(57)【要約】【課題】本発明は複雑さを低減して異常検知のディスアグリゲーションへの組み込みを可能とする装置を提供する。【解決手段】異常検知装置は、複数の機器の第１の信号の総和である集約信号の時系列データと第２の信号の時系列データとを取得するデータ取得部と、前記第１の信号の値と各機器の対応する状態との対を、前記第２の信号の値と関連付けて一又は複数対含む表と、前記集約信号の時系列データを受け、前記集約信号を個々の機器の各第１の信号に分解して、各機器の前記第１の信号の時系列データを推定する推定部と、前記集約信号から、前記複数の機器の前記推定された第１の信号の合計を差し引くことにより、残差を計算する残差計算部と、前記残差が異常の存在を示す時点における前記第２の信号の値を取得し、前記推定された第１の信号と前記機器の推定された状態との対が、前記残差が異常の存在を示す時点における前記第２の信号の値と関連付けて前記表に格納された前記第１の信号の値と前記機器の状態との一又は複数の対のいずれかに一致するかをチェックし異常機器を識別する異常識別部を備える。【選択図】図１
2021516821.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の機器の第１の信号の総和である集約信号の時系列データと第２の信号の時系列データとを取得するデータ取得部と、
前記第１の信号の値と各機器の対応する状態との対を、前記第２の信号の値と関連付けて一又は複数対含む表と、
前記集約信号の時系列データを受け、前記集約信号を個々の機器の各第１の信号に分解して、各機器の前記第１の信号の時系列データを推定する推定部と、
前記集約信号から、前記複数の機器の前記推定された第１の信号の合計を差し引くことにより、残差を計算する残差計算部と、
前記残差が異常の存在を示す時点における前記第２の信号の値を取得し、前記推定された第１の信号と前記機器の推定された状態との対が、前記残差が異常の存在を示す時点における前記第２の信号の値と関連付けて前記表に格納された、前記第１の信号の値と前記機器の状態との一又は複数の対のいずれかに一致するかをチェックし、異常の機器を識別する異常識別部と、
を備えた、ことを特徴とする異常検知装置。
【請求項２】
前記異常識別部は、前記チェックの結果が一致なしを示す場合には、前記機器における前記第１の信号の前記時系列データに異常が存在すると判断し、
前記異常識別部は、前記チェックの結果が一致ありを示す場合には、前記機器における前記第１の信号の前記時系列データに異常が存在しないと判断する、ことを特徴とする請求項１記載の異常検知装置。
【請求項３】
前記表は、前記第２の信号の予め設定された値毎に、機器ID、前記第２の信号の前記予め設定された値に対応する前記第１の信号及び前記第１の信号の前記値に対応する機器の状態との対を少なくとも一つ含む、エントリを含む、ことを特徴とする請求項１又は請求項２記載の異常検知装置。
【請求項４】
前記第１の信号は、前記機器における消費電力又は消費電流を含む、ことを特徴とする、請求項１乃至３のいずれか１項に記載の異常検知装置。
【請求項５】
前記第２の信号は、温度を含む、ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の異常検知装置。
【請求項６】
複数の機器の第１の信号の総和である集約信号の時系列データと第２の信号の時系列データとを取得し、
前記第１の信号の値と各機器の対応する状態との対を、前記第２の信号の値と関連付けて一又は複数対含む表を作成し、
前記集約信号の時系列データを受け、前記集約信号を個々の機器の各第１の信号に分解して、各機器の前記第１の信号の時系列データを推定し、
前記集約信号から、前記複数の機器の前記推定された第１の信号の合計を差し引くことにより、残差を計算し、
前記残差が異常の存在を示す時点における前記第２の信号の値を取得し、
前記推定された第１の信号と前記機器の推定された状態との対が、前記残差が異常の存在を示す時点における前記第２の信号の値と関連付けて前記表に格納された、前記第１の信号の値と前記機器の状態との一又は複数の対のいずれかに一致するかをチェックし、異常の機器を識別する、ことを特徴とする、コンピュータを用いた異常検知方法。
【請求項７】
前記チェックの結果が一致なしを示す場合には、前記機器における前記第１の信号の前記時系列データに異常が存在すると判断し、
前記チェックの結果が一致ありを示す場合には、前記機器における前記第１の信号の前記時系列データに異常が存在しないと判断する、ことを特徴とする  請求項６記載の異常検知方法。
【請求項８】
前記第２の信号の予め設定された値毎に、機器ID、前記第２の信号の前記予め設定された値に対応する前記第１の信号及び前記第１の信号の前記値に対応する機器の状態との対を少なくとも一つ含むエントリを含む表を作成する、ことを特徴とする請求項６又は請求項７記載の異常検知方法。
【請求項９】
前記第１の信号は、前記機器における消費電力又は消費電流を含む、ことを特徴とする、請求項６乃至８のいずれか１項に記載の異常検知方法。
【請求項１０】
前記第２の信号は、温度を含む、ことを特徴とする請求項６乃至９のいずれか１項に記載の異常検知方法。
【請求項１１】
複数の機器の第１の信号の総和である集約信号の時系列データと第２の信号の時系列データとを取得し、
前記第１の信号の値と各機器の対応する状態との対を、前記第２の信号の値と関連付けて一又は複数対含む表を作成し、
前記集約信号の時系列データを受け、前記集約信号を個々の機器の各第１の信号に分解して、各機器の前記第１の信号の時系列データを推定し、
前記集約信号から、前記複数の機器の前記推定された第１の信号の合計を差し引くことにより、残差を計算し、
前記残差が異常の存在を示す時点における前記第２の信号の値を取得し、
前記推定された第１の信号と前記機器の推定された状態との対が、前記残差が異常の存在を示す時点における前記第２の信号の値と関連付けて前記表に格納された、前記第１の信号の値と前記機器の状態との一又は複数の対のいずれかに一致するかをチェックし、異常の機器を識別する、
ことを含む処理をコンピュータに実行させるプログラムを記録した記録媒体。
【請求項１２】
前記チェックの結果が一致なしを示す場合には、前記機器における前記第１の信号の前記時系列データに異常が存在すると判断し、
前記チェックの結果が一致ありを示す場合には、前記機器における前記第１の信号の前記時系列データに異常が存在しないと判断する、
