JP6221443B2 - 監視装置、監視方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、監視装置、監視方法及びプログラムに関する。

近年、一般家庭の電気使用者向けに、ＨＥＭＳ（Ｈｏｍｅ Ｅｎｅｒｇｙ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ）と呼ばれる住宅のエネルギー管理を行うシステムが提供されている。ＨＥＭＳは、センサや情報技術を活用したシステムである。ＨＥＭＳによれば、各家庭での電力使用状況を示す情報を提供することができる。結果、節電や電気料金の低減が促進され、これにより、省エネルギー効果が得られることが期待されている。同様の取り組みが、オフィスフロアやビル、店舗といった領域に拡大して適用され始めている。

ところで、関連する技術として、家庭等内での個別の電気機器の稼動状態を検知し、当該情報をも提供する技術が提案されている。当該技術によれば、各家庭内での電気機器の稼働状態（稼動している電気機器の種類等）を瞬時に把握することが可能となる。関連する技術が特許文献１乃至７に開示されている。

特許文献１には、個別の電気機器に専用の消費電力測定装置を備えることにより、個別の電気機器の消費電力を把握する技術が開示されている。

特許文献２及び３には、個別の電気機器の消費電力を直接測定せずに電気機器の稼動状態を推定する技術が開示されている。具体的には、電源電流、電源電圧、あるいはそれらから得られる統計量などの計算値といった特徴量を測定する測定センサを配電盤等の電源幹線部に設置し、予め保持しておいた各電気機器の稼動時の特徴量（参照情報）と測定センサの測定結果を利用して、どの電気機器が稼動しているかを推定する技術が開示されている。

特許文献４には、上記のような個別の電気機器の稼働状態の推定に必要な特徴量（参照情報）を生成する技術が開示されている。具体的には、電気機器を１つずつ稼働させて所定のデータ（消費電流等）を個別に測定し、測定した各電気機器のデータから特徴量を抽出して保存する技術が開示されている。

特許文献５には、電気機器の稼動状態の組み合わせの学習を必要とせずに、精度良く電気機器の稼動状態を検出するための技術が開示されている。

特許文献６には、使用されている電気機器の特定とその電気機器の使用状態を、電気機器側の変更や機能追加なしに管理するための技術が開示されている。

特許文献７には、オペレータがクラス分類のための大局的な意向を指定するだけで、一般的な手続きで統計的にオペレータの分類意図に合致するような分類用特徴量を機械的に抽出するための技術が開示されている。

特開２００７−２２５３７４号公報 特許第３４０３３６８号公報 特許第４５６５５１１号公報 特許第４４３３８９０号公報 特開２０１２−１８９５２６号公報 特開２００４−２２２３７５号公報 特開平４−２７３５９０号公報

特許文献１に記載の技術では、個別の電気機器に消費電力測定装置を設置するため、各電気機器の台数分だけ電力測定センサを用意しなければならなかった。このため、システム全体のコストが高価になり、ユーザの導入が困難になるなどの問題があった。

特許文献２乃至４の技術のように、複数の電気機器各々の特徴量（参照データ）を組み合わせた特徴量と、例えば分電盤で測定した測定データの特徴量（測定データ）とを比較することで、電気機器の稼動状態を推定する技術（以下、第１の技術）によれば、上記特許文献１に記載の技術の問題を解決することができる。しかし、第１の技術は以下のような課題を有する。

第１の技術の場合、電気機器各々の参照データを予め用意し、システムに記憶しておく必要がある。記憶される参照データは、各家庭や各店舗等で使用されている電気機器の特徴量である。当然、各家庭や各店舗等で使用している電気機器の種類、また、各種電気機器の型番等は異なるため、システムに記憶させておく参照データは、家庭や店舗等毎に異なる。このため、出荷段階からシステムに参照データを予め記憶させておくことはできない。参照データは、家庭や店舗等毎にカスタマイズされる必要がある。従来、このような参照データを効率的に作成し、システムに記憶させておく技術が存在しなかった。

特許文献４には、複数の電気機器に対して個別に測定処理を行い、測定データから特徴量を抽出してシステムに記憶する手段が開示されている。しかし、各家庭や各店舗のユーザはこのような測定処理を行うのを面倒に感じる場合がある。当該不都合を解決する手段として、第１の技術のシステムを提供する提供者が各家庭や各店舗に赴いて測定処理を行い、システムに記憶させる手段が考えられる。しかし、各家庭や各店舗等で使用される電気機器の種類及び数は買い替え等により変動する。その都度、システムの提供者が各家庭や各店舗等に赴き、測定処理を行うのは非効率である。

そこで、本発明者らは、上記第１の技術において利用される参照データ（各電気機器の特徴量）を容易に作成する技術を新たに発明した。

詳細は以下の実施形態で説明するが、当該新たな発明では、まず、日常生活における所定の単位（例：各家庭）内での総消費電流又は総消費電力の瞬時値の時系列なデータ、又は、当該データから算出された特徴量（例：高調波の周波数強度、位相）の時系列なデータである第１の時系列データを取得する。

その後、第１の時系列データの中から、時間変化とともにデータの値が所定の閾値以上変動した箇所を抽出する。所定の閾値を適切に設定することで、電気機器の電源のＯＮ／ＯＦＦが切り替わった箇所を抽出することができる。電気機器の電源のＯＮ／ＯＦＦが切り替わった箇所を抽出した後、切り替わりの前後のデータの値の差分値を算出することで、ある電気機器（そのタイミングで電源のＯＮ／ＯＦＦが切り替わった電気機器）の特徴量を算出する。

特徴量を算出後、それまでに蓄積されている特徴量のデータベース内に同じ又は所定レベル以上近似している特徴量が記憶されているか確認する。記憶されていない場合は、新たに算出した特徴量を新たな特徴量として当該データベースに登録する。一方、同じ又は所定レベル以上近似している特徴量がすでにデータベースに記憶されている場合は、新たに算出した特徴量は新たな特徴量としてデータベースに登録されない。

本発明者らは、このような新たな発明において、以下のような課題を新たに見出した。上述のとおり、新たに算出した特徴量と同じ又は所定レベル以上近似している特徴量がすでにデータベースに記憶されている場合、新たに算出した特徴量は新たな特徴量としてデータベースに登録されない。しかし、１つの単位（例：各家庭）において、同じ電気機器が複数個使用される場合や、特徴量が所定レベル以上互いに近似している複数の電気機器が使用される場合がある。上記新たな発明の場合、同じ電気機器各々の特徴量がデータベースに登録されることはない。また、特徴量が所定レベル以上互いに近似している複数の電気機器各々の特徴量がデータベースに登録されることはない。かかる場合、特徴量のデータベースに記憶されている特徴量を用いて電気機器の稼動状態を推定する処理において、以下のような不都合が生じうる。

例えば、ある単位（例：各家庭）に、２つの電気機器Ａと、１つの電気機器Ｂが設置されているとする。上記新たな発明によれば、特徴量のデータベース内に、２つの特徴量、すなわち、電気機器Ａの特徴量ａと、電気機器Ｂの特徴量ｂとが登録されることになる。このような２つの特徴量を組み合わせて生成される特徴量は、ａ、ｂ、ａ＋ｂの３パターンである。しかし、２つの電気機器Ａと、１つの電気機器Ｂが設置されている単位（例：各家庭）で実際に測定される特徴量のパターンは、ａ、ｂ、ａ＋ａ、ａ＋ｂ、ａ＋ａ＋ｂの５パターンである。かかる場合、ａ＋ａ又はａ＋ａ＋ｂの特徴量を示す電気機器の稼動状態を特定できない。すなわち、１つの電気機器Ａが稼動している状態（特徴量ａ）、１つの電気機器Ｂが稼動している状態（特徴量ｂ）、および、１つの電気機器Ａと１つの電気機器Ｂが稼動している状態（特徴量ａ＋ｂ）は特定できるが、２つの電気機器Ａが稼動している状態（特徴量ａ＋ａ）、および、２つの電気機器Ａと１つの電気機器Ｂが稼動している状態（特徴量ａ＋ａ＋ｂ）は特定できない。

