電力消費のモニター(その2) ― 2020年09月15日
前回のブログでは、スマートメーターからBルートサービスにより提供される“現在の電力使用量(ワット)”をモニターするための機器製作について紹介しました。
製作した機器には電力資料量のモニターだけでなく、Bルートサービスにより得られたデータをWiFiを介してインターネットのクラウドサービスに送信する機能があります。
製作した機器には電力資料量のモニターだけでなく、Bルートサービスにより得られたデータをWiFiを介してインターネットのクラウドサービスに送信する機能があります。
![データ送信のイメージ データ送信のイメージ](http://flugel-steinway.asablo.jp/blog/img/2020/09/15/5b5a6f.jpg)
※ この図はこちらからの部分的引用です。
この機能により、パソコンを立ち上げることなく連続してクラウドのサーバーにデータを蓄積することができるというわけです。このクラウドサービスについても、前回のブログで紹介したブログ記事(詳しくはこちら)に書いてありましたので、大いに参照させていただきました。
今回のブログでは、「電力使用量の蓄積データの活用」について紹介したいと思います。
蓄積されたデータは、 「30分ごとの積算電力値(kWh)」および「30秒ごとの電力使用量(w)」です。クラウドサービス(Ambient)にログインすると、それぞれの蓄積データをダウンロードするためのボタンがありますので、いずれかのボタンをクリックします。
この機能により、パソコンを立ち上げることなく連続してクラウドのサーバーにデータを蓄積することができるというわけです。このクラウドサービスについても、前回のブログで紹介したブログ記事(詳しくはこちら)に書いてありましたので、大いに参照させていただきました。
今回のブログでは、「電力使用量の蓄積データの活用」について紹介したいと思います。
蓄積されたデータは、 「30分ごとの積算電力値(kWh)」および「30秒ごとの電力使用量(w)」です。クラウドサービス(Ambient)にログインすると、それぞれの蓄積データをダウンロードするためのボタンがありますので、いずれかのボタンをクリックします。
さらに「いつのデータ」と「データ量」を指定するとパソコンにcsv形式のファイルがダウンロードされます。
ダウンロードしたファイルをExcelで開くとこんな感じになります。この例では、1列目に世界標準時(UTC)で日付と時刻のデータが、2列目に時々刻々の電力使用量のデータが表示されています。ただし、これらのデータは“文字形式”ですのでExcel上で“数値形式”に変換する必要があります。
![csvファイルの例 csvファイルの例](http://flugel-steinway.asablo.jp/blog/img/2020/09/15/5b5a74.jpg)
Excelの組み込み関数(MID関数、DATEVALUE関数、TIMEVALUE関数)を使って文字形式を数値形式に変換することにより、作図するなどのデータ処理が可能になるのですが、ダウンロードしたファイルの日付と時刻のデータは世界標準時(UTC)となっています。なのでデータ処理を行う際には、まず日本標準時のデータに変換しておくことに注意が必要です。
最初に、30分ごとの「積算電力値(kWh)」データ1日分を使ってグラフにしてみました。24時間の推移はこんな感じになります。もちろん、Excelを使っての作図なので自分の好みで自由にデザインできます。これはその1例です。
次に、30秒ごとの「電力使用量(瞬間値、w)」データ1日分をグラフにしたのが次の図です。エアコンや調理器具など消費電力の大きい家電を使うと、急激に値が上昇するのが分かります。また、就寝している時間帯にも一定レベルの電力が使われていることが分かります。
ここで、この瞬間値は30秒ごとの離散データなので、30秒の間に生じている急激な変動は表現されていないことに注意が必要です。例えば数秒間大電流が流れたとしても、それがサンプリング(30秒間隔)の間に起こったのであればグラフには表現されないことになります。グラフ上のピーク値が必ずしも実際のピーク値とは限らず、実際にはもっと大きなピーク値が隠れている可能性があります。
ほかに、こんなデータ処理も試みました。30秒ごとの電力使用量のデータをオイラー法で積分し、30分ごとの電力消費量(kWh)を求めて棒グラフにしました。その結果が次のグラフです。これは、Excelを使えばこんなこともできるという1例です。
ほかにもExcelの関数を使っていろんな統計処理もできます。例えば、、、、、
● 1日の累計消費電力
● 1日の最大消費電力
● 1日の最小消費電力
などです。
まだ使い始めなので、とりあえず思いつく「蓄積データの活用方法」としては次のようなことですが、今後使っていく中で実用的な活用方法が次第に固まっていくだろうと考えています。
(1)一日の電力使用量がどのように変動しているのか把握できる
(2)各家電製品の使用と電力使用量の関係が把握できる
(3)季節ごとの電力使用量パターンの違いが把握できる
詳細なデータベースがあればいろんな活用方法が考えられますので、その工夫をするのも楽しみ方の一つですね。