JP2020159651A - 電力モード管理システム - Google Patents

Abstract

【課題】家庭用機器を操作する操作器周辺に人がいないと推定された時は通常電力モードから省電力モードに切り替えられる電力モード管理システムを提供する。【解決手段】電力モード管理システムは、操作器２、３の操作により生じる家庭用機器１の経時的な動作状態に関する状態情報を生成する状態情報生成部２１と、家庭用機器１の経時的な環境状態に関する環境情報を生成する環境情報生成部２２と、操作器２，３周辺での人の不在を示す人不在信号を出力する推定ユニット４と、人不在信号が出力されると省電力モードを設定する電力モード設定部２３を備える。推定ユニット４が、状態情報と環境情報とを入力データとして人不在信号を出力するように学習された機械学習ユニットであり、機械学習ユニットの教師あり学習情報として、操作器３周辺での人の不在を示す人情報と状態情報と環境情報とが用いられる。【選択図】図３

Description

本発明は、家庭用燃料電池コージェネレーション機器などの家庭用機器を操作する操作器の電力モードを管理する電力モード管理システムに関する。

特許文献１には、給湯器を遠隔操作するリモコン装置が開示されている。このリモコン装置は、給湯器の作動状態を表示する作動状態表示部と、時刻を表示する時刻表示部と、給湯器の給湯運転が可能な運転状態と給湯運転が不能な待機状態とを切替える運転スイッチ、作動状態表示部の点灯／ 消灯を切替える省電力スイッチを備えている。運転スイッチの操作によって、給湯器の給湯運転が可能な運転状態と、給湯器の給湯運転が不能な待機状態とが切り替えられる。省電力スイッチの操作によって、作動状態表示部を点灯状態にする「通常表示モード」と、運転状態で給湯器の給湯運転が実行されていないときに作動状態表示部を消灯状態にする「省電力表示モード」とが切り替えられる。これにより、表示部における不必要な電力消費が低減される。

特許文献２には、給湯器本体と給湯操作装置としての給湯リモコンとを備えた給湯システムが開示されている。給湯リモコンは、操作キーや表示デバイスを備え、給湯運転開始直後などの通常表示モードでは、給湯運転中であることや給湯温度が、表示デバイス画面上に表示される。さらに、給湯運転の開始後であっても開栓操作に伴う出湯や操作キーの操作などが一定時間にわたって行われない場合には、表示モードが通常表示モードから省電力表示モードに切り替えられ、使用者により何らかの操作があるまで画面は非表示状態となる。これにより、消費電力の低減や表示デバイスの延命が図られている。

特許文献３には、人検知情報や吸込温度の温度情報や運転情報に基づいて、同一室内空間に設置された複数台の空気調和機の省電力運転を行う空気調和システムが開示されている。このシステムでは、各空気調和機の制御部が有線又は無線で接続され、これら複数台の空気調和機の制御部のそれぞれが同一空間にある他の全ての空気調和機の人感センサの検知情報、リモコンの設定温度情報及び吸込温度センサの吸込温度情報に基づいて、それぞれの空調対象空間の空調負荷及びこれらの空調対象空間に基づく空調空間全体の空調負荷が算出され、その算出結果に基づいて各圧縮機が駆動制御される。

特許文献４には、住宅内に人が在宅中であるか外出中であるかを判定する在宅判定システムが開示されている。このシステムは、住宅内に人が在宅中であるか外出中であるかを示す状態情報と、玄関に人がいることを検出する人感センサから出力される人検出情報と、玄関の扉が開閉したことを検出する開閉センサから出力される開閉情報とを取得する。さらに、人検出情報と開閉情報とを取得した順番が、当該状態情報に対応した順番であるか否かが判定される。この判定結果は、ネットワークを介して情報端末に出力されるとともに、この判定結果に応じて状態情報が更新される。

