CN108876181A - 智能化的企业污染物排放监控方法及*** - Google Patents
智能化的企业污染物排放监控方法及*** Download PDFInfo
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Abstract
本发明提供了一种智能化的企业污染物排放监控方法,首先通过收集受监控企业的用电量数据、受监控企业的污染物排放量、受监控企业所在地的地理环境信息以及气象条件信息,生成受监控企业的污染物排放量、受监控企业所在地的地理环境信息以及气象条件信息对于用电量大小的权重数值,然后通过新生成的模型与历史模型的比对,判断各个因素是否起到至关重要的影响,根据本发明的方法,例如在扩散条件极好的情况下,能够得出企业用电量与污染物排放无关的结论,针对这种情况则无需对企业进行限产限电。同时,可以看出,本申请的方法不需要事前设置过多假设条件也能够直接进行分析,这样就保证了模型能够尽量与真实情况相符。
Description
技术领域
本发明属于污染防治技术领域,涉及一种智能化的企业污染物排放监控方法及***。
背景技术
随着我国经济的飞速发展,环境污染现象日趋严重,污染源的数量和种类也在急剧增加。环境保护作为一项基本国策,已经走过了三十多年的历程,并取得了辉煌的成绩:工业污染防治、生态环境保护工作举世瞩目,“一控双达标"工程全面完成,污染物排放总量较大幅度削减。然而,污染源的种类繁多且分布广泛,使得传统的监管方式已经远远不能达到保护环境、处罚排污企业的目的。尽管环保监理部门采取了安排排污流量计量装置等手段,但是有的企业受到经济利益的驱动,治污设施采取时开时停、明开暗停和擅自停运,以降低生产成本,甚至拆除污染防治设施、偷排、漏排的现象时有发生。同时随着经济的发展,污染源和污染防治设施越来越多,如果污染防治设施的监督管理还是原地踏步,缺乏科学、现代的有效监控手段,那么对企业的排污行为无法进行全天候有效监控,都将给环境监理工作带来很大的困难。
公开于该背景技术部分的信息仅仅旨在增加对本发明的总体背景的理解,而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域一般技术人员所公知的现有技术。
发明内容
本发明的目的在于提供一种,从而克服现有技术的问题。
为实现上述目的,本发明提供了一种智能化的企业污染物排放监控方法,其特征在于:企业污染物排放监控方法包括:
针对每个受监控企业,设立至少一个智能电表;
针对每个受监控企业,设立至少一个污染物监测传感器;
由至少一个智能电表将受监控企业的用电量数据周期性地发送给数据处理中继实体;
由至少一个污染物监测传感器将受监控企业的污染物排放量周期性地发送给数据处理中继实体;
由数据处理中继实体收集受监控企业所在地的地理环境信息、气象条件信息以及污染状况信息;
由数据处理中继实体将所接收的受监控企业的用电量数据、受监控企业的污染物排放量、受监控企业所在地的地理环境信息、气象条件信息以及污染状况信息发送给监控中心;
由监控中心建立针对每个受监控企业的污染物排放量与用电量之间的第一关联关系;
由监控中心建立每个受监控企业的污染物排放量与该受监控企业所在地的污染状况的第二关联关系;
由监控中心基于第一关联关系以及第二关联关系,生成针对每个受监控企业的用电量限制条件。
优选地,上述技术方案中,受监控企业所在地的地理环境信息至少包括:受监控企业所在地的海拔高度、周边地形信息以及与污染物扩散相关联的地貌特征;
受监控企业所在地的气象条件信息至少包括:受监控企业所在地的温度、湿度以及风力信息;
