JPWO2017047296A1 - 教師データ提供装置、推定装置、推定システム、教師データ提供方法、推定方法、及び、プログラム - Google Patents
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Abstract
1つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の測定データである実測データ、又は、実測データから抽出された所定の特徴量を推定装置(20)から受信する取得部(11)と、電気機器の識別情報と、電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の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蓄積したデータベースの中から、実測データから抽出された特徴量と一致又は所定レベル以上類似する特徴量を含む教師データを選択する教師データ選択部(12)と、教師データ選択部(12)が選択した教師データを推定装置(20)に返信する出力部(13)と、を有する教師データ提供装置(10)。
Description
本発明は、教師データ提供装置、推定装置、推定システム、教師データ提供方法、推定方法、及び、プログラムに関する。
複数の監視対象の電気機器の稼働状態(電源状態や消費電力等)を把握する試みがなされている。ユーザが監視対象電気機器の稼動状態を把握することで、省エネなどの効果が期待される。
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データから特徴量を取り出し、当該特徴量に基づき、複数の電気機器各々の稼働状態を推定する技術が開示されている。
特許文献1に開示されているような推定技術を用いて監視対象の電気機器群の稼働状態を推定する場合、事前に推定装置に教師データを登録する必要がある。教師データは、監視対象の電気機器各々の識別情報と、各々が稼働時に測定データ(消費電流、消費電力など)に含まれる特徴量とを対応付けたデータである。
特許文献2及び3に、教師データを登録する技術が開示されている。
特許文献2には、監視対象の電気機器各々の識別情報(例:商品名、型番号、シリアルナンバー等)のユーザ入力を受付け、当該識別情報を利用して、監視対象の電気機器の特徴量を電気機器特徴量データベースから取得する手段が開示されている。
特許文献3には、測定データの値が所定レベル以上変化した時点の前後のデータの差分データから特徴量を抽出するとともに、その時点で電源のON/OFFを切り替えた電気機器を選択する入力をユーザから受付け、抽出した特徴量と選択された電気機器を対応付けた教師データを登録する技術が開示されている。
その他、特許文献4乃至6に以下のような技術が開示されている。
特許文献4には、システムを構成する部品の状態と、該状態における部品の消費電力とを記憶する消費電力記憶手段と、部品の状態が遷移する条件を記憶する条件記憶手段と、システムを模擬するシミュレータから部品の状態を示す情報が通知されない場合に、条件記憶手段に記憶される条件に従う遷移の順に状態が配列されてなる状態列を生成する生成手段と、状態列を構成する状態毎に単位時間あたりに部品が上記状態となる時間の割合を算出する割合算出手段と、割合算出手段によって算出された割合と、消費電力記憶手段に記憶される消費電力との積を、状態列を構成する状態毎に求め、求められた積の総和を部品の消費電力として推定する推定手段と、を備える消費電力推定装置が開示されている。
特許文献5には、対象電気自動車が今後走行するルート区間の消費エネルギーを推定する消費エネルギー推定装置が開示されている。
特許文献6には、エレクトロニクス基板の負荷算定を適正に行う負荷算定装置が開示されている。
上述の通り、特許文献1に開示されているような推定技術を用いて監視対象の電気機器群の稼働状態を推定する場合、事前に推定装置に教師データを登録する必要がある。
特許文献2及び3に記載の技術の場合、いずれも、監視対象の電気機器各々の識別情報をユーザに入力してもらう必要がある。当該手段の場合、監視対象の電気機器の数が多くなるほど、ユーザ負担が大きくなる。
本発明は、監視対象の電気機器の稼働状態を推定する技術において、教師データを登録するための新たな技術を提供することを課題とする。
本発明によれば、
1つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の測定データである実測データ、又は、前記実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得手段と、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる前記特徴量とを対応付けた教師データを複数蓄積したデータベースの中から、前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択手段と、
前記教師データ選択手段が選択した前記教師データを出力する出力手段と、
を有する教師データ提供装置が提供される。
1つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の測定データである実測データ、又は、前記実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得手段と、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる前記特徴量とを対応付けた教師データを複数蓄積したデータベースの中から、前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択手段と、
前記教師データ選択手段が選択した前記教師データを出力する出力手段と、
を有する教師データ提供装置が提供される。
また、本発明によれば、
1つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得手段と、
前記実測データ、又は、前記実測データから抽出された所定の特徴量を出力する推定装置出力手段と、
前記推定装置出力手段による出力に応じて返信されてきた、電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる前記特徴量とを対応付けた教師データを受信する教師データ受信手段と、
前記教師データ受信手段が受信した前記教師データを蓄積する教師データ記憶手段と、
前記実測データ、及び、前記教師データ記憶手段に蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定手段と、
を有する推定装置が提供される。
1つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得手段と、
前記実測データ、又は、前記実測データから抽出された所定の特徴量を出力する推定装置出力手段と、
前記推定装置出力手段による出力に応じて返信されてきた、電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる前記特徴量とを対応付けた教師データを受信する教師データ受信手段と、
前記教師データ受信手段が受信した前記教師データを蓄積する教師データ記憶手段と、
前記実測データ、及び、前記教師データ記憶手段に蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定手段と、
を有する推定装置が提供される。
また、本発明によれば、
上記教師データ提供装置と、上記推定装置と、を有する推定システムが提供される。
上記教師データ提供装置と、上記推定装置と、を有する推定システムが提供される。
また、本発明によれば、
複数の測定センサから、1つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得手段と、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の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、前記測定センサ毎に蓄積する教師データ記憶手段と、
前記測定センサ毎に、前記実測データ、及び、前記教師データ記憶手段に蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定手段と、
第1の前記測定センサで測定された前記実測データ、又は、当該実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得手段と、
前記教師データ記憶手段において前記第1の測定センサと異なる前記測定センサに対応して蓄積されている前記教師データの中から、前記取得手段が取得した前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択手段と、
前記教師データ選択手段が選択した前記教師データを前記教師データ記憶手段に向けて出力し、前記第1の測定センサに対応付けて記憶させる出力手段と、
を有する推定装置が提供される。
複数の測定センサから、1つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得手段と、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の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、前記測定センサ毎に蓄積する教師データ記憶手段と、
前記測定センサ毎に、前記実測データ、及び、前記教師データ記憶手段に蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定手段と、
第1の前記測定センサで測定された前記実測データ、又は、当該実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得手段と、
前記教師データ記憶手段において前記第1の測定センサと異なる前記測定センサに対応して蓄積されている前記教師データの中から、前記取得手段が取得した前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択手段と、
前記教師データ選択手段が選択した前記教師データを前記教師データ記憶手段に向けて出力し、前記第1の測定センサに対応付けて記憶させる出力手段と、
を有する推定装置が提供される。
また、本発明によれば、
1つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得手段と、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の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蓄積する教師データ記憶手段と、
前記実測データ、及び、前記教師データ記憶手段に蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定手段と、
他の推定装置から、前記実測データ、又は、当該実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得手段と、
前記教師データ記憶手段の中から、前記取得手段が取得した前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択手段と、
前記教師データ選択手段が選択した前記教師データを前記他の推定装置に向けて出力する出力手段と、
をさらに有する推定装置が提供される。
1つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得手段と、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の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蓄積する教師データ記憶手段と、
前記実測データ、及び、前記教師データ記憶手段に蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定手段と、
他の推定装置から、前記実測データ、又は、当該実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得手段と、
前記教師データ記憶手段の中から、前記取得手段が取得した前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択手段と、
前記教師データ選択手段が選択した前記教師データを前記他の推定装置に向けて出力する出力手段と、
をさらに有する推定装置が提供される。
また、本発明によれば、
コンピュータを、
1つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の測定データである実測データ、又は、前記実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得手段、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる前記特徴量とを対応付けた教師データを複数蓄積したデータベースの中から、前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択手段、
前記教師データ選択手段が選択した前記教師データを出力する出力手段、
として機能させるプログラムが提供される。
コンピュータを、
1つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の測定データである実測データ、又は、前記実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得手段、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる前記特徴量とを対応付けた教師データを複数蓄積したデータベースの中から、前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択手段、
前記教師データ選択手段が選択した前記教師データを出力する出力手段、
として機能させるプログラムが提供される。
また、本発明によれば、
コンピュータが、
1つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の測定データである実測データ、又は、前記実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得工程と、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる前記特徴量とを対応付けた教師データを複数蓄積したデータベースの中から、前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択工程と、
前記教師データ選択工程で選択した前記教師データを出力する出力工程と、
を実行する教師データ提供方法が提供される。
コンピュータが、
1つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の測定データである実測データ、又は、前記実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得工程と、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる前記特徴量とを対応付けた教師データを複数蓄積したデータベースの中から、前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択工程と、
