卸載量分配方法與裝置的制造方法
【專利摘要】一種卸載量分配方法與裝置，此卸載量分配方法執行于用戶群代表或聚合商的此卸載量分配裝置中，且其步驟如下。依據多個卸載事件的歷史數據，自未被選擇的多個用戶中選擇一個參與機率最高的用戶，并產生被選擇的用戶的機率模型。依據被選擇的用戶的機率模型計算分配給被選擇的用戶的預期卸載量。將被選擇的用戶的預期卸載量與預期總卸載量相加以更新預期總卸載量。若預期總卸載量大于或等于需量，則發布至少一卸載事件給至少一用戶，其中給用戶的卸載事件的卸載量為根據此用戶的機率模型求得的卸載量。
【專利說明】
卸載量分配方法與裝置
技術領域
[0001]本發明系關于一種卸載量分配方法與裝置，且特別是關于一種考慮了用戶的接受度的卸載量分配方法與裝置。
【背景技術】
[0002]現代人生活中的各種電子設備或家電都倚賴電力來驅動，故發電端(例如，臺灣電力公司)會透過火力、核能或潮汐來發電，以提供用電端所需要的電力。發電成本一般在用電的尖峰時段會比離峰時段來得高，而且現在政府亦鼓勵民間與家庭節約用電，減少排碳量，因此，在用戶與發電端之間可能會有一個用戶群代表或聚合商(aggregator)負責分配與協商用戶參與卸載事件，以降低電力的需求量。
[0003]更進一步地說，用戶群代表或聚合商會與發電端之間有一個特定的合約，其可能載明當用戶群代表或聚合商完成多次的卸載請求時(亦即，使用戶的實際總卸載量不小于發電端的請求總卸載量)，則用戶群代表或聚合商可向發電端獲取報酬。另外，用戶群代表或聚合商與多個用戶之間也有一個特定的合約，其可能載明當用戶中途不退出地參與多次的卸載請求時(亦即，使用戶的實際卸載量不小于用戶群代表或聚合商向此用戶的請求卸載量)，則用戶透過用戶群代表或聚合商向發電端所獲得的電力的成本可以有所優惠。
[0004]然而，用戶群代表或聚合商向用戶發送卸載請求后，用戶可能會先參加卸載，但又因為某些因素而中途地退出此次卸載，導致發電端的需量大于用戶的實際總卸載量，亦即，用戶的實際總卸載量可能不如預期。因此，在需求響應協商中，用戶群代表或聚合商需要一個判斷依據來合理分配各用戶的卸載量，以使得用戶有最高的機率可以全程地參與卸載事件。
[0005]US 20110258018 Al號公開專利申請案揭露了一種需求響應協商方法，其中用戶群代表或聚合商利用歷史的多個卸載事件來分配多個用戶至不同的用戶群組中，并以用戶所屬的用戶群組作為分配用戶的卸載量的依據。另外，US 20140062195 Al號公開專利申請案揭露了需求響應協商方法，其中用戶群代表或聚合商利用歷史的多個卸載事件來選擇一個或多個用戶來參與卸載事件，且以參與的用戶的卸載能力作為分配用戶的卸載量的依據。上述兩種需求響應協商方法皆未考慮到用戶的接受度，故其降低用戶中途退出機率的效果仍然有限。
【發明內容】
[0006]本發明實施例提供一種卸載量分配方法，此卸載量分配方法執行于用戶群代表或聚合商的卸載量分配裝置中，且其步驟如下。(A)收集多個用戶的多個卸載事件的歷史數據。(B)依據多個歷史數據，自未被選擇的多個用戶中選擇一個參與機率最高的用戶，并產生被選擇的用戶的機率模型。(C)依據被選擇的用戶的機率模型計算分配給被選擇的用戶的預期卸載量。⑶將被選擇的用戶的預期卸載量與預期總卸載量相加以更新預期總卸載量。(E)若預期總卸載量大于或等于需量，則發布至少一卸載事件給至少一用戶，其中給用戶的卸載事件的卸載量為根據此用戶的機率模型求得的卸載量。
