８】
また、ステップＳ３４の判定結果がΔＩ（ｉ）≦＋αであるときにはステップＳ３６に移行して、電流変化量ΔＩ（ｉ）が変化しない状態であるか否かを判定する。この判定は、電流変化量ΔＩ（ｉ）が＋α以下で且つ零より小さい負の閾値−α以上であるかを判定し、＋α≧ΔＩ（ｉ）≧−αであるときには、電流変化量ΔＩ（ｉ）の変化が無い変化無し状態であると判断してステップＳ３７に移行し、変化無し状態を表す符号“ｂ”を不揮発性メモリ８に形成した該当時刻の状態記憶領域に書込んでからステップＳ３９にジャンプする。
さらに、ステップＳ３６の判定結果がΔＩ（ｉ）＜−αであるときには、電流変化量ΔＩ（ｉ）の変化が減少傾向であると判断してステップＳ３８に移行し、減少傾向を表す符号“ｃ”を不揮発性メモリ８に形成した該当時刻の状態記憶領域に書込んでからステップＳ３９に移行する。
【００３９】
このステップＳ３９では、計測開始時刻Ｔ（１）であるか否かを判定し、計測開始時刻Ｔ（１）であるときにはステップＳ４０に移行して、符号連続回数ｔを“１”に設定してからステップＳ４１に移行し、求めた符号Ｃ（ｉ）（＝ａ〜ｃ）と一致する符号を最初の符号Ｃ（１）として有する圧縮パターン列が不揮発性メモリ７に存在するか否かを判定し、両者が一致する場合にはステップＳ４２に移行して、検出電流値Ｉ（ｉ）が最初の符号Ｃ（１）に対応する検出電流最小値Ｉｍｉｎ及び検出電流最大値Ｉｍａｘの範囲内であるか否かを判定し、Ｉｍｉｎ≦Ｉ（ｉ）≦Ｉｍａｘであるときには検出電流が正常であると判断してステップＳ４３に移行し、電流変化量ΔＩ（ｉ）が最小変化量ΔＩｍｉｎ及び最大変化量ΔＩｍａｘの範囲内であるか否かを判定し、ΔＩｍｉｎ≦ΔＩ（ｉ）≦ΔＩｍａｘであるときには正常であると判断してステップＳ４４に移行して、ステップＳ３５、Ｓ３７又はＳ３８で求めた符号を先頭符号とする圧縮パターン列を形成し、これをＲＡＭ７ｃに記憶してからタイマ割込処理を終了する。
【００４０】
一方、ステップＳ４１の判定結果が各圧縮パターン列の最初の符号Ｃ（１）と一致しないとき、またステップＳ４２の判定結果がＩ（ｉ）＜Ｉｍｉｎ又はＩ（ｉ）＞Ｉｍａｘであるとき、さらにステップＳ４３の判定結果がΔＩ（ｉ）＜ΔＩｍｉｎ又はΔＩ（ｉ）＞ΔＩｍａｘであるときには、消費電流が異常であるものと判断して、ステップＳ４５に移行し、ブレーカ２を遮断する遮断指令をブレーカ２に出力してからタイマ割込処理を終了する。
【００４１】
また、前記ステップＳ３９の判定結果が、測定開始時刻Ｔ（１）ではないときには、ステップＳ４６に移行して、ステップＳ３５、Ｓ３７及びＳ３８の何れかで求めた符号Ｃ（ｉ）が前回の符号Ｃ（ｉ−１）と一致しない符号変化があったか否かを判定し、符号変化がないときにはステップＳ４７に移行し、符号変化があったときにステップＳ５１に移行する。
【００４２】
ステップＳ４７では、符号連続回数ｔを“１”だけインクリメントしてからステップＳ４８に移行し、符号連続回数ｔが該当する圧縮パターン列の最大回数ｔｍａｘを超えているか否かを判定し、ｔ＞ｔｍａｘであるときには負荷の運用状況が異常であると判断して前記ステップＳ４５に移行し、ｔ≦ｔｍａｘであるときには負荷の運用状況が一応正常であると判断してステップＳ４９に移行する。
【００４３】
