JP6144408B2 - エネルギー計測情報ラベリングシステムおよびエネルギー計測情報ラベリングサーバ - Google Patents

Description

本発明は、電力引込点に連結するエネルギー機器に対して個別エネルギー機器または部品別にエネルギー使用情報を測定するエネルギー計測装置、および測定された情報をラベリングするシステムに関する。

従来のＡＭＩやＡＭＲ、デジタル電力量計を利用したエネルギーモニタリング装置は、個別エネルギー機器を組み合わせることによって生成される総電力使用情報のみを測定していた。したがって、個別エネルギー機器のエネルギー使用情報を抽出するためには、多数の個別エネルギー測定装置を設置したり、分電盤内の多数のセンサを用いてエネルギー測定装置を設置したりしなければならなかった。しかし、個別エネルギー機器ごとに測定装置を設置する場合には、設置空間の制約および設備投資が増大するという問題が生じる。さらに、分電盤内の多数のセンサを使用する場合にも、多数のセンサの採択による設備投資の増加はもちろん、個別エネルギー機器に対するエネルギー使用情報の取得に限界が存在する。

これを解決するために、電力引込点から効率的に個別エネルギー機器のエネルギー使用情報を抽出する多様な研究が行われている。このうち、エネルギー計測装置で単純に電流、電圧、電力などの信号情報を測定した後に特定のサーバに直接送信し、一連のコンピュータ演算によって個別エネルギー機器のエネルギー使用情報を抽出する方式が代表的である。しかし、このような技術が常用化段階に至るためには、サーバの大容量データに対する処理／保存／管理が柔軟となるように事前信号情報処理が可能なエネルギー計測装置の開発が極めて重要となる。事前信号情報処理とは、信号情報サンプリングおよび特定のデータセット（例えば、同一エネルギー機器に該当するデータ）のクラスタリングと関連する。このとき処理された情報は、サーバコンピュータの演算時に個別エネルギー機器または部品別に区分することができる水準の解像度を維持しなければならない。

本発明では、単一建物あるいは家庭内の電気エネルギーを使用する多数のエネルギー機器および機器内部品（以下、負荷機器）が組み合わされる特定の地点（主に、配電盤または分電盤の電力引込点）でホールセンサのような単一センサのみを使用してエネルギー使用情報を計測するエネルギー計測装置を提案する。

また、このように計測されたエネルギー使用情報をサーバに送信した後、サーバで一連のコンピュータ演算によって個別負荷機器のエネルギー使用情報を推定してラベリングした後、これらに関する分析情報を使用者に伝達してエネルギー使用関連のコンサルティングを行うことができるシステムを提案することを目的とする。

上述したような技術的課題を解決するために、本実施形態による電力引込点エネルギー計測装置は、少なくとも１つの電力引込点および単一センサから複数の負荷機器に対する電圧、電流、有効電力、または無効電力信号を含む電力情報を収集する電力情報収集部、前記電力情報から電圧または電力信号の変化による正常または過度状態を区分して個別負荷機器の動作状態または動作状態の変化パターンを抽出する動作状態抽出部、および前記個別負荷機器の電力使用の特徴による信号相関関係によって前記動作状態または動作状態の変化パターンとマッチングされる個別負荷機器別のデータセットを生成するデータセット生成部を備える。

前記電力情報収集部は、前記電力情報で予め決められた周期の交流波形の電圧または電流スナップショットを収集することが好ましい。

前記動作状態抽出部は、前記スナップショットを前記抽出された動作状態または動作状態の変化パターンによって分類することが好ましい。

前記信号相関関係は、前記負荷機器の電力使用特徴として、電圧／電流相関度、高周波歪曲度、電流／電力スナップショット信号変形度、有効／無効電力相関度のうち少なくとも１つの情報を含む。

前記データ生成部は、負荷機器別、すなわち、同一エネルギー機器または同一部品に該当するデータセットを生成することが好ましい。

前記電力引込点エネルギー計測装置は、データセットを再び組み合わせ、ラベリングされた電力情報を生成するラベリングサーバに前記生成されたデータセットを送信する送信部をさらに備える。

