【手続補正書】
【提出日】平成30年9月25日(2018.9.25)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
消費における不規則なパターンを同定するためのコンピュータ実装された方法であって、前記コンピュータ実装された方法は、
複数のデータソースからデータを取得することであって、前記データは、消費データとユーザデータとを含む二つ以上の異なるデータタイプを備える、ことと、
前記取得されたデータから選択される信号の集合に対する信号値を取得することであって、前記信号の集合は、複数の利用状態に関連する、ことと、
前記信号値に基づいて、前記複数の利用状態に対する複数のＮ次元表現を生成することと、
不規則な消費パターンに関連付けられた一つ以上の利用状態を同定するために使用される分類モデルを作成するために、少なくとも一つの機械学習アルゴリズムを前記複数のＮ次元表現に適用することと
を含む、コンピュータ実装された方法。
【請求項２】
前記消費データおよび前記複数の利用状態は、エネルギー消費に関連付けられる、請求項１に記載のコンピュータ実装された方法。
【請求項３】
前記不規則な消費パターンは、エネルギーのノンテクニカルロスに関連付けられる、請求項２に記載のコンピュータ実装された方法。
【請求項４】
前記少なくとも一つの機械学習アルゴリズムは、ブーステッド決定木、分類木、回帰木、バギング木、ランダム森、ニューラルネットワーク、および回帰森から成る群から選択される、請求項１に記載のコンピュータ実装された方法。
【請求項５】
新規の利用状態に関連付けられた一つ以上の新規の信号値を前記分類モデルに提供することと、
前記一つ以上の新規の信号値に基づいて前記不規則な消費パターンを同定するために前記信号の集合からの各信号の関連性または重要性を再評価することと、
（１）前記不規則な消費パターンの同定においてより関連する新規の信号値および新規の利用状態を説明するために分類モデルを改変すること、または、（２）前記不規則な消費パターンの同定においてより関連しない一つ以上の信号を選択的に排除することのうちの少なくとも一つによって、前記分類モデルを養成することと
をさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ実装された方法。
【請求項６】
前記複数のＮ次元表現の少なくとも第一部分は、前記不規則な消費パターンに対応するものとして予め認識され、前記複数のＮ次元表現の少なくとも第二部分は、規則的な消費パターンに対応するものとして予め認識される、請求項１に記載のコンピュータ実装された方法。
【請求項７】
前記少なくとも一つの機械学習アルゴリズムは、監視下プロセスを含み、前記監視下プロセスは、（１）前記第一部分から許容可能なＮ次元の近接範囲内の前記複数のＮ次元表現の少なくとも第三部分を、前記不規則な消費パターンに対応するものとして分類し、（２）前記第二部分から前記許容可能なＮ次元の近接範囲内の前記複数のＮ次元表現の少なくとも第四部分を、前記規則的な消費パターンに対応するものとして分類する、請求項６に記載のコンピュータ実装された方法。
【請求項８】
前記信号の集合に対する新規の信号値を受信することであって、前記新規の信号値は、特定の利用状態に関連付けられる、ことと、
前記新規の信号値に基づいて、前記特定の利用状態に対する新規のＮ次元表現を生成することと、
前記分類モデルを使用して、前記新規のＮ次元表現を分類することと
をさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ実装された方法。
【請求項９】
前記分類モデルを改変または養成するために、前記新規のＮ次元表現に前記少なくとも一つの機械学習アルゴリズムを適用することをさらに含む、請求項８に記載のコンピュータ実装された方法。
【請求項１０】
消費における不規則なパターンに対応するものとして、前記新規のＮ次元表現を同定することと、
前記特定の利用状態および前記不規則な消費パターンをエンティティに報告することと
をさらに含む、請求項９に記載のコンピュータ実装された方法。
【請求項１１】
前記特定の利用状態が前記不規則な消費パターンをもたらしたという前記エンティティからの確認または未確認のうちの少なくとも一つに基づいて、前記分類モデルを改変することをさらに含む、請求項１０に記載のコンピュータ実装された方法。
【請求項１２】
前記複数のデータソースは、送電系統および公益事業操作システム、メータデータ管理（ＭＤＭ）システム、顧客情報システム（ＣＩＳ）、請求システム、公益事業顧客システム、公益事業企業システム、公益事業エネルギー省エネルギー対策、リベートデータベース、建造物特徴システム、気象データソース、第三者特性管理システム、または、業界標準ベンチマークデータベースのうちの一つ以上を含む、請求項１に記載のコンピュータ実装された方法。
【請求項１３】
前記不規則な消費パターンに関連付けられる尤度を有する複数のセンサを同定することと、
前記不規則な消費パターンに関連付けられる前記尤度に基づいて、前記複数のセンサをランク付けすることと
をさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ実装された方法。
