专利名称：信息处理装置、信息处理方法及程序的制作方法
技术领域：
本公开涉及信息处理装置、信息处理方法及程序。具体地，本公开涉及能够根据多个器具的总耗电计算各人对各个器具的耗电的信息处理装置、信息处理方法及程序。
背景技术：
已提出了一种系统，其使用夹钳型电流表在电源配电板(其是家中的供电电源)的一个位置测量电流波形并监测连接在电源配电板下游的多个器具的使用状态(开/关状态)，例如，参见日本公开专利公开号2008-039492和“Non-Intrusive TypeOperation State Monitoring System for Electric Appliances-Solution Based onInteger Programming with Attention Directed to Discrete States of Operation”， Proceedings of42th Workshop on Discrete Event Systems, The Society of Instrumentand Control Engineers, pp. 33-38, Dec. 20, 2008, Osaka University (下文称为非专利文献I)。使各个家用器具的使用状态可视化的目的在于通过使用户了解他们正在如何利用电力来减少电力使用或抑制峰值电力。
发明内容
然而，除非可以具体地示出“谁”使用“何种器具”以及“使用多少”，否则个体用户将很少知道如何改进其器具的使用并且节能积极性较低。本公开的目的在于使得由多个器具的总耗电可以计算各人对各个器具的耗电。根据本公开的实施方式，提供了一种信息处理装置，包括器具耗电估算单元，估算在被划分成多个区域的大区域内设置的多个器具中每个的耗电；器具存在概率估算单元，估算器具存在概率，器具存在概率为各个器具存在于各个区域中的概率；责任分担率确定单元，确定责任分担率，责任分担率为当每个区域中的耗电由在大区域中的人分担时各人的比例；以及耗电分配单元，基于多个器具中的每个的耗电、器具存在概率以及责任分担率计算每个人的耗电分配量。根据本发明公开的实施方式，提供了一种信息处理方法，包括估算在被划分为多个区域的大区域内的多个器具中的每个的耗电；估算器具存在概率，器具存在概率为各个器具存在于中各个区域内的概率；确定责任分担率，责任分担率为当每个区域中的耗电由可能存在于大区域中的人分担时各人的比例；以及基于多个器具中的每个的耗电、器具存在概率以及责任分担率计算每个人的耗电分配量。根据本公开的实施例，提供可一种使计算机执行以下的处理的程序，包括估算在被划分为多个区域的大区域内的多个器具中的每个的耗电；估算器具存在概率，器具存在概率为各个器具存在于中各个区域内的概率；确定责任分担率，责任分担率为当每个区域中的耗电由可能存在于大区域中的人分担时各人的比例；以及基于多个器具中的每个的耗电、器具存在概率以及责任分担率计算每个人的耗电分配量。
根据本公开的实施方式，估算在被划分成多个区域的大区域内的多个器具中的每个的耗电；估算器具存在概率，器具存在概率为各个器具存在于各个区域中的概率；确定责任分担率，责任分担率为当每个区域中的耗电由可能存在于大区域中的人分担时按各人的比例；以及基于多个器具中的每个的耗电、器具存在概率以及责任分担率计算每个人的耗电分配量。值得注意，该程序可通过传送介质进行传送或通过记录于记录介质来提供。本信息处理装置可以是独立的装置，或者可以是构成装置的内部块。根据本公开的实施方式，可以由多个器具的总耗电计算各人对各个器具的耗电。
图I为示出根据本发明实施方式的信息处理装置的构造实例的方框图。图2为用于说明获得个人的耗电的第一计算方法的示意图；图3为用于说明第一耗电计算方法的流程图；图4为用于说明获得个人的耗电的第二计算方法的示意图；图5为用于说明第二耗电计算方法的流程图；图6用于说明耗电计算方法的实例的示意图；图7为用于说明耗电计算方法的实例的示意图；图8为用于说明耗电计算方法的实例的示意图；图9为用于说明个体存在概率计算方法的实例的示意图；图10为用于说明个体存在概率计算方法的实例的示意图；图11为用于说明个体存在概率计算方法的实例的示意图；图12为用于说明利用因子HMM的耗电估算技术的示意图；图13为用于说明利用因子HMM的耗电估算技术的示意图；图14为用于说明利用因子HMM的耗电估算技术的示意图；图15为用于说明利用因子HMM的耗电估算技术的示意图；以及图16为示出根据本发明实施方式的计算机的实例构造的方框图。
