JP6196513B2 - 情報処理装置およびその方法 - Google Patents

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Description

本発明の実施形態は、情報処理装置およびその方法に関する。
家庭における省エネを実現に向けてHEMS（Home Energy management system）を導入する際、機器ごとの電力データは電力利用の見える化に必要となる。電力利用の見える化は居住者に省エネ行動を促すのに有用であり、また居住者の行動分析に基づくサービス提供にも有用である。この電力データを見える化を行うためには取得した電力データがどの機器のものであるかが分かる必要がある。
従来、主幹電力から機器を推定しかつ機器の電力を推定する方法や装置が提案されている。一方、機器の電力の情報を取得するために、電源コンセントと機器の電源プラグとの間に電力計測器を設置するという、より簡易的な手段がある。このような電力計測器はスマートタップやスマートプラグと呼ばれる。スマートタップあるいはスマートプラグは、屋内に設置されているHEMSのホームゲートウェイと通信をすることによって、計測された電力データをホームゲートウェイもしくは屋外のサーバに保存することで、電力の見える化に利用されている。
電源プラグ別に電力計測を行う際に、正しく機器と電力計測器の対応が取れていない場合には上記の見える化や機器制御に利用することができない。このようなことを避けるためには、機器と電力計測器の対応付けを主として居住者が行う必要があるため居住者にとって負担となる。居住者の負担を減らしつつ、正確な対応付けを居住者に実現してもらえるようにする必要がある。なお、ここでの電力計測器と機器との対応付けとは、電力計測器の名称と、当該電力計測器に接続している機器の名称（種類）との対応が設定されているかどうかを言うものとする。
特開２００４−３４０８５２号公報 特開２００５−１６０１３０号公報 特開２０１１−２２１５６号公報
本発明の実施形態は、居住者が電力計測器と機器との対応付けを行う際の負荷を軽減することを目的とする。
本発明の一態様としての情報処理装置は、読込部と、指標計算部と、推定処理部と、可視化手段とを備える。
前記読込部は、それぞれ対応する機器の使用電力を計測して電力データを取得する複数の電力計測器の少なくとも一部である第１の電力計測器が計測している機器の種類を定めた対応付け情報を読み込む。
前記指標計算部は、前記電力データから指標を計算する。
前記推定処理部は、前記第１の電力計測器が計測する機器の電力データから計算された指標を学習データとして、前記複数の電力計測器のうち前記第１の電力計測器と異なる第２の電力計測器が計測する機器の電力データから計算された指標から、前記第２の電力計測器が計測する機器の種類の候補を推定する。
前記可視化手段は、前記推定処理部により推定された機器の種類の候補を可視化する。
第１の実施形態に係るシステム構成例の図。 第１の実施形態に係る情報処理装置の機能ブロック図。 電力計測器と機器との対応付け情報を示す図。 電力計測器が計測した電力データを示す図。 電力データを変換して得られる指標の例を示す図。 k近傍法による機器候補推定モデルの例を示す図。 k近傍法による機器候補推定結果の例を示す図。 第１の実施形態に係る可視化部における表示例を示す図。 決定木の例を示す図。 決定木分析によって得られた機器の指標に関する存在領域の例を示す図。 第１の実施形態に係る動作手順を示すフローチャート図。 第２の実施形態に係る情報処理装置の機能ブロック図。 レファレンスデータの例を示す図。 レファレンスデータを利用した場合の機器候補推定モデルの例を示す図。 レファレンスデータのその他の例を示す図。 レファレンスデータを利用した場合の機器候補推定モデルのその他の例を示す図。 第３の実施形態に係る可視化部における表示例を示す図。 第４の実施形態に係るシステム構成例の図。
以下、図面を参照しながら、本発明の種々の実施形態を説明する。
（第１の実施形態）
図１は本発明の第１の実施形態に係わるシステム構成例を表している。
居住者の家１にホームゲートウェイ２０が配置され、ゲートウェイ２０が、ネットワーク３０を介して外部にあるHEMS（Home Energy management system）データ分析サーバ１０と接続されているとする。居住者の家１では、HEMSが利用されており、ゲートウェイ２０がHEMSを兼ねていても良い。
家１では分電盤４０から配線されている電力線に、電力計測器６１と６２を介して機器５１、５２が接続されている。電力計測器６１と６２は、機器５１、５２の使用電力を計測する。ホームゲートウェイ２０は、電力計測器６１、６２と無線通信を行って、機器５１、５２の使用電力を、HEMSデータ分析サーバ１０に送ることができる。
