CN104246520A - 电子装置的运行状态估计设备、电子装置的运行状态估计方法、程序、电子装置的特征向量登记设备、电子装置的特征向量登记方法、服务器装置和电子装置的运行状态估计系统 - Google Patents

Abstract

本发明的目的是准确地执行估计连接到电力线的多个电子装置的运行状态，即用电状态。通过使用连接到多个电子装置的电力线在时间序列的基础上计算电流和电压。从电流和电压的时间序列中提取电源频率及其谐波的信号分量。从信号分量计算导纳向量时间序列。将导纳向量时间序列与连接到电力线的多个电子装置的特征向量的组合进行比较，以得到多个电子装置的运行状态的估计结果。

Description

电子装置的运行状态估计设备、电子装置的运行状态估计方法、程序、电子装置的特征向量登记设备、电子装置的特征向量登记方法、服务器装置和电子装置的运行状态估计系统

技术领域

本技术涉及电子装置的运行状态估计设备、电子装置的运行状态估计方法、程序、电子装置的特征向量登记设备、电子装置的特征向量登记方法、服务器装置和电子装置的运行状态估计系统。

背景技术

因为全球环境问题等的蔓延，对于详细地掌握每个家庭和每个个体拥有的电子装置的用电状况的需求日益增加。例如，通过将家庭中每个装置在每个时刻的用电状况可视化，可通过断开不需要的电子装置来节省电费。另外，当电源紧张时，可有效地省电。

过去，通过电能表以征收电费为单位(诸如，家庭单位)测量用电量(参见例如专利文献1)。在一些地区，通过将专用工具放置在每个电子装置(诸如，插座)旁边以更小的单位测量用电量。

引用列表

专利文献

专利文献1：JP 2002-354560 A

发明内容

本发明要解决的问题

总用电量足以计算电费。然而，对于根据时间和环境有效地省电而言，不太有用。另一方面，将专用工具放置在每个插座上需要劳力和成本。因此，并不被接受。

本技术的目的是适当地估计与电力线连接的多个电子装置的运行状态，也就是说，用电状况。

问题的解决方案

本技术的构思是一种电子装置的运行状态估计设备，所述运行状态估计设备包括：

电流电压测量单元，被配置为从连接到多个电子装置的电力线测量作为时间序列的电流和电压；

滤波单元，被配置为从测得的电流和电压的时间序列中过滤出电源频率及其谐波的信号分量；

导纳计算单元，被配置为从过滤出的信号分量计算导纳向量时间序列；

特征向量保持单元，被配置为保持所述多个电子装置的特征向量；

组合计算单元，被配置为计算所保持的所述多个电子装置的特征向量的组合模式；以及

比较单元，被配置为将组合的特征向量与计算出的导纳向量时间序列进行比较，以得到所述多个电子装置的运行状态的估计结果。

在本技术中，电流电压测量单元从连接到多个电子装置的电力线测量作为时间序列的电流和电压。滤波单元从那些测得的电流和电压的时间序列中过滤出电源频率及其谐波的信号分量。另外，导纳计算单元从由滤波单元过滤出的信号分量计算导纳向量时间序列。在这种情况下，导纳向量包括电源频率及其谐波二者的导纳作为元素。

所述多个电子装置的特征向量被保持在特征向量保持单元中。例如，预定电子装置的特征向量包括通过向量量化从当所述预定电子装置处于运行状态时的所述导纳向量时间序列中提取的一个或多个特征向量。所述组合计算单元计算所保持的所述多个电子装置的特征向量的组合模式。

例如，所述组合计算单元可被配置为计算所保持的特征向量的所有组合模式。通过以此方式计算所有组合模式，可以高度准确地得到多个电子装置的运行状态的估计结果。

另外，例如，所述组合计算单元可被配置为基于将预定数量内的装置的运行状态改变的组合模式和/或基于预定概率分布，根据最近的装置运行状态的估计结果计算将装置的运行状态随机改变的组合模式。在这种情况下，预定概率分布可以是根据所述多个电子装置的运行状态的过去历史计算的概率分布。另外，在这种情况下，预定概率分布可以是从根据星期几和时间计算的多个概率分布中根据时间选择的概率分布。在这种情况下，可减小组合模式的数量以及处理负荷。

所述比较单元将组合的特征向量与计算出的导纳向量时间序列进行比较，以得到所述多个电子装置的运行状态的估计结果。例如，所述比较单元计算组合的特征向量与计算出的导纳向量时间序列之间的向量间距离。将具有最短距离的组合设置为所述多个电子装置的运行状态的估计结果。

如上所述，在本技术中，将基于通过电力线测得的电流和电压得到的导纳向量时间序列与连接到电力线的多个电子装置的特征向量的组合进行比较，以得到所述多个电子装置的运行状态的估计结果。这里，可以合适地估计多个电子装置的运行状态，也就是说，用电状况。

本技术的另一个构思是一种电子装置的特征向量登记设备，所述特征向量登记设备包括：

电流电压测量单元，被配置为从连接到多个电子装置的电力线测量作为时间序列的电流和电压；

滤波单元，被配置为从测得的电流和电压的时间序列中过滤出电源频率及其谐波的信号分量；

导纳计算单元，被配置为从过滤出的信号分量计算导纳向量时间序列；

特征向量提取单元，被配置为从计算出的所述导纳向量时间序列中提取所述多个电子装置中的每个电子装置的特征向量；以及

特征向量登记单元，被配置为将所提取的所述多个电子装置的特征向量登记到数据库。

在本技术中，电流电压测量单元从连接到多个电子装置的电力线测量作为时间序列的电流和电压。滤波单元从那些测得的电流和电压的时间序列中过滤出电源频率及其谐波的信号分量。然后，导纳计算单元从过滤出的信号分量计算导纳向量时间序列。在这种情况下，导纳向量包括电源频率及其谐波二者的导纳作为元素。

特征向量提取单元从计算出的所述导纳向量时间序列中提取所述多个电子装置中的每个电子装置的特征向量。另外，特征向量登记单元将所提取的所述多个电子装置的特征向量登记到数据库。

例如，当可以只运行预定电子装置时，所述特征向量提取单元可被配置为通过向量量化从导纳向量时间序列中提取一个或多个特征向量作为预定电子装置的特征向量。

另外，例如，当难以仅运行预定电子装置时，所述特征向量提取单元可被配置为从计算出的导纳向量时间序列估计预定电子装置的导纳向量时间序列，并且通过向量量化从导纳向量时间序列中提取一个或多个特征向量作为所述预定电子装置的特征向量。

在这种情况下，例如，所述特征向量提取单元可被配置为从在所述预定电子装置未处于运行状态的情况下的计算出的导纳向量时间序列估计除了所述预定电子装置之外的电子装置的导纳向量时间序列。于是，所述特征向量提取单元可被配置为通过去除除了所述预定电子装置之外的电子装置的导纳向量时间序列的估计值，从在所述预定电子装置处于运行状态的情况下的计算出的导纳向量时间序列提取所述预定电子装置的导纳向量时间序列。

