JP6455431B2 - 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、各家庭に、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）、又は、それらを組み合わせた特徴量（参照データ）と、例えば分電盤で測定したデータの特徴量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、本発明者らは、第１の技術において以下のような新たな課題を見出した。

第１の技術の場合、電気機器各々の特徴量（参照データ）や、複数の電気機器が稼働している時の特徴量（参照データ）を予め用意しておく必要がある。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、予め用意し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、測定した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。特許文献１乃至７いずれにも、このような問題を解決する手段が開示されていない。

本発明は、複数の電気機器各々の特徴量（参照データ）、及び／又は、それらを組み合わせた特徴量（参照データ）と、測定した波形データから抽出された特徴量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（教師データ）を作成するための新たな技術を提供することを課題とする。

本発明によれば、
電気機器群に関する測定値及び／又は特徴量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取得手段と、
前記第１の時系列データにおける第１の時点より所定時間前にさかのぼった時点から前記第１の時点までの複数のデータ値の統計値である状態変化前データ値と、前記第１の時点より後の第２の時点から前記第２の時点より所定時間後に進んだ時点までの複数のデータ値の統計値である状態変化後データ値との差分値が所定の条件を満たす場合、前記所定の条件を満たす前記状態変化前データ値及び前記状態変化後データ値に対応する前記電気機器群の消費電流、消費電力及び入力電圧のいずれかの波形データから抽出された特徴量を、特徴量記憶手段に記憶する登録・更新手段と、を有し、
前記所定の条件は、前記第１の時点より所定時間前にさかのぼった時点のデータ値から前記第１の時点のデータ値までの複数のデータ値、又は、前記第２の時点のデータ値から前記第２の時点より所定時間後に進んだ時点のデータ値までの複数のデータ値を利用して決定した所定の閾値以上であ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、
電気機器群に関する測定値及び／又は特徴量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取得工程と、
前記第１の時系列データにおける第１の時点より所定時間前にさかのぼった時点から前記第１の時点までの複数のデータ値の統計値である状態変化前データ値と、前記第１の時点より後の第２の時点から前記第２の時点より所定時間後に進んだ時点までの複数のデータ値の統計値である状態変化後データ値との差分値が所定の条件を満たす場合、前記所定の条件を満たす前記状態変化前データ値及び前記状態変化後データ値に対応する前記電気機器群の総消費電流、総消費電力及び総入力電圧のいずれかの波形データから抽出された特徴量を、特徴量記憶手段に記憶する登録・更新工程と、
を実行し、
前記所定の条件は、前記第１の時点より所定時間前にさかのぼった時点のデータ値から前記第１の時点のデータ値までの複数のデータ値、又は、前記第２の時点のデータ値から前記第２の時点より所定時間後に進んだ時点のデータ値までの複数のデータ値を利用して決定した所定の閾値以上であ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、
電気機器群に関する測定値及び／又は特徴量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取得手段、
前記第１の時系列データにおける第１の時点より所定時間前にさかのぼった時点から前記第１の時点までの複数のデータ値の統計値である状態変化前データ値と、前記第１の時点より後の第２の時点から前記第２の時点より所定時間後に進んだ時点までの複数のデータ値の統計値である状態変化後データ値との差分値が所定の条件を満たす場合、前記所定の条件を満たす前記状態変化前データ値及び前記状態変化後データ値に対応する前記電気機器群の総消費電流、総消費電力及び総入力電圧のいずれかの波形データから抽出された特徴量を、特徴量記憶手段に記憶する登録・更新手段、
として機能させ、
前記所定の条件は、前記第１の時点より所定時間前にさかのぼった時点のデータ値から前記第１の時点のデータ値までの複数のデータ値、又は、前記第２の時点のデータ値から前記第２の時点より所定時間後に進んだ時点のデータ値までの複数のデータ値を利用して決定した所定の閾値以上であ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）、及び／又は、それらを組み合わせた特徴量（参照データ）と、測定した波形データから抽出された特徴量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（教師データ）を作成するための新たな技術が実現される。

上述した目的、およびその他の目的、特徴および利点は、以下に述べる好適な実施の形態、およびそれに付随する以下の図面によってさらに明らかになる。

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。 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。 機器毎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。 本実施形態の監視装置の機能ブロック図の一例である。 入力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。 機器毎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。 機器毎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。 入力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。 本実施形態の監視装置の機能ブロック図の一例である。 電気機器の稼動状態の推定結果をディスプレイに出力している一例を示す図である。 電気機器の稼動状態の推定結果をディスプレイに出力している一例を示す図である。 入力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。 状態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。 状態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。 入力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。 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。 本実施形態の監視装置の機能ブロック図の一例である。 本実施形態の監視装置の機能ブロック図の一例である。 電気機器a、電気機器ｂ、電気機器ｃの３機種で電気機器の稼動状態の変動（電源ＯＮ／ＯＦＦの切り替え）点の検出処理を行った場合のデータ例を示す図である。 電気機器ａ、電気機器ｂ、電気機器ｃの機器単体の特徴量を示す図である。

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＞
本実施形態の監視装置は、予め保持している複数の電気機器各々の特徴量（参照データ）、及び／又は、それらを組み合わせた特徴量（参照データ）と、測定された消費電流、消費電力、入力電圧などの波形データから抽出された特徴量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（教師データ）を、日常の中で測定された波形データ（例：消費電流、消費電力、入力電圧等）から自動的に生成し、記憶する機能を有する。以下、詳細に説明する。

図２に本実施形態の機能ブロック図の一例を示す。図示するように、本実施形態の監視装置１００は、取得部１０１と、登録・更新部１０２と、特徴量記憶部１０３とを有する。特徴量記憶部１０３は、状態特徴量記憶部１０４及び機器毎特徴量記憶部１０５の少なくとも一方を有する。以下、各部について説明する。

取得部１０１は、電気機器群に関する測定値及び／又は特徴量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。電気機器群は、少なくともその総消費電流や総消費電力や総入力電圧を測定できればよく、例えば、１つの分電盤を介して電力供給を受ける複数の電気機器であってもよいし、１つのコンセントを介して電力供給を受ける複数の電気機器であってもよいし、１つのテーブルタップを介して電力供給を受ける複数の電気機器であってもよいし、または、その他の単位であってもよい。

測定値は、電気機器群の中の１つの稼働状態の変化（例：電源ＯＮ／ＯＦＦの切替等）によって変動し得るものであり、例えば、電気機器群の総消費電流、総消費電力、総入力電圧、電気機器群に電力を分配する分電盤、コンセント、テーブルタップ等の温度や熱量等が考えられる。このような測定値からなる第１の時系列データは、例えば、分電盤、コンセント、テーブルタップ等に所定の測定装置を設置し、当該測定装置を利用して取得することができる。

特徴量は、電気機器群の総消費電流、総消費電力及び総入力電圧のいずれかの波形データから抽出される。例えば、特徴量は、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。このような特徴量からなる第１の時系列データは、例えば、分電盤、コンセント、テーブルタップ等に所定の測定装置を設置し、当該測定装置を利用して所定の波形データを取得し、当該波形データから所定の特徴量を抽出することで得られる。

登録・更新部１０２は、第１の時系列データにおける第１の時点のデータ値、及び、第１の時点より所定時間前にさかのぼった時点から第１の時点までの複数のデータ値の統計値のいずれかである状態変化前データ値と、第１の時点より後の第２の時点のデータ値、及び、第２の時点から第２の時点より所定時間後に進んだ時点までの複数のデータ値の統計値のいずれかである状態変化後データ値との差分値が所定の条件を満たす状態変化前データ値及び状態変化後データ値を第１の時系列データ内で特定する。そして、登録・更新部１０２は、所定の条件を満たす状態変化前データ値及び状態変化後データ値に対応する電気機器群の総消費電流、総消費電力及び総入力電圧のいずれかの波形データから抽出された特徴量を、特徴量記憶部１０３に記憶する。以下、詳述する。

まず、図３を用いて、状態変化前データ値及び状態変化後データ値について説明する。図３は、第１の時系列データを示している。各時点の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後方（例：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てもよい。

図中、複数のデータＡは、第１の時点より所定時間（設計的事項）前にさかのぼった時点から第１の時点までの複数のデータである。複数のデータＢは、第２の時点から第２の時点より所定時間（設計的事項）後に進んだ時点までの複数のデータである。

「状態変化前データ」は、第１の時点のデータ、又は、複数のデータＡである。「状態変化後データ」は、第２の時点のデータ、又は、複数のデータＢである。

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が、「状態変化前データ値」である。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の値の統計値が、「状態変化前データ値」である。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、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が、「状態変化後データ値」である。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の値の統計値が、「状態変化後データ値」である。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）。

