JP2016023818A

JP2016023818A - エアコン動作の検知方法、及びそのシステム

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Publication number: JP2016023818A
Application number: JP2014146082A
Authority: JP
Inventors: 洋思井上; Hiroshi Inoue; 文彦石山; Fumihiko Ishiyama; 敏雄渡辺; Toshio Watanabe; 孝大山; Takashi Oyama
Original assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Current assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority date: 2014-07-16
Filing date: 2014-07-16
Publication date: 2016-02-08
Anticipated expiration: 2034-07-16
Also published as: JP6225079B2

Abstract

【課題】エアコンの動作開始時に発生する特徴的な電力変動を捉えることが可能なエアコン動作の検知方法、及びそのシステムを提供すること。
【解決手段】電力時系列入力部１１１より家全体の総電力の電力時系列を取得し、取得した総電力の電力時系列とパラメータ記憶部１２２に記憶されている立ち上がり時間幅において、立ち上がり電力幅以上の電力の変動があった場合に電力の急峻な立ち上がりを検知する。立ち上がりを検知した条件で、取得した電力時系列とパラメータ記憶部１２２に記憶されている最大小波形時間幅と最小小波形時間幅と最大小波形電力幅と最小小波形電力幅を用いて小波形を検知する。小波形を連続して２回以上検知したかを判定する。小波形を連続して２回以上検知した場合、急峻な立ち上がりの開始時刻から現時刻までをエアコン動作と推定し、小波形を連続して２回以上検知しない場合、エアコン非動作と推定する。
【選択図】図６

Description

本発明は、分電盤で計測した電力や電流の情報から、その先につながっている電気機器を推定するNon-intrusive load monitoring(NILM)によってエアコン動作の検知方法、及びそのシステムに関する。

従来、時系列の電力もしくは電流データを用いて動作機器を同定する技術がある（非特許文献１参照）。時系列の電力データ（以下、電力時系列）を用い、複数の電気機器の中から特定の電気機器動作を同定するにあたり、図１に示すような、電気機器毎に固有の、電力の急峻な立ち上がりとその急峻な立ち上がり後の一定の傾きを持った電力の増加とを特徴として利用している。このように、急峻な立ち上がり後の一定の傾きという比較的単純な電力の変化を示す電気機器の動作を検知することは可能であった。

Cole A.I., Albicki A, Data extraction for effective non-intrusive identification of residential power loads, Instrumentation and Measurement Technology Conference, 1998. IMTC/98. Conference Proceedings. IEEE, pp.812-815 vol2

一方で、内部に温度計を持ち、気温を一定に保つように制御されるエアコンでは、電力の急峻な立ち上がり後に、周期性を持つ小さな消費電力の変動が連続するように電力が複雑に変化する。このような電力時系列の変化、特に周期性を持つ小さな消費電力の変動は、従来の検知方法における検知条件では捉えることはできないため、従来の検知方法ではエアコンの動作を正確に推定することは困難であるという課題がある。

本発明は、このような課題に鑑みてなされたもので、その目的とするところは、エアコンの動作開始時に発生する特徴的な電力変動を捉えることが可能なエアコン動作の検知方法、及びそのシステムを提供することにある。

上記の課題を解決するために、本発明は、エアコン動作の検知方法であって、エアコンの消費電力のみを検出可能な電力センサから第１の時系列の電力データを取得するステップと、前記第１の時系列の電力データから、前記エアコンの動作開始時の立ち上がり時間幅、立ち上がり電力幅、前記立ち上がり区間後の最大小波形時間幅、最小小波形時間幅、最大小波形電力幅、最小小波形電力幅を演算するパラメータを演算するステップと、前記エアコンを含む複数の電気機器に供給される電力を検出可能な電力センサから第２の時系列の電力データを取得するステップと、前記第２の時系列の電力データから、前記立ち上がり時間幅において前記立ち上がり電力幅以上の電力変動を検知するステップと、前記第２の時系列の電力データの前記電力変動後において、前記最小小波形時間幅以上前記最大小波形時間幅以下の範囲で１周期の波形が存在し、かつ、前記波形の電力変動量が、前記最小小波形電力幅以上前記最大小波形電力幅以下である場合、前記波形を小波形として検知する小波形を検知するステップと、前記小波形を連続して２回以上検知した場合、前記電力変動の開始時刻から前記エアコンが動作していると推定するエアコン動作を推定するステップと、を有することを特徴する。

