JP2022534618A - アプリケーションプロセッサに接続された計測プロセッサを特徴とするマルチプロセッサ需給計器 - Google Patents

Abstract

需給計器は、複数のソフトウェアアプリケーションを実行するマイクロプロセッシングユニット（ＭＰＵ）と、コア計測機能をリアルタイムで実行する他のプロセッシングユニットとを含むマルチプロセッサアーキテクチャを有する。需給計器は、計測エンジン、ＭＰＵ、及び１つ以上の計測アプリケーションを含む。計測エンジンは、リソース消費量を測定し、それに基づいて消費量データを生成する。計測エンジンは、計測プロセッサと、専用メモリと、計測プロセッサによって実行されることで、時間についてクリティカルな計測機能を上記計測エンジンがリアルタイムで実行することを可能にするリアルタイムオペレーティングシステムとを含む。ＭＰＵは計測プロセッサに接続され、１つ以上のプロセッサコアを含む。ＭＰＵは、ＭＰＵの一次オペレーティングシステム上において１つ以上の計測アプリケーションを実行し、計測アプリケーションは消費量データを利用する。

Description

本願において説明する実施例は、需給計器（ユーティリティメーター）に関し、より詳しくは、アプリケーションプロセッサに接続された計測プロセッサを特徴とするマルチプロセッサ需給計器に関する。

概して、需給計器は、電気、水、又はガスのようなリソースの消費量を測定する。典型的には、需給計器は、家屋等（構内）の内部又は近くに設置され、当該家屋における消費量を測定する。需給計器は、典型的には、サービスプロバイダによって提供される。それは、需給計器が完全に動作し、正確な消費測定が得られることを保証するために必要に応じて需給計器を管理する。ある場合には、需給計器は一体化された無線を有し、それによって、無線メッシュネットワークに参加する。無線メッシュネットワークを介して、需給計器は、複数の需給計器と通信しかつ複数の需給計器にわたるサービスを担当する遠隔の集中化されたヘッドエンドシステムに消費量を報告する。消費者は需給計器において測定された彼らの消費量に基づいて請求されるので、消費量の測定及び報告において高い精度が要求される。

既存の需給計器は、典型的には、単一のチップにおいてランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）及び読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）を一体化した中央処理装置を組み込んだマイクロコントローラを利用する。ハードウェアにインストールされたファームウェアは、消費量のサンプリング及び報告のような動作を実施する。需給計器において利用可能である限られた記憶スペースに部分的に起因して、メーター機能の大部分又はすべての態様がファームウェアに符号化されかつ互いに依存するように、ファームウェアはモノリシックである。

需給計器はさらに、データを技術者に提供したり又はデータをローカルに報告したりするために有用であるディスプレイを含む。保守は典型的にはローカルに行われ、ここで、技術者は、需給計器に一体化されたディスプレイを読み取ったり、又は、サービスのために物理的ツールを需給計器に取り付けたりする。

本開示は、アプリケーションプロセッサに接続された計測プロセッサを特徴とするマルチプロセッサ需給計器を提供する。

１つの実施例では、需給計器は、計測エンジン、マイクロプロセッシングユニット（ＭＰＵ）、及び１つ又は複数の計測アプリケーションを含む。計測エンジンは、リソースの消費量を測定し、リソースの消費量に基づいて消費量データを生成する。計測エンジンは、計測プロセッサと、専用メモリと、計測プロセッサによって実行されることで、時間についてクリティカルな計測機能を上記計測エンジンがリアルタイムで実行することを可能にするリアルタイムオペレーティングシステム（ＲＴＯＳ）とを含む。ＭＰＵは計測プロセッサに接続され、１つ又は複数のプロセッサコアを含む。ＭＰＵは、上記ＭＰＵの一次オペレーティングシステム上において１つ又は複数の計測アプリケーションを実行し、１つ又は複数の計測アプリケーションは消費量データを利用する。

もう１つの実施例では、需給計器は、計測エンジン、ＭＰＵ、一次メモリ、一次オペレーティングシステム、及び１つ又は複数の計測アプリケーションを含む。計測エンジンは、リソースの消費量を測定し、リソースの消費量に基づいて消費量データを生成する。計測エンジンは、計測プロセッサ及び専用メモリを含むマイクロコントローラユニット（ＭＣＵ）と、ＭＣＵによって実行されることで、時間についてクリティカルな計測機能を計測エンジンがリアルタイムで実行することを可能にするＲＴＯＳとを含む。ＭＰＵは計測プロセッサに接続され、１つ又は複数のプロセッサコアを含む。一次メモリは、ＭＰＵに関連付けられ、計測エンジンの専用メモリとは別である。ＭＰＵは、計測ユニットのＲＴＯＳとは別個の一次オペレーティングシステムを実行する。さらに、ＭＰＵは、ＭＰＵの一次オペレーティングシステム上において１つ又は複数の計測アプリケーションを実行し、１つ又は複数の計測アプリケーションは消費量データを利用する。

さらにもう１つの実施例では、ある方法は、１つ又は複数のプロセッサコアを有するＭＰＵを需給計器に設置することを含む。本方法は、ＭＰＵに接続された計測エンジンであって、リソースの消費量を測定してリソースの消費量に基づいて消費量データを生成するように構成される計測エンジンを上記需給計器に設置することをさらに含む。計測エンジンは、計測プロセッサ及び専用メモリを含む。本方法は、計測プロセッサにＲＴＯＳをインストールすることで、時間についてクリティカルな計測機能を計測エンジンがリアルタイムで実行することを可能にすることをさらに含む。さらに、本方法は、１つ又は複数の計測アプリケーションをＭＰＵの一次オペレーティングシステム上にインストールすることを含み、ここで、１つ又は複数の計測アプリケーションは消費量データを利用する。

この例示的な実施例は、本開示を限定又は定義するためではなく、発明の理解を支援する例を提供するために言及される。追加の実施例は詳細な説明において説明され、さらなる説明がそこで提供される。

本願において説明したいくつかの実施例に係る、需給計器の例示的なハードウェアアーキテクチャの図である。 本願において説明したいくつかの実施例に係る、需給計器の例示的なハードウェアアーキテクチャのもう１つの図である。 本願において説明したいくつかの実施例に係る、メーターの例示的なハードウェア及びソフトウェアアーキテクチャの図である。 本願において説明したいくつかの実施例に係る、メーターのもう１つの例示的なハードウェア及びソフトウェアアーキテクチャの図である。 本願において説明したいくつかの実施例に係る、外部装置に無線接続されたメーターの例を示す。

本開示のこれら及び他の特徴、態様、及び利点は、以下の詳細な説明が添付の図面を参照して読まれるとき、さらに理解される。

需給計器の現在のハードウェア及びファームウェアには、いくつかの欠点が存在する。大部分の需給計器で使用されているような単一のマイクロコントローラユニット（ＭＣＵ）は、複雑なアプリケーションを効率的に実行する真のマルチスレッディングを行うことができない。さらに、ファームウェアは、メーターのすべての動作のための単一のコードである。コードは異なるタスクを実行する部分を含む可能性があるが、それらの部分は、ファームウェア内で互いに依存する。その結果、各ファームウェアアップグレードが、ファームウェアコードに表されたすべての動作に影響するので、ファームウェアアップグレード時間は長くなる。コードが破損している場合には、破損は、単一の機能にだけではなく、需給計器の全体に影響する。

しかしながら、本願において説明したいくつかの実施例によれば、需給計器は、追加の計測プロセッサに接続された（すなわち、通信する）マイクロプロセッシングユニット（ＭＰＵ）を利用する、マルチプロセッサアーキテクチャを有する。ＭＰＵは複数のコアを有していてもよい。計測プロセッサは、ＭＣＵであってもよく、時間についてクリティカルな計測機能をリアルタイムで実行するように構成され、その一方で、ＭＰＵは、マルチスレッディング又はマルチプロセッシングを用いて様々なアプリケーションを実行する。いくつかの実施例では、計測プロセッサは、リアルタイムオペレーティングシステムを実行して、計測機能のリアルタイム処理を保証する。コア計測機能以外の機能のためのアプリケーションは、ＭＰＵ上で実行されてもよく、それは、リアルタイムオペレーティングシステムを有することを必要とせず、強化されたリアルタイム操作性を有することを必要としない。需給計器のいくつかの実施例は、ネットワーク通信のような他のリアルタイム動作をサポートするための追加のＭＣＵ又は他のプロセッサを含む。