本発明の課題は、複数の電気機器各々の特徴量（参照データ）を組み合わせた特徴量（参照データ）と、測定データの特徴量（測定データ）とを比較することで、電気機器の稼動状態を推定する技術において利用される参照データを測定データから自動的に生成する技術を用いた場合に発生しうる上記課題を解決することである。

本発明によれば、
電気機器各々の特徴量である機器特徴量Ｆｎ（ｎは１以上の整数）を記憶する特徴量記憶手段と、
前記機器特徴量Ｆｎと台数パラメータＴｎ（Ｔｎは０以上の整数）とに基づいて結合特徴量を算出する結合特徴量算出手段と、
所定の単位内における総消費電流又は総消費電力を測定する測定手段と、
前記測定手段が測定した総消費電流又は総消費電力を利用して特徴量を取得する現在特徴量取得手段と、
前記現在特徴量取得手段が取得した前記特徴量である現在特徴量と、前記結合特徴量算出手段が算出した前記結合特徴量とを比較し、前記現在特徴量と一致する前記結合特徴量を特定する比較手段と、
前記比較手段が前記現在特徴量と一致すると特定した前記結合特徴量を算出したときの前記台数パラメータＴｎの値に基づいて、前記機器特徴量Ｆｎで特定される電気機器がＴｎ台稼動していることを示す情報を出力する出力手段と、
を有し、
前記結合特徴量算出手段は、前記結合特徴量として、前記機器特徴量Ｆｎに前記台数パラメータＴｎと補正パラメータＡｎ（Ａｎは０より大きい実数）をかけた値を組み合わせた値を算出する監視装置が提供される。

また、本発明によれば、
コンピュータが、
電気機器各々の特徴量である機器特徴量Ｆｎ（ｎは１以上の整数）を記憶しておき、
前記機器特徴量Ｆｎと台数パラメータＴｎ（Ｔｎは０以上の整数）とに基づいて結合特徴量を算出する結合特徴量算出ステップと、
所定の単位内における総消費電流又は総消費電力を測定する測定ステップと、
前記測定ステップで測定した総消費電流又は総消費電力を利用して特徴量を取得する現在特徴量取得ステップと、
前記現在特徴量取得ステップで取得した前記特徴量である現在特徴量と、前記結合特徴量算出ステップで算出した前記結合特徴量とを比較し、前記現在特徴量と一致する前記結合特徴量を特定する比較ステップと、
前記比較ステップで前記現在特徴量と一致すると特定した前記結合特徴量を算出したときの前記台数パラメータＴｎの値に基づいて、前記機器特徴量Ｆｎで特定される電気機器がＴｎ台稼動していることを示す情報を出力する出力ステップと、
を実行し、
前記結合特徴量算出ステップでは、前記結合特徴量として、前記機器特徴量Ｆｎに前記台数パラメータＴｎと補正パラメータＡｎ（Ａｎは０より大きい実数）をかけた値を組み合わせた値を算出する監視方法が提供される。

また、本発明によれば、
コンピュータを、
電気機器各々の特徴量である機器特徴量Ｆｎ（ｎは１以上の整数）を記憶する特徴量記憶手段、
前記機器特徴量Ｆｎと台数パラメータＴｎ（Ｔｎは０以上の整数）とに基づいて結合特徴量を算出する結合特徴量算出手段、
所定の単位内における総消費電流又は総消費電力を測定する測定手段、
前記測定手段が測定した総消費電流又は総消費電力を利用して特徴量を取得する現在特徴量取得手段、
前記現在特徴量取得手段が取得した前記特徴量である現在特徴量と、前記結合特徴量算出手段が算出した前記結合特徴量とを比較し、前記現在特徴量と一致する前記結合特徴量を特定する比較手段、
前記比較手段が前記現在特徴量と一致すると特定した前記結合特徴量を算出したときの前記台数パラメータＴｎの値に基づいて、前記機器特徴量Ｆｎで特定される電気機器がＴｎ台稼動していることを示す情報を出力する出力手段、
として機能させ、
前記結合特徴量算出手段は、前記結合特徴量として、前記機器特徴量Ｆｎに前記台数パラメータＴｎと補正パラメータＡｎ（Ａｎは０より大きい実数）をかけた値を組み合わせた値を算出するプログラムが提供される。

本発明によれば、複数の電気機器各々の特徴量（参照データ）を組み合わせた特徴量（参照データ）と、測定データの特徴量（測定データ）とを比較することで、電気機器の稼動状態を推定する技術において利用される参照データを測定データから自動的に生成する技術を用いた場合に発生しうる上記課題を解決することができる。

本実施形態の装置のハードウェア構成の一例を概念的に示す図である。 本実施形態の監視装置の機能ブロック図の一例である。 本実施形態の登録装置の機能ブロック図の一例である。 本実施形態の第１の時系列データに関係する定義を説明するための図である。 特徴量記憶部が記憶する情報の一例を模式的に示す図である。 属性取得部がユーザ入力を受付ける入力画面の一例を示す図である。 特徴量記憶部が記憶する情報の一例を模式的に示す図である。 特徴量記憶部が記憶する情報の一例を模式的に示す図である。 属性取得部がユーザ入力を受付ける入力画面の一例を示す図である。 出力部がディスプレイに情報を出力している一例を示す図である。 出力部がディスプレイに情報を出力している一例を示す図である。 本実施形態の監視装置の処理の流れの一例を示すフローチャートである。 本実施形態の監視装置の機能ブロック図の一例である。 上限記憶部が記憶する情報の一例を模式的に示す図である。 本実施形態の監視装置の機能ブロック図の一例である。 受付部がユーザ入力を受付ける入力画面の一例を示す図である。 結合特徴量算出部が記憶する情報の一例を模式的に示す図である。

以下、本発明の実施の形態について図面を用いて説明する。

なお、本実施形態の装置及び当該装置が備える各部は、任意のコンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit）、メモリ、メモリにロードされたプログラム（あらかじめ装置を出荷する段階からメモリ内に格納されているプログラムのほか、ＣＤ（Compact Disc）等の記憶媒体やインターネット上のサーバ等からダウンロードされたプログラムも含む）、そのプログラムを格納するハードディスク等の記憶ユニット、ネットワーク接続用インタフェイスを中心にハードウェアとソフトウェアの任意の組合せによって実現される。そして、その実現方法、装置にはいろいろな変形例があることは、当業者には理解されるところである。

図１は、本実施形態の装置のハードウェア構成の一例を概念的に示す図である。図示するように、本実施形態の装置は、例えば、バス６Ａで相互に接続されるＣＰＵ１Ａ、ＲＡＭ（Random Access Memory）２Ａ、ＲＯＭ（Read Only Memory）３Ａ、有線及び／又は無線で他の機器と通信するための入出力インタフェイス（Ｉ／Ｆ）４Ａ、ハードディスクや可搬型記憶媒体等である補助記憶装置５Ａ等を有する。入出力Ｉ／Ｆ４は、表示装置や入力装置等のようなユーザインタフェース装置と接続されてもよいし、その他の装置と接続されてもよいし、インターネットやＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワークと接続されてもよい。

なお、以下の実施形態の説明において利用する機能ブロック図は、ハードウェア単位の構成ではなく、機能単位のブロックを示している。これらの図においては、各装置は１つの機器により実現されるよう記載されているが、その実現手段はこれに限定されない。すなわち、物理的に分かれた構成であっても、論理的に分かれた構成であっても構わない。

＜第１の実施形態＞
図２に、本実施形態の監視装置１００の機能ブロック図の一例を示す。図示するように、監視装置１００は、特徴量記憶部１１１と、結合特徴量算出部１１２と、測定部１１３と、現在特徴量取得部１１４と、比較部１１５と、出力部１１６とを有する。以下、各部について説明する。

