JP6791152B2 - Estimator, estimation method, and program - Google Patents
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Description
本発明は、推定装置、推定方法、及び、プログラムに関する。 The present invention relates to an estimation device, an estimation method, and a program.
特許文献1には、給電線引込口付近に設置した測定センサで検出した測定データから特徴量を取り出し、当該特徴量に基づき、電気機器群の稼動状態を推定する技術が開示されている。
特許文献1に記載されている技術を用いて、複数の電気機器各々の消費電力値又は消費電流値を推定することができる。すなわち、複数の消費電力値又は消費電流値各々で稼働中に測定データに含まれる特徴量を有する複数の教師データを電気機器毎に用意することで、上記推定を実現できる。このような電気機器各々の消費電力値又は消費電流値を推定する技術においては、以下のような課題がある。
The power consumption value or the current consumption value of each of a plurality of electric devices can be estimated by using the technique described in
インバータ機器(インバータを備える電気機器)は、多数の消費電力値及び消費電流値をとる。インバータ機器の稼動状態を推定する場合、多数の消費電力値又は消費電流値各々に対応した多数の教師データ(例:1W毎の消費電力値各々に対応した教師データ、10mA毎の消費電流値各々に対応した教師データ)を用いることで、電気機器の消費電力値又は消費電流値の推定の精度が向上する。しかしながら、教師データの数が増えるほど、機械学習に要する計算コストが増大する等の問題が発生する。 Inverter equipment (electric equipment equipped with an inverter) takes a large number of power consumption values and current consumption values. When estimating the operating state of an inverter device, a large number of power consumption values or a large number of teacher data corresponding to each of the current consumption values (example: teacher data corresponding to each power consumption value of 1 W: current consumption value of 10 mA each) By using the teacher data corresponding to the above, the accuracy of estimating the power consumption value or the current consumption value of the electric device is improved. However, as the number of teacher data increases, problems such as an increase in the calculation cost required for machine learning occur.
一方で、少数の消費電力値又は消費電流値各々に対応した少数の教師データ(例:200W毎の消費電力値各々に対応した教師データ、2A毎の消費電流値各々に対応した教師データ)を用いることで、機械学習に要する計算コストを減らすことができる。しかしながら、教師データの数が減るほど、電気機器の消費電力値又は消費電流値の推定の精度が悪くなる等の問題が発生する。 On the other hand, a small number of teacher data corresponding to each of a small number of power consumption values or current consumption values (example: teacher data corresponding to each power consumption value of 200 W, teacher data corresponding to each of the current consumption values of 2 A) By using it, the calculation cost required for machine learning can be reduced. However, as the number of teacher data decreases, problems such as deterioration of the accuracy of estimating the power consumption value or the current consumption value of the electric device occur.
上記のように、特許文献1には、計算コストを軽減しつつ、良好な推定精度を実現することができないと言う問題があった。本発明は、上記の課題を解決する技術を提供することを目的とする。
As described above,
本発明によれば、
監視対象の複数の電気機器全体の消費電流又は消費電力の測定データを取得するデータ取得手段と、
前記電気機器毎に、消費電流値又は消費電力値と、前記消費電流値又は前記消費電力値で稼働中に前記測定データに含まれる特徴量とを対応付けた教師データを複数有する第1の教師データ群に基づき、複数の前記電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する第1の推定処理、及び、前記第1の教師データ群よりも前記教師データの数が少ない第2の教師データ群に基づき、複数の前記電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する第2の推定処理を実行する推定手段と、
前記第1の推定処理及び前記第2の推定処理を含む複数の推定処理の中からいずれかを選択する選択手段と、
を有し、
前記推定手段は、前記選択手段が選択した推定処理を実行し、
複数の前記電気機器の中には、稼働中に1つの消費電流値及び消費電力値をとる第1の前記電気機器と、稼働中に複数の消費電流値及び消費電力値をとる第2の前記電気機器とが含まれ、
前記第1の教師データ群は、前記第2の電気機器各々に対応する前記教師データの数が、前記第2の教師データ群よりも多い推定装置が提供される。
According to the present invention
A data acquisition means for acquiring measurement data of current consumption or power consumption of a plurality of electrical devices to be monitored, and
A first teacher having a plurality of teacher data in which a current consumption value or a power consumption value is associated with a feature amount included in the measurement data during operation at the current consumption value or the power consumption value for each of the electric devices. A first estimation process for estimating the current consumption value or the power consumption value of each of the plurality of electric devices based on the data group, and a second teacher having a smaller number of teacher data than the first teacher data group. An estimation means that executes a second estimation process for estimating the current consumption value or the power consumption value of each of the plurality of electric devices based on the data group, and
A selection means for selecting one from a plurality of estimation processes including the first estimation process and the second estimation process.
Have,
The estimation means executes the estimation process selected by the selection means , and
Among the plurality of the electric devices, a first electric device that takes one current consumption value and a power consumption value during operation, and a second electric device that takes a plurality of current consumption values and power consumption values during operation. Includes electrical equipment,
The first teacher data group provides an estimation device in which the number of the teacher data corresponding to each of the second electric devices is larger than that of the second teacher data group .
また、本発明によれば、
複数の監視対象の電気機器毎に、消費電流値又は消費電力値と、前記消費電流値又は前記消費電力値で稼働中に測定データに含まれる特徴量とを対応付けた教師データを複数有する第1の教師データ群に基づき複数の前記電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する第1の推定処理、及び、前記第1の教師データ群よりも前記教師データの数が少ない第2の教師データ群に基づき複数の前記電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する第2の推定処理のいずれかを選択するユーザ入力を受付ける入力受付手段と、
前記ユーザ入力で選択された推定処理に基づく推定結果をディスプレイに表示する表示手段と、
を有し、
前記表示手段は、前記推定結果を前記ディスプレイに表示している状態で、選択されている推定処理が切り換えられると、それに応じて、前記ディスプレイに表示する前記推定結果を、切り換えられた後の推定処理に基づく前記推定結果に切り替える推定装置が提供される。Further, according to the present invention,
Each of a plurality of monitored electric devices has a plurality of teacher data in which the current consumption value or the power consumption value is associated with the feature amount included in the measurement data during operation at the current consumption value or the power consumption value. The first estimation process for estimating the current consumption value or the power consumption value of each of the plurality of electric devices based on the one teacher data group, and the second estimation process in which the number of the teacher data is smaller than that of the first teacher data group. An input receiving means for accepting a user input for selecting either the current consumption value or the second estimation process for estimating the power consumption value of each of the plurality of electric devices based on the teacher data group of
A display means for displaying the estimation result based on the estimation process selected by the user input on the display.
Have,
When the selected estimation process is switched while the display means is displaying the estimation result on the display, the estimation result to be displayed on the display is estimated after the switching. An estimation device for switching to the estimation result based on the processing is provided.
また、本発明によれば、
コンピュータが、
監視対象の複数の電気機器全体の消費電流又は消費電力の測定データを取得するデータ取得工程と、
前記電気機器毎に、消費電流値又は消費電力値と、前記消費電流値又は前記消費電力値で稼働中に前記測定データに含まれる特徴量とを対応付けた教師データを複数有する第1の教師データ群に基づき、複数の前記電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する第1の推定処理、及び、前記第1の教師データ群よりも前記教師データの数が少ない第2の教師データ群に基づき、複数の前記電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する第2の推定処理を実行する推定工程と、
前記第1の推定処理及び前記第2の推定処理を含む複数の推定処理の中からいずれかを選択する選択工程と、
を実行し、
前記推定工程では、前記選択工程で選択された推定処理を実行し、
複数の前記電気機器の中には、稼働中に1つの消費電流値及び消費電力値をとる第1の前記電気機器と、稼働中に複数の消費電流値及び消費電力値をとる第2の前記電気機器とが含まれ、
前記第1の教師データ群は、前記第2の電気機器各々に対応する前記教師データの数が、前記第2の教師データ群よりも多い推定方法が提供される。
Further, according to the present invention,
The computer
A data acquisition process for acquiring measurement data of current consumption or power consumption of a plurality of electrical devices to be monitored, and
A first teacher having a plurality of teacher data in which a current consumption value or a power consumption value is associated with a feature amount included in the measurement data during operation at the current consumption value or the power consumption value for each of the electric devices. A first estimation process for estimating the current consumption value or the power consumption value of each of the plurality of electric devices based on the data group, and a second teacher having a smaller number of teacher data than the first teacher data group. An estimation step of executing a second estimation process for estimating the current consumption value or the power consumption value of each of the plurality of electric devices based on the data group, and
A selection step of selecting one from a plurality of estimation processes including the first estimation process and the second estimation process.
And run
In the estimation step, the estimation process selected in the selection step is executed .
Among the plurality of the electric devices, a first electric device that takes one current consumption value and a power consumption value during operation, and a second electric device that takes a plurality of current consumption values and power consumption values during operation. Includes electrical equipment,
The first teacher data group provides an estimation method in which the number of the teacher data corresponding to each of the second electric devices is larger than that of the second teacher data group .
また、本発明によれば、
コンピュータを、
監視対象の複数の電気機器全体の消費電流又は消費電力の測定データを取得するデータ取得手段、
前記電気機器毎に、消費電流値又は消費電力値と、前記消費電流値又は前記消費電力値で稼働中に前記測定データに含まれる特徴量とを対応付けた教師データを複数有する第1の教師データ群に基づき、複数の前記電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する第1の推定処理、及び、前記第1の教師データ群よりも前記教師データの数が少ない第2の教師データ群に基づき、複数の前記電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する第2の推定処理を実行する推定手段、
前記第1の推定処理及び前記第2の推定処理を含む複数の推定処理の中からいずれかを選択する選択手段、
として機能させ、
前記推定手段は、前記選択手段が選択した推定処理を実行し、
複数の前記電気機器の中には、稼働中に1つの消費電流値及び消費電力値をとる第1の前記電気機器と、稼働中に複数の消費電流値及び消費電力値をとる第2の前記電気機器とが含まれ、
前記第1の教師データ群は、前記第2の電気機器各々に対応する前記教師データの数が、前記第2の教師データ群よりも多いプログラムが提供される。
Further, according to the present invention,
Computer,
Data acquisition means for acquiring measurement data of current consumption or power consumption of a plurality of electrical devices to be monitored,
A first teacher having a plurality of teacher data in which a current consumption value or a power consumption value is associated with a feature amount included in the measurement data during operation at the current consumption value or the power consumption value for each of the electric devices. A first estimation process for estimating the current consumption value or the power consumption value of each of the plurality of electric devices based on the data group, and a second teacher having a smaller number of teacher data than the first teacher data group. An estimation means that executes a second estimation process for estimating the current consumption value or the power consumption value of each of the plurality of electric devices based on the data group.
A selection means for selecting one from a plurality of estimation processes including the first estimation process and the second estimation process.
To function as
The estimation means executes the estimation process selected by the selection means , and
Among the plurality of the electric devices, a first electric device that takes one current consumption value and a power consumption value during operation, and a second electric device that takes a plurality of current consumption values and power consumption values during operation. Includes electrical equipment,
The first teacher data group is provided with a program in which the number of the teacher data corresponding to each of the second electric devices is larger than that of the second teacher data group .
また、本発明によれば、
コンピュータが、
複数の監視対象の電気機器毎に、消費電流値又は消費電力値と、前記消費電流値又は前記消費電力値で稼働中に測定データに含まれる特徴量とを対応付けた教師データを複数有する第1の教師データ群に基づき複数の前記電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する第1の推定処理、及び、前記第1の教師データ群よりも前記教師データの数が少ない第2の教師データ群に基づき複数の前記電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する第2の推定処理のいずれかを選択するユーザ入力を受付ける入力受付工程と、
前記ユーザ入力で選択された推定処理に基づく推定結果をディスプレイに表示する表示工程と、
を実行し、
前記表示工程では、前記推定結果を前記ディスプレイに表示している状態で、選択されている推定処理が切り換えられると、それに応じて、前記ディスプレイに表示する前記推定結果を、切り換えられた後の推定処理に基づく前記推定結果に切り替える推定方法が提供される。Further, according to the present invention,
The computer
Each of a plurality of monitored electric devices has a plurality of teacher data in which the current consumption value or the power consumption value is associated with the feature amount included in the measurement data during operation at the current consumption value or the power consumption value. The first estimation process for estimating the current consumption value or the power consumption value of each of the plurality of electric devices based on the one teacher data group, and the second estimation process in which the number of the teacher data is smaller than that of the first teacher data group. An input reception process that accepts user input to select either the current consumption value or the second estimation process for estimating the power consumption value of each of the plurality of electric devices based on the teacher data group of
A display process for displaying the estimation result based on the estimation process selected by the user input on the display, and
And run
In the display step, when the selected estimation process is switched while the estimation result is displayed on the display, the estimation result displayed on the display is estimated after the switching. An estimation method for switching to the estimation result based on the process is provided.
また、本発明によれば、
コンピュータを、
複数の監視対象の電気機器毎に、消費電流値又は消費電力値と、前記消費電流値又は前記消費電力値で稼働中に測定データに含まれる特徴量とを対応付けた教師データを複数有する第1の教師データ群に基づき複数の前記電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する第1の推定処理、及び、前記第1の教師データ群よりも前記教師データの数が少ない第2の教師データ群に基づき複数の前記電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する第2の推定処理のいずれかを選択するユーザ入力を受付ける入力受付手段、
前記ユーザ入力で選択された推定処理に基づく推定結果をディスプレイに表示する表示手段、
として機能させ、
前記表示手段は、前記推定結果を前記ディスプレイに表示している状態で、選択されている推定処理が切り換えられると、それに応じて、前記ディスプレイに表示する前記推定結果を、切り換えられた後の推定処理に基づく前記推定結果に切り替えるプログラムが提供される。Further, according to the present invention,
Computer,
Each of a plurality of monitored electric devices has a plurality of teacher data in which the current consumption value or the power consumption value is associated with the feature amount included in the measurement data during operation at the current consumption value or the power consumption value. The first estimation process for estimating the current consumption value or the power consumption value of each of the plurality of electric devices based on the one teacher data group, and the second estimation process in which the number of the teacher data is smaller than that of the first teacher data group. An input receiving means that accepts user input to select either the current consumption value or the second estimation process for estimating the power consumption value of each of the plurality of electric devices based on the teacher data group of the above.
A display means for displaying an estimation result based on the estimation process selected by the user input on a display.
To function as
When the selected estimation process is switched while the display means is displaying the estimation result on the display, the estimation result to be displayed on the display is estimated after the switching. A program for switching to the estimation result based on the process is provided.
本発明によれば、計算コストを軽減しつつ、良好な推定の精度を実現する技術が実現される。 According to the present invention, a technique for achieving good estimation accuracy while reducing calculation costs is realized.
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。 The above-mentioned objectives and other objectives, features and advantages will be further clarified by the preferred embodiments described below and the accompanying drawings below.
まず、本実施形態の装置(推定装置)のハードウエア構成の一例について説明する。本実施形態の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るプログラム、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(あらかじめ装置を出荷する段階から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をも格納できる)、ネットワーク接続用インタフェイスを中心にハードウエアとソフトウエ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。 First, an example of the hardware configuration of the device (estimation device) of the present embodiment will be described. Each part of the device of the present embodiment is stored in a storage unit (stored from the stage of shipping the device in advance) such as a CPU (Central Processing Unit) of an arbitrary computer, a memory, a program loaded in the memory, and a hard disk for storing the program. In addition to the programs provided, it can also store programs downloaded from storage media such as CDs (Compact Discs) and servers on the Internet), and by any combination of hardware and software centered on the network connection interface. It will be realized. And, it is understood by those skilled in the art that there are various modifications of the realization method and the device.
図1は、本実施形態の装置(推定装置)のハードウエ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10Aで相互に接続されるCPU1A、RAM(Random Access Memory)2A、ROM(Read Only Memory)3A、通信部8A、補助記憶装置9A等を有する。なお、本実施形態の装置は、さらに、表示制御部4A、ディスプレイ5A、操作受付部6A、操作部7A等を有してもよい。また、図示しないが、本実施形態の装置は、その他、マイク、スピーカ等の他の要素を備えてもよい。また、図示する要素の一部を有さなくてもよい。
FIG. 1 is a diagram conceptually showing an example of a hardware configuration of the device (estimation device) of the present embodiment. As shown in the figure, the device of the present embodiment includes, for example, a CPU 1A, a RAM (Random Access Memory) 2A, a ROM (Read Only Memory) 3A, a
CPU1Aは各要素とともに装置のコンピュータ全体を制御する。ROM3Aは、コンピュータを動作させるためのプログラムや各種アプリケーションプログラム、それらのプログラムが動作する際に使用する各種設定データなどを記憶する領域を含む。RAM2Aは、プログラムが動作するための作業領域など一時的にデータを記憶する領域を含む。補助記憶装置9Aは、例えばHDD(Hard Disc Drive)であり、大容量のデータを記憶可能である。
The CPU 1A controls the entire computer of the device together with each element. The
ディスプレイ5Aは、例えば、表示装置(LED(Light Emitting Diode)表示器、液晶ディスプレイ、有機EL(Electro Luminescence)ディスプレイ等)である。ディスプレイ5Aは、タッチパッドと一体になったタッチパネルディスプレイであってもよい。表示制御部4Aは、VRAM(Video RAM)に記憶されたデータを読み出し、読み出したデータに対して所定の処理を施した後、ディスプレイ5Aに送って各種画面表示を行う。操作受付部6Aは、操作部7Aを介して各種操作を受付ける。操作部7Aは、操作キー、操作ボタン、スイッチ、ジョグダイヤル、タッチパネルディスプレイ、キーボードなどを含む。通信部8Aは、有線及び/または無線で、インターネット、LAN(Local Area Network)等のネットワークに接続し、他の電子機器と通信する。また、通信部8Aは、有線及び/または無線で他の電子機器と直接つながり、通信を行うことができる。
The
以下、本実施の形態について説明する。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、ハードウエ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。なお、同一の構成要素には同一の符号を付し、適宜説明を省略する。 Hereinafter, the present embodiment will be described. The functional block diagram used in the description of the following embodiment shows the block of the functional unit, not the configuration of the hardware unit. In these figures, each device is described to be realized by one device, but the means for realizing the device is not limited to this. That is, it may be a physically separated configuration or a logically separated configuration. The same components are designated by the same reference numerals, and the description thereof will be omitted as appropriate.
<第1の実施形態>
まず、本実施形態の概要について説明する。本実施形態の推定装置は、推定精度を重視した推定処理(第1の推定処理)、及び、計算コストを重視した推定処理(第2の推定処理)を実行することができる。<First Embodiment>
First, the outline of the present embodiment will be described. The estimation device of the present embodiment can execute an estimation process (first estimation process) that emphasizes estimation accuracy and an estimation process (second estimation process) that emphasizes calculation cost.
このような本実施形態の推定装置によれば、推定精度が重視される場面では第1の推定処理を実行し、計算コストが重視される場面では第2の推定処理を実行する等、複数の推定処理を使い分けることができる。このため、常に推定精度を重視した推定処理を行う構成や、常に計算コストを重視した推定処理を行う構成に比べて、推定精度及び計算コストの良好なバランスを保つことができる。結果、計算コストを軽減しつつ、良好な推定の精度を実現できる。 According to such an estimation device of the present embodiment, a plurality of estimation processes are executed in a situation where estimation accuracy is important, a second estimation process is executed in a situation where calculation cost is important, and so on. The estimation process can be used properly. Therefore, a good balance between the estimation accuracy and the calculation cost can be maintained as compared with the configuration in which the estimation processing always emphasizes the estimation accuracy and the configuration in which the estimation processing always emphasizes the calculation cost. As a result, good estimation accuracy can be achieved while reducing the calculation cost.
