"電力需要家の宅内や事務所に設置されている複数の電気機器の消費電力量の合計値を1台のセンサによって観測した結果に基づいて、複数の前記電気機器のうち動作中の状態にある電気機器を識別する電気機器識別装置であって、1台の前記センサによって観測した複数の前記電気機器の消費電力量の合計値を総消費電力ベクトル量として測定する電力測定部と、前記電気機器それぞれが単独動作した際の消費電力量をそれぞれの単独消費電力ベクトル量としてあらかじめ蓄積するデータ記憶部と、複数の前記電気機器のうち動作している電気機器が未知の状態で前記電力測定部により測定した前記総消費電力ベクトル量を、前記データ記憶部にあらかじめ蓄積した前記電気機器それぞれの前記単独消費電力ベクトル量と纏めて、1つの非負値行列として合成する測定電力合成部と、該測定電力合成部が合成した前記非負値行列に対して、非負値行列分解NMF:NonnegativeMatrixFactorizationを行うことによって、非負値の基底ベクトル行列と非負値の重み行列とのベクトル積に分解するNMF演算部と、該NMF演算部において前記非負値行列分解を行った結果に基づいて、複数の前記電気機器のうち動作している電気機器が未知の状態で前記電力測定部により前記総消費電力ベクトル量を測定した際に動作中の状態にあった電気機器を抽出する電気機器抽出部と、を少なくとも備えて構成されていることを特徴とする電気機器識別装置。請求項1に記載の電気機器識別装置において、前記総消費電力ベクトル量および前記単独消費電力ベクトル量として、該当する前記電気機器に供給される電流のパワースペクトルまたは該当する前記電気機器に供給される電流の電流値そのものの正の部分の半周期分のみを用いることを特徴とする電気機器識別装置。請求項1または2に記載の電気機器識別装置において、前記NMF演算部にて前記非負値行列を分解する際に、前記基底ベクトル行列として、分解対象の前記非負値行列の列ベクトルのうち前記単独消費電力ベクトル量からなる任意の列ベクトルそれぞれを当該基底ベクトル行列のいずれか特定の基底ベクトルのみによってほぼ表現することができるように、前記電気機器それぞれの前記単独消費電力ベクトル量からなる基底ベクトルを求め、前記重み行列の各重み要素として、分解対象の前記非負値行列の任意の列ベクトルそれぞれにおいて動作中の状態にある前記電気機器に該当する重み要素に関してのみ、‘1’近傍の有意な値が設定され、分解対象の前記非負値行列の任意の列ベクトルそれぞれにおいて動作中の状態になっていない前記電気機器に該当する重み要素に関しては、ほぼ‘0’に近い値が設定されることを特徴とする電気機器識別装置。電力需要家の宅内や事務所に設置されている複数の電気機器の消費電力量の合計値を1台のセンサによって観測した結果に基づいて、複数の前記電気機器のうち動作中の状態にある電気機器を識別する電気機器識別方法であって、前記電気機器それぞれが単独動作した際の消費電力量をそれぞれの単独消費電力ベクトル量としてデータ記憶部にあらかじめ蓄積し、複数の前記電気機器のうち動作している電気機器が未知の状態で1台の前記センサによって観測した複数の前記電気機器の消費電力量の合計値である総消費電力ベクトル量を、前記データ記憶部にあらかじめ蓄積した前記電気機器それぞれの前記単独消費電力ベクトル量と纏めて、1つの非負値行列として合成した後、合成した前記非負値行列に対して、非負値行列分解NMF:NonnegativeMatrixFactorizationを行うことによって、非負値の基底ベクトル行列と非負値の重み行列とのベクトル積に分解し、該ベクトル積に分解した前記非負値行列分解の結果に基づいて、複数の前記電気機器のうち動作している電気機器が未知の状態で前記総消費電力ベクトル量を観測した際に動作中の状態にあった電気機器を抽出することを特徴とする電気機器識別方法。請求項4に記載の電気機器識別方法において、前記単独消費電力ベクトル量および前記総消費電力ベクトル量として、該当する前記電気機器に供給される電流のパワースペクトルまたは該当する前記電気機器に供給される電流の電流値そのものの正の部分の半周期分のみを用いることを特徴とする電気機器識別方法。請求項4または5に記載の電気機器識別方法において、前記非負値行列を分解する際に、前記基底ベクトル行列として、分解対象の前記非負値行列の列ベクトルのうち前記単独消費電力ベクトル量からなる任意の列ベクトルそれぞれを当該基底ベクトル行列のいずれか特定の基底ベクトルのみによってほぼ表現することができるように、前記電気機器それぞれの前記単独消費電力ベクトル量からなる基底ベクトルを求め、前記重み行列の各重み要素として、分解対象の前記非負値行列の任意の列ベクトルそれぞれにおいて動作中の状態にある前記電気機器に該当する重み要素に関してのみ、‘1’近傍の有意な値が設定され、分解対象の前記非負値行列の任意の列ベクトルそれぞれにおいて動作中の状態になっていない前記電気機器に該当する重み要素に関しては、ほぼ‘0’に近い値が設定されることを特徴とする電気機器識別方法。請求項6に記載の電気機器識別方法において、分解対象の前記非負値行列において前記総消費電力ベクトル量からなる列ベクトルに対応する前記重み行列の列ベクトルを構成する各重み要素のうち、‘1’近傍の有意な値を有している重み要素に該当する電気機器を、複数の前記電気機器のうち動作している電気機器が未知の状態で前記総消費電力ベクトル量を観測した際に動作中の状態にある電気機器として識別することを特徴とする電気機器識別方法。請求項4ないし7のいずれかに記載の電気機器識別方法を、コンピュータによって実行可能なプログラムとして実施していることを特徴とする電気機器識別プログラム。前述したように、前記非特許文献1に記載されたような従来の電気機器の識別方法においては、データベースとしてあらかじめ蓄積された電気機器それぞれのデータと実測値との比較照合を行う際に、1台のセンサに接続を想定する電気機器の台数が多くなればなるほど、組合せ爆発を起こし、計算量が膨大となり、現実的な時間内に計算が終了しなくなるため、実際に使用することができないという問題がある。本発明は、かかる事情に鑑みてなされたものであり、1台のセンサに接続された複数の電気機器の台数如何に関わらず、迅速かつ正確に、動作中の電気機器を識別することが可能な電気機器識別装置、電気機器識別方法および電気機器識別プログラムを提供することを、その目的としている。本発明は、前述の課題を解決するために、以下のごとき各技術手段から構成されている。