(57)【要約】【課題】電気機器の動作状態の推定に用いられるデータベースを作成することができる機器消費電力推定装置及びコンピュータプログラムを提供することである。【解決手段】実施形態の機器消費電力推定装置は、機器特徴学習部と、機器特徴データベースと、動作状態推定部と、消費電力推定部とを備える。機器特徴学習部は、給電経路において測定された電圧と電流の時系列データから得られる電流または電力の高調波から機器の動作状態の特徴量を取得する。機器特徴データベースは、取得された機器の動作状態の特徴量を記憶する。動作状態推定部は、電流または電力の高調波から取得された高調波の特徴量と、前記機器特徴データベースに記憶された前記機器の動作状態の特徴量とに基づいて前記機器の動作状態を推定する。消費電力推定部は、推定された動作状態に基づいて前記機器の消費電力を推定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
給電経路において測定された電圧と電流の時系列データから得られる電流または電力の高調波から機器の動作状態の特徴量を取得する機器特徴学習部と、
取得された機器の動作状態の特徴量を記憶する機器特徴データベースと、
電流または電力の高調波から取得された高調波の特徴量と、前記機器特徴データベースに記憶された前記機器の動作状態の特徴量とに基づいて前記機器の動作状態を推定する動作状態推定部と、
推定された動作状態に基づいて前記機器の消費電力を推定する消費電力推定部と、
を備える機器消費電力推定装置。
【請求項２】
前記機器特徴学習部は、
所定期間の間に得られた高調波の特徴量をクラスタリングするクラスタリング部と、
クラスタリングされた前記高調波の特徴量を再度クラスタリングする必要があるか否か判定する比較判定部と、
再度クラスタリングする必要がないと判定された場合に、前記クラスタリングにより分類された高調波の特徴量が含まれるクラスタの特徴量を前記機器の動作状態の特徴量として取得する特徴量取得部と、
を備え、
前記機器特徴データベースは、取得された前記クラスタの特徴量を前記機器の動作状態の特徴量として記憶する、請求項１に記載の機器消費電力推定装置。
【請求項３】
前記クラスタリング部は、再度クラスタリングする必要があると判定される度に、クラスタ数を増加して前記高調波の特徴量を再度クラスタリングする、請求項２に記載の機器消費電力推定装置。
【請求項４】
前記高調波の特徴量には、消費電力の情報が対応付けられており、
前記比較判定部は、全てのクラスタがクラスタ内の前記高調波の特徴量の消費電力に基づく所定の条件を満たした場合に再度クラスタリングする必要がないと判定し、所定の条件を満たさないクラスタが存在する場合に再度クラスタリングする必要があると判定する、請求項２又は３に記載の機器消費電力推定装置。
【請求項５】
前記機器特徴学習部は、
取得された前記クラスタの特徴量と、前記クラスタ内の高調波の特徴量とに基づいて、前記高調波の特徴量の、前記クラスタに対する尤度及び情報量基準を算出する尤度評価部をさらに備え、
前記尤度評価部は、算出した尤度もしくは情報量基準の値が、クラスタ数の増加前と増加後とで所定の閾値未満変化した場合に再度クラスタリングする必要がないと判定し、所定の閾値以上変化した場合に再度クラスタリングする必要があると判定する、請求項２から４のいずれか１項に記載の機器消費電力推定装置。
【請求項６】
前記機器特徴学習部は、
新たに得られた高調波の特徴量が、前記機器特徴データベースに記憶されている前記クラスタの特徴量のいずれかに分類されるか否か判定するクラスタ予測部をさらに備え、
前記クラスタ予測部は、新たに得られた高調波の特徴量の、前記機器特徴データベースに記憶されている前記クラスタの特徴量に対する尤度を算出し、最も尤度の小さい値が所定の値未満である場合に前記機器特徴データベースに記憶されている前記クラスタの特徴量のいずれにも分類されないと判定し、最も尤度の小さい値が所定の値以上である場合に前記機器特徴データベースに記憶されている前記クラスタの特徴量のいずれかに分類されると判定する、請求項２から５のいずれか１項に記載の機器消費電力推定装置。
【請求項７】
前記機器の位置情報を取得する位置情報取得部をさらに備え、
前記機器特徴データベースは、前記機器の動作状態の特徴量であるクラスタの特徴量と前記機器の位置情報とを対応付けて記憶する、請求項２から６のいずれか１項に記載の機器消費電力推定装置。
【請求項８】
給電経路において測定された電圧と電流の時系列データから得られる電流または電力の高調波から機器の動作状態の特徴量を取得する機器特徴学習ステップと、
取得された機器の動作状態の特徴量を機器特徴データベースに記憶させる記録ステップと、
電流または電力の高調波から取得された高調波の特徴量と、前記機器特徴データベースに記憶された前記機器の動作状態の特徴量とに基づいて前記機器の動作状態を推定する動作状態推定ステップと、
推定された動作状態に基づいて前記機器の消費電力を推定する消費電力推定ステップと、
をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、機器消費電力推定装置及びコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
