DE112016004942T5

DE112016004942T5 - Cloudbasierte Verfahren zum Identifizieren eines Energieprofils und Schätzen eines Energieverbrauchs und cloudbasiertes Energieprofilverwendungsidentifikationssystem

Info

Publication number: DE112016004942T5
Application number: DE112016004942.0T
Authority: DE
Inventors: Yung Fai Ho; Benjamin Li Yee Shing
Original assignee: Global Design Corp Ltd
Current assignee: Global Design Corp Ltd
Priority date: 2015-10-30
Filing date: 2016-10-27
Publication date: 2018-07-26
Also published as: WO2017071609A1; US10387926B2; GB2560836A; GB201808015D0; CN108700925B; US20170124609A1; DE112016004942T8; CN108700925A

Abstract

Cloudbasierte Verfahren zum Identifizieren eines Energieprofils und Schätzen von Energieverbrauch und ein cloudbasiertes Energieprofilverwendungsidentifizierungssystem sind bereitgestellt. Cloudbasierte Verfahren zum Identifizieren eines Energieprofils eines Endnutzers und Schätzen von Energieverbrauchgebühren eines Endnutzers sind ebenfalls bereitgestellt. Das Verfahren beinhaltet Erhalten von Informationen einschließlich einer Gesamtmenge verbrauchter Energie und eines Gesamtäquivalents für wenigstens eine vorherige Periode aus wenigstens einer Auflistung des Endnutzers und Schätzen eines Verbrauchsprofils für mehrere Zeitfenster basierend auf der Gesamtmenge an verbrauchter Energie. Das Verfahren beinhaltet ferner Erhalten mehrerer Ratenpläne, die über ein Datennetz bereitgestellt werden, wobei jeder Plan einem Energieprofil entspricht, das durch einen Versorgungsanbieter bereitgestellt wird, Berechnen eines geschätzten Äquivalents für jedes Energieprofil basierend auf dem geschätzten Verbrauchsprofil und einem Plan, der jedem Energieprofil entspricht, Berechnen eines Fehlers zwischen einem erhaltenen Gesamtäquivalent für die Periode und jedem der berechneten geschätzten Äquivalente für jedes Energieprofil und Auswählen eines Energieprofils aus den mehreren Energieprofilen, das dem kleinsten berechneten Fehler entspricht, als das Energieprofil, das am wahrscheinlichsten von dem Endnutzer verwendet wird.

Description

Technisches Gebiet
Die vorliegende Erfindung betrifft eine Energieprofilverwendungsidentifikation und insbesondere cloudbasierte Verfahren zum Identifizieren eines Energieprofils und Schätzen eines Energieverbrauchs und ein cloudbasiertes Energieprofilverwendungsidentifikationssystem.
Hintergrund
Gemäß dem Annual Directory and Statistical Report der American Public Power Association von 2010 und 2011 gibt es in den USA insgesamt 3269 verschiedene Elektrizitätsversorgungsanbieter. Jeder Versorgungsanbieter hat seine eigene Preisgestaltungsstrategie und jeder Kunde kann eine unterschiedliche Planstruktur basierend auf dem Typ von Anwendung oder Gebäude, das mit Elektrizität versorgt wird, haben. Für einen Endnutzer wird es daher zunehmend schwieriger, den Geldbetrag abzuleiten, der für eine bestimmte Periode, wie etwa einen Monat, gezahlt werden muss, bevor er die jeweilige Elektrizitätsabrechnung empfängt.
Ein Weg zum Schätzen eines am Ende einer Periode zu zahlenden Betrags besteht darin, anzunehmen, dass der berechnete Betrag für jede Periode mehr oder weniger gleich bleibt. Jedoch ist eine solche Annahme oft inkorrekt, da die Menge verwendeter Energie basierend auf verschiedenen externen Faktoren, wie etwa Urlaubsperioden und Wetterbedingungen, variiert. Ein anderer Ansatz zum Schätzen des zu zahlenden Betrags besteht darin, den momentanen Energieverbrauch zu überwachen, zum Beispiel unter Verwendung einer sogenannten Smart-Meter-Vorrichtung, und dann den Abrechnungsbetrag basierend auf dem Energieverbrauch zu schätzen. Jedoch ist dieser Ansatz auf ausführliche Informationen über das Energieprofil angewiesen, das zur Abrechnung für den Kunden verwendet wird. Oft sind solche Energieprofilinformationen nur in Textform in dem Vertrag des Endnutzers verfügbar. Jedoch ist das Extrahieren dieser Informationen zum Umrechnen einer Menge verwendeter Energie in einen in Bezug auf Geld zu zahlenden Betrag für die verwendete Elektrizität sehr benutzerunfreundlich und unzuverlässig.
Entsprechend gibt es einen Bedarf an besseren Verfahren und Systemen zum Identifizieren eines Energieprofils eines Endnutzers und zum Schätzen von Energieverbrauchskosten eines Endnutzers.
Kurzdarstellung
Gemäß einem ersten Aspekt der vorliegenden Erfindung ist ein cloudbasiertes Verfahren zum Identifizieren eines Energieprofils eines Endnutzers offenbart. Das Verfahren umfasst Erhalten von Informationen einschließlich einer Gesamtmenge verbrauchter Energie und eines Gesamtäquivalents für wenigstens eine vorherige Periode aus wenigstens einer Auflistung des Endnutzers und Schätzen eines Verbrauchsprofils für mehrere Zeitfenster basierend auf der Gesamtmenge verbrauchter Energie. Das Verfahren beinhaltet ferner Erhalten mehrerer Ratenpläne, die über ein Datennetz bereitgestellt werden. Jeder Plan entspricht einem Energieprofil, das durch einen Versorgungsanbieter bereitgestellt wird. Das Verfahren beinhaltet ferner Berechnen eines geschätzten Äquivalents für jedes Energieprofil durch Berechnen wenigstens eines Beitrags basierend auf dem geschätzten Verbrauchsprofil und dem Plan, der dem jeweiligen Energieprofil entspricht, und Berechnen eines Fehlers zwischen dem erhaltenen Gesamtäquivalent für die Periode und jeder der jeweiligen berechneten Kosten, die wenigstens den ersten Beitrag und den zweiten Beitrag beinhalten, für jedes Energieprofil. Ein Energieprofil wird aus den mehreren Energieprofilen, die dem kleinsten berechneten Fehler entsprechen, als das Energieprofil, das am wahrscheinlichsten durch den Endnutzer verwendet wird, ausgewählt.
