JP5804905B2 - Pattern separation apparatus, pattern separation method, and program - Google Patents

Pattern separation apparatus, pattern separation method, and program Download PDF

Info

Publication number
JP5804905B2
JP5804905B2 JP2011251197A JP2011251197A JP5804905B2 JP 5804905 B2 JP5804905 B2 JP 5804905B2 JP 2011251197 A JP2011251197 A JP 2011251197A JP 2011251197 A JP2011251197 A JP 2011251197A JP 5804905 B2 JP5804905 B2 JP 5804905B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
pattern
value
signal
original signal
unit
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2011251197A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2013106502A (en
Inventor
飛仙 平田
飛仙 平田
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Mitsubishi Electric Corp
Original Assignee
Mitsubishi Electric Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Mitsubishi Electric Corp filed Critical Mitsubishi Electric Corp
Priority to JP2011251197A priority Critical patent/JP5804905B2/en
Publication of JP2013106502A publication Critical patent/JP2013106502A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP5804905B2 publication Critical patent/JP5804905B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Description

本発明は、パターン分離装置及びパターン分離方法及びプログラムに関するものである。   The present invention relates to a pattern separation apparatus, a pattern separation method, and a program.

従来、太陽光発電と系統からの供給電力によって実負荷をまかなう配電区間の負荷推定方法がある（例えば、特許文献１参照）。   2. Description of the Related Art Conventionally, there is a load estimation method for a distribution section in which an actual load is covered by photovoltaic power generation and power supplied from a system (see, for example, Patent Document 1).

また、将来の太陽光発電システムの発電量を予測する方法がある（例えば、特許文献２参照）。   There is also a method for predicting the power generation amount of a future solar power generation system (see, for example, Patent Document 2).

特開２０１０−１９３６０５号公報JP 2010-193605 A 特開２００６−３３９０８号公報JP 2006-33908 A

電力需要等の、異なるパターンを持つ信号の組み合わせからなる信号（以下では「複合信号」）の分析において、複合信号から、組み合わされる前の信号（以下では「元信号」）を分離したいという要求がある。複合信号は、全ての元信号のパターンが既知である場合もあれば、パターンが未知である元信号を含む場合もある。ここで、パターンとは数学的には基底と呼ばれる概念を指す。例えば時系列信号の形状や周波数スペクトルの形状等に対応する。   In the analysis of signals consisting of combinations of signals with different patterns (hereinafter “composite signals”), such as power demand, there is a demand to separate the signals before being combined (hereinafter “original signals”) from the composite signals. is there. The composite signal may include all the original signal patterns, or may include an original signal whose pattern is unknown. Here, the pattern refers to a concept called a base mathematically. For example, it corresponds to the shape of a time series signal, the shape of a frequency spectrum, or the like.

従来のパターン分離方法として、全ての元信号のパターンが既知である場合には、既知のパターンを基底とした線型回帰手法等により、パターン分離を行えることは広く知られている。   As a conventional pattern separation method, when all the original signal patterns are known, it is widely known that pattern separation can be performed by a linear regression method based on a known pattern.

未知のパターンを含む場合においては、過去のデータを用いた学習により未知パターンを推定することによって、パターン分離を行うことが考えられるが、過去においても直接的に測定されることがないような未知パターン（以下では「完全な未知パターン」）を含む場合には、パターン分離が実行できないという課題が生じる。   If an unknown pattern is included, it is possible to perform pattern separation by estimating the unknown pattern by learning using past data, but it is unknown that it is not directly measured in the past. When a pattern (hereinafter referred to as “completely unknown pattern”) is included, there arises a problem that pattern separation cannot be performed.

例えば、電力会社が系統負荷から需要家における電力消費量と太陽光発電量とを分離する問題を考える。   For example, consider a problem where an electric power company separates power consumption and photovoltaic power generation at a consumer from a grid load.

ここで、系統負荷は需要家における電力消費量と太陽光発電量等が合算された量であり、複合信号に相当する。また、需要家における電力消費量は、需要家における電力消費量を戸別に計測する仕組みが導入されない限り、電力会社にとっては直接的に測定されることがない量であり、完全な未知パターンに相当する。同様に、太陽光発電量も完全な未知パターンに相当する。   Here, the system load is the sum of the power consumption and the amount of photovoltaic power generation in the consumer, and corresponds to a composite signal. In addition, the amount of electricity consumed by consumers is an amount that cannot be directly measured by electric power companies unless a mechanism for measuring the amount of electricity consumed by consumers is introduced, and corresponds to a completely unknown pattern. To do. Similarly, the amount of photovoltaic power generation corresponds to a completely unknown pattern.

このような問題においては、過去の特定時点における太陽光発電量の測定値を既知とする手法は、適用することができない。特に、太陽光発電が広く普及した状態においては、太陽光発電量が適切に分離されない限り、既存の電力需要の振る舞いに関する知見の妥当性を確認することもできないため、既存の電力需要の振る舞いに関する知見を用いた補正等も困難となる。   In such a problem, the method of making the measured value of the amount of photovoltaic power generation known at a specific point in the past not applicable. In particular, in the state where solar power generation is widely spread, unless the amount of solar power generation is properly separated, the validity of existing knowledge about power demand behavior cannot be confirmed. Correction using knowledge is also difficult.

このように、完全な未知パターンを含む場合においてパターン分離を行う際には、過去のデータを用いた学習等に依存しないパターン分離方法が必要である。   Thus, when pattern separation is performed when a completely unknown pattern is included, a pattern separation method that does not depend on learning or the like using past data is required.

特許文献１では、太陽光発電の晴天時の想定発電効率に基づいて太陽光発電量を求め、この太陽光発電量を系統負荷に一律加算することで電力消費量の擬制値を計算しているだけなので、完全な未知パターンを推定する精度が十分ではないという課題がある。また、汎用性がなく、複合信号が系統負荷以外の時系列信号や周波数スペクトルである場合には適用できないという課題もある。   In patent document 1, the amount of photovoltaic power generation is calculated | required based on the assumption power generation efficiency at the time of the sunny day of photovoltaic power generation, and the pseudo control value of electric power consumption is calculated by adding this photovoltaic power generation amount uniformly to a system | strain load. Therefore, there is a problem that the accuracy of estimating a complete unknown pattern is not sufficient. There is also a problem that it cannot be applied when there is no versatility and the composite signal is a time series signal or frequency spectrum other than the system load.

本発明は、例えば、完全な未知パターンを含む場合においても適用可能であり、完全な未知パターンを推定する精度が高く、かつ、汎用性の高いパターン分離の仕組みを提供することを目的とする。   The present invention is applicable, for example, even when a completely unknown pattern is included, and an object of the present invention is to provide a highly versatile pattern separation mechanism that estimates a completely unknown pattern.

本発明の一の態様に係るパターン分離装置は、
属性の値の変化に伴って値が変化する観測信号を、前記属性の値の変化に伴って値が変化する複数の元信号に分離するパターン分離装置であって、
前記属性の値ごとに、前記観測信号の値を記憶装置により記憶するデータ記憶部と、
前記複数の元信号のうち特定の元信号を除く元信号について、前記属性の値が所定の開始値から所定の終了値まで変化するときに元信号の値が変化するパターンを、元信号のパターンとして記憶装置により記憶するパターン記憶部と、
前記データ記憶部に記憶された前記観測信号の値のうち、前記属性の値が前記所定の開始値から前記所定の終了値まで変化するときの前記観測信号の一連の値を、前記観測信号のサンプルとして処理装置により抽出する抽出部と、
前記パターン記憶部に記憶された前記複数の元信号のうち前記特定の元信号を除く元信号のパターンと、前記抽出部により抽出された前記観測信号のサンプルとから、前記属性の値が前記所定の開始値から前記所定の終了値まで変化するときに前記特定の元信号の値が変化するパターンを、前記特定の元信号のパターンとして処理装置により推定するパターン推定部と、
前記パターン記憶部に記憶された前記複数の元信号のうち前記特定の元信号を除く元信号のパターンと、前記抽出部により抽出された前記観測信号のサンプルと、前記パターン推定部により推定された前記特定の元信号のパターンとに基づき、前記複数の元信号の値を算出することにより、前記観測信号を前記複数の元信号に分離するパターン分離部とを備える。 A pattern separation apparatus according to an aspect of the present invention includes:
A pattern separation apparatus for separating an observation signal whose value changes with a change in an attribute value into a plurality of original signals whose value changes with a change in the attribute value,
For each value of the attribute, a data storage unit that stores the value of the observation signal by a storage device;
For the original signal excluding a specific original signal among the plurality of original signals, a pattern in which the value of the original signal changes when the value of the attribute changes from a predetermined start value to a predetermined end value is represented as an original signal pattern. As a pattern storage unit that is stored by a storage device,
Among the values of the observation signal stored in the data storage unit, a series of values of the observation signal when the value of the attribute changes from the predetermined start value to the predetermined end value, An extraction unit for extracting by a processing device as a sample;
The value of the attribute is determined from the pattern of the original signal excluding the specific original signal among the plurality of original signals stored in the pattern storage unit and the sample of the observation signal extracted by the extraction unit. A pattern estimating unit that estimates a pattern in which the value of the specific original signal changes when changing from the start value to the predetermined end value as a pattern of the specific original signal,
The pattern of the original signal excluding the specific original signal among the plurality of original signals stored in the pattern storage unit, the sample of the observation signal extracted by the extraction unit, and estimated by the pattern estimation unit A pattern separation unit that separates the observation signal into the plurality of original signals by calculating values of the plurality of original signals based on the pattern of the specific original signal;

本発明の一の態様では、パターン分離装置において、パターン推定部が、複数の元信号のうち特定の元信号を除く元信号のパターンと、観測信号（複合信号）のサンプルとから、特定の元信号のパターンを推定する。そして、パターン分離部が、複数の元信号のうち特定の元信号を除く元信号のパターンと、観測信号のサンプルと、特定の元信号のパターンとに基づき、複数の元信号の値を算出することにより、観測信号を複数の元信号に分離する。そのため、本発明の一の態様によれば、完全な未知パターンを含む場合においても適用可能であり、完全な未知パターンを推定する精度が高く、かつ、汎用性の高いパターン分離の仕組みを提供することが可能となる。   In one aspect of the present invention, in the pattern separation device, the pattern estimation unit includes a specific element from a pattern of an original signal excluding a specific original signal among a plurality of original signals and a sample of an observation signal (composite signal). Estimate the signal pattern. Then, the pattern separation unit calculates values of the plurality of original signals based on the pattern of the original signal excluding the specific original signal among the plurality of original signals, the sample of the observation signal, and the pattern of the specific original signal. Thus, the observation signal is separated into a plurality of original signals. Therefore, according to one aspect of the present invention, it is applicable even when a completely unknown pattern is included, and provides a highly accurate and versatile pattern separation mechanism that estimates a completely unknown pattern. It becomes possible.

実施の形態１に係るパターン分離装置の構成を示すブロック図。1 is a block diagram showing a configuration of a pattern separation apparatus according to Embodiment 1. FIG. 実施の形態１に係るパターン分離装置のハードウェア構成の一例を示す図。FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of the pattern separation device according to the first embodiment. 実施の形態１に係るパターン分離装置の動作を示すフローチャート。5 is a flowchart showing the operation of the pattern separation apparatus according to the first embodiment. 実施の形態１に係る複合信号生成例を示す図。FIG. 6 is a diagram illustrating an example of composite signal generation according to the first embodiment. 実施の形態１に係るパターン推定例及びパターン分離例を示す図。FIG. 3 shows a pattern estimation example and a pattern separation example according to the first embodiment.

