JP5193116B2 - 電子機器、電子機器の電力制御方法、およびコンピュータが実行するためのプログラム - Google Patents

Description

本発明は、電子機器、電子機器の電力制御方法、およびコンピュータが実行するためのプログラムに関し、詳細には、電子機器を構成する各リソースの消費電力を、演算量を抑えつつ高精度に推定することが可能な電子機器、電子機器の電力制御方法、およびコンピュータが実行するためのプログラムに関する。

近年、各種の電子機器の分野では装置の小型化に伴いバッテリ駆動型の装置が種々登場しており、バッテリ駆動時間に対するユーザの要求は年々大きくなっている。かかるバッテリ駆動型の電式機器では、種々の省電力機能を駆使して駆動時間の長時間化を図る方法が提案されている。

例えば、特許文献１では、非使用状態にある機能部への電源の停止を行う技術が提案されている。特許文献２では、ポータブル・コンピュータにおいて電力関係データをモニタして収集し、収集したデータに基づいて必要なアクションを行って、バッテリを再充電するまでの期間、ユーザの介入を最小にしてポータブル・コンピュータを使用できる時間量を最大にする技術が提案されている。特許文献３では、ユーザによる動作環境の設定を行うこと無く、バッテリ駆動時には省電力動作、ＡＣ電源駆動時には高性能動作させる技術が提案されている。特許文献４では、電池残量が少ないときに付加機能を停止して使用時間を延長する技術が提案されている。特許文献５では、現在の動作可能時間を表示し、使用者が動作時間の延長、短縮または消費電力の制御対象の変更を指示するとこれに応答して制御対象の消費電力を制御する技術が提案されている。

特許文献６では、所望する作業が現時点での電池残量で実行可能かどうかをユーザに通知し、実行不可能であれば、使用デバイスの設定を変更して、予想作業時間を確保する技術が提案されている。特許文献７では、希望使用時間が指定されたとき、動作可能時間がそれ以上である機能組み合わせが記憶されていると判定された場合に、該当する機能組み合わせとそれに対応付けられた動作可能時間とを表示する技術が提案されている。

特許文献８では、バッテリ残量と消費電力とに基づいて処理の実施可否を判断し、実施不可と判断した場合に、制限運用情報に登録されている機能のうち優先度が最も低い機能を代替対象機能として選択し、代替対象機能と同じ構成要素を利用し且つ消費電力が代替対象機能よりも低い機能を代替機能として選択し、制限運用情に登録されている代替対象機能を代替機能に変更すると共に、その優先度を高い値に変更する技術が提案されている。特許文献９では、使用アプリケーションごとにプロファイルを登録し、ユーザの使用状態に応じて必要な機器だけに電源供給を行う技術が提案されている。

特開平５−３２４１３９号公報 特開平６−８３４９１号公報 特開平５−２３３５５１号公報 特開２０００−２５３１４２号公報 特開平１１−３１２０２９号公報 特開２００２−６２９５５号公報 特開平１０−２６８９８７号公報 特開２００５−２９３５１９号公報 特開２００６−４８６３０号公報

ところで、ポータブル・コンピュータ等の電子機器では、デバイスの増設や使用状況によって消費電力が大きく変動するため、高精度に省電力制御を行うためには、デバイス毎に消費電力を検出し、各デバイスに対して、省電力制御を行うことが望ましい。しかしながら、上記特許文献１〜９では、各デバイスの消費電力を推定する技術に関して、何ら記載されていない。

本願出願人は、特願２００７−２６１３７３（出願継続中、未公開）において、与えられた目標消費電力で機器を動作させるために、消費電力をリソース使用率でリアルタイムに重回帰分析することによって、システム構成変更後の消費電力の予測を行う方法を提案した。

かかる方法によれば、使用状況の変化による電力変動の把握が正確に行え、装着された各種デバイスの電力データを事前に持っていなくてもそれぞれのデバイスの着脱前後の電力消費が予測できる。一方、この方法では、着脱されるデバイスの種類が増加するに伴って、独立変数が増加し、処理すべき演算量が増えてしまう場合がある。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであり、電子機器を構成する各リソースの消費電力を、演算量を抑えつつ高精度に推定することが可能な電子機器、電子機器の電力制御方法、およびコンピュータが実行するためのプログラムを提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、機器内に電力を供給する電源を備え、かつ、１または複数のデバイスを着脱可能に構成された電子機器において、前記機器の全消費電力を検出する消費電力計測手段と、リソース使用量を検出するリソース使用量計測手段と、前記消費電力計測手段で検出された機器の全消費電力および前記リソース使用量計測手段で検出されたリソース使用量を重回帰分析して、前記リソースの消費電力を推定する消費電力推定手段と、を備え、前記消費電力推定手段は、前記デバイスの装着状態が変更された場合に、必要な係数だけを取り出して前記リソースの消費電力を計算することを特徴とする。

また、本発明の好ましい態様によれば、前記消費電力推定手段は、前記デバイスの装着状態が変更された場合に、計算の一貫性を保持するためにデータを補正することが望ましい。

また、本発明の好ましい態様によれば、前記消費電力推定手段は、前記デバイスの装着状態が変更された場合に、過去の統計データのうち、監視すべきリソースに係わる統計データのみを利用して、前記リソースの消費電力を計算することが望ましい。

また、本発明の好ましい態様によれば、前記電源は、バッテリであり、さらに、ユーザ操作に応答して、前記バッテリの希望動作時間を設定する希望動作時間設定手段と、前記バッテリの残量を検出するバッテリ残量検出手段と、前記希望動作時間設定手段で設定されたバッテリの希望動作時間と、前記バッテリ残量検出手段で検出されたバッテリ残量に基づいて、目標消費電力の範囲を算出し、前記検出手段で検出した全消費電力が前記目標消費電力の範囲外の場合には、前記全消費電力が、前記目標消費電力の範囲内となるように、前記消費電力推定手段で推定した各デバイスの消費電力に基づいて、各デバイスの動作状態を制御する消費電力制御手段と、を備えることが望ましい。

また、本発明の好ましい態様によれば、前記消費電力推定手段で推定した各デバイスの消費電力に基づいて、各電力モードでの全消費電力の予測値を算出し、当該全消費電力の予測値に基づいて各電力モードでのバッテリ使用可能時間を推定して表示画面に表示するバッテリ使用可能時間提示手段を備えることが望ましい。

また、本発明の好ましい態様によれば、前記消費電力推定手段で推定したデバイスの消費電力に基づいて、当該デバイスへの電力の供給を停止させた場合のバッテリ延長時間を算出して、表示画面に表示する第１のバッテリ延長時間提示手段を備えることが望ましい。

また、本発明の好ましい態様によれば、各プロセスについてデバイスの利用状況をモニタし、前記消費電力推定手段で推定した各デバイスの消費電力に基づいて、各プロセスを停止させた場合に延長できるバッテリ延長時間を算出して、表示画面に表示する第２のバッテリ延長時間提示手段を備えることが望ましい。

