JP5235479B2 - 電気機器推定装置及び電気機器推定方法 - Google Patents

Description

本発明は、間欠運転している電気機器を推定する機器推定装置及び機器推定方法に関する。

一般家庭の省エネ推進策として、電気ポットや電気炊飯ジャー等の保温機能付き機器において、保温が長時間に渡る場合、一旦保温を中断して必要時に加熱することが有効である。必要時に加熱する方が保温を継続する場合よりも総合的な消費電力量は少なくなるからである。このためには複数の電気機器の中から、保温のための間欠運転をしている電気機器を抽出して需用家に警告し、当該電気機器の電源を切ったり、ソケットを抜いたりするように促す必要がある。

ここで、電気機器が間欠運転をしているかどうかを判断するためには、電気機器毎に電力需用測定器を設置して計測する方法と、受電点に電力需用測定器を設けて得られた測定結果から間欠運転をしている電気機器を推定する方法とがある。

前者は、電気機器の稼働状況や電気機器別の電力需用が正確に計測でき理想的ではあるが、電力需用測定器を複数用意するか、または時間をかけて複数の電気機器を計測する必要がありコストまたは労力を要する。さらに、測定対象とする電気機器周辺に電力需用測定器を設置するスペースの問題や、接続点が隠蔽箇所となる問題、あるいは美観や安全上の問題等から電力需用測定器を取り付けできないというケースが多く現実的ではない。

後者の例として、給電点付近の一箇所での測定により電気機器の種類や運転状態を推定する手法がある。消費電流に含まれる高調波成分の分布を求め、予め電気機器毎に求めてある分布と照合することにより、電気機器の種類や運転状態を推定する方法が提案されている（例えば、非特許文献１参照。）。これは、電気機器の種類や運転状態により、消費電流に含まれる高調波成分の分布が異なることを利用したものである。
電中研レビュー第４１号、Ｐ．３８非侵入型電気機器モニタリングシステムの開発

上述したような先行技術では、電気機器の種類や運転状態を推定するために消費電流に含まれる高調波成分の分布を利用している。しかし、近年においてはエアコン等一部の大型家電にしか搭載されていなかったインバータが小型の家電にも広く搭載されるようになったことによって類似の高調波分布を持つ機器が増加したり、高調波に対する規制の強化によって１機器から発生する高調波の絶対量や基本波に対する高調波の占める割合が減少したりすることにより、電気機器の種類や運転状態を推定するための特徴抽出が難しいという問題点がある。

また、電気機器が持つ高調波成分の分布の違いを利用して電気機器の種類や運転状態を推定するための装置は、仕組みが複雑なことから高価かつ大型になるため、一般家庭に常設設置する装置としては不向きであるという問題点がある。

本発明は、電気機器の種類や運転状況を推定するための特徴を容易に抽出でき、かつ安価で小型化を実現可能な機器推定装置及び機器推定方法を提供することを目的とする。

上記目的を達成するために本発明は、
複数の電気機器に接続され、前記複数の電気機器の電力需用を測定し、前記電力需用の測定結果から電気機器の種類及び運転状態を推定する機器推定装置において、
前記電力需用の測定結果から前記複数の電気機器の電力需用が重畳された時間変動波形を抽出し、前記時間変動波形から電力需用変動量の大きさを抽出し、前記時間変動波形を、前記電力需用変動量の大きさ毎に分類し、前記電力需用変動量の大きさのみを成分とする複数の変動量の大きさ別時間変動波形を抽出する電力需用変動解析部と、
前記複数の変動量の大きさ別時間変動波形のそれぞれについて周期分布を求め、前記周期分布から前記変動量の大きさ別時間変動波形の特徴を表わす代表周期を抽出する周期分布解析部と、
前記複数の電気機器のそれぞれについて、間欠運転時に出現する固有の電力需用変動量の大きさ及び周期を記憶している記憶手段と、
前記電力需用変動解析部が抽出した電力需用変動量の大きさ及び前記周期分布解析部が抽出した前記電力需用変動量の大きさに対応する代表周期と、前記記憶手段が記憶している前記複数の電気機器の間欠運転時に出現する固有の電力需用変動量の大きさ及び周期とを比較することにより、間欠運転をしている電気機器を推定する推定部とを有することを特徴とする。

