的插座202相对于上述ST的输出插座114被装卸。在墙壁40 上配置有插座41，该插座41的插入口 411用于经由家庭内的功率系统供给商用的功率。作 为插销的输入插座113相对于上述插入口 411被装卸。
[0084] 图5是示出后述的EoD控制系统的信息处理的实施例以及在实证实验中使用的样 品住宅的平面布置的平面布置图。
[0085] 上述样品住宅是1LDK式，附图中所述的标号表示表1所示的设备的名称和该设备 的开关所设置的场所，附图中所述的ST表示智能抽头11所配置的场所。配置有5个ST。
[0086] [表1]
[0087]
[0088] 关于ST的结构，如已经叙述的那样，由个人用电脑构成，所述个人用电脑进行电 压/电流传感器、半导体继电器、ZigBee模块以及这些整体的控制以及内部处理。该个人 用电脑根据利用上述电压/电流传感器计测的电流/电压波形来进行消耗功率的计算，并 且，根据表示电压/电流波形的特征的少数的特征量来确定电子设备。并且，EoD控制系统 所接收的数据是消耗功率和功率要求消息这2个数据，所述消耗功率是将上述ST利用个人 用电脑以0.5秒的间隔计算出的消耗功率作为每个周期（1次/60秒）的数据来保持在设 置于智能抽头的内部的存储器中，并分割成多个信息包发送至服务器的消耗功率，所述功 率要求消息是各设备20要求功率时从ST发送的功率要求消息。
[0089] 虽然没有进行图示，但生活行动估计装置1具备程序存储区域和数据存储区域的 存储器。在程序存储区域存储有通信处理程序、生活行动估计程序等程序。在数据存储区 域存储有设备特性等级数据、消息数据等。
[0090]图6是示出某个房屋中的设备所使用的消耗功率的曲线的图。
[0091] 在图6中，纵轴表示功率（W)，横轴表示时间，该曲线图示出了 1天中的以10分钟 为间隔所消耗的消耗功率。并且，从前，虽然将该功率称作消耗功率，但由于是与通常的"消 耗功率"不同的意思，因此，下面使用"瞬时功率"这一被定义了的用语。该瞬时功率意味 着，以最小控制间隔t(5~10分钟）的间隔，对将上述消耗功率加起来之后的合计值进行 平均之后的消耗功率。
[0092] 关于上述曲线图可知，在白天的时间带不使用功率，在从下午8点至上午1点的时 间内使用功率，该期间的瞬时功率的值较高，为1900W。
[0093] 图7中，纵轴表示消耗功率量（KWh)，横轴表示时间，该曲线图示出了 1天中的以 10分钟为间隔的瞬时功率的累计量即消耗功率量，该值为10.OKWh。
[0094] 日本的1个家庭的每1个月的消耗功率量为300KWh，每1天大约为10.OKWh，图7 的消耗功率量示出与1个家庭的每1个月的消耗功率量相同的情况。并且，从前，虽然将该 功率的累计量称作消耗功率量，但由于上述瞬时功率以与通常的"消耗功率"不同的意思被 使用，因此，该消耗功率量成为与通常不同的意思，由于下面以"累计功率量"这一被定义了 的用语来使用，请注意。
[0095] 对用于说明本发明的原理的整体的模型进行说明。
[0096] 首先，参照图8对整体的模型概要进行说明。
[0097]关于生活行动估计装置，在第1、第2实施方式中详细地进行说明。
[0098]首先，对图9所示的处理概要图进行说明。
[0099]图9中示出了关于基于电子设备的消耗功率而从生活行动估计处理至消耗功率 预测处理的概要的处理流程。
[0100] 在个人的生活中，例如进行烹调这样的生活行动。
[0101] 在第1实施方式中，通过利用生活行动估计装置联机实时取得个人（生活者）正 在使用的电子设备的功率消耗模式，来估计电子设备的状态系列（接通/断开状态、强/弱 状态等），接下来，估计下面像是要使用的电子设备。
[0102] 在第2实施方式中，利用生活行动估计装置，并使用用于估计生活空间内的生活 者的生活行动的问卷信息，来生成按照下一利用状态的概率分布来示出功率值的功率消耗 模式。
[0103] 接下来，参照图10对生活行动模型进行说明。