特開２００６−１６２１１２号公報 特開２００３−４２９６号公報 特開２０１３−１３７１８９号公報 特開２０１７−２２０８３７号公報

特許文献１による給湯器では、省電力スイッチを操作することによって、リモコン装置の表示部が消灯状態となり、省電力が図られる。しかしながら、省電力スイッチの操作が行われないと、リモコン表示が不要な時でもリモコン表示が行われ、電力が無駄に消費される。特許文献２による給湯システムでは、給湯リモコンに対する操作が一定時間行われない場合、省電力表示モードに切り替えられ、表示部が消灯状態となり、省電力が図られる。しかしながら、発電状況や電力の使用状況、あるいは時刻を見るために、人が給湯リモコンに近づいても、リモコンの非操作が一定時間継続している場合には、何らかの操作を行わない限り、表示部が消灯状態のため、使用状況や時刻の確認は不可能である。

特許文献３による空気調和システムでは、人感センサの検知情報に基づいて、在室人数の少ない一部空調対象空間の空気調和機は運転停止されるか、または設定温度又は吸込温度を省電力側にシフトされることで、省電力が図られる。しかしながら、この空気調和システムでは、人感センサを用いて人の分布状態が検知されるが、リモコンなどの特定の操作器に近づく人を検知して、電力モードを切り替えるような機能はない。特許文献４による在宅判定システムでは、玄関における人感センサや玄関扉の開閉センサを用いて、家宅での人の存在を精度よく判定する。しかしながら、このシステムでも、リモコンなどの特定の操作器に近づく人を検知して、電力モードを切り替えるような技術は開示されていない。

本発明の目的は、家庭用機器を操作する操作器の周辺に人が存在しているかどうかが、人感センサがなくても、精度よく推定され、操作器の周辺に人が存在していると推定された時は、操作器を通常電力モードに、操作器の周辺に人がいないと推定された時は省電力モードに切り替えられる電力モード管理システムを提供することである。

本発明に係る、家庭用機器を操作する操作器の電力モードを管理する電力モード管理システムの特徴構成は、前記操作器の操作により生じる前記家庭用機器の経時的な動作状態に関する状態情報を生成する状態情報生成部と、前記家庭用機器の経時的な環境状態に関する環境情報を生成する環境情報生成部と、前記操作器の周辺での人の存在が推定された場合に人存在信号を出力し、前記操作器の周辺での人の存在が推定されない場合に人不在信号を出力する推定ユニットと、前記人不在信号が出力されると前記電力モードとして省電力モードを設定し、前記人存在信号が出力されると前記電力モードとして通常電力モードを設定する電力モード設定部とを備え、
前記推定ユニットが、前記状態情報と前記環境情報とを入力データとして前記人存在信号または前記人不在信号を出力するように学習された機械学習ユニットとして構成され、
前記機械学習ユニットの教師あり学習情報として、前記操作器の周辺での人の存在または人の不在を示す人情報と前記状態情報と前記環境情報とを経時的に対応させた複合情報が用いられることである。

この構成によれば、推定ユニットは、操作器を通じて経時的に行われた操作に関する状態情報と操作時の環境状態に関する環境情報とに基づいて、操作器の周辺に人が存在しているかどうかを推定して、人存在信号または人不在信号を出力する。この推定ユニットは、教師あり学習情報として、操作器の周辺での人の存在または人の不在を示す人情報（教師情報となる）と状態情報と環境情報とを経時的に対応させた複合情報を用いて、状態情報と環境情報とを入力データとして人存在信号または人不在信号を出力するように学習された機械学習ユニットとして構成されている。このため、この操作器、または操作器周辺に、人感センサが装備されていなくても、人の存否に基づく、通常電力モードと省電力モードとの間の切り替えが可能となる。

教師あり学習情報のうちの教師情報として用いられる操作器の周辺での人の存在または人の不在を示す人情報をできるだけ簡単に生成するためには、赤外線センサや顔検出センサなどの人感センサを用いるのが好適である。このことから、本発明の好適な実施形態の１つでは、前記操作器の周辺での人の存在または人の不在を検出する人感センサの検出結果に基づいて前記人情報が生成される。

人感センサ用いて人情報を生成する場合、状態情報と環境情報とを生成する操作器に人感センサが組み込まれると、この人感センサを組み込んだ操作器は、人情報と状態情報と環境情報とを生成することができる。これらの情報を互いに経時的に連係させた複合情報は、推定ユニット（機械学習ユニット）のための教師あり学習情報として用いることができる。このことから、本発明の好適な実施形態の１つでは、前記人感センサを組み込んだ前記操作器が人感操作器として備えられ、前記人感操作器が前記人情報を生成し、前記複合情報を生成する。