また、複数の電気機器の電力需用を測定し、前記電力需用の測定結果からから電気機器の種類及び運転状態を推定する機器推定方法において、
前記電力需用の測定結果から前記複数の電気機器の電力需用が重畳された時間変動波形を抽出し、前記時間変動波形から電力需用変動量の大きさを抽出し、前記時間変動波形を、前記電力需用変動量の大きさ毎に分類し、前記電力需用変動量の大きさのみを成分とする複数の変動量の大きさ別時間変動波形を抽出する処理と、
前記複数の変動量の大きさ別時間変動波形のそれぞれについて周期分布を求め、前記周期分布から前記変動量の大きさ別時間変動波形の特徴を表わす代表周期を抽出する処理と、
前記電力需用変動量の大きさ及び前記電力需用変動量の大きさに対応する代表周期と、予め記憶された前記複数の電気機器の間欠運転時に出現する固有の電力需用変動量の大きさ及び周期とを比較することにより、間欠運転をしている電気機器を推定する処理とを有する。

本発明は以上説明したように構成されているので、電気機器の種類や運転状態を推定するための特徴抽出が容易にできる。

また、一般家庭に常設可能な安価かつ小型な電気機器の種類や運転状態を推定するための装置を提供することができる。

以下に、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。

（第１の実施の形態）
図１は、本発明の機器推定装置の第１の実施の形態を示すブロック図である。

本形態は図１に示すように、複数の電気機器１ａ〜１ｎと、間欠運転をしている電気機器を推定する機器推定装置２と、商用電源３と、配電設備４とを備えている。

電気機器１ａ〜１ｎは、機器推定装置２による推定の対象となる電気機器であって、深夜時間帯等の人的撹乱が少ない時間帯等に周期の安定した間欠運転を行っている電気機器である。これらは、保温動作を行う電気ポットや、電気炊飯ジャー、あるいは電気アンカ等、間欠運転を行う電気機器であれば何でもよい。また、冷蔵庫やエアコンのような温度調整機器も、インバータ制御の導入により従来に比べて連続的な運転を行う範囲が拡大してはいるが、負荷が一定以下になると間欠運転に移行するため、機器推定装置２の推定対象となり得る。

機器推定装置２は、電力需用測定部１０と、電力需用変動解析部２０と、周期分布解析部３０と、記憶手段であるデータベース４０と、記憶部５０と、推定部６０と、表示部７０とを備えている。

電力需用測定部１０は、商用電源３から配線設備４を介して電気機器１ａ〜１ｎへ供給される電力すなわち電力需用を測定する。また、その測定結果を電力需用変動解析部２０及び表示部７０へ送信する。

電力需用変動解析部２０は、電力需用測定部１０から受信した電力需用の測定結果から電力需用の時間変動波形を抽出する。この抽出された時間変動波形は、複数の電気機器の電力需用の時間変動波形が重畳されている。次に、電力需用変動解析部２０は、抽出した時間変動波形について、電力需用変動が始まる直前の状態と当該変動の立ち上がりが終了した直後とのレベル差を電力需用変動量の大きさとし、その電力需用変動量の大きさを抽出する。そして電力需用変動量の大きさ毎に抽出された時間変動波形を分類し、この電力需用変動量の大きさの分類毎にその電力需用変動量の大きさのみからなる時間変動波形を抽出する。また、抽出された電力需用変動量の大きさの分類毎の時間変動波形の情報を周期分布解析部３０へ送信するとともに、電力需用変動量の大きさの情報を推定部６０へ送信する。

周期分布解析部３０は、電力需用変動解析部２０から受信した電力需用変動量の大きさの分類毎の時間変動波形について周期解析を行い、それぞれについて周期の出現頻度分布を求め、この中から時間変動波形の特徴を表わす代表的な周期（以下、代表周期という）を抽出する。また、抽出した代表周期の情報を電力変動量の大きさの分類毎に推定部６０へ送信する。

なお、上述したように周期解析をする前に、電力需用変動量の大きさで解析対象を予め分類している。これは複数の波形の合成により、周期分布が複雑になることを防ぐためであり、選別のためのフィルタ効果を発揮する。

データベース４０は、推定部６０に接続され、機器推定装置２の推定対象となる電気機器１ａ〜１ｎの間欠運転時の電力需用変動量の大きさ及び周期を格納している。

図２は、図１に示したデータベース４０に格納されている機器情報テーブルの構成を示す図である。

機器情報テーブル４１は図２に示すように、電気機器名カラム４１ａ，変動量カラム４１ｂ及び周期カラム４１ｃを有している。

電気機器名カラム４１ａには、機器推定装置２の推定対象となる電気機器１ａ〜１ｎの名称が書き込まれている。

変動量カラム４１ｂには、電気機器名カラム４１ａに書き込まれた電気機器１ａ〜１ｎが持つ間欠運転時の固有の電力需用変動量の大きさが電気機器固有の数値幅で書き込まれている。

