JP2013528876A - 非侵入型負荷監視及び処理方法並びにシステム - Google Patents

Abstract

負荷の具体的な種類を特定し、この特定された負荷の情報を関係者に伝える、非侵入型負荷監視システムで使用されるシステム及び方法。この非侵入型負荷監視システムは、家庭又は施設からの負荷情報を測定する電気メータを備えている。負荷情報は、電気負荷の具体的な種類を特定するために、この情報と一連のさまざまな既知の電気負荷の負荷特性との比較により分析される。負荷の種類が特定されると、システムはこの情報を利用して負荷の作動を分析し、こうした作動に関するメッセージを住宅所有者に送信する。この負荷情報を、年間を通して電気消費のピークや平均電力消費量をより正確に予測し管理するために、ユーティリティが利用することができる。顧客の承認があれば、この負荷特定情報を直接のセールスキャンペーンや割引プロモーションに使用するために第三者に送信することもできる。

Description

（発明の背景）
本開示は概略的には、電気メータの使用によって住宅又は商業環境における電気負荷の負荷の特徴を監視し、負荷の具体的な種類及び負荷それぞれの作動状態を識別するための方法及びシステムに関する。より詳しくは、本開示は、電気負荷の負荷の特徴を監視して、電気負荷の検査、分析、及び電気負荷の所有者・オペレータとの直接対話を可能にするために、その負荷それぞれに関する識別情報をシステムのオペレータ又は第三者に伝達する方法及びシステムに関する。

商業施設の電力ユーティリティ（ｅｌｅｃｔｒｉｃ ｕｔｉｌｉｔｉｅｓ ｉｎ ｃｏｍｍｅｒｃｉａｌ ｆａｃｉｌｉｔｉｅｓ）は、使用されているエネルギー量を分析するため、また、最大負荷レベル及びこうしたピークの時間を監視するためにその顧客の詳細な電力消費プロファイルを監視することに関心をもっている。住宅又は施設内にあるそれぞれ別個の電気器具のエネルギー消費を監視するには、その施設内の電気負荷それぞれについて監視装置を配置することが一般的には必要なので、一般的には、このエネルギー消費は、住宅又は商業施設全体に対して監視される。しかしながら、施設内の個々の負荷それぞれのエネルギー消費についての知識を得ることは、エネルギー消費の監視において、所有者とユーティリティ両方にさらなる情報を提供することになる。

施設内の個々の電気負荷それぞれによるエネルギー消費を監視する試みとして、負荷それぞれを別々に監視する必要なしに、施設内の電気負荷のエネルギー消費を追跡するシステム及び方法が開発されてきた。この種の監視を行う技術には、非侵入型負荷監視と称されるものがある。非侵入型負荷モニタ（ＮＩＬＭ）は、建物の外側で行われる計測から、建物内の主要な電気負荷の作動スケジュールを決定することを目的とする装置である。非侵入型負荷監視は、１９８０年代（ハートの米国特許第４,８５８,１４１号参照）から公知である。非侵入型負荷監視は、一般に、屋内に入る電圧及び電流の変化を分析し、これらの変化から、屋内のどの電気器具が使われているか及び使用されている電気器具個々のエネルギー消費を推測するプロセスである。ＮＩＬＭは、電気メータの記録等の家庭からのエネルギー消費情報を比較し（ｃｏｍｐａｒｅｓ）、そして、このエネルギー消費情報を、異なる種類の複数の電気負荷の既知の負荷プロファイルと比較する。

非侵入型負荷監視は何年も前から知られているが、ユーティリティ及び他の関係者は、非侵入負荷監視から得た情報を活用できなかった。

本開示は、施設内にある１つ以上の電気負荷の非侵入型監視及び識別のためのシステム並びに方法に関する。このシステムは、一般的には、住宅又は商業施設（ｓｅｔｔｉｎｇ）の一連の負荷の、電圧、電流及び位相（ｐｈａｓｅ）等の負荷の特徴を監視するために配置された電気メータを備えている。この電気メータは、施設の負荷の特徴を受信し、その負荷の特徴をデジタル電圧信号及びデジタル電流信号に変換する電流モニタ及び電圧モニタの両方を含んでいる。

本開示の一実施の形態では、電気メータ内に相関器（ｃｏｒｒｅｌａｔｏｒ）が設けられていて、この相関器はデジタル電圧信号及びデジタル電流信号を受信して、信号の選択された属性を、やはり電気メータ内に記憶された複数の典型的な負荷特性（ｌｏａｄ ｓｉｇｎａｔｕｒｅｓ）と比較するように構成されている。デジタル電圧信号及びデジタル電流信号と、記憶された典型的な負荷特性との比較に基づいて、電気メータ内の相関器は、監視されている施設内で作動しているさまざまな電気負荷の具体的な型式（例えばメーカーの型式）及び／又は種類（例えば電気器具の種類）を識別する（ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｓ）。

負荷識別情報は、使用時刻の情報（ｔｉｍｅ ｏｆ ｄａｙ ｕｓａｇｅ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）とともに、電気メータからユーティリティ又は別のデータアグリゲータ（ａｇｇｒｅｇｅｔｏｒ）によって提供されるバックエンドサーバ等のリモート位置（ｒｅｍｏｔｅ ｌｏｃａｔｉｏｎ）に送られる。負荷識別情報は、リモート位置に送られるまでの時期、電気メータに記憶することができ、あるいは、ほぼリアルタイムで送ることもできる。別の実施の形態では、負荷識別ステップが電気メータの外部で実行されるように、リモートユーティリティのバックエンド又はデータアグリゲータは、相関器に加えて、不揮発メモリ等の負荷プロファイル記憶装置を含んでいる。いずれの場合も、相関器と負荷プロファイル記憶装置は協働して、監視される施設で作動している電気負荷の特定の種類及び／又はを識別する。