【請求項１４】
前記複数のセンサのうちの少なくとも幾つかが、特定のランキング限界基準を満たすことを判定することと、
前記複数のセンサのうちの前記少なくとも幾つかを、エンティティによる更なる調査用の候補として同定することと
をさらに含む、請求項１３に記載のコンピュータ実装された方法。
【請求項１５】
前記信号の集合における一つ以上の信号は、アカウント属性信号カテゴリ、異常負荷信号カテゴリ、計算状態信号カテゴリ、現在の解析信号カテゴリ、欠測データ信号カテゴリ、切断信号カテゴリ、メータイベント信号カテゴリ、毎月メータ異常負荷信号カテゴリ、非アクティブにおける毎月メータ消費信号カテゴリ、供給停止信号カテゴリ、窃盗メータ信号カテゴリ、異常生成信号カテゴリ、作業命令信号カテゴリ、または、ゼロ読みとり信号カテゴリのうちの少なくとも一つに関連付けられる、請求項１に記載のコンピュータ実装された方法。
【請求項１６】
前記信号の集合に対する式の集合を取得することであって、前記式の集合における各式は、前記信号の集合における其々の信号に対応する、ことと、
前記式の集合に基づいて、前記信号の集合に対する前記信号値を計算することと
をさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ実装された方法。
【請求項１７】
前記信号値のうちの少なくとも幾つかは、前記複数の利用状態に関連付けられた複数のセンサから取得されたデータから導出される、請求項１に記載のコンピュータ実装された方法。
【請求項１８】
前記信号の集合における第一の信号は、前記信号の集合内の第二の信号に対する改変に基づいて生成される、請求項１に記載のコンピュータ実装された方法。
【請求項１９】
前記信号の集合に含まれない少なくとも一つの信号であって、前記不規則な消費パターンを同定するための利用状態に関連する少なくとも一つの信号をエンティティから受信することをさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ実装された方法。
【請求項２０】
前記少なくとも一つの機械学習アルゴリズムは、非監視下プロセスを含み、前記非監視下プロセスは、次元表現の高密度クラスタの外側または次元表現の高密度クラスタから実質的に分離されたＮ次元表現の外部クラスタを分類するように試み、前記次元表現の高密度クラスタは、規則的な消費パターンに関連付けられ、前記Ｎ次元表現の外部クラスタは、前記不規則な消費パターンに関連付けられる、請求項１に記載のコンピュータ実装された方法。
【請求項２１】
消費における不規則なパターンを同定するためのシステムであって、前記システムは、
複数のデータソースと通信するサーバと、
命令を格納するメモリと
を備え、
前記命令は、前記サーバによって実行されると、
前記複数のデータソースからデータを取得することであって、前記データは、消費データおよびユーザデータから成る群から選択される二つ以上の異なるデータタイプを備える、ことと、
前記取得されたデータから選択される信号の集合に対する信号値を取得することであって、前記信号の集合は、複数の利用状態に関連する、ことと、
前記信号値に基づいて、前記複数の利用状態に対する複数のＮ次元表現を生成することと、
不規則な消費パターンに関連付けられた一つ以上の利用状態を同定するために使用される分類モデルを作成するために、少なくとも一つの機械学習アルゴリズムを前記複数のＮ次元表現に適用することと
を含む動作を前記サーバに実行させる、システム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２３】
開示された技術の多くの他の特徴および実施形態は、添付の図面および以下の詳細な説明から明らかになるであろう。
本発明は、例えば、以下を提供する。
（項目１）
コンピューティングシステムによって、複数のエネルギー利用状態に関連する信号の集合を選択することと、
前記コンピューティングシステムによって、前記信号の集合に対する信号値を決定することと、
前記コンピューティングシステムによって、ノンテクニカルロスに関連付けられたエネルギー利用状態を同定するために、前記信号値に機械学習を適用することと、
を含む、
コンピュータ実装された方法。
（項目２）
前記複数のエネルギー利用状態に対して複数のＮ次元表現を生成することであって、前記複数のＮ次元表現は、前記信号値に基づいて生成される、ことをさらに含み、
機械学習を前記適用することは、ノンテクニカルロスを同定するために、分類モデルを作成するために、前記複数のＮ次元表現に少なくとも一つの機械学習アルゴリズムを適用することを含む、
項目１に記載のコンピュータ実装された方法。
（項目３）
前記複数のＮ次元表現の少なくとも第一部分は、ノンテクニカルロスに対応するものとして予め認識され、前記複数のＮ次元表現の少なくとも第二部分は、通常のエネルギー利用に対応するものとして予め認識される、
項目２に記載のコンピュータ実装された方法。
（項目４）
