卸载量分配方法与装置的制造方法
【专利摘要】一种卸载量分配方法与装置，此卸载量分配方法执行于用户群代表或聚合商的此卸载量分配装置中，且其步骤如下。依据多个卸载事件的历史数据，自未被选择的多个用户中选择一个参与机率最高的用户，并产生被选择的用户的机率模型。依据被选择的用户的机率模型计算分配给被选择的用户的预期卸载量。将被选择的用户的预期卸载量与预期总卸载量相加以更新预期总卸载量。若预期总卸载量大于或等于需量，则发布至少一卸载事件给至少一用户，其中给用户的卸载事件的卸载量为根据此用户的机率模型求得的卸载量。
【专利说明】
卸载量分配方法与装置
技术领域
[0001]本发明系关于一种卸载量分配方法与装置，且特别是关于一种考虑了用户的接受度的卸载量分配方法与装置。
【背景技术】
[0002]现代人生活中的各种电子设备或家电都倚赖电力来驱动，故发电端(例如，台湾电力公司)会透过火力、核能或潮汐来发电，以提供用电端所需要的电力。发电成本一般在用电的尖峰时段会比离峰时段来得高，而且现在政府亦鼓励民间与家庭节约用电，减少排碳量，因此，在用户与发电端之间可能会有一个用户群代表或聚合商(aggregator)负责分配与协商用户参与卸载事件，以降低电力的需求量。
[0003]更进一步地说，用户群代表或聚合商会与发电端之间有一个特定的合约，其可能载明当用户群代表或聚合商完成多次的卸载请求时(亦即，使用户的实际总卸载量不小于发电端的请求总卸载量)，则用户群代表或聚合商可向发电端获取报酬。另外，用户群代表或聚合商与多个用户之间也有一个特定的合约，其可能载明当用户中途不退出地参与多次的卸载请求时(亦即，使用户的实际卸载量不小于用户群代表或聚合商向此用户的请求卸载量)，则用户透过用户群代表或聚合商向发电端所获得的电力的成本可以有所优惠。
[0004]然而，用户群代表或聚合商向用户发送卸载请求后，用户可能会先参加卸载，但又因为某些因素而中途地退出此次卸载，导致发电端的需量大于用户的实际总卸载量，亦即，用户的实际总卸载量可能不如预期。因此，在需求响应协商中，用户群代表或聚合商需要一个判断依据来合理分配各用户的卸载量，以使得用户有最高的机率可以全程地参与卸载事件。
[0005]US 20110258018 Al号公开专利申请案揭露了一种需求响应协商方法，其中用户群代表或聚合商利用历史的多个卸载事件来分配多个用户至不同的用户群组中，并以用户所属的用户群组作为分配用户的卸载量的依据。另外，US 20140062195 Al号公开专利申请案揭露了需求响应协商方法，其中用户群代表或聚合商利用历史的多个卸载事件来选择一个或多个用户来参与卸载事件，且以参与的用户的卸载能力作为分配用户的卸载量的依据。上述两种需求响应协商方法皆未考虑到用户的接受度，故其降低用户中途退出机率的效果仍然有限。
【发明内容】
[0006]本发明实施例提供一种卸载量分配方法，此卸载量分配方法执行于用户群代表或聚合商的卸载量分配装置中，且其步骤如下。(A)收集多个用户的多个卸载事件的历史数据。(B)依据多个历史数据，自未被选择的多个用户中选择一个参与机率最高的用户，并产生被选择的用户的机率模型。(C)依据被选择的用户的机率模型计算分配给被选择的用户的预期卸载量。⑶将被选择的用户的预期卸载量与预期总卸载量相加以更新预期总卸载量。(E)若预期总卸载量大于或等于需量，则发布至少一卸载事件给至少一用户，其中给用户的卸载事件的卸载量为根据此用户的机率模型求得的卸载量。
