JPWO2015083393A1 - 機器状態推定装置、機器消費電力推定装置、およびプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
各電気機器の動作状態を推定する場合、複数の家電が同時に動作していると、推定における組み合わせ数が膨大となり、演算時間や演算処理に用いるメモリの容量が増大してしまう場合がある。さらに、演算処理における組み合わせ数が膨大なことから、誤検出も多くなる場合がある。
図1に示すように、機器状態推定装置50は、電圧・電流測定部10、高調波算出部20、履歴特徴検出部30、および動作状態推定部40を備える。機器消費電力推定装置70は、機器状態推定装置50、および機器消費電力推定部60を備える。
実施形態の装置は、各家電の電圧および電流の測定データから、各家電の動作状態を推定する機器状態推定装置50と、各家電の消費電力を推定し、出力する機器消費電力推定装置70である。
図2に示すように、高調波算出部20は、動作状態の変化検出部21、特徴波形抽出部22、およびFFT演算部23(第1FFT演算部)を備える。
動作状態の変化検出部21は、時刻、並びに電圧および電流の時系列データを入力とし、これらのデータから、動作状態の変化時刻を検出し、特徴波形抽出部22に対して出力する。動作状態の変化時刻とは、家電がON(オン)からOFF(オフ)、もしくはOFFからONになった等の変化や、例えば洗濯機での「洗い」から「すすぎ」に運転モードが変更になった等の動作状態が変化したときの時刻を指す。この動作状態の変化時刻は一つではなく複数あっても良い。
特徴波形抽出部22では、動作状態の変化検出部21が検出した変化時刻、並びに電圧および電流の測定データから、変化時刻前後での特徴波形を切り出す。
FFT演算部23では、特徴波形抽出部22が検出した特徴電流波形に対してFFT(Fast Fourier Transform;高速フーリエ変換)を行い、高調波のFFT係数を算出する。
機器履歴特徴DB部31は、あらかじめ少なくとも一つの機器の電流、または電力の時間変化の特徴を記録しておく。これは主にインバータを有する機器を想定しており、インバータ機器ではPWM等の動作により、電流の大きさと位相を変化させるので、電流の高調波成分が消費電力の増減と共に変化することが多い。この際、各高調波成分は複素平面上では、円弧のような軌跡を描くことが多い。この軌跡の特徴を記録しておく。
図3は、インバータ機器におけるPWM(Pulse Width Modulation)動作の例を示す図であり、図4は、機器履歴特徴DB部31に記録するデータの一例について説明するための図である。
インバータを具備しない家電は、1つの動作状態に応じた高調波特徴を有している。一方、インバータを具備する家電機器は、PWM等の動作に応じて高調波特徴を変化させる。
PWMとは、出力波形(図3に示すVout’)の半サイクル中に多数のパルス列(図3に示すVout)をつくり、そのパルス幅の等価電圧を正弦波状に変化させ、低次高周波の少ない滑らかな出力Vout’を得る方式である。
インバータ家電の高調波特徴は、PWMにより位相と強度を変化させるために、高調波が原点を通る曲線を描く。この特徴を利用して、各次数の高調波の軌跡を抽出し、その軌跡の特徴(時系列データの統計情報)から、どのインバータ家電が動作しているかを推定する。軌跡の特徴の1つとして、中心座標と半径があげられる。
複数のインバータ機器が動作している場合には、同様に特徴を中心座標と半径とする。同時にPWM動作をしないとすると、それぞれの軌跡が別々に抽出できる。一方、同時にPWM動作を行う場合には、特徴を、図4に示すように、中心座標cと半径rと角速度ωとすれば、複数動作時の高調波軌跡を合成できるので、測定した軌跡と最も近い組み合わせの軌跡を選べば、複数動作時のインバータ家電を推定することが可能である。
図5は、図2に示す機器履歴特徴検出部32の構成を示す図である。機器履歴特徴検出部32は、FFT演算部321(第2FFT演算部)、記憶部322、履歴特徴算出部323、および判定部324を備える。