家庭用機器及びその操作器が、多くの家庭に設置されるようなシステムの場合、特定家庭に設置される操作器を、人感センサを組み込んだ操作器である人感操作器に置き換えることで、当該特定家庭における日常的な運用を通じて、教師あり学習情報が生成されることになる。このことから、本発明の好適な実施形態の１つでは、各地に配置された前記操作器または前記人感操作器は、データ通信回線を通じてデータ交換可能に管理コンピュータに接続されており、前記管理コンピュータには、前記機械学習ユニットの学習を実施する機械学習部が構築されており、前記複合情報が前記人感操作器から前記機械学習部に送られる。各家庭に設置された操作器及び人感操作器がネットワーク管理されることにより、効率的な機械学習が実現する。

操作器及び人感操作器が管理コンピュータによってネットワーク管理され、機械学習部が管理コンピュータに備えられている場合、機械学習の成果としての推定ユニットは、管理コンピュータに備えてもよいし、または家庭に設置される操作器に備えてもよい。

機械学習部によって構築された学習済の機械学習ユニットとしての推定ユニットが管理コンピュータに備えられる実施形態の１つでは、前記電力モード設定部が前記操作器に備えられ、前記人存在信号または前記人不在信号が前記データ通信回線を通じて前記管理コンピュータから前記電力モード設定部に送られる。つまり、管理コンピュータに設置された、推定ユニットは、各家庭の操作器から通信網（インターネットなどのデータ通信回線）を通じて送られてきた状態情報及び環境情報に基づいて人存在信号または人不在信号を出力する。出力された人存在信号または人不在信号は、管理コンピュータから対応する家庭の操作器に送信される。当該操作器電力モード設定部は、受信した人存在信号または人不在信号に応じて、電力モードを通常電力モードまたは省電力モードに設定する。

学習済の機械学習ユニットとしての推定ユニットが各家庭の操作器に備えられる実施形態を採用することも可能である。この構成では、機械学習部によって構築された学習済の機械学習ユニットとしての推定ユニットが、各操作器に備えられているので、各操作器の推定ユニットは、状態情報及び環境情報に基づいて、自ら人存在信号または人不在信号を出力する。操作器の電力モード設定部は、出力された人存在信号または人不在信号に応じて、電力モードを通常電力モードまたは省電力モードに設定する。

上述した機械学習を通じて構築された推定ユニットによる、操作器周辺での人存在の推定確率を１００％にすることは、困難である。この推定確率を向上させるためには、さらに付加的な条件を設定することが必要である。この付加的な条件を導入するために、特別なセンサ等を設けることはコスト的には不都合である。したがって、本発明の好適な実施形態の１つでは、前記省電力モードの設定条件として、前記操作器に対する所定時間以上の無操作が加えられている。一度操作されてから所定時間無操作状態が継続するとともに、推定ユニットが人不在信号を出力していることを条件とすることで、操作器周辺に人が不在であることを、高い確率で推定することが可能となる。

本発明による、電力モード管理システムは、多くの家庭用機器を操作する操作器に適用可能であり、その操作器の電力モードが省電力目的で管理される。特に、家庭用燃料電池コージェネレーション機器に付属する操作器としてのリモコンは、比較的大型の液晶ディスプレイを有するので、この電力モード管理システムの適用が好都合である。また、家庭用燃料電池コージェネレーション機器では、リモコン周辺での人の存在に関係するデータが状態情報及び環境情報に含まれているので、推定ユニットの推定確率を上げるためにも、有利である。このことから、本発明による好適な実施形態の１つでは、前記家庭用機器は家庭用燃料電池コージェネレーション機器であり、前記状態情報には、給湯の時系列使用パターンデータ、温水暖房の時系列使用パターンデータ、電気の時系列の使用パターンデータのうちの少なくとも１つが含まれ、前記環境情報には、水温の時系列パターンデータ、気温の時系列パターンデータ、年月日データ、時刻データのうちの少なくとも１つが含まれている。