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載のエアコン動作の検知方法において、前記パラメータを演算するステップは、前記第１の時系列の電力データのユーザによって小波形範囲として指定された範囲の自己相関値が最小となる時間幅に所定の定数を乗じたものを、前記最小小波形時間幅と前記最大小波形時間幅とするよう演算するステップと、前記第１の時系列の電力データのユーザによって小波形範囲として指定された範囲において、小波形１周期における電力の最大変動量に所定の定数を乗じたものを、前記最小小波形電力幅と前記最大小波形電力幅とするよう演算するステップと、を含むことを特徴とする。

請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載のエアコン動作の検知方法において、前記小波形を検知するステップは、前記第２の時系列の電力データの前記電力変動後の第１の時刻の電力値と傾きの符号とが同じであるとみなせる電力データが、前記第１の時刻以降、前記最小小波形時間幅以上前記最大小波形時間幅以下の範囲ではじめて検知した場合に、前記波形を小波形として検知することを特徴とする。

請求項４に記載の発明は、エアコン動作の検知システムであって、エアコンの消費電力のみを検出可能な電力センサから第１の時系列の電力データと、前記エアコンを含む複数の電気機器に供給される電力を検出可能な電力センサから第２の時系列の電力データとを取得する入力インタフェースと、前記第１の時系列の電力データおよび前記第２の時系列の電力データを記憶する記憶部と、前記第１の時系列の電力データから、前記エアコンの動作開始時の立ち上がり時間幅、立ち上がり電力幅、前記立ち上がり区間後の最大小波形時間幅、最小小波形時間幅、最大小波形電力幅、最小小波形電力幅を演算するパラメータを演算する第１の演算部と、前記第２の時系列の電力データから、前記立ち上がり時間幅において前記立ち上がり電力幅以上の電力変動を検知し、前記第２の時系列の電力データの前記電力変動後において、前記最小小波形時間幅以上前記最大小波形時間幅以下の範囲で１周期の波形が存在し、かつ、前記波形の電力変動量が、前記最小小波形電力幅以上前記最大小波形電力幅以下である場合、前記波形を小波形として検知し、前記小波形を連続して２回以上検知した場合、前記電力変動の開始時刻から前記エアコンが動作していると推定するエアコン動作を推定する第２の演算部と、を有することを特徴する。

請求項５に記載の発明は、請求項４に記載のエアコン動作の検知システムにおいて、前記第１の演算部は、前記第１の時系列の電力データのユーザによって小波形範囲として指定された範囲の自己相関値が最小となる時間幅に所定の定数を乗じたものを、前記最小小波形時間幅と前記最大小波形時間幅とするよう演算し、前記第１の時系列の電力データのユーザによって小波形範囲として指定された範囲において、小波形１周期における電力の最大変動量に所定の定数を乗じたものを、前記最小小波形電力幅と前記最大小波形電力幅とするよう演算することを特徴とする。

請求項６に記載の発明は、請求項４又は５に記載のエアコン動作の検知システムにおいて、前記第２の演算部は、前記第２の時系列の電力データの前記電力変動後の第１の時刻の電力値と傾きの符号とが同じであるとみなせる電力データが、前記第１の時刻以降、前記最小小波形時間幅以上前記最大小波形時間幅以下の範囲ではじめて検知した場合に、前記波形を小波形として検知することを特徴とする。

本発明は、エアコンの動作開始時に発生する特徴的な電力変動を捉えることにより、精度良くエアコン動作の検出を可能にする。

電気機器動作時の電力の変動例を示す図である。エアコンが動作したときの電力時系列における急峻な立ち上がりと小波形のイメージを示す図である。本発明の一実施形態に係るエアコン動作の検知システムの機能構成を示す図である。本発明のエアコン動作の検知システムにおけるパラメータ演算の手順を示す図である。ユーザにより指定される各区間の例を示す図である。本発明のシステムのエアコン動作の検知システムにおけるエアコン動作推定の手順を示す図である。本発明の小波形検知の第１の演算方法を説明する図である。本発明の小波形検知の第２の演算方法を説明する図である。

以下、本発明の実施の形態について、詳細に説明する。

本発明は、エアコンの電力変動は起動時の電力の急峻な立ち上がりの後に周期性を持つ小さな消費電力の変動が連続するという特徴を持つことから、電力時系列において急峻な立ち上がりを検知した後、さらに、小さな波（以下、小波形）を連続して検知した場合にエアコンが動作していると推定する。図２に、エアコンが動作したときの電力時系列における急峻な立ち上がりと小波形のイメージを示す。

