JP6417152B2 - 機器電力推定方法およびシステム - Google Patents

Description

本発明は、分電盤の総電流に基づく電流波形のパタン認識に基づいて、分電盤に接続された機器の電力および動作状況を推定する方法およびシステムに関する。

一般に、電気機器に供給される交流電圧および交流電流からその特徴量を抽出し、教師データとの比較によるパタン認識に基づいて、電気機器のオンまたはオフ状況や動作状態等を推定するモニタリングシステムが知られている。従来のシステムは、サポートベクターマシンやニューラルネットなどのパタン認識技術を用いて、分電盤における家庭の総電流波形より、予め測定した個々の機器およびその組み合わせの電流波形と比較して個別の家電機器の動作状態の推定を行っている（特許文献１）。

特開２０１３−２３８５２３号公報

従来のシステムは、ノイズの印加や電流波形のひずみ・ゆらぎが考慮されていない。このため、推定の入力や教師データとなる電流波形にノイズ印加やひずみなどが生じた場合の推定精度を向上させることが望まれている。

本発明は、このような状況下においてなされたものであり、分電盤に接続された機器の電力に関する情報を推定する処理精度を向上することができる方法およびシステムを提供することを目的とする。

上記の課題を解決するための発明は、分電盤に接続された電気機器に供給される総電流を表す波形を測定する電流測定ステップと、前記測定された波形について、１周期目から２以上の整数周期目までの波形に対して、当該波形の各周期内のサンプル点ごとの中間値からなる中間値波形を抽出する中間値抽出ステップと、前記中間値波形と、予め設定された教師データとを比較し、比較の結果に基づいて、動作中の電気機器の電力に関する情報を推定するパターン認識処理ステップと、前記情報を出力する出力ステップとを含み、前記中間値抽出ステップは、Ｎを２以上の整数として、１周期目からＮ周期目までの波形に対する前記中間値波形を抽出する第１のステップと、Ｎ´を２以上の所定の整数として、前記第１のステップで得られた前記中間値波形と、Ｎ＋１周期目からＮ＋Ｎ´周期目までの波形とを比較し、平均誤差が所定の閾値以上か否かを判定する第２のステップと、前記第２のステップで前記平均誤差が前記閾値未満と判定された場合に、Ｎ＋１を新たなＮとして置き換え、該新たなＮが上限に達していなければ、前記第１のステップに処理を戻す第３のステップと、前記第２のステップで前記平均誤差が前記閾値以上と判定された場合、又は前記第３のステップで前記新たなＮが上限に達した場合に、前記第１のステップで得られた前記中間値波形を最終的な中間値波形として採用する第４のステップとを含む。

また、上記の課題を解決するための発明は、分電盤に接続された電気機器に供給される総電流を表す波形を測定する電流測定器と、前記測定された波形について、１周期目から２以上の整数周期目までの波形に対して、当該波形の各周期内のサンプル点ごとの中間値からなる中間値波形を抽出する中間値抽出部と、前記中間値波形と、予め設定された教師データとを比較し、比較の結果に基づいて、動作中の電気機器の電力に関する情報を推定するパターン認識処理部と、前記情報を出力する出力部とを含み、前記中間値抽出部は、Ｎを２以上の整数として、１周期目からＮ周期目までの波形に対する前記中間値波形を抽出する第１の手段と、Ｎ´を２以上の所定の整数として、前記第１の手段で得られた前記中間値波形と、Ｎ＋１周期目からＮ＋Ｎ´周期目までの波形とを比較し、平均誤差が所定の閾値以上か否かを判定する第２の手段と、前記第２の手段で前記平均誤差が前記閾値未満と判定された場合に、Ｎ＋１を新たなＮとして置き換え、該新たなＮが上限に達していなければ、前記第１の手段に処理を再度実行させる第３の手段と、前記第２の手段で前記平均誤差が前記閾値以上と判定された場合、又は前記第３の手段で前記新たなＮが上限に達した場合に、前記第１の手段で得られた前記中間値波形を最終的な中間値波形として採用する第４の手段とを含む。

本発明によれば、分電盤に接続された機器の電力に関する情報を推定する処理精度を向上することができる。

本発明の実施形態における機器電力推定システムの構成例を示すブロック図である。 機器電力推定システムによって実現される電流波形データの中間値の計算方法の概略を説明するための図である。 機器電力推定システムにおける機器電力推定処理を示すフローチャートである。