第1の技術手段は、電力需要家の宅内や事務所に設置されている複数の電気機器の消費電力量の合計値を1台のセンサによって観測した結果に基づいて、複数の前記電気機器のうち動作中の状態にある電気機器を識別する電気機器識別装置であって、1台の前記センサによって観測した複数の前記電気機器の消費電力量の合計値を総消費電力ベクトル量として測定する電力測定部と、前記電気機器それぞれが単独動作した際の消費電力量をそれぞれの単独消費電力ベクトル量としてあらかじめ蓄積するデータ記憶部と、複数の前記電気機器のうち動作している電気機器が未知の状態で前記電力測定部により測定した前記総消費電力ベクトル量を、前記データ記憶部にあらかじめ蓄積した前記電気機器それぞれの前記単独消費電力ベクトル量と纏めて、1つの非負値行列として合成する測定電力合成部と、該測定電力合成部が合成した前記非負値行列に対して、非負値行列分解NMF:NonnegativeMatrixFactorizationを行うことによって、非負値の基底ベクトル行列と非負値の重み行列とのベクトル積に分解するNMF演算部と、該NMF演算部において前記非負値行列分解を行った結果に基づいて、複数の前記電気機器のうち動作している電気機器が未知の状態で前記電力測定部により前記総消費電力ベクトル量を測定した際に動作中の状態にあった電気機器を抽出する電気機器抽出部と、を少なくとも備えて構成されていることを特徴とする。第2の技術手段は、前記第1の技術手段に記載の電気機器識別装置において、前記総消費電力ベクトル量および前記単独消費電力ベクトル量として、該当する前記電気機器に供給される電流のパワースペクトルまたは該当する前記電気機器に供給される電流の電流値そのものの正の部分の半周期分のみを用いることを特徴とする。第3の技術手段は、前記第1または第2の技術手段に記載の電気機器識別装置において、前記NMF演算部にて前記非負値行列を分解する際に、前記基底ベクトル行列として、分解対象の前記非負値行列の列ベクトルのうち前記単独消費電力ベクトル量からなる任意の列ベクトルそれぞれを当該基底ベクトル行列のいずれか特定の基底ベクトルのみによってほぼ表現することができるように、前記電気機器それぞれの前記単独消費電力ベクトル量からなる基底ベクトルを求め、前記重み行列の各重み要素として、分解対象の前記非負値行列の任意の列ベクトルそれぞれにおいて動作中の状態にある前記電気機器に該当する重み要素に関してのみ、‘1’近傍の有意な値が設定され、分解対象の前記非負値行列の任意の列ベクトルそれぞれにおいて動作中の状態になっていない前記電気機器に該当する重み要素に関しては、ほぼ‘0’に近い値が設定されることを特徴とする。第4の技術手段は、電力需要家の宅内や事務所に設置されている複数の電気機器の消費電力量の合計値を1台のセンサによって観測した結果に基づいて、複数の前記電気機器のうち動作中の状態にある電気機器を識別する電気機器識別方法であって、前記電気機器それぞれが単独動作した際の消費電力量をそれぞれの単独消費電力ベクトル量としてデータ記憶部にあらかじめ蓄積し、複数の前記電気機器のうち動作している電気機器が未知の状態で1台の前記センサによって観測した複数の前記電気機器の消費電力量の合計値である総消費電力ベクトル量を、前記データ記憶部にあらかじめ蓄積した前記電気機器それぞれの前記単独消費電力ベクトル量と纏めて、1つの非負値行列として合成した後、合成した前記非負値行列に対して、非負値行列分解NMF:NonnegativeMatrixFactorizationを行うことによって、非負値の基底ベクトル行列と非負値の重み行列とのベクトル積に分解し、該ベクトル積に分解した前記非負値行列分解の結果に基づいて、複数の前記電気機器のうち動作している電気機器が未知の状態で前記総消費電力ベクトル量を観測した際に動作中の状態にあった電気機器を抽出することを特徴とする。第5の技術手段は、前記第4の技術手段に記載の電気機器識別方法において、前記単独消費電力ベクトル量および前記総消費電力ベクトル量として、該当する前記電気機器に供給される電流のパワースペクトルまたは該当する前記電気機器に供給される電流の電流値そのものの正の部分の半周期分のみを用いることを特徴とする。第6の技術手段は、前記第4または第5の技術手段に記載の電気機器識別方法において、前記非負値行列を分解する際に、前記基底ベクトル行列として、分解対象の前記非負値行列の列ベクトルのうち前記単独消費電力ベクトル量からなる任意の列ベクトルそれぞれを当該基底ベクトル行列のいずれか特定の基底ベクトルのみによってほぼ表現することができるように、前記電気機器それぞれの前記単独消費電力ベクトル量からなる基底ベクトルを求め、前記重み行列の各重み要素として、分解対象の前記非負値行列の任意の列ベクトルそれぞれにおいて動作中の状態にある前記電気機器に該当する重み要素に関してのみ、‘1’近傍の有意な値が設定され、分解対象の前記非負値行列の任意の列ベクトルそれぞれにおいて動作中の状態になっていない前記電気機器に該当する重み要素に関しては、ほぼ‘0’に近い値が設定されることを特徴とする。第7の技術手段は、前記第6の技術手段に記載の電気機器識別方法において、分解対象の前記非負値行列において前記総消費電力ベクトル量からなる列ベクトルに対応する前記重み行列の列ベクトルを構成する各重み要素のうち、‘1’近傍の有意な値を有している重み要素に該当する電気機器を、複数の前記電気機器のうち動作している電気機器が未知の状態で前記総消費電力ベクトル量を観測した際に動作中の状態にある電気機器として識別することを特徴とする。第8の技術手段は、前記第4ないし第7の技術手段のいずれかに記載の電気機器識別方法を、コンピュータによって実行可能なプログラムとして実施している電気機器識別プログラムとすることを特徴とする。本発明の電気機器識別装置、電気機器識別方法および電気機器識別プログラムによれば、電力需要家の一般家庭の宅内や事務所などに複数の電気機器が存在する場合において、電力を供給する電源線の引き込み線や、分電盤内の電力線などの位置に設置した1台のセンサによって複数の電気機器全体の消費電力量や電流、電圧の総量を観測し、観測した結果を基にして、動作中の電気機器の識別を行う手法として、ニューラルネットワークなどの処理によって各電気機器の特徴量とのマッチングを逐一行う従来の手法に対して、本発明においては、非負値行列分解NMFという多変量解析の手法を採用しているので、以下のごとき効果を奏することができる。