JP2006155200A - Load operation status monitoring apparatus - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、電源系統に複数の負荷を接続した設備における負荷の運用状況を監視する負荷運用状況監視装置に関する。 The present invention relates to a load operation status monitoring device that monitors an operation status of a load in a facility in which a plurality of loads are connected to a power supply system.
従来の負荷運用状況監視装置として、例えば監視対象を工作機器として、下降用モータの負荷電流を、加工開始から終了までの1サイクルを単位として複雑な加工箇所には加工時間軸のサンプリング箇所を細かく取り、かつ、単純な加工箇所には加工時間軸のサンプリング箇所を粗く取るようにし、各サンプリング箇所において、サンプリングデータを記憶させると共に数値処理加工し、負荷電流の実測値がサンプリング箇所のサンプリングデータによる標準偏差値の上下限幅内であるか比較することで、作業工程を監視するようにした工作機器の監視方法が知られている(例えば、特許文献1参照)。
しかしながら、上記特許文献1に記載された従来例にあっては、上下限波形の作成に際して、負荷変動の時間的なバラツキが考慮されていないため、負荷が時間的にバラツク場合、正常であっても上下限波形を逸脱する現象が発生してしまい正確な監視を行うことができないという未解決の課題がある。
また、ワークの形状データによらずに時間軸のサンプリング箇所を決定する方法が、1サイクル目でサンプリングの時間間隔を決定するため、2サイクル目からは決定された時間間隔で測定を行うこととなり、2サイクル目以降における修正で時間間隔を短くする要因がなく、時間間隔は1サイクル目で決定した値以上に細かくなることがないという未解決の課題もある。
However, in the conventional example described in
In addition, since the method of determining the sampling point on the time axis regardless of the workpiece shape data determines the sampling time interval in the first cycle, measurement is performed at the determined time interval from the second cycle. There is an unsolved problem that there is no factor for shortening the time interval by the correction after the second cycle, and the time interval does not become finer than the value determined in the first cycle.
さらに、サンプリング工程において、必ず規定数のサンプルを取得しないと次のステップへ進まないため、欠測等によって規定のサンプル数に満たないうちに外部トリガー信号又は内部トリガー信号が発生した場合、トリガー信号をキーとして次のサンプリング速度を変更するルーチンに到達せず、本来は次のサンプリング箇所の測定データが前のサンプリング箇所のデータとして記録されてしまうという未解決の課題もある。 In addition, in the sampling process, if the specified number of samples is not acquired, the next step will not proceed, so if an external trigger signal or internal trigger signal is generated before the specified number of samples is reached due to missing measurements, etc., the trigger signal There is also an unsolved problem that the routine for changing the next sampling rate is not reached using the key as a key, and the measurement data of the next sampling location is originally recorded as the data of the previous sampling location.
さらにまた、工作機器のワーク加工の作業を監視しているので、待機時の電流は監視対象としていないため、待機電力が通常に比べて大きい、或いは設備の停止などといった設備の異常兆候や異常を検出することができないという未解決の課題もある。
そこで、本発明は上記従来例の未解決の課題に着目してなされたものであり、所定時間毎の消費電気量の変化をパターン化して学習することにより、負荷の稼働状況に時間的なバラツキがある場合でも、誤判定を行うことなく負荷運用状況を正確に監視することができると共に、サンプル数を規定することなく、待機時を含めた総合的な負荷運用状況を監視することができる負荷運用状況監視装置を提供することを目的としている。
Furthermore, since the work processing work of the machine tool is monitored, the standby current is not monitored, so there is no sign of abnormality or abnormality in the equipment such as the standby power is larger than usual or the equipment is stopped. There is also an unsolved problem that it cannot be detected.
Therefore, the present invention has been made paying attention to the unsolved problems of the conventional example described above, and by patterning and learning the change in the amount of electricity consumed every predetermined time, there is a temporal variation in the operating status of the load. Even if there is a load, it is possible to accurately monitor the load operation status without making a misjudgment, and to monitor the overall load operation status including standby time without specifying the number of samples The object is to provide an operational status monitoring device.
上記目的を達成するために、請求項1に係る負荷運用状況監視装置は、複数の負荷が電源系統に接続された設備の負荷運用状況を監視する負荷運用状況監視装置であって、前記電源系統の消費電気量を計測して当該消費電気量の所定時間毎の変化量を計測する消費電気量変化計測手段と、該消費電気量変化計測手段で計測した所定時間毎の変化量の変化パターンを学習する変化パターン学習手段と、該変化パターン学習手段で学習した変化パターンと前記消費電気量計測手段で計測した実際の消費電気量における所定時間毎の変化量とを比較して負荷運用状況の異常を検出する異常検出手段とを備えたことを特徴としている。
In order to achieve the above object, a load operation status monitoring device according to
また、請求項2に係る負荷運用状況監視装置は、複数の負荷が電源系統に接続された設備の負荷運用状況を監視する負荷運用状況監視装置であって、前記電源系統の消費電気量を計測して当該消費電気量の所定時間毎の変化量を計測する消費電気量変化計測手段と、該消費電気量変化計測手段で計測した所定時間毎の変化量の変化パターンを学習する変化パターン学習手段と、該変化パターン学習手段で学習した変化パターンと前記消費電気量計測手段で計測した実際の消費電気量における所定時間毎の変化量とを比較して負荷運用状況の異常を検出する異常検出手段と、該異常検出手段で負荷運用状況の異常を検出したときに前記電源系統の各負荷への電力供給を停止する電力供給停止手段とを備えたことを特徴としている。
The load operation status monitoring device according to
さらに、請求項3に係る負荷運用状況監視装置は、請求項1又は2に係る発明において、前記消費電気量変化計測手段は、消費電気量として、電流、電力及び電力量の何れか1つを計測して、その所定時間毎の変化量を計測するように構成されていることを特徴としている。
さらにまた、請求項4に係る負荷運用状況監視装置は、請求項1乃至3の何れか1つの発明において、前記変化パターン学習手段は、前記消費電気量変化計測手段で計測した消費電気量の変化量を増加傾向、減少傾向、変化無しの3つの状態にパターン分けしてパターン列を形成するように構成されていることを特徴としている。
Furthermore, the load operation status monitoring device according to
Furthermore, according to a fourth aspect of the present invention, in the load operation status monitoring device according to any one of the first to third aspects, the change pattern learning means changes the consumed electricity amount measured by the consumed electricity amount change measuring means. It is characterized in that the pattern is formed by dividing the quantity into three states of increasing tendency, decreasing tendency, and no change.
なおさらに、請求項5に係る負荷運用状況監視装置は、請求項1乃至4の何れか1つの発明において、前記変化パターン学習手段は、前記消費電気量変化計測手段で計測した消費電気量の変化量を増加傾向、減少傾向、変化無しの3つの状態にパターン分けしてパターン列を形成し、同一パターンが継続する場合に圧縮して圧縮パターン列を形成し、形成した圧縮パターン列が既存の圧縮パターン列と異なる場合に新規の圧縮パターン列として登録するように構成されていることを特徴としている。 Still further, according to a fifth aspect of the present invention, in the load operation status monitoring device according to any one of the first to fourth aspects, the change pattern learning means is a change in the consumed electricity amount measured by the consumed electricity amount change measuring means. The pattern is formed by dividing the quantity into three states of increasing tendency, decreasing tendency, and no change, and when the same pattern continues, it is compressed to form a compressed pattern string. If it is different from the compressed pattern sequence, the compressed pattern sequence is registered as a new compressed pattern sequence.
請求項1に係る発明によれば、消費電気量変化計測手段で電源系統の所定時間毎の消費電気量の変化を計測し、この計測結果に基づいて変化パターン学習手段で、変化量の変化パターンを学習し、学習した変化パターンと実際の消費電気量における所定時間毎の変化量とを比較して負荷運用状況の異常を検出するので、学習した変化パターンとは負荷の運用状況が通常と異なる状態となると、実際の消費電気量の所定時間毎の変化量が学習した変化パターンから外れることになり、運用状況の異常を正確に検出することができるという効果が得られる。このとき、変化パターン学習手段で常時消費電気量の変化を学習しているので、待機時間、稼働時間等にかかわりなく運用状況の異常を正確に検出することができる。 According to the first aspect of the present invention, the electricity consumption change measuring means measures a change in electricity consumption every predetermined time of the power supply system, and the change pattern learning means based on the measurement result changes the change amount change pattern. The load change status is different from the learned change pattern because the load change status is detected by comparing the learned change pattern with the change amount of the actual electricity consumption every predetermined time. When the state is reached, the amount of change in the actual amount of electricity consumed every predetermined time deviates from the learned change pattern, and the effect that the abnormality in the operation status can be detected accurately is obtained. At this time, the change pattern learning means constantly learns the change in the amount of electricity consumed, so that it is possible to accurately detect an abnormality in the operation status regardless of the standby time, operating time, and the like.
