Устройство обработки данных, способ обработки данных и программа

Устройство обработки данных, способ обработки данных и программа

Иллюстрации

Показать все

Реферат

Область техники, к которой относится изобретение

Настоящая технология относится к устройству обработки данных, способу обработки данных и программе и, в частности, к устройству обработки данных, способу обработки данных и программе, позволяющим легко и точно определять потребление электроэнергии и т.п., например, каждого из множества электрических бытовых устройств в домашних хозяйствах.

Уровень техники

В качестве способа представления потребления электроэнергии или потребления тока, например, каждого из электрических бытовых устройств, таких как электрические бытовые устройства в домашнем хозяйстве (электрические бытовые устройства для домашнего хозяйства) в домашнем хозяйстве и т.п. для пользователя в домашнем хозяйстве и реализации, так называемой, "визуализации" потребления электроэнергии и т.п., существует способ, например, установки интеллектуального переходника в каждую розетку.

Интеллектуальный переходник имеет функцию измерения, состоящую в измерении электроэнергии, которая потребляется из розетки (к которой подключено электрическое бытовое устройство домашнего хозяйства), в которую установлен интеллектуальный переходник, и функцию обмена данными с внешним устройством.

В интеллектуальном переходнике электроэнергию (потребление), измеряемую с помощью функции измерения, передают в устройство отображения и т.п., используя функцию связи, и устройство отображения отображает потребление энергии через интеллектуальный переходник, реализуя, таким образом "визуализацию" потребления энергии каждым электрическим бытовым устройством в домашнем хозяйстве.

Однако, установка интеллектуальных переходников во все розетки в домашнем хозяйстве является непростой с точки зрения затрат.

Кроме того, электрические устройства в домашнем хозяйстве, стационарно установленные дома, такие как, так называемый, встроенный кондиционер воздуха, в некоторых случаях, могут быть непосредственно соединены с линией электропитания, без использования розеток, и, таким образом, трудно использовать интеллектуальные переходники для таких электрических бытовых устройств в домашнем хозяйстве.

Поэтому, внимание привлекает технология, называемая NILM (неинтрузивный мониторинг нагрузки), в которой, например, в домашнем хозяйстве и т.п., по информации о токе, измеряемом в распределительном щите (щит распределения энергии), потребление энергии и т.п. каждым электрическим бытовым прибором в домашнем хозяйстве, подключенном перед ним.

В NILM, например, используя ток, измеренный в определенном местоположении, получают потребление энергии в каждом бытовом электрическом устройстве в домашнем хозяйстве (нагрузку), подключенном перед ним, без индивидуальных измерений.

Например, в PTL 1 раскрыта технология NILM, в которой рассчитывают активную мощность и реактивную мощность по току и напряжению, измеренным в определенном местоположении, и электрическое бытовое устройство идентифицируют путем кластеризации соответствующих величин вариации.

В технологии, раскрытой в PTL 1, поскольку используют вариации активной мощности и реактивной мощности при включении и выключении электрического бытового устройства в домашнем хозяйстве, обнаруживают точки вариации активной мощности и реактивной мощности. По этой причине, если обнаружение точек вариации будет неудачным, трудно точно идентифицировать электрическое бытовое устройство домашнего хозяйства.

Кроме того, в современных электрических бытовых устройствах домашнего хозяйства трудно представлять рабочие состояния, как два состояния включено и выключено, и, таким образом, трудно точно идентифицировать электрические бытовые устройства домашнего хозяйства, просто используя вариации активной мощности и реактивной мощности в состоянии включено и в состоянии выключено.

Поэтому, например, в PTL 2 и в PTL 3 раскрыта технология NILM, в которой используется LMC (классификатор большого зазора), такой как SVM (устройство вектора поддержки), в качестве модели идентификации (дискриминационной модели, классификации) в электрических бытовых устройствах в домашнем хозяйстве.

Однако, в NILM, в котором используется идентификационная модель, в отличие от генеративной модели, такой как НММ (скрытая модель Маркова), существующие данные обучения подготавливают для каждого электрического бытового устройства в домашнем хозяйстве, и запрашивают, чтобы обучение идентификационной модели с использованием данных обучения, было выполнено заранее.

