(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
家全体についての消費量データに基づいて家電の項目化を実行する方法であって、
前記消費量データをプロセッサにおいて受信することと、
前記消費量データがアクティブ信号および／または非アクティブ信号を含むのかどうかを前記プロセッサによって決定することと、ここにおいて、前記プロセッサが、前記消費量データがアクティブ信号および／または非アクティブ信号を含むのかどうかを決定する、
アクティブ信号の検出時に、
前記アクティブ信号に少なくとも部分的に基づいてアクティブな水加熱を前記プロセッサによって検出し、アクティブな水加熱が検出された場合、アクティブな水加熱消費量を推定することと、
前記アクティブ信号に少なくとも部分的に基づいて照明を前記プロセッサによって検出し、照明が検出された場合、照明消費量を推定することと、ここにおいて、前記プロセッサは、照明が使用されることが予想される時間期間中の消費量の弧を識別することに少なくとも部分的に基づいて照明を検出する、
非アクティブ信号の検出時に、
前記非アクティブ信号に少なくとも部分的に基づいてパッシブな水加熱を前記プロセッサによって検出し、検出された場合、パッシブな水加熱消費量を推定することと、ここにおいて、前記プロセッサが、パッシブパルスの典型的な振幅と周波数とを推定することによってパッシブな水加熱消費量を推定する、
前記非アクティブ信号に少なくとも部分的に基づいて冷蔵を前記プロセッサによって検出し、冷蔵が検出された場合、冷蔵庫消費量を推定することと、ここにおいて、前記プロセッサは、冷蔵コンプレッサモータの標準パルスが検出可能である低活動期間中のデータを分析することによって冷蔵を検出する、
前記非アクティブ信号に少なくとも部分的に基づいて休暇モードを前記プロセッサによって検出することと、ここにおいて、前記プロセッサが、静的な、平均より低い消費量の複数の連続する日を識別することによって休暇モードを検出する、
を備える、方法。
【請求項２】
前記消費量データが、公共施設から受信される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記消費量データが、高度計測インフラストラクチャ（ＡＭＩ）デバイスから受信される、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記消費量データが、１５分、３０分、または６０分の間隔で受信されたデータを備える低解像度のものである、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記プロセッサが、
スライド窓関数を使用し、ベクトル中にエネルギー消費量を記憶することと、
その後、非アクティブ状態を決定するために最低エネルギー消費量窓と前記ベクトルを比較することと
に少なくとも部分的に基づいて前記消費量データがアクティブ信号および／または非アクティブ信号を含むのかどうかを決定する、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記プロセッサが、水加熱器の典型的な振幅を推定することと、挙動モデリングと、データ平滑化とによってアクティブな水加熱消費量を推定する、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
挙動モデリングが、時刻および曜日の属性を含むユーザ固有のパターンがモデル化されることを備える、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
属性が、温度と、季節と、前記家の居住者の数と、特定の家電の使用と、地理的領域、居住者の年齢、居住者の性別、および／または居住者の社会経済的ステータスを含む人口統計データとからなるグループから選択される特性をさらに含み得る、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
照明が使用されることが予想される時間期間中の消費量の弧を識別することが、
前記消費量データから不適当なデータ点を除去することと、
パーセンタイルフィルタ処理、最小値除去、および／または平滑化ノイズ除去を使用して前記消費量データを整理することと、
一般に照明がないことが生じるときに連続する日数の不在または存在を含む季節的特性を示す時点を選択することによって季節的負荷を検出し、除去することと、
照明が存在する１日の時間の集まりを備える照明帯を抽出することと
によって決定される、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記プロセッサが、照明容量パラメータと、照明のタイミングと、季節性とともに各データ点における照明の消費量を推定する、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
パッシブパルスの典型的な振幅と周波数は、検出された水加熱器の電力定格とパッシブパルスの典型的な持続時間とによって決定され、ここにおいて、パッシブパルスの前記持続時間が、前記水加熱器の温度設定、前記水加熱器の断熱、および外部温度と相関している、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記プロセッサが、
数カ月の消費量データを分析し、低活動期間を識別することと、
品質について各低活動期間を採点することと、
品質しきい値を満たす低活動期間をコンパイルすることと、
前記品質しきい値を満たす前記低活動期間に基づいて、冷蔵庫消費量を予測するために機械学習モデルを使用することと
を行うことによって冷蔵庫消費量を推定する、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
機械学習モデルが、トレーニングデータに少なくとも部分的に基づく回帰モデルである、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
静的な、平均より低い消費量の複数の連続する日を識別することが、
以前の３週にわたる消費量データを検討することと、
以前の消費量データに基づいてベース負荷を計算し、しきい値を設定することと、
１日のエネルギー消費量を計算し、１日のエネルギー消費量が前記しきい値内にあるかどうかを決定することと、
前記１日のエネルギーが前記しきい値内にある場合、約４時間×２時間の窓サイズをもつスライド窓関数の使用に少なくとも部分的に基づいてエネルギー消費量を計算し、ベクトル中に前記エネルギー消費量を記憶することと、
前記ベクトルのサイズが１日よりも大きいかどうかを決定し、そうである場合、前記ベクトルのための標準偏差を決定することと、
前記ベクトルのための前記標準偏差が前記しきい値内にあるのかどうかを決定し、そうである場合、前記ベクトルの平均からの上位３位の外れ値を識別することと、
前記ベクトルの前記平均からの前記上位３位の外れ値が前記しきい値内にあるのかどうかを決定し、そうである場合、前記ベクトルの前記平均を決定することと、
前記ベクトルの前記平均が前記しきい値内にあるのかどうかを決定することと、
前記ベクトルの前記平均が前記しきい値内にある場合、前記ベクトルの開始および終了時間として開始および終了時間をもつ休暇が検出されることと、
を備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
検出された家電の項目化と検出された家電ごとの推定された消費量とを顧客に与えること、
をさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
高度計測インフラストラクチャ（ＡＭＩ）デバイスから受信した家全体についての消費量データに基づいて家電の項目化を実行する方法であって、前記消費量データが、１５分、３０分、または６０分間隔で受信されたデータを備える低解像度のものである、
前記消費量データをプロセッサにおいて受信することと、
前記消費量データがアクティブ信号および／または非アクティブ信号を含むのかどうかを前記プロセッサによって決定することと、
アクティブ信号の検出時に、
前記アクティブ信号に少なくとも部分的に基づいてアクティブな水加熱を前記プロセッサによって検出し、アクティブな水加熱が検出された場合、水加熱器の典型的な振幅を推定することと、挙動モデリングと、データ平滑化とに少なくとも部分的によってアクティブな水加熱消費量を推定することと、ここにおいて、挙動モデリングが、時刻および曜日の属性を含むユーザ固有のパターンがモデル化されることを備える、
前記アクティブ信号に少なくとも部分的に基づいて、照明が使用されることが予想される時間期間中の消費量の弧を識別することに少なくとも部分的に基づいて照明を前記プロセッサによって検出することと、ここにおいて、消費量の弧を識別することが、
前記消費量データから不適当なデータ点を除去することと、
パーセンタイルフィルタ処理、最小値除去、および／または平滑化ノイズ除去を使用して前記消費量データを整理することと、
一般に照明がないことが生じるときに連続する日数の不在または存在を含む季節的特性を示す時点を選択することによって季節的負荷を検出し、除去することと、
照明が存在する１日の時間の集まりを備える照明帯を抽出することと、
を備え、
照明が検出される場合、照明容量パラメータと、照明のタイミングと、季節性とともに各データ点における照明の消費量を推定することと、
非アクティブ信号の検出時に、