前記教師データ選択工程で選択した前記教師データを出力する出力工程と、
を実行する教師データ提供方法が提供される。
また、本発明によれば、
コンピュータを、
1つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得手段、
前記実測データ、又は、前記実測データから抽出された所定の特徴量を出力する推定装置出力手段、
前記推定装置出力手段による出力に応じて返信されてきた、電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる前記特徴量とを対応付けた教師データを受信する教師データ受信手段、
前記教師データ受信手段が受信した前記教師データを蓄積する教師データ記憶手段と、
前記実測データ、及び、前記教師データ記憶手段に蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定手段、
として機能させるプログラムが提供される。
コンピュータを、
1つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得手段、
前記実測データ、又は、前記実測データから抽出された所定の特徴量を出力する推定装置出力手段、
前記推定装置出力手段による出力に応じて返信されてきた、電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる前記特徴量とを対応付けた教師データを受信する教師データ受信手段、
前記教師データ受信手段が受信した前記教師データを蓄積する教師データ記憶手段と、
前記実測データ、及び、前記教師データ記憶手段に蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定手段、
として機能させるプログラムが提供される。
また、本発明によれば、
コンピュータが、
1つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得工程と、
前記実測データ、又は、前記実測データから抽出された所定の特徴量を出力する推定装置出力工程と、
前記推定装置出力工程による出力に応じて返信されてきた、電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる前記特徴量とを対応付けた教師データを受信する教師データ受信工程と、
前記教師データ受信工程で受信した前記教師データを蓄積する教師データ記憶工程と、
前記実測データ、及び、前記教師データ記憶工程で蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定工程と、
を実行する推定方法が提供される。
コンピュータが、
1つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得工程と、
前記実測データ、又は、前記実測データから抽出された所定の特徴量を出力する推定装置出力工程と、
前記推定装置出力工程による出力に応じて返信されてきた、電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる前記特徴量とを対応付けた教師データを受信する教師データ受信工程と、
前記教師データ受信工程で受信した前記教師データを蓄積する教師データ記憶工程と、
前記実測データ、及び、前記教師データ記憶工程で蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定工程と、
を実行する推定方法が提供される。
また、本発明によれば、
コンピュータを、
複数の測定センサから、1つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得手段、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の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、前記測定センサ毎に蓄積する教師データ記憶手段、
前記測定センサ毎に、前記実測データ、及び、前記教師データ記憶手段に蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定手段、
第1の前記測定センサで測定された前記実測データ、又は、当該実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得手段、
前記教師データ記憶手段において前記第1の測定センサと異なる前記測定センサに対応して蓄積されている前記教師データの中から、前記取得手段が取得した前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択手段、
前記教師データ選択手段が選択した前記教師データを前記教師データ記憶手段に向けて出力し、前記第1の測定センサに対応付けて記憶させる出力手段、
として機能させるプログラムが提供される。
コンピュータを、
複数の測定センサから、1つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得手段、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の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、前記測定センサ毎に蓄積する教師データ記憶手段、
前記測定センサ毎に、前記実測データ、及び、前記教師データ記憶手段に蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定手段、
第1の前記測定センサで測定された前記実測データ、又は、当該実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得手段、
前記教師データ記憶手段において前記第1の測定センサと異なる前記測定センサに対応して蓄積されている前記教師データの中から、前記取得手段が取得した前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択手段、
前記教師データ選択手段が選択した前記教師データを前記教師データ記憶手段に向けて出力し、前記第1の測定センサに対応付けて記憶させる出力手段、
として機能させるプログラムが提供される。
また、本発明によれば、
コンピュータが、
複数の測定センサから、1つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得工程と、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の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、前記測定センサ毎に記憶手段に蓄積する教師データ記憶工程と、
前記測定センサ毎に、前記実測データ、及び、前記記憶手段に蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定工程と、
第1の前記測定センサで測定された前記実測データ、又は、当該実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得工程と、
前記記憶手段において前記第1の測定センサと異なる前記測定センサに対応して蓄積されている前記教師データの中から、前記取得工程で取得した前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択工程と、
前記教師データ選択工程で選択した前記教師データを前記記憶手段に向けて出力し、前記第1の測定センサに対応付けて記憶させる出力工程と、
を実行する推定方法が提供される。
コンピュータが、
複数の測定センサから、1つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得工程と、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の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、前記測定センサ毎に記憶手段に蓄積する教師データ記憶工程と、
前記測定センサ毎に、前記実測データ、及び、前記記憶手段に蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定工程と、
第1の前記測定センサで測定された前記実測データ、又は、当該実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得工程と、
前記記憶手段において前記第1の測定センサと異なる前記測定センサに対応して蓄積されている前記教師データの中から、前記取得工程で取得した前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択工程と、
前記教師データ選択工程で選択した前記教師データを前記記憶手段に向けて出力し、前記第1の測定センサに対応付けて記憶させる出力工程と、
を実行する推定方法が提供される。
また、本発明によれば、
コンピュータを、
1つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得手段、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の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蓄積する教師データ記憶手段、
前記実測データ、及び、前記教師データ記憶手段に蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定手段、
他の推定装置から、前記実測データ、又は、当該実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得手段、
前記教師データ記憶手段の中から、前記取得手段が取得した前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択手段、
前記教師データ選択手段が選択した前記教師データを前記他の推定装置に向けて出力する出力手段、
として機能させるプログラムが提供される。
コンピュータを、
1つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得手段、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の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蓄積する教師データ記憶手段、
前記実測データ、及び、前記教師データ記憶手段に蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定手段、
他の推定装置から、前記実測データ、又は、当該実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得手段、
前記教師データ記憶手段の中から、前記取得手段が取得した前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択手段、
前記教師データ選択手段が選択した前記教師データを前記他の推定装置に向けて出力する出力手段、
として機能させるプログラムが提供される。
また、本発明によれば、
コンピュータが、
1つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得工程と、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の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記憶手段に蓄積する教師データ記憶工程と、
前記実測データ、及び、前記記憶手段に蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定工程と、
他の推定装置から、前記実測データ、又は、当該実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得工程と、
前記記憶手段に蓄積された前記教師データの中から、前記取得工程で取得した前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択工程と、
前記教師データ選択工程で選択した前記教師データを前記他の推定装置に向けて出力する出力工程と、
を実行する推定方法が提供される。
コンピュータが、
1つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得工程と、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の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記憶手段に蓄積する教師データ記憶工程と、
前記実測データ、及び、前記記憶手段に蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定工程と、
他の推定装置から、前記実測データ、又は、当該実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得工程と、
前記記憶手段に蓄積された前記教師データの中から、前記取得工程で取得した前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択工程と、
前記教師データ選択工程で選択した前記教師データを前記他の推定装置に向けて出力する出力工程と、
を実行する推定方法が提供される。
本発明によれば、監視対象の電気機器の稼働状態を推定する技術における教師データを登録するための新たな技術が実現される。
上述した目的、およびその他の目的、特徴および利点は、以下に述べる好適な実施の形態、およびそれに付随する以下の図面によってさらに明らかになる。
まず、本実施形態の装置(教師データ提供装置、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。
図1は、本実施形態の装置(教師データ提供装置、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。
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 Disk Drive)であり、大容量のデータを記憶可能である。
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。
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。
<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。本実施形態の推定システムは、監視対象の電気機器の稼動状態を推定する推定装置と、推定装置に教師データを提供する教師データ提供装置とを有する。
まず、本実施形態の概要について説明する。本実施形態の推定システムは、監視対象の電気機器の稼動状態を推定する推定装置と、推定装置に教師データを提供する教師データ提供装置とを有する。
