JP5751872B2 - 機器状態検出装置及び機器状態検出システム - Google Patents

Description

本発明は、電気機器の動作状態を検出する技術に関する。

一般家庭等で使用される、インバータ機器を含む電気機器の動作状態を個別に測定する技術として、電気機器毎に測定器を設置するのではなく、電柱から家庭への引込線における測定に基づいて、非侵入的に各電気機器の動作状態を推定する技術が提案されている（例えば、特許文献１）。

特許文献１で提案される技術では、電気機器が発生する基本波並びに高調波の電流とそれらの電圧に対する位相のパターンに着目し、ニューラルネットワーク等のパターン認識手法を応用することにより、給電線引込口付近での総負荷電流と電圧の測定結果から、複数の電気機器の個別の動作状態を推定する。

また、特許文献２には、機器のＯＮまたはＯＦＦの変化を確実に判定して負荷状態にある機器の種別を推定可能にするための装置（負荷需要推定装置）が提案されている。この負荷需要推定装置は、給電線の計測点より下流側にそれぞれ開閉手段を介して接続された複数の機器の内、上記開閉手段が閉路されて負荷状態にある機器の種別を、上記計測点に設置された電気量検出手段の出力から推定を行う。

より詳細には、負荷需要推定装置は、予め上記複数の機器それぞれの所定周期における負荷情報を記憶する負荷情報記憶手段、上記電気量検出手段の上記所定周期毎の出力の時間変化を検出する電気量変化検出手段、この電気量変化があったとき上記電気量変化分に基づき作成された検出量変化分と上記負荷情報記憶手段に記憶された各負荷情報とを比較し、上記検出量変化分に最も近似した負荷情報を抽出し、当該抽出した負荷情報に相当する機器の種別を開閉変化機器とする開閉変化機器推定手段、および上記開閉変化機器の情報に基づき負荷状態にある機器の種別を上記電気量変化前の状態から変更することにより上記電気量変化後における負荷状態にある機器の種別を推定する第１の負荷機器推定手段を備える。

特開２０００−２９２４６５号公報 特開２００２−１５２９７１号公報

上記特許文献１に開示されている技術では、当該家庭内で使用する全電気機器の動作状態の組合せを、ニューラルネットワーク等に予め学習させておく必要がある。したがって、その準備に手間がかかる上、膨大な数のパターンデータを保存しておくための大容量のメモリが必要となる。

また、上記特許文献２に開示されている技術では、新たに設置した未知の電気機器の稼動により、推定の精度低下を招くおそれもある。

本発明は、上記従来の課題を解決すべくなされたものであり、検出対象となる電気機器の動作状態の組合せの学習を必要とせずに、精度よく電気機器の動作状態を検出することができる機器状態検出装置等を提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、本発明に係る機器状態検出装置は、
給電線に流れる電流を計測する電流計測手段と、
給電線の電圧を計測する電圧計測手段と、
前記電流計測手段により計測された電流を電圧値に変換する電流電圧変換手段と、
フィルタバンクで構成され、前記電流電圧変換手段により電圧値に変換された電流を複数の周波数成分に分解する周波数分解手段と、
該周波数分解手段により分解された前記複数の周波数成分をそれぞれ含む電流からなる複数の電流波形を、各周波数に応じた信号増幅率で増幅する信号増幅手段と、
該信号増幅手段により増幅された周波数毎の電流波形の電圧と、前記電圧計測手段により計測された電圧とをアナログ値からデジタル値に変換するＡＤ変換手段と、
該ＡＤ変換手段によりデジタル値に変換された電流値からなる周波数毎の電流波形を、商用電源電圧の周期毎に区切ると共に、この区間における前記電流値のサンプル数が所定の値になるように調整する波形区切り手段と、
該波形区切り手段により区切られた周波数毎の電流波形から、周波数成分毎の特徴量を算出する特徴量算出手段と、
電気機器を識別するための識別情報と、特徴量と、動作状態と、を対応付けた機器情報が複数登録された機器情報データベースと、
前記特徴量算出手段により算出された特徴量と、前記機器情報データベースに登録されている前記機器情報における前記特徴量と、を比較して、所定条件の下、両者が合致するか否かの判定を行うことで、前記電気機器の動作状態を同定する機器状態検出手段と、を備える、ことを特徴とする。

また、本発明に係る機器状態検出システムは、
特徴量算出装置と、機器状態検出装置と、から構成される機器状態検出システムであって、
前記特徴量算出装置は、
給電線に流れる電流を計測する電流計測手段と、
給電線の電圧を計測する電圧計測手段と、
前記電流計測手段により計測された電流を電圧値に変換する電流電圧変換手段と、
フィルタバンクで構成され、前記電流電圧変換手段により電圧値に変換された電流を複数の周波数成分に分解する周波数分解手段と、
該周波数分解手段により分解された前記複数の周波数成分をそれぞれ含む電流からなる複数の電流波形を、各周波数に応じた信号増幅率で増幅する信号増幅手段と、
該信号増幅手段により増幅された周波数毎の電流波形の電圧と、前記電圧計測手段により計測された電圧とをアナログ値からデジタル値に変換するＡＤ変換手段と、
該ＡＤ変換手段によりデジタル値に変換された電流値からなる周波数毎の電流波形を、商用電源電圧の周期毎に区切ると共に、この区間における前記電流値のサンプル数が所定の値になるように調整する波形区切り手段と、
該波形区切り手段により区切られた周波数毎の電流波形から、周波数成分毎の特徴量を算出する特徴量算出手段と、
該特徴量算出手段により算出された前記特徴量を所定の通信方式に則って前記機器状態検出装置に送信する送信手段と、を備え、
前記機器状態検出装置は、
前記特徴量算出装置から送信された前記特徴量を所定の通信方式に則って受信する受信手段と、
電気機器を識別するための識別情報と、特徴量と、動作状態と、を対応付けた機器情報が複数登録された機器情報データベースと、
前記受信した特徴量と、前記機器情報データベースに登録されている前記機器情報における前記特徴量と、を比較して、所定条件の下、両者が合致するか否かの判定を行うことで、前記電気機器の動作状態を同定する機器状態検出手段と、を備える、ことを特徴とする。