前記少なくとも一つの機械学習アルゴリズムは、前記第一部分から許容可能なＮ次元の近接範囲内の前記複数のＮ次元表現の少なくとも第三部分を、ノンテクニカルロスに対応するものとして分類し、前記第二部分から前記許容可能なＮ次元の近接範囲内の前記複数のＮ次元表現の少なくとも第四部分を、通常のエネルギー利用に対応するものとして分類する、監視下プロセスを含む、
項目３に記載のコンピュータ実装された方法。
（項目５）
前記信号の集合に対して新規の信号値を受信することであって、前記新規の信号値は、特定のエネルギー利用状態に関連付けられる、ことと、
前記新規の信号値に基づいて、前記特定のエネルギー利用状態に対して、新規のＮ次元表現を生成することと、
前記分類モデルに基づいて、前記新規のＮ次元表現を分類することと、
をさらに含む、
項目２に記載のコンピュータ実装された方法。
（項目６）
前記分類モデルを改変するために、前記新規のＮ次元表現に前記少なくとも一つの機械学習アルゴリズムを適用することをさらに含む、
項目５に記載のコンピュータ実装された方法。
（項目７）
ノンテクニカルロスに対応するものとして、前記新規のＮ次元表現を同定することと、
前記特定のエネルギー利用状態と関連付けられるエネルギー提供者に、前記ノンテクニカルロスを報告することと、
をさらに含む、
項目６に記載のコンピュータ実装された方法。
（項目８）
前記エネルギー提供者から、前記ノンテクニカルロスに前記特定のエネルギー利用状態が関連付けられることの確認または未確認の内の少なくとも一つを取得することをさらに含む、
項目７に記載のコンピュータ実装された方法。
（項目９）
前記確認または前記未確認のうちの前記少なくとも一つに基づいて、前記分類モデルを改変することをさらに含む、
項目８に記載のコンピュータ実装された方法。
（項目１０）
前記少なくとも一つの機械学習アルゴリズムは、サポートベクターマシン、ブーステッド決定木、分類木、回帰木、バギング木、ランダム森、ニューラルネットワーク、または回帰森のうちの少なくとも一つに関連付けられる、
項目２に記載のコンピュータ実装された方法。
（項目１１）
前記ノンテクニカルロスに関連付けられる尤度を有する複数のメータを同定することと、
前記ノンテクニカルロスに関連付けられる前記尤度に基づいて、前記複数のメータをランク付けすることと、
をさらに含む、
項目２に記載のコンピュータ実装された方法。
（項目１２）
前記複数のメータのうちの少なくとも幾つかが、特定のランキング限界基準を満たすことを判定することと、
前記複数の公共料金メータのうちの前記少なくとも幾つかを、調査用の候補として同定することと、
をさらに含む、
項目１１に記載のコンピュータ実装された方法。
（項目１３）
前記信号の集合における一つ以上の信号は、アカウント属性信号カテゴリ、異常負荷信号カテゴリ、計算状態信号カテゴリ、現在の解析信号カテゴリ、欠測データ信号カテゴリ、切断信号カテゴリ、メータイベント信号カテゴリ、毎月メータ異常負荷信号カテゴリ、非アクティブにおける毎月メータ消費信号カテゴリ、供給停止信号カテゴリ、窃盗メータ信号カテゴリ、異常生成信号カテゴリ、作業命令信号カテゴリ、またはゼロ読みとり信号カテゴリのうちの少なくとも一つと関連付けられる、
項目２に記載のコンピュータ実装された方法。
（項目１４）
前記信号の集合に対して式の集合を取得することであって、前記式の集合における各式は、前記信号の集合における其々の信号に対応する、ことと、
前記式の集合に基づいて、前記信号の集合に対して前記信号値を計算することと、
をさらに含む、
項目２に記載のコンピュータ実装された方法。
（項目１５）
少なくとも幾つかの信号値は、前記複数のエネルギー利用状態に関連付けられた複数のメータから取得されたデータから導出される、
項目２に記載のコンピュータ実装された方法。
（項目１６）
前記信号の集合における第一の信号は、前記信号の集合における第二の信号に対する改変に基づいて生成される、
項目２に記載のコンピュータ実装された方法。
（項目１７）
前記信号の集合に含まれず、ノンテクニカルロスを同定するためにエネルギー利用状態に関連する少なくとも一つの信号をエネルギー提供者から受信することをさらに含む、
項目１に記載のコンピュータ実装された方法。
（項目１８）
前記少なくとも一つの機械学習アルゴリズムは、非監視下プロセスを含み、前記非監視下プロセスは、ノンテクニカルロスを同定するための非分類データを利用する、
項目２に記載のコンピュータ実装された方法。
（項目１９）
少なくとも一つのプロセッサと、
前記少なくとも一つのプロセッサによって実行されると、
複数のエネルギー利用状態に関する信号の集合を選択することと、
前記信号の集合に対して信号値を決定することと、
ノンテクニカルロスに関連付けられるエネルギー利用状態を同定するために、前記信号値に機械学習を適用することと、
をシステムに実施させる命令を格納するメモリと、
を含む、
システム。
（項目２０）
コンピューティングシステムの少なくとも一つのプロセッサによって実行されると、
複数のエネルギー利用状態に関する信号の集合を選択することと、
前記信号の集合に対して信号値を決定することと、
ノンテクニカルロスに関連づけられるエネルギー利用状態を同定するために、前記信号値に基づいて機械学習を適用することと、
を前記コンピューティングシステムに実施させる命令を含む、
非一時的コンピュータ可読記憶媒体。