推定装置は、「監視対象の電気機器各々の識別情報と、各々が稼働時に測定データ(消費電流、消費電力など)に含まれる特徴量とを対応付けた教師データ」、及び、「所定位置(例:分電盤)に設置された測定センサで実際に測定された消費電流又は消費電力の測定データ(実測データ)」に基づき、監視対象の電気機器の稼動状態を推定する。監視対象の電気機器は、測定センサの設置位置よりも下流側で電力供給を受ける1つ又は複数の電気機器である。
推定装置は、上記推定処理を行うための教師データを教師データ提供装置から取得し、自装置に登録する。具体的には、推定装置は、測定センサで測定された実測データ、又は、当該実測データから抽出された特徴量を教師データ提供装置に送信し、教師データを要求する。そして、推定装置は、当該要求に応じて教師データ提供装置から送信されてきた教師データを取得し、自装置に登録する。以降、推定装置は、教師データ提供装置から取得し、自装置に登録した教師データを用いて、監視対象の電気機器の稼動状態を推定する。
教師データ提供装置は、「監視対象の電気機器各々の識別情報と、各々が稼働時に測定データ(消費電流、消費電力など)に含まれる特徴量とを対応付けた教師データ」を複数記憶している。すなわち、教師データ提供装置は、複数の電気機器に関する教師データを記憶している。
教師データ提供装置は、推定装置から教師データの要求を受信すると、受信した特徴量、又は、受信した実測データから抽出した特徴量と一致又は所定レベル以上類似する特徴量を含む教師データを選択する。そして、教師データ提供装置は、選択した教師データを推定装置に送信する。
以上説明した本実施形態によれば、推定装置は、測定センサで測定した実測データに基づき、適切な電気機器(監視対象の電気機器)の教師データを取得することができる。結果、教師データの準備に関するユーザ負担を軽減できる。
次に、図2の機能ブロック図を用いて、本実施形態の推定システムの適用例を説明する。
監視対象1は、複数の電気機器(不図示)を使用している電力需要家であって、これら電気機器の稼働状態を監視するサービスを受ける対象である。監視対象1は、例えば、1つの家庭、1つの企業、企業の中の1つの部署、1つの店舗、1つの工場等であるが、これらに限定されない。
複数の監視対象1各々は、ルーター30、ユーザ端末40、情報収集装置50及び測定センサ60を管理する。各監視対象1が管理する機器、教師データ提供装置10、及び、推定装置20は、互いに、インターネット等のネットワーク2を介して繋がり、情報の送受信が可能となっている。当該例の場合、教師データ提供装置10、及び、推定装置20は、サーバである。
測定センサ60は、所定位置に設置され、消費電流又は消費電力の瞬間波形データ(交流周波数に応じた波形データ)を所定時間間隔で継続的に測定する。1つの監視対象1に対応して、1つの測定センサ60が設置されてもよいし、複数の測定センサ60が設置されてもよい。測定センサ60は、例えば、分電盤に設置され、監視対象1全体の消費電流又は消費電力の瞬間波形データを測定してもよい。その他、測定センサ60は、分電盤の分岐毎に設置され、分岐毎に消費電流又は消費電力の瞬間波形データを測定してもよい。その他、測定センサ60は複数のコンセント各々に設置され、コンセント毎に消費電流又は消費電力の瞬間波形データを測定してもよい。なお、ここで例示した測定センサ60の設置位置は一例であり、これに限定されない。
以下、測定センサ60が測定した消費電流又は消費電力の瞬間波形データ(測定データ)を、「実測データ」又は「消費電流又は消費電力の実測データ」という。
情報収集装置50は、測定センサ60が測定した時系列な実測データを取得する。情報収集装置50は、実測データの全部又は一部を、ルーター30を介して推定装置20に送信する。
図2の例の場合、推定装置20はサーバである。推定装置20は、複数の監視対象1各々から実測データを受信する。
推定装置20は、受信した実測データ、又は、実測データから抽出した特徴量を教師データ提供装置10に送信し、教師データを要求する。そして、教師データ提供装置10から返信されてきた教師データを、監視対象1毎に管理する。
また、推定装置20は、監視対象1毎に管理する教師データ、及び、各監視対象から受信する実測データに基づき、各監視対象1内の電気機器の稼動状態を推定する。そして、推定結果を、各監視対象1のユーザ端末40や情報収集装置50等に送信する。
ユーザは、ユーザ端末40や情報収集装置50を介して電気機器の稼動状態(推定結果)を確認する。
ここで、図3の機能ブロック図を用いて、本実施形態の推定システムの適用例の他の一例を説明する。
図3の例は、監視対象1毎に推定装置20が設けられている点で、図2の例と異なる。図3の例の場合、推定装置20は、ユーザ端末40又は情報収集装置50と物理的に一体となっていてもよいし、物理的に分かれていてもよい。当該例の推定装置20は、自装置が属する監視対象1の教師データのみを管理し、自装置が属する監視対象1内の電気機器の稼動状態のみを推定する点で図2の例と異なるが、その他の構成は同様である。
次に、推定装置20の構成について詳細に説明する。図4に、推定装置20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20は、実測データ取得部21と、推定装置出力部22と、教師データ受信部23と、教師データ記憶部24と、推定部25とを有する。
実測データ取得部21、推定装置出力部22、教師データ受信部23及び教師データ記憶部24の協働した動作により、電気機器の稼動状態を推定するための準備、すなわち教師データ記憶部24への教師データの登録が行われる。そして、実測データ取得部21、教師データ記憶部24及び推定部25の協働した動作により、電気機器の稼動状態を推定する処理が行われる。
実測データ取得部21は、1つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する。実測データ取得部21は、上述した測定センサ60(図2及び図3参照)が測定した実測データを取得する。
推定装置出力部22は、実測データ取得部21が取得した実測データ、又は、当該実測データから抽出された所定の特徴量を教師データ提供装置10に送信する(出力)。
実測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、瞬間波形そのものなどであってもよい。ここでの例示に限定されない。なお、実測データから1種類の特徴量が抽出されてもよいし、複数種類の特徴量が抽出されてもよい。
教師データ受信部23は、教師データ提供装置10から返信されてきた、「電気機器の識別情報と、電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データ(瞬間波形データ)に含まれる特徴量とを対応付けた教師データ」を受信する。
教師データ記憶部24は、教師データ受信部23が受信した教師データを蓄積する。教師データ記憶部24に教師データを記憶することで、教師データの登録がなされる。図5に、教師データ記憶部24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ID(identification)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ている。電気機器IDは、型番、機種名、メーカ等の中の1つ又は2つ以上の組み合わせであってもよい。
なお、各電気機器の教師データは、複数存在してもよい。例えば、各電気機器の消費電力値帯(例:0W以上1000W以下)を複数のグループに分け(例:100W単位で10等分)、グループ毎に、代表電力値(例:中間値)と、各消費電力値帯の時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考えられる。
推定部25は、実測データ取得部21が取得した実測データ、及び、教師データ記憶部24に蓄積された教師データに基づき、複数の電気機器の稼動状態を推定する。推定部25による推定手段は、従来技術に準じたあらゆる手段を採用できるが、以下一例を説明する。
まず、推定部25は、複数の監視対象電気機器を任意に組み合わせ、それらの教師データに含まれる特徴量を足し合わせることで、複数の監視対象電気機器が稼働中に測定データに含まれる特徴量を含む教師データを作成する。
その後、推定部25は、教師データ記憶部24に蓄積されている教師データ及び上述したように足し合わせて作成した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。そして、推定部25は、生成した推定モデルに、実測データから抽出された特徴量を入力することで、推定結果(監視対象の電気機器の稼働状態)を得ることができる。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。
推定部25による推定結果は、ユーザ端末40や情報収集装置50(図2及び図3参照)等に送信される。
次に、教師データ提供装置10の構成について詳細に説明する。図6に、教師データ提供装置10の機能ブロック図の一例を示す。図示するように、教師データ提供装置10は、取得部11と、教師データ選択部12と、出力部13とを有する。本実施形態の場合、教師データ提供装置10はインターネットなどのネットワーク上に位置するサーバであり、推定装置20からの教師データの要求に応じて、適切な教師データを返信する。
取得部11は、1つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の測定データである実測データ、又は、実測データから抽出された所定の特徴量を取得する。本実施形態の取得部11は、推定装置20から実測データ又は特徴量を受信する。
教師データ選択部12は、電気機器の識別情報と、電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の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蓄積したデータベース(以下、単に「データベース」という)の中から、実測データから抽出された特徴量と一致又は所定レベル以上類似する特徴量を含む教師データを選択する。
図7に、データベースに蓄積されている教師データの一例を模式的に示す。図示する例では、電気機器ID(identification)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ている。なお、各電気機器の教師データは、複数存在してもよい。例えば、各電気機器の消費電力値帯(例:0W以上1000W以下)を複数のグループに分け(例:100W単位で10等分)、グループ毎に、代表電力値(例:中間値)と、各消費電力値帯の時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考えられる。
データベースには、市場に流通している電気機器の多く、好ましくは大部分、さらに好ましくは全部を網羅する教師データが蓄積されているのが好ましい。
教師データ選択部12は、取得部11が取得した実測データから抽出された特徴量と、データベースに格納されている複数の教師データ各々の特徴量とを比較し、一致又は所定レベル以上類似する特徴量を含む教師データを選択する。例えば、所定の演算方法(設計的事項)で、実測データから抽出された特徴量と、データベースに格納されている複数の教師データ各々の特徴量との差分(例:差分の二乗平均平方根等)を算出し、差分が所定レベルより小さい特徴量を含む教師データを選択してもよい。
ところで、取得部11が取得した実測データには、複数の電気機器の成分が含まれ得る。そこで、教師データ選択部12は、データベースに格納されている複数の教師データの特徴量を任意に組み合わせ、足し合わせた特徴量と、取得部11が取得した実測データから抽出された特徴量とをさらに比較してもよい。足し合わせた特徴量と、取得部11が取得した実測データから抽出された特徴量とが一致又は所定レベル以上類似する場合、教師データ選択部12は、足し合わせた複数の特徴量各々を含む複数の教師データを選択することができる。取得部11が特徴量を取得した場合も同様に、複数の電気機器の成分が含まれ得る。この場合も、上述した処理により教師データを選択できる。
なお、取得部11が実測データを取得する場合、教師データ選択部12は、当該実測データから所定の特徴量を抽出するよう構成される。
出力部13は、教師データ選択部12が選択した教師データを出力する。本実施形態の出力部13は、教師データ選択部12が選択した教師データを推定装置20に返信する。
次に、図8のフローチャートを用いて、本実施形態の教師データ提供装置10の処理の流れの一例を説明する。
まず、取得部11が、1つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の測定データである実測データ、又は、実測データから抽出された所定の特徴量を推定装置20から受信する(S10)。
その後、教師データ選択部12が、電気機器の識別情報と、電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の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蓄積したデータベースの中から、S10で受信された実測データから抽出された特徴量と一致又は所定レベル以上類似する特徴量を含む教師データを選択する(S11)。
その後、出力部13は、S11で教師データ選択部12が選択した教師データを推定装置20に返信する(S12)。
以上説明した本実施形態の教師データ提供装置10は、推定装置20から実測データ、又は、実測データから抽出された所定の特徴量とともに、教師データの要求を受信すると、その実測データから抽出された特徴量と一致又は類似する特徴量を含む教師データを返信する。
このような教師データ提供装置10と協働することで、本実施形態の推定装置20は、測定センサ60から取得した実測データに基づき、監視対象の電気機器の教師データを取得することができる。本実施形態の場合、従来技術のように、監視対象の電気機器の識別情報(例:型番等)等をユーザに入力してもらう必要がない。結果、教師データの登録に関するユーザ負担を軽減できる。
<第2の実施形態>
本実施形態は、教師データ提供装置10の教師データ選択部12の構成が、第1の実施形態と異なる。教師データ提供装置10のその他の構成、及び、推定装置20の構成は、第1の実施形態と同様である。
本実施形態は、教師データ提供装置10の教師データ選択部12の構成が、第1の実施形態と異なる。教師データ提供装置10のその他の構成、及び、推定装置20の構成は、第1の実施形態と同様である。
本実施形態の教師データ提供装置10の機能ブロック図の一例は、第1の実施形態と同様に、図6で示される。
取得部11は、時系列な実測データ、又は、時系列な実測データから抽出された時系列な特徴量のデータを取得する。時系列なデータの時間間隔は設計的事項である。
図9に、本実施形態の教師データ選択部12の機能ブロック図の一例を示す。図示するように、教師データ選択部12は、類似グループ特定部14と選択部15とを有する。
類似グループ特定部14は、所定時間分(設計的事項。例:1時間分、1日分、1週間分。)の時系列な実測データから抽出された所定時間分(設計的事項。例:1時間分、1日分、1週間分。)の時系列な特徴量のデータを処理対象データとする。そして、類似グループ特定部14は、処理対象データの中から、データベースに記憶されている教師データの中の1つである第1の教師データに含まれる特徴量と一致又は所定レベル以上類似する時間帯を第1の時間帯として特定する。なお、取得部11が時系列な実測データを取得する場合、類似グループ特定部14は、当該実測データから時系列な特徴量のデータを抽出するよう構成される。
