CN111634575B - 基于垃圾分类场景的供需互动电厂提效方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于垃圾分类场景的供需互动电厂提效方法，包括：第一终端获取用户的垃圾分类投放信息；第二终端获取垃圾发电厂的电厂提效收益信息；服务器基于电厂提效收益信息确定电费补偿基数；服务器基于垃圾分类投放信息确定设定分类用户，设定分类用户为垃圾分类投放准确率大于预设值的用户；服务器基于电费补偿基数，向设定分类用户补偿电费。本公开的技术方案可以根据用户的垃圾分类投放信息和垃圾发电厂的电厂提效收益信息，自动向设定分类用户补偿电费，以降低促进居民用户准确实施垃圾分类所需的人力成本。

Description

基于垃圾分类场景的供需互动电厂提效方法
技术领域
本发明属于电力领域，具体涉及基于垃圾分类场景的供需互动电厂提效方法。
背景技术
在垃圾分类方面，全国各省市逐步开展垃圾分类试点，但因分类过程较为复杂，导致居民个人主动分类意愿不强，需依靠政府政策强制推行，且在监督执行环节需要耗费大量人力物力，导致提高居民垃圾分类意识所需人力成本太高。
发明内容
本发明的目的在于解决现有所存在的其中一个问题，提供基于垃圾分类场景的供需互动电厂提效方法，以降低提高居民垃圾分类意识所需的人力成本。
为实现所述目的，本公开一种基于垃圾分类场景的供需互动电厂提效方法，包括：
第一终端获取用户的垃圾分类投放信息；
第二终端获取垃圾发电厂的电厂提效收益信息；
服务器基于所述电厂提效收益信息确定电费补偿基数；
服务器基于所述垃圾分类投放信息确定设定分类用户，设定分类用户为垃圾分类投放准确率大于预设值的用户；
服务器基于所述电费补偿基数，向所述设定分类用户补偿电费。
可选的，所述第一终端包括第一摄像头，所述垃圾分类信息包括第一垃圾图像和垃圾箱图像，所述第一垃圾图像和垃圾箱图像相互关联；
所述第一终端获取用户的垃圾分类投放信息，包括：
通过所述第一摄像头拍摄用户投放垃圾以获得第一垃圾图像；
通过所述第一摄像头拍摄用户投放垃圾的垃圾箱以获取垃圾箱图像。
可选的，所述服务器基于所述垃圾分类投放信息确定设定分类用户，包括：
通过预设的第一神经网络模型识别所述第一垃圾图像，以确定第一垃圾图像中的垃圾的第一垃圾分类；
通过预设的第二神经网络模型识别所述垃圾箱图像，以垃圾箱图像中的垃圾箱的第二垃圾分类；
根据所述第一垃圾分类及所述第二垃圾分类，确定用户投放垃圾是否准确；
根据第一预设时间段内用户投放垃圾准确的次数和第一预设时间段内用户投放垃圾不准确的次数，确定该垃圾分类投放准确率。
可选的，所述电厂提效收益信息包括发电污染奖惩指数和电网发电奖惩指数；
服务器基于所述电厂提效收益信息确定电费补偿基数，包括：
根据所述发电污染奖惩指数和电网发电奖惩指数，确定电费补偿基数。
可选的，所述第二终端包括设置在发电厂的传感装置，所述传感装置包括设置在发电厂接收系统的第一传感装置、设置在发电厂运输机械的第二传感装置、设置在发电厂焚烧炉的第三传感装置、设置在发电厂烟风处理系统的第四传感装置、设置在发电厂蒸汽发电系统的第五传感装置、设置在发电厂灰渣处理系统的第六传感装置、设置在发电厂飞灰处置系统的第七传感装置、设置在发电厂污水处理系统的第八传感装置、设置在发电厂水处理系统的第九传感装置、设置在发电厂压缩空气系统的第十传感装置、设置在机加检修设备的第十一传感装置和设置在汽水系统的第十二传感装置；
所述第二终端获取垃圾发电厂的电厂提效收益信息，包括：
通过所述传感装置采集各发电污染参数值；
根据所述各发电污染参数，确定发电污染奖惩指数。
可选的，所述根据所述各发电污染参数，确定发电污染奖惩指数，包括：
根据以下公式，确定发电污染奖惩指数；
Figure BDA0002442537540000031
其中，Pt表示t时间的发电污染奖惩指数，n表示电厂总数量，Wi代表第i个电厂的污染处理能力值，