以下、本発明の一実施形態における機器電力推定システム１について説明する。

［機器電力推定システムの構成］
図１は、機器電力推定システム１の構成例を示すブロック図である。

この機器電力推定システム１は、電源周波数（５０/６０Ｈｚ）に同期した１周期分の電流波形を元に個々の電気機器（家電機器）の電流を推定する。図１に示すように、機器電力推定システム１は、事前処理部１０と推定処理部２０とを備えて構成される。

先ず、推定処理部２０について説明する。推定処理部２０は、電流波形計測部２１と、メジアン処理部（中間値抽出部）２２と、パターン認識部２３と、結果出力部２４とを備える。電流波形計測部２１は、例えば電流センサであり、不図示の分電盤に流れる総電流を計測するように構成されている。

この実施形態では、分電盤には、例えば、冷蔵庫、エアコンなどの交流電源用電気機器が接続されており、電流波形計測部２１は、これらの電気機器の各電力（消費電力）および各動作状態（動作中）の分析が可能な電流波形データを計測するように構成されている。例えば、電流波形データは、電気機器の負荷電流を測定して電源周波数（５０Ｈｚ／６０Ｈｚ）の基本波およびその高調波成分を有する電気機器の負荷電流から抽出される低周波成分の波形データの特徴ベクトルと、電気機器のスイッチング時に生じる高調波電流から抽出される高調波成分のピーク周波数の特徴ベクトルとを含む。一般に、上記電流センサによって電流波形データが計測されることは知られている（例えば、特許文献１を参照）。

メジアン処理部２２は、測定された総電流を表す電流波形データについて、所定の期間ごとに、サンプル点での中間値を抽出してメジアン波形をパターン認識処理部２３に与える。この処理については、後に詳細に説明する。

パターン認識処理部２３は、メジアン処理部２２によって計算された中間値と、予め設定された教師データとを比較し、比較の結果に基づいて、動作中の電気機器の電力に関する情報を、推定結果として推定する。この実施形態の説明では、この処理を、パターン認識処理と称す。教師データは、後述する電流波形ＤＢ１３に管理されている。

結果出力部２４は、パターン認識処理部２３によって推定された情報を出力する。出力先は、例えば表示装置などである。

次に、事前処理部１０について説明する。事前処理部１０は、電流波形計測部１１と、メジアン処理部（中間値抽出部）１２と、電流波形ＤＢ１３とを備える。なお、電流波形計測部１１およびメジアン処理部１２の処理は、上述した電流波形計測部２１およびメジアン処理部２２の処理と同様である。すなわち、電流波形計測部２１は、分電盤に接続された電気機器の各電力（消費電力）および各動作状態（動作中）の分析が可能な電流波形データを計測する。そして、メジアン処理部１２は、測定された総電流、すなわち電流波形データについて、所定の期間（例えば１周期）ごとに、サンプル点での中間値を抽出する。

電流波形ＤＢ１３は、過去に抽出された総電流のサンプル点での中間値に基づく教師データを格納する。この教師データは、メジアン処理部１２によって抽出された中間値を有する。

［中間値の抽出処理の概略］
次に、機器電力推定システム１によって実現される総電流の中間値の抽出方法の概略について、図１および２を参照して説明する。図２は、周期ごとのサンプル点で抽出される電流波形データの中間値を説明するための図である。

図２に示すように、メジアン処理部２２は、電流波形計測部２１によって与えられる電流波形データのうちのｉ周期（ｉ＝Ｎ１，・・・，Ｎ２）目の（１＜Ｎ１＜Ｎ２：Ｎ１，Ｎ２はともに整数）の波形を対象として、その周期ごとに、「ｊ」番目（ｊは整数）のサンプル点（電流波形計測部２１の計測点）における各電流値を、当該各周期の中間値として抽出する。「ｊ」番目のサンプル点を決定する処理は、後に詳細に説明する。

図２では、例えば、１〜１１番目のサンプル点が電流波形データに設定され、４番目のサンプル点がｊ番目として設定される。なお、上述したｉ周期およびｊ番目は、適宜変更するようにしてもよい。また、１周期内のサンプル点の数も変更することができる。例えば、１周期内のサンプル点は、数十〜数百程度存在する。

