JP2021528752A - 分散型エネルギー貯蔵リソースのローカルマルチアセットの柔軟性を機械学習、最適化、および管理するためのシステム - Google Patents
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Abstract
【選択図】図1
Description
ネットワーク内の複数のリモートサイトでデータを受信し、エンドデバイスとリソースの使用状況を監視するように調整された中央ソフトウェアシステムであって、ソフトウェアシステムは、リモートサイトでバッテリを充電および/または放電するためのバッテリ充電プランを決定するように調整されており、バッテリは電気自動車(EV)バッテリおよび/またはその他のエネルギー貯蔵バッテリである、中央ソフトウェアシステムと、
それぞれの充電プランに従って充電を制御するように調整されたリモートサイトのエンドデバイスであって、エンドデバイスは、識別されたローカル制約、輻輳、またはローカル制限に応答するように構成された充電プロトコルを実装して、総計としての確率論的およびネットワークパフォーマンスは予測可能で有益であるような方法でローカルネットワークでのエネルギー伝送を最適化する、エンドデバイスと、を含む。
a) 初期レートで充電または放電を行い始めること、
b) 充電式バッテリの充電プランに従って目標レートに向かってレートを定期的に増加させること、
c) ネットワーク上で到達しつつあるローカル制限の兆候を検出して、それに応じてレートを低下させること、
そして、ステップbおよびcを継続して、プランに従ってバッテリを充電および/または放電することによって進行する。
− 市場および料金兆候、天候データ、場所の制約
− エネルギー供給のローカル測定値
− 建物または車両によるエネルギー使用量
のうち1つ以上を表す処理兆候に基づいて、動的に調整される。
リモートサイトでのエンド電気自動車(EV)状態およびバッテリ充電状態を監視することと、
リモートサイトで電気自動車の今後の使用および充電パターンを予測し、ローカルネットワークのパフォーマンスを予測することと、
このような測定値および将来予測(前方予測)を使用してEV使用およびローカルネットワーク全体のネットワークパフォーマンスの集合モデルを形成して、EV使用およびネットワークパフォーマンスの集合モデルを比較して予測された使用がローカル制約を超えるローカルネットワーク上の潜在的問題を識別することと、
EV充電プランに対するリアルタイム調整を評価してスケジューリングし充電レートを抑制してローカル制約を超えることを回避する決定論理(論理回路)と、
遠隔EVに調整された充電プランを通知することと、を含む、サイトまたはローカルな低電圧ネットワーク全体で電気自動車の充電のレートをアクティブに管理および抑制する方法を実行するように調整される。
a) i)エネルギー使用量、ii)ローカルの太陽光発電量、iii)天気予報データ、iv)カレンダー情報、過去のパフォーマンスおよび学習された動作、v)料金プロファイル情報、vi)カスタマーの嗜好のうち1つ以上を含むデータソースを分析することと、
b) アルゴリズムによるアプローチを実行して、i)予測された負荷、ii)太陽光発電、iii)EV充電使用、iv)バッテリ充電プラン、v)リスクプロファイルおよび柔軟性のうち1つ以上を含むエネルギー使用量のデータ駆動型予測をすることと、
c) データ駆動型予測を使用して記憶リソースが所望の目標を生み出す充電プランを作成することと
によって管理する。
ここで、前述の経済モデルは、料金モデルまたは記憶(記録)を参照して、例示的なプランの影響を算出し、
予測エンジンは、i)このようなプランを適用するための消費および生成のフォワードモデルを算出し、ii)予測を記憶してパフォーマンス監視およびシステムへのフィードバックまたは予想からの測定変数の発散がある場合は新規な予測に対する要求を有効にし、iii)プランの記憶および配備を管理してエンドアセットがプランの目的に従って実行されることを確実にする。
複数のエンドサイトデバイスとリソースの使用、容量供給および充電レートを監視して、エンドサイトから、および、ローカルネットワーク上で、予測予想(予測の見通し)、リスクプロファイルおよび利用可能な柔軟性および予備キャパシティを受信し、
サイトの使用状況と予測を集合して、場所または低電圧ネットワーク全体の予測された全体的な負荷予想、需要、およびフローをモデル化し、
少なくとも1つのネットワーク制約を考慮して、そのような予測がローカルネットワークのパフォーマンスにどのように影響し得るかを分析し、
