【誤訳訂正書】
【提出日】平成29年3月21日(2017.3.21)
【誤訳訂正１】
【訂正対象書類名】特許請求の範囲
【訂正対象項目名】全文
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
耐負荷リソースの電力潮流をリアルタイムに制御するデマンドレスポンスシステムであって、コンピュータを備え、
前記コンピュータは、
（ａ）デマンドレスポンスシステムに公益事業者及び顧客エンドポイントからデータを与える手段と、
（ｂ）前記公益事業者及び前記顧客エンドポイントに通信可能に結合され、前記顧客エンドポイントからのデータに対しリソース利用可能性と関連する特性とを追跡／監視して、前記耐負荷リソースの利用可能性に関する情報を抽出するリソースモデラーと、
（ｃ）前記リソースモデラーに通信可能に結合され、前記リソースモデラーから、個々の顧客ごとの前記リソース利用可能性のリストをフェッチし、前記リソース利用可能性の前記リストに基づいて、前記個々の顧客ごとに総負荷及び利用可能な負荷制限に対する短期予測を機械学習（ＭＬ）技法を利用して実行する予測エンジンと、
（ｄ）前記リソースモデラーから前記利用可能なリソースと、制約とを受け取り、かつ、前記予測エンジンから前記個々の顧客に対する前記総負荷及び前記利用可能な負荷制限の前記短期予測及び誤差分布を受け取ることによって、所与のコスト関数のもとでデマンドレスポンス信号の最適な発信を決定するオプティマイザーと、
（ｅ）前記予測エンジン及び前記オプティマイザーに通信可能に結合され、利用可能なデマンドレスポンスリソース特有の複数の確率論的モデルを用いて、顧客のグループごとに最適な前記デマンドレスポンス信号を発信する発信エンジンと、
（ｆ）一組の顧客が負荷制限に関する契約上の義務を果たしているか否かを検証するベースラインエンジンであって、スパース信号処理アルゴリズムを展開して、ベースライン電力消費量と、モデル及び予測誤差との背景の中のデマンドレスポンス関連の電力削減を検出するベースラインエンジンと、
（ｇ）前記予測エンジン及び前記オプティマイザーを較正する手段であって前記公益事業者のバックエンドデータシステムからのデータフィードからデマンドレスポンスイベントを実行する手段と、
（ｈ）前記デマンドレスポンスシステムと、前記公益事業者と、前記顧客エンドポイントとの間の接続性を与えるインターフェースと、
を有し、
前記デマンドレスポンスシステムの前記コンピュータはクラウドネットワーク内にホスティングされ、インターネットを通してアクセス可能である、デマンドレスポンスシステム。
【請求項２】
前記システムは、ユーザーをサーバー上のデマンドレスポンスポートフォリオに接続するためにクラウドネットワークを使用する、請求項１に記載のデマンドレスポンスシステム。
【請求項３】
前記リソースモデラーは、デマンドレスポンスイベントに参加するリソースの負荷順序と、クライアントの契約期間及び状態とを監視する、請求項１または２に記載のデマンドレスポンスシステム。
【請求項４】
前記予測エンジンは、先行するデータフィードに基づいて結果を予測するインテリジェントシステムを構築する、請求項１から３の何れか１項に記載のデマンドレスポンスシステム。
【請求項５】
オプティマイザー及び前記発信エンジンは組み合わせされて最適化エンジンを形成し、前記最適化エンジンは、所与の計画対象期間にわたるコスト、信頼性、負荷優先順位、ＧＨＧ又はこれらの加重和のうちの１つ又は複数を含むコスト関数を計算する、請求項１から４の何れか１項に記載のデマンドレスポンスシステム。
【請求項６】
前記システムは前記インターフェースによって、一方において前記公益事業者のバックエンドデータシステムに結合され、他方において前記顧客エンドポイントに結合される、請求項１から５の何れか１項に記載のデマンドレスポンスシステム。
【請求項７】
デマンドレスポンスシステムにおいてリアルタイムの電力潮流のためにデマンドレスポンスを通信及び制御する方法であって、
（ａ）コンピュータが、公益事業者メーターによって利用可能なデマンドレスポンスリソースに関する情報を収集し、負荷優先順位の情報に基づいてデマンドレスポンスイベントに参加するのに望ましい前記デマンドレスポンスリソースを決定する手順と、
（ｂ）前記コンピュータが、前記決定する手順により決定された利用可能なリソースのリストに基づいて、個々の顧客ごとに総負荷及び利用可能な負荷制限の短期予測を機械学習（ＭＬ）技法を利用して実行する手順と、
