(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
電力需要家が使用している複数の電気機器の可動状況を推定する遠隔電気機器監視方法において、前記電力需要家の給電線から総負荷電流を測定し、該総負荷電流をその基本波並びに高調波毎の電流に変換すると共に、該基本波並びに高調波毎の電流の時間差分をとって電流変化データを作成し、これら基本波並びに高調波毎の電流変化を独立成分分析により同一高調波強度比率を持つ機器群として推定される成分毎に分離し、この同一高調波強度比率成分毎の電流変化の波形から前記監視対象機器の機器別の可動状況（電流変化）を推定することを特徴とする遠隔電気機器監視方法。
【請求項２】
前記同一高調波強度比率成分毎の電流変化のうち、同一高調波強度比を示す機器の成分を監視対象機器の電流変化強度に関する情報に基づいてさらに分離して個別の機器の電流変化を推定する請求項１記載の遠隔電気機器監視方法。
【請求項３】
請求項１または２記載の遠隔電気機器監視方法に基づいて得られた同一の高調波強度比率を示す機器毎の電流変化から消費電流を求め消費電力を推定することを特徴とする消費電力推定方法。
【請求項４】
電力需要家が使用している複数の電気機器の可動状況を推定する遠隔電気機器監視装置において、前記電力需要家の給電線から総負荷電流を測定する総電流センサと、前記総負荷電流から当該総負荷電流の基本波並びに高調波の電流に変換する周波数成分変換装置と、前記総負荷電流の基本波並びに高調波毎の電流の時間差分をとって電流変化を求める時間差分装置と、該電流変化を独立成分分析により同一の高調波強度比を持つ機器群として推定される成分毎に分離する独立成分分析装置と、前記同一高調波強度比率成分毎の電流変化の波形から前記監視対象機器の機器別の可動状況（電流変化）を推定する機器別信号分離装置とを備えることを特徴とする遠隔電気機器監視装置。
【請求項５】
前記同一高調波強度比率成分毎の電流変化のうち、同一高調波強度比を示す機器の成分を監視対象機器の電流変化強度に関する情報に基づいてさらに分離して個別の機器の電流変化を推定する請求項４記載の遠隔電気機器監視装置。
【請求項６】
請求項４または５記載の遠隔電気機器監視装置において得られた同一の高調波強度比率を示す機器毎の電流変化から消費電流を求め消費電力を推定することを特徴とする消費電力推定装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、電力需要家（電気の使用者）が使用している複数の電気機器の消費電流が合算された総消費電流に基づいて、個別の機器の可動状況並びに消費電流を推定できる遠隔電気機器監視方法及び装置並びにそれを利用した消費電力推定方法及び装置に関するものである。さらに詳述すると、本発明は、複数の電気機器の機器別可動状況（消費電流）並びに消費電力を非侵入的な手法で推定するのに好適な遠隔電気機器監視方法及び装置並びに電気機器の消費電力推定方法及び装置に関するものである。
【０００２】
【技術用語】
本明細書において、「非侵入的」とは、給電線引込口付近一箇所に測定センサーを設置するもので、給電線下流の分岐回路毎に測定センサーを取り付けたり、回路に接続されている電気機器毎に測定センサーを取り付けたりしない状態のことをいう。また、インバータ機器とはインバータを搭載し、機器の動作を低出力から高出力まで連続的に変化させ得るものをいう。このインバータ機器の消費電力は出力に応じて小さい値から大きい値まで連続的に変化する。更に、ノンインバータ機器とは、インバータを搭載せず機器の動作が単にオンとオフのように限られた状態をとるものをいう。このノンインバータ機器の消費電力は、オンオフ動作に対応して限定された値をとる。
【０００３】
【従来の技術】
工場や家庭内の各機器の動作状況の監視は、電力機器の効率的利用を進める上で不可欠である。複数の機器の動作状況を把握するための確実な方法は、各機器に動作状況の計測装置およびその計測情報の伝送装置を設置して、情報を集めることである。しかし、計測装置、伝送装置の設置は対象となる機器数が多くなるとコスト高の要因となる。また、計測装置や伝送装置が環境条件などによって設置できない場合もある。特に、一般家庭などの電力需要家では、家屋内にセンサー類を設置することは困難である。このため、このような個別の計測装置や情報収集装置などを設置することなく、機器の総消費電流から、個別機器の消費電流やその変化など機器の動作状況を推定する監視技術が望まれている。
【０００４】
このような電気機器の動作状態を非侵入的に推定するモニタリングシステムとしては、従来、ＭＩＴ（Massachusetts Institute of Technology ; 米国) で開発されたアルゴリスムを用いてＥＰＲＩ(Electric Power Research Institute; 米国) が装置化しているものがある。このモニタリングシステムは、電気機器のオン・オフ動作を電力需要家の総電力負荷カーブのステップ状の時間変化として捉え、電気機器の定格消費電力及び力率に基づいてオンあるいはオフとなった電気機器の特定と動作状態の推定を行うものである。したがって、単純なオン・オフ動作を行う電気機器についてはその特定と動作状態の推定をおこなうことができる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、最近では、一般家庭にも、冷暖房装置等のようなインバータ機器が普及しており、ノンインバータ機器とインバータ機器とが混在した状態で使用されていることが多くなっている。インバータ機器は、負荷の状態に応じて出力を制御するため、消費電力もそれに応じて変化する。したがって、消費電力の時間的推移が必ずしもステップ状ではなく、緩やかに変動したりあるいは不規則に変動したりする。
【０００６】
したがって、インバータ機器やノンインバータ機器が混在する状況下では、上述した従来のＥＰＲＩ開発のモニタリングシステムによっては個別の電気機器毎の消費電力の推定が困難であるばかりか、電気機器の動作状態の推定さえも困難である。
【０００７】
この問題を解決するため、本願出願人等は、インバータ機器およびノンインバータ機器を含む複数の電気機器の動作状況を推定する技術として、各電気機器のオン・オフなど動作状態を変えた場合の総電流の高調波に基づいて、ラージマージンクラシファイアなどの推定アルゴリズムを用いて、事前に、総電流の各高調波の実効電流および位相から各機器別に動作状態を推定するシステムを提案した（特願2000−111271号）。
【０００８】
