JP2001344027A - 通電制御装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 従来の通電制御装置は、十分な省エネ、省電
力効果が発揮できないという課題を有している。 【解決手段】 商用電源１と電気機器３の間に接続し
た、通電制御手段１０９を有する複数のアダプタ１０１
とコントローラ１０２とからなり、アダプタ１０１は電
気機器３の電力情報を検出してコントローラ１０２に伝
達し、コントローラ１０２は予め学習係数設定手段１１
８によりアダプタ毎に学習係数を設定し、電気機器３の
使用状態を学習し、電気機器３の通電制御可能時間を予
測して、通電の必要のない時間帯には電気機器３への通
電を停止する信号をアダプタ１０１に伝達し、更にアダ
プタ１０１はこの信号を受けると通電制御手段１０９を
動作させて電気機器３への通電を停止する、あるいは通
電量を制限する通電制御装置としている。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、電気機器の使用状
況に応じて電気機器の運転状態を制御する通電制御装置
に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来から使用されている通電制御装置の
一例を図８を使用して説明する。従来の通電制御装置５
は、商用電源１のコンセント２と、電気機器３のプラグ
４の間に接続されている。通電制御装置５は、コンセン
ト２とプラグ４の間をつなぐ線路を有しており、コンセ
ント２にはプラグ６、プラグ４にはコンセント７を接続
している。また、線路は途中に通電制限用のスイッチ８
を有しいる。電気機器３は、電気洗濯機、ジャーポッ
ト、ジャー炊飯器、テレビあるいは温水洗浄暖房便座な
どの一般の電気機器であり、４は電気機器が有している
プラグである。

【０００３】この装置を用いて、省エネルギー、省電力
などの目的で電気機器３への通電を停止するときは、ス
イッチ８を押すことによって回路を開き、商用電源１の
通電を停止する。また電気機器３へ通電するときは、再
びスイッチ８を押すことによって回路を閉じるものであ
る。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】前記従来の通電制御装
置は、十分な省エネ、省電力効果が発揮できないという
課題を有している。すなわち、使用者が逐一スイッチを
押す必要があって、使用者の意識に全面的に負っている
ものである。従って省エネ、省電力を実行する習慣が長
続きしない、また、その制御のタイミングが正しいもの
かどうかは疑問が残る装置となっている。また、使用者
が不在である時は作動させることができないものとなっ
ている。

【０００５】

【課題を解決するための手段】本発明は、使用者が逐一
スイッチ等を押すことなく、電気機器の特性や使用実態
等を電力データなどを用いて通電制御信号として作成
し、自動的に省エネ、省電力を実現する通電制御装置と
している。

【０００６】

【発明の実施の形態】請求項１に記載した発明は、商用
電源と電気機器の間に接続した、通電制限手段を有する
アダプタとコントローラとからなり、アダプタは電気機
器の電力情報を検出してコントローラに伝達し、前記コ
ントローラは、予め学習係数設定手段によりアダプタ毎
に学習係数を設定し、前記電力情報を用いて前記電気機
器の使用状態を学習し、電気機器の通電制御可能時間を
予測して、通電の必要のない時間帯には電気機器への通
電を停止する信号をアダプタに伝達し、アダプタはこの
信号を受けると通電遮断器を動作させて電気機器への通
電を停止する、あるいは通電量を制限することで、機器
タイプに応じた制御が可能な通電制御装置としている。

【０００７】請求項２に記載した発明は、接続機器タイ
プ判別手段を持ち、自動的にアダプタに接続された電気
機器のタイプを判別し、そのタイプにより学習係数設定
手段で学習係数を決定することで、自動的に機器タイプ
に応じた制御が可能な通電制御装置としている。

【０００８】請求項３に記載した発明は、予め機器毎の
電力使用パターンを学習した機器種別判別手段と、前記
機器種別判別手段が機器を特定するためのパラメータ抽
出手段を持ち、パラメータ抽出手段で抽出されたデータ
を基に前記機器種別判別手段が電気機器を判別し、学習
係数設定手段により学習係数を決定することで、機器毎
にきめ細かい制御を行うことができる通電制御装置とし
ている。

【０００９】請求項４に記載した発明は、電気機器が機
器種別伝達手段を持ち、伝達された機器種別を基に学習
係数設定手段が設定した学習係数で学習を行い、機器を
確実に特定してきめ細かい制御を行うことができる通電
制御装置としている。