Gemäß dem zweiten Aspekt der vorliegenden Erfindung ist ein cloudbasiertes Verfahren zum Schätzen von Energieverbrauchkosten eines Endnutzers offenbart. Das cloudbasierte Verfahren umfasst Erhalten von Informationen einschließlich einer Gesamtmenge verbrauchter Energie und eines Gesamtäquivalents für wenigstens eine vorherige Periode von wenigstens einer Auflistung des Endnutzers und Identifizieren eines Energieprofils des Endnutzers, das dem Plan mehrerer Ratenpläne entspricht, basierend auf einem Vergleich des erhaltenen Gesamtäquivalents und des berechneten Energieprofiläquivalents berechnet basierend auf jedem der mehreren Ratenpläne. Das Verfahren beinhaltet auch Berechnen eines momentanen Energieäquivalents basierend auf dem Plan, der dem identifizierten Energieprofil entspricht, und einem momentanen Energieverbrauch des Endnutzers.
Gemäß einem dritten Aspekt der vorliegenden Erfindung ist ein cloudbasiertes Energieprofilidentifikationssystem offenbart. Das System umfasst einen Prozessor einschließlich eines nichtflüchtigen computerlesbaren Mediums, das Programmmodule speichert, die durch den Computer ausführbar sind. Die Module umfassen ein Abrechnungsdatenmodul, das dazu konfiguriert ist, Informationen einschließlich einer Gesamtmenge verbrauchter Energie und eines Gesamtäquivalents für eine Periode aus wenigstens einer Auflistung eines Endnutzers zu erhalten, ein Verbrauchsprofilschätzungsmodul, das dazu konfiguriert ist, ein Verbrauchsprofil für mehrere Zeitfenster basierend auf der Gesamtmenge verbrauchter Energie zu schätzen, und ein Spitzenlastschätzungsmodul, das dazu konfiguriert ist, eine Spitzenlast für eine gegebene Periode basierend auf dem geschätzten Verbrauchsprofil zu schätzen. Die Module umfassen ferner ein Energieprofildatenmodul, das dazu konfiguriert ist, mehrere Ratenpläne zu erhalten, die über ein Datennetz bereitgestellt werden, wobei jeder Plan einem Energieprofil entspricht, das durch einen Versorgungsanbieter bereitgestellt wird, ein Verbrauchsäquivalentberechnungsmodul, das dazu konfiguriert ist, für jedes Energieprofil ein berechnetes Äquivalent durch Berechnen eines ersten Beitrags basierend auf dem geschätzten Verbrauchsprofil und dem Plan, der dem Energieprofil entspricht, und eines zweiten Beitrags basierend auf der geschätzten Spitzenlast und dem Plan, der dem Energieprofil entspricht, zu berechnen. Das cloudbasierte Energieprofilidentifikationssystem umfasst ferner ein Fehlerberechnungsmodul, das dazu konfiguriert ist, für jedes Energieprofil einen Fehler zwischen dem erhaltenen Gesamtäquivalent für die Periode und dem berechneten geschätzten Äquivalent, das den ersten Beitrag und den zweiten Betrag umfasst, zu berechnen, und ein Energieprofilausgabemodul, das dazu konfiguriert ist, Parameter, die einem Plan eines Energieprofils von den mehreren Energieprofilen, der dem kleinsten berechneten Fehler entspricht, auszugeben.
Gemäß unterschiedlichen Aspekten der vorliegenden Erfindung extrahiert ein cloudbasierter Server Informationen einfach aus einer Stromabrechnung eines Nutzers, insbesondere eine Gesamtmenge verbrauchter Energie und ein Gesamtäquivalent für die Periode von der Abrechnung eines Nutzers. Basierend auf diesen Informationen führt das cloudbasierte System eine umgekehrte Berechnung durch, um die Abrechnung des Nutzers mit einem von mehreren verschiedenen Energieprofilen abzugleichen, wobei jedes Energieprofil durch einen Plan repräsentiert wird. Sobald das korrekte Energieprofil identifiziert wird, können diese Informationen verwendet werden, um ein momentanes Energieäquivalent basierend auf dem identifizierten Plan und einem momentanen Energieverbrauch des Endnutzers zu berechnen.
Figurenliste
Verschiedene Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung werden unten unter Bezugnahme auf die beigefügten Zeichnungen beschrieben. In den Zeichnungen werden ähnliche Bezugssymbole für ähnliche Elemente verschiedener Ausführungsformen verwendet.

1 veranschaulicht ein schematisches Diagramm eines cloudbasierten Energieprofilidentifikationssystems gemäß einer Ausführungsform der Erfindung.
2 veranschaulicht ein schematisches Diagramm der Daten, die durch einen Energieprofilidentifikationsalgorithmus berücksichtigt werden.
3 veranschaulicht ein Flussdiagramm eines Verfahrens zum Identifizieren eines Energieprofils eines Endnutzers.
4A bis 4D veranschaulichen einen Plan für ein Elektrizitätsenergieprofil, der von einer Drittparteiwebseite verfügbar ist.

Ausführliche Beschreibung veranschaulichender Ausführungsformen
Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung betreffen die Identifikation eines Energieprofilenergieverbrauchsprofils eines Endnutzers und die Schätzung verbrauchter Energie basierend auf einem identifizierten Energieprofilenergieverbrauchsprofil. Bei verschiedenen Ausführungsformen betrifft die vorliegende Erfindung ein cloudbasiertes Verfahren zum Identifizieren eines Energieprofilenergieverbrauchsprofils eines Endnutzers, ein cloudbasiertes Verfahren zum Schätzen eines Energieverbrauchs eines Endnutzers und ein cloudbasiertes Energieprofilenergieverbrauchsprofil-Identifikationssystem.
1 zeigt ein cloudbasiertes Energieprofilidentifikationssystem 100 gemäß einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung. Das Energieprofil kann ein Tarif sein. Das cloudbasierte Energieprofilidentifikationssystem 100 umfasst ein Abrechnungsdatenmodul 102, ein Verbrauchsprofilschätzungsmodul 104 und ein Spitzenlastschätzungsmodul 106. Zudem umfasst das System 100 ein Energieprofildatenmodul 108, ein Verwendungsäquivalentberechnungsmodul 110 und ein Fehlerberechnungsmodul 112. Das Verwendungsäquivalent kann Verwendungskosten sein. Des Weiteren umfasst das System 100 ein Energieprofilausgabemodul 114, ein Momentaner-Verbrauch-Datenmodul 116 und ein Vorhersagemodul 118. Diese Module können in Hardware oder Software oder einer Kombination davon implementiert sein. Zum Beispiel können die einzelnen Module die Form von Computercode, der auf einer nichtflüchtigen Speichervorrichtung gespeichert ist, zur Ausführung durch eine Mehrzweckverarbeitungsvorrichtung, wie etwa einen Prozessor eines Webservercomputers, annehmen.
