(57)【要約】【課題】構築が容易な推定モデルを用いて、各電気機器の消費電力を精度よく推定することができる消費電力測定システムを提供する。【解決手段】データ抽出部１１は、需要地の引込線における所定箇所で測定した総負荷電流及び電圧に基づいて、総負荷電流の商用周波数１周期分における平均化した電流波形データを抽出し、該平均化した電流波形データから、電流値の変化が増加から減少に転じる点、又は減少から増加に転じる点を示す凸点に関する凸点情報を抽出する。推定部１２は、電気機器の種別と、凸点情報と、消費電力と、を対応付けた推定モデルを予め保持する。そして、推定部１２は、データ抽出部１１が抽出した凸点情報と、推定モデルと、に基づいて、動作中の電気機器の消費電力を個別に推定する。【選択図】図４
2011232061.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
需要地の引込線における所定箇所で測定した総負荷電流及び電圧に基づいて、総負荷電流の商用周波数１周期分における平均化した電流波形データを抽出し、該平均化した電流波形データから、電流値の変化が増加から減少に転じる点、又は減少から増加に転じる点を示す凸点に関する凸点情報を抽出するデータ抽出手段と、
電気機器の種別と、前記凸点情報と、消費電力と、を対応付けた推定モデルを予め保持し、前記データ抽出手段が抽出した前記凸点情報と、前記推定モデルと、に基づいて、動作中の電気機器の消費電力を個別に推定する推定手段と、を備える、
ことを特徴とする消費電力測定システム。
【請求項２】
前記凸点情報には、当該凸点の位置、幅及び高さについての情報が含まれる、
ことを特徴とする請求項１に記載の消費電力測定システム。
【請求項３】
前記推定モデルは、前記凸点情報を説明変数とし、前記電気機器個別の消費電力を目的変数とする重回帰式による線形モデルとして表される、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の消費電力測定システム。
【請求項４】
需要地の引込線における所定箇所で測定した総負荷電流及び電圧に基づいて、総負荷電流の商用周波数１周期分における平均化した電流波形データを抽出し、該平均化した電流波形データから、電流値の変化が増加から減少に転じる点、又は減少から増加に転じる点を示す凸点に関する凸点情報を抽出するデータ抽出ステップと、
電気機器の種別と、前記凸点情報と、消費電力と、を対応付けた推定モデルと、前記データ抽出ステップで抽出した前記凸点情報と、に基づいて、動作中の電気機器の消費電力を個別に推定する推定ステップと、を有する、
ことを特徴とする消費電力測定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、動作している複数の電気機器の消費電力を個別に測定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般家庭等で使用される電気機器の消費電力を個別に測定する技術として、電気機器毎に測定器を設置するのではなく、電柱から家庭への引込線における測定に基づいて、各電気機器の消費電力を推定する技術が提案されている（例えば、特許文献１）。
【０００３】
特許文献１に開示されているシステムは、測定センサと、データ抽出手段と、ＬＭＣ等の推定手段と、から構成される。データ抽出手段は、電力需要家の引込線の引込口の付近に設置されている計器用変成器及び計器用変流器で検出した測定データＶＡ、ＶＢ、ＩＡ、ＩＢから、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関するデータを取り出す。そして、このデータを推定手段に入力として与え、電気機器の個別の消費電力を推定するようにしている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】国際公開第０１／０７７６９６号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１で開示される技術では、複数の電気機器が同時に動作する場合、学習が必要な高調波データの組合せの数が爆発的に増加するといった問題がある。例えば、Ｎ台の電気機器が同時に動作する場合では、その組合せは２のＮ乗通りとなる。また、それぞれの電気機器がＭ個の高調波パターンを持つ場合、学習が必要な高調波データの組合せは、２の（Ｎ×Ｍ）乗通りとなる。具体的には、例えば、５台の電気機器が、それぞれ５つの高調波パターンを持っていた場合の組合せは、２の２５乗（３３，５５４，４３２）通りとなる。同じ機器の高調波パターンは同時に出現しない等の制約により、多少の増減はあるものの、学習が必要な高調波データの組合せの数が膨大であることに違いはない。