次に、本実施形態の構成について詳細に説明する。図2に、本実施形態の推定装置10の機能ブロック図の一例を示す。図示するように、推定装置10は、データ取得部11と、推定部12と、選択部13とを有する。
Next, the configuration of the present embodiment will be described in detail. FIG. 2 shows an example of a functional block diagram of the
データ取得部11は、監視対象の複数の電気機器全体の消費電流又は消費電力の測定データ(瞬間波形データ。交流周波数に応じた波形データ。以下同様。)を取得する。データ取得部11は、分電盤、分電盤の分岐毎、コンセント、テーブルタップ等、任意の位置に設置された1つまたは複数の測定センサより、測定データを取得する。データ取得部11は、時系列な測定データを所定の測定センサから取得することができる。
The
また、データ取得部11は、監視対象の複数の電気機器全体の消費電流値(瞬時値)又は消費電力値(瞬時値)をさらに取得してもよい。例えば、データ取得部11は、当該瞬時値を測定センサから取得してもよい。
In addition, the
測定センサの設置位置よりも下流側で配線に接続され、電力供給を受ける複数の電気機器が、監視対象の電気機器となる。 A plurality of electric devices connected to the wiring on the downstream side of the installation position of the measurement sensor and receiving power are the electric devices to be monitored.
推定部12は、複数の電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する。図3に、推定部12の機能ブロック図の一例を示す。図示するように、推定部12は、推定処理実行部14と、教師データ記憶部15とを有する。
The
教師データ記憶部15は、監視対象の電気機器毎に、消費電流値又は消費電力値と、当該消費電流値又は当該消費電力値で稼働中に測定データに含まれる特徴量とを対応付けた教師データを複数有する。
The teacher
図4に、教師データ記憶部15が記憶する教師データの一例を模式的に示す。図示する例では、監視対象の電気機器各々を識別するための識別情報である電気機器ID(identification)と、消費電力と、各電気機器が各消費電力で稼働中に測定データに含まれる特徴量と、第1のフラグ情報とが互いに対応付けられている。なお、消費電力を消費電流に置き換えてもよい。
FIG. 4 schematically shows an example of teacher data stored by the teacher
測定データから抽出される特徴量は様々であり、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。なお、ここでの例示に限定されない。 The feature quantities extracted from the measurement data vary. For example, the frequency intensity / phase (harmonic component) of the current consumption, the phase, the change in the current consumption, the average value, the peak value, the effective value, the peak factor, the waveform power factor, etc. It may be the convergence time of the current change, the energizing time, the peak position, the time difference between the peak position of the power supply voltage and the peak position of the current consumption, the power factor, and the like. The examples are not limited to the above.
図示する電気機器ID「000001」は、インバータ機器であり、稼働中に複数の消費電力値及び消費電流値をとる。このため、当該電気機器に対応付けて、複数の消費電力値及び/又は消費電流値各々に対応した教師データが登録されている。すなわち、電気機器ID「000001」に対応付けて、当該電気機器がとる複数の消費電力値(代表値)各々と、当該電気機器が各消費電力値で稼働中に測定データに含まれる特徴量とを対応付けた複数の教師データが登録されている。なお、各インバータ機器に対応付けて教師データを登録する消費電力値及び/又は消費電流値の値(代表値)やその数の定め方は設計的事項であり、電気機器毎に異なってもよい。図示する電気機器ID「000001」の例の場合、50W単位で消費電力値(代表値)が設定され、各々に対応する教師データが登録されている。 The illustrated electric device ID "000001" is an inverter device, and takes a plurality of power consumption values and current consumption values during operation. Therefore, teacher data corresponding to each of a plurality of power consumption values and / or current consumption values is registered in association with the electric device. That is, in association with the electric device ID "000001", each of the plurality of power consumption values (representative values) taken by the electric device and the feature amount included in the measurement data while the electric device is operating at each power consumption value. A plurality of teacher data associated with are registered. It should be noted that the power consumption value and / or the current consumption value value (representative value) for registering the teacher data in association with each inverter device and how to determine the number are design matters and may differ for each electric device. .. In the case of the illustrated example of the electric device ID "000001", the power consumption value (representative value) is set in units of 50 W, and the teacher data corresponding to each is registered.
一方、電気機器ID「000002」は、インバータ機器でなく、稼働中に1つの消費電力値及び消費電流値をとる(なお、ここでの「1つの消費電力値及び消費電流値」は、ピンポイントの値を意味するものでなく、所定値以下のズレを許す概念である。)。このため、当該電気機器に対応付けて、1つの消費電力値及び/又は消費電流値に対応した教師データが登録されている。 On the other hand, the electric device ID "000002" is not an inverter device and takes one power consumption value and one current consumption value during operation (note that "one power consumption value and current consumption value" here is pinpoint. It does not mean the value of, but is a concept that allows a deviation of less than a predetermined value.) Therefore, the teacher data corresponding to one power consumption value and / or current consumption value is registered in association with the electric device.
インバータ機器(インバータを備える電気機器)は、例えば、エアコン、PC(Personal Computer)等である。インバータ機器でない電気機器(インバータを備えない電気機器)は、例えば、照明などである。 The inverter device (electric device including an inverter) is, for example, an air conditioner, a PC (Personal Computer), or the like. An electric device that is not an inverter device (an electric device that does not have an inverter) is, for example, lighting.
図3に戻り、推定処理実行部14は、データ取得部11が取得した測定データ、及び、教師データ記憶部15に記憶されている教師データに基づき、複数の電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する。
Returning to FIG. 3, the estimation
推定処理実行部14は、推定精度を重視した第1の推定処理、及び、計算コストを重視した第2の推定処理で、複数の電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定することができる。推定処理実行部14は、以下で説明する選択部13が選択した推定処理を実行する。
The estimation
第1の推定処理は、第1の教師データ群に基づき、電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する。第2の推定処理は、第1の教師データ群よりも教師データのデータ数が少ない第2の教師データ群に基づき、電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する。 The first estimation process estimates the current consumption value or the power consumption value of each electric device based on the first teacher data group. The second estimation process estimates the current consumption value or the power consumption value of each electric device based on the second teacher data group in which the number of teacher data data is smaller than that of the first teacher data group.
すなわち、第1の推定処理と第2の推定処理とは、推定処理に利用する教師データのデータ数が異なる。具体的には、第1の教師データ群は、インバータ機器(第2の電気機器)各々に対応する教師データのデータ数が、第2の教師データ群よりも多い。 That is, the number of teacher data used for the estimation process differs between the first estimation process and the second estimation process. Specifically, in the first teacher data group, the number of teacher data corresponding to each of the inverter devices (second electric devices) is larger than that in the second teacher data group.
より詳細には、第1の教師データ群は、第2の電気機器の中の第2−1の電気機器の教師データとして、N個の消費電流値又は消費電力値各々に対応する教師データを含む。これに対し、第2の教師データ群は、上記第2−1の電気機器の教師データとして、M個の消費電流値又は消費電力値各々に対応する教師データを含む。そして、N>Mの関係を満たす。これにより、(第1の教師データ群の教師データのデータ数)>(第2の教師データ群の教師データのデータ数)の関係を成り立たせる。 More specifically, the first teacher data group uses N teacher data corresponding to each of the current consumption value or the power consumption value as the teacher data of the second electric device in the second electric device. Including. On the other hand, the second teacher data group includes M teacher data corresponding to each of the current consumption value or the power consumption value as the teacher data of the electric device of the second 2-1. Then, the relationship of N> M is satisfied. As a result, the relationship of (the number of teacher data of the first teacher data group)> (the number of teacher data of the second teacher data group) is established.
例えば、推定処理実行部14は、第1の推定処理においては、教師データ記憶部15に記憶されている教師データの全て(例:図4に示す教師データの全て)を用いて、推定処理を行う。一方、第2の推定処理においては、推定処理実行部14は、教師データ記憶部15に記憶されている教師データの一部、例えば図4において第1のフラグがたっている教師データのみを用いて、推定処理を行う。
For example, in the first estimation process, the estimation
上記例の場合、第1の教師データ群は、電気機器ID「000001」の教師データとして、50Wごとの消費電力値(500W、450W、400W・・・)各々に対応する教師データを含む。一方、第2の教師データ群は、電気機器ID「000001」の教師データとして、100Wごとの消費電力値(500W、400W・・・)各々に対応する教師データを含む。 In the case of the above example, the first teacher data group includes teacher data corresponding to each of the power consumption values (500 W, 450 W, 400 W ...) for each 50 W as the teacher data of the electric device ID "000001". On the other hand, the second teacher data group includes teacher data corresponding to each of the power consumption values (500 W, 400 W ...) for each 100 W as the teacher data of the electric device ID "000001".
第2の推定処理の他の例として、例えば、図4において教師データ記憶部15に記憶されている教師データを複数のグループにクラスタリングし、同じグループ内で平均化して圧縮した教師データを用いて、推定処理を行ってもよい。
As another example of the second estimation process, for example, in FIG. 4, the teacher data stored in the teacher
なお、第2の推定処理は、互いに使用する教師データのデータ数が異なる第2−1〜第2−nの推定処理に分かれてもよい。いずれも、使用する教師データのデータ数は、第1の推定処理より少ない。第2−1〜第2−nの推定処理は、インバータ機器(第2の電気機器)各々に対応する教師データ(推定に使用する教師データ)のデータ数が互いに異なる。 The second estimation process may be divided into the second 1st to 2nd estimation processes in which the number of teacher data used is different from each other. In each case, the number of teacher data used is smaller than that of the first estimation process. In the first 2-1 to second 2-n estimation processes, the number of teacher data (teacher data used for estimation) corresponding to each of the inverter devices (second electric devices) is different from each other.
以下、第2−1の推定処理で使用する教師データのデータ数が最も少なく、第2−2の推定処理、第2−3の推定処理と、ハイフン後の数字が増えるに従い、使用する教師データのデータ数が増えるものとする。 Hereinafter, the number of teacher data used in the second estimation process is the smallest, and the teacher data used in the second and second estimation processes, the second and third estimation processes, and the number after the hyphen increases. It is assumed that the number of data of is increased.
例えば、図4に示す教師データ群において、第2−1〜第2−nの推定処理各々に対応するフラグの欄が設けられていてもよい。そして、推定処理実行部14は、各推定処理を行う際、各推定処理に対応するフラグがたっている教師データのみを用いて、推定処理を行ってもよい。他の例として、例えば、第2−1〜第2−nの推定処理において、図4において教師データ記憶部15に記憶されている教師データを互いに異なる数の複数のグループにクラスタリングし、同じグループ内で平均化して圧縮した教師データを用いて、推定処理を行ってもよい。
For example, in the teacher data group shown in FIG. 4, a flag column corresponding to each of the estimation processes 2-1 to 2-n may be provided. Then, when performing each estimation process, the estimation
第1の推定処理と第2の推定処理とは、推定を行う時間単位(時間間隔)が異なってもよい。具体的には、第2の推定処理は、第1の推定処理に比べて使用する教師データの数が少なく、処理時間を短くできる。このため、第2の推定処理の推定の時間単位は、第1の推定処理の推定の時間単位よりも小さくてもよい。すなわち、第1の推定処理で時間t1毎の状態(複数の電気機器各々の消費電流値又は消費電力値)を推定し、第2の推定処理で時間t2毎の状態(複数の電気機器各々の消費電流値又は消費電力値)を推定する場合、t1>t2の関係を満たしてもよい。第1の推定処理では推定精度を重視しているため、計算コストを重視している第2の推定処理と比べると、推定を行う時間間隔(時間単位)が長い。反対に、第2の推定処理は、計算コストを重視しているため、第1の推定処理と比べて、推定を行う時間間隔(時間単位)が短い。このようにすれば、処理内容に応じた最適な推定の精度を得られて好ましい。なお、t1=t2であってもよい。 The time unit (time interval) at which the estimation is performed may be different between the first estimation process and the second estimation process. Specifically, the second estimation process uses a smaller number of teacher data than the first estimation process, and the processing time can be shortened. Therefore, the time unit of estimation of the second estimation process may be smaller than the time unit of estimation of the first estimation process. That is, the first estimation process estimates the state for each time t1 (current consumption value or power consumption value of each of the plurality of electric devices), and the second estimation process estimates the state for each time t2 (each of the plurality of electric devices). When estimating the current consumption value or the power consumption value), the relationship of t1> t2 may be satisfied. Since the first estimation process emphasizes the estimation accuracy, the time interval (hour unit) for estimation is longer than that of the second estimation process, which emphasizes the calculation cost. On the contrary, since the second estimation process emphasizes the calculation cost, the time interval (time unit) for estimation is shorter than that of the first estimation process. In this way, it is preferable to obtain the optimum estimation accuracy according to the processing content. In addition, t1 = t2 may be set.
ここで、推定処理実行部14による推定処理の一例を説明する。まず、推定処理実行部14は、処理対象の教師データ群(第1の教師データ群又は第2の教師データ群)を用いて、複数の電気機器の教師データを合算した合算教師データを複数作成する。
Here, an example of the estimation process by the estimation
例えば、図4に示す電気機器ID「000001」、消費電力「500W」、特徴量「○○○」に対応する教師データと、電気機器ID「000002」、消費電力「125W」、特徴量「○×」に対応する教師データを合算する(特徴量を足し合わせる)ことで、電気機器ID「000001」が消費電力「500W」で稼働し、かつ、電気機器ID「000002」が消費電力「125W」で稼働している時に測定データに含まれる特徴量を含む合算教師データが得られる。 For example, the teacher data corresponding to the electric device ID "000001", the power consumption "500W", and the feature amount "○○○" shown in FIG. 4, and the electric device ID "000002", the power consumption "125W", and the feature amount "○" By adding up the teacher data corresponding to "x" (adding the feature amounts), the electric device ID "000001" operates at the power consumption "500 W", and the electric device ID "000002" consumes the power "125 W". The total teacher data including the feature quantity included in the measurement data can be obtained when operating in.
その後、推定処理実行部14は、処理対象の教師データ群(第1の教師データ群又は第2の教師データ群)、及び、処理対象の教師データ群を用いて作成した複数の合算教師データを用いた機械学習により推定モデルを生成する。推定モデルは、例えば、重回帰分析、ニューラルネットワーク、隠れマルコフモデル等を用いたものとできる。
After that, the estimation
そして、推定処理実行部14は、データ取得部11が取得した測定データから抽出した特徴量を、生成した推定モデルに入力することで、推定結果(複数の電気機器各々の消費電流値又は消費電力値)を得ることができる。
Then, the estimation
なお、推定処理実行部14は、上述のようにして得られた推定結果(複数の電気機器各々の消費電流値又は消費電力値)を補正してもよい。例えば、監視対象の複数の電気機器全体の消費電流値(瞬時値)又は消費電力値(瞬時値)を、上記推定結果として得られた複数の電気機器各々の消費電流値又は消費電力値の比で按分することで、複数の電気機器各々の補正後の消費電流値又は消費電力値を得てもよい。
The estimation
図2に戻り、選択部13は、第1の推定処理及び第2の推定処理を含む複数の推定処理の中からいずれかを選択する。なお、第2の推定処理が第2−1〜第2−nの推定処理に分かれている場合、選択部13は、第1の推定処理及び第2−1〜第2−nの推定処理の中からいずれかを選択する。
Returning to FIG. 2, the
本実施形態では、選択部13による選択のアルゴリズムは制限されない。以下の実施形態で、選択部13による選択のアルゴリズムの一例を説明する。
In this embodiment, the selection algorithm by the
次に、図5のフローチャートを用いて、本実施形態の推定装置10の処理の流れの一例を説明する。
Next, an example of the processing flow of the
まず、データ取得部11は、監視対象の複数の電気機器全体の消費電流又は消費電力の測定データ(処理対象)を取得する(S10)。
First, the
その後、選択部13は、第1の推定処理及び第2の推定処理を含む複数の推定処理の中からいずれかを選択する(S11)。
After that, the
すると、推定部12は、S10で取得された測定データを、S11で選択部13が選択した推定処理で処理し、複数の電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する(S12)。
Then, the
以上説明したように、本実施形態の推定装置10は、推定精度を重視した推定処理(第1の推定処理)、及び、計算コストを重視した推定処理(第2の推定処理)を実行することができる。
As described above, the
このような本実施形態の推定装置10によれば、推定精度が重視される場面では第1の推定処理を実行し、計算コストが重視される場面では第2の推定処理を実行する等、場面に応じて複数の推定処理を使い分けることができる。このため、常に推定精度を重視した推定処理を行う構成や、常に計算コストを重視した推定処理を行う構成に比べて、推定精度及び計算コストの良好なバランスを保つことができる。結果、計算コストを軽減しつつ、良好な推定の精度を実現できる。
According to the
また、選択部13の選択アルゴリズムを適切に設計することで、第1の推定処理及び第2の推定処理を状況に応じて適切に選択できるようになる。結果、計算コストを軽減しつつ、良好な推定の精度を実現できる。
Further, by appropriately designing the selection algorithm of the
<第2の実施形態>
本実施形態は、複数の電気機器全体の消費電流値又は消費電力値に基づき、第1の推定処理又は第2の推定処理を選択する点で、第1の実施形態と異なる。その他の構成は、第1の実施形態と同様である。<Second embodiment>
The present embodiment is different from the first embodiment in that the first estimation process or the second estimation process is selected based on the current consumption value or the power consumption value of the entire plurality of electric devices. Other configurations are the same as in the first embodiment.
本実施形態の推定装置10の機能ブロック図の一例は、第1の実施形態同様、図2で示される。
An example of the functional block diagram of the
データ取得部11は、監視対象の複数の電気機器全体の消費電流値(瞬時値)又は消費電力値(瞬時値)を取得する。例えば、データ取得部11は、当該瞬時値を測定センサから取得してもよい。
The
選択部13は、データ取得部11が取得した監視対象の複数の電気機器全体の消費電流値(瞬時値)又は消費電力値(瞬時値)が所定の第1の閾値(設計的事項)を上回る場合、第2の推定処理を選択する。そして、選択部13は、上記消費電流値(瞬時値)又は消費電力値(瞬時値)が上記第1の閾値を下回る場合、第1の推定処理を選択する。
In the
第1の閾値と比較される監視対象の複数の電気機器全体の消費電流値(瞬時値)又は消費電力値(瞬時値)は、測定値そのものであってもよいし、所定時間分(例:1分、5分、15分)の測定値の統計値(例:平均値、最大値、最小値、最頻値、中間値等)であってもよい。 The current consumption value (instantaneous value) or power consumption value (instantaneous value) of the entire plurality of monitored electric devices to be compared with the first threshold value may be the measured value itself or for a predetermined time (eg, for a predetermined time). It may be a statistical value (eg, average value, maximum value, minimum value, mode value, intermediate value, etc.) of measured values of 1 minute, 5 minutes, and 15 minutes.
