JP5633918B2 - 電気機器判別装置、電気機器判別方法および電気機器判別プログラム - Google Patents

Description

本発明は、電気機器判別装置、電気機器判別方法および電気機器判別プログラムに関する。

近年、企業や家庭などにおける電力消費量の削減や電力消費の効率化（いわゆる省エネルギー対策）が求められている。省エネルギー対策のため、住宅内のエネルギー消費機器を自動制御するシステムのＨＥＭＳ（Home Energy Management System）を採用する動きがある。

例えば、電気機器と電源との間に介在し、電気量の挙動から電流の大きさ／電流波形の形状／電流と電圧の時間差を表す特徴量（電流の平均値、ピーク平均値、ピーク時間差、通電時間、ピーク遅延率）を求め、電気機器を判別する技術が提案されている（例えば特許文献１、特許文献２、特許文献３）。また、電気機器の使用電力の推移を分析し、単発的使用電気機器／連続的使用電気機器の２つに分類する方法（例えば特許文献４参照）や、電気機器の特徴量（消費電流の平均値、消費電流の変化、ピーク値、実効値、波高率、波形率、電流変化の収束時間たる時定数、周期内の通電時間、消費電流の通電中のピークの位置、電源電圧と消費電流のピークの時間差、力率）を用いて電気機器を検出する方法（例えば特許文献５参照）も提案されている。さらに、電気機器の電気的特性（消費電流の平均値、ピーク値、実効値、波高率、波形率、時定数、周期内の通電時間、ピーク位置、電流電圧と消費電流の位相差、時間差、力率）を用いて特定する検出方法（例えば特許文献６参照）がある。

特開２００４−２２２３７４号公報 特開２００４−２２１７７０号公報 特開２００４−２２２３７５号公報 特開２００１−３４４０２７号公報 特開２００８−１０９８４９号公報 特開２００３−２５９５６９号公報

電気機器に供給される電力の電力波形特性などの特徴量なども判別の際に用いられるが、似たような電力波形特性を持つ機器を区別できなかったという問題があった。また、波形の特徴を捉えるのに数時間分の波形情報が必要であり、判断までに時間がかかるという問題があった。

上述した特許文献１〜６では、電気機器毎に、特徴量のデータを保持しておく必要があり、新規なものなどの未登録の電気機器には対応できないという問題があった。電気機器毎に特徴量のデータを保持する必要があり、新規の電気機器に対応できない場合や、測定したデータ量が充分でない場合など、電気機器の判別ができないことがあった。また、判別するためのデータの量が多くなり、測定や計算に時間がかかるだけでなく、実装の際の負担が大きくなるおそれがあった。さらに、使用機器の状態が変化したときに、データへ反映されるまでの時間がかかったり、使用する状態によっては検出ができないため、組み込みで機能追加を行うには不充分になるという問題があった。

本発明は上述の事情に鑑みてなされたもので、機器の判別を高精度化かつ高速化し、組み込み機器への応用が可能な電気機器判別装置、電気機器判別方法および電気機器判別プログラムを提供することを目的とする。

本発明の第１の観点に係る電気機器判別装置は、
電気機器に供給される電源の電流、電圧もしくは電力またはそれらの組み合わせを表す情報を検出する入力検出手段と、
前記電気機器に供給される電流、電圧もしくは電力またはそれらの組み合わせを表す情報を用いて、前記電気機器の入力特性を表す２以上の特徴量を算出する特徴算出手段と、
前記電気機器の入力特性を表す特徴量を算出するごとに、それまでに算出した前記特徴量を用いて所定の基準で前記電気機器の種類を判断する電気機器判別手段と、
前記電気機器判別手段で前記電気機器の種類を判断するごとに、前記電気機器の種類を特定できた場合にその電気機器の種類を表すデータを出力する手段と、
前記電気機器を含む環境の状態を表す情報を検出する環境検出手段と、
前記環境の状態を表す情報から前記電気機器が環境の状態に及ぼす影響を算出する影響算出手段と、
を備え、
前記電気機器判別手段は、前記入力特性を表す特徴量または前記環境状態に及ぼす影響を算出するごとに、それまでに算出した前記特徴量および／または前記影響を用いて所定の基準で電気機器の種類を判断する、
ことを特徴とする。

本発明の第２の観点に係る電気機器判別方法は、
電気機器に供給される電源の電流、電圧もしくは電力またはそれらの組み合わせを表す情報を検出する入力検出ステップと、
前記電気機器に供給される電流、電圧もしくは電力またはそれらの組み合わせを表す情報を用いて、前記電気機器の入力特性を表す２以上の特徴量を算出する特徴算出ステップと、
前記電気機器の入力特性を表す特徴量を算出するごとに、それまでに算出した前記特徴量を用いて所定の基準で前記電気機器の種類を判断する電気機器判別ステップと、
前記電気機器判別ステップで前記電気機器の種類を判断するごとに、前記電気機器の種類を特定できた場合にその電気機器の種類を表すデータを出力するステップと、
前記電気機器を含む環境の状態を表す情報を検出する環境検出ステップと、
前記環境の状態を表す情報から前記電気機器が環境の状態に及ぼす影響を算出する影響算出ステップと、
を備え、
前記電気機器判別ステップでは、前記入力特性を表す特徴量または前記環境状態に及ぼす影響を算出するごとに、それまでに算出した前記特徴量および／または前記影響を用いて所定の基準で電気機器の種類を判断する、
ことを特徴とする。

