JP5931076B2 - 個別識別化装置 - Google Patents

Description

本発明は、電気的ネットワークにおいて電力消費装置を識別するための個別識別化装置、個別識別化方法及び個別識別化コンピュータプログラムに関する。

特許文献１には、少なくとも一つの電気的負荷を有する監視サイトにおいて非侵入型の負荷監視システムが使用される過渡電流イベント検出器が開示されている。この検出器は、監視される各々の電気的負荷に関連する起動時の電力移行パターンデータを取得するとともに記憶するためのデータ取得手段を備え、電力過渡データは、少なくとも一つの電気的負荷によって生成され且つ観察された電流又は電圧の波形の高調波成分の近似エンベロープに対応する。この検出器は、その監視サイトにおいて全電力負荷パターンデータを連続的に監視するための監視手段をさらに備え、全電力負荷パターンデータは、高調波成分のエンベロープの個別装置識に対応する。この検出器は、各々の電気的負荷を識別するために、移行パターンデータの時間変動区分を全電力負荷パターンデータの時間変動区分と比較するための処理手段をさらに備える。
非特許文献１には、商住混在の建物において電気的負荷の識別の検討及び監視方法が開示されている。また、非特許文献１には、例えば、測定装置によって記録された有効電力及び無効電力を負荷電力の所定のデータベースと比較することによって負荷のタイプが識別されることや、移行電力の特徴又は電流波形のウェーブレット変換が、様々な電気的負荷を識別するために使用されることが開示されている。
非特許文献２には、電気的ネットワークにおける電気機器の非侵入型の負荷監視（ＮＩＬＭ）のための装置が開示されている。この装置は、電気的ネットワークの全体で消費される複素電力を判定し、この複素電力の変化を監視する。複素電力の変化はイベントとみなすことができ、どの電力消費装置が実際のイベントを引起こしたかを判定するために、この装置は、電気的ネットワークの電力消費装置の記憶された電力特性と各々のイベントとを比較するように適合されている。この装置によって、例えば、電気的ネットワークの全体で消費される複素電力に依存して、どの電力消費装置のスイッチがオン又はオフに切替えられたかを判定することが可能になる。

米国特許第５，４８３，１５３号明細書

Y. Out et al., "A review of Identification and Monitoring Methods for Electric Loads in Commercial and Residential Buildings" Energy Conversion Congress and Exposition (ECCE), IEEE, page 4527 to 4533, 2010 George W. Hart, "Nonintrusive Appliance Load Monitoring" Proceedings of the IEEE, vol．80, no 12, pages 1870 to 1891, December 1992 S. Verdu, "Multiuser Detection" Cambridge University Press, 1998

しかし、この装置は、見逃されたイベントによって生じるエラーを引起こし易いという不利点を有し、それによって、電気的ネットワークにおいて電力消費装置を識別する信頼性を低下させている。

本発明の目的は、電気的ネットワークにおいて電力消費装置を識別するための個別識別化装置、個別識別化方法及び個別識別化コンピュータプログラムを提供することである。そして、電気的ネットワークにおいて電力消費装置を識別する信頼性を向上させることができる。

本発明の第１の態様では、電気的ネットワークにおいて電力消費装置を識別するための個別識別化装置が提示される。この電気的ネットワークは、電源と複数の電力消費装置とを備える。そして、当該個別識別化装置は、
電力消費装置の電気的シグネチャを提供するための電気的シグネチャ提供部と、
電気的ネットワークの全体の電気的パラメータを測定するための電気的パラメータ測定部と、
測定された全体の電気的パラメータに依存し且つ電力消費装置の電気的シグネチャの相関に依存して、電力消費装置を識別するための識別部と、と備える。

この識別部は、測定された全体の電気的パラメータに依存し且つ電気的シグネチャの相関に依存する電力消費装置を識別するので、電力消費装置の識別は、イベントの検出にのみ依存しない。これにより、よりロバスト性を有する識別が可能になり、特に見逃されたイベントによって生じるエラーを引起こし難くなり、従って、電気的ネットワークにおいて電力消費装置を識別する信頼性を向上させている。

電力消費装置は、好的には、照明器具、ヘアドライヤー、ＤＶＤプレーヤー、湯沸し器、テレビ等、又はパソコン、スクリーン、プリンタ、照明装置等のようなオフィス電気機器である。これらの電力消費装置が、好的には、電気的ネットワークに並列に接続される。

電気的シグネチャ提供部は、好的には、電力消費装置の電気的シグネチャが記憶される記憶部である。

電気的パラメータ測定部は、全体の電気的パラメータとして、好的には、電気的ネットワークの全体の電流及び／又は電気的ネットワークの全体の電圧を測定するための電流計及び／又は電圧計をそれぞれ備える。電気的パラメータ測定部は、電気的ネットワークの全体の電気的パラメータとして、全体で消費される電力、特に、全体で消費される複素電力のような別の全体の電気的パラメータを測定するように適合することもできる。電気的パラメータ測定部は、好的には、単一の中央位置で、特に戸棚メータのような電気が供給される中央位置において、全体の電気的パラメータを測定するように適合されている。

識別部は、好的には、電気的ネットワークにおいて一つ又は複数の電力消費装置を識別するように適合されている。特に、いくつかの電力消費装置がアクティブである場合に、すなわち、例えば電力消費装置のスイッチがオンにされた場合に、識別部は、測定された全体の電気的パラメータに依存し且つ電気的シグネチャの相関に依存して、どの電力消費装置がアクティブであるかを判定することができる。