FFT演算部321は、時刻、並びに電圧および電流の時系列データから、電流または電力波形を1以上の周波数成分に分解する。記憶部322は、この周波数成分を時刻と共に記録しておく。履歴特徴算出部323は、記憶部322から読み出した時刻と電流または電力の周波数成分の情報から、周波数成分が時間と共にどのように変化したかを表す特徴(周波数の特徴)を算出する。判定部324は、機器履歴特徴DB部31が出力した、機器の電流または電力の時間変化の特徴と履歴特徴算出部323が出力した特徴を比較し、一致した場合にはON動作状態にある機器として、その機器名とその時刻と共に出力する。
機器特徴DB部41では、あらかじめ各家電の各動作状態の高調波のFFT係数を記録しておき、高調波重み付き距離算出部42にデータを出力する。
高調波重み付き距離算出部42では、算出した電流波形の高調波のFFT係数と、機器特徴DB部41から読み出した各家電の各動作状態の高調波のFFT係数との重み付き距離を算出する。すべての動作状態に対して距離を求めると、演算量やメモリが増大するために、機器履歴特徴検出部32で検出したON動作機器情報を使用し、すべての動作状態のうち、ON動作機器情報に合致する動作状態に対してのみ、高調波重み付き距離を算出する。
機器動作状態推定部43では、高調波重み付き距離算出部42が算出した重み付き距離から、距離が最も小さい動作状態を高調波の状態と最も適合する状態として選択し、動作状態を出力する。
消費電力DB部61では、あらかじめ各家電の各動作状態の高調波のFFT係数と消費電力との関係から作成した回帰モデルを記録しておき、消費電力推定部62に出力する。
消費電力推定部62では、機器動作状態推定部43が出力した動作状態を基に、消費電力DB部61から対応する回帰モデルを読み出し、消費電力を推定し、出力する。
電圧・電流測定部10は、記録した、時刻、並びに電圧および電流の時系列データ(図7Aに示す時系列データ)を動作状態の変化検出部21に入力する(ステップST1)。
動作状態の変化検出部21は、時刻、並びに電圧および電流の時系列データから、動作状態の変化時刻(図7Bに示す動作状態の変化時刻)を検出し、この動作状態の変化時刻を次の特徴波形抽出部22に出力する(ステップST2)。
特徴波形抽出部22の入力は、時刻、並びに電圧および電流の時系列データと、動作状態の変化検出部21で検出した動作状態の変化時刻である。高調波重み付き距離算出部42は、動作状態の変化時刻前後での電圧および電流データを比較することにより、動作状態が変化した家電の推定を行う。動作状態の変化時刻が複数の場合には、すべての時刻に対して同様の処理を行う。その結果、機器動作状態推定部43は、時刻および動作状態の時系列推定結果(図7Cに示す時系列推定結果)を家電ごとに算出し、次の消費電力推定部62に出力する(ステップST3;詳細後述)。
消費電力推定部62の入力は、機器動作状態推定部43が算出した家電ごとの時刻および動作状態の時系列推定結果である。消費電力DB部61に、動作状態に対応した消費電力推定モデルを用意しておき、消費電力推定部62は、このモデルを用いて消費電力を推定する(ステップST4)。消費電力推定部62は、家電ごとに時刻および消費電力の時系列推定結果(図7Dに示す家電ごとの時刻および消費電力の時系列推定結果)を出力する(ステップST5)。
[動作状態の変化時刻の検出処理]
図8は、図6に示すフロー図における動作状態の変化時刻の検出処理(ステップST2)の流れを示すフロー図であり、図9Aから9Cは、図8に示すフロー図における処理データの一例を示す図である。
このフローにおける各処理は、すべて動作状態の変化検出部21で行われる。
電圧・電流測定部10は、記録した、時刻、並びに電圧および電流の時系列データ(図9Aに示す時系列データ)を動作状態の変化検出部21に入力する(ステップST2−1)。
動作状態の変化検出部21は、電流の実効値の時系列データに対して、連続Wavelet変換を施す(ステップST2−3)。この変換により、電流の変化を捉えることができる。電流の変化を捉えることにより、家電のON/OFFの他、インバータ家電の消費電力変化、さらには、連続動作家電の運転モード変化など、すべての変化が検出されると考えられる。