また、本発明の好ましい態様によれば、時間帯と、当該時間帯の上限消費電力を設定する上限消費電力設定手段を備え、前記消費電力制御手段は、前記上限消費電力設定手段で設定された時間帯の消費電力が、設定された上限消費電力内になるように制御することが望ましい。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、機器内に電力を供給する電源を備え、かつ、１または複数のデバイスを着脱可能に構成された電子機器の電力制御方法において、前記機器の全消費電力を検出する消費電力計測工程と、リソース使用量を検出するリソース使用量計測工程と、前記消費電力計測手段で検出された機器の全消費電力および前記リソース使用量計測手段で検出されたリソース使用量を重回帰分析して、前記リソースの消費電力を推定する消費電力推定工程と、を含み、前記消費電力推定工程では、前記デバイスの装着状態が変更された場合に、必要な係数だけを取り出して前記リソースの消費電力を計算することを特徴とする電子機器の電力制御方法。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、機器内に電力を供給する電源を備え、かつ、１または複数のデバイスを着脱可能に構成された電子機器に搭載されるプログラムにおいて、前記機器の全消費電力を検出する消費電力計測工程と、リソース使用量を検出するリソース使用量計測工程と、前記消費電力計測手段で検出された機器の全消費電力および前記リソース使用量計測手段で検出されたリソース使用量を重回帰分析して、前記リソースの消費電力を推定する消費電力推定工程と、をコンピュータに実行させ、前記消費電力推定工程では、前記デバイスの装着状態が変更された場合に、必要な係数だけを取り出して前記リソースの消費電力を計算することを特徴とする。

本発明にかかる機器内に電力を供給する電源を備え、かつ、１または複数のデバイスを着脱可能に構成された電子機器において、前記機器の全消費電力を検出する消費電力計測手段と、リソース使用量を検出するリソース使用量計測手段と、前記消費電力計測手段で検出された機器の全消費電力および前記リソース使用量計測手段で検出されたリソース使用量を重回帰分析して、前記リソースの消費電力を推定する消費電力推定手段と、を備え、前記消費電力推定手段は、前記デバイスの装着状態が変更された場合に、必要な係数だけを取り出して前記リソースの消費電力を計算することとしたので、電子機器を構成する各デバイスの消費電力を、演算量を抑えつつ高精度に推定することが可能な電子機器を提供することが可能になるという効果を奏する。

図１は、本発明の実施の形態にかかる電子機器の機能構成を示す図である。 図２は、新たなデバイス装着に伴う分散行列の拡張を説明するための模式図である。 図３は、デバイスの分離後の電力変動を説明するための図である。 図４は、表１のデータによる消費電力の実測値と推測値の比較を示す図である。 図５は、デバイスの装着状態の変化に対応した部分行列の作成を説明するための模式図である。 図６は、実施例に係るノート型パソコンの概略のハードウェア構成例を示す図である。 図７は、パワーマネージャの動作を説明するためのフローチャートである。 図８は、バッテリ希望動作時間設定画面の一例を示す図である。 図９は、電力モード（プロファイル）選択画面およびデバイス・プロセス消費電力画面の一例を示す図である。 図１０は、電力管理画面の一例を示す図である。

以下に添付図面を参照して、この発明にかかる電子機器、電子機器の電力制御方法、およびコンピュータが実行するためのプログラムの好適な実施の形態を詳細に説明する。なお、以下の実施の形態および実施例によりこの発明が限定されるものではない。また、下記実施の形態および実施例における構成要素には、当業者が容易に想定できるものまたは実質的に同一のものが含まれる。

（実施の形態）
図１は、本発明の実施の形態にかかる電子機器の機能構成を示す図である。本実施の形態にかかる電子機器は、図１に示すように、消費電力制御手段１、消費電力推定手段２、リソース使用量計測手段３、消費電力計測手段４、電源５、ＣＰＵ６、ディスプレイ７、ハードディスク８、ネットワークカード９、外部ポート１０等を備えている。

電源５は、例えば、ＡＣアダプタ、ＤＣ／ＤＣコンバータ、バッテリ等で構成されており、電子機器の各部に電力を供給する。ＣＰＵ６は、各種演算処理を実行して、電子機器の各部を制御する。ディスプレイ７は、ユーザ情報等を表示する。ＨＤＤ（ハードディスク）８は、ＣＰＵ６が実行するための各種プログラムを格納する。ネットワークカード７は、無線でデータ通信を実行する。外部ポート１０は、外部機器１０ａ〜１０ｃを接続するためのインターフェースである。外部ポート１０に接続される外部機器１０a〜１０ｃには、電源５から電力が供給される。

消費電力制御手段１、消費電力推定手段２、リソース使用量計測手段３、および消費電力計測手段４は、プログラムモジュールまたはハードウェアモジュールで構成することができる。ここで、「リソース」とは、コンピュータのシステムを構成し、稼働させるハードウェア（デバイスだけでなく、メモリの空き容量や通信回線の空き帯域なども含む）やソフトウェアを言い、ハードウェア資源およびソフトウェア資源を含むものである。

消費電力計測手段４は、電子機器全体の消費電力Ｐを定期的に計測する。リソース使用量計測手段３は、電子機器の各リソースのリソース使用量を計測する。消費電力推定手段２は、リソース使用量計測手段３で計測されたリソース使用量と消費電力計測手段４で計測された全体の消費電力Ｐとに基づいて、各リソースの消費電力を推定する。消費電力制御手段１は、消費電力推定手段２で推定された各リソースの消費電力に基づいて、各リソースの消費電力を制御する。

消費電力推定手段２による各リソースの消費電力の推定方法について説明する。ここでは、電子機器の消費電力Ｐがアイドル電力Ｐ_０と様々なリソース使用量に比例する成分の和として近似できることを前提とする。観測するリソース使用量をＩ_ｊ（ｊ＝１，…，ｑ）、リソース使用量に対する比例係数をｐ_ｊとすると、電子機器の消費電力Ｐとリソース使用量の関係は下式（１）で表すことができる。

このとき、消費電力Ｐとリソース使用量Ｉ_ｊを繰り返し観測することにより、アイドル電力Ｐ_０と比例係数ｐ_ｊの最尤値を統計的に推定することができる。すなわち、マトリクスＳ，ベクトルＴを下式（２）のように定義する。

ここで、Ｉ_ｊ（ｔ_ｎ）、Ｐ（ｔ_ｎ）は、それぞれ、リソース使用量Ｉ_ｊ、電子機器の消費電力Ｐの時刻ｔ_ｎでの測定値を表す。また、式の単純化のため、ｐ_０＝Ｐ_０，Ｉ_０（ｔ_ｎ）＝１（for all n）とした。このとき、アイドル時電力及び比例係数の推定値は、下式（３）により表すことができる。

上記特願２００７−２６１３７３の方法を利用すると、デバイスの使用状況が過去の履歴と大きな変化がない場合にきわめてよい推計を与えることができる。しかし、デバイスの着脱が頻繁に行われると、着脱されるデバイスの種類が増加するに伴って、独立変数が増加して演算量が増え、保存すべきデータ量が増加すると共に、推計値が収束し難い場合がある。

