CN110582787A - 更新聚集配置和控制数据聚集的计算机系统和方法 - Google Patents

Abstract

描述了与更新数据聚集配置和控制数据聚集相关联的系统、方法和其它实施例。说明性地，节点的层次结构被生成并被显示在能源供应网络的图形表示中。节点存储能耗数据，并且是可选择的以识别将在何处执行能耗数据的聚集。创建结算点以至少基于来自从层次结构中识别出的多个节点的数据来定义能耗数据的聚集。所创建的结算包括从数据库中选择的一个或多个特点，以及定义要执行的聚集的算法。执行并控制根据结算点的能耗数据的聚集，并且生成包括聚集的能耗数据的电子报告。

Description

更新聚集配置和控制数据聚集的计算机系统和方法

背景技术

各个能源市场根据市场参与者必须定期提交给市场以履行他们的市场义务的信息来为市场参与者定义特定于市场的规则。特定于市场的规则往往是复杂的并且经常改变。行业市场参与者已经使用所谓的“定制系统”，定制系统是根据市场参与者提供的确切规范开发的自定义软件系统。但是，定制系统专门解决个体市场参与者的特定于市场的要求，并反映在系统开发时有效的特定于市场的规则。定制系统针对其自定义开发的特定于市场的规则和/或网络配置的任何改变都会使这些定制系统过时。

商业现成的(COTS)数据管理解决方案可以由行业市场参与者针对有效的特定于市场的规则进行配置，并在安装COTS解决方案时建立。类似于定制系统，特定于市场的规则和/或网络的每次改变都会使COTS解决方案过时，直到可以执行已安装的COTS解决方案的耗时的自定义更新为止。这样的自定义更新是通过手动编辑COTS解决方案的代码来执行的，从而使更新工作量大并且对于反映特定于市场的规则的改变和/或网络的改变而言较慢。因而，基于过时的特定于市场的规则和网络配置，在这个过时时段期间，COTS解决方案在捕获、聚集和处理数据方面容易出错。因此，此类COTS解决方案不适合在特定于市场的规则频繁改变的市场(诸如能源市场)中使用。

发明内容

在一个实施例中，一种非暂态计算机可读介质存储可至少由计算机系统的处理器执行的计算机可执行指令。当由至少一个处理器执行时，该计算机可执行指令使计算机：至少由处理器在能源供应网络的图形表示中生成并显示节点的层次结构，其中节点存储能耗数据，并且是可选择的以识别要在哪里执行能耗数据的聚集；至少由处理器维护数据库，该数据库包括用于层次结构中的节点的能耗数据的特点；至少由处理器创建结算点，以至少基于来自从层次结构中识别出的多个节点的数据来定义能耗数据的聚集，其中创建的结算点包括：(i)从数据库选择的一个或多个特点，以及(ii)定义要执行的聚集的算法；至少由处理器接收包括在结算点中的每个特点的值；至少由处理器根据结算点来执行并控制能耗数据的聚集；以及至少由处理器生成包括聚集的能耗数据的电子报告。

根据另一个实施例，指令的执行还使计算机系统：至少由处理器基于能耗数据的聚集来预测先前使用时段期间用于结算点的先前聚集结果将至少改变既定的阈值；以及，作为预测的结果，发起与结算点相关联的算法的修订。

根据另一个实施例，指令的执行还使计算机系统在算法修订之后重新聚集先前使用时段期间的能耗数据。

根据另一个实施例，指令的执行还使计算机系统通过计算机网络将电子报告发送到多个不同的目的地，这些不同的目的地包括：(i)市场报告终端，以及(ii)内部存储设备。

根据另一个实施例，指令的执行还使计算机系统在多个不同的时间重复能耗数据的聚集。

根据另一个实施例，指令的执行还使计算机系统响应于拖放输入操作而使节点在层次结构内以图形方式可移动。

根据另一个实施例，指令的执行还使计算机系统至少由处理器识别能源供应网络的新特点；以及响应于识别新特点而更新数据库以包括新特点，以便随后将新特点包括在结算点中。

根据另一个实施例，一种计算系统包括：至少一个处理器，连接到至少一个存储器，该至少一个存储器包括非暂态计算机可读介质；层次结构模块，存储在存储器上并且包括指令，当指令至少由处理器执行时，使处理器在能源供应网络的图形表示中生成并显示节点的层次结构，其中节点存储能耗数据，并且是可选择的以识别要在哪里执行能耗数据的聚集；数据库，存储在存储器上并且包括用于层次结构中的节点的能耗数据的特点；结算模块，存储在存储器上并且包括指令，当指令至少由处理器执行时，使处理器创建结算点，以至少基于来自从层次结构中识别出的多个节点的数据来定义能耗数据的聚集，其中创建的结算点包括：(i)从数据库选择的一个或多个特点，以及(ii)定义要执行的聚集的算法；接收器，接收包括在结算点中的每个特点的值；聚集器模块，存储在存储器上并且包括指令，当指令至少由处理器执行时，使处理器根据结算点来执行并控制能耗数据的聚集；以及报告模块，存储在存储器上并且包括指令，当指令至少由处理器执行时，使处理器生成包括聚集的能耗数据的电子报告。

根据另一个实施例，该计算系统还包括规则引擎，该规则引擎存储在存储器上并且包括指令，当指令至少由处理器执行时，使处理器：基于能耗数据的聚集来预测先前使用时段期间用于结算点的先前聚集结果将至少改变既定的阈值；以及，作为预测的结果，发起与结算点相关联的算法的修订。

根据另一个实施例，规则引擎包括指令，该指令被配置为在至少由处理器执行时使聚集器模块在算法修订之后重新聚集先前使用时段期间的能耗数据。

根据另一个实施例，报告模块还包括指令，该指令在至少由处理器执行时使处理器通过计算机网络将电子报告发送到多个不同的目的地，这些不同的目的地包括：(i)市场报告终端，以及(ii)内部存储设备。

根据另一个实施例，聚集器模块还包括指令，该指令在至少由处理器执行时使处理器在多个不同的时间重复能耗数据的聚集。

根据另一个实施例，层次结构模块包括指令，该指令在至少由处理器执行时使计算机响应于拖放输入操作而使节点在层次结构内以图形方式可移动。

根据另一个实施例，该计算系统还包括规则引擎，该规则引擎存储在存储器上并且包括指令，该指令在至少由处理器执行时使处理器：至少由处理器识别能源供应网络的新特点；以及响应于识别新特点而发起数据库的更新以包括新特点，以便随后将新特点包括在结算点中。

