(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211091438.6 (22)申请日 2022.09.07 (71)申请人 重庆广睿达科技有限公司 地址 401147 重庆市渝北区人和街道新 南 路162号B单 元2622号 (72)发明人 欧阳蓝　韩雪梅　杨小林　刘小春　 蒲勇　 (74)专利代理 机构 西安赛嘉知识产权代理事务 所(普通合伙) 61275 专利代理师 陈浩 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/26(2012.01) (54)发明名称 一种基于AI电力大数据实现企业污染物动 态排放的方法 (57)摘要 本发明涉及企业污染物动态 排放技术领域， 具体公开了一种基于AI电力大数据实现企业污 染物动态排放的方法。 包括以下步骤， S01： 特征 因子识别： 挖掘出可实现动态的关键活动水平因 子， S02： 针对S01中的关键活动水平因子按照该 关键活动水平因子的工序环节布设摄像头， 该摄 像头基于视频识别技术实时监控， S03： 基于视频 识别技术， 检测关键活动水平因子的产品数据和 原料数据， 并根据算法实际计算排放量， S04： 在 企业关键 各个环节中建立电表， 并获得实时电量 监测数据， 本发明是基于实时视频识别技术， 再 通过工序用电量与排污建立源强关系， 实现电量 表征污染物的排 放量。 权利要求书1页 说明书4页 附图1页 CN 115438863 A 2022.12.06 CN 115438863 A 1.一种基于AI电力大数据实现企业污染物动态排放的方法， 其特征在于： 包括以下步 骤： S01： 特征因子识别： 基于传统静态污染源清单排放技术， 挖掘出可实现动态的关键活 动水平因子； S02： 针对S01中的关键活动水平因子按照该关键活动水平因子的工序环节布设摄像 头， 该摄像头基于 视频识别技 术实时监控。 S03： 基于视频识别技术， 检测关键活动水平因子的产品数据和原料数据， 并根据算法 实际计算 排放量； S04： 在企业关键各个环节中建立电表， 并获得实时电量监测数据， 基于S03中的实时的 排放量， 并建立二者之间的数学关系式， 进而通过实时监测的电量数据， 就能测算出企业的 排放量。 2.根据权利要求1所述的一种基于AI电力大数据实现企业污染物动态排放的方法， 其 特征在于， 所述关键活动水平因子为企业生产的关键工序和关键环节， 包括但不限于产品 数据和原料 数据。 3.根据权利要求1所述的一种基于AI电力大数据实现企业污染物动态排放的方法， 其 特征在于， 步骤S0 3中算法包括以下步骤： A1： 定义E为： 工艺过程源污染物排放量； DF为关键活动水平因子； DF的数量取决于关键 活动水平因子的种类； 获得为污染控制措施对污染物的去除效率： (1 ‑η )； A2： 根据大量数据： 建立算法： E＝A ×EF×(1‑η )， E： 工艺过程源污染物排放量； EF为污 染物排放因子； η为污染控制措施对污染物的去除效率,A为企业污染管理系数； A3： 通过上式， 计算出每小时该企业的产污量。 4.根据权利要求3所述的一种基于AI电力大数据实现企业污染物动态排放的方法， 其 特征在于， 当获得每小时该企业的产污量， 依靠S04中的电表数据， 得出排放量y与电量x的 数据关系式， 建立了电量与排 放量之前的源强关系。 5.根据权利要求4所述的一种基于AI电力大数据实现企业污染物动态排放的方法， 其 特征在于， 电量x包括企业总耗电量、 生产用电量、 生活用电量和未知损耗电量， 筛除电量x 中的无关电量， 如生活用电量和未知损耗电量。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115438863 A 2一种基于AI电力 大数据实现企业污染物动态排放的方 法 技术领域 [0001]本申请涉及企业污染物动 态排放技术领域， 具体公开了一种基于AI电力大数据实 现企业污染物动态排 放的方法。 背景技术 [0002]随着经济的快速发展和城市化水平的不断提高， 企业污染物的排放也越来越明 显， 现在的环保部门掌握企业污染动态， 一般是静态掌握， 企业静态排放是静态排且时间是 以年为基准， 这种静态不够准确， 也 不能帮助环保部门有效掌握企业污染动态； [0003]因此， 发明人基于此， 发现通过视频识别实现企业动 态方法在现有技术中还没有， 通过本方法可实现企业 实时动态排放量， 并且， 该方法时间维度实现以每小时为基准， 并且 可通过图像智能识别技术找出企业动态排放的关键特征因子， 实现企业污染物的动态排 放， 有助于环保部门实时掌握企业污染动态， 最 终， 发明人提出一种基于A I电力大数据实现 企业污染物动态排 放的方法。 发明内容 [0004]本发明是基于实时视频识别技术， 识别污染企业主要产污环节， 并能定量分析企 业原料及产品产量的重量； 再通过工序用电量与排污建立源强关系， 实现电量表征污染物 的排放量。 [0005]为了达到上述目的， 本发明提供以下基础方案： [0006]一种基于AI电力大 数据实现企业污染物动态排 放的方法， 包括以下步骤： [0007]S01： 特征因子识别： 基于传统静态污染源清单排放技术， 挖掘出可实现动态的关 键活动水平因子； [0008]S02： 针对S01中的关键活动水平因子按照该关键活动水平因子的工序环节布设摄 像头， 该摄 像头基于 视频识别技 术实时监控。 [0009]S03： 基于视频识别技术， 检测关键活动水平因子的产品数据和原料数据， 并根据 算法实际计算 排放量； [0010]S04： 在企业关键各个环节中建立电表， 并获得实时电量监测数据， 基于S03中的实 时的排放量， 并建立二者之 间的数学关系式， 进而通过实时监测的电量数据， 就能测算出企 业的排放量。 [0011]本基础方案的原理及效果在于： [0012]1.与现有技术相比， 本 发明基于 实时视频识别技术， 识别污 染企业主要产污环节， 并能定量分析企业原料及产品产量的重量； 再通过工序用电量与排污建立源强关系， 实现 电量表征污染物的排 放量。 [0013]2.与现有技术相比， 原有技术是静态排放且时间是以年为基准， 本方法可以将时 间维度实现以每小时为基准， 并且可通过图像智能识别技术找出企业动态排放的关键特征 因子， 实现企业污染物的动态排 放， 有助于环保部门实时掌握企业污染动态；说　明　书 1/4 页 3 CN 115438863 A 3