[0007]本發明實施例還提供一種卸載量分配裝置，用以執行一卸載量分配方法。卸載量分配裝置包括用戶選擇模塊、機率建模模塊、機率數據庫、預期卸載量計算模塊、累加模塊、比較模塊與卸載事件發布模塊。用戶選擇模塊系用以收集多個用戶的卸載事件的歷史資料，并用以依據歷史數據計算用戶參與卸載事件的參與機率，自用戶中選擇參與機率最高的用戶。機率建模模塊系用以依據被選擇的該用戶的多個卸載事件的歷史數據產生用戶之完整的機率模型。機率數據庫系用以儲存機率模型。預期卸載量計算模塊系用以依據被選擇的用戶的機率模型計算分配給被選擇的用戶的預期卸載量。累加模塊系用以將被選擇的用戶的預期卸載量與預期總卸載量相加以更新預期總卸載量。比較模塊系用以比較預期總卸載量與發電端向用戶群代表或聚合商請求的需量。卸載事件發布模塊系當預期總卸載量大于或等于發電端向用戶群代表或聚合商請求的需量時，用以發布至少一個卸載事件給至少一個用戶。用戶的卸載事件的卸載量根據用戶的機率模型而求得。
[0008]綜上所述，透過本發明實施例所提供的卸載量分配方法與裝置，可進而減少用戶群代表或聚合商與用戶之間的額外通訊成本。
[0009]為使能更進一步了解本發明的特征及技術內容，請參閱以下有關本發明之詳細說明與附圖，但是此等說明與所附圖式僅系用來說明本發明，而非對本發明的權利范圍作任何的限制。
【附圖說明】
[0010]圖1是本發明實施例的供電系統的示意圖。
[0011]圖2是本發明實施例的卸載量分配裝置的方塊圖。
[0012]圖3是本發明實施例的卸載量分配方法的流程圖。
[0013]圖4是本發明實施例中依據被選擇的用戶的多個卸載事件的歷史數據產生的被選擇的用戶的機率模型的示意圖。
[0014]圖5是本發明實施例中被選擇的用戶的機率模型于特定卸載時間的示意圖。
[0015]圖6是本發明實施例中依據被選擇的用戶的多個卸載事件的歷史數據中的其他參數調整被選擇的用戶的機率模型的示意圖。并且
[0016]圖7是本發明實施例中對被選擇的用戶的機率模型的缺失部分進行填補以產生被選擇的用戶的完整的機率模型的示意圖。
【具體實施方式】
[0017]在下文將參看隨附圖式更充分地描述各種例示性實施例，在隨附圖式中展示一些例示性實施例。然而，本發明概念可能以許多不同形式來體現，且不應解釋為限于本文中所闡述之例示性實施例。確切而言，提供此等例示性實施例使得本發明將為詳盡且完整，且將向熟習此項技術者充分傳達本發明概念的范疇。在諸圖式中，可為了清楚而夸示層及區之大小及相對大小。類似數字始終指示類似組件。
[0018]本發明實施例提供一種卸載量分配方法與裝置，用戶群代表或聚合商可以使用上述卸載量分配方法與裝置來對用戶的卸載量進行分配。上述卸載量分配方法與裝置系以用戶參與卸載事件的機率為基準(亦即，同時考慮了過去多個的卸載事件與用戶偏好)來分配用戶接受度最高的卸載量，并據此將卸載事件發布給用戶，故可以降低用戶在參與卸載事件后又忽然退出的機率(亦即，降低用戶的中途退出機率)，并且減少用戶群代表或聚合商與用戶之間的額外通訊成本。以下將進一步地對所述卸載量分配方法與裝置的可能實現方式進行說明。
[0019]請參照圖1，圖1是本發明實施例的供電系統的示意圖。供電系統I包括了發電端11、用戶群代表或聚合商12與多個用戶131?135。本實施例以5個用戶為例，但本發明并不限制用戶的數量。用戶群代表或聚合商12用以跟發電端11與多個用戶131?135溝通協商需量，并且將溝通協商結果告知發電端11，而使發電端11據此提供的電力給多個用戶131?135。
[0020]在大量用電或用電尖峰時刻，為舒緩用電情況，發電端11會傳送第一卸載請求給用戶群代表或聚合商12，用戶群代表或聚合商12收到來自于發電端11的第一卸載請求后，會進一步地傳送第二卸載請求給多個用戶131?135，多個用戶131?135會依據接收到的第二卸載請求內容分別回復用戶群代表或聚合商12，以告知是否接受及執行用戶群代表或聚合商12向用戶131?135請求的第二卸載事件。另外，用戶群代表或聚合商12可設定用戶131?135回復第二卸載請求的期限，未于期限前回復表示放棄參與本次卸載事件。