根据另一个实施例，一种计算机实现的方法包括：在能源供应网络的图形表示中生成并显示节点的层次结构，其中包括在节点的层次结构中的节点存储能耗数据，并且是可选择的以识别要在哪里执行能耗数据的聚集；维护包括节点的能耗数据的特点的数据库；创建结算点以至少基于来自从层次结构中识别出的多个节点的数据来定义能耗数据的聚集，其中创建的结算点包括：(i)从数据库选择的一个或多个特点，以及(ii)定义要执行的聚集的算法；接收包括在结算点中的每个期望特点的值；根据结算点来执行并控制能耗数据的聚集；以及生成包括聚集的能耗数据的电子报告。

根据另一个实施例，该方法还包括基于能耗数据的聚集来预测先前使用时段期间用于结算点的先前聚集结果将至少改变既定的阈值；以及，作为预测的结果，发起与结算点相关联的算法的修订。

根据另一个实施例，该方法还包括在算法修订之后重新聚集先前使用时段期间的能耗数据。

根据另一个实施例，该方法还包括通过计算机网络将电子报告发送到多个不同的目的地，这些不同的目的地包括：(i)市场报告终端，以及(ii)内部存储设备。

根据另一个实施例，该方法还包括在多个不同的时间重复能耗数据的聚集。

根据另一个实施例，该方法还包括响应于拖放输入操作而使节点在层次结构内以图形方式可移动。

附图说明

结合在本说明书中并构成说明书的一部分的附图图示了本公开的各种系统、方法和其它实施例。将认识到的是，附图中所示的元件边界(例如，框、框的组、或者其它形状)表示边界的一个实施例。在一些实施例中，一个元件可以被实现为多个元件，或者多个元件可以被实现为一个元件。在一些实施例中，示为另一个元件的内部组件的元件可以被实现为外部组件，并且反之亦然。此外，元件可能不是按比例绘制的。

图1示意性地图示了由聚集层次结构中的节点表示的能源分配网络的实施例。

图2A图示了在聚集层次结构中布置的节点之间的关系。

图2B示出了用于聚集能耗数据的聚集层次结构的说明性示例。

图2C示出了图2B中的聚集层次结构的实施例，包括链接到定义要执行的能耗数据聚集的结算点的叶子节点。

图3图示了用于选择能耗特点的图形用户界面和为多个节点创建结算点的聚集算法的实施例。

图4图示了与多个测量部件通信的结算点的实施例，其中提供了分离的测量部件以获得每个测量单位的值。

图5是图示用于聚集能耗数据的过程的实施例的流程图。

图6是以图形方式描绘可以被配置为控制能耗数据的聚集的计算机的框图。

具体实施方式

本文描述了被配置为对数据集执行数据聚集的计算机化的系统和方法，其中可通过用输入选择改变数据聚集的参数来动态地修改数据聚集。在一个实施例中，系统被配置为利用结算类型、聚集层次结构和结算特点来实现用于市场结算的动态数据聚集。根据用户定义的聚集层次结构中定义的特定于市场或于客户的聚集规则和结算类型，经由应用于消费数据、测量部件、结算/服务点或系统内建模的任何其它实物或商业交付点的预定义和/或用户定义的数据特点或标签，来动态地聚集消费数据。

各个能源市场根据市场参与者必须定期提交给市场以履行市场义务的信息来为市场参与者定义特定于市场的规则。特定于市场的规则往往是复杂的并且频繁改变。此外，对于特定于公用事业(utility)的(内部)数据处理，存在与市场定义的数据处理要求非常相似(如果不是完全相同的话)的数据聚集要求。在这两种情况下，这个解决方案都提供了用预定义信息(通用信息)和用户定义信息(特定信息)标记底层数据(以及实体/商业数据建模实体)的方法。本解决方案还允许用户使用通用配置接口来配置多个“聚集层次结构”，这些“聚集层次结构”包含被执行以适当地聚集底层数据的数据聚集和处理规则。还可以使用通用配置接口来配置“结算类型”，该“结算类型”定义应当将聚集层次结构中定义的数据聚集和处理规则应用于哪些实体，连同应当执行聚集处理的时间表以及要应用于数据聚集和处理输出的任何总体处理规则。通用配置接口在用于配置聚集层次结构的接口对象不是专门适应个体市场参与者的意义上而言被认为是“通用”的。

为了促进上述内容，说明性实施例在能源供应网络的图形表示中生成并显示节点的层次结构。可以在图形表示中将节点相对于彼此进行拖放，以实现聚集层次结构的快速定制，以便反映能源供应网络的改变、监管改变、市场改变，或影响能耗数据的聚集的任何其它改变，以满足市场义务、内部需求或其组合。作为节点的图形布置的结果而建立的聚集层次结构的结构以规范形式表示。层次结构的规范形式使用标准化的命名法或术语唯一地识别和定义聚集层次结构中每个节点的位置。

如下面将描述的，可以通过创建和定义一个或多个不同的结算点来动态地改变要对聚集层次结构中的一个或多个节点处的能耗数据执行的数据聚集。可以为聚集层次结构创建结算点，其中结算点链接到多个选择的节点，以定义要对所选择的节点执行的聚集。因此，结算点可以被建立为聚集构建块，聚集构建块可以被用于在聚集层次结构中的多于一个节点处聚集能耗数据。在一个实施例中，可以通过拖放或另一种图形输入协议(诸如选择一个或多个节点)来将这种结算点以图形方式定位或以图形方式链接到聚集层次结构内的节点，以定义聚集存储要聚集的能耗数据或者要在其中执行能耗数据的聚集层次结构内的节点。在一个实施例中，可以以规范形式来表达用于聚集层次结构的结算点的定义/配置。当聚集层次结构、能源供应网络、监管规则、市场规则、内部数据需求或本系统或方法的任何其它方面发生改变时，可以通过本系统实时地更新聚集层次结构中每个节点和结算点的规范表达。实时执行这种更新允许能耗数据的聚集保持最新，从而限制由于聚集层次结构的过时而导致错误聚集的可能性。修改结算点的定义以修订要聚集哪些选择的数据和如何聚集选择的数据减少或消除了必须为实现改变而对自定义软件代码进行重新编程。

参考图1，示出了用于在能源供应网络内聚集能耗数据的系统100的说明性实施例。将针对聚集电能的消耗数据详细描述本系统100，但是应该理解的是，本系统100适合于聚集任何公用事业(诸如天然气或水或收费是基于消耗的任何其它消耗品)的消耗数据。