Die Daten, die von den verschiedenen Module des Systems 100 verwendet oder produziert werden, können in einer (nicht gezeigten) externen oder internen Datenbank gespeichert werden. Daten können durch das System 100 durch eine Webdienstschnittstelle 120 empfangen werden, die mittels eines Gateways an ein Datennetz, wie etwa das Internet 130, geliefert werden. Zudem können die Daten, die durch das Energieprofilidentifikationssystem 100 gesammelt werden, auch durch Verwenden einer Benutzerschnittstelle 122 angezeigt oder modifiziert werden. Zum Beispiel kann eine webbasierte Benutzerschnittstelle für autorisierte Benutzer des Energieprofilidentifikationssystems 100 bereitgestellt werden.
Im Betrieb erhält das Energieprofilinformationssystem 100 verschiedene Informationen von externen Quellen. Insbesondere kann bei der beschriebenen Ausführungsform eine Zählervorrichtung 142, die bei einem Benutzerort 140 installiert ist, einen momentanen Energieverbrauch eines Benutzers durch einen Gateway 144, das Internet 130 und die Webdienstschnittstelle 120 an das Momentaner-Verbrauch-Datenmodul 116 liefern. Zudem kann ein Administrator des Benutzerortes 140 oder eines Abrechnungsdienstes 152 eines Versorgungsanbieters 150 elektronische Informationen an das Abrechnungsdatenmodul 102 liefern. Die Informationen können Abrechnungsinformationen sein. Solche Abrechnungsdaten können mittels eines Gateways 154 des Versorgungsanbieters 150 direkt bereitgestellt werden oder können von dem Versorgungsanbieter 150 an den Benutzerort 140 geliefert werden und dann von dem Benutzerort 140 über das Internet 130 an das Abrechnungsdatenmodul 102 weitergeleitet werden.
Schließlich pflegt bei der in 1 gezeigten Ausführungsform ein Drittparteianbieter 160 eine Datenbank 162 mit Energieprofilsinformationen. Insbesondere werden in der Datenbank 162 mehrere Ratenpläne für verschiedene Versorgungsenergieprofile mehrerer Versorgungsanbieter 150 gespeichert. Solche Informationen können durch Angestellte der Drittparteiplattform 160 manuell eingegeben werden, können durch Freiwillige als Teil eines Crowd-Sourcing-Projekts bereitgestellt werden oder können mittels einer entsprechenden Schnittstelle von jedem Versorgungsanbieter 150 automatisch bereitgestellt werden. Die Datenbank 162 ist über ein Gateway 164 verfügbar, so dass die Energieprofildaten, die in der Datenbank 162 gespeichert sind, durch das Energieprofildatenmodul 108 des Energieprofilidentifikationssystems 100 abgefragt werden können.
Das Energieprofilidentifikationssystem 100 kann verwendet werden, um ein Energieprofil, das durch einen Endnutzer des Benutzerortes 140 verwendet wird, automatisch zu identifizieren. Alternativ oder zusätzlich dazu kann das Energieprofilidentifikationssystem 100 auch verwendet werden, um momentane oder zukünftige Energiekosten des Benutzerortes 140 basierend auf einem identifizierten Energieprofil des entsprechenden Endnutzers vorherzusagen.
Im Folgendem wird das Datenmodell, das durch das Energieprofilidentifikationssystem 100 eingesetzt wird, unter Bezugnahme auf 2 ausführlich beschrieben. Wie gesehen werden kann, basiert die Energieprofilidentifikation auf der Bereitstellung eines gesamten monetären Äquivalents für eine Anzahl an Perioden, zum Beispiel eine monatliche Gebühr H₁ bis H_M in US$ eines Endnutzers für einen gegebenen Monat. Die Periode kann eine Abrechnungsperiode sein. Zudem werden entsprechende Verbrauchswerte, z.B. ein monatlicher Verbrauchswert K₁ bis K_M in Einheiten von Kilowattstunden (kWh) bereitgestellt. Diese Informationen können direkt durch den Versorgungsanbieter 150 bereitgestellt werden, z.B. durch eine elektronische Abrechnung, eine Plattform für Elektrizitätskunden zum Erlangen von Zugriff auf ihre eigenen ausführlichen Elektrizitätsdaten, wie etwa die Green-Button-Webseite des NREL, oder können durch einen einzelnen Nutzer bereitgestellt werden, z.B. durch Einscannen einer Papierabrechnung und Hochladen der gescannten Abrechnung oder durch manuelles Eingeben entsprechender Daten über die Benutzerschnittstelle 122. Alternativ dazu können solche Daten automatisch über die Webdienstschnittstelle 120 von der Zählervorrichtung 142 bereitgestellt werden. Von einer anderen Datenquelle, zum Beispiel der Datenbank 162 der Drittparteiplattform 160, werden verschiedene Ratenpläne S₁ bis S_N bereitgestellt.
Basierend auf der bekannten Gebühr H_j und dem monatlichen Verbrauch K_j eines Monats j sowie dem Satz von Ratenplänen S_i kann eine umgekehrte Energieprofilidentifizierung durch das System 100 durchgeführt werden, um ein Energieprofil zu identifizieren, das am wahrscheinlichsten durch einen Endnutzer verwendet wird. Eine solche Identifizierung kann zum Beispiel durch eine Brute-Force-Suche 200 unter Berücksichtigung jedes möglichen Energieprofilplans S_i durchgeführt werden. Der Plan S_i kann ein Ratenplan sein.
Bei der beschriebenen Ausführungsform werden zusätzliche Parametersätze θ_µ, θ_σ und θ_ρ zum Steuern der Brute-Force-Suche 200 bereitgestellt. Solche Parametersätze können Optimierungsparameter beinhalten, die zum Schätzen eines Verbrauchsprofils basierend auf einem gegebenen monatlichen Verbrauch K_j verwendet werden. Bei der in 2 gezeigten Ausführungsform umfasst jeder Parametersatz drei Parameter µ, σ und p.