前記非アクティブ信号に少なくとも部分的に基づいて振幅推定、周波数推定、および温度相関に少なくとも部分的に基づいてパッシブな水加熱を前記プロセッサによって検出し、検出された場合、検出された水加熱器の電力定格とパッシブパルスの典型的な持続時間とによって決定されるパッシブパルスの典型的な振幅と周波数とを推定することに少なくとも部分的によってパッシブな水加熱消費量を推定することと、ここにおいて、パッシブパルスの前記持続時間が、前記水加熱器の温度設定、前記水加熱器の断熱、および外部温度と相関している、
前記非アクティブ信号に少なくとも部分的に基づいて冷蔵コンプレッサモータの規則的なパルスが検出可能である低活動期間中のデータを分析することに少なくとも部分的によって冷蔵を前記プロセッサによって検出し、冷蔵が検出された場合、
数カ月の消費量データを分析し、低活動期間を識別することと、
品質について各低活動期間を採点することと、
品質しきい値を満たす低活動期間をコンパイルすることと、
前記品質しきい値を満たす前記低活動期間に基づいて、冷蔵庫消費量を予測するために回帰機械学習モデルを使用することと、
前記非アクティブ信号に少なくとも部分的に基づいて静的な、平均より低い消費量の複数の連続する日を識別することによって休暇モードを前記プロセッサによって検出することと
に少なくとも部分的によって冷蔵庫消費量を推定することと、
検出された家電の項目化と検出された家電ごとの推定された消費量とを顧客に与えることと、
を備える方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
[001]本出願は、その全体が参照により本明細書に組み込まれる、「ＡＭＩ  Ｄｉｓａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎ」と題する２０１６年１２月１５日に出願された米国仮特許出願第６２／４３４，９９２号の優先権を主張する。
【背景技術】
【０００２】
[002]宅内エネルギー分野では、分解は、エネルギー消費量を項目化するタスクであり、家全体にわたる様々な家電にその消費量を帰する。概して、分解は、プロパティを入力する必要なしに、家を捕捉したデータに対して実行され得る。
【０００３】
[003]エネルギー消費量が分解されると、特定の家電の使用または負荷、および顧客の挙動の傾向が識別され得る。理解可能なフォーマットでそのような情報をユーザに提示することは、ユーザが総エネルギー消費量をアクティブに低減するために適切な行為を取ることを可能にし得る。さらに、特定の家電ごとに項目化された情報を与えることはまた、ユーザが、（たとえば、購入、リース、またはレンタルを通して）新しいまたは交換の家電を取得することが、購入、リース、またはレンタルのそのような価格を有効とするのに十分なエネルギーコストを低減することになるのかどうかを決定することを可能にし得る。正確な分解により、個人化され、アクション可能な洞察を顧客に提示することが可能になり得、これは、エネルギーを提供する公共施設に対する顧客エンゲージメントならびに感情に良い影響を及ぼし得る。
【０００４】
[004]一般に、ソフトウェア分析は、収集された過去のデータに対して実行され、したがって、そのような従来技術は、エネルギー使用を分析するかまたは電気エネルギー明細書のポスト消費量を項目化するのに有用であり得るが、ユーザがそれらのエネルギーの使用を修正する力を直ちに与え得るほぼリアルタイムの情報を与えることができない。使用が即時の状態に基づく加熱または空調などの家電に関して、以前の使用のそのようなデータは、現在の挙動および使用を修正することに関する限定された支援を与え得る。
【０００５】
[005]さらに、最も多く公開された技法は、（毎秒１つのサンプルから毎秒百万個以上のサンプルにわたる）高サンプリングレートデータを使用する。しかしながら、エネルギー使用データのいくつかの利用可能なソースは、一般に、特定の家電シグナチャを抽出することを可能にするそのような高解像度データを与えない。たとえば、公益事業会社がデータの使用を収集するが、これは、一般に、請求書作成周期の確認のために実行され、概して、１５分または１時間間隔で収集される。したがって、このデータは、概して、最も多く公開されたＮＩＡＬＭ技法が有用なエネルギー分解を実行し、明確な家電シグナチャを生成するのに十分明確でない。
【０００６】
[006]しかしながら、従来技術におけるシステムおよび方法は、概して、低解像度のデータに基づいて正確で、すぐに使用可能な分解データを提供しない。たとえば、当技術分野に存在するシステムおよび方法は、概して、１５分、３０分、または１時間の間隔で受信したデータに対して分解を適切にまたは正確に実行しない。たとえば、そのような低解像度のデータは、高度計測インフラストラクチャ（ＡＭＩ）デバイスから取得され得る。たとえば、ＡＭＩは、スマートメーターと公共施設との間の自動の二方向通信を与え得る。これは、間隔データならびにリアルタイムデータを与え得る。
【０００７】
[007]したがって、ＡＭＩから受信したデータを利用することができるシステムおよび方法が望ましい。より詳細には、ＡＭＩを介してスマートメーターから受信される低解像度データ（たとえば、１５分、３０分、および／または１時間の間隔でサンプリングされるデータ）に対して実行され得る分解のシステムおよび方法が望ましい。
【発明の概要】
【０００８】
[008]本発明のいくつかの態様は、家全体についての消費量データに基づいて家電の項目化を実行する方法であって、消費量データをプロセッサにおいて受信することと、消費量データがアクティブ信号および／または非アクティブ信号を含むのかどうかをプロセッサによって決定することと、アクティブ信号の検出時に、アクティブ信号に少なくとも部分的に基づいてアクティブな水加熱をプロセッサによって検出し、アクティブな水加熱が検出された場合、アクティブな水加熱消費量を推定することと、アクティブ信号に少なくとも部分的に基づいて照明をプロセッサによって検出し、照明が検出された場合、照明消費量を推定することと、非アクティブ信号の検出時に、非アクティブ信号に少なくとも部分的に基づいてパッシブな水加熱をプロセッサによって検出し、検出された場合、パッシブな水加熱消費量を推定することと、非アクティブ信号に少なくとも部分的に基づいて冷蔵をプロセッサによって検出し、冷蔵が検出された場合、冷蔵庫消費量を推定することと、非アクティブ信号に少なくとも部分的に基づいて休暇モードをプロセッサによって検出することとを備える方法を含み得る。
【０００９】
[009]本発明のいくつかの態様は、高度計測インフラストラクチャ（ＡＭＩ）デバイスから受信した家全体についての消費量データに基づいて家電の項目化を実行する方法であって、消費量データが、１５分、３０分、または６０分間隔で受信されたデータを備える低解像度のものである、消費量データをプロセッサにおいて受信することと、消費量データがアクティブ信号および／または非アクティブ信号を含むのかどうかをプロセッサによって決定することと、アクティブ信号の検出時に、アクティブ信号に少なくとも部分的に基づいてアクティブな水加熱をプロセッサによって検出し、アクティブな水加熱が検出された場合、水加熱器の典型的な振幅を推定することと、挙動モデリングと、データ平滑化とに少なくとも部分的によってアクティブな水加熱器消費量を推定することと、ここにおいて、挙動モデリングが、時刻および曜日の属性を含むユーザ固有のパターンがモデル化されることを備える、アクティブ信号に少なくとも部分的に基づいて、照明が使用されることが予想される時間期間中の消費量の弧を識別することに少なくとも部分的に基づいて照明をプロセッサによって検出することと、ここにおいて、消費量の弧を識別することが、消費量データから不適当なデータ点を除去することと、パーセンタイルフィルタ処理、最小値除去、および／または平滑化ノイズ除去を使用して消費量データを整理することと、一般に照明がないことが生じるときに連続する日数の不在または存在を含む季節的特性を示す時点を選択することによって季節的負荷を検出し、除去することと、照明が存在する１日の時間の集まりを備える照明帯を抽出することとを備え、照明が検出される場合、照明容量パラメータと、照明のタイミングと、季節性とともに各データ点における照明の消費量を推定することと、非アクティブ信号の検出時に、非アクティブ信号に少なくとも部分的に基づいて振幅推定、周波数推定、および温度相関に少なくとも部分的に基づいてパッシブな水加熱をプロセッサによって検出し、検出された場合、検出された水加熱器の電力定格とパッシブパルスの典型的な持続時間とによって決定されるパッシブパルスの典型的な振幅と周波数とを推定することに少なくとも部分的によってパッシブな水加熱消費量を推定することと、ここにおいて、パッシブパルスの持続時間が、水加熱器の温度設定、水加熱器の断熱、および外部温度と相関している、非アクティブ信号に少なくとも部分的に基づいて冷蔵コンプレッサモータの規則的なパルスが検出可能である低活動期間中のデータを分析することに少なくとも部分的によって冷蔵をプロセッサによって検出し、冷蔵が検出された場合、数カ月の消費量データを分析し、低活動期間を識別することと、品質について各低活動期間を採点することと、品質しきい値を満たす低活動期間をコンパイルすることと、品質しきい値を満たす低活動期間に基づいて、冷蔵消費量を予測するために回帰機械学習モデルを使用することと、非アクティブ信号に少なくとも部分的に基づいて静的な、平均より低い消費量の複数の連続する日を識別することによって休暇モードをプロセッサによって検出することとに少なくとも部分的によって冷蔵庫消費量を推定することと、検出さ���た家電の項目化と検出された家電ごとの推定された消費量とを顧客に与えることとを備える方法を含み得る。