以下、本発明の実施の形態について、図を用いて説明する。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.

実施の形態１．
図１は、本実施の形態に係るパターン分離装置１００の構成を示すブロック図である。 Embodiment 1 FIG.
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a pattern separation apparatus 100 according to the present embodiment.

図１において、パターン分離装置１００は、パターン分離情報記憶部１０１（データ記憶部の一例）、パターン生成情報記憶部１０２（データ記憶部の一例）、パターン分離情報抽出条件設定部１０３（抽出部の一例）、パターン分離情報抽出部１０４、パターン生成部１０５、パターン記憶部１０６、パターン推定条件設定部１０７（設定部の一例）、パターン推定部１０８、パターン修正部１０９、及び、パターン分離部１１０を備える。   In FIG. 1, a pattern separation apparatus 100 includes a pattern separation information storage unit 101 (an example of a data storage unit), a pattern generation information storage unit 102 (an example of a data storage unit), and a pattern separation information extraction condition setting unit 103 (an extraction unit). An example), a pattern separation information extraction unit 104, a pattern generation unit 105, a pattern storage unit 106, a pattern estimation condition setting unit 107 (an example of a setting unit), a pattern estimation unit 108, a pattern correction unit 109, and a pattern separation unit 110. Prepare.

また、図示していないが、パターン分離装置１００は、処理装置、記憶装置、入力装置、出力装置等のハードウェアを備える。ハードウェアはパターン分離装置１００の各部によって利用される。例えば、処理装置は、パターン分離装置１００の各部でデータや情報の演算、加工、読み取り、書き込み等を行うために利用される。記憶装置は、そのデータや情報を記憶するために利用される。また、入力装置は、そのデータや情報を入力するために、出力装置は、そのデータや情報を出力するために利用される。   Although not shown, the pattern separation device 100 includes hardware such as a processing device, a storage device, an input device, and an output device. Hardware is used by each unit of the pattern separation apparatus 100. For example, the processing device is used to perform calculation, processing, reading, writing, and the like of data and information in each unit of the pattern separation device 100. The storage device is used to store the data and information. The input device is used for inputting the data and information, and the output device is used for outputting the data and information.

パターン分離情報記憶部１０１は、パターン分離の対象となる複合信号の測定値（観測値）、及び、日時や気温等、複合信号の生成に関連する情報（複合信号の属性）を記憶装置により記憶する。以下では、これらを合わせてパターン分離情報とする。即ち、パターン分離情報記憶部１０１は、パターン分離情報を記憶装置により記憶する。   The pattern separation information storage unit 101 stores, in a storage device, measurement values (observation values) of composite signals that are subject to pattern separation, and information (composite signal attributes) related to generation of composite signals such as date and temperature. To do. Below, these are combined and used as pattern separation information. That is, the pattern separation information storage unit 101 stores pattern separation information by a storage device.

ここで、複合信号は、属性の値の変化に伴って値が変化する観測信号である。例えば、複合信号は、時間（属性の一例）の経過に伴って値が変化する観測対象（例えば、電力系統の負荷）を、単位時間（例えば、１時間）ごとに観測した時系列データである。あるいは、例えば、複合信号は、周波数（属性の一例）の変化に伴って値が変化する観測対象（例えば、電波の電力や電圧）を、周波数成分ごとに観測した周波数スペクトルである。   Here, the composite signal is an observation signal whose value changes as the attribute value changes. For example, the composite signal is time-series data obtained by observing an observation target (for example, a load on the power system) whose value changes with the passage of time (an example of an attribute) every unit time (for example, 1 hour). . Alternatively, for example, the composite signal is a frequency spectrum obtained by observing, for each frequency component, an observation target (for example, radio wave power or voltage) whose value changes with a change in frequency (an example of an attribute).

複合信号は、複数の元信号を合成することによって得られるが、本実施の形態は、特に、これら複数の元信号のうち、少なくとも１つが観測できない場合に好適である。この観測できない元信号は、後述するパターン推定の対象（以下では「特定の元信号」ともいう）となる。観測できない元信号が２つ以上ある場合は、後述するパターン生成が最も難しいものをパターン推定の対象とすることが望ましい。   The composite signal is obtained by combining a plurality of original signals, but this embodiment is particularly suitable when at least one of the plurality of original signals cannot be observed. This unobservable original signal is a pattern estimation target (hereinafter also referred to as “specific original signal”). When there are two or more original signals that cannot be observed, it is desirable that the pattern that is most difficult to generate, which will be described later, be the target of pattern estimation.

複合信号に含まれる複数の元信号は、複合信号と同じ属性の値の変化に伴って値が変化する信号である。複合信号が前述したような時系列データの場合、元信号は、時間（属性の一例）の経過に伴って値が変化する分離対象（例えば、電力消費量、太陽光発電量）の時系列データである。複合信号が前述したような周波数スペクトルの場合、元信号は、周波数（属性の一例）の変化に伴って値が変化する分離対象（例えば、個別チャネルの電波の電力や電圧）の周波数スペクトルである。   The plurality of original signals included in the composite signal are signals whose values change with a change in the value of the same attribute as that of the composite signal. When the composite signal is time series data as described above, the original signal is time series data of a separation target (for example, power consumption, photovoltaic power generation amount) whose value changes with the passage of time (an example of an attribute). It is. When the composite signal has a frequency spectrum as described above, the original signal is a frequency spectrum of a separation target (for example, power or voltage of a radio wave of an individual channel) whose value changes with a change in frequency (an example of an attribute). .

複合信号が前述したような時系列データの場合、パターン分離情報記憶部１０１は、日時（属性の値の一例）ごとに、観測対象の観測値（複合信号の値の一例）を記憶装置により記憶する。   When the composite signal is time-series data as described above, the pattern separation information storage unit 101 stores the observation value (an example of the composite signal value) to be observed by the storage device for each date and time (an example of the attribute value). To do.

パターン生成情報記憶部１０２は、直接的に測定が可能な元信号の測定値、又は、パターン生成に係る法則が既知である元信号のパターンを生成するために必要なパターン生成情報を記憶装置により記憶する。   The pattern generation information storage unit 102 stores the pattern generation information necessary for generating the measurement value of the original signal that can be directly measured, or the pattern of the original signal for which the rules relating to pattern generation are known, by the storage device. Remember.

複合信号が前述したような時系列データの場合、パターン生成情報記憶部１０２は、日時ごとに、例えば、気温や天候や日射量といった気象データ（他の属性の一例）の値を記憶装置により記憶する。   When the composite signal is time series data as described above, the pattern generation information storage unit 102 stores, for each date and time, values of weather data (an example of other attributes) such as temperature, weather, and amount of solar radiation in the storage device. To do.

パターン分離情報抽出条件設定部１０３は、未知パターンの推定に適したパターン推定用サンプルを抽出するためのサンプル抽出条件を処理装置により設定する。未知パターンの推定においては、未知パターンが類似すると想定される抽出条件にて抽出されたサンプルにより推定を行うことが望ましい。例えば、サンプルを切り出す開始時刻と終了時刻をサンプル間で同期させる、あるいは、気温や天候等の環境要因が類似したサンプルを抽出する等のサンプル抽出条件を設定することが望ましい。   The pattern separation information extraction condition setting unit 103 sets a sample extraction condition for extracting a pattern estimation sample suitable for estimation of an unknown pattern by the processing device. In the estimation of the unknown pattern, it is desirable to perform the estimation using samples extracted under extraction conditions that are assumed to be similar to the unknown pattern. For example, it is desirable to set sample extraction conditions such as synchronizing the start time and the end time for cutting out samples or extracting samples with similar environmental factors such as temperature and weather.

複合信号が前述したような時系列データの場合、パターン分離情報抽出条件設定部１０３は、サンプルを抽出する単位期間（例えば、１日）の開始日時（所定の開始値の一例）及び終了日時（所定の終了値の一例）を設定して記憶装置に予め保存しておく。   When the composite signal is time-series data as described above, the pattern separation information extraction condition setting unit 103 sets the start date / time (an example of a predetermined start value) and the end date / time of a unit period (for example, one day) for extracting a sample ( An example of a predetermined end value) is set and stored in the storage device in advance.

パターン分離情報抽出部１０４は、パターン分離情報抽出条件設定部１０３において設定されたサンプル抽出条件に従って、パターン分離情報記憶部１０１から、パターン分離情報を処理装置により抽出する。即ち、パターン分離情報抽出部１０４は、パターン推定に適したサンプルを処理装置により抽出する。   The pattern separation information extraction unit 104 extracts pattern separation information from the pattern separation information storage unit 101 by the processing device in accordance with the sample extraction conditions set in the pattern separation information extraction condition setting unit 103. That is, the pattern separation information extraction unit 104 extracts a sample suitable for pattern estimation by the processing device.

複合信号が前述したような時系列データの場合、パターン分離情報抽出部１０４は、パターン分離情報記憶部１０１に記憶された観測値のうち、日時がパターン分離情報抽出条件設定部１０３により設定された開始日時から終了日時まで変化するときの一連の観測値（例えば、１日分の時系列データ）を、複合信号のサンプルとして処理装置により抽出する。パターン分離情報抽出部１０４は、単位期間ごとに、複合信号のサンプルを抽出する。   When the composite signal is time-series data as described above, the pattern separation information extraction unit 104 sets the date and time among the observation values stored in the pattern separation information storage unit 101 by the pattern separation information extraction condition setting unit 103. A series of observation values (for example, time series data for one day) when changing from the start date to the end date are extracted by the processing device as a sample of the composite signal. The pattern separation information extraction unit 104 extracts a composite signal sample for each unit period.

パターン生成部１０５は、複合信号を構成する複数の元信号（パターン推定の対象となる元信号を除く）のそれぞれについて、パターン生成情報記憶部１０２に記憶された、元信号の測定値、又は、元信号のパターン生成情報を基に、パターン分離情報抽出部１０４にて抽出されたパターン推定用サンプルに対応するパターンを処理装置により生成する。パターン生成は、例えば、既知の物理法則に基づくモデルや、相関が高いことが既知である測定値の参照等によって行う。ここで、パターン生成部１０５は、元信号の値を推定・予測する必要はなく、形状だけを生成できればよいことが、本実施の形態の特徴の１つである。   The pattern generation unit 105 is a measurement value of the original signal stored in the pattern generation information storage unit 102 for each of a plurality of original signals (excluding the original signal to be subjected to pattern estimation) constituting the composite signal, or Based on the pattern generation information of the original signal, a pattern corresponding to the pattern estimation sample extracted by the pattern separation information extraction unit 104 is generated by the processing device. The pattern generation is performed by, for example, referring to a model based on a known physical law or a measured value whose correlation is known to be high. Here, one of the features of the present embodiment is that the pattern generation unit 105 does not need to estimate and predict the value of the original signal, but only needs to generate the shape.