ことを含む処理を、前記コンピュータに実行させるプログラムを記録した請求項１１記載の記録媒体。
【請求項１３】
前記第２の信号の予め設定された値毎に、機器ID、前記第２の信号の前記予め設定された値に対応する前記第１の信号及び前記第１の信号の前記値に対応する機器の状態との対を少なくとも一つ含む、エントリを含む表を作成する、
ことを含む処理を、前記コンピュータに実行させるプログラムを記録した請求項１１又は請求項１２記載の記録媒体。
【請求項１４】
前記第１の信号は、前記機器における消費電力又は消費電流を含む、ことを特徴とする、請求項１１乃至１３のいずれか１項に記載の記録媒体。
【請求項１５】
前記第２の信号は、温度を含む、ことを特徴とする請求項１１乃至１４のいずれか１項に記載の記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は異常検知装置、方法、ディスアグリゲーションシステム、及びプログラム記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
ディスアグリゲーション（disaggregation：分離）技術は、非侵入型負荷監視（non-intrusive load monitoring: NILM）によって取得された複数の電気機器（「機器」という）の消費電力の集約信号（aggregate signal）から、個々の機器の波形に分離する（disagregate）ことで、個々の機器の状態（例えば通常動作状態）を推定する際に用いられる。ディスアグリゲーションシステムは、例えば機器の波形データ学習モデルを用いたパターンマッチングに基づいて、集約信号を各機器の個別の信号に分離する。ディスアグリゲーションのアルゴリズムとして、階層型隠れマルコフモデル（Factorial Hidden Markov Model：FHMM）、組み合わせ最適化（Combinatorial Optimization）、ブラインドソース分離（Blind Source Separation）等が利用可能である。
【０００３】
異常検知（anomaly detection）は、通常、例えば標準的又は通常のデータに対する外れ値（outlier）データポイントを見つけることにより行われる。
【０００４】
消費電力の異常（anomaly）を検知するための関連手法（related approach）の一つは、消費電力の上限／又は下限の閾値、あるいは、予め定められた範囲を用いて標準的な信号又は通常（正常な）信号に対する外れ値データポイントを見つける。
【０００５】
一般的に、異常には、特定の機器にしたがって様々な種類がある。上述した関連手法では、ディスアグリゲート（分離）された信号において異常を検出できない場合がある。その理由は、個々の機器の信号のディスアグリゲーション（分離)又は推定が、各機器が正常に動作している既知の状態を用いて事前に作成された学習モデルに基づいて行われるためである。上述したような関連手法では、分離された信号のうちのどの信号に異常が存在するかを正しく判断することはできない。
【０００６】
特許文献１には、監視対象であるシステムの状態を経験的に診断するシステムが開示されている。このシステムでは、モデルから監視対象のパラメータ（複数）の推定値（複数）は、故障モードのシグネチャ認識（failure mode signature recognition）の解析に用いられる残差値（residual values）を提供する。残差値は、警告状態（非零時）でもテスト可能であり、このように生成された警告のパターンは、故障モードのシグネチャパターン（signature pattern）用に解析される。このシステムは、シグネチャ認識(signature recognition)と、パラメータ推定にも、類似性演算子(similarity operator)を採用している。故障モードは経験的に決定され、プリカーソルデータ（precursor data）が自動的に解析され、弁別可能な（differentiable）故障モードのシグネチャ（signatures for failure modes）を決定する。
【０００７】
特許文献２には、住居内での特定の機器での電気的シグネチャを取得して、電気機器の分離を実現するシステムが開示されている。分離には、非侵入型の負荷監視が含まれる場合がある。システムは特定の機器の傾向を追跡し解析することが可能である。傾向のデータは特定の機器における故障の可能性を評価するために用いることが可能であり、モデル機器特性データベースには、モデルシグネチャを含めることができる。
【０００８】
特許文献３には、孤立した複数の機器の電力を分離するように構成されたシステム又は装置が開示されている。電源が入っている状態で電源が切れる前に再度電源を入れようとするなどのような、時系列異常を検出することが可能である。ある状態からその次の状態への遷移の電力シグネチャが定義される。該シグネチャは、すでに分離されているシグネチャのライブラリと比較される。重みづけのされた組み合わせや適合度インジケータ（即ち、相関係数、勾配、切片、二乗平均平方根誤差、残差）の一つ以上が使用される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】国際公開第２００２／０８６７２６号
【特許文献２】国際公開第２０１６／０８１５１０号
【特許文献３】米国特許出願公開第２０１２／０１９７５６０号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
上述したように、学習モデルは、通常の動作状態で動作するそれぞれの機器の既知の状態に基づいて事前に作成される。このため、一般的に、機器の異常は、学習モデルにとって未知なものとなる。その結果、異常検知アルゴリズムは、ディスアグリゲーションにより得られた個々の機器の信号から異常又は学習モデルにとって未知である状態を見つけることができず、機器の状態の推定精度を低下させる原因となる。
【００１１】
本発明は、上記した問題を解決するために発明されたものであり、本発明の目的の一つは、複雑さを低減して異常検知のディスアグリゲーションへの組み込みを可能とする装置、方法、及び記録媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明のある側面（aspect）によれば、複数の機器の第１の信号の総和である集約信号の時系列データと第２の信号の時系列データとを取得するデータ取得部と、
