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技術 生活変化検出システムおよび生活変化検出方法

出願人 中国電力株式会社株式会社東芝
発明者 宮内章良上田明正和氣清純西崎順二飯野穣岩渕一徳小林潤一
出願日 2009年10月8日 (10年8ヶ月経過) 出願番号 2009-234493
公開日 2011年4月21日 (9年2ヶ月経過) 公開番号 2011-081673
状態 特許登録済
技術分野 警報システム 異常警報装置 電話通信サービス
主要キーワード パターン関数 各抽出データ 消費電量 電力量テーブル 所定時刻毎 計器番号 各消費電力 データウィンドウ
関連する未来課題
重要な関連分野

この項目の情報は公開日時点(2011年4月21日)のものです。
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図面 (20)

課題

少量のデータを基にした処理で生活者生活変化を検出することができる生活変化検出システムおよび生活変化検出方法を提供する。

解決手段

日別各時間帯での消費電力量を記憶するデータベースサーバ13と、データベースサーバ13に記憶されている各消費電力量を基にして、一日の消費電力量の基本パターンを算出し、この基本パターンと、当日の消費電力量のパターンとを比較し、比較結果を基にして生活者の生活の変化を検出して、検出結果を得る管理サーバ12とを備える。

概要

背景

生活者在宅等を判別するシステムは、高齢者安否を確認するときなどに用いられている。このために、例えば特許文献1に開示されているように、生活者の生活の異変を検知するシステムがある。このシステムは、赤外線センサなどの各種のセンサを用い、センサからの情報を前もって多数取得する。この後、システムは、取得した多数の情報から各センサ反応パターンに基づくクラスタ分析により、標準クラスタ情報を生成する。この標準クラスタ情報は、標準的な生活状態を表す情報である。

この後、システムは、特定の日のセンサ反応パターンを基にして特定クラスタ情報を生成する。この特定クラスタ情報は、特定の日の生活状態を表す情報である。そして、システムは、標準クラスタ情報と特定クラスタ情報とを比較することにより、生活者の生活異変を検知している。

こうしたシステムによれば、センサからの情報を利用して、生活者の生活異変を調べるので、例えば高齢者の安否が把握可能になる。

概要

少量のデータを基にした処理で生活者の生活変化を検出することができる生活変化検出システムおよび生活変化検出方法を提供する。日別各時間帯での消費電力量を記憶するデータベースサーバ13と、データベースサーバ13に記憶されている各消費電力量を基にして、一日の消費電力量の基本パターンを算出し、この基本パターンと、当日の消費電力量のパターンとを比較し、比較結果を基にして生活者の生活の変化を検出して、検出結果を得る管理サーバ12とを備える。

目的

この発明の目的は、前記の課題を解決し、少量のデータを基にした処理で生活者の生活変化を検出することができる生活変化検出システムおよび生活変化検出方法を提供する

効果

実績

技術文献被引用数
2件
牽制数
1件

この技術が所属する分野

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請求項1

日別各時間帯での消費電力量を記憶する記憶装置と、前記記憶装置に記憶されている各消費電力量を基にして、一日の消費電力量の基本パターンを算出し、この基本パターンと、当日の消費電力量のパターンとを比較し、比較結果を基にして生活者の生活の変化を検出して、検出結果を得る処理装置と、を備えることを特徴とする生活変化検出システム

請求項2

前記処理装置は、所定期間の各消費電力量を前記記憶装置から読み出し、読み出した消費電力量を時間帯別に集めて平均する第1の処理により、前記基本パターンを生成する、ことを特徴とする請求項1に記載の生活変化検出システム。

請求項3

前記処理装置は、基本パターンの各時間帯の消費電力量と、当日のパターンの、各時間帯の消費電力量とを基にしたマッチング度合で、生活者の生活の変化を検出する第2の処理により、検出結果を得る、ことを特徴とする請求項1または2に記載の生活変化検出システム。

請求項4

前記処理装置は、最初の所定期間で前記第1の処理を行って基本パターンを生成し、生成した基本パターンを用いて、以後の前記第2の処理を行うこと、を特徴とする請求項2または3に記載の生活変化検出システム。

請求項5

前記処理装置は、所定期間毎に前記第1の処理を行って、基本パターンを順次に更新し、更新した基本パターンを用いて、前記第2の処理を行うこと、ことを特徴とする請求項2または3に記載の生活変化検出システム。

請求項6

前記処理装置は、所定期間の各消費電力量の代わりに、過去のすべての消費電力量を使用して、前記第1の処理で基本パターンを順次に更新し、更新した基本パターンを用いて、前記第2の処理を行う、ことを特徴とする請求項2または3に記載の生活変化検出システム。

請求項7

日別の各時間帯での消費電力量を記憶し、記憶した各消費電力量を基にして、一日の消費電力量の基本パターンを算出し、算出した基本パターンと、当日の消費電力量のパターンとを比較し、比較結果を基にして生活者の生活の変化を検出して、検出結果を得る、ことを特徴とする生活変化検出方法