また、請求項2に係る発明によれば、請求項1に係る発明の構成に加えて、異常検出手段で負荷運用状況の異常を検出したときに、電力供給停止手段で各負荷への電力供給を停止するようにしたので、何れかの負荷で過負荷等の異常が発生した場合には直ちに電源系統からの電力供給を停止することにより、異常状態が継続されることを確実に防止することができるという効果が得られる。
さらに、請求項3に係る発明によれば、消費電気量変化計測手段で、消費電気量として、電流、電力及び電力量何れか1つを計測するので、これら電流、電力及び電力量は負荷の運用状況に応じて変化することになるので、負荷の運用状況を正確に検出することができるという効果が得られる。
According to the invention of
Furthermore, according to the invention of
さらにまた、請求項4に係る発明によれば、前記変化パターン学習手段は、前記消費電気量変化計測手段で計測した消費電気量の変化量を増加傾向、減少傾向、変化無しの3つの状態にパターン分けしてパターン列を形成するように構成されているので、例えば工場のように朝稼働状態となって消費電気量が増加した後一定値を維持し、その後昼休となると消費電気量が低下し、午後の稼働状態となると、再度消費電気量が増加してから一定値となり、その後、終業時刻となると消費電気量が減少するようなパターンとなり、この傾向を増加傾向、減少傾向及び変化無しの3状態で表すことにより、負荷運用状況を正確にパターン化することができるという効果が得られる。
Furthermore, according to the invention according to
なおさらに、請求項5に係る発明によれば、検出したパターン列を圧縮して圧縮パターン列を形成し、形成した圧縮パターン列が登録されている既存の圧縮パターン列と異なる場合に新規の圧縮パターン列として登録するので、異なるパターン列を順次登録して、登録されている全ての圧縮パターン列と実際に計測した所定時間毎の変化量とを比較することにより、異常判定を正確に行うことができるという効果が得られる。
Still further, according to the invention of
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。
図1は本発明の概略構成を示すシステム構成図であって、図中、1は工場内に配設された電源系統としての電力供給線であって、この電力供給線1はブレーカ2を介して分電盤3に接続されている。この電力供給線1には、複数例えば5個の負荷(例えば電灯)L1〜L5が接続されている。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
FIG. 1 is a system configuration diagram showing a schematic configuration of the present invention. In the figure, 1 is a power supply line as a power supply system arranged in a factory, and this
そして、電力供給線1のブレーカ2の出力側に消費電気量としての負荷電流を検出する電流検出器4が配設され、この電流検出器4で検出した検出電流が電力供給線1とは異なる電力供給線(図示せず)から電力が供給された負荷運転状況監視装置5に入力される。
この負荷運転状況監視装置5では、電流検出器3で検出した検出電流をデジタル値に変換するA/D変換器6と、このA/D変換器6のデジタル検出値が入力される例えばマイクロコンピュータで構成される演算処理装置7と、この演算処理装置7に接続された検出電流値や変化パターン列を記憶する不揮発性メモリ8と、演算処理装置7に表示制御回路9を介して接続された表示装置10とを備えている。
A
In this load operation
演算処理装置7は、CPU7a、ROM7b及びRAM7cを少なくとも備えており、CPU7aで予めROM7bに格納した負荷監視処理プログラムを実行することにより、負荷管理処理を行う。
この負荷監視処理は、図2に示すように、先ず、ステップS1で、予め設定した学習期間が終了したか否かを判定し、学習期間が終了していないときにはステップS2に移行して、図3に示す学習処理を実行してからステップS1に戻り、学習期間が終了したときにはステップS3に移行して、図7に示す異常判定処理を実行してからステップS1に戻る。
The
As shown in FIG. 2, in the load monitoring process, first, in step S1, it is determined whether or not the preset learning period has ended. If the learning period has not ended, the process proceeds to step S2. After the learning process shown in FIG. 3 is executed, the process returns to step S1, and when the learning period ends, the process proceeds to step S3, the abnormality determination process shown in FIG. 7 is executed, and then the process returns to step S1.
学習処理は、図3に示すように、先ず、ステップS11で予め設定された学習期間が終了したか否かを判定し、学習期間が終了していないときにはステップS12に移行して、学習を行うために予め設定した電流計測時刻であるか否かを判定し、電流計測時刻ではないときにはそのまま学習処理を終了して図2のステップS1に戻り、電流計測時刻であるときにはステップS13に移行して、図4に示す電流計測処理を起動してから図2のステップS1に戻る。 As shown in FIG. 3, in the learning process, first, it is determined whether or not the learning period preset in step S11 has ended. If the learning period has not ended, the process proceeds to step S12 to perform learning. Therefore, it is determined whether or not the current measurement time is set in advance, and if it is not the current measurement time, the learning process is ended as it is, and the process returns to step S1 in FIG. 2, and if it is the current measurement time, the process proceeds to step S13. After starting the current measurement process shown in FIG. 4, the process returns to step S1 in FIG.
一方、前記ステップS11の判定結果が、学習期間が終了したときには、ステップS14に移行して、図5に示す符号圧縮処理を実行し、次いでステップS15に移行して図6に示す圧縮パターン列確定処理を実行してから学習処理を終了する。
図4に示す電流計測処理は、先ず、ステップS21で、電流検出器3で検出した検出電流値I(i)をA/D変換器6から読込み、次いでステップS22に移行して、読込んだ今回の検出電流値I(i)を不揮発性メモリ8に形成した該当時刻の検出電流記憶領域に記憶してからステップS23に移行する。
On the other hand, if the result of determination in step S11 is that the learning period has ended, the process proceeds to step S14 to execute the code compression process shown in FIG. 5, and then the process proceeds to step S15 to determine the compression pattern sequence shown in FIG. After executing the processing, the learning processing is terminated.
In the current measurement process shown in FIG. 4, first, in step S21, the detected current value I (i) detected by the
このステップS23では、不揮発性メモリ8に記憶されている前回時刻の検出電流値I(i−1)を読込み、次いでステップS24に移行して下記(1)式の演算を行って電流変化量ΔI(i)を算出すると共に、算出した電流変化量ΔI(i)を不揮発性メモリ8に形成した該当時刻の電流変化量記憶領域に一時記憶する。
ΔI(i)={I(i)−I(i−1)}/T …………(1)
ここで、Tは、タイマ割込周期である。
In this step S23, the detected current value I (i-1) at the previous time stored in the
ΔI (i) = {I (i) −I (i−1)} / T (1)
Here, T is a timer interruption period.
次いで、ステップS25に移行して、電流変化量ΔI(i)が増加傾向にあるか否かを判定する。この判定は、電流変化量ΔI(i)が予め設定した零より大きい正の閾値+αを超えているか否かを判定し、ΔI(i)>+αであるときには増加傾向にあるものと判断してステップS26に移行して、増加傾向を表す符号“a”を不揮発性メモリ8に形成された該当時刻の状態記憶領域に書込んでから電流計測処理を終了する。
Next, the process proceeds to step S25, and it is determined whether or not the current change amount ΔI (i) is increasing. In this determination, it is determined whether or not the current change amount ΔI (i) exceeds a preset positive threshold + α larger than zero. If ΔI (i)> + α, it is determined that the current change amount ΔI (i) is increasing. The process proceeds to step S26, and the current measurement process is terminated after the code “a” representing the increasing tendency is written in the state storage area of the corresponding time formed in the
また、ステップS25の判定結果がΔI(i)≦+αであるときにはステップS27に移行して、電流変化量ΔI(i)が変化しない状態であるか否かを判定する。この判定は、電流変化量ΔI(i)が+α以下で且つ零より小さい負の閾値−α以上であるかを判定し、+α≧ΔI(i)≧−αであるときには、電流変化量ΔI(i)の変化が無い変化無し状態であると判断してステップS28に移行し、変化無し状態を表す符号“b”を不揮発性メモリ8に形成した該当時刻の状態記憶領域に書込んでから電流計測処理を終了する。
When the determination result in step S25 is ΔI (i) ≦ + α, the process proceeds to step S27 to determine whether or not the current change amount ΔI (i) is not changed. In this determination, it is determined whether or not the current change amount ΔI (i) is equal to or less than a negative threshold −α that is less than or equal to + α, and when + α ≧ ΔI (i) ≧ −α, the current change amount ΔI ( i) It is determined that there is no change with no change, the process proceeds to step S28, and the code “b” indicating the no change state is written in the state storage area at the corresponding time formed in the
さらに、ステップS27の判定結果がΔI(i)<−αであるときには、電流変化量ΔI(i)の変化が減少傾向であると判断してステップS29に移行し、減少傾向を表す符号“c”を不揮発性メモリ8に形成した該当時刻の状態記憶領域に書込んでから電流計測処理を終了する。
また、図5の符号圧縮処理は、先ず、ステップS111で、変数iを“0”に設定し、次いでステップS112に移行して、不揮発性メモリ7に記憶されている時刻T(i)の符号C(i)を読出し、次いでステップS113に移行して、読出した符号C(i)が先頭の符号C(1)であるか否かを判定し、先頭の符号C(1)であるときには後述するステップS117にジャンプし、先頭の符号C(1)ではないときにはステップS114に移行する。
Furthermore, when the determination result in step S27 is ΔI (i) <− α, it is determined that the change in the current change amount ΔI (i) has a decreasing tendency, the process proceeds to step S29, and the symbol “c” indicating the decreasing tendency is displayed. "" Is written in the state storage area at the corresponding time formed in the
In the code compression processing of FIG. 5, first, in step S111, the variable i is set to “0”, and then the process proceeds to step S112 where the code of the time T (i) stored in the
このステップS114では、時刻T(i−1)の符号C(i−1)を読出し、次いでステップS115に移行して、符号C(i)及びC(i−1)が一致するか否かを判定し、両符号が一致する場合にはステップS116に移行して、後述するように不揮発性メモリ8のデータ書込領域に記憶されている符号連続回数t、最小・最大電流値Imin・Imax、最小・最大変化量ΔImin・ΔImaxを現在の圧縮符号CC(i)に関連付けして不揮発性メモリ8のデータ記憶領域に記憶してからステップS117に移行する。