如图所示，系统100包括层次结构模块105，层次结构模块105可以被实现为计算机(诸如计算设备600)的一部分，计算机的实施例在图6中描绘。根据其它实施例，层次结构模块105或本文描述的系统100的任何其它方面可以被实现为包括可执行应用或分布式应用的集合的计算/数据处理系统。应用和计算系统可以被配置为与基于云的联网系统、软件即服务(SaaS)体系架构或其它类型的联网计算解决方案一起操作或者被实现为基于云的联网系统、软件即服务(SaaS)体系架构或其它类型的联网计算解决方案。例如，系统100可以被实现为集中式服务器侧应用，该集中式服务器侧应用提供至少本文公开的功能并且被许多用户通过计算机网络经由与计算系统100(充当服务器)通信的计算设备/终端来访问。

不管采用什么具体配置，层次结构模块105都被配置为在能源供应网络的图形表示中生成并(在显示屏275上)显示节点的聚集层次结构200(例如，图2A)。响应于接收到用户输入的操纵命令，层次结构模块105使聚集层次结构200中的节点在聚集层次结构200内相对于彼此是可选择的和可移动的。例如，响应于用户通过将节点拖放到相对于其它节点的所选择位置来选择和移动节点，可以在聚集层次结构200内插入、删除和移动节点。

在图2A中示出了在通用聚集层次结构200中创建的节点的说明性布置。在一个实施例中，通过经由用户界面将节点拖放到层次结构200中的位置中来创建和布置层次结构200。例如，节点被布置在聚集层次结构200中以形成至少一棵树，诸如树1。根据另一个实施例，聚集层次结构200可以可选地包括除了树1之外的多棵树，诸如树2。因此，虽然在图2A的聚集层次结构200中包括树1和树2两者，但是在本说明性实施例中，聚集层次结构200可以仅包括树1、仅包括树2，或包括树1和树2两者。还有其它实施例可以包括三棵或更多棵树。但是，为了简化描述各种节点的布置以及节点之间的关系，将图2A的聚集层次结构200描述为包括树1和树2。

聚集层次结构200中包括的节点可以表示包括在能源供应网络中的结构部件、被供应能源的地理区域、从其供应能源的地理区域、费率类、能源客户的类别或任何其它选择的分类。每棵树都包括根节点，根节点表示那棵树中节点的最高级分类。例如，在树1中，根1是根节点。“中间1”和“中间N”是直接依赖于根1的中间节点(例如，子节点)，如由将“中间1”和“中间N”连接到根1的图形链接205所指示的。“中间N”的字母“N”用于指示可以存在任意数量的中间节点。中间节点“中间1”和“中间N”表示根1的最高级组成部分的子类。

另外，可以存在直接或间接地依赖于树中的根节点的多层中间节点。例如，可以拖放多个中间节点(未示出)以依赖于图2A中的“中间1”。这样的节点可以表示由“中间1”表示的组成部分的子类。

树1还包括一个或多个叶子节点，叶子1、叶子2、叶子3、……、叶子N，其中字母“N”同样用于指示可以存在任何数量的叶子节点。叶子节点是沿着依赖于该根节点的分支与其相应的根节点距离最远的树的节点。叶子节点可以依赖于中间节点，并且表示该叶子节点所依赖的中间节点的组成部分的子类。以图2A的树1为例，如由图形链接210所指示的，将叶子1和叶子2布置为依赖于中间节点“中间1”。可以可选地在“中间1”和叶子1之间以及在“中间1”和叶子1之间绘制图形链接210，以显示在所显示的聚集层次结构200中。在聚集层次结构中包括图形链接210提供了叶子节点叶子1和叶子2与中间节点“中间1”之间的关系的清楚指示。

在聚集层次结构200的树1中，至少一个中间节点布置在根节点根1和叶子节点叶子1、叶子2、叶子3、……叶子N之间。但是，根据另一个实施例，在树中与其相应根节点距离最远的叶子节点可以直接依赖于根节点。作为示例，图2A中的聚集层次结构200的树2包括根节点根2以及两个叶子节点叶子4和叶子M。叶子M是指示任何数量的(可选地，多个)叶子节点可以直接依赖于根节点根2的通用表示。根据本示例，叶子节点叶子4和叶子M表示根2的最高级组成部分的子类。因此，根节点根1和根2是其相应树中的组成部分的最高级分类。叶子节点叶子1、叶子2、叶子3、……叶子N以及叶子节点叶子4和叶子M是与其相应树中的根节点距离最远的组成部分的子类。中间节点“中间1”布置在聚集层次结构200内在根节点“根1”与叶子节点叶子1和叶子2之间。中间节点“中间2”布置在聚集层次结构200内在根节点根1与叶子节点叶子3和叶子N之间。

上面参考图2A描述了聚集层次结构200，以说明经由拖放操作布置在树中的根节点、中间节点和叶子节点之间的一般关系。在图2B中示出了特定聚集层次结构215的说明性示例，该特定聚集层次结构215包括用于聚集能源供应网络的能耗数据的节点。如图所示，已将“工业”中间节点拖放到依赖MISO根节点。MISO根节点表示由能源供应商(诸如大陆中部独立系统运营商(Midcontinent Independent System Operator，“MISO”))提供的市场。MISO根节点和“工业”中间节点之间的关系表明，工业客户类是MISO根节点表示的客户的子类。同样，已将“商业”中间节点拖放到MISO根节点下方。MISO根节点和“商业”中间节点之间的关系表明，商业客户类是MISO根节点表示的客户的子类。可选的连线220、225可以出现在聚集层次结构215中，以使节点的依赖关系明确。

包括图2B中的叶子节点l1和l2的多个叶子节点都依赖于“工业”中间节点。叶子节点l1表示“工业”中间节点的组成部分的属于电能的工业费率类l1的子类。叶子节点l2表示“工业”中间节点的组成部分的属于电能的费率类l2的子类。当创建新的工业费率类时，可以将新的工业费率类叶子节点拖放到聚集层次结构215中，以依赖于“工业”中间节点。类似地，如果由叶子节点l1和l2之一表示的现有速率类被消除，那么可以将对应的叶子节点从聚集层次结构215中拖出或以其它方式删除。图形链接230、235可以可选地插入到聚集层次结构215中，以分别明确地识别叶子节点l1和l2对“工业”中间节点的依赖性。