По этой причине, в NILM, в котором используется идентификационная модель, трудно обрабатывать данные электрического бытового устройства домашнего хозяйства, где обучение идентификационной модели не выполняют, используя известные данные обучения.

Поэтому, например, в NPL 1 и 2 раскрыта технология NILM, в которой НММ, которая представляет собой генеративную модель, используется вместо идентификационной модели, в которой требуется заранее выполнить обучение, используя известные данные обучения.

Список литературы

Патентная литература

[PTL 1] Описание патента США №4858141

[PTL 2] Публикация находящейся на экспертизе заявки на патент Японии №2001-330630

[PTL 3] Брошюра международной публикации WO 01/077696

Непатентная литература

[NPL 1] Bons М., Deville Y., Schang D. 1994. Non-intrusive electrical load monitoring using Hidden Markov Models. Third international Energy Efficiency and DSM Conference, October 31, Vancouver, Canada., p.7

[NPL 2] Hisahide NAKAMURA, Koichi ITO, Tatsuya SUZUKI, "Load Monitoring System of Electric Appliances Based on Hidden Markov Model", IEEJ Transactions B, Vol.126, No. 12, pp.12231229, 2006

Раскрытие изобретения

Техническая задача

Однако в NILM, в котором используется простая НММ, если количество электрических бытовых устройств в домашнем хозяйстве увеличивается, количество состояний НММ становится чрезмерным, и, таким образом, ее воплощение затрудняется.

В частности, например, в случае, когда каждое электрическое бытовое устройство в домашнем хозяйстве имеет два состояния включено и выключено, количество состояний НММ, необходимых для представления (комбинации) рабочих состояний М электрических бытовых устройств домашнего хозяйства становится 2^M, и количество вероятностей перехода состояний составляет (2^M)², что представляет собой квадрат количества состояний.

Поэтому, даже если количество М электрических бытовых устройств в домашнем хозяйстве составляет, например, 20, хотя нельзя сказать, что в последнее время существует множество электрических бытовых устройства в домашнем хозяйстве, количество состояний НММ, составит 2²⁰=1 048 576, и количество вероятностей перехода составит 1 099 511 627 776, что соответствует квадрату этого числа, что представляет собой гигантское число тера-порядка.

В настоящее время существует потребность в предложении технологии NILM, позволяющей просто и точно получать потребление энергии и т.п. электрического бытового устройства в домашнем хозяйстве, рабочее состояние которого представляет собой не только два состояния включено и выключено, то есть, каждое электрическое бытовое устройство, такое как электрическое бытовое устройстве в домашнем хозяйстве (электрическое бытовое устройство в домашнем хозяйстве с переменной нагрузкой), например, кондиционер воздуха, потребление энергии (тока) которого меняется в зависимости от режимов, установок и т.п.

Настоящая технология была разработана с учетом этих обстоятельств и позволяет легко и точно получать потребление электроэнергии каждым электрическим бытовым устройством.

Решение задачи

В соответствии с аспектом настоящего раскрытия, предложен способ оценки потребления тока электрическим устройством, включающий в себя этапы, на которых: получают данные, представляющие сумму электрических сигналов двух или больше электрических устройств, при этом указанные два или больше электрические устройства включают в себя первое электрическое устройство; обрабатывают данные, используя факториальную скрытую модель Маркова (FHMM) для формирования оценки электрического сигнала первого электрического устройства; и выводят оценку электрического сигнала первого электрического устройства, в котором FHMM имеет фактор, соответствующий первому электрическому устройству, и этот фактор имеет три или больше состояния.

В некоторых вариантах осуществления три или более состояния фактора соответствуют трем или более соответствующим электрическим сигналам первого электрического устройства в трех или более соответствующих рабочих состояниях первого электрического устройства.

В некоторых вариантах осуществления способ дополнительно включает в себя этапы, на которых: ограничивают FHMM так, что количество факторов FHMM, которые выполняют переход состояния в одной и той же точке времени, меньше, чем пороговое число.