本発明では、エアコンが動作したときに発生する小波形を検知するために、特徴量として、小波形の最大小波形時間幅、最小小波形時間幅、最大小波形電力幅、最小小波形電力幅という４つの特徴を定義し、これらを特徴抽出する。これらの特徴量を用いることにより、エアコンの動作状態の推定精度向上を可能とした。さらに、エアコンの時系列電力変動である周期性を持つ小波形を検知することにより、エアコンの動作状態の推定精度向上を可能とした。

本システムの動作には大きく２つの手順があり、１つは、パラメータ演算の手順と、エアコン動作推定の手順である。パラメータ演算の手順では、エアコンの電力時系列のみを用いてエアコン動作時の特徴量を抽出する。一方、エアコン動作推定の手順では、家全体の総電力の電力時系列を用いてエアコンの動作状態を推定する。

以下に、本発明のエアコン動作の検知システムの構成と動作手順の実施例を示す。

図３に、本発明の一実施形態に係るエアコン動作の検知システムの機能構成を示す。本システム１００は、入力インタフェース１１０、記憶部１２０、演算部１３０、出力インタフェース１４０の機能を持つ装置、もしくはコンピュータによって実行されるプログラムにより構成される。また、入力インタフェース１１０は、電力センサ２０２−１、２０２−２、入力装置１５０に接続され、出力インタフェース１４０はモニタ１６０に接続されている。

＜入力インタフェース１１０＞
電力時系列入力部１１１は、電力センサ２０２等から得られた電力時系列を数値情報としてシステムに入力するインタフェースである。本システムで利用する電力時系列のサンプリング間隔ＳＩは２０秒程度が好ましいが、２０秒に限るものではない。電力時系列入力部においてエアコン３０１に供給される電力時系列と電力系統から分電盤２０１に供給される家全体の総電力の電力時系列を電力センサ２０２−１、２０２−２から取得する。

範囲指定入力部１１２は、電力時系列から立ち上がりと小波形の範囲を指定するのに使用する入力装置１５０を接続するインタフェースである。

＜記憶部１２０＞
電力時系列記憶部１２１は、電力時系列入力部１１１により取得した電力時系列を任意の期間内で記憶する。

パラメータ記憶部１２２は、パラメータ演算部１３４により算出されたパラメータを記憶する。以下に、本システムで利用するパラメータを示す。

−立ち上がり時間幅：電力時系列において変化率が所定の閾値以上である立ち上がり区間の開始から終了までの時間
−立ち上がり電力幅：電力時系列において変化率が所定の閾値以上である立ち上がり区間の最小電力と最大電力との差分
−最大小波形時間幅：電力時系列の小波形１周期の最大時間
−最小小波形時間幅：電力時系列の小波形１周期の最小時間
−最大小波形電力幅：電力時系列の小波形１周期における電力の最大変動量
−最小小波形電力幅：電力時系列の小波形１周期における電力の最小変動量

立ち上がり区間記憶部１２３は、範囲指定入力部１１２より指定された立ち上がり区間を記憶する。

小波形区間記憶部１２４は、範囲指定入力部より指定された小波形区間を記憶する。

＜演算部１３０＞
立ち上がり検知部１３１は、後述するように、電力時系列記憶部１２１に記憶された電力時系列から急峻な立ち上がりを検知する。

小波形検知部１３２は、後述するように、電力時系列記憶部１２１に記憶された電力時系列から小波形を検知する。

エアコン動作推定部１３３は、電力時系列の急峻な立ち上がりと連続する小波形の検知結果より、エアコンの動作状態を推定する。

パラメータ演算部１３４は、立ち上がりと小波形を検知する演算に用いるパラメータを演算する。

＜出力インタフェース１４０＞
電力時系列出力部１４１は、電力時系列記憶部１２１に記憶された電力時系列をグラフ表示し、モニタ等に出力するインタフェースである。

推定結果出力部１４２は、エアコン動作推定部１３３で算出されたエアコンの動作状態の推定結果を出力するインタフェースである。

図４に、本発明のエアコン動作の検知システムにおけるパラメータ演算の手順を示す。

電力時系列入力部１１１よりエアコン３０１の電力時系列を取得し、それを電力時系列記憶部１２１に記憶する（Ｓ４０１）。電力時系列出力部１２１よりエアコン３０１の電力時系列を、電力時系列出力部１４１を介してモニタ１６０にグラフ出力する（Ｓ４０２）。

