JP2009257952A - 電気機器推定装置及び電気機器推定方法 - Google Patents

電気機器推定装置及び電気機器推定方法 Download PDF

Info

Publication number
JP2009257952A
JP2009257952A JP2008107824A JP2008107824A JP2009257952A JP 2009257952 A JP2009257952 A JP 2009257952A JP 2008107824 A JP2008107824 A JP 2008107824A JP 2008107824 A JP2008107824 A JP 2008107824A JP 2009257952 A JP2009257952 A JP 2009257952A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
time
power demand
fluctuation
period
magnitude
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2008107824A
Other languages
English (en)
Other versions
JP5235479B2 (ja
Inventor
Akifumi Somatani
聡文 杣谷
Yosuke Nozaki
洋介 野崎
Masaki Yamamoto
昌樹 山本
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nippon Telegraph and Telephone Corp
Original Assignee
Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nippon Telegraph and Telephone Corp filed Critical Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority to JP2008107824A priority Critical patent/JP5235479B2/ja
Publication of JP2009257952A publication Critical patent/JP2009257952A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP5235479B2 publication Critical patent/JP5235479B2/ja
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Remote Monitoring And Control Of Power-Distribution Networks (AREA)

Abstract

【課題】電気機器の種類や運転状況を推定するための特徴を容易に抽出でき、かつ安価で小型化を実現可能な機器推定装置及び機器推定方法を提供する。
【解決手段】電気機器1a〜1nに接続され、電力需用測定結果から電気機器の種類等を推定する機器推定装置において、測定結果から電気機器1a〜1nの電力需用が重畳された時間変動波形及びその電力需用変動量の大きさを抽出し、電力需用変動量の大きさ毎に、その電力需用変動量の大きさのみから成る複数の時間変動波形を抽出する電力需用変動解析部20と、時間変動波形の周期分布から代表周期を抽出する周期分布解析部30と、電気機器1a〜1nの間欠運転時固有の特徴を記憶するデータベース40と、抽出された電力需用変動量の大きさ及び代表周期と、記憶されている電気機器1a〜1nの間欠運転時固有の特徴との比較により、間欠運転中の電気機器を推定する推定部60とを有する。
【選択図】図1