前記第１の信号の値と各機器の対応する状態との対を、前記第２の信号の値と関連付けて一又は複数対含む表と、
前記集約信号の時系列データを受け、前記集約信号を個々の機器の各第１の信号に分解して、各機器の前記第１の信号の時系列データを推定する推定部と、
前記集約信号から、前記複数の機器の前記推定された第１の信号の合計を差し引くことにより、残差を計算する残差計算部と、
前記残差が異常の存在を示す時点における前記第２の信号の値を取得し、前記推定された第１の信号と前記機器の推定された状態との対が、前記残差が異常の存在を示す時点における前記第２の信号の値と関連付けて前記表に格納された、前記第１の信号の値と前記機器の状態との一又は複数の対のいずれかに一致するかをチェックし、異常の機器を識別する異常識別部を備えた異常検知装置が提供される。
【００１３】
本発明のある側面によれば、複数の機器の第１の信号の総和である集約信号の時系列データと第２の信号の時系列データとを取得し、
前記第１の信号の値と各機器の対応する状態との対を、前記第２の信号の値と関連付けて一又は複数対含む表を作成し、
前記集約信号の時系列データを受け、前記集約信号を個々の機器の各第１の信号に分解して、各機器の前記第１の信号の時系列データを推定し、
前記集約信号から、前記複数の機器の前記推定された第１の信号の合計を差し引くことにより、残差を計算し、
前記残差が異常の存在を示す時点における前記第２の信号の値を取得し、
前記推定された第１の信号と前記機器の推定された状態との対が、前記残差が異常の存在を示す時点における前記第２の信号の値と関連付けて前記表に格納された、前記第１の信号の値と前記機器の状態との一又は複数の対のいずれかに一致するかをチェックし、異常の機器を識別する、コンピュータを用いた異常検知方法が提供される。
【００１４】
本発明のある側面によれば、複数の機器の第１の信号の総和である集約信号の時系列データと第２の信号の時系列データとを取得し、
前記第１の信号の値と各機器の対応する状態との対を、前記第２の信号の値と関連付けて一又は複数対含む表を作成し、
前記集約信号の時系列データを受け、前記集約信号を個々の機器の各第１の信号に分解して、各機器の前記第１の信号の時系列データを推定し、
前記集約信号から、前記複数の機器の前記推定された第１の信号の合計を差し引くことにより、残差を計算する残差計算部と、
前記残差が異常の存在を示す時点における前記第２の信号の値を取得し、
前記推定された第１の信号と前記機器の推定された状態との対が、前記残差が異常の存在を示す時点における前記第２の信号の値と関連付けて前記表に格納された、前記第１の信号の値と前記機器の状態との一又は複数の対のいずれかに一致するかをチェックし、異常の機器を識別する、ことを含む処理をコンピュータに実行させるプログラム、又はプログラムを記録した記録媒体が提供される。
【００１５】
記録媒体は、半導体メモリ（ランダムアクセスメモリ (RAM)、リードオンリーメモリ (ROM)、電気的に消去可能でプログラマブルなリードオンリーメモリ (EEPROM)、フラッシュメモリなど）、ハードディスクドライブ（HDD）、ソリッドステートドライブ（SSD）、コンパクトディスク（CD）、デジタルヴァーサタイルディスク（DVD）などの非一時的な（non-transitory）コンピュータ可読記録媒体であってもよい。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、複雑さを低減して異常検知のディスアグリゲーションへの組み込みを可能としている。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】一実施形態の構成を例示する図である。
【図２】ディスアグリゲーションにおける残差を模式的に例示する図である。
【図３Ａ】機器の温度の時系列データ及び消費電力を模式的に例示する図である。
【図３Ｂ】温度の時系列データ及び消費電力から、機器の状態と消費電力を、温度と関連付けて格納する表の作成を模式的に例示する図である。
【図４】異常がある機器における温度の時系列データと消費電力を模式的に例示する図である。
【図５】温度の時系列データとディスアグリゲーション後の残差とを模式的に例示する図である。
【図６】モデル生成部で作成された表の例を模式的に例示する図である。
【図７】実施形態の動作の例を模式的に例示する図である。
【図８Ａ】ユースケースを模式的に例示する図である。
【図８Ｂ】図８Ａにおけるディスアグリゲーションの例を模式的に例示する図である。
【図９】実施形態を模式的に例示する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下に、本発明の実施形態を説明する。図１は、一実施形態の構成を例示する図である。異常検知装置（又はシステム）１００は、複数の機器（appliances）について各機器の第１の信号（例えば消費電力）の集約信号(aggregate signal)のディスアグリゲーション(分離)処理を行う。異常検知装置１００は、残差(residual)と、モニタされる第２の信号（例えば温度）に基づいて、ディスアグリゲート（分離）された個々の信号における異常を識別する。
【００１９】
図１を参照すると、異常検知装置１００は、データ取得部１０１、データ前処理部１０２、モデル生成部１０３、モデル（表）を格納するためのストレージ１０４、データ（時系列データ）を格納するためのストレージ１０５、推定部１０６、残差モニタ部１０７、異常識別部１０８、出力部１０９を備える。１０１〜１０９の構成部分は一つのユニット（装置）に統合されていても、別々に配置され、各部１０１〜１０７はネットワークを介して接続されていてもよい。
【００２０】
ディスアグリゲーション処理では、機器の未知な状態に関するデータは異常として残差情報（residual information）に分類される。実施形態では、ディスアグリゲーションにおける残差情報は、異常検知に用いられる。
【００２１】
残差（residual）は、ディスアグリゲーションにおいて、各機器の個々の信号が推定された後の、集約信号の残りの部分である。例えば、図２に例示されるように、ｍ個の機器の信号p1 - pmの総和（sum）である集約信号Ｗを、m個の各機器A1 - Amの個々の信号w1 - wmに分離した場合において、残差は、各機器の信号w1 - wm以外の残りとされている。集約信号は、学習済みのモデルには存在しない新たな状態又は未知の状態を含み得る。新たな状態又は未知の状態は、集約信号Wを各機器A1 - Amの信号w1 - wmに分離した後の残差に落ち得る（分類され得る）。