しかし、本手法では、事前に、想定される監視対象機器についての各動作状態で動作させた時の総電流の高調波データを多数用意する必要があり、全くの未知の監視対象機器を対象とすることはできない。このため、計測した総電流の中に未知の監視対象機器分が含まれる場合には、未知の電気機器あるいは電気機器群が動作していることとその消費電力がどの程度であるかということを包括的に推定することしかできないため、この未知の電気機器が増加すると、電気機器の動作状況の監視が事実上困難になってくる。そこで、あらかじめ想定されていない電気機器あるいは各電力需要家毎の固有の監視対象機器の種別が多様であったり、対象機器の入れ替えが生じたりする場合には、多数の機器の各動作状態でのデータを事前に準備して、推定アルゴリズムの学習による動作状態判定システムの作り直しが必要となる。
【０００９】
本発明は、ノンインバータ機器及びインバータ機器等が混在する状況下において、電力需要家が使用している複数の電気機器の個別の動作状態を非侵入的に推定可能とする遠隔電気機器監視方法及び装置並びにそれを利用した消費電力推定方法及び装置を提供することを目的としている。更に、本発明は、事前にデータ収集を行って監視対象機器別の動作状態判別システムを構成しなくても、総電流のみから、複数の機器の個別の消費電流を推定可能とする遠隔電気機器モニタリングシステムを提供することを目的としている。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
かかる目的を達成するため、本発明者は、電力需要家において設置されている電気機器の消費電流の変化が、他の電機器の消費電流の変化とは独立に変動する点に着目して、独立成分分析などの推定手段による信号分離技術を応用することにより、電力需要家の給電線の１点例えば監視対象機器が接続される給電線引き込み口での総負荷電流の測定結果から、接続された各電気機器の個別の動作状況と消費電流を推定することを考えた。
【００１１】
すなわち、請求項１記載の発明は、電力需要家が使用している複数の電気機器の個別の消費電流を推定する遠隔モニタリングシステムにおいて、電力需要家の給電線に設置した測定センサから得られた総電流の各高調波の実効電流を入力として、信号分離アルゴリズムを基に、当該電力需要家が使用している複数の電気機器の機器別の消費電流を推定手段として備えるようにしている。即ち、本発明の遠隔電気機器監視方法は、電力需要家が使用している複数の電気機器の可動状況を推定する遠隔電気機器監視方法において、前記電力需要家の給電線から総負荷電流を測定し、該総負荷電流をその基本波並びに高調波毎の電流に変換すると共に、該基本波並びに高調波毎の電流の時間差分をとって電流変化データを作成し、これら基本波並びに高調波毎の電流変化を独立成分分析により同一高調波強度比率を持つ機器群として推定される成分毎に分離し、この同一高調波強度比率成分毎の電流変化の波形から前記監視対象機器の機器別の消費電流変化を推定することを特徴とする。
【００１２】
また、この遠隔電気機器監視方法は、例えば請求項４記載の発明にかかる電力需要家が使用している複数の電気機器の可動状況を推定する遠隔電気機器監視装置によって実現される。この遠隔電気機器監視装置は、電力需要家の給電線から総負荷電流を測定する総電流センサと、総負荷電流から当該総負荷電流の基本波並びに高調波の電流に変換する周波数成分変換装置と、総負荷電流の基本波並びに高調波毎の電流の時間差分をとって電流変化を求める時間差分装置と、該電流変化を独立成分分析により同一の高調波強度比を持つ機器群として推定される成分毎に分離する独立成分分析装置と、同一高調波強度比率成分毎の電流変化の波形から監視対象機器の機器別の可動状況（電流変化）を推定する機器別信号分離装置とを備えるようにしている。
【００１３】
インバータ回路ならびに整流回路を内蔵する機器からは、固有の高調波を出している。各機器の各時刻における高調波の実効電流自身は、例えば、起動時刻が同じ機器の間では、時間経過にしたがって増加するなど、全体として類似の動きをする場合がある。しかし、各高調波の実効電流の変化（時間微分）は、たとえ、同時刻に起動した機器同士でも、特別の同期機構が働かない限り、統計的な独立性が高い（これを個別機器電流変化の統計的独立性という）。また、各機器の各高調波の実効電流（変化）の強度比は時間的にほぼ安定している。かつ、強度比は、個別機器または類似高調波特性を持つ機器群（例えば、高調波を出さない機器群）で固有である。このため、総電流の各高調波の実効電流変化の加重和により、各戸別機器の電流変化を推定することが可能となる（これを個別機器電流変化の線形性という）。なお、各機器群固有の高調波比と、総電流の各高調波の加重は、逆行列の関係にある。
【００１４】
以上の個別機器電流変化の線形性と独立性に基づいて、総電流の高調波から推定した各機器の個別電流変化の間の統計的独立性が最大となるような加重を推定することにより、固有の高調波強度比を持つ各機器群の電流変化を推定できる。
【００１５】
また、請求項１あるいは４記載の発明において、固有の高調波強度比を持つ機器群の電流変化がひとつにまとまって分離される場合に、個別機器の電流変化の強度レベルに関する動作特性モデルに基づいて、同一高調波強度比を持つ各機器の個別の電流変化を分離することが可能である。即ち、請求項２記載の発明は、請求項１記載の遠隔電気機器監視方法において、同一高調波強度比率成分毎の電流変化のうち、同一高調波強度比を示す機器の成分を監視対象機器の電流変化強度に関する情報に基づいてさらに分離して個別の機器の電流変化を推定するようにしている。また、請求項５記載の発明は、請求項４記載の遠隔電気機器監視装置において、同一高調波強度比率成分毎の電流変化のうち、同一高調波強度比を示す機器の成分を監視対象機器の電流変化強度に関する情報に基づいてさらに分離して個別の機器の電流変化を推定するようにしている。
【００１６】
更に、請求項１または２記載の遠隔電気機器監視方法並びに請求項４または５記載の遠隔電気機器監視装置において出力される同一の高調波強度比率を示す機器群として推定される成分毎に分離された電流変化は機器別であるため、請求項３ないし６に記載の発明のように、これら電流変化から消費電流を求め消費電力を推定することができる。
【００１７】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の構成を図面に示す実施の形態の一例に基づいて詳細に説明する。
【００１８】
図１に、本発明の遠隔電気機器監視方法の一実施形態の概要を示す。この遠隔電気機器監視方法は、電力需要家が使用している複数の電気機器の可動状況を推定するものであって、電力需要家の給電線から総負荷電流を測定し、該総負荷電流をその基本波並びに高調波毎の電流に変換すると共に、該基本波並びに高調波毎の電流の時間差分をとって電流変化データを作成し、これら基本波並びに高調波毎の電流変化を独立成分分析により同一高調波強度比率を持つ機器群として推定される成分毎に分離し、この同一高調波強度比率成分毎の電流変化の波形から監視対象機器の機器別の電流変化を出力し、機器別の動作状態を推定可能としている。
【００１９】