動作状態の変化検出部21は、検出した時刻を動作状態の変化時刻として出力する(ステップST2−6)。動作状態の変化時刻が複数ある場合には、複数の動作状態の変化時刻を出力する。
図10は、図6に示すフロー図における家電の動作状態の推定処理(ステップST3)の流れを示すフロー図である。図11Aから11Dは、図10に示すフロー図における処理データの一例を示す図であり、図12AおよびBは、図10に示すフロー図における距離算出手法の例を示す図である。
特徴波形抽出部22に、動作状態の変化時刻と電圧および電流の時系列データが入力される(ステップST3−1)。
特徴波形抽出部22は、動作状態の変化時刻の前後での特徴波形を算出し(ステップST3−2)、それらを比較する。その際、動作状態の変化中は波形が不安定になり特徴が捉えにくくなるため、変化中の波形を使用しないようにする。このために、動作状態の変化時刻からΔt時間前の波形とΔt時間後の波形を比較する。このΔtは、変化中の波形を参照しないようにするために、動作状態変化の時定数を考慮して決定する必要がある。
変化時刻前後での電流差分波形抽出手法は、次の通りである。
(1)家電機器のOFFからON、或いはONからOFFへの判定については、変化時刻前後での波形差分として抽出する。
(2)ON動作状態の家電における動作状態の変化の判定は、変化時刻後の波形と、(N−1)個のON動作状態の波形の合計との差分のすべての組み合わせを求める。
なお、後の工程ですべての動作状態変化の可能性を評価するために、この工程ではすべての場合の特徴波形を算出する。
また複数のインバータ機器が動作している場合には、特徴を、中心座標と半径と角速度とすれば、複数動作時の高調波軌跡を合成できるので、測定した軌跡と最も近い組み合わせの軌跡を選べば、複数動作時のインバータ家電を推定することが可能である。
図12Aに示す複素平面上でのユーグリッド距離に示すように、高調波の次数毎に距離を距離=(x1−x2)+(y1−y2)とし、算出結果(FFTの係数)と機器特徴DB部41上の特徴との距離を算出する。また、各次数の算出距離を積算して最終的な距離とする。或いは、図12Bに示すように、FFT演算部23において算出した高調波のFFT係数を極座標で表記し、距離を位相角と、絶対値の大きさで分離して考え、それぞれの距離を算出し、それぞれに重みα、βの係数を乗じて、距離を算出する。高調波の次数毎に極座標を使用して距離を距離=α×abs(r1−r2)+β×(Θ1−Θ2)とし、算出結果(FFTの係数)と機器特徴DB部41上の特徴との重み付き距離を算出する。このαとβは任意であるが、家電の特徴により変化させるとよい。位相を重視すべきときはβの値を大きくすればよい。
この距離を算出する際、すべての動作状態に対して距離を求めると演算量やメモリが増大するために、機器履歴特徴検出部32で検出したON動作機器情報を使用する。すべての動作状態のうち、ON動作機器情報に合致する動作状態に対してのみ、距離を算出する。このようにすることにより、演算量やメモリを削減できるだけでなく、誤推定を削減することができ、推定精度を向上させることができる。
消費電力推定部62では、機器動作状態推定部43が算出した家電ごとの時刻、および動作状態の時系列推定結果から、対応した消費電力モデルを消費電力DB部61より読み出す。
図13は、図6に示すフロー図における動作状態に応じた消費電力推定処理(ステップST4)での消費電力推定モデルについて説明するための図である。図13に示すように、電流の多くは、1次、3次、5次の成分で構成されているため、消費電力は、電流の高調波の1次、3次、5次の回帰モデルで表現することができる。つまり、家電の消費電力は、高調波の各次数、特に低い次数のパワースペクトルと相関性が高いので、これを利用して高調波のパワースペクトルと消費電力との回帰モデルを使用する。機器動作状態推定部43からは、時刻と動作状態が出力されるので、動作状態中の高調波情報より、パワースペクトルを算出し、これと回帰モデルから消費電力を算出する。
図14に示すように、機器状態推定装置50aは、電圧・電流測定部10、高調波算出部20a、履歴特徴検出部30、および動作状態推定部40aを備える。機器消費電力推定装置70aは、機器状態推定装置50a、および機器消費電力推定部60を備える。