施設の負荷作動プロファイルと記憶された負荷特性を比較することによっていったん電気負荷の特定の種類及び／又は型式が識別されると、本開示のシステム及び方法によって、家庭／事業主に、その施設内の電気負荷の具体的な作動に関して、電子メール又は他の種類のメッセージを送ることができる。例えば、メッセージを家庭／事業主に送って、オフピークの時間帯に負荷を作動させることにより家庭／事業主に対する電力ユーティリティの請求金額を減らすために、電気負荷の作動時間の変更を提案することができる。その上、家庭／事業主に情報を送り、電気負荷の取替えを提案したり、あるいは、より効率的な方法で電気負荷を作動させるために、その電気負荷に行う必要がある修理（ｓｅｒｖｉｃｅ）を提案することができる。

考えられるさらに別の実施の形態では、電気負荷識別情報は、ユーティリティに加入料金を支払うことを条件として、第三者に伝えることができる。この第三者は、製品メーカー、製品ディストリビュータ、製品小売業者又は第三者のデータプロバイダとすることができる。第三者のデータプロバイダは、次に、有償でサービスリード（ｓｅｒｖｉｃｅ ｌｅａｄｓ）を提供するために、製品メーカー、製品ディストリビュータ又は製品小売業者と契約することもできるであろう。

本発明のさまざまな他の特徴、目的及び効果は、図面を参照してなされた以下の説明から明らかにされる。

図面はこの開示を実施するにあたり現在考えられる一態様を示している。
本開示の非侵入型負荷監視システムの概略図である。 本開示の非侵入型負荷監視システムの別の実施の形態である。 本開示のシステムで記憶できるさまざまな異なる種類の負荷のプロファイルの図である。 電気メータ上の典型的な負荷である。 トリガイベント後に起こる電流及び電圧プロファイルを示している。 作動時に使用可能な一操作手順を示す本開示の範囲内のフローチャートである。

（発明の詳細な説明）
図１は非侵入型負荷監視（ＮＩＬＭ）システム１０のブロック図である。図１に示されたＮＩＬＭシステム１０は、ユーティリティサービスプロバイダ１４からの電力供給に接続されている電気メータ１２を含む。ユーティリティサービスプロバイダ１４からの電力は、メータ１２を通過して、一連の負荷１６ａ〜１６ｎの各々に分配される。それぞれの負荷１６はメータ１２を介して電力を受け取り、メータ１２は負荷１６ａ〜１６ｎの全体の合計消費電力量を監視して計測する。個別の負荷１６ａ〜１６ｎそれぞれは、一般的には、住居や商業的施設等の単一の施設内に含まれている。電気メータ１２は、その施設によって消費されたエネルギー量を累積して、請求及び監視目的のために、合計エネルギー消費をユーティリティに報告する。

非侵入型負荷監視は、施設全体のエネルギー消費を監視し分析することによって施設内に含まれる個々の電気負荷の作動スケジュール（ｏｐｅｒａｔｉｎｇ ｓｃｈｅｄｕｌｅ）を決定するために使用することができる。図１に示す形態では、施設内にある負荷１６ａ〜１６ｎの具体的な種類及び型式（ｔｈｅ ｐａｒｔｉｃｕｌａｒ ｔｙｐｅｓ ａｎｄ ｍｏｄｅｌｓ）を識別する（ｉｄｅｎｔｉｆｙ）ために、負荷１６ａ〜１６ｎの合計されたエネルギー消費について非侵入型負荷監視が行われる。非侵入型負荷監視は、１９９８年、エスポーのフィンランドテクニカルリサーチセンター（Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｃｅｎｔｅｒ ｏｆ Ｆｉｎｌａｎｄ， ＥＳＰ００ １９９８）「最新型ｋＷＨメータに基づく非侵入型家電負荷監視システム（Ｎｏｎ−Ｉｎｔｒｕｓｉｖｅ Ａｐｐｌｉａｎｃｅ Ｌｏａｄ Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ Ｂａｓｅｄ Ｏｎ Ａ Ｍｏｄｅｒｎ ｋＷＨ−Ｍｅｔｅｒ）」、及び米国特許第４,８５８,１４１号に記載されているように、公知の技術である。上記した２つの参考文献に記載されているＮＩＬＭ監視技術は、施設からの負荷プロファイルを、異なる種類の電気負荷の既知の負荷特性と比較し、この比較に基づいて施設内にある負荷の種類を識別する概念を開示している。上記の参考文献の開示内容は、参照することによりここに組み込まれる。

図１に示された形態では、電気メータ１２は、電気メータ１２を非侵入型負荷監視システムの一部として機能させることができる一連の内部要素を含んでいる。電気メータ１２は、この一連の電気負荷１６の電圧消費を監視する電圧モニタ１８を含む。この電圧モニタ１８は、例えば２０ｋｓ／ｓのサンプリングレートでアナログ電圧信号をサンプリングするアナログ−デジタルコンバータ２０を含む。

メータ１２は、電圧モニタ１８に加えて、アナログ−デジタルコンバータ２４も提供する電流モニタ２２を含む。アナログ−デジタルコンバータ２４は、例えば２０ｋｓ／ｓでアナログ電流信号のサンプリングを行う。Ａ／Ｄコンバータ２０、２４両方のサンプリングレートを記載したが、Ａ／Ｄコンバータは違うサンプリングレートで信号をサンプリングすることも可能であることを理解されたい。