In this step S114, the code C (i-1) at the time T (i-1) is read, and then the process proceeds to step S115 to check whether the codes C (i) and C (i-1) match. If both codes are matched, the process proceeds to step S116, and the number of consecutive codes t stored in the data writing area of the
ステップS117では、時刻T(i)における検出電流Iを検出電流最小値Iminとすると共に、電流変化量ΔIを最小変化量ΔIminとして、これらを不揮発性メモリ8に一時記憶する。
次いで、ステップS118に移行して、検出電流I(i)を検出電流最大値Imaxとすると共に、電流変化量ΔI(i)を最大変化量ΔImaxとして、これらを不揮発性メモリ8に形成した一時記憶領域に一時記憶してからステップS119に移行する。
このステップS119では、符号連続回数tを“1”に設定し、次いでステップS120に移行して、現在の符号C(i)を圧縮符号CC(j)として不揮発性メモリ8に形成された圧縮パターン列記憶領域の最後尾に記憶してステップS121に移行し、変数iを“1”だけインクリメントしてからステップS122に移行する。
In step S117, the detected current I at time T (i) is set to the detected current minimum value Imin, and the current change amount ΔI is set to the minimum change amount ΔImin, and these are temporarily stored in the
Next, the process proceeds to step S118, where the detected current I (i) is set to the detected current maximum value Imax and the current change amount ΔI (i) is set to the maximum change amount ΔImax, and these are temporarily stored in the
In step S119, the number of code continuations t is set to “1”, and then the process proceeds to step S120, and the compression pattern formed in the
このステップS122では、変数iに対応する符号C(i)が存在するか否かを判定し、C(i)が存在する場合には前記ステップS112に戻り、存在しない場合には、ステップS123に移行して、前述したステップS116と同様に、RAM7cの範囲データ書込領域に記憶されている符号連続回数t、最小・最大電流値Imin・Imax、最小・最大変化量ΔImin・ΔImaxを現在の圧縮符号CC(i)に関連付けして不揮発性メモリ8のデータ記憶領域に記憶してから符号圧縮処理を終了して図3のステップS15に移行する。
In step S122, it is determined whether or not the code C (i) corresponding to the variable i exists. If C (i) exists, the process returns to step S112. If not, the process returns to step S123. As in step S116 described above, the current number of code continuations t, minimum / maximum current values Imin / Imax, and minimum / maximum changes ΔImin / ΔImax stored in the range data writing area of the
また、前記ステップS115の判定結果が、符号C(i)及びC(i−1)が異なるものであるときにはステップS124に移行して、時刻iの検出電流I(i)が検出電流最小値Iminより小さいか否かを判定し、I(i)≧Iminであるときには直接ステップS126にジャンプし、I(i)<IminであるときにはステップS125に移行して検出電流I(i)を検出電流最小値Iminとして不揮発性メモリ8の範囲データ記憶領域に更新記憶してからステップS126に移行する。
When the determination result in step S115 is that the codes C (i) and C (i-1) are different, the process proceeds to step S124, and the detected current I (i) at time i is detected current minimum value Imin. If I (i) ≧ Imin, the process jumps directly to step S126. If I (i) <Imin, the process proceeds to step S125, and the detected current I (i) is reduced to the minimum detected current. After updating and storing the value Imin in the range data storage area of the
ステップS126では、時刻iの検出電流I(i)が検出電流最小値Imaxより大きいか否かを判定し、I(i)≦Imaxであるときには直接ステップS128にジャンプし、I(i)>ImaxであるときにはステップS127に移行して検出電流I(i)を検出電流最大値Imaxとして不揮発性メモリ8の範囲データ記憶領域に更新記憶してからステップS128に移行する。
In step S126, it is determined whether or not the detected current I (i) at time i is larger than the minimum detected current value Imax. If I (i) ≦ Imax, the process jumps directly to step S128, where I (i)> Imax If it is, the process proceeds to step S127, the detected current I (i) is updated and stored in the range data storage area of the
ステップS128では、電流変化量ΔI(i)が最小変化量ΔIminより小さい値であるか否かを判定し、ΔI(i)≧ΔIminであるときには、直接ステップS130にジャンプし、ΔI(i)<ΔIminであるときにはステップS129に移行して、電流変化量ΔI(i)を最小変化量ΔIminとして不揮発性メモリ8の範囲データ記憶領域に更新記憶してからステップS130に移行する。
In step S128, it is determined whether or not the current change amount ΔI (i) is smaller than the minimum change amount ΔImin. If ΔI (i) ≧ ΔImin, the process jumps directly to step S130 and ΔI (i) < When it is ΔImin, the process proceeds to step S129, the current change amount ΔI (i) is updated and stored in the range data storage area of the
ステップS130では、電流変化量ΔI(i)が最大変化量ΔImaxより大きい値であるか否かを判定し、ΔI(i)≦ΔImaxであるときには、直接ステップS132にジャンプし、ΔI(i)>ΔImaxであるときにはステップS131に移行して、電流変化量ΔI(i)を最大変化量ΔImaxとして不揮発性メモリ8の範囲データ記憶領域に更新記憶してからステップS132に移行する。
ステップS132では、符号連続回数tを“1”だけインクリメントしてから前記ステップS121に移行する。
In step S130, it is determined whether or not the current change amount ΔI (i) is larger than the maximum change amount ΔImax. If ΔI (i) ≦ ΔImax, the process jumps directly to step S132 and ΔI (i)> When it is ΔImax, the process proceeds to step S131, the current change amount ΔI (i) is updated and stored in the range data storage area of the
In step S132, the code sequence count t is incremented by "1", and then the process proceeds to step S121.
さらに、図3のステップS15における圧縮パターン列確定処理は、図6に示すように、先ず、ステップS200で、変数jを“1”に設定し、次いでステップS201に移行して、不揮発性メモリ8に格納されている圧縮パターン列から圧縮符号CC(j)を読込み、次いでステップS202に移行して、読込んだ圧縮符号CC(j)が符号bであるか否かを判定し、符号bであるときにはステップS203に移行する。
Further, as shown in FIG. 6, in the compression pattern sequence determination process in step S15 in FIG. 3, first, in step S200, the variable j is set to “1”, and then the process proceeds to step S201, where the
このステップS203では、圧縮符号CC(i)の範囲データである最大検出電流値Imaxが設定値例えば負荷L1〜L5の最小消費電流値ia未満であるか否かを判定し、Imax<iaであるときにはステップS204に移行して、続く圧縮符号CC(i+1)が“a”であるか否かを判定し、“a”であるとき即ち連続符号が「ba」であるときに圧縮符号CC(i)が圧縮パターン列の先頭であるものと判断してステップS205に移行して、圧縮符号CC(i)=bを不揮発性メモリ8の圧縮パターン列記憶領域の先頭に圧縮パターンbを記憶してからステップS206に移行する。
In this step S203, it is determined whether or not the maximum detected current value Imax that is the range data of the compression code CC (i) is less than a set value, for example, the minimum current consumption value ia of the loads L1 to L5, and Imax <ia. Sometimes, the process proceeds to step S204, where it is determined whether or not the subsequent compression code CC (i + 1) is “a”, and when it is “a”, that is, when the continuous code is “ba”, the compression code CC (i ) Is determined to be the head of the compression pattern sequence, the process proceeds to step S205, and the compression code CC (i) = b is stored in the compression pattern sequence storage area of the
このステップS206では、変数jを“1”だけインクリメントしてからステップS207に移行し、新たな変数の圧縮符号CC(j)が不揮発性メモリ8に存在するか否かを判定し、存在する場合には圧縮処理が中途であると判断して前記ステップS201に戻り、圧縮符号CC(j)が存在しないときには圧縮パターン列確定処理を終了する。
In this step S206, the variable j is incremented by “1”, and then the process proceeds to step S207, where it is determined whether or not the compression code CC (j) of the new variable exists in the
一方、前記ステップS202の判定結果が、圧縮符号CC(j)が符号“b”ではないときにはステップS208に移行して圧縮符号CC(j)が符号“c”であるか否かを判定し、符号“c”であるときにはステップS209に移行して、圧縮符号CC(j)の次の圧縮符号CC(j+1)が符号“b”であるか否かを判定し、符号“b”であるときにはステップS210に移行して、圧縮符号CC(j+1)の最大検出電流値Imaxが設定値ia未満であるか否かを判定し、Imax<iaであるときには圧縮パターン列の最後の符号であるものと判断してステップS212に移行する。 On the other hand, if the determination result in step S202 is that the compression code CC (j) is not the code “b”, the process proceeds to step S208 to determine whether or not the compression code CC (j) is the code “c”. When the code is “c”, the process proceeds to step S209, where it is determined whether or not the compression code CC (j + 1) next to the compression code CC (j) is the code “b”. The process proceeds to step S210, where it is determined whether or not the maximum detected current value Imax of the compression code CC (j + 1) is less than the set value ia. If Imax <ia, it is the last code of the compression pattern sequence. Determination is made and the process proceeds to step S212.