【００１０】請求項５に記載した発明は、コントローラ
が行う学習は、ファジィ集合による広がりを有するデー
タによって行うようにして正確な制御ができる通電制御
装置としている。

【００１１】

【実施例】（実施例１）以下、本発明の第１の実施例に
ついて説明する。図１は本実施例の構成を示すブロック
図である。本実施例の通電制御装置は、商用電源１と電
気機器３との間に接続した、アダプタ１０１とコントロ
ーラ１０２とによって構成している。アダプタ１０１
は、商用電源１に接続しているコンセント２に接続する
プラグ３と、電気機器３が有しているプラグ４が接続さ
れるアダプタコンセント１０４と、この間を接続する線
路を有している。前記線路には、電力検出手段１０５
と、電力検出手段１０５の電力情報を受けて、前記線路
に設けている通電制限手段１１０の開閉を制御する駆動
手段１１１を制御するアダプタ制御手段１１２と、アダ
プタ制御手段１１２の指示によってコントローラ１０２
に前記電力情報を示す情報を送信する送受信手段１０８
を設けている。

【００１２】前記電気機器３としては、電気洗濯機、ジ
ャーポット、ジャー炊飯器、テレビ、温水洗浄暖房便座
などが使用できる。

【００１３】また、電流検出手段１０６としては、カレ
ントトランスやホール素子を用いた電流センサやシャン
ト抵抗が使用できる。電圧検出手段１０７としては、ト
ランスが使用できる。アダプタ送受信手段１０８として
は、電力搬送通信手段や赤外通信手段や微弱無線通信手
段や特定小電力無線通信手段が使用できる。また通電制
限手段１１０としては、リレーやＩＧＢＴなどの半導体
スイッチング素子が使用できる。またアダプタ制御手段
１１２としては、本実施例ではマイクロコンピュータを
使用している。

【００１４】またコントローラ１０２は、前記アダプタ
送受信手段１０８が送信する電力情報を受けるコントロ
ーラ送受信手段１１３と、タイマ手段１１４と、データ
記憶手段１１５と、機器使用状態学習・予測手段１１６
と、コントローラ制御手段１１７と、学習係数設定手段
１１８を有している。前記各手段にはマイクロコンピュ
ータを使用しており、コントローラ制御手段１１７は、
コントローラ送受信手段１１３から電力情報を受ける
と、データ記憶手段１１５にこの電力情報を保存し、同
時に学習係数設定手段１１８を用いて使用者により定め
られた学習係数を設定し、機器使用状態学習・予測手段
１１６に、この学習係数を用いて前記電気機器３の使用
状態を学習させ、また電気機器３の通電制御可能時間を
予測させるものである。また、コントローラ制御手段１
１７は、こうして機器使用状態学習・予測手段１１６か
ら予測した電気機器３の通電制御可能時間から、通電の
必要のない時間帯に達したことを認識すると、コントロ
ーラ送受信手段１１３に電気機器３への通電を停止する
信号を送るものである。また同様に電気機器３が使用さ
れる時間帯に達したときは、コントローラ送受信手段１
１３に電気機器３に対する通電を実行する信号を送るも
のである。このコントローラ送受信手段１１３が受けた
信号は、アダプタ１０１のアダプタ送受信手段１０８か
らアダプタ制御手段１１２に伝達されるものである。

【００１５】つまり、アダプタ１０１とコントローラ１
０２とは双方向の通信を行っているものである。アダプ
タ制御手段１１２は、コントローラ１０２から受けた信
号が電気機器３に対する通電であれば、駆動手段１１１
を駆動して、通電制御手段１１０を閉じる、あるいは通
電デューティを１００％通電となるように、または必要
な通電率となるように通電デューティを制御する。ま
た、コントローラ１０２から受けた信号が電気機器３に
対する通電が不要である場合は、駆動手段１１１を駆動
して、通電制御手段１１０を開く、あるいは０％通電と
なるように通電デューティを制御する。