ネットワークでのエネルギー使用量が制約を満たすために、ローカルのアクティブ管理プラン、中央または分散型バッテリリソースおよびEV充電、太陽光削減、熱リソース、ならびにその他の需要側応答アセットを調整またはスケジューリングし、
アクティブな管理制御を定めてプランを実施する
ように調整される。
i) 電圧上昇または低下、異なる位相に対する制限、ネットワーク障害、電力品質問題などの電力品質問題、および
ii) 電気自動車充電、ヒートポンプ、暖房の電化、グリッドに対する太陽光/EVエクスポート、より高いストレスまたは増加する故障率で稼働するアセットに至ってグリッドを管理する課題を増加させる、ネットワーク上の追加の負荷または生成手段の配備、
のうちの1つ以上である。
データを収集して使用量を監視することと、
外部データおよび市場兆候を処理することと、
特性を分析および識別し、エネルギー使用量の予測を更新するアルゴリズムを実行して、前述のリソースの柔軟性が、スケジューリングされ、共有され、または編成されることができて、リソースの個々のグループまたは集合グループの様々な介入を可能にし、 個々のサイト、ローカル環境、より広いコミュニティまたは国のための特定の目標または長期にわたる信頼できるパフォーマンス目標を達成する方法を調整することと、を含む。
エネルギーシステムのエネルギー使用量またはアクティビティを示す時系列の測定値を入力で受信し、そして、入力に基づいて、
1) エネルギーシステムの時間または占有率に依存する使用モード、または、
2) 測定値から切り離された、特定の機器の使用を示す高負荷、長時間継続イベントを識別し、
デバイスまたはモードタイプ、イベントまたはモードの開始時間、時間および電力負荷期間の期待値のうちの1つ以上である、使用モードまたはイベントと関連した1つ以上のプロパティを表わすスカラーリアルタイム値を出力するように調整されたリカレントニューラルネットワークと、
一定期間にわたるエネルギーシステムの負荷または柔軟性の予測および/または少なくとも部分的にスカラー値に基づく予測のリスクプロファイルを算出するように調整された予測エンジンと、を含む。
パターンの測定値が一次ネットワークの出力閾値の範囲内にあるときに、ネットワークを作成し、強化し、訓練し、
それから、
一連の隣接するネットワークで「フォワードパス」分類を行うか、
または、ネットワークの一致が見つかったときに、ネットワーク内の重みの「バックワードパス」更新を選択的に学習して行うことを決定するように調整された、さらなるニューラルネットワークに動的に分岐する。
エネルギーシステムのエネルギー使用量またはアクティビティを示す時系列の測定値を調整されたリカレントニューラルネットワークの入力で受信し、そして、入力に基づいて、
1) エネルギーシステムの時間または占有率に依存する使用モード、または、
2) 測定値から切り離された、特定の機器の使用を示す高負荷、長時間継続イベントを識別することと、
デバイスまたはモードタイプ、イベントまたはモードの開始時間、時間および電力負荷期間の期待値のうちの1つ以上である、使用モードまたはイベントと関連した1つ以上のプロパティを表わすスカラーリアルタイム値を出力することと、
一定期間にわたるエネルギーシステムの負荷または柔軟性の予測および/または少なくとも部分的にスカラー値に基づく予測のリスクプロファイルを算出するように調整された予測エンジンと、を含む。
ローカル台帳を充電ポイントおよび/またはバッテリロジックに格納することと、
メーター測定される充電または放電のために充電ポイントに接続されている充電式バッテリと関連した充電イベントを検出することと、
イベント詳細のハッシュ値を充電式バッテリと関連した証明書および充電ポイントと関連した証明書から形成することと、
充電ポイントおよび/またはバッテリロジックの台帳をハッシュ値およびイベントのタイムスタンプで更新することと
を含む。
− a) i)エネルギー使用量、ii)ローカルの太陽光発電量、iii)天気予報データ、iv)カレンダー情報、過去のパフォーマンスおよび学習された動作、v)料金プロファイル情報(例えば、1日間に対する)またはルール、vi)カスタマーの嗜好などを含むデータソースを分析することと、
− b) 例えば、i)予測された負荷、ii)太陽光発電、iii)EV充電使用、iv)バッテリ充電プラン、v)リスクプロファイルおよび柔軟性のデータ駆動型予測を行い、貯蔵リソース(バッテリまたは電気自動車など)に対する充電プラン調整を最適化して通知するか、または、消費と選択についてエンドユーザーに通知するか、または、将来予測(例えば取引を補助するため)および介入オプション(取引を改善するため)についてエネルギーサプライヤに通知して助言するためのアルゴリズムによるアプローチと、