特徴量記憶部１１１は、電気機器各々の稼動状態時に観察される特徴量である機器特徴量Ｆｎ（ｎは１以上の整数）を記憶する。特徴量記憶部１１１への特徴量の登録は、登録装置１０４により実現される（図２中、不図示）。登録装置１０４は、監視装置１００の一部であってもよいし、監視装置１００とは異なる装置であってもよい。監視装置１００と登録装置１０４が異なる装置である場合、これらの装置は、有線及び／又は無線で互いに通信可能になっている。

図３に、登録装置１０４の機能ブロック図の一例を示す。図示するように、登録装置１０４は、取得部１０１と、登録・更新部１０２と、属性取得部１０３とを有する。

取得部１０１は、第１の時系列データを取得する。第１の時系列データは、予め定められた所定の単位内における総消費電流及び総消費電力の少なくとも一方の瞬時値の時系列な測定データ、又は、当該測定データに基づいて算出された特徴量の時系列なデータである。

所定の単位は特段制限されず、１つの家庭、１つの店舗、１つの会社、複数の家庭や複数の店舗や複数の会社などが存在する１つの建物、複数の家庭が集まった１つのコミュニティなどあらゆる形態が考えられる。同様に、家庭や店舗に設置される分電盤の１つの分岐など、電気機器の接続の集まりで考えることもできる。ここでの所定の単位が、電気機器の稼動状態の推定を行う単位となる。

総消費電流及び総消費電力の瞬時値の時系列な測定データを測定する手段は特段制限されず、あらゆる従来技術を採用することができる。例えば、単位が１つの家庭や１つの店舗や１つの会社である場合、それらの単位内に設置されている分電盤を流れる電流の電流値を測定してもよい。また、電圧値を測定し、測定した電流値と電圧値を掛け合わせることで、電力値を算出してもよい。一方、単位が１つのコミュニティである場合、各家庭の分電盤を流れる電流の電流値を測定したデータを、時刻を合わせて（同期させて）足し合わせたデータを、そのコミュニティの消費電流の時系列な測定データとしてもよい。また、同様にして、電力値を算出してもよい。これらの測定データは、各単位（例：各家庭、各建物など）に属するユーザが通常の生活を送っている日常生活の中で測定されたデータであってもよい。

電流の測定データ及び電力の測定データの少なくとも一方に基づいて算出される特徴量の種類は特段制限されず、例えば、消費電流の周波数強度・位相（高調波成分）、位相、消費電流の変化、平均値、ピーク値、実効値、波高率、波形率、電流変化の収束時間、通電時間、ピークの位置、電源電圧のピーク位置と消費電流のピーク位置との間の時間差、力率などであってもよい。当然、ここでの例示に限定されない。なお、取得部１０１は、第１の時系列データとして、複数種類の特徴量の時系列なデータを取得してもよい。

なお、第１の時系列データは時刻情報と対応付けられていてもよい。第１の時系列データが消費電流の時系列な測定データ又は消費電力の時系列な測定データである場合、各データ（電流値、電力値）に測定時刻が対応付けられていてもよい。また、第１の時系列データが消費電流の時系列な測定データ又は消費電力の時系列な測定データに基づいて算出された特徴量の時系列なデータである場合、各特徴量に、算出に利用された測定データ（電流値、電力値）の測定時刻が対応つけられていてもよい。

登録・更新部１０２は、取得部１０１が取得した第１の時系列データにおいて、所定の条件（以下、第１の条件）を満たしている箇所（データ）が存在する場合、その箇所のデータ値を利用して生成された参照データを特徴量記憶部１１１に登録する処理を行う。

ここで、図４を用いて第１の条件について説明する。図４は、第１の時系列データを示している。各データは模式的に黒丸で示されている。各データは時間ｔ間隔の時系列なデータである。図中左側にあるデータほど測定されたタイミングが早いデータである。

図中に示す第１の時点のデータは、第１の時系列データに含まれる任意の１つのデータである。第２の時点のデータは、第１の時系列データ内で第１の時点のデータより時間的に１つ後方に位置するデータである。第１の時点のデータと第２の時点のデータは、第１の時系列データ内で時間的に互いに隣接している。

ここで、第１の時点のデータ、又は、第１の時系列データ内で第１の時点より所定時間前にさかのぼった時点のデータから第１の時点のデータまでの複数のデータＡ（以下、「複数のデータＡ」）を、「状態変化前データ」と定義する。所定時間は設計的事項である。複数のデータＡは、第１の時系列データ内で第１の時点のデータより所定個数（設計的事項）前にさかのぼったデータから第１の時点のデータまでの複数のデータと言うこともできる。

そして、状態変化前データが第１の時点のデータである場合、第１の時点のデータの値を、「状態変化前データ値」と定義する。一方、状態変化前データが複数のデータＡである場合、複数のデータＡの値の統計値を、「状態変化前データ値」と定義する。統計値は、平均値、中央値、最頻値などとすることができる。

同様に、第２の時点のデータ、又は、第２の時点のデータから第１の時系列データ内で第２の時点のデータより所定時間後に進んだ時点のデータまでの複数のデータＢ（以下、「複数のデータＢ」）を、「状態変化後データ」と定義する。所定時間は設計的事項である。複数のデータＢは、第１の時系列データ内で第２の時点のデータから、第２の時点のデータより所定個数後に進んだデータまでの複数のデータと言うこともできる。

そして、状態変化後データが第２の時点のデータである場合、第２の時点のデータの値を、「状態変化後データ値」と定義する。一方、状態変化後データが複数のデータＢである場合、複数のデータＢの値の統計値を、「状態変化後データ値」と定義する。統計値は、平均値、中央値、最頻値などとすることができる。

状態変化前データ値と状態変化後データ値の組み合わせとしては、以下の４つのパターンが考えられる。（第１の時点のデータの値、第２の時点のデータの値）、（第１の時点のデータの値、複数のデータＢの値の統計値）、（複数のデータＡの値の統計値、第２の時点のデータの値）、（複数のデータＡの値の統計値、複数のデータＢの値の統計値）。

第１の条件は、「状態変化前データ値と、状態変化後データ値との差分値の絶対値（以下単に「差分値」という）が所定の閾値以上（又は、所定の閾値より大）」である。閾値は予め設定しておいてもよい。測定された電流値、電力値、又は、その特徴量が所定レベル（所定の閾値）以上変化している第１の時点と第２の時点の境目は、電気機器の稼動状態が変動した境目と判断することができる。所定の閾値を適切に設定することで、電気機器の電源のＯＮ／ＯＦＦが切り替わった境目を検出することが可能となる。

なお、状態変化前データ値を、複数のデータＡの値の統計値とした場合、第１の時点のデータの値とした場合に比べて、ノイズ成分の影響を軽減することができる。結果、電気機器の稼動状態が変動した境目（電源ＯＮ／ＯＦＦの切替の境目）を検出する精度を高めることができる。同様に、状態変化後データ値を、複数のデータＢの値の統計値とした場合、第２の時点のデータの値とした場合に比べて、ノイズ成分の影響を軽減することができる。結果、電気機器の稼動状態が変動した境目（電源ＯＮ／ＯＦＦの切替の境目）を検出する精度を高めることができる。

登録・更新部１０２は、第１の時系列データにおいて、上記第１の条件を満たしている状態変化前データおよび状態変化後データが存在する場合、状態変化前データ値を利用して算出された値である「状態変化前代表値」と、状態変化後データ値を利用して算出された値である「状態変化後代表値」との差分値を算出する。