第1に、各電気機器の識別に要する計算コストを大幅に低減することが可能になり、設置されている電気機器の台数の如何によらず、現在動作中の電気機器を迅速かつ確実に把握することができるという効果が得られ、電力需要家が使用している各電気機器の種別や動作状況、消費電力等を把握する電気機器識別装置モニタ装置として好適に使用することができる。第2に、電力需要家の宅内や事務所内に設置した電気機器識別装置モニタ装置により当該電力需要家が使用している各電気機器の種別や動作状況、消費電力等を把握して、把握した情報を、通信ネットワークを介して、センタ装置等に転送することも可能であり、センタ装置等が配置された遠隔地であっても、各電力需要家における電気機器の動作状況の把握や該動作状況に基づく電力制御等を確実に行うことができる。第3に、かくのごとき電気機器識別装置モニタ装置を導入することにより、電力需要家の宅内や事務所内の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、電気機器の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、電力需要家に対して提供することも可能になる。以下に、本発明に係る電気機器識別装置、電気機器識別方法および電気機器識別プログラムの好適な実施形態について、その一例を、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、以下の説明においては、本発明による電気機器識別装置および電気機器識別方法について説明するが、かかる電気機器識別方法をコンピュータにより実行可能な電気機器識別プログラムとして実施するようにしても良いし、さらに、かかる電気機器識別プログラムをコンピュータにより読み取り可能な記録媒体に記録するようにしても良いことは言うまでもない。本発明の特徴本発明の実施形態の説明に先立って、本発明の特徴についてその概要をまず説明する。一般に、複数の電気機器それぞれの消費電力量を観測する場合、最も単純な方法は、各電気機器それぞれに電力センサ等を設置して、各電気機器ごとに消費電力量を観測するようにすれば良い。しかし、かくのごとき方法では、各電気機器ごとにそれぞれ電力センサ等を実装しなければならないため、電気機器の台数分のセンサを用意することが必要になり、それぞれのセンサ分のコストを要することになる。そこで、コスト低下を図るために、電力需要家の建物の分電盤等に1ヶ所だけセンサを設けて、該分電盤等から電力が供給される全ての電気機器の消費電力量の合計値を測定する方法が有効である。ただし、この場合は、センサのコストは1台分のみで良いものの、電気機器ごとの種別や消費電力状態を直接把握することができなくなる。したがって、前記非特許文献1に記載したように、個々の電気機器ごとの消費電力や電流波形等のデータを様々な条件であらかじめ測定し、ニューラルネットワーク等の技術を利用して、各電気機器ごとの特徴量を示すデータを求めて、データベースとして蓄積しておき、動作中の電気機器が未知の状態で1台のセンサによって測定した実測値を該データベースに蓄積しておいた特徴量を示すデータと逐一照合比較することによって、動作中の電気機器の種別を識別し、消費電力状態を推定するという技術が提案されている。しかし、かくのごとき前記非特許文献1による電気機器識別方法の場合、前述したように、1台のセンサに接続する電気機器の台数が増加するにつれて、データベースが急速に巨大化するとともに、計算量が爆発的に急増してしまうという問題がある。例えば、電気機器の台数がN台N:正整数の場合、データベースとして、各電気機器が電源ON/OFFの2通りの状態を取った際のデータを、順列組合せ的に全てあらかじめ準備すると、2Nのデータ量のデータベースが必要となり、台数Nの増加に伴い、実測値との比較照合に要する計算量が爆発的に増加してしまうことになる。本発明は、かかる事態を解決するために、1台のセンサによって測定された消費電力量の合計値から個々の電気機器ごとの動作状態を推測するために、非負値行列分解NMFNonnegativeMatrixFactorizationという多変量解析の手法を用いることによって、データベースの小規模化と計算量の低減とを同時に実現することを主要な特徴としている。具体的には、本発明は、1各電気機器の単独動作時の消費電力の状態つまり、前述したデータベースに相当するものであり、単独動作時の各電気機器ごとの消費電力ベクトル量を既知のデータとしてあらかじめ用意したものと、1台のセンサによって観測した総消費電力の状態同時に1ないし複数の電気機器が動作中の状態における総消費電力ベクトル量に相当するものであり、動作中の電気機器が未知の状態における消費電力の状態とを、纏めて、一つの非負値行列Xすなわち、各要素が0以上の値を有する行列として合成する。2合成した該非負値行列Xを、非負値行列分解NMFによって、非負値の基底ベクトル行列Hと非負値の重み行列Uとのベクトル積に分解する。3分解した非負値の重み行列Uを用いて、同時に動作中の電気機器が未知の状態で観測した際の各電気機器の動作状態を示す特徴を抽出することによって、動作中の電気機器を識別する。という構成要件からなっていることを特徴としている。つまり、本発明は、ニューラルネットワークなどの逐次マッチング処理によって従来実現していた同時動作中の電気機器の特徴を識別する処理について、四則演算の繰り返しのみによって実現することができる非負値行列分解NMFという多変量解析の手法を用いることによって、電気機器の識別に要する計算コストを大幅に低減することが可能になり、1つのセンサに多くの電気機器が接続されている場合であっても、各電気機器の動作状態を迅速かつ確実に把握することができるという効果が得られる。実施形態の構成例次に、本発明による電気機器識別装置のブロック構成の一例を、図1を用いて詳細に説明する。図1は、本発明による電気機器識別装置のブロック構成の一例を示すブロック構成図であり、家庭や事務所等の電力需要家の宅内に設置された複数の電気機器へ電源を供給するための分電盤等の位置に配置した電気機器識別装置の構成例を示している。図1に示す電気機器識別装置100は、電気機器識別部10、入力部20、出力部30を少なくとも含んで構成されており、前述のように、電源200からの電力を、宅内に設置された複数の電気機器300それぞれに供給するための分電盤等の位置に配置されている。