Figure BDA0002442537540000032
为第i个电厂的传感装置j在t时间采集的发电污染参数值的归一化值。
可选的，所述第二终端获取垃圾发电厂的电厂提效收益信息，包括：
获取电网当前负荷、当前市场电价和电网最优负荷；
根据电网当前负荷、当前市场电价和电网最优负荷确定电网发电奖惩指数。
如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据电网当前负荷、当前市场电价和电网最优负荷确定电网发电奖惩指数，包括：
根据如下公式确定电网发电奖惩指数；
Figure BDA0002442537540000041
其中，Ct表示t时间的电网发电奖惩指数，n表示电厂总数量，λi代表第i个电厂的发电归一因数，ct代表t时间的市场电价，Lt m0代表电网最优负荷，Lt m代表电网当前负荷。
可选的，所述第一终端包括第二摄像头和第一气味传感器，所述垃圾分类信息包括第一气味参数、第二垃圾图像和第一垃圾分类标识；
所述第一终端获取用户的垃圾分类投放信息，包括：
通过所述第二摄像头拍摄用户投放垃圾以获得第二垃圾图像；
通过所述第一气味传感器获取用户投放垃圾的第一气味参数；
获取用户输入的第一垃圾分类标识。
可选的，服务器基于所述垃圾分类投放信息确定设定分类用户，包括：
根据将所述第二垃圾图像、第一气味参数和第一垃圾分类标识输入预设的第三神经网络模型，以确定用户投放垃圾是否准确；
根据第二预设时间段内用户投放垃圾准确的次数和第二预设时间段内用户投放垃圾不准确的次数，确定该垃圾分类投放准确率。
通过实施本公开的技术方案可以取得以下有益技术效果：可以根据用户的垃圾分类投放信息和垃圾发电厂的电厂提效收益信息，自动向设定分类用户补偿电费，以促进居民用户准确实施垃圾分类，大大降低了人力成本。
附图说明
图1为本公开一个实施方式中的基于垃圾分类场景的供需互动电厂提效方法的一种方法流程图；
图2为本公开一个实施方式中的基于垃圾分类场景的供需互动电厂提效方法中的一种系统框图。
具体实施方式
为了便于本领域技术人员的理解，下面结合具体实施例对本发明作进一步的说明：
参见图1和图2，基于垃圾分类场景的供需互动电厂提效方法，该方法运用于包含第一终端1、第二终端2和服务器3的系统，具体的，方法包括：
步骤S1：第一终端获取用户的垃圾分类投放信息；
第一终端可以是PC、手机、PAD等设备，垃圾分类投放信息可以由用户输入到第一终端，垃圾分类投放信息是用于表征用户垃圾分类投放是否准确的信息。
步骤S2：第二终端获取垃圾发电厂的电厂提效收益信息；
第二终端可以是PC、手机、PAD等设备，还可以设置在发电厂的传感器，第二终端是PC、手机、PAD等设备时，电厂提效收益信息可以由用户输入到第二终端，电厂提效收益信息是用于表征系统使用后垃圾发电厂的提效收益的信息。
步骤S3：服务器基于电厂提效收益信息确定电费补偿基数；
以为一家500万吨处理量级垃圾发电厂提升8％的发电效率，增加发电量约1亿度，电厂方面发电收益约4000万元，降低设备折旧及养护成本约150万元，即垃圾发电厂的提效收益是4150万元，以利于用户10％为例，可确定电费补偿基数为415万。
步骤S4：服务器基于垃圾分类投放信息确定设定分类用户，设定分类用户为垃圾分类投放准确率大于预设值的用户；
可以知道的，预设值可以根据需要设置，如90％。
步骤S5：服务器基于电费补偿基数，向设定分类用户补偿电费。
本公开的实施方式中的技术方案，用户可以通过第一终端上报垃圾分类投放信息，服务器根据用户的垃圾分类投放信息和垃圾发电厂的电厂提效收益信息，自动向设定设定分类用户补偿电费，以降低促进居民用户准确实施垃圾分类所需的人力成本。
在一个实施例中，第一终端包括第一摄像头，垃圾分类信息包括第一垃圾图像和垃圾箱图像，第一垃圾图像和垃圾箱图像相互关联；