状態変化前代表値は、状態変化前データ値そのものであってもよい。または、以下のようにして算出された統計値であってもよい。第１の時系列データ内には、電気機器の稼動状態が変動した境目（電源ＯＮ／ＯＦＦの切替の境目）、すなわち、状態変化前代表値と状態変化後代表値との差分値が所定の条件を満たす箇所が複数存在する。そこで、第１の時系列データを、電気機器の稼働状態が変動した境目で区切っていくことで複数のグループ（以下、「電気機器状態共通グループ」）に分割する。そして、着目している状態変化前データが含まれる電気機器状態共通グループの複数のデータ（例えば、すべてのデータ）の値の統計値を、状態変化前代表値としてもよい。統計値は、平均値、中央値、最頻値などとすることができる。

状態変化後代表値は、状態変化後データ値そのものであってもよい。または、着目している状態変化後データが含まれる電気機器状態共通グループの複数のデータ（例えば、すべてのデータ）の値の統計値を、状態変化後代表値としてもよい。統計値は、平均値、中央値、最頻値などとすることができる。

状態変化前代表値と状態変化後代表値の組み合わせとしては、以下の９つのパターンが考えられる。（第１の時点のデータの値、第２の時点のデータの値）、（第１の時点のデータの値、複数のデータＢの値の統計値）、（複数のデータＡの値の統計値、第２の時点のデータの値）、（複数のデータＡの値の統計値、複数のデータＢの値の統計値）、（第１の時点のデータの値、状態変化後データが含まれる電気機器状態共通グループの複数のデータの値の統計値）、（複数のデータＡの値の統計値、状態変化後データが含まれる電気機器状態共通グループの複数のデータの値の統計値）、（状態変化前データが含まれる電気機器状態共通グループの複数のデータの値の統計値、第２の時点のデータの値）、（状態変化前データが含まれる電気機器状態共通グループの複数のデータの値の統計値、複数のデータＢの値の統計値）、（状態変化前データが含まれる電気機器状態共通グループの複数のデータの値の統計値、状態変化後データが含まれる電気機器状態共通グループの複数のデータの値の統計値）。

登録・更新部１０２は、状態変化前代表値と状態変化後代表値との差分値を算出した後、算出した差分値と同一又は所定レベル以上近似している特徴量が特徴量記憶部１１１に記憶されているか否かを確認する。記憶されていない場合、登録・更新部１０２は、新たに算出した差分値を新たに特徴量記憶部１１１に登録する。一方、記憶されている場合、すなわち、新たに算出した差分値（以下、「登録候補差分値」）と所定レベル以上近似している特徴量（以下、「登録済特徴量」）が、すでに特徴量記憶部１１１に登録されている場合、登録候補差分値を特徴量記憶部１１１に登録する処理を実行しない。なお、登録候補差分値を利用して登録済特徴量を更新してもよい。例えば、登録済特徴量と登録候補差分値とを用いて算出した値（平均値等）に変更（更新）してもよい。上記近似の所定レベルをどのように定めるかは設計的事項であるが、例えば、登録候補差分値と登録済特徴量の差分値が所定値（設計的事項）以下などとしてもよい。

なお、取得部１０１が第１の時系列データとして、複数種類の特徴量の時系列なデータを取得した場合、登録・更新部１０２は、複数種類の特徴量の時系列なデータ各々を用いて、上記処理を実行してもよい。このようにすれば、ある電気機器の特徴量として、複数種類の特徴量を登録することができる。

属性取得部１０３は、特徴量記憶部１１１に登録される特徴量で特定される電気機器の属性情報を取得する。属性情報は、例えば、各電気機器の電力値であってもよい。当該属性情報は、取得部１０１が取得する測定データから算出してもよい。例えば、電気機器の稼動状態が変動した境目（電源ＯＮ／ＯＦＦの切替の境目）における電力値の変動値を算出し、これを、このタイミングで電源ＯＮ／ＯＦＦを切り替えた電気機器の電力値としてもよい。登録・更新部１０２は、属性取得部１０３が取得した属性情報を、各特徴量に対応付けて特徴量記憶部１１１に登録する。図５に、特徴量記憶部１１１が記憶する情報の一例を模式的に示す。図示する「特徴量」の欄に、状態変化前代表値と状態変化後代表値との差分値が記録されている。そして、図示する「属性」の欄に、属性取得部１０３が取得した属性情報（電力値）が記録されている。

なお、属性取得部１０３は、その他、ユーザから属性情報の入力を受付けてもよい。例えば、上記第１の条件を満たしている状態変化前データおよび状態変化後データが存在する場合、当該状態変化前データが測定されたときの状態（第１の状態）から当該状態変化後データが測定されたときの状態（第２の状態）に変化する際に電源のＯＮ／ＯＦＦを切り替えた電気機器を識別する情報のユーザ入力を受付けてもよい。ユーザ入力を受付ける手段は特段制限されず、従来の入力装置と出力装置を利用して実現することができる。

以下、監視装置１００の処理（取得部１０１、登録・更新部１０２、属性取得部１０３の処理）がリアルタイム処理である場合と、バッチ処理である場合とに分けて、属性取得部１０３がユーザから入力を受付ける一例を説明する。

監視装置１００の処理がリアルタイム処理である場合、上記第１の条件を満たす状態変化前データ及び状態変化後データが抽出され、状態変化前代表値と状態変化後代表値の差分値が算出されると、属性取得部１０３は、それをトリガにして、図６に示すような入力受付画面を表示してもよい。図６に示す画面は、「今、電源のＯＮ／ＯＦＦを切り替えた電気機器の種別を選択入力する画面」である。当該画面には、複数の電気機器が列記されており、その中の１つが選択可能になっている。属性取得部１０３は、当該画面を表示するとともに、音、光、振動などのあらゆる報知手段を用いて、当該画面が表示され、入力待ち状態となっていることをユーザに報知してもよい。

登録・更新部１０２は、図６に示すような画面から属性取得部１０３が電気機器を識別する情報のユーザ入力を受付けると、入力を受付けた識別情報に、その入力を受付けた画面を表示するトリガとなった状態変化前代表値と状態変化後代表値の差分値に対応付けて、特徴量記憶部１１１に記憶する。図７に、本実施形態の機器毎特徴量記憶部１０５が記憶する情報の一例を模式的に示す。

一方、監視装置１００の処理がバッチ処理である場合、登録・更新部１０２は、上記第１の条件を満たす状態変化前データ及び状態変化後データが抽出され、状態変化前代表値と状態変化後代表値の差分値が算出されると、その差分値に、第１の時点又は第２の時点の時刻を対応付けて特徴量記憶部１１１に記憶する。図８に、本実施形態の特徴量記憶部１１１が記憶する情報の他の一例を模式的に示す。図示する日時が、第１の時点又は第２の時点の時刻である。

属性取得部１０３は、図８に示すような特徴量記憶部１１１が記憶する情報を用いて、所定のタイミングで、図９に示すような入力受付画面を表示してもよい。図９に示す画面は、「所定の時刻において、電源のＯＮ／ＯＦＦを切り替えた電気機器の種別を選択入力する画面」である。所定の時刻は、第１の時点又は第２の時点の時刻であり、当該情報の表示は、特徴量記憶部１１１が記憶する情報（図８の日時）を利用して実現される。当該画面には、複数の電気機器が列記されており、その中の１つが選択可能になっている。

登録・更新部１０２は、図９に示すような画面から属性取得部１０３が電気機器を識別する情報のユーザ入力を受付けると、入力を受付けた識別情報を、その入力画面に表示されている所定の時刻が対応付けられている特徴量に対応付けて、特徴量記憶部１１１に記憶する（図８参照）。

登録装置１０４は、以上のようにして、電気機器各々の特徴量である機器特徴量Ｆｎ及び各電気機器の属性情報を、特徴量記憶部１１１に記憶する（図５、図７、図８参照）。なお、機器特徴量Ｆｎは、複数種類の特徴量（例：消費電流の周波数強度・位相（高調波成分）、位相、消費電流の変化、平均値、ピーク値、実効値、波高率、波形率、電流変化の収束時間、通電時間、ピークの位置、電源電圧のピーク位置と消費電流のピーク位置との間の時間差、力率等の中のいずれか２つ以上）を含んでもよいし、１種類の特徴量を含んでもよい。