[0007]本发明实施例还提供一种卸载量分配装置，用以执行一卸载量分配方法。卸载量分配装置包括用户选择模块、机率建模模块、机率数据库、预期卸载量计算模块、累加模块、比较模块与卸载事件发布模块。用户选择模块系用以收集多个用户的卸载事件的历史资料，并用以依据历史数据计算用户参与卸载事件的参与机率，自用户中选择参与机率最高的用户。机率建模模块系用以依据被选择的该用户的多个卸载事件的历史数据产生用户之完整的机率模型。机率数据库系用以储存机率模型。预期卸载量计算模块系用以依据被选择的用户的机率模型计算分配给被选择的用户的预期卸载量。累加模块系用以将被选择的用户的预期卸载量与预期总卸载量相加以更新预期总卸载量。比较模块系用以比较预期总卸载量与发电端向用户群代表或聚合商请求的需量。卸载事件发布模块系当预期总卸载量大于或等于发电端向用户群代表或聚合商请求的需量时，用以发布至少一个卸载事件给至少一个用户。用户的卸载事件的卸载量根据用户的机率模型而求得。
[0008]综上所述，透过本发明实施例所提供的卸载量分配方法与装置，可进而减少用户群代表或聚合商与用户之间的额外通讯成本。
[0009]为使能更进一步了解本发明的特征及技术内容，请参阅以下有关本发明之详细说明与附图，但是此等说明与所附图式仅系用来说明本发明，而非对本发明的权利范围作任何的限制。
【附图说明】
[0010]图1是本发明实施例的供电系统的示意图。
[0011]图2是本发明实施例的卸载量分配装置的方块图。
[0012]图3是本发明实施例的卸载量分配方法的流程图。
[0013]图4是本发明实施例中依据被选择的用户的多个卸载事件的历史数据产生的被选择的用户的机率模型的示意图。
[0014]图5是本发明实施例中被选择的用户的机率模型于特定卸载时间的示意图。
[0015]图6是本发明实施例中依据被选择的用户的多个卸载事件的历史数据中的其他参数调整被选择的用户的机率模型的示意图。并且
[0016]图7是本发明实施例中对被选择的用户的机率模型的缺失部分进行填补以产生被选择的用户的完整的机率模型的示意图。
【具体实施方式】
[0017]在下文将参看随附图式更充分地描述各种例示性实施例，在随附图式中展示一些例示性实施例。然而，本发明概念可能以许多不同形式来体现，且不应解释为限于本文中所阐述之例示性实施例。确切而言，提供此等例示性实施例使得本发明将为详尽且完整，且将向熟习此项技术者充分传达本发明概念的范畴。在诸图式中，可为了清楚而夸示层及区之大小及相对大小。类似数字始终指示类似组件。
[0018]本发明实施例提供一种卸载量分配方法与装置，用户群代表或聚合商可以使用上述卸载量分配方法与装置来对用户的卸载量进行分配。上述卸载量分配方法与装置系以用户参与卸载事件的机率为基准(亦即，同时考虑了过去多个的卸载事件与用户偏好)来分配用户接受度最高的卸载量，并据此将卸载事件发布给用户，故可以降低用户在参与卸载事件后又忽然退出的机率(亦即，降低用户的中途退出机率)，并且减少用户群代表或聚合商与用户之间的额外通讯成本。以下将进一步地对所述卸载量分配方法与装置的可能实现方式进行说明。
[0019]请参照图1，图1是本发明实施例的供电系统的示意图。供电系统I包括了发电端11、用户群代表或聚合商12与多个用户131?135。本实施例以5个用户为例，但本发明并不限制用户的数量。用户群代表或聚合商12用以跟发电端11与多个用户131?135沟通协商需量，并且将沟通协商结果告知发电端11，而使发电端11据此提供的电力给多个用户131?135。
[0020]在大量用电或用电尖峰时刻，为舒缓用电情况，发电端11会传送第一卸载请求给用户群代表或聚合商12，用户群代表或聚合商12收到来自于发电端11的第一卸载请求后，会进一步地传送第二卸载请求给多个用户131?135，多个用户131?135会依据接收到的第二卸载请求内容分别回复用户群代表或聚合商12，以告知是否接受及执行用户群代表或聚合商12向用户131?135请求的第二卸载事件。另外，用户群代表或聚合商12可设定用户131?135回复第二卸载请求的期限，未于期限前回复表示放弃参与本次卸载事件。