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、電気機器ごと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、非侵入的に各電気機器の動作状態を推定する技術が提案されている。この技術の一つとして、電気機器の電流波形から動作状態の推定を行う際に電流波形の高調波を用いる手法が知られている。このような手法では、電気機器の高調波の特徴と、電気機器ごとの動作状態における高調波の特徴が予め記憶されているデータベースとを比較して動作状態の推定が行われる。しかしながら、電気機器ごとの高調波の特徴をデータベースに記憶させるには手間がかかってしまう場合があった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１２−１８９５２６号公報
【特許文献２】特開２０１３−７９８５３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明が解決しようとする課題は、電気機器の動作状態の推定に用いられるデータベースを容易に作成することができる機器消費電力推定装置及びコンピュータプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
実施形態の機器消費電力推定装置は、機器特徴学習部と、機器特徴データベースと、動作状態推定部と、消費電力推定部とを備える。機器特徴学習部は、給電経路において測定された電圧と電流の時系列データから得られる電流または電力の高調波から機器の動作状態の特徴量を取得する。機器特徴データベースは、取得された機器の動作状態の特徴量を記憶する。動作状態推定部は、電流または電力の高調波から取得された高調波の特徴量と、前記機器特徴データベースに記憶された前記機器の動作状態の特徴量とに基づいて前記機器の動作状態を推定する。消費電力推定部は、推定された動作状態に基づいて前記機器の消費電力を推定する。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】実施形態の機器消費電力推定装置１００の機能構成を表す概略ブロック図。
【図２】第１の実施形態にかかる機器特徴学習部３０の構成を表す概略ブロック図。
【図３】クラスタリング部３２が行う処理を説明するための図。
【図４】第１の実施形態にかかる機器特徴学習部３０の処理の流れを示すフローチャート。
【図５】第２の実施形態にかかる機器特徴学習部３０ａの構成を表す概略ブロック図。
【図６】情報量基準によるクラスタ数制御を説明するための図。
【図７】第２の実施形態にかかる機器特徴学習部３０ａの処理の流れを示すフローチャート。
【図８】第３の実施形態にかかる機器特徴学習部３０ｂの構成を表す概略ブロック図。
【図９】第３の実施形態にかかる機器特徴学習部３０ｂの処理の流れを示すフローチャート。
【図１０】変形例にかかる機器消費電力推定装置１００ａの構成を表す概略ブロック図。
【図１１】位置情報取得部７０の構成を表す概略ブロック図。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
以下、実施形態の機器消費電力推定装置１００を、図面を参照して説明する。
図１は、実施形態の機器消費電力推定装置１００の機能構成を表す概略ブロック図である。
機器消費電力推定装置１００は、家庭用電気機器製品（以下、単に「家電」という。）の電圧、電流の測定データに基づいて各家電の動作状態を推定し、各家電の消費電力の推定結果を出力する装置である。
【０００８】
機器消費電力推定装置１００は、バスで接続されたＣＰＵ（Central Processing Unit）やメモリや補助記憶装置などを備え、消費電力出力プログラムを実行する。消費電力出力プログラムの実行によって、機器消費電力推定装置１００は、電圧・電流測定部１０、高調波算出部２０、機器特徴学習部３０、機器特徴ＤＢ４０、動作状態推定部５０、消費電力推定部６０を備える装置として機能する。なお、機器消費電力推定装置１００の各機能の全て又は一部は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＰＬＤ（Programmable Logic Device）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウェアを用いて実現されてもよい。また、消費電力出力プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ(Read Only Memory)、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置である。また、消費電力出力プログラムは、電気通信回線を介して送受信されてもよい。
【０００９】
電圧・電流測定部１０は、一定周期で給電経路において測定された電圧と電流の時系列データを記録する。給電経路とは、家電に電力が給電される際に通過する経路であり、例えば給電線や分電盤である。
高調波算出部２０は、時系列データに基づいて電流、電力の高調波の特徴量を算出する。具体的には、まず高調波算出部２０は、時系列データを入力とし、時系列データから動作状態の変化時刻を検出する。動作状態の変化時刻とは、家電がＯＮ（オン）からＯＦＦ（オフ）、もしくはＯＦＦからＯＮになった等の変化や、例えば洗濯機の「洗い」から「すすぎ」に運転モードが変更になった等の動作状態が変化したときの時刻を表す。動作状態の変化時刻は、１つではなく複数あってもよい。次に、高調波算出部２０は、検出した変化時刻および電圧、電流の測定データから、変化時刻前後の特徴波形を抽出する。高調波算出部２０は、抽出した特徴波形に対してＦＦＴ（Fast Fourier Transform；高速フーリエ変換）を行うことによって高調波のＦＦＴ係数（高調波の特徴量）を算出する。高調波算出部２０は、１波形ごとに高調波の特徴量を算出してもよいし、所定の間隔で高調波の特徴量を算出してもよい。
