5、大数据与深度学习在能源和废物管理中的应用

大数据与深度学习在能源和废物管理中的应用

1. 深度学习在可再生能源模型中的应用

深度学习技术结合大数据集，为可再生能源领域带来了多种有效的模型。例如，基于深度神经网络的风力发电预测系统，能够对未见过的数据进行处理，减少在风电场数据集上的训练时间。还有利用美国缅因州风电场 ISO NE 数据集开发的深度学习预测模型，可优化能源的供需平衡。此外，通过深度学习方法对热能和太阳能生产进行预测，有助于提高可再生能源的利用率。总体而言，大数据分析与深度学习技术为能源管理系统的诸多问题提供了高效的解决方案。

2. 大数据中深度学习在废物管理的应用

• 废物分类与现状 ：废物来源广泛，可分为城市废物（包括家庭、拆迁和商业废物）、危险废物（如电子废物、工业废物、放射性垃圾和爆炸物垃圾）和生物医疗废物（临床废物）。随着技术进步，废物产量不断增加。2019 年全球产生 4400 万吨电子废物，仅有 20%被回收，印度去年贡献了 320 万吨电子废物。2019 年全球产生 5360 万吨电子废物，预计未来五年将增长 20%。在全球新冠疫情期间，印度每天产生 146 吨生物医疗废物，其中 85%为非危险废物，15%为传染性、危险性和有毒废物。此外，工业也产生大量固体废物。传统的废物管理方法成本高昂，导致企业不愿采用适当的管理方法。同时，缺乏严格的法规和处置政策，使得企业、市政公司和医院随意处理废物。按照目前的增长速度，未来几年废物产量预计将增加数百万吨，需要采取适当的关注、预防措施和严格的处置政策，否则将对环境和人类健康造成损害。
• 废物管理智能方法 ：全球产生大量废物，需要废物智能方法进行管