なお、第2の推定処理が第2−1〜第2−nの推定処理に分かれている場合、監視対象の複数の電気機器全体の消費電流値(瞬時値)又は消費電力値(瞬時値)が第1の閾値(設計的事項)を上回ると、選択部13は、第2−1の推定処理から第2−nの推定処理の中のいずれかを選択する。選択部13は、監視対象の複数の電気機器全体の消費電流値(瞬時値)又は消費電力値(瞬時値)が大きくなるに従い、第2−1の推定処理から第2−nの推定処理をこの順に選択するよう構成される。
When the second estimation process is divided into the second to second to second estimation processes, the current consumption value (instantaneous value) or the power consumption value (instantaneous value) of the entire plurality of electrical devices to be monitored When exceeds the first threshold value (design matter), the
例えば、監視対象の複数の電気機器全体の消費電流値(瞬時値)又は消費電力値(瞬時値)が第1の閾値(設計的事項)以上第1´の閾値(設計的事項)未満の場合、第2−1の推定処理を選択し、第1´の閾値(設計的事項)以上第1´´の閾値(設計的事項)未満の場合、第2−2の推定処理を選択する、といった具合である。 For example, when the current consumption value (instantaneous value) or power consumption value (instantaneous value) of a plurality of electrical devices to be monitored is equal to or greater than the first threshold value (design matter) and less than the first threshold value (design matter). , Select the second estimation process, and if it is equal to or greater than the first threshold (design matter) and less than the first threshold (design matter), select the second estimation process. It is in good condition.
監視対象の複数の電気機器全体の消費電流値(瞬時値)又は消費電力値(瞬時値)が相対的に大きい場合(第1の閾値を上回る場合)、多くの電気機器が稼働中である可能性がある。この場合、第1の実施形態で説明した合算教師データとして、少数の電気機器の教師データを合算した合算教師データのみならず、多数の電気機器の教師データを合算した合算教師データをも作成する必要がある。結果、合算教師データのデータ数が増える傾向となり、推定の計算コストが増える。 When the current consumption value (instantaneous value) or power consumption value (instantaneous value) of the entire plurality of monitored electric devices is relatively large (when the first threshold value is exceeded), many electric devices may be in operation. There is sex. In this case, as the total teacher data described in the first embodiment, not only the total teacher data obtained by adding the teacher data of a small number of electric devices but also the total teacher data obtained by adding the teacher data of a large number of electric devices is created. There is a need. As a result, the number of total teacher data tends to increase, and the estimated calculation cost increases.
そこで、本実施形態では、このような場合、計算コストを重視した第2の推定処理を選択する。 Therefore, in the present embodiment, in such a case, the second estimation process that emphasizes the calculation cost is selected.
一方、監視対象の複数の電気機器全体の消費電流値(瞬時値)又は消費電力値(瞬時値)が相対的に小さい場合(第1の閾値を下回る場合)、多くの電気機器が稼働中であることはなく、限られた台数の電気機器が稼働中である。この場合、第1の実施形態で説明した合算教師データとして、少数の電気機器の教師データを合算した合算教師データのみを作成すればよく、多数の電気機器の教師データを合算した合算教師データを作成する必要がない。結果、合算教師データのデータ数が減る傾向となり、推定の計算コストが減る。 On the other hand, when the current consumption value (instantaneous value) or the power consumption value (instantaneous value) of the entire plurality of monitored electric devices is relatively small (below the first threshold value), many electric devices are in operation. There is no such thing, and a limited number of electrical devices are in operation. In this case, as the total teacher data described in the first embodiment, only the total teacher data obtained by adding the teacher data of a small number of electric devices needs to be created, and the total teacher data obtained by adding the teacher data of a large number of electric devices is used. No need to create. As a result, the number of total teacher data tends to decrease, and the estimated calculation cost decreases.
そこで、本実施形態では、このような場合、推定精度を重視した第1の推定処理を選択する。 Therefore, in the present embodiment, in such a case, the first estimation process that emphasizes the estimation accuracy is selected.
推定部12の推定処理実行部14は、監視対象の複数の電気機器全体の消費電流値(瞬時値)又は消費電力値(瞬時値)に応じた台数を上限とし、複数の電気機器の教師データを合算することで、合算教師データを作成してもよい。
The estimation
例えば、監視対象の複数の電気機器全体の消費電流値(瞬時値)又は消費電力値(瞬時値)に応じた台数が「3」である場合、推定処理実行部14は、2台の電気機器の教師データを合算した合算教師データ、及び、3台の電気機器の教師データを合算した合算教師データを作成し、4台以上の電気機器の教師データを合算した合算教師データは作成しない。
For example, when the number of units corresponding to the current consumption value (instantaneous value) or the power consumption value (instantaneous value) of a plurality of electric devices to be monitored is "3", the estimation
推定処理実行部14は、監視対象の複数の電気機器全体の消費電流値(瞬時値)又は消費電力値(瞬時値)と、上記数とを対応付けた対応情報を予め保持しておいてもよい。そして、当該対応情報と、データ取得部11が取得した監視対象の複数の電気機器全体の消費電流値(瞬時値)又は消費電力値(瞬時値)とに基づき、合算する教師データのデータ数を特定してもよい。
The estimation
推定部12のその他の構成は、第1の実施形態と同様である。
Other configurations of the
次に、図6のフローチャートを用いて、本実施形態の推定装置10の処理の流れの一例を説明する。
Next, an example of the processing flow of the
まず、データ取得部11は、監視対象の複数の電気機器全体の消費電流又は消費電力の測定データ(処理対象)を取得する(S30)。また、データ取得部11は、監視対象の複数の電気機器全体の消費電流値(瞬時値)又は消費電力値(瞬時値)を取得する(S31)。
First, the
その後、選択部13は、監視対象の複数の電気機器全体の消費電流値(瞬時値)又は消費電力値(瞬時値)と、第1の閾値とを大小比較する。
After that, the
監視対象の複数の電気機器全体の消費電流値(瞬時値)又は消費電力値(瞬時値)が第1の閾値を上回る場合(S32のYes)、選択部13は第2の推定処理を選択する(S34)。一方、監視対象の複数の電気機器全体の消費電流値(瞬時値)又は消費電力値(瞬時値)が第1の閾値を下回る場合(S32のNo)、選択部13は第1の推定処理を選択する(S34)。
When the current consumption value (instantaneous value) or the power consumption value (instantaneous value) of the plurality of electric devices to be monitored exceeds the first threshold value (Yes in S32), the
すると、推定部12は、S30で取得された測定データを、S33又はS34で選択部13が選択した推定処理で処理し、複数の電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する(S35)。
Then, the
本実施形態によれば、第1の実施形態と同様な作用効果を実現できる。 According to the present embodiment, the same effects as those of the first embodiment can be realized.
また、本実施形態によれば、監視対象の複数の電気機器全体の消費電流値(瞬時値)又は消費電力値(瞬時値)に基づき、推定処理を選択することができる。 Further, according to the present embodiment, the estimation process can be selected based on the current consumption value (instantaneous value) or the power consumption value (instantaneous value) of the entire plurality of electrical devices to be monitored.
監視対象の複数の電気機器全体の消費電流値(瞬時値)又は消費電力値(瞬時値)が相対的に大きい場合(第1の閾値を上回る場合)、多くの電気機器が稼働中である可能性がある。この場合、第1の実施形態で説明した合算教師データとして、少数の電気機器の教師データを合算した合算教師データのみならず、多数の電気機器の教師データを合算した合算教師データをも作成する必要がある。結果、合算教師データのデータ数が増える傾向となり、推定の計算コストが増える。 When the current consumption value (instantaneous value) or power consumption value (instantaneous value) of the entire plurality of monitored electric devices is relatively large (when the first threshold value is exceeded), many electric devices may be in operation. There is sex. In this case, as the total teacher data described in the first embodiment, not only the total teacher data obtained by adding the teacher data of a small number of electric devices but also the total teacher data obtained by adding the teacher data of a large number of electric devices is created. There is a need. As a result, the number of total teacher data tends to increase, and the estimated calculation cost increases.
そこで、本実施形態では、このような場合、推定精度を重視した第1の推定処理でなく、計算コストを重視した第2の推定処理を選択する。このため、計算コストが増大になり過ぎ、計算に多大な時間を費やす等の不都合を軽減できる。 Therefore, in this embodiment, in such a case, the second estimation process that emphasizes the calculation cost is selected instead of the first estimation process that emphasizes the estimation accuracy. Therefore, the calculation cost becomes too high, and inconveniences such as spending a large amount of time on the calculation can be reduced.
一方、監視対象の複数の電気機器全体の消費電流値(瞬時値)又は消費電力値(瞬時値)が相対的に小さい場合(第1の閾値を下回る場合)、多くの電気機器が稼働中であることはなく、限られた台数の電気機器が稼働中である。この場合、第1の実施形態で説明した合算教師データとして、少数の電気機器の教師データを合算した合算教師データのみを作成すればよく、多数の電気機器の教師データを合算した合算教師データを作成する必要がない。結果、合算教師データのデータ数が減る傾向となり、推定の計算コストが減る。 On the other hand, when the current consumption value (instantaneous value) or the power consumption value (instantaneous value) of the entire plurality of monitored electric devices is relatively small (below the first threshold value), many electric devices are in operation. There is no such thing, and a limited number of electrical devices are in operation. In this case, as the total teacher data described in the first embodiment, only the total teacher data obtained by adding the teacher data of a small number of electric devices needs to be created, and the total teacher data obtained by adding the teacher data of a large number of electric devices is used. No need to create. As a result, the number of total teacher data tends to decrease, and the estimated calculation cost decreases.
そこで、本実施形態では、このような場合、計算コストを重視した第2の推定処理でなく、推定精度を重視した第1の推定処理を選択する。このため、計算コストが増大になることなく、良好な精度の推定結果が得られる。 Therefore, in the present embodiment, in such a case, the first estimation process that emphasizes the estimation accuracy is selected instead of the second estimation process that emphasizes the calculation cost. Therefore, an estimation result with good accuracy can be obtained without increasing the calculation cost.
このように、本実施形態によれば、その状況に応じた適切な推定処理を実行できるので、常に推定精度を重視した推定処理を行う構成や、常に計算コストを重視した推定処理を行う構成に比べて、推定精度及び計算コストの良好なバランスを保つことができる。結果、計算コストを軽減しつつ、良好な推定の精度を実現できる。 As described above, according to the present embodiment, since it is possible to execute an appropriate estimation process according to the situation, the configuration is such that the estimation process always emphasizes the estimation accuracy or the estimation process always emphasizes the calculation cost. In comparison, a good balance between estimation accuracy and calculation cost can be maintained. As a result, good estimation accuracy can be achieved while reducing the calculation cost.
<第3の実施形態>
本実施形態は、複数の電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する前に、稼働中の電気機器の台数を推定し、推定した台数に基づき第1の推定処理又は第2の推定処理を選択する点で、第1の実施形態と異なる。その他の構成は、第1の実施形態と同様である。<Third embodiment>
In the present embodiment, the number of operating electric devices is estimated before estimating the current consumption value or the power consumption value of each of the plurality of electric devices, and the first estimation process or the second estimation is performed based on the estimated number of electric devices. It differs from the first embodiment in that the process is selected. Other configurations are the same as in the first embodiment.
図7に、本実施形態の推定装置10の機能ブロック図の一例を示す。図示するように、推定装置10は、データ取得部11と、推定部12と、選択部13と、第1の前処理部16とを有する。データ取得部11の構成は、第1の実施形態と同様である。
FIG. 7 shows an example of a functional block diagram of the
第1の前処理部16は、データ取得部11が取得した測定データに基づき、稼動中の電気機器の台数を推定する。
The
例えば、第1の前処理部16は、監視対象の電気機器各々と、各電気機器が稼働中に測定データに含まれる特徴量とを対応付けた教師データを利用して、上記推定を行ってもよい。
For example, the
第1の実施形態で説明した推定部12の推定で利用される教師データは、電気機器毎に、消費電流値又は消費電力値と、当該消費電流値又は当該消費電力値で稼働中に測定データに含まれる特徴量とを対応付けたものである。このため、電気機器がインバータ機器である場合、その電気機器に対応する教師データの稼働状態(消費電力値又は消費電流値)の数(状態数)が複数になる。
The teacher data used in the estimation of the
これに対し、第1の前処理部16の推定で使用される教師データは、各電気機器が稼働中かそうでないかの2値(状態)と、各状態時に測定データに含まれる特徴量とを対応付けたものである。このため、電気機器がインバータ機器であろうとなかろうと、1台の電気機器に対応する教師データのもつ状態数は1つ(状態:稼働中)でよい。
On the other hand, the teacher data used in the estimation of the
このように、第1の前処理部16が行う推定は、利用する教師データのもつ状態数が1つでよいため、精度を粗くしてもよく、教師データのデータ数を少なくできる。したがって、推定部12が行う推定に比べて、第1の前処理部16で行う推定の方が計算コストを小さくできる。
As described above, in the estimation performed by the
以下、第1の前処理部16が行う推定で利用される教師データを、「前処理用教師データ」という。また、複数の前処理用教師データを合算して得られる教師データを、「前処理用合算教師データ」という。
Hereinafter, the teacher data used in the estimation performed by the
ここで、第1の前処理部16による推定処理の一例を説明する。まず、第1の前処理部16は、複数の電気機器の前処理用教師データを合算した前処理用合算教師データを複数作成する。
Here, an example of estimation processing by the
例えば、電気機器ID「000001」の前処理用教師データの特徴量と、電気機器ID「000002」の前処理用教師データの特徴量とを足し合わせることで、電気機器ID「000001」及び電気機器ID「000002」が稼働中に測定データに含まれる特徴量を含む前処理用合算教師データを作成することができる。 For example, by adding the feature amount of the preprocessing teacher data of the electric device ID "000001" and the feature amount of the preprocessing teacher data of the electric device ID "000002", the electric device ID "000001" and the electric device It is possible to create preprocessing total teacher data including the feature amount included in the measurement data while the ID "000002" is in operation.
その後、第1の前処理部16は、前処理用教師データ及び前処理用合算教師データを用いた機械学習により推定モデルを生成する。推定モデルは、例えば、重回帰分析、ニューラルネットワーク、隠れマルコフモデル等を用いたものとできる。
After that, the
そして、第1の前処理部16は、データ取得部11が取得した測定データから抽出した特徴量を、生成した推定モデルに入力することで、推定結果(稼働中の電気機器ID)を得ることができる。その後、稼働中と推定した電気機器の台数をカウントすることで、稼働中の電気機器の台数を推定できる。
Then, the
選択部13は、第1の前処理部16が推定した台数が所定の第2の閾値を上回る場合、第2の推定処理を選択する。そして、選択部13は、第1の前処理部16が推定した台数が第2の閾値を下回る場合、第1の推定処理を選択する。
When the number of units estimated by the
なお、第2の推定処理が第2−1〜第2−nの推定処理に分かれている場合、選択部13は、第1の前処理部16が推定した台数が所定の第2の閾値を上回ると、第2−1の推定処理から第2−nの推定処理の中のいずれかを選択する。選択部13は、第1の前処理部16が推定した台数が大きくなるに従い、第2−1の推定処理から第2−nの推定処理をこの順に選択するよう構成される。
When the second estimation process is divided into the 2-1 to 2-n estimation processes, the number of units estimated by the
例えば、第1の前処理部16が推定した台数が第2の閾値(設計的事項)以上第2´の閾値(設計的事項)未満の場合、第2−1の推定処理を選択し、第2´の閾値(設計的事項)以上第2´´の閾値(設計的事項)未満の場合、第2−2の推定処理を選択する、といった具合である。
For example, when the number of units estimated by the
稼働中の電気機器の台数が相対的に大きい場合(第2の閾値を上回る場合)、第1の実施形態で説明した合算教師データ(推定部12の処理で利用されるもの)として、少数の電気機器の教師データを合算した合算教師データのみならず、多数の電気機器の教師データを合算した合算教師データをも作成する必要がある。結果、合算教師データのデータ数が増える傾向となり、推定の計算コストが増える。 When the number of operating electric devices is relatively large (when the number exceeds the second threshold value), a small number of total teacher data (used in the processing of the estimation unit 12) described in the first embodiment. It is necessary to create not only the total teacher data obtained by adding the teacher data of the electric equipment but also the total teacher data obtained by adding the teacher data of many electric equipment. As a result, the number of total teacher data tends to increase, and the estimated calculation cost increases.
そこで、本実施形態では、このような場合、計算コストを重視した第2の推定処理を選択する。 Therefore, in the present embodiment, in such a case, the second estimation process that emphasizes the calculation cost is selected.
一方、稼働中の電気機器の数が相対的に小さい場合(第2の閾値を下回る場合)、第1の実施形態で説明した合算教師データ(推定部12の処理で利用されるもの)の組合せ数が比較的少ないため、合算教師データを生成するための各器機の教師データとして、各機器の稼働状態(消費電力又は消費電流)を細かく推定できる教師データを利用することができる(例えば、推定したい稼働状態が消費電力であれば、消費電力の分解能を細かくした各電気機器の教師データを利用することができる)。結果、合算教師データの分解能を細かくすることができ、推定精度を向上させることができる。 On the other hand, when the number of operating electric devices is relatively small (below the second threshold value), the combination of the total teacher data (used in the processing of the estimation unit 12) described in the first embodiment. Since the number is relatively small, it is possible to use the teacher data that can finely estimate the operating state (power consumption or current consumption) of each device as the teacher data of each device for generating the total teacher data (for example, estimation). If the desired operating state is power consumption, the teacher data of each electric device with finer resolution of power consumption can be used). As a result, the resolution of the total teacher data can be made finer, and the estimation accuracy can be improved.
そこで、本実施形態では、このような場合、推定精度を重視した第1の推定処理を選択する。 Therefore, in the present embodiment, in such a case, the first estimation process that emphasizes the estimation accuracy is selected.
なお、推定部12の推定処理実行部14は、第1の前処理部16が推定した機器の台数に応じた数の電気機器の教師データを合算した合算教師データを作成してもよい。第1の前処理部16が推定した機器の台数に応じた数は、第1の前処理部16が推定した台数(値)そのものである。なお、第1の前処理部16の推定の誤差を考慮し、第1の前処理部16が推定した台数(値)に所定の値(設計的事項)を加えた数及び/又は引いた数を、さらに、第1の前処理部16が推定した機器の台数に応じた数としてもよい。なお、所定の値は、複数個であってもよい。
The estimation
例えば、第1の前処理部16が推定した台数が「7」である場合、推定処理実行部14は、7台の電気機器の教師データを合算した合算教師データを作成する。その他、第1の前処理部16の推定の誤差を考慮し、推定値に「1」を加え、8台の電気機器の教師データを合算した合算教師データを作成してもよい。また、推定値から「1」を引き、6台の電気機器の教師データを合算した合算教師データを作成してもよい。さらに、推定値に「2」を加えた数及び/又は引いた数分の電気機器の教師データを合算した合算教師データを作成してもよい。そして、推定処理実行部14は、その他の台数分の電気機器の教師データを合算した合算教師データを作成しない。
For example, when the number of units estimated by the
推定部12のその他の構成は、第1の実施形態と同様である。
Other configurations of the
次に、図8のフローチャートを用いて、本実施形態の推定装置10の処理の流れの一例を説明する。
Next, an example of the processing flow of the
まず、データ取得部11は、監視対象の複数の電気機器全体の消費電流又は消費電力の測定データ(処理対象)を取得する(S20)。
First, the
その後、第1の前処理部16は、S20で取得された測定データに基づき、稼働中の電気機器の台数を推定する(S21)。
After that, the
そして、選択部13は、S21で推定された台数と、第2の閾値とを大小比較する。
Then, the
S21で推定された台数が第2の閾値を上回る場合(S22のYes)、選択部13は第2の推定処理を選択する(S24)。一方、S21で推定された台数が第2の閾値を下回る場合(S22のNo)、選択部13は第1の推定処理を選択する(S24)。
When the number of units estimated in S21 exceeds the second threshold value (Yes in S22), the
すると、推定部12は、S20で取得された測定データを、S23又はS24で選択部13が選択した推定処理で処理し、複数の電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する(S25)。
Then, the
本実施形態によれば、第1の実施形態と同様な作用効果を実現できる。 According to the present embodiment, the same effects as those of the first embodiment can be realized.