[0104] 在个人的生活行动中，在作为个人的意识被赋予意义这样的生活上的行动的种类 中，例如存在"烹调"、"洗涤"、"电视/录像欣赏"等，对于这些种类附带"何时"、"多长"这 样的时间参数。因此，如果将"烹调"、"洗涤"、"电视/录像欣赏"等生活行动名称设为生活 行动标签1,_，将开始时刻设为t广rt，将结束时刻设为timd时，则第i个生活行动I，为：
[0105:
[0106] 接下来，参照图11对生活行动模型进行说明。
[0107]图11的（a)是关于日本广播协会NHK进行的国民生活时间调查的问卷调查内容， 其中的项目中还包括有从居住地周围环境离开后的外出中的事项。
[0108] 对此，在本实施方式中所采用的问卷中，如图11的（b)所示，作为问卷项目，设为 "睡眠"、"进餐"、"烹调"等居住地周围环境中的基本的个人的行动，并且，将从居住地周围环 境离开的情况作为外出来处理。
[0109] 下面，参照图12对电子设备的功率模式进行说明。
[0110] 在电子设备的功率变动模型中，将电子设备的功率数据作为多个离散状态来处 理，并且，由于在某个期间内连续使用电子设备，因此作为连续时间系统来处理。
[0111] 详细而言，将在某个电子设备的动作状态qi上加上持续时间T后的时间区间表 示为<qi，Ti〉。
[0112] <qi，ti> -<qj，tj>
[0113] 下面，对电子设备关系模型进行说明。
[0114] 在表示现实生活中的个人的生活行动与电子设备的关系的电子设备关系模型中， 作为一般的特征表现，考虑电子设备功能模型。在该电子设备功能模型中，作为电子设备的 功能，需要与什么样的生活行动有关系这样的事前知识。因此，个人的生活行动识别是不可 或缺的。
[0115] 作为个人性的表现，在电子设备使用模型中，通过学习赋予个人的生活行动的特 征的、个人的生活行动和电子设备的使用方法的处理，生成功率模式，并预测所使用的电子 设备。
[0116] 下面，参照图13对个人模型（除电子设备功能模型外的表）的取得方法进行说 明。
[0117] 将电子设备的使用概率P定义为：
[0118]P(Ua= 1 | 1)
[0119] 在此，在使用电子设备a的情况下将Ua定义为1，在未使用电子设备a的情况下将 Ua定义为0。在生活行动标签为1时，以概率来表示以什么程度的频度来使用电子设备a。
[0120] (第1实施方式）
[0121] 对本发明的第1实施方式的生活行动估计系统进行说明。
[0122] 下面，对图14所示的电子设备功能模型进行说明。
[0123] 电子设备功能模型示出了根据电子设备的功能性所确定的、对于个人的生活行动 能够如何使用电子设备，作为事前知识预先持有。
[0124] 在此，如果将生活行动标签组1、电子设备组a、电子设备状态组qa分别设为：
[0125]
[0126]
[0127]
[0128] 则概率PQ为：
[0129]
[0130]
[0131] 如图14所示，在电子设备功能模型中示出了，在个人的生活中，哪个电子设备处 于工作状态时进行什么样的生活行动。例如，在打开电视的电源的情况下，爱好娱乐电视的 概率为1，休息的概率为0. 5,烹调的概率为0. 5,扫除的概率为0. 5等。
[0132] 下面，对电子设备使用模型进行说明。
[0133] 将电子设备使用模型中的电子设备的使用概率P定义为：
[0134] P(Ua= 1 | 1)
[0135] 在此，在使用电子设备a的情况下将Ua定义为1，在未使用电子设备a的情况下将 Ua定义为0。在生活行动标签为1时，将以什么程度的频度来使用电子设备a表示为使用 概率P。
[0136] 另一方面，电子设备的作用度C(a|li)示出了，对于个人的生活行动来说，该电子 设备a是什么程度的特征性，表示为：
[0137] C(a|li)=P(Ua=1|1 = 1i)/P(Ua=1|1 辛 1 )
[0138] 参照图15所示的功能框图，对本发明的第1实施方式的生活行动估计装置1的结 构进行说明。