ここで、総消費電流のみから個別機器の消費電流を分離推定することは、より一般的には、複数の信号源からの信号が合算されて１箇所で１つの信号として計測されている時に、その計測信号から各信号源の信号を分離し、その変化を追跡すること、すなわち、「信号分離追跡」の手法の一つであると考えられる。そこでは、「信号源」が機器に、「一箇所で計測される信号」が総電流に、「各信号源の信号」が「機器個別の電流（電流変化）」に対応することとなる。
【００２０】
そこで、まず各機器の消費電力の総和となる総電流を高いサンプルレートで計測し、計測された総電流をフーリエ変換を行って、各周波数（総負荷電流の基本波とその高調波）の実効電流値の時系列に変換する。そして、独立性に基づく信号分離を行う。各機器の電流は、各機器固有の自律的な変化をする。言い換えれば、他の機器の電流変化とは独立に変動する。また、各機器の動作は複数の周波数帯に同時に変化を与えるがどの周波数帯に強く変化がでるかなどは機器毎に異なる。従って、複数の周波数帯で同時に生じる独立な電流変化を分析することで、各機器個別の消費電流を復元することが原理的に可能となる。この性質により、機器固有の動作モデルがなくても機器個別の消費電流を復元することが可能となる。
【００２１】
ただし、監視対象機器の定格電流などが事前に判明している場合や、継続して総電流の監視を行い適切に機器電流を復元している場合には、機器固有の動作特性モデルを構成することができる。動作特性モデルは，機器の実効電流I(t)の変化量（I(t+1)-I(t)）；以下、電流変化と呼ぶ）の取りえる値の確率分布によって表現することができる。
【００２２】
本発明では，機器固有の動作特性モデルが利用できる場合は、これを利用して、推定精度の向上をはかる。機器個別の動作特性モデルを使用する場合には、動作している機器の挙動特性に合致した動作特性モデルを使用するほうが、分離精度が向上する。このため、継時的に機器の動作追跡を行うためには、図３のステップ２で利用する機器動作特性モデルの選択を行う必要がある。本実施形態では、同時に多数の機器の動作が変化しないとの仮定の元で、利用する機器動作特性モデルを選択して、ステップ２に戻る。
【００２３】
以上が信号追跡アプローチの概要である。以下では、各ステップで使用するアルゴリズムについて概説する。
【００２４】
〔独立性に基づく信号分離〕
信号分離手法は、標準的な独立成分分析手法を基本に、機器の動作特性を加味した分離が行えるよう拡張したものである。
【００２５】
独立成分分析手法は、複数地点での同時録音から各音源から出ている音を分離するなど、観測信号から信号源の信号波形を推定する手法である。その適用にあたっては、下記「線形性」並びに「独立性」の２つの仮定が成立する必要がある。
【００２６】
「線形性仮説１」
（１）総電流の第k高調波電流変化量 dIi(t) は、各機器の第k高調波電流変化量dSk,i(t)の和として表される。
dIk(t)=Σj dIk,j(t)
（電流値、電流変化量を、複素数表示している場合は厳密に成立）
（２）機器iの第ｋ高調波電流変化量dSk,i(t)は、
機器i の規格化高調波電流変化量 dSi*(t)  の一定倍 Ak,i
dSk,i(t)=Ak,i・dS*i(t)
すなわち、  dIk(t)=Σj Ak,i・dS*i(t)
行列表現では、  dI = A・dS*
ただし、dI = (dIk(t) ), A=(Ak,i), dS*=(dS*i(t))
として表される。つまり、「線形性仮説１」は、Aの逆行列が存在するとき、下記の「線形性仮説２」と同値である。
【００２７】
「線形性仮説２」
（１）機器i の規格化高調波電流変化量 dS*i(t) は、
総電流の各高調波電流変化量 dIk(t)  の一定倍 Bk,i の和である。
dSi*(t) =Σk Bi,k・dIk(t)
行列表現では，  dS*＝B・dI
ただし、dI = (dIk(t) ), B=(B,i,k), dS*=(dS*i(t))
（２)  機器i の第ｋ高調波電流変化量dSk,i(t)は、
機器i の規格化高調波電流変化量 dSi*(t)  の一定倍 Ak,i
dSk,i(t)=Ak,i・dS*i(t)
ただし、 Ak,i   は、Bの逆行列の(k,i)成分である。なお、行列Aを「混合行列」、行列Bを「分離行列」と呼ぶ。
【００２８】
線形性仮説の下では、分離行列Bが既知であれば，総電流の高調波電流変化量から、機器の規定化高調波電流変化量が推定できる。ただし、周波数強度Ak,i の比率が同一の機器は、逆行列が存在しないため区別できない。このため厳密には、周波数強度の比率が同一の機器群を，仮想的に一つの機器として扱う。
【００２９】
「独立性」
各信号源たる機器の電流波形は互いに独立である。即ち、機器の電流変化量の独立性は、各機器の動作（スイッチオン、オフや動作モード変化）が他の機器の動作と無関係、独立に行われることに由来する。
【００３０】
数学的には，機器i,jの電流変化量  ｄS*i(t), dS*j(t) の独立性は、
・時刻tに機器i の電流変化量 dS*i(t) = x  となる確率Pr(dS*i=x),
・時刻tに機器 ｊの電流変化量dS*j(t)=y  となる確率Pr(dS*j=y)、
・時刻tに機器i の電流変化量 dS*i(t) = x  かつ機器 ｊの電流変化量dS*j(t)=y  となる
確率Pr(ｄS*i=x,dS*j=y)
とするとき、  Pr(ｄS*i=x,dS*j=y)＝Pr(dS*i=x)・Pr(ｄS*j＝ｙ)が成立することである。このとき、推定された各信号源の信号を、独立成分と呼ぶ。
【００３１】
この標準的独立成分分析は、信号源固有の特性モデルを持たず、観測信号が独立な信号源からの信号の線形の重ね合わせであることのみを仮定して、各信号源の信号の独立性を示す指標（独立性指標）を最大化する分離行列Ｂを求めることで、信号源Ｓを推定する。即ち、本発明では、線形性仮説２における分離行列Bが不明の場合でも、機器の電流変化量の独立性に着目して，独立成分分析手法を適用することで、推定される機器の高調波電流量の間の独立性指標を最大とする分離行列Bを求めるようとするものである。さらに、線形性仮説２（２）に従い、周波数強度の行列である、分離行列Bの逆行列Aを求めることで，周波数強度比率が同一の機器群別の基本波電流変化量を推定する。
【００３２】
これによって、総電流の高調波電流変化から、周波数強度比が同一機器群別の基本電流量変化を推定できる。
〔機器動作特性モデルによる精度向上〕
上述の標準的な独立成分分析は信号源固有の特性モデルは持たず、信号の特性は完全に未知であるとしているため、似た特性をもつ信号源が混信する場合がある。そこで、機器別の電流変化量の比率、機器の電流変化の定格が既知の場合は、その情報に基づいて、上述の標準的な独立成分分析で得られた基本電流変化量を機器別の電流変化に分離することで、機器別の電流変化量を推定できる。
【００３３】
提案手法では、各信号源（機器）固有の動作特性モデルを、取りうる信号レベルＳi(t)の確率分布Ｐｒi(ｓ)として与え、これを使用して分離精度を向上させる。