【００１０】
機器特徴学習部３０は、高調波算出部２０によって算出された高調波の特徴量から家電の動作状態ごとの高調波の特徴量を算出する。
機器特徴ＤＢ４０は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置などの記憶装置を用いて構成される。機器特徴ＤＢ４０は、機器特徴学習部３０によって算出された家電の動作状態ごとの高調波の特徴量を記憶している。
【００１１】
動作状態推定部５０は、高調波算出部２０によって算出された高調波の特徴量と、機器特徴ＤＢ４０に記憶されている家電の動作状態ごとの高調波の特徴量とに基づいて家電の動作状態を推定する。
消費電力推定部６０は、予め各家電の動作状態ごとの高調波の特徴量と消費電力との関係から作成した回帰モデルを記憶している。消費電力推定部６０は、動作状態推定部５０が推定した動作状態と、回帰モデルとに基づいて各家電の消費電力を推定する。
【００１２】
機器消費電力推定装置１００は、機器特徴学習部３０によって算出された家電の動作状態ごとの高調波の特徴量を機器特徴ＤＢ４０に記憶させることによって、家電の動作状態の推定に用いられるデータベースを作成する。そこで、以下の説明では、機器特徴学習部３０による家電の動作状態ごとの高調波の特徴量の算出方法について各実施形態（第１の実施形態〜第３の実施形態）を例に具体的に説明する。なお、第１の実施形態及び第２の実施形態では機器特徴ＤＢ４０に家電の高調波の特徴量が記憶されておらず、初めて家電の高調波の特徴量を算出する場合を例に説明し、第３の実施形態では機器特徴ＤＢ４０に家電の高調波の特徴量が記憶されており、追加で家電の高調波の特徴量を記憶させる場合を例に説明する。
【００１３】
（第１の実施形態）
図２は、第１の実施形態にかかる機器特徴学習部３０の構成を表す概略ブロック図である。
図２に示すように、機器特徴学習部３０は、高調波使用履歴部３１、クラスタリング部３２、比較判定部３３及び特徴量算出部３４を備える。
【００１４】
高調波使用履歴部３１は、学習開始信号が入力されてから学習終了信号が入力されるまでの間（以下、「所定期間の間」という。）、学習対象となっている家電（以下、「対象家電」という。）の動作状態ごとの高調波の特徴量を算出するために使用される情報を記録する。例えば、高調波使用履歴部３１は、高調波の特徴量が入力される度に機器特徴学習部３０に入力された高調波の特徴量と、対象家電の機器名と、高調波の特徴量が入力された時刻における対象家電の消費電力の値とを対応付けて記録する。電流の高調波は、電圧波形を基準として位相を合わせる。
【００１５】
学習開始信号とは、対象家電の動作状態ごとの高調波の特徴量の学習を機器消費電力推定装置１００に開始させる際に入力される信号である。学習終了信号とは、対象家電の動作状態ごとの高調波の特徴量の学習を終了させる際に入力される信号である。学習開始信号及び学習終了信号は、ユーザが不図示の入力装置を操作することによって入力されてもよいし、ユーザの指示の受けたサポートセンタの管理者によって遠隔操作で入力されてもよい。なお、対象家電の機器名は、ユーザ又はサポートセンタの管理者によって学習開始信号の入力とともに入力される。
【００１６】
クラスタリング部３２は、学習終了信号が入力されると、所定期間の間に高調波使用履歴部３１に記録された高調波の特徴量をクラスタリングする。クラスタリング部３２が行うクラスタリングの手法は、クラスタ数が指定できる方法であればどのような方法であってもよい。例えば、クラスタ数が指定できるクラスタリング手法としては、Ｋ−ｍｅａｎｓ法、Ｋ−ｍｅａｎｓ＋＋法、ＥＭ（Expextation Maximization）法などがある。クラスタリング部３２は、学習終了信号が入力されてから最初のクラスタリンにおいてはクラスタ数を最小の１としてクラスタを作成する。
【００１７】
比較判定部３３は、クラスタリングされた高調波の特徴量を再度クラスタリングする必要があるか否か判定する。例えば、比較判定部３３は、クラスタリングにより分類された高調波の特徴量が含まれるクラスタ（以下、単に「クラスタ」という。）内の高調波の特徴量の消費電力に基づく所定の条件が満たされたか否かに応じて高調波の特徴量を再度クラスタリングする必要があるか否か判定する。
特徴量算出部３４は、比較判定部３３による判定処理で再度クラスタリングする必要がないと判定された場合にクラスタの特徴量を対象家電の動作状態の特徴量として算出する。算出されるクラスタの特徴量には、機器名が対応付けられている。
【００１８】
図３は、クラスタリング部３２が行う処理を説明するための図である。
図３において、縦軸は虚軸を表し、横軸は実軸を表す。図３（Ａ）には、所定期間の間に高調波使用履歴部３１に記録された個々の高調波の特徴量が複数の点として複素平面上にプロットされた例が示されている。図３（Ａ）に示されるように、高調波の特徴量は、次数ごとに複素平面上に点としてプロットすることができる。高調波の特徴量は、家電が同じ動作状態の場合、同じ座標付近に分布する。そこで、クラスタリング部３２は、高調波の特徴量をクラスタリングすることにより高調波の特徴量を動作状態ごとに分類する。図３（Ｂ）に、クラスタリング部３２が高調波の特徴量を１つのクラスタ２００としてクラスタリングした例を示す。