周期カラム４１ｃには、電気機器名カラム４１ａに書き込まれた電気機器１ａ〜１ｎが持つ間欠運転時の固有の周期が電気機器固有の数値幅で書き込まれている。

例えば、電気炊飯ジャーの間欠運転時の電力需用変動量は「Ｂ１〜Ｂ２」の間のいずれかの大きさであり、その間欠運転時に電力需用変動量「Ｂ１〜Ｂ２」の大きさが出現する場合の周期は「Ｗ１〜Ｗ２」の間のいずれかの周期であることを示している。

記憶部５０は、推定部６０に接続され、表示部７０を介して間欠運転をしている機器の存在を需用家に知らせるための注意喚起メッセージを記憶している。

推定部６０は、電力需用変動解析部２０から受信した電力需用変動量の大きさを範囲に含むデータベース４０の変動量カラム４１ｂと、周期分布解析部３０から受信した電力需用変動量の大きさの分類毎の代表周期を範囲に含む周期カラム４１ｃとを検索し、両方が合致する電気機器名を電気機器名カラム４１ａから抽出する。そして、推定部６０は、抽出された電気機器を、間欠運転をしている可能性の高い電気機器と推定する。次に、推定部６０は、記憶部５０から需用家への注意喚起メッセージを取得し、推定した電気機器名及び注意喚起メッセージを表示部７０へ送信する。

表示部７０は、推定部６０から受信した間欠運転をしている可能性の高い電気機器名及び需用家への注意喚起メッセージを表示する。また、必要に応じて電力需用測定部１０にて測定された電力需用の測定結果を表示する。

商用電源３は、機器推定装置２及び電気機器１ａ〜１ｎへ供給する電力の電力源である。

配電設備４は、商用電源３の電力を機器推定装置２及び電気機器１ａ〜１ｎへ供給するための設備である。

以下に、上記のように構成された機器推定装置において、間欠運転をしている電気機器を推定する場合の動作について説明する。

図３は、図１に示した機器推定装置２における機器推定方法の一例を示すためのフローチャートである。

電力需用測定部１０は、商用電源３から配線設備４を介して電気機器１ａ〜１ｎへ供給される電力すなわち電力需用を測定し（ステップ１）、その測定結果を電力需用変動解析部２０及び表示部７０へ送信する。

電力需用変動解析部２０は、電力需用測定部１０が測定した電力需用の測定結果を受信すると、その電力需用の測定結果から電力需用の時間変動波形を抽出する（ステップ２）。

図４は、図１に示した電力需用測定部１０の測定結果に基づいて、電力需用変動解析部２０が抽出した時間変動波形の一例を示す図である。

図４に示すように電力需用変動解析部２０が抽出した時間変動波形は、ベースロードとなる電力需用Wの上に、間欠的に変動する電気機器１ａ，１ｂ，１ｃの電力需用変動量の大きさWａ，Wｂ，Wｃが重畳されている。

次に、電力需用変動解析部２０は、抽出した時間変動波形について、電力需用変動が始まる直前の状態と当該変動の立ち上がりが終了した直後とのレベル差を電力需用変動量の大きさとし、その電力需用変動量の大きさを抽出する。そして電力需用変動量の大きさ毎に抽出された時間変動波形を分類し、この電力需用変動量の大きさの分類毎にその電力需用変動量の大きさのみからなる時間変動波形を抽出する。（ステップ３）。

なお、電力需用変動解析部２０が複数の電気機器の電力需用が重畳された時間変動波形から電力需用変動量の大きさ毎に分類する際の「電力需用変動量の大きさ」は、図４に示したように一つの電力需用変動が始まる直前の状態と当該変動の立ち上がりが終了した直後とのレベル差とするのが簡易である。ただし、これに限定されるものではなく、例えば、電力需用変動分の立ち上がり開始から立ち下がり終了までの間の当該変動成分に対する時間積分値と定めてもよい。この場合、一回の間欠運転当たりの消費電力量を求めることと等価となる。

図５は、図４に示したような時間変動波形から電力需用変動量の大きさ毎に分類した時
間変動波形の一例を示す図であり、（ａ）は電気機器１ａの時間変動波形を示す図、（ｂ）
は電気機器１ｂの時間変動波形を示す図、（ｃ）は電気機器１ｃの時間変動波形を示す図である。

図５に示すように、電力需用変動解析部２０が抽出した電力需用変動量の大きさの分類
毎の時間変動波形は、それぞれの電力需用変動量の大きさWａ，Wｂ，Wｃ毎にその電力需用変動量の大きさのみからなる時間変動波形となっている。

次に、電力需用変動解析部２０は、抽出した電力需用変動量の大きさの分類毎の時間変動波形の情報を周期分布解析部３０へ送信するとともに、電力需用変動量の大きさの情報を推定部６０へ送信する。

周期分布解析部３０は、電力需用変動解析部２０から電力需用変動量の大きさの分類毎の時間変動波形を受信すると、電力需用変動量の大きさの分類毎にその時間変動波形の周期解析を行い、周期の出現頻度分布を求める（ステップ４）。