Basierend auf der Brute-Force-Suche 200 werden ein Satz von Parametern µ*, σ* und ρ* sowie ein Index i* eines Plans S_i identifiziert, der mit dem gegebenen Satz monatlicher Gebühren H₁ bis H_M und monatlichen Verbrauchswerten K₁ bis K_M am besten übereinstimmt.
3 zeigt ausführlicher, wie die Brute-Force-Suche 200 durch eine Anzahl von verschachtelten Iterationen implementiert werden kann. Bei dem beschriebenen Ansatz umfasst die Brute-Force-Suche 200 drei Iterationen 310, 320 und 330 für jeden Optimierungsparameter µ, σ und ρ des Satzes von Optimierungsparametern θ_µ, θ_σ und θ_ρ für jeden bereitgestellten Plan S_i und für jeden Satz von Informationen H_j und K_j verfügbarer Trainingsdaten.
Bei der äußersten Iteration 310 können ein oder einige Optimierungsparametersätze θ_µ, θ_σ und θ_ρ bereitgestellt werden, zum Beispiel basierend auf einer statistischen Analyse typischer Nutzerorte, um eine einfache, aber dennoch effiziente Modellierung entsprechender standardisierter Verbrauchsmuster eines Nutzerortes 140 zu ermöglichen. Gemäß der beschriebenen Ausführungsform umfasst jeder Parametersatz drei Parameter µ, σ und ρ, die verwendet werden, um ein stündliches Profil für ein Tagesverbrauchsmuster sowie eine maximale Spitzenlast des Benutzerortes 140 basierend auf dem monatlichen Verbrauch K_j alleine zu erzeugen. Insbesondere werden in einem Schritt 312 die Parameter µ und σ verwendet, um eine Gauß- oder Normalverteilung mit dem Mittelwert µ und der Varianz σ zu erzeugen. Basierend auf einem Satz von Optimierungsparametern µ und σ kann ein Vektor ĉ , der ein Muster eines relativen stündlichen Verbrauchs repräsentiert, berechnet werden, welcher einer Gaußverteilung folgt.
Basierend auf dieser Vorbereitung kann ein Verbrauchsprofil c aus dem monatlichen Verbrauch K_j berechnet werden. Zum Beispiel kann der gesamte monatliche Verbrauch durch die Anzahl an Tagen in der Periode geteilt und dann über die Stunden eines Tages basierend auf der Normalverteilung verteilt werden, die durch die Parameter µ und σ definiert ist, wie unten mit Bezug auf Schritt 332 ausführlich beschrieben ist.
Um die Normalverteilung hinsichtlich Ausreißern zu korrigieren, wird eine Spitzenlast basierend auf dem zusätzlichen Optimierungsparameter p basierend auf dem maximalen Verbrauch des Energieprofils multipliziert mit einem Faktor von 1+p, wie später ausführlich beschrieben wird, geschätzt.
Mittels der nächsten Iteration 320 wird ein Plan S_i aus mehreren Ratenplänen S₁ bis S_N, die einem gegebenen Satz von Energieprofilen entsprechen, in einem Schritt 322 ausgewählt. Zum Beispiel können alle Ratenpläne, die in der Datenbank 162 enthalten sind, oder nur ein Teilsatz von diesen, wie etwa Versorgungsanbieter, die in einem gewissen Gebiet arbeiten, ausgewählt werden. Wie in 3 gezeigt, umfasst jeder Plan eine Anzahl unterschiedlicher Parameter, die unterschiedliche Komponenten des Energieprofils beschreiben. Bei dem beschriebenen Beispiel werden eine ratenbasierte Komponente S^Rate, eine nachfragebasierte Komponente S^Nachfrage und eine fixe Komponente S^fix bereitgestellt. Diese Komponenten beschreiben typischerweise stückweise lineare Funktionen, wie in dem Beispiel unten ausführlich beschrieben ist.
Bei der innersten Iteration 330 wird ein geschätztes Äquivalent für jeden Satz von Optimierungsparametern θ_µ, θ_σ und θ_ρ, jeden verfügbaren Plan S_i und jede Periode j, für die alte Abrechnungsdaten K_j und H_j verfügbar sind, berechnet.
Bei dem beschriebenen Beispiel wird in einem ersten Schritt 332 basierend auf der Normalverteilung, die durch die Parameter µ und σ definiert ist, ein tägliches Durchschnittsverbrauchsprofil berechnet, indem der Vektor c mit dem monatlichen Verbrauch K_j multipliziert und durch die Anzahl an Tagen des bestimmten Monats geteilt wird.
Basierend auf dem Verbrauchsmuster c und der berechneten Spitzenlast können entsprechende Energieprofilkosten für jeden Plan S_i aus einem Satz bekannter Ratenpläne berechnet werden. Es wird Aufmerksamkeit auf die Tatsache gelenkt, dass manche Energieprofile nicht notwendigerweise alle berücksichtigten Energieprofilkomponenten umfassen. Zum Beispiel umfassen manche Elektrizitätsenergieprofile Verbrauchsgebühren, aber keine Nachfragegebühren und/oder fixe Gebühren.
Bei der beschriebenen Ausführungsform wird in einem Schritt 334 ein erster Beitrag F₁ basierend auf dem geschätzten täglichen Verbrauchsprofil und den entsprechenden ratenbasierten Äquivalentinformationen S^Rate des Plans S_i berechnet. In einem Schritt 336 wird ein zweiter Beitrag F₂ basierend auf dem geschätzten täglichen Verbrauchsprofil c, dem Optimierungsparameter p und den entsprechenden nachfragebedingten Äquivalentinformationen S^Nachfrage des Plans S_i berechnet. In einem Schritt 338 wird ein dritter Beitrag F₃ basierend auf den entsprechenden Fixäquivalentinformationen S^fix des Plans S_i berechnet. Entsprechend können in einem Schritt 340 ein geschätzter zu zahlender Gesamtbetrag f_gesamt für einen gegebenen monatlichen Verbrauch und ein ausgewähltes Energieprofil als die Summe dieser drei Komponenten F₁ F₂ und F₃ berechnet werden.
