CN116520781A - 基于预测与反馈数据提高垃圾发电热效率的方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于预测与反馈数据提高垃圾发电热效率方法及系统，属于垃圾焚烧技术领域，该方法包括：获取DCS控制系统在预设时间段内形成的历史数据；通过对所述历史数据进行预处理，形成基于DCS控制系统的垃圾发热训练数据；基于所述训练数据，对垃圾发热控制模型进行训练，形成垃圾发热预估模型；获取发热园区的供电量曲线，以便于基于所述供电量曲线计算发热园区在下一时间段内的用电量总和；基于所述用电量总和、热力管线的热力需求量以及外网的电力需求量，确定下一时间段的发热需求量。采用本方案，能够提高垃圾发电的热效率。

Description

基于预测与反馈数据提高垃圾发电热效率的方法和系统

技术领域

本发明涉及垃圾焚烧技术领域，尤其涉及一种基于预测与反馈数据提高垃圾发电热效率的方法及系统。

背景技术

在人们的日常生活中，不可避免的都会产生大量的垃圾。如果不对这些垃圾进行有效的处理，将会极大地影响人们的生活环境，甚至对对人们的身体健康造成威胁。目前，焚烧是处理垃圾的主要方式之一，但在焚烧垃圾的过程中，除了会造成二次环境污染外，还会造成资源和能源的浪费。因此，在垃圾处理中，可以采取垃圾焚烧发电的方式。

现代垃圾焚烧发电厂有如下特点：

1、现代垃圾焚烧发电厂由于有其特殊性,其发电及供电效率比现代火力发电厂低得多。

2、现代垃圾焚烧发电厂应严格符合GWKB322000等标准要求为第一目标,并在技术及经济可行的条件下,尽量提高热能利用率。

因此，如何提高垃圾焚烧的供电效率，成为需要解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种基于预测与反馈数据提高垃圾发电热效率方法，至少部分解决现有技术中存在的问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种基于预测与反馈数据提高垃圾发电热效率方法，包括：

获取DCS控制系统在预设时间段内形成的历史数据，所述历史数据包括DCS控制系统的控制参数集合、垃圾焚烧参数集合以及垃圾发热量集合；

通过对所述历史数据进行预处理，形成基于DCS控制系统的垃圾发热训练数据；

基于所述训练数据，对垃圾发热控制模型进行训练，形成垃圾发热预估模型，所述预估模型的输入为DCS控制系统的控制参数和垃圾焚烧参数，所述预估模型的输出位垃圾发热量；

获取发热园区的供电量曲线，以便于基于所述供电量曲线计算发热园区在下一时间段内的用电量总和；

基于所述用电量总和、热力管线的热力需求量以及外网的电力需求量，确定下一时间段的发热需求量，以便于基于下一时间段的发热需求量确定下一时间段的DCS控制系统的控制参数和垃圾焚烧参数。

根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述获取DCS控制系统在预设时间段内形成的历史数据，包括：

获取预设时间段内DCS控制系统在垃圾焚烧过程中产生的所有数据；

对垃圾焚烧过程中产生的所有数据进行数据筛选；

基于数据筛选的结果，生成DCS控制系统的控制参数集合、垃圾焚烧参数集合以及垃圾发热量集合。

根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述通过对所述历史数据进行预处理，形成基于DCS控制系统的垃圾发热训练数据，包括：

对DCS控制系统的控制参数集合、垃圾焚烧参数集合以及垃圾发热量集合进行特征提取，生成多个与垃圾焚烧相关的特征向量；

将所述特征向量按照预设的顺序进行组合，形成特征矩阵；

将所述特征矩阵按照时间顺序进行排序，形成垃圾发热训练数据。

根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述对DCS控制系统的控制参数集合、垃圾焚烧参数集合以及垃圾发热量集合进行特征提取，包括：