受监控企业所在地的污染状况信息至少包括:一氧化碳浓度、氮氧化物浓度、碳氢化合物浓度、PM10浓度以及PM2.5浓度。
优选地,上述技术方案中,由监控中心建立针对每个受监控企业的污染物排放量与用电量之间的第一关联关系具体包括如下步骤:
由监控中心基于所接收的受监控企业的用电量数据、受监控企业的污染物排放量、受监控企业所在地的地理环境信息以及气象条件信息,分别生成受监控企业的污染物排放量、受监控企业所在地的地理环境信息以及气象条件信息对受监控企业的用电量数据的第一贡献权重、第二贡献权重以及第三贡献权重;
由监控中心调取受监控企业的历史用电量数据、受监控企业的历史污染物排放量、受监控企业所在地的地理环境信息以及历史气象条件信息,分别生成对于第一贡献权重、第二贡献权重以及第三贡献权重的第一显著性条件、第二显著性条件以及第三显著性条件;
如果第一贡献权重不满足第一显著性条件,则判断第一贡献权重不显著,同时判断受监控企业的污染物排放量与用电量之间无关;
如果第一贡献权重满足第一显著性条件,则判断第一贡献权重显著,随后继续判断第二贡献权重是否满足第二显著性条件。
优选地,上述技术方案中,由监控中心建立针对每个受监控企业的污染物排放量与用电量之间的第一关联关系具体还包括如下步骤:
如果第二贡献权重不满足第二显著性条件,则判断第二贡献权重不显著,同时将第二贡献权重置为零;
判断第三贡献权重是否满足第三显著性条件;
如果第三贡献权重不满足第三显著性条件,则判断第三贡献权重不显著,同时将第三贡献权重置为零;
基于第一贡献权重、第二贡献权重以及第三贡献权重,生成第一关联关系。
优选地,上述技术方案中,由监控中心建立每个受监控企业的污染物排放量与该受监控企业所在地的污染状况的第二关联关系具体包括如下步骤:
如果成功建立第一关联关系,则由监控中心基于受监控企业的污染物排放量、受监控企业所在地的地理环境信息、气象条件信息以及污染状况信息,分别生成受监控企业的污染物排放量、受监控企业所在地的地理环境信息以及气象条件信息对受监控企业所在地的污染状况的第四贡献权重、第五贡献权重以及第六贡献权重;
由监控中心调取受监控企业所在地的历史污染状况信息、受监控企业的历史污染物排放量、受监控企业所在地的地理环境信息以及历史气象条件信息,分别生成对于第四贡献权重、第五贡献权重以及第六贡献权重的第四显著性条件、第五显著性条件以及第六显著性条件;
如果第四贡献权重不满足第四显著性条件,则判断第四贡献权重不显著,同时判断受监控企业的污染物排放量与受监控企业所在地的历史污染状况之间无关;
如果第四贡献权重满足第四显著性条件,则判断第四贡献权重显著,随后继续判断第五贡献权重是否满足第五显著性条件。
优选地,上述技术方案中,由监控中心建立每个受监控企业的污染物排放量与该受监控企业所在地的污染状况的第二关联关系具体还包括如下步骤:
如果第五贡献权重不满足第五显著性条件,则判断第五贡献权重不显著,同时将第五贡献权重置为零;
判断第六贡献权重是否满足第六显著性条件;
如果第六贡献权重不满足第六显著性条件,则判断第六贡献权重不显著,同时将第六贡献权重置为零;
基于第四贡献权重、第五贡献权重以及第六贡献权重,生成第二关联关系。
本发明还提供了一种智能化的企业污染物排放监控***,其特征在于:企业污染物排放监控***包括:
针对每个受监控企业所设立的至少一个智能电表,至少一个智能电表用于将受监控企业的用电量数据周期性地发送给数据处理中继实体;
针对每个受监控企业所设立的至少一个污染物监测传感器,至少一个污染物监测传感器用于将受监控企业的污染物排放量周期性地发送给数据处理中继实体;
数据处理中继实体,数据处理中继实体用于执行以下操作:
收集受监控企业所在地的地理环境信息、气象条件信息以及污染状况信息;