本発明によれば、検出対象となる電気機器の動作状態の組合せの学習を必要とせずに、精度よく電気機器の動作状態を検出することが可能になる。

本発明の実施形態１に係る機器状態検出装置の設置態様を説明するための図である。 実施形態１の機器状態検出装置の本体装置の構成を示すブロック図である。 機器情報データベースに登録される機器情報の構成を示す図である。 機器状態検出部によって作成される検出結果情報の構成を示す図である。 出力部による画面表示の一例を示す図である。 機器状態検出装置が電気機器の動作状態を検出する手順を示すフローチャートである。 テレビの電流波形の一例を示すグラフである。 フィルタ部によって、特定周波数のみを抽出したテレビの電流と、そのときの電力線の電圧との関係を示すグラフである。 波形平滑化部によって、波形を平滑化した後のテレビの電流と、そのときの電力線の電圧との関係を示すグラフである。 特徴量算出部によって、テレビの所定周波数成分の電流波形に対して、ウェーブレット変換を行った後のウェーブレット係数と、そのときの電力線の電圧との関係を示すグラフである。 特徴量算出部によって、テレビに対応する、所定周波数成分における２値化したウェーブレット係数と、その時の電力線の電圧との関係を示すグラフである。 本発明の実施形態２に係る機器状態検出装置の本体装置の構成を示すブロック図である。

以下、本発明の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。

（実施形態１）
図１に示すように、本実施形態に係る機器状態検出装置１は、一般家庭における住居２内に設置され、当該住居２で使用される電気機器（照明器３やテレビ４）の動作状態を検出する。

機器状態検出装置１は、本体装置１０と、電流センサ１１と、電圧センサ１２と、から構成される。本体装置１０は、例えば、図示しない分電盤の近傍に設置され、同軸ケーブル等の接続線を介して、電流センサ１１及び電圧センサ１２と接続する。電流センサ１１は、電力線５（給電線）に流れる電流の瞬時値を計測し、その計測値を本体装置１０に出力する。

より詳細には、電流センサ１１は，リングコアに巻かれたＮターンの２次巻き線と、貫通する電力線５との変流比がＮ対１になる電流トランスで構成されている。電流センサ１１は、電力線５に流れる電流をＮ分の１にした電流を本体装置１０に出力する。電流センサ１１は、例えば、電力線５の引込口付近に設置される。あるいは、電流センサ１１は、テーブルタップやＯＡタップのような延長コードの上流部分に設置してもよいし、壁に埋め込まれたコンセントに設置してもよい。さらには、電流センサ１１は、屋外に設置された電力メータや柱状トランスなどに設置することも可能である。

電圧センサ１２は、例えば、電力線５の引込口付近に設置され、電力線５の電圧の瞬時値を計測し、その計測値を本体装置１０に出力する。より詳細には、電圧センサ１２は，コアに巻かれたＭターンの２次巻き線と、電力線５の変圧比がＭ対１になる電圧トランスで構成される。電圧センサ１２は、電力線５の電圧をＭ分の１にした電圧を本体装置１０に出力する。

照明器３やテレビ４は、電気事業者等の電力系統（図示せず）から、電力線５を介して電力供給を受けており、例えば、照明器３が点灯動作している場合、照明器３固有の電流が電力線５に流れる。また、テレビ４の電源が投入されている場合、テレビ４固有の電流が電力線５に流れる。通常、これらの電流は、電力線５上で混ざり合ってしまうため、どの電気機器が動作しているかを特定することは容易ではない。

機器状態検出装置１は、後述する構成により、混ざり合った電流の中から、電気機器毎に固有の特徴を抽出し、抽出した特徴に基づいて、電気機器毎の電源のオン・オフ状態を検出し、電気機器の種別によっては、動作時（電源オン時）のモード状態を検出する。

図２に示すように、機器状態検出装置１の本体装置１０は、電流電圧変換部１０１と、フィルタ部１０２と、信号増幅部１０３と、ＡＤ変換部１０４と、データ記憶部１０５と、波形区切り部１０６と、波形平滑化部１０７と、周波数分解部１０８と、特徴量算出部１０９と、機器情報データベース１１０と、機器状態検出部１１１と、出力部１１２と、を備える。

電流電圧変換部１０１は、電流センサ１１によって変流された電流の波形を電流値から電圧値に変換する。例えば、電流電圧変換部１０１は、精度の高い電気抵抗器で構成され、電流センサ１１と並列接続される。なお、電流電圧変換部１０１と、電流センサ１１とを一体化してもよい。例えば、シャント抵抗などを用いて直接、電流を電圧に変換してもよい。