この場合、機器５１と電力計測器６１との対応付けがされていれば、機器５１の電力がHEMSデータ分析サーバ２０によって可視化される。なお、対応付けは、電力計測器６１が具体的にどの機器と対応付けされているかまでは特定されている必要はなく、電力計測器の名称と、機器の名称（種類）との対応付けが分かればよい。名称（種類）とは、たとえばＴＶや洗濯機といったものである。しかし、機器５２と電力計測器６２との対応付けがされていないならば、HEMSデータ分析サーバ２０では電力計測器６２で計測されている電力は可視化されるが、それがどの機器（どの種類の機器）からのものかは不明である。よって、電力計測器と機器との対応付けは、電力計測器を用いた可視化を行うためには必須となる。
通常、機器と電力計測器との対応付けは居住者によって行われるが、多くの電力計測器が存在する場合は、居住者にとって正確な対応付けを行うのは負担であり、この負担を軽減する必要がある。本発明の実施形態に係る情報処理装置はこの負担を軽減するためのものである。
図２は、本発明の実施形態に係る情報処理装置の機能ブロック図である。
この情報処理装置は、本実施形態では、HEMSデータ分析サーバ１０内で実現する場合を想定する。ただし、情報処理装置は、ホームゲートウェイ２０内で実現することも可能であり、この際、ホームゲートウェイ２０がネットワーク３０と接続せずに、家１に閉じた形で存在することも可能である。また、本発明の実施形態に係る情報処理装置の実現は図１のシステム構成例に限定されるものではない。
図２の電力情報ＤＢ１００は、電力計測器と機器との対応付け情報と、各電力計測器で計測された電力データの情報とを格納する。また電力情報ＤＢ１００は、後述する指標を計算するために必要な各種パラメータの値も格納する。
図３に、電力情報ＤＢ１００に格納された電力計測器と機器との対応付け情報の例を示す。ここでの電力計測器と機器との対応付けとは、電力計測器の名称と、当該電力計測器に接続している機器の名称（種類）との対応付けを言う。機器の名称は、洗濯機やＴＶといった用途での分類でもよいし、液晶ＴＶ、プラズマＴＶなどの同じ役割の中でもさらに機能に応じた分類でもよい。つまり対応付け情報は、電力計測器が計測している機器の名称（種類）を特定した情報である。
図３の例の場合、電力計測器1に接続している機器はIHクッキングヒーターであり、電力計測器2に接続している機器は洗濯機であるため、電力計測器1と2は機器との対応付けがされている。一方で電力計測器3と4については、接続している機器名が不明であるため、電力計測器3と4は機器との対応付けがなされていない。
図４には、電力情報ＤＢ１００に格納された電力計測器で計測された電力データの例を示す。ここでは計測器１の電力データを時系列に示す。他の計測器の電力データも同様の形式で格納されている。図４では電力量を１分間隔で計測することによって得られる１分間隔の平均電力を利用する場合の例を示しているが、利用する電力データとしては１分間隔の平均電力だけではなく、１秒間隔の平均電力でもよい。また、分間隔もしくは秒間隔の瞬時電力でもよい。つまり利用する電力データは電力計測器によって取得できる測定量ならば何でもよい。
以下では、対応付け情報により機器との対応付けがなされている電力計測器を「対応付け済み電力計測器」、機器との対応付けがなされていない電力計測器を「未対応付け電力計測器」と呼ぶ。また、対応付け済み電力計測器により計測される電力データを、「対応付け済み電力データ」、未対応付け電力計測器により計測される電力データを、「未対応付け電力データ」と呼ぶ。
図３に示したような対応付け情報は、機器対応付け情報取得部１０６が居住者の指示データを、ネットワーク３０を介して家１内のホームゲートウェイ２０から取得し、当該指示データに基づき設定する。図４に示したような電力計測器で計測された電力データは、電力データ収集部１０８が、家１内のホームゲートウェイからネットワーク３０を介して収集する。本情報処理装置がホームゲートウェイ２０内で実現される場合は、電力データ収集部１０８は、例えば各電力計測器と無線または有線の通信を行うことで電力データを収集する。また、機器対応付け情報取得部１０６は居住者からの指示入力に基づいて、対応付け情報を設定する。
図２の指標変換部１０１は、電力情報ＤＢ１００から対応付け情報、電力データ等を読み込む読込部を備えている。指標変換部１０１は、図４に示したような電力データから指標（特徴量とも呼ばれる）を算出する。電力の時系列データから得られる指標としては、図５に示すように、最大値、平均値、機器が稼働している時間帯の電力量（オン時間の電力量）などが挙げられる。オフ時間の電力量もあり得る。