将所接收的受监控企业的用电量数据、受监控企业的污染物排放量、受监控企业所在地的地理环境信息、气象条件信息以及污染状况信息发送给监控中心;
监控中心,监控中心用于执行以下操作:
建立针对每个受监控企业的污染物排放量与用电量之间的第一关联关系;
建立每个受监控企业的污染物排放量与该受监控企业所在地的污染状况的第二关联关系;
基于第一关联关系以及第二关联关系,生成针对每个受监控企业的用电量限制条件。
优选地,上述技术方案中,由监控中心建立针对每个受监控企业的污染物排放量与用电量之间的第一关联关系具体包括如下步骤:
由监控中心基于所接收的受监控企业的用电量数据、受监控企业的污染物排放量、受监控企业所在地的地理环境信息以及气象条件信息,分别生成受监控企业的污染物排放量、受监控企业所在地的地理环境信息以及气象条件信息对受监控企业的用电量数据的第一贡献权重、第二贡献权重以及第三贡献权重;
由监控中心调取受监控企业的历史用电量数据、受监控企业的历史污染物排放量、受监控企业所在地的地理环境信息以及历史气象条件信息,分别生成对于第一贡献权重、第二贡献权重以及第三贡献权重的第一显著性条件、第二显著性条件以及第三显著性条件;
如果第一贡献权重不满足第一显著性条件,则判断第一贡献权重不显著,同时判断受监控企业的污染物排放量与用电量之间无关;
如果第一贡献权重满足第一显著性条件,则判断第一贡献权重显著,随后继续判断第二贡献权重是否满足第二显著性条件。
优选地,上述技术方案中,由监控中心建立针对每个受监控企业的污染物排放量与用电量之间的第一关联关系具体还包括如下步骤:
如果第二贡献权重不满足第二显著性条件,则判断第二贡献权重不显著,同时将第二贡献权重置为零;
判断第三贡献权重是否满足第三显著性条件;
如果第三贡献权重不满足第三显著性条件,则判断第三贡献权重不显著,同时将第三贡献权重置为零;
基于第一贡献权重、第二贡献权重以及第三贡献权重,生成第一关联关系。
优选地,上述技术方案中,由监控中心建立每个受监控企业的污染物排放量与该受监控企业所在地的污染状况的第二关联关系具体包括如下步骤:
如果成功建立第一关联关系,则由监控中心基于受监控企业的污染物排放量、受监控企业所在地的地理环境信息、气象条件信息以及污染状况信息,分别生成受监控企业的污染物排放量、受监控企业所在地的地理环境信息以及气象条件信息对受监控企业所在地的污染状况的第四贡献权重、第五贡献权重以及第六贡献权重;
由监控中心调取受监控企业所在地的历史污染状况信息、受监控企业的历史污染物排放量、受监控企业所在地的地理环境信息以及历史气象条件信息,分别生成对于第四贡献权重、第五贡献权重以及第六贡献权重的第四显著性条件、第五显著性条件以及第六显著性条件;
如果第四贡献权重不满足第四显著性条件,则判断第四贡献权重不显著,同时判断受监控企业的污染物排放量与受监控企业所在地的历史污染状况之间无关;
如果第四贡献权重满足第四显著性条件,则判断第四贡献权重显著,随后继续判断第五贡献权重是否满足第五显著性条件。。
与现有技术相比,本发明具有如下有益效果:目前现有技术中已经存在基于企业用电量的企业污染排放监控方法,例如现有技术文献CN104571050B提出了一种基于企业用电量的企业污染排放监控方法,该文献提出了一种基于企业燃料消耗量,计算企业污染物排放量,从而建立燃料消耗量、用电量以及企业污染物排放量之间的关系,最后实现通过监控并限制用电量实现对于污染物排放量的控制。该方法的缺陷在于:首先,对于用电量与污染物排放量之间的关系的简化假设过多,所建立的公式不能真实的反应用电量与污染物排放量之间的关系;其次,没有考虑到污染物扩散这一关键条件,导致即使在污染物扩散条件较好的时候,也会对企业进行限电措施。