Description

本発明は、間欠運転している電気機器を推定する機器推定装置及び機器推定方法に関する。
一般家庭の省エネ推進策として、電気ポットや電気炊飯ジャー等の保温機能付き機器において、保温が長時間に渡る場合、一旦保温を中断して必要時に加熱することが有効である。必要時に加熱する方が保温を継続する場合よりも総合的な消費電力量は少なくなるからである。このためには複数の電気機器の中から、保温のための間欠運転をしている電気機器を抽出して需用家に警告し、当該電気機器の電源を切ったり、ソケットを抜いたりするように促す必要がある。
ここで、電気機器が間欠運転をしているかどうかを判断するためには、電気機器毎に電力需用測定器を設置して計測する方法と、受電点に電力需用測定器を設けて得られた測定結果から間欠運転をしている電気機器を推定する方法とがある。
前者は、電気機器の稼働状況や電気機器別の電力需用が正確に計測でき理想的ではあるが、電力需用測定器を複数用意するか、または時間をかけて複数の電気機器を計測する必要がありコストまたは労力を要する。さらに、測定対象とする電気機器周辺に電力需用測定器を設置するスペースの問題や、接続点が隠蔽箇所となる問題、あるいは美観や安全上の問題等から電力需用測定器を取り付けできないというケースが多く現実的ではない。
後者の例として、給電点付近の一箇所での測定により電気機器の種類や運転状態を推定する手法がある。消費電流に含まれる高調波成分の分布を求め、予め電気機器毎に求めてある分布と照合することにより、電気機器の種類や運転状態を推定する方法が提案されている(例えば、非特許文献1参照。)。これは、電気機器の種類や運転状態により、消費電流に含まれる高調波成分の分布が異なることを利用したものである。
電中研レビュー第41号、P.38非侵入型電気機器モニタリングシステムの開発
上述したような先行技術では、電気機器の種類や運転状態を推定するために消費電流に含まれる高調波成分の分布を利用している。しかし、近年においてはエアコン等一部の大型家電にしか搭載されていなかったインバータが小型の家電にも広く搭載されるようになったことによって類似の高調波分布を持つ機器が増加したり、高調波に対する規制の強化によって1機器から発生する高調波の絶対量や基本波に対する高調波の占める割合が減少したりすることにより、電気機器の種類や運転状態を推定するための特徴抽出が難しいという問題点がある。
また、電気機器が持つ高調波成分の分布の違いを利用して電気機器の種類や運転状態を推定するための装置は、仕組みが複雑なことから高価かつ大型になるため、一般家庭に常設設置する装置としては不向きであるという問題点がある。
本発明は、電気機器の種類や運転状況を推定するための特徴を容易に抽出でき、かつ安価で小型化を実現可能な機器推定装置及び機器推定方法を提供することを目的とする。
上記目的を達成するために本発明は、
複数の電気機器に接続され、前記複数の電気機器の電力需用を測定し、前記電力需用の測定結果から電気機器の種類及び運転状態を推定する機器推定装置において、
前記電力需用の測定結果から前記複数の電気機器の電力需用が重畳された時間変動波形を抽出し、前記時間変動波形から電力需用変動量の大きさを抽出し、前記時間変動波形を、前記電力需用変動量の大きさ毎に分類し、前記電力需用変動量の大きさのみを成分とする複数の変動量の大きさ別時間変動波形を抽出する電力需用変動解析部と、
前記複数の変動量の大きさ別時間変動波形のそれぞれについて周期分布を求め、前記周期分布から前記変動量の大きさ別時間変動波形の特徴を表わす代表周期を抽出する周期分布解析部と、
前記複数の電気機器のそれぞれについて、間欠運転時に出現する固有の電力需用変動量の大きさ及び周期を記憶している記憶手段と、
前記電力需用変動解析部が抽出した電力需用変動量の大きさ及び前記周期分布解析部が抽出した前記電力需用変動量の大きさに対応する代表周期と、前記記憶手段が記憶している前記複数の電気機器の間欠運転時に出現する固有の電力需用変動量の大きさ及び周期とを比較することにより、間欠運転をしている電気機器を推定する推定部とを有することを特徴とする。
また、複数の電気機器の電力需用を測定し、前記電力需用の測定結果からから電気機器の種類及び運転状態を推定する機器推定方法において、
前記電力需用の測定結果から前記複数の電気機器の電力需用が重畳された時間変動波形を抽出し、前記時間変動波形から電力需用変動量の大きさを抽出し、前記時間変動波形を、前記電力需用変動量の大きさ毎に分類し、前記電力需用変動量の大きさのみを成分とする複数の変動量の大きさ別時間変動波形を抽出する処理と、
前記複数の変動量の大きさ別時間変動波形のそれぞれについて周期分布を求め、前記周期分布から前記変動量の大きさ別時間変動波形の特徴を表わす代表周期を抽出する処理と、
前記電力需用変動量の大きさ及び前記電力需用変動量の大きさに対応する代表周期と、予め記憶された前記複数の電気機器の間欠運転時に出現する固有の電力需用変動量の大きさ及び周期とを比較することにより、間欠運転をしている電気機器を推定する処理とを有する。
本発明は以上説明したように構成されているので、電気機器の種類や運転状態を推定するための特徴抽出が容易にできる。
また、一般家庭に常設可能な安価かつ小型な電気機器の種類や運転状態を推定するための装置を提供することができる。
以下に、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
(第1の実施の形態)
図1は、本発明の機器推定装置の第1の実施の形態を示すブロック図である。
本形態は図1に示すように、複数の電気機器1a〜1nと、間欠運転をしている電気機器を推定する機器推定装置2と、商用電源3と、配電設備4とを備えている。
電気機器1a〜1nは、機器推定装置2による推定の対象となる電気機器であって、深夜時間帯等の人的撹乱が少ない時間帯等に周期の安定した間欠運転を行っている電気機器である。これらは、保温動作を行う電気ポットや、電気炊飯ジャー、あるいは電気アンカ等、間欠運転を行う電気機器であれば何でもよい。また、冷蔵庫やエアコンのような温度調整機器も、インバータ制御の導入により従来に比べて連続的な運転を行う範囲が拡大してはいるが、負荷が一定以下になると間欠運転に移行するため、機器推定装置2の推定対象となり得る。
機器推定装置2は、電力需用測定部10と、電力需用変動解析部20と、周期分布解析部30と、記憶手段であるデータベース40と、記憶部50と、推定部60と、表示部70とを備えている。
電力需用測定部10は、商用電源3から配線設備4を介して電気機器1a〜1nへ供給される電力すなわち電力需用を測定する。また、その測定結果を電力需用変動解析部20及び表示部70へ送信する。
電力需用変動解析部20は、電力需用測定部10から受信した電力需用の測定結果から電力需用の時間変動波形を抽出する。この抽出された時間変動波形は、複数の電気機器の電力需用の時間変動波形が重畳されている。次に、電力需用変動解析部20は、抽出した時間変動波形について、電力需用変動が始まる直前の状態と当該変動の立ち上がりが終了した直後とのレベル差を電力需用変動量の大きさとし、その電力需用変動量の大きさを抽出する。そして電力需用変動量の大きさ毎に抽出された時間変動波形を分類し、この電力需用変動量の大きさの分類毎にその電力需用変動量の大きさのみからなる時間変動波形を抽出する。また、抽出された電力需用変動量の大きさの分類毎の時間変動波形の情報を周期分布解析部30へ送信するとともに、電力需用変動量の大きさの情報を推定部60へ送信する。