また、別の指標としては、図５に示したように、電力の時系列データから生成した頻度分布の中央値や、頻度分布を近似する確率分布のパラメータなどを挙げることもできる。
以下に指標の例を挙げる。
ここではN日分の電力データがあるとして、各日のデータを別々のデータ点として扱う。つまり、n1日目の電力データとn2日目の電力データは異なるものとして扱う。１日分のデータにはK点あるとする。1日は0時から翌日の0時前まででもよいし、午前3時から翌日の午前3時前までのデータを1日分のデータとしてもよい。たとえばK = 1440ならば、1分間隔のデータとなる。ある電力計測器のn日目の電力データをpn,k (n = 1,2,…,N, k = 1,2,…,K)とする。この時、例えばある時間帯をk = k1とk = k2という形式で表現する。K = 1440で1日を午前3時から始めるとすると、k = 1は午前3時のデータ点であり、k = 1440は翌日の午前2時59分のデータとなる。k =k1からk =k2までの時間帯についてn日の電力時系列の指標を以下で例示する。
指標の一例として、n日目の電力時系列の平均値pmeanは、
Figure 0006196513
 によって与えられる。
平均値と似た指標として中央値pmedがある。中央値pmedは、
Figure 0006196513
 によって与えられる。右辺のmedian(…)は()内の中央値を取るという意味である。
また、電力のばらつきを表す指標として、標準偏差pmedとIQR（interquartile range、四分位範囲）pIQRがある。はそれぞれ以下の式で与えられる。
Figure 0006196513
Figure 0006196513
 ここで、pmeanは、数式2によって与えられるものであり、pn,25%とpn,75% はk = k1からk = k2までのpn,kを値が小さいものから順に並べたときの25%点と75%点を表している。
以上のN, K, k1, k2は電力情報ＤＢ１００に登録されているとする。
また、１日の中でオンになっている時間帯が複数ある際に、オンになっていた時間の最大値、平均値、中央値、標準偏差、IQRという指標を考えることもできる。オンになっていた時間をtn,k(n = 1,2,…,N, k = k1,k2,…,kL)とする。k1,k2,…,kLはオンになった時刻を表す点であるとする。オンになった時刻の算出方法として、ひとつ前の時刻には設定された閾値pth未満であった電力が閾値pth以上になった場合の時刻をオンになった時刻とするものがある。オン時刻の算出方法はここで述べた方法に限定されない。オフになった時刻も同様にして算出できる。以上説明したオンになった時刻およびオフになった時刻を使って、オンになっていた時間を特定することができる。以下、オンになっていた時間の最大値、平均値、中央値、標準偏差、IQRという指標の計算例を以下に示す。
機器がオンになっていた時間の最大値は、
Figure 0006196513
 である。機器がオンになっていた時間の平均値は
Figure 0006196513
 である。機器がオンになっていた時間の中央値は
Figure 0006196513
 である。機器がオンになっていた時間の標準偏差は
Figure 0006196513
 である。機器がオンになっていた時間のIQRは
Figure 0006196513
 によって与えられる。max(…)とmedian(…)の意味はpn,kに関する場合の演算と同様である。また、tn,25%とtn,75% はk = k1,k2,…,kLのtn,kを値が小さいものから順に並べたときの25%点と75%点を表している。先述のN, K, k1, k2に加えてpthは電力情報ＤＢ１００に登録されているとする。
以上のような指標を利用することが考えられるが、指標変換部１０１で利用する指標はここで述べたものに限定されず、電力計測器によって計測された電力データと電力データを取得した際の時刻情報によって算出できる指標ならば何でもよい。また、指標の数は複数であっても１つであってもよい。上記の指標例では日別のデータを別個のデータ点として扱っているが、電力データを区切って異なるデータ点として扱う期間は一週間や一か月でもよい。
データ分割部１０２は、指標変換部１０１で算出された電力データの指標値を、対応付け済み電力データの指標値と、未対応付け電力データの指標値に分割する。データ分割部１０２は、対応付け済み電力データの指標値は、推定処理部１０７の機器候補推定モデル算出部１０３に入力する。また、未対応付け電力データの指標値は、推定処理部１０７の機器候補推定部１０４に入力する。
