(57)【要約】【課題】需要応答イベント収益性を予測する方法が、実現される。【解決手段】需要応答イベント収益性を予測する方法は、複数のサイトの需要融通性に関係する履歴データに基づいて、複数のサイトの需要融通性の不確実性を決定すること、需要融通性の不確実性に基づいて、複数のサイトを１つ以上のグループに分類すること、および特定の収益性の結論になるグループ特定パラメータを、１つ以上のグループに関係する１つ以上のグループ特定公式を解くことを有する。１つ以上のグループ特定公式は、１つ以上のグループに関係する。方法は、グループ特定パラメータに基づいて、需要応答イベント収益性を予測すること、およびグループ特定パラメータに基づいて、有益な需要応答イベントになる１つ以上のシステムパラメータを決定することをさらに有する。【選択図】図４
2015138546.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のサイトの需要融通性に関係する履歴データに基づいて、前記複数のサイトの需要融通性の不確実性を決定し、
前記需要融通性の不確実性に基づいて、前記複数のサイトを１つ以上のグループに分類し、
特定の収益性の結論になるグループ特定パラメータを、前記１つ以上のグループに関係する１つ以上のグループ特定公式を解き、
前記グループ特定パラメータに基づいて、需要応答イベント収益性を予測し、
前記グループ特定パラメータに基づいて、有益な需要応答イベントになる１つ以上のシステムパラメータを決定する方法。
【請求項２】
前記１つ以上のグループは、
前記需要融通性の不確実性がほぼゼロである前記複数のサイトの第１サブセットを含む第１グループと、
前記需要融通性の不確実性が単一確率分布に合致する前記複数のサイトの第２サブセットを含む第２グループと、
前記需要融通性の不確実性が確立分布の組に合致する前記複数のサイトの第３サブセットを含む第３グループと、
前記需要融通性の不確実性が需要融通性の組に属する前記複数のサイトの第４サブセットを含む第４グループと、を有する請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記第１グループに関係するグループ特定公式が収益性最大化公式を有し、
前記第２グループに関係するグループ特定公式が前記確率分布にしたがって生成されたランダム需要融通性についての前記収益性最大化公式のモンテカルロ解析を有し、
前記第３グループに関係するグループ特定公式が前記確率分布から得られる最悪ケースの期待収益性に対する損失防止措置を有し、
前記第４グループに関係するグループ特定公式が前記需要融通性の組から得られる最悪ケースの期待収益性公式の最良解を有する請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記第１グループに関係するグループ特定公式は、
ｍａｘ（ｘG1）［ｒｅｖｅｎｕｅ（ｘG1，Ｆ）−ｐａｙｍｅｎｔ（ｘG1，Ｆ）］および
ｈ（ｘG1，Ｆ）≦０を有し、
前記第２グループに関係するグループ特定公式は、
ｍａｘ（ｘG2）ＥF［ｒｅｖｅｎｕｅ（ｘG2，Ｆ）−ｐａｙｍｅｎｔ（ｘG2，Ｆ）］および
ＥF［ｈ（ｘG2，Ｆ）］≦０を有し、
前記第３グループに関係するグループ特定公式は、
ｍａｘ（ｘG3）ｍｉｎ（ｐ∈Ｐ）ＥF［ｒｅｖｅｎｕｅ（ｘG3，Ｆ）−ｐａｙｍｅｎｔ（ｘG3，Ｆ）］および
ｍｉｎ（ｐ∈Ｐ）ＥF［ｈ（ｘG3，Ｆ）］≦０を有し、
前記第４グループに関係するグループ特定公式は、
ｍａｘ（ｘG4）ｍｉｎ（Ｆ∈ζ）［ｒｅｖｅｎｕｅ（ｘG4，Ｆ）−ｐａｙｍｅｎｔ（ｘG4，Ｆ）］および
ｍｉｎ（Ｆ∈ζ）［ｈ（ｘG4，Ｆ）］≦０を有し、
ｍａｘは、最大化関数を表し、
ｍｉｎは、最小化関数を表し、
ＥFは、需要融通性の期待値関数を表し、
ｘG1は第１グループに関係するグループ特定パラメータを表し、
ｘG2は第２グループに関係するグループ特定パラメータを表し、
ｘG3は第３グループに関係するグループ特定パラメータを表し、
ｘG4は第４グループに関係するグループ特定パラメータを表し、
Ｆは、上記の需要融通性を表し、
ζは、融通性変数の限界を表し、
∈は、メンバーシップ関数を表し、
Ｐは、収益性分布の組を表し、
ｐは、需要融通性を表し、
ＥPは、収益性分布の期待値関数を表し、
ｒｅｖｅｎｕｅ（）は、１つ以上の需要応答プログラム、および前記需要応答集合体、事業者および前記複数のサイトの１つ以上との間の契約に基づく収益関数を表し、
ｐａｙｍｅｎｔ（）は、前記１つ以上の契約および前記需要応答プログラムに基づく支払い関数を表し、
ｈ（）は、前記１つ以上の契約および前記需要応答プログラムに基づく１つ以上の契約を表す、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記複数のサイトの需要融通性の不確実性の決定は、
前記複数のサイトの需要融通性の不確実性が既知であるか否か決定し、
既知の前記サイトの需要融通性の不確実性に応答して、前記サイトの需要融通性を出力し、
既知でない前記サイトの需要融通性の不確実性に応答して、前記サイトに関係する前記需要融通性のサンプルを収集し、前記サンプルの個数が特定の閾値以上であるか決定し、
前記特定の閾値より小さい前記サンプルの個数に応答して、前記サイトの需要融通性の変化の限界を出力し、
前記特定の閾値より大きい前記サンプルの個数に応答して、単一分布が前記サンプルに合致するか決定し、
前記サンプルに合致する単一分布に応答して、前記サンプルに合致する前記単一分布の確率分布パラメータを出力し、
前記サンプルに合致しない単一分布に応答して、前記サンプルに合致する確率分布の組の１つ以上の共通な特徴を出力する、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記需要応答イベント収益性は、最大達成可能収益値、最小達成可能収益値、および前記最大達成可能収益値と前記最小達成可能収益値の間の収益値を得る確率を有する、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記最大達成可能収益値と前記最小達成可能収益値の間のある収益値の選択を受信し、
さらに前記ある収益値より小さい収益を得る確率を予測する、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記分類することは、前記需要融通性の不確実性を無視することに基づいて前記複数のサイトを単一グループに分類することを有し、
前記単一グループに関係するグループ特定公式は、収益性最大化公式を有する、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
複数のサイトの需要融通性に関係する履歴データに基づいて、前記複数のサイトの需要融通性の不確実性を決定し、
前記需要融通性の不確実性に基づいて、前記複数のサイトを１つ以上のグループに分類し、
特定の収益性の結論になるグループ特定パラメータを、前記１つ以上のグループに関係する１つ以上のグループ特定公式を解き、
前記グループ特定パラメータに基づいて、需要応答イベント収益性を予測し、
前記グループ特定パラメータに基づいて、有益な需要応答イベントになる１つ以上のシステムパラメータを決定する、
処理をコンピュータに実行させるプログラム。
【請求項１０】
プロセッサと、
前記プロセッサに通信するように結合され、プロセッサにより実行可能なコード化されたプログラミングコードを有する非一時的なコンピュータ読取可能な媒体と、を有し、
複数のサイトの需要融通性に関係する履歴データに基づいて、前記複数のサイトの需要融通性の不確実性を決定し、
前記需要融通性の不確実性に基づいて、前記複数のサイトを１つ以上のグループに分類し、
特定の収益性の結論になるグループ特定パラメータを、前記１つ以上のグループに関係する１つ以上のグループ特定公式を解き、
前記グループ特定パラメータに基づいて、需要応答イベント収益性を予測し、
前記グループ特定パラメータに基づいて、有益な需要応答イベントになる１つ以上のシステムパラメータを決定する、
動作を実行するシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
ここで議論する実施形態は、demand response aggregation（需要応答集合）の最適化方法、プログラムおよびシステムに関係する。
【背景技術】
【０００２】
事業者は、設備能力をより大きな需要に対応させるように増加するかまたは生産コストを最小にするように、ある高負荷期間中のエネルギ使用の削減に対して報償する。例えば、夏季月間においては、ピークエネルギ使用は、暑い日の正午の後に発生する。事業者は、正午の後の期間中エネルギ使用を削減するように、工場に報償（インセンティブ）を提供することがある。これに応じて、工場は、高負荷の生産を夕方遅くまで遅らせ、工場内の空調を低下させ、または他にエネルギ使用を削減する。この方法で、事業者は、ピークエネルギ使用中のエネルギ需要に応えられるためその能力を増強するか、および／またはエネルギ需要に合致する追加のエネルギを作るかまたは購入することを避けるかもしれない。
【０００３】
ピークまたは高負荷期間中のエネルギ使用の削減は、一般にdemand response（ＤＲ）（需要応答）と言われることがある。特定の時間期間中のエネルギ使用の削減は、ＤＲイベントと称される。ＤＲイベントは、一般に事業者が高い需要を予測し、顧客にエネルギ使用を低減または削減することを要請する時に発生する。顧客がその使用エネルギを、合意した量だけ低減した時、事業者は顧客にインセンティブを提供する。
【０００４】
いくつかのＤＲシステムでは、ＤＲ集合体が事業者と顧客間の連絡を媒介する。ＤＲ集合体は、一般に顧客と調整しＤＲイベントを履行するための事業者との間の合意文書を有する。特に、ＤＲ集合体は、ＤＲイベントの参加している顧客を確認する。次に、ＤＲ集合体は、顧客に通知し、顧客がＤＲイベントのエネルギ削減に従っているか査定し、それに従ってインセンティブを分配する。
【発明の概要】
【０００５】
ここで請求する主題は、上記のような環境においてのみ欠点を解決するかまたは動作する実施形態に限定されない。むしろ、この背景は、ここで説明するいくつかの実施形態を実行する場合の例示の技術分野の１つを説明するために提供されるだけである。
【０００６】