【００３４】
機器の消費電流の電流変化は、特定の値の周りに極端に集中する傾向がある。たとえば、オン・オフ型機器では、０か定格値のいずれかとなる。インバータ機器などでも同様の傾向が生じる。
【００３５】
分離精度向上には，２つの手段を取る。第1に、独立成分分析で最大化する独立性指標を動作特性モデルに基づいて最適化する。得られた独立性指標を最大化することで、機器特性ににあった信号分離を行う。
【００３６】
第2に、分離した独立成分に対して機器固有の動作特性モデルを使用して、対応する機器の信号を分離する。これは、信号レベルを除いた動作特性が類似しているため混信が生じている場合の信号分離に有効である。
【００３７】
図２に本発明の遠隔電気機器監視方法を実現する装置の一実施形態を示す。この遠隔電気機器監視装置は、基本的には、電力需要家１の給電線２から総負荷電流を測定する総電流センサ１１と、総負荷電流から当該総負荷電流の基本波並びに高調波の電流に変換する周波数成分変換装置１２と、総負荷電流の基本波並びに高調波毎の電流の時間差分をとって電流変化を求める時間差分装置１３と、該電流変化を独立成分分析により同一の高調波強度比を持つ機器群として推定される成分毎に分離する独立成分分析装置１４と、同一高調波強度比率成分毎の電流変化の波形から監視対象機器３の機器別の可動状況（電流変化）を推定する機器別信号分離装置１５とを備えている。
【００３８】
測定センサー１１は、非侵入的なシステムにするために、電力需要家１の引込線２の引込口付近に一箇所のみ設置されている。測定センサー１１は、電流を得るもので例えば変流器で構成されている。本実施形態においては、単相三線式引き込み線を使用する日本国内における一般電力需要家について実施する場合を例に挙げているので、Ａ相用の計器用変流器並びにＢ相用の計器用変流器とから構成されている。例えば、Ａ相用並びにＢ相用の計器用変流器には貫通型を使用するものとすると、計器用変流器はＡ相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 を出力し、また計器用変流器はＢ相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を出力する。これら電流 は、周波数成分変換装置たる高速フーリエ変換装置１２に入力される。
【００３９】
高速フーリエ変換装置１２は、測定センサー１１で検出した総負荷電流から総負荷電流の基本波並びに高調波毎の電流に関するデータを取り出すものである。具体的には、図示していないが、例えばアナログ／デジタル（Ａ／Ｄ）変換器と、高速フーリエ変換器とから構成され、測定センサー１１から入力されたＡ相及びＢ相の電流ＩＡ  ，ＩＢ  をＡ／Ｄ変換器でデジタルデータに変換してから、高速フーリエ変換器で高調波電流データＩＡ（１−１３），ＩＢ（１−１３）を得るようにされている。ここで、電流データＩＡ１、ＩＢ１はそれぞれ総負荷電流の基本波の電流を示し、電流データＩＡ（２−１３）、ＩＢ（２−１３）は添字（２−１３）が高調波の次数即ち２次から１３次を表す高調波の電流をそれぞれ示し、給電線に供給される交流電力の基本周波数にその次数の数値を乗ずることでその高調波のもつ周波数を表す。例えば、基本周波数が５０Ｈｚの場合、３次高調波電流とは１５０Ｈｚの周波数成分のみをもつ電流成分のことを指す。高調波は一般に奇数次のものが卓越して現れ、偶数次のものは小さいため、ここでは基本波並びに奇数次の高調波データを時間差分装置１３に入力として与えている。
【００４０】
時間差分装置１３は、フーリエ変換器１２で変換された総負荷電流の基本波と高調波毎の時間差分をとって電流電流変化量を求めて出力するものである。
【００４１】
この独立成分分析装置１４は、電流変化を独立成分分析により同一の高調波強度比を持つ機器群として推定される成分毎に分離するもので、図３〜図５のアルゴリズムを実行するコンピュータによって独立成分分析を実行するものである。また、機器別信号分離装置１５は、同一高調波強度比率成分毎の電流変化の波形から監視対象機器３の機器別の可動状況（電流変化）を推定するもので、図６のアルゴリズムを実行するコンピュータによって独立成分分析を実行するものである。
【００４２】
図３〜図６に一例を標準的アルゴリズム及び動作特性モデルを用いたアルゴリズムによって、周波数強度比率が同じ機器群別の基本波電流変化量の推定を行う。
【００４３】
まず、総電流の１次（基本波）〜第１３次（高調波）までの奇数次高調波の電流値ｄＩｋ（ｔ）＝Ｉｋ（ｔ）−Ｉｋ（ｔ−１）を入力する（ステップＳ１）。
【００４４】
次いで分離行列Ｂ＝（ Bi,k ）の初期値を設定する（ステップＳ２）。
設定は、以下による。
Ｕをランダムなｎ次回転行列，
総電流の第１〜第ｎ高調波電流変化量dIk(t)の共分散行列の固有値分解を固有値分解V・D・Vt  とするとき、B= U・D-1/2・V  とする。
共分散行列は共分散 Σt (dIk(t)-dIkの平均)・(dIl(t)-dIlの平均)/Tを要素とする。
【００４５】
次いで、機器群別の規格化電流変化量  dS*i(t)=ΣiBi,k・dIk(t)  の推定を行う（ステップＳ３）。
【００４６】
次いで、機器別群の規格化電流変化量の独立性指標IND(dS*)が改善するように、分離行列Ｂを自然勾配法、または、不動点独立成分分析により改善する（ステップＳ４）。
ここで、本発明で使用する独立成分分析手法としては、各種の独立成分分析手法を使用できる。電流変化量dS*i,dS*jが独立な時に最大となる独立性指標IND(dS*)としては、一般に
・  Σi(Σt dS*i(t)4 /T-３)2       ：各機器のクルトシスの平方和
・  Σi(Σt log(cosh(πdS*i))/T)2
の平方和が使用される。
【００４７】
ここで、オンオフ動作など機器の大きな電流変化量の推定精度を高めるためには、クルトシスの和を指標として使用することが有効である。また、本発明では、監視対象機器の電流記録が既にある場合、これらの波形に対する分離精度が高い独立性IND(ｄS)を、図４に示すアルゴリズムによって決定し、その指標を使用することで、監視対象機器の分離精度を高める。
【００４８】
独立性指標を最大化するアルゴリズムとしては、
・      IND(dS)の不動点を求める不動点独立成分分析(Fixed Point ICA)
・      IND(ｄS)がクルトシスの平方和の場合に高速なJADE  アルゴリズム
・      IND(dS)の山登り法を改良した、自然勾配方向への山登り法（特に、オンライン更新に適する）
がある。
【００４９】
本発明で、独立性指標IND（ｄS）をアルゴリズムXにより求めた場合は、自然勾配法による更新を行う（図５の分離行列更新アルゴリズム）を使用する。
【００５０】