モニタ１６０上に表示された電力時系列グラフに対して、ユーザが入力装置１５０を使用して指定する立ち上がり区間と小波形区間とのデータを取得する（Ｓ４０３）。図５に、ユーザにより指定される各区間の例を示す。立ち上がり区間および小波形区間には、それぞれ時間幅と電力幅とが指定される。

Ｓ４０３で指定された立ち上がり区間の電力時系列を立ち上がり区間記憶部１２３に記憶し、Ｓ４０３で指定された小波形区間の電力時系列を小波形区間記憶部１２４に記憶する（Ｓ４０４）。

パラメータ演算部１３４で立ち上がり時間幅、立ち上がり電力幅、最大小波形時間幅、最小小波形時間幅、最大小波形電力幅、最小小波形電力幅を演算する（Ｓ４０５）。以下に演算式をそれぞれ示す。なお、以下の演算式は一例であり、以下の演算式に限るものではない。

−立ち上がり時間幅ＳＴ：立ち上がり区間記憶部１２３に記憶された立ち上がり区間のデータに対し、複数の立ち上がり時のデータがある場合、最大の時間幅を立ち上がり時間幅ＳＴの値とする。演算式は以下の通り。

ここで、ＳＴ_ｉはＳ４０３で複数指定した立ち上がり時間幅の各値、ＭＡＸ（）は最大値を選択する関数を表す。

−立ち上がり電力幅ＳＰ：立ち上がり区間記憶部１２３に記憶された立ち上がり区間のデータに対し、複数の立ち上がり時のデータがある場合、最小の電力幅を立ち上がり電力幅ＳＰの値とする。演算式は以下の通り。

ここで、ＳＰ_ｉはＳ４０３で複数指定した立ち上がり電力幅のそれぞれの値、ＭＩＮ（）は最小値を選択する関数を表す。

−最大小波形時間幅ＷＴ＿ＭＡＸと最小小波形時間幅ＷＴ＿ＭＩＮ：小波形区間記憶部１２４に記憶された小波形区間のデータに対し、自己相関関数式を利用して最大小波形時間幅と最小小波形時間幅の値を演算する。演算式は以下の通り。

ここで、Ｒ_ｋは自己相関値、ｐ_ｔは時刻ｔにおける電力値、ｐ_{ｔ−ｋ・ＳＩ}は時刻ｔからｋ個のサンプル点分戻った時刻の電力値、μは電力値の平均、Ｅ（）は期待値関数、Ｖａｒ（）は分散関数を表す。なお、自己相関関数がノイズ等によって生じる微小な波の周期性の影響を抑制するために、前処理として電力時系列に５分程度の移動平均を施すことは有効である。

代表的な小波形の時間幅ＷＴは以下の式で演算する。すなわち、小波形区間において自己相関値Ｒ_ｋが最小になるｋにサンプリング間隔ＳＩを乗じた値を小波形の時間幅ＷＴとする。なお下式のカッコ内は条件を示している。

実際のエアコンの消費電力の変動では小波形の時間幅に多少の揺らぎがあるため、小波形の時間幅ＷＴに適当な定数を乗じて最大小波形時間幅ＷＴ＿ＭＡＸと最小小波形時間幅ＷＴ＿ＭＩＮの値を演算する。演算式は以下の通り。

−最大小波形電力幅ＷＰ＿ＭＡＸと最小小波形電力幅ＷＰ＿ＭＩＮ：小波形区間のデータに対し、小波形１周期における電力の最大変動量を取得し、揺らぎを考慮して、その最大変動量に適当な定数を乗じて最大小波形電力幅ＷＰ＿ＭＡＸと最小小波形電力幅ＷＰ＿ＭＩＮのパラメータを演算する。

そして、このようにＳ４０５で演算した各パラメータをパラメータ記憶部１２２に記憶する（Ｓ４０６）。

このようにして予め求められた各パラメータに基づき、本発明のシステムのエアコン動作の検知システムは以下のようにエアコン動作推定を行う。

図６に、本発明のシステムのエアコン動作の検知システムにおけるエアコン動作推定の手順を示す。

電力時系列入力部１１１より家全体の総電力の電力時系列を取得し、それを電力時系列記憶部１２１に記憶する（Ｓ６０１）。Ｓ６０１により取得した総電力の電力時系列とパラメータ記憶部１２２に記憶されている立ち上がり時間幅ＳＴにおいて、立ち上がり電力幅ＳＰ以上の電力の変動があった場合に電力の急峻な立ち上がりを検知する（Ｓ６０２）。演算式は以下の通り。

