JP2017049998A - 住宅需要反応におけるクーポンの最適化及び配信 - Google Patents

住宅需要反応におけるクーポンの最適化及び配信 Download PDF

Info

Publication number
JP2017049998A
JP2017049998A JP2016169244A JP2016169244A JP2017049998A JP 2017049998 A JP2017049998 A JP 2017049998A JP 2016169244 A JP2016169244 A JP 2016169244A JP 2016169244 A JP2016169244 A JP 2016169244A JP 2017049998 A JP2017049998 A JP 2017049998A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
coupon
lse
recommended
customer
coupons
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2016169244A
Other languages
English (en)
Other versions
JP6702092B2 (ja
Inventor
チェン・ウェイ−ペン
Wei-Peng Chen
マジッドプール・モスタファ
Majidpour Mostafa
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Fujitsu Ltd
Original Assignee
Fujitsu Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Fujitsu Ltd filed Critical Fujitsu Ltd
Publication of JP2017049998A publication Critical patent/JP2017049998A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP6702092B2 publication Critical patent/JP6702092B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Energy or water supply
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0201—Market modelling; Market analysis; Collecting market data
    • G06Q30/0204—Market segmentation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0241—Advertisements
    • G06Q30/0251—Targeted advertisements
    • G06Q30/0254—Targeted advertisements based on statistics
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q40/00—Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
    • G06Q40/04—Trading; Exchange, e.g. stocks, commodities, derivatives or currency exchange

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Technology Law (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

【課題】需要応答（ＤＲ）イベントのクーポン配信の方法を提供する。【解決手段】需要応答（ＤＲ）顧客のエネルギ使用行動に基づき、ＤＲ顧客を顧客クラスタにクラスタ化するステップを含む。推奨クーポンは、小売商から受信され、負荷提供エンティティ（ＬＳＥ）及び小売商貢献を含む。エネルギ価格予測、推奨クーポン及び顧客情報に基づき、ＬＳＥへの金銭的利益を最大化するよう、クーポン配信が見付けられる。クーポン配信は、顧客クラスタに配信されるべき推奨クーポンの最適数を含む。推奨クーポンは、クーポン配信当たりに顧客クラスタに配信される。方法は、参加を示す、推奨クーポンに対する応答を集めるステップと、顧客応答に基づき、ＤＲ顧客のエネルギ削減貢献及びＤＲイベントの実際のエネルギ価格を推定するステップと、推定に基づき、独立システムオペレータに、エネルギトランザクションビッドを通信するステップと、を有する。【選択図】図１

