(57)【要約】【課題】機器の動作状態を精度よく検出する。【解決手段】実施形態における演算装置は、機器の動作状態の変化時刻の前後での特徴波形を抽出する特徴波形抽出部と、特徴波形の成分を１以上の周波数成分に分解するための演算を行なう演算部と、所定の機器の動作状態を示す各周波数の特徴を記憶する機器特徴データベースと、極座標上において演算結果と機器特徴データベースに記憶される特徴との間の重み付き距離を各動作状態について算出する高調波重み付き距離算出部と、重み付き距離に基づいて機器の動作状態を推定する動作状態推定部とをもつ。【選択図】図２
2015108953.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
機器の電気量を一定周期で測定し、前記測定した電気量の時系列データを出力する測定部と、
前記時系列データに基づいて、機器の動作状態の変化時刻を検出する検出部と、
前記検出した変化時刻および前記測定した時系列データに基づいて、前記変化時刻の前後での機器の動作状態の変化を示す特徴波形を抽出する特徴波形抽出部と、
前記特徴波形抽出部により抽出した特徴波形の成分を１以上の周波数成分に分解するための演算を行なう演算部と、
所定の機器の各動作状態を示す各周波数の特徴を記憶する機器特徴データベースと、
極座標上において、前記演算部による演算結果と、前記機器特徴データベースに記憶される各周波数の特徴との間の距離としての重み付き距離を各動作状態について算出する高調波重み付き距離算出部と、
前記高調波重み付き距離算出部により各動作状態について算出した重み付き距離に基づいて、前記動作状態が変化した機器の動作状態を推定する動作状態推定部と
を備えたことを特徴とする演算装置。
【請求項２】
所定の機器の動作状態を示す高調波の特徴と当該機器の消費電力とを対応付けた情報を記憶する消費電力データベースと、
前記動作状態推定部により動作状態を推定した機器の高調波の特徴と前記消費電力データベースに記憶された情報に基づいて、前記動作状態が推定された機器の消費電力を推定する消費電力推定部と
をさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の演算装置。
【請求項３】
前記検出部は、
前記時系列データの不連続点を検出し、この検出した時刻を前記動作状態の変化時刻とする
ことを特徴とする請求項１に記載の演算装置。
【請求項４】
前記検出部は、前記動作状態の変化時刻を複数検出する
ことを特徴とする請求項１に記載の演算装置。
【請求項５】
前記特徴波形抽出部は、
前記変化時刻より後の電流波形と前記変化時刻より前の電流波形との差分を動作の有無が切り替わった機器の特徴波形として抽出する
ことを特徴とする請求項１に記載の演算装置。
【請求項６】
動作中の機器が複数あり、
前記特徴波形抽出部は、
所定の選択した１つの機器についての前記変化時刻より後の時刻の電流波形と、動作中の複数の機器のうち前記所定の１つの機器以外の動作中の機器の電流波形の合成との差分を算出し、この差分を動作中の第１の状態から第２の状態へ動作状態が切り替わった前記所定の機器の特徴波形として抽出する
ことを特徴とする請求項１に記載の演算装置。
【請求項７】
前記特徴波形抽出部は、
前記変化時刻より前の時刻の電流波形を、前記変化時刻から所定の微小時間だけ前の時刻の波形とし、この時間を動的に変化させることで前記特徴波形を抽出する
ことを特徴とする請求項５に記載の演算装置。
【請求項８】
前記特徴波形抽出部は、
前記変化時刻より後の時刻の電流波形を、前記変化時刻から所定の微小時間だけ後の時刻の波形とし、この時間を動的に変化させることで前記特徴波形を抽出する
ことを特徴とする請求項５または６に記載の演算装置。
【請求項９】
前記演算部は、
前記特徴波形抽出部により検出した特徴波形に対して高速フーリエ変換を行うことにより、前記波形の成分を周波数成分に変換し、
この変換した成分で示される高調波の係数を前記演算結果とする
ことを特徴とする請求項１に記載の演算装置。
【請求項１０】
前記高調波重み付き距離算出部は、
前記演算部による演算結果で示される各周波数の特徴と前記機器特徴データベースに記憶される各周波数の特徴との距離を算出するときに、それぞれの特徴を極座標形式で表記した場合の、前記演算結果で示される各周波数の特徴から原点までの距離と、前記記憶される各周波数の特徴から原点までの距離との差分、および前記演算結果で示される各周波数の特徴の位相角と前記記憶される各周波数の特徴の位相角との差分を算出し、
前記距離の差分の絶対値に所定の係数を乗じた第１の値と、前記位相角の差分の絶対値に所定の係数を乗じた第２の値とを算出し、
前記第１および第２の値の和を前記演算結果で示される動作特徴と前記読み出した動作特徴との間の重み付き距離とする
ことを特徴とする請求項１に記載の演算装置。
【請求項１１】
前記動作状態推定部は、
