开发者学习笔记【阿里云物联网助理工程师认证（ACA）：物联网行业解决方案（四）】
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物联网行业解决方案（四）
七、精准电力负荷预测解决方案
1、电力负荷预测
电力负荷预测是电力系统规划的重要组成部分，是电力系统经济运行的基础，对电力系统规划和运行非常重要。电力负荷预测主要包含两方面的含义，一方面指安装在国家机关、企业、居民等用户的各种用电设备，另一方面描述上述用电设备所消耗的电力电量的数值。
电力负荷预测是以电力负荷为对象进行一系列的预测工作，包括对未来电力需求量的预测、对未来电量的预测以及对负荷曲线的预测，主要工作是为了预测未来电力负荷的时间分布和空间分布，为电力系统规划和运行提供可靠的决策依据。
如果能够精准进行电力负荷预测，就可以为电力系统规划和运行提供更加可靠、更加精准、更加实际的决策依据，为促进社会生产，人民生活状态的提高起到强大的推进作用，据此提出精准电力负荷预测解决方案。
2、方案
（1）快速接入
使用该方案可以利用阿里云IoT解决方案标准化快速接入海量异构的用能设备数据。电力系统中的设备并不统一，其功能也并不完全相同，如何将这些海量异构设备的数据统一接入物联网是非常困难的问题，阿里云为之提供了相应的解决方案。
如AT模块可以使用该模块向外提供统一的接口来采集设备数据，设备上云。另外，使用阿里云物联网平台可以快速使设备进行上云，设备上云之后，业务人员就可以更加关注业务实现，而不需要受底层技术和运维能力的桎梏。
（2）数据驱动
利用阿里云一站式数据开发平台Dataworks和人工智能PAI平台对采集的海量的设备数据进行分析预测，达到精准电力负荷预测的结果。
（3）快速展现和优化迭代
在阿里云平台中，它可以利用DataV组件技术，实现数据专业级大屏显示，实时掌握综合能源平台的动态信息，使数据能直观感知，并且通过实时数据反馈，不断进行优化迭代，使预测模型不断精准。
八、智能垃圾桶解决方案
1、问题
如今许多露天的垃圾桶存在很多问题，如装满却无人及时清理、垃圾未分类以及垃圾桶损坏等问题，据此，提出了智能垃圾桶解决方案。
3、方案
上图是该方案的产品架构，将智能垃圾桶采集到的数据上传到阿里云IoT城市物联网平台，利用平台的AI识别算法对垃圾桶进行智能识别，查看是否垃圾混装，垃圾桶是否已装满，也可以根据相应的传感器采集的数据判断垃圾桶是否着火、是否有危害气体、是否有含毒垃圾，并通过物联网平台对接入物联网平台的垃圾桶进行设备管理。这些数据可以推送到垃圾管理平台及相应的小程序，实现相应的功能，如路径规划，哪个路段的垃圾桶装的垃圾多，哪条路段就需要多放一些垃圾桶，反之，就少投放一些垃圾桶。同时，还有满溢报警，垃圾桶满溢就提供报警，通知相应的人员进行垃圾清运。此外，还有状态监控，垃圾桶是否被损坏，或者位置是否被移动等，并且还可以查看垃圾桶的地理分布。
总之，在垃圾桶内部，它集成了垃圾分类的AI智能识别、满溢监控、温度监控等传感器，实现对垃圾的自动分类和垃圾桶状态的实时监测，并将监测到的数据上传到物联网平台，通过平台的AI智能识别算法自动检测出垃圾类别，并投放至对应分类的内容，大幅度提升公共场所的分类正确率，降低公众用户的分类门槛。还可以精准回收，变费为宝。借助AI智能识别算法，可以精确识别可回收垃圾，避免垃圾混装造成的可回收垃圾二次污染，也可以分解其他垃圾，减少可回收垃圾混入其他垃圾而造成的焚烧填埋量增多，减少污染环境。通过解决方案，它还可以实现满溢监测自动派单，通过物联网设备实时感知到的数据来判断垃圾桶是否满溢。如果满溢，就形成事件来调度相关人员、车辆进行垃圾清运，避免环卫工人无效调度，提高工作效率。