【００２２】
データ取得部１０１は、例えば１台以上の機器が接続された主幹や配電盤（図示せず）における消費電力の集約信号の時系列（波形）データを取得する。データ取得部１０１は、複数の機器の消費電力を所定の間隔で計測するスマートメータからBルートを介して消費電力の集約信号の時系列データを取得してもよい。
【００２３】
データ取得部１０１は、第２の信号（例えば温度）の時系列データを取得する。温度は、外部、又は一つ以上の機器が設置されている場所、又は隣接する場所に設置した温度計により測定してもよい。
【００２４】
データ取得部１０１は、消費電力の時系列データおよび温度を、LAN (local area network) 及び／又は WAN (wide area network)等の一つ又は複数の通信ネットワークを介して、電力センサや温度センサ（温度計）（図示せず）から取得してもよい。それぞれのセンサは、インターネットに接続可能な通信機能を有した装置で信号を計測しサンプリングするIoT（Internet of Things）デバイスであってもよい。
【００２５】
データ前処理部１０２は、データ取得部１０１が取得した時系列（波形）データから特徴量を算出（抽出）し、算出された特徴量をデータのストレージ１０５に保存してもよい。例えばデータ前処理部１０２は予め定められた時間間隔ごとに、その間の消費電力を積算し積算電力を得るようにしてもよい。
【００２６】
データ前処理部１０２は、所定の時間間隔でサンプリングされた第２の信号（温度）の時系列データを補間（interpolate）して、消費電力の時系列データと同期させてもよい。
【００２７】
特に制限されないが、消費電力を集約した信号Wの時系列データ及び温度Tの時系列データは共通の時間軸を有している。すなわち、温度のi番目の要素であるT(i) (i=1,…,N)は、集約信号のi番目の要素であるW(i) (i=1,…,N)に対応する。
【００２８】
データ前処理部１０２は、時間領域では、波形（時系列データ）のピーク値、平均値、波高値などを特徴量として用いてもよい。データ前処理部１０２は、必要に応じて、データ取得部１０１が取得した時系列の要素データを時間領域で間引き（decimate）ないし補間（interpolate）（再サンプリング）するようにしてもよい。あるいは、データ前処理部１０２は、フーリエ変換（高速フーリエ変換（FFT）又は離散フーリエ変換（DFT））を用いて時系列データを周波数領域に変換し、周波数スペクトル成分に基づいて特徴量を計算するようにしてもよい。
【００２９】
最初に、モデルのトレーニングと状態学習を実行し、機器のパラメータ（各機器の消費電力状態）を取得するようにしてもよい。モデル生成部１０３は、少なくとも、予め設定された温度における、それぞれの機器の消費電力に関連する消費電力値及び状態を含むエントリが設けられた表を作成し、ストレージ１０４に格納する。モデル生成部１０３は、各機器の状態遷移モデルを作成したり、ディスアグリゲーションに用いるモデルパラメータを算出してもよいことは勿論である。
【００３０】
図３Ａを参照すると、参照番号１１および１２はそれぞれ、機器の消費電力の時系列データおよび温度の時系列データを示している。時間軸のt0 からtN-1までの時間間隔が２４時間とすると、温度の時系列データ１２（破線）は、朝は気温が低く、その後は上昇し昼間は高いままでそれから落ちて、夕方と夜は低いままになる温度の日ごとのパターンの一例を示している。温度の時系列データ１２の各要素は、所定の時間間隔中にサンプリングされた温度を平均化することによって得られる温度の平均値、例えば数分又は数十分ごとの温度の平均値であってもよい。図３Ａでは、温度は外気温であってもよいが、これに限定されない。
【００３１】
機器の消費電力の時系列データ１１（実線）は、２４時間にサンプリングされた集約信号（集約消費電力）を分離することにより取得してもよい。消費電力の時系列データ１１の時間軸は、温度の時系列データ１２の時間軸と共通している。すなわち、t0 からtN-1までである。また、消費電力の時系列データ１１は、機器の消費電力の日ごとのパターンの一例を示している。特に制限されないが、図３Ａにおいて、消費電力の時系列データ１１はエアコンの消費電力であってよい。
【００３２】
複数の機器についての集約信号（消費電力）のサンプリング周波数が温度のサンプリング周波数と異なっている場合、２４時間における温度の時系列データ１２の要素数と２４時間における消費電力の時系列データ１１の要素数は互いに異なる。
【００３３】
モデル生成部１０３は、消費電力の時系列データ１１の要素と、温度の時系列データ１２との対応表を作成してもよい。この対応表により、消費電力の系列データの要素と、対応する温度の時系列データの要素とを対応させることができ、消費電力の時系列データのi番目の要素に対応する温度の時系列データの要素を特定することを可能としている。
【００３４】
モデル生成部１０３は、図３Ｂに示すように、温度の時系列データ１２の要素を、温度の値に応じて複数のセクション（区分）に分別（categorize）してもよい。図３Ｂでは、単に単純化のために、縦軸（温度軸）に沿って互いに重なり合わない４つのセクションに、温度が分別されている。温度（温度軸）は当然のことながら４つより多くのセクションに分別可能である。セクションの幅は、アプリケーション（ユースケース）に応じて、単位温度又は単位温度の数倍以上にすることができる。それぞれのセクションの幅は互いに異なってもよい。
【００３５】
図３Ｂでは、
セクション０：T0より大きくT1以下であり、
セクション１：T1より大きくT2以下 であり(T1-T2)、
セクション２：T2より大きくT3以下 であり(T2-T3)、
セクション３：T3より大きい。ただし、T1<T2<T3である。
【００３６】
機器の消費電力の時系列データ１１（波形）と、温度の上記４つのセクションとのマッピングに関して、
時間区間(t0-ta)及び時間区間(tf-tN-1)での機器の消費電力の時系列データ１１は、セクション０：T1以下に対応する。
時間区間(ta-tb)及び時間区間(te-tf)での機器の消費電力の時系列データ１１は、セクション１：T1-T2に対応する。
【００３７】
時間区間(tb-tc)及び時間区間(td-te)での機器の消費電力の時系列データ１１は、セクション２：T2-T3に対応する。