【００１０】
[0010]本発明のいくつかの態様は、高度計測インフラストラクチャ（ＡＭＩ）デバイスから受信した家全体についての消費量データに少なくとも部分的に基づいて家電の項目化を実行する方法であって、消費量データが、１５分、３０分、または６０分間隔で受信されたデータを備える低解像度のものである、任意の存在する照明家電、水加熱家電、冷蔵家電、プールポンプ、加熱家電、または冷却家電の検出および推定を与えるために消費量データに分解モデルを適用することと、任意の存在する料理家電、洗濯家電、エンターテインメントデバイスまたは家電、および種々の家電の検出および推定を与えるために消費量データにルールベースのモデルを適用することとを備え、ここにおいて、分解モデルとルールベースのモデルとが、家全体のための完全なまたはほぼ完全な家電レベルの項目化および推定を提供する、方法。
【００１１】
[0011]変形および変更が本発明の新規の概念の範囲から逸脱することなく実現され得るが、これらおよび他の態様は、以下の図面とともに本発明の以下の説明から明らかになろう。
【００１２】
[0012]本発明は、添付の図面とともに以下の詳細な説明を読むことによってより十分に理解され得、同様の参照インジケータは同様の要素を指定するために使用される。添付の図面は、いくつかの例示的な実施形態を示し、以下の詳細な説明を理解するのを助け得る。本発明のどの実施形態をも詳細に説明する前に、本発明が、以下の説明に示すまたは図面に示す構成要素の構造および構成の詳細にそれの適用例が限定されないことを理解されたい。図示された実施形態は、例示的なものであり、いかなる場合も本発明の全体的な範囲を限定しないものとして理解されたい。また、本明細書で使用する語法および用語は、説明のためのものであり、限定すると見なすべきではないことを理解されたい。詳細な説明は、以下の図面を参照したものになる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】[0013]本発明のいくつかの実施形態による、例示的な入力ソースおよび出力のタイプを示す分解パイプラインまたはフローを示す図。
【図２】[0014]本発明のいくつかの実施形態による、分解および／またはルールベースのモデルによって決定された家電の項目化の例示的なチャート。
【図３】[0015]本発明のいくつかの実施形態による、常時オンのエネルギーの使用の例示的なグラフ。
【図４】[0016]本発明のいくつかの実施形態による、室内暖房器の消費量を示す総エネルギー消費量の例示的なグラフ。
【図５】[0017]本発明のいくつかの実施形態による、冷却の使用のエネルギー消費量を示す総エネルギー消費量の例示的なグラフ。
【図６】[0018]本発明のいくつかの実施形態による、プールポンプの使用を示す例示的なヒートマップ。
【図７】[0019]本発明のいくつかの実施形態による、照明の使用がその上に示されたエネルギーの使用の例示的なグラフ。
【図８】[0020]本発明のいくつかの実施形態による、照明の使用がその上に示されたエネルギーの使用の例示的なグラフ。
【図９】[0021]本発明のいくつかの実施形態による、１日にわたる冷蔵庫のエネルギー使用状況の例示的なグラフ。
【図１０】[0022]本発明のいくつかの実施形態による、冷蔵庫の使用を示す、１日にわたるエネルギーの使用の例示的なグラフ。
【図１１】[0023]本発明のいくつかの実施形態による、冷蔵庫のエネルギー使用を識別するための例示的な方法を示すフローチャート。
【図１２】[0024]本発明のいくつかの実施形態による、冷蔵庫の使用を識別するために少なくとも部分的に使用されるスライド窓関数中で利用されるエネルギーの使用の例示的なグラフ。
【図１３】[0025]本発明のいくつかの実施形態による、１日にわたる水加熱器のエネルギーの使用の例示的なグラフ。
【図１４】[0026]本発明のいくつかの実施形態による、タンク水加熱器のエネルギーの使用の例示的なグラフ。
【図１５】[0027]本発明のいくつかの実施形態による、無タンクの水加熱器のエネルギーの使用の例示的なグラフ。
【図１６】[0028]本発明のいくつかの実施形態による、スケジュールドストレージ水加熱器の使用を示す例示的なヒートマップ。
【図１７】[0029]本発明のいくつかの実施形態による、水加熱器の使用を決定する例示的な手法のフローチャート。
【図１８】[0030]本発明のいくつかの実施形態による、パッシブおよびアクティブな水加熱器のエネルギー消費量を示す結果の例示的な視覚化を示すヒートマップ。
【図１９】[0031]本発明のいくつかの実施形態による、休暇の検出の例示的な方法のフローチャート。
【図２０】[0032]本発明のいくつかの実施形態による、休暇を示す、１カ月にわたる例示的なエネルギーの使用のグラフ。
【図２１】[0033]本発明のいくつかの実施形態による、休暇を示す、１日にわたる例示的なエネルギーの使用のグラフ。
【図２２】[0034]本発明のいくつかの実施形態による、冷蔵庫の例示的な休暇の検出のグラフ。
【図２３】[0035]本発明のいくつかの実施形態による、電気水加熱器と冷蔵庫との例示的な休暇の検出のグラフ。
【図２４】[0036]本発明のいくつかの実施形態による、少なくとも何らかの分解ベースの項目化のためにアルゴリズムとモジュールとを組み合わせた例示的なプロセスフロー。
【図２５】[0037]本発明のいくつかの実施形態による、ルールベースの項目化のためのモジュールと少なくとも何らかの分解ベースの項目化のためのモジュールを組み合わせた例示的なプロセスフロー。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
[0038]本発明のどの実施形態をも詳細に説明する前に、本発明が、以下の説明に示すまたは図面に示す構成要素の構造および構成の詳細にそれの適用例が限定されないことを理解されたい。本発明は、他の実施形態が可能であり、様々な方法で実施または実行することが可能である。また、本明細書で使用する語法および用語は、説明のためのものであり、限定すると見なすべきではないことを理解されたい。
【００１５】
[0039]本明細書に例示する事柄は、添付の図に関して開示される様々な例示的な実施形態の包括的な理解を支援するために与えられる。したがって、当業者なら、本明細書で説明する例示的な実施形態の様々な変更および修正が請求される本発明の趣旨および範囲から逸脱することなく行われ得ることを認識されよう。良く知られている機能および構成の説明は、明快および簡潔のために省略される。さらに、本明細書で使用する単数形は、複数形に解釈され得、代替的に、複数形のいかなる用語も、単数形と解釈され得る。
【００１６】
[0040]概して、本発明は、いくつかの異なる家電のエネルギーシグナチャによってそれらを識別することを対象とする。エネルギー消費量データは、スマートメーターまたは他の高度計測インフラストラクチャ（ＡＭＩ）デバイスによってキャプチャされ得る。そのような消費量データは、エネルギー公共施設から取得され得るか、またはスマートメーター、ホームエリアネットワーク（ＨＡＮ）デバイス、または他のローカルデバイスから直接アクセスされ得る。概して、そのような決定は、（ｉ）エネルギー消費量データおよび／または（ｉｉ）温度、日の出および／または日没情報を含み得る気象データに基づき得る。（ａ）家レベルの検出、（ｂ）消費量の推定、および（ｃ）家の分解カバレージの少なくとも３つのメトリックがそのような分解において使用するために測定され得る。
【００１７】
[0041]図１を参照すると、例示的なフロー１００を提示する。入力１１０は、１つまたは複数の分解アルゴリズム１２０に与えられ得、それは、次に、家電の識別情報および／または使用１３０を出力し得る。より具体的には、入力１１０は、ＡＭＩデバイス１１１から受信したデータ、（限定はしないが、温度、日の出の時刻、日没の時刻を含み得る）気象データ１１２、および／または随意のユーザ入力１１３を備え得る。識別され得る家電のカテゴリは、限定はしないが、常時オン家電１３１、空間加熱家電１３２、冷却家電１３３、プールポンプ１３４、照明１３５、冷蔵庫１３６、水加熱家電１３７、および／または家電の休暇の検出１３８を含み得る。
【００１８】
[0042]家レベルの検出は、家電が評価時間期間（たとえば、エネルギー公共施設との完了した請求書作成周期）内に使用されたのかどうかを述べる２進値であり得る。顧客エンゲージメントを喚起するために、時々の不適当な検出であっても顧客にそのようなシステムに対する信頼およびそれの推奨を失わせ得るので、正確な検出が重要であり得る。不適当な検出が偽陽性または繰り返される偽陰性であり得ることに注意されたい。
【００１９】
[0043]消費量の推定は、実際の消費量と分解された消費量との間の差分である。顧客は、概して、所与の時間期間にわたって家電が正確にどのくらいのエネルギーを消費するのかに気づいていないので、推定誤差の顧客の可視性はせいぜい最小限であり、消費量の推定が、家全体の消費量の割合として提示され得ることに注意されたい。
【００２０】
[0044]家の分解カバレージは、識別された分解された家電のカテゴリに起因し得る家全体のエネルギー消費量の割合である。より高い家の分解カバレージにより、分解当事者は、より多数の洞察および／または推奨を与えることが可能になり得、エンドユーザエクスペリエンスに利益を与え得る。