このステップS212では、圧縮符号CC(j)及び圧縮符号CC(j+1)を不揮発性メモリ8に形成した圧縮パターン列記憶領域の最後尾に追加して圧縮パターン列を確定する。次いで、ステップS213に移行して、不揮発性メモリ8の圧縮パターン列記憶領域に記憶された圧縮パターン列と一致する既存の圧縮パターン列が不揮発性メモリ8内に存在するか否かを判定し、一致する既存の圧縮パターン列が存在しない場合には、新たな圧縮パターン列であると判断してステップS214に移行し、圧縮パターン列及びその範囲データを不揮発性メモリ8の既存圧縮パターン列記憶領域に記憶してから前記ステップS206に移行し、一致する既存の圧縮パターン列が存在する場合には、ステップS215に移行して、不揮発性メモリ8の圧縮パターン列記憶領域に記憶された圧縮パターン列の範囲データと既存圧縮パターン列記憶領域に記憶された範囲データとを比較して符号連続回数tの最小値tmin及び最大値tmax、最小変化量ΔImin、最大変化量ΔImax及び検出電流最小値Imin、検出電流最大値Imaxを更新する処理を行ってから前記ステップS206に移行する。
In this step S212, the compression code string is determined by adding the compression code CC (j) and the compression code CC (j + 1) to the end of the compression pattern string storage area formed in the
一方、ステップS203の判定結果が、圧縮符号CC(j)の最大検出電流値Imaxが設定値ia以上であるとき、ステップS204の判定結果が、圧縮符号CC(j+1)が符号“a”以外であるとき、ステップS208の判定結果が、圧縮符号CC(j)が符号“c”以外であるとき、ステップS209の判定結果が、符号CC(j+1)が符号“b”以外であるときには、直接ステップS211に移行して、圧縮符号CC(j)を不揮発性メモリ8の圧縮パターン列記憶領域の最後尾に記憶してから前記ステップS206に移行する。
On the other hand, when the determination result in step S203 indicates that the maximum detected current value Imax of the compression code CC (j) is greater than or equal to the set value ia, the determination result in step S204 indicates that the compression code CC (j + 1) is other than the code “a”. When the determination result in step S208 is that the compression code CC (j) is other than the code “c”, the determination result in step S209 is that the code CC (j + 1) is other than the code “b”. The process proceeds to S211 and the compression code CC (j) is stored at the end of the compression pattern string storage area of the
また、異常判定処理は、図7に示すように、前述した学習処理と同様に1日の所定時刻間で所定時間(例えば1時間)毎のメインプログラムに対するタイマ割込処理として実行され、先ず、ステップS31で、A/D変換器5から検出電流値I(i)を読込み、次いでステップS32に移行して、前回の検出電流値I(i−1)を読込み、次いでステップS33に移行して、前述した学習処理のステップS14と同様に前記(1)式に基づいて電流変化量ΔI(i)を算出する。
Further, as shown in FIG. 7, the abnormality determination process is executed as a timer interruption process for the main program every predetermined time (for example, 1 hour) between predetermined times of the day as in the learning process described above. In step S31, the detected current value I (i) is read from the A /
次いで、ステップS34に移行して、電流変化量ΔI(i)が増加傾向にあるか否かを判定する。この判定は、電流変化量ΔI(i)が予め設定した零より大きい正の閾値+αを超えているか否かを判定し、ΔI(i)>+αであるときには増加傾向にあるものと判断してステップS35に移行して、増加傾向を表す符号“a”を不揮発性メモリ8に形成された該当時刻の状態記憶領域に書込んでからステップS39にジャンプする。
Next, the process proceeds to step S34, and it is determined whether or not the current change amount ΔI (i) is increasing. In this determination, it is determined whether or not the current change amount ΔI (i) exceeds a preset positive threshold + α larger than zero. If ΔI (i)> + α, it is determined that the current change amount ΔI (i) is increasing. The process proceeds to step S35, and the code “a” indicating the increasing tendency is written in the state storage area at the corresponding time formed in the
また、ステップS34の判定結果がΔI(i)≦+αであるときにはステップS36に移行して、電流変化量ΔI(i)が変化しない状態であるか否かを判定する。この判定は、電流変化量ΔI(i)が+α以下で且つ零より小さい負の閾値−α以上であるかを判定し、+α≧ΔI(i)≧−αであるときには、電流変化量ΔI(i)の変化が無い変化無し状態であると判断してステップS37に移行し、変化無し状態を表す符号“b”を不揮発性メモリ8に形成した該当時刻の状態記憶領域に書込んでからステップS39にジャンプする。
さらに、ステップS36の判定結果がΔI(i)<−αであるときには、電流変化量ΔI(i)の変化が減少傾向であると判断してステップS38に移行し、減少傾向を表す符号“c”を不揮発性メモリ8に形成した該当時刻の状態記憶領域に書込んでからステップS39に移行する。
When the determination result in step S34 is ΔI (i) ≦ + α, the process proceeds to step S36 to determine whether or not the current change amount ΔI (i) is not changed. In this determination, it is determined whether or not the current change amount ΔI (i) is equal to or less than a negative threshold −α that is less than or equal to + α, and when + α ≧ ΔI (i) ≧ −α, the current change amount ΔI ( i) It is determined that there is no change without change, and the process proceeds to step S37, where the code “b” indicating the no change state is written in the state storage area at the corresponding time formed in the
Furthermore, when the determination result in step S36 is ΔI (i) <− α, it is determined that the change in the current change amount ΔI (i) has a decreasing tendency, the process proceeds to step S38, and the code “c” indicating the decreasing tendency is displayed. "" Is written in the state storage area of the corresponding time formed in the
このステップS39では、計測開始時刻T(1)であるか否かを判定し、計測開始時刻T(1)であるときにはステップS40に移行して、符号連続回数tを“1”に設定してからステップS41に移行し、求めた符号C(i)(=a〜c)と一致する符号を最初の符号C(1)として有する圧縮パターン列が不揮発性メモリ7に存在するか否かを判定し、両者が一致する場合にはステップS42に移行して、検出電流値I(i)が最初の符号C(1)に対応する検出電流最小値Imin及び検出電流最大値Imaxの範囲内であるか否かを判定し、Imin≦I(i)≦Imaxであるときには検出電流が正常であると判断してステップS43に移行し、電流変化量ΔI(i)が最小変化量ΔImin及び最大変化量ΔImaxの範囲内であるか否かを判定し、ΔImin≦ΔI(i)≦ΔImaxであるときには正常であると判断してステップS44に移行して、ステップS35、S37又はS38で求めた符号を先頭符号とする圧縮パターン列を形成し、これをRAM7cに記憶してからタイマ割込処理を終了する。
In this step S39, it is determined whether or not it is the measurement start time T (1). If it is the measurement start time T (1), the process proceeds to step S40, and the number of consecutive codes t is set to “1”. From step S41, it is determined whether or not the
一方、ステップS41の判定結果が各圧縮パターン列の最初の符号C(1)と一致しないとき、またステップS42の判定結果がI(i)<Imin又はI(i)>Imaxであるとき、さらにステップS43の判定結果がΔI(i)<ΔImin又はΔI(i)>ΔImaxであるときには、消費電流が異常であるものと判断して、ステップS45に移行し、ブレーカ2を遮断する遮断指令をブレーカ2に出力してからタイマ割込処理を終了する。
On the other hand, when the determination result of step S41 does not match the first code C (1) of each compression pattern sequence, and when the determination result of step S42 is I (i) <Imin or I (i)> Imax, When the determination result in step S43 is ΔI (i) <ΔImin or ΔI (i)> ΔImax, it is determined that the current consumption is abnormal, the process proceeds to step S45, and a breaker command for shutting off the
また、前記ステップS39の判定結果が、測定開始時刻T(1)ではないときには、ステップS46に移行して、ステップS35、S37及びS38の何れかで求めた符号C(i)が前回の符号C(i−1)と一致しない符号変化があったか否かを判定し、符号変化がないときにはステップS47に移行し、符号変化があったときにステップS51に移行する。 If the determination result in step S39 is not the measurement start time T (1), the process proceeds to step S46, and the code C (i) obtained in any of steps S35, S37, and S38 is the previous code C. It is determined whether or not there is a code change that does not match (i-1). When there is no code change, the process proceeds to step S47, and when there is a code change, the process proceeds to step S51.
ステップS47では、符号連続回数tを“1”だけインクリメントしてからステップS48に移行し、符号連続回数tが該当する圧縮パターン列の最大回数tmaxを超えているか否かを判定し、t>tmaxであるときには負荷の運用状況が異常であると判断して前記ステップS45に移行し、t≦tmaxであるときには負荷の運用状況が一応正常であると判断してステップS49に移行する。 In step S47, the code continuation number t is incremented by “1”, and then the process proceeds to step S48 to determine whether or not the code continuation number t exceeds the maximum number tmax of the corresponding compressed pattern sequence, and t> tmax. If it is, it is determined that the load operating status is abnormal, and the process proceeds to step S45. If t ≦ tmax, it is determined that the load operating status is normal and the process proceeds to step S49.