[0021]来自发电端11的第一卸载请求内容包括发电端11向用户群代表或聚合商12请求的第一卸载事件，且第一卸载事件内容可包括发电端11请求的用电需量或要求卸载的卸载量；用户群代表或聚合商12传送至用户的第二卸载请求内容包括用户群代表或聚合商12向用户131?135请求的第二卸载事件(亦即，用户131?135的卸载事件)，其中分配给不同用户之第二卸载事件之内容可不相同，且第二卸载事件内容可包括分配给用户131?135的卸载量。
[0022]用户群代表或聚合商12于取得多个用户131?135之回复后进行卸载量统计，并依卸载量统计结果回应发电端11之第一卸载请求，以告知发电端11是否执行第一卸载事件。于一实施例中，若用户群代表或聚合商12的卸载量统计结果符合或高于发电端11的用电需量或要求卸载的卸载量，则用户群代表或聚合商12回应发电端11接受且执行第一卸载请求；反之，若卸载量统计结果低于发电端11的用电需量或要求卸载的卸载量，则回应不执行第一卸载请求。另外，用户群代表或聚合商12可请发电端11调整用电需量或要求卸载的卸载量，并请发电端11重新发送卸载事件改变的卸载请求。
[0023]接着，请参照图2，图2是本发明实施例的卸载量分配装置的方块图。卸载量分配装置2是被用户群代表或聚合商所使用，以计算出分配给用户的卸载量。卸载量分配装置2包括一个或多个电路，以组态成卸载事件数据库201、用户选择模块202、机率建模模块203、机率数据库204、预期卸载量计算模块205、累加模块206、比较模块207、预期卸载量调整模块208、预期卸载量调整评估模块209、重新协商模块210与卸载事件发布模块211。
[0024]于图2中，用户选择模块202电性连接卸载事件数据库201、机率建模模块203、预期卸载量计算模块205与预期卸载量调整模块208，而机率数据库204电性连接机率建模模块203、预期卸载量计算模块205与预期卸载量调整模块208。预期卸载量计算模块205电性连接累加模块206、预期卸载量调整模块208与卸载事件发布模块211，而累加模块206电性连接预期卸载量调整模块208与比较模块207。比较模块207电性连接用户选择模块202、预期卸载量调整模块208与预期卸载量计算模块205，而预期卸载量调整模块208电性连接卸载事件发布模块211与预期卸载量调整评估模块209。重新协商模块210电性连接预期卸载量调整评估模块209，并与发电端连结，以及卸载事件发布模块211链接多个用户。
[0025]请同时参照图2与图3，图3是本发明实施例的卸载量分配方法的流程图。图3的卸载量分配方法可以执行于卸载量分配装置2之中，但本发明并不以执行之装置的实现方式来限制上述卸载量分配方法。首先，在步骤S301中，当用户群代表或聚合商收到来自于发电端的卸载请求时，用户选择模块202收集来自于卸载事件数据库201所记录多个用户的多个卸载事件的历史数据，其中每一个用户的多个卸载事件的历史数据包括卸载事件的卸载时间、持续时间、卸载量与/或是否参与卸载事件等信息。
[0026]接着，于步骤S302中，用户选择模块202依据多个用户的多个卸载事件的历史数据自多个用户选取一个参与机率最高的用户，机率建模模块203依据被选择的用户的多个卸载事件的历史数据产生用户的完整的机率模型，并将此完整的机率模型储存于机率数据库204中。
[0027]更进一步地说，步骤S302可以包括步骤S3021?S3024，但此处步骤S302的实现方式并非用以限制本发明。于步骤S3021中，用户选择模块202依据多个用户的多个卸载事件的历史数据计算出多个用户参与卸载事件的参与机率，并据此选出一个参与机率最高的用户。更进一步地说，于步骤S3021中，用户选择模块202统计每一个用户之多个卸载事件的总数与参与次数，以获得每一个用户的参与机率，并比对多个用户的多个参与机率，找出最大参与机率的那个用户作为被选择的用户。