電気的シグネチャは、電流シグネチャであることが好ましい。好的には、電気的シグネチャは、電流波形である。具体的には、電気的シグネチャは、周期的な電流波形の一周期を表す。全体の電気的パラメータが、電力又は他の電気的パラメータである場合に、電気的シグネチャは、電力波形又は他の電気的パラメータの波形を表すこともできる。

さらに、識別部は、マルチユーザ検出（ＭＵＤ）方法を測定された全体の電気的パラメータに適用することによって、電力消費装置を識別するように適合されることが好ましい。ここで、電力消費装置は、ユーザとみなされ、電気的ネットワークは、通信チャネルとみなされる。識別部は、ゼロ・フォース（ＺＦ）ＭＵＤ方法を測定された全体の電気的パラメータに適用することによって、電力消費装置を識別するように適合される、又は識別部は、最小平均二乗誤差（ＭＭＳＥ）ＭＵＤ方法を測定された全体の電気的パラメータに適用することによって、電力消費装置を識別するように適合され得る。ＭＵＤ方法は、例えば、非特許文献３によって通信理論の分野においてよく知られている方法である。測定された全体の電気的パラメータにＭＵＤ方法を適用すること、特に電気的ネットワークにおいて電力消費装置を識別するための電気的シグネチャにＭＵＤ方法を適用することによって、さらに、この識別手順の信頼性が向上する。

さらに、識別部は、
全体の電気的パラメータを各々の電気的シグネチャと相関させることによって、全体の電気的パラメータのベクトルを決定し、
電気的シグネチャ間の相関を含むシグネチャ相関行列と、それぞれの電力消費装置の活動状態の指標である活動ベクトルとの積に依存するように、全体の電気的パラメータのベクトルをモデル化し、
モデル化された全体の電気的パラメータのベクトルと測定された全体の電気的パラメータのベクトルとの類似性の程度の指標である類似度を最大化させるように、活動ベクトルを決定し、
決定された活動ベクトルがアクティブ状態を示すような電力消費装置を識別する、ように適合されることが好ましい。
これらのステップは、さらなる信頼性の向上を伴った電気的ネットワークにおける電力消費装置の識別を可能にする。

識別部は、ｉ）シグネチャ相関行列及び活動ベクトルの積と、ｉｉ）ノイズ・ベクトルとの和に依存するように、全体の電気的パラメータのベクトルをモデル化するように適合されることが好ましい。ノイズを考慮することによって、電気的ネットワークにおいて電力消費装置を識別する信頼性をさらに向上させることができる。

さらに、識別部は、
全体の電気的パラメータを各々の電気的シグネチャと相関させることによって、全体の電気的パラメータのベクトルを決定し、
電気的シグネチャ間の相関を含むシグネチャ相関行列及び単位ベクトルの積と、全体の電気的パラメータのベクトルとの間の差に依存して、修正された全体の電気的パラメータのベクトルを決定し、
それぞれの電力消費装置の活動状態の指標である活動ベクトル及び定数の間の差に依存する修正された活動ベクトルと、シグネチャ相関行列との積に依存するように、修正された全体の電気的パラメータのベクトルをモデル化し、
モデル化され且つ修正された全体の電気的パラメータのベクトルと決定され且つ修正された全体の電気的パラメータのベクトルとの間の類似性の程度の指標である類似度が最大化されるように、修正された活動ベクトルを決定し、
決定され且つ修正された活動ベクトルがアクティブ状態を示すような電力消費装置を識別する、ように適合されることが好ましい。
識別部は、正規化された電気的シグネチャ間の相関を含む単位シグネチャ相関逆行列と、修正された全体の電気的パラメータのベクトルとの積を含む項の符号に依存して、それぞれの電力消費装置の活動状態の指標である活動ベクトルを決定するように適合されることが好ましい。修正された全体の電気的パラメータのベクトルが、
ａ）正規化された電気的シグネチャ間の相関を含む単位シグネチャ相関行列、
ｂ）それぞれの電力消費装置によって引起こされる全体の電気的パラメータの一部の振幅を含む振幅行列、及び
ｃ）単位ベクトル
の積と、全体の電気的パラメータのベクトルとの間の差に依存して決定される。
全体の電気的パラメータのベクトルは、全体の電気的パラメータを正規化された各々の電気的シグネチャと相関させることによって決定される。また、これらのステップは、信頼性の向上を伴った電気的ネットワークにおける電力消費装置の識別を可能にする。

一実施形態では、識別部は、ｉ）単位シグネチャ相関行列、振幅行列及び活動ベクトルの積と、ｉｉ）ノイズ・ベクトルとの和に依存するように、修正された全体の電気的パラメータのベクトルをモデル化するように適合されている。

本発明の別の態様では、電気的ネットワークにおいて電力消費装置を識別するための個別識別化方法が提示される。電気的ネットワークが、電源と複数の電力消費装置とを備える。当該個別識別化方法は、
電力消費装置の電気的シグネチャを提供するステップと、
電気的ネットワークの全体の電気的パラメータを測定するステップと、
測定された全体の電気的パラメータ依存し且つ電力消費装置の電気的シグネチャの相関に依存して、電力消費装置を識別するステップと、を含む。