В соответствии с другим аспектом настоящего раскрытия, предложено устройство мониторинга, включающее в себя: модуль получения данных для получения данных, представляющих сумму электрических сигналов двух или больше электрических устройств, два или более электрических устройств, включающих в себя первое электрическое устройство; модуль оценки состояния для обработки данных, с использованием факториальной скрытой модели Маркова (FHMM) для получения оценки рабочего состояния первого электрического устройства, FHMM, имеющая фактор, соответствующий первому электрическому устройству, фактор, имеющий три или более состояний; и модуль вывода данных для вывода оценки электрического сигнала первого электрического устройства, при этом оценка электрического сигнала основана по меньшей мере частично, на оценке рабочего состояния первого электрического устройства.

В соответствии с другим аспектом настоящего раскрытия, предложено устройство мониторинга, включающее в себя: модуль получения данных, предназначенный для получения данных, представляющих сумму электрических сигналов двух или более электрических устройств, два или более электрических устройства, включающие в себя первое электрическое устройство; модуль оценки состояния для обработки данных, с использованием факториальной скрытой модели Маркова (FHMM) для получения оценки рабочего состояния первого электрического устройства, FHMM, имеющую фактор, соответствующий первому электрическому устройству, при этом фактор имеет три или более состояния; модуль изучения модели для обновления одного или более параметров FHMM, при этом обновление одного или более параметров FHMM содержит выполнение изучения ограниченного разделения формы колебаний; и модуль вывода данных для вывода оценки электрического сигнала первого электрического устройства, при этом оценка электрического сигнала основана по меньшей мере частично, на оценке рабочего состояния первого электрического устройства.

Предпочтительные эффекты изобретения

В соответствии с аспектом настоящей технологией, возможно легко и точно получать потребление энергии каждого из электрических бытовых устройств.

Краткое описание чертежей

На фиг. 1 представлена схема, иллюстрирующая, в общих чертах, вариант осуществления системы мониторинга, в которой применено устройство обработки данных в соответствии с настоящей технологией.

На фиг. 2 представлена схема, иллюстрирующая, в общих чертах, изучение формы колебаний, выполняемого при разделении электрического бытового устройства домашнего хозяйства.

На фиг. 3 показана блок-схема, поясняющая пример конфигурации первого варианта осуществления системы мониторинга, в которой применена настоящая технология.

На фиг. 4 представлена схема, иллюстрирующая FHMM.

На фиг. 5 представлена схема, иллюстрирующая, в общих чертах, формулирование разделения электрического бытового устройства домашнего хозяйства, используя FHMM.

На фиг. 6 показана блок-схема последовательности операций, поясняющая процесс изучения (процесс изучения) FHMM в соответствии с алгоритмом ЕМ, выполняемым системой мониторинга.

На фиг. 7 показана блок-схема последовательности операций, поясняющая процесс этапа Е, выполняемого на этапе S13 системой мониторинга.

На фиг. 8 представлена схема, иллюстрирующая взаимосвязи между прямой вероятностью ALPHA_t,z и обратной вероятностью BETA_t,z FHMM, и прямой вероятностью ALPHA_t,i и обратной вероятностью BETA_t,j НММ.

На фиг. 9 показана блок-схема последовательности операций, поясняющая процесс этапа М, выполняемого на этапе S14 системой мониторинга.

На фиг. 10 показана блок-схема последовательности операций, поясняющая процесс представления информации, состоящий в представлении информации об электрическом бытовом устройстве №m домашнего хозяйства, выполняемый системой мониторинга.

На фиг. 11 представлена схема, иллюстрирующая пример отображения потребления энергии U^(m) выполняемого в процессе представления информации.

На фиг. 12 показана блок-схема, поясняющая пример конфигурации второго варианта осуществления системы мониторинга, в которой применена настоящая технология.

На фиг. 13 показана блок-схема последовательности операций, поясняющая процесс этапа Е, выполняемого на этапе S13 системой мониторинга.

На фиг. 14 показана блок-схема последовательности операций, поясняющая процесс этапа М, выполняемого на этапе S14 системой мониторинга.

На фиг. 15 показана блок-схема, поясняющая пример конфигурации третьего варианта осуществления системы мониторинга, в которой применена настоящая технология.

На фиг. 16 представлена схема, иллюстрирующая способ получения прямой вероятности ALPHA_t,p, применяя фильтр частиц к комбинации z состояний FHMM.

На фиг. 17 представлена схема, иллюстрирующая способ получения обратной вероятности BETA_t,р, применяя фильтр частиц к комбинации z состояний FHMM.

