…l冊‖lll‖＝‖‖‖＝‖‖‖‖＝‖‖‖＝＝‖‖＝州‖＝l川illl………l…＝‖‖＝＝＝‖‖‖＝‖‖川Il…伸‖l…＝‖川‖‖‖‖‖川‖‖‖‖‖＝‖‖‖＝‖‖‖＝＝‖‖‖＝＝‖州11川＝＝‖‖‖＝‖‖‖‖‖‖‖＝＝＝‖川‖‖…＝＝‖‖＝＝‖‖川‖‖‖‖＝＝‖‖州‖l

家庭欄電気機器オン⑳オフ動作判定へのサポートベクターマシンの過周
小野田 崇，中野 幸夫…l冊‖州＝‖l川Il川Il川‖州‖…州‖l州l川‖川‖‖‖＝‖‖‖‖＝‖‖‖＝‖‖‖＝＝‖＝‖‖‖‖＝＝‖‖＝‖‖‖＝‖‖‖‖＝‖‖‖＝‖‖‖＝‖‖捌‖川＝＝‖‖＝＝川＝‖川‖‖……l冊＝ll川‖‖‖＝‖‖‖‖＝＝‖川＝‖川‖‖‖‖‖‖‖州‖l1．はじめに需要家の有する電気機器の構成や使用実態に関する情報は，DemandSideManagement効果の評価，潜在需要の推定，需要変化の予測，負荷率悪化の要因分析，きめ細かな季時別料金システムの構築，需要家への各種的確なサービスの提供等を行なう上で必要不可欠なものの一つである．需要家における電力量の使用実態に関する測定はロードサーベイと呼ばれ，需要家の給電線の入口付近にセンサを設置して総負荷曲線を測定する場合と，下流に接続されている電気機器に直接センサを設置して，各電気機器ごとのオン・オフの動作状態や負荷曲線を測定する場合とがある．
従来，電気機器ごとの使用実態を測定するために

図1：非侵入型モニタリングシステム

は，需要家の中に立ち入って電気機器や給電回路にセンサやデータ収集装置を取り付ける必要があった．この測定方式は，需要家内に立ち入ることから侵入型近での測定で得られる情報のみから，需要家内部の電気機器の動作状態を推定しようとするものである．

（Intrusive）と呼ばれている・この侵入型の測定装置

米国のElectricPowerResearchInstituteでは，Mas−

は，既にいくつか開発されている［1，2，3］・しかし，sachusettsInstituteof恥chnologyで開発したアルゴリ

侵入型の測定方式では，需要家内にセンサやデータ収ズムに基づいて，需要家の給電線入口付近で計測した集装置を設置する作業や工事が必要となり，コスト高総負荷電力を各電気機器の消費電力に弁別分離するとなる．さらに，工事やデータ収集に関連して需要家非侵入型の装置を開発している［4，5ト このアルゴリに負担を強いる等の問題点も多い．このため，工事やズムでは，電気機器のオン・オフの動作を総負荷電力コスト，需要家への負担等を極力小さくした方法の開におけるステップ状の時間変化として捉え，個別電気発が望まれる．つまり，需要家内へ侵入することなく，機器の定格消費電力と力率からオンあるいはオフし各電気機器の，あるいは用途ごとの電気の使用実態をた機器の特定を行なっている．しかしながら，昨今普測定する方法の開発が望まれる．この方式は，需要家及の著しいインバータ回路を有する電気機器（以下，内に立ち入らないことから非侵入型（Non−Inもrusive）と呼ばれ，図1に示すように，需要家の給電線入口付インバータ機器とする）では，消費電力の時間的推移が必ずしもステップ状ではなく，穏やかに変動したり，あるいは不規則に変動するため，このアルゴリズム

おのだたかし（財）電力中央研究所情報研究所
なかの ゆきお（財）電力中央研究所

需要家システム部〒201＿8511狛江市岩戸北2−11−1

ではインバータ機器とインバータを有さない機器（以下，ノンインバータ機器とする）が混在する場合，動作変化を引き起こした電気機器の特定は難しい．
このような背景に基づき，総負荷電流を用いて，下流に接続されている個別電気機器の動作状態を同定

2001年5月号© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

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するアルゴリズムに，SupportVectorMachine（以下，SVMとする）を適用することを検討する．

