CN103620420A - 用于确定公共设施成本节省的系统和方法 - Google Patents

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Abstract

提供了一种用于识别公共设施成本节省的计算机系统。该计算机系统包括存储器和耦合至存储器的至少一个处理器。所述至少一个处理器被配置成经由第一接口接收从至少一个场所收集的使用信息、经由第二接口实施公共设施问卷调查，以及基于对问卷调查的一组响应和使用信息确定描述用于至少一个场所的多个成本节省建议的建议信息。

Description

用于确定公共设施成本节省的系统和方法
相关申请
本申请要求在35U.S.C.§119（e）下于2011年4月29日提交的标题为“SYSTEM AND METHOD FOR DETERMINING UTILITY COSTSAVINGS”的美国临时申请序列号61/480,549的优先权，其通过引用整个地被并入本文。
背景
技术领域
本技术领域通常涉及监控公共设施的使用，且更特别地涉及用于识别与公共设施使用相关联的节省成本的机会的方法和系统。
背景讨论
公共事业公司根据政府批准的收费标准（tariff）所规定的条款向消费者提供公共设施服务。特定收费标准的特征随公共事业公司而改变，但大部分规定了所提供的公共设施服务的特征以及消耗所述公共设施服务的价格。在一种或多种收费标准下对公共设施的消耗付费的价格可基于多种因素而改变。这些因素中的一些包括公共设施被输送到的位置、所消耗的公共设施的量、公共设施的特征以及输送公共设施所利用的服务等级。服务等级经常针对特定类型的消费者，例如，住宅消费者、商业消费者或工业消费者。
收费标准经常被结构化以促进使用策略目标，如降低向所有消费者提供公共设施服务的整体成本。例如，为了缓和对公共设施的需求，公共事业公司可以将其收费标准结构化以在高需求时段内以相对较高的价格提供服务以及在低需求时段内以相对较低的价格提供服务。类似地，公共事业公司可以将其收费标准结构化，从而使得使用公共设施价格随着消费者的使用超过一系列阈值时而增加。这种分层定价方法在任何时候都是不鼓励对公共设施的大规模的消耗。
公共设施计费系统基于应用于消费者的使用模式的收费标准跟踪公共设施的消耗并开具发票给消费者。由这些计费系统处理的消耗信息可来自不同来源。例如，外勤人员可定期地进行仪表读数，所述仪表读数测量所消耗的公共设施的量并向把仪表读数输入到计费系统中的数据输入人员报告读数。可选地，电子仪表可定期地将仪表读数发送到整合器，该整合器自动地将仪表读数输入到计费系统中。
概述
根据一个方面，提供了一种用于识别潜在公共设施成本节省的计算机系统。该计算机系统包括存储器、耦合至存储器的处理器、由处理器执行的且被配置成实施公共设施问卷调查的接口以及由处理器执行且被配置成基于对问卷调查的一组响应和从场所收集的使用信息确定用于场所的多个潜在成本节省建议的成本节省引擎。对场所的建议可包括一定量的潜在成本节省。该一定量的潜在成本节省可比传统方法产生的潜在成本节省更精确和准确。在一些实例中，这是因为由计算机系统执行的计算基于实际收费标准而不是过去费用的统计概要而得到先前账单的实际和理论重建。
另外，本文所公开的实例允许用户比较多个场所现场的公共设施成本和潜在成本节省。当将具有类似物理布局和设备的场所相比较时，该比较是特别有用的，因为在具有类似物理布局的场所内采取的校正动作趋于提供类似的效益。
根据另一个实施例，提供了一种用于识别公共设施成本节省的计算机系统。计算机系统包括存储器和耦合至存储器的至少一个处理器。所述至少一个处理器被配置成经由第一接口接收从至少一个场所收集的使用信息，经由第二接口实施公共设施问卷调查，以及基于对问卷调查的一组响应和使用信息确定用于至少一个场所的、描述多个成本节省建议的建议信息。
在计算机系统中，至少一个处理器还可以被配置成将建议信息呈现给外部实体。被配置成实施公共设施问卷调查的至少一个处理器可被配置成经由第二接口向用户请求公共设施信息以及经由第二接口从用户接收公共设施信息。被配置成请求公共设施信息的至少一个处理器可被配置成请求至少一个场所的位置信息、请求识别在至少一个场所处消耗的至少一个公共设施的信息，以及请求识别可应用于至少一个公共设施的至少一个收费标准的信息。被配置成确定建议信息的至少一个处理器可被配置成确定用于至少一个场所的多个理论合同需求值、使用多个理论合同需求值计算多个成本，所述多个理论合同需求值中的每一个对应于多个成本中的相应的一个，以及将描述对应于多个成本中的相应的至少一个的多个理论合同需求值中的至少一个的信息包括在建议信息中，所述多个成本中的相应的至少一个低于多个成本中的其它的。
在计算机系统中，被配置成确定建议信息的至少一个处理器可被配置成确定至少一个场所的功率因数值、确定可应用于至少一个场所的至少一个收费标准是否指定用于功率因数值的功率因数费用，以及响应于确定指定了功率因数费用，将描述功率因数费用的信息包括在所述建议信息中。被配置成确定建议信息的至少一个处理器可被配置成确定可被存储在至少一个场所处的公共设施的可存储量、基于可从所述可存储量中消耗的公共设施的可消耗量计算节省、计算存储可存储量的成本与节省之间的差值、将所述差值与阈值相比较，以及响应于差值超过阈值，将描述存储可存储量的信息包括在建议信息中。
在计算机系统中，被配置成确定建议信息的至少一个处理器可被配置成识别可应用于至少一个场所的多个收费标准、使用多个收费标准计算多个成本，所述多个收费标准中的每一个对应于多个成本中的相应的一个，以及将描述对应于多个成本中的相应的至少一个的多个收费标准中的至少一个的信息包括在建议信息中，所述多个成本中的相应的至少一个低于多个成本中的其它的。被配置成确定建议信息的至少一个处理器可被配置成识别可应用于至少一个场所的至少一个削减程序，以及将描述至少一个削减程序的信息包括在建议信息中。被配置成确定建议信息的至少一个处理器可被配置成计算产生可在至少一个场所处产生的产生一定可生产量的公共设施的成本、计算消耗该可生产量的节省、计算成本和节省之间的差值，以及响应于节省大于成本，将描述产生该可生产量的信息包括在建议信息中。
在计算机系统中，被配置成计算产生可生产量的成本的至少一个处理器可被配置成使用基于化石燃料的公共设施产生设备和可选的公共设施产生设备中的至少一个计算产生可生产量的成本。被配置成确定建议信息的至少一个处理器可被配置成确定可以在一时间段内减少至少一个场所处的公共设施的消耗的量、基于所述的量和时间段计算节省，以及将描述所述的量和时间段的信息包括在建议信息中。被配置成确定可以在一时间段内减少至少一个场所处的公共设施的消耗的量的至少一个处理器可被配置成计算至少一个场所的可控负载、识别前一个计费周期内在至少一个场所处出现的公共设施的高峰需求、通过可控负载调整高峰需求以生成经调整的高峰需求、调整在前一个计费内所报告的需求值不超过经调整的高峰需求以生成经调整的需求值、使用经调整的需求值计算前一个计费周期的经调整的成本，以及响应于经调整的成本低于未经调整的成本，将描述可控负载的信息包括在建议信息中。
在计算机系统中，被配置成确定建议信息的至少一个处理器可被配置成识别可应用于至少一个场所的多个服务供给、基于多个服务供给计算多个成本，所述多个服务供给中的每一个对应于多个成本中的相应的一个，以及将描述对应于多个成本中的相应的至少一个的多个服务供给中的至少一个的信息包括在建议信息中，所述多个成本中的相应的至少一个低于多个成本中的其它的。被配置成确定建议信息的至少一个处理器可被配置成计算一时间段内在至少一个场所处安装和操作新设备的成本与所述时间段内在至少一个场所处操作当前设备的成本之间的差值、将所述差值与阈值相比较，以及，响应于差值超过阈值，将描述安装和操作新设备的信息包括在建议信息中。被配置成计算一时间段内在至少一个场所处安装和操作新设备的成本与所述时间段内在该至少一个场所处操作当前设备的成本之间的差值的至少一个处理器可被配置成计算一时间段内在至少一个场所处安装和操作新照明设备的成本与所述时间段内在该至少一个场所处操作当前照明设备的成本之间的差值。