電力モード管理システムの全体構成を示す模式図である。 家庭用燃料電池コージェネレーションシステムの全体構成を示す模式図である。 第１の実施形態における電力モード管理システムの機能ブロック図である。 畳み込みニューラルネットワークとして構成された推定ユニットのための機械学習を説明する模式図である。 第２の実施形態における電力モード管理システムの機能ブロック図である。 第３の実施形態における電力モード管理システムの機能ブロック図である。 別実施形態のリモコンの機能ブロック図である。

本発明に係る電力モード管理システムの具体的な実施形態について図面を用いて説明する。この実施形態では、電力モード管理システムは、家庭用燃料電池コージェネレーションシステムＣＳに適用されている。図１に示すように、この家庭用燃料電池コージェネレーションシステムＣＳは、ガスサービスセンタに設置されている管理コンピュータＣＣと、各家庭に設置される家庭用機器としての家庭用燃料電池コージェネレーション機器１と、この家庭用燃料電池コージェネレーション機器１を操作する操作器としての１つ以上のリモコン２とから構成されている。家庭用燃料電池コージェネレーション機器１は、図２に示すように、構成要素として、燃料電池ユニット１２、貯湯タンク１１、熱源機１３を備え、都市ガスから水素を取り出して、空気中の酸素と反応させて発電する。燃料電池ユニット１２で発生した熱は湯水の形態で貯湯タンク１１に蓄えられる。熱源機１３は、燃料を燃焼して得られる燃焼熱により貯湯タンク１１からの湯水を加熱することができる。熱源機１３は、家屋内の熱負荷部に湯水の供給（給湯用途、温水暖房用途など）を行う。給湯の場合、湯水は対象の熱負荷部において消費され、貯湯タンク１１に帰還しない。温水暖房の場合、熱源機１３の燃焼熱で加熱された湯水の熱のみが対象の熱負荷部で消費され、貯湯タンク１１の湯水は使用されない。この温水暖房には、温水床暖房や浴室暖房乾燥機などが含まれる。さらには、温水暖房に風呂追いだきを含めてもよい。なお、熱源機１３は給湯器で置き換えることができる。リモコン２は、駆動パラメータ（発電オンオフ、給湯における湯水の温度、温水暖房における湯水の温度など）の設定のための操作ボタン、報知灯、駆動設定情報や駆動状態情報や日時などの各種情報を表示するためのディスプレイなどを備えている。

管理コンピュータＣＣと各家庭のリモコン２は、インターネットや公衆回線などからなるデータ通信回線ＤＮを通じて接続されている。これにより、管理コンピュータＣＣとリモコン２との間で種々の情報が送受信される。リモコン２から管理コンピュータＣＣに送られる情報は、リモコン２を通じて経時的に行われた操作に関する状態情報とリモコン操作時の環境状態に関する環境情報とである。状態情報には、給湯の時系列使用パターンデータ、温水暖房の時系列使用パターンデータ、電気の時系列の使用パターンデータのうちの少なくとも１つが含まれ、環境情報には、水温の時系列パターンデータ、気温の時系列パターンデータ、年月日データ、時刻データのうちの少なくとも１つが含まれる。なお、水温の時系列パターンデータには、給水温度または給湯温度あるいはその両方が含まれる。気温の時系列パターンデータには、室外気温または室内温度あるいはその両方が含まれる。

管理コンピュータＣＣは、各家庭のリモコン２から送られてくる状態情報及び環境状態に基づいて、当該リモコン２の周辺に人が存在するかどうかを推定し、その推定結果を当該リモコン２に送り返す機能を有する。リモコン２は、人が存在しないとの推定結果を受け取ると、家庭用燃料電池コージェネレーション機器１の電力モードを省電力モードとし、ディスプレイや報知灯を消灯する。人が存在するとの推定結果を受け取ると、電力モードは通常電力モードとなり、ディスプレイや報知灯などが点灯する。

次に、管理コンピュータＣＣ及びリモコン２に備えられている、本発明に特に関係する機能を説明する。図３には、管理コンピュータＣＣ及びリモコン２の機能ブロック図が示されている。

この実施形態では、リモコン２には、状態情報を生成する状態情報生成部２１と、環境情報を生成する環境情報生成部２２と、電力モード設定部２３とが含まれている。電力モード設定部２３は、管理コンピュータＣＣから送られてくる人存在信号または人不在信号に基づいて、電力モードを設定する。なお、人存在信号は、リモコン２の周辺での人の存在が推定されたことを示す信号であり、人不在信号は、リモコン２の周辺での人の不在が推定されたことを示す信号である。

