JP2018107992A - 電力使用量情報収集システム及び方法 - Google Patents

Abstract

【課題】電力使用データ収集システム及び方法を提供する。
【解決手段】本発明に係る電力使用量データ収集システムは、少なくとも一つの負荷機器と連結される電力引き込み点に設けられ、前記負荷機器の電力使用情報を測定する電力使用量測定装置、前記負荷機器の動作を誘導する動作ガイドを転送する前記電力使用情報を分析する電力使用量分析サーバ、前記少なくとも一つの負荷機器と連動し、前記動作ガイドを表示するユーザ端末、及び基準データを格納するデータベースを含み、前記電力使用量分析サーバは、前記動作ガイドに表示された動作が実行されれば、前記動作ガイドに表示された動作に連関した電力変化イベントを検出してイベントデータセットを生成し、前記イベントデータセットを前記基準データと比較して前記イベントデータセットが新規な場合に前記データベースに新規基準データとして登録することができる。
【選択図】図１

Description

本発明は電力管理方案に関し、より詳しくは、電力管理サーバに負荷機器を登録することによって登録された負荷機器による電力使用を管理できるシステム、移動端末及びその電力管理方法に関する。本研究は、2016年度産業通商資源部(MOTIE)と韓国エネルギー技術評価院(KETEP)の支援を受けて遂行した研究課題である。 (No.20161210200410)

電力管理のために個別負荷機器の電力使用情報を取得する従来の技術は、ハードウェア的な接近とソフトウェア的な接近等といった様々な方法で発展してきた。

ハードウェア的な接近方法は、複数の個別エネルギー測定装置を設けるか、または分電盤内の複数のセンサを用いて個別負荷機器のエネルギー使用情報を抽出するため、設置空間の制約及び設備投資が増大するという問題がある。

それを解決するために、電力引き込み点での測定装置とサーバとの協力を通じて効率的に個別負荷機器のエネルギー使用情報を抽出するソフトウェア的な接近方法が考案された。すなわち、単一測定装置が電流、電圧、電力等の様々なデータを収集し、サーバが関連データを解釈及び収集する方式により、総エネルギー使用情報から個別負荷機器のエネルギー使用情報を抽出しようとした。このような接近方式の電力使用情報計算法をＮＩＬＭ（Ｎｏｎ−Ｉｎｔｒｕｓｉｖｅ Ｌｏａｄ Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ）という。

しかし、負荷機器が製品別に非常に様々な特徴を有するため（例えば、特定製造会社の冷蔵庫も発売年度、浄水器の有無によってエネルギーの使用特徴が異なる）、ＮＩＬＭを利用するためには様々な個別負荷機器のエネルギー使用データを持続的に取得しなければならない。

上述した従来技術の問題点を解決するために、本発明は、別途の追加装置を用いることなく、電力引き込み点に設けられた電力使用量測定装置を用いた電力データ収集装置を提供することをその目的とする。

また、ユーザ端末に設けられた電力管理アプリケーションを用いて負荷機器を容易に電力管理サーバに登録することをその目的とする。

なお、電力管理サーバに負荷機器を登録する時、電力消費パターン及び機器情報を登録するようにして負荷機器別の電力使用をより正確に把握することをその目的とする。

前記技術的課題を解決するために、本発明に係る電力使用量データ収集システムは、少なくとも一つの負荷機器と連結される電力引き込み点に設けられ、前記負荷機器の電力使用情報を測定する電力使用量測定装置、前記負荷機器の動作を誘導する動作ガイドを転送する前記電力使用情報を分析する電力使用量分析サーバ、前記少なくとも一つの負荷機器と連動し、前記動作ガイドを表示するユーザ端末、及び基準データを格納するデータベースを含み、前記電力使用量分析サーバは、前記動作ガイドに表示された動作が実行されれば、前記動作ガイドに表示された動作に連関した電力変化イベントを検出してイベントデータセットを生成し、前記イベントデータセットを前記基準データと比較して前記イベントデータセットが新規な場合に前記データベースに新規基準データとして登録する。

この場合、前記電力使用量分析サーバは、イベント検出部、データ比較部、負荷機器別再組合部及びユーザインターフェースを含んでもよい。

また、前記データ比較部はイベント電力比較部を含み、前記イベント電力比較部は前記イベントデータセットと前記基準データの視覚的データの比較、相互相関係数及び二乗平均平方根誤差のうち少なくともいずれか一つに基づいて前記イベントデータセットが前記基準データに対比して新規であるか否かを判断してもよい。

