JP4181689B2

JP4181689B2 - Remote automatic diagnosis system for power consumption

Info

Publication number: JP4181689B2
Application number: JP10456299A
Authority: JP
Inventors: 俊秀藤巻; 健中村; 雅樹渡辺
Original assignee: AdIn Research Inc
Current assignee: AdIn Research Inc
Priority date: 1999-04-12
Filing date: 1999-04-12
Publication date: 2008-11-19
Anticipated expiration: 2019-04-12
Also published as: JP2000299945A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、一般家庭をはじめとする比較的小規模の施設における電力を消費する機器である電力消費機器、すなわち、電気工作物の消費電力情報や負荷電流変動情報を監視、診断するシステムに係る。本発明は、特に、上記電気工作物からの情報を各種通信媒体を用いて収集し、収集されたデータが表す事象及び状況を、事象別に分類・生成された知識（診断ルール）を用いて自動的に特定する電力消費状況の遠隔自動診断システムに関する。
【０００２】
本発明は、例えば、小規模施設における設備異常の検出や電力消費状況の監視及び診断などの分野に適用できる。
【０００３】
【従来の技術】
従来、電気工作物の電力消費状況を診断、監視するシステムにおいて、電気工作物若しくは電気工作物が接続された分電盤に、記憶装置を備えた計測器が設置され、一定期間の計測後に計測器が回収され、計測データの解析や分析が行われている。
【０００４】
このような診断システムは、一般に、電流値などを計測するセンサ装置と、計測データを蓄積する記憶装置（メモリ）とを備えている。計測期間満了後に計測器が回収され、計測器内の記憶装置に蓄積された計測データが読み出される計測データの分析や解析、および分析や解析の結果に基づく診断（事象の特定）は、読み出された計測データに基づいて熟練した専門技術者によって行われる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
上述のような従来の電力消費状況の診断システムでは、計測データはすべて計測器内の記憶装置に蓄積され、計測データは計測期間満了後に取得されるので、リアルタイムな解析や分析を行うことができない。
また、電力消費状況の監視、診断をできるだけ高い確度で行うためには、電気工作物の機器特性が反映されるような精度の負荷電流及び負荷電流の変動と、対象とされる電気工作物の利用状況などを表す大きな負荷変動とを併せて把握する必要がある。そのため、計測の基本となる周期（サンプリング周期）は、より短い計測時間単位が必要とされる計測対象に合わせる必要がある。一方で、短い計測周期が必要となる状況は、電気工作物や電気工作物に内包される各装置の動作開始及び停止などの過渡的な状況であるため、計測期間全体に比して非常に短い期間である。他方で、大きな負荷変動は、過渡的な短周期の変動には直接左右されないので、短周期で計測し収集されたデータの統計的な重要性は相対的に低くなる。
【０００６】
従来、短期的な変動の検出及び長期的な変動の検出のような複数の条件を満たす負荷電流計測を行う場合、基本計測周期を短周期側条件に合致するよう設定する必要があるため、計測処理を通じて計測器には大容量の記憶装置が必要とされ、これにより、コストが上昇するという問題がある。
また、分電盤において計測し取得される負荷電流情報に関して、分電盤に接続される複数の電気機器の起動時特性と運転パターンに起因する負荷変動が輻輳するため、一体的に取得される負荷電流情報の負荷変動が複雑になる。そのため、従来技術において特定され得る負荷電流情報は、測定時間における最大負荷、平均負荷、及びそれらに基づいて計算される負荷率に止まり、分電盤に接続された複数の電気機器毎の起動・停止や運転パターンを特定することは非常に困難である。
【０００７】
また、計測データからなる時系列負荷電流値の変動様相（負荷電流パターン）は非常に多岐に渡り、解析に適した知識の体系化が困難であるため、時系列負荷電流値から計測対象となる機器の特定は、機器別の運転開始時における負荷電流パターンを熟知した専門技術者の目視による判定に依存している。
また、時系列負荷電流値が複数台の電気機器の負荷電流値の合成である場合、計測対象となる電気機器を特定するには、構成要素として考えられうる各機器の負荷電流パターンとその組み合わせを想定する必要があるため、専門技術者は非常に複雑な知識（ノウハウ）が要求される。
【０００８】
また、技術者によって判断の基準となる負荷電流パターンや、類似度を算出する指標が異なっているため、判定の結果にばらつきが生じる欠点がある。
上記の従来技術の問題点に鑑み、本発明は、リアルタイム性、記憶容量の低減、電気機器の負荷電流情報の起動時特性と運動パターンの抽出及び分離、電気機器毎の起動・停止の自動的な特定の要件が満たされた電力消費状況の遠隔自動診断システム及び方法の提供を目的とする。
【０００９】
また、本発明は、上記要件を満たす遠隔自動診断システムを構成する計測処理装置及び診断処理装置の提供を目的とする。
さらに、本発明は、電力消費状況の遠隔自動診断システムにおいて利用される計測データ収集プログラムを記録したコンピュータが読み取り可能な記録媒体、及び、診断プログラムを記録したコンピュータが読み取り可能な記録媒体の提供を目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
図１は上記本発明の目的を達成する電力消費状況の遠隔自動診断システムの構成図である。本発明の遠隔自動診断システムは、電力消費側に設けられた計測処理装置２とサービス提供側に設けられた診断処理装置３とにより構成される。
計測処理装置２は、少なくとも一台の電力消費機器と分電盤１の間に接続され電力消費状況を表す信号を基本周期である第１の周期で計測するクランプ式計測手段２１と、通信回線４に接続され上記計測された信号に対応した計測データを送信するデータ送信手段２５とを含む。
【００１１】
診断処理装置３は、上記通信回線４を介して上記計測処理装置２から上記計測データを受信するデータ受信手段３１と、上記受信された計測データを蓄積するデータ管理手段３２と、上記蓄積された計測データを時系列変動パターンとして特徴化するデータ特徴化手段３３と、上記特徴化された時系列変動パターンに基づいて上記計測処理装置における電力消費状況を予め定められた事象別に分類する診断手段３４と、分類結果を表す事象情報を所定の情報端末に配信する配信手段３５とを含む。
【００１２】
このように本発明の電力消費状況の遠隔自動診断システムによれば、広範な地域に散在する電気工作物の設置される分電盤から、電流、電圧を計測し、計測した計測データを通信回線を通じてデータベース及び診断装置が設置される計算機に定周期で自動的に送信し、蓄積された計測データに基づき電力負荷状況及び利用状況を予め定められた事象別に自動的に分類し、分類結果となる事象情報を、計測元に設置される情報端末や、オンラインの認証機構を通じて認証された情報端末に配信することが可能になる。
【００１３】
上記計測処理装置２は、上記第１の周期で収集された上記計測データを記憶するデータ記憶手段２３と、上記第１の周期の整数倍の第２の周期で上記計測データの増減値をモニタリングし、上記第１の周期中に上記モニタリングされた増減値を所定の第１の基準と比較し、上記モニタリングされた増減値が上記第１の基準を超えた場合に、上記第１の周期中に収集された計測データを上記第２の周期を表す情報と共に上記データ記憶手段２３に記憶し、それ以外の場合に、上記第２の周期内の上記計測データから、上記計測データの区間平均値、区間最小値及び区間最大値を算出し、上記データ記憶手段２３に格納するデータ圧縮手段２７とを更に有する。
【００１４】
かくして、本発明によれば、電気工作物に接続される電力線に設置されるクランプ式電流計等により、負荷電流を短い基本周期（時間１）で測定し、時間１の倍数となる時間（時間２）における負荷電流の増減値をモニタリングし、モニタリングされた増減値が予め定められた基準（基準１）を超えた場合に、負荷電流記憶装置に時間２に対応するデジタル信号と併せて計測データをデジタル記憶装置に記録し、増減値が基準１を超えない場合は、時間２における負荷電流の区間平均値、区間最小値、区間最大値を算出、デジタル化し、時間２毎を１単位としてデジタル記憶装置に記録することにより、電力消費診断に必要となる計測精度の確保とデジタル記憶装置の使用量を削減することができる。
【００１５】
また、上記診断処理装置３は、上記データ受信手段３１で受信した計測データの増減値を上記第１の周期の整数倍の第３の周期でモニタリングし、上記第３の周期中に上記モニタリングされた増減値を所定の第２の基準と比較し、上記モニタリングされた増減値が上記第２の基準を超えた場合に、上記第３の周期中の上記計測データの平均値を上記第３の周期における計測データとするデータ平滑化手段３６を更に有する。
【００１６】
かくして、本発明によれば、電気工作物に接続される電力線に設置されるクランプ式電流計等により、負荷電流を短い基本周期（時間１）で測定し、時間１の倍数となる時間（時間２）における負荷電流の増減値をモニタリングし、モニタリングされた増減値が予め定められた基準を超えた場合は有効化し、有効化されたデータの平均値を時間２における負荷電流値とすることにより、瞬発的な負荷電流変動による散ばりを解消し、長期の計測時間における負荷電流値および電力値を平滑化することができる。
【００１７】