− c) i)グリッドからのエネルギー使用量を最小化すること、ii)太陽資源の自己消費を最大化すること、iii)価格を最小化すること、iv)CO2を最小化すること、v)バッテリパフォーマンスを最適化すること、vi)充電状態およびバッテリパフォーマンスを管理すること、vii)(電気自動車のため、またはバッテリ(バックアップ準備)のための)充電目標を達成すること、viii)ローカルの当事者、ユーティリティサプライヤ、ネットワーク、グリッド契約などのサードパーティからの変更要求または柔軟性の機会に応答すること、ix)柔軟性の機会に応答する容量を提供することなどの、望ましい動作または目標を達成するための(例えば、充電プランに対する)調整を行うための決定ロジックと、
− d) 例えば、バッテリ管理、システム、カスタマー電子メール、報告もしくはGUI表示または取引相手についての、状態およびパフォーマンスの報告と、を含む。
− BL(t){Building_Load:Load_KwT0−96,LineVolT0−96,FreqT0−96}
− ML1(t){Grid_Metered:KwhT0−96},ML2(例えば二次/デバイスメーター、サブテナント)
− EV(t){EV_status:Charge_KwT0−96,Capacity_KwhT0−96};
− PV(t){PV_gen:KwT0−96(KwhT0−96};
− PVT(t){PV_FiT:Settleperiod,£gen/KW,£export/Kwh;£if_variable T0−96}
− OG(t){Other_gen:KwT0−96(KwhT0−96};
− TA(t){Grid_Tariff:Settleperiod,£stand,£PAYS;£pT0−96(CO2g/kwhT0−96}
− BS(t){Battery_Status:Charge_KwT0−96,Capacity_KwhT0−96;CycleCostper/Kw};
− WE(t){Weather_forecast:TT0−96,HumidityT0−96,SolarRadT0−96,CloudT0−96}
a) エンドサイト、デバイスおよびリソースの使用量および供給を監視して、使用量、リスクプロファイルおよび利用可能な柔軟性に関する予測予想を受信することと、
b) 全体的な総エネルギー需要とフローを理解するための、サイトの使用量と予測を集計することと、
c) このような予想が、例えば、i)エネルギー供給、ii)価格または他の目標、例えば炭素または柔軟性の他の取引のための利用可能性、iii)アンバランス管理、iv)料金およびカスタマー義務、vi)介入オプション、コストおよび利用可能性、vii)柔軟性または市場機会からの収入機会に関する現在の取引のポジションおよび戦略に、どのように影響を与えるかを分析することと、
d) 決済プロセスおよび取引モデルの更新、監視および予想または露出に基づいた将来のエネルギー取引購入品の適応と、
e) 充電プランの調整を行うか変更を要求すること、需要側応答DSRまたは調整を要求すること、アラート、価格もしくは動作のオファー、または将来の顧客のオファーを行うことなどによって、エンドサイトへの調整を行うかまたはスケジューリングするための、モデリングおよび決定ロジックと、
f) 例えば、カスタマー報告、アセットの使用、GUI/パフォーマンスダッシュボード、トレーダーおよびオペレーター向けのツールのための、パフォーマンスの監視と報告と、を含む。
a) 複数のエンドサイトデバイスとリソースの使用、容量供給および充電レートを監視して、エンドサイトから、および、ローカルネットワーク上で、予測予想、リスクプロファイルおよび利用可能な柔軟性および予備キャパシティを受信することと、
b) サイトの使用状況と予想を集計して、場所または低電圧ネットワーク全体の予想される全体的な負荷予測、需要とフローを理解し、ローカルネットワークの使用特性を、通常出ない、季節的かもしくはカレンダーの調整、または電気自動車のクラスタリングと充電のピーク期間と比較または学習することと、
c) そのような予測がローカルネットワークのパフォーマンスにどのように影響し得るか、または、電圧の上昇もしくは下降、電力品質の問題、熱ポンプ/電気暖房需要のピーク、異なるフェーズの問題、違反制限などのネットワークに関する制限/障害に対応して、どのように障害を生じるか、または、アセットに、例えば、超過のエンドサイト負荷、超過の太陽光のエクスポート、電気自動車の需要による高い需要、車両からグリッド/電力への追加料金、下流の制約を生み出すネットワーク負荷の不平等、変電所へのストレス、または ヒューズ破損のリスクからストレスを与えるか、を分析することと、