実施形態の１つの態様によれば、需要応答イベント収益性を予測する方法が開示される。方法は、複数のサイトの需要融通性に関係する履歴データに基づいて、複数のサイトの需要融通性の不確実性を決定することを有する。方法は、需要融通性の不確実性に基づいて、複数のサイトを１つ以上のグループに分類することも有する。方法は、特定の収益性の結論になるグループ特定パラメータを、１つ以上のグループに関係する１つ以上のグループ特定公式を解くことも有する。１つ以上のグループ特定公式は、１つ以上のグループに関係する。方法は、グループ特定パラメータに基づいて、需要応答イベント収益性を予測することも有する。方法は、グループ特定パラメータに基づいて、有益な需要応答イベントになる１つ以上のシステムパラメータを決定することをさらに有する。
【０００７】
実施形態の目的および利点は、少なくとも特に請求項で指摘した要素、特徴、および組合せにより、実現および達成される。
【０００８】
これまでの一般的な説明および以下の詳細な説明は、例示および説明のためのものであり、本発明を限定するものでないことが理解されるべきである。
【０００９】
例示の実施形態が、付属の図面を使用して、付加された特異性および詳細で記載および説明される。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、例示の需要応答（ＤＲ）システムのブロック図である。
【図２Ａ】図２Ａは、図１のＤＲシステムで実現される収益システムのブロック図である。
【図２Ｂ】図２Ｂは、図２Ａの収益システムの例示の実施形態のブロック図である。
【図３】図３は、図２Ｂの収益システムにより生成される例示のリスクの振る舞いのプロットを示す。
【図４】図４は、ＤＲイベント収益性を予測するかおよび／またはシステムパラメータを決定する例示の方法のフロー図である。
【図５】図５は、記載された少なくとも１つの実施形態にしたがってすべて配置された１つ以上のサイトの需要融通性の不確実性を決定する例示の方法のフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
例示の実施形態において、ＤＲイベント収益モジュールは、ＤＲイベントの収益性を予測する積極的なアプローチおよび保守的なアプローチの間の選択を可能にする。積極的なアプローチにおいては、最適化エンジンは、１つ以上のサイトのエネルギ融通性の不確実性を無視して、ＤＲイベントの収益性を予測する。また、保守的なアプローチにおいては、最適化エンジンは、サイトのエネルギ融通性の不確実性を考慮してＤＲイベントの収益性を予測する。
【００１２】
このおよびその他の実施形態では、エネルギ融通性の不確実性に基づいて、サイトのそれぞれは複数グループの対応する１つに分類される。いくつかの実施形態では、４つのグループまである。４つのグループのそれぞれは、グループ特定公式表示に関係づけられる。公式表示それぞれは、４つのグループの１つごとの最適化問題を含む。公式表示のいくつかは、確率論的アプローチを使用して解かれる。さらにまたは別に、公式表示のいくつかは、モンテカルロ解析法のようなアプローチを使用して決定論的公式表示に変換される。決定論的公式表示に変換された後、公式表示は解かれる。グループ特定公式表示は、グループ特定パラメータについて解かれ、特定の収益性の結論になる。例えば、第１グループについては、グループ特定公式表示は、グループ特定パラメータがＤＲイベントの収益性を最大化するように解かれる。グループ特定パラメータに基づいて、ＤＲイベント収益性が予測される。この実施形態で予測されるＤＲイベント収益性は、最大の達成可能な利益値、最小の達成可能な利益値、および最大の達成可能な利益値と最小の達成可能な利益値の間利益値を得る確率を含む。
【００１３】
図１は、ここで説明する少なくとも１つの実施形態にしたがって配置した例示のＤＲシステム１００のブロック図である。ＤＲシステム１００は、ＤＲイベント収益性および／または有益なＤＲイベントになる１つ以上のシステムパラメータの決定の予測を可能にするように構成される。システムパラメータは、サイト１０４Ａ−１０４Ｄ（まとめてサイト１０４）の特定のサブセット、ＤＲプログラムの容量プロフィール、サイト１０４の１つ以上のプロフィール、ＤＲプログラムを定義する契約要素等を含むかまたはそれらに関係する。
【００１４】
いくつかの実施形態では、ＤＲシステム１００は、ＤＲイベント収益性を予測する際および／またはシステムパラメータを決定する際に、サイト１０４の需要融通性の不確実性（以下、不確実性）を考慮する。需要融通性は、サイト１０４がエネルギ使用を削減するか、またはどの程度削減するかを含む。需要融通性を決定するのに使用されるデータは、連続でまたは半連続で更新される。サイト１０４の需要融通性を考慮することにより、ＤＲ収益性および／またはシステムパラメータに関する予測は、収益性に対するいかなるインパクトまたは不確実性が生成するシステムパラメータを計算する。さらに、需要融通性は更新され、それにより更新された需要融通性データでＤＲイベント収益性および／またはシステムパラメータの決定を可能にし、ＤＲイベント収益性の予測および／またはシステムパラメータの決定を可能にする。
【００１５】
ＤＲ収益性および／またはシステムパラメータは、ＤＲイベントに参加するか否かを決定するのに使用される。さらに、ＤＲ収益性および／またはシステムパラメータは、サイト１０４の１つ以上を特定し、ＤＲ顧客として管理またはＤＲシステム１００に含めるのに使用される。
【００１６】
ＤＲシステム１００は、事業者１０６、ＤＲ集合体１０８、およびサイト１０４を含む。ＤＲシステム１００において、事業者１０６は、電気またはガス、水のような資源、または他の資源を、サイト１０４に分配する。事業者１０６によるサイト１０４への資源の分配は、図１において１０７で示される。ＤＲシステム１００は、特に事業者１０６がサイト１０４に電気を提供する場合として記載されている。他の実施形態では、ＤＲシステム１００は、サイト１０４への他の資源の提供を行う。
【００１７】
ＤＲシステム１００は、少なくとも部分的にＤＲイベントの履行を可能にする。ＤＲイベントは、１つ以上のサイトがエネルギ使用を削減する特定された時間期間を含む。いくつかのＤＲイベントは、複数サイト１０４によるエネルギ使用の削減の調整を含む。ＤＲイベントは、たとえば、高需要の期間中に予定される。高需要の期間中のエネルギ使用の削減により、事業者１０６は、追加のエネルギの購入または別の生成または配置無しに、高需要に対応する。事業者１０６は、ＤＲイベントへの参加に対してインセンティブを提供する。
【００１８】
事業者１０６は、エネルギの生産、輸送、および／または分配に含まれるいずれの企業を含んでもよい。事業者１０６は、公益的でも、私的に所有されてもよい。事業者１０６のいくつかの例は、発電（パワー）プラント、エネルギ複合、および独立システムオペレータ（ＩＳＯ）を含む。事業者１０６は、ＤＲイベントを特定し、インセンティブ、時間期間、および全体のエネルギ使用削減のようなＤＲイベントの期間を設定する。
【００１９】
一般に、サイト１０４は、事業者１０６により生成および／または管理されるエネルギを消費するビル、構造物、設備、または他の対象物を含む。サイト１０４は、私的な居住者から大きな産業工場またはオフィスビルまでの範囲の複数タイプの構造物を含む。
【００２０】
これらおよび他の実施形態において、ＤＲシステム１００は、ＤＲ集合体１０８を含む。ＤＲ集合体１０８は、事業者１０６とサイト１０４間の媒介者として動作し、１つ以上のＤＲイベントの履行を調整する。特に、ＤＲ集合体１０８は、サイト１０４の累積エネルギ使用の削減がＤＲイベントの全体のエネルギ使用削減に合致するのに十分であるように、ＤＲイベントを調整する。さらに、ＤＲ集合体は、ＤＲイベントに含まれる削減に効率的に寄与するサイトを特定する。いくつかの実施形態では、事業者１０６により提案されたインセンティブがＤＲ集合体１０８により受け入れられる。ＤＲ集合体１０８は、ＤＲイベントにおける参加と交換で、サイト１０４にインセンティブのいくつかの部分を順番に提案する。ＤＲ集合体１０８は、これに限定されるものではないが容量入札プログラム（ＣＢＰ）または需要入札プログラム（ＤＢＰ）を含むいかなるＤＲインセンティブプログラムを履行してもよい。
【００２１】
サイト１０４またはそのいくつかのサブセットは、ＤＲ集合体１０８により管理される。ＤＲ集合体１０８は、それが管理するサイトによるＤＲイベントの履行を特別に調整する。したがって、ＤＲ集合体１０８は、サイト１０４のいずれが近づくＤＲイベント中に予測可能な需要融通性を有するかを特定することに関心がある。したがって、ＤＲ集合体１０８は、ＤＲイベントのエネルギ削減に合致可能であるか否かを決定する。
【００２２】
ＤＲ集合体１０８は、事業者１０６およびサイト１０４を通信により結び付ける。図１において、ＤＲ集合体１０８、事業者１０６およびサイト１０４間の累積の結び付きは、破線の矢印により表される。４番目のサイト１０４ＤとＤＲ集合体１０８間の破線の矢印は、図１では１０９で示される。事業者１０６、ＤＲ集合体１０８、およびサイト１０４は、１つ以上の有線または無線ネットワークを介して通信により結び付けられる。例えば、ネットワークは、インターネット、移動通信ネットワーク、１つ以上のローカルエリアまたはワイドエリアネットワーク（ＬＡＮまたはＷＡＮ）、それらのいずれかの組み合わせ、またはいかなる類似のネットワーク化技術も含む。
【００２３】
提示の実施形態では、ＤＲ集合体１０８は、媒介者として働く。しかし、ＤＲ集合体１０８の包含に限定されることを意味しない。いくつかの実施形態では、事業者１０６は、１つ以上のサイト１０４に直接通信する。これらおよび他の実施形態では、事業者１０６は１つ以上のサイト１０４に直接通信し、かつＤＲ集合体１０８は１つ以上のサイト１０４に通信する。例えば、サイト１０４の１つがエネルギの実質的な量を使用する時、事業者１０６はそのサイト１０４に直接通信する。この例では、ＤＲ集合体１０８は、他のサイト１０４と付加的に通信する。
【００２４】
ＤＲシステム１００では、予測したＤＲイベント収益性および／またはシステムパラメータは、１つ以上の収益性モジュール２００Ａ−２００Ｃ（以下、収益性モジュール２００）により実行される。第１収益性モジュール２００Ａは第１サイト１０４Ａおよび／またはサイト１０４の他のいずれかに含まれ、第２収益性モジュール２００ＢはＤＲ集合体１０８に含まれ、第３収益性モジュール２００Ｃは事業者１０６またはそれらのいずれかの組合せに含まれてもよい。収益性モジュール２００は、事業者１０６、ＤＲ集合体１０８、サイト１０４またはそれらのいずれかの組合せの間で、情報を通信する。さらに、情報に基づき、１つ以上の収益性モジュール２００は、ＤＲイベントの収益性を予測するおよび／またはシステムパラメータを決定する。さらに、ＤＲイベント収益性の予測および／またはシステムパラメータの決定にしたがって、収益性モジュール２００は、ＤＲイベント収益性の予測および／またはシステムパラメータに関係する情報を、事業者１０６、ＤＲ集合体１０８、サイト１０４、他のいくつかの企業、またはそれらの何れかの組み合わせの１つ以上に通信する。