次いで、分離行列Ｂの更新回数が設定値以上、または、更新量が一定値以上ならステップ４へ、そうでないなら、ステップ６へジャンプする（ステップＳ５）。
【００５１】
次いで、混合行列Ａの推定  Ａ＝Ｂの逆行列とする（ステップＳ６）。Ａk,iは各機器群の高調波強度となる。
【００５２】
次いで、各機器群の基本波電流変化量ｄSi(t)の推定、つまり
dSi(t)=A1,i ・dS*i(t)  を実行する（ステップＳ７）。
【００５３】
そして、各機器群 iの基本波電流変化量 dSi(t),基本波及び各高調波強度 Ak,i を出力する（ステップＳ８）。
【００５４】
上述のステップ８で得られた機器群基本電流変化量からの機器別電流変化量の推定は、例えば図６のアルゴリズムに従って行われる。
即ち、      機器群別電流変化量    dSi(t)
機器群の第k周波数強度  Aki
対象機器ｊの動作時の周波数強度 Ckｊ
(オン・オフ型機器の場合は、基本波のCkjが定格電流値、高次のCkj=0）
を入力し（ステップ９）、機器ｊの電流変化量推定の初期設定 dS’(t) = 0,t=1..T   を行う（ステップ１０）。
【００５５】
次いで、周波数強度比の一致判定を行う（ステップ１１）。これは、機器群iの周波数強度ベクトル{Aki,k=1..n}と機器ｊの周波数強度ベクトル｛Ckj,k=1,..n}の角度の余弦(cos)=|Σk Aki・Ckj| ／√((ΣkAki2)(ΣkCkj2))が一定値１−ε0以下であれば、不適合として終了する。
【００５６】
次いで、電流変化量の一致判定を行う（ステップ１２）。これは、機器群 iのｄSi(t)が機器ｊの基本波周波数強度 C1j±ε以内である時刻 t に対して、その電流変化は機器ｊによるものと判定
dS’j(t) =  ｄSi(t), dSi(t) = 0
とする。
【００５７】
そして、機器ｊの電流変化 dS’j(t), t=1..T並びに機器ｊの動作で説明できない電流変化dSi(t), t=1..Tを出力する（ステップ１３）。
【００５８】
尚、最適独立指標の推定は図４のアルゴリズムに従って、また、ステップ４の分離行列Ｂの更新はについては図５の最適独立性指標Ｇを用いた時の分離行列更新アルゴリズムに従って行われる。
【００５９】
以上のように構成された遠隔電気機器監視装置によると、給電線引込口付近に設置された測定センサー１１からの未知の測定データ（電流ＩＡ  ，ＩＢ ）を高速フーリエ変換装置１２から取り出して時間差分装置１３、独立成分分析装置１４並びに機器別信号分離装置１５により、同じ周波数特性即ち同一比率を示す電気機器群毎の電流変化に分離されて出力される。そこで、この電流変化の波形から、電気機器３（ノンインバータ機器、インバータ機器）の個別の動作状況と消費電流（ひいては電力）を推定することができる。
【００６０】
本願発明の有用性を確認するため、以下の実験を行った。
引き込み口の電力線で電流計が接続され、使用された総電流を秒単位で計測している状態を想定する。この計測信号からその内訳となる各機器の毎秒の使用電流を推定して、提案手法の有効性を検証する。このためには、毎秒の各機器の使用電流と総電流のデータが必要となる。データは、負荷となる電気機器毎の使用電流を測定する電流計と総負荷電流を測定する電流計とを備え、総負荷電流を基本波と高調波とに変換する高速フーリエ変換装置とから成る計測装置（図示省略）によって得られた。ここで、計測装置には、正弦波電源装置（５０Ｈｚ，１００Ｖ，２ＫＶＡ）と、個別負荷毎に動作状態を切り替えるスイッチとを備え、インバータ機器の電流（例えば、インバータエアコンなら室内設定温度や設定風速を変化させることで電流を変えることができる。）やノンインバータ機器の電流（例えば、白熱灯ならば点灯する個数を増減することで電流を変えることができる。）を任意に設定することにより、負荷のさまざまな使用状況の組合せが得られるようにしている。
【００６１】
各機器の毎秒の電流値は、各機器に接続した電流計を用いて計測している。各電流計の計測値は、基本波（50Hz）成分の実効電流値となっている。一方、総電流は、厳密には、毎秒の総電流ではない。毎秒１回、基本波5周期分(5/50秒間)だけ総電流の計測を行い、その高速フーリエ変換（FFT）により得られる基本波（50Hz）から１３次（650Hz）までの奇数次の高周波成分の実効電流値、実効電圧、電圧と電流の位相角を記録している。分析では、電圧・位相角は使用せず、実効電流のみに着目する。
【００６２】
計測法が異なるため、総電流値が機器の電流計の電流値の合計と一致するとは限らない。総電流値と各機器電流値の合計の誤差は平均 −0.1Ａ、標準偏差 0.05Ａであった。-0.1±0.4Ａ以上の誤差となる率は0.01%以下であった。
【００６３】
実験では、表１に示す１５機器を接続して計測した。
【表１】
0004454001.tif 000002
そのうち、８機器（表１末尾欄参照）のスイッチのオン／オフを変えた２５６（＝28）ケースについて、約５分間（９００秒）の計測を行っている。他の７機種中、ポットと冷蔵庫の２機器は、自動運転により自律的に保温・冷却モードに入ったが、電子レンジなど５機器はオフ状態で接続したため、消費電流はほとんどない。なお、白熱灯は同型が５球あるが、これをオンとするケースでは、時間経過に従い１個、２個、…、５個と順次オンにしていった。蛍光灯やインバータ蛍光灯についても同様の操作をしている。
〔電気機器波形の特徴と電流変化値の独立性仮説〕
独立性の仮定に基づく信号分離を行うためには、分離結果となる各波形が互いに独立、すなわち、関連をもたずに変化する必要がある。しかし、この仮説は電気機器の電流波形については必ずしも成立しない。
【００６４】
一例として、エアコン２台（A1,A2）、インバータ式蛍光灯（F1）、テレビ１台（T3）をオンとしたケース１９７（11000101）について、図７に示す。図７の上段は、各機器の5分間（900秒間）の実効総電流値のグラフである。
【００６５】
エアコンA1、A2が類似した形で変化していることがわかる。これは、両方のエアコンをほぼ同時に起動した結果である。このため、独立性の仮説に基づき分離すると、両エアコンの共通挙動の成分と差分成分とが各独立成分となる。ほぼ同時に複数の機器のスイッチをつけるようなことはしばしば見受けられるので、電気機器の電流値間に独立性を直接仮定することは難しい。
【００６６】
一方、図７の下段は、各時刻の各機器の実効電流値の変化量（時刻ｔと時刻ｔ＋１での電流値の差、以下、電流変化（量））を示す。各機器の電流変化量の時間変化に類似性が少なく独立性が高いことがわかる。機器の動作の全体的傾向が類似している場合でも、エアコンが冷却動作に入る（実効電流値の立ち上がり部）など、各機器が特定の動作モードに入るタイミングは特別な同期機構がない限り、各機器で自律的に制御される。このため、電流変化の独立性が高くなっていると推測できる。
【００６７】