d) ローカルのアクティブ管理プラン、中央または分散型バッテリリソースとEV充電、太陽光削減、熱リソース、DSRアセットへの調整を行うかまたはスケジューリングするための、または、ローカルの参加者間で、もしくはローカルアセット(分散型または中央バッテリ、ソーラー、熱、充電リソースなど)へ、あるいはその間で、エネルギーと柔軟性を共有するための要求を調整するための、モデリングおよび決定ロジックと、
e) EV充電制限またはEV充電の「抑制」レートの設定などのアクティブ管理制御、またはアセットのエクスポートまたはインポートレートの契約上の制御と低減を定めることと、
f) 契約の履行、支払いまたは補償義務、アセットの使用、オペレーターが使用するツールとダッシュボードのデータ、エンドユーザーまたは利害関係者への可視性またはレポートの、パフォーマンスの監視および報告と、
g) ネットワーク充電器の使用、または柔軟性と容量に対する支払い、または資本繰り延べ合意の代わりの契約に関連する参加者への決済、料金、またはクロスチャージへのあらゆる影響の管理と
を含む。
a) リアルタイムかまたは間隔をおいて、メーターのエンド消費量、エネルギーの供給と需要、電気自動車の状態と充電レート、充電要求、予測予想、リスクプロファイル、およびエンドサイトリソースとローカルネットワークおよびフェーズ全体のパフォーマンスからの利用可能な柔軟性を監視することと、
b) このような測定と将来予測を使用して負荷とネットワークのパフォーマンスの集合モデルを形成し、全体的な負荷とネットワークのパフォーマンスに関する問題を分析し、そのようなモデルを学習した動作または以前のパターンと比較し、ローカル、季節的、カレンダー、またはピーク期間のクラスタリングと充電、および充電レートのアクティブ管理から提供される従来の柔軟性を調整することと、
c) EV充電レートのリアルタイムの「抑制」を変更するために、または、現在の充電レートまたは新しい充電要求を管理するフォワード価格設定または充電曲線を更新するために、または、コスト、利便性、炭素、ネットワーク資本の延期、アセットストレス、ネットワークリスクなどの介入の経済モデルの評価とともにシステムを自己調整およびバランス調整するように作用する、分散充電プロトコルを考慮または強化するために、調整を評価およびスケジューリングするための決定ロジックと、
d) エンドデバイスの充電レートを管理するための前述のアクティブ管理制御または通信を定めて管理すること、ならびに、エンドシステムの応答またはコンプライアンスを監査するか、アクティブ管理応答の一部として中央予備(バッテリまたは分散バッテリの集合体)を管理することと、
e) 契約の履行、支払いまたは補償義務、およびツール、ダッシュボード、エンドユーザー、または利害関係者、アセット資金提供者のためのデータの共有の、パフォーマンスの監視および報告と、
h) ローカル決済、または柔軟性のための、もしくは資本繰り延べ合意の代わりの充電または支払いへのあらゆる影響の管理と
を含む。
a) デバイスの監視、予測、モデリングに関する上記概説されたアプローチと、
b) 通常稼働率ベース、または将来市場ベース、または市場の兆候と要求のいずれかに対する柔軟性のための、契約機会の認識および経済モデリングと、
c) 参加して柔軟性を共有することの利点を、他の顧客、ユーティリティ、ローカルの目標、ならびに回復時間を含むコストおよび影響と比較して評価するための決定ロジックと、
d) 個々のアセットまたはアセットの集合グループのディスパッチの管理と、
e) 柔軟性要求の履行の監査とパフォーマンスの報告、およびアセット所有者への利益の流れの管理、または柔軟性の展開によって影響を受けるアセットまたは当事者への報酬または収入の共有と、
f) 次の価格設定または参加を通知するために、成功した柔軟性エンゲージメントから学習および最適化することと
を含む。