Durch Vergleichen einer Differenz zwischen dem berechneten Gesamtäquivalent f_gesamt und den bekannten monatlichen Gebühren H_j kann ein Fehler für jeden berücksichtigten Plan S_i geschätzt werden. Bei dem beschriebenen Beispiel wird dieser Fehler über alle verfügbaren Abrechnungsperioden als Teil der Iteration 320 in einem Schritt 324 aufsummiert. Zum Beispiel kann der Fehler unter Verwendung der folgenden Formel berechnet werden: $F e h l e r_{i} (σ, μ, ρ) = \sum_{j} {(F_{g e s a m t} - H_{j})}^{2}$
In einer letzten Phase wird das Energieprofil, das am wahrscheinlichsten durch den Nutzer verwendet wird, durch Auswählen des Energieprofils identifiziert, das mit den verfügbaren Trainingsdaten am besten übereinstimmt. Bei dem beschriebenen Beispiel erfolgt dies in der äußersten Iteration 310 durch Auswählen des Plans mit dem kleinsten berechneten Fehler in einem Schritt 314. Zum Beispiel können die am besten passenden Parameter basierend auf der folgenden Formel bestimmt werden: $σ *, μ *, ρ *, i * = a r g m i n_{i, σ, μ, ρ} F e h l e r_{i} (σ, μ, ρ)$
Unten ist ein spezielles Beispiel dafür bereitgestellt, wie ein(e) gegebene(r) monatliche(r) Gebühr und Verbrauchswert mit einem gegebenen Plan abzugleichen sind. Wie oben ausführlich beschrieben, wird angenommen, dass das tägliche Verbrauchsmuster einer Gaußverteilung folgt. Dementsprechend müssen vor dem Durchführen der Schätzung einige Parameter definiert werden, um eine Basis für eine Gittersuche bereitzustellen. In jeder Schleife der Gittersuche wird ein Verbrauchsmuster basierend auf der Gaußverteilung mit Mittelwert µ in Varianz σ erzeugt. Dieses Verbrauchsmuster wird dann mit dem monatlichen Verbrauch skaliert und daher können die Verbrauchsgebühr und die Nachfragegebühr für einen gegebenen Plan S_i berechnet werden.
Für das im Folgenden besprochene Beispiel wird ein Plan von Jersey Central Power and Lt. Co. aus New Jersey berücksichtigt, der von der sogenannten OpenEI-Webseite bei der URL http://en.openei.org/apps/USURDB/rate/view/539f6a62ec4f 024411ec8e89 verfügbar ist. Zur einfacheren Bezugnahme sind die Rateninformationen dieses Plans auch in 4A bis 4D reproduziert, die dieser Beschreibung beigefügt sind. Zudem werden, um das Verbrauchsprofil des Nutzerortes 140 zu modellieren, die folgenden Optimierungsparameter verwendet: µ = 12, σ = 2 und p = 0,5.
Basierend auf der durch den Mittelwert µ = 12, d.h. Mittag, und der Varianz σ = 2 beschriebenen Gaußverteilung wird der folgende Vektor ĉ aus 24 verschiedenen Verbrauchwerten für 24 entsprechende stündliche Zeitfenster eines Tages erzeugt: $\begin{array}{l} \hat{c} = & [5,7695 \times 10^{- 8}, & 7,9646 \times 10^{- 7}, 8,5628 \times 10^{- 6}, \\ 7,1695 \times 10^{- 5}, & 4,6751 \times 10^{- 4}, 2,3742 \times 10^{- 3}, \\ 9,3902 \times 10^{- 3}, & 2,8924 \times 10^{- 2}, 6,9385 \times 10^{- 2}, \\ 1,2963 \times 10^{- 1}, & 1,8861 \times 10^{- 1}, 2,1372 \times 10^{- 1}, \\ 1,8861 \times 10^{- 1}, & 1,2963 \times 10^{- 1}, 6,9385 \times 10^{- 2}, \\ 2,8924 \times 10^{- 2}, & 9,3902 \times 10^{- 3}, 2,3742 \times 10^{- 3}, \\ 4,6751 \times 10^{- 4}, & 7,1695 \times 10^{- 5}, 8,5628 \times 10^{- 6}, \\ 7,9646 \times 10^{- 7}, & 5,7695 \times 10^{- 8}, 3,2550 \times 10^{- 9}] \end{array}$
Dieser Vektor ĉ gibt das hypothetische Verbrauchsmuster eines Tages an, das durch den zugrundeliegenden Parametersatz charakterisiert ist. Vor dem Berechnen der geschätzten Gebühr muss der Vektor ĉ mit der Gesamtnutzung gewichtet und durch die Anzahl an Tagen dividiert werden. Es wird angenommen, dass von elektronischen Abrechnungsdaten, die für den Benutzerort 140 verfügbar sind, bekannt ist, dass die Verwendung für einen gegebenen Monat, zum Beispiel Juni, 24160 kWh beträgt. Da Juni 30 Kalendertage hat, ist der Gewichtungsfaktor des Verbrauchsmuster 24160/30=805,33 kWh pro Tag und wird das gewichtete Verbrauchsmuster c zu: $\begin{array}{l} c = [0, 0,0006, 0,0069, 0,0577, 0,3765, 1,9120, 7,5622, 23,2932, 55,8776, 104,3931, \\ 151,8910, 172,1151, 151,8910, 104,3931, 55,8776, 23,2932, 7,5622, 1,9120, 0,3765, \\ 0,0577, 0,0069, 0,0006, 0, 0] \end{array}$
Gemäß dem verfügbaren Plan wissen wir, dass das Gesamtäquivalent H_j drei Beiträge umfasst, einen verbrauchsbasierten Beitrag, einen nachfragebasierten Beitrag und einen fixen Beitrag. Gemäß dem Plan wissen wir, dass der verbrauchsbasierte Beitrag F1 = f_Verbrauch (c, S) berechnet werden kann durch: $f_{V e r b r a u c h} (c, S_{i}) = n_{w d} \times (\sum_{t = 0}^{7} g_{1} (c_{t}) + \sum_{t = 8}^{19} g_{3} (c_{t}) + \sum_{t = 20}^{23} g_{1} (c_{t})) + n_{w e} \times \sum_{t = 0}^{23} g_{1} (c_{t})$
Dabei repräsentiert die Funktion g_b(c_t) die Energieraten für ein gegebenes Energieprofilband b eines täglichen Plans für entsprechende Zeitfenster c_t des Verbrauchsprofils c. Zudem repräsentieren die Parameter n_wd und n_we die Anzahl an Wochentagen bzw. die Anzahl an Wochenenden in der berücksichtigten Periode. Typischerweise sind die Funktionen g_b basierend auf dem Plan S_i in der Form von stückweise linearen Funktionen definiert.
