報告書番号

T98045

タイトル（和文）

非侵入型モニタリングシステムの開発（その１） -－ニューラルネットワークによるインバータ機器の同定－-

タイトル（英文）

Non-Intrusive Load Monitoring SystemPart 1: Identification of Inverter-Driven Appliances by a Neural Network

概要 （図表や脚注は「報告書全文」に掲載しております）

需要家内部の電気機器，特にインバータ機器に対する非侵入型モニタリングシステムを開発することを目的として，家庭の給電線入口付近で計測した総負荷カーブから下流に接続されている各電気機器の状態を把握することを最終目標としている。ここではその第1フェーズとして，家庭内の電気機器の稼動状態（オンかオフか）を把握する同定手法の開発を行った。同定手法は，家庭の総負荷電流に含まれる高調波のパターンに着目して，ニューラルネットワーク（NN）によるパターン認識アルゴリズムを応用した。6種の電気機器を用いてNNを学習させたところ，NNはそれらの稼動状態とそのときの高調波のパターンを関連付けられることを確認した。さらに，未学習データに対してその推定能力を検証したところ，NNはインバータエアコンの稼動状態をほぼ100％同定できることを確認した。これにより非侵入型モニタリングシステムの実現可能性の見通しを得た。

概要 （英文）

A non-intrusive load monitoring system has been developed to ascertain the behavior of each electrical appliance in a household from resolving the total household load demand. The system is especially useful for monitoring inverter-type appliances that frequently change their operations. The total load demand is measured at the entrance of the feeder line to the house. Put concretely, the operating statuses of household appliances were identified by the pattern recognition ability of a Neural Network (NN), which perceives the pattern of harmonics flowing out of the house. An air-conditioner, a refrigerator, an incandescent light, a florescence light and a television were used to obtain training data, and then the 10 NNs were learned. It was verified that the NNs associated the operating statuses of these appliances to the pattern of harmonics. Furthermore, as a inference ability of the NN to untraining data were investigated, it was verified that the NNs can identify the operating status of inverter-type air-conditioner from the pattern of harmonics of the total household load. For this reason, the non-intrusive load monitoring system is viewed as reliable.

報告者

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