[0021]來自發電端11的第一卸載請求內容包括發電端11向用戶群代表或聚合商12請求的第一卸載事件，且第一卸載事件內容可包括發電端11請求的用電需量或要求卸載的卸載量；用戶群代表或聚合商12傳送至用戶的第二卸載請求內容包括用戶群代表或聚合商12向用戶131?135請求的第二卸載事件(亦即，用戶131?135的卸載事件)，其中分配給不同用戶之第二卸載事件之內容可不相同，且第二卸載事件內容可包括分配給用戶131?135的卸載量。
[0022]用戶群代表或聚合商12于取得多個用戶131?135之回復后進行卸載量統計，并依卸載量統計結果回應發電端11之第一卸載請求，以告知發電端11是否執行第一卸載事件。于一實施例中，若用戶群代表或聚合商12的卸載量統計結果符合或高于發電端11的用電需量或要求卸載的卸載量，則用戶群代表或聚合商12回應發電端11接受且執行第一卸載請求；反之，若卸載量統計結果低于發電端11的用電需量或要求卸載的卸載量，則回應不執行第一卸載請求。另外，用戶群代表或聚合商12可請發電端11調整用電需量或要求卸載的卸載量，并請發電端11重新發送卸載事件改變的卸載請求。
[0023]接著，請參照圖2，圖2是本發明實施例的卸載量分配裝置的方塊圖。卸載量分配裝置2是被用戶群代表或聚合商所使用，以計算出分配給用戶的卸載量。卸載量分配裝置2包括一個或多個電路，以組態成卸載事件數據庫201、用戶選擇模塊202、機率建模模塊203、機率數據庫204、預期卸載量計算模塊205、累加模塊206、比較模塊207、預期卸載量調整模塊208、預期卸載量調整評估模塊209、重新協商模塊210與卸載事件發布模塊211。
[0024]于圖2中，用戶選擇模塊202電性連接卸載事件數據庫201、機率建模模塊203、預期卸載量計算模塊205與預期卸載量調整模塊208，而機率數據庫204電性連接機率建模模塊203、預期卸載量計算模塊205與預期卸載量調整模塊208。預期卸載量計算模塊205電性連接累加模塊206、預期卸載量調整模塊208與卸載事件發布模塊211，而累加模塊206電性連接預期卸載量調整模塊208與比較模塊207。比較模塊207電性連接用戶選擇模塊202、預期卸載量調整模塊208與預期卸載量計算模塊205，而預期卸載量調整模塊208電性連接卸載事件發布模塊211與預期卸載量調整評估模塊209。重新協商模塊210電性連接預期卸載量調整評估模塊209，并與發電端連結，以及卸載事件發布模塊211鏈接多個用戶。
[0025]請同時參照圖2與圖3，圖3是本發明實施例的卸載量分配方法的流程圖。圖3的卸載量分配方法可以執行于卸載量分配裝置2之中，但本發明并不以執行之裝置的實現方式來限制上述卸載量分配方法。首先，在步驟S301中，當用戶群代表或聚合商收到來自于發電端的卸載請求時，用戶選擇模塊202收集來自于卸載事件數據庫201所記錄多個用戶的多個卸載事件的歷史數據，其中每一個用戶的多個卸載事件的歷史數據包括卸載事件的卸載時間、持續時間、卸載量與/或是否參與卸載事件等信息。
[0026]接著，于步驟S302中，用戶選擇模塊202依據多個用戶的多個卸載事件的歷史數據自多個用戶選取一個參與機率最高的用戶，機率建模模塊203依據被選擇的用戶的多個卸載事件的歷史數據產生用戶的完整的機率模型，并將此完整的機率模型儲存于機率數據庫204中。
[0027]更進一步地說，步驟S302可以包括步驟S3021?S3024，但此處步驟S302的實現方式并非用以限制本發明。于步驟S3021中，用戶選擇模塊202依據多個用戶的多個卸載事件的歷史數據計算出多個用戶參與卸載事件的參與機率，并據此選出一個參與機率最高的用戶。更進一步地說，于步驟S3021中，用戶選擇模塊202統計每一個用戶之多個卸載事件的總數與參與次數，以獲得每一個用戶的參與機率，并比對多個用戶的多個參與機率，找出最大參與機率的那個用戶作為被選擇的用戶。