[0028]之后，在步骤S3022中，机率建模模块203根据被选择的用户之多个卸载事件的历史数据建立此被选择的用户的机率模型。请额外地参照图4与图5，图4是本发明实施例中依据被选择的用户的多个卸载事件的历史数据产生的被选择的用户的机率模型的示意图，而图5是本发明实施例中被选择的用户的机率模型于特定卸载时间的示意图。于图4中，被选择的用户的机率模型可以为一个使用折线图表示的三维机率模型以表示被选择的用户于各卸载时间之不同卸载量的参与机率。于图5的例子中，当卸载时间为14点且卸载量为200千瓦，被选择的用户参与卸载事件的机率为0.8。
[0029]接着，请继续参照图2与图3，于步骤S3023中，机率建模模块203根据被选择的用户的多个卸载事件的历史数据调整被选择的用户的机率模型。例如，根据被选择的用户的多个卸载事件的历史数据中的其他参数来调整此机率模型，其中这些参数不为机率模型中的变量。更进一步地，当考虑其他参数时，若存在一个参与机率比目前的机率模型中的参与机率(实质上为考虑其他参数时的平均参与机率)大，则求取最大的参与机率与机率模型中的参与机率之平均值，并将此平均值设为机率模型中的参与机率，以藉此调整机率模型。
[0030]请参照图6，图6是本发明实施例中依据被选择的用户的多个卸载事件的历史数据中的其他参数调整被选择的用户的机率模型的示意图。于图6中，原始的机率模型于卸载时间为14点可以以曲线C61来表示，而调整后的机率模型于卸载时间为14点可以以曲线C62来表示。于曲线C61中，被选择的用户在卸载时间为14点且卸载量为200千瓦的参与机率为0.8，且在被选择的用户的多个卸载事件的卸载持续时间中。另外，若在卸载时间为14点且卸载量为200千瓦的多个卸载事件的卸载持续时间分别为10分钟、30分钟与40分钟，且其参与机率分别为0.8,0.9与0.7，则在调整后的机率模型中，卸载时间为14点且卸载量为200千瓦的参与机率会被调整为0.85 ((0.9+0.8) /2)。
[0031 ] 接着，请继续参照图2与图3，于步骤S3024中，机率建模模块203会对被选择的用户的机率模型中有缺失的部分透过补值的方式来填补机率模型，以产生完整的机率模型储存于机率数据库204中，其中补值的方法例如为内插法、外插法、线性回归或灰色理论等补值方法，且本发明并不以此为限。
[0032]请参照图7，图7是本发明实施例中对被选择的用户的机率模型的缺失部分进行填补以产生被选择的用户的完整的机率模型的示意图。由于，被选择的用户的多个卸载事件的历史数据可能不够完整到建立一个完整的机率模型，因此，于特定卸载时间，不完整的机率t旲型的卸载量与机率的关系可以用曲线C71表不。在对不完整的机率t旲型的缺失的部分进行填补后，完整的机率模型于特定卸载时间的卸载量与机率的关系可以用曲线C72表不O
[0033]接着，请继续参照图2与图3，于步骤S303中，预期卸载量计算模块205自机率数据库中获得目前被选择的用户的机率模型，以计算被选择的用户的预期卸载量。于目前卸载事件的卸载时间下，可以将被选择的用户的机率模型中之最高参与机率与卸载量相乘以获得被选择的用户的预期卸载量，以图7为例，被选择的用户的预期卸载量为170千瓦(0.85*200千瓦)。然而，本发明并不限制计算预期卸载量的方式，其亦可以是将最高参与机率之附近部分者进行积分，以获得被选择的用户的预期卸载量。
[0034]接着，在步骤S304中，累加模块206累加计算出来的预期卸载量，也就是将计算出来的预期卸载量前一次更新后的预期总卸载量相加，以更新预期总卸载量。在步骤S305中，比较模块207比较发电端所请求的需量与预期总卸载量，以判断预期总卸载量是否可以满足需量(预期总卸载量是否大于或等于需量)。若预期总卸载量满足需量，则步骤S313会被执行，否则，则步骤S306会被执行。
[0035]当比较模块207输出的结果表示预期总卸载量无法满足需量，则在步骤S306中，用户选择模块202判断是否有未选择的用户。若有未选择的用户，则步骤S3021会再次被执行，否则，步骤S307会被执行。简单地说，若用户选择模块202已经选择了所有的用户，但不幸地，所有用户累加起来的预期总卸载量仍无法满足需量，则步骤S307会被执行；若用户选择模块202在选择了部分或全部的用户后，其预期总卸载量可以满足需量，则步骤S313会被执行，以机率模型求得的卸载量(例如，用户的预期卸载量)来分配多个用户。