複合信号が前述したような時系列データの場合、パターン生成部１０５は、例えば、パターン生成情報記憶部１０２に記憶された気象データの値に基づき、１単位期間において気象データの値（例えば、日射量）が変化するパターンを、複数の元信号のうちパターン推定の対象となる特定の元信号（例えば、電力消費量）を除く１つの元信号（例えば、太陽光発電量）のパターンとして処理装置により生成してもよい。この場合、パターン分離情報抽出部１０４は、パターン分離情報記憶部１０１に記憶された気象データの値を参照して、気象データの値（例えば、日射量）が上記１つの元信号（例えば、太陽光発電量）のパターンと同じパターン（所定のパターンの一例）で変化した単位期間を処理装置により特定する。そして、パターン分離情報抽出部１０４は、特定した単位期間ごとに、複合信号のサンプルを抽出する。即ち、パターン分離情報抽出部１０４は、気象データの値が所定のパターンで変化した単位期間のみのサンプルを抽出する。   When the composite signal is time-series data as described above, the pattern generation unit 105, for example, based on the value of weather data stored in the pattern generation information storage unit 102, the value of weather data (for example, solar radiation) in one unit period. The amount of the pattern that changes) is processed as a pattern of one original signal (for example, the amount of photovoltaic power generation) excluding a specific original signal (for example, power consumption) that is the target of pattern estimation among the plurality of original signals. May be generated. In this case, the pattern separation information extraction unit 104 refers to the value of the weather data stored in the pattern separation information storage unit 101, and the value of the weather data (for example, the amount of solar radiation) is the one original signal (for example, the sun) A unit period that is changed in the same pattern (an example of a predetermined pattern) as the pattern of photovoltaic power generation) is specified by the processing device. Then, the pattern separation information extraction unit 104 extracts a composite signal sample for each specified unit period. That is, the pattern separation information extraction unit 104 extracts a sample only for a unit period in which the value of weather data has changed in a predetermined pattern.

パターン記憶部１０６は、パターン生成部１０５により生成されたパターンを記憶装置により記憶する。なお、パターン分離情報抽出部１０４にて抽出されたパターン推定用サンプルに対応するパターンが既知パターンの場合、そのパターンは、予めパターン記憶部１０６に記憶されているものとする。したがって、パターン生成部１０５は、既知パターンを持つ元信号についてはパターン生成を省略することができる。   The pattern storage unit 106 stores the pattern generated by the pattern generation unit 105 using a storage device. When the pattern corresponding to the pattern estimation sample extracted by the pattern separation information extraction unit 104 is a known pattern, the pattern is stored in the pattern storage unit 106 in advance. Therefore, the pattern generation unit 105 can omit pattern generation for an original signal having a known pattern.

複合信号が前述したような時系列データの場合、パターン記憶部１０６は、複数の元信号のうちパターン推定の対象となる特定の元信号を除く元信号について、日時がパターン分離情報抽出条件設定部１０３により設定された開始日時から終了日時まで変化するときに元信号の値が変化するパターンを、元信号のパターンとして記憶装置により記憶する。即ち、パターン記憶部１０６は、複数の元信号のうち特定の元信号を除く元信号について、１単位期間における元信号のパターンを記憶する。例えば、パターン記憶部１０６は、パターン生成部１０５により生成された１つの元信号（例えば、太陽光発電量）のパターンを記憶する。   When the composite signal is time series data as described above, the pattern storage unit 106 sets the date and time of the pattern separation information extraction condition setting unit for the original signal excluding the specific original signal to be subjected to pattern estimation among the plurality of original signals. A pattern in which the value of the original signal changes when it changes from the start date to the end date set by 103 is stored as a source signal pattern by the storage device. That is, the pattern storage unit 106 stores the pattern of the original signal in one unit period for the original signal excluding the specific original signal among the plurality of original signals. For example, the pattern storage unit 106 stores a pattern of one original signal (for example, the amount of photovoltaic power generation) generated by the pattern generation unit 105.

パターン推定条件設定部１０７は、未知パターンに関する既知の特徴や制約条件を処理装置により設定する。即ち、パターン推定条件設定部１０７は、パターン推定部１０８に対し、パターン推定の対象となる特定の元信号のパターンの制約条件を処理装置により設定する。未知パターンは、その形状や値は特定不可能であっても、物理的な制約等により特徴が明らかである場合がある。このため未知パターンの推定においては、これらの特徴を推定に反映できることが望ましい。例えば、パターンや元信号における値の上下限制約や単位時間当たりの変化量制約、係数の非負制約等が設定可能であることが望ましい。また、ある程度の概形が把握されている場合等には、想定されるパターンからの距離による制約等も設定可能であることが望ましい。   The pattern estimation condition setting unit 107 sets known features and constraint conditions related to the unknown pattern by the processing device. That is, the pattern estimation condition setting unit 107 sets, for the pattern estimation unit 108, a constraint condition for a pattern of a specific original signal to be subjected to pattern estimation by the processing device. Even if the shape and value of an unknown pattern cannot be specified, the characteristics may be obvious due to physical restrictions or the like. For this reason, in estimating an unknown pattern, it is desirable that these features can be reflected in the estimation. For example, it is desirable to be able to set upper and lower limit constraints on values in patterns and original signals, change amount constraints per unit time, non-negative constraints on coefficients, and the like. In addition, when a certain outline is grasped, it is desirable that a restriction by a distance from an assumed pattern can be set.

パターン推定部１０８は、パターン分離情報抽出部１０４にて抽出されたパターン分離情報と、パターン生成部１０５にて生成されたパターンから、パターン推定条件設定部１０７にて設定された未知パターンの推定条件を考慮して、未知パターンを処理装置により推定する。後述するように、未知パターンの推定は不完全問題であるため、推定精度の期待値を高めるためには、推定時に不適切なサンプルを除去する（問題が不良とならないようにサンプルを自動的に取捨選択する）ことが望ましい。例えば、欠測値や外れ値を含むサンプルや、パターン推定問題においてランク不足や特異点が生じる可能性の高いサンプルは除去することが望ましい。   The pattern estimation unit 108 uses the pattern separation information extracted by the pattern separation information extraction unit 104 and the pattern generated by the pattern generation unit 105 to estimate the unknown pattern set by the pattern estimation condition setting unit 107. The unknown pattern is estimated by the processing device. As will be described later, estimation of unknown patterns is an incomplete problem, so in order to increase the expected value of estimation accuracy, remove inappropriate samples at the time of estimation (samples automatically so that the problem does not become defective). It is desirable to select. For example, it is desirable to remove samples that include missing values or outliers, or samples that are likely to cause rank deficiencies or singularities in pattern estimation problems.

複合信号が前述したような時系列データの場合、パターン推定部１０８は、パターン記憶部１０６に記憶された複数の元信号のうち特定の元信号を除く元信号（例えば、太陽光発電量）のパターンと、パターン分離情報抽出部１０４により抽出された複合信号（例えば、電力系統の負荷）のサンプルとから、日時がパターン分離情報抽出条件設定部１０３により設定された開始日時から終了日時まで変化するときに特定の元信号の値（例えば、電力消費量）が変化するパターンを、特定の元信号のパターンとして処理装置により推定する。即ち、パターン推定部１０８は、１単位期間における特定の元信号のパターンを推定する。このとき、パターン記憶部１０６に記憶された元信号のパターンが、気象データの値（例えば、日射量）が所定のパターンで変化する１単位期間におけるパターンであれば、パターン分離情報抽出部１０４により抽出された複合信号のサンプルは、前述したように、気象データの値が上記所定のパターンで変化した単位期間のみのサンプルとなっているはずである。したがって、パターン推定部１０８により推定される特定の元信号のパターンは、気象データの値が上記所定のパターンで変化する１単位期間におけるパターンとなる。   When the composite signal is time-series data as described above, the pattern estimation unit 108 is an original signal (for example, photovoltaic power generation amount) excluding a specific original signal among a plurality of original signals stored in the pattern storage unit 106. The date and time changes from the start date and time to the end date and time set by the pattern separation information extraction condition setting unit 103 from the pattern and the sample of the composite signal (for example, the load of the power system) extracted by the pattern separation information extraction unit 104. A pattern in which the value of a specific original signal (for example, power consumption) changes is estimated by the processing device as a specific original signal pattern. That is, the pattern estimation unit 108 estimates a specific original signal pattern in one unit period. At this time, if the pattern of the original signal stored in the pattern storage unit 106 is a pattern in one unit period in which the value of weather data (for example, the amount of solar radiation) changes in a predetermined pattern, the pattern separation information extraction unit 104 As described above, the sample of the extracted composite signal should be a sample only for the unit period in which the value of the weather data is changed in the predetermined pattern. Therefore, the pattern of the specific original signal estimated by the pattern estimation unit 108 is a pattern in one unit period in which the value of the weather data changes in the predetermined pattern.

パターン修正部１０９は、パターン生成部１０５、及び、パターン推定部１０８にて生成されたパターンを、入力装置を介してユーザ操作により修正する。特に、未知パターンの推定にはある程度の任意性があるため、これをユーザ操作により補正できることが望ましい。例えば、分離対象の複合信号と、これをパターン分離して得られた元信号によって再構成された複合信号との残差を出力装置によりユーザに提示することで、ユーザが直接的にパターンを修正することを支援したり（対話的にパターンを修正する）、未知パターンと既知パターンの線型結合により、未知パターンとして想定される自由度の範囲内での修正を容易にしたりする（未知パターンの修正を、未知パターンと既知パターンの線型結合に限定する）ことが望ましい。また、未知パターンが、異なる複数のパターンの組み合わせである場合には、適切なパターンの推定が困難なため、推定されたパターン、又は、これを修正したパターンを既知パターンと看做してパターン記憶部１０６に記憶し、未知パターンの推定を再帰的に実行できることが望ましい。   The pattern correction unit 109 corrects the pattern generated by the pattern generation unit 105 and the pattern estimation unit 108 by a user operation via the input device. In particular, since there is a certain degree of arbitraryness in the estimation of the unknown pattern, it is desirable that this can be corrected by a user operation. For example, the user directly corrects the pattern by presenting the residual between the composite signal to be separated and the composite signal reconstructed from the original signal obtained by pattern separation to the user by the output device. To make corrections within the range of degrees of freedom assumed as unknown patterns by linearly combining unknown patterns with known patterns (correcting unknown patterns) Is preferably limited to a linear combination of an unknown pattern and a known pattern). In addition, when the unknown pattern is a combination of a plurality of different patterns, it is difficult to estimate an appropriate pattern. Therefore, the estimated pattern or a modified pattern is regarded as a known pattern and stored as a pattern. It is desirable that the unknown pattern can be recursively stored in the unit 106.

上記のように、パターン修正部１０９は、パターン記憶部１０６に記憶された複数の元信号のうち特定の元信号を除く元信号のパターンと、パターン推定部１０８により推定された特定の元信号のパターンとの少なくともいずれかを修正する入力を入力装置により受け付ける。   As described above, the pattern correction unit 109 includes the pattern of the original signal excluding the specific original signal among the plurality of original signals stored in the pattern storage unit 106 and the specific original signal estimated by the pattern estimation unit 108. Input for correcting at least one of the patterns is received by the input device.

パターン分離部１１０は、パターン分離情報抽出部１０４によって抽出された複合信号と、パターン修正部１０９によって修正された元信号のパターンとを基に、複合信号から元信号を分離する。本実施の形態においては、パターン推定部１０８により、完全な未知パターンに対してもパターン推定が行われるため、パターン分離部１１０としては、線型回帰手法等の既存のパターン分離手段を任意に選択可能である。   The pattern separation unit 110 separates the original signal from the composite signal based on the composite signal extracted by the pattern separation information extraction unit 104 and the pattern of the original signal corrected by the pattern correction unit 109. In the present embodiment, since the pattern estimation unit 108 performs pattern estimation even for a completely unknown pattern, the pattern separation unit 110 can arbitrarily select an existing pattern separation unit such as a linear regression method. It is.