次に、周期分布解析部３０は、得られた出現頻度分布からその電力需用変動量の大きさに対応する周期の特徴を表わす代表周期を抽出し（ステップ５）、電力需用変動量の大きさの分類毎に代表周期の情報を推定部６０へ送信する。

ここで、代表周期について説明する。

図６は、図５に示した電力需用変動量の大きさによって分類された時間変動波形のうちの１つについて、周期解析を行った結果の一例を示す図である。

代表周期とは、推定の対象としている電気機器の間欠運転の周期を直接反映した電力需用の変動周期のことである。例えば図５に示したような、ある電力需用変動量の大きさのみを成分に持つ時間変動波形から微分等の手段により当該変動の立ち上がり位置を定め、さらにこの立ち上がり位置間の周期分布を求める周期解析を行う。電気機器が安定動作域にある場合は、図６に示すように、電力需用測定部１０が電力需用を測定するための計測周期を反映する付近（Ｔ）を除いて、電気機器の間欠運転を反映した出現頻度のピークが整数倍の周期間隔で出現する。例えば、ピーク１とピーク２との間隔をＴｐとした場合、ピーク２とピーク３との間隔がＴｐの２倍である２Ｔｐのようになる。このピーク群の中で最短周期を持ち、また多くの場合、出現頻度が最大となるピーク位置が代表周期となる。

推定部６０は、電力需用変動解析部２０から受信した電力需用変動量の大きさを範囲に含むデータベース４０の変動量カラム４１ｂと、周期分布解析部３０から受信した電力需用変動量の大きさの分類毎の代表周期を範囲に含む周期カラム４１ｃとを検索し、両方が合致する電気機器名を電気機器名カラム４１ａから抽出する。そして、推定部６０は、抽出された電気機器を、間欠運転をしている可能性の高い電気機器と推定する（ステップ６）。そして、推定部６０は、記憶部５０から需用家への注意喚起メッセージを取得し、推定した電気機器名及び注意喚起メッセージを表示部７０へ送信する。

表示部７０は、推定部６０から受信した間欠運転をしている可能性の高い電気機器名及び需用家への注意喚起メッセージを表示する。また、必要に応じて電力需用測定部１０にて測定された電力需用の測定結果を表示する（ステップ８）。

このように、本形態においては、電力需用の測定結果から電力需用の変動量の大きさ及びその電力需用の変動量の大きさの分類毎に代表周期を抽出し、それらと電気機器固有の電力需用変動量の大きさ及び周期とを比較することによって、容易に間欠運転している電気機器を推定することができる。

（第２の実施の形態）
次に、第１の実施の形態において間欠運転をしている電気機器の推定に利用した電力需用変動量の大きさ及び代表周期に加え、間欠運転をしている電気機器が存在する時間帯を特定することにより、電気機器を推定する場合について説明する。

電気機器の間欠運転時間は、その電気機器の使用目的やその電気機器を利用している需用家の生活リズム等により異なる。例えば、電気炊飯ジャーでは、炊飯が終了し、保温状態に移行する時間、つまり間欠運転に移行する時間は、生活のリズム等により一定時間であると考えられる。以下に述べる方法で間欠運転をしている電気機器が存在する時間帯を特定し、生活リズム等から同時間帯に間欠運転をしていると想定される電気機器と照合すれば、間欠運転をしている電気機器の推定がより高い精度で可能となる。

電気機器が間欠運転をしている時間帯を特定するため、周期解析に際し、解析時間幅を所定の時間幅（例えば、１時間）に制限し、この制限した解析時間幅の中心時刻を順次変化させながら、例えば、２４時間に渡り周期解析を繰り返して行うようにする。これにより、解析時間幅毎に周期分布（以下、時刻別周期分布という）が得られる。この得られた時刻別周期分布毎に代表周期（以下、時刻別代表周期という）を抽出し、当該代表周期の時刻依存性（日内の変動分布）を求める。この時刻依存性を決定する場合、例えば、時刻別周期分布において周期の出現頻度に所定の閾値を定め、時刻別周期分布内での時刻別代表周期の出現頻度が当該閾値以上の場合を 「代表周期出現」と定義する。なお、代表周期は、当該電気機器の運転開始からの時間経過や周囲温度条件等により変動する場合もあるが、一旦間欠運転状態に入ると、通常その状態が数時間継続するため解析対象時間幅が１時間オーダーであれば、代表周期の出現時間帯を定めることができる。

図７は、本発明の機器推定装置の第２の実施の形態を示すブロック図である。

第２の実施の形態では第１の実施の形態と比べて、周期分布解析部で行われる代表周期の抽出方法と、データベースの機器情報テーブルの構成と、推定部で行われる機器推定方法とが異なっている。