なお、Ｊｕｄｇｅ＿Ｓ＝１のとき、電力の急峻な立ち上がりを検知し、Ｊｕｄｇｅ＿Ｓ＝０のとき、検知しない。

Ｓ６０２で立ち上がりを検知した条件で、Ｓ６０１により取得した電力時系列とパラメータ記憶部１２２に記憶されている最大小波形時間幅ＷＴ＿ＭＡＸと最小小波形時間幅ＷＴ＿ＭＩＮと最大小波形電力幅ＷＰ＿ＭＡＸと最小小波形電力幅ＷＰ＿ＭＩＮを用いて小波形を検知する（Ｓ６０４）。演算方法は以下であり、以下に示す＜小波形検知の演算１＞もしくは＜小波形検知の演算２＞のどちらかが成立するとき小波形を検知し、どちらも成立しないとき小波形を検知しない。

本発明において小波形検知とは、最小小波形時間幅と最大小波形時間幅の範囲で１周期の波形が存在し、その波形の電力変動量が、最小小波形電力幅と最大小波形電力幅に収まる場合に、小波形を検知するというものであり、具体的には以下のように演算する。

＜小波形検知の演算１＞
図７に、本発明の小波形検知の第１の演算方法を説明する図を示す。時刻ｔにおいて電力時系列の傾きがプラスであり、かつ、時刻ｔ＋ＷＴ＿ＭＩＮから時刻ｔ＋ＷＴ＿ＭＡＸの区間において傾きがプラスで電力がｐ_ｔとの差が所定の値以下となる点があり、かつ、時刻ｔから時刻ｔ＋ＷＴ＿ＭＩＮの区間で傾きがプラスで電力がｐ_ｔとなる点が一度たりとも生じることなく、かつ、時刻ｔから時刻ｔ＋ｋ・ＳＩまでの区間における最大電力値と最小電力値の差がＷＰ＿ＭＩＮ以上ＷＰ＿ＭＡＸ以下である場合に小波形を検知し、本条件を満たさない場合、小波形を検知しない。

なお、電力がｐ_ｔとの差が所定の値以下となる点とは、その点の存在によって、離散値として得られる電力時系列において、電力がｐ_ｔとなる点が時刻ｔ＋ＷＴ＿ＭＩＮから時刻ｔ＋ＷＴ＿ＭＡＸの区間に存在するとみなせる点である。ｐ_ｔとの差は、サンプリング期間に応じて適当な値を設定すれば良い。

＜小波形検知の演算２＞
図８に、本発明の小波形検知の第２の演算方法を説明する図を示す。時刻ｔにおいて電力時系列の傾きがマイナスであり、かつ、時刻ｔ＋ＷＴ＿ＭＩＮから時刻ｔ＋ＷＴ＿ＭＡＸの区間において傾きがマイナスで電力がｐ_ｔとの差が所定の値以下となる点があり、かつ、時刻ｔから時刻ｔ＋ＷＴ＿ＭＩＮの区間で傾きがマイナスで電力がｐ_ｔとなる点が一度たりとも生じることなく、かつ、時刻ｔから時刻ｔ＋ｋ・ＳＩまでの区間における最大電力値と最小電力値の差がＷＰ＿ＭＩＮ以上ＷＰ＿ＭＡＸ以下である場合に小波形を検知し、本条件を満たさない場合、小波形を検知しない。なお、ｐ_ｔとの差は、＜小波形検知の演算１＞と同様に、サンプリング期間に応じて適当な値を設定すれば良い。

Ｓ６０４を繰り返し、小波形を連続して２回以上検知したかを判定する（Ｓ６０５）。小波形を連続して２回以上検知した場合、急峻な立ち上がりの開始時刻から現時刻までをエアコン動作と推定し（Ｓ６０６）、小波形を連続して２回以上検知しない場合、エアコン非動作と推定する（Ｓ６０７）。

１００エアコン動作の検知システム
１１０入力インタフェース
１１１電力時系列入力部
１１２範囲指定入力部
１２０記憶部
１２１電力時系列記憶部
１２２パラメータ記憶部
１２３立ち上がり区間記憶部
１２４小波形検知部
１３０演算部
１３１立ち上がり検知部
１３２小波形検知部
１３３エアコン動作推定部
１３４パラメータ演算部
１４０出力インタフェース
１４１電力時系列出力部
１４２推定結果出力部
１５０入力装置
１６０モニタ
２０１分電盤
２０２電力センサ
３０１エアコン