このステップＳ４９では、前述したステップＳ４２と同様に検出電流値Ｉ（ｉ）が不揮発性メモリ７に記憶されている圧縮パターン列の現在の符号Ｃ（ｉ）に対応する検出電流最小値Ｉｍｉｎ及び検出電流最大値Ｉｍａｘの範囲内であるか否かを判定し、範囲外であるときには負荷の運用状況が異常であると判断して前記ステップＳ４５に移行し、Ｉｍｉｎ≦Ｉ（ｉ）≦Ｉｍａｘであるときには負荷の運用状況が正常であると判断してステップＳ５０に移行する。
【００４４】
このステップＳ５０では、電流変化量ΔＩ（ｉ）が不揮発性メモリ７に記憶されている圧縮パターン列の現在の符号Ｃ（ｉ）に対応する最小変化量ΔＩｍｉｎ及び最大変化量ΔＩｍａｘの範囲内であるか否かを判定し、範囲外であるときに負荷の運用状況が異常であるものと判断して前記ステップＳ４５に移行し、ΔＩｍｉｎ≦ΔＩ（ｉ）≦ΔＩｍａｘであるときには負荷の運用状況が正常であると判断してタイマ割込処理を終了する。
【００４５】
さらに、前記ステップＳ４６の判定結果が、符号変化が生じている場合には、ステップＳ５１に移行して、現在の符号連続回数ｔが現在の符号Ｃ（ｉ）に対応する最小値ｔｍｉｎ未満であるか否かを判定し、ｔ＜ｔｍｉｎであるときには負荷の運用状況が異常であると判断して前記ステップＳ４５に移行し、ｔ≧ｔｍｉｎであるときにはステップＳ５２に移行して、符号連続回数ｔを“１”に設定し、次いでステップＳ５３に移行して、今回の符号を圧縮パターン列の最後尾に追加した圧縮パターン列を形成し、これを不揮発性メモリ８に記憶してからステップＳ５４に移行する。
【００４６】
このステップＳ５４では、ＲＡＭ７ｃに記憶された圧縮パターン列に一致する圧縮パターン列が不揮発性メモリ７に存在するか否かを判定し、存在する場合には負荷の運用状況が一応正常であると判断して前記ステップＳ４９に移行し、存在しない場合には負荷の運用状況が異常であると判断して前記ステップＳ４５に移行する。
上記図２〜図７の処理において、図３のステップＳ１２、Ｓ１３、図４の処理及び図７のステップＳ３１〜ステップＳ３８の処理が消費電気量変化計測手段に対応し、図５及び図６の処理が変化パターン学習手段に対応し、図７の処理のうちステップＳ３９〜ステップＳ４４、Ｓ４６〜Ｓ５０の処理が異常検出手段に対応し、ステップＳ４５の処理及びブレーカ２が電力供給停止手段に対応している。
【００４７】
次に、上記実施形態の動作を説明する。
今、既設の電力供給線１に電灯等の例えば消費電力が略等しい負荷Ｌ１〜Ｌ５が接続されている状態で、負荷Ｌ１〜Ｌ５の運用状況を監視するには、ブレーカ２の出力側に電流検出器４を接続し、この電流検出器４を別系統の電源で駆動される負荷運用状況監視装置５に接続する。
【００４８】
この状態で、負荷運用状況監視装置５の電源を投入すると、図２に示す負荷監視処理を実行開始する。この負荷監視処理では、予め設定した１週間、１カ月等の所定の学習期間が経過するまでの間はステップＳ２に移行して、図３の学習処理を実行する。
この学習処理では、例えば所定時刻例えば５時から２０時等の範囲内で、負荷Ｌ１〜Ｌ５の運用状況を消費電流の変化パターンを検出することにより学習する。
【００４９】
