JP6602609B2 - 電力使用状態推定方法 - Google Patents
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Description
本発明者(ら)は、「背景技術」の欄において記載した特許文献1に関し、以下の問題が生じることを見出した。
以下、FHMMについて簡単に説明する。図15AはHMM(Hidden Markov Model)をグラフィカルモデルで表現した図であり、図15BはFHMMをグラフィカルモデルで表現した図である。
[システムの全体構成]
図1は、実施の形態1におけるシステム1の構成を示す図である。
図2Aは、実施の形態1における電力使用状態推定装置12の構成の一例を示すブロック図である。図2Bは、図2Aのパラメータ推定部121の詳細構成の一例を示すブロック図である。
次に、以上のように構成された電力使用状態推定装置12の動作について説明する。
本実施の形態の電力使用状態推定方法等によれば、FHMMの学習結果の精度を向上することができる。
実施の形態1の電力使用状態推定装置12等では、電気機器の電力データの特徴を事前情報として取り込んだ尤度関数を用いてFHMMのモデルパラメータを一つ算出することで当該モデルパラメータを推定するとして説明したが、それに限らない。FHMMのモデルパラメータの算出過程において、2つ以上の解(モデルパラメータ)を算出してしまう場合がある。その場合を変形例として説明する。
実施の形態1では、電気機器の電力データの特徴を事前情報として取り込んだ尤度関数を用いてFHMMのモデルパラメータを推定することについて説明したが、それに限らない。実施の形態2では、実施の形態1とは異なる方法で、電気機器の電力データの特徴を示す事前情報に基づいて、FHMMのモデルパラメータを推定する方法等について説明する。
図6Aは、実施の形態2における電力使用状態推定装置12bの構成の一例を示すブロック図である。図6Bは、図6Aのパラメータ推定部121bの詳細構成の一例を示すブロック図である。図6Aおよび図6Bにおいて、図2Aおよび図2Bと同じ構成要素については同じ符号を用い、説明を省略する。
次に、以上のように構成された電力使用状態推定装置12bの動作について説明する。
本実施の形態の電力使用状態推定方法等によれば、FHMMの学習結果の精度を向上することができる。
実施の形態3では、実施の形態2とは異なる方法で、電気機器の電力データの特徴を事前情報に基づいて、FHMMのモデルパラメータを推定する方法等について説明する。
図8Aは、実施の形態3における電力使用状態推定装置12cの構成の一例を示すブロック図である。図8Bは、図8Aのパラメータ推定部121cの詳細構成の一例を示すブロック図である。図2A、および図2Bおよび図6Bと同じ構成要素については同じ符号を用い、説明を省略する。
次に、以上のように構成された電力使用状態推定装置12cの動作について説明する。
本実施の形態の電力使用状態推定方法等によれば、FHMMの学習結果の精度を向上することができる。
10、91 分電盤
11 センサ
11a 取得部
12、12b、12c 電力使用状態推定装置
13、14、15、93、94、95 電気機器
92 電気機器推定装置
121、121a、121b、121c、121d、922 パラメータ推定部
122、122b、122c 記憶部
123、123c 状態遷移列推定部
124、925 状態予測部
921 センサ部
923 データベース
924 同一機器判定部
1211 式更新部
1212、1212a、1212b 算出部
1213、1213b、1213c 選択部
Claims (3)
- 分電盤に接続されている複数の電気機器による消費電力の合計値を用いて、前記複数の電気機器の稼働状態を確率モデルによりモデル化したときのモデルパラメータを推定するパラメータ推定ステップを含み、
前記パラメータ推定ステップでは、前記複数の電気機器それぞれの動作傾向から事前知識として予め定めることのできる電力データの特徴に基づいて、尤度関数によって算出される尤度が最大になるようなモデルパラメータを推定し、
前記確率モデルは、Factorial HMM(Hidden Markov Model)であり、
前記尤度は、前記Factorial HMMによってモデル化された前記消費電力の合計値のパタ