【００１６】以下、本実施例の動作について説明する。
コントローラ１０２は、コントローラ制御手段１１６に
より動作制御が行われている。すなわち、タイマ手段１
１４が出力するサンプリングタイムに基づき、アダプタ
１０１に対して、電力情報を観測しデータを送るように
指示する。この指示は、コントローラ送受信手段１１３
から、アダプタ１０１のアダプタ送受信手段１０８を通
じて、アダプタ制御手段１１２に対して行われる。アダ
プタ制御手段１１２は、電力検出手段１０５を構成する
電流検出手段１０６および電圧検出手段１０７を駆動し
て、電気機器３に流れている電流および電圧を測定させ
る。また、この電流信号と電圧信号を電力情報として、
アダプタ送受信手段１０８からコントローラ送受信１１
３に通信する。コントローラ制御手段１１７は、コント
ローラ送受信手段１１３から得られた電流情報と電圧情
報を加工して電力データの演算を行い、タイマ手段１１
４の時間情報と共にデータ記憶手段１１５に記憶させ
る。

【００１７】機器使用状態学習・予測手段１１６は、デ
ータ記憶手段１１５が記憶している前記電力データにつ
いて学習する。すなわち、ある時刻から電気機器３が消
費する電力が急激に増加したような場合、その時刻の前
後の状態も併せて記憶するものである。つまり、電気機
器３の種類によっては、予備動作があって、本動作に入
って、更に終了動作に入るものである。このような場
合、各動作での消費電力は異なる場合が普通であり、本
実施例の機器使用状態学習・予測手段１１６はこの一連
の状態を学習して記憶する。この時に学習に用いる学習
係数は学習係数設定手段１１８で設定された値を用い
る。更にこの記憶したデータから、タイマ手段１１４が
出力する現在の時刻が、通電制御を行うべき時刻である
かどうかを判断して、コントローラ制御手段１１７にこ
の情報を伝達するものである。コントローラ制御手段１
１７は、通電制御の可あるいは不可に応じた信号を、コ
ントローラ送受信手段１１３からアダプタ送受信手段１
０８に伝達するものである。アダプタ制御手段１１２
は、コントローラ制御手段１１７からの指示に基づい
て、駆動手段１１１を駆動して、通電制御手段１１０を
動作させる。すなわち、通電制限手段１１０を開く、あ
るいは閉じる、または必要な時間の通電が行えるように
通電デューティを制御するものである。

【００１８】次に本実施例で使用している機器使用状態
学習・予測手段１１６が行う学習動作について、具体的
に説明する。機器使用状態学習・予測手段１１６が学習
を行う際は、データ記憶手段１１５が記憶している使用
時間のデータと、電気機器３の使用電力のデータを用い
ている。機器使用学習状態学習・予測手段１１６は、待
機電力より多くの電力を消費している時間を電気機器３
が使用されている時間と判断し、所定時間毎（例えば１
０分）に設けられた記憶領域の使用可能性データを更新
する。また、使用時間のずれを考慮し、前後１０分の記
憶領域のデータも更新し、人間の行動の曖昧さに対応す
る。この際、電気機器３が使用されている場合は加算を
行い（例えば＋３）、使用されていない場合は減算を行
う（−１）。このように電気機器３の使用可能性データ
を、電気機器３が使用されている時と使用されていない
時の両方を学習することで、図２に示すような使用可能
性グラフが得られる。これを機器使用状態予測に利用
し、図２に示したように閾値（ここでは−７）よりも下
の時間帯を通電制御可能時間と判断する。このように、
不使用時間の可能性を減らしていくことによって、電気
機器３の不使用時間帯の通電制御が行われるものであ
る。

【００１９】ここで、電気機器３が温水洗浄便座やコピ
ー機などのような、単発的に使用される機器の場合は、
前記のような演算で問題なく学習が行われるが、電気機
器３がテレビや照明器具のように、長時間連続して使わ
れる機器の場合は、前後１０分の領域が重なるため、所
定時間毎（例えば１０分）に単発使用機器と同じ学習量
では、使用可能性データに上がり過ぎが生じてしまう。
よって、使用者の指示に基づきコントローラ制御手段１
１７は、学習係数設定手段１１８によりアダプタ毎の使
用時の学習係数α，不使用時の学習係数βを設定する。
機器使用状態学習・予測手段１１６は、学習係数設定手
段１１８により設定された学習係数を用い、例えば単発
使用機器が接続されているアダプタの場合はα＝１，β
＝１、連続使用機器が接続されているアダプタの場合は
α＝０.５，β＝１として学習を行う。この学習係数を
導入することで、前記使用可能性データの更新は、電気
機器３が使用されている場合は、＋（３＊α）により使
用可能性データを更新し、電気機器３が使用されていな
い場合は、−（１＊β）により使用可能性データを更新
する。