周期分布解析部30は、電力需用変動解析部20から受信した電力需用変動量の大きさの分類毎の時間変動波形について周期解析を行い、それぞれについて周期の出現頻度分布を求め、この中から時間変動波形の特徴を表わす代表的な周期(以下、代表周期という)を抽出する。また、抽出した代表周期の情報を電力変動量の大きさの分類毎に推定部60へ送信する。
なお、上述したように周期解析をする前に、電力需用変動量の大きさで解析対象を予め分類している。これは複数の波形の合成により、周期分布が複雑になることを防ぐためであり、選別のためのフィルタ効果を発揮する。
データベース40は、推定部60に接続され、機器推定装置2の推定対象となる電気機器1a〜1nの間欠運転時の電力需用変動量の大きさ及び周期を格納している。
図2は、図1に示したデータベース40に格納されている機器情報テーブルの構成を示す図である。
機器情報テーブル41は図2に示すように、電気機器名カラム41a,変動量カラム41b及び周期カラム41cを有している。
電気機器名カラム41aには、機器推定装置2の推定対象となる電気機器1a〜1nの名称が書き込まれている。
変動量カラム41bには、電気機器名カラム41aに書き込まれた電気機器1a〜1nが持つ間欠運転時の固有の電力需用変動量の大きさが電気機器固有の数値幅で書き込まれている。
周期カラム41cには、電気機器名カラム41aに書き込まれた電気機器1a〜1nが持つ間欠運転時の固有の周期が電気機器固有の数値幅で書き込まれている。
例えば、電気炊飯ジャーの間欠運転時の電力需用変動量は「B1〜B2」の間のいずれかの大きさであり、その間欠運転時に電力需用変動量「B1〜B2」の大きさが出現する場合の周期は「W1〜W2」の間のいずれかの周期であることを示している。
記憶部50は、推定部60に接続され、表示部70を介して間欠運転をしている機器の存在を需用家に知らせるための注意喚起メッセージを記憶している。
推定部60は、電力需用変動解析部20から受信した電力需用変動量の大きさを範囲に含むデータベース40の変動量カラム41bと、周期分布解析部30から受信した電力需用変動量の大きさの分類毎の代表周期を範囲に含む周期カラム41cとを検索し、両方が合致する電気機器名を電気機器名カラム41aから抽出する。そして、推定部60は、抽出された電気機器を、間欠運転をしている可能性の高い電気機器と推定する。次に、推定部60は、記憶部50から需用家への注意喚起メッセージを取得し、推定した電気機器名及び注意喚起メッセージを表示部70へ送信する。
表示部70は、推定部60から受信した間欠運転をしている可能性の高い電気機器名及び需用家への注意喚起メッセージを表示する。また、必要に応じて電力需用測定部10にて測定された電力需用の測定結果を表示する。
商用電源3は、機器推定装置2及び電気機器1a〜1nへ供給する電力の電力源である。
配電設備4は、商用電源3の電力を機器推定装置2及び電気機器1a〜1nへ供給するための設備である。
以下に、上記のように構成された機器推定装置において、間欠運転をしている電気機器を推定する場合の動作について説明する。
図3は、図1に示した機器推定装置2における機器推定方法の一例を示すためのフローチャートである。
電力需用測定部10は、商用電源3から配線設備4を介して電気機器1a〜1nへ供給される電力すなわち電力需用を測定し(ステップ1)、その測定結果を電力需用変動解析部20及び表示部70へ送信する。
電力需用変動解析部20は、電力需用測定部10が測定した電力需用の測定結果を受信すると、その電力需用の測定結果から電力需用の時間変動波形を抽出する(ステップ2)。
図4は、図1に示した電力需用測定部10の測定結果に基づいて、電力需用変動解析部20が抽出した時間変動波形の一例を示す図である。
図4に示すように電力需用変動解析部20が抽出した時間変動波形は、ベースロードとなる電力需用Wの上に、間欠的に変動する電気機器1a,1b,1cの電力需用変動量の大きさWa,Wb,Wcが重畳されている。
次に、電力需用変動解析部20は、抽出した時間変動波形について、電力需用変動が始まる直前の状態と当該変動の立ち上がりが終了した直後とのレベル差を電力需用変動量の大きさとし、その電力需用変動量の大きさを抽出する。そして電力需用変動量の大きさ毎に抽出された時間変動波形を分類し、この電力需用変動量の大きさの分類毎にその電力需用変動量の大きさのみからなる時間変動波形を抽出する。(ステップ3)。
なお、電力需用変動解析部20が複数の電気機器の電力需用が重畳された時間変動波形から電力需用変動量の大きさ毎に分類する際の「電力需用変動量の大きさ」は、図4に示したように一つの電力需用変動が始まる直前の状態と当該変動の立ち上がりが終了した直後とのレベル差とするのが簡易である。ただし、これに限定されるものではなく、例えば、電力需用変動分の立ち上がり開始から立ち下がり終了までの間の当該変動成分に対する時間積分値と定めてもよい。この場合、一回の間欠運転当たりの消費電力量を求めることと等価となる。
図5は、図4に示したような時間変動波形から電力需用変動量の大きさ毎に分類した時
間変動波形の一例を示す図であり、(a)は電気機器1aの時間変動波形を示す図、(b)
は電気機器1bの時間変動波形を示す図、(c)は電気機器1cの時間変動波形を示す図である。
図5に示すように、電力需用変動解析部20が抽出した電力需用変動量の大きさの分類
毎の時間変動波形は、それぞれの電力需用変動量の大きさWa,Wb,Wc毎にその電力需用変動量の大きさのみからなる時間変動波形となっている。
次に、電力需用変動解析部20は、抽出した電力需用変動量の大きさの分類毎の時間変動波形の情報を周期分布解析部30へ送信するとともに、電力需用変動量の大きさの情報を推定部60へ送信する。
周期分布解析部30は、電力需用変動解析部20から電力需用変動量の大きさの分類毎の時間変動波形を受信すると、電力需用変動量の大きさの分類毎にその時間変動波形の周期解析を行い、周期の出現頻度分布を求める(ステップ4)。
次に、周期分布解析部30は、得られた出現頻度分布からその電力需用変動量の大きさに対応する周期の特徴を表わす代表周期を抽出し(ステップ5)、電力需用変動量の大きさの分類毎に代表周期の情報を推定部60へ送信する。
ここで、代表周期について説明する。
図6は、図5に示した電力需用変動量の大きさによって分類された時間変動波形のうちの1つについて、周期解析を行った結果の一例を示す図である。
代表周期とは、推定の対象としている電気機器の間欠運転の周期を直接反映した電力需用の変動周期のことである。例えば図5に示したような、ある電力需用変動量の大きさのみを成分に持つ時間変動波形から微分等の手段により当該変動の立ち上がり位置を定め、さらにこの立ち上がり位置間の周期分布を求める周期解析を行う。電気機器が安定動作域にある場合は、図6に示すように、電力需用測定部10が電力需用を測定するための計測周期を反映する付近(T)を除いて、電気機器の間欠運転を反映した出現頻度のピークが整数倍の周期間隔で出現する。例えば、ピーク1とピーク2との間隔をTpとした場合、ピーク2とピーク3との間隔がTpの2倍である2Tpのようになる。このピーク群の中で最短周期を持ち、また多くの場合、出現頻度が最大となるピーク位置が代表周期となる。