包括图2B中的叶子节点CS、CM和CL的多个叶子节点都依赖于“商业”中间节点。叶子节点CS、CM和CL表示“商业”中间节点的分别属于电能的商业费率类CS、CM和CL的子类。当创建新的商业费率类时，可以将新的商业费率类叶子节点拖放到聚集层次结构215中，以依赖于“商业”中间节点。类似地，如果由叶子节点CS、CM和CL之一表示的现有费率类被消除，那么可以将对应的叶子节点从聚集层次结构215中拖出或以其它方式删除。图形链接240、245、250可以可选地插入到聚集层次结构215中，以明确地识别叶子节点CS、CM和CL分别对“商业”中间节点的依赖性。MISO根节点、“工业”和“商业”中间节点以及叶子节点l1、l2、l3、CS、CM和CL共同构成图2B中的说明性聚集层次结构215的树1。

聚集层次结构215中的树1的MISO根节点被描述为表示按客户类和费率类细分的能源供应商MISO。聚集层次结构215的树2表示能源供应网络的硬件部件。变电站A根节点表示能源供应网络内的具体变电站。中间节点馈电线1和馈电线2表示不同的电压电力线，这些电压电力线将电力从由变电站A根节点表示的变电站传导到配电变压器。配电变压器在配电系统中提供最终的电压变换，将由电压电力线传导的电压降低到客户使用的电平。由叶子节点T1和T2表示由馈电线1中间节点表示的电压电力线供给电能的配电变压器。由叶子节点T3、T4和T5表示由馈电线2中间节点表示的电压电力线供给电能的配电变压器。

包括在图2B的聚集层次结构215中的第三棵树树3包括GXP1根节点，其表示能源供应网络的出口点，在出口点处可以引入补充能源以补偿高需求。GXP1根节点的组成部分可以包括经由电网出口点接收补充电能的客户、由电网出口点提供服务的地理区域、用于经由电网出口点供电的硬件部件，或者与电网出口点有关的任何其它数据点。与树1和树2不同，树3没有任何中间节点。替代地，将BPWEST叶子节点和BPNORTH叶子节点布置为直接依赖于GXP1根节点。作为在树3中与GXP1根节点距离最远的节点，BPWEST叶子节点和BPNORTH叶子节点是叶子节点，而不是中间节点。BPWEST叶子节点表示平衡点，该平衡点向西部地区供应补充电能以平衡具有过多需求的电能供应。类似地，BPNORTH叶子节点表示平衡点，该平衡点向北部地区供应补充电能以平衡具有过多需求的电能供应。

虽然在聚集层次结构215中示出了具体数量的树，每棵树均包括具体数量的节点，但是图2B中的聚集层次结构215的实施例仅用作示例。本公开不限于附图中所示的聚集层次结构215中的树或节点的确切数目和布置。聚集层次结构215可以包括一棵或多棵树，每棵树至少包括多个叶子节点，并且可选地包括多个中间节点。在下文中，将参考聚集层次结构215给出系统和过程的各种实施例的描述。

再次参考图1，系统100包括结算模块110，结算模块110还可以被实现为诸如图6的计算设备600之类的计算机的一部分。结算模块110被配置为创建不同的结算点(图2C：例如，SP1、SP2、SP3……SPN)。每个结算点基于选择的节点集定义要从聚集层次结构215内的能耗数据聚集的不同组的数据和/或不同类型的聚集。每个结算点包括从数据库115中选择的一个或多个能耗特点120，以及定义如何由结算点聚集与所选择的节点集对应的能耗数据的聚集算法125。聚集算法125可以是从数据库115中选择的既定的算法、用户指定的算法或者从数据库115选择并由用户编辑的既定的算法。

数据库115可以由提供给计算设备600的计算机可读介质本地存储，或者数据库可以远离计算设备600存储并通过LAN或WAN访问。能耗特点120是如结算点所定义和识别的要聚集的能耗数据的类型。对于图1中所示的图示实施例，能耗特点的示例包括但不限于：千瓦、千瓦时、千瓦时标量(scalar)、按一种或多种费率类消费的电力以及功耗的时间。但是，与电能的消耗相关的任何类型的数据都可以包括在由数据库115存储的能耗特点120的列表中。

可以独立地创建每个结算点以根据算法125来聚集数据，该算法可以由用户从存储在数据库115中的可用聚集操作中选择。算法125定义如何在结算点处聚集所选择的能耗特点120中的每个能耗特点的测量值。对于图1中所示的示例并且在一个实施例中，可用的算法125可以包括：确定所选择的能耗特点120的测量值之和的求和算法、确定所选择的能耗特点120的测量值的平均值的平均算法、确定所选择的能耗特点120的最大测量值的“max”算法、确定所选择的能耗特点120的最小测量值的“min”算法，以及任何其它选择的数学运算、逻辑运算或其它运算。因此，能耗特点120定义要聚集的数据的类型，并且聚集算法125定义如何聚集能耗特点120的值。

结算模块110创建作为定义要执行的聚集的参数的数据对象的结算点，并从聚集层次结构215中识别作为聚集的一部分的一个或多个用户选择的叶子节点。例如，可以响应于对提供给计算设备600的诸如计算机鼠标、触摸屏显示器等之类的输入外围设备的操纵来接收对聚集层次结构215中的多个叶子节点的手动选择。在接收到用于结算点的所选择的叶子节点后，可以显示诸如图3所示的结算图形用户界面之类的结算图形用户界面300(“GUI 300”)。

参考图3，GUI 300包括交互式选择选项，诸如菜单，从菜单中可以选择用于被创建的结算点的聚集算法125中的一个或多个聚集算法和一个或多个能耗特点120。对于图3中所示的说明性实施例，GUI 300包括可用能耗特点120的下拉菜单305，所选择的能耗特点的值根据被创建的结算点来聚集。GUI 300还包括可用聚集算法125的下拉菜单310，用于根据被创建的结算点来聚集所选择的能耗特点120的值。

为了促进选择多个能耗特点120，添加按钮315是可选择的，以将选择的能耗特点120和选择的聚集算法125链接到结算点。添加按钮315的每次选择将选择的能耗特点120添加到结算点，以根据选择的聚集算法125进行聚集。添加按钮315的选择还可以清除已经添加到结算点的数据对象的选择，从而允许为结算点选择不同的能耗特点120和相关联的聚集算法125。一旦所有选择的能耗特点120和相关联的算法125都已经被链接，创建按钮320的选择就使结算模块110创建结算点的数据对象。