すなわち、例えば午前５時から２０時までの１時間毎に図３の学習処理を実行し、そのときの電流検出器４で検出した検出電流値Ｉ（ｉ）を読込んでこれを不揮発性メモリ８に形成した該当時刻の検出電流記憶領域に記憶する（ステップＳ２１，Ｓ２２）。そして、不揮発性メモリ８に前回の時刻の検出電流記憶領域に記憶されている前回の検出電流値Ｉ（ｉ−１）を読込んで、この前回の検出電流値Ｉ（ｉ−１）と今回の検出電流値Ｉ（ｉ）とに基づいて前記（１）式の演算を行って電流変化量ΔＩ（ｉ）を算出すると共に、この電流変化量ΔＩ（ｉ）を不揮発性メモリ８の該当時刻の電流変化量記憶領域に記憶する（ステップＳ２４）。
【００５０】
そして、電流変化量ΔＩ（ｉ）が増加傾向であるか減少傾向であるか変化無しであるかを判定し、判定結果に基づいて各状況に応じた符号ａ〜ｃを不揮発性メモリ８に形成した状態記憶領域に記憶する（ステップＳ２５〜Ｓ２９）。
この処理を１時間毎に繰り返すことにより不揮発性メモリ８に、図８（ａ）に示すように、各時刻毎に検出電流値Ｉ（ｉ）とその変化状態を表す符号ａ〜ｃを記憶する。このとき、５時には負荷Ｌ１〜Ｌ５が消灯されており、これらの消費電流が零である状態を継続しているので、符号も状態変化無しを表す“ｂ”に設定されている。その後、６時には負荷Ｌ１〜Ｌ５のうちの１つが点灯することにより、検出電流値Ｉ（６）が負荷Ｌ１〜Ｌ５の消費電流ｉａだけ増加するので、電流変化量ΔＩ（６）が閾値＋αより大きな＋ｉａとなり、これによって符号が“ａ”に変更される。
【００５１】
次いで、７時になるとさらに１つの負荷が点灯することにより、検出電流値Ｉ（７）が２×ｉａとなり、電流変化量ΔＩ（７）が＋ｉａとなって、増加傾向を継続するので符号が“ａ”を継続する。次いで、８時になると検出電流値Ｉ（８）が４×ｉａとなり、電流変化量ΔＩ（８）が＋２×ｉａとなって、増加傾向を継続するので、符号が“ａ”を継続し、９時となると全ての負荷Ｌ１〜Ｌ５が点灯することにより、検出電流値Ｉ（９）が５×ｉａとなり、電流変化量ΔＩ（９）が＋ｉａとなって、増加傾向を継続し、符号が“ａ”を継続する。
【００５２】
その後、１０時及び１１で全ての負荷Ｌ１〜Ｌ５の点灯状態が継続され、検出電流値Ｉ（１０）及びＩ（１１）が５×ｉａの状態を継続するので、電流変化量ΔＩ（１０）及びΔＩ（１１）は“０”となり、状態変化が無いので符号が“ｂ”に設定される。
その後、１２時の段階では、１つの負荷が消灯されることにより、検出電流値Ｉ（１２）が４×ｉａとなり、電流変化量ΔＩ（１２）が閾値−αより小さい−ｉａとなる減少傾向となるので、符号が“ｃ”となり、１３時の段階では１つの負荷のみが点灯することにより、検出電流値Ｉ（１３）がｉａとなり、電流変化量ΔＩ（１３）が−３×ｉａとなって減少傾向を継続するので、符号が“ｃ”を継続する。
【００５３】
その後、１４時〜１６時の間で全ての負荷Ｌ１〜Ｌ５が点灯することにより、検出電流値Ｉ（１４）〜Ｉ（１６）が５×ｉａとなり、符号は“ａ”、“ｂ”、“ｂ”となり、１７時〜１９時で検出電流値Ｉ（１７）、Ｉ（１８）及びＩ（１９）が夫々３×ｉａ、ｉａ、０となるので、電流変化量ΔＩ（１７）、ΔＩ（１８）及びΔＩ（１９）が夫々−２×ｉａ、−２×ｉａ及び−ｉａとなって、符号が“ｃ”、“ｃ”及び“ｃ”となり、さらに２０時では全ての負荷Ｌ１〜Ｌ５の消灯状態が継続されるので、検出電流値Ｉ（２０）〜Ｉ（２４）及び電流変化量ΔＩ（２０）〜ΔＩ（２４）が零となり、符号が“ｂ”となる。
【００５４】