Description

本願明細書で議論する実施形態は、住宅需要反応におけるクーポンの最適化及び配信に関する。
ユーティリティのような負荷提供エンティティ（Load serving entity：ＬＳＥ）は、より高い需要を満たすようＬＳＥの能力を向上させるために又は生産コストを最小化するために、特定の高負荷期間中のリソース使用の削減を奨励する。例えば、夏期には、ピークエネルギ使用は、暑い日の午後の遅い時間に生じ得る。ユーティリティは、午後の遅い時間中に顧客の家庭におけるエネルギ使用を削減するために、顧客に報奨を提供し得る。これに応答して、顧客は、皿洗いを避け、家庭内のエアコンを切り、又はその他のエネルギ使用量を削減しても良い。単一の住宅はエネルギ消費における大きな相違を生じるほど十分なエネルギを消費しないので、ユーティリティは、多くの顧客に報奨を提供しても良い。顧客に関連する家庭におけるリソース削減の集約が、需要反応（demand response：ＤＲ）イベントに対して消費を削減するのに十分である場合がある。このように、電力会社は、ピークエネルギ使用中のエネルギ需要を満たすために自身の能力を増大し、及び／又はエネルギ需要を満たすために追加エネルギを生産若しくは購入することを回避できる。
ピーク又は高負荷期間中のリソース使用の削減は、通常、需要反応（demand response：ＤＲ）と表されても良い。指定時間期間中のリソース使用の削減は、ＤＲイベントと表されても良い。ＤＲイベントは、通常、電力会社が高需要を期待し、顧客にリソース使用を削減若しくは抑えるよう依頼するときに生じる。
本願明細書で請求される主題は、上述のような欠点を解決する実施形態や上述のような環境でのみ機能する実施形態に限定されない。むしろ、この背景技術は、単に、本願明細書に記載される複数の実施形態が実施される技術分野の一例を説明するために提供される。
一実施形態によると、需要応答（ＤＲ）イベントのクーポン配信の方法は、ＤＲ顧客のエネルギ使用行動に基づき、１又は複数のＤＲ顧客を２以上の顧客クラスタにクラスタ化するステップを有する。方法は、２以上の小売商から推奨クーポンを受信するステップを有しても良い。推奨クーポンの各々は、ＤＲイベントに対する、負荷提供エンティティ（ＬＳＥ）貢献及び／又は小売商貢献を有しても良い。前記エネルギ価格予測、推奨クーポン、及び顧客情報に基づき、方法は、前記ＬＳＥに金銭的利益を生じるクーポン配信を見付けるステップを有しても良い。クーポン配信は、顧客クラスタのうちの１又は複数に配信されるべき指定数の推奨クーポンを有する。方法は、クーポン配信に従い、推奨クーポンのうちの１又は複数を、顧客クラスタのうちの１又は複数へ配信するステップを有しても良い。方法は、ＤＲ顧客参加を示す配信された推奨クーポンへの顧客応答を集めるステップを有しても良い。集められた顧客応答に基づき、方法は、ＤＲ顧客のエネルギ削減貢献、及びＤＲイベントの少なくとも一部の間の実際のエネルギ価格を推定するステップを有しても良い。方法は、エネルギ削減の推定及び実際のエネルギ価格に基づき、独立システムオペレータ（ＩＳＯ）に、エネルギトランザクションビッドを通信するステップを有しても良い。
実施形態の目的及び利点が理解され、少なくとも特に特許請求の範囲で指摘された要素、特徴及び組合せを用いて達成されるだろう。
上述の全体的説明及び以下の詳細な説明の両方は、例示及び説明のためであり、本発明の範囲を限定しないことが理解される。
例示的な実施形態は、添付の図面を用いて、更なる特異性及び詳細事項と共に記載され説明される。
住宅ＤＲイベントのクーポン配信が実施され得る例示的な動作環境のブロック図である。 図１の動作環境のような動作環境において実施され得る例示的なクーポン配信処理を示す。 クーポン配信の方法が実行され得る例示的なシーケンスを示す。 クーポン配信の例示的な方法のフロー図である。 クーポン配信の例示的な方法のフロー図である。 １又は複数のクーポン配信処理のために構成される例示的なコンピューティングシステムを示す。 本願明細書に記載の少なくとも１つの実施形態に従い全て構成される、１又は複数のクーポン配信処理に従う、シミュレートされた例示的なクーポン配信を示す。 本願明細書に記載の少なくとも１つの実施形態に従い全て構成される、１又は複数のクーポン配信処理に従う、シミュレートされた例示的なクーポン配信を示す。 本願明細書に記載の少なくとも１つの実施形態に従い全て構成される、１又は複数のクーポン配信処理に従う、シミュレートされた例示的なクーポン配信を示す。 本願明細書に記載の少なくとも１つの実施形態に従い全て構成される、１又は複数のクーポン配信処理に従う、シミュレートされた例示的なクーポン配信を示す。 本願明細書に記載の少なくとも１つの実施形態に従い全て構成される、１又は複数のクーポン配信処理に従う、シミュレートされた例示的なクーポン配信を示す。 本願明細書に記載の少なくとも１つの実施形態に従い全て構成される、１又は複数のクーポン配信処理に従う、シミュレートされた例示的なクーポン配信を示す。 本願明細書に記載の少なくとも１つの実施形態に従い全て構成される、１又は複数のクーポン配信処理に従う、シミュレートされた例示的なクーポン配信を示す。 本願明細書に記載の少なくとも１つの実施形態に従い全て構成される、１又は複数のクーポン配信処理に従う、シミュレートされた例示的なクーポン配信を示す。 本願明細書に記載の少なくとも１つの実施形態に従い全て構成される、１又は複数のクーポン配信処理に従う、シミュレートされた例示的なクーポン配信を示す。 本願明細書に記載の少なくとも１つの実施形態に従い全て構成される、１又は複数のクーポン配信処理に従う、シミュレートされた例示的なクーポン配信を示す。 本願明細書に記載の少なくとも１つの実施形態に従い全て構成される、１又は複数のクーポン配信処理に従う、シミュレートされた例示的なクーポン配信を示す。
幾つかの住宅需要反応（ＤＲ）イベントプログラムは、ＤＲ顧客に彼らの住宅におけるリソース消費を削減するよう報奨を提供する。ＤＲ顧客は報奨が不十分でありリソース消費の削減による不便さの価値がないことを見出すことがあるので、これらのＤＲプログラムは、低コンプライアンスを有し得る。さらに、どのＤＲ顧客がＤＲプログラムに従うか、及びいつ彼らがプログラムに適合するか、を予測することは困難な場合がある。その結果、どれだけ多くのリソース消費が削減され得るかを予測することは困難な場合がある。これは、ユーティリティのようなＬＳＥ（load serving entity）及び／又はＤＲアグリゲータがＤＲイベントに参入するのを妨げる場合がある。
したがって、本開示に記載の幾つかの実施形態は、住宅ＤＲ顧客向けのクーポン配信に関連する。クーポンは、ＤＲイベントへの参加の見返りにＤＲ顧客に提供される、ＬＳＥ及び小売商の両方の報奨を含んでも良い。クーポンの配信は、ＬＳＥに金銭的利益を生じても良い。幾つかの実施形態では、配信は、ＬＳＥへの金銭的利益を最大化するよう最適化されても良い。
一例の実施形態では、ＤＲ顧客は、彼らのエネルギ使用行動に基づき、複数の顧客クラスタにクラスタ化される。予測されるエネルギ価格、顧客情報、及び複数の小売商により提供される推奨クーポンに基づき、最適化クーポン配信が決定される。クーポン配信は、顧客クラスタの各々に配信されるべき推奨クーポンの各々の特定の数を有しても良い。配信されるクーポンに対する反応が受信されても良い。これは、後続のクーポン配信の更なる配信及び／又は決定をもたらしても良い。さらに、応答から、削減が推定されても良く、ＬＳＥは、特定の時間の間に、推定された削減に基づき、エネルギに対するビッドを生成しても良い。ビッドは、エネルギ削減、及び／又はエネルギ削減に基づき市場において調整されたエネルギ価格を反映しても良い。
幾つかの実施形態では、クーポンの設計は反復的であっても良い。例えば、ＬＳＥは、クーポンの１又は複数のバージョンを小売商に提示しても良い。小売商は、クーポンの１つのバージョン又はその特徴を採用しても良い。クーポン配信は、小売商の推奨クーポンから決定されても良い。クーポン配信決定の決定中に、１又は複数の追加クーポン機会が識別されても良い。ＬＳＥは、クーポン機会に基づき、新しいクーポンを提案しても良い。小売商は、提案された新しいクーポンに基づき、又は基づかないで、新しいクーポンを提供しても良い。この処理は、最終的にクーポン配信に従ってＤＲ顧客に配信される推奨クーポンにＬＳＥ及び小売商が満足するまで、続いても良い。
幾つかの実施形態を、添付の図面を参照して以下に説明する。本願明細書における任意の複数形及び／又は単数形の用語の使用に関し、当業者は、文脈上及び／又は適用上適切な場合には、複数形から単数形に、及び／又は単数形から複数形に変換しても良い。種々の単数形／複数形の置換が明確さのために本願明細書に明示的に説明されることがある。
図１は、住宅ＤＲイベントのクーポン配信が実施され得る例示的な動作環境１００のブロック図である。動作環境１００のクーポン配信は、ＬＳＥ１０４にとって金銭的利益が生成されるよう、見付けられても良い。さらに、クーポン配信は、ＬＳＥ１０４にとってＤＲイベントの金銭的利益を最大化するよう最適化されても良い。ＤＲ顧客１２０Ａ及び１２０Ｂ（概して、１又は複数のＤＲ顧客１２０）のＤＲイベントへの参加は、ＤＲ顧客１２０がサイト１３０又はそこに配置される機器の動作状態を変更すること又はその変更を可能にすることに合意することを含み得る。参加を促進するために、クーポンは、ＬＳＥ１０４から、ＤＲ顧客１２０に関連付けられる顧客装置１１２Ａ及び１１２Ｂ（概して、１又は複数の顧客装置１１２）へ通信されても良い。ＤＲ顧客１２０は、次に、ＤＲイベントへの参加を選択し又は参加を終了しても良い。動作環境１００では、ＬＳＥ１０４は、どのＤＲ顧客１２０がクーポン、及び／又はＤＲ顧客１２０により受信されるクーポンに含まれるオファー及び報奨を受信するかを最適化しても良い。特に、ＬＳＥ１０４は、ＬＳＥ１０４への金銭的利益を最大化するために、クーポン配信を最適化しても良い。
図１の動作環境１００は、ＩＳＯサーバ１２６、ＬＳＥサーバ１０６、サイト１３０、小売商サーバ１１８、及び顧客装置１１２（集合的に、環境コンポーネント）を有しても良い。顧客装置１１２及びサイト１３０は、ＤＲ顧客１２０に関連付けられても良い。さらに、動作環境１００では、小売商サーバ１１８は、小売商１１６に関連付けられても良く、ＩＳＯ１２４は、ＩＳＯサーバ１２６に関連付けられても良く、ＬＳＥ１０４は、ＬＳＥサーバ１０６に関連付けられても良い。動作環境１００の中の関係の説明を参照して用いられるとき、関連する用語は、制御及び／又は所有の関係を示す。例えば、第１のＤＲ顧客１２０Ａは、第１のサイト１３０Ａ及び第１の顧客装置１１２Ａに関連付けられても良い。したがって、第１のＤＲ顧客１２０Ａは、第１の顧客装置１１２Ａを所有し又は定期的に作動しても良い。さらに、第１の顧客装置１１２Ａから送信される通信は、第１のＤＲ顧客１２０Ａに属しても良く、第１の顧客装置１１２Ａへ送信される通信は、第１のＤＲ顧客１２０Ａを宛先とされても良い。同様の関係は、他のエンティティ（例えば、１１６、１２４、１０４、及び１２０Ｂ）と他の環境コンポーネント（例えば、１１８、１２６、１０６、１３０Ｂ、及び１１２Ｂ）との間にも存在し得る。
動作環境１００では、環境コンポーネントは、ネットワーク１２２を介して通信しても良い。例えば、クーポン配信及びその最適化に関連する情報及びデータは、ネットワーク１２２を介して通信されても良い。環境コンポーネントの各々及びネットワーク１２２は、以下の段落で説明される。
ネットワーク１２２は、有線又は無線ネットワークを有しても良く、スター構成、トークンリング構成若しくは他の構成を含む構成を有しても良い。さらに、ネットワーク１２２は、ＬＡＮ（local area network）、ＷＡＮ（wide area network）（例えば、インターネット）、及び／又は複数の装置が通信できる他の相互接続されたデータ経路を有しても良い。幾つかの実施形態では、ネットワーク１２２は、ピアツーピアネットワークを有しても良い。ネットワーク１２２は、種々の異なる通信プロトコルでデータ通信を可能にする通信ネットワークの一部に結合され又はそれを含んでも良い。
幾つかの実施形態では、ネットワーク１２２は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）通信ネットワーク又はＳＭＳ（short messaging service）、ＭＭＳ（multimedia messaging service）、ＨＴＴＰ（hypertext transfer protocol）、直接データ接続、ＷＡＰ（wireless application protocol）、電子メール等を介することを含むデータを送信及び受信するセルラ通信ネットワークを有しても良い。ネットワーク１２２は、ＳＥＰ（smart energy profile）、Echonet Lite、OpenADR、又は別の適切なプロトコル（例えば、Wi−Fi、ZigBee、HomePlug Green、等）のような標準に基づくプロトコルを介して通信を可能にしても良い。
動作環境１００では、ＤＲイベントは、サイト１３０のうちの１又は複数におけるエネルギの削減を有しても良い。例えば、ＤＲ顧客１２０は、サイト１３０にある機器のうちの１又は複数の動作条件を低下させ又はその動作を停止しても良い。例えば、ＤＲイベントの間、第１のＤＲ顧客１２０Ａは、彼女の衣類乾燥機をオフにしても良い。追加又は代替で、サイト１３０にある機器のうちの１又は複数は、ＤＲイベントの間、ＬＳＥサーバ１０６からコマンドを受信するよう構成されても良い。コマンドは、幾つかの機器の動作状態を変更しても良い。例えば、第１のＤＲ顧客１２０ＡがＤＲイベントへの参加に同意することに応答して、ＬＳＥサーバ１０６又は別のシステムは、１つの機器（例えば、サーモスタット又は温水器）へ、該１つの機器の動作条件を変更するコマンドを通信しても良い。
サイト１３０は、ＬＳＥ１０４により制御され又は管理されるＤＲイベントの間に削減され得るエネルギを使用する、ビルディング、構造物、設備又は他のオブジェクトを有しても良い。サイト１３０は、民家から大規模産業用工場又はオフィスビルに渡る複数種類の建造物を有しても良い。幾つかの実施形態では、動作環境１００に含まれるサイト１３０は、住居及び／又は小及び中規模の商用（small−and medium−size business：ＳＭＢ）サイトであっても良い。
動作環境１００では、サイト１３０又は少なくともその何らかの部分に供給されるエネルギの管理は、ＬＳＥ１０４により実行される。例えば、ＬＳＥサーバ１０６は、ＤＲイベントの間にエネルギ使用を削減するために、ＤＲ顧客１２０と協調しても良い。ＤＲイベントを順守するために、ＬＳＥ１０４は、金銭的利益又は別の利益をＤＲ顧客１２０に提供しても良い。動作環境１００では、特定の利益が、クーポンの形式で、顧客装置１１２へ通信されても良い。クーポンは、ＤＲイベントへの参加と引き替えに、サービス又は商品の提供を含んでも良い。幾つかの実施形態では、参照することにより全体が本願明細書に組み込まれる米国特許出願番号第１４/６１０,９２９号、２０１５年１月３０日出願において議論されるように、クーポンの設計が行われても良い。
クーポンに応答して、ＤＲ顧客１２０は、少なくとも部分的にクーポンに基づき、ＤＲイベントに参加するか否かを決定しても良い。ＤＲ顧客１２０は、彼女がＤＲイベントへの参加に意欲的か又は気が進まないかを通信しても良い。幾つかの実施形態では、顧客装置１１２は、顧客クーポンモジュール１１０を有しても良い。顧客クーポンモジュール１１０は、ＬＳＥサーバ１０６又はそこにあるＬＳＥクーポンモジュール１０８とインタフェースし及び通信するよう構成されても良い。クーポンは、顧客クーポンモジュール１１０により受信され、及び／又は顧客装置１１２Ａに含まれ若しくはそれに通信可能に結合されるディスプレイ装置でＤＲ顧客１２０に表示されても良い。さらに、顧客装置１１２及び／又は顧客クーポンモジュール１１０は、ＤＲ顧客１２０がＤＲイベントへの参加に意欲的か又は気が進まないかを示す能力のある、ＤＲ顧客１２０の入力を受信するよう構成されても良い。例えば、第１の顧客装置１１２Ａは、タッチスクリーンを備えるモバイル装置を有しても良い。クーポンは、タッチスクリーンに表示されても良い。第１のＤＲ顧客１２０Ａが、クーポンの中の報奨はＤＲイベントに参加するのに十分であると見出した場合、第１のＤＲ顧客１２０Ａは、例えば、顧客クーポンモジュール１１０により提示されるアイコンを選択しても良い。それに応答して、顧客クーポンモジュール１１０は、ＬＳＥサーバ１０６へ承諾を通信しても良い。
顧客クーポンモジュール１１０は、他のモジュール（例えば、図１の１２８及び１０８、図２の２１４、２１６、２１８、２２０、２２２、２２４）と同様に、（例えば、１又は複数の工程を実行する又はその実行を制御する）プロセッサ、マイクロプロセッサ、ＦＰＧＡ（field−programmable gate array）又はＡＳＩＣ（application−specific integrated circuit）を含むハードウェアを用いて実装できる。幾つかの他の例では、顧客クーポンモジュール１１０は、他のモジュールと同様に、ハードウェア及びソフトウェアの組み合わせを用いて実装されても良い。ソフトウェアでの実装は、コンピューティングシステム（例えば、ＬＳＥサーバ１０６、小売商サーバ１１８、顧客装置１１２、及びＩＳＯサーバ１２６）のハードウェアに含まれ得るような１又は複数のトランジスタ又はトランジスタ要素の迅速な起動及び停止を含み得る。追加で、ソフトウェア定義命令は、トランジスタ要素の中の情報に対して作用しても良い。ソフトウェア命令の実装は、電子経路を少なくとも一時的に再構成し、コンピューティングハードウェアを変換しても良い。
顧客装置１１２は、プロセッサ、メモリ、及び通信能力を有するコンピュータ装置を有しても良い。例えば、顧客装置１１２は、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、移動電話機、ＰＤＡ（personal digital assistant）、スマートフォン、モバイル電子メール装置、ポータブルゲームプレイヤ、ポータブル音楽プレイヤ、１又は複数の内蔵若しくは結合されたプロセッサを備えたテレビジョン、又はネットワーク１２２にアクセス可能な他の電子装置、を有しても良い。
