"識別の対象とする複数の電気機器の電源線それぞれに流れる電流の電流波形を電圧波形を基準とした周期毎に当該周期の長さ分測定し、周期毎の電流波形間で差分を取った差分波形に関する統計パラメータを求めた前記複数の電気機器それぞれに対応する参照統計パラメータを格納したデータベースと、電気機器が稼働している実使用状態において電源線に流れる電流を前記周期毎に当該周期の長さ分測定した前記電流波形を入力し、周期毎の電流波形間で差分を取り、差分を取った差分波形を差分波形蓄積手段に蓄積する差分波形計算手段と、前記差分波形蓄積手段に蓄積された差分波形に関する統計パラメータを計算する統計値計算手段と、前記データベースから前記統計パラメータに最も近い前記参照統計パラメータを検索し、当該参照統計パラメータに基づいて前記電源線に接続された電気機器の種別または動作状態の少なくとも一方を識別する推定手段と、を有することを特徴とする電気機器識別装置。前記差分波形の積分値、前記差分波形の積分値を周期時間で割った時間平均値、前記差分波形の自乗積分値、前記差分波形の自乗積分値を周期時間で割った時間平均値、前記差分波形のピーク値のうち少なくとも1つのパラメータについて、当該パラメータの平均値、分散値、標準偏差値のうち少なくとも1つの統計値を前記統計パラメータとする請求項1記載の電気機器識別装置。電気機器が稼働している実使用状態において電源線に流れる電流を電圧波形を基準とした周期毎に当該周期の長さ分測定した電流波形を入力するステップと、周期毎の電流波形間で差分を取り、差分を取った差分波形を差分波形蓄積手段に蓄積するステップと、前記差分波形蓄積手段に蓄積された差分波形に関する統計パラメータを計算するステップと、識別の対象とする複数の電気機器の電源線それぞれに流れる電流の電流波形を電圧波形を基準とした周期毎に当該周期の長さ分測定し、周期毎の電流波形間で差分を取った差分波形に関する統計パラメータを求めた前記複数の電気機器それぞれに対応する参照統計パラメータを格納したデータベースから前記統計パラメータに最も近い前記参照統計パラメータを検索するステップと、前記参照統計パラメータに基づいて前記電源線に接続された電気機器の種別または動作状態の少なくとも一方を識別するステップと、を有することを特徴とする電気機器識別方法。前記差分波形の積分値、前記差分波形の積分値を周期時間で割った時間平均値、前記差分波形の自乗積分値、前記差分波形の自乗積分値を周期時間で割った時間平均値、前記差分波形のピーク値のうち少なくとも1つのパラメータについて、当該パラメータの平均値、分散値、標準偏差値のうち少なくとも1つの統計値を前記統計パラメータとする請求項3記載の電気機器識別方法。請求項1又は2記載の電気機器識別装置としてコンピュータを動作させることを特徴とする電気機器識別プログラム。一般に、冷蔵庫、エアコン、こたつ、テレビなどの電気機器は、その動作状態の変化に伴い消費電力が変化する場合でも切り替え周期は少なくても秒単位以上で、電源周波数サイクルに比べると比較的長く、1サイクル毎の電流波形の変動は無視できる程度に小さい。一方で、パーソナルコンピュータや一部の通信端末、洗濯機などでは、動作状態が比較的短時間で変化することが多く、それに応じて1サイクル毎に電流波形が変化するものがある。従来の方法では、各電気機器の電流波形は、少なくともその電気機器の一つの動作状態が続く限りほぼ一定であることが前提となっている。図7に示すように、電流波形503が電源周波数サイクル毎に変動する電気機器が含まれている場合は、測定される合成電流波形504も1サイクル毎に変動して1サイクルの電流波形が一定しないため、パターン認識等による波形識別の精度が落ちたり、誤識別することがある。このように、従来の1サイクルの電流波形のプロファイルに基づいて電気機器を識別する方法では、短時間に動作状態が変動し、それに応じて消費電力が変動するような電気機器の種別を精度良く識別することが難しいという問題があった。