【００２１】
[0045]家電の分解精度メトリックは、グラウンドトゥルースのコンテキストで、すなわち、直接観察に基づいてしか提示され得ないことに留意されたい。しかしながら、多数の家にわたってグラウンドトゥルースをキャプチャすることは、プラグレベルの家電の監視および／またはエンドユーザとの直接通信を必要とし得るので困難であり得る。そのような課題に対抗するために、高解像度のスマートメーターデータが、精度測定のためのベースラインとして使用され得る。このベースラインは、多種多様な家にわたってエネルギーのモニタから収集された１０秒間隔のデータを使用して確立され得る。そのような家は、複数の季節、気候ゾーンにわたり得、広範な電気器具を含み得ることができる。分解精度メトリック中で利用するこれらの家からのベースラインは、家全体の測定と比較して９５％よりも正確である。したがって、特定の家のＡＭＩデータの分解は、読取りの差異を特徴づけ、ＡＭＩ分解アルゴリズムの変更を形成するためにベースラインに対して比較され得る。
【００２２】
[0046]表１に、本発明のいくつかの実施形態によるシステムおよび方法の確実な検出および推定の予想される精度を示す。表１で提示する予想される精度の検出および推定が、ユーザのための既存の家電プロファイルがないと仮定していることに注意されたい。家電プロファイルが利用可能である場合、検出と推定の両方のためのそのような精度メトリックが増加することになる。
【００２３】
【表１】
0006870110.tif 000002
【００２４】
[0047]本発明は、国際的なロケーションにかかわらず電気消費者に適用可能であり得る。したがって、本発明のいくつかの実施形態による機械学習プロセスは、家電シグナチャの動的な増加するデータベースへのアクセスから利益を得ることがある。そのようなアクセスは、アルゴリズムの連続的な改善を生じ、生産家電のより高い検出および推定精度をもたらすことに加えて、新しい家電に連続的な露出を与え、それにより、分解ロードマップまたは手法に追加され得る。表２は、異なるグローバルエリアにおける本発明のカバレージの結果を示す。そのようなカバレージが、常時オン家電、加熱家電、冷却家電、プールポンプ、照明、および／または冷蔵を含み得ることに注意されたい。
【００２５】
【表２】
0006870110.tif 000003
【００２６】
[0048]ＡＭＩデータのみに基づく分解が断続的に改善しているが、いくつかの制限により、家の１００％の分解カバレージが可能にならないことがある。この制限に対処し、顧客により良くエンゲージするために、本発明のいくつかの実施形態では、ハイブリッド手法が利用され得る。そのようなハイブリッド手法は、ＡＭＩ分解アルゴリズムをローカライズされたルールベースのモデルと組み合わせ得、これは、ユーザごとのエネルギー消費量の１００％の（またはほぼ１００％の）項目化を生じ得る。
【００２７】
[0049]図２に、例示的な１００％分解された家のチャート２００を示す。家電のいくつかは、分解２１０によって識別されるが、他のものは、ルールベースのモデル２２０を通して識別される。より詳細には、図２を参照すると、常時オン家電２１１、加熱家電２１２、冷却家電２１３、照明２１４、および冷蔵２１５が、ＡＭＩデータの分解によって識別され得る。料理家電２２１、洗濯家電２２２、エンターテインメントデバイス２２３、および／または他の家電２２４は、ルールベースのモデルによって識別され得る。このハイブリッド手法に関するより多くの情報は、その全体が参照によって本明細書に組み込まれる、ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｂｉｄｇｅｌｙ．ｃｏｍ／ｗｈｉｔｅ−ｐａｐｅｒｓにおいて利用可能な「１００％  Ａｐｐｌｉａｎｃｅ  Ｉｔｅｍｉｚａｔｉｏｎ」と題する技術ホワイトペーパーにおいて見つけられ得る。
【００２８】
[0050]上記のように、ＡＭＩデータに基づく分解は、（ｉ）常時オン家電、（ｉｉ）（限定はしないが、室内暖房器を含む）加熱家電、（ｉｉｉ）冷却家電、（ｉｖ）プールポンプ、（ｖ）照明、（ｖｉ）冷蔵家電、（ｖｉｉ）水加熱家電、および（ｖｉｉｉ）休暇の検出のためにエネルギー使用を識別するために使用され得る。次に、各々について、以下で説明する。
【００２９】
[0051]常時オン家電。常時オン家電は、常にコンセントに接続されており、電気を引き出している家電を備え得る。そのような常時オン家電は、昼間の最小の消費量間隔をキャプチャし、２４時間にわたってその使用を推定することによって識別され得る。図３を参照すると、常時オン家電３００を示す家全体のデータについて説明する。図３のグラフは、時間３２０にわたる電気需要３１０を示す。昼間の最小消費量は、およそ２：００ＡＭとおよそ９：００ＡＭとの間の窓中に識別され得ることが分かる。図３では、これは、約２０ｋＷでの１日の最低測定消費量間隔に対応し得る破線３３０によって示される。１日にわたってこれを推定することは、１日の常時オン消費量を与える。常時オン家電を正確に識別するために、少なくとも１週にわたるデータが望ましく、そのようなデータが、１５分、３０分、または６０分の間隔の比較的低解像度のものであり得ることに留意されたい。
【００３０】
[0052]加熱家電。室内暖房器はまた、ＡＭＩデータの分解を使用して識別され得る。加熱家電を正確に識別するために、すべての季節にわたるデータ（すなわち、少なくとも１年分のデータ）が望ましいことがある。そのようなデータは、１５分、３０分、または６０分の間隔の比較的低解像度であり得る。概して、そのような分解は、温度ベースであり得、ここにおいて、温度データは、エネルギー消費量と相関させられ得、加熱家電の使用が低温／高使用日数に対応することに留意されたい。温度の低い数カ月（概して、北半球では１０月から３月）中に、加熱家電の使用は、概して、家全体のエネルギー消費量の増加を生じる。
【００３１】
[0053]図４を参照すると、グラフ４００に、加熱家電の使用を示す、１年にわたる例示的な家全体のエネルギー消費量を示す。グラフ４００は、月４２０ごとのエネルギー需要４１０を示す。１月４２１のためのエネルギー使用が加熱家電４２１Ａに起因するエネルギーを含むことが分かる。同様に、２月４２２／４２２Ａ、３月４２３／４２３Ａ、４月４２４／４２４Ａ、１０月４３０／４３０Ａ、１１月４３１／４３１Ａ、および１２月４３２／４３２Ａはそれぞれ、加熱家電に起因するエネルギー使用を含む。５月４２５、６月４２６、７月４２７、８月４２８、および９月４２９が加熱家電に起因するいかなるエネルギー使用をも含まないことに注意されたい。
【００３２】
[0054]冷却家電。加熱家電と同様に、冷却家電はまた、ＡＭＩデータの分解を使用して識別され得る。冷却家電を正確に識別するために、やはり、すべての季節にわたるデータ（すなわち、少なくとも１年分のデータ）が望ましいことがある。そのようなデータは、１５分、３０分、または６０分の間隔の比較的低解像度であり得る。概して、そのような分解は、温度ベースであり得、ここにおいて、温度データは、エネルギー消費量と相関させられ得、冷却家電の使用が高温／高使用日数に対応することに留意されたい。温暖な数カ月（概して、北半球では５月から９月）中に、冷却家電の使用は、概して、家全体のエネルギー消費量の増加を生じる。
【００３３】
[0055]図５を参照すると、グラフ５００に、冷却家電の使用を示す、１年にわたる例示的な家全体のエネルギー消費量を示す。家全体のエネルギー使用が図４に提示したものと同じであることに注意されたい。グラフ５００は、月５２０ごとのエネルギー需要５１０を示す。５月５２５のためのエネルギー使用が冷却家電５２５Ａに起因するエネルギーを含むことが分かる。同様に、６月５２６／５２６Ａ、７月５２７／５２７Ａ、８月５２８／５２８Ａ、および９月５２９／５２９Ａはそれぞれ、冷却家電に起因するエネルギー使用を含む。１月５２１、２月５２２、３月５２３、４月５２４、１０月５３０、１１月５３１、および１２月５３２が冷却家電に起因するいかなるエネルギー使用をも含まないことに注意されたい。
【００３４】
[0056]プールポンプ。プールポンプはまた、分解されたＡＭＩデータから識別され得る。概して、およそ１月にわたるデータがプールポンプを識別するために望ましい。この場合も、そのようなデータは、１５分、３０分、または６０分の間隔の比較的低解像度であり得る。概して、プールポンプを識別することは、タイミングに基づき得る。プールをもつ家は、しばしば、タイマーでフィルタ処理システムのためのプールポンプを動作する。したがって、複数日のデータは、プールポンプのスケジュールを検出するために高活動の一貫した開始／停止時間を識別するために検査され得る。
【００３５】
[0057]図６を参照すると、エネルギー使用６００のヒートマップが示されている。ヒートマップは、月６１０ごとに１年分のデータを示し、３０分のタイムスロット６２０で使用を示す。プールポンプが、６３１に示された部分中に動作し、６３２に示された部分の間オフになり、６３３に示された部分の間オンになり、６３４に示された部分の間オフになることが分かる。プールポンプは、ここでは、タイムスロット３０（およそ３：００ＰＭ）にならびにタイムスロット４６（およそ１１：００ＰＭ）に一貫してオンになる。プールポンプが、１１月〜４月により長時間動作し、５月〜１０月により短時間動作することに注意されたい。これは、温暖な月が１１月〜４月である南半球のプールを示す。
【００３６】