例えば、ＣＰＵ、ＨＤＤ、ネットワークを備えたポータブル・コンピュータで消費電力を推定するのにＣＰＵ使用率、ＨＤＤ読み込みバイト数、書き込みバイト数、送信バイト数、受信バイト数の５つのデータが必要になるとする。この後、マウスが装着されるとマウスの有無が統計データとして必要になり、外付けのＨＤＤが装着されると装着の有無のほかに読み書きバイト数も必要とされるようになる。この時点で、独立変数は９つに、計算量はその２乗のオーダーで増加する。さらに多種のデバイスが着脱するとそのたびに計算量が増大していく。計算はリアルタイムに行われるため、処理量の増加はＣＰＵ使用率の増加につながり、レスポンス悪化や消費電力の増加を招く虞がある。また、より最近のデータを重視するために、単純平均の代わりに加重移動平均を使用して統計分析を行うと、長い間使われていないデバイスに関するデータは減衰し、無駄に誤差を増やすだけになってしまう。そこで、本実施の形態では、以下のようにして、デバイスの装着状態が変更された場合でも演算量を低減し、また、推計値が早く収束するようにしている。

まず、デバイスの装着状態が変更された場合に、計算の一貫性を保持するためにデータを補正する場合について説明する。デバイス（外部装置）が新たに装着されると、これに関連したリソースの使用状況が監視対象に加わる。新たな説明変数群で重回帰分析を行うためには、このリソースに関わる行列要素をＳとＴに追加すればよい。図２は、新たなデバイス装着に伴う分散行列の拡張を説明するための模式図である。同図に示す例は、１つのデバイスが追加された場合を示している。

このリソースに関わる過去のデータは全て「０」であるので、追加された行列要素（図２の斜線部分）を「０」に初期化し、以後は実測値を代入する。デバイスが装着解除された後は、測定値に再び「０」を代入して平均すればよい。

しかし、装着解除後の電力推定にこの斜線で示す部分の計算は本来必要ではない。図２に示す例では、独立変数が１つだけ増えた場合を示しているが、多くのデバイスの装着・解除を繰り返した場合、行列のほとんどの要素が不要となる場合もあり、計算の効率を悪化させる。これを回避するために、デバイスが装着解除された時点から、不要部分の計算を停止し、必要最低限の要素だけを計算する方法を以下に説明する。

上記式（２）において、マトリクスＳの行列要素のうち、このデバイスに無関係な部分（図の白い部分）はデバイスの有無によって影響を受けない。したがって、デバイス装着中のマトリクスＳのデータはそのまま用いることができる。しかし、ベクトルＴは、消費電力Ｐがデバイスの装着によって変化したため、すべての要素が影響を受けており、装着解除されたデバイスによる影響を取り除く必要がある。図３は、デバイスの分離後の電力変動を説明するための図である。

図３において、このデバイスに関連したリソースをＩ_ｑとすると、その電力寄与分Ｐ_ｑは上記式（１）より、Ｐ_ｑ＝ｐ_ｑＩ_ｑで近似され、このデバイス以外の部分の電力はＰ−Ｐ_ｑとなる。装着解除後に図２の白い部分だけで計算を行うためには、デバイス装着中のベクトルＴのデータをＰではなくＰ−Ｐ_ｑとすればよい。上記（２）式において、ＰをＰ−Ｐ_ｑに置換し、補正されたベクトルＴ’の要素Ｔ’_ｊを求めると、下式（４）のように表すことができる。

すなわち、デバイス装着中のデータに関して、Ｔ_ｊからｐ_ｑＳ_ｊｑを減じる補正を行うことで、不要部分の計算を行う必要がなくなる。具体的な計算例として、ＣＰＵとハードディスクの使用状況によって消費電力が変動するシステムに、ＣＤ−ＲＯＭドライブを一時的に装着する場合を説明する。一時的に、ＣＤ−ＲＯＭドライブが装着されたシステムのリソース使用状況と消費電力の測定値の一例を下記表１に示す。

表１において、ＣＤ−ＲＯＭドライブは時刻１６に装着され、時刻ｔ４０に装着解除されたとする。時刻ｔ０〜時刻ｔ１５までと、時刻ｔ４１以降にはＣＤ−ＲＯＭドライブに関するデータは存在しない。ＣＤ−ＲＯＭドライブが装着される以前の時刻ｔ１５までは、Ｉ_０＝１、Ｉ_１＝ＣＰＵ使用率、Ｉ_２＝ＨＤＤ使用率、Ｉ_３＝ＨＤＤ読み込みバイト数、Ｉ_４＝ＨＤＤ書き込みバイト数として、上記式（２）に代入すると、マトリクスＳとベクトルＴは下式のようになる。

そして、上記式に表１の時刻ｔ１５までのデータを代入すると、以下のようになる。

時刻ｔ１５までのデータではシステムのアイドル電力は１９．１Ｗ，ＣＰＵ使用率１％あたりの電力は６８ｍＷ，ＨＤＤ使用率１％あたりの電力は１４ｍＷ，ＨＤＤ読み込みバイト数１ｋＢｙｔｅ当たり０．４ｍＷ，ＨＤＤ書き込みバイト数１ｋＢｙｔｅ当たり−０．１ｍＷの推定が得られる。時刻ｔ１６のＣＤ−ＲＯＭドライブの装着以降では、ＣＤ−ＲＯＭドライブに関わる以下に示す指標を追加する必要がある。

ここで、Ｉ_５はＣＤ−ＲＯＭドライブの装着の有無を表し、ＣＤ−ＲＯＭドライブの待機電力に対応する指標である。Ｉ_５〜Ｉ_７までの指標を加えて時刻ｔ４０までのデータを計算すると、以下のようになる。

これにより、新たにＣＤ−ＲＯＭドライブに関する電力推定データを得ることができる。ＣＤ−ＲＯＭドライブの待機電力は約１．３Ｗであり、使用率１％あたり２４ｍＷ，読み込み１ｋＢｙｔｅ当たり１ｍＷの電力を消費すると推定される。

時刻ｔ４０以降もＩ_０〜Ｉ_７までの全てを含むＳ，Ｔから係数を推定することが可能である。このようにして、時刻ｔ５３までのデータから求めた係数は、以下のようになる。

この計算では８×８行列Ｓの逆行列と８列のベクトルＴの積によって係数を求めているが、時刻ｔ４１以降でＣＤ−ＲＯＭドライブに関するデータを計算することに意味はなく、上記式（４）による補正を行うことで計算量を削減することができる。時刻ｔ４０での全体のベクトルＴは、以下のようになる。

ＣＤ−ＲＯＭドライブの関連成分を無視し、Ｔ_０からＴ_４にｐ_５，ｐ_６，ｐ_７について上記式（４）の補正を行うと、以下のようになる。

時刻ｔ４１以下ではこの補正後のベクトルを使用して計算を行うことで、５行５列の計算だけで済ませることができ、計算量は全体で計算する場合の半分以下となる。この補正を行って時刻ｔ５３までのデータから係数ベクトルを計算すると、以下のようになる。

図４は、この例について、消費電力の実測値、全体計算による推測値、および補正による簡略化計算の推測値（本実施の形態による計算方法の場合）をグラフに纏めたものである。同図において、横軸は時刻、縦軸は消費電力を示しており、実測値（一点鎖線）、全体計算による推定値（波線）、および補正計算による推定値（実線）をプロットしている。図４に示すように、補正の効果は時刻ｔ４０以降に現れるはずであるが、行列全体を計算した場合と電力推測値にほとんど違いがないことが分かり、本実施の形態の補正による簡略化計算の有用性が確認された。この例では、１つのデバイスがある時刻で装着された後に取り外されるという単純な動作であるが、多種のデバイスが着脱を繰り返す環境ではより多くの計算が省略でき、この補正計算の効果はさらに大きくなる。