[0139] 生活行动估计装置1由电子设备利用状态估计部lb、第1权重取得部ld、第2权 重取得部le、电子设备权重乘法运算部If、lg构成，所述电子设备利用状态估计部lb、第1 权重取得部Id、第2权重取得部le、电子设备权重乘法运算部If、加权总和计算部lg由作 为由CPUla执行的程序的软件模块构成。各部在工作时将存储器10作为工作区域进行数 据的读写。
[0140] 另外，数据库12例如由存储于硬盘HDD上的电子设备功能模型表（1) 12b、电子设 备功能模型表（2) 12c构成。
[0141] 电子设备利用状态估计部lb基于由多个电子设备经由智能抽头11、网络接收的 功率值来估计每个电子设备的利用状态。电子设备事件检测部1c基于每个当前的电子设 备的利用状态和每个前一时刻的电子设备的利用状态来检测出表示生活空间内的生活行 动的事件种类（事件信息）。
[0142] 第1权重取得Id基于用于保持示出电子设备的利用状态的转变与生活行动的关 系的第1权重的电子设备功能模型表（1) 12b和从事件发生时刻开始的经过时间，计算出基 于事件种类的每个生活行动的第1权重。
[0143] 第2权重取得部le基于每个电子设备的当前的利用状态，从电子设备功能模型表 (2) 12c取得每个生活行动的第2权重，所述电子设备功能模型表（2) 12c用于保持示出电子 设备的利用状态与生活行动的关系的第2权重。
[0144] 电子设备权重乘法运算部If基于将第1权重乘以第2权重得到的积，按每个电子 设备计算出该积的和。生活行动估计部lg将每个电子设备的积的和为最大值的生活行动 估计为生活者的实际的生活行动。
[0145] 下面，参照图16所示的流程图，对图15所示的生活行动估计装置1的动作（其1) 进行说明。
[0146] 首先，在步骤S5中，电子设备利用状态估计部lb从智能抽头11接收当前的功率 值，存储于存储器10中。
[0147] 接下来，在步骤S10中，电子设备利用状态估计部lb从当前的功率值估计电子设 备的利用状态q(A)，存储于存储器10中。
[0148] 接下来，在步骤S15中，电子设备事件检测部lc判断是否与从存储器10读出的前 一时刻的利用状态q'不同。在与前一时刻的利用状态q'不同的情况下，前进至步骤S20， 另一方面，在与前一时刻的利用状态q'相同的情况下，前进至步骤S25。
[0149] 接下来，在步骤S20中，电子设备事件检测部lc将利用状态转变作为事件进行检 测，并将事件的种类e{q' 一q}和发生时刻et存储于存储器10中。
[0150] 接下来，参照图17对电子设备功能模型表（1)的结构进行说明。
[0151] 电子设备功能模型表（1) 12b表示电子设备的利用状态的转变（例如，接通电源开 关等）与生活行动的关系，例如将第1权重"0"表示为没有关系，将权重"1"表示为关系大。
[0152] 详细而言，在电子设备功能模型表（l)12b中，作为项目记载了电子设备、前一状 态一下一状态、烹调、洗涤、娱乐、学习等生活行动。例如，在客厅照明从断开到接通的情况 下，将娱乐和学习等生活行动的权重值设定为〇. 5。另一方面，在客厅照明从接通到断开的 情况下，将烹调的生活行动的权重值设定为〇. 5。
[0153] 在步骤S25中，第1权重取得Id基于从事件发生时刻et开始的经过时间，从电子 设备功能模型表（1) 12b取得基于事件的种类e的生活行动的第1权重P(q' 一q11，1)，并 存储于存储器10中。
[0154] 具体而言，在与前一时刻的利用状态q'不同的情况下，第1权重取得Id基于从事 件发生时刻et开始的经过时间，例如，在客厅照明从断开到接通的情况下，将烹调、洗涤、 娱乐、学习等生活行动的权重值分别作为〇、〇、〇. 5、0. 5、…取得，并存储于存储器10中。
[0155] 接下来，参照图18对电子设备功能模型表（2)的结构进行说明。