実施形態の装置は、各家電の電圧および電流の測定データから、各家電の動作状態を推定する機器状態推定装置50aと、各家電の消費電力を推定し、出力する機器消費電力推定装置70aである。
電圧・電流測定部10、および履歴特徴検出部30は、機器状態推定装置50と同じであり、機器消費電力推定部60は、機器消費電力推定装置70と同じである。
動作状態推定部40aは、機器特徴DB部41a、尤度算出部42a、および機器動作状態推定部43aを備える。
機器特徴DB部41aでは、あらかじめ各家電の各動作状態の高調波のFFT係数を記録しておき、尤度算出部42aにデータを出力する。機器特徴DB部41と異なるのは、機器特徴DB部41aでは、各動作状態の高調波の各成分の分布もしくはFFT係数の分布情報である。例えばこの分布が正規分布であれば、分布の平均値およびその偏差、もしくは分散を機器特徴DB部41aで記録し、尤度算出部42aに出力する。
図15は、図14に示す尤度算出部42aの構成を示す図である。
尤度算出部42aは、動作状態組み合わせ作成部421、尤度関数作成部422、および尤度評価部423を備える。
動作状態組み合わせ作成部421は、機器のすべての動作状態の組み合わせの中から、機器履歴特徴検出部32が出力したON動作状態機器と合致する組み合わせ候補を作成する。
尤度関数作成部422は、組み合わせ候補に対して、機器特徴DB部41aから読み出した各家電の各動作状態の特徴から尤度関数を作成する。
尤度評価部423では、尤度関数を用いて、算出した高調波の尤度を算出し、動作状態と尤度のセットを出力する。
電圧・電流測定部10は、記録した、時刻、並びに電圧および電流の時系列データ(図17Aに示す時系列データ)をFFT演算部23aおよび機器履歴特徴検出部32に入力する(ステップST11)。
FFT演算部23aおよび機器履歴特徴検出部32の入力は、時刻、並びに電圧および電流の時系列データである。機器動作状態推定部43aは、それぞれ時刻に対して、動作状態の推定を行い、時刻、および動作状態の時系列推定結果(図17Bに示す時系列推定結果)を家電ごとに算出し、次の消費電力推定部62に出力する(ステップST12;詳細後述)。
消費電力推定部62の入力は、機器動作状態推定部43aが算出した家電ごとの時刻、および動作状態の時系列推定結果である。消費電力DB部61に、動作状態に対応した消費電力推定モデルを用意しておき、消費電力推定部62は、このモデルを用いて消費電力を推定する(ステップST13)。消費電力推定部62は、家電ごとに時刻、および消費電力の時系列推定結果(図17Cに示す家電ごとの時刻、および消費電力の時系列推定結果)を出力する(ステップST14)。
[家電の動作状態の推定処理]
図18は、図16に示すフロー図における家電の動作状態の推定処理(ステップST12)の流れを示すフロー図である。図19AからCは、図18に示すフロー図における処理データの一例を示す図である。
FFT演算部23aに、動作状態の変化時刻と電圧および電流の時系列データが入力される(ステップST12−1)。
尤度算出部42aにおいて、機器のすべての動作状態の組み合わせの中から、機器履歴特徴検出部32が出力したON動作状態機器と合致する組み合わせ候補を作成する。例えば、洗濯機がONという結果の場合、洗濯機がON状態を含む組み合わせ、例えば、洗濯機であれば「すすぎ」、電子レンジであれば「500Wあたため」、…といった組み合わせ候補を作成する。この組み合わせ候補に対して、機器特徴DB部41aから読み出した各家電の各動作状態の特徴から尤度関数を作成する。図19Cに示すように、機器特徴DB部41aの分布情報、例えば正規分布では、その平均値と偏差から尤度関数を作成することができる。この尤度関数を用いて、算出した高調波の尤度を算出し、動作状態と尤度のセットを出力する。