なお、前記イベント検出部は、前記電力使用量測定装置から受信した電力使用情報のうち特定時間区間を含む分析ウィンドウを移動させながら前記分析ウィンドウ内の電力量の変化に基づいて前記電力変化イベントの始点及び終点を算出し、前記イベントデータセットが前記始点から前記終点までの電力使用情報を含むように前記イベントデータセットを生成してもよい。

また、前記動作ガイドは、前記負荷機器のうちいずれか一つのオン（Ｏｎ）またはオフ（Ｏｆｆ）動作を含んでもよい。
なお、前記ユーザ端末は、電力管理アプリケーションを含んでもよい。
さらに、前記電力使用量分析サーバは、前記負荷機器の登録に対して所定の補償を付与してもよい。

一方、本発明の実施形態による電力使用量情報収集方法は、ユーザ端末において、電圧引き込み点に連結された負荷機器の新規登録を要請するステップ、電圧引き込み点に連結された負荷機器の新規登録要請に基づいて前記負荷機器と連動する前記ユーザ端末に前記負荷機器に対する動作ガイドを転送するステップ、前記負荷機器に連結された電力使用量測定装置から電力使用情報の転送を受けるステップ、前記電力使用情報から電力変化イベントを検出するステップ、前記電力変化イベントの電力データに対応するイベントデータセットをデータベースに格納された基準データと比較するステップ、及び前記比較の結果に基づいて前記イベントデータセットが新規なものであれば、新規基準データとして前記データベースに格納するステップを含む。

また、前記イベントデータセットと前記基準データとを比較するステップは、前記イベントデータセットと前記基準データの視覚的データの比較、相互相関係数及び二乗平均平方根誤差のうち少なくともいずれか一つに基づいて比較するステップを含んでもよい。

なお、前記電力変化イベントを検出するステップは、前記電力使用量測定装置から受信した電力使用情報のうち特定時間区間を含む分析ウィンドウを移動させながら前記分析ウィンドウ内の電力量の変化に基づいて前記電力変化イベントの始点及び終点を算出するステップ、及び前記イベントデータセットが前記始点から前記終点までの電力使用情報を含むように前記イベントデータセットを生成するステップを含んでもよい。

また、前記動作ガイドは、前記負荷機器のうちいずれか一つのオン（Ｏｎ）またはオフ（Ｏｆｆ）動作を含んでもよい。
なお、前記ユーザ端末は、電力管理アプリケーションを含んでもよい。
さらに、前記イベントデータセットが新規であって前記データベースに格納されれば、所定の補償を付与するステップをさらに含んでもよい。

本発明は、別途の装置を用いることなく、電力計測装置から個別負荷機器関連のデータを、ユーザから該負荷機器のモデル名、動作モード等の特性情報を取得することによって、個別負荷機器に対する電力使用情報の抽出性能の向上を図ることができる。

本発明の一実施形態による電力データ収集システムを示すブロック図である。 本発明の一実施形態による電力使用量分析サーバの構成を示す図である。 本発明の一実施形態による電力データ収集手続きを示す図である。 本発明の一実施形態による電力データ収集アプリケーションの画面を示す。 本発明の一実施形態による電力データ収集アプリケーションの画面を示す。 本発明の一実施形態による電力データ収集アプリケーションの画面を示す。 本発明の一実施形態による電力データの分析を説明するための図である。 本発明の一実施形態による電力データの分析を説明するための図である。 本発明の一実施形態による電力データの分析を説明するための図である。 本発明の一実施形態による電力データの分析を説明するための図である。

以下の内容は単に発明の原理を例示する。よって、当業者であれば、たとえ本明細書に明確に説明または図示されていないと言えども、発明の原理を実現し、発明の概念と範囲に含まれた様々な装置を発明することができるものである。また、本明細書に列挙された全ての条件付きの用語及び実施形態は原則的に発明の概念が理解できるようにするための目的にのみ明白に意図され、このように特別に列挙された実施形態及び状態に制限的ではないものとして理解しなければならない。

上述した目的、特徴及び長所は添付された図面と関連した次の詳細な説明を通じてより明らかになるものであり、それにより、発明が属する技術分野で通常の知識を有した者が発明の技術的思想を容易に実施することができるものである。