図１に示された形態では、サンプリングされた電圧及び電流信号はそれぞれ、Ａ／Ｄコンバータ２０、２４から相関器（ｃｏｒｒｅｌａｔｏｒ）２６に供給される。相関器２６は電気メータ１２の一構成要素であるか、あるいは電気メータ１２とともに作動するものであり、複数の異なる種類の電気負荷及びそれぞれの電気負荷の種類に属する複数の異なる形式（ｍｏｄｅｌｓ）の両方についての負荷特性を記憶させたテーブルと、サンプリングされた電圧及び電流信号とを比較するようにプログラムされ機能する。負荷特性のテーブルは、概略的に図１の符号２８によって示されている。特性テーブル２８には、電気メータ１２の記憶容量に制限されるが、希望の数の負荷特性を含むことができる。

図３は特性テーブル２８の一構成例を示している。図３では、第１の負荷の種類３０、すなわち負荷種類Ｉが示されている。本形態では、負荷種類Ｉは、エアコンの一般のカテゴリを表す。しかしながら、負荷種類Ｉは、温水ヒータ、プールポンプ、ベースボードヒータ、電気自動車、ヘアドライヤ、コンピュータ、テレビ、又は監視すべき施設内で使われる比較的大きな電力を消費する他の種類の電気負荷等の他の種類の電気負荷とすることもできることを理解されたい。

符号３０で示された負荷種類Ｉは、メモリツリー構造の第１レベルである。メモリツリー構造は、負荷種類Ｉの一般のカテゴリに当てはまる一連の具体的な型式タイプ３２〜３８を含む。一例として、型式Ａは第１のエアコンメーカーによって提供される特定の型式とすることができる。符号３４で示されている型式Ｂは、第１のメーカーのものではあるが異なる型番（ｍｏｄｅｌ ｎｕｍｂｅｒ）のものとすることができる。符号３６によって参照される型式Ｃは、第２のエアコンメーカーのある型式のものとすることができる。

型式Ａの主要プロファイル３２は、電気メータのメモリに記憶されている負荷特性の１つとして示されている。一般的な作動特性に加えて、データベースはまた、始動（ｓｔａｒｔｕｐ）特性４０、第１の障害／故障特性４２、第２の障害／故障特性４４及びあるとすれば第３の障害／故障特性４６（あるいはさらに）を記憶することもできる。これらの負荷特性のそれぞれは、電気を消費する器具のメーカーあるいは第三者であるプロファイル生成者によって提供される。障害／故障特性４２〜４６は、エアコンのコンプレッサの故障、起動コンデンサの故障又は電気負荷のその他の障害モード等の電気負荷に共通したさまざまな異なる故障モードを表し、負荷プロファイルを監視することにより検出することができるものである。それぞれの型式種類（ｍｏｄｅｌ ｔｙｐｅｓ）の下で、さまざまな異なる始動特性、障害特性及び故障特性は、器具の特定のメーカーから提供されることができることを理解されたい。始動特性及びさまざまな障害／故障特性の両方を使用することにより、本開示の非侵入型負荷監視システムによって、電気負荷の特定の種類や型式を識別できるだけでなく、電気負荷の作動時に起こり得る、あるいは存在し得る作動の問題を診断することができる。このような監視特徴の重要性は以下に詳細に説明される。

図１を再び参照すると、相関器２６はアナログ−デジタルコンバータ２０、２４から電圧及び電流信号を受け取るとともに、アルゴリズムデータベース４８からアップロードされるアルゴリズム情報を受け取る。相関器２６が、メータ１２からの電圧及び電流情報と、特性テーブル２８に記憶された特性プロファイルとを比較するために用いるべき電圧及び電流信号両方のキー属性の特定（ａｎ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｗｈｉｃｈ ｋｅｙ ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ）をアルゴリズムデータベース４８は含んでいる。説明のための例として、相関器２６は、入力信号それぞれからの１０から１２のキー属性と、特性プロファイルのテーブル２８からの負荷プロファイルの同じ属性とを比較をする。これらの属性は、負荷始動時の電流ランプ（ｃｕｒｒｅｎｔ ｒａｍｐ）、電圧減衰ランプ勾配（ｒａｍｐ ｓｌｏｐｅ）、位相変化、オーバーシュート、アンダーシュート、さらに電気メータからの電圧及び電流プロファイルと、記憶されている特性プロファイルとを比較するために特定され用いられ得る他のキー属性を含むことができる。さまざまなキー属性が、監視されている施設の負荷プロファイルの中で検出される。利用可能なキー属性をいくつか上記したが、他の種類（ｔｙｐｅｓ）の属性も、それぞれの負荷の種類及び障害／故障プロファイルにしたがって検出可能であることを理解されたい。アルゴリズムデータベースは、比較のために使用されるキー属性の種類及び数の両方を示すことができ、電圧及び電流情報の比較対象である特性プロファイルに基づいて変化することができる。

特性プロファイルのテーブル２８に記憶される特性プロファイルはメーカーによって提供され、施設からの負荷プロファイルと記憶された情報とを比較するために用いられる、電気負荷の起動及び／又は作動のキー属性を特定する。説明された例では相関器が１０から１２のキー属性の間で比較を行っているが、本開示の範囲内で、作動時に異なる数の属性を使用できるであろうことを理解されたい。一般的に、施設からの測定された負荷プロファイルと特性プロファイルのテーブル２８に記憶された特性プロファイルとの間で比較される属性の数が多ければ多いほど、比較プロセスの正確さが増す。しかしながら、比較されるキー属性が多くなると、また、電気メータの処理要求と、施設からの負荷プロファイルそれぞれのために記憶されなければならない情報量とが増えることとなる。１０から１２のキー属性で比較すれば、本開示の比較プロセスを実行するのに一般的には十分であると考えられる。負荷によっては、１０から１２より少ないキー属性で十分な場合もある。