上述したことに加えて又は代えて、本願において説明したいくつかの実施例によれば、需給計器は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）画面のような一体化されたディスプレイを有しない。それ自体のディスプレイを含むのではなく、需給計器は、スマートフォン又は他の装置に接続可能である。需給計器は、消費量データ、需給計器の動作、又は他のデータについて記述するデータを、スマートフォン又は他の装置への送信するように構成され、これにより、ユーザは、スマートフォン又は他の装置においてそのようなデータを見ることができる。

メーターとも呼ばれる、本願において説明した需給計器の実施例は、従来の需給計器に対して様々な技術的利点を提供する。ＭＰＵにおいて複数のコアを含むことにより、命令処理の速度を、例えば４～１２倍、増大させることができる。ＭＣＵに組み込まれたメモリだけでなく、別個のメモリを利用することによって、メモリスペースを、例えば２倍以上、増大させることができる。いくつかの実施例では、個々のアプリケーションがインストールされてもよい。このモジュール性は、各需給計器をカスタマイズされた方法で構成できるように複数の需給計器にわたって選択的に使用可能である、独立したアプリケーションの生成をサポートする。より具体的には、いくつかの実施例では、需給計器は、当該需給計器の特定の使用に適したアプリケーションを用いて調整することができる。いくつかの実施例では、需給計器のアーキテクチャは、需給計器を使用し始めてから、必要に応じて、アプリケーションを配備することを可能にする。さらに、需給計器におけるアプリケーションのモジュール性により、ユーザは、需給計器のカスタム管理のために、彼ら自身のアプリケーションを作成、変更、又はインストールすることを可能にする。例えば、ユーザは、メーターによって生成又は収集されたデータであるメーター又は計測データを操作、処理、又は管理するためのアプリケーションをインストールすることができる。

その結果、いくつかの実施例では、リアルタイム機能は、いくつかの実施例に係る需給計器においてサポートされ続け、また、需給計器はさらに、必要に応じて各アプリケーションを別個にアップグレード、インストール、又はアンインストールすることができるアプリケーションエンジンとして動作する高性能ＭＰＵ上で効率的に動作する、より広い、より複雑な機能を有する。本願において説明した需給計器の実施例は、新規な又はカスタムの機能に加えて、標準的なプロトコル及びインターフェースのためのより頑健なプラットフォームを提供する。本願において説明したハードウェア及びソフトウェアはともに、スケーラブルであり、セキュアであり、かつ容易に保持される特徴の集合をもたらす。

本願において説明したメーターの実施例は、メーター及び他のノードのネットワーク内においてタスクの再分配を可能にする、強力な意思決定の機能を有する。例えば、従来、メーターは、ネットワークにおける他のノードに消費量を報告し、この消費量は、最終的に、集中化された意思決定を担当するヘッドエンドシステムに配送される。しかしながら、いくつかの実施例によれば、メーターは、メーター自体において意思決定の実行を可能にするために、本願において説明するようにハードウェア又はソフトウェアのアプリケーションの形式で、適切なインテリジェント機能を含む。例えば、限定としてではなく、本願において説明したメーターは、電力品質をモニタリングし、是正処置をとってもよい。したがって、メーターの実施例は、ネットワーク通信のオーバヘッドを低減すること、エンドポイント及びヘッドエンドシステムの間のボトルネックを低減すること、又はヘッドエンドシステム又は他のノードにおける作業負荷を軽減することが可能である、エッジインテリジェント機能を提供する。集中化されたソース（例えばヘッドエンドシステム）がもはや分析及び意思決定のすべて又は大部分を担当することがないように、ネットワークを介して接続された、本願において説明したメーターのグループを利用することによって、分散型インテリジェント機能が可能にされる。

図１は、本発明のいくつかの実施例に係る、需給計器１００の例示的なハードウェアアーキテクチャの図である。本願ではメーター１００とも呼ばれる需給計器１００は、電気、水、又はガスのような、１つ又は複数のリソースの消費量を測定するために使用可能である。いくつかの実施例では、メーターは、計測機能（例えば、消費量の測定）を組み込み、その一方で、潜在的には他のアプリケーションに加えて、計測機能によって生成されたデータを利用するソフトウェアアプリケーションをサポートする。図１に示すように、いくつかの実施例では、メーター１００は、コア計測機能１０５を実行するための計測エンジン１０５、１つ又は複数のコアを有するＭＰＵ１１０、メモリ１２０、及び記憶装置１３０のうちの１つ又は複数を含み、これらはシステムバス１０１によってともに接続されてもよい。各周辺機器１４５は、例えば、メーター１００に組み込まれるか、又は補助スロットによって接続される。いくつかの実施例では、通信バス１４０は、１つ又は複数の通信装置１５０を含む１つ又は複数の周辺機器１４５をメーター１００へ同様に一体化する。しかしながら、通信バス１４０が必要ではなく、代替として、各周辺機器１４５は、ソフトウェアドライバのような各インターフェースによってＭＰＵ１１０に接続されることが理解される。

概して、従来のメーターとは対照的に、本願において説明したメーター１００の実施例は、ＭＰＵ１１０がメーター１００の心臓部となっているＭＰＵベースである。いくつかの実施例では、メーター１００の時間についてクリティカルな機能は、埋め込まれた又は接続計測エンジン１０５によって、又は、１つ又は複数の周辺機器１４５において実行される。この時間についてクリティカルな機能は、例えば、消費量に関連付けられた様々な時間間隔のそれぞれにおいて消費されたリソース（すなわちユーティリティ）の量について記述するデータである、消費量データの決定及び無線に基づく報告を含む。より具体的には、例えば、計測の累積及び計算は、リアルタイムで動作を実行可能である計測エンジン１０５によって決定される。例えば、限定としてではなく、計測エンジン１０５は、リアルタイムオペレーティングシステム（ＲＴＯＳ）を利用し、無線機能は、同じＲＴＯＳ上で、又は、周辺機器１４５における異なるＲＴＯＳ上で動作する。いくつかの実施例では、時間についてよりクリティカルではない、より高レベルのアプリケーションは、ＭＰＵ１１０上で動作し、それは強化されたリアルタイム機能を必要としない。これらの態様及びその他については、下記でさらに詳細に説明される。

ＭＰＵ１１０は１つ又は複数のコアを有する。いくつかの実施例では、ＭＰＵ１１０におけるオペレーティングシステムは、マルチスレッディング、マルチプロセッシング、又はそれらの両方をサポートする。追加的又は代替的に、ＭＰＵ１１０が複数のコアを有する場合、各コアは、メーターにおける機能の部分集合を担当してもよい。追加的又は代替的に、複数のコアは、複数のタスクを並列に実行することを可能にしながら（例えばマルチスレッディング）、同じ機能に対して動作してもよい。複数のコアの例示的な使用は、下記でさらに詳細に、具体的には図３及び図４に関して提供される。

いくつかの実施例によれば、広範囲の機能が、ＭＰＵ１１０によってサポートされるアプリケーションとして実装されてもよい。例えば、限定としてではなく、下記の機能のうちの１つ又は複数が、ＭＰＵ１１０によってサポートされたアプリケーションとして実装され、したがって、ＭＰＵ１１０上で動作してもよい。時間帯別料金（time-of-use）の有効化、リソースの消費方法に関する負荷固有のプロファイル、支払い又は他の目的の暗号通貨トランザクション、自動化された機能不全報告、ユーティリティ使用に関連づけられたクラウドソーシング情報、使用パターンの検出、電気自動車充電の有効化又は検出、太陽又は他の再生可能エネルギー源の接続の有効化、太陽発電の検出、バッテリー管理の有効化又は検出、インバータ管理、負荷制御、及びホームオートメーション又は制御のシステムへの接続。