本発明の第３の観点に係る電気機器判別プログラムは、
コンピュータに、
電気機器に供給される電源の電流、電圧もしくは電力またはそれらの組み合わせを表す情報を検出する入力検出ステップと、
前記電気機器に供給される電流、電圧もしくは電力またはそれらの組み合わせを表す情報を用いて、前記電気機器の入力特性を表す２以上の特徴量を算出する特徴算出ステップと、
前記電気機器の入力特性を表す特徴量を算出するごとに、それまでに算出した前記特徴量を用いて所定の基準で前記電気機器の種類を判断する電気機器判別ステップと、
前記電気機器判別ステップで前記電気機器の種類を判断するごとに、前記電気機器の種類を特定できた場合にその電気機器の種類を表すデータを出力するステップと、
前記電気機器を含む環境の状態を表す情報を検出する環境検出ステップと、
前記環境の状態を表す情報から前記電気機器が環境の状態に及ぼす影響を算出する影響算出ステップと、
を実行させ、
前記電気機器判別ステップでは、前記入力特性を表す特徴量または前記環境状態に及ぼす影響を算出するごとに、それまでに算出した前記特徴量および／または前記影響を用いて所定の基準で電気機器の種類を判断する、
ことを特徴とする。

本発明によれば、機器の判別を高精度化かつ高速化し、組み込み機器への応用を可能とすることができる。

本発明の実施の形態１に係る電気機器判別装置の構成例を示すブロック図である。 実施の形態１に係る電気機器の判別に係るデータの一例を示す図である。 実施の形態１に係る機器判別の動作の一例を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態２に係る電気機器判別装置の構成例を示すブロック図である。 実施の形態２に係る環境情報データの一例を示す図である。 実施の形態２に係る機器判別の動作の一例を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態３に係る電気機器判別装置の構成例を示すブロック図である。 実施の形態３に係る機器判別の動作の一例を示すフローチャートである。 電気機器判別装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。

以下、この発明の実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。なお、図中同一または相当部分には同一符号を付す。

（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１に係る電気機器判別装置１００の構成を示す図である。電気機器判別装置１００は、壁面の電源コンセントなどの電源１０１と電気機器１０２との間に介在する。詳しくは、電源１０１からの電力を分配して供給するコンセントにプラグが接続し、電力供給を受ける電気機器１０２とコンセントが接続する。電気機器１０２は、例えば、エアコン、照明器具、オーディオ装置、ＴＶ受像器など、およそ一般の電気機器が対象である。ここでは、電気的に制御する機器であれば、電力以外のエネルギー源を用いる機器、例えば、石油温風ヒータなども対象に含む。

電気機器判別装置１００は、機器判別部１、入力部１１および出力部１２を備える。機器判別部１は、入力検出部２、特徴算出部３、判別部４およびデータ記憶部５を備える。電気機器判別装置１００を構成する機器判別部１、入力検出部２、特徴算出部３、判別部４、データ記憶部５、入力部１１および出力部１２は、それぞれ制御部（図示せず）により制御され作動する。

入力検出部２は、電気機器１０２の電流値を測定する電流測定部２１、電気機器１０２の電圧値を測定する電圧測定部２２、電気機器１０２の電力値を測定する電力測定部２３、電流測定部２１で測定した電流値を周波数解析する周波数解析部２４、を備える。電流測定部２１、電圧測定部２２、電力測定部２３および周波数解析部２４は、それぞれ並列に作動する。電力測定部２３は、電流測定部２１で測定した電流値と、電圧測定部２２で測定した電圧値をもとに電力値を算出してもよく、直接に電力値の形で測定できる仕組みであってもよい。

特徴算出部３は、入力検出部２で取得した情報をもとに、電気機器１０２の機器特徴量を算出する。特徴算出部３は、電流特徴算出部３１、電圧特徴算出部３２、電力特徴算出部３３および周波数特徴算出部３４を備える。入力検出部２で取得した情報は、随時、特徴算出部３に送られるため、電流特徴算出部３１、電圧特徴算出部３２、電力特徴算出部３３、周波数特徴算出部３４のそれぞれの機器特徴量の算出時間は異なる。

判別部４は、特徴算出部３で算出したそれぞれの機器特徴量をもとに、電気機器１０２の判別を行う。入力検出部２での電気機器１０２の入力特性の取得にかかる時間、および特徴算出部３での機器特徴量の算出にかかる時間が異なるため、電気機器１０２の機器特徴量が算出されるまでの時間は異なる。判別部４は、機器特徴量が算出された順に、全ての機器特徴量が出揃う前の状態であっても１つでも機器特徴量が算出された時点で、その機器特徴量の項目で、電気機器１０２の種類の判別を行う。次の機器特徴量が算出されたら、さらに、電気機器１０２の判別を行い、電気機器１０２を特定するまで全ての機器特徴量について、機器特徴量を算出するごとに判別を行う。

データ記憶部５は、判別部４で電気機器１０２を判別する際の、機器特徴量の判断基準などを入力したデータを記憶・保存する。他にも、様々な電気機器１０２に対して予め測定されたデータなどを記憶してもよい。また、入力検出部２や特徴算出部３などのデータを記憶してもよい。