登録・更新部１０２は、上記状態変化前データ値と状態変化後データ値との差分値が所定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を、第１の時系列データ内で特定する。所定の条件は、例えば、差分値の絶対値が所定の閾値以上（また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。

測定値、又は、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等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の時系列データを解析し、電気機器の稼働状態が変動したタイミングを特定すると、そのタイミング（上記所定の条件を満たす状態変化前データ値及び状態変化後データ値が測定されたタイミング）に対応する電気機器群の総消費電流、総消費電力及び総入力電圧のいずれかの波形データから抽出された特徴量を、特徴量記憶部１０３に記憶する。「所定の条件を満たす状態変化前データ値及び状態変化後データ値が測定されたタイミングに対応する波形データ」とは、当該タイミングで測定された部分を含む所定長さの波形データを意味する。第１の時系列データと波形データとは、測定時刻等により、測定タイミングを対応付け可能に構成していてもよい。

登録・更新部１０２は、例えば、以下の３つの処理の中の少なくとも１つを実行してもよい。
・状態変化前データ値に対応する部分（状態変化前データに対応する部分）の波形データから抽出された特徴量と、状態変化後データ値に対応する部分（状態変化後データに対応する部分）の波形データから抽出された特徴量との差分値を、第１の電気機器の特徴量として機器毎特徴量記憶部１０５に記憶する処理。
・状態変化前データ値に対応する部分（状態変化前データに対応する部分）の波形データから抽出された特徴量を、第１の電気機器群の特徴量として状態特徴量記憶部１０４に記憶する処理。
・状態変化後データ値に対応する部分（状態変化後データに対応する部分）の波形データから抽出された特徴量を、第２の電気機器群の特徴量として状態特徴量記憶部１０４に記憶する処理。

以下、これらの処理の一例を説明する。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（例：電源ＯＮ／ＯＦＦの切替の境目）、すなわち、上記所定の条件を満たす状態変化前データ値（状態変化前データ）及び状態変化後データ値（状態変化後データ）の組み合わせが複数存在する。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、複数の電気機器状態共通グループ各々に対応する上記波形データから所定の特徴量を抽出し、これらを、複数の電気機器群の特徴量として状態特徴量記憶部１０４に記憶してもよい。また、時間的に連続する２つのグループ各々の特徴量の差分値を算出し、これらを、電気機器の特徴量として機器毎特徴量記憶部１０５に記憶してもよい。

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。例えば、登録・更新部１０２は、上記と同様、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、グループごとに、各グループに含まれるデータ（特徴量）の統計値（平均値、中央値、最頻値等）を算出し、これらを、複数の電気機器群の特徴量として特徴量記憶部１０３に記憶してもよい。また、時間的に連続する２つのグループ各々の特徴量の差分値を算出し、これらを、電気機器の特徴量として特徴量記憶部１０３に記憶してもよい。

図４に、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。図示する機器毎特徴量記憶部１０５は、登録・更新部１０２により登録された特徴量を通番に対応付けて記憶している。

上述のとおり、状態変化前データと状態変化後データが上記所定の条件を満たしている場合、第１の時点と第２の時点は、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）と判断することができる。すなわち、第１の時点以前、および、第２の時点以降の少なくとも一方では稼動しており、他方では稼動していない１つの電気機器が存在していると判断することができる。本実施形態では、上記所定の条件を満たしている状態変化前データ及び状態変化後データが存在する場合、それらに対応する波形データから抽出された特徴量の差分値を機器毎特徴量記憶部１０５に記憶していくことで、各単位（例：各家庭、各建物など）で実際に使用された電気機器各々の特徴量を効率的に収集することができる。

また、第１の時点及び第２の時点では、稼働している電気機器の組み合わせが互いに異なる。そして、第１の時点の組み合わせ、及び、第２の時点の組み合わせいずれも、各単位（例：各家庭、各建物など）で実際に使用された電気機器の組み合わせである。本実施形態では、上記所定の条件を満たしている状態変化前データ及び状態変化後データが存在する場合、状態変化前データに対応する波形データから抽出された特徴量、及び、状態変化後データに対応する波形データから抽出された特徴量の少なくとも一方を状態特徴量記憶部１０４に記憶していくことで、各単位（例：各家庭、各建物など）で実際に使用された電気機器の組み合わせの特徴量を効率的に収集することができる。

ところで、監視装置１００による上記処理は、リアルタイム処理であってもよいし、バッチ処理であってもよい。また、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データ又は消費電力の時系列なデータである場合、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データ又は消費電力の時系列な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、算出に利用された波形データの測定時刻が対応つけられていてもよい。当該前提は、以下のすべての実施形態において同様である。

＜第２の実施形態＞
本実施形態の監視装置１００の機能ブロック図は、第１の実施形態と同様に図２で示される。本実施形態の監視装置１００は、第１の実施形態の監視装置１００の構成を基本とし、登録・更新部１０２の構成が異なる。以下、説明する。

登録・更新部１０２は、第１の時系列データにおいて上記所定の条件を満たしている状態変化前データ及び状態変化後データが存在する場合、特徴量記憶部１０３を更新する処理を実行する。

具体的には、新たに特定した状態変化前データ及び状態変化後データに対応する波形データから抽出された特徴量と所定レベル以上近似している特徴量が、すでに、特徴量記憶部１０３に登録されている場合、登録されている特徴量を新たな値に変更（更新）する。例えば、互いに近似する２つ以上の特徴量の平均値に書き換える。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。

本実施形態によれば、特徴量記憶部１０３に記憶する特徴量を、測定されたデータから一度取得した値で固定してしまうのでなく、その後取得された値で補正（平均化など）することができる。このため、特徴量にノイズ成分が含まれている場合、それを軽減していくことができる。なお、確率的にはノイズ成分が含まれている方が低いので、補正処理の回数が増えるほど、ノイズの影響は小さくなる。

＜第３の実施形態＞
本実施形態の監視装置１００の機能ブロック図は、第１の実施形態と同様に図２で示される。本実施形態の監視装置１００は、第１の実施形態の監視装置１００の構成を基本とし、登録・更新部１０２の構成が異なる。以下、説明する。

登録・更新部１０２は、第１の時系列データにおいて上記所定の条件を満たしている状態変化前データ及び状態変化後データが存在する場合、新たに特定した状態変化前データ及び状態変化後データに対応する波形データから抽出された特徴量と所定レベル以上近似する特徴量が特徴量記憶部１０３に記憶されているか確認する。そして、記憶されていない場合は第１の実施形態で説明したように、その特徴量を特徴量記憶部１０３に記憶する。一方、記憶されている場合は、第２の実施形態で説明したように、特徴量記憶部１０３を更新する処理を実行する。

本実施形態によれば、特徴量を登録する処理と、更新する処理とを並行して行うことができる。

＜第４の実施形態＞
図５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、本実施形態の監視装置１００は、取得部１０１と、登録・更新部１０２と、特徴量記憶部１０３と、入力受付部１０７とを有する。特徴量記憶部１０３は、状態特徴量記憶部１０４及び機器毎特徴量記憶部１０５の少なくとも一方を有する。取得部１０１の構成は、第１乃至第３の実施形態と同様である。

入力受付部１０７は、上記所定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。

以下、監視装置１００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、入力受付部１０７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ると、入力受付部１０７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。入力受付部１０７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入力受付部１０７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データ及び状態変化後データに基づいて算出された第１の電気機器の特徴量を対応付けて、機器毎特徴量記憶部１０５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、上記所定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ると、その状態変化前データ及び状態変化後データに基づいて算出された第１の電気機器の特徴量に、第１の時点又は第２の時点の時刻を対応付けて機器毎特徴量記憶部１０５に記憶する。第１の実施形態で説明したように、第１の時系列データには時刻情報を対応つけることができる。図８に、本実施形態の機器毎特徴量記憶部１０５が記憶する情報の他の一例を模式的に示す。図示するデータ取得日時が、第１の時点又は第２の時点の時刻である。

入力受付部１０７は、図８に示すような機器毎特徴量記憶部１０５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、機器毎特徴量記憶部１０５が記憶する情報（図８のデータ取得日時）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入力受付部１０７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、機器毎特徴量記憶部１０５に記憶する（図８参照）。

本実施形態によれば、第１乃至第３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、第１の時系列データから生成した特徴量に、その特徴量を有する電気機器の種別を対応付けることができる。

なお、入力受付部１０７は、第１の状態時に稼働していた複数の電気機器を識別する情報、及び、第２の状態時に稼働していた複数の電気機器を識別する情報の少なくとも一方をさらに受付けてもよい。

