JP5444343B2 - ユーティリティ計測器 - Google Patents

Description

本発明は、一つ以上の機器に供給される電気、ガス、オイル又は水等のユーティリティの使用を計測する装置に関する。例えば、ユーティリティが電気の場合、本発明は、例えば、変動する電力負荷を検出することによって、複数の機器内の一つ以上の別個の機器によって消費される電力を決定することに関する。

住宅における家庭レベルと、事務所、商店、工場等における商業レベルの両方で、資源の消費を低減することについての関心が増大している。この理由は、コストを節約することと、例えば、降水量の少ない地域の水等の希少な資源の保護、二酸化炭素排出量を低減すること、及び石炭、ガス、オイル等の有限な資源を保護する等の環境に対する関心のためでもある。

従来、消費者は、ユーティリティ会社から請求書を受け取り、前記請求書は、定期的な計器の読み取り、又は最後の計器読み取りからの消費量の見積もりに基づいて、例えば、一ヶ月又は四半期毎に、最後の請求書から用いたユーティリティの量を示すことができる。例えば、電気供給の場合、情報は、使用された電気エネルギーのｋＷｈ数に関して消費者に提示され、それは多くの人々にとって無意味であり、彼らが実際にエネルギーをどのように用いているか、及びどこで削減できるかについてのアイデアをほとんど与えない。消費者が用いているエネルギーについての実時間の詳細な情報を彼らに提供することの効果は、それらの消費量を最大２０％まで削減することが研究では示されている。この情報を提供するために、この供給から引き出されるエネルギーが結局どこに行き着くか、つまり、どの機器が、どのくらい、いつ用いられているかを識別する必要がある。この情報を提供することが問題である。

既存の電気出力コンセント内に差し込み、そのコンセントに差し込まれた特定の機器（機器は、本明細書ではより一般的に電気負荷又は単に「負荷」と呼ばれることもある）によるエネルギー消費を監視可能な装置が知られている。しかし、この情報は獲得するには不便であり、家等の特定の場所の消費を完全に監視する場合、各機器を監視するために、各コンセントに別個の計測装置を差し込まなければならず、調理器具（一般に、最もエネルギー消費量の多いものの一部である）等の常に配線されている機器にこのような計測装置を接続することは一般に不可能である。照明も、住宅のエネルギー使用のかなりの部分を占めている（例えば、イギリスの一般的な電気料金請求書の平均２０％が照明に費やされている）。多くの照明は、常に配線されている照明接続部で提供されており、この場合、非侵入性監視システムが望まれる。

ユーティリティを供給中のシグネチャを検出しようとする非侵入性機器負荷監視（ＮＩＡＬＭ）システムが知られており、前記シグネチャは特定の機器の特性を示し、例えば、機器がスイッチオン又はオフにされる際の事象を検出するために監視することを含んでいる。例えば、US4,858,141（Hartなど）は、住居への電気供給の電圧及び電流を監視し、どの機器が特定の時間に動作しているかを決定し、各々によって消費されるエネルギーを決定しようとすることを開示している。

しかし、所定の種類の負荷を区別することは困難であることもある。

照明レベルの可変制御を可能にするために、例えば、調光装置（調光スイッチと呼ばれることもある）が照明システムに取り付けられることが多い。これらの調光スイッチは、通常抵抗性の固定電力の負荷を連続的に変化する電力負荷（調光レベルに依存して可変無効電力を追加的に備えている）に変換するので、電気使用監視システムにかなりの難問を提示する。このような負荷を区別し、この分類の装置によって消費される電力を測定する確実な方法を提供することには問題がある。

US5,483,153（LeebとKirtley）は、機器の分類及び識別処理を手助けするために、観察される電気波形と様々な過渡的「基準形状」を一致させようとする「過渡的事象検出器」を開示している。しかし、例えば、同じ電気負荷を実質的に提示する機器等、電気消費に関して非常に類似の特性を備えている機器を区別するには問題がある。特定の問題は、一般に抵抗性加熱部材を備えている加熱機器にあり、それは単純な抵抗性負荷を提示し、例えば、トースタと湯沸かし器を区別することは難しい。従って、例えば、トースタと石英屋内暖房機等の二つの１２００Ｗの抵抗性機器によって消費される電力を別個に合計することは不可能である。

別の例として、Yamagamiらの「住宅ガス機器の非侵入性高精度計測」、米国エネルギー効率化経済評議会夏季研究議事録(Proceedings of the American Council for an Energy Efficient Economy(ACEEE) Summer Study), Pacific Grove、California、１９９６年８月２５〜３１日の１．２６５〜１．２７３は、別個の家庭のガス消費を正確に計測して、データを解析し、調理器具、暖房機、湯沸かし器等の特定の種類のガス機器による使用を見積もることを開示している。しかし、例えば、実質的に同じ電気負荷を提示する機器等、同じユーティリティの消費に関して非常に類似の特性を備えている機器を区別することには問題がある。

本発明は、一つ以上の上記の問題を少なくとも部分的に緩和することを目的とする。

米国特許第4,858,141号明細書 米国特許第5,483,153号明細書

"Non-Intrusive Submetering of Residential Gas Appliances", Proceedings of the American Council for an Energy Efficient Economy(ACEEE) Summer Study), Pacific Grove, California, August 25-31, 1996, 1.265-1.273

本発明の第一形態によると、複数の負荷に供給される電気の使用を計測する非侵入性電気負荷計測内で用いる、可変電力負荷検出装置が提供される。前記装置は、入力領域と、監視領域と、デルタ波形生成器と、エッジ検出器と、解析領域と、を含んでいる。入力領域は、交流電圧源から時間の関数として、電流の全ての瞬間的供給を表す値を受け取るように構成されている。監視領域は、電流源の周期波形を表す値の組を含む電流波形を決定するように構成されている。デルタ波形発生器は、デルタ波形を得るために、監視領域によって決定された値の各組を減算することによって、電流波形と前の電流波形との間の違いを計算するように構成されている。エッジ検出器は、デルタ波形の一つ以上のエッジを検出するように構成されている。解析領域は、エッジ検出器によって検出された一つ以上のエッジについての情報に少なくとも基づいて、少なくとも一つの負荷を識別するように構成されている。

本発明の第二形態によると、複数の負荷に供給される電気の使用を計測する非侵入性電気負荷計測内で用いる、可変電力負荷検出用の方法が提供される。前記方法は、交流電圧源から時間の関数として、電流の全ての瞬間的供給を表す値を受け取ることと、電流源の周期的波形を表す値の組を含む電流波形を決定することと、波形値の各組を減算することで、電流波形と前の電流波形との間の違いを計算することによってデルタ波形を生成することと、前記デルタ波形内の一つ以上のエッジを検出することと、検出した一つ以上のエッジについての情報に少なくとも基づいて、少なくとも一つの負荷を識別することと、を含んでいる。

本発明の第三形態によると、複数の機器に供給される電気の使用を計測する装置が提供される。前記装置は、入力領域と、過渡的検出器と、解析領域と、処理領域と、を含んでいる。入力領域は、時間の関数として、電力の全供給を表す値を受け取るように構成されている。過渡的検出器は、その時点で供給されている電力の増加による受け取った値の変化から、機器がスイッチオンにされた時点を検出するように構成されている。解析領域は、受け取った値を解析し、（ｉ）前記過渡的検出器によって検出されるスイッチオンにされた時点における前記機器の抵抗に関連した第一の値と、（ｉｉ）安定状態で動作しているときの前記機器の抵抗に関連した第二の値と、を決定するように構成されている。処理領域は、少なくとも前記第一及び第二の値に基づいて、前記機器を識別し、前記機器によって消費される電気エネルギーを決定するように構成されている。

好ましくは、解析領域は、（スイッチオンの時点から安定状態に到達する時点までに機器に供給される全電気エネルギー）−（安定状態の電力）×（スイッチオンから安定状態に到達するまでの時間）に関連した別の分類値を決定するように構成され、前記処理領域による前記機器の識別は更に、前記別の分類値に基づいている。

本発明の第四形態によると、複数の機器に供給される電気の使用を計測する装置が提供される。前記装置は、入力領域と、過渡的検出器と、解析領域と、処理領域と、を含んでいる。入力領域は、時間の関数として、電力の全供給を表す値を受け取るように構成されている。過渡的検出器は、その時点で供給されている電力の増加による受け取った値の変化から、機器がスイッチオンにされた時点を検出するように構成されている。解析領域は、受け取った値を解析し、（ｉ）機器によって用いられている電力が安定状態に到達する時点と、（ｉｉ）（スイッチオンの時点から安定状態に到達する時点までに機器に供給される全電気エネルギー）−（安定状態の電力）×（スイッチオンから安定状態に到達するまでの時間）に関連した分類値と、を決定するように構成されている。処理領域は、少なくとも前記分類値に基づいて、前記機器を識別し、前記機器によって消費される全電気エネルギーを決定するように構成されている。

本発明の第五形態によると、複数の機器に供給される電気の使用を計測する方法が提供される。前記方法は、時間の関数として、電力の全供給を表す値を受け取ることと、その時点で供給されている電力の増加による受け取った値の変化から、機器がスイッチオンにされた時点を検出することと、受け取った値を解析することと、（ｉ）スイッチオンにされている時間における前記機器の抵抗に関連した第一の値と、（ｉｉ）安定状態で動作しているときの前記機器の抵抗に関連した第二の値と、を決定することと、少なくとも前記第一及び第二の値に基づいて前記機器を識別することと、前記機器によって消費された電気エネルギーを決定することと、を含んでいる。

好ましくは、前記方法は、（スイッチオンの時点から安定状態に到達する時点までに機器に供給される全電気エネルギー）−（安定状態の電力）×（スイッチオンから安定状態に到達するまでの時間）に関連した別の分類値を決定することを含み、前記機器の識別は更に前記別の分類値に基づいている。

本発明の第六形態によると、複数の機器に供給される電気の使用を計測する方法が提供される。前記方法は、時間の関数として、電力の全供給を表す値を受け取ることと、その時点で供給されている電力の増加による受け取った値の変化から、機器がスイッチオンにされた時点を検出することと、受け取った値を解析することと、（ｉ）機器によって用いられている電力が安定状態に到達する時点と、（ｉｉ）（スイッチオンの時点から安定状態に到達する時点までに機器に供給される全電気エネルギー）−（安定状態の電力）×（スイッチオンから安定状態に到達するまでの時間）に関連した分類値と、を決定することと、少なくとも前記分類値に基づいて前記機器を識別することと、前記機器によって消費された全電気エネルギーを決定することと、を含んでいる。