また、本発明によれば、平滑化された時系列負荷電流変動と、平滑化される以前の時系列負荷電流変動の、時刻ｔにおける差分を抽出し、時系列差分負荷電流とすることにより、計測対象となる電源（電力線）を共有する計測機器を特定することができる。
また、本発明によれば、時系列差分負荷電流と、予め定められた機器特有の運転開始時における負荷電流変動情報（変動パターン）との照合を行い、類似度を算出することができる。
【００１８】
さらに、本発明によれば、負荷電流変動情報（変動パターン）の照合を行う際に、複数保有する負荷電流変動情報の個々の負荷電流変動情報を時系列方向に伸長、圧縮、起点移動した後に合成し、時系列差分負荷電流と照合することにより、時系列差分負荷電流を構成する複数機器の構成を特定することができる。
図２は本発明の目的を達成する電力消費状況の遠隔自動診断方法を説明するフローチャートである。同図に示す如く、本発明の方法は、
広範な地域に散在する電力消費機器の設置された分電盤から電力消費状況を表す計測データを計測し（ステップ１）、
計測された計測データを通信回線を通じてデータベース及び診断装置が設置される計算機に定周期で自動的に送信し（ステップ２）、
送信された計測データを受信、蓄積し（ステップ３）、
蓄積された計測データを時系列変動パターンとして特徴化し（ステップ４）、
上記特徴化された時系列変動パターンに基づいて電力負荷状況及び利用状況を予め定められた事象別に自動的に分類し（ステップ５）、
分類結果となる事象情報を、所定の情報端末に配信する（ステップ６）。
【００１９】
また、本発明の電力消費状況の遠隔自動診断システムにおいて、計測処理装置及び診断処理装置は、コンピュータが読み取り可能な記録媒体に記録したプログラム（ソフトウェア）として実現してもよい。
したがって、本発明は、顧客側の電力消費機器の電力消費状況を表す計測データを収集し、収集された計測データをサービス提供側で診断する電力消費状況の遠隔自動診断システムにおいて、計測データ収集プログラムを記録したコンピュータが読み取り可能な記録媒体を含む。上記計測データ収集プログラムは、
少なくとも一台の電力消費機器と分電盤の間に接続されたクランプ式計測器から電力消費状況を表す計測データを基本周期である第１の周期で読み取らせるコードと、
上記第１の周期の整数倍の第２の周期で上記計測データの増減値をモニタリングさせるコードと、
上記第１の周期中に上記モニタリングされた増減値を所定の第１の基準と比較させるコードと、
上記モニタリングされた増減値が上記第１の基準を超えた場合に、上記第１の周期中に収集された計測データに上記第２の周期を表す情報を関連させるコードと、
それ以外の場合に、上記第２の周期内の上記計測データから、上記計測データの区間平均値、区間最小値及び区間最大値を算出させるコードと、
通信回線を介して送信されるように収集された計測データの系列を作成させるコードと有することを特徴とする。
【００２０】
また、本発明は、顧客側の電力消費機器の電力消費状況を表す計測データを収集し、収集された計測データをサービス提供側で診断する電力消費状況の遠隔自動診断システムにおいて、電力消費状況の診断プログラムを記録したコンピュータが読み取り可能な記録媒体を含む。上記診断プログラムは、
通信回線を介して受信された系列から上記電力消費状況を表す計測データを取り出すコードと、
上記計測データを時系列変動パターンとして特徴化させるコードと、
上記特徴化された時系列変動パターンに基づいて顧客側の電力消費状況を予め定められた事象別に分類させるコードと、
分類結果を表す事象情報が配信される情報端末を指定するコードとを有することを特徴とする。
【００２１】
また、上記診断プログラムは、
上記取り出された計測データの増減値を上記第１の周期の整数倍の第３の周期でモニタリングさせるコードと、
上記第３の周期中に上記モニタリングされた増減値を所定の第２の基準と比較させるコードと、
上記モニタリングされた増減値が上記第２の基準を超えた場合に、上記第３の周期中の上記計測データの平均値を計算させ、上記第３の周期における平滑化された計測データを取得させるコードとを更に有することを特徴とする。
【００２２】
さらに、上記診断プログラムは、上記平滑化された計測データの系列と、平滑化されていない上記計測データの系列の差分を上記時系列変動パターンとして抽出させるコードを更に有することを特徴とする。
また、上記診断プログラムは、上記時系列変動パターンと、予め定められた電力消費機器毎に特有の運転開始時における計測データの時系列変動情報を照合し、類似度を算出させるコードを更に有することを特徴とする。
【００２３】
上記診断プログラムは、上記予め定められた複数の時系列変動情報を時間軸に関して重なるように変形し、合成し、上記時系列変動パターンと照合されるべき時系列変動情報を発生させるコードを更に有することを特徴とする。
【００２４】
【発明の実施の形態】
図３は、本発明の一実施例による電力消費状況の遠隔自動診断システムの構成図である。
本発明の一実施例による電力消費状況の遠隔自動診断システムは、電気工作物・分電盤１に接続される電力線６に設置されたクランプ部７と、計測処理装置２０と、通信媒体４を介して計測処理装置２０に接続された診断処理装置３０とを含む。
【００２５】
計測処理装置２０は、電気工作物もしくは分電盤に接続された電力線に設置されるデータ計測装置２０１と、短周期の計測データを格納する第１のデータ格納装置２０２と、長周期の計測データを格納する第２のデータ格納装置２０３と、計測データによる時系列負荷電流値に応じて第１のデータ格納装置２０２から第２のデータ格納装置２０３へ計測データを転送するデータ圧縮装置２０４と、第２のデータ格納装置２０３に格納された計測データを指定された通信媒体４を介して送受する第１のデータ通信装置２０５とを含む。
【００２６】
診断処理装置３０は、通信媒体４を介してデータを送受する第２のデータ通信装置３０１と、受信した計測データを情報データベース３０３に格納された送信元の計測器情報と関連付け、保持するデータ管理装置３０２と、計測データによる時系列負荷電流値パターンの平滑化を行う計測データ平滑化装置３０４と、計測データによる時系列負荷電流値パターンの特徴化を行う計測データ特徴化装置３０５とを有する。診断処理装置３０は、診断知識データベース３１０に格納された診断知識を取得する知識取得装置３１１と、取得された診断知識を用いて計測データによる時系列負荷電流値パターンに対応する事象を導出し、事象（診断結果）を出力する事象診断装置３１２とを更に有する。
【００２７】
また、診断処理装置３０は、診断知識ベース３１０に格納される診断知識を生成するため、計測データによる時系列負荷電流値パターンに対応する事象を指定する事象教示装置３０６と、事象判定情報３０７を用いて時系列負荷電流値パターンと事象教示装置３０６により取得された事象との関連付けを行う診断知識生成装置３０８と、診断知識生成装置３０８により生成された診断知識を診断知識データベース３１０に格納する知識格納装置３０９とを有する。
【００２８】
診断処理装置３０は、計測処理装置２０における計測動作の開始や停止、並びに、各種計測条件（パラメータ）の設定などを行う計測動作指示装置３１４を更に有する。一方、計測処理装置２０は、診断処理装置３０の計測動作指示装置３１４における指示に対応してデータ計測装置２０１及びデータ圧縮装置２０４を作動し管理する計測動作管理装置２０７を有する。計測動作指示装置３１４において設定されたパラメータは、第２のデータ通信装置３０１、通信媒体４及び計測処理装置２０の第１のデータ通信装置２０５を経由して、計測動作管理装置２０７に供給される。
【００２９】
図３に示されるように、本発明の一実施例による遠隔自動診断システムは、計測処理装置２０と診断処理装置３０とにより構成される。計測処理装置２０には、データ計測装置２０１と、第１及び第２のデータ格納装置２０２及び２０３と、データ圧縮装置２０４と、計測動作管理装置２０７と、第１のデータ通信装置２０５とが設けられる。計測処理装置２０は、計測対象となる電気工作物もしくは分電盤とともに配置され、これら全体が計測器単位として取り扱われる。
【００３０】
また、診断処理装置３０には、第２のデータ通信装置３０１と、データ管理装置３０２と、データ平滑化装置３０４と、データ特徴化装置３０５と、事象教示装置３０６と、診断知識生成装置３０８と、知識格納装置３０９と、知識取得装置３１１と、事象診断装置３１２と、計測動作指示装置３１４が設けられ、これら全体が診断機器単位として取り扱われる。
【００３１】
計測器単位と診断機器単位は、一般公衆回線（アナログおよびデジタル）、無線回線（携帯電話、ＰＨＳ，衛星回線など）、インターネットなどの通信媒体を介して、結合する。また、ひとつの診断機器単位に対し、複数の計測器単位を同通信媒体を介して結合することができる。
次に、上記本発明の一実施例による電力消費状況の遠隔自動診断システムの有利な機能について説明する。
【００３２】
第一に、計測対象となる電気工作物もしくは分電盤に接続されるデータ計測装置２０１により取得した計測データは、データ圧縮装置２０４と第１及び第２のデータ格納装置２０２及び２０３とを用いることによって、計測データの保持に必要となる記憶容量が低減される。
第二に、第１及び第２のデータ通信装置２０５及び３０１を用いることによって、計測対象となる電気工作物もしくは分電盤に接続されるデータ計測装置２０１と、第１及び第２のデータ格納装置２０２及び２０３と、データ圧縮装置２０４とによって取得し蓄積された計測データは、指定された通信媒体を介して計測器単位の外部へ転送されるので、計測器を設置したまま計測データを継続的に収集することができる。
【００３３】
第三に、データ平滑化装置３０４において、計測基本周期（サンプリング間隔）の整数倍（正数倍）となる単位時間を設定し、計測基本周期毎に、単位時間における負荷電流（実効値）が増加した場合、増加した時点からの変動係数（後述する）を算出し、変動係数が予め定められた値（閾値）を超える場合には当該区間における計測出力を次回の単位時間における有効出力値と同一とし、当該閾値を超えない場合には当該区間における計測データの平均値を算出し、当該単位時間における出力として、時系列計測データの平滑化が行われる。