そして、選択部15は、第1の教師データを、出力部13により出力される教師データとして選択する。
また、類似グループ特定部14は、第1の時間帯を特定した後、第1の時間帯を除く処理対象データの中から、第1の教師データと異なる第2の教師データに含まれる特徴量と一致又は所定レベル以上類似する時間帯、又は、第1の教師データに含まれる特徴量と第2の教師データに含まれる特徴量とを足し合わせた特徴量と一致又は所定レベル以上類似する時間帯を第2の時間帯として特定する。
そして、選択部15は、第2の教師データを、出力部13により出力される教師データとして選択する。
また、類似グループ特定部14は、第Nの時間帯を特定した後、第1乃至第Nの時間帯を除く処理対象データの中から、第1乃至第Nの教師データと異なる第(N+1)の教師データに含まれる特徴量と一致又は所定レベル以上類似する時間帯、又は、第1乃至第Nの教師データに含まれる特徴量を任意に組み合わせて足し合わせた特徴量と第(N+1)の教師データに含まれ特徴量とを足し合わせた特徴量と一致又は所定レベル以上類似する時間帯を第(N+1)の時間帯として特定する。
そして、選択部15は、第(N+1)の教師データを、出力部13により出力される教師データとして選択する。
ここで、類似グループ特定部14及び選択部15の上述した処理の具体例を、図10乃至図12を用いて説明するが、実現手段はこれに限定されない。
例えば、類似グループ特定部14は、図10に示す2015年7月10日7時00分から2015年7月10日9時00分までの2時間分の実測データを、処理対象データにしたとする。開始点(2015年7月10日7時00分)からタイミングAまでの監視対象の電気機器群の稼動状態は一定であり、この間の実測データ(瞬間波形データ)が図に示されている。同様に、タイミングAからタイミングBまで、タイミングBからタイミングCまで、及び、タイミングCから終了点(2015年7月10日9時00分)まで各々の間の監視対象の電気機器群の稼働状態は一定であり、各々の間の実測データ(瞬間波形データ)が図に示されている。
図11に、データベースに蓄積されている複数の教師データを示す。図示する例では、電気機器の型番(電気機器ID)と、各電気機器が稼働中に測定データに含まれる瞬間波形データ(特徴量)が登録されている。
類似グループ特定部14は、例えば、データベースに蓄積されている教師データの中の1つを抽出し、抽出した教師データの特徴量と、処理対象データの各点の特徴量との差分(例:差分の二乗平均平方根等。以下同様。)を算出する。結果、図12に示すような時系列なデータが得られる。図12は、図10に示す実測データ(処理対象データ)と、図11に示す電気機器ID「X32−1819BB」の特徴量との差分の時系列なデータである。
得られた差分の時系列なデータの中に、差分値が所定値より小さい時間帯が存在する場合、類似グループ特定部14は、その時間帯を第1の時間帯として特定する。そして、選択部15は、抽出されている教師データを第1の教師データとして選択する。図12の例の場合、開始点(2015年7月10日7時00分)からタイミングAまで、及び、タイミングCから終了点(2015年7月10日9時00分)までの差分が、所定値Rより小さい。このため、類似グループ特定部14は、当該時間帯を第1の時間帯として特定する。そして、選択部15は、抽出されている電気機器ID「X32−1819BB」の教師データを第1の教師データとして選択する。
一方、差分値が所定値Rより小さい時間帯が存在しない場合、類似グループ特定部14は、データベースから他の教師データを新たに抽出し、同様の処理を繰り返す。
第1の時間帯を特定後、類似グループ特定部14は、データベースから他の教師データを新たに抽出する。そして、抽出した教師データの特徴量と、第1の時間帯を除く処理対象データの各点の特徴量との差分を算出する。また、抽出した教師データの特徴量と、第1の教師データの特徴量を足し合わせた特徴量と、第1の時間帯を除く処理対象データの各点の特徴量との差分を算出する。
結果、図13及び図14に示すような時系列なデータが得られる。図13は、図10に示す実測データ(処理対象データ)と、図11に示す電気機器ID「AB−3819」の特徴量との差分の時系列なデータである。図14は、「図10に示す実測データ(処理対象データ)」と、「図11に示す電気機器ID「AB−3819」の特徴量と電気機器ID「X32−1819BB」の特徴量(第1の教師データの特徴量)とを足し合わせた特徴量」との差分の時系列なデータである。なお、第1の時間帯にはバツ印を付し、処理対象でないことが明示されている。
そして、得られた差分の時系列なデータの中に、差分値が所定値Rより小さい時間帯が存在する場合、類似グループ特定部14は、その時間帯を第2の時間帯として特定する。そして、選択部15は、抽出されている教師データを第2の教師データとして選択する。
図13の例の場合、差分が所定値Rよりも小さい時間帯が存在しない。しかし、図14の例の場合、タイミングAからタイミングBまでの差分が所定値Rより小さくなっている。このため、類似グループ特定部14は、タイミングAからタイミングBまでを第2の時間帯として特定する。そして、選択部15は、電気機器ID「AB−3819」の教師データを第2の教師データとして選択する。
以降、所定のタイミングまで同様の処理を繰り返す。例えば、「処理対象データの中に特定されていない時間帯が存在しなくなる」、又は、「返信対象として選択されていない教師データのいずれも上記差分が所定値Rより小さくならない(すなわち、返信する教師データとしてふさわしくない)」を満たすまで、同様の処理を繰り返す。
次に、図15のフローチャートを用いて、教師データ選択部12の処理の流れの一例を説明する。
まず、類似グループ特定部14は、所定時間分の時系列な特徴量のデータを処理対象データとして特定する(S20)。
その後、類似グループ特定部14は、処理対象データの中から、第1の教師データに含まれる特徴量と一致又は所定レベル以上類似する時間帯を第1の時間帯として特定する(S21)。
すると、選択部15は、第1の教師データを、出力部13により出力される教師データとして選択する(S22)。
その後、類似グループ特定部14は、所定の停止条件を満たすか判断する(S23)。所定の停止条件は、例えば上述の通り、『「処理対象データの中に特定されていない時間帯が存在しなくなる」、又は、「返信対象として選択されていない教師データのいずれも上記差分が所定値Rより小さくならない」を満たす』であってもよい。所定の停止条件を満たす場合(S23のYes)、処理を終了する。
所定の停止条件を満たさない場合(S23のNo)、類似グループ特定部14は、「S22で選択されていない第Nの教師データの特徴量」、又は、「今までにS22で選択された教師データの特徴量を任意に組み合わせ、足し合わせた特徴量と、第Nの教師データの特徴量とを足し合わせた特徴量」と一致又は所定レベル以上類似する時間帯を第Nの時間帯として特定する(S24)。
すると、選択部15は、第Nの教師データを、出力部13により出力される教師データとして選択する(S25)。その後、S23に戻り、同様の処理を繰り返す。
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。
また、本実施形態では、所定時間分の実測データを一度に処理し、その間に稼働していた複数の電気機器の教師データを選択することができる。このため、効率的に教師データを登録することができる。
<第3の実施形態>
本実施形態の教師データ提供装置10の出力部13は、教師データ選択部12により選択された教師データの特徴量と、取得部11が受信した実測データから抽出された特徴量との類似度をさらに出力(例:推定装置20に返信)する。
本実施形態の教師データ提供装置10の出力部13は、教師データ選択部12により選択された教師データの特徴量と、取得部11が受信した実測データから抽出された特徴量との類似度をさらに出力(例:推定装置20に返信)する。
出力部13は、さらに、教師データ選択部12により選択された教師データと異なる教師データの特徴量と、取得部11が受信した実測データから抽出された特徴量との類似度を出力(例:推定装置20に返信)してもよい。
教師データ提供装置10のその他の構成は、第1及び第2の実施形態と同様である。
推定装置20は、教師データ提供装置10から類似度を受信し、ユーザに向けて提示する点で、第1及び第2の実施形態と異なる。推定装置20のその他の構成は、第1及び第2の実施形態と同様である。類似度をユーザに向けて提示する手法は特段限定されず、ディスプレイ、プリンター、メーラー等のあらゆる出力装置を介して実現できる。
類似度は、例えば、第1及び第2の実施形態で説明した差分であってもよいし、その他、当該差分に基づき算出されたその他の値であってもよい。
図16に、ユーザに向けて提示される類似度の一例を示す。図の例の場合、教師データ選択部12により選択された教師データの特徴量、及び、その他の教師データの特徴量の類似度が示されている。教師データ1が、教師データ選択部12により選択された教師データであり、教師データ2乃至5が、その他の教師データである。
なお、図17に示すように、類似度とともに、各教師データの信頼性が表示されてもよい。さらに、信頼性を判定するための閾値が表示されてもよい。信頼性は、類似度に基づき判定される。図17の例の場合、閾値1以下は信頼性「低」であり、閾値1より大閾値2以下が信頼性「中」であり、閾値2より大は信頼性「高」である。
以上説明した本実施形態によれば、ユーザは、類似度を確認することで、教師データ提供装置10により自動的に選択された教師データの信頼性、換言すれば、教師データ提供装置10による教師データの選択処理の信頼性を把握することができる。
類似度が低く、信頼性が低い場合には、ユーザは、その教師データを破棄し、対象となる電気機器の教師データを取得し直す等のメンテナンスを行うことができる。例えば、ユーザは、特許第4433890号に開示されている手段を用いて、上記電気機器の教師データを手動で登録してもよい。
図16及び図17に示すように、教師データ選択部12により選択された教師データの特徴量の類似度のみならず、その他の教師データの特徴量の類似度も併せて表示することで、ユーザは、他の結果と比較しながら、教師データ提供装置10により自動的に選択された教師データの信頼性を把握することができる。
また、図17に示すように、所定の基準で判断した信頼性そのものや、信頼性を判定するための閾値を併せて表示することで、ユーザは、容易に、教師データ提供装置10により自動的に選択された教師データの信頼性を把握することができる。
以上説明した本実施形態によれば、第1及び第2の実施形態で示した構成により、自動的に、監視対象の電気機器の教師データを登録(推定装置20に登録)することができる。そして、本実施形態で示したように、自動的に選択した教師データの信頼性を判定するための情報をユーザに向けて提供することができる。
本実施形態の場合、ユーザは、まず、第1及び第2の実施形態で示した構成を用いて、自動的に、監視対象の電気機器の教師データを登録(推定装置20に登録)し、その後、各教師データの信頼性を確認しながら、必要に応じて一部の教師データを登録し直すという手順で、教師データの登録を行うことができる。このように、本実施形態によれば、すべての監視対象の電気機器各々の識別情報の入力を要求される従来技術に比べて、ユーザ負担を大きく軽減することができる。
<第4の実施形態>
本実施形態は、推定装置20が教師データ提供装置10として機能する点で、第1乃至第3の実施形態と異なる。なお、教師データ提供装置10及び推定装置20の構成は、第1乃至第3の実施形態と同様である。
図18の機能ブロック図を用いて、本実施形態の推定システムを説明する。図示するように、推定装置20が教師データ提供装置10の機能を備える。
本実施形態では、1つの監視対象1に対応して複数の測定センサ60が存在する。本実施形態は、例えば、1つの企業、企業の中の1つの部署、1つの店舗、1つの工場等、使用する電気機器の数が多い監視対象1(電力需要家)に適している。
推定装置20、ユーザ端末40、情報収集装置50、及び、複数の測定センサ60は、図示するように繋がり、情報の送受信を行う。なお、装置間の接続方法は設計的事項である。
複数の測定センサ60は、例えば、分電盤の分岐毎に設置される。推定装置20は、測定センサ60毎に教師データを登録し、当該教師データと各測定センサ60から取得した測定データとに基づき、測定センサ60毎に複数の電気機器の稼動状態を推定する。
このような本実施形態の場合、1つの監視対象1が使用する多数の電気機器を測定センサ60毎にグループ化し、グループ毎に電気機器の稼動状態を推定することができる。
次に、本実施形態の推定装置20が、測定センサ60毎に教師データを登録する処理について説明する。例えば、推定装置20は、第1の測定センサ60に対応付けて登録する教師データを、他の測定センサ60に対応付けて登録されている教師データの中から取得することができる。
すなわち、推定装置20は、第1の測定センサ60で測定された実測データから抽出された特徴量(処理対象特徴量)を取得すると、他の測定センサ60に対応付けて登録されている教師データを検索し、処理対象特徴量と一致又は所定レベル以上類似する特徴量を含む教師データを特定する。そして、推定装置20は、特定した教師データを、第1の測定センサ60に対応付けて登録する。
図19に、本実施形態の推定装置20の機能ブロック図の一例を示す。各部は概略以下のように機能する。
実測データ取得部21は、複数の測定センサ60各々から、1つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する。教師データ記憶部24は、電気機器の識別情報と、電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の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、測定センサ60毎に蓄積する。推定部25は、測定センサ60毎に、実測データ取得部21が取得した実測データ、及び、教師データ記憶部24に蓄積された教師データに基づき、複数の電気機器の稼動状態を推定する。
取得部11は、第1の測定センサ60で測定された実測データ、又は、当該実測データから抽出された所定の特徴量を実測データ取得部21から取得する。教師データ選択部12は、教師データ記憶部24において第1の測定センサ60と異なる測定センサ60に対応して蓄積されている教師データの中から、取得部11が取得した実測データから抽出された特徴量と一致又は所定レベル以上類似する特徴量を含む教師データを選択する。出力部13は、教師データ選択部12が選択した教師データを教師データ記憶部24に向けて出力し、第1の測定センサ60に対応付けて記憶させる。
以上説明した本実施形態によれば、第1乃至第3の実施形態と同様の作用効果を実現できる。
また、「推定装置20が、測定センサ60毎に教師データを登録し、当該教師データと各測定センサ60から取得した測定データとに基づき測定センサ60毎に複数の電気機器の稼動状態を推定する」という利用態様の場合、ある測定センサ60に対応付けて登録されている教師データの中から、他の測定センサ60に対応付けて登録する教師データとして適切なものを抽出し、当該他の測定センサ60に対応付けて登録することができる。すなわち、推定装置20を教師データ提供サーバとして機能させることができる。