本発明は、上記に鑑みてなされたものであり、短時間に電源電流波形が変化する電気機器であっても、稼働している電気機器の種別や動作状態を精度良く識別することを目的とする。第1の本発明に係る電気機器識別装置は、識別の対象とする複数の電気機器の電源線それぞれに流れる電流の電流波形を電圧波形を基準とした周期毎に当該周期の長さ分測定し、周期毎の電流波形間で差分を取った差分波形に関する統計パラメータを求めた前記複数の電気機器それぞれに対応する参照統計パラメータを格納したデータベースと、電気機器が稼働している実使用状態において電源線に流れる電流を前記周期毎に当該周期の長さ分測定した前記電流波形を入力し、周期毎の電流波形間で差分を取り、差分を取った差分波形を差分波形蓄積手段に蓄積する差分波形計算手段と、前記差分波形蓄積手段に蓄積された差分波形に関する統計パラメータを計算する統計値計算手段と、前記データベースから前記統計パラメータに最も近い前記参照統計パラメータを検索し、当該参照統計パラメータに基づいて前記電源線に接続された電気機器の種別または動作状態の少なくとも一方を識別する推定手段と、を有することを特徴とする。上記電気機器識別装置において、前記差分波形の積分値、前記差分波形の積分値を周期時間で割った時間平均値、前記差分波形の自乗積分値、前記差分波形の自乗積分値を周期時間で割った時間平均値、前記差分波形のピーク値のうち少なくとも1つのパラメータについて、当該パラメータの平均値、分散値、標準偏差値のうち少なくとも1つの統計値を前記統計パラメータとする。第2の本発明に係る電気機器識別方法は、電気機器が稼働している実使用状態において電源線に流れる電流を電圧波形を基準とした周期毎に当該周期の長さ分測定した電流波形を入力するステップと、周期毎の電流波形間で差分を取り、差分を取った差分波形を差分波形蓄積手段に蓄積するステップと、前記差分波形蓄積手段に蓄積された差分波形に関する統計パラメータを計算するステップと、識別の対象とする複数の電気機器の電源線それぞれに流れる電流の電流波形を電圧波形を基準とした周期毎に当該周期の長さ分測定し、周期毎の電流波形間で差分を取った差分波形に関する統計パラメータを求めた前記複数の電気機器それぞれに対応する参照統計パラメータを格納したデータベースから前記統計パラメータに最も近い前記参照統計パラメータを検索するステップと、前記参照統計パラメータに基づいて前記電源線に接続された電気機器の種別または動作状態の少なくとも一方を識別するステップと、を有することを特徴とする。第3の本発明に係る電気機器識別プログラムは、上記電気機器識別装置としてコンピュータを動作させることを特徴とする。本発明によれば、短時間に電源電流波形が変化する電気機器であっても、稼働している電気機器の種別や動作状態を精度良く識別することができる。以下、本発明の実施の形態について図面を用いて説明する。図1は、本実施の形態における電気機器識別装置を含む全体構成図である。同図に示すように、電力は商用電源配電網5からユーザ電力需要家宅内の分電盤3を介して電気機器2A,2Bに供給される。本実施の形態における電気機器識別装置1は、分電盤3と屋内電気配線の間の電源線など、電力需要家宅内の総消費電力が測定可能な位置に設置される。電気機器2A,2Bは、それぞれ電源回路や電力消費形態が異なるため、それらの電源線を流れる電流波形も一般的に異なるものとなる。電気機器識別装置1において測定される電源電流の波形は、これら複数の電気機器2A,2Bの電源電流波形を合成したものとなる。電気機器識別装置1は、合成された電源電流波形から個々の電気機器2A,2Bの電源電流波形を推測して、電気機器2A,2Bの機器種別やその動作状態を識別することを目的とする。なお、ここでは簡単のため、電力需要家宅内に2つの電気機器2A,2Bが存在する場合について説明するが、電気機器の数が増えた場合でも以下で説明する動作原理は全く同様である。図2は、本実施の形態における電気機器識別装置の構成を示す機能ブロック図である。