推定処理部１０７は、対応付け済み電力データの指標値を学習データとして、未対応付け電力データの指標値から、未対応付け電力計測器に接続された機器の候補、より詳細には機器の名前（種類）の候補、を推定する。以下で述べる機器候補推定とは、推定対象となる電力計測器が接続されている機器の名称（種類）を推定することであり、機器候補とは、電力計測器が接続されている機器の名称（種類）の候補のことを言う。
推定処理部１０７の機器候補推定モデル算出部１０３は、対応付け済み電力データの指標値に基づいて、機器候補推定部１０４で利用する推定モデルを算出する。機器候補推定部１０４は、推定モデルに基づき、未対応付け電力データの指標値から、機器候補を推定する。
図６では、k近傍法という機械学習の方式を応用して、未対応付け電力計測器が接続している機器の候補を推定する例を表している。ここでは、指標変換部１０１で２つの指標１、２を算出した場合の例を示す。指標変換部１０１で算出された指標の値に基づき、各指標を軸とする座標系に各データ点を配置した結果が図６の(a)である。図６の(a)では、対応付け済み電力計測器からのデータ点を、各指標の値に基づいて配置している。これが機器候補推定モデル算出部１０３において行われる。
この場合において、未対応付け電力計測器からのデータ点（図６(b)の★で表現した点）を、その指標の値に基づいて当該座標系に配置して、対応付け済み電力計測器のデータ点のうち最も距離の近いk個のデータ点を特定する。最も距離が近いｋ個のデータ点を特定したら、特定したデータ点を機器別に集計して機器ごとのデータ点数を表した分布を作成する。また、この分布から、機器ごとのデータ点数の比率を計算してもよい。各機器の分布または比率を機器候補として取得してもよいし、最もデータ点数あるいは比率の高い機器を機器候補として取得してもよいし、データ点数または比率が閾値以上の機器を機器候補として取得してもよい。このような処理が機器候補推定部１０４での機器候補推定に対応している。
図７では図６の例の場合で、k=50の場合に、最も距離が近い５０個のデータ点を特定し、機器別にデータ点を集計した分布を表している。TVが30件、PCが15件、オーディオが5件となっているため、比率としてはTVが0.60、PCが0.30、オーディオが0.10となる。
可視化部１０５では、機器候補推定部１０４の推定結果に基づいて、機器候補を居住者に対して可視化する。たとえば機器候補の情報を、表示部に表示する。
図８は、図７に示した例の場合の可視化部１０５の可視化例を示したものである。ここでは、未対応付け電力計測器が電力計測器2であるとしている。電力計測器１、３等はそれぞれＴＶ、ＰＣと接続されていることが分かっている。電力計測器２が接続されている機器の候補として、ＴＶ、ＰＣ、オーディオが挙げられており、それぞれの確率として６０％、３０％、１０％が表示されている。このように、機器候補推定の結果を居住者に対して可視化することによって、居住者が電力計測器に接続している機器の機器名を設定する負担が軽減される。
機器対応付け情報取得部１０６は、未対応付け電力計測器の接続機器名を居住者が設定した場合に、その情報を取得して、その対応関係を電力情報ＤＢ１００（図３参照）に反映する。たとえば居住者は図８に示した可視化の画面において、機器候補の中から機器を選択して、決定することで、居住者の設定を機器対応づけ情報取得部１０６が受け付ける。上記のように機器との対応付けが済んだ電力計測器からの電力データは、機器の対応付けがされていない電力計測器が残っている場合、もしくは新規に電力計測器が追加された場合に、当該電力計測器が接続された機器の候補を算出するために利用できるデータとなる。上記の電力情報ＤＢ１００の更新によって機器候補の推定精度が高まることになる。
図６では指標１と指標２の２つの指標を利用した場合の推定方法を示したが、先述のとおり指標の数は２に限定されない。
また、図６及び図７はk近傍法という機械学習方式を応用した例であるが、機器候補推定モデルとそれに基づく機器候補の推定例は上記の例に限定されない。例えば、対応付け済み電力データから算出された指標の値に対して決定木分析を適用することによって、機器の存在領域を推定して、未対応付け電力データから計算された指標値が属する領域から、機器候補を推定する方法も挙げられる。この場合は、機器候補推定モデル算出部１０３は機器候補推定モデルとして決定木を算出し、機器候補推定部１０４ではこの決定木を利用して機器の候補を推定する。
