JP2016057923A - 情報処理システム、情報表示方法、及びプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
このような特許文献1により、建物に付帯する設備の利用状態を精度よく解析することは困難である。
情報処理システム1は、情報取得部10、分類処理部20、表示処理部30、学習処理部40、判定処理部50、記憶部70、通信処理部80、及び、表示部90を備える。
分類処理部20における分類の手法は、制約条件なしの分類手法に基づくものとする。制約条件なしの分類手法とは、例えば、k−meansクラスタリング手法などがある。k−meansクラスタリング手法では、最初に分類する数kを定めておくことができる。以下の説明では、例えば10個のクラスタに分類する場合を例に挙げて説明する。
例えば、表示処理部30は、パターン分類結果表示処理部31、代表値表示処理部32、及び、収集データ表示処理部33を備える。パターン分類結果表示処理部31は、1月分のエネルギー量の変化を示す情報のうちから抽出した1日の変化の傾向にあったラベル情報を抽出した日の代表値を示すグラフ上の位置に対応づけて表示させる。例えば、パターン分類結果表示処理部31は、上記の日に対応するグラフの位置の背景に、分類処理部20によって分類された結果に応じて選択されたラベル情報を表示させる。代表値表示処理部32は、1月分のエネルギー量の変化を示す情報から日ごとの当該エネルギー量の代表値を生成し、生成された代表値をグラフにして表示させる。収集データ表示処理部33は、1月分のエネルギー量の変化を示す情報から日ごとの当該エネルギー量の情報をグラフにして表示させる。
表示部90は、上記の各表示処理部により生成された画像情報を表示する。例えば、表示部90は、LCD等を含んで構成されるものであってもよい。
履歴データ記憶部71は、外部から収集された各種データを時系列データとして記憶する。例えば、履歴データ記憶部71は、図10に示すデータを記憶する。同図は、履歴データの構成例を説明する図である。同図に示すように、履歴データは、対象の日を特定する識別情報、当該対象の日の複数の種類の測定データを時系列データとしてデータベースを成して記憶される。例えば、同図に示されている履歴データは、消費電力XDP、温度XDT、湿度XDHが含まれる。各データは、毎時定期的に計測されたデータが履歴情報として記憶されている。例えば、消費電力XDPのデータは、1時から24時まで1時間ごとの時間順に、XP1、XP2、XP3、XP4、・・・、XP24として、Dk日の情報として記憶されている。温度XDTと湿度XDHとにおいても、消費電力XDPと同様であり、温度XDTのデータは、1時から24時まで1時間ごとの時間順に、XT1、XT2、XT3、XT4、・・・、XT24として、Dk日の情報として記憶されている。湿度XDHのデータは、1時から24時まで1時間ごとの時間順に、XH1、XH2、XH3、XH4、・・・、XH24として、Dk日の情報として記憶されている。
以上に示した履歴データは、以下で説明する処理の中で用いる1日分のデータである。例えば、所定の日における測定データの項目を1つのレコードに含むデータベースを成して記憶される。履歴データ記憶部71に記憶されるデータの各レコードは、予め定められた所定の間隔に応じて定められた時刻に応じて生成され、識別情報をキーにしてレコードごとに参照可能な状態で記憶される。
分類データ記憶部72における日ごとのラベル情報は、後述する分類処理の実施によって纏めて設定される。また、分類データ記憶部72における日ごとのラベル情報は、後述する学習処理の過程で個別に補正して設定することができ、新たに設定されたデータが当該ラベル情報として記憶される。
図2から図8を参照して、本実施形態の情報処理システムによる情報の可視化について説明する。
図2は、本実施形態の情報処理システムによる情報の可視化を示す表示画面の構成の一例を示す説明図である。同図における符号100は、表示画面の全領域を示す。
表示画面100の下部中央に符号110で示す表示領域が設けられている。例えば、表示領域110は、対象とする施設の1フロアを示す平面図である。
表示領域110に示されるフロアは、4つの区画に分割してそれぞれ管理され、分割された区画を単位に、区画ごとに当該区画の範囲に係る各種状態が収集されている。ここでは、4つの区画に対応させて4つの範囲を定め、それぞれの範囲を範囲A,B,C,Dとして説明する。以下の説明において、範囲Aには、コミュニケ―ションのためのエリアが含まれ、範囲BとCには、オフィスエリアが含まれ、範囲Dには、サーバなどの機器が置かれたサーバエリアが含まれている。