このステップS49では、前述したステップS42と同様に検出電流値I(i)が不揮発性メモリ7に記憶されている圧縮パターン列の現在の符号C(i)に対応する検出電流最小値Imin及び検出電流最大値Imaxの範囲内であるか否かを判定し、範囲外であるときには負荷の運用状況が異常であると判断して前記ステップS45に移行し、Imin≦I(i)≦Imaxであるときには負荷の運用状況が正常であると判断してステップS50に移行する。
In step S49, the detected current value I (i) corresponding to the current code C (i) of the compressed pattern sequence stored in the
このステップS50では、電流変化量ΔI(i)が不揮発性メモリ7に記憶されている圧縮パターン列の現在の符号C(i)に対応する最小変化量ΔImin及び最大変化量ΔImaxの範囲内であるか否かを判定し、範囲外であるときに負荷の運用状況が異常であるものと判断して前記ステップS45に移行し、ΔImin≦ΔI(i)≦ΔImaxであるときには負荷の運用状況が正常であると判断してタイマ割込処理を終了する。
In step S50, the current change amount ΔI (i) is within the range of the minimum change amount ΔImin and the maximum change amount ΔImax corresponding to the current code C (i) of the compressed pattern sequence stored in the
さらに、前記ステップS46の判定結果が、符号変化が生じている場合には、ステップS51に移行して、現在の符号連続回数tが現在の符号C(i)に対応する最小値tmin未満であるか否かを判定し、t<tminであるときには負荷の運用状況が異常であると判断して前記ステップS45に移行し、t≧tminであるときにはステップS52に移行して、符号連続回数tを“1”に設定し、次いでステップS53に移行して、今回の符号を圧縮パターン列の最後尾に追加した圧縮パターン列を形成し、これを不揮発性メモリ8に記憶してからステップS54に移行する。
Further, if the determination result in step S46 shows that a code change has occurred, the process proceeds to step S51, where the current code continuation number t is less than the minimum value tmin corresponding to the current code C (i). If t <tmin, it is determined that the load operating condition is abnormal, and the process proceeds to step S45. If t ≧ tmin, the process proceeds to step S52, and the code continuation number t is set. Set to “1”, and then the process proceeds to step S53 to form a compressed pattern sequence in which the current code is added to the end of the compressed pattern sequence, which is stored in the
このステップS54では、RAM7cに記憶された圧縮パターン列に一致する圧縮パターン列が不揮発性メモリ7に存在するか否かを判定し、存在する場合には負荷の運用状況が一応正常であると判断して前記ステップS49に移行し、存在しない場合には負荷の運用状況が異常であると判断して前記ステップS45に移行する。
上記図2〜図7の処理において、図3のステップS12、S13、図4の処理及び図7のステップS31〜ステップS38の処理が消費電気量変化計測手段に対応し、図5及び図6の処理が変化パターン学習手段に対応し、図7の処理のうちステップS39〜ステップS44、S46〜S50の処理が異常検出手段に対応し、ステップS45の処理及びブレーカ2が電力供給停止手段に対応している。
In this step S54, it is determined whether or not a compression pattern string that matches the compression pattern string stored in the
2 to 7, the processes in steps S12 and S13 in FIG. 3, the processes in FIG. 4 and the processes in steps S31 to S38 in FIG. 7 correspond to the electricity consumption change measuring unit, and in FIGS. The processing corresponds to the change pattern learning means, among the processing of FIG. 7, the processing in steps S39 to S44 and S46 to S50 corresponds to the abnormality detection means, and the processing in step S45 and the
次に、上記実施形態の動作を説明する。
今、既設の電力供給線1に電灯等の例えば消費電力が略等しい負荷L1〜L5が接続されている状態で、負荷L1〜L5の運用状況を監視するには、ブレーカ2の出力側に電流検出器4を接続し、この電流検出器4を別系統の電源で駆動される負荷運用状況監視装置5に接続する。
Next, the operation of the above embodiment will be described.
Now, in order to monitor the operation status of the loads L1 to L5 in a state where, for example, loads L1 to L5 having substantially equal power consumption such as lamps are connected to the existing
この状態で、負荷運用状況監視装置5の電源を投入すると、図2に示す負荷監視処理を実行開始する。この負荷監視処理では、予め設定した1週間、1カ月等の所定の学習期間が経過するまでの間はステップS2に移行して、図3の学習処理を実行する。
この学習処理では、例えば所定時刻例えば5時から20時等の範囲内で、負荷L1〜L5の運用状況を消費電流の変化パターンを検出することにより学習する。
In this state, when the power of the load operation
In this learning process, for example, the operation status of the loads L1 to L5 is learned by detecting a change pattern of current consumption within a predetermined time, for example, in the range of 5 to 20:00.
すなわち、例えば午前5時から20時までの1時間毎に図3の学習処理を実行し、そのときの電流検出器4で検出した検出電流値I(i)を読込んでこれを不揮発性メモリ8に形成した該当時刻の検出電流記憶領域に記憶する(ステップS21,S22)。そして、不揮発性メモリ8に前回の時刻の検出電流記憶領域に記憶されている前回の検出電流値I(i−1)を読込んで、この前回の検出電流値I(i−1)と今回の検出電流値I(i)とに基づいて前記(1)式の演算を行って電流変化量ΔI(i)を算出すると共に、この電流変化量ΔI(i)を不揮発性メモリ8の該当時刻の電流変化量記憶領域に記憶する(ステップS24)。
That is, for example, the learning process of FIG. 3 is executed every hour from 5:00 am to 20:00, and the detected current value I (i) detected by the
そして、電流変化量ΔI(i)が増加傾向であるか減少傾向であるか変化無しであるかを判定し、判定結果に基づいて各状況に応じた符号a〜cを不揮発性メモリ8に形成した状態記憶領域に記憶する(ステップS25〜S29)。
この処理を1時間毎に繰り返すことにより不揮発性メモリ8に、図8(a)に示すように、各時刻毎に検出電流値I(i)とその変化状態を表す符号a〜cを記憶する。このとき、5時には負荷L1〜L5が消灯されており、これらの消費電流が零である状態を継続しているので、符号も状態変化無しを表す“b”に設定されている。その後、6時には負荷L1〜L5のうちの1つが点灯することにより、検出電流値I(6)が負荷L1〜L5の消費電流iaだけ増加するので、電流変化量ΔI(6)が閾値+αより大きな+iaとなり、これによって符号が“a”に変更される。
Then, it is determined whether the current change amount ΔI (i) has an increasing tendency, a decreasing tendency, or no change, and codes a to c corresponding to each situation are formed in the
By repeating this process every hour, as shown in FIG. 8A, the detected current value I (i) and codes a to c representing the change state are stored in the
次いで、7時になるとさらに1つの負荷が点灯することにより、検出電流値I(7)が2×iaとなり、電流変化量ΔI(7)が+iaとなって、増加傾向を継続するので符号が“a”を継続する。次いで、8時になると検出電流値I(8)が4×iaとなり、電流変化量ΔI(8)が+2×iaとなって、増加傾向を継続するので、符号が“a”を継続し、9時となると全ての負荷L1〜L5が点灯することにより、検出電流値I(9)が5×iaとなり、電流変化量ΔI(9)が+iaとなって、増加傾向を継続し、符号が“a”を継続する。 Next, at 7 o'clock, one more load is turned on, so that the detected current value I (7) becomes 2 × ia, the current change amount ΔI (7) becomes + ia, and the increasing trend continues. Continue a ″. Next, at 8 o'clock, the detected current value I (8) becomes 4 × ia, the current change amount ΔI (8) becomes + 2 × ia, and the increasing trend continues. Therefore, the sign continues to “a”, and 9 When the time comes, all the loads L1 to L5 are turned on, so that the detected current value I (9) becomes 5 × ia, the current change amount ΔI (9) becomes + ia, and the increasing trend continues. Continue a ″.
その後、10時及び11で全ての負荷L1〜L5の点灯状態が継続され、検出電流値I(10)及びI(11)が5×iaの状態を継続するので、電流変化量ΔI(10)及びΔI(11)は“0”となり、状態変化が無いので符号が“b”に設定される。
その後、12時の段階では、1つの負荷が消灯されることにより、検出電流値I(12)が4×iaとなり、電流変化量ΔI(12)が閾値−αより小さい−iaとなる減少傾向となるので、符号が“c”となり、13時の段階では1つの負荷のみが点灯することにより、検出電流値I(13)がiaとなり、電流変化量ΔI(13)が−3×iaとなって減少傾向を継続するので、符号が“c”を継続する。
Thereafter, the lighting states of all the loads L1 to L5 are continued at 10 o'clock and 11 and the detected current values I (10) and I (11) continue to be in the state of 5 × ia. Therefore, the current change amount ΔI (10) And ΔI (11) are “0”, and there is no state change, so the sign is set to “b”.
Thereafter, at the twelve o'clock stage, one load is turned off, so that the detected current value I (12) becomes 4 × ia, and the current change amount ΔI (12) becomes −ia smaller than the threshold −α. Therefore, the sign is “c”, and at the 13:00 stage, only one load is lit, so that the detected current value I (13) becomes ia and the current change amount ΔI (13) becomes −3 × ia. Since the decreasing trend is continued, the sign continues “c”.