また、本実施形態によれば、複数の電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する前に、稼働中の電気機器の台数を推定し、推定した台数に基づき、推定処理を選択することができる。 Further, according to the present embodiment, before estimating the current consumption value or the power consumption value of each of the plurality of electric devices, the number of operating electric devices is estimated, and the estimation process is selected based on the estimated number of electric devices. be able to.
稼働中の電気機器の台数が相対的に大きい場合(第2の閾値を上回る場合)、第1の実施形態で説明した合算教師データ(推定部12の処理で利用されるもの)として、少数の電気機器の教師データを合算した合算教師データのみならず、多数の電気機器の教師データを合算した合算教師データをも作成する必要がある。結果、合算教師データのデータ数が増える傾向となり、推定の計算コストが増える。 When the number of operating electric devices is relatively large (when the number exceeds the second threshold value), a small number of total teacher data (used in the processing of the estimation unit 12) described in the first embodiment. It is necessary to create not only the total teacher data obtained by adding the teacher data of the electric equipment but also the total teacher data obtained by adding the teacher data of many electric equipment. As a result, the number of total teacher data tends to increase, and the estimated calculation cost increases.
そこで、本実施形態では、このような場合、推定精度を重視した第1の推定処理でなく、計算コストを重視した第2の推定処理を選択する。このため、計算コストが増大になり過ぎ、計算に多大な時間を費やす等の不都合を軽減できる。 Therefore, in this embodiment, in such a case, the second estimation process that emphasizes the calculation cost is selected instead of the first estimation process that emphasizes the estimation accuracy. Therefore, the calculation cost becomes too high, and inconveniences such as spending a large amount of time on the calculation can be reduced.
一方、稼働中の電気機器の台数が相対的に小さい場合(第2の閾値を下回る場合)、第1の実施形態で説明した合算教師データ(推定部12の処理で利用されるもの)として、少数の電気機器の教師データを合算した合算教師データのみを作成すればよく、多数の電気機器の教師データを合算した合算教師データを作成する必要がない。結果、合算教師データのデータ数が減る傾向となり、推定の計算コストが減る。 On the other hand, when the number of operating electric devices is relatively small (below the second threshold value), the total teacher data (used in the processing of the estimation unit 12) described in the first embodiment is used. It is only necessary to create the total teacher data by adding the teacher data of a small number of electric devices, and it is not necessary to create the total teacher data by adding the teacher data of a large number of electric devices. As a result, the number of total teacher data tends to decrease, and the estimated calculation cost decreases.
そこで、本実施形態では、このような場合、計算コストを重視した第2の推定処理でなく、推定精度を重視した第1の推定処理を選択する。このため、計算コストが増大になることなく、良好な精度の推定結果が得られる。 Therefore, in the present embodiment, in such a case, the first estimation process that emphasizes the estimation accuracy is selected instead of the second estimation process that emphasizes the calculation cost. Therefore, an estimation result with good accuracy can be obtained without increasing the calculation cost.
このように、本実施形態によれば、その状況に応じた適切な推定処理を実行できるので、常に推定精度を重視した推定処理を行う構成や、常に計算コストを重視した推定処理を行う構成に比べて、推定精度及び計算コストの良好なバランスを保つことができる。結果、計算コストを軽減しつつ、良好な推定の精度を実現できる。 As described above, according to the present embodiment, since it is possible to execute an appropriate estimation process according to the situation, the configuration is such that the estimation process always emphasizes the estimation accuracy or the estimation process always emphasizes the calculation cost. In comparison, a good balance between estimation accuracy and calculation cost can be maintained. As a result, good estimation accuracy can be achieved while reducing the calculation cost.
<第4の実施形態>
本実施形態は、推定処理を選択するユーザ入力を受付け、ユーザ入力に従い第1の推定処理又は第2の推定処理を選択する点で、第1の実施形態と異なる。その他の構成は、第1の実施形態と同様である。<Fourth Embodiment>
The present embodiment differs from the first embodiment in that it accepts a user input for selecting an estimation process and selects a first estimation process or a second estimation process according to the user input. Other configurations are the same as in the first embodiment.
図9に、本実施形態の推定装置10の機能ブロック図の一例を示す。図示するように、推定装置10は、データ取得部11と、推定部12と、選択部13と、入力受付部17とを有する。データ取得部11及び推定部12の構成は、第1の実施形態と同様である。
FIG. 9 shows an example of a functional block diagram of the
入力受付部17は、推定処理を選択するユーザ入力を受付ける。ユーザは、第1の推定処理又は第2の推定処理を選択する。なお、第2の推定処理が第2−1〜第2−nの推定処理に分かれる場合、ユーザは、第1の推定処理、及び、第2−1〜第2−nの推定処理の中からいずれかを選択する。
The
選択部13は、入力受付部17が受付けたユーザ入力に従い、いずれかの推定処理を選択する。具体的には、選択部13は、ユーザが選択した推定処理を選択する。
The
以上説明した本実施形態によれば、第1の実施形態と同様な作用効果を実現できる。 According to the present embodiment described above, the same effects as those of the first embodiment can be realized.
また、本実施形態によれば、ユーザが推定処理を選択できる。このため、ユーザが真に希望する推定処理で、複数の電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定することができる。 Further, according to the present embodiment, the user can select the estimation process. Therefore, the current consumption value or the power consumption value of each of the plurality of electric devices can be estimated by the estimation process that the user truly desires.
<第5の実施形態>
本実施形態では、複数の電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する前に、各電気機器が稼働中か否かを推定する。そして、インバータ機器でない電気機器、すなわち、稼働中に1つの消費電力値及び消費電流値をとる電気機器の消費電流値又は消費電力値を、上記推定の結果に基づき決定する。<Fifth Embodiment>
In the present embodiment, it is estimated whether or not each electric device is in operation before estimating the current consumption value or the power consumption value of each of the plurality of electric devices. Then, the current consumption value or the power consumption value of an electric device that is not an inverter device, that is, an electric device that takes one power consumption value and a current consumption value during operation is determined based on the above estimation result.
すなわち、稼働中でないと推定された場合、消費電力値0W、又は、消費電流値0Aと推定値を決定する。一方、稼働中と推定された場合、その電気機器がとる1つの値を、現在の消費電力値又は消費電流値の推定値として決定する。 That is, when it is estimated that the product is not in operation, the power consumption value is 0W or the current consumption value is 0A. On the other hand, when it is estimated that the electric device is in operation, one value taken by the electric device is determined as the current power consumption value or the estimated value of the current consumption value.
その後、インバータ機器各々の消費電力値又は消費電流値を、停止中と推定された電気機器の教師データを除く教師データ群に基づき、推定する。 After that, the power consumption value or the current consumption value of each inverter device is estimated based on the teacher data group excluding the teacher data of the electric device estimated to be stopped.
図10に、本実施形態の推定装置10の機能ブロック図の一例を示す。図示するように、推定装置10は、データ取得部11と、推定部12と、選択部13と、第2の前処理部18とを有する。データ取得部11の構成は、第1の実施形態と同様である。
FIG. 10 shows an example of a functional block diagram of the
第2の前処理部18は、データ取得部11が取得した測定データに基づき、複数の電気機器各々が稼働中か停止中かを推定する。第2の前処理部18は、第3の実施形態で説明した第1の前処理部16による推定処理と同様の推定処理で、複数の電気機器各々が稼働中か停止中かを推定することができる。
The
推定部12は、稼働中に1つの消費電流値及び消費電力値をとる第1の電気機器(インバータ機器でない電気機器)各々の消費電流値及び消費電力値を、第2の前処理部18の推定結果に基づき決定する。
The
例えば、推定部12は、図11に示すような、監視対象の電気機器各々が第1の電気機器(インバータ機器でない電気機器)及び第2の電気機器(インバータ機器)のいずれかを特定するための情報を予め保持しておく。図示する情報では、監視対象の電気機器各々を識別するための識別情報である電気機器IDと、第2のフラグと、消費電力とが互いに対応付けられている。そして、第2の電気機器のみに、第2のフラグがたっている。また、第1の電気機器のみに、各電気機器が稼働中にとる1つの消費電力値が登録されている。
For example, the
推定部12は、このような情報を利用して、監視対象の電気機器各々が第1の電気機器及び第2の電気機器いずれに該当するかを特定できる。そして、第1の電気機器においては、第2の前処理部18による推定結果に基づき、消費電力値又は消費電流値の推定値を決定する。
Using such information, the
例えば、推定部12は、停止中と推定された第1の電気機器の消費電力値又は消費電流値の推定値として、0W又は0Aを決定する。そして、推定部12は、稼働中と推定された第1の電気機器の消費電力値又は消費電流値の推定値として、図11に示す情報において第1の電気機器各々に対応付けられている値を決定する。
For example, the
また、推定部12は、稼働中に複数の消費電流値及び消費電力値をとる第2の電気機器(インバータ機器)各々の消費電流値及び消費電力値を、停止中と推定された電気機器(第1の電気機器及び第2の電気機器を含む)の教師データを含まない第1の教師データ群に基づいた第1の推定処理、又は、停止中と推定された電気機器(第1の電気機器及び第2の電気機器を含む)の教師データを含まない第2の教師データ群に基づいた第2の推定処理により推定する。換言すれば、稼働中と推定された電気機器(第1の電気機器及び第2の電気機器を含む)の教師データのみを含む第1の教師データ群又は第2の教師データ群に基づいた推定処理を実行する。
In addition, the
なお、推定部12は、第1の電気機器のみならず、第2の電気機器の一部、すなわち、第2の前処理部18により停止中と推定された第2の電気機器の消費電力値又は消費電流値をも、第2の前処理部18の推定結果に基づき決定してもよい。具体的には、推定部12は、第2の前処理部18により停止中と推定された第2の電気機器の消費電力値又は消費電流値の推定値として、0W又は0Aを決定してもよい。そして、推定部12は、第2の前処理部18により稼働中と推定された電気機器の消費電力値又は消費電流値の推定値を、第1の推定処理又は第2の推定処理で推定してもよい。
The
推定部12は、第1の実施形態で説明した方法と同様な方法で、推定結果(複数の電気機器各々の消費電流値又は消費電力値)を補正してもよい。また、推定部12は、監視対象の複数の電気気機器全体の消費電力値から、インバータでない機器の推定電力を差し引いた電力値を、上記推定結果として得られた複数のインバータ機器各々の消費電力値で按分することで、複数のインバータ機器各々の補正後の消費電力値を得てもよい。
The
なお、推定部12は、合算教師データとして、稼働中と推定されたすべての電気機器の教師データを合算したもののみを作成してもよい。すなわち、稼働中と推定された電気機器の一部の教師データを合算した合算教師データを作成しなくてもよい。このようにすれば、合算教師データのデータ数を減らすことができ、好ましい。
The
推定部12のその他の構成は、第1の実施形態と同様である。
Other configurations of the
選択部13は、第2乃至第4の実施形態で説明した処理で、第1の推定処理又は第2の推定処理を選択してもよい。
The
その他、選択部13は、第2の前処理部18により稼働中と推定された第2の電気機器の台数に基づいて、推定処理を選択してもよい。例えば、選択部13は、第2の前処理部18により稼働中と推定された第2の電気機器の台数が所定の第3の閾値(設計的事項)を上回る場合、第2の推定処理を選択し、第2の前処理部18により稼働中と推定された第2の電気機器の台数が第3の閾値を下回る場合、第1の推定処理を選択する。
In addition, the
なお、第2の推定処理が第2−1〜第2−nの推定処理に分かれている場合、選択部13は、第2の前処理部18により稼働中と推定された第2の電気機器の台数が所定の第3の閾値を上回ると、第2−1の推定処理から第2−nの推定処理の中のいずれかを選択する。選択部13は、第2の前処理部18により稼働中と推定された第2の電気機器の台数が大きくなるに従い、第2−1の推定処理から第2−nの推定処理をこの順に選択するよう構成される。
When the second estimation process is divided into the second 1st to 2nd-n estimation processes, the
例えば、第2の前処理部18により稼働中と推定された第2の電気機器の台数が第3の閾値(設計的事項)以上第3´の閾値(設計的事項)未満の場合、第2−1の推定処理を選択し、第3´の閾値(設計的事項)以上第3´´の閾値(設計的事項)未満の場合、第2−2の推定処理を選択する、といった具合である。
For example, when the number of the second electric devices estimated to be in operation by the
次に、図12のフローチャートを用いて、本実施形態の推定装置10の処理の流れの一例を説明する。
Next, an example of the processing flow of the
まず、データ取得部11は、監視対象の複数の電気機器全体の消費電流又は消費電力の測定データ(処理対象)を取得する(S40)。
First, the
その後、第2の前処理部18は、S40で取得された測定データに基づき、複数の電気機器各々が稼働中か停止中かを推定する(S41)。
After that, the
そして、推定部12は、稼働中に1つの消費電流値及び消費電力値をとる第1の電気機器(インバータ機器でない電気機器)各々の消費電流値及び消費電力値を、第2の前処理部18の推定結果に基づき決定する(S42)。
Then, the
また、推定部12は、稼働中に複数の消費電流値及び消費電力値をとる第2の電気機器(インバータ機器)のうち、第2の前処理部18により稼働中と推定された電気機器の台数をカウントする(S43)。
Further, the
そして、選択部13は、S43でカウントされた台数と、第3の閾値とを大小比較する。
Then, the
S43でカウントされた台数が第3の閾値を上回る場合(S44のYes)、選択部13は第2の推定処理を選択する(S46)。一方、S43でカウントされた台数が第3の閾値を下回る場合(S44のNo)、選択部13は第1の推定処理を選択する(S45)。
When the number of units counted in S43 exceeds the third threshold value (Yes in S44), the
すると、推定部12は、S40で取得された測定データを、S45又はS46で選択部13が選択した推定処理で処理し、第2の電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する(S47)。
Then, the
以上説明した本実施形態によれば、第1乃至第4の実施形態と同様な作用効果を実現できる。 According to the present embodiment described above, the same effects as those of the first to fourth embodiments can be realized.
また、本実施形態の場合、計算コストが小さい第2の前処理部18による推定結果に基づき、一部の電気機器(インバータ機器でない電気機器)の消費電流値又は消費電力値の推定値を決定し、他の一部の電気機器(インバータ機器)の消費電流値又は消費電力値のみを、推定部12による推定処理で求めることができる。
Further, in the case of the present embodiment, the estimated value of the current consumption value or the power consumption value of some electric devices (electric devices other than the inverter device) is determined based on the estimation result by the
推定部12による推定処理では、稼働中と推定された電気機器の教師データのみを用い、停止中と推定された電気機器の教師データを用いる必要がない。このため、使用する教師データのデータ数を減らすことができる。結果、計算コストを軽減できる。
In the estimation process by the
<第6の実施形態>
本実施形態では、時系列な測定データを時系列順に処理し、複数の電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を時系列に推定する。そして、処理対象のタイミングの測定データと、複数の電気機器各々の教師データとに基づき、処理対象のタイミングにおける複数の電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する前に、処理対象のタイミングの測定データと、それよりも前のタイミングの測定データとの類似度を判断する。そして、所定レベル以上類似する場合、処理対象のタイミングの推定結果(複数の電気機器各々の消費電流値又は消費電力値)として、それよりも前のタイミングの推定結果を採用する。<Sixth Embodiment>
In the present embodiment, time-series measurement data is processed in chronological order, and the current consumption value or power consumption value of each of the plurality of electric devices is estimated in chronological order. Then, based on the measurement data of the timing of the processing target and the teacher data of each of the plurality of electric devices, before estimating the current consumption value or the power consumption value of each of the plurality of electric devices at the timing of the processing target, the processing target Judge the degree of similarity between the timing measurement data and the timing measurement data earlier than that. Then, when they are similar by a predetermined level or more, the estimation result of the timing before that is adopted as the estimation result of the timing of the processing target (current consumption value or power consumption value of each of the plurality of electric devices).
本実施形態の推定装置10の機能ブロック図の一例は、第1乃至第5の実施形態同様、図2、図7、図9又は図10で示される。第1の前処理部16、入力受付部17及び第2の前処理部18の構成は、第1乃至第5の実施形態と同様である。
An example of the functional block diagram of the
データ取得部11は、時系列な測定データを取得し、時系列順に処理対象とする。データ取得部11のその他の構成は、第1乃至第5の実施形態と同様である。
The
推定部12は、時系列な測定データを時系列順に処理し、複数の電気機器各々の時系列な消費電流値又は消費電力値を推定する。推定部12は、第1の推定処理及び第2の推定処理に加えて、第3の推定処理を実行することができる。
The
第3の推定処理では、推定部12は、処理対象のタイミング(第1のタイミング)よりも前のタイミングにおける複数の電気機器各々の消費電流値又は消費電力値の推定結果を、処理対象のタイミング(第1のタイミング)の推定結果として採用する。第3の推定処理では、教師データを用いた推定処理を実行しない。
In the third estimation process, the
選択部13は、処理対象のタイミングにおける測定データと、それよりも前のタイミングにおける測定データ(例:時間的に1つ前のデータ)との差分が所定の閾値を下回る場合、第3の推定処理を選択する。
The
選択部13は、差分が所定の閾値を上回る場合、第1の推定処理又は第2の推定処理を選択する。例えば、選択部13は、第2乃至第5の実施形態で説明した処理で、第1の推定処理又は第2の推定処理を選択してもよい。
When the difference exceeds a predetermined threshold value, the
処理対象のタイミングにおける測定データと、それよりも前のタイミングにおける測定データ(例:時間的に1つ前のデータ)との差分は、測定データ(瞬間波形データ。交流周波数に応じた波形データ。)の差分であってもよいし、測定データから抽出された所定の特徴量の差分であってもよい。ここでいう差分は、波形同士の特徴量ベクトルの距離であっても、各特徴量の差の絶対値の和などであってもよい。 The difference between the measurement data at the timing of the processing target and the measurement data at the timing before that (eg, the data one before in time) is the measurement data (instantaneous waveform data. Waveform data according to the AC frequency. ), Or the difference of a predetermined feature amount extracted from the measurement data. The difference referred to here may be the distance between the feature amount vectors of the waveforms, or the sum of the absolute values of the differences between the feature amounts.
以上説明した本実施形態によれば、第1乃至第5の実施形態と同様な作用効果を実現できる。 According to the present embodiment described above, the same effects as those of the first to fifth embodiments can be realized.