【００１９】
各高調波の特徴量には、消費電力の情報が対応付けられている。比較判定部３３は、各高調波の特徴量に対応付けられている消費電力の情報に基づいて、再度クラスタリングを行う必要があるか否か判定する。再度クラスタリングを行う必要がないと判定された場合には、特徴量算出部３４がクラスタの特徴量を対象家電の動作状態の特徴量として算出し、算出したクラスタの特徴量を機器特徴ＤＢ４０に出力する。一方、再度クラスタリングを行う必要があると判定された場合には、クラスタリング部３２はクラスタリングにより分類するクラスタの数を増加して高調波の特徴量を再度クラスタリングする。例えば、クラスタリング部３２は、全ての高調波の特徴量に対して再度クラスタリングする。クラスタリング部３２は、再度クラスタリングを行う必要があると判定される度に、クラスタ数を１つずつ増加して全ての高調波の特徴量を再度クラスタリングする。
【００２０】
図３（Ｃ）には、再度クラスタリングを行う必要があると判定された場合の例を示している。図３（Ｃ）に示されるように、クラスタリング部３２が再度クラスタリングを行うことによって高調波の特徴量が２つのクラスタ２０１、２０２に分類される。クラスタリングには、ユークリッド距離が用いられてもよいし、マハラノビス距離が用いられてもよい。
【００２１】
以下、図３を用いて比較判定部３３の処理について具体的に説明する。
上述したように、複素平面上にプロットされた高調波の特徴量には、消費電力の情報が対応付けられている。そこで、比較判定部３３は、クラスタ内の各高調波の特徴量に対応する消費電力の情報に基づいて、以下の式１が満たされるか否か判定する。
【００２２】
【数１】
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【００２３】
式１のＰａは平均消費電力を表し、Ｐｘは最大消費電力を表し、Ｐｎは最小消費電力を表し、α１及びα２は変数を表す。α１及びα２は、ユーザによって適宜変更されてもよい。α１及びα２は、全てのクラスタで共通であってもよいし、クラスタごとに異なってもよい。全てのクラスタが上記式１を満たす場合、比較判定部３３は再度クラスタリングを行う必要がないと判定する。一方、上記式１を満たさないクラスタが１つでもある場合、比較判定部３３は再度クラスタリングを行う必要があると判定する。
以下の説明では、全てのクラスタが上記式１を満たす場合には「クラスタ条件を満たす」と称する。
【００２４】
図４は、第１の実施形態にかかる機器特徴学習部３０の処理の流れを示すフローチャートである。なお、図４の説明では、機器特徴学習部３０に学習開始信号が入力されてからの処理について説明する。
高調波使用履歴部３１は、所定期間の間、高調波算出部２０によって算出された家電の高調波の特徴量を記録する（ステップＳ１０１）。また、高調波使用履歴部３１は、高調波の特徴量とともに、対象家電の機器名及び消費電力の値を記録する。機器特徴学習部３０に学習終了信号が入力されると、高調波使用履歴部３１は高調波の特徴量の記録を終了する。その後、クラスタリング部３２は、所定期間の間に高調波使用履歴部３１に記録された高調波の特徴量をクラスタリングする（ステップＳ１０２）。例えば、クラスタリング部３２は、高調波の特徴量を１つのクラスタにクラスタリングする。比較判定部３３は、クラスタ条件を満たすか否か判定する（ステップＳ１０３）。
【００２５】
クラスタ条件を満たす場合（ステップＳ１０３−ＹＥＳ）、特徴量算出部３４はクラスタごとに特徴量を算出する（ステップＳ１０４）。例えば、特徴量算出部３４は、クラスタごとに特徴量として統計値を算出する。統計値としては、クラスタの中心（重心）や、クラスタの半径や、高調波の特徴量の分布の偏差や、分散や、共分散行列などがある。特徴量算出部３４は、算出したクラスタの特徴量を対象家電の動作状態の特徴量として機器特徴ＤＢ４０に出力する（ステップＳ１０５）。機器特徴ＤＢ４０には、出力されたクラスタの特徴量が対象家電の動作状態の特徴量として記憶される。
一方、ステップＳ１０３の処理において、クラスタ条件を満たさない場合（ステップＳ１０３−ＮＯ）、クラスタリング部３２はクラスタ数を増加して高調波の特徴量を再度クラスタリングする（ステップＳ１０６）。
【００２６】
以上のように構成された機器特徴学習部３０によれば、所定期間の間に入力された高調波に基づいて、自動的にクラスタリングが行われる。そして、対象家電の動作状態ごとの高調波の特徴量が算出される。したがって、ユーザは、学習開始信号、学習終了信号及び機器名の入力をするだけで良い。そのため、対象家電の動作状態の推定に用いられるデータベースを容易に作成することができる。
【００２７】
また、クラスタは、対象家電の動作状態及び消費電力に対応する。そのため、クラスタ内の消費電力の差が大きい場合にはモデル化誤差が大きくなってしまう。その結果、最終的な消費電力の推定精度が低下してしまうことが考えられる。そこで、本実施形態では、クラスタリングの際にモデル化誤差が小さくなるように、上記式１を満たさない場合には、クラスタ数を増加させて再度クラスタリングを実行させる。これにより、より動作状態ごとの分類の精度が向上する。その結果、算出される対象家電の動作状態ごとの高調波の特徴量の精度を高めることができる。
【００２８】
（第２の実施形態）