図２に戻り、結合特徴量算出部１１２は、機器特徴量Ｆｎに台数パラメータＴｎ（Ｔｎは０以上の整数）をかけた値を組み合わせた結合特徴量を算出する。すなわち、結合特徴量算出部１１２は、機器特徴量Ｆｎをそのまま組み合わせて結合特徴量を算出するのでなく、「機器特徴量Ｆｎに台数パラメータＴｎ（Ｔｎは０以上の整数）をかけた値」を組み合わせた（例：足し合わせた）結合特徴量を算出する。台数パラメータＴｎは、機器特徴量Ｆｎを有する電子機器の台数を示す値となる。なお、機器特徴量Ｆｎが複数種類の特徴量を含む場合、結合特徴量算出部１１２は、各種特徴量毎に結合特徴量を算出する。

ここで、結合特徴量算出部１１２による処理例を説明するが、結合特徴量算出部１１２による処理はこれに限定されない。例えば、結合特徴量算出部１１２は、まず、複数の機器特徴量Ｆｎ各々の台数パラメータＴｎ（Ｔｎは０以上の整数）の値を決定してもよい。そして、Ｆｎ×Ｔｎの式に基づいて、複数の機器特徴量Ｆｎ各々を整数倍した値を算出し、それらを組み合わせて（例：足し合わせて）結合特徴量を算出してもよい。

その他の例として、結合特徴量算出部１１２、まず、複数の機器特徴量Ｆｎの中から結合特徴量の算出に利用する機器特徴量Ｆｍ（ｍは１以上ｎ以下の整数）を抽出してもよい。その後、抽出した機器特徴量Ｆｍ各々の台数パラメータＴｍを決定してもよい。Ｔｍは１以上の整数である。そして、Ｆｍ×Ｔｍの式に基づいて、抽出した複数の機器特徴量Ｆｍ各々を整数倍した値を算出し、それらを組み合わせて（例：足し合わせて）結合特徴量を算出してもよい。

結合特徴量算出部１１２は、台数パラメータＴｎの値を変更して、複数の結合特徴量を算出することができる。

測定部１１３は、所定の単位内における総消費電流又は総消費電力の瞬時値を測定する。所定の単位の概念は上述のとおりであるので、ここでの説明は省略する。所定の単位内における総消費電流又は総消費電力の瞬時値を測定する手段は特段制限されず、あらゆる従来技術を採用することができる。例えば、単位が１つの家庭や１つの店舗や１つの会社である場合、それらの単位内に設置されている分電盤を流れる電流の電流値を測定してもよい。また、電圧値を測定し、測定した電流値と電圧値を掛け合わせることで、電力値を算出してもよい。一方、単位が１つのコミュニティである場合、各家庭の分電盤を流れる電流の電流値を測定したデータを、時刻を合わせて（同期させて）足し合わせたデータを、そのコミュニティの消費電流の時系列な測定データとしてもよい。また、同様にして、電力値を算出してもよい。これらの測定データは、各単位（例：各家庭、各建物など）に属するユーザが通常の生活を送る日常生活の中で測定されたデータであってもよい。

現在特徴量取得部１１４は、測定部１１３が測定した瞬時値を利用して特徴量を取得する。現在特徴量取得部１１４が取得する特徴量は、特徴量記憶部１１１に記憶されている特徴量と同種の特徴量である。現在特徴量取得部１１４は、測定部１１３が測定した瞬時値から特徴量を算出してもよいし、又は、測定部１１３が測定した瞬時値をそのまま特徴量として取得してもよい。

比較部１１５は、現在特徴量取得部１１４が取得した特徴量である現在特徴量と、結合特徴量算出部１１２が算出した結合特徴量とを比較し、現在特徴量と一致する結合特徴量を特定する。すなわち、比較部１１５は、結合特徴量算出部１１２が台数パラメータＴｎの値を変更して算出した複数の結合特徴量と、現在特徴量取得部１１４が取得した現在特徴量とを照合していくことで、現在特徴量と一致する結合特徴量を特定する。なお、ここでの一致は、完全一致のみならず、所定レベル以上近似した状態を含んでもよい。結合特徴量算出部１１２が複数種類の特徴量の結合特徴量を算出している場合、各種特徴量毎に比較処理を行う。

出力部１１６は、比較部１１５が現在特徴量と一致すると特定した結合特徴量を算出したときの台数パラメータＴｎの値に基づいて、機器特徴量Ｆｎで特定される電気機器がＴｎ台稼動していることを示す情報を出力する。なお、「機器特徴量Ｆｎで特定される電気機器」を示す情報として、各電気機器の属性情報が出力されてもよい。出力手段は特段制限されず、ディスプレイ、プリンター、メール、スピーカなどのあらゆる出力装置を利用して実現することができる。

例えば、ｎ＝５であり、現在特徴量と一致する結合特徴量を算出した時の台数パラメータが、Ｔ１＝Ｔ２＝Ｔ５＝０、Ｔ３＝２、Ｔ４＝１であったとする。ちなみに、この時の結合特徴量は、「Ｆ３×２＋Ｆ４×１」である。かかる場合、出力部１１６は、機器特徴量Ｆ３で特定される電気機器２台と、機器特徴量Ｆ４で特定される電気機器１台が稼動していることを示す情報を出力する。

ここで、図１０及び図１１に、出力部１１６がディスプレイ１１０に情報を出力している例を示す。図１０は、特徴量記憶部１１１が図５に示すような情報を記憶している場合の出力例である。電気機器の属性情報として、電力値が表示されている。図１１は、特徴量記憶部１１１が図７又は図８に示すような情報を記憶している場合の出力例である。電気機器の属性情報として、電気機器の種別が表示されている。

なお、比較方法として、予め結合特徴量とその時の台数パラメータＴｎの関係を数式化したパターン認識手段を作成しておき、このパターン認識手段に現在特徴量を入力することで台数パラメータＴｎを求めてもよい。

次に、図１２のフローチャートを用いて、本実施形態の監視装置１００の処理の流れの一例を説明する。なお、ここでの処理の流れは一例であり、これに限定されない。

まず、監視装置１００は、電気機器の稼動状態を示す情報を出力する指示を受け付けない間、指示待ち状態となる（Ｓ１０のＮｏ）。そして、電気機器の稼動状態を示す情報を出力する指示を受け付けると（Ｓ１０のＹｅｓ）、Ｓ２０に進む。なお、ここでの指示入力は、ユーザ入力であってもよい。または、予め定められた所定のタイミング（例えば、予め定められた一日の中の時刻（９時、１２時など））を監視装置１００内で監視しておき、当該タイミングがきたときに、指示入力がなされてもよい。

Ｓ２０では、現在特徴量取得部１１４が、測定部１１３から所定の単位内における総消費電流又は総消費電力の瞬時値を取得する。そして、現在特徴量取得部１１４は、取得した瞬時値を利用して特徴量を取得する（Ｓ３０）。現在特徴量取得部１１４が取得する特徴量は、特徴量記憶部１１１に記憶されている特徴量と同種の特徴量である現在特徴量取得部１１４は、測定部１１３が測定した瞬時値から特徴量を算出してもよいし、又は、測定部１１３が測定した瞬時値をそのまま特徴量として取得してもよい。現在特徴量取得部１１４が取得する特徴量は、１種類であってもよいし複数種類であってもよい。ここでは１種類の特徴量を取得したものとする。

その後、結合特徴量算出部１１２は、特徴量記憶部１１１に記憶されている機器特徴量Ｆｎを利用して、機器特徴量Ｆｎに台数パラメータＴｎをかけた値を組み合わせた結合特徴量を１つ算出する（Ｓ４０）。次いで、比較部１１５は、Ｓ３０で現在特徴量取得部１１４が取得した特徴量である現在特徴量と、Ｓ４０で結合特徴量算出部１１２が算出した結合特徴量とを比較する（Ｓ５０）。