各機器の電流変化の独立性は、各機器動作の自律性を反映したものであり、一般的に成立する有効な仮説であると期待できる。なお、電流変化から求めた分離行列はそのまま実効電流に対する分離行列として使用できる。
【００６８】
独立性仮説の検証のために、稼動機器の実効電流に対して標準的な独立成分分析アルゴリズムJADE（ J.F. Cardoso et. al.: “Blind beamforcing for non-Gaussian signals”, IEE Proceedings -F, 140(6):362-370, 1993.）を適用した場合と、稼動機器の電流変化に対して同じアルゴリズムを適用した場合との比較を、全２５６ケースについて行った。その結果を図８に示す。この実験では、各稼動機器の実効電流、電流変化を分散１に正規化して入力信号として与えているので、理想的には入力信号そのものが独立成分となる。すなわち、分離行列は単位行列となるべきである。図８は、求められた分離行列と単位行列とのずれ（対角成分の絶対値の最小値と１との差）を示す。０は完全な分離・再現ができていることを、１に近くなるほど、分離がうまくいかず混信していることを意味する。
【００６９】
電流変化による場合は、混信の度合いは最大０．５７で、２５６ケース中２１７ケースで混信の度合いが０．０５以下の精度の高い分離を実現しているのに対して、実効電流による場合には、０．９以上の混信が半数以上の１３２ケースで生じている。
【００７０】
各機器の電流変化の独立性仮説は、機器の実効電流の分離に有効であることが確認された。
【００７１】
〔機器別実効電流と線形性仮説〕
次に、計測される総電流の各周波数の実効電流と推定したい各機器の実効電流の関係について検討する。
【００７２】
図９は、ケース１９７での各周波数成分およびエアコン（A1、A2）の電流変化（量）の時間変化である。エアコンA1とA2が冷却モードから定常運転に切替わった時点（図９の時刻150秒付近の点線部）に着目すると、両者で第３次波が同じように発生するのに対して、第5次波では逆向きに、また、第13次波ではエアコンA2のみが強く影響していることが観察できる。このように、各機器の動作モードの変化は、各周波数成分の電流変化値に異なる寄与をしている。従って、各周波数成分の電流変化から各機器の電流変化を推定できる可能性がある。ここで問題となるのは、独立成分分析で要請される「線形性」の仮定、すなわち、各信号源の波形が各観察信号の波形の線形合成であらわされるという性質が成立しているか否かである。
【００７３】
各機器からの電流の総和が総電流であるから、本仮説は、機器iの各周波数での実効電流（Ij）の比は、機器固有で、出力レベルや時間によらず一定、すなわち、
（I1(t),  I3(t),…,I13(t)）＝(a1, … ,a13) ・I0(t)
となることを意味する。「機器の各周波数での実効電流の比は、時間的に変化せず、機器固有の値を持つ」という本仮説は、独立性仮説と同様に厳密には成立しない。しかし、近似的に成立すれば、総電流の各周波数成分の実効電流（電流変化）から、機器電流の電流変化の概略が推定可能となる。
【００７４】
実験では、各機器単独での基本周波数の実効電流は計測されているが、周波数別実効電流は計測されていないので、上記仮説の直接的検証は困難である。ここでは、総電流の周波数別実効電流を用いて上記仮説が成立したと仮定した場合の機器の基本周波数での実効電流の予測精度を調べることで、上記仮説の成立状況を検証する。
【００７５】
各周波数成分の実効電流値と機器の実効電流値から、誤差の２乗平均の最小化（最小二乗法）によって、分離行列Bを求めた結果を図１０に示す。図１０の上段は、各周波数での実効電流値から分離行列Bによって得た各機器の近似実効電流値である。図１０の下段は、各機器の近似実効電流値の差分値（以下、近似差分電流）である。図７と見比べると、エアコン（A1,A2）などについては、近似実効電流は実際の実効電流に近く、線形性が近似的に成立していることがわかる。一方、インバータ蛍光灯（F1）とポット（J）については、近似波形が実際の実効電流と大きく異なり、線形性の仮定は良い近似を与えていない。ただし、両者の合計値（F1＋J）については、各々単独に推定するより近似精度が改善し、近似的に線形性が成立していると考えられる。これは、近似差分電流値（図１０）の各波形類似性から推察されるようにインバータ蛍光灯とポットとは類似した周波数特性（各周波数での実効電流の比率(a1/a1,..,a13/a1)）をもつためと考えられる。
【００７６】
従って、線形性の仮定は、個別機器について必ずしも成立するものではないが、類似した周波数特性をもつ特定機器群を一つの機器とみなせば、近似的に成立する。インバータ蛍光灯とポットのような類似した周波数特性を示す機器をさらに分離するためには、各機器の基本波の強度レベルI1＝a1・I0に関する仮説、すなわち、機器固有の電流変化の値（例：ポットJ:0．6A）を導入する必要がある。（後述するように、これには、機器動作特性モデルを使用すれば良い。）
【００７７】
周波数特性に基づく機器グループを検討するために、各ケースの動作機器間の近似差分電流、および、近似差分電流の近似誤差（近似差分電流−実際の電流変化）の相関係数を求め、絶対値平均をとったものを図１２に示す。前節で論じたように実際の電流変化自身は、独立性が高く強い相関を示さない。近似差分電流の相関係数が大きいことは、当該機器同士が類似した周波数強度比を持つことを意味し、両機器の電流変化が一つの独立な信号成分として分離されやすいと予測される。一方、近似電流変化誤差の相関係数は、電流変化のうち線形性で捉えきれない部分の挙動の類似性を示す。従って，この相関が高い機器は、別々の独立信号成分として分離されるが、特定の時刻で両者の混信が生じる傾向があることと予測される。
【００７８】
図１２から、機器群｛白熱灯(4)、蛍光灯(5)、インバータ式蛍光灯(6)、ポット(9)｝は、近似差分電流の相関係数(線形性部分)が高く、独立成分分析では区別しづらい機器群であると予測できる。また、機器群｛エアコンA2(2),扇風機(3),テレビ１(7)｝も線形性に関する類似性が高い。エアコン（A1(1)，2(2)）は、扇風機(3)とテレビ１(7)以外のすべての機器との非線形な類似性を持つことがわかる。特に、エアコン相互の関連性が強く、部分的混信が生じやすいと考えられる。
【００７９】
〔機器別電流変化の推定〕
〔標準的アルゴリズムの適用実験〕
機器別電流変化に関する独立性、および、適当な機器グループに対する線形性を仮定し得ることが確認された。本節では、各周波数成分の毎秒の実効電流値のみから、上記の独立性と線形性の仮定に基づいて、未知の接続機器の毎秒の電流変化を推定する実験について述べる。
【００８０】
実験では、まず、標準的独立成分分析手法JADEを適用して個別機器の電流変化を推定した。機器動作推定においては、一種の例外値とも言えるオン・オフ時などのスパイク的電流変化が重要となるが、JADEは、例外値の影響が強い独立性指標クルトシスの平方和の最大化を効率的に行う。このため、JADEアルゴリズムを選択した。