いくつかの実施例では、本願において説明するようなマルチスレッディング又はマルチプロセッシングＭＰＵ１１０の使用は、既存のメーターによってサポートされない広範囲の複雑なアプリケーションを可能にする。例えば、メーター１００において人工知能（ＡＩ）アプリケーションが動作してもよい。その結果、メーター１００が担当する家屋等に関連する消費量データを処理するか、共通のユーティリティグリッドにおいて他のノード（例えば他のメーター）から受信されたデータを処理するか、あるいは、メーター９９９のユーティリティグリッドに関連する他のデータを処理するためにＡＩが使用されてもよい。例えば、ＡＩアプリケーションはメーター１００上で動作し、これにより、家屋等における消費量について記述する消費量データを処理することで、機器の電力署名（すなわち、負荷の内訳）に基づいて家屋等においてどの機器が使用中であるかを決定する。もう１つの実施例では、ＡＩアプリケーションはメーター１００上で動作し、これにより、他のメーターから受信されたデータを処理することで、他のメーターが電力を失ったと決定する。さらにもう１つの実施例では、メーター１００がキャパシタバンクを制御するためのアクセスを有する場合、ＡＩアプリケーションはメーター１００上で動作し、これにより、共通のユーティリティグリッドにおける１つ又は複数の他のメーターに関連するデータを処理することで、１つ又は複数の電気的メーターにおける力率の１つ又は複数の測定値に基づいて力率を制御するキャパシタバンクをオンするか否か及びいつオンするかを決定する。追加的又は代替的に、メーター１００がキャパシタバンクを直接的に制御できない場合、メーター１００は、キャパシタバンクをオンさせることができる遠隔のリソースへの通知を発行することで、キャパシタバンクをオンすることを開始してもよい。これら又は他のＡＩ機能のうちの１つ又は複数は、メーター１００によって実行されたアプリケーションとして具体化されてもよい。

より具体的には、いくつかの実施例では、所定の機器の動作、不適切な力率、又は近くのメーター１００における電力喪失のような事象を認識するようにトレーニングされた機械学習（ＭＬ）モデルがメーター１００において実装されてもよい。ＭＬモデルは、例えば、ニューラルネットワーク、決定木、分類モデル、又は他の何らかのＭＬモデルであってもよい。例えば、需給計器にロードされる前に、そのようなＭＬモデルは、（ａ）需給計器の現在の状態について記述する特徴ベクトル（例えば、特徴の集合）と、（ｂ）関心対象の発生を示すラベルとをそれぞれ含むタプルの集合を含む学習データに基づいてトレーニングされる。特徴は、例えば、測定されている電気又は他の何らかのリソースの消費量の使用パターンを含んでもよい。具体的には、例えば、特徴ベクトルは、様々な区間において使用されるリソースの量（例えばキロワット時）に対応する値の集合を含んでもよい。ラベルは、例えば、どの機器が使用中にあるか、力率が不適切であるか否か、又は、メーター又は近傍メーターが電力を喪失したか否かを示してもよい。トレーニングデータが与えられると、ＭＬモデルは、特徴ベクトルをラベルにマッピングするように学習する。このように、需給計器の動作中に、需給計器に対するＭＬモデルは、所与の時間におけるメーターの状態について記述する特徴を入力として受信することができ、従って、どの機器が使用中であるかの表示、力率が不適切であるか否かの表示、又はメーター又は近傍メーターが停電を体験したことの表示のようなラベルを予測することができる。

いくつかの実施例では、メーター１００は、ＭＬモデルによって実行されるとして上述したタスクのうちの１つ又は複数を実行するが、ＭＬモデルの使用に加えて又は代えて、所定の技術によってそれを実行してもよい。例えば、メーター１００の実施例は決定木を保持するが、それは機械学習に基づくことを必要としない。メーター１００は、メーター１００の現在の状態（例えば、状態について記述する特徴ベクトル）を決定木へ入力してもよく、決定木の使用によって、メーター１００は、どの動作を行うかを決定してもよい。そのような動作は、通知を送信すること、又は、キャパシタバンクの起動を開始することのような、上述の１つ又は複数を含んでもよい。メーター１００においてエッジインテリジェント機能を提供するために様々な技術が使用可能であることが理解されるであろう。

追加的又は代替的に、メーター１００のいくつかの実施例は、従来は需給計器でサポートされていなかった、１つ又は複数のバーチャルマシン又はコンテナアプリケーションを実行することができる。さらに、ローカルアプリケーションを実行することに加えて又は代えて、メーター１００は、通信装置１５０を利用して、クラウドに基づくアプリケーションにアクセスして使用してもよい。例えば、メーター１００を用いる顧客は、その顧客の制御内のプライベートクラウドに関連付けられてもよい。その場合、メーター１００は、例えばゲートウェイを介してクラウドにアクセスし、クラウドにインストールされる任意のアプリケーションを実行することができる。メーター１００からアクセス可能なクラウドに基づくアプリケーションは、例えば、電力品質モニタリング、グリッドトポロジー又はマッピング、位相識別、ＡＩに基づく機能、又はエネルギー内訳の推定を実行するアプリケーションを含んでもよい。
メーター１００は、無線メッシュネットワーク、セルラー接続、又は他の何らかの通信技術によってクラウドに接続することができる。

アプリケーションは、様々な機構によってメーター１００にインストールされてもよい。例えば、限定としてではなく、アプリケーションは、ヘッドエンドシステム又はクラウドサーバのような遠隔のシステムからインストールされてもよく、メーターへの有線接続によってローカルにインストールされてもよく、又は、ＮＦＣ（near-field communication）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、又はＷｉＦｉ（wireless fidelity）のような直接の無線接続によってローカルにインストールされてもよい。１つ又は複数のバーチャルマシン又はクラウドへのアクセスを介して、メーター１００は、例えば、メーター１００のネイティブオペレーティングシステムによってサポートされないアプリケーションを実行することができる。

図１に示すように、所定の実施例では、メーター１００は、ＭＰＵ１１０とは別個のメモリ１２０を含む。いくつかの実施例では、メモリ１２０はＲＡＭである。例えば、限定としてではなく、メーターのハードウェアは、１～２ギガバイトのＲＡＭを利用する。記憶装置は、例えばフラッシュ記憶装置であってもよく、それは、いくつかの実施例では、少なくとも８ギガバイトであってもよい。しかしながら、他の様々なメモリ１２０又は記憶装置１３０が使用されてもよく、そのようなメモリ１２０及び記憶装置１３０のサイズは実施例に応じて変化することが理解されるであろう。

メーター１００の通信装置１５０は、例えば、無線通信を可能にする無線周波数（ＲＦ）無線装置１６０、ＷｉＦｉ通信を可能にするＷｉＦｉ装置（図示せず）、セルラー通信を可能にするセルラー装置（図示せず）、及びＮＦＣ通信を可能にするＮＦＣチップ１７０を含んでもよい。いくつかの実施例では、メーター１００は、例えば、消費量データをヘッドエンドシステムに報告するために、又は、メーター及び他の装置のネットワークに関連する他のデータの通信のために、ヘッドエンドシステムとの双方向通信を行うためのＲＦ無線装置１６０を利用する。いくつかの実施例では、ＲＦ無線装置１６０は、物理層（ＰＨＹ）及びメディアアクセス制御（ＭＡＣ）層を利用し、ここで、ＰＨＹは、データ送信の機能を有する物理媒体にＭＡＣを接続する。いくつかの実施例では、ＭＡＣ及びＰＨＹは、リアルタイムで実行されなければならない時間についてクリティカルな機能を実行する。したがって、ＭＡＣ層及びＰＨＹ層は、ＭＰＵ１１０の一次オペレーティングシステムとは別個のＲＴＯＳ又は他のオペレーティングシステムによって実行されてもよく、したがって、ＲＦ無線装置１６０は、ＭＰＵ１１０に一体化さもなければ接続された周辺機器１４５へ埋め込まれてもよい。もし使用されれば、ＷｉＦｉ装置は、他のメーター１００、又はメーター１００に近接したスマート装置のような、近くの装置とネットワーク接続することを可能にしうる。例えば、限定としてではなく、メーター１００はＩｏＴ（Internet of Things）装置であり、ＷｉＦｉ装置は、メーター１００が他のＩｏＴ装置と通信することを可能にする。