Ｓ５０での比較の結果が「不一致」である場合（Ｓ６０のＮｏ）、Ｓ４０に戻る。そして、結合特徴量算出部１１２は、台数パラメータＴｎを変更して、他の１つの結合特徴量を算出する（Ｓ４０）。そして、Ｓ５０で、比較部１１５は、新たに算出された結合特徴量と、Ｓ３０で現在特徴量取得部１１４が取得した特徴量である現在特徴量とを比較する（Ｓ５０）。Ｓ５０での比較の結果が「一致」となるまで、当該処理を繰り返す。

一方、Ｓ５０での比較の結果が「一致」である場合（Ｓ６０のＹｅｓ）、出力部１１６は、比較部１１５が現在特徴量と一致すると特定した結合特徴量を算出したときの台数パラメータＴｎの値に基づいて、機器特徴量Ｆｎで特定される電気機器がＴｎ台稼動していることを示す情報を出力する。なお、「機器特徴量Ｆｎで特定される電気機器」を示す情報として、各電気機器の属性情報が出力されてもよい（図１０、図１１参照）。

以上説明した本実施形態によれば、複数の電気機器各々の特徴量（参照データ）を組み合わせた特徴量（参照データ）と、測定データの特徴量（測定データ）とを比較することで、電気機器の稼動状態を推定する技術において利用される参照データを測定データから自動的に生成する技術を用いた場合に発生しうる上記課題を解決することができる。

例えば、ある単位（例：各家庭）に、２つの電気機器Ａと、１つの電気機器Ｂが設置されているとする。本実施形態の登録装置１０４によれば、特徴量記憶部１１１に、２つの特徴量、すなわち、電気機器Ａの特徴量ａと、電気機器Ｂの特徴量ｂとが登録されることになる。そして、本実施形態の結合特徴量算出部１１２によれば、このような２つの特徴量を利用して、ａ、ｂ、ａ＋ｂ、２ａ、２ｂ、２ａ＋ｂ、ａ＋２ｂ、２ａ＋２ｂなどの複数のパターンの特徴量を算出することができる。

２つの電気機器Ａと、１つの電気機器Ｂが設置されている単位（例：各家庭）で実際に測定される特徴量のパターンは、ａ、ｂ、ａ＋ａ（＝２ａ）、ａ＋ｂ、ａ＋ａ＋ｂ（＝２ａ＋ｂ）の５パターンである。これらはいずれも、上記結合特徴量算出部１１２が算出する特徴量に含まれる。このため、本実施形態によれば、１つの電気機器Ａが稼動している状態（特徴量ａ）、１つの電気機器Ｂが稼動している状態（特徴量ｂ）、１つの電気機器Ａと１つの電気機器Ｂが稼動している状態（特徴量ａ＋ｂ）、２つの電気機器Ａが稼動している状態（特徴量ａ＋ａ）、および、２つの電気機器Ａと１つの電気機器Ｂが稼動している状態（特徴量ａ＋ａ＋ｂ）のいずれの状態も特定することができる。

＜第２の実施形態＞
図１３に、本実施形態の監視装置１００の機能ブロック図の一例を示す。図示するように、監視装置１００は、特徴量記憶部１１１と、結合特徴量算出部１１２と、測定部１１３と、現在特徴量取得部１１４と、比較部１１５と、出力部１１６と、上限記憶部１１７とを有する。特徴量記憶部１１１、測定部１１３、現在特徴量取得部１１４、比較部１１５、及び、出力部１１６の構成は第１の実施形態と同様である。以下、結合特徴量算出部１１２、及び、上限記憶部１１７の構成について説明する。

上限記憶部１１７は、台数パラメータＴｎの上限値Ｔｍａｘ（Ｔｍａｘは１以上の整数）を記憶する。上限値Ｔｍａｘは、複数の台数パラメータＴｎに共通の値であってもよい。または、上限記憶部１１７は、上限値Ｔｍａｘを電気機器の種類ごとに記憶してもよい。図１４に、上限記憶部１１７が上限値Ｔｍａｘを電気機器の種類ごとに記憶している情報の一例を示す。各単位（例：各家庭）で使用される各種電気機器の数は、電気機器の種類に応じて異なる。そこで、あらかじめ、電気機器の種類ごとに台数パラメータＴｎの上限値Ｔｍａｘを決定し、上限記憶部１１７に記憶させておいてもよい。

結合特徴量算出部１１２は、台数パラメータＴｎの値を０以上Ｔｍａｘ以下の範囲で決定して、結合特徴量を算出する。結合特徴量算出部１１２のその他の構成は、第１の実施形態と同様である。

上限記憶部１１７が図１４に示すような電気機器の種類ごとの上限値Ｔｍａｘを記憶している場合、結合特徴量算出部１１２は、以下のようにして台数パラメータＴｎを決定する。まず、図７に示す通番０００１の特徴量（機器特徴量Ｆ１）の台数パラメータＴ１を決定する場合、通番０００１に対応付けられている電気機器の種類（属性）をキーとして、上限記憶部１１７が記憶する情報を検索する。そして、一致する電気機器に対応付けられているＴｎ上限値を取得する。図７及び１４に示す情報によれば、結合特徴量算出部１１２は、通番０００１の特徴量（機器特徴量Ｆ１）の台数パラメータＴ１の上限値として、６を決定する。そして、結合特徴量算出部１１２は、台数パラメータＴ１として、０以上６以下の整数を決定する。

以上説明した本実施形態の監視装置によれば、第１の実施形態と同様の作用効果を実現することができる。また、台数パラメータの上限値を特定することで、結合特徴量算出部１１２が算出する結合特徴量の数が無限になる不都合を解消することができる。さらに、台数パラメータの上限値を機器特徴量ごと（電気機器ごと）に決定することができるので、台数パラメータの上限値を、複数の機器特徴量（電気機器）に適用可能な不要に大きな値とする必要がなくなる。結果、結合特徴量算出部１１２が算出する結合特徴量の数を少なくすることができ、結合特徴量算出部１１２の処理負担の軽減などの効果が実現される。

＜第３の実施形態＞
図１５に、本実施形態の監視装置１００の機能ブロック図の一例を示す。図示するように、監視装置１００は、特徴量記憶部１１１と、結合特徴量算出部１１２と、測定部１１３と、現在特徴量取得部１１４と、比較部１１５と、出力部１１６と、上限記憶部１１７と、受付部１１８とを有する。特徴量記憶部１１１、結合特徴量算出部１１２、測定部１１３、現在特徴量取得部１１４、比較部１１５、出力部１１６及び上限記憶部１１７の構成は第１及び第２の実施形態と同様である。以下、受付部１１８の構成について説明する。

受付部１１８は、Ｔｍａｘのユーザ入力を受付け、上限記憶部１１７に記憶する。ユーザ入力を受付ける手段は特段制限されず、従来の入力装置と出力装置を利用して実現することができる。

例えば、特徴量記憶部１１１が、図７及び図８に示すように、各電気機器の属性として電気機器の種類を記憶している場合、受付部１１８はここに記憶されている電気機器を何台所有しているかユーザに問い合わせてもよい。例えば、受付部１１８は、図１６に示すような画面を介してユーザ入力を受け付けてもよい。そして、受け付けたユーザ入力の内容を、各電気機器のＴｍａｘとして上限記憶部１１７に記憶してもよい（図１４参照）。なお、図１６に示す画面に表示されている電気機器の種別（図の場合、テレビ）は、特徴量記憶部１１１に記憶されている属性情報（図７及び図８参照）から取得されたものでる。

本実施形態によれば、第１及び第２の実施形態と同様の作用効果を実現することができる。また、各電気機器のＴｍａｘを、実際にユーザが所有している台数にすることができる。すなわち、Ｔｍａｘの値が不要に大きくなる不都合を解消することができる。結果、結合特徴量算出部１１２が算出する結合特徴量の総数を少なくすることができ、結合特徴量算出部１１２の処理負担の軽減などの効果が実現される。