在这种情况下，例如，所述特征向量提取单元可被配置为通过在所述预定电子装置运行期间之前和之后以使得所述导纳向量时间序列的相关值变为最高的方式对齐并且合成计算出的导纳向量时间序列的相位，估计除了所述预定电子装置之外的电子装置的导纳向量时间序列。

如上所述，在本技术中，可从基于通过电力线测得的电流和电压得到的导纳向量时间序列有利地提取连接到电力线的多个电子装置中的每个电子装置的特征向量并且将特征向量登记到数据库。

本技术的另一个构思是一种电子装置的运行状态估计设备，所述运行状态估计设备包括：

电流电压测量单元，被配置为从连接到多个电子装置的电力线测量作为时间序列的电流和电压；

滤波单元，被配置为从测得的电流和电压的时间序列中过滤出电源频率及其谐波的信号分量；

导纳计算单元，被配置为从过滤出的信号分量计算导纳向量时间序列；

导纳发送单元，被配置为将计算出的导纳向量时间序列发送到服务器装置；以及

估计结果接收单元，被配置为从所述服务器装置接收所述多个电子装置的运行状态的估计结果。

在本技术中，电流电压测量单元从连接到多个电子装置的电力线测量作为时间序列的电流和电压。滤波单元从测得的电流和电压的时间序列中过滤出电源频率及其谐波的信号分量。另外，导纳计算单元从由滤波单元过滤出的信号分量计算导纳向量时间序列。在这种情况下，导纳向量包括电源频率及其谐波二者的导纳作为元素。

导纳发送单元将计算出的导纳向量时间序列发送到服务器装置。估计结果接收单元从所述服务器装置接收所述多个电子装置的运行状态的估计结果。

如上所述，本技术不执行从导纳向量时间序列估计连接到电力线的多个电子装置的运行状态的处理。替代地，服务器装置执行该处理。因此，可以减小处理负荷并且由于服务器装置的高性能处理而以高准确度得到估计结果。

另外，本技术的另一个构思是一种服务器装置，所述服务器装置包括：

导纳接收单元，被配置为接收从终端装置发送的导纳向量时间序列；

特征向量保持单元，被配置为保持多个电子装置的特征向量；

组合计算单元，被配置为计算所保持的所述多个电子装置的特征向量的组合模式；

比较单元，被配置为将组合的特征向量与接收到的导纳向量时间序列进行比较，以得到所述多个电子装置的运行状态的估计结果；以及

估计结果发送单元，被配置为将得到的所述多个电子装置的运行状态的估计结果发送到所述终端装置。

在本技术中，导纳接收单元接收从终端装置发送的导纳向量时间序列。组合计算单元计算由导纳向量保持单元保持的所述多个电子装置的特征向量的组合模式。注意，特征向量保持单元保持的多个电子装置的特征向量可以是例如预先由服务器装置本身从自终端装置发送的导纳向量时间序列中提取的。替选地，可预先从终端装置接收特征向量。

比较单元将组合的特征向量与接收到的导纳向量时间序列进行比较，以得到所述多个电子装置的运行状态的估计结果。然后，估计结果发送单元将得到的所述多个电子装置的运行状态的估计结果发送到所述终端装置。

如上所述，本技术替代终端装置来执行从导纳向量时间序列估计连接到电力线的多个电子装置的运行状态的处理。因此，可以减小终端装置的处理负荷并且由于高性能处理而以高准确度向终端装置提供估计结果。

注意，在本技术中，例如，终端装置还可包括发送请求接收单元，所述发送请求接收单元被配置为接收从与所述终端装置不同的另一个终端装置发送的估计结果的发送请求。另外，所述估计结果发送单元可基于接收到的所述发送请求将得到的所述多个电子装置的运行状态的估计结果发送到其它终端装置。结果，用户可通过与固定终端装置不同的其它终端(便携式终端)确认多个电子装置的运行状态的估计结果。

本发明的效果

根据本技术，可以合适地估计连接到电力线的多个电子装置的运行状态，也就是说，用电状况。

附图说明

图1是示出作为本技术的第一实施例的电子装置的运行状态估计设备的示例性配置的框图。

图2是示出在可以断开所有其它连接的装置(以设置成非运行状态)的第一情况下估计单个目标装置的导纳向量时间序列的处理的流程图。

图3是用于说明在估计除了目标装置外的电子装置的复合导纳向量时间序列Yoth(n)的情况下导纳向量时间序列Ybef(n)和Yaft(n)的相位调节的视图。

图4是示出在存在连接的一直工作的其它装置的第二情况下估计单个目标装置的导纳向量时间序列的处理的流程图。

图5是向量量化的示意图。

图6是示出登记到特征向量数据库的特征向量的示例的视图。

图7是示出在少量装置的情况下运行状态估计方法的完整处理的视图。

图8是示出在大量装置的情况下运行状态估计方法的完整处理的视图。

图9是示出利用软件执行装置登记处理和用电状况确定处理的计算机装置的示例的框图。

图10是示出作为第二实施例的电子装置的运行状态估计系统的示例性配置的框图。

图11是示出电子装置的运行状态估计系统中包括的运行状态估计设备的示例性配置的框图。

图12是示出电子装置的运行状态估计系统中包括的服务器装置的示例性配置的框图。

具体实施方式

下面是用于执行本发明的模式(下文中被称为“实施例”)。将以下面的次序进行说明。

1.第一实施例

2.第二实施例

3.修改形式

<1.第一实施例>

[电子装置的运行状态估计设备]

图1是示出作为本技术的第一实施例的电子装置的运行状态估计设备100的示例性配置的视图。该运行状态估计设备100执行装置登记处理和用电状况确定处理。该运行状态估计设备100包括电流电压测量单元101、滤波单元102、导纳计算单元103、单导纳估计单元104和向量量化单元105。另外，该运行状态估计设备100包括特征向量数据库106、组合计算单元107、比较单元108和记录/显示单元109。

电流电压测量单元101从连接到多个电子装置(装置A、装置B、装置C等)的电力线测量电流和电压。该电流电压测量单元101测量电力线底部的一部分的每个时刻的电流和电压值，并且通过A/D转换得到数字数据的时间序列。

滤波单元102从由电流电压测量单元101测得的电流和电压的时间序列中过滤出电源频率及其谐波的信号分量。换句话讲，滤波单元102计算下面的数学式1中所示的复数窄带电流Ik(n)和下面的数学式2中所示的复数窄带电压Vk(n)。它们都对应于相对于与离散时间“t”相关的电流I(t)和电压V(t)的时间帧“n”中的各个奇次谐波“k”。

[数学公式1]