その後、14時〜16時の間で全ての負荷L1〜L5が点灯することにより、検出電流値I(14)〜I(16)が5×iaとなり、符号は“a”、“b”、“b”となり、17時〜19時で検出電流値I(17)、I(18)及びI(19)が夫々3×ia、ia、0となるので、電流変化量ΔI(17)、ΔI(18)及びΔI(19)が夫々−2×ia、−2×ia及び−iaとなって、符号が“c”、“c”及び“c”となり、さらに20時では全ての負荷L1〜L5の消灯状態が継続されるので、検出電流値I(20)〜I(24)及び電流変化量ΔI(20)〜ΔI(24)が零となり、符号が“b”となる。 Thereafter, when all the loads L1 to L5 are turned on between 14:00 and 16:00, the detected current values I (14) to I (16) become 5 × ia, and the signs are “a”, “b”, “b” Since the detected current values I (17), I (18), and I (19) are 3 × ia, ia, and 0 from 17:00 to 19:00, the current change amounts ΔI (17), ΔI (18 ) And ΔI (19) become −2 × ia, −2 × ia, and −ia, respectively, and the signs are “c”, “c”, and “c”, and at 20 o'clock, all the loads L1 to L5 Since the extinguishing state continues, the detected current values I (20) to I (24) and the current change amounts ΔI (20) to ΔI (24) become zero, and the sign is “b”.
このため、不揮発性メモリ8の状態記憶領域に記憶された1日目の符号パターンは「baaaabbccbbcccb」となる。
同様に、2日目の符号パターンは図8(b)に示すように「baaabbbbcabbcccb」となり、3日目の符号パターンは図8(c)に示すように「bbaaaabccabbcccb」となり、4日目の符号パターンは図8(d)に示すように「baaabbbcbabbcccb」となり、例えば休日となる5日目の符号パターンは「bbbaabbbccbabbcb」となる。
For this reason, the code pattern of the first day stored in the state storage area of the
Similarly, the code pattern for the second day is “baaaabbbbcabbccccb” as shown in FIG. 8B, and the code pattern for the third day is “bbaaaabcccbcccb” as shown in FIG. 8C. As shown in FIG. 8D, the pattern is “baabaabbbcbabcccb”. For example, the code pattern for the fifth day, which is a holiday, is “bbbaabbbbccbabbcb”.
このようにして例えば5日分の学習期間が経過すると、図3の処理においてステップS11からステップS14に移行して図5の圧縮処理を開始する。
この圧縮処理では、先ず、ステップS111で変数iが“1”に設定されるので、不揮発性メモリ8の状態記憶領域に記憶された最初の符号C(1)=bを読出し(ステップS112)、符号C(1)であるので、ステップS117に移行して、1時の検出電流値I(1)=0を最小最少電流値Iminとして設定すると共に、電流変化量ΔI(1)=0を最小変化量ΔIminとして設定し、次いでステップS118で1時の検出電流値I(1)を最大電流値Imaxとして設定すると共に、電流変化量ΔI(1)=0を最大変化量ΔImaxとして設定し、さらにステップS119で符号連続回数tを“1”に設定する。
Thus, for example, when a learning period of 5 days elapses, in the process of FIG. 3, the process proceeds from step S11 to step S14, and the compression process of FIG. 5 is started.
In this compression processing, first, since the variable i is set to “1” in step S111, the first code C (1) = b stored in the state storage area of the
次いで、ステップS120で符号C(1)=bが圧縮符号CC(1)としてRAM7cの圧縮パターン列記憶領域の先頭に記憶される。
そして、変数iがインクリメントされて“2”となり、この変数i=2に対応する符号C(2)が存在するので、ステップS112に戻り、変数i=2の符号C(2)=aを読出し、これが符号C(1)ではないので、前回の符号(C1)=bを読出し(ステップS114)、符号C(2)及びC(1)が不一致であるので、ステップS115からステップS116に移行し、不揮発性メモリ8の範囲データ記憶領域に記憶されている最小検出電流値Imin=0、最大検出電流値Imax=0、最小変化量ΔImin、最大変化量ΔImax及び符号連続回数t=1が範囲データとして圧縮符号CC(1)=bに関連付けされて不揮発性メモリ8の範囲データ記憶領域に記憶される。
Next, in step S120, the code C (1) = b is stored as the compression code CC (1) at the head of the compression pattern string storage area of the
Then, the variable i is incremented to “2”, and there is a code C (2) corresponding to the variable i = 2. Therefore, the process returns to step S112, and the code C (2) = a of the variable i = 2 is read. Since this is not the code C (1), the previous code (C1) = b is read (step S114), and the codes C (2) and C (1) do not match, so the process proceeds from step S115 to step S116. The minimum detection current value Imin = 0, the maximum detection current value Imax = 0, the minimum change amount ΔImin, the maximum change amount ΔImax, and the code continuation number t = 1 stored in the range data storage area of the
そして、符号C(2)の電流検出値I(2)=iaが最小検出電流値Imin及び最大検出電流値Imaxとして設定されると共に、電流変化量ΔI(2)=1/Tが最小変化量ΔImin及び最大変化量ΔImaxとして設定され、さらに符号連続回数tが“1”に設定される(ステップS117〜S119)。
次いで、符号C(2)=aが圧縮符号CC(2)=aとして不揮発性メモリ8に形成され圧縮パターン列記憶領域の圧縮符号CC(1)の次に記憶される。
The current detection value I (2) = ia of the code C (2) is set as the minimum detection current value Imin and the maximum detection current value Imax, and the current change amount ΔI (2) = 1 / T is the minimum change amount. ΔImin and the maximum change amount ΔImax are set, and the code continuation number t is set to “1” (steps S117 to S119).
Next, the code C (2) = a is formed in the
次いで、変数iが“1”だけインクリメントされてi=3となるので(ステップS121)、符号C(3)=aを読出すと共に、符号C(2)=aを読出し、両符号が一致するので、ステップS115からステップS124に移行する。
このステップS124では、検出電流値I(3)=2・iaであるので、最小検出電流 値Imin=iaより大きいので、直接ステップS126に移行し、最大検出電流値Imax=iaより大きいので、ステップS127に移行して、検出電流値I(3)=2・iaを最大電流値Imaxに設定してからステップS128に移行する。
Next, since the variable i is incremented by “1” to become i = 3 (step S121), the code C (3) = a is read out, and the code C (2) = a is read out so that both codes match. Therefore, the process proceeds from step S115 to step S124.
In this step S124, since the detected current value I (3) = 2 · ia, it is larger than the minimum detected current value Imin = ia. Therefore, the process proceeds directly to step S126, and since it is larger than the maximum detected current value Imax = ia, The process proceeds to S127, the detected current value I (3) = 2 · ia is set to the maximum current value Imax, and then the process proceeds to step S128.
このステップS128では、電流変化量ΔI(3)=1/Tであり、最小変化量ΔImin=1/T及び最大変化量ΔImax=1/Tと同じであるので、これらを更新することなく、ステップS133で符号連続回数tをインクリメントして“2”に設定し、変数iをインクリメントして“4”としてから前記ステップS112に戻る。 In this step S128, the current change amount ΔI (3) = 1 / T, which is the same as the minimum change amount ΔImin = 1 / T and the maximum change amount ΔImax = 1 / T. In S133, the number of consecutive codes t is incremented and set to "2", the variable i is incremented to "4", and the process returns to Step S112.
このため、符号C(4)=aを読出すと共に、符号C(3)=aを読出し、両者が一致するので、前回と同様にステップS115からステップS124に移行する。このとき検出電流値I(4)=4・iaであり、電流変化量ΔI(4)=2/Tであるので、最大検出電流値Imaxが4・iaに更新されると共に、最大変化量ΔImaxが2/Tに更新され、さらに符号連続回数tが“3”に設定され、変数iをインクリメントして“5”としてから前記ステップS112に戻る。 For this reason, the code C (4) = a is read out, and the code C (3) = a is read out, and the two match, so that the process proceeds from step S115 to step S124 as in the previous time. At this time, since the detected current value I (4) = 4 · ia and the current change amount ΔI (4) = 2 / T, the maximum detected current value Imax is updated to 4 · ia and the maximum change amount ΔImax. Is updated to 2 / T, the number of consecutive codes t is set to “3”, the variable i is incremented to “5”, and the process returns to step S112.
このため、符号C(5)=aを読出すと共に、符号C(4)=aを読出し、両者が一致するので、前回と同様にステップS115からステップS124に移行する。このとき検出電流値I(4)=4・iaであり、電流変化量ΔI(4)=2/Tであるので、最大検出電流値Imaxが4・iaに更新されると共に、最大変化量ΔImaxが2/Tに更新され、さらに符号連続回数tが“4”に設定され、変数iをインクリメントして“6”としてから前記ステップS112に戻る。 For this reason, the code C (5) = a is read out, and the code C (4) = a is read out, and the two match, so that the process proceeds from step S115 to step S124 as in the previous time. At this time, since the detected current value I (4) = 4 · ia and the current change amount ΔI (4) = 2 / T, the maximum detected current value Imax is updated to 4 · ia and the maximum change amount ΔImax. Is updated to 2 / T, the number of consecutive codes t is set to “4”, the variable i is incremented to “6”, and the process returns to step S112.