フィルタ部１０２は、電流電圧変換部１０１によって変換された電流波形から、特定の周波数成分のみを抽出する（通過させる）。フィルタ部１０２は、例えば、低周波域及び高周波域を低減するバンドパス型のアナログフィルタ、低周波域を低減するハイパス型のアナログフィルタ等で構成される。ここで、特定の周波数成分とは、商用周波数（例えば、５０Ｈｚ）より高い高調波成分である。例えば、フィルタ部１０２の通過帯域を１００Ｈｚ〜２００ＫＨｚとすることにより、商用周波数成分を減衰し、高調波成分を強調することができる。また、例えば、フィルタ部１０２の通過帯域を５００Ｈｚ〜２００ＫＨｚとすることにより、商用周波数成分を大きく減衰し、高調波成分のみを抽出することができる。

信号増幅部１０３は、フィルタ部１０２を通過した電流波形の電圧値を増幅する。信号増幅部１０３は、電流波形の最大電圧値と最小電圧値の振幅幅を、ＡＤ変換部１０４の計測レンジ（入力範囲）一杯まで増幅する。例えば、電流波形の電圧値の幅が１００ｍＶであり、ＡＤ変換部１０４の計測レンジが１０Ｖの場合、信号増幅部１０３による増幅度は、およそ９０倍〜１００倍となる。このようにすることで、ＡＤ変換後の誤差を小さくすることができる。

ＡＤ変換部１０４は、アナログ−デジタル変換器であり、信号増幅部１０３により増幅された電流波形の電圧値と、電圧センサ１２が計測した電圧値と、をそれぞれアナログ値からデジタル値に変換する。ＡＤ変換部１０４は、変換したそれぞれのデジタル値を、フラッシュメモリ等の半導体メモリやＨＤＤ（ハードディスクドライブ）等で構成されるデータ記憶部１０５に保存する。

ＡＤ変換部１０４は、アナログ値からデジタル値に変換する際に、時分割と量子化を行う。時分割とは、一定の時間間隔で、アナログ値をデジタル値に変換することを示す。このため、アナログ値は時間的に連続であるが、デジタル値は時間的に離散値となる。また、量子化とは、所定の電圧分解能に基づき、アナログ値をデジタル値に変換することを示す。このため、アナログ値は電圧的に連続であるが、デジタル値は電圧的に離散値となる。例えば、ＡＤ変換部１０４が、１０ビットの分解能を持ち、０Ｖ〜５Ｖまでの計測レンジを持つ場合、変換されたデジタル値は、約４．８８ｍＶ単位の離散値となる。なお、フィルタ部１０２、信号増幅部１０３、ＡＤ変換部１０４は、一つの半導体回路に集約した構成にしてもよい。

波形区切り部１０６は、データ記憶部１０５に保存されている電流及び電圧のデジタル値を商用電源電圧の周期毎に区切り、この区間の電流値のサンプル数が所定の数になるように調整する。この周期は、商用周波数（５０Ｈｚ又は６０Ｈｚ）の周期であり、およそ１６ｍｓ又は２０ｍｓである。なお、この周期が、ＡＤ変換部１０４の時分割の周期の逓倍になるとは限らないため、ＡＤ変換部１０４の時分割の周期が、商用電源電圧の周期に比べて十分早くても、一区間に収まるサンプル数は常に一定の数ではなく、プラスマイナス１個の範囲で増減する。

波形区切り部１０６は、サンプル数が所定の数に満たない場合、「０」を波形の最後に挿入して、サンプル数が所定の数になるようにする。例えば、一区間の電流値のサンプル数が予め２００と定められており、ある区間における電流値のサンプル数が１９９個しかなかった場合は、当該区間の波形の最後に「０」を追加して、サンプル数を２００個にする。

また、波形区切り部１０６は、サンプル数が所定の数を超えている場合、超過した分のサンプルを捨て、サンプル数が所定の数になるようにする。例えば、一区間の電流値のサンプル数が２００と定められており、ある区間における電流値のサンプル数が２０１であった場合は、当該区間の一番最後のサンプルを捨てて、サンプル数を２００個にする。

波形平滑化部１０７は、波形区切り部１０６によって区切られた電流波形を加算平均する。具体的には、波形平滑化部１０７は、全区間の電流値を時系列的に足し合わせ、これを全区間数で除算する。例えば、区間Ａと区間Ｂにおいて、区間Ａにおける電流値が時間順に１、２、３、４であり、区間Ｂにおける電流値が時間順に５、６、７、８であった場合、波形平滑化部１０７は、（１＋５）÷２、（２＋６）÷２、（３＋７）÷２、（４＋８）÷２を計算することで、両区間の電流波形を加算平均する。これにより、電流波形が平滑化され、環境ノイズが除去される。

周波数分解部１０８は、波形平滑化部１０７によって平滑化された電流波形を、ウェーブレット（Wavelet）変換して、１以上の周波数成分に分解し、各周波数成分毎の時系列データを求める。なお、短時間フーリエ変換により、１以上の周波数成分に分解してもよい。