【００２０】以上のように本実施例によれば、アダプタ
１０１に接続した電気機器３の電力情報を基に、コント
ローラ１０２が電力使用の時系列データと、電気機器３
の使用時間または不使用時間、あるいはこれらの状況の
頻度を機器タイプに応じた学習係数を用いて学習するこ
とによって、電気機器３の通電制御可能時間を機器タイ
プに応じて予測できるものであり、この予測に基づいて
電気機器３の最適な通電状態を実現する制御信号を出力
して、電気機器３の待機電力や保温電力を削減できるも
のである。すなわち、省エネルギー、省電力に大きな効
果を有する通電制御装置を実現するものである。

【００２１】なお、本実施例では電気機器３が使用され
ている判断を、待機電力より多い場合として説明を行っ
たが、電力推移などから推定した結果を用いてもよいこ
とは明らかである。

【００２２】（実施例２）続いて、本発明の第２の実施
例について説明する。図３は本実施例の構成を示すブロ
ック図である。本実施例では、コントローラ１０２は接
続機器タイプ判別手段３０１を備えている。接続機器タ
イプ判別手段３０１はマイクロコンピュータを用いてい
るもので、アダプタ１０１に接続された電気機器３のタ
イプを判別するものである。

【００２３】以下、本実施例の動作について説明する。
アダプタ１０１に接続された電気機器３が温水洗浄便座
やコピー機などのような、単発的に使用される機器の場
合は、一般的に機器使用中の電力は、待機中の電力より
かなり大きく、しかも機器使用の連続時間は短い。一
方、テレビや照明器具のように、長時間連続して使われ
る機器の場合は、最大電力は単発使用機器に比べて小さ
い。

【００２４】接続機器タイプ判定手段３０１は、データ
記憶手段１１５が記憶している電気機器３の使用電力の
推移を分析し、使用電力の極大値や極大値継続時間およ
び待機電力継続時間などを抽出し、極大値が大きく極大
値継続時間が短いものを単発的使用機器、それ以外を連
続的使用機器と判定する。

【００２５】このようにして接続機器タイプ判別手段３
０１は、アダプタ１０１に接続された電気機器３が、単
発的使用機器か、連続的使用機器かを判別し、学習係数
設定手段１１８に伝達し、学習係数設定手段１１８で機
器タイプに応じた学習係数が決定され、電気機器３の使
用状況が学習される。

【００２６】以上のように本実施例によれば、コントロ
ーラ１０２に接続機器タイプ判別手段３０１を備えた構
成とすることによって、アダプタ１０１に接続された電
気機器３のタイプを判別し、そのタイプにより学習係数
設定手段１１８で学習係数を決定して学習を行うこと
で、自動的に機器タイプに応じた制御が可能な通電制御
装置を実現できるものである。

【００２７】（実施例３）続いて、本発明の第３の実施
例について説明する。図４は本実施例の構成を示すブロ
ック図である。本実施例では、コントローラ１０２はパ
ラメータ抽出手段４０１と機器種別判別手段４０２を備
えている。パラメータ抽出手段４０１はマイクロコンピ
ュータ、機器種別判別手段４０２はニューラルネットワ
ークを用いているもので、アダプタ１０１に接続された
電気機器３の機器種別を判別するものである。

【００２８】以下、本実施例の動作について説明する。
アダプタ１０１に接続される電気機器３には、ジャーポ
ットやホットカーペットのように、温度上昇中に大電力
を使用し、温度調節時に断続的に比較的大きな電力を使
う。しかし、使用者が本当に使用する際（ジャーポット
では給湯時、ホットカーペットでは座って暖をとる時）
の電力使用量が少ない機器がある。これらの機器で機器
使用状態を判断するためには微少電力差を観測する必要
があるため、まず機器種別が何であるかを特定し、微少
電力差の検知の必要性を判断しなければならない。ま
た、機器毎に使用頻度が異なるため、機器タイプが同じ
単発使用機器であっても、比較的短時間に何度も使用す
る機器は使用時の学習係数を下げ、ほとんど使用しない
機器では使用時の学習係数を上げてやる必要がある。

【００２９】例えばジャーポットの場合は、温度調節の
電力と温度調節周期、湯沸かし電力と継続時間、給湯後
の温度調節周期の乱れなどを、予め機器種別判定手段４
０２に構成されたニューラルネットワークに様々なメー
カーのジャーポットを用いて学習させる。また同様に、
他の機器についても学習をさせる。