入力部１１は、機器特徴量の判断基準などの、データ記憶部５で記憶・保存するためのデータを入力する。キーボードなどで直接入力してもよく、ＳＤメモリやＩＣカードなどの記録媒体に記憶されたデータを読み取ってもよい。その場合、入力部１１はインタフェースとして機能する。また、記憶媒体がデータ記憶部５を構成してもよい。

出力部１２は、判別部４で判別した電気機器１０２を、出力結果として出力する。例えば、出力部１２はディスプレイなどに接続されており、判別された電気機器１０２の種類がディスプレイに映し出される。

図２は、電気機器の判別に係るデータの一例を示す図である。図２（ａ）は、電気機器の識別を表すデータベースである。図２（ｂ）は、電気機器の機器特徴量が算出されるまでの時間のデータであり、時間が短い方から優先番号が付けられている。図２（ｃ）は、電気機器を判別するときの判別木の一例である。

判別部４で電気機器１０２の判別が行われる方法について説明する。図２（ｃ）を参照すると、まず始めは、電気機器１０２の候補が全て挙げられている状態である（ブロックＢ１１）。図２（ｂ）より、機器特徴量が算出されるまでの時間の短いものである特徴Ｙについて、優先的に判別が行われることが分かる。最初に機器特徴量が算出された特徴Ｙを条件１の部分に入れて、電気機器１０２について判別部４で判別が行われる。条件とは、所定の基準を満たすかどうかであり、電気機器１０２の種類により基準が異なる。判別部４では、特徴算出部３とデータ記憶部５の情報とが照合され、特徴Ｙの条件に合う電気機器ＩＤ００１、００２、０１２（ブロックＢ２１）と、条件に合わない電気機器ＩＤ０１１（ブロックＢ２２）と、が区別される。

次に特徴Ｘについて、判別部４により条件２で判別が行われる。特徴Ｘの条件に合う電気機器ＩＤ００１、００２（ブロックＢ３１）と、条件に合わない電気機器ＩＤ０１２（ブロックＢ３２）と、が区別される。電気機器ＩＤ０１１（ブロックＢ２２）は、条件１の段階で条件に合わないと判断されているので、ここでは判別しなくてよい。同様に、特徴Ｚについて、判別部４により条件３で判別が行われ、条件に合う電気機器ＩＤ００１（ブロックＢ４１）と、条件に合わない電気機器ＩＤ００２（ブロックＢ４２）に分けられる。

全部の機器特徴量が出揃うのを待たずに判別部４で判別の動作が開始されるので、判別をスタートする時間が早くなり、かかる時間を短くすることが可能である。また、条件に合う対象の電気機器１０２に対してのみ、特徴算出部３とデータ記憶部５の情報とを照合するので、照合作業にかかる時間が短くて済む。さらに、全体の電気機器１０２について、全部の機器特徴量を照合する必要がなくなるため、判別にかかる時間が全体的に少なくて済む。

図３は、実施の形態１に係る機器判別の動作の一例を示すフローチャートである。電気機器判別装置１００は、機器判別１を開始する。まず、入力検出部２で、電気機器１０２の電気の入力特性を取得する（ステップＳ１１）。そして、特徴算出部３で、それぞれの取得した入力特性に対応する特徴量を算出する（ステップＳ１２）予めデータ記憶部５に保存されていたデータと、特徴算出部３で算出した特徴量のデータを比較し、設定された条件の範囲に特徴量が入っているか照合する（ステップＳ１３）。

範囲内に特徴量が入っていれば（ステップＳ１３；ＹＥＳ）、その所定の基準を満たす電気機器１０２の種類であると判別し（ステップＳ１４）、その電気機器１０２が判断された種類であることを出力部１２を介して出力しておく（ステップＳ１５）。そして、次に算出された特徴量があれば（ステップＳ１６；ＹＥＳ）、ステップＳ１２に戻り、同様に特徴量から電気機器１０２の判別を行う。算出すべき特徴量が出揃うまで、判別を繰り返す。範囲内に特徴量が入っていなければ（ステップＳ１３；ＮＯ）、所定の基準を満たすかの判断を行うには、入力特性の特徴量が不充分のために判別できないものとし、次の特徴量が有るかの確認を行う（ステップＳ１６）。次の特徴量がなくなるまで（ステップＳ１６；ＮＯ）同様に電気機器１０２の判別を行い結果を出力し、新たな電気機器１０２があればステップＳ１１に戻り機器判別１を行う。

以上、説明したように、実施の形態１の電気機器判別装置１００によれば、機器の判別を高精度化かつ高速化し、組み込み機器への応用を可能とすることができる。

電気機器判別装置１００では、特徴量のデータを算出した順に判別を始めるので、判別にかかる時間を短くすることができる。また、判別により該当するであろう電気機器を選択し、その電気機器について判別を行うので、照合やデータの算出にかかる時間を短くすることができる。さらに、特徴量のデータを順に追加しながら判別することで、電気機器の判別の精度が良くなるだけでなく、その電気機器と一致する参照データが無くても、類似した電気機器として、その電気機器の種類を判別することが可能である。加えて、電気機器と電源の間に電気機器判別装置を連結するだけでよく簡易に設置でき、電気機器判別の機能を付加することができる。