上記のように、パターン分離部１１０は、パターン記憶部１０６に記憶された複数の元信号のうち特定の元信号を除く元信号のパターンと、パターン分離情報抽出部１０４により抽出された複合信号のサンプルと、パターン推定部１０８により推定された特定の元信号のパターンとに基づき、複数の元信号の値を処理装置により算出することによって、複合信号を複数の元信号に分離する。   As described above, the pattern separation unit 110 includes the pattern of the original signal excluding a specific original signal among the plurality of original signals stored in the pattern storage unit 106 and the composite signal extracted by the pattern separation information extraction unit 104. Based on the sample and the pattern of the specific original signal estimated by the pattern estimation unit 108, the values of the plurality of original signals are calculated by the processing device, thereby separating the composite signal into the plurality of original signals.

前述したように、推定されたパターンを既知パターンと看做して再帰的にパターン分離を行う場合、パターン記憶部１０６は、パターン推定部１０８により推定された特定の元信号Ａのパターンを記憶する（ここでは、複合信号が、複数の元信号Ａ〜Ｄを合成して得られるものとする）。パターン推定部１０８は、パターン記憶部１０６に記憶された複数の元信号Ａ〜Ｄのうち特定の元信号Ａを含み任意の元信号Ｄを除く元信号、即ち、元信号Ａ〜Ｃのパターンと、パターン分離情報抽出部１０４により抽出された複合信号のサンプルとから、属性の値が所定の開始値から所定の終了値まで変化するときに元信号Ｄの値が変化するパターンを、元信号Ｄのパターンとして推定する。パターン分離部１１０は、パターン記憶部１０６に記憶された元信号Ａ〜Ｃのパターンと、パターン分離情報抽出部１０４により抽出された複合信号のサンプルと、パターン推定部１０８により推定された元信号Ｄのパターンとに基づき、複数の元信号Ａ〜Ｄの値を算出することにより、複合信号を複数の元信号Ａ〜Ｄに分離する。   As described above, when the estimated pattern is regarded as a known pattern and pattern separation is performed recursively, the pattern storage unit 106 stores the pattern of the specific original signal A estimated by the pattern estimation unit 108. (Here, it is assumed that a composite signal is obtained by combining a plurality of original signals A to D). The pattern estimation unit 108 includes a source signal including a specific source signal A among a plurality of source signals A to D stored in the pattern storage unit 106 and excluding an arbitrary source signal D, that is, a pattern of the source signals A to C. A pattern in which the value of the original signal D changes from the sample of the composite signal extracted by the pattern separation information extraction unit 104 when the value of the attribute changes from a predetermined start value to a predetermined end value is expressed as the original signal D Estimated as a pattern of The pattern separation unit 110 includes the patterns of the original signals A to C stored in the pattern storage unit 106, the composite signal sample extracted by the pattern separation information extraction unit 104, and the original signal D estimated by the pattern estimation unit 108. The composite signal is separated into a plurality of original signals A to D by calculating the values of the plurality of original signals A to D based on the above pattern.

図２は、パターン分離装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。   FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of the pattern separation device 100.

図２において、パターン分離装置１００は、コンピュータであり、ＬＣＤ９０１（Ｌｉｑｕｉｄ・Ｃｒｙｓｔａｌ・Ｄｉｓｐｌａｙ）、キーボード９０２（Ｋ／Ｂ）、マウス９０３、ＦＤＤ９０４（Ｆｌｅｘｉｂｌｅ・Ｄｉｓｋ・Ｄｒｉｖｅ）、ＣＤＤ９０５（Ｃｏｍｐａｃｔ・Ｄｉｓｃ・Ｄｒｉｖｅ）、プリンタ９０６といったハードウェアデバイスを備えている。これらのハードウェアデバイスはケーブルや信号線で接続されている。ＬＣＤ９０１の代わりに、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ・Ｒａｙ・Ｔｕｂｅ）、あるいは、その他の表示装置が用いられてもよい。マウス９０３の代わりに、タッチパネル、タッチパッド、トラックボール、ペンタブレット、あるいは、その他のポインティングデバイスが用いられてもよい。   In FIG. 2, a pattern separating apparatus 100 is a computer, and includes an LCD 901 (Liquid / Crystal / Display), a keyboard 902 (K / B), a mouse 903, an FDD 904 (Flexible / Disk / Drive), and a CDD 905 (Compact / Disc / Drive). ) And a hardware device such as a printer 906. These hardware devices are connected by cables and signal lines. Instead of the LCD 901, a CRT (Cathode / Ray / Tube) or other display device may be used. Instead of the mouse 903, a touch panel, a touch pad, a trackball, a pen tablet, or other pointing devices may be used.

パターン分離装置１００は、プログラムを実行するＣＰＵ９１１（Ｃｅｎｔｒａｌ・Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ・Ｕｎｉｔ）を備えている。ＣＰＵ９１１は、処理装置の一例である。ＣＰＵ９１１は、バス９１２を介してＲＯＭ９１３（Ｒｅａｄ・Ｏｎｌｙ・Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ９１４（Ｒａｎｄｏｍ・Ａｃｃｅｓｓ・Ｍｅｍｏｒｙ）、通信ボード９１５、ＬＣＤ９０１、キーボード９０２、マウス９０３、ＦＤＤ９０４、ＣＤＤ９０５、プリンタ９０６、ＨＤＤ９２０（Ｈａｒｄ・Ｄｉｓｋ・Ｄｒｉｖｅ）と接続され、これらのハードウェアデバイスを制御する。ＨＤＤ９２０の代わりに、フラッシュメモリ、光ディスク装置、メモリカードリーダライタ、あるいは、その他の記録媒体が用いられてもよい。   The pattern separation apparatus 100 includes a CPU 911 (Central Processing Unit) that executes a program. The CPU 911 is an example of a processing device. The CPU 911 includes a ROM 913 (Read / Only / Memory), a RAM 914 (Random / Access / Memory), a communication board 915, an LCD 901, a keyboard 902, a mouse 903, an FDD 904, a CDD 905, a printer 906, and an HDD 920 (Hard / Disk) via a bus 912. Connected with Drive) to control these hardware devices. Instead of the HDD 920, a flash memory, an optical disk device, a memory card reader / writer, or other recording medium may be used.

ＲＡＭ９１４は、揮発性メモリの一例である。ＲＯＭ９１３、ＦＤＤ９０４、ＣＤＤ９０５、ＨＤＤ９２０は、不揮発性メモリの一例である。これらは、記憶装置の一例である。通信ボード９１５、キーボード９０２、マウス９０３、ＦＤＤ９０４、ＣＤＤ９０５は、入力装置の一例である。また、通信ボード９１５、ＬＣＤ９０１、プリンタ９０６は、出力装置の一例である。   The RAM 914 is an example of a volatile memory. The ROM 913, the FDD 904, the CDD 905, and the HDD 920 are examples of nonvolatile memories. These are examples of the storage device. The communication board 915, the keyboard 902, the mouse 903, the FDD 904, and the CDD 905 are examples of input devices. The communication board 915, the LCD 901, and the printer 906 are examples of output devices.

通信ボード９１５は、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ・Ａｒｅａ・Ｎｅｔｗｏｒｋ）等に接続されている。通信ボード９１５は、ＬＡＮに限らず、ＩＰ−ＶＰＮ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ・Ｐｒｏｔｏｃｏｌ・Ｖｉｒｔｕａｌ・Ｐｒｉｖａｔｅ・Ｎｅｔｗｏｒｋ）、広域ＬＡＮ、ＡＴＭ（Ａｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ・Ｔｒａｎｓｆｅｒ・Ｍｏｄｅ）ネットワークといったＷＡＮ（Ｗｉｄｅ・Ａｒｅａ・Ｎｅｔｗｏｒｋ）、あるいは、インターネットに接続されていても構わない。ＬＡＮ、ＷＡＮ、インターネットは、ネットワークの一例である。   The communication board 915 is connected to a LAN (Local / Area / Network) or the like. The communication board 915 is not limited to a LAN, but is an IP-VPN (Internet, Protocol, Private, Network), a wide area LAN, an ATM (Asynchronous / Transfer / Mode) network, a WAN (Wide / Area / Network), or the Internet. It does not matter if it is connected to. LAN, WAN, and the Internet are examples of networks.

ＨＤＤ９２０には、オペレーティングシステム９２１（ＯＳ）、ウィンドウシステム９２２、プログラム群９２３、ファイル群９２４が記憶されている。プログラム群９２３のプログラムは、ＣＰＵ９１１、オペレーティングシステム９２１、ウィンドウシステム９２２により実行される。プログラム群９２３には、本実施の形態の説明において「〜部」として説明する機能を実行するプログラムが含まれている。プログラムは、ＣＰＵ９１１により読み出され実行される。ファイル群９２４には、本実施の形態の説明において、「〜データ」、「〜情報」、「〜ＩＤ（識別子）」、「〜フラグ」、「〜結果」として説明するデータや情報や信号値や変数値やパラメータが、「〜ファイル」や「〜データベース」や「〜テーブル」の各項目として含まれている。「〜ファイル」や「〜データベース」や「〜テーブル」は、ＲＡＭ９１４やＨＤＤ９２０等の記録媒体に記憶される。ＲＡＭ９１４やＨＤＤ９２０等の記録媒体に記憶されたデータや情報や信号値や変数値やパラメータは、読み書き回路を介してＣＰＵ９１１によりメインメモリやキャッシュメモリに読み出され、抽出、検索、参照、比較、演算、計算、制御、出力、印刷、表示といったＣＰＵ９１１の処理（動作）に用いられる。抽出、検索、参照、比較、演算、計算、制御、出力、印刷、表示といったＣＰＵ９１１の処理中、データや情報や信号値や変数値やパラメータは、メインメモリやキャッシュメモリやバッファメモリに一時的に記憶される。   The HDD 920 stores an operating system 921 (OS), a window system 922, a program group 923, and a file group 924. The programs in the program group 923 are executed by the CPU 911, the operating system 921, and the window system 922. The program group 923 includes programs that execute the functions described as “˜units” in the description of the present embodiment. The program is read and executed by the CPU 911. The file group 924 includes data, information, and signal values described as “˜data”, “˜information”, “˜ID (identifier)”, “˜flag”, and “˜result” in the description of this embodiment. And variable values and parameters are included as items of “˜file”, “˜database”, and “˜table”. The “˜file”, “˜database”, and “˜table” are stored in a recording medium such as the RAM 914 or the HDD 920. Data, information, signal values, variable values, and parameters stored in a recording medium such as the RAM 914 and the HDD 920 are read out to the main memory and the cache memory by the CPU 911 via a read / write circuit, and extracted, searched, referenced, compared, and calculated. It is used for processing (operation) of the CPU 911 such as calculation, control, output, printing, and display. During the processing of the CPU 911 such as extraction, search, reference, comparison, calculation, calculation, control, output, printing, and display, data, information, signal values, variable values, and parameters are temporarily stored in the main memory, cache memory, and buffer memory. Remembered.

本実施の形態の説明において用いるブロック図やフローチャートの矢印の部分は主としてデータや信号の入出力を示す。データや信号は、ＲＡＭ９１４等のメモリ、ＦＤＤ９０４のフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤＤ９０５のコンパクトディスク（ＣＤ）、ＨＤＤ９２０の磁気ディスク、光ディスク、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ・Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ・Ｄｉｓｃ）、あるいは、その他の記録媒体に記録される。また、データや信号は、バス９１２、信号線、ケーブル、あるいは、その他の伝送媒体により伝送される。   The arrows in the block diagrams and flowcharts used in the description of this embodiment mainly indicate input / output of data and signals. Data and signals are recorded in memory such as RAM 914, FDD904 flexible disk (FD), CDD905 compact disk (CD), HDD920 magnetic disk, optical disk, DVD (Digital Versatile Disc), or other recording media Is done. Data and signals are transmitted by a bus 912, a signal line, a cable, or other transmission media.