这种方法当然能够在绝对意义上减少企业的排放,但是需要注意的是,虽然减少排放总量对于抑制环境污染是至关重要的,但是单纯的通过限制生产方式来抑制环境污染将导致对于国民经济的破坏,国民经济的损失往往比环境污染带来的损失更加紧迫和现实,所以需要关注在一定条件下环境污染与限制生产之间的辩证关系。为了解决现有技术的问题,本申请提出了一种完全无需事前进行简化假设的污染物监控方法。本申请的方法首先通过收集受监控企业的用电量数据、受监控企业的污染物排放量、受监控企业所在地的地理环境信息以及气象条件信息,生成受监控企业的污染物排放量、受监控企业所在地的地理环境信息以及气象条件信息对于用电量大小的权重数值,然后通过新生成的模型与历史模型的比对,判断各个因素是否起到至关重要的影响,根据本发明的方法,例如在扩散条件极好的情况下,能够得出企业用电量与污染物排放无关的结论,针对这种情况则无需对企业进行限产限电。同时,可以看出,本申请的方法不需要事前设置过多假设条件也能够直接进行分析,这样就保证了模型能够尽量与真实情况相符。
附图说明
图1是根据本发明的一个实施例的智能化的企业污染物排放监控方法的方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图,对本发明的具体实施方式进行详细描述,但应当理解本发明的保护范围并不受具体实施方式的限制。
除非另有其它明确表示,否则在整个说明书和权利要求书中,术语“包括”或其变换如“包含”或“包括有”等等将被理解为包括所陈述的元件或组成部分,而并未排除其它元件或其它组成部分。
图1是根据本发明的一个实施例的智能化的企业污染物排放监控方法的方法流程图。如图所示,本发明的方法包括:
步骤101:针对每个受监控企业,设立至少一个智能电表;
步骤102:针对每个受监控企业,设立至少一个污染物监测传感器;
步骤103:由至少一个智能电表将受监控企业的用电量数据周期性地发送给数据处理中继实体;
步骤104:由至少一个污染物监测传感器将受监控企业的污染物排放量周期性地发送给数据处理中继实体;
步骤105:由数据处理中继实体收集受监控企业所在地的地理环境信息、气象条件信息以及污染状况信息;
步骤106:由数据处理中继实体将所接收的受监控企业的用电量数据、受监控企业的污染物排放量、受监控企业所在地的地理环境信息、气象条件信息以及污染状况信息发送给监控中心;
步骤107:由监控中心建立针对每个受监控企业的污染物排放量与用电量之间的第一关联关系;
步骤108:由监控中心建立每个受监控企业的污染物排放量与该受监控企业所在地的污染状况的第二关联关系;
步骤109:由监控中心基于第一关联关系以及第二关联关系,生成针对每个受监控企业的用电量限制条件。
在优选的实施例中,受监控企业所在地的地理环境信息至少包括:受监控企业所在地的海拔高度、周边地形信息以及与污染物扩散相关联的地貌特征;受监控企业所在地的气象条件信息至少包括:受监控企业所在地的温度、湿度以及风力信息;受监控企业所在地的污染状况信息至少包括:一氧化碳浓度、氮氧化物浓度、碳氢化合物浓度、PM10浓度以及PM2.5浓度。
由监控中心建立针对每个受监控企业的污染物排放量与用电量之间的第一关联关系具体包括如下步骤:由监控中心基于所接收的受监控企业的用电量数据、受监控企业的污染物排放量、受监控企业所在地的地理环境信息以及气象条件信息,分别生成受监控企业的污染物排放量、受监控企业所在地的地理环境信息以及气象条件信息对受监控企业的用电量数据的第一贡献权重、第二贡献权重以及第三贡献权重;由监控中心调取受监控企业的历史用电量数据、受监控企业的历史污染物排放量、受监控企业所在地的地理环境信息以及历史气象条件信息,分别生成对于第一贡献权重、第二贡献权重以及第三贡献权重的第一显著性条件、第二显著性条件以及第三显著性条件;如果第一贡献权重不满足第一显著性条件,则判断第一贡献权重不显著,同时判断受监控企业的污染物排放量与用电量之间无关;如果第一贡献权重满足第一显著性条件,则判断第一贡献权重显著,随后继续判断第二贡献权重是否满足第二显著性条件。