ーンの、実測した前記消費電力の合計値に対する確からしさを示す値であり、
前記モデルパラメータは、初期確率と、潜在系列の状態遷移確率と、観測平均と共分散で表される観測確率と、を含み、
前記尤度関数は、予め記憶部に保持されており、
前記パラメータ推定ステップは、
前記電力データの特徴を前記尤度関数に取り込むことで前記尤度関数を更新する式更新ステップと、
前記式更新ステップにおいて更新された前記尤度関数によって算出される前記尤度が最大になるようなモデルパラメータを算出することで当該モデルパラメータを推定する算出ステップとを含み、
前記算出ステップは、複数の初期値が与えられることで、前記式更新ステップにおいて更新された前記尤度関数によって算出される前記尤度が最大になるようなモデルパラメータであって2つ以上のモデルパラメータを算出し、
前記パラメータ推定ステップは、さらに、
前記算出ステップにおいて算出された前記2つ以上のモデルパラメータのうち、自己遷移確率が最も高いモデルパラメータを選択することで当該モデルパラメータを推定する選択ステップを含む、
電力使用状態推定方法。 - 分電盤に接続されている複数の電気機器による消費電力の合計値を用いて、前記複数の電気機器の稼働状態を確率モデルによりモデル化したときのモデルパラメータを推定するパラメータ推定ステップを含み、
前記パラメータ推定ステップでは、前記複数の電気機器それぞれの動作傾向から事前知識として予め定めることのできる電力データの特徴に基づいて、尤度関数によって算出される尤度が最大になるようなモデルパラメータを推定し、
前記確率モデルは、Factorial HMM(Hidden Markov Model)であり、
前記尤度は、前記Factorial HMMによってモデル化された前記消費電力の合計値のパタ
ーンの、実測した前記消費電力の合計値に対する確からしさを示す値であり、
前記モデルパラメータは、初期確率と、潜在系列の状態遷移確率と、観測平均と共分散で表される観測確率と、を含み、
前記電力データの特徴は、前記電力データの観測値が前記複数の電気機器から出力される電力量の合計値となることであり、
前記パラメータ推定ステップは、
複数の初期値が与えられることで、前記尤度が最大になるようなモデルパラメータであって2つ以上のモデルパラメータを算出する算出ステップと、
前記電力データの特徴に基づいて、前記算出ステップにおいて算出された前記2つ以上のモデルパラメータのうち、前記観測平均の合計が電力データの観測値となるようなモデルパラメータを選択することで当該モデルパラメータを推定する選択ステップとを含む、
電力使用状態推定方法。 - 分電盤に接続されている複数の電気機器による消費電力の合計値を用いて、前記複数の電気機器の稼働状態を確率モデルによりモデル化したときのモデルパラメータを推定するパラメータ推定ステップを含み、
前記パラメータ推定ステップでは、前記複数の電気機器それぞれの動作傾向から事前知識として予め定めることのできる電力データの特徴に基づいて、尤度関数によって算出される尤度が最大になるようなモデルパラメータを推定し、
前記確率モデルは、Factorial HMM(Hidden Markov Model)であり、
前記尤度は、前記Factorial HMMによってモデル化された前記消費電力の合計値のパタ
ーンの、実測した前記消費電力の合計値に対する確からしさを示す値であり、
前記モデルパラメータは、初期確率と、潜在系列の状態遷移確率と、観測平均と共分散で表される観測確率と、を含み、
前記電力データの特徴は、前記複数の電気機器が同時に使用される傾向を示すことであり、
前記パラメータ推定ステップは、
複数の初期値が与えられることで、前記尤度が最大になるようなモデルパラメータであって2つ以上のモデルパラメータを算出する算出ステップと、
前記算出ステップにおいて算出された前記2つ以上のモデルパラメータと観測データから2つ以上の状態遷移列を推定する状態遷移列推定ステップと、
前記電力データの特徴に基づいて、前記状態遷移列推定ステップにおいて推定された前記2つ以上の状態遷移列のうち、前記複数の電気機器が同時に使用される時間が最も多い状態遷移列を推定したモデルパラメータを選択することで当該モデルパラメータを推定する選択ステップとを含む、
電力使用状態推定方法。
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