以下、監視装置１００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、入力受付部１０７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、上記所定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ると、入力受付部１０７は、それをトリガにして、図１３に示すような入力受付画面を表示してもよい。図１３に示す画面は、「今、稼働中の電気機器の種別を選択入力する画面」である。ここでの「今」は、「第２の状態」に対応する。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つ以上が選択可能になっている。入力受付部１０７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１３に示すような画面から入力受付部１０７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後データから抽出された特徴量を対応付けて、状態特徴量記憶部１０４に記憶する。図１４に、本実施形態の状態特徴量記憶部１０４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、上記所定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ると、それらのデータ各々から抽出された特徴量に、各状態が持続された時間帯を対応付けて状態特徴量記憶部１０４に記憶する。各状態が持続された時間帯を特定する手段は特段制限されない。例えば、第１の時系列データ内で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）を複数抽出された場合、これら境目から境目までの時間帯を、ある状態が持続された時間帯と決定することができる。第１の実施形態で説明したように、第１の時系列データには時刻情報を対応つけることができる。図１５に、本実施形態の状態特徴量記憶部１０４が記憶する情報の他の一例を模式的に示す。図示するデータ取得日時が、各状態が持続された時間帯を示している。

入力受付部１０７は、図１５に示すような状態特徴量記憶部１０４が記憶する情報を用いて、所定のタイミングで、図１６に示すような入力受付画面を表示してもよい。図１６に示す画面は、「所定の時刻において、稼動してい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、各状態が持続された時間帯の中の任意の時刻であり、当該情報の表示は、状態特徴量記憶部１０４が記憶する情報（図１５のデータ取得日時）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つ以上が選択可能になっている。

登録・更新部１０２は、図１６に示すような画面から入力受付部１０７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、状態特徴量記憶部１０４に記憶する（図１５参照）。

このように、本実施形態によれば、複数の電気機器が稼働している状態の特徴量に、稼働している電気機器の種別を対応付けることもできる。

＜第５の実施形態＞
図１０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、本実施形態の監視装置１００は、取得部１０１と、登録・更新部１０２と、特徴量記憶部１０３と、推定部１０８と、を有する。特徴量記憶部１０３は、状態特徴量記憶部１０４及び機器毎特徴量記憶部１０５の少なくとも一方を有する。なお、さらに、入力受付部１０７を有してもよい。取得部１０１、登録・更新部１０２、特徴量記憶部１０３、及び、入力受付部１０７の構成は、第１乃至第４の実施形態と同様である。

推定部１０８は、特徴量記憶部１０３に記憶されている特徴量と、取得部１０１が取得した電気機器群の総消費電流、総消費電力及び総入力電圧のいずれかの波形データから抽出された特徴量とを利用して、所定の単位内（例：家庭、建物など）における電気機器群の稼動状態を推定する。すなわち、推定部１０８は、機器毎特徴量記憶部１０５に記憶されている各電気機器の特徴量の１つ、それらを任意に組み合わせた（例：足し合わせた）合算特徴量、又は、状態特徴量記憶部１０４に記憶されている各状態の特徴量の１つと、上記波形データから抽出された特徴量とを比較することで、どの電気機器が稼働中（電源ＯＮ）であるかを推定する。推定部１０８による当該処理は、特許文献２乃至４に開示されたものと同様であるので、ここでの詳細な説明は省略する。なお、推定部１０８は、取得部１０１がリアルタイムに取得したデータを利用して、上記処理を行うのが好ましい。

監視装置１００は、図１０に示していないが、推定部１０８の推定結果を出力する出力部を備えてもよい。出力部は、ディスプレイ、Ｅメール、プリンター、スピーカなどのあらゆる出力装置を介して、推定結果を出力することができる。

ところで、機器毎特徴量記憶部１０５が、図７及び図１４に示すような特徴量を記憶している場合、すなわち、各特徴量に電気機器の種別（機器情報）が対応付けられている場合、推定部１０８は、推定結果として、稼働中（電源ＯＮ）の電気機器の種別を推定することができる。例えば、通番０００１（対応付けられている機器情報：テレビ）と通番０００３（対応付けられている機器情報：冷蔵庫）の特徴量を合算した合算特徴量と、上記波形データから抽出された特徴量とがマッチングした場合、推定部１０８は、テレビと冷蔵庫が稼働中であると推定することができる。そして、出力部は、例えば、図１２に示すような情報をディスプレイ１１０に表示してもよい。

一方、機器毎特徴量記憶部１０５が、図４に示すような特徴量を記憶している場合、すなわち、各特徴量に電気機器の種別が対応付けられていない場合、推定部１０８は、稼動中の電気機器の種別を推定する代わりに、稼働中（電源ＯＮ）の電気機器の台数を推定してもよい。例えば、通番０００１、通番０００３乃至通番０００６の特徴量を合算した合算特徴量と、上記波形データから抽出された特徴量とがマッチングした場合、推定部１０８は、５台の電気機器が稼働中であると推定することができる。そして、出力部は、例えば、図１１に示すような情報をディスプレイ１１０に表示してもよい。

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、現在の電気機器の稼動状態を推定し、ユーザに提供することが可能となる。

＜第６の実施形態＞
図１０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、本実施形態の監視装置１００は、取得部１０１と、登録・更新部１０２と、特徴量記憶部１０３と、推定部１０８と、を有する。特徴量記憶部１０３は、状態特徴量記憶部１０４と機器毎特徴量記憶部１０５を有する。なお、さらに、入力受付部１０７を有してもよい。取得部１０１、登録・更新部１０２、特徴量記憶部１０３、及び、入力受付部１０７の構成は、第１乃至第５の実施形態と同様である。

推定部１０８の構成は、特徴量記憶部１０３に記憶されている特徴量と、取得部１０１が取得した波形データから抽出した特徴量とに基づいて、所定の単位内（例：家庭、建物など）における複数の電気機器の稼動状態を推定する処理において、まず、状態特徴量記憶部１０４に記憶されている特徴量を利用して電気機器の稼動状態を推定する処理を行った後、一の状態を特定できなかった場合、すなわち、マッチングする特徴量が状態特徴量記憶部１０４に記憶されていなかった場合、機器毎特徴量記憶部１０５に記憶されている特徴量を利用して電気機器の稼動状態を推定する点で、第１乃至第５の実施形態と異なる。その他の構成は、第１乃至第５の実施形態と同様である。

図１７のフローチャートを用いて、本実施形態の監視装置１００が電気機器の稼動状態を推定する処理の流れの一例を説明する。

まず、監視装置１００は、電気機器の稼動状態を出力する指示待ち状態となっている（Ｓ１）。出力指示を受けるまで、当該状態を維持する（Ｓ１のＮｏ）。一方、出力指示を受付けると（Ｓ１のＹｅｓ）、ステップＳ２に進む。出力指示は、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、出力指示が入力されてもよい。

Ｓ２では、取得部１０１が、電気機器群の総消費電流、総消費電力及び総入力電圧の中の少なくとも１つの波形データを取得する。その後、Ｓ３では、推定部１０８が、波形データから所定の特徴量を算出（取得）する。Ｓ４では、推定部１０８が、算出した特徴量と、状態特徴量記憶部１０４に記憶されている特徴量（図１４２０又は図１５参照）とを照合する。

マッチングする特徴量が状態特徴量記憶部１０４に記憶されている場合（Ｓ５のＹｅｓ）、監視装置１００は、状態特徴量記憶部１０４が記憶する情報においてその特徴量に対応付けられている電気機器が稼働中であることを示す情報をユーザに向けて出力する（Ｓ６）。

一方、マッチングする特徴量が状態特徴量記憶部１０４に記憶されていない場合（Ｓ５のＮｏ）、推定部１０８は、機器毎特徴量記憶部１０５に記憶されている特徴量（図４、図８又は図９参照）を利用して、Ｓ３で算出した特徴量との照合処理を行う（Ｓ７）。そして、監視装置１００は、推定部１０８による推定結果をユーザに向けて出力する（図１２又は図１３参照）。

ここで、本実施形態の作用効果について説明する。機器毎特徴量記憶部１０５に記憶されている各電気機器の特徴量を利用して電気機器の稼動状態を推定する際、任意の数及び任意の組み合わせの電気機器の特徴量を合算した合算特徴量と、取得部１０１が取得した波形データから抽出した特徴量とを比較することとなる。電気機器の数が多い場合、電気機器の組み合わせのパターンは膨大となる。結果、照合処理におけるデータ処理量が大きくなり、処理速度が遅くなる、コンピュータの負担が大きくなるなどの問題が生じうる。