ここで、複数の電気機器300は、例えば、エアコン、照明器具、TV受像機、冷蔵庫、洗濯機、パソコン、プリンタ等の一般的な家電機器や事務機器等から構成されているが、電源200からの電気的な制御が行われる機器であれば、電力以外のエネルギー源を用いる機器例えばファンヒータ装置等も対象として含まれる。電気機器識別装置100の電気機器識別部10は、当該電気機器識別装置100の中核部を構成する部位であり、電力測定部11、測定電力合成部12、NMF演算部13、電気機器抽出部14、および、データ記憶部15を少なくとも備えて、分電盤等の位置に設置した1台のセンサのみによって測定した複数の電気機器300全体の総消費電力量の測定結果を基にして、現在動作中の電気機器300の識別を行う部位である。電力測定部11は、電源200から複数の電気機器300それぞれに供給される消費電力量の合計値を1台のセンサによって観測した結果を総消費電力ベクトル量として測定する部位であり、測定電力合成部12は、複数の電気機器300のうち動作している電気機器300が未知の状態で電力測定部11にて測定された消費電力量の合計値である総消費電力ベクトル量とデータ記憶部15にあらかじめ蓄積されている各電気機器300それぞれの単独動作時の消費電力量である単独消費電力ベクトル量とを纏めて、1つの非負値行列Xとして合成する部位である。また、NMF演算部13は、測定電力合成部12にて合成した非負値行列Xに対して、非負値行列分解NMFを行い、非負値の基底ベクトル行列Hと非負値の重み行列Uとのベクトル積に分解する部位であり、電気機器抽出部14は、NMF演算部13にて非負値行列分解NMFを行った結果に基づいて、複数の電気機器300のうち動作している電気機器が未知の状態で電力測定部11により消費電力量の合計値である総消費電力ベクトル量を観測した際に動作中の状態にあった電気機器300を抽出する部位である。なお、データ記憶部15は、複数の電気機器300それぞれが単独で動作した際の消費電力量の状況を電力ベクトル量の形式で単独消費電力ベクトル量としてあらかじめ測定して、単独動作時の電気機器300それぞれに関する消費電力量である電力ベクトル量を示す既知のデータとして蓄積している。一方、非負値行列Xとして、単独動作時の電気機器300それぞれに関する単独消費電力ベクトル量を示す既知のデータと測定電力合成部12において合成される、消費電力量の合計値の総消費電力ベクトル量同時に動作している電気機器300が未知の状態で電力測定部11にて測定された総消費電力量は、全電気機器300のうち、いずれか1ないし複数の電気機器300が同時に動作している状態において消費されている電力量である。入力部20は、データ記憶部15にあらかじめ設定登録するデータを入力したり、あるいは、遠隔地にあるセンタ装置から通信ネットワークを介して送信されてくる各種のサービス情報電力需要家に対する省電力用の情報や独居者の見守り情報等や電気機器300に対する遠隔制御や故障診断に関する情報を受信したりする部位である。また、出力部30は、電気機器識別部10から出力されてくる個々の電気機器の識別結果や消費電力量等に関する情報を、電力需要家に対して通知するために出力機器に出力したり、遠隔地にあるセンタ装置に対して通信ネットワークを介して送信したりする部位である。実施形態の動作例次に、図1に示した電気機器識別装置100の動作の一例を説明する。まず、図1に示した電気機器識別装置100のNMF演算部13において用いられる非負値行列分解NMFNonnegativeMatrixFactorizationという多変量解析の手法について説明する。本発明においては、電気機器の識別手法として、前述したように、多変量解析手法の一つである非負値行列分解NMFを採用することにより、1台のセンサによって観測された消費電力量の合計値から個々の電気機器ごとの動作状態を推測することによって、データ記憶部15にあらかじめ蓄積するデータベースの小規模化と動作中の電気機器を識別するNMF演算部13および電気機器抽出部14における計算量の低減とを実現することができる。非負値行列分解NMFは、予測可能性が低い多数の属性が存在する際に、多数の属性を適宜組み合わせることによって、意味があるパターン、テーマを生成することを可能にする多変量解析手法の一つであり、従来より、特に、画像信号や音響信号のスペクトラム等の非負値データから特徴的なパターンを抽出する方法として多用されていて、画像特徴抽出や音源の分離等、多岐に亘って応用されている。ここで、非負値行列とは、行列を構成するための全要素が非負0以上の値で構成される行列であり、非負値行列分解NMFとは、観測データである非負値データのすべてを非負値基底ベクトルの非負結合によって近似できるように、適当な基底系を構成する非負値の基底ベクトル行列と非負値の重み行列とに分解するものである。つまり、非負値行列分解NMFは、すべての観測データ例えば、N個のL次元非負値ベクトルを、それぞれの基底系を構成するM個のL次元非負値基底ベクトルの非負結合yn1≦n≦Nによって良く近似できるような適当な基底系hi1≦i≦Mとその重みui,nとに分解するものである。すなわち、分解対象とするN個のL次元非負値ベクトルを並べた非負値行列Xをとし、M個のL次元非負値基底ベクトルを並べた基底ベクトル行列Hをとし、非負結合の係数つまり非負結合の重みを要素とした重み行列Uをとし、分解時における誤差を示す誤差行列をDとした場合、非負値行列分解NMFとは、の関係が成立するような、非負値の基底ベクトル群からなる基底ベクトル行列Hと、非負値行列Xの各列ベクトルを近似するために非負結合時における基底ベクトル行列Hの各基底ベクトルに関する重み付けを行う重み行列Uと、を求めるものである。ここで、誤差行列Dを可及的に小さくし、の関係が成立するためには、例えば、中鹿亘他による確率スペクトルを用いた基底生成モデルとNFMによる混合楽音解析日本音響学会講演論文集、2011年3月等にも記載されているように、一般に、教師なし非負値行列分解NMFを実施する場合においては、二乗誤差基準によって各行列要素の更新を行う。すなわち、式9の条件下において、次の式10の二乗誤差を最小化するような基底ベクトル行列H、重み行列Uを求める。このための各行列要素の更新式は、HTを基底ベクトル行列Hの転置行列、UTを重み行列Uの転置行列とすると、次の式11、式12として与えられる。式11、式12の四則演算を繰り返すことによって、式8の関係が近似的に成立する基底ベクトル行列Hおよび重み行列Uを求めることができる。