根据另一个实施例，提供了一种使用计算机系统识别公共设施成本节省的方法。该计算机系统包括存储器和耦合至该存储器的至少一个处理器。所述方法包括以下动作：经由耦合至至少一个处理器的系统接口接收从至少一个场所收集的使用信息、经由耦合至至少一个处理器的用户接口实施公共设施问卷调查，以及基于对问卷调查的一组响应和使用信息确定用于至少一个场所的描述多个成本节省建议的建议信息。所述方法还可包括将建议信息呈现给外部实体的动作。
根据另一个实施例，提供了一种非暂时性计算机可读介质。该计算机可读介质其上存储有用于识别公共设施成本节省的指令序列。所述指令序列包括将使得至少一个处理器进行以下操作的指令：经由耦合至至少一个处理器的系统接口接收从至少一个场所收集的使用信息、经由耦合至至少一个处理器的用户接口实施公共设施问卷调查，以及基于对问卷调查的一组响应和使用信息确定用于至少一个场所的描述多个成本节省建议的建议信息。指令序列可包括将进一步使得至少一个处理器将建议信息呈现给外部实体的指令。
下面详细地讨论这些示例性方面和实例的其它的方面、实例和优点。此外，要理解的是前面的信息和下面详细的描述都仅是各个方面和实例的说明性实例，且意在提供用于理解所要求保护的方面和实例的性质和特征的综述或框架。本文所公开的任何实例可以与任何其它实例相结合。对“实例”、“一些实例”、“可选的实例”、“各个实例”、“一个实例”、“至少一个实例”、“这个和其它实例”等等的引用不一定是相互排斥的且意在指示结合实例所描述的特定特性、结构或特征可被包括在至少一个实例中。本文这些术语的出现不一定都指相同的实例。
附图的简要说明
下面参照附图讨论了至少一个实例的各个方面，所述附图并没有按比例绘制。附图被包括以提供各个方面和实例的说明和进一步理解，并被合并于本说明书中且构成本说明书的一部分，但并不用来作为任何特定实例的限制的定义。附图连同说明书的其他部分用于解释所描述和所要求保护的方面和实例的原理和操作。在附图中，在各个图中示出的每个相同的或接近相同的组件由相似的数字表示。为了清晰，不是每张图中都标记了每个组件。在图中：
图1是公共设施成本节省系统的一个实例的示意图；
图2是可以执行本文所公开的过程和功能的计算机系统的一个实例的示意图；
图3是描述用于确定和呈现公共设施成本节省信息的过程的流程图；
图4是示出用于实施公共设施问卷调查的过程的流程图；
图5是示出用于确定潜在公共设施节省的过程的流程图；
图6是被配置成提供成本节省建议的示例性的接口显示；
图7是被配置成提供成本节省建议的另一个示例性的接口显示；
图8是示出用于确定优选的收费标准的过程的流程图；
图9是示出用于确定优选的服务供给的过程的流程图；
图10是示出用于确定优选的合同需求的过程的流程图；
图11是示出用于确定功率因数建议的过程的流程图；
图12是示出用于确定能量转换建议的过程的流程图；
图13是示出用于确定调峰建议的过程的流程图；
图14是示出用于确定优选的需求响应程序的过程的流程图；
图15是示出用于确定绿色现场发电建议的过程的流程图；
图16是示出用于确定燃料现场发电建议的过程的流程图；
图17是示出用于确定实时定价分析建议的过程的流程图；
图18是示出用于确定照明设备改造建议的过程的流程图；以及
图19是示出用于确定能量减少建议的过程的流程图。
详细说明
消耗大量公共设施的组织，如果他们能够改变他们的公共设施使用或生产模式以利用定价较低的收费标准，将收获大幅的成本节省。本文所公开的方面和实例为公共设施消费者提供识别和量化动作的过程和装置，如果采取所述动作将导致公共设施成本节省。例如，下面描述的一些实例提示用户关于公共设施使用的信息并接合实际的使用数据处理该信息以向用户提供一组公共设施成本节省建议。
本文所讨论的方法和装置的实例并不限于应用于以下说明书中所阐述和附图中所示出的组件的结构和布置的细节。所述方法和装置能够在其它实例中实现且能够以各种方式被实施或被执行。本文提供了具体实现的实例，仅用于说明性目的而并非意在进行限制。特别地，结合任何一个或多个实例所讨论的动作、组件、元件和特性并非意在被从任何其它实例的相似角色中排除。
同样，本文所使用的措辞和术语用于说明的目的且不应被视为是限制性的。对本文中以单数形式提及的系统和方法的实例、组件、元件或动作的任何参考还可以包含包括复数的实例，以及对本文的任何实例、组件、元件或动作的任何参考还可以包含仅包括单数的实例。单数或复数形式的参考并非意欲限制当前所公开的系统或方法、它们的组件、动作或元件。本文中“包括（including）”、“包括（comprising）”、“具有（having）”、“包含（containing）”、“涉及（involving）”及其变型的使用意味着包含在其后列出的项目和其等同物以及附加项目。对“或”的参考可被认为是包括性的，从而使得使用“或”描述的任何术语可以指示所描述的术语中的单个、一个以上和所有中的任何一种。
公共设施成本节省系统
本文所公开的各个实例在一个或多个计算机系统上实现公共设施成本节省系统。图1示出了这些实例中的一个，公共设施成本节省系统100。如图1所示，公共设施成本节省系统100包括经由网络112与三个场所106、108和110进行数据通信的服务器104。场所106、108和110分别包括仪表接口114、116和118。服务器104包括系统接口120、使用数据存储122、成本节省引擎124和用户接口126。在该实例中，使用一个或多个计算机系统（如下面参照图2进一步讨论该计算机系统）实现服务器104、网络112和仪表接口114、116和118。网络112可包括计算机系统可通过其进行交换信息的任何通信网络，。例如，网络112可以是公共网络，如因特网，并且可包括其它公共或私有网络，如LANs、WANs、外联网和内联网。
如图1所示，用户102使用用户接口126访问公共设施成本节省系统100。用户接口126与成本节省引擎124和使用数据存储122交换（即，提供或接收）信息。同时，这些组件使得公共设施成本节省系统100能够向用户102提供用于降低公共设施使用成本的建议动作。下面进一步讨论这些组件中的每一个。
使用多种技术，信息可以在本文所公开的这些组件或元件、组件和子系统中的任何之间流动。这些技术包括例如使用标准协议如TCP/IP在网络上传递信息、在存储器中的模块之间传递信息以及通过写入到文件、数据库、数据存储或一些其它非易失性数据存储设备中来传递信息。另外，代替或除了信息的副本，可以发送和接收到信息的指针和其它引用。相反地，代替或除了信息的指针和其它引用，可以交换信息。可以使用用于传达信息的其它技术和协议而不脱离本文所公开的实例的范围。
公共设施成本节省系统100的实例并不限于图1所示的特定配置。例如，根据一些实例，使用分布式计算机系统（如下面关于图2进一步描述的分布式计算机系统）实现公共设施成本节省系统100。而且，在至少一个实例中，使用与数据库服务器和应用服务器物理地或逻辑地分离的web服务器实现用户接口126，所述数据库服务器包括使用数据存储122且所述应用服务器包括成本节省引擎124和系统接口120。因此，实例可以利用被配置成执行本文所述的过程和功能的多个硬件组件、软件组件或硬件和软件组件的组合。
再次参照图1，场所106、108和110每一个与一个实体相关联，该实体负责负担场所106、108和110组合消耗的至少一个公共设施（如电、煤气或水）的经费。而且，场所中的每一个具有记录场所处的公共设施消耗的仪表。仪表接口114、116和118分别与存在于场所106、108和110内的仪表进行数据通信。仪表接口114、116和118定期地从仪表接收信息，该仪表指明仪表读数以及指示采集仪表读数的时间的时间戳。该周期性的仪表读数信息可以被接收作为来自仪表的未经请求的消息的结果或响应于仪表接口114、116和118向仪表发出的请求。仪表接口114、116和118可以根据经配置的计划或响应于来自系统接口120的关于仪表读数的请求发出仪表读数请求，下面对其进行进一步描述。仪表读数之间消逝的时间段随着实例而改变。例如，在至少一个实例中，仪表接口114、116和118每15分钟从仪表接收仪表读数信息。然而，实例并不限于特定的周期持续时间并且可以使用任何预定的时间段。当接收到仪表读数信息时，仪表接口114、116和118中的每一个经由网络112将表示仪表读数信息的数据发送到系统接口120。