具体实施例方式以下将參考附图详细说明本发明的优选实施方式。应当注意，在该说明书和附图中，实质上具有相同功能和结构的结构元件用相同的參考数字表示，并且省略了此类结构元件的重复说明。将按以下的顺序描述本发明的优选实施方式。I.信息处理装置配置实例2.计算个人i的耗电Wi的方法(第一和第二计算方法)3.计算耗电wk(t)的方法4.计算个体存在概率Sji⑴的方法5.计算器具存在概率Ejk (t)的方法6.计算责任分担率RijU)的方法7.耗电估算技术实例
信息处理装置构造实例图I为示出根据本发明实施方式的信息处理装置的构造实例的方框图。图I中示出的信息处理装置I执行为在划分为多个小区域的大区域中活动的多个个人(用户)确定和输出(显示)设置在大区域中的多个器具中的每个器具(电器)的耗电和每个区域的耗电的处理。换句话说，信息处理装置I为在划分为多个小区域的大区域中活动的多个个人(用户)中的每个确定和输出“谁”使用“何种器具”以及“使用多少”(即，消耗了多少电力)。在此，大区域和小区域之间的关系在住宅的情况下对应于整个家(住宅)和诸如起居室、厨房以及书房的各个房间之间的关系，在办公室的情况下，对应于公司的整个空间和通过划分为部门等产生的小空间之间的关系。为了便于理解，以家为例，以下描述为特定的家(住宅)计算家庭的各个成员i (其中，i=l至I)对于各个器具k (其中，k=l至K)的使用量的情况。家庭的单个成员i可以是父亲、母亲以及小孩，在以下描述中将简单地称作人i 或个体i。并且还假设在住宅内有J个房间(其中，J>2)并且只要他们不外出，家庭成员i将在房间I至J的一个房间内。如果在某一时间t，可获取示出人和器具之间关系的信息，显示谁在使用特定的器具k，将容易计算“谁”在使用“何种器具”以及“使用了多少”。然而，识别家中每个器具的使用者是不现实的。为此，信息处理装置I使用一种虽然不能获得示出人和器具之间关系的信息但仍可计算每个人的耗电的配置。以下将描述信息处理装置I的具体配置。该信息处理装置I包括器具耗电估算单元11、个体存在概率估算单元12、器具存在概率估算单元13、责任分担率确定单元14、耗电分配单元15。器具耗电估算单元11估算家中器具k在时间t的耗电wk (t)。估算的结果至少供给至耗电分配单元15，并且根据需要供给至器具存在概率估算单元13以及责任分担率确定单元14。注意，K个器具中的一个是由于诸如耗电过低的原因而很难单个测量耗电从而聚集多个器具的总耗电所产生的背景残差(background error)。S卩，器具耗电估算单元11通过将背景残差也视作一个器具来估算电力消耗。个体存在概率估算单元12计算个体存在概率Su (t)，并将计算结果供给至器具存在概率估算单元13和责任分担率确定单元14中的一个或两个，个体存在概率Su (t)是人i (其中，i=l至I)在时间t存在于房间j (其中，j = I至J)的概率。器具存在概率估算单元13估算器具存在概率Ea (t)，并将计算结果供给至耗电分配单元15。器具存在概率Ejk(t)是器具k(其中，k=l至K)在时间t存在于房间j的概率。注意，所有房间I至J的器具存在概率^0的和是I。Z Ejk(t) = 1 j责任分担率确定单元14确定责任分担率Ru (t)，并将计算结果供给至耗电分配单元15，责任分担率Ru(t)是作为家中每个人的责任的、人i在时间t房间j内消耗的电力比例或分担。家庭中每个成员在时间t的负责份额Ru(t)的和是I。i (t) =1
!耗电分配单元15根据方程式(I)计算耗电Wi,耗电Wi是特定时间段T (其中，t=l至T)内家中总耗电Swk(t)被分配至家中某个体的量。
Wi = I 11 RjjC t) Ejk (t) WkCt)**. (1)
t j kS卩，个体i的耗电Wi通过对于个体i对特定时间段T内全部器具和全部房间内的器具k的耗电wk(t)和器具存在概率EA(t)以及与器具存在概率Ea(t)对应的房间j的责任分担率!^(t)进行积分而求得。并且，个体i对于特定器具k的耗电Wi可通过将等式(I)中所有器具I至K的和(2 )设定为仅针对特定器具k而获得。由此，可计算个体i对于器具k的耗电W”如由等式(I)可理解的，当求个体i的耗电Wi时，使用示出人i和房间(位置)j之间关系的房间j中人i的责任分担率Ru (t)以及示出器具k和房间(位置)j之间关系的房间j中的器具k的器具存在概率E#(t)。换句话说，耗电分配单元15求得个体i的耗电Wi,而不使用示出人和器具之间关系的信息。以这种方式，即使不能获得示出人和器具之间关 系的信息，仍可通过引入“位置”的參数求得个体i的耗电I。