【００３４】
第四に、データ特徴化装置３０５において、計測データにおける原負荷電流情報（実効値）の時系列微分値を抽出し特徴量とすることにより、計測データの特徴化が行われる。
第五に、データ特徴化装置３０５の出力である計測データ特徴量及び当該計測データに対応する事象判定情報は、事象教示装置３０６と診断知識生成装置３０８とを用いて関連付けられ、知識格納装置３０９により保存されるので、再利用可能な診断知識が生成される。
【００３５】
第六に、データ特徴化装置３０５の出力である計測データ特徴量と、知識取得装置３１１の出力である診断知識との照合（類似度算出）が事象診断装置３１２において行われ、当該計測データに対応する事象の特定や各種診断結果が出力される。
また、本発明の一態様によれば、計測データ特徴量は任意個数（次元）の数値列として表現され、当該数値列中の各数値を中心値とし、事前に定められた割合に基づく曖昧度および分散値を付加することにより、ファジイメンバシップ関数（後述）が生成され、これらファジイメンバシップ関数の集合が一単位として診断知識とされる。
【００３６】
また、本発明の他の態様によれば、計測データ特徴量の数値列中の各数値と対応するファジイメンバシップ関数との合致度と、各ファジイメンバシップ関数に対応する確度（重要度）数値とを用いて、これらの最小値、又は、相和演算値若しくは相乗演算値を算出し、計測データと診断知識の類似度とされる。
また、本発明の他の態様では、事前に特定される機器毎の運転開始時における時系列負荷電流情報の特徴量をデータ特徴化装置３０５により算出し、診断知識生成装置３０８により診断知識を生成した後、診断知識における各ファジイメンバシップ関数を、事前に定められた値域で時系列方向に縮小もしくは伸長し、前記計測データ特徴量との照合確度を向上させる。
【００３７】
また、本発明の他の態様では、前記診断知識を複数重ね合わせ、時系列方向に合成し、照合を行うことにより、時系列方向に輻輳した複数の負荷電流情報の構成要素の特定を行う。
次に、図４を参照して本発明の一実施例による電力消費状況の遠隔自動診断システムの動作を説明する。
【００３８】
ステップ１１：電気工作物の設置される分電盤の計測対象となる回路に取り付けられたクランプ式電流計７に接続されたデータ計測装置２０１を用いて、予め定められた短い基本周期（時間１）で負荷電流値を計測する。
ステップ１２：データ計測装置２０１により計測し取得された負荷電流値は、計測データとして、第１のデータ格納装置２０２に時系列に格納される。
【００３９】
ステップ１３：第１のデータ格納装置２０２に格納された計測データが所与の個数に達したかどうかを判定し、未だ所与の個数に達していない場合、ステップ１１に戻る。
ステップ１４：計測データの個数が所与の個数に達した場合に、データ圧縮装置２０４を駆動し、時間１の倍数となる時間（時間２）における負荷電流の増減値をモニタリングし、モニタリングされた増減値が所定の基準（基準１）を超えた場合に、負荷電流記憶装置に時間２に対応するデジタル信号と併せて計測データとし、増減値が基準１を超えない場合は、時間２における負荷電流の区間平均値、区間最小値、区間最大値を算出、デジタル化し、時間２毎を１単位として計測データとする圧縮条件に基づいて、計測データを加工（圧縮）した後、圧縮された計測データを第２のデータ格納装置２０３へ格納する。
【００４０】
ステップ１５：第２のデータ格納装置２０３に格納された計測データが予め定められた個数に達したかどうかを判定し、達していない場合、ステップ１１に戻る。
ステップ１６：計測データが予め定められた個数に達した場合、第１のデータ通信装置２０５を駆動し、第２のデータ格納装置２０３内の計測データを、通信媒体４を介して、第２のデータ通信装置３０１経由でデータ管理装置３０２へ転送する。
【００４１】
ステップ１７：データ管理装置３０２は、転送された計測データと、対応する計測器情報などを組み合わせ、情報データベース３０３へ格納する。また、当該計測データは、併せてデータ平滑化装置３０４及びデータ特徴化装置３０５へも転送される。
ステップ１８：データ平滑化装置３０４において計測データが平滑化され、データ特徴化装置３０５において計測データが特徴化される。
【００４２】
ステップ１９：計測データに対応する事象が予め定められているかどうかを判定する。
ステップ２０：計測データに対応する事象が予め定められている場合は、事象教示装置３０６を駆動し、事象判定情報とデータ特徴化装置３０５の出力である計測データ特徴量とともに、診断知識生成装置３０８へ転送し、診断知識を生成する。ここで生成された診断知識は、知識格納装置３０９により診断知識として追記格納（ファイル化）される。
【００４３】
ステップ２１：計測データに対応する事象が不明である場合は、データ特徴化装置３０５の出力である計測データ特徴量を事象診断装置３１２へ転送する。ここで事象診断装置３１２は知識取得装置３１１を駆動し、別途格納（ファイル化）されている診断知識群を取得し、当該診断知識群に含まれる各診断知識と計測データ特徴量との照合を行い、合致度（事象の確からしさ）を算出し、対応する事象（事象名称など）と併せて診断結果として出力する。
【００４４】
また、必要に応じて計測動作指示装置３１４を駆動することにより、計測開始や、計測終了や、計測間隔変更などの計測動作指示を、第２及び第１のデータ通信装置３０１及び２０５を介して、計測動作管理装置２０７へ送信する。計測動作管理装置２０７は受信した計測動作指示に基づき、データ計測装置２０１の駆動および停止や、データ圧縮装置２０４の動作条件（パラメータ）の設定および変更を行う。
【００４５】
上記の通り、本発明の一実施例によれば、必要とされる精度による計測と、計測データ保持に伴う格納領域（記憶容量）の低減が、圧縮機構を設けることによって実現される。また、通信媒体４を利用することにより、計測器一式を移設することなく計測データを収集することが可能となるようにシステムが構成される。そのため、従来のように計測を行うたびに計測器を設置し回収する必要がなく、かつ、データ格納領域を大幅に増やすことなく、高精度で計測データを収集することができる。
【００４６】
また、本発明の一実施例によれば、計測データの平滑化機能及び特徴化機能により、時系列負荷電流情報のパターン化と、診断知識としての蓄積及び照合が可能となるようにシステムが構築されるので、一定量の診断知識が蓄積された時点において、従来のように熟練した専門技術者の知識と目視判定に依存することなく、計測データ（時系列負荷電流情報）に対応する事象を特定し、診断結果として出力し通知することができる。
【００４７】
次に、計測データの格納処理を詳細に説明する。図５は、本発明の一実施例による遠隔自動診断システムのデータ計測装置と、第１及び第２のデータ格納装置２０２及び２０３と、データ圧縮装置２０４とによる計測データ格納処理の手順を示すフロー図である。
ステップ３１：計測対象機器の特性を把握するために、予め定められた基本計測周期に基づいてデータ計測装置２０１が負荷電流値を計測し、計測データとすることから計測が開始される。
【００４８】
ステップ３２：計測データは、基本計測周期毎に第１のデータ格納装置２０２に時系列データとして格納される。
ステップ３３：データ圧縮装置２０４は、第１のデータ格納装置２０２に格納された計測データ数が予め定められた既定数Ａを超えたかどうかを判定する。
ステップ３４：計測データ数が既定数Ａを超えた時点において、データ圧縮装置２０４は計測データ群の区間変動率を算出する。ここで、区間変動率算出には、当該計測データ群の最小／最大値比率や、分散、標準偏差などが用いられる。
【００４９】
ステップ３５：データ圧縮装置２０４は、算出された区間変動率が予め定められた既定数Ｂを超えたかどうかを判定する。
ステップ３６：既定数Ｂを超える場合、この区間内の計測データがそのまま利用できるような形で格納するため、区間データ開始識別子、この区間に対し第１のデータ格納装置２０２に格納されている計測データ群、区間データ終了識別子の順で、第２のデータ格納装置２０３へ格納する。ここで、区間データ開始識別子および区間データ終了識別子は、計測データ群に対しユニークな記号列などを用いる。
【００５０】
ステップ３７：データ圧縮装置２０４は、区間変動率が既定数Ｂを超えない場合、第１のデータ格納装置２０２に格納された計測データの平均値を算出し、第２のデータ格納装置２０３へ格納する。
ステップ３８：計測動作管理装置２０７から計測停止が指令されているかどうかを判定し、指令されていない場合、ステップ３１に戻って計測を継続し、指令されている場合、計測を停止する。
【００５１】
かくして、第２のデータ格納装置２０３に格納された計測データ群は、区間データ開始識別子及び区間データ終了識別子を参照することで、目的精度に応じた計測データを特定、抽出することができるようになる。
次に、計測データの平滑化処理について説明する。図６は、データ管理装置３０２と、データ平滑化装置３０４とによる計測データ平滑化の手順を示すフロー図である。
【００５２】
ステップ４１：データ平滑化装置３０４は、第２のデータ通信装置３０１により受信した計測データ群をデータ管理装置３０２を介して取得し、取得した計測データ群に対し、計測基本周期（サンプリング間隔）の整数倍（正数倍）となる単位時間を設定し、計測基本周期毎に単位時間における負荷電流（実効値）を算出する。
【００５３】
ステップ４２：計測基本周期毎の単位時間における負荷電流が増加したかどうかを判定する。増加しない場合、ステップ４１に戻り、次の計測データに関する処理を行う。
ステップ４３：単位時間における負荷電流が増加した場合、増加した時点からの変動係数（σ/x）を、例えば、次の式に従って算出する。
【００５４】
【数１】