ここで図2を参照すると、これは、エンドサイトでのエネルギー使用量の予測を展開するために使用される図1のシステム1の特定の構成を示す。したがって、図2は、管理および最適化システム1の概略図を示しており、サードパーティまたはメーターリソース6から、またはバッテリ7またはスマートハブ56からのデータは、ソフトウェアシステム2によって、またはアルゴリズム12によって、天候54、サプライヤーの使用時間または市場価格11、場所/占有55、記憶された学習52、カレンダー基準53などの入力(入力装置)10とともに、予測14の更新を支援するために、受信および処理される。これらの予測は、取引15、ネットワークまたはグリッドバランシングの機会46、47の柔軟性を通知するため、またはバッテリ32、37、電気自動車充電器34、またはリソースを制御しているスマートハブ56などの接続されたアセットの充電プラン114を推進するために使用される。
分岐ネットワークアプローチ、またはネットワークに多くの隠れ層がある場合のいずれでも、異なるノードがモード、機器、またはモードと機器の相関関係のためのそのような動作を表現および学習して、予測と予想、したがってリスクプロファイルおよび利用可能な柔軟性をさらに支援することができる。
Claims (37)
- ソフトウェアシステム並びにプロトコル、分散型エンドデバイスおよびエネルギーリソースへのおよびそれらの間の接続および交換手段を含み、
データを収集して使用量を監視し、
外部データおよび市場兆候を処理し、
特性を分析および識別してエネルギー使用量の予測を更新するアルゴリズムを実行し、
これによって、前記リソースの柔軟性をどのようにスケジュール、共有、または編成できるかを調整して、リソースの個々のグループまたは集合グループの様々な介入を可能にし、
個々のサイト、ローカル環境、より広いコミュニティまたは国のために、
特定の目標または長期にわたる信頼できるパフォーマンス目標を達成することができる、管理および最適化システム。 - ネットワーク内の複数のリモートサイトでデータを受信し、エンドデバイスとリソースの使用状況を監視するように調整された中央ソフトウェアシステムであって、前記ソフトウェアシステムは、前記リモートサイトでバッテリを充電および/または放電するためのバッテリ充電プランを決定するように調整されており、前記バッテリは電気自動車(EV)バッテリおよび/またはその他のエネルギー貯蔵バッテリである、中央ソフトウェアシステムと、
それぞれの充電プランに従って充電を制御するように調整されたリモートサイトのエンドデバイスであって、前記エンドデバイスは、識別されたローカル制限、輻輳、またはローカル制限に応答するように構成された充電プロトコルを実装して、総計としての確率論的およびネットワークパフォーマンスは予測可能で有益であるような方法で前記ローカルネットワークでのエネルギー伝送を最適化する、エンドデバイスと、を含む、請求項1に記載のシステム。 - 前記充電プロトコルが、
a) 初期レートで充電または放電を行い始めること、
b) 前記充電式バッテリの前記充電プランに従って目標レートに向かって前記レートを定期的に増加させること、
c) 前記ネットワーク上で到達しつつあるローカル制限の兆候を検出して、それに応じて前記レートを低下させること、
そして、ステップbおよびcを継続して、前記プランに従って前記バッテリを充電および/または放電すること、によって進行する、請求項2に記載のシステム。 - 前記充電レートに対する増分は加算的であり、前記充電レートに対する減少分は倍数的に増加する、請求項3に記載のシステム。
- 前記ネットワーク上でローカル制限に到達しつつある前記兆候は、前記配電ネットワーク上の電圧レベルまたは周波数、あるいは電圧レベルまたは周波数の変化を監視することによって判定され、前記制限は前記ネットワークが所定の許容条件内で動作する上限または下限であり得る、請求項3または請求項4に記載のシステム。
- 分散型充電プロファイルまたは予測可能な方法で反応するデバイス充電プランの集合体は、前記システムの全体的な予測可能性、公平性、安定性、または目標を支援する分散型自己調整効果を提供する、請求項2〜5のいずれか一項に記載のシステム。
- 前記リモートサイトでバッテリを充電および/または放電するためのバッテリ充電プランは、
− 市場および料金兆候、天候データ、場所の制約
− エネルギー供給のローカル測定値
− 建物または車両によるエネルギー使用量、のうち1つ以上を表す処理兆候に基づいて動的に調整される、請求項1〜6のいずれか一項に記載のシステム。 - ローカル制約に従って、サイトまたはローカルな低電圧ネットワーク全体で電気自動車の充電のレートをアクティブに管理および抑制する方法であって、
リモートサイトでのエンド電気自動車(EV)状態およびバッテリ充電状態を監視することと、
リモートサイトで電気自動車の今後の使用および充電パターンを予測し、ローカルネットワークのパフォーマンスを予測することと、