特定时间段T可以是清楚限定了开始和结束的范围，例如，一天或ー个月，或可以是根据当前时间移动的时间段，例如最近的24小时或最近的30天(从当前时间算起)。由如上所述配置的信息处理装置I的耗电分配单元15计算的个体i的耗电Wi被输出至例如外部显示器并被显示。信息处理装置I自身可配备有显示単元并显示耗电I。计算个体i耗电Wi的方法如之前所描述的，虽然个体i的耗电Wi根据等式(I)获得，但作为等式(I)的实际计算方法，至少第一和第二计算方法可基于以下描述的两种方式考虑。第一计算方法图2为示出求个体i的耗电Wi的第一计算方法的示意图。第一计算方法将每个器具的耗电2wk(t)分解为房间j単位，并将房间j単位中的耗电W’ j分配至每个人i。S卩，对于所有器具I至K，通过对由各器具k的耗电wk(t)乘以房间j中的此器具k的器具存在概率Ea(t)产生的值求总和，可计算每个房间j的耗电W’p还确定每个房间j的每个人的责任分担率Ru (t)。此后，通过求与各房间j的耗电W、中的此人i责任分担率！^(t)对应的耗电，并对每个房间的此类值进行积分，可求得个体i的耗电I。与第一计算方法一致的等式(I)的变形可由以下等式(2)表示。Wi = IIW5jXRijCt)=IIIEjkCt) WkCt) Rij (t)... (2)现将參考图3的流程图描述根据第一计算方法求个体i的耗电Wi的第一耗电计算过程。首先，在步骤SI中，器具耗电估算单元11估算每个器具k的耗电Wk⑴。在步骤S2中，器具存在概率估算单元13估算器具存在概率E# (t)，器具存在概率Ejk(t)为每个器具k存在于每个房间j的概率。在步骤S3中，耗电分配単元15通过计算每个器具k的耗电Wk(t)和每个房间j中每个器具k的器具存在概率E#(t)的积的和估算每个房间j的耗电W’ JO在步骤S4中，责任分担率确定单元14确定每个房间j的每个个体i的责任分担率Rij(t)。可以以相反的顺序执行或者可以同时执行步骤S3和步骤S4中的处理。在步骤S5中，耗电分配单元15计算每个人i的耗电分配量W”更具体地，耗电分配单元15求与每个房间j的耗电中的人i的责任分担率Ru (t)对应的耗电，并通过对所有房间I至J的此类耗电进行积分来计算每个人i的耗电的分配量Wp步骤S5中计算的每个人i的耗电的分配量Wi被输出为个体i的耗电Wi,处理结束。
第二计算方法接下来，将描述求个体i的耗电Wi的第二计算方法。图4为示出第二计算方法的示意图。第二计算方法通过将器具k单位中的耗电wk (t)分配至每个人i来计算个体i的耗电W”器具k单位中的耗电wk(t)可由器具耗电估算单元11求得。首先，信息处理装置I确定对每个器具k的每个人i的责任分担率r ik。每个人i对每个器具k的责任分担率W’ik是对于每个房间I至J，通过对每个房间j中每个器具k的器具存在概率^0乘以每个人i对每个房间j的责任负担Ru(t)的乘积求和求得的。此后，对于每个器具k，通过对与器具k的耗电Wk (t)中的每个人i的责任分担率W’ik对应的量进行积分，可求得个体i的耗电W”与第二计算方法一致的等式(I)的变形可由以下等式(3)表示。Wj = T X WjjkXWkCt)
t k= TTT EjkCt) Rjj(t) wk(t) ** (3)
t k j现将参考图5的流程图描述根据第二计算方法求得个体i的耗电Wi的第二耗电计算过程。首先，在步骤Sll中，器具耗电估算单元11估算每个器具k的耗电Wk⑴。在步骤S12中，器具存在概率估算单元13估算器具存在概率E#(t)，S卩，每个器具k存在于每个房间j的概率。在步骤S13中，责任分担率确定单元14确定每个人i对每个房间j的责任分担率
Rij。在步骤S14中，耗电分配单元15估算每个人i对每个器具k的责任分担率r ik。在步骤S15中，耗电分配单元15计算对每个人i的耗电分配量Wi。对于每个房间I至J，通过对各个房间j内各个器具k的器具存在概率Ejk(t)乘以各个人i对各个房间j的责任分担率Ru⑴的乘积进行积分，耗电分配单元15计算对每个人i的耗电分配量I。在步骤S15中计算的对每个人i的耗电分配量Wi被作为各个个体i的耗电Wi输出，处理结束。3.计算耗电wk(t)的方法接下来将描述计算耗电Wk(t)、个体存在概率Sji (t)、器具存在概率Ejk(t)、以及责任分担率1^_(0的具体方法。首先，将描述由器具耗电估量单元11执行的器具k在时间t的耗电Wk(t)的方法。器具k在时间t的耗电Wk (t)可根据以下(I. I)至(I. 5)中任一进行计算。