さらにこの実施形態では、特定の家庭における家庭用燃料電池コージェネレーションシステムＣＳには、家庭用燃料電池コージェネレーション機器１を操作するために、リモコン２に代えて、人感センサ３０を組み込んだ人感リモコン３が人感操作器として備えられている。人感リモコン３は、人感リモコン３の周辺での人の存在または人の不在を検出して、その検出結果を人情報として生成する。人感リモコン３は、リモコン２と同様に、状態情報生成部２１と、環境情報生成部２２と、電力モード設定部２３とを備えているので、状態情報と環境情報とに人情報を組み合わせた複合情報を作成して、管理コンピュータＣＣに送信する。複合情報では、人情報は状態情報と環境情報とに対して経時的に対応させられている。したがって、この複合情報から、人感リモコン３の周辺での人の存在または不在の時間帯における、家庭用燃料電池コージェネレーション機器１の経時的な動作状態の変化及び経時的な環境の変化が読み取り可能となる。

管理コンピュータＣＣには、情報格納部５１、データ前処理部５２、機械学習部５３、推定ユニット４が含まれている。情報格納部５１は、各家庭のリモコン２から送られてくる状態情報及び環境状態を格納する。データ前処理部５２は、情報格納部５１に格納されている情報を読み込んで、必要なデータ処理を行い、機械学習部５３と推定ユニット４とに与える。

推定ユニット４は、リモコン２からの状態情報と環境情報とを入力データとして、リモコン２の周辺での人の存在が推定された場合に人存在信号を出力し、前記操作器の周辺での人の存在が推定されない場合に人不在信号を出力する推定演算機能を有する。出力された人存在信号または人不在信号は、リモコン２に送られ、電力モード設定部２３による電力モードの切り替え（通常電力モードまたは省電力モード）に用いられる。推定ユニット４は、機械学習ユニットとして構成されるので、この推定演算機能を構築するために、機械学習プロセスが必要である。機械学習部５３によって実行される機械学習プロセスでは、人感リモコン３から送られてくる複合情報が用いられ、そのうちの、人感リモコン３から送られてくる複合情報に含まれる人情報が教師情報となる。

機械学習部５３によって学習される推定ユニットモデルは、実質的な構成は推定ユニット（機械学習ユニット）４と同じであり、ここでは、ニューラルネットワークモデル、例えば、再帰型ニューラルネットワークモデル、リカレントニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワークモデルなどから選択された最適なモデルによって構成可能であるが、時系列データを取り扱う場合にはリカレントニューラルネットワークが有利である。図４は、ニューラルネットワークモデルの構成を示しており、７個のニューロンｗ１、ｗ２、ｗ３、・・・、ｗ７を含む入力層と、３個のニューロンｘ１、ｘ２、ｘ３を含む第1中間層（第1隠れ層）及び３個のニューロンｙ１、ｙ２、ｙ３を含む第２中間層（第２隠れ層）と、１個のニューロンｚ１を含む出力層とから構成されている。なお、図４において、中間層は、第１と第２の２層のみ示されているが、実際は入力されるデータ量に対応する入力層が必要であり、隠れ層も多層であることが好適である。

このニューラルネットワークは、経時的な状態情報及び環境情報を入力とするとともに、教師あり学習情報のうちの人感センサ３０の検出結果である人情報（人存在または人不在の時系列データ）を教師情報として、経時的な状態情報及び環境情報と人情報との関係性を学習する。具体的には、状態情報として、給湯の時系列使用パターンがニューロンｗ１に、温水暖房の時系列使用パターンがニューロンｗ２に、電気の時系列使用パターンがニューロンｗ３に入力される。環境情報として、年月日データがニューロンｗ４に、時刻データがニューロンｗ５に、水温の時系列パターンデータがニューロンｗ６に、気温の時系列パターンデータがニューロンｗ７に、入力される。

上述したそれぞれの時系列パターンは、状態情報及び環境情報から読み出された時系列データの中から統計的な演算を通じて作成されると好都合であり、このようなデータ処理は、データ前処理部５２で行うことができる。