【００５５】
式中、ｘ_iはサンプリングした測定値を表し、ｘはサンプリングした測定値の平均値を表す。
ステップ４４：算出された変動係数が、予め定められた既定数Ｃを超えるかどうかを判定する。
ステップ４５：変動係数が既定数Ｃを超えた場合、当該区間における計測出力を、前後何れかの区間の単位時間における有効出力値と同一とする。
【００５６】
ステップ４６：変動係数が、予め定められた値を超えない場合、当該区間における計測データの平均値を算出し、当該区間における出力とする。
かくして得られた単位時間毎の区間の出力は、平滑化された計測データ、すなわち、平滑化データである。
ステップ４７：平滑化データと原計測データ群との差分（増減分）を算出し、時系列情報として出力する。
【００５７】
データ特徴化装置３０５は、データ平滑化装置３０４から供給される平滑化された時系列情報と、データ管理装置３０２から供給される原計測データとを用いて、計測データの種々の特徴量、例えば、変化率などを計算する。
次に、診断知識の生成について説明する。図７は、データ特徴化装置３０５と、事象教示装置３０６と、診断知識生成装置３０８と、知識格納装置３０９とにより、診断知識を生成する手順を示すフロー図である。
【００５８】
ステップ５１：事象教示装置３０６は、外部より与えられる事象判定情報の有無を判定する。
ステップ５２：事象判定情報が与えられていない場合は、診断知識生成処理を中断する。
ステップ５３：事象判定情報が与えられている場合は、診断知識生成装置３０８を駆動し、データ特徴化装置３０５の出力である計測データ特徴量群を診断知識生成装置３０８へ転送する。診断知識生成装置３０８は、計測データ特徴量群における各特徴量を中心値とし、事前に定められた割合に基づく曖昧度および分散値を付加し、ファジイメンバシップ関数群を生成する。図８には、このようにして定義される一般的なファジイメンバシップ関数が示されている。
【００５９】
ステップ５４：診断知識生成装置３０８は、続いて、ファジイメンバシップ関数群と事象判定情報との関連付けを行なう。次に、診断知識生成装置３０８は、関連付けられたファジイメンバシップ関数群と事象判定情報を診断知識として知識格納装置３０９へ転送する。
ステップ５５：知識格納装置３０９は、診断知識生成装置３０８から与えられた診断知識を格納（ファイル化）する。
【００６０】
ここで格納された診断知識は、知識取得装置３１１により任意に参照することができる。
図９は、データ特徴化装置３０５と、知識取得装置３１１と、事象診断装置３１２とにより、計測データに対応する事象の特定（診断結果の生成）を行う手順を示すフロー図である。
【００６１】
ステップ６１：データ特徴化装置３０５は、データ管理装置３０２から与えられた原計測データ群に対し、時系列方向の微分を適用し、得られた微係数を変化率として出力する。この変化率は負荷電流の過渡的な特性を表し、変化率の時系列を変化率パターンと呼ぶ。
ステップ６２：また、データ特徴化装置３０５は、データ平滑化装置３０４によって平滑化された計測データ群から、増加分を表す計測データと、その計測データが取得された時刻に対応する時刻情報（インデックスデータ）とを取得する。この計測データの時系列は、以下、計測データパターンと呼ぶ。
【００６２】
尚、顧客側で使用される電気機器毎に、運転開始時における計測データパターン及び変化率パターン、並びに、電気機器毎の運転時の計測データパターンが、予めデータ特徴化装置３０５と、事象教示装置３０６と、診断知識生成装置３０８と、知識格納装置３０９とにより生成され、診断知識データベース３１０に格納されている。
【００６３】
ステップ６３：事象診断装置３１２は、診断知識データベース３１０に格納されている機器毎の運転開始時における計測データパターン及び変化率パターンと、前記インデックスデータにおける変化率とを照合すると共に、機器毎の計測データパターンと原計測データとを照合し、機器毎に予め格納された計測データの変動パターンと、現在の計測データの変動パターンの類似度を算出する。
【００６４】
ステップ６４：次に、算出された類似度が、予め定められた既定数Ｄを超えたかどうかを判定する。
ステップ６５：類似度が既定数Ｄを超えた場合、同一パターンとみなし、当該パターンを有する電気機器情報を出力する。
ステップ６６：また、計測データ値（負荷電流値若しくは電力値）自体が近似しているかどうかを検査し、近似しているならば、診断知識データベース３１０から変動パターンが取り出された参照用の電子機器と、現在計測されたデータを発生した電気機器とが同一機器であると判定する。近似していないならば、診断結果生成処理を終了する。
【００６５】
ステップ６７：類似度が、予め定められた既定数Ｄを超えない場合、２つ以上の機器計測データパターンの全ての組み合わせが考慮されているかどうかが判定され、全てのパターンの組み合わせが完了している場合、診断結果生成処理を終了する。
ステップ６８：合成されていない組合せが存在する場合、複数のパターンを時系列方向に重ね合せ、合成パターンを作成し、ステップ６３に戻り、事象診断装置３１２によって照合を行い、類似度を算出する。ここで、合成パターンを作成する際に、予め定められた値域において、各パターンの時系列方向における伸長、縮小、起点移動を行い、複数の合成パターンを作成することができる（ステップ６９）。
【００６６】
このように、システムが診断知識データベース３１０に保有するすべての機器計測データパターンに対し、上記の診断結果生成処理を適用し、類似度が予め定められた値を超えた時点、若しくは、全ての機器計測データ及びそれらから合成された機器計測データとの類似度算出が完了した時点で処理を完了する。
また、本発明の一実施例による電力消費状況の遠隔自動診断システムの構成は、上記の実施例で説明された例に限定されることなく、遠隔自動診断システムの各々の構成要件をソフトウェア（プログラム）で構築し、ディスク装置等に記録しておき、必要に応じて遠隔自動診断システムのコンピュータにインストールして処理実行することも可能である。さらに、構築されたプログラムをフロッピーディスクやＣＤ−ＲＯＭ等の可搬記録媒体に格納し、このような遠隔自動診断システムを用いる場面で汎用的に使用することも可能である。
【００６７】
本発明は、上記の実施例に限定されることなく、特許請求の範囲内で種々変更・応用が可能である。
【００６８】
【発明の効果】
・遠隔診断に関して
本発明によれば、計測器のコスト上昇を抑制したまま計測精度及び計測データ量の大幅な増大が可能となり、通信回線を利用することにより計測器の設置及び回収に伴うコストの削減と、実時間性の高い計測データ収集及び診断処理が可能となり、計測データの収集と管理及び診断処理を自動化することにより、熟練技術者などの人的資源に左右されない安定した診断が実現され、計測から診断に至る一連の作業における時間及びコストが、大幅に短縮される。
・計測精度とデータ量に関して
また、本発明によれば、複数の計測精度が要求される計測対象及び計測目的が混在する場合の負荷電流計測に必要となる記憶装置の容量を削減することが可能になり、コストを大幅に削減することができる。
・計測データの平滑化に関して
また、本発明によれば、計測対象となる機器毎に計測器を設置することなく、各機器の運転開始や終了を始め機器運転パターンを抽出し特定することや、待機電力消費量を算出することが可能になり、計測器設置に伴うコストが削減され、又省エネを前提とした機器の運転パターンの生成が容易となる。
・時系列負荷電流値の解析に関して
また、本発明によれば、従来、個々の専門技術者の特性に依存していた負荷電流パターンの類似判定を定式化し、自動化することが可能となり、均質な判定結果を取得することができ、併せて、判定コストを削減することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の原理構成図である。
【図２】本発明の原理説明図である。
【図３】本発明の一実施例による電力消費状況の遠隔自動診断システムの構成図である。
【図４】本発明の一実施例による電力消費状況の遠隔自動診断システムの動作フローチャートである。
【図５】本発明の一実施例による遠隔自動診断システムの計測データ格納処理の動作フローチャートである。
【図６】本発明の一実施例による遠隔自動診断システムの計測データ平滑化処理の動作フローチャートである。
【図７】本発明の一実施例による遠隔自動診断システムの診断知識生成処理の動作フローチャートである。
【図８】ファジイメンバシップ関数の説明図である。
【図９】本発明の一実施例による遠隔自動診断システムの診断結果生成処理の動作フローチャートである。
【符号の説明】
１電力消費機器・分電盤
２計測処理装置
３診断処理装置
４通信回線
５情報端末
２１クランプ式計測回路
２３データ記憶手段
２５データ送信手段
２７データ圧縮手段
３１データ受信手段
３２データ管理手段
３３データ特徴化手段
３４診断手段
３５配信手段[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a power consuming device that is a device that consumes power in a relatively small facility such as a general household, that is, a system for monitoring and diagnosing power consumption information and load current fluctuation information of an electric work. . In particular, the present invention collects information from the electrical work using various communication media, and automatically uses the knowledge (diagnosis rules) classified and generated for the events and situations represented by the collected data. TECHNICAL FIELD The present invention relates to a remote automatic diagnosis system for a power consumption situation that is specified in an automatic manner.
[0002]
The present invention can be applied to fields such as equipment abnormality detection, power consumption monitoring and diagnosis in small-scale facilities, for example.
[0003]
[Prior art]
Conventionally, in a system for diagnosing and monitoring the power consumption status of an electric work, a measuring instrument equipped with a storage device is installed on the distribution board to which the electric work or the electric work is connected. The instrument is collected and the measurement data is analyzed and analyzed.
[0004]
Such a diagnostic system generally includes a sensor device that measures a current value and a storage device (memory) that accumulates measurement data. The measurement instrument is collected after the measurement period expires, and the measurement data stored in the storage device in the instrument is read out. The analysis and analysis of the measurement data, and the diagnosis (identification of events) based on the results of the analysis and analysis are read out. Based on the measured data, it is performed by a skilled professional engineer.
[0005]
[Problems to be solved by the invention]
In the conventional diagnostic system for power consumption as described above, all measurement data is accumulated in the storage device in the measuring instrument, and the measurement data is acquired after the measurement period expires, so real-time analysis and analysis cannot be performed. .
In addition, in order to monitor and diagnose the power consumption status with the highest possible accuracy, the load current and the fluctuations in the load current must be accurate enough to reflect the equipment characteristics of the electric work, and the It is necessary to comprehend large load fluctuations that indicate usage conditions. For this reason, the period (sampling period) that is the basis of measurement needs to be matched to a measurement target that requires a shorter measurement time unit. On the other hand, the situation that requires a short measurement cycle is a transitional situation such as the start and stop of the operation of each device contained in the electric work or electric work. It is a short period. On the other hand, large load fluctuations are not directly affected by transient short-cycle fluctuations, so the statistical significance of data measured and collected in short cycles is relatively low.
[0006]
Conventionally, when performing load current measurement that satisfies multiple conditions such as short-term fluctuation detection and long-term fluctuation detection, it is necessary to set the basic measurement cycle to match the short-cycle condition. Throughout the process, the measuring instrument requires a large-capacity storage device, which increases the cost.
In addition, load current information measured and acquired in the distribution board is acquired integrally because load fluctuations due to start-up characteristics and operation patterns of a plurality of electrical devices connected to the distribution board are congested. The load fluctuation of the load current information becomes complicated. Therefore, the load current information that can be specified in the prior art is limited to the maximum load in the measurement time, the average load, and the load factor calculated based on them, and the start-up for each of the plurality of electrical devices connected to the distribution board It is very difficult to specify stop and driving patterns.
[0007]
In addition, fluctuation patterns (load current patterns) of time-series load current values consisting of measurement data are very diverse, and it is difficult to systematize knowledge suitable for analysis. The identification of the equipment depends on the visual judgment of a professional engineer who is familiar with the load current pattern at the start of operation for each equipment.
In addition, when the time-series load current value is a combination of the load current values of a plurality of electric devices, in order to identify the electric device to be measured, the load current pattern of each device that can be considered as a component and its combination Therefore, the specialist engineer is required to have very complicated knowledge (know-how).
[0008]
Further, since the load current pattern serving as a reference for determination and the index for calculating the similarity are different depending on the engineer, there is a disadvantage that the determination result varies.
In view of the above-mentioned problems of the prior art, the present invention provides real-time characteristics, reduction of storage capacity, extraction and separation of start-up characteristics and movement patterns of load current information of electric equipment, and automatic start / stop of each electric equipment. It is an object of the present invention to provide a remote automatic diagnosis system and method for power consumption in which specific requirements are satisfied.
[0009]
It is another object of the present invention to provide a measurement processing device and a diagnostic processing device that constitute a remote automatic diagnosis system that satisfies the above requirements.
Furthermore, the present invention provides a computer-readable recording medium that records a measurement data collection program used in a remote automatic diagnosis system for power consumption status, and a computer-readable recording medium that records a diagnostic program. Objective.
[0010]
[Means for Solving the Problems]
FIG. 1 is a block diagram of a remote automatic diagnosis system for a power consumption state that achieves the object of the present invention. The remote automatic diagnosis system of the present invention includes a measurement processing device 2 provided on the power consumption side and a diagnosis processing device 3 provided on the service providing side.
The measurement processing device 2 includes a clamp-type measuring unit 21 that is connected between at least one power consuming device and the distribution board 1 and that measures a signal representing a power consumption state in a first cycle, which is a basic cycle, and a communication line 4 and data transmission means 25 for transmitting measurement data corresponding to the measured signal.
[0011]
The diagnostic processing device 3 includes a data receiving unit 31 that receives the measurement data from the measurement processing device 2 via the communication line 4, a data management unit 32 that stores the received measurement data, and the stored data. Data characterization means 33 for characterizing the measurement data as a time series fluctuation pattern, and diagnosis means 34 for classifying the power consumption status in the measurement processing device according to predetermined events based on the characterized time series fluctuation pattern. And distribution means 35 for distributing event information representing the classification result to a predetermined information terminal.
[0012]
As described above, according to the remote automatic diagnosis system for power consumption of the present invention, the current and voltage are measured from the distribution board where the electric works scattered in a wide area are installed, and the measured measurement data is transmitted to the communication line. Automatically sent to the computer where the database and the diagnostic device are installed through a fixed period, automatically classifies the power load status and usage status according to predetermined events based on the accumulated measurement data, and results in a classification result Event information can be distributed to an information terminal installed at a measurement source or an information terminal authenticated through an online authentication mechanism.
[0013]