[0058]照明。照明はまた、分解されたＡＭＩデータから識別され得る。照明は、一般に、世界中の大部分の家庭における最も一貫した電気消費量のうちの１つである。統計的に言うと、照明は、概して、平均的な家の電気消費量の約１０％を構成する。効率的な照明実践の採用は、家の電力消費量の明確な減少につながり得る。
【００３７】
[0059]概して、１年にわたるデータがはるかに望ましいが、少なくともおよそ１月にわたるデータが望ましく、そのようなデータは、１５分または３０分間隔の比較的低解像度であり得る。６０分間隔のデータは、照明を適切で確実に識別するには粗すぎるかまたは低解像度すぎることがあり得ることに注意されたい。概して、照明は、タイミングに基づいて決定され得、概して、朝および夕方のエネルギーの使用における一貫した「弧」によって特徴づけられる。そのような使用は、概して、起床、朝の活動から出勤までの間、ならびに帰宅、晩の活動から就寝までの間の使用に一致する。図７を参照すると。時間７２０にわたるエネルギー需要７１０のグラフ７００を提示する。６：００ＡＭあたりのエネルギー需要および３：００ＰＭあたりに始まるエネルギー需要の増加が見られ得る。これらは、７３１および７３２において示される照明「弧」を定式化する。
【００３８】
[0060]入力データは、数分程度の周期性の時系列消費量信号の形態であり得る。本発明のいくつかの実施形態による方法は、信号をダウンサンプリングすることによって数秒程度の周期性をもつ信号に作用し得る。地理的ロケーション、スカイカバー、日照時間などの外部データ、サイズおよび居住者の数などの家情報は、推定値からの推測をさらに改善し、導出するために使用され得る。
【００３９】
[0061]概して、照明は、しばしば、図７に示すような下向きの曲線としてデータ中にそれ自体を提示する。しばしば、これは、もし動作中の光の数が、増加し、次いで、減少するなら、やはり時間とともにも、光源の電力消費量が通常増加するからである。大部分はルーチンベースの挙動により、朝および夕方の時間中にパターンがしばしばある。概して、ＡＭＩデータに基づく分解手法は、入力データ中の同じパターンをキャプチャし、後述するステップを通して照明の使用を推定しようとし得る。
【００４０】
[0062]最初に、照明の一貫した性質がキャプチャされる。不適当なデータ点が、除去され、データが、パーセンタイルフィルタ処理、最小値除去および／または平滑化ノイズ除去などの技法を使用して整理され得る。季節的負荷が、次いで、一般に照明がないことが生じるときに時間的に連続する日数の不在および／または存在などの季節的特性を示す時点を選択することによって検出され、除去され得る。照明帯が、次いで、抽出され得る。照明帯は、照明がデータ中に存在する１日の時間の集まりであり得る。時点のこの集まりは、それのサイズに配置された基本サニティチェックを含み得る。季節的検出を使用して、日中の様々なタイミング中の照明の電力容量が計算され得る。
【００４１】
[0063]照明は、その日の時間、季節性、そのときの照明の典型、照明容量、および／または他のファクタに基づいて各時点において推定され得る。正確な値を確信して決定することができない点における値を推定するために補間技法が使用され得る。照明器具がエンドユーザロケーションにおいて変更された場合の新しい入来データは、季節性、新しいデータに対するパーセンタイル計算、および以前のデータに対して計算されたパラメータとの比較を使用して検出され得る。
【００４２】
[0064]この技法は、家中の電力消費のおよそ１０％をしばしば受け持つ照明の使用に関する情報を与え得る。アルゴリズムの出力は、容量パラメータ、照明のタイミングおよび季節性とともに各データ点における照明のエネルギー消費量であり得る。この情報に基づいて、公共施設（または他の当事者）は、顧客にエンゲージし、（ｉ）ユーザの照明消費量挙動と電力節約解決策の提案とについてユーザに通知すること、（ｉｉ）家中の照明が効率的かどうかを決定し、非効率的な照明を用いる家に変更を示唆すること、（ｉｉｉ）ターゲットイニシアチブのために公共施設によって使用され得る消費層への洞察を与えるために地域、家の特性などに基づいて照明の使用傾向を分析すること、および／または（ｖ）照明がオンに切り替えられたままであり、家が空であるはずであることを示唆する他のインジケータを与えるる場合にユーザに警報を与えること、などの項目について論じるために詳細を備えることが可能になり得る。
【００４３】
[0065]図８に、時間８２０にわたるエネルギー需要８１０に基づくエネルギー使用データ８３０を示すグラフ８００を示す。この場合も、使用する照明の増加による弧が、８４０および８４１に見られ得る。
【００４４】
[0066]画像解析からの補足アイデアは、照明の推定のロバストネスおよび精度を増加するために借り得る。たとえば、毎日の消費量パターンは、別のものとマッチングされ得、照明の弧の平行移動およびスケーリングなどのいくつかのアフィン変換を可能にする。これらは、単独で推定方法として働き得るか、またはクラスタリングアルゴリズム中のペアワイズ距離メトリックとして扱われ得る。そのようなクラスタリングモデルは、家ごとにクラスタ中心または別個のモードの照明挙動を発見することが可能であり得る。
【００４５】
[0067]さらに、家の属性、居住者の数および日の出／日没時間などの外部ファクタを直接利用する技法は、照明推定値のロバストネスおよび説明可能性を改善するのに役立ち得る。負荷予測は、これらのファクタを含み、それらから典型的な照明負荷を生成し得る。
【００４６】
[0068]冷蔵家電。冷蔵はまた、分解されたＡＭＩデータから識別され得る。冷蔵庫は、先進諸国において家の約９９％に存在する。これらの家電は、一般に、１日を通して連続的に動作する。冷蔵庫は、それの温度設定に応じてオンおよびオフになるコンプレッサを有する。それらは、通常、電力消費量が小さいので、他の家電が動作しているときに消費量を推定することが困難であり得る。しかしながら、いくつかの他の高エネルギー家電（たとえば、乾燥機、ＡＣ、加熱器）が動作しているときに冷蔵庫を検出することも可能であることに留意されたい。
【００４７】
[0069]概して、コンプレッサモータの規則的なパルスが検出可能である早朝などの低活動期間を示すデータが、冷蔵庫を識別するのに望ましい。そのようなデータは、１５分または３０分の間隔の比較的低解像度であり得る。たいていの場合、３０分間隔のデータが可能性が高いが、これは、冷蔵庫シグナチャのサイズおよび形状に依存し得ることに注意されたい。
【００４８】
[0070]図９に、時間９２０にわたる需要９１０を示すグラフ９００を示す。エネルギー需要を示し、１２：００ＡＭから５：３０ＡＭの周りに見られる低使用時間期間を９３０に示す。それは、オンおよびオフを循環する冷蔵庫のコンプレッサモータのパルスが最も容易に識別され得る低使用の時間である。冷蔵庫のモータのパルスが１日を通してまったく一貫していることがあることに注意されたい。
【００４９】
[0071]さらに、図１０に、時間１０２０にわたる需要１０１０を示すグラフ１０００を示す。図１０では、低活動期間１０３０は迅速に明らかになる。低活動期間１０３０中のエネルギー需要は、冷蔵庫のモータからのパルスから構成される可能性がある。
【００５０】
[0072]図１１を参照すると、冷蔵庫の使用を識別するための例示的なプロセスが示されている。概して、プロセスは、低活動期間の間の数カ月の信号データを通して探索することに関与する。その後、品質について各低活動期間を採点するためにモデルが使用され得る。次いで、品質しきい値を満たすすべての低活動期間には、冷蔵推定が考慮され得る。次いで、冷蔵エネルギー消費量を予測するために機械学習モデルが使用され得る。
【００５１】
[0073]１１１０において、本発明のいくつかの実施形態によるシステムおよび方法は、低活動期間を検出または識別し得る。１１２０において、そのような低活動期間が品質について採点され得る。低活動期間の間隔の間の品質メトリックは、機械学習モデルに基づく採点機構を利用し得る。モデルは、プラグレベルデバイスから収集されたデータに少なくとも部分的に基づいて人間のトレーニングおよび／またはグラウンドトゥルースに基づいてトレーニングされ得る。低活動期間の間の品質メトリックはまた、家の複数の低活動期間にわたるいくつかの属性の整合性に基づいてスコアリングを利用し得る。
【００５２】
[0074]最小品質しきい値を満たす低活動期間は、次いで、冷蔵推定を作成し、１１３０において、冷蔵庫消費量を予測するために使用され得る。冷蔵消費量の予測は、トレーニングセットに少なくとも部分的に基づいて、たとえば、回帰モデルを使用して実行され得る。トレーニングセットは、プラグレベル計測を使用して、または１分未満のより高いサンプリングレートに基づく分解結果を使用して生成され得る。冷蔵消費量は、月ごとの高品質の低活動期間の利用可能性に応じて月ごとに計算され得る。そのようなデータが利用可能でない場合、単一の冷蔵の数字が複数の月にわたって生成され得る。１年にわたる冷蔵推定は、冷蔵消費量が、消費量が温度が高くなるとともに増加する傾向に従うことを保証するためにローカル温度を使用して平滑化され得る。冷蔵消費量が温度とともに変化する程度は、領域固有の構成であり得る。
【００５３】
[0075]低活動期間の検出は、スライド窓関数および１日の最小値に対する近さ、自己相関、値の上限、（常時オン消費量を減算した後の）曲線の下の一貫したエリアなどの特徴を利用し得る。図１２に、時間１２２０にわたる（約７時間の間の）需要１２１０を示し、曲線１２４０の下のエリアを示すグラフ１２００を示す。曲線１２４０の下のこのエリアは、償還された冷蔵庫消費量に視覚的に近くなる。
