(57)【要約】【課題】不特定多数の負荷が繋がるビルにおいて，電灯需要と動力需要の推定を行う電力モニタリングシステムを提供することを目的とする。【解決手段】ビルの受電電流および受電電圧の波形から，基本波成分の実効値および位相角を算出し，算出した電流の基本波実効値および受電電圧との基本波位相差から，ＮＮＷ(ニューラルネットワーク)などのパターン判別手法を用いることによって，ビルの電灯回路と動力回路の電力需要を推定する。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
高圧で受電するビルの受電電流の基本波成分の実効値および受電電圧と受電電流の基本波位相差の情報に基づいて，電灯回路と動力回路の電力需要を推定する電力需要推定方法。
【請求項２】
高圧で受電するビルの受電電流の基本波成分の実効値および受電電圧と受電電流の基本波位相差の情報に基づいて，電灯変圧器毎の電力需要を推定する電力需要推定方法。
【請求項３】
請求項1または請求項2に記載の電力需要推定方法を備え，プロセッサの計算量を低減した電力モニタリングシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は中小規模のオフィスビルなど業務用ビルの用途別電力需要推定方法および電力モニタリングシステムに関するものである
【背景技術】
【０００２】
近年，省エネルギー推進のため中小規模の業務用ビルにおいてもエネルギー管理の必要性が高くなっている。しかし，ビル内には，多数の負荷が存在し，それらが多数の回路に分かれて配電されているため，用途別に電力需要を測定するには莫大な測定器の設置コストが必要になるという問題点がある。また，変圧器毎にＣＴ，ＰＴが設置されている需要家は少なく，照明・コンセントの電灯需要と空調の動力需要を分けて計測することが困難になっていた。
【０００３】
これらの問題に対する一つの方法として，需要家内各負荷には測定器を設置せず，分岐回路の上位側の測定データのみで下位側の電力需要の状態を推定する「非侵入型」モニタリングシステムがある。このモニタリングシステムは，電力需要家の給電線引き込み口付近に設置した測定センサーで検出したデータから，基本波ならびに高調波の電流とそれらの電圧に対する位相に関するデータを取り出し，前記データを基に，当該電力需要家が使用している電気機器の動作状態を推定するパターン認識手段とを備えたことを特徴とする電気機器モニタリングシステムである。
【特許文献１】特開2000-292465公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし，特許文献1に記載の電力モニタリングシステムでは，負荷機器の動作状態の推定にあたり，負荷機器の入力電流の基本波および高調波成分の実効値と電圧に対する位相角のデータが必要になるため，計測手段には高速なサンプリング機能やフーリエ解析機能を備える必要がある。このため，モニタリングシステムが高価になるという課題があった。
【０００５】
また，特許文献1に記載の電力モニタリングシステムは，負荷の動作パターンをあらかじめ学習する必要があるため，住宅など負荷機器の数が限られている場合には適用可能であるが，ビルなど不特定の負荷が動作する状況においては，学習のための教師データにない動作パターンが多く発生し，推定精度が劣化するという問題点があった。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は，不特定多数の負荷が繋がるビルにおいて，電灯需要と動力需要の推定を行う電力モニタリングシステムを提供することを目的とする。
【０００７】
かかる目的を達成するため，請求項1に記載の方法は，ビルの受電電流および受電電圧の波形から，基本波成分の実効値および位相角を算出し，算出した電流の基本波実効値および受電電圧との基本波位相差から，ＮＮＷ(ニューラルネットワーク)などのパターン判別手法を用いることによって，ビルの電灯回路と動力回路の電力需要を推定するものである。
【０００８】
また，請求項2に記載の方法は，前記と同様な手段を用いて，電灯変圧器ごとの電力需要の推定をするものである。
【発明の効果】
【０００９】
この方法よって，電流波形から高い周波数の高調波成分を求める必要がなくなるため，計測手段には高速なサンプリング機能やフーリエ解析機能を備える必要がなくなり，モニタリングシステムのコスト低減が可能となる。
【００１０】
また，従来の技術に比べて電力の推定に用いる情報が格段に少なくなるため，学習できない動作パターンを大幅に減らすことができ，推定精度の向上が可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
発明の実施例として，図1に示す回路を持つ業務用ビルを考える。このビルは，電灯回路2回路，動力回路2回路で構成された，契約電力が約400kWの業務用ビルである。このビルの受電点の電圧・電流および各変圧器の二次側の電圧・電流波形を5分間隔で計測し，測定した波形から基本波成分の実効値と位相角を求めた。図2は，各変圧器バンクの電流の基本波成分を受電点のＲ-Ｓ線間電圧を基準にベクトル表示したものである。ただし，動力回路は，Ｙ-Δ結線であるので，基本波位相を変圧器1次側に換算している。図2から，電灯回路と動力回路では，基本波位相に特徴的な傾向があることが分かる。
【００１２】
受電点の電流はこれらの合成であるので，ＮＮＷなど信号のパターンを判別する手段を用いて，これらの特徴を抽出することにより，電灯回路と動力回路の弁別が可能である。
【００１３】
そこで，受電点の測定データから，電灯回路と動力回路の弁別を行う方法として，ＮＮＷを適用した場合を示す。ＮＮＷは入力層・中間層・出力層の３層構造で学習則としてバックプロパゲーションを用いた。ＮＮＷの入力は，受電点のＲ相・Ｔ相の基本波電流実効値と位相差であるので，入力層のユニット数は４とし，出力は，電灯1と電灯2の需要の合計であるので，出力層のユニット数は1とした。中間層のユニット数は試行錯誤的に決定し，6とした。ここで，出力層のデータとして電灯回路のみとしているが，電灯回路の需要が推定できれば，動力回路の需要は受電電力からの差分により，求めることが可能である。また，電灯回路需要は季節変動など，外部環境による変動が少なく，推定精度を高くすることができる。
【００１４】
このようなＮＮＷに対し，教師データとして，電力需要が大きい7月前半の平日データを3日分用いた。また，学習データが少ないので，検証用データセットとして7月前半の平日データを2日分を用いた。このとき各データは，0〜1の値になるように正規化を行った。
【００１５】
このＮＮＷを用い，テストデータとして3月10日〜6月30日までの平日データにより，電力需要の推定を行った。その結果を図3に示す。推定値と実測値を比較すると，最大値の±5％以内の精度で推定できたデータの割合は，94.2％となり，実用上十分な推定精度が得られた。
【００１６】
なお，本発明の実施の形態は，ＮＮＷを用いる方法に限定するものではなく，重回帰分析など，より簡単な数値処理手法を適用することも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】実測した業務用ビルの受変電設備の概略単線結線図である
【図２】電灯回路と動力回路における各変圧器の電圧に対する基本波電流の5分毎の測定データをベクトル表示したものである。
【図３】電灯回路の電力需要の推定値と計測値との関係
【図１】
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【図２】
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【図３】
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