【０００６】
このような膨大な数の高調波データを事前に収集することは、極めて困難である上、膨大な数のパターンデータを保存しておくための大容量のメモリが必要となる。
【０００７】
本発明は、上記従来の課題を解決すべくなされたものであり、電気機器毎の消費電力を精度よく推定することのできる実用的な消費電力測定システム及び消費電力測定方法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】
【０００８】
上記目的を達成するため、本発明に係る消費電力測定システムは、
需要地の引込線における所定箇所で測定した総負荷電流及び電圧に基づいて、総負荷電流の商用周波数１周期分における平均化した電流波形データを抽出し、該平均化した電流波形データから、電流値の変化が増加から減少に転じる点、又は減少から増加に転じる点を示す凸点に関する凸点情報を抽出するデータ抽出手段と、
電気機器の種別と、前記凸点情報と、消費電力と、を対応付けた推定モデルを予め保持し、前記データ抽出手段が抽出した前記凸点情報と、前記推定モデルと、に基づいて、動作中の電気機器の消費電力を個別に推定する推定手段と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、構築が容易な推定モデルを用いて、各電気機器の消費電力を精度よく推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の一実施形態に係る消費電力測定システムの構成を示すブロック図である。
【図２】図１の消費電力測定システムの設置態様について説明するための図である。
【図３】図１の計器用変成器及び計器用変流器について説明するための図である。
【図４】図１の測定部の構成を示すブロック図である。
【図５】図４のデータ抽出部の構成を示すブロック図である。
【図６】（ａ）は、図５のＡ／Ｄ変換部によって得られた電流データの波形例を示すグラフであり、（ｂ）は、図５の波形蓄積メモリに保存される電流データの波形例を示すグラフである。
【図７】凸点情報について説明するための図である。
【図８】推定モデル生成の手順を示すフローチャートである。
【図９】登録回路の構成を示す図である。
【図１０】ＩＨクッキングヒータの電流波形の一例を示すグラフである。
【図１１】エアコンの電流波形の一例を示すグラフ（その１）である。
【図１２】エアコンの電流波形の一例を示すグラフ（その２）である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の一実施形態に係る消費電力測定システムについて図面を参照して詳細に説明する。
【００１２】
図１は、本実施形態に係る消費電力測定システム１の構成を示すブロック図である。消費電力測定システム１は、測定部１０と、計器用変成器２０と、計器用変流器３０と、から構成される。消費電力測定システム１は、図２に示すように、電力ユーザの家（需要地）の分電盤２近傍に設置され、この家で使用される複数の電気機器３の個別の消費電力を測定する。
【００１３】
分電盤２は、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ている。また、分電盤２には、電気機器３に電力を供給するための電力供給線６が接続されている。本実施形態では、電気機器３として、エアコン（エアコンディショナ）３ａ、電子レンジ３ｂ、ＩＨ（Induction Heating）クッキングヒータ３ｃ、洗濯機３ｄ等のインバータ機器が、電力供給線６に接続され、使用されるものとする。
【００１４】
図３に示すように、計器用変成器２０は、Ａ相用の計器用変成器２０１ａと、Ｂ相用の計器用変成器２０１ｂとから構成され、計器用変流器３０は、Ａ相用の計器用変流器３０１ａと、Ｂ相用の計器用変流器３０１ｂとから構成されている。
【００１５】
計器用変成器２０１ａ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を出力する。計器用変成器２０１ａの二次側は、同軸ケーブル等の接続線２０２ａを介して、測定部１０に接続されている。計器用変成器２０１ｂ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を出力する。計器用変成器２０１ｂの二次側は、同軸ケーブル等の接続線２０２ｂを介して、測定部１０に接続されている。
【００１６】