推定部60は、電力需用変動解析部20から受信した電力需用変動量の大きさを範囲に含むデータベース40の変動量カラム41bと、周期分布解析部30から受信した電力需用変動量の大きさの分類毎の代表周期を範囲に含む周期カラム41cとを検索し、両方が合致する電気機器名を電気機器名カラム41aから抽出する。そして、推定部60は、抽出された電気機器を、間欠運転をしている可能性の高い電気機器と推定する(ステップ6)。そして、推定部60は、記憶部50から需用家への注意喚起メッセージを取得し、推定した電気機器名及び注意喚起メッセージを表示部70へ送信する。
表示部70は、推定部60から受信した間欠運転をしている可能性の高い電気機器名及び需用家への注意喚起メッセージを表示する。また、必要に応じて電力需用測定部10にて測定された電力需用の測定結果を表示する(ステップ8)。
このように、本形態においては、電力需用の測定結果から電力需用の変動量の大きさ及びその電力需用の変動量の大きさの分類毎に代表周期を抽出し、それらと電気機器固有の電力需用変動量の大きさ及び周期とを比較することによって、容易に間欠運転している電気機器を推定することができる。
(第2の実施の形態)
次に、第1の実施の形態において間欠運転をしている電気機器の推定に利用した電力需用変動量の大きさ及び代表周期に加え、間欠運転をしている電気機器が存在する時間帯を特定することにより、電気機器を推定する場合について説明する。
電気機器の間欠運転時間は、その電気機器の使用目的やその電気機器を利用している需用家の生活リズム等により異なる。例えば、電気炊飯ジャーでは、炊飯が終了し、保温状態に移行する時間、つまり間欠運転に移行する時間は、生活のリズム等により一定時間であると考えられる。以下に述べる方法で間欠運転をしている電気機器が存在する時間帯を特定し、生活リズム等から同時間帯に間欠運転をしていると想定される電気機器と照合すれば、間欠運転をしている電気機器の推定がより高い精度で可能となる。
電気機器が間欠運転をしている時間帯を特定するため、周期解析に際し、解析時間幅を所定の時間幅(例えば、1時間)に制限し、この制限した解析時間幅の中心時刻を順次変化させながら、例えば、24時間に渡り周期解析を繰り返して行うようにする。これにより、解析時間幅毎に周期分布(以下、時刻別周期分布という)が得られる。この得られた時刻別周期分布毎に代表周期(以下、時刻別代表周期という)を抽出し、当該代表周期の時刻依存性(日内の変動分布)を求める。この時刻依存性を決定する場合、例えば、時刻別周期分布において周期の出現頻度に所定の閾値を定め、時刻別周期分布内での時刻別代表周期の出現頻度が当該閾値以上の場合を 「代表周期出現」と定義する。なお、代表周期は、当該電気機器の運転開始からの時間経過や周囲温度条件等により変動する場合もあるが、一旦間欠運転状態に入ると、通常その状態が数時間継続するため解析対象時間幅が1時間オーダーであれば、代表周期の出現時間帯を定めることができる。
図7は、本発明の機器推定装置の第2の実施の形態を示すブロック図である。
第2の実施の形態では第1の実施の形態と比べて、周期分布解析部で行われる代表周期の抽出方法と、データベースの機器情報テーブルの構成と、推定部で行われる機器推定方法とが異なっている。
周期分布解析部300は、解析時間幅制限部310と、周期分布検出部320と、代表周期抽出部330と、出現強度分布解析部340と、IF部350とを備えている。
解析時間幅制限部310は、電力需用変動解析部200から受信した時間変動波形について周期解析の対象とする解析時間幅を制限する。この解析時間幅は、受信した時間変動波形が対象としている時間幅に応じ、各解析時間幅で特徴的な周期の出現を見極めるのに必要な時間幅で決定される。そして、その解析時間幅の情報と電力需用変動解析部200から受信した電力需用変動量の大きさの分類毎の時間変動波形を周期分布検出部320へ送信する。
周期分布検出部320は、解析時間幅制限部310が制限した解析時間幅でその解析時間幅の中心時刻を変化させながら時刻別周期分布を求める解析を電力需用変動量の大きさの分類毎に繰り返し行う。そして、得られた時刻別周期分布の情報を電力需用変動量の大きさの分類毎に代表周期抽出部330へ送信する。
代表周期検出部330は、周期分布検出部320から受信した時刻別周期分布から時刻別代表周期を抽出する。そして、時刻別代表周期のうち、その時刻別周期分布の中で時刻別代表周期の出現頻度が所定の閾値以上の場合、その時刻別代表周期を抽出し、電力需用変動量の大きさの分類毎に推定部600へ送信する。また、時刻別代表周期のその時刻別周期分布内での出現頻度に基づいて代表周期の時刻依存性を求め、電力需用変動量の大きさの分類毎に出現強度分布解析部340へ送信する。
出現強度分布解析部340は、代表周期検出部330から受信した代表周期の時刻依存性に基づいて、電力需用変動量の大きさの分類毎に間欠運転時間帯を特定する。そして推定した間欠運転時間帯の情報を電力需用変動量の大きさの分類毎に推定部600へ送信する。
IF部350は、周期分布解析部330内外の各部間の情報の送受信を仲介する。
データベース400は、推定部600に接続され、機器推定装置2の推定対象となる電気機器11a〜11nの間欠運転時間帯、間欠運転時の電力需用変動量の大きさ及び周期を格納している。
図8は、図7に示したデータベース400に格納されている機器情報テーブルの構成を示す図である。
機器情報テーブル410は図8に示すように、電気機器名カラム410a,変動量カラム410b,周期カラム410c及び時間帯カラム410dを有している。
電気機器名カラム410aには、機器推定装置12の推定対象となる電気機器11a〜11nの名称が書き込まれている。
変動量カラム410bには、電気機器名カラム410aに書き込まれた電気機器が持つ間欠運転時の固有の電力需用変動量の大きさが電気機器固有の数値幅で書き込まれている。
周期カラム410cには、電気機器名カラム410aに書き込まれた電気機器が持つ間欠運転時の固有の周期が電気機器固有の数値幅で書き込まれている。
時間帯カラム410dには、電気機器名カラム410aに書き込まれた電気機器が1日の中で間欠運転すると想定される時間帯が電気機器固有の時間幅で書き込まれている。
例えば、電気炊飯ジャーの間欠運転時の電力需用変動量は「B1〜B2」の間のいずれかの大きさであり、その間欠運転時に電力需用変動量「B1〜B2」の大きさが出現する周期は「W1〜W2」の間のいずれかの周期であり、毎日t3時からt4時の間に間欠運転している、つまり保温が行われていることを示している。
推定部600は、電力需用変動解析部200から受信した電力需用変動量の大きさを範囲に含む変動量カラム410bと、周期分布解析部300から受信した所定の閾値以上の時刻別代表周期を範囲に含む周期カラム410cと、周期分布解析部300から受信した間欠運転時間帯を範囲に含む時間帯カラム410dとを検索し、すべてが合致する電気機器を電気機器名カラム410aから抽出する。そして、推定部600は、抽出された電気機器を、間欠運転をしている可能性の高い電気機器と推定する。次に、推定部600は、記憶部500から需用家への注意喚起メッセージを取得し、推定した電気機器名及び注意喚起メッセージを表示部700へ送信する。
以下に、上記のように構成された機器推定装置において、間欠運転をしている電気機器を推定する場合の動作について説明する。
図9は、図7に示した機器推定装置における機器推定方法の一例を示すためのフローチャートである。
電力需用測定部100は、商用電源13から配線設備14を介して電気機器11a〜11nへ供給される電力すなわち電力需用を測定し(ステップ101)、その測定結果を電力需用変動解析部200及び表示部700へ送信する。