＜第４の実施形態＞
本実施形態の監視装置１００の機能ブロック図の一例は、図２、図１３又は図１５で示される。特徴量記憶部１１１、測定部１１３、現在特徴量取得部１１４、比較部１１５、出力部１１６、上限記憶部１１７、及び、受付部１１８の構成は第１乃至第３の実施形態と同様である。以下、結合特徴量算出部１１２の構成について説明する。

結合特徴量算出部１１２は、機器特徴量Ｆｎに台数パラメータＴｎをかけ、かつ、補正パラメータＡｎ（Ａｎは０より大きい実数）をかけた値を組み合わせた結合特徴量を算出する。結合特徴量算出部１１２のその他の構成は第１乃至第３の実施形態と同様である。なお、機器特徴量Ｆｎが複数種類の特徴量を含む場合、それぞれの特徴量に対して、独立に補正パラメータＡｎを決定することができる。

測定データに現れる各電気機器の特徴量は、電気機器の状態や周囲の環境などに応じて変化する。例えば、電気系統などに起因して電圧低下が生じたり、所定のタイミング（例：電気機器の稼動開始直後）だけ消費電流や消費電力が大きくなったり、電気機器の経年劣化により消費電流や消費電力が大きくなったりする。補正パラメータＡｎはこのような変化を考慮して予め決定される。すなわち、補正パラメータＡｎは、上述のような要因に起因して測定データに現れる各電気機器の特徴量が変化した場合であっても、変化後の値に掛け合わせることで変化前の値に戻すことができるような数値範囲に決定される。図１７に、電気機器各々の補正パラメータの一例を示す。結合特徴量算出部１１２は、図１７に示すような補正パラメータを予め記憶しておくことができる。なお、複数種類の特徴量毎に図１７に示すような補正パラメータを予め記憶しておいてもよい。

そして、結合特徴量算出部１１２は、図１７に示すような情報を利用し、以下のようにして機器特徴量Ｆｎ各々の補正パラメータＡｎの値を決定する。まず、図７に示す通番０００１の特徴量（機器特徴量Ｆ１）の補正パラメータＡ１を決定する場合、通番０００１に対応付けられている電気機器の種類（属性）をキーとして、図１７に示す情報を検索する。そして、一致する電気機器に対応付けられている補正パラメータＡｎを取得する。図７及び図１７に示す情報によれば、結合特徴量算出部１１２は、通番０００１の特徴量（機器特徴量Ｆ１）の補正パラメータＡ１の範囲として、０．８以上１．２以下を決定する。そして、結合特徴量算出部１１２は、決定した数値範囲（０．８以上１．２以下）の中の任意の値を、補正パラメータＡ１として決定する。

本実施形態によれば、第１乃至第４の実施形態と同様の作用効果を実現することができる。また、測定データに現れる各電気機器の特徴量が変化した場合であっても、電気機器の稼動状態を推定することが可能となる。

以下、参考形態の例を付記する。
１． 電気機器各々の特徴量である機器特徴量Ｆｎ（ｎは１以上の整数）を記憶する特徴量記憶手段と、
前記機器特徴量Ｆｎと台数パラメータＴｎ（Ｔｎは０以上の整数）とに基づいて結合特徴量を算出する結合特徴量算出手段と、
所定の単位内における総消費電流又は総消費電力を測定する測定手段と、
前記測定手段が測定した総消費電流又は総消費電力を利用して特徴量を取得する現在特徴量取得手段と、
前記現在特徴量取得手段が取得した前記特徴量である現在特徴量と、前記結合特徴量算出手段が算出した前記結合特徴量とを比較し、前記現在特徴量と一致する前記結合特徴量を特定する比較手段と、
前記比較手段が前記現在特徴量と一致すると特定した前記結合特徴量を算出したときの前記台数パラメータＴｎの値に基づいて、前記機器特徴量Ｆｎで特定される電気機器がＴｎ台稼動していることを示す情報を出力する出力手段と、
を有する監視装置。
２． １に記載の監視装置において、
前記結合特徴量算出手段は、前記台数パラメータＴｎの値を変更して、複数の前記結合特徴量を算出する監視装置。
３． １又は２に記載の監視装置において、
前記台数パラメータＴｎの上限値Ｔｍａｘ（Ｔｍａｘは１以上の整数）を記憶する上限記憶手段をさらに有し、
前記結合特徴量算出手段は、前記台数パラメータＴｎの値を０以上Ｔｍａｘ以下の範囲で決定する監視装置。
４． ３に記載の監視装置において、
前記上限記憶手段は、前記Ｔｍａｘを電気機器ごとに記憶する監視装置。
５． ３又は４に記載の監視装置において、
前記Ｔｍａｘのユーザ入力を受付け、前記上限記憶手段に記憶する受付手段をさらに有する監視装置。
６． １から５のいずれかに記載の監視装置において、
前記結合特徴量算出手段は、前記結合特徴量として、前記機器特徴量Ｆｎに前記台数パラメータＴｎをかけた値を組み合わせた値を算出する監視装置。
７． １から５のいずれかに記載の監視装置において、
前記結合特徴量算出手段は、前記結合特徴量として、前記機器特徴量Ｆｎに前記台数パラメータＴｎと補正パラメータＡｎ（Ａｎは０より大きい実数）をかけた値を組み合わせた値を算出する監視装置。
８． コンピュータが、
電気機器各々の特徴量である機器特徴量Ｆｎ（ｎは１以上の整数）を記憶しておき、
前記機器特徴量Ｆｎと台数パラメータＴｎ（Ｔｎは０以上の整数）とに基づいて結合特徴量を算出する結合特徴量算出ステップと、
所定の単位内における総消費電流又は総消費電力を測定する測定ステップと、
前記測定ステップで測定した総消費電流又は総消費電力を利用して特徴量を取得する現在特徴量取得ステップと、
前記現在特徴量取得ステップで取得した前記特徴量である現在特徴量と、前記結合特徴量算出ステップで算出した前記結合特徴量とを比較し、前記現在特徴量と一致する前記結合特徴量を特定する比較ステップと、
前記比較ステップで前記現在特徴量と一致すると特定した前記結合特徴量を算出したときの前記台数パラメータＴｎの値に基づいて、前記機器特徴量Ｆｎで特定される電気機器がＴｎ台稼動していることを示す情報を出力する出力ステップと、
を実行する監視方法。
８−２． ８に記載の監視方法において、
前記結合特徴量算出ステップでは、前記台数パラメータＴｎの値を変更して、複数の前記結合特徴量を算出する監視方法。
８−３． ８又は８−２に記載の監視方法において、
前記コンピュータは、前記台数パラメータＴｎの上限値Ｔｍａｘ（Ｔｍａｘは１以上の整数）を予め記憶しておき、
前記結合特徴量算出ステップでは、前記台数パラメータＴｎの値を０以上Ｔｍａｘ以下の範囲で決定する監視方法。
８−４． ８−３に記載の監視方法において、
前記コンピュータは、前記Ｔｍａｘを電気機器ごとに記憶しておく監視方法。
８−５． ８−３又は８−４に記載の監視方法において、
前記コンピュータは、前記Ｔｍａｘのユーザ入力を受付け、記憶する受付ステップをさらに実行する監視方法。
８−６．８から８−５のいずれかに記載の監視方法において、
前記結合特徴量算出ステップでは、前記結合特徴量として、前記機器特徴量Ｆｎに前記台数パラメータＴｎをかけた値を組み合わせた値を算出する監視方法。
８−７． ８から８−５のいずれかに記載の監視方法において、
前記結合特徴量算出ステップでは、前記結合特徴量として、前記機器特徴量Ｆｎに前記台数パラメータＴｎと補正パラメータＡｎ（Ａｎは０より大きい実数）をかけた値を組み合わせた値を算出する監視方法。
９． コンピュータを、
電気機器各々の特徴量である機器特徴量Ｆｎ（ｎは１以上の整数）を記憶する特徴量記憶手段、
前記機器特徴量Ｆｎと台数パラメータＴｎ（Ｔｎは０以上の整数）とに基づいて結合特徴量を算出する結合特徴量算出手段、
所定の単位内における総消費電流又は総消費電力を測定する測定手段、
前記測定手段が測定した総消費電流又は総消費電力を利用して特徴量を取得する現在特徴量取得手段、
前記現在特徴量取得手段が取得した前記特徴量である現在特徴量と、前記結合特徴量算出手段が算出した前記結合特徴量とを比較し、前記現在特徴量と一致する前記結合特徴量を特定する比較手段、
前記比較手段が前記現在特徴量と一致すると特定した前記結合特徴量を算出したときの前記台数パラメータＴｎの値に基づいて、前記機器特徴量Ｆｎで特定される電気機器がＴｎ台稼動していることを示す情報を出力する出力手段、
として機能させるためのプログラム。
９−２． ９に記載のプログラムにおいて、
前記結合特徴量算出手段に、前記台数パラメータＴｎの値を変更して、複数の前記結合特徴量を算出させるプログラム。
９−３． ９又は９−２に記載のプログラムにおいて、
前記コンピュータを、前記台数パラメータＴｎの上限値Ｔｍａｘ（Ｔｍａｘは１以上の整数）を記憶する上限記憶手段として機能させ、
前記結合特徴量算出手段に、前記台数パラメータＴｎの値を０以上Ｔｍａｘ以下の範囲で決定させるプログラム。
９−４． ９−３に記載のプログラムにおいて、
前記上限記憶手段に、前記Ｔｍａｘを電気機器ごとに記憶させるプログラム。
９−５． ９−３又は９−４に記載のプログラムにおいて、
前記コンピュータを、前記Ｔｍａｘのユーザ入力を受付け、前記上限記憶手段に記憶する受付手段として機能させるプログラム。
９−６． ９から９−５のいずれかに記載のプログラムにおいて、
前記結合特徴量算出手段に、前記結合特徴量として、前記機器特徴量Ｆｎに前記台数パラメータＴｎをかけた値を組み合わせた値を算出させるプログラム。
９−７． ９から９−５のいずれかに記載のプログラムにおいて、
前記結合特徴量算出手段に、前記結合特徴量として、前記機器特徴量Ｆｎに前記台数パラメータＴｎと補正パラメータＡｎ（Ａｎは０より大きい実数）をかけた値を組み合わせた値を算出させるプログラム。