获取垃圾焚烧过程中形成的可燃气体含量，将可燃气体含量作为垃圾焚烧参数集合中的特征向量之一。

根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述对DCS控制系统的控制参数集合、垃圾焚烧参数集合以及垃圾发热量集合进行特征提取，还包括：

在DCS控制参数中，提取与燃烧值相关的控制参数，作为垃圾焚烧参数集合中的特征向量之一。

根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述对DCS控制系统的控制参数集合、垃圾焚烧参数集合以及垃圾发热量集合进行特征提取，还包括：

在垃圾发热量集合中，将发热量和湿度值作为发热参数进行特征提取，作为垃圾焚烧参数集合中的特征向量之一。

根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述基于所述用电量总和、热力管线的热力需求量以及外网的电力需求量，确定下一时间段的发热需求量，以便于基于下一时间段的发热需求量确定下一时间段的DCS控制系统的控制参数和垃圾焚烧参数，包括：

获取供热管线的历史供热曲线，以便于基于所述历史供热曲线，确定下一时间段的热力需求量。

根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述基于所述用电量总和、热力管线的热力需求量以及外网的电力需求量，确定下一时间段的发热需求量，以便于基于下一时间段的发热需求量确定下一时间段的DCS控制系统的控制参数和垃圾焚烧参数，还包括：

获取外网的历史供电曲线，以便于基于所述外网的历史供电曲线，确定下一时间段外网的电力需求量。

根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述基于所述用电量总和、热力管线的热力需求量以及外网的电力需求量，确定下一时间段的发热需求量，以便于基于下一时间段的发热需求量确定下一时间段的DCS控制系统的控制参数和垃圾焚烧参数，还包括：

将用电量总和以及外网的电力需求量进行叠加计算后，将电力需求量转换为发电热能需求量；

将发电热能需求量和热力管线的热力需求量合并为总热能需求量；

基于总热能需求量，确定下一时间段的DCS控制系统的控制参数和垃圾焚烧参数。

第二方面，本发明实施例提供了一种基于预测与反馈数据提高垃圾发电热效率系统，包括：

获取模块，用于获取DCS控制系统在预设时间段内形成的历史数据，所述历史数据包括DCS控制系统的控制参数集合、垃圾焚烧参数集合以及垃圾发热量集合；

处理模块，用于通过对所述历史数据进行预处理，形成基于DCS控制系统的垃圾发热训练数据；

训练模块，用于基于所述训练数据，对垃圾发热控制模型进行训练，形成垃圾发热预估模型，所述预估模型的输入为DCS控制系统的控制参数和垃圾焚烧参数，所述预估模型的输出位垃圾发热量；

计算模块，用于获取发热园区的供电量曲线，以便于基于所述供电量曲线计算发热园区在下一时间段内的用电量总和；

确定模块，用于基于所述用电量总和、热力管线的热力需求量以及外网的电力需求量，确定下一时间段的发热需求量，以便于基于下一时间段的发热需求量确定下一时间段的DCS控制系统的控制参数和垃圾焚烧参数。

第三方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，该电子设备包括：

至少一个处理器；以及，

与该至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

该存储器存储有可被该至少一个处理器执行的指令，该指令被该至少一个处理器执行，以使该至少一个处理器能够执行前述任第一方面或第一方面的任一实现方式中的基于预测与反馈数据提高垃圾发电热效率方法。

第四方面，本发明实施例还提供了一种非暂态计算机可读存储介质，该非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使该计算机执行前述第一方面或第一方面的任一实现方式中的基于预测与反馈数据提高垃圾发电热效率方法。

第五方面，本发明实施例还提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算程序，该计算机程序包括程序指令，当该程序指令被计算机执行时，使该计算机执行前述第一方面或第一方面的任一实现方式中的基于预测与反馈数据提高垃圾发电热效率方法。