【００５４】
[0076]水加熱家電。水加熱はまた、分解されたＡＭＩデータから識別され得る。概して、およそ１月にわたるデータが水加熱を識別するために望ましい。この場合も、そのようなデータは、１５分または３０分の間隔の比較的低解像度であり得る。電気水加熱器は、存在するとき、家全体の電力消費のかなりの部分を占める重要な家電であり得る。概して、タンク水加熱器、タンクレス水加熱器、およびスケジュールドストレージ水加熱器の３つの主要なタイプの水加熱器がある。
【００５５】
[0077]タンク水加熱器は、概して、加熱され、ある範囲内に水温を維持する大きいタンクの水を備え得る。概して、タンク水加熱器は、（ｉ）明示的なユーザアクションなしにオンおよび／またはオフになり得る一連の「パッシブ」パルス、および（ｉｉ）（シャワー、洗濯、皿洗いなどの）温水の連続するアクティブな使用を表し得る時々の「アクティブな」または「太い」パルスを含み得るエネルギー消費パターンを有する。
【００５６】
[0078]図１３に、タンク水加熱器のための時間１３２０にわたるエネルギー需要１３１０とある温度にまたはそれの近くにタンク水を維持することによって生じる周期パルスを示すグラフ１３００を示す。パルス１３３１、１３３２、１３３３、１３３４、１３３５、および１３３６は、周期的に発生するように見られ得る。そのようなパルスは、タンク水加熱器の使用を示し得る。
【００５７】
[0079]図１４に、時間１４２０にわたるエネルギー需要１４１０のより詳細を示すグラフ１４００を示す。異なるパルスがデータ中に識別され得る。たとえば、１４３１、１４３２、および１４３４において、温度維持によって生じたパルスが見られ得る。１４３４において、一連の「太い」パルスが見られ得る。そのような「太い」パルスは、シャワー、洗濯、皿洗いなどのユーザが開始した水使用によって生じ得る。特に、そのようなピークの水加熱器の使用は、洗濯、皿洗い、食器洗い機、浴槽などがおそらく使用される６：３０ＰＭと９：３０ＰＭとの間に発生するように見える。
【００５８】
[0080]タンクレス水加熱器、別名、インスタント温水加熱器または流水加熱器は、タンクを有しない。代わりに、そのようなシステムは、使用場所に冷水からの直接接続を与える。タンクレスシステムは、全体家のための必要に応じて水を加熱する（ここで、システムは、家の外、またはガレージ、地下、床下空間などに配置され得る）か、または（シンクのための温水を加熱するためにシンクに配設される加熱システムなど）水を加熱する使用場所に要素を備え得る。そのようなシステムは、比較的高い振幅（キッチン用途では３〜５ｋＷ）、さらには極めて高い振幅（シャワーでは１０ｋＷよりも大きい）を提示し得る。たとえば、図１５に、ドイツの瞬間水加熱器についての時間１５２０にわたるエネルギー需要１５１０を示すグラフ１５００を示す。水加熱器のより少ない使用は、最初の起床活動を表し得る１５３０において（５：５０〜６：１５ＡＭの周りに）見られ得る。しかしながら、１５４０において、およそ６：３０ＡＭに発生する朝のシャワーのための水加熱器の使用のために需要がジャンプする。同様の高振幅ドローは、限定はしないが、瞬間温水のためにキッチンで使用されるＱｕｏｏｋｅｒデバイスなどの他のタイプの瞬間温水加熱器に見られ得る。
【００５９】
[0081]スケジュールドストレージ水加熱器は、概して、料金またはタリフが低い時間期間中に、一般に、使用時間プランにより夜の間にオンになるようにスケジュールされる水のタンクを備え得る。スケジュールドストレージ水加熱器は、より長い期間の時間の間、および／または温度によってはより高い電力定格でオンになり得、また、最小所望水温を維持するためにその日の終わりの近くに散発的な、薄い「パッシブ」パルスを含み得る。図１６に、スケジュールドストレージ水加熱器の使用を示すヒートマップ１６００を示す。概して、ヒートマップは、Ｙ軸上に日付１６１０を示し、Ｘ軸上に時間を示し、使用がＸ軸に沿って延びる。ヒートマップから、スケジュールドストレージ水加熱器が、（０時として示される）およそ１２：００ＡＭから３：００ＡＭまでのどこかでオンになり得、概して、６：００ＡＭにオフになることが分かる。この使用が１６３０に示されている。水加熱器が動作していないときは、概して、１６３１に見られる。１６３２における（１８時として示される）６：００ＰＭのあたりに、水加熱器は、おそらく温度を維持するためか、夕刻中に使用するために短時間動作しているように見えることに留意されたい。
【００６０】
[0082]図１７を参照して、次に、水加熱器の使用を検出および推定するプロセス１７００について説明する。概して、そのようなプロセスは、ホームレベル検出１７１０と、パッシブ推定１７２０と、アクティブ推定１７３０とを備え得る。
【００６１】
[0083]ホームレベル検出１７１０は、時間にわたって１日の整合性１７１１と季節的整合性１７１２とを検査または分析することを備え得る。電気水加熱器の有意な属性は、日々の使用の点と、高レベルの季節ごとの使用においてとの両方でのそれの整合性である。家が居住されている限り、水加熱器のシグナチャは存在するはずである。水加熱器のタイプによっては、アルゴリズムモデルが、パッシブの薄いパルス、通常の時間中の高エネルギーの瞬時パルス、およびおそらく低タリフ時間中の時限高エネルギーパルスの各対応するシグナチャの存在をキャプチャし得る。これらのシグナチャは、（休暇を除く）毎日存在し得、１年中およびすべての季節全体にわたって存在するはずである。たとえば、ＨＶＡＣ、料理／洗濯家電、および電気ビークルの充電から来る偽陽性を回避するために細心の注意が必要とされ得る。有用に、１年中冷暖房を動作する家は、一貫したパッシブな薄いパルスを有するように見えることになる。
【００６２】
[0084]パッシブ推定１７２０は、振幅推定１７２１と、周波数推定１７２２と、温度相関１７２３とを備え得る。家レベル検出が確立されると、薄いパルスの振幅が特徴づけられ得る。これは、水加熱器の電力定格、ならびにパルスの典型的な持続時間（それ自体が、水加熱器の温度設定、それの断熱および外部温度と相関している）の組合せであり得る。そのタイプの水加熱器がパッシブ挙動（すなわち薄い加熱パルス）を示す場合、モデルは、パルスの典型的な振幅と周波数との両方を推定し得る。これらの属性の各々は、モデルの一部として含まれ得る周囲の気象温度によって大きく影響を及ぼされ得る。
【００６３】
[0085]アクティブ推定は、振幅推定１７３１、挙動モデリング１７３２、および／またはデータの平滑化１７３３を備え得る。最初に、モデルは、水加熱器の典型的な振幅をキャプチャし得る。次いで、温水のユーザ固有の使用パターンがモデル化され得る。特定の属性は、時刻（たとえば朝のシャワー対夕方のシャワー）、曜日、週末または平日、温度／季節、居住者の数（たとえば、１日当たりのシャワーの回数）、特定の家電の使用（洗濯、食器洗い機）を含み得、さらに、地理的領域、年齢、性別、社会経済的ステータスなどの人口統計データを含み得る。
【００６４】
[0086]図１８に、本発明のいくつかの実施形態による、そのような決定の結果のサンプル視覚化が見られ得る。図１８に、ヒートマップ１８００を示す。図１８は、３列１８１０、１８２０、１８３０に分解される。列１８１０は、受信された未加工信号のヒートマップを示す。列１８２０に、処理および整理した後の同じ信号を示す。列１８３０は、検出された水加熱器のスパイクのヒートマップである。図１８に、システムが生データをどのように取得し、実際の水加熱器の使用のヒートマップを戻すことができるのかについて示す。
【００６５】
[0087]休暇の検出。休暇の検出はまた、ＡＭＩ分解データに基づいて決定され得る。概して、少なくとも１月の持続時間の間のデータが望ましく、１５分、３０分、または６０分間隔の比較的低頻度のものであり得る。概して、休暇は、静的な、平均より低い消費量の複数の連続する日によって特徴づけられ得る。それの検出は、人間によるエネルギー使用の不在の間の日内の消費量パターンを検査することによって確認され得る。
【００６６】
[0088]図１９を参照すると、フローチャート１９００は、本発明のいくつかの実施形態による、休暇の検出を決定するための例示的なプロセスを示す。１９０５において、過去３週のデータが検討される。１９１０において、過去のデータを使用してベース負荷が計算され、しきい値が相応して設定される。１９１５において、１日のエネルギー消費量が、たとえば、１５分、３０分または６０分のサンプリングレートをもつ１月のデータセットを使用して計算される。１９２０において、１日のエネルギー消費量がしきい値内にあるのかどうかが決定される。それがしきい値内にない（１９２１において「いいえ」の）場合、その日は、１９２５において休暇の検出について不合格にされる。それが１９２２においてしきい値内にある（「はい」の）場合、プロセスは続く。
【００６７】
[0089]１９３０において、約４時間の窓サイズと２時間のスライドをもつスライド窓様式では、エネルギー消費量を計算し、それをベクトル中に記憶し、２つの矛盾する連続する窓が識別されるまでスライド窓を分割する。
【００６８】
[0090]１９３５において、ベクトルのサイズが１日以上であるのかどうかを決定する。そうでない（１９３６において「いいえ」の）場合、休暇の検出についてその日を不合格にする。そうである（１９３７において「はい」の）場合、プロセスを続ける。