以上のように、非負値行列分解NMFは、分解対象の非負値行列Xそれぞれの列ベクトルを特徴付ける基底ベクトル行列Hと非負結合時の基底ベクトル行列Hの各基底ベクトルに関する重み付けを行う重み要素からなる重み行列Uとの2つの非負値行列のベクトル積として近似するためのアルゴリズムである。次に、本発明による電気機器識別装置に、非負値行列分解NMF演算を適用して、動作中の電気機器の識別を行う仕組みについて説明する。非負値行列分解NMFは、前述のように、従来より、音響信号等において採譜等を行うために応用されている技術であるが、本発明においては、かくのごとき非負値行列分解NMFの多変量解析の手法を、電気機器の消費電力量を示す非負値の電気信号として、電気機器に流れる電流信号電流の電力スペクトル等に適用することによって、電気機器の識別を行うために応用している。以下の説明においては、電気機器の消費電力量を示す消費電力ベクトル量として、非負値が得られる電流のパワースペクトルを用いている場合について説明する。非負値行列分解NMFの手法を電気機器の識別に応用する場合、図2に示すように、分解対象の非負値行列Xを電力測定部11において1つのセンサによって観測データとして各種の動作条件下にて測定した消費電力データを示す電流パワースペクトルの各列ベクトルからなる列ベクトル群の行列、基底ベクトル行列Hを複数の電気機器それぞれの消費電力に関する特徴を列ベクトルとした基底ベクトル群からなる行列、重み行列Uを分解対象の非負値行列Xの各列ベクトルを近似するように非負結合時における基底ベクトル行列Hの各基底ベクトルに関する重み付けを行う各重み要素ui,jからなる行列として見ると、次のように解釈することができる。すなわち、例えば電気機器300に流れる電流のパワースペクトルを測定した観測データからなる非負値行列Xを、各電気機器300それぞれの動作状態を特徴付けるものとして各電気機器300それぞれの単独動作時の電流パワースペクトルを測定した各基底ベクトルからなる基底ベクトル行列Hの非負値の線形結合として近似しているものと解釈することができる。つまり、例えば、分解対象の非負値行列Xの任意の或る列ベクトルxiに着目すると、図2に示すように、それは、各電気機器300それぞれの動作状態を特徴付ける単独動作時の電流パワースペクトルからなる基底ベクトル群の行列H全体と、当該列ベクトルxiが示す観測データ電流パワースペクトルを近似するように基底ベクトル行列Hの各基底ベクトルに関する重み付けを行うための、分解対象の非負値行列Xの列ベクトルxiに対応する重み行列Uの列ベクトルuiとのベクトル積として表すことができる。図2は、非負値行列分解NMFの概念を説明するための説明図であり、非負値行列Xの任意の或る列ベクトルxiと基底ベクトル群の行列Hおよび重み行列Uとの対応関係を説明している。ここで、電気機器300に流れる電流パワースペクトルの観測データのそれぞれを示す分解対象の非負値行列Xの任意の或る列ベクトルxiが、各電気機器300の特徴を示すデータとして各電気機器300それぞれの単独動作時の電流パワースペクトルを示す基底ベクトル群の行列Hの1つの基底ベクトルhiのみによってほぼ表現することができるものとすると、図3に示すように、重み行列Uのうち、特定の重み要素ui,jのみが‘1’近傍の有意な値を有し、その他の残りの重み要素についてはほぼ‘0’に設定されることが期待できる。図3は、非負値行列分解NMFの概念をさらに詳細に説明するための説明図であり、非負値行列Xの任意の或る列ベクトルxiを基底ベクトル群の行列Hの特定の基底ベクトルhiのみによってほぼ表現することができる場合には、重み行列Uは、特定の重み要素ui,jのみが‘1’近傍の有意な値を有し、その他の残りの重み要素についてはほぼ‘0’となることを示している。図1に示す電気機器識別装置100のNMF演算部13においては、かくのごとき非負値行列分解NMFの概念を利用する。すなわち、まず、図1に示す電気機器識別装置100のデータ記憶部15には、複数の電気機器300それぞれが単独で運転した際の消費電力量の状況を例えば電流パワースペクトルの形式であらかじめ測定して、それぞれの電気機器300に関する特徴を示す既知のデータベースとしてあらかじめ蓄積しておく。つまり、各電気機器300について単独動作時の電流のパワースペクトルを示すデータをデータ記憶部15にあらかじめ蓄積しておく。次に、1つのセンサによって電力測定部11において1ないし複数の電気機器300の消費電力量の合計を電流パワースペクトルの合計値として測定した際に、1ないし複数の電気機器300のうち、どの電気機器300が動作中であるかを識別するために、測定電力合成部12において、データ記憶部15に蓄積している既知の電気機器300それぞれの単独動作時の消費電力量である電流のパワースペクトルと電力測定部11にて今測定した電流パワースペクトルの合計値複数の電気機器300のいずれが動作中であるか未知の状態における消費電力量である電流のパワースペクトルの合計値とのそれぞれを列ベクトルとして纏めることにより、分解対象の非負値行列Xを作成する。しかる後、NMF演算部13において、分解対象の非負値行列Xに対して非負値行列分解NMFを施すことによって、各電気機器300の特徴を示す基底ベクトル群からなる基底ベクトル行列Hとして、非負値行列Xの列ベクトルのうち単独動作時の電流パワースペクトルからなる任意の列ベクトルそれぞれを基底ベクトル行列Hのいずれか特定の基底ベクトルのみによってほぼ表現することができるような、電気機器300それぞれの動作状態を特徴付ける単独動作時の消費電力量である電流のパワースペクトルからなる列ベクトルを求め、また、重み行列Uとして、分解対象の非負値行列Xに対して基底ベクトルそれぞれに関する重み付けを行うための重み要素ui,jを求めて、分解対象の非負値行列Xを、基底ベクトル行列Hと重み行列Uとのベクトル積H×Uに分解する。ここで、各電気機器300それぞれの単独動作時の電流パワースペクトルとして各電気機器300の特徴を示す基底ベクトル行列Hの列数は、電気機器300の個数に該当し、未知の消費電力量である電流のパワースペクトルの列ベクトルを含む分解対象の非負値行列Xの列数よりも少なく、例えば1個だけ少ない列数である。また、基底ベクトル行列Hの行数つまり列ベクトルの要素の個数は、電気機器300の電流パワースペクトルのベクトル次数に該当し、分解対象の非負値行列Xの行数と同じ行数である。