【００８１】
図１２にケース１９７での基本波〜１３次（奇数次）までの７周波数（図９の１段〜７段）を入力として信号源の波形（基本周波数の電流変化）を推定した結果を示す。ｊ次高調波の電流変化Xｊ、混合行列A、分離行列Bとする時、第i推定成分の基本波の電流変化はSi＝ΣjA(1,i)・B(i,j)・Xjにより求まる。第１成分(最大振幅3A),第２成分(2.8A),第３成分(0.8A)，第４成分(0.4A)が主な成分である。図１３に、第１〜第３成分と、対応する稼動機器の波形（基本波の電流変化）を示す。
【００８２】
第１成分はエアコンA１を、第２成分はエアコンA２を比較的良く再現している。ただし、詳しく見ると第１成分には、エアコンA2の起動時の成分が一部混信している（３００秒、６００秒付近）。なお、第1、２成分の周波数強度は、混合行列Aを調べると、基本波、３次波、５次波が主で第１成分が約１０：６：２に、第２成分が１０：５：−１の強度比となっている。
【００８３】
第３成分は、単独の機器に対応していない。インバータ蛍光灯の点灯（４回、約０．２A），およびポットの起動・停止（５回、約±０．７A）に対応したスパイク成分と，エアコンA2の一部（停止時の小スパイク（３回，−０．５A）と起動時の一部）が混合している。図示していないが、実験結果から、第４成分（スパイク２回、０．４A）は、エアコンA2の２回、３回目の起動時ピークに対応している。第５成分はテレビとの相関が強い。
【００８４】
第３成分では、基本波と３次波の強度比が１０：１で他の周波数の強度は無視できる。すなわち、ほとんど高調波を伴わない機器成分である。ポット、インバータ蛍光灯が第３成分に含まれることは、前述のインバータ蛍光灯F1とポットJの類似性の議論と一致する。エアコンが一時的に第３成分に混信するのは、エアコンのインバータ制御により一時的に高調波が弱くなったためと考えられる。エアコンA2については、特に起動時の波形が，対応する第２成分以外の他成分に混信し、また、一部のスパイクが第4成分として分離される。これは、エアコンのインバータ制御による非線形性が原因と考えられる。この点も前述の議論と合致する（図１１の(b)参照）。
【００８５】
上記の実験から、同一周波数強度特性や非線形性による一部混信などがあるが、総電流の奇数次周波数成分の実効電流値から、主要な各機器の動作状況を、ほぼ再現できることが示された。
〔機器固有モデルによる精度向上〕
一般の独立成分分析では、分離対象機器の特性は完全に不明であるとして、各信号源ｓiの性質とは無関係に同一の独立性指標H(ｓ)を仮定して、その総和Σi H(ｓi ) が最小になるように分離行列を決定する。
【００８６】
しかし、定常的な監視を行う信号分離追跡問題、特に、機器動作信号分離においては、接続機器の種類が事前にある程度想定でき、その定格などから電気機器特性を事前に把握できる場合がある。事前には不明でも、信号分離を定常的に進めるなかで同一特性を持つ信号源として特定される場合もある。このような場合、機器固有の動作特性を利用することで、分離精度を向上できる。
【００８７】
提案手法では、機器動作特性を当該既機器の電流変化（基本波）の標準的な電流変化値で与える。たとえば、オン・オフ型機器では、オン動作時の電流変化値、オフ動作時の電流変化値はほぼ一定値を取る。
【００８８】
提案手法では,これらの標準的分布Qi(x)が与えられると、信号源特性に基づく独立成分分析例えば図４のアルゴリズムを含めた独立成分分析によって、適切な独立性指標H(s)＝ΣiH(si)を求めてその最大化を行う。
【００８９】
図１５にエアコン等の標準的確率分布を与えた時に得られた最適な独立性指標（主因子）と代表的手法で使用される独立性指標とを示す。JADEが良い分離性能を示すのは、他の独立性指標に比べ、JADEで使用する独立性指標（x4）が最適な独立性指標の良い近似となっているためと考えられる。
【００９０】
提案アルゴリズムでは,さらに、与えられた機器動作特性モデルに基づいて、分離された独立成分に生じている混信の解消を行う。
【００９１】
ケース197の例では,第3成分に、インバータ蛍光灯（F1）とポット（J）とエアコン（A2）の一部の混信が見られるが、これは、インバータ蛍光灯、ポット各動作特性モデルQi(s) （蛍光灯：定常状態の０Ａと点灯時の約０．２Ａに二つのピークを持つ混合分布、ポット：定常状態０Ａと、起動・停止時の約±０．６５Ａにピークを持つ混合分布）とによって分離される。
【００９２】
図１６に、機器固有モデルと拡張した独立性分析アルゴリズムを用いて最終的に推定された機器電流変化を示す。機器固有の動作モデルの組み込みにより、特に、高調波の少ない機器の分離精度が改善していることがわかる。
【００９３】
以上により,提案する機器動作の独立性に着目した提案手法が,機器動作分離追跡に有効であることが示された。さらに、10台の稼動家電機器で計測したデータに対して提案手法を適用することにより、個別機器に計測装置、情報収集装置を設置せず、また、接続されている機器の動作特性に関する情報がなくても、主要な機器の動作状態を推定できることを示した。
【００９４】
また、機器動作特性モデルが与えられる時には、混信して一つの機器の電流変化として認識されている電流変化も、異なる機器の電流変化として認識するなど、推定精度を向上できる点を示した。
【００９５】
機器動作信号分離問題では、機器の独立な動作という性質が、機器の電流変化（電流変化）に現れることに着目することで、主要接続機器の電流変化（電流変化）に対応する成分を分離することができた。この性質は、機器が非同期に自律的に動作するという非常に一般的な性質に立脚している。
【００９６】
ただし、線形性仮説、すなわち、各機器の高調波の強度比は、機器固有で時間的にほぼ一定であるという性質は厳密には成立しない。これには、２つの原因がある。一つには,インバータ蛍光灯とポットのように、類似の強度比を持つ機器がある点、エアコンなどのように強度比が時々変動するという非線形性を持つ点である。第１の原因により,類似強度比を持つ複数機器の同一化が生じ、第２の原因により、他の成分への混信や、単一機器の複数成分への分離といった信号の分散が生じる。これらが推定精度低下を引き起こしている。
【００９７】
類似強度比を持つ機器については,機器固有の動作特性モデルが与えられるならば、そこから得られる強度情報に基づいて、提案手法により別機器の電流変化として認識できることを示した。非線形性に伴う信号の分散については、対応する信号成分（ケース１９７のエアコン２では第3成分）が不明になるほどの激しい分散ではなく、動作状態推定には有効なレベルにとどまっている。しかし、推定精度の向上および小電流機器の動作状態推定を行うには、対処が必要となる。
【００９８】