【００２５】
例えば、いくつかの実施形態では、第１サイト１０４Ａに含まれる第１収益性モジュール２００は、ＤＲ集合体１０８に含まれる第２収益性モジュール２００Ｂに履歴データを通信する。履歴データは、例えば、第１サイト１０４Ａの需要融通性に関係する。さらに、事業者１０６に含まれる第３収益性モジュール２００Ｃは、ＤＲイベントに関係する情報を、第２収益性モジュール２００Ｂに通信する。第２収益性モジュール２００Ｂは、履歴データおよび／またはＤＲイベントに関する情報を使用して、ＤＲイベントの収益性を予測および／または有益なＤＲイベントになるシステムパラメータを決定する。次いで、第２収益性モジュール２００Ｂは、予測したＤＲイベントの収益性および／または決定したシステムパラメータに関係する情報を、サイト１０４の１つ以上および／または事業者１０６に通信する。
【００２６】
ＤＲイベントの収益性および／またはシステムパラメータに関係する情報は、サイト１０４に関係するマネジャーがＤＲイベントへ参加するか否かを決定するのを可能にする。さらにまたは別に、ＤＲイベントの収益性および／またはシステムパラメータは、ＤＲ集合体１０８に関係するマネジャーがＤＲイベントへ参加するか否かを決定するのを可能にする。さらにまたは別に、ＤＲイベントの収益性および／またはシステムパラメータは、事業者１０６および／またはＤＲ集合体１０８が、サイト１０４がＤＲシステム１００に有益に含まれる有効なＤＲ顧客であるか否かを決定するのを可能にする。
【００２７】
本開示の範囲を逸脱しない限りにおいて、ＤＲシステム１００に変形、付加、削除を行うことができる。例えば、図１は第１、第２、第３および第４サイト１０４Ａ−１０４Ｄを示しているが、本開示は、１つ以上のサイト１０４を有するＤＲシステムアーキテクチャに適用される。さらに、図１は１つのＤＲ集合体１０８および１つの事業者１０６を含むが、ＤＲシステム１００は、複数のＤＲ集合体１０８および／または複数の事業者を含んでもよい。さらに、いくつかの実施形態では、１つ以上のサイト１０４は、ＤＲ集合体および／または複数の事業者によりサービスされてもよい。
【００２８】
図２Ａは、図１のＤＲシステム１００で実現される収益システム２５０のブロック図である。例えば、収益システム２５０は、事業者１０６、ＤＲ集合体１０８、またはサイト１０４の１つ以上に含まれるサブシステムを表す。図１のＤＲシステム１００を実現する時、図２Ａに示される収益システム２５０は、ＤＲイベントの収益性の予測および／または有益なＤＲイベントになるシステムパラメータを決定するように構成される。
【００２９】
収益システム２５０は、一般にいくらかの不確実性を含む履歴データが行動を予測または決定するように解析される方法を提供する。このように、収益システム２５０は、ＤＲに関係する履行に限定されない。例えば、いくつかの他の実施形態では、収益システム２５０は、他のタイプの資源（例えば、水またはガス）を提供するシステムにおいて、収益性を予測および／またはシステムパラメータを決定するように実現される。さらにまたは別に、収益システム２５０は、サイトにおける労働者の生産性、サイトにおける機械の生産性、小さなサイトにおける販売の強さ（例えば、消費金額またはトランザクション数）、特定の位置における交通パターンに対する収益性を予測および／またはシステムパラメータを決定するように実現される。これらの別の実現例のそれぞれでは、収益システム２５０およびその要素は、以下に説明する方法に類似して機能する。
【００３０】
図示のように、収益システム２５０は、データ２１２を受信し、データ２１２またはその一部に基づいてＤＲイベントの収益性を予測および／またはシステムパラメータを決定するように構成される。収益システム２５０は、プロセッサ２４２、通信インターフェース２４６、およびメモリ２４４を有する。プロセッサ２４２、通信インターフェース２４６、およびメモリ２４４は、通信バス２４８を介して通信するように結合されている。通信バス２４８は、それに限定されないが、メモリバス、記憶装置インターフェースバス、バス／インターフェースコントローラ、インターフェースバス、またはそのようなもの、またはそれらの組み合わせを有する。
【００３１】
一般に、通信インターフェース２４６は、ネットワーク上での通信を促進する。通信インターフェース２４６は、それに限定されないが、ネットワークインターフェースカード、ネットワークアダプタ、ＬＡＮアダプタ、または他の適当な通信インターフェースを有する。データ２１２は、例えば、通信インターフェース２４６を介して、収益システム２５０にまたはそれから通信される。
【００３２】
プロセッサ２４２は、収益システム２５０にここで説明する機能および動作の性能を実行または制御させるインストラクション（命令）を、コンピュータに実行させるように構成されている。プロセッサ２４２は、それに限定されないが、プロセッサ、マイクロプロセッサ（μＰ）、コントローラ、マイクロコントローラ（μＣ）、中央演算ユニット（ＣＰＵ）、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、それらのいずれかの組み合わせ、または他の適当なプロセッサを有する。
【００３３】
コンピュータのインストラクションは、プロセッサ２４２による実行のためにメモリ２４４にロードされる。例えば、コンピュータのインストラクションは、１つ以上のモジュール（例えば、モジュール２００、２０２、２０４、２０６、および２０８）およびエンジン（例えばエンジン２２０および２２２）の形式である。いくつかの実施形態では、ここで説明する機能および動作の実行中に生成、受信および／または動作するデータは、少なくとも一時的にメモリ２４４に記憶される。さらに、メモリ２４４は、ＲＡＭのような揮発性記憶装置を有する。より一般的には、収益システム２５０は、これに限定されないが、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリまたは他のメモリ技術、ＣＤ−ＲＯＭ、デジタルバーサタイルディスク（ＤＶＤ）または他の記憶装置、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク装置または他の磁気記憶装置、または他の非一時的な媒体のような非一時的なコンピュータ読取可能な媒体を含む。
【００３４】
収益システム２５０は、データ２１２を受信するように示されている。データ２１２は、それに限定されないが、履歴データ２１６、契約上のデータ２１４、およびＤＲプログラムデータ２１８を有する。履歴データ２１６は、１つ以上のサイトの需要融通性に関係する。例えば、履歴データ２１６は、サイトのＤＲイベントへの過去の参加、そのサイトがエネルギ使用を有効に削減したかどの程度削減したか、特定の時間中のエネルギ削減の確率、生産性データ（例えば、設備生産性またはサイト生産性）、気候データ、エネルギ使用データ、需要融通性に関係する他の情報、またはそれらの組み合わせ、を有する。
【００３５】
契約上のデータ２１４は、削減に含まれる１つ以上の契約事項を有する。例えば、図１および図２Ａの両方を参照すると、契約上のデータ２１４は、ＤＲ集合体１０８と事業者１０６間、事業者１０６とサイト１０４間、１つ以上のサイト１０４間（例えば、仮想発電プラント（ＶＰＰ）に関係する契約）、またはＤＲ集合体１０８とサイト１０４間、の契約事項を有する。例示の事項は、それに限定されないが、エネルギ削減、順法に対するインセンティブ、サイト１０４またはＤＲ集合体１０８がＤＲイベントから選択するか否か、通知時間、目標削減を未達成の場合の金銭的なペナルティなどを有する。
【００３６】
ＤＲプログラムデータ２１８は、収益システム２５０が含まれるＤＲプログラムに関する特記事項を有する。例えば、ＤＲプログラムは、ＣＢＰプログラムを有する。ＣＢＰプログラムは、メータ形式、レート（料金）スケジュール、時間期間内のＤＲイベントの最大数、通知スケジュール、削減レベル、インセンティブ、非法的なペナルティ、イベントトリガ、ＤＲイベント頻度、削減ウィンドウ、スタンバイレベル等を有する。いくつかの実施形態では、ＤＲプログラムデータ２１８および契約状のデータ２１４は、同様の情報のいくつかが重複するおよび／または有する。
【００３７】
図１および図２Ａを参照すると、データ２１２は、データ供給企業２１０から通信される。データ供給企業２１０は、それに限定されないが、１つ以上のサイト１０４、ＤＲ集合体１０８、および事業者１０６を有する。図２Ａでは単一企業が示されているが、より一般的には、１つ以上の企業が、データ２１２を収益システム２５０に提供する。さらに、いくつかの実施形態では、データ供給企業２１０は、データ２１２またはその一部を追跡または測定し、データ２１２を収益システム２５０に通信する。データ２１２の一部を追跡するデータ供給企業２１０の一例は、気候測定企業を有する。さらに、データ供給企業２１０は、データ２１２を更新する。例えば、サイト１０４のエネルギ使用データは、スマートメータにより現状を基礎として測定される。したがって、データ２１２は、最近測定されるかおよび／またはスマートメータから収集（コンパイル）されたエネルギ使用データを有する。
【００３８】
収益モジュール２００は、１つ以上のサイト（例えば、図１ではサイト１０４）の不確実性を決定するように構成された予測エンジン２２０を有する。予測エンジン２２０は、データ２１２またはそのサブセットに基づいて不確実性を決定する。不確実性に基づいて、分類モジュール２０４は、サイトを１つ以上のグループに分類する。予測エンジン２２０は、さらに１つ以上の情報の組を最適化エンジン２２２に出力する。最適化エンジン２２２は、予測エンジン２２０から情報の組を受け取り、ＤＲイベント収益性を予測するかおよび／またはシステムパラメータを決定する。
【００３９】
これらおよび他の実施形態では、最適化エンジン２２２は、解析モジュール２０６および集合化モジュール２０８を有する。解析モジュール２０６は、１つ以上のグループ特定公式を解くように構成されている。いくつかの実施形態では、グループ特定公式は、それぞれ１つ以上のグループに関係する。グループ特定公式を解くことは、特定収益性結論になるグループ特定パラメータを解くことを有する。グループ特定公式、特定収益性結論およびグループ特定パラメータのいくつかの例は、後述する。