いくつかの実施例では、メーター１００は、通信装置１５０を利用して、外部ソースから消費量データを収集する。例えば、限定としてではなく、ピアメーター又はサブメーターは、メーター１００自体によっては直接的に測定されない消費量を直接的に測定してもよく、そのようなピアメーター又はサブメーターから、メーター１００は、そのような測定値について記述する消費量データを受信してもよい。例えば、サブメーターは、電気自動車を充電するために消費された電力を測定してもよく、その消費量について記述する消費量データをメーター１００に送信してもよい。メーター１００は、例えば、ＷｉＦｉ又はＢｌｕｅｔｏｏｔｈを介して、又は無線メッシュネットワークを介して、そのような消費量データを受信してもよい。このように、メーター１００は、様々なソースから消費量データを収集し、請求書発行又は他の目的のためのその消費量データを集約してもよい。

図１に示すように、メーター１００の実施例は、ＮＦＣチップ１７０を組み込む。例えば、限定としてではなく、ＮＦＣチップ１７０は、最大で４センチメートルまでの範囲、約４センチメートル、３フィート（９１．４４センチメートル）、３～５フィート（９１．４４～１５２．４センチメートル）、又は他の様々な範囲を有してもよい。ＮＦＣチップ１７０は、メーター１００における様々な用途を有してもよい。例えば、ＮＦＣチップ１７０は、製造又は構成中におけるメーター１００自体の追跡を可能にするために、メーターの製造又は構成中に使用されてもよい。詳細後述するように、ＮＦＣチップ１７０又は他の通信装置は、ローカルのスマートフォン又は他の外部装置と通信するために使用可能である。例えば、スマートフォンは、メーター１００のＮＦＣチップ１７０を介してメーター１００に直接的に接続することで、スマートフォンがメーター１００のユーザインターフェースを表示することを可能にすることができる。したがって、スマートフォンは、メーター１００に関連する消費量データ又は他の情報をオンデマンドで表示することができる。詳細後述するように、メーター１００のいくつかの実施例は、従来は需給計器へ一体化される構成要素であったディスプレイを有しない。ディスプレイをもたないメーター１００は、ディスプレイを備えた需給計器よりも、製造のコストが潜在的に低くなる。ＮＦＣチップ１７０の使用を通じて、例示的なメーター１００は、従来のディスプレイに代えて、スマートフォンのような外部装置を利用することができる。ディスプレイなしのメーターの有用性に関するさらなる例は、詳細後述される。

各周辺機器１４５は、メーター１００の能力を拡張してもよい。例えば、限定としてではなく、補助スロットによってサービスツールが取り付け可能であり、これによって周辺機器１４５になる。もう１つの実施例では、ハードウェア（例えば、ＲＦ無線装置１６０）が誤動作する場合、そのハードウェアの追加又は更新されたバージョンが補助スロットを介して接続されてもよく、これが周辺機器１４５になる。本発明の実施例によれば、周辺機器１４５の様々な可能な使用がサポートされることが理解されるであろう。

いくつかの実施例では、計測エンジン１０５は、消費量の累積及び計算のような、メーター１００の時間についてクリティカルな機能を実行する。例えば、計測エンジン１０５は、消費量のサンプルを連続的に測定し、確立された時間期間わたって累積された消費量を計算する。例えば、電気メーターの場合、計測エンジン１０５は、累積された消費量を、キロワット時（ｋＷｈ）を単位として計算する。詳細後述するように、計測エンジン１０５は、ＭＣＵのような、ＲＴＯＳを利用する処理装置を含んでもよい。ＲＴＯＳの使用は、ハードウェアにおける所定の応答時間を保証し、したがって、結果として得られる消費量データが正確に計算されることを保証する。計測エンジン１０５についての追加の詳細事項は、詳細後述される。

いくつかの実施例では、ＭＣＵによってリアルタイムタスクを取り扱い、ＭＰＵ１１０がより高レベルのアプリケーション（すなわち、時間についてクリティカルではないアプリケーション）を取り扱うことを可能にすることで、ＭＰＵ１１０は、広範囲のアプリケーションを有効にサポートすることができる。メーター１００にインストールされてＭＰＵ１１０によって実行されるソフトウェアアプリケーションは、モジュール式であり、基礎をなすファームウェアから分離されている。その結果、メーター１００は、ＭＣＵによって実行されている時間についてクリティカルなタスクに干渉することなく、ＭＰＵ上で動作するアプリケーションとして実装された様々な非従来型の機能を備えたシステムになりえる。

図２は、本発明のいくつかの実施例に係る、需給計器１００の例示的なハードウェアアーキテクチャのもう１つの図である。前述したように、計測エンジン１０５は、メーター１００のコア計測機能を実行する。図２に示すように、いくつかの実施例では、計測エンジン１０５は、計測プロセッサを含み、具体的には、いくつかの実施例では、ＲＴＯＳを実行するＭＣＵ２１０を含む。計測エンジン１０５は、メーター１００に埋め込まれてもよく、ＭＰＵ１１０と通信してもよい。しかしながら、計測エンジン１０５は別個のプロセッサ及び別個のメモリを含んでもよく、例えば、計測エンジン１０５のプロセッサ及びメモリは、ＭＰＵ２１０と、ＭＰＵ２１０に関連付けられたメモリ１２０とはそれぞれ別個のハードウェアを有してもよい。例えば、計測エンジン１０５のＭＣＵ２１０は、計測エンジン１０５に専用の一体化されたメモリを含んでもよい。一実施例では、計測エンジン１０５のＭＣＵ２１０は、リアルタイムリナックス（Real-Time Linux）（Linux：登録商標）のようなＲＴＯＳを有するＣｏｒｔｅｘ－Ｍ７ ６００ＭＨｚである。さらなる実施例では、ＭＰＵ１１０は、図５に示す例示的なＭＰＵ１１０のように、クアッドコアであり、１コア当たり１．５ＧＨｚで動作可能であってもよい。しかしながら、ＭＣＵ２１０の代わりに、又は、図２に示すＭＰＵ１１０の代わりに、他のタイプの処理装置が使用可能であることが理解されるであろう。

いくつかの実施例では、計測エンジン１０５は、別個のプロセッサを利用するのではなく、ＭＰＵ１１０上で動作する。例えば、限定としてではなく、メモリ１２０及び記憶装置１３０において別個の論理パーティションが実装されてもよく、計測エンジン１０５を実装するために、ＲＴＯＳ、又はリアルタイム機能を強制するための他の機構が、この論理パーティションにインストールされてもよい。

いくつかの管轄において、所定のセキュリティ及びデータ保護要件であって、別々に分割されたメモリ及び別個の処理を必要とすることがある要件を満たすために、所定の態様の計測処理が法律によって要求され、本発明の実施例は、別々に分割されたメモリ及び別個のプロセッサ又は処理コアの使用を通じて、そのような要件に応じる。そのような要件に起因して、ファームウェアアップグレード、セキュリティ、及び検証のために特別な手順が使用されなければならず、そのような手順は、ＭＰＵ１１０上で動作するアプリケーションに強制されることを必要とせず、計測エンジン１０５に強制されてもよい。

いくつかの実施例では、図２に示すように、ＲＦ無線装置１６０もまたＲＴＯＳを組み込む。計測エンジン１０５のように、ＲＦ無線装置１６０は、ＭＣＵのような、各ＲＴＯＳが動作するそれ自体のプロセッサを含んでもよい。計測エンジン１０５及びＲＦ無線装置１６０のどちらか又は両方は、単一のチップとしてＭＰＵ１１０に一体化されてもよく、又は、計測エンジン１０５及びＲＦ無線の各々は、ドライバを介してＭＰＵ１１０と通信する別個のＭＣＵ２１０を組み込んでもよい。

ＲＴＯＳを必要とする機能以外の機能は、ＭＰＵ１１０上で動作してもよい。いくつかの実施例では、時間についてクリティカルである機能のみがＲＴＯＳ上で実行され、一方、他の機能はＭＰＵ１１０上で実装される。より具体的には、このような他の機能は、ＲＴＯＳであることを必要としないリナックス（Linux）のようなオペレーティングシステムによって、ＭＰＵ１１０上で動作する１つ又は複数のアプリケーションとして実装されてもよい。そのような他のアプリケーションは、例えば通信装置１５０によって無線を介して、遠隔で更新されてもよい。