このため、不揮発性メモリ８の状態記憶領域に記憶された１日目の符号パターンは「ｂａａａａｂｂｃｃｂｂｃｃｃｂ」となる。
同様に、２日目の符号パターンは図８（ｂ）に示すように「ｂａａａｂｂｂｂｃａｂｂｃｃｃｂ」となり、３日目の符号パターンは図８（ｃ）に示すように「ｂｂａａａａｂｃｃａｂｂｃｃｃｂ」となり、４日目の符号パターンは図８（ｄ）に示すように「ｂａａａｂｂｂｃｂａｂｂｃｃｃｂ」となり、例えば休日となる５日目の符号パターンは「ｂｂｂａａｂｂｂｃｃｂａｂｂｃｂ」となる。
【００５５】
このようにして例えば５日分の学習期間が経過すると、図３の処理においてステップＳ１１からステップＳ１４に移行して図５の圧縮処理を開始する。
この圧縮処理では、先ず、ステップＳ１１１で変数ｉが“１”に設定されるので、不揮発性メモリ８の状態記憶領域に記憶された最初の符号Ｃ（１）＝ｂを読出し（ステップＳ１１２）、符号Ｃ（１）であるので、ステップＳ１１７に移行して、１時の検出電流値Ｉ（１）＝０を最小最少電流値Ｉｍｉｎとして設定すると共に、電流変化量ΔＩ（１）＝０を最小変化量ΔＩｍｉｎとして設定し、次いでステップＳ１１８で１時の検出電流値Ｉ（１）を最大電流値Ｉｍａｘとして設定すると共に、電流変化量ΔＩ（１）＝０を最大変化量ΔＩｍａｘとして設定し、さらにステップＳ１１９で符号連続回数ｔを“１”に設定する。
【００５６】
次いで、ステップＳ１２０で符号Ｃ（１）＝ｂが圧縮符号ＣＣ（１）としてＲＡＭ７ｃの圧縮パターン列記憶領域の先頭に記憶される。
そして、変数ｉがインクリメントされて“２”となり、この変数ｉ＝２に対応する符号Ｃ（２）が存在するので、ステップＳ１１２に戻り、変数ｉ＝２の符号Ｃ（２）＝ａを読出し、これが符号Ｃ（１）ではないので、前回の符号（Ｃ１）＝ｂを読出し（ステップＳ１１４）、符号Ｃ（２）及びＣ（１）が不一致であるので、ステップＳ１１５からステップＳ１１６に移行し、不揮発性メモリ８の範囲データ記憶領域に記憶されている最小検出電流値Ｉｍｉｎ＝０、最大検出電流値Ｉｍａｘ＝０、最小変化量ΔＩｍｉｎ、最大変化量ΔＩｍａｘ及び符号連続回数ｔ＝１が範囲データとして圧縮符号ＣＣ（１）＝ｂに関連付けされて不揮発性メモリ８の範囲データ記憶領域に記憶される。
【００５７】
そして、符号Ｃ（２）の電流検出値Ｉ（２）＝ｉａが最小検出電流値Ｉｍｉｎ及び最大検出電流値Ｉｍａｘとして設定されると共に、電流変化量ΔＩ（２）＝１／Ｔが最小変化量ΔＩｍｉｎ及び最大変化量ΔＩｍａｘとして設定され、さらに符号連続回数ｔが“１”に設定される（ステップＳ１１７〜Ｓ１１９）。
次いで、符号Ｃ（２）＝ａが圧縮符号ＣＣ（２）＝ａとして不揮発性メモリ８に形成され圧縮パターン列記憶領域の圧縮符号ＣＣ（１）の次に記憶される。
【００５８】
次いで、変数ｉが“１”だけインクリメントされてｉ＝３となるので（ステップＳ１２１）、符号Ｃ（３）＝ａを読出すと共に、符号Ｃ（２）＝ａを読出し、両符号が一致するので、ステップＳ１１５からステップＳ１２４に移行する。
このステップＳ１２４では、検出電流値Ｉ（３）＝２・ｉａであるので、最小検出電流  値Ｉｍｉｎ＝ｉａより大きいので、直接ステップＳ１２６に移行し、最大検出電流値Ｉｍａｘ＝ｉａより大きいので、ステップＳ１２７に移行して、検出電流値Ｉ（３）＝２・ｉａを最大電流値Ｉｍａｘに設定してからステップＳ１２８に移行する。
