表征资源分配系统中的风险的制作方法
【专利说明】
【背景技术】
[0001]许多资源(诸如电力、燃气和水)的公共事业提供商使用位于消费者住宅、企业或连接到公共事业提供商的资源分配系统的其他建筑物处的计量仪。这些计量仪收集关于消费者正在使用多少资源的数据。经常，公共事业公司周期性地(诸如每月一次)参考计量仪以便确定针对消费者对资源的利用向消费者收费多少。
【附图说明】
[0002]附图图示本文描述的原理的各种示例并且是本说明书的一部分。图示的示例仅仅是示例并且不限制权利要求的范围。
[0003]图1是根据本文描述的原理的资源分配系统的示例的图。
[0004]图2是根据本文描述的原理的资源消耗的示例的图表。
[0005]图3是根据本文描述的原理的用于表征资源分配系统中的风险的方法的示例的图。
[0006]图4是根据本文描述的原理的用于表征资源分配系统中的风险的方法的示例的图。
[0007]图5是根据本文描述的原理的表征系统的示例的图。
[0008]图6是根据本文描述的原理的表征系统的示例的图。
[0009]图7是根据本文描述的原理的用于表征资源分配系统中的风险的过程的流程图的示例的图。
【具体实施方式】
[0010]资源分配系统上的应变可能由于对资源的过度需求而导致故障，诸如电力故障。具体来说，资源的过量用户，尤其在峰值消耗时段，对资源分配系统造成了风险。然而，出于计费的目的仅每月一次检查计量表无法告知公共事业提供商他们的哪些资源终端用户正在对他们的系统造成最大的风险。
[0011]公共事业公司面对的另一风险是欺诈。一些终端用户故意地在短时间段或延长的时间段内断开他们的计量仪或者以其他方式操纵他们的计量仪，同时在没有检测的情况下继续使用分配系统的资源。这错误地降低了不诚实终端用户的每月的资源消耗账单。这还可能误导公共事业提供商相信存在对系统资源的较少需求。因此，公共事业提供商的输出可能少于实际需求，这可能导致停电或其他故障。
[0012]本文描述的原理包括用于识别对资源分配系统的风险的方法，该方法允许公共事业提供商采取改正行动(例如，反对欺诈或向资源的过量用户提供节约选项)。方法包括:利用位于多个终端用户的使用位置处的多个远程计量仪从资源分配系统中的多个终端用户收集测量值；以及利用风险识别引擎识别终端用户的子集，该子集中的终端用户对资源分配系统造成大于平均值的风险。另外，终端用户可以根据他们的风险被分等级。因此，公共事业提供商可以根据终端用户的风险确定具有终端用户中的特定百分位的子集。例如，该子集可以包括造成最大风险的用户中的前百分之十。
[0013]公共事业提供商可以建立它认为造成大于平均值的风险的准则。例如，公共事业提供商可以确定过量用户(即比其他终端用户使用显著更大量的资源的终端用户)对资源分配系统造成风险。公共事业提供商也可以确定不足用户(即比其他终端用户使用或显示为使用显著更少量的资源的终端用户)造成风险，因为他们可能实行了欺诈。
[0014]在下面的描述中，出于解释的目的，阐述了许多特定细节以便提供对本系统和方法的全面理解。然而，对于本领域技术人员将显而易见的是，可以在没有这些特定细节的情况下实践本设备、系统和方法。在说明书中对“示例”或类似语言的提及意指所描述的特定特征、结构或特性被包括在至少这一个示例中，但是不一定包括在其他示例中。
[0015]图1是根据本文描述的原理的资源分配系统(100)的示例的图。在这个示例中，资源分配系统(100)将公共事业资源分配给处于不同地理位置(108、110、112)的住所，诸如住宅(104)和其他建筑物(106)。资源可以是电力、燃气、水、其他资源或其组合。
[0016]每个住宅(104)和建筑物(106)具有来自供应资源的资源分配系统(100)的线路。计量仪(114)附接到传入线路，该计量仪测量通过其传递到住宅(104)和建筑物(106)中的资源量。每个计量仪(114)具有向资源分配系统(100)中的集中位置(116)发送其测量值的能力。在替代示例中，数据被发送到并且存储在分布式系统中。该分布式系统可以把该数据聚集成单个视图以便被共同分析。