ところで、各単位（例：家庭、建物など）における日常生活での電気機器の使用パターンはある程度一定化している場合がある。すなわち、よく使用される電気機器の種類や、同時に使用される電気機器の組み合わせなどが一定化している場合がある。状態特徴量記憶部１０４に記憶されている状態の特徴量は、各単位（例：各家庭、各建物など）で実際に同時に使用された電気機器群の稼動状態の特徴量である。このため、状態特徴量記憶部１０４に記憶されている特徴量は、機器毎特徴量記憶部１０５に記憶されている各電気機器の特徴量を任意に組み合わせて合算した合算特徴量に含まれるその他の特徴量よりも、波形データから抽出した特徴量とマッチングする可能性が高いと考えられる。

本実施形態では、状態特徴量記憶部１０４に記憶されている特徴量を優先的に使用して電気機器の稼動状態を推定するので、上述したような処理速度が遅くなる、コンピュータの負担が大きくなるなどの問題を軽減することが可能となる。

＜第７の実施形態＞
本実施形態の監視装置１００は、第１乃至第６の実施形態の監視装置１００と同様の構成を有し、状態変化前データ値と状態変化後データ値の差分値が所定の閾値以上（又は、所定の閾値より大）であるか判定する処理に利用される所定の閾値を、「複数のデータＡの値の分散値の所定数倍」、「複数のデータＢの値の分散値の所定数倍」、又は、「複数のデータＡの値の分散値と複数のデータＢの値の分散値のうち、大きいほうの所定数倍」とする点で異なる。複数のデータＡ、及び、複数のデータＢの定義は、図３を用いて第１の実施形態で説明した通りであるので、ここでの説明は省略する。なお、所定数倍の値は設計的事項である。

本実施形態によれば、第１の時系列データに含まれる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。

＜第８の実施形態＞
図１８に、本実施形態の監視装置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、測定部２と、保存部３と、特徴量抽出部４と、状態分離部５と、機器分離部６と、データベース更新追加システム１０と、識別機１１と、特徴量抽出部１２と、推定部１３と、結果表示部１４とを有する。データベース更新追加システム１０は、比較部７と、更新・追加部８と、電気機器ＤＢ９とを有する。監視装置１００の設置位置は特段制限されず、各単位（家庭、建物など）内に設置されてもよいし、複数の単位をまとめて管理するデータセンター内に設置されてもよい。

まず、本実施の形態の全体の動作について詳細に説明する。

電気機器１ａ−１ｃは分岐以下に接続されている電気機器である。電気機器の個数は図示するものに限定されない。測定部２２は、電源基幹に流れる電流波形及び電圧波形（以下、電流電圧波形）を測定する。ここで測定されるデータは、電流電圧波形以外のデータ、例えば電流実行値、電圧実効値、電力などでも構わない。保存部３は測定部２で測定された測定データを保存する。なお、保存部３に保存される測定データには測定時間や測定ＩＤなどの情報を付加して保存し、他の測定データとの区別をする。保存部３は、測定部２を備える装置内にあってもよいし、測定部２を備える装置から離れた場所にあってもよい。後者の場合、測定部２で測定された測定データは、有線及び／又は無線での通信で保存部３に入力され、保存される。

特徴量抽出部４は、保存部３で保存された測定データから特徴量を抽出する。ここで抽出される特徴量は、基本波や高調波の強度や位相でも、総消費電力などでも何でもよい。また、当該特徴量は測定部２で測定された測定データそのものでも構わない。なお、特徴量抽出部４による特徴量の変換は測定装置内部で行われても測定装置から離れた場所にあっても構わない。

状態分離部５は、特徴量抽出部４で抽出された特徴量を、機器の動作状態ごとに分離する。当該処理は、第１の実施形態で説明した第１の時系列データを電気機器状態共通グループに分割する処理に対応する。状態分離部５は、特徴量抽出部４で抽出された特徴量（取得部１０１が取得した第１の時系列データに相当）の中から、上記第１の条件を満たしている状態変化前データと状態変化後データを抽出する。そして、抽出した状態変化前データと状態変化後データに含まれる第１の時点のデータと第２の時点のデータの境目で第１の時系列データを分離していくことで、第１の時系列データを電気機器状態共通グループに分離する。その後、状態分離部５は、各電気機器状態共通グループに含まれる複数のデータの値を用いて統計値を算出してもよい。そして、算出した値を各電気機器状態共通グループの特徴量としてもよい。

機器分離部６は、状態分離部５で分離された電気機器状態共通グループの特徴量であって、第１の時系列データ内で時間的に連続する２つのグループの特徴量の差分値を算出することで、その状態変遷時に稼動状態が変動（電源ＯＮ／ＯＦＦ）した電気機器の稼動時の特徴量を取得する。当該処理は、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を状態変化前代表値とし、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との差分値を状態変化後代表値とし、それらの差分値を算出する処理に相当する。

比較部７は、機器分離部６で取得された電気機器の特徴量と、電気機器ＤＢ（データベース）９内部に記憶されている特徴量を比較して、同一の電気機器の特徴量（値が所定レベル以上近似している特徴量）があるかどうかの判断を行う。同一の電気機器の特徴量があった場合、更新・追加部８は電気機器ＤＢ９を更新する。一方、同一の電気機器の特徴量がなかった場合、更新・追加部８は電気機器ＤＢ９にその特徴量を登録する。データベース更新追加システム１０は、機器分離部６から抽出データが送られてくる度に比較部７、更新・追加部８を継続的に動作させ続けるシステムである。なお、比較部７及び更新・追加部８は、上記実施形態で説明した登録・更新部１０２に相当する。電気機器ＤＢ９は、上記実施形態で説明した機器毎特徴量記憶部１０５に相当する。

識別機１１は電気機器ＤＢ９に保存されたデータを用いて所定の識別関数を作成し、推定部１３に入力する。特徴量抽出部１２は測定部２で測定された測定データを、電気機器の稼動状態推定用の特徴量に変換する。推定部１３は特徴量抽出部１２で抽出された特徴量を、識別機１１で得られた識別関数を用いて各機器の稼働状況や消費電力を推定する。推定部１３による推定処理は、例えばニューラルネットワークなどの方法を用いるが、その他の方法でも構わない。識別機１１は、上記実施形態で説明した推定部１０８に相当する。結果表示部１４は、推定部１３で得られた推定結果を使用者に対して表示する。推定結果の表示手段は、家内の機器から直接表示する手段でも、ブラウザなどで外部のデータベースを参照する手段などでも、どのような方法で行っても構わない。

電気機器ＤＢ９に保存された特徴量は、そのままではどの機器の状態を表しているかが不明のため、機器との対応づけを行うことが好ましい。対応付けの方法は、例えば、結果表示部１４を使って、電気機器ＤＢ９に保存されたデータを使用者に対して表示し、使用者に直接入力してもらう方法等が考えられる（上記実施形態で説明した入力受付部１０７の構成に相当）。この際、使用者はすでに保存されたデータから機器を判断すればよいため、意識的に機器のＯＮ／ＯＦＦを行わなくてもよい。また、例えば電流波形の形や、電力値、高調波強度の時間変動、その特徴量グループが使われる時間帯などのデータから使用されている電気機器を確率的に判断する方法を用いてもよい。さらに、例えば天気や気温などのネットワーク上に存在するデータを利用してもよいし、電力推定される電気機器の付近に設置された温度センサや光センサなどの情報を用いてもよい。

本実施形態によれば、第１乃至第７の実施形態と同様の作用効果を実現することができる。

またさらに、上記データ更新システム１０があれば、測定データから得られた特徴量と既存データベースに存在する特徴量との比較を行うことでデータの検出頻度を数えることができるので、精度の高い特徴量を使い、かつその時期の電力推定計算に適さない特徴量（夏季の電力推定にストーブのデータを使うなど）を、その時期の検出頻度を用いて優先順位を下げることで、精度の高い計算が可能になる。

個々の機器の教師データから推定機を作る際には、それら全ての機器のＯＮ／ＯＦＦ状態の組み合わせを考える必要があり、非常に複雑な推定機を作ることになる。もし、「実際には使用されない状態教師データ」がわかれば、学習する必要のない教師データを省略することができる。組み合わせた教師データが少ない方が、学習するパターンが少なくなり、よりシンプルな推定機を作ることができる。さらにこの推定機を学習によって作る際は、「実際に使用される教師データ」の精度を高くすることで、より精度の高い計算が可能になる。したがって、データの検出頻度をもとに選択的に学習を行うと、より精度の高い計算が可能になる。