$I_k\left(n\right)=\underset{t=W/2}{\overset{W/2-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}w\left(t\right)I(t-\mathrm{nT})e^{-j2\mathrm{\&pi;}(2k+1)\mathrm{ft}}...\left(1\right)$

$V_k\left(n\right)=\underset{t=-W/2}{\overset{W/2-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}w\left(t\right)V(t-\mathrm{nT})e^{-j2\mathrm{\&pi;}(2k+1)\mathrm{ft}}...\left(2\right)$

注意，“n”代表帧数，“k”代表谐波数量，“f”代表电源频率(50Hz或60Hz)，“T”代表帧的时间间隔，“w(t)”代表诸如翰氏窗(Hann window)的窗函数，而“W”代表窗函数的大小。为了确定谐波，在从k代表1(k＝1)的范围到k代表预定数量K(k＝K)的范围内计算k。基于这个计算，Ik(n)变成其中以时间间隔T对接近频率(2k+1)f的窄带分量进行重新采样的电流的复数时间序列。类似地，Vk(n)变成其中以时间间隔T对接近频率(2k+1)f的窄带分量进行重新采样的电压的复数时间序列。

导纳计算单元103从由滤波单元102过滤出的信号分量计算导纳向量时间序列。换句话讲，导纳计算单元103根据电流Ik(n)和电压Vk(n)计算当前时间“n”中的导纳Yk(n)，如在下面的数学式3中表示的。

[数学公式2]

$Y_k\left(n\right)=\frac{I_k\left(n\right)}{V_k\left(n\right)}...\left(3\right)$

这里，计算出的电源频率及其谐波的导纳被统称为如下面的数学式4中所示的K维向量，并且被称为导纳向量时间序列。

[数学公式3]

Y(n)＝[Y₁(n)，Y₂(n)，...，Y_K(n)]    …(4)

电流电压测量单元101、滤波单元102和导纳计算单元103的处理在装置登记处理和用电状况确定处理二者中是共同的。在装置登记处理中，估计要登记的装置的导纳向量时间序列。这里，提取特征向量并且将特征向量登记到特征向量数据库106。单导纳估计单元104和向量量化单元105用于装置登记处理。

单导纳估计单元104顺次地将连接到电力线的多个电子装置(装置A、装置B、装置C等)设置为目标装置。然后，单导纳估计单元104估计单个目标装置的导纳向量时间序列。

在可以断开所有其它连接的装置(以设置成非运行状态)的第一情况下，当只有目标装置接通(设置成运行状态)时，单导纳估计单元104观测预定帧数量N的导纳计算单元103的输出，以得到单个目标装置的导纳向量时间序列Y(n)。

图2是示出在第一情况下的处理的流程图的视图。在步骤ST1中，开始该处理。接下来，在步骤ST2中，接通目标装置(设置成运行状态)。接下来，在步骤ST3中，通过单个导纳估计单元104，观测预定帧数量(N)的导纳计算单元103的输出，并且测量单个目标装置的导纳向量时间序列Y(n)。接下来，在步骤ST4中，断开目标装置(设置成非运行状态)。最后，在步骤ST5中，完成该处理。

另外，在存在连接的一直工作的其它装置(诸如，冰箱)的第二情况下，单导纳估计单元104无法直接得到单个目标装置的导纳向量时间序列Y(n)。因此，单导纳估计单元104如下文描述地估计单个目标装置的导纳向量时间序列Y(n)。

首先，当断开目标装置(设置成非运行状态)时，单导纳估计单元104观测预定帧数量(3N)或更大帧数量的导纳计算单元103的输出。于是，单导纳估计单元104得到导纳向量时间序列Ybef(n)。接下来，当目标装置接通(运行状态)时，单导纳估计单元104观测整个预定帧数量(N)的导纳计算单元103的输出。于是，单导纳估计单元104得到导纳向量时间序列Yon(n)。接下来，当断开目标装置(设置成非运行状态)时，单导纳估计单元104重复地观测预定帧数量(3N)或更大帧数量的导纳计算单元103的输出。于是，单导纳估计单元104得到导纳向量时间序列Yaft(n)。

接下来，单导纳估计单元104通过下面的数学式5中所示的计算来估计除了目标装置外的电子装置的复合导纳向量时间序列Yoth(n)。

[数学公式4]

$Y_{\mathrm{oth}}\left(n\right)=\frac{1}{2}(Y_{\mathrm{aft}}(n+{\mathrm{\&tau;}}_{\mathrm{aft}})+Y_{\mathrm{bef}}(n+{\mathrm{\&tau;}}_{\mathrm{bef}})),(n=0,...,N-1)...\left(5\right)$

$\left(\begin{array}{c}{\mathrm{\&tau;}}_{\mathrm{aft}}=\underset{\mathrm{\&tau;}=N,...,2N-1}{\arg \min }\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{|Y_{\mathrm{bef}}(n+2N)-Y_{\mathrm{aft}}(n+\mathrm{\&tau;})|}^2\\ {\mathrm{\&tau;}}_{\mathrm{bef}}=\underset{\mathrm{\&tau;}=0,...,N-1}{\arg \min }\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{|Y_{\mathrm{aft}}\left(n\right)-Y_{\mathrm{bef}}(n+N+\mathrm{\&tau;})|}^2\end{array}\right)$

图3(a)是示出由单导纳估计单元104测得的Ybef(n)、Yon(n)和Yaft(n)的示例的视图。如图3(b)中所示，数学式5中的τaft代表当导纳向量时间序列Yaft(n)的相位移位时与导纳向量时间序列Ybef(n)的相位最佳地对齐的调节后的相位量。如图3(c)中所示，数学式5中的τbef代表当导纳向量时间序列Ybef(n)的相位移位时与导纳向量时间序列Yaft(n)的相位最佳地对齐的调节后的相位量。

数学式5中所示的复合导纳向量时间序列Yoth(n)是对预定帧数量(N)的部分求平均得到的时间序列，其中可得到相位调节后的导纳向量时间序列Yaft(n)的导纳向量时间序列Yon(n)。

接下来，如下面的数学式6中所示的，从当接通目标装置(设置成运行状态)时得到的导纳向量时间序列Yon(n)中减去除了目标装置外的电子装置的复合导纳向量时间序列Yoth(n)。结果，估计单个目标装置的导纳向量时间序列Y(n)。

[算术公式5]

Y(n)＝Y_on(n)-Y_oth(n)    …(6)

图4中所示的流程图示出在第二种情况下的处理。在步骤ST11中，开始该处理。接下来，在步骤ST12中，当断开目标装置(设置成非运行状态)时，观测预定帧数量(3N)或更大帧数量的导纳计算单元103的输出。于是，测得导纳向量时间序列Ybef(n)。

接下来，在步骤ST13中，接通目标装置(设置成运行状态)。接下来，在步骤ST14中，只观测预定帧数量(N)的导纳计算单元103的输出。于是，测得导纳向量时间序列Yon(n)。