また、発明を説明するにおいて発明と関連した公知技術に関する具体的な説明が発明の要旨を不要に濁す恐れがあると判断される場合にはその詳細な説明を省略する。以下では添付した図面を参照して説明する。

以下では、図１を参照して本発明の一実施形態による電力データ収集システムを説明する。
本発明の一実施形態による電力データ収集システムは、電力使用量測定装置１００、電力使用量分析サーバ２００、ユーザ端末３００及びデータベース４００を含む。ここで、ユーザ端末３００はアプリケーションプログラムを含むクライアントであって、ソフトウェアまたはハードウェアとして実現することができる。すなわち、ユーザ端末３００は、上述した電力使用量分析サーバ２００に接続するクライアントとして機能する携帯電話、タブレット、ＰＣ等のユーザ機器に設置されるアプリケーションプログラムであってもよい。

電力使用量測定装置１００は、電力引き込み点において電圧／電流センサを用いて電力引き込み点を通じて消費される電力量を測定する装置である。この場合、電力引き込み点とは、例えば、各家庭または建物の配電盤または分電盤、またはマルチタップのように複数の負荷機器に対して電力が引き込まれる地点（ｎｏｄｅ）である。よって、電力使用量測定装置１００により測定される電力量は、電力引き込み点に連結された複数の負荷機器で用いられる電力量の和となる。

より詳細には、電力使用量測定装置１００は、電圧／電流センサを用いて電力引き込み点を通じて消費される電圧及び電流を測定し、それを用いて電圧、電流、有効／無効電力等の各種電力情報を電力使用量分析サーバ２００に転送することができる。この時、電力使用量測定装置１００は、数ＫＨｚ〜ＭＨｚのサンプリングレートで電力量を測定した後、電力使用量分析サーバ２００が要求するサンプリングレートに、例えば、５Ｈｚ〜１００Ｈｚ程度の情報として格納して転送することができる。これは、転送時に過度に高いデータレートで転送すれば、ネットワークに負荷が大きくかかり、過度に低いレートで転送すれば、ＮＩＬＭを通じた分析時に家電機器を区分するのが不利である。よって、好ましくは、５Ｈｚ〜１００Ｈｚ程度の情報として転送することが好ましい。例えば、電力使用量測定装置１００は、１０ＫＨｚにサンプリングした電力データを、設定に応じて、例えば１０Ｈｚのデータに加工して伝達することができる。

電力使用量分析サーバ２００は、ネットワーク５００を介して伝達を受けたデータを分析及び加工し、電力分析データを該電力使用量測定装置１００と連動するユーザ端末３００に転送することができる。また、分析されたデータをデータベース４００に格納し、今後の電力データの分析時に基準データとして活用することができる。

図２を参照すれば、電力使用量分析サーバ２００は、イベント検出部２１０、データ比較部２２０、負荷機器別再組合部２３０及びユーザインターフェース２４０を含むことができ、データベース４００と連動して個別電力使用パターンデータを格納することができる。

先ず、電力使用量分析サーバ２００のイベント検出部２１０は、リアルタイムで受信する電力データから電力変化イベントを検出することができる。このような電力量の変化は、例えば、負荷機器（例えば、ＴＶ、冷蔵庫等）のオン／オフ（ｏｎ／ｏｆｆ）、特定部品（例えば、冷蔵庫の霜取り器、エアコン室外機）、特定モード（例えば、炊飯器の保温モード）の動作によるものである。

データ比較部２２０は、電力データを検出されたイベントに基づいて従来データベースに格納された電力使用データ（基準データ）と比較して、どの機器で電力が使われているかを区分してラベリングすることができる。

この場合、データ比較部２２０は、イベント電力比較部２２２及びイベントパターン比較部２２４を含むことができる。
イベント電力比較部２２２は、イベント検出部２１０により検出された電力変化イベントがどの機器から発生したかを探すものである。例えば、イベント電力比較部２２２は、有効／無効電力量の変化量（Δｐ、Δｑ）等に基づいてイベントが発生した負荷機器を探すことができる。イベント電力比較部２２２は、イベント検出部２１０により検出されたイベントにどの機器から発生したイベントであるかに対するメタデータを付加することができる。イベント電力比較部２２２の機能については詳細に後述することにする。