データ更新をする際に、既存データベースにあるデータと測定されたデータの比較を行う。測定されたデータにはそれぞれ、同じデータがいくつ存在したかという情報が含まれているので、既存データベースに保存する際にその情報も込みで保存する。したがって、既存データベースは同じデータがいくつ存在したかという情報を持つことができる。

時期による検出頻度は、例えば同じ検出頻度を１週間（ここは任意）積分したものを各週について並べてみて、例えば4月になったときにストーブの頻度が０になった週が所定回数（例：３回）続いた後は、ストーブのデータが含まれる状態データは使わないようにするなどの処理をすることで、時期による検出頻度や、優先順位を計算することができる。これを行えば、上記のようなシンプルな推定機を作ることができる。

＜第９の実施形態＞
図１９に、本実施形態の監視装置の機能ブロック図の一例を示す。図示するように、本実施形態の監視装置１００は、第８の実施形態の監視装置１００（図１８参照）と比べて、データベース更新追加システム１８が、さらに、比較部１５、更新・追加部１６及び測定ＤＢ１７を有する点で異なる。測定部２、保存部３、特徴量抽出部４、状態分離部５、機器分離部６、比較部７、更新・追加部８、電気機器ＤＢ９、特徴量抽出部１２及び結果表示部１４の構成は、第８の実施形態と同様である。

比較部１５は、状態分離部５で取得された複数の状態各々の特徴量（各電気機器状態共通グループの特徴量）と、測定ＤＢ１７内部に記憶されている特徴量を比較して、同一の状態（電気機器の稼動状態）の特徴量（値が所定レベル以上近似している特徴量）があるかどうかの判断を行う。同一の状態の特徴量があった場合、更新・追加部１６は測定ＤＢ１７を更新する。一方、同一の状態の特徴量がなかった場合、更新・追加部１６は測定ＤＢ１７にその特徴量を登録する。データベース更新追加システム１０は、機器分離部６から抽出データが送られてくる度に比較部１５、更新・追加部１６を継続的に動作させ続けるシステムである。なお、比較部１５及び更新・追加部１６は、上記実施形態で説明した登録・更新部１０２に相当する。測定ＤＢ１７は、上記実施形態で説明した状態特徴量記憶部１０４に相当する。

識別機１１及び推定部１３は、上記実施形態で説明した推定部１０８と同様の構成とすることができる。

本実施形態によれば、第１乃至第８の実施形態と同様の作用効果を実現することができる。

上記実施形態を用いると、機器の動作状態だけでなく、測定値データベース１７に存在する測定状態の検出頻度を数えることができる。この検出頻度を用いれば、その時期の電力推定計算に適さない特徴量（夏季の電力推定にストーブの特徴量を使うなど）を、その時期の検出頻度を用いて優先順位を下げることで、精度の高い計算が可能になる。

＜第１０の実施形態＞
図２０に、本実施形態の監視装置の機能ブロック図の一例を示す。図示するように、本実施形態の監視装置１００は、第９の実施形態の監視装置１００（図１９参照）と比べて、監視装置１００がマスタシステム２２と通信可能になっている点で異なる。測定部２、保存部３、特徴量抽出部４、状態分離部５、機器分離部６、比較部７、更新・追加部８、識別機１１、特徴量抽出部１２、推定部１３、結果表示部１４、比較部１５、更新・追加部１６及び測定ＤＢ１７の構成は、第９及び第１０の実施形態と同様である。

マスタシステム２２は、比較部１９と、更新・追加部２０と、マスタＤＢ２１とを有する。マスタＤＢ２１は複数の使用者から送られてくるデータを統合した電気機器の特徴量や使用状態、さらには電気機器と特徴量を結びつけるデータを保存することができるデータベースである。

比較部１９は、電気機器ＤＢ９に記憶されている特徴量と、マスタＤＢ２１に記憶されている特徴量を比較して、同一の電気機器の特徴量（値が所定レベル以上近似している特徴量）があるかどうかの判断を行う。同一の電気機器の特徴量があった場合、更新・追加部２０はマスタＤＢ２１を更新する。一方、同一の電気機器の特徴量がなかった場合、更新・追加部２０はマスタＤＢ２１にその特徴量を登録する。マスタシステム２２は、監視装置１００から電気機器ＤＢ９に記憶されている特徴量が送られてくる度に比較部１９、更新・追加部２０を継続的に動作させ続けるシステムである。

さらに、監視装置１００は、マスタシステム２２との通信を行い、マスタＤＢ２１に保存されている特徴量を取得し、電気機器ＤＢ９に記憶させることもできる。

マスタＤＢ２１は保存データなどの内部構成は問わない。マスタＤＢ２１は単位（例：家庭、建物など）ごとにデータを保存する形で使用してもよいし、各単位のデータのバックアップとして使っても良い。また、各々の単位で得られたデータを統合したデータベースを作ってもよいし、ある地域に絞ってデータを統合してもよい。さらに、ある単位の人が任意の他の単位で得られた特徴量を取得できるようにしてもよいし、特定の単位（予め互いに情報の共有がなされることが登録されている単位）の特徴量のみを取得できるようにしてもよい。

マスタＤＢ２１に登録されている特徴量は、様々なユーザが電気機器ＤＢ９に登録した特徴量と電気機器の対応付けの結果を用いて、統計的に特徴量と電気機器が対応付けられたデータテーブルを持ってもよい。例えば、ある特徴量に対して、電気ストーブである確率が７０％、ドライヤーである確率が３０％といったように、ひとつの特徴量に対して、複数の電気機器が集計されたデータの統計によって対応づけられているデータベースを持ってもよい。なお、ここで対応付けられた特徴量と電気機器の情報を、各単位（例：家庭、建物など）のユーザが取得して、各単位内の電気機器ＤＢ９に記憶してもよい。

本実施形態によれば、各単位（例：家庭、建物など）のユーザは、マスタＤＢ２１に存在するデータテーブルを取得するだけで特徴量と電気機器の対応付けを行うことができるので、使用者が自分で機器を登録する負担をなくすことができる。

また、マスタＤＢ２１は複数の単位（例：家庭、建物など）から送信された特徴量を統合することができるので、精度のよい特徴量を持つことができる。したがって、各単位（例：家庭、建物など）のユーザが必要とする特徴量がマスタＤＢ２１に存在すれば、そのユーザは、その特徴量をマスタＤＢ２１から取得すればよい。結果、そのユーザは精度のよい特徴量を電気機器ＤＢ９に登録することができる。

＜第１１の実施形態＞
本実施形態では、図２０の構成における監視装置１００の具体例を説明する。

まず、電流及び電圧を測定する測定部２について説明する。測定部２は分岐後に電気機器１ａ−１ｃが接続されている分電盤の、分岐前や分岐後などの電源幹線部に設置された電流・電圧センサを用いて、電流及び電圧の波形データを５０Ｈｚや６０Ｈｚの基準波の複数周期分の間測定し、これを測定データとする。なお、電圧波形は分電盤から直接とるが、コンセントなどの分電盤以下にある通常の電源からとっても構わない。測定データはある一定の周期（例えば５秒おき）で測定され、1回または複数回の測定データを保存部３に保存する。

保存部３に保存された時系列な測定データを、特徴量抽出部４で時系列な特徴量データに変換する。特徴量抽出部４で抽出された特徴量データは機器の種類だけでなく、機器の状態などによっても変化する。以下ではこれらの特徴量データを合わせて、特徴量データと表現する。

次に、状態分離部５について説明する。状態分離部５では、まず、保存部３に保存されている測定データから、特徴量抽出部４によって抽出された特徴量データを、ある特定の期間（例えば１時間）でまとめた特徴量データ集合をつくる。

次に、状態分離部５が、特徴量データのノイズの大きさに依存させて、電気機器の稼動状態の変動（電源ＯＮ／ＯＦＦの切り替え）を検出するための閾値を動的に決める。具体的には、例えば、任意のデータ（図３における第１の時点のデータ）に着目し、そこから所定個数（例：３０個）前までの複数のデータＡを、状態変化前データとする。また、着目している第１の時点のデータより１つ後のデータ（第２の時点のデータ）を状態変化後データとする。そして、例えば、状態変化前データの分散値を所定倍（例：１０倍）した値を閾値とする。

その後、状態分離部５は、状態変化前データの平均値と状態変化後データの差分値が、決定した閾値以上であるか否か判断する。閾値以上である場合、所定の条件を満たすと判断し、第１の時点と第２の時点の境目を、電気機器の稼動状態が変動（電源ＯＮ／ＯＦＦの切り替え）した時点と判断する。