Claims

エアコンの消費電力のみを検出可能な電力センサから第１の時系列の電力データを取得するステップと、
前記第１の時系列の電力データから、前記エアコンの動作開始時の立ち上がり時間幅、立ち上がり電力幅、前記立ち上がり区間後の最大小波形時間幅、最小小波形時間幅、最大小波形電力幅、最小小波形電力幅を演算するパラメータを演算するステップと、
前記エアコンを含む複数の電気機器に供給される電力を検出可能な電力センサから第２の時系列の電力データを取得するステップと、
前記第２の時系列の電力データから、前記立ち上がり時間幅において前記立ち上がり電力幅以上の電力変動を検知するステップと、
前記第２の時系列の電力データの前記電力変動後において、前記最小小波形時間幅以上前記最大小波形時間幅以下の範囲で１周期の波形が存在し、かつ、前記波形の電力変動量が、前記最小小波形電力幅以上前記最大小波形電力幅以下である場合、前記波形を小波形として検知する小波形を検知するステップと、
前記小波形を連続して２回以上検知した場合、前記電力変動の開始時刻から前記エアコンが動作していると推定するエアコン動作を推定するステップと、
を有することを特徴するエアコン動作の検知方法。
前記パラメータを演算するステップは、
前記第１の時系列の電力データのユーザによって小波形範囲として指定された範囲の自己相関値が最小となる時間幅に所定の定数を乗じたものを、前記最小小波形時間幅と前記最大小波形時間幅とするよう演算するステップと、
前記第１の時系列の電力データのユーザによって小波形範囲として指定された範囲において、小波形１周期における電力の最大変動量に所定の定数を乗じたものを、前記最小小波形電力幅と前記最大小波形電力幅とするよう演算するステップと、
を含むことを特徴とする請求項１に記載のエアコン動作の検知方法。
前記小波形を検知するステップは、前記第２の時系列の電力データの前記電力変動後の第１の時刻の電力値と傾きの符号とが同じであるとみなせる電力データが、前記第１の時刻以降、前記最小小波形時間幅以上前記最大小波形時間幅以下の範囲ではじめて検知した場合に、前記波形を小波形として検知することを特徴とする請求項１又は２に記載のエアコン動作の検知方法。
エアコンの消費電力のみを検出可能な電力センサから第１の時系列の電力データと、前記エアコンを含む複数の電気機器に供給される電力を検出可能な電力センサから第２の時系列の電力データとを取得する入力インタフェースと、
前記第１の時系列の電力データおよび前記第２の時系列の電力データを記憶する記憶部と、
前記第１の時系列の電力データから、前記エアコンの動作開始時の立ち上がり時間幅、立ち上がり電力幅、前記立ち上がり区間後の最大小波形時間幅、最小小波形時間幅、最大小波形電力幅、最小小波形電力幅を演算するパラメータを演算する第１の演算部と、
前記第２の時系列の電力データから、前記立ち上がり時間幅において前記立ち上がり電力幅以上の電力変動を検知し、前記第２の時系列の電力データの前記電力変動後において、前記最小小波形時間幅以上前記最大小波形時間幅以下の範囲で１周期の波形が存在し、かつ、前記波形の電力変動量が、前記最小小波形電力幅以上前記最大小波形電力幅以下である場合、前記波形を小波形として検知し、前記小波形を連続して２回以上検知した場合、前記電力変動の開始時刻から前記エアコンが動作していると推定するエアコン動作を推定する第２の演算部と、
を有することを特徴するエアコン動作の検知システム。
前記第１の演算部は、
前記第１の時系列の電力データのユーザによって小波形範囲として指定された範囲の自己相関値が最小となる時間幅に所定の定数を乗じたものを、前記最小小波形時間幅と前記最大小波形時間幅とするよう演算し、
前記第１の時系列の電力データのユーザによって小波形範囲として指定された範囲において、小波形１周期における電力の最大変動量に所定の定数を乗じたものを、前記最小小波形電力幅と前記最大小波形電力幅とするよう演算することを特徴とする請求項４に記載のエアコン動作の検知システム。
前記第２の演算部は、前記第２の時系列の電力データの前記電力変動後の第１の時刻の電力値と傾きの符号とが同じであるとみなせる電力データが、前記第１の時刻以降、前記最小小波形時間幅以上前記最大小波形時間幅以下の範囲ではじめて検知した場合に、前記波形を小波形として検知することを特徴とする請求項４又は５に記載のエアコン動作の検知システム。