ここで、i周期目およびj番目の計測値を、ｆ(ｊ,ｉ)とする（１≦ｉ≦ｎ，１≦ｊ≦ｍ）と、メジアン処理部２２によって、電流波形データは、抽出された中間値に応じて、ｆｍ（ｊ，Ｎ１，Ｎ２）＝ｍｅｄｉaｎ（ｆ(ｊ,Ｎ１),…，ｆ(ｊ,ｉ)，…，ｆ(ｊ,Ｎ２)）（（Ｎ１≦ｉ≦Ｎ２，１≦ｊ≦ｍ）で与えられる。ここで、ｆｍ(ｊ,Ｎ１，Ｎ２)はj番目のサンプル点におけるＮ１〜Ｎ２周期目の波形に対する各中間値を表し、ｍｅｄｉａｎ（）は引数の中間値を返す関数である。

［機器電力推定システムの動作］
以下、この機器電力推定システム１の動作について、図１〜図３を参照して説明する。図３は、機器電力推定システム１における動作を示すフローチャートである。

この機器電力推定システム１では、電流波形計測部２１から与えられる１〜Ｎ周期の電流波形データからその中間値を抽出し、その中間値によるパターン認識処理によって、動作中の電気機器の電力に関する情報（消費電力）を推定結果として出力する。

図３において、電流波形計測部２１が、分電盤に流れる電気機器の総電流を測定して電流波形データを計測すると、メジアン処理部２２は、１〜Ｎ周期目までの波形を算出する（ステップＳ１０）。

この場合、メジアン処理部２２では、例えば、Ｎ１〜Ｎ２周期目（１≦Ｎ１＜Ｎ２≦ｎ：Ｎ１，Ｎ２およびｎはともに整数）の波形に対して、計測点毎に、中間値を抽出する。図２の例によれば、Ｎ１〜Ｎ２の周期ごとに、「ｊ」番目（ｊは整数）のサンプル点における各電流値が、当該各周期の中間値として抽出される。

ここで、j番目のサンプル点におけるＮ１〜Ｎ２周期目の波形に対する各中間値は、ｆｍ(ｊ,Ｎ１，Ｎ２)と表す（１≦ｊ≦ｍ）。

次に、メジアン処理部２２は、１〜Ｎ周期目までの波形と、Ｎ＋１〜Ｎ＋Ｎ´（Ｎ´は指定値）までの波形とを比較し、平均誤差は一定値以上かどうかを判断する（ステップＳ１１）。なお、上述したＮ´の値は、電流波形が動作状態の変化に伴う影響を受けることを考慮すると、３〜５程度になると考えられる。

ステップＳ１１の判断処理は、例えば以下の式を用いて行われる。

Average(│ｆ（ｊ,ｉ)-ｆｍ（ｊ，１，Ｎ)│)＜ｃ （１）
Average(│ｆ（ｊ,ｉ)-ｆｍ（ｊ，１，Ｎ)│)≧ｃ （２）

式（１）および式（２）において、Ｎ＋１≦ｉ≦Ｎ＋Ｎ´、１≦ｊ≦ｍ、を示す。また、ｃは上述した一定値であり、ノイズの発生頻度や動作状態変化時の波形の変化量などを考慮して設定される。これは、パターン認識処理部２３において、ノイズや波形の変化などの影響を受けずに、パターン認識処理を行うためである。換言すると、パターン認識処理時の精度を向上させるためである。

式（１）が成立する場合、Ｎ＋１周期目以降も、波形は同じ状態であることを意味する。式（２）が成立する場合は、Ｎ＋１周期目に波形の状態が変化することを意味する。

ステップＳ１１において、平均誤差が一定値未満の場合（上記式（１）が成立する場合）には（いいえ）、上記Ｎの値をインクリメントすることによりＮ＋１を新たなＮとして置き換え（ステップＳ１２）、Ｎが上限に達していない場合には（ステップＳ１３のいいえ）、そのＮに対してステップＳ１０の処理を実行する。一方、平均誤差が一定値以上の場合（上記式（２）が成立する場合）には（ステップＳ１１のはい）、最大値を示すＮに対する波形 ｆｍ（ｊ，１，Ｎ）（ｊ＝１，・・・,ｍ） をメジアン波形として採用し、処理を終了する。これにより、例えばノイズなどがランダムに電流波形データに印加されても、ノイズなどの影響を受けない波形の抽出が可能となる。

なお、上記ステップＳ１０〜Ｓ１３の処理は、電流波形計測部１１およびメジアン処理部１２によっても実施され、メジアン処理部１２は、メジアン波形として採用する波形ｆｍ（ｊ，１，Ｎ）（ｊ＝１，・・・,ｍ）を、教師データとして電流波形ＤＢ１３に蓄積することになる。