図９に、２つの指標i1とi2を用いて生成した決定木の例を示している。ここでは対応付け済み電力計測器が６つ存在し、それぞれに接続された機器が、機器１〜６の場合を示す。図９の木の一番上の分岐において「i1>=501 i1<501」と記載されているのは、この分岐が指標i1の値が501のところでデータを分けていることを表す。また、一番上の分岐において「13/5/64/93/20/10」と記載があるが、指標i1の値が501のところでデータを分ける前に存在しているデータの分布を表しており、左から順に機器１〜６のデータ点数を表している。「13/5/64/93/20/10」の上にある「4」という数字はこのデータにおいてもっとも多い機器が機器4であることを表している。また、棒グラフはデータの分布を図示したものである。図９の他の分岐と末端に与えられている記載も上述のものと同様である。また、図９の木の各末端は、この末端に至るまでに存在する分岐によって絞り込まれた指標の領域と、その領域に対応する分類結果を表している。図９の一番左の末端は、機器１に分類された領域を表す。
この結果から、指標i1が501以上か未満によって、（機器１、機器２、機器３）のグループと（機器４、機器５、機器６）の２グループに分割できることが分かる。さらに指標i1が501以上の場合において、指標i2が301.6以上か未満によって、（機器１、機器２）のグループと機器３のグループに分けることができる。指標i1が501以上でかつ指標i2が301.6以上の場合において指標i2が432.6以上か未満によって機器１と機器２に分けることができる。指標i1を横軸にとり、指標i2を縦軸にとって６種類の機器がどの領域に存在するかを直感的に図示したのが、図１０である。未対応付け電力計測器からのデータが図１０のどの領域に存在するかによって、機器の候補が変わることになる。当該データがどの領域に属するかは、図９に示したような決定木に基づき当該データを分類し、分類された末端ノードに対応する機器の領域に、当該データは属すると判断すればよい。
機器１と２それぞれの存在領域には、その他の機器のデータが存在しないため（図９の機器１，２の末端ノード参照）、機器１と２のどちらの領域に分類された場合は、機器１または機器２そのものの種類の機器を、接続された機器として提示可能である。すなわち、機器１もしくは機器２に対応する領域にデータが分類された場合は、図８の可視化部１０５における表示として機器１もしくは機器２の存在確率が１００％であると表示してすればよい。
一方で、機器３、機器４、機器５、機器６それぞれの存在領域に分類されたデータの場合、機器３の領域に含まれる各機器の存在確率を表示すればよく、図９の機器３の末端ノードの結果から、機器１：１.６％（＝１／（１＋５９＋２））、機器３：９５%（＝５９／（１＋５９＋２））、機器４：３．２％＝（２／（１＋５９＋２））のように表示すればよい。
あるいは、決定木分析以外の方法として、クラスタリングを用いた分析を行っても良い。たとえば図１０に示したように各機器のデータが点在する場合に、クラスタリングを行って、複数のクラスタ領域を生成し、対象となるデータがどのクラスタ領域に属するかで、機器の候補を特定してもよい。属するクラスタ領域の機器ごとのデータ数を集計し、その機器ごとの確率を候補確率として提示してもよい。
図１１は、本発明の実施形態に係る機器候補算出装置の動作手順を示すフローチャートである。以下、このフローチャートのステップに従って、本装置の動作手順を説明する。
ステップＳ１００では、図５を用いて説明したように各電力計測器が計測した電力データを指標に変換する。
ステップＳ１０１では、図３で例示した対応付け情報に基づいて、ステップＳ１００で変換された各電力データの指標値を、対応付け済み電力データの指標値と、未対応付け電力データの指標値に分割する。
ステップＳ１０２では、対応付け済み電力データの指標値より機器候補推定モデルを算出する。
ステップＳ１０３では、未対応付け電力データの指標値を、ステップＳ１０２で算出された機器候補推定モデルに適用して、未対応付け電力計測器に接続している機器の候補、より詳細に、機器の名前（種類）の候補を推定する（ステップＳ１０４）。
ステップＳ１０５では、ステップＳ１０４で推定された機器の候補を表示する。
ステップＳ１０６では、機器の候補の表示に基づいて、居住者が機器と電力計測器と対応付け情報を設定した場合に、その情報を取得して電力情報ＤＢ１００に登録する。居住者が機器の情報を設定していない場合は、未設定であることを電力情報ＤＢ１００に登録する。
上記のフローチャートの動作を一定の間隔で実行して、機器の候補を居住者に対して表示することによって、対応付け済み電力計測器の数を増加させることが期待される。また、電力情報ＤＢ１００の更新が繰り返されることによって、機器候補推定モデルの精度が高まることになる。