なお、電気機器の稼動状態の変動（電源ＯＮ／ＯＦＦの切り替え）点の検出方法は、時間順でなく、別の方法でもよい。例えば、ある特定の期間（例えば1時間）の特徴量データ集合を選んできて、その期間内で最も特徴量の値が小さいところを選び、そこから順に特徴量の値が大きいところを選んでいくことによってグループ化していってもよい。この際も閾値の決め方は、ノイズの大きさなどを用いて設定できる閾値でも、設計者や管理者が自分で設定できる閾値でも構わない。

図２１に、電気機器a、電気機器ｂ、電気機器ｃの３機種で上述した電気機器の稼動状態の変動（電源ＯＮ／ＯＦＦの切り替え）点の検出処理を行った場合のデータ例を示す。図２１は上から測定データ（特徴量強度の時間変化）、差分瞬時値（状態変化前データの平均値と状態変化後データの差分値の絶対値）、閾値（状態変化前データの分散値を所定倍数した値、２本の線の間の間隔）、スイッチ切り替え判定の順に、それぞれの時間変化を示した図である。本手法を用いれば、測定データのみを入力として、スイッチ切り替え判定の信号を出力することができる。

次に、状態分離部５が、電気機器の稼動状態の変動（電源ＯＮ／ＯＦＦの切り替え）点を境に、特徴量抽出部４で作成された時系列な特徴量データを複数のグループ（電気機器状態共通グループ）に分離する。この方法を用いると、人間の意志に関係なく電気機器が自動的に切り替えたスイッチに対しても検出、分離することが可能となる。これにより使用者は機器が自動で変更したスイッチと、使用者の意思によって変更されたスイッチを区別する必要がなくなる。

次に、状態分離部５によって複数のグループに分離された時系列な特徴量データを利用して、各電気機器の特徴量を算出する。具体的には、状態分離部５によって分離された複数のグループ各々の統計値を算出し、第１のグループの統計値と、時系列順がその直前及び／又は直後のグループの統計値との差分値を算出する。そして、算出した差分値を、ある電気機器の特徴量とする。図２２に機器分離部６によって分離された電気機器ａ、電気機器ｂ、電気機器ｃの機器単体の特徴量を表すデータを示す。

次に、比較部７が、機器分離部６で生成されたあるひとつの特徴量と、電気機器ＤＢ９９に保存されている特徴量との比較を行う。例えば、電気機器ＤＢ９がそれぞれの電気機器の特徴量と分散情報を持っているとすると、まずは機器分離部６で生成された特徴量が電気機器ＤＢ９のどの電気機器の特徴量に最も近いのかを判断し、さらにその電気機器の特徴量の分散の定数倍の範囲内にあるかどうかを判断する。もし、その特徴量が分散の範囲内にある場合、比較部７はそのデータは同じデータと判断し、更新・追加部８は頻度の重みをつけて平均と分散を計算し、それを更新データとして電気機器ＤＢ９に登録する。逆に分散の範囲内にない場合は、比較部７は異なるデータと判断し、更新・追加部８はいまだ登録されていない新たな電気機器の特徴量として電気機器ＤＢ９に登録する。

なお、データの保存方法は上に挙げた平均値と誤差以外にも、測定によって得られた全ての特徴量データ、またはヒストグラムなどのデータ分布など、どのような形であってもかまわない。使用者のもとでは、一定時間内に、ある特定の照明を付けたり消したりするなど、同じ電力消費変動が何度か行われる可能性がある。データを結合することによって、データ量の増大と無駄な計算時間の増大を防ぐことができる。

上記データベース更新追加システム１０において、特徴量データ結合（更新の際の平均化）が何度か行われると、特徴量データのサンプル数が増えることによって、平均値や誤差の精度が向上した統計のよいデータを電気機器ＤＢ９に集めることができる。なお、特徴量データ収集システムは、機器の動作状態及び消費電力の判別と並行して進行するため、本発明のシステムに関する装置の電源が入っている間は、継続的に自動でデータを収集し続けることになる。したがって、本発明で得られる特徴量は自動的に精度が向上していくという特徴と、誤動作を起こした特徴量データも逃さずに記録することができるという特徴を合わせ持つ。

電気機器の稼動状態の推定には電気機器ＤＢ９にデータが登録されていることが必須であるので、データが登録されていない初期状態では推定処理を行うことができない。そこで、この間は、「収集済データが不足しているため、電気機器の稼動状態を特定できません」などのコメントをユーザに向けて出力してもよい。そして、電力値や電流値などの瞬時値を出力してもよい。

設置後ある程度時間が経つと、電気機器ＤＢ９にある程度の特徴量が集まってくる。この間は、それまでに収集されている特徴量を用いて推定処理を行う。そして、電気機器の稼動状態を特定できた場合は推定結果を出力し、できなかった場合は、「収集済データが不足しているため、電気機器の稼動状態を特定できません」などのコメントを出力してもよい。

設置後十分な時間が経つと電気機器ＤＢ９に十分な特徴量が集まる。そして、十分な精度で電気機器の稼動状態を推定できるようになる。

以下、本実施形態の効果について説明する。

従来技術では、特徴量データ収集と消費電力推定を別々に行っていたため、新たな機器を導入する際には、新たな機器について新しく特徴量の収集を行う必要があり、手間がかかった。本実施形態では、各家庭などで測定された実測値から特徴量を抽出し、電気機器ＤＢ９に登録するので、新たな電気機器を導入する際に面倒な設定をしなくても、その新たな電気機器の特徴量を電気機器ＤＢ９に登録することができる。

さらに、電気機器の動作状況と消費電力の推定では、機械学習などの数値アルゴリズムを使用するため、データが多ければ多いほど処理が重くなるという問題がある。本実施形態を用いれば、電気機器の使用頻度も認識できるので、使用頻度の低い装置は、特徴量データベースから一時的にはずしてしまうこともできる。このように特徴量データの数を減らすことによって処理を効率化することも可能である。