特徴量算出部１０９は、周波数分解部１０８が求めた各時系列データから、各周波数成分毎の特徴量を算出する。特徴量算出部１０９は、各時系列データを所定の閾値で２値化することで、特徴量を求める。本実施形態では、この閾値は、各周波数に応じて複数用意されている。一般的に、周波数が高くなる程、電流値が低下する傾向となり、閾値を共通にすると、２値化の精度が落ちるおそれがある。これに対し、本実施形態では、各周波数に応じた閾値で２値化するため、検出精度の向上が図れる。

なお、本実施形態の変形例として、検出対象となる電気機器毎に予め用意された閾値を用いて、各時系列データを２値化してもよい。この場合、例えば、電気機器Ａでは、３５０Ｈｚで３０ｍＡ、電気機器Ｂでは、３５０Ｈｚで１ｍＡにする等、電気機器Ａ、Ｂ用の閾値を用いて２値化を行う。したがって、この変形例においては、各周波数毎に、各電気機器検出用の特徴量が求められることになる。

機器情報データベース１１０は、例えば、フラッシュメモリ等の読み書き可能な不揮発性の半導体メモリ（図示せず）やＨＤＤ上に構築され、複数の機器情報１２０を格納している。機器情報１２０は、図３に示すように、機器ＩＤ１２１と、機器特徴量１２２と、機器状態１２３と、から構成される。

機器ＩＤ１２１は、検出対象の電気機器を識別するための情報であり、英数字等によって示される。機器特徴量１２２は、当該電気機器の動作状態が、機器状態１２３で示される場合に、検出が予測される特徴量を示す。即ち、特徴量算出部１０９によって算出された特徴量と、機器特徴量１２２とを対比することにより、その電気機器がどのような状態かを検出することができる。

機器状態１２３は、当該電気機器の機器特徴量１２２で示される特徴量に対応する動作状態を示す。この動作状態には、例えば、当該電気機器のオン・オフ状態が含まれる。また、動作状態には、電気機器のモード状態が含まれていてもよい。例えば、検出対象の電気機器がエアコンの場合、「冷房」、「暖房」、「送風」等の運転モードの状態も、動作状態として、機器状態１２３に設定してもよい。さらには、動作状態として、当該電気機器の異常状態を含めるようにしてもよい。例えば、配線不良等による電気機器の異常状態を検出できるように、かかる状態での特徴量を機器特徴量１２２に設定し、機器状態１２３に、異常状態の要因（配線不良等）を示す情報を設定する。

機器状態検出部１１１は、特徴量算出部１０９により算出された特徴量と合致する機器特徴量１２２を有する機器情報１２０を、機器情報データベース１１０から検索する。この際、機器状態検出部１１１は、特徴量算出部１０９により算出された各周波数成分毎の特徴量の内、低い周波数成分から順に、検索元の特徴量として選択し、機器情報データベース１１０に格納されている機器特徴量１２２とマッチングさせる。

機器状態検出部１１１は、上記による検索の結果から、図４に示す検出結果情報１３０を作成し、データ記憶部１０５に保存する。検出結果情報１３０の機器ＩＤ１３１及び機器状態１３３は、それぞれ、マッチングした機器情報１２０の機器ＩＤ１２１及び機器状態１２３と同一となる。検出日時１３２は、当該機器状態検出装置１が備える図示しない内部時計から取得した日時を示す。

出力部１１２は、液晶表示器やＣＲＴ等を備え、所定のタイミングでデータ記憶部１０５にアクセスし、検出結果情報１３０を読み出して、その内容を所定の態様で、画面表示する。出力部１１２は、例えば、一定時間毎や、ユーザからの指示に応じて、データ記憶部１０５から検出結果情報１３０を読み出す。

図５に、出力部１１２による画面表示例を示す。この例では、表示画面１１２０には、タイトル１１２１と、各電気機器毎の機器名１１２２及び機器状態１１２３が表示される。タイトル１１２１は、当該住居の名称（住居名）と所定の文字列（“の状況”等）を組み合わせたものである。住居名についての情報は、機器情報データベース１１０（データ記憶部１０５でもよい。）に予め保存されているものとする。

機器名は、電気機器の名称（通称等）であり、出力部１１２は、機器ＩＤと機器の名称とを対応付けたデータテーブル（機器名称テーブル）を参照することで、各電気機器の名称を取得する。機器名称テーブルは、機器情報データベース１１０（データ記憶部１０５でもよい。）に予め保存されているものとする。

機器状態１１２３は、機器名１１２２に対応する電気機器の現在の動作状態を表す。例えば、「入」（電源オン）、「切」（電源オフ）等が表示される。また、例えば、エアコンであれば、「冷房」、「暖房」、「送風」等の運転モードが表示される。さらに、照明器３では、図５に示すように、点灯時間を表示してもよい。この場合、照明器３については、機器状態検出部１１１によって、照明器３がオンになってからの継続時間が計時され、検出結果情報１３０の機器状態１３３に、かかる継続時間が点灯時間として設定されるものとする。

図６は、機器状態検出装置１が電気機器の動作状態を検出する手順を示すフローチャートである。以下、各ステップについて説明する。以下の処理は、機器状態検出装置１の電源がＯＮされると、所定時間毎に繰り返し実行される。なお、以下においては、理解を容易にするため、テレビ４の動作状態を検出する場合を例にして説明する。