通过结算模块110使创建的每个结算点存储在计算机可读存储器中。图4中示出了具有既定的参数的结算点SP1的示例。结算点SP1包括在为SP1结算点选择的叶子节点的路径中识别出的每个节点的记录。对于图4中的SP1结算点的实施例，记录中包括“l1”、“T1”和BPWEST叶子节点以及它们相应的根节点。另外，与“工业”中间节点对应的工业客户类和与馈电线1中间节点对应的电压电力线也记载在记录中。因此，结算点SP1包括依赖于聚集层次结构215中的每棵树(树1、树2、树3)的根节点的叶子节点，如由图2C中的虚线表示的图形链接255、260、265所指示的，用于根据SP1结算点执行聚集。

以规范的形式记载在所选择的叶子节点215的路径中包括的每个节点的路径允许结算模块110更新已创建的结算点以反映对那些路径的任何改变。例如，如果叶子节点T1被移动为依赖于图2C的聚集层次结构215中的馈电线2中间节点，那么由系统100(可选地实时地)更新SP1结算点以将路径从变电站A-馈电线1-T1改变为变电站A-馈电线2-T1。因此，尽管对聚集层次结构215进行了改变，但是SP1结算点仍保持最新。

除了对聚集层次结构215中的节点的路径或依赖性的改变之外，其它改变(诸如添加新的能耗特点120，诸如新费率类或客户类)也可以发生。这些改变可以是由于将具有新费率或客户类的新节点拖放到聚集层次结构215中而导致的。层次结构模块105可以可选地被配置为检测对聚集层次结构215的这种改变并且更新数据库115以包括新的费率类、客户类或其它能耗特点120。一旦数据库115被更新，新的能耗特点120就可用于随后从下拉菜单305(图3)中进行选择以包括在结算点中。更新数据库115还支持将数据库115的内容维持最新。

如图4中所示，SP1结算点可选地通过集线器430、多路复用器或其它网关设备链接到一个或多个测量部件410、415、420、425。根据一个实施例，测量部件410、415、420、425包括感测或以其它方式测量为相应结算点选择的能耗特点120的值的传感器。例如，测量部件420可以包括电流传感器，该电流传感器被提供给能源供应网络中包括的硬件以测量电流。测量的电流可以被用于确定传感器位置处的以千瓦为单位的功耗。根据其它实施例，测量部件410、415可以包括定时器和电流传感器，例如，定时器和电流传感器可以被用于确定以千瓦时为单位的功耗或电能被消耗的时间。另一个测量部件425可以包括用于感测温度的温度传感器。提供给测量部件的感测技术的前述示例不是详尽的，并且可以记录、感测或以其它方式获得或存储为结算点选择的能耗特点120的值的任何设备。这些值被记录或以其它方式链接到SP1结算点，如图4中所示，以在对与叶子节点l1、T1和BPWEST对应的能耗数据执行聚集时使用。

根据另一个实施例，每个测量部件410、415、420、425可以可选地包括存储能耗特点120的测量值的一个或多个非暂态计算机可读存储设备。测量部件410、415、420、425中的两个或更多个可以各自包括分离的存储设备，或者可以占据同一存储设备的分离的扇区。例如，(一个或多个)存储设备可以被实现为可操作地连接到计算机615的盘655的一部分，如参考图6所讨论的。根据另一个实施例，(一个或多个)存储设备可以是网络可访问的存储位置。因此，测量部件410、415、420、425的一个或多个存储设备是系统100内的位置，从该位置可以获取测量值，或者可以从该位置发送测量值以用作聚集的输入值。例如，每个测量部件410、415、420、425的存储设备所存储的值可以通过上面提到的能源供应网络的传感器中的一个或多个传感器来测量和输出。

系统还包括接收器130(图1)，该接收器130接收由测量系统(其总体上由图1中的155表示)获得的、包括在结算点中的每个所选择的能耗特点120的值。测量系统155包括被包括在能源供应网络中并且如上所述的多个测量部件410、415、420、425(图4)。每个测量部件410、415、420、425可以可选地专用于测量和/或存储能耗特点120中的特定能耗特点的值。接收器130可以包括网络通信硬件、固件或软件，并且可以被实现为图6的计算设备600的一部分。接收器130可以被配置为接收通过LAN、WAN或其组合传达能耗特点120的测量值的通信。

可以可选地被实现为图6的计算设备600的一部分的聚集器模块135(图1)根据结算点来控制能耗数据的聚集。该聚集是由聚集器模块135根据链接到聚集层次结构215内它们相应的叶子节点的结算点执行的，如在结算点中所定义的。如上所述，使用聚集算法125以及相应结算点的能耗特点120的测量值来确定每个结算点的聚集的值。

举例来说，对于具体的使用期，SP2结算点(图2C)可以被配置为确定工业客户的由变压器T1供应的费率类l2的总功耗(以千瓦时(“kWh”)为单位)，并考虑由平衡点BPWEST供应的任何补充电力，如图2C中的小虚线所示的链接270所指示的。这个SP2结算点至少由能耗特点kWh和“求和”聚集算法定义。基于这个SP2结算点，链接到SP2结算点的每个叶子节点的kWh由其相应的测量部件进行测量，测量值由接收器130接收并被传送到聚集器模块135。聚集器模块135将由SP2结算点指定的求和操作应用于由SP2结算点指定的叶子节点215的测量的kWh，以确定聚集的值。

聚集的值被发送到报告模块140，报告模块140可以可选地被实现为图6的计算设备600的一部分。报告模块140生成包括符合市场报告义务或能源供应商施加的内部数据处理要求的聚集的值的数据结构。根据另一个实施例，报告模块140将聚集的值准备为两个分离的数据结构：一个符合市场报告义务，另一个符合由能源供应商施加的内部数据处理要求。报告模块140通过LAN或WAN将一个或多个数据结构发送到至少一个目的地终端145。目的地终端可以是代表公用事业行业监管机构维护的服务器，或者是由供应电能的电力公司维护的或代表供应电能的电力公司的内部的网络可访问的存储设备。

系统100还可以可选地包括规则引擎150(图1)，该规则引擎150预测对先前确定的聚集值的过多改变。规则引擎150的预测可以基于由聚集器模块135使用在确定先前的聚集值之后测量的能耗特点120的测量值来确定的当前聚集值。作为对聚集层次结构215的改变或更新、对特定于市场的规则或报告义务的改变、能耗特点120的测量值的改变或影响能耗数据聚集的其它因素的结果，市场报告义务可以要求多次确定聚集结果。在对先前确定的聚集值进行后续更新和最终对账(reconciliation)过程期间，可以考虑先前确定的聚集值的微小改变。最终对账过程的目标是，确保每个能源市场参与者对于在使用期间所供应或消耗的实际能源已经得到适当补偿，并且已对其它参与者进行了适当补偿。但是，需要昂贵的对账支付的大波动可能给受影响的市场参与者带来财务困难。应当避免将经历基于市场条件、测量值或其它因素的任何改变或更新的过多改变(例如，±10％)的不准确初始聚集。