また、本実施形態の場合、処理対象のタイミングにおける測定データと、それよりも前のタイミングにおける測定データ(例:時間的に1つ前のデータ)とが所定レベル以上類似する場合、処理対象のタイミング(第1のタイミング)よりも前のタイミングにおける複数の電気機器各々の消費電流値又は消費電力値の推定結果を、処理対象のタイミング(第1のタイミング)の推定結果として採用することができる。 Further, in the case of the present embodiment, when the measurement data at the timing of the processing target and the measurement data at the timing before that (eg, the data immediately before in time) are similar to each other by a predetermined level or more, the processing target The estimation result of the current consumption value or the power consumption value of each of the plurality of electric devices at the timing before the timing (first timing) can be adopted as the estimation result of the timing (first timing) to be processed. ..
このため、時系列順に並ぶ複数の測定データ(瞬間波形データ。交流周波数に応じた波形データ。)すべてに対して教師データに基づく推定処理を行うのでなく、一部の測定データに対する推定処理を省略できる。結果、計算コストを軽減できる。 Therefore, instead of performing estimation processing based on the teacher data for all of the plurality of measurement data (instantaneous waveform data. Waveform data according to the AC frequency) arranged in chronological order, the estimation processing for some measurement data is omitted. it can. As a result, the calculation cost can be reduced.
<第7の実施形態>
本実施形態では、複数の電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する前に、各電気機器が稼働中か否かを推定した結果の信頼度を算出する。そして、信頼度が所定レベルを上回る場合、複数の電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する処理を実行し、信頼度が所定レベルを下回る場合、複数の電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する処理を実行せず、警告を出力する。<7th Embodiment>
In the present embodiment, the reliability of the result of estimating whether or not each electric device is in operation is calculated before estimating the current consumption value or the power consumption value of each of the plurality of electric devices. Then, when the reliability exceeds a predetermined level, a process of estimating the current consumption value or the power consumption value of each of the plurality of electric devices is executed, and when the reliability is lower than the predetermined level, the current consumption value of each of the plurality of electric devices is executed. Alternatively, a warning is output without executing the process of estimating the power consumption value.
電気機器が稼働中か否かの推定結果の信頼度が所定レベルより低い場合、稼働中の電気機器の中に、教師データを登録されていないものが含まれる可能性がある。このような状況下で、複数の電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定しても、十分な精度の結果は得られない。 If the reliability of the estimation result of whether or not the electric device is in operation is lower than a predetermined level, there is a possibility that some of the electric devices in operation have no teacher data registered. Under such circumstances, even if the current consumption value or the power consumption value of each of the plurality of electric devices is estimated, a result with sufficient accuracy cannot be obtained.
そこで、本実施形態では、信頼度が所定レベルを上回る場合には、複数の電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する処理を実行するが、信頼度が所定レベルを下回る場合には、複数の電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する処理を実行せず、警告を出力する。 Therefore, in the present embodiment, when the reliability exceeds the predetermined level, the process of estimating the current consumption value or the power consumption value of each of the plurality of electric devices is executed, but when the reliability is lower than the predetermined level, the process is executed. , Does not execute the process of estimating the current consumption value or the power consumption value of each of the plurality of electric devices, and outputs a warning.
図13に、本実施形態の推定装置10の機能ブロック図の一例を示す。図示するように、推定装置10は、データ取得部11と、推定部12と、選択部13と、第3の前処理部19とを有する。なお、図示しないが、推定装置10は、さらに、第1の前処理部16、入力受付部17及び第2の前処理部18の中のいずれかを有してもよい。データ取得部11、選択部13、第1の前処理部16、入力受付部17及び第2の前処理部18の構成は、第1乃至第6の実施形態と同様である。
FIG. 13 shows an example of a functional block diagram of the
第3の前処理部19は、複数の電気機器各々が稼働中か停止中かを推定した結果の信頼度を算出する。複数の電気機器各々が稼働中か停止中かの推定は、第3の実施形態で説明した第1の前処理部16による推定処理と同様の推定処理で実現できる。推定した結果の信頼度を算出する方法は特段制限されず、従来のあらゆる方法を採用できる。
The
推定部12は、第3の前処理部19が算出した信頼度が所定レベルを上回る場合(所定レベル以上信頼できる場合)、複数の電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する処理を実行する。推定部12は、第1乃至第6の実施形態で説明した方法で、複数の電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する。例えば、推定部12は、選択部13が選択した推定処理を実行する。
When the reliability calculated by the
一方、第3の前処理部19が算出した信頼度が所定レベルを下回る場合(所定レベル以上信頼できない場合)、推定部12は、複数の電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する処理を実行せず、警告を出力する。警告の手段は様々であり、ディスプレイ、スピーカ、警告ランプ等のあらゆる出力装置を介して実現できる。また、警告の出力はリアルタイムでなくてもよく、事後に信頼度が所定レベルを下回った期間をまとめて、レポートとして出力してもよい。
On the other hand, when the reliability calculated by the
なお、本実施形態の推定装置10は、図14の機能ブロック図に示すように、さらに、登録部20を有してもよい。
The
登録部20は、第3の前処理部19が算出した信頼度が所定レベルを下回る場合、データ取得部11が取得した測定データから特徴量を抽出し、教師データとして教師データ記憶部15(データベース)に登録する。
When the reliability calculated by the
第3の前処理部19が算出した信頼度が所定レベルを下回る場合、測定データの中に、教師データを登録されていない電気機器の成分が含まれる可能性がある。このような測定データから抽出した特徴量を教師データ記憶部15(データベース)に登録することで、教師データを登録されていない電気機器の成分を含む教師データを登録することができる。
When the reliability calculated by the
登録部20は、抽出した教師データ(特徴量)が教師データ記憶部15に既に登録されていないか確認し、登録されていない場合に、抽出した特徴量を含む教師データを登録してもよい。そして、既に登録されている場合は、抽出した特徴量を含む教師データを新たに登録しなくてもよい。
The
この場合、教師データの登録に不備があったためでなく、電源電圧降下等のその他の理由で、第3の前処理部19が算出した信頼度が低くなったと考えられる。この場合、登録部20は、その旨を示す警告を出力してもよい。警告の手段は様々であり、ディスプレイ、スピーカ、警告ランプ等のあらゆる出力装置を介して実現できる。
In this case, it is probable that the reliability calculated by the
次に、図15のフローチャートを用いて、本実施形態の推定装置10の処理の流れの一例を説明する。
Next, an example of the processing flow of the
まず、データ取得部11は、監視対象の複数の電気機器全体の消費電流又は消費電力の測定データ(処理対象)を取得する(S50)。
First, the
その後、第3の前処理部19は、S40で取得された測定データに基づき、複数の電気機器各々が稼働中か停止中かを推定し(S51)、その結果の信頼度を算出する(S52)。
After that, the
推定部12は、S52で算出された信頼度と、所定の閾値とを大小比較する。
The
S52で算出された信頼度が所定の閾値を上回る場合(S53のYes)、推定部12は、複数の電気機器各々の消費電流又は消費電力を推定する処理を実行する(S57)。すなわち、第1乃至第6の実施形態で説明した処理、例えば、図5のS11〜S12、図6のS31〜S35、図8のS21〜S25、又は、図12のS42〜S47等を実行する。
When the reliability calculated in S52 exceeds a predetermined threshold value (Yes in S53), the
一方、S52で算出された信頼度が所定の閾値を下回る場合(S53のNo)、推定部12は、複数の電気機器各々の消費電流又は消費電力を推定する処理を実行せず、警告を出力する(S54)。
On the other hand, when the reliability calculated in S52 is less than a predetermined threshold value (No in S53), the
そして、登録部20は、S50で取得された測定データから特徴量を抽出し(S55)、教師データ記憶部15(データベース)に登録する(S56)。
Then, the
以上説明した本実施形態によれば、第1乃至第4の実施形態と同様な作用効果を実現できる。 According to the present embodiment described above, the same effects as those of the first to fourth embodiments can be realized.
また、本実施形態の場合、複数の電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する前に、各電気機器が稼働中か否かを推定した結果の信頼度を算出し、信頼度が所定レベルを下回る場合、複数の電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する処理を実行せず、警告を出力することができる。 Further, in the case of the present embodiment, before estimating the current consumption value or the power consumption value of each of the plurality of electric devices, the reliability of the result of estimating whether or not each electric device is in operation is calculated, and the reliability is determined. If it falls below a predetermined level, a warning can be output without executing the process of estimating the current consumption value or the power consumption value of each of the plurality of electric devices.
電気機器が稼働中か否かの推定結果の信頼度が所定レベルより低い場合、稼働中の電気機器の中に、教師データを登録されていないものが含まれる可能性がある。このような状況下で、複数の電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定しても、十分な精度の結果は得られない。 If the reliability of the estimation result of whether or not the electric device is in operation is lower than a predetermined level, there is a possibility that some of the electric devices in operation have no teacher data registered. Under such circumstances, even if the current consumption value or the power consumption value of each of the plurality of electric devices is estimated, a result with sufficient accuracy cannot be obtained.
本実施形態では、このような十分な精度の結果が得られない状況下では、複数の電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する処理を実行しない。このため、処理負担を軽減する。 In the present embodiment, under the situation where such a sufficiently accurate result cannot be obtained, the process of estimating the current consumption value or the power consumption value of each of the plurality of electric devices is not executed. Therefore, the processing load is reduced.
<第8の実施形態>
本実施形態では、第1の推定処理又は第2の推定処理で推定した複数の電気機器各々の消費電流値又は消費電力値(推定結果)を、ディスプレイに表示することができる。また、第1の推定処理及び第2の推定処理を選択するユーザ入力を受付けることができる。<8th Embodiment>
In the present embodiment, the current consumption value or the power consumption value (estimation result) of each of the plurality of electric devices estimated by the first estimation process or the second estimation process can be displayed on the display. In addition, user input for selecting the first estimation process and the second estimation process can be accepted.
そして、ディスプレイに表示する推定結果を、ユーザ入力に応じて、第1の推定処理による推定結果、及び、第2の推定処理による推定結果の間で切り替えることができる。 Then, the estimation result displayed on the display can be switched between the estimation result by the first estimation process and the estimation result by the second estimation process according to the user input.
図16に、本実施形態の推定装置10の機能ブロック図の一例を示す。図示するように、推定装置10は、入力受付部17と、表示部21とを有する。
FIG. 16 shows an example of a functional block diagram of the
図17に、本実施形態の推定装置10の機能ブロック図の他の一例を示す。図示するように、推定装置10は、データ取得部11、推定部12及び選択部13をさらに有してもよい。データ取得部11、推定部12及び選択部13の構成は、第1乃至第7の実施形態と同様である。
FIG. 17 shows another example of the functional block diagram of the
入力受付部17は、第1の推定処理及び第2の推定処理のいずれかを選択するユーザ入力を受付ける。
The
表示部21は、ユーザ入力で選択された推定処理に基づく推定結果をディスプレイに表示する。また、表示部21は、推定結果をディスプレイに表示している状態で、選択されている推定処理が切り換えられると、それに応じて、ディスプレイに表示する推定結果を、切り換えられた後の推定処理に基づく推定結果に切り替える。
The
図18及び図19に、本実施形態の推定装置10が表示するUI(User Interface)画面の一例を示す。
18 and 19 show an example of a UI (User Interface) screen displayed by the
当該UI画面では、横軸に時間を取り、縦軸に消費電力及び信頼度を取ったグラフが表示されている。当該グラフには、推定部12により推定された複数の電気機器各々の時系列な消費電力値の推定結果が、積み上げグラフで表示されている。
On the UI screen, a graph showing time on the horizontal axis and power consumption and reliability on the vertical axis is displayed. In the graph, the estimation results of the time-series power consumption values of the plurality of electric devices estimated by the
また、当該グラフには、推定部12による推定結果の信頼度が表示されている。推定部12による推定結果の信頼度を算出する方法は特段制限されず、従来のあらゆる方法を採用できる。
In addition, the graph shows the reliability of the estimation result by the
また、当該UI画面には、第1の推定処理及び第2の推定処理を選択するユーザ入力を受付けるGUI(Graphical User Interface)部品が表示されている。つまみを左右方向に移動させることで、第1の推定処理(精度重視)又は第2の推定処理(計算コスト重視)を選択できる。 Further, on the UI screen, a GUI (Graphical User Interface) component that accepts user input for selecting the first estimation process and the second estimation process is displayed. By moving the knob in the left-right direction, the first estimation process (focusing on accuracy) or the second estimation process (focusing on calculation cost) can be selected.
図18では、第2の推定処理(計算コスト重視)が選択されている。そして、グラフには、第2の推定処理で推定された推定結果が表示されている。この場合、信頼度は相対的に低くなる。当該状態でGUI部品を操作し、第1の推定処理(精度重視)を選択するよう切り替えると、UI画面は図19の状態に切り替わる。 In FIG. 18, the second estimation process (emphasis on calculation cost) is selected. Then, the graph shows the estimation result estimated by the second estimation process. In this case, the reliability is relatively low. When the GUI component is operated in this state and switched to select the first estimation process (emphasis on accuracy), the UI screen switches to the state shown in FIG.
図19では、第1の推定処理(精度重視)が選択されている。そして、グラフには、第1の推定処理で推定された推定結果が表示されている。この場合、信頼度は相対的に高くなる。当該状態でGUI部品を操作し、第2の推定処理(計算コスト重視)を選択するよう切り替えると、UI画面は図18の状態に切り替わる。 In FIG. 19, the first estimation process (focusing on accuracy) is selected. Then, the graph shows the estimation result estimated by the first estimation process. In this case, the reliability is relatively high. When the GUI component is operated in this state and switched to select the second estimation process (emphasis on calculation cost), the UI screen switches to the state shown in FIG.
図18及び図19より、当該例では、第1の推定処理(精度重視)と第2の推定処理(計算コスト重視)とで推定を行う時間単位(時間間隔)が異なっていることが分かる。具体的には、第1の推定処理では約3時間毎の状態を推定しているのに対し(図19参照)、第2の推定処理では約30分毎の状態を推定している(図18参照)。第1の推定処理では推定精度を重視しているため、計算コストを重視している第2の推定処理と比べると、推定を行う時間間隔(時間単位)が長い。反対に、第2の推定処理は、計算コストを重視しているため、第1の推定処理と比べて、推定を行う時間間隔(時間単位)が短い。 From FIGS. 18 and 19, it can be seen that in this example, the time unit (time interval) for estimating is different between the first estimation process (focusing on accuracy) and the second estimation process (focusing on calculation cost). Specifically, while the first estimation process estimates the state about every 3 hours (see FIG. 19), the second estimation process estimates the state about every 30 minutes (Fig. 19). 18). Since the first estimation process emphasizes the estimation accuracy, the time interval (hour unit) for estimation is longer than that of the second estimation process, which emphasizes the calculation cost. On the contrary, since the second estimation process emphasizes the calculation cost, the time interval (time unit) for estimation is shorter than that of the first estimation process.
以上説明した本実施形態によれば、第1乃至第7の実施形態と同様な作用効果を実現できる。 According to the present embodiment described above, the same effects as those of the first to seventh embodiments can be realized.
また、第1の推定処理及び第2の推定処理の選択をユーザから受付け、各々の推定結果を表示することで、ユーザが真に希望する情報を提供することができる。 Further, by accepting the selection of the first estimation process and the second estimation process from the user and displaying the respective estimation results, the information truly desired by the user can be provided.
<第9の実施形態>
本実施形態のデータ取得部11は、複数の測定センサ各々から測定データを取得する。複数の測定センサは、例えば、分電盤の分岐毎に設置される。推定部12の教師データ記憶部15は、測定センサ毎に、その下流側で配線に接続され、電力供給を受ける複数の電気機器各々の教師データを記憶する。そして、推定処理実行部14は、測定センサ毎にデータ取得部11が取得する測定データと、測定センサ毎に教師データ記憶部15が記憶する教師データとに基づき、測定センサ毎に、複数の電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する。選択部13は、測定センサ毎に、推定処理を選択する。<9th embodiment>
The
このような、本実施形態によれば、測定センサ毎に推定処理を選択することができる。すなわち、第1の測定センサに対応して第1の推定処理が選択されている時に、第2の測定センサに対応して第2の推定処理が選択されている、という状況を実現できる。 As described above, according to the present embodiment, the estimation process can be selected for each measurement sensor. That is, it is possible to realize a situation in which the second estimation process is selected corresponding to the second measurement sensor when the first estimation process is selected corresponding to the first measurement sensor.
測定センサ毎に、監視対象の電気機器の稼動状況は異なり得る。例えば、第1の測定センサに対応する監視対象電気機器の多数が稼働中である一方、第2の測定センサに対応する監視対象電気機器の大部分が停止中であり、少数のみ稼働中という状況が発生し得る。測定センサ毎に推定処理を選択できる本実施形態によれば、測定センサ各々の状況に応じた適切な推定処理を測定センサ毎に決定できる。結果、計算コストを軽減しつつ、良好な推定の精度を実現できる。 The operating status of the electrical equipment to be monitored may differ for each measurement sensor. For example, a situation in which a large number of monitored electric devices corresponding to the first measurement sensor are in operation, while most of the monitored electric devices corresponding to the second measurement sensor are stopped and only a small number are in operation. Can occur. According to the present embodiment in which the estimation process can be selected for each measurement sensor, an appropriate estimation process according to the situation of each measurement sensor can be determined for each measurement sensor. As a result, good estimation accuracy can be achieved while reducing the calculation cost.