前記高調波重み付き距離算出部により算出した重み付き距離のうち、最も距離が小さい機器の動作状態を、前記機器の動作状態の推定結果として出力する
ことを特徴とする請求項１に記載の演算装置。
【請求項１２】
前記消費電力データベースは、
各機器の動作状態に応じた各高調波の特徴と、この特徴に対応する機器の消費電力とを対応付けた回帰モデルを記憶する
ことを特徴とする請求項２に記載の演算装置。
【請求項１３】
前記消費電力データベースは、
前記回帰モデルにおいて、各機器の動作状態に応じた各高調波のパワースペクトルを各機器の動作状態に応じた各高調波の特徴として記憶する
ことを特徴とする請求項１２に記載の演算装置。
【請求項１４】
サーバとクライアントで構成され、
前記クライアントは、
前記測定部、前記検出部、前記演算部を有し、
前記サーバは、
前記機器特徴データベース、前記高調波重み付き距離算出部、前記動作状態推定部、前記消費電力データベース、前記消費電力推定部を有し、
前記クライアントは、
前記消費電力推定部による推定結果を受信して表示する
ことを特徴とする請求項２に記載の演算装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、演算装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般家庭等で使用される、インバータ機器を含む電気機器の動作状態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各電気機器の動作状態の測定結果に基づいて、各電気機器の動作状態を非侵入的に推定する技術がある。
【０００３】
また、電気機器が発生する基本波並びに高調波の電流とそれらの電圧に対する位相に着目し、ニューラルネットワーク等を適用することにより、給電線の引込口付近での電流と電圧の測定データに基づいて、複数の電気機器の個別の動作状態を推定する技術がある。
【０００４】
また、機器のＯＮ／ＯＦＦの変化を確実に判定して負荷状態にある機器の種別を推定可能にする装置がある。この装置は、給電線の計測点に設置された電気量検出結果に基づいて、計測点より下流側にそれぞれ開閉手段を介して接続された複数の機器の内、開閉手段が閉路されて負荷状態にある機器の種別を推定する。  
また、検出対象となる電気機器の動作状態の組合せの学習を必要とせずに、電気機器の動作状態を精度よく検出する機器状態検出装置がある。
【０００５】
この機器状態装置は、電流、電圧の測定結果に基づいて各周波数成分の特徴量を算出する。また、この装置は、電気機器を識別するための識別情報と、特徴量と、動作状態とを対応付けたデータベースを検索して、特徴量の算出結果と、データベースに登録されている特徴量とを比較し、双方が合致するか否かの判定を行うことで、電気機器の動作状態を同定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０００−２９２４６５号公報
【特許文献２】特開２００２−１５２９７１号公報
【特許文献３】特開２０１２−１８９５２６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
前述した、ニューラルネットワーク等を適用した技術では、家庭内で使用する全ての電気機器の動作状態の組合せをニューラルネットワーク等に予め学習させておく必要がある。この準備には手間がかかる上、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。
【０００８】
前述した、負荷状態にある機器の種別を推定する技術では、新たに設置した未知の電気機器が稼動する事により、推定の精度低下を招くおそれがある。  
前述した、機器状態検出装置では、毎サイクルで演算を行なうので演算量が多くなってしまう。また、この装置は、動作状態変化中の波形を排除しないので、動作状態変化中の位相等が不安定な波形を使用して推定する。このため誤検出が多くなる。
【０００９】
本発明が解決しようとする課題は、機器の動作状態を精度よく検出することが可能な演算装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
実施形態における演算装置は、機器の電気量を一定周期で測定し、測定した電気量の時系列データを出力する測定部と、時系列データに基づいて、機器の動作状態の変化時刻を検出する検出部と、検出した変化時刻および測定した時系列データに基づいて、変化時刻の前後での機器の動作状態の変化を示す特徴波形を抽出する特徴波形抽出部と、特徴波形抽出部により抽出した特徴波形の成分を１以上の周波数成分に分解するための演算を行なう演算部と、所定の機器の各動作状態を示す各周波数の特徴を記憶する機器特徴データベースと、極座標上において、演算部による演算結果と、機器特徴データベースに記憶される各周波数の特徴との間の距離としての重み付き距離を各動作状態について算出する高調波重み付き距離算出部と、高調波重み付き距離算出部により各動作状態について算出した重み付き距離に基づいて、動作状態が変化した機器の動作状態を推定する動作状態推定部とをもつ。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】機器の状態を検出するための一般的な演算装置の構成例を示すブロック図。