図５は、第２の実施形態にかかる機器特徴学習部３０ａの構成を表す概略ブロック図である。
図５に示すように、機器特徴学習部３０ａは、高調波使用履歴部３１、クラスタリング部３２ａ、比較判定部３３、特徴量算出部３４及び尤度評価部３５を備える。
第２の実施形態にかかる機器特徴学習部３０ａは、クラスタリング部３２に代えてクラスタリング部３２ａを備える点、及び、尤度評価部３５を新たに備える点で機器特徴学習部３０と構成が異なる。機器特徴学習部３０ａは、他の構成については機器特徴学習部３０と同様である。そのため、機器特徴学習部３０ａ全体の説明は省略し、クラスタリング部３２ａ及び尤度評価部３５について説明する。
【００２９】
クラスタリング部３２ａは、学習終了信号が入力されると、所定期間の間に高調波使用履歴部３１に記録された高調波の特徴量をクラスタリングする。また、クラスタリング部３２ａは、尤度評価部３５の判定結果に基づいて、所定期間の間に高調波使用履歴部３１に記録された高調波の特徴量を再度クラスタリングする。
【００３０】
尤度評価部３５は、算出されたクラスタの特徴量と、高調波使用履歴部３１に記録されている高調波の特徴量とに基づいて、高調波の特徴量の、全てのクラスタに対する尤度を算出する。また、尤度評価部３５は、情報量基準値を算出する。情報量基準値の算出には、例えばＡＩＣ（Akaike’s Information Criterion）やＢＩＣ（Bayesian Information Criterion）などの情報量基準が用いられる。
【００３１】
尤度評価部３５は、尤度の総和もしくは情報量基準値が前回のクラスタ数での値（尤度の総和もしくは情報量基準値）と比較して、変化量が所定の閾値未満である場合には尤度条件を満たしたと判定する。一方、変化量が所定の閾値以上である場合には尤度条件を満たしていないと判定する。この場合、尤度評価部３５は、クラスタリング部３２ａに再度クラスタリングを行うように指示する。
【００３２】
図６は、情報量基準によるクラスタ数制御を説明するための図である。
図６において、縦軸は情報量基準値を表し、横軸はクラスタ数を表す。図６に示されるように情報量基準値は、クラスタ数の増加に対して下に凸の形状をとる傾向がある。情報量基準では、情報量基準値が小さいほどモデル（ここでは、クラスタ数）の当てはまりが良い。そのため、クラスタ数の増加前と増加後との情報量基準値の変化量が所定の閾値未満になったクラスタ数（例えば、図６の点２０３で示されるクラスタ数）に分類した方が結果として動作状態の推定精度を向上させることができる。また、変化量が所定の閾値以上になったクラスタ数では、まだクラスタリングの精度向上の余地があると判断し、クラスタ数を増加させ、変化量が所定の閾値未満になるまでクラスタリングを実行させる。これにより、結果として動作状態の推定精度を向上させることができる。
【００３３】
図７は、第２の実施形態にかかる機器特徴学習部３０ａの処理の流れを示すフローチャートである。なお、図４と同様の処理については、図７において図４と同様の符号を付して説明を省略する。また、図７の説明では、機器特徴学習部３０ａに学習開始信号が入力されてからの処理について説明する。
ステップＳ１０４までの処理が終了すると、尤度評価部３５は算出されたクラスタの特徴量と、高調波の特徴量とに基づいて、高調波の特徴量の、全てのクラスタに対する尤度を算出する（ステップＳ２０１）。全てのクラスタに対して算出された尤度のうち、最も高い尤度をその高調波の特徴量の尤度とする。尤度評価部３５は、この処理を全ての高調波の特徴量に対して行うことによって全ての高調波の特徴量の尤度を算出し、尤度の総和を算出する。その後、尤度評価部３５は、現時点でのクラスタ数と、尤度の総和と、高調波の特徴量数とに基づいて情報量基準値を算出する（ステップＳ２０２）。
【００３４】
その後、尤度評価部３５は、尤度条件を満たすか否か判定する（ステップＳ２０３）。尤度条件を満たす場合（ステップＳ２０３−ＹＥＳ）、尤度評価部３５はステップＳ１０４の処理で算出されたクラスタの特徴量を対象家電の動作状態の特徴量として出力する（ステップＳ２０４）。
一方、尤度条件を満たさない場合（ステップＳ２０３−ＮＯ）、ステップＳ１０６以降の処理が実行される。
【００３５】
以上のように構成された機器特徴学習部３０ａによれば、全ての高調波の特徴量の、クラスタに対する尤度に基づいて再度クラスタリングを行うか否かが判定される。したがって、第１の実施形態より精度の高いクラスタリングが可能になる。その結果、第１の実施形態と比較して動作状態の推定精度及び消費電力の推定精度を向上させることができる。
また、第２の実施形態は、第１の実施形態と同様の効果を得ることができる。
【００３６】
以下、変形例について説明する。
本実施形態では、尤度条件を満たすまで、つまり、前回のクラスタ数での値（尤度の総和もしくは情報量基準値）と比較して、向上した量が所定の閾値未満となるまでクラスタ数を増加する構成を示したが、クラスタ数の上限値を設けるように構成されてもよい。この場合、以下のような処理が行なわれる。特徴量算出部３４によって特徴量が算出された後、尤度評価部３５は尤度条件が満たされるか否か判定する。尤度条件が満たされなかった場合、尤度評価部３５はクラスタ数が、設定された上限値であるか否か判定する。設定された上限値ではなかった場合、尤度評価部３５はクラスタリング部３２ａに再度クラスタリングを行うように指示する。一方、設定された上限値である場合、尤度評価部３５は向上した量が所定の閾値以上であっても尤度条件が満たされたと判定する。そして、尤度評価部３５は、ステップＳ１０４の処理で算出されたクラスタの特徴量を動作状態の特徴量として出力する。