テレビ４の電源がＯＮされている場合、電力線５上の電流波形は、図７に示すようになる。この電流波形は、テレビ４特有の特徴を示し、このような波形は，商用電源電圧である電圧７０１の周期ごとに繰り返し再現される。ここで、電圧７０１の周波数は５０Ｈｚ又は６０Ｈｚである。図７に示すような電流波形は、テレビ４の電源回路の固有性によって生み出される。電圧７０１が加わった場合、単なる抵抗器が負荷の場合には電圧７０１と相似な電流が得られる。これがテレビ４の電流７０２のように、電圧７０１と相似でない電流が得られるのは、テレビ４の電源回路としてコンデンサインプット型整流回路などを用いて交流を直流に変換しているためである。このとき、高調波を発するため、電流７０２のような特徴的な電流波形が得られるのである。

このような整流回路は、回路自体の違いや電気機器の負荷の違いなどにより、電気機器毎に異なる高調波を発する。したがって、このような高調波の違いを検出することで、どのような電気機器が動いているのか、そして、その電気機器がどのような動作状態であるのかを判定することができる。

このように、テレビ４の電源ＯＮ時に電力線５上を流れる電流が、電流センサ１１によって計測されると、電流電圧変換部１０１は、電流センサ１１によって変流された電流の波形を電流値から電圧値に変換する（ステップＳ１０１）。

そして、フィルタ部１０２は、電流電圧変換部１０１によって変換された電流波形から、特定周波数（例えば、５０Ｈｚを超えた周波数）成分の信号を通過させる（ステップＳ１０２）。図８は、フィルタ部１０２によって、特定周波数のみを抽出したテレビ４の電流８０２と、そのときの電力線５の電圧８０１との関係を示すグラフである。ここでは、フィルタ部１０２が、例えば、カットオフ周波数５００Ｈｚの一次ハイパス線形フィルタで構成されている。フィルタ部１０２では、図７の電流７０２のうち、高周波域の信号のみが通過され、比較的パワーの大きい低周波成分の信号が除去される。これにより、フィルタ部１０２の通過後では、図８の電流８０２が示すように、高調波成分のみが際立つことになる。

通常、あらゆる電気機器において、５０Ｈｚや６０Ｈｚなどの商用電源電圧と同じ周波数の電流成分が最もパワーが大きい。このため、これらの成分を残したまま、電流波形をＡＤ変換してしまうと、高調波成分の分解能が悪くなる。したがって、フィルタ部１０２によって、このような低域の周波数成分を除去することにより、ＡＤ変換における分解能を向上させることができる。

図６のフローに戻り、信号増幅部１０３は、フィルタ部１０２を通過した電流波形の電圧値を増幅する（ステップＳ１０３）。

ＡＤ変換部１０４は、信号増幅部１０３により増幅された電流波形の電圧値と、電圧センサ１２が計測した電圧値と、をそれぞれアナログ値からデジタル値に変換する（ステップＳ１０４）。ＡＤ変換部１０４は、変換したそれぞれのデジタル値をデータ記憶部１０５に保存する。

波形区切り部１０６は、データ記憶部１０５に保存されているデジタル値化された電流波形を、商用電源電圧の周期毎に区切り、この区間のサンプル数が所定の数になるように調整する（ステップＳ１０５）。波形平滑化部１０７は、同じサンプル数となった、Ｎ（２以上の整数）周期分（区間分）の電流波形を加算平均する（ステップＳ１０６）。

図９は、波形平滑化部１０７によって、波形を平滑化した後のテレビ４の電流９０２と、そのときの電力線５の電圧９０１との関係を示すグラフである。波形平滑化部１０７による加算平均により，商用電源電圧周期毎の再現性がない波の成分が除去される。図９の電流９０２が示すように、波形平滑化部１０７による処理前の電流（図８の電流８０２）波形から、環境ノイズが除去される。電流の高調波成分は非常に小さいため、環境ノイズに埋もれやすく、確実に計測することは難しい。このため、時間的にランダムに印加される環境ノイズと、商用電源電圧の周期と同じ周期で繰り返し再現する高調波成分を分離するためには、複数の区間の電流波形を加算平均して、確率的に環境ノイズのパワーを押さえ込むことが有効である。

周波数分解部１０８は、波形平滑化部１０７によって平滑化された電流波形を、ウェーブレット変換して、１以上の周波数成分に分解し、各周波数成分毎の時系列データを求める（ステップＳ１０７）。

特徴量算出部１０９は、周波数分解部１０８が求めた各時系列データから、各周波数成分毎の特徴量を算出する（ステップＳ１０８）。図１０は、特徴量算出部１０９によって、テレビ４の所定周波数成分の電流波形（時系列データ）に対して、ウェーブレット変換を行った後のウェーブレット係数１００２と、そのときの電力線５の電圧１００１との関係を示すグラフである。図１０に示すように、ウェーブレット係数１００２には、所定の位置（時点）に、テレビ４固有のピーク１００３が出現する。このピーク１００３の位置は、電気機器毎に異なるため、ピーク１００３がどの位置に現れたかを検出することにより、どのような電気機器が稼動しているかを判別することができる。

なお、複数の電気機器が同時に稼動している場合、それぞれの電気機器毎の固有のピークが検出されるが、ウェーブレット変換では、ピークの幅が非常に狭くなるように変換されるため、電気機器毎のピークの位置が重なってしまう可能性を小さくし、電気機器の誤検知を少なくすることができる。