計器用変流器３０１ａ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を出力する。計器用変流器３０１ａの二次側は、同軸ケーブル等の接続線３０２ａを介して、測定部１０に接続されている。計器用変流器３０１ｂ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。計器用変流器３０１ｂの二次側は、同軸ケーブル等の接続線３０２ｂを介して、データ測定部１０に接続されている。なお、本実施形態では、計器用変流器３０１ａ，３０１ｂとして、貫通型又はクランプ型の構造を有する計器用変流器を採用する。
【００１７】
測定部１０は、図４に示すように、データ抽出部１１と、推定部１２と、通信部１３と、を備える。通信部１３は、後述する登録回路と通信を行い、登録回路から送信される教師データ（詳細は後述する）を受信する処理を行う。データ抽出部１１は、計器用変成器２０及び計器用変流器３０から出力される電圧及び電流に基づいて、総負荷電流の商用周波数１周期分のデータを抽出する。本実施形態では、商用周波数は５０Ｈｚである。したがって、１周期は２０ミリ秒となる。
【００１８】
より詳細には、データ抽出部１１は、図５に示すように、低周波成分をカットするローパスフィルタ１１１と、アナログ／デジタル（Ａ／Ｄ）変換部１１２と、波形蓄積メモリ１１３と、凸点検出部１１４と、を備える。
【００１９】
ローパスフィルタ１１１は、電流信号の低周波成分をカットした後、当該電流信号を増幅する。これにより、Ａ／Ｄ変換部１１２による計測精度を向上させる。具体的には、ローパスフィルタ１１１は、後述する凸点を検出するのに妨げとなるパワーの強い低周波の信号を低減させ、取り出した高周波信号を増幅して、Ａ／Ｄ変換部１１２の計測レンジ一杯まで増幅する。これにより、サンプリングの量子化誤差を小さくすることができる。
【００２０】
Ａ／Ｄ変換部１１２は、電流ＩＡ，ＩＢを、それぞれ電圧ＶＡ，ＶＢに基づいて、２０ＫＨｚでサンプリングし、デジタルデータに変換した後、波形蓄積メモリ１１３に記録する。ここで、Ａ／Ｄ変換部１１２によって得られる電流波形は、図６（ａ）に示すように、区間（５０Ｈｚの場合は２０ミリ秒）毎に繰り返す波形となる。この場合、一般的には、ノイズ等は、区間毎に繰り返されない特性を持つ。なお、Ａ／Ｄ変換部１１２のサンプリングレートは、必ずしも２０ＫＨｚでなくてもよく、数キロヘルツ以上であれば同等の性能を得ることができる。
【００２１】
具体的には、Ａ／Ｄ変換部１１２は、変換によって得られた一区間（商用周波数１周期）のデータ（Ａ相、Ｂ相それぞれの電流波形データ）を、時系列的に重ね合わせる態様で波形蓄積メモリ１１３に記録する。例えば、図６（ａ）に示すような区間４０１〜４０３における各電流波形データは、順次積算され、図６（ｂ）に示すように、積算電流４０４Ｉとなって、波形蓄積メモリ１１３に保存される。ここで、積算電流４０４Ｉは、各区間の電流（電流４０１Ｉ、４０２Ｉ、４０３Ｉ）を時系列的に足し合わせることで得られるデータである。
【００２２】
また、Ａ／Ｄ変換部１１２は、一区間の電流波形データを記録した回数（即ち、積算回数）も波形蓄積メモリ１１３に記録する。
【００２３】
凸点検出部１１４は、波形蓄積メモリ１１３に記録されている、Ａ相、Ｂ相それぞれの積算電流波形データを読み出して、それぞれの積算回数で除することにより、Ａ相、Ｂ相それぞれの平均電流データを算出し、それぞれの凸点に関するデータを検出する。
【００２４】
凸点とは、電流値の時間軸方向の変化が、増加から減少に転じる点、又は減少から増加に転じる点のことをいい、電流値のグラフ上では、凸状の突起として現れる。以下、この凸点が発生した電流値と移動平均値との差を凸高さと称し、当該凸点を挟んだ、電流値と移動平均値との交差点間の距離を凸幅と称する。図７において、凸点６０は、電流の時系列変化が増加から減少に転じた点、又は、減少から増加に転じた点を指す。凸点６０の位置は、時間軸上での位置で示される。凸点６０は、その増加と減少の変化の度合いによって定まる凸高さ６１及び凸幅６２という２つの特徴量を持つ。
【００２５】
図７の例では、電流値６a及び電流値の移動平均値６ｂに対して、凸高さ６１は、凸点６０における電流値６ａと移動平均値６ｂの差の絶対値である。凸幅６２は、電流値６ａと移動平均値６ｂの２つの交差点（交差点６３、交差点６４）の時間軸方向の差の絶対値である。
【００２６】
ここで、移動平均値６ｂは、電流値６ａの時間軸方向の前後Ｎサンプルの平均値である。なお、Ｎの値については、推定対象の電気機器３毎に異なる値を設定してもよいし、固定値としてもよい。また一律の平均値とせず、サンプルに重みを付ける加重平均としてもよい。
【００２７】