動作環境１００では、ＤＲ顧客１２０は、住宅エネルギ顧客を有しても良い。住宅エネルギ顧客の例は、家主、賃借人、及び経営者を含む。住宅エネルギ顧客は、小売商１１６により提供される商品及びサービスのような報奨を含むクーポンに応答する可能性がより高い場合がある。さらに、ＤＲ顧客１２０の各々により削減されるエネルギの量は、大規模工業エネルギ顧客と比べると相対的に小さいので、ＤＲイベントへの住宅顧客の参加は問題を引き起こす。したがって、ＬＳＥ１０４は、ＤＲ顧客１２０の大規模グループによる参加を獲得するために、本開示に記載の１又は複数の実施形態を利用しても良い。
しかしながら、本開示に記載の実施形態は、住宅エネルギ顧客に限定されない。クーポン配信は、小規模から中規模の企業（small−to−medium business：ＳＭＢ）顧客、又は他の種類のＤＲ顧客１２０による参加のために最適化されても良い。
ＩＳＯサーバ１２６は、プロセッサ、メモリ、及びネットワーク通信能力とを有するハードウェアサーバを有しても良い。ＩＳＯサーバ１２６は、ネットワーク１２２を介して他の環境コンポーネントと通信するよう構成されても良い。例えば、ＩＳＯサーバ１２６は、ＬＳＥサーバ１０６からエネルギトランザクションビッドを受信しても良い。エネルギトランザクションビッドは、ＩＳＯサーバ１２６に関連するＩＳＯ１２４により管理され又は制御される特定エネルギ量の価格を含んでも良い。エネルギトランザクションビッドに応答して、ＩＳＯサーバ１２６は、エネルギトランザクションビッドを受け入れるＬＳＥサーバ１０６へ、市場精算結果を通信しても良い。
エネルギトランザクションビッドは、クーポン配信、及びクーポンに応答するＤＲ顧客１２０によるエネルギ削減の推定に基づいても良い。例えば、ＬＳＥ１０４が、ＤＲ顧客１２０へのクーポンの配信はＬＳＥ１０４のための市場機会（例えば、営利目的で削減されたエネルギを販売する）をもたらすことを決定した場合、エネルギトランザクションビッドは、市場機会を利用しても良い。
図示の実施形態では、動作環境１００はＩＳＯ１２４を含む。幾つかの実施形態では、動作環境１００は、電気送信グリッド又はその部分を制御し及び監視する、地域送信組織（regional transmission organization：ＲＴＯ）又は別のエンティティを有しても良い。
小売商サーバ１１８は、プロセッサ、メモリ、及びネットワーク通信能力とを有するハードウェアサーバを有しても良い。小売商サーバ１１８は、ネットワーク１２２を介して他の環境コンポーネントと通信するよう構成されても良い。小売商サーバ１１８は、小売商１１６に関連付けられても良い。小売商１１６は、クーポンに含むための製品及び／又はサービスを提供しても良い。小売商１１６は、ＬＳＥ１０４による評価のためにＬＳＥサーバ１０６に通信され得る、推奨クーポンを開発し又は生成しても良い。これに応答して、ＬＳＥ１０４は、推奨クーポンを受け入れ、推奨クーポンのうちの１又は複数をフィルタリングし、推奨クーポンを配信し、又はこれらの何らかの組み合わせを行っても良い。
幾つかの実施形態では、ＬＳＥ１０４は、推奨クーポンにより提供される金銭的利益を評価しても良い。例えば、ＬＳＥサーバ１０６は、ＬＳＥ１０４への金銭的利益を最適化するクーポン配信を見付けても良い。幾つかの環境では、ＬＳＥ１０４は、変更若しくは代替推奨クーポンであっても良いＬＳＥの提案するクーポンにより、小売商１１６に応答しても良い。小売商１１６は、新しい推奨クーポンにより応答しても良く、又は変更若しくは代替推奨クーポンを受け入れても良い。任意の新しい推奨クーポンは、ＬＳＥ１０４により評価されても良い。上述の処理は、交渉とも言及され、ＬＳＥ１０４及び小売商１１６が推奨クーポン並びに推奨クーポンに含まれるべきオファー及び報奨に合意するまで、続いても良い。
ＬＳＥ１０４及び小売商１１６の間の通信は、小売商サーバ１１８及びＬＳＥサーバ１０６を介して、及び／又は小売商クーポンモジュール１２８及びＬＳＥクーポンモジュール１０８を介しても良い。例えば、小売商クーポンモジュール１２８及びＬＳＥクーポンモジュール１０８を含む実施形態では、推奨クーポンの交渉及び評価は、小売商クーポンモジュール１２８及びＬＳＥクーポンモジュール１０８を介しても良い。交渉の幾つかの追加の詳細事項は、本開示の別の場所で提供される。
ＬＳＥサーバ１０６は、プロセッサ、メモリ、及びネットワーク通信能力を有するハードウェアサーバを有しても良い。ＬＳＥサーバ１０６は、ネットワーク１２２を介して他の環境コンポーネントと通信するよう構成されても良い。動作環境１００では、ＬＳＥ１０４は、ＬＳＥサーバ１０６に関連付けられても良い。ＬＳＥ１０４は、サイト１３０に供給されるエネルギを生成するユーティリティを含み又はそれと提携していても良い。
追加又は代替で、ＬＳＥ１０４はＤＲアグリゲータを有しても良い。ＤＲアグリゲータは、ユーティリティの要求で、ＤＲイベントへの参加のために、ＤＲ顧客１２０を管理する中間エンティティであっても良い。例えば、高エネルギ需要期間の間、ユーティリティは、特定エネルギ量を削減するために、ＤＲアグリゲータに報奨をオファーしても良い。ＤＲアグリゲータは、ＤＲイベントへの参加のためにＤＲ顧客を編成しても良い。編成されるとき、集合の中のＤＲ顧客１２０は、特定エネルギ量を削減しても良い。ＤＲアグリゲータは、ＤＲ顧客１２０のＤＲイベントへの参加のために、ＤＲ顧客１２０に報奨の一部を渡しても良い。動作環境１００では、クーポンは、ＤＲイベントへの参加を促進するために、ＬＳＥ１０４により使用される。
ＬＳＥ１０４は、ＤＲ顧客１２０のエネルギ使用に関する顧客情報にアクセスできる。例えば、ＬＳＥ１０４は、サイト１３０に設置されるスマートメータから、エネルギ使用データを集めても良い。さらに、ＬＳＥ１０４は、特定の環境条件（例えば、時節、時刻、気象パターン、等）の間のＤＲイベントへの過去の参加を示す記録を有し又はそれにアクセスしても良い。顧客情報に基づき、ＬＳＥクーポンモジュール１０８は、ＤＲ顧客１２０を２以上の顧客クラスタ１３２Ａ及び１３２Ｂ（概して、１又は複数の顧客クラスタ１３２）にクラスタ化しても良い。顧客クラスタ１３２は、ＤＲ顧客１２０のエネルギ使用行動に基づいても良い。例えば、ＤＲ顧客１２０のエネルギ使用行動は、互いに個々の範囲の中の全体エネルギ使用（例えば、５％）、特定数の過去のＤＲイベントへの参加、特定数の過去のＤＲイベントの順守、特定範囲の中の削減又は削減可能性（例えば、エネルギ使用の約５％）、等を含んでも良い。
ＬＳＥクーポンモジュール１０８は、各々のＤＲイベントの前に、ＤＲイベント中に、季節の間、新しい顧客情報を受信すると、又は別のスケジュールに従って、ＤＲ顧客１２０のうちの１又は複数をクラスタ化しても良い。
顧客クラスタ１３２の中のＤＲ顧客１２０と共に、ＬＳＥクーポンモジュール１０８は、小売商サーバ１１８から推奨クーポンを受信しても良い。ＬＳＥクーポンモジュール１０８は、推奨クーポンの一部をフィルタリングしても良い。ＬＳＥクーポンモジュール１０８は、推奨クーポン又はその何らかの部分の、顧客クラスタ１３２へのクーポン配信を見付けるよう構成されても良い。クーポン配信は、ＬＳＥ１０４への金銭的利益を生成するよう構成されても良い。クーポン配信は、エネルギ価格予測、推奨クーポン、及び顧客情報に基づいても良い。クーポン配信は、顧客クラスタ１３２のうちの１又は複数に配信されるべき指定数の推奨クーポンを有しても良い。
クーポン配信は、小売商１１６により通信される特定の推奨クーポンセットに基づいても良い。ＬＳＥクーポンモジュール１０８は、特定の推奨クーポンセットに含まれないクーポンの発行を通じて利用され得る機会を識別しても良い。ＬＳＥクーポンモジュール１０８は、次に、機会を解決するＬＳＥの提案するクーポンを、小売商サーバ１１８へ通信しても良い。それに応答して、小売商１１６は、ＬＳＥサーバ１０６へ新しい推奨クーポンを通信しても良い。ＬＳＥクーポンモジュール１０８は、新しい推奨クーポンに基づき、次のクーポン配信を見付けても良い。この処理は、ＬＳＥクーポンモジュール１０８がクーポン配信に満足するまで、続いても良い。
ＬＳＥクーポンモジュール１０８は、次に、クーポン配信に従い、推奨クーポンのうちの１又は複数を、顧客クラスタ１３２のうちの１又は複数へ配信しても良い。例えば、ＬＳＥクーポンモジュール１０８は、第１の推奨クーポンを第１のＤＲ顧客１２０の第１の顧客装置１１２Ａへ、及び第１の顧客クラスタ１３２Ａの任意の他のＤＲ顧客へ、通信しても良い。
ＬＳＥクーポンモジュール１０８は、次に、ＤＲ顧客１２０の参加を示す配信された推奨クーポンへの顧客応答を集めても良い。集められた顧客応答に基づき、ＬＳＥクーポンモジュール１０８は、ＤＲイベントの少なくとも一部の間の、ＤＲ顧客１２０のエネルギ削減貢献及び実際のエネルギ価格を推定しても良い。ＬＳＥクーポンモジュール１０８は、エネルギ削減及び実際のエネルギ価格の推定に基づき、ＩＳＯサーバ１２６に、エネルギトランザクションビッドを通信しても良い。
本開示の範囲から逸脱することなく動作環境１００に対し変更、追加又は省略が行われても良い。具体的には、動作環境１００は、２以上のＤＲ顧客１２０、２以上のサイト１３０、２以上の顧客装置１１２、１以上のＬＳＥサーバ１０６、１以上のＬＳＥ１０４、１以上のＩＳＯ１２４、１以上のＩＳＯサーバ１２６、１以上の小売商１１６、１以上の小売商サーバ１１８、又はそれらの任意の組合せを有しても良い。本開示は、エネルギ又は任意の他のリソースが削減され得る動作環境１００にも適用できる。
さらに、本願明細書に記載の実施形態の中の種々のコンポーネントの分割は、分割が全ての実施形態において生じることを意味しない。本開示の利益により、記載のコンポーネントが単一のコンポーネントに統合され又は複数のコンポーネントに分割されても良いことが理解される。
図２は、動作環境２５０において実施され得る例示的なクーポン配信処理２００を示す。動作環境２５０は、図１の動作環境と実質的に同様である。例えば、動作環境２５０は、図１を参照して説明したＬＳＥサーバ１０６、小売商サーバ１１８、サイト１３０、顧客装置１１２、及びＩＳＯサーバ１２６を有する。さらに、以下に説明する第三者エンティティ２０２が、動作環境２５０に含まれる。動作環境２５０は、ＬＳＥサーバ１０６、小売商サーバ１１８、サイト１３０、顧客装置１１２、及び第三者エンティティ２０２の間のデータ及び情報（例えば、２１２、２１０、２０８、２０６、２０４）の通信が図１のネットワーク１２２のようなネットワークを介しても良いという理解の下、ネットワークを省略する。
さらに、図２は、ＬＳＥサーバ１０６のＬＳＥクーポンモジュール１０８の一例を示す。ＬＳＥクーポンモジュール１０８は、価格予測モジュール（ＰＰＭ）２１６、顧客クラスタモジュール（ＣＣＭ）２２０、クーポン最適性モジュール（ＣＯＭ）２１８、小売商との交渉モジュール（ＮＭＭ）１２４、クーポン配信モジュール（ＣＤＭ）２２２、及びＤＲビッドモジュール（ＤＢＭ）２２４を有しても良い。ＰＰＭ２１６、ＣＣＭ２２０、ＣＯＭ２１８、ＮＭＭ２１４、ＣＤＭ２２２、及びＤＢＭ２２４は、集合的に、ＬＳＥモジュール２５２として言及される。
ＬＳＥモジュール２５２のうちの１又は複数は、（例えば、１又は複数の工程を実行する又はその性能を制御する）プロセッサ、マイクロプロセッサ、ＦＰＧＡ又はＡＳＩＣを含むハードウェアを用いて実装できる。幾つかの他の例では、ＬＳＥモジュール２５２のうちの１又は複数は、ハードウェア及びソフトウェアの組み合わせを用いて実装されても良い。ソフトウェアでの実装は、コンピューティングシステム（例えば、ＬＳＥサーバ１０６、小売商サーバ１１８、顧客装置１１２、及びＩＳＯサーバ１２６）のハードウェアに含まれ得るような１又は複数のトランジスタ又はトランジスタ要素の迅速な起動及び停止を含み得る。追加で、ソフトウェア定義命令は、トランジスタ要素の中の情報に対して作用しても良い。ソフトウェア命令の実装は、電子経路を少なくとも一時的に再構成し、コンピューティングハードウェアを変換しても良い。
図２のクーポン配信処理では、ＮＭＭ２１４は、小売商サーバ１１８に初期オファー２３０を通信しても良い。初期オファーは、初期クーポン設計を有しても良い。初期クーポン設計は、小売商貢献、ＬＳＥ貢献、関連ＤＲイベント、及びクーポン数を有しても良い。小売商サーバ１１８に関連する小売商は、推奨クーポン２１２を生成し、推奨クーポン２１２をＮＭＭ２１４へ通信しても良い。幾つかの環境では、推奨クーポン２１２は、初期クーポン設計のうちの１又は複数の特徴を採用しても良い。他の環境では、小売商は、初期クーポン設計を無視しても良く、推奨クーポン２１２は、他の因子に基づいても良い。
推奨クーポン２１２は、ＮＭＭ２１４により受信されても良い。図２には、１つのみの小売商サーバ１１８が示される。幾つかの実施形態では、複数の小売商サーバ１１８が、ＬＳＥサーバ１０６と通信しても良い。複数の小売商サーバ１１８のうちの１又は複数は、それぞれ、ＮＭＭ２１４に推奨クーポン２１２を通信しても良い。例えば、推奨クーポンは、２以上の小売商から受信されても良い。推奨クーポン２１２は、ＤＲイベントに対する、ＬＳＥ貢献及び／又は小売商貢献を有しても良い。ＬＳＥ貢献は、ＬＳＥ（例えば、ＬＳＥ１０４）が、ＤＲイベントへの参加と引き替えにＤＲ顧客（例えば、ＤＲ顧客１２０）に支払っている額を有しても良い。概して、ＬＳＥ貢献は、ＤＲ顧客のユーティリティ代金に充当され得る合計金額を有しても良い。小売商貢献は、ＤＲイベントへの参加と引き替えである任意の種類の金銭的報奨を有しても良い。小売商貢献の幾つかの例は、商品及び／又は割引（例えば、小売商により提供されるサービスの＄１引き）のためのクーポンを有しても良い。
推奨クーポン２１２は、特定のフォーマットに従いフォーマット化されても良い。例えば、幾つかの実施形態では、推奨クーポン２１２は、以下のクーポンフォーマットの式に従いフォーマット化されても良い。
Ｃｏｕｐｏｎ［［ｊ］］＝ｃ（Ｍ＿ｉｄ，Ｍｊ，Ｕ＿ｉｄ，Ｕｊ，ＤＲ開始時間，ＤＲ終了時間，ｃｏｕｐｏｎ＃）
クーポンフォーマットの式では、ｊはクーポンインデックスパラメータを表す。パラメータＣｏｕｐｏｎ［［ｊ］］は、クーポンインデックスパラメータｊにより識別される推奨クーポンのうちの１つを表す。パラメータＭ＿ｉｄは、小売商のうちの１つの識別子を表す。パラメータＭｊは、小売商のクーポンインデックスパラメータｊにより識別されるクーポンの小売商貢献を表す。パラメータＵ＿ｉｄは、ＬＳＥの識別子を表す。パラメータＵｊは、小売商のクーポンインデックスパラメータｊにより識別されるクーポンのＬＳＥ貢献を表す。パラメータＤＲ開始時間は、クーポンインデックスパラメータｊにより識別されるクーポンが推奨されるＤＲイベントの開始時間を表す。パラメータＤＲ終了時間は、ＤＲイベントの終了時間を表す。パラメータｃｏｕｐｏｎ＃は、オファーされるクーポン数を表す。
例えば、推奨クーポン２１２のうちの１つは、Ｃｏｕｐｏｎ［［８］］＝ｃ（’ＲＥＩ（登録商標）’，１，’ＰａｃｉｆｉＣｏｒｐ（登録商標）’，０．５，’２ｐｍ’，’４ｐｍ’，１０００００）を有しても良い。したがって、推奨クーポンは、２：００ｐｍから４：００ｐｍまでのＤＲイベントの間、ＤＲ顧客がＲＥＩ（登録商標）から＄１．００の報奨を、及びＰａｃｉｆｉＣｏｒｐ（登録商標）から＄０．５の報奨を、受けることができ、ＰａｃｉｆｉＣｏｒｐは１００，０００個のこれらのクーポンをオファーしていることを示す。
小売商貢献及びＬＳＥ貢献の合計値は、特定クーポンがＤＲ顧客に提供する合計ディスカウントである。また、各々のクーポンは、小売商が価値の買い戻しを強いることの制限を備えている場合がある。例えば、時間又は製品用途は、明示的に制限されても良い。
幾つかの実施形態では、クーポンは、ピーク性料金（critical peak pricing：ＣＰＰ）プログラムと結合されても良い。ＣＰＰプログラムでは、レートは、予想外の高負荷又は危機的事象の間、増大されても良い。これらの期間の間の増大したレートは、エネルギ使用の削減を後押しできる。クーポンは、ＣＰＰプログラムに関連付けられる増大レートの受諾を含んでも良い。したがって、上述及び他の実施形態では、ＤＲ顧客がＤＲイベントへの参加に応答する場合、彼女は、報奨を受け、応答として、ＤＲイベントの間の増大レートに合意する。
ＮＭＭ２１４は、小売商サーバ１１８から推奨クーポン２１２を受信しても良い。ＮＭＭ２１４は、次に、推奨クーポン２１２又はその何らかの部分を、ＣＯＭ２１８へ通信しても良い。幾つかの実施形態では、ＮＭＭ２１４は、ＬＳＥ貢献が特定のＬＳＥ貢献限界より小さいこと、及び／又は小売商貢献が特定の小売商貢献限界より大きいこと、を検証しても良い。
幾つかの実施形態では、推奨クーポン２１２の検証は、以下のＬＳＥ貢献及び小売商貢献の式に従い、実行されても良い。
Ｕ＿ｊ≦Ｕ＿ｏ；
Ｍ＿ｊ≧Ｍ＿ｏ
ＬＳＥ貢献及び小売商貢献の式では、ｊは、上述のようにクーポンインデックスパラメータを表す。パラメータＵ＿ｊは、クーポンインデックスパラメータｊにより識別される推奨クーポンのうちの１つについてのＬＳＥ貢献を表す。パラメータＭ＿ｊは、クーポンインデックスパラメータｊにより識別される推奨クーポンのうちの１つについての小売商貢献を表す。パラメータＵ＿ｏは、最大ＬＳＥ貢献を表す。パラメータＭ＿ｏは、特定小売商についての最小貢献を表す。ＬＳＥ貢献及び小売商貢献の式のうちの一方又は両方が偽であることに応答して、推奨クーポン２１２のうちの１又は複数は、フィルタリングされ及び／又は拒否されても良い。
幾つかの実施形態では、最大ＬＳＥ貢献及び／又は特定小売商の最小貢献は、履歴データ２１０及び／又は価格予測情報（例えば、ＰＰｈ２２８）に基づいても良い。最大ＬＳＥ貢献は、全ての顧客クラスタの中の全てのＤＲ顧客がＤＲイベントに参加する場合であっても、ＬＳＥが金銭的に利益を得るよう、設定されても良い。
ＰＰＭ２１６は、ＤＲ運用日の翌日価格及びリアルタイム価格を予測しても良い（集合的に、エネルギ価格予測）。全ての価格予測は、毎時価格予測情報（ＰＰｈ）２２８により、図２に示される。エネルギ価格予測は、履歴データ２１０に基づいても良い。履歴データ２１０は、履歴価格データ（例えば、特定時間の履歴エネルギ価格）、気象データ又はエネルギ使用に影響し得る他の環境条件データのような他の履歴データ、サイト１３０に特有の履歴エネルギ使用データ、等を有しても良い。履歴データ２１０は、（例えば、スマートメータを用いて）サイト１３０から受信されても良く、又は気象庁のような第三者エンティティ２０２からアクセスされても良い。幾つかの実施形態では、ＰＰｈ２２８は、確立１を有する単一の点であっても良い。幾つかの実施形態では、ＰＰｈ２２８は確率分布関数を含んでも良い。ＰＰＭ２１６は、ＰＰｈ２２８からＣＯＭ２１８へ通信しても良い。