図３は、本発明のいくつかの実施例に係る、メーター１００の例示的なハードウェア及びソフトウェアアーキテクチャの図である。図３に示すように、いくつかの実施例では、オペレーティングシステム（ＯＳ）３１０は、ＭＰＵ１１０上で動作し、マルチスレッディング又はマルチプロセッシングをサポートしてもよく、一方、ＲＴＯＳ３２０は、ＭＣＵ２１０上で、又は、計測エンジン１０５の他のプロセッサ上で動作する。前述したように、ＲＴＯＳ３２０は、計測エンジン１０５が時間についてクリティカルな動作を実行することを可能にする。ＯＳ３１０及びＲＴＯＳ３２０は別個であってもよく、例えば、ＲＴＯＳは、ＭＰＵ２１０のＯＳ３１０とは異なるオペレーティングシステムであるか、又は、ＲＴＯＳは同じオペレーティングシステムの異なるインストールである。ＯＳ３１０及びＲＴＯＳ３２０が同じオペレーティングシステムの異なるインストールである場合、ＯＳ３１０及びＲＴＯＳ３２０の両方がリアルタイムオペレーティングシステムであってもよい。しかしながら、所定の実施例では、リナックスはＭＰＵ１１０のＯＳ３１０であり、その一方で、リアルタイムリナックスは計測エンジン１０５のＲＴＯＳ３２０である。しかしながら、プロセッサの各々のために様々なオペレーティングシステムが使用可能であり、ＭＰＵ１１０のＯＳ３１０が同様にＲＴＯＳ３２０であってもよいが、それである必要はないことが理解されるであろう。

いくつかの実施例では、メーター１００は、ＲＴＯＳ３２０上で動作する時間についてクリティカルな動作と、ＲＴＯＳ３２０の外部で動作する時間についてクリティカルではない動作との間の相互動作のために定義されたソフトウェアインタフェースの集合（すなわち、アプリケーションプログラミングインターフェース）を含む。一実施例では、メーター１００は、メーター１００から他の装置にデータを送信するために定義された第１のアプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）を実装し、また、メーター１００において他の装置からデータを受信するために第２のＡＰＩを実装してもよい。ＭＰＵ１１０によって実行されるアプリケーションから、又は、他の何らかの時間についてクリティカルではない構成要素からデータを送信するために、ＯＳ３１０は、第１のＡＰＩにおける関数を呼び出して、データをヘッドエンドシステム、他のメーター、又は他の場所に送信してもよい。いくつかの実施例では、ＲＴＯＳ３２０は、関数呼び出しを受信し、利用可能な次の時間スロット中にＲＦ無線装置１６０を介してデータを送信するように動作をスケジューリングする。当該利用可能な次の時間スロットに達したとき、ＲＴＯＳ３２０の実施例は、各時間スロットにおいてどのチャネルを使用するかを定義する、確立されたチャンネルホッピングポリシーによって示されるような適切なチャネルにおいて、関数呼び出しで示されるデータが送信されることを保証する。データが単一の時間スロットに入らない場合、ＲＴＯＳ３２０は、データを分割し、様々な時間スロットにおいて、また潜在的には、必要に応じて様々なチャネルにわたって送信してもよい。

追加的又は代替的に、ＯＳ３１０は、最大送信電力レベルを制御するためのＡＰＩ、又は、ＲＦ無線装置１６０に係る平均信号強度を示すためのＡＰＩを利用する。ＲＦ無線装置１６０は、送信中及び受信中のビットエラーの個数、失われたパケットの個数、又は他の統計量のような、様々な概要統計量を収集してもよく、ＯＳ３１０は、このデータ又は他のデータをＲＦ無線１６０に要求するために１つ又は複数のＡＰＩを使用してもよい。追加的又は代替的に、いくつかの実施例では、メーター１００は、ＯＳ３１０及び計測エンジン１０５の間の通信のための１つ又は複数のＡＰＩを実装してもよい。計測エンジン１０５のＲＴＯＳ３２０は、計測データ（例えば、計測エンジン１０５によって生成又は収集された消費量データ又は他のデータ）の時間についてクリティカルな生成と、当該計測データの関連付けられた高速処理とを取り扱ってもよく、ＲＴＯＳ３２０は、そのような計測データ（例えば、キロワット時、力率、ピーク電圧、又は電流で表された測定値）の表示をＯＳ３１０に送るために１つ又は複数のＡＰＩを使用する。

図３に示すように、いくつかの実施例では、ＭＰＵ１１０の各コア２２０は、例えば、所定の機能を実装するアプリケーションのスレッドをあるコア２２０が実行するように、メーターの所定の機能を担当する。この実施例では、ＭＰＵ１１０は、プロセッサコアとも呼ばれる４つのコア２２０を有するが、ＭＰＵ１１０のコア２２０の個数が変化してもよいことが理解されるであろう。この実施例では、第１のコア２２０はＯＳ３１０の実行及びレガシーコード（例えば、メーターのファームウェアに伝統的に組み込まれたアプリケーション）の実行を担当し、第２のコア２２０はＪａｖａアプリケーション又は他のタイプのアプリケーションの実行を担当し、第３のコア２２０は時間についてクリティカルではない計測アプリケーションのような計測アプリケーションの実行を担当し、第４のコア２２０はメーター１００の他のすべての動作を担当する。

さらに、図示したように、拡張を可能にするために、より具体的には、周辺機器１４５のためのサポートを提供するために、オペレーティングシステム３１０上に１つ又は複数のドライバ３３０がインストールされてもよい。この実施例では、周辺機器１４５は、ＮＦＣチップ１７０、ＲＦ無線装置１６０、計測エンジン１０５、及び追加の周辺機器１４５を含む。概して、ＮＦＣチップ１７０は、メーター１００によって必要とされたとき、近くの外部装置と通信してもよい。例えば、詳細後述するように、メーター１００自体がディスプレイを組み込む必要がなくなるように、ＮＦＣチップ１７０は、ディスプレイの代わりに使用されるスマートフォンと通信してもよい。

図３が例示的な実施例を図示し、本発明の様々な実施例の範囲を制限しないことが理解されるであろう。例えば、代替として、コア２２０は、特定の役割を割り当てられることを必要としないが、代わりに、メーター１００の様々な機能の負荷を共有してもよい。もう１つの実施例では、本願において図示及び説明した役割とは異なる役割が割り当てられてもよい。

図４は、本発明のいくつかの実施例に係る、メーター１００のもう１つの例示的なハードウェア及びソフトウェアアーキテクチャを示す。この実施例では、第１のコア２２０は、小電力無線パーソナルネットワーク上のインターネットプロトコルバージョン６（Internet Protocol Version 6 (IPv6) over Low-Power Wireless Personal Area Networks：６ＬｏｗＰａｎ）を利用する装置制御ワード仮想マシン（Device Control Word (DCW) virtual machine (VM)）を実装する。より具体的には、図４に示すように、ＤＣＷ ＶＭは、小電力又は損失のあるネットワークのためのルーティングプロトコル（Routing Protocol for Low-Power or Lossy Networks：ＲＰＬ）によりＩＰｖ６上でユーザデータグラムプロトコル（ User Datagram Protocol：ＵＤＰ）を利用してもよい。ＤＣＷ ＶＭは、符号化されたレガシー動作、具体的にはレガシーＤＣＷを実行するための環境を提供する。したがって、メーター１００のいくつかの実施例は、マルチスレッディングを利用する新規かつ複雑なアプリケーションの使用を可能し、その一方で、レガシーファームウェアに組み込まれた機能との後方互換性も提供する。この実施例では、第２のコア２２０は、１つ又は複数のサービスと、ＭｉｃｒｏＥＪ（登録商標）プラットフォームを利用するソフトウェアのためのＭｉｃｒｏＥＪ ＶＭを提供することを担当し、また、ＭｉｃｒｏＥＪ ＶＭ又は１つ又は複数のサービス上で動作する１つ又は複数のアプリケーションを提供することを担当する。ＭＰＵ１１０の第３のコア２２０は計測アプリケーション４２０専用であり、それは、計測エンジン１０５によって決定された消費量データを利用する。第４のコア２２０は、消費量データを利用してもしなくてもよい他のアプリケーション４２０により利用可能である。さらに、この実施例では、ＭＰＵ１１０上で動作するＯＳはリナックスであり、その一方で、ＭＣＵ２１０上で（すなわち、計測エンジン１０５において）動作するＲＴＯＳ３２０はリアルタイムリナックスである。しかしながら、この実施例は例示のみを目的としていることは理解されるであろう。