このような測定値および将来予測を使用してEV使用およびローカルネットワーク全体のネットワークパフォーマンスの集合モデルを形成して、EV使用およびネットワークパフォーマンスの前記集合モデルを比較して予測された使用が前記ローカル制約を超えるローカルネットワーク上の潜在的問題を識別することと、
EV充電プランに対するリアルタイム調整を評価してスケジューリングし充電レートを抑制して前記ローカル制約を超えることを回避する決定論理と、
前記遠隔EVに前記調整された充電プランを通知することと、を含む方法を実行するように調整されている、請求項1〜7のいずれか一項に記載のシステム。 - 前記ローカル制約は、タイムシフトエネルギー使用量におけるコンシューマおよびユーティリティ供給制約であり、および/またはローカルネットワークのインフラストラクチャによって課される制約を回避するために前記ローカルネットワーク内のリソースのセットを管理するローカルネットワーク制約と結びつけられている、請求項8に記載のシステム。
- エンドサイトリソースからの利用可能な柔軟性およびリスクプロファイルを使用して、充電を延期する、請求項9に記載のシステム。
- 前記予測が、EV車両の位置を追跡することに少なくとも部分的に基づいている、請求項9または請求項10に記載のシステム。
- 前記管理および最適化システムによってメーターの背後(BTM)の利点を最適化することを含み、前記システムは、エンドデバイスからのリアルタイムまたは定期的データを処理して、分散型エネルギー貯蔵リソースを充電/放電することによってもたらされる柔軟性を、
a) i)エネルギー使用量、ii)ローカルの太陽光発電量、iii)天気予報データ、iv)カレンダー情報、過去のパフォーマンスおよび学習された動作、v)料金プロファイル情報、vi)カスタマーの嗜好のうち1つ以上を含むデータソースを分析することと、
b) アルゴリズムによるアプローチを実行して、i)予測された負荷、ii)太陽光発電、iii)EV充電使用、iv)バッテリ充電プラン、v)リスクプロファイルおよび柔軟性のうち1つ以上を含むエネルギー使用量のデータ駆動型予測をすることと、
c) 前記データ駆動型予測を使用して記憶リソースが所望の目標を生み出す充電プランを作成することと、によって管理する、請求項1〜11のいずれか一項に記載のシステム。 - 前記目標が、i)前記グリッドからのエネルギー使用量を最小化すること、ii)太陽資源の自己消費を最大化すること、iii)価格を最小化すること、iv)CO2を最小化すること、v)バッテリパフォーマンスを最適化すること、vi)充電状態およびバッテリパフォーマンスを管理すること、vii)特定の時間にバッテリの準備のための充電目標を達成すること、viii)サードパーティからの変更要求または柔軟性の機会に応答すること、ix)柔軟性の機会に応答する容量を提供することのうちの1つ以上である、請求項12に記載のシステム。
- 前記データおよび予測に基づいて、状態およびパフォーマンスの報告をユーザに提供するように調整されている、請求項12又は請求項13に記載のシステム。
- 時間間隔の開始時のデータおよび変数のセットとさらなる期間での予測セットとの間に線形計画法技術を使用して、前記時間間隔内の目標を最大化することと、家庭用バッテリまたは電気自動車の充電プランでバッテリの充電レート/放電パラメーターを変更することにより、予測された時間間隔でローカル最適化を行うことができる方法との間の最適化に焦点を合わせることを含む、請求項12〜14のいずれか一項に記載のシステム。
- ニューラルネットワークを使用して、エントロピー関数を最大化し、および/または特定の時間間隔内で目標、および/またはバランスの取れていない要求を最適化するためのナッシュ均衡アプローチを見つけることを含む、請求項12〜15のいずれか一項に記載のシステム。
- データは、バッテリの充電プランを決定するために予測エンジンおよび経済モデルと共有され、
前記経済モデルは、料金モデルまたは記憶を参照して、例示的なプランの影響を算出し、
前記予測エンジンは、
i)このようなプランを適用するための消費および生成のフォワードモデルを算出し、ii)前記予測を記憶してパフォーマンス監視および前記システムへのフィードバックまたは前記予想からの測定変数の発散がある場合は新規な予測に対する要求を有効にし、iii)前記プランの前記記憶および配備を管理してエンドアセットが前記プランの目的に従って実行されることを確実にする、請求項1〜16のいずれか一項に記載のシステム。 - 前記システムは、特定の場所内の複数のエンドデバイスにわたってリアルタイムまたは定期的なデータを処理して、少なくとも1つの識別されたローカル制約内でエネルギー貯蔵リソースの総合的なパフォーマンスを管理し、前記システムは、