同図に示す電気機器識別装置1は、電流センサ110、電圧センサ111、タイミング検出部112、電流波形測定部113、およびA/D変換部114を備えた測定機能と、逐次波形メモリ120、差分波形計算部121、差分波形メモリ122、統計値計算部123、統計値データベース124、統計値識別部125、参照波形データベース126、波形識別部127、および機器推定部128を備えた識別機能を有する。電気機器識別装置1の識別機能が備える各部は、演算処理装置、記憶装置等を備えたコンピュータにより構成して、各部の処理がプログラムによって実行されるものとしてもよい。このプログラムは電気機器識別装置1の識別機能が備える記憶装置に記憶されており、磁気ディスク、光ディスク、半導体メモリ等の記録媒体に記録することも、ネットワークを通して提供することも可能である。以下、各部について説明する。電流センサ110、電圧センサ111は、電気機器2A,2Bが稼働している電源線に取り付けられ、それぞれ電源線の電流値、電圧値をモニタする。電流センサ110は非接触型の電流プローブや電源線内に挿入した低抵抗の両端の電圧を測定する電流計などが使用できる。電圧センサ111は2線間の電圧を電圧計で直接測定することで実現できるし、非接触の容量性電圧プローブを用いても良い。タイミング検出部112は、電圧センサ111で測定した電圧値を基準として、1サイクル内の特定の位相のタイミングでトリガを掛け、電流波形測定部113は電源電圧波形を基準とした周期毎に1サイクル分の電流波形を取得する。A/D変換部114は、取得した電流波形をディジタルデータに変換する。ディジタルデータに変換された電流波形は、逐次波形メモリ120、差分波形計算部121、および波形識別部127に送られる。逐次波形メモリ120は、1サイクル分毎に電流波形を蓄積する。差分波形計算部121は、逐次波形メモリ120から1サイクル前の電流波形を読み出して、A/D変換部114から受信した電流波形との差分を計算し、計算結果である差分波形を差分波形メモリ122に蓄積する。差分波形メモリ122は、1サイクル分毎に差分波形を蓄積する。統計値計算部123は、差分波形メモリ122から読み出した差分波形を用いて、予め十分な値として設定したサンプル数のデータの統計パラメータの値を計算する。統計パラメータとしては、例えば、差分波形の積分値、その積分値を電源電圧の周期時間で割った時間平均値、差分波形の自乗積分値、その自乗積分値を周期時間で割った時間平均値、差分波形のピーク値などのパラメータのうち少なくとも1つのパラメータについて、当該パラメータの平均値、分散値、標準偏差値などの統計値のうち少なくとも1つの統計値を用いる。統計値データベース124は、予め、識別の対象とする全ての電気機器を単独に動作させた場合についての電気機器の電源線に流れる電流の電流波形を、電源電圧を基準とした周期毎に測定し、周期毎の電流波形間で差分を取った差分波形について求めた統計パラメータを参照統計パラメータとして格納する。統計値識別部125は、統計値計算部123が計算した統計パラメータと統計値データベース124に格納された参照統計パラメータとを比較し、統計パラメータに最も近い値を持つ参照統計パラメータを検索する。統計パラメータと参照統計パラメータとの比較、対照、および識別判定を複数種類の統計パラメータを用いて行うことで、より精度を高くすることができる。参照波形データベース126は、予め、対象となる全ての電気機器を単独に動作させた場合についての電源線の電流波形を参照電流波形として格納する。波形識別部127は、A/D変換部114から受信した電流波形と参照波形データベース126に格納された参照電流波形とを比較し、入力した電流波形に最も近い参照電流波形を選択する。機器推定部128は、統計値識別部125、波形識別部127それぞれの識別結果を参照し、それらの識別結果の取捨選択等を行って機器種別等を判定し、識別結果として出力する。