メータ１２からの負荷プロファイルと特性プロファイルのテーブル２８に記憶されている一連の負荷特性との比較に基づいて、相関器２６は施設でどんな種類の負荷が起動及び／又は作動しているかを識別する（ｉｄｅｎｔｉｆｙ）ことができる。あるいは、相関器２６は、それよりもまず、最初に負荷の種類を識別せずに、施設の電気負荷の特定の型式を決定することができる。実施の形態によっては、相関器２６は負荷の種類及び型式の両方を決定することができる。

実施の形態によっては、相関器２６は、分析されたプロファイルと、特性プロファイルのテーブル２８に含まれた特性プロファイルの間の一致度に基づいて信頼インジケータを算出する（例えば、使われた又は照合された属性の数、分析されたプロファイルからの属性がどれだけ特性プロファイルのものと整合しているか、等）。検出された一致レベルに基づいて、信頼値を、例えば０〜１００の範囲とすることができる。施設からの特定の負荷プロファイルが、ある種類の負荷の異なる型式の特性プロファイルと一致する場合もあると考えられる。一例として、測定された負荷プロファイルは、同じメーカーのエアコンの異なる型式、あるいは異なるメーカーのエアコンの異なる型式と一致する場合がある。それぞれの測定サイクルの後に、相関器は、監視施設内で作動している電気負荷に最も近い種類（ｔｙｐｅ）として最も高い信頼値を有する識別された負荷の種類と特定の型式を選択する。相関器２６は、各測定サイクルの間、信頼値を提供し、時間とともに、分析のヒストリに基づいて、施設の負荷の種類をより正確に測定し推定することができる。

図１に示されているように、メータ１２は、ユーティリティ／データアグリゲータ５０に、有線又はワイヤレス接続５２を介して情報を伝達する。図１に示された実施の形態では、ユーティリティ５０は、ユーティリティサービスプロバイダ、また、あるいは、他のタイプのデータアグリゲータ、コンサルティング会社又は電気メータ１２から情報を受け取るよう指定された異なるタイプのサービスプロバイダとすることができる。本開示の以下の記載を通して「ユーティリティ」との語が使用されるが、ユーティリティ５０は、独立サービスプロバイダ、データアグリゲータ（例えば広告主又は広告事業者）、又は電気メータ１２から情報を受け取る他の機関とすることができることを理解されたい。

電気メータ１２は、ワイヤレス接続５２を介してデータを送信する前にデータを圧縮するデータコンプレッサ５４を有している。データコンプレッサは、情報がさまざまな異なる方法で送信される前に情報を圧縮するために使用できるであろうと考えられる。考えられる一実施形態では、ユーティリティメータ１２は、測定された電圧及び電流情報、及び相関器２６によって生成された分析全てを圧縮する。このような実施の形態では、Ａ／Ｄコンバータ２０、２４両方の高いサンプリングレートの結果としての大量のデータためにコンプレッサ５４が必要となる。

別の実施の形態では、データコンプレッサ５４は、アルゴリズムデータベース４８と連結された相関器２６によって決定される、施設からの電流及び電圧情報の選択された属性のみを圧縮する。本実施の形態では、メータからユーティリティ５０に送信される情報量は、異なるタイプの圧縮技術が利用できるように、全負荷プロファイルを送信する場合と比較して減らされる。

データ圧縮技術のそれぞれのタイプでは、メータ１２からの情報はまた、エネルギーが消費された特定の時刻と一緒にユーティリティ５０に消費情報が送信されるように、タイムスタンプを含んでいる。使用時刻の情報は、エネルギー消費を分析して、情報及びアドバイスを家庭／事業主に提供する際に、ユーティリティにとって有用である。

いったんユーティリティ５０が電気メータ１２から情報を受信すると、ユーティリティは、そのユーティリティからサービスの提供を受けている家庭／事業所それぞれのためのデータベース５６に受信した情報を記憶する。このデータベース５６は、典型的にはユーティリティ５０のハードウェアベースのデータベースである。

ユーティリティ５０の１つ又は複数のプロセッサに含まれる分析モジュール５８は、ユーティリティによってサービスの提供を受けている個人の住居／事業所それぞれのためのデータベース５６に収容されている情報にアクセスする。分析モジュール５８は、電気メータ１２から受信した電流及び電圧情報、使用時刻情報及び相関器２６によって識別された電気負荷の種類及び／又は型式を分析する。説明したように、メータ１２から伝達された電圧及び電流情報は、識別された負荷それぞれによって消費されたエネルギー量及びこのような消費がされた時刻を分析モジュール５８が決定することができるように、タイムスタンプを含んでいる。説明に役立つ例として、分析モジュール５８は、住宅所有者が、水曜日午後の２時から４時まで、特定の型式番号とメーカーの電気洗濯機を作動した、と決定することができる。作動時刻及びその時の施設でのエネルギー消費の増加に基づいて、分析モジュール５８は特定の時間に識別された負荷を作動する電気のコストを計測することができる。