複数のエンドサイトデバイスとリソースの使用、容量供給および充電レートを監視して、エンドサイトから、および、前記ローカルネットワーク上で、予測予想、リスクプロファイルおよび利用可能な柔軟性および予備キャパシティを受信し、
サイトの使用状況と予測を集合して、前記場所または低電圧ネットワーク全体の前記予測された全体的な負荷予想、需要、およびフローをモデル化し、
少なくとも1つのネットワーク制約を考慮して、そのような予測がローカルネットワークのパフォーマンスにどのように影響し得るかを分析し、
前記ネットワークでのエネルギー使用量が前記制約を満たすために、ローカルのアクティブ管理プラン、中央または分散型バッテリリソースおよびEV充電、太陽光削減、熱リソース、ならびにその他の需要側応答アセットを調整またはスケジューリングし、
アクティブな管理制御を定めて前記プランを実施するように調整されている、請求項1〜17のいずれか一項に記載のシステム。 - 前記ネットワーク制約が、
i) 電圧上昇または低下などの電力品質問題、異なる位相に対する制限、ネットワーク障害、電力品質問題、および
ii) 電気自動車充電、ヒートポンプ、暖房の電化、グリッドに対する太陽光/EVエクスポート、より高いストレスまたは増加する故障率で稼働するアセットに至って前記グリッドを管理する課題を増加させる、前記ネットワーク上の追加の負荷または生成手段の配備、のうちの1つ以上である、請求項2〜18のいずれか一項に記載のシステム。 - ソフトウェアシステム並びにプロトコル、分散型エンドデバイスおよびエネルギーリソースへの、およびそれらの間の接続および交換手段を含む、エネルギーネットワークにおける管理および最適化の方法であって、
データを収集して使用量を監視することと、
外部データおよび市場兆候を処理することと、
特性を分析および識別し、エネルギー使用量の予測を更新するアルゴリズムを実行して、これによって、前記リソースの柔軟性がどのようにスケジューリングされ、共有され、または編成されることができるかを調整し、リソースの個々のグループまたは集合グループの様々な介入を可能にし、個々のサイト、ローカル環境、より広いコミュニティまたは国のための特定の目標または長期にわたる信頼できるパフォーマンス目標を達成できることと、を含む方法。 - 中央ソフトウェアシステムによって、ネットワーク内の複数のリモートサイトでデータを受信し、エンドデバイスとリソースの使用状況を監視することであって、前記ソフトウェアシステムは、前記リモートサイトでバッテリを充電および/または放電するためのバッテリ充電プランを決定するように調整されており、前記バッテリは電気自動車(EV)バッテリおよび/またはその他のエネルギー貯蔵バッテリである、ことと、
リモートのエンドデバイスで充電プロファイルプロトコルを実装してそれらのそれぞれの充電プランに従って充電を制御することあって、前記充電プロファイルプロトコルは、識別されたローカル制限、輻輳、またはローカル制約に応答することによって進行して、前記総計としての確率論的およびネットワークパフォーマンスは予測可能で有益であるような方法で、前記ローカルネットワークでのエネルギーフロー伝送を最適化することと、を含む、請求項20に記載の方法。 - エネルギーシステムにおけるエネルギー使用において観察されるイベントまたは動作を分類するためのシステムであって、
前記エネルギーシステムのエネルギー使用量またはアクティビティを示す時系列の測定値を入力で受信し、そして、前記入力に基づいて、
1) 前記エネルギーシステムの時間または占有率に依存する使用モード、または、
2) 前記測定値から切り離された、特定の機器の使用を示す高負荷、長時間継続イベントを識別し、
そして、前記デバイスまたはモードタイプ、前記イベントまたはモードの開始時間、時間および電力負荷期間の期待値のうちの1つ以上である、前記使用モードまたはイベントと関連した1つ以上のプロパティを表わすスカラーリアルタイム値を出力するように調整されているリカレントニューラルネットワークと、
一定期間にわたる前記エネルギーシステムの負荷または柔軟性の予測および/または少なくとも部分的に前記スカラー値に基づく前記予測のリスクプロファイルを算出するように調整されている予測エンジンと、を含む、システム。 - 前記使用モードが、季節的であるかまたはカレンダ関連のパターン、到着、夜間の減速、休日である、請求項22に記載のシステム。