なお、以下の説明において、上記の施設における設備の利用状況を管理する目的で収集した各種データを纏めて「BEMSデータ」という。「BEMSデータ」には、設備において消費されるエネルギー量などを示すデータが含まれる。
同図に示された表示領域120は、表示領域120−1、120−2、120−3、120−4の4段に分かれている。各段のそれぞれは、対象とする施設のうちから選択された4つの範囲に対応させている。例えば、表示領域120−1、120−2、120−3、120−4は、施設の範囲A,B,C,Dにそれぞれ対応する。ここでは、施設の4つの範囲の状況を比較できるように、各範囲に対応させて4段に分けて表示させているが、比較の対象に設定する範囲の数や、分割して表示する段数は、各システムの必要に応じて適宜定めることができる。以下、4つに分けて表示する場合を例に挙げて説明を行う。
表示領域120における横軸は、表示領域120−1、120−2、120−3、120−4に共通に設定され、1月のうちの日付を示す。ここでは、横軸の左端が1日を示し、右端が31日(又は28日から30日)を示す。表示領域120−1、120−2、120−3、120−4の縦軸は、それぞれの範囲における気温、湿度、消費電力を示す。
表示領域120−2に、施設の範囲Bにおける気温と湿度と空調設備の消費電力の変化を折れ線グラフにして表示する。表示領域120−3に、施設の範囲Cにおける気温と湿度と空調設備の消費電力の変化を折れ線グラフにして表示する。表示領域120−4に、施設の範囲Dにおける気温と湿度と空調設備の消費電力の変化を折れ線グラフにして表示する。表示領域120−2から120−4に示す折れ線グラフの各点は、表示領域120−1と同様に、その日の代表値を示し、その値は、それぞれ対応する施設の範囲の1日ごとの計測値の平均値とする。上記の表示領域120−2から120−4は、代表値表示処理部32の処理により表示されている。
また、表示領域120−3の左端に当たる1日と、13日、14日、16日、19日などの日にグラフの背景に網掛け表示がされている。この表示が付されている日は、1日の変化が類似する日として分類された日を示す。上記の表示領域120−1から120−4において、1日の変化が類似する日を示す網掛けは、パターン分類結果表示処理部31の処理により表示されている。
なお、特別に消費電力が多い日などのように計測値の推移が通常の推移から外れた値(異常値)になった日は、類似の傾向を示す日として選択されないことから、類似の傾向を示す日として選択されなかった日が選択されるべき日であった日を検出することにより、異常値が検出された日を特定することに利用できる。
上記の図5と図6に示したように、同じエリアであっても、その日の傾向が異なる場合には、異なるパターンに分類される。
図9を参照して、本実施形態の情報処理システムによる情報の分類方法を学習する処理について説明する。同図は、本実施形態の情報処理システムによる情報の分類方法を学習する学習処理の表示画面の構成例を示す図である。
同図における符号150は、表示画面100の一部の領域を示す。例えば、選択情報表示領域150には、「Learning」というタブが付いた学習操作画面が設けられている。なお、同図では、前述の主操作画面は、学習操作画面の陰に隠れており、表示されていない。前述のとおり、主操作画面と学習操作画面の表示の切り替えは、各タブを選択することにより、タブに対応する画面に切り替わる。学習操作画面の詳細について説明する。学習操作画面には、「SVM Train Start」、「SVM Specify(1)」、「SVM Train Finish」、「SVM Predict」と表示された4個の操作ボタンがそれぞれ示されている。
上記の操作により、分類された結果に異常があると判定され、その情報が本ボタンの操作によって学習された後に、正しく要素が分類された状態で、改めて超平面を再定義する。この再定義により、異常と判定された要素を再び以上と判定する確率を低減させることができる。これにより、警告された計測結果に近いパターンが、正しく分類されたクラスタに属するようになる。
図12を参照して、建物の利用に応じて変化するエネルギー量を表示する処理の手順について説明する。同図は、建物の利用に応じて変化するエネルギー量を表示する処理の手順を示すフローチャートである。
