JP2017524199A5 - - Google Patents

Claims (15)

1. 夜間ピークユーザキャンペーンを実行するためのコンピュータ実装方法であって、
   複数のユーザの消費データを集計するステップを含み、前記消費データは、前記複数のユーザの各々のエネルギー資源の消費量に対応し、
   前記消費データに基づいて、前記複数のユーザのための少なくとも１つの負荷曲線を生成するステップと、
   前記少なくとも１つの負荷曲線に基づいて、第２期間よりも第１期間により多くの資源を消費するピークユーザである、前記複数のユーザのサブセットを特定するステップと、
   前記ピークユーザのための複数の使用レポートを生成するステップとを含み、前記使用レポートは各々、前記ピークユーザの各々の前記消費データの視覚表示および前記第１期間の消費に関連するエネルギー効率アドバイスを提供し、
   １人以上の前記ピークユーザの前記エネルギー資源の消費量を低減するように、１人以上の前記ピークユーザに１つ以上の前記使用レポートを提供するステップを含む、コンピュータ実装方法。
2. 前記ピークユーザは、１日内の他の時間帯よりも、夜間の時間帯により多くの資源を消費するユーザである、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
3. 前記負荷曲線のうち少なくとも１つの曲線は、一定期間の一部分が前記一定期間の残りの部分に比べてより高い資源使用量を示すピーク部分を含む、請求項１または２に記載のコンピュータ実装方法。
4. 前記複数のユーザのための負荷曲線を生成するステップは、
   指定期間内の指定間隔のエネルギー消費量を示す１つ以上の値を決定するステップを含み、前記１つ以上の値の各々は、前記指定期間内の前記指定間隔のエネルギー使用量の平均値を表し、
   前記指定期間の前記エネルギー使用量の総量を決定するステップと、
   前記エネルギー使用量の総量に対する、前記指定期間内の各指定間隔に測定された各値の百分比を決定するステップと、
   前記指定期間内の前記各指定間隔の前記エネルギー使用量の総量に対する前記百分比に少なくとも部分的に基づいて、各負荷曲線のグラフ図を生成するステップとを含む、請求項１〜３のいずれか１項に記載のコンピュータ実装方法。
5. 前記指定期間内の前記指定間隔のエネルギー消費量を示す前記値は、各間隔の使用量の標準偏差または各間隔の基底負荷をさらに表す、請求項４に記載のコンピュータ実装方法。
6. 前記ピークユーザである、前記複数のユーザのサブセットを特定するステップは、
   一定の期間中に追跡されたエネルギー消費量に基づいてユーザのタイプを表す負荷曲線を各々含む１つ以上の負荷曲線の型を決定するステップと、
   クラスタリングアルゴリズムを用いて、前記負荷曲線および前記１つ以上の負荷曲線の型に基づいて、ユーザを１つ以上のカテゴリに分類するステップとをさらに含む、請求項１〜５のいずれか１項に記載のコンピュータ実装方法。
7. 前記ピークユーザのために生成された前記複数の使用レポートの各々は、各ピークユーザに対応する各負荷曲線のグラフ図を含む、請求項１〜６のいずれか１項に記載のコンピュータ実装方法。
8. 夜間ピークユーザキャンペーンを実行するためのコンピューティング装置であって、
   少なくとも１つのプロセッサと、
   命令を格納するメモリとを備え、前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、以下のステップを前記コンピューティング装置に実行させ、これらのステップは、
   複数のユーザの消費データを集計するステップを含み、前記消費データは、前記複数のユーザの各々のエネルギー資源の消費量に対応し、
   前記消費データに基づいて、前記複数のユーザのための少なくとも１つの負荷曲線を生成するステップと、
   少なくとも部分的に前記負荷曲線に基づいて、ピークユーザとして示される新規ユーザを特定ステップとを含み、前記新規ユーザは、前記複数のユーザと異なるユーザであり、前記新規ユーザは、第２期間よりも第１期間により多くの資源を消費する、コンピューティング装置。
9. 前記命令はさらに、前記少なくとも１つのプロセッサに、
   前記ピークユーザのための複数の使用レポートを生成させ、前記使用レポートは、前記ピークユーザの前記消費データの視覚表示および前記第１期間の消費に関連するエネルギー効率アドバイスを提供し、
   前記ピークユーザの前記エネルギー資源の消費量を低減するように、前記ピークユーザに前記使用レポートを提供させる、請求項８に記載のコンピューティング装置。
10. 前記ピークユーザは、１日のうち、他の時間帯よりも、夜間の時間帯により多くの資源を消費するユーザである、請求項８または９に記載のコンピューティング装置。
11. 前記負荷曲線のうち少なくとも１つの曲線は、一定期間の一部分が前記一定期間の残りの部分に比べてより高い資源使用量を示すピーク部分を含む、請求項８〜１０のいずれか１項に記載のコンピューティング装置。
12. 前記複数のユーザのための負荷曲線を生成するステップは、
    指定期間内の指定間隔のエネルギー消費量を示す１つ以上の値を決定するステップを含み、前記１つ以上の値の各々は、前記指定期間内の前記指定間隔のエネルギー使用量の平均値を表し、
    前記指定期間の前記エネルギー使用量の総量を決定するステップと、
    前記エネルギー使用量の総量に対する、前記指定期間内の各指定間隔に測定された各値の百分比を決定するステップと、
    前記指定期間内の前記各指定間隔の前記エネルギー使用量の総量に対する前記百分比に少なくとも部分的に基づいて、各負荷曲線のグラフ図を生成するステップとを含む、請求項８〜１１のいずれか１項に記載のコンピューティング装置。
13. 前記指定期間内の前記指定間隔のエネルギー消費量を示す前記値は、各間隔の使用量の標準偏差または各間隔の基底負荷をさらに表す、請求項１２に記載のコンピューティング装置。
14. 前記ピークユーザを特定するステップは、
    一定の期間中に追跡されたエネルギー消費量に基づいてユーザのタイプを表す負荷曲線を各々含む１つ以上の負荷曲線アーキタイプを決定するステップと、
    クラスタリングアルゴリズムを用いて、前記ピークユーザの前記負荷曲線および前記１つ以上の負荷曲線の型によって表された１つ以上のカテゴリに基づいて、各ユーザを前記ピークユーザとして特定するステップとをさらに含む、請求項８〜１３のいずれか１項に記載のコンピューティング装置。
15. 請求項１〜７のいずれか１項に記載の方法を実施するための命令を格納するコンピュータプログラム。