The measurement processing device 2 monitors the increase / decrease value of the measurement data in a data storage means 23 for storing the measurement data collected in the first cycle and a second cycle that is an integral multiple of the first cycle. And comparing the monitored increase / decrease value during the first period with a predetermined first reference, and if the monitored increase / decrease value exceeds the first reference, during the first period Is stored in the data storage unit 23 together with information representing the second period, and otherwise, from the measurement data in the second period, the section average value of the measurement data is stored. And a data compression means 27 for calculating the section minimum value and the section maximum value and storing them in the data storage means 23.
[0014]
Thus, according to the present invention, the load current is measured with a short basic period (time 1) by a clamp-type ammeter or the like installed on the power line connected to the electric workpiece, and the time (time) which is a multiple of time 1 2) The load current increase / decrease value in 2) is monitored, and when the monitored increase / decrease value exceeds a predetermined reference (reference 1), the load current storage device stores the measurement data together with the digital signal corresponding to time 2. Is recorded in the digital storage device, and if the increase / decrease value does not exceed the reference 1, the load current interval average value, interval minimum value, and interval maximum value at time 2 are calculated and digitized, and each time 2 is converted into one unit By recording in the storage device, it is possible to ensure measurement accuracy required for power consumption diagnosis and reduce the amount of use of the digital storage device.
[0015]
The diagnostic processing device 3 monitors the increase / decrease value of the measurement data received by the data receiving means 31 in a third period that is an integral multiple of the first period, and is monitored during the third period. When the monitored increase / decrease value exceeds the second reference, the average value of the measurement data during the third cycle is compared with the third increase / decrease value. Data smoothing means 36 for measuring data in the cycle is further provided.
[0016]
Thus, according to the present invention, the load current is measured with a short basic period (time 1) by a clamp-type ammeter or the like installed on the power line connected to the electric workpiece, and the time (time) which is a multiple of time 1 By monitoring the increase / decrease value of the load current in 2), if the monitored increase / decrease value exceeds a predetermined standard, it is validated, and the average value of the validated data is used as the load current value at time 2 It is possible to eliminate scattering due to instantaneous load current fluctuations and to smooth the load current value and power value in a long measurement time.
[0017]
Further, according to the present invention, by extracting the difference at the time t between the smoothed time-series load current fluctuation and the time-series load current fluctuation before being smoothed to obtain a time-series differential load current, It is possible to identify measuring devices that share a power source (power line) to be measured.
In addition, according to the present invention, it is possible to compare the time-series differential load current with a predetermined device-specific load current fluctuation information (fluctuation pattern) at the start of operation and calculate the similarity.
[0018]
Furthermore, according to the present invention, when the load current fluctuation information (fluctuation pattern) is collated, the individual load current fluctuation information of the plurality of load current fluctuation information is expanded, compressed, and moved in the time series direction. By combining and collating with the time-series differential load current, it is possible to specify the configuration of a plurality of devices constituting the time-series differential load current.
FIG. 2 is a flow chart for explaining a remote automatic diagnosis method for power consumption that achieves the object of the present invention. As shown in the figure, the method of the present invention
Measure the measurement data representing the power consumption status from the distribution board where the power consuming devices are scattered in a wide area (Step 1)
The measured measurement data is automatically transmitted at regular intervals to the computer where the database and the diagnostic device are installed through a communication line (Step 2).
Receive and store the transmitted measurement data (Step 3)
Characterize the accumulated measurement data as a time-series variation pattern (step 4),
Based on the characteristic time-series fluctuation pattern, the power load status and the usage status are automatically classified according to predetermined events (step 5),
Event information as a classification result is distributed to a predetermined information terminal (step 6).
[0019]
In the remote automatic diagnosis system for power consumption status of the present invention, the measurement processing device and the diagnosis processing device may be realized as a program (software) recorded on a computer-readable recording medium.
Therefore, the present invention collects measurement data representing the power consumption status of a power consumption device on the customer side, and in the remote automatic diagnosis system for power consumption status that diagnoses the collected measurement data on the service providing side, the measurement data collection program Including a computer-readable recording medium on which is recorded. The measurement data collection program
A code for reading measurement data representing a power consumption state from a clamp-type measuring instrument connected between at least one power consuming device and a distribution board in a first period which is a basic period;
A code for monitoring an increase / decrease value of the measurement data in a second period which is an integral multiple of the first period;
A code for comparing the monitored increase / decrease value with a predetermined first reference during the first period;
A code for associating information representing the second period with measurement data collected during the first period when the monitored increase / decrease value exceeds the first reference;
Otherwise, a code for calculating the section average value, section minimum value, and section maximum value of the measurement data from the measurement data in the second period,
And a code for generating a series of measurement data collected to be transmitted through a communication line.
[0020]
The present invention also provides a remote automatic diagnosis system for power consumption status that collects measurement data representing the power consumption status of a customer-side power consuming device and diagnoses the collected measurement data on the service providing side. A computer-readable recording medium on which a diagnostic program is recorded is included. The diagnostic program is
A code for extracting measurement data representing the power consumption state from a series received via a communication line;
A code for characterizing the measurement data as a time-series fluctuation pattern;
A code for classifying the customer's power consumption status according to a predetermined event based on the characterized time-series fluctuation pattern;
And a code for designating an information terminal to which event information representing the classification result is distributed.
[0021]
The diagnostic program is
A code for monitoring an increase / decrease value of the extracted measurement data in a third period which is an integral multiple of the first period;
A code for comparing the monitored increase / decrease value with a predetermined second criterion during the third period;
When the monitored increase / decrease value exceeds the second reference, the average value of the measurement data in the third period is calculated, and the smoothed measurement data in the third period is acquired. And a cord.
[0022]
Further, the diagnostic program further includes a code for extracting a difference between the smoothed measurement data series and the non-smoothed measurement data series as the time series fluctuation pattern.
The diagnostic program further includes a code for collating the time-series fluctuation pattern with time-series fluctuation information of measurement data at the start of operation specific to each predetermined power consuming device, and calculating similarity. It is characterized by.
[0023]
The diagnostic program further includes a code that transforms the plurality of predetermined time series fluctuation information so as to overlap with each other with respect to the time axis, combines them, and generates time series fluctuation information to be collated with the time series fluctuation pattern. It is characterized by that.
[0024]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
FIG. 3 is a block diagram of a remote automatic diagnosis system for power consumption according to an embodiment of the present invention.
The remote automatic diagnosis system for power consumption according to an embodiment of the present invention includes a clamp unit 7 installed on a power line 6 connected to an electric work / distribution panel 1, a measurement processing device 20, and a communication medium 4. And a diagnostic processing device 30 connected to the measurement processing device 20.
[0025]
The measurement processing device 20 includes a data measurement device 201 installed on a power line connected to an electric work or a distribution board, a first data storage device 202 for storing short cycle measurement data, and a long cycle measurement data. A second data storage device 203 for storing data, a data compression device 204 for transferring measurement data from the first data storage device 202 to the second data storage device 203 in accordance with a time-series load current value by the measurement data, And a first data communication device 205 that transmits and receives the measurement data stored in the second data storage device 203 via the designated communication medium 4.
[0026]
The diagnostic processing device 30 associates and holds the second data communication device 301 that transmits and receives data via the communication medium 4 with the measurement information of the transmission source stored in the information database 303 and stores the received measurement data. An apparatus 302; a measurement data smoothing apparatus 304 that smoothes a time-series load current value pattern based on measurement data; and a measurement data characterization apparatus 305 that characterizes a time-series load current value pattern based on measurement data. The diagnostic processing device 30 derives an event corresponding to a time-series load current value pattern based on measurement data using the knowledge acquisition device 311 that acquires diagnostic knowledge stored in the diagnostic knowledge database 310, and the acquired diagnostic knowledge, And an event diagnosis device 312 for outputting an event (diagnosis result).
[0027]
In addition, the diagnostic processing device 30 includes an event teaching device 306 that specifies an event corresponding to a time-series load current value pattern based on measurement data, and event determination information 307 in order to generate diagnostic knowledge stored in the diagnostic knowledge base 310. A diagnostic knowledge generation device 308 that associates a time-series load current value pattern with an event acquired by the event teaching device 306, and knowledge that stores the diagnostic knowledge generated by the diagnostic knowledge generation device 308 in the diagnostic knowledge database 310 A storage device 309.
[0028]
The diagnostic processing device 30 further includes a measurement operation instruction device 314 for starting and stopping the measurement operation in the measurement processing device 20 and setting various measurement conditions (parameters). On the other hand, the measurement processing device 20 includes a measurement operation management device 207 that operates and manages the data measurement device 201 and the data compression device 204 in response to an instruction in the measurement operation instruction device 314 of the diagnosis processing device 30. The parameters set in the measurement operation instruction device 314 are supplied to the measurement operation management device 207 via the second data communication device 301, the communication medium 4, and the first data communication device 205 of the measurement processing device 20. .
[0029]
As shown in FIG. 3, the remote automatic diagnosis system according to an embodiment of the present invention includes a measurement processing device 20 and a diagnosis processing device 30. The measurement processing device 20 includes a data measurement device 201, first and second

