90稼働電気機器の消費電流波形のウェーブレット解析
葛目 幸一*

Residential Electricity Consumption Current Waveform
Analysis by Wavelet Transform
Koichi Kuzume*
Abstract
To realize the low carbon emission society, the importance of the renewable electric generator andpower conservation is recognized. The EMS (Energy Management System) which enables toactively manage both the power demand and consumption is focused. It is required todisaggregation of individual electric appliances and to estimate the amount of power consumption.
Now we are devoting to research on the development of a new algorithm to estimate the working
appliances by using their power current data. In this research the wavelet packet transform is used
for analyzing power consumption current. There are several kinds of wavelet transform methods,
such as discrete wavelet and dyadic wavelet transform. The dependence of the wavelet methods andcost functions on effective representation of the power consumption current signal is surveyed.
１．はじめに地球温暖化防止の観点から，再生可能エネルギーの利用や節電の重要性が認識され，有限のエネルギーを需給バランスをとりながら有効に供給するＥＭＳ（Energy Management System）が注目されている．ＥＭＳでは，エネルギーの消費構造を把握し予測することができれば，電気機器の計画的な運転の立案が可能となるとともに，待機電力などの無駄なエネルギー消費を抽出する上でも非常に重要である．エネルギーの消費構造を把握する手段として，各々の電気機器の消費電流を計測し，稼働状況を推定する研究が行われている．稼働中の電気機器の消費電流をセンシングする方法
として，電気機器ごとにセンサを設置するマルチセンシング法とスマートメータなど分電盤の電流のみを計測し，消費電流源の識別を行うシングルセンシング法がある．マルチセンシング法の欠点
は，機器ごとにセンサデバイスの設置が必要で，設置に手間やコストがかかる等の問題があり，シングルセンシング法の方が望ましい．
シングルセンシング法において，分電盤での消費電流データをもとに電気機器の稼働状況を把握する先行研究として，実効値電流から自己組織化*〈所属〉情報工学科

マップ（ＳＯＭ）を用いて識別する方法や消費電流波形の実効値や平均値，最大値等の特徴パラメータを識別に利用する方法が提案されている[1－3]．しかし，識別精度が低かったり，識別可能な機器に制約がある等の問題があり，未だ実用化には至っていない．
上記の背景をふまえ，現在、信号識別能力に優れた「学習能力を持つウェーブレットパケット」を提案し，「消費電流波形から稼働機器の識別と消費電力量を推定するシステム」を開発する研究を行っている．
（図１参照）

