電力消費のモニター (その6)2021年01月13日

消費電力のモニターとデータ蓄積ができる機器(以下、「モニター機器」)を製作し、これまでクラウドサービスのサーバーにデータの蓄積を行ってきました。モニター機器のデータ蓄積機能としては、
   ① 積算電力計の積算値を30分ごとに蓄積
   ② 消費電力の瞬間値を30秒ごとに蓄積

の2つがあります。

これらの機能のうち、①については次の例に見られるようにきっかり30分ごとのデータが蓄積されています。この表の左側の列はデータをサンプリングした時刻を、右側の列はメーター値を表しています。
 
蓄積データの例①

一方、②の機能について蓄積データの一部を取り出してみると次のようになっています。この表の左側の列はサンプリングした時刻を、中央の列はサンプリング時間間隔を、右側の列は消費電力の瞬間値を表しています。
 
蓄積データの例②

表中の時間間隔から分かるように、データのサンプリング間隔はきっちり30秒ごとというわけではないみたいです。

そこで、消費電力の瞬間値に関して蓄積した24時間分のデータを用いて、サンプリング時間間隔の頻度分布を分析してみました。結果は次のようになります。
 
頻度分布の例

最頻値は30~40秒の区間にあり、大多数のデータはこの区間と前後の区間を合わせた3つの区間に含まれます。

一方、頻度は少ないのですが、10秒以下と短かったり、2分以上と長いケースもあります。サンプリング間隔が短い場合の理由は不明ですが、1分以上の場合は、「Wi-SUN通信が一瞬途切れてデータ取得ができなかった、あるいは何らかの理由で一時的にWiFi通信が途切れたことにより、蓄積データをサーバーに送信できなかったケース」と推測されます。

以上の分析により、「消費電力の瞬間値をサンプリングする時間間隔は30秒~40秒に大部分が分布しているが、必ずしも30秒ごとに一定の間隔でサンプリングされているわけではない」ということが分かりました。

電力消費のモニター(その5)2020年12月30日

消費電力のモニターとデータ蓄積ができる機器を製作しました(詳しくはこちら)。最初は順調に作動していたように思えたのですが、これまでの使用途中で突然「Wi-SUN通信が停止状態」という不具合が発生するようになりました。今回のブログでは、この不具合について調査し、検討した対策について紹介したいと思います。

ここでWi-SUN通信とは、スマートメーター(積算電力計)と消費電力をモニターする機器(以下、「モニター機器」)の間で無線で通信することを言います。ちなみに、このWi-SUN通信には920MHz帯の電波が使われています。モニター機器が正常に作動しているときは、モニター機器の液晶表示は次のような状態になっています。
 
正常作動状態
   ・日付&時刻の表示が白文字で1秒ごとに更新
   ・消費電力量の表示が白文字で5秒ごとに更新

Wi-SUN通信が停止状態」という不具合は、あるとき突然にWi-SUN通信が途切れて通信が復帰しないままになるという事象です。この不具合の発生頻度を調べてみたところ、4~7日ごとに生じるようです。不具合が生じた場合には、モニター機器の液晶表示は次のような状態になります。
 
Wi-SUN通信異常状態
   ・日付&時刻の表示は白文字で、正常に時刻を更新
   ・消費電力量が無表示のまま継続


モニター機器に消費電力量が表示されないのは、スマートメーターから消費電力のデータが受け取れない状態が続いている場合です。無線通信ですので、何らかの原因で一時的に通信が途切れることは考えられますが、通常なら自動的に正常に復帰するはずです。でも、一旦この不具合が発生すると、いつまで待っても正常に復帰しなくなるんです。このような状況に陥ったときには、強制的に再起動をかけることにより正常な状態に戻すことができます。これまでに発生した不具合に対しては、再起動によって100%正常復帰させることができました。つまり、スマートメーター側に問題があって通信途切れが続いているわけではないと考えることができます。

そこで、不具合の原因究明の第1段階として、モニター機器を持ち出して自宅から通信ができなくなるところまで移動してみました。スマートメーターから50mほど離れると通信が途切れて「電力消費量が無表示」状態になりますが、スマートメーターのほうに戻り始めると途中で通信が自動的に復帰し、モニター機器の表示が正常になります。

これより、モニター機器のプログラムにバグがあるため一旦通信が途切れると自動復帰しなくなるという訳ではないということが分かりました。また、自宅内でモニター機器を使っている分には距離が十分近いので、電波状態が悪くて通信が途切れるということは考えられません。というのは、スマートメーターのすぐ近くにモニター機器を置くという条件で試してみたのですが、やはり同じ不具合が発生してしまいました。

次に、ある仮説を立てて確認しました。その仮説というのは、「モニター機器を連続して長時間使い続けると何らかの原因で動作が不安定になるのでは?」というものです。例えば、パソコンを再起動しないままスリープを繰り返して使い続けると、次第に動作が不安定になることがありますよね。このモニター機器でも同様なことが起きるのではないかと考えたわけです。

この仮説に基づいて、定期的(3~4日ごと)にモニター機器を強制的に再起動させるようにしてみました。その結果、10月末から試して12月初めまでは「Wi-SUN通信が停止状態」という不具合は全く生じませんでした。

このモニター機器(マイコン)の場合、電源をOFFにするには電源ボタンを6秒ほど長押しする必要がありますが、電源ボタンを「チョン」と1回押すだけで再起動が始まります。