請求項8

日別の各時間帯での各電気機器による消費電力量を記憶する記憶装置と、前記記憶装置に記憶されている各電気機器による消費電力量を基にして、一日の消費電力量の第1の基本パターンと、各電気機器の一日の消費電力量の第2の基本パターンとを算出し、この第1の基本パターンと、当日の消費電力量のパターンとを比較し、比較結果を基にして生活者の生活の変化を検出し、生活変化を検出したときには、第2の基本パターンと、当日の各電気機器による消費電力量とを比較し、比較結果を基にして、使用状態が変化した電気機器を検出し、これらの検出結果を得る処理装置と、を備えることを特徴とする生活変化検出システム。

技術分野

0001

この発明は、住宅等で生活する者(以下、「生活者」という)の生活の変化を検出する生活変化検出システムおよび生活変化検出方法に関する。

背景技術

0002

生活者の在宅等を判別するシステムは、高齢者安否を確認するときなどに用いられている。このために、例えば特許文献1に開示されているように、生活者の生活の異変を検知するシステムがある。このシステムは、赤外線センサなどの各種のセンサを用い、センサからの情報を前もって多数取得する。この後、システムは、取得した多数の情報から各センサ反応パターンに基づくクラスタ分析により、標準クラスタ情報を生成する。この標準クラスタ情報は、標準的な生活状態を表す情報である。

0003

この後、システムは、特定の日のセンサ反応パターンを基にして特定クラスタ情報を生成する。この特定クラスタ情報は、特定の日の生活状態を表す情報である。そして、システムは、標準クラスタ情報と特定クラスタ情報とを比較することにより、生活者の生活異変を検知している。

0004

こうしたシステムによれば、センサからの情報を利用して、生活者の生活異変を調べるので、例えば高齢者の安否が把握可能になる。

先行技術

0005

特開2004−295861号公報

発明が解決しようとする課題

0006

しかし、先に述べたシステムには次の課題がある。先のシステムでは、標準的な生活状態を表す標準クラスタ情報と、特定の日の生活状態を表す特定クラスタ情報とを生成するためには、大量のデータを処理する必要がある。例えば、センサからの秒毎の情報から特定クラスタ情報を生成する場合、86400パターンの情報を処理する必要がある。また、標準クラスタ情報を生成するためには、長期間のデータを必要とするので、さらに大量の情報を処理する必要がある。この結果、従来のシステムでは、大量の情報を必要とし、しかも、大量の情報を処理するための計算量が多くなり、処理が複雑になる、という課題が発生する。

0007

この発明の目的は、前記の課題を解決し、少量のデータを基にした処理で生活者の生活変化を検出することができる生活変化検出システムおよび生活変化検出方法を提供することにある。

課題を解決するための手段

0008

前記の課題を解決するために、請求項1の発明は、日別各時間帯での消費電力量を記憶する記憶装置と、前記記憶装置に記憶されている各消費電力量を基にして、一日の消費電力量の基本パターンを算出し、この基本パターンと、当日の消費電力量のパターンとを比較し、比較結果を基にして生活者の生活の変化を検出して、検出結果を得る処理装置と、を備えることを特徴とする生活変化検出システムである。

0009

請求項1の発明では、記憶装置が日別の各時間帯での消費電力量を記憶していく。一方、処理装置は、記憶装置に記憶されている各消費電力量を基にして、一日の消費電力量の基本パターンを算出する。この後、処理装置は、この基本パターンと、当日の現在までの消費電力量のパターンとを比較する。そして、処理装置は、比較結果を基にして生活者の生活の変化を検出し、検出結果を得る。

0010

請求項2の発明は、請求項1に記載の生活変化検出システムにおいて、前記処理装置は、所定期間の各消費電力量を前記記憶装置から読み出し、読み出した消費電力量を時間帯別に集めて平均する第1の処理により、前記基本パターンを生成する、ことを特徴とする。

0011

請求項3の発明は、請求項1または2に記載の生活変化検出システムにおいて、前記処理装置は、基本パターンの各時間帯の消費電力量と、当日のパターンの、各時間帯の消費電力量とを基にしたマッチング度合で、生活者の生活の変化を検出する第2の処理により、検出結果を得る、ことを特徴とする。

0012

請求項4の発明は、請求項2または3に記載の生活変化検出システムにおいて、前記処理装置は、最初の所定期間で前記第1の処理を行って基本パターンを生成し、生成した基本パターンを用いて、以後の前記第2の処理を行うこと、を特徴とする。

0013

請求項5の発明は、請求項2または3に記載の生活変化検出システムにおいて、前記処理装置は、所定期間毎に前記第1の処理を行って、基本パターンを順次に更新し、更新した基本パターンを用いて、前記第2の処理を行うこと、ことを特徴とする。

0014

請求項6の発明は、請求項2または3に記載の生活変化検出システムにおいて、前記処理装置は、所定期間の各消費電力量の代わりに、過去のすべての消費電力量を使用して、前記第1の処理で基本パターンを順次に更新し、更新した基本パターンを用いて、前記第2の処理を行う、ことを特徴とする。

0015

請求項7の発明は、日別の各時間帯での消費電力量を記憶し、記憶した各消費電力量を基にして、一日の消費電力量の基本パターンを算出し、算出した基本パターンと、当日の消費電力量のパターンとを比較し、比較結果を基にして生活者の生活の変化を検出して、検出結果を得る、ことを特徴とする生活変化検出方法である。