周期分布解析部３００は、解析時間幅制限部３１０と、周期分布検出部３２０と、代表周期抽出部３３０と、出現強度分布解析部３４０と、ＩＦ部３５０とを備えている。

解析時間幅制限部３１０は、電力需用変動解析部２００から受信した時間変動波形について周期解析の対象とする解析時間幅を制限する。この解析時間幅は、受信した時間変動波形が対象としている時間幅に応じ、各解析時間幅で特徴的な周期の出現を見極めるのに必要な時間幅で決定される。そして、その解析時間幅の情報と電力需用変動解析部２００から受信した電力需用変動量の大きさの分類毎の時間変動波形を周期分布検出部３２０へ送信する。

周期分布検出部３２０は、解析時間幅制限部３１０が制限した解析時間幅でその解析時間幅の中心時刻を変化させながら時刻別周期分布を求める解析を電力需用変動量の大きさの分類毎に繰り返し行う。そして、得られた時刻別周期分布の情報を電力需用変動量の大きさの分類毎に代表周期抽出部３３０へ送信する。

代表周期検出部３３０は、周期分布検出部３２０から受信した時刻別周期分布から時刻別代表周期を抽出する。そして、時刻別代表周期のうち、その時刻別周期分布の中で時刻別代表周期の出現頻度が所定の閾値以上の場合、その時刻別代表周期を抽出し、電力需用変動量の大きさの分類毎に推定部６００へ送信する。また、時刻別代表周期のその時刻別周期分布内での出現頻度に基づいて代表周期の時刻依存性を求め、電力需用変動量の大きさの分類毎に出現強度分布解析部３４０へ送信する。

出現強度分布解析部３４０は、代表周期検出部３３０から受信した代表周期の時刻依存性に基づいて、電力需用変動量の大きさの分類毎に間欠運転時間帯を特定する。そして推定した間欠運転時間帯の情報を電力需用変動量の大きさの分類毎に推定部６００へ送信する。

ＩＦ部３５０は、周期分布解析部３３０内外の各部間の情報の送受信を仲介する。

データベース４００は、推定部６００に接続され、機器推定装置２の推定対象となる電気機器１１ａ〜１１ｎの間欠運転時間帯、間欠運転時の電力需用変動量の大きさ及び周期を格納している。

図８は、図７に示したデータベース４００に格納されている機器情報テーブルの構成を示す図である。

機器情報テーブル４１０は図８に示すように、電気機器名カラム４１０ａ，変動量カラム４１０ｂ，周期カラム４１０ｃ及び時間帯カラム４１０ｄを有している。

電気機器名カラム４１０ａには、機器推定装置１２の推定対象となる電気機器１１ａ〜１１ｎの名称が書き込まれている。

変動量カラム４１０ｂには、電気機器名カラム４１０ａに書き込まれた電気機器が持つ間欠運転時の固有の電力需用変動量の大きさが電気機器固有の数値幅で書き込まれている。

周期カラム４１０ｃには、電気機器名カラム４１０ａに書き込まれた電気機器が持つ間欠運転時の固有の周期が電気機器固有の数値幅で書き込まれている。

時間帯カラム４１０ｄには、電気機器名カラム４１０ａに書き込まれた電気機器が１日の中で間欠運転すると想定される時間帯が電気機器固有の時間幅で書き込まれている。

例えば、電気炊飯ジャーの間欠運転時の電力需用変動量は「Ｂ１〜Ｂ２」の間のいずれかの大きさであり、その間欠運転時に電力需用変動量「Ｂ１〜Ｂ２」の大きさが出現する周期は「Ｗ１〜Ｗ２」の間のいずれかの周期であり、毎日ｔ３時からｔ４時の間に間欠運転している、つまり保温が行われていることを示している。

推定部６００は、電力需用変動解析部２００から受信した電力需用変動量の大きさを範囲に含む変動量カラム４１０ｂと、周期分布解析部３００から受信した所定の閾値以上の時刻別代表周期を範囲に含む周期カラム４１０ｃと、周期分布解析部３００から受信した間欠運転時間帯を範囲に含む時間帯カラム４１０ｄとを検索し、すべてが合致する電気機器を電気機器名カラム４１０ａから抽出する。そして、推定部６００は、抽出された電気機器を、間欠運転をしている可能性の高い電気機器と推定する。次に、推定部６００は、記憶部５００から需用家への注意喚起メッセージを取得し、推定した電気機器名及び注意喚起メッセージを表示部７００へ送信する。