電力需用変動解析部200は、電力需用測定部100が測定した電力需用の測定結果を受信すると、その電力需用の測定結果から電力需用の時間変動波形を抽出する(ステップ102)。次に、その時間変動波形を電力需用変動量の大きさ毎に分類し、分類された電力需用変動量の大きさ毎にその電力需用変動量の大きさのみからなる時間変動波形を抽出する(ステップ103)。そして、抽出した電力需用変動量の大きさの分類毎の時間変動波形の情報を周期分布解析部300の解析時間幅制限部310へ送信するとともに、電力需用変動量の大きさの情報を推定部600へ送信する。
解析時間幅制限部310は、電力需用変動部200から電力需用変動量の大きさの分類ごとの時間変動波形を受信すると、受信した時間変動波形が対象としている時間幅に応じ、その波形を解析する解析時間幅を所定値に制限し(ステップ104)、その解析時間幅の情報と電力需用変動解析部200から受信した電力需用変動量の大きさの分類毎の時間変動波形をIF部350を介して周期分布検出部320へ送信する。
周期分布検出部320は、電力需用変動量の大きさの分類毎に解析時間幅制限部310から受信した解析時間幅に基づいて、解析時間幅制限部310から受信した時間変動波形について解析時間幅の中心時刻を所定の時刻から所定の間隔毎に変化させながら時刻別周期分布を求める解析を繰り返し行う(ステップ105)。また、得られた時刻別周期分布を電力需用変動量の大きさの分類毎にIF部350を介して代表周期検出部330へ送信する。
代表周期検出部330は、周期分布検出部320から時刻別周期分布を受信すると、その時刻別周期分布から時刻別代表周期を抽出する(ステップ106)。そして、時刻別代表周期のうち、その時刻別周期分布の中で時刻別代表周期の出現頻度が所定の閾値以上の場合、その時刻別代表周期を抽出し(ステップ107)、電力需用変動量の大きさの分類毎にIF部350を介して推定部600へ送信する。また時刻別代表周期のその時刻別周期分布内での出現頻度に基づいて代表周期の時刻依存性を求め(ステップ108)、電力需用変動量の大きさの分類毎にIF部350を介して出現強度分布解析部340へ送信する。
出現強度分布解析部340は、代表周期検出部330から代表周期の時刻依存性の情報を受信すると、それに基づいて、電力需用変動量の大きさの分類毎に間欠運転時間帯を特定する(ステップ109)。そして、推定した間欠運転時間帯の情報を電力需用変動量の大きさの分類毎にIF部350を介して推定部600へ送信する。
推定部600は、電力需用変動解析部200から受信した電力需用変動量の大きさを範囲に含む変動量カラム410bと、周期分布解析部300から受信した出現頻度が所定の閾値以上の時刻別代表周期を範囲に含む周期カラム410cと、周期分布解析部300から受信した間欠運転時間帯を範囲に含む時間帯カラム410dとを検索し、すべてが合致する電気機器を電気機器名カラム410aから抽出する。そして、推定部600は、抽出された電気機器を、間欠運転をしている可能性の高い電気機器と推定する(ステップ110)。そして、推定部600は、記憶部500から需用家への注意喚起メッセージを取得し、推定した電気機器名及び注意喚起メッセージを表示部700へ送信する。
表示部700は、推定部600から受信した間欠運転をしている可能性の高い電気機器名及び需用家への注意喚起メッセージを表示する。また、必要に応じて電力需用測定部100にて測定された電力需用の測定結果を表示する(ステップ111)。
このように本形態においては、第1の実施の形態において間欠運転をしている電気機器の推定に利用した電力需用変動量の大きさ及び代表周期に加え、間欠運転をしている電気機器が存在する時間帯を特定することにより、より高い精度で間欠運転をしている電気機器の推定が可能となる。
なお、上述した解析時間幅制限部310が制限する解析時間幅は、固定である必要はなく、推定しようとする電気機器の種類等に応じて変動させてもよい。例えば、解析時間幅を短くすると、間欠運転時間帯を特定するための分解能は向上するが、時間帯内に出現する所定の周期の出現回数が減るため、特徴的な周期の存在を見落とし易くなる等、測定周期の影響や単発の変動による影響を受け易くなる。また、解析時間幅を長くすると、間欠運転時間帯を特定するための分解能が低下するほか、出現する周期の種類が多くなり特徴抽出が難しくなる。
また、解析時間幅は、解析の対象期間によって変動させる方がよい。対象とする解析期間が1日の場合と1週間の場合とでは、特徴的な周期の出現を発見するために必要な解析時間幅が大きく異なるためである。
(第3の実施の形態)
図10は、本発明の機器推定装置の第3の実施の形態を示すブロック図である。
上述した2つの実施の形態では、電力需用変動解析部20,200、周期分布解析部30,300及び推定部60,600は、電力需用測定部10,100と同一の場所にあるものとして説明したが、これらは、必ずしも電力需用測定部10,100と同一場所に設置されている必要はない。例えば、図10に示すように、機器推定装置22を測定表示部800と解析センタ801とに分け、電力需用測定部101の測定結果を、インターネットやLAN回線等の通信回線802を介して遠隔地に設けた解析センタ801に送付し、解析結果を再び測定表示部800に返送するようにしてもよい。この場合、需用家元に設ける装置部分を小さくできる他、より長期間でかつ多種のデータ蓄積や解析が容易となり、より高度な解析や詳細な推奨策の提示が可能となる。
また、本発明の装置の分割方法は上述した形態に限らない。例えば、データベース401のみを遠隔地に設け、必要の都度インターネット等を介して、データ照合のための照会をかけるようにしてもよい。
本発明の機器推定装置の第1の実施の形態を示すブロック図である。 図1に示したデータベースに格納されている機器情報テーブルの構成を示す図である。 図1に示した機器推定装置における機器推定方法の一例を示すためのフローチャートである。 図1に示した電力需用測定部の測定結果に基づいて、電力需用変動解析部が抽出した時間変動波形の一例を示す図である。 図4に示したような時間変動波形から電力需用変動量の大きさ毎に分類した 時間変動波形の一例を示す図である。 図5に示した電力需用変動量の大きさによって分類された時間変動波形のうちの1つについて、周期解析を行った結果の一例を示す図である。 本発明の機器推定装置の第2の実施の形態を示すブロック図である。 図7に示したデータベースに格納されている機器情報テーブルの構成を示す図である。 図7に示した機器推定装置における機器推定方法の一例を示すためのフローチャートである。 本発明の機器推定装置の第3の実施の形態を示すブロック図である。
符号の説明
1a〜1n,11a〜11n,21a〜21n 電気機器
2,12,22 機器推定装置
3,13,23 商用電源
4,14,24 配線設備
10,100,101 電力需用測定部
20,200,201 電力需用変動解析部
30,300,301 周期分布解析部
40,400,401 データベース
41a,410a 電気機器名
41b,410b 変動量
41c,410c 周期
50,500,501 記憶部
60,600,601 推定部
70,700,701 表示部
310 解析時間幅制限部
320 周期分布検出部
330 代表周期検出部
340 出現強度分布解析部
350 IF部
410d 時間帯
800 測定表示部
801 解析センタ
802 通信回線