data storage devices

202 and 203, a data compression device 204, a measurement operation management device 207, and a first data communication device 205. It is done. The measurement processing device 20 is arranged together with an electric workpiece or a distribution board to be measured, and the whole is handled as a measuring instrument unit.
[0030]
The diagnostic processing device 30 includes a second data communication device 301, a data management device 302, a data smoothing device 304, a data characterization device 305, an event teaching device 306, and a diagnostic knowledge generation device 308. A knowledge storage device 309, a knowledge acquisition device 311, an event diagnosis device 312, and a measurement operation instruction device 314 are provided, and these are all handled as a diagnostic device unit.
[0031]
The measuring instrument unit and the diagnostic device unit are coupled via a communication medium such as a general public line (analog and digital), a wireless line (cell phone, PHS, satellite line, etc.), and the Internet. In addition, a plurality of measuring instrument units can be coupled to one diagnostic device unit via the same communication medium.
Next, advantageous functions of the remote automatic diagnosis system for power consumption status according to the embodiment of the present invention will be described.
[0032]
First, the measurement data acquired by the data measurement device 201 connected to the electric workpiece or distribution board to be measured uses the data compression device 204 and the first and second

data storage devices

202 and 203. As a result, the storage capacity required to hold the measurement data is reduced.
Second, by using the first and second

data communication devices

205 and 301, the data measuring device 201 connected to the electrical work or distribution board to be measured, and the first and second data storage The measurement data acquired and accumulated by the

devices

202 and 203 and the data compression device 204 is transferred to the outside of the measuring instrument unit via the designated communication medium, so that the measuring data is continued with the measuring instrument installed. Can be collected.
[0033]
Third, in the data smoothing device 304, a unit time that is an integral multiple (positive multiple) of the measurement basic period (sampling interval) is set, and the load current (effective value) in the unit time is set for each measurement basic period. In the case of increase, the coefficient of variation (described later) from the point of increase is calculated, and when the coefficient of variation exceeds a predetermined value (threshold value), the measured output in that section is regarded as the effective output value in the next unit time. If they are the same and do not exceed the threshold, the average value of the measurement data in the section is calculated, and the time-series measurement data is smoothed as an output in the unit time.
[0034]
Fourth, the data characterization device 305 characterizes the measurement data by extracting a time-series differential value of the original load current information (effective value) in the measurement data and using it as a feature amount.
Fifth, the measurement data feature quantity that is the output of the data characterization device 305 and the event determination information corresponding to the measurement data are associated using the event teaching device 306 and the diagnostic knowledge generation device 308, and the knowledge storage device 309. Therefore, reusable diagnostic knowledge is generated.
[0035]
Sixth, collation (similarity calculation) of the measurement data feature quantity that is the output of the data characterization device 305 and the diagnostic knowledge that is the output of the knowledge acquisition device 311 is performed in the event diagnosis device 312, and The corresponding event identification and various diagnostic results are output.
Further, according to one aspect of the present invention, the measurement data feature amount is expressed as an arbitrary number (dimension) of a numerical string, and each numerical value in the numerical string is a central value, and the ambiguity is based on a predetermined ratio. By adding the variance value, a fuzzy membership function (described later) is generated, and a set of these fuzzy membership functions is used as diagnostic knowledge as a unit.
[0036]
In addition, according to another aspect of the present invention, the degree of coincidence between each numerical value in the numerical sequence of measurement data feature values and the corresponding fuzzy membership function, and the accuracy (importance) numerical value corresponding to each fuzzy membership function Are used to calculate these minimum values, the sum operation value, or the synergistic operation value, and the similarity between the measurement data and the diagnostic knowledge is obtained.
In another aspect of the present invention, the characteristic amount of time-series load current information at the start of operation for each device specified in advance is calculated by the data characterization device 305, and diagnostic knowledge is generated by the diagnostic knowledge generation device 308. After that, each fuzzy membership function in the diagnostic knowledge is reduced or expanded in a time-series direction within a predetermined range to improve the accuracy of matching with the measurement data feature amount.
[0037]
In another aspect of the present invention, a plurality of components of the load current information congested in the time series direction are specified by superimposing a plurality of the diagnostic knowledge, synthesizing them in the time series direction, and performing collation.
Next, the operation of the remote automatic diagnosis system for power consumption according to one embodiment of the present invention will be described with reference to FIG.
[0038]
Step 11: A predetermined short basic period (time 1) using the data measuring device 201 connected to the clamp-type ammeter 7 attached to the circuit to be measured by the distribution board on which the electric work is installed. ) To measure the load current value.
Step 12: The load current value measured and acquired by the data measuring device 201 is stored in the first data storage device 202 in time series as measurement data.
[0039]
Step 13: It is determined whether or not the measurement data stored in the first data storage device 202 has reached a given number. If the given number has not yet been reached, the process returns to Step 11.
Step 14: When the number of measurement data reaches a given number, the data compression device 204 is driven, and the increase / decrease value of the load current in the time (time 2) that is a multiple of time 1 is monitored and monitored. When the increase / decrease value exceeds a predetermined reference (reference 1), the load current storage device is combined with a digital signal corresponding to time 2 as measurement data, and when the increase / decrease value does not exceed reference 1, the load at time 2 Calculate and digitize the section average value, section minimum value, section maximum value of the current, compress the measurement data after processing (compression) based on the compression condition that uses the measurement data as a unit for every two hours Data is stored in the second data storage device 203.
[0040]
Step 15: It is determined whether or not the measurement data stored in the second data storage device 203 has reached a predetermined number. If not, the process returns to Step 11.
Step 16: When the measurement data reaches a predetermined number, the first data communication device 205 is driven, and the measurement data in the second data storage device 203 is transferred to the second data via the communication medium 4. The data is transferred to the data management device 302 via the data communication device 301.
[0041]
Step 17: The data management device 302 combines the transferred measurement data and the corresponding measuring instrument information, and stores them in the information database 303. The measurement data is also transferred to the data smoothing device 304 and the data characterization device 305 together.
Step 18: The measurement data is smoothed by the data smoothing device 304, and the measurement data is characterized by the data characterization device 305.
[0042]
Step 19: It is determined whether or not an event corresponding to the measurement data is predetermined.
Step 20: When an event corresponding to the measurement data is determined in advance, the event teaching device 306 is driven, together with the event determination information and the measurement data feature amount that is the output of the data characterization device 305, and the diagnostic knowledge generation device 308. To generate diagnostic knowledge. The diagnostic knowledge generated here is additionally stored (filed) as diagnostic knowledge by the knowledge storage device 309.
[0043]
Step 21: When the event corresponding to the measurement data is unknown, the measurement data feature quantity output from the data characterization device 305 is transferred to the event diagnosis device 312. Here, the event diagnosis apparatus 312 drives the knowledge acquisition apparatus 311 to acquire a separately stored (filed) diagnosis knowledge group, and collates each diagnosis knowledge included in the diagnosis knowledge group with the measured data feature amount. The degree of match (probability of the event) is calculated and output as a diagnosis result together with the corresponding event (event name, etc.).
[0044]
In addition, by driving the measurement operation instruction device 314 as necessary, measurement operation instructions such as measurement start, measurement end, and measurement interval change are sent via the second and first