（ｃ）前記コンピュータが、前記利用可能なリソースと、前記予測により与えられた前記総負荷及び前記負荷制限の前記短期予測及び誤差分布を入力とした所与のコスト関数のもとで複数の顧客をグループ化して最適化問題を解き、利用可能なリソース特有の確率論的モデルを用いて、グループ化した前記複数の顧客にわたってデマンドレスポンス信号の最適な発信を前記コンピュータが決定する手順と、
（ｄ）前記コンピュータが、公益事業者のバックエンドデータ及び顧客エンドデータを統合することであって、それによりデマンドレスポンスに対する前記複数の顧客の決定履歴に関するフィードバックを生成し、ベースライン電力消費量と、モデル及び予測誤差との背景の中のデマンドレスポンス関連の電力削減を識別する手順と、
を含む、デマンドレスポンスを通信及び制御する方法。
【請求項８】
前記デマンドレスポンスシステムはクラウドネットワークを通してホスティングされる、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記利用可能なデマンドレスポンス情報は、グループ化した前記複数の顧客にわたって、対応するデマンドレスポンスイベントに対するリソースのタイプ、場所、関連する特徴、応答時間、ランプ時間、利用可能性を含む、請求項７または８に記載の方法。
【請求項１０】
最適化エンジンによって計算される個別の前記コスト関数は、所与の計画対象期間にわたるコスト、信頼性、負荷優先順位、ＧＨＧ又はこれらの加重和を含む、請求項７から９の何れか１項に記載の方法。
【請求項１１】
グループ化した前記複数の顧客にわたって、最適なデマンドレスポンス入札、デマンドレスポンスイベントの最適な発信、及び前記複数の顧客に対する価格信号が計算される、請求項７から１０の何れか１項に記載の方法。
【請求項１２】
請求項７から１１のいずれか一項に記載の方法における複数の手順を前記コンピュータに実行させるためのプログラム。
【誤訳訂正２】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】０００６
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【０００６】
既存のデマンドレスポンスプログラムは、粗削りの応答を与える比較的粗い制御を提供しており、従来のベースライン技法を用いて、通常の全サイトの電気メータープロファイルを区別するのは難しいことが多い。制限は多くの場合「開ループ」であり、全サイトのインターバルメーターデータは最も早くて翌日に入手可能である。閉ループ制御を用いて、特定の制限値を対象とするとき、ランプ速度が依然として実質的に制御されない。従来の遠隔測定装置は、監視される負荷あたり２００００ドル以上のコストがかかる。自己較正負荷特有モデルに基づく閉ループ制御を用いるデマンドレスポンスリソースによる発信は、従来のモデルでは開示されていない。モデル構築、発信調整、性能最適化のための他の高度な入力を用いる低コスト（２００ドル未満）の負荷レベル遠隔測定及び学習アルゴリズムは、これまで一度も行われてこなかった。
【誤訳訂正３】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】０００７
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【０００７】
今日、これらのプログラムは全て別々に連携することなく実施されており、複数の地理的場所及び顧客にわたってこれらのプログラムの実行を協調させる方法はない。この結果、システムの全体効率が大幅に低下する。本発明は全てのプログラムにわたる全てのＤＲリソースの統一見解を提供し、これらのリソースを用いて最適に発信することにより、システムを大幅に効率化する。
【誤訳訂正４】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】０００８
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【０００８】
したがって、本発明の一態様では、リアルタイムのデマンドレスポンス最適化及び管理システム（ＤＲＯＭＳ−ＲＴ）が提供される。そのシステムは、利用可能なＤＲ（デマンドレスポンス）リソース、そのタイプ、その場所、及び応答時間、ランプ時間等の他の関連する特性を全て追跡するリソースモデラーと、システムに接続される個々の負荷に関する総負荷及び利用可能な負荷制限の短期予測を実行する予測エンジンと、所与のコスト関数のもとでのデマンドレスポンスの最適な発信を決定するオプティマイザーと、発信エンジンと、デマンドレスポンスへの参加コストを大幅に削減するために、デマンドレスポンスイベント又は価格通知に応答して、需要削減を検出する能力を提供するベースラインエンジンとを備える。