ところで、ある監視対象内(例:1つの企業内)では、型番等が一致する電気機器(例:エアコン、電話、コピー機等)を複数の部屋や部署で使用することが多い。このため、複数の測定センサ60各々に対応付けて登録すべき教師データの中には、互いに共通するものが含まれやすい。このため、ある測定センサ60に対応付けて登録している教師データを、他の測定センサ60に対応付けて管理している教師データの中から取得することで、効率的に教師データを収集し、登録することができる。
また、本実施形態の場合、教師データ提供装置10として機能するサーバを設ける必要がない。このため、サーバの設置負担や、管理負担を軽減できる。
<第5の実施形態>
本実施形態は、推定装置20が教師データ提供装置10として機能する点で、第1乃至第3の実施形態と異なる。なお、教師データ提供装置10及び推定装置20の構成は、第1乃至第3の実施形態と同様である。
本実施形態は、推定装置20が教師データ提供装置10として機能する点で、第1乃至第3の実施形態と異なる。なお、教師データ提供装置10及び推定装置20の構成は、第1乃至第3の実施形態と同様である。
図20の機能ブロック図を用いて、本実施形態の推定システムを説明する。図示するように推定装置20が教師データ提供装置10の機能を備える。
推定装置20、ユーザ端末40、情報収集装置50、及び、測定センサ60は、図示するように繋がり、情報の送受信を行う。なお、装置間の接続方法は設計的事項である。
次に、本実施形態の推定装置20が、教師データを登録する処理について説明する。本実施形態の推定装置20は、他の推定装置20´から教師データを取得し、自装置に登録することができる。
すなわち、推定装置20は、測定センサ60で測定された実測データから抽出された特徴量(処理対象特徴量)を取得すると、他の推定装置20´に送信する。処理対象特徴量を受信した他の推定装置20´は、自装置に登録されている教師データを検索し、処理対象特徴量と一致又は所定レベル以上類似する特徴量を含む教師データを特定する。そして、他の推定装置20´は、特定した教師データを、推定装置20に返信する。推定装置20は、受信した教師データを自装置に登録する。この例の場合、他の推定装置20´が教師データ提供サーバとして機能している。
図21に本実施形態の変形例の機能ブロック図を示す。図20と比べると、ネットワーク上に教師データ提供装置10として機能するサーバがある点で異なる。すなわち、当該変形例の場合、推定装置20は、自装置に登録する教師データを、サーバ及び他の推定装置20のいずれかから取得することができる。
図22に、本実施形態の推定装置20の機能ブロック図の一例を示す。各部は概略以下のように機能する。
実測データ取得部21は、1つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する。教師データ記憶部24は、電気機器の識別情報と、電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の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蓄積する。推定部25は、実測データ、及び、教師データ記憶部24に蓄積された教師データに基づき、複数の電気機器の稼動状態を推定する。
取得部11は、他の推定装置20から、実測データ、又は、当該実測データから抽出された所定の特徴量を取得する。教師データ選択部12は、教師データ記憶部24の中から、取得部11が取得した実測データから抽出された特徴量と一致又は所定レベル以上類似する特徴量を含む教師データを選択する。出力部13は、教師データ選択部12が選択した教師データを他の推定装置20に向けて出力する。
以上説明した本実施形態によれば、第1乃至第3の実施形態と同様の作用効果を実現できる。
また、図20の例の場合、教師データ提供装置10として機能するサーバを設ける必要がない。このため、サーバの設置負担や、管理負担を軽減できる。
また、図21の例の場合、サーバ及び推定装置20が教師データ提供装置10として機能する。このため、サーバの処理負担を軽減できる。
以下、参考形態の例を付記する。
1. 1つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の測定データである実測データ、又は、前記実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得手段と、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる前記特徴量とを対応付けた教師データを複数蓄積したデータベースの中から、前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択手段と、
前記教師データ選択手段が選択した前記教師データを出力する出力手段と、
を有する教師データ提供装置。
2. 1に記載の教師データ提供装置において、
前記取得手段は、時系列な前記実測データ、又は、時系列な前記実測データから抽出された時系列な前記特徴量のデータを取得し、
前記教師データ選択手段は、
所定時間分の時系列な前記実測データから抽出された所定時間分の時系列な前記特徴量のデータを処理対象データとし、第1の前記教師データに含まれる前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する時間帯を第1の時間帯として特定する類似グループ特定手段と、
前記第1の教師データを、前記出力手段により出力される前記教師データとして選択する選択手段と、
を有する教師データ提供装置。
3. 2に記載の教師データ提供装置において、
前記類似グループ特定手段は、前記第1の時間帯を特定した後、前記第1の時間帯を除く前記処理対象データの中から、前記第1の教師データと異なる第2の前記教師データに含まれる前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する時間帯、又は、前記第1の教師データに含まれる前記特徴量と前記第2の教師データに含まれる前記特徴量とを足し合わせた前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する時間帯を第2の時間帯として特定し、
前記選択手段は、前記第2の教師データを、前記出力手段により出力される前記教師データとして選択する教師データ提供装置。
4. 3に記載の教師データ提供装置において、
前記類似グループ特定手段は、第Nの時間帯を特定した後、前記第1乃至第Nの時間帯を除く前記処理対象データの中から、前記第1乃至第Nの教師データと異なる第(N+1)の前記教師データに含まれる前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する時間帯、又は、前記第1乃至第Nの教師データに含まれる前記特徴量を任意に組み合わせて足し合わせた前記特徴量と前記第(N+1)の教師データに含まれる前記特徴量とを足し合わせた前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する時間帯を第(N+1)の時間帯として特定し、
前記選択手段は、前記第(N+1)の教師データを、前記出力手段により出力される前記教師データとして選択する教師データ提供装置。
5. 1から4のいずれかに記載の教師データ提供装置において、
前記出力手段は、前記教師データ選択手段が選択した前記教師データに含まれる前記特徴量と、前記実測データから抽出された前記特徴量との類似度をさらに出力する教師データ提供装置。
6. 5に記載の教師データ提供装置において、
前記出力手段は、前記教師データ選択手段が選択した前記教師データと異なる前記教師データに含まれる前記特徴量と、前記実測データから抽出された前記特徴量との類似度をさらに出力する教師データ提供装置。
7. 1つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得手段と、
前記実測データ、又は、前記実測データから抽出された所定の特徴量を出力する推定装置出力手段と、
前記推定装置出力手段による出力に応じて返信されてきた、電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる前記特徴量とを対応付けた教師データを受信する教師データ受信手段と、
前記教師データ受信手段が受信した前記教師データを蓄積する教師データ記憶手段と、
前記実測データ、及び、前記教師データ記憶手段に蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定手段と、
を有する推定装置。
8. 1から6のいずれかに記載の教師データ提供装置と、7に記載の推定装置と、を有する推定システム。
9. 複数の測定センサから、1つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得手段と、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の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、前記測定センサ毎に蓄積する教師データ記憶手段と、
前記測定センサ毎に、前記実測データ、及び、前記教師データ記憶手段に蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定手段と、
第1の前記測定センサで測定された前記実測データ、又は、当該実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得手段と、
前記教師データ記憶手段において前記第1の測定センサと異なる前記測定センサに対応して蓄積されている前記教師データの中から、前記取得手段が取得した前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択手段と、
前記教師データ選択手段が選択した前記教師データを前記教師データ記憶手段に向けて出力し、前記第1の測定センサに対応付けて記憶させる出力手段と、
を有する推定装置。
10. 1つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得手段と、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の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蓄積する教師データ記憶手段と、
前記実測データ、及び、前記教師データ記憶手段に蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定手段と、
他の推定装置から、前記実測データ、又は、当該実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得手段と、
前記教師データ記憶手段の中から、前記取得手段が取得した前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択手段と、
前記教師データ選択手段が選択した前記教師データを前記他の推定装置に向けて出力する出力手段と、
をさらに有する推定装置。
11. コンピュータを、
1つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の測定データである実測データ、又は、前記実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得手段、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる前記特徴量とを対応付けた教師データを複数蓄積したデータベースの中から、前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択手段、
前記教師データ選択手段が選択した前記教師データを出力する出力手段、
として機能させるプログラム。
11−2. 11に記載のプログラムにおいて、
前記取得手段は、時系列な前記実測データ、又は、時系列な前記実測データから抽出された時系列な前記特徴量のデータを取得し、
前記教師データ選択手段は、
所定時間分の時系列な前記実測データから抽出された所定時間分の時系列な前記特徴量のデータを処理対象データとし、第1の前記教師データに含まれる前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する時間帯を第1の時間帯として特定する類似グループ特定手段、及び、
前記第1の教師データを、前記出力手段により出力される前記教師データとして選択する選択手段、として機能するプログラム。
11−3. 11−2に記載のプログラムにおいて、
前記類似グループ特定手段は、前記第1の時間帯を特定した後、前記第1の時間帯を除く前記処理対象データの中から、前記第1の教師データと異なる第2の前記教師データに含まれる前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する時間帯、又は、前記第1の教師データに含まれる前記特徴量と前記第2の教師データに含まれる前記特徴量とを足し合わせた前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する時間帯を第2の時間帯として特定し、
前記選択手段は、前記第2の教師データを、前記出力手段により出力される前記教師データとして選択するプログラム。
11−4. 11−3に記載のプログラムにおいて、
前記類似グループ特定手段は、第Nの時間帯を特定した後、前記第1乃至第Nの時間帯を除く前記処理対象データの中から、前記第1乃至第Nの教師データと異なる第(N+1)の前記教師データに含まれる前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する時間帯、又は、前記第1乃至第Nの教師データに含まれる前記特徴量を任意に組み合わせて足し合わせた前記特徴量と前記第(N+1)の教師データに含まれる前記特徴量とを足し合わせた前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する時間帯を第(N+1)の時間帯として特定し、
前記選択手段は、前記第(N+1)の教師データを、前記出力手段により出力される前記教師データとして選択するプログラム。
11−5. 11から11−4のいずれかに記載のプログラムにおいて、
前記出力手段は、前記教師データ選択手段が選択した前記教師データに含まれる前記特徴量と、前記実測データから抽出された前記特徴量との類似度をさらに出力するプログラム。
11−6. 11−5に記載のプログラムにおいて、
前記出力手段は、前記教師データ選択手段が選択した前記教師データと異なる前記教師データに含まれる前記特徴量と、前記実測データから抽出された前記特徴量との類似度をさらに出力するプログラム。
12. コンピュータが、
1つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の測定データである実測データ、又は、前記実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得工程と、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる前記特徴量とを対応付けた教師データを複数蓄積したデータベースの中から、前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択工程と、