0016

請求項8の発明は、日別の各時間帯での各電気機器による消費電力量を記憶する記憶装置と、前記記憶装置に記憶されている各電気機器による消費電力量を基にして、一日の消費電力量の第1の基本パターンと、各電気機器の一日の消費電力量の第2の基本パターンとを算出し、この第1の基本パターンと、当日の消費電力量のパターンとを比較し、比較結果を基にして生活者の生活の変化を検出し、生活変化を検出したときには、第2の基本パターンと、当日の各電気機器による消費電力量とを比較し、比較結果を基にして、使用状態が変化した電気機器を検出し、これらの検出結果を得る処理装置と、を備えることを特徴とする生活変化検出システムである。

発明の効果

0017

請求項1および請求項7の発明によれば、各時間帯での消費電力量を基にして基本パターンを生成し、当日の消費電力量のパターンとを比較するので、消費電力量の例えば秒単位の大量のデータを用いて処理することを不要にすることができる。つまり、消費電力量の少量のデータを基にした処理で、生活者の生活変化を検出することができる。

0018

請求項2の発明によれば、基本パターンを生成する際に、消費電力量を時間帯別に集めて平均するので、同じ時間帯でも、生活者の日々の生活に応じて発生する消費電力量の差異を除去することができる。

0019

請求項3の発明によれば、2つのパターンの各時間帯の消費電力量を基にしたマッチングの度合で、生活者の生活の変化を検出するので、第2の処理では各時間帯の消費電力量を使用するだけであり、この処理のために処理装置の負担が重くなることを防ぐことができる。

0020

請求項4の発明によれば、最初の所定期間だけ第1の処理を行うので、以後の処理装置の負担を軽減することができる。

0021

請求項5の発明によれば、所定期間ごとに基本パターンを更新していくので、季節により変化する生活者の生活を基本パターンに反映することができる。

0022

請求項6の発明によれば、過去のすべての消費電力量を基に基本パターンを更新していくので、生活者の平均的な生活を基本パターンに反映することができる。

0023

請求項8の発明によれば、生活者の生活変化を検出したときには、使用状態が変化した電気機器を検出するので、生活変化の原因となった電気機器を判別することを可能にする。

図面の簡単な説明

0024

実施の形態1による生活変化検出システムを示す構成図である。
実施の形態1で用いられる分電盤を示す構成図である。
利用者テーブルの一例を示す図である。
電力量テーブルの一例を示す図である。
管理サーバを示す構成図である。
基本パターン学習処理の一例を示すフローチャートである。
抽出された消費電力量を表すデータである。
データの並び替えの様子を示す図である。
基本パターンの一例を示す図である。
生活変化検出処理の一例を示すフローチャートである。
直近の消費電力量のデータの一例を示す図である。
通常度インデックスの一例を示す図である。
処理のアルゴリズムを示す図である。
実施の形態2による処理のアルゴリズムを示す図である。
実施の形態3による処理のアルゴリズムを示す図である。
実施の形態4により算出された通常度インデックスの一例を示す図である。
実施の形態5による生活変化検出システムを示す構成図である。
実施の形態5で用いられる分電盤を示す構成図である。
実施の形態5で用いられる個別電力量テーブルの一例を示す図である。
実施の形態5で用いられる電気機器テーブルの一例を示す図である。
実施の形態5によるデータ作成処理の一例を示すフローチャートである。
実施の形態5で作成される抽出データの一例を示す図である。
実施の形態5で作成される、検出結果を表すメッセージの一例を示す図である。

実施例

0025

次に、この発明の実施の形態について、図面を用いて詳しく説明する。

0026

(実施の形態1)
この実施の形態による生活変化検出システムを図1に示す。図1の生活変化検出システムは、生活者の生活変化を検出するサービス(以下、「生活変化検出サービス」という)を提供する管理センタに、通信制御装置11、管理サーバ12、データベース(DB)サーバ13および管理端末14を備え、生活者宅に、通信制御装置21、計測ユニット22を備えている。さらに、この実施の形態は、生活変化検出サービスの利用者(以下、単に「利用者」という)が端末として使用している携帯電話機30を利用する。管理センタと生活者宅とは、通信網NWを経て、データの送受信が可能な状態にある。管理センタは、電力会社内に設置されているか、または、電力会社と協力関係にあるサービス提供企業に設置されている。そして、管理センタは消費電力量等の各種データを受け取ることが可能な状態にある。

0027

生活者宅には、電力会社の配電線101から電気が供給される。配電線101からの電気は、生活者宅に設置されている電力量計111を経て、分電盤112で分岐される。分電盤112は、図2に示すように、過電流を検出して遮断する過電流ブレーカ112Aと、電気を分岐するための分岐回路112Bと、分岐された電流を流す各配電線漏電を検出して遮断する漏電ブレーカ112C1〜112Cnとを備えている。また、分電盤112は、計測ユニット22の電流センサ221を備えている。電流センサ221は、過電流ブレーカ112Aを流れる電流を計測し、計測結果を計測ユニット22にそれぞれ送る。なお、分電盤112の分岐回路112Bで分岐された電気は、生活者宅内に設置されているコンセント(図示を省略)を経て、テレビ(TV)121、冷蔵庫122、エアコン123などに供給される。