つぎに、デバイスの装着状態を変更した際、過去の統計データを利用して以後の電力推計に必要な統計データを算出する方法について説明する。ＣＰＵやディスプレイ等は、周波数や輝度毎に複数の電力状態を有する。かかるデバイスでは、電力状態毎に異なるデバイスとして取り扱い、電力状態の変更はデバイスの着脱と解釈する。しかしながら、電力状態の変更は実際のデバイスの着脱よりも頻繁に起き、上述の補正計算が複雑化する可能性がある。これを単純化するため、デバイスごとに補正を行わずにデバイス状態の変更の度にベクトルＴを推計することが有効である。全体のマトリクスＳと係数行列ｐから、変更後のデバイス状態に関連した係数だけを抜き出して部分行列を作成する。この場合、補正されたベクトルＴ’は上記式（１）より、下式（５）のように表すことができる。

ここで、添え字ｋに関する和は全体の行列要素に対してではなく、現在装着されているデバイスに係る要素についてのみ行うものとする。こうして求められた部分行列Ｓ’とベクトルＴ’を合わせてワーキングセットとする。図５は、デバイスの装着状態の変化に対応した部分行列Ｓ’の作成を説明するための模式図である。

以後のデータ更新、計算はこのワーキングセットに対してのみ行う。なお、Ｓ，Ｔ，ｐの定義から、上記式（４）と上記式（５）は等価である。再度、デバイスの装着状態の変更があった場合には、現在のワーキングセットのデータを全体の行列に書き戻し、データの更新を行った上で、新たな状態に対応したワーキングセットを用意する。

具体的な計算例として、ＣＰＵとＤｉｓｐｌａｙとハードディスクドライブによって消費電力が支配されるシステムのデータを取り上げる。ここで、ＣＰＵは、低・高の２つの周波数で動作し、周波数毎にアイドル電力、動作時電力が異なるものとする。また、ディスプレイも輝度「０」と「１」の２つの状態をとることができ、消費電力も輝度によって変化するものとする。表２は、複数の電力状態をとるデバイスを含むシステムのリソース使用率と消費電力の一例を示している。

表２のデータ全体で通常の重回帰分析を行うと、ＣＰＵ周波数、周波数低のＣＰＵ使用率、周波数低のＣＰＵ使用率、Ｄｉｓｐｌａｙディスプレイ輝度、ＨＤＤ使用率、ＨＤＤ読み込みバイト数、ＨＤＤ書き込みバイト数に対応する比例定数とアイドル電力を含めて８個の未知数を求めることになる。ただし、ＣＰＵ周波数は実際の周波数ではなく、アイドル状態での消費電力の差異を示す変数で、周波数が低の場合は「０」、高の場合は「１」とする。この計算結果を下記表３に示す。

上記式（５）によるベクトルＴの推計を容易にするため、表２のデータをＣＰＵ周波数とＤｉｓｐｌａｙ輝度を基準に以下のようなステートに分割する。
Ｓｔａｔｅ０：ＣＰＵ周波数低、Ｄｉｓｐｌａｙ輝度０
Ｓｔａｔｅ１：ＣＰＵ周波数低、Ｄｉｓｐｌａｙ輝度１
Ｓｔａｔｅ２：ＣＰＵ周波数高、Ｄｉｓｐｌａｙ輝度０
Ｓｔａｔｅ３：ＣＰＵ周波数高、Ｄｉｓｐｌａｙ輝度１

上記式（２）のＩに代入すべきデータは、下記のようになる。

全体で分析する場合よりも変数が多いのは各ステートのアイドル電力が独立ではなく、周波数による消費電力の差分と輝度「０」と「１」の差分から計算可能であることによる。各ステートで問題にすべき変数はそれぞれ、
Ｓｔａｔｅ０：Ｉ０，Ｉ４，Ｉ６，Ｉ７，Ｉ８
Ｓｔａｔｅ１：Ｉ１，Ｉ４，Ｉ６，Ｉ７，Ｉ８
Ｓｔａｔｅ２：Ｉ２，Ｉ５，Ｉ６，Ｉ７，Ｉ８
Ｓｔａｔｅ３：Ｉ３，Ｉ５，Ｉ６，Ｉ７，Ｉ８
の５つであり、５行５列の行列で計算ができる。

ここでは、表２の時刻ｔ４７におけるステートの変化に注目して、上記（５）式の推計について説明を行う。時刻ｔ４６までのデータから、マトリクスＳと係数ベクトルｐの全体は、以下のように計算される。

時刻ｔ４７でステートは「３」となったため、ステート３に関連した部分行列だけを取り出すと、以下のようになる。

時刻ｔ４７以降では、ここで算出したからなるワーキングセットのみをアップデートすればよい。この方法によって時刻ｔ５３までのデータを処理すると以下のようになる。

上記計算例は、単純化しているため効果が限定されているが、実際の応用では遙かに大きな効果が期待できる。最近のＣＰＵは５〜６個の周波数を設定することができ、複数のＳｌｅｅｐ状態が実装されている。従って、電力の推定の精度を保つにはＣＰＵの使用率だけでなく、各Ｓｌｅｅｐ状態に存在する割合も必要となり、最低でも周波数あたり３つ程度のデータを取得する必要がある。また、Ｄｉｓｐｌａｙの輝度も８〜１６段階で制御するのが普通である。アイドル電力も変数として考えると、ＣＰＵについては４×６＝２４個、Ｄｉｓｐｌａｙについて１６個の変数が必要であり、合計４０に達する。上記方法でステートに分離して計算すれば、それぞれの状態の中ではわずかに４個の変数だけを取り扱えばよい。ディスクドライブやネットワークといった他のリソースに係わる変数が１０個程度あるとすると、行列を分離せずに計算する場合には５０×５０のオーダーの計算が必要とされるのに対し、ステート毎に分離してしまうと１４×１４のオーダーの計算量で済ませることができる。リアルタイムで電力予測を行う用途では、この違いは極めて大きなものとなる。

本実施の形態によれば、電子機器の全消費電力を検出する消費電力計測手段４と、リソース使用量を検出するリソース使用量計測手段３と、消費電力計測手段４で検出された電子機器の全消費電力およびリソース使用量計測手段３で検出されたリソース使用量を重回帰分析して、リソースの消費電力を推定する消費電力推定手段２と、を備え、消費電力推定手段２は、デバイスの装着状態が変更された場合に、必要な係数だけを取り出してリソースの消費電力を計算することとしたので、電子機器を構成するリソースの消費電力を、演算量を抑えつつ高精度に推定することが可能となる。

また、消費電力推定手段２は、デバイスの装着状態が変更された場合に、計算の一貫性を保持するためにデータを補正することとしたので、デバイスの装着状態の変更に伴う演算量の増加を低減することが可能となる。

また、消費電力推定手段２は、デバイスの装着状態が変更された場合に、過去の統計データのうち、監視すべきリソースに係わる統計データのみを利用して、リソースの消費電力を計算することとしたので、デバイスの装着状態の変更に伴う演算量の増加を低減することが可能となる。

（実施例）
図６〜図１０を参照して、上記実施の形態の電子機器をノート型パソコンに適用した場合について説明する。図６は、実施例に係るノート型パソコンのハードウェア構成例を示す図である。