Claims (10)

  1. 複数の電気機器に接続され、前記複数の電気機器の電力需用を測定し、前記電力需用の測定結果から電気機器の種類及び運転状態を推定する機器推定装置において、
    前記電力需用の測定結果から、前記複数の電気機器の電力需用が重畳された時間変動波形を抽出し、前記時間変動波形から電力需用変動量の大きさを抽出し、前記時間変動波形を、前記電力需用変動量の大きさ毎に分類し、前記電力需用変動量の大きさのみを成分とする複数の変動量の大きさ別時間変動波形を抽出する電力需用変動解析部と、
    前記複数の変動量の大きさ別時間変動波形のそれぞれについて周期分布を求め、前記周期分布から前記変動量の大きさ別時間変動波形の特徴を表わす代表周期を抽出する周期分布解析部と、
    前記複数の電気機器のそれぞれについて、間欠運転時に出現する固有の電力需用変動量の大きさ及び周期を記憶している記憶手段と、
    前記電力需用変動解析部が抽出した電力需用変動量の大きさ及び前記周期分布解析部が抽出した前記電力需用変動量の大きさに対応する代表周期と、前記記憶手段が記憶している前記複数の電気機器の間欠運転時に出現する固有の電力需用変動量の大きさ及び周期とを比較することにより、間欠運転をしている電気機器を推定する推定部とを有することを特徴とする機器推定装置。
  2. 請求項1に記載の機器推定装置において、
    前記周期分布解析部は、電力需用の測定期間に応じて前記周期分布を求めるための時間幅を制限し、前記測定期間内で前記時間幅の中心時刻を変化させながら前記複数の変動量の大きさ別時間変動波形のそれぞれについて時刻別周期分布を求め、前記時刻別周期分布から時刻別代表周期を抽出し、前記時刻別代表周期に基づいて代表周期が出現する時間依存性を求め、前記時間依存性から間欠運転中の電気機器が存在している時間帯を特定し、前記時刻別周期分布の中で前記時刻別代表周期の出現頻度が所定の閾値以上となっている高頻度時刻別代表周期を抽出し、
    前記記憶手段は、前記複数の電気機器それぞれについて、固有の間欠運転時間帯を記憶し、
    前記推定部は、前記電力需用変動部が抽出した電力需用変動量の大きさ、前記周期分布解析部が抽出した前記高頻度時刻別代表周期及び前記周期分布解析部が特定した間欠運転中の電気機器が存在している時間帯と、前記記憶手段が記憶している前記複数の電気機器の間欠運転時に出現する固有の電力需用変動量の大きさ及び周期、並びに間欠運転時間帯とを比較することにより、間欠運転をしている電気機器を推定する機器推定装置。
  3. 請求項1または請求項2に記載の機器推定装置において、
    前記電力需用変動解析部は、一回の電力需用変動の開始直前と前記電力需用変動の立ち上がりの終了直後との電力差を電力需用変動量の大きさとする機器推定装置。
  4. 請求項1または請求項2に記載の機器推定装置において、
    前記電力需用変動解析部は、一回の電力需用変動の消費電力量を電力需用変動量の大きさとする機器推定装置。
  5. 請求項1乃至4のいずれか1項に記載の機器推定装置において、
    前記周期分布解析部は、周期分布の周期及び周期の出現頻度に基づいて代表周期を抽出する機器推定装置。
  6. 複数の電気機器の電力需用を測定し、前記電力需用の測定結果から電気機器の種類及び運転状態を推定する機器推定方法において、
    前記電力需用の測定結果から、前記複数の電気機器の電力需用が重畳された時間変動波形を抽出し、前記時間変動波形から電力需用変動量の大きさを抽出し、前記時間変動波形を、前記電力需用変動量の大きさ毎に分類し、前記電力需用変動量の大きさのみを成分とする複数の変動量の大きさ別時間変動波形を抽出する処理と、
    前記複数の変動量の大きさ別時間変動波形のそれぞれについて周期分布を求め、前記周期分布から前記変動量の大きさ別時間変動波形の特徴を表わす代表周期を抽出する処理と、
    前記電力需用変動量の大きさ及び前記電力需用変動量の大きさに対応する代表周期と、予め記憶された前記複数の電気機器の間欠運転時に出現する固有の電力需用変動量の大きさ及び周期とを比較することにより、間欠運転をしている電気機器を推定する処理とを有する機器推定方法。
  7. 請求項6に記載の機器推定方法において、
    電力需用の測定期間に応じて周期分布を求めるための時間幅を制限する処理と、
    前記測定期間内で前記時間幅の中心時刻を変化させながら前記複数の変動量の大きさ別時間変動波形のそれぞれについて時刻別周期分布を求め、前記時刻別周期分布から時刻別代表周期を抽出する処理と、
    前記時刻別代表周期に基づいて代表周期が出現する時間依存性を求め、前記時間依存性から間欠運転中の電気機器が存在している時間帯を特定する処理と、
    前記時刻別周期分布の中で前記時刻別代表周期の出現頻度が所定の閾値以上となっている高頻度時刻別代表周期を抽出する処理と、
    前記電力需用変動量の大きさ、前記高頻度時刻別代表周期及び間欠運転中の電気機器が存在している時間帯と、予め記憶されている前記複数の電気機器の間欠運転時に出現する固有の電力需用変動量の大きさ及び周期、並びに間欠運転時間帯とを比較することにより、間欠運転をしている電気機器を推定する処理とを有する機器推定方法。
  8. 請求項6または請求項7に記載の機器推定方法において、
    一回の電力需用変動の開始直前と前記電力需用変動の立ち上がりの終了直後との電力差を電力需用変動量の大きさとする機器推定方法。
  9. 請求項6または請求項7に記載の機器推定方法において、
    一回の電力需用変動の消費電力量を電力需用変動量の大きさとする機器推定方法。
  10. 請求項6乃至9のいずれか1項に記載の機器推定方法において、
    周期分布の周期及び周期の出現頻度に基づいて代表周期を抽出する機器推定方法。
JP2008107824A 2008-04-17 2008-04-17 電気機器推定装置及び電気機器推定方法 Expired - Fee Related JP5235479B2 (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2008107824A JP5235479B2 (ja) 2008-04-17 2008-04-17 電気機器推定装置及び電気機器推定方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2008107824A JP5235479B2 (ja) 2008-04-17 2008-04-17 電気機器推定装置及び電気機器推定方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2009257952A true JP2009257952A (ja) 2009-11-05
JP5235479B2 JP5235479B2 (ja) 2013-07-10