このようにして、メジアン処理部２２がメジアン波形を採用すると、パターン認識処理部２３は、このメジアン波形と、電流波形ＤＢ１３の教師データとの比較によりパターン認識処理を行い、その推定結果を結果出力部２４に与える。

以上説明したように、分電盤に接続された電気機器に供給される総電流を表す波形について、所定の期間（例えば、１周期）ごとに、当該波形のサンプル点での中間値（メジアン波形）を抽出し、この中間値（メジアン波形）と教師データとを比較し、比較の結果に基づいて、動作中の電気機器の電力に関する情報を推定する。ここで、メジアン波形および教師データはともに、ノイズなどの影響を受けない波形となっているので、動作機器の電力に関する情報の推定精度が向上する。

なお、上記各実施形態は上述した例に限られず、変更することができる。例えば、電流波形計測部１１は電流波形計測部２１が１つで兼用してもよいし、メジアン処理部２１はメジアン処理部２２が１つで兼用してもよい。

１ 機器電力推定システム
１０ 事前処理部
１１，２１ 電流波形計測部
１２，２２ メジアン処理部
１３ 電流波形ＤＢ
２３ パターン認識処理部
２４ 結果出力部

Claims (3)

1. 分電盤に接続された電気機器に供給される総電流を表す波形を測定する電流測定ステップと、
   前記測定された波形について、１周期目から２以上の整数周期目までの波形に対して、当該波形の各周期内のサンプル点ごとの中間値からなる中間値波形を抽出する中間値抽出ステップと、
   前記中間値波形と、予め設定された教師データとを比較し、比較の結果に基づいて、動作中の電気機器の電力に関する情報を推定するパターン認識処理ステップと、
   前記情報を出力する出力ステップと
   を含み、
   前記中間値抽出ステップは、
   Ｎを２以上の整数として、１周期目からＮ周期目までの波形に対する前記中間値波形を抽出する第１のステップと、
   Ｎ´を２以上の所定の整数として、前記第１のステップで得られた前記中間値波形と、Ｎ＋１周期目からＮ＋Ｎ´周期目までの波形とを比較し、平均誤差が所定の閾値以上か否かを判定する第２のステップと、
   前記第２のステップで前記平均誤差が前記閾値未満と判定された場合に、Ｎ＋１を新たなＮとして置き換え、該新たなＮが上限に達していなければ、前記第１のステップに処理を戻す第３のステップと、
   前記第２のステップで前記平均誤差が前記閾値以上と判定された場合、又は前記第３のステップで前記新たなＮが上限に達した場合に、前記第１のステップで得られた前記中間値波形を最終的な中間値波形として採用する第４のステップと
   を含むことを特徴とする機器電力推定方法。
2. 前記教師データは、過去に抽出された前記波形のサンプル点での中間値に基づくものであることを特徴とする請求項１に記載の機器電力推定方法。
3. 分電盤に接続された電気機器に供給される総電流を表す波形を測定する電流測定器と、
   前記測定された波形について、１周期目から２以上の整数周期目までの波形に対して、当該波形の各周期内のサンプル点ごとの中間値からなる中間値波形を抽出する中間値抽出部と、
   前記中間値波形と、予め設定された教師データとを比較し、比較の結果に基づいて、動作中の電気機器の電力に関する情報を推定するパターン認識処理部と、
   前記情報を出力する出力部と
   を含み、
   前記中間値抽出部は、
   Ｎを２以上の整数として、１周期目からＮ周期目までの波形に対する前記中間値波形を抽出する第１の手段と、
   Ｎ´を２以上の所定の整数として、前記第１の手段で得られた前記中間値波形と、Ｎ＋１周期目からＮ＋Ｎ´周期目までの波形とを比較し、平均誤差が所定の閾値以上か否かを判定する第２の手段と、
   前記第２の手段で前記平均誤差が前記閾値未満と判定された場合に、Ｎ＋１を新たなＮとして置き換え、該新たなＮが上限に達していなければ、前記第１の手段に処理を再度実行させる第３の手段と、
   前記第２の手段で前記平均誤差が前記閾値以上と判定された場合、又は前記第３の手段で前記新たなＮが上限に達した場合に、前記第１の手段で得られた前記中間値波形を最終的な中間値波形として採用する第４の手段と
   を含むことを特徴とする機器電力推定システム。

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