イベントパターン比較部２２４は、機器別に、時間に応じて発生したパターンデータを格納し、それを比較することができる。例えば、炊飯器の場合、ご飯を炊くために始めて水が沸くまで加熱する時間区間があり、水が沸いた後に米が煮えるまで温度を維持するために短い周期ごとに加熱する区間があり、ご飯が完成した後に保温のために周期的に熱を加える区間がある。このように、負荷機器別に負荷機器特有の動作に対応する時間に応じた電力使用パターン（例えば、特定部品がオン／オフする時間等）があり、イベントパターン比較部２２４はこのようなパターンデータを下記に説明された負荷機器別に再び組み合わせられたデータと比較して負荷機器別の電力使用を区別することができる。

イベントパターン比較部２２４は、イベント検出部２１０及びイベント電力比較部２２２がどの機器から発生したイベントであるかを探せない場合には、データベース４００に格納された個別負荷機器のイベントパターンデータ（基準データ）に基づいて、総電力量から個別負荷機器の電力使用を区別することができる。一方、イベントパターン比較部２２４は、機械学習によって個別負荷機器のイベントパターンデータをアップデートして格納することができる。

負荷機器別再組合部２３０は、イベント電力比較部２２２により追加されたメタデータに基づいて、時間軸において負荷機器別に電力使用量を再び組み合わせて負荷機器別の電力使用量を算出することができる。

例えば、Ａ時点で発生したＴＶをつける動作及びＢ時点で発生したＴＶを消す動作をイベント検出部２１０及びイベント電力比較部２２２を介して発見した場合には、負荷機器別再組合部２３０は、時間軸においてＴＶのつける動作とＴＶの消す動作による電力変化量を時間軸において再び組み合わせ、ＴＶの特定時間中の電力量を算出することができる。

一方、ユーザインターフェース２４０は、電力使用量分析サーバ２００から提供するデータ、演算された電力量等をユーザ端末３００に転送することができる。この場合、ユーザインターフェース２４０は、電力使用量の分析結果をモバイルウェブページを通じてユーザ端末に提供してもよく、または、モバイル機器で動作するアプリケーションプログラム（以下、「アプリ」という）を通じてユーザ端末に提供してもよい。

よって、本発明による電力使用量分析サーバ２００は、上述した動作を通じて電圧引き込み点においてセンシングした総電力量に基づいて、電力引き込み点に連結された各個別負荷機器の電力使用量を区別して算出することができる。また、算出された各個別負荷機器の電力使用量をユーザ端末に転送してユーザの便益を提供することができる。

但し、上述した電力使用量の分析で重要なものは、個別負荷機器のイベント電力比較分析に基礎となるデータ、例えば、個別負荷機器のオン／オフデータまたは個別負荷機器の特定動作に応じた電力量変化データである。このようなデータを取得するために、従来には個別負荷機器別にエネルギー測定装置を別途に付けて電力値を測定した後にサーバにデータを転送したが、本発明によれば、このようなハードウェアの追加なしにアプリを通じた簡単な個別負荷機器の登録によってＮＩＬＭ分析のための基礎データを容易に取得することができる。

以下では、図３〜図６を参照して本発明に係る電力使用データ収集方法、特にユーザ端末３００及び電力使用量測定装置１００を介して電力使用量分析サーバに負荷機器を登録する方法について詳細に説明する。

図３によれば、先ず、本発明に係る電力使用データ収集方法は、ユーザ端末３００において電力管理アプリケーションを駆動することから始まる（Ｓ３０２）。

電力管理アプリケーションが駆動されれば、図４（ａ）に示すようなログイン画面が表示され、ユーザは、例えば、ＩＤとパスワードを入力し、確認ボタンを押してサーバに認証を要請することができる（Ｓ３０４）。

この時、電力使用量分析サーバ２００は、ユーザを認証し（Ｓ３０６）、認証信号がユーザ端末に転送される（Ｓ３０８）。ユーザ認証後には、図４（ｂ）に示すような初期画面が表示され、例えば、リアルタイム電力使用量やリアルタイム電気料金等のユーザが必要とする情報が初期画面に表示される。

一方、図４（ｂ）画面の下段に示すように、本発明の一実施形態によるアプリケーションプログラムは、新規機器を登録するためのアイコン４１０を表示することができる。ユーザが新規機器の登録のアイコン４１０を押せば、ユーザ端末３００は電力使用量分析サーバ２００に新規機器の登録を要請することができる（Ｓ３１２）。