【図２】第１の実施形態における演算装置構成例を示すブロック図。
【図３】第１の実施形態における演算装置による処理動作の一例を示すフローチャート。
【図４】第１の実施形態における演算装置により処理する各種データの一例を示す図。
【図５】第１の実施形態における演算装置によつ機器の動作状態の変化時刻を検出する手順の一例を示すフローチャート。
【図６】第１の実施形態における演算装置により機器の動作状態の変化時刻を検出するために処理する各種データの一例を示す図。
【図７】第１の実施形態における演算装置による機器の動作状態を推定する手順の一例を示すフローチャート。
【図８】第１の実施形態における演算装置により機器の動作状態を推定するために処理する各種データの一例を示す図。
【図９】第１の実施形態における演算装置により特徴波形の検出について説明する図。
【図１０】機器の状態を検出するための一般的な演算装置の高調波距離の算出例を示す図。
【図１１】第１の実施形態における演算装置による高調波重み付き距離の算出例を示す図。
【図１２】第１の実施形態における演算装置で用いる消費電力推定モデルの一例を示す図。
【図１３】第２の実施形態における、サーバ・ローカル構成の演算装置の構成例を示すブロック図。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、実施形態について図面を用いて説明する。  
（第１の実施形態）
まず、第１の実施形態について説明する。  
図１は、機器の状態を検出するための一般的な演算装置の構成例を示すブロック図である。  
図１に示した演算装置２０は、家電などの電気機器の状態を検出する機器状態検出装置としての機能を有する。以下、家電などの電気機器を単に機器を称することがある。  
この演算装置２０は、電圧・電流測定部２１、動作状態変化検出部２２、差分波形抽出部２３、ＦＦＴ（高速フーリエ変換）演算部２４、機器特徴ＤＢ（データベース）部２５、高調波距離算出部２６、動作状態推定部２７を備える。
【００１３】
電圧・電流測定部２１は、機器の電圧と電流を一定周期で測定し、この測定した電圧、電流の時系列データを出力する。  
動作状態変化検出部２２は、電圧・電流測定部２１からの時系列データを入力し、このデータから機器の動作状態の変化時刻を検出する。  
機器の動作状態の変化時刻とは、機器の動作状態が変化したときの時刻を示す。図１に示した装置機器の動作状態の変化とは、機器の電源がＯＮからＯＦＦ、もしくはＯＦＦからＯＮになった等の変化である。
【００１４】
差分波形抽出部２３は、動作状態変化検出部２２が検出した変化時刻および電圧・電流測定部２１からの時系列データから、変化時刻前後での差分電流波形を切り出す。  
ＦＦＴ演算部２４は、差分波形抽出部２３が検出した差分電流波形に対してＦＦＴを行い、差分電流波形の高調波のＦＦＴ係数を算出する。
【００１５】
機器特徴ＤＢ部２５は、不揮発性メモリなどの記憶媒体であり、各機器の各動作状態の特徴に対応する係数としての高調波のＦＦＴ係数を記憶する。  
高調波距離算出部２６は、ＦＦＴ演算部２４により算出したＦＦＴ係数と、機器特徴ＤＢ部２５に記憶される係数としての各動作状態に対応するＦＦＴ係数との間の距離を算出する。
【００１６】
動作状態推定部２７は、高調波距離算出部２６が各動作状態について算出した距離に基づいて、距離が最も小さい動作状態を選択し、この選択した動作状態を機器の動作状態の推定結果として出力する。
【００１７】
次に、第１の実施形態における演算装置について説明する。  
図２は、第１の実施形態における演算装置構成例を示すブロック図である。  
図２に示した演算装置１０は、機器状態検出装置としての機能と機器の消費電力推定装置としての機能とを有する。  
図２に示した演算装置１０は、電圧・電流測定部１１、動作状態変化検出部１２、特徴波形抽出部１３、ＦＦＴ演算部１４、機器特徴ＤＢ部１５、高調波重み付き距離算出部１６、動作状態推定部１７、消費電力ＤＢ部１８、消費電力推定部１９を備える。  
図２に示した演算装置１０は、図１に示した演算装置２０と比較して、差分波形抽出部２３に替えて特徴波形抽出部１３を備え、高調波距離算出部２６に替えて高調波重み付き距離算出部１６を備える。  
また、図２に示した演算装置１０は、図１に示した演算装置２０と比較して、消費電力ＤＢ部１８、消費電力推定部１９をさらに備える。
【００１８】
電圧・電流測定部１１は、家電などの機器の電圧と電流を一定周期で測定し、この測定した電圧、電流の時系列データを出力する。  
動作状態変化検出部１２は、電圧・電流測定部１１からの時系列データに基づいて、この時系列データ不連続点を検出することで、この不連続点に対応する時刻を、機器の動作状態の変化時刻として検出する。
