建物の外から電気機器の仕様実態を把握するモニタリングシステム<p> - 実家庭への適用実験 -

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS20-2

グループ名: 【C】平成15年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2003/08/29

タイトル(英語): Non-Intrusive Electric Appliances Load Monitoring System

- Experiment for Real Household -

著者名: 村田博士(電力中央研究所),小野田崇(電力中央研究所),由本勝久(電力中央研究所),中野幸夫(電力中央研究所),近藤修平(関西電力),長坂研(東京農工大学)

著者名(英語): Hiroshi Murata(Central Research Institute of Electric Power Industry),Takashi Onoda(Central Research Institute of Electric Power Industry),Katsuhisa Yoshimoto(Central Research Institute of Electric Power Industry),Yukio Nakano(Central Research Institute o)

キーワード: モニタリングシステム|サポートベクターマシン|RBFネットワーク|ステップ変化検出法|スペクトル参照法|monitoring system|support vector machine|RBF network|step change detection method|spectrum reference method

要約(日本語): 建物の外から電気機器の使用実態を把握するモニタリングシステムのための新しい推定アルゴリズム4種を実家庭に適用して有効性を検証した。いずれも実用に供しうる性能を有するものと判断した。

1) サポートベクターマシン

　蛍光灯および冷蔵庫のオン・オフの推定に用いた。推定精度は従来のニューラルネットワークの最もよいものと同等であるが、安定した推定性能が得られるようになった。

2) RBFネットワーク

　エアコンの消費電力の推定に使用した。推定精度はニューラルネットワークの最もよいものと同等であるが、高い推定性能が安定して得られるようになった。

3) ステップ変化検出法

　IHコンロのオン・オフと消費電力の推定に適用した。ニューラルネットワークで必要な学習が不要となり、推定精度も格段に向上した。

4) スペクトル参照法

炊飯器と洗濯機の使用の有無の推定に用いた。これまで推定が困難であった両者の使用の有無をほぼ確実に推定できるようになった。

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