以下に、上記のように構成された機器推定装置において、間欠運転をしている電気機器を推定する場合の動作について説明する。

図９は、図７に示した機器推定装置における機器推定方法の一例を示すためのフローチャートである。

電力需用測定部１００は、商用電源１３から配線設備１４を介して電気機器１１ａ〜１１ｎへ供給される電力すなわち電力需用を測定し（ステップ１０１）、その測定結果を電力需用変動解析部２００及び表示部７００へ送信する。

電力需用変動解析部２００は、電力需用測定部１００が測定した電力需用の測定結果を受信すると、その電力需用の測定結果から電力需用の時間変動波形を抽出する（ステップ１０２）。次に、その時間変動波形を電力需用変動量の大きさ毎に分類し、分類された電力需用変動量の大きさ毎にその電力需用変動量の大きさのみからなる時間変動波形を抽出する（ステップ１０３）。そして、抽出した電力需用変動量の大きさの分類毎の時間変動波形の情報を周期分布解析部３００の解析時間幅制限部３１０へ送信するとともに、電力需用変動量の大きさの情報を推定部６００へ送信する。

解析時間幅制限部３１０は、電力需用変動部２００から電力需用変動量の大きさの分類ごとの時間変動波形を受信すると、受信した時間変動波形が対象としている時間幅に応じ、その波形を解析する解析時間幅を所定値に制限し（ステップ１０４）、その解析時間幅の情報と電力需用変動解析部２００から受信した電力需用変動量の大きさの分類毎の時間変動波形をＩＦ部３５０を介して周期分布検出部３２０へ送信する。

周期分布検出部３２０は、電力需用変動量の大きさの分類毎に解析時間幅制限部３１０から受信した解析時間幅に基づいて、解析時間幅制限部３１０から受信した時間変動波形について解析時間幅の中心時刻を所定の時刻から所定の間隔毎に変化させながら時刻別周期分布を求める解析を繰り返し行う（ステップ１０５）。また、得られた時刻別周期分布を電力需用変動量の大きさの分類毎にＩＦ部３５０を介して代表周期検出部３３０へ送信する。

代表周期検出部３３０は、周期分布検出部３２０から時刻別周期分布を受信すると、その時刻別周期分布から時刻別代表周期を抽出する（ステップ１０６）。そして、時刻別代表周期のうち、その時刻別周期分布の中で時刻別代表周期の出現頻度が所定の閾値以上の場合、その時刻別代表周期を抽出し（ステップ１０７）、電力需用変動量の大きさの分類毎にＩＦ部３５０を介して推定部６００へ送信する。また時刻別代表周期のその時刻別周期分布内での出現頻度に基づいて代表周期の時刻依存性を求め（ステップ１０８）、電力需用変動量の大きさの分類毎にＩＦ部３５０を介して出現強度分布解析部３４０へ送信する。

出現強度分布解析部３４０は、代表周期検出部３３０から代表周期の時刻依存性の情報を受信すると、それに基づいて、電力需用変動量の大きさの分類毎に間欠運転時間帯を特定する（ステップ１０９）。そして、推定した間欠運転時間帯の情報を電力需用変動量の大きさの分類毎にＩＦ部３５０を介して推定部６００へ送信する。

推定部６００は、電力需用変動解析部２００から受信した電力需用変動量の大きさを範囲に含む変動量カラム４１０ｂと、周期分布解析部３００から受信した出現頻度が所定の閾値以上の時刻別代表周期を範囲に含む周期カラム４１０ｃと、周期分布解析部３００から受信した間欠運転時間帯を範囲に含む時間帯カラム４１０ｄとを検索し、すべてが合致する電気機器を電気機器名カラム４１０ａから抽出する。そして、推定部６００は、抽出された電気機器を、間欠運転をしている可能性の高い電気機器と推定する（ステップ１１０）。そして、推定部６００は、記憶部５００から需用家への注意喚起メッセージを取得し、推定した電気機器名及び注意喚起メッセージを表示部７００へ送信する。

表示部７００は、推定部６００から受信した間欠運転をしている可能性の高い電気機器名及び需用家への注意喚起メッセージを表示する。また、必要に応じて電力需用測定部１００にて測定された電力需用の測定結果を表示する（ステップ１１１）。

このように本形態においては、第１の実施の形態において間欠運転をしている電気機器の推定に利用した電力需用変動量の大きさ及び代表周期に加え、間欠運転をしている電気機器が存在する時間帯を特定することにより、より高い精度で間欠運転をしている電気機器の推定が可能となる。

なお、上述した解析時間幅制限部３１０が制限する解析時間幅は、固定である必要はなく、推定しようとする電気機器の種類等に応じて変動させてもよい。例えば、解析時間幅を短くすると、間欠運転時間帯を特定するための分解能は向上するが、時間帯内に出現する所定の周期の出現回数が減るため、特徴的な周期の存在を見落とし易くなる等、測定周期の影響や単発の変動による影響を受け易くなる。また、解析時間幅を長くすると、間欠運転時間帯を特定するための分解能が低下するほか、出現する周期の種類が多くなり特徴抽出が難しくなる。