また、重み行列Uの列数は、基底ベクトル行列H全体によって重み付けを行うことによって生成する対象である分解対象の非負値行列Xの列数と同じ列数であり、各列ベクトルが非負値行列Xの列ベクトルに対応する。また、重み行列Uの行数は、電気機器300の個数に該当し、基底ベクトル行列Hの列数と同じ個数である。なお、重み行列Uの各重み要素ui,jについては、図3において説明したように、非負値行列Xの列ベクトルxiに該当する重み行列の列ベクトルuiに関して、非負値行列Xの列ベクトルxiをほぼ表現することができるように、各電気機器300それぞれの電流パワースペクトルの特徴に関する重み付けを行うものであり、非負値行列Xの列ベクトルxiにおいて動作中の状態にある電気機器300に関してのみ、当該電気機器300の特徴を示す基底ベクトル行列Hの列ベクトルhjに対応する重み要素が、‘1’近傍の有意な値を示し、その他の重み要素については、ほぼ‘0’に近い値になっている。NMF演算部13にて、消費電力量の測定データに関する非負値行列分解NMFが実施されると、電気機器抽出部14は、非負値行列分解NMFの結果に基づいて、重み行列Uの列ベクトルのうち、分解対象の非負値行列Xの未知の列ベクトルに対応する列ベクトルの重み要素の中から、‘0’に近い値ではなく、‘1’に近い有意な値を有している重み要素を抽出することによって、電力測定部11にて消費電力量の測定を行った際に、実際に動作していると想定される電気機器300を識別し、個々の電気機器300の動作状態を推定することができる。以上のように、動作している電気機器300を識別するために、NMF演算部13において非負値行列分解NMFを行う様子を、図4に示している。図4は、図1に示す電気機器識別装置100のNMF演算部13における非負値行列分解NMFの様子の具体例を説明している説明図である。図4においては、識別対象の電気機器300として電気機器EA,EB,EC,EDの4つの電気機器が存在していて、各電気機器EA,EB,EC,EDの単独動作時の消費電力量である電流のパワースペクトルが、それぞれ、A,B,C,Dであったものとして、データ記憶部15にあらかじめ登録されている。さらに、図4においては、動作中の電気機器300が未知の状態において電力測定部11により実際に現在測定した電流のパワースペクトルがBDであった場合であり、非負値行列分解NMFの演算結果として、4つの電気機器300のうち、動作中の電力機器は、電気機器EB,EDの2つの電気機器であったことを電気機器抽出部14にて識別している例を示している。つまり、図4において、分解対象の非負値行列Xには、前述のように、列番号X1~X4のそれぞれには、データ記憶部15にあらかじめ設定登録されていた4つのEA,EB,EC,EDそれぞれの単独動作時の電流のパワースペクトルA,B,C,Dを配置し、さらに、列番号X5には、動作中の電気機器が未知の状態で電力測定部11にて実際に測定した電流のパワースペクトルBDを配置して、合計5つの列ベクトルからなる非負値行列Xとして測定電力合成部12により纏めている。分解対象の非負値行列XをNMF演算部13により非負値行列分解NMFを行うことによって、図4に示すように、基底ベクトル行列Hとして、非負値行列Xの列番号X1~X4それぞれをほぼ表現することができる4つの電気機器EA,EB,EC,EDそれぞれの電流のパワースペクトルに対応する4つの基底ベクトルAa-1,Bb-1,Cc-1,Dd-1を列番号H1~H4に生成するとともに、非負結合時における基底ベクトル行列Hの各列ベクトルの重み付けを行うための、4つの電気機器EA,EB,EC,EDそれぞれの電流のパワースペクトルに関する重み要素として、a,b,c,dを抽出することによって、重み行列Uの列番号U1~U5分解対象の非負値行列Xの列番号X1~X5に対応する列番号の各重み要素として、基底ベクトル行列Hの列番号H1~H4に対応する重み要素のみにそれぞれa,b,c,dが設定され、その他の重み要素は、ほぼ‘0’の値が設定されることになる。したがって、分解対象の非負値行列Xにおいて、動作中の電気機器が未知の状態で測定した電流のパワースペクトルを配置した列番号X5と対応している、重み行列Uの列番号U5の各重み要素について、‘0’に近い値にはなっていなく、有意な値が設定されている重み要素図4においては、bおよびdを、電気機器抽出部14において検索することによって、有意な値が設定されている重み要素に対応する基底ベクトル行列Hの列番号図4においては、電気機器EBおよび電気機器EDに該当する基底ベクトル行列Hの列番号H2およびH4を判別して、4つの電気機器EA,EB,EC,EDのうち、電気機器EBおよび電気機器EDの2つの電気機器が動作中であることを識別することができる。また、各電気機器300それぞれの単独動作時の消費電力量をあらかじめ設定登録しておくことにより、現在、電気機器EBおよび電気機器EDの2つの電気機器それぞれが消費している消費電力量も推定することができる。識別対象の電気機器300として、4つの電気機器EA,EB,EC,EDの場合について説明した図4のNMF演算を、さらに一般化して、M台の電気機器の場合について、図5に示している。図5は、図1に示す電気機器識別装置100のNMF演算部13における非負値行列分解NMFの様子を一般化して説明している説明図である。なお、図5に示す例においては、M台の電気機器の各電気機器のいずれか1ないし複数について単独動作時の消費電力量を複数回測定することにより、電気機器単独動作時の消費電力量すなわち電流のパワースペクトルを合計N回N≧M測定して、データ記憶部15にあらかじめ設定登録していた場合について示している。また、測定した電流のパワースペクトルのベクトル次数については、L次元であるものとして示している。つまり、図5においては、分解対象の非負値行列Xは、M台の電気機器300のうちいずれか1ないし複数台M台すべての場合も含むの電気機器300についての複数回に亘る単独動作時においてそれぞれL次元の電流パワースペクトルを測定した合計N回N≧Mの測定結果として、データ記憶部15にあらかじめ設定登録されたN個のL次元パワースペクトルを、動作中の電気機器が未知の状態で電力測定部11にて測定したL次元パワースペクトルと纏めることによって、合計N1個の列ベクトルとして、測定電力合成部12により生成される。