【００１９】
図２に示した装置における、機器の動作状態の変化とは、機器の電源がＯＮからＯＦＦ、もしくはＯＦＦからＯＮになった等の変化や、機器が洗濯機である場合の運転モードが「洗い」から「すすぎ」に変更になった等の事象である。この動作状態の変化時刻は一つに限らず複数であっても良い。
【００２０】
特徴波形抽出部１３は、動作状態変化検出部１２が検出した変化時刻および電圧・電流測定部１１からの時系列データに基づいて、機器の動作状態の変化を示す波形としての、変化時刻前後での特徴電流波形を切り出す。ＦＦＴ演算部１４は、特徴波形抽出部１３が検出した特徴電流波形に対してＦＦＴを行なうことで、特徴電流波形の高調波のＦＦＴ係数を算出する。
【００２１】
機器特徴ＤＢ部１５は、不揮発性メモリなどの記憶媒体であり、各機器の各動作状態の特徴に対応する係数としての高調波のＦＦＴ係数を記憶する。  
高調波重み付き距離算出部１６は、ＦＦＴ演算部１４により算出したＦＦＴ係数と、機器特徴ＤＢ部１５に記憶される、各動作状態の特徴に対応する係数としてのＦＦＴ係数との間の重み付き距離を算出する。
【００２２】
動作状態推定部１７は、高調波重み付き距離算出部１６が各動作状態について算出した重み付き距離に基づいて、重み付き距離が最も小さい動作状態を選択し、この選択した動作状態を機器の動作状態の推定結果として出力する。
【００２３】
消費電力ＤＢ部１８は、不揮発性メモリなどの記憶媒体であり、各機器の各動作状態に対応する特徴と、この特徴に対応する機器の消費電力との関係から作成された回帰モデルを記憶する。
【００２４】
消費電力推定部１９は、動作状態推定部１７が出力した動作状態を基に、動作状態を推定した機器に対応する回帰モデルを消費電力ＤＢ部１５から読み出し、この回帰モデルに基づいて、当該機器の消費電力を推定する。
【００２５】
図３は、第１の実施形態における演算装置による処理動作の一例を示すフローチャートである。図４は、第１の実施形態における演算装置により処理する各種データの一例を示す図である。  
まず、電圧・電流測定部１１は、機器の電圧と電流を一定周期で測定し、この測定した電圧、電流の時系列データを出力する。  
そして、動作状態変化検出部１２は、電圧・電流測定部１１からの時系列データを入力する（ステップＳ１）。
【００２６】
動作状態変化検出部１２は、この時系列データに基づいて、機器の動作状態の変化時刻（図４参照）を検出する（ステップＳ２）。  
次に、機器の動作状態の推定について説明する。  
特徴波形抽出部１３は、電圧・電流測定部１１からの時系列データと、ステップＳ２で検出した動作状態の変化時刻とを入力して、変化時刻前後の特徴電流波形を抽出する。  
動作状態推定部１７は、動作状態の変化時刻前後での特徴電流波形に対するＦＦＴの結果と、機器特徴ＤＢ部１５に記憶されるＦＦＴ係数との間の重み付き距離に基づいて、動作状態が変化した機器（家電）を推定する（ステップＳ３）。
【００２７】
動作状態の変化時刻が複数である場合には、動作状態推定部１７は、すべての変化時刻に対して同様の処理を行う。  
このようにして、動作状態推定部１７は、時刻、動作状態の時系列推定結果を機器ごとに求める。
【００２８】
次に、消費電力推定部１９は、動作状態推定部１７による機器ごとの動作状態の時系列推定結果を入力する。消費電力推定部１９は、動作状態に対応した消費電力推定モデルを消費電力ＤＢ部１５から入力する。消費電力推定部１９は、入力した時系列推定結果と消費電力推定モデルとを用いて、このモデルで示される動作状態のうち、入力した時系列推定結果で示される動作状態と同じ動作状態に対応する消費電力を検索することで、動作状態を推定した機器の消費電力を推定し、消費電力の時系列推定結果を得る（ステップＳ４）。  
消費電力推定部１９は、この推定結果を機器の動作状態の変化時刻とともに図示しない表示装置へ出力する（ステップＳ５）。
【００２９】
次に、ステップＳ２〜Ｓ４の詳細について説明する。  
まず、ステップＳ２の詳細について説明する。  
図５は、第１の実施形態における演算装置による機器の動作状態の変化時刻を検出する手順の一例を示すフローチャートである。この手順はすべて動作状態変化検出部１２で行われる。  
図６は、第１の実施形態における演算装置により機器の動作状態の変化時刻を検出するために処理する各種データの一例を示す図である。  
図５に示すように、動作状態の変化時刻を検出する手順は、ステップＳ２１〜Ｓ２４で構成される。  
まず、動作状態変化検出部１２は、電圧・電流測定部１１からの電流の時系列データに基づいて、図６に示すように電流の実効値を算出する（ステップＳ２１）。
【００３０】
実効値を算出する際の算出間隔は任意で良い。この算出間隔が短いほど、機器の動作状態推定時や消費電力推定時の時間分解能は向上するが、演算量は多くなってしまう。また、算出間隔が長いと誤検出率は減少するが、必要な状態変化を捉えることができなくなるため、推定精度が減少する。