data communication devices

301 and 205. To the measurement operation management device 207. Based on the received measurement operation instruction, the measurement operation management device 207 drives and stops the data measurement device 201 and sets and changes the operation condition (parameter) of the data compression device 204.
[0045]
As described above, according to an embodiment of the present invention, the measurement with the required accuracy and the reduction of the storage area (storage capacity) associated with the measurement data holding can be realized by providing the compression mechanism. Further, by using the communication medium 4, the system is configured so that measurement data can be collected without moving a set of measuring instruments. Therefore, it is not necessary to install and collect a measuring instrument each time measurement is performed, and it is possible to collect measurement data with high accuracy without greatly increasing the data storage area.
[0046]
In addition, according to one embodiment of the present invention, a system is constructed so that measurement data smoothing and characterization functions enable patterning of time-series load current information and accumulation and collation as diagnostic knowledge. Therefore, when a certain amount of diagnostic knowledge is accumulated, the events corresponding to the measurement data (time-series load current information) can be performed without depending on the knowledge and visual judgment of skilled specialists as in the past. It can be identified and output as a diagnosis result for notification.
[0047]
Next, measurement data storage processing will be described in detail. FIG. 5 is a flowchart showing a procedure of measurement data storage processing by the data measurement device of the remote automatic diagnosis system, the first and second

data storage devices

202 and 203, and the data compression device 204 according to an embodiment of the present invention. FIG.
Step 31: In order to grasp the characteristics of the measurement target device, the data measurement device 201 measures the load current value based on a predetermined basic measurement cycle, and the measurement data is started.
[0048]
Step 32: The measurement data is stored as time series data in the first data storage device 202 every basic measurement cycle.
Step 33: The data compression device 204 determines whether or not the number of measurement data stored in the first data storage device 202 exceeds a predetermined number A.
Step 34: At the time when the number of measurement data exceeds the predetermined number A, the data compression apparatus 204 calculates the section variation rate of the measurement data group. Here, for the calculation of the section variation rate, the minimum / maximum value ratio, variance, standard deviation, and the like of the measurement data group are used.
[0049]
Step 35: The data compression apparatus 204 determines whether or not the calculated section variation rate has exceeded a predetermined number B.
Step 36: When the predetermined number B is exceeded, in order to store the measurement data in this section in a form that can be used as it is, the section data start identifier, the measurement stored in the first data storage device 202 for this section The data is stored in the second data storage device 203 in the order of the data group and the section data end identifier. Here, the section data start identifier and the section data end identifier use a symbol string unique to the measurement data group.
[0050]
Step 37: If the section variation rate does not exceed the predetermined number B, the data compression device 204 calculates the average value of the measurement data stored in the first data storage device 202 and stores it in the second data storage device 203. To do.
Step 38: It is determined whether or not measurement stop is commanded from the measurement operation management device 207. If not commanded, the process returns to step 31 to continue the measurement. If commanded, the measurement is stopped.
[0051]
Thus, the measurement data group stored in the second data storage device 203 can identify and extract measurement data according to the target accuracy by referring to the section data start identifier and the section data end identifier. Become.
Next, the measurement data smoothing process will be described. FIG. 6 is a flowchart showing the procedure of measurement data smoothing by the data management device 302 and the data smoothing device 304.
[0052]
Step 41: The data smoothing apparatus 304 acquires the measurement data group received by the second data communication apparatus 301 via the data management apparatus 302, and the measurement basic period (sampling interval) is acquired for the acquired measurement data group. A unit time that is an integral multiple (positive multiple) is set, and a load current (effective value) per unit time is calculated for each measurement basic period.
[0053]
Step 42: It is determined whether or not the load current in the unit time for each measurement basic cycle has increased. When it does not increase, the process returns to step 41 to perform processing relating to the next measurement data.
Step 43: When the load current per unit time increases, the coefficient of variation (σ / x) from the point of increase is calculated according to the following equation, for example.
[0054]
[Expression 1]