本発明は、従来の計測装置及び方法より、コンピュータ的に集約されず、正確であるという利点を備えている。

本発明の第七形態によると、ユーティリティの使用を計測する装置が提供される。前記装置は、入力領域と、処理部と、出力領域と、を含んでいる。入力領域は、第一ユーティリティの使用を表す値を受け取るように構成されている。処理部は、受け取った値を解析し、受け取った値に基づいて第二ユーティリティの使用についての情報を決定するように構成されている。出力領域は、前記情報を出力するためのものである。

本発明の第八形態によると、ユーティリティの使用を計測する方法が提供される。前記方法は、第一ユーティリティの使用を表す値を受け取ることと、受け取った値を解析し、受け取った値に基づいて第二ユーティリティの使用についての情報を決定することと、前記情報を出力することと、を含んでいる。

本発明の第九形態によると、コンピュータシステム上で実行されたとき、前記コンピュータシステムに、本発明の第二、第五、第六又は第八形態の一つに従う方法を実行させるコンピュータ実行可能コードを含むコンピュータプログラムが提供される。

本発明の第十形態によると、本発明の第九形態によるコンピュータプログラムを格納するコンピュータ読み取り可能媒体が提供される。

本発明の第十一形態によると、本発明の第九形態によるコンピュータプログラムを含む信号を含んでいるコンピュータプログラム製品が提供される。

本発明の第十二形態によると、複数の機器に供給されるユーティリティの使用を計測する装置が提供される。前記装置は、入力領域と、格納部と、処理部と、を含んでいる。入力領域は、センサから、時間の関数として用いられている全ユーティリティを表す値を受け取り、各検出値の実時間についての時間データを受け取るように構成されている。格納部は、複数の機器の各々によるユーティリティの使用の特性を示す機器データを含んでいる。処理部は、機器データに基づいて、受け取った値と時間データを解析し、各機器によるユーティリティの使用についての情報を決定するように構成されている。出力領域は、前記情報を出力するためのものである。処理部は、特定の時間に動作している可能性の最も高い機器又は機器の組み合わせの推論に基づいて、各機器によるユーティリティの使用についての情報と、受け取った値、時間データ及び機器データに基づいて、各機器によるユーティリティの可能性の最も高い消費の大きさを決定するように構成されている。推論は、ベイズ推論、ニューラルネットワーク、及びファジィ論理から選択される推論技術を用いる。

好ましくは、処理部は、特定の状態である複数の機器の確率を計算する推論を用いるように構成されている。より好ましくは、処理部は、推論を用いて、複数の確率を計算するように構成され、各確率は複数の機器が各状態にある確率であり、前記処理部は更に、複数の機器が最も高い確率を備えている状態にあることを決定するように構成されている。

以下に、添付の図面を参照しながら、ほんの一例として、本発明の実施形態を説明する。
図１は、本発明の実施形態による電気の使用を計測する装置を用いるシステムを概略的に示す図である。 図２は、ＴＲＩＡＣ制御負荷用の交流源の１周期上の電圧及び電流波形のグラフである。 図３（ａ）、（ｂ）及び（ｃ）は、ＴＲＩＡＣ制御装置用の電圧電流波形のグラフであり、図３（ａ）は装置をオフにしたときであり、図３（ｂ）は全電力より低い電力レベルで装置をオンにしたときであり、図３（ｃ）は図３（ｂ）と図３（ａ）の間の電流波形の変化を示している。 図４は、ＴＲＩＡＣ制御装置用の電圧電流波形のグラフであり、図４（ａ）は装置が初期電力設定のときであり、図４（ｂ）は全電力より低いレベルまで装置の電力を増大させるときであり、図４（ｃ）は図４（ｂ）と図４（ａ）の間の電流波形の変化を示している。 図５は、ＴＲＩＡＣ制御装置用の電圧電流波形のグラフであり、図５（ａ）は装置が初期電力設定のときであり、図５（ｂ）は全電力まで装置を増大させるときであり、図５（ｃ）は図５（ｂ）と図５（ａ）の間の電流波形の変化を示している。 図６は、本発明を具現化する方法の概略流れ図である。 図７は、機器がスイッチオンにされている間、時間の関数として設置場所に供給される全電力のグラフである。 図８は、スイッチオンにされた時点からの二つの異なる機器の電力消費のグラフである。 図９は、スイッチオンにされた時点からの二つの異なる機器の抵抗のグラフである。 図１０は、スイッチオンにされた時点からの二つの更に異なる機器の電力消費のグラフである。 図１１は、スイッチオンにされた時点から安定動作状態に到達するまでの機器の電力消費のグラフである。 図１２は、本発明の実施形態によるユーティリティ計測装置を用いるシステムの概略図である。 図１３は、本発明の別の実施形態によるユーティリティ計測装置を用いるシステムの概略図である。

以下に、本発明の第一実施形態による装置を説明する。図１は、電気の使用を計測する装置、又はより正確には電気エネルギーを計測する装置を含むシステムのハードウェア部品を示している。前記装置は、単に計測器と呼ばれる。

図１では、例えば、家、アパート、事務所、店舗、学校等の場所への電気供給部が１０で示されている。電気は、既存の配線１４を介して、複数の機器１２Ａ、１２Ｂ、１２Ｃ、１２…に供給されている。前記機器及び配線は、図１では単に概略的に示されているが、もちろん、回路遮断部又はヒューズ、及び分岐部又はスパー部付きの一つ以上のリング状主回路を備えた消費者ユニットを介する等、任意の適切な方法で構成することもできる。センサ１６は、供給部１０から機器１２の全てに提供されている全瞬間的電流を測定し、更に電気供給部１０の瞬間的電圧を測定するために提供される。電流は、例えば、電気供給配線１４の導電体の一つの周りに配置した電流クランプ等の任意の適切なセンサによって測定される。電流クランプは一般に、フェライト等の磁性材料を含み、前記磁性材料は、導電体の周りに磁気回路を構成し、変換器として機能し、前記磁性材料の周りの第二配線に電圧を誘導し、前記第二配線から供給配線１４に流れる電流を得ることができる。この電流変換器の別形態として、ホール効果センサを用いて、前記配線の周りの磁性材料のループ内の磁界（前記配線を流れる電流に関連している）を測定できる。もちろん、電流を検出するために、他の適切な方法を用いることもできる。

電源の電圧も、任意の適切な電圧計によって測定できる。これは、もちろん、一般的に配線１４内の二つの導電体に近づく必要がある。これは、例えば、各ケーブルの周りに結び付け、前記導電体に接触させる絶縁部を貫通する突起部を備えているプローブによって実現できる。もしくは、消費者ユニット内の端子、又は、例えば、ヒューズ又は回路遮断部を挿入可能な場所に接続を行うこともできる。非侵入性の容量型電圧検出器を用いることもできる。

図１に示したように、センサ１６は、計測器２０に接続されている。もちろん、計測器２０内にセンサ１６の一部又は全部を組み込むこと、例えば、配線を供給配線１４から計測器２０に接続し、計測器２０内で電圧を測定することも可能である。もしくは、異なる実施形態では、センサ１６は、内蔵型であってもよく、計測器と無線通信し、瞬間的電流及び瞬間的電圧のアナログ又はデジタル値を送信することもできる。一つの選択肢では、計測器２０は、電圧を測定するために、センサ１６の一部に接続されているおかげで、それ自体の電源を抽出できる。この一つの特定の形態では、計測器２０は、機器１２と同じ方法で電気コンセントに単に差し込まれ、その電源を獲得し、更に供給電圧を測定する。しかし、好ましい実施形態では、計測器２０とセンサ１６は、既存の電気計測器がある、又は配置されるであろう場所の近く等、ユーティリティ供給部１０が建物に入る場所の近くに簡便に配置されている。

計測器２０は、複数の異なるユニット、つまり、入力領域２２と、クロック２４と、処理部２６と、格納部又はメモリ２８と、出力領域４０と、を含んでいる。専用配線電子回路として様々なユニットを各々実装することもできるが、様々なユニットは互いに分離されている必要はなく、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）又は現場でプログラム可能なゲートアレイ（ＦＰＧＡ）又はデジタル信号処理（ＤＳＰ）装置等の単一の電子回路チップ上に集積させることもできる。更に、ユニットは、ハードウェアとソフトウェアの組み合わせとして具現化することもでき、前記ソフトウェアは任意の適切な汎用マイクロプロセッサによって実行され、一実施形態では、計測器２０は既存のパーソナルコンピュータ（ＰＣ）であってもよい。ソフトウェアは、コンピュータ命令を備えている一つ以上のコンピュータプログラムの形態をとることもでき、前記命令は、コンピュータ（例えば、処理部２６）によって実行されると、以降で議論される本発明の実施形態に従う方法を実行する。コンピュータプログラムは、磁気ディスク、光ディスク（例えば、ＣＤ又はＤＶＤ）等のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体上に格納することもできる。

計測器２０の入力領域２２は、センサ１６から電流及び電圧値を受け取る。前記値は、用途に応じたレベルの精度まで、交流電源の周期毎に好ましくは複数回入力または測定される。前記値がアナログ電圧として供給される場合、入力領域２２は、計測器２０の残りの部分がデジタル電子回路を用いて実装できるように、例えば、アナログデジタル変換器を含みうる。入力領域２２は更に、実際の現在時間を提供するクロック２４から時間データを受け取る。クロック２４は、もちろん、計測器の他の部品と一体的であっても、センサ１６の一部であってもよく、時間データを同報通信する送信機等の外部源からクロック信号を受け取ることもできる。一つの好ましい実施形態では、クロック２４は、処理部２６の（以降で説明する）一体的な部分である他のタイマ回路と共に水晶発振器を含んでいる。この場合、時間データを受け取る入力領域２２も、処理部２６の一体的な部分である。処理部は、以降で説明する複数の異なる機能を実行し、前記機能は、エッジ検出器等の項目の名前で呼ばれることもあり、本発明の好ましい実施形態では、これらの項目はソフトウェアモジュールとして実装される。

格納部２８は、様々な既知の電気機器に関する情報／データのデータベース２９を格納する。いくつかの機器の電力消費は可変である。例えば、洗濯機は、洗濯プログラム／周期の異なる部分の間でかなり異なる量の電力を消費し、これはプログラム毎に異なっている。このようなデータは全て、既知の機器毎にメモリ２８内に保持される。格納部２８は、固体コンピュータメモリ、ハードディスクドライブ、又は着脱可能なディスク状媒体等の任意の適切なコンピュータ読み取り可能記憶媒体であってもよく、それらは情報を磁気的、光学的又は光磁気的に格納する。格納部２８は、計測器から離れていてもよく、例えば、電話線を介して、又はインターネット上でアクセスできる。格納部２８は、例えば、新しい機器データをダウンロードすることによって、動的に更新可能であってもよい。これは、供給配線１４自体を介して行うことができ、一つの選択的形態では、格納部２８は、使用者が測定器２０のスロットに挿入可能なＩＣカードとして提供される。電気機器の製造者は、必要な機器データを直接消費者に、又はユーティリティ会社に提供する。それらの計測器２６を更新するために、新しいＩＣカードを使用者に郵送することもできる。処理部２６が解析を行うために実行するソフトウェアは、格納部２８内に格納することも、機器データと同様の方法で（例えば、ダウンロードすることによって、ディスク又はＩＣカード等の新しい媒体を挿入することによって）必要に応じて更新することもできる。