本発明のさらなる態様では、電気的ネットワークにおいて電力消費装置を識別するための個別識別化コンピュータプログラムが提示される。電気的ネットワークは、電源と複数の電力消費装置とを備える。当該コンピュータプログラムが個別識別化装置を制御するコンピュータ上で実行されるときに、当該個別識別化コンピュータプログラムは、請求項１に規定されるような個別識別化装置に請求項１１に規定されるような個別識別化方法ステップを実行させるプログラムコード手法を含む。

請求項１に記載される個別識別化装置、請求項１１に記載される個別識別化方法及び請求項１２に記載される個別識別化コンピュータプログラムは、従属請求項に規定されるような類似の及び／又は同一の好ましい実施形態を有することを理解されたい。

本発明の好ましい実施形態は、独立請求項とそれぞれの従属請求項との任意の組合せとすることもできることを理解されたい。

本発明のこれらの態様及び他の態様は、後述する実施形態を参照して説明されるとともに、この実施形態から明らかとなる。

図１は、電気的ネットワークにおいて電力消費装置を識別するための個別識別化装置の実施形態を模式的且つ例示的に示す。 図２は、ある電力消費装置の電気的シグネチャを示す。 図３は、ある電力消費装置の電気的シグネチャを示す。 図４は、ある電力消費装置の電気的シグネチャを示す。 図５は、ある電力消費装置の電気的シグネチャを示す。 図６は、ある電力消費装置の電気的シグネチャを示す。 図７は、ある電力消費装置の電気的シグネチャを示す。 図８は、ある電力消費装置の電気的シグネチャを示す。 図９は、ある電力消費装置の電気的シグネチャを示す。 図１０は、ある電力消費装置の電気的シグネチャを示す。 図１１は、ある電力消費装置の電気的シグネチャを示す。 図１２は、ある電力消費装置の電気的シグネチャを示す。 図１３は、シグネチャ相関行列を模式的且つ例示的に示す。 図１４は、電気的ネットワークにおいて電力消費装置を識別するための個別識別化方法の実施形態を例示的に示すフローチャートである。

図１には、電気的ネットワークにおいて電力消費装置を識別するための個別識別化装置の一実施形態が概略的かつ例示的に示されている。電気的ネットワーク２は、電源３と複数の電力消費装置４，５，６とを備える。個別識別化装置１は、電力消費装置４，５，６の電気的シグネチャを提供するための電気的シグネチャ提供部７と、電気的ネットワーク２の全体の電気的パラメータの電気的シグネチャを測定するための電気的パラメータ測定部８と、測定された全体の電気的パラメータに依存し且つ電気的シグネチャの相関に依存して、電力消費装置を識別するための識別部９とを含む。

電力消費装置４，５，６は、好的には、照明器具、ヘアドライヤー、ＤＶＤプレーヤー、湯沸し器、テレビ、コンピュータ、プリンタ、空調システム等のような家庭やオフィスの電気機器である。電力消費装置４，５，６は、電気的ネットワーク２に並列に接続されている。

電気的シグネチャ提供部７は、電力消費装置４，５，６の電気的シグネチャが記憶される記憶部である。本実施形態では、電気的シグネチャは、電流シグネチャである。具体的には、電気的シグネチャは、周期的な電流波形の一周期を表す電流波形である。電力消費装置のうちから選択された電気的シグネチャが、任意の単位時間に依存する任意の単位で図２〜１２に例示的に示されている。

図２には、２０Ｗの公称電力を有するコンパクトな蛍光灯（ＣＦＬ）の電気的シグネチャが示されている。図３には、４０Ｗの公称電力を有する白熱灯の電気的シグネチャが示されている。図４には、５Ｗの公称電力を有するＣＦＬの電気的シグネチャが示されている。図５には、２０Ｗの公称電力を有するハロゲン照明器具の電気的シグネチャが示されている。図６には、５０Ｗの公称電力を有するハロゲン照明器具の電気的シグネチャが示されている。図７には、１４．５Ｗの公称電力を有するフィリップス社製のリビングカラーズ(Living Colors)の電気的シグネチャが示されている。図８には、４Ｗの公称電力を有する発光ダイオードの電気的シグネチャが示されている。図９には、７００Ｗの公称電力を有するヘアドライヤーの電気的シグネチャが示されている。図１０には、１４Ｗの公称電力を有するＤＶＤプレーヤーの電気的シグネチャが示されている。図１１には、１４５Ｗの公称電力を有するとアンビエント光を有するテレビの電気的シグネチャが示されている。そして、図１２には、２２００Ｗの公称電力を有する湯沸し器の電気的シグネチャが示されている。

電気的シグネチャは、多様な形状と様々な電流振幅を有している。

電気的パラメータ測定部８は、好的には、電気的ネットワーク２の全体の電流を測定する電流計である。電気的パラメータ測定部８は、単一の中央位置で、特に戸棚メータのような電気が供給される中央位置で全体の電流を測定する。個別識別化装置は、電気的ネットワーク２の電圧を測定する電圧計１０をさらに備える。

識別部９は、測定された全体の電気的パラメータ、この実施形態では測定された全体の電流にＭＵＤ方法を適用することによって、電力消費装置を識別するように適合されている。このＭＵＤ方法は、通信理論において使用されている。通信理論において使用されているＭＵＤ方法をエネルギー個別識別化の問題に適合させるために、電気デバイスは、「ユーザ」とみなされ、全ての電力消費装置４，５，６を接続する電気的ネットワーク２は、「通信チャネル」とみなされる。さらに、一つの電圧周期中の各々の電力消費装置４，５，６の電流シグネチャが、それぞれの電力消費装置の「コード(code)」とみなすことができる。測定された全体の電流にＭＵＤを適用するこの方法は、電気的シグネチャのより多くの特性を利用するので、この方法は、イベント起動型アプローチよりも本質的にロバスト性を有する。それと同時に、この方法は、アクティブな電力消費装置の一意の組合せを導出することができる。