Für das in 4C gezeigte Energieprofil sind zwei relevante Energieprofilbänder für den Monat Juni wie folgt definiert: $g_{1} (c_{1}) = c_{1} \times (0,0219 + 0,1088) und g_{3} (c_{3}) = 0$
Gemäß dem gewichteten Verbrauchsmuster c und den in 4C gezeigten Energieverbrauchsraten kann gesehen werden, dass der verbrauchsbasierte erste Beitrag F1 für den Monat Juni basierend auf der Annahme, dass das Verbrauchsmuster N(12,2) folgt, berechnet werden kann als: $F 1 = 1,2969 U S $ \times 22 + 112,7600 U S $ \times 8 = 929,9518 U S $$
Zum Schätzen der nachfragebasierten Komponente der Energiekosten wird der höchste Elektrizitätsverbrauch in einem beliebigen Zeitfenster berücksichtigt. Jedoch wird für die tatsächliche Nachfragegebühr nur die höchste Nachfrage, d.h. der Gesamtspitzenverbrauch, berücksichtigt. Basierend auf dem Plan S gemäß 4B kann gesehen werden, dass dieser Beitrag F₂ durch die folgende Gleichung berechnet werden kann: $F 2 = f_{N a c h f r a g e} (c, ρ, S) = h_{1} (m a x_{i} c_{i} \times (1 + ρ))$
Dabei repräsentiert max_ic_i × (1 + p) den vorhergesagten Spitzenverbrauch, der basierend auf einem Spitzennachfragemodifikationsparameter p modelliert ist. Dieser Optimierungsfaktor berücksichtigt die Vereinfachung, die während der Berechnung des Verbrauchsmusters c verwendet wird, unter der Annahme, dass jeder Tag den gleichen Durchschnittsverbrauch aufweist. In der Praxis ist der Durchschnittsenergieverbrauch an Wochentagen typischerweise höher als an Wochenenden, was zu einer Unterschätzung der vorhergesagten Spitzenleistung führt. Dies kann durch den Spitzennachfragemodifikationsparameter p korrigiert werden. Zudem basiert die Funktion $h_{1} (x) = {\begin{matrix} 0 U S $ für x \leq 10 k W \\ (x - 10) \times \frac{6,94 U S $}{k W} für x > 10 k W \end{matrix}$
auf den in 4B gezeigten Rateninformationen.
Wie unter Bezugnahme auf die erste Komponente ausführlicher erklärt, können wir durch Kombinieren der obigen Gleichungen mit dem Verbrauchsmuster c das nachfragebasierte Äquivalent F2=1.722,3180 US$ berechnen.
Schließlich kann basierend auf den in 4D gezeigten fixen Gebühren eine dritte Komponente des monatlichen Energieäquivalents berechnet werden. Entsprechend ist das gesamte geschätzte Energieprofiläquivalent für den berücksichtigten Monat Juni mit den Parametern µ = 12, σ = 2 und p = 0,5 sowie mit dem in 4A bis 4D gezeigten Plan ${\hat{f}}_{g e s a m t} = 929,9518 U S $ + 1722,3180 U S $ + 1,1400 U S $ = 2653,4098 U S $$
Die oben beschriebene Prozedur zum Berechnen des gesamten geschätzten Energieprofiläquivalents wird für eine Anzahl an Monaten wiederholt, für die entsprechende Informationen verfügbar sind. Zum Beispiel kann die Prozedur für ein halbes Jahr wiederholt werden, was sechs monatlichen Abrechnungsperioden entspricht. Dann werden die Fehler zwischen dem geschätzten Äquivalent und den tatsächlichen Kosten quadriert und akkumuliert, um zu bestimmen, welcher der mehreren Ratenpläne am besten zu den verfügbaren Daten passt. Sobald alle verfügbaren vordefinierten Parametersätze, Ratenpläne und monatlichen Informationen verarbeitet wurden, wird der optimale Parametersatz basierend auf dem kleinsten berechneten Fehler ausgewählt. Der entsprechende Plan kann dann durch das System 100 verwendet werden, um eine Energieprofilschätzung für momentane und zukünftige Abrechnungen durchzuführen.
Die Schätzung der momentanen und zukünftigen Energiekosten funktioniert im Grunde auf die gleiche Weise wie oben unter Bezugnahme auf die Berechnung der verschiedenen Beiträge zu einer Energieabrechnung beschreiben. Jedoch sind in diesem Fall die Optimierungsparameter µ*, σ*, ρ* und i* bereits aus der Energieprofilidentifizierung bekannt. Dementsprechend kann das Verwendungsäquivalentberechnungsmodul 110 basierend auf einem momentanen Verbrauchswert K das Äquivalent eines momentanen Energieverbrauchs berechnen. Zudem kann das Vorhersagemodul 118 durch Einsetzen des Verbrauchprofilschätzungsmoduls 104 und eines Spitzenlastschätzungsmoduls 106 eine erwartete Menge für eine momentan laufende Periode, zum Beispiel durch lineare Extrapolation, folgern.
Bei einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung wird der Gesamtbetrag an berechnetem Geld an dem Ende einer Periode mit dem vorhergesagten Betrag an Geld, der durch das Verwendungsäquivalentberechnungsmodul 110 berechnet wird, gegengeprüft. Bevorzugt sollte die Genauigkeit nicht weniger als 95 % betragen. Falls die gewünschte Genauigkeit nicht erreicht wird, wird das System das Energieprofilidentifikationsverfahren, wie oben ausführlich beschrieben, basierend auf den neu verfügbaren monatlichen Informationen wiederholen und die Energieprofiläquivalentdaten rekalibrieren, die in der Datenbank gespeichert sind.
Das beschriebene System und die beschriebenen Verfahren ermöglichen eine schnelle Berechnungsvorhersage und Bewertung eines momentanen und zukünftigen Energieäquivalents basierend auf sehr begrenzten Informationen, die typischerweise über offene Schnittstellen, wie etwa elektronische Abrechnungen, die durch Versorgungsanbieter bereitgestellt werden, und Energieprofilplaninformationen, die über Vergleichswebseiten, wie etwa die Crowd-Sourcing-Energieinformationsdatenbank OpenEI, verfügbar sind.
Das beschriebene System weist eine Reihe kommerzieller Vorteile auf, einschließlich dem, dass ein Nutzer eines Ortes im Voraus sehen kann, wie viel für die Elektrizität, die der Nutzer momentan verwendet, berechnet werden wird. Auf diese Weise motivieren die verfügbaren Informationen Nutzer dazu, mehr Energie zu sparen und verfügbare Sparmöglichkeiten einfach zu identifizieren, indem Energiesparstrategien oder -lösungen implementiert werden.

