【手続補正書】
【提出日】令和2年2月3日(2020.2.3)
【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】
電気エネルギを消費する電力消費デバイスの動作状態を決定するための方法であって、前記方法は、
モニタデバイスによって、前記電力消費デバイスに対する第１の複数の読込みをセンサから受信することと、
前記モニタデバイスによって、前記第１の複数の読込みに対して適用されるべき少なくとも１つの分類モデルを選択することと、
前記モニタデバイスによって、前記電力消費デバイスの複数の動作状態に関連付けられた複数の状態パラメータを決定するために、前記少なくとも１つの分類モデルおよび前記第１の複数の読込みを用いトレーニングプロセスを行うことと、
前記モニタデバイスによって、少なくとも１つの第２の読込みを前記センサから受信することと、
前記モニタデバイスによって、前記電力消費デバイスを分類することとを備え、分類は、前記少なくとも１つの第２の読込みおよび前記複数の状態パラメータに基づいて前記電力消費デバイスの電流動作状態を決定することを含み、前記電力消費デバイスの前記電流動作状態は、前記電力消費デバイスの前記複数の動作状態のうちの１つであり、前記方法はさらに、
前記モニタデバイスによって、通知を表示するためのユーザデバイスに信号を送信することを備え、前記通知は、前記電力消費デバイスの前記電流動作状態を含む、方法。
【請求項２】
前記第１の複数の読込みは、エネルギ、電流、電力のうちの少なくとも１つに基づく、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記少なくとも１つの第２の読込みは、エネルギ、電流、電力のうちの少なくとも１つに基づく、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記少なくとも１つの分類モデルは、ガウシアン混合モデルを含み、前記複数の状態パラメータを決定するために前記トレーニングプロセスを行うことは、前記ガウシアン混合モデルの状態パラメータを決定することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記ガウシアン混合モデルの前記状態パラメータは、前記電力消費デバイスの少なくとも１つの動作状態を代表するガウシアン分布の平均および標準偏差の少なくとも１つの組を含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記モニタデバイスによって、前記電力消費デバイスの前記動作状態から、前記複数の動作状態のうちの少なくとも１つおよび前記複数の動作状態のうちの除去されるものに関連付けられた状態パラメータを除去することをさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記モニタデバイス内に含まれるトレーニングモジュールによって生成される前記複数の状態パラメータが予め規定された品質値を満たすかどうかを決定することと、
前記複数の状態パラメータが予め規定された閾値以上で前記予め規定された品質値とは異なることを決定した際に、前記トレーニングモジュールによってエラーメッセージを生成し送信することとをさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記トレーニングモジュールが、分布が広すぎること、分布の重みが低すぎること、平均電流が低すぎること、平均電流が高すぎること、状態平均間の比率が望ましくないこと、のうちの少なくとも１つを決定したときに、前記複数の状態パラメータは、予め規定された閾値以上で前記予め規定された品質値とは異なることが決定される、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記複数の状態パラメータが予め規定された閾値以上で前記予め規定された品質値とは異なることが決定されたときに、異なるトレーニングモジュールを選択することをさらに備える、請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
前記少なくとも１つの第２の読込みは、複数の第２の読込みを含む、請求項４に記載の方法。
【請求項１１】
前記複数の状態パラメータを決定するために前記トレーニングプロセスを行うことは、
複数のガウシアン分布のうちの１つに関連付けられた前記複数の第２の読込みの確率を計算し、最大の確率を有する分布を決定することと、
前記分布を前記電力消費デバイスの前記動作状態のうちの１つに関連付けることとをさらに含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
予め規定された数の前記第２の読込みの後に動作状態の変化を決定することをさらに備える、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記予め規定された数の前記第２の読込みは、予め規定された期間または動作状態が変化されないままである期間内に含まれる第２の読込みの数である、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記動作状態の変化を決定することは、隣接する分布に関連付けられた前記動作状態の確率からの予め規定された閾値の変化よりも大きい、前記ガウシアン分布のうちの１つに関連付けられた確率を有することを含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１５】
前記モニタデバイスによって、前記電力消費デバイスの複数の動作状態に関連付けられた前記複数の状態パラメータを決定し更新するために、前記少なくとも１つの第２の読込みおよび少なくとも１つの分類モデルを用いて、前記トレーニングプロセス行うことをさらに備える、請求項２に記載の方法。
【請求項１６】
前記モニタデバイスによって、前記複数の状態パラメータを決定し更新するために、前記少なくとも１つの分類モデルおよび前記少なくとも１つの第２の読込みを用いて、前記トレーニングプロセスを行うことは、周期的に行われる、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
少なくとも１つの分類モデルを選択することは、前記電力消費デバイスのデバイスタイプに基づいて行われる、請求項１に記載の方法。
【請求項１８】