本发明实施例中提供的一种基于预测与反馈数据提高垃圾发电热效率方法，包括：获取DCS控制系统在预设时间段内形成的历史数据，所述历史数据包括DCS控制系统的控制参数集合、垃圾焚烧参数集合以及垃圾发热量集合；通过对所述历史数据进行预处理，形成基于DCS控制系统的垃圾发热训练数据；基于所述训练数据，对垃圾发热控制模型进行训练，形成垃圾发热预估模型，所述预估模型的输入为DCS控制系统的控制参数和垃圾焚烧参数，所述预估模型的输出位垃圾发热量；获取发热园区的供电量曲线，以便于基于所述供电量曲线计算发热园区在下一时间段内的用电量总和；基于所述用电量总和、热力管线的热力需求量以及外网的电力需求量，确定下一时间段的发热需求量，以便于基于下一时间段的发热需求量确定下一时间段的DCS控制系统的控制参数和垃圾焚烧参数。通过本申请的方案，提高了垃圾发电的热效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1为本发明实施例提供的一种基于预测与反馈数据提高垃圾发电热效率方法示意图；

图2为本发明实施例提供的另一种基于预测与反馈数据提高垃圾发电热效率方法示意图；

图3为本发明实施例提供的另一种基于预测与反馈数据提高垃圾发电热效率方法示意图；；

图4为本发明实施例提供的一种基于预测与反馈数据提高垃圾发电热效率系统结构示意图；

图5为本发明实施例提供的电子设备示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明实施例进行详细描述。

以下通过特定的具体实例说明本公开的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本公开的其他优点与功效。显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。本公开还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本公开的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。

需要说明的是，下文描述在所附权利要求书的范围内的实施例的各种方面。应显而易见，本文中所描述的方面可体现于广泛多种形式中，且本文中所描述的任何特定结构及/或功能仅为说明性的。基于本公开，所属领域的技术人员应了解，本文中所描述的一个方面可与任何其它方面独立地实施，且可以各种方式组合这些方面中的两者或两者以上。举例来说，可使用本文中所阐述的任何数目个方面来实施设备及/或实践方法。另外，可使用除了本文中所阐述的方面中的一或多者之外的其它结构及/或功能性实施此设备及/或实践此方法。

还需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本公开的基本构想，图式中仅显示与本公开中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。

另外，在以下描述中，提供具体细节是为了便于透彻理解实例。然而，所属领域的技术人员将理解，可在没有这些特定细节的情况下实践所述方面。

参见图1、图2及图3，本发明实施例提供了一种基于预测与反馈数据提高垃圾发电热效率方法，包括：

S101，获取DCS控制系统在预设时间段内形成的历史数据，所述历史数据包括DCS控制系统的控制参数集合、垃圾焚烧参数集合以及垃圾发热量集合。

DCS控制系统在使用的过程中，会将使用过程中采集到的数据保存下来，这些数据包括DCS的控制参数、垃圾焚烧过程中产生的CO、NOx等可燃烧气体、垃圾湿度值、燃烧的温度值等等。为此可以通过采集这些数据值，得到DCS控制系统的控制参数集合、垃圾焚烧参数集合以及垃圾发热量集合。

S102，通过对所述历史数据进行预处理，形成基于DCS控制系统的垃圾发热训练数据。

DCS控制系统的控制参数集合、垃圾焚烧参数集合以及垃圾发热量集合这些数据属于原始数据，可以对这些数据进行特征提取，进而形成特征向量，通过特征向量来得到特征矩阵，这些特征矩阵便可以作为训练数据使用。

具体的，可以获取垃圾焚烧过程中形成的可燃气体含量，将可燃气体含量作为垃圾焚烧参数集合中的特征向量之一。在DCS控制参数中，提取与燃烧值相关的控制参数，作为垃圾焚烧参数集合中的特征向量之一。在垃圾发热量集合中，将发热量和湿度值作为发热参数进行特征提取，作为垃圾焚烧参数集合中的特征向量之一。

S103，基于所述训练数据，对垃圾发热控制模型进行训练，形成垃圾发热预估模型，所述预估模型的输入为DCS控制系统的控制参数和垃圾焚烧参数，所述预估模型的输出位垃圾发热量。