【００３０】パラメータ抽出手段４０１は、データ記憶
手段１１５が記憶している電気機器３の使用電力推移か
ら、機器種別判別手段４０２に学習を行わせたパラメー
タを抽出して、そのパラメータを用いて機器種別判別手
段４０２で機器種別を特定し、機器使用状態の判断を行
う。ここで得られた機器種別は、学習係数設定手段１１
８に伝達され、学習係数設定手段１１８で機器種別に応
じた学習係数を決定し、電気機器３の使用状況が学習さ
れる。

【００３１】以上のように本実施例によれば、コントロ
ーラ１０２にパラメータ抽出手段４０１と機器種別判別
手段４０２を備えた構成とすることによって、パラメー
タ抽出手段４０１で抽出されたデータを基に、機器種別
判別手段４０２が予め学習しているニューラルネットワ
ークにより、電気機器３の機器種別を判別し、学習係数
設定手段１１８により学習係数を決定することで、機器
毎にきめ細かい制御ができる通電制御装置を実現できる
ものである。

【００３２】（実施例４）続いて、本発明の第４の実施
例について説明する。図５は本実施例の構成を示すブロ
ック図である。本実施例では電気機器３は機器種別伝達
手段５０１を備えている。機器種別伝達手段５０１とし
ては電力搬送通信手段や赤外通信手段や微弱無線通信手
段や特定小電力無線通信手段や有線による信号伝達手段
が使用できる。

【００３３】以下、本実施例の動作について説明する。
実施例３で説明したように、アダプタ１０１に接続され
る電気機器３には、ジャーポットやホットカーペットの
ように、温度上昇中に大電力を使用し、温度調節時に断
続的に比較的大きな電力を使う。しかし、使用者が本当
に使用する際（ジャーポットでは給湯時、ホットカーペ
ットでは座って暖をとる時）の電力使用量が少ない機器
がある。これらの機器で機器使用状態を判断するために
は微少電力差を観測する必要があるため、まず機器種別
が何であるかを特定し、微少電力差の検知の必要性を判
断しなければならない。また、機器毎に使用頻度が異な
るため、機器タイプが同じ単発使用機器であっても、比
較的短時間に何度も使用する機器は使用時の学習係数を
下げ、ほとんど使用しない機器では使用時の学習係数を
上げてやる必要がある。機器種別伝達手段５０１は、ア
ダプタ制御手段１１２と通信を行い電気機器３の種別を
伝えることができる。ここで得られた機器種別は、コン
トローラ１０２に伝達され、その種別を基に学習係数設
定手段１１８が学習係数を設定し、電気機器３の使用状
態学習・予測が行われる。

【００３４】以上のように本実施例によれば、電気機器
３が機器種別伝達手段５０１を持ち、伝達された機器種
別を基に学習係数設定手段１１８が設定した学習係数で
学習を行うことで、確実に機器を特定してきめ細かい制
御ができる通電制御装置を実現できるものである。

【００３５】（実施例５）続いて、本発明の第５の実施
例について説明する。図６は本実施例の構成を示すブロ
ック図である。本実施例では、コントローラ１０２が行
う学習は、ファジィ集合による広がりを有するデータを
使用して行っているものである。

【００３６】以下、本実施例の機器使用学習・予測手段
６０１の学習動作について説明する。本実施例の機器使
用学習・予測手段６０１は、入力部として、図７（ａ）
に示すような二等辺三角型のファジィ集合μiを、横軸
に時刻をとって、二等辺三角形の頂点と底辺の関係が図
７（ｂ）にある関係となるよう所定時間間隔に並べ（例
えば頂点の間隔が１０分）、２重に交わるような形に構
成している。また、学習・予測演算用のデータには、各
ファジィ集合μiに対応する実数値Ｒiを用いている。