【００６９】
[0091]１９４０において、ベクトルのための標準偏差を発見する。１９４５において、標準偏差がしきい値内にあるのかどうかを決定する。標準偏差がしきい値内にない（１９４６において「いいえ」の）場合、休暇の検出についてその日を不合格にする。そうである（１９４７において「はい」の）場合、プロセスを続ける。
【００７０】
[0092]１９５０において、ベクトルの平均から上位３位の外れ値を識別する。１９５５において、これらの値がしきい値内にあるのかどうかを決定する。そうでない（１９５６において「いいえ」の）場合、休暇検出についてベクトルを不合格にする。そうである（１９５７において「はい」の）場合、プロセスを続ける。
【００７１】
[0093]１９６０においてベクトルの平均を決定する。１９６５において、ベクトルの平均がしきい値の範囲内にあるのかどうかを決定する。そうでない（１９６６において「いいえ」の）場合、休暇の検出についてベクトルを不合格にする。そうである（１９６７において「はい」の）場合、１９７０において、ベクトルの開始および終了時間として開始および終了時間をもつ休暇が検出される。
【００７２】
[0094]図２０に、時間２０２０にわたる需要２０１０を示す、休暇分析の月間図２０００を示す。時間期間２０３０がおよそ３ｋＷの低い、静的なレベルへの１日の消費量ドロップを示すことに注意されたい。これは、休暇の典型的な指示であり得る。
【００７３】
[0095]図２１に、やはり、時間２１２０にわたる需要２１１０を示す、休暇分析の１日の図２１００を示す。冷蔵庫パルス２１３０が見られ得る。しかしながら、冷蔵庫パルス２１３０は、家で見られる唯一の活動のうちのいくつかである。人間によるエネルギー使用がないことが、休暇プロファイルを確認し得る。
【００７４】
[0096]図２２に、２２１０におけるＨＡＮ（ホームエリアネットワーク）デバイスとグリーンボタン２２１１との両方からの入力を示す、冷蔵庫に基づく休暇分析のより詳細な図２２００を示す。それぞれにおいて、需要２２１０、２２１１が、時間２２３０、２２３１にわたって示されている。典型的なエネルギーの使用が、２２４０、２２４１において見られ得、これは、次いで、２２５０、２２５１における静的な低レベルの消費量まで減らされる。その後、エネルギーの使用は、再び増加し２２６０、２２６１、休暇の検出の終わりを示す。
【００７５】
[0097]図２３に、ＨＡＮデバイス２３０１とグリーンボタン２３０２との両方からの入力を示す、電気水加熱器と冷蔵庫とに基づく休暇分析の詳細図２３００を示す。各々は、時間２３２０、２３２１にわたる需要２３１０、２３１１を示す。静的な使用は、２３３０、２３３１に見られ、２３４０、２３４１に使用が増加し、やはり休暇の検出の終わりを示す。
【００７６】
[0098]スライド窓の統計分析に基づく上記のモデルに加えて、日々の距離メトリックが、日々の最も近いグループを識別するために計算され得る。休日は人間活動がないので、このメトリックはモデルがこれらの日にズームインするのを助ける。
【００７７】
[0099]上記で説明したすべての分解モジュールは、信頼性レベルが各推定に関連付けられた状態でサンプルごとの家電負荷を推定することが可能であり得る。後処理モジュールは、アンサンブル方法に似た家電推定の複数のストリームを組み合わせるために採用され得、論理的で一貫している（たとえば、生消費量負荷を上回る過大評価がない）最終的な分解を生成し得る。
【００７８】
[00100]最終的なサンプルごとの分解は、さらに、大規模な管理技法に対する入力ラベルとして使用され得る。たとえば、ディープ学習ネットワークが、多数の家にわたってトレーニングされ得る。そのようなモデルは、さらにより滑らかで場合によってはより正確な出力を与え得、元の分解応答に対する確認として使用され得る。
【００７９】
[00101]本発明のいくつかの実施形態によるシステムおよび方法は、全般的なプロセスに組み合わされ得る。たとえば、図２４を参照して、次に、例示的なプロセスフロー２４００について説明する。消費量データが２４０５において受信される。（限定はしないが、トレーニングデータ、気象データ、日の出／日没データ、家データ、近隣／地域の人口統計、税記録などの）他のデータが分解と項目化との両方において使用され得ることに留意されたい。図２４に、ＡＭＩデバイスからまたは公共施設から受信され得る消費量データの処理を示す。
【００８０】
[00102]２４１０において、データは、アクティブ信号２４１５の回数および非アクティブ信号２４２０の回数を決定するために分析される。アクティブ信号２４１５から、照明推定モジュールが適用され、照明の推定２４２５を生じ得る。同様に、アクティブ水加熱器推定モジュールが適用され得る。非アクティブ信号２４２０から、パッシブ水加熱器推定モジュールが適用され得、アクティブ水加熱器の推定からの結果とともに組み合わされたとき、これは合計の水加熱器推定２４４０を生じ得る。非アクティブ信号２４２０から、休暇検出モジュールも適用され、休暇の検出２４４５を生じ得、冷蔵検出モジュールが適用され、冷蔵推定２４５０を生じ得る。
【００８１】
[00103]図２５を参照すると、分解モデルとルールベースのモデルとの両方を利用し得る例示的なプロセス２５００が、約１００％の家電の項目化を達成するように見られ得る。概して、消費量データは、２５０１において受信され、分解ベースのモデル２５５０とルールベースのモデル２５６０との両方に与えられ得る。
【００８２】
[00104]分解ベースモデルは、消費量データ２５０１を受信し、２５０２において非活動検出を実行し、アクティブ信号２５０４と非アクティブ信号２５０５との両方を識別し得る。アクティブ信号２５０４は、照明推定２５０６を行うために（図２４を参照しながら上記で説明したのと同様に）使用され得る。アクティブ信号２５０４は、２５０７において水加熱器のアクティブな使用の推定に使用され得る。
【００８３】
[00105]非アクティブ信号２５０５は、２５０８において水加熱器のパッシブな使用の推定を行うために使用され得、これは、総水加熱器推定２５０９に到着するためにアクティブ水加熱器推定２５０７と組み合わされ得る。非アクティブ信号２５０５はまた、休暇の検出２５１０および／または冷蔵庫の推定２５１１を行うために使用され得る。
【００８４】
[00106]本発明のいくつかの実施形態によれば、非アクティブ信号２５０５はまた、プールポンプ２５１２、加熱家電２５１３、および／または冷却家電２５１４の識別および推定を与えるために使用され得る。加熱および冷却推定２５１３、２５１４における温度データ２５１５の使用など、他のデータがこれらの決定において使用され得ることに注意されたい。これらの項目化および推定が、分解による項目化２５１６を構成し得る。
【００８５】
[00107]消費量データ２５０１はまた、ルールベースの項目化および推定を実行するためにルールベースのモデル２５０３によって使用され得る。図２５に示されていないが、ルールベースのモデルはまた、限定はしないが、トレーニングデータ、気象データ、日の出／日没データ、家データ、家の人口統計、近隣／地域の人口統計、税記録などの追加情報を利用し得ることに留意されたい。そのような情報は、（税記録、気象データなどの）公開されているデータストアにおいて見つけられ得るか、または（トレーニングデータなどの）分解および項目化を実行する公共施設または当事者によって維持され得る。
【００８６】
[00108]ルールベースのモデル２５０３は、限定はしないが、料理の推定２５１７、洗濯の推定２５１８、エンターテインメントの推定２５１９、および「他の」または種々の推定２５２０を含む項目化および推定を決定するために使用され得る。これらの各々は、ルールベースの項目化２５２１を構成し得る。
【００８７】
[00109]分解２５１６による項目化とルールベースの分解とを組み合わせることは、約１００％の項目化２５２２を生じ得る。この実質的に完全な項目化は、消費量および／またはコストを低減する方法を提案し得る受信された様々な推奨または提案に従って顧客が行動することをより促され得るのに十分な信頼性を顧客に与え得る。
以下に、本願出願の当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
［１］  家全体についての消費量データに基づいて家電の項目化を実行する方法であって、
前記消費量データをプロセッサにおいて受信することと、
前記消費量データがアクティブ信号および／または非アクティブ信号を含むのかどうかを前記プロセッサによって決定することと、
アクティブ信号の検出時に、
前記アクティブ信号に少なくとも部分的に基づいてアクティブな水加熱を前記プロセッサによって検出し、アクティブな水加熱が検出された場合、アクティブな水加熱消費量を推定することと、
前記アクティブ信号に少なくとも部分的に基づいて照明を前記プロセッサによって検出し、照明が検出された場合、照明消費量を推定することと、
非アクティブ信号の検出時に、
前記非アクティブ信号に少なくとも部分的に基づいてパッシブな水加熱を前記プロセッサによって検出し、検出された場合、パッシブな水加熱消費量を推定することと、
前記非アクティブ信号に少なくとも部分的に基づいて冷蔵を前記プロセッサによって検出し、冷蔵が検出された場合、冷蔵庫消費量を推定することと、
前記非アクティブ信号に少なくとも部分的に基づいて休暇モードを前記プロセッサによって検出することと
を備える、方法。
［２］  前記消費量データが、公共施設から受信される、［１］に記載の方法。