本実施の形態の説明において「〜部」として説明するものは、「〜回路」、「〜装置」、「〜機器」であってもよく、また、「〜ステップ」、「〜工程」、「〜手順」、「〜処理」であってもよい。即ち、「〜部」として説明するものは、ＲＯＭ９１３に記憶されたファームウェアで実現されていても構わない。あるいは、「〜部」として説明するものは、ソフトウェアのみ、あるいは、素子、デバイス、基板、配線といったハードウェアのみで実現されていても構わない。あるいは、「〜部」として説明するものは、ソフトウェアとハードウェアとの組み合わせ、あるいは、ソフトウェアとハードウェアとファームウェアとの組み合わせで実現されていても構わない。ファームウェアとソフトウェアは、プログラムとして、フレキシブルディスク、コンパクトディスク、磁気ディスク、光ディスク、ＤＶＤ等の記録媒体に記憶される。プログラムはＣＰＵ９１１により読み出され、ＣＰＵ９１１により実行される。即ち、プログラムは、本実施の形態の説明で述べる「〜部」としてコンピュータを機能させるものである。あるいは、プログラムは、本実施の形態の説明で述べる「〜部」の手順や方法をコンピュータに実行させるものである。   In the description of the present embodiment, what is described as “to part” may be “to circuit”, “to device”, “to device”, and “to step”, “to process”, “to”. ~ Procedure "," ~ process ". That is, what is described as “˜unit” may be realized by firmware stored in the ROM 913. Alternatively, what is described as “˜unit” may be realized only by software, or only by hardware such as an element, a device, a board, and wiring. Alternatively, what is described as “to part” may be realized by a combination of software and hardware, or a combination of software, hardware and firmware. Firmware and software are stored as programs in a recording medium such as a flexible disk, a compact disk, a magnetic disk, an optical disk, and a DVD. The program is read by the CPU 911 and executed by the CPU 911. That is, the program causes the computer to function as “to part” described in the description of the present embodiment. Or a program makes a computer perform the procedure and method of "-part" described by description of this Embodiment.

図３は、パターン分離装置１００の動作（本実施の形態に係るパターン分離方法、本実施の形態に係るプログラムの処理手順）を示すフローチャートである。   FIG. 3 is a flowchart showing the operation of the pattern separation apparatus 100 (pattern separation method according to the present embodiment, processing procedure of the program according to the present embodiment).

ステップＳ１０１（パターン分離情報抽出処理）において、パターン分離情報抽出条件設定部１０３は、手動又は自動により、パターン分離情報の抽出条件を設定する。パターン分離情報抽出条件設定部１０３によりサンプル抽出条件が設定された後、パターン分離情報抽出部１０４は、サンプル抽出条件に適合するパターン分離情報を、パターン分離情報記憶部１０１から抽出する。   In step S101 (pattern separation information extraction processing), the pattern separation information extraction condition setting unit 103 sets extraction conditions for pattern separation information manually or automatically. After the sample extraction conditions are set by the pattern separation information extraction condition setting unit 103, the pattern separation information extraction unit 104 extracts pattern separation information that matches the sample extraction conditions from the pattern separation information storage unit 101.

ステップＳ１０２（パターン生成処理）において、パターン生成部１０５は、パターン生成情報記憶部１０２に記録されたパターン生成情報を用いて、ステップＳ１０１において抽出されたサンプルに対応するパターンを生成し、パターン記憶部１０６に記憶する。   In step S102 (pattern generation processing), the pattern generation unit 105 generates a pattern corresponding to the sample extracted in step S101 using the pattern generation information recorded in the pattern generation information storage unit 102, and the pattern storage unit 106.

ステップＳ１０３（パターン推定処理）において、パターン推定条件設定部１０７は、手動又は自動により、未知パターンの推定条件を設定する。パターン推定条件設定部１０７により未知パターンの推定条件が設定された後、パターン推定部１０８は、パターン分離情報抽出部１０４によって抽出された複合信号と、パターン記憶部１０６に記憶されたパターンを入力として、未知パターンの推定条件を満たす最も適切な未知パターンを推定する。パターン推定処理の詳細については後述する。   In step S103 (pattern estimation process), the pattern estimation condition setting unit 107 sets an unknown pattern estimation condition manually or automatically. After the unknown pattern estimation condition is set by the pattern estimation condition setting unit 107, the pattern estimation unit 108 receives the composite signal extracted by the pattern separation information extraction unit 104 and the pattern stored in the pattern storage unit 106 as inputs. The most appropriate unknown pattern that satisfies the unknown pattern estimation condition is estimated. Details of the pattern estimation process will be described later.

ステップＳ１０４（パターン分離処理）において、パターン分離部１１０は、パターン記憶部１０６に記憶されたパターン（ステップＳ１０２において生成されたパターン）と、ステップＳ１０３において推定された未知パターンを基に、複合信号から元信号を分離する。ユーザの判断により、分離されたパターンが適切と判定された場合には、パターン分離処理を終了する。分離されたパターンが不適切と判定された場合には、ステップＳ１０５に進み、パターンの修正を試みるか、又は、ステップＳ１０１に戻り、パターン分離情報抽出処理からやり直す。   In step S104 (pattern separation processing), the pattern separation unit 110 uses the composite signal based on the pattern stored in the pattern storage unit 106 (the pattern generated in step S102) and the unknown pattern estimated in step S103. Separate the original signal. If it is determined by the user that the separated pattern is appropriate, the pattern separation process is terminated. If it is determined that the separated pattern is inappropriate, the process proceeds to step S105, where the pattern correction is attempted, or the process returns to step S101, and the pattern separation information extraction process is performed again.

ステップＳ１０５（パターン修正処理）において、パターン修正部１０９は、ユーザ操作により、ステップＳ１０２において生成されたパターンと、ステップＳ１０３において推定された未知パターンを修正する。修正されたパターンにより、再度ステップＳ１０４のパターン分離処理を行い、修正結果を確認する。必要であれば、修正されたパターンをステップＳ１０３の入力として、パターン推定処理からやり直してもよい。   In step S105 (pattern correction processing), the pattern correction unit 109 corrects the pattern generated in step S102 and the unknown pattern estimated in step S103 by a user operation. The pattern separation process in step S104 is performed again using the corrected pattern, and the correction result is confirmed. If necessary, the modified pattern may be re-executed from the pattern estimation process using the modified pattern as an input in step S103.

以下では、パターン推定部１０８におけるパターン推定処理の具体例について説明する。   Below, the specific example of the pattern estimation process in the pattern estimation part 108 is demonstrated.

下記の式（１）は、本実施の形態で想定される複合信号の生成式である。

Figure 0005804905
The following formula (1) is a composite signal generation formula assumed in the present embodiment.
Figure 0005804905

複合信号ｙは、パターンｐの線型結合とノイズ成分εからなる信号であると仮定する。このとき、各パターンｐに対してｗで重み付けを行った要素ｗｐが元信号となる。また、複合信号ｙの式中の添え字のｉは、上記のような複合信号が、パターン分離情報抽出部１０４により複数抽出されている場合の、ｉ番目のサンプルであることを表している。なお、ｙ、ｐ、εはいずれもｍ次元のベクトルとなっており、ｗはスカラである。   The composite signal y is assumed to be a signal composed of a linear combination of patterns p and a noise component ε. At this time, an element wp obtained by weighting each pattern p with w is an original signal. The subscript i in the composite signal y expression represents the i-th sample when a plurality of composite signals as described above are extracted by the pattern separation information extraction unit 104. Note that y, p, and ε are all m-dimensional vectors, and w is a scalar.

本実施の形態ではパターン推定問題を、上記のｙにおいて、ｐ０を未知パターンと看做して、ｐ０を除くｐとｙとを既知（パターン生成部１０５により生成されたｐも既知と看做す）として、ｐ０を推定する問題と定義する。なお、パターン分離問題は、ｐ０を含むｐとｙとを既知としてｗを推定する問題と定義する。 In the present embodiment, regarding the pattern estimation problem, in the above y, p 0 is regarded as an unknown pattern, and p and y other than p 0 are known (p generated by the pattern generation unit 105 is also known). as做be), it is defined as the problem of estimating the p 0. The pattern separation problem is defined as a problem of estimating w with p and y including p 0 as known.

下記の式（２）は、未知パターン推定式の一例である。

Figure 0005804905
The following formula (2) is an example of an unknown pattern estimation formula.
Figure 0005804905

前述した式（１）から直接未知パターンを求めるためには、未知パターンｐ０と重み係数ｗｉ，０を同時に最適化する必要がある。これは多項式最適化問題となり、一般に計算量が多く、解の最適性が保証されないという問題がある。 In order to obtain an unknown pattern directly from the above-described equation (1), it is necessary to simultaneously optimize the unknown pattern p 0 and the weighting factor w i, 0 . This is a polynomial optimization problem, and generally involves a large amount of calculation, and the optimality of the solution cannot be guaranteed.

式（２）は、複合信号ｙをｗｉ，０で除することにより、未知パターンｐ０がｗ’の線型結合となることを表している。これにより、パターン推定問題は、下記の式（３）に示すような凸二次最適化問題（凸二次計画問題）となり、Ｎｅｗｔｏｎ法等の広く知られた手法により高速に大域的な最適解を得ることが可能となるという効果を得る。

Figure 0005804905
Equation (2) represents that the unknown pattern p 0 becomes a linear combination of w ′ by dividing the composite signal y by w i, 0 . As a result, the pattern estimation problem becomes a convex quadratic optimization problem (convex quadratic programming problem) as shown in the following equation (3), and a global optimum solution is obtained at high speed by a widely known method such as the Newton method. The effect that it becomes possible to obtain is obtained.
Figure 0005804905

ただし、式（２）から明らかなように、ｗｉ，０＝０となるような複合信号が含まれる場合には、式（２）の関係が成り立たなくなるため、解が不安定となる場合がある。これに対しては、予めｐ０を除いた既知パターンｐのみを用いてパターン分離問題を解き、既知パターンｐにより再構成した複合信号と元の複合信号との残差が小さい複合信号を除いた上でパターン推定問題を解くことで回避が可能である。また、ｗｉ，０が正の数に限られる場合等、期待値が０でない場合には、複合信号ｙの代わりに、複数のｙの和を用いることが、ｗｉ，０が０となる確率を低下させることに有効である。 However, as is clear from equation (2), when a composite signal such that w i, 0 = 0 is included, the relationship of equation (2) does not hold, and the solution may become unstable. is there. In response to this, the pattern separation problem is solved using only the known pattern p excluding p 0 in advance, and the composite signal having a small residual between the composite signal reconstructed by the known pattern p and the original composite signal is removed. The above problem can be avoided by solving the pattern estimation problem. Further, when the expected value is not 0, such as when w i, 0 is limited to a positive number, it is possible to use a sum of a plurality of ys instead of the composite signal y so that w i, 0 becomes 0. It is effective in reducing the probability.