前記教師データ選択工程で選択した前記教師データを出力する出力工程と、
を実行する教師データ提供方法。
12−2. 12に記載の教師データ提供方法において、
前記取得工程では、時系列な前記実測データ、又は、時系列な前記実測データから抽出された時系列な前記特徴量のデータを取得し、
前記教師データ選択工程は、
所定時間分の時系列な前記実測データから抽出された所定時間分の時系列な前記特徴量のデータを処理対象データとし、第1の前記教師データに含まれる前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する時間帯を第1の時間帯として特定する類似グループ特定工程と、
前記第1の教師データを、前記出力工程で出力される前記教師データとして選択する選択工程と、
を有する教師データ提供方法。
12−3. 12−2に記載の教師データ提供方法において、
前記類似グループ特定工程では、前記第1の時間帯を特定した後、前記第1の時間帯を除く前記処理対象データの中から、前記第1の教師データと異なる第2の前記教師データに含まれる前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する時間帯、又は、前記第1の教師データに含まれる前記特徴量と前記第2の教師データに含まれる前記特徴量とを足し合わせた前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する時間帯を第2の時間帯として特定し、
前記選択工程では、前記第2の教師データを、前記出力工程で出力される前記教師データとして選択する教師データ提供方法。
12−4. 12−3に記載の教師データ提供方法において、
前記類似グループ特定工程では、第Nの時間帯を特定した後、前記第1乃至第Nの時間帯を除く前記処理対象データの中から、前記第1乃至第Nの教師データと異なる第(N+1)の前記教師データに含まれる前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する時間帯、又は、前記第1乃至第Nの教師データに含まれる前記特徴量を任意に組み合わせて足し合わせた前記特徴量と前記第(N+1)の教師データに含まれる前記特徴量とを足し合わせた前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する時間帯を第(N+1)の時間帯として特定し、
前記選択工程では、前記第(N+1)の教師データを、前記出力工程で出力される前記教師データとして選択する教師データ提供方法。
12−5. 12から12−4のいずれかに記載の教師データ提供方法において、
前記出力工程では、前記教師データ選択工程で選択された前記教師データに含まれる前記特徴量と、前記実測データから抽出された前記特徴量との類似度をさらに出力する教師データ提供方法。
12−6. 12−5に記載の教師データ提供方法において、
前記出力工程では、前記教師データ選択工程で選択された前記教師データと異なる前記教師データに含まれる前記特徴量と、前記実測データから抽出された前記特徴量との類似度をさらに出力する教師データ提供方法。
13. コンピュータを、
1つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得手段、
前記実測データ、又は、前記実測データから抽出された所定の特徴量を出力する推定装置出力手段、
前記推定装置出力手段による出力に応じて返信されてきた、電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる前記特徴量とを対応付けた教師データを受信する教師データ受信手段、
前記教師データ受信手段が受信した前記教師データを蓄積する教師データ記憶手段と、
前記実測データ、及び、前記教師データ記憶手段に蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定手段、
として機能させるプログラム。
14. コンピュータが、
1つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得工程と、
前記実測データ、又は、前記実測データから抽出された所定の特徴量を出力する推定装置出力工程と、
前記推定装置出力工程による出力に応じて返信されてきた、電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる前記特徴量とを対応付けた教師データを受信する教師データ受信工程と、
前記教師データ受信工程で受信した前記教師データを蓄積する教師データ記憶工程と、
前記実測データ、及び、前記教師データ記憶工程で蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定工程と、
を実行する推定方法。
15. コンピュータを、
複数の測定センサから、1つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得手段、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の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、前記測定センサ毎に蓄積する教師データ記憶手段、
前記測定センサ毎に、前記実測データ、及び、前記教師データ記憶手段に蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定手段、
第1の前記測定センサで測定された前記実測データ、又は、当該実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得手段、
前記教師データ記憶手段において前記第1の測定センサと異なる前記測定センサに対応して蓄積されている前記教師データの中から、前記取得手段が取得した前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択手段、
前記教師データ選択手段が選択した前記教師データを前記教師データ記憶手段に向けて出力し、前記第1の測定センサに対応付けて記憶させる出力手段、
として機能させるプログラム。
16. コンピュータが、
複数の測定センサから、1つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得工程と、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の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、前記測定センサ毎に記憶手段に蓄積する教師データ記憶工程と、
前記測定センサ毎に、前記実測データ、及び、前記記憶手段に蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定工程と、
第1の前記測定センサで測定された前記実測データ、又は、当該実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得工程と、
前記記憶手段において前記第1の測定センサと異なる前記測定センサに対応して蓄積されている前記教師データの中から、前記取得工程で取得した前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択工程と、
前記教師データ選択工程で選択した前記教師データを前記記憶手段に向けて出力し、前記第1の測定センサに対応付けて記憶させる出力工程と、
を実行する推定方法。
17. コンピュータを、
1つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得手段、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の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蓄積する教師データ記憶手段、
前記実測データ、及び、前記教師データ記憶手段に蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定手段、
他の推定装置から、前記実測データ、又は、当該実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得手段、
前記教師データ記憶手段の中から、前記取得手段が取得した前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択手段、
前記教師データ選択手段が選択した前記教師データを前記他の推定装置に向けて出力する出力手段、
として機能させるプログラム。
18. コンピュータが、
1つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得工程と、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の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記憶手段に蓄積する教師データ記憶工程と、
前記実測データ、及び、前記記憶手段に蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定工程と、
他の推定装置から、前記実測データ、又は、当該実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得工程と、
前記記憶手段に蓄積された前記教師データの中から、前記取得工程で取得した前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択工程と、
前記教師データ選択工程で選択した前記教師データを前記他の推定装置に向けて出力する出力工程と、
を実行する推定方法。
1. 1つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の測定データである実測データ、又は、前記実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得手段と、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる前記特徴量とを対応付けた教師データを複数蓄積したデータベースの中から、前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択手段と、
前記教師データ選択手段が選択した前記教師データを出力する出力手段と、
を有する教師データ提供装置。
2. 1に記載の教師データ提供装置において、
前記取得手段は、時系列な前記実測データ、又は、時系列な前記実測データから抽出された時系列な前記特徴量のデータを取得し、
前記教師データ選択手段は、
所定時間分の時系列な前記実測データから抽出された所定時間分の時系列な前記特徴量のデータを処理対象データとし、第1の前記教師データに含まれる前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する時間帯を第1の時間帯として特定する類似グループ特定手段と、
前記第1の教師データを、前記出力手段により出力される前記教師データとして選択する選択手段と、
を有する教師データ提供装置。
3. 2に記載の教師データ提供装置において、
前記類似グループ特定手段は、前記第1の時間帯を特定した後、前記第1の時間帯を除く前記処理対象データの中から、前記第1の教師データと異なる第2の前記教師データに含まれる前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する時間帯、又は、前記第1の教師データに含まれる前記特徴量と前記第2の教師データに含まれる前記特徴量とを足し合わせた前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する時間帯を第2の時間帯として特定し、
前記選択手段は、前記第2の教師データを、前記出力手段により出力される前記教師データとして選択する教師データ提供装置。
4. 3に記載の教師データ提供装置において、
前記類似グループ特定手段は、第Nの時間帯を特定した後、前記第1乃至第Nの時間帯を除く前記処理対象データの中から、前記第1乃至第Nの教師データと異なる第(N+1)の前記教師データに含まれる前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する時間帯、又は、前記第1乃至第Nの教師データに含まれる前記特徴量を任意に組み合わせて足し合わせた前記特徴量と前記第(N+1)の教師データに含まれる前記特徴量とを足し合わせた前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する時間帯を第(N+1)の時間帯として特定し、
前記選択手段は、前記第(N+1)の教師データを、前記出力手段により出力される前記教師データとして選択する教師データ提供装置。
5. 1から4のいずれかに記載の教師データ提供装置において、
前記出力手段は、前記教師データ選択手段が選択した前記教師データに含まれる前記特徴量と、前記実測データから抽出された前記特徴量との類似度をさらに出力する教師データ提供装置。
6. 5に記載の教師データ提供装置において、
前記出力手段は、前記教師データ選択手段が選択した前記教師データと異なる前記教師データに含まれる前記特徴量と、前記実測データから抽出された前記特徴量との類似度をさらに出力する教師データ提供装置。
7. 1つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得手段と、
前記実測データ、又は、前記実測データから抽出された所定の特徴量を出力する推定装置出力手段と、
前記推定装置出力手段による出力に応じて返信されてきた、電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる前記特徴量とを対応付けた教師データを受信する教師データ受信手段と、
前記教師データ受信手段が受信した前記教師データを蓄積する教師データ記憶手段と、
前記実測データ、及び、前記教師データ記憶手段に蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定手段と、
を有する推定装置。
8. 1から6のいずれかに記載の教師データ提供装置と、7に記載の推定装置と、を有する推定システム。
9. 複数の測定センサから、1つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得手段と、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の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、前記測定センサ毎に蓄積する教師データ記憶手段と、
前記測定センサ毎に、前記実測データ、及び、前記教師データ記憶手段に蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定手段と、
第1の前記測定センサで測定された前記実測データ、又は、当該実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得手段と、
前記教師データ記憶手段において前記第1の測定センサと異なる前記測定センサに対応して蓄積されている前記教師データの中から、前記取得手段が取得した前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択手段と、