接下来，在步骤ST15中，断开目标装置(设置成非运行状态)。接下来，在步骤ST16中，当断开目标装置(设置成非运行状态)时，观测预定帧数量(3N)或更大帧数量的导纳计算单元103的输出。于是，测得导纳向量时间序列Yaft(n)。

接下来，在步骤ST17中，通过数学式5测得除了目标装置外的电子装置的复合导纳向量时间序列Yoth(n)。接下来，在步骤ST18中，如数学式6中所示的，从导纳向量时间序列Yon(n)中减去复合导纳向量时间序列Yoth(n)。于是，估计了单个目标装置的导纳向量时间序列Y(n)。最后，在步骤ST19中，完成该处理。

回到图1，向量量化单元105执行向量量化，使得由单导纳估计单元104估计的各个装置的整个N帧的导纳向量时间序列Y(n)被用预定数量C(C充分小于N)的特征向量来表达。图5是向量量化的示意图。这里，“O”代表第m个目标装置的导纳向量时间序列Y(n)，而“X”代表向量量化的代表性向量Ymc。

例如，通过诸如劳埃德算法(Lloyd algorithm)的所谓的k均值聚类算法来执行向量量化。下文中，用“M”表示装置的总数量，用“m”表示目标装置的ID，用“c”表示特征向量的数量，而用“Ymc”表示第m个装置的第c个特征向量。另外，为了简化后续的计算，传统上在c等于零(c＝0)的情况下添加零向量作为特征向量。这里，Ym0等于零(Ym0＝[0,…，0])。这个向量代表断开装置(设置成非运行状态)。

向量量化单元105针对所有装置执行上述向量量化计算，并且将各个装置的代表性向量Ymc登记到特征向量数据库106。因此，数量为M×(C+1)的特征向量被登记到特征向量数据库。这里，“Ymc”中的“m”代表从1到“M”，而“Ymc”中的“c”代表从0到“C”(m＝1、…、M、c＝0、…、C)。

图6是示出登记到特征向量数据库106的特征向量的示例的视图。该示例示出M(装置数量)是3(M＝3)并且C(当各个装置处于运行状态时的向量数量)是2(C＝2)的情况。按照每个装置登记特征向量Ym0和向量Ym1、Ym2。特征向量Ym0代表断开装置(设置成非运行状态)，而向量Ym1、Ym2代表接通装置(运行状态)。

在用电状况确定处理中，观测所使用的所有装置在每个时刻的导纳向量时间序列Y(n)。根据当前的相加定律，所有导纳大致近似于各个装置的各个时间的导纳之和。因此，在用电状况确定处理中，计算观测到的导纳向量和通过以各种方式改变登记的(保持的)特征向量的组合而计算出总和的向量之间的距离。搜索具有最短距离的组合，以估计各个装置的运行状态。

下文中，用D(n)＝[d1,…,dM](“dm”代表从0到C的运行状态的值中的任一个)表示代表各个装置在各个时间(帧)的运行状态的运行状态向量。这里，“M”代表登记的装置的数量，“m”代表装置的数量，而“n”代表帧的数量。

在这种情形下，可将基于观测到的导纳向量时间序列Y(n)估计各个装置的运行状态(用电状况)的问题描述为求解下面的数学式7中的D(n)(^)问题。注意，“A”是预先确定的负载矩阵。简单地，也可使用单位矩阵或某个预设加权矩阵。

[算术公式6]

$\hat{D}\left(n\right)=\underset{d_m=0,...,C}{\mathrm{atg}\min }{\left|A(Y\left(n\right)-\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\&Sigma;}}}{Y}_{m{d}_m})\right|}^2...\left(7\right)$

组合计算单元107和比较单元108用于用电状况确定处理。

组合计算单元107计算登记(保持)在特征向量数据库106的多个电子装置的特征向量的组合模式。换句话讲，组合计算单元107计算各个组合模式下的特征向量之和。

比较单元108比较由组合计算单元107组合的特征向量(特征向量之和)与由导纳估计单元103计算出的导纳向量时间序列Y(n)。于是，比较单元108得到多个电子装置的运行状态(用电状况)的估计结果。换句话讲，比较单元108确定各帧n中的上述数学式7中的D(n)(^)。

这里，如下文所描述的，根据装置的数量，组合计算单元107和比较单元108的处理是不同的。

“在少量装置的情况下”

在少量装置的情况下，更具体地，在可相对于d1、…、dM在帧间隔T内可采取的所有运行状态模式而完成上述数学式7中的计算的情况下，可以执行装置状态的穷尽搜索。

在这种情形下，组合计算单元107相对于d1、…、dM的所有组合模式计算特征向量之和，如在下面的数学式8中所示的。比较单元108通过搜索使数学式7最大的D(n)(^)来估计预设时间n内的各个装置的运行状态(用电状况)。

[算术公式7]

“在大量装置的情况下”

对于d1、…、dM可采取的所有运行状态模式而言存在(C+1)的M次幂种方式，并且当装置的数量增加时，模式以指数方式增加。因此，在大量装置的情况下，实际上难以搜索有限帧间隔T内的所有模式。因此，组合计算单元107采取的方法是，在可行范围内基于在当前时间估计的各个装置的运行状态(用电状况)选择运行状态的随机可能的组合模式。

用D(n-1)表示最近装置状态的估计值。组合计算单元107以下面的次序(1)、(2)和(3)，基于D(n-1)计算预定I种方式的D(n)测试模式。

(1)不改变D(n-1)的各个基本状态的模式

(2)将D(n-1)的各个基本状态改变X个数量或更少个数量的模式

(3)按照预定概率P(dmc)用随机数设置D(n-1)的各个元素的模式

上述“I”和“X”是不超过可在帧间隔T内计算的数字的数字。另外，通过实际使用的计算器的功能确定“I”和“X”的数字。另外，可通过以下方法设置产生随机数的概率P(dmc)：相对于过去的装置状态的估计值D(n)得到与各个装置的各个状态dmc相关的直方图，并且所述直方图被归一化，使得和变成1。当实际在家庭中使用时，根据时间和星期几，装置使用状况出现偏差。因此，有效地应用以下方法：根据星期几和时间聚集上述直方图，并且通过根据当前时间(星期几或时间)进行切换来使用概率分布。

组合计算单元107相对于上述I种方式的组合模式计算特征向量之和，如在上述的数学式8中所示的。比较单元108通过搜索使数学式7最大的D(n)(^)来估计预设时间n内的各个装置的运行状态(用电状况)。

图7是示出在少量装置的情况下运行状态估计方法的完整处理的视图。图8是示出在大量装置的情况下运行状态估计方法的完整处理的视图。

回到图1，记录/显示单元109将由比较单元108得到的各个装置的运行状态(用电状况)的估计结果与时间一起记录在记录介质上并且将其显示在显示器上。结果，可存储各个装置的运行状态的历史。另外，用户可容易地掌握各个装置的当前运行状态(用电状况)。在这种情况下，不仅可记录或显示各个装置的运行状态(用电状况)，而且可记录或显示用电。