由监控中心建立针对每个受监控企业的污染物排放量与用电量之间的第一关联关系具体还包括如下步骤:如果第二贡献权重不满足第二显著性条件,则判断第二贡献权重不显著,同时将第二贡献权重置为零;判断第三贡献权重是否满足第三显著性条件;如果第三贡献权重不满足第三显著性条件,则判断第三贡献权重不显著,同时将第三贡献权重置为零;基于第一贡献权重、第二贡献权重以及第三贡献权重,生成第一关联关系。
由监控中心建立每个受监控企业的污染物排放量与该受监控企业所在地的污染状况的第二关联关系具体包括如下步骤:如果成功建立第一关联关系,则由监控中心基于受监控企业的污染物排放量、受监控企业所在地的地理环境信息、气象条件信息以及污染状况信息,分别生成受监控企业的污染物排放量、受监控企业所在地的地理环境信息以及气象条件信息对受监控企业所在地的污染状况的第四贡献权重、第五贡献权重以及第六贡献权重;由监控中心调取受监控企业所在地的历史污染状况信息、受监控企业的历史污染物排放量、受监控企业所在地的地理环境信息以及历史气象条件信息,分别生成对于第四贡献权重、第五贡献权重以及第六贡献权重的第四显著性条件、第五显著性条件以及第六显著性条件;如果第四贡献权重不满足第四显著性条件,则判断第四贡献权重不显著,同时判断受监控企业的污染物排放量与受监控企业所在地的历史污染状况之间无关;如果第四贡献权重满足第四显著性条件,则判断第四贡献权重显著,随后继续判断第五贡献权重是否满足第五显著性条件。
由监控中心建立每个受监控企业的污染物排放量与该受监控企业所在地的污染状况的第二关联关系具体还包括如下步骤:如果第五贡献权重不满足第五显著性条件,则判断第五贡献权重不显著,同时将第五贡献权重置为零;判断第六贡献权重是否满足第六显著性条件;如果第六贡献权重不满足第六显著性条件,则判断第六贡献权重不显著,同时将第六贡献权重置为零;基于第四贡献权重、第五贡献权重以及第六贡献权重,生成第二关联关系。
目前现有技术中已经存在基于企业用电量的企业污染排放监控方法,例如现有技术文献CN104571050B提出了一种基于企业用电量的企业污染排放监控方法,该文献提出了一种基于企业燃料消耗量,计算企业污染物排放量,从而建立燃料消耗量、用电量以及企业污染物排放量之间的关系,最后实现通过监控并限制用电量实现对于污染物排放量的控制。该方法的缺陷在于:首先,对于用电量与污染物排放量之间的关系的简化假设过多,所建立的公式不能真实的反应用电量与污染物排放量之间的关系;其次,没有考虑到污染物扩散这一关键条件,导致即使在污染物扩散条件较好的时候,也会对企业进行限电措施。这种方法当然能够在绝对意义上减少企业的排放,但是需要注意的是,虽然减少排放总量对于抑制环境污染是至关重要的,但是单纯的通过限制生产方式来抑制环境污染将导致对于国民经济的破坏,国民经济的损失往往比环境污染带来的损失更加紧迫和现实,所以需要关注在一定条件下环境污染与限制生产之间的辩证关系。为了解决现有技术的问题,本申请提出了一种完全无需事前进行简化假设的污染物监控方法。本申请的方法首先通过收集受监控企业的用电量数据、受监控企业的污染物排放量、受监控企业所在地的地理环境信息以及气象条件信息,生成受监控企业的污染物排放量、受监控企业所在地的地理环境信息以及气象条件信息对于用电量大小的权重数值,然后通过新生成的模型与历史模型的比对,判断各个因素是否起到至关重要的影响,根据本发明的方法,例如在扩散条件极好的情况下,能够得出企业用电量与污染物排放无关的结论,针对这种情况则无需对企业进行限产限电。同时,可以看出,本申请的方法不需要事前设置过多假设条件也能够直接进行分析,这样就保证了模型能够尽量与真实情况相符。