【００４０】
集合化モジュール２０８は、グループ特定パラメータおよび／または解析モジュール２０６により確かめられた他の解法を集合するかまたは他の方法で組み合わせるように構成される。集合化モジュール２０８は、グループ特定パラメータに基づいて、ＤＲイベント収益性を予測するかおよび／または有益なＤＲイベントになるシステムパラメータを決定する。
【００４１】
いくつかの実施形態では、収益システム２５０は、アプローチモジュール２０２を有する。アプローチモジュール２０２は、リスクの１つ以上のレベルからの選択を受信し、システムパラメータの予測および／または決定に組み込む。
【００４２】
例えば、収益システム２５０は、積極的なアプローチと保守的なアプローチの選択が可能である。この例では、積極的なアプローチは、ＤＲイベントで得られる最高収益を予測させるように収益性モジュール２００を構成する。特に、分類モジュール２０４は、サイトを単一グループに分類する。単一グループは、一般にサイトの不確実性を無視する。したがって、最適化エンジン２２２は、予測エンジン２２０により決定されたようにいくらかの不確実性が存在しても、すべての情報はサイトの需要融通性について利用可能であるとの仮定に基づいて、ＤＲイベント収益性を予測する。解析モジュール２０６は、単一グループに対する特定収益性結論になるグループ特定パラメータのためのグループ特定公式を解く。この例では、グループ特定公式は、収益性最大化公式を有し、特定収益性の結論はＤＲイベント収益性の最大化を有する。
【００４３】
いくつかの実施形態では、収益性最大化公式は、次の式を有する。
ｍａｘ［ｒｅｖｅｎｕｅ（ｘ，Ｆ）−ｐａｙｍｅｎｔ（ｘ，Ｆ）］
ｈ（ｘ，Ｆ）≦０
収益性最大化公式において、変数ｘはグループ特定パラメータを表す。この関数ｍａｘは、最大化関数を表す。関数ｈ（）は、グループ特定パラメータにおける１つ以上の制約を表す。制約は、例えば、削減スケジュールにおけるサイトの制約を含む。パラメータＦは、需要融通性を表す。収益性最大化公式において、Ｆは実数を有する。関数ｒｅｖｅｎｕｅ（）は、収入関数を表す。関数ｐａｙｍｅｎｔ（）は、支払い関数を表す。
【００４４】
収入関数および／または支払い関数は、データ２１２に基づく。例えば、図１および図２Ａを組み合わせて参照すると、収入関数および／または支払い関数は、ＤＲ集合体１０８、事業者１０６、およびサイト１０４間の１つ以上の契約に由来する契約上のデータ２１４に基づく。さらにまたは別に、収入関数は、ＤＲ集合体１０８、事業者１０６、およびサイト１０４が含まれるＤＲプログラムの１つ以上の特性を含むＤＲプログラムデータ２１８に基づく。
【００４５】
図１および図２Ａを組み合わせて参照すると、以下に説明する他のグループ特定公式と同様に、収益性最大化公式の複雑性は、収入関数および／または支払い関数に依存している。シナリオの一例では、事業者１０６は、Pacific Gas and Electric(PG&E)（パシフィックガス・電力）のような大きな電力供給事業者であり、ＤＲ集合体１０８は、Energy Curtailment Specialists(ECS)（エネルギ削減スペシャリスト）のような独立系ＤＲ集合体である。事業者１０６およびＤＲ集合体１０８は、ＣＢＰ  ＤＲプログラムを契約する。このシナリオでは、収入関数および／または支払い関数は、非線形整数プログラムに縮小される。他のＤＲプログラム（例えば、ＤＢＰ  ＤＲプログラム）については、支払い関数は、線形整数プログラムである。ＤＢＰおよび他のＤＲプログラムではサイトは低履行状況に対するペナルティが無いため、ＤＢＰ  ＤＲプログラムでは、いくらかの単純化が実行される。
【００４６】
解析モジュール２０６は、収益性最大化公式が最大になるグループ特定パラメータの値を解く。さらに、解析モジュール２０６は、最大のＤＲイベント収益性を解く。それらを合わせて、最適化エンジン２２２は、最大ＤＲ収益性および予測最大収益性になるグループ特定パラメータを出力する。積極的アプローチを使用して計算することにより、グループ特定パラメータおよび予測された最大収益性は、サイトの不確実性を考慮していない。従って、出力は最大化されるが、予測されたＤＲ収益性に関するリスクは不確実性を考慮する予測と高度に比較される。
【００４７】
さらにまたは別に、収益システム２５０は、保守的なアプローチの選択が可能である。一般に、保守的なアプローチは、収益性モジュール２００が不確実性を考慮してＤＲ収益性を予測するかおよび／またはシステムパラメータを決定するように構成する。保守的なアプローチの例では、予測エンジン２２０は、１つ以上のサイトの不確実性を個別に決定する。不確実性に基づいて、分類モジュール２０４は、サイトを１つ以上のグループに分類する。グループのそれぞれは、それぞれが類似の不確実性のレベルを有するサイトのサブセットを有する。
【００４８】
解析モジュール２０６は、グループのそれぞれに関係するグループ特定公式を解く。それぞれのグループにおいて、解析モジュール２０６は、特定の収益性結論のためのグループ特定公式を解くグループ特定パラメータを出力する。
【００４９】
集合化モジュール２０８は、グループ特定パラメータおよび／または解析モジュール２０６により決定された他の解法を統合または他の方法で組み合わせる。グループ特定パラメータおよび／または特定収益性結論に基づいて、収益システム２５０は、有益なＤＲイベントになるＤＲ収益性および／またはシステムパラメータを予測する。さらに、収益システム２５０は、ＤＲ収益性および／または決定されたシステムパラメータに関係する情報を、データ供給企業２１０に出力する。
【００５０】
いくつかの実施形態では、保守的なアプローチによる予測出力は、基本的にリスクを伴わない最悪ケースのＤＲイベントを有する。したがって、保守的なアプローチを使用することにより、実際のＤＲイベント収益性は、収益システム２５０により出力された予測ＤＲイベント収益性より大きい。
【００５１】
図２Ｂは、図２Ａの収益システム２５０の例示の実施形態のブロック図であり、そこでは、収益性モジュール２００が１つ以上のサイト（例えば、図１のサイト１０４）を４つのグループに分類する。図２Ｂは、図２Ａを参照して説明された要素（例えば、２００、２０４、２０６、２２０、および２２２）のサブセットを示す。さらに、図２Ｂは、収益システム２５０に含まれるいくつかの付加的な要素および／または特徴を示す。さらに、いくつかの実施形態では、図２Ｂは、図２Ａで実現された保守的なアプローチを示す。
【００５２】
いくつかの別の実施形態では、収益システム２５０は、アプローチモジュール２０２を有さない。これらのおよび他の実施形態では、収益システム２５０は、上記の積極的なアプローチまたは保守的なアプローチの一方にしたがって、ＤＲイベント収益性を決定するかおよび／またはシステムパラメータを決定するように構成されている。
【００５３】
図２Ｂに示した収益システム２５０では、予測エンジン２２０が不確実性の４レベルを決定する。不確実性の４レベルを決定する例は、図５を参照して議論される。分類モジュール２０４は、サイトを４つのグループに分類し、各グループは不確実性の４レベルの異なる１つに関係する。
【００５４】
第１グループ２２６は、不確実性がほぼゼロであるサイトの第１サブセットを有する。ほぼゼロの不確実性は、予測エンジン２２０がサイトの需要融通性を正確に予測することを示す。例えば、第１グループ２２６内のサイトに関係する図２Ａのデータ２１２の量は、予測エンジン２２０がサイトの第１サブセットの需要融通性が既知であると決定するのに十分である。
【００５５】
第１グループ２２６に含まれるサイトのそれぞれについて、予測エンジン２２０は、１つ以上の需要融通性２２８を出力する。例えば、もし第１サイト（例えば、図１の第１サイト１０４Ａ）が第１グループ２２６に含まれるならば、第１サイトに関係する予測エンジン２２０の出力は、特定の削減量、例えば１００００キロワット（ｋＷ）を示す値を有する。需要融通性２２８は、第１グループ公式モジュール２３０により受信される。第１グループ公式モジュール２３０は、解析モジュール２０６内に含まれ、第１グループ２２６に関係するグループ特定公式を解くように構成される。第１グループ２２６に関係するグループ特定公式は、収益性最大化公式を有する。例えば、いくつかの実施形態では、収益性最大化公式は、次の式を有する。
ｍａｘ（ｘG1）［ｒｅｖｅｎｕｅ（ｘG1，Ｆ）−ｐａｙｍｅｎｔ（ｘG1，Ｆ）］
ｈ（ｘG1，Ｆ）≦０
【００５６】
収益性最大化公式において、変数ｘG1は第１グループ２２６に関係するグループ特定パラメータを表す。この関数ｍａｘ，ｈ（），ｒｅｖｅｎｕｅ（）およびｐａｙｍｅｎｔ（）は、第１グループ２２６に関係するサイトに対する上記の関数を表す。パラメータＦは、上記の需要融通性を表す。第１グループ２２６についての収益性最大化公式は、上記の単一グループについての収益性最大化公式に実質的に類似している。類似性は、実質的に既知の需要融通性を有する第１グループ２２６におけるサイトにより、上記の単一グループにおけるサイトは既知の需要融通性を有すると仮定される。
【００５７】
解析モジュール２０６は、ｘG1を使用する第１グループ２２６から期待収益も決定する。このおよび以下の実施形態では、期待収益は、次の式に従って決定される。
ＰｒG1＝ｒｅｖｅｎｕｅ（ｘG1，Ｆ）−ｐａｙｍｅｎｔ（ｘG1，Ｆ）
第１グループからの期待収益の式においては、関数ＰｒG1は第１グループ２２６からの期待収益を表す。関数ｒｅｖｅｎｕｅ（）およびｐａｙｍｅｎｔ（）は上記の関数を表す。
【００５８】
第２グループ２３２は、需要融通性が実質的に既知でないサイトの第２サブセットを含む。代わりに、不確実性および／または期待需要融通性は、単一収益性分布に合致する。例えば、第２グループ２３２においてサイトに関係する図２Ａのデータ２１２は、サイトの需要融通性が単一収益性分布にしたがって変化することが十分に分かる。
【００５９】