На фиг. 18 представлена схема, иллюстрирующая способ получения последующей вероятности GAMMA_t,p, применяя фильтр частиц к комбинации z состояний FHMM.

На фиг. 19 показана блок-схема последовательности операций, поясняющая процесс этапа Е, выполняемого на этапе S13 системой мониторинга.

На фиг. 20 показана блок-схема последовательности операций, поясняющая процесс этапа Е, выполняемого на этапе S13 системой мониторинга.

На фиг. 21 показана блок-схема, поясняющая пример конфигурации четвертого варианта осуществления системы мониторинга, в которой применена настоящая технология.

На фиг. 22 показана блок-схема последовательности операций, поясняющая процесс этапа М, выполняемого на этапе S14, выполняемого системой мониторинга, вводящей ограничение нагрузки.

На фиг. 23 представлена схема, иллюстрирующая ограничение нагрузки.

На фиг. 24 представлена схема, иллюстрирующая ограничение основной формы колебаний.

На фиг. 25 показана блок-схема последовательности операций, поясняющая процесс этапа М, выполняемого на этапе S14, выполняемого системой мониторинга, вводящей ограничение основной формы колебаний.

На фиг. 26 показана блок-схема, поясняющая пример конфигурации пятого варианта осуществления системы мониторинга, в которой применена настоящая технология.

На фиг. 27 представлена схема, иллюстрирующая, в общих чертах, разделение источника сообщения системой мониторинга, которая выполняет изучение FHMM.

На фиг. 28 показана блок-схема, поясняющая пример конфигурации шестого варианта осуществления системы мониторинга, в которой применена настоящая технология.

На фиг. 29 показана блок-схема последовательности операций, поясняющая процесс обучения модели (процесс обучения), выполняемый системой мониторинга.

На фиг. 30 показана блок-схема, поясняющая пример конфигурации варианта осуществления компьютера, в котором применена настоящая технология.

Осуществление изобретения

Общий обзор существующей технологии

На фиг. 1 показана схема, иллюстрирующая общий обзор варианта осуществления системы мониторинга, в которой применяется устройство обработки данных, в соответствии с настоящей технологией. В некоторых вариантах осуществления система мониторинга может называться интеллектуальным измерителем.

В каждом домашнем хозяйстве электроэнергию, предоставляемую электрогенерирующей компанией, подают на распределительный щит (щит распределения электроэнергии) и подают к электрическим бытовым устройствам, таким как электрические бытовые устройства домашнего хозяйства (подключенные к розеткам) в домашнем хозяйстве.

Система мониторинга, в которой применяется настоящая технология, измеряет общую сумму тока, которая потребляется одним или более электрическими бытовыми устройствами в домашнем хозяйстве, в местоположении, таком как распределительный щит, то есть, в источнике, через который подают энергию в домашнем хозяйстве, и выполняет разделение электрических бытовых устройств в домашнем хозяйстве, где определяют мощность (ток), потребляемая отдельными электрическими бытовыми устройствами в домашнем устройстве, такими как, например, кондиционер воздуха или пылесос в домашнем хозяйстве, из последовательности общей суммы тока (форм колебаний тока).

Кроме того, в качестве входных данных, которые вводят в систему мониторинга, в дополнение к общей сумме тока, потребляемого каждым из электрических бытовых устройств в домашнем хозяйстве, могут использоваться общие суммарные данные, относящиеся к общей сумме тока, потребляемого каждым электрическим бытовым устройством в домашнем хозяйстве.

В качестве данных общей суммы могут использоваться общие значения, которые могут быть просуммированы. В частности, в качестве данных общей суммы, в дополнение к общей сумме тока, потребляемого самими каждым из электрических бытовых устройств в домашнем хозяйстве, например, можно использовать общую сумму мощности, потребляемой каждым электрическим бытовым устройством в домашнем хозяйстве, или общую сумму частотных компонентов, получаемых в результате выполнения FFT (быстрое преобразование Фурье) для форм колебаний тока, потребляемого каждым электрическим бытовым устройством в домашнем хозяйстве.