図１１は、特徴量算出部１０９によって、テレビ４に対応する、所定周波数成分における２値化したウェーブレット係数１１０２と、その時の電力線５の電圧との関係示したグラフである。ここでは、ウェーブレット係数を、０．１を閾値として２値化した例を示す。この場合、時間軸に対して、テレビ４固有のピークが出る位置では、ウェーブレット係数１１０２は「１」となり、ピーク値が出ない部分では、ウェーブレット係数１１０２は「０」となる。このピークに関しては、他の電気機器が同時に動いている場合には、それぞれのピークが別個に出現する。

ウェーブレット係数の値自体は変動があるため、それをそのまま、マッチングの判定に用いると、誤検知の原因となり、不都合である。しかし、図１１に示すように、２値化したウェーブレット係数１１０２を用いることで、誤差変動に強く、安定したマッチングを行うことができる。また、特徴量（ウェーブレット係数）を２値化することにより、機器情報データベース１１０に登録する機器情報１２０において、機器特徴量１２２のデータ量を大幅に小さくすることができる。具体的には、特徴量を倍精度実数で登録するのに比べると、データサイズを６４分の１程度まで縮小することができる。

機器状態検出部１１１は、特徴量算出部１０９によって算出された特徴量に合致する機器特徴量１２２を有する機器情報１２０を機器情報データベース１１０から検索する（ステップＳ１０９）。例えば、算出された特徴量と、機器特徴量１２２の一致率が所定の値以上である場合、合致したとして判定される。以下、この合致判定について具体的に説明する。算出された特徴量と、機器特徴量１２２は、共に２値化された、「０」と「１」を要素に持つ時系列のベクトルである。機器状態検出部１１１は、機器特徴量１２２の「１」の位置において、算出された特徴量においても「１」であるかどうかを比較する。そして、両者が一致（ヒット）した割合（スコア）を、以下の式に基づいて計算する。

スコア＝Ｈ（ヒット数）／Ｎ（機器特徴量１２２における「１」の数）

その結果、合致するものが存在した場合（ステップＳ１１０；ＹＥＳ）、上述した検出結果情報１３０を作成し、データ記憶部１０５に保存する（ステップＳ１１１）。この場合、スコアが、所定値（例えば、５０％）以上である場合には、合致したと判定する。なお、合致する機器情報１２０が複数存在することもある。この場合、合致した全ての機器情報１２０に基づいて、複数の検出結果情報１３０が作成され、データ記憶部１０５に保存される。

一方、合致するものが存在しない場合（ステップＳ１１０；ＮＯ）、ステップＳ１１２の処理に移行する。ステップＳ１１２では、所定時間、処理の実行が待機される。その後、再度、ステップＳ１０１に戻り、上述した処理が繰り返し実行される。

出力部１１２は、所定のタイミング（例えば、一定時間毎）でデータ記憶部１０５にアクセスし、検出結果情報１３０を読み出して、その内容を所定の態様で、画面表示する。

以上説明したように、本発明の本実施形態に係る機器状態検出装置１によれば、検出対象となる全電気機器の動作状態の組合せ学習等を行う必要がないため、スムーズに運用でき、また、大容量のメモリも必要がなく、低コストで実現できる。また、機器状態検出装置１は、商用電源周波数のゼロクロス地点を起点とした、所定の複数の周波数毎の高調波電流発生地点を、電気機器固有の特徴量として使用するため、瞬間的に発生した電気機器固有の高調波電流を捉えることができ、様々な電気機器の動作状態について、その検出精度の向上が図れる。

なお、本実施形態の変形例として、以下のような様々な構成も採用可能である。

例えば、機器状態検出部１１１は、算出された特徴量と機器特徴量１２２との合致判定を、両ベクトル間の距離に基づいて、合致判定を行ってもよい。ベクトル間距離は、下記の式１又は式２を用いて算出する。

上記式１及び式２において、Ｘ（１）〜Ｘ（ｎ）は、算出された１周期（１区間）分の特徴量を示し、Ｙ（１）〜Ｙ（ｎ）は、機器情報データベース１１０上のある電気機器に対応した１周期分の特徴量を示す。

例えば、機器状態検出部１１１は、算出したベクトル間距離が、予め決められた閾値以下の場合に、両特徴量が合致したと判定する。

また、特徴量は、必ずしも２値化せずに、周波数分解部１０８が求めた各時系列データを特徴量として採用してもよい。この場合、機器情報データベース１１０に登録される機器情報１２０の機器特徴量１２２には、２値化していない時系列データが設定される。

そして、上記の場合の合致判定は、上述したベクトル間距離や、あるいは、電気機器毎に用意した機械判別器を用いて行う。機械判別器は、例えば、ニューラルネットワークやサポートベクタマシン等で構成される。