第２グループ２３２に含まれるサイトのそれぞれについて、予測エンジン２２０は、収益性分布２３４を出力する。サイトのそれぞれに関係する予測エンジン２２０は、サイトのそれぞれの需要融通性に合致する収益性分布の表示またはパラメータを有する。収益性分布は、第２グループ２３２におけるサイトのそれぞれで異なる。例えば、第１サイトおよび第２サイト（例えば、図１の第１サイト１０Ａおよび第２サイト１０４Ｂ）は、第２グループ２３２に含まれる。さらに、第１サイトの需要融通性は、第１ガウス（または通常）分布に合致し、第２サイトの需要融通性は第２ガウス（または通常）分布に合致する。したがって、収益性分布２３４は、第１サイトについては第１ガウス分布の表示を、第２サイトについては第２ガウス分布の表示を、有する。別の方法またはさらに、第２グループ２３２における２つ以上のサイトは、共通の収益性分布２３４を有する。
【００６０】
収益性分布２３４は、第２グループ公式モジュール２３６により受信される。第２グループ公式モジュール２３６は、解析モジュール２０６に含まれ、第２グループ２３２に関係するグループ特定確率論的公式を解くように構成される。いくつかの実施形態では、第２グループ２３２に関係するグループ特定確率論的公式は、次の式を有する。
ｍａｘ（ｘG2）ＥF［ｒｅｖｅｎｕｅ（ｘG2，Ｆ）−ｐａｙｍｅｎｔ（ｘG2，Ｆ）］
ＥF［ｈ（ｘG2，Ｆ）］≦０
【００６１】
第２グループ２３２についての公式において、変数ｘG2は第２グループ２３２に関係するグループ特定パラメータを表す。この関数ＥF［］は、需要融通性の期待値関数を表す。関数ｍａｘ，ｈ（），ｒｅｖｅｎｕｅ（）およびｐａｙｍｅｎｔ（）は、上記の関数を表す。パラメータＦは、上記の需要融通性を表す。いくつかの実施形態では、第２グループ２３２に関係するグループ特定確率論的公式を解くために、予測エンジン２２０により出力された収益性分布に従って生成されたランダムな需要融通性のための収益性最大化公式のMonte-Carlo（モンテカルロ）解析が使用される。
【００６２】
第２グループ２３２のための公式は、確率論的プログラミング問題を有する。いくつかの実施形態では、確率論的プログラミング問題は、モンテカルロ解析アプローチにより解かれる。上記で議論したように、いくつかの状況において、収益関数および／または支払い関数は、非線形整数プログラムに縮小される。
【００６３】
解析モジュール２０６は、ｘG2を使用して第２グループ２３２からの期待収益も決定する。このおよび他の実施形態において、期待収益は、次の式にしたがって決定される。
ＰｒG2＝ＥF［ｒｅｖｅｎｕｅ（ｘG2，Ｆ）−ｐａｙｍｅｎｔ（ｘG2，Ｆ）］
第２グループ２３２からの期待収益の式においては、関数ＰｒG2は第２グループ２３２からの期待収益を表す。関数ｒｅｖｅｎｕｅ（）およびｐａｙｍｅｎｔ（）は上記の関数を表す。パラメータｘG2は、上記のような変数である。
【００６４】
第１グループ２２６についての期待収益（ＰｒG1）と同様に、第２グループ２３２について提供される公式は、それ自体によるリスクを計算する解法としては考慮されない。例えば、もしすべてのサイトが第２グループ２３２に含まれるならば、第２グループ２３２に関係するパラメータは、依然リスクのない解法と考えられる。
【００６５】
第３グループ２３８は、需要融通性不確実性が単一収益性分布よりむしろ収益性分布の組に合致するサイトの第３サブセットを有する。例えば、第３グループ２３８のサイトに関係する図２Ａのデータ２１２は、サイトの需要融通性が収益性分布の組にしたがって変化することを知るのに十分である。
【００６６】
第３グループ２３８に含まれるサイトのそれぞれについて、予測エンジン２２０は、収益性分布２４０の組を出力する。第３グループ２３８に含まれるサイトのそれぞれに関係する予測エンジン２２０の出力は、サイトのそれぞれの需要融通性が合致する需要融通性の組の表示またはパラメータを有する。収益性分布２４０の組は、第３グループ２３８のサイトのそれぞれで異なる。
【００６７】
収益性分布２４０の組は、第３グループ公式モジュール２５８により受信される。第３グループ公式モジュール２５８は、解析モジュール２０６に含まれ、第３グループ２３８に関係するグループ特定公式を解くように構成される。いくつかの実施形態では、第３グループ２３８に関係するグループ特定公式は、確率論的公式である。例えば、第３グループ２３８に関係するグループ特定公式は、次の式を有する。
ｍａｘ（ｘG3）ＥF［ｒｅｖｅｎｕｅ（ｘG3，Ｆ）−ｐａｙｍｅｎｔ（ｘG3，Ｆ）］
ＥF［ｈ（ｘG3，Ｆ）］≦０
ｐ∈Ｐ
Ｐ＝｛ｐ：Ｅpｇ（Ｆ）＝ｙ｝
【００６８】
第３グループ２３８に関係するグループ特定公式において、変数ｘG3は第３グループ２３８に関係するグループ特定パラメータを表す。変数ｐは、需要融通性（Ｆ）の収益性分布を表す。関数ｇ（）およびパラメータｙが、（例えば、予測エンジン２２０により解くために）設定される。パラメータＰは、収益性分布の組を表し、第３グループ２３８内のサイトの需要融通性に関する利用可能な情報のレベルをさらに記述する。関数ＥF［］は、収益性分布の期待値関数を表す。パラメータＦおよび関数ｍａｘ，ｈ（），ｒｅｖｅｎｕｅ（），およびｐａｙｍｅｎｔ（）は上記の通りである。
【００６９】
いくつかの実施形態では、第３グループ２３８に関係するグループ特定公式は、正確に解くことができない。したがって、これらおよび他の実施形態では、第３グループ２３８に関係するグループ特定公式は、予測エンジン２２０により出力される収益性分布２４０の組になる最悪ケースの期待収益に対するヘッジ（損失防止措置）を有する。第３グループ２３８に関係するグループ特定公式は、次の式を有する。
ｍａｘ（ｘG3）ｍｉｎ（ｐ∈Ｐ）ＥF［ｒｅｖｅｎｕｅ（ｘG3，Ｆ）−ｐａｙｍｅｎｔ（ｘG3，Ｆ）］
ｍｉｎ（ｐ∈Ｐ）ＥF［ｈ（ｘG3，Ｆ）］≦０
【００７０】
第３グループ２３８に関係するグループ特定公式において、関数ｍｉｎは、最小化関数を表す。関数ＥF，ｒｅｖｅｎｕｅ（），ｐａｙｍｅｎｔ（），ｈ（）およびｍａｘ，および変数Ｐ，ｐ，ＦおよびｘG3は上記の通りである。
【００７１】
内部の問題（例えば、最小化問題）の解法は、収益性分布（Ｐ）の組の仕様に依存する。例えば、いくつかの緩い条件（例えば、収益性分布が凸およびコンパクトな組である場合）では、内部の問題は線形プログラムとして公式化される。
【００７２】
解析モジュール２０６は、ｘG3を使用して第３グループ２３８から期待収益を決定する。このおよび他の実施形態では、期待収益は、次の式で決定される。
ＰｒG3＝ｒｅｖｅｎｕｅ（ｘG3，ＦG3）−ｐａｙｍｅｎｔ（ｘG3，ＦG3）
【００７３】
第３グループ２３８についての期待収益の式においては、関数ＰｒG2は第３グループ２３８からの期待収益を表す。変数ＦG3は、内部の問題に対する解法を表す。関数ｒｅｖｅｎｕｅ（）およびｐａｙｍｅｎｔ（）は上記の関数を表す。さらに、ＰｒG3は第３グループ２３８により生成される最悪の場合の収益を表す。したがって、これらの実施形態では、第３グループ２３８に含まれるサイトが収益性分布２４０のサイト内の需要融通性を変形する限りにおいて、実際の収益は、第３グループ２３８のための期待収益公式にしたがって決定された期待収益（ＰｒG3）より低くない。
【００７４】
第４グループ２５２は、４番目のサブセットの需要融通性が需要融通性の組に属するサイトの４番目のサブセットを有する。例えば、第４グループ２５２のサイトに関係する図２Ａのデータ２１２は、サイトの需要融通性が需要融通性の決定した組内で変化することを知るのに十分である。第４グループ２５２に含まれるサイトのそれぞれについて、予測エンジン２２０は、需要融通性変形の限界（限界）２５４を出力する。
【００７５】
限界２５４は、第４グループ公式モジュール２５６により受信される。第４グループ公式モジュール２５６は、解析モジュール２０６に含まれ、第４グループ２５２に関係するグループ特定公式を解くように構成される。いくつかの実施形態では、第４グループ２５２に関係するグループ特定公式は、次の式を有する。
ｍａｘ（ｘG4）ＥF［ｒｅｖｅｎｕｅ（ｘG4，Ｆ）−ｐａｙｍｅｎｔ（ｘG4，Ｆ）］
ＥF［ｈ（ｘG4，Ｆ）］≦０
Ｆ∈ζ
第４グループ２５２に関係するグループ特定公式において、変数ｘG4は第４グループ２５２に関係するグループ特定パラメータを表す。変数ζは、データ２０２から予測エンジン２２０により生成された各顧客用の融通性変数における限界を表す組である。パラメータＦおよび関数ｍａｘ，ｈ（），ｒｅｖｅｎｕｅ（），およびｐａｙｍｅｎｔ（）は上記の通りである。
【００７６】
いくつかの実施形態では、第４グループ２５２に関係するグループ特定公式は、ハードな（厳しい）問題である。したがって、これらおよび他の実施形態では、第４グループ２５２に関係するグループ特定公式は、予測エンジン２２０により出力される限界２５４からの最悪ケースの収益性の最良の解である。第４グループ２５２に関係するグループ特定公式は、次の式を有する。
ｍａｘ（ｘG4）ｍｉｎ（Ｆ∈ζ）［ｒｅｖｅｎｕｅ（ｘG4，Ｆ）−ｐａｙｍｅｎｔ（ｘG4，Ｆ）］
ｍｉｎ（Ｆ∈ζ）［ｈ（ｘG4，Ｆ）］≦０
第４グループ２５２に関係するグループ特定公式において、関数ｍａｘ，ｍｉｎ，ｒｅｖｅｎｕｅ（），ｐａｙｍｅｎｔ（），ｈ（）および変数ζ，Ｆ，およびｘG4は上記の通りである。第４グループ２５２に関係するグループ特定公式において、内部の問題（例えば、最小化関数）は、最悪のケースの収益性が起きる１つ以上の需要融通性（Ｆ）について解かれる。さらに、外部の問題（例えば、最大化関数）は、最悪のケースの収益性の最良のケース（例えば、最大収益性）が起きる第４グループ２５２に関係するグループ特定公式について解かれる。
【００７７】
解析モジュール２０６は、ｘG4を使用して第４グループ２５２から期待収益も決定する。このおよび他の実施形態では、期待収益は、次の式で決定される。
ＰｒG4＝ｒｅｖｅｎｕｅ（ｘG4，ＦG4）−ｐａｙｍｅｎｔ（ｘG4，ＦG4）
【００７８】
第４グループ２５２についての期待収益の式においては、関数ＰｒG4は第４グループ２５２からの期待収益を表す。変数ＦG4は、内部の問題に対する解法を表す。関数ｒｅｖｅｎｕｅ（）およびｐａｙｍｅｎｔ（）は上記の関数を表す。ＰｒG3と同様に、第４グループ（ＰｒG4）からの期待収益は、第４グループ２５２により生成される最悪の場合の収益を表す。
【００７９】
図２Ａを参照すると、グループ特定公式を解いた後、解析モジュール２０６は、グループ特定パラメータ（例えば、ｘG1，ｘG2，ｘG3，およびｘG4）および／または期待収益（ＰｒG1，ＰｒG2，ＰｒG3，およびＰｒG4）を集合化モジュール２０８に通信する。集合化モジュール２０８は、グループ特定パラメータに基づいてＤＲイベント収益性を予測しおよび／またはグループ特定パラメータに基づいて収益のあるＤＲイベントになる１つ以上のシステムパラメータを決定する。さらに、上記では４つのグループについて説明したが、いくつかの実施形態では、所定の計算を行うのはより少ないグループである。例えば、いくつかのケースにおいてＤＲイベント予測計算におけるサイトは、４つのグループの１つ、２つ、または３つのみに入り、そこでは、１つ、２つ、または３つのグループ特定パラメータおよび対応する期待収益が計算され、ＤＲイベント収益性に寄与する。