Кроме того, при разделении электрических бытовых устройств в домашнем хозяйстве, информация, относящаяся к току, потребляемому каждым электрическим бытовым устройством в домашнем хозяйстве, может быть отделена от данных общей суммы, в дополнение к мощности, потребляемой каждым электрическим бытовым устройством в домашнем хозяйстве. В частности, при разделении электрических бытовых устройств в домашнем хозяйстве ток, потребляемый каждым электрическим бытовым устройством в домашнем хозяйстве или его частотные компоненты могут быть отделены от данных общей суммы.

В следующем описании, в качестве общих суммарных данных, например, используется общая сумма тока, потребляемого каждым электрическим бытовым устройством в домашнем хозяйстве, и, например, форму колебаний тока, потребляемого каждым электрическим бытовым устройством в домашнем хозяйстве, отделяют от форм колебаний общей суммы тока, которая представляет собой общие суммарные данные.

На фиг. 2 показана схема, иллюстрирующая в общих чертах обучение разделению форм колебаний, выполняемому при разделении электрического бытового устройства в домашнем хозяйстве.

При обучении разделению формы колебаний форму колебаний Y_t тока, которая представляет собой данные общей суммы в момент времени t, устанавливают, как дополнительное значение (общая сумма) для формы W^(m) колебаний тока для тока, потребляемого каждым электрическим бытовым устройством №m в домашнем хозяйстве, и форму W(^m) колебаний тока, потребляемую каждым электрическим бытовым устройством №m в домашнем хозяйстве, получают из формы Y_t колебаний тока.

На фиг. 2 показаны пять электрических бытовых устройств №1-№5 в домашнем хозяйстве, и среди пяти электрических бытовых устройств №1-№5 домашнего хозяйства, электрические бытовые устройства №1, №2, №4 и №5 домашнего хозяйства находятся в состоянии включено (состояние потребления энергии), и электрическое бытовое устройство №3 домашнего хозяйства находится в состоянии выключено (состояние, в котором энергия не потребляется).

По этой причине на фиг. 2 форма Y_t колебаний тока, когда общие суммарные данные становятся суммарным значением (общая сумма) потребления W⁽¹⁾, W⁽²⁾, W⁽⁴⁾ и W⁽⁵⁾ тока соответствующих электрических бытовых устройств №1, №2, №4 и №5 домашнего хозяйства.

Первый вариант осуществления системы мониторинга, в которой применяется настоящая технология

На фиг. 3 показана блок-схема, иллюстрирующая пример конфигурации первого варианта осуществления системы мониторинга, в которой применяется настоящая технология.

На фиг. 3 система мониторинга включает в себя модуль 11 получения данных, модуль 12 оценки состояния, модуль 13 хранения модели, модуль 14 изучения модели, модуль 15 получения метки и модуль 16 вывода данных.

Модуль 11 получения данных получает временную последовательность форм Y колебаний тока (временную последовательность тока), как общие суммарные данные, и временную последовательность форм колебаний напряжения (временную последовательность напряжения) V, соответствующую формам Y колебаний тока, для их подачи в модуль 12 оценки состояния, модуль 14 изучения модели и модуль 16 вывода данных.

Другими словами, модуль 11 получения данных состоит из устройства измерений (датчика), который измеряет, например, ток и напряжение.

Модуль 11 получения данных измеряет форму Y колебаний тока, как общую сумму тока, потребляемого каждым электрическим бытовым устройством в домашнем хозяйстве, в котором установлена система мониторинга в домашнем хозяйстве, например, на распределительном щите и т.п., и измеряет соответствующую форму V колебаний напряжения для подачи в модуль 12 оценки состояния, модуль 14 изучения модели и модуль 16 вывода данных.

Модуль 12 оценки состояния выполняет оценку состояния для оценки рабочего состояния каждого электрического бытового устройства в домашнем хозяйстве, используя форму Y колебаний тока из модуля 11 получения данных, и общие модели (параметры его модели) Ф, которые сохранены в модуле 13 хранения модели и представляют собой модели всех электрических бытовых устройств в домашнем хозяйстве, в которых установлена система мониторинга в домашнем хозяйстве. Кроме того, модуль 12 оценки состояния подает рабочее состояние Г каждого электрического бытового устройства в домашнем хозяйстве, которое представляет собой результат оценки при оценке состояния, в модуль 14 изучения модели, модуль 15 получения метки и модуль 16 вывода данных.