[0028]之后，在步驟S3022中，機率建模模塊203根據被選擇的用戶之多個卸載事件的歷史數據建立此被選擇的用戶的機率模型。請額外地參照圖4與圖5，圖4是本發明實施例中依據被選擇的用戶的多個卸載事件的歷史數據產生的被選擇的用戶的機率模型的示意圖，而圖5是本發明實施例中被選擇的用戶的機率模型于特定卸載時間的示意圖。于圖4中，被選擇的用戶的機率模型可以為一個使用折線圖表示的三維機率模型以表示被選擇的用戶于各卸載時間之不同卸載量的參與機率。于圖5的例子中，當卸載時間為14點且卸載量為200千瓦，被選擇的用戶參與卸載事件的機率為0.8。
[0029]接著，請繼續參照圖2與圖3，于步驟S3023中，機率建模模塊203根據被選擇的用戶的多個卸載事件的歷史數據調整被選擇的用戶的機率模型。例如，根據被選擇的用戶的多個卸載事件的歷史數據中的其他參數來調整此機率模型，其中這些參數不為機率模型中的變量。更進一步地，當考慮其他參數時，若存在一個參與機率比目前的機率模型中的參與機率(實質上為考慮其他參數時的平均參與機率)大，則求取最大的參與機率與機率模型中的參與機率之平均值，并將此平均值設為機率模型中的參與機率，以藉此調整機率模型。
[0030]請參照圖6，圖6是本發明實施例中依據被選擇的用戶的多個卸載事件的歷史數據中的其他參數調整被選擇的用戶的機率模型的示意圖。于圖6中，原始的機率模型于卸載時間為14點可以以曲線C61來表示，而調整后的機率模型于卸載時間為14點可以以曲線C62來表示。于曲線C61中，被選擇的用戶在卸載時間為14點且卸載量為200千瓦的參與機率為0.8，且在被選擇的用戶的多個卸載事件的卸載持續時間中。另外，若在卸載時間為14點且卸載量為200千瓦的多個卸載事件的卸載持續時間分別為10分鐘、30分鐘與40分鐘，且其參與機率分別為0.8,0.9與0.7，則在調整后的機率模型中，卸載時間為14點且卸載量為200千瓦的參與機率會被調整為0.85 ((0.9+0.8) /2)。
[0031 ] 接著，請繼續參照圖2與圖3，于步驟S3024中，機率建模模塊203會對被選擇的用戶的機率模型中有缺失的部分透過補值的方式來填補機率模型，以產生完整的機率模型儲存于機率數據庫204中，其中補值的方法例如為內插法、外插法、線性回歸或灰色理論等補值方法，且本發明并不以此為限。
[0032]請參照圖7，圖7是本發明實施例中對被選擇的用戶的機率模型的缺失部分進行填補以產生被選擇的用戶的完整的機率模型的示意圖。由于，被選擇的用戶的多個卸載事件的歷史數據可能不夠完整到建立一個完整的機率模型，因此，于特定卸載時間，不完整的機率t旲型的卸載量與機率的關系可以用曲線C71表不。在對不完整的機率t旲型的缺失的部分進行填補后，完整的機率模型于特定卸載時間的卸載量與機率的關系可以用曲線C72表不O
[0033]接著，請繼續參照圖2與圖3，于步驟S303中，預期卸載量計算模塊205自機率數據庫中獲得目前被選擇的用戶的機率模型，以計算被選擇的用戶的預期卸載量。于目前卸載事件的卸載時間下，可以將被選擇的用戶的機率模型中之最高參與機率與卸載量相乘以獲得被選擇的用戶的預期卸載量，以圖7為例，被選擇的用戶的預期卸載量為170千瓦(0.85*200千瓦)。然而，本發明并不限制計算預期卸載量的方式，其亦可以是將最高參與機率之附近部分者進行積分，以獲得被選擇的用戶的預期卸載量。
[0034]接著，在步驟S304中，累加模塊206累加計算出來的預期卸載量，也就是將計算出來的預期卸載量前一次更新后的預期總卸載量相加，以更新預期總卸載量。在步驟S305中，比較模塊207比較發電端所請求的需量與預期總卸載量，以判斷預期總卸載量是否可以滿足需量(預期總卸載量是否大于或等于需量)。若預期總卸載量滿足需量，則步驟S313會被執行，否則，則步驟S306會被執行。
[0035]當比較模塊207輸出的結果表示預期總卸載量無法滿足需量，則在步驟S306中，用戶選擇模塊202判斷是否有未選擇的用戶。若有未選擇的用戶，則步驟S3021會再次被執行，否則，步驟S307會被執行。簡單地說，若用戶選擇模塊202已經選擇了所有的用戶，但不幸地，所有用戶累加起來的預期總卸載量仍無法滿足需量，則步驟S307會被執行；若用戶選擇模塊202在選擇了部分或全部的用戶后，其預期總卸載量可以滿足需量，則步驟S313會被執行，以機率模型求得的卸載量(例如，用戶的預期卸載量)來分配多個用戶。