可通过使用各个装置状态的估计值D(n)(^)＝(d1,...,dM)，根据下面的数学式9计算各个装置的第n帧中的用电。注意，Ymdmk是与当第m个装置处于dm状态时的特征向量Ymdm的k次谐波对应的元素。

[算术公式8]

$P_m\left(n\right)=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\&Sigma;}}}{Y}_{m{d}_{m}k}{V_k}^2\left(n\right)...\left(9\right)$

下文中，将描述图1中所示的上述的电子装置的运行状态估计设备100的操作。首先，将描述装置登记处理中的操作。在电流电压测量单元101中，在电力线的基部的一部分处测量每个时刻的电流和电压值。测得的这些值被供应到滤波单元102。在滤波单元102中，从测得的电流和电压的时间序列值中过滤出电源频率及其谐波的信号分量(参见数学式1和2)。

由滤波单元102过滤出的信号分量被供应到导纳计算单元103。在导纳计算单元103中，基于由滤波单元102过滤出的信号分量计算当前时间n的导纳Yk(n)(参见数学式3)。由导纳计算单元103得到的导纳向量时间序列Y(n)被供应到单导纳估计单元104。

在单导纳估计单元104中，基于导纳向量时间序列Y(n)，将连接到电力线的多个电子装置(装置A、装置B、装置C等)顺次地设置为目标装置。这里，估计单个目标装置的导纳向量时间序列。单个目标装置的导纳向量时间序列被供应到向量量化单元105。

在向量量化单元105中，执行向量量化，使得单导纳估计单元104估计的各个装置的整个N帧的导纳向量时间序列Y(n)被用预定数量C(C充分小于N)的特征向量来表达。另外，在向量量化单元105中，各个装置的代表性向量Ymc被登记到特征向量数据库106。

接下来，将描述用电状况确定处理中的操作。在电流电压测量单元101中，在电力线的基部的一部分处测量每个时刻的电流和电压值。测得的这些值被供应到滤波单元102。在滤波单元102中，从测得的电流和电压的时间序列值中过滤出电源频率及其谐波的信号分量(参见数学式1和2)。

由滤波单元102过滤出的信号分量被供应到导纳计算单元103。在导纳计算单元103中，基于由滤波单元102过滤出的信号分量计算当前时间n的导纳Yk(n)(参见数学式3)。由导纳计算单元103得到的导纳向量时间序列Y(n)被供应到比较单元108。

在组合计算单元107中，计算登记(保持)在特征向量数据库106的多个电子装置的特征向量的组合模式。在比较单元108中，比较由组合计算单元107组合的特征向量(特征向量之和)与由导纳计算单元103计算出的导纳向量时间序列Y(n)。于是，得到多个电子装置的运行状态(用电状况)的估计结果(参见数学式7)。

由比较单元108得到的多个电子装置的运行状态(用电状况)的估计结果被供应到记录/显示单元109。在记录/显示单元109中，由比较单元108得到的各个装置的运行状态(用电状况)的估计结果与时间一起被记录下来，并且显示在显示器上。

注意，图1中所示的运行状态估计设备100可包括硬件，并且设备的至少一部分可包括软件。例如，图9中所示的计算机装置200可被配置为用作图1中所示的运行状态估计设备100中的各个部分，也就是说，从滤波单元102到比较单元108，以便执行与上述处理类似的装置登记处理和用电状况确定处理。

计算机装置200包括中央处理单元(CPU)201、随机存取存储器(RAM)202、只读存储器(ROM)203、数据输入/输出单元(数据I/O)204和硬盘驱动器(HDD)205。在ROM 202中，存储CPU201的处理程序等。RAM 203用作CPU 201的工作区。CPU 201根据需要读出ROM 202中存储的处理程序，并且将读出的处理程序转发到RAM 203以将其解压。然后，CPU 201读出解压后的处理程序以执行处理。

在计算机装置200中，由电流电压测量单元101测得的时间序列的电流和电压通过数据I/O 204输入并且被累积在HDD 205中。CPU 201针对累积在HDD 205中的电流和电压的时间序列数据执行装置登记处理和用电状况确定处理。然后，各个装置的运行状态的估计结果通过数据I/O 204输出到外部。

如以上提到的，在图1中所示的电子装置的运行状态估计设备100中，将基于通过电力线测得的电流和电压而得到的导纳向量时间序列与连接到电力线的多个电子装置的特征向量的组合进行比较。于是，得到多个电子装置的运行状态的估计结果。因此，可以合适地估计多个电子装置的运行状态(用电状况)。另外，可容易地使家庭中的各个装置的运行状态(用电状况)可视化，并且可有效地省电。此外，可以掌握家庭中各个电子装置的用电状况，以灵活地供电。

<2.第二实施例>

[电子装置的运行状态估计系统]

图10是示出作为本技术的第二实施例的电子装置的运行状态估计系统300的示例性配置的视图。该运行状态估计系统300包括设置在家庭中的电子装置的运行状态估计设备300A、云中的服务器装置300B和便携式终端300C。

在运行状态估计系统300中，服务器装置300B根据导纳向量时间序列估计连接到电力线的多个电子装置的运行状态。因此，运行状态估计设备300A将导纳向量时间序列Y(n)发送到服务器装置300B，并且从服务器装置300B接收各个装置的运行状态(用电状况)的估计结果。

另外，运行状态估计系统300可执行从便携式终端300C(也就是说，不同于运行状态估计设备300A的另一个终端装置)向服务器装置300B的对多个电子装置的运行状态的估计结果的发送请求。这个便携式终端300C接收估计结果并且例如能够显示结果。

图11是示出运行状态估计设备300A的示例性配置的视图。在图11中，用与图1中使用的参考标号相同的参考标号表示与图1中示出的组件相同的组件，这里不再重复对其的说明。这个运行状态估计设备300A包括电流电压测量单元101、滤波单元102、导纳计算单元103、导纳发送单元111、估计结果接收单元112和记录/显示单元109。

导纳发送单元111将由导纳计算单元103得到的导纳向量时间序列Y(n)发送到云中的服务器装置300B。估计结果接收单元112接收从云中的服务器装置300B发送的各个电子装置的运行状态(用电状况)的估计结果。然后，估计结果接收单元112将估计结果供应到记录/显示单元109。

图12是示出服务器装置300B的示例性配置的视图。在图12中，用与图1中使用的参考标号相同的参考标号表示与图1中示出的组件相同的组件，这里不再重复对其的说明。这个服务器装置300B包括导纳接收单元113、单导纳估计单元104、向量量化单元105、特征向量数据库106、组合计算单元107、比较单元108和估计结果发送单元114。