Другими словами, на фиг. 3, модуль 12 оценки состояния 12 имеет участок 21 оценки и участок 22 оценки.

Участок 21 оценки получает значение Е оценки, где форму Y колебаний тока, подаваемую (в модуль 12 оценки состояния) из модуля 11 получения данных, наблюдают в каждой комбинации состояний множества моделей №1 - №М электрических бытовых устройств в домашнем хозяйстве, формирующих общие модели ϕ, сохраняемые в модуле 13 хранения модели, для подачи в участок 22 оценки.

Участок 22 оценки выполняет оценку состояния каждого из множества электрических бытовых устройств №1 - №М в домашнем хозяйстве, формируя общие модели ϕ, сохраняемые в модуле 13 хранения модели, то есть, рабочее состояние Г электрического бытового устройства в домашнем хозяйстве, обозначенное, как модель №m электрического бытового устройства в домашнем хозяйстве (электрическое бытовое устройство в домашнем хозяйстве, смоделированное моделью №m электрического бытового устройства в домашнем хозяйстве), используя значение Е оценки, передаваемое из участка 21 оценки, с тем подавать в модуль 14 изучения модели, модуль 15 получения метки и модуль 16 вывода данных.

Модуль 13 хранения модели сохраняет все модели (параметры модели φ) ϕ, которые составляют множество среди всех моделей.

[Все модели ϕ включают в себя модели №1 - №М электрических бытовых устройств в домашнем хозяйстве, которые представляют собой М моделей (представляющих потребление тока) среди множества электрических бытовых устройств в домашнем хозяйстве.

Все параметры ϕ моделей включают в себя параметр формы колебаний тока, обозначающий потребление тока для каждого рабочего состояния электрического бытового устройства домашнего хозяйства, которое обозначено моделью №m электрического бытового устройства домашнего хозяйства.

Параметры ϕ всех моделей включают в себя, например, параметр вариации состояния, обозначающий переход (вариацию) рабочего состояния электрического бытового устройства в домашнем хозяйстве, обозначенного моделью №m электрического бытового устройства домашнего хозяйства, параметр исходного состояния, обозначающий исходное состояние для рабочего состояния электрического бытового устройства домашнего хозяйства, обозначенного моделью №m электрического бытового устройства домашнего хозяйства, и параметр вариации, относящийся к вариации наблюдаемых значений формы Y колебаний тока, которые наблюдают (генерируют) у всех моделей.

Ссылку на параметры ϕ модели всех моделей, сохраненных в модуле 13 хранения модели, выполняет участок 21 оценки и участок 22 оценки модуля 12 оценки состояния, модуля 15 получения метки и модуля 16 вывода данных, и их обновляют в участке 31 изучения разделения форм колебаний, участке 32 изучения вариации и участке 33 изучения состояния вариации модуля 14 изучения модели, которые будут описаны ниже.

Модуль 14 изучения модели выполняет изучение модели для обновления параметров ϕ модели всех моделей, сохраненных в модуле 13 хранения модели, используя форму Y колебаний тока, подаваемую из модуля 11 получения данных, и результат оценки (рабочего состояния каждого электрического бытового устройства в домашнем хозяйстве) Г для оценки состояния, передаваемый из (участка 22 оценки) модуля 12 оценки состояния.

Другими словами, на фиг. 3, модуль 14 изучения модели включает в себя участок 31 изучения разделения формы колебаний, участок 32 изучения вариации и участок 33 изучения вариации состояния.

Участок 31 изучения разделения формы колебаний выполняет изучение разделения формы колебаний, для получения (обновления) параметра формы колебаний тока, который представляет собой параметр ϕ модели, используя форму Y колебаний тока, подаваемую (в модуль 14 изучения модели) из модуля 11 получения данных и рабочего состояния Г каждого электрического бытового устройства в домашнем хозяйстве, подаваемого из (участка 22 оценки) модуля 12 оценки состояния, и обновляет параметр формы колебаний тока, сохраненный в модуле 13 хранения модели, до параметра формы колебаний тока, полученного при изучении разделения формы колебаний.