Claims

Cloudbasiertes Verfahren zum Identifizieren eines Energieprofils eines Endnutzers, wobei das Verfahren Folgendes umfasst: Messen einer Gesamtmenge an Energie, die an einem Ort des Endnutzers verbraucht wird; Erhalten von Informationen einschließlich der Gesamtmenge verbrauchter Energie und eines Gesamtäquivalents für wenigstens eine vorherige Periode aus wenigstens einer Auflistung des Endnutzers; Schätzen eines Verbrauchsprofils für mehrere Zeitfenster basierend auf der Gesamtmenge an verbrauchter Energie; Erhalten mehrerer Pläne, die über ein Datennetz bereitgestellt werden, wobei jeder Plan einem Energieprofil entspricht, das durch einen Versorgungsanbieter bereitgestellt wird; Berechnen eines geschätzten Äquivalents für jedes Energieprofil durch Berechnen wenigstens eines ersten Beitrags basierend auf dem geschätzten Verbrauchsprofil und dem Plan, der dem jeweiligen Energieprofil entspricht; Berechnen eines Fehlers zwischen dem erhaltenen Gesamtäquivalent für die Periode und jedem der jeweiligen berechneten geschätzten Äquivalente, die wenigstens den ersten Beitrag umfassen, für jedes Energieprofil; und Auswählen eines Energieprofils aus den mehreren Energieprofilen, das dem kleinsten berechneten Fehler entspricht, als das Energieprofil, das am wahrscheinlichsten von dem Endnutzer verwendet wird.
Verfahren nach Anspruch 1, das ferner Schätzen einer Spitzenlast für eine gegebene Periode basierend auf dem geschätzten Verbrauchsprofil umfasst; wobei der Plan wenigstens einen Nachfragegebührenplan umfasst; und wobei in dem Schritt des Berechnens eines geschätzten Äquivalents ein zweiter Beitrag basierend auf der geschätzten Spitzenlast und dem Nachfragegebührenplan, der dem jeweiligen Energieprofil entspricht, berechnet wird.
Verfahren nach Anspruch 2, wobei der Plan Raten für eine Spitzennachfrage innerhalb einer gegebenen Periode umfasst und der zweite Beitrag durch Berechnen einer Spitzennachfragegebühr für die Spitzennachfrage basierend auf der geschätzten Spitzenlast und den Raten, die in dem Plan enthalten sind, berechnet wird.
Verfahren nach Anspruch 3, wobei der Plan unterschiedliche Bänder an Raten für eine Energienachfrage umfasst und der zweite Beitrag durch Auswählen einer Rate, die einem Band entspricht, gemäß dem geschätzten Spitzenenergieverbrauch berechnet wird.
Verfahren nach Anspruch 4, wobei der zweite Beitrag basierend auf der folgenden Formel berechnet wird: $f_{N a c h f r a g e} (c, ρ, S) = h_{1} (m a x_{i} (c_{i}) \times (1 + ρ))$
wobei h₁(x) Raten für eine Spitzennachfrage eines gegebenen Plans S entspricht, c_i der vorhergesagte Verbrauch für das Zeitfenster i ist und p einem Spitzennachfragemodifikationsparameter entspricht.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei der Plan wenigstens eine fixe Gebühr für jede Periode umfasst und wobei in dem Schritt des Berechnens eines geschätzten Äquivalents ein dritter Beitrag basierend auf der wenigstens einen fixen Gebühr des Plans berechnet wird.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei die Periode aus einer Anzahl an Kalendertagen besteht und in dem Schritt des Schätzens des Verbrauchsprofils die erhaltene Gesamtmenge verbrauchter Energie durch die Anzahl an Kalendertagen der Periode geteilt wird, um einen durchschnittlichen täglichen Energieverbrauch zu erhalten, und ein Energieverbrauch für jedes Zeitfenster des Verbrauchsprofils auf einer Gaußnormalverteilung des durchschnittlichen täglichen Energieverbrauchs über die mehreren Zeitfenster basiert.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei in dem Schritt des Erhaltens von Informationen eine Gesamtmenge verbrauchter Energie und ein Gesamtäquivalent für mehrere unterschiedliche Abrechnungsperioden erhalten werden, wobei die Schritte des Schätzens eines Verbrauchsprofils, des Berechnens des geschätzten Äquivalents und des Berechnens eines Fehlers für jede Zeitperiode durchgeführt werden und in dem Schritt des Auswählens des Energieprofils aus den mehreren Energieprofilen das Energieprofil, das dem kleinsten berechneten Fehler über alle bereitgestellten Abrechnungsperioden entspricht, ausgewählt wird.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Verbrauchsprofil und/oder eine Spitzenlast basierend auf wenigstens einem Optimierungsparameter geschätzt wird, der in einem ausgewählten Parametersatz aus mehreren Parametersätzen enthalten ist, wobei die Schritte des Schätzens eines Verbrauchsprofils, des Berechnens des geschätzten Äquivalents und des Berechnens eines Fehlers für jeden der mehreren Parametersätze durchgeführt werden und in dem Schritt des Auswählens des Energieprofils aus den mehreren Energieprofilen das Energieprofil, das dem kleinsten berechneten Fehler über alle Parametersätze entspricht, ausgewählt wird.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei der Plan Energiepreise für Energie umfasst, die innerhalb eines gegebenen Zeitfensters der mehreren Zeitfenster verbraucht wird, und der erste Beitrag durch Aufsummieren des Äquivalents verbrauchter Energie für jedes Zeitfenster basierend auf dem geschätzten Verbrauchsprofil und den Energiepreisen, die in dem Plan enthalten sind, berechnet wird.
Verfahren nach Anspruch 10, wobei der Plan unterschiedliche Energiepreise für unterschiedliche Tage einer Woche umfasst und der erste Beitrag durch Aufsummieren der Kosten verbrauchter Energie für jeden Tag der Woche berechnet wird.
Verfahren nach Anspruch 10, wobei der Plan unterschiedliche Energiepreise für unterschiedliche Energieprofilbänder für jeden Tag umfasst und der erste Beitrag durch Aufsummieren des Äquivalents verbrauchter Energie für jedes Energieprofilband von jedem Tag berechnet wird.