上記のように、本実施の形態では、パターン推定部１０８が、パターン記憶部１０６に記憶された複数の元信号のうちパターン推定の対象となる特定の元信号を除く元信号のパターンと、パターン分離情報抽出部１０４により抽出された複合信号のサンプルとをパラメータとする式によって表される凸二次計画問題を処理装置により解くことによって、特定の元信号のパターンを推定する。   As described above, in the present embodiment, the pattern estimation unit 108 includes a pattern of original signals excluding a specific original signal that is a target of pattern estimation among a plurality of original signals stored in the pattern storage unit 106, and a pattern A pattern of a specific original signal is estimated by solving a convex quadratic programming problem expressed by an equation using a sample of the composite signal extracted by the separation information extraction unit 104 as a parameter.

図４は、複合信号生成例を示す図であり、式（１）の複合信号の生成式を模式的に表したものである。   FIG. 4 is a diagram illustrating a composite signal generation example, and schematically illustrates a composite signal generation formula of Formula (1).

図４では、基本となるパターンと係数の積からなる元信号との和によって、複合信号が生成される様子を表している。   FIG. 4 shows a state in which a composite signal is generated by the sum of a basic pattern and an original signal that is a product of coefficients.

図５は、パターン推定例及びパターン分離例を示す図であり、本実施の形態におけるパターン推定処理及びパターン分離処理を模式的に表したものである。   FIG. 5 is a diagram illustrating an example of pattern estimation and an example of pattern separation, and schematically illustrates pattern estimation processing and pattern separation processing in the present embodiment.

図５では、パターン推定処理により、複合信号と既知パターン（前述したように、パターン生成処理で生成されたパターンを含む）から、未知パターンを推定することで、未知パターンに対応するパターンが明示的に与えられていない情況においても、パターン分離処理が実現される様子を表している。   In FIG. 5, the pattern corresponding to the unknown pattern is explicitly shown by estimating the unknown pattern from the composite signal and the known pattern (including the pattern generated by the pattern generation process as described above) by the pattern estimation process. This shows that the pattern separation process is realized even in a situation not given in FIG.

本実施の形態は、複合信号と既知パターン（元信号の測定値やパターン生成情報に基づいて生成されるパターンを含む）から未知パターンを推定することを特徴とし、これにより、完全な未知パターンを含む場合においても、パターン分離を可能とする効果を奏する。また、未知パターン推定式を線型化し、パターン推定問題を凸二次最適化問題として求解可能とすることを特徴とし、これにより、パターン推定問題を高速かつ大域的に解くことを可能とする効果を奏する。   The present embodiment is characterized in that an unknown pattern is estimated from a composite signal and a known pattern (including a pattern generated based on a measurement value of the original signal and pattern generation information). Even when it is included, the effect of enabling pattern separation is obtained. In addition, the unknown pattern estimation formula is linearized, and the pattern estimation problem can be solved as a convex quadratic optimization problem. This makes it possible to solve the pattern estimation problem at high speed and globally. Play.

以上のように、本実施の形態によれば、パターン分離方法において、完全な未知パターンを含む場合においても、効率的にパターン分離を可能とする効果が得られる。   As described above, according to the present embodiment, in the pattern separation method, even when a completely unknown pattern is included, an effect that enables pattern separation efficiently can be obtained.

実施の形態２．
以下、実施の形態１に係るパターン分離装置１００を電力消費量と太陽光発電量の分離に用いる場合について説明する。 Embodiment 2. FIG.
Hereinafter, the case where the pattern separation apparatus 100 according to Embodiment 1 is used for separation of power consumption and photovoltaic power generation will be described.

近年、政府の支援による太陽光発電システムの普及が進められている。また、社会的にも環境への配慮等の要求が高まっており、今後も太陽光発電システムは確実に普及率を高めるものと考えられる。一方で、電力会社においては、電力を安定して配信するために、系統の制御や設備投資を行うための情報として、需要家における電力消費量を把握する必要がある。   In recent years, the spread of photovoltaic power generation systems supported by the government has been promoted. In addition, social demands for environmental considerations are increasing, and it is believed that solar power generation systems will surely increase the penetration rate in the future. On the other hand, in an electric power company, in order to distribute electric power stably, it is necessary to grasp | ascertain the electric power consumption in a consumer as information for performing system control and capital investment.

しかし、現在の系統システムにおいては、需要家の電力消費量と太陽光発電量を個別に取得する手段がなく、これらの合算値としての系統負荷のみが収集されている。一部の電力会社においては、スマートメータと呼ばれる機器により、戸別の電力需要を計測する試みが進められているが、現時点では電力消費量と太陽光発電量を個別に取得することは想定されていない。   However, in the current grid system, there is no means for individually acquiring the consumer's power consumption and photovoltaic power generation, and only the grid load as the sum of these values is collected. Some electric power companies are trying to measure the electricity demand of each house using a device called smart meter, but at present, it is assumed that power consumption and photovoltaic power generation will be acquired separately. Absent.

このため、近い将来において、電力会社では需要家の電力消費量ならびに太陽光発電量が正確に把握できなくなり、電力を安定して供給することが困難になることが想定される。   For this reason, it is assumed that in the near future, the power company will not be able to accurately grasp the power consumption and the amount of solar power generated by consumers, and it will be difficult to stably supply power.

本実施の形態に係るパターン分離装置１００を用いることで、系統負荷から需要家の電力消費量と太陽光発電量を分離可能となる。   By using the pattern separation apparatus 100 according to the present embodiment, it is possible to separate the consumer's power consumption and photovoltaic power generation from the system load.

以下では、パターン分離装置１００を電力消費量と太陽光発電量の分離に用いる場合の詳細について説明する。   Below, the detail in the case of using the pattern separation apparatus 100 for isolation | separation of electric power consumption and photovoltaic power generation amount is demonstrated.

本実施の形態において、分離の対象となる複合信号は、系統負荷である。即ち、複合信号は、電力系統の負荷を示す信号である。したがって、パターン分離情報記憶部１０１は、系統負荷を記憶する。具体的には、パターン分離情報記憶部１０１は、日時ごとに、電力系統の負荷の実測値を記憶する。   In the present embodiment, the composite signal to be separated is a system load. That is, the composite signal is a signal indicating the load of the power system. Therefore, the pattern separation information storage unit 101 stores the system load. Specifically, the pattern separation information storage unit 101 stores an actual measurement value of the load of the power system for each date and time.

また、系統負荷を構成する要素である、電力消費量と太陽光発電量について考えると、電力消費量は生活様式等によりパターンが年々変化することが考えられる。一方、太陽光発電量は地表に達する太陽光のエネルギーに比例的であろうことは物理的に明らかである。よって、ここでは、電力消費量をパターン推定の対象の元信号とし、太陽光発電量をパターン生成の対象の元信号とする。即ち、特定の元信号は、電力消費量を示す信号であり、複数の元信号のうち特定の元信号を除く１つの元信号は、太陽光発電量を示す信号である。   In addition, considering the power consumption and the amount of photovoltaic power generation, which are elements constituting the system load, it is conceivable that the pattern of the power consumption varies from year to year depending on the lifestyle. On the other hand, it is physically obvious that the amount of photovoltaic power generation will be proportional to the energy of sunlight reaching the surface of the earth. Therefore, here, the power consumption is the original signal for pattern estimation, and the amount of photovoltaic power generation is the original signal for pattern generation. That is, the specific original signal is a signal indicating the power consumption, and one original signal excluding the specific original signal among the plurality of original signals is a signal indicating the amount of photovoltaic power generation.

パターン分離情報記憶部１０１は、系統負荷を構成する未知パターンである、電力消費量に関連する情報として、少なくとも日時、曜日、気温、天候を記憶する。   The pattern separation information storage unit 101 stores at least date / time, day of the week, temperature, and weather as information related to power consumption, which is an unknown pattern constituting the system load.

また、パターン生成情報記憶部１０２は、太陽光発電量のパターンを生成するための情報として、少なくとも日時、日射量（又は天候）を記憶する。   The pattern generation information storage unit 102 stores at least the date and time and the amount of solar radiation (or weather) as information for generating a pattern of the amount of photovoltaic power generation.

パターン分離情報抽出条件設定部１０３は、電力消費量が類似したサンプルを抽出するための条件として、少なくとも２４時間を周期としたサンプルの抽出、及び、気温と曜日による絞り込みを行う。年度や天候は電力消費量のパターンに対して影響が少ないと思われるが、影響が少ないことを確認しながらパターン分離を実行できるよう、適宜絞り込みを行えることが好ましい。   The pattern separation information extraction condition setting unit 103 performs extraction of samples with a period of at least 24 hours as a condition for extracting samples with similar power consumption, and narrowing down by temperature and day of the week. Years and weather seem to have little influence on the pattern of power consumption, but it is preferable to be able to narrow down appropriately so that pattern separation can be performed while confirming that there is little influence.

パターン生成部１０５は、日射量を直接太陽光発電量のパターンとするか、あるいは、需要家の分布や日射量計の設置場所を考慮した重み付け等により、太陽光発電量のパターンを生成する。あるいは、日時から物理的に算出される晴天時の日射量に天候から推定される減衰係数を乗じる等により、太陽光発電量のパターンを生成する。   The pattern generation unit 105 generates the pattern of solar power generation amount by directly setting the solar radiation amount as a pattern of solar power generation amount or weighting considering the distribution of consumers and the location of the solar radiation meter. Alternatively, a pattern of the amount of photovoltaic power generation is generated by multiplying the amount of solar radiation that is physically calculated from the date and time by an attenuation coefficient estimated from the weather.

パターン推定条件設定部１０７は、電力消費量及び太陽光発電量の特徴として、少なくとも太陽光発電量のパターンは非負であること、電力消費量と太陽光発電量は電力の消費と発電の関係にあり、電力消費量の係数は常に正又は０であり、太陽光発電量の係数は常に負又は０であることを制約として設定することが好ましい。また、電力消費量の係数は、最大需要又は夜間の最低需要を基準として正規化を行えば、大きく変化していないと考えられるため、正規化を行った後、電力消費量の係数の分散を最小化するという制約を設定してもよい。さらに、太陽光発電量の係数は、最大発電量を１とすれば、０から１の間に収まると考えられるため、需要家の太陽光発電契約容量等により、太陽光発電量のパターンの振幅を補正した後、太陽光発電量の係数を０以上１以下とする制約を設定してもよい。   The pattern estimation condition setting unit 107 is characterized in that at least the pattern of the photovoltaic power generation amount is non-negative as the characteristics of the power consumption amount and the photovoltaic power generation amount, and the power consumption amount and the photovoltaic power generation amount are related to the relationship between the power consumption and the power generation. In addition, it is preferable that the coefficient of power consumption is always positive or 0, and that the coefficient of photovoltaic power generation is always negative or 0 is set as a constraint. In addition, the power consumption coefficient is considered to have not changed significantly if normalized based on the maximum demand or the minimum demand at night. A constraint of minimizing may be set. Furthermore, since the coefficient of photovoltaic power generation is considered to be between 0 and 1 when the maximum power generation is 1, the amplitude of the pattern of photovoltaic power generation depends on the photovoltaic power generation contract capacity of the consumer, etc. After the correction, the constraint that the coefficient of the photovoltaic power generation amount is 0 or more and 1 or less may be set.

パターン推定部１０８は、パターン分離情報抽出部１０４により抽出された系統負荷のサンプルと、パターン生成部１０５により生成された太陽光発電量のパターンから、パターン推定条件設定部１０７により設定された制約の範囲内で、電力消費量のパターンを推定する。   The pattern estimation unit 108 uses the system load sample extracted by the pattern separation information extraction unit 104 and the pattern of the photovoltaic power generation amount generated by the pattern generation unit 105 to check the constraints set by the pattern estimation condition setting unit 107. Within the range, the power consumption pattern is estimated.