[0156] 在电子设备功能模型表（2) 12c中，表示电子设备的利用状态（弱、中、强）与生活 行动的关系，例如将第2权重"0"表示为没有关系，将第2权重" 1"表示为关系大。这样， 在电子设备功能模型表（2) 12c中示出了，在个人的生活中，哪个电子设备处于工作利用状 态时进行什么样的生活行动。
[0157] 详细而言，在电子设备功能模型表（2)12c中，作为项目记载了电子设备、前一状 态一下一状态、烹调、洗涤、娱乐、学习等生活行动。例如，在客厅照明明亮的情况下的各个 权重被设定为烹调：〇. 2、洗涤：0. 2、娱乐：0. 8、学习：0. 8等。
[0158] 在步骤S30中，第2权重取得部le从电子设备功能模型表（2) 12c取得与电子设备 的当前的利用状态q相对应的针对各生活行动的第2权重P(q| 1)，并存储于存储器10中。
[0159] 具体而言，第2权重取得部le基于电子设备的当前的利用状态q，例如，在客厅 照明明亮的情况下，将烹调、洗涤、娱乐、学习等生活行动的权重值分别作为〇. 2、0. 2、0. 8、 0. 8、…取得，并存储于存储器10中。
[0160] 对基于图19所示的电子设备功能模型表12b的生活行动估计处理的概要图进行 说明。
[0161] 在对生活行动进行识别的情况下，对每个事件电子设备的操作，从电子设备功能 模型，极大似然估计与生活行动相关的概率。例如，设置从1分钟至几分钟的时间宽度T， 按每个进入该时间宽度t内的生活行动标签1，对处于工作中的电子设备a预先赋予权重 P，并将具有这些权重的和的最大值的生活行动确定为生活行动。
[0162] 在步骤S35中，电子设备权重乘法运算部If基于将第1权重乘以第2权重得到的 积，对所有的电子设备计算出相对于生活行动1的积的和W1。
[0163]Wl= 2P(q| 1)XP(q' 一q|t，1)
[0164] 根据上式计算出W1，并存储于存储器10中。
[0165]S卩，电子设备权重乘法运算部If从存储器10读出针对与在步骤S30中取得的电 子设备的当前的利用状态q相对应的各生活行动的第2权重P(q| 1)。例如，在客厅照明明 亮的情况下，将烹调、洗涤、娱乐、学习等生活行动的权重值分别作为〇. 2、0. 2、0. 8、0. 8、… 从存储器10读出。
[0166] 接下来，电子设备权重乘法运算部If从存储器10读出基于在步骤S25中计算出 的事件的种类e的生活行动的第1权重p(q' 一q|t，1)。例如，在客厅照明从断开到接通 的情况下，将烹调、洗涤、娱乐、学习等生活行动的权重值分别作为〇、〇、〇. 5、0. 5、…从存储 器10读出。
[0167] 接下来，电子设备权重乘法运算部If分别按每个电力设备进行乘法运算，基于得 到的积值，按每个电子设备计算出该积的和W1，并存储于存储器10中。
[0168] 具体而言，在客厅照明从断开到接通的情况下，第1权重在烹调、洗涤、娱乐、学习 等生活行动中分别为〇、〇、〇. 5、0. 5、…，在客厅照明明亮的情况下，第2权重在烹调、洗涤、 娱乐、学习等生活行动中分别为0. 2、0. 2、0. 8、0. 8、…，因此，通过电子设备权重乘法运算部 If进行乘法运算得出的积值，对于客厅照明，在烹调、洗涤、娱乐、学习等生活行动中分别为 0、0、0. 4、0. 4、…。
[0169] 接下来，电子设备权重乘法运算部If与关于上述客厅照明的乘法运算相同地关 于洗衣机、电视、吹风机等电子设备，也对烹调、洗涤、娱乐、学习等生活行动得到乘法运算 结果。具体而言，将洗衣机的乘法运算结果例如设为〇、〇、〇、〇、…，将电视的乘法运算结果 例如设为〇、〇、〇. 9、0. 2、…，将吹风机的乘法运算结果例如设为0、0、0、0、…。
[0170] 接下来，电子设备权重乘法运算部If对于每个电子设备的积，按每个生活行动计 算出和。具体而言，关于烹调、洗涤、娱乐、学习等生活行动，和值分别为〇、〇、l. 3、0. 6。
[0171] 接下来，在步骤S40中，生活行动估计部lg将每个电子设备的积值的和W1为最大 值的生活行动标签作为时刻t的生活行动标签lt，存储于存储器10中。
[0172