前記教師データ選択手段が選択した前記教師データを前記教師データ記憶手段に向けて出力し、前記第1の測定センサに対応付けて記憶させる出力手段と、
を有する推定装置。
10. 1つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得手段と、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の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蓄積する教師データ記憶手段と、
前記実測データ、及び、前記教師データ記憶手段に蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定手段と、
他の推定装置から、前記実測データ、又は、当該実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得手段と、
前記教師データ記憶手段の中から、前記取得手段が取得した前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択手段と、
前記教師データ選択手段が選択した前記教師データを前記他の推定装置に向けて出力する出力手段と、
をさらに有する推定装置。
11. コンピュータを、
1つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の測定データである実測データ、又は、前記実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得手段、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる前記特徴量とを対応付けた教師データを複数蓄積したデータベースの中から、前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択手段、
前記教師データ選択手段が選択した前記教師データを出力する出力手段、
として機能させるプログラム。
11−2. 11に記載のプログラムにおいて、
前記取得手段は、時系列な前記実測データ、又は、時系列な前記実測データから抽出された時系列な前記特徴量のデータを取得し、
前記教師データ選択手段は、
所定時間分の時系列な前記実測データから抽出された所定時間分の時系列な前記特徴量のデータを処理対象データとし、第1の前記教師データに含まれる前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する時間帯を第1の時間帯として特定する類似グループ特定手段、及び、
前記第1の教師データを、前記出力手段により出力される前記教師データとして選択する選択手段、として機能するプログラム。
11−3. 11−2に記載のプログラムにおいて、
前記類似グループ特定手段は、前記第1の時間帯を特定した後、前記第1の時間帯を除く前記処理対象データの中から、前記第1の教師データと異なる第2の前記教師データに含まれる前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する時間帯、又は、前記第1の教師データに含まれる前記特徴量と前記第2の教師データに含まれる前記特徴量とを足し合わせた前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する時間帯を第2の時間帯として特定し、
前記選択手段は、前記第2の教師データを、前記出力手段により出力される前記教師データとして選択するプログラム。
11−4. 11−3に記載のプログラムにおいて、
前記類似グループ特定手段は、第Nの時間帯を特定した後、前記第1乃至第Nの時間帯を除く前記処理対象データの中から、前記第1乃至第Nの教師データと異なる第(N+1)の前記教師データに含まれる前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する時間帯、又は、前記第1乃至第Nの教師データに含まれる前記特徴量を任意に組み合わせて足し合わせた前記特徴量と前記第(N+1)の教師データに含まれる前記特徴量とを足し合わせた前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する時間帯を第(N+1)の時間帯として特定し、
前記選択手段は、前記第(N+1)の教師データを、前記出力手段により出力される前記教師データとして選択するプログラム。
11−5. 11から11−4のいずれかに記載のプログラムにおいて、
前記出力手段は、前記教師データ選択手段が選択した前記教師データに含まれる前記特徴量と、前記実測データから抽出された前記特徴量との類似度をさらに出力するプログラム。
11−6. 11−5に記載のプログラムにおいて、
前記出力手段は、前記教師データ選択手段が選択した前記教師データと異なる前記教師データに含まれる前記特徴量と、前記実測データから抽出された前記特徴量との類似度をさらに出力するプログラム。
12. コンピュータが、
1つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の測定データである実測データ、又は、前記実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得工程と、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる前記特徴量とを対応付けた教師データを複数蓄積したデータベースの中から、前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択工程と、
前記教師データ選択工程で選択した前記教師データを出力する出力工程と、
を実行する教師データ提供方法。
12−2. 12に記載の教師データ提供方法において、
前記取得工程では、時系列な前記実測データ、又は、時系列な前記実測データから抽出された時系列な前記特徴量のデータを取得し、
前記教師データ選択工程は、
所定時間分の時系列な前記実測データから抽出された所定時間分の時系列な前記特徴量のデータを処理対象データとし、第1の前記教師データに含まれる前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する時間帯を第1の時間帯として特定する類似グループ特定工程と、
前記第1の教師データを、前記出力工程で出力される前記教師データとして選択する選択工程と、
を有する教師データ提供方法。
12−3. 12−2に記載の教師データ提供方法において、
前記類似グループ特定工程では、前記第1の時間帯を特定した後、前記第1の時間帯を除く前記処理対象データの中から、前記第1の教師データと異なる第2の前記教師データに含まれる前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する時間帯、又は、前記第1の教師データに含まれる前記特徴量と前記第2の教師データに含まれる前記特徴量とを足し合わせた前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する時間帯を第2の時間帯として特定し、
前記選択工程では、前記第2の教師データを、前記出力工程で出力される前記教師データとして選択する教師データ提供方法。
12−4. 12−3に記載の教師データ提供方法において、
前記類似グループ特定工程では、第Nの時間帯を特定した後、前記第1乃至第Nの時間帯を除く前記処理対象データの中から、前記第1乃至第Nの教師データと異なる第(N+1)の前記教師データに含まれる前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する時間帯、又は、前記第1乃至第Nの教師データに含まれる前記特徴量を任意に組み合わせて足し合わせた前記特徴量と前記第(N+1)の教師データに含まれる前記特徴量とを足し合わせた前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する時間帯を第(N+1)の時間帯として特定し、
前記選択工程では、前記第(N+1)の教師データを、前記出力工程で出力される前記教師データとして選択する教師データ提供方法。
12−5. 12から12−4のいずれかに記載の教師データ提供方法において、
前記出力工程では、前記教師データ選択工程で選択された前記教師データに含まれる前記特徴量と、前記実測データから抽出された前記特徴量との類似度をさらに出力する教師データ提供方法。
12−6. 12−5に記載の教師データ提供方法において、
前記出力工程では、前記教師データ選択工程で選択された前記教師データと異なる前記教師データに含まれる前記特徴量と、前記実測データから抽出された前記特徴量との類似度をさらに出力する教師データ提供方法。
13. コンピュータを、
1つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得手段、
前記実測データ、又は、前記実測データから抽出された所定の特徴量を出力する推定装置出力手段、
前記推定装置出力手段による出力に応じて返信されてきた、電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる前記特徴量とを対応付けた教師データを受信する教師データ受信手段、
前記教師データ受信手段が受信した前記教師データを蓄積する教師データ記憶手段と、
前記実測データ、及び、前記教師データ記憶手段に蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定手段、
として機能させるプログラム。
14. コンピュータが、
1つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得工程と、
前記実測データ、又は、前記実測データから抽出された所定の特徴量を出力する推定装置出力工程と、
前記推定装置出力工程による出力に応じて返信されてきた、電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる前記特徴量とを対応付けた教師データを受信する教師データ受信工程と、
前記教師データ受信工程で受信した前記教師データを蓄積する教師データ記憶工程と、
前記実測データ、及び、前記教師データ記憶工程で蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定工程と、
を実行する推定方法。
15. コンピュータを、
複数の測定センサから、1つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得手段、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の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、前記測定センサ毎に蓄積する教師データ記憶手段、
前記測定センサ毎に、前記実測データ、及び、前記教師データ記憶手段に蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定手段、
第1の前記測定センサで測定された前記実測データ、又は、当該実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得手段、
前記教師データ記憶手段において前記第1の測定センサと異なる前記測定センサに対応して蓄積されている前記教師データの中から、前記取得手段が取得した前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択手段、
前記教師データ選択手段が選択した前記教師データを前記教師データ記憶手段に向けて出力し、前記第1の測定センサに対応付けて記憶させる出力手段、
として機能させるプログラム。
16. コンピュータが、
複数の測定センサから、1つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得工程と、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の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、前記測定センサ毎に記憶手段に蓄積する教師データ記憶工程と、
前記測定センサ毎に、前記実測データ、及び、前記記憶手段に蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定工程と、
第1の前記測定センサで測定された前記実測データ、又は、当該実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得工程と、
前記記憶手段において前記第1の測定センサと異なる前記測定センサに対応して蓄積されている前記教師データの中から、前記取得工程で取得した前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択工程と、
前記教師データ選択工程で選択した前記教師データを前記記憶手段に向けて出力し、前記第1の測定センサに対応付けて記憶させる出力工程と、
を実行する推定方法。
17. コンピュータを、
1つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得手段、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の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蓄積する教師データ記憶手段、
前記実測データ、及び、前記教師データ記憶手段に蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定手段、
他の推定装置から、前記実測データ、又は、当該実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得手段、
前記教師データ記憶手段の中から、前記取得手段が取得した前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択手段、
前記教師データ選択手段が選択した前記教師データを前記他の推定装置に向けて出力する出力手段、
として機能させるプログラム。
18. コンピュータが、
1つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得工程と、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の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記憶手段に蓄積する教師データ記憶工程と、
前記実測データ、及び、前記記憶手段に蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定工程と、
他の推定装置から、前記実測データ、又は、当該実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得工程と、
前記記憶手段に蓄積された前記教師データの中から、前記取得工程で取得した前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択工程と、
前記教師データ選択工程で選択した前記教師データを前記他の推定装置に向けて出力する出力工程と、
を実行する推定方法。