実施例に係るノート型パソコンは、同図に示すように、ＣＰＵ１１、ＲＯＭ１２、ＲＡＭ１３、ＨＤＤ（ハードディスク）１４、ディスプレイ１５、ネットワークカード１７、入力部１８、ＵＳＢポート１９、バッテリ２０、パワーコントローラ２１、ＤＣ−ＤＣコンバータ２２、およびＡＣアダプタ２３等を備えており、各部はバスを介して接続されている。

ＣＰＵ１１は、バスを介して接続されたＨＤＤ１４に格納されたマルチタスクＯＳ１４ａによりノート型パソコン全体の制御を行うとともに、ＨＤＤ１４に格納された各種のプログラムに基づいて処理を実行する機能を司る。ＲＯＭ１２は、ＢＩＯＳ１２ａやデータ等を格納している。ＲＡＭ１３は、ＣＰＵ１１による各種プログラムの実行時にワークエリアとして利用されるメモリ機能を有している。

ディスプレイ１５は、液晶ディスプレイ、バックライト、バックライトを駆動するインバータ、液晶ディスプレイを駆動するドライバ回路、ビデオコントローラ等を備えている。液晶ディスプレイは、ＣＰＵ１１の各種の処理に伴うメニュー、ステータス、表示遷移等を表示する機能を有している。ビデオコントローラは、ＣＰＵ１１の制御に従って、インバータを制御してバックライトの輝度の調整や、ビデオ信号をドライバ回路に送出して、液晶ディスプレイの表示を制御する。

ネットワークカード１７は、インターネット等のネットワークに接続してデータ通信を行ったり、赤外線で他の機器と通信する機能を司る。

入力部１８は、ユーザが入力操作を行うためのユーザインターフェースであり、文字、コマンド等を入力する各種キーより構成されるキーボードや画面上のカーソルを移動させたり、各種メニューを選択するスライスパッドを備えている。ＵＳＢポート１９には、着脱可能な外部機器（例えば、ＣＤ−ＲＯＭドライブ２６、ＤＶＤドライブ２７、ＨＤＤドライブ２８等）が装着可能となっている。

ＨＤＤ（ハードディスク）１４は、ノート型パソコン全体の制御を行うためのマルチタスクＯＳ１４ａ、各種ドライバ１４ｂ、ノート型パソコンの消費電力を制御するパワーマネージャ１４ｃ、各種アプリケーションプログラム１４ｄ等を記憶する機能を有している。

ＡＣアダプタ２３は、商用電源に接続して、ＡＣ電圧をＤＣ電圧に変換してＤＣ−ＤＣコンバータ２２に出力する。ＤＣ−ＤＣコンバータ２２は、ＡＣアダプタ２３から供給されるＤＣ電圧を所定の電圧に変換して各部に電力を供給し、また、バッテリ２０の充電を行う。バッテリ２０は、ＤＣ−ＤＣコンバータ２２により充電され、充電した電圧を各部に供給する。パワーコントローラ２１は、バッテリ２０およびＤＣ−ＤＣコンバータ２２の動作を制御する。パワーコントローラ２１は、パワーマネージャ１４ｃからバッテリ２０の残存バッテリ容量および全消費電力Ｐの計測要求を受け付けると、バッテリ２０の残存バッテリ容量およびノート型パソコンの全消費電力Ｐを計測して、計測結果をパワーマネージャ１４ｃに出力する。バッテリ２０は、ＡＣアダプタ２３が商用電源に接続されていない場合に使用される。

ＣＰＵ１１が、ＨＤＤ１４に格納されるパワーマネージャ１４ｃを読み出して実行することにより実現される機能について図３〜図５を参照しながら説明する。ＣＰＵ１１が、パワーマネージャ１４ｃを実行することにより、上記図１の消費電力制御手段１、消費電力推定手段２、リソース使用量計測手段３、消費電力計測手段４、およびバッテリ残量検出手段として機能し、上記実施の形態の方法を使用して、各リソースの消費電力を推定する。以下の説明では、ＣＰＵ１１がパワーマネージャ１４ｃを実行することにより実現される機能について、パワーマネージャ１４ｃを動作主体として説明する。

［実施例１］
図６のノート型パソコンのバッテリ駆動時の実施例を説明する。図７は、バッテリ駆動時のパワーマネージャ１４ｃの動作を説明するためのフローチャートである。図８は、パワーマネージャ１４ｃがディスプレイ１５に表示するバッテリ希望動作時間設定画面の一例を示す図である。ディスプレイ１５の表示画面のディスクトップに表示される不図示のボタンまたはアイコンが選択されると、パワーマネージャ１４ｃは、ディスプレイ１５にバッテリ希望動作時間設定画面を表示する。バッテリ希望動作時間設定画面では、図８に示すように、現在の残存バッテリ容量、現在の消費電力、目標消費電力、残バッテリ時間、バッテリ希望使用時間入力欄３０が表示されている。ユーザは、入力部１８を操作して、希望動作時間入力欄３０でバッテリ希望使用時間を入力して、バッテリ希望使用時間を設定する。入力可能なバッテリ希望動作時間の上限は、アイドル状態での消費電力によって制限され、ユーザが不快感を抱かずに作業できる最低限の電力は確保されなければならない。なお、ユーザによる入力ではなく、ノート型パソコン内のスケジュール帳と連動して、ユーザのバッテリ希望使用時間を推定してもよい。

図７において、ノート型パソコンの電源状態の変化（電源の投入、レジューム、ＡＣアダプタの切り離し等）によってバッテリ駆動が開始されると、パワーマネージャ１４ｃが起動する。パワーマネージャ１４ｃは、起動と同時に、デバイスの動作状況を示すデバイス情報および全消費電力Ｐを一定の時間間隔（１〜数秒程度）で収集するためにタイマを起動するとともに（ステップＳ１）、バッテリ希望使用時間を取得する（ステップＳ２）。

パワーマネージャ１４ｃは、タイマイベントが発生すると、パワーコントローラ２１を介して、残存バッテリ容量と全消費電力Ｐを検出するとともに、リソース使用量としてデバイス情報（ＣＰＵ動作周波数、ＣＰＵ使用率、ＨＤＤ使用率、ＨＤＤ読み取りバイト数、ＨＤＤ書き込みバイト数等）を取得する（ステップＳ３）。

パワーマネージャ１４ｃは、検出した残存バッテリ容量とバッテリ希望使用時間とに基づいて、目標消費電力（予定消費電力）の上限と下限を決定する（ステップＳ４）。例えば、目標消費電力の上限＝（残存バッテリ容量−予備電力）／バッテリ希望使用時間、予定消費電力の下限＝予定消費電力の上限×９５％とすることができる。

次に、パワーマネージャ１４ｃは、デバイス情報の計測値から前述のマトリクスＳ、ベクトルＴの値を更新するとともに（ステップＳ５）、全消費電力Ｐが目標消費電力の範囲内（目標消費電力の下限≦全消費電力Ｐ≦目標消費電力の下限）にあるか否かを判断する（ステップＳ６）。全消費電力Ｐが目標消費電力の範囲内にある場合には（ステップＳ６の「Ｙｅｓ」）、ステップＳ３に戻り、次のタイマイベントまで動作を休止する。