0028

生活者宅に設置されている通信制御装置21は、ルータのようなものであり、通信網NWを経由したデータ通信を可能にする。このとき、通信制御装置21は、家庭内ローカルエリアネットワーク21Aからのデータ、つまり、生活者宅に設置されている計測ユニット22からの記録データを、通信網NWを経由して管理センタに送信する。

0029

計測ユニット22は、生活者宅内で消費される電気を記録する装置である。この実施の形態では、計測ユニット22は、分電盤112を経て、例えば1時間に消費される電力量(以下、「消費電力量」という)を記録する。さらに、計測ユニット22は、記録された消費電力量と電力量計111の計器番号とを記録データとし、この記録データを所定間隔で、例えば1時間に一回、生活者宅のローカルエリアネットワーク21Aおよび通信制御装置21と、通信網NWと、管理センタの通信制御装置11および後述のローカルエリアネットワーク11Aとを経由して、管理センタの管理サーバ12に送信する。なお、以下ではデータを送受信する際に経由する生活者宅のローカルエリアネットワーク21Aおよび通信制御装置21と、通信網NWと、管理センタの通信制御装置11およびローカルエリアネットワーク11Aとを、省略して説明する。

0030

管理センタの通信制御装置11は、通信制御装置21と同じように、通信網NWを経由したデータの通信を可能にする。つまり、通信制御装置11は、生活者宅からの記録データを受信して管理サーバ12に送り、また、企業内のローカルエリアネットワーク11Aからのデータ、例えば管理サーバ12からのデータを、通信網NWを経由して、生活変化検出サービスの利用者の携帯電話機30などに送信する。

0031

管理センタの管理端末14は、担当者によって操作される管理専用のコンピュータである。管理端末14は、担当者の操作により、例えば、生活変化検出サービスの利用者の新規登録などを管理サーバ12に対して行う。

0032

管理センタのデータベースサーバ13は、生活変化検出サービスに必要とするデータを記憶して管理するための、専用のコンピュータである。データベースサーバ13は、次の各種データをデータベースとして記憶している。

0033

データベースサーバ13が記憶するデータには、利用者テーブルがある。利用者テーブルは、生活変化検出サービスの利用申し込みをした利用者の一覧を記録している。この利用者テーブルの一例を図3に示す。この利用者テーブルには、利用者の氏名と、この利用者を識別するためのID(IDentification)およびパスワードとが記録されている。また、利用者テーブルには、生活者宅の電力量計の計器番号が記録されている。さらに、利用者テーブルには、利用者の連絡先として電子メールのアドレスなどが記録されている。

0034

データベースサーバ13が記憶するデータには、電力量テーブルがある。電力量テーブルは、電力量計の計器番号毎に作成された消費電力量のデータである。電力量テーブルには、日毎における所定時間毎の消費電力量、この実施の形態では、1時間毎の消費電力量が記録されている。電力量テーブルの一例を図4に示す。この電力量テーブルには、計器番号に対応して、各時刻の消費電力量が日毎に現時点まで記録されている。例えば、各日付けの「1時」の消費電量は、00時00分から1時00分までの間の消費電力量を表している。

0035

管理センタの管理サーバ12は、利用者に生活変化検出サービスを提供するための専用のコンピュータである。管理サーバ12は、図5に示すように、処理部12A、記憶部12B、表示部12Cおよび通信部12Dを備えている。通信部12Dは、処理部12Aの制御によって、ローカルエリアネットワーク11Aとデータの送受信を行うインターフェースである。表示部12Cは、処理部12Aの制御によって、管理サーバ12の動作状態などを表示する。記憶部12Bは、データを記憶する記憶装置である。記憶部12Bは、管理サーバ12の動作に必要とするプログラムをあらかじめ記憶している。また、記憶部12Bは、プログラムを実行する際に、必要に応じてデータを一時的に記憶する。

0036

処理部12Aは、記憶部12Bに記憶されている各種のプログラムを実行する。処理部12Aが実行するプログラムには受信処理がある。処理部12Aは、生活者宅から記録データを受信すると、記録データの計器番号を参照して、電力量テーブルの該当する消費電力量を記録し、電力量テーブルを更新する。

0037

また、処理部12Aが実行するプログラムには、生活者によって使用される消費電力量の基本パターンを生成する基本パターン学習処理(第1の処理)と、基本パターンを使用して、当日の消費電力量から生活者の生活の変化を検出する生活変化検出処理(第2の処理)とがある。処理部12Aは、消費電力量の基本パターンを生成するために、例えば図6に示す基本パターン学習処理を開始すると、データウィンドウを用いて、データベースサーバ13の電力量テーブルを参照し、該当する消費電力量を電力量テーブルから抽出する(ステップS1)。データウィンドウにより、所定期間の過去の負荷データつまり過去の各時刻の消費電力量を抽出することができる。管理サーバ12は、データウィンドウを用いて抽出したデータを、記憶部12Bに保持する。利用者が生活変化検出サービスの新規登録をした場合、データウィンドウにより、例えば図7に示すように、処理部12Aは、所定期間として前月1日からn日までの間の消費電力量のデータを抽出する。図7では、例えばx(1)が1時の消費電力量を表し、同様にしてx(24)が24時の消費電力量を表している。