表1：考慮した電気機器

第2章では，総負荷電流に関する情報のみから個別電気機器電気機器の動作状態を推定するためのデータ測定方

口法について述べる．第3章では，第2章で述べる測定

2 インバータエアコン2方法で得られたデータを入力パターンとし，個別電気

3 扇風機機器の動作状態（オンまたはオフ）の推定を行なうた

4 白熱灯

めに適用したSVMについて簡単に紹介する．第4章
で，これらの方法をインバータ，ノンインバータ機器

5インバータエアコン1蛍光灯

6 インバータ蛍光灯の混在する場合の電気機器の動作状態推定に適用した数値実験結果について報告し，まとめと今後の課題について第5章で述べる．

2．家庭内電気機器動作状態推定問題とデ

10 冷蔵庫榊夕測定方法2。且 家庭内電気機器動作状態推定問題

図から明らかなように，電気機器ごとに高調波電流とその位相のパターン（以下，高調波成分パタ｝ンとい

一般家庭の屋内配線を簡略化して表現すると家庭内の電気機器の接続状況は図2のように模擬的に表すう）は晃なる様相を示す．また，数種の電気機器を組ことができる．図2の左側にある電源は商用の系統をみ合わせて動作した場合の高調波成分パターンも，機表し，PTとCTは家庭への給電線入口付近に設置を器の組み合わせに固有の様相を示す．つまり，高調波想定している電圧センサと電流センサでである。ここで，A〜Fは接続されている電気機器を表す．今回測成分パターンは電気機器あるいは動作している電気機器の組み合わせに対して固有のものであり，動作している機器類の状態が同じであるなら（ただし，計測定で考慮した機器を表1に示す．
インバータ機器，ノンインバータ機器の混在する一誤差や流入高調波の影響は無視する）類似した高調波成分パターンとなる．

般的な家庭内の電気機器の動作状態を精度良く推定するため，電気機器が動作中に発生する高調波電流とその位相に注目した．図3，4に代表的な電気機器とし家庭内電気機器の動作状態に依存して変化する総員荷電流の高調波成分パターンは，給電線の家庭内への入口付近でPT，CTによって計測した電流値，電圧てインバータエアコンと白熱灯の高調波電流とその位相を各次数ごとに表したグラフを示す．これらの値を高調波測定器に取り込み，高速フーリエ変換する

SWl十｝→ニト→二）てト（⊃A三吉三；夕エアコンの高調波成分／くターン

商用電源（50日zl㈹V）（∴トや﹇Z︸S︼棚畢せ0 ⊂トー（つD螢光灯
声W5−Cト⊂ト（⊃てト1）E白熱灯
W6
こト」二JFテレビ
高調波成分次数し】膏￣甘【′r■】高速フーリエ変換

図2：家庭内の電気機器の接続状況の一例

23盈（10）

図3：エアコンの高調波成分パターン© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

オペレーションズ。リサーチ0または1をとる変数
0：OlTF．1：ON

インバータ
エアコン
インバータ
冷蔵塵
従来型
冷蔵庫

白熱灯の高調波成分パターン﹇土製椙紳tN−Su拙守せ

豊北灯
白熱灯
テレビ

図5：電気機器動作状態推定システムの概略
高調波成分次数

乱 電気機器動作状態推定システム

図4：白熱灯の高調波成分パターン

図5にSVMを用いた電気機器動作状態推定システ
ムの概略図を示す．本章では，電気機器動作状態推定システムに適用したSVMについて簡単に紹介する．

ことで得ることができる．

SVMの概念を図6に示す．図6の左の図は2次元以上より，家庭内電気機器動作状態推定問題とは，家庭の外で観測できる総負荷電流の高調波成分パターンに基づき家庭内で動作している電気機器を分類する問題であると考えることができる．の観測空間にデータが観測された様子を表している．
ここで，白丸（○）がある電気機器はオンの状態を表し，黒丸（⑳）がオフとして，この白丸と黒丸を分類したいとする．しかし，この観測空間では白丸と黒丸を線形識別関数を用いて分類することができない．そ2．2 データ測定方法

こで，観測データを観測空間と非線形の関係にある特図2に示した家庭内電気機器の接続模擬回路を用い徴空間に表現し直す．それを示したのが図6の中央のて，家庭内電気機器の動作状態を推定するモデルを作図である．図6の中央では特徴空間が3次元空間で表成（学習）するための総負荷電流における高調波成分現されているが，実際は特徴空間が3次元空間であるパターンを収集した．データ測定は以下の手順により必然性はない．観測空間を特徴空間へ写像することに行なった．