再起動をかけると、次のようなプロセスを経て10~20秒後に正常な作動状態に戻ります。
 
再起動のプロセス

しかしながら残念なことに、「このような予防措置を行えば不具合の発生は防げる」と安心したのも束の間でした。

12月に入ってからは、再起動をかけた翌日に不具合が発生するという新たな事態が生じるようになってしまいました。定期的に再起動をかけるという予防措置の効果が得られなくなったのは偶然1回だけというわけでなく、その後も頻繁に生じるようになりました。こうなると「もう何が何だか分かりません!」という状態です。

今後もデータの蓄積を続け、1年間の電力消費の傾向を把握したいと願っています。そのためには、モニター機器の安定した作動を期待したいのですが、直接的な不具合原因が分からないことには対策しようがありません。

とりあえずは、毎日決まった時間に再起動をかけて不具合発生のリスクを小さくし、騙し騙しながらでもデータの蓄積を続けていくしかないのでは?と思っています。な~んか釈然としないのですが。。。。。

電力消費のモニター(その4)2020年12月19日

消費電力のモニターとデータ蓄積ができる機器を製作し(詳しくはこちらこちらを参照)、これまでにクラウドのサーバーに蓄積したデータを用いて「暖房器具を使い始める前と後の消費電力」について比較してみました。

次の図は、暖房器具を一切使っていない11月下旬の電力消費状況を表しています。約30秒間隔で消費電力の瞬間値をサンプリングし、蓄積した24時間分のデータをプロットしたものです。
 
11月下旬

日中の所々で1500W程度まで上がっているのは、電気釜や電子レンジ、掃除機などの消費電力が大きい家電を使ったことを表しています。

12月に入って、エアコンや石油温風ヒーターなどの暖房器具に加え、洗面台の電気温水器を使い始めました。その結果、次のように電力消費状況が大きく様変わりしています。
 
12月上旬

また、1日の消費電力の累計値を求め、暖房を使い始める前と後で比較すると、

累積値の比較

となります。暖房を使うとおよそ倍くらいに累計値が跳ね上がることが分かります。

冬場の電力消費状況に関してもう一つ興味深いことが分かりました。暖房器具とは直接関係ないのですが、ここ数日の急激な冷え込みがあり、電力消費のパターンが次の図のように変わりました。
 
12月中旬

この図をみると、日付が変わってから起床するまでの電力消費パターンが2段になっているという特徴に気付きます。直接確認した訳ではないのですが、この「2段のパターン」は冷蔵庫の消費電力の影響と考えられます。気温がかなり低くなった場合には冷蔵庫内部の温度が下がりすぎないように制御する機能があり、その制御のために消費電力が断続的に大きくなるのではないかと推測されます。

以前に冷蔵庫の消費電力について調査したことがあり、その結果を本ブログで紹介しました。1年間調査した結果、冷蔵庫の消費電力が最も高いのは真夏ですが、厳冬期にも消費電力が大きくなることが分かりました(詳しくはこちら)。今回見つけた「2段のパターン」は厳冬期における冷蔵庫の消費電力と関連づけて考えれば納得がいきます。

電力消費のモニター(その3)2020年12月03日

アナログ式の電力積算計だったときには、検針票に記載されるメーター値は検針員が訪問してメーターから読み取った値でした。現在はスマートメーターに切り替わり、リモートでメーター値が読み取れるようになったものの、検針員の仕事のやり方を大きく変えていないので、従来と同じように検針員がメーター値を読み取って記載しているのだと思い込んでいました。
 
スマートメーター

でも、電力消費のモニター機器(詳しくはこちらこちらを参照のこと)を使いながら蓄積データをいろいろ調べてみたところ、そうではないことが分かりました。

次の図は、今年11月の我が家の検針票の一部を抜き取ったものです。
 
11月の検針票

当月指示数が5128.9kWh、前月指示数が4947.8kWhと記載されています。これらの差し引きが11月の電力使用量181kWhとなっています。また、使用期間が10月27日~11月25日と記載されていますが、検針員が訪問したのは11月26日です。

一方、モニター機器を使って蓄積したデータ(30分ごとのメーター指示値)を見ると、検針票に記載されていた5128.9kWhという値は11月26日の午前0時(11月25日の24時)となっています。
 
メータ値の蓄積データ

つまり、検針票に記載されている“当月指示数”は、検針員が訪問したときにメーター表示値を読み取った値ではなく、日付が切り替わる時点の値ということになります。

これは推測ですが、検針票に記載される指示数というのは、
「日付が切り替わる時点の指示値を検針員が訪問したときにスマートメーターから呼び出して記録する」
あるいは
「電力会社の営業所においてリモートで得られたデータを検針票に記載し、検針員はその検針票を訪問して郵便受けに入れる」
というやり方をしているのだと思われます。今後、検針員の人に訊く機会があれば、どういうやり方をしているのか訊いてみようと思います。

スマートメーターの普及が100%になれば、検針員が訪問することはなくなって郵便やメールで検針票を受け取ることになるのかも知れませんね。

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。
 
データ送信のイメージ
                  ※ 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。
 
ダウンロードボタン

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。
 
データ指定の画面

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

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。
 
関銭電力値のグラフ作成例

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。
 
電力使用量のグラフ例

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。
 
応用グラフの作成例

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。