[0017]计量仪(114)以无线方式传送测量值，或者计量仪在被接线到资源分配系统(100)中的导电介质上传送测量值。在一些示例中，该数据以无线方式跨资源分配系统的一些区段被传送，并且利用导电介质被传送通过其他区段。在一些示例中，该数据以无线方式被传送到集中器。来自多个计量仪的数据在集中器处被聚集。另外在上游，头端系统从多个集中器聚集数据。一个或多个头端系统把数据传送到集中位置或分布式数据系统。
[0018]测量值可以是从计量仪被激活开始的总测量值，或者测量值可以是从上一个测量值被报告开始的总测量值。除了发送测量值信息，计量仪(114)还可以发送其他数据，诸如住所的地理位置、住所的尺寸、住所的类型、用户终端身份、其他信息、或其组合。
[0019]表征引擎(118)与集中位置(116)通信并且从每个报告计量仪(114)收集数据。表征引擎(118)把每个报告计量仪分类到描述与该计量仪相关联的住所的共同特性的类别中。这些类别可以包括住所类型，诸如居住住宅、工业工厂、办公楼、另一类型的建筑物或其组合。另一类别可以包括建筑物的尺寸，并且再另一类别可以包括住所的地理位置。类别种类可以利用细微的细节或利用更粗糙的细节将计量仪分类。细微细节类别可以包括住所平方英尺数、居住者的数量、居住者的年龄、电气用具类型、电气用具数量、电气用具的寿命、天气条件、其他细微细节、或其组合。
[0020]在一些示例中，每个住所被分配到单个类别，而在其他示例中，住所可以被分配到多个类别。这种类别允许表征引擎(118)将每个住所与具有共同特性的其他住所(即其同等住所)相比较。这种类别避免把大办公楼的资源消耗直接与小住宅的资源消耗相比较，从而更准确地识别过量用户和不足用户。
[0021]表征引擎(118)比较每个类别内的每个住所的消耗测量值。因此，表征引擎(118)可以确定每个类别中的哪个住所具有相对较高的资源消耗、相对较低的资源消耗，相对正常的资源消耗、其他特性或其组合。在每个类别内，表征引擎(118)遵循表征策略规则以确定哪个住所对资源分配系统(100)具有大于平均值的风险。例如，表征策略可以表明每个类别的资源消费者的最高百分之十对于资源分配系统(100)具有大于平均值的风险。另一示例包括表明如下情况的规则:每个种类的资源消费者的最低百分之十对于资源分配系统
(100)具有高于平均值的风险。在再另一示例中，规则表明与用户类别内的平均使用量相比多于或少于三个标准偏差的终端用户对资源分配系统造成风险。其他规则可以包括预定资源消耗阈值，考虑其他参数的更复杂规则、其他规则或其组合。
[0022]并不是被认为对资源分配系统(100)造成更高风险的所有住所都可能对资源分配系统(100)实际上有危险。例如，使用资源高效电气用具的终端用户可能落在其类别内的最低百分之十之内并且不会对资源分配系统(100)造成危险。另外，本地生成能量的住所(诸如太阳能电池板或风轮机)也可以对能量资源分配系统造成很少或不造成风险。照此，表征规则用于表明哪些住所应当经受更详细的分析。虽然对从资源分配系统(100)接收资源的每个住所执行详细分析可以揭示所有实际风险，但是这样过多的分析是昂贵的和时间上不允许的。因此，通过把更详细的分析限制到仅最高风险的住所，表征资源被更高效地使用。
[0023]表征引擎(118)可以从每个种类提取统计值(诸如平均资源消耗、顶部用户、底部用户等等)以生成报告。该报告可以包括哪个住所被认为是更高的风险，并且包括对于如何处理该风险的推荐。例如，推荐可以包括向终端用户提供资源节约选项和激励。另一推荐包括手动检查报告不足使用量的计量仪。这种检查可以揭示欺诈活动或计量仪损坏。在其他示例中，推荐可以包括基于多种考虑的更多定制的行动。
[0024]图2是根据本文描述的原理的资源消耗的示例的图表(200)。在这个示例中，X轴
(202)示意地表示资源消耗量，并且y轴(204)示意地表示类别之一内的终端