このときは、符号C(6)=b及び符号C(5)=aであり、両者が不一致であるので、ステップS115からステップS116に移行する。このため、不揮発性メモリ8に記憶されている圧縮符号CC(2)の範囲データとして最小検出電流値Imin=ia、最大検出電流値Imax=5・ia、最小変化量ΔImin=1/T、最大変化量ΔImax=2/T及び符号連続回数t=4が図9に示すように圧縮符号CC(2)=aと関連付けして記憶される。次いで、検出電流値I(6)=5・iaが最小検出電流値Imin及び最大検出電流値Imaxとして設定されると共に、電流変化量ΔI(6)=0が最小変化量ΔImin及び最大変化量ΔImaxとして設定され、符号連続回数tが“1”に設定される。さらに、符号C(6)=bが圧縮符号CC(3)として不揮発性メモリ8の圧縮パターン列記憶領域の最後尾に追加記憶される。
At this time, since the code C (6) = b and the code C (5) = a are inconsistent, the process proceeds from step S115 to step S116. Therefore, as the range data of the compression code CC (2) stored in the
このようにして、符号列が順次圧縮符号化されて図9に示すようにその範囲データと共に不揮発性メモリ8に順次格納されることにより、最終的に「babcabcb」の圧縮パターン列が形成される。
また、2日目のパターン列が図8(b)に示すように、符号パターン「bbbbbaaabbbbcabbcccbbbbb」となり、これを圧縮して圧縮パターン列を形成すると「babcabcb」となり、さらに3日目の圧縮パターン列は図8(c)に示すように「babcabcb」となり、4日目の圧縮パターン列は図8(d)に示すように「babcbabcb」となり、5日目の圧縮パターン列は図8(e)に示すように「babcbabcb」となる。
In this manner, the code string is sequentially compression-encoded and sequentially stored in the
Also, as shown in FIG. 8B, the pattern pattern on the second day becomes the code pattern “bbbbbabaabbbbbcabbccccbbbb”, and when this is compressed to form a compressed pattern string, it becomes “babacabcb”, and the compressed pattern string on the third day As shown in FIG. 8 (c), “bacabcabcb” is obtained, and the compression pattern string on the fourth day is “babcbabcb” as shown in FIG. 8 (d), and the compression pattern string on the fifth day is FIG. 8 (e). As shown in the figure, it is “babcbabcb”.
このようにして1日目から5日目までの圧縮パターン列が算出されると、不揮発性メモリ8の圧縮パターン列記憶領域には図10に示すように連続した圧縮パターン列が形成される。
この連続した圧縮パターン列について図6の圧縮パターン列確定処理を実行することにより、連続した圧縮符号「ba」で始まり、連続した圧縮符号「cb」で終わり、且つこれらに含まれる圧縮符号「b」の最大検出電流値Imaxが負荷L1〜L5の最小消費電流ia未満である圧縮パターン列を学習パターン列として確定する。
When the compressed pattern sequence from the first day to the fifth day is calculated in this way, a continuous compressed pattern sequence is formed in the compressed pattern sequence storage area of the
By executing the compression pattern sequence determination process of FIG. 6 for the continuous compression pattern sequence, the compression code “b” starts with the continuous compression code “ba”, ends with the continuous compression code “cb”, and is included in these compression codes “b”. ”Is determined as a learning pattern sequence, in which the maximum detected current value Imax is less than the minimum current consumption ia of the loads L1 to L5.
すなわち、図10の連続した圧縮パターン列では、1日目に相当する圧縮パターン列CC(1)及びCC(2)が「ba」であって開始条件に一致し、その後にCC(7)及びCC(8)が「cb」となって終了条件に一致し、図8(a)からこれらに含まれる圧縮符号「b」の最大検出電流値Imaxが“0”であるので、圧縮パターン列CC(1)〜CC(8)が学習パターン列候補として選択し、不揮発性メモリ8の既存圧縮パターン列にはまだ圧縮パターン列が記憶されていないので、圧縮パターン列「babcabcb」が学習パターン列として確定され、これが既存圧縮パターン列に記憶される。
That is, in the continuous compression pattern sequence of FIG. 10, the compression pattern sequences CC (1) and CC (2) corresponding to the first day are “ba” and match the start condition, and then CC (7) and CC (8) becomes “cb”, which matches the end condition, and from FIG. 8A, the maximum detected current value Imax of the compression code “b” included therein is “0”. (1) to CC (8) are selected as learning pattern sequence candidates, and since the compression pattern sequence is not yet stored in the existing compression pattern sequence in the
また、2日目に相当する圧縮パターン列CC(8)〜CC(15)でも圧縮パターン列「babcabcb」となり、1日目の圧縮パターン列と等しくなる。このため、図6の圧縮パターン確定処理で、ステップS213からステップS215に移行して、1日目の圧縮パターン列の範囲データと2日目の圧縮パターン列の範囲データとを比較して、符号連続回数tの最小連続回数tmin及び最大連続回数tmaxを算出すると共に、2日目の範囲データに基づいて最小検出電流値Imin、最大検出電流値Imax、最小変化量ΔImin、最大変化量ΔImaxを補正して、図9(c)に示すように、範囲データを更新する。 In addition, the compression pattern string CC (8) to CC (15) corresponding to the second day also becomes the compression pattern string “bacabcabb”, which is equal to the compression pattern string of the first day. For this reason, in the compression pattern determination process in FIG. 6, the process proceeds from step S213 to step S215, and the range data of the compression pattern sequence on the first day is compared with the range data of the compression pattern sequence on the second day. Calculates the minimum continuous number tmin and the maximum continuous number tmax of the continuous number t, and corrects the minimum detected current value Imin, the maximum detected current value Imax, the minimum change amount ΔImin, and the maximum change amount ΔImax based on the range data on the second day. Then, as shown in FIG. 9C, the range data is updated.
さらに、3日目に対応する圧縮パターン列CC(15)〜CC(22)も「babcabcb」となるが、この場合にも、符号連続回数tの最小連続回数tmin及び最大連続回数tmaxを算出すると共に、3日目の範囲データに基づいて最小検出電流値Imin、最大検出電流値Imax、最小変化量ΔImin、最大変化量ΔImaxを補正する。
しかしながら、4日目に対応する圧縮パターン列CC(22)〜CC(30)では「babcbabcb」となり、第5番目の圧縮符号CC(26)が“b”となり、1〜3日目の圧縮パターン列における第5番目の圧縮符号CC(5)=“a”とは異なるので、既存の圧縮パターン列が存在しないものと判断して、新たな第2の圧縮パターン列としてその範囲データと共に不揮発性メモリ8の既存圧縮パターン列記憶領域に記憶される。
Further, the compression pattern strings CC (15) to CC (22) corresponding to the third day are also “babcabcabb”. In this case as well, the minimum number of consecutive times tmin and the maximum number of consecutive times tmax are calculated. At the same time, the minimum detected current value Imin, the maximum detected current value Imax, the minimum change amount ΔImin, and the maximum change amount ΔImax are corrected based on the range data on the third day.
However, in the compression pattern sequence CC (22) to CC (30) corresponding to the fourth day, “babcbabcb” is obtained, the fifth compression code CC (26) is “b”, and the compression patterns of the first to third days are obtained. Since it is different from the fifth compression code CC (5) = “a” in the sequence, it is determined that the existing compression pattern sequence does not exist, and it is non-volatile together with its range data as a new second compression pattern sequence It is stored in the existing compressed pattern string storage area of the
さらに、5日目に対応する圧縮パターン列CC(30)〜CC(38)では、「babcbabcb」となり、4日目と同一の圧縮パターン列となるが、中間の圧縮符号CC(33)及びCC(34)が「cb」となり、このときの圧縮符号bの最大検出電流値Imaxが図8(e)に示すように“0”であるので、最終符号として判定されることにより、「babcb」が第3の圧縮パターン列としてその範囲データと共に不揮発性メモリ8の既存圧縮パターン列記憶領域に記憶される。
Furthermore, in the compression pattern sequence CC (30) to CC (38) corresponding to the fifth day, “babcbabcb” is obtained, which is the same compression pattern sequence as that on the fourth day, but intermediate compression codes CC (33) and CC (34) becomes “cb”. Since the maximum detected current value Imax of the compression code b at this time is “0” as shown in FIG. 8E, it is determined as the final code, so that “babcb” Is stored in the existing compressed pattern sequence storage area of the
さらに、残りの圧縮パターン列CC(34)〜CC(38)も「babcb」となるが、第3の圧縮パターン列と等しいので、範囲データの更新が行われる。
したがって、上記の学習結果としては、学習圧縮パターン列として「babcabcb」、「babcbabcb」及び「babcb」が設定される。
このようにして、学習圧縮パターン列が不揮発性メモリ8の既存圧縮パターン列記憶領域に記憶されると、学習期間が終わることにより、6日目からは図7の異常判定処理が実行される。
Further, the remaining compression pattern strings CC (34) to CC (38) are also “babcb”, but are equal to the third compression pattern string, and thus the range data is updated.
Therefore, as the learning result, “bacabcabcb”, “babcbabcb”, and “babcb” are set as the learning compression pattern string.