以下、参考形態の例を付記する。
1. 監視対象の複数の電気機器全体の消費電流又は消費電力の測定データを取得するデータ取得手段と、
前記電気機器毎に、消費電流値又は消費電力値と、前記消費電流値又は前記消費電力値で稼働中に前記測定データに含まれる特徴量とを対応付けた教師データを複数有する第1の教師データ群に基づき、複数の前記電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する第1の推定処理、及び、前記第1の教師データ群よりも前記教師データの数が少ない第2の教師データ群に基づき、複数の前記電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する第2の推定処理を実行する推定手段と、
前記第1の推定処理及び前記第2の推定処理を含む複数の推定処理の中からいずれかを選択する選択手段と、
を有し、
前記推定手段は、前記選択手段が選択した推定処理を実行する推定装置。
2. 1に記載の推定装置において、
複数の前記電気機器の中には、稼働中に1つの消費電流値及び消費電力値をとる第1の前記電気機器と、稼働中に複数の消費電流値及び消費電力値をとる第2の前記電気機器とが含まれ、
前記第1の教師データ群は、前記第2の電気機器各々に対応する前記教師データの数が、前記第2の教師データ群よりも多い推定装置。
3. 2に記載の推定装置において、
前記第1の教師データ群は、前記第2の電気機器の中の第2−1の電気機器の教師データとして、N個の消費電流値又は消費電力値各々に対応する前記教師データを含み、
前記第2の教師データ群は、前記第2−1の電気機器の前記教師データとして、M個の消費電流値又は消費電力値各々に対応する前記教師データを含み、
NはMより大きい推定装置。
4. 1から3のいずれかに記載の推定装置において、
前記測定データに基づき、稼動中の前記電気機器の台数を推定する第1の前処理手段をさらに有し、
前記選択手段は、前記第1の前処理手段が推定した台数が所定の閾値を上回る場合、前記第2の推定処理を選択し、前記第1の前処理手段が推定した台数が前記所定の閾値を下回る場合、前記第1の推定処理を選択する推定装置。
5. 1から3のいずれかに記載の推定装置において、
前記選択手段は、複数の前記電気機器全体の消費電流値又は消費電力値が所定の閾値を上回る場合、前記第2の推定処理を選択し、前記消費電流値又は前記消費電力値が前記所定の閾値を下回る場合、前記第1の推定処理を選択する推定装置。
6. 1から3のいずれかに記載の推定装置において、
推定処理を選択するユーザ入力を受付ける入力受付手段をさらに有し、
前記選択手段は、前記ユーザ入力に従いいずれかの推定処理を選択する推定装置。
7. 1から3のいずれかに記載の推定装置において、
前記測定データに基づき、複数の前記電気機器各々が稼働中か停止中かを推定する第2の前処理手段をさらに有し、
前記推定手段は、稼働中に1つの消費電流値及び消費電力値をとる第1の前記電気機器各々の消費電流値及び消費電力値を、前記第2の前処理手段の推定結果に基づき決定する推定装置。
8. 7に記載の推定装置において、
前記推定手段は、稼働中に複数の消費電流値及び消費電力値をとる第2の前記電気機器各々の消費電流値及び消費電力値を、停止中と推定された電気機器の前記教師データを含まない前記第1の教師データ群に基づき推定する前記第1の推定処理、又は、停止中と推定された電気機器の前記教師データを含まない前記第2の教師データ群に基づき推定する前記第2の推定処理により推定する推定装置。
9. 7又は8に記載の推定装置において、
前記選択手段は、前記第2の前処理手段により稼働中と推定された前記第2の電気機器の台数が所定の閾値を上回る場合、前記第2の推定処理を選択し、前記第2の前処理手段により稼働中と推定された前記第2の電気機器の台数が所定の閾値を下回る場合、前記第1の推定処理を選択する推定装置。
10. 1から9のいずれかに記載の推定装置において、
前記データ取得手段は、時系列な前記測定データを取得し、
前記推定手段は、時系列な前記測定データを処理して、複数の前記電気機器各々の時系列な消費電流値又は消費電力値を推定し、
前記推定手段は、第1のタイミングよりも前のタイミングにおける複数の前記電気機器各々の消費電流値又は消費電力値の推定結果を、前記第1のタイミングの推定結果として採用する第3の推定処理をさらに実行し、
前記選択手段は、前記第1のタイミングにおける前記測定データと前記第1のタイミングよりも前のタイミングにおける前記測定データとの差分が所定の閾値を下回る場合、前記第3の推定処理を選択する推定装置。
11. 1から10のいずれかに記載の推定装置において、
複数の前記電気機器各々が稼働中か停止中かを推定した結果の信頼度を算出する第3の前処理手段をさらに有し、
前記推定手段は、前記第3の前処理手段が算出した前記信頼度が所定レベルを上回る場合、複数の前記電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する処理を実行し、前記第3の前処理手段が算出した前記信頼度が所定レベルを下回る場合、複数の前記電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する処理を実行せず、警告を出力する推定装置。
12. 11に記載の推定装置において、
前記第3の前処理手段が算出した前記信頼度が所定レベルを下回る場合、前記測定データから特徴量を抽出し、教師データとしてデータベースに登録する登録手段をさらに有する推定装置。
13. 複数の監視対象の電気機器毎に、消費電流値又は消費電力値と、前記消費電流値又は前記消費電力値で稼働中に測定データに含まれる特徴量とを対応付けた教師データを複数有する第1の教師データ群に基づき複数の前記電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する第1の推定処理、及び、前記第1の教師データ群よりも前記教師データの数が少ない第2の教師データ群に基づき複数の前記電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する第2の推定処理のいずれかを選択するユーザ入力を受付ける入力受付手段と、
前記ユーザ入力で選択された推定処理に基づく推定結果をディスプレイに表示する表示手段と、
を有し、
前記表示手段は、前記推定結果を前記ディスプレイに表示している状態で、選択されている推定処理が切り換えられると、それに応じて、前記ディスプレイに表示する前記推定結果を、切り換えられた後の推定処理に基づく前記推定結果に切り替える推定装置。
14. コンピュータが、
監視対象の複数の電気機器全体の消費電流又は消費電力の測定データを取得するデータ取得工程と、
前記電気機器毎に、消費電流値又は消費電力値と、前記消費電流値又は前記消費電力値で稼働中に前記測定データに含まれる特徴量とを対応付けた教師データを複数有する第1の教師データ群に基づき、複数の前記電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する第1の推定処理、及び、前記第1の教師データ群よりも前記教師データの数が少ない第2の教師データ群に基づき、複数の前記電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する第2の推定処理を実行する推定工程と、
前記第1の推定処理及び前記第2の推定処理を含む複数の推定処理の中からいずれかを選択する選択工程と、
を実行し、
前記推定工程では、前記選択工程で選択された推定処理を実行する推定方法。
14−2. 14に記載の推定方法において、
複数の前記電気機器の中には、稼働中に1つの消費電流値及び消費電力値をとる第1の前記電気機器と、稼働中に複数の消費電流値及び消費電力値をとる第2の前記電気機器とが含まれ、
前記第1の教師データ群は、前記第2の電気機器各々に対応する前記教師データの数が、前記第2の教師データ群よりも多い推定方法。
14−3. 14−2に記載の推定方法において、
前記第1の教師データ群は、前記第2の電気機器の中の第2−1の電気機器の教師データとして、N個の消費電流値又は消費電力値各々に対応する前記教師データを含み、
前記第2の教師データ群は、前記第2−1の電気機器の前記教師データとして、M個の消費電流値又は消費電力値各々に対応する前記教師データを含み、
NはMより大きい推定方法。
14−4. 14から14−3のいずれかに記載の推定方法において、
前記コンピュータが、前記測定データに基づき、稼動中の前記電気機器の台数を推定する第1の前処理工程をさらに実行し、
前記選択工程では、前記第1の前処理工程で推定した台数が所定の閾値を上回る場合、前記第2の推定処理を選択し、前記第1の前処理工程で推定した台数が前記所定の閾値を下回る場合、前記第1の推定処理を選択する推定方法。
14−5. 14から14−3のいずれかに記載の推定方法において、
前記選択工程では、複数の前記電気機器全体の消費電流値又は消費電力値が所定の閾値を上回る場合、前記第2の推定処理を選択し、前記消費電流値又は前記消費電力値が前記所定の閾値を下回る場合、前記第1の推定処理を選択する推定方法。
14−6. 14から14−3のいずれかに記載の推定方法において、
前記コンピュータが、推定処理を選択するユーザ入力を受付ける入力受付工程をさらに実行し、
前記選択工程では、前記ユーザ入力に従いいずれかの推定処理を選択する推定方法。
14−7. 14から14−3のいずれかに記載の推定方法において、
前記コンピュータが、前記測定データに基づき、複数の前記電気機器各々が稼働中か停止中かを推定する第2の前処理工程をさらに実行し、
前記推定工程では、稼働中に1つの消費電流値及び消費電力値をとる第1の前記電気機器各々の消費電流値及び消費電力値を、前記第2の前処理工程での推定結果に基づき決定する推定方法。
14−8. 14−7に記載の推定方法において、
前記推定工程では、稼働中に複数の消費電流値及び消費電力値をとる第2の前記電気機器各々の消費電流値及び消費電力値を、停止中と推定された電気機器の前記教師データを含まない前記第1の教師データ群に基づき推定する前記第1の推定処理、又は、停止中と推定された電気機器の前記教師データを含まない前記第2の教師データ群に基づき推定する前記第2の推定処理により推定する推定方法。
14−9. 14−7又は14−8に記載の推定方法において、
前記選択工程では、前記第2の前処理工程により稼働中と推定された前記第2の電気機器の台数が所定の閾値を上回る場合、前記第2の推定処理を選択し、前記第2の前処理工程により稼働中と推定された前記第2の電気機器の台数が所定の閾値を下回る場合、前記第1の推定処理を選択する推定方法。
14−10. 14から14−9のいずれかに記載の推定方法において、
前記データ取得工程では、時系列な前記測定データを取得し、
前記推定工程では、時系列な前記測定データを処理して、複数の前記電気機器各々の時系列な消費電流値又は消費電力値を推定し、
前記推定工程では、第1のタイミングよりも前のタイミングにおける複数の前記電気機器各々の消費電流値又は消費電力値の推定結果を、前記第1のタイミングの推定結果として採用する第3の推定処理をさらに実行し、
前記選択工程では、前記第1のタイミングにおける前記測定データと前記第1のタイミングよりも前のタイミングにおける前記測定データとの差分が所定の閾値を下回る場合、前記第3の推定処理を選択する推定方法。
14−11. 14から14−10のいずれかに記載の推定方法において、
前記コンピュータが、複数の前記電気機器各々が稼働中か停止中かを推定した結果の信頼度を算出する第3の前処理工程をさらに実行し、
前記推定工程では、前記第3の前処理工程で算出した前記信頼度が所定レベルを上回る場合、複数の前記電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する処理を実行し、前記第3の前処理工程で算出した前記信頼度が所定レベルを下回る場合、複数の前記電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する処理を実行せず、警告を出力する推定方法。
14−12. 14−11に記載の推定方法において、
前記コンピュータが、前記第3の前処理工程で算出した前記信頼度が所定レベルを下回る場合、前記測定データから特徴量を抽出し、教師データとしてデータベースに登録する登録工程をさらに実行する推定方法。
15. コンピュータを、
監視対象の複数の電気機器全体の消費電流又は消費電力の測定データを取得するデータ取得手段、
前記電気機器毎に、消費電流値又は消費電力値と、前記消費電流値又は前記消費電力値で稼働中に前記測定データに含まれる特徴量とを対応付けた教師データを複数有する第1の教師データ群に基づき、複数の前記電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する第1の推定処理、及び、前記第1の教師データ群よりも前記教師データの数が少ない第2の教師データ群に基づき、複数の前記電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する第2の推定処理を実行する推定手段、
前記第1の推定処理及び前記第2の推定処理を含む複数の推定処理の中からいずれかを選択する選択手段、
として機能させ、
前記推定手段は、前記選択手段が選択した推定処理を実行するプログラム。
15−2. 15に記載のプログラムにおいて、
複数の前記電気機器の中には、稼働中に1つの消費電流値及び消費電力値をとる第1の前記電気機器と、稼働中に複数の消費電流値及び消費電力値をとる第2の前記電気機器とが含まれ、
前記第1の教師データ群は、前記第2の電気機器各々に対応する前記教師データの数が、前記第2の教師データ群よりも多いプログラム。
15−3. 15−2に記載のプログラムにおいて、
前記第1の教師データ群は、前記第2の電気機器の中の第2−1の電気機器の教師データとして、N個の消費電流値又は消費電力値各々に対応する前記教師データを含み、
前記第2の教師データ群は、前記第2−1の電気機器の前記教師データとして、M個の消費電流値又は消費電力値各々に対応する前記教師データを含み、
NはMより大きいプログラム。
15−4. 15から15−3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、前記測定データに基づき、稼動中の前記電気機器の台数を推定する第1の前処理手段としてさらに機能させ、
前記選択手段は、前記第1の前処理手段が推定した台数が所定の閾値を上回る場合、前記第2の推定処理を選択し、前記第1の前処理手段が推定した台数が前記所定の閾値を下回る場合、前記第1の推定処理を選択するプログラム。
15−5. 15から15−3のいずれかに記載のプログラムにおいて、
前記選択手段は、複数の前記電気機器全体の消費電流値又は消費電力値が所定の閾値を上回る場合、前記第2の推定処理を選択し、前記消費電流値又は前記消費電力値が前記所定の閾値を下回る場合、前記第1の推定処理を選択するプログラム。
15−6. 15から15−3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、推定処理を選択する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、
前記選択手段は、前記ユーザ入力に従いいずれかの推定処理を選択するプログラム。
15−7. 15から15−3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、前記測定データに基づき、複数の前記電気機器各々が稼働中か停止中かを推定する第2の前処理手段としてさらに機能させ、
前記推定手段は、稼働中に1つの消費電流値及び消費電力値をとる第1の前記電気機器各々の消費電流値及び消費電力値を、前記第2の前処理手段の推定結果に基づき決定するプログラム。
15−8. 15−7に記載のプログラムにおいて、
前記推定手段は、稼働中に複数の消費電流値及び消費電力値をとる第2の前記電気機器各々の消費電流値及び消費電力値を、停止中と推定された電気機器の前記教師データを含まない前記第1の教師データ群に基づき推定する前記第1の推定処理、又は、停止中と推定された電気機器の前記教師データを含まない前記第2の教師データ群に基づき推定する前記第2の推定処理により推定するプログラム。
15−9. 15−7又は15−8に記載のプログラムにおいて、
前記選択手段は、前記第2の前処理手段により稼働中と推定された前記第2の電気機器の台数が所定の閾値を上回る場合、前記第2の推定処理を選択し、前記第2の前処理手段により稼働中と推定された前記第2の電気機器の台数が所定の閾値を下回る場合、前記第1の推定処理を選択するプログラム。
15−10. 15から15−9のいずれかに記載のプログラムにおいて、
前記データ取得手段は、時系列な前記測定データを取得し、
前記推定手段は、時系列な前記測定データを処理して、複数の前記電気機器各々の時系列な消費電流値又は消費電力値を推定し、
前記推定手段は、第1のタイミングよりも前のタイミングにおける複数の前記電気機器各々の消費電流値又は消費電力値の推定結果を、前記第1のタイミングの推定結果として採用する第3の推定処理をさらに実行し、
前記選択手段は、前記第1のタイミングにおける前記測定データと前記第1のタイミングよりも前のタイミングにおける前記測定データとの差分が所定の閾値を下回る場合、前記第3の推定処理を選択するプログラム。
15−11. 15から15−10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、複数の前記電気機器各々が稼働中か停止中かを推定した結果の信頼度を算出する第3の前処理手段としてさらに機能させ、
前記推定手段は、前記第3の前処理手段が算出した前記信頼度が所定レベルを上回る場合、複数の前記電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する処理を実行し、前記第3の前処理手段が算出した前記信頼度が所定レベルを下回る場合、複数の前記電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する処理を実行せず、警告を出力するプログラム。
15−12. 15−11に記載のプログラムにおいて、
前記コンピュータを、前記第3の前処理手段が算出した前記信頼度が所定レベルを下回る場合、前記測定データから特徴量を抽出し、教師データとしてデータベースに登録する登録手段としてさらに機能させるプログラム。
16. コンピュータが、
複数の監視対象の電気機器毎に、消費電流値又は消費電力値と、前記消費電流値又は前記消費電力値で稼働中に測定データに含まれる特徴量とを対応付けた教師データを複数有する第1の教師データ群に基づき複数の前記電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する第1の推定処理、及び、前記第1の教師データ群よりも前記教師データの数が少ない第2の教師データ群に基づき複数の前記電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する第2の推定処理のいずれかを選択するユーザ入力を受付ける入力受付工程と、
前記ユーザ入力で選択された推定処理に基づく推定結果をディスプレイに表示する表示工程と、
を実行し、
前記表示工程では、前記推定結果を前記ディスプレイに表示している状態で、選択されている推定処理が切り換えられると、それに応じて、前記ディスプレイに表示する前記推定結果を、切り換えられた後の推定処理に基づく前記推定結果に切り替える推定方法。
17. コンピュータを、
複数の監視対象の電気機器毎に、消費電流値又は消費電力値と、前記消費電流値又は前記消費電力値で稼働中に測定データに含まれる特徴量とを対応付けた教師データを複数有する第1の教師データ群に基づき複数の前記電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する第1の推定処理、及び、前記第1の教師データ群よりも前記教師データの数が少ない第2の教師データ群に基づき複数の前記電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する第2の推定処理のいずれかを選択するユーザ入力を受付ける入力受付手段、
前記ユーザ入力で選択された推定処理に基づく推定結果をディスプレイに表示する表示手段、
として機能させ、
前記表示手段は、前記推定結果を前記ディスプレイに表示している状態で、選択されている推定処理が切り換えられると、それに応じて、前記ディスプレイに表示する前記推定結果を、切り換えられた後の推定処理に基づく前記推定結果に切り替えるプログラム。Hereinafter, an example of the reference form will be added.
1. 1. A data acquisition means for acquiring measurement data of current consumption or power consumption of a plurality of electrical devices to be monitored, and
A first teacher having a plurality of teacher data in which a current consumption value or a power consumption value is associated with a feature amount included in the measurement data during operation at the current consumption value or the power consumption value for each of the electric devices. A first estimation process for estimating the current consumption value or the power consumption value of each of the plurality of electric devices based on the data group, and a second teacher having a smaller number of teacher data than the first teacher data group. An estimation means that executes a second estimation process for estimating the current consumption value or the power consumption value of each of the plurality of electric devices based on the data group, and
A selection means for selecting one from a plurality of estimation processes including the first estimation process and the second estimation process.
Have,
The estimation means is an estimation device that executes an estimation process selected by the selection means.
2. 2. In the estimation device according to 1.
Among the plurality of the electric devices, a first electric device that takes one current consumption value and a power consumption value during operation, and a second electric device that takes a plurality of current consumption values and power consumption values during operation. Includes electrical equipment,
The first teacher data group is an estimation device in which the number of teacher data corresponding to each of the second electric devices is larger than that of the second teacher data group.
3. 3. In the estimation device according to 2.
The first teacher data group includes the teacher data corresponding to each of N current consumption values or power consumption values as the teacher data of the second electric device in the second electric device.
The second teacher data group includes the teacher data corresponding to each of M current consumption values or power consumption values as the teacher data of the second electric device.
N is an estimator larger than M.
4. In the estimation device according to any one of 1 to 3,
It further has a first pretreatment means for estimating the number of the electrical devices in operation based on the measurement data.
When the number of units estimated by the first preprocessing means exceeds a predetermined threshold value, the selection means selects the second estimation process, and the number of units estimated by the first preprocessing means is the predetermined threshold value. If the value is less than, the estimation device selects the first estimation process.
5. In the estimation device according to any one of 1 to 3,
When the current consumption value or the power consumption value of the entire plurality of electric devices exceeds a predetermined threshold value, the selection means selects the second estimation process, and the current consumption value or the power consumption value is the predetermined value. An estimation device that selects the first estimation process when it falls below the threshold value.
6. In the estimation device according to any one of 1 to 3,
It also has an input receiving means that accepts user input to select estimation processing.
The selection means is an estimation device that selects one of the estimation processes according to the user input.
7. In the estimation device according to any one of 1 to 3,
Further, it has a second pretreatment means for estimating whether each of the plurality of electric devices is operating or stopped based on the measurement data.
The estimation means determines the current consumption value and the power consumption value of each of the first electric devices that take one current consumption value and the power consumption value during operation based on the estimation result of the second pretreatment means. Estimator.
8. In the estimation device according to 7.
The estimation means includes the teacher data of the electric device estimated to be stopped, with the current consumption value and the power consumption value of each of the second electric devices having a plurality of current consumption values and power consumption values during operation. Not the first estimation process estimated based on the first teacher data group, or the second estimation based on the second teacher data group that does not include the teacher data of the electrical device estimated to be stopped. Estimator that estimates by the estimation process of.
9. In the estimation device according to 7 or 8,
When the number of the second electric devices estimated to be in operation by the second pretreatment means exceeds a predetermined threshold value, the selection means selects the second estimation process and selects the second pretreatment. An estimation device that selects the first estimation process when the number of the second electrical devices estimated to be in operation by the processing means falls below a predetermined threshold value.