図20に示すように、機器状態推定装置50bは、電圧・電流測定部10、動作状態の変化検出部21、高調波算出部20a(FFT演算部23a)、履歴特徴検出部30(機器履歴特徴DB部31および機器履歴特徴検出部32)、および動作状態推定部40a(機器特徴DB部41a、尤度算出部42a、機器動作状態推定部43a)を備える。機器消費電力推定装置70bは、機器状態推定装置50b、および機器消費電力推定部60(消費電力DB部61、消費電力推定部62)を備える。
実施形態の装置は、各家電の電圧および電流の測定データから、各家電の動作状態を推定する機器状態推定装置50bと、各家電の消費電力を推定し、出力する機器消費電力推定装置70bである。
機器状態推定装置50bは、機器状態推定装置50における動作状態の変化検出部21が機器状態推定装置50aに加わったものである。
[家電の動作状態の推定処理]
図21は、実施形態の機器消費電力推定装置70bにおける家電の動作状態の推定処理の流れを示すフロー図である。
電圧・電流測定部10は、記録した、時刻、並びに電圧および電流の時系列データを動作状態の変化検出部21に入力する(ステップST12b−1)。
動作状態の変化検出部21は、時刻、並びに電圧および電流の時系列データから、動作状態の変化時刻(電流波形の不連続点)を検出し(ステップST12b−2)、この動作状態の変化時刻(動作状態変化時刻)を、動作状態推定部40aに出力する。
FFT演算部23aはFFTによる高調波算出を行い(ステップST12b−3)、機器履歴特徴検出部32は、機器履歴特徴DB部31上の特徴と算出した特徴とを比較し、ON動作状態にある機器を検出し(ステップST12b−4)、尤度算出部42aは、機器特徴DB部41a上の特徴から、算出した高調波の尤度を算出する(ステップST12b−5)。これらのステップST12b−3〜ステップST12b−5は、それぞれ機器状態推定装置50aでのステップST12−2〜ステップST12−4と同じである。
機器動作状態推定部43aは、動作状態の変化時刻前後(Δt)での推定結果を補正して、変化時刻に対応した時刻、および動作状態の時系列推定結果を家電ごとに出力する(ステップST12b−7)。
サーバ側70_c1は、履歴特徴検出部30(機器履歴特徴DB部31および機器履歴特徴検出部32)、動作状態推定部40a(機器特徴DB部41a、尤度算出部42a、機器動作状態推定部43a)、および機器消費電力推定部60(消費電力DB部61、消費電力推定部62)を備える。
ローカル側70_c2は、電圧・電流測定部10、動作状態の変化検出部21、高調波算出部20a(FFT演算部23a)、および消費電力受信部71を備える。
サーバ側70_c1は、ローカル側70_c2から取得した高調波の特徴を基に消費電力を推定し、その結果をローカル側70_c2に送信する。ローカル側70_c2における消費電力受信部71は、サーバ側70_c1で推定した消費電力を受信し、ローカル側70_c2において受信した消費電力を表示する。
Claims (17)
- 給電線における電流または電力の高調波の第1の特徴と、少なくとも1つの機器の予め求められている第1の特徴との比較に基づいて、ON動作状態にある前記機器を検出する検出部と、
前記機器の動作状態毎の予め求められている高調波に関する第2の特徴から、前記検出部により検出されたON動作状態にある機器の各動作状態に対応する第2の特徴を抽出し、抽出された第2の特徴と、前記電流または電力の高調波から得られた第2の特徴との類似性に基づいて、前記機器の動作状態を推定する動作状態推定部と、
を備える機器状態推定装置。 - 前記第1の特徴は、前記高調波の時系列データを含む、
請求項1に記載の機器状態推定装置。 - 前記第1の特徴は、前記高調波の時系列データの統計情報を含む、
請求項2に記載の機器状態推定装置。 - 前記第1の特徴は、前記高調波の時系列データの複素平面上における軌跡を含む、
請求項1に記載の機器状態推定装置。 - 前記第1の特徴は、前記高調波の時系列データ複素平面上での軌跡がなす円弧の半径、中心座標、軌跡を描く際の角速度の少なくとも1つを含む、
請求項4に記載の機器状態推定装置。 - 前記第2の特徴は、前記高調波を得る際のFFT係数であり、
前記動作状態推定部は、FFT係数間の重み付き距離に基づいて、前記類似性を判断する、
請求項1に記載の機器状態推定装置。 - 前記電流の時系列データから、機器の動作状態の変化時刻を検出する動作状態の変化検出部と、