また、機器状態検出部１１１において、以下のような理由により、半周期ずらした特徴量でマッチングを行う処理をさらに行うようにしてもよい。一般に、多くの電気機器において、その高調波電流は、半周期毎に同じような傾向で発生する。しかし、電源回路に半波整流回路を用いる電気機器（例えば、ドライヤー等）では、一方の半周期のみ、高調波電流が発生する。このような電気機器では、例えば、プラグをコンセントに逆接続すると、機器状態検出装置１においては、高調波が半周期ずれたデータが計測されることになる。そこで、機器状態検出部１１１において、半周期ずらした特徴量でのマッチングをさらに行うことで、このような半波整流回路を用いる電気機器の動作状態も確実に検出できるようになる。この場合のマッチングにおいて、算出された特徴量又は機器情報１２０の機器特徴量１２２の何れを半周期ずらすかは任意である。

また、ＡＤ変換部１０４、波形区切り部１０６、波形平滑化部１０７、周波数分解部１０８、特徴量算出部１０９、機器状態検出部１１１等の機能は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等のハードウェアで実現されてもよいし、マイコンやＣＰＵ等が所定のプログラムを実行することによる論理的処理で実現されてもよい。

また、機器状態検出装置１が、所定の通信方式にて外部機器と通信すための通信インタフェースをさらに備え、出力部１１２は、機器状態検出部１１１により作成された検出結果情報１３０を、外部機器（例えば、同一の住居２に設置されたパーソナルコンピュータや、遠隔地に設置されたデータサーバ等）に送信してもよい。この場合、出力部１１２は、必ずしも、液晶表示器やＣＲＴ等を備える必要はなく、外部機器によって、図５に示すような検出結果を画面表示すればよい。

また、上記の通信インタフェースを介して、外部機器から最新の機器情報１２０をダウンロードし、機器情報データベース１１０に反映できるようにしてもよい。このようにすれば、常時最新の状態に機器情報データベース１１０の内容を維持することが可能になる。

また、機器状態検出装置１の２つの機能、即ち、特徴量算出機能と、機器状態検出機能と、をそれぞれ別体の装置で実現してもよい。この場合のシステム（機器状態検出システム）は、特徴量算出機能を備えた特徴量算出装置と、機器状態検出機能を備えた機器状態検出装置と、から構成される。特徴量算出装置及び機器状態検出装置は、それぞれ、相互のデータ通信可能となるように、所定の通信方式に則った通信インタフェースを備える。

具体的には、特徴量算出装置は、電流センサ１１及び電圧センサ１２を備えると共に、機器状態検出装置１の各構成部のうち、電流電圧変換部１０１、フィルタ部１０２、信号増幅部１０３、ＡＤ変換部１０４、データ記憶部１０５、波形区切り部１０６、波形平滑化部１０７、周波数分解部１０８、特徴量算出部１０９等を備える。

また、機器状態検出装置は、機器状態検出装置１の各構成部のうち、機器情報データベース１１０、機器状態検出部１１１、出力部１１２等を備える。

上記の機器状態検出システムにおいて、特徴量算出装置は、電流センサ１１及び電圧センサ１２の計測結果から、動作中の電気機器の特徴量を算出し、算出した特徴量を機器状態検出装置に送信する。そして、機器状態検出装置は、特徴量算出装置から送信された特徴量と、機器情報データベース１１０の内容と、に基づいて、電気機器の動作状態を検出し、その結果を出力する。

（実施形態２）
続いて、本発明の実施形態２に係る機器状態検出装置について説明する。図１２に示すように、実施形態２の機器状態検出装置１Ａは、本体装置１０Ａと、電流センサ１１と、電圧センサ１２と、から構成される。機器状態検出装置１Ａの設置態様は、実施形態１の機器状態検出装置１と同様（図１参照）である。

本体装置１０Ａは、電流電圧変換部１０１と、周波数分解部１１３と、信号増幅部１０３と、ＡＤ変換部１０４と、データ記憶部１０５と、波形区切り部１０６と、波形平滑化部１０７と、特徴量算出部１０９と、機器情報データベース１１０と、機器状態検出部１１１と、出力部１１２と、を備える。

本実施形態の機器状態検出装置１Ａは、電流電圧変換部１０１と信号増幅部１０３との間に、フィルタ部１０２に換えて、周波数分解部１１３が追加され、また、波形平滑化部１０７と特徴量算出部１０９との間の周波数分解部１０８が除去されている点が、実施形態１の機器状態検出装置１と異なる。

周波数分解部１１３は、電流電圧変換部１０１からの電流信号を、複数の周波数成分に分解するフィルタバンク（バンドパスフィルタのアレイ）で構成される。したがって、信号増幅部１０３には、所定の複数の周波数成分に分解された電流信号が入力される。信号増幅部１０３では、各周波数に応じた好適な信号増幅率が設定されている。このため、電流値の小さい周波数成分であっても、高分解能でＡＤ変換でき、検出精度の向上が図れる。

なお、本実施形態の変形例として、上記の実施形態１と同様の変形例を採用することが可能である。

本発明は、本発明の広義の精神と範囲を逸脱することなく、様々な実施形態及び変形が可能とされるものである。また、上述した実施形態は、本発明を説明するためのものであり、本発明の範囲を限定するものではない。つまり、本発明の範囲は、実施形態ではなく、特許請求の範囲によって示される。そして、特許請求の範囲内及びそれと同等の発明の意義の範囲内で施される様々な変形が、本発明の範囲内とみなされる。