処理部２６は、入力領域２２、格納部２８及び可能であればクロック２４からデータを受け取る。処理部は、汎用処理装置であっても、デジタル信号処理部であっても、本発明の一つ以上の実施形態を実装するために特に製造された特注のハードウェア装置（例えば、ＦＰＧＡ又はＡＳＩＣ）であってもよい。処理部２６は更に、以降で詳しく説明する様々な処理／解析ステップを実行する。処理／解析に続いて、処理部２６は、一部又は全ての機器１２の電気エネルギー利用に関する情報を生成する。この情報は、ユーティリティ提供者に直接送信することもできる。もしくは、この情報は、使用者に簡便に提示されるように、出力領域４０によって使用者端末４２（ＰＣ又はユーティリティ使用フィードバック用の専用装置など）に出力できる。使用者端末４２は、付属モニタ／表示部４４及び／又はプリンタ４６を備えている標準デスクトップ又はラップトップコンピュータであってもよく、専用装置であってもよい。

計測器２０と使用者端末４２は図１では別個の装置として示されているが、もちろん、同じ装置の一部であってもよい。好ましい実施形態の出力領域４０は、例えば、高周波（ＲＦ）リンク、又は光学的に、又は赤外線によって、又は音響的に、無線で通信を行う。しかし、使用者端末４２が、機器として供給コンセントの一つに差し込まれている場合、使用者端末４２との通信は供給配線１４を介して行うことも出来る。別の実施形態では、装置２０と使用者端末４２の間の通信が双方向となるように、出力領域４０は受信機としても機能できる。これによって、使用者端末４２は、格納部２８内の電気機器データを更新する別の手段として使用できる。

時間データと共に電圧及び電流値が、処理部２６によって受け取られる。生データから、処理部は、現在の使用を特徴付ける複数の係数又はシグネチャ値を計算する。係数又は適切なシグネチャ値の例は、以下のものを含むが、それらには限定されない。
（ａ）全実電力消費
（ｂ）様々な機器１２によって加えられる負荷に依存する電流及び電圧の間の位相差（角度）、及びそれが単なる抵抗性であるか又は更に無効性である、つまり、モータ及び変換器等の容量性又は誘導性負荷を含んでいるかどうか
（ｃ）二乗平均（ＲＭＳ）電流

明らかに、上記の係数又はシグネチャ値のいくつかは、一般に電源の最小の１周期上（一般に５０又は６０ヘルツで供給され、１周期は約０．０２秒である）の平均である。しかし、全ての様々な係数又はシグネチャ値の平均値は、より長い所定の期間上で計算することもできる。係数又はシグネチャ値の現在の値は、前の１周期以上の各係数又はシグネチャ値の動作中の平均値と比較され、各係数又はシグネチャ値内の変化又は「デルタ」を獲得する。

それから、処理部２６は、推論技術を用いて、各機器がオン又はオフであるか、及び各機器１２による現在の電力消費に関して、供給部１０に接続された全ての機器１２の状態に対する確率を割り当てる。推論は、計測器２０の格納部２８から得られた機器データと共に、上記のように計算された様々な係数又はシグネチャ値内の変化からの新しい証拠と共に、機器が前の周期中又は前の計算において任意の特定の状態にあったことの計算された確率に基づいて、任意の特定の状態にある機器の集合体に対する確率を割り当てることが出来る。計測器２０は、どの機器１２が供給部に接続されているかを事前に知っていることには限定されない。新しい機器が追加されると、機器の様々な分類の格納された特性に基づいて、その機器が何であるかに関する推論を行うことができる。

一つの好ましい形態では、機器データは、特定の電力量を消費する固有の機器の確率についての統計的情報を含んでいる。白熱電球の単なる抵抗性負荷等の簡単な機器の場合、スイッチオンにされたとき、規格電力の小さな範囲内の所定の量の電力を消費し、及び電流及び電圧の位相角の無視可能な変化を伴うその確率は、極めて高く、ほぼ１００％に近い。従って、電力消費の大きさの変化がその値にほぼ等しく、その光が事前にオンされていない場合、その電球がオンになっていることを機器の新しい状態が含んでいるという推論は極めて可能性が高い。

別の好ましい形態では、格納部２８に格納された機器データは、特定の量の電力を消費する固有の機器の確率についての統計的情報、特定の機器による電気エネルギーの時刻、使用期間及び使用間隔についての情報、同時動作の確率の増大を伴う可能性の高い装置の集合についての情報、周囲温度の関数としての機器の使用の見込み及びエネルギー消費のバラツキについての情報（周囲温度は処理部に与えられる別のパラメータとして含まれる）等の情報を含むが、それらには限定されない。

解析を行う適切な推論技術は、例えば、ベイズ推論等の確率的方法、ニューラルネットワーク等の分類器、及びファジィ論理等の可能性手法を含んでいる。他の適切な方法も、もちろん用いることができる。

しかし、解析は、機器のオン／オフの事象を監視することに単に限定されない。いくつかの機器の電力消費は可変である。例えば、洗濯機は、洗濯プログラムの異なる部分中にかなり異なる量の電力を消費し、これはプログラム毎に異なっている。これらの電力消費の全て及び各機器のそれらの確率は、格納部２８内に保持され、処理部２６が、例えば、ベイズ理論を用いて、全ての機器１２の新しい状態に確率を割り当て可能にする。

本実施形態では、機器データはデータベースの形態であり、前記データベースでは、各機器に対して、例えば、複数の電力範囲の各々内の電力消費で動作している機器の確率の形態で、上記の係数の各々に対して確率分布が格納されている。前記確率分布を導く統計データはトレーニング処理で獲得でき、前記処理では、機器を複数回動作させ、係数の平均及び分散を計算する。一つの簡単な形態では、各係数に対する機器データは、係数の平均値を中心とし、所定の係数の分散の三倍の幅を備えているトップハット分布である。その範囲の外側では、確率はゼロである。別の形態はステップ確率分布であり、例えば、三つのレベルの場合、平均の近くが最も高く、そこから両側に段々に下がっている。他の分布形状も、もちろん用いることができる。分布が単一のピークを持っていない場合も可能であり、例えば、三つの電力設定を備えている電気ヒータの場合、三つのピークがあり、三つの設定の間の値に対しては電力消費は低い確率になる。

当然のことながら、最も高い確率を備えている機器の状態は、全ての機器１２の正確な現在の状態であることが仮定される。現在の状態に、信頼限界を割り当てることもできる。格納部２８が情報を備えていない新しい機器１２が接続されている場合、低信頼性として捕捉され、この場合、計測器は、自動的に、又は使用者に新しい機器情報の入力を促すことによって、新しい機器の電力特性についての情報を獲得する学習モードに入ることができる。

上記の処理は、解析の第一層を提供する。しかし、更に正確にすることもできる。第二層として、格納部２８内の機器情報は、任意の特定の時刻に使用されている特定の機器１２の各々の確率についての統計的情報も含んでいる。これは、例えば、その日を３０分間隔で分割することによって、例えば、その日の間の任意の特定のタイムスロット内で用いられている特定の機器の確率として表される。この時刻の確率分布情報は、機器データのデータベースに含まれる。それから、この別の情報を用いて既知の推論原理を適用し、機器の状態、つまり、任意の特定の機器がオン又はオフであるかどうか、及びそれが消費している電力に新しい確率を割り当てることができる。従って、例えば、特定の照明が昼の真っ最中にオンであること、又はトースタが真夜中にオンであることは低い確率になる。

格納部２８内の機器データの一部として、持続期間データとして更に格納された任意の特定の機器の使用の可能性の高い持続期間に基づく推論を再び用いて、解析の第三層を行うこともできる。従って、テレビは、数時間連続的に使用中である可能性は高いが、湯沸かし器は、数分以上連続的に使用中である可能性はほとんどない。この持続期間の可能性分布情報も、機器データのデータベースに含まれる。この予想される持続期間のデータを用いて、機器の状態に割り当てられる確率を再計算し、新しく最も高い確率状態の構成を獲得できる。

本発明の実施形態の更に好ましい拡張によると、格納部２８内の機器データの形態の追加の証拠を用いて、機器１２の状態を更に正確にできる。これは、可能性が高い装置の集合についての情報を含むことができ、例えば、テレビとＤＶＤ再生機が同時に動作している可能性や、コンピュータ、プリンタ及びモニタが全て同時に動作している可能性は増大する。別の例は、機器の動作段階についての情報であり、例えば、洗濯機の洗濯プログラム中、水の加熱段階を既に経ていると、洗濯機のドラムを回転させるために、モータを動作させる等の次の段階に洗濯機が入る確率が高くなる。選択的に、寒い天気のときに電気ヒータがより使われやすく、暑い天気のときにエアコンが使われやすいという事実を取り込むために、ある範囲の周囲温度で使われている機器の見込みについてのデータ等の、他の特性を機器データが含むこともできる。計測器２０は、内部及び／又は外部温度センサ（図示せず）に接続することができ、それから、ユーティリティの使用に関する機器の状態の推論の別のパラメータとして、周囲温度を含むことができる。

上記の実施形態では、電源の電流と電圧の両方が測定される。しかし、電位の低下が正確な場合、電流のみを用いて解析を行うこともできる。

以降の詳細な説明では、本発明の複数の実施形態が説明される。第一実施形態は、ＴＲＩＡＣ制御照明等の主に抵抗性負荷の可変電力に関する。第二実施形態は、ヒータ等の比較的一定の安定状態負荷の単なる抵抗性装置に関する。第三実施形態は、マルチユーティリティ解析（例えば、電気と水の利用の解析）に関する。以降の説明の三つの実施形態を共に用いるても、別個に用いてもよいことは注意されるべきである。