いくつかの実施例では、メーター１００は、スマートフォン又は他の装置のような外部装置に直接的に接続するように構成される。図５は、本発明のいくつかの実施例に係る、外部装置５１０に無線接続されたメーター１００の例を示す。より具体的には、図５の例は、外部装置５１０がスマートフォンであることを示すが、外部装置５１０が、代替として、タブレット、ノートブックコンピュータ、又は本願において説明するように利用可能である他の外部装置５１０であってもよいことが理解されるであろう。

上述のように、メーター１００は、ディスプレイを組み込む必要はない。より具体的には、いくつかの実施例によれば、例示的なメーター１００は、テキスト形式又は他の情報を表示するためのＬＣＤ画面のような画面を有していない。さらに、いくつかの実施例では、メーター１００は、ボタン又は光学ポートを有していない。従来、テストモードを開始したり、リセットを開始したり、ディスプレイに表示される内容を切り換えたり、あるいは他の機能を実行したりするために、メーターには１つ又は複数のボタンが含まれ、また、ファームウェアアップグレード又は構成パラメータを受信するためのローカル接続を可能にするために光学ポートが使用される。そのような構成要素を除去することで、メーター１００を製造するコストを下げることができ、その一方で、これらの機能は、本願において説明するように、１つ又は複数の通信装置１５０の使用を通じて保持することができる。

いくつかの実施例では、メーター１００に組み込まれる１つ又は複数の通信装置１５０の中には、ＮＦＣチップ１７０がある。メーター１００のＮＦＣチップ１７０は、ＮＦＣを介してメーター１００を外部装置５１０に接続してもよい。例えば、限定としてではなく、ＮＦＣチップ１７０の通信範囲は、約０～４インチ（０～１０．１６センチメートル）であってもよく、これにより、外部装置５１０は、接続中にメーター１００の４インチの範囲内に存在する。この短い距離は、悪意をもって遠隔の装置をメーター１００に接続する可能性を低下させるために有用となりうる。さらに、いくつかの実施例では、メーター１００は、例えば外部装置５１０の署名又は証明書を確認することによって、外部装置５１０の認可を検証し、これにより、外部装置５１０がメーター１００にアクセスすることを認可されていることを保証する。

外部装置５１０と通信するために、ＮＦＣのチップ１７０の代わりに代替の通信装置１５０が使用されてもよいことが理解されるであろう。例えば、ディスプレイとして利用されるスマートフォン又は他の外部装置５１０にメーター１００を接続するために、無線周波数識別（ＲＦＩＤ）装置、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、又はＷｉＦｉが使用されてもよく、又は、メーター１００は、通信のために外部装置５１０への有線接続を可能にするポート（例えば、光学又はＵＳＢ（universal serial bus））を含んでもよい。

いくつかの実施例では、外部装置５１０は、メーター１００自体のディスプレイの代わりに利用される、一体化されたか取り付けられたディスプレイ５２０を有する。従来行われるように、メーター１００の一体化されたディスプレイに情報を出力する代わりに、出力される情報は、メーター１００によって外部装置５１０に送信され、外部装置５１０がそのような情報を表示する。言いかえると、外部装置５１０は、メーター１００へのユーザインターフェースを提供する。そのユーザインターフェースを介して、ユーザは、メーター１００に命令を手動で提供するか、又は、メーター１００からデータを受信することができる。例えば、限定としてではなく、メーター１００は、下記のタイプの情報ののうちの１つ又は複数を表示のために外部装置５１０に送信してもよい。消費されたリソースの量について記述する消費量データ（例えばキロワット時）、リソースのリアルタイム又は履歴の需要（例えばキロワット）、ログファイル、内部時間、サービス時間、負荷の内訳に関する情報、力率、及び請求金額の見積もり。

従来、メーター１００はメッシュネットワークに参加し、それによって、典型的には１つ又は複数の中間ノードによって間接的に、消費量データをヘッドエンドシステムに送信する。次いで、消費量データが集中化された場所に格納された後、ヘッドエンドシステムは、消費量データを、クラウドのみを介してアクセス可能であるようにしてもよい。しかしながら、いくつかの実施例では、外部装置５１０は、消費量データがヘッドエンドシステムにおいて受信されること又はクラウドに格納されることを待機する必要なく、メーター１００から消費量データを直接的に受信する。メーター１００は、メーター１００によって測定さもなければ収集された消費量について記述するリアルタイム又はほぼリアルタイムの消費量データを外部装置５１０に直接的に送信するように構成される。いくつかの実施例では、リアルタイム又はほぼリアルタイムの消費量データの送信は、この消費量データがヘッドエンドシステムにより又はクラウドにおいて利用可能になる前に行われる。いくつかの実施例では、消費量データを外部装置５１０に送信することに加えて又は代えて、メーター１００は、他のデータをメーター１００に送信してもよい。例えば、メーター１００は、どのデータが外部装置５１０によってアクセス可能であるかに関するポリシーであって、メーターに関連付けられたサービスプロバイダ又は他の何らかのエンティティによって確立されたポリシーを強制してもよい。ポリシーは、メーター１００がどのデータを外部装置５１０に送信することを許可されているかを指示してもよく、そのデータは、メーター１００からヘッドエンドシステムに送信されるデータと異なっていても異なっていなくてもよく、メーター１００からヘッドエンドシステムに送信されるデータに比べて強く制限されていても弱く制限されていてもよい。

いくつかの実施例では、外部装置５１０は、メーター１００から受信された情報に基づく分析又は他のデータ処理を実行する。外部装置５１０は、おそらくは、従来のメーターが有するよりも高品質のディスプレイ５２０を有するので、外部装置５１０は、例えばテーブル又はグラフの形式でグラフィックに、ユーザにとって直観的な可視化を行って消費量データ又は他の情報を出力することができ、又は、外部装置５１０は、消費量データにおけるパターンを認識したり、他の複雑な処理を実行したりすることができる。

この目的で、いくつかの実施例では、計器測定アプリケーション５３０は、外部装置５１０によって実行可能であり、ここで、計器測定アプリケーション５３０は、メーター１００へのグラフィカルユーザインターフェースを提供し、また、消費量データに関連付けられた他のタスクを実行するように構成されてもよい。いくつかの実施例では、計器測定アプリケーション５３０によるメーター１００へのアクセスは、認可されたユーザに制限され、さらに、許可されたアクセスのタイプは、複数のユーザにわたって変化してもよい。

例えば、顧客は、外部装置５１０をメーター１００に接続することができ、その接続中に、メーター１００は、の読み出し専用のアクセスを外部装置５１０に許可してもよい。いくつかの実施例では、読み出し専用のアクセスが許可される前に、外部装置５１０は、それ自体をメーター１００に対して認証させるように要求されてもよく、それは、顧客が認証情報（例えば、ユーザ名及びパスワード、バイオメトリックデータ）を外部装置５１０に提供することを必要としてもよい。外部装置５１０は、それ自体を認証するために、認証情報を検証することによって、顧客によって提供されたこの認証情報をメーター１００に送信してもよく、追加的又は代替的に、外部装置５１０がユーザを認証した後で、外部装置５１０は、他の適切な認証データ（例えば、署名又は認可された証明書）をメーター１００に提供し、これにより、ユーザを認証したことに応答して外部装置５１０を認証してもよい。

外部装置５１０にアクセスを与えたとき、メーター１００は、外部装置５１０のユーザによって手動で入力された命令を受信してもよい。さらに、メーター１００は、（例えばＮＦＣを介して）外部装置にデータを送信してもよく、ここで、そのデータは、例えば、予め決められた期間にわたる消費量データの表示を含んでもよい。いくつかの実施例では、需給計器１００は、外部装置５１０においてユーザによって入力された命令であって、消費量データの要求である命令に応答して、外部装置にそのようなデータを送信する。外部装置５１０は、さらなる詳細事項を提供したり、メーター１００によって提供された消費量データを分析したり、又は、可視化結果（例えば、グラフ、テーブル、又はチャート）を出力したりするように構成されてもよい。外部装置５１０は、外部装置５１０のインターフェースにおいて受信されたユーザ要求に応答して、そのようなタスクのうちの１つ又は複数を実行してもよい。例えば、消費量データを特定の形式で可視化する要求を受信したとき、外部装置５１０は、必要に応じて消費量データを分析し、外部装置５１０のディスプレイ５２０を介して、結果として得られた可視化結果を表示してもよい。