需要指出的是,本申请使用的通信方式是本领域公知的通信方式,本申请在建立关联关系时能够通过神经网络的算法进行关联关系的建立,也可以通过基于最小二乘法的拟合来建立关联关系,神经网络算法以及最小二乘法算法本身都是本领域的公知算法,本申请不再赘述。
本发明本发明还提供了一种智能化的企业污染物排放监控***,企业污染物排放监控***包括:
针对每个受监控企业所设立的至少一个智能电表,至少一个智能电表用于将受监控企业的用电量数据周期性地发送给数据处理中继实体;
针对每个受监控企业所设立的至少一个污染物监测传感器,至少一个污染物监测传感器用于将受监控企业的污染物排放量周期性地发送给数据处理中继实体;
数据处理中继实体,数据处理中继实体用于执行以下操作:
收集受监控企业所在地的地理环境信息、气象条件信息以及污染状况信息;
将所接收的受监控企业的用电量数据、受监控企业的污染物排放量、受监控企业所在地的地理环境信息、气象条件信息以及污染状况信息发送给监控中心;
监控中心,监控中心用于执行以下操作:
建立针对每个受监控企业的污染物排放量与用电量之间的第一关联关系;
建立每个受监控企业的污染物排放量与该受监控企业所在地的污染状况的第二关联关系;
基于第一关联关系以及第二关联关系,生成针对每个受监控企业的用电量限制条件
前述对本发明的具体示例性实施方案的描述是为了说明和例证的目的。这些描述并非想将本发明限定为所公开的精确形式,并且很显然,根据上述教导,可以进行很多改变和变化。对示例性实施例进行选择和描述的目的在于解释本发明的特定原理及其实际应用,从而使得本领域的技术人员能够实现并利用本发明的各种不同的示例性实施方案以及各种不同的选择和改变。本发明的范围意在由权利要求书及其等同形式所限定。
Claims (10)
1.一种智能化的企业污染物排放监控方法,其特征在于:所述企业污染物排放监控方法包括:
针对每个受监控企业,设立至少一个智能电表;
针对每个受监控企业,设立至少一个污染物监测传感器;
由至少一个智能电表将受监控企业的用电量数据周期性地发送给数据处理中继实体;
由至少一个污染物监测传感器将受监控企业的污染物排放量周期性地发送给数据处理中继实体;
由所述数据处理中继实体收集受监控企业所在地的地理环境信息、气象条件信息以及污染状况信息;
由所述数据处理中继实体将所接收的受监控企业的用电量数据、受监控企业的污染物排放量、受监控企业所在地的地理环境信息、气象条件信息以及污染状况信息发送给监控中心;
由所述监控中心建立针对每个受监控企业的污染物排放量与用电量之间的第一关联关系;
由所述监控中心建立每个受监控企业的污染物排放量与该受监控企业所在地的污染状况的第二关联关系;
由所述监控中心基于所述第一关联关系以及所述第二关联关系,生成针对每个受监控企业的用电量限制条件。
2.如权利要求1所述的企业污染物排放监控方法,其特征在于:受监控企业所在地的地理环境信息至少包括:受监控企业所在地的海拔高度、周边地形信息以及与污染物扩散相关联的地貌特征;
受监控企业所在地的气象条件信息至少包括:受监控企业所在地的温度、湿度以及风力信息;
受监控企业所在地的污染状况信息至少包括:一氧化碳浓度、氮氧化物浓度、碳氢化合物浓度、PM10浓度以及PM2.5浓度。