如图1所示，系统接口120从仪表接口114、116和118接收仪表读数数据、确认对仪表读数数据的接收以及将表示仪表读数数据的信息存储在使用数据存储122中。图1中所示的使用数据存储122包括存储器或一些形式的数据存储并提供接口，通过所述接口其它组件存储并检索使用信息。一般地，该使用信息可包括关于消费者、消费者场所和消费者使用的多种多样的信息。可与场所相关联的示例性使用信息的非限制性列表包括场所的标识符、场所的位置信息、指定场所处所使用的公共设施的信息、指定应用于所使用的公共设施的收费标准的信息、用于公共设施的仪表读数信息、描述场所如何可以改变公共设施消耗模式的信息、指定现场设备的信息，以及指定场所的物理布局的信息。指定现场设备的信息可指示场所是否具有建筑物管理系统、用于给所消耗的发电的设施、环境控制设备、窗户类型和年限、照明设备的类型或任何其它设备或可以影响场所处所消耗的公共设施的量的场所的物理属性。指定场所的物理布局的信息可包括设备的位置和场所的属性，其包括可用于安装新设备（如生产公共设施的设备）的任何未用空间。
在公共设施成本节省系统100内的信息，其包括在使用数据存储122内的数据，可被存储在能够将信息保持在计算机可读介质上的任何逻辑结构中，其中，包括、平面文件、索引文件、层次数据库、关系数据库或面向对象数据库。使用独特的外键关系和索引可以对数据进行建模。独特的外键关系和索引可被建立在各个字段和表格之间以确保数据完整性和数据交换性能。
成本节省引擎124，如图1所示，从使用数据存储122接收数据并分析数据以确定建议，如果采用所述建议将减少一个或多个场所的公共设施服务的整体成本。在确定这些建议之后，成本节省引擎124向用户接口126提供表示建议的数据。下面参照图3和4进一步描述由成本节省引擎124执行的附加示例性过程。
图1所示的用户接口126与用户102、成本节省引擎124和使用数据存储122交换信息。更特别地，当从用户102接收到用户102希望检查用于一个或多个场所的公共设施成本节省建议的指示时，用户接口126提示用户102关于场所的各种信息。与该场所相关的信息的实例包括保存在以上所述的数据存储122中的任何信息，如场所的位置信息、指示在场所处使用的公共设施的信息、可应用于所使用的公共设施的收费标准信息以及从场所采集的仪表读数。当接收到对来自用户102的提示的响应时，用户接口126将表示响应的信息存储在使用数据存储122中并向成本节省引擎124发送请求以确定用于场所的公共设施成本节省建议。响应于表示来自成本节省引擎124的建议的数据的接收，用户接口126将建议呈现给用户102。下面参照图3和图4进一步描述由用户接口126执行的其他的示例性过程。
本文所公开的接口，其包括系统接口120和用户接口126，与各个供应商和消费者交换信息。这些供应商和消费者可包括任何外部实体，其中，包括用户和系统。本文所公开的接口中的每一个可以限制一组预定义的值的输入并且可以在使用信息或向其它组件提供信息之前验证所输入的任何信息。此外，本文所公开的接口中的每一个可以在与外部实体进行交互之前或期间验证外部实体的身份。这些功能可以防止将错误数据引入到公共设施成本节省系统100中或防止对公共设施成本节省系统100的未经授权的访问。
计算机系统
如以上关于图1所讨论的，本文所述的各个方面和功能可以被实现为在一个或多个计算机系统中执行的专用硬件或软件组件。当前在使用中的计算机系统存在许多实例。这些实例，其中包括网络应用产品、个人计算机、工作站、大型机、联网客户机、服务器、媒体服务器、应用服务器、数据库服务器和web服务器。计算机系统的其它实例可包括移动计算设备，如蜂窝式电话和个人数字助理，以及网络设备，如负载均衡器、路由器和交换机。而且，各方面可位于单个的计算机系统上或可分布在与一个或多个通信网络连接的多个计算机系统中。
例如，各个方面和功能可分布在被配置成向一个或多个客户端计算机提供服务或执行作为分布式系统一部分的整体任务的一个或多个计算机系统中。此外，可以在包括分布在执行各种功能的一个或多个服务器系统中的组件的客户端服务器或多层系统上执行各方面。因此，实例并不限于在任何特定系统或系统的组上进行执行。而且，可以在软件、硬件或固件，或其任意组合中实现各方面和功能。因此，可以使用多种硬件和软件配置在方法、动作、系统、系统元件和组件中实现各方面和功能，并且实例并不限于任何特定的分布式结构、网络或通信协议。
参照图2，示出了分布式计算机系统200的方框图，其中实施了各个方面和功能。如所示，分布式计算机系统200包括交换信息的一个以上的计算机系统。更具体地，分布式计算机系统200包括计算机系统202、204和206。如所示，计算机系统202、204和206通过通信网络208相互连接且可以通过通信网络208交换数据。网络208可以包括任何通信网络，计算机系统通过其可以交换数据。为了使用网络208交换数据，计算机系统202、204和206以及网络208可以使用各种方法、协议和标准，其中包括光纤通道（Fibre Channel）、令牌环（Token Ring）、以太网（Ethernet）、无线以太网（Wireless Ethernet）、蓝牙（Bluetooth）、IP、IPV6、TCP/IP、UDP、DTN、HTTP、FTP、SNMP、SMS、MMS、SS7、JSON、SOAP、CORBA、REST和Web服务（Web Services）。为了确保数据发送安全，计算机系统202、204和206可以使用多种安全措施（例如TLS、SSL或VPN）经由网络208发送数据。虽然分布式计算机系统200示出的是三个联网计算机系统，但是该分布式计算机系统200并不是如此被限制且可以包括使用任何介质和通信协议进行联网的任何数量的计算机系统和计算设备。
如图2所示，计算机系统202包括处理器210、存储器212、总线214、接口216和数据存储218。为了实现本文所公开的方面、功能和过程中的至少一些，处理器210执行产生操作数据的一系列指令。处理器210可以是处理器、多重处理器或控制器中的任意类型。一些示例性处理器包括市场上可买到的处理器，如Intel Xeon、Itanium、Core、Celeron、或Pentium处理器、AMD Opteron处理器、Sun UltraSPARC或IBM Power5+处理器和IBM大型机芯片。处理器210通过总线214被连接到其它系统组件，所述其它系统组件包括一个或多个存储器设备212。
存储器212在计算机系统202的运行期间存储程序和数据。因此，存储器212可以是相对高性能、易失性的、随机访问存储器，如动态随机访问存储器（DRAM）或静态存储器（SRAM）。然而，存储器212可包括用于存储数据的任何设备，如磁盘驱动器或其它非易失性存储设备。各种实例可使存储器212组织特殊化的结构且在一些情况下组织独特的结构以执行本文所公开的功能。这些数据结构可被定尺寸且被组织以存储特定数据的值和数据的类型。
计算机系统202的组件被互连元件如总线214耦合。总线214可包括一个或多个物理总线，例如集成在同一机器中的组件之间的总线，但可以包括在系统元件之间的任何通信耦合，包括专用的或标准的计算总线技术，如IDE、SCSI、PCI和InfiniBand。总线214使得能够在计算机系统202的系统组件之间交换通信，如数据和指令。
计算机系统202还包括一个或多个接口设备216，如输入设备、输出设备和输入/输出设备的组合。接口设备可接收输入或提供输出。更特别地，输出设备可以为外部呈现提供信息。输入设备可以从外部源接受信息。接口设备的实例包括键盘、鼠标设备、轨迹球、麦克风、触摸屏、打印设备、显示屏、扬声器、网络接口卡等等。接口设备允许计算机系统202交换信息以及与外部实体如用户和其它系统进行通信。