规则引擎150可以存储一个或多个预测算法，该一个或多个预测算法可以被用于预测基于结算点的先前聚集结果是否将经历基于当前测量值的过多改变。因为聚集是计算机处理器密集型操作并且是耗时的，所以重新聚集先前的聚集结果将干扰当前的聚集操作。为了避免这样的冲突，与根据每个结算点的完全聚集所涉及的计算和数据集相比，规则引擎150的预测算法可选地对小数据集利用简化的计算。因此，可以预测过多的改变，而无需重复完整的先前聚集。如果规则引擎150预测到先前聚集结果的预期改变不是过多的(例如，小于10％)，那么先前的聚集结果保持不变，并且避免先前聚集结果的不必要的重复聚集。

但是，如果基于先前使用时段的最新的能耗数据，预期在该先前使用时段期间给定结算点的先前聚集结果将至少改变既定的阈值(例如，±10％或更多)，那么规则引擎150发起用于原始聚集的结算点的修订。例如，规则引擎150可以使通知被发送，从而警告管理员对先前聚集结果的预测的改变。根据这样的实施例，发起对结算点的修订涉及警告管理员对有问题的(一个或多个)结算点的修订可能是适当的。规则引擎150还可以识别被确定为主要负责先前聚集结果的改变的结算点。

根据其它实施例，作为预测的结果，规则引擎150可以调整与结算点相关联的聚集算法125的值、数学运算符或其它部件。例如，规则引擎150可以利用迭代处理来缩小对聚集算法125的改变。不管规则引擎150如何实现改变，结算点的更新后的算法都可以被用于重新执行产生了预期会经历过多改变的聚集结果的先前聚集。

可以参考图5的流程图来理解聚集能耗数据的过程。在步骤500处，层次结构模块105创建并生成能源供应网络的图形表示。响应于从用户接收到指示节点的布置的拖放输入，将节点布置在聚集层次结构200中。在步骤505处，层次结构模块105确定节点是否将任何新的能耗特点(例如，数据库115中尚未包括的特点)引入聚集层次结构200。如果是这样，那么数据库115在步骤510处被更新，以包括新的能耗特点，作为被添加到数据库115的结果，该新的能耗特点在结算点的创建期间成为可选择的。

如果在步骤505处由层次结构模块105确定没有引入新特点，那么在步骤515处由结算模块110接收用户选择。用户选择包括从数据库115中选择的一个或多个能耗特点120、从数据库115中选择的聚集算法以及根据被创建的结算点对其进行聚集的多个叶子节点。在步骤520处，由结算模块110创建包括所选择的能耗特点120、算法125和叶子节点的结算点。

在步骤525处，由接收器130接收在链接到结算点的多个叶子节点中的每一个叶子节点处收集的结算点的每个所选择的能耗特点120的值。聚集器模块135在步骤530处控制聚集以根据用户选择的算法处理接收到的值以确定聚集的值。在步骤535处，由规则引擎150使用预测算法来评估聚集的值，以基于当前特定于市场的规则、市场报告义务、聚集层次结构200、接收到的值或在先前的聚集之后变得可用的任何其它信息来确定先前生成的聚集的值是否预期经历过多改变。如果是这样的话，那么在包括聚集的能耗数据的电子报告被生成并被发送到(一个或多个)适当的目的地之前在步骤540处发起结算点的能耗特点、聚集算法或其它方面的更新。否则，在生成和发送电子报告之前，在步骤540处不发起更新。

在针对相同的使用时段的账户的最终结算发生之前，可以可选地针对那个使用时段将上述过程重复多次(例如，三次或更多次、或四次或更多次)。

图6图示了用本文描述的示例系统和方法中的一个或多个和/或等同物配置和/或编程的计算设备600的示例。计算设备600的说明性示例可以是计算机615，计算机615包括处理器620、存储器635和被配置为通过总线625可操作地连接的接收器130的I/O端口645。在一个实施例中，计算机615可以包括分层结构模块105、结算模块110、聚集器模块135、报告模块140或规则引擎150的逻辑，这些逻辑被配置为促进关于图1-图5描述的系统100和/或方法。在不同的实施例中，层次结构模块105、结算模块110、聚集器模块135、报告模块140或规则引擎150的逻辑可以用具有存储的指令、固件和/或其组合的硬件、非暂态计算机可读介质605来实现。虽然层次结构模块105、结算模块110、聚集器模块135、报告模块140或规则引擎150的逻辑被示为附接到总线625的硬件部件，但是应该认识到的是，在其它实施例中，这些模块中的一个或多个模块的逻辑可以在处理器620中实现、存储在存储器635中或存储在盘655中。

在一个实施例中，层次结构模块105、结算模块110、聚集器模块135、报告模块140或规则引擎150的逻辑或计算机615是用于执行所述动作的装置(例如，结构：硬件、非暂态计算机可读介质、固件)。在一些实施例中，计算设备600可以是在云计算系统中操作的服务器、以软件即服务(SaaS)体系架构配置的服务器、智能电话、膝上型计算机、平板计算设备等等。

该装置可以被实现为例如专用集成电路(ASIC)，该专用集成电路被编程为实现基于规则的源排序以进行分配。该装置还可以被实现为存储的计算机可执行指令，计算机可执行指令作为临时存储在存储器635中、然后由处理器620执行的数据610呈现给计算机615。

层次结构模块105、结算模块110、聚集器模块135、报告模块140或规则引擎150的逻辑还可以提供执行基于规则的源排序以进行分配的装置(例如，硬件、存储可执行指令的非暂态计算机可读介质905、固件)。

一般性地描述计算机615的示例配置，处理器620可以是各种各样的处理器，包括双微处理器和其它多处理器体系架构。存储器635可以包括易失性存储器和/或非易失性存储器。非易失性存储器可以包括例如只读存储器(ROM)、可编程只读存储器(PROM)等。易失性存储器可以包括例如随机存取存储器(RAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)等。