より線形の判別をできるようにし，特徴空間で線形の識別関数を推定する．SVMでは特徴空間での線形識

1．図2中にあるSW豆はスイッチを表しており，これらのスイッチを適宜切替えることで表1に示した測定する電気機器の組合せを変える．

別関数の生成にVapnikの提唱する最適超平面分類法を用いる［8ト

また，観測空間から特徴空間へ観測デ←夕を表現し直す際に，SVMではカーネル関数を用いる．このカ

2．図2中PT，CTにより電流値と電圧値を測定する．

ーネル関数通じて観測データを表現し直すことによって，観測空間上のデータを高次元の特徴空間上へマッピングすることが可能となる．最も一般的に使用され3．上記給電線の家庭内への入口付近でPT，CTによって計測した電流値，電圧値を高調波測定器に取り込み，高速フーリエ変換することで，家庭内電気機器の動作状態に依存して変化する総負荷電流の高調波成分パターンを得る．
個別電気機器動作状態推定モデルを作成するための入力データとしては，観測した高調波成分パターンの第1次〜第13次の奇数次高調波電流とその位相を利用した【6，7ト2001年5月号

るカーネル関数は次式で表現されるRadialBasisカーネル関数（以下，RBFカーネルと記述）【8，9，叫である．

た（Ⅹ，y）＝eヰ彗謹）・（1）

このように，一般的な非線形SVMは以下の2つを特徴とするパターン認識手法である．

1．観測データを非線形写像を用いて高次元特徴空間ヘマッピング© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

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⑳○

オリジナルデータ空間

オリジナルデータ空間

高次元空間

図6：SupportVectorMachineの概念図

2．Vapnikの提唱する最適超平面分類法を用いて，特徴空間で線形識別関数を生成．

生成されるモデルのパラメータとしては，以下の2つがある．

家庭内個別電気機器動作状態推定システムでは，上述したSVMを採用している．

1．学習データに対するマージンの大きさと学習データに対して誤分類してもよいデータ数とのトレードオフを決定する正則化パラメ｝夕C．

4。実験結果
本章では，従来から非線形の分類手法として知られ2．分類の精度（粒度）を制御するパラメータグ・このるRBFネットワけクおよびSVMによって家庭内電気パラメータグは式（1）中のグを意味し，RBFカー

機器状態推定モデルを作成した結果について紹介すネルの分布の幅を決定付けるものである．

る．RBFネットワークはSVMの識別結果を比較す

また，本実験ではSVMとの比較のためにRBFネットるために用意した．以下，4章1節ではRBFネットワークを採用した．SVMとの比較のために用意したワークおよびSVMのモデル選択について報告し，2
節で実験条件，結果について紹介する。
4。1 モデル選択

R月Fネットワークはモデルのパラメータとして，以下を有する［11ト1．ネットワークの中間層ユニット数m．

SVMのような学習機械によってモデルを生成する
場合，汎化能力の高い1モデルを注意深く見つけることが重要となる．ここで，汎化能力の高いモデルとは表現力が十分にあると同時に，複雑過ぎないモデルを意味する．モデルに十分な表現力がないと学習データを十分に学習することができないし，逆に非常に複雑なモデルを作成してしまうと与えられた学習データのみに適用できるモデルになってしまう．以下では，十分な表現力を持ち，複雑過ぎないモデルを作成する
ため，実験で適用したモデルのパラメータの選択方法について紹介する．

2．正則化パラメータん
3．最適な中心位置を求める繰り返し回数J．

SVMやRBFネットワークを適用する際には，2つまたは3つのモデルのパラメータを推定する必要がある．家庭内電気機器動作状態推定システムでは，適切なパラメータを推定するため，弘eave−のnelOuも交差妥当化法tll］を用いてパラメータの推定を行なった．この軋eave＿のme＿￠u七交差妥当化法は他のモデル選択方法に比べ，頑健で，信頼性の高い方法として知られているが，計算時間が膨大になるという欠点を持