以上に説明した本実施形態によれば、機器と電力計測器の対応付けの設定を居住者が行う際に、すでに対応付けがされている機器の電力データに基づいて、まだ対応付けがされていない電力計測器について、その対応する機器の候補を推定して居住者に提示することにより、居住者が機器と電力計測器との対応付けを行う際の負担を軽減することができる。
（第２の実施形態）
第１の実施形態では、対応付け済み電力計測器が計測した電力データのみを利用して機器候補の推定を行ったが、第２の実施形態では当該電力データに加えて、仮想的に生成した電力データも用いて機器候補の推定を行うことを特徴とする。
図１２に第２の実施形態に係る機能ブロック図を示す。第１の実施形態に対して、機器レファレンスＤＢ１０９と仮想電力データ生成部１１０が追加されている。
図１３は、機器レファレンスＤＢ１０９の例を示す。機器レファレンスＤＢ１０９は、機器別に各指標の取る最小値と最大値に関する情報（サンプリング条件）を備えている。この情報を利用することによって、対応付け済み電力計測器が計測する機器の電力データの個数（量）を仮想的に増やすことが可能となる。
図１３において、機器ごとの構成比率の列は、この構成比率によって仮想的に生成する電力データに占める各機器の割合を与える。
図１４は、機器レファレンスＤＢ１０９に登録されている機器の各指標の情報（最小値と最大値）から乱数に基づいて仮想電力データのサンプル点を生成することによって、図６で説明したk近傍法を利用した機器候補推定を行う例を示す。
図１４（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）、（ｅ）は各機器の電力計測器（対応付け済み電力計測器）に対してサンプリングにより生成した仮想電力データの指標値を示している。図１４（ａ）が各機器の電力計測器（対応付け済み電力計測器）で実際に計測された電力データの指標値を示している。図１４（ｂ）〜（ｅ）を図１４（ａ）に追加した状態が図１４（ｆ）に示される。★は、未対応付け電力計測器からのデータ点である。
機器との対応付けがされた電力データが十分に存在しない場合では、このような機器レファレンスＤＢ１０９に基づき仮想電力データ生成部１１０で仮想電力データを生成することによって、電力データの量を増やすことが可能となる。
この仮想電力データを機器候補推定モデル算出部１０３において対応付け済み電力データとともに利用することによって、未対応付け電力データに対して、機器候補の推定精度を高めることができる。機器レファレンスＤＢ１０９を定期的に更新することによって機器候補の推定精度を高めることができる。
また、図１３に示した機器レファレンスＤＢ１０９の例では、機器の仮想電力データは方形の一様分布から生成（サンプリング）されるが、多次元の混合正規分布によってより柔軟な分布から生成することも可能である。
図１５は混合正規分布に基づく機器レファレンスＤＢの例である。ここでは２つの正規分布によって各機器の仮想電力データは生成されるとしている。図１５では、各正規分布の指標に関する平均ベクトル（平均値）と、指標に関する分散共分散行列、混合正規分布を選択比率、機器ごとの構成比率をサンプリング条件として与えている。構成比率は前述したのと同様である。選択比率は、各正規分布を合成する際の重み（係数）である。平均ベクトルの各成分はそれぞれ指標１、２の平均値である。
図１６は、図１５の機器レファレンスＤＢ１０９に格納されている機器の情報（平均ベクトル、分散共分散行列、混合正規分布の選択比率）から乱数に基づいて仮想電力データのサンプル点を生成することによって、図６で説明したk近傍法を利用した機器の種類の候補推定を行う例を示す。
図１６（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）、（ｅ）は各機器の電力計測器（対応付け済み電力計測器）に対してサンプリングにより生成した仮想電力データの指標値を示している。図１６（ａ）が各機器の各機器の電力計測器（対応付け済み電力計測器）で実際に計測された電力データの指標値を示している。図１６（ｂ）〜（ｅ）を図１６（ａ）に追加した状態が図１６（ｆ）に示される。★は、未対応付け電力計測器からのデータ点である。
この例では２つの多次元正規分布を利用しているが、各機器の仮想電力データを生成する正規分布の数は２個に限定されるものではなく、ある機器では１つの正規分布のみから仮想電力データを生成する一方で、他の機器では３つの正規分布からなる混合分布によって仮想電力データを生成することも可能である。