以下、参考形態の例を付記する。
１． 電気機器に関する時系列な測定データ、又は、前記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第１の時系列データを取得する取得手段と、
前記第１の時系列データにおいて、第１の時点のデータの値又は前記第１の時系列データ内で前記第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前記第１の時点のデータまでの複数のデータの値の統計値である状態変化前データ値と、前記第１の時系列データ内で前記第１の時点のデータより時間的に１つ後方に位置する第２の時点のデータの値又は前記第２の時点のデータから前記第１の時系列データ内で前記第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の値の統計値である状態変化後データ値との差分値が所定の条件を満たす場合、
前記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を、第１の状態の特徴量として特徴量記憶手段が有する状態特徴量記憶手段に登録する第１の処理、
前記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を、前記第１の状態とは異なる第２の状態の特徴量として前記状態特徴量記憶手段に登録する第２の処理、
前記状態変化前代表値と前記状態変化後代表値の差分値を、第１の電気機器の特徴量として前記特徴量記憶手段が有する機器毎特徴量記憶手段に登録する第３の処理、及び、
前記状態変化前代表値、前記状態変化後代表値、及び、前記状態変化前代表値と前記状態変化後代表値の差分値の中の少なくとも１つを用いて、前記特徴量記憶手段を更新する第４の処理の中の少なくとも１つを実行する登録・更新手段と、
を有する監視装置。
２． １に記載の監視装置において、前記状態変化前代表値と前記状態変化後代表値の差分値が前記所定の条件を満たすか否か判定し、前記所定の条件を満たす場合、前記登録・更新手段に、前記状態変化前代表値、前記状態変化後代表値、前記状態変化前代表値と前記状態変化後代表値の差分値の中の少なくとも１つを送信する判定手段をさらに有する監視装置。
３． ２に記載の監視装置において、
前記判定手段は、前記状態変化前データ値と前記状態変化後データ値との差分値が所定の閾値以上である場合、前記所定の条件を満たすと判断する監視装置。
４． ３に記載の監視装置において、
前記判定手段は、前記第１の時系列データ内で前記第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前記第１の時点のデータまでの複数のデータの値、又は、前記第２の時点のデータから前記第１の時系列データ内で前記第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の値を利用して前記所定の閾値を算出する監視装置。
５． １から４のいずれかに記載の監視装置において、
前記登録・更新手段は、前記状態変化前データ値と前記状態変化後データ値の差分値が前記所定の条件を満たす場合、前記状態変化前代表値と所定レベル以上近似する特徴量が前記状態特徴量記憶手段に記憶されているか確認し、
記憶されていない場合は前記第１の処理を実行し、記憶されている場合は前記第４の処理を実行する監視装置。
６． １から５のいずれかに記載の監視装置において、
前記登録・更新手段は、前記状態変化前データ値と前記状態変化後データ値の差分値が前記所定の条件を満たす場合、前記状態変化後代表値と所定レベル以上近似する特徴量が前記状態特徴量記憶手段に記憶されているか確認し、
記憶されていない場合は前記第２の処理を実行し、記憶されている場合は前記第４の処理を実行する監視装置。
７． １から６のいずれかに記載の監視装置において、
前記登録・更新手段は、前記状態変化前データ値と前記状態変化後データ値の差分値が前記所定の条件を満たす場合、前記状態変化前代表値と前記状態変化後代表値の差分値と所定レベル以上近似する特徴量が前記機器毎特徴量記憶手段に記憶されているか確認し、
記憶されていない場合は前記第３の処理を実行し、記憶されている場合は前記第４の処理を実行する監視装置。
８． １から７のいずれかに記載の監視装置において、
前記第１の状態の時に稼働していた電気機器を識別する情報、前記第２の状態の時に稼働していた電気機器を識別する情報、及び、前記第１の状態から前記第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中の少なくとも１つのユーザ入力を受付ける入力受付手段をさらに有し、
前記登録・更新手段は、前記特徴量記憶手段に記憶されている前記第１の状態の特徴量に、前記第１の状態の時に稼働していた電気機器を識別する情報を対応付ける処理、前記特徴量記憶手段に記憶されている前記第２の状態の特徴量に、前記第２の状態の時に稼働していた電気機器を識別する情報を対応付ける処理、前記特徴量記憶手段に記憶されている前記第１の電気機器の特徴量に、前記第１の状態から前記第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を対応付ける処理の中の少なくとも１つを実行する監視装置。
９． １から８のいずれかに記載の監視装置において、
前記特徴量記憶手段に記憶されている特徴量と、前記取得手段が取得した前記測定データとを利用して、複数の電気機器の稼動状態を推定する推定手段をさらに有する監視装置。
１０． コンピュータが、
電気機器に関する時系列な測定データ、又は、前記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第１の時系列データを取得する取得ステップと、
前記第１の時系列データにおいて、第１の時点のデータの値又は前記第１の時系列データ内で前記第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前記第１の時点のデータまでの複数のデータの値の統計値である状態変化前データ値と、前記第１の時系列データ内で前記第１の時点のデータより時間的に１つ後方に位置する第２の時点のデータの値又は前記第２の時点のデータから前記第１の時系列データ内で前記第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の値の統計値である状態変化後データ値との差分値が所定の条件を満たす場合、
前記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を、第１の状態の特徴量として特徴量記憶手段が有する状態特徴量記憶手段に登録する第１の処理、
前記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を、前記第１の状態とは異なる第２の状態の特徴量として前記状態特徴量記憶手段に登録する第２の処理、
前記状態変化前代表値と前記状態変化後代表値の差分値を、第１の電気機器の特徴量として前記特徴量記憶手段が有する機器毎特徴量記憶手段に登録する第３の処理、及び、
前記状態変化前代表値、前記状態変化後代表値、及び、前記状態変化前代表値と前記状態変化後代表値の差分値の中の少なくとも１つを用いて、前記特徴量記憶手段を更新する第４の処理の中の少なくとも１つを実行する登録・更新ステップと、
を実行する監視方法。
１０−２． １０に記載の監視方法において、前記状態変化前代表値と前記状態変化後代表値の差分値が前記所定の条件を満たすか否か判定し、前記所定の条件を満たす場合、前記登録・更新ステップに、前記状態変化前代表値、前記状態変化後代表値、前記状態変化前代表値と前記状態変化後代表値の差分値の中の少なくとも１つを渡す判定ステップをさらに実行する監視方法。
１０−３． １０−２に記載の監視方法において、
前記判定ステップでは、前記状態変化前データ値と前記状態変化後データ値との差分値が所定の閾値以上である場合、前記所定の条件を満たすと判断する監視方法。
１０−４． １０−３に記載の監視方法において、
前記判定ステップでは、前記第１の時系列データ内で前記第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前記第１の時点のデータまでの複数のデータの値、又は、前記第２の時点のデータから前記第１の時系列データ内で前記第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の値を利用して前記所定の閾値を算出する監視方法。
１０−５． １０から１０−４のいずれかに記載の監視方法において、
前記登録・更新ステップでは、前記状態変化前データ値と前記状態変化後データ値の差分値が前記所定の条件を満たす場合、前記状態変化前代表値と所定レベル以上近似する特徴量が前記状態特徴量記憶手段に記憶されているか確認し、
記憶されていない場合は前記第１の処理を実行し、記憶されている場合は前記第４の処理を実行する監視方法。
１０−６． １０から１０−５のいずれかに記載の監視方法において、
前記登録・更新ステップでは、前記状態変化前データ値と前記状態変化後データ値の差分値が前記所定の条件を満たす場合、前記状態変化後代表値と所定レベル以上近似する特徴量が前記状態特徴量記憶手段に記憶されているか確認し、
記憶されていない場合は前記第２の処理を実行し、記憶されている場合は前記第４の処理を実行する監視方法。
１０−７． １０から１０−６のいずれかに記載の監視方法において、
前記登録・更新ステップでは、前記状態変化前データ値と前記状態変化後データ値の差分値が前記所定の条件を満たす場合、前記状態変化前代表値と前記状態変化後代表値の差分値と所定レベル以上近似する特徴量が前記機器毎特徴量記憶手段に記憶されているか確認し、
記憶されていない場合は前記第３の処理を実行し、記憶されている場合は前記第４の処理を実行する監視方法。
１０−８． １０から１０−７のいずれかに記載の監視方法において、
前記第１の状態の時に稼働していた電気機器を識別する情報、前記第２の状態の時に稼働していた電気機器を識別する情報、及び、前記第１の状態から前記第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中の少なくとも１つのユーザ入力を受付ける入力受付ステップをさらに実行し、
前記登録・更新ステップでは、前記特徴量記憶手段に記憶されている前記第１の状態の特徴量に、前記第１の状態の時に稼働していた電気機器を識別する情報を対応付ける処理、前記特徴量記憶手段に記憶されている前記第２の状態の特徴量に、前記第２の状態の時に稼働していた電気機器を識別する情報を対応付ける処理、前記特徴量記憶手段に記憶されている前記第１の電気機器の特徴量に、前記第１の状態から前記第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を対応付ける処理の中の少なくとも１つを実行する監視方法。
１０−９． １０から１０−８のいずれかに記載の監視方法において、
前記特徴量記憶手段に記憶されている特徴量と、前記取得ステップで取得した前記測定データとを利用して、複数の電気機器の稼動状態を推定する推定ステップをさらに実行する監視方法。
１１． コンピュータを、
電気機器に関する時系列な測定データ、又は、前記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第１の時系列データを取得する取得手段、
前記第１の時系列データにおいて、第１の時点のデータの値又は前記第１の時系列データ内で前記第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前記第１の時点のデータまでの複数のデータの値の統計値である状態変化前データ値と、前記第１の時系列データ内で前記第１の時点のデータより時間的に１つ後方に位置する第２の時点のデータの値又は前記第２の時点のデータから前記第１の時系列データ内で前記第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の値の統計値である状態変化後データ値との差分値が所定の条件を満たす場合、
前記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を、第１の状態の特徴量として特徴量記憶手段が有する状態特徴量記憶手段に登録する第１の処理、
前記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を、前記第１の状態とは異なる第２の状態の特徴量として前記状態特徴量記憶手段に登録する第２の処理、
前記状態変化前代表値と前記状態変化後代表値の差分値を、第１の電気機器の特徴量として前記特徴量記憶手段が有する機器毎特徴量記憶手段に登録する第３の処理、及び、
前記状態変化前代表値、前記状態変化後代表値、及び、前記状態変化前代表値と前記状態変化後代表値の差分値の中の少なくとも１つを用いて、前記特徴量記憶手段を更新する第４の処理の中の少なくとも１つを実行する登録・更新手段、
として機能させるためのプログラム。
１１−２． １１に記載のプログラムにおいて、
前記コンピュータを、
前記状態変化前代表値と前記状態変化後代表値の差分値が前記所定の条件を満たすか否か判定し、前記所定の条件を満たす場合、前記登録・更新手段に、前記状態変化前代表値、前記状態変化後代表値、前記状態変化前代表値と前記状態変化後代表値の差分値の中の少なくとも１つを送信する判定手段としてさらに機能させるためのプログラム。
１１−３． １１−２に記載のプログラムにおいて、
前記判定手段に、前記状態変化前データ値と前記状態変化後データ値との差分値が所定の閾値以上である場合、前記所定の条件を満たすと判断させるプログラム。
１１−４． １１−３に記載のプログラムにおいて、
前記判定手段に、前記第１の時系列データ内で前記第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前記第１の時点のデータまでの複数のデータの値、又は、前記第２の時点のデータから前記第１の時系列データ内で前記第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の値を利用して前記所定の閾値を算出させるプログラム。
１１−５． １１から１１−４のいずれかに記載のプログラムにおいて、
前記登録・更新手段に、前記状態変化前データ値と前記状態変化後データ値の差分値が前記所定の条件を満たす場合、前記状態変化前代表値と所定レベル以上近似する特徴量が前記状態特徴量記憶手段に記憶されているか確認させ、
記憶されていない場合は前記第１の処理を実行させ、記憶されている場合は前記第４の処理を実行させるプログラム。
１１−６． １１から１１−５のいずれかに記載のプログラムにおいて、
前記登録・更新手段に、前記状態変化前データ値と前記状態変化後データ値の差分値が前記所定の条件を満たす場合、前記状態変化後代表値と所定レベル以上近似する特徴量が前記状態特徴量記憶手段に記憶されているか確認させ、
記憶されていない場合は前記第２の処理を実行させ、記憶されている場合は前記第４の処理を実行させるプログラム。
１１−７． １１から１１−６のいずれかに記載のプログラムにおいて、
前記登録・更新手段に、前記状態変化前データ値と前記状態変化後データ値の差分値が前記所定の条件を満たす場合、前記状態変化前代表値と前記状態変化後代表値の差分値と所定レベル以上近似する特徴量が前記機器毎特徴量記憶手段に記憶されているか確認させ、
記憶されていない場合は前記第３の処理を実行させ、記憶されている場合は前記第４の処理を実行させるプログラム。
１１−８． １１から１１−７のいずれかに記載のプログラムにおいて、
前記コンピュータを、
前記第１の状態の時に稼働していた電気機器を識別する情報、前記第２の状態の時に稼働していた電気機器を識別する情報、及び、前記第１の状態から前記第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中の少なくとも１つのユーザ入力を受付ける入力受付手段としてさらに機能させ、
前記登録・更新手段に、前記特徴量記憶手段に記憶されている前記第１の状態の特徴量に、前記第１の状態の時に稼働していた電気機器を識別する情報を対応付ける処理、前記特徴量記憶手段に記憶されている前記第２の状態の特徴量に、前記第２の状態の時に稼働していた電気機器を識別する情報を対応付ける処理、前記特徴量記憶手段に記憶されている前記第１の電気機器の特徴量に、前記第１の状態から前記第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を対応付ける処理の中の少なくとも１つを実行させるプログラム。
１１−９． １１から１１−８のいずれかに記載のプログラムにおいて、
前記コンピュータを、さらに、
前記特徴量記憶手段に記憶されている特徴量と、前記取得手段が取得した前記測定データとを利用して、複数の電気機器の稼動状態を推定する推定手段として機能させるプログラム。

