【手続補正書】
【提出日】令和1年12月23日(2019.12.23)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の第１時間単位で宅内の電力使用データを測定する測定部であって、前記宅内の電力使用データは、宅内の全体電力使用量、宅内機器の電力使用量、宅内機器の電力使用時間及び宅内機器の電力使用回数のうち少なくとも一つを含む測定部、
入力層、出力層、及び前記入力層と前記出力層との間にある複数の隠れ層を有するＤＮＮ（Ｄｅｅｐ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）を用いて宅内の電力使用データを推定するように構成された推定部であって、前記入力層は、以前の時間に測定された宅内の電力使用量及び天気情報を受ける推定部、
前記測定部が測定した前記宅内の電力使用データと、前記推定部が推定した前記宅内の電力使用データとに基づいて宅内構成員の異常状態を判断する判断部、
前記宅内構成員の異常状態が発生したと判断する場合、前記宅内構成員の異常状態を含む通知メッセージを生成するメッセージ生成部、及び
前記通知メッセージを所定のユーザ装置に転送するメッセージ転送部を含むことを特徴とするサーバ。
【請求項２】
前記推定部は、所定の第２時間単位で前記宅内の電力使用データを推定することを特徴とする、請求項１に記載のサーバ。
【請求項３】
前記宅内の電力使用データは、宅内の全体電力使用量を含み、
前記判断部は、所定の時間の間前記宅内の全体電力使用量の変化が所定の臨界値以下であるか否かを判断することを特徴とする、請求項１に記載のサーバ。
【請求項４】
前記宅内の電力使用データは、宅内の全体電力使用量を含み、
前記判断部は所定の第１時間の間測定した宅内の全体電力使用量と所定の第２時間の間推定した宅内の全体電力使用量との差が所定の臨界値以上であるか否かを判断し、
前記所定の第２時間は前記所定の第１時間の次の時間であることを特徴とする、請求項１に記載のサーバ。
【請求項５】
測定された宅内の電力使用データを前記所定の第１時間単位で格納する格納部をさらに含むことを特徴とする、請求項１に記載のサーバ。
【請求項６】
前記宅内の電力使用データは、宅内機器の電力使用回数を含み、
前記判断部は、所定の時間の間格納された前記宅内機器の電力使用回数が第１臨界値以上であるか第２臨界値以下であるかを判断することを特徴とする、請求項５に記載のサーバ。
【請求項７】
前記宅内の電力使用データは、宅内機器の電力使用時間を含み、
前記判断部は、所定の時間の間格納された前記宅内機器の電力使用時間が第３臨界値以上であるか第４臨界値以下であるかを判断することを特徴とする、請求項５に記載のサーバ。
【請求項８】
前記宅内の電力使用データは、宅内機器の電力使用量を含み、
前記判断部は、所定の時間の間格納された前記宅内機器の電力使用量が第５臨界値以上であるか第６臨界値以下であるかを判断することを特徴とする、請求項５に記載のサーバ。
【請求項９】
前記判断部は、宅内機器を使った後に発生すると予測されるか、所定の時間に高確率で発生すると予測される、機器使用パターンが現れるか否かを判断することを特徴とする、請求項５に記載のサーバ。
【請求項１０】
前記判断部は、前記宅内の電力使用データに基づいて、前記宅内の電力使用データを収集及び転送するにおいてエラーが発生したか、過電流状態が発生したかをさらに判断することを特徴とする、請求項１に記載のサーバ。
【請求項１１】
所定の第１時間単位で宅内の電力使用データを測定するステップであって、前記宅内の電力使用データは、宅内の全体電力使用量、宅内機器の電力使用量、宅内機器の電力使用時間及び宅内機器の電力使用回数のうち少なくとも一つを含むステップ、
入力層、出力層、及び前記入力層と前記出力層との間にある複数の隠れ層を有するＤＮＮ（Ｄｅｅｐ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）を用いて、宅内の電力使用データを推定するステップであって、前記入力層は、以前の時間に測定された宅内の電力使用量及び天気情報を受けるステップ、
前記測定するステップが測定した前記宅内の電力使用データと、前記推定するステップが推定した前記宅内の電力使用データとに基づいて宅内構成員の異常状態を判断するステップ、
前記宅内構成員の異常状態が発生したと判断する場合、前記宅内構成員の異常状態を含む通知メッセージを生成するステップ、及び
前記通知メッセージを所定のユーザ装置に転送するステップを含むことを特徴とする宅内構成員の異常状態判断方法。
【請求項１２】
前記推定するステップは、所定の第２時間単位で宅内の電力使用データを推定することを特徴とする、請求項１１に記載の宅内構成員の異常状態判断方法。
【請求項１３】
前記宅内の電力使用データは、宅内の全体電力使用量を含み、
前記宅内の電力使用データに基づいて宅内構成員の異常状態を判断するステップは、所定の時間の間前記宅内の全体電力使用量の変化が所定の臨界値以下であるか否かを判断することを特徴とする、請求項１１に記載の宅内構成員の異常状態判断方法。
【請求項１４】
前記宅内の電力使用データは、宅内の全体電力使用量を含み、
前記宅内の電力使用データに基づいて宅内構成員の異常状態を判断するステップは所定の第１時間の間測定した宅内の全体電力使用量と所定の第２時間の間推定した宅内の全体電力使用量との差が所定の臨界値以上であるか否かを判断し、
前記所定の第２時間は前記所定の第１時間の次の時間であることを特徴とする、請求項１１に記載の宅内構成員の異常状態判断方法。
【請求項１５】
測定された前記宅内の電力使用データを前記所定の第１時間単位で格納するステップをさらに含むことを特徴とする、請求項１１に記載の宅内構成員の異常状態判断方法。
【請求項１６】
前記宅内の電力使用データは、宅内機器の電力使用回数を含み、
前記宅内の電力使用データに基づいて宅内構成員の異常状態を判断するステップは、所定の時間の間格納された前記宅内機器の電力使用回数が第１臨界値以上であるか第２臨界値以下であるかを判断することを特徴とする、請求項１５に記載の宅内構成員の異常状態判断方法。
【請求項１７】
前記宅内の電力使用データは、宅内機器の電力使用時間を含み、
前記宅内の電力使用データに基づいて宅内構成員の異常状態を判断するステップは、所定の時間の間格納された前記宅内機器の電力使用時間が第３臨界値以上であるか第４臨界値以下であるかを判断することを特徴とする、請求項１５に記載の宅内構成員の異常状態判断方法。
【請求項１８】
前記宅内の電力使用データは、宅内機器の電力使用量を含み、
前記宅内の電力使用データに基づいて宅内構成員の異常状態を判断するステップは、所定の時間の間格納された前記宅内機器の電力使用量が第５臨界値以上であるか第６臨界値以下であるかを判断することを特徴とする、請求項１５に記載の宅内構成員の異常状態判断方法。
【請求項１９】
前記宅内の電力使用データに基づいて宅内構成員の異常状態を判断するステップは、宅内機器を使った後に発生すると予測されるか、所定の時間に高確率で発生すると予測される、機器使用パターンが現れるか否かを判断することを特徴とする、請求項１５に記載の宅内構成員の異常状態判断方法。
【請求項２０】
前記宅内の電力使用データに基づいて宅内構成員の異常状態を判断するステップは、前記宅内の電力使用データに基づいて、前記宅内の電力使用データを収集及び転送するにおいてエラーが発生したか、過電流状態が発生したかをさらに判断することを特徴とする、請求項１１に記載の宅内構成員の異常状態判断方法。
【請求項２１】
請求項１１〜２０のいずれか１項に記載の方法を実行するためのプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体。