【誤訳訂正５】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００１６
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００１６】
本発明の一実施形態では、サービスプラットフォームとしての拡張可能なウェブ利用ソフトウェアが提供され、そのソフトウェアは、プログラム設計、リソースモデリング、予測、最適発信及び測定機能の全てを提供する。本発明は、デマンドレスポンス及び分散エネルギーリソース（ＤＥＲ）を最適化する方法を提供し、サービスモデルとしてのソフトウェアのもとで提供される。そのソフトウェアは、展開及び設備のコストを削減し、かつ全ての小規模の商用及び住宅用顧客がデマンドレスポンスに参加できるようにするプラットフォームを提供する。リアルタイムのデマンドレスポンス最適化及び管理システムは、オープンフレームワーク標準規格に基づくシグナリング及びデータ収集を用いて構築され、デマンドレスポンスに参加するコストを大幅に削減する「ソフトウェアアズアサービス」モデルのもとで提供される。このシステムは、既製の情報及び通信技術（ＩＣＴ）及び制御装置を用いる。
【誤訳訂正６】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００２０
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００２０】
そのシステムは、オファーの発信に対するリアルタイム及び「個別の」デマンドレスポンスのために高度な機械学習及びロバストな最適化技法を用いる。このシステムは、全ての利用可能なデマンドレスポンスプログラム、及び個々の顧客場所における異なるデマンドレスポンスイベントへの参加の履歴のもとで、利用可能な需要重視のリソースという統一見解を保つ。デマンドレスポンスリソースモデルは、現在の条件及び種々の高度な通知要件に基づくので動的である。
【誤訳訂正７】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００２１
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００２１】
そのシステムは、新たなプログラムを提供することに対する障壁を取り除く。公益事業者は新たなプログラムを容易に、かつ高いコスト効率で試すことができる。さらに、公益事業者はより多くのプログラムを導入することで種々の分野の顧客にも役に立つことができ、それによって高い支持と顧客満足度とを達成する。これによって、システムの効率が改善し、コスト節約が達成される。そのシステムは、配電網に付帯的サービスを提供するのに適した時間枠内で高度に発信可能なデマンドレスポンスサービスを提供する。そのシステムは、セルラー、ブローバンドインターネット、ＡＭＩインフラストラクチャ、ＲＤＳ、電子メール等の複数のシグナリング技術と、数ある中でもＯｐｅｎＡＤＲ、スマートエナジープロファイル１．ｘ／２．ｘのようなシグナリングプロトコルとを使用することができる。また、そのシステムは、低コストのインターネットプロトコルに基づく遠隔測定による解決策を活用して、ハードウェアのコストを削減する。これにより、そのシステムは、無数のＯｐｅｎＡＤＲ（自動デマンドレスポンス）クライアントに動的な価格信号を提供できるようになる。
【誤訳訂正８】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００２２
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００２２】
図１は、本発明の一実施形態による、リアルタイムのデマンドレスポンス最適化及び管理システムの動作を示す概略図である。図１を参照すると、リアルタイムのデマンドレスポンス最適化及び管理システム（ＤＲＯＭＳ−ＲＴ）１００が提供される。そのシステム１００は、リソースモデラー１０２と、予測エンジン１０４と、最適化エンジン１０６と、発信エンジン１０８と、ベースラインエンジン１１０とを備える。システム１００は、一方では公益事業者のバックエンドデータシステム１１６に、他方では、顧客エンドポイント１１４に結合される。