「主に抵抗性負荷の可変電力（例えば、ＴＲＩＡＣ制御照明）」
推論技術と共に電源信号からの基本シグネチャ値情報を用いて、多数の異なる機器１２の間をうまく区別できる。本発明の実施形態は特に、ＴＲＩＡＣ制御照明等の主に抵抗性負荷の可変電力を検出することと、このような負荷によるエネルギー消費を決定することと、一つより多く存在している場合に、このような負荷の各々を別個に追跡することと、に関する。以降の説明は、白熱電灯を制御する調光スイッチの特定の例を用いる。もちろん、この状況では、「抵抗性」は負荷を介して流れる電流及び電圧が、互いに実質的に同位相であることを指し、負荷が必ずしもオーミック又は直線である必要はないことが理解される。同様に、本発明は好ましくは、負荷に供給される電力を可変制御する内部周期スイッチングを用いる検出装置に適用する。ＴＲＩＡＣは、このような装置用の制御スイッチの一つの具体例にすぎず、他の例はＳＣＲ（シリコン制御整流器）、サイリスタ及びトランジスタを含んでいる。

本発明のこの実施形態の動作の背景の一部を以降に説明する。

最新の調光スイッチは、ＴＲＩＡＣ半導体装置を用いる。これは、電気的周期の一部に対してのみオンになる非線形装置である。図２は、ちょうど半分を超える電力で動作している理想的な調光スイッチ制御の白熱電灯用の電圧及び電流波形を示している。図２の電圧波形（及び図３〜５の各々）は正弦波形であり、交流電源の１周期に対して示されている。その周期の初期の部分では、電流は描かれておらず、それから特定の時点でＴＲＩＡＣが起動され、導通を開始し、電流に階段状の変化が生じる。それから、電圧の極性が変化する（電圧波形のゼロ交差）まで半周期の残りの部分の間（ほぼ電圧に比例して）電流が流れ、電圧の極性が変化する時点でＴＲＩＡＣは導通を停止する。それから、第二の半周期は、極性が反対であるだけで第一の半周期と同じである。ＴＲＩＡＣが導通しなくなると、負荷自体に電圧が印加されず、図の電圧波形は、負荷を駆動するＴＲＩＡＣ回路に印加される供給部からのものとなる。

ＴＲＩＡＣがオンになる時点は、一般にＴＲＩＡＣ回路に接続した可変抵抗器を調整することによって、一般に半周期の最初から終わりまでの任意の場所から連続的に変更できる。導通が始まる時点は、交流源の周期に関連して、ラジアンの位相角として呼ばれ、「点弧角」と呼ばれることもある。点弧角は、０〜πのいずれであってもよく、図２では、π／４〜π／２の間のどこかである。点弧角を変更することによって、電力消費は照明負荷の公称定格電力の実質的に０〜１００％まで変更できる。

概して、調光制御照明システムの状態変化に関する所定のシナリオには以下の六つがある。
１．オフから調光設定まで
２．より高い輝度への電力の増大
３．調光設定から完全なオンまで
４．完全なオンから調光設定まで
５．より低い輝度への電力の低下
６．調光設定からオフまで

オフから完全なオンまで（及び完全なオンからオフまで）の平凡な場合は、単純な抵抗性負荷に関する方法によって既にカバーされているので省略される。

最初の三つのシナリオの波形は、図３、４及び５を参照しながら以降で議論する。次の三つのシナリオは、デルタ波形を反転させることを除いて最初の三つと同一である。図３、４及び５の各々において、第一と第二の図（ａ）と（ｂ）は、特定のシナリオが関係している変化の前後の波形を各々示している。各図の第三のグラフ（ｃ）は、（ｂ）内の電流波形から電流波形（ａ）を減算することによって得られる電流のデルタ波形であり、参考のため正弦電圧波形を重ね合わせて示している。もちろん、各図の（ａ）と（ｂ）に示した波形は理想的なものであり、単一のＴＲＩＡＣ制御負荷に対する電流を表している。実際には、多くの他の機器が重要なベース負荷と共に動作し、波形は更により複雑になるが、デルタ波形を得る減算によってベース負荷を除去し、ＴＲＩＡＣ制御装置のみによる電流変化が得られる。

以降の説明では更に、デルタ波形の勾配を利用して、これを単に「ｄ／ｄｔ」として示す。

本発明の実施形態では、波形の急峻な「オンになる」及び「オフになる」エッジ及びデルタを検出する必要がある。これらを検出する方法は、以降のセクションでカバーされる。なお、以降の文書では、エッジと呼ぶ場合、これらは周期の最初の半分のエッジである。第一周期の各エッジに対して、極性が反対である周期の第二の半分の対応するエッジが存在する。

１）ＴＲＩＡＣ型装置がオンになる−図３
この場合、図３（ｃ）のデルタ波形は、ｄ／ｄｔ＞０の単一エッジを示す。これは、点弧角α_onにある。
実電力の変化は正である。

２）ＴＲＩＡＣ型装置の電力消費が増大する−図４
この場合、図４（ｃ）のデルタ波形は二つのエッジを示す。最初のものはｄ／ｄｔ＞０であり、α_onにある。第二のものはｄ／ｄｔ＜０である。なお、このエッジの位置は、セクション１から「α_on」と一致している。
実電力の変化は正である。

３）ＴＲＩＡＣ型装置の電力消費が完全にオンまで増大する−図５
この場合、デルタ波形はｄ／ｄｔ＜０の単一エッジを示す。実電力の変化は正である。

従って、デルタ波形内のエッジの数、それらのエッジの極性及びデルタに関連した実電力の変化を考慮することによって、各シナリオを完全に検出できることが分かる。

電力消費を変化させる装置の識別については以降で説明する。

大部分の家庭の住宅では、調光スイッチによって制御される複数の負荷があり、各負荷は異なる全電力を備えることができる。最新型の正確なＮＩＡＬＭシステムの場合、ある分類の負荷「照明」に対して電力の変化を割り当てるだけでなく、実際には、個々の負荷の電力消費を追跡する必要がある。

ＴＲＩＡＣ事象の検出に続いて、第一段階は装置の全電力負荷を計算することである。これを行うことによって、いわゆる３０％電力における１００Ｗ負荷と、５０％電力における６０Ｗ負荷の違いを識別できる。

こうすることは重要である。一つの方法は、電力の積分によって装置の電力消費を計算し、従って、ＴＲＩＡＣ点弧角に対する全電力消費を関係付けることである。

ここで、αはオンになる時点であり、βはオフになる時点である。

しかし、これは、点弧角を備えている負荷の非線形性のために、いくつかの状況では著しく不正確になる可能性がある。

その代わりの好ましい方法は、負荷で分かる「有効電圧」を計算することである。

ＴＲＩＡＣ制御負荷によって分かる有効ＲＭＳ電圧は、次のように計算される。

これは次の解を導く。

ここで、β＝πである場合、これは、ＴＲＩＡＣをオンにした（つまり、事前にオフにされていた）場合に対応する。

ν０は、電圧源のピークである（実際のＲＭＳ線間電圧×√２に等しい）。

完全に抵抗性の負荷によって消費される電力は、ＲＭＳ電圧の二乗に比例する（比例定数は１／抵抗である）。実際には、白熱電球の場合、電力はＲＭＳ電圧の約１．５乗に比例する。

この関係が既知の場合、電灯の電力と印加される有効ＲＭＳ電圧が与えられると、以降の式に従って、定格線間電圧（英国では２４０Ｖ ＲＭＳ）で消費される電力を計算することが可能になる。

ここで、γは約１．５に等しく、Ｖ_RMS-LINは、電源のＲＭＳ線間電圧である（英国では定格２４０Ｖ）。

従って、ＴＲＩＡＣがオンになるとき（上記のシナリオ１）、ピーク電圧、点弧角（α）及びＰ_observed（電力のデルタ）が分かり、負荷の定格電力が分かる。

これは、ＴＲＩＡＣをオン及びオフにする二つの場合に有用であるが、更に一般化できる。

点弧角α１及び電力変化ΔＰ₁でＴＲＩＡＣ制御負荷をオンにすることを考える。この情報を用いて、有効ＲＭＳ電圧及び負荷の定格電力を計算できる。

上記の式（２）を再構成すると、次式となる。

ここで、Ｖα₁は、点弧角がα１であるときに送出される有効ＲＭＳ電圧である。

ここで、ＴＲＩＡＣの点弧角を減少させることによって、負荷への電力を増大させる。観察される電力変化はΔＰ₂であり、点弧角はα２であり、負荷に送出される全電力は（ΔＰ₂＋ΔＰ₁）である。

負荷によって分かるように、有効ＲＭＳ電圧を計算でき、これはＶα₂で示されている。上記の式（２）を置き換えると、次式となる。

上記の式（４）の置換と再構成を行うと、次式で表される。

従って、ＴＲＩＡＣの状態の任意の変化に対して、負荷の定格電力を計算でき、従って制御されている負荷を識別できる。対応する表現は、ＳＣＲ又は他の種類の制御スイッチによって制御された負荷に対して導かれる。
（注：ＴＲＩＡＣをオンにする場合、ΔＰ₂は観察される電力変化になり、Ｖα₁はゼロになる。）

Ｐ_Normに対する値を計算することに加えて、式（５）を用いて、γの値を導くこともできる。トライアック制御の負荷の状態の変化に続いて、α１とα２及びΔＰ₂の値は既知となる。それから、これらを格納し、この負荷の状態の別の変化を待機できる。この負荷の状態の別の変化に続いて、Ｐ_Normは両方の場合で同じであるので、γを求めることができる。従って、γのみが未知であり、既存の数学的技術によって求めることができる。もちろん、更に精度を向上させるために、複数のデータ点からγを計算することもできる。式（５）を用いてＰ_Normを同時に求め、従ってＰ_Normを用いて、同じ機器に対する状態変化と一致させることができる。Ｐ_Normが未知である事象では、その代わりに、例えば、点弧角から機器の状態の以前の知識に基づいて、前記機器に対して未知の事象を一致させることができる。

更に、ＴＲＩＡＣ制御下に複数の負荷がある所定の場合、エッジの位置を考慮することによって更に識別を手助けできる。ＴＲＩＡＣ事象に続いて所定の負荷を識別する方法の概要は、下記の表２に示されている。

エッジ検出は、以降に詳しく説明する。

当然のことながら、信号のエッジは正確に検出する必要がある。エッジ検出アルゴリズムに関して利用可能な文献は非常に多数ある。これらの既知のエッジ検出アルゴリズムの任意のものを用いて、上記のデルタ波形の一つ以上のエッジを検出できる。しかし、このシステム内の精度は、三つの機構によって改善できる。

１．電流信号からＤＣオフセットを取り除くセンサ／前処理段階を用いることによって、正のエッジの前に電流デルタの平均値がゼロ又はゼロに近くなければならず、ゼロからの違いの大きさが閾値より小さくなる（つまり、ほぼゼロ）ようにできる。同様に、負のエッジに続いて、電流デルタの平均値はほぼゼロでなければならない。これらの命令は、（ｉ）エッジが波形の最初の半分にあり実電力の変化が正であるか、又は（ｉｉ）エッジが波形の第二の半分にあり実電力の変化が負であるか、のどちらかのときに適用する。（ｉｉｉ）波形の最初の半分内のエッジで実電力の変化が負であるか、（ｉｖ）波形の第二の半分のエッジで実電力の変化が正である場合、正のエッジの後にほぼゼロの値の電流デルタが続き、負のエッジはほぼゼロの値の電流デルタに導かれるべきである。従って、エッジの各側で電流デルタの値を測定することによって、検出されるエッジの精度を向上でき、そうでない場合に、ＴＲＩＡＣがオンになるときに誤認識されるノイズや他の信号アーチファクトを拒絶できる。