エネルギー個別識別化にＭＵＤ方法を適用するために、２つの分野の間の類似点と相違点を考慮する数学的モデルが導入される。

図１を参照して上述した電気的ネットワークは、好的には、単相の屋内配線を提示し、全ての電気機器、すなわち全ての電力消費装置は、単に並列に接続されている。次に、全体の電流ｉ_{ｔｏｔ，ｋ}（t）は、並列に接続されたＮ個の電力消費装置を通じて流れる電流の和である。電力消費装置の数Ｎは、例えば３つである。添え字ｎで示されるそれぞれの電力消費装置を通過する電流は、Ａ_ｎｉ_ｎ（t）と表される。この表記では、Ａ_ｎは、ピーク値を示し、ｉ_ｎ（t）は、添え字ｎによって示されたそれぞれの電力消費装置のうちの1つの電力消費装置のピーク電流に等しい正規化された電流波形を示している。

電圧周期Ｔの間に添え字ｎによって示される電力消費装置を通過する電流Ａ_ｎｉ_ｎ（t）は、それぞれの電力消費装置の電気的シグネチャであるとみなすことができる。周期的な波形の一周期の間に、全体の電流は次のように表すことができる

式（１）において、項ση（t）は、電力σ^２を有する全体の電流に悪影響を及ぼす可能性がある加法ノイズ(additive noise)を示す。提案された表記では、η（t）は、単位電力を有しており、観測された信号の可能な加法擾乱(additive disturbances)を表す。また、式（１）において、ｂ_ｋ，ｎは、添え字ｎを有する電力消費装置が、時間インスタンスｋにおいてアクティブ（値１）又は非アクティブ（値ゼロ）であるかどうかを示すために、値１又は値ゼロを有することができる。好的には、電力消費装置のスイッチがオンにされている場合には、それぞれの電力消費装置はアクティブであり、電力消費装置のスイッチがオフにされている場合には、それぞれの電力消費装置は非アクティブである。適合ノイズは、適合白色ガウスノイズ（ＡＷＧＮ）としてモデル化できる。しかしながら、他の実施形態では、適合ノイズは、別の方法でモデル化することもできる。ＡＷＧＮの仮定の下で、アクティブな電力消費装置の最も可能性の高い組合せは、以下の関数を最大化する組合せとすることができる：

式（２）を考慮すると、最適な解法は、
の全ての可能な組合せを探すことと、
が観察された全体の電流に最も近い1つを選択することを含む。しかし、通信理論の分野で使用されるＭＵＤ方法を個別識別化の問題に適応するには、通信理論の分野で使用されるレシーバが、整合フィルタのバンクとして構成されていると仮定することによりさらに簡略化することができる。整合フィルタの出力は、十分な統計量を提供する、すなわち最大尤度の意味での最適解が、整合フィルタの出力に基づいて導出することができる。したがって、識別部９は、以下の二つの式に従って、全体の電流ｉ_{ｔｏｔ，ｋ}を各々の電気的シグネチャｉ_ｎと相関させることによって全体の電気的パラメータのベクトルｉ_ｋを決定するように好的に適合されている。
と、

識別部９は、以下の式で定義されるように電気的シグネチャ間の相関を含む単位シグネチャ相関行列(unity signature correlation matrix)Ｒ＝Ｒ_ｎｍを決定するようにさらに適合されている。

添え字ｎによって示されるそれぞれの電力消費装置のうちの１つの電力消費装置に等しいピーク電流を有した状態の正規化された電流波形間の相関を表しているので、式（５）で定義される行列は、単位シグネチャ相関行列と名付けられている。

識別部９は、振幅行列Ａを決定するようにさらに適合されており、この行列は、以下の式に従って定義されるように、電気的シグネチャの振幅Ａ_ｎ、すなわちそれぞれのアクティブな電力消費装置によって引起こされる全体の電流の一部の振幅を含む。

単位シグネチャ相関行列Ｒと振幅行列Ａとが、シグネチャ相関行列を形成する。この相関行列Ｒと行列Ａとは、例えば実際の全体の電流が測定される前に事前に決定される。このように事前に決定できるのは、ピーク値Ａ_ｎと正規化された電流波形ｉ_ｎ（t）とが、それぞれの電力消費装置の指標であるとともに、例えば電力消費装置の電気的シグネチャの初期測定値が分かっているためである。電流波形は、好的には、１つの電圧周期にわたって取得されるとともに、好ましくは電圧一周期に対して同期されている。別の実施形態では、電流波形は、複数の電圧周期にわたって取得することもでき、この場合においても、電流波形が、電圧数周期に対して同期されている。電流波形は、電圧周期の正ゼロ交差、すなわち負から正へ交差する点から開始する電圧周期に対する各々の電流波形を記録することによって同期させることができる。したがって、識別部９は記憶部を備え、その記憶部には、単位シグネチャ相関行列Ｒと振幅行列Ａとが既に記憶され、その記憶部から、単位シグネチャ相関行列と振幅行列とが、アクティブになっている、特にスイッチがオンになっている一つ又は複数の電力消費装置を識別するために読み出される。単位シグネチャ相関行列Ｒと振幅行列とを別個に記憶する代わりに、それぞれの振幅を有する電気的シグネチャ間の相関を含むシグネチャ相関行列を、記憶部に記憶することもできる。