パワーマネージャ１４ｃは、全消費電力Ｐが目標消費電力の範囲内にない場合には（ステップＳ６の「Ｎｏ」）、各デバイスの推定電力を求めるための比例係数（ｐ＝Ｓ^−１Ｔ）を算出し、それぞれのデバイス情報に対応して、ＣＰＵ使用率１％当たりの消費電力、ＨＤＤ使用率１％当たりの消費電力、ＨＤＤ読みとり１バイト当たりの消費電力といった、各デバイス（リソース）に関連する詳細な消費電力を推定する（ステップＳ７）。

つづいて、パワーマネージャ１４ｃは、全消費電力Ｐ＞目標消費電力の上限であるか否かを判断し（ステップＳ８）、全消費電力Ｐ＞目標消費電力の上限である場合には（ステップＳ８の「Ｙｅｓ」）、消費電力減少制御を実行する（ステップＳ１０）。

消費電力減少制御では、例えば、以下の（１）〜（４）の処理を行って、消費電力を削減する。
（１）パフォーマンスの低下によって消費電力を制御できるデバイスの動作状態を変更する（例えば、ディスプレイ輝度、ＣＰＵ周波数の調整）。（２）利用されていないデバイスをパワーダウンする。

上記（１）、（２）では、各デバイスの消費電力の推定結果に基づいて、動作状態の変更による消費電力の削減量を事前に予測できるため、ユーザへの影響が小さいものから順に目標消費電力に到達するまで、デバイスを選択してその動作状態を変更する。

（３）上記（１）、（２）の全てを行っても目標消費電力を達成できない場合には、動作中のプロセスのＣＰＵ１１やＩ／Ｏの使用率を求め、プロセス毎の消費電力を推定する。メンテナンスタスクなどユーザの生産性に影響の少ないバックランドプロセスで消費電力の大きいものがある場合、これらのプロセスの実行を一時停止する。

（４）上記（３）で目標消費電力を達成できない場合、ＣＰＵ１１、ＨＤＤ１４、およびネットワークカード１７等の使用率を、目標消費電力の範囲内に収まるように制御する。各使用率を過去の履歴に従って配分し、目標消費電力から逆算して算出することができる。この場合、フォアグランドでユーザが使用しているプロセスへ資源を優先的に割り当てる。

パワーマネージャ１４ｃは、全消費電力Ｐ＞目標消費電力の上限でない場合には（ステップＳ８の「Ｎｏ」）、すなわち、全消費電力Ｐ＜目標消費電力の下限の場合には、消費電力増加制御を実行する（ステップＳ９）。消費電力増加制御では、上記（１）〜（４）の処理と逆の処理を行って、パフォーマンスを向上させる。バッテリ希望使用時間が経過した場合、または、ＡＣアダプタ２３が商用電源に接続されて、ＡＣ駆動に変更された場合に、パワーマネージャ１４ｃは動作を停止する。

実施例１によれば、パワーマネージャ１４ｃは、機器の全消費電力および各デバイスの動作状態を示すデバイス情報を、定期的に検出し、検出した機器の全消費電力および各デバイスのデバイス情報に基づいて、各デバイスの消費電力をリアルタイムに推定することとしたので、バッテリ駆動型の電子機器において、電子機器を構成する各デバイスの消費電力を高精度に推定することが可能となる。付言すると、デバイスの増設や使用状況によって消費電力が大きく変動した場合であっても、デバイスごとの消費電力と使用状態の変化による電力変動を正確に推測して、定量的な電力制御を行うことが可能となる。

また、実施例１によれば、パワーマネージャ１４ｃは、ユーザが設定したバッテリ２０の希望動作時間とバッテリ残量に基づいて、目標消費電力の範囲を算出し、全消費電力Ｐが目標消費電力の範囲外の場合には、全消費電力Ｐが、目標消費電力の範囲内となるように、推定した各デバイスの消費電力に基づいて、各デバイスの動作状態を制御することとしたので、デバイスの増設や使用状況によって消費電力が大きく変動した場合であっても、定量的に動的な電力制御を行うことが可能となる。付言すると、実施例１では、リアルタイムにデバイスの消費電力を推定しているので、パフォーマンスや実行する作業量を動的に変化させることによって、ユーザの必要とするバッテリ駆動時間に応じた最良のパフォーマンスを提供することができる。また、急な電力制御で不足した電力を、実行中のプロセスの一時的な中断や遅延、電力消費の大きなデバイスに対するアクセス制限などで補うことができる一方、目標消費電力を実際の消費電力が下回る場合は、余剰電力をシステムの機能向上に利用することが可能となる。

実施例１では、パワーマネージャ１４ｃは、計測した全消費電力Ｐが目標消費電力の範囲内にない場合には、全消費電力Ｐが目標消費電力の範囲内になるように消費電力を自動的に制御することにした。これに対して、実施例２では、パワーマネージャ１４ｃは、電力モード毎のバッテリ使用可能時間や、デバイスやプロセス毎の消費電力をユーザに提示して、バッテリ使用時の消費電力に関するユーザ設定を容易にするものである。

［実施例２］
図２のノート型パソコンのバッテリ駆動時の他の実施例を説明する。実施例１では、パワーマネージャ１４ｃは、計測した全消費電力Ｐが目標消費電力の範囲内にない場合には、全消費電力Ｐが目標消費電力の範囲内になるように消費電力を自動的に制御することにした。これに対して、実施例２では、パワーマネージャ１４ｃは、電力モード毎のバッテリ使用可能時間や、デバイスやプロセス毎の消費電力をユーザに提示して、バッテリ使用時の消費電力に関するユーザ設定を容易にするものである。「プロセス」とは、プログラムやサービスをいい、以下、同様である。

実施例２では、ＣＰＵ１１が、パワーマネージャ１４ｃを実行することにより、バッテリ使用可能時間提示手段、第１のバッテリ延長時間提示手段、第２のバッテリ延長時間提示手段として機能する。実施例２において、パワーマネージャ１４ｃは、バッテリ駆動が開始されると、実施例１と同様に、タイマを起動し、デバイス情報と全消費電力Ｐを一定の時間間隔で収集し、デバイス情報と全消費電力Ｐの計測値からマトリクスＳおよびベクトルＴをリアルタイムで計算し、比例係数（ｐ＝Ｓ^−１Ｔ）、各デバイスの消費電力を推定する。

図９は、電力モード（プロファイル）選択画面およびデバイス・プロセス消費電力画面の一例を示す図である。ディスプレイ１５の表示画面のディスクトップには、電力状態を変更するための不図示のボタンまたはアイコン（Ｒ）が表示されているものとする。ユーザがバッテリ駆動時間を延長したい場合やパソコンのパフォーマンスに不満がある場合には、このボタンまたはアイコン（Ｒ）を、入力部１８を操作して選択すると、パワーマネージャ１４ｃは、電力モード選択画面Ｐ１を表示する。電力モード選択画面Ｐ１には、各電力モード（第１モード〜第６モード）におけるバッテリ使用可能時間（予測値）の一覧４１と、デバイス・プロセス電力消費画面を表示するための詳細情報ボタン４２が表示されている。例えば、第６モード（Ｍａｘｉｍｕｍ Ｂａｔｔｅｒｙ Ｌｉｆｅ）を選択した場合のバッテリ使用可能時間（予測値）は、３ｈ３５ｍとなる。