【誤訳訂正９】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００２３
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００２３】
システム１００内のＤＲリソースモデラー（ＤＲＭ）１０２は、利用可能なＤＲリソース、そのタイプ、その場所、及び応答時間、ランプ時間等の他の関連する特性を全て追跡する。予測エンジン（ＦＥ）１０４は、ＤＲリソースモデラー１０２から利用可能なリソースのリストを入手する。予測エンジン１０４の主眼は、システム１００に接続される個々の負荷に関する総負荷及び利用可能な負荷制限の短期予測を実行することにある。最適化エンジン１０６は、利用可能なリソースと、ＤＲリソースモデラー１０２からの全ての制約と、予測エンジン１０４からの個々の負荷及び負荷制限の予測並びに誤差分布とを取り込み、所与のコスト関数のもとでのデマンドレスポンスの最適な発信を決定する。ベースラインエンジン１１０は信号処理技法を用いて、非常に大きな基礎信号の背景の中で小さな系統的負荷制限であっても識別する。そのシステムは、顧客エンドデバイスからライブデータフィードを受信するために一方の側において顧客エンドポイント１１４に結合される。そのシステムは別の側において公益事業者のバックエンドデータシステム１１６に結合され、公益事業者のバックエンドデータシステム１１６からのデータは、予測モデル及び最適化モデルを較正し、デマンドレスポンスイベントを実行するために与えられる。システム１００は発信エンジン１０８を有し、発信エンジンは、決定を下すのを助け、これらのリソース特有の確率論的モデルを用いて、デマンドレスポンスからＩＳＯ入札を生成するために顧客のポートフォリオにわたってデマンドレスポンス信号を発送するか、又は通過した入札若しくは配電網の他の制約に基づいて、顧客にデマンドレスポンス信号を最適に発送する。そのシステムは、ベースラインエンジンに接続される顧客／公益事業者インターフェース１１２を使用し、そのインターフェースは、システムと顧客又は公益事業者との間のインターフェースを提供する。
【誤訳訂正１０】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００３０
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００３０】
最適化エンジン１０６は、利用可能なリソースと、デマンドレスポンスリソースモデラー１０２からの全ての制約と、予測エンジン１０４からの個々の負荷及び負荷制限の予測並びに誤差分布とを取り込み、所与のコスト関数のもとでのデマンドレスポンスの最適な発信を決定する。最適化エンジン１０６は、コスト、信頼性、負荷優先順位、ＧＨＧ又はその加重和のような種々のコスト関数を組み込むことができ、１日前及び概ねリアルタイムの計画対象期間を同時に網羅することができる所与の計画対象期間にわたって最適な発信決定を行うことができる。そのシステムは、ピーク負荷管理、リアルタイムバランシング、規制及び他の付帯的サービスのような、配電網の要求を満たすのに最も適しているデマンドレスポンスリソースの組み合わせを自動的に選択することができる。最適化問題の数学的な定式化を用いて、その問題を解くために、近似動的計画法（ＡＤＰ）アルゴリズムをいかに用いることができるかがわかる。最適化は、分布自体の誤差も考慮に入れ、極めて突然の変化、不規則な価格、及び複数の需要曲線を結果として生じる制御ポリシーを回避するロバストなＡＤＰ（近似動的計画法）アルゴリズムを実行することができる。また、最適化エンジン１０６を用いて、デマンドレスポンスリソースモジュールからの情報と、外部から供給することができる卸売市場価格予測とを前提として卸売市場に対する入札を生成することもできる。
【誤訳訂正１１】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００３３
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００３３】
１組の顧客が全てデマンドレスポンス義務を果たしているか否かを検証するという問題は、非常に大きな信号（ベースライン電力消費量）と、ベースライン発電の誤った予測（モデル及び予測誤差）との背景の中の小さな信号（デマンドレスポンス関連の電力削減）を検出するという問題に帰着する。この問題を実効的に解決するために、ベースラインエンジン１１０は、信号処理領域からの複数の異なる要素をまとめ上げる必要がある。