識別部９は、単位シグネチャ相関行列と、振幅行列と、以下の式によって定義されるようなそれぞれの電力消費装置の活動状態の指標である活動ベクトルｂ_ｋとの積に依存するように、全体の電気的パラメータのベクトルｉ_ｋをモデル化するようにさらに適合されている：
活動ベクトルは次式によって定義することができる。

式（７）において、適合ノイズ項σηは、以下の式で定義されるノイズ・ベクトルηを含む：

識別部９は、モデル化された全体の電気的パラメータのベクトルと測定された全体の電気的パラメータのベクトルｉ_ｋとの間の類似性の程度の指標である類似度が最大化されるように活動ベクトルｂ_ｋを決定するとともに、決定された活動ベクトルｂ_ｋがアクティブ状態を示すような一つ又は複数の電力消費装置を識別するように適合されている。類似度は、例えば、モデル化された全体の電気的パラメータのベクトルと測定された全体の電気的パラメータのベクトルとの差分ベクトルのユークリッドノルムの逆元である。識別部９は、式（７）で定義されるように、全体の電流のコンパクトな行列表記に従来のＭＵＤ方法を適用することによって、このような活動ベクトルを決定するように適合することができる。時間インスタンスｋで得られた活動ベクトルｂ_ｋは、その特定の時間インスタンスにおいて、どの電力消費装置がアクティブであり、どの電力消費装置が非アクティブであるかを判定する。様々なＭＵＤ方法が、活動ベクトルを決定するために使用することができる。それぞれのＭＵＤ方法の選択は、シグネチャ相関行列、ノイズ・ベクトル及び利用可能な計算能力の特性に依存する。例えば、相関行列は可逆であり、ノイズ強度が有用な信号強度に対して低い、すなわち電流シグネチャに対して低い場合に、ゼロ・フォース（ＺＦ）ＭＵＤ検出方法は、好ましい選択肢となり得る。

識別部９は、従って、例えば、ＺＦ ＭＵＤ方法や最小平均二乗誤差（ＭＭＳＥ）ＭＵＤ方法を測定された全体の電流に適用することによって、電力消費装置を識別するように適合させることができる。通信理論の分野において、これらのＭＵＤ方法は、例えば上述したS. Verduによる文献によって公知である。ＺＦ ＭＵＤ方法やＭＭＳＥ ＭＵＤ方法が、好的には、式（７）で定義されるように全体の電流のコンパクトな行列表記を用いて使用される。

具体的には、識別部９は、好的には、全体の電気的パラメータのベクトルｉ_ｋを修正して、この修正された全体の電気的パラメータのベクトル
が、次式に従って、単位シグネチャ相関行列Ｒ、振幅行列Ａ及び単位ベクトル１の積と、全体の電気的パラメータのベクトルｉ_ｋとの間の差に依存して生成されるように適合されている：
ここで、単位ベクトル１は、すべての要素が１に等しい適切なサイズのベクトルを示している。式（７）が式（１１）に代入されると、次式が得られる：

一実施形態では、識別部９は、従って、好的に以下の式に従う活動ベクトルｂ_ｋ及び定数の間の差に依存する修正された活動ベクトル
と、単位シグネチャ相関行列Ｒと、振幅行列Ａとの積に依存するように、修正された全体の電気的パラメータのベクトル
をモデル化するように適合することもできる：

式（１２）から分かるように、この実施形態においても、追加のノイズ項を考慮する。識別部９は、モデル化され且つ修正された全体の電気的パラメータのベクトルと決定され且つ修正された全体の電気的パラメータのベクトルとの間の類似性の程度の指標となる類似度を最大化させるように修正された活動ベクトル
を決定するとともに、決定され且つ修正された活動ベクトル
がアクティブ状態を示すような電力消費装置を識別するように適合され得る。また、この実施形態では、類似度は、例えば、モデル化され且つ修正された全体の電気的パラメータのベクトルと決定され且つ修正された全体の電気的パラメータのベクトルとの間の差分ベクトルのユークリッドノルムの逆元である。識別部９は、ＭＵＤ方法を式（１２）に適用することによって、類似度を最大化する修正された活動ベクトル
を決定するように適合することができる。例えば、識別部９は、上述したS. Verduによる文献に提示された従来のＺＦ ＭＵＤ方法を式（１２）に適用するように適合することができ、それによって、以下の式に従って活動ベクトルを決定する。

識別部９が、ＭＭＳＥ ＭＵＤ方法を式（１２）に適用するように適合されている場合に、修正された活動ベクトルは、好的に以下の式に従って決定される。

式（１３）に従って、決定され且つ修正された活動値
が、＋１である場合には、活動ベクトルのそれぞれの値ｂ_ｋ，ｎは１であり、そして、値
が、−１である場合には、活動ベクトルのそれぞれの値ｂ_ｋ，ｎは、ゼロである。このように、しきい値は、ゼロであると規定される。修正された活動ベクトルのそれぞれの値がしきい値よりも大きい場合には、それぞれの電力消費装置は、それぞれの時間インスタンスにおいてアクティブであり、そして、修正された活動ベクトルのそれぞれの値がしきい値よりも小さい場合には、それぞれの電力消費装置は、それぞれの時間インスタンスにおいて非アクティブとなる。