(I. I)结合于器具k内的监测装置的測量如图6所示，实时测量在时间k时的耗电并无线地或有线地传送測量结果至信息处理装置I的监测装置结合在各个器具k内，使得使用此类监测装置可測量各个器具k的耗电wk(t)。測量结果可被实时传送至信息处理装置I或可附上时间信息并以指定的単位共同地传送。器具k和信息处理装置I之间的通信可使用Zigbee (注册商标)，其是家用电器短程无线通信标准的ー个实例。未装配监测装置31的器具k可被视作背景残差部分，背景残差是由家中总耗电减去装配有监测装置31的器具k的已知电カ而得。对应于背景残差的耗电可固定，从而可在所有家庭成员间等分或可动态地确定分配背景残差的比例。(1.2)外部监测装置的测量还可使用“智能插座(smart strip)”或“智能夹钳(smart clamp)”(或夹钳表) 測量耗电，智能插座是如图7示出的配有測量耗电功能的电カ插座，“智能夹钳”通过夹在如图8示出的器具k的电源线上来测量电力。此类智能插座或智能夹钳也可无线地或有线地使用诸如以上提到的Zigbee (注册商标)的通信功能传送测量结果至信息处理装置I。与以上描述的(I. I)方式相同，未附接至智能插座的器具k可视作背景残差。(I. 3)耗电估算技术的测量也有一种技术，将智能夹钳夹持在电源配电板(其是提供到家庭的电源)一个位置上，以测量总消耗电流并根据测量结果估算家中每个连接的器具k的开/关状态和耗电。通过使用该耗电估算技术，可測量每个器具k的耗电Wk (t)。此类耗电估算技术的实例包括解决以上提到的非专利文献I中描述的整数二次规划问题的方法以及包括生成和解决因子HMM (Hidden Markov Mod，隐马尔可夫模型)。随后将描述生成并解决因子HMM的方法(隐马尔可夫模型)。(I. 4)以上方法的组合也可通过内部监测装置的測量、外部监测装置的测量以及上述耗电估算中两种以上的组合来測量每个器具k的耗电Wk(t)。(I. 5)基础设施的使用与近年来环保意识增强以及节能技术的发展一致，可设想将来获取家中或办公室中每个器具的耗电信息将变得更容易。在此类情况下，信息处理装置I将能够获取并使用以此类方式提供的耗电信息。4.计算个体存在概率Sji (t)的方法接下来将描述由个体存在概率估算单元12计算个体存在概率SjJt)的方法，个体存在概率Ai(t)为在时间t人i在房间j的概率。个体存在概率估算单元12使用以下的(2. I)至(2. 6)中的一项估算人i的位置，并根据(2. 7)描述的方法基于此类估算结果计算个体存在概率Ai (t)。(2. I)静态方法个体存在概率估算单元12预先确定个人对于各个房间j的存在概率，将该结果存储为数据库，井根据此类数据库计算个人的存在概率。更具体地，将与诸如时间、星期几以及季节的条件一致的个人存在概率存储于数据库中。例如，由于工作日孩子08:00至15:00不在家，则对于工作日08:00至15:00的时间段，孩子在儿童房的概率设定为1%，孩子不在儿童房的概率设定为99%。另一个实例，在周日早上，父亲在书房的概率设定为80%，父亲在起居室的概率设定为20%。(2. 2)基于无线通信装置检测结果的计算方法个体存在概率估算单元12能够由无线通信装置的检测结果计算个人的存在概率。即，如图9示出，发送自身ID等以响应轮询命令的RF标签结合在通常由个人携带的装置中，如手表，或在办公室的情况下结合在员工ID卡中。在具体的通信范围中检测RF标签存在的读取器/写入器设置在家中的每个位置。个体存在概率估算单元12在记录和送回各个读取器/写入器测得的RF标签时从诸如电场强度的附加信息概率性地检测携带或佩带RF标签的人的位置，并计算个人的存在概率。读取器/写入器设置的数量和位置以及读取器/写入器的通信范围可根据识别位置的粒度适当地设定。诸如Wi-Fi的无线通信装置也可在RF标签装置中使用。例如，被称为“智能电话”·的移动电话通常配有Wi-Fi通信功能。配有Wi-Fi通信功能的移动电话接收无线LAN接入点(站)发射的无线电波(无线电信号)，根据接收的无线电波密度计算其自身位置，并将结果传送至信息处理装置I。个体存在概率估算单元12根据从移动电话传送的位置概率性地检测拥有该移动电话的人的位置并计算个人存在的可能性。无线LAN接入点的布局可与识别位置的粒度一致地适当设定。(2. 3)基于存在传感器检测结果的计算方法个体存在概率估算单元12能够根据存在传感器的检测结果计算个人的存在概率。即，存在传感器布置于每个房间并且每个存在传感器检测个人的存在，并将检测结果无线地或有线地传送至信息处理装置I。