【誤訳訂正１２】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００５０
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００５０】
高度な信号処理技法と、根底をなすデータの領域特有の工学知識とを組み合わせることによって、リアルタイムのデマンドレスポンス最適化及び管理システムは、デマンドレスポンスプログラムを管理する公益事業者又はＩＳＯ／ＲＴＯの確定部門の厳しい要件通りに、小さな系統的負荷制限を分離できるようになる。
［項目１］
耐負荷リソースに対してリアルタイムに電力潮流を制御するようにデマンドレスポンスを最適化及び管理するシステムであって、
デマンドレスポンスイベントに応答して需要削減を検出する能力を提供するベースラインエンジンと、
公益事業者のバックエンドデータ及び顧客エンドポイントデータを上記システムに与える手段と、
公益事業者のバックエンドデータ及び顧客エンドポイントデータに通信可能に結合される、上記耐負荷リソースのリソースモデラーと、
上記リソースモデラーに通信可能に結合され、上記システムに接続される負荷ごとに個々の負荷及び利用可能な負荷制限を予測し、総負荷／負荷制限情報を与える第１のエンジンと、
上記リソースモデラー及び上記第１のエンジンに通信可能に結合され、デマンドレスポンスイベントに応答して負荷削減を検出する第２のエンジンと、
上記第１のエンジン及び上記第２のエンジンに通信可能に結合され、所与のコスト関数のもとでデマンドレスポンスの最適な発信を計算する第３のエンジンと、
上記第３のエンジンに通信可能に結合され、デマンドレスポンスの上記最適な発信を決定するオプティマイザーと、
上記オプティマイザーに通信可能に結合され、顧客のポートフォリオにわたってデマンドレスポンス信号を発送する発信エンジンと、
を備える、システム。
［項目２］
上記システムはソフトウェアアズアサービス分散モデルとして提供される、項目１に記載のシステム。
［項目３］
上記リソースモデラーは、上記耐負荷リソースのタイプ、場所、特性、応答時間、ランプ時間及び利用可能性の情報を追跡する、項目１に記載のシステム。
［項目４］
上記第１のエンジンは機械学習アルゴリズムを利用して、負荷及び負荷制限を予測する、項目１に記載のシステム。
［項目５］
上記最適化エンジンによって考慮される上記コスト関数は、コスト、信頼性、負荷優先順位、ＧＨＧ又はこれらの加重和を含む、項目１に記載のシステム。
［項目６］
公益事業者メーター管理システムによって、上記公益事業者のバックエンドデータが与えられる、項目１に記載のシステム。
［項目７］
リアルタイムに電力潮流を制御するようにデマンドレスポンスを最適化及び管理する、コンピューターによって実施される方法であって、
利用可能なデマンドレスポンスリソースに関する情報を収集するとともに、デマンドレスポンスイベントに参加するのに望ましい上記デマンドレスポンスリソースを決定することと、
個々の顧客ごとに総負荷及び利用可能な負荷制限の短期予測を実行することと、
所与のコスト関数のもとでデマンドレスポンスの最適な発信を決定することと、
公益事業者のバックエンドデータ及び顧客エンドデータを統合し、フィードバックを生成し、デマンドレスポンスを識別することと、
を含む方法。
［項目８］
上記実施はウェブ利用であり、ソフトウェアアズアサービス分散モデルのもとで提供される、項目７に記載の方法。
［項目９］
利用可能なデマンドレスポンスに関する上記情報は、対応するデマンドレスポンスイベントに対するリソースのタイプ、場所、関連する特性、応答時間、ランプ時間及び利用可能性を含む、項目７に記載の方法。
［項目１０］
上記最適化エンジンによって考慮される上記コスト関数は、コスト、信頼性、負荷優先順位、ＧＨＧ又はこれらの加重和を含む、項目７に記載の方法。
［項目１１］
デマンドレスポンスの上記最適な発信は、最適なデマンドレスポンス入札、デマンドレスポンスイベントの最適な発信、及び顧客に対する価格信号の形で計算される、項目７に記載の方法。
［項目１２］
耐負荷リソースの電力潮流をリアルタイムに制御するデマンドレスポンスシステムであって、
（ａ）デマンドレスポンスシステムに公益事業運用者及び顧客エンドポイントからデータを与える手段と、