前記技術的課題を解決するために、本実施形態によるラベリングサーバは、個別負荷機器に基づいて電力情報を分類して生成されたデータセットを受信する受信部、前記受信されたデータセットを個別負荷機器の動作特性によって部品別に再分類し、時間領域によってマッピングして再び組み合わせる再組合部、および前記再び組み合わされたデータセットをラベリングするラベリング部を備える。

前記再組合部は、前記再分類されたデータセットを時間領域の電力使用量推移にマッピングして前記個別負荷機器の部品別データセットによって区分し、前記部品を同一負荷機器特徴によって再び組み合わせることが好ましい。

前記ラベリングサーバは、前記個別負荷機器の部品別のデータセットによって区分された結果によって前記データセットの変化を感知して前記個別負荷機器の状態を判断することが好ましい。

前記技術的課題を解決するために、本実施形態による電力引込点エネルギー計測情報ラベルシステムは、複数の負荷機器に対する少なくとも１つの電力引込点で電圧、電流、有効電力、または無効電力信号を含む電力情報を収集し、前記電力情報から電圧または電力信号の変化による正常または過度状態を区分して個別負荷機器の動作状態または動作状態の変化パターンを抽出する動作状態抽出部、前記個別負荷機器の電力使用特徴による信号相関関係によって前記負荷機器の動作状態または動作状態の変化パターンとマッチングされる個別負荷機器別データセットを生成して送信する電力引込点エネルギー計測装置、および前記データセットを受信して前記個別負荷機器の動作特性によって部品別に再分類し、時間領域によってマッピングして再び組み合わせ、前記再び組み合わされたデータセットをラベリングする電力情報ラベリングサーバを備える。

本発明によると、事前情報処理が可能なエネルギー計測装置を利用した個別負荷機器に対するエネルギー使用情報計測に基づいて使用者に能動的エネルギー節減ソリューションを提供するインフラの拡張が可能となる。

すなわち、事前情報処理が可能なようにハードウェアアルゴリズムを実行するエネルギー計測装置とソフトウェアアルゴリズムを実行するサーバとの組み合わせによって一連の演算実行による過度な時間遅延を防ぎ、情報通信に関するトラフィックを軽減することができる。これにより、多数の個別エネルギー機器モニタリング装置または分岐回路測定装置の設置による高価のシステムを構築する負担がなく、非侵入モニタリング基盤（Ｎｏｎ ｉｎｔｒｕｓｉｖｅ ｌｏａｄ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ）のエネルギー節減マーケットの急進的な拡張および現実化が可能となる。

本発明の一実施形態による電力引込点エネルギー計測装置を示したブロック図である。 本発明の一実施形態による電力引込点エネルギー計測装置の各構成の動作を示したフローチャートである。 本発明の一実施形態による電力引込点エネルギー計測装置の各構成の動作を示したフローチャートである。 本発明の一実施形態による電力引込点エネルギー計測装置の各構成の動作を示したフローチャートである。 本発明の一実施形態によるラベリングサーバを示したブロック図である。 本発明の一実施形態によるラベリングサーバの動作を示したフローチャートである。

以下の内容は、発明の原理を例示するものに過ぎない。そのため、当業者は、本明細書に明確に説明されたり図示されたりしてはいないが、発明の原理を実現し、発明の概念と範囲に含まれる多様な装置を発明することができる。さらに、本明細書に列挙されたすべての条件付きの用語および実施形態は原則的なものであり、発明の概念が理解されるようにするための目的としてのみ明白に意図され、このように特別に列挙された実施形態および状態に制限されるものではないと理解されなければならない。

上述した目的、特徴、および長所は、添付の図面と関連する以下の詳細な説明によってさらに明らかになるはずであり、これによって発明が属する技術分野において通常の知識を有する者が発明の技術的思想を容易に実施することができるであろう。
また、発明を説明するにあたり、発明と関連する公知技術についての具体的な説明が発明の要旨を不必要に不明瞭にし得ると判断される場合には、その詳細な説明は省略する。以下、添付の図面を参照しながら説明する。