10. In the estimation device according to any one of 1 to 9.
The data acquisition means acquires the measurement data in time series and obtains the measurement data.
The estimation means processes the time-series measurement data to estimate the time-series current consumption value or power consumption value of each of the plurality of electric devices.
The estimation means is a third estimation process that employs the estimation result of the current consumption value or the power consumption value of each of the plurality of electric devices at the timing before the first timing as the estimation result of the first timing. Further run,
The selection means estimates that the third estimation process is selected when the difference between the measurement data at the first timing and the measurement data at a timing prior to the first timing is less than a predetermined threshold value. apparatus.
11. In the estimation device according to any one of 1 to 10.
Further, it has a third pretreatment means for calculating the reliability of the result of estimating whether each of the plurality of electric devices is operating or stopped.
When the reliability calculated by the third pretreatment means exceeds a predetermined level, the estimation means executes a process of estimating the current consumption value or the power consumption value of each of the plurality of electric devices, and the third estimation means. An estimation device that outputs a warning without executing the process of estimating the current consumption value or the power consumption value of each of the plurality of electric devices when the reliability calculated by the pretreatment means of the above is lower than a predetermined level.
12. In the estimation device according to 11.
An estimation device further comprising a registration means that extracts a feature amount from the measurement data and registers it in a database as teacher data when the reliability calculated by the third preprocessing means is lower than a predetermined level.
13. Each of a plurality of monitored electric devices has a plurality of teacher data in which the current consumption value or the power consumption value is associated with the feature amount included in the measurement data during operation at the current consumption value or the power consumption value. The first estimation process for estimating the current consumption value or the power consumption value of each of the plurality of electric devices based on the one teacher data group, and the second estimation process in which the number of the teacher data is smaller than that of the first teacher data group. An input receiving means for accepting a user input for selecting either the current consumption value or the second estimation process for estimating the power consumption value of each of the plurality of electric devices based on the teacher data group of
A display means for displaying the estimation result based on the estimation process selected by the user input on the display.
Have,
When the selected estimation process is switched while the display means is displaying the estimation result on the display, the estimation result to be displayed on the display is estimated after the switching. An estimation device that switches to the estimation result based on the processing.
14. The computer
A data acquisition process for acquiring measurement data of current consumption or power consumption of a plurality of electrical devices to be monitored, and
A first teacher having a plurality of teacher data in which a current consumption value or a power consumption value is associated with a feature amount included in the measurement data during operation at the current consumption value or the power consumption value for each of the electric devices. A first estimation process for estimating the current consumption value or the power consumption value of each of the plurality of electric devices based on the data group, and a second teacher having a smaller number of teacher data than the first teacher data group. An estimation step of executing a second estimation process for estimating the current consumption value or the power consumption value of each of the plurality of electric devices based on the data group, and
A selection step of selecting one from a plurality of estimation processes including the first estimation process and the second estimation process.
And run
In the estimation step, an estimation method for executing the estimation process selected in the selection step.
14-2. In the estimation method described in 14.
Among the plurality of the electric devices, a first electric device that takes one current consumption value and a power consumption value during operation, and a second electric device that takes a plurality of current consumption values and power consumption values during operation. Includes electrical equipment,
The first teacher data group is an estimation method in which the number of teacher data corresponding to each of the second electric devices is larger than that of the second teacher data group.
14-3. In the estimation method described in 14-2,
The first teacher data group includes the teacher data corresponding to each of N current consumption values or power consumption values as the teacher data of the second electric device in the second electric device.
The second teacher data group includes the teacher data corresponding to each of M current consumption values or power consumption values as the teacher data of the second electric device.
N is an estimation method larger than M.
14-4. In the estimation method according to any one of 14 to 14-3.
The computer further executes a first pretreatment step of estimating the number of operating electrical devices based on the measurement data.
In the selection step, when the number of units estimated in the first pretreatment step exceeds a predetermined threshold value, the second estimation process is selected, and the number of units estimated in the first pretreatment step is the predetermined threshold value. If the value is less than, the estimation method selects the first estimation process.
14-5. In the estimation method according to any one of 14 to 14-3.
In the selection step, when the current consumption value or the power consumption value of the entire plurality of the electric devices exceeds a predetermined threshold value, the second estimation process is selected, and the current consumption value or the power consumption value is the predetermined value. An estimation method that selects the first estimation process when the value is below the threshold value.
14-6. In the estimation method according to any one of 14 to 14-3.
The computer further performs an input receiving process that accepts user input to select estimation processing.
In the selection step, an estimation method that selects one of the estimation processes according to the user input.
14-7. In the estimation method according to any one of 14 to 14-3.
The computer further performs a second pretreatment step of estimating whether each of the plurality of electrical devices is up or down based on the measurement data.
In the estimation step, the current consumption value and the power consumption value of each of the first electric devices that take one current consumption value and power consumption value during operation are determined based on the estimation result in the second pretreatment step. Estimating method to do.
14-8. In the estimation method described in 14-7,
In the estimation step, the current consumption value and the power consumption value of each of the second electric devices that take a plurality of current consumption values and power consumption values during operation include the teacher data of the electric device estimated to be stopped. Not the first estimation process estimated based on the first teacher data group, or the second estimation based on the second teacher data group that does not include the teacher data of the electrical device estimated to be stopped. Estimating method to estimate by the estimation process of.
14-9. In the estimation method described in 14-7 or 14-8,
In the selection step, when the number of the second electric devices estimated to be in operation by the second pretreatment step exceeds a predetermined threshold value, the second estimation process is selected and the second pretreatment process is performed. An estimation method for selecting the first estimation process when the number of the second electrical devices estimated to be in operation by the processing step falls below a predetermined threshold value.
14-10. In the estimation method according to any one of 14 to 14-9.
In the data acquisition step, the measurement data in time series is acquired, and the measurement data is acquired.
In the estimation step, the time-series measurement data is processed to estimate the time-series current consumption value or power consumption value of each of the plurality of electric devices.
In the estimation step, a third estimation process that employs the estimation result of the current consumption value or the power consumption value of each of the plurality of electric devices at the timing prior to the first timing as the estimation result of the first timing. Further run,
In the selection step, when the difference between the measurement data at the first timing and the measurement data at a timing prior to the first timing is less than a predetermined threshold value, the estimation of selecting the third estimation process. Method.
14-11. In the estimation method according to any one of 14 to 14-10.
The computer further executes a third pretreatment step of calculating the reliability of the result of estimating whether each of the plurality of electric devices is operating or stopped.
In the estimation step, when the reliability calculated in the third pretreatment step exceeds a predetermined level, a process of estimating the current consumption value or the power consumption value of each of the plurality of electric devices is executed, and the third When the reliability calculated in the pretreatment step of the above is lower than a predetermined level, an estimation method that outputs a warning without executing the process of estimating the current consumption value or the power consumption value of each of the plurality of electric devices.
14-12. In the estimation method described in 14-11,
An estimation method in which the computer further executes a registration step of extracting a feature amount from the measurement data and registering it in a database as teacher data when the reliability calculated in the third preprocessing step is lower than a predetermined level.
15. Computer,
Data acquisition means for acquiring measurement data of current consumption or power consumption of a plurality of electrical devices to be monitored,
A first teacher having a plurality of teacher data in which a current consumption value or a power consumption value is associated with a feature amount included in the measurement data during operation at the current consumption value or the power consumption value for each of the electric devices. A first estimation process for estimating the current consumption value or the power consumption value of each of the plurality of electric devices based on the data group, and a second teacher having a smaller number of teacher data than the first teacher data group. An estimation means that executes a second estimation process for estimating the current consumption value or the power consumption value of each of the plurality of electric devices based on the data group.
A selection means for selecting one from a plurality of estimation processes including the first estimation process and the second estimation process.
To function as
The estimation means is a program that executes an estimation process selected by the selection means.
15-2. In the program described in 15.
Among the plurality of the electric devices, a first electric device that takes one current consumption value and a power consumption value during operation, and a second electric device that takes a plurality of current consumption values and power consumption values during operation. Includes electrical equipment,
The first teacher data group is a program in which the number of teacher data corresponding to each of the second electric devices is larger than that of the second teacher data group.
15-3. In the program described in 15-2
The first teacher data group includes the teacher data corresponding to each of N current consumption values or power consumption values as the teacher data of the second electric device in the second electric device.
The second teacher data group includes the teacher data corresponding to each of M current consumption values or power consumption values as the teacher data of the second electric device.
N is a program larger than M.
15-4. In the program described in any of 15 to 15-3,
The computer is further made to function as a first preprocessing means for estimating the number of operating electrical devices based on the measurement data.
When the number of units estimated by the first preprocessing means exceeds a predetermined threshold value, the selection means selects the second estimation process, and the number of units estimated by the first preprocessing means is the predetermined threshold value. If the value is less than, the program selects the first estimation process.
15-5. In the program described in any of 15 to 15-3,
When the current consumption value or the power consumption value of the entire plurality of electric devices exceeds a predetermined threshold value, the selection means selects the second estimation process, and the current consumption value or the power consumption value is the predetermined value. A program that selects the first estimation process when it falls below the threshold.
15-6. In the program described in any of 15 to 15-3,
The computer is further made to function as an input receiving means for receiving user input for selecting estimation processing.
The selection means is a program that selects one of the estimation processes according to the user input.
15-7. In the program described in any of 15 to 15-3,
The computer is further made to function as a second preprocessing means for estimating whether each of the plurality of electrical devices is operating or stopped based on the measurement data.
The estimation means determines the current consumption value and the power consumption value of each of the first electric devices that take one current consumption value and the power consumption value during operation based on the estimation result of the second pretreatment means. program.
15-8. In the program described in 15-7
The estimation means includes the teacher data of the electric device estimated to be stopped, with the current consumption value and the power consumption value of each of the second electric devices having a plurality of current consumption values and power consumption values during operation. Not the first estimation process estimated based on the first teacher data group, or the second estimation based on the second teacher data group that does not include the teacher data of the electrical device estimated to be stopped. A program that estimates by the estimation process of.
15-9. In the program described in 15-7 or 15-8
When the number of the second electric devices estimated to be in operation by the second pretreatment means exceeds a predetermined threshold value, the selection means selects the second estimation process and selects the second pretreatment. A program that selects the first estimation process when the number of the second electric devices estimated to be in operation by the processing means falls below a predetermined threshold value.
15-10. In the program described in any of 15 to 15-9
The data acquisition means acquires the measurement data in time series and obtains the measurement data.
The estimation means processes the time-series measurement data to estimate the time-series current consumption value or power consumption value of each of the plurality of electric devices.
The estimation means is a third estimation process that employs the estimation result of the current consumption value or the power consumption value of each of the plurality of electric devices at the timing before the first timing as the estimation result of the first timing. Further run,
The selection means is a program that selects the third estimation process when the difference between the measurement data at the first timing and the measurement data at a timing prior to the first timing is less than a predetermined threshold value. ..
15-11. In the program described in any of 15 to 15-10
The computer is further made to function as a third preprocessing means for calculating the reliability of the result of estimating whether each of the plurality of electric devices is operating or stopped.
When the reliability calculated by the third pretreatment means exceeds a predetermined level, the estimation means executes a process of estimating the current consumption value or the power consumption value of each of the plurality of electric devices, and the third estimation means. A program that outputs a warning without executing the process of estimating the current consumption value or the power consumption value of each of the plurality of electric devices when the reliability calculated by the pretreatment means of the above is lower than a predetermined level.
15-12. In the program described in 15-11
A program that further functions the computer as a registration means that extracts a feature amount from the measurement data and registers it in a database as teacher data when the reliability calculated by the third preprocessing means is lower than a predetermined level.
16. The computer
Each of a plurality of monitored electric devices has a plurality of teacher data in which the current consumption value or the power consumption value is associated with the feature amount included in the measurement data during operation at the current consumption value or the power consumption value. The first estimation process for estimating the current consumption value or the power consumption value of each of the plurality of electric devices based on the one teacher data group, and the second estimation process in which the number of the teacher data is smaller than that of the first teacher data group. An input reception process that accepts user input to select either the current consumption value or the second estimation process for estimating the power consumption value of each of the plurality of electric devices based on the teacher data group of
A display process for displaying the estimation result based on the estimation process selected by the user input on the display, and
And run
In the display step, when the selected estimation process is switched while the estimation result is displayed on the display, the estimation result displayed on the display is estimated after the switching. An estimation method for switching to the estimation result based on the process.
17. Computer,
Each of a plurality of monitored electric devices has a plurality of teacher data in which the current consumption value or the power consumption value is associated with the feature amount included in the measurement data during operation at the current consumption value or the power consumption value. The first estimation process for estimating the current consumption value or the power consumption value of each of the plurality of electric devices based on the one teacher data group, and the second estimation process in which the number of the teacher data is smaller than that of the first teacher data group. An input receiving means that accepts user input to select either the current consumption value or the second estimation process for estimating the power consumption value of each of the plurality of electric devices based on the teacher data group of the above.
A display means for displaying an estimation result based on the estimation process selected by the user input on a display.
To function as
When the selected estimation process is switched while the display means is displaying the estimation result on the display, the estimation result to be displayed on the display is estimated after the switching. A program that switches to the estimation result based on the processing.
この出願は、2015年9月29日に出願された日本出願特願2015−191726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。 This application claims priority based on Japanese application Japanese Patent Application No. 2015-191726 filed on September 29, 2015, and incorporates all of its disclosures herein.
Claims (16)
前記電気機器毎に、消費電流値又は消費電力値と、前記消費電流値又は前記消費電力値で稼働中に前記測定データに含まれる特徴量とを対応付けた教師データを複数有する第1の教師データ群に基づき、複数の前記電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する第1の推定処理、及び、前記第1の教師データ群よりも前記教師データの数が少ない第2の教師データ群に基づき、複数の前記電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する第2の推定処理を実行する推定手段と、
前記第1の推定処理及び前記第2の推定処理を含む複数の推定処理の中からいずれかを選択する選択手段と、
を有し、
前記推定手段は、前記選択手段が選択した推定処理を実行し、
複数の前記電気機器の中には、稼働中に1つの消費電流値及び消費電力値をとる第1の前記電気機器と、稼働中に複数の消費電流値及び消費電力値をとる第2の前記電気機器とが含まれ、
前記第1の教師データ群は、前記第2の電気機器各々に対応する前記教師データの数が、前記第2の教師データ群よりも多い推定装置。 A data acquisition means for acquiring measurement data of current consumption or power consumption of a plurality of electrical devices to be monitored, and
A first teacher having a plurality of teacher data in which a current consumption value or a power consumption value is associated with a feature amount included in the measurement data during operation at the current consumption value or the power consumption value for each of the electric devices. A first estimation process for estimating the current consumption value or the power consumption value of each of the plurality of electric devices based on the data group, and a second teacher having a smaller number of teacher data than the first teacher data group. An estimation means that executes a second estimation process for estimating the current consumption value or the power consumption value of each of the plurality of electric devices based on the data group, and
A selection means for selecting one from a plurality of estimation processes including the first estimation process and the second estimation process.
Have,
The estimation means executes the estimation process selected by the selection means , and
Among the plurality of the electric devices, a first electric device that takes one current consumption value and a power consumption value during operation, and a second electric device that takes a plurality of current consumption values and power consumption values during operation. Includes electrical equipment,
The first teacher data group is an estimation device in which the number of teacher data corresponding to each of the second electric devices is larger than that of the second teacher data group .
前記第1の教師データ群は、前記第2の電気機器の中の第2−1の電気機器の教師データとして、N個の消費電流値又は消費電力値各々に対応する前記教師データを含み、
前記第2の教師データ群は、前記第2−1の電気機器の前記教師データとして、M個の消費電流値又は消費電力値各々に対応する前記教師データを含み、
NはMより大きい推定装置。 In the estimation device according to claim 1 ,
The first teacher data group includes the teacher data corresponding to each of N current consumption values or power consumption values as the teacher data of the second electric device in the second electric device.
The second teacher data group includes the teacher data corresponding to each of M current consumption values or power consumption values as the teacher data of the second electric device.
N is an estimator larger than M.
前記電気機器毎に、消費電流値又は消費電力値と、前記消費電流値又は前記消費電力値で稼働中に前記測定データに含まれる特徴量とを対応付けた教師データを複数有する第1の教師データ群に基づき、複数の前記電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する第1の推定処理、及び、前記第1の教師データ群よりも前記教師データの数が少ない第2の教師データ群に基づき、複数の前記電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する第2の推定処理を実行する推定手段と、
前記第1の推定処理及び前記第2の推定処理を含む複数の推定処理の中からいずれかを選択する選択手段と、
を有し、
前記推定手段は、前記選択手段が選択した推定処理を実行し、
前記測定データに基づき、稼動中の前記電気機器の台数を推定する第1の前処理手段をさらに有し、
前記選択手段は、前記第1の前処理手段が推定した台数が所定の閾値を上回る場合、前記第2の推定処理を選択し、前記第1の前処理手段が推定した台数が前記所定の閾値を下回る場合、前記第1の推定処理を選択する推定装置。 A data acquisition means for acquiring measurement data of current consumption or power consumption of a plurality of electrical devices to be monitored, and
A first teacher having a plurality of teacher data in which a current consumption value or a power consumption value is associated with a feature amount included in the measurement data during operation at the current consumption value or the power consumption value for each of the electric devices. A first estimation process for estimating the current consumption value or the power consumption value of each of the plurality of electric devices based on the data group, and a second teacher having a smaller number of teacher data than the first teacher data group. An estimation means that executes a second estimation process for estimating the current consumption value or the power consumption value of each of the plurality of electric devices based on the data group, and
A selection means for selecting one from a plurality of estimation processes including the first estimation process and the second estimation process.
Have,
The estimation means executes the estimation process selected by the selection means , and
It further has a first pretreatment means for estimating the number of the electrical devices in operation based on the measurement data.
When the number of units estimated by the first preprocessing means exceeds a predetermined threshold value, the selection means selects the second estimation process, and the number of units estimated by the first preprocessing means is the predetermined threshold value. If the value is less than, the estimation device selects the first estimation process .
前記電気機器毎に、消費電流値又は消費電力値と、前記消費電流値又は前記消費電力値で稼働中に前記測定データに含まれる特徴量とを対応付けた教師データを複数有する第1の教師データ群に基づき、複数の前記電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する第1の推定処理、及び、前記第1の教師データ群よりも前記教師データの数が少ない第2の教師データ群に基づき、複数の前記電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する第2の推定処理を実行する推定手段と、
前記第1の推定処理及び前記第2の推定処理を含む複数の推定処理の中からいずれかを選択する選択手段と、
を有し、
前記推定手段は、前記選択手段が選択した推定処理を実行し、
前記選択手段は、複数の前記電気機器全体の消費電流値又は消費電力値が所定の閾値を上回る場合、前記第2の推定処理を選択し、前記消費電流値又は前記消費電力値が前記所定の閾値を下回る場合、前記第1の推定処理を選択する推定装置。 A data acquisition means for acquiring measurement data of current consumption or power consumption of a plurality of electrical devices to be monitored, and
A first teacher having a plurality of teacher data in which a current consumption value or a power consumption value is associated with a feature amount included in the measurement data during operation at the current consumption value or the power consumption value for each of the electric devices. A first estimation process for estimating the current consumption value or the power consumption value of each of the plurality of electric devices based on the data group, and a second teacher having a smaller number of teacher data than the first teacher data group. An estimation means that executes a second estimation process for estimating the current consumption value or the power consumption value of each of the plurality of electric devices based on the data group, and
A selection means for selecting one from a plurality of estimation processes including the first estimation process and the second estimation process.