１、１Ａ 機器状態検出装置
１０、１０Ａ 本体装置
１０１ 電流電圧変換部
１０２ フィルタ部
１０３ 信号増幅部
１０４ ＡＤ変換部
１０５ データ記憶部
１０６ 波形区切り部
１０７ 波形平滑化部
１０８、１１３ 周波数分解部
１０９ 特徴量算出部
１１０ 機器情報データベース
１１１ 機器状態検出部
１１２ 出力部
１１ 電流センサ
１２ 電圧センサ
２ 住居
３ 照明器
４ テレビ
５ 電力線

Claims (7)

1. 給電線に流れる電流を計測する電流計測手段と、
   給電線の電圧を計測する電圧計測手段と、
   前記電流計測手段により計測された電流を電圧値に変換する電流電圧変換手段と、
   フィルタバンクで構成され、前記電流電圧変換手段により電圧値に変換された電流を複数の周波数成分に分解する周波数分解手段と、
   該周波数分解手段により分解された前記複数の周波数成分をそれぞれ含む電流からなる複数の電流波形を、各周波数に応じた信号増幅率で増幅する信号増幅手段と、
   該信号増幅手段により増幅された周波数毎の電流波形の電圧と、前記電圧計測手段により計測された電圧とをアナログ値からデジタル値に変換するＡＤ変換手段と、
   該ＡＤ変換手段によりデジタル値に変換された電流値からなる周波数毎の電流波形を、商用電源電圧の周期毎に区切ると共に、この区間における前記電流値のサンプル数が所定の値になるように調整する波形区切り手段と、
   該波形区切り手段により区切られた周波数毎の電流波形から、周波数成分毎の特徴量を算出する特徴量算出手段と、
   電気機器を識別するための識別情報と、特徴量と、動作状態と、を対応付けた機器情報が複数登録された機器情報データベースと、
   前記特徴量算出手段により算出された特徴量と、前記機器情報データベースに登録されている前記機器情報における前記特徴量と、を比較して、所定条件の下、両者が合致するか否かの判定を行うことで、前記電気機器の動作状態を同定する機器状態検出手段と、を備える、
   ことを特徴とする機器状態検出装置。
2. 前記波形区切り手段により区切られた周波数毎の電流波形をそれぞれ加算平均することで、周波数毎の電流波形を平滑化する波形平滑化手段をさらに備え、
   前記特徴量算出手段は、前記波形平滑化手段により平滑化された周波数毎の電流波形から、周波数成分毎の特徴量を算出する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の機器状態検出装置。
3. 前記特徴量算出手段は、前記周波数毎の電流波形を、それぞれ各周波数に応じた所定の閾値で２値化することで、周波数成分毎の前記特徴量を算出する、
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の機器状態検出装置。
4. 前記機器状態検出手段は、前記比較の際、前記特徴量算出手段により算出された特徴量のうち、低い周波数成分のものから順次使用する、
   ことを特徴とする請求項１から３の何れか１項に記載の機器状態検出装置。
5. 前記機器状態検出手段は、前記特徴量算出手段により算出された特徴量又は前記機器情報データベースに登録されている前記機器情報における前記特徴量の何れか一方を半周期ずらして前記比較を行い、所定条件の下、両者が合致するか否かの判定を行う、
   ことを特徴とする請求項１から４の何れか１項に記載の機器状態検出装置。
6. 所定のタイミングで、前記機器状態検出手段により同定された電気機器の動作状態を所定の態様で外部に出力する出力手段をさらに備える、
   ことを特徴とする請求項１から５の何れか１項に記載の機器状態検出装置。
7. 特徴量算出装置と、機器状態検出装置と、から構成される機器状態検出システムであって、
   前記特徴量算出装置は、
   給電線に流れる電流を計測する電流計測手段と、
   給電線の電圧を計測する電圧計測手段と、
   前記電流計測手段により計測された電流を電圧値に変換する電流電圧変換手段と、
   フィルタバンクで構成され、前記電流電圧変換手段により電圧値に変換された電流を複数の周波数成分に分解する周波数分解手段と、
   該周波数分解手段により分解された前記複数の周波数成分をそれぞれ含む電流からなる複数の電流波形を、各周波数に応じた信号増幅率で増幅する信号増幅手段と、
   該信号増幅手段により増幅された周波数毎の電流波形の電圧と、前記電圧計測手段により計測された電圧とをアナログ値からデジタル値に変換するＡＤ変換手段と、
   該ＡＤ変換手段によりデジタル値に変換された電流値からなる周波数毎の電流波形を、商用電源電圧の周期毎に区切ると共に、この区間における前記電流値のサンプル数が所定の値になるように調整する波形区切り手段と、
   該波形区切り手段により区切られた周波数毎の電流波形から、周波数成分毎の特徴量を算出する特徴量算出手段と、
   該特徴量算出手段により算出された前記特徴量を所定の通信方式に則って前記機器状態検出装置に送信する送信手段と、を備え、
   前記機器状態検出装置は、
   前記特徴量算出装置から送信された前記特徴量を所定の通信方式に則って受信する受信手段と、
   電気機器を識別するための識別情報と、特徴量と、動作状態と、を対応付けた機器情報が複数登録された機器情報データベースと、
   前記受信した特徴量と、前記機器情報データベースに登録されている前記機器情報における前記特徴量と、を比較して、所定条件の下、両者が合致するか否かの判定を行うことで、前記電気機器の動作状態を同定する機器状態検出手段と、を備える、
   ことを特徴とする機器状態検出システム。