前記動作状態の変化検出部が検出した変化時刻および電圧または電流の測定データから、変化時刻前後での特徴波形を切り出す特徴波形抽出部と、
前記特徴波形抽出部が切り出した特徴電流波形に対して電流波形を切り出して1以上の周波数成分を算出する第1FFT演算部と、を有する高調波算出部を備え、
前記検出部は、前記電流の時系列データから電流波形を切り出して1以上の周波数成分を算出する第2FFT演算部を有し、
前記動作状態推定部は、前記高調波算出部から前記周波数成分を提供される、
請求項1記載の機器状態推定装置。 - 前記動作状態推定部は、前記抽出された第2の特徴と、前記高調波から得られた第2の特徴とから尤度を算出し、前記算出した尤度に基づいて、前記類似性を判断する、
請求項1記載の機器状態推定装置。 - 前記第2の特徴は、前記機器の動作状態毎の高調波の分布に関する統計情報である、
請求項8に記載の機器状態推定装置。 - 前記第2の特徴は、前記機器の動作状態毎の高調波の分布を正規分布とした場合の平均値と偏差である、
請求項9に記載の機器状態推定装置。 - 前記第1の特徴は、前記高調波の時系列データ複素平面上での軌跡がなす円弧の半径、中心座標、軌跡を描く際の角速度の少なくとも1つを含み、
前記電流の時系列データから、電流波形の不連続点を検出し、この時刻を動作状態変化時刻とする動作状態の変化検出部を有し、
前記動作状態推定部は、前記動作状態変化時刻を参照して、動作状態変化時刻の前後Δtの間の推定結果を補正する、
請求項8に記載の機器状態推定装置。 - 前記動作状態推定部は、前記動作状態変化時刻を参照して、動作状態変化時刻の前後Δtの間の推定結果を破棄し、直前の動作状態推定結果を維持する、
請求項11に記載の機器状態推定装置。 - 請求項1から請求項12のうちいずれか一項に記載の前記動作状態推定部が推定した動作状態に基づいて、前記機器の消費電力を推定する機器消費電力推定部を備える、機器消費電力推定装置。
- 前記機器消費電力推定部は、
あらかじめ機器の各動作状態の高調波特徴とそれに対応した消費電力とを記録しておく消費電力DB部と、
各動作状態の特徴と前記消費電力DB部の情報から消費電力を推定する消費電力推定部と、
を有する請求項13に記載の機器消費電力推定装置。 - 前記動作状態推定部が推定した動作状態に基づいて、前記機器の消費電力を推定する機器消費電力推定部を備え、
前記機器消費電力推定部は、
あらかじめ機器の各動作状態の高調波特徴とそれに対応した消費電力とを記録しておく消費電力DB部と、
各動作状態の特徴と前記消費電力DB部の情報から消費電力を推定する消費電力推定部と、を有し、
機器状態検出および機器消費電力検出の機能がサーバ側とローカル側に分割され、
前記ローカル側は、前記動作状態の変化検出部、FFT演算部、および消費電力受信部を有し、
前記FFT演算部は、前記電流または電力の波形を切り出して1以上の周波数成分を算出し、
前記消費電力受信部ではサーバ側で推定した消費電力を受信し、表示することができ、
前記サーバ側は、前記検出部、前記動作状態推定部、および前記機器消費電力推定部を有し、
前記ローカル側から取得した高調波の特徴を基に消費電力を推定し、その結果を前記ローカル側に送信する、
請求項12に記載の機器消費電力推定装置。 - コンピュータに、
給電線における電流または電力の高調波の第1の特徴と、少なくとも1つの機器の予め求められている第1の特徴との比較することと、
前記比較に基づいて、ON動作状態にある前記機器を検出することと、
前記機器の動作状態毎の予め求められている高調波に関する第2の特徴から、前記検出されたON動作状態にある機器の各動作状態に対応する第2の特徴を抽出することと、
抽出された第2の特徴と、前記高調波から得られた第2の特徴との類似性に基づいて、前記機器の動作状態を推定することと、
を実行させるためのプログラム。 - 推定された動作状態に基づいて、前記機器の消費電力を推定することをコンピュータに実行させるための、請求項16に記載のプログラム。
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