推定部１２は、予め登録された教師データに基づいて生成した推定モデルを用いた推定アルゴリズムを実行し、凸点検出部１１４により検出された各凸点の位置、凸高さ、凸幅を入力として、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。
【００２８】
凸点の位置、凸高さ、凸幅は、複数の電気機器３が動作している状況下での全ての負荷電流が合流した総負荷電流においても、観測が容易であるという特徴を有する。このため、対象とする電気機器３が動作しているか否かを容易に判定することができる。
【００２９】
また、インバータ機器の消費電力が変化した場合（例えば、エアコン３ａにおいて設定温度を変更した場合等）、凸点の位置は変化せず、凸高さおよび凸幅は、消費電力に比例する。これより、凸幅、凸高さから、個別の消費電力を推定することができる。複数の電気機器３で凸点の位置が衝突することはまれであるので、複数の電気機器３が同時に動作していても、個別の電気機器３の消費電力を推定することができる。また、推定部１２に登録するための教師データは、電気機器３の組合せなどを考慮する必要はなく、電気機器３単体の負荷電流のみを測定することで生成可能である。したがって、教師データの登録に要する手間を大幅に削減することができる。
【００３０】
推定部１２は、教師データに基づいて生成した推定モデルを保持する。そして、実際に測定された総負荷電流の平均電流波形の凸点、凸幅、凸高さに関するデータが入力されたときに、上記の推定モデルを用いて、電気機器３の個別の消費電力を推定する。
【００３１】
この推定モデルの生成手順について、図８を参照して説明する。
【００３２】
先ず、後述する登録回路によって、推定対象となる電気機器３を個別に計測した負荷電流に基づいて、当該電気機器３における凸点データを取得する（ステップＳ１０１）。ここで、登録回路は、当該電気機器３が有する動作状態毎に凸点データを取得する。
【００３３】
凸点の位置、凸幅、凸高さの各データは、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に正規化することが好ましい。登録回路は、例えば凸点の位置については電圧からの位相が１周する時間（２０ミリ秒）を最大として［０〜１］に、凸幅についても同様に［０〜１］に、凸高さについては、上述したＡ／Ｄ変換部１１２の最大入力（±１０Ａ）を最大値として［−１〜＋１］に変換する正規化を行う（ステップＳ１０２）。
【００３４】
次に、登録回路は、正規化したデータと、そのときの解答である動作中の電気機器３の消費電力と、からなる教師データを、当該電気機器３の種別と対応付けて、動作状態毎に測定部１０の通信部１３に送信する。これにより、当該電気機器３の動作状態毎の教師データが測定部１０の推定部１２に登録される（ステップＳ１０３）。
【００３５】
推定部１２は、各動作状態毎の教師データから、重回帰分析によって、凸幅および凸高さに対する当該電気機器３の消費電力曲線を推定する（ステップＳ１０４）。具体的には、下記の式１におけるパラメータａ及びパラメータｂを誤差が最小になるように決定する。誤差計算方法としては最小二乗法を用いる。そして、式１により、各動作状態毎の各凸点における推定消費電力を求める（ステップＳ１０５）。
【００３６】
【数１】
2011232061.tif 000003
ｉ＝１〜ｍ、
α：ずれの許容範囲を示す定数、
ｄ：基準凸点位置とのずれ
【００３７】
次に、下記の式２に示すように、各動作状態毎に、それぞれの凸点から推定した消費電力を積算し、平均値を計算する（ステップＳ１０６）。なお、式１の結果から、推定消費電力が０のものは、式２の平均計算から除外する。また、寄与度の低い凸点の推定消費電力も式２の平均計算から除外する。
【００３８】
【数２】
2011232061.tif 000004
【００３９】
なお、本実施形態では、上記の式１の結果から、何れかの動作状態において、推定消費電力が０である凸点の個数が、全体の５割を超えた場合、当該電気機器３の当該動作状態における消費電力の推定は不可能とする。何割を閾値とするかは任意である。
【００４０】
以上により、一の電気機器３の各動作状態における消費電力を推定するための推定モデルが生成される。そして、推定対象とする全ての電気機器３について、上述した処理を行うことで、各電気機器３の各動作状態における消費電力を推定するための推定モデルを取得することができる。
【００４１】