図１ 識別推定システムの概略図
平成 25 年 9 月 30 日受理

91

稼働電気機器の消費電流波形のウェーブレット解析（葛目）

近年，信号の変化を検出する方法として，ウェーブレット変換が注目されている．ウェーブレッ
ト変換を用いることで，信号がどの時刻で，どの程度の高周波成分や低周波成分を含んでいるかを知ることがきる．これにより，時間的に突発的，非定常的に変化する信号に対して周波数スペクトル解析が可能となる．ウェーブレット変換は，低周波フィルタ h と高周波フィルタ g とからなる直交フィルタにより，信号の帯域を２分割する変換である．しかしながら，低周波成分のみを分解する通常の離散ウェーブレット変換では周波数分解能が低く，またシフト普遍性を持たない等の欠点がある．そこで，Wickerhauser らは低周波成分のみならず高周波成分も分解するシフト不変性を持つウェーブレットパケット（ＷＰ）変換を提案し，指紋データの圧縮や雑音除去，ベアリングの損傷検出などに応用した[4]．しかし，使用するウェー
ブレットは，Haar，Coifman，Daubechies 等の既存のウェーブレットをもとに，信号に適応して最適基底ウェーブレットを組み立てる手法で，必ずしも信号の特徴を反映したウェーブレットになっていない．
本研究では，消費電流データの特性を明らかにすることを目的に、電気ポットの消費電流波形を電力テスターで測定し，ウェーブレットパケット解析をおこなった．解析では，ダウンサンプリング型のウェーブレットパケット変換と Dyadic 型のウェーブレットパケット変換により，ウェーブレット変換係数のエネルギー分布やウェーブレット最良基底のツリー構造について，ウェーブレット関数の依存性の検討を行なった．
第２章では，ウェーブレット変換の概要，第３章では，電力テスターによる消費電流計測法，第４章では，実験結果と考察，結論・今後の課題を第５章で述べる．なお，本研究では，ウェーブレッ ト 変 換 等 の 全 て の 数 値 計 算 は ， Wolfra ｍ
Reseach 社の Mathematheca Ver.9.0 を用いて行なった．
２．ウェーブレット変換
２．１ 離散ウェーブレット変換
一般に２進離散ウェーブレット変換の分解公式は（１）式，（２）式，逆変換公式は（３）式で与えられる．ただし，C０は原信号，Cｊはｊ回ウェーブレッ
ト分解したときの低周波成分，ｄｊはｊ回ウェーブレット分解したときの高周波成分を表している．離散ウェーブレット変換は，低周波成分の信号に低域通過フィルタｈと高域通過フィルタｇのコンボリューションをとりファクタ２のダウンサンプリングを行うことで計算できる[5]．
① ウェーブレット変換公式
𝑐𝑗 [𝑛] = � 𝑐𝑗−1 [𝑘]ℎ[𝑘 − 2𝑛] ．

（１）

𝑑𝑗 [𝑛] = � 𝑐𝑗−1 [𝑘]𝑔[𝑘 − 2𝑛]．

（２）

𝑘𝑘

② ウェーブレット逆変換公式
𝑐𝑗 [𝑛] =1�� 𝑐𝑗−1 [𝑙]ℎ[𝑛 − 2𝑙]2𝑙+ � 𝑑𝑗−1 [𝑙]𝑔[𝑛 − 2𝑙]� （３）𝑙

２．２ Dyadic ウェーブレット変換（StationaryWavelet 変換）
Dyadic ウェーブレット変換は，前述の離散ウェーブレット変換と基本的には同様の計算を行うが，ダウンサンプリング処理を行わないためシステムは時不変（time invariant）となり，信号の特徴をより高精度に捉えるこが期待できる．
① Dyadic ウェーブレット変換公式
𝑐𝑗 [𝑛] = � 𝑐𝑗−1 [𝑛 + 2𝑗 𝑘]ℎ[𝑘]（４）𝑘

𝑑𝑗 [𝑛] = � 𝑐𝑗−1 [𝑛 + 2𝑗 𝑘]𝑔[𝑘 − 2𝑛]（５）

𝑘② Dyadic ウェーブレット逆変換公式
𝑐𝑗 [𝑛] =1
�� 𝑐𝑗−1 [𝑘]ℎ[𝑛 + 2𝑗 𝑘]
2𝑘+ � 𝑑𝑗−1 [𝑘]𝑔[𝑛2𝑗 𝑘]�

（６）𝑘２．３ 離散ウェーブレットパケット変換
通常の離散ウェーブレット変換は，低周波分解フィルタで分解された低周波成分を１／２にダウンサンプリングしたのち，さらに高周波分解フィルタと低周波分解フィルタで繰り返しフィルタリングする処理である．それゆえ周波数解析が，オクターブ解析となり，信号の周波数解析能力が十分に得られない．
そこで，Wickerhauser らは，低周波成分に加え高周波成分も分解する離散ウェーブレットパケット変換を提案した．図２(a)に，解像度３のウェーブレット

92

弓削商船高等専門学校紀要

パケット変換のツリー構造を示す．図のシャドウイ
ングされたフィルタ処理が，通常の離散ウェーブレット変換で，図全体が離散ウェーブレットパケット変換を示している．図中の矢印は，ダウンサンプリング処理を表す．また，右端の０～７の数値は，周波数帯域に対応し，０｛０００｝は，最も低い周波数帯域（０～Fs／１６[Hz]）,７｛１１１｝は最も高い周波数帯域（７Fs／１６～Fs／２[Hz]）を示す．
ただし，Fs はシステムのサンプリング周波数である．
この場合、信号は８つの周波数帯域に分解される。
正規直交分解フィルタを使用すると原信号のエネルギーノルムとウェーブレット展開係数のノルムが等しくなる．