与检测到个人的房间一致，个体存在概率估算单元12假设某个个体以预先确定的概率存在。根据一个实例设定，当检测到有一个人在书房，检测到父亲在的概率为90%，检测到母亲在的概率为10%。基于以上描述的检测结果可计算个人的存在概率。(2. 4)根据摄像机检测结果的计算方法如图10所示，个人佩带摄取周围环境的视频图像的摄像机作为他/她通常佩带或携带的穿戴式传感器，个体存在概率估算单元12根据使用诸如SLAM (SimultaneousLocalization and Mapping,同时定位与地图创建)技术由摄像机摄取的视频图像概率性地估算人的位置。个人通常携带在身上的移动电话的摄像功能可用作此类佩戴式传感器。(2. 5)根据摄像机和扩音器的检测结果的计算方法摄像机和扩音器设置在家中的各个位置，个体存在概率估算单元12通过(例如)基于布置的摄像机和扩音器获取的图像信号和声音信号执行面部识别或声音识别来识别谁在各房间中以计算个人的存在概率。作为基于摄像机和扩音器获取的图像信号和声音信号识别用户和用户位置的技术，可使用由本申请的申请人提交的日本专利公开号为2009-31951公开的技术。注意，摄像机和扩音器可位于家中固定的位置，或如图11所示，例如在配有摄像机和扩音器的自动机器人可定期或不定期地在家中移动，以获取图像信号和声音信号。作为根据由外部和/或内部状态提供的信息自动运行并通过根据摄像机摄取的输入图像检测面部来辨别用户的机器人装置，例如，可使用由本申请的申请人提交的日本专利公开号为2002-157596公开的技术。也可仅通过使用图像信息和声音信息中的一种识别用户。
(2. 6)基础设施的使用随着个性化和生活日志分析技术的发展，相信将来可方便地使用连续跟踪家里或办公室内的人、分析运动、预测动作等的装置。在此种情况下，信息处理装置I将能够获取和使用此类装置提供的显示个人的存在的信息。(2. 7)个体存在概率Sji⑴的计算个体存在概率估算单元12利用以上描述的(2. I)至(2. 6)中的一项估算的个人i的存在概率来计算个体存在概率、(t)。注意，关于决定使用(2. I)至(2.6)的哪ー项，可为每个人选定ー种优选的估算方法，例如对于经常携帯智能电话的父亲可使用(2. 2)中的估算方法。也可根据能进行计算的每个估算方法对存在概率进行计算，可通过诸如加权平均的处理对此类计算结果进行组合，并且最终获得的结果可用作个人存在的概率。使用以上描述的(2. I)至(2. 6)至少ー项求得的某个人i的存在概率表示为Pt(r」Pi)。其中，Pi表示家中人i，L表示房间j。因此,存在概率Pt(r」Pi)表示在时间t·某人Pi在房间ハ的概率。在该情况下，个体存在概率估算单元12能输出求得的无修改的存在概率Pt (rj I Pi)作为个体存在概率Sji⑴。同时，也有某人i的存在概率求得为Pt (Pi|rp的情況。即，关于给定的房间也有某人Pi的存在概率求得为概率Pt (Pi I rj)的情況，概率Pt (Pi I rj)为在时间t具体的人Pi在该房间的概率。在个人Pi的存在概率是根据Pt (Pi I rj)求得的情况下，个体存在概率估算単元12根据等式(4)和(5)计算该存在概率Pt (r」Pi)并作为个体存在概率Ai (t)输出。
_ Pt(「jlPi) = IPt(PiIrj)^t(PiIrout)…⑷
j
Pt (p； Ir ；)Pt(rjlPi) = [ Pt (p. |r .V (Ht (Pi IrOUt)) (5)
j * J此处，Pt (Pi |r J表示在时间t个人Pi外出的概率(S卩，在屋子外部)。如果该人外出的概率Pt (Pi I rout)的可靠性极高，优选根据等式(5)计算存在概率Pt (rj I Pi)，然而如果个人外出的概率Pt (Pi I rout)与其他存在概率Pt I Pi)基本相同，优选根据等式(4)计算其他存在概率。个人外出的概率Pt (Pi I rout)可通过在屋子的入ロ布置以上描述的读取器/写入器或无线LAN接入点，或布置摄像机和/或扩音器高可靠性地计算。5.计算器具存在概率Ej_k(t)的方法接下来将描述由器具存在概率估算单元13计算器具存在概率Ea (t)的方法，器具存在概率E#(t)为器具k在时间t存在于房间j的概率。器具存在概率估算单元13能够根据以下的(3. I)至(3. 4)中任一方法计算器具存在概率E#(t)。(3. I)静态方法对于房间j的器具k的器具存在概率E#(t)被预先确定并存储于数据库中。