ユーザは、この一覧４１で電力モードを選択することができる。パワーマネージャ１４ｃは、各電力モードで規定されるデバイス設定に現在の使用状況（デバイス情報、各デバイスの消費電力の推定値）を適用して、各電力モードでの全消費電力の予測値を求めて、バッテリ使用可能時間を推定し、各電力モード（第１モード〜第６モード）のバッテリ使用可能時間（予測値）を一覧４１に表示する。これにより、ユーザは、バッテリ使用可能時間を考慮して電力モードを選択することが可能となる。

詳細情報ボタン４２を選択すると、デバイス・プロセス消費電力画面が表示される。デバイス・プロセス消費電力画面では、選択ボタンでデバイスとプロセスの表示切り替えが可能となっており、デバイスが選択された場合には、デバイス・プロセス消費電力画面Ｐ２が表示され、プロセスが選択された場合には、デバイス・プロセス消費電力画面Ｐ３が表示される。

デバイス・プロセス消費電力画面Ｐ２では、着脱可能なデバイス（＝電力の供給を停止可能なデバイス）の推定消費電力および脱着した場合のバッテリ持続時間が表示されている。パワーマネージャ１４ｃは、着脱可能なデバイスの現在の使用状況（デバイス情報、消費電力の推定値）に基づいて、その取り外しによるバッテリ持続時間を算出する。例えば、同図に示す例では、ネットワークカード１７を脱着した場合には、消費電力３．２Ｗの節約になり、バッテリ持続時間を４５ｍｉｎ延長することが可能となる。また、デバイス・プロセス消費電力画面Ｐ２では、パワーマネージャ１４ｃは、ディスプレイ１５のバックライトの輝度やＣＰＵ１１のパフォーマンスなどの設定の変更による消費電力とバッテリ持続時間の変化を表示する。ユーザは、ボリュームを操作することで、ディスプレイ１５のバックライトの輝度やＣＰＵ１１のパフォーマンスを設定することができる。

デバイス・プロセス消費電力画面Ｐ３では、プロセスの実行による消費電力およびそのプロセスの停止に伴うバッテリ持続時間が表示されている。パワーマネージャ１４ｃは、各プロセスについてデバイスの利用状況をモニタし、その推定消費電力およびプロセスを停止させたときに延長できるバッテリ持続時間を算出して表示する。例えば、アプリＢを停止させた場合には、消費電力３．２Ｗの節約になり、バッテリ持続時間を４５ｍｉｎ延長することが可能となる。

このように、ユーザに、デバイス・プロセス消費電力画面Ｐ２、Ｐ３を提示することにより、ユーザは、必要なバッテリ持続時間に応じたパフォーマンスを設定することができる。例えば、バッテリ持続時間を延長したい場合には、不要なデバイスを取り外し、ＣＰＵ１１のパフォーマンスやバックライト１５の輝度を低下させ、また、不要なプロセスを停止させることにより、消費電力を低減することが可能となる。

実施例２によれば、パワーマネージャ１４ｃは、推定した各デバイスの消費電力に基づいて、各電力モードでの全消費電力の予測値を算出し、当該全消費電力の予測値に基づいて各電力モードでのバッテリ使用可能時間を推定して表示画面に表示することとしたので、ユーザが電力モードを選択する場合の基準が明確となる。

また、実施例２によれば、パワーマネージャ１４ｃは、推定したデバイスの消費電力に基づいて、当該デバイスへの電力の供給を停止させた場合のバッテリ延長時間を算出して、表示画面に表示することとしたので、ユーザは、消費電力の大きいデバイスの取り外し等を行って、不要な電力を削減することが可能となる。

また、実施例２によれば、パワーマネージャ１４ｃは、各プロセスについてデバイスの利用状況をモニタし、推定した各デバイスの消費電力に基づいて、各プロセスを停止させたときに延長できるバッテリ延長時間を算出して表示画面に表示することとしたので、ユーザは、電力消費の大きいプロセスを停止させて、不要な電力消費を削減することが可能となる。

［実施例３］
図１０のノート型パソコンのＡＣアダプタ使用時またはバッテリ使用時の実施例を説明する。図１０は、パワーマネージャ１４ｃがディスプレイ１５に表示する電力管理設定画面の一例を示す図である。ディスプレイ１５の表示画面のディスクトップに表示される不図示のボタンまたはアイコンが選択されると、パワーマネージャ１４ｃは、ディスプレイ１５に、電力管理設定画面を表示する。この電力管理設定画面では、図１０に示すように、現在の消費電力、時間帯入力欄５１、時間帯入力欄５１で指定される時間帯の上限消費電力入力欄５２が表示されている。ユーザは、入力部１８を操作して、時間帯入力欄５１で時間帯を入力し、さらに、当該入力した時間帯の上限消費電力を上限消費電力入力欄５２に入力して、指定した時間帯の上限消費電力を設定する。例えば、ネットワーク管理者が、ネットワークに接続される電子機器の当該時間帯および上限消費電力を設定することにより、ネットワーク上での電子機器の消費電力管理を行う場合に有用である。

パワーマネージャ１４ｃは、ＡＣアダプタまたはバッテリによる駆動時に、指定された時間帯の消費電力が設定された上限消費電力以内になるように電力を制御する。消費電力を削減する場合は、実施例１の消費電力減少制御を行うことができる。

実施例３によれば、ユーザは、電力管理設定画面において、時間帯および当該時間帯の上限消費電力を設定し、パワーマネージャ１４ｃは、ＡＣアダプタまたはバッテリによる駆動時に、指定された時間帯の消費電力が設定された上限消費電力以内になるように電力を制御することとしたので、ユーザは、指定した時間帯に消費電力を低減することが可能となる。

なお、上記実施例では、本発明に係る電子機器の一例として、ノート型パソコンについて説明したが、本発明は、これに限られるものではなく、全ての電子機器に適用可能であり、例えば、ＰＤＡ、携帯端末、デジタルカメラ等の電子機器に適用可能である。

本発明に係る電子機器、電子機器の電源制御方法、およびコンピュータが実行するためのプログラムは、電子機器において、省電力化を図る場合に有用である。

１ 消費電力制御手段
２ 消費電力推定手段
３ リソース使用量計測手段
４ 消費電力計測手段
５ 電源
６ ＣＰＵ
７ ディスプレイ
８ ハードディスク
９ ネットワークカード
１０ 外部ポート
１０ａ〜１０ｃ 外部機器
１１ ＣＰＵ
１２ ＲＯＭ
１３ ＲＡＭ
１４ ＨＤＤ（ハードディスク）
１４ｃ パワーマネージャ
１５ ディスプレイ
１７ ネットワークカード
１８ 入力部
１９ ＵＳＢポート
２０ バッテリ
２１ パワーコントローラ
２２ ＤＣ−ＤＣコンバータ
２３ ＡＣアダプタ

Claims (9)

