JP2023089004A5 - - Google Patents

Claims (20)

1. コンピュータ実装方法であって、
   少なくとも一つのプロセッサが、エネルギー消費物理資産の集合体に対するエネルギー管理データを受信することと、
   前記少なくとも一つのプロセッサが、前記エネルギー管理データに少なくとも部分的に基づいて、対応故障頻度と各故障の対応平均重大度とを決定することと、
   前記少なくとも一つのプロセッサが、前記エネルギー管理データに少なくとも部分的に基づいて、各物理資産当たりの対応平均現行エネルギー消費値を決定することと、
   前記少なくとも一つのプロセッサが、
   ｉ）前記エネルギー消費物理資産の集合体の少なくとも一つのエネルギー消費物理資産の数と、
   ｉｉ）各物理資産当たりの対応平均現行エネルギー消費値と
   に少なくとも部分的に基づいて、特定使用ベース故障推定を決定することと、
   前記少なくとも一つのプロセッサが、前記エネルギー消費物理資産の集合体の前記少なくとも一つのエネルギー消費物理資産の少なくとも一つの動作パラメータを自動的に修正し、前記少なくとも一つの動作パラメータに関連付けられたエネルギー使用レベルを修正する少なくとも一つの調整に基づいて少なくとも一つの修正済みエネルギー消費物理資産を形成することと、
   前記少なくとも一つのプロセッサが、前記エネルギー消費物理資産の集合体の前記少なくとも一つの修正済みエネルギー消費物理資産を選択し、所定のエネルギー使用しきい値に合う又は所定のエネルギー使用しきい値を超える前記少なくとも一つの動作パラメータに関連付けられた前記エネルギー使用レベルに基づいて外部エネルギー使用デバイスの中にロードすることと
   を含み、
   前記特定使用ベース故障推定は、
   ｉ）前記エネルギー消費物理資産の集合体の前記少なくとも一つのエネルギー消費物理資産の推定故障確率、
   ｉｉ）前記エネルギー消費物理資産の集合体の前記少なくとも一つのエネルギー消費物理資産の推定故障時間、又は
   ｉｉｉ）ｉ）及びｉｉ）の組み合わせ
   を含み、
   前記エネルギー消費物理資産の集合体の前記少なくとも一つの修正済みエネルギー消費物理資産を選択することは、前記エネルギー消費物理資産の物理構成を修正する複数のセンサのうちの少なくとも一つのセンサに関連付けられた複数のパラメータのうちの少なくとも一つのパラメータを決定することを含み、
   前記外部エネルギー使用デバイスは、前記少なくとも一つの修正済みエネルギー消費物理資産の外にある一以上の機器ユニットを含む、コンピュータ実装方法。
2. 前記少なくとも一つのエネルギー消費物理資産は、一つ以上の機器ユニット（ＵＯＥ）を含む物理構成である、請求項１のコンピュータ実装方法。
3. 前記エネルギー管理データは、少なくとも一つの光パラメータ、少なくとも一つの音響パラメータ、少なくとも一つの圧力パラメータ、少なくとも一つの温度パラメータ、少なくとも一つの温度パラメータ、少なくとも一つの加速度パラメータ、少なくとも一つの磁気パラメータ、少なくとも一つの生物学的パラメータ、少なくとも一つの化学的パラメータ、又は少なくとも一つの運動パラメータのうちの少なくとも一つを含む、請求項２のコンピュータ実装方法。
4. 前記少なくとも一つの光パラメータは、赤外光パラメータ、可視光パラメータ及び紫外光パラメータからなる群から選択される、請求項３のコンピュータ実装方法。
5. 各対応エネルギー消費場所が、前記少なくとも一つのエネルギー消費物理資産の物理的場所を特定するグローバルポジショニングシステム（ＧＰＳ）データに基づいて定義される、請求項１のコンピュータ実装方法。
6. 前記少なくとも一つのセンサは、
   ｉ）液体圧力センサ、
   ｉｉ）液体流量センサ、
   ｉｉｉ）温度センサ、
   ｉｖ）気体流量センサ、
   ｖ）気体圧力センサ、又は
   ｖｉ）電気システムセンサ
   の一つである、請求項１のコンピュータ実装方法。
7. 前記少なくとも一つのプロセッサが、対応エネルギー消費場所の前記少なくとも一つのエネルギー消費物理資産を特定物理資産カテゴリに分類することと、
   前記少なくとも一つのプロセッサが、各対応エネルギー消費場所を前記特定物理資産カテゴリに関連付けることと
   をさらに含む、請求項２のコンピュータ実装方法。
8. 前記対応エネルギー消費場所の前記少なくとも一つのエネルギー消費物理資産を前記特定物理資産カテゴリに分類することは、前記少なくとも一つのプロセッサが、標準工業分類（ＳＩＣ）コードに少なくとも部分的に基づいて物理資産を分類するべく訓練されてきた少なくとも一つの機械学習技法を適用することを含む、請求項７のコンピュータ実装方法。
9. 前記エネルギー管理データは、単位がキロワット時（ｋｗｈ）の資産固有履歴エネルギー消費データ及び資産固有現行エネルギー消費データである、請求項１のコンピュータ実装方法。
10. 前記少なくとも一つのプロセッサが、前記資産固有履歴エネルギー消費データ及び前記資産固有現行エネルギー消費データを対応するｋｗｈ量に変換することをさらに含む、請求項９のコンピュータ実装方法。
11. システムであって、
    少なくとも一つの専用コンピュータを含み、
    前記少なくとも一つの専用コンピュータは、