【００５９】
このステップＳ１２８では、電流変化量ΔＩ（３）＝１／Ｔであり、最小変化量ΔＩｍｉｎ＝１／Ｔ及び最大変化量ΔＩｍａｘ＝１／Ｔと同じであるので、これらを更新することなく、ステップＳ１３３で符号連続回数ｔをインクリメントして“２”に設定し、変数ｉをインクリメントして“４”としてから前記ステップＳ１１２に戻る。
【００６０】
このため、符号Ｃ（４）＝ａを読出すと共に、符号Ｃ（３）＝ａを読出し、両者が一致するので、前回と同様にステップＳ１１５からステップＳ１２４に移行する。このとき検出電流値Ｉ（４）＝４・ｉａであり、電流変化量ΔＩ（４）＝２／Ｔであるので、最大検出電流値Ｉｍａｘが４・ｉａに更新されると共に、最大変化量ΔＩｍａｘが２／Ｔに更新され、さらに符号連続回数ｔが“３”に設定され、変数ｉをインクリメントして“５”としてから前記ステップＳ１１２に戻る。
【００６１】
このため、符号Ｃ（５）＝ａを読出すと共に、符号Ｃ（４）＝ａを読出し、両者が一致するので、前回と同様にステップＳ１１５からステップＳ１２４に移行する。このとき検出電流値Ｉ（４）＝４・ｉａであり、電流変化量ΔＩ（４）＝２／Ｔであるので、最大検出電流値Ｉｍａｘが４・ｉａに更新されると共に、最大変化量ΔＩｍａｘが２／Ｔに更新され、さらに符号連続回数ｔが“４”に設定され、変数ｉをインクリメントして“６”としてから前記ステップＳ１１２に戻る。
【００６２】
このときは、符号Ｃ（６）＝ｂ及び符号Ｃ（５）＝ａであり、両者が不一致であるので、ステップＳ１１５からステップＳ１１６に移行する。このため、不揮発性メモリ８に記憶されている圧縮符号ＣＣ（２）の範囲データとして最小検出電流値Ｉｍｉｎ＝ｉａ、最大検出電流値Ｉｍａｘ＝５・ｉａ、最小変化量ΔＩｍｉｎ＝１／Ｔ、最大変化量ΔＩｍａｘ＝２／Ｔ及び符号連続回数ｔ＝４が図９に示すように圧縮符号ＣＣ（２）＝ａと関連付けして記憶される。次いで、検出電流値Ｉ（６）＝５・ｉａが最小検出電流値Ｉｍｉｎ及び最大検出電流値Ｉｍａｘとして設定されると共に、電流変化量ΔＩ（６）＝０が最小変化量ΔＩｍｉｎ及び最大変化量ΔＩｍａｘとして設定され、符号連続回数ｔが“１”に設定される。さらに、符号Ｃ（６）＝ｂが圧縮符号ＣＣ（３）として不揮発性メモリ８の圧縮パターン列記憶領域の最後尾に追加記憶される。
【００６３】
このようにして、符号列が順次圧縮符号化されて図９に示すようにその範囲データと共に不揮発性メモリ８に順次格納されることにより、最終的に「ｂａｂｃａｂｃｂ」の圧縮パターン列が形成される。
また、２日目のパターン列が図８（ｂ）に示すように、符号パターン「ｂｂｂｂｂａａａｂｂｂｂｃａｂｂｃｃｃｂｂｂｂｂ」となり、これを圧縮して圧縮パターン列を形成すると「ｂａｂｃａｂｃｂ」となり、さらに３日目の圧縮パターン列は図８（ｃ）に示すように「ｂａｂｃａｂｃｂ」となり、４日目の圧縮パターン列は図８（ｄ）に示すように「ｂａｂｃｂａｂｃｂ」となり、５日目の圧縮パターン列は図８（ｅ）に示すように「ｂａｂｃｂａｂｃｂ」となる。
【００６４】
このようにして１日目から５日目までの圧縮パターン列が算出されると、不揮発性メモリ８の圧縮パターン列記憶領域には図１０に示すように連続した圧縮パターン列が形成される。