パターン修正部１０９は、パターン生成部１０５により生成された太陽光発電量のパターンやパターン推定部１０８により推定された電力消費量のパターンを、必要に応じてユーザ操作により修正する。   The pattern correction unit 109 corrects the pattern of the photovoltaic power generation generated by the pattern generation unit 105 and the pattern of the power consumption estimated by the pattern estimation unit 108 by a user operation as necessary.

パターン分離部１１０は、パターン分離情報抽出部１０４により抽出された系統負荷のサンプルと、パターン生成部１０５により生成された（又はパターン修正部１０９により修正された）太陽光発電量のパターンと、パターン推定部１０８により推定された（又はパターン修正部１０９により修正された）電力消費量のパターンとを基に、系統負荷から需要家の電力消費量と太陽光発電量を分離する。   The pattern separation unit 110 includes a system load sample extracted by the pattern separation information extraction unit 104, a pattern of photovoltaic power generation generated by the pattern generation unit 105 (or corrected by the pattern correction unit 109), a pattern Based on the power consumption pattern estimated by the estimation unit 108 (or corrected by the pattern correction unit 109), the customer's power consumption and photovoltaic power generation amount are separated from the system load.

以上のように、本実施の形態によれば、系統負荷から需要家の電力消費量と太陽光発電量が分離可能となる。   As described above, according to the present embodiment, it is possible to separate the consumer's power consumption and the amount of photovoltaic power generation from the system load.

以上、本発明の実施の形態について説明したが、これらの実施の形態のうち、２つ以上を組み合わせて実施しても構わない。あるいは、これらの実施の形態のうち、１つを部分的に実施しても構わない。あるいは、これらの実施の形態のうち、２つ以上を部分的に組み合わせて実施しても構わない。なお、本発明は、これらの実施の形態に限定されるものではなく、必要に応じて種々の変更が可能である。   As mentioned above, although embodiment of this invention was described, you may implement in combination of 2 or more among these embodiment. Alternatively, one of these embodiments may be partially implemented. Alternatively, two or more of these embodiments may be partially combined. In addition, this invention is not limited to these embodiment, A various change is possible as needed.

１００ パターン分離装置、１０１ パターン分離情報記憶部、１０２ パターン生成情報記憶部、１０３ パターン分離情報抽出条件設定部、１０４ パターン分離情報抽出部、１０５ パターン生成部、１０６ パターン記憶部、１０７ パターン推定条件設定部、１０８ パターン推定部、１０９ パターン修正部、１１０ パターン分離部、９０１ ＬＣＤ、９０２ キーボード、９０３ マウス、９０４ ＦＤＤ、９０５ ＣＤＤ、９０６ プリンタ、９１１ ＣＰＵ、９１２ バス、９１３ ＲＯＭ、９１４ ＲＡＭ、９１５ 通信ボード、９２０ ＨＤＤ、９２１ オペレーティングシステム、９２２ ウィンドウシステム、９２３ プログラム群、９２４ ファイル群。   100 pattern separation device, 101 pattern separation information storage unit, 102 pattern generation information storage unit, 103 pattern separation information extraction condition setting unit, 104 pattern separation information extraction unit, 105 pattern generation unit, 106 pattern storage unit, 107 pattern estimation condition setting Unit, 108 pattern estimation unit, 109 pattern correction unit, 110 pattern separation unit, 901 LCD, 902 keyboard, 903 mouse, 904 FDD, 905 CDD, 906 printer, 911 CPU, 912 bus, 913 ROM, 914 RAM, 915 communication board 920 HDD, 921 operating system, 922 window system, 923 program group, 924 file group.

Claims (12)