以上のように機器レファレンスＤＢ１０９の例を２つ述べたが、機器レファレンスＤＢ１０９において格納する機器の情報はここで述べたものに限定されない。また仮想電力データ生成部１１０の仮想電力データの生成方式もここで述べたものに限定されない。
（第３の実施形態）
第３の実施形態は、対応付け済み電力計測器に接続していた機器が居住者によって別の機器に変更された場合にも、その変更を算出可能にすることを特徴とする。本実施形態のブロック図は、図２または図１２と同様であるため省略する。
第１または第２の実施形態では、未対応付け電力計測器からの電力データを推定の対象としたが、本実施形態では、対応付け済み電力計測器のうちから選択した電力計測器からの電力データを推定の対象とする。データ分割部１０２では、選択された電力計測器の指標値と、それ以外の電力計測器の指標値に分割し、選択された方の指標値を機器候補推定部１０４に出力し、それ以外の指標値を機器候補推定モデル算出部１０３に出力する。これにより選択された電力計測器に接続している機器の候補を機器候補推定部１０４において推定する。機器候補推定部１０４は、機器の候補のうちの第一候補と、実際に登録されている機器が一致するかを確認してもよい。機器の候補と、実際に登録されている機器の情報を可視化部１０５に表示させる。機器候補推定部１０４は、両者が一致しない場合に、変更された確率が高いことを示すメッセージ、または居住者に変更を促すメッセージを出力してもよい。
図１７は、可視化部１０５により可視化の例を示す。この表示において、接続機器が変更された可能性を示している。実際に登録されている機器はＴＶであり、推定結果の第一候補はオーディオである。さらに当該の電力計測器に接続されている可能性がある機器の候補を図８の場合と同様の形式で可視化している。この図１７のように電力計測器に接続している機器の変更の可能性と、変更後の機器の候補推定の結果を居住者に対して可視化することによって、居住者が電力計測器に接続している機器の機器名を設定し直す負担が軽減される。また居住者が接続機器の変更し忘れる可能性を減少させることができる。
（第４の実施形態）
ここまで説明した実施形態においては図１のように単世帯の居住者の家について機器の候補を推定する場合について説明してきたが、図１８に示すように複数世帯の電力計測器に関して機器の候補を推定することも可能である。この場合、図２と図１２それぞれの機能ブロック図を変更することなく、複数世帯に渡って図２と図１２で表現される各々機能を実現できる。ＨＥＭＳデータ分析サーバ１０は複数の家からそれぞれ電力データや対応付け情報等を収集し、これまでと同様の処理を行う。複数の家の情報を使った推定を行うことで、サンプルが多くなるため、より精度の高い推定を行うことが期待できる。
以上で述べてきた実施形態は、１台のコンピュータによって実現してもよいし、複数のコンピュータによって実現してもよい。例えば、電力情報ＤＢ１００をデータベースサーバとし、指標変換部１０１とデータ分割部１０２と機器候補推定モデル算出部１０３と機器候補推定部１０４と可視化部１０５と機器対応付け情報取得部とを１台のコンピュータ上で実現し、当該サーバから随時データを呼び出すという実現方法であってもよい。
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
１…HEMS設置の家
１０…HEMSデータ分析サーバ
２０…HEMSホームゲートウェイ
３０…ネットワーク
４０…分電盤
５１…機器
５２…機器
６１…電力計測器
６２…電力計測器
１００…電力情報ＤＢ
１０１…指標変換部
１０２…データ分割部
１０３…機器候補推定モデル算出部
１０４…機器候補推定部
１０５…可視化部
１０６…機器対応付け情報取得部
１０７…推定処理部
１０８…電力データ収集部
１０９…機器レファレンスＤＢ
１１０…仮想電力データ生成部

Claims (11)

  1. それぞれ対応する機器の使用電力を計測して電力データを取得する複数の電力計測器の一部である第１の電力計測器が計測する機器の種類を定めた対応付け情報を読み込む読込部と、
    前記電力データから指標を計算する指標計算部と、
    前記第１の電力計測器が計測する機器の電力データから計算された指標を学習データとして、前記複数の電力計測器のうち前記第１の電力計測器と異なる第２の電力計測器が計測する機器の電力データから計算された指標から、前記第２の電力計測器が計測する機器の複数の種類の候補と、前記複数の種類の候補のそれぞれが前記第２の電力計測器に接続している確率とを推定する推定処理部と、
    前記推定処理部により推定された機器の複数の種類の候補と、前記複数の種類の候補のそれぞれが前記第２の電力計測器に接続している確率とを可視化する可視化手段と、