この連続した圧縮パターン列について図６の圧縮パターン列確定処理を実行することにより、連続した圧縮符号「ｂａ」で始まり、連続した圧縮符号「ｃｂ」で終わり、且つこれらに含まれる圧縮符号「ｂ」の最大検出電流値Ｉｍａｘが負荷Ｌ１〜Ｌ５の最小消費電流ｉａ未満である圧縮パターン列を学習パターン列として確定する。
【００６５】
すなわち、図１０の連続した圧縮パターン列では、１日目に相当する圧縮パターン列ＣＣ（１）及びＣＣ（２）が「ｂａ」であって開始条件に一致し、その後にＣＣ（７）及びＣＣ（８）が「ｃｂ」となって終了条件に一致し、図８（ａ）からこれらに含まれる圧縮符号「ｂ」の最大検出電流値Ｉｍａｘが“０”であるので、圧縮パターン列ＣＣ（１）〜ＣＣ（８）が学習パターン列候補として選択し、不揮発性メモリ８の既存圧縮パターン列にはまだ圧縮パターン列が記憶されていないので、圧縮パターン列「ｂａｂｃａｂｃｂ」が学習パターン列として確定され、これが既存圧縮パターン列に記憶される。
【００６６】
また、２日目に相当する圧縮パターン列ＣＣ（８）〜ＣＣ（１５）でも圧縮パターン列「ｂａｂｃａｂｃｂ」となり、１日目の圧縮パターン列と等しくなる。このため、図６の圧縮パターン確定処理で、ステップＳ２１３からステップＳ２１５に移行して、１日目の圧縮パターン列の範囲データと２日目の圧縮パターン列の範囲データとを比較して、符号連続回数ｔの最小連続回数ｔｍｉｎ及び最大連続回数ｔｍａｘを算出すると共に、２日目の範囲データに基づいて最小検出電流値Ｉｍｉｎ、最大検出電流値Ｉｍａｘ、最小変化量ΔＩｍｉｎ、最大変化量ΔＩｍａｘを補正して、図９（ｃ）に示すように、範囲データを更新する。
【００６７】
さらに、３日目に対応する圧縮パターン列ＣＣ（１５）〜ＣＣ（２２）も「ｂａｂｃａｂｃｂ」となるが、この場合にも、符号連続回数ｔの最小連続回数ｔｍｉｎ及び最大連続回数ｔｍａｘを算出すると共に、３日目の範囲データに基づいて最小検出電流値Ｉｍｉｎ、最大検出電流値Ｉｍａｘ、最小変化量ΔＩｍｉｎ、最大変化量ΔＩｍａｘを補正する。
しかしながら、４日目に対応する圧縮パターン列ＣＣ（２２）〜ＣＣ（３０）では「ｂａｂｃｂａｂｃｂ」となり、第５番目の圧縮符号ＣＣ（２６）が“ｂ”となり、１〜３日目の圧縮パターン列における第５番目の圧縮符号ＣＣ（５）＝“ａ”とは異なるので、既存の圧縮パターン列が存在しないものと判断して、新たな第２の圧縮パターン列としてその範囲データと共に不揮発性メモリ８の既存圧縮パターン列記憶領域に記憶される。
【００６８】
さらに、５日目に対応する圧縮パターン列ＣＣ（３０）〜ＣＣ（３８）では、「ｂａｂｃｂａｂｃｂ」となり、４日目と同一の圧縮パターン列となるが、中間の圧縮符号ＣＣ（３３）及びＣＣ（３４）が「ｃｂ」となり、このときの圧縮符号ｂの最大検出電流値Ｉｍａｘが図８（ｅ）に示すように“０”であるので、最終符号として判定されることにより、「ｂａｂｃｂ」が第３の圧縮パターン列としてその範囲データと共に不揮発性メモリ８の既存圧縮パターン列記憶領域に記憶される。
【００６９】
さらに、残りの圧縮パターン列ＣＣ（３４）〜ＣＣ（３８）も「ｂａｂｃｂ」となるが、第３の圧縮パターン列と等しいので、範囲データの更新が行われる。
したがって、上記の学習結果としては、学習圧縮パターン列として「ｂａｂｃａｂｃｂ」、「ｂａｂｃｂａｂｃｂ」及び「ｂａｂｃｂ」が設定される。