Have,
The estimation means executes the estimation process selected by the selection means , and
When the current consumption value or the power consumption value of the entire plurality of electric devices exceeds a predetermined threshold value, the selection means selects the second estimation process, and the current consumption value or the power consumption value is the predetermined value. An estimation device that selects the first estimation process when it falls below the threshold value .
前記電気機器毎に、消費電流値又は消費電力値と、前記消費電流値又は前記消費電力値で稼働中に前記測定データに含まれる特徴量とを対応付けた教師データを複数有する第1の教師データ群に基づき、複数の前記電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する第1の推定処理、及び、前記第1の教師データ群よりも前記教師データの数が少ない第2の教師データ群に基づき、複数の前記電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する第2の推定処理を実行する推定手段と、
前記第1の推定処理及び前記第2の推定処理を含む複数の推定処理の中からいずれかを選択する選択手段と、
を有し、
前記推定手段は、前記選択手段が選択した推定処理を実行し、
推定処理を選択するユーザ入力を受付ける入力受付手段をさらに有し、
前記選択手段は、前記ユーザ入力に従いいずれかの推定処理を選択する推定装置。 A data acquisition means for acquiring measurement data of current consumption or power consumption of a plurality of electrical devices to be monitored, and
A first teacher having a plurality of teacher data in which a current consumption value or a power consumption value is associated with a feature amount included in the measurement data during operation at the current consumption value or the power consumption value for each of the electric devices. A first estimation process for estimating the current consumption value or the power consumption value of each of the plurality of electric devices based on the data group, and a second teacher having a smaller number of teacher data than the first teacher data group. An estimation means that executes a second estimation process for estimating the current consumption value or the power consumption value of each of the plurality of electric devices based on the data group, and
A selection means for selecting one from a plurality of estimation processes including the first estimation process and the second estimation process.
Have,
The estimation means executes the estimation process selected by the selection means , and
It also has an input receiving means that accepts user input to select estimation processing.
The selection means is an estimation device that selects one of the estimation processes according to the user input .
前記電気機器毎に、消費電流値又は消費電力値と、前記消費電流値又は前記消費電力値で稼働中に前記測定データに含まれる特徴量とを対応付けた教師データを複数有する第1の教師データ群に基づき、複数の前記電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する第1の推定処理、及び、前記第1の教師データ群よりも前記教師データの数が少ない第2の教師データ群に基づき、複数の前記電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する第2の推定処理を実行する推定手段と、
前記第1の推定処理及び前記第2の推定処理を含む複数の推定処理の中からいずれかを選択する選択手段と、
を有し、
前記推定手段は、前記選択手段が選択した推定処理を実行し、
前記測定データに基づき、複数の前記電気機器各々が稼働中か停止中かを推定する第2の前処理手段をさらに有し、
前記推定手段は、稼働中に1つの消費電流値及び消費電力値をとる第1の前記電気機器各々の消費電流値及び消費電力値を、前記第2の前処理手段の推定結果に基づき決定する推定装置。 A data acquisition means for acquiring measurement data of current consumption or power consumption of a plurality of electrical devices to be monitored, and
A first teacher having a plurality of teacher data in which a current consumption value or a power consumption value is associated with a feature amount included in the measurement data during operation at the current consumption value or the power consumption value for each of the electric devices. A first estimation process for estimating the current consumption value or the power consumption value of each of the plurality of electric devices based on the data group, and a second teacher having a smaller number of teacher data than the first teacher data group. An estimation means that executes a second estimation process for estimating the current consumption value or the power consumption value of each of the plurality of electric devices based on the data group, and
A selection means for selecting one from a plurality of estimation processes including the first estimation process and the second estimation process.
Have,
The estimation means executes the estimation process selected by the selection means , and
Further, it has a second pretreatment means for estimating whether each of the plurality of electric devices is operating or stopped based on the measurement data.
The estimation means determines the current consumption value and the power consumption value of each of the first electric devices that take one current consumption value and the power consumption value during operation based on the estimation result of the second pretreatment means. Estimator.
前記推定手段は、稼働中に複数の消費電流値及び消費電力値をとる第2の前記電気機器各々の消費電流値及び消費電力値を、停止中と推定された電気機器の前記教師データを含まない前記第1の教師データ群に基づき推定する前記第1の推定処理、又は、停止中と推定された電気機器の前記教師データを含まない前記第2の教師データ群に基づき推定する前記第2の推定処理により推定する推定装置。 In the estimation device according to claim 6 ,
The estimation means includes the teacher data of the electric device estimated to be stopped, with the current consumption value and the power consumption value of each of the second electric devices having a plurality of current consumption values and power consumption values during operation. Not the first estimation process estimated based on the first teacher data group, or the second estimation based on the second teacher data group that does not include the teacher data of the electrical device estimated to be stopped. Estimator that estimates by the estimation process of.
前記選択手段は、前記第2の前処理手段により稼働中と推定された前記第2の電気機器の台数が所定の閾値を上回る場合、前記第2の推定処理を選択し、前記第2の前処理手段により稼働中と推定された前記第2の電気機器の台数が所定の閾値を下回る場合、前記第1の推定処理を選択する推定装置。 In the estimation device according to claim 6 or 7 .
When the number of the second electric devices estimated to be in operation by the second pretreatment means exceeds a predetermined threshold value, the selection means selects the second estimation process and selects the second pretreatment. An estimation device that selects the first estimation process when the number of the second electrical devices estimated to be in operation by the processing means falls below a predetermined threshold value.
前記電気機器毎に、消費電流値又は消費電力値と、前記消費電流値又は前記消費電力値で稼働中に前記測定データに含まれる特徴量とを対応付けた教師データを複数有する第1の教師データ群に基づき、複数の前記電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する第1の推定処理、及び、前記第1の教師データ群よりも前記教師データの数が少ない第2の教師データ群に基づき、複数の前記電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する第2の推定処理を実行する推定手段と、
前記第1の推定処理及び前記第2の推定処理を含む複数の推定処理の中からいずれかを選択する選択手段と、
を有し、
前記推定手段は、前記選択手段が選択した推定処理を実行し、
前記データ取得手段は、時系列な前記測定データを取得し、
前記推定手段は、時系列な前記測定データを処理して、複数の前記電気機器各々の時系列な消費電流値又は消費電力値を推定し、
前記推定手段は、第1のタイミングよりも前のタイミングにおける複数の前記電気機器各々の消費電流値又は消費電力値の推定結果を、前記第1のタイミングの推定結果として採用する第3の推定処理をさらに実行し、
前記選択手段は、前記第1のタイミングにおける前記測定データと前記第1のタイミングよりも前のタイミングにおける前記測定データとの差分が所定の閾値を下回る場合、前記第3の推定処理を選択する推定装置。 A data acquisition means for acquiring measurement data of current consumption or power consumption of a plurality of electrical devices to be monitored, and
A first teacher having a plurality of teacher data in which a current consumption value or a power consumption value is associated with a feature amount included in the measurement data during operation at the current consumption value or the power consumption value for each of the electric devices. A first estimation process for estimating the current consumption value or the power consumption value of each of the plurality of electric devices based on the data group, and a second teacher having a smaller number of teacher data than the first teacher data group. An estimation means that executes a second estimation process for estimating the current consumption value or the power consumption value of each of the plurality of electric devices based on the data group, and
A selection means for selecting one from a plurality of estimation processes including the first estimation process and the second estimation process.
Have,
The estimation means executes the estimation process selected by the selection means , and
The data acquisition means acquires the measurement data in time series and obtains the measurement data.
The estimation means processes the time-series measurement data to estimate the time-series current consumption value or power consumption value of each of the plurality of electric devices.
The estimation means is a third estimation process that employs the estimation result of the current consumption value or the power consumption value of each of the plurality of electric devices at the timing before the first timing as the estimation result of the first timing. Further run,
The selection means estimates that the third estimation process is selected when the difference between the measurement data at the first timing and the measurement data at a timing prior to the first timing is less than a predetermined threshold value. apparatus.
前記電気機器毎に、消費電流値又は消費電力値と、前記消費電流値又は前記消費電力値で稼働中に前記測定データに含まれる特徴量とを対応付けた教師データを複数有する第1の教師データ群に基づき、複数の前記電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する第1の推定処理、及び、前記第1の教師データ群よりも前記教師データの数が少ない第2の教師データ群に基づき、複数の前記電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する第2の推定処理を実行する推定手段と、
前記第1の推定処理及び前記第2の推定処理を含む複数の推定処理の中からいずれかを選択する選択手段と、
を有し、
前記推定手段は、前記選択手段が選択した推定処理を実行し、
複数の前記電気機器各々が稼働中か停止中かを推定した結果の信頼度を算出する第3の前処理手段をさらに有し、
前記推定手段は、前記第3の前処理手段が算出した前記信頼度が所定レベルを上回る場合、複数の前記電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する処理を実行し、前記第3の前処理手段が算出した前記信頼度が所定レベルを下回る場合、複数の前記電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する処理を実行せず、警告を出力する推定装置。 A data acquisition means for acquiring measurement data of current consumption or power consumption of a plurality of electrical devices to be monitored, and
A first teacher having a plurality of teacher data in which a current consumption value or a power consumption value is associated with a feature amount included in the measurement data during operation at the current consumption value or the power consumption value for each of the electric devices. A first estimation process for estimating the current consumption value or the power consumption value of each of the plurality of electric devices based on the data group, and a second teacher having a smaller number of teacher data than the first teacher data group. An estimation means that executes a second estimation process for estimating the current consumption value or the power consumption value of each of the plurality of electric devices based on the data group, and
A selection means for selecting one from a plurality of estimation processes including the first estimation process and the second estimation process.
Have,
The estimation means executes the estimation process selected by the selection means , and
Further, it has a third pretreatment means for calculating the reliability of the result of estimating whether each of the plurality of electric devices is operating or stopped.
When the reliability calculated by the third pretreatment means exceeds a predetermined level, the estimation means executes a process of estimating the current consumption value or the power consumption value of each of the plurality of electric devices, and the third estimation means. An estimation device that outputs a warning without executing the process of estimating the current consumption value or the power consumption value of each of the plurality of electric devices when the reliability calculated by the pretreatment means of the above is lower than a predetermined level .
前記第3の前処理手段が算出した前記信頼度が所定レベルを下回る場合、前記測定データから特徴量を抽出し、教師データとしてデータベースに登録する登録手段をさらに有する推定装置。 In the estimation device according to claim 10 ,
An estimation device further comprising a registration means that extracts a feature amount from the measurement data and registers it in a database as teacher data when the reliability calculated by the third preprocessing means is lower than a predetermined level.
前記ユーザ入力で選択された推定処理に基づく推定結果をディスプレイに表示する表示手段と、
を有し、
前記表示手段は、前記推定結果を前記ディスプレイに表示している状態で、選択されている推定処理が切り換えられると、それに応じて、前記ディスプレイに表示する前記推定
結果を、切り換えられた後の推定処理に基づく前記推定結果に切り替える推定装置。 Each of a plurality of monitored electric devices has a plurality of teacher data in which the current consumption value or the power consumption value is associated with the feature amount included in the measurement data during operation at the current consumption value or the power consumption value. The first estimation process for estimating the current consumption value or the power consumption value of each of the plurality of electric devices based on the one teacher data group, and the second estimation process in which the number of the teacher data is smaller than that of the first teacher data group. An input receiving means for accepting a user input for selecting either the current consumption value or the second estimation process for estimating the power consumption value of each of the plurality of electric devices based on the teacher data group of
A display means for displaying the estimation result based on the estimation process selected by the user input on the display.
Have,
When the selected estimation process is switched while the display means is displaying the estimation result on the display, the estimation result to be displayed on the display is estimated after the switching. An estimation device that switches to the estimation result based on the processing.
監視対象の複数の電気機器全体の消費電流又は消費電力の測定データを取得するデータ取得工程と、
前記電気機器毎に、消費電流値又は消費電力値と、前記消費電流値又は前記消費電力値で稼働中に前記測定データに含まれる特徴量とを対応付けた教師データを複数有する第1の教師データ群に基づき、複数の前記電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する第1の推定処理、及び、前記第1の教師データ群よりも前記教師データの数が少ない第2の教師データ群に基づき、複数の前記電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する第2の推定処理を実行する推定工程と、
前記第1の推定処理及び前記第2の推定処理を含む複数の推定処理の中からいずれかを選択する選択工程と、
を実行し、
前記推定工程では、前記選択工程で選択された推定処理を実行し、
複数の前記電気機器の中には、稼働中に1つの消費電流値及び消費電力値をとる第1の前記電気機器と、稼働中に複数の消費電流値及び消費電力値をとる第2の前記電気機器とが含まれ、
前記第1の教師データ群は、前記第2の電気機器各々に対応する前記教師データの数が、前記第2の教師データ群よりも多い推定方法。 The computer
A data acquisition process for acquiring measurement data of current consumption or power consumption of a plurality of electrical devices to be monitored, and
A first teacher having a plurality of teacher data in which a current consumption value or a power consumption value is associated with a feature amount included in the measurement data during operation at the current consumption value or the power consumption value for each of the electric devices. A first estimation process for estimating the current consumption value or the power consumption value of each of the plurality of electric devices based on the data group, and a second teacher having a smaller number of teacher data than the first teacher data group. An estimation step of executing a second estimation process for estimating the current consumption value or the power consumption value of each of the plurality of electric devices based on the data group, and
A selection step of selecting one from a plurality of estimation processes including the first estimation process and the second estimation process.
And run
In the estimation step, the estimation process selected in the selection step is executed .
Among the plurality of the electric devices, a first electric device that takes one current consumption value and a power consumption value during operation, and a second electric device that takes a plurality of current consumption values and power consumption values during operation. Includes electrical equipment,
The first teacher data group is an estimation method in which the number of teacher data corresponding to each of the second electric devices is larger than that of the second teacher data group .
監視対象の複数の電気機器全体の消費電流又は消費電力の測定データを取得するデータ取得手段、
前記電気機器毎に、消費電流値又は消費電力値と、前記消費電流値又は前記消費電力値で稼働中に前記測定データに含まれる特徴量とを対応付けた教師データを複数有する第1の教師データ群に基づき、複数の前記電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する第1の推定処理、及び、前記第1の教師データ群よりも前記教師データの数が少ない第2の教師データ群に基づき、複数の前記電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する第2の推定処理を実行する推定手段、
前記第1の推定処理及び前記第2の推定処理を含む複数の推定処理の中からいずれかを選択する選択手段、
として機能させ、
前記推定手段は、前記選択手段が選択した推定処理を実行し、
複数の前記電気機器の中には、稼働中に1つの消費電流値及び消費電力値をとる第1の前記電気機器と、稼働中に複数の消費電流値及び消費電力値をとる第2の前記電気機器とが含まれ、
前記第1の教師データ群は、前記第2の電気機器各々に対応する前記教師データの数が、前記第2の教師データ群よりも多いプログラム。 Computer,
Data acquisition means for acquiring measurement data of current consumption or power consumption of a plurality of electrical devices to be monitored,
A first teacher having a plurality of teacher data in which a current consumption value or a power consumption value is associated with a feature amount included in the measurement data during operation at the current consumption value or the power consumption value for each of the electric devices. A first estimation process for estimating the current consumption value or the power consumption value of each of the plurality of electric devices based on the data group, and a second teacher having a smaller number of teacher data than the first teacher data group. An estimation means that executes a second estimation process for estimating the current consumption value or the power consumption value of each of the plurality of electric devices based on the data group.
A selection means for selecting one from a plurality of estimation processes including the first estimation process and the second estimation process.
To function as
The estimation means executes the estimation process selected by the selection means , and
Among the plurality of the electric devices, a first electric device that takes one current consumption value and a power consumption value during operation, and a second electric device that takes a plurality of current consumption values and power consumption values during operation. Includes electrical equipment,
The first teacher data group is a program in which the number of teacher data corresponding to each of the second electric devices is larger than that of the second teacher data group .
複数の監視対象の電気機器毎に、消費電流値又は消費電力値と、前記消費電流値又は前記消費電力値で稼働中に測定データに含まれる特徴量とを対応付けた教師データを複数有する第1の教師データ群に基づき複数の前記電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する第1の推定処理、及び、前記第1の教師データ群よりも前記教師データの数が少ない第2の教師データ群に基づき複数の前記電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する第2の推定処理のいずれかを選択するユーザ入力を受付ける入力受付工程と、
前記ユーザ入力で選択された推定処理に基づく推定結果をディスプレイに表示する表示工程と、
を実行し、
前記表示工程では、前記推定結果を前記ディスプレイに表示している状態で、選択されている推定処理が切り換えられると、それに応じて、前記ディスプレイに表示する前記推定結果を、切り換えられた後の推定処理に基づく前記推定結果に切り替える推定方法。 The computer
Each of a plurality of monitored electric devices has a plurality of teacher data in which the current consumption value or the power consumption value is associated with the feature amount included in the measurement data during operation at the current consumption value or the power consumption value. The first estimation process for estimating the current consumption value or the power consumption value of each of the plurality of electric devices based on the one teacher data group, and the second estimation process in which the number of the teacher data is smaller than that of the first teacher data group. An input reception process that accepts user input to select either the current consumption value or the second estimation process for estimating the power consumption value of each of the plurality of electric devices based on the teacher data group of
A display process for displaying the estimation result based on the estimation process selected by the user input on the display, and
And run
In the display step, when the selected estimation process is switched while the estimation result is displayed on the display, the estimation result displayed on the display is estimated after the switching. An estimation method for switching to the estimation result based on the process.
複数の監視対象の電気機器毎に、消費電流値又は消費電力値と、前記消費電流値又は前記消費電力値で稼働中に測定データに含まれる特徴量とを対応付けた教師データを複数有する第1の教師データ群に基づき複数の前記電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を推定する第1の推定処理、及び、前記第1の教師データ群よりも前記教師データの数が少ない第2の教師データ群に基づき複数の前記電気機器各々の消費電流値又は消費電力値を
推定する第2の推定処理のいずれかを選択するユーザ入力を受付ける入力受付手段、
前記ユーザ入力で選択された推定処理に基づく推定結果をディスプレイに表示する表示手段、
として機能させ、
前記表示手段は、前記推定結果を前記ディスプレイに表示している状態で、選択されている推定処理が切り換えられると、それに応じて、前記ディスプレイに表示する前記推定結果を、切り換えられた後の推定処理に基づく前記推定結果に切り替えるプログラム。 Computer,
Each of a plurality of monitored electric devices has a plurality of teacher data in which the current consumption value or the power consumption value is associated with the feature amount included in the measurement data during operation at the current consumption value or the power consumption value. The first estimation process for estimating the current consumption value or the power consumption value of each of the plurality of electric devices based on the one teacher data group, and the second estimation process in which the number of the teacher data is smaller than that of the first teacher data group. An input receiving means that accepts user input to select either the current consumption value or the second estimation process for estimating the power consumption value of each of the plurality of electric devices based on the teacher data group of the above.
A display means for displaying an estimation result based on the estimation process selected by the user input on a display.
To function as
When the selected estimation process is switched while the display means is displaying the estimation result on the display, the estimation result to be displayed on the display is estimated after the switching. A program that switches to the estimation result based on the processing.
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