また、解析時間幅は、解析の対象期間によって変動させる方がよい。対象とする解析期間が１日の場合と１週間の場合とでは、特徴的な周期の出現を発見するために必要な解析時間幅が大きく異なるためである。

（第３の実施の形態）
図１０は、本発明の機器推定装置の第３の実施の形態を示すブロック図である。

上述した２つの実施の形態では、電力需用変動解析部２０，２００、周期分布解析部３０，３００及び推定部６０，６００は、電力需用測定部１０，１００と同一の場所にあるものとして説明したが、これらは、必ずしも電力需用測定部１０，１００と同一場所に設置されている必要はない。例えば、図１０に示すように、機器推定装置２２を測定表示部８００と解析センタ８０１とに分け、電力需用測定部１０１の測定結果を、インターネットやLAN回線等の通信回線８０２を介して遠隔地に設けた解析センタ８０１に送付し、解析結果を再び測定表示部８００に返送するようにしてもよい。この場合、需用家元に設ける装置部分を小さくできる他、より長期間でかつ多種のデータ蓄積や解析が容易となり、より高度な解析や詳細な推奨策の提示が可能となる。

また、本発明の装置の分割方法は上述した形態に限らない。例えば、データベース４０１のみを遠隔地に設け、必要の都度インターネット等を介して、データ照合のための照会をかけるようにしてもよい。

本発明の機器推定装置の第１の実施の形態を示すブロック図である。 図１に示したデータベースに格納されている機器情報テーブルの構成を示す図である。 図１に示した機器推定装置における機器推定方法の一例を示すためのフローチャートである。 図１に示した電力需用測定部の測定結果に基づいて、電力需用変動解析部が抽出した時間変動波形の一例を示す図である。 図４に示したような時間変動波形から電力需用変動量の大きさ毎に分類した 時間変動波形の一例を示す図である。 図５に示した電力需用変動量の大きさによって分類された時間変動波形のうちの１つについて、周期解析を行った結果の一例を示す図である。 本発明の機器推定装置の第２の実施の形態を示すブロック図である。 図７に示したデータベースに格納されている機器情報テーブルの構成を示す図である。 図７に示した機器推定装置における機器推定方法の一例を示すためのフローチャートである。 本発明の機器推定装置の第３の実施の形態を示すブロック図である。

符号の説明

１ａ〜１ｎ，１１ａ〜１１ｎ，２１ａ〜２１ｎ 電気機器
２，１２，２２ 機器推定装置
３，１３，２３ 商用電源
４，１４，２４ 配線設備
１０，１００，１０１ 電力需用測定部
２０，２００，２０１ 電力需用変動解析部
３０，３００，３０１ 周期分布解析部
４０，４００，４０１ データベース
４１ａ，４１０ａ 電気機器名
４１ｂ，４１０ｂ 変動量
４１ｃ，４１０ｃ 周期
５０，５００，５０１ 記憶部
６０，６００，６０１ 推定部
７０，７００，７０１ 表示部
３１０ 解析時間幅制限部
３２０ 周期分布検出部
３３０ 代表周期検出部
３４０ 出現強度分布解析部
３５０ ＩＦ部
４１０ｄ 時間帯
８００ 測定表示部
８０１ 解析センタ
８０２ 通信回線

Claims (10)