垃圾发热预估模型可以是神经网络模型，所述深度神经网络模型可以是循环神经网络模型或门控循环神经网络模型，门控循环神经网络模型能够更好的捕捉到长时间的历史垃圾焚烧数据之间的依赖关系。深度神经网络模型至少包括输入层、隐藏层和输出层。

可以给神经网络模式设置损失函数值，基于所述损失函数值迭代训练所述深度神经网络模型。

S104，获取发热园区的供电量曲线，以便于基于所述供电量曲线计算发热园区在下一时间段内的用电量总和。

S105，基于所述用电量总和、热力管线的热力需求量以及外网的电力需求量，确定下一时间段的发热需求量，以便于基于下一时间段的发热需求量确定下一时间段的DCS控制系统的控制参数和垃圾焚烧参数。

可以将用电量总和以及外网的电力需求量进行叠加计算后，将电力需求量转换为发电热能需求量；将发电热能需求量和热力管线的热力需求量合并为总热能需求量；基于总热能需求量，确定下一时间段的DCS控制系统的控制参数和垃圾焚烧参数。

作为一个例子，可以使用如下公式来计算发热变量与DCS控制系统的控制变量之间的相关性系数r：

xi、和N分别表示控制变量的样本数据、样本平均值和样本大小，yi和分别表示控制变量烟气污染物不稳定排放浓度的样本数据和样本均值，Max和Min分别表示原始变量数据的最大值和最小值，Sx和Sy分别表示发热变量和控制变量烟气污染物不稳定排放浓度的标准差。

作为另外一个例子，可以根据焚烧垃圾层厚度h、垃圾焚烧的上层温度均值T1以及下层的温度均值T2，来对垃圾层的均值厚度H进行均值化处理：

H＝a*h+b*T1+c*T2，其中，a、b和c为预设的权重系数。

在进行垃圾处理的过程中，可以采用如下工艺流程：生活垃圾运输车经地磅称重后，通过垃圾倾卸门将垃圾倾倒于垃圾储坑中。生活垃圾在垃圾储坑中存放3-5天脱除一定的渗滤液水分后，热值得以提高。同时工业垃圾按照不超过30％的比例，与生活垃圾充分混合拌匀，垃圾起重机将混合后的垃圾送至焚烧炉的给料平台，经过给料斗及给料槽后，给料器把垃圾推到SITY2000逆推式机械炉排上进行干燥、燃烧、燃烬及冷却。燃烧生成的烟气进入余热锅炉与锅炉中的水进行充分的热交换，产生中温中压的过热蒸汽进入汽轮发电机组做功产生电能以及从汽轮机一抽抽出的蒸汽进入热网管网，供给工业园区供热蒸汽，除了电厂自用电外，剩余电力全部接入电网系统，实现热电联产。垃圾燃烬后剩下的灰渣经捞渣机收集，由推杆推出至渣坑，渣坑上方设置炉渣抓斗起重机，将炉渣抓至小型农用运输车上运至炉渣综合处理棚，经过除铁、筛分、破碎处理后进行综合利用。烟气净化采用“SNCR(氨水喷射)+半干法(石灰浆液)+干法(CaOH)+活性炭喷射+布袋除尘器”系统处理后，经引风机抽出，通过烟囱排往大气。喷雾塔、布袋除尘器收集下来的飞灰采用垃圾焚烧电厂较普遍适用的工艺：“水泥+螯合剂稳定化法”。即以水泥作为固化材料，水泥和螯合剂作为稳定化材料的工艺，水泥固化处理达到相关标准后，运至自建飞灰填埋场的区域合规合法填埋。对于垃圾中脱除的渗滤液，根据本项目渗滤液的水质、水量特点和处理要求，以及国内垃圾焚烧厂的渗滤液处理工程实践，采用“预处理+UASB+MBR膜生化反应器+STRO”的工艺流程。达到《城市污水再生利用工业用水水质》(GB/T19923-2005)水质标准，作为生产冷却用水进入循环水池的补充水，同时在焚烧炉上回喷接口，将一部分浓液回喷炉膛焚烧，一部分浓液用于制浆，将浓液全部处理，实现污水零排放。全程采用DCS控制系统进行控制分散、操作和管理。