盘655可以经由例如I/O接口640(例如，卡、设备)和I/O端口645可操作地连接到计算机615。盘655可以是例如磁盘驱动器、固态盘驱动器、软盘驱动器、带驱动器、Zip驱动器、闪存卡、记忆棒等。此外，盘655可以是CD-ROM驱动器、CD-R驱动器、CD-RW驱动器、DVD ROM等。例如，存储器635可以在诸如非瞬态计算机可读介质605内存储过程和/或数据610。盘655和/或存储器635可以存储控制和分配计算机615的资源的操作系统。

计算机615可以经由I/O接口640和I/O端口645与输入/输出(I/O)设备交互。I/O设备可以是例如键盘、麦克风、定点和选择设备、相机、视频卡、显示器、盘655、网络设备650等。I/O端口645可以包括例如串行端口、并行端口和USB端口。I/O控制器630可以将I/O接口640连接到总线625。

计算机615可以在网络环境中操作，因此可以经由I/O接口640和/或I/O端口645连接到网络设备650。通过网络设备650，计算机615可以与网络交互。通过网络，计算机615可以在逻辑上连接到远程计算机(例如，计算机615可以驻留在客户端可以连接到的分布式计算环境内)。计算机615可以与之交互的网络包括但不限于局域网(LAN)、新区域网络(WAN)和其它网络。

在另一个实施例中，所描述的方法和/或它们的等同物可以用计算机可执行指令来实现。因此，在一个实施例中，非暂态计算机可读/存储介质被配置为具有算法/可执行应用的存储的计算机可执行指令，当计算机可执行指令由(一个或多个)机器执行时使该(一个或多个)机器(和/或相关联的组件)执行所述方法。示例机器包括但不限于处理器、计算机、在云计算系统中操作的服务器、用软件即服务(SaaS)体系架构配置的服务器、智能电话等等。在一个实施例中，计算设备用被配置为执行所公开的方法中的任何方法的一个或多个可执行算法来实现。

在一个或多个实施例中，所公开的方法或它们的等同物由以下任一项执行：被配置为执行所述方法的计算机硬件；或者，存储在非暂态计算机可读介质中的模块中体现的计算机指令，其中指令被配置为可执行算法，可执行算法被配置为在至少由计算设备的处理器执行时执行所述方法。

虽然为了简化说明的目的，图中图示的方法被示出和描述为算法的一系列方框，但是应该认识到的是，这些方法不受方框的顺序的限制。一些方框可以以与所示出和描述的不同的顺序出现和/或与其它方框同时出现。而且，可以使用比全部图示的方框少的方框来实现示例方法。方框可以被组合或分成多个动作/组件。此外，附加的和/或替代的方法可以采用未在方框中图示的附加动作。

以下包括本文所采用的所选择术语的定义。定义包括属于术语的范围并且可以用于实现的组件的各种示例和/或形式。示例并不旨在是限制性的。术语的单数和复数形式都可以在定义之内。

对“一个实施例”、“实施例”、“一个示例”、“示例”等的引用指示如此描述的(一个或多个)实施例或(一个或多个)示例可以包括特定的特征、结构、特性、性质、元素或限制，但并非每个实施例或示例都必须包括该特定的特征、结构、特性、性质、元素或限制。此外，短语“在一个实施例中”的重复使用不一定指代相同的实施例，但是它可以指代相同的实施例。

如本文所使用的，“数据结构”或“数据对象”是计算系统中存储在存储器、存储设备或其它计算机化系统中的数据的组织。数据结构可以是例如数据字段、数据文件、数据阵列、数据记录、数据库、数据表、图表、树、链表等中的任何一个。数据结构可以由许多其它数据结构形成以及包含许多其它数据结构(例如，数据库包括许多数据记录)。根据其它实施例，数据结构的其它示例也是可能的。

如本文所使用的，“计算机可读介质”或“计算机存储介质”是指存储被配置为当被执行时执行所公开的功能中的一个或多个功能的指令和/或数据的非暂态介质。在一些实施例中，数据可以用作指令。计算机可读介质可以采取包括但不限于非易失性介质和易失性介质的形式。非易失性介质可以包括例如光盘、磁盘等。易失性介质可以包括例如半导体存储器、动态存储器等。计算机可读介质的常见形式可以包括但不限于软盘、柔性盘、硬盘、磁带、其它磁性介质、专用集成电路(ASIC)、可编程逻辑器件、紧凑型盘(CD)、其它光学介质、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、存储器芯片或卡、存储棒、固态存储设备(SSD)、闪存驱动器、以及计算机、处理器或其它电子设备可以利用其工作的其它介质。每种类型的介质如果在一个实施例中被选择用于实现，则可以包括被配置为执行所公开的和/或所要求保护的功能中的一个或多个功能的算法的存储指令。

如本文所使用的，“逻辑”表示利用计算机或电气硬件、具有可执行应用或程序模块的存储的指令的非暂态介质和/或这些的组合实现的组件，以执行如本文公开的任何功能或动作，和/或使得来自另一逻辑、方法和/或系统的功能或动作如本文所公开的那样被执行。等效逻辑可以包括固件、利用算法编程的微处理器、离散逻辑(例如，ASIC)、至少一个电路、模拟电路、数字电路、编程的逻辑器件、包含算法的指令的存储器设备等，其中任何一个可以被配置为执行所公开的功能中的一个或多个功能。在一个实施例中，逻辑可以包括一个或多个门、门的组合、或者被配置为执行所公开的功能中的一个或多个功能的其它电路组件。在描述多个逻辑的情况下，有可能将多个逻辑合并到一个逻辑中。类似地，在描述单个逻辑的情况下，有可能在多个逻辑之间分配该单个逻辑。在一个实施例中，这些逻辑中的一个或多个逻辑是与执行所公开的和/或所要求保护的功能相关联的对应结构。选择实现哪种类型的逻辑可以基于系统条件或规范。例如，如果考虑更快的速度，则将选择硬件来实现功能。如果考虑更低的成本，则将选择存储的指令/可执行应用来实现功能。

“可操作的连接”或实体通过其“可操作地连接”的连接是可以发送和/或接收信号、物理通信和/或逻辑通信的连接。可操作的连接可以包括物理接口、电接口和/或数据接口。可操作的连接可以包括足以允许可操作的控制的接口和/或连接的不同组合。例如，两个实体可以可操作地连接，以直接或者通过一个或多个中间实体(例如，处理器、操作系统、逻辑、非暂态计算机可读介质)彼此传送信号。逻辑和/或物理通信信道可以被用于创建可操作的连接。