図１３は、図２〜１２に示された電気的シグネチャに基づく相関を有する単位シグネチャ相関行列Ｒを例示的に示している。

識別部９は、アクティブであると識別された電力消費装置のエネルギー消費量を測定するようにさらに適合されている。識別部９は、各々の時間インスタンスにおいてどの電力消費装置のスイッチがオンにされ且つどの電力消費装置のスイッチがオフされるかを判定する。また、識別部９は、各々の時間インスタンスにおいてそれぞれの電力消費装置の振幅Ａ_ｎを測定された電圧と乗じることによって、それぞれの電力消費装置によって消費される電力を判断するように適合することができる。識別部９は、それぞれの電力消費装置のエネルギー消費量を測定するために、時間の経過とともにそれぞれの電力消費装置の判断された電力を統合することができる。これは、各々のアクティブな電力消費装置について消費されたエネルギーを判断するために、スイッチがオンにされる各々の電力消費装置に対して行うことができる。例えば、ある電力消費装置が、１Ｗの電力を消費し、且つそれぞれの電力消費装置が、一時間にわたってスイッチがオンにされたと判定された場合に、消費されたエネルギーは、１Ｗｈであると判断することができる。

以下では、電気的ネットワークにおいて電力消費装置を識別するための個別識別化方法の実施形態が、図１４に示されるフローチャートを参照して例示的に説明される。

ステップ１０１において、電力消費装置４，５，６の電気的シグネチャが提供される。この電気的シグネチャは、電気的シグネチャ提供部７によって提供され、電力消費装置４，５，６の電気的シグネチャが記憶される。記憶する前に、電気的シグネチャは、個別識別化装置をトレーニングすることによって、具体的には自己トレーニング解決手法を使用することにより測定される。好適なトレーニング方法は、個々の電力消費装置のスイッチをその時点で一度にオンに切替えるステップと、電圧波形に対してさらに同期するような電流ｉ_ｎ（t）の形式として対応する電気的シグネチャを記憶するステップとから構成される。電流シグネチャｉ_ｎ（t）は、単一の周期を表し、これは複数の周期にわたって平均化されることによって改善される。他のトレーニング方法は、電気的シグネチャ提供部７にその後に記憶される電気的シグネチャを決定するために使用することができる。

ステップ１０２において、電気的ネットワーク２の全体の電気的パラメータが測定される。具体的には、電気的ネットワーク２の全体の電流が測定される。ステップ１０３において、電力消費装置が、測定された全体の電気的パラメータに依存し且つ電気的シグネチャの相関に依存して識別される。具体的には、アクティブである一つ又は複数の電力消費装置は、測定された全体の電気的パラメータにＭＵＤ方法を適用することによって識別される。シグネチャ相関行列が、例えばＭＵＤ方法とともに式（７）又は式（１２）を使用して考慮される。

エネルギー・エコシステムには、少なくともＥＵにおけるエネルギー市場の自由化、エネルギーについてのコスト増とエネルギー源のエコな設置面積に関する公衆の関心の増加の３つの主な要因によって著しい変化を受けている。：

後者の二つの態様は、認証済みのユーザが装置それぞれのエネルギー消費量とそれらのエネルギー請求料をより良く理解するとともにより良く制御する必要に迫られていることが背景にある。非侵入型の負荷監視（ＮＩＬＭ）は、このユーザのニーズに対処するための最も有望な技術である。ＮＩＬＭは、単一のセンサが設置された状況で、各単一の電気機器がどのくらいのエネルギーを消費するかの全詳細をユーザに提供することを約束する。

公知の個別識別化装置及び個別識別化方法と本願の個別識別化装置及び個別識別化方法との主な相違は、相関行列が使用されているかという事実である。基本的には、個別識別化装置及び個別識別化方法は、アクティブな電力消費装置を干渉(interference)として見るよりもむしろ、アクティブな電力消費装置の間の「クロストーク(crosstalk)」を考慮する。

一実施形態では、識別部９は、特定の時間間隔にわたって電気的パラメータ測定部８によって測定された全電流を平均化し、上述したように電力消費装置を識別するために時間間隔に対応する平均化された全電流を使用するように適合させることができる。すなわち上述したように、実際に測定された電流の代わりに、いくつかの時間間隔にわたって電流が平均化されるような対応する平均電流が使用される。これは、ノイズを減少させ、こうして、電気的ネットワークにおいて電力消費装置を識別する品質を改善する。

各々の電力消費装置に対して上述した実施形態では、単一の電気的シグネチャのみが割り当てられているが、いくつかの電気的シグネチャが、同じ電力消費装置に割り当てることもできる。いくつかの電気的シグネチャは、それぞれの電力消費装置のいくつかの状態に対応している。したがって、識別部は、電力消費装置を識別するとともに、識別された電力消費装置の実際の状態を判定するように適合され得る。例えば、テレビのような電力消費装置は、スタンバイ状態の電気的シグネチャを有していてもよいし、完全にスイッチをオンに切替えた状態の電気的シグネチャを有していてもよい。識別部は、電力消費装置を識別するとともに、識別された電力消費装置が、スタンドバイ状態の電気的シグネチャと完全にスイッチがオンに切替えられた状態の電気的シグネチャとを含むすべての電気的シグネチャの相関に依存するスタンバイモード又は完全にスイッチがオンに切替えられたモードかを判定するように適合することができる。