In this way, when the learned compressed pattern sequence is stored in the existing compressed pattern sequence storage area of the
この異常判定処理では、上述した学習処理によって、複数種類の圧縮パターン列を学習することにより、圧縮パターン列とその範囲データとが不揮発性メモリ8の既存圧縮パターン列記憶領域に記憶されているので、例えば圧縮パターン列「babcabcb」の範囲データが3日目を除いて図9(c)に示すようになっているものとすると、先頭の圧縮符号CC(1)=bの範囲データはtmin=1、tmax=2、Imin=0、Imax=0、ΔImin=0、ΔImax=0となっており、次の圧縮符号CC(2)=aの範囲データはtmin=3、tmax=4、Imin=1・ia、Imax=5・ia、ΔImin=1/T、ΔImax=3/Tとなり、次の圧縮符号CC(3)=bでは、tmin=2、tmax=4、Imin=5、Imax=5、ΔImin=0、ΔImax=0となっている。
In this abnormality determination process, the compression pattern string and its range data are stored in the existing compressed pattern string storage area of the
このため、通常の負荷運用状況であれば、学習した圧縮パターンの範囲データ内に収まることになり、異常と判定されることはないが、過負荷等が発生して異常電流が流れる場合には、本来、検出電流値I(i)が零である圧縮符号CC(1)やCC(8)で検出電流値I(1)やI(8)その他で、範囲データを超える電流が検出されることになり、図7のステップS42〜S43で又はS49〜S50で異常と判断されてブレーカ2を遮断する遮断指令が出力されてブレーカ2が自動的に遮断される。
For this reason, if it is a normal load operation situation, it will be within the range data of the learned compression pattern and will not be determined to be abnormal, but if overload etc. occur and abnormal current flows The current exceeding the range data is detected by the compression current CC (1) or CC (8) where the detection current value I (i) is zero by the detection current value I (1), I (8) or the like. Therefore, in step S42 to S43 in FIG. 7 or in S49 to S50, it is determined that there is an abnormality, and a shut-off command for shutting off the
したがって、学習した圧縮パターン列と異なる負荷の運用状況が発生すると、自動的にブレーカ2が遮断されて、過負荷が発生したときの安全性を確保することができる。
このように、上記実施形態によると、電源系統に負荷運用状況監視装置5を設置して、消費電流を検出した所定期間学習を行うことにより、負荷L1〜L5の運用状況をパターン化して学習し、この学習結果に基づいて通常の負荷運用状況を監視するようにしたので、負荷の運用状況を正確に監視することができる。
Therefore, when an operation situation of a load different from the learned compression pattern sequence occurs, the
Thus, according to the above embodiment, the load operation
しかも、学習を検出電流の増加傾向、減少傾向及び変化無しの状態を符号化し圧縮パターン列を形成して記憶すると共に、この圧縮パターン列の圧縮符号毎に最小・最大電流、最小・最大変化量等の範囲データを関連付けして記憶するようにしたので、負荷の稼働状況に時間的なバラツキがある場合でも誤判定を行うことなく負荷L1〜L5の運用状況の変化を正確に学習することができると共に、検出電流の欠測が生じた場合でも範囲データ内に収まっている場合には正常と判断することができ、サンプル数を規定することなく、待機時を含めた総合的な負荷運用状況を正確に監視することができる。 In addition, the learning is encoded by storing the increasing trend, decreasing trend, and no change state of the detected current to form a compressed pattern string and storing it, and for each compressed code of the compressed pattern string, the minimum / maximum current and the minimum / maximum change amount are stored. Since range data such as these are stored in association with each other, it is possible to accurately learn a change in the operating status of the loads L1 to L5 without making a false determination even when there is a temporal variation in the operating status of the load. In addition, even if a missing detection current occurs, it can be determined to be normal if it falls within the range data, and the overall load operation status including standby can be determined without specifying the number of samples. Can be monitored accurately.
また、異常判定処理で、毎日の負荷運用時の圧縮パターンを記憶すると共に、その範囲データを記憶し、これを該当する既存圧縮パターン列及びその範囲データと共に表示装置10に表示することにより、負荷L1〜L5の運用状況の確認を行うことができ、さらに圧縮パターン列及びその範囲データをプリンタ等の印刷装置に出力することにより、負荷運用状況の検討資料とすることもできる。この場合には例えば昼休みの省電力化を図るための消灯が守られているか否かや、負荷の使用パターンの把握を容易に行うことができる。
Further, in the abnormality determination process, the compression pattern at the time of daily load operation is stored, the range data thereof is stored, and this is displayed on the
なお、上記実施形態においては、負荷運用状況監視装置5で負荷の運用異常を検出したときにブレーカ2を遮断する場合について説明したが、これに限定されるものではなく、負荷の運用状況の異常を表す表示又は音でなる警告を表示装置10に表示するようにしてもよい。
また、上記実施形態においては、学習処理で自動的に圧縮パターン列を形成して記憶し、記憶圧縮パターン列と実際の負荷運用状況とを比較することにより異常検出を行う場合について説明したが、これに限定されるものではなく、学習期間の終了時に、記憶した圧縮パターン列及び範囲データを表示装置10に一旦表示し、オペレータが確認してから異常判定処理に移行するようにしてもよい。
In the above-described embodiment, the case where the
In the above embodiment, a case has been described in which the compression pattern string is automatically formed and stored in the learning process, and abnormality detection is performed by comparing the storage compression pattern string with the actual load operation status. However, the present invention is not limited to this, and at the end of the learning period, the stored compressed pattern sequence and range data may be temporarily displayed on the
さらに、上記実施形態においては、学習処理期間を自動的に設定する場合について説明したが、これに限定されるものはなく、オペレータが手動で学習期間の開始及び終了を設定すると共に、異常判定処理への移行時期も手動で設定するようにしてもよい。
さらにまた、上記実施形態においては、負荷L1〜L5として照明器具を適用した場合について説明したが、これに限定されるものではなく、電源系統に接続された空調装置、パーソナルコンピュータ、工作機械等の各種負荷の稼働状況を検出することができる。
なおさらに、上記実施形態においては、消費電気量として消費電流を検出する場合について説明したが、これに限定されるものはなく、消費電力や消費電力量を検出するようにしてもよい。
Furthermore, although the case where the learning process period is automatically set has been described in the above embodiment, the present invention is not limited to this, and the operator manually sets the start and end of the learning period, and the abnormality determination process The transition time to may be set manually.
Furthermore, in the said embodiment, although the case where a lighting fixture was applied as load L1-L5 was demonstrated, it is not limited to this, such as an air conditioner connected to a power supply system, a personal computer, a machine tool It is possible to detect the operating status of various loads.
Furthermore, in the above-described embodiment, the case where the current consumption is detected as the amount of electricity consumed has been described. However, the present invention is not limited to this, and the power consumption or the amount of power consumption may be detected.
1…電力供給線、2…ブレーカ、3…分電盤、4…電流検出器、5…負荷運用状況監視装置、6…A/D変換器、7…演算処理装置、7a…CPU、7b…ROM、7c…RAM、8…不揮発性メモリ、10…表示装置
DESCRIPTION OF
Claims (5)
前記電源系統の消費電気量を計測して当該消費電気量の所定時間毎の変化量を計測する消費電気量変化計測手段と、該消費電気量変化計測手段で計測した所定時間毎の変化量の変化パターンを学習する変化パターン学習手段と、該変化パターン学習手段で学習した変化パターンと前記消費電気量計測手段で計測した実際の消費電気量における所定時間毎の変化量とを比較して負荷運用状況の異常を検出する異常検出手段とを備えたことを特徴とする負荷運用状況監視装置。 A load operation status monitoring device for monitoring the load operation status of a facility in which a plurality of loads are connected to a power system,
The electricity consumption change measuring means for measuring the electricity consumption of the power supply system and measuring the amount of change of the electricity consumption per predetermined time, and the amount of change per predetermined time measured by the electricity consumption change measuring means. Load pattern operation by comparing a change pattern learning means for learning a change pattern, a change pattern learned by the change pattern learning means, and a change amount of the actual electricity consumption measured by the electricity consumption measuring means for each predetermined time A load operation status monitoring device comprising: an abnormality detection means for detecting an abnormality of a situation.
前記電源系統の消費電気量を計測して当該消費電気量の所定時間毎の変化量を計測する消費電気量変化計測手段と、該消費電気量変化計測手段で計測した所定時間毎の変化量の変化パターンを学習する変化パターン学習手段と、該変化パターン学習手段で学習した変化パターンと前記消費電気量計測手段で計測した実際の消費電気量における所定時間毎の変化量とを比較して負荷運用状況の異常を検出する異常検出手段と、該異常検出手段で負荷運用状況の異常を検出したときに前記電源系統の各負荷への電力供給を停止する電力供給停止手段とを備えたことを特徴とする負荷運用状況監視装置。 A load operation status monitoring device for monitoring the load operation status of a facility in which a plurality of loads are connected to a power system,
The electricity consumption change measuring means for measuring the electricity consumption of the power supply system and measuring the amount of change of the electricity consumption per predetermined time, and the amount of change per predetermined time measured by the electricity consumption change measuring means. Load pattern operation by comparing a change pattern learning means for learning a change pattern, a change pattern learned by the change pattern learning means, and a change amount of the actual electricity consumption measured by the electricity consumption measuring means for each predetermined time An abnormality detecting means for detecting an abnormality of the situation, and a power supply stopping means for stopping the power supply to each load of the power supply system when the abnormality detecting means detects an abnormality of the load operation situation. Load operation status monitoring device.
Priority Applications (1)
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