0038

ステップS1が終了すると、処理部12Aは、抽出データの前処理を行って、抽出データを並べ替える(ステップS2)。例えば抽出データが図7に示すものである場合、ステップS2で図8に示すように、処理部12Aは、日毎の各消費電力量を時刻別に集めて、消費電力量のデータを並び替える。図8では、例えばx1(1)が1日1時の消費電力量を表し、同様にして、xn(24)がn日24時の消費電力量を表している。

0039

この後、処理部12Aは、ステップS2で並び替えたデータを時刻別に平均化して、生活者による消費電力量の基本パターン関数を算出する(ステップS3)。例えば、並び替えデータが図8である場合、平均化された1時の消費電力量を表す基本パターン関数φ(1)を、



により算出する。同じようにして、処理部12Aは、平均化された24時の消費電力量を表す基本パターン関数φ(24)を、



により算出する。つまり、処理部12Aは、時刻tの基本パターン関数φ(t)を、



により算出する。算出された各基本パターン関数φ(t)により、例えば図9に示すように、消費電力量の変化のパターンつまり基本パターンFPが得られる。この基本パターンFPは、生活者が使用する消費電力量の標準的な推移を表すが、同時に、その時に応じてテレビ121、冷蔵庫122、エアコン123などを使用する生活者の、平均的な生活を反映したものでもある。さらに、同じ時刻でも、日々の生活に応じて発生する消費電力量の差異(ノイズ)が、平均化により除去されている。

0040

ステップS3が終了すると、処理部12Aは算出した各基本パターン関数φ(t)、つまり、
φ(1)、φ(2)、・ ・ ・ 、φ(24)
を記憶部12Bに記憶して(ステップS4)、基本パターン学習処理を終了する。

0041

このように、処理部12Aは、基本パターン学習処理を行って、消費電力量の基本パターン関数により、生活者の通常の生活を基本パターンで表す。

0042

処理部12Aは、基本パターン学習処理を終了すると、この処理で得たパターン関数φ(t)を用いて、生活者の生活変化を検出する生活変化検出処理を行う。この処理は、所定時刻、例えば1日の終わり、1日の各時刻毎、あらかじめ設定された時刻に行われる。処理部12Aは、所定時刻になると、例えば図10に示す生活変化検出処理を開始し、記憶部12Bから基本パターン関数φ(t)を読み出す(ステップS21)。この後、直近の消費電力量のデータを、データベースサーバ13の電力量テーブルから読み出す(ステップS22)。ステップS22で、例えば直近のデータが当日つまりi日のものである場合、処理部12Aは、図11に示すデータを読み出す。図11では、例えばxi(1)がi日1時の消費電力量を表し、同様にして、xi(24)がi日24時の消費電力量を表している。もちろん、直近のデータが、当日の現在の時刻までの各消費電力量であってもよい。

0043

ステップS22が終了すると、処理部12Aは、直近のデータについて通常度インデックスを計算する(ステップS23)。直近のデータが図11に示すものである場合、処理部12Aは、通常度インデックスI2(i)を、



の式、つまり、



の式から算出する。i日における消費電力量xi(t)(tは時刻であり、1〜24の値)が基本パターン関数φ(t)と完全に一致したときに、通常度インデックスI2(i)は値「1」となり、一致する度合いが低くなると値は「0」に近づく。つまり、ステップS23で、処理部12Aは、先の図9に示すように、基本パターンFPと、直近のデータが表すパターンBPとの一致の度合いを算出している。そして、基本パターンFPとパターンBPとが一致したときに、通常度インデックスI2(i)が値「1」となり、2つのパターンが一致する度合いが低くなると、通常度インデックスI2(i)が値「0」に近づく。

0044

ステップS23が終了すると、処理部12Aは、通常度インデックスI2(i)を基に生活者の生活に変化があるかどうかを検出する(ステップS24)。例えば、ステップS24で図12に示すような通常度インデックスが得られると、処理部12Aは、通常度インデックスの値が「0」に近いかどうかに応じて、生活者の生活の変化を検出する。また、例えば生活変化の有無の判断になる基準レベルSLを前もって設定し、通常度インデックスの値が基準レベルSL以下であるどうかに応じて、生活者の生活の変化を検出する。処理部12Aは、通常度インデックスの値が「0」に近い場合、生活者の「生活に変化あり」を表すメッセージを作成し、また、通常度インデックスの値が「1」に近い場合、生活者の「生活に変化なし」を表すメッセージを作成する(ステップS25)。このメッセージが、生活者の生活の変化を表す検出結果である。この後、処理部12Aは、データベースサーバ13の利用者テーブルの連絡先を参照し、作成したメッセージと、算出した通常度インデックス値の変化(図12)とから成る電子メールを、利用者の携帯電話機30などに送信する(ステップS26)。処理部12Aは、ステップS26でメッセージを送信すると、生活変化検出処理を終了する。