Участок 32 изучения вариации выполняет изучение вариации для получения (обновления) параметра вариации, который представляет собой параметр ϕ модели, используя форму Y колебаний тока, подаваемую (в модуль 14 изучения модели) из модуля 11 получения данных, и рабочее состояние Г каждого электрического бытового устройства домашнего хозяйства, подаваемого из (участка 22 оценки) модуля 12 оценки состояния, и обновляет параметр вариации, сохраненный в модуле 13 хранения модели, до параметра вариации, полученного при изучении вариации.

Участок 33 изучения вариации состояния выполняет изучение вариации состояния, для получения (обновления) параметра исходного состояния и параметра вариации состояния, которые представляют собой параметры ϕ модели, используя рабочее состояние Г каждого электрического бытового устройства домашнего хозяйства, подаваемого из (участка 22 оценки) модуля 12 оценки состояния, и обновляет параметр исходного состояния и параметр вариации состояния, сохраненный в модуле 13 хранения модели, до параметра исходного состояния и параметра вариации состояния, полученного путем изучения вариации.

Модуль 15 получения метки получает метку L^(m) электрического бытового устройства домашнего хозяйства, для идентификации электрического бытового устройства в домашнем хозяйстве, обозначенного каждой моделью №m электрического бытового устройства домашнего хозяйства, используя рабочее состояние Г каждого электрического бытового устройства в домашнем хозяйстве, подаваемого из (участка 22 оценки) модуля 12 оценки состояния, всех моделей ϕ, сохраненных в модуле 13 хранения модели, и потребление U^(m) энергии электрическим бытовым устройством домашнего хозяйства каждой модели №m электрического бытового устройства домашнего хозяйства, которое получают с помощью модуля 16 вывода данных, в соответствии с необходимостью, для подачи в модуль 16 вывода данных.

Модуль 16 вывода данных получает потребление U^(m) энергии электрического бытового устройства домашнего хозяйства, обозначенное каждой моделью №m электрического бытового устройства домашнего хозяйства, используя форму V колебаний напряжения, передаваемую из модуля 11 получения данных, рабочего состояния Гϕ каждого электрического бытового устройства домашнего хозяйства, передаваемого из (участка 22 оценки) модуля 12 оценки состояния, и всех модели, сохраненные в модуле 13 хранения модели для отображения на устройстве отображения (не показан) и для представления пользователю.

Кроме того, в модуле 16 вывода данных, потребление U^(m) энергии электрическим бытовым устройством домашнего хозяйства, обозначенное для каждой модели №m электрического бытового устройства домашнего хозяйства, может быть представлено для пользователя вместе с меткой L^(m) электрического бытового устройства домашнего хозяйства, передаваемой из модуля 15 получения метки.

В системе мониторинга, выполненной, как описано выше, в качестве всех моделей, сохраненных в модуле 13 хранения модели, например, можно использовать FHMM (факториальную скрытую модель Маркова).

На фиг. 4 показана схема, иллюстрирующая FHMM.

Другими словами, в позиции А на фиг. 4 показана графическая модель нормальной НММ, и позиции В на фиг. 4 показана графическая модель FHMM.

В нормальной НММ, в момент времени t, наблюдают одиночное значение Yt наблюдения в одиночном состоянии S_t, которое расположено в момент t времени.

С другой стороны, в FHMM, в момент времени t наблюдают одиночное значение Yt наблюдения в комбинации с множеством состояний S(1)t, S(2)t… и S(М)t, которые находятся в точке времени t.

FHMM представляет собой модель генерирования вероятности, предложенную авторами Zoubin Ghahramani и др., и ее детали раскрыты, например, в публикации Zoubin Ghahramani and Michael I. Jordan, Factorial Hidden Markov Models′, Machine Learning Volume 29, Issue 2-3, Nov./Dec. 1997 (ниже также называется документом А).

На фиг. 5 показана схема, иллюстрирующая, в общих чертах, формулировку разделения электрического бытового устройство домашнего хозяйства, используя FHMM.

Здесь FHMM включает в себя множество НММ. Каждая НММ, включенная в FHMM, также называется фактором, и m-ый фактор обозначен, как коэффициент №m.

В FHMM, комбинации множества состояний от S t ( 1 ) , до S t ( M ) , которые находятся в точке времени t представляет собой комбинацию состояний фактора №m (набор из состояния фактора №1, состояния фактора №2… и состояния фактора №М).

На фиг. 5 показана FHMM, где число М факторов равно трем.