ユーティリティ５０のプロセッサは、識別された電気負荷それぞれが作動した時間の長さに基づく家庭／事業主に対しての異なる助言勧告を生成し、エネルギーコストの節約を目的としたそれらの電気器具の使用の改善を示唆するために、分析モジュール５８によって作成された分析結果を処理するアドバイスモジュール６０を更に含んでいる。例えば、アドバイスモジュール６０は、洗濯機を午後３時ではなく水曜日の夜間、午後９時に作動すれば、１か月につきほぼ８．００ドルの省エネになる、と住宅所有者に助言する住宅所有者へのメッセージを生成することができる。アドバイスモジュール６０は、家庭／事業主に異なるメッセージを生成できるように、さまざまな異なるアルゴリズムを含むことができることを理解されたい。事例として、アドバイスモジュールは、異なる時間に負荷を作動させる場合のコスト差を生成し、また、最大のコスト削減をタイムウィンドウに生成するために、レートの履歴情報を使用することができる。

図３を参照して前に説明したように、特性プロファイルのテーブルは、それぞれの負荷の種類の異なる型式それぞれの故障プロファイル４２〜４６等の障害／故障プロファイルを含むことができる。実施の形態によっては、エアコン等の負荷の種類の全体概念が、識別され得る特定の障害／故障プロファイルを有することができる。相関器２６が家庭／事業所の電気負荷のどれかひとつで故障モードを識別すると、アドバイスモジュール６０は家庭／事業主に特定の電気負荷が適切に作動していないことを示すメッセージを送信することができる。例えば、相関器２６がエアコンのコンプレッサが不適切に作動していることを識別すると、アドバイスモジュール６０が、コンプレッサの修理又は交換が必要であるとのメッセージを住宅所有者に送信することができる。

家庭／事業主に送られるメッセージに加えて、アドバイスモジュール６０は、異なるメーカー、小売業者、ディストリビュータ又は他の関係者とコンタクトし、この第三者プロバイダに電気負荷情報を提供することができる。例えば、分析モジュール５８が住宅所有者が古い、あるいは不適切に作動する特定のブランド及び型式のエアコンを所有していると判断した場合（ある特性プロファイルとの一致に基づいて）、アドバイスモジュール６０は、契約メーカー／ディストリビュータ／小売業者に電気負荷の作動又は状態に関する情報とともにメッセージを送ることができる。このメーカー／ディストリビュータ／小売業者は、それから、彼らの特定のエアコンが不適切に作動しているという特定の電子メール又は他の種類のメッセージを家の所有者に作成（ｔａｉｌｏｒ）することができる。このようなメッセージはまた、より効率的に作動する新しい型式の購買情報を含むこともできると考えられる。

このような構成では、ユーティリティ５０は、個々の家庭又は事業所それぞれでの電気負荷（又は複数の電気負荷）の型式及び作動パラメータを提供するにあたって、メーカー／ディストリビュータ／小売業者から収入を得ることができる。この情報をメーカー／ディストリビュータ／小売業者に販売することにより、ユーティリティ５０は、システムに関連する費用を回収することができ、また、さらなる収益を生み出すことができる。

さらに別の代替の構成では、ユーティリティ５０は、監視されている個々の家庭／事業所それぞれの負荷識別情報をオンライン検索エンジンプロバイダ等の第三者データプロバイダに提供することができる。このような実施の形態では、第三者データプロバイダは、それから次に、的を絞った広告にこのような情報を使用することができるであろう。関係者（ｉｎｔｅｒｅｓｔｅｄ ｐａｒｔｙ）には、電気器具のメーカー、ディストリビュータ及び／又は小売業者を含むことができると考えられる。第三者データプロバイダは、ユーティリティ５０と、家の所有者又は事業者と接触したい第三者の間の仲介者としての役割を果たすことができる。データプロバイダから情報を受け取るこの第三者は、それから、ある代替製品が家にある現在の製品に特に適合しているとその代替製品を広告するために家の所有者と連絡をとることができるであろう。データプロバイダからの情報は、第三者のメーカー／ディストリビュータ／小売業者のセールスリード（ｓａｌｅｓ ｌｅａｄ）として機能し、データプロバイダが必要に応じて見極めることになるであろう。

製品メーカー／ディストリビュータ／小売業者へ情報を売ることに加えて、家の所有者の電気負荷の更新／変更（ｕｐｄａｔｅｓ／ｃｈａｎｇｅｓ）を示唆し、エネルギー消費を減らすために、あるいは、そうでなければ、エネルギー消費プロファイルをユーティリティの要望に合わせるために、ユーティリティは分析モジュール５８及びアドバイスモジュール６０を利用することができると考えられる。

ユーティリティ５０によって受信される情報が、エネルギー消費を削減又は最適化するために住宅所有者に提供される情報の一部として事業所／家庭の現在の温度を含むように、電気メータ１２は温度センサを有することができると考えられる。あるいは、ユーティリティ５０は、地域の温度情報を得ることができ、得られた温度データとエネルギー消費のタイムスタンプとを関連付けることができる。温度情報は、特に、空冷装置又はヒータが効率的に作動しているかどうか決定するために有用である。加えて、ユーティリティ５０はまた、オンラインマップ又はそれに相当するもの等の商用の利用可能なチャネルを介して家庭についての情報を得ることもできる。家庭用の情報（ｈｏｍｅ−ｔｙｐｅ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）によって、ユーティリティ５０は家庭のプロファイルを生成することができ、このプロファイルによってユーティリティ５０が電気メータ１２から提供されるエネルギー消費情報をより有用に分析することができる。

ユーティリティ５０によって得られた情報の全てに基づいて、ユーティリティ５０は住宅所有者とコンタクトをとり、住宅所有者にその家庭での作動効率に関するメッセージを提供することができる。このようなメッセージは、暖房又は冷房費を減らすために家に断熱材を追加すること、作動効率の悪い電気負荷の交換又は結果的に省エネになりひいては住宅所有者のコスト削減となる、エネルギーを消費する負荷の作動スケジュールの変更を示唆することができる。