参见图2，根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述获取DCS控制系统在预设时间段内形成的历史数据，包括：

S201，获取预设时间段内DCS控制系统在垃圾焚烧过程中产生的所有数据；

S202，对垃圾焚烧过程中产生的所有数据进行数据筛选；

S203，基于数据筛选的结果，生成DCS控制系统的控制参数集合、垃圾焚烧参数集合以及垃圾发热量集合。

参见图3，根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述通过对所述历史数据进行预处理，形成基于DCS控制系统的垃圾发热训练数据，包括：

S301，对DCS控制系统的控制参数集合、垃圾焚烧参数集合以及垃圾发热量集合进行特征提取，生成多个与垃圾焚烧相关的特征向量；

S302，将所述特征向量按照预设的顺序进行组合，形成特征矩阵；

S303，将所述特征矩阵按照时间顺序进行排序，形成垃圾发热训练数据。

根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述对DCS控制系统的控制参数集合、垃圾焚烧参数集合以及垃圾发热量集合进行特征提取，包括：

获取垃圾焚烧过程中形成的可燃气体含量，将可燃气体含量作为垃圾焚烧参数集合中的特征向量之一。

根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述对DCS控制系统的控制参数集合、垃圾焚烧参数集合以及垃圾发热量集合进行特征提取，还包括：

在DCS控制参数中，提取与燃烧值相关的控制参数，作为垃圾焚烧参数集合中的特征向量之一。

根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述对DCS控制系统的控制参数集合、垃圾焚烧参数集合以及垃圾发热量集合进行特征提取，还包括：

在垃圾发热量集合中，将发热量和湿度值作为发热参数进行特征提取，作为垃圾焚烧参数集合中的特征向量之一。

根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述基于所述用电量总和、热力管线的热力需求量以及外网的电力需求量，确定下一时间段的发热需求量，以便于基于下一时间段的发热需求量确定下一时间段的DCS控制系统的控制参数和垃圾焚烧参数，包括：

获取供热管线的历史供热曲线，以便于基于所述历史供热曲线，确定下一时间段的热力需求量。

根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述基于所述用电量总和、热力管线的热力需求量以及外网的电力需求量，确定下一时间段的发热需求量，以便于基于下一时间段的发热需求量确定下一时间段的DCS控制系统的控制参数和垃圾焚烧参数，还包括：

获取外网的历史供电曲线，以便于基于所述外网的历史供电曲线，确定下一时间段外网的电力需求量。

根据本公开实施例的一种具体实现方式，所述基于所述用电量总和、热力管线的热力需求量以及外网的电力需求量，确定下一时间段的发热需求量，以便于基于下一时间段的发热需求量确定下一时间段的DCS控制系统的控制参数和垃圾焚烧参数，还包括：

将用电量总和以及外网的电力需求量进行叠加计算后，将电力需求量转换为发电热能需求量；

将发电热能需求量和热力管线的热力需求量合并为总热能需求量；

基于总热能需求量，确定下一时间段的DCS控制系统的控制参数和垃圾焚烧参数。

参见图4，本发明实施例提供了一种基于预测与反馈数据提高垃圾发电热效率系统40，包括：

获取模块401，用于获取DCS控制系统在预设时间段内形成的历史数据，所述历史数据包括DCS控制系统的控制参数集合、垃圾焚烧参数集合以及垃圾发热量集合；

处理模块402，用于通过对所述历史数据进行预处理，形成基于DCS控制系统的垃圾发热训练数据；

训练模块403，用于基于所述训练数据，对垃圾发热控制模型进行训练，形成垃圾发热预估模型，所述预估模型的输入为DCS控制系统的控制参数和垃圾焚烧参数，所述预估模型的输出位垃圾发热量；