【００３７】ここで時刻ｔに電気機器３が使用された場
合を用いて、機器使用学習・予測手段６０１が行う学習
動作について説明する。図７（ｂ）に示しているよう
に、時刻ｔに電気機器３が使用された場合、入力部のフ
ァジィ集合で値を持つのはμ2，μ3，μ4，μ5となる。
つまり、必ず４つのファジィ集合が値を持つものであ
る。ファジィ集合μiが値μi（ｔ）を持つ場合は、機器
使用学習・予測手段６０１は電気機器３が使用されてい
る状態であるとみなして対応する実数値Ｒiの値を加算
更新して、データ記憶手段１１５に保存する。このとき
学習係数設定手段１１８により設定される使用時の学習
係数をα（例えば０.５）とすると、更新されるＲiはＲ
i＝Ｒi＋α＊μi（ｔ）＊Ｒiで表される（ここではｉ＝
２，３，４，５）。一方、ファジィ集合μ1，μ6，μ
7，μ8は値を持たない。これらに対応する実数値Ｒiに
ついては、機器使用学習・予測手段６０１は電気機器３
が不使用状態であると学習して、データ記憶手段１１５
に保存する。学習係数設定手段１１８により設定される
不使用時の学習係数をβ（例えば０.９）とすると、更
新されるＲiはＲi＝β＊Ｒi（ここではｉ＝１，６，
７，８）で表される。このような動作によって、機器使
用学習・予測手段６０１は電気機器３の使われ方を学習
する。また学習後にデータ記憶手段１１５に記憶する実
数値Ｒiは、図７（ｃ）に示しているように変更され
る。

【００３８】次に、機器使用学習・予測手段６０１の予
測動作について説明する。学習した時と同時刻ｔ、すな
わち図７（ｂ）に示している時刻ｔにおける電気機器３
の通電制御の可能性は、時刻ｔにおいて値を持つファジ
集合の度合いをμ2（ｔ），μ3（ｔ），μ4（ｔ），μ5
（ｔ）とすると、（数１）に示すような重心演算によっ
て求められる。

【００３９】

【数１】

【００４０】但し、ここでは入力部として使用している
ファジィ集合を二等辺三角型とし、その頂点と底辺が一
致するように構成しているため、重心演算の中の（μ2
(t)＋μ3(t)＋μ4(t)＋μ5(t)）は全ての時刻で２とな
り、マイクロコンピュータでは計算時間を必要とするわ
り算を用いず、ビットシフト演算のみで重心を求めるこ
とができる。すなわち、電気機器３が通電制御される可
能性は、（数２）に示すような演算によって求められ
る。

【００４１】

【数２】

【００４２】機器使用学習・予測手段６０１は、ここで
演算された電気機器３の通電制御の可能性を、所定値
（例えば０.５）と比較し、所定値より低ければ通電制
御が可能であると、コントローラ制御手段１１７に知ら
せる。

【００４３】以上のように本実施例によれば、機器使用
状態学習・予測手段６０１が、ファジィ集合によって予
め広がりを有するデータを使用して電気機器３の使用状
態を学習し、またこの学習によって電気機器３の通電制
御の可能性を演算予測するようにして、正確な制御がで
きる通電制御装置を実現するものである。

【００４４】

【発明の効果】請求項１に記載した発明は、商用電源と
電気機器の間に接続した、通電制限手段を有する複数の
アダプタとコントローラとからなり、前記アダプタは前
記電気機器の電力情報を検出してコントローラに伝達
し、コントローラは、予め学習係数設定手段によりアダ
プタ毎に学習係数を設定し、前記電力情報を用いて電気
機器の使用状態を学習し、電気機器の通電制御可能時間
を予測して、通電の必要のない時間帯には前記電気機器
への通電を停止する信号を前記アダプタに伝達し、更に
前記アダプタはこの信号を受けると通電遮断器を動作さ
せて電気機器への通電を停止する、あるいは通電量を制
限する構成として、機器タイプに応じて自動的に省エ
ネ、省電力ができる通電制御装置を実現するものであ
る。

【００４５】請求項２に記載した発明は、接続機器タイ
プ判別手段を持ち、自動的にアダプタに接続された前記
電気機器のタイプを判別し、そのタイプにより前記学習
係数設定手段で学習係数を決定することで、自動的に機
器タイプに応じた制御が可能な通電制御装置としてい
る。

【００４６】請求項３に記載した発明は、予め機器毎の
電力使用パターンを学習した機器種別判別手段と、機器
種別判別手段が機器を特定するためのパラメータ抽出手
段を持ち、パラメータ抽出手段で抽出されたデータを基
に機器種別判別手段が前記電気機器を判別し、前記学習
係数設定手段により学習係数を決定することで、機器毎
にきめ細かい制御ができる通電制御装置を実現するもの
である。