如本文所使用的，“用户”包括但不限于消耗来自公用事业的能源的一个或多个人、由这些人操作或代表这些人操作的计算机或其它设备，或其组合。

虽然已经相当详细地图示和描述了所公开的实施例，但并不旨在将所附权利要求的范围限制或以任何方式限定到这样的细节。当然，不可能为了描述主题的各个方面而描述组件或方法的每种预期的组合。因此，本公开不限于所示出和描述的特定细节或说明性示例。因此，本公开旨在涵盖落入所附权利要求的范围内的变更、修改和变化。

就术语“包含”或“包括”在具体实施方式或权利要求书中被采用而言，它旨在以类似于当术语“包括”作为过渡词在权利要求中被采用时所解释的方式是包含性的。

就术语“或”在具体实施方式或权利要求书中被采用而言(例如，A或B)，其旨在意味着“A或B或A和B两者”。当申请人旨在指示“仅A或B但不是A和B两者”时，那么将使用短语“仅A或B但不是A和B两者”。因此，术语“或”在本文的使用是包含性的，而不是排他性使用。

Claims (15)

1.一种存储计算机可执行指令的非暂态计算机可读介质，所述计算机可执行指令在至少由计算机的处理器执行时使计算机：

至少由处理器在能源供应网络的图形表示中生成并显示节点的层次结构，其中节点存储能耗数据，并且是可选择的以识别要在哪里执行能耗数据的聚集；

至少由处理器维护数据库，所述数据库包括用于层次结构中的节点的能耗数据的特点；

至少由处理器创建结算点，以至少基于来自从层次结构中识别出的多个节点的数据来定义能耗数据的聚集，其中创建的结算点包括：(i)从数据库选择的一个或多个特点，以及(ii)定义要执行的聚集的算法；

至少由处理器接收包括在结算点中的每个特点的值；

至少由处理器根据结算点来执行和控制能耗数据的聚集；以及

至少由处理器生成包括聚集的能耗数据的电子报告。

2.如权利要求1所述的非暂态计算机可读介质，还包括指令，所述指令在至少由处理器执行时使计算机：

至少由处理器基于能耗数据的聚集来预测在先前使用时段期间用于结算点的先前聚集结果将至少改变既定的阈值；以及

作为预测的结果，发起与结算点相关联的算法的修订。

3.如权利要求2所述的非暂态计算机可读介质，其中所述指令在至少由处理器执行时使计算机在算法的修订之后重新聚集先前使用时段期间的能耗数据。

4.如权利要求1所述的非暂态计算机可读介质，还包括指令，所述指令在至少由处理器执行时使计算机在多个不同的时间重复能耗数据的聚集。

5.如权利要求1所述的非暂态计算机可读介质，其中所述指令在至少由处理器执行时使计算机响应于拖放输入操作而使节点在层次结构内能够以图形方式移动。

6.如权利要求1所述的非暂态计算机可读介质，还包括指令，所述指令在至少由处理器执行时使计算机：

至少由处理器识别能源供应网络的新特点；以及

响应于识别新特点，更新数据库以包括新特点，以便随后将新特点包括在结算点中。

7.一种计算系统，包括：

至少一个处理器，所述至少一个处理器连接到包括非暂态计算机可读介质的至少一个存储器；

层次结构模块，所述层次结构模块存储在存储器上并且包括指令，该指令在至少由处理器执行时使处理器在能源供应网络的图形表示中生成并显示节点的层次结构，其中节点存储能耗数据，并且是可选择的以识别要在哪里执行能耗数据的聚集；

数据库，所述数据库存储在存储器上并且包括用于层次结构中的节点的能耗数据的特点；

结算模块，所述结算模块存储在存储器上并且包括指令，该指令在至少由处理器执行时使处理器创建结算点，以至少基于来自从层次结构中识别出的多个节点的数据来定义能耗数据的聚集，其中创建的结算点包括：(i)从数据库选择的一个或多个特点，以及(ii)定义要执行的聚集的算法；

接收器，所述接收器接收包括在结算点中的每个特点的值；以及

聚集器模块，所述聚集器模块存储在存储器中并且包括指令，该指令在至少由处理器执行时使处理器根据结算点来执行并控制能耗数据的聚集；以及

报告模块，所述报告模块存储在存储器中并且包括指令，该指令在至少由处理器执行时使处理器生成包括聚集的能耗数据的电子报告。

8.如权利要求7所述的计算系统，还包括规则引擎，所述规则引擎存储在存储器上并且包括指令，该指令在至少由处理器执行时使处理器：

基于能耗数据的聚集来预测先前使用时段期间用于结算点的先前聚集结果将至少改变既定的阈值；以及

作为预测的结果，发起与结算点相关联的算法的修订。

9.如权利要求8所述的计算机系统，其中规则引擎包括指令，该指令被配置为在至少由处理器执行时使聚集器模块在算法修订之后重新聚集先前使用时段期间的能耗数据。

10.如权利要求7所述的计算机系统，其中层次结构模块包括指令，该指令在至少由处理器执行时使计算机响应于拖放输入操作而使节点在层次结构内能够以图形方式移动。

11.如权利要求7所述的计算机系统，还包括规则引擎，所述规则引擎存储在存储器上并且包括指令，该指令在至少由处理器执行时使处理器：

至少由处理器识别能源供应网络的新特点；以及

响应于识别新特点，发起数据库的更新以包括新特点，以便随后将新特点包括在结算点中。

12.一种计算机实现的方法，所述方法包括：

在能源供应网络的图形表示中生成并显示节点的层次结构，其中包括在节点的层次结构中的节点存储能耗数据，并且是可选择的以识别要在哪里执行能耗数据的聚集；

维护包括节点的能耗数据的特点的数据库；

创建结算点，以至少基于来自从层次结构中识别出的多个节点的数据来定义能耗数据的聚集，其中创建的结算点包括：(i)从数据库选择的一个或多个特点，以及(ii)定义要执行的聚集的算法；

接收包括在结算点中的每个期望特点的值；

根据结算点来执行和控制能耗数据的聚集；以及

生成包括聚集的能耗数据的电子报告。

13.如权利要求12所述的计算机实现的方法，还包括：

基于能耗数据的聚集来预测在先前使用时段期间用于结算点的先前聚集结果将至少改变既定的阈值；以及

作为预测的结果，发起与结算点相关联的算法的修订。

14.如权利要求13所述的计算机实现的方法，还包括在算法的修订之后重新聚集先前使用时段期间的能耗数据。

15.如权利要求12所述的计算机实现的方法，还包括响应于拖放输入操作而使节点在层次结构内能够以图形方式移动。