3.如权利要求1所述的企业污染物排放监控方法,其特征在于:由所述监控中心建立针对每个受监控企业的污染物排放量与用电量之间的第一关联关系具体包括如下步骤:
由所述监控中心基于所接收的受监控企业的用电量数据、受监控企业的污染物排放量、受监控企业所在地的地理环境信息以及气象条件信息,分别生成受监控企业的污染物排放量、受监控企业所在地的地理环境信息以及气象条件信息对受监控企业的用电量数据的第一贡献权重、第二贡献权重以及第三贡献权重;
由所述监控中心调取受监控企业的历史用电量数据、受监控企业的历史污染物排放量、受监控企业所在地的地理环境信息以及历史气象条件信息,分别生成对于所述第一贡献权重、第二贡献权重以及第三贡献权重的第一显著性条件、第二显著性条件以及第三显著性条件;
如果所述第一贡献权重不满足所述第一显著性条件,则判断所述第一贡献权重不显著,同时判断受监控企业的污染物排放量与用电量之间无关;
如果所述第一贡献权重满足所述第一显著性条件,则判断所述第一贡献权重显著,随后继续判断第二贡献权重是否满足第二显著性条件。
4.如权利要求3所述的企业污染物排放监控方法,其特征在于:由所述监控中心建立针对每个受监控企业的污染物排放量与用电量之间的第一关联关系具体还包括如下步骤:
如果所述第二贡献权重不满足所述第二显著性条件,则判断所述第二贡献权重不显著,同时将所述第二贡献权重置为零;
判断第三贡献权重是否满足第三显著性条件;
如果所述第三贡献权重不满足所述第三显著性条件,则判断所述第三贡献权重不显著,同时将所述第三贡献权重置为零;
基于所述第一贡献权重、第二贡献权重以及第三贡献权重,生成第一关联关系。
5.如权利要求4所述的企业污染物排放监控方法,其特征在于:由所述监控中心建立每个受监控企业的污染物排放量与该受监控企业所在地的污染状况的第二关联关系具体包括如下步骤:
如果成功建立第一关联关系,则由所述监控中心基于受监控企业的污染物排放量、受监控企业所在地的地理环境信息、气象条件信息以及污染状况信息,分别生成受监控企业的污染物排放量、受监控企业所在地的地理环境信息以及气象条件信息对受监控企业所在地的污染状况的第四贡献权重、第五贡献权重以及第六贡献权重;
由所述监控中心调取受监控企业所在地的历史污染状况信息、受监控企业的历史污染物排放量、受监控企业所在地的地理环境信息以及历史气象条件信息,分别生成对于所述第四贡献权重、第五贡献权重以及第六贡献权重的第四显著性条件、第五显著性条件以及第六显著性条件;
如果所述第四贡献权重不满足所述第四显著性条件,则判断所述第四贡献权重不显著,同时判断受监控企业的污染物排放量与受监控企业所在地的历史污染状况之间无关;
如果所述第四贡献权重满足所述第四显著性条件,则判断所述第四贡献权重显著,随后继续判断第五贡献权重是否满足第五显著性条件。
6.如权利要求5所述的企业污染物排放监控方法,其特征在于:由所述监控中心建立每个受监控企业的污染物排放量与该受监控企业所在地的污染状况的第二关联关系具体还包括如下步骤:
如果所述第五贡献权重不满足所述第五显著性条件,则判断所述第五贡献权重不显著,同时将所述第五贡献权重置为零;
判断第六贡献权重是否满足第六显著性条件;
如果所述第六贡献权重不满足所述第六显著性条件,则判断所述第六贡献权重不显著,同时将所述第六贡献权重置为零;
基于所述第四贡献权重、第五贡献权重以及第六贡献权重,生成第二关联关系。
7.一种智能化的企业污染物排放监控***,其特征在于:所述企业污染物排放监控***包括:
针对每个受监控企业所设立的至少一个智能电表,所述至少一个智能电表用于将受监控企业的用电量数据周期性地发送给数据处理中继实体;