ＣＣＭ２２０は、ＤＲ顧客を顧客クラスタにクラスタ化しても良い。顧客クラスタは、サイト１３０、顧客装置１１２、第三者エンティティ２０２、又はそれらの何らかの組み合わせからアクセスされ得る顧客情報に基づいても良い。概して、ＤＲ顧客は、ＤＲ顧客のエネルギ使用行動に基づきクラスタ化されても良い。エネルギ使用行動は、例えば、前のＤＲイベントにおける削減行動又はＤＲ実績を有しても良い。
図示の実施形態では、ＣＣＭ２２０は、顧客クラスタ情報及び／又は顧客情報をＣＯＭ２１８に通信しても良い。例えば、ＣＣＭ２２０は、Ｇｉにより表される、各々の顧客クラスタの中のＤＲ顧客の数を通信しても良い。さらに、ＣＣＭ２２０は、Ｃｉにより表される、次の２４時間の各々の顧客クラスタの中のＤＲ顧客当たりの期待削減ベクトルを通信しても良い。ＣＣＭ２２０は、Ｒｉｊにより表される、顧客クラスタの各々についての、推奨クーポン２１２のうちの１又は複数の受諾レートを更に有しても良い。
ＣＯＭ２１８は、クーポン配信を見付けても良い。クーポン配信は、ＰＰｈ２２８、推奨クーポン２１２、顧客情報（Ｇｉ、Ｃｉ、Ｒｉｊ）２２６、又はそれらの何らかの組み合わせに基づき見付けられても良い。クーポン配信は、ＬＳＥの金銭的利益を生成するよう構成され、及び／又はＬＳＥ（例えば、ＬＳＥ１０４）への金銭的利益を最大化するよう最適化されても良い。クーポン配信は、顧客クラスタ１３２のうちの１又は複数に配信されるべき指定数の推奨クーポン２１２を有しても良い。
幾つかの実施形態では、クーポン配信を見付けることは、以下のクーポン配信の式に従って実行される。
ｍａｘＤＣｉｊΣｉΣｊ［（ＰＰ．＊Ｃ［，ｉ］−ＵＣ［，ｊ］）Ｔ＊ＣＯＮ［，ｊ］．ＤＣｉｊ．ｒｉｊ］；
但し、
ΣｉＤＣｉｊ≦Ｎｊ∀ｊ；及び
ΣｊＣＯＮ［，ｊ］Ｔ ２４×１．ＤＣｉｊ．ｒｉｊ≦［ＧｉＧｉ．．．Ｇｉ］Ｔ ２４×１∀ｊ
クーポン配信の式では、演算子ｍａｘは、最大化関数を表す。顧客クラスタインデックスパラメータｉは、顧客クラスタインデックスパラメータを表す。クーポンインデックスパラメータｊは、上述のようなクーポンインデックスパラメータを表す。パラメータＤＣは、クーポン配信を表す。パラメータＰＰ．は、１日の１時間の間のエネルギ価格予測を表す。パラメータＣ［］は、次の２４時間の、顧客クラスタの中の顧客当たりの期待削減のベクトルを表す。パラメータＵＣ［］は、クーポンインデックスパラメータｊにより識別される推奨クーポンのうちの１つについてのの各々の時間におけるＬＳＥ貢献のベクトルを表す。パラメータＣＯＮ［］は、クーポンインデックスパラメータｊにより識別される推奨クーポンに関連するＤＲイベントの１日のうちの時刻を示すバイナリ｛０，１｝のクーポンオン（coupon on：ＣＯＮ）ベクトルを表す。パラメータｒｉｊは、顧客クラスタインデックスパラメータｉにより識別される顧客クラスタのうちの１つの中の、クーポンインデックスパラメータｊにより識別される推奨クーポンの受諾レートを表す。パラメータＮｊは、クーポンインデックスパラメータｊにより識別される推奨クーポンのうちの利用可能クーポンの数を表す。パラメータＧｉは、顧客クラスタインデックスパラメータｉにより識別される顧客クラスタの中の顧客の数を表す。演算子∀は、「全称限量記号（for any）」演算子を表す。
クーポン配信を見付けることは、推奨クーポン２１２のうちの１又は複数についてＣＯＮベクトル及びＵＣベクトルを生成することを含んでも良い。幾つかの実施形態では、ＣＯＮベクトルの各々のＣＯＮベクトル要素は、ＤＲイベントの１日のうちの時間を表す。ＣＯＮベクトル要素は、ＤＲイベントが１日のうちの対応する時間の間にスケジューリングされない限り、ゼロに等しい。また、ＤＲイベントが１日のうちの対応する時間の間にスケジューリングされる場合、１に等しい。例えば、１：００ＰＭから３：００ＰＭまでスケジューリングされるＤＲイベントのＣＯＮベクトルは、［０ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０ １ １ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０］であっても良い。最初の１２個のＣＯＮベクトル要素及び最後の９個のＣＯＮベクトル要素は、ＤＲイベントがスケジューリングされていない、時間１２：００ＡＭから１１：５９ＡＭ及び３：００ＰＭから１１：５９ＰＭに対応する。１３番目から１５番目のＣＯＮベクトル要素は、ＤＲイベントがスケジューリングされている１２：００ＰＭから２：５９ＰＭに対応する。
幾つかの実施形態では、ＵＣベクトルの各々のＵＣベクトル要素は、ＤＲイベントの１日のうちの時間を表す。ＵＣベクトル要素は、ＤＲイベントが１日のうちの対応する時間の間にスケジューリングされない限り、ゼロに等しい。また、ＤＲイベントが１日のうちの対応する時間の間にスケジューリングされる場合、時間当たりの推奨クーポンに対するＬＳＥ貢献に等しい。例えば、ＬＳＥ貢献が＄０．７５である１：００ＰＭから３：００ＰＭまでスケジューリングされるＤＲイベントのＵＣベクトルは、［０ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ３／４ ３／４ ３／４ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０］であっても良い。最初の１２個のＵＣベクトル要素及び最後の９個のＵＣベクトル要素は、ＤＲイベントがスケジューリングされていない、時間１２：００ＡＭから１１：５９ＡＭ及び３：００ＰＭから１１：５９ＰＭに対応する。１３番目から１５番目のＵＣベクトル要素は、ＤＲイベントがスケジューリングされている１２：００ＰＭから２：５９ＰＭに対応する。１３番目から１６番目のＵＣベクトル要素の各々のＬＳＥ貢献は、＄０．７５を有しても良い。
クーポン配信の式は、以下の線形プログラミングで表すことができる。
ｍａｘｌｉｊｃＴ＊ＤＣ；．．．．．．
但し、Ａ＊ＤＣ≦ｂ、
Figure 2017049998
ｎｇは、顧客クラスタの数であり、
ｎｃは、顧客クーポンの数である。
Figure 2017049998
幾つかの実施形態では、ＣＯＭ２１８は、上述のクーポン配信の式に含まれ得る１又は複数のＬＳＥ提案クーポンを設計しても良い。ＬＳＥ提案クーポンは、ＬＳＥが有益なクーポンを有する任意の時間を逃さないことを保証する。
例えば、ＣＯＭ２１８は、ＤＲイベントがスケジューリングされる１日のうちの各々の時間に１つの、２４個のＬＳＥ提案クーポンを設計しても良い。ＬＳＥ提案クーポンは、ＬＳＥ提案クーポンの式に従いフォーマット化されても良い。
ＰｒｏｐｏｓｅｄＣｏｕｐｏｎ［［ｈ］］＝ｃ（Ｍ＿ｉｄ，Ｍｊ，Ｕ＿ｉｄ，Ｕｊ，ｈ，ｈ，１)
ＬＳＥ提案クーポンの式は、クーポンフォーマットの式と同じフォーマットを有する。しかしながら、ＬＳＥ提案クーポンの式では、ｈは、１日のうちの時間に対応する計数変数を表す。したがって、ｈは［１，２，．．．，２４］に等しい。クーポン数は１であり、ＤＲ開始時間及びＤＲ終了時間はｈに等しい。ＬＳＥ提案クーポンは、単一のクーポンが式に入ることの追加利益を決定するための評価ツールであるので、選択される利用可能クーポン数は１に等しい。ＣＯＭ２１８が、有益であり得る１又は複数のＬＳＥ提案クーポンを識別する場合、ＣＯＭ２１８は、ＬＳＥ提案クーポンを示す信号をＮＭＭ２１４に通信しても良い。ＮＭＭ２１４は、ＬＳＥ提案クーポンを小売商サーバ１１８に通信しても良い。それに応答して、小売商１１８は、新しい推奨クーポン２１２を通信しても良い。ＣＯＭ２１８は、クーポン配信の式及び新しい推奨クーポン２１２を用いて後続のクーポン配信を見付けても良い。ＣＯＭ２１８、小売商サーバ１１８、及びＮＭＭ２１４は、クーポン配信、ＬＳＥ提案クーポン、新しい推奨クーポン２１２、等を見付ける処理を、交渉が完了するまで、反復し続けても良い。例えば、反復は、ＬＳＥ提案クーポンが無くなるまで、又は小売商が新しい推奨クーポン２１２の形式で新しい推奨クーポンを供給できなくなるまで、継続する。
追加又は代替で、特定の小売商貢献及び／又はＬＳＥ貢献は、可能なクーポンについて受信されても良い。特定の小売商貢献及び／又はＬＳＥ貢献は、例えば管理者から受信されても良い。ＣＯＭ２１８は、特定の小売商貢献及び／又はＬＳＥ貢献に基づき、ＬＳＥ提案クーポンを識別しても良い。ＬＳＥ提案クーポンは、ＮＭＭ２１４を介して小売商サーバ１１８に通信されても良い。小売商サーバ１１８は、ＬＳＥ提案クーポンに基づき、新しい推奨クーポン２１２を生成し、ＮＭＭ２１４へ通信しても良い。上述のように、ＣＯＭ２１８は、クーポン配信の式及び新しい推奨クーポン２１２を用いて後続のクーポン配信を見付けても良い。ＣＯＭ２１８、小売商サーバ１１８、及びＮＭＭ２１４は、クーポン配信、新しい推奨クーポン２１２、等を見付ける処理を、交渉が完了するまで、反復し続けても良い。例えば、反復は、ＬＳＥ提案クーポンが無くなるまで、又は小売商が新しい推奨クーポン２１２を供給できなくなるまで、継続する。
交渉が完了した後に、ＣＯＭ２１８は、クーポン配信２０６又は推奨クーポン配信（２０６によっても表される）をＣＤＭ２２２へ通信しても良い。ＣＤＭ２２２は、クーポン配信２０６（又は後続のクーポン配信）に従い、クーポン２３２を顧客クラスタの中のＤＲ顧客の顧客装置１１２に配信しても良い。クーポン２３２のうちの１又は複数は、顧客装置１１２に表示されても良い。例えば、クーポン２３２のうちの１又は複数は、顧客装置１１２のディスプレイ又は別のユーザインタフェースに表示されても良い。所与の時間間隔又は時間で、顧客１２０は、クーポン２３２のうちの１又は複数を選択しても良い。１又は複数のクーポン２３２の選択は、ＤＲイベントに参加するためのＤＲ顧客の態度表明を明示しても良い。
ＣＣＭ２２０は、顧客応答２０８（図２において、「応答２０８」）を集めても良い。顧客応答２０８は、配信される推奨クーポンに対する応答であっても良い。顧客応答２０８は、ＤＲイベントへのＤＲ顧客の参加を示しても良い。ＤＢＭ２２４は、集められた顧客応答に基づき、ＤＲ顧客のエネルギ削減貢献、及び／又はＤＲイベントの少なくとも一部の間の実際のエネルギ価格を推定しても良い。ＤＢＭ２２４は、次に、エネルギトランザクションビッド２０４（図２の「ビッド」）を、ＩＳＯサーバ１２６へ通信しても良い。エネルギトランザクションビッド２０４は、エネルギ削減及び実際のエネルギ価格の推定に基づいても良い。ＩＳＯサーバ１２６は、次に、市場精算結果をＤＢＭ２２４に通信しても良い。ＬＳＥサーバ１０６は、次に、クーポン配信に従い顧客装置１１２へ配信ｓなれたクーポンを用いて、ＤＲイベントを実施しても良い。
図４Ａ及び４Ｂは、本願明細書に記載の少なくとも１つの実施形態に従って構成される、クーポン配信の例示的な方法４００のフロー図である。図４Ａ及び４Ｂの方法４００は、図３を参照して記載される。図３は、方法４００が実行され得る例示的なシーケンス３００を示す。さらに、図３は、方法４００の１又は複数の部分を実行し得るモジュール、システム、又はエンティティ（例えば、３０２、１１８、２１４、２１８、２１６、２２０、２２２、１２０、２２４、１２４）の例を提供する。図３は、方法４００の部分を実行し得るモジュール、システム、又はエンティティの一例を提供する。幾つかの実施形態では、他のモジュール、システム、又はエンティティが方法４００の部分を実行しても良い。
概して、方法４００は、図１及び２を参照して記載されたＬＳＥサーバ１０６により幾つかの実施形態においてプログラム制御されて実行されても良い。幾つかの実施形態では、ＬＳＥサーバ１０６又は別のコンピューティング装置は、コンピューティング装置及び／又はＬＳＥサーバ１０６に方法４００を実行させる（図５のプロセッサ５０４のような）プロセッサにより実行可能なプログラムコード又は命令を格納している非一時的コンピュータ可読媒体（例えば、図５のメモリ５０８）を含み又はそれに通信可能に結合されても良い。追加又は代替で、ＬＳＥサーバ１０６は、ＬＳＥサーバ１０６又は別のコンピューティング装置に方法４００を実行させるコンピュータ命令を実行するよう構成される、本開示の別の場所に記載されるプロセッサ５０４を有しても良い。別個のブロックとして示したが、所望の実装に依存して、種々のブロックは、更なるブロックに分割され、少ないブロックに結合され、又は除去されても良い。
図３及び４Ａを参照すると、方法４００はブロック４０２で開始し得る。ブロック４０２で、初期オファーは、１又は複数の小売商へ通信されても良い。初期オファーは、小売商貢献、ＬＳＥ貢献、関連ＤＲイベント、及びクーポン数を有する初期クーポン設計を有しても良い。図３を参照すると、ＬＳＥサーバ１０６のＮＭＭ２１４は、初期オファーを生成し及び／又は小売商サーバ１１８へ通信しても良い。
ブロック４０４で、推奨クーポンが受信されても良い。例えば、推奨クーポンは、２以上の小売商から受信されても良い。推奨クーポンの各々は、ＤＲイベントに対する、ＬＳＥ貢献及び／又は小売商貢献を有しても良い。さらに、幾つかの実施形態では、推奨クーポンの各々は、ＣＰＰプログラムに関連付けられる増大レートの受諾を含んでも良い。幾つかの実施形態では、推奨クーポンは、クーポンフォーマットの式に従いフォーマット化されても良い。クーポンフォ―マットの式の一例は、本開示の別の場所で提供される。図３を参照すると、小売商サーバ１１８は、ＮＭＭ２１４に推奨クーポンを通信しても良い。ＮＭＭ２１４は、推奨クーポンを受信し、次に、推奨クーポン又はその何らかの部分を、ＣＯＭ２１８へ通信しても良い。ＬＳＥサーバ１０６のＣＯＭ２１８は、ＮＭＭ２１４から推奨クーポンを受信しても良い。
ブロック４０６で、ＬＳＥ貢献が特定のＬＳＥ貢献限界より小さいこと、又は小売商貢献が特定の小売商貢献限界より大きいこと、のうち一方又は両方が検証されても良い。例えば、ＬＳＥ貢献及び小売商貢献の式が検証されても良い。ＬＳＥ貢献が特定のＬＳＥ貢献限界より大きいこと、又は小売商貢献が特定の小売商貢献限界より小さいことに応答して、推奨クーポンのうちの１又は複数がフィルタリングされても良い。図３を参照すると、ＮＭＭ２１４は、検証を実行しても良い。ＮＭＭ２１４は、次に、確認されない推奨クーポンをフィルタリングし又は拒否し、残りの推奨クーポンをＣＯＭ２１８へ通信しても良い。
ブロック４０８で、ＤＲ運用日について、翌日価格及びリアルタイム価格（集合的にエネルギ価格予測）が予測されても良い。エネルギ価格予測は、履歴価格データ、及びエネルギ使用に影響を与え得る気象データ若しくは他の環境条件データのような他の履歴データに基づいても良い。幾つかの実施形態では、ＤＲ運用日についてのエネルギ価格予測は、確率分布関数を有しても良い。幾つかの実施形態では、エネルギ価格予測は、特定の値を有しても良い。図３を参照すると、エネルギ価格予測は、ＰＰＭ２１６のようなＬＳＥサーバ１０６のモジュールのうちの１又は複数により予測されても良い。ＰＰＭ２１６は、エネルギ価格予測を予測しても良い。ＰＰＭ２１６は、次に、ＣＯＭ２１８へ価格予測を通信しても良い。
ブロック４１０で、ＤＲ顧客は、顧客クラスタにクラスタ化されても良い。ＤＲ顧客は、ＤＲ顧客のエネルギ使用行動に基づきクラスタ化されても良い。エネルギ使用行動は、例えば、前のＤＲイベントにおける削減行動又はＤＲ実績を有しても良い。図３を参照すると、ＬＳＥサーバ１０６のモジュールは、ＤＲ顧客をクラスタ化しても良い。例えば、ＣＣＭ２２０は、ＤＲ顧客を顧客クラスタにクラスタ化しても良い。顧客クラスタに関する情報及び他の顧客情報は、ＣＯＭ２１８へ通信されても良い。例えば、Ｇｉ、Ｃｉ、及びＲｉｊは、ＣＯＭ２１８へ通信されても良い。
ブロック４１２で、クーポン配信が見付けられても良い。クーポン配信は、エネルギ価格予測、推奨クーポン、顧客情報、又はそれらの何らかの組み合わせに基づき見付けられても良い。クーポン配信は、ＬＳＥ（例えばＬＳＥ１０４）への金銭的利益を生成するよう構成されても良い。クーポン配信は、ＬＳＥへの金銭的利益を最大化するために最適化されても良い。クーポン配信は、顧客クラスタのうちの１又は複数に配信されるべき指定数の推奨クーポンを有しても良い。
幾つかの実施形態では、クーポン配信を見付けることは、クーポン配信の式に従って実行される。例えば、クーポン配信の式は、本開示の別の場所で議論したクーポン配信の式と同様であっても良い。幾つかの実施形態では、クーポン配信を見付けることは、推奨クーポンの各々のＣＯＮベクトルを生成することを含む。ＣＯＮベクトルの各々のＣＯＮベクトル要素は、ＤＲイベントの１日のうちの時間を表しても良い。ＣＯＮベクトル要素は、ＤＲイベントが１日のうちの対応する時間の間にスケジューリングされない限り、ゼロに等しくても良い。また、ＤＲイベントが１日のうちの対応する時間の間にスケジューリングされる場合、１に等しくても良い。
幾つかの実施形態では、クーポン配信を見付けることは、推奨クーポンの各々のＵＣベクトルを生成することを含む。ＵＣベクトルの各々のＵＣベクトル要素は、ＤＲイベントの１日のうちの時間を表しても良い。ＵＣベクトル要素は、ＤＲイベントが１日のうちの対応する時間の間にスケジューリングされない限り、ゼロに等しくても良い。また、ＤＲイベントが１日のうちの対応する時間の間にスケジューリングされる場合、時間当たりの推奨クーポンに対するＬＳＥ貢献に等しくても良い。
図３を参照すると、ＣＯＭ２１８は、クーポン配信を見付けても良い。例えば、何らかの他の顧客情報と一緒に、ＰＰＭ２１６により通信されたエネルギ価格予測、ＮＭＭ２１４により通信された推奨クーポン、顧客クラスタに関する情報は、クーポン配信を見付けるために、ＣＯＭ２１８により使用されても良い。
ブロック４１４で、小売商との交渉が完了するか否かが決定されても良い。小売商との交渉が完了するか否かの決定は、ＮＭＭ２１４又はＬＳＥサーバ１０６の別のモジュールにより行われても良い。小売商との交渉が完了していないことに応答して（ブロック４１４で「Ｎｏ」）、方法４００は、ブロック４１６に進んでも良い。図４Ｂを参照すると、特定の小売商貢献及び／又はＬＳＥ貢献は、可能なクーポンについて受信されても良い。特定の小売商貢献及び／又はＬＳＥ貢献は、例えば管理者から受信されても良い。図３を参照すると、管理者３０２は、特定の小売商貢献及び／又はＬＳＥ貢献をＣＯＭ２１８に通信しても良い。
ブロック４１８で、ＬＳＥ提案クーポンが識別されても良い。例えば、幾つかの実施形態では、ＬＳＥ提案クーポンは、特定の小売商貢献及び／又はＬＳＥ貢献に基づいても良い。図３を参照すると、ＣＯＭ２１８は、管理者３０２から通信される特定の小売商貢献及び／又はＬＳＥ貢献から、ＬＳＥ提案クーポンを識別しても良い。
ブロック４２０で、ＬＳＥ提案クーポンは、小売商へ通信されても良い。ＬＳＥ提案クーポンは、ＤＲ顧客への推奨クーポンの配信の前に、通信されても良い。図３を参照すると、ＣＯＭ２１８は、ＮＭＭ２１４にＬＳＥ提案クーポンを通信しても良い。ＮＭＭ２１４は、ＬＳＥ提案クーポンを小売商サーバ１１８に通信しても良い。