別々の前記複数の動作状態は、オン、オフ、アイドル、のうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１９】
前記第１の複数の読込みおよび前記少なくとも１つの第２の読込みは、前記電力消費デバイスの複数の位相の各位相に基づく、請求項１に記載の方法。
【請求項２０】
前記電力消費デバイスの前記複数の位相に関連付けられた動作状態は、多数の位相、少数の位相、一致する位相、のうちの１つに基づく、請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
少なくとも２つの前記複数の動作状態の前記複数の状態パラメータの組み合わせである追加的動作状態に関連付けられた複数の状態パラメータを決定することをさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項２２】
前記通知は、時間に基づく前記電力消費デバイスの動作状態の表示をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２３】
電気エネルギを消費する電力消費デバイスの複数の動作状態の決定のためのモニタデバイスであって、前記モニタデバイスは、
前記ネットワークにわたってそれぞれの前記電力消費デバイスの第１の複数の読込みを受信し、通知を表示するためのユーザデバイスに信号を送信するための、ネットワークへのインタフェースと、
前記インタフェースに結合されたプロセッサと、
前記プロセッサによって実行されるとプロセッサに、
トレーニングモジュールを用いて、前記電力消費デバイスの複数の動作状態に関連付けられた複数のパラメータを決定するために、少なくとも１つの分類モデルを前記第１の複数の読込みに適用することと、
分類モジュールを介して前記トレーニングモジュールから、前記電力消費デバイスの前記複数の動作状態に関連付けられた前記複数のパラメータを受信することと、
前記分類モジュールを介して前記インタフェースから、前記電力消費デバイスからの少なくとも１つの第２の読込みを受信することと、
前記分類モジュールを用いて、前記少なくとも１つの第２の読込みおよび前記複数の状態パラメータに基づいて前記電力消費デバイスの電流動作状態を決定することによって、前記電力消費デバイスを分類することと、を行わせる命令をその内部に格納したメモリとを備え、前記電力消費デバイスの前記電流動作状態は、前記電力消費デバイスの前記複数の動作状態のうちの１つであり、前記通知は、前記電力消費デバイスの前記電流動作状態を含む、モニタデバイス。
【請求項２４】
前記第１の複数の読込みは、エネルギ、電流、電力のうちの少なくとも１つに基づく、請求項２３に記載のモニタデバイス。
【請求項２５】
前記少なくとも１つの第２の読込みは、エネルギ、電流、電力のうちの少なくとも１つに基づく、請求項２３に記載のモニタデバイス。
【請求項２６】
前記プロセッサは、ガウシアン混合モデルのパラメータを前記トレーニングモジュールを用いて決定するためにさらに適合される、請求項２３に記載のモニタデバイス。
【請求項２７】
前記プロセッサは、前記分類モジュールを介して前記インタフェースから前記電力消費デバイスからの複数の第２の読込みをさらに受信し、前記ガウシアン混合モデルの前記パラメータは、前記電力消費デバイスの少なくとも１つの動作状態を代表するガウシアン分布の平均および標準偏差のうちの少なくとも１つの組を含む、請求項２６に記載のモニタデバイス。
【請求項２８】
電気エネルギを消費する電力消費デバイスの動作状態を決定するための方法であって、前記方法は、
モニタデバイスによって、前記電力消費デバイスに対する第１の複数の読込みをセンサから受信することと、
前記モニタデバイスによって、前記第１の複数の読込みに対して適用されるべき少なくとも１つの分類モデルを選択することと、
前記モニタデバイスによって、前記電力消費デバイスの複数の動作状態に関連付けられた複数の状態パラメータを決定するために、前記少なくとも１つの分類モデルおよび前記第１の複数の読込みを用いトレーニングプロセスを行うことと、
前記モニタデバイスによって、複数の第２の読込みを前記センサから受信することと、
前記モニタデバイスによって、前記電力消費デバイスを分類することとを備え、分類は、前記複数の第２の読込みおよび前記複数の状態パラメータに基づいて前記電力消費デバイスの電流動作状態を決定することを含み、前記電力消費デバイスの前記電流動作状態は、前記電力消費デバイスの前記複数の動作状態のうちの１つであり、前記方法はさらに、
前記モニタデバイスによって、通知を表示するためのユーザデバイスに信号を送信することを備え、前記通知は、前記電力消費デバイスの前記電流動作状態を含む、方法。
【請求項２９】
前記少なくとも１つの分類モデルは、ガウシアン混合モデルを含み、前記複数の状態パラメータを決定するために前記トレーニングプロセスを行うことは、前記ガウシアン混合モデルの状態パラメータを決定することを含む、請求項２８に記載の方法。
【請求項３０】
前記ガウシアン混合モデルの前記状態パラメータは、前記電力消費デバイスの少なくとも１つの動作状態を代表する、ガウシアン分布の平均および標準偏差の少なくとも１つの組を含む、請求項２９に記載の方法。
【請求項３１】
前記モニタデバイス内に含まれるトレーニングモジュールによって生成される前記複数の状態パラメータが予め規定された品質値を満たすかどうかを決定することと、
前記複数の状態パラメータが予め規定された閾値以上で前記予め規定された品質値とは異なると決定した際に、前記トレーニングモジュールによってエラーメッセージを生成し送信することをさらに備える、請求項２８に記載の方法。
【請求項３２】
前記複数の状態パラメータが予め規定された閾値以上で前記予め規定された品質値とは異なることが決定されたときに、異なるトレーニングモジュールを選択することをさらに備える、請求項２８に記載の方法。
【請求項３３】
前記第１の複数の読込みおよび第２の複数の読込みは、前記電力消費デバイスの複数の位相の各位相に基づく、請求項２８に記載の方法。
【請求項３４】
前記電力消費デバイスの前記複数の位相の動作状態は、多数の位相、少数の位相、一致する位相のうちの１つに基づく、請求項３３に記載の方法。
【請求項３５】
少なくとも２つの前記複数の動作状態の前記複数の状態パラメータの組み合わせである追加的な動作状態に関連付けられた複数の状態パラメータを決定することをさらに備える、請求項２８に記載の方法。