【００３７】
このように構成されることによって、処理時間が長くなってしまうおそれを軽減することができる。具体的には、以下の通りである。クラスタ数を増加する度に、クラスタリングの精度が向上し、その結果として動作状態の推定精度及び消費電力の推定精度が向上させることができる。したがって、向上した量が所定の閾値未満になるまでクラスタ数を増加させることが有効である。しかし、その反面、処理に要する時間が増加してしまうという問題があった。そこで、上述したように、クラスタ数の上限値を設けることによって、クラスタリングの精度が向上させつつ、処理に要する時間が長くなってしまうおそれを軽減することが可能になる。
【００３８】
（第３の実施形態）
図８は、第３の実施形態にかかる機器特徴学習部３０ｂの構成を表す概略ブロック図である。
図８に示すように、機器特徴学習部３０ｂは、高調波使用履歴部３１ｂ、クラスタリング部３２ａ、比較判定部３３、特徴量算出部３４、尤度評価部３５及びクラスタ予測部３６を備える。
【００３９】
第３の実施形態にかかる機器特徴学習部３０ｂは、高調波使用履歴部３１に代えて高調波使用履歴部３１ｂを備える点、及び、クラスタ予測部３６を新たに備える点で機器特徴学習部３０ａと構成が異なる。機器特徴学習部３０ｂは、他の構成については機器特徴学習部３０ａと同様である。そのため、機器特徴学習部３０ｂ全体の説明は省略し、高調波使用履歴部３１ｂ及びクラスタ予測部３６について説明する。
【００４０】
クラスタ予測部３６は、新たに入力された高調波の特徴量と、家電の動作状態ごとの高調波の特徴量、つまりクラスタの特徴量が記憶されている機器特徴ＤＢ４０とに基づいて、新たに入力された高調波の特徴量が、機器特徴ＤＢ４０に記憶されているクラスタの特徴量のいずれかに分類されるか否か判定する。
高調波使用履歴部３１ｂは、機器特徴ＤＢ４０に記憶されているクラスタの特徴量のいずれにも分類されないと判定された高調波の特徴量を所定期間の間記録する。
【００４１】
図９は、第３の実施形態にかかる機器特徴学習部３０ｂの処理の流れを示すフローチャートである。なお、図７と同様の処理については、図９において図７と同様の符号を付して説明を省略する。また、図７の説明では、機器特徴学習部３０に学習開始信号が入力されてからの処理について説明する。
機器特徴学習部３０に対して新たに高調波の特徴量が入力されると、クラスタ予測部３６は新たに入力された高調波の特徴量が、機器特徴ＤＢ４０に記憶されているクラスタの特徴量のいずれかに分類されるか否か判定する（ステップＳ３０１）。具体的には、まず、クラスタ予測部３６は、入力された高調波の特徴量の、機器特徴ＤＢ４０に記憶されているクラスタの特徴量に対する尤度を算出する。次に、クラスタ予測部３６は、算出した尤度の中から最も値の小さい尤度を選択する。そして、クラスタ予測部３６は、最も値の小さい尤度が、所定の値未満である場合に機器特徴ＤＢ４０に記憶されているクラスタの特徴量のいずれにも分類されないと判定する。一方、最も値の小さい尤度が所定の値以上である場合に機器特徴ＤＢ４０に記憶されているクラスタの特徴量のいずれかに分類されると判定する。
【００４２】
判定の結果、新たに入力された高調波の特徴量が、機器特徴ＤＢ４０に記憶されているクラスタの特徴量のいずれかに分類されると判定された場合（ステップＳ３０２−ＹＥＳ）、クラスタ予測部３６は新たに入力された高調波の特徴量を破棄する。
一方、新たに入力された高調波の特徴量が、機器特徴ＤＢ４０に記憶されているクラスタの特徴量のいずれにも分類されないと判定された場合（ステップＳ３０２−ＮＯ）、ステップＳ１０１以降の処理が実行される。
【００４３】
以上のように構成された機器特徴学習部３０ｂによれば、新たに入力された高調波の特徴量が、機器特徴ＤＢ４０に既に記憶されているクラスタの特徴量、つまり家電の高調波の特徴量に関連するか否か判定され、関連しないと判定された場合にのみ新たな家電の高調波の特徴量が動作状態毎に算出されて機器特徴ＤＢ４０に追加される。すなわち、機器特徴ＤＢ４０に記憶されていない家電の動作状態ごとの高調波の特徴量のみを機器特徴ＤＢ４０に記憶させることができる。したがって、機器特徴学習部３０に入力された高調波の特徴量から家電の特徴量を算出する必要がない。そのため、データベースを作成する際の処理負荷を軽減することが可能になる。さらに、機器特徴ＤＢ４０に既に記憶されている高調波の特徴量を新たに記憶させる必要がないため、機器特徴ＤＢ４０のメモリ量を削減することもできる。
また、第３の実施形態は、第２の実施形態と同様の効果を得ることができる。
【００４４】
以下、変形例について説明する。
第３の実施形態は、第２の実施形態と同様に変形されてもよい。
【００４５】
以下、各実施形態（第１の実施形態〜第３の実施形態）に共通する変形例について説明する。なお、以下の説明では、機器特徴学習部３０、機器特徴学習部３０ａ及び機器特徴学習部３０ｂについて特に区別しない場合には機器特徴学習部３０と称する。
図１０は、変形例にかかる機器消費電力推定装置１００ａの構成を表す概略ブロック図である。