ブロック４２２で、新しい推奨クーポンが受信されても良い。新しい推奨クーポンは、小売商から受信されても良い。幾つかの環境では、新しい推奨クーポンは、例えば新しい推奨クーポンに基づいても良い。幾つかの実施形態では、新しい推奨クーポンは、ＤＲ顧客への推奨クーポンの配信の前に受信されても良い。図３を参照すると、小売商サーバ１１８は、ＮＭＭ２１４に新しい推奨クーポンを通信しても良い。ＮＭＭ２１４は、新しい推奨クーポンをフィルタリングしても良い。ＮＭＭ２１４は、次に、新しい推奨クーポン又はその何らかの部分を、ＣＯＭ２１８へ通信しても良い。
ブロック４２２から、方法４００は図４Ａのブロック４１２に進み得る。ブロック４１２で、後続のクーポン配信が見付けられても良い。クーポン配信は、エネルギ価格予測、新しい推奨クーポン（又はその何らかの部分）、顧客情報、又はそれらの何らかの組み合わせに基づき見付けられても良い。方法４００は、小売商との交渉が完了するまで（ブロック４１４で「ＹＥＳ」）、ブロック４１４、４１６、４１８、４２０、４２２のうちの１又は複数を通じて進んでも良い。例えば、図３を参照すると、ループ３１０がシーケンス３００に含まれる。ループ３１０は、小売商との交渉が完了するまで、継続しても良い。
小売商との交渉が完了することに応答して（ブロック４１４で「ＹＥＳ」）、方法４００は、図４Ｂのブロック４２４に進んでも良い。ブロック４２４で、推奨クーポンは、顧客クラスタへ配信されても良い。例えば、推奨クーポンは、クーポン配信又は後続のクーポン配信に従って、配信されても良い。図３を参照すると、ＣＯＭ２１８は、ＣＤＭ２２２に推奨クーポンを通信しても良い。ＣＤＭ２２２は、クーポン配信又は後続のクーポン配信に従って、推奨クーポンをＤＲ顧客１２０へ通信しても良い。
ブロック４２６で、顧客応答が集められても良い。顧客応答は、配信される推奨クーポンに応答しても良い。顧客応答は、ＤＲイベントへのＤＲ顧客１２０の参加を示しても良く、より具体的には、どの又はどれ位多くのＤＲ顧客１２０がＤＲイベントへの参加を表明したかを示しても良い。所与の時間間隔又は時間で、ＤＲ顧客は、ＤＲイベントの中の推奨クーポンのうちの１又は複数に応答しても良い。クーポンの利用可能性は、同じ顧客クラスタのＤＲ顧客からの応答に依存しても良い。図３を参照すると、顧客応答は、ＤＲ顧客１２０からＣＤＭ２２２へ通信されても良く、後のクーポン配信で使用されても良い。さらに、ＤＲ顧客１２０は、ＤＢＭ２２４へ顧客応答を通信しても良い。
ブロック４２８で、ＤＲ顧客のエネルギ削減貢献、及び／又はＤＲイベントの少なくとも一部の間の実際のエネルギ価格は、集められた顧客応答に基づき推定されても良い。図３を参照すると、ＤＢＭ２２４は、ＤＲ顧客のエネルギ削減貢献及び／又は実際のエネルギ価格を推定しても良い。
ブロック４３０で、エネルギトランザクションビッドは、ＩＳＯへ通信されても良い。エネルギトランザクションビッドは、エネルギ削減及び実際のエネルギ価格の推定に基づいても良い。図３を参照すると、ＤＢＭ２２４は、エネルギトランザクションビッドを生成し及び／又はＩＳＯサーバ１２４へ通信しても良い。ＩＳＯは、次に、市場精算結果をＤＢＭ２２４へ通信しても良い。これは、図３の３０８により表される。
当業者は、上述の及び本願明細書に開示した他の手順及び方法において、その処理及び方法で実行される機能が異なる順序で実施されても良いことを理解するだろう。さらに、概略のステップ及び動作は、単に例として提供され、幾つかのステップ及び動作は、開示の実施形態から逸脱することなく、任意であり、より少ないステップ及び動作に組み合わされ、又は追加ステップ及び動作に拡張されても良い。例えば、方法４００は、ＬＳＥの必要を解決するために、推奨クーポンの数を決定するステップを有しても良い。不十分な数しか存在しないという決定に応答して、方法４００は、１又は複数の新しいクーポンを小売商へ推奨するステップを有しても良い。
図５は、１又は複数のクーポン配信処理のために構成される例示的なコンピューティングシステム５００を示す。コンピューティングシステム５００は、図１の動作環境１００及び／又は図２の動作環境２５０において実装されても良い。コンピューティングシステム５００の例は、ＬＳＥサーバ１０６、小売商サーバ１１８、ＩＳＯサーバ１２６、顧客装置１１２のうちの１又は複数を有しても良い。コンピューティングシステム５００は、１又は複数のプロセッサ５０４、メモリ５０８、通信ユニット５０２、ユーザインタフェース装置５１４、データ記憶装置５０１を有しても良い。データ記憶装置５０１は、顧客クーポンモジュール１１４、小売商クーポンモジュール１２８、ＬＳＥクーポンモジュール１０８（集合的にモジュール１１０／１２８／１０８）を更に有する。
プロセッサ５０４は、任意の適切な特定用途向け又は汎用コンピュータ、コンピューティングエンティティ、又は種々のコンピュータハードウェア若しくはソフトウェアモジュールを有しても良く、任意の適切なコンピュータ可読媒体に格納された命令を実行するよう構成され得る処理装置を用いて実施されても良い。例えば、プロセッサ５０４は、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、デジタシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、ＡＳＩＣ、FPGA又はプログラム命令を解釈し及び／若しくは実行し並びに／又はデータを処理するよう構成された任意の他のデジタル若しくはアナログ回路を有しても良い。
図５には単一のプロセッサを示したが、プロセッサ５０４は、より一般的には、本開示で説明される任意の数の工程を個々に又は共同で実行するよう構成される任意の数のプロセッサを有しても良い。さらに、プロセッサ５０４のうちの１又は複数は、１又は複数の異なる電子装置又はコンピューティングシステムに存在しても良い。幾つかの実施形態では、プロセッサ５０４は、プログラム命令を解釈し及び／又は実行し、及び／又はメモリ５０８、データ記憶装置５０１又はメモリ５０８及びデータ記憶装置５０１に格納されたデータを処理してもよい。幾つかの実施形態では、プロセッサ５０４は、データ記憶装置５０１からプログラム命令をフェッチし、該プログラム命令をメモリ５０８にロードしても良い。プログラム命令がメモリ５０８にロードされた後、プロセッサ５０４は該プログラム命令を実行しても良い。
メモリ５０８及びデータ記憶装置５０１は、コンピュータ実行可能命令又はデータ構造を伝える又は格納しているコンピュータ可読記憶媒体を含み得る。このようなコンピュータ可読媒体は、プロセッサ５０４のような汎用又は特定目的コンピュータによりアクセスできる任意の利用可能な媒体を含み得る。例として且つ限定ではなく、このようなコンピュータ可読記憶媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ又は他の光ディスク記憶装置、磁気ディスク記憶装置又は他の磁気記憶装置、フラッシュメモリ装置（例えば、固体メモリ素子）を含む有形又は非一時的コンピュータ可読記憶媒体、又はコンピュータにより実行可能な命令若しくはデータ構造の形式で所望のプログラムコード手段を伝える若しくは格納するために用いられ汎用若しくは特定目的コンピュータによりアクセス可能な他の記憶媒体を有し得る。上述の組合せも、コンピュータ可読記憶媒体の範囲に包含され得る。コンピュータ実行可能命令は、例えば、プロセッサ５０４に特定の工程又は工程のグループを実行させるよう構成される命令及びデータを含み得る。
通信ユニット５０２は、通信を受信し及び送信するよう構成されるハードウェアの１又は複数のピースを有しても良い。幾つかの実施形態では、通信ユニット５０２は、通信ハードウェア装置の中でも特に、アンテナ、有線ポート、変調／復調ハードウェア、のうちの１又は複数を有しても良い。特に、通信ユニット５０２は、コンピューティングシステム５００の外部から通信を受信するよう、及び該通信をプロセッサ５０４に提示し又はプロセッサ５０４からの通信を別の装置若しくはネットワークに送信するよう、構成されても良い。
ユーザインタフェース装置５１４は、ユーザからの入力を受信し及び／又はユーザに出力を提供するよう構成されるハードウェアの１又は複数のピースを有しても良い。幾つかの実施形態では、ユーザインタフェース装置５１４は、ハードウェア装置の中でも特に、スピーカ、マイクロフォン、ディスプレイ、キーボード、タッチスクリーン、ホログラフィックプロジェクション、のうちの１又は複数を有しても良い。上述の及び他の実施形態では、ユーザインタフェース装置５１４は、ＤＲ顧客又は管理者から入力を受信するよう構成されても良い。
モジュール１１０／１２８／１０８は、データ記憶装置５０１に格納されたプログラム命令を有しても良い。プロセッサ５０４は、モジュール１１０／１２８／１０８をメモリ５０８にロードし、モジュール１１０／１２８／１０８を実行するよう構成されても良い。代替で、プロセッサ５０４は、メモリ５０８にロードしないで、データ記憶装置５０１からモジュール１１０／１２８／１０８を１行毎に実行しても良い。モジュール１１０／１２８／１０８を実行するとき、プロセッサ５０４は、本開示の他の場所に記載したように、クーポン配信処理の実行のために構成されても良い。
本開示の範囲から逸脱することなくコンピューティングシステム５００に対し変更、追加又は省略が行われても良い。例えば、幾つかの実施形態では、コンピューティングシステム５００は、ユーザインタフェース装置５１４を有しなくても良い。幾つかの実施形態では、コンピューティングシステム５００の異なるコンポーネントは、物理的に別個であっても良く、任意の適切なメカニズムにより通信可能に結合されても良い。例えば、データ記憶装置５０１は、記憶装置に通信可能に結合されるプロセッサ５０４とメモリ５０８と通信ユニット５０２とを含むサーバから分離した、該記憶装置の部分であっても良い。
図６Ａ〜６Ｋは、本開示に記載の１又は複数の処理に従うクーポン配信のシミュレートされた例を示す。シミュレートされた例は、入力として、運用日（operation day：ＯＤ）のエネルギ価格予測、初期クーポン設計、及び顧客情報を受信する。エネルギ価格予測は、次の価格予測の式により表せる。
ＰＰｈ；
ｈ＝｛１．．．２４｝
価格予測の式において、ＰＰは、価格予測を表す。パラメータｈは、時間を表す。したがって、ＰＰ１は、１２：００ＡＭから１２：５９ＡＭまでの価格予測を表す。
初期クーポン設計は、本開示の別の場所で記載されるような、小売商貢献、ＬＳＥ貢献、ＤＲイベントに関連するスケジュールされた時間、及びクーポン数を有しても良い。例えば、初期クーポンは、クーポンｊの式により表せる。
Ｃｏｕｐｏｎ［［ｊ］］＝ｃ（’Ｍ’，１，’Ｕ’，０．５，’２ｐｍ’，’４ｐｍ’，１０００００）；
クーポンｊの式で、クーポンｊは、２：００ＰＭから４：００ＰＭまでのＤＲイベントのためのものである。ＬＳＥ貢献は＄０．５であり、小売商貢献は＄１である。さらに、利用可能な１００，０００個のクーポンｊがある。
シミュレーションのための顧客情報は、各々の顧客クラスタ（例えば、Ｇｉ）の中のＤＲ顧客数、ＤＲ顧客の応答を必要条件とする来る２４時間の各々の顧客クラスタの中のＤＲ顧客当たりの期待削減ベクトル（例えば、Ｃｉ）、及びｉによりインデックス付けされる顧客クラスタのうちの各々の中のクーポンｊの受諾レート行列（例えば、Ｒｉｊ）を含む。このシミュレーションシナリオでは、対応するＧｉ、Ｃｉ、及びＲｉｊを有する、１００個の推奨クーポン及び５０個の顧客クラスタが存在する。これら５０個の顧客クラスタの中の合計顧客数は、２，８６５，９００である。
図６Ａ及び６Ｂは、「グループ１０」として参照される削減クラスタのうちの１つについての例示的な削減曲線、及び例示的な予測価格曲線を示す。シミュレーションでは、グループ１０は２６６００人の顧客を有し、１００個の推奨クーポンに対するこの顧客クラスタの受諾レートは図６Ｃに示される。シミュレーションでは、図６Ａ〜６Ｃの値はランダムに生成された。
シミュレーションでは、入力が準備された後、原座員おクーポンの分析が行われた。現在のクーポンの分析は、クーポンが未確定であり、ＬＳＥがクーポンを設計するために小売商との交渉状態にあるとき、生じても良い。このモードでは、各々の顧客クラスタの推奨クーポンの各々の最適数が求められても良い。さらに、クーポンは、それらの（受諾クーポン当たりの）ＬＳＥについての値の順序でランク付けされても良い。さらに、クーポンの新しい設計が提案されても良い。最適化は、ＬＳＥの観点からである。シミュレーションでは、ＤＣは出力である。ＤＣは５０ｘ１００行列の形式である。ここで、ＤＣｉｊは、顧客クラスタインデックスパラメータｉにより識別される顧客クラスタの中で配信されるべきクーポンｊの数である。図６Ｄは、顧客クラスタの各々に割り当てられる異なるクーポンの合計数を示す。
図６Ｄによると、グループ１０はいかなるクーポンも配信する資格がなく、一方、別の顧客クラスタ「グループ４５」は５６，４００個のクーポンを受ける。グループ１０及びグループ４５の両者の削減パターンは、図６Ｅに示される。グループ１０がクーポンを受けない理由は、両グループともほぼ同じ時間の間に負荷を削減しているが、グループ４５と比べてグループ１０の見込み需要応答貢献が少ないからである。
図６Ｅに加えて、最適クーポン配信は、各々のクーポン種類からの配信クーポン数により考えられても良い。最適クーポン配信は、図６Ｆの配信クーポン数により表される。図６Ａ〜６Ｆによると、全く配信されなかったクーポン種類のうちの１つはクーポン１７であり、一方、クーポン４６は、完全に、つまり１０，９００個のクーポンが配信されることが推奨される。
例えば、これらは、クーポン１７の設計パラメータである。
Ｃｏｕｐｏｎ［［１７］］
［１］”Ｍ” ”０．０５” ”Ｕ” ”０．１” ”１” ”２” ”５３００”
クーポン１７は、１：００ＡＭから２：００ＡＭまでの２時間の間、＄０．１／ｋＷｈだけ貢献することをＬＳＥに望む（このクーポンのＬＳＥ貢献では、時間当たり平均して５セント／ｋＷｈ）。しかしながら、予測価格は、１：００ＡＭ及び２：００ＡＭでそれぞれ３及び２セント／ｋＷｈである。したがって、このクーポンについて１０セント／ｋＷｈを貢献する経済的動機がＬＳＥにはない。他方で、クーポン４６は、１２：００ＰＭにおいてＬＳＥから３セント／ｋＷｈを要求し、予測価格は６セント／ｋＷｈである。この要求及び予測価格は、ＬＳＥがｋＷｈ毎に６セントで電力を売り、同じエネルギ量に対してクーポンの形式で、顧客に３セントを支払うことを示しても良い。これらは、クーポン４６の設計パラメータである。
Ｃｏｕｐｏｎ［［４６］］
［１］”Ｍ” ”０．０５” ”Ｕ” ”０．０３” ”１２” ”１２” ”１０９００”
シミュレーションは、クーポンのうちの持っていることがより良いクーポンに関する情報も出力しても良い。図６Ｉは、クーポン（例えば、図６Ｆの１００個のクーポン）のうちの持っていることがより良いクーポンに関する出力情報を表す。図６Ｉには、クーポン識別子により参照される８１個のクーポンがある。図６Ｉの出力情報の中で識別される８１個のクーポンは、より多くのクーポンが８１個のクーポン種類からＬＳＥにとって有益であることを示す。図６Ｉに示されない他の１９個のクーポンについては、ＬＳＥにとって、より求めるべき利益はない。同じ情報は、図６Ｇに示されている。図６Ｇは、各々のクーポン種類から追加クーポン当たりの利益の増大を示す。
図６Ｈは、全てのクーポンに対して応答すべき期待ＤＲ顧客数を示す。毎時間の全てのクーポンに応答すべき期待ＤＲ顧客数は、受諾レートに依存して、全ての顧客クラスタからの参加顧客の最大数（５２，８６７）がＤＲ顧客の総数（２，８６５，９００）より遙かに少ないことを示す。さらに、クーポンのこの特定の配信に伴う期待利益は、次の通りである。
［１］”期待利益５１３９６．２０６２４３７９３＄
例えば、クーポン配信の式（上述した）を用いて、特定のクーポン配信の期待利益が計算できる。
現在の推奨クーポンの分析の後に、新しいクーポン配信が設計されても良い。新しいクーポンは、ＬＳＥの利益を増大するよう構成されても良い。新しいクーポンの設計は、管理者が、可能性のあるクーポンについての（時間当たりの）小売商及びＬＳＥ貢献を指定することを含んでも良い。ＬＳＥ貢献が各々のクーポンで＄０．０４／時のように選択される場合、新しいクーポン配信が推奨されても良い。例えば、図６Ｊは、新しいクーポンの推奨を表す。
さらに、シミュレーションでは、出力は、全ての推奨クーポン及び時間を一緒にランク付けするレポートを有しても良い。図６Ｋは、レポートの一例を示す。図６Ｋから、１２：００ＰＭにおいてＤＲイベントのクーポンを有する場合、クーポンはＬＳＥにとって有益であると決定されても良い。図６Ｋで、ランク１９は、キロワット時（ｋＷｈ）当たり＄０．０４より少ない又はそれに等しいＬＳＥ貢献を有する１２：００ＰＭのクーポンを導入することが、それより低い全ての他のクーポンよりもＬＳＥにとってより有益であることを示す。これは、１２：００ＰＭのクーポンを設計する機会が見過ごされ、再検討され得ることを示す。これは、図６Ｊの最初の行にも反映される。具体的には、次の通りである。
［１］”時間１２（指定Ｕｏを有する）のクーポンの追加は、クーポンからの受諾クーポン当たりのより多くの利益を有する：（順に）”
［１］４６ ４４ ４７ ９１ １ ７３ ８
図６Ｋで、これは、１：００ＰＭ（ランク２７）、５：００ＰＭ（ランク３３）、等にも当てはまる。クーポンは、これらの有益な時間をカバーするよう設計されても良い。図６Ｊ及び６Ｋの情報に基づき、ＬＳＥは、新しい推奨クーポンを設計するために小売商と交渉しても良い。この処理は、新しい推奨が無くなるまで、又は小売商が新しい推奨に対応できなくなるまで、繰り返す。
本願明細書に記載した実施形態は、以下に更に詳細に議論するように、種々のコンピュータハードウェア又はソフトウェアモジュールを備えた特定用途又は汎用コンピュータの使用を含み得る。