【００４７】請求項４に記載した発明は、前記電気機器
が機器種別伝達手段を持ち、伝達された機器種別を基に
学習係数設定手段が設定した学習係数で学習を行うこと
で、確実に機器を特定してきめ細かい制御ができる通電
制御装置を実現するものである。

【００４８】請求項５に記載した発明は、コントローラ
が行う学習は、ファジィ集合による広がりを有するデー
タによって行う構成として、正確な制御ができる通電制
御装置を実現するものである。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施例である通電制御装置の構
成を示すブロック図

【図２】同、動作を説明する説明図

【図３】本発明の第２の実施例である通電制御装置の構
成を示すブロック図

【図４】本発明の第３の実施例である通電制御装置の構
成を示すブロック図

【図５】本発明の第４の実施例である通電制御装置の構
成を示すブロック図

【図６】本発明の第５の実施例である通電制御装置の構
成を示すブロック図

【図７】（ａ）本発明の第３の実施例のファジィ集合の
形状を説明する説明図 （ｂ）本発明の第３の実施例のファジィ集合を使用した
データの形状を説明する説明図 （ｃ）本発明の第３の実施例のファジィ集合を使用して
学習した後の実数値の分布を説明する説明図

【図８】従来例である通電制御装置の構成を示すブロッ
ク図

【符号の説明】

１ 商用電源 ３ 電気機器 １０１ アダプタ １０２ コントローラ １０５ 電力検出手段 １０８ アダプタ送受信手段 １０９ 通電制御手段 １１０ 通電制限手段 １１２ アダプタ制御手段 １１３ コントローラ送受信手段 １１４ タイマ手段 １１５ データ記憶手段 １１６ 機器使用状態学習・予測手段 １１７ コントローラ制御手段 １１８ 学習係数設定手段 ３０１ 接続機器タイプ判定手段 ４０１ パラメータ抽出手段 ４０２ 機器種別判別手段 ５０１ 機器種別伝達手段 ６０１ 機器使用状態学習・予測手段

フロントページの続き (72)発明者 奥出 隆昭 大阪府門真市大字門真1006番地 松下電器 産業株式会社内 (72)発明者 野田 桂子 大阪府門真市大字門真1006番地 松下電器 産業株式会社内 Ｆターム(参考） 5H004 GA16 GA36 GB06 HA14 HB14 KA03 KA22 KD02 KD23 KD43 KD63 LA15 LA18 5H219 AA41 AA42 AA44 BB09 CC01 DD02 DD08 EE02 FF02 HH05 5H420 BB02 BB12 BB13 BB14 CC04 DD03 EA11 EA37 EA39 EB05 EB09 EB16 EB26 EB32 EB34 EB38 FF03 FF04 FF05 FF25

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 商用電源と電気機器の間に接続した、通
   電制限手段を有するアダプタとコントローラとからな
   り、前記アダプタは前記電気機器の電力情報を検出して
   前記コントローラに伝達し、前記コントローラは予め学
   習係数設定手段によりアダプタ毎に学習係数を設定し、
   前記電気機器の使用状態を学習し、電気機器の通電制御
   可能時間を予測して、通電の必要のない時間帯には前記
   電気機器への通電を停止する信号を前記アダプタに伝達
   し、更に前記アダプタはこの信号を受けると通電遮断器
   を動作させて電気機器への通電を停止する、あるいは通
   電量を制限する通電制御装置。
2. 【請求項２】 コントローラは、接続機器タイプ判別手
   段を持ち、自動的にアダプタに接続された電気機器のタ
   イプを判別し、そのタイプにより学習係数設定手段で学
   習係数を決定する請求項１に記載した通電制御装置。
3. 【請求項３】 コントローラは、予め機器毎の電力使用
   パターンを学習した機器種別判別手段と、前記機器種別
   判別手段が機器を特定するためのパラメータ抽出手段を
   持ち、前記パラメータ抽出手段で抽出されたデータを基
   に前記機器種別判別手段が前記電気機器を判別し、前記
   学習係数設定手段により学習係数を決定する請求項１に
   記載した通電制御装置。
4. 【請求項４】 電気機器が機器種別伝達手段を持ち、伝
   達された機器種別を基に学習係数設定手段が設定した学
   習係数で学習を行う請求項１に記載した通電制御装置。
5. 【請求項５】 コントローラが行う学習は、ファジィ集
   合による広がりを有するデータによって行う請求項１か
   ら４のいずれか１項に記載した通電制御装置。