导纳接收单元113接收从运行状态估计设备300A发送的导纳向量时间序列Y(n)。然后，导纳接收单元113将导纳向量时间序列Y(n)供应到单导纳估计单元104和比较单元108。估计结果发送单元114将由比较单元108得到的各个电子装置的运行状态(用电状况)的估计结果发送到运行状态估计设备300A。

尽管将省略详细描述，但图10中所示的电子装置的运行状态估计系统300以与图1中所示的电子装置的运行状态估计设备100类似的方式执行装置登记处理和用电状况确定处理。因此，可以合适地估计多个电子装置的运行状态，也就是说，用电状况。

另外，在图10中所示的电子装置的运行状态估计系统300中，取代运行状态估计设备300A，云中的服务器装置300B执行根据导纳向量时间序列Y(n)估计连接到电力线的多个电子装置的运行状态(用电状况)的处理。因此，可以减小运行状态估计设备300A的处理负荷，还可以由于高性能处理导致以高准确度将估计结果从服务器装置300B提供到运行状态估计设备300A。

另外，在图10中所示的电子装置的运行状态估计系统300中，可从便携式终端300C向服务器装置300B发送对估计结果的发送请求，并且可接收估计结果。因此，用户可通过使用便携式终端300C而非固定的运行状态估计设备300A，甚至在他/她所处的地方确认多个电子装置的运行状态的估计结果。

<3.修改形式>

在上述实施例中，描述了具有执行装置登记处理和用电状况确定处理二者的功能的示例。然而，例如，也可考虑只有执行用电状况确定处理的功能的示例。在这种情况下，通过某种方法将各个装置的特征向量登记并且保持在特征向量数据库106中。

本技术还可用下述的结构来实施。

(1)一种电子装置的运行状态估计设备，所述运行状态估计设备包括：

电流电压测量单元，被配置为从连接到多个电子装置的电力线测量作为时间序列的电流和电压；

滤波单元，被配置为从测得的电流和电压的时间序列中过滤出电源频率及其谐波的信号分量；

导纳计算单元，被配置为从过滤出的信号分量计算导纳向量时间序列；

特征向量保持单元，被配置为保持所述多个电子装置的特征向量；

组合计算单元，被配置为计算所保持的所述多个电子装置的特征向量的组合模式；以及

比较单元，被配置为将组合的特征向量与计算出的导纳向量时间序列进行比较，以得到所述多个电子装置的运行状态的估计结果。

(2)根据(1)所述的电子装置的运行状态估计设备，其中预定电子装置的特征向量包括通过向量量化从在所述预定电子装置处于运行状态的情况下的所述导纳向量时间序列中提取的一个或多个特征向量。

(3)根据(1)或(2)所述的电子装置的运行状态估计设备，其中所述组合计算单元计算所保持的特征向量的所有组合模式。

(4)根据(1)或(2)所述的电子装置的运行状态估计设备，其中所述组合计算单元基于将预定数量内的装置的运行状态改变的组合模式和/或基于预定概率分布，根据最近的装置运行状态的估计结果计算将装置的运行状态随机改变的组合模式。

(5)根据(4)所述的电子装置的运行状态估计设备，其中根据所述多个电子装置的运行状态的过去历史计算所述预定概率分布。

(6)根据(4)所述的电子装置的运行状态估计设备，其中所述预定概率分布是从根据星期几和时间计算的多个概率分布中根据时间选择的概率分布。

(7)根据(1)至(6)中的任一项所述的电子装置的运行状态估计设备，其中所述比较单元计算组合的特征向量与计算出的导纳向量时间序列之间的向量间距离，并且将具有最短距离的组合设置为所述多个电子装置的运行状态的估计结果。

(8)一种电子装置的运行状态估计方法，所述运行状态估计方法包括：

电流/电压测量步骤，用于从连接到多个电子装置的电力线测量作为时间序列的电流和电压；

滤波步骤，用于从测得的电流和电压的时间序列中过滤出电源频率及其谐波的信号分量；

导纳计算步骤，用于从过滤出的信号分量计算导纳向量时间序列；

组合计算步骤，用于计算所保持的多个电子装置的特征向量的组合模式；以及

比较步骤，用于将组合的特征向量与计算出的导纳向量时间序列进行比较，以得到所述多个电子装置的运行状态的估计结果。

(9)一种程序，使得计算机用作：

滤波装置，用于从连接到多个电子装置的电力线测得的电流和电压的时间序列中过滤出电源频率及其谐波的信号分量；

导纳计算装置，用于从过滤出的信号分量计算导纳向量时间序列；

导纳向量保持装置，用于保持所述多个电子装置的特征向量；

组合计算装置，用于计算所保持的所述多个电子装置的特征向量的组合模式；以及

比较装置，用于将组合的特征向量与计算出的导纳向量时间序列进行比较，以得到所述多个电子装置的运行状态的估计结果。

(10)一种电子装置的特征向量登记设备，所述特征向量登记设备包括：

电流电压测量单元，被配置为从连接到多个电子装置的电力线测量作为时间序列的电流和电压；

滤波单元，被配置为从测得的电流和电压的时间序列中过滤出电源频率及其谐波的信号分量；

导纳计算单元，被配置为从过滤出的信号分量计算导纳向量时间序列；

特征向量提取单元，被配置为从计算出的所述导纳向量时间序列中提取所述多个电子装置中的每个电子装置的特征向量；以及

特征向量登记单元，被配置为将所提取的所述多个电子装置的特征向量登记到数据库。

(11)根据(10)所述的电子装置的特征向量登记设备，其中所述特征向量提取单元通过向量量化从计算出的导纳向量时间序列中提取一个或多个特征向量作为预定电子装置的特征向量。

(12)根据(10)所述的电子装置的特征向量登记设备，其中所述特征向量提取单元从计算出的导纳向量时间序列估计预定电子装置的导纳向量时间序列，并且通过向量量化从估计的导纳向量时间序列中提取一个或多个特征向量作为所述预定电子装置的特征向量。

(13)根据(12)所述的电子装置的特征向量登记设备，其中所述特征向量提取单元从在所述预定电子装置未处于运行状态的情况下的计算出的导纳向量时间序列估计除了所述预定电子装置之外的电子装置的导纳向量时间序列，并且通过去除估计的除了所述预定电子装置之外的电子装置的导纳向量时间序列的估计值，从在所述预定电子装置处于运行状态的情况下的计算出的导纳向量时间序列估计所述预定电子装置的导纳向量时间序列。

(14)根据(13)所述的电子装置的特征向量登记设备，其中所述特征向量提取单元通过在所述预定电子装置运行期间之前和之后以使得所述导纳向量时间序列的相关值变为最高的方式对齐并且合成计算出的导纳向量时间序列的相位，估计除了所述预定电子装置之外的电子装置的导纳向量时间序列。