[0036]于步驟S307中，預期卸載量調整模塊208受到用戶選擇模塊202的控制，向機率數據庫204獲得其中一個選擇的用戶的機率模型，以調整其中一個選擇的用戶的預期卸載量，其中調整后的預期卸載量會大于之前計算出來的預期卸載量。于目前卸載事件的卸載時間下，可以將被選擇的用戶的機率模型中之次高參與機率與卸載量相乘以獲得被選擇的用戶的預期卸載量，以圖7為例，被選擇的用戶調整后的預期卸載量為280千瓦(0.7*400千瓦)。然而，本發明并不限制調整預期卸載量的計算方式，其亦可以是將次高參與機率之附近部分者進行積分，以藉此調整被選擇的用戶的預期卸載量。
[0037]在步驟S308中，預期卸載量調整模塊208依據調整后之被選擇的用戶的預期卸載量指示累加模塊206更新預期總卸載量。在步驟S309中，比較模塊207比較發電端所請求的需量與預期總卸載量，以判斷預期總卸載量是否可以滿足需量。若預期總卸載量滿足需量，則步驟S313會被執行，否則，則步驟S310會被執行。
[0038]于步驟S310中，預期卸載量調整模塊208會判斷是否有未調整的用戶。簡單地說，若用戶選擇模塊202已經調整了所有的用戶的預期卸載量一次，但不幸地，所有用戶累加起來的預期總卸載量仍無法滿足需量，則步驟S311會被執行；若預期卸載量調整模塊208在調整了部分或全部的用戶后，其預期總卸載量可以滿足需量，則步驟S313會被執行，以機率模型求得的卸載量(例如，調整后的用戶的預期卸載量)來分配多個用戶。
[0039]于步驟S311中，預期卸載量調整評估模塊209會評估是否能夠繼續再調整多個用戶的預期卸載量一次，例如，其他次高機率與卸載量相乘不會比預期總卸載量還要大，則評估為無法繼續地再調整預期卸載量。若可以再調整多個用戶的預期卸載量一次，則步驟S307會被執行，否則，則步驟S312會被執行。于步驟S312中，重新協商模塊210與發電端重新協商需量。于步驟S313中，卸載事件發布模塊211依據機率模型求得的卸載量(例如，計算出來的用戶的預期卸載量或調整后的各用戶之預期卸載量)向各用戶發布卸載事件的卸載請求，以完成卸載量的分配。
[0040]綜上所述，本發明實施例所提供的卸載量分配方法與裝置同時考慮了過去多個的卸載事件與用戶偏好來分配用戶接受度最高的卸載量，并據此將卸載事件發布給用戶，故可以降低用戶在參與卸載事件后又忽然退出的機率，并且減少用戶群代表或聚合商與用戶之間的額外通訊成本。
[0041]以上所述，僅為本發明最佳的具體實施例，惟本發明的特征并不局限于此，任何熟悉該項技藝者在本發明的領域內，可輕易思及的變化或修飾，皆可涵蓋在以下本案的專利范圍。
[0042]【符號說明】
[0043]1:供電系統
[0044]11:發電端
[0045]12:用戶群代表或聚合商
[0046]131 ?135:用戶
[0047]2:卸載量分配裝置
[0048]201:卸載事件數據庫
[0049]202:用戶選擇模塊
[0050]203:機率建模模塊
[0051]204:機率數據庫
[0052]205:預期卸載量計算模塊
[0053]206:累加模塊
[0054]207:比較模塊
[0055]208:預期卸載量調整模塊
[0056]209:預期卸載量調整評估模塊
[0057]210:重新協商模塊
[0058]211:卸載事件發布模塊
[0059]C61、C62、C71、C72:曲線
[0060]S301 ?S313、S3021 ?S3024:步驟流程。
【主權項】