第一终端获取用户的垃圾分类投放信息，包括：
通过第一摄像头拍摄用户投放垃圾以获得第一垃圾图像；
通过第一摄像头拍摄用户投放垃圾的垃圾箱以获取垃圾箱图像。
上述第一垃圾图像和垃圾箱图像相互关联，指的是第一垃圾图像和垃圾箱图像成对应关系。
需要知道的，上述垃圾箱指的具有垃圾分类标识的垃圾箱；
本实施例中的技术方案，以拍摄的第一垃圾图像及对应的垃圾箱图像作为垃圾分类投放信息，以保证垃圾分类投放信息的真实性。
进一步的，服务器基于垃圾分类投放信息确定设定分类用户，包括：
通过预设的第一神经网络模型识别第一垃圾图像，以确定第一垃圾图像中的垃圾的第一垃圾分类；
通过预设的第二神经网络模型识别垃圾箱图像，以垃圾箱图像中的垃圾箱的第二垃圾分类；
根据第一垃圾分类及第二垃圾分类，确定用户投放垃圾是否准确；
根据第一预设时间段内用户投放垃圾准确的次数和第一预设时间段内用户投放垃圾不准确的次数，确定该垃圾分类投放准确率。
可以知道的，第一神经网络模型是预先训练好的模型，第一神经网络模型的输入为第一垃圾图像，第一神经网络模型的输出为第一垃圾分类。第二神经网络模型也是预先训练好的模型，第二神经网络模型的输入为垃圾箱图像，第一神经网络模型的输出为第二垃圾分类。
本公开的实施例根据第一神经网络模型和第二神经网络模型自动识别第一垃圾图像的垃圾分类和垃圾箱图像的垃圾分类，即可以知道用户是否准确的将垃圾按垃圾分类投入对应的垃圾箱。
在一个实施例中，电厂提效收益信息包括发电污染奖惩指数和电网发电奖惩指数；根据发电污染奖惩指数和电网发电奖惩指数，确定电费补偿基数。
进一步的，在一个实施例中，第二终端包括设置在发电厂的传感装置，传感装置包括设置在发电厂接收系统的第一传感装置、设置在发电厂运输机械的第二传感装置、设置在发电厂焚烧炉的第三传感装置、设置在发电厂烟风处理系统的第四传感装置、设置在发电厂蒸汽发电系统的第五传感装置、设置在发电厂灰渣处理系统的第六传感装置、设置在发电厂飞灰处置系统的第七传感装置、设置在发电厂污水处理系统的第八传感装置、设置在发电厂水处理系统的第九传感装置、设置在发电厂压缩空气系统的第十传感装置、设置在机加检修设备的第十一传感装置和设置在汽水系统的第十二传感装置中的至少一个，作为优选包含上述全部的传感装置。
第二终端获取垃圾发电厂的电厂提效收益信息，包括：
通过传感装置采集各发电污染参数值；
根据各发电污染参数，确定发电污染奖惩指数。
传感装置采集发电厂全过程的与污染有关的发电污染参数值，根据发电污染参数，确定发电污染奖惩指数。
进一步的，根据各发电污染参数，确定发电污染奖惩指数，包括：
根据公式一确定发电污染奖惩指数；
Figure BDA0002442537540000081
其中，公式一中Pt表示t时间的发电污染奖惩指数，n表示电厂总数量，Wi代表第i个电厂的污染处理能力值，
Figure BDA0002442537540000082
为第i个电厂的传感装置j在t时间采集的发电污染参数值的归一化值。
根据上述公式准确得估算发电污染奖惩指数，发电污染奖惩指数可表征垃圾污染减少产生的效益。
进一步的，在一个实施例中，第二终端获取垃圾发电厂的电厂提效收益信息，包括：
获取电网当前负荷、当前市场电价和电网最优负荷；
根据电网当前负荷、当前市场电价和电网最优负荷确定电网发电奖惩指数。
进一步的，根据电网当前负荷、当前市场电价和电网最优负荷确定电网发电奖惩指数，包括：
根据公式二确定电网发电奖惩指数；
Figure BDA0002442537540000091
其中，Ct表示t时间的电网发电奖惩指数，n表示电厂总数量，λi代表第i个电厂的发电归一因数，ct代表t时间的市场电价，Lt m0代表电网最优负荷，Lt m代表电网当前负荷。
根据上述公式准确得估算电网发电奖惩指数，估算电网发电奖惩指数可表征垃圾发电效率提高产生的效益。
在一个实施例中，第一终端包括第二摄像头和第一气味传感器，垃圾分类信息包括第一气味参数、第二垃圾图像和第一垃圾分类标识；