実施の形態１において、入力特性の種類として電流特徴量、電圧特徴量、電力特徴量、電流周波数特徴量を挙げているが、それらは一例である。電気機器を判別するための特徴量は少なくとも２つ以上であればよく、判別に用いるときの組合せは任意である。判別するときの特徴量の組合せで判別の精度が異なり、特徴量の種類が多くなるにつれ、電気機器を判別する精度が良くなることが多い。

（実施の形態２）
図４は、本発明の実施の形態２に係る電気機器判別装置１００の構成を示す図である。実施の形態２の電気機器判別装置は、例えば温度や照度などの周りの環境を参照して、電気機器判別を行うときの判別材料とすることができる。電気機器判別装置１００の基本的な構造は、実施の形態１と同じであり、センサ１５、環境検出部２５、影響算出部３５、を追加して備える。

環境検出部２５は、センサ１５で電気機器１０２近傍の周囲環境を検出した情報をもとに、周囲環境を測定する。例えば、周囲環境とは、湿度、温度、照度、風力、風向、音量、振動、粉塵量などである。影響算出部３５は、環境検出部２５で測定したデータから、電気機器１０２が周囲環境に影響を与えた何らかの特徴を示す特徴量を算出する。

図５は、環境情報データの一例を示す図で、一定時間、電気機器１０２を作動したときに、電気機器１０２が周囲環境に与える影響についてのデータである。図中のＮ／Ａは誤差範囲内、丸印は変化小、二重丸印は変化大を示し、項目や、電気機器１０２の稼働状況に合わせて、数値を任意に設定するものとする。

例えば、入力特性の周波数特徴量と電力特徴量を用いて電気機器１０２を判別した結果が、ヒーターＡとヒーターＢの両方に当てはまるものとする。そのとき、影響算出部３５で、温度変化以外に湿度の変化についても算出していた場合、判別部４は図５の環境情報データをもとに、ヒーターＢであると判断することが可能となる。

図６は、実施の形態２に係る機器判別の動作の一例を示すフローチャートである。電気機器判別装置１００は、機器判別２を開始する。まず、入力検出部２で、電気機器１０２の電気の入力特性を取得する（ステップＳ２１）。そして、特徴算出部３で、それぞれの取得した入力特性に対応する特徴量を算出する（ステップＳ２２）予めデータ記憶部５に保存されていたデータと、特徴算出部３で算出した特徴量のデータを比較し、設定された条件の範囲に入力特性の特徴量が入っているか照合する（ステップＳ２３）。

範囲内に入力特性の特徴量が入っていれば（ステップＳ２３；ＹＥＳ）、その所定の基準を満たす電気機器１０２の種類であると判別し（ステップＳ２４）、その電気機器１０２が判断された種類であることを出力部１２を介して出力しておく（ステップＳ２５）。そして、次に算出された入力特性の特徴量があれば（ステップＳ２６；ＹＥＳ）、ステップＳ２２に戻り、同様に入力特性の特徴量から電気機器１０２の判別を行う。算出すべき入力特性の特徴量が出揃うまで、判別を繰り返す。範囲内に入力特性の特徴量が入っていなければ（ステップＳ２３；ＮＯ）、所定の基準を満たすかの判断を行うには、入力特性の特徴量が不充分のために判別できないものとし、次の入力特性の特徴量が有るかの確認を行う（ステップＳ２６）。

入力特性の特徴量についての判別を終え（ステップＳ２３；ＮＯ）、センサ１５を介して環境検出部２５で検出した周囲環境への影響を算出した結果の判別を行う。環境への影響が有れば（ステップＳ２７；ＹＥＳ）、判別部４で最終判別が行われ（ステップＳ２８）、出力部１２は最終出力する（ステップＳ２９）。環境への影響がなければ（ステップＳ２７；ＮＯ）、ステップＳ２５で出力された最も直近の結果が最終結果となり、新たな電気機器１０２があればステップＳ２１に戻り、機器判別２を行う。

以上、説明したように、実施の形態２の電気機器判別装置１００によれば、機器の判別を高精度化かつ高速化し、組み込み機器への応用を可能とすることができる。電気機器が周囲の環境に与える影響についても、考慮することで、似たような入力特性を持つ電気機器であっても、電気機器の種類の判別ができるようになる。

実施の形態２では、算出した入力特性に基づいて判別し、その後に、周囲環境への影響を算出した結果を用いて電気機器の判別を行っているが、順番が前後してもよい。入力特性と周囲環境への影響を算出した結果の全ての特徴量について判別することで、より高精度な電気機器の判別を行うことができる。また、早い段階で、電気機器の特徴により判別する対象の数をしぼりながら判別を行うことで、照合にかかる時間を短縮でき、より短時間で、電気機器の判別をすることが可能となる。

実施の形態２において、センサ１５を電気機器判別装置１００に備えた場合について説明したが、センサ１５は別途あってもよい。センサ１５が独立して配置されている場合、そのセンサ１５の位置と、電気機器１０２の位置とを対応させることができればよく、例えば、センサ１５は有線もしくは無線でコンピューターにつながれ、その位置の温湿度などを管理する。そのセンサ１５の情報が、近傍の位置に登録された電気機器１０２の周囲環境への影響として算出することで、特徴量のデータとして利用可能である。