第 36 号（平成 26 年）

ータを選択する必要がある．本研究では，稼働電気機器の消費電流波形の特徴を効果的に捉えるためのパラメータを求めるために，次に示す項目について検討した．

g

Original
signal7{111}

h6{110}g5{101}ghh4{100}hg

g3{011}h2{010}g1{001}h0{000}h

２．４ Dyadic ウェーブレットパケット変換
Dyadic ウェーブレットパケット変換は，Stationary
ウェーブレットパケット変換とも呼ばれ，離散ウェーブレットパケット変換のように分解された信号成分をダウンサンプリングすることなく，分解フィル
タ g，h を用いて繰り返し分解する処理である．図２に，Dyadic ウェーブレット変換と Dyadic ウェーブ
レットパケット変換のツリー構造を示す．シャドウされた変換プロセスが，Dyadic ウェーブレット変換である．Dyadic ウェーブレット変換は，ダウンサンプリング処理を含まないため，原信号のシフトに対して不変性を持ち，信号の特徴をより詳細に捉えることができる特徴を持つ．一方，エネルギーノルムは保存されない．

gj=1j=0

j=2j=3(a) Discrete wavelet packet 変換のツリー構造

gOriginalsignal

g7{111}h6{110}g5{101}ghh4{100}hg

g3{011}h2{010}g1{001}h

３．消費電流波形の計測
h0{000}
消費電流の計測には、Hioki 社製の電力品質計測装
j=1j=0j=2j=3置(クランプオンパワーテスター３１６９)を用いた．
サンプリング周期は，10 秒，計測時間は約３時間で(b) Dyadic wavelet packet 変換ツリー構造ある．図３に計測時の様子を示す．消費電流は，付 図２ Dyadic ウェーブレット変換と Dyadic ウェー属のクランプ型電流センサを用いたが、使用した電 ブレットパケット変換のツリー構造
力品質テスターは電力の品質評価に用いる主な指標である，電圧，電流，皮相電力，力率，周波数精度などを計測し，記憶する機能も持っている．なお，研究では，保温機能つき電気ポットの消費電流を測定し、図４に測定結果を示す．消費電流波形の変化からわかるように，電気ポットは保温時には，短い周期で電源の ON/OFF を繰り返していることがわかる．
４．実験結果４．１ ウェーブレット解析のパラメータ
信号のウェーブレット解析を行う場合，様々な選択肢（パラメータ）があり，応用目的に応じてパラメ

図３ 消費電流の計測の様子

93

稼働電気機器の消費電流波形のウェーブレット解析
（葛目）

0.12

小0.10

Current A

周波数0.080.060.04

大0.020.00

020



4060
Time x10 sec80100

図４ 保温機能付き電気ポットの消費電流波形の測定結果の一例

時間[au]

図６ 離散 Wavelet Scalogram（BiorthogonalSpline Wavelet [3,7] )1ｄ22ｄ33ｄ44C55ｄ52004006008001000

図５ 離散ウェーブレット変換によるウェーブレッ
ト変換係数の計算結果の一例

４．３ ウェーブレットパケット変換係数のエネル
ギー分布0.22Hz~0.24Hz

大d1

W14{01110}
周波数４．２ 離散ウェーブレット変換
図５に電気ポットの消費電流波形（図４）に対して離散ウェーブレット変換したときの各解像度におけるウェーブレット変換係数の計算結果を示す．

小① ウェーブレット変換の種類
 離散ウェーブレットパケット変換
 Dyadic ウェーブレットパケット変換② ウェーブレット関数の種類
 Haar，Daubechies Family のウェーブレット Biorthogonal Spline Family のウェーブレット③ 評価指標 ウェーブレットパケット変換係数のエネルギー比の分布 ウェーブレット Best Basis により最適分解ツリー
 評価関数（Shannon のエントロピー関数と Norm1）