２．監視部によって測定される全電力が安定である限り、エッジの位置は一定であることを仮定できる。ランダムノイズパターンを仮定すると、ノイズ等によるエッジは一定ではなく、従って、電流デルタ波形の平均をとるか、もしくはエッジ検出アルゴリズムを実行し、結果を平均することによって、精度を向上させるために複数の周期上で結果を平均にできる。

３．ＤＣオフセットがないと仮定すると、システムは対称性を示すべきであり、周期の最初の半分（０＜α１＜π）で測定される各エッジα１に対して、周期の第二の半分に別のエッジα２があり、ここでπ＜α２＜２πで、α２−π＝α１となる。

実際には、システム及び装置の不完全性のために、α２−πは正確にはα１と等しくない可能性があり、従って、アルゴリズムは小さな偏差を許容するべきである。

上記のエッジ検出の標準的な方法を（改善されていても）補完又は置き換えるために、他の技術を適用することもできる。一つのこのような別の又は追加のエッジ検出技術を以降で説明するが、そこでは、最初の「オンになる」エッジはαと呼ばれ、第二の「オフになる」エッジはγと呼ばれる。

上記のように、ＴＲＩＡＣを用いて、電気システム用の可変電力制御を提供する。それらは、電気周期の開始（０゜）と、その周期中の０゜と１８０゜の間の可変点の間で、機器に供給される電圧をゲート制御することによって動作し、ここで０゜は全電力に対応し、１８０゜はゼロ電力に対応している。上記のように、電流波形内の特徴的「ゲート型サイン波」パターンは、エッジを探すことによって間接的に検出される。しかし、解析下の波形と参照波形の類似性の測定を定量化することによって、特徴的「ゲート型サイン波」パターンを探すこともできる。一つのこのような類似性測定は、二つの変数の間の直線的な関係の強さを測定する相関係数であってもよい。

従って、一つの可能な方式は、αとγのあらゆる可能な値を含むゲート型サイン波の組からなる基本波形の組を生成することである。Ｎ個の点を含む波形の場合、この組はＮ²の要素を備えている。それから、候補の波形デルタと基本波形の各々の間で、相関をとることができ、最も高い相関は最も高い一致に対応する。

デルタ波形は非ＴＲＩＡＣ装置によって引き起こされるので、相関係数が十分に高くない場合、このような事象は可能なＴＲＩＡＣ事象としては拒絶される「拒絶」オプションを備えていることが望ましい。

更に、窓が小さくなるほど、ランダムノイズによって高い相関係数となる可能性があるので、相関係数は好ましくは、相関窓のサイズ（α−γ）に関する項によって修正されるべきである。可能な修正項は√Ｎであるが、Ｎと共に増大する任意の関数を用いることができる。

他のゲート型関数と相関をとることも可能である。単純な抵抗性装置の場合、その装置によって導かれる電流は、供給電圧に直接比例するので、ＴＲＩＡＣによって制御されている抵抗性装置に最も適したものは、ゲート型電圧波形となる。供給電圧はサイン波ではない場合も多いので、このような技術はより良い結果をもたらすことができる。

相関動作はＮのオーダからなり、これは、基本波形の全ての組に対して相関をとるために、計算時間がＮ³のオーダとなることを意味する。探索空間を減らすことによって、計算時間を低減する（従ってシステムの速度をやや上げる）こともできる。例えば、αはγより小さいという制約があり、これは半分だけ探索空間を低減できる。更に、エッジを検出するこの相関技術と共に（上記のように）より標準的なエッジ検出アルゴリズムを実行できる。候補エッジを識別することによって、調べる探索空間を著しく低減できる。好ましくは、上記のエッジ検出と共にこの相関技術を用いることによって、ノイズのあるシステムで発生する可能性の高い不正なエッジに対して、システムの弾力性を向上できる。

「本発明の実施形態の動作を以降で説明する。」
図６の流れ図を参照しながら説明する以降の処理は、本発明を用いる装置の一例によって実行されている。前記処理は、例えば、ソフトウェアモジュールとして、汎用処理部２６によって実行することも、配線接続した専用ハードウェア内に実装することもできる。

所定の速度において（各周期以下。複数の周期の平均であってもよい。現在のところ、実電力は最も信頼性のあるシグネチャであることが証明されているが、他のものもある）、所望のシグネチャ値を（ステップＳ１０の入力領域で受け取った瞬間的電流及び電圧値に基づいて）測定し、背景負荷が「安定」である（つまり、測定されるシグネチャ内の内部周期の変位が、ある所定の電力より低い）かどうかを監視する。シグネチャが安定であると思われる場合、供給部上の全ての機器によって導かれる電力シグネチャ内には変化はないと仮定でき、この安定なシグネチャが電流波形と共に記録される。

シグネチャ内に変化がある場合、機器がそれに導かれる電力の量を変化させていると仮定する。シグネチャ内の変化（電力の量等）は、ステップＳ２０で事象検出器によって検出される。それから、所定の機器の分類を検出するように設計された複数の解析を実行し、各分類器からの結果を比較し、どの機器が状態を変えたかを識別できる。以降では、一例として、照明回路等の可変電力負荷を検出する分類器を説明する。

監視部領域は、ステップＳ３０で電流波形を決定する。「安定な」電流波形は、検出事象前の単一波形であってもよく、前の波形の加重平均であってもよい。加重平均は、単純な平均（つまり、全ての重みが１に等しい）であってもよく、例えば、より最近のサンプルほど重みを大きくすることもできる。検出事象後の波形も、単一波形であっても、加重平均であってもよい。ステップＳ４０では、現在の電流波形（検出事象後）から「安定な」電流波形の各サンプルを減算することによって、デルタ波形生成器が「電流デルタ」波形を計算する。

それから、ステップＳ５０でエッジ検出器がデルタ波形を解析し、エッジを探索する。簡単な方法は、ｄ／ｄｔ上の閾値に対するものである。より進んだ方法は、ｄ／ｄｔ内の局所的最大の領域を探索すること（つまり、あるサンプルにおける相違が、各側のサンプルより大きい）、又は二次導関数のゼロ交差を探索することによる。更なる詳細は、Ｚｉｏｕ又はＴａｂｂｏｎｅによる「エッジ検出技術−概要」を参照のこと。エッジ検出を改善するために、まず波形をフィルタ処理してノイズを除去できる。

一つ以上のエッジが検出された場合、更に二つの確認を行うことができる。

１．ｄ／ｄｔが正の場合、波形のエッジの前のゼロ交差と、エッジとの間のデルタ電流レベルはほぼゼロであるべきである。これは、複数の方法によって計算できる（例えば、各サンプルの大きさが、システムの最大ノイズレベルより小さいことで確認できる。もしくは、エッジの前の電流を平均する又は積分し、これは所望のノイズレベルより小さいことを確認できる）。

同様に、ｄ／ｄｔが負の場合、エッジに続く電流はほぼゼロである。

既に説明し、表１から明らかなように、これらの命令は、実電力の変化が正である状況（シナリオ１、３及び５）の波形の最初の半分のエッジに適用する。前記エッジの極性は、シナリオ２、４、６に対しては反転させ、波形の第二の半分のエッジに対しても（再び）反転させるべきである。

２．精度を向上させるために、複数の周期を調べることができる。信号が安定である限り、エッジは周期毎に同じ位置に留まるべきである。従って、複数の周期を調べることによって、誤ったエッジ検出を除去できる。

いったん一つ以上のエッジが検出されたことが確認されると、解析領域は表１を参照し、エッジの数、エッジの順番及び実電力デルタ（実電力内の変化）に基づいて、六つのシナリオのどの一つが発生しているかが分かる。

最後に、ステップＳ６０では、解析領域は、ここで状態を変化させた所定の負荷を識別できる。

上記の式（１）を用いて二つの点弧角に基づいて、有効ＲＭＳ電圧を計算できる。もしくは、必要であれば、メモリを犠牲にして、計算を容易にするために参照表を用いることができる。最後に、式（５）に有効ＲＭＳを代入することによって、負荷の定格全電力を計算できる。

負荷の全電力が分かれば、例えば、調光中の１００Ｗ電球等の状態を変化させた特定の機器／機器の分類を識別できる。第二に、現在既知である（データ格納部２８内の）その分類の各機器を通して繰り返し、その現在の状態に基づいて、新しい測定データに対してそれらのどれが変化したかを確立できる。例えば、「シナリオ３−電力の増大」であることを識別したと仮定する。それは、状態を変化させた機器だけが、現在調光モードにあることを意味する。最後に、点弧角を一致させ、特定の機器を識別できる（例えば、シナリオ３の場合、新しい波形上の−ｖｅのｄ／ｄｔエッジは、状態を変化させた機器の＋ｖｅのｄ／ｄｔエッジと一致しなければならない）。識別した機器を明確にすることについての更なる情報は、表２に与えられている。

アルゴリズムを通して繰り返す場合、一つ以上の競合がある可能性があり、各々が測定される「見込み」を備え、それは可能性であっても、可能な測定であってもよい。これらは、主分類器を用いて、他の分類器からのスコアと組み合わせることもでき、前記主分類器は、例えば、ベイズエンジン、又はニューラルネットであってもよい（しかし限定はされない）。既知の機器との一致が見出されない場合、将来の使用のために、データ格納部２８内に新しい機器の登録を行うことができる。

解析に続いて、この例では、処理部は、各機器の電気エネルギー利用のログを生成し（図６のステップＳ７０）、前記ログは各利用の全エネルギー消費、時刻及び持続期間を含んでいる。この情報は、出力領域４０によって使用者端末４２（ＰＣ又はユーティリティ使用フィードバック用の専用装置）に出力され、前記情報は使用者に簡便に提示される。