例如，在存储的数据库中电视机存在于起居室的概率为100%，冰箱存在于厨房的概率为100%，每个房间的背景残差概率相同等。器具存在概率估算单元13从此类数据库中获取和计算器具k的器具存在概率^0。注意，器具k的器具存在概率^0可设定在该数据库中，从而可根据时间、工作日、季节等与个人的行为方式一致地进行改变。(3. 2)基于无线通信装置的检测结果的计算方法如果以上(2. 2)中描述的无线通信装置包含在每个器具k中或粘贴在外部而不是由人携带或佩带，则器具存在概率估算单元13可通过检测此类无线通信装置计算器具k的存在概率E#(t)。(3. 3)使用人的存在信息的计算方法由器具耗电估算单元11输出的装置k的耗电wk (t)，可知道器具k的开和关状态。可假设器具k的开状态是由那时家中的人引起的并且用于器具存在概率估算单元13使用人的存在概率计算器具k的器具存在概率Ea(t)。注意，器具存在概率^0被视为依赖于时间。 更具体地，如果器具k从闭合状态变为打开状态的一组时间被设定为Tk，并且获得了在时间t具体的人Pi在某个房间&的概率Pt (Pi |rp，器具存在概率估算单元13根据以下的等式(6)计算器具存在概率Ejk(t)。
Pjk+ + I IPt^PlIrj)Ejk =—丨_厂—— "主一Li——------------------------------------------------------------ . (0)
Z Pjk+ I IPt(PiIrj)
J \tejk I/可选地，如果对于某个人Pi，获得了在时间t个人Pi在房间的概率Pt (rj I Pi)，器具存在概率估算单元13根据以下的等式(7)计算器具存在概率E#(t)。
Pjk+IPt(TjlPi)
rrI/1、Ejk =.....................7..........................................................................................................................................................................r* (7)
X Pjk+ I IPt(^jlPi)
]\tejk j/如等式(6)和(7)所示，当器具k进入打开状态时，器具存在概率Ea(t)可通过对个体存在概率Sji (t) (=Pt (Pi I Tj) =Pt I Pi))进行求和来求得。值得注意，等式(6)和等式
(7)中的值P #为提供存在于房间j的器具k的概率的初始值。值P #对于每个房间可以是相同值(微小值)或者可以根据先验知识对每个房间设定不同的值。在时间组Tk中，不仅可添加器具从闭合状态移动至打开状态的时间，也可添加器具从打开状态移动至闭合状态的时间或器具k的运行状态(运行模式)发生变化的时间(耗电变化较大的时间)。此外，不仅可通过添加状态中变化的时间而且可添此类时间之前和之后的某时间段至时间组Tk来稳定计算结果。值得注意，放宽假设，该概率不依赖于时间，器具存在概率Ejk(t)可以是随时间逐渐变化的方程式。例如，可添加导致与当前时间和测量时间t之间的时间差一致地衰减至等式(6)和(7)的概率 Pt(PiIrj)或概率 Pt(rj|Pi)的函数 Y(t) (0〈Y(t)〈l)。(3. 4)以上方法的组合器具存在概率估算单元13能够为每个器具k选择以上描述的(3. I)至(3. 3)的任一种并计算器具存在概率E#(t)。而且，器具存在概率^0也可根据能进行计算的每个估算方法进行计算，此类计算结果可通过诸如加权平均的处理进行组合，并且最终获得的结果可被用作器具k的器具存在概率E#(t)。6.责任分担率！^⑴的计算方法接下来将描述由责任分担率确定单元14执行的责任分担率!^ (t)计算方法，责任分担率RijU)是个人i对房间j中消耗的电カ负责的份额。责任分担率确定单元14能够根据以下方法(4. I)或(4. 2)计算责任分担率!^(t)。(4. I)静态方法责任分担率确定单元14预先确定的每个人i对房间j的责任比例，存储此数值为数据库，并且通过从该数据库获得此类值计算每个人i对房间j的责任分担率Ru (t)。在该数据库中，例如可设定父亲对书房中耗电的责任分担率为100%，可设定星期日对起居室中耗电的责任分担率为父亲50%、孩子40%以及母亲10%。也可设定每个人i对每个房间j 的负责份额Ru (t)，从而基干与时间、工作日、季节等一致的个人的行为方式进行变化。(4. 2)使用人的存在信息的计算方法如果获得了在时间t具体个人Pi在房间ハ的概率Pt (Pi I rj)，则责任分担率确定単元14可根据以下等式(8)计算与此人Pi的概率Pt (Pi Irj) —致的此人Pi的责任分担率Rij ⑴。