Cloudbasiertes Verfahren zum Schätzen eines Energieverbrauchs eines Endnutzers, wobei das Verfahren Folgendes umfasst: Erhalten von Informationen einschließlich einer Gesamtmenge verbrauchter Energie und eines Gesamtäquivalents für wenigstens eine vorherige Periode aus wenigstens einer Auflistung des Endnutzers; Identifizieren eines Energieprofils des Endnutzers, das einem Plan aus mehreren Ratenplänen entspricht, basierend auf einem Vergleich des erhaltenen Gesamtäquivalents und eines berechneten Energieprofiläquivalents, das basierend auf jedem der mehreren Ratenpläne berechnet ist; und Berechnen eines momentanen Energieäquivalents basierend auf dem Plan, der dem identifizierten Energieprofil entspricht, und einem momentanen Energieverbrauch des Endnutzers.
Verfahren nach Anspruch 13, wobei an dem Ende einer momentanen Periode ein geschätztes Gesamtenergieäquivalent für die momentane Periode basierend auf dem identifizierten Energieprofil berechnet wird und mit einem tatsächlichen Gesamtenergieäquivalent verglichen wird, das durch den Versorgungsanbieter bereitgestellt wird.
Verfahren nach Anspruch 14, wobei der Schritt des Identifizierens eines Energieprofils basierend auf wenigstens den Informationen der momentanen Periode wiederholt wird, falls das berechnete Gesamtenergieäquivalent für die momentane Periode von dem tatsächlichen Gesamtenergieäquivalent um mehr als eine vordefinierte Fehlerspanne abweicht.
Verfahren nach Anspruch 13, wobei basierend auf dem momentanen Energieverbrauch ein Gesamtenergieäquivalent an dem Ende der momentanen Periode basierend auf linearer Extrapolation vorhergesagt wird.
Verfahren nach Anspruch 13, wobei Identifizieren des Energieprofils des Endnutzers Folgendes umfasst: Messen einer Gesamtmenge an Energie, die an einem Ort des Endnutzers verbraucht wird; Erhalten von Informationen einschließlich der Gesamtmenge verbrauchter Energie und eines Gesamtäquivalents für wenigstens eine vorherige Periode aus wenigstens einer Auflistung des Endnutzers; Schätzen eines Verbrauchsprofils für mehrere Zeitfenster basierend auf der Gesamtmenge an verbrauchter Energie; Erhalten mehrerer Pläne, die über ein Datennetz bereitgestellt werden, wobei jeder Plan einem Energieprofil entspricht, das durch einen Versorgungsanbieter bereitgestellt wird; Berechnen eines geschätzten Äquivalents für jedes Energieprofil durch Berechnen wenigstens eines ersten Beitrags basierend auf dem geschätzten Verbrauchsprofil und dem Plan, der dem jeweiligen Energieprofil entspricht; Berechnen eines Fehlers zwischen dem erhaltenen Gesamtäquivalent für die Periode und jedem der jeweiligen berechneten geschätzten Äquivalente, die wenigstens den ersten Beitrag umfassen, für jedes Energieprofil; und Auswählen eines Energieprofils aus den mehreren Energieprofilen, das dem kleinsten berechneten Fehler entspricht, als das Energieprofil, das am wahrscheinlichsten von dem Endnutzer verwendet wird.
Cloudbasiertes Energieprofilidentifikationssystem, das einen Prozessor einschließlich eines nichtflüchtigen computerlesbaren Mediums, das durch den Computer ausführbare Programmmodule speichert, umfasst, wobei das Modul Folgendes beinhaltet: ein Datenmodul, das zum Erhalten von Informationen einschließlich der Gesamtmenge verbrauchter Energie und eines Gesamtäquivalents für wenigstens eine Periode aus wenigstens einer Auflistung des Endnutzers konfiguriert ist; ein Verbrauchsprofilschätzungsmodul, das zum Schätzen eines Verbrauchsprofils für mehrere Zeitfenster basierend auf der Gesamtmenge an verbrauchter Energie konfiguriert ist; ein Spitzenlastschätzungsmodul, das zum Schätzen einer Spitzenlast für eine gegebene Periode basierend auf dem geschätzten Verbrauchsprofil konfiguriert ist; ein Energieprofildatenmodul, das zum Erhalten mehrerer Ratenpläne konfiguriert ist, die über ein Datennetz bereitgestellt werden, wobei jeder Plan einem Energieprofil entspricht, das durch einen Versorgungsanbieter bereitgestellt wird; ein Verwendungsäquivalentberechnungsmodul, das zum Berechnen eines geschätzten Äquivalents für jedes Energieprofil durch Berechnen wenigstens eines ersten Beitrags basierend auf dem geschätzten Verbrauchsprofil und dem Plan, der dem Energieprofil entspricht, und eines zweiten Beitrags basierend auf der geschätzten Spitzenlast und dem Plan, der dem Energieprofil entspricht, konfiguriert ist; ein Fehlerberechnungsmodul, das zum Berechnen eines Fehlers zwischen dem erhaltenen Gesamtäquivalent für die Periode und dem berechneten geschätzten Äquivalent, das den ersten Beitrag und den zweiten Beitrag umfasset, für jedes Energieprofil konfiguriert ist; und ein Energieprofilausgabemodul, das zum Ausgeben von Parametern konfiguriert ist, die einem Plan eines Energieprofils aus den mehreren Energieprofilen entsprechen, das dem kleinsten berechneten Fehler entspricht.
Cloudbasiertes Energieprofilidentifikationssystem nach Anspruch 18, wobei die Module ferner ein Stromverbrauchsdatenmodul umfassen, das zum Erhalten von momentanen Energieverbrauchsdaten für den Endnutzer konfiguriert ist, wobei das Verbrauchsäquivalentberechnungsmodul ferner zum Berechnen eines momentanen Energieäquivalents basierend auf dem Plan, der dem identifizierten Energieprofil entspricht, und erhaltenen Energieverbrauchsdaten des Endnutzers konfiguriert ist.
Cloudbasiertes Energieprofilidentifikationssystem nach Anspruch 19, wobei die Module ferner ein Vorhersagemodul umfassen, das zum Vorhersagen von Energieverbrauchsdaten für einen Rest einer momentanen Periode basierend auf einer linearen Extrapolation erhaltener momentaner Energieverbrauchsdaten konfiguriert ist, wobei das Verwendungsäquivalentberechnungsmodul ferner zum Berechnen eines Gesamtenergieäquivalents für die momentane Periode basierend auf den vorhergesagten Energieverbrauchsdaten konfiguriert ist.