時間[au]

図７ Dyadic Wavelet Scalogram（BiorthogonalSpline Wavelet[3,7]）
図６，図 7 はそれぞれ離散ウェーブレットパケット変換，Dyadic ウェーブレットパケット変換のスカログラムである．ウェーブレットスカログラムとは，ウェーブレット変換係数の 2 乗値の分布を，時間周波数の平面上に 2 次元のカラーイメージで表示した図である．縦軸の下方向で周波数が高くなる．解析結果からわかるように，電気ポットの消費電流波形は，全測定時間にわたり約 0.22～0.24［Hz］の周波数成分を多く含んでいることがわかる．
図 8，図１０に Biorthogonal Spline family の離散ウェーブレットパケット変換の解像度５（j＝５）
における変換係数のエネルギー分布の計算結果を示す．この図からわかるようにＷ11=１１｛0１１１0｝で大きな値となり，図 7 の結果と一致する．一方，Daubechies Family によるウェーブレット変換係数のエネルギーの分布はＷ11 にピークはあるものの，その値は小さい（図９，図１１参照）．以上のことより，解析に使用するウェーブレット関数の種類によりエネルギー分布が大きく異なることが明らかとなった．

94

弓削商船高等専門学校

第 36 号（平成 26 年）

紀要

0.7

0.60.5

相対エネルギー

相対エネルギー

Spline[3,7]Spline…

Spline…
Spline[2,4]

0.4
0.3

Daubechies2

0.4

Daubechies4

0.3
0.1
00.1
00102030
解像度

0102030解像度

図 8 離散ウェーブレットパケット変換係数のエネルギー分布（Discrete spline wavelet family）
0.70.6Haar

0.5

Daubechies2

相対エネルギー

0.4

Daubechies30.3

Daubechies4

0.2
0.10102030

図 １ １ Daubechies family DyadicWavelet
Packet 変換によるエネルギー分析結果
４．４ ウェーブレットパケット変換の最適基底信号の特徴を効率よく表す指標として，与えられたコスト（評価関数）を最小にする最適ウェーブレット基底の集合がある．この考え方は，ウェーブレット変換を利用したデータ圧縮に広く応用されている．
図 １ ２ に コ ス ト 関 数 と し て ， 下 式 の Shannon
Entropy（７）式と Norm１(8)式を採用し，ウェーブレットの種類を変えた時の最適基底を示す．最適基
底はコスト関数とウェーブレットに依存することがわかる．
(7)
𝐶𝐶𝐶𝐶𝑆ℎ𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 = − ∑𝑛 𝑑[𝑛]2 log(𝑑[𝑛]2 )𝐶𝐶𝐶𝐶𝑛𝑛𝑛𝑛 = ∑𝑛 |𝑑[𝑛]|解像度

図 9 離散ウェーブレットパケット変換係数のエネルギー分布（Discrete Daubechies wavelet family）
0.60

相対エネルギー

0.30.212334450481216202428032

4812Shannon Entropy

1620242832

Norm 1(a) Haar Wavelet Packet
00112233445500.102

Spline[2,4]Spline[3,7]0.4(8)

150.50

Haar

0.5

0.2

0.2

0Daubechies3

0.6481216202428

3204812

Shannon Entropy

16202428

32242832

Norm 1(b) Daubechies2 wavelet packet
0102030解像度

図 10 Spline Dyadic Wavelet packet 変換によるエネルギー分析結果

001122334

45504

812162024

Shannon Entropy

28320481216Norm 12095稼働電気機器の消費電流波形のウェーブレット解析（葛目）(c) Daubechies3 wavelet packet
001122334455048121620242832

住宅用電力消費パターン分析手法，電気学会論文誌
C, pp.1086－1093，Vol.133 No.5，2013．
[3] Markus Weiss, Adrian Helfenstein 他 ：048