以上のように、重回帰式による消費電力の推定式を算出することで、電気機器３が未知の動作状態であっても、その消費電力を推定することができる。即ち、例えば、エアコン３ａの場合、消費電力は連続的に変化するため、消費電力と、それぞれの凸点位置、凸高さ、凸幅の組合せは無限に発生する。これらをすべて登録するのは実際的に不可能であるが、本実施形態の消費電力測定システム１のように、重回帰分析による線形予測式を算出することで、全ての組合せについて登録する必要がなくなり、登録作業が非常に容易にできるようになる。
【００４２】
続いて、教師データを推定部１２に登録するための登録回路について説明する。
【００４３】
登録回路は、図９に示すように、正弦波電源装置（５０Ｈｚ，１００Ｖ）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、電圧を測定するための計器用変成器５４と、波形変換部５５と、通信部５６と、から構成される。また、登録対象とする電気機器３として、エアコン３ａ、電子レンジ３ｂ、ＩＨクッキングヒータ３ｃ、洗濯機３ｄが選択されている。
【００４４】
エアコン３ａ、電子レンジ３ｂ、ＩＨクッキングヒータ３ｃ、洗濯機３ｄは、インバータによって消費電力が非常に細かく変化する。したがって、これらの電気機器３の動作状態を変化させる（例えば、エアコン３ａの場合、室内設定温度や設定風速を変化させる）ことで、これら電気機器３の様々な使用状況（動作状態）における教師データを、推定部１２に供給することができる。
【００４５】
登録回路は、通信部５６が、測定部１０の通信部１３と通信を行うため、測定部１０を分電盤２上に設置したまま、教師データを供給することができる。
【００４６】
続いて、電気機器３の動作状態とその時の負荷電流の平均電流波形における凸点、凸高さ、凸幅について詳細に説明する。図１０は、ＩＨクッキングヒータ３ｃを、火力を中火（１６００Ｗ）にして使用した時の平均電流波形の一例を示している。図１０において、凸点の一つは、電圧が０となった点から２５０マイクロ秒後、正規化した位置としては、０．０１２５の位置に存在する。このとき、凸高さは０．０４６、凸幅は０．０１７５となる。同様に、他の凸点は、０．０３５、０．０５２５、０．０７２５で示される位置にそれぞれ存在する。
【００４７】
また、例えば、エアコン３ａが暖房モード（例えば、風量：中）（８００Ｗ）で動作している場合、図１１に示すような平均電流波形および凸点が得られる。図１１で示される凸点の位置（位置０．１０７５、位置０．１３２５）は、図１０に示したＩＨクッキングヒータ３ｃの場合と大きく異なる。このように異なる電気機器３では、その動作状態に応じた固有の平均電流波形と凸点を伴う。これらの凸点情報は、推定対象としない他の電気機器の電流が混ざった場合にも容易に抽出可能である。例えば、ＩＨクッキングヒータ３ｃの負荷電流と、照明器の負荷電流が合わさった場合でも、ＩＨクッキングヒータ３ｃの凸点情報を容易に識別可能である。
【００４８】
このように、電気機器３の種々の動作状態における凸点の位置、凸幅、凸高さを照合することにより、各電気機器３の動作状態を容易に検出することができる。しかも、他の電気機器に対応する負荷電流が混入した場合でも、動作状態を検出することができる。
【００４９】
図１２は、エアコン３ａが、負荷１０００Ｗで動作している場合と、１４００Ｗで動作している場合の平均電流波形の例を示している。図１２では、電圧１周期分の負荷電流の変化を示したものであり、図１２の横軸の左端は電圧が０Ｖとなる点（位相０）であり、右端は位相が３６０度となる点である。本実施形態では、電圧の周波数は５０Ｈｚであるので、右端は、左端から２０ミリ秒経過した時間における負荷電流値を示している。
【００５０】
図１２において、１４００Ｗで動作している場合と、１０００Ｗで動作している場合の平均電流波形を比較すると、どちらの場合であっても、凸点位置は変化せず、凸高さ及び凸幅が負荷の電力に比例して増加していることが判る。但し、全ての凸点が同じ比例定数で増加するわけではなく、凸点毎に比例定数が異なる。したがって、上述したように、それぞれの凸点について、重回帰分析により凸幅および凸高さから、消費電力を推定する回帰式を求める必要がある。
【００５１】
以上のように、推定部１２は、総負荷電流の平均電流の凸点の位置、凸高さ、凸幅に関するデータを入力とし、電気機器３の消費電力を出力とする推定モデルに従って、動作中の電気機器３の消費電力を個別に推定する。したがって、登録時には検出されなかった凸点の高さや幅を持つ電流波形データが検出されたとしても、電気機器３の消費電力を推定することができる。
【００５２】
なお、凸点の位置が一致しない場合には、推定部１２において、当該電気機器は、登録対象（即ち、推定対象）以外のもの（不明な電気機器）として扱い、その消費電力の推定を行わない。ただし、１又は複数の不明な電気機器が、動作していても、登録対象の電気機器３の消費電力を推定することができる。