（実施の形態３）
図７は、本発明の実施の形態３に係る電気機器判別装置１００の構成を示す図である。実施の形態３の電気機器判別装置は、入力特性の特徴量の経時変化より状態変化を算出することや、周囲環境への影響を算出した結果のの経時変化より状態変化を算出することができる。電気機器判別装置１００の基本的な構造は、実施の形態１と同じであり、状態変化算出部６を追加して備える。

状態変化算出部６は、データ記憶部５に記憶・保存された電気の入力特性の特徴量から、電圧電流変化を算出する電圧電流変化算出部６１を備える。電気の入力特性の特徴量は、入力検出部２で検出し、特徴算出部３で算出した電気の入力特性をデータ記憶部５で記憶・保存したものである。また、状態変化算出部６は、データ記憶部５に記憶・保存された電気機器１０２が周囲環境に影響を与えた何らかの特徴を示す特徴量から、与えた影響による変化を算出する影響変化算出部６２を備える。センサ１５を介して環境検出部２５で検出し、影響算出部３５で算出した特徴量から、影響変化を算出することができる。

図８は、実施の形態３に係る機器判別の動作の一例を示すフローチャートである。電気機器判別装置１００は、機器判別３を開始する。まず、入力検出部２で、電気機器１０２の電気の入力特性を取得する（ステップＳ３１）。そして、特徴算出部３で、それぞれの取得した入力特性に対応する特徴量を算出する（ステップＳ３２）予めデータ記憶部５に保存されていたデータと、特徴算出部３で算出した特徴量のデータを比較し、設定された条件の範囲に入力特性の特徴量が入っているか照合する（ステップＳ３３）。

範囲内に入力特性の特徴量が入っていれば（ステップＳ３３；ＹＥＳ）、その所定の基準を満たす電気機器１０２の種類であると判別し（ステップＳ３４）、その電気機器１０２が判断された種類であることを出力部１２を介して出力しておく（ステップＳ３５）。そして、次に算出された入力特性の特徴量があれば（ステップＳ３６；ＹＥＳ）、ステップＳ３２に戻り、同様に入力特性の特徴量から電気機器１０２の判別を行う。算出すべき入力特性の特徴量が出揃うまで、判別を繰り返す。範囲内に入力特性の特徴量が入っていなければ（ステップＳ３３；ＮＯ）、所定の基準を満たすかの判断を行うには、入力特性の特徴量が不充分のために判別できないものとし、次の入力特性の特徴量が有るかの確認を行う（ステップＳ３６）。

入力特性の特徴量についての判別を終え（ステップＳ３６；ＮＯ）、状態変化算出部６で算出されたデータの、電圧電流変化を算出した結果もしくは影響変化を算出した結果について判別を行う。状態変化があれば（ステップＳ３７；ＹＥＳ）、判別部４で最終判別が行われ（ステップＳ３８）、出力部１２は最終出力する（ステップＳ３９）。状態変化がなければ（ステップＳ３７；ＮＯ）、ステップＳ３５で出力された最も直近の結果が最終結果となり、新たな電気機器１０２があればステップＳ３１に戻り、機器判別３を行う。

以上、説明したように、実施の形態３の電気機器判別装置１００によれば、機器の判別を高精度化かつ高速化し、組み込み機器への応用を可能とすることができる。

入力特性と周囲環境による算出されたデータの他、電気機器の状態推移のデータを参照することで、より高精度な判別を行うことが可能となる。また、状態推移を示す変化を算出している間も、特徴算出部３などによる特徴量の算出が並行して行われることで、短時間での判別が可能となる。また、特徴算出部３などによる特徴量を算出した結果により、判別が必要となる対象機器がしぼられるので、判別部４による照合作業や、状態変化算出部６による算出作業にかかる時間が少なくて済む。

実施の形態３において、電圧電流変化もしくは影響変化について状態の変化を算出し、電気機器の判別を行ったがこれは一例であり、経時変化により何らかの電気機器の特徴を示し、その電気機器の判別をする助けとなるデータであればよい。また、状態変化の特徴と、入力特性または周囲環境特性などと組み合わせて判別を行ってもよい。実施の形態３の説明において、先に入力特性について判別し、その後、状態変化の特徴について判別するやり方を記載しているが、順番は異なってもよい。

図９は、図１、４または７に示す電気機器判別装置１００のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。電気機器判別装置１００は、図９に示すように、制御部５１、主記憶部５２、外部記憶部５３、操作部５４、表示部５５、入出力部５６および送受信部５７を備える。主記憶部５２、外部記憶部５３、操作部５４、表示部５５、入出力部５６および送受信部５７はいずれも内部バス５０を介して制御部５１に接続されている。

制御部５１はＣＰＵ（Central Processing Unit）等から構成され、外部記憶部５３に記憶されている電気機器判別プログラム６０に従って、電気機器判別装置１００の入力検出部２、特徴算出部３、判別部４、データ記憶部５、状態変化算出部６、入力部１１および出力部１２の各処理を実行する。