上述した実施形態では、アクティブである一つまたは複数の電力消費装置を識別するために、特定のＭＵＤ方法が、全体の電気的パラメータ、特に全体の電流に適用され、他のＭＵＤ方法、特に線形ＭＵＤ方法は、測定された全体の電気的パラメータに適用することができる。

上述した実施形態では、電気的パラメータ測定部は、電気的ネットワークの全体の電流を測定するように適合されているが、加えて又はあるいはまた、電気的パラメータ測定部は、電気ネットワークの電圧を測定するように適合することもできる。具体的には、電気的パラメータ測定部は、電気的ネットワークの全体の電気的パラメータとして消費された全体の電力、例えば測定された全体の電流と測定された全体の電圧とに基づいて消費された全体の複素電力を測定するように適合することができる。それに対応して、電力消費装置の電気的シグネチャは、電力波形とすることもできる。

図１を参照して上述した実施形態では、電気ネットワークは３つの電力消費装置を備えているが、電気的ネットワークは、３つの以上又は以下の電力消費装置を備えることもできる。個別識別装置は、アクティブである、特にスイッチがオンにされた一つ又は複数の電力消費装置を識別するように適合されている。

開示された実施形態に対する他の変形形態は、図面、明細書の開示、及び添付の特許請求の範囲の検証から請求項に係る発明を実施する当業者によって理解されるとともに、実現することができる。

請求項において、「備える、有する、含む（comprising）」という用語は、他の構成要素又はステップを除外するものではなく、不定冠詞“ａ”又は“ａｎ”は複数を排除するものではない。

単一のユニット又は装置は、請求項に記載されるいくつかの構成要素の機能を満たすことができる。特定の手段が相互に異なる従属請求項に記載されているという単なる事実は、これらの手段の組合せが有利に使用できないことを示すものではない。

全体の電気的パラメータの測定、全体の電気的パラメータのベクトルの決定、及び活動ベクトルの決定等の判断、又は一つ又は複数のユニット又は装置によって実行される他の方法ステップは、任意の他の数のユニット又は装置で行うことができる。個別識別化方法に従って個別識別装置の判定及び計算及び／又は制御を、コンピュータプログラムのプログラムコード手法として及び／又は専用のハードウェアとして実装することができる。

コンピュータプログラムが、例えば光記憶媒体又は固体媒体など適切な媒体上に記憶／分散されて、他のハードウェアと一緒に供給される又は一部として供給されるだけでなく、例えばインターネット又は他の有線又は無線通信システム等を介して他の形態として配布されてもよい。

請求項におけるいかなる参照符号も、特許請求の範囲を限定するものとして解釈されるべきではない。

本発明は、電気的ネットワークにおいて電力消費装置を識別するための個別識別装置に関する。電気的シグネチャ提供部は、電力消費装置の電気的シグネチャを提供し、電気的パラメータ測定部は、電気的ネットワークの全体の電気的パラメータを測定する。識別部は、測定された全体の電気的パラメータに依存し且つ電気的シグネチャの相関に依存して、電力消費装置を識別する。識別部は、測定された全体の電気的パラメータに依存し且つ電気的シグネチャの相関に依存する電力消費装置を識別しているので、電力消費装置の識別は、イベントの検出のみに依存しない。これは、識別により高いロバスト性を付与することになり、特に見逃されたイベントによって生じるエラーを引起こし難くなり、これにより、電気的ネットワークにおいて電力消費装置を識別する信頼性を向上させている。

Claims (12)