しかる後、分解対象の非負値行列XをNMF演算部13により非負値行列分解NMFを行うことによって、図5に示すように、各電気機器300の特徴を示す基底ベクトル群からなる基底ベクトル行列Hとして、非負値行列Xの単独動作時のN個のL次元パワースペクトルからなる列ベクトルそれぞれを基底ベクトル行列Hのいずれか特定の基底ベクトルのみによってほぼ表現することができるような、M台の電気機器300それぞれの動作状態を特徴付ける単独動作時のL次元パワースペクトルからなるM個の基底ベクトルを列ベクトルとして求めるとともに、重み行列Uとして、分解対象の非負値行列Xをより正確に近似することができるように、非負結合時における基底ベクトルそれぞれに関する重み付けを行うための重み要素ui,jを求める。この結果、重み行列UのN1個の各列分解対象の非負値行列Xの列に対応する列を構成するM個の各重み要素として、基底ベクトル行列Hの各列ベクトルに対応する位置の重み要素のみに‘1’に近い有意な値の重み要素が設定され、その他の重み要素は、ほぼ‘0’の値が設定された状態になる。したがって、NMF演算部13において非負値行列分解NMFが実施された結果を引き継いだ電気機器抽出部14においては、分解対象の非負値行列Xにおいて動作中の電気機器300が未知の状態で測定された電流パワースペクトルからなる列ベクトルに対応する重み行列Uの列ベクトルを構成するM個の重み要素を検索して、‘1’に近い有意な値を有する重み要素を抽出することによって、該重み要素に該当する電気機器300を識別し、いずれの電気機器300が動作しているかということを正確に識別することができる。なお、非負値行列分解NMFは、非負値の加法性を前提としたアルゴリズムであるので、該非負値行列分解NMFの演算対象となる消費電力量のデータについても、非負値であることが必要であるとの制約が伴う。したがって、本実施形態においては、各電気機器300の消費電力量を示す消費電力ベクトル量総消費電力ベクトル量、単独消費電力ベクトル量として、前述したように、該当する各電気機器300に供給される電流のパワースペクトルを用いている。ただし、本発明は、かかる場合のみに限るものではなく、例えば、該当する各電気機器300に供給される電流の電流値そのものについて正の部分の半周期分のみを取り出して用いるようにしても構わない。また、本実施形態の非負値行列分解NMFにおいては、各電気機器300に流れる電流のパワースペクトルについて、その消費電力量の如何によらず、すべて同一に扱って、分解対象の非負値行列Xを作成して、分解後の基底ベクトル行列Hと重み行列Uとのベクトル積によって近似している場合について説明したが、本発明は、かかる場合のみに限るものではない。電流パワースペクトルのすべてを、消費電力量の如何によらず、同一に扱った場合、分解対象の非負値行列Xと、基底ベクトル行列Hおよび重み行列Uのベクトル積との間の誤差は、すべての電流パワースペクトルに関してほぼ同一の誤差値になるような絶対評価した形式になるので、消費電力量が少ないスペクトルについては、消費電力量が多いスペクトルに比し、消費電力量に占める誤差の割合が大きくなる。例えば、非負値行列分解NMFの演算において1Wの絶対的な誤差の範囲内に収めるように近似した場合には、100Wの消費電力量のパワースペクトルにおける誤差1Wとそれよりも少ない10Wの消費電力量のパワースペクトルにおける誤差1Wとが等価に扱われることになる。そこで、前述した実施形態には記載していないが、各電気機器300に流れる電流パワースペクトルに対して、消費電力量を勘案してあらかじめ定めた係数を掛け合わせることによって、消費電力量に応じて電流パワースペクトルの正規化を行い、正規化された電流パワースペクトルについて分解対象の非負値行列Xを作成するようにしても良い。かくのごとく、非負値行列分解NMFの演算に先立って、正規化処理を事前に行うことにより、分解対象の非負値行列Xと、非負値行列分解NMFを行った後の基底ベクトル行列Hおよび重み行列Uのベクトル積との間の誤差に関して、消費電力量に対する誤差の割合誤差率という形式にして相対評価した形で近似することが可能になり、消費電力量の如何によらず、誤差率としてほぼ均一化した値に設定することができ、消費電力量が少ない電気機器300であっても、消費電力量の多い電気機器300の場合と同様に、動作中の電気機器300を精度良く抽出することができる。次に、図1の電気機器識別装置100の具体的な実施例として、識別対象の電気機器300が3台の電気機器EA,EB,ECであった場合において、3台の電気機器EA,EB,ECそれぞれの同一条件下における単独動作時の電流パワースペクトルを3回ずつ測定して、データ記憶部15にあらかじめ設定登録していた場合について、実際に実施した識別結果について、図6を用いてさらに説明する。図6は、本発明の一実施形態である図1の電気機器識別装置100による電気機器300の識別処理の具体的な実施結果の一例を説明するための説明図である。図6において、3台の電気機器EA,EB,ECそれぞれを単独で動作させたときの消費電力量の測定結果である電流のパワースペクトルは、3台の電気機器EA,EB,ECのうち、電気機器EAについては、第1回目から第3回目の測定結果は、分解対象の非負値行列Xの列番号X1,X2,X3に示すように、それぞれ、A1,A2,A3であり、電気機器EBについては、第1回目から第3回目の測定結果は、分解対象の非負値行列Xの列番号X4,X5,X6に示すように、それぞれ、B1,B2,B3であり、電気機器ECについては、第1回目から第3回目の測定結果は、分解対象の非負値行列Xの列番号X7,X8,X9に示すように、それぞれ、C1,C2,C3であり、データ記憶部15に既知のデータとしてあらかじめ設定登録されている。さらに、分解対象の非負値行列Xの列番号X10に示すように、動作中の電気機器が未知である状態で電力測定部11において測定した電流のパワースペクトルはBCであったものとする。かかる場合に、測定電力合成部12において、図6の非負値行列Xの列番号X1~X10に示すように、単独動作時の3台の電気機器EA,EB,ECそれぞれの3種類の測定条件下における電流パワースペクトルA1~A3,B1~B3,C1~C3と動作状態が未知の状態で測定した電流パワースペクトルBCとを合成した非負値行列Xを生成する。次いで、NMF演算部13において、非負値行列分解NMFを行うと、図6に示すように、識別対象の電気機器300は、電気機器EA,EB,ECの3台であるので、基底ベクトル群の行列Hにおける基底ベクトル列ベクトルも3個抽出されることになる。