本願明細書に記載した実施形態は、コンピュータにより実行可能な命令又はデータ構造を伝える又は格納しているコンピュータ可読媒体を用いて実施され得る。このようなコンピュータ可読媒体は、汎用又は特定目的コンピュータによりアクセスできる利用可能な媒体を有しても良い。例として且つ限定ではなく、このようなコンピュータ可読媒体は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read−Only Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read−Only Memory）、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read−Only Memory）又は他の光ディスク記憶装置、磁気ディスク記憶装置又は他の磁気記憶装置、フラッシュメモリ装置（例えば、固体メモリ素子）を含む非一時的コンピュータ可読記憶媒体、又はコンピュータにより実行可能な命令若しくはデータ構造の形式で所望のプログラムコードを伝える若しくは格納するために用いられ汎用若しくは特定目的コンピュータによりアクセス可能な他の媒体を有し得る。上述の組合せも、コンピュータ可読媒体の範囲に包含され得る。
コンピュータにより実行可能な命令は、例えば、汎用コンピュータ、特定目的コンピュータ（例えば、１又は複数のプロセッサ）又は特定目的処理装置に特定の機能又は機能グループを実行させる命令及びデータを有しても良い。本発明の主題は構造的特徴及び／又は方法論的動作に特有の言葉で記載されたが、本発明の主題は、特許請求の範囲に定められる上述の特定の特徴又は動作に限定されないことが理解されるべきである。むしろ、上述の特定の特徴及び動作は、特許請求の範囲の実施の例示的形態として開示されたものである。
本願明細書で用いられるように、用語「モジュール」又は「コンポーネント」は、モジュール若しくはコンポーネントの動作を実行するよう構成される特定ハードウェア実施形態、及び／又はコンピューティングシステムの汎用ハードウェア（例えばコンピュータ可読媒体、処理装置、等）に格納され及び／又はそれらにより実行され得るソフトウェアオブジェクト若しくはソフトウェアルーチンを表しても良い。幾つかの実施形態では、本願明細書に記載されたのと異なるコンポーネント、モジュール、エンジン及びサービスは、（例えば、別個のスレッドとして）コンピューティングシステムで実行されるオブジェクト又は処理として実施されても良い。本願明細書に記載のシステム及び方法の幾つかは概して（汎用ハードウェアに格納される及び／又はそれにより実行される）ソフトウェアで実装されるように記載されたが、専用ハードウェアの実装又はソフトウェアと専用ハードウェアの組み合わせの実装も可能であり考えられる。この説明では、「コンピュータエンティティ」は、本願明細書で先に定められたようにコンピューティングシステム、又はコンピューティングシステムで実行されるモジュール若しくはモジュールの組合せであっても良い。
本願明細書に記載された全ての例及び条件文は、教育上の目的で、読者が本発明の原理及び発明者により考案された概念を理解するのを助け、技術を促進させるためであり、これらの特に記載された例及び制約に限定されないものと考えられるべきである。本発明の実施形態が詳細に記載されたが、種々の変更、置換及び修正が本発明の精神及び範囲から逸脱することなく行われうることが理解されるべきである。
以上の実施形態に加え、更に以下の付記を開示する。
（付記１） 需要応答（ＤＲ）イベントのクーポン配信の方法であって、前記方法は、
１又は複数のＤＲ顧客のエネルギ使用行動に基づき、前記１又は複数のＤＲ顧客を２以上の顧客クラスタにクラスタ化するステップと、
２以上の小売商から推奨クーポンを受信するステップであって、前記推奨クーポンの各々は、ＤＲイベントの負荷提供エンティティ（ＬＳＥ）貢献及び小売商貢献の両方を含む、ステップと、
エネルギ価格予測、前記推奨クーポン、及び顧客情報に基づき、ＬＳＥに金銭的利益を生じるクーポン配信を見付けるステップであって、前記クーポン配信は、前記推奨クーポンのうち、前記顧客クラスタのうちの１又は複数に配信されるべき特定数を含む、ステップと、
前記クーポン配信に従い、前記顧客クラスタのうちの１又は複数に前記推奨クーポンのうちの１又は複数を配信するステップと、
前記ＤＲ顧客の参加を示す、前記の配信された推奨クーポンに対する顧客応答を集めるステップと、
前記の集められた顧客応答に基づき、前記ＤＲイベントの少なくとも一部について、前記ＤＲ顧客のエネルギ削減貢献及び実際のエネルギ価格を推定するステップと、
エネルギ削減及び前記実際のエネルギ価格に基づき、独立システムオペレータ（ＩＳＯ）に、エネルギトランザクションビッドを通信するステップと、
を有する方法。
（付記２） 可能なクーポンの特定の小売商貢献及び／又はＬＳＥ貢献を受信するステップと、
前記特定の小売商貢献及び／又は前記ＬＳＥ貢献に基づき、１又は複数のＬＳＥの提案したクーポンを識別するステップと、
前記推奨クーポンを配信するステップの前に、
前記ＬＳＥの提案したクーポンを前記小売商に通信するステップと、
新しい推奨クーポンを受信するステップと、
前記エネルギ価格予測、前記新しい推奨クーポン、及び前記顧客情報に基づき、後続のクーポン配信を見付けるステップと、
を更に有する付記１に記載の方法。
（付記３） 前記エネルギ使用行動は、前のＤＲイベントにおける削減行動又はＤＲ実績を含む、付記１に記載の方法。
（付記４） 前記推奨クーポンは次式に従いフォーマット化され、
Ｃｏｕｐｏｎ［［ｊ］］＝ｃ（Ｍ＿ｉｄ，Ｍｊ，Ｕ＿ｉｄ，Ｕｊ，ＤＲ開始時間，ＤＲ終了時間，ｃｏｕｐｏｎ＃）、
ここで、ｊは、クーポンインデックスパラメータを表し、
Ｃｏｕｐｏｎ［［ｊ］］は、前記クーポンインデックスパラメータｊにより識別される前記推奨クーポンのうちの１つを表し、
Ｍ＿ｉｄは、前記小売商のうちの１つの識別子を表し、
Ｍｊは、前記小売商の前記クーポンインデックスパラメータｊにより識別される前記クーポンの小売商貢献を表し、
Ｕ＿ｉｄは、ＬＳＥの識別子を表し、
Ｕｊは、ＬＳＥの前記クーポンインデックスパラメータｊにより識別される前記クーポンのＬＳＥ貢献を表し、
ＤＲ開始時間は、前記クーポンインデックスパラメータｊにより識別される前記クーポンが推奨されるＤＲイベントの開始時間を表し、
ＤＲ終了時間は、前記ＤＲイベントの終了時間を表し、
ｃｏｕｐｏｎ＃は、提供されるクーポンの数を表す、
付記１に記載の方法。
（付記５） 次式に従い、前記ＬＳＥ貢献が特定のＬＳＥ貢献限度より少ないこと、又は前記小売商貢献が特定の小売商貢献限度より多いことを検証するステップ、を更に有し、
Ｕ＿ｊ≦Ｕ＿ｏ；
Ｍ＿ｊ≧Ｍ＿ｏ；
ここで、
ｊは、クーポンインデックスパラメータを表し、
Ｕ＿ｊは、前記クーポンインデックスパラメータｊにより識別される前記推奨クーポンのうちの１つについての前記ＬＳＥ貢献を表し、
Ｍ＿ｊは、前記クーポンインデックスパラメータｊにより識別される前記推奨クーポンについての前記小売商貢献を表し、
Ｕ＿ｏは、最大ＬＳＥ貢献を表し、
Ｍ＿ｏは、特定小売商の最小貢献を表す、
付記１に記載の方法。
（付記６） 前記ＬＳＥの要求を解決するための前記推奨クーポンの数を決定するステップと、
不十分な数しか存在しないという決定に応答して、１又は複数の新しいクーポンを推奨するステップと、
を更に有する付記１に記載の方法。
（付記７） 履歴価格データ及び他の履歴データに基づき、ＤＲ運用日の翌日価格及びリアルタイム価格を予測するステップであって、前記ＤＲ運用日の前記翌日価格及び前記リアルタイム価格は、前記エネルギ価格予測に含まれる、ステップ、を更に有する付記１に記載の方法。
（付記８） 前記クーポン配信を見付けるステップは、次式に従い実行され、
ｍａｘＤＣｉｊΣｉΣｊ［（ＰＰ．＊Ｃ［，ｉ］−ＵＣ［，ｊ］）Ｔ＊ＣＯＮ［，ｊ］．ＤＣｉｊ．ｒｉｊ］、以下を条件として、
ΣｉＤＣｉｊ≦Ｎｊ∀ｊ； ΣｊＣＯＮ［，ｊ］Ｔ ２４ｘ１．ＤＣｉｊ．ｒｉｊ≦［ＧｉＧｉ．．．Ｇｉ］Ｔ ２４ｘ１∀ｉ、
ここで、
ｍａｘは、最大関数を表し、
ｉは、顧客クラスタインデックスパラメータを表し、
ｊは、クーポンインデックスパラメータを表し、
ＤＣは、前記クーポン配信を表し、
ＰＰ．は、１日のうちの１時間の間のエネルギ価格予測を表し、
Ｃ［］は、来る２４時間の顧客クラスタの中の顧客当たりの期待削減ベクトルを表し、
ＵＣ［］は、前記クーポンインデックスパラメータｊにより識別される前記推奨クーポンのうちの１つについて各々の時間におけるＬＳＥ貢献ベクトルを表し、
ＣＯＮ［］は、前記クーポンインデックスパラメータｊにより識別される前記推奨クーポンに関連する前記ＤＲイベントの１日のうちの時間を示す２成分｛０，１｝のクーポンオン（ＣＯＮ）ベクトルを表し、
ｒｉｊは、前記顧客クラスタインデックスパラメータｉにより識別される前記顧客クラスタのうちの１つの中の、前記クーポンインデックスパラメータｊにより識別される前記推奨クーポンの受諾レートを表し、
Ｎｊは、前記クーポンインデックスパラメータｊにより識別される前記推奨クーポンのうり利用可能なクーポンの数を表し、
Ｇｉは、前記顧客クラスタインデックスパラメータｉにより識別される前記顧客クラスタの中の顧客の数を表し、
∀は、全称限量記号（for any）演算子を表す、
付記１に記載の方法。
（付記９） 前記クーポン配信を見付けるステップは、前記推奨クーポンの各々について前記ＣＯＮベクトルを生成するステップを有し、
前記ＣＯＮベクトルの各々のＣＯＮベクトル要素は、前記ＤＲイベントの１日のうちの１時間を表し、
前記ＣＯＮベクトル要素は、前記ＤＲイベントが１日のうちの対応する時間の間にスケジューリングされない限り、ゼロに等しく、
前記ＣＯＮベクトル要素は、前記ＤＲイベントが１日のうちの対応する時間の間にスケジューリングされる場合、１に等しく、
前記クーポン配信を見付けるステップは、前記推奨クーポンの各々についてＵＣベクトルを生成するステップを有し、
前記ＵＣベクトルの各々のＵＣベクトル要素は、前記ＤＲイベントの１日のうちの１時間を表し、
前記ＵＣベクトル要素は、前記ＤＲイベントが１日のうちの対応する時間の間にスケジューリングされない限り、ゼロに等しく、
前記ＵＣベクトル要素は、前記ＤＲイベントが１日のうちの対応する時間の間にスケジューリングされる場合、１に等しい、
付記８に記載の方法。
（付記１０） 前記推奨クーポンの各々は、ピーク性料金（ＣＰＰ）プログラムに関連付けられる増大レートの受諾を含む、付記１に記載の方法。
（付記１１） 動作を実行し又はその実行を制御するためのプロセッサにより実行可能な符号化されたプログラミングコードを有する非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記動作は、
１又は複数のＤＲ顧客のエネルギ使用行動に基づき、前記１又は複数のＤＲ顧客を２以上の顧客クラスタにクラスタ化するステップと、
２以上の小売商から推奨クーポンを受信するステップであって、前記推奨クーポンの各々は、ＤＲイベントの負荷提供エンティティ（ＬＳＥ）貢献及び小売商貢献の両方を含む、ステップと、
エネルギ価格予測、前記推奨クーポン、及び顧客情報に基づき、前記ＬＳＥに金銭的利益を生じるクーポン配信を見付けるステップであって、前記クーポン配信は、前記推奨クーポンのうち、前記顧客クラスタのうちの１又は複数に配信されるべき特定数を含む、ステップと、
前記クーポン配信に従い、前記顧客クラスタのうちの１又は複数に前記推奨クーポンのうちの１又は複数を配信するステップと、
前記ＤＲ顧客の参加を示す、前記の配信された推奨クーポンに対する顧客応答を集めるステップと、
前記の集められた顧客応答に基づき、前記ＤＲイベントの少なくとも一部について、前記ＤＲ顧客のエネルギ削減貢献及び実際のエネルギ価格を推定するステップと、
エネルギ削減及び前記実際のエネルギ価格に基づき、独立システムオペレータ（ＩＳＯ）に、エネルギトランザクションビッドを通信するステップと、
を有する非一時的コンピュータ可読媒体。
（付記１２） 前記動作は、
可能なクーポンの特定の小売商貢献及び／又はＬＳＥ貢献を受信するステップと、
前記特定の小売商貢献及び／又は前記ＬＳＥ貢献に基づき、１又は複数のＬＳＥの提案したクーポンを識別するステップと、
前記推奨クーポンを配信するステップの前に、
前記ＬＳＥの提案したクーポンを前記小売商に通信するステップと、
新しい推奨クーポンを受信するステップと、
前記エネルギ価格予測、前記新しい推奨クーポン、及び前記顧客情報に基づき、後続のクーポン配信を見付けるステップと、
を更に有する、付記１１に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
（付記１３） 前記エネルギ使用行動は、前のＤＲイベントにおける削減行動又はＤＲ実績を含む、付記１１に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
（付記１４） 前記推奨クーポンは次式に従いフォーマット化され、
Ｃｏｕｐｏｎ［［ｊ］］＝ｃ（Ｍ＿ｉｄ，Ｍｊ，Ｕ＿ｉｄ，Ｕｊ，ＤＲ開始時間，ＤＲ終了時間，ｃｏｕｐｏｎ＃）、ここで、
ｊは、クーポンインデックスパラメータを表し、
Ｃｏｕｐｏｎ［［ｊ］］は、前記クーポンインデックスパラメータｊにより識別される前記推奨クーポンのうちの１つを表し、
Ｍ＿ｉｄは、前記小売商のうちの１つの識別子を表し、
Ｍｊは、前記小売商の前記クーポンインデックスパラメータｊにより識別される前記クーポンの小売商貢献を表し、
Ｕ＿ｉｄは、ＬＳＥの識別子を表し、
Ｕｊは、前記ＬＳＥの前記クーポンインデックスパラメータｊにより識別される前記クーポンのＬＳＥ貢献を表し、
ＤＲ開始時間は、前記クーポンインデックスパラメータｊにより識別される前記クーポンが推奨されるＤＲイベントの開始時間を表し、
ＤＲ終了時間は、前記ＤＲイベントの終了時間を表し、
ｃｏｕｐｏｎ＃は、提供されるクーポンの数を表す、
付記１１に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
（付記１５） 前記動作は、
次式に従い、前記ＬＳＥ貢献が特定のＬＳＥ貢献限度より少ないこと、又は前記小売商貢献が特定の小売商貢献限度より多いことを検証するステップ、を更に有し、
Ｕ＿ｊ≦Ｕ＿ｏ；
Ｍ＿ｊ≧Ｍ＿ｏ；
ここで、
ｊは、クーポンインデックスパラメータを表し、
Ｕ＿ｊは、前記クーポンインデックスパラメータｊにより識別される前記推奨クーポンのうちの１つについての前記ＬＳＥ貢献を表し、
Ｍ＿ｊは、前記クーポンインデックスパラメータｊにより識別される前記推奨クーポンについての前記小売商貢献を表し、
Ｕ＿ｏは、最大ＬＳＥ貢献を表し、
Ｍ＿ｏは、特定小売商の最小貢献を表す、
付記１１に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
（付記１６） 前記動作は、
前記ＬＳＥの要求を解決するための前記推奨クーポンの数を決定するステップと、
不十分な数しか存在しないという決定に応答して、１又は複数の新しいクーポンを推奨するステップと、
を更に有する付記１１に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
（付記１７） 前記動作は、履歴価格データ及び他の履歴データに基づき、ＤＲ運用日の翌日価格及びリアルタイム価格を予測するステップであって、前記ＤＲ運用日の前記翌日価格及び前記リアルタイム価格は、前記エネルギ価格予測に含まれる、ステップ、を更に有する、付記１１に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
（付記１８） 前記クーポン配信を見付けるステップは、次式に従い実行され、
ｍａｘＤＣｉｊΣｉΣｊ［（ＰＰ．＊Ｃ［，ｉ］−ＵＣ［，ｊ］）Ｔ＊ＣＯＮ［，ｊ］．ＤＣｉｊ．ｒｉｊ］、以下を条件として、
ΣｉＤＣｉｊ≦Ｎｊ∀ｊ； ΣｊＣＯＮ［，ｊ］Ｔ ２４ｘ１．ＤＣｉｊ．ｒｉｊ≦［ＧｉＧｉ．．．Ｇｉ］Ｔ ２４ｘ１１∀ｉ、ここで、
ｍａｘは、最大関数を表し、
ｉは、顧客クラスタインデックスパラメータを表し、
ｊは、クーポンインデックスパラメータを表し、
ＤＣは、前記クーポン配信を表し、
ＰＰ．は、１日のうちの１時間の間のエネルギ価格予測を表し、
Ｃ［］は、来る２４時間の顧客クラスタの中の顧客当たりの期待削減ベクトルを表し、
ＵＣ［］は、前記クーポンインデックスパラメータｊにより識別される前記推奨クーポンのうちの１つについて各々の時間におけるＬＳＥ貢献ベクトルを表し、
ＣＯＮ［］は、前記クーポンインデックスパラメータｊにより識別される前記推奨クーポンに関連する前記ＤＲイベントの１日のうちの時間を示す２成分｛０，１｝のクーポンオン（ＣＯＮ）ベクトルを表し、
ｒｉｊは、前記顧客クラスタインデックスパラメータｉにより識別される前記顧客クラスタのうちの１つの中の、前記クーポンインデックスパラメータｊにより識別される前記推奨クーポンの受諾レートを表し、
Ｎｊは、前記クーポンインデックスパラメータｊにより識別される前記推奨クーポンのうり利用可能なクーポンの数を表し、
Ｇｉは、前記顧客クラスタインデックスパラメータｉにより識別される前記顧客クラスタの中の顧客の数を表し、
∀は、全称限量記号（for any）演算子を表す、
付記１１に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
（付記１９） 前記クーポン配信を見付けるステップは、前記推奨クーポンの各々について前記ＣＯＮベクトルを生成するステップを有し、
前記ＣＯＮベクトルの各々のＣＯＮベクトル要素は、前記ＤＲイベントの１日のうちの１時間を表し、
前記ＣＯＮベクトル要素は、前記ＤＲイベントが１日のうちの対応する時間の間にスケジューリングされない限り、ゼロに等しく、
前記ＣＯＮベクトル要素は、前記ＤＲイベントが１日のうちの対応する時間の間にスケジューリングされる場合、１に等しく、
前記クーポン配信を見付けるステップは、前記推奨クーポンの各々についてＵＣベクトルを生成するステップを有し、
前記ＵＣベクトルの各々のＵＣベクトル要素は、前記ＤＲイベントの１日のうちの１時間を表し、
前記ＵＣベクトル要素は、前記ＤＲイベントが１日のうちの対応する時間の間にスケジューリングされない限り、ゼロに等しく、
前記ＵＣベクトル要素は、前記ＤＲイベントが１日のうちの対応する時間の間にスケジューリングされる場合、１に等しい、
付記１８に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
（付記２０） 前記推奨クーポンの各々は、ピーク性料金（ＣＰＰ）プログラムに関連付けられる増大レートの受諾を含む、付記１８に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
１００ 動作環境
１０４ ＬＳＥ
１０６ ＬＳＥサーバ
１０８ ＬＳＥクーポンモジュール
１１０ 顧客クーポンモジュール
１１２ 顧客装置
１１６ 小売商
１１８ 小売商サーバ
１２０ ＤＲ顧客
１２２ ネットワーク
１２４ ＩＳＯ
１２６ ＩＳＯサーバ
１２８ 小売商クーポンモジュール
１３０ のサイト
１３２ 顧客クラスタ