n へ、 Pt(Pilrp+e…Rij(t) = !(Pt(PiIrj)Try…(8)
i等式(8)中数值e是极小的常数(microconstant),用于防止分母变为零。值得注意，作为防止分母变为零的方法，如果分母的项2Pt(Pi|rp是具体的阈值Pth以下的值，那么不使用方程式(8)的计算結果，而是紧接时间的值1^_(0可保持不变。在该情况下，可省略e。值得注意，如果个人Pi的存在概率仅能使用概率PtCrjIpi)而不能使用Pt(PiIrj)进行计算，那么在根据等式(9)由概率Pt (Llpi)得到概率Pt (Pi Irj)之后，可根据等式(8)进行计算。在等式(9)中，数值e是极小的常数，用于防止分母变为零。
Pt(rj|pj) +ど，Pt(PiIrj) = Z(Pt(rj|pi)+ど)…⑷)
I根据以上描述的方法，耗电wk(t)、个体存在概率Sji (t)、器具存在概率E#(t)以及责任分担率!^(t)都可计算，使用这些计算结果，可执行參考图3或图5描述的个体i的耗电Wi的计算过程。如以上所述，根据信息处理装置1，可计算每个人对每个器具的耗电从而可以显示“谁”使用“何种器具”和“使用了多少”。因此，每个用户都可进行测量，改进他们的电カ使用并增加节能的动力。而且，由于不仅能掌握耗电而且能掌握诸如使用时间的使用方式，也可将该信息用于诸如个性化、掌握用户喜好、以及预测动作。也可指出器具已经被打开但没有使任何人受益，以及可促进能源的有效使用，诸如通过降低待机期间使用的电力。此外，由于对于每个器具，用户的平均数已知，这有助于识别过度使用电カ的器具。7.耗电估算技术的实例
现将简要描述生成和解决因子HMM的方法，作为根据在电源的一个位置测量的消耗电流的结果对连接至供电电源(如，电源配电板)的器具的状态(开状态或关状态)进行估量的一种技术的实例。接下来，如图12示出，器具估算装置50作为器具耗电估算单元11将作为使用因子HMM估算各个器具70的运行状态的处理的装置进行描述。S卩，器具估算装置50在电源配电板60的次级侧通过测量多个器具70的使用状态组合的总消耗电流估算设在家中多个位置的多个器具70的运行状态。图12中，照明装置(灯泡)70-1、空调70-2、洗衣机70-3、冰箱70-4以及电视机70_5被示为器具70的实例。因子HMM首先，将简要地描述因子HMM。图13A和13B是常规HMM和因子HMM用图示模型表示的图示。 图13A是表示常规HMM的图示模型并且图13B是表示因子HMM的图示模型。在常规HMM中，一个静态变量St对应于时间t的一个观察数据Yt。常态HMM和因子HMM的不同点在于有多个状态变量St (图13中有M个)，S卩，S/1)，St(2), St(3)，St(m)，. . . St(M)，并且在于一个观察数据Yt是由多个静态变量S/1)至St 产生的。图14是示出与图12示出的各个器具70相关联使用的图13B中的因子HMM的示意图。因子HMM的M个静态变量S(1)至Sw对应于各个器具70。此外，状态变量Sw的状态值对应于器具70的状态(例如，开和关两种状态)。更具体地，M个静态变量S⑴至S 中与第一静态变量S⑴的时间经过一致的静态值S/1)至St(1)对应于具体器具70 (例如，冰箱70-4)的状态。相似地，与第二静态变量S(2)的时间经过一致的静态值S/2)至S/2)对应于具体器具70 (例如，电视机70-5)的状态。以此种方式，与第m静态变量Sw的时间经过一致的静态值S1011)至St(m)对应于具体器具70(例如，洗衣机70-3)的状态。此外，获得设置在家内各个位置的多个器具70的使用状态组合消耗的电流总值作为观察数据Y1至\。值得注意，M个状态变量Sa)至S 中的第m个状态变量Sw在下文中将被称为“第m个因子(factor)”或“因子m”。因子HMM 在 Zoubin Ghahramani and Michael I. Jordan, “Factorial HiddenMarkov Models’，，，Machine Learning Volume29, Issue2-3, November/Decemberl997 中进行了详细描述。接下来将描述因子HMM中的模型参数的估算。如果观察数据(Y1,Y21Y3, ...,Yt, Yt}的隐状态表示为(S1, S2, S3, . . . , St,...,StI，隐状态St和观察数据Yt的联合概率由以下等式(10)给出。P({St, YtD=P(S1)P(Y1ISi) IT P(StISt-I)P(YtISt) ""(10)