さて、図２を参照すると、全体が符号７０で参照される、非侵入型負荷監視システムの別の構成が示されている。図２に示されているシステム７０の作動構成要素の多くは図１のものと同様であり、適切であれば同様の符合が使用される。

図２に示された実施の形態では、電気メータ１２は、図１に示された実施の形態と比較すると、４つの作動構成要素を含むように構成されている。電気メータ１２もやはり電圧モニタ１８、電流モニタ２２及び関連Ａ／Ｄコンバータ２０、２４を有している。しかしながら、図２に示された実施の形態では、電気メータは、相関器や記憶された負荷プロファイルテーブルはもはや含んでいない。その代わりに、図２に示されたシステムは、アルゴリズムデータベース４８と通信するデータレコーダ７２を含んでいる。データベース４８に含まれているアルゴリズムによって示されているように、データレコーダ７２は電圧及び電流信号のキー属性を記録する。データレコーダ７２は、コンプレッサ５４と通信し、識別されたキー属性を圧縮して接続５２を介して圧縮されたキー属性を送信する。あるいは、データレコーダ７２は、電気メータ１２からの全電圧及び電流プロファイルを記録し、接続５２を介して送信することができる。

図２の実施の形態では、ユーティリティ５０はまた、図１に示された実施の形態と同様の多くの作動構成要素を含んでいる。メータ１２から受信された情報はデータベース５６に記憶される。しかしながら、図２の実施の形態では、相関器７４及び特性プロファイルのテーブル７６は、個々のメータそれぞれにではなく、ユーティリティ５０に含まれている。相関器７４及びテーブル７６は図１を参照して説明されているのと同じ態様で動作する。しかしながら、これらの構成要素は、個々のメータそれぞれにではなくユーティリティ５０に含まれている。

相関器７４の分析結果は、前述と同様の態様で同様の分析モジュール５８及びアドバイスモジュール６０に供給される。

さて、図４を参照すると、電気メータ１２からのサンプル負荷プロファイルが示されている。負荷プロファイル７８は、時間の関数として電力消費（ｋＷ）を示している。移行ポイント（ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎ ｐｏｉｎｔ）８０は、電気負荷が起動したことを示し、ポイント８０で電力消費が増加するという結果になる。電気メータ１２がポイント８０で示された移行を識別すると、電圧及び電流モニタ１８、２２は、２０ｋｓ／ｓのデータサンプリングレートで電圧及び電流情報のサンプリングを開始する。移行ポイント８０の後でのデータのサンプリングに加えて、メータ内の内蔵メモリがまた、移行ポイント８０の直前の時間から電圧及び電流情報を読み出す（ｒｅｔｒｉｅｖｅ）こともできると考えられる。場合によっては、個々の電気装置の負荷プロファイルは、起動近辺で、際立って識別される特徴（ｉｔｓ ｄｉｓｔｉｎｇｕｉｓｈｉｎｇ ａｎｄ ｉｄｅｎｔｉｆｙｉｎｇ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ）のほとんどを有している。したがって、上記した負荷プロファイル比較プロセスを実行するために、電気装置の起動近辺の電流及び電圧情報を記録することが重要である。

図５は、負荷プロファイル７８の移行（ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎ）に続く電流プロファイル８２及び電圧プロファイル８４を示している。前述したように、電圧及び電流プロファイルに基づいて、相関器は電気負荷の種類及び型式を識別しようとする。場合によっては、電気負荷の負荷プロファイルは、電気負荷の起動の直前及び直後の時点の電圧及び電流信号特徴に基づき、負荷プロファイル識別技術を利用して、最も簡単に識別され得る。したがって、実施の形態によっては、本開示のシステムは、典型的には電気負荷始動近辺の、場合によっては電気負荷の停止近辺の電気負荷の作動のキー属性に依存している。

図６は、本開示の非侵入型負荷監視システムの一作動例を示している。図６には一例が示されているが、さまざまな他の手順及び実施の形態も本開示の範囲内であると考えられることを理解されたい。

ステップ１００で示したように、システムはまず最初に施設から電流及び電圧プロファイルを受信する。図１に示されている実施の形態では、電流及び電圧プロファイルは、施設に存在する負荷１６ａ〜１６ｎそれぞれのものである。

いったん監視されている施設から電流及び電圧プロファイルが受信されると、ステップ１０１で示されているように、電気メータ１２内の作動構成要素はトリガイベントを識別する（ｉｄｅｎｔｉｆｙ）。図３を参照して説明されているように、トリガイベントは追加的な電気負荷の起動を示す施設の電力消費の急増であり得る。トリガイベントはまた、施設の電力消費の減少及び他の変化を含むことができる。起動されている負荷の種類を識別するために用いられるキー属性の大部分が電気負荷の最初の起動の近辺で起こるので、トリガイベントを識別するステップ１０１は、トリガイベントの直前及び直後の電流及び電圧信号からの情報を記録することを含んでいる。一実施の形態では、トリガイベントは、施設の電力消費が閾値を超えて変化することである。閾値は電力消費の増加率であってもよく、そこでは比較的大きい電力を消費する負荷の起動が示されると考えられる。電力消費の変化が閾値を上回ると、システムは分析プロセスを開始する。