计算模块404，用于获取发热园区的供电量曲线，以便于基于所述供电量曲线计算发热园区在下一时间段内的用电量总和；

确定模块405，用于基于所述用电量总和、热力管线的热力需求量以及外网的电力需求量，确定下一时间段的发热需求量，以便于基于下一时间段的发热需求量确定下一时间段的DCS控制系统的控制参数和垃圾焚烧参数。

参见图5，本发明实施例还提供了一种电子设备60，该电子设备包括：

至少一个处理器；以及，

与该至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

该存储器存储有可被该至少一个处理器执行的指令，该指令被该至少一个处理器执行，以使该至少一个处理器能够执行前述方法实施例中基于预测与反馈数据提高垃圾发电热效率方法。

本发明实施例还提供了一种非暂态计算机可读存储介质，该非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使该计算机执行前述方法实施例中。

本发明实施例还提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算程序，该计算机程序包括程序指令，当该程序指令被计算机执行时，使该计算机执行前述方法实施例中的基于预测与反馈数据提高垃圾发电热效率方法。

图4所示系统可以执行图1-3所示实施例的方法，本实施例未详细描述的部分，可参考对图1-3所示实施例的相关说明。在此不再赘述。

下面参考图5，其示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备60的结构示意图。本公开实施例中的电子设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。图5示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图5所示，电子设备60可以包括处理系统(例如中央处理器、图形处理器等)601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的程序或者从存储系统608加载到随机访问存储器(RAM)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中，还存储有电子设备60操作所需的各种程序和数据。处理系统601、ROM 602以及RAM 603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。

通常，以下系统可以连接至I/O接口605：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、图像传感器、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入系统606；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出系统607；包括例如磁带、硬盘等的存储系统608；以及通信系统609。通信系统609可以允许电子设备60与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图5示出了具有各种系统的电子设备60，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的系统。可以替代地实施或具备更多或更少的系统。

特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信系统609从网络上被下载和安装，或者从存储系统608被安装，或者从ROM 602被安装。在该计算机程序被处理系统601执行时，执行本公开实施例的方法中限定的上述功能。

需要说明的是，本公开上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、系统或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、系统或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、系统或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。

上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。

上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：获取至少两个网际协议地址；向节点评价设备发送包括所述至少两个网际协议地址的节点评价请求，其中，所述节点评价设备从所述至少两个网际协议地址中，选取网际协议地址并返回；接收所述节点评价设备返回的网际协议地址；其中，所获取的网际协议地址指示内容分发网络中的边缘节点。

或者，上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：接收包括至少两个网际协议地址的节点评价请求；从所述至少两个网际协议地址中，选取网际协议地址；返回选取出的网际协议地址；其中，接收到的网际协议地址指示内容分发网络中的边缘节点。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本公开实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，第一获取单元还可以被描述为“获取至少两个网际协议地址的单元”。

应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种基于预测与反馈数据提高垃圾发电热效率方法，其特征在于，包括：

获取DCS控制系统在预设时间段内形成的历史数据，所述历史数据包括DCS控制系统的控制参数集合、垃圾焚烧参数集合以及垃圾发热量集合；

通过对所述历史数据进行预处理，形成基于DCS控制系统的垃圾发热训练数据；

基于所述训练数据，对垃圾发热控制模型进行训练，形成垃圾发热预估模型，所述预估模型的输入为DCS控制系统的控制参数和垃圾焚烧参数，所述预估模型的输出位垃圾发热量；

获取发热园区的供电量曲线，以便于基于所述供电量曲线计算发热园区在下一时间段内的用电量总和；

基于所述用电量总和、热力管线的热力需求量以及外网的电力需求量，确定下一时间段的发热需求量，以便于基于下一时间段的发热需求量确定下一时间段的DCS控制系统的控制参数和垃圾焚烧参数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取DCS控制系统在预设时间段内形成的历史数据，包括：