- 前記イベントが、EV充電、ウェット商品機器または熱機器または冷却機器の操作を表す、請求項22または23に記載のシステム。
- 専用のニューラルネットワークが複数のターゲット機器および/またはモードのために提供される、請求項22〜24のいずれか一項に記載のシステム。
- 一次ネットワークは、
パターンの測定値が一次ネットワークの出力閾値の範囲内にあるときに、ネットワークを作成し、強化し、訓練し、
それから、
一連の隣接するネットワークで「フォワードパス」分類を行うか、
または、ネットワークの一致が見つかったときに、前記ネットワーク内の重みの「バックワードパス」更新を選択的に学習して行うことを決定するように調整された、さらなるニューラルネットワークに動的に分岐する、請求項22〜25のいずれか一項に記載のシステム。 - エネルギーシステムにおけるエネルギー使用において観察されるイベントまたは動作の分類の方法であって、
前記エネルギーシステムのエネルギー使用量またはアクティビティを示す時系列の測定値を調整されたリカレントニューラルネットワークの前記入力で受信し、そして、前記入力に基づいて、
1) 前記エネルギーシステムの時間または占有率に依存する使用モード、または、
2) 前記測定値から切り離された、特定の機器の使用を示す高負荷、長時間継続イベントを識別することと、
前記デバイスまたはモードタイプ、前記イベントまたはモードの開始時間、時間および電力負荷期間の期待値のうちの1つ以上である、前記使用モードまたはイベントと関連した1つ以上のプロパティを表わすスカラーリアルタイム値を出力することと、
一定期間にわたる前記エネルギーシステムの負荷または柔軟性の予測および/または少なくとも部分的に前記スカラー値に基づく前記予測のリスクプロファイルを算出するように調整されている予測エンジンと、を含む、方法。 - 複数の地理的に分散されたメーター測定される充電ポイントと、前記バッテリの中かまたは前記バッテリを組み込んだモバイルデバイスの中に組み込まれた関連ロジックを有する複数の充電式バッテリとを含むシステムのメッシュチェーン内のエネルギー充電イベントを記録する方法であって、
ローカル台帳を前記充電ポイントおよび/または前記バッテリロジックに格納することと、
メーター測定される充電または放電のために充電ポイントに接続されている充電式バッテリと関連した充電イベントを検出することと、
前記イベント詳細のハッシュ値を前記充電式バッテリと関連した証明書および前記充電ポイントと関連した証明書から形成することと、
前記充電ポイントおよび/または前記バッテリロジックの前記台帳を前記ハッシュ値および前記イベントのタイムスタンプで更新することと、を含む、方法。 - 前記証明書が、前記充電ポイントと前記バッテリの間の共有公開鍵および秘密鍵である、請求項28に記載の方法。
- 前記ハッシュが、前記台帳内の前記以前のイベントの暗号化ハッシュを含んで、各ノードでの暗号によってリンクされたイベントチェーンを形成する、請求項28または請求項29に記載の方法。
- 前記ハッシュがローカルのジオロケーション基準を含む、請求項28〜30のいずれか一項に記載の方法。
- 前記ジオロケーション基準が、測定されたWi−Fi信号識別子、携帯電話塔からの識別子、GPS信号またはローカルに送電線伝送に組み込まれた署名を含む、請求項28〜31のいずれか一項に記載の方法。
- 前記充電式バッテリが電気自動車内に含まれている、請求項28〜32のいずれか一項に記載の方法。
- 前記方法が、前記バッテリの使用の会計または前記バッテリによって受けたかもしくはバッテリによって配送した電力の収益化、または、ピアツーピアモデルのアセットの共有を含む、請求項28〜33のいずれか一項に記載の方法。
- 前記方法が、チェーンの完全性をチェックすることによって、および/または、バッテリの台帳に見られる充電イベントがマッチしているタイムスタンプを有する前記示された充電ポイントで、前記台帳のマッチしている項目を有することをチェックすることによって、イベントの真正性をチェックすることを含む、請求項28〜34のいずれか一項に記載の方法。
- 複数の充電ポイントまたはメーターと、ローカル台帳を記憶するように調整され、充電イベントの検出時に前記ローカル台帳に記憶されるハッシュ値を形成するように調整された複数の電気自動車とを含む、請求項28〜35のいずれか一項に記載の方法を実行するためのシステム。
- 請求項1〜36のいずれか一項に記載の方法を実行するためのコンピュータプログラム。
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