いくつかの実施例では、外部装置５１０は、分析を実行し、メーター１００から直接的に受信された消費量データに基づいた高度なグラフィックスを出力することができる。例えば、限定としてではなく、外部装置５１０は、消費量データを分析することで、予め決められた期間又は選択された期間にわたる消費量の傾向を決定し、それによって、将来の使用に関する予測を行う。いくつかの実施例では、外部装置５１０は、家屋等においてどの機器が使用中にあるかを識別するために内訳を推定する。いくつかの実施例では、そのような分析は、計器測定アプリケーション５３０を通じて、外部装置５１０において実装された人工知能の使用を必要とする。

いくつかの実施例では、外部装置５１０は、消費量データに基づいて、ユーザによって支払われるべき請求金額を計算するように構成される。それは、顧客によって消費されたユーティリティを表す。計算された金額は、前納式のメーターに適用されてもよく、その場合、金額は、過去の消費量に基づく示唆であってもよく、又は、計算された金額は、後納式のメーターに適用されてもよく、その場合、金額は、発生じた実際の消費量に基づく来たる金額の予測であってもよい。さらに、外部装置５１０は、予想される将来の消費量に基づいて推定された請求金額を計算するために、例えば人工知能によって、消費量の傾向を決定してもよい。外部装置５１０は、顧客のユーティリティ消費量に関連付けられたアカウントに対して、計算された金額又はユーザによって選択された他の金額で、支払いを始めてもよい。いくつかの実施例では、受信された支払いは、外部装置５１０によって要求されたとき、メーター１００において処理され、その確認は、ＲＦ無線装置１６０又は他の通信装置１５０を介して、集中化された場所（例えば、ヘッドエンドシステム又はクラウド）に送信される。追加的又は代替的に、メーター１００又は外部装置５１０は、支払い情報を、処理のために、集中化された支払い処理ソース（例えば支払いサーバ）に送信してもよく、いくつかの実施例では、ヘッドエンドシステムがその支払い処理ソースとして動作してもよい。その場合、ヘッドエンドシステムのような支払い処理ソースは、支払いを処理して、肯定応答をメーター１００又は外部装置５１０に返送する。外部装置５１０は、支払いが行われたことの確認として、顧客への肯定応答を示す情報を表示することができる。したがって、顧客は、消費量データを見て、請求書を受けとる前に支払うことを可能にされてもよい。この場合、その支払いは、消費量の傾向に従って推定に基づいてもよい。
言いかえると、顧客は、メーター１００から外部装置５１０に直接的に送信された消費量データに基づいて、外部装置５１０によって開始される前納を実施可能にされてもよい。

いくつかの実施例では、計器測定アプリケーション５３０は、外部装置５１０における他のアプリケーションに接続し、それは、そのような他のアプリケーショにより消費量データを利用することを可能にしてもよい。例えば、限定としてではなく、接続されたアプリケーション（例えば、計器測定アプリケーション５３０が接続されるアプリケーション）は、ＰＤＦを生成してもよく、又は、メーター１００から受信された消費量データ又は他の情報をレンダリングする印刷ジョブを開始してもよい。もう１つの実施例では、計器測定アプリケーション５３０は、外部装置５１０のカレンダー又はタスクマネージャに接続することで、請求書の支払いを行うための、又は、計器測定に関連する他の何らかのタスクを実行するための注意喚起を設定してもよい。メーター１００から受信された情報に基づいた追加又は代替のサービスを提供するために、計器測定アプリケーション５３０が他の様々なアプリケーションに接続してもよいことが理解されるであろう。

いくつかの実施例では、アクセスの階層が存在し、認可された技術者の外部装置５１０は、メーター１００についての情報に対する追加に又は代替のアクセスを有する。例えば、計器測定アプリケーション５３０が技術者を認証した後で、又は、メーター１００自体が、技術者によって使用中であるとして外部装置５１０を認証した後で、計器測定アプリケーション５３０は、メーター１００への読み出し及び書き込みアクセスの両方を外部装置５１０に両方を提供してもよい。ここで、書き込みアクセスは、何らかの点で制限されていてもいなくてもよい。例えば、限定としてではなく、技術者は、外部装置５１０に入力された命令又は他のデータによって、テストモードを開始すること、プログラミングすること、又はメーター１００をリセットすることを可能にされる。そのような命令又は他のデータは、外部装置５１０からメーター１００に送信されてもよい。例えば、外部装置５１０は、物理的アダプタを使用することなく、オンサイトのファームウェア又はソフトウェア更新をメーター１００に無線でプッシュ送信してもよい。

ディスプレイをもたないにもかかわらず、例示的なメーター１００は、較正中に、又は他の目的で使用可能である１つ又は複数のライトを含む。例えば、限定としてではなく、メーター１００は、メーターを較正するか他のタスクを実行する処理の間に点滅又は脈動するように構成された発光ダイオード（ＬＥＤ）装置５４０を含む。いくつかの実施例では、パルスのタイミング又はパターンは、確立されたパターンに従い、これにより、技術者は、脈動によって伝えられる情報に基づいて、メーターを較正するか又は他の何らかのタスクを実行することを可能にされる。その場合、光の様々な状態は、メーター１００に関する情報を示す特定のメッセージにマッピングされる。ここで、ある状態は、色と、その色が提示されるパターン（例えば、連続点灯、又は所定周波数の点滅）との組み合わせである。したがって、光の状態が与えられると、技術者は、メーター１００が関連付けられた特定のメッセージを提供し、それに従ってふるまうことができることを示すとして、その状態を解釈することができる。例えば、限定としてではなく、ＬＥＤ装置５４０は、予め決められた量のキロワット時（例えば、１キロワット時）が消費されたとき、一回点滅し、それは較正中にガイドラインを提供する。追加的又は代替的に、メーター１００が光学ポートを含む場合、ＬＥＤ装置５４０は、光学ポートのための送信ＬＥＤとして動作してもよく、それは、受信トランスデューサとしてフォトダイオードを含んでもよい。したがって、メーター１００が一体化されたディスプレイをもたないことは、従来の較正機器を用いて較正を可能にすることに関して、メーター１００の能力を必ずしも低下させることはない。

上述の特徴に加えて、メーター１００自体におけるディスプレイを除去することにより、様々な利点が存在する。例えば、ディスプレイをもたないことは、ディスプレイに関連する故障を発生させないので、メーター１００の信頼性を増大させうる。他の故障に加えて、長期的なコントラスト及び電気化学に関する故障が、従来のメーターのディスプレイにおける時間、日光、熱、又は湿度に起因して生じる場合があるが、そのような故障は、メーター１００からそのようなディスプレイを除去することで発生させないことが可能である。さらに、ディスプレイの代わりにＮＦＣチップ１７０を含むことでディスプレイの場合よりもコストが低減するかもしれないことと、ディスプレイを使用しないことでメーター１００の機械的設計を簡単化できることと、ディスプレイを除去することにより利用可能なプリント回路基板（ＰＣＢ）の領域が増大されることとを理由として、ディスプレイを除去することは費用効率の高い選択肢となりうる。

いくつかの実施例では、メーター１００におけるディスプレイ及び光学ポートを除去することに起因して、本願において説明した残りのハードウェアは、従来使用されるよりも小さなＰＣＢの上にあてはめるように構成することができ、それによって、コストを著しく低減し、ＰＣＢにおける追加の空間を他の機能に割り当てることができる。より具体的には、例えば、メーターの実施例は、下記のものを除外する。多数のトレースを必要とするであろうディスプレイ、光トランジスタ及び信号調節ハードウェアとともに設けられる光学ポート、ボタンとボタンのための信号調節ハードウェアとに至るトレースとともに設けられる押しボタン及び対応するリードスイッチ。典型的には、メーターのディスプレイは、ディスプレイ及び処理装置の間の延在する３６本のトレースを含み、これらのトレースはともに、ＰＣＢの領域のうちの２平方インチ（１２．９平方センチメートル）よりも多くを必要とする。いくつかの実施例では、ディスプレイ自体を除去することで、これらのトレースはメーター１００から除去される。メーター１００の実施例は、従来使用されていたよりも小さなＰＣＢに収まる可能性が高い、電源、メモリ１２０、記憶装置１３０、ＭＰＵ１１０、計測エンジン１０５、及び通信装置１５０を保持する。