主記憶部５２はＲＡＭ（Random-Access Memory）等から構成され、外部記憶部５３に記憶されている電気機器判別プログラム６０をロードし、制御部５１の作業領域として用いられる。

外部記憶部５３は、フラッシュメモリ、ハードディスク、ＤＶＤ−ＲＡＭ（Digital Versatile Disc Random-Access Memory）、ＤＶＤ−ＲＷ（Digital Versatile Disc ReWritable）等の不揮発性メモリから構成され、電気機器判別装置１００の処理を制御部５１に行わせるためのプログラムを予め記憶し、また、制御部５１の指示に従って、このプログラムが記憶するデータを制御部５１に供給し、制御部５１から供給されたデータを記憶する。電気機器判別装置１００の入力検出部２、特徴算出部３、判別部４、データ記憶部５、状態変化算出部６、入力部１１および出力部１２は、外部記憶部５３に構成される。

操作部５４はキーボードおよびマウスなどのポインティングデバイス等と、キーボードおよびポインティングデバイス等を内部バス５０に接続するインタフェース装置から構成されている。操作部５４を介して、電気機器の種類や、その電気機器の入力情報などの特徴を示すデータなどが入力され、制御部５１に供給される。

表示部５５は、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）またはＬＣＤ（Liquid Crystal Display）などから構成され、仮想空間を構成する座標（属性）、使用するオブジェクトの凡例および重要度データなどを表示する。

入出力部５６は、シリアルインタフェースまたはパラレルインタフェースから構成されている。

送受信部５７は、ネットワークに接続する網終端装置または無線通信装置、およびそれらと接続するシリアルインタフェースまたはＬＡＮ（Local Area Network）インタフェースから構成されている。

図１、４または７に示す電気機器判別装置１００の入力検出部２、特徴算出部３、判別部４、データ記憶部５、状態変化算出部６、入力部１１および出力部１２の処理は、電気機器判別プログラム６０が、制御部５１、主記憶部５２、外部記憶部５３、操作部５４、表示部５５、入出力部５６および送受信部５７などを資源として用いて処理することによって実行する。

本発明の好適な変形として、以下の構成が含まれる。

本発明の第１の観点に係る電気機器判別装置について、
好ましくは、前記電気機器判別手段は、前記電気機器の種類を判断したときに、さらに異なる基準でその電気機器の種類の判断を行うことを特徴とする。

好ましくは、前記特徴算出手段は、前記電気機器に供給される電流、電圧もしくは電力の変化を含む前記電気機器の入力特性を表す特徴量を算出し、
前記電気機器判別手段は、前記電気機器に供給される電流、電圧もしくは電力の変化を含む特徴量を用いて、前記電気機器の種類を判断する、
ことを特徴とする。

好ましくは、前記電気機器判別手段は、前記入力検出手段で電流、電圧または電力を検出してから、前記特徴量算出手段で前記入力特性を表す特徴量を算出するまでの時間が短い特徴量を基準に用いる判断を先に行い、前記入力特性を表す特徴量を算出するまでの時間が長い特徴量を基準に用いる判断をその後に行うことを特徴とする。

好ましくは、前記電気機器を含む環境の状態を表す情報を検出する環境検出手段と、
前記環境の状態を表す情報から前記電気機器が環境の状態に及ぼす影響を算出する影響算出手段と、
を備え、
前記電気機器判別手段は、前記入力特性を表す特徴量または前記環境状態に及ぼす影響を算出するごとに、それまでに算出した前記特徴量および／または前記影響を用いて所定の基準で電気機器の種類を判断する、
ことを特徴とする。

好ましくは、前記影響算出手段は、前記電気機器が環境の状態に及ぼす影響の変化を算出する影響変化算出手段を含み、
前記電気機器判別手段は、前記電気機器が環境の状態に及ぼす影響の変化を含んで、それまでに算出した前記特徴量および／または前記影響を用いて所定の基準で前記電気機器の種類を判断する、
ことを特徴とする。

好ましくは、前記環境検出手段で環境状態を表す情報を検出してから、前記影響算出手段で前記電気機器が環境の状態に及ぼす影響を算出するまでの時間が短い影響を基準に用いる判断を先に行い、算出するまでの時間が長い影響を基準に用いる判断を後に行うことを特徴とする。

本発明の第２の観点に係る電気機器判別方法について、
好ましくは、前記電気機器判別ステップは、前記電気機器の種類を判断したときに、さらに異なる基準でその電気機器の種類の判断を行うことを特徴とする。

好ましくは、前記特徴算出ステップは、前記電気機器に供給される電流、電圧もしくは電力の変化を含む前記電気機器の入力特性を表す特徴量を算出し、
前記電気機器判別ステップは、前記電気機器に供給される電流、電圧もしくは電力の変化を含む特徴量を用いて、前記電気機器の種類を判断する、
ことを特徴とする。

好ましくは、前記電気機器判別ステップは、前記入力検出ステップで電流、電圧または電力を検出してから、前記特徴量算出ステップで前記入力特性を表す特徴量を算出するまでの時間が短い特徴量を基準に用いる判断を先に行い、前記入力特性を表す特徴量を算出するまでの時間が長い特徴量を基準に用いる判断をその後に行うことを特徴とする。