Claims (20)

  1. 需要応答（ＤＲ）イベントのクーポン配信の方法であって、前記方法は、
    １又は複数のＤＲ顧客のエネルギ使用行動に基づき、前記１又は複数のＤＲ顧客を２以上の顧客クラスタにクラスタ化するステップと、
    ２以上の小売商から推奨クーポンを受信するステップであって、前記推奨クーポンの各々は、ＤＲイベントの負荷提供エンティティ（ＬＳＥ）貢献及び小売商貢献の両方を含む、ステップと、
    エネルギ価格予測、前記推奨クーポン、及び顧客情報に基づき、ＬＳＥに金銭的利益を生じるクーポン配信を見付けるステップであって、前記クーポン配信は、前記推奨クーポンのうち、前記顧客クラスタのうちの１又は複数に配信されるべき特定数を含む、ステップと、
    前記クーポン配信に従い、前記顧客クラスタのうちの１又は複数に前記推奨クーポンのうちの１又は複数を配信するステップと、
    前記ＤＲ顧客の参加を示す、前記の配信された推奨クーポンに対する顧客応答を集めるステップと、
    前記の集められた顧客応答に基づき、前記ＤＲイベントの少なくとも一部について、前記ＤＲ顧客のエネルギ削減貢献及び実際のエネルギ価格を推定するステップと、
    エネルギ削減及び前記実際のエネルギ価格に基づき、独立システムオペレータ（ＩＳＯ）に、エネルギトランザクションビッドを通信するステップと、
    を有する方法。
  2. 可能なクーポンの特定の小売商貢献及び／又はＬＳＥ貢献を受信するステップと、
    前記特定の小売商貢献及び／又は前記ＬＳＥ貢献に基づき、１又は複数のＬＳＥの提案したクーポンを識別するステップと、
    前記推奨クーポンを配信するステップの前に、
    前記ＬＳＥの提案したクーポンを前記小売商に通信するステップと、
    新しい推奨クーポンを受信するステップと、
    前記エネルギ価格予測、前記新しい推奨クーポン、及び前記顧客情報に基づき、後続のクーポン配信を見付けるステップと、
    を更に有する請求項１に記載の方法。
  3. 前記エネルギ使用行動は、前のＤＲイベントにおける削減行動又はＤＲ実績を含む、請求項１に記載の方法。
  4. 前記推奨クーポンは次式に従いフォーマット化され、
    Ｃｏｕｐｏｎ［［ｊ］］＝ｃ（Ｍ＿ｉｄ，Ｍｊ，Ｕ＿ｉｄ，Ｕｊ，ＤＲ開始時間，ＤＲ終了時間，ｃｏｕｐｏｎ＃）、
    ここで、ｊは、クーポンインデックスパラメータを表し、
    Ｃｏｕｐｏｎ［［ｊ］］は、前記クーポンインデックスパラメータｊにより識別される前記推奨クーポンのうちの１つを表し、
    Ｍ＿ｉｄは、前記小売商のうちの１つの識別子を表し、
    Ｍｊは、前記小売商の前記クーポンインデックスパラメータｊにより識別される前記クーポンの小売商貢献を表し、
    Ｕ＿ｉｄは、ＬＳＥの識別子を表し、
    Ｕｊは、ＬＳＥの前記クーポンインデックスパラメータｊにより識別される前記クーポンのＬＳＥ貢献を表し、
    ＤＲ開始時間は、前記クーポンインデックスパラメータｊにより識別される前記クーポンが推奨されるＤＲイベントの開始時間を表し、
    ＤＲ終了時間は、前記ＤＲイベントの終了時間を表し、
    ｃｏｕｐｏｎ＃は、提供されるクーポンの数を表す、
    請求項１に記載の方法。
  5. 次式に従い、前記ＬＳＥ貢献が特定のＬＳＥ貢献限度より少ないこと、又は前記小売商貢献が特定の小売商貢献限度より多いことを検証するステップ、を更に有し、
    Ｕ＿ｊ≦Ｕ＿ｏ；
    Ｍ＿ｊ≧Ｍ＿ｏ；
    ここで、
    ｊは、クーポンインデックスパラメータを表し、
    Ｕ＿ｊは、前記クーポンインデックスパラメータｊにより識別される前記推奨クーポンのうちの１つについての前記ＬＳＥ貢献を表し、
    Ｍ＿ｊは、前記クーポンインデックスパラメータｊにより識別される前記推奨クーポンについての前記小売商貢献を表し、
    Ｕ＿ｏは、最大ＬＳＥ貢献を表し、
    Ｍ＿ｏは、特定小売商の最小貢献を表す、
    請求項１に記載の方法。
  6. 前記ＬＳＥの要求を解決するための前記推奨クーポンの数を決定するステップと、
    不十分な数しか存在しないという決定に応答して、１又は複数の新しいクーポンを推奨するステップと、
    を更に有する請求項１に記載の方法。
  7. 履歴価格データ及び他の履歴データに基づき、ＤＲ運用日の翌日価格及びリアルタイム価格を予測するステップであって、前記ＤＲ運用日の前記翌日価格及び前記リアルタイム価格は、前記エネルギ価格予測に含まれる、ステップ、を更に有する請求項１に記載の方法。
  8. 前記クーポン配信を見付けるステップは、次式に従い実行され、
    ｍａｘＤＣｉｊΣｉΣｊ［（ＰＰ．＊Ｃ［，ｉ］−ＵＣ［，ｊ］）Ｔ＊ＣＯＮ［，ｊ］．ＤＣｉｊ．ｒｉｊ］、以下を条件として、
    ΣｉＤＣｉｊ≦Ｎｊ∀ｊ； ΣｊＣＯＮ［，ｊ］Ｔ ２４ｘ１．ＤＣｉｊ．ｒｉｊ≦［ＧｉＧｉ．．．Ｇｉ］Ｔ ２４ｘ１∀ｉ、
    ここで、
    ｍａｘは、最大関数を表し、
    ｉは、顧客クラスタインデックスパラメータを表し、
    ｊは、クーポンインデックスパラメータを表し、
    ＤＣは、前記クーポン配信を表し、
    ＰＰ．は、１日のうちの１時間の間のエネルギ価格予測を表し、
    Ｃ［］は、来る２４時間の顧客クラスタの中の顧客当たりの期待削減ベクトルを表し、
    ＵＣ［］は、前記クーポンインデックスパラメータｊにより識別される前記推奨クーポンのうちの１つについて各々の時間におけるＬＳＥ貢献ベクトルを表し、
    ＣＯＮ［］は、前記クーポンインデックスパラメータｊにより識別される前記推奨クーポンに関連する前記ＤＲイベントの１日のうちの時間を示す２成分｛０，１｝のクーポンオン（ＣＯＮ）ベクトルを表し、
    ｒｉｊは、前記顧客クラスタインデックスパラメータｉにより識別される前記顧客クラスタのうちの１つの中の、前記クーポンインデックスパラメータｊにより識別される前記推奨クーポンの受諾レートを表し、
    Ｎｊは、前記クーポンインデックスパラメータｊにより識別される前記推奨クーポンのうり利用可能なクーポンの数を表し、
    Ｇｉは、前記顧客クラスタインデックスパラメータｉにより識別される前記顧客クラスタの中の顧客の数を表し、
    ∀は、全称限量記号（for any）演算子を表す、
    請求項１に記載の方法。
  9. 前記クーポン配信を見付けるステップは、前記推奨クーポンの各々について前記ＣＯＮベクトルを生成するステップを有し、
    前記ＣＯＮベクトルの各々のＣＯＮベクトル要素は、前記ＤＲイベントの１日のうちの１時間を表し、
    前記ＣＯＮベクトル要素は、前記ＤＲイベントが１日のうちの対応する時間の間にスケジューリングされない限り、ゼロに等しく、
    前記ＣＯＮベクトル要素は、前記ＤＲイベントが１日のうちの対応する時間の間にスケジューリングされる場合、１に等しく、
    前記クーポン配信を見付けるステップは、前記推奨クーポンの各々についてＵＣベクトルを生成するステップを有し、
    前記ＵＣベクトルの各々のＵＣベクトル要素は、前記ＤＲイベントの１日のうちの１時間を表し、
    前記ＵＣベクトル要素は、前記ＤＲイベントが１日のうちの対応する時間の間にスケジューリングされない限り、ゼロに等しく、
    前記ＵＣベクトル要素は、前記ＤＲイベントが１日のうちの対応する時間の間にスケジューリングされる場合、１に等しい、
    請求項８に記載の方法。
  10. 前記推奨クーポンの各々は、ピーク性料金（ＣＰＰ）プログラムに関連付けられる増大レートの受諾を含む、請求項１に記載の方法。
  11. 動作を実行し又はその実行を制御するためのプロセッサにより実行可能な符号化されたプログラミングコードを有する非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記動作は、
    １又は複数のＤＲ顧客のエネルギ使用行動に基づき、前記１又は複数のＤＲ顧客を２以上の顧客クラスタにクラスタ化するステップと、
    ２以上の小売商から推奨クーポンを受信するステップであって、前記推奨クーポンの各々は、ＤＲイベントの負荷提供エンティティ（ＬＳＥ）貢献及び小売商貢献の両方を含む、ステップと、
    エネルギ価格予測、前記推奨クーポン、及び顧客情報に基づき、前記ＬＳＥに金銭的利益を生じるクーポン配信を見付けるステップであって、前記クーポン配信は、前記推奨クーポンのうち、前記顧客クラスタのうちの１又は複数に配信されるべき特定数を含む、ステップと、
    前記クーポン配信に従い、前記顧客クラスタのうちの１又は複数に前記推奨クーポンのうちの１又は複数を配信するステップと、
    前記ＤＲ顧客の参加を示す、前記の配信された推奨クーポンに対する顧客応答を集めるステップと、
    前記の集められた顧客応答に基づき、前記ＤＲイベントの少なくとも一部について、前記ＤＲ顧客のエネルギ削減貢献及び実際のエネルギ価格を推定するステップと、
    エネルギ削減及び前記実際のエネルギ価格に基づき、独立システムオペレータ（ＩＳＯ）に、エネルギトランザクションビッドを通信するステップと、
    を有する非一時的コンピュータ可読媒体。
  12. 前記動作は、
    可能なクーポンの特定の小売商貢献及び／又はＬＳＥ貢献を受信するステップと、
    前記特定の小売商貢献及び／又は前記ＬＳＥ貢献に基づき、１又は複数のＬＳＥの提案したクーポンを識別するステップと、
    前記推奨クーポンを配信するステップの前に、
    前記ＬＳＥの提案したクーポンを前記小売商に通信するステップと、
    新しい推奨クーポンを受信するステップと、
    前記エネルギ価格予測、前記新しい推奨クーポン、及び前記顧客情報に基づき、後続のクーポン配信を見付けるステップと、
    を更に有する、請求項１１に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
  13. 前記エネルギ使用行動は、前のＤＲイベントにおける削減行動又はＤＲ実績を含む、請求項１１に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
  14. 前記推奨クーポンは次式に従いフォーマット化され、
    Ｃｏｕｐｏｎ［［ｊ］］＝ｃ（Ｍ＿ｉｄ，Ｍｊ，Ｕ＿ｉｄ，Ｕｊ，ＤＲ開始時間，ＤＲ終了時間，ｃｏｕｐｏｎ＃）、ここで、
    ｊは、クーポンインデックスパラメータを表し、
    Ｃｏｕｐｏｎ［［ｊ］］は、前記クーポンインデックスパラメータｊにより識別される前記推奨クーポンのうちの１つを表し、
    Ｍ＿ｉｄは、前記小売商のうちの１つの識別子を表し、
    Ｍｊは、前記小売商の前記クーポンインデックスパラメータｊにより識別される前記クーポンの小売商貢献を表し、
    Ｕ＿ｉｄは、ＬＳＥの識別子を表し、
    Ｕｊは、前記ＬＳＥの前記クーポンインデックスパラメータｊにより識別される前記クーポンのＬＳＥ貢献を表し、
    ＤＲ開始時間は、前記クーポンインデックスパラメータｊにより識別される前記クーポンが推奨されるＤＲイベントの開始時間を表し、
    ＤＲ終了時間は、前記ＤＲイベントの終了時間を表し、
    ｃｏｕｐｏｎ＃は、提供されるクーポンの数を表す、
    請求項１１に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
  15. 前記動作は、
    次式に従い、前記ＬＳＥ貢献が特定のＬＳＥ貢献限度より少ないこと、又は前記小売商貢献が特定の小売商貢献限度より多いことを検証するステップ、を更に有し、
    Ｕ＿ｊ≦Ｕ＿ｏ；
    Ｍ＿ｊ≧Ｍ＿ｏ；
    ここで、
    ｊは、クーポンインデックスパラメータを表し、
    Ｕ＿ｊは、前記クーポンインデックスパラメータｊにより識別される前記推奨クーポンのうちの１つについての前記ＬＳＥ貢献を表し、
    Ｍ＿ｊは、前記クーポンインデックスパラメータｊにより識別される前記推奨クーポンについての前記小売商貢献を表し、
    Ｕ＿ｏは、最大ＬＳＥ貢献を表し、
    Ｍ＿ｏは、特定小売商の最小貢献を表す、
    請求項１１に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
  16. 前記動作は、
    前記ＬＳＥの要求を解決するための前記推奨クーポンの数を決定するステップと、
    不十分な数しか存在しないという決定に応答して、１又は複数の新しいクーポンを推奨するステップと、
    を更に有する請求項１１に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
  17. 前記動作は、履歴価格データ及び他の履歴データに基づき、ＤＲ運用日の翌日価格及びリアルタイム価格を予測するステップであって、前記ＤＲ運用日の前記翌日価格及び前記リアルタイム価格は、前記エネルギ価格予測に含まれる、ステップ、を更に有する、請求項１１に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
  18. 前記クーポン配信を見付けるステップは、次式に従い実行され、
    ｍａｘＤＣｉｊΣｉΣｊ［（ＰＰ．＊Ｃ［，ｉ］−ＵＣ［，ｊ］）Ｔ＊ＣＯＮ［，ｊ］．ＤＣｉｊ．ｒｉｊ］、以下を条件として、
    ΣｉＤＣｉｊ≦Ｎｊ∀ｊ； ΣｊＣＯＮ［，ｊ］Ｔ ２４ｘ１．ＤＣｉｊ．ｒｉｊ≦［ＧｉＧｉ．．．Ｇｉ］Ｔ ２４ｘ１１∀ｉ、ここで、
    ｍａｘは、最大関数を表し、
    ｉは、顧客クラスタインデックスパラメータを表し、
    ｊは、クーポンインデックスパラメータを表し、
    ＤＣは、前記クーポン配信を表し、
    ＰＰ．は、１日のうちの１時間の間のエネルギ価格予測を表し、
    Ｃ［］は、来る２４時間の顧客クラスタの中の顧客当たりの期待削減ベクトルを表し、
    ＵＣ［］は、前記クーポンインデックスパラメータｊにより識別される前記推奨クーポンのうちの１つについて各々の時間におけるＬＳＥ貢献ベクトルを表し、
    ＣＯＮ［］は、前記クーポンインデックスパラメータｊにより識別される前記推奨クーポンに関連する前記ＤＲイベントの１日のうちの時間を示す２成分｛０，１｝のクーポンオン（ＣＯＮ）ベクトルを表し、
    ｒｉｊは、前記顧客クラスタインデックスパラメータｉにより識別される前記顧客クラスタのうちの１つの中の、前記クーポンインデックスパラメータｊにより識別される前記推奨クーポンの受諾レートを表し、
    Ｎｊは、前記クーポンインデックスパラメータｊにより識別される前記推奨クーポンのうり利用可能なクーポンの数を表し、
    Ｇｉは、前記顧客クラスタインデックスパラメータｉにより識別される前記顧客クラスタの中の顧客の数を表し、
    ∀は、全称限量記号（for any）演算子を表す、
    請求項１１に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
  19. 前記クーポン配信を見付けるステップは、前記推奨クーポンの各々について前記ＣＯＮベクトルを生成するステップを有し、
    前記ＣＯＮベクトルの各々のＣＯＮベクトル要素は、前記ＤＲイベントの１日のうちの１時間を表し、
    前記ＣＯＮベクトル要素は、前記ＤＲイベントが１日のうちの対応する時間の間にスケジューリングされない限り、ゼロに等しく、
    前記ＣＯＮベクトル要素は、前記ＤＲイベントが１日のうちの対応する時間の間にスケジューリングされる場合、１に等しく、
    前記クーポン配信を見付けるステップは、前記推奨クーポンの各々についてＵＣベクトルを生成するステップを有し、
    前記ＵＣベクトルの各々のＵＣベクトル要素は、前記ＤＲイベントの１日のうちの１時間を表し、
    前記ＵＣベクトル要素は、前記ＤＲイベントが１日のうちの対応する時間の間にスケジューリングされない限り、ゼロに等しく、
    前記ＵＣベクトル要素は、前記ＤＲイベントが１日のうちの対応する時間の間にスケジューリングされる場合、１に等しい、
    請求項１８に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
  20. 前記推奨クーポンの各々は、ピーク性料金（ＣＰＰ）プログラムに関連付けられる増大レートの受諾を含む、請求項１８に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
JP2016169244A 2015-09-01 2016-08-31 住宅需要反応におけるクーポンの最適化及び配信 Active JP6702092B2 (ja)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US14/842,653 2015-09-01
US14/842,653 US10438303B2 (en) 2015-09-01 2015-09-01 Optimization and distribution of coupons in residential demand response