【００３１】
次に、動作状態変化検出部１２は、電流実効値の時系列データに対して、連続ウェーブレット（Wavelet）変換を施す（ステップＳ２２）。  
この変換により、図６に示すように機器の電流の変化を捉えることができる。この変化を捉えることにより、機器のＯＮ／ＯＦＦの他、インバータ家電の消費電力変化、さらには連続動作家電の運転モード変化など、機器の動作状態のあらゆる変化を検出できる。
【００３２】
次に、動作状態変化検出部１２は、連続ウェーブレット変換の結果から、図６に示すように所定のスケールでウェーブレット係数を時間方向に切り出し、このウェーブレット係数（図６中のａ，ｂ，ｃ，ｄ）と所定の閾値（図６中のα，β）とを比較する（ステップＳ２３）。  
スケールの値は任意で良い。このスケールはウェーブレットの基底関数を伸縮させる係数である。  
このスケールが小さいほど、ウェーブレット係数は、時定数の小さい電流変化に応じて変化する。また、スケールが大きいと、ウェーブレット係数は、時定数の大きい電流変化に応じて変化する。なお、スケールが大きいと、時定数の小さい電流変化ではウェーブレット係数は変化しない。
【００３３】
したがって、スケールを調節することにより、検出したい電流変化の時定数を制御できる。またウェーブレット係数の大きさは、電流の変化量と関連する。つまり、閾値を設定して、この閾値とウェーブレット係数とを比較することにより、検出したい電流の変化量を制御できる。
【００３４】
ウェーブレット係数が正の値である場合は電流の増加を示す。また、ウェーブレット係数が負の値である場合は電流の減少を示す。  
したがって、電流の増加を検出するには閾値を正の値に設定し、電流の減少を検出するには閾値を負の値に設定すればよい。
【００３５】
ところで、機器の動作状態が変化したタイミングは、ウェーブレット係数が最も大きい時刻である。そこで、動作状態変化検出部１２は、図６に示したグラフにおける、ウェーブレット係数が閾値よりも大きいと判定した凸部分の頂点に対応する部分の時刻を係数が最大値である時刻として検出する。
【００３６】
また、動作状態変化検出部１２は、図６に示したグラフにおける、ウェーブレット係数が閾値よりも小さいと判定した凸部分の頂点に対応する部分の時刻を係数が最小値である時刻として検出する。  
動作状態変化検出部１２は、これら検出した時刻を機器の動作状態の変化時刻として出力する。動作状態の変化時刻が複数ある場合（図６中のａ，ｂ，ｃ，ｄ）でも同様である。
【００３７】
次に、ステップＳ３の詳細について説明する。  
図７は、第１の実施形態における演算装置による機器の動作状態を推定する手順の一例を示すフローチャートである。図８は、第１の実施形態における演算装置により機器の動作状態を推定するために処理する各種データの一例を示す図である。この手順は特徴波形抽出部１３、高調波重み付き距離算出部１６または動作状態推定部１７で行われる。  
図７に示すように、機器の動作状態を推定する手順は、ステップＳ３１〜Ｓ３６で構成される。
【００３８】
まず、特徴波形抽出部１３は、電圧、電流の時系列データを電圧・電流測定部１１から入力し、動作状態の変化時刻を動作状態変化検出部１２から入力する（ステップＳ３１）。そして、特徴波形抽出部１３は、動作状態の変化時刻の前後での波形としての特徴波形を算出する（ステップＳ３２）。特徴波形抽出部１３は、この波形を動作状態変化検出部１２からの動作状態の変化時刻とともにＦＦＴ演算部１４へ出力する。
【００３９】
動作状態の変化中は波形が不安定になるので、波形の特徴が捉えにくくなる。このため、特徴波形抽出部１３は、動作状態が変化中の波形をＳ３２では処理しない。このため、特徴波形抽出部１３は、動作状態の変化時刻からΔｔ時間だけ前の波形と変化時刻からΔｔ時間だけ後の波形とを比較する。変化中の波形を特徴波形抽出部１３は参照しないようにするために、動作状態変化の時定数を考慮してΔｔを動的に変化させて決定する必要がある。  
本実施形態では、変化時刻からΔｔ時間前の波形と変化時刻からΔｔ時間後の波形とを比較して特徴波形を抽出する方法として、２通りの方法を使い分ける。
【００４０】
図９は、第１の実施形態における演算装置による特徴波形の抽出について説明する図である。  
特徴波形を抽出する第１の方法として、図９に示した変化時刻ａでの状態Ａへの動作状態変化としての、機器の電源がＯＦＦからＯＮへの動作状態変化では、この変化時刻ａの前後での電流波形の差分を状態Ａの特徴波形として抽出する。
【００４１】
電流の特徴波形のデータは、特徴波形抽出部１３により電圧の特徴波形を参照し、電圧の位相が０になる時刻から波形を切り出すことで得られる。特徴波形抽出部１３は、電圧を参照することにより基本波の位相を合わせている。この処理の結果、基本波の位相変化も動作状態の推定時に参考情報として使用できる。
【００４２】