［３］  前記消費量データが、高度計測インフラストラクチャ（ＡＭＩ）デバイスから受信される、［１］に記載の方法。
［４］  前記消費量データが、１５分、３０分、または６０分の間隔で受信されたデータを備える低解像度のものである、［１］に記載の方法。
［５］  前記プロセッサが、
スライド窓関数を使用し、ベクトル中にエネルギー消費量を記憶することと、
その後、非アクティブ状態を決定するために最低エネルギー消費量窓と前記ベクトルを比較することと
に少なくとも部分的に基づいて前記消費量データがアクティブ信号および／または非アクティブ信号を含むのかどうかを決定する、［１］に記載の方法。
［６］  前記プロセッサが、水加熱器の典型的な振幅を推定することと、挙動モデリングと、データ平滑化とによってアクティブな水加熱器消費量を推定する、［５］に記載の方法。
［７］  挙動モデリングが、時刻および曜日の属性を含むユーザ固有のパターンがモデル化されることを備える、［６］に記載の方法。
［８］  属性が、温度と、季節と、前記家の居住者の数と、特定の家電の使用と、地理的領域、居住者の年齢、居住者の性別、および／または居住者の社会経済的ステータスを含む人口統計データとからなるグループから選択される特性をさらに含み得る、［７］に記載の方法。
［９］  前記プロセッサは、照明が使用されることが予想される時間期間中の消費量の弧を識別することに少なくとも部分的に基づいて照明を検出し、ここにおいて、消費量の弧を識別することが、
前記消費量データから不適当なデータ点を除去することと、
パーセンタイルフィルタ処理、最小値除去、および／または平滑化ノイズ除去を使用して前記消費量データを整理することと、
一般に照明がないことが生じるときに連続する日数の不在または存在を含む季節的特性を示す時点を選択することによって季節的負荷を検出し、除去することと、
照明が存在する１日の時間の集まりを備える照明帯を抽出することと
を備える、［１］に記載の方法。
［１０］  前記プロセッサが、照明容量パラメータと、照明のタイミングと、季節性とともに各データ点における照明の消費量を推定する、［９］に記載の方法。
［１１］  前記プロセッサが、振幅推定、周波数推定、および温度相関によってパッシブな水加熱を検出する、［１］に記載の方法。
［１２］  前記プロセッサが、検出された水加熱器の電力定格とパッシブパルスの典型的な持続時間とによって決定されるパッシブパルスの典型的な振幅と周波数とを推定することによってパッシブな水加熱消費量を推定する、ここにおいて、パッシブパルスの前記持続時間が、前記水加熱器の温度設定、前記水加熱器の断熱、および外部温度と相関している、［１１］に記載の方法。
［１３］  前記プロセッサは、冷蔵コンプレッサモータの標準パルスが検出可能である低活動期間中のデータを分析することによって冷蔵を検出する、［１］に記載の方法。
［１４］  前記プロセッサが、
数カ月の消費量データを分析し、低活動期間を識別することと、
品質について各低活動期間を採点することと、
品質しきい値を満たす低活動期間をコンパイルすることと、
前記品質しきい値を満たす前記低活動期間に基づいて、冷蔵消費量を予測するために機械学習モデルを使用することと
を行うことによって冷蔵庫消費量を推定する、［１３］に記載の方法。
［１５］  前記機械学習モデルが、トレーニングデータに少なくとも部分的に基づく回帰モデルである、［１４］に記載の方法。
［１６］  前記プロセッサが、静的な、平均より低い消費量の複数の連続する日を識別することによって休暇モードを検出する、［１］に記載の方法。
［１７］  静的な、平均より低い消費量の複数の連続する日を識別することが、
以前の３週にわたる消費量データを検討することと、
以前の消費量データに基づいてベース負荷を計算し、しきい値を設定することと、
１日のエネルギー消費量を計算し、１日のエネルギー消費量が前記しきい値内にあるかどうかを決定することと、
前記１日のエネルギーが前記しきい値内にある場合、約４時間×２時間の窓サイズをもつスライド窓関数の使用に少なくとも部分的に基づいてエネルギー消費量を計算し、ベクトル中に前記エネルギー消費量を記憶することと、
前記ベクトルのサイズが１日よりも大きいかどうかを決定し、そうである場合、前記ベクトルのための標準偏差を決定することと、
前記ベクトルのための前記標準偏差が前記しきい値内にあるのかどうかを決定し、そうである場合、前記ベクトルの平均からの上位３位の外れ値を識別することと、
前記ベクトルの前記平均からの前記上位３位の外れ値が前記しきい値内にあるのかどうかを決定し、そうである場合、前記ベクトルの前記平均を決定することと、
前記ベクトルの前記平均が前記しきい値内にあるのかどうかを決定することと、
前記ベクトルの前記平均が前記しきい値内にある場合、前記ベクトルの開始および終了時間として開始および終了時間をもつ休暇が検出されることと
を備える、［１６］に記載の方法。
［１８］  検出された家電の項目化と検出された家電ごとの推定された消費量とを顧客に与えること
をさらに備える、［１］に記載の方法。
［１９］  高度計測インフラストラクチャ（ＡＭＩ）デバイスから受信した家全体についての消費量データに基づいて家電の項目化を実行する方法であって、前記消費量データが、１５分、３０分、または６０分間隔で受信されたデータを備える低解像度のものである、
前記消費量データをプロセッサにおいて受信することと、
前記消費量データがアクティブ信号および／または非アクティブ信号を含むのかどうかを前記プロセッサによって決定することと、
アクティブ信号の検出時に、
前記アクティブ信号に少なくとも部分的に基づいてアクティブな水加熱を前記プロセッサによって検出し、アクティブな水加熱が検出された場合、水加熱器の典型的な振幅を推定することと、挙動モデリングと、データ平滑化とに少なくとも部分的によってアクティブな水加熱器消費量を推定することと、ここにおいて、挙動モデリングが、時刻および曜日の属性を含むユーザ固有のパターンがモデル化されることを備える、
前記アクティブ信号に少なくとも部分的に基づいて、照明が使用されることが予想される時間期間中の消費量の弧を識別することに少なくとも部分的に基づいて照明を前記プロセッサによって検出することと、ここにおいて、消費量の弧を識別することが、
前記消費量データから不適当なデータ点を除去することと、
パーセンタイルフィルタ処理、最小値除去、および／または平滑化ノイズ除去を使用して前記消費量データを整理することと、
一般に照明がないことが生じるときに連続する日数の不在または存在を含む季節的特性を示す時点を選択することによって季節的負荷を検出し、除去することと、
照明が存在する１日の時間の集まりを備える照明帯を抽出することと
を備え、
照明が検出される場合、照明容量パラメータと、照明のタイミングと、季節性とともに各データ点における照明の消費量を推定することと、
非アクティブ信号の検出時に、
前記非アクティブ信号に少なくとも部分的に基づいて振幅推定、周波数推定、および温度相関に少なくとも部分的に基づいてパッシブな水加熱を前記プロセッサによって検出し、検出された場合、検出された水加熱器の電力定格とパッシブパルスの典型的な持続時間とによって決定されるパッシブパルスの典型的な振幅と周波数とを推定することに少なくとも部分的によってパッシブな水加熱消費量を推定することと、ここにおいて、パッシブパルスの前記持続時間が、前記水加熱器の温度設定、前記水加熱器の断熱、および外部温度と相関している、
前記非アクティブ信号に少なくとも部分的に基づいて冷蔵コンプレッサモータの規則的なパルスが検出可能である低活動期間中のデータを分析することに少なくとも部分的によって冷蔵を前記プロセッサによって検出し、冷蔵が検出された場合、
数カ月の消費量データを分析し、低活動期間を識別することと、
品質について各低活動期間を採点することと、
品質しきい値を満たす低活動期間をコンパイルすることと、
前記品質しきい値を満たす前記低活動期間に基づいて、冷蔵消費量を予測するために回帰機械学習モデルを使用することと、
前記非アクティブ信号に少なくとも部分的に基づいて静的な、平均より低い消費量の複数の連続する日を識別することによって休暇モードを前記プロセッサによって検出することと
に少なくとも部分的によって冷蔵庫消費量を推定することと、
検出された家電の項目化と検出された家電ごとの推定された消費量とを顧客に与えることと
を備える方法。
［２０］  高度計測インフラストラクチャ（ＡＭＩ）デバイスから受信した家全体についての消費量データに少なくとも部分的に基づいて家電の項目化を実行する方法であって、前記消費量データが、１５分、３０分、または６０分間隔で受信されたデータを備える低解像度のものである、
任意の存在する照明家電、水加熱家電、冷蔵家電、プールポンプ、加熱家電、または冷却家電の検出および推定を与えるために前記消費量データに分解モデルを適用することと、
任意の存在する料理家電、洗濯家電、エンターテインメントデバイスまたは家電、および種々の家電の検出および推定を与えるために前記消費量データにルールベースのモデルを適用することと
を備え、
ここにおいて、前記分解モデルと前記ルールベースのモデルとが、前記家全体のための完全なまたはほぼ完全な家電レベルの項目化および推定を提供する、
方法。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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