    を備えた情報処理装置。
  2. 前記第２の電力計測器が計測する機器の種類を指定した設定指示を受け、前記設定指示に基づき、前記第２の電力計測器が計測する機器の種類を前記対応付け情報に設定する情報取得部
    をさらに備えた請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 前記推定処理部は、前記第１の電力計測器のうちの一部の電力計測器が計測する機器の電力データから計算された指標を学習データとし、前記第１の電力計測器のうちの残りから選択した第３の電力計測器について、前記第３の電力計測器が計測する機器の電力データから計算された指標から、前記第３の電力計測器が計測する機器の種類の候補を特定し、
    前記可視化手段は、前記対応付け情報から特定される前記第３の電力計測器が接続されている機器の種類と、前記推定処理部により特定された機器の種類の候補とを可視化する
    請求項１または２に記載の情報処理装置。
  4. 前記情報取得部は、前記第３の電力計測器が計測する機器の種類を指定した変更指示を受け、前記変更指示に基づき、前記第３の電力計測器が計測する機器の種類を変更するように、前記対応付け情報を更新する
    請求項３に記載の情報処理装置。
  5. 前記推定処理部は、前記第１の電力計測器が計測する機器について、前記機器に対してあらかじめ定義されたサンプリング条件に従って前記機器の電力データをサンプリングし、サンプリングした電力データから計算される指標をさらに前記学習データとして用いる
    請求項１ないし４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  6. 前記サンプリング条件は、前記機器の電力データの最小値と最大値の範囲を定めている
    請求項５に記載の情報処理装置。
  7. 前記サンプリング条件は、前記機器の電力データが従う確率分布を定めている
    請求項５に記載の情報処理装置。
  8. 前記サンプリング条件は、各第１の電力計測器に対応する機器間でのサンプリング数の比率を定めている
    請求項６または７に記載の情報処理装置。
  9. 前記推定処理部は、前記第２の電力計測器が計測する機器の電力データに対し、前記指標に基づく距離が最も近いｋ個の前記第１の電力計測器が計測する機器の電力データを特定し、特定した電力データを前記第１の電力計測器が計測する機器ごとに集計してそれぞれ電力データの個数を求め、前記機器ごとの前記電力データの個数に基づき、前記第２の電力計測器が計測する機器の複数の種類の候補と、前記複数の種類の候補のそれぞれが前記第２の電力計測器に接続している確率とを推定する
    請求項１ないし８のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  10. 前記推定処理部は、前記学習データに基づき、指標から、指標の値によって区分される領域のうちの１つを特定する決定木を生成し、前記第２の電力計測器が計測する機器の電力データから計算された指標が属する領域を前記決定木から特定し、特定した領域に前記第１の電力計測器が計測する機器の電力データから計算された指標が属する機器毎の前記指標の個数に基づき、前記機器の複数の種類の候補と、前記複数の種類の候補のそれぞれが前記第２の電力計測器に接続している確率とを推定する
    請求項１ないし８のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  11. それぞれ対応する機器の使用電力を計測して電力データを取得する複数の電力計測器の一部である第１の電力計測器について、前記第１の電力計測器が計測している機器の種類を定めた対応付け情報を読み込む読込ステップと、
    前記電力データから指標を計算する指標計算ステップと、
    前記第１の電力計測器が計測する機器の電力データから計算された指標を学習データとして、前記複数の電力計測器のうち前記第１の電力計測器と異なる第２の電力計測器が計測する機器の電力データから計算された指標から、前記第２の電力計測器が計測する機器の複数の種類の候補と、前記複数の種類の候補のそれぞれが前記第２の電力計測器に接続している確率とを推定する推定処理ステップと、
    前記推定処理ステップにより推定された機器の複数の種類の候補と、前記複数の種類の候補のそれぞれが前記第２の電力計測器に接続している確率とを可視化する可視化ステップと、
    を備えた情報処理方法。
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