この出願は、2015年9月17日に出願された日本出願特願2015−183706号を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
Claims (18)
- 1つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の測定データである実測データ、又は、前記実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得手段と、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる前記特徴量とを対応付けた教師データを複数蓄積したデータベースの中から、前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択手段と、
前記教師データ選択手段が選択した前記教師データを出力する出力手段と、
を有する教師データ提供装置。 - 請求項1に記載の教師データ提供装置において、
前記取得手段は、時系列な前記実測データ、又は、時系列な前記実測データから抽出された時系列な前記特徴量のデータを取得し、
前記教師データ選択手段は、
所定時間分の時系列な前記実測データから抽出された所定時間分の時系列な前記特徴量のデータを処理対象データとし、第1の前記教師データに含まれる前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する時間帯を第1の時間帯として特定する類似グループ特定手段と、
前記第1の教師データを、前記出力手段により出力される前記教師データとして選択する選択手段と、
を有する教師データ提供装置。 - 請求項2に記載の教師データ提供装置において、
前記類似グループ特定手段は、前記第1の時間帯を特定した後、前記第1の時間帯を除く前記処理対象データの中から、前記第1の教師データと異なる第2の前記教師データに含まれる前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する時間帯、又は、前記第1の教師データに含まれる前記特徴量と前記第2の教師データに含まれる前記特徴量とを足し合わせた前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する時間帯を第2の時間帯として特定し、
前記選択手段は、前記第2の教師データを、前記出力手段により出力される前記教師データとして選択する教師データ提供装置。 - 請求項3に記載の教師データ提供装置において、
前記類似グループ特定手段は、第Nの時間帯を特定した後、前記第1乃至第Nの時間帯を除く前記処理対象データの中から、前記第1乃至第Nの教師データと異なる第(N+1)の前記教師データに含まれる前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する時間帯、又は、前記第1乃至第Nの教師データに含まれる前記特徴量を任意に組み合わせて足し合わせた前記特徴量と前記第(N+1)の教師データに含まれる前記特徴量とを足し合わせた前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する時間帯を第(N+1)の時間帯として特定し、
前記選択手段は、前記第(N+1)の教師データを、前記出力手段により出力される前記教師データとして選択する教師データ提供装置。 - 請求項1から4のいずれか1項に記載の教師データ提供装置において、
前記出力手段は、前記教師データ選択手段が選択した前記教師データに含まれる前記特徴量と、前記実測データから抽出された前記特徴量との類似度をさらに出力する教師データ提供装置。 - 請求項5に記載の教師データ提供装置において、
前記出力手段は、前記教師データ選択手段が選択した前記教師データと異なる前記教師データに含まれる前記特徴量と、前記実測データから抽出された前記特徴量との類似度をさらに出力する教師データ提供装置。 - 1つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得手段と、
前記実測データ、又は、前記実測データから抽出された所定の特徴量を出力する推定装置出力手段と、
前記推定装置出力手段による出力に応じて返信されてきた、電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる前記特徴量とを対応付けた教師データを受信する教師データ受信手段と、
前記教師データ受信手段が受信した前記教師データを蓄積する教師データ記憶手段と、
前記実測データ、及び、前記教師データ記憶手段に蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定手段と、
を有する推定装置。 - 請求項1から6のいずれか1項に記載の教師データ提供装置と、
請求項7に記載の推定装置と、
を有する推定システム。 - 複数の測定センサから、1つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得手段と、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の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、前記測定センサ毎に蓄積する教師データ記憶手段と、
前記測定センサ毎に、前記実測データ、及び、前記教師データ記憶手段に蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定手段と、
第1の前記測定センサで測定された前記実測データ、又は、当該実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得手段と、
前記教師データ記憶手段において前記第1の測定センサと異なる前記測定センサに対応して蓄積されている前記教師データの中から、前記取得手段が取得した前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択手段と、
前記教師データ選択手段が選択した前記教師データを前記教師データ記憶手段に向けて出力し、前記第1の測定センサに対応付けて記憶させる出力手段と、
を有する推定装置。 - 1つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得手段と、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の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蓄積する教師データ記憶手段と、
前記実測データ、及び、前記教師データ記憶手段に蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定手段と、
他の推定装置から、前記実測データ、又は、当該実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得手段と、
前記教師データ記憶手段の中から、前記取得手段が取得した前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択手段と、
前記教師データ選択手段が選択した前記教師データを前記他の推定装置に向けて出力する出力手段と、
をさらに有する推定装置。 - コンピュータを、
1つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の測定データである実測データ、又は、前記実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得手段、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる前記特徴量とを対応付けた教師データを複数蓄積したデータベースの中から、前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択手段、
前記教師データ選択手段が選択した前記教師データを出力する出力手段、
として機能させるプログラム。 - コンピュータが、
1つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の測定データである実測データ、又は、前記実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得工程と、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる前記特徴量とを対応付けた教師データを複数蓄積したデータベースの中から、前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択工程と、
前記教師データ選択工程で選択した前記教師データを出力する出力工程と、
を実行する教師データ提供方法。 - コンピュータを、
1つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得手段、
前記実測データ、又は、前記実測データから抽出された所定の特徴量を出力する推定装置出力手段、
前記推定装置出力手段による出力に応じて返信されてきた、電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる前記特徴量とを対応付けた教師データを受信する教師データ受信手段、
前記教師データ受信手段が受信した前記教師データを蓄積する教師データ記憶手段と、
前記実測データ、及び、前記教師データ記憶手段に蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定手段、
として機能させるプログラム。 - コンピュータが、
1つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得工程と、
前記実測データ、又は、前記実測データから抽出された所定の特徴量を出力する推定装置出力工程と、
前記推定装置出力工程による出力に応じて返信されてきた、電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の測定データに含まれる前記特徴量とを対応付けた教師データを受信する教師データ受信工程と、
前記教師データ受信工程で受信した前記教師データを蓄積する教師データ記憶工程と、
前記実測データ、及び、前記教師データ記憶工程で蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定工程と、
を実行する推定方法。 - コンピュータを、
複数の測定センサから、1つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得手段、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の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、前記測定センサ毎に蓄積する教師データ記憶手段、
前記測定センサ毎に、前記実測データ、及び、前記教師データ記憶手段に蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定手段、
第1の前記測定センサで測定された前記実測データ、又は、当該実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得手段、
前記教師データ記憶手段において前記第1の測定センサと異なる前記測定センサに対応して蓄積されている前記教師データの中から、前記取得手段が取得した前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択手段、
前記教師データ選択手段が選択した前記教師データを前記教師データ記憶手段に向けて出力し、前記第1の測定センサに対応付けて記憶させる出力手段、
として機能させるプログラム。 - コンピュータが、
複数の測定センサから、1つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得工程と、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の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、前記測定センサ毎に記憶手段に蓄積する教師データ記憶工程と、
前記測定センサ毎に、前記実測データ、及び、前記記憶手段に蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定工程と、
第1の前記測定センサで測定された前記実測データ、又は、当該実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得工程と、
前記記憶手段において前記第1の測定センサと異なる前記測定センサに対応して蓄積されている前記教師データの中から、前記取得工程で取得した前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択工程と、
前記教師データ選択工程で選択した前記教師データを前記記憶手段に向けて出力し、前記第1の測定センサに対応付けて記憶させる出力工程と、
を実行する推定方法。 - コンピュータを、
1つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得手段、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の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蓄積する教師データ記憶手段、
前記実測データ、及び、前記教師データ記憶手段に蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定手段、
他の推定装置から、前記実測データ、又は、当該実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得手段、
前記教師データ記憶手段の中から、前記取得手段が取得した前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択手段、
前記教師データ選択手段が選択した前記教師データを前記他の推定装置に向けて出力する出力手段、
として機能させるプログラム。 - コンピュータが、
1つ又は複数の電気機器が稼働中に測定された消費電流又は消費電力の実測データを取得する実測データ取得工程と、
電気機器の識別情報と、前記電気機器が稼働中に消費電流又は消費電力の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記憶手段に蓄積する教師データ記憶工程と、
前記実測データ、及び、前記記憶手段に蓄積された前記教師データに基づき、複数の前記電気機器の稼動状態を推定する推定工程と、
他の推定装置から、前記実測データ、又は、当該実測データから抽出された所定の特徴量を取得する取得工程と、
前記記憶手段に蓄積された前記教師データの中から、前記取得工程で取得した前記実測データから抽出された前記特徴量と一致又は所定レベル以上類似する前記特徴量を含む前記教師データを選択する教師データ選択工程と、
前記教師データ選択工程で選択した前記教師データを前記他の推定装置に向けて出力する出力工程と、
を実行する推定方法。
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