図１は、本発明の一実施形態による電力引込点エネルギー計測装置１００を示したブロック図である。

本実施形態において、電力引込点エネルギー計測装置１００は、電力引込点の電力消耗総エネルギーにおいて、引込点に連結する個別エネルギー機器および内部部品のエネルギー使用量を推定するために無記名の負荷クラスタリングデータセットを生成するハードウェアアルゴリズムを実行し、これを特定のサーバ２００に送信する。

すなわち、本実施形態による電力引込点エネルギー計測装置１００とは、電力引込点に単一センサと共に設置され、全体電気エネルギー使用量の計測および個別負荷機器のエネルギー使用量を推定することができる一連のハードウェアアルゴリズムを搭載した装置である。前記ハードウェアアルゴリズムが実行する負荷機器別の事前情報処理プロセスを要約すると、次のとおりである。

先ず、電圧／電流の信号からスナップショットを抽出し、基準点を抽出してノイズフィルタリングを経た後、該当の結果に基づいて電圧、有効電力、無効電力などの正常／過度状態を区分し、これによって個別負荷機器のオン／オフイベントなどの動作状態と動作状態変化を抽出する。そして、負荷特徴と関連する電圧−電流相関度、高周波歪曲度、電流／電力スナップショット信号変形度、有効／無効電力相関度などによってパターン一致負荷分類として最終クラスタリングデータセットを生成するようになる。生成されたクラスタリングデータセットは、使用者が認識することができない無記名（例えば、１、２、３またはＡ、Ｂ、Ｃなどの負荷分類マーク）でデータを圧縮して特定のサーバやクラウドに送信される。

以下、図１を参照しながらさらに詳しく説明する。図１を参照すると、本実施形態による電力引込点エネルギー計測装置１００は、電力情報収集部１１０、動作状態抽出部１２０、データセット生成部１３０、および送信部１４０を備える。

本実施形態による電力情報収集部１１０は、複数の負荷機器に対する少なくとも１つの電力引込点で電力信号を含む電力情報を収集する。

負荷機器は、電気エネルギーを使用するエネルギー使用機器または部品を含む。電力引込点とは、例えば、各家庭の配電盤または分電盤の電力引込点のように複数の負荷機器に対して電力が引き入れられる地点（ｎｏｄｅ）である。以下、本実施形態による電力情報収集部１１０の動作については、図２を参照しながらさらに詳しく説明する。

本実施形態において、電力情報収集部１１０は、先ず、電力信号測定段階Ｓ１１２を実行する。電力信号測定段階Ｓ１１２は、電力引込点に設置されたエネルギー計測装置と単一センサを利用して電流と電圧の加工されていない電力情報波形を測定する。

次に、電力情報収集部１１０は、スナップショット抽出段階Ｓ１１４を実行する。スナップショット抽出段階Ｓ１１４は、予め決められた周期の交流波形の電圧または電流スナップショットを収集する。本実施形態では、交流の周期波形の電圧、高周波の電流スナップショットを抽出することが好ましい。

次に、本実施形態による動作状態抽出部１２０は、前記収集された電圧または電力情報から電力変化の正常または過度状態を区分して前記負荷機器の動作状態または動作状態の変化パターンを抽出する。これについては、図３を参照しながらさらに詳しく説明する。

図３を参照すると、動作状態抽出部１２０は、先ず、電力情報および基準点抽出段階Ｓ１１６を実行する。すなわち、リアルタイム電力使用量および電力品質情報を抽出し、正常または過度状態の区分のための基準点を抽出する。

本実施形態において、基準点は、リアルタイム電力使用量および電力品質情報の抽出によって個別負荷機器でオン／オフされずに常に点灯していながらも変動することなく一定に使用される電力使用量であることが好ましい。

次に、過度応答分離段階Ｓ１１８は、電力使用量で個別負荷機器の動作によってオン／オフしたり動作状態が変更したりする過度状態区間を抽出する。

さらに、本実施形態において、動作状態抽出部１２０は、ノイズ除去段階Ｓ１２０を実行することができる。ノイズ除去段階Ｓ１２０は、全体電力使用量の電力信号測定で発生する無意味な高周波雑音信号を除去する。