获取预设时间段内DCS控制系统在垃圾焚烧过程中产生的所有数据；

对垃圾焚烧过程中产生的所有数据进行数据筛选；

基于数据筛选的结果，生成DCS控制系统的控制参数集合、垃圾焚烧参数集合以及垃圾发热量集合。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过对所述历史数据进行预处理，形成基于DCS控制系统的垃圾发热训练数据，包括：

对DCS控制系统的控制参数集合、垃圾焚烧参数集合以及垃圾发热量集合进行特征提取，生成多个与垃圾焚烧相关的特征向量；

将所述特征向量按照预设的顺序进行组合，形成特征矩阵；

将所述特征矩阵按照时间顺序进行排序，形成垃圾发热训练数据。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对DCS控制系统的控制参数集合、垃圾焚烧参数集合以及垃圾发热量集合进行特征提取，包括：

获取垃圾焚烧过程中形成的可燃气体含量，将可燃气体含量作为垃圾焚烧参数集合中的特征向量之一。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对DCS控制系统的控制参数集合、垃圾焚烧参数集合以及垃圾发热量集合进行特征提取，还包括：

在DCS控制参数中，提取与燃烧值相关的控制参数，作为垃圾焚烧参数集合中的特征向量之一。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对DCS控制系统的控制参数集合、垃圾焚烧参数集合以及垃圾发热量集合进行特征提取，还包括：

在垃圾发热量集合中，将发热量和湿度值作为发热参数进行特征提取，作为垃圾焚烧参数集合中的特征向量之一。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述用电量总和、热力管线的热力需求量以及外网的电力需求量，确定下一时间段的发热需求量，以便于基于下一时间段的发热需求量确定下一时间段的DCS控制系统的控制参数和垃圾焚烧参数，包括：

获取供热管线的历史供热曲线，以便于基于所述历史供热曲线，确定下一时间段的热力需求量。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述基于所述用电量总和、热力管线的热力需求量以及外网的电力需求量，确定下一时间段的发热需求量，以便于基于下一时间段的发热需求量确定下一时间段的DCS控制系统的控制参数和垃圾焚烧参数，还包括：

获取外网的历史供电曲线，以便于基于所述外网的历史供电曲线，确定下一时间段外网的电力需求量。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述基于所述用电量总和、热力管线的热力需求量以及外网的电力需求量，确定下一时间段的发热需求量，以便于基于下一时间段的发热需求量确定下一时间段的DCS控制系统的控制参数和垃圾焚烧参数，还包括：

将用电量总和以及外网的电力需求量进行叠加计算后，将电力需求量转换为发电热能需求量；

将发电热能需求量和热力管线的热力需求量合并为总热能需求量；

基于总热能需求量，确定下一时间段的DCS控制系统的控制参数和垃圾焚烧参数。

10.一种基于预测与反馈数据提高垃圾发电热效率系统，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取DCS控制系统在预设时间段内形成的历史数据，所述历史数据包括DCS控制系统的控制参数集合、垃圾焚烧参数集合以及垃圾发热量集合；

处理模块，用于通过对所述历史数据进行预处理，形成基于DCS控制系统的垃圾发热训练数据；

训练模块，用于基于所述训练数据，对垃圾发热控制模型进行训练，形成垃圾发热预估模型，所述预估模型的输入为DCS控制系统的控制参数和垃圾焚烧参数，所述预估模型的输出位垃圾发热量；

计算模块，用于获取发热园区的供电量曲线，以便于基于所述供电量曲线计算发热园区在下一时间段内的用电量总和；

确定模块，用于基于所述用电量总和、热力管线的热力需求量以及外网的电力需求量，确定下一时间段的发热需求量，以便于基于下一时间段的发热需求量确定下一时间段的DCS控制系统的控制参数和垃圾焚烧参数。