    特定のコンピュータ実行可能プログラムコードを格納する非一過性コンピュータメモリと、
    少なくとも一つのコンピュータプロセッサと
    を含み、
    前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサは、前記特定のプログラムコードを実行すると、少なくとも以下の動作、すなわち、
    エネルギー消費物理資産の集合体に対するエネルギー管理データを受信することと、
    前記エネルギー管理データに少なくとも部分的に基づいて、対応故障頻度と各故障の対応平均重大度とを決定することと、
    前記エネルギー管理データに少なくとも部分的に基づいて、各物理資産当たりの対応平均現行エネルギー消費値を決定することと、
    前ｉ）前記エネルギー消費物理資産の集合体の少なくとも一つのエネルギー消費物理資産の数と、
    ｉｉ）各対応物理資産当たりの対応平均現行エネルギー消費値と
    に少なくとも部分的に基づいて特定使用ベース故障推定を決定することと、
    前記エネルギー消費物理資産の集合体の前記少なくとも一つのエネルギー消費物理資産の少なくとも一つの動作パラメータを自動的に修正し、前記少なくとも一つの動作パラメータに関連付けられたエネルギー使用レベルを修正する少なくとも一つの調整に基づいて少なくとも一つの修正済みエネルギー消費物理資産を形成することと、
    前記エネルギー消費物理資産の集合体の前記少なくとも一つの修正済みエネルギー消費物理資産を選択し、所定のエネルギー使用しきい値に合う又は所定のエネルギー使用しきい値を超える前記少なくとも一つの動作パラメータに関連付けられた前記エネルギー使用レベルに基づいて外部エネルギー使用デバイスの中にロードすることと
    を行うべく構成され、
    前記特定使用ベース故障推定は、
    ｉ）前記エネルギー消費物理資産の集合体の前記少なくとも一つのエネルギー消費物理資産の推定故障確率、
    ｉｉ）前記エネルギー消費物理資産の集合体の前記少なくとも一つのエネルギー消費物理資産の推定故障時間、又は
    ｉｉｉ）ｉ）及びｉｉ）の組み合わせ
    を含み、
    前記エネルギー消費物理資産の集合体の前記少なくとも一つの修正済みエネルギー消費物理資産を選択することは、前記エネルギー消費物理資産の物理構成を修正する複数のセンサのうちの少なくとも一つのセンサに関連付けられた複数のパラメータのうちの少なくとも一つのパラメータを決定することを含み、
    前記外部エネルギー使用デバイスは、前記少なくとも一つの修正済みエネルギー消費物理資産の外にある一以上の機器ユニットを含む、システム。
12. 前記少なくとも一つのエネルギー消費物理資産は、一つ以上の機器ユニット（ＵＯＥ）を含む物理構成である、請求項１１のシステム。
13. 前記エネルギー管理データは、少なくとも一つの光パラメータ、少なくとも一つの音響パラメータ、少なくとも一つの圧力パラメータ、少なくとも一つの温度パラメータ、少なくとも一つの温度パラメータ、少なくとも一つの加速度パラメータ、少なくとも一つの磁気パラメータ、少なくとも一つの生物学的パラメータ、少なくとも一つの化学的パラメータ、又は少なくとも一つの運動パラメータの少なくとも一つを含む、請求項１２のシステム。
14. 前記少なくとも一つの光パラメータは、赤外光パラメータ、可視光パラメータ及び紫外光パラメータからなる群から選択される、請求項１３のシステム。
15. 各対応エネルギー消費場所が、前記少なくとも一つのエネルギー消費物理資産の物理的場所を特定するグローバルポジショニングシステム（ＧＰＳ）データに基づいて定義される、請求項１１のシステム。
16. 前記少なくとも一つのセンサは、
    ｉ）液体圧力センサ、
    ｉｉ）液体流量センサ、
    ｉｉｉ）温度センサ、
    ｉｖ）気体流量センサ、
    ｖ）気体圧力センサ、又は
    ｖｉ）電気システムセンサ
    の一つである、請求項１１のシステム。
17. 前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサはさらに、前記特定のプログラムコードを実行すると、少なくとも以下の動作、すなわち、
    対応エネルギー消費場所の前記少なくとも一つのエネルギー消費物理資産を特定物理資産カテゴリに分類することと
    各対応エネルギー消費場所を前記特定物理資産カテゴリに関連付けることと
    を行うべく構成される、請求項１１のシステム。
18. 前記対応エネルギー消費場所の前記少なくとも一つのエネルギー消費物理資産を前記特定物理資産カテゴリに分類することは、標準工業分類（ＳＩＣ）コードに少なくとも部分的に基づいて物理資産を分類するべく訓練されてきた少なくとも一つの機械学習技法を適用することを含む、請求項１７のシステム。
19. 前記エネルギー管理データは、単位がキロワット時（ｋｗｈ）の資産固有履歴エネルギー消費データ及び資産固有現行エネルギー消費データである、請求項１１のシステム。
20. 前記少なくとも一つのコンピュータプロセッサは、前記特定のプログラムコードを実行すると、少なくとも以下の動作、すなわち、前記資産固有履歴エネルギー消費データ及び前記資産固有現行エネルギー消費データを、対応するｋｗｈ量に変換することをさらに行うべく構成される、請求項１９のシステム。