このようにして、学習圧縮パターン列が不揮発性メモリ８の既存圧縮パターン列記憶領域に記憶されると、学習期間が終わることにより、６日目からは図７の異常判定処理が実行される。
【００７０】
この異常判定処理では、上述した学習処理によって、複数種類の圧縮パターン列を学習することにより、圧縮パターン列とその範囲データとが不揮発性メモリ８の既存圧縮パターン列記憶領域に記憶されているので、例えば圧縮パターン列「ｂａｂｃａｂｃｂ」の範囲データが３日目を除いて図９（ｃ）に示すようになっているものとすると、先頭の圧縮符号ＣＣ（１）＝ｂの範囲データはｔｍｉｎ＝１、ｔｍａｘ＝２、Ｉｍｉｎ＝０、Ｉｍａｘ＝０、ΔＩｍｉｎ＝０、ΔＩｍａｘ＝０となっており、次の圧縮符号ＣＣ（２）＝ａの範囲データはｔｍｉｎ＝３、ｔｍａｘ＝４、Ｉｍｉｎ＝１・ｉａ、Ｉｍａｘ＝５・ｉａ、ΔＩｍｉｎ＝１／Ｔ、ΔＩｍａｘ＝３／Ｔとなり、次の圧縮符号ＣＣ（３）＝ｂでは、ｔｍｉｎ＝２、ｔｍａｘ＝４、Ｉｍｉｎ＝５、Ｉｍａｘ＝５、ΔＩｍｉｎ＝０、ΔＩｍａｘ＝０となっている。
【００７１】
このため、通常の負荷運用状況であれば、学習した圧縮パターンの範囲データ内に収まることになり、異常と判定されることはないが、過負荷等が発生して異常電流が流れる場合には、本来、検出電流値Ｉ（ｉ）が零である圧縮符号ＣＣ（１）やＣＣ（８）で検出電流値Ｉ（１）やＩ（８）その他で、範囲データを超える電流が検出されることになり、図７のステップＳ４２〜Ｓ４３で又はＳ４９〜Ｓ５０で異常と判断されてブレーカ２を遮断する遮断指令が出力されてブレーカ２が自動的に遮断される。
【００７２】
したがって、学習した圧縮パターン列と異なる負荷の運用状況が発生すると、自動的にブレーカ２が遮断されて、過負荷が発生したときの安全性を確保することができる。
このように、上記実施形態によると、電源系統に負荷運用状況監視装置５を設置して、消費電流を検出した所定期間学習を行うことにより、負荷Ｌ１〜Ｌ５の運用状況をパターン化して学習し、この学習結果に基づいて通常の負荷運用状況を監視するようにしたので、負荷の運用状況を正確に監視することができる。
【００７３】
しかも、学習を検出電流の増加傾向、減少傾向及び変化無しの状態を符号化し圧縮パターン列を形成して記憶すると共に、この圧縮パターン列の圧縮符号毎に最小・最大電流、最小・最大変化量等の範囲データを関連付けして記憶するようにしたので、負荷の稼働状況に時間的なバラツキがある場合でも誤判定を行うことなく負荷Ｌ１〜Ｌ５の運用状況の変化を正確に学習することができると共に、検出電流の欠測が生じた場合でも範囲データ内に収まっている場合には正常と判断することができ、サンプル数を規定することなく、待機時を含めた総合的な負荷運用状況を正確に監視することができる。
【００７４】
また、異常判定処理で、毎日の負荷運用時の圧縮パターンを記憶すると共に、その範囲データを記憶し、これを該当する既存圧縮パターン列及びその範囲データと共に表示装置１０に表示することにより、負荷Ｌ１〜Ｌ５の運用状況の確認を行うことができ、さらに圧縮パターン列及びその範囲データをプリンタ等の印刷装置に出力することにより、負荷運用状況の検討資料とすることもできる。この場合には例えば昼休みの省電力化を図るための消灯が守られているか否かや、負荷の使用パターンの把握を容易に行うことができる。