【００８０】
いくつかの実施形態では、集合化モジュール２０８は、次の例示のシステムパラメータの式に基づいて、１つ以上のシステムパラメータを決定する。
【００８１】
【数１】
2015138546.tif 000003
【００８２】
システムパラメータの式において、変数ｘはシステムパラメータを表す。変数ｘGiはグループ特定パラメータを表す。
【００８３】
さらにまたは別に、主豪華モジュール２０８は、次の例示のＤＲイベント予測式にしたがって、ＤＲイベント収益性を予測する。
【００８４】
【数２】
2015138546.tif 000004
【００８５】
ＤＲイベント予測式において、変数ＰｒDRはＤＲイベント収益性を表す。変数ＰｒGiはグループ２２６、２３２、２３８、および２５２のそれぞれからの期待収益を表す。いくつかの実施形態では、ＤＲイベントは、最悪ケースの収益または実質的にリスクの無いＤＲイベントから期待できる収益の下限を表す。したがって、このおよび他の実施形態において、第３グループ２３８のサイトの需要融通性が収益性分布２４０の許容される組ないで変化し、第４グループ２５２のサイトの需要融通性が組（ζ）内で変化する限り、損失はほとんどまたはけっして発生しない。
【００８６】
いくつかの実施形態では、図２Ｂの収益システム２５０で予測されたＤＲイベントの収益性は、リスク／収益の関係の計算を可能にする。例えば、収益システム２５０は、収益値が選択した収益値より低い場合のリスクの計算を可能にする。図３は、サイトが上記の４つのグループ２２６、２３２、２３８、および２５２に分類された図２Ｂの収益システム２５０の実施形態から生成された例示のリスクの振る舞いのプロット３００を示す。リスクの振る舞いのプロット３００は、（ｙ軸に沿ってプロットされた）リスク３０２と（ｘ軸に沿ってプロットされた）収益値３０４の間の線形な関係を示す。他の実施形態では、リスク３０２と収益値３０４の間の関係は、放物線状、指数関数的、対数関数的、またはいくつかの他の関係である。
【００８７】
図３を参照すると、選択した収益値より低い収益を達成するリスクが計算される。リスクの振る舞いのプロット３００は、例示のＤＲイベント収益性曲線（曲線）３０６を有する。曲線３０６は、最大の達成可能な収益値３０８、最小の達成可能な収益値３１０、および収益性部分３１２を有する。収益性部分３１２は、最大の達成可能な収益値３０８と最小の達成可能な収益値３１０の間の収益値を得る確率またはリスクを示す。
【００８８】
４つのグループ２２６、２３２、２３８、および２５２を含む図２Ｂに示した実施形態では、選択した収益より少ない収益を得るリスクの計算は、第２グループ２３２は需要融通性の単一の確率分布を有するため、第２グループ２３２の需要融通性に基づいている。さらに、第１グループ２２６について、需要融通性は基本的に既知である。このように、第１グループ２２６に関係する収益には、リスクは含まれない。さらに、最悪ケースの収益性は、第３グループ２３８および第４グループ２５２について計算される。このように、収益性部分３１２は、第２グループ２３２の単一の確率の分布に基づいている。
【００８９】
特に、いくつかの実施形態では、上記のシステムパラメータ（ｘ）の値は固定され、第３グループ２３８（ＦG3）および第４グループ２５２（ＦG4）のグループ特定公式の内部の問題に対する解法の値は、固定である。第１グループ２２６について固定された需要融通性で、第２グループ２３２の複数のサンプルについての全体の収益（ＰｒDR）が計算される。記憶されたこれらの全体の収益で、選択した収益値（例えば、図３のτの値）より低い収益を得るリスクが、次のリスク計算式にしたがって計算される。
ρ＝ｎτ／ｎ
リスク計算式において、変数ｎは全体の収益を計算するためのサンプル数を表す。変数ρは選択した収益値より少ない期待値である確率を表す。変数ｎτは全体の収益が選択した収益値より少ないサンプル数である。
【００９０】
図４は、ここで説明した少なくとも１つの実施形態にしたがって配置した、ＤＲイベント収益性を予測するおよび／またはシステムパラメータを決定する例示の方法のフロー図である。方法４００は、図１のＤＲシステム１００のようなＤＲシステムで実行され、そこでは、事業者１０６はサイト１０４にエネルギを提供する。同様の方法が、他の資源を提供するシステムの収益性および／またはシステムパラメータを予測するように実現される。
【００９１】
方法４００は、図２Ａおよび２Ｂを参照して説明した収益システム２５０および／または図１の事業者１０６、ＤＲ集合体１０８、およびサイト１０４の１つ以上により、いくつかの実施形態においてプログラムで実行される。いくつかの実施形態では、収益システム２５０は、（プロセッサ２４２のような）演算処理装置により実行可能なコードまたは命令をプログラムして記憶した非一時的なコンピュータ読取可能な媒体（例えば、図２Ａのメモリ２４４）に通信するように組み合わされ、演算処理装置に方法４００を実行させる。さらにまたは別に、収益システム２５０は、コンピュータ命令を実行して演算処理装置に方法４００を実行させるように構成された上記のプロセッサ２４２を有する。個別のブロックとして図示されているが、各種のブロックは、所望の実行形態に応じて、付加的なブロックに分割されるか、少ないブロックに結合されるか、または除去される。
【００９２】
方法４００は、ブロック４０２で開始し、そこでは複数のサイトの需要融通性の不確実性が決定される。需要融通性の不確実性は、サイトの需要融通性に関係する履歴データに基づいて決定される。ブロック４０４で、サイトは、１つ以上のグループに分類される。例えば、サイトは、需要融通性の不確実性にしたがって分類される。いくつかの実施形態では、サイトは、需要融通性の不確実性を無視する単一グループに分類される。いくつかの他の実施形態では、１つ以上のグループは、第１グループ、第２グループ、第３グループ、および第４グループ、またはそれらのいくつかの組み合わせを有する。第１グループは、需要融通性の不確実性がほぼゼロであるサイトの第１サブセットを有する。第２グループは、需要融通性の不確実性が単一確率分布に合致するサイトの第２サブセットを有する。第３グループは、需要融通性の不確実性が確立分布の組に合致するサイトの第３サブセットを有する。第４グループは、第４サブセットの需要融通性が需要融通性の組を属するサイトの第４サブセットを有する。
【００９３】
ブロック４０６で、１つ以上のグループ特定公式は、特定の収益性結論になるグループ特定パラメータで解かれる。１つ以上のグループ特定公式は、１つ以上のグループに関係する。いくつかの実施形態では、１つ以上のグループ特定公式は、収益性最大化公式、確率分布にしたがって生成されたランダム需要融通性についての収益性最大化公式のモンテカルロ解析、確率分布の組から得た最悪ケースの期待収益性に対する損失防止措置、需要融通性の組から得た最悪ケースの収益性の最良解、またはそれらのいくつかの組み合わせを有する。
【００９４】
ブロック４０８で、ＤＲイベント収益性は、予測される。例えば、ＤＲイベント収益性は、グループ特定パラメータに基づいて予測される。いくつかの実施形態では、ＤＲイベント収益性は、最大の達成可能な収益値、最小の達成可能な収益値、および最大の達成可能な収益値と最小の達成可能な収益値の間の収益値を得る確率を有する。これらおよび他の実施形態では、最大の達成可能な収益値と最小の達成可能な収益値の間のある収益値の選択は、受信される。ある収益値の選択が受信された後、ある収益値より小さな収益を得る確率が予測される。
【００９５】
ブロック４１０で、有益なＤＲイベントになる１つ以上のパラメータが、決定される。例えば、システムパラメータは、グループ特定パラメータに基づいて決定される。いくつかの実施形態では、各グループに関係するグループ特定パラメータは、システムパラメータを決定するように合計される。
【００９６】
ブロック４１２で、ＤＲイベントに参加するかの決定が行われる。決定は、予測ＤＲイベント収益性およびグループ特定パラメータの１つ以上に基づいている。例えば、図１を参照すると、ＤＲ集合体１０８および／またはサイト１０４の１つは、予測ＤＲイベント収益性に基づいて、ＤＲイベントに参加するか決定する。
【００９７】
ブロック４１４で、ＤＲイベントに含めるサイトのサブセットが特定される。ＤＲイベントに含めるサイトのサブセットは、予測ＤＲイベント収益性およびグループ特定パラメータの１つ以上に基づいて特定される。例えば、図１を参照すると、ＤＲ集合体１０８および／または事業者１０６は、ＤＲイベントに含めるサイト１０４のサブセットを特定する。
【００９８】
この分野の技術者であれば、ここで開示するこのおよび他の手順および方法について、処理および方法において実行される関数は、異なる順番に実行してもよいことが分かるであろう。さらに、概略のステップおよび動作は、例示のために提供されただけで、開示の実施形態から逸脱しない範囲で、ステップおよび動作のいくつかは任意で、少ないステップおよび動作にまとめても、または付加的なステップおよび動作に拡張してもよい。
【００９９】
図５は、ここで開示した少なくとも１つの実施形態にしたがって配置した１つ以上のサイトの需要融通性の不確実性を決定する例示の方法のフロー図である。方法５００は、図１のＤＲシステム１００のようなＤＲシステムにおいて実行され、そこでは事業者１０６がサイト１０４に電力を提供する。同様の方法が、電力以外の他の資源を提供するシステムにおいて、他の振る舞いの不確実性を決定するかおよび／または資源融通の不確実性を決定するのに適用される。
【０１００】
方法５００は、図２Ａおよび２Ｂを参照して説明した収益システム２５０によるおよび／または図１の事業者１０６、ＤＲ集合体１０８、およびサイト１０４の１つ以上によるいくつかの実施形態において、プログラムで実行される。いくつかの実施形態では、収益システム２５０は、非一時的なコンピュータ読取可能な媒体（例えば、図２Ａのメモリ２４４）を有するか、またはそれに通信するように結合され、媒体は、（プロセッサ２４２のような）演算装置により実行可能なプログラミングコードまたは命令をその上に記憶しており、演算装置に方法５００を実行させる。さらにまたは別に、収益システム２５０は、演算装置に方法５００を実行させるようにコンピュータ命令を実行するように構成された上記のプロセッサ２４２を有する。図２Ａおよび２Ｂにおいて示された収益システム２５０では、予測エンジン２２０は方法５００を実行する。個別のブロックとして示されているが、各種のブロックは、所望の実現形態に応じて、付加的なブロックに分割しても、少ないブロックに結合しても、または除去してもよい。