数据存储218包括计算机可读和可写的非易失性、或非暂时性数据存储介质，限定由处理器210执行的程序或其它对象的指令被存储在其中。数据存储218还可包括被记录在介质上或介质中的信息，并且该信息在程序的执行期间由处理器210进行处理。更具体地，信息可被存储在被具体地配置为保存存储空间或增加数据交换性能的一个或多个数据结构中。指令可作为编码的信号被持久地存储，且指令可使得处理器210执行本文所述的任何功能。其中，介质可以是，例如，光盘、磁盘或闪存。在运行中，处理器210或一些其它控制器使得将数据从非易失性记录介质读入到另一个存储器中，如，存储器212允许处理器210存取信息比包括在数据存储218中的存储介质允许处理器210存取信息更快。存储器可位于数据存储218中或存储器212中，然而，处理器210操作存储器内的数据，且然后在完成处理之后将数据复制到与数据存储218相关联的存储介质。多个组件可以管理存储介质和其它存储器元件之间的数据移动且实例并不限于特定的数据管理组件。而且，实例并不限于特定的存储器系统或数据存储系统。
尽管计算机系统202作为在其上可以实施各个方面和功能的一种类型的计算机系统而通过实例方式示出，各方面和功能并不限于在图2所示的计算机系统202上进行实现。可以在具有与图2所示的不同的结构或组件的一个或多个计算机上实施各个方面和功能。例如，计算机系统202可包括具体程序化的、专用硬件，如被定制执行本文所公开的特定操作的专用集成电路（ASIC）。然而，另一个实例可以使用利用Motorola PowerPC处理器运行MAC OS System X的几个通用计算设备和运行专属硬件和操作系统的几个专用计算设备的网格执行相同的功能。
计算机系统202可以是包括管理包括在计算机系统202中的硬件元件的至少一部分的操作系统的计算机系统。在一些实例中，处理器或控制器，如处理器210，执行操作系统。可被执行的特定的操作系统的实例包括基于Windows的操作系统，如可从微软公司购得的Windows NT、Windows2000（Windows ME）、Windows XP、Windows Vista或Windows7操作系统，可从苹果电脑公司购得的MAC OS System X操作系统，许多基于Linux操作系统分布中的一个，例如可从红帽公司购得的Enterprise Linux操作系统，可从Sun Microsystems购得的Solaris操作系统，或者可从各种来源购得的UNIX操作系统。可以使用许多其它操作系统，且实例并不限于任何特定的操作系统。
处理器210和操作系统一起限定用于用高级编程语言编写的应用程序的计算机平台。这些组件应用可以是可执行的、中间的字节码或解释程序代码，其使用通信协议（例如TCP/IP）在通信网络（例如因特网）上进行通信。类似地，可以使用面向对象的编程语言，如.Net、SmallTalk、Java、C++、Ada或C#（C-Sharp），实现各方面。也可以使用其它面向对象的编程语言。可选地，可以使用功能性的、脚本或逻辑编程语言。
另外，各个方面和功能可以在非程序化环境中实现，例如，当在浏览器程序的窗口中观察所述文件时，可以提供图形用户界面的或执行其它功能的方面的以HTML、XML或其他形式创建的文件。而且，各个实例可被实现作为程序化或非程序化的元件，或其任意组合。例如，网页可以使用HTML来实现，而从网页内调用的数据对象可以是用C++编写的。因此，实例并不限于具体的编程语言并且可以使用任何合适的编程语言。因此，本文所公开的功能组件可包括多种多样的元件，例如被配置成执行本文所描述的功能的专用硬件、可执行代码、数据结构或对象。
在一些实例中，本文所公开的组件可以读取影响由组件执行的功能的参数。这些参数可被物理地存储在任何形式的合适的存储器中，包括易失性存储器（如RAM）或非易失性存储器（如磁性硬盘驱动器）。另外，参数可被逻辑地存储在适当数据结构（如由用户模式应用限定的数据库或文件）中或共享数据结构（如由操作系统限定的应用注册表）中。另外，一些实例提供系统接口和用户接口允许外部实体修改参数，例如，赞助商类型和行业，并从而配置组件的行为。
公共设施成本节省过程
一些实例执行用于确定公共设施成本节省的过程。图3中示出了这种过程的一个实例。根据该实例，过程300包括以下动作：实施公共设施问卷调查、确定节省建议以及将建议呈现给用户。对于大量的一个或多个公共设施的消费者，过程300的执行可以导致公共设施成本的大幅降低。
在动作302中，向用户实施公共设施问卷调查。在一个实例中，计算机系统，如以上参照图1所描述的公共设施成本节省系统100，经由用户接口126向外部实体如用户102实施问卷调查。下面参照图4对动作302中执行的过程的一个实例进行进一步描述。
在动作304中，确定节省建议。在至少一个实例中，公共设施成本节省系统100通过执行成本节省引擎124确定节省建议。下面参照图5对动作304中执行的过程的一个实例进行进一步描述。
在动作306中，将建议呈现给用户。在一个实例中，用户接口126将建议信息呈现给用户102。建议信息可包括多种信息，如建议信息所针对的一个或多个场所的标识符、在所针对的场所采取的建议动作以及作为采取建议动作的结果所期待的节省的指示。下面参照图6和图7对用于呈现建议信息的用户接口屏幕的两个实例进行进一步描述。在动作306的执行之后，过程300结束。
如上参照过程300的动作302所讨论的，一些实例执行向用户实施公共设施问卷调查的动作。图4示出了用于执行动作302的示例性过程400，其中公共设施成本节省系统，如公共设施成本节省系统100，以信息收集向导形式实现公共设施问卷调查。此信息收集向导引导用户如用户102通过输入公共设施成本节省系统所使用的信息的过程以确定公共设施节省建议。如图4所示，过程400包括以下动作：确定一个或多个场所的场所位置信息、确定当前在场所处消耗的公共设施、确定可应用于场所的公共设施消耗的当前收费标准以及确定场所的公共设施使用特征。
在动作402中，确定一个或多个场所的位置信息。在一个实例中，公共设施成本节省系统使用用户接口如用户接口126确定位置信息。根据该实例，用户接口将一个或多个提示呈现给请求位置信息的用户。该位置信息可包括指定国家、州和城市或其它位置的信息。当接收到位置信息时，用户接口将位置信息存储在使用数据存储如使用数据存储122中。
在动作404中，确定在场所处消耗的公共设施。在一个实例中，用户接口向用户呈现一个或多个提示，请求指定在场所处消耗的公共设施的信息。在场所处消耗的公共设施可包括由公共事业公司提供的电、煤气、水、电信或其它商品。在该实例中，基于存储在使用数据存储中的信息，所述提示限制可用于用户选择的公共设施，所述信息指定如在动作402中指定的每个场所的位置处可用的公共设施。当接收到指定在场所处消耗的公共设施的信息时，用户接口将信息存储在使用数据存储中。
在动作406中，确定公共设施在哪种收费标准下被消耗。在一个实例中，用户接口将请求收费标准信息的一个或多个提示呈现给用户。根据该实例，基于存储在使用数据存储中的指定可潜在地应用于场所处消耗的公共设施的收费标准的信息，所述提示限制可用于用户选择的收费标准。当接收到指定可应用于场所的收费标准的信息时，用户接口将信息存储在使用数据存储中。
在动作408中，确定其它使用信息。在一个实例中，用户接口将请求其它使用信息的一个或多个提示呈现给用户。根据该实例，提示将请求的其他使用信息限制为影响在场所处所消耗的公共设施的量的信息。用户接口可以提示用户的使用信息的实例包括指定现场设备的信息和指定如上参照数据存储122所描述的场所的物理布局的信息。而且，在该动作中，提示可包括以下问题：确定场所是否可以改变其公共设施使用模式，确定场所是否具有安装好的建筑物管理系统，确定场所是否具有发电机（并且如果没有，场所是否具有可用于安装发电机的空间）以及确定用于场所的是什么温度控制源。其它实例可确定其它使用信息且实例并不限于特定的使用信息的集合。当接收到场所的其它使用信息时，用户接口将使用信息存储在使用数据存储中。