また、図９に示した変化時刻ｂでの動作状態変化としての、ＯＮ中の機器の動作状態が状態Ａから状態Ｂに変化する動作状態変化では、この変化時刻ｂでの前後での電流波形の差分は、状態Ｂ自身に対応する電流波形ではない。
【００４３】
ここで、動作対象をＮ個の機器がＯＮ動作中の場合に拡大して考えた場合の変化時刻前後での特徴波形を抽出する方法を説明する。  
ＯＮ動作状態のＮ個の機器における動作状態の変化を判定するには、特徴波形抽出部１３は、所定の１つの機器についての変化時刻より後の波形と、この機器以外としてのＮ−１個の機器の動作状態がＯＮ状態である場合の波形の合成との差分についての各機器のすべての組み合わせを変化時刻前後での特徴波形として抽出する。
【００４４】
後の工程で、全ての動作状態変化の可能性を評価するために、この工程では全ての機器のそれぞれの動作状態が変化したと仮定した場合の特徴波形を抽出する。  
ＯＮ動作状態の機器における動作状態の変化の判定についてさらに説明する。  
例えば、複数（Ｎ個）の機器が動作している場合に、どれか１つの機器の動作状態が状態Ａから状態Ｂに変化したことを検出する場合、この変化を検出するため特徴波形は、以下の式（１）で示される。  
状態Ｂを検出するための特徴波形＝変化時刻からΔｔ後の波形−（動作しているＮ−１個の機器の動作波形の合成）  …式（１）
ここで、機器１、機器２、…、機器Ｎのうちいずれか１つの動作状態が変化したかもしれないとの仮定のもとで、ＯＮ動作状態の機器１の動作状態が状態Ａから状態Ｂに変化したと仮定する場合、特徴波形抽出部１３は、以下の式（２）で示される波形にしたがって、機器１の動作状態が変化したか否かを判断する。  
抽出波形＝変化時刻の候補点からΔｔ後の機器１の波形−（機器２＋機器３＋…＋機器ＮのＯＮ時の動作波形の合成）  …式（２）
また、ＯＮ動作状態の機器２の動作状態が状態Ａから状態Ｂに変化したと仮定する場合、特徴波形抽出部１３は、以下の式（３）で示される波形にしたがって、機器２の動作状態が変化したか否かを判断する。  
抽出波形＝変化時刻の候補点からΔｔ後の機器２の波形−（機器１＋機器３＋…＋機器ＮのＯＮ時の動作波形の合成）  …式（３）
また、ＯＮ動作状態の機器Ｎの動作状態が動作状態Ａから動作状態Ｂに変化したと仮定する場合、特徴波形抽出部１３は、以下の式（４）で示される波形にしたがって、機器Ｎの動作状態が変化したか否かを判断する。  
抽出波形＝変化時刻の候補点からΔｔ後の機器Ｎの波形−（機器１＋機器２＋…＋機器Ｎ−１のＯＮ時の動作波形の合成）  …式（４）
ＦＦＴ演算部１４は、ステップＳ３２で抽出された全ての電流特徴波形に対するＦＦＴを行って、この特徴波形の高調波を示すＦＦＴ係数を算出する（ステップＳ３３）。ＦＦＴ演算部１４は、この算出結果を、特徴波形抽出部１３からの動作状態の変化時刻とともに高調波重み付き距離算出部１６へ出力する。
【００４５】
次に、図１に示した演算装置２０による高調波距離の算出について説明する。図１０は、機器の状態を検出するための一般的な演算装置の高調波距離の算出例を示す図である。図１０に示すように、演算装置２０の高調波距離算出部２６は、ＦＦＴの結果により、以下の式（５）にしたがって、ＦＦＴの結果と機器特徴ＤＢ部２５に記憶されるＦＦＴ係数との間の直交座標における距離としての重み付き距離を高調波の次数ごとに算出する。図１０に示した例は、３次の高調波のＦＦＴ係数を示した例である。
【００４６】
距離＝（ｘ１−ｘ２）＋（ｙ１−ｙ２）  …式（５）
ｘ１：ＦＦＴの結果に対応する、直交座標における実軸上の座標値
ｘ２：ＦＦＴの結果に対応する、直交座標における虚軸上の座標値
ｙ１：機器特徴ＤＢ部２５に記憶されるＦＦＴ係数に対応する、直交座標における実軸上の座標値
ｙ２：機器特徴ＤＢ部２５に記憶されるＦＦＴ係数に対応する、直交座標における虚軸上の座標値
高調波距離算出部２６は、各次数の距離を積算する事で、最終的な距離を算出する。
【００４７】
しかしながら、家電などの機器の中には、消費電力を大きく変化させる場合に、高調波のそれぞれの位相をあまり変化させず、その高調波の大きさを大きく変化させることがある。このような場合、機器特徴ＤＢ部に記憶されたＦＦＴ係数とＦＦＴ演算部１４によるＦＦＴの結果との距離を図１０に示した直交座標を用いて求めると、距離が大きくなってしまい、誤検出率が高くなる。
【００４８】
そこで、本実施形態では、このような事象に対応するために、図１１に示すように、高調波重み付き距離算出部１６は、Ｓ３３で算出した高調波のＦＦＴ係数を極座標で表記し、距離を位相角と絶対値の大きさとで表す。図１１に示した例は、３次の高調波のＦＦＴ係数を示した例である。
【００４９】
高調波重み付き距離算出部１６は、以下の式（６）に示すように、極座標における、算出されたＦＦＴ係数から原点までの大きさと機器特徴ＤＢ部１５に記憶されるＦＦＴ係数から原点までの大きさとの間の差分の絶対値、および、極座標における、ＦＦＴ係数の算出結果で示される位相角と機器特徴ＤＢ部１５に記憶されるＦＦＴ係数で示される位相角との差分の絶対値を算出する（ステップＳ３４）。