(15)一种电子装置的特征向量登记方法，所述特征向量登记方法包括：

电流电压测量步骤，用于从连接到多个电子装置的电力线测量作为时间序列的电流和电压；

滤波步骤，用于从测得的电流和电压的时间序列中过滤出电源频率及其谐波的信号分量；

导纳计算步骤，用于从过滤出的信号分量计算导纳向量时间序列；

特征向量提取步骤，用于从计算出的所述导纳向量时间序列中提取所述多个电子装置中的每个电子装置的特征向量；以及

特征向量登记步骤，用于将所提取的所述多个电子装置的特征向量登记到数据库。

(16)一种电子装置的运行状态估计设备，所述运行状态估计设备包括：

电流电压测量单元，被配置为从连接到多个电子装置的电力线测量作为时间序列的电流和电压；

滤波单元，被配置为从测得的电流和电压的时间序列中过滤出电源频率及其谐波的信号分量；

导纳计算单元，被配置为从过滤出的信号分量计算导纳向量时间序列；

特征向量提取单元，被配置为从计算出的导纳向量时间序列中提取所述多个电子装置中的每个电子装置的特征向量；

特征向量保持单元，被配置为保持所提取的所述多个电子装置中的每个电子装置的特征向量；

组合计算单元，被配置为计算所保持的所述多个电子装置的特征向量的组合模式；以及

比较单元，被配置为将组合的特征向量与计算出的导纳向量时间序列进行比较，以得到所述多个电子装置的运行状态的估计结果。

(17)一种电子装置的运行状态估计设备，所述运行状态估计设备包括：

电流电压测量单元，被配置为从连接到多个电子装置的电力线测量作为时间序列的电流和电压；

滤波单元，被配置为从测得的电流和电压的时间序列中过滤出电源频率及其谐波的信号分量；

导纳计算单元，被配置为从过滤出的信号分量计算导纳向量时间序列；

导纳发送单元，被配置为将计算出的导纳向量时间序列发送到服务器装置；以及

估计结果接收单元，被配置为从所述服务器装置接收所述多个电子装置的运行状态的估计结果。

(18)一种服务器装置，包括：

导纳接收单元，被配置为接收从终端装置发送的导纳向量时间序列；

特征向量保持单元，被配置为保持多个电子装置的特征向量；

组合计算单元，被配置为计算所保持的所述多个电子装置的特征向量的组合模式；

比较单元，被配置为将组合的特征向量与接收到的导纳向量时间序列进行比较，以得到所述多个电子装置的运行状态的估计结果；以及

估计结果发送单元，被配置为将得到的所述多个电子装置的运行状态的估计结果发送到所述终端装置。

(19)根据(18)所述的服务器装置，还包括发送请求接收单元，所述发送请求接收单元被配置为接收从与所述终端装置不同的另一个终端装置发送的估计结果的发送请求，其中，所述估计结果发送单元基于接收到的所述发送请求将得到的所述多个电子装置的运行状态的估计结果发送到所述另一个终端装置。

(20)一种包括终端装置和服务器装置的电子装置的运行状态估计系统，其中所述终端装置包括：

电流电压测量单元，被配置为从连接到多个电子装置的电力线测量作为时间序列的电流和电压；

滤波单元，被配置为从测得的电流和电压的时间序列中过滤出电源频率及其谐波的信号分量；

导纳计算单元，被配置为从过滤出的信号分量计算导纳向量时间序列；

导纳发送单元，被配置为将计算出的所述导纳向量时间序列发送到所述服务器装置；

估计结果接收单元，被配置为从所述服务器装置接收所述多个电子装置的运行状态的估计结果，

其中所述服务器装置包括：

导纳接收单元，被配置为接收从所述终端装置发送的所述导纳向量时间序列；

特征向量保持单元，被配置为保持所述多个电子装置的特征向量；

组合计算单元，被配置为计算所保持的所述多个电子装置的特征向量的组合模式；

比较单元，被配置为将组合的特征向量与接收到的导纳向量时间序列进行比较，以得到所述多个电子装置的运行状态的估计结果；以及

估计结果发送单元，被配置为将得到的所述多个电子装置的运行状态的估计结果发送到所述终端装置。

参考符号列表

100 电子装置的运行状态估计设备

101 电流电压测量单元

102 滤波单元

103 导纳计算单元

104 单导纳估计单元

105 向量量化单元

106 特征向量数据库

107 组合计算单元

108 比较单元

109 记录/显示单元

111 导纳发送单元

112 估计结果接收单元

113 导纳接收单元

114 估计结果发送单元

200 计算机装置

201 CPU

202 ROM

203 RAM

204 数据I/O

205 HDD

300  电子装置的运行状态估计系统

300A 电子装置的运行状态估计设备

300B 服务器装置

300C 便携式终端

Claims (20)

1.一种电子装置的运行状态估计设备，所述运行状态估计设备包括：

电流电压测量单元，被配置为从连接到多个电子装置的电力线测量作为时间序列的电流和电压；

滤波单元，被配置为从测得的电流和电压的时间序列中过滤出电源频率及其谐波的信号分量；

导纳计算单元，被配置为从过滤出的信号分量计算导纳向量时间序列；

特征向量保持单元，被配置为保持所述多个电子装置的特征向量；

组合计算单元，被配置为计算所保持的所述多个电子装置的特征向量的组合模式；以及

比较单元，被配置为将组合的特征向量与计算出的导纳向量时间序列进行比较，以得到所述多个电子装置的运行状态的估计结果。

2.根据权利要求1所述的电子装置的运行状态估计设备，其中预定电子装置的特征向量包括通过向量量化从在所述预定电子装置处于运行状态的情况下的所述导纳向量时间序列中提取的一个或多个特征向量。

3.根据权利要求1所述的电子装置的运行状态估计设备，其中所述组合计算单元计算所保持的特征向量的所有组合模式。

4.根据权利要求1所述的电子装置的运行状态估计设备，其中所述组合计算单元基于将预定数量内的装置的运行状态改变的组合模式和/或基于预定概率分布，根据最近的装置运行状态的估计结果计算将装置的运行状态随机改变的组合模式。

5.根据权利要求4所述的电子装置的运行状态估计设备，其中根据所述多个电子装置的运行状态的过去历史计算所述预定概率分布。

6.根据权利要求4所述的电子装置的运行状态估计设备，其中所述预定概率分布是从根据星期几和时间计算的多个概率分布中根据时间选择的概率分布。

7.根据权利要求1所述的电子装置的运行状态估计设备，其中所述比较单元计算组合的特征向量与计算出的导纳向量时间序列之间的向量间距离，并且将具有最短距离的组合设置为所述多个电子装置的运行状态的估计结果。