如上参照过程300的动作304所讨论的，一些实例执行确定公共设施成本节省建议的动作。图5示出了用于执行动作304的示例性过程500，其中公共设施成本节省系统如公共设施成本节省系统100使用成本节省引擎如成本节省引擎124确定节省建议。如图5所示，过程500包括以下动作：接收场所信息、执行节省模块以及存储所得到的建议。
在动作502中，接收使用信息。在一个实例中，成本节省引擎从使用数据存储如使用数据存储122接收使用信息。当接收到使用信息时，成本节省引擎在动作504中执行一个或多个成本节省模块。在该实例中，成本节省模块包括合同需求优化模块、功率因数校正模块以及能量转换模块、收费标准优化模块、需求响应参与模块、绿色现场发电模块、燃料现场发电模块、实时定价分析模块、解除管制的市场模块、调峰模块、能量减少模块和照明设备改造模块。
当执行合同需求优化模块时，成本节省引擎通过执行以下过程确定每个场所的优选的合同需求，其在图10中通过过程1000示出。首先，在动作1002中，成本节省引擎从使用数据存储中检索在一个或多个指定时间段内每个场所的最小需求和最大需求。在一些实例中，根据仪表读数信息计算需求值。在其它实例中，指定时间段将对应于在合同期内分享公共费率的一个或多个时间间隔。例如，其中合同期为一年且每天内根据使用收费标准的时间提供公共设施服务，所述使用收费标准具有对应于两个不同的消耗时间间隔的两个不同的费率，成本节省引擎检索上一年内在两个时间间隔的每个中出现的最小需求和最大需求。在另一个实例中，其中合同期为六个月，成本节省引擎将检索前一年的相同六个月内的最小和最大值。
接下来，在动作1004中，成本节省引擎基于最小需求和最大需求确定多个理论合同需求。例如，在一个实例中，成本节省引擎计算C1*（最小需求）和C2*（最大需求）之间的N个离散理论合同需求值的范围，其中N=100，C1=.8以及C2=1.2。然后，在动作1006中，成本节省引擎使用实际的历史需求计算离散理论合同需求值中的每一个的预计公共设施消耗成本，利用最低预计成本识别理论合同需求值作为优选的合同需求值以及将优选的合同需求值（以及相关联的、潜在的成本节省量）包括在建议信息内。这些潜在成本节省量可以反映预计公共设施消耗成本和从实际历史需求中推导出的实际历史公共设施消耗成本之间的差值。然而，在该实例中，N=100，C1=.8以及C2=1.2，实例并不限于这些常量。其它实例基于在合同期间遇到的最小需求或最大需求可以采用其它常量或变量。
图11示出了过程1100，其中成本节省引擎执行功率因数校正模块。当执行功率因数校正模块时，在动作1102中，成本节省引擎确定任何场所是否具有足够低的功率因数以使得场所产生功率因数费用。如果这样，成本节省引擎在动作1104中估计校正动作的成本。接下来，在动作1106中，成本节省引擎确定校正动作的成本是否由功率因数费用中相应的降低来证实。如果是这样，成本节省引擎将在动作1108中将采取校正动作（以及这样做的潜在成本节省）包括在建议信息内。
根据另一个实例，成本节省引擎按如下执行功率因数校正模块。首先，成本节省引擎从使用数据存储中检索指示每个场所的主要入口仪表的真实能量和无功电度表读数的信息。成本节省引擎还从使用数据存储中检索指定如何确定每个场所的功率因数费用的公共设施收费标准信息。接下来，成本节省引擎计算前一个计费周期内（例如，前一个月）的功率因数费用。然后，成本节省引擎确定功率因数费用是否大于0。如果是这样，那么成本节省引擎将向建议信息添加功率因数校正和所计算的功率因数费用的潜在节省。
在其它实例中，当执行功率因数校正模块时，成本节省引擎将来自前一个计费周期的功率因数包括在建议信息内。在这种情况下，所包括的功率因数是产生功率因数费用的所报告的功率因数（例如，在高峰需求的时间处的功率因数、在计费周期内的平均功率因数或在计费周期期间所测量的最小功率因数）。同样，在该实例中，成本节省引擎从存储在使用数据存储中的收费标准信息中检索所报告的功率因数。
根据另一个实例，当运行功率因数校正模块时，成本节省引擎确定每个场所的理想功率因数。在该实例中，理想功率因数是场所可以展现但不产生功率因数费用的最低功率因数。而且，在该实例中，成本节省引擎将理想功率因数包括在建议信息内。
根据另一个实例，当运行功率因数校正模块时，成本节省引擎确定用于投资功率因数校正的投资回报率（ROI）。在该实例中，成本节省引擎计算所允许的最大千乏，确定合适的功率因数校正硬件的成本以及基于功率校正硬件的成本相比于随之而来的降低的功率因数费用计算ROI。而且，在该实例中，成本节省引擎将ROI包括在建议信息内。
在另一个实例中，当执行功率因数校正模块时，成本节省引擎确定功率分布路径内的功率因数校正设备的一个或多个优选位置。在该实例中，成本节省引擎计算场所的功率路径内的每个子仪表处的功率因数。接下来，成本节省引擎（基于所计算的功率因数，以及在一些情况下的其它考虑）识别在功率因数校正设备的功率路径内的一个或多个优选位置。这些其它考虑可包括例如可以从优选位置的集合中排除某些位置的谐波失真分析的结果。一旦确定优选位置，成本节省引擎则可将优选位置包括在建议信息内。另外，在一些实例中，成本节省引擎可确定与将功率因数校正设备配置在优选位置相关联的成本节省。在这些实例中，由于功率因数校正设备的存在，成本节省是基于设备的附加寿命和可靠性。
在另一个实例中，当执行收费标准优化模块时，成本节省引擎分析场所数据并确定每个场所的优选收费标准。为了做出该决定，成本节省引擎检索表示可用于每个场所处的收费标准的信息、每个场所的当前收费标准、覆盖每个场所的合同参数如当前合同需求，以及公共设施的场所使用如真实能量和无功电度表读数（如果需要这些以确定公共设施服务的成本）。然后，成本节省引擎执行用于确定每个场所的优选收费标准的过程。图8中如过程800示出了一个这样的过程。
如图8所示，成本节省引擎在动作802中通过计算在当前收费标准下的服务成本并将该收费标准作为优选收费标准进行存储来开始过程800。接下来，在动作804中，成本节省引擎确定是否存在可用于场所处的其它收费标准。如果是这样，成本节省引擎在动作806中计算在下一个可用收费标准下的理论服务成本。否则，成本节省引擎在动作812中将优选收费标准（以及这样做的潜在成本节省）包括在建议信息内且过程800结束。在动作808中，成本节省引擎将优选收费标准下的服务成本与在下一个收费标准下的理论服务成本相比较并确定理论服务成本是否小于在优选收费标准下的服务成本。如果是这样，成本节省引擎将新的收费标准作为优选收费标准进行存储并返回动作804。
图13示出了过程1300，其中成本节省引擎执行调峰模块。当执行调峰模块时，成本节省引擎分析场所数据并确定按规定的百分比减少高峰需求的潜在成本节省。该需求上的降低可以通过调整一个或多个可控负载如照明设备和环境控制系统来实现。在一些实例中，经由建筑物管理系统自动地调整这些可控负载。在其它实例中，需求上的降低可通过现场公共设施产生设备的操作来实现。
为了确定降低高峰需求的潜在成本节省，在动作1302中，成本节省引擎检索表示在每个场所处可被控制的负载、每个场所的当前收费标准和公共设施的场所使用（如一时间段内的真实能量和无功电度表读数）的信息。在一些实例中，表示可控负载的信息被表达为百分数，例如5%。在其它实例中，表示可控负载的信息被表达为需求值。在至少一个实例中，通过在场所的负载需求曲线上执行回归分析计算可控负载。在另一个实例中，通过检索指示在现场可用的公共设施产生设备的公共设施发电量的信息，成本节省引擎确定需求值，高峰需求可通过需求值被降低。