図１及び図２に示された実施の形態両方で、いったんトリガイベントが検出されると、電流及び電圧プロファイルは、ステップ１０２に示されているように、電流及び電圧プロファイルそれぞれのキー属性を識別する（ｉｄｅｎｔｉｆｙ）ために、アルゴリズムデータベース４８と比較される。前述したように、電圧信号及び電流信号両方のキー属性は、１０から１２個（ｔｅｎ ｔｏ ｔｗｅｌｖｅ ｖａｌｕｅｓ）の値を含むことができ、電流の勾配、電圧減衰勾配、位相変化、オーバーシュート、アンダーシュート、さらに、負荷プロファイルを特定するために用いることができるその他の異なる属性を含むがこれに限定されない。

ステップ１０４では、識別されたキー属性は、記憶された負荷特性のデータベースと比較される。図１に示された実施の形態では、記憶された負荷特性プロファイルのデータベースは電気メータのテーブル２８内に収容されている。図２の実施の形態では、同様のテーブルが、ユーティリティ５０に存在する。いずれの場合でも、電圧及び電流プロファイルのキー属性は、ステップ１０４で、記憶された特性プロファイルと比較される。

ステップ１０６では、図１の相関器２６又は図２の相関器７４は、特性テーブルとの比較に基づいて、電気負荷の種類及び／又は型式を識別する。相関器は、負荷が識別されたプロファイルに対応する可能性を示すために、識別信頼値を割り当てる。

いったん負荷の種類がステップ１０６で識別されると、負荷の種類が分析モジュール５８及びアドバイスモジュール６０等の分析及びアドバイスモジュールに送信される。分析及びアドバイスモジュールは、ステップ１０８に示されているように、識別された電気負荷の使用及び状態（ｈｅａｌｔｈ）に関して、メッセージを作成し所有者に送る。前述したように、ユーティリティによって送信されるメッセージでは、所有者に対しての電気負荷の作動の修正の示唆、負荷の状態の報告、又は家庭／事業主宛にユーティリティが出したい他のタイプの情報等の、家庭／事業主に対するさまざまな異なるタイプの情報を提供することができる。

ステップ１１０では、システムは追加的に、製品小売業者、製品ディストリビュータ又はメーカー等の第三者加入者（ｔｈｉｒｄ ｐａｒｔｙ ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ）に、識別された負荷の種類及び消費プロファイル情報を送信することができる。製品メーカー、製品ディストリビュータ又は小売業者は、さまざまな異なる電気負荷の使用に関してユーティリティからメッセージを受け取る契約をユーティリティと結ぶことができると考えられる。

ステップ１１０では、システムは、識別された負荷が、メーカー、ディストリビュータ、小売業者又は上記で特定されたデータプロバイダ等の第三者加入者に、システムがレポートを送るべき種類の負荷であるかどうか決定する。それが選択された種類の一つでない場合、システムはステップ１００に戻り、それぞれの電気メータから電流及び電圧プロファイルを監視し続ける。

ユーザがデータ分析手順及び第三者加入者への使用情報の送信についての参加不参加を選択できるシステムが考えられる。ユーザがユーザの情報を第三者加入者に送信することを望まない場合、ユーザはユーティリティに連絡して、プログラムから外れることができる。

しかしながら、ステップ１１０で、負荷が加入者がその情報を受信したいタイプの１つであることをシステムが識別した場合、システムはこの情報をステップ１１２で加入者に送信する。いったんこの情報が受信されると、加入者は、住宅所有者のための情報及び潜在的販売情報に関し住宅所有者／事業主に情報を送ることができる。例えば、システムが、家の居住者がもはや効率的に作動していない型式Ａの冷蔵庫を所有していることを確認した場合、システムはその情報を型式Ａの冷蔵庫の小売業者に送信することができる。小売業者は、それから、家の所有者とコンタクトをとり、その家庭の現在の冷蔵庫が適切に作動していないこと、及び／又は使用期限が切れていることを知らせることになる。そして、最新の製品を購入すれば結果としてエネルギーを節約することができる、という情報を含めることができる。前述したように、それぞれの加入者は、ユーティリティの顧客の（ｆｒｏｍ）情報を受け取るために、そのユーティリティに料金を支払うことになる。

Claims (31)