0045

このように、処理部12Aは、生活変化検出処理を行って、生活者の基本パターンと、生活者の当日の生活パターンとの適合度により、生活者の生活変化を検出する。

0046

次に、この実施の形態の生活変化検出システムによる生活変化検出方法について説明する。通常、管理サーバ12は受信処理により、データベースサーバ13の電力量テーブルを更新していく。こうした状態のときに、生活変化検出サービスの新規利用者があると、管理センタの担当者が管理端末14を操作して、データベースサーバ13の利用者テーブルに新規利用者を登録する。

0047

この後、管理サーバ12は、新規利用者が指定した生活者に関する生活の基本パターン関数φ(t)を、基本パターン学習処理により生成して記憶する。この処理が終了すると、管理サーバ12は、例えば所定時刻毎に生活変化検出処理を行い、生活の変化が生活者にあるかどうかを検出する。そして、管理サーバ12は、検出結果つまり「生活に変化あり」または「生活に変化なし」を表すメッセージを作成し、作成したメッセージを電子メールで利用者に送信する。なお、利用者が携帯電話機30を操作し、IDとパスワードを用いて管理センタにアクセスして、検出結果を携帯電話機30に表示するようにしてもよい。

0048

こうした一連の処理は図13に示すようなアルゴリズムで行われる。このアルゴリズムでは、新規利用者が登録してから所定期間を、過去の消費電力量のデータを参照する期間とし、データウィンドウを用いてデータベースサーバ13の電力量テーブルから、所定期間のデータを読み出す。つまり、この所定期間は、基本パターン学習処理を行う学習期間である。そして、学習期間が終了すると、管理サーバ12は、以後の時間を、生活変化検出処理を行う検出期間とする。

0049

つまり、この実施の形態によるアルゴリズムでは、データウィンドウは固定型であり、管理サーバ12は基本パターン学習処理を初期に行うだけである。

0050

このように、この実施の形態によれば、学習期間を例えば一ヶ月に設定しても、一日で24個のデータが一ヶ月で720個位になるので、従来に比べて少量のデータを利用して、生活者の生活変化を検出することができる。また、この実施の形態によれば、受信処理はデータを受信するための処理であり、基本パターン学習処理および生活変化検出処理は少量のデータを処理するだけであるので、生活変化検出サービスを行うに際して、管理サーバ12の負担が大幅に増加することを防ぐことができる。また、この実施の形態によれば、生活者の生活に変化があると、通常度インデックスが値「0」に近づくので、通常度インデックス値の変化から、目視による生活変化の有無の判別を容易にすることができる。また、この実施の形態によれば、生活変化検出処理の数5式で、時刻tは任意であるので、時刻tを現在時刻にすれば、当日における現在までの生活変化を検出することができ、リアルタイムでの検出が可能である。さらに、この実施の形態によれば、基本パターン学習処理で得た、生活者の基本パターンを生活変化検出処理に用いて、生活者の基本パターンと、生活者の当日の生活パターンとの適合度により、生活者の生活変化を検出するので、利用者に対して、生活者の生活変化を判別容易に伝えることができる。同時に、生活者自身による生活変化の把握も容易にする。

0051

(実施の形態2)
この実施の形態では、実施の形態1のアルゴリズムを、次のようにしている。なお、この実施の形態では、先に説明した実施の形態1と同一もしくは同一と見なされる構成要素には、それと同じ参照符号を付けて、その説明を省略する。この実施の形態によるアルゴリズムを図14に示す。管理サーバ12は、新規利用者をデータベースサーバ13に登録すると、互いに等しい移動期間T1を設定する。この後、1番目の期間では、管理サーバ12は基本パターン学習処理を行って、生活者宅での消費電力量の基本パターン関数φ(t)を算出する。

0052

次の第2の期間に入ると、管理サーバ12は、第1の期間で生成した基本パターン関数φ(t)を用いて生活変化検出処理を行い、生活者の生活変化を検出する。同時に、管理サーバ12は、第2の期間で得られた消費電力量のデータを基に基本パターン学習処理を行い、この期間での基本パターン関数φ(t)を算出する。次の第3の期間に入ると、管理サーバ12は、第2の期間で算出した基本パターン関数φ(t)を用いて生活変化検出処理を行い、生活者の生活変化を検出する。同時に、管理サーバ12は、第2の期間で得られた消費電力量のデータを基に基本パターン関数φ(t)を生成する。以下の期間も同様である。

0053

つまり、この実施の形態によるアルゴリズムでは、データウィンドウが移動型であり、データウィンドウを移動期間T1だけ順次に移動することにより、各期間で得られた消費電力量のデータを基に基本パターン関数φ(t)を算出して、基本パターンを更新する。

0054

こうして、この実施の形態によれば、各移動期間T1で基本パターン関数φ(t)を算出し、この関数を使用して生活変化検出処理を行う。つまり、この実施の形態によれば、基本パターン関数φ(t)を更新していくので、季節により変化する生活者の生活を基本パターン関数φ(t)に反映することができる。また、管理サーバ12は、移動期間T1の消費電力量のデータを記憶部12Bに保持して基本パターン学習処理を行うので、所定の記憶領域を記憶部12Bに確保しておくだけでよく、記憶領域の増設等が不要である。