【００３８】
時間区間(tc-td)での機器の消費電力の時系列データ１１は、セクション3：T3以上に対応する。
【００３９】
セクション０、１、２、３のそれぞれは、温度T0、T1、T2、T3などで表してもよい。この場合、
時点t0からtaまで、及びtfからtN-1までの間の任意の時点の温度は、代表値はT0であると推定してもよい（又は、そのように同定してもよい）。
時点taからtbまで、及びteからtfまでの間の任意の時点の温度は、代表値はT1であると推定してもよい（又は、そのように同定してもよい）。
時点tbからtcまで、及びtdからteまでの間の任意の時点の温度は、代表値はT2であると推定してもよい（又は、そのように同定してもよい）。
時点tcからtdまでの間の任意の時点の温度は、代表値はT3であると推定してもよい（又は、そのように同定してもよい）。
【００４０】
モデル生成部１０３は、機器の消費電力の時系列データ１１の時間区間(t0-ta)及び時間区間(tf-tN-1)間での機器の消費電力Piと対応する状態Si の対(Pi, Si)（i=0,..., o：ただし、oは要素数）を一又は複数対取得し、(Pi, Si)を、温度T0及び機器名（機器のID）と関連付けて格納（登録）する。
【００４１】
モデル生成部１０３は、機器の消費電力の時系列データ１１の時間区間(ta-tb)及び時間区間(te-tf)間での機器の消費電力Pjと対応する状態Sjの対(Pj, Sj)（j=0,..., p：ただしpは要素数）を一又は複数対取得し、(Pj, Sj)を、温度T1及び機器名（機器のID）と関連付けて格納（登録）する。
【００４２】
モデル生成部１０３は、機器の消費電力の時系列データ１１の時間区間(tb-tc)及び時間区間(td-te)間での機器の消費電力Pkと対応する状態Skの対(Pk, Sk)（k=0,..., q：ただしqは要素数）を一又は複数対取得し、(Pk, Sk)を、温度T2及び機器名（機器のID）と関連付けて格納（登録）する。
【００４３】
モデル生成部１０３は、機器の消費電力の時系列データ１１の時間区間(tc-td)における機器の消費電力Plと対応する状態Slの対(Pl, Sl)（l=0,..., r：ただしrは要素数）を一又は複数対取得し、(Pl, Sl)を温度T3及び機器名（機器のID）と関連付けて格納（登録）する。
【００４４】
モデル生成部１０３は、取得した一又は複数の対(Pi, Si) (i=1,…,o)を、温度T0及び機器名(ID)A1と関連付けてグループ化してストレージ１０４の表１１０に格納する。モデル生成部１０３は、(Pi, Si) (i=1,…,o)の中から代表的な１組の消費電力と状態を取得し、温度T0 及び機器名(ID)A1と関連付けてグループ化して表１１０に格納してもよい。その理由は、複数の状態Si (i=1,…,o)が同じである場合があるためである。例えば図３Ｂに示す例では、機器の消費電力の時系列データ１１の時間区間(t0-ta)と、時間区間(tf-tN-1)の間の状態は、待機（アイドリング）状態やスリープ状態など、同一の低電力状態に属してもよい。モデル生成部１０３は、Pi(i=1,…,o)を平均化することで代表的な消費電力値を求めるようにしてもよい。
【００４５】
モデル生成部１０３は、取得した一又は複数の対(Pj, Sj) (j=1,…,p)を、温度T1及び機器名(ID)A1と関連付けてグループ化して、表１１０に格納する。モデル生成部１０３は、(Pj, Sj) (j=1,…,p)の中から代表的な１組の消費電力と状態を取得し、温度T1及び機器名（ＩＤ）Ａ１と関連付けてグループ化して表１１０に格納してもよい。それはSj (j=1,…,p)が同じである場合があるためである。モデル生成部１０３は、Pj (j=1,…,p)を平均化することで代表的な消費電力値を求めてもよい。
【００４６】
モデル生成部１０３は、取得した一又は複数の対(Pk, Sk) (k=1,…,q)を、温度T2及び機器名(ID)A1と関連付けてグループ化して、表１１０に格納する。モデル生成部１０３は、(Pk, Sk) (k=1,…,q)の中から代表的な１組の消費電力と状態を取得し、温度T2［原文T3はT2の誤記］及び機器名(ID)A1と関連付けてグループ化して表１１０に格納してもよい。その理由は、複数の状態Sk (k=1,…,q)が同じである場合があるためである。モデル生成部１０３は、Pｌ (k=1,…,q)を平均化することで代表的な消費電力値を求めてもよい。
【００４７】
モデル生成部１０３は、取得した一又は複数の対(Pl Sl) (l=l,…,r)を、温度T3及び機器名(ID)A1と関連付けてグループ化して表１１０に格納する。モデル生成部１０３は、(Pl, Sl) (l=1,…,r)の中から代表的な１組の消費電力と状態を取得し、温度T3 及び機器名(ID)A1と関連付けてグループ化して表１１０に格納してもよい。その理由は、複数の状態Sl (l=1,…,r)が同じである場合があるためである。モデル生成部１０３は、Pl (l=1,…,r)を平均化することで代表的な消費電力値を求めてもよい。
【００４８】
モデル生成部１０３は、集約された消費電力を分離することで得られた個々の機器についての消費電力とその機器の情報を用いて表１１０を作成してもよい。あるいは、モデル生成部１０３は、ディスアグリゲーションを行うことなく、機器毎に別々にモニタした各機器の個々の消費電力を用いて表１１０を作成してもよい。
【００４９】
推定部１０６は、複数の機器の消費電力の集約信号の時系列データを受け取り、集約信号を個別の信号に分離し、ストレージ１０４に記憶されているモデルを参照して、各機器の消費電力と該消費電力に対応する状態とを推定する。
【００５０】
残差モニタ部１０７は、各サンプリング点において、集約信号から複数の機器の推定消費電力の和を差し引き、残差を算出する。このようにして、集約信号から個々の機器について未分離の消費電力の合計を差し引くことにより、残差Ｒの時系列データを得る。
R(i)=W(i)-(w1(i)+w2(i)+… +wm(i)) (i=1,…,N), 
ここで、Wは集約信号の時系列データ、
w1からwmはそれぞれ機器A1からAmの推定消費電力時系列データ、
Nはサンプリングポイントの数である。
残差は、ディスアグリゲーション処理における最小二乗ベースの回帰分析（least squares-based regression analysis）により導出可能である。
【００５１】