機器消費電力推定装置１００ａは、バスで接続されたＣＰＵやメモリや補助記憶装置などを備え、消費電力出力プログラムを実行する。消費電力出力プログラムの実行によって、機器消費電力推定装置１００ａは、電圧・電流測定部１０、高調波算出部２０、機器特徴学習部３０、機器特徴ＤＢ４０ａ、動作状態推定部５０、消費電力推定部６０、位置情報取得部７０を備える装置として機能する。なお、機器消費電力推定装置１００ａの各機能の全て又は一部は、ＡＳＩＣやＰＬＤやＦＰＧＡ等のハードウェアを用いて実現されてもよい。また、消費電力出力プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置である。また、消費電力出力プログラムは、電気通信回線を介して送受信されてもよい。
【００４６】
変形例にかかる機器消費電力推定装置１００ａは、機器特徴ＤＢ４０に代えて機器特徴ＤＢ４０ａを備える点、及び、位置情報取得部７０を新たに備える点で機器消費電力推定装置１００と構成が異なる。機器消費電力推定装置１００ａは、他の構成については機器消費電力推定装置１００と同様である。そのため、機器消費電力推定装置１００ａ全体の説明は省略し、機器特徴ＤＢ４０ａ及び位置情報取得部７０について説明する。
【００４７】
機器特徴ＤＢ４０ａは、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置などの記憶装置を用いて構成される。機器特徴ＤＢ４０は、機器特徴学習部３０によって算出された家電の高調波の特徴量、つまりクラスタの特徴量と、位置情報取得部７０によって測定された対象家電の位置情報とを対応付けて記憶している。
位置情報取得部７０は、対象家電の位置情報を取得する。
【００４８】
図１１は、位置情報取得部７０の構成を表す概略ブロック図である。
図１１に示すように、位置情報取得部７０は、平面位置取得部７１、高度取得部７２、データ統合部７３を備える。
平面位置取得部７１は、対象家電の平面位置に関する情報（以下、「平面位置情報」という。）を取得する。平面位置情報は、例えば緯度、経度である。平面位置取得部７１は、例えばＧＰＳ（Global Positioning System）衛星と通信することによって、対象家電の平面位置情報を取得してもよい。また、平面位置取得部７１は、周辺の無線基地局装置との電波強度などから対象家電の相対位置を取得してもよい。また、平面位置取得部７１は、ユーザからの入力により対象家電の平面位置情報を取得してもよい。
【００４９】
高度取得部７２は、対象家電が設置されている高さに関する情報（以下、「高度情報」という。）を取得する。例えば、高度取得部７２は、気圧計などの測量計により対象家電の高度情報を取得する。また、高度取得部７２は、ユーザからの入力により対象家電の高度情報を取得してもよい。
データ統合部７３は、高調波の特徴量と、平面位置情報と、高度情報とを一つのデータに統合する。データ統合部７３は、統合したデータを機器特徴ＤＢ４０ａに出力する。
【００５０】
以上のように構成された機器消費電力推定装置１００ａによれば、対象家電がどの場所に、どのような状態で、どのくらいの電力を消費しているのかを推定できる。したがって、推定結果を画像表示装置などに表示させることにより、ユーザはどの部屋でどの家電が動作しているのかを一目で把握することができる。そのため、きめ細やかなＨＥＭＳ（Home Energy Management System）制御が可能になる。
また、機器消費電力推定装置１００ａは、第１の実施形態〜第３の実施形態と同様の効果を得ることができる。
【００５１】
各実施形態における特徴量算出部３４は、クラスタの特徴量を対象家電の動作状態の特徴量として取得する特徴量取得部の一例である。
クラスタリングの際に利用される高調波の特徴量は、全ての次数の高調波の特徴量が用いられてもよいし、１次や３次の高調波のように一部の次数の高調波の特徴量が用いられてもよい。また、クラスタリング部３２は、高調波のｎ個の次数と消費電力をセットにした（２ｎ＋１）次元のデータセットに対してクラスタリングを行ってもよい。この場合、クラスタ数を入力する必要があるため、クラスタリング部３２は、学習開始時点ではクラスタ数を最小の１としてクラスタを作成する。
【００５２】
また、クラスタ条件を満たすか否かの判定処理は、消費電力の分布から算出された分散値に基づいて行われてもよい。このように構成される場合、比較判定部３３は以下の式２が満たされるか否か判定する。
【００５３】
【数２】
2016017917.tif 000004
【００５４】
式２のＰｋはクラスタ内の各高調波の特徴量に対応する消費電力を表し、α３は変数を表す。α３は、ユーザによって適宜変更されてもよい。α３は、全てのクラスタで共通であってもよいし、クラスタごとに異なってもよい。全てのクラスタが上記式２を満たす場合、比較判定部３３は再度クラスタリングを行う必要がないと判定する。一方、上記式２を満たさないクラスタが１つでもある場合、比較判定部３３は再度クラスタリングを行う必要があると判定する。
【００５５】
各実施形態では、クラスタ条件を満たすまで、クラスタ数を増加する構成を示したが、クラスタ数の上限値を設けるように構成されてもよい。この場合、以下のような処理が行なわれる。クラスタリング部３２によってクラスタリングがなされた後、比較判定部３３はクラスタ条件が満たされるか否か判定する。クラスタ条件が満たされなかった場合、比較判定部３３はクラスタ数が、設定された上限値であるか否か判定する。設定された上限値ではなかった場合、比較判定部３３はクラスタリング部３２に再度クラスタリングを行うように指示する。一方、設定された上限値である場合、比較判定部３３はその時点のクラスタ数でクラスタ条件が満たされたと判定する。その後、ステップＳ１０４以降の処理が実行される。