中間層は、１つ以上の畳み込み層とプーリング層とからなる第１中間層（隠れ層）と、全結合層からなる第２中間層とを有する。第１中間層により、特徴マップを獲得し、パターンの抽象化を行うことで入力された時系列パターンを認識し分類する。

学習プロセスが完了すれば、推定ユニットモデルにおける最終的な重み係数を含む機械学習済データが生成されるので、この機械学習済データを用いて推定ユニット４が構築される。人感センサ３０を有しないリモコン２からの状態情報及び環境情報から、給湯の時系列使用パターン、温水暖房の時系列使用パターン、電気の時系列の使用パターン、年月日データ、時刻データ、水温の時系列パターンデータ、気温の時系列パターンデータが作成され、推定ユニット４に入力されると、当該リモコン２の周辺に人が存在するかあるいは存在しないかが推定される。人が存在すると推定されると人存在信号が出力され、人が存在しないかが推定されると人不在信号が出力される。出力された人存在信号は人不在信号が対応するリモコン２の電力モード設定部２３に送られ、電力モードの設定（通常電力モードまたは省電力モード）に利用される。リモコン２が省電力モードに設定されると、リモコン２のディスプレイや報知灯が消灯される。

〔別実施の形態〕
（１）図５に、電力モード管理システムの別実施形態の機能ブロック図が示されている。この別実施形態では、学習済機械学習ユニットとしての推定ユニット４が、管理コンピュータＣＣではなく、各家庭のリモコン２に備えられていることで、先の実施形態（図３参照）と異なっている。人感リモコン３からの複合情報を用いて行われた機械学習プロセスの成果である機械学習済データが各家庭に装備されている家庭用燃料電池コージェネレーションシステムＣＳのリモコン２に与えられることで、リモコン２に推定ユニット４が構築される。機械学習済データの管理コンピュータＣＣからリモコン２への転送には、データ通信回線ＤＮを用いることが好都合であるが、スマートフォンやポータブルメモリなどを仲介させるデータ転送方法を採用してもよい。また、機械学習済データを用いて構築された推定ユニット４を予め組み込んだリモコン２が各家庭に設置されるようにしてもよい。データ通信回線ＤＮを介して機械学習済データを転送する方法では、定期的に機械学習済データを生成し、リモコン２の推定ユニット４を最新版に更新することができる。

（２）図６に、電力モード管理システムのさらに別な実施形態の機能ブロック図が示されている。この別実施形態では、機械学習のために必要となる人情報が、人感リモコン３を備えた家庭用燃料電池コージェネレーションシステムＣＳから管理コンピュータＣＣに送られるのではなく、特定家庭に設置されている、家庭用燃料電池コージェネレーションシステムＣＳからは独立した人感センサ３０から送られることで、先の実施形態（図３参照）と異なっている。この独立した人感センサ３０から送られる人情報には時間情報も組み込まれている。したがって、管理コンピュータＣＣでは、特定家庭のリモコン２から送られてくる状態情報及び環境情報を、特定家庭の人感センサ３０から送られてくる人情報を、時間情報に基づいて関係付けて、複合情報を生成することができる。なお、図６では、推定ユニット４は、管理コンピュータＣＣに構築されていたが、図５に示すように、リモコン２に構築されてもよい。

（３）上述した実施形態では、推定ユニット４による、操作器周辺での人存在または人不在の推定結果を設定条件として、電力モード設定部２３は、電力モードを通常電力モードまたは省電力モードに設定する。これに代えて、人存在または人不在以外に電力モードを切り替えるための付加的な設定条件が設定されてもよい。例えば、図７に示す実施形態では、リモコン２に、リモコン２に対して所定時間以上操作されていない状態（無操作状態）を判定する無操作判定部２４が備えられている。無操作判定部２４は、無操作状態を判定すると、無操作フラグを立てる。電力モード設定部２３は、無操作フラグが立っているとともに、人不在信号が出力されていることを条件として、電力モードを省電力モードに設定する。