【００７５】
なお、上記実施形態においては、負荷運用状況監視装置５で負荷の運用異常を検出したときにブレーカ２を遮断する場合について説明したが、これに限定されるものではなく、負荷の運用状況の異常を表す表示又は音でなる警告を表示装置１０に表示するようにしてもよい。
また、上記実施形態においては、学習処理で自動的に圧縮パターン列を形成して記憶し、記憶圧縮パターン列と実際の負荷運用状況とを比較することにより異常検出を行う場合について説明したが、これに限定されるものではなく、学習期間の終了時に、記憶した圧縮パターン列及び範囲データを表示装置１０に一旦表示し、オペレータが確認してから異常判定処理に移行するようにしてもよい。
【００７６】
さらに、上記実施形態においては、学習処理期間を自動的に設定する場合について説明したが、これに限定されるものはなく、オペレータが手動で学習期間の開始及び終了を設定すると共に、異常判定処理への移行時期も手動で設定するようにしてもよい。
さらにまた、上記実施形態においては、負荷Ｌ１〜Ｌ５として照明器具を適用した場合について説明したが、これに限定されるものではなく、電源系統に接続された空調装置、パーソナルコンピュータ、工作機械等の各種負荷の稼働状況を検出することができる。
なおさらに、上記実施形態においては、消費電気量として消費電流を検出する場合について説明したが、これに限定されるものはなく、消費電力や消費電力量を検出するようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００７７】
【図１】本発明のシステム構成を示すブロック図である。
【図２】負荷運用状況監視装置のＣＰＵで実行する負荷監視処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図３】図２の学習処理手順を示すフローチャートである。
【図４】電流計測処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図５】図３の符号圧縮処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図６】図３の圧縮パターン列確定処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図７】図２の異常判定処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図８】検出電流の変化を示すタイムチャートである。
【図９】圧縮パターン列及びその範囲データを示す説明図である。
【図１０】連続した圧縮パターン列から学習圧縮パターン列を確定する処理の説明図である。
【符号の説明】
【００７８】
１…電力供給線、２…ブレーカ、３…分電盤、４…電流検出器、５…負荷運用状況監視装置、６…Ａ／Ｄ変換器、７…演算処理装置、７ａ…ＣＰＵ、７ｂ…ＲＯＭ、７ｃ…ＲＡＭ、８…不揮発性メモリ、１０…表示装置
【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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