但し、本実施形態においては、新規機器の登録のボタンをユーザーインターフェースに表示し、ユーザが新規機器の登録要請を送るものとして説明しているが、アプリがユーザ端末で実行されている間に新規イベントを電力使用量分析サーバ２００が検出すれば、電力使用量分析サーバ２００が新規機器の登録をユーザに要請し、ユーザの確認を受けて負荷機器の登録手続きを行うこともできる。

一方、電力使用量分析サーバ２００は、ユーザ端末３００から新規機器の登録要請を受ければ、ユーザ端末に情報入力を要請することができる（Ｓ３１４）。この場合、ユーザ端末３００は、図５（ａ）に示すような情報入力要請画面を表示することができる。

この時、ユーザは、入力ウィンドウ５１０に電力使用量分析サーバ２００が要求する項目を入力することができ、選択ボタン５２０により多項選択式で表示した複数の機器リストのうち登録しようとする機器を選択して入力することもできる。

入力後、電力使用量分析サーバ２００は、登録しようとする機器の動作を誘導する動作ガイドをユーザ端末に表示することができる。例えば、図５（ｂ）、図６（ａ）に示すようにユーザ端末を介して登録しようとする機器のオン／オフをして下さいという要請をユーザ画面を介して表示するか、または、例えば、炊飯器の炊飯ボタンの選択等といった特定モードの進入を誘導するガイドをユーザ画面に表示することができる。

この場合、電力使用量分析サーバ２００は、予め定められた時間の間、連動した電力使用量測定装置１００を介したデータから電力変化イベントが検出されなければ、エラーメッセージをユーザ端末３００に転送することができる。

一方、予め定められた時間の間、連動した電力使用量測定装置１００から受信したデータから電力変化イベントが発生する場合に、電力使用量分析サーバ２００は電力データを比較分析する（Ｓ３２４）。より詳しくは、電力使用量分析サーバ２００は、ユーザが登録しようとする装置がデータベース４００に格納されたイベントデータ（基準データ）と同一の電力変化イベントを生成するか否かを基準データと比較分析をする。そして、図６（ｂ）に示すように、比較の結果をユーザ端末３００に転送して画面に表示し（Ｓ３２６）、ユーザの確認を要請する。

この場合、電力使用量分析サーバ２００は、既存の格納された基準データに基づいて、ユーザの入力部分よりさらに詳細な情報、例えば、詳細モデル名等を表示したり、比較の結果によってユーザの入力が誤った部分を修正して表示したりすることができる。

一方、ユーザは、ユーザ端末３００に表示されたデータを確認し、確認ボタンを押して電力使用量分析サーバ２００に確認意思を知らせる。そして、該当データはデータベース４００に登録されるようになる。

比較の結果、新たに登録しようとする機器が既存のデータベースにない場合には、ユーザ入力情報をデータベース４００に新規に登録する。この場合、電力使用量分析サーバ２００は、ユーザ端末３００を介して入力したデータよりさらに詳細な追加データをユーザに要請することもできる。

このようなユーザの機器登録手続きを通じて、電力使用量分析サーバ２００はより正確な分析に必要な基礎データを収集することができる。

一方、このような新規機器の登録手続きを行う場合、電力使用量分析サーバ２００は、それに対する補償をユーザに支給することもできる。例えば、電力使用量分析サーバ２００は、サイバーマネーまたはポイント等といった様々な方法の補償を支給することができる。

以下では、図７〜図１０を参照して本発明の実施形態によるイベント検出及び比較方法について詳細に説明する。
上述したように、新規機器を電力使用量分析サーバ２００に登録するために、電力使用量分析サーバ２００は、電力使用量測定装置１００により一定期間の間（７４０）測定された電力量データにおいて、分析ウィンドウ７１０を移動（７３０）させながら電力量データの上昇変化（７１５）または下降変化（７１７）があるか否かを検出する。

より詳細には、電力使用量分析サーバ２００のイベント検出部２１０は、分析ウィンドウ７１０内の最大値及び最小値を検出し、一定誤差以上大きい場合にイベントが発生したことを表示することができる。但し、分析ウィンドウ７１０は、イベントが中止される時点まで続けて移動しながらイベントの始点と終点を確認することができる。そして、イベント検出部２１０は、イベントの始点と終点間の電力使用データを含むイベントデータセット７７０をイベント電力比較部２２２に転送する。

イベント電力比較部２２２は、データベース４００内のイベントデータ８１０、８２０、８３０と転送を受けたイベントデータセット７７０とを比較して、どの機器から発生したデータであるかを確認する。
この場合、データの類似性の判断は、視覚的な形態の比較、相互相関係数の比較及び／又は二乗平均平方根誤差等のアルゴリズムを用いることができる。