1. 機器内に電力を供給する電源を備え、かつ、１または複数のデバイスを着脱可能に構成された電子機器において、
   前記機器の全消費電力を検出する消費電力計測手段と、
   リソース使用量を検出するリソース使用量計測手段と、
   前記消費電力計測手段で検出された機器の全消費電力および前記リソース使用量計測手段で検出されたリソース使用量を重回帰分析して、前記リソースの消費電力を推定する消費電力推定手段と、
   を備え、
   前記消費電力推定手段は、前記デバイスの装着状態が変更された場合に、必要な係数だけを取り出して前記リソースの消費電力を計算し、
   前記全消費電力をＰ、アイドル時消費電力をＰ _０ 、リソース使用量をＩ _ｊ （ｊ＝１，…，ｑ）、リソース使用量に対する比例係数をｐ _ｊ とした場合、前記全消費電力Ｐを、下式（１）で定義し、また、Ｉ _ｊ （ｔ _ｎ ）を時刻ｔ _ｎ でのリソース使用量Ｉ _ｊ の計測値、Ｐ（ｔ _ｎ ）を消費電力Ｐの時刻ｔ _ｎ での計測値とした場合、マトリクスＳ、ベクトルＴを下式（２）のように定義し、下式（３）より、各リソースの消費電力を算出し、
   

   

   
   新たなデバイスが装着された場合には、上記式（１）〜（３）において、対応するリソース使用量Ｉ _ｊ および比例係数ｐ _ｊ を追加し、当該新たなデバイスが脱着された場合には、当該新たなデバイスに関連するリソースをＩ _ｑ 、その電力寄与分をＰ _ｑ とした場合、下式（４）に示す補正後のベクトルＴ’を使用することを特徴とする電子機器。
   

   
2. 前記消費電力推定手段は、前記デバイスの装着状態が変更された場合に、過去の統計データのうち、選択したリソースに関わる統計データのみを利用して、前記リソースの消費電力を計算し、下式（５）に示す補正後のベクトルＴ’を使用することを特徴とする請求項１に記載の電子機器。
   

   
3. 前記電源は、バッテリであり、
   さらに、
   ユーザ操作に応答して、前記バッテリの希望動作時間を設定する希望動作時間設定手段と、
   前記バッテリの残量を検出するバッテリ残量検出手段と、
   前記希望動作時間設定手段で設定されたバッテリの希望動作時間と、前記バッテリ残量検出手段で検出されたバッテリ残量に基づいて、目標消費電力の範囲を算出し、前記検出手段で検出した全消費電力が前記目標消費電力の範囲外の場合には、前記全消費電力が、前記目標消費電力の範囲内となるように、前記消費電力推定手段で推定した各デバイスの消費電力に基づいて、各デバイスの動作状態を制御する消費電力制御手段と、
   を備えたことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の電子機器。
4. 前記消費電力推定手段で推定した各デバイスの消費電力に基づいて、各電力モードでの全消費電力の予測値を算出し、当該全消費電力の予測値に基づいて各電力モードでのバッテリ使用可能時間を推定して表示画面に表示するバッテリ使用可能時間提示手段を備えたことを特徴とする請求項１〜請求項３のいずれか１つに記載の電子機器。
5. 前記消費電力推定手段で推定したデバイスの消費電力に基づいて、当該デバイスへの電力の供給を停止させた場合のバッテリ延長時間を算出して、表示画面に表示する第１のバッテリ延長時間提示手段を備えたことを特徴とする請求項１〜請求項４のいずれか１つに記載の電子機器。
6. 各プロセスについてデバイスの利用状況をモニタし、前記消費電力推定手段で推定した各デバイスの消費電力に基づいて、各プロセスを停止させた場合に延長できるバッテリ延長時間を算出して、表示画面に表示する第２のバッテリ延長時間提示手段を備えたことを特徴とする請求項１〜請求項５のいずれか１つに記載の電子機器。
7. 時間帯と、当該時間帯の上限消費電力を設定する上限消費電力設定手段を備え、
   前記消費電力制御手段は、前記上限消費電力設定手段で設定された時間帯の消費電力が、設定された上限消費電力内になるように制御することを特徴とする請求項１〜請求項６のいずれか１つに記載の電子機器。
8. 機器内に電力を供給する電源を備え、かつ、１または複数のデバイスを着脱可能に構成された電子機器の電力制御方法において、
   前記機器の全消費電力を検出する消費電力計測工程と、
   リソース使用量を検出するリソース使用量計測工程と、
   前記消費電力計測手段で検出された機器の全消費電力および前記リソース使用量計測手段で検出されたリソース使用量を重回帰分析して、前記リソースの消費電力を推定する消費電力推定工程と、
   を含み、
   前記消費電力推定工程では、前記デバイスの装着状態が変更された場合に、必要な係数だけを取り出して前記リソースの消費電力を計算し、
   前記全消費電力をＰ、アイドル時消費電力をＰ _０ 、リソース使用量をＩ _ｊ （ｊ＝１，…，ｑ）、リソース使用量に対する比例係数をｐ _ｊ とした場合、前記全消費電力Ｐを、下式（１）で定義し、また、Ｉ _ｊ （ｔ _ｎ ）を時刻ｔ _ｎ でのリソース使用量Ｉ _ｊ の計測値、Ｐ（ｔ _ｎ ）を消費電力Ｐの時刻ｔ _ｎ での計測値とした場合、マトリクスＳ、ベクトルＴを下式（２）のように定義し、下式（３）より、各リソースの消費電力を算出し、
   

   

   新たなデバイスが装着された場合には、上記式（１）〜（３）において、対応するリソース使用量Ｉ _ｊ および比例係数ｐ _ｊ を追加し、当該新たなデバイスが脱着された場合には、当該新たなデバイスに関連するリソースをＩ _ｑ 、その電力寄与分をＰ _ｑ とした場合、下式（４）に示す補正後のベクトルＴ’を使用することを特徴とする電力制御方法。
   

   
9. 機器内に電力を供給する電源を備え、かつ、１または複数のデバイスを着脱可能に構成された電子機器に搭載されるプログラムにおいて、
   前記機器の全消費電力を検出する消費電力計測工程と、
   リソース使用量を検出するリソース使用量計測工程と、
   前記消費電力計測手段で検出された機器の全消費電力および前記リソース使用量計測手段で検出されたリソース使用量を重回帰分析して、前記リソースの消費電力を推定する消費電力推定工程と、
   をコンピュータに実行させ、
   前記消費電力推定工程では、前記デバイスの装着状態が変更された場合に、必要な係数だけを取り出して前記リソースの消費電力を計算し、
   前記全消費電力をＰ、アイドル時消費電力をＰ _０ 、リソース使用量をＩ _ｊ （ｊ＝１，…，ｑ）、リソース使用量に対する比例係数をｐ _ｊ とした場合、前記全消費電力Ｐを、下式（１）で定義し、また、Ｉ _ｊ （ｔ _ｎ ）を時刻ｔ _ｎ でのリソース使用量Ｉ _ｊ の計測値、Ｐ（ｔ _ｎ ）を消費電力Ｐの時刻ｔ _ｎ での計測値とした場合、マトリクスＳ、ベクトルＴを下式（２）のように定義し、下式（３）より、各リソースの消費電力を算出し、
   

   

   新たなデバイスが装着された場合には、上記式（１）〜（３）において、対応するリソース使用量Ｉ _ｊ および比例係数ｐ _ｊ を追加し、当該新たなデバイスが脱着された場合には、当該新たなデバイスに関連するリソースをＩ _ｑ 、その電力寄与分をＰ _ｑ とした場合、下式（４）に示す補正後のベクトルＴ’を使用することを特徴とするコンピュータが実行可能なプログラム。
   

   

Images