残差モニタ部１０７は、残差の時系列データをモニタし、異常の変化や発生を検出する。各機器の消費電力量に異常がない場合には残差はゼロに近い値になるが、少なくとも一つの機器について消費電力に異常がある場合には、ディスアグリゲーション処理後の残差に消費電力の異常成分の一部が含まれる場合がある。
【００５２】
図４に例示したように、機器の消費電力の時系列データ１１においてある時点 tk で異常１３が存在する場合、図５に例示したように、残差の絶対値は時点 tkでゼロより大となる可能性がある。ここで、残差は、それぞれの機器の通常の運用モデルに基づいて正確に推定できると想定されるディスアグリゲーション処理により算出されるものである。
【００５３】
残差モニタ部１０７は、時点tkで、残差の絶対値が所定の閾値Rth (>0)以上であることを検出すると、異常識別部１０８に、残差が閾値Rthを越えた時点tkを通知する。異常は、tk, tk+1, tk+2などのように、複数の時点にまたがる場合もある。以下では、単に説明の容易化のために、異常は、瞬間的なパルス又はグリッチで表される。
【００５４】
異常識別部１０８は、残差モニタ部１０７から残差の絶対値が閾値Rthを越えた時点tkの通知を受信すると、ストレージ１０５に格納されている温度T2の時系列データを参照して時点tkにおける温度値：Tkを取得する。図３Ｂに記載されている通り、時間区間(tc-td)内の任意の時点において温度はT3であると推定（同定）される。すなわち、残差絶対値が閾値Rthを越えた時点tkが時間区間(tc-td)内である場合、異常識別部１０８は、図５の温度Tkとして、温度値T3を取得する。
【００５５】
次に、異常識別部１０８は、推定部１０６で推定した、時点tkでの機器の消費電力と状態との対が、ある機器IDと温度Tkに関連付けて表１１０に登録されている機器の消費電力と状態の対と一致するか否かを調べるために、表１１０を検索する。
【００５６】
時点tkでの推定された機器の消費電力と状態との対が、機器IDと温度Tkに関連付けてグループ化して表１１０に格納されている機器の消費電力と状態との一又は複数の対のうちのいずれとも一致しない場合、異常識別部１０８は、該機器に異常が存在すると判定してもよい。
【００５７】
時点tkでの推定された機器の消費電力と状態との対が、機器IDと温度Tkに関連付けてグループ化して表１１０に格納されている機器の消費電力と状態との一又は複数の対の少なくとも一対と一致する場合、異常識別部１０８は、該機器の消費電力に関する時系列データには、異常は存在しないと判定してもよい。異常識別部１０８は、表１１０の別の機器について検索を実行することもできる。すなわち、異常識別部１０８は、表１１０を検索して、推定部１０６により推定された時点tkでの他の機器の消費電力と状態の対が、表１１０に、温度Tkと関連付けて格納されている消費電力と状態の対と一致するか否かを調べる。
【００５８】
図６は、表１１０の内容を模式的に例示したものである。温度T0-T3のそれぞれについて、機器IDのエントリがA1からA3までの３つずつある。温度T0-T3のそれぞれについて、機器IDのエントリA1からA3までのそれぞれについて消費電力と機器の状態との対が一つ以上、表１１０に記録されている。図６では、簡単のため、各機器について一対の状態と消費電力のみが例示され、状態はアルファニューメリック、消費電力は数値ではなくアルファニューメリックで表されている。
【００５９】
図７は、実施形態の一例のフローチャートである。図７を参照すると、図１の残差モニタ部１０７は、推定部１０６で推定された残差の絶対値が予め定められた閾値よりも大であるか否かをチェックする（Ｓ１０１）。
【００６０】
あるタイムスタンプ（時点tk）で残差の絶対値が、予め定められた閾値よりも大きい場合、残差モニタ部１０７は、予め定められた閾値よりも大きい残差に対応して、タイムスタンプに対応する温度を取得する（Ｓ１０２）。
【００６１】
異常識別部１０８は、表１１０を検索して、推定部１０６により推定された、時点tkでの機器の消費電力が、機器（ID）と温度Tkに関連して表１１０に登録されている消費電力と一致するか否かを調べる（Ｓ１０３）。 
【００６２】
推定された時点tkでの機器の消費電力が、機器（ID)及び温度Tkと関連付けて表１１０に登録されている消費電力のいずれとも一致しない場合、異常識別部１０８は機器の消費電力の時系列データに異常が存在すると判定する（Ｓ１０５）。
【００６３】
推定された時点tkでの機器の消費電力が、機器（ID)及び温度Tkと関連付けて表１１０に登録されている消費電力の少なくとも一つと一致する場合には、異常識別部１０８は表１１０を検索し、推定された時点tkでの機器の状態が、表１１０に機器（ID)及び温度Tkと関連付けて登録されている状態と一致するか否かを調べる（Ｓ１０４）。
【００６４】
推定された時点tkでの機器の状態が、機器（ID)及び温度Tkと関連付けて表１１０に登録されている状態と一致しない場合、異常識別部１０８は、機器の消費電力の時系列データに異常が存在すると判定する（Ｓ１０５）。ステップＳ１０４とステップＳ１０５の順番は入れ替えてもよい。
【００６５】
推定された時点tkでの機器の状態が、機器（ID)及び温度Tkと関連付けて表１１０に登録されている状態と一致する場合、異常識別部１０８は、機器の消費電力の時系列データに異常が存在しないと判定する。異常識別部１０８は、表１１０において他の機器を検索する。
【００６６】
図６に例示した表１１０の場合、機器ID：A1の温度T1に対する消費電力に異常が存在しない時、次いで、異常識別部１０８は、温度T1に関連付けてグループ化された、機器ID：A2の状態及び消費電力をチェックする。機器ID：A2の温度T1に対する状態及び消費電力に異常がない場合には、次に、異常識別部１０８は、温度T1に関連付けてグループ化された機器ID：A3の状態と消費電力をチェックする。
【００６７】
図８Ａは、異常検知装置１００が、配電盤２４の主ブレーカや分岐ブレーカに設置されたセンサ２１や、スマートメータ２５からＢルートを介して受信した消費電力や消費電流の時系列データを取得するユースケースを例示している。異常検知装置１００は、温度計２２から温度の時系列データを取得する。図８Ａの場合、特に制限されないが、異常検知装置１００は、例えばSEMS（Store Energy Management System）制御部２３を介して、消費電力又は消費電流の時系列データおよび温度の時系列データを取得する。あるいは、SEMS制御部の代わりにBEMS（Building Energy Management System）、HEMS（Home Energy Management System）やFEMS（Factory Energy Management System）制御部を使用してもよい。