また、動作状態抽出部１２０は、前記スナップショットを前記抽出された動作状態または動作状態の変化パターンによって分類する。例えば、過度応答動作と判断される場合のスナップショットは、正常状態に比べてスナップショット抽出周波数が遥かに高いことがある。

再び図３を参照すると、オン／オフイベント検出段階Ｓ１２２によって個別負荷機器別にクラスタリングする前に、それぞれのオン／オフ状態によってイベントなどに対するスナップショットを分類する。

次に、状態推移変化検出段階Ｓ１２４は、オン／オフ動作以外のマルチ段階を有したり、連続的な変化特性を有したりする負荷に対する動作状態の変化パターンを検出して分類する。

状態推移変化の検出後、リアルタイム総電力量データ処理段階Ｓ１２６は、リアルタイム電力使用量サービスのための全体エネルギー使用量および電力品質情報などに対する電力情報データ演算、保存、および送信データパッケージを生成する。

次に、本実施形態によるデータセット生成部１３０は、前記個別負荷機器の電力使用特徴による信号相関関係によって前記動作状態または動作状態の変化パターンとマッチングされる個別負荷機器別のデータセットを生成する。以下、図４を参照しながらさらに詳しく説明する。

図４を参照すると、データセット生成部１３０は、負荷特徴抽出段階Ｓ１３０を実行する。

本実施形態において、負荷特徴抽出段階Ｓ１３０は、全体電力使用量データから抽出されたスナップショット、過度応答、オン／オフイベント、状態推移変化情報を活用して個別負荷機器の電力使用特徴を反映した信号相関関係を生成する。前記信号相関関係は、電圧／電流相関度、高周波歪曲度、電流／電力信号変形度、有効／無効電力相関度などを含むことができる。

次に、データセット生成部１３０は、データセットの生成のためにオン／オフイベントマッチングとパターン一致負荷分類を実行する。

すなわち、オン／オフイベントマッチング段階Ｓ１３２は、生成された信号相関関係に基づいて個別機器に対するオン／オフ動作イベントを同一機器のペアに分類し、パターン一致負荷分類段階Ｓ１３４は、生成された信号相関関係に基づいて同一機器に対するマルチ段階または連続的な変化特性をオン／オフ動作イベントとの連携群として分類する。

次に、データセット生成段階Ｓ１３６は、オン／オフイベントマッチングとパターン一致負荷分類によって連携群としてまとめられたデータセットを生成する。

データセットが生成されると、送信部１４０は、データセットを再び組み合わせ、ラベリングされた電力情報を生成するラベリングサーバ２００に前記生成されたデータセットを送信する。

送信に先立ち、本実施形態では、エネルギー計測装置でなされた生成されたデータパッケージを圧縮し、特定のサーバに大容量データの送信を容易に行えるようにすることができる。

また、リアルタイム電力エネルギー情報サービスを実行するために必要な電力消耗量および品質情報データを共に送信することも可能である。

以下、上述した実施形態による電力引込点エネルギー計測装置１００で生成されたデータセットを受信してラベリングされた電力情報を生成するラベリングサーバ２００について、図５を参照しながら説明する。

本実施形態によるラベリングサーバ２００は、送信された負荷別クラスタリングデータセットとリアルタイム電力使用量、および電力品質情報データセットに基づき、機械学習と自動ラベリングなどの過程を経て電力引込点における電力使用の使用者にエネルギー使用情報と省エネのヒントのコンサルティングなどを実行することができる。すなわち、ラベリングサーバは、前記エネルギー計測装置から送信された全体エネルギー情報と個別負荷機器別のエネルギー情報を表出して多様なエネルギー省エネソリューションおよびコンサルティングをできるようにする大容量データ処理処置であると言える。