電源周波数の1サイクル毎に電流波形が変化する電気機器に関しては統計値識別部125の識別結果、電源周波数のサイクル間で電流波形の時間的な変化がほとんどない電気機器に関しては波形識別部127の識別結果を用いることで、より精度の高い機器識別が実現できる。次に、各電気機器の電流波形、合成電流波形、合成電流波形の差分を取った差分波形について説明する。図3は、各サイクルにおける、電気機器A,Bの電流波形、合成電流波形、および差分波形を示す図である。図3に示す例では、電気機器Aの電流波形は各サイクルで一定の波形を示しているのに対し、電気機器Bの電流波形は各サイクルで波形が変化している。そのため、電気機器識別装置1で検出される合成電流波形も各サイクルで変化する。電気機器識別装置1では、1サイクル毎に、その時点での合成電流波形とその前のサイクルで合成電流波形の差分を計算する。合成電流波形の差分を計算することで、1サイクル毎に変化している波形の変化部分だけが抽出されるため、図3に示す例では、差分波形は電気機器Bの波形と相似形となり、その振幅はサイクル間の変化量に比例することとなる。このように、差分波形のプロファイルからは電流波形が変動する電気機器Bのみの種別に関する情報が得られ、差分波形のレベルからはその変動の様子を知ることができる。したがって、本実施の形態における電気機器識別装置1では、1サイクル毎の変動に注目し、差分波形計算部121で合成電流波形の差分波形を求めて差分波形メモリ122に時系列順に蓄積しておき、統計値計算部123で差分波形の統計パラメータを求めることで電気機器の特徴量を得る。次に、統計パラメータの具体例について説明する。図4に、差分波形と差分波形に関する統計パラメータとして実効値、実効値の分散、および波高値を示す。実効値は、複数の差分波形の1サイクル分の実効的な電流値電流値の時間平均値であり、波高値は、差分波形の1サイクル内の波高ピーク値の統計上の平均値である。実効値の平均値は電気機器の消費電力の時間平均に相当するものであり、その分散値は電気機器の消費電力の短期間内での変化の度合いの大きさに相当するものである。これらの統計パラメータは電気機器毎に個別の特徴を持つため、統計パラメータを予め測定した参照統計パラメータと比較対照することで電気機器の識別が可能である。図5に識別判定の例を示す。電流の実効値を縦軸に、その分散値を横軸に取ると、電気機器の種別やその動作状態毎に特徴的な分布を示す。計算した統計パラメータをこの分布に当てはめることで電気機器の種別等が識別できる。以上説明したように、本実施の形態によれば、電源線に流れる電流の電流波形を電源周波数1サイクルごとに測定し、差分波形計算部121が前のサイクルの電流波形との差分を計算して差分波形メモリ122に蓄積し、統計値計算部123が差分波形メモリ122に蓄積された差分波形に関する統計パラメータを計算し、予め電気機器の電源線の電流波形を測定した結果をもとに計算した参照統計パラメータを統計値データベース124に格納しておき、統計値識別部125が統計値計算部123が計算した統計パラメータと統計値データベース124に格納された参照統計パラメータとを照らし合わせて計算した統計パラメータに最も近い参照統計パラメータを選択し、機器推定部128が選択された参照統計パラメータから電源線に接続された電気機器の種別、動作状態を識別、判定することにより、短時間に電源電流波形が変化する電気機器であっても、稼働している電気機器の種別や動作状態を精度良く識別することができる。その結果、消費電力を効果的に節減するための情報提供サービスや、機器故障の把握、通知サービス、独居老人や要介護者の見守りサービスを提供することが可能となる。なお、電気機器識別装置1の識別結果をネットワークを介して転送することにより、遠隔で情報の把握やその情報に基づく電力制御等を行うことができる。また、動作状態についても、各動作状態毎の参照統計パラメータを統計値データベース124に格納しておくことで、電気機器の種別と同様に識別することができる。"