この出願は、２０１３年７月１７日に出願された日本出願特願２０１３−１４８３２５号を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

Claims (9)

1. 電気機器群に関する測定値及び／又は特徴量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取得手段と、
   前記第１の時系列データにおける第１の時点より所定時間前にさかのぼった時点から前記第１の時点までの複数のデータ値の統計値である状態変化前データ値と、前記第１の時点より後の第２の時点から前記第２の時点より所定時間後に進んだ時点までの複数のデータ値の統計値である状態変化後データ値との差分値が所定の条件を満たす場合、前記所定の条件を満たす前記状態変化前データ値及び前記状態変化後データ値に対応する前記電気機器群の消費電流、消費電力及び入力電圧のいずれかの波形データから抽出された特徴量を、特徴量記憶手段に記憶する登録・更新手段と、を有し、
   前記所定の条件は、前記第１の時点より所定時間前にさかのぼった時点のデータ値から前記第１の時点のデータ値までの複数のデータ値、又は、前記第２の時点のデータ値から前記第２の時点より所定時間後に進んだ時点のデータ値までの複数のデータ値を利用して決定した所定の閾値以上である監視装置。
2. 請求項１に記載の監視装置において、
   前記登録・更新手段は、
   前記状態変化前データ値に対応する部分の前記波形データから抽出された特徴量と、前記状態変化後データ値に対応する部分の前記波形データから抽出された特徴量との差分値を、第１の電気機器の特徴量として前記特徴量記憶手段に記憶する処理を実行する監視装置。
3. 請求項１または２に記載の監視装置において、
   前記閾値は、前記第１の時点より所定時間前にさかのぼった時点のデータ値から前記第１の時点のデータ値までの複数のデータ値の分散値を所定数倍した値、又は、前記第２の時点のデータ値から前記第２の時点より所定時間後に進んだ時点のデータ値までの複数のデータ値の分散値を所定数倍した値である監視装置。
4. 請求項１から３のいずれか１項に記載の監視装置において、
   前記登録・更新手段は、前記波形データから抽出された前記特徴量と所定レベル以上近似する特徴量が前記特徴量記憶手段に記憶されているか確認し、記憶されている場合、前記波形データから抽出された前記特徴量と、記憶されている特徴量とに基づいて、登録されている値を更新する監視装置。
5. 請求項１から４のいずれか１項に記載の監視装置において、
   前記登録・更新手段は、前記波形データから抽出された前記特徴量と所定レベル以上近似する特徴量が前記特徴量記憶手段に記憶されているか確認し、記憶されていない場合、前記波形データから抽出された前記特徴量を前記特徴量記憶手段に記憶する監視装置。
6. 請求項１から５のいずれか１項に記載の監視装置において、
   第１の状態の時に稼働していた電気機器を識別する情報、第２の状態の時に稼働していた電気機器を識別する情報、及び、前記第１の状態から前記第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中の少なくとも１つのユーザ入力を受付ける入力受付手段をさらに有し、
   前記登録・更新手段は、前記特徴量記憶手段に記憶されている前記第１の状態の特徴量に、前記第１の状態の時に稼働していた電気機器を識別する情報を対応付ける処理、前記特徴量記憶手段に記憶されている前記第２の状態の特徴量に、前記第２の状態の時に稼働していた電気機器を識別する情報を対応付ける処理、前記特徴量記憶手段に記憶されている前記電気機器の特徴量に、前記第１の状態から前記第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を対応付ける処理の中の少なくとも１つを実行する監視装置。
7. 請求項１から６のいずれか１項に記載の監視装置において、
   前記特徴量記憶手段に記憶されている特徴量と、前記取得手段が取得した前記第１の時系列データとを利用して、複数の電気機器の稼動状態を推定する推定手段をさらに有する監視装置。
8. コンピュータが、
   電気機器群に関する測定値及び／又は特徴量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取得工程と、
   前記第１の時系列データにおける第１の時点より所定時間前にさかのぼった時点から前記第１の時点までの複数のデータ値の統計値である状態変化前データ値と、前記第１の時点より後の第２の時点から前記第２の時点より所定時間後に進んだ時点までの複数のデータ値の統計値である状態変化後データ値との差分値が所定の条件を満たす場合、前記所定の条件を満たす前記状態変化前データ値及び前記状態変化後データ値に対応する前記電気機器群の総消費電流、総消費電力及び総入力電圧のいずれかの波形データから抽出された特徴量を、特徴量記憶手段に記憶する登録・更新工程と、
   を実行し、
   前記所定の条件は、前記第１の時点より所定時間前にさかのぼった時点のデータ値から前記第１の時点のデータ値までの複数のデータ値、又は、前記第２の時点のデータ値から前記第２の時点より所定時間後に進んだ時点のデータ値までの複数のデータ値を利用して決定した所定の閾値以上である監視方法。
9. コンピュータを、
   電気機器群に関する測定値及び／又は特徴量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取得手段、
   前記第１の時系列データにおける第１の時点より所定時間前にさかのぼった時点から前記第１の時点までの複数のデータ値の統計値である状態変化前データ値と、前記第１の時点より後の第２の時点から前記第２の時点より所定時間後に進んだ時点までの複数のデータ値の統計値である状態変化後データ値との差分値が所定の条件を満たす場合、前記所定の条件を満たす前記状態変化前データ値及び前記状態変化後データ値に対応する前記電気機器群の総消費電流、総消費電力及び総入力電圧のいずれかの波形データから抽出された特徴量を、特徴量記憶手段に記憶する登録・更新手段、
   として機能させ、
   前記所定の条件は、前記第１の時点より所定時間前にさかのぼった時点のデータ値から前記第１の時点のデータ値までの複数のデータ値、又は、前記第２の時点のデータ値から前記第２の時点より所定時間後に進んだ時点のデータ値までの複数のデータ値を利用して決定した所定の閾値以上であるプログラム。

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