8.一种电子装置的运行状态估计方法，所述运行状态估计方法包括：

电流/电压测量步骤，用于从连接到多个电子装置的电力线测量作为时间序列的电流和电压；

滤波步骤，用于从测得的电流和电压的时间序列中过滤出电源频率及其谐波的信号分量；

导纳计算步骤，用于从过滤出的信号分量计算导纳向量时间序列；

组合计算步骤，用于计算所保持的多个电子装置的特征向量的组合模式；以及

比较步骤，用于将组合的特征向量与计算出的导纳向量时间序列进行比较，以得到所述多个电子装置的运行状态的估计结果。

9.一种程序，使得计算机用作：

滤波装置，用于从连接到多个电子装置的电力线测得的电流和电压的时间序列中过滤出电源频率及其谐波的信号分量；

导纳计算装置，用于从过滤出的信号分量计算导纳向量时间序列；

导纳向量保持装置，用于保持所述多个电子装置的特征向量；

组合计算装置，用于计算所保持的所述多个电子装置的特征向量的组合模式；以及

比较装置，用于将组合的特征向量与计算出的导纳向量时间序列进行比较，以得到所述多个电子装置的运行状态的估计结果。

10.一种电子装置的特征向量登记设备，所述特征向量登记设备包括：

电流电压测量单元，被配置为从连接到多个电子装置的电力线测量作为时间序列的电流和电压；

滤波单元，被配置为从测得的电流和电压的时间序列中过滤出电源频率及其谐波的信号分量；

导纳计算单元，被配置为从过滤出的信号分量计算导纳向量时间序列；

特征向量提取单元，被配置为从计算出的所述导纳向量时间序列中提取所述多个电子装置中的每个电子装置的特征向量；以及

特征向量登记单元，被配置为将所提取的所述多个电子装置的特征向量登记到数据库。

11.根据权利要求10所述的电子装置的特征向量登记设备，其中所述特征向量提取单元通过向量量化从计算出的导纳向量时间序列中提取一个或多个特征向量作为预定电子装置的特征向量。

12.根据权利要求10所述的电子装置的特征向量登记设备，其中所述特征向量提取单元从计算出的导纳向量时间序列估计预定电子装置的导纳向量时间序列，并且通过向量量化从估计的导纳向量时间序列中提取一个或多个特征向量作为所述预定电子装置的特征向量。

13.根据权利要求12所述的电子装置的特征向量登记设备，其中所述特征向量提取单元从在所述预定电子装置未处于运行状态的情况下的计算出的导纳向量时间序列估计除了所述预定电子装置之外的电子装置的导纳向量时间序列，并且通过去除估计的除了所述预定电子装置之外的电子装置的导纳向量时间序列的估计值，从在所述预定电子装置处于运行状态的情况下的计算出的导纳向量时间序列估计所述预定电子装置的导纳向量时间序列。

14.根据权利要求13所述的电子装置的特征向量登记设备，其中所述特征向量提取单元通过在所述预定电子装置运行期间之前和之后以使得所述导纳向量时间序列的相关值变为最高的方式对齐并且合成计算出的导纳向量时间序列的相位，估计除了所述预定电子装置之外的电子装置的导纳向量时间序列。

15.一种电子装置的特征向量登记方法，所述特征向量登记方法包括：

电流电压测量步骤，用于从连接到多个电子装置的电力线测量作为时间序列的电流和电压；

滤波步骤，用于从测得的电流和电压的时间序列中过滤出电源频率及其谐波的信号分量；

导纳计算步骤，用于从过滤出的信号分量计算导纳向量时间序列；

特征向量提取步骤，用于从计算出的所述导纳向量时间序列中提取所述多个电子装置中的每个电子装置的特征向量；以及

特征向量登记步骤，用于将所提取的所述多个电子装置的特征向量登记到数据库。

16.一种电子装置的运行状态估计设备，所述运行状态估计设备包括：

电流电压测量单元，被配置为从连接到多个电子装置的电力线测量作为时间序列的电流和电压；

滤波单元，被配置为从测得的电流和电压的时间序列中过滤出电源频率及其谐波的信号分量；

导纳计算单元，被配置为从过滤出的信号分量计算导纳向量时间序列；

特征向量提取单元，被配置为从计算出的导纳向量时间序列中提取所述多个电子装置中的每个电子装置的特征向量；

特征向量保持单元，被配置为保持所提取的所述多个电子装置中的每个电子装置的特征向量；

组合计算单元，被配置为计算所保持的所述多个电子装置的特征向量的组合模式；以及

比较单元，被配置为将组合的特征向量与计算出的导纳向量时间序列进行比较，以得到所述多个电子装置的运行状态的估计结果。

17.一种电子装置的运行状态估计设备，所述运行状态估计设备包括：

电流电压测量单元，被配置为从连接到多个电子装置的电力线测量作为时间序列的电流和电压；

滤波单元，被配置为从测得的电流和电压的时间序列中过滤出电源频率及其谐波的信号分量；

导纳计算单元，被配置为从过滤出的信号分量计算导纳向量时间序列；

导纳发送单元，被配置为将计算出的导纳向量时间序列发送到服务器装置；以及

估计结果接收单元，被配置为从所述服务器装置接收所述多个电子装置的运行状态的估计结果。

18.一种服务器装置，包括：

导纳接收单元，被配置为接收从终端装置发送的导纳向量时间序列；

特征向量保持单元，被配置为保持多个电子装置的特征向量；

组合计算单元，被配置为计算所保持的所述多个电子装置的特征向量的组合模式；

比较单元，被配置为将组合的特征向量与接收到的导纳向量时间序列进行比较，以得到所述多个电子装置的运行状态的估计结果；以及

估计结果发送单元，被配置为将得到的所述多个电子装置的运行状态的估计结果发送到所述终端装置。

19.根据权利要求18所述的服务器装置，还包括发送请求接收单元，所述发送请求接收单元被配置为接收从与所述终端装置不同的另一个终端装置发送的估计结果的发送请求，其中，所述估计结果发送单元基于接收到的所述发送请求将得到的所述多个电子装置的运行状态的估计结果发送到所述另一个终端装置。

20.一种包括终端装置和服务器装置的电子装置的运行状态估计系统，其中所述终端装置包括：

电流电压测量单元，被配置为从连接到多个电子装置的电力线测量作为时间序列的电流和电压；

滤波单元，被配置为从测得的电流和电压的时间序列中过滤出电源频率及其谐波的信号分量；

导纳计算单元，被配置为从过滤出的信号分量计算导纳向量时间序列；

导纳发送单元，被配置为将计算出的所述导纳向量时间序列发送到所述服务器装置；

估计结果接收单元，被配置为从所述服务器装置接收所述多个电子装置的运行状态的估计结果，

其中所述服务器装置包括：

导纳接收单元，被配置为接收从所述终端装置发送的所述导纳向量时间序列；

特征向量保持单元，被配置为保持所述多个电子装置的特征向量；

组合计算单元，被配置为计算所保持的所述多个电子装置的特征向量的组合模式；

比较单元，被配置为将组合的特征向量与接收到的导纳向量时间序列进行比较，以得到所述多个电子装置的运行状态的估计结果；以及

估计结果发送单元，被配置为将得到的所述多个电子装置的运行状态的估计结果发送到所述终端装置。