すなわち、本実施形態によるラベリングサーバ２００は、ソフトウェアアルゴリズムによって特定の事後情報処理プロセスを実行する。前記プロセスは、無記名の負荷クラスタリングデータセットを有効電力、無効電力、時間などの基準領域による多次元平面に再分類し、機械学習によって同一負荷機器内の分類境界面を設定してオン／オフ、マルチ段階、連続変化、常時機動などの特定動作または部品別に区分する。

これを時間領域のリアルタイム電力使用量推移にマッピングして区分を完了し、個別負荷機器の下位部品を使用者が認識することができる同一機器でグルーピング（１＋２＋３またはＡ＋Ｂ＋Ｃなど）した後、保存済みの個別負荷機器の命名データセット（冷蔵庫、洗濯機、エアコンなど）とのマッチング作業によって自動ラベリングを実行する。

このとき、命名されたデータセットにないデータによって自動ラベリングが実行されなかったエネルギー機器は、手動で機器にオン／オフして該当の時間をチェックするなどの手段によって手動でラベリングを実行する。そして、手動で生成されたデータは、再び収集済みのデータセットに加えられて今後の自動ラベリングに使用される。

以下、図５を参照しながらさらに詳しく説明する。

図５を参照すると、本実施形態によるラベリングサーバ２００は、受信部２１０、再組合部２２０、ラベリング部２３０を備える。

先ず、受信部２１０は、個別負荷機器を構成する部品ユニットに基づいて電力情報を分類し、生成されたデータセットを受信する。

次に、再組合部２２０は、受信されたデータセットを前記個別負荷機器の動作特性によって多次元平面に再分類し、時間領域によってマッピングして再び組み合わせる。

これに先立ち、再組合部２２０は、データ圧縮解除段階Ｓ２０２を先に実行することができる。すなわち、電力引込点エネルギー計測装置１００が圧縮データを送信する場合、ソフトウェアアルゴリズムの実行速度を高めるためにデータ圧縮を解除することができる。

圧縮が解除されると、再組合部２２０は、再分類されたデータを時間領域の電力使用量推移にマッピングして同一負荷機器内の部品を再び組み合わせる。これについては、図６を参照しながらさらに詳しく説明する。

図６は、本発明の一実施形態による再組合部２２０で実行される各段階を示したフローチャートである。

図６を参照すると、大分類負荷機器分類段階Ｓ２０４は、同一機器と判断される個別負荷機器に対する負荷動作特性（オン／オフ、マルチ段階、連続変化、常時機動）によって分布平面を区分する。

次に、特徴別クラスタリング段階Ｓ２０６は、クラスタリングデータセットと大分類負荷機器分類を連動して前記分布平面内境界の設定が容易なように多次元平面を再構成する。前記多次元平面を再構成するには、有効電力、無効電力、時間などを基準領域とすることができる。

多次元平面が再構成されると、機械学習段階Ｓ２０８は、エネルギー機器別のクラスタリング結果および人工知能ネットワークのような状態区分アルゴリズム基盤の機械学習方法を活用して個別負荷機器の動作または部品間の境界分類基準を生成する。そして、特定負荷機器分類境界設定段階Ｓ２１０は、前記機械学習境界の分類基準を活用してクラスタリングデータに対する個別部品水準の負荷区分を実行してデータを再分類する。このとき、電力総量から個別エネルギー機器に対する部品水準まで無記名方式の負荷詳細分類が決まる。

次に、時間領域マッピング段階Ｓ２１２は、前記プロセスで再分類された無記名の部品に対するデータセットを時間領域のリアルタイムデータにマッピングする。

区分段階Ｓ２１４は、多様なカラーまたは使用者が認識可能なディスプレイ方法によって前記マッピングされたデータを部品水準によって区分する。

次に、同一負荷再組合段階Ｓ２１６は、区分段階で生成された個別負荷機器内の下位部品を組み合わせ、使用者が認識することができる負荷機器としてグループを生成する。一例として、区分段階で生成されたコンプレッサ、モータ、ランプ、制御回路特性などを組み合わせて冷蔵庫にグルーピングする（内部では１、２、３などの数字とＡ、Ｂ、Ｃなどの無記名の臨時マークを使用する）。