特許請求の範囲に記載された主題についての詳細な理解を提供するために、本明細書において多数の特定の詳細事項を述べている。しかしながら、当業者は、特許請求の範囲に記載された主題がこれらの特定の詳細事項なしで実施されてもよいことを理解するであろう。本願において議論した特徴は、任意の特定のハードウェアアーキテクチャ又は構成に限定されない。需給計器は、本願において説明するようにふるまう構成要素の任意の適切な構成を含んでもよい。需給計器又は他の装置のプログラミング又は構成に使用されるソフトウェアにおいて、本願に含まれる開示内容を実装するために、任意の適切なプログラミング、スクリプティング、他のタイプの言語、又は言語の組み合わせが使用されてもよい。特許請求の範囲に記載された主題を不明瞭にしないように、当業者によって知られるであろう方法、装置、又はシステムについては詳述していない。

本願における「～ように適応される」又は「～ように構成される」の使用は、追加のタスク又はステップを実行するように適応化又は構成された装置を除外しない、オープンかつ包括的な用語を意図している。さらに、「～に基づく」の使用は、記載された１つ又は複数の条件又は値「に基づく」処理、ステップ、計算、又は他の動作が、実際に、記載したものを越える追加の条件又は値に基づいてもよいという点で、オープンかつ包括的であることを意図している。本願に含まれた見出し、リスト、及び番号は、説明の簡単化のみを目的とし、限定を意図していない。

本願の主題をその特定の態様に関して詳述したが、当業者は、上述したことを理解することにより、そのような態様の変更、変形、及び等価物を容易に作成しうることが認識されるであろう。従って、本開示が限定ではなく例示の目的で提示され、当業者に容易に明らかになるように、本願の主題に係るそのような変更、変形、又は追加を含むことを除外しないことは理解されるべきである。

Claims (20)

1. 計測エンジンと、マイクロプロセッシングユニット（ＭＰＵ）と、１つ又は複数の計測アプリケーションとを備える需給計器であって、
   上記計測エンジンは、リソースの消費量を測定し、上記リソースの消費量に基づいて消費量データを生成するように構成され、
   上記計測エンジンは、
   計測プロセッサと、
   専用メモリと、
   上記計測プロセッサによって実行されることで、時間についてクリティカルな計測機能を上記計測エンジンがリアルタイムで実行することを可能にするリアルタイムオペレーティングシステム（ＲＴＯＳ）とを備え、
   上記マイクロプロセッシングユニット（ＭＰＵ）は、上記計測プロセッサに接続され、１つ又は複数のプロセッサコアを備え、
   上記１つ又は複数の計測アプリケーションは、上記ＭＰＵの一次オペレーティングシステム上において、上記ＭＰＵによって実行され、
   上記１つ又は複数の計測アプリケーションは上記消費量データを利用する、
   需給計器。
2. 上記ＭＰＵは、マルチスレッディングを用いて、上記１つ又は複数の計測アプリケーションを実行する、
   請求項１記載の需給計器。
3. 上記ＭＰＵの各プロセッサコアは、上記需給計器の機能の各部分集合に割り当てられ、
   各プロセッサコアは、上記機能の各部分集合を実行する、
   請求項１記載の需給計器。
4. 上記ＭＰＵの第１のプロセッサコアは、上記一次オペレーティングシステムを実行するために割り当てられ、
   上記ＭＰＵの第２のプロセッサコアは、上記１つ又は複数の計測アプリケーションを実行するために割り当てられる、
   請求項３記載の需給計器。
5. 上記需給計器は、上記ＭＰＵに関連付けられた一次メモリをさらに備え、
   上記計測エンジンの専用メモリは、上記一次メモリの論理パーティションを備える、
   請求項１記載の需給計器。
6. 上記需給計器は、上記ＭＰＵに関連付けられた一次メモリをさらに備え、
   上記計測エンジンの専用メモリは、上記一次メモリとは別個のハードウェアを備える、
   請求項１記載の需給計器。
7. 上記計測プロセッサはマイクロコントローラユニットである、
   請求項６記載の需給計器。
8. 上記需給計器は、上記消費量データをヘッドエンドシステムに送信するように構成された無線装置をさらに備え、
   上記無線装置のメディアアクセス層及び物理層は、上記ＭＰＵに接続された第２のＲＴＯＳによって実行される、
   請求項１記載の需給計器。
9. 上記ＭＰＵは、仮想マシンを実行するように構成される、
   請求項１記載の需給計器。
10. 上記ＭＰＵは、クラウドと通信してクラウドに基づくアプリケーションを実行するように構成される、
    請求項１記載の需給計器。
11. 上記ＭＰＵは、ピアメーターから付加的な消費量データを収集するように構成される、
    請求項１記載の需給計器。
12. 一体化されたディスプレイを有しない、請求項１記載の需給計器。
13. 計測エンジンと、マイクロプロセッシングユニット（ＭＰＵ）と、一次メモリと、一次オペレーティングシステムと、１つ又は複数の計測アプリケーションとを備えた需給計器であって、
    上記計測エンジンは、リソースの消費量を測定し、上記リソースの消費量に基づいて消費量データを生成するように構成され、
    上記計測エンジンは、
    計測プロセッサ及び専用メモリを備えるマイクロコントローラユニット（ＭＣＵ）と、
    上記ＭＣＵによって実行されることで、時間についてクリティカルな計測機能を上記計測エンジンがリアルタイムで実行することを可能にするリアルタイムオペレーティングシステム（ＲＴＯＳ）とを備え、
    上記マイクロプロセッシングユニット（ＭＰＵ）は、上記計測プロセッサに接続され、１つ又は複数のプロセッサコアを備え、
    上記一次メモリは、上記ＭＰＵに関連付けられ、上記計測エンジンの専用メモリとは別個であり、
    上記一次オペレーティングシステムは、上記ＭＰＵによって実行され、
    上記一次オペレーティングシステムは、計測ユニットのＲＴＯＳとは別個であり、
    上記１つ又は複数の計測アプリケーションは、上記ＭＰＵの一次オペレーティングシステム上において、上記ＭＰＵによって実行され、
    上記１つ又は複数の計測アプリケーションは、上記計測エンジンによって生成された上記消費量データを利用する、
    需給計器。
14. 上記一次オペレーティングシステムはマルチスレッディングをサポートし、
    ＭＰＵは、マルチスレッディングを用いて、上記１つ又は複数の計測アプリケーションを実行する、
    請求項１３記載の需給計器。
15. 上記ＭＰＵの各プロセッサコアは、上記需給計器の機能の各部分集合に割り当てられ、
    各プロセッサコアは、上記機能の各部分集合を実行し、
    上記ＭＰＵの第１のプロセッサコアは、上記一次オペレーティングシステムを実行するために割り当てられ、
    上記ＭＰＵの第２のプロセッサコアは、上記１つ又は複数の計測アプリケーションを実行するために割り当てられる、
    請求項１３記載の需給計器。
16. 一体化されたディスプレイを有しない、請求項１３記載の需給計器。
17. １つ又は複数のプロセッサコアを備えるマイクロプロセッシングユニット（ＭＰＵ）を需給計器に設置することと、
    上記ＭＰＵに接続された計測エンジンであって、リソースの消費量を測定して上記リソースの消費量に基づいて消費量データを生成するように構成され、計測プロセッサ及び専用メモリを備える計測エンジンを上記需給計器に設置することと、
    時間についてクリティカルな計測機能を上記計測エンジンがリアルタイムで実行することを可能にするために、リアルタイムオペレーティングシステムを上記計測プロセッサにインストールすることと、
    １つ又は複数の計測アプリケーションを上記ＭＰＵの一次オペレーティングシステム上にインストールすることとを含み、
    上記１つ又は複数の計測アプリケーションは上記消費量データを利用する、
    方法。
18. 上記ＭＰＵを一次メモリに関連付けることをさらに含み、
    上記計測エンジンの専用メモリは、上記一次メモリの論理パーティションを備える、
    請求項１７記載の方法。
19. 上記ＭＰＵを一次メモリに関連付けることをさらに含み、
    上記計測エンジンの専用メモリは、上記一次メモリとは別個のハードウェアを備える、
    請求項１７記載の方法。
20. 上記一次オペレーティングシステムはマルチスレッディングをサポートする、
    請求項１７記載の方法。

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