好ましくは、前記電気機器を含む環境の状態を表す情報を検出する環境検出ステップと、
前記環境の状態を表す情報から前記電気機器が環境の状態に及ぼす影響を算出する影響算出ステップと、
を備え、
前記電気機器判別ステップは、前記入力特性を表す特徴量または前記環境状態に及ぼす影響を算出するごとに、それまでに算出した前記特徴量および／または前記影響を用いて所定の基準で電気機器の種類を判断する、
ことを特徴とする。

好ましくは、前記影響算出ステップは、前記電気機器が環境の状態に及ぼす影響の変化を算出する影響変化算出ステップを含み、
前記電気機器判別ステップは、前記電気機器が環境の状態に及ぼす影響の変化を含んで、それまでに算出した前記特徴量および／または前記影響を用いて所定の基準で前記電気機器の種類を判断する、
ことを特徴とする。

好ましくは、前記環境検出ステップで環境状態を表す情報を検出してから、前記影響算出ステップで前記電気機器が環境の状態に及ぼす影響を算出するまでの時間が短い影響を基準に用いる判断を先に行い、算出するまでの時間が長い影響を基準に用いる判断を後に行うことを特徴とする。

その他、前記のハードウェア構成やフローチャートは一例であり、任意に変更および修正が可能である。

入力検出部２、特徴算出部３、判別部４、データ記憶部５、状態変化算出部６、入力部１１および出力部１２等から構成される電気機器判別処理を行う中心となる部分は、専用のシステムによらず、通常のコンピュータシステムを用いて実現可能である。たとえば、前記の動作を実行するためのコンピュータプログラムを、コンピュータが読みとり可能な記録媒体（フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ等）に格納して配布し、当該コンピュータプログラムをコンピュータにインストールすることにより、前記の処理を実行する意見表示装置を構成してもよい。また、インターネット等の通信ネットワーク上のサーバ装置が有する記憶装置に当該コンピュータプログラムを格納しておき、通常のコンピュータシステムがダウンロード等することで意見表示装置を構成してもよい。

また、電気機器判別装置を、ＯＳ（オペレーティングシステム）とアプリケーションプログラムの分担、またはＯＳとアプリケーションプログラムとの協働により実現する場合等には、アプリケーションプログラム部分のみを記録媒体や記憶装置に格納してもよい。

また、搬送波にコンピュータプログラムを重畳し、通信ネットワークを介して配信することも可能である。たとえば、通信ネットワーク上の掲示板(BBS, Bulletin Board System)に前記コンピュータプログラムを掲示し、ネットワークを介して前記コンピュータプログラムを配信してもよい。そして、このコンピュータプログラムを起動し、ＯＳの制御下で、他のアプリケーションプログラムと同様に実行することにより、前記の処理を実行できるように構成してもよい。

本発明によれば、本発明の活用例として、エネルギー管理システムに組み込み、電気機器のプラグアンドプレイを実現するといった用途に適用できる。

１ 機器判別部
２ 入力検出部
３ 特徴算出部
４ 判別部
５ データ記憶部
６ 状態変化算出部
１１ 入力部
１２ 出力部
１５ センサ
６０ 電気機器判別プログラム
１００ 電気機器判別装置
１０１ 電源
１０２ 電気機器

Claims (13)