１００ 監視装置
１０１ 取得部
１０２ 登録・更新部
１０３ 属性取得部
１０４ 登録装置
１１０ ディスプレイ
１１１ 特徴量記憶部
１１２ 結合特徴量算出部
１１３ 測定部
１１４ 現在特徴量取得部
１１５ 比較部
１１６ 出力部
１１７ 上限記憶部
１１８ 受付部
１Ａ ＣＰＵ
２Ａ ＲＡＭ
３Ａ ＲＯＭ
４Ａ 入出力Ｉ／Ｆ
５Ａ 補助記憶装置
６Ａ バス

Claims (7)

1. 電気機器各々の特徴量である機器特徴量Ｆｎ（ｎは１以上の整数）を記憶する特徴量記憶手段と、
   前記機器特徴量Ｆｎと台数パラメータＴｎ（Ｔｎは０以上の整数）とに基づいて結合特徴量を算出する結合特徴量算出手段と、
   所定の単位内における総消費電流又は総消費電力を測定する測定手段と、
   前記測定手段が測定した総消費電流又は総消費電力を利用して特徴量を取得する現在特徴量取得手段と、
   前記現在特徴量取得手段が取得した前記特徴量である現在特徴量と、前記結合特徴量算出手段が算出した前記結合特徴量とを比較し、前記現在特徴量と一致する前記結合特徴量を特定する比較手段と、
   前記比較手段が前記現在特徴量と一致すると特定した前記結合特徴量を算出したときの前記台数パラメータＴｎの値に基づいて、前記機器特徴量Ｆｎで特定される電気機器がＴｎ台稼動していることを示す情報を出力する出力手段と、
   を有し、
   前記結合特徴量算出手段は、前記結合特徴量として、前記機器特徴量Ｆｎに前記台数パラメータＴｎと補正パラメータＡｎ（Ａｎは０より大きい実数）をかけた値を組み合わせた値を算出する監視装置。
2. 請求項１に記載の監視装置において、
   前記結合特徴量算出手段は、前記台数パラメータＴｎの値を変更して、複数の前記結合特徴量を算出する監視装置。
3. 請求項１又は２に記載の監視装置において、
   前記台数パラメータＴｎの上限値Ｔｍａｘ（Ｔｍａｘは１以上の整数）を記憶する上限記憶手段をさらに有し、
   前記結合特徴量算出手段は、前記台数パラメータＴｎの値を０以上Ｔｍａｘ以下の範囲で決定する監視装置。
4. 請求項３に記載の監視装置において、
   前記上限記憶手段は、前記Ｔｍａｘを電気機器ごとに記憶する監視装置。
5. 請求項３又は４に記載の監視装置において、
   前記Ｔｍａｘのユーザ入力を受付け、前記上限記憶手段に記憶する受付手段をさらに有する監視装置。
6. コンピュータが、
   電気機器各々の特徴量である機器特徴量Ｆｎ（ｎは１以上の整数）を記憶しておき、
   前記機器特徴量Ｆｎと台数パラメータＴｎ（Ｔｎは０以上の整数）とに基づいて結合特徴量を算出する結合特徴量算出ステップと、
   所定の単位内における総消費電流又は総消費電力を測定する測定ステップと、
   前記測定ステップで測定した総消費電流又は総消費電力を利用して特徴量を取得する現在特徴量取得ステップと、
   前記現在特徴量取得ステップで取得した前記特徴量である現在特徴量と、前記結合特徴量算出ステップで算出した前記結合特徴量とを比較し、前記現在特徴量と一致する前記結合特徴量を特定する比較ステップと、
   前記比較ステップで前記現在特徴量と一致すると特定した前記結合特徴量を算出したときの前記台数パラメータＴｎの値に基づいて、前記機器特徴量Ｆｎで特定される電気機器がＴｎ台稼動していることを示す情報を出力する出力ステップと、
   を実行し、
   前記結合特徴量算出ステップでは、前記結合特徴量として、前記機器特徴量Ｆｎに前記台数パラメータＴｎと補正パラメータＡｎ（Ａｎは０より大きい実数）をかけた値を組み合わせた値を算出する監視方法。
7. コンピュータを、
   電気機器各々の特徴量である機器特徴量Ｆｎ（ｎは１以上の整数）を記憶する特徴量記憶手段、
   前記機器特徴量Ｆｎと台数パラメータＴｎ（Ｔｎは０以上の整数）とに基づいて結合特徴量を算出する結合特徴量算出手段、
   所定の単位内における総消費電流又は総消費電力を測定する測定手段、
   前記測定手段が測定した総消費電流又は総消費電力を利用して特徴量を取得する現在特徴量取得手段、
   前記現在特徴量取得手段が取得した前記特徴量である現在特徴量と、前記結合特徴量算出手段が算出した前記結合特徴量とを比較し、前記現在特徴量と一致する前記結合特徴量を特定する比較手段、
   前記比較手段が前記現在特徴量と一致すると特定した前記結合特徴量を算出したときの前記台数パラメータＴｎの値に基づいて、前記機器特徴量Ｆｎで特定される電気機器がＴｎ台稼動していることを示す情報を出力する出力手段、
   として機能させ、
   前記結合特徴量算出手段は、前記結合特徴量として、前記機器特徴量Ｆｎに前記台数パラメータＴｎと補正パラメータＡｎ（Ａｎは０より大きい実数）をかけた値を組み合わせた値を算出するプログラム。

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