家庭内電気機器状態推定システムに適用したSVM

つ．本実験ではパラメータの値の稼働範囲を表2に示ではRBFカーネルを使用している．その際，SVMでしたように設定し，この範囲で適切なパラメータの値を調べた。

1未学習データに対しても識別能力が高いことを意味する．

23亀（12）© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

オペレーションズ。リサーチ表2：各パラメータの稼働範囲

表3‥テストデータに対する平均誤識別率（％）

RBF

手法

SVM C＝10−1，100，‥・，104，105
J＝10−3，10−2，‥，，102，103
RBF

SVM

インバ叫タエアコン1 4．3土0．1 2．5土0．0
インバータエアコン2 3．5士0．1 2．3土0．1
扇風機

5．2士0．1 3．2士0．1

入＝10−8，10−7，…，10−1，100

白熱灯

7．3士0．1 5．0士0．1

J＝0，1，‥・，14，15

蛍光灯

1．7土0．1 0．9士0．0

インバータ蛍光灯

2．6士0，1 1．3士0．1

テレビ12．0土0．1 1．4士0．0

テレビ22．9士0．1 1．9士0．1

m＝3，4，‥・，9，104．2 実験条件および結果
本節では，家庭内電気機器動作状態推定システムのシミュレーション結果について紹介する．シミュレー
ション用のデータは，図2に示した家庭内の電気機器

電気ポット

24．8士0．2 19．7士0．1

冷蔵庫

3．2士0．1 1．5士0．0

全機器平均誤識別率

5．7±0．0

4．0士0．0の接続状況を模擬できる測定回路を作成し，収集した．収集した測定データの条件を次に示す．
5．10組のデータセットごとのテストデけ夕（18，013●家庭内電気機器として，表1に示したインバータ個）に対する誤識別率を獲得。

エアコン2機，扇風機1機，白熱灯5個，蛍光灯5本，インバータ蛍光灯5本，テレビ2台，電気テストデータに対する識別能力をより正確に評価するため，10組得られたテストデータに対する誤識別ポット1台，冷蔵庫1台を設置．

率を平均するとともに，信頼性区間を計算した．その●各電気機器のオン・オフ動作状態の組合せを変えて，データ数23，014のデータを測定．
家庭内個別電気機器動作状態推定問題に対するSVMとRBFネットワークの能力を統計的に評価するため，23，014の測定データ全てをランダムに分割し，10個の学習データ・テストデータの組を生成した．その10組の学習データ・テストデ｝夕を用いてシミュレーションを行なった．具体的には，以下の手順によりシミュレーションを行なった．

結果を表3に示す．表3より，個別電気機器の動作状態の推定はRBFネットワークよりSVMの方が低い誤識別率を示しており，全ての電気機器に対する平均的な誤識別率もSVMがRBFネットワークより低いことがわかる．つまり，本報告で用いた測定データによる家庭内電気機器動作状態推定に対して，SVMが識別能力の高い安定した識別器となっていることがわかる．

5．まとめと今後の展開
本稿では，一般家庭における電気機器のオン・オ

1．23，013の観測デ｝夕をランダムに分割し，5，000フ状態を電気機器から発生する高調波パターンに基偶の学習データと18，013個のテストデータの組づき推定する非侵入型のモニタリングシステムに，を生成．

SVMを用いた場合について述べた．
従来，非侵入型モニタリングシステムとして，文献

2．ランダムに生成する学習（5，000個）・テストデータ（18，013個）の組を10組生成．

【4］で提案されている方法が採用されてきた・しかし，
文献【4］で紹介されているモニタリングシステムでは3．各学習・テストデータの組ごとに，学習データを用いて前節で述べたモデルのパラメータ推定をインバータ回路を有さない電気機器のみのオン・オフ状態推定が可能であり，昨今普及の著しいインバータ回路を有する電気機器の状態推定が困難である．本論

実行．

では，非侵入型モニタリングシステムにSVMを用い4．選択したモデルのテストデータに対する誤識別率を計算．

2001年5月号

れた実験結果を紹介し，SVMを適用することでインバータ式、ノンインバータ式が混在する中で，各電気© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

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機器のオン。オフ動作状態を十分な精度で識別できる［9】B・E・Boser，I・M・Guyon，and V．N．Vapnik．A

ことを紹介した．

trainlngalgorithmわroptimalmarglnClassifiers．

今後は，非侵入型モニタリングシステムの実用化へ

In D．Haussler，editor，5th AnnualACM Work−

向けたフィールドテストを行なっていくとともに，学

Shop on COLT，Pp・144L152，Pittsburgh，PA，

習データ数が増えると，飛躍的に学習時間が増加して1992．ACM Press．

しまうSVMの学習時間の短縮に取り組んでいく．特に，SVM学習時間の短縮には，最適化手法の知見が［10】M・Aizerman，E．Braverman，and L．Rozonoer．

Theoreticalfundations ofthe potentialfunction

重要となると思われる．

methodinpatternrecognitionlearnlng．Automa−
ま豆0†もα氾d月emo藍e Co†もか℃J，Vol．25，pp．821−837，

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236（14）© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

オペレーションズ。リサーチ