接下来，在动作1304中，成本节省引擎找到用于最后一个计费周期的高峰需求并通过可控负载减少高峰需求。然后，在步骤1306中，成本节省引擎在所述时间段内调整任何需求值，以致没有需求值超过经调整的高峰需求。在成本节省引擎完成这些需求调整之后，在动作1308中，成本节省引擎使用经调整的需求计算所述时间段内的经调整的服务成本并使用未经调整的需求计算所述时间段内的未经调整的服务成本。接下来，在动作1310中，成本节省引擎将经调整的服务成本与未经调整的服务成本相比较并且如果经调整的服务成本小于未经调整的服务成本，在动作1312中，成本节省引擎将减少的高峰需求（以及其潜在成本节省）包括在建议信息内。
图12示出了过程1200，其中成本节省引擎执行能量转换模块。当执行能量转换模块时，在动作1202中，成本节省引擎分析场所数据并确定公共设施的量，所述公共设施可在具有较低费率的时间段期间被现场接收并存储且然后在具有较高费率的时间段期间被消耗。接下来，在动作1204中，成本节省引擎确定转换公共设施的消耗所造成的节省是否证实公共设施存储设备的成本和其它相关联的存储成本。在一个实例中，成本节省引擎确定所述节省是否通过计算节省和成本之间的差值并将差值与阈值回报量相比较证实所述成本。在该实例中，节省是在较高费率处消耗的量的成本和在较低费率处消耗的量的成本之间的差值。如果证实了转换消耗，在动作1206中，成本节省引擎将购买公共设施存储设备的建议（以及其潜在成本节省）包括在建议信息内。
图14示出了过程1400，其中成本节省引擎执行需求响应程序参与模块。当执行需求响应程序参与模块时，在动作1402中，成本节省引擎分析场所数据并通过公共事业公司或整合者确定用于参与削减程序的潜在成本节省。在该实例中，成本节省引擎分析可用于场所的削减程序。如果存在潜在成本节省，在动作1404中，成本节省引擎将输入削减程序的建议（以及其潜在成本节省）包括在建议信息内。在一个实例中，如果场所可以遵照削减程序的要求而不修改公共设施消耗，成本节省引擎确定潜在节省存在，如在使用历史中所记录的。
图15示出了过程1500，其中成本节省引擎执行绿色现场发电模块。当执行绿色现场发电模块时，在动作1502中，成本节省引擎确定用于安装和操作太阳能板、风力涡轮机或其它可可选的基于非化石燃料的公共设施现场产生设备的潜在成本节省。在动作1504中，成本节省引擎确定是否存在潜在成本节省。如果是这样，成本节省引擎在动作1506中将安装公共设施产生设备的建议（以及其潜在成本节省）包括在建议信息内。在一个实例中，成本节省引擎确定存在潜在成本节省，其中安装和操作绿色公共设施发电模块的成本小于历史公共设施消耗成本达预定义的余量。
图16示出了过程1600，其中成本节省引擎执行燃料现场发电模块。当执行燃料现场发电模块时，在动作1602中，成本节省引擎确定安装和操作基于化石燃料的公共设施现场产生设备的潜在成本节省。在动作1604中，成本节省引擎确定是否存在潜在成本节省。如果是这样，成本节省引擎在动作1606中将安装公共设施产生设备的建议（以及其潜在成本节省）包括在建议信息内。在一个实例中，成本节省引擎确定存在潜在成本节省，其中安装和操作燃料公共设施产生模块的成本小于历史公共设施消耗成本达预定义的余量。
图17示出了过程1700，其中成本节省引擎执行实时定价分析模块。当执行实时定价分析模块时，成本节省引擎分析场所数据并确定在具有较高费率的时间段期间削减场所处的负载的潜在成本节省。与调峰一样，当执行实时定价分析模块时，成本节省引擎在动作1702中确定每个场所的可控负载并确定可以减少多少公共设施的消耗以及持续多久。接下来，在动作1704中，成本节省引擎确定所减少的消耗造成的潜在节省并将减少消耗的建议（以及其潜在成本节省）包括在建议信息内。
在另一个实例中，当执行解除管制的市场模块时，成本节省引擎分析场所数据并确定每个场所的优选公共设施服务供给。与服务场所的当前公共事业公司竞争的单个的公共事业公司可以提供公共设施服务供给或者所述公共设施服务供给可以是多个公共事业公司所提供的公共设施产品（输电、配电等……）的任意组合。为了确定新的服务供给的采用是否将导致成本节省，成本节省引擎检索表示可用于每个场所处的服务供给、每个场所的当前服务供给、覆盖每个场所的合同参数（如当前合同需求）以及公共设施的场所使用（如真实能量和无功电度表读数）的信息（如果需要这些以确定服务供给的成本）。然后，成本节省引擎执行用于确定每个场所的优选服务供给的过程。在图9中如过程900示出了一个这样的过程。
如图9所示，成本节省引擎在动作902中通过计算在当前服务供给下的服务成本并将该服务供给作为优选服务供给进行存储来开始过程900。接下来，在动作904中，成本节省引擎确定是否存在可用于场所处的其它服务供给。如果是这样，成本节省引擎在动作906中计算在下一个可用服务供给下的理论服务成本。否则，成本节省引擎在动作912中将优选服务供给（以及这样做的潜在成本节省）包括在建议信息内且过程900结束。在动作908中，成本节省引擎将在优选服务供给下的服务成本与在下一个可用服务供给下的理论服务成本相比较并确定理论服务成本是否小于在优选服务供给下的服务成本。如果是这样，成本节省引擎将新的服务供给作为优选服务供给进行存储并返回动作904。
图18示出了过程1800，其中成本节省引擎执行照明设备改造模块。当执行照明设备改造模块时，在动作1802中，成本节省引擎确定安装和操作新的灯的潜在成本节省。在动作1804中，成本节省引擎确定是否存在潜在成本节省。如果是这样，成本节省引擎在动作1806中将安装新的灯的建议（以及其潜在成本节省）包括在建议信息内。在一个实例中，成本节省引擎确定存在潜在成本节省,其中安装和操作新的灯的成本小于操作当前安装的灯的成本达预定的余量。在一些实例中，成本节省引擎计算操作当前安装的灯的成本作为整体公共设施消耗的量的百分比（如在使用数据中所反映的）。在其它实例中，成本节省引擎通过分析与记录当前安装的灯所使用的功率的仪表相关联的使用数据确定操作安装的灯的成本。尽管图18所示的实例涉及灯，其它实例确定其它类型的设备（如加热和冷却设备）的潜在成本节省，
图19示出了过程1900，其中成本节省引擎执行能量减少模块。当执行能量减少模块时，在动作1902中，成本节省引擎确定减少能量消耗的潜在成本节省。由成本节省引擎确定的潜在成本节省可包括税收激励、为绿色能源的安装和操作提供的津贴或回扣。在动作1904中，成本节省引擎确定是否存在潜在成本节省。如果是这样，成本节省引擎在动作1906中将减少能量消耗的建议（以及其潜在成本节省）包括在建议信息内。在一个实例中，成本节省引擎确定存在潜在成本节省，其中安装和操作绿色能源的成本减去税收激励、津贴或回扣小于历史公共设施消耗的成本达预定的余量。
图6和7示出了用于经由用户接口126将建议信息呈现给用户的两个示例性屏幕。图6呈现了，如果采取所述建议，所期望的公共设施成本节省的总和，在这种情况下总共为$219,446.16。图7包括呈现场所所建议的动作的列表的表格700。如图7所示，表格700包括场所列702、最佳费率（最优收费标准）列704、功率因数列706和高峰需求列708。场所列702列出了由成本节省引擎分析的场所。最佳费率列704、功率因数列706和高峰需求列708每一个列出了由成本节省引擎确定的潜在节省，作为执行以上描述的相应的模块的结果。根据图7所显示的建议信息，公共设施成本节省系统不能通过改变收费标准或改变任意场所的功率因数来识别成本节省的机会。然而，在该实例中，公共设施成本节省系统能够通过调整每个场所的高峰需求识别每个场所的显著的公共设施成本节省机会。另外，因为表格700显示了多个场所上的成本节省建议，具有其它类似物理布局和设备的场所之间的公共设施成本的差值可以由表格700加以解释。例如，表格700可以显示用于有效地消耗公共设施的第一场所的建议比用于未有效地消耗公共设施的第二场所建议更少，即使它们具有类似的物理布局和年限。成本节省建议上的这种不同可以解释场所的公共设施成本上的差异的一个或多个原因并且可以识别降低的公共设施成本的最佳机会。
因此，已经描述了至少一个实例的几个方面，要理解的是本领域的技术人员很容易进行各种变型、修改和改进。这些变型、修改和改进被认为是本公开的一部分，并且被认为是在本文所讨论的实例的范围内。相应地，前面的说明书和附图仅作为示例的方式。