【０１０１】
方法５００は、ブロック５０２で開始し、そこでは、サイトの不確実性が既知であるか決定される。例えば、図１および２Ａを参照すると、予測エンジン２２０は、サイト１０４の需要融通性に関するデータ２１２を受信する。予測エンジン２２０は、１つ以上のサイトの不確実性が既知であるか決定する。
【０１０２】
ブロック５０４で、既知である不確実性に応答して（ブロック５０２における“Ｙｅｓ”）、サイトの需要融通性が出力される。例えば、図１および２Ｂを参照すると、予測エンジン２２０は、サイト１０４の既知の不確実性に応答して、サイト１０４の１つの需要融通性２２８を、最適化エンジン２２２に出力する。
【０１０３】
または、ブロック５０６で、既知でない不確実性に応答して（ブロック５０２における“Ｎｏ”）、サイトに関する需要融通性のサンプルが収集される。例えば、図１および２Ａを参照すると、予測エンジン２２０は、サイト１０４の不確実性が既知でないとの決定に応じて、サイト１０４の需要融通性に関するデータ２１２のサンプルを収集する。
【０１０４】
ブロック５０８で、サンプルの個数がある閾値より大きいか決定される。ある閾値は、１つ以上の確率分布がサンプルに合致するか決定するように定義される。例えば、ある閾値より低いと、データはサンプルを確率分布に合致させるのに十分でない。また、ある閾値より高いと、データはサンプルを単一の確率分布にまたは確率分布の組に合致させるのに十分である。ある閾値の値は、ある確率分布、確率分布のタイプ、ＤＲシステムの複雑さ（例えば、契約上の前提、ＤＲプログラムのタイプ）、利用可能なサンプル量などに基づいている。
【０１０５】
ブロック５１０で、サンプル数がある閾値より小さいことに応答して（ブロック５０８における“Ｎｏ”）、サイトの需要融通性変化の限界が出力される。ブロック５１２で、サンプル数がある閾値より大きいことに応答して（ブロック５０８における“Ｙｅｓ”）、サンプルに合致する単一分布が決定される。ブロック５１４で、サンプルに合致する単一分布に応答して（ブロック５１２における“Ｙｅｓ”）、サンプルに合致する単一分布の確率分布パラメータが出力される。ブロック５１６で、サンプルに合致しない単一分布に応答して（ブロック５１２における“Ｎｏ”）、サンプルに合致する確率分布の組の１つ以上の共通特徴が出力される。
【０１０６】
例えば、図１、２Ａおよび２Ｂを参照すると、予測エンジン２２０は、サンプル数がある閾値より小さなことに応答して、サイト１０４の限界２５４を最適化エンジン２２２に出力する。したがって、図２Ｂに示した実施形態では、サンプル数がある閾値より小さい時に、サイト１０４は４番目のグループ２５２に分類される。
【０１０７】
また、もしサンプル数がある閾値より大きければ、予測エンジン２２０は、サンプルが単一確率分布または確率分布の組に合致するか決定する。サンプルが単一確率分布に合致する時、予測エンジン２２０は、確率分布２３４またはその１つ以上のパラメータを出力する。したがって、図２Ｂに示した実施形態において、サンプル数がある閾値より大きい時、サンプルは単一確率分布に合致し、サイト１０４は第２グループ２３２に分類される。
【０１０８】
また、サンプルが確立分布の組に合致する時、予測エンジン２２０は、確率分布２４０の組または１つ以上のそれらのパラメータを出力する。したがって、図２Ｂに示した実施形態において、サンプル数がある閾値より大きく、サンプルが確立分布の組に合致する時、サイト１０４は第３グループ２３８に分類される。
【０１０９】
ここで記載した実施形態は、以下にさらに詳しく議論するように、各種のコンピュータハードウェアまたはソフトウェアモジュールを有する特別な用途または一般的な用途のコンピュータの使用を含む。
【０１１０】
ここで記載した実施形態は、その上にコンピュータが読取可能な命令またはデータ構造を担持または有するコンピュータが読取可能な媒体を使用して実現される。このようなコンピュータが読取可能な媒体は、一般用途または特別な用途のコンピュータによりアクセスされる利用可能などのような媒体であってもよい。例としては、これに限定されないが、このようなコンピュータが読取可能な媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、または他の光学ディスク記憶装置、磁気ディスク記憶装置または他の磁気記憶装置、またはコンピュータが読取可能な命令またはデータ構造の形式で所望のプログラムコードを担持または記憶するのに使用され一般用途のまたは特別な用途のコンピュータによりアクセスされるいかなる他の非一時的記憶媒体、を含む有形のまたは非一時的なコンピュータが読取可能な記憶媒体を有する。上記の組み合わせは、コンピュータが読取可能な媒体の範囲内に含まれる。
【０１１１】
コンピュータが実行可能な命令は、例えば、一般用途のコンピュータまたは特別な用途の処理装置にある機能または機能のグループを実行させる命令およびデータを有する。手段について構造的な特徴および／または方法的な動作を特定する用語で説明してきたが、特許請求の範囲に記載された手段は上記の特別な特徴または動作にかならずしも限定されないことが理解される。むしろ、上記の特別な特徴または動作は、特許請求の範囲を実現する例示の形式として開示される。
【０１１２】
ここで使用したように、用語「モジュール」、「component（要素）」および／または「エンジン」は、演算システム上で実行するソフトウェア対象またはルーチンに関連している。ここで説明した異なる要素、モジュール、エンジン、およびサービスは、演算システム上で実行する対象またはプロセス（例えば、分離したスレッド）として実現される。ここで説明したシステムおよび方法は、ソフトウェアで実現されることが望ましいが、ハードウェアまたはソフトウェアおよびハードウェアの組み合わせでの実現も可能で期待されている。この記載において、「演算単位」は、前に記載されたように、いかなる演算システムでも、演算システム上で動作するモジュールまたはモジュールの組み合わせでもよい。
【０１１３】
以上の実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）
複数のサイトの需要融通性に関係する履歴データに基づいて、前記複数のサイトの需要融通性の不確実性を決定し、
前記需要融通性の不確実性に基づいて、前記複数のサイトを１つ以上のグループに分類し、
特定の収益性の結論になるグループ特定パラメータを、前記１つ以上のグループに関係する１つ以上のグループ特定公式を解き、
前記グループ特定パラメータに基づいて、需要応答イベント収益性を予測し、
前記グループ特定パラメータに基づいて、有益な需要応答イベントになる１つ以上のシステムパラメータを決定する方法。
（付記２）
前記１つ以上のグループは、
前記需要融通性の不確実性がほぼゼロである前記複数のサイトの第１サブセットを含む第１グループと、
前記需要融通性の不確実性が単一確率分布に合致する前記複数のサイトの第２サブセットを含む第２グループと、
前記需要融通性の不確実性が確立分布の組に合致する前記複数のサイトの第３サブセットを含む第３グループと、
前記需要融通性の不確実性が需要融通性の組に属する前記複数のサイトの第４サブセットを含む第４グループと、を有する付記１に記載の方法。
（付記３）
前記第１グループに関係するグループ特定公式が収益性最大化公式を有し、
前記第２グループに関係するグループ特定公式が前記確率分布にしたがって生成されたランダム需要融通性についての前記収益性最大化公式のモンテカルロ解析を有し、
前記第３グループに関係するグループ特定公式が前記確率分布から得られる最悪ケースの期待収益性に対する損失防止措置を有し、
前記第４グループに関係するグループ特定公式が前記需要融通性の組から得られる最悪ケースの期待収益性公式の最良解を有する付記２に記載の方法。
（付記４）
前記第１グループに関係するグループ特定公式は、
ｍａｘ（ｘG1）［ｒｅｖｅｎｕｅ（ｘG1，Ｆ）−ｐａｙｍｅｎｔ（ｘG1，Ｆ）］および
ｈ（ｘG1，Ｆ）≦０を有し、
前記第２グループに関係するグループ特定公式は、
ｍａｘ（ｘG2）ＥF［ｒｅｖｅｎｕｅ（ｘG2，Ｆ）−ｐａｙｍｅｎｔ（ｘG2，Ｆ）］および
ＥF［ｈ（ｘG2，Ｆ）］≦０を有し、
前記第３グループに関係するグループ特定公式は、
ｍａｘ（ｘG3）ｍｉｎ（ｐ∈Ｐ）ＥF［ｒｅｖｅｎｕｅ（ｘG3，Ｆ）−ｐａｙｍｅｎｔ（ｘG3，Ｆ）］および
ｍｉｎ（ｐ∈Ｐ）ＥF［ｈ（ｘG3，Ｆ）］≦０を有し、
前記第４グループに関係するグループ特定公式は、
ｍａｘ（ｘG4）ｍｉｎ（Ｆ∈ζ）［ｒｅｖｅｎｕｅ（ｘG4，Ｆ）−ｐａｙｍｅｎｔ（ｘG4，Ｆ）］および
ｍｉｎ（Ｆ∈ζ）［ｈ（ｘG4，Ｆ）］≦０を有し、
ｍａｘは、最大化関数を表し、
ｍｉｎは、最小化関数を表し、
ＥFは、需要融通性の期待値関数を表し、
ｘG1は第１グループに関係するグループ特定パラメータを表し、
ｘG2は第２グループに関係するグループ特定パラメータを表し、
ｘG3は第３グループに関係するグループ特定パラメータを表し、
ｘG4は第４グループに関係するグループ特定パラメータを表し、
Ｆは、上記の需要融通性を表し、
ζは、融通性変数の限界を表し、
∈は、メンバーシップ関数を表し、
Ｐは、収益性分布の組を表し、
ｐは、需要融通性を表し、
ＥPは、収益性分布の期待値関数を表し、
ｒｅｖｅｎｕｅ（）は、１つ以上の需要応答プログラム、および前記需要応答集合体、事業者および前記複数のサイトの１つ以上との間の契約に基づく収益関数を表し、
ｐａｙｍｅｎｔ（）は、前記１つ以上の契約および前記需要応答プログラムに基づく支払い関数を表し、
ｈ（）は、前記１つ以上の契約および前記需要応答プログラムに基づく１つ以上の契約を表す、付記２に記載の方法。
（付記５）
前記複数のサイトの需要融通性の不確実性の決定は、
前記複数のサイトの需要融通性の不確実性が既知であるか否か決定し、
既知の前記サイトの需要融通性の不確実性に応答して、前記サイトの需要融通性を出力し、
既知でない前記サイトの需要融通性の不確実性に応答して、前記サイトに関係する前記需要融通性のサンプルを収集し、前記サンプルの個数が特定の閾値以上であるか決定し、