1. 複数の電気機器に接続され、前記複数の電気機器の電力需用を測定し、前記電力需用の測定結果から電気機器の種類及び運転状態を推定する機器推定装置において、
   前記電力需用の測定結果から、前記複数の電気機器の電力需用が重畳された時間変動波形を抽出し、前記時間変動波形から電力需用変動量の大きさを抽出し、前記時間変動波形を、前記電力需用変動量の大きさ毎に分類し、前記電力需用変動量の大きさのみを成分とする複数の変動量の大きさ別時間変動波形を抽出する電力需用変動解析部と、
   前記複数の変動量の大きさ別時間変動波形のそれぞれについて周期分布を求め、前記周期分布から前記変動量の大きさ別時間変動波形の特徴を表わす代表周期を抽出する周期分布解析部と、
   前記複数の電気機器のそれぞれについて、間欠運転時に出現する固有の電力需用変動量の大きさ及び周期を記憶している記憶手段と、
   前記電力需用変動解析部が抽出した電力需用変動量の大きさ及び前記周期分布解析部が抽出した前記電力需用変動量の大きさに対応する代表周期と、前記記憶手段が記憶している前記複数の電気機器の間欠運転時に出現する固有の電力需用変動量の大きさ及び周期とを比較することにより、間欠運転をしている電気機器を推定する推定部とを有することを特徴とする機器推定装置。
2. 請求項１に記載の機器推定装置において、
   前記周期分布解析部は、電力需用の測定期間に応じて前記周期分布を求めるための時間幅を制限し、前記測定期間内で前記時間幅の中心時刻を変化させながら前記複数の変動量の大きさ別時間変動波形のそれぞれについて時刻別周期分布を求め、前記時刻別周期分布から時刻別代表周期を抽出し、前記時刻別代表周期に基づいて代表周期が出現する時間依存性を求め、前記時間依存性から間欠運転中の電気機器が存在している時間帯を特定し、前記時刻別周期分布の中で前記時刻別代表周期の出現頻度が所定の閾値以上となっている高頻度時刻別代表周期を抽出し、
   前記記憶手段は、前記複数の電気機器それぞれについて、固有の間欠運転時間帯を記憶し、
   前記推定部は、前記電力需用変動解析部が抽出した電力需用変動量の大きさ、前記周期分布解析部が抽出した前記高頻度時刻別代表周期及び前記周期分布解析部が特定した間欠運転中の電気機器が存在している時間帯と、前記記憶手段が記憶している前記複数の電気機器の間欠運転時に出現する固有の電力需用変動量の大きさ及び周期、並びに間欠運転時間帯とを比較することにより、間欠運転をしている電気機器を推定する機器推定装置。
3. 請求項１または請求項２に記載の機器推定装置において、
   前記電力需用変動解析部は、一回の電力需用変動の開始直前と前記電力需用変動の立ち上がりの終了直後との電力差を電力需用変動量の大きさとする機器推定装置。
4. 請求項１または請求項２に記載の機器推定装置において、
   前記電力需用変動解析部は、一回の電力需用変動の消費電力量を電力需用変動量の大きさとする機器推定装置。
5. 請求項１乃至４のいずれか１項に記載の機器推定装置において、
   前記周期分布解析部は、周期分布の周期及び周期の出現頻度に基づいて代表周期を抽出する機器推定装置。
6. 複数の電気機器の電力需用を測定し、前記電力需用の測定結果から電気機器の種類及び運転状態を推定する機器推定方法において、
   前記電力需用の測定結果から、前記複数の電気機器の電力需用が重畳された時間変動波形を抽出し、前記時間変動波形から電力需用変動量の大きさを抽出し、前記時間変動波形を、前記電力需用変動量の大きさ毎に分類し、前記電力需用変動量の大きさのみを成分とする複数の変動量の大きさ別時間変動波形を抽出する処理と、
   前記複数の変動量の大きさ別時間変動波形のそれぞれについて周期分布を求め、前記周期分布から前記変動量の大きさ別時間変動波形の特徴を表わす代表周期を抽出する処理と、
   前記電力需用変動量の大きさ及び前記電力需用変動量の大きさに対応する代表周期と、予め記憶された前記複数の電気機器の間欠運転時に出現する固有の電力需用変動量の大きさ及び周期とを比較することにより、間欠運転をしている電気機器を推定する処理とを有する機器推定方法。
7. 請求項６に記載の機器推定方法において、
   電力需用の測定期間に応じて周期分布を求めるための時間幅を制限する処理と、
   前記測定期間内で前記時間幅の中心時刻を変化させながら前記複数の変動量の大きさ別時間変動波形のそれぞれについて時刻別周期分布を求め、前記時刻別周期分布から時刻別代表周期を抽出する処理と、
   前記時刻別代表周期に基づいて代表周期が出現する時間依存性を求め、前記時間依存性から間欠運転中の電気機器が存在している時間帯を特定する処理と、
   前記時刻別周期分布の中で前記時刻別代表周期の出現頻度が所定の閾値以上となっている高頻度時刻別代表周期を抽出する処理と、
   前記電力需用変動量の大きさ、前記高頻度時刻別代表周期及び間欠運転中の電気機器が存在している時間帯と、予め記憶されている前記複数の電気機器の間欠運転時に出現する固有の電力需用変動量の大きさ及び周期、並びに間欠運転時間帯とを比較することにより、間欠運転をしている電気機器を推定する処理とを有する機器推定方法。
8. 請求項６または請求項７に記載の機器推定方法において、
   一回の電力需用変動の開始直前と前記電力需用変動の立ち上がりの終了直後との電力差を電力需用変動量の大きさとする機器推定方法。
9. 請求項６または請求項７に記載の機器推定方法において、
   一回の電力需用変動の消費電力量を電力需用変動量の大きさとする機器推定方法。
10. 請求項６乃至９のいずれか１項に記載の機器推定方法において、
    周期分布の周期及び周期の出現頻度に基づいて代表周期を抽出する機器推定方法。

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