「比較的一定の安定状態の負荷を備えている単純な抵抗性装置（例えば、ヒータ）」
推論技術と共に電気供給信号からの基本係数情報を用いて、多数の異なる機器１２をうまく区別できる。しかし、例えば、屋内ヒータ、湯沸かし器、トースタ、アイロン、調理用レンジ、オーブン、乾燥機の加熱部材、温水器等の、基本的に単純な抵抗性負荷を提示し、加熱機能を備えているもの等の同様の電気的特性を備えた機器を区別することにはなお問題がある可能性がある。これらの負荷は単純な抵抗性であり、それらを区別する電流と電圧の間の位相角情報がなく、この分類内の異なる機器の消費電力の大きさにはかなりの重複がある。本発明は特に、これらの機器を区別することに関している。以降で説明するように、本発明を用いて、例えば、特定の未知の機器が湯沸かし器であることを識別するために、未知の抵抗性機器の各々が、どの種類の機器である可能性があるかを決定することに役立つ。従って、この情報を用いて、より高い精度で将来、湯沸かし器を識別できる。

図７は、家等の特定の設置場所の時間（水平軸）の関数としての電力消費（縦軸）のグラフである。時間ｔ₀において、別の機器がオンになり、電力消費はピークに極めて素早く上昇する。それから、電力消費は、安定な状態値までよりゆっくりと低下する。処理部２６は、過渡的検出回路又はソフトウェアモジュールを用いて、全電力消費を解析し、例えば、交流電流源の１周期上で５０Ｗを超えるような電力消費の大きな増大を検出し、勾配の大きさ（時間に対する電力変化の速度）が所定の閾値より小さくなるまで電力を監視し、新しい安定状態に到達する時間ｔ₁としてそれを識別する。ｔ₀からｔ₁までの時間は図７ではｔ_ssとして示されており、つまり、ｔ_ssは、新しい機器がオンになってから、実質的に安定な状態に到達するまでの時間である。

図７の斜線の領域は、ベース負荷、つまり他の機器による電力消費を表している。これは、図７にプロットした電力値から減算され、ｔ₀においてスイッチオンになった機器のみによる電力消費が得られる。一つの方法は、ベース負荷電力をｔ₀の直前に測定した電力であるとして、これを以降の各電力値から減算することである。これは、ベース負荷が一定であると仮定している。変動するベース負荷を考慮する一つの方法は、長期間の動作全体でベース負荷の平均及び偏差を計算し、代表的な平均電力を獲得し、測定電力から減算することである。別の可能性は、更に（スイッチオフ事象を検出することによって）機器がスイッチオフにされた後もベース負荷の平均及び偏差を測定し、機器がスイッチオンにされる前のベース負荷とこれが異なっている場合、観察下の機器のオン及びオフ事象の間のベース負荷の線形偏差を仮定し、それに応じて、測定した全電力から減算し、所望の機器の電力消費を獲得することである。

図８は、ベース負荷を減算した後の二つの異なる機器の電力消費を示している。図９は、電圧を電流で割ること（例えば、各場合の１周期のＲＭＳ値）によって、又は電力をＲＭＳ電流の二乗で割ることによって得られる機器の対応する抵抗のプロットを示している。図８と９では、ｔ₀は周期数０のプロットであり、明らかに、ｔ₁は機器１と機器２では著しく異なっている。

これらのグラフの根底にある物理的過程は、加熱素子の抵抗が温度の関数として変動することである。機器がスイッチオンにされると、抵抗は時間ｔ₀で値Ｒ₀を備えている。それから、素子が温度上昇すると、時間ｔ₁で最大値Ｒ₁に到達するまで、その抵抗を増大させる。これは、機器が、その安定状態の動作温度に到達すると発生する。これは、加熱素子に入力される電気エネルギーの速度が、（伝導、放射及び対流による）前記素子の冷却速度とバランスをとることで平衡になる。図８から分かるように、両方の機器は約２．４ｋＷの安定状態電力を備え、そのパラメータだけでは区別不可能である。しかし、機器１は機器２よりずっと低い熱損失を備え、その加熱素子はより高い動作温度を備えているので、スイッチオンにされる前の冷たいときのその値からの抵抗変化がより大きくなる。

加熱素子の抵抗は、次式のようにその温度と関連している。

ここで、Ｒ₀は素子の初期抵抗であり、ΔＲは素子が温度上昇する際の抵抗の変化であり、αは抵抗率の温度係数であり、ΔＴは素子の温度変化である。

本発明の一実施形態では、電気機器を特徴付ける一つの係数又はパラメータ（分類値とも呼ばれる）は、比率ΔＲ／Ｒ₀であり、ここでΔＲ＝Ｒ₁−Ｒ₀、つまり、時間ｔ₁とｔ₀の間の抵抗の違いである。電気的特性が図８と９で与えられる機器１と２の場合、この比率の値は下の表３で与えられる。

明らかに、この抵抗の比率（抵抗の部分的変化）を用いて、電力消費が非常に類似の安定状態である機器を区別できる。異なる機器又は分類の機器に対するこの比率の値は、格納部２８内に保持できる。それから、機器がスイッチオンにされ、抵抗比率の値が得られると、その値は他の場所で議論した他の係数と共に推論計算に含められ、任意の特定の時間にどの機器がオンである可能性が最も高いかについての見積もり及び各機器によるエネルギー消費を生成する。新しい機器が最初に用いられた場合でも、新しい機器自体の任意の事前知識なしに、一般的なこのような機器の既知の値からこの抵抗の比率を用いて機器の分類（例えば、トースタであるか湯沸かし器であるか）を識別できる。

別の拡張では、式（６）の抵抗率の温度係数αの値を置換し、温度変化ΔＴを直接求めることで、機器の識別に役立てることができる。ニクロムは最も一般的な加熱素子材料であるので、ニクロムのαの値を仮定できる。実際には、αの様々な一般的な値を用いて、ΔＴを繰り返し求め、機器の識別の信頼度を向上させることができる。例えば、電球であると思われるものを検出した場合、（白熱電球のフィラメント用に用いられる）タングステンのαの値と置換し、式（６）のΔＴを求めることができる。得られるΔＴが約３０００Ｋであれば、これは機器が電球であるという推論を支持している。しかし、ΔＴが１００Ｋであれば、電球ではないことが見込まれる。

上記の特定の実施形態は、特定の機器の特性を示す比率ΔＲ／Ｒ₀の値を用いることを想定しているが、これは必須ではない。電力又は電流等の他の量の比率を同様に用いることができ、それらは両方とも抵抗の値に関係しており、それは、機器の加熱素子がその動作温度に到達する際、基本的に物理的に変化しているものである。更に、好ましい実施形態では、図７でプロットされた電力は、電流と電圧の積であったが、電圧が実質的に一定であるという簡略的な仮定が可能であれば、電力は単に直接電流に比例し、機器の抵抗は、前記機器を流れる電流に単に逆比例し、従って、電圧の測定は必須ではなくなる。機器によって用いられる電力を考慮すると、全電力ではなく、交流源の第一高調波の電力上での計算に基づくことが更に可能である。

別の選択肢では、時間ｔ₁を決定する代わりに、電流、電力又は抵抗が安定状態に到達すると、装置がスイッチオフになるときを単に検出し、その時点での抵抗を測定し、ΔＲを計算する際にＲ₁の代わりに「スイッチオフ」抵抗を用いる（又は、機器がスイッチオフになるときの電気的パラメータの変化から、スイッチオフ電流又はスイッチオフ電力を同様に測定し、それらを用いて、関連の分類値として数学的に等価な比率を獲得する）。

図１０は、同じ定格（安定状態）電力と冷却速度を備えているが、更に異なるプロファイルを備えている別の二つの機器の電力プロファイルを示している。安定状態の電力消費又は抵抗の部分的変化は同じであるので、これらの値に基づいて、これらの二つの機器を区別することはできない。これらの機器の違いは、加熱素子、及び加熱される機器の任意の他の部分の熱質量である。例えば、大きな加熱板の加熱素子を備えている電気アイロンの有効熱質量は、例えば、小さな加熱素子を備えているトースタの有効熱質量よりずっと大きい。再び、それを物理的に見ると、システムに加えられる熱エネルギーは、次式のそのシステムの温度変化に関連している。

ここで、Ｑはシステムに加えられる正味の熱エネルギー、ｃは前記システムの固有の熱容量、ｍは加熱される材料の質量、ΔＴは前記システムの温度変化である。

電気機器の場合、加えられる正味の熱エネルギーＱは、（供給される電力の時間に対する積分）−（全ての冷却機構を介した熱損失）に等しい。供給される電気エネルギーは電気的測定からの電力を積分することによって得られ、ΔＴは抵抗比からの式（６）から、及び既知の材料特性（大部分の熱素子はニクロムである）からαを仮定することによって近似できるが、機器からの熱損失は未知であり、複雑な処理及び温度の関数としてのそれらの偏差に依存するために、一般にモデル化することは難しいため、積ｃ．ｍを求めることはできない。

しかし、本発明の別の実施形態によると、熱質量（ｃ．ｍ）に関連し、機器を区別する適切な分類値として機能する分類値が見出される。これは、機器の種類（例えば、トースタであるか湯沸かし器であるか）を識別することと、特定の機器がオンにされる各時間を検出する別の分類値として機能することの両方で用いられる。図１１を参照すると、これは、スイッチオンの時間ｔ₀から、安定状態に到達する時間ｔ₁までに機器によって引き出された電気エネルギーを示し、この全時間はｔ_ssである。周期数に関してプロットされているが、秒単位の物理的時間は、交流源の周期数に直接比例している。グラフの上部の暗い影付きのほぼ三角形の領域は、本発明の本実施形態による所定の領域である。この領域は、それらの安定状態の電力消費Ｐ１が実質的同じであっても、機器を区別するために簡便に用いることができるシグネチャ又は分類値を提供する。大雑把に言うと、暗い影付きの領域は、機器がその動作温度であるときに安定状態を維持するために必要なエネルギーを超えて機器に供給されなければならない余分なエネルギーに関連している。この領域は、機器を温度上昇させるために必要なエネルギーに関連し、それは更に、システムの熱質量（物理的質量と特定の熱容量の積）に関連している。

この領域を計算する一つの方法は次の通りである。過渡的検出器による抵抗性機器の「オン事象」の検出に続いて、処理部２６は、時間に対する電力の積分を開始する。電力が安定化したら（その勾配が閾値より低くなる安定状態に到達したら）、積分を停止する。得られた積分値は、曲線の下の全面積を与える。下側の長方形の領域は、最終的な安定状態の電力Ｐ１と積分時間（ｔ_ss）を掛け算することによって計算され、これを全積分値から減算し、所定の暗い影付きの領域を得る。それから、この領域は、上記の他の値及び係数のいくつか又は全てと共に分類値として用いられ、どの機器がスイッチオンになったかを決定し、最終的にその機器によって消費されたエネルギーを計算する。