例えば、転送を受けたイベントデータセット７７０は、深層学習方式の機械学習を行う人工知能によってデータベースの個別負荷機器のイベントと視覚的に比較される。上述したイベントデータセット７７０及びデータベース４００に格納された個別負荷機器のイベントデータをイメージとして認識して視覚的な形態（例えば、オーバーシュートのロブの形態等）を比較し、同一の負荷機器から発生したイベントであるか否かを比較確認することができる（図９参照）。

電力変化イベントは次のような過程により比較することができる。
１）先ず、データベース４００に格納された個別負荷機器のデータに対し、ｘ軸を時間とし、ｙ軸を有効電力とするグラフ（Ｐ）を描き、それをピクチャーとして格納する。

２）そして、ピクチャー（Ｐ）を個別機器名称（Ｘ）でラベリングする。

３）深層学習を活用して自動イメージ分類器（例えば、ＣＮＮに基づいた分類器）を生成する。この場合、入力は前記ピクチャー（Ｐ）となり、出力は機器名称（Ｘ）となる。

４）転送を受けたイベントデータセット７７０に対し、ｘ軸を時間とし、ｙ軸を有効電力とするグラフ（Ｐ’）を描き、それを３）で生成したイメージ分類器に入れ、それに対する個別機器名称（Ｘ’）を得る。

５）４）を通じて高確率でイベントデータセット７７０がデータベース４００に存在する個別機器に分類されれば、イベントデータセット７７０は、データベース４００に記録された個別負荷機器から発生したイベントとして認識する。

一方、無効電力に対しても同様にアルゴリズムを構成することによって２個の分類器を生成することができる。そして、同一負荷機器として認識するのも２個の分類器が同一の答えを提示する時に制限することもできる。

または、転送を受けたイベントデータセット７７０とデータベースに格納されたデータの相互相関係数（ｃｒｏｓｓ−ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）を求め、相互相関係数が予め定められた範囲内にある場合に、二つのイベントデータが同一の負荷機器から発生したイベントであるかを比較確認することができる。

または、転送を受けたイベントデータセット７７０とデータベースに格納されたデータの二乗平均平方根誤差（Ｒｏｏｔ−Ｍｅａｎ−Ｓｑｕａｒｅ Ｅｒｒｏｒ）を求め、誤差が予め定められた範囲内にある場合に、二つのイベントデータが同一の負荷機器から発生したイベントであるかを比較確認することができる。

このような相互相関係数及び二乗平均平方根誤差の許容範囲はデータ蓄積に応じて機械学習によって適応的に変化されることができる。
相互相関係数及び二乗平均平方根誤差の許容範囲は次のような方法により適応的に変化させる（図１０参照）。

１）データベース４００に個別負荷機器のイベントＸに対し、Ｘとは異なる全ての個別負荷機器のイベントとの相互相関係数（あるいは、二乗平均平方根）（Ｐ）を計算する。

２）１）において、相互相関係数である場合、１−ａｂｓ（Ｐ）に対するヒストグラムを描く。二乗平均平方根である場合、Ｐに対するヒストグラムを描く。

３）２）をデータベース４００において分類する個別負荷機器の個数（ｋ）のクラスターに分解する。

４）３）で分解されたクラスターのうち中心が０に最も近いクラスターの中心をｃとする。この場合、ｃは、例えば、クラスターの中央値となる。

５）次回のクラスターの中心をｃ’とすれば、許容範囲を、例えば、（ｃ＋ｃ’）／２に設定する。

よって、本発明によれば、ユーザが居住する家庭または建物内にある個別負荷機器の電力変化イベントに対するメタデータをユーザ端末３００を介して容易に得ることができるため、ＮＩＬＭを通じた電力使用量の分析に有用である。

以上の説明は本発明の技術思想を例示的に説明したものに過ぎず、本発明が属する技術分野で通常の知識を有した者であれば、本発明の本質的な特性から逸脱しない範囲内で様々な修正、変更および置換が可能である。

したがって、本発明に開示された実施形態および添付された図面は本発明の技術思想を限定するためのものではなく説明するためのものであり、このような実施形態および添付された図面によって本発明の技術思想の範囲が限定されるものではない。本発明の保護範囲は下記の請求範囲によって解釈しなければならず、それと同等な範囲内にある全ての技術思想は本発明の権利範囲に含まれると解釈しなければならない。