При разделении электрического бытового устройства домашнего хозяйства, например, один фактор соответствует одному электрическому бытовому устройству домашнего хозяйства (один фактор коррелируют с одним электрическим бытовым устройством домашнего хозяйства). На фиг. 5 фактор №m соответствует электрическому бытовому устройству №m домашнего хозяйства.

В FHMM количество состояний, формирующих фактор, является произвольным для каждого фактора, и, на фиг. 5, количество состояний каждого из трех факторов №1, №2 и №3 равно четырем.

На фиг. 5, в момент времени t=t0, фактор №1 находится в состоянии №14 (обозначено кругом из толстой линии) среди четырех состояний №11, №12, №13 и №14, и фактор №2 находится в состоянии №21 (обозначено кругом из толстой линии) среди четырех состояний №21, №22, №23 и №24. Кроме того, в момент времени t=t0, фактор №3 находится в состоянии №33 (обозначено кругом из толстой линии) среди четырех состояний №31, №32, №33 и №34.

При разделении электрического бытового устройства домашнего хозяйства состояние фактора №m соответствует рабочему состоянию электрического бытового устройства №m домашнего хозяйства, которое соответствует фактору №m.

Например, в факторе №1, соответствующем электрическому бытовому устройству №1 домашнего хозяйства, состояние №11 соответствует состоянию выключено электрического бытового устройства №1 домашнего хозяйства, и состояние №14 соответствует состоянию включено в, так называемом, нормальном режиме электрического бытового устройства №1 домашнего хозяйства. Кроме того, в факторе №1, соответствующем электрическому бытовому устройству №1 домашнего хозяйства, состояние №12 соответствует состоянию включено в, так называемом, режиме ожидания электрического бытового устройства №1 домашнего хозяйства, и состояние №13 соответствует состоянию включено в, так называемом, режиме экономии энергии электрического бытового устройства №1 домашнего хозяйства.

В FHMM, в состоянии №mi фактора №m, наблюдают (генерируют) уникальную форму W № m i ( m ) колебаний, которая представляет собой уникальную форму колебаний для каждого состояния фактора.

На фиг. 5, при факторе №1, наблюдают уникальную форму W № 14 ( 1 ) колебаний в состоянии №14, которое появляется в точке времени t=t0, и, при факторе №2, уникальную форму W № 21 ( 2 ) колебаний наблюдают в состоянии №21, которое появляется в момент времени t=t0. Кроме того, в факторе №3, уникальную форму W № 33 ( 3 ) колебаний наблюдают в состоянии №33, которое появляется в момент времени t=t0.

В FHMM генерируют синтезированную форму колебаний, получаемую в результате синтеза уникальных форм колебаний, наблюдаемых в состояниях соответствующих факторов, как величину наблюдения, которую наблюдают в FHMM.

Здесь, в качестве синтеза уникальных форм колебаний, например, может использоваться общая сумма (суммирование) уникальных форм колебаний. Кроме того, в качестве синтеза уникальных форм колебаний, например, можно использовать суммирование весов уникальных форм колебаний или логическую сумму (случай, когда значение уникальных форм колебаний равно 0 и 1) уникальных форм колебаний, и при разделении электрических бытовых устройств в домашнем хозяйстве используется общая сумма уникальных форм колебаний.

При изучении FHMM параметры модели FHMM получают (обнуляют) таким образом, что наблюдают формы Y_t0, Y_t0+1, … колебаний тока, которые представляют собой суммарные данные в соответствующих точках времени t=…, t0, t1… в FHMM.

В случае использования описанной выше FHMM, в качестве общих моделей ϕ, сохраненных в модуле 13 хранения модели (фиг. 3), модель №m электрического бытового устройства домашнего хозяйства, формирующего общие модели ϕ, соответствует фактору №m.

Кроме того, в качестве количества М факторов FHMM, используется значение, большее, чем максимальное количество электрических бытовых устройств домашнего хозяйства, ожидаемых в домашнем хозяйстве, на заданную величину, которая представляет собой зазор.

Кроме того, FHMM, как общие модели ϕ, использует FHMM, где каждый фактор имеет три или больше состояния.

Это связано с тем, что, в случае, когда фактор имеет только два состояния, только два состояния, напри