上記の例は、分類値を計算するための前記領域を計算する単なる一つの方法である。例えば、三角形として形状を近似し、次式で領域を計算することもできる。

もしくは、近似曲線を適合させて過渡的形状の近似を求め、それを積分する他の方法、又は他の数値的積分技術によって計算することもできる。

更に、上の説明では、分類値としての面積を見出す積分は、実電力上で実行されているが、第一高調波の電力、又は電圧が一定であると仮定される電力（この場合、電力は電流だけに関連し、ＲＭＳ電流を積分することと等価となる）、又は数学的に等価であり、安定状態を維持するために必要なものを超えて、機器に供給される電気エネルギーに関連した抵抗又はインピーダンス曲線上の等価な領域等の他の導関数上で実行することもできる。

処理部２６による推論で用いられる別の分類値は、安定状態に到達するまでの時間ｔ_ss、及び安定状態の電力自体である。これらは、使用時刻、使用持続期間、使用周波数等の他の機器の特性と共に、抵抗性負荷を備えた機器を一意的に識別可能にする。

機器がオンになる毎に完全な組の分類値又は機器シグネチャを計算する必要はなく、実際、第一機器がなお暖機運転中に二つの過渡的状態が重複するように別の機器がオンになった場合、これは常に可能ではない。しかし、スイッチオン電力（Ｐ０）と安定状態電力（Ｐ１又はスイッチオフの電力と等価）は、ベース負荷又は他の機器の過渡的状態に依存せずに交流電源の１周期内で測定できる。従って、これらの状況では、これらの電力レベルは「機器Ａ」に属するものとして割り当てられる。将来、いったん全過渡的情報が測定され、機器が分類されると、ローカルデータベースを検索し、機器Ａが実際には、例えば、湯沸かし器であることを示し、それに応じて、エネルギー消費情報を更新できる。一般的な家では、任意の特定の種類の機器は比較的少ない数しかなく、家の中の機器の組は頻繁には変化しないので、この推論は信頼性が高い。従って、特定の機器が存在することがいったん確立されると、正確に同じスイッチオン電力と安定状態電力レベルを備えている別の機器が家の中にある可能性は非常に低い。

別の拡張は、オフの後（使用周期の自然の終了の結果、又は温調制御の一部として）の抵抗性機器の温度低下を考慮することである。温度低下する際、その抵抗は低くなる。それから、周囲温度まで完全に温度低下する前に、再びオンになると、測定される抵抗は、通常の動作抵抗Ｒ₁と、低温の抵抗Ｒ₀の間のどこかになる。機器を、時間をかけて監視することによって、処理部２６は、冷却速度を推測し、スイッチオンの過渡的事象が検出されたとき、その機器が最後にスイッチオフにされて以来の時間に基づいて、これは新しい機器のスイッチオンであるか、前に暖まっていた機器が再びオンになったかを決定できる。

解析に続いて、この例では、処理部は、各機器の各利用の全エネルギー消費、時刻及び持続期間を含む電気エネルギー利用のログを生成する。この情報は、出力領域４０によって使用者端末４２（ＰＣ又はユーティリティ使用フィードバック用の専用装置）に出力され、その情報は使用者に簡便に提示できる。

本発明の別の実施形態によると、供給配線１４に接続された一つ以上の機器１２は、例えば、太陽電池パネル又は風力発電機等の電力生成器であってもよい。これらの装置が電力を生成し、他の機器１２に供給されるか、又は更に供給ユーティリティ１０に戻される際、センサ１６によって検出される電流及び電圧も変化し、処理部２６は、格納部２８に格納された機器データに基づいて同じ解析を正確に実行し、各装置がいつ電力を生成しているか、及び生成された量を決定できる。これは、太陽電池パネル又は風力発電機を用いることによって実現される正確な節約についての簡便なフィードバック、及びこのような装置の最適な設置についての情報を与える。

このセクション（比較的一定の安定状態負荷を備えた単純な抵抗性装置）及び前のセクション（主に抵抗性負荷の可変電力）で説明した本発明の実施形態では、電気エネルギーだけを測定し、議論した。しかし、計測は、二つ以上のユーティリティに関係させ（例えば、追加的に水及び／又はガス消費を計測する）、どの機器が特定の時間に使用中であるかの推論を向上させることもでき、一般に、計測器は複数のユーティリティについての情報を集積し、各ユーティリティの（例えば、特定の機器による）推定使用量の信頼性を向上できる。このアイデアは、以降の「マルチユーティリティ解析」で更に探求される。

「マルチユーティリティ解析（例えば、電気と水の使用の解析）」
ここでは、本発明の実施形態に従って、ユーティリティ計測器と呼ばれる装置を説明する。図１２は、ユーティリティ計測器２０を組み込んでいるシステムのハードウェア部品を示している。本実施形態では、本発明は一例として、電気供給システムに適用されているので、所定のユーティリティは電気、より正確には電気エネルギーである。図１２に示した多くの部品は、図１に示したものと同様である。従って、同じ参照番号が各場合に用いられているので、ここで再び説明することはない。

推論技術と共に電気供給信号の本質的な情報を用いることで、多数の異なる機器１２をうまく区別できる。しかし、同様の電気特性を備えた機器を区別するにはなお問題がある可能性がある。例えば、ｋＷに関して同じ電力定格の電気暖房機と、いわゆる「電気シャワー」（電気を用いてシャワー用の水を瞬時に加熱する）を考えると、両方とも基本的に単なる抵抗性の負荷であり、同じ電流を引き出す。同様に、洗濯機と乾燥機を考えると、各々が同様の負荷の下でドラムを回転させる電気モータと加熱素子を備えている。本発明は、異なるユーティリティを使用することについての情報を用いて、このような機器による使用の区別に役立ち、又は、ここで説明するように、機器の状態に関する正確な推論が行われる信頼性を向上させる。

図１２に示した本発明の実施形態では、洗濯機又は電気シャワー等の機器１２Ａは、この場合、水である別のユーティリティの供給部３０に接続されている。水計測器３２は、水の流れを検出し、ユーティリティ計測器２０の入力領域２２に水の使用を表す値を伝達する。これらの値は、格納部２８から読み取った機器１２の既知の特性、及び上で既に説明した電気的情報と共に、処理部２６によって実行される推論内で用いられ、機器１２の状態の改善された推論、又は評価が正しいという信頼性の高い推論を生成する。例えば、電気機器が特定の量の電力を消費していることが電流測定器から検出され、同時に、電気シャワーに対応する水の流れがある場合、電力は電気シャワーに供給されている可能性が高い。逆に、機器による同じ電力消費が決定されるが、水の流れがない場合、推論は異なる電気ヒータが使用中であることとなる。

図１２には示されていないが、水は複数の機器に供給でき、前記機器の中には電気を使用するものもあれば、電気を使用しないものもある。推論解析に水の利用情報を含んでいることによって、（例えば、異なる機器が異なる流速の水を使用し、水を全く使用しないものもあり、このような特性データは格納部２８に含まれているので）電気機器の状態をより高い精度で導くことができる。同様に、逆方向に推論を行い、電気利用の知識によって、どの機器が水を使用しているかの決定を可能にし、又は改善できる。入手可能なユーティリティ利用情報が効果的に集積され、全ての機器の現在の状態についての全体の推論で用いられ、機器の過去の状態の以前の評価を正確にするために用いられる。この方法では、ユーティリティ計測器２０は、複数のユーティリティ用の複合計測器として機能できる。

本発明は、水と電気の対を含むユーティリティには限定されない。例えば、ガスと電気を監視することもできる。ガス流量データからガスレンジが用いられていること、及びいくつかの電気機器がオンにされていることが推論される場合、電気機器は、例えば、浴室の換気扇又は電灯ではなく、例えば、換気フード又は台所の電灯等の台所に関連している可能性がより高い。この方法では、どの機器が使用中であるかについての評価の信頼性を向上できる。一般的な原理は、水又はガス等の第一ユーティリティの使用を表す値を用いて、電気等の第二ユーティリティの利用についての情報を決定すること、又はその逆である。

格納された機器の特性データは、水又はガスの流速だけには限定されず、例えば、機器の使用毎の一般的な全消費、それらの利用時刻、及び一般的な利用の持続期間を含むことができる。従って、流速だけを測定することによっても、一晩中（より可能性が高い）動作するようにプログラムされた洗濯機を用いることに比べて、例えば、真夜中に（可能性がほとんどない）シャワーを使用することの間で確率的基準についての区別を行うことができる。

解析に続いて、この例では、処理部は、各機器の電気エネルギー利用の各利用の全エネルギー消費、時刻及び持続期間を含むログを生成する。この情報は、出力領域４０によって使用者端末４２（ＰＣ又はユーティリティ使用フィードバック用の専用装置）に出力され、その情報は使用者に簡便に提示できる。

本発明の別の実施形態は、図１３を参照しながら説明するが、そこでは、同じ参照番号は図１と１２と同じ部品を示している。この場合、オイルは、オイル貯蔵タンク等の供給部５０からポンプ５２を介して、家庭用集中暖房ボイラ等のオイル燃焼ヒータ５４に供給されている。ユーティリティ計測器２０は、電気供給部１０に接続された任意の他の機器１２に対してと同様に、その電気的特性等から、いつポンプ５２が動作しているかを計算する。この動作情報及びポンプ５２の既知の校正特性から、ヒータ５４に送られるオイルの量が導かれる。この方法では、別個のオイル計測器を提供する必要はなく、ユーティリティ計測器２０は、複合ユーティリティ計測器として機能できる。再び、本実施形態は、この場合は電気である第一ユーティリティの使用を表す値を用いて、この場合はオイルである第二ユーティリティの利用についての情報を決定できる一般的な原理を用いる。

このセクション（マルチユーティリティ解析）で説明した本発明の実施形態では、対のユーティリティを議論したが、本発明は二つのユーティリティだけに限定されるものではない。ユーティリティ計測器は、二つ以上のユーティリティに関係することができ、例えば、第三ユーティリティの利用についての情報を導くために、二つのユーティリティを測定することも、他の二つのものの利用についての情報を推論するために一つのユーティリティを測定することも、一般に複数のユーティリティについての情報を集積し、（例えば、特定の機器による）各ユーティリティの推論される利用の信頼性を向上させることもできる。

計測器を用いることの第一段階は、どの機器が特定の時間に使用されているか、及びその、又は各特定のユーティリティのどの程度の量をその機器が消費しているかを識別する上記の三つのセクションで既に説明した解析段階である。第二段階は、使用者端末４２を介して、使用者に短期のフィードバックを提供することである。例えば、使用者端末が、家の中の目立った場所にある専用装置であれば、例えば、使用されていない夜間に、特定の機器がそのままの状態であることを素早くフィードバックできる。また、機器の挙動の変化を強調することもでき、例えば、電気温水器が通常より頻繁に動作していれば、温度調節器が故障している可能性があり、又は冷蔵庫又は任意の他の機器によるエネルギー消費が、所望のレベルを超えた増大を示した場合、使用者端末はその機器の補修が必要であることを提案できる。電気以外のユーティリティの即時フィードバックの他の例には、蛇口が開いたままであること、又はトイレのタンクのバルブを取り替える必要があること、又はガス機器が不用意にもオンになったままであることを使用者に警告することを含んでいてもよい。