1.一種卸載量分配方法，執行于一用戶群代表或聚合商的一卸載量分配裝置中，其特征在于包括: (A)收集多個用戶的卸載事件的歷史資料； (B)依據該些歷史數據計算該些用戶參與卸載事件的一參與機率，自該些用戶中選擇該參與機率最高的用戶，并產生被選擇的該用戶的一機率模型； (C)依據被選擇的該用戶的該機率模型計算分配給該被選擇的該用戶的一預期卸載量; (D)將被選擇的該用戶的該預期卸載量與一預期總卸載量相加以更新該預期總卸載量；以及 (E)若該預期總卸載量大于或等于一發電端向用戶群代表或聚合商請求的一需量，則發布至少一卸載事件給至少一用戶，其中給該用戶的該卸載事件的一卸載量根據該用戶的該機率模型而求得。2.根據權利要求1所述的卸載量分配方法，還包括: (F)若該預期總卸載量小于該需量，則判斷是否有未選擇的該至少一用戶；以及 (G)若有未選擇的該至少一用戶，則執行步驟(B)?(E)。3.根據權利要求2所述的卸載量分配方法，還包括: (H)若該些用戶皆被選擇，則調整其中一個被選擇的用戶的該預期卸載量，并據此更新該預期總卸載量，其中調整后的該預期卸載量大于未調整前的該預期卸載量； (I)判斷步驟(H)所更新的該預期總卸載量是否大于或等于該需量；以及 (J)若步驟(I)所更新的該預期總卸載量大于或等于該需量，則執行步驟(E)。4.根據權利要求3所述的卸載量分配方法，還包括: (K)若步驟(I)所更新的該預期總卸載量小于該需量，則判斷是否有未被調整的該至少一用戶；以及 (L)若有未被調整的該至少一用戶，則執行步驟(H)、(I)。5.根據權利要求4所述的卸載量分配方法，還包括: (M)若該些用戶皆被調整，則判斷該些用戶的該些預期卸載量的至少其中之一是否還有調整空間； (N)若該些用戶的該些預期卸載量的至少其中之一還有調整空間，則執行步驟(H)、⑴。6.根據權利要求5所述的卸載量分配方法，還包括: (O)若該些用戶的該些預期卸載量的至少其中之一沒有調整空間，則與該發電端重新協商該需量。7.根據權利要求1所述的卸載量分配方法，其中步驟⑶還包括: (BI)依據該些歷史數據，自該些用戶中選擇一個參與機率最高的用戶； (B2)依據被選擇的該用戶的該些歷史數據建立該被選擇的該用戶的該機率模型； (B3)依據被選擇的該用戶的該些歷史數據，調整該被選擇的該用戶的該機率模型；以及 (B4)對被選擇的該用戶的的該機率模型的缺失部分進行補值，以產生被選擇的該用戶的的該機率模型。8.根據權利要求1所述的卸載量分配方法，其中于步驟(C)中，將該被選擇的該用戶的該機率模型中的一最高參與機率與該最高參與機率對應的一卸載量相乘，以產生該被選擇的該用戶的該預期卸載量。9.根據權利要求3所述的卸載量分配方法，其中將該被調整的該用戶的該機率模型中的一次高參與機率與該次高參與機率對應的一卸載量相乘，以據此調整該預期卸載量。10.一種卸載量分配裝置，用以執行一卸載量分配方法，其特征在于包括: 一用戶選擇模塊，用以收集多個用戶的卸載事件的歷史資料，并用以依據該些歷史數據計算該些用戶參與卸載事件的一參與機率，自該些用戶中選擇一參與機率最高的用戶； 一機率建模模塊，用以依據被選擇的該用戶的多個卸載事件的歷史數據產生該用戶的一完整的機率模型； 一機率數據庫，用以儲存該機率模型； 一預期卸載量計算模塊，用以依據被選擇的該用戶的該機率模型計算分配給該被選擇的該用戶的一預期卸載量； 一累加模塊，用以將被選擇的該用戶的該預期卸載量與一預期總卸載量相加以更新該預期總卸載量； 一比較模塊，用以比較該預期總卸載量與一發電端向用戶群代表或聚合商請求的一需量；以及 一卸載事件發布模塊，當該預期總卸載量大于或等于該發電端向用戶群代表或聚合商請求的該需量時，用以發布至少一卸載事件給該至少一用戶； 其中給該用戶的該卸載事件的一卸載量根據該用戶的該機率模型而求得。
【文檔編號】G06Q10/06GK105844377SQ201510023058
【公開日】2016年8月10日
【申請日】2015年1月16日
【發明人】陳昱廷, 嚴嘉鑫
【申請人】財團法人資訊工業策進會