再組合段階の実行後、ラベリング部２３０は、再び組み合わされたデータセットをラベリングする。例えば、個別負荷機器として分類された無記名の臨時マークデータに対して保存済みの負荷機器データセットと連動して自動で該当の負荷機器の名前をマッチングする。一例として、データパターンおよび保存データとのマッチングアルゴリズムにより、前記Ａ、Ｂ、Ｃなどが冷蔵庫、ＴＶ、洗濯機などに自動的に記名されることができる。

また、本実施形態において、ラベリングは手動で入力されることもできる。自動ラベリングを実行したにもかかわらず、保存済みの負荷機器データと一致せずに無記名で存在する負荷に対しては、手動で開発者または使用者が機器を命名してこれを入力する。機器のオン／オフ時間を活用する方法も可能である。

また、手動ラベリングが実行された個別負荷機器に対しては、該当のデータを記名すると共に別に保存することで、保存済みの負荷機器データセットを拡張することができる。

なお、ラベリングサーバ２００は、個別負荷機器エネルギー使用情報を利用したデータ解釈情報を提供することができる。すなわち、総電力と個別負荷機器エネルギー使用パターンに対し、行動心理学分析アルゴリズムを基盤としたデータ解釈を適用して特定のデータセットを生成することも可能である。

また、前記データ解釈によって使用者の省エネを誘導することができる専門家コンサルティングチップの自動生成も可能である。

なお、エネルギーＩＴ専門事業者によって前記総電力量、個別負荷機器使用量、省エネコンサルティングなどを特定の建物および単位家庭に提供する一体サービスも可能である。

多様なエネルギーコンサルティングのうち、一例として、個別負荷機器の状態と関連して部品水準によって区別されたクラスタリングデータセットの変化を感知して個別負荷機器の部品老化状態や故障状態を判断して使用者に提供することも可能である。

以上の実施形態によると、電力引込点における総電力使用情報に対して計測器のハードウェアアルゴリズムとサーバのソフトウェアアルゴリズムを組み合わせて実行することで、各種負荷機器の部品個別エネルギー使用情報を抽出することができる。

また、単一エネルギー計測装置にサーバのソフトウェアアルゴリズムを柔軟に組み合わせるため、多数の装置によるシステム設置の高費用の負担がなく、詳細かつ正確な個別負荷機器のエネルギー使用情報を抽出することにより、高度な省エネ方法を導き出すことができる。特に、分電盤内の多数のセンサを採択しなくとも、分岐回路水準以上のエネルギー使用情報の取得が可能となる。

整理すると、本発明は、電力引込点で測定された全体電気エネルギー使用量情報から個別負荷機器エネルギー使用情報を抽出するにあたり、特定のサーバが全体アルゴリズムを実行するのではなく、エネルギー計測機器（事前情報処理プロセッサ、ハードウェアアルゴリズム、クラスタリングデータセット生成など）とサーバ（事後情報処理プロセッサ、ソフトウェアアルゴリズム、ラベリングと省エネのヒントの生成など）によって二元化して実行する。すなわち、単一エネルギー計測装置で部品間の区別が可能な解像度を有するように事前情報処理を実行し、サーバはその長所であるデータ保存およびパターン解釈、データ活用を重点的に実行することにより、各種負荷のエネルギー使用と関連する大容量データの処理／保存／管理に柔軟性を確保することができる。

以上の説明は、本発明の技術思想を例示的に説明したものに過ぎず、本発明が属する技術分野において通常の知識を有する者であれば、本発明の本質的な特性から逸脱しない範囲内で多様な修正、変更、および置換が可能であろう。

したがって、本発明に開示された実施形態および添付の図面は、本発明の技術思想を限定するためではなく説明するためのものであり、このような実施形態および添付の図面によって本発明の技術思想の範囲が限定されてはならない。本発明の保護範囲は添付の特許請求の範囲によって解釈されなければならず、これと同等な範囲内にあるすべての技術思想は、本発明の権利範囲に含まれるものと解釈されなければならない。

Claims (10)