0055

(実施の形態3)
この実施の形態では、実施の形態1のアルゴリズムを、次のようにしている。なお、この実施の形態では、先に説明した実施の形態1と同一もしくは同一と見なされる構成要素には、それと同じ参照符号を付けて、その説明を省略する。この実施の形態によるアルゴリズムを図15に示す。管理サーバ12は、新規利用者をデータベースサーバ13に登録すると、互いに等しい移動期間T1を設定する。この後、1番目の期間では、管理サーバ12は基本パターン学習処理を行って、1番目の期間での、生活者の通常の生活状態を反映した基本パターン関数φ(t)を算出する。

0056

次の第2の期間に入ると、管理サーバ12は、第1の期間で算出した基本パターン関数φ(t)を用いて生活変化検出処理を行い、生活者の生活変化を検出する。同時に、管理サーバ12は、第1の期間および第2の期間の2つの期間で得られた消費電力量のデータを基に基本パターン学習処理を行い、これらの期間での基本パターン関数φ(t)を生成する。次の第3の期間に入ると、管理サーバ12は、第1の期間および第2の期間のデータで算出した基本パターン関数φ(t)を用いて生活変化検出処理を行い、生活者の生活変化を検出する。同時に、管理サーバ12は、第1の期間から第3の期間までの3つの期間で得られた消費電力量のデータを基に基本パターン関数φ(t)を算出する。以下の期間も同様である。

0057

つまり、この実施の形態によるアルゴリズムでは、データウィンドウが蓄積型であり、データウィンドウを移動期間T1だけ順次に広げていくことにより、過去のすべての消費電力量のデータを基に基本パターンを生成して、基本パターンを更新する。

0058

こうして、この実施の形態によれば、消費電力量の蓄積データを基に基本パターン関数φ(t)を算出し、この関数を使用して生活変化検出処理を行い、基本パターン関数φ(t)を更新するので、各期間を通した、生活者の平均的な生活を基本パターン関数φ(t)に反映することができる。

0059

(実施の形態4)
この実施の形態では、生活変化検出処理のステップS23の処理を次のようにしている。なお、この実施の形態では、先に説明した実施の形態1と同一もしくは同一と見なされる構成要素には、それと同じ参照符号を付けて、その説明を省略する。実施の形態1では、管理サーバ12の処理部12Aは、数5式を用いて通常度インデックスを算出したが、この実施の形態では、次の式を用いて通常度インデックスを算出する。



この式は、先の数5式の分母を省略したものである。管理サーバ12が数6式により通常度インデックスを算出すると、例えば図16に示す通常度インデックスが得られる。図16では、テレビ121等の機器がつけられた状態で放置されていると、この状態を表す特徴量101と、全く電気が使われない状態を表す特徴量102とが強調されて表示される。

0060

こうして、この実施の形態によれば、通常度インデックスを算出する際に先の数5式の分母を省略した数6式を用いるので、電気が使用されたまま放置されている状態や、電気が全く使用されていない状態を、強調することができる。これにより、通常度インデックス値の変化から、目視による生活の変化の有無を、さらに容易に判別することを可能にする。

0061

(実施の形態5)
この実施の形態による在宅確認システム図17に示す。なお、この実施の形態では、先に説明した実施の形態1と同一もしくは同一と見なされる構成要素には、それと同じ参照符号を付けて、その説明を省略する。

0062

生活者宅には、電力会社の配電線101から電気が供給される。配電線101からの電気は、生活者宅に設置されている電力量計111を経て、分電盤112で分岐される。分電盤112は、図18に示すように、過電流を検出して遮断する過電流ブレーカ112A、電気を分岐するための分岐回路112B、フィーダ112D1〜112Dnの漏電を検出して遮断する漏電ブレーカ112C1〜112Cnが設けられている。フィーダ112D1〜112Dnは分岐回路112Bで分岐された電流を流す、屋内の配電線である。

0063

また、この実施の形態では、分電盤112は計測ユニット22の電流センサ221〜22nを備えている。電流センサ221〜22nは、分電盤112の分岐回路112Bで分岐してフィーダ112D1〜112Dnを流れる電流を計測し、計測結果を計測ユニット22にそれぞれ送る。通常、分岐回路112Bで分岐された電気は、コンセントに接続されているテレビ121、冷蔵庫122、…、エアコン123等の電気機器で消費される。

0064

生活者宅に設置されている計測ユニット22は、生活者宅内で消費される電気を記録する装置であり、先に述べたように電流センサ221〜22nを備えている。計測ユニット22は、電流センサ221〜22nから計測結果を受け取ると、電気の消費量を表すデータを記録していく。この実施の形態では、計測ユニット22は、電流センサ221〜22nからの検出結果により、例えば1時間毎にテレビ121や冷蔵庫122などの各電気機器で消費される電力量(以下、「消費電力量」という)をそれぞれ記録する。さらに、計測ユニット22は、例えば電気機器がテレビ121である場合、記録した消費電力量と、電流センサ221の識別番号と、電力量計111の計器番号とを記録データとし、この記録データを所定間隔で、例えば1時間に一回、管理センタの管理サーバ12に送信する。