分類処理部20は、履歴データ記憶部71の履歴データを参照して、履歴データが示す1日ごとの変化の傾向に基づいた分類処理を実施する(ステップS15)。例えば、この分類処理において、分類処理部20は、履歴データ記憶部71の履歴データを参照して、1月分のエネルギー量の変化を示す情報のうちから1日単位でデータを抽出し、抽出した1日分のデータの変化の傾向にも続いて、当該日の傾向を分類する。分類処理部20は、分類した結果(分類結果)を分類データ記憶部72に記憶させる。
上記のように表示部90に表示された判定の結果は、前述の図2から図8に示す表示と同様の表示方法により表示することができる。また、1月分の情報に基づいた分類に基づいて、上記の学習処理を通して、分類を行う判定ルールの精度を高めたことにより、毎日の状況を分類することができる。
このように構成された情報処理システム1は、外部から取得した補正情報により、前記分類結果を補正して、前記補正された後の分類結果を記憶させ、前記補正された後の分類結果に基づいて、前記履歴情報に対応する前記第1の期間より後の期間のエネルギー量の変化の傾向を判定する。
これにより、情報処理システム1は、建物に付帯する設備の利用状態を精度よく解析することができる。
これにより、情報処理システム1は、制約条件なしの分類手法に従って、前記第2の期間のエネルギー量の変化の傾向を分類することから、建物に付帯する設備の利用状態を精度よく解析することができる。
これにより、情報処理システム1は、教師付型の学習手法に従って、前記補正された後の分類結果に基づいて判定条件を学習し、前記学習した判定条件に基づいて判定することから、建物に付帯する設備の利用状態を精度よく解析することができる。
これにより、情報処理システム1は、前記第2の期間において前記エネルギー量の変化に影響を与える情報に基づいて生成された情報を補正情報とすることから、建物に付帯する設備の利用状態を精度よく解析することができる。
さらに、情報処理システム1を下記のように構成することができる。
例えば、情報処理システム1では、第1の期間より短い第2の期間が定められ、前記第1の期間が複数の前記第2の期間を含む。代表値表示処理部32(第1表示処理部)が、前記第1の期間におけるエネルギー量の変化を示す第1の情報から前記第2の期間ごとの当該第1の情報の代表値を生成し、前記生成された代表値をグラフにして表示させる。パターン分類結果表示処理部31(第2表示処理部)が、前記第1の情報の前記第2の期間内の変化の傾向にラベル情報を対応させて、前記グラフの前記第2の期間に当該ラベル情報を対応づけて表示させる。
これにより、情報処理システム1は、前記第1の情報の前記第2の期間内の変化の傾向にラベル情報を対応させて、前記グラフの前記第2の期間に当該ラベル情報を対応づけて表示させることができることから、建物の利用状況を判読しやすく表示することができる。
このように構成された情報処理システム1は、前記ラベル情報を表示する表示範囲の表示を、前記ラベル情報の値に応じた彩度、明るさ、若しくは、互いに異なる彩度又は明るさを示す領域の密度比になるように調整することで、上記の様々な表示方法によりラベル情報を表示することができる。これにより、情報処理システム1は、建物の利用状況を判読しやすく表示することができる。
このように構成された情報処理システム1は、何れかの前記第2の期間が指定された後、前記指定された第2の期間に対応する前記第1の情報を、前記指定に応じて表示領域130(第2の表示領域)に表示させることにより、建物の利用状況を判読しやすく表示することができる。
このように構成された情報処理システム1は、建物の利用状況をエネルギー量の変化に基づいて表示することにより、当該建物の利用状況を判読しやすく表示することができる。
このように構成された情報処理システム1は、建物の利用状況を電力量に基づいて判読しやすく表示することができる。
このように構成された情報処理システム1は、建物の利用状況を外気温又は室温の変化を含む情報に基づいて判読しやすく表示することができる。
このように構成された情報処理システム1は、前記ラベル情報を、代表値を示すグラフを表示する範囲に重ねて表示することにより、建物の利用状況を判読しやすく表示することができる。
このように構成された情報処理システム1は、前記ラベル情報を、前記グラフに対応づけて表示することにより、建物の利用状況を判読しやすく表示することができる。
例えば、上記の実施の形態において、情報処理システム1は、折れ線グラフにより、情報を表示するものとして説明したが、例えば、棒グラフなどの他の様式のグラフにして表示するようにしてもよい。