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2017049998A true JP2017049998A (ja) 2017-03-09
JP6702092B2 JP6702092B2 (ja) 2020-05-27

Family

ID=58104095

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2016169244A Active JP6702092B2 (ja) 2015-09-01 2016-08-31 住宅需要反応におけるクーポンの最適化及び配信

Country Status (2)

Country Link
US (1) US10438303B2 (ja)
JP (1) JP6702092B2 (ja)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2019121363A (ja) * 2017-12-29 2019-07-22 エンコアード テクノロジーズ インク 電力需要管理機能を有するサーバおよびその電力需要管理方法

Families Citing this family (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3152810B1 (en) * 2015-03-06 2020-01-08 NEC Corporation A method and a system for controlling energy supply to different units
US10949777B2 (en) 2017-06-07 2021-03-16 Johnson Controls Technology Company Building energy optimization system with economic load demand response (ELDR) optimization
US11010846B2 (en) 2017-01-12 2021-05-18 Johnson Controls Technology Company Building energy storage system with multiple demand charge cost optimization
US11238547B2 (en) 2017-01-12 2022-02-01 Johnson Controls Tyco IP Holdings LLP Building energy cost optimization system with asset sizing
US10324483B2 (en) 2017-01-12 2019-06-18 Johnson Controls Technology Company Building energy storage system with peak load contribution cost optimization
US10282796B2 (en) 2017-01-12 2019-05-07 Johnson Controls Technology Company Building energy storage system with multiple demand charge cost optimization
US11061424B2 (en) 2017-01-12 2021-07-13 Johnson Controls Technology Company Building energy storage system with peak load contribution and stochastic cost optimization
US11487277B2 (en) 2017-05-25 2022-11-01 Johnson Controls Tyco IP Holdings LLP Model predictive maintenance system for building equipment
US11900287B2 (en) 2017-05-25 2024-02-13 Johnson Controls Tyco IP Holdings LLP Model predictive maintenance system with budgetary constraints
US11847617B2 (en) 2017-02-07 2023-12-19 Johnson Controls Tyco IP Holdings LLP Model predictive maintenance system with financial analysis functionality
US11636429B2 (en) 2017-05-25 2023-04-25 Johnson Controls Tyco IP Holdings LLP Model predictive maintenance systems and methods with automatic parts resupply
US11416955B2 (en) 2017-05-25 2022-08-16 Johnson Controls Tyco IP Holdings LLP Model predictive maintenance system with integrated measurement and verification functionality
US11747800B2 (en) 2017-05-25 2023-09-05 Johnson Controls Tyco IP Holdings LLP Model predictive maintenance system with automatic service work order generation
US11409274B2 (en) 2017-05-25 2022-08-09 Johnson Controls Tyco IP Holdings LLP Model predictive maintenance system for performing maintenance as soon as economically viable
US11120411B2 (en) 2017-05-25 2021-09-14 Johnson Controls Tyco IP Holdings LLP Model predictive maintenance system with incentive incorporation
US10732584B2 (en) * 2017-06-07 2020-08-04 Johnson Controls Technology Company Building energy optimization system with automated and dynamic economic load demand response (ELDR) optimization
US11022947B2 (en) 2017-06-07 2021-06-01 Johnson Controls Technology Company Building energy optimization system with economic load demand response (ELDR) optimization and ELDR user interfaces
US11859846B2 (en) 2018-06-15 2024-01-02 Johnson Controls Tyco IP Holdings LLP Cost savings from fault prediction and diagnosis
US11474485B2 (en) 2018-06-15 2022-10-18 Johnson Controls Tyco IP Holdings LLP Adaptive training and deployment of single chiller and clustered chiller fault detection models for connected chillers
CN109255268A (zh) * 2018-09-13 2019-01-22 广东电网有限责任公司 应用射频标签管理生产工器具的方法及系统
US11480360B2 (en) 2019-08-06 2022-10-25 Johnson Controls Tyco IP Holdings LLP Building HVAC system with modular cascaded model
CN114298751A (zh) * 2021-12-28 2022-04-08 东南大学 一种去中心化优惠券激励型需求响应效率提升方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006277174A (ja) * 2005-03-29 2006-10-12 Tokyo Electric Power Co Inc:The ピーク電力制御システム、プログラム、方法、住宅電力制御装置
JP2011229374A (ja) * 2010-04-19 2011-11-10 General Electric Co <Ge> 網において需要応答事象を計画するシステム及び方法
WO2014149993A1 (en) * 2013-03-15 2014-09-25 Nest Labs, Inc. Utility portals for managing demand-response events
JP2015138547A (ja) * 2014-01-22 2015-07-30 富士通株式会社 需要応答イベント査定方法およびプログラム

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090281885A1 (en) * 2008-05-08 2009-11-12 International Business Machines Corporation Using virtual environment incentives to reduce real world energy usage
US9595070B2 (en) * 2013-03-15 2017-03-14 Google Inc. Systems, apparatus and methods for managing demand-response programs and events

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006277174A (ja) * 2005-03-29 2006-10-12 Tokyo Electric Power Co Inc:The ピーク電力制御システム、プログラム、方法、住宅電力制御装置
JP2011229374A (ja) * 2010-04-19 2011-11-10 General Electric Co <Ge> 網において需要応答事象を計画するシステム及び方法
WO2014149993A1 (en) * 2013-03-15 2014-09-25 Nest Labs, Inc. Utility portals for managing demand-response events
JP2015138547A (ja) * 2014-01-22 2015-07-30 富士通株式会社 需要応答イベント査定方法およびプログラム

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2019121363A (ja) * 2017-12-29 2019-07-22 エンコアード テクノロジーズ インク 電力需要管理機能を有するサーバおよびその電力需要管理方法

Also Published As

Publication number Publication date
US10438303B2 (en) 2019-10-08
US20170061553A1 (en) 2017-03-02
JP6702092B2 (ja) 2020-05-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6702092B2 (ja) 住宅需要反応におけるクーポンの最適化及び配信
Casalicchio et al. From investment optimization to fair benefit distribution in renewable energy community modelling
US20180204293A1 (en) Method of optimizing market supply and demand dynamics for energy distribution and consumption
Chapman et al. Algorithmic and strategic aspects to integrating demand-side aggregation and energy management methods
US11789411B2 (en) COI optimizer
US20160072287A1 (en) Comfort-driven optimization of electric grid utilization
JP6507576B2 (ja) 需要応答イベント査定プログラム
US20100217642A1 (en) System and method for single-action energy resource scheduling and participation in energy-related securities
US20100217550A1 (en) System and method for electric grid utilization and optimization
US20110040666A1 (en) Dynamic pricing system and method for complex energy securities
Yang et al. Quantifying the benefits to consumers for demand response with a statistical elasticity model
US20190012691A1 (en) Utilization of coupons in residential demand response
Nelson et al. Price dispersion in Australian retail electricity markets
US9805321B2 (en) Eco score analytics system
Lim et al. Implementing automated residential demand response in South Korea: Consumer preferences and market potential
Panwar et al. Dynamic incentive framework for demand response in distribution system using moving time horizon control
Frick et al. Time-sensitive value of efficiency: use cases in electricity sector planning and programs
Zhang et al. Residential customers-oriented customized electricity retail pricing design
Zheng et al. An application of machine learning for a smart grid resource allocation problem
Rasouli et al. An optimization model to characterize the aggregated flexibility responsiveness of residential end-users
Szinai et al. Putting your money where your meter is
Block et al. A multi-agent energy trading competition
Brolin et al. Controlling a retailer's short‐term financial risk exposure using demand response
Kokos et al. Demand response strategy for optimal formulation of flexibility services
US20180165772A1 (en) Tiered greening for large business operations with heavy power reliance

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20190513

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20200319

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20200407

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20200420

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6702092

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150