Family

ID=41385556

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2008107824A Expired - Fee Related JP5235479B2 (ja) 2008-04-17 2008-04-17 電気機器推定装置及び電気機器推定方法

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP5235479B2 (ja)

Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4769339B1 (ja) * 2011-02-14 2011-09-07 和明 根布 エネルギ消費監視システム、方法、及びコンピュータプログラム
JP2013195217A (ja) * 2012-03-19 2013-09-30 Saxa Inc 消費電力監視システム
KR101422682B1 (ko) * 2014-02-18 2014-09-25 주식회사 인코어드 테크놀로지스 전력 인입점 에너지 계측 장치 및 이를 통한 에너지 계측 정보 레이블링 시스템
US8892376B2 (en) 2010-09-16 2014-11-18 Sony Corporation Data processing device, data processing method, and program
US9014866B2 (en) 2010-09-16 2015-04-21 Sony Corporation Power supply device
JP2015154706A (ja) * 2014-02-19 2015-08-24 パナソニックIpマネジメント株式会社 機器推定装置、プログラム
WO2016021109A1 (ja) * 2014-08-04 2016-02-11 パナソニックIpマネジメント株式会社 電力使用状況推定装置、プログラム
JP2017153359A (ja) * 2014-07-11 2017-08-31 エンコアード テクノロジーズ インク サーバ及び情報付加方法
KR20180075057A (ko) * 2016-12-26 2018-07-04 주식회사 인코어드 테크놀로지스 전력 사용 데이터 수집 시스템 및 방법
KR20190035674A (ko) * 2016-12-26 2019-04-03 주식회사 인코어드 테크놀로지스 전력 사용 데이터 수집 시스템 및 방법
US10712374B2 (en) 2015-03-31 2020-07-14 Nec Corporation Data processing device, data processing method, and non-transitory storage medium

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105431743A (zh) 2013-11-01 2016-03-23 因福美地股份有限公司 信号处理系统、信号处理方法以及信号处理程序