30 表示処理部、31 パターン分類結果表示処理部、32 代表値表示処理部、
33 収集データ表示処理部、40 学習処理部、
50 判定処理部、70 記憶部、80 通信処理部、90 表示部
Claims (9)
- 建物に付帯する設備の利用状態を、当該建物におけるエネルギー量の変化に基づいて解析する情報処理システムであって、
第1の期間より短い第2の期間が定められ、前記第1の期間が複数の前記第2の期間を含み、前記第1の期間のエネルギー量の変化を示す履歴情報に基づいて、前記第2の期間のエネルギー量の変化の傾向を、前記第2の期間ごとに分類して分類結果を記憶させる分類処理部と、
外部から取得した補正情報により、前記分類結果を補正して、前記補正された後の分類結果を記憶させる学習処理部と、
前記補正された後の分類結果に基づいて、前記履歴情報に対応する前記第1の期間より後の期間のエネルギー量の変化の傾向を判定する判定処理部と
を備えることを特徴とする情報処理システム。 - 前記分類処理部は、制約条件なしの分類手法に従って、前記第2の期間のエネルギー量の変化の傾向を分類する
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理システム。 - 前記学習処理部は、
教師付型の学習手法に従って、前記補正された後の分類結果に基づいて判定条件を学習して、
前記判定処理部は、
前記学習した判定条件に基づいて判定する
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の情報処理システム。 - 前記第2の期間におけるエネルギー量の変化の傾向を示すラベル情報を表示させる表示処理部と、
前記表示処理部が表示した第2の期間における前記分類処理部による分類結果を、前記学習処理部に補正させる補正情報を受け付ける情報取得部と、
を備えることを特徴とする請求項1から3の何れか1項に記載の情報処理システム。 - 前記補正情報は、前記第2の期間において前記エネルギー量の変化に影響を与える情報に基づいて生成された情報である
ことを特徴とする請求項1から4の何れか1項に記載の情報処理システム。 - 前記表示処理部は、
前記第1の期間におけるエネルギー量の変化を示す第1の情報から前記第2の期間ごとの当該第1の情報の代表値を生成し、前記生成された代表値をグラフにして表示させる第1表示処理部と、
前記第1の情報の前記第2の期間内の変化の傾向にあったラベル情報を前記グラフの前記第2の期間に対応づけて表示させる第2表示処理部と
を備えることを特徴とする請求項4に記載の情報処理システム。 - 前記表示処理部は、
前記第1の期間におけるエネルギー量の変化を示す第1の情報から前記第2の期間ごとの当該第1の情報をグラフにして表示させる第3表示処理部
を備えることを特徴とする請求項6に記載の情報処理システム。 - 建物に付帯する設備の利用状態を、当該建物におけるエネルギー量の変化に基づいて解析する情報処理方法であって、
第1の期間より短い第2の期間が定められ、前記第1の期間が複数の前記第2の期間を含み、前記第1の期間のエネルギー量の変化を示す履歴情報に基づいて、前記第2の期間のエネルギー量の変化の傾向を、前記第2の期間ごとに分類して分類結果を記憶させるステップと、
外部から取得した補正情報により、前記分類結果を補正して、前記補正された後の分類結果を記憶させるステップと、
前記補正された後の分類結果に基づいて、前記履歴情報に対応する前記第1の期間より後の期間のエネルギー量の変化の傾向を判定するステップと
を含むことを特徴とする情報処理方法。 - 建物に付帯する設備の利用状態を、当該建物におけるエネルギー量の変化に基づいて解析する情報処理システムのコンピュータに、
第1の期間より短い第2の期間が定められ、前記第1の期間が複数の前記第2の期間を含み、前記第1の期間のエネルギー量の変化を示す履歴情報に基づいて、前記第2の期間のエネルギー量の変化の傾向を、前記第2の期間ごとに分類して分類結果を記憶させるステップと、
外部から取得した補正情報により、前記分類結果を補正して、前記補正された後の分類結果を記憶させるステップと、
前記補正された後の分類結果に基づいて、前記履歴情報に対応する前記第1の期間より後の期間のエネルギー量の変化の傾向を判定するステップと
を実行させるためのプログラム。
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