1. 複数の負荷機器に対する少なくとも１つの電力引込点で電圧信号を含む電力情報を収集する電力情報収集部、
   前記収集された電力情報から電力変化の正常または過度状態を区分して前記負荷機器のイベントに対応する動作状態または動作状態の変化パターンを抽出する動作状態抽出部、および
   前記動作状態抽出部が抽出した前記動作状態または前記動作状態の変化パターンを示すデータセットを生成するデータセット生成部、
   を有する電力引込点エネルギー計測装置と、
   前記データセット生成部が生成した前記データセットを、有効電力及び無効電力を含む多次元平面に分類し、分類したデータセットを前記複数の負荷機器のうちの１つである個別負荷機器に関連付ける再組合部、及び
   前記再組合部が前記個別負荷機器に関連付けた前記データセットにラベリングするラベリング部、
   を有する電力引込点エネルギー計測情報ラベリングサーバと、
   を備える電力引込点エネルギー計測情報ラベリングシステム。
2. 前記電力情報収集部は、前記電力情報で予め決められた周期の交流波形の電圧または電流スナップショットを収集することを特徴とする、請求項１に記載の電力引込点エネルギー計測情報ラベリングシステム。
3. 前記動作状態抽出部は、前記スナップショットを前記抽出された動作状態または動作状態の変化パターンによって分類することを特徴とする、請求項２に記載の電力引込点エネルギー計測情報ラベリングシステム。
4. 前記データセット生成部は、前記個別負荷機器の電力使用の特徴による信号相関関係によって前記データセットを生成し、前記信号相関関係は、前記負荷機器の電力使用特徴として、電圧／電流相関度、高周波歪曲度、電流／電力スナップショット信号変形度、有効／無効電力相関度のうち少なくとも１つの情報を含むことを特徴とする、請求項２に記載の電力引込点エネルギー計測情報ラベリングシステム。
5. 前記データセット生成部は、前記個別負荷機器を構成する部品ユニットに基づいて前記電力情報を分類して前記個別負荷機器または部品別データセットを生成することを特徴とする、請求項１に記載の電力引込点エネルギー計測情報ラベリングシステム。
6. 前記電力引込点エネルギー計測装置は、データセットを再び組み合わせ、ラベリングされた電力情報を生成するラベリングサーバに前記生成されたデータセットを送信する送信部をさらに備えることを特徴とする、請求項１に記載の電力引込点エネルギー計測情報ラベリングシステム。
7. 前記電力引込点エネルギー計測情報ラベリングサーバは、前記分類されたデータセットを時間領域の電力使用量推移にマッピングして、同一の前記負荷機器内の部品に対応するデータセットを組み合わせる再組合部をさらに有することを特徴とする、請求項１から６のいずれか一項に記載の電力引込点エネルギー計測情報ラベリングシステム。
8. 前記ラベリング部は、前記再組合部が前記データセットを組み合わせた前記負荷機器である前記個別負荷機器に関連付けてラベリングすることを特徴とする、請求項７に記載の電力引込点エネルギー計測情報ラベリングシステム。
9. 複数の負荷機器に対する少なくとも１つの電力引込点で電圧信号を含む電力情報が収集された電力情報から電力変化の正常または過度状態を区分して抽出された、前記負荷機器のイベントに対応する動作状態または動作状態の変化パターンを示すデータセットを受信する受信部、
   前記受信部が受信した前記データセットを、有効電力及び無効電力を含む多次元平面に分類し、分類したデータセットを前記複数の負荷機器のうちの１つである個別負荷機器に関連付ける再組合部、及び
   前記再組合部が前記個別負荷機器に関連付けた前記データセットにラベリングするラベリング部
   を備えることを特徴とする、電力引込点エネルギー計測情報ラベリングサーバ。
10. 前記分類されたデータセットを時間領域の電力使用量推移にマッピングして、同一の前記負荷機器内の部品に対応するデータセットを組み合わせる再組合部をさらに有することを特徴とする、請求項９に記載の電力引込点エネルギー計測情報ラベリングサーバ。
    

Images