Shannon Entropy

121620242832

Norm 1(d) Daubechies4 wavelet packet
0011223344550481216202428

Shannon Entropy

32048121620242832

Norm 1(e) Biorthogonal Spline wavelet[2,4] packet
図１２ ウェーブレットパケット変換の評価関数を最小にする最適ウェーブレット基底
５．結論と今後の課題
EMS の実現のため，稼働中の電気機器の識別と消費電力量を分電盤の電流波形から高精度に推定することを目的にウェーブレットパケット変換の応用の可能性について検討した．まず，保温機能付き電気ポットの消費電流波形を計測し，７種のウェーブレット関数を用いて，離散ウェーブレットパケット変換と Dyadic ウェーブレットパケット変換を行い，信号の特徴抽出を周波数解析により検討した．信号の特徴抽出に，ウェーブレット変換係数のエネルギー分布を用いた場合，Biorthogonal Spline ウェーブ
レット[3,7]が最も有効であった．
次にウェーブレットパケット変換で２種類のコスト関数を定義し，コストを最小にするウェーブレット最良基底ツリーを計算により求めた．最良基底ツリーもコスト関数とウェーブレット関数に大きく依存することが明らかになった．
今後は，様々な電気機器個別の消費電流データについて、ウェーブレットパケット解析し，データの蓄積を行い、消費電流データの特徴に適応したリフティングウェーブレットの設計法の検討を行う予定である．
参考文献[1] 岩船他：住宅用分電電流データを用いた機器稼
働状況推定手法, 電気学会論文誌 B，pp.542－549，
Vol.131 No.7, 2011[2] 岩船由美子，荻本和彦他：分電盤計測に基づく

Leveraging smart meter data to recognize homeappliances, PP.190-197, The proc. of IEEEInternational
Conferenceon
Pervasive
Computing and Communications, Lugano.
March （2012）.

[4] Wickerhauser 他：Entropy-Based algorithms
for best basis selection,pp.713-718, IEEE
Transaction
on
Information
Theory,Vol.38.No.2,March, （1992）[5] S.Sakakibara：Beginner’s guide of Wavelet”,

Tokyo Denki University Press (1995) (inJapanese )榊原 進：「ウェーブレットビギナーズガイド」，東京電気大学出版局 (1995)．

96

弓削商船高等専門学校

紀要

第 36 号（平成 26 年）

付録 本研究の解析に用いた Wavelet

1.0

1.0

0.5
0.8

0.6

1.0

0.5

0.4

0.5

1.0

1.5

2.0

1.5

2.0

0.5

0.2

1.0
1.0

0.5

0.5

1.0

1.5

2.0

Haar wavelet function

Haar wavelet scaling function

1.5
1.0

1.0
0.5

0.5

1.0

0.5

0.5

1.0

0.5
2

12

134

1.0

Daubechies-2 wavelet function

Daubechies-2 scaling function

1.5
1.0
1.0

0.5
0.5

32

1123

0.5
3

2

11234

1.0

Daubechies-3 scaling function

Daubechies-3 wavelet function

1.0

1.0
0.8

0.5
0.60.4

32

11230.2

0.5
11234

0.2

1.0

Daubechies-4 scaling function

Daubechies-4 wavelet function

497

稼働電気機器の消費電流波形のウェーブレット解析
（葛目）

2.0

2

1.5

1.0

10.5

3
32

1212

112

3

3

0.5

1

Biorthogonal Spline [ 2,4 ]scaling function

Biorthogonal Spline [ 2,4 ]wavelet function

564342212

112

1.0

0.5

0.5

1.01.52.01224

Biorthogonal Spline [ 2 ,2 ]scaling function

Biorthogonal Spline [ 2 ,2 ]wavelet function
21.5

11.0

30.5

32

11234

2

112

10.5

2

Biorthogonal Spline [ 3,7 ]scaling function

Biorthogonal Spline [ 3 ,7 ]wavelet function

34