1. 電気機器に供給される電源の電流、電圧もしくは電力またはそれらの組み合わせを表す情報を検出する入力検出手段と、
   前記電気機器に供給される電流、電圧もしくは電力またはそれらの組み合わせを表す情報を用いて、前記電気機器の入力特性を表す２以上の特徴量を算出する特徴算出手段と、
   前記電気機器の入力特性を表す特徴量を算出するごとに、それまでに算出した前記特徴量を用いて所定の基準で前記電気機器の種類を判断する電気機器判別手段と、
   前記電気機器判別手段で前記電気機器の種類を判断するごとに、前記電気機器の種類を特定できた場合にその電気機器の種類を表すデータを出力する手段と、
   前記電気機器を含む環境の状態を表す情報を検出する環境検出手段と、
   前記環境の状態を表す情報から前記電気機器が環境の状態に及ぼす影響を算出する影響算出手段と、
   を備え、
   前記電気機器判別手段は、前記入力特性を表す特徴量または前記環境状態に及ぼす影響を算出するごとに、それまでに算出した前記特徴量および／または前記影響を用いて所定の基準で電気機器の種類を判断する、
   ことを特徴とする電気機器判別装置。
2. 前記電気機器判別手段は、前記電気機器の種類を判断したときに、さらに異なる基準でその電気機器の種類の判断を行うことを特徴とする請求項１に記載の電気機器判別装置。
3. 前記特徴算出手段は、前記電気機器に供給される電流、電圧もしくは電力の変化を含む前記電気機器の入力特性を表す特徴量を算出し、
   前記電気機器判別手段は、前記電気機器に供給される電流、電圧もしくは電力の変化を含む特徴量を用いて、前記電気機器の種類を判断する、
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の電気機器判別装置。
4. 前記電気機器判別手段は、前記入力検出手段で電流、電圧または電力を検出してから、前記特徴量算出手段で前記入力特性を表す特徴量を算出するまでの時間が短い特徴量を基準に用いる判断を先に行い、前記入力特性を表す特徴量を算出するまでの時間が長い特徴量を基準に用いる判断をその後に行うことを特徴とする請求項１ないし３のいずれか１項に記載の電気機器判別装置。
5. 前記影響算出手段は、前記電気機器が環境の状態に及ぼす影響の変化を算出する影響変化算出手段を含み、
   前記電気機器判別手段は、前記電気機器が環境の状態に及ぼす影響の変化を含んで、それまでに算出した前記特徴量および／または前記影響を用いて所定の基準で前記電気機器の種類を判断する、
   ことを特徴とする請求項１ないし４のいずれか１項に記載の電気機器判別装置。
6. 前記環境検出手段で環境状態を表す情報を検出してから、前記影響算出手段で前記電気機器が環境の状態に及ぼす影響を算出するまでの時間が短い影響を基準に用いる判断を先に行い、算出するまでの時間が長い影響を基準に用いる判断を後に行うことを特徴とする請求項１ないし５のいずれか１項に記載の電気機器判別装置。
7. 電気機器に供給される電源の電流、電圧もしくは電力またはそれらの組み合わせを表す情報を検出する入力検出ステップと、
   前記電気機器に供給される電流、電圧もしくは電力またはそれらの組み合わせを表す情報を用いて、前記電気機器の入力特性を表す２以上の特徴量を算出する特徴算出ステップと、
   前記電気機器の入力特性を表す特徴量を算出するごとに、それまでに算出した前記特徴量を用いて所定の基準で前記電気機器の種類を判断する電気機器判別ステップと、
   前記電気機器判別ステップで前記電気機器の種類を判断するごとに、前記電気機器の種類を特定できた場合にその電気機器の種類を表すデータを出力するステップと、
   前記電気機器を含む環境の状態を表す情報を検出する環境検出ステップと、
   前記環境の状態を表す情報から前記電気機器が環境の状態に及ぼす影響を算出する影響算出ステップと、
   を備え、
   前記電気機器判別ステップでは、前記入力特性を表す特徴量または前記環境状態に及ぼす影響を算出するごとに、それまでに算出した前記特徴量および／または前記影響を用いて所定の基準で電気機器の種類を判断する、
   ことを特徴とする電気機器判別方法。
8. 前記電気機器判別ステップは、前記電気機器の種類を判断したときに、さらに異なる基準でその電気機器の種類の判断を行うことを特徴とする請求項７に記載の電気機器判別方法。
9. 前記特徴算出ステップは、前記電気機器に供給される電流、電圧もしくは電力の変化を含む前記電気機器の入力特性を表す特徴量を算出し、
   前記電気機器判別ステップは、前記電気機器に供給される電流、電圧もしくは電力の変化を含む特徴量を用いて、前記電気機器の種類を判断する、
   ことを特徴とする請求項７または８に記載の電気機器判別方法。
10. 前記電気機器判別ステップは、前記入力検出ステップで電流、電圧または電力を検出してから、前記特徴量算出ステップで前記入力特性を表す特徴量を算出するまでの時間が短い特徴量を基準に用いる判断を先に行い、前記入力特性を表す特徴量を算出するまでの時間が長い特徴量を基準に用いる判断をその後に行うことを特徴とする請求項７ないし９のいずれか１項に記載の電気機器判別方法。
11. 前記影響算出ステップは、前記電気機器が環境の状態に及ぼす影響の変化を算出する影響変化算出ステップを含み、
    前記電気機器判別ステップは、前記電気機器が環境の状態に及ぼす影響の変化を含んで、それまでに算出した前記特徴量および／または前記影響を用いて所定の基準で前記電気機器の種類を判断する、
    ことを特徴とする請求項７ないし１０のいずれか１項に記載の電気機器判別方法。
12. 前記環境検出ステップで環境状態を表す情報を検出してから、前記影響算出ステップで前記電気機器が環境の状態に及ぼす影響を算出するまでの時間が短い影響を基準に用いる判断を先に行い、算出するまでの時間が長い影響を基準に用いる判断を後に行うことを特徴とする請求項７ないし１１のいずれか１項に記載の電気機器判別方法。
13. コンピュータに、
    電気機器に供給される電源の電流、電圧もしくは電力またはそれらの組み合わせを表す情報を検出する入力検出ステップと、
    前記電気機器に供給される電流、電圧もしくは電力またはそれらの組み合わせを表す情報を用いて、前記電気機器の入力特性を表す２以上の特徴量を算出する特徴算出ステップと、
    前記電気機器の入力特性を表す特徴量を算出するごとに、それまでに算出した前記特徴量を用いて所定の基準で前記電気機器の種類を判断する電気機器判別ステップと、
    前記電気機器判別ステップで前記電気機器の種類を判断するごとに、前記電気機器の種類を特定できた場合にその電気機器の種類を表すデータを出力するステップと、
    前記電気機器を含む環境の状態を表す情報を検出する環境検出ステップと、
    前記環境の状態を表す情報から前記電気機器が環境の状態に及ぼす影響を算出する影響算出ステップと、
    を実行させ、
    前記電気機器判別ステップでは、前記入力特性を表す特徴量または前記環境状態に及ぼす影響を算出するごとに、それまでに算出した前記特徴量および／または前記影響を用いて所定の基準で電気機器の種類を判断する、
    ことを特徴とする電気機器判別プログラム。

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