Claims (20)

1.一种用于识别公共设施成本节省的计算机系统，所述计算机系统包括：
存储器；以及
耦合至所述存储器的至少一个处理器，所述至少一个处理器被配置成：
经由第一接口接收从至少一个场所收集的使用信息；
经由第二接口实施公共设施问卷调查；以及
基于对所述问卷调查的一组响应和所述使用信息确定描述用于所述至少一个场所的多个成本节省建议的建议信息。
2.根据权利要求1所述的计算机系统，其中，所述至少一个处理器还被配置成将所述建议信息呈现给外部实体。
3.根据权利要求1所述的计算机系统，其中，被配置成实施所述公共设施问卷调查的所述至少一个处理器被配置成：
经由所述第二接口向用户请求公共设施信息；以及
经由所述第二接口从所述用户接收所述公共设施信息。
4.根据权利要求3所述的计算机系统，其中，被配置成请求公共设施信息的所述至少一个处理器被配置成：
请求所述至少一个场所的位置信息；
请求识别在所述至少一个场所处消耗的至少一个公共设施的信息；以及
请求识别可应用于所述至少一个公共设施的至少一个收费标准的信息。
5.根据权利要求1所述的计算机系统，其中，被配置成确定建议信息的所述至少一个处理器被配置成：
确定用于所述至少一个场所的多个理论合同需求值；
使用所述多个理论合同需求值计算多个成本，所述多个理论合同需求值中的每一个对应于所述多个成本中的相应的一个；以及
将描述对应于所述多个成本中的相应的至少一个的所述多个理论合同需求值中的至少一个的信息包括在所述建议信息中，所述多个成本中的所述相应的至少一个低于所述多个成本中的其它成本。
6.根据权利要求1所述的计算机系统，其中，被配置成确定建议信息的所述至少一个处理器被配置成：
确定所述至少一个场所的功率因数值；
确定可应用于所述至少一个场所的至少一个收费标准是否指定用于所述功率因数值的功率因数费用；以及
响应于确定指定了功率因数费用，将描述所述功率因数费用的信息包括在所述建议信息中。
7.根据权利要求1所述的计算机系统，其中，被配置成确定建议信息的所述至少一个处理器被配置成：
确定可被存储在所述至少一个场所处的公共设施的可存储量；
基于可从所述可存储量中消耗的所述公共设施的可消耗量计算节省；
计算存储所述可存储量的成本与所述节省之间的差值；
将所述差值与阈值相比较；以及
响应于所述差值超过所述阈值，将描述存储所述可存储量的信息包括在所述建议信息中。
8.根据权利要求1所述的计算机系统，其中，被配置成确定建议信息的所述至少一个处理器被配置成：
识别可应用于所述至少一个场所的多个收费标准；
使用所述多个收费标准计算多个成本，所述多个收费标准中的每一个对应于所述多个成本中的相应的一个；以及
将描述对应于所述多个成本中的相应的至少一个的所述多个收费标准中的至少一个的信息包括在所述建议信息中，所述多个成本中的所述相应的至少一个低于所述多个成本中的其它成本。
9.根据权利要求1所述的计算机系统，其中，被配置成确定建议信息的所述至少一个处理器被配置成：
识别可应用于所述至少一个场所的至少一个削减程序；以及
将描述所述至少一个削减程序的信息包括在所述建议信息中。
10.根据权利要求1所述的计算机系统，其中，被配置成确定建议信息的所述至少一个处理器被配置成：
计算可在所述至少一个场所处产生的公共设施的可生产量的产生成本；
计算消耗所述可生产量的节省；
计算所述成本和所述节省之间的差值；以及
响应于所述节省大于所述成本，将描述产生所述可生产量的信息包括在所述建议信息中。
11.根据权利要求10所述的计算机系统，其中，被配置成计算产生所述可生产量的成本的所述至少一个处理器被配置成使用基于化石燃料的公共设施产生设备和可选的公共设施产生设备中的至少一个计算产生所述可生产量的成本。
12.根据权利要求1所述的计算机系统，其中，被配置成确定建议信息的所述至少一个处理器被配置成：
确定能够在一时间段内减少所述至少一个场所处的公共设施的消耗的量；
基于所述量和所述时间段计算节省；以及
将描述所述量和所述时间段的信息包括在所述建议信息中。
13.根据权利要求12所述的计算机系统，其中，被配置成确定可以在所述时间段内减少所述至少一个场所处的所述公共设施的消耗的所述量的所述至少一个处理器被配置成：
计算所述至少一个场所的可控负载；
识别前一个计费周期内在所述至少一个场所处出现的对所述公共设施的高峰需求；
通过所述可控负载调整所述高峰需求以生成经调整的高峰需求；
调整在所述前一个计费内所报告的需求值以不超过所述经调整的高峰需求以生成经调整的需求值；
使用所述经调整的需求值计算所述前一个计费周期的经调整的成本；以及
响应于所述经调整的成本低于未经调整的成本，将描述所述可控负载的信息包括在所述建议信息中。
14.根据权利要求1所述的计算机系统，其中，被配置成确定建议信息的所述至少一个处理器被配置成：
识别可应用于所述至少一个场所的多个服务供给；
基于所述多个服务供给计算多个成本，所述多个服务供给中的每一个对应于所述多个成本中的相应的一个；以及
将描述对应于所述多个成本中的相应的至少一个的所述多个服务供给中的至少一个的信息包括在所述建议信息中，所述多个成本中的所述相应的至少一个低于所述多个成本中的其它成本。
15.根据权利要求1所述的计算机系统，其中，被配置成确定建议信息的所述至少一个处理器被配置成：
计算一时间段内在所述至少一个场所处安装和操作新设备的成本与所述时间段内在所述至少一个场所处操作当前设备的成本之间的差值；
将所述差值与阈值相比较；以及
响应于所述差值超过所述阈值，将描述安装和操作所述新设备的信息包括在所述建议信息中。
16.根据权利要求15所述的计算机系统，其中，被配置成计算一时间段内在所述至少一个场所处安装和操作新设备的成本与所述时间段内在所述至少一个场所处操作当前设备的成本之间的差值的所述至少一个处理器被配置成计算一时间段内在所述至少一个场所处安装和操作新照明设备的成本与所述时间段内在所述至少一个场所处操作当前照明设备的成本之间的差值。
17.一种使用计算机系统识别公共设施成本节省的方法，所述计算机系统包括存储器和耦合至所述存储器的至少一个处理器，所述方法包括：
经由耦合至所述至少一个处理器的系统接口接收从至少一个场所收集的使用信息；
经由耦合至所述至少一个处理器的用户接口实施公共设施问卷调查；以及
基于对所述问卷调查的一组响应和所述使用信息确定描述用于所述至少一个场所的多个成本节省建议的建议信息。
18.根据权利要求17所述的方法，还包括将所述建议信息呈现给外部实体。
19.一种其上存储有用于识别公共设施成本节省的指令序列的非暂时性计算机可读介质，所述指令序列包括将使得至少一个处理器进行以下操作的指令：
经由耦合至所述至少一个处理器的系统接口接收从至少一个场所收集的使用信息；
经由耦合至所述至少一个处理器的用户接口实施公共设施问卷调查；以及
基于对所述问卷调查的一组响应和所述使用信息确定描述用于所述至少一个场所的多个成本节省建议的建议信息。
20.根据权利要求19所述的计算机可读介质，其中，所述指令序列包括将进一步使得所述至少一个处理器将所述建议信息呈现给外部实体的指令。
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Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3011348A4 (en) 2013-06-21 2016-12-21 Schneider Electric Usa Inc SYSTEMS AND METHODS FOR ENERGY EXPERT COOPERATION
US10068246B2 (en) * 2013-07-12 2018-09-04 The Nielsen Company (Us), Llc Methods and apparatus to collect distributed user information for media impressions