属性の値の変化に伴って値が変化する観測信号を、前記属性の値の変化に伴って値が変化する複数の元信号に分離するパターン分離装置であって、
前記属性の値ごとに、前記観測信号の値を記憶装置により記憶するデータ記憶部と、
前記複数の元信号のうち特定の元信号を除く元信号について、前記属性の値が所定の開始値から所定の終了値まで変化するときに元信号の値が変化するパターンを、元信号のパターンとして記憶装置により記憶するパターン記憶部と、
前記データ記憶部に記憶された前記観測信号の値のうち、前記属性の値が前記所定の開始値から前記所定の終了値まで変化するときの前記観測信号の一連の値を、前記観測信号のサンプルとして処理装置により抽出する抽出部と、
前記パターン記憶部に記憶された前記複数の元信号のうち前記特定の元信号を除く元信号のパターンと、前記抽出部により抽出された前記観測信号のサンプルとから、前記属性の値が前記所定の開始値から前記所定の終了値まで変化するときに前記特定の元信号の値が変化するパターンを、前記特定の元信号のパターンとして処理装置により推定するパターン推定部と、
前記パターン記憶部に記憶された前記複数の元信号のうち前記特定の元信号を除く元信号のパターンと、前記抽出部により抽出された前記観測信号のサンプルと、前記パターン推定部により推定された前記特定の元信号のパターンとに基づき、前記複数の元信号の値を算出することにより、前記観測信号を前記複数の元信号に分離するパターン分離部と
を備えることを特徴とするパターン分離装置。 A pattern separation apparatus for separating an observation signal whose value changes with a change in an attribute value into a plurality of original signals whose value changes with a change in the attribute value,
For each value of the attribute, a data storage unit that stores the value of the observation signal by a storage device;
For the original signal excluding a specific original signal among the plurality of original signals, a pattern in which the value of the original signal changes when the value of the attribute changes from a predetermined start value to a predetermined end value is represented as an original signal pattern. As a pattern storage unit that is stored by a storage device,
Among the values of the observation signal stored in the data storage unit, a series of values of the observation signal when the value of the attribute changes from the predetermined start value to the predetermined end value, An extraction unit for extracting by a processing device as a sample;
The value of the attribute is determined from the pattern of the original signal excluding the specific original signal among the plurality of original signals stored in the pattern storage unit and the sample of the observation signal extracted by the extraction unit. A pattern estimating unit that estimates a pattern in which the value of the specific original signal changes when changing from the start value to the predetermined end value as a pattern of the specific original signal,
The pattern of the original signal excluding the specific original signal among the plurality of original signals stored in the pattern storage unit, the sample of the observation signal extracted by the extraction unit, and estimated by the pattern estimation unit A pattern separation apparatus comprising: a pattern separation unit that separates the observation signal into the plurality of original signals by calculating values of the plurality of original signals based on the pattern of the specific original signal. . 前記属性は、日時であり、
前記所定の開始値は、単位期間の開始日時であり、
前記所定の終了値は、単位期間の終了日時であり、
前記パターン記憶部は、前記複数の元信号のうち前記特定の元信号を除く元信号について、１単位期間における元信号のパターンを記憶し、
前記抽出部は、単位期間ごとに、前記観測信号のサンプルを抽出し、
前記パターン推定部は、１単位期間における前記特定の元信号のパターンを推定することを特徴とする請求項１のパターン分離装置。 The attribute is a date and time,
The predetermined start value is a start date and time of a unit period,
The predetermined end value is an end date and time of a unit period,
The pattern storage unit stores the pattern of the original signal in one unit period for the original signal excluding the specific original signal among the plurality of original signals,
The extraction unit extracts a sample of the observation signal for each unit period,
The pattern separation apparatus according to claim 1, wherein the pattern estimation unit estimates a pattern of the specific original signal in one unit period. 前記データ記憶部は、さらに、日時ごとに、他の属性の値を記憶し、
前記パターン記憶部は、前記複数の元信号のうち前記特定の元信号を除く元信号について、前記他の属性の値が所定のパターンで変化する１単位期間における元信号のパターンを記憶し、
前記抽出部は、前記データ記憶部に記憶された前記他の属性の値を参照して、前記他の属性の値が前記所定のパターンで変化した単位期間を特定し、特定した単位期間ごとに、前記観測信号のサンプルを抽出し、
前記パターン推定部は、前記他の属性の値が前記所定のパターンで変化する１単位期間における前記特定の元信号のパターンを推定することを特徴とする請求項２のパターン分離装置。 The data storage unit further stores values of other attributes for each date and time,
The pattern storage unit stores the pattern of the original signal in one unit period in which the value of the other attribute changes in a predetermined pattern for the original signal excluding the specific original signal among the plurality of original signals,
The extraction unit refers to the value of the other attribute stored in the data storage unit, identifies a unit period in which the value of the other attribute has changed in the predetermined pattern, and for each identified unit period Extract a sample of the observed signal,
3. The pattern separation apparatus according to claim 2, wherein the pattern estimation unit estimates the pattern of the specific original signal in one unit period in which the value of the other attribute changes in the predetermined pattern. 前記パターン分離装置は、さらに、
前記データ記憶部に記憶された前記他の属性の値に基づき、１単位期間において前記他の属性の値が変化するパターンを、前記複数の元信号のうち前記特定の元信号を除く１つの元信号のパターンとして処理装置により生成するパターン生成部
を備え、
前記パターン記憶部は、前記パターン生成部により生成された前記１つの元信号のパターンを記憶することを特徴とする請求項３のパターン分離装置。 The pattern separation device further includes:
Based on the value of the other attribute stored in the data storage unit, a pattern in which the value of the other attribute changes in one unit period is represented as one element excluding the specific original signal among the plurality of original signals. A pattern generation unit that generates a signal pattern by a processing device,
The pattern separation apparatus according to claim 3, wherein the pattern storage unit stores a pattern of the one original signal generated by the pattern generation unit. 前記他の属性は、気象データであることを特徴とする請求項３又は４のパターン分離装置。   5. The pattern separating apparatus according to claim 3, wherein the other attribute is weather data. 前記観測信号は、電力系統の負荷を示す信号であり、
前記特定の元信号は、電力消費量を示す信号であり、
前記複数の元信号のうち前記特定の元信号を除く１つの元信号は、太陽光発電量を示す信号であり、
前記データ記憶部は、日時ごとに、電力系統の負荷の実測値を、前記観測信号の値として記憶することを特徴とする請求項２から５のいずれかのパターン分離装置。 The observation signal is a signal indicating a load of the power system,
The specific original signal is a signal indicating power consumption,
One original signal excluding the specific original signal among the plurality of original signals is a signal indicating the amount of photovoltaic power generation,
The pattern separation apparatus according to claim 2, wherein the data storage unit stores an actual measurement value of a load of a power system as a value of the observation signal for each date and time. 前記パターン推定部は、前記パターン記憶部に記憶された前記複数の元信号のうち前記特定の元信号を除く元信号のパターンと、前記抽出部により抽出された前記観測信号のサンプルとをパラメータとする式によって表される凸二次計画問題を解くことにより、前記特定の元信号のパターンを推定することを特徴とする請求項１から６のいずれかのパターン分離装置。   The pattern estimation unit includes, as parameters, an original signal pattern excluding the specific original signal among the plurality of original signals stored in the pattern storage unit, and a sample of the observation signal extracted by the extraction unit. The pattern separation apparatus according to claim 1, wherein the pattern of the specific original signal is estimated by solving a convex quadratic programming problem expressed by the following equation. 前記パターン分離装置は、さらに、
前記パターン推定部に対し、前記特定の元信号のパターンの制約条件を処理装置により設定する設定部
を備えることを特徴とする請求項１から７のいずれかのパターン分離装置。 The pattern separation device further includes:
The pattern separation device according to claim 1, further comprising a setting unit configured to set a constraint condition of the pattern of the specific original signal by a processing device with respect to the pattern estimation unit. 前記パターン分離装置は、さらに、
前記パターン記憶部に記憶された前記複数の元信号のうち前記特定の元信号を除く元信号のパターンと、前記パターン推定部により推定された前記特定の元信号のパターンとの少なくともいずれかを修正する入力を入力装置により受け付けるパターン修正部
を備えることを特徴とする請求項１から８のいずれかのパターン分離装置。 The pattern separation device further includes:
Correcting at least one of the original signal pattern excluding the specific original signal among the plurality of original signals stored in the pattern storage unit and the specific original signal pattern estimated by the pattern estimation unit The pattern separation device according to claim 1, further comprising a pattern correction unit that receives an input to be performed by the input device. 前記パターン記憶部は、前記パターン推定部により推定された前記特定の元信号のパターンを記憶し、
前記パターン推定部は、前記パターン記憶部に記憶された前記複数の元信号のうち前記特定の元信号を含み任意の元信号を除く元信号のパターンと、前記抽出部により抽出された前記観測信号のサンプルとから、前記属性の値が前記所定の開始値から前記所定の終了値まで変化するときに前記任意の元信号の値が変化するパターンを、前記任意の元信号のパターンとして推定し、
前記パターン分離部は、前記パターン記憶部に記憶された前記複数の元信号のうち前記特定の元信号を含み任意の元信号を除く元信号のパターンと、前記抽出部により抽出された前記観測信号のサンプルと、前記パターン推定部により推定された前記任意の元信号のパターンとに基づき、前記複数の元信号の値を算出することにより、前記観測信号を前記複数の元信号に分離することを特徴とする請求項１から９のいずれかのパターン分離装置。 The pattern storage unit stores the pattern of the specific original signal estimated by the pattern estimation unit,
The pattern estimation unit includes a pattern of an original signal that includes the specific original signal and excludes an arbitrary original signal among the plurality of original signals stored in the pattern storage unit, and the observation signal extracted by the extraction unit A pattern in which the value of the arbitrary original signal changes when the value of the attribute changes from the predetermined start value to the predetermined end value as a pattern of the arbitrary original signal,
The pattern separation unit includes a pattern of an original signal including the specific original signal and excluding an arbitrary original signal among the plurality of original signals stored in the pattern storage unit, and the observation signal extracted by the extraction unit Separating the observed signal into the plurality of original signals by calculating the values of the plurality of original signals based on the sample of the first and the pattern of the arbitrary original signal estimated by the pattern estimation unit. The pattern separation device according to claim 1, wherein the pattern separation device is a pattern separation device. 属性の値の変化に伴って値が変化する観測信号を、前記属性の値の変化に伴って値が変化する複数の元信号に分離するパターン分離方法であって、
前記属性の値ごとに、前記観測信号の値を記憶装置により記憶するデータ記憶部と、前記複数の元信号のうち特定の元信号を除く元信号について、前記属性の値が所定の開始値から所定の終了値まで変化するときに元信号の値が変化するパターンを、元信号のパターンとして記憶装置により記憶するパターン記憶部とを備えるコンピュータが、前記データ記憶部に記憶された前記観測信号の値のうち、前記属性の値が前記所定の開始値から前記所定の終了値まで変化するときの前記観測信号の一連の値を、前記観測信号のサンプルとして処理装置により抽出し、
前記コンピュータが、前記パターン記憶部に記憶された前記複数の元信号のうち前記特定の元信号を除く元信号のパターンと、前記観測信号のサンプルとから、前記属性の値が前記所定の開始値から前記所定の終了値まで変化するときに前記特定の元信号の値が変化するパターンを、前記特定の元信号のパターンとして処理装置により推定し、
前記コンピュータが、前記パターン記憶部に記憶された前記複数の元信号のうち前記特定の元信号を除く元信号のパターンと、前記観測信号のサンプルと、前記特定の元信号のパターンとに基づき、前記複数の元信号の値を算出することにより、前記観測信号を前記複数の元信号に分離することを特徴とするパターン分離方法。 A pattern separation method for separating an observation signal whose value changes with a change in an attribute value into a plurality of original signals whose values change with a change in the attribute value,
For each value of the attribute, a data storage unit that stores the value of the observation signal by a storage device, and for the original signal excluding a specific original signal among the plurality of original signals, the value of the attribute is determined from a predetermined start value. A computer comprising a pattern storage unit that stores, as a source signal pattern, a pattern in which the value of the original signal changes when changing to a predetermined end value is stored in the data storage unit. Among the values, a series of values of the observation signal when the value of the attribute changes from the predetermined start value to the predetermined end value is extracted by the processing device as a sample of the observation signal,
The computer uses the pattern of the original signal excluding the specific original signal among the plurality of original signals stored in the pattern storage unit and the sample of the observation signal, and the value of the attribute is the predetermined start value A pattern in which the value of the specific original signal changes when changing from the predetermined end value to the predetermined end value is estimated by the processing device as the pattern of the specific original signal,
The computer is based on a pattern of the original signal excluding the specific original signal among the plurality of original signals stored in the pattern storage unit, a sample of the observation signal, and a pattern of the specific original signal, A pattern separation method, wherein the observed signal is separated into the plurality of original signals by calculating values of the plurality of original signals. 属性の値の変化に伴って値が変化する観測信号を、前記属性の値の変化に伴って値が変化する複数の元信号に分離するためのプログラムであって、
前記属性の値ごとに、前記観測信号の値を記憶装置により記憶するデータ記憶部と、前記複数の元信号のうち特定の元信号を除く元信号について、前記属性の値が所定の開始値から所定の終了値まで変化するときに元信号の値が変化するパターンを、元信号のパターンとして記憶装置により記憶するパターン記憶部とを備えるコンピュータを、
前記データ記憶部に記憶された前記観測信号の値のうち、前記属性の値が前記所定の開始値から前記所定の終了値まで変化するときの前記観測信号の一連の値を、前記観測信号のサンプルとして処理装置により抽出する抽出部と、
前記パターン記憶部に記憶された前記複数の元信号のうち前記特定の元信号を除く元信号のパターンと、前記抽出部により抽出された前記観測信号のサンプルとから、前記属性の値が前記所定の開始値から前記所定の終了値まで変化するときに前記特定の元信号の値が変化するパターンを、前記特定の元信号のパターンとして処理装置により推定するパターン推定部と、
前記パターン記憶部に記憶された前記複数の元信号のうち前記特定の元信号を除く元信号のパターンと、前記抽出部により抽出された前記観測信号のサンプルと、前記パターン推定部により推定された前記特定の元信号のパターンとに基づき、前記複数の元信号の値を算出することにより、前記観測信号を前記複数の元信号に分離するパターン分離部
として機能させるためのプログラム。 A program for separating an observation signal whose value changes with a change in an attribute value into a plurality of original signals whose values change with a change in the attribute value,
For each value of the attribute, a data storage unit that stores the value of the observation signal by a storage device, and for the original signal excluding a specific original signal among the plurality of original signals, the value of the attribute is determined from a predetermined start value. A computer comprising a pattern storage unit that stores a pattern in which the value of the original signal changes when changing to a predetermined end value as a pattern of the original signal by the storage device,
Among the values of the observation signal stored in the data storage unit, a series of values of the observation signal when the value of the attribute changes from the predetermined start value to the predetermined end value, An extraction unit for extracting by a processing device as a sample;
The value of the attribute is determined from the pattern of the original signal excluding the specific original signal among the plurality of original signals stored in the pattern storage unit and the sample of the observation signal extracted by the extraction unit. A pattern estimating unit that estimates a pattern in which the value of the specific original signal changes when changing from the start value to the predetermined end value as a pattern of the specific original signal,
The pattern of the original signal excluding the specific original signal among the plurality of original signals stored in the pattern storage unit, the sample of the observation signal extracted by the extraction unit, and estimated by the pattern estimation unit A program for functioning as a pattern separation unit that separates the observation signal into the plurality of original signals by calculating values of the plurality of original signals based on the pattern of the specific original signal.
JP2011251197A 2011-11-17 2011-11-17 Pattern separation apparatus, pattern separation method, and program Active JP5804905B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2011251197A JP5804905B2 (en) 2011-11-17 2011-11-17 Pattern separation apparatus, pattern separation method, and program

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2011251197A JP5804905B2 (en) 2011-11-17 2011-11-17 Pattern separation apparatus, pattern separation method, and program

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2013106502A JP2013106502A (en) 2013-05-30
JP5804905B2 true JP5804905B2 (en) 2015-11-04

Family

ID=48625645

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2011251197A Active JP5804905B2 (en) 2011-11-17 2011-11-17 Pattern separation apparatus, pattern separation method, and program

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP5804905B2 (en)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6410962B2 (en) * 2015-11-26 2018-10-24 三菱電機株式会社 Distribution system management device, measuring device, distribution system management system, and power generation amount estimation method

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000242624A (en) * 1999-02-18 2000-09-08 Retsu Yamakawa Signal separation device
JP2003099085A (en) * 2001-09-25 2003-04-04 National Institute Of Advanced Industrial & Technology Method and device for separating sound source
JP2008015921A (en) * 2006-07-07 2008-01-24 Mitsubishi Electric Corp Power load representative pattern preparing device and power load representative pattern preparation program

Also Published As

Publication number Publication date
JP2013106502A (en) 2013-05-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US20150371151A1 (en) Energy infrastructure sensor data rectification using regression models
WO2011114752A1 (en) Device for prediction of electricity generation amount, method for same, and program for same
JP6297466B2 (en) Wholesale electricity price prediction system and wholesale electricity price prediction method
Hoffmann et al. Typical periods or typical time steps? A multi-model analysis to determine the optimal temporal aggregation for energy system models
Tsai et al. Modelling house price volatility states in the UK by switching ARCH models
AU2014389497B2 (en) Combing multiple trending models for photovoltaic plant output forecasting
WO2015085308A1 (en) Computer-implemented data analysis methods and systems for wind energy assessments
US9928467B2 (en) Apparatus for forecasting water demand
JP2019096164A (en) Electric power market price predicting device, electric power market price predicting method, and electric power market price predicting program
JP2013099143A (en) Prediction model construction device, method and program, and power generation amount prediction device and method
Ozturk Parametric estimation of location and scale parameters in ranked set sampling
JP2017010111A (en) Device, method, and program for assisting with noise data rejection
JP2015139283A (en) Device, method and program for prediction of power demand peak
US20160146864A1 (en) Power System Monitoring and Control Apparatus, and Power System Monitoring and Control Method
JP6467953B2 (en) Temperature prediction system, temperature prediction method and program
JP5804905B2 (en) Pattern separation apparatus, pattern separation method, and program
JP2017192252A (en) Analyzer, analysis method, and program
JP2015082928A (en) Estimation program, estimation device, and estimation method
JP2014085914A (en) Prediction device, prediction method, and prediction program
Yaremchuk et al. A method of successive corrections of the control subspace in the reduced-order variational data assimilation
JP4897936B1 (en) Graph display device and program
JP2016194478A (en) Meteorological data estimation method and power generation amount estimation method
JP7300893B2 (en) Solar power generation output estimation device, solar power generation output estimation method, and solar power generation output estimation program
JP6540460B2 (en) Connection phase determination reliability calculation program, apparatus and method
Eskandarnia et al. Predication of future energy consumption using SARIMAX

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20140922

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20150415

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20150602

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20150804

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20150901

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 5804905

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250