[0036]于步骤S307中，预期卸载量调整模块208受到用户选择模块202的控制，向机率数据库204获得其中一个选择的用户的机率模型，以调整其中一个选择的用户的预期卸载量，其中调整后的预期卸载量会大于之前计算出来的预期卸载量。于目前卸载事件的卸载时间下，可以将被选择的用户的机率模型中之次高参与机率与卸载量相乘以获得被选择的用户的预期卸载量，以图7为例，被选择的用户调整后的预期卸载量为280千瓦(0.7*400千瓦)。然而，本发明并不限制调整预期卸载量的计算方式，其亦可以是将次高参与机率之附近部分者进行积分，以藉此调整被选择的用户的预期卸载量。
[0037]在步骤S308中，预期卸载量调整模块208依据调整后之被选择的用户的预期卸载量指示累加模块206更新预期总卸载量。在步骤S309中，比较模块207比较发电端所请求的需量与预期总卸载量，以判断预期总卸载量是否可以满足需量。若预期总卸载量满足需量，则步骤S313会被执行，否则，则步骤S310会被执行。
[0038]于步骤S310中，预期卸载量调整模块208会判断是否有未调整的用户。简单地说，若用户选择模块202已经调整了所有的用户的预期卸载量一次，但不幸地，所有用户累加起来的预期总卸载量仍无法满足需量，则步骤S311会被执行；若预期卸载量调整模块208在调整了部分或全部的用户后，其预期总卸载量可以满足需量，则步骤S313会被执行，以机率模型求得的卸载量(例如，调整后的用户的预期卸载量)来分配多个用户。
[0039]于步骤S311中，预期卸载量调整评估模块209会评估是否能够继续再调整多个用户的预期卸载量一次，例如，其他次高机率与卸载量相乘不会比预期总卸载量还要大，则评估为无法继续地再调整预期卸载量。若可以再调整多个用户的预期卸载量一次，则步骤S307会被执行，否则，则步骤S312会被执行。于步骤S312中，重新协商模块210与发电端重新协商需量。于步骤S313中，卸载事件发布模块211依据机率模型求得的卸载量(例如，计算出来的用户的预期卸载量或调整后的各用户之预期卸载量)向各用户发布卸载事件的卸载请求，以完成卸载量的分配。
[0040]综上所述，本发明实施例所提供的卸载量分配方法与装置同时考虑了过去多个的卸载事件与用户偏好来分配用户接受度最高的卸载量，并据此将卸载事件发布给用户，故可以降低用户在参与卸载事件后又忽然退出的机率，并且减少用户群代表或聚合商与用户之间的额外通讯成本。
[0041]以上所述，仅为本发明最佳的具体实施例，惟本发明的特征并不局限于此，任何熟悉该项技艺者在本发明的领域内，可轻易思及的变化或修饰，皆可涵盖在以下本案的专利范围。
[0042]【符号说明】
[0043]1:供电系统
[0044]11:发电端
[0045]12:用户群代表或聚合商
[0046]131 ?135:用户
[0047]2:卸载量分配装置
[0048]201:卸载事件数据库
[0049]202:用户选择模块
[0050]203:机率建模模块
[0051]204:机率数据库
[0052]205:预期卸载量计算模块
[0053]206:累加模块
[0054]207:比较模块
[0055]208:预期卸载量调整模块
[0056]209:预期卸载量调整评估模块
[0057]210:重新协商模块
[0058]211:卸载事件发布模块
[0059]C61、C62、C71、C72:曲线
[0060]S301 ?S313、S3021 ?S3024:步骤流程。
【主权项】