本装置の別の使用は、「スマートメータ」として機能させることによって、課金が行われる方法を変更することである。計測器２０からのデータは、高周波／移動型リンクを介して中央ユニットに自動的に送信でき、それは計測器を手動で読み取る必要性をなくし、計測器の読み取り評価もなくす。課金及びその結果のフィードバックをより頻繁に実行することもでき、それは消費されるエネルギー量の低減にも好影響を与える。

本装置の使用の第三段階は、長期のフィードバックである。例えば、使用者は、特にパーソナルコンピュータの場合、使用端末４２を用いて、傾向解析を行うことができる。使用者は、どのような習慣的変更が、消費の低減に最も大きな影響を与えるかを評価でき、エネルギー利用プロファイルを同様のサイズの資産を持つの他の使用者と比較でき、使用者の地域社会で、利用低減についてのヒントを交換する等の双方向の活動、及び最大の低減を達成するために競争的要素を導入することに関わることができる。

「マイクロ発電」は、家主が自宅に発電装置を設置し、それを用いて、必要な電気生成の一部又は全部を提供する、という広がりつつある現象のことである。本明細書で説明した非侵入性負荷監視（ＮＩＬＭ）は、マイクロ発電設備を補完できる。

マイクロ発電システムは、家の中にエネルギーを供給し、任意の他の機器と同様に、計測器によって測定された電流波形の集まりを修正するので、ＮＩＬＭ装置によって計測され、違いは、計測器が、家によって消費される電力の発電による低下を検知することである。従って、家の中の電力の変化を探索し、「シグネチャ」の変化を測定し、電力の変化源を識別できる。

これの主な利点は、大部分のマイクロ発電システムが、生成された電気量を測定するために（グリッドに買い戻させるため、又は家庭のエネルギー管理のため）、発電機と残りの電気供給との間の二次電気計測器に依存していることである。本発明のＮＩＬＭはエネルギーを正確に測定でき、別個の装置は不要であるので、この二次電気計測器は冗長的であってもよく、ＮＩＬＭを設置する場合は取り除くこともできる。

従って、本発明の別の実施形態によると、供給配線１４に接続されている一つ以上の機器１２は、例えば、太陽電池パネル又は風力発電機等の発電機であってもよい。これらの装置が電力を生成する際（それは他の機器１２に供給されるか、又は供給ユーティリティ１０に戻される）、センサ１６によって検出される電流及び電圧も変化し、処理部２６は、格納部２８内に格納された機器データに基づいて、同じ解析を正確に実行し、各装置がいつ電力を生成しているか、及び生成された量を決定できる。これは、太陽電池パネル又は風力発電機を用いることによって実現される正確な節約についての簡便なフィードバック、及びこのような装置の最適な設置についての情報を与える。

精度を更に向上させるために、マイクロ発電システムの隣にＮＩＬＭに追加の情報を提供する低コストセンサ（図示せず）を取り付けることもできる。例えば、太陽光発電システムの場合、主の太陽光アレイの隣にＮＩＬＭにフィードバックする一つ以上のフォトダイオードを取り付けることができる。従って、電力の変化は、電力シグネチャ内の変化と、フォトダイオードからの読み取り内の観察された変化内の変化の両方と相関をとることができる。

最新型の負荷管理は、マイクロ発電システムと共に本発明を用いる際にも可能になる。ＮＩＬＭは、分散ネットワーク内の各機器のエネルギー消費、又は生成に関する情報を備えている。従って、家庭内のエネルギー利用を自動的に調整することができる。例えば、充電を必要とする電気自動車の場合、それを壁に差し込むことができ、その点で、ＮＩＬＭがそれを検出し、スイッチオフにするかどうかを選択し、自動車の充電に利用可能な十分なマイクロ発電能力が存在する時点まで待機する。

本発明の好ましい実施形態について説明してきたが、これらはほんの一例にすぎず、様々な修正が想定されることも理解されるべきである。

Claims (27)

1. 複数の負荷に供給される電気の使用を計測する非侵入性電気負荷計測内で使用する、可変電力負荷検出装置であって、前記電気の供給源が交流電圧源および電流源を含む場合において、前記可変電力負荷検出装置は、
   前記交流電圧源から時間の関数として、電流および電力の少なくとも一方の全瞬間的供給を表す値を受け取るように構成されている入力領域であって、受け取った前記値が、前記電流および電力の前記少なくとも一方の周期波形を表す波形値の組を含んでいる、入力領域と、
   前記波形値の各組を減算することによって、周期波形と前の周期波形との間の違いを計算し、デルタ波形を獲得するように構成されているデルタ波形生成器と、
   前記デルタ波形内の一つ以上のエッジを検出するように構成されているエッジ検出器と、
   前記エッジ検出器によって検出された前記一つ以上のエッジについての情報に少なくとも基づいて、少なくとも一つの負荷を識別するように構成されている解析領域と、を含んでいる装置。
2. 更に、周期毎に供給されている全電気エネルギー内の変化を表す事象を検出するように構成されている事象検出器を含み、デルタ波形生成器が、検出された事象の前後の周期波形の間の違いを計算するように構成されている、請求項１に記載の装置。
3. エッジ検出器が更に、少なくとも一つのエッジの勾配についての情報を決定するように構成されている、請求項１又は２に記載の装置。
4. エッジ検出器が更に、デルタ波形の任意のエッジの位置についての情報を決定するように構成されている、請求項１、２又は３に記載の装置。
5. 解析領域が更に、少なくとも一つの検出されたエッジの位置に基づいて、少なくとも一つの負荷の定格全電力を決定するように構成されている、請求項４に記載の装置。
6. エッジ検出器が更に、デルタ波形内のエッジ数についての情報を決定するように構成されている、請求項１〜５のいずれか一つに記載の装置。
7. 解析領域が更に、当該装置に既知の負荷の現在の既知の電力に基づいて、少なくとも一つの負荷を識別するように構成されている、請求項１〜６のいずれか一つに記載の装置。
8. 前記周期波形が、交流電源の１周期の全体又は半分を表すように構成されている、請求項１〜７のいずれか一つに記載の装置。
9. 少なくとも一つの周期波形が、交流電源の複数の周期上の加重平均である、請求項１〜８のいずれか一つに記載の装置。
10. 少なくとも一つの負荷が、制御スイッチによってその電力を変更され、好ましくは前記制御スイッチが、ＴＲＩＡＣ、ＳＣＲ又はサイリスタを含んでいる、請求項１〜９のいずれか一つに記載の装置。
11. 解析領域が、各負荷によって個々に消費される電気エネルギーを決定するように構成されている、請求項１〜１０のいずれか一つに記載の装置。
12. エッジ検出器が、
    基本波形の少なくとも一部とデルタ波形の相関をとり、各基本波形が一つ以上の既知のエッジを備え、
    最も高い相関係数に対応する基本波形を識別し、
    識別した基本波形内の一つ以上の既知のエッジに基づいて、デルタ波形内の一つ以上のエッジを検出するように構成されている、請求項１〜１１のいずれか一つに記載の装置。
13. 複数の負荷に供給される電気の使用を計測する非侵入性電気負荷計測で用いる、可変電力負荷を検出する方法であって、前記電気の供給源が交流電圧源および電流源を含む場合において、
    交流電圧源から、時間の関数として電流および電力の少なくとも一方の全瞬間的供給を表す値を受け取るステップであって、受け取った前記値が、前記電流および電力の前記少なくとも一方の周期波形を表す波形値の組であるステップと、
    前記波形値の各組を減算することで、周期波形と前の周期波形との間の違いを計算することによってデルタ波形を生成するステップと、
    前記デルタ波形内の一つ以上のエッジを検出するステップと、
    検出した一つ以上のエッジについての情報に少なくとも基づいて、少なくとも一つの負荷を識別するステップと、を含んでいる方法。
14. 更に、周期毎に供給されている全電気エネルギー内の変化を表す事象を検出するステップを含み、検出された事象の前後の周期波形の違いとしてデルタ波形を計算する、請求項１３に記載の方法。
15. 更に、少なくとも一つのエッジの勾配についての情報を決定するステップを含んでいる、請求項１３又は１４に記載の方法。
16. 更に、デルタ波形内の任意のエッジの位置についての情報を決定するステップを含んでいる、請求項１３、１４又は１５に記載の方法。
17. 更に、少なくとも一つの検出したエッジの位置に基づいて、少なくとも一つの負荷の定格全電力を決定するステップを含んでいる、請求項１６に記載の方法。
18. 更に、デルタ波形内のエッジの数についての情報を決定するステップを含んでいる、請求項１３〜１７のいずれか一つに記載の方法。
19. 更に、電気を供給されている負荷の現在の既知の電力に基づいて、少なくとも一つの負荷を識別することを含んでいる、請求項１３〜１８のいずれか一つに記載の方法。
20. 前記周期波形が、交流電源の１周期の全体又は半分を表している、請求項１３〜１９のいずれか一つに記載の方法。
21. 少なくとも一つの周期波形が、交流電源の複数の周期上の平均である、請求項１３〜２０のいずれか一つに記載の方法。
22. 少なくとも一つの負荷が、制御スイッチによってその電力を変更され、好ましくは前記制御スイッチが、ＴＲＩＡＣ、ＳＣＲ又はサイリスタを含んでいる、請求項１３〜２１のいずれか一つに記載の方法。
23. 更に、各負荷によって個々に消費される電気エネルギーを決定するステップを含んでいる、請求項１３〜２２のいずれか一つに記載の方法。
24. 前記デルタ波形内の一つ以上のエッジを検出する前記ステップが、
    各々が一つ以上の既知のエッジを備える基本波形の組を提供するステップと、
    前記基本波形の少なくとも一部と前記デルタ波形の相関をとるステップと、
    最も高い相関係数に対応する基本波形を識別するステップと、
    識別した前記基本波形内の一つ以上の既知のエッジに基づいて、前記デルタ波形内の一つ以上のエッジを検出するステップと、を含んでいる、請求項１３〜２３のいずれか一つに記載の方法。
25. コンピュータシステム上で実行されるとき、前記コンピュータシステムに、請求項１３〜２４のいずれか一つによる方法を実行させるコンピュータ実行可能コードを含んでいるコンピュータプログラム。
26. 請求項２５に記載のコンピュータプログラムを格納しているコンピュータ読み取り可能媒体。
27. 請求項２５に記載のコンピュータプログラムを含む信号を含んでいるコンピュータプログラム製品。

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