Cited By (25)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8892376B2 (en) 2010-09-16 2014-11-18 Sony Corporation Data processing device, data processing method, and program
US9898442B2 (en) 2010-09-16 2018-02-20 Sony Corporation Data processing device, data processing method, and program
US9390069B2 (en) 2010-09-16 2016-07-12 Informetis Corporation Data processing device, data processing method, and program
US9014866B2 (en) 2010-09-16 2015-04-21 Sony Corporation Power supply device
US9267971B2 (en) 2011-02-14 2016-02-23 Kazuaki Nebu Energy consumption monitoring system, method, and computer program
CN103443811A (zh) * 2011-02-14 2013-12-11 根布和明 能量消耗监视系统、方法以及计算机程序
WO2012111373A1 (ja) * 2011-02-14 2012-08-23 NEBU Kazuaki エネルギ消費監視システム、方法、及びコンピュータプログラム
JP4769339B1 (ja) * 2011-02-14 2011-09-07 和明 根布 エネルギ消費監視システム、方法、及びコンピュータプログラム
JP2013195217A (ja) * 2012-03-19 2013-09-30 Saxa Inc 消費電力監視システム
US10436824B2 (en) 2014-02-18 2019-10-08 Encored Technologies, Inc. Energy measuring and labeling apparatus at power penetration point
WO2015126029A1 (ko) * 2014-02-18 2015-08-27 주식회사 인코어드 테크놀로지스 전력 인입점 에너지 계측 장치 및 이를 통한 에너지 계측 정보 레이블링 시스템
CN105143892B (zh) * 2014-02-18 2018-10-26 英科德技术股份有限公司 设置在功率输入点的电能测量和标记装置
CN105143892A (zh) * 2014-02-18 2015-12-09 英科德技术股份有限公司 电能测量装置和使用该装置的电能测量信息标记系统
KR101422682B1 (ko) * 2014-02-18 2014-09-25 주식회사 인코어드 테크놀로지스 전력 인입점 에너지 계측 장치 및 이를 통한 에너지 계측 정보 레이블링 시스템
EP3109969A4 (en) * 2014-02-19 2017-03-08 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. Appliance inference device and program
WO2015125402A1 (ja) * 2014-02-19 2015-08-27 パナソニックIpマネジメント株式会社 機器推定装置、プログラム
JP2015154706A (ja) * 2014-02-19 2015-08-24 パナソニックIpマネジメント株式会社 機器推定装置、プログラム
JP2017153359A (ja) * 2014-07-11 2017-08-31 エンコアード テクノロジーズ インク サーバ及び情報付加方法
JP2016036240A (ja) * 2014-08-04 2016-03-17 パナソニックIpマネジメント株式会社 電力使用状況推定装置、プログラム
WO2016021109A1 (ja) * 2014-08-04 2016-02-11 パナソニックIpマネジメント株式会社 電力使用状況推定装置、プログラム
US10712374B2 (en) 2015-03-31 2020-07-14 Nec Corporation Data processing device, data processing method, and non-transitory storage medium
KR20180075057A (ko) * 2016-12-26 2018-07-04 주식회사 인코어드 테크놀로지스 전력 사용 데이터 수집 시스템 및 방법
KR20190035674A (ko) * 2016-12-26 2019-04-03 주식회사 인코어드 테크놀로지스 전력 사용 데이터 수집 시스템 및 방법
KR101970186B1 (ko) * 2016-12-26 2019-04-18 주식회사 인코어드 테크놀로지스 전력 사용 데이터 수집 시스템 및 방법
KR102483130B1 (ko) * 2016-12-26 2023-01-02 주식회사 인코어드 테크놀로지스 전력 사용 데이터 수집 서버

Also Published As

Publication number Publication date
JP5235479B2 (ja) 2013-07-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5235479B2 (ja) 電気機器推定装置及び電気機器推定方法
JP5604089B2 (ja) 消費電力計測システム、制御装置、及び消費電力計測方法
AU2011260098B2 (en) Determining an indication of a background level of utility consumption
Thakare et al. Implementation of an energy monitoring and control device based on IoT
US11002773B2 (en) Monitoring apparatus, monitoring method, and storage medium
JP5220372B2 (ja) エネルギー消費削減支援装置
US20140163908A1 (en) Electrical device monitoring apparatus, method thereof and system
JP6724922B2 (ja) 教師データ提供装置、推定装置、推定システム、教師データ提供方法、推定方法、及び、プログラム
JP2004056969A (ja) 消費電力の変動が頻繁に起こる電気機器の動作状態を推定する方法および消費電力の変動が頻繁に起こる電気機器のモニタリングシステム
JP5010009B2 (ja) 情報収集装置、情報収集方法、及び、プログラム
Fletcher et al. Development of a user-friendly, low-cost home energy monitoring and recording system
US9479847B2 (en) Wireless home energy monitoring system
KR20120068328A (ko) 소비 전력 감시 장치 및 감시 방법
JP2010226804A (ja) 電力管理システム、電力管理方法及び検出器
JP2010181159A (ja) 電力測定装置
Nunes et al. Deploying and evaluating the effectiveness of energy eco-feedback through a low-cost NILM solution
JP5140016B2 (ja) 省エネルギー機器公開システムおよび省エネルギー機器公開方法
JP6018348B1 (ja) 節電支援装置、及び節電支援方法
JP5904741B2 (ja) 状態診断装置、状態診断システム及びプログラム
JP2015230571A (ja) 省エネアドバイス生成装置、省エネアドバイス生成方法及び省エネアドバイス生成プログラム
US20220337081A1 (en) An in-line device and a method for controlling an electrical appliance
JP2008217478A (ja) 行動改善支援装置、行動改善支援方法及びプログラム
JP2012098963A (ja) 省エネ支援システム及び省エネ支援方法
JP2009168726A (ja) 電力計測装置
KR101313182B1 (ko) 소비 전력 감시 장치 및 감시 방법

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20100721

RD04 Notification of resignation of power of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424

Effective date: 20110613

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20120426

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20120508

A521 Written amendment

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20120607

RD01 Notification of change of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7426

Effective date: 20130304

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20130319

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20130326

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20160405

Year of fee payment: 3

S531 Written request for registration of change of domicile

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313531

R350 Written notification of registration of transfer

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350

LAPS Cancellation because of no payment of annual fees