US11410219B2 (en) * 2019-10-29 2022-08-09 Martha Patricia Vega Methods, systems, apparatuses and devices for matching at least one utility consumer to at least one utility provider

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1885361A (zh) * 2005-06-24 2006-12-27 杨伟 无线网络双向数据传输智能表及系统管理运行方案
US20090012916A1 (en) * 2007-07-07 2009-01-08 Alexander Montgomery Barnett Energy optimization system and method
US20100076615A1 (en) * 2008-09-13 2010-03-25 Moixa Energy Holdings Limited Systems, devices and methods for electricity provision, usage monitoring, analysis, and enabling improvements in efficiency
US20100089909A1 (en) * 2008-09-15 2010-04-15 General Electric Company Energy management of household appliances
US20100179704A1 (en) * 2009-01-14 2010-07-15 Integral Analytics, Inc. Optimization of microgrid energy use and distribution
CN201611495U (zh) * 2009-07-28 2010-10-20 王兴昆 集中式限时限量用电管理系统与终端

Family Cites Families (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CA2116168A1 (en) * 1993-03-02 1994-09-03 Gregory Cmar Process for identifying patterns of electric energy consumption and demand in a facility, predicting and verifying the effects of proposed changes, and implementing such changes in the facility to conserve energy
US6785592B1 (en) * 1999-07-16 2004-08-31 Perot Systems Corporation System and method for energy management
US6697951B1 (en) * 2000-04-26 2004-02-24 General Electric Company Distributed electrical power management system for selecting remote or local power generators
US20030009401A1 (en) * 2001-04-27 2003-01-09 Enerwise Global Technologies, Inc. Computerized utility cost estimation method and system
JP3472277B2 (ja) * 2001-05-15 2003-12-02 菊地工業株式会社 綜絖の自動綜通装置
US7002321B2 (en) * 2001-06-05 2006-02-21 Mcdaniel William D Automatic power factor correction using power measurement chip
US20060155423A1 (en) * 2005-01-10 2006-07-13 Budike Lothar E S Jr Automated energy management system
US20080177678A1 (en) * 2007-01-24 2008-07-24 Paul Di Martini Method of communicating between a utility and its customer locations
US8076910B2 (en) 2008-08-11 2011-12-13 Schneider Electric USA, Inc. Power factor correction using hierarchical context of a power monitoring system
US20100274695A1 (en) * 2009-04-24 2010-10-28 Managing Energy Inc. Utility tariff engine
US20110166959A1 (en) * 2010-01-07 2011-07-07 Verizon Patent And Licensing, Inc. Energy management information system
US8577505B2 (en) * 2010-01-27 2013-11-05 Honeywell International Inc. Energy-related information presentation system
US20120216123A1 (en) * 2011-02-23 2012-08-23 Evoworx Inc. Energy audit systems and methods

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1885361A (zh) * 2005-06-24 2006-12-27 杨伟 无线网络双向数据传输智能表及系统管理运行方案
US20090012916A1 (en) * 2007-07-07 2009-01-08 Alexander Montgomery Barnett Energy optimization system and method
US20100076615A1 (en) * 2008-09-13 2010-03-25 Moixa Energy Holdings Limited Systems, devices and methods for electricity provision, usage monitoring, analysis, and enabling improvements in efficiency
US20100089909A1 (en) * 2008-09-15 2010-04-15 General Electric Company Energy management of household appliances
US20100179704A1 (en) * 2009-01-14 2010-07-15 Integral Analytics, Inc. Optimization of microgrid energy use and distribution
CN201611495U (zh) * 2009-07-28 2010-10-20 王兴昆 集中式限时限量用电管理系统与终端

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