第一终端获取用户的垃圾分类投放信息，包括：
通过第二摄像头拍摄用户投放垃圾以获得第二垃圾图像；
通过第一气味传感器获取用户投放垃圾的第一气味参数；
获取用户输入的第一垃圾分类标识；
进一步的，服务器基于垃圾分类投放信息确定设定分类用户，包括：
根据将第二垃圾图像、第一气味参数和第一垃圾分类标识输入预设的第三神经网络模型，以确定用户投放垃圾是否准确；
根据第二预设时间段内用户投放垃圾准确的次数和第二预设时间段内用户投放垃圾不准确的次数，确定该垃圾分类投放准确率。
根据第一气味参数和第二垃圾图像确定居民用户是否准确的将垃圾投放入相应的垃圾箱。本实施例中采用用户输入的第一垃圾分类标识，相对于采用垃圾箱图片，可以减少第三神经网络模型识别所需的运算量；而通过第一气味参数可以提高第三神经网络模型识别的准确率；进而即减少了运算量，又提高了识别的准确率。
在一个实施例中，第一终端包括第三摄像头、第二气味传感器和重力传感器，垃圾分类信息包括第二气味参数、第三垃圾图像和第二垃圾分类标识；
第一终端获取用户的垃圾分类投放信息，包括：
通过第三摄像头拍摄用户投放垃圾以获得第三垃圾图像；
通过第二气味传感器获取用户投放垃圾的第二气味参数；
通过重力传感器获取用户投放垃圾的第一重力；
获取用户输入的第二垃圾分类标识；
进一步的，服务器基于垃圾分类投放信息确定设定分类用户，包括：
根据将第三垃圾图像、第二气味参数、第一重力和第二垃圾分类标识输入预设的第四神经网络模型，以确定用户投放垃圾是否准确；
根据第三预设时间段内用户投放垃圾准确的次数和第三预设时间段内用户投放垃圾不准确的次数，确定该垃圾分类投放准确率。
根据第一重力、第二气味参数和第三垃圾图像确定居民用户是否准确的将垃圾投放入相应的垃圾箱。本实施例中采用用户输入的第一垃圾分类标识，相对于采用垃圾箱图片，可以减少第四神经网络模型识别所需的运算量；而通过第一重力和第二气味参数可以大大提高第四神经网络模型识别的准确率；进而即减少了运算量，又提高了识别的准确率。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上仅为本发明的具体实施例，但本发明的技术特征并不局限于此，任何本领域的技术人员在本发明的领域内，所作的变化或修饰皆涵盖在本发明的专利范围之中。

Claims (9)

1.基于垃圾分类场景的供需互动电厂提效方法，其特征在于，包括：
第一终端获取用户的垃圾分类投放信息；
第二终端获取垃圾发电厂的电厂提效收益信息；
服务器基于所述电厂提效收益信息确定电费补偿基数；
服务器基于所述垃圾分类投放信息确定设定分类用户，设定分类用户为垃圾分类投放准确率大于预设值的用户；
服务器基于所述电费补偿基数，向所述设定分类用户补偿电费；
所述电厂提效收益信息包括发电污染奖惩指数和电网发电奖惩指数；
服务器基于所述电厂提效收益信息确定电费补偿基数包括：
根据所述发电污染奖惩指数和电网发电奖惩指数，确定电费补偿基数。
2.如权利要求1所述的基于垃圾分类场景的供需互动电厂提效方法，其特征在于，所述第一终端包括第一摄像头，所述垃圾分类投放信息包括第一垃圾图像和垃圾箱图像，所述第一垃圾图像和垃圾箱图像相互关联；
所述第一终端获取用户的垃圾分类投放信息，包括：
通过所述第一摄像头拍摄用户投放垃圾以获得第一垃圾图像；
通过所述第一摄像头拍摄用户投放垃圾的垃圾箱以获取垃圾箱图像。
3.如权利要求2所述的基于垃圾分类场景的供需互动电厂提效方法，其特征在于，所述服务器基于所述垃圾分类投放信息确定设定分类用户，包括：
通过预设的第一神经网络模型识别所述第一垃圾图像，以确定第一垃圾图像中的垃圾的第一垃圾分类；
通过预设的第二神经网络模型识别所述垃圾箱图像，以垃圾箱图像中的垃圾箱的第二垃圾分类；
根据所述第一垃圾分类及所述第二垃圾分类，确定用户投放垃圾是否准确；