【００５０】
高調波重み付き距離算出部１６は、以下の式（６）に示すように、それぞれの算出結果に所定の重み係数α、βを乗じて、最終的な重み付き距離を算出する。高調波重み付き距離算出部１６は、この算出した重み付き距離を、ＦＦＴ演算部１４からの動作状態の変化時刻とともに動作状態推定部１７へ出力する。
【００５１】
距離＝α＊ａｂｓ（ｒ１−ｒ２）＋β＊ａｂｓ（θ１−θ２）  …式（６）
ｒ１：ＦＦＴの結果に対応する、極座標上の原点との間の距離
θ１：ＦＦＴの結果に対応する、極座標上の実軸に対する位相（偏角）
ｒ２：機器特徴ＤＢ部１５に記憶される特徴に対応する、極座標上の原点との間の距離
θ２：機器特徴ＤＢ部１５に記憶される特徴に対応する、極座標上の実軸に対する位相
式（６）のαとβは任意であるが、機器の動作の特徴により変化させることができる。位相を重視すべき場合はβの値を大きくすればよい。
【００５２】
図９に示した例では、機器特徴ＤＢ部１５に記憶される３次高調波のＦＦＴ係数３１、機器特徴ＤＢ部１５に記憶される５次高調波のＦＦＴ係数３２、機器特徴ＤＢ部１５に記憶される７次高調波のＦＦＴ係数３３、機器特徴ＤＢ部１５に記憶される７次高調波のＦＦＴ係数３４が示される。
【００５３】
また、図９に示した例では、ＦＦＴ演算結果としての３次高調波のＦＦＴ係数４１、ＦＦＴ演算結果としての５次高調波のＦＦＴ係数４２、ＦＦＴ演算結果としての７次高調波のＦＦＴ係数４３、ＦＦＴ演算結果としての９次高調波のＦＦＴ係数４４が示される。
【００５４】
この例では、同じ座標上におけるＦＦＴ係数３１と４１との間の距離が３次高調波の重み付き距離となり、同じ座標上におけるＦＦＴ係数３２と４２との間の距離が５次高調波の重み付き距離となり、同じ座標上におけるＦＦＴ係数３３と４３との間の距離が７次高調波の重み付き距離となり、同じ座標上におけるＦＦＴ係数３４と４４との間の距離が９次高調波の重み付き距離となる。
【００５５】
次に、動作状態推定部１７は、ステップＳ３４で算出した、各機器についての重み付き距離を比較し、最も小さい距離に対応する動作状態を選択し（ステップＳ３５）、この動作状態を機器の動作状態の推定結果として、高調波重み付き距離算出部１６からの動作状態の変化時刻とともに出力する（ステップＳ３６）。  
このようにして、演算装置１０は、機器動作状態の変化時刻に対応した時刻、および、動作状態の時系列推定結果を機器ごとに出力することができる。
【００５６】
次に機器の動作状態に応じた消費電力の推定について説明する。  
図１２は、第１の実施形態における演算装置で用いる消費電力推定モデルの一例を示す図である。  
消費電力推定部１９は、機器の動作状態の時系列推定結果に基づいて、この動作状態に対応した消費電力モデルを消費電力ＤＢ部１８より読み出す。
【００５７】
図１２に示すように、機器の消費電力は、高調波の各次数、特に低い次数のパワースペクトルとの相関性が高い。この相関性を利用して、本実施形態では、高調波のパワースペクトルと消費電力との回帰モデルを使用する。具体的には、電流の多くは、基本波（一次）、３次、５次、７次の高調波の成分で構成されるので、機器の消費電力は、電流の基本波、３次、５次、７次の高調波の回帰モデルで表現できる。
【００５８】
回帰モデルの一例を以下の式（７）に示す。このような回帰モデルは、各機器の各動作状態のそれぞれについて存在する。  
消費電力推定値＝8.93 + 2.2e-3*mamo3 + 2.273e-3*mamo5 + 4.172e-3*mamo7 - 4.108e-8*mamo3*mamo5 - 2.047e-7*mamo3*mamo7 - 4.308e-7*mamo5*mamo7 + 5.859e-12*mamo3*mamo5*mamo7  …式（７）
mamo3：３次高調波パワースペクトル密度
mamo5：５次高調波パワースペクトル密度
mamo7：７次高調波パワースペクトル密度
ステップＳ３では、動作状態の変化時刻と動作状態の推定結果が動作状態推定部１７から出力される。そこで、消費電力推定部１９は、推定された動作状態に対応する機器の高調波情報に基づいて、動作状態が推定された機器のパワースペクトルを算出する。消費電力推定部１９は、このパワースペクトルと回帰モデルとに基づいて、動作状態が推定された機器の消費電力を算出する。  
以上のように、本実施形態における演算装置は、動作中の機器の動作状態の推定が可能となる。
【００５９】
また、本実施形態における演算装置は、動作状態を推定のために極座標上の重み付き距離を用いることにより、位相を維持したままで電流の大きさを変化させる機器での動作状態の誤検出を低減させることができる。
【００６０】
このように、本実施形態における演算装置は、動作状態の推定の誤検出を削減することができ、かつ、機器の消費電力の推定を行うことができる。
【００６１】
（第２の実施形態）