【００６８】
図８Ｂは、異常検知装置１００により、図８Ａの配電盤２４から給電線に接続された機器A1〜A3の消費電流を集約した総消費電流１０から分離された、推定消費電流波形１１１〜１１３を例示する。図８Ｂの場合、異常はなく、推定残差１４は、ほぼゼロに保たれる。
【００６９】
上記実施形態で説明したディスアグリゲーション検出装置（又はシステム）１００は、例えば図９で示すように、サーバシステム（又はクラウドシステム）などのコンピュータシステム上で実装されてもよい。図９を参照すると、サーバシステムなどのコンピュータシステム２００は、プロセッサ（中央処理装置）２０１、半導体メモリ（例えばランダムアクセスメモリ(Random Access Memory）(RAM)、リードオンリーメモリ(Read Only Memory) (ROM)、電気的に消去可能なプログラマブルなROM（Electrically Erasable and Programmable ROM） (EEPROM)）及び／又はストレージデバイス（ハードディスクドライブ(Hard Disk Drive) (HDD)、コンパクトディスク（Compact Disc）（CD）、デジタルヴァーサタイルディスク（Digital Versatile Disc）（DVD）の少なくとも一つを含む）、さらに入出力インターフェイス２０３および２０４、通信インターフェイス２０５、プロセッサ２０１とＩ／Ｏインターフェイス２０３を介して接続される表示／入力装置２０６、入出力インターフェイス２０４を介してプロセッサ２０１に接続されるストレージ２０７を含む。
【００７０】
コンピュータシステム２００は、１つ又は複数のネットワークインターフェイスコントローラ（network interface controllers）（NICs）を含むことができる通信インターフェイス２０５を介して、LAN (Local Area Network) 及び／又は WAN (Wide Area Network)などのネットワーク２０８に接続することができる。実施例によれば、図１の異常検知装置１００の処理を実行するためのプログラムは、ストレージ２０７に格納されており、プロセッサ２０１はプログラムをストレージ２０７から読み出してメモリ２０２に設けられたメインメモリに格納し、実行することにより実現する。
【００７１】
上記実施形態では第１の信号として電力（消費電力）、第２の信号として温度を用いたが、これらに限定されないことは勿論である。例えば第１の信号として電流、第２の信号として温度を用いてもよい。さらに第２の信号は、温度、湿度、機械的振動、及び音のうちいずれか一つ又はこれらのうちの少なくとも二つの組み合わせであってもよい。あるいは、第２の信号は、店舗モニタシステムのアプリケーションにおける来客数、及び／又は販売量のうちの任意の一つであってもよい。
【００７２】
上記の特許文献１〜３の開示は、参照により本明細書に組み込まれる。 特定の実施形態又は実施例は、本発明の基本的な技術的概念に基づいて、特許請求の範囲を含む本発明の開示全体の範囲内で修正したものであってもよい。さらに、本明細書に開示される要素の様々な組み合わせ又は選択は、特許請求の範囲の概念の範囲内で使用され得る。すなわち、本発明は、特許請求の範囲及び本発明の技術的概念を含めて、本発明の開示全体に従って当業者が思いつくであろう多種多様な修正や訂正を包含してもよい。
【符号の説明】
【００７３】
１０      集約信号
１１、１１１−１１３      第１の信号
１２      第２の信号
２０      家屋（店舗／ビル／工場）
２１      センサ（電流計）
２２      温度計
２３      制御部（HEMS/SEMS/BEMS/FEMS 制御部）
２４      配電盤
２５      スマートメータ
１００      異常検知装置
１０１      データ取得部
１０２      データ前処理部
１０３      モデル生成部
１０４      記憶部
１０５      記憶部
１０６      推定部
１０７      残差モニタ部
１０８      異常識別部
１０９      出力部
１１０      表
【図１】
2021516821.tif 000003
【図２】
2021516821.tif 000004
【図３Ａ】
2021516821.tif 000005
【図３Ｂ】
2021516821.tif 000006
【図４】
2021516821.tif 000007
【図５】
2021516821.tif 000008
【図６】
2021516821.tif 000009
【図７】
2021516821.tif 000010
【図８Ａ】
2021516821.tif 000011
【図８Ｂ】
2021516821.tif 000012
【図９】
2021516821.tif 000013
【手続補正書】
【提出日】令和2年9月18日(2020.9.18)
【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】
複数の機器の第１の信号の総和である集約信号の時系列データと第２の信号の時系列データとを取得するデータ取得部と、
前記第１の信号の値と各機器の対応する状態との対を、前記第２の信号の値と関連付けて一又は複数対含む表と、
前記集約信号の時系列データを受け、前記集約信号を個々の機器の各第１の信号に分解して、各機器の前記第１の信号の時系列データを推定する推定部と、
前記集約信号から、前記複数の機器の前記推定された第１の信号の合計を差し引くことにより、残差を計算する残差計算部と、
前記残差が異常の存在を示す時点における前記第２の信号の値を取得し、前記推定された第１の信号と前記機器の推定された状態との対が、前記残差が異常の存在を示す時点における前記第２の信号の値と関連付けて前記表に格納された、前記第１の信号の値と前記機器の状態との一又は複数の対のいずれかに一致するかをチェックし、異常の機器を識別する異常識別部と、
を備えた、ことを特徴とする異常検知装置。
【請求項２】
前記異常識別部は、前記チェックの結果が一致なしを示す場合には、前記機器における前記第１の信号の前記時系列データに異常が存在すると判断し、