（４）上述した実施形態では、操作器であるリモコン２または人感リモコン３によって操作される家庭用機器として、家庭用燃料電池コージェネレーション機器１が取り上げられた。これ以外に、空調機器、給湯器など種々の家庭用機器に、本発明は適用可能である。操作器としては、タッチパネルやボタンを用いて手動操作されるタイプ以外に、音声操作されるタイプであってもよい。

なお、上記実施形態（別実施形態を含む、以下同じ）で開示される構成は、矛盾が生じない限り、他の実施形態で開示される構成と組み合わせて適用することが可能であり、また、本明細書において開示された実施形態は例示であって、本発明の実施形態はこれに限定されず、本発明の目的を逸脱しない範囲内で適宜改変することが可能である。

本発明は、家庭用機器を操作する操作器の電力モードを管理する電力モード管理システムに適用される。

１ ：家庭用燃料電池コージェネレーション機器
２ ：リモコン
３ ：人感リモコン
４ ：推定ユニット
１１ ：貯湯タンク
１２ ：燃料電池ユニット
１３ ：熱源機
２１ ：状態情報生成部
２２ ：環境情報生成部
２３ ：電力モード設定部
２４ ：無操作判定部
３０ ：人感センサ
５１ ：情報格納部
５２ ：データ前処理部
５３ ：機械学習部
ＣＣ ：管理コンピュータ
ＣＳ ：家庭用燃料電池コージェネレーションシステム
ＤＮ ：データ通信回線

Claims (8)

1. 家庭用機器を操作する操作器の電力モードを管理する電力モード管理システムであって、
   前記操作器の操作により生じる前記家庭用機器の経時的な動作状態に関する状態情報を生成する状態情報生成部と、
   前記家庭用機器の経時的な環境状態に関する環境情報を生成する環境情報生成部と、
   前記操作器の周辺での人の存在が推定された場合に人存在信号を出力し、前記操作器の周辺での人の存在が推定されない場合に人不在信号を出力する推定ユニットと、
   前記人不在信号が出力されると前記電力モードとして省電力モードを設定し、前記人存在信号が出力されると前記電力モードとして通常電力モードを設定する電力モード設定部と、
   が備えられ、
   前記推定ユニットが、前記状態情報と前記環境情報とを入力データとして前記人存在信号または前記人不在信号を出力するように学習された機械学習ユニットとして構成され、
   前記機械学習ユニットの教師あり学習情報として、前記操作器の周辺での人の存在または人の不在を示す人情報と前記状態情報と前記環境情報とを経時的に対応させた複合情報が用いられる電力モード管理システム。
2. 前記操作器の周辺での人の存在または人の不在を検出する人感センサの検出結果に基づいて前記人情報が生成される請求項１に記載の電力モード管理システム。
3. 前記人感センサを組み込んだ前記操作器が人感操作器として備えられ、前記人感操作器が前記人情報を生成し、前記複合情報を生成する請求項２に記載の電力モード管理システム。
4. 各地に配置された前記操作器または前記人感操作器は、データ通信回線を通じてデータ交換可能に管理コンピュータに接続されており、前記管理コンピュータには、前記機械学習ユニットの学習を実施する機械学習部が構築されており、前記複合情報が前記人感操作器から前記機械学習部に送られる請求項３に記載の電力モード管理システム。
5. 前記推定ユニットが前記管理コンピュータに備えられ、前記電力モード設定部が前記操作器に備えられ、前記人存在信号または前記人不在信号が前記データ通信回線を通じて前記管理コンピュータから前記電力モード設定部に送られる請求項４に記載の電力モード管理システム。
6. 前記推定ユニット及び前記電力モード設定部が前記操作器に備えられている請求項４に記載の電力モード管理システム。
7. 前記省電力モードの設定条件として、前記操作器に対する所定時間以上の無操作が加えられている請求項１から６のいずれか一項に記載の電力モード管理システム。
8. 前記家庭用機器は家庭用燃料電池コージェネレーション機器であり、
   前記状態情報には、給湯の時系列使用パターンデータ、温水暖房の時系列使用パターンデータ、電気の時系列の使用パターンデータのうちの少なくとも１つが含まれ、
   前記環境情報には、水温の時系列パターンデータ、気温の時系列パターンデータ、年月日データ、時刻データのうちの少なくとも１つが含まれている請求項１から７のいずれか一項に記載の電力モード管理システム。

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