独立性に着目して、接続機器の動作を推定する技術は、機器固有のモデルを事前に用意しなくてもある程度動作推定が行える点で非常に有用な技術である。
【００９９】
なお、上述の実施形態は本発明の好適な実施の一例ではあるがこれに限定されるものではなく本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々変形実施可能である。例えば、本実施例においては各機器の基本波の持つ実効電流値、即ち実効電流値Ｉ0(t)の時間差分δＩ(t)を使用する方法を述べているが、各次数の高調波次数の電流と電圧の位相差ω(t)により、各次数の高調波の電流値を
Ｉ(t)＝√2・Ｘ0(t)・(cos(ω(t))+ｉ・sin(ω(t)))
として複素表現  (ｉ：虚数)をすることで、無効電流を含めた電流に対しても容易に拡張可能である。
【０１００】
総電流値の各次数の高調波電流値（複素表現）の時間差分δＩ(f,t)に対して、複素数行列に対する独立成分分析手法を使用することで、同様に、各機器の基本波の電流値（複素表現）の時間差分δS(i,t)を推定することができる。この手法は、位相差ω(t)をほぼ一定と近似した場合に相当する。
【０１０１】
また、本実施形態では主に非侵入的な電力機器の個別の消費電力の推定について述べたが、特に利用方法は限定されず、電気機器の動作異常を警告することにも利用できる。即ち、電気機器の消費電力推定システムで得られた電力消費に関する情報から、例えば日常の電力消費との比較において異常と判断される場合に、電力需要家在室者の安否、電力需要家内の安全、電気機器や電化システムの異常の有無等を判定し、その情報を外部へ発信することができる。例えば、本システムにより、在室者が毎日オンオフされるはずの照明、テレビ、電気ポット、温水便座等の動作状態から「電力需要家在室者の安否」を判定することができるとともに、火災等の原因となる電気アイロン、電気ストーブ、電化厨房等の長時間使用（つけっぱなし）等から「電力需要家内の安全」を判定することができる。「これらの情報の外部発信」については、既存の電話回線、PHS、ポケベル、インターネット等の利用が可能であり、「通報対象者」は居室者本人、居室者の縁者、消防署、地方自治体等の福祉医療担当者等を想定できる。
【０１０２】
【発明の効果】
以上の説明より明らかなように、請求項１及び４記載の本発明の遠隔電気機器監視方法及び装置によると、ある機器の電流変化が他の機器の電流変化とは独立しているということに着目し、独立成分分析手法を利用して総消費電流から同一の高調波強度比率成分の機器別の電流変化を分離し、機器別に可動状況を推定することができるので、事前にデータベースを構築しなくとも複数の機器の動作状況を把握することができる。データベースを構築する必要がないので、低コストでかつ簡便に複数機器の総消費電流値のみから個別機器の消費電流やその変化、動作状態を簡便に推定できる。しかも、需要家の給電線の任意の１点、例えば屋外の給電線引込口付近に測定センサーを設置するだけで、被測定電気機器毎に測定センサーを取り付ける必要がないので、本システムを電力需要家に設置するときにプライバシー等を侵害したり、追加の配線等を施す度合いが少ない利点がある。
【０１０３】
そして、このような需要家（工場、ビル、一般家庭）での電気機器の実際の使用状況の把握は、電気事業にとっても需要家にとっても重要である。電力においては、料金システムの構築、需要家への各種省エネルギーサービス事業の展開に、需要家においては省エネ運転制御や、機器故障の検出などに活用できる。
【０１０４】
また、請求項２記載及び５の発明によると、同一高調波比率を有する機器群の電流変化も、機器毎の情報例えば基本波の電流変化（定格情報）に基づき更に分離することができるので、電流変化量の推定精度を高めることができる。
【０１０５】
更に、請求項３並びに６記載の発明によると、同一高調波比率を示す機器群毎の消費電流並び消費電力を求めることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の遠隔電気機器監視方法の一実施形態を示す概要図である。
【図２】本発明の遠隔電気機器監視装置の一実施形態を示す概略ブロック図である。
【図３】周波数起用度比が同じ機器群別の基本波電流変化量の推定工程の一例を示すフローチャート。
【図４】最適独立性指標の推定工程の一例を示すフローチャート。
【図５】最適独立性指標Ｇを用いた時の分離行列更新アルゴリズム（図３の推定工程の第４工程）の一例を示すフローチャート。
【図６】機器群基本電流変化量からの機器別電流変化量の推定工程の一例を示すフローチャート。
【図７】各機器の実効電流と電流変化の変化（ケース１９７）のグラフである。
【図８】機器の実効電流による分離と電流変化に基づく分離の混信の度合いを示すグラフである。
【図９】各周波数での電流変化と、エアコン（A1,A2）の電流変化値を示すグラフである。
【図１０】機器別近似実効電流と近似差分電流とを示すグラフである。
【図１１】近似差分電流と近似差分電流誤差の相関係数の絶対値（全ケース平均）を示すグラフで、（ａ）は近似差分電流の相関を、（ｂ）は近似差分電流誤差の相関をそれぞれ示す(各軸の数字は機器番号）。
【図１２】本発明の独立成分分析の結果である周波数別実効電流変化に基づく信号分離結果（ケース１９７）のグラフである。
【図１３】第１，第２，第３独立成分と稼動機器の電流変化の比較図である。
【図１４】エアコンA2の動作特性モデル（電流変化の取りえる確率の対数）を示すグラフである。
【図１５】代表的独立性指標と最適化された独立性指標を示すグラフである。
【図１６】動作特性モデルを用いて更に独立成分分析の結果である推定電流変化（括弧内：対応稼動機器）を示すグラフである。
【符号の説明】
１  電力需要家
２  給電線
３  電気機器
１１  測定センサー
１２  周波数成分変換装置
１３  時間差分装置
１４  独立成分分析装置
１５  機器別信号分離装置
【図１】
0004454001.tif 000003
【図２】
0004454001.tif 000004
【図３】
0004454001.tif 000005
【図４】
0004454001.tif 000006
【図５】
0004454001.tif 000007
【図６】
0004454001.tif 000008
【図７】
0004454001.tif 000009
【図８】
0004454001.tif 000010
【図９】
0004454001.tif 000011
【図１０】
0004454001.tif 000012
【図１１】
0004454001.tif 000013
【図１２】
0004454001.tif 000014
【図１３】
0004454001.tif 000015
【図１４】
0004454001.tif 000016
【図１５】
0004454001.tif 000017
【図１６】
0004454001.tif 000018