1. 電気的ネットワークにおいて電力消費装置を識別するための個別識別化装置であって、
   前記電気的ネットワークは、電源と複数の電力消費装置とを備え、当該個別識別化装置が：
   前記複数の電力消費装置のそれぞれの電気的シグネチャ（ｉ_ｎ）を提供するための電気的シグネチャ提供部と、
   前記電気的ネットワークの全体の電気的パラメータ（ｉ_{ｔｏｔ，ｋ}）を測定するための電気的パラメータ測定部と、
   前記測定された全体の電気的パラメータ（ｉ_{ｔｏｔ，ｋ}）と各前記電気的シグネチャ（ｉ _ｎ ）とに依存した全体の電気的パラメータのベクトル（ｉ _ｋ ）と、前記複数の電力消費装置の前記電気的シグネチャ（ｉ_ｎ）間の相関に依存したモデル化された全体の電気的パラメータのベクトルとに基づいて、電力消費装置を識別するための識別部と、
   を備える、個別識別化装置。
2. 前記電気的シグネチャ（ｉ_ｎ）が、電流シグネチャである、
   請求項１に記載の個別識別化装置。
3. 前記識別部は、前記測定された全体の電気的パラメータ（ｉ_{ｔｏｔ，ｋ}）にマルチユーザ検出（ＭＵＤ）方法を適用することによって、電力消費装置を識別するように適合され、前記電力消費装置は、ユーザとみなされ、前記電気的ネットワークは、通信チャネルとみなされる、
   請求項１に記載の個別識別化装置。
4. 前記識別部は、前記測定された全体の電気的パラメータ（ｉ_{ｔｏｔ，ｋ}）にゼロ・フォース（ＺＦ）ＭＵＤ方法を適用することによって、電力消費装置を識別するように適合される、
   請求項３に記載の個別識別化装置。
5. 前記識別部は、最小平均二乗誤差（ＭＭＳＥ）ＭＵＤ方法を前記測定された全体の電気
   的パラメータ（ｉ_{ｔｏｔ，ｋ}）に適用することによって、電力消費装置を識別するように適合される、
   請求項３に記載の個別識別化装置。
6. 前記識別部は、
   前記電気的シグネチャ間の相関を含むシグネチャ相関行列（ＲＡ）と、それぞれの電力消費装置の活動状態の指標である活動ベクトル（ｂ_ｋ）との積に依存して、前記全体の電気的パラメータのベクトル（ｉ_ｋ）をモデル化することによって、前記モデル化した電気的パラメータのベクトルを求め、
   前記モデル化された全体の電気的パラメータのベクトルと、前記測定された全体の電気的パラメータのベクトル（ｉ_ｋ）との間の類似性の程度の指標である類似度が最大化されるように、前記活動ベクトル（ｂ_ｋ）を決定し、
   前記決定された活動ベクトル（ｂ_ｋ）がアクティブな状態を示すような電力消費装置を識別する、ように適合される、
   請求項１に記載の個別識別化装置。
7. 前記識別部は、ｉ）前記シグネチャ相関行列（ＲＡ）及び前記活動ベクトル（ｂ_ｋ）の積と、ｉｉ）ノイズ・ベクトル（ση）との和に依存するように、前記全体の電気的パラメータのベクトル（ｉ_ｋ）をモデル化するように適合される、
   請求項６に記載の個別識別化装置。
8. 前記識別部は、
   前記全体の電気的パラメータ（ｉ_{ｔｏｔ，ｋ}）を各々の電気的シグネチャ（ｉ_ｎ）と相関させることによって、全体の電気的パラメータのベクトル（ｉ_ｋ）を決定し、
   前記電気的シグネチャ間の相関を含むシグネチャ相関行列（ＲＡ）及び単位ベクトル（１）の積と、前記全体の電気的パラメータのベクトル（ｉ_ｋ）との間の差に依存して、修正された全体の電気的パラメータのベクトル
   を決定し、
   それぞれの電力消費装置の活動状態の指標である活動ベクトル（ｂ_ｋ）及び定数と間の差に依存する修正された活動ベクトル
   と、前記シグネチャ相関行列（ＲＡ）との間の積に依存するように、前記修正された全体の電気的パラメータのベクトル
   をモデル化し、
   前記モデル化され且つ修正された全体の電気的パラメータのベクトルと前記決定され且つ修正された全体の電気的パラメータのベクトル
   との間の類似性の程度の指標である類似度が最大化されるように、前記修正された活動ベクトル
   を決定し、
   前記決定され且つ修正された活動ベクトル
   がアクティブな状態を示すような電力消費装置を識別する、ように適合される、
   請求項１に記載の個別識別化装置。
9. 前記識別部は、正規化された電気的シグネチャ（ｉ_ｎ）間の相関を含む単位シグネチャ相関逆行列（Ｒ−１）と、修正された全体の電気的パラメータのベクトル
   との積を含む項の符号に依存して、それぞれの電力消費装置の活動状態の指標である修正された活動ベクトル
   を決定するように適合されており、
   前記修正された全体の電気的パラメータのベクトル
   は、
   ａ）前記正規化された電気的シグネチャ（ｉ_ｎ）間の相関を含む単位シグネチャ相関行列（Ｒ）、
   ｂ）それぞれの電力消費装置によって引起こされる前記全体の電気的パラメータの一部の振幅（Ａｎ）を含む振幅行列（Ａ）、及び
   ｃ）単位ベクトル（１）
   の積と、全体の電気的パラメータのベクトル（ｉ_ｋ）との間の差に依存して決定され、
   前記全体の電気的パラメータのベクトル（ｉ_ｋ）は、前記全体の電気的パラメータ（ｉ_{ｔｏｔ，ｋ}）をそれぞれの正規化された電気的シグネチャ（ｉ_ｎ）と相関させることによって決定される、ように適合される、
   請求項１に記載の個別識別化装置。
10. 前記識別部は、ｉ）前記単位シグネチャ相関行列（Ｒ）、前記振幅行列（Ａ）、及び前記活動ベクトル（ｂ_ｋ）の積と、ｉｉ）ノイズ・ベクトル（ση）との和に依存するように、前記修正された全体の電気的パラメータのベクトル
    をモデル化するように適合される、
    請求項９に記載の個別識別化装置。
11. 電気的ネットワークにおいて電力消費装置を識別するための個別識別化方法であって、
    前記電気的ネットワークは、電源と複数の電力消費装置を備え、当該個別識別化方法は：
    前記複数の電力消費装置のそれぞれの電気的シグネチャを提供するステップと、
    前記電気的ネットワークの全体の電気的パラメータを測定するステップと、
    前記測定された全体の電気的パラメータと各前記電気的シグネチャ（ｉ _ｎ ）とに依存した全体の電気的パラメータのベクトルと、前記複数の電力消費装置の電気的シグネチャ間の相関に依存したモデル化された全体の電気的パラメータのベクトルとに基づいて、電力消費装置を識別するステップと、
    を含む、個別識別化方法。
12. 電気的ネットワークにおいて電力消費装置を識別するための個別識別化コンピュータプログラムであって、前記電気的ネットワークは、電源と複数の電力消費装置とを備え、当該コンピュータプログラムが、前記個別識別化装置を制御するコンピュータ上で実行されるときに、請求項１に規定されるような個別識別化装置に請求項１１に規定されるような個別識別化方法ステップを実行させるためのプログラムコード手法を含む、個別識別化コンピュータプログラム。