2013 Fiscal Year Research-status Report
ウェーブレットパケット変換の信号学習法の開発と消費電流波形による稼働機器の識別
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25330221
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Research Institution | Yuge National College of Maritime Technology |
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Principal Investigator |
葛目 幸一 弓削商船高等専門学校, その他部局等, 教授 (80225151)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
田房 友典 弓削商船高等専門学校, その他部局等, 教授 (20321507)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | ウェーブレットパケット変換 / 消費電力波形 / 分電盤電流 / 評価指標 / Ｅｎｅｒｇｙ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ |
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| Research Abstract |
地球温暖化防止の観点から，再生可能エネルギーの利用や節電の重要性が認識され，有限のエネルギーを需給バランスをとりながら有効に供給するEnergy ManagementSystem(EMS）が注目されている．EMSでは，エネルギーの消費構造を把握し予測することができれば，電気機器の計画的な運転の立案が可能となるとともに，待機電力などの無駄なエネルギー消費を抽出する上でも非常に重要である．本研究では、EMSの実現のため，稼働中の電気機器の識別と消費電力量を分電盤の電流波形から高精度に推定することを目的にウェーブレットパケット変換の応用の可能性について検討している．
研究では、まず，保温機能付き電気ポットの消費電流波形を計測し，７種のウェーブレット関数を用いて，離散ウェーブレットパケット変換とDyadicウェーブレットパケット変換を行い，信号の特徴抽出を周波数解析により検討した．解析では，離散ウェーブレットパケット変換とDyadic型のウェーブレットパケット変換により，ウェーブレット変換係数のエネルギー分布やウェーブレット最良基底のツリー構造について，ウェーブレット関数の依存性をについて、下記の３項目について検討した．
①ウェーブレット変換の種類（離散ウェーブレットとDyadicウェーブレットパケット変換）②ウェーブレット関数の種類 ③評価指標
検討の結果、信号の特徴抽出に，エネルギー分布を用いた場合，Biorthogonal Spline ウェーブレット[3,7]が最も有効であった．また、コストを最小にするウェーブレット最良基底ツリー構造、コスト関数ともに変換に使用するウェーブレット関数に大きく依存することが明らかになった.
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
本年度は、学校で公務に忙殺され、研究を実施する十分な時間が取れなかった。
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| Strategy for Future Research Activity |
本年度は、電気機器の消費電力波形の識別に最も最適なウェーブレット関数を見つけ出すための基礎研究として、既存のウェーブレットについて検討を行い、ウェーブレットの違いで信号の特徴抽出の性能は明らかに異なることを確認した。今後の研究ステップとして、特徴抽出性能が高いウェーブレットをリフティングウェーブレットで近似し、リフティングパラメータを用いて信号の特徴を学習するアルゴリズムの検討を行う。
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