次に、第２の実施形態について説明する。なお、本実施形態における構成のうち第１の実施形態で説明した部分と同一部分の詳細な説明は省略する。  
図１３は、第２の実施形態における、サーバ・ローカル構成の演算装置の構成例を示すブロック図である。  
図１３に示すように、第２の実施形態では、第１の実施形態で説明した演算装置を、サーバとローカルとに分割して実現したものである。
【００６２】
具体的には、電圧・電流測定部１１、動作状態変化検出部１２、特徴波形抽出部１３、ＦＦＴ演算部１４をローカル（クライアント）３０とし、機器特徴ＤＢ部１５、高調波重み付き距離算出部１６、動作状態推定部１７、消費電力ＤＢ部１８、消費電力推定部１９をサーバ４０として構成している。
【００６３】
また、消費電力受信部３１をローカル３０に備える。この実施形態では、１台のサーバ４０に対して複数のローカル３０を設けて、サーバ４０とローカル３０との間で相互に通信可能に接続する事ができる。
【００６４】
この構成ではＦＦＴ演算部１４による演算結果を、ネットワークを通じてローカル３０からサーバ４０側へ送信する。  
サーバ４０側では、ＦＦＴ演算部１４からの演算結果に基づいて、最も重み付き距離が小さくなる動作状態を動作状態推定部１７による推定する。
【００６５】
また、サーバ４０側では機器の消費電力を消費電力推定部１９により推定し、この結果をローカル３０側の消費電力受信部３１に送信して表示させる。
【００６６】
このような構成にすることで、第２の実施形態では、ローカル側でのハードウェアコストを削減することができる。
【００６７】
また、サーバ側の各種ＤＢに記憶されるＦＦＴ係数や消費電力推定のための回帰モデルを変更すれば、ローカル側ではこのような変更作業は必要ない。よって、各種ＤＢの内容を柔軟に変更することができる。
【００６８】
また、サーバ側のハードウェアに経年劣化が生じた場合、このサーバ内のハードウェアを修理または交換するなどすればよいので、修理又は交換のコストを削減することができる。
【００６９】
以上説明した少なくとも一つの実施形態によれば、機器の動作状態を精度よく検出することが可能な演算装置を提供することができる。
【００７０】
なお、上記の各実施形態に記載した手法は、コンピュータに実行させることのできるプログラムとして、磁気ディスク（フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスクなど）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤなど）、光磁気ディスク（ＭＯ）、半導体メモリなどの記憶媒体に格納して頒布することもできる。  
また、この記憶媒体としては、プログラムを記憶でき、かつコンピュータが読み取り可能な記憶媒体であれば、その記憶形式は何れの形態であっても良い。  
また、記憶媒体からコンピュータにインストールされたプログラムの指示に基づきコンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）や、データベース管理ソフト、ネットワークソフト等のＭＷ（ミドルウェア）等が上記実施形態を実現するための各処理の一部を実行しても良い。  
さらに、各実施形態における記憶媒体は、コンピュータと独立した媒体に限らず、ＬＡＮやインターネット等により伝送されたプログラムをダウンロードして記憶または一時記憶した記憶媒体も含まれる。  
また、記憶媒体は１つに限らず、複数の媒体から上記の各実施形態における処理が実行される場合も本発明における記憶媒体に含まれ、媒体構成は何れの構成であっても良い。なお、各実施形態におけるコンピュータは、記憶媒体に記憶されたプログラムに基づき、上記の各実施形態における各処理を実行するものであって、パソコン等の１つからなる装置、複数の装置がネットワーク接続されたシステム等の何れの構成であっても良い。  
また、各実施形態におけるコンピュータとは、パソコンに限らず、情報処理機器に含まれる演算処理装置、マイコン等も含み、プログラムによって本発明の機能を実現することが可能な機器、装置を総称している。  
なお、本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００７１】
１０，２０…演算装置、１１，２１…電圧・電流測定部、１２，２２…動作状態変化検出部、１３…特徴波形抽出部、１４，２４…ＦＦＴ演算部、１５，２５…機器特徴ＤＢ部、１６…高調波重み付き距離算出部、１７，２７…動作状態推定部、１８…消費電力ＤＢ部、１９…消費電力推定部、２３…差分波形抽出部、２６…高調波距離算出部。
【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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【図６】
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