t=2在等式10中，P (SI)表示初始概率，P(StISw)表示状态转换概率，P (Yt I St)表示观察概率。等式(10)中的P (S1) ,P(StISw)和P(YjSt)分别由等式(11)、等式(12)和等式
(13)计算。
虽然存在多个因子对应于ー个器具70的情况，但作为最简的实例，将假设ー个因子对应于ー个器具70对因子HMM中的模型參数的估算进行说明。在ー个因子对应于ー个器具70的情况下，对应于因子m的器具70将称为第m个器具70。等式(11)至(13)中的St(m)表示第m个器具70在时间t的状态(开、关、高功率运行、低功率运行等)。如果第m个器具70的状态数量为K，则St(m)由K维垂直向量组成(具有K行一列的向量)。
权利要求
1.一种信息处理装置，包括 器具耗电估算单元，估算在被划分为多个区域的大区域内设置的多个器具中的每个的耗电； 器具存在概率估算单元，估算器具存在概率，所述器具存在概率为各器具存在于各区域中的概率； 责任分担率确定单元，确定责任分担率，所述责任分担率为当每个区域中的耗电由可能存在于所述大区域中的人分担时各人的比例；以及 耗电分配单元，基于所述多个器具中的每个的耗电、所述器具存在概率以及所述责任分担率计算每个人的耗电分配量。
2.根据权利要求I所述的信息处理装置， 其中，所述耗电分配单元通过在特定时间段内针对全部器具和全部区域，对器具的所述耗电和器具存在概率以及与所述器具存在概率对应的区域内的所述责任分担率进行积分，计算可能存在于所述大区域的每个人的耗电分配量。
3.根据权利要求I所述的信息处理装置，还包括 个体存在概率估算单元，估算个体存在概率，所述个体存在概率为可能存在于所述大区域的每个人在特定时间存在于所述各区域的概率。
4.根据权利要求3所述的信息处理装置， 其中，所述器具存在概率估算单元通过在对应的器具进入工作状态时对所述个体存在概率求和来估算所述器具存在概率。
5.根据权利要求3所述的信息处理装置， 其中，所述责任分担率确定单元确定与每个人的所述个体存在概率一致的每个人的所述责任分担率。
6.根据权利要求I所述的信息处理装置， 其中，所述器具耗电估算单元通过将背景残差视为所述器具中的一个来估算耗电。
7.—种信息处理方法,包括 估算在被划分为多个区域的大区域内设置的多个器具中的每个的耗电； 估算器具存在概率，所述器具存在概率为各个器具存在于各个区域内的概率； 确定责任分担率，所述责任分担率为当每个区域中的耗电由可能存在于所述大区域中的人分担时各人的比例；以及 基于所述多个器具中的每个的耗电、所述器具存在概率以及所述责任分担率计算每个人的耗电分配量。
8.根据权利要求7所述的信息处理方法， 其中，所述计算每个人的耗电分配量包括通过在特定时间段内针对所有器具和所有区域，对器具的所述耗电和器具存在概率以及与所述器具存在概率对应的区域内的所述责任分担率进行积分，计算可能存在于所述大区域的每个人的耗电分配量。
9.根据权利要求7所述的信息处理方法，在所述计算每个人的耗电分配量的步骤之前，还包括 估算个体存在概率，所述个体存在概率为可能存在于所述大区域的每个人在特定时间存在于所述各区域的概率。
10.一种使计算机执行处理的程序，包括 估算在被划分为多个区域的大区域内设置的多个器具中的每个的耗电； 估算器具存在概率，所述器具存在概率为各个器具存在于各个区域内的概率； 确定责任分担率，所述责任分担率为当每个区域中的耗电由可能存在于所述大区域中的人分担时各人的比例；以及 基于所述多个器具中的每个的耗电、所述器具存在概率以及所述责任分担率计算每个人的耗电分配量。
全文摘要
本发明提供了一种信息处理装置，包括器具耗电估算单元，估算在被划分为多个区域的大区域内设置的多个器具中的每个的耗电；器具存在概率估算单元，估算器具存在概率，器具存在概率为各器具存在于各区域中的概率；责任分担率确定单元，确定责任分担率，责任分担率为当每个区域中的耗电由可能存在于大区域中的人分担时各人的比例；以及耗电分配单元，基于多个器具中的每个的耗电、器具存在概率以及责任分担率计算每个人的耗电分配量。
文档编号G06F19/00GK102955900SQ20121029319
公开日2013年3月6日 申请日期2012年8月16日 优先权日2011年8月23日
发明者河本献太, 铃木洋贵 申请人:索尼公司