【００５６】
このように構成されることによって、処理時間が長くなってしまうおそれを軽減することができる。具体的には、以下の通りである。クラスタ数を増加する度に、クラスタリングの精度が向上し、その結果として動作状態の推定精度及び消費電力の推定精度が向上させることができる。したがって、向上した量が所定の閾値未満になるまでクラスタ数を増加させることが有効である。しかし、その反面、処理に要する時間が増加してしまうという問題があった。そこで、上述したように、クラスタ数の上限値を設けることによって、クラスタリングの精度が向上させつつ、処理に要する時間が長くなってしまうおそれを軽減することが可能になる。
【００５７】
各実施形態では、クラスタリング部３２、３２ａ（特に区別しない場合には、クラスタリング部３２と称する。）が再度クラスタリングを行う際、クラスタ数を１つずつ増加する場合を例に説明したが、増加させるクラスタ数は２つずつでもよいし、状況に応じて適宜変更されてもよい。また、クラスタリング部３２は、再度クラスタリングを行う際、クラスタ数を増加させるだけでなく、クラスタリングの初期値を設定して特定のクラスタを分割の対象としてもよい。具体的には、以下の通りである。
【００５８】
２つのクラスタのうち、１つのクラスタがクラスタ条件又は尤度条件を満たさなかった場合、クラスタリング部３２は再度クラスタリングを行う際、条件を満たさなかったクラスタに含まれる高調波の特徴量付近に初期値を２つ設定する。その後、クラスタリング部３２は再度クラスタリングを行う。クラスタリング部３２は、この処理を条件が満たされるまで繰り返し実行する。
このように構成されることによって、条件を満たさなかったクラスタに含まれる高調波の特徴量を精度よくクラスタリングすることができる。すなわち、クラスタリングの精度を向上させることができる。その結果、対象家電の動作状態の推定精度を向上させることができる。
【００５９】
以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、所定期間の間に記録された対象家電の高調波の特徴量をクラスタリングするクラスタリング部３２と、クラスタごとの特徴量を対象家電の動作状態の特徴量として出力する特徴量算出部３４とを備える機器特徴学習部３０を持つことにより、家電の動作状態の推定に用いられるデータベースを容易に作成することができる。
【００６０】
上述した各実施形態の機器消費電力推定装置１００及び機器消費電力推定装置１００ａは、プログラムによって実現されてもよい。機器消費電力推定装置１００及び機器消費電力推定装置１００ａの上記機能を実現するプログラムは、例えば、家庭内等における機器による消費電力を管理するシステムであるＨＥＭＳに用いられるサーバ、スマートメータ、スマートタップ、クラウドコンピュータ、その他、消費電力を管理するためのサーバ上で動作してもよい。また、上記のプログラムを非一時的コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより制御処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳ(Operating System)や周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。
【００６１】
また、機器消費電力推定装置１００及び機器消費電力推定装置１００ａは、コンピュータプロセッサにロードされて実行された場合に、コンピュータ読み取り可能なインストラクションを含むコンピュータプログラム製品であってよい。この場合、機器消費電力推定装置１００及び機器消費電力推定装置１００ａは、インターネット等の外部のネットワークを介してダウンロードされたプログラムをインストールすることによりソフトウェア的に実現されてもよい。
【００６２】
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同様に、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ものである。
【符号の説明】
【００６３】
１０…電圧・電流測定部，２０…高調波算出部，３０、３０ａ、３０ｂ…機器特徴学習部，３１、３１ｂ…高調波使用履歴部，３２、３２ａ…クラスタリング部，３３…比較判定部，３４…特徴量算出部，３５…尤度評価部，３６…クラスタ予測部，４０、４０ａ…機器特徴ＤＢ（データベース），５０…動作状態推定部，６０…消費電力推定部，７０…位置情報取得部，７１…平面位置取得部，７２…高度取得部，７３…データ統合部，１００、１００ａ…機器消費電力推定装置
【図１】
2016017917.tif 000005
【図２】
2016017917.tif 000006
【図３】
2016017917.tif 000007
【図４】
2016017917.tif 000008
【図５】
2016017917.tif 000009
【図６】
2016017917.tif 000010
【図７】
2016017917.tif 000011
【図８】
2016017917.tif 000012
【図９】
2016017917.tif 000013
【図１０】
2016017917.tif 000014
【図１１】
2016017917.tif 000015