1.一种卸载量分配方法，执行于一用户群代表或聚合商的一卸载量分配装置中，其特征在于包括: (A)收集多个用户的卸载事件的历史资料； (B)依据该些历史数据计算该些用户参与卸载事件的一参与机率，自该些用户中选择该参与机率最高的用户，并产生被选择的该用户的一机率模型； (C)依据被选择的该用户的该机率模型计算分配给该被选择的该用户的一预期卸载量; (D)将被选择的该用户的该预期卸载量与一预期总卸载量相加以更新该预期总卸载量；以及 (E)若该预期总卸载量大于或等于一发电端向用户群代表或聚合商请求的一需量，则发布至少一卸载事件给至少一用户，其中给该用户的该卸载事件的一卸载量根据该用户的该机率模型而求得。2.根据权利要求1所述的卸载量分配方法，还包括: (F)若该预期总卸载量小于该需量，则判断是否有未选择的该至少一用户；以及 (G)若有未选择的该至少一用户，则执行步骤(B)?(E)。3.根据权利要求2所述的卸载量分配方法，还包括: (H)若该些用户皆被选择，则调整其中一个被选择的用户的该预期卸载量，并据此更新该预期总卸载量，其中调整后的该预期卸载量大于未调整前的该预期卸载量； (I)判断步骤(H)所更新的该预期总卸载量是否大于或等于该需量；以及 (J)若步骤(I)所更新的该预期总卸载量大于或等于该需量，则执行步骤(E)。4.根据权利要求3所述的卸载量分配方法，还包括: (K)若步骤(I)所更新的该预期总卸载量小于该需量，则判断是否有未被调整的该至少一用户；以及 (L)若有未被调整的该至少一用户，则执行步骤(H)、(I)。5.根据权利要求4所述的卸载量分配方法，还包括: (M)若该些用户皆被调整，则判断该些用户的该些预期卸载量的至少其中之一是否还有调整空间； (N)若该些用户的该些预期卸载量的至少其中之一还有调整空间，则执行步骤(H)、⑴。6.根据权利要求5所述的卸载量分配方法，还包括: (O)若该些用户的该些预期卸载量的至少其中之一没有调整空间，则与该发电端重新协商该需量。7.根据权利要求1所述的卸载量分配方法，其中步骤⑶还包括: (BI)依据该些历史数据，自该些用户中选择一个参与机率最高的用户； (B2)依据被选择的该用户的该些历史数据建立该被选择的该用户的该机率模型； (B3)依据被选择的该用户的该些历史数据，调整该被选择的该用户的该机率模型；以及 (B4)对被选择的该用户的的该机率模型的缺失部分进行补值，以产生被选择的该用户的的该机率模型。8.根据权利要求1所述的卸载量分配方法，其中于步骤(C)中，将该被选择的该用户的该机率模型中的一最高参与机率与该最高参与机率对应的一卸载量相乘，以产生该被选择的该用户的该预期卸载量。9.根据权利要求3所述的卸载量分配方法，其中将该被调整的该用户的该机率模型中的一次高参与机率与该次高参与机率对应的一卸载量相乘，以据此调整该预期卸载量。10.一种卸载量分配装置，用以执行一卸载量分配方法，其特征在于包括: 一用户选择模块，用以收集多个用户的卸载事件的历史资料，并用以依据该些历史数据计算该些用户参与卸载事件的一参与机率，自该些用户中选择一参与机率最高的用户； 一机率建模模块，用以依据被选择的该用户的多个卸载事件的历史数据产生该用户的一完整的机率模型； 一机率数据库，用以储存该机率模型； 一预期卸载量计算模块，用以依据被选择的该用户的该机率模型计算分配给该被选择的该用户的一预期卸载量； 一累加模块，用以将被选择的该用户的该预期卸载量与一预期总卸载量相加以更新该预期总卸载量； 一比较模块，用以比较该预期总卸载量与一发电端向用户群代表或聚合商请求的一需量；以及 一卸载事件发布模块，当该预期总卸载量大于或等于该发电端向用户群代表或聚合商请求的该需量时，用以发布至少一卸载事件给该至少一用户； 其中给该用户的该卸载事件的一卸载量根据该用户的该机率模型而求得。
【文档编号】G06Q10/06GK105844377SQ201510023058
【公开日】2016年8月10日
【申请日】2015年1月16日
【发明人】陈昱廷, 严嘉鑫
【申请人】财团法人资讯工业策进会