0065

データベースサーバ13が記憶するデータには個別電力量テーブルがある。個別電力量テーブルは、計器番号毎に作成された時間経過による消費電力量のデータである。個別電力量テーブルには、所定時間毎の消費電力量が記録されている。個別電力量テーブルの一例を図19に示す。この個別電力量テーブルには、計器番号に対応して、1時間毎の消費電力量が日毎かつセンサ毎に現時点まで記録されている。つまり、個別電気機器テーブルには、消費電力量の履歴が負荷データとして記録されている。

0066

データベースサーバ13が記憶するデータには電気機器テーブルがある。電気機器テーブルは、電流センサ221〜22nを流れる電流の供給先である電気機器の一覧を示す。この電気機器テーブルの一例を図20に示す。例えば、電流センサ221を流れる電流はフィーダ112D1を経てテレビ121に供給される。つまり、電気機器テーブルでは、電流センサ221〜22nのセンサ番号と、電流の供給先である電気機器との対応関係を表している。この他にも電気機器等としては、照明機器、IHヒータ電磁誘導加熱)などがある。

0067

管理センタの管理サーバ12は、先に述べた基本パターン学習処理を行う前に、図21に示すデータ作成処理を行う。管理サーバ12の処理部12Aは、データ作成処理を開始すると、データベースサーバ13の個別電力量テーブルから、所定期間のデータを抽出する(ステップS41)。このとき、処理部12Aは、所定期間として前月1日からn日までの間のデータを抽出する。ステップS41が終了すると、処理部12Aは、抽出データを日別に集計する(ステップS42)。処理部12Aは、前月1日からn日までの間のデータを集計し、電流センサ221〜22nの全データを時刻毎加算して、生活者宅で所定期間に消費される、時刻毎の消費電力量のデータを得る。これとは別に、処理部12Aは、ステップS42により、電流センサ221〜22nについて、時刻毎の消費電力量のデータを得る。

0068

この後、処理部12Aは、ステップS42で集計して得たデータから、抽出データを作成する(ステップS43)。ステップS43で、処理部12Aは、ステップS42で集計して得た、生活者宅で所定期間に消費される、時刻毎の消費電力量のデータから、先に述べた図7と同じ抽出データを作成する。また、処理部12Aは、ステップS42で集計して得た、電流センサ221〜22nの時刻毎の消費電力量のデータから、電流センサ221〜22n毎の抽出データを作成する。この後、処理部12Aは、電気機器テーブルを参照し、電流センサ221〜22nに対応する電気機器を調べ、図22に示すように、電気機器毎の抽出データを作成する。この後、処理部12Aは、ステップS43で作成した各抽出データを記憶部12Bに記憶して(ステップS44)、データ作成処理を終了する。

0069

データ作成処理が終了すると、処理部12Aは、先に述べた基本パターン学習処理を行う。このとき、処理部12Aは、生活者宅での生活の基本パターン関数を算出すると共に、各電気機器の抽出データに対して基本パターン学習処理を行い、各電気機器の基本パターン関数を算出する。各基本パターン関数の算出が終了すると、処理部12Aは、生活の基本パターン関数を用いて、生活変化検出処理を行う。この生活変化検出処理により、処理部12Aは、生活者の基本パターン(第1の基本パターン)と、生活者の当日の生活パターンとの適合度により、生活者の生活変化を検出する。

0070

生活変化検出処理により生活者の生活変化が検出されると、処理部12Aは、各電気機器の基本パターン関数を用いて、生活変化検出処理と同様の処理を行う。このとき、処理部12Aは、生活変化検出処理のステップS24で、通常度インデックスを基に生活者の生活変化を検出する、という処理の代わりに、通常度インデックスを基に各電気機器の生活変化を検出する、という処理を行う。これにより、処理部12Aは、電気機器の使用状態に変化があるか、または、電気機器の使用状態に変化がないかを、通常度インデックスの値から検出する。つまり、処理部12Aは、各電気機器の基本パターン(第2の基本パターン)と、各電気機器の当日の使用状態のパターンとの適合度により、各電気機器の使用状態の変化を検出する。

0071

次のステップS25では、処理部12Aは、例えば図23に示すような、検出結果を表すメッセージを作成する。このとき、処理部12Aは、使用状態に変化がある電気機器、つまり、使用状況が普段と異なる電気機器を表すメッセージと共に、各電気機器の通常度インデックス値の時刻経過による変化と、生活者宅での生活者の通常度インデックス値の時刻経過による変化とを表す画像を付加している。なお、図23では、生活者宅での生活者の状態を「全体」として表している。また、電気機器の使用状態に変化がある場合、変化の発生した時間帯を四角形の枠FR1で強調表示し、対応する電気機器の変化部分円形の枠FR2で強調表示している。

0072

こうして、この実施の形態によれば、生活者の生活変化の適合度が低い場合、どの電気機器の使用状態が通常と異なるかを利用者に伝えることができる。同時に、どの電気機器の使用状態が通常と異なるかが判明するので、生活者自身による生活変化の原因を把握可能にする。

0073

この発明は、生活者の生活変化の有無に限らず、生活者の不在確認や、高齢者の安否確認などに利用可能である。

0074

11通信制御装置
12管理サーバ(管理装置
13データベースサーバ(記憶装置)
14管理端末
21 通信制御装置
22計測ユニット
111電力量計
112 分電盤

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