根据第一预设时间段内用户投放垃圾准确的次数和第一预设时间段内用户投放垃圾不准确的次数，确定该垃圾分类投放准确率。
4.如权利要求1所述的基于垃圾分类场景的供需互动电厂提效方法，其特征在于，所述第二终端包括设置在垃圾发电厂的传感装置，所述传感装置包括设置在垃圾发电厂接收系统的第一传感装置、设置在垃圾发电厂运输机械的第二传感装置、设置在垃圾发电厂焚烧炉的第三传感装置、设置在垃圾发电厂烟风处理系统的第四传感装置、设置在垃圾发电厂蒸汽发电系统的第五传感装置、设置在垃圾发电厂灰渣处理系统的第六传感装置、设置在垃圾发电厂飞灰处置系统的第七传感装置、设置在垃圾发电厂污水处理系统的第八传感装置、设置在垃圾发电厂水处理系统的第九传感装置、设置在垃圾发电厂压缩空气系统的第十传感装置、设置在机加检修设备的第十一传感装置和设置在汽水系统的第十二传感装置；
所述第二终端获取垃圾发电厂的电厂提效收益信息，包括：
通过所述第一传感装置至第十二传感装置采集各发电污染参数值；
根据所述各发电污染参数，确定发电污染奖惩指数。
5.如权利要求4所述的基于垃圾分类场景的供需互动电厂提效方法，其特征在于，所述根据所述各发电污染参数，确定发电污染奖惩指数，包括：
根据以下公式，确定发电污染奖惩指数；
Figure DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 410923DEST_PATH_IMAGE002
表示t时间的发电污染奖惩指数，n表示电厂总数量，
Figure DEST_PATH_IMAGE003
代表第i个电厂的污 染处理能力值，
Figure 55924DEST_PATH_IMAGE004
为第i个电厂的传感装置j在t时间采集的发电污染参数值的归一化值。
6.如权利要求1所述的基于垃圾分类场景的供需互动电厂提效方法，其特征在于，所述第二终端获取垃圾发电厂的电厂提效收益信息，包括：
获取电网当前负荷、当前市场电价和电网最优负荷；
根据电网当前负荷、当前市场电价和电网最优负荷确定电网发电奖惩指数。
7.如权利要求6所述的基于垃圾分类场景的供需互动电厂提效方法，其特征在于，所述根据电网当前负荷、当前市场电价和电网最优负荷确定电网发电奖惩指数，包括：
根据如下公式确定电网发电奖惩指数；
Figure DEST_PATH_IMAGE005
其中，
Figure 189096DEST_PATH_IMAGE006
表示t时间的电网发电奖惩指数，n表示电厂总数量，
Figure DEST_PATH_IMAGE007
代表第i个电厂的发电 归一因数，
Figure 524001DEST_PATH_IMAGE008
代表t时间的市场电价，
Figure DEST_PATH_IMAGE009
代表电网最优负荷，
Figure 172151DEST_PATH_IMAGE010
代表电网当前负荷。
8.如权利要求1所述的基于垃圾分类场景的供需互动电厂提效方法，其特征在于，所述第一终端包括第二摄像头和第一气味传感器，所述垃圾分类投放信息包括第一气味参数、第二垃圾图像和第一垃圾分类标识；
所述第一终端获取用户的垃圾分类投放信息，包括：
通过所述第二摄像头拍摄用户投放垃圾以获得第二垃圾图像；
通过所述第一气味传感器获取用户投放垃圾的第一气味参数；
获取用户输入的第一垃圾分类标识。
9.如权利要求8所述的基于垃圾分类场景的供需互动电厂提效方法，其特征在于，服务器基于所述垃圾分类投放信息确定设定分类用户，包括：
根据将所述第二垃圾图像、第一气味参数和第一垃圾分类标识输入预设的第三神经网络模型，以确定用户投放垃圾是否准确；
根据第二预设时间段内用户投放垃圾准确的次数和第二预设时间段内用户投放垃圾不准确的次数，确定该垃圾分类投放准确率。
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