1. 施設にある１つ以上の電気負荷の非侵入監視及び識別のための装置であって、
   前記施設から電圧信号を受け取って前記電圧信号をデジタル電圧信号に変換する電圧モニタと、
   前記施設から電流信号を受け取って前記電流信号をデジタル電流信号に変換する電流モニタと、
   複数の異なる電気負荷のための複数の典型的な（ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｖｅ）負荷特性を記憶する、前記装置内に設けられた負荷特性記憶装置と、
   前記デジタル電圧信号及び前記デジタル電流信号を受信し、前記施設の前記電気負荷を識別する（ｉｄｅｎｔｉｆｙ）ためにこの信号の選択された属性を、前記複数の典型的な負荷特性と比較するように構成されている相関器と、を備えていることを特徴とする装置。
2. 前記複数の典型的な負荷特性は、複数の種類の電気負荷の特性を含む、ことを特徴とする請求項１の装置。
3. 前記複数の典型的な負荷特性は、それぞれの種類の電気負荷の複数のメーカーからの、電気負荷の典型的な負荷特性を含む、ことを特徴とする請求項２の装置。
4. 前記複数の典型的な負荷特性は、前記相関器が前記電気負荷の型式、メーカー及び負荷の種類を識別できるように、それぞれのメーカーの個別の型式の典型的な負荷特性を含む、ことを特徴とする請求項３の装置。
5. 前記電流モニタ及び前記電圧モニタはともに、トリガイベント（ｔｒｉｇｇｅｒｉｎｇ ｅｖｅｎｔ）の前後（ｂｅｆｏｒｅ ａｎｄ ａｆｔｅｒ）のデジタル信号を記録する、ことを特徴とする請求項１の装置。
6. 前記トリガイベントは、閾値を超える施設の電力消費の変化として認識される、ことを特徴とする請求項５の装置。
7. 前記装置内に設けられ、前記装置からの送信に先立って識別情報を圧縮するように動作可能なデータコンプレッサをさらに備えている、ことを特徴とする請求項１の装置。
8. 前記装置が電気メータである、ことを特徴とする請求項１の装置。
9. 複数の施設のそれぞれにある１つ以上の電気負荷を非侵入監視及び識別するシステムであって、
   それぞれの施設と関連するように設けられ、前記施設のエネルギー消費に基づいてデジタル電圧信号及びデジタル電流信号を得るようにそれぞれが構成されている電気メータと、
   前記電気メータと通信するデータ分析システムと、
   複数の典型的な負荷特性を記憶する負荷特性記憶装置と、
   前記複数の施設の電気負荷それぞれを識別する（ｉｄｅｎｔｉｆｙ）ために、前記デジタル電圧信号及び前記デジタル電流信号の選択された属性を前記複数の典型的な負荷特性と比較するように構成された相関器と、を備えていることを特徴とするシステム。
10. 前記負荷特性記憶装置及び前記相関器は、前記データ分析システム内にある、ことを特徴とする請求項９のシステム。
11. 前記負荷特性記憶装置及び前記データ分析システムはそれぞれ、前記電気メータ内に含まれている、ことを特徴とする請求項９のシステム。
12. 前記複数の典型的な負荷特性は、複数の種類の電気負荷の典型的な負荷特性を含む、ことを特徴とする請求項９のシステム。
13. 前記複数の典型的な負荷特性は、それぞれの種類の電気負荷の複数のメーカーからの、電気負荷の典型的な負荷特性を含む、ことを特徴とする請求項１２のシステム。
14. 前記複数の負荷特性は、前記相関器がそれぞれの前記電気負荷の型式、メーカー及び負荷の種類を識別できるように、それぞれのメーカーの個別の型式の負荷特性を含む、ことを特徴とする請求項１３のシステム。
15. 前記電気メータは、前記デジタル電圧信号及び前記デジタル電流信号の選択された属性を識別するように構成され、前記データ分析システムに選択された属性を通信する、ことを特徴とする請求項９のシステム。
16. 前記電気メータは、トリガイベントの前後の電圧デジタル信号及び電流デジタル信号の分析に基づき、選択された属性を識別する、ことを特徴とする請求項１５のシステム。
17. 複数の電気負荷を有する施設のエネルギー消費を分析する方法であって、
    前記施設の実際の負荷プロファイルを取得するステップと、
    前記施設の得られた前記負荷プロファイルを、複数の異なる電気負荷の、複数の記憶された典型的な負荷特性と比較するステップと、
    前記得られた負荷プロファイルと前記典型的な負荷特性との比較に基づいて前記電気負荷を識別する（ｉｄｅｎｔｉｆｙｉｎｇ）ステップと、
    前記負荷の識別を第三者に伝えるステップと、を有することを特徴とする方法。
18. 前記第三者は製品メーカーである、ことを特徴とする請求項１７の方法。
19. 前記負荷の識別に基づく第三者からのメッセージを生成するステップをさらに含んでいる、ことを特徴とする請求項１７の方法。
20. 前記識別された負荷のエネルギー使用情報を取得するステップと、
    前記第三者に前記エネルギー使用情報を伝達するステップと、
    前記エネルギー使用情報に基づく前記第三者からのメッセージを発するステップと、をさらに含むことを特徴とする請求項１９の方法。
21. 前記エネルギー使用情報は、識別された電気負荷それぞれの使用時刻及び使用時間を含む、ことを特徴とする請求項２０の方法。
22. 前記メッセージは、エネルギー消費コストを減らす方法についての指示を含む、ことを特徴とする請求項２１の方法。
23. 前記施設から得られた前記負荷プロファイルと前記複数の電気負荷の複数の故障特性とを比較するステップと、
    前記負荷プロファイルが前記故障特性の１つに対応すると故障メッセージを生成するステップと、をさらに含むことを特徴とする請求項１７の方法。
24. 前記負荷の識別に基づく前記第三者からの製品セールスメッセージを伝達するステップをさらに含む、ことを特徴とする請求項１８の方法。
25. 複数の製品メーカーからの記憶された典型的な負荷特性を取得するステップと、
    得られた典型的な負荷特性をデータベースに記憶するステップと、
    典型的な負荷特性を記憶することに対して、前記製品メーカーそれぞれに課金するステップと、をさらに含むことを特徴とする請求項１７の方法。
26. 前記比較ステップに基づいて前記電気負荷の不適切な作動を識別するステップをさらに含む、ことを特徴とする請求項１７の方法。
27. 前記負荷識別情報を伝達するために料金を製品メーカーに請求するステップをさらに含む、ことを特徴とする請求項１８の方法。
28. 前記施設の前記負荷プロファイルがトリガイベントの前後の時間に決定される（ｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄ）、ことを特徴とする請求項１７の方法。
29. 前記施設の前記負荷プロファイルは、前記施設に給電する電気メータで取得される、ことを特徴とする請求項１７の方法。
30. 前記電気負荷を識別するステップが前記電気メータ内で行われる、ことを特徴とする請求項２９の方法。
31. 前記施設から得られた前記負荷プロファイルを、前記複数の電気負荷の複数の故障特性と比較するステップと、
    前記負荷プロファイルが前記故障特性のうちの１つと一致すると故障メッセージを生成するステップと、をさらに含むことを特徴とする請求項１７の方法。
    

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