JP2017536604A - ノンテクニカルロスを同定するための機械学習の利用 - Google Patents
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Abstract
Description
Claims (20)
- 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。 - 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、
請求項1に記載のコンピュータ実装された方法。 - 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、
請求項2に記載のコンピュータ実装された方法。 - 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、
請求項3に記載のコンピュータ実装された方法。 - 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、
請求項2に記載のコンピュータ実装された方法。 - 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、
請求項5に記載のコンピュータ実装された方法。 - 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、
請求項6に記載のコンピュータ実装された方法。 - 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、
請求項7に記載のコンピュータ実装された方法。 - 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、
請求項8に記載のコンピュータ実装された方法。 - 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、
請求項2に記載のコンピュータ実装された方法。 - 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、
請求項2に記載のコンピュータ実装された方法。 - 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、
請求項11に記載のコンピュータ実装された方法。 - 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、
請求項2に記載のコンピュータ実装された方法。 - 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、
請求項2に記載のコンピュータ実装された方法。 - 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、
請求項2に記載のコンピュータ実装された方法。 - 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、
請求項2に記載のコンピュータ実装された方法。 - 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、
請求項1に記載のコンピュータ実装された方法。 - 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、
請求項2に記載のコンピュータ実装された方法。 - 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。 - 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。
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