前記異常識別部は、前記チェックの結果が一致ありを示す場合には、前記機器における前記第１の信号の前記時系列データに異常が存在しないと判断する、ことを特徴とする請求項１記載の異常検知装置。
【請求項３】
前記表は、前記第２の信号の予め設定された値毎に、機器の識別符号（ID）、前記第２の信号の前記予め設定された値に対応する前記第１の信号及び前記第１の信号の値に対応する機器の状態との対を少なくとも一つ含む、エントリを含む、ことを特徴とする請求項１又は請求項２記載の異常検知装置。
【請求項４】
前記第１の信号は、前記機器における消費電力又は消費電流を含む、ことを特徴とする、請求項１乃至３のいずれか１項に記載の異常検知装置。
【請求項５】
前記第２の信号は、温度を含む、ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の異常検知装置。
【請求項６】
複数の機器の第１の信号の総和である集約信号の時系列データと第２の信号の時系列データとを取得し、
前記第１の信号の値と各機器の対応する状態との対を、前記第２の信号の値と関連付けて一又は複数対含む表を作成し、
前記集約信号の時系列データを受け、前記集約信号を個々の機器の各第１の信号に分解して、各機器の前記第１の信号の時系列データを推定し、
前記集約信号から、前記複数の機器の前記推定された第１の信号の合計を差し引くことにより、残差を計算し、
前記残差が異常の存在を示す時点における前記第２の信号の値を取得し、
前記推定された第１の信号と前記機器の推定された状態との対が、前記残差が異常の存在を示す時点における前記第２の信号の値と関連付けて前記表に格納された、前記第１の信号の値と前記機器の状態との一又は複数の対のいずれかに一致するかをチェックし、異常の機器を識別する、ことを特徴とする、コンピュータを用いた異常検知方法。
【請求項７】
前記チェックの結果が一致なしを示す場合には、前記機器における前記第１の信号の前記時系列データに異常が存在すると判断し、
前記チェックの結果が一致ありを示す場合には、前記機器における前記第１の信号の前記時系列データに異常が存在しないと判断する、ことを特徴とする  請求項６記載の異常検知方法。
【請求項８】
前記表は、前記第２の信号の予め設定された値毎に、機器の識別符号（ID）、前記第２の信号の前記予め設定された値に対応する前記第１の信号及び前記第１の信号の値に対応する機器の状態との対を少なくとも一つ含む、エントリを含む、ことを特徴とする請求項６又は請求項７記載の異常検知方法。
【請求項９】
前記第１の信号は、前記機器における消費電力又は消費電流を含む、ことを特徴とする、請求項６乃至８のいずれか１項に記載の異常検知方法。
【請求項１０】
複数の機器の第１の信号の総和である集約信号の時系列データと第２の信号の時系列データとを取得し、
前記第１の信号の値と各機器の対応する状態との対を、前記第２の信号の値と関連付けて一又は複数対含む表を作成し、
前記集約信号の時系列データを受け、前記集約信号を個々の機器の各第１の信号に分解して、各機器の前記第１の信号の時系列データを推定し、
前記集約信号から、前記複数の機器の前記推定された第１の信号の合計を差し引くことにより、残差を計算し、
前記残差が異常の存在を示す時点における前記第２の信号の値を取得し、
前記推定された第１の信号と前記機器の推定された状態との対が、前記残差が異常の存在を示す時点における前記第２の信号の値と関連付けて前記表に格納された、前記第１の信号の値と前記機器の状態との一又は複数の対のいずれかに一致するかをチェックし、異常の機器を識別する、
ことを含む処理をコンピュータに実行させるプログラム。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００１】
本発明は異常検知装置、方法、ディスアグリゲーションシステム、及びプログラムに関する。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１１】
本発明は、上記した問題を解決するために発明されたものであり、本発明の目的の一つは、複雑さを低減して異常検知のディスアグリゲーションへの組み込みを可能とする装置、方法、及びプログラムを提供することにある。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４６】
モデル生成部１０３は、取得した一又は複数の対(Pk, Sk) (k=1,…,q)を、温度T2及び機器名(ID)A1と関連付けてグループ化して、表１１０に格納する。モデル生成部１０３は、(Pk, Sk) (k=1,…,q)の中から代表的な１組の消費電力と状態を取得し、温度T2［原文T3はT2の誤記］及び機器名(ID)A1と関連付けてグループ化して表１１０に格納してもよい。その理由は、複数の状態Sk (k=1,…,q)が同じである場合があるためである。モデル生成部１０３は、Pｋ (k=1,…,q)を平均化することで代表的な消費電力値を求めてもよい。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６９】
上記実施形態で説明した異常検出装置（又はシステム）１００は、例えば図９で示すように、サーバシステム（又はクラウドシステム）などのコンピュータシステム上で実装されてもよい。図９を参照すると、サーバシステムなどのコンピュータシステム２００は、プロセッサ（中央処理装置）２０１、半導体メモリ（例えばランダムアクセスメモリ(Random Access Memory）(RAM)、リードオンリーメモリ(Read Only Memory) (ROM)、電気的に消去可能なプログラマブルなROM（Electrically Erasable and Programmable ROM） (EEPROM)）及び／又はストレージデバイス（ハードディスクドライブ(Hard Disk Drive) (HDD)、コンパクトディスク（Compact Disc）（CD）、デジタルヴァーサタイルディスク（Digital Versatile Disc）（DVD）の少なくとも一つを含む）、さらに入出力インターフェイス２０３および２０４、通信インターフェイス２０５、プロセッサ２０１とＩ／Ｏインターフェイス２０３を介して接続される表示／入力装置２０６、入出力インターフェイス２０４を介してプロセッサ２０１に接続されるストレージ２０７を含む。
【国際調査報告】
2021516821.tif 000014