前記特定の閾値より小さい前記サンプルの個数に応答して、前記サイトの需要融通性の変化の限界を出力し、
前記特定の閾値より大きい前記サンプルの個数に応答して、単一分布が前記サンプルに合致するか決定し、
前記サンプルに合致する単一分布に応答して、前記サンプルに合致する前記単一分布の確率分布パラメータを出力し、
前記サンプルに合致しない単一分布に応答して、前記サンプルに合致する確率分布の組の１つ以上の共通な特徴を出力する、付記１に記載の方法。
（付記６）
前記需要応答イベント収益性は、最大達成可能収益値、最小達成可能収益値、および前記最大達成可能収益値と前記最小達成可能収益値の間の収益値を得る確率を有する、付記１に記載の方法。
（付記７）
前記最大達成可能収益値と前記最小達成可能収益値の間のある収益値の選択を受信し、
さらに前記ある収益値より小さい収益を得る確率を予測する、付記６に記載の方法。
（付記８）
前記分類することは、前記需要融通性の不確実性を無視することに基づいて前記複数のサイトを単一グループに分類することを有し、
前記単一グループに関係するグループ特定公式は、収益性最大化公式を有する、付記１に記載の方法。
（付記９）
前記予測需要応答イベント確率および前記グループ特定パラメータの１つ以上に基づいて、前記複数のサイトのサブセットを特定して、前記需要応答イベントに含ませることをさらに行う、付記１に記載の方法。
（付記１０）
前記予測需要応答イベント確率および前記グループ特定パラメータの１つ以上に基づいて、前記需要応答イベントに関係するか否かを決定することをさらに行う、付記１に記載の方法。
（付記１１）
複数のサイトの需要融通性に関係する履歴データに基づいて、前記複数のサイトの需要融通性の不確実性を決定し、
前記需要融通性の不確実性に基づいて、前記複数のサイトを１つ以上のグループに分類し、
特定の収益性の結論になるグループ特定パラメータを、前記１つ以上のグループに関係する１つ以上のグループ特定公式を解き、
前記グループ特定パラメータに基づいて、需要応答イベント収益性を予測し、
前記グループ特定パラメータに基づいて、有益な需要応答イベントになる１つ以上のシステムパラメータを決定する、
動作を実行するように、プロセッサにより実行可能なコード化されたプログラミングコードを有する非一時的なコンピュータ読取可能な媒体。
（付記１２）
前記１つ以上のグループは、
前記需要融通性の不確実性がほぼゼロである前記複数のサイトの第１サブセットを含む第１グループと、
前記需要融通性の不確実性が単一確率分布に合致する前記複数のサイトの第２サブセットを含む第２グループと、
前記需要融通性の不確実性が確立分布の組に合致する前記複数のサイトの第３サブセットを含む第３グループと、
前記需要融通性の不確実性が需要融通性の組に属する前記複数のサイトの第４サブセットを含む第４グループと、を有する付記１１に記載の非一時的なコンピュータ読取可能な媒体。
（付記１３）
前記第１グループに関係するグループ特定公式が収益性最大化公式を有し、
前記第２グループに関係するグループ特定公式が前記確率分布にしたがって生成されたランダム需要融通性についての前記収益性最大化公式のモンテカルロ解析を有し、
前記第３グループに関係するグループ特定公式が前記確率分布から得られる最悪ケースの期待収益性に対する損失防止措置を有し、
前記第４グループに関係するグループ特定公式が前記需要融通性の組から得られる最悪ケースの期待収益性公式の最良解を有する付記１２に記載の非一時的なコンピュータ読取可能な媒体。
（付記１４）
前記第１グループに関係するグループ特定公式は、
ｍａｘ（ｘG1）［ｒｅｖｅｎｕｅ（ｘG1，Ｆ）−ｐａｙｍｅｎｔ（ｘG1，Ｆ）］および
ｈ（ｘG1，Ｆ）≦０を有し、
前記第２グループに関係するグループ特定公式は、
ｍａｘ（ｘG2）ＥF［ｒｅｖｅｎｕｅ（ｘG2，Ｆ）−ｐａｙｍｅｎｔ（ｘG2，Ｆ）］および
ＥF［ｈ（ｘG2，Ｆ）］≦０を有し、
前記第３グループに関係するグループ特定公式は、
ｍａｘ（ｘG3）ｍｉｎ（ｐ∈Ｐ）ＥF［ｒｅｖｅｎｕｅ（ｘG3，Ｆ）−ｐａｙｍｅｎｔ（ｘG3，Ｆ）］および
ｍｉｎ（ｐ∈Ｐ）ＥF［ｈ（ｘG3，Ｆ）］≦０を有し、
前記第４グループに関係するグループ特定公式は、
ｍａｘ（ｘG4）ｍｉｎ（Ｆ∈ζ）［ｒｅｖｅｎｕｅ（ｘG4，Ｆ）−ｐａｙｍｅｎｔ（ｘG4，Ｆ）］および
ｍｉｎ（Ｆ∈ζ）［ｈ（ｘG4，Ｆ）］≦０を有し、
ｍａｘは、最大化関数を表し、
ｍｉｎは、最小化関数を表し、
ＥFは、需要融通性の期待値関数を表し、
ｘG1は第１グループに関係するグループ特定パラメータを表し、
ｘG2は第２グループに関係するグループ特定パラメータを表し、
ｘG3は第３グループに関係するグループ特定パラメータを表し、
ｘG4は第４グループに関係するグループ特定パラメータを表し、
Ｆは、上記の需要融通性を表し、
ζは、融通性変数の限界を表し、
∈は、メンバーシップ関数を表し、
Ｐは、収益性分布の組を表し、
ｐは、需要融通性を表し、
ＥFは、収益性分布の期待値関数を表し、
ｒｅｖｅｎｕｅ（）は、１つ以上の需要応答プログラム、および前記需要応答集合体、事業者および前記複数のサイトの１つ以上との間の契約に基づく収益関数を表し、
ｐａｙｍｅｎｔ（）は、前記１つ以上の契約および前記需要応答プログラムに基づく支払い関数を表し、
ｈ（）は、前記１つ以上の契約および前記需要応答プログラムに基づく１つ以上の契約を表す、付記１２に記載の非一時的なコンピュータ読取可能な媒体。
（付記１５）
前記複数のサイトの需要融通性の不確実性の決定は、
前記複数のサイトの需要融通性の不確実性が既知であるか否か決定し、
既知の前記サイトの需要融通性の不確実性に応答して、前記サイトの需要融通性を出力し、
既知でない前記サイトの需要融通性の不確実性に応答して、前記サイトに関係する前記需要融通性のサンプルを収集し、前記サンプルの個数が特定の閾値以上であるか決定し、
前記特定の閾値より小さい前記サンプルの個数に応答して、前記サイトの需要融通性の変化の限界を出力し、
前記特定の閾値より大きい前記サンプルの個数に応答して、単一分布が前記サンプルに合致するか決定し、
前記サンプルに合致する単一分布に応答して、前記サンプルに合致する前記単一分布の確率分布パラメータを出力し、
前記サンプルに合致しない単一分布に応答して、前記サンプルに合致する確率分布の組の１つ以上の共通な特徴を出力する、付記１１に記載の非一時的なコンピュータ読取可能な媒体。
（付記１６）
前記需要応答イベント収益性は、最大達成可能収益値、最小達成可能収益値、および前記最大達成可能収益値と前記最小達成可能収益値の間の収益値を得る確率を有する、付記１１に記載の非一時的なコンピュータ読取可能な媒体。
（付記１７）
前記最大達成可能収益値と前記最小達成可能収益値の間のある収益値の選択を受信し、
さらに前記ある収益値より小さい収益を得る確率を予測する、付記１６に記載の非一時的なコンピュータ読取可能な媒体。
（付記１８）
前記分類することは、前記需要融通性の不確実性を無視することに基づいて前記複数のサイトを単一グループに分類することを有し、
前記単一グループに関係するグループ特定公式は、収益性最大化公式を有する、付記１１に記載の非一時的なコンピュータ読取可能な媒体。
（付記１９）
前記予測需要応答イベント確率および前記グループ特定パラメータの１つ以上に基づいて、前記複数のサイトのサブセットを特定して、前記需要応答イベントに含ませることをさらに行う、付記１１に記載の非一時的なコンピュータ読取可能な媒体。
（付記２０）
前記予測需要応答イベント確率および前記グループ特定パラメータの１つ以上に基づいて、前記需要応答イベントに関係するか否かを決定することをさらに行う、付記１１に記載の非一時的なコンピュータ読取可能な媒体。
（付記２１）
プロセッサと、
前記プロセッサに通信するように結合され、プロセッサにより実行可能なコード化されたプログラミングコードを有する非一時的なコンピュータ読取可能な媒体と、を有し、
複数のサイトの需要融通性に関係する履歴データに基づいて、前記複数のサイトの需要融通性の不確実性を決定し、
前記需要融通性の不確実性に基づいて、前記複数のサイトを１つ以上のグループに分類し、
特定の収益性の結論になるグループ特定パラメータを、前記１つ以上のグループに関係する１つ以上のグループ特定公式を解き、
前記グループ特定パラメータに基づいて、需要応答イベント収益性を予測し、
前記グループ特定パラメータに基づいて、有益な需要応答イベントになる１つ以上のシステムパラメータを決定する、
動作を実行するシステム。
（付記２２）
前記１つ以上のグループは、
前記需要融通性の不確実性がほぼゼロである前記複数のサイトの第１サブセットを含む第１グループと、
前記需要融通性の不確実性が単一確率分布に合致する前記複数のサイトの第２サブセットを含む第２グループと、
前記需要融通性の不確実性が確立分布の組に合致する前記複数のサイトの第３サブセットを含む第３グループと、
前記需要融通性の不確実性が需要融通性の組に属する前記複数のサイトの第４サブセットを含む第４グループと、を有する付記２１に記載のシステム。
（付記２３）
前記第１グループに関係するグループ特定公式が収益性最大化公式を有し、
前記第２グループに関係するグループ特定公式が前記確率分布にしたがって生成されたランダム需要融通性についての前記収益性最大化公式のモンテカルロ解析を有し、
前記第３グループに関係するグループ特定公式が前記確率分布から得られる最悪ケースの期待収益性に対する損失防止措置を有し、
前記第４グループに関係するグループ特定公式が前記需要融通性の組から得られる最悪ケースの期待収益性公式の最良解を有する付記２２に記載のシステム。
【０１１４】
ここで引用したすべての例および条件付き表現は、発明者により従来の技術を更に推し進めるために提供された発明と概念を読者が理解するのを支援する教育的目的のためであり、そのように特定的に引用した例と条件に制限されるものではないと解釈されるべきである。本開示の実施形態を詳細に記述したが、種々の変更、置換、および改造が、本開示の精神と範囲を逸脱することなく実施形態に対して行えるということは理解されたい。
【図１】
2015138546.tif 000005
【図２Ａ】
2015138546.tif 000006
【図２Ｂ】
2015138546.tif 000007
【図３】
2015138546.tif 000008
【図４】
2015138546.tif 000009
【図５】
2015138546.tif 000010