【００５３】
以上説明したように、本実施形態の消費電力測定システム１によると、電力ユーザの家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、電気機器３毎に測定器を設置することなく測定することができる。
【００５４】
推定した電気機器３の消費電力データは、例えば、測定部１０から、上述した登録回路を備える装置に送信され、当該装置でその内容を表示することで、ユーザに提示できるようにしてもよい。また、所定の通信回線を介して、電気事業者等のサービス提供者が運営するサーバに送信するようにしてもよい。このようにすると、サービス提供者から、多様な情報サービスが電力ユーザへ提供されると共に、電力ユーザの側の情報もネットワークを通してサービス提供者に収集され、新しいサービスを構築するために有効に利用することができる。
【００５５】
例えば、電気事業者にとって重要な情報の一つに、各電力ユーザ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。特に、ビル等の商業施設では、このような電気使用実態の内訳を得ることで、省エネルギー化を進めることができる。本実施形態の消費電力測定システム１は、このような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。
【００５６】
本実施形態では、一般家庭における電力機器の個別の消費電力の推定について述べたが、一般家庭のみならず、ビルや工場等にも適用することができる。この場合、例えば、ビル内の特定の電気機器の動作状態及び消費電力を監視して記録することにより、後日、ビル全体の消費電力量のうちどれだけの量が該特定の電気機器によってもたらされたものなのか、といった分析を行うことができる。
【００５７】
なお、本発明は、上記実施形態に限定されず、本発明の要旨を逸脱しない範囲での種々の変更は勿論可能である。
【００５８】
例えば、上記実施形態では、推定部１２は、消費電力の推定に重回帰分析等の推定アルゴリズムを用いていたが、これに限定されるものではなく、例えば、ニューラルネットワークや遺伝的アルゴリズムによる推定式を用いても構わない。
【００５９】
ニューラルネットワークを利用した推定方法としては、特に逐次的な学習を通して推定モデルの確立が可能になるという特徴を有する階層型ニューラルネットワークの使用が好ましい。この推定方法では、使い始めてから、徐々に推定式の予測制度を向上させることができる。
【００６０】
また、遺伝的アルゴリズムを用いると、予測式自体を柔軟に進化させることが可能となり、上述した式１及び式２において暗黙的に仮定されている予測式の線形性が満たされないモデルにおいても、推定精度の高い予測式を得ることができる。
【００６１】
また、電話回線や光ファイバー専用回線等を利用して、推定部１２に、特定の電気機器の推定モデル（例えば、当該電気機器のメーカ等から提供される）を追加登録できるようにしてもよい。このようにすると、各電力ユーザにおいて、教師データの登録作業等が必要なくなり、利便性が向上する。
【産業上の利用可能性】
【００６２】
本発明は、電気機器の個別の消費電力を測定するシステムとして、一般家庭のみならず、ビルや工場等においても好適に採用され得る。
【符号の説明】
【００６３】
１  消費電力測定システム
１０  測定部
１１  データ抽出部
１１１  ローパスフィルタ
１１２  Ａ／Ｄ変換部
１１３  波形蓄積メモリ
１１４  凸点検出部
１２  推定部
１３  通信部
２０  計器用変成器
２０１ａ  計器用変成器（Ａ相用）
２０１ｂ  計器用変成器（Ｂ相用）
２０２ａ、２０２ｂ  接続線
３０  計器用変流器
３０１ａ  計器用変流器（Ａ相用）
３０１ｂ  計器用変流器（Ｂ相用）
３０２ａ、３０２ｂ  接続線
２  分電盤
３  電気機器
４  引込線
５  電柱
６  電力供給線
５１  正弦波電源装置
５２  開閉器
５３  計器用変流器
５４  計器用変成器
５５  波形変換部
５６  通信部
【図１】
2011232061.tif 000005
【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】
2011232061.tif 000014
【図１１】
2011232061.tif 000015
【図１２】
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