（ｂ）公益事業運用者及び顧客エンドポイントに通信可能に結合され、上記耐負荷リソースの利用可能性に関する情報と、応答時間及びランプ時間を含む関連する特性とを抽出するリソースモデラーと、
（ｃ）上記リソースモデラーに通信可能に結合され、利用可能なリソースのリストをフェッチし、総負荷及び利用可能な負荷制限に対する短期予測を実行する予測エンジンと、
（ｄ）デマンドレスポンスの最適な発信を決定するオプティマイザーであって、上記予測エンジンから予測を受信するオプティマイザーと、
（ｅ）上記予測エンジン及び上記オプティマイザーに通信可能に結合され、所与のコスト関数のもとで顧客のポートフォリオにわたってデマンドレスポンスの上記最適な発信を計算する発信エンジンと、
（ｆ）デマンドレスポンス価格通知に応答して需要削減を観察するベースラインエンジンであって、スパース信号処理アルゴリズムを展開するベースラインエンジンと、
（ｇ）上記予測エンジン及び上記オプティマイザーを較正する手段であって公益事業者データフィードからデマンドレスポンスイベントを実行する手段と、
（ｈ）上記デマンドレスポンスシステムと、上記公益事業運用者と、上記顧客エンドポイントとの間の接続性を与えるインターフェースと、
を備え、
上記デマンドレスポンスシステムはクラウドネットワーク内にホスティングされ、インターネットを通してアクセス可能である、デマンドレスポンスシステム。
［項目１３］
上記システムは、ユーザーをサーバー上のデマンドレスポンスポートフォリオに接続するためにクラウドネットワークを使用する、項目１２に記載のデマンドレスポンスシステム。
［項目１４］
上記リソースモデラーは、デマンドレスポンスイベントに参加するリソースの負荷順序と、クライアントの契約期間及び状態とを監視する、項目１２または１３に記載のデマンドレスポンスシステム。
［項目１５］
上記予測エンジンは、先行するデータフィードに基づいて結果を予測するインテリジェントシステムを構築する、項目１２から１４の何れか１項に記載のデマンドレスポンスシステム。
［項目１６］
オプティマイザー及び上記発信エンジンは組み合わせされて最適化エンジンを形成し、上記最適化エンジンは、所与の計画対象期間にわたるコスト、信頼性、負荷優先順位、ＧＨＧ又はこれらの加重和のうちの１つ又は複数を含むコスト関数を計算する、項目１２から１５の何れか１項に記載のデマンドレスポンスシステム。
［項目１７］
上記システムは上記インターフェースによって、一方において公益事業者のバックエンドデータシステムに結合され、他方において顧客エンドポイントに結合される、項目１２から１６の何れか１項に記載のデマンドレスポンスシステム。
［項目１８］
デマンドレスポンスシステムにおいてリアルタイムの電力潮流のためにデマンドレスポンスを通信及び制御する方法であって、
（ａ）公益事業者メーターによって利用可能なデマンドレスポンスリソースに関する情報を収集するとともに、デマンドレスポンスイベントに参加するのに望ましい上記デマンドレスポンスリソースを決定することと、
（ｂ）個々の顧客ごとに総負荷及び利用可能な負荷制限の短期予測を実行することと、
（ｃ）所与のコスト関数のもとでデマンドレスポンスの最適な発信を決定することと、
（ｄ）公益事業者のバックエンドデータ及び顧客エンドデータを統合することであって、それによりフィードバックを生成し、デマンドレスポンスを識別することと、
を含む、デマンドレスポンスを通信及び制御する方法。
［項目１９］
上記デマンドレスポンスシステムはクラウドネットワークを通してホスティングされる、項目１８に記載の方法。
［項目２０］
上記利用可能なデマンドレスポンス情報は、顧客のポートフォリオにわたって、対応するデマンドレスポンスイベントに対するリソースのタイプ、場所、関連する特徴、応答時間、ランプ時間、利用可能性を含む、項目１８または１９に記載の方法。
［項目２１］
最適化エンジンによって計算される個別の上記コスト関数は、所与の計画対象期間にわたるコスト、信頼性、負荷優先順位、ＧＨＧ又はこれらの加重和を含む、項目１８から２０の何れか１項に記載の方法。
［項目２２］
顧客のポートフォリオにわたって、最適なデマンドレスポンス入札、デマンドレスポンスイベントの最適な発信、及び顧客に対する価格信号が計算される、項目７から１０の何れか１項に記載の方法。
【誤訳訂正１３】
【訂正対象書類名】図面
【訂正対象項目名】図１
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【図１】
2014527247.tif 000001