さらに、重み行列Uの各重み要素は、図6の列番号U1~U10に示すように、基底ベクトル行列Hの各列に対応する位置の重み要素のみに有意な値として、‘1’近傍の値が設定され、その他の重み要素については、‘0’に近い値が設定される。つまり、重み行列Uの各列番号U1~U10のうち、電気機器EAの単独動作時の列ベクトルが設定された非負値行列Xの列番号X1~X3に対応する列番号U1~U3については、該電気機器EAの基底ベクトルに相当する第1行目に、それぞれ、‘1.395’、‘1.376’、‘1.386’が設定され、残りの第2、第3行目には、いずれも、‘0’近辺の値が設定されている。同様に、電気機器EBおよび電気機器ECそれぞれの単独動作時の列ベクトルが設定された非負値行列Xの列番号X4~X6および列番号X7~X9それぞれに対応する列番号U4~U6および列番号U7~U9についても、該電気機器EBおよび電気機器ECそれぞれの基底ベクトルに相当する第2行目および第3行目には、それぞれ、‘1.282’、‘1.298’、‘1.277’および‘1,009’、‘1.015’、‘1.012’が設定され、残りの第1、第3行目および第1、第2行目それぞれには、いずれも、‘0’近辺の値が設定されている。また、動作状態が未知の状態で測定した電流パワースペクトルBCの列ベクトルが設定された非負値行列Xの列番号X10に対応する列番号U10においては、電気機器EAの基底ベクトルに相当する第1行目には、‘0.017’とほぼ‘0’に近い値が設定されているが、電気機器EBおよび電気機器ECそれぞれの基底ベクトルに相当する第2行目および第3行目には、それぞれ、‘1.305’および‘0.829’と‘1’に近い大きな有意な値が設定されている。したがって、電気機器抽出部14においては、図6の重み行列Uの第10列目の各重み要素を検索することによって、電力測定部11において動作状態が未知の状態で測定した電流のパワースペクトルBCは、3台の電気機器EA,EB,ECのうち、電気機器EBおよび電気機器ECの2台が動作中の状態にあった際に測定したものであることを、迅速かつ確実に判別することができる。なお、本実施例においては、3台の電気機器EA,EB,ECそれぞれについて、単独動作時の電流パワースペクトルを3回ずつと同一の回数ずつ測定した結果をデータ記憶部15に設定登録した場合について説明したが、3台の電気機器EA,EB,ECそれぞれで異なる回数であっても、同様の判別結果を得ることができる。また、3台の電気機器EA,EB,ECそれぞれについて電流パワースペクトル数が異なっている場合を考慮して、実施形態の動作例において前述したように、3台の電気機器EA,EB,ECそれぞれに流れる電流パワースペクトルに対して、消費電力量を勘案してあらかじめ定めた係数を掛け合わせることによって、消費電力量に応じて電流パワースペクトルの正規化を行い、正規化された電流パワースペクトルについて分解対象の非負値行列Xを作成するようにすれば、3台の電気機器EA,EB,ECそれぞれについて電流パワースペクトル数が異なっている場合であっても、正確な判別結果を得ることができる。さらに、非負値行列分解NMFの演算において、基底ベクトル行列Hおよび重み行列Uの各要素に初期値として設定される値は、一般的には、ランダムな値を設定することになるが、本発明においては、前述したように、識別対象の電気機器それぞれの動作状態を特徴付ける単独動作時の電流パワースペクトルからなる列ベクトルを基底ベクトル行列Hの基底ベクトルとして用いることにしているので、初期値として、かかる単独動作時の電流パワースペクトルをそれぞれに該当する電気機器の基底ベクトルとして、基底ベクトル行列Hの列ベクトルに設定することによって、非負値行列分解NMFの演算を高速に収束させることが可能になり、全体としての演算コストをさらに削減することに繋がることになる。本実施形態における効果の説明以上に実施形態および実施例として詳細に説明したように、本実施形態においては、次のような効果が得られる。すなわち、非負値行列分解NMFの演算は、四則演算の繰り返しのみによって行うことができ、識別対象の電気機器300の台数如何によらず、動作中の電気機器300を識別する際の計算コストの大幅な削減が可能になるので、本実施形態においては、より多くの電気機器300が使用されている環境下においても、特定の電気機器300の動作状態を迅速にかつ確実に把握することができる。より具体的には、電力需要家の一般家庭の宅内や事務所などに複数の電気機器300が存在する場合において、電力を供給する電源線の引き込み線や、分電盤内の電力線などの位置に設置した1台のセンサによって複数の電気機器300全体の消費電力量や電流、電圧の総量を観測し、観測した結果を基にして、動作中の電気機器300の識別を行う手法として、ニューラルネットワークなどの処理によって各電気機器300の特徴量とのマッチングを逐一行う従来の手法に対して、本実施形態や実施例においては、NMF演算部13を備えて、非負値行列分解NMFという多変量解析の手法を採用しているので、以下のごとき効果を奏することができる。第1に、動作中の各電気機器300の識別に要する計算コストを大幅に低減することが可能になり、設置されている電気機器300の台数の如何によらず、現在動作中の電気機器を迅速かつ確実に把握することができるという効果が得られ、電力需要家が使用している各電気機器300の種別や動作状況、消費電力等を把握する電気機器識別装置モニタ装置として好適に使用することができる。第2に、電力需要家の宅内や事務所内に設置した電気機器識別装置100モニタ装置により当該電力需要家が使用している各電気機器の種別や動作状況、消費電力等を把握して、把握した情報を、出力部30から、通信ネットワークを介して、センタ装置等に転送することも可能であり、センタ装置等が配置された遠隔地であっても、各電力需要家における電気機器の動作状況の把握や該動作状況に基づく電力制御等を確実に行うことができる。第3に、かくのごとき電気機器識別装置100モニタ装置を導入することにより、当該電気機器識別装置100モニタ装置が出力した情報に基づいた各種の処理を実施するセンタ装置等から、処理結果として各種の情報を入力部20を介して受け取ることも可能であり、電力需要家の宅内や事務所内の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、電気機器の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、電力需要家に対して提供することも可能になる。"