Claims (13)

1. 少なくとも一つの負荷機器と連結される電力引き込み点に設けられ、前記負荷機器の電力使用情報を測定する電力使用量測定装置、
   前記負荷機器の動作を誘導する動作ガイドを転送する前記電力使用情報を分析する電力使用量分析サーバ、
   前記少なくとも一つの負荷機器と連動し、前記動作ガイドを表示するユーザ端末、及び
   基準データを格納するデータベースを含み、
   前記電力使用量分析サーバは、前記動作ガイドに表示された動作が実行されれば、前記動作ガイドに表示された動作に連関した電力変化イベントを検出してイベントデータセットを生成し、前記イベントデータセットを前記基準データと比較して前記イベントデータセットが新規な場合に前記データベースに新規基準データとして登録する、電力使用量情報収集システム。
2. 前記電力使用量分析サーバは、イベント検出部、データ比較部、負荷機器別再組合部及びユーザインターフェースを含む、請求項１に記載の電力使用量情報収集システム。
3. 前記データ比較部はイベント電力比較部を含み、
   前記イベント電力比較部は前記イベントデータセットと前記基準データの視覚的データの比較、相互相関係数及び二乗平均平方根誤差のうち少なくともいずれか一つに基づいて前記イベントデータセットが前記基準データに対比して新規であるか否かを判断する、請求項２に記載の電力使用量情報収集システム。
4. 前記イベント検出部は、前記電力使用量測定装置から受信した電力使用情報のうち特定時間区間を含む分析ウィンドウを移動させながら前記分析ウィンドウ内の電力量の変化に基づいて前記電力変化イベントの始点及び終点を算出し、前記イベントデータセットが前記始点から前記終点までの電力使用情報を含むように前記イベントデータセットを生成する、請求項２に記載の電力使用量情報収集システム。
5. 前記動作ガイドは、前記負荷機器のうちいずれか一つのオン（Ｏｎ）またはオフ（Ｏｆｆ）動作を含む、請求項１に記載の電力使用量情報収集システム。
6. 前記ユーザ端末は、電力管理アプリケーションを含む、請求項１に記載の電力使用量情報収集システム。
7. 前記電力使用量分析サーバは、前記負荷機器の登録に対して所定の補償を付与する、請求項１に記載の電力使用量情報収集システム。
8. ユーザ端末において、電圧引き込み点に連結された負荷機器の新規登録を要請するステップ、
   電圧引き込み点に連結された負荷機器の新規登録要請に基づいて前記負荷機器と連動する前記ユーザ端末に前記負荷機器に対する動作ガイドを転送するステップ、
   前記負荷機器に連結された電力使用量測定装置から電力使用情報の転送を受けるステップ、
   前記電力使用情報から電力変化イベントを検出するステップ、
   前記電力変化イベントの電力データに対応するイベントデータセットをデータベースに格納された基準データと比較するステップ、及び
   前記比較の結果に基づいて前記イベントデータセットが新規なものであれば、新規基準データとして前記データベースに格納するステップを含む、電力使用量情報収集方法。
9. 前記イベントデータセットと前記基準データとを比較するステップは、前記イベントデータセットと前記基準データの視覚的データの比較、相互相関係数及び二乗平均平方根誤差のうち少なくともいずれか一つに基づいて比較するステップを含む、請求項８に記載の電力使用量情報収集方法。
10. 前記電力変化イベントを検出するステップは、
    前記電力使用量測定装置から受信した電力使用情報のうち特定時間区間を含む分析ウィンドウを移動させながら前記分析ウィンドウ内の電力量の変化に基づいて前記電力変化イベントの始点及び終点を算出するステップ、及び
    前記イベントデータセットが前記始点から前記終点までの電力使用情報を含むように前記イベントデータセットを生成するステップを含む、請求項８に記載の電力使用量情報収集方法。
11. 前記動作ガイドは、前記負荷機器のうちいずれか一つのオン（Ｏｎ）またはオフ（Ｏｆｆ）動作を含む、請求項８に記載の電力使用量情報収集方法。
12. 前記ユーザ端末は、電力管理アプリケーションを含む、請求項８に記載の電力使用量情報収集方法。
13. 前記イベントデータセットが新規であって前記データベースに格納されれば、所定の補償を付与するステップをさらに含む、請求項８に記載の電力使用量情報収集方法。