[0055]
Where x _i Represents a sampled measurement value, and x represents an average value of the sampled measurement values.
Step 44: It is determined whether or not the calculated variation coefficient exceeds a predetermined number C.
Step 45: When the variation coefficient exceeds the predetermined number C, the measurement output in the section is made the same as the effective output value in the unit time of any section before or after.
[0056]
Step 46: If the coefficient of variation does not exceed a predetermined value, the average value of the measurement data in the section is calculated and used as the output in the section.
The output of the section for each unit time obtained in this way is smoothed measurement data, that is, smoothed data.
Step 47: A difference (increase / decrease) between the smoothed data and the original measurement data group is calculated and output as time series information.
[0057]
The data characterization device 305 uses the smoothed time-series information supplied from the data smoothing device 304 and the original measurement data supplied from the data management device 302, for example, various feature amounts of measurement data, for example, , Calculate the rate of change, etc.
Next, generation of diagnostic knowledge will be described. FIG. 7 is a flowchart showing a procedure for generating diagnostic knowledge by the data characterization device 305, the event teaching device 306, the diagnostic knowledge generation device 308, and the knowledge storage device 309.
[0058]
Step 51: The event teaching device 306 determines whether or not there is event determination information given from outside.
Step 52: If the event determination information is not given, the diagnostic knowledge generation process is interrupted.
Step 53: When the event determination information is given, the diagnostic knowledge generating device 308 is driven, and the measurement data feature quantity group that is the output of the data characterizing device 305 is transferred to the diagnostic knowledge generating device 308. The diagnostic knowledge generation device 308 generates a fuzzy membership function group by using each feature amount in the measurement data feature amount group as a central value, adding an ambiguity and a variance value based on a predetermined ratio. FIG. 8 shows a general fuzzy membership function defined as described above.
[0059]
Step 54: The diagnostic knowledge generation apparatus 308 then associates the fuzzy membership function group with the event determination information. Next, the diagnostic knowledge generation device 308 transfers the associated fuzzy membership function group and event determination information to the knowledge storage device 309 as diagnostic knowledge.
Step 55: The knowledge storage device 309 stores (files) the diagnostic knowledge given from the diagnostic knowledge generation device 308.
[0060]
The stored diagnostic knowledge can be arbitrarily referred to by the knowledge acquisition device 311.
FIG. 9 is a flowchart showing a procedure for specifying an event corresponding to measurement data (generating a diagnosis result) by the data characterization device 305, the knowledge acquisition device 311 and the event diagnosis device 312.
[0061]
Step 61: The data characterization device 305 applies differentiation in the time series direction to the original measurement data group given from the data management device 302, and outputs the obtained differential coefficient as the rate of change. This rate of change represents a transient characteristic of the load current, and the time series of the rate of change is called a rate of change pattern.
Step 62: Further, the data characterization device 305, from the measurement data group smoothed by the data smoothing device 304, the measurement data representing the increment, and time information (index) corresponding to the time when the measurement data was acquired Data). This time series of measurement data is hereinafter referred to as a measurement data pattern.
[0062]
For each electrical device used on the customer side, a measurement data pattern and a change rate pattern at the start of operation, and a measurement data pattern at the time of operation for each electrical device are preliminarily stored in a data characterization device 305 and an event teaching device. 306, diagnostic knowledge generation device 308, and knowledge storage device 309 are generated and stored in the diagnostic knowledge database 310.
[0063]
Step 63: The event diagnosis apparatus 312 collates the measurement data pattern and change rate pattern at the start of operation for each device stored in the diagnostic knowledge database 310 with the change rate in the index data, and measures for each device. The data pattern and the original measurement data are collated, and the similarity between the variation pattern of the measurement data stored in advance for each device and the variation pattern of the current measurement data is calculated.
[0064]
Step 64: Next, it is determined whether or not the calculated similarity exceeds a predetermined number D.
Step 65: When the degree of similarity exceeds the predetermined number D, it is regarded as the same pattern, and the electrical device information having the pattern is output.
Step 66: It is also checked whether or not the measured data value (load current value or power value) itself is approximate. If so, the reference electronic device from which the variation pattern is extracted from the diagnostic knowledge database 310 And the electrical device that generated the currently measured data is determined to be the same device. If not approximate, the diagnostic result generation process is terminated.
[0065]
Step 67: If the degree of similarity does not exceed a predetermined number D, it is determined whether all combinations of two or more instrument measurement data patterns are considered, and all the combinations of patterns are completed. If so, the diagnostic result generation process is terminated.
Step 68: When there is an unsynthesized combination, a plurality of patterns are overlapped in the time series direction to create a synthesized pattern, and the process returns to step 63 to be collated by the event diagnosis device 312 to calculate the similarity. Here, when creating a composite pattern, it is possible to create a plurality of composite patterns by performing expansion, reduction, and starting point movement of each pattern in a time series direction within a predetermined range (step 69).
[0066]
As described above, when the above-described diagnosis result generation processing is applied to all device measurement data patterns held in the diagnosis knowledge database 310 by the system, when the similarity exceeds a predetermined value, or all devices The process is completed when the similarity calculation between the measurement data and the device measurement data synthesized from the measurement data is completed.
In addition, the configuration of the remote automatic diagnosis system for power consumption status according to one embodiment of the present invention is not limited to the example described in the above embodiment, and each component requirement of the remote automatic diagnosis system is a software (program). ) And recorded in a disk device or the like, and can be installed and executed on a computer of a remote automatic diagnosis system as necessary. Furthermore, the constructed program can be stored in a portable recording medium such as a floppy disk or a CD-ROM, and can be used for general purposes in a situation where such a remote automatic diagnosis system is used.
[0067]
The present invention is not limited to the above-described embodiments, and various modifications and applications can be made within the scope of the claims.
[0068]
【The invention's effect】
・ About remote diagnosis
According to the present invention, it is possible to significantly increase the measurement accuracy and the amount of measurement data while suppressing an increase in the cost of the measuring instrument, and by using the communication line, it is possible to reduce the cost associated with the installation and collection of the measuring instrument. High-speed measurement data collection and diagnosis processing becomes possible, and by automating measurement data collection and management and diagnosis processing, stable diagnosis independent of human resources such as skilled engineers is realized, and diagnosis from measurement The time and cost in the series of operations leading to the process are greatly reduced.
・ Measurement accuracy and data volume
Further, according to the present invention, it becomes possible to reduce the capacity of a storage device required for load current measurement when there are a mixture of measurement objects and measurement purposes that require a plurality of measurement accuracy, which greatly increases the cost. Can be reduced.
・ About smoothing of measurement data
In addition, according to the present invention, without installing a measuring instrument for each device to be measured, it is possible to extract and specify device operation patterns such as start and end of operation of each device, and calculate standby power consumption. This makes it possible to reduce the cost associated with the installation of the measuring instrument and to easily generate the operation pattern of the equipment on the premise of energy saving.
・ About analysis of time series load current value
Further, according to the present invention, it is possible to formulate and automate the similarity determination of the load current pattern, which has conventionally depended on the characteristics of each expert engineer, and obtain a uniform determination result, In addition, the determination cost can be reduced.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a principle configuration diagram of the present invention.
FIG. 2 is a diagram illustrating the principle of the present invention.
FIG. 3 is a configuration diagram of a remote automatic diagnosis system for power consumption according to an embodiment of the present invention.
FIG. 4 is an operation flowchart of a remote automatic diagnosis system for power consumption status according to an embodiment of the present invention.
FIG. 5 is an operation flowchart of measurement data storage processing of the remote automatic diagnosis system according to the embodiment of the present invention.
FIG. 6 is an operation flowchart of the measurement data smoothing process of the remote automatic diagnosis system according to the embodiment of the present invention.
FIG. 7 is an operation flowchart of diagnostic knowledge generation processing of the remote automatic diagnosis system according to an embodiment of the present invention.
FIG. 8 is an explanatory diagram of a fuzzy membership function.
FIG. 9 is an operation flowchart of a diagnosis result generation process of the remote automatic diagnosis system according to the embodiment of the present invention.
[Explanation of symbols]
1 Electricity consumption equipment / distribution panel
2 Measurement processing equipment
3 diagnostic processing equipment
4 communication lines
5 Information terminals
21 Clamp-type measuring circuit
23 Data storage means
25 Data transmission means
27 Data compression means
31 Data receiving means
32 Data management means
33 Data characterization means
34 Diagnostic means
35 Distribution means

Claims

Clamp-type measuring means that is connected between at least one power consuming device and a distribution board and that measures a signal representing the power consumption status in a first period that is a basic period; and the above-mentioned measured signal that is connected to a communication line A measurement processing apparatus including data transmission means for transmitting measurement data corresponding to the data, a data reception means for receiving the measurement data from the measurement processing apparatus via the communication line, and storing the received measurement data A data managing unit that characterizes the accumulated measurement data as a time series fluctuation pattern, and a power consumption state in the measurement processing device is determined in advance based on the characterized time series fluctuation pattern. A diagnosis processing device including a diagnosis unit that classifies the event information by event and a distribution unit that distributes event information representing the classification result to a predetermined information terminal. And,
The measurement processing device monitors the increase / decrease value of the measurement data in a second period that is an integer multiple of the first period, and a data storage unit that stores the measurement data collected in the first period. The monitored increase / decrease value is compared with a predetermined first reference during the first period, and is collected during the first period when the monitored increase / decrease exceeds the first reference. The measured data is stored in the data storage means together with the information representing the second period, and otherwise, from the measurement data in the second period, the section average value and the section minimum of the measurement data are stored. A remote automatic diagnosis system, further comprising a data compression means for calculating a value and a section maximum value and storing the calculated value and the section maximum value in the data storage means.

The diagnostic processing apparatus monitors the increase / decrease value of the measurement data received by the data receiving means in a third period that is an integral multiple of the first period, and the monitored increase / decrease value is measured during the third period. When the monitored increase / decrease value exceeds the second reference in comparison with a predetermined second reference, the average value of the measurement data in the third period is measured data in the third period. 2. The remote automatic diagnosis system according to claim 1, further comprising a data smoothing means.

A measurement processing device in a remote automatic diagnosis system for a power consumption state that collects measurement data representing a power consumption state of a power consumption device on a customer side and diagnoses the collected measurement data on a service provider side,
A clamp-type measuring means connected between at least one power consuming device and a distribution board and measuring a signal representing a power consumption state in a first period which is a basic period;
Data transmission means connected to a communication line for transmitting measurement data corresponding to the measured signal, data storage means for storing the measurement data collected in the first period,
Monitoring the increase / decrease value of the measurement data in a second cycle that is an integral multiple of the first cycle, comparing the monitored increase / decrease value with a predetermined first reference during the first cycle, and When the increased / decreased value exceeds the first reference, the measurement data collected during the first period is stored in the data storage unit together with the information representing the second period, otherwise And a data compression means for calculating a section average value, a section minimum value and a section maximum value of the measurement data from the measurement data in the second period, and storing them in the data storage means. Measurement processing device.

A diagnostic device in a remote automatic diagnosis system for power consumption status that collects measurement data representing the power consumption status of power consumption equipment on the customer side and diagnoses the collected measurement data on the service provider side,
Data receiving means for receiving measurement data representing the power consumption state measured on the customer side via a communication line; data management means for storing the received measurement data;
Data characterization means for characterizing the accumulated measurement data as a time-series variation pattern;
Diagnostic means for classifying the power load status and usage status in the measurement processing device according to predetermined events based on the characterized time-series variation pattern;
Distribution means for distributing event information representing a classification result to a predetermined information terminal;
Means for monitoring the increase / decrease value of the measurement data received by the data receiving means in a third period which is an integral multiple of the first period; and the increase / decrease value monitored during the third period is a predetermined second value. When the monitored increase / decrease value exceeds the second reference, the data smoothing is performed using the average value of the measurement data in the third period as the measurement data in the third period. And a diagnostic device.

Clamp-type measuring means that is connected between at least one power consuming device and a distribution board and that measures a signal representing the power consumption status in a first period that is a basic period; and the above-mentioned measured signal that is connected to a communication line A measurement processing apparatus including data transmission means for transmitting measurement data corresponding to the data, a data reception means for receiving the measurement data from the measurement processing apparatus via the communication line, and storing the received measurement data A data managing unit that characterizes the accumulated measurement data as a time series fluctuation pattern, and a power consumption state in the measurement processing device is determined in advance based on the characterized time series fluctuation pattern. A diagnosis processing device including a diagnosis unit that classifies the event information by event and a distribution unit that distributes event information representing the classification result to a predetermined information terminal. That a remote automatic diagnostic method of automatic remote diagnostic system,
The measurement processing device includes a data storage procedure for storing the measurement data collected in the first period;
Monitoring the increase / decrease value of the measurement data in a second cycle that is an integral multiple of the first cycle, comparing the monitored increase / decrease value with a predetermined first reference during the first cycle, and When the increased / decreased value exceeds the first reference, the measurement data collected during the first period is stored in the data storage unit together with the information representing the second period, otherwise And a data compression procedure for calculating a section average value, a section minimum value, and a section maximum value of the measurement data from the measurement data in the second period, and storing them in the data storage means. Remote automatic diagnosis method to do.