针对每个受监控企业所设立的至少一个污染物监测传感器,所述至少一个污染物监测传感器用于将受监控企业的污染物排放量周期性地发送给数据处理中继实体;
数据处理中继实体,所述数据处理中继实体用于执行以下操作:
收集受监控企业所在地的地理环境信息、气象条件信息以及污染状况信息;
将所接收的受监控企业的用电量数据、受监控企业的污染物排放量、受监控企业所在地的地理环境信息、气象条件信息以及污染状况信息发送给监控中心;
监控中心,所述监控中心用于执行以下操作:
建立针对每个受监控企业的污染物排放量与用电量之间的第一关联关系;
建立每个受监控企业的污染物排放量与该受监控企业所在地的污染状况的第二关联关系;
基于所述第一关联关系以及所述第二关联关系,生成针对每个受监控企业的用电量限制条件。
8.如权利要求7所述的企业污染物排放监控***,其特征在于:由所述监控中心建立针对每个受监控企业的污染物排放量与用电量之间的第一关联关系具体包括如下步骤:
由所述监控中心基于所接收的受监控企业的用电量数据、受监控企业的污染物排放量、受监控企业所在地的地理环境信息以及气象条件信息,分别生成受监控企业的污染物排放量、受监控企业所在地的地理环境信息以及气象条件信息对受监控企业的用电量数据的第一贡献权重、第二贡献权重以及第三贡献权重;
由所述监控中心调取受监控企业的历史用电量数据、受监控企业的历史污染物排放量、受监控企业所在地的地理环境信息以及历史气象条件信息,分别生成对于所述第一贡献权重、第二贡献权重以及第三贡献权重的第一显著性条件、第二显著性条件以及第三显著性条件;
如果所述第一贡献权重不满足所述第一显著性条件,则判断所述第一贡献权重不显著,同时判断受监控企业的污染物排放量与用电量之间无关;
如果所述第一贡献权重满足所述第一显著性条件,则判断所述第一贡献权重显著,随后继续判断第二贡献权重是否满足第二显著性条件。
9.如权利要求8所述的企业污染物排放监控***,其特征在于:由所述监控中心建立针对每个受监控企业的污染物排放量与用电量之间的第一关联关系具体还包括如下步骤:
如果所述第二贡献权重不满足所述第二显著性条件,则判断所述第二贡献权重不显著,同时将所述第二贡献权重置为零;
判断第三贡献权重是否满足第三显著性条件;
如果所述第三贡献权重不满足所述第三显著性条件,则判断所述第三贡献权重不显著,同时将所述第三贡献权重置为零;
基于所述第一贡献权重、第二贡献权重以及第三贡献权重,生成第一关联关系。
10.如权利要求9所述的企业污染物排放监控***,其特征在于:由所述监控中心建立每个受监控企业的污染物排放量与该受监控企业所在地的污染状况的第二关联关系具体包括如下步骤:
如果成功建立第一关联关系,则由所述监控中心基于受监控企业的污染物排放量、受监控企业所在地的地理环境信息、气象条件信息以及污染状况信息,分别生成受监控企业的污染物排放量、受监控企业所在地的地理环境信息以及气象条件信息对受监控企业所在地的污染状况的第四贡献权重、第五贡献权重以及第六贡献权重;
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如果所述第四贡献权重满足所述第四显著性条件,则判断所述第四贡献权重显著,随后继续判断第五贡献权重是否满足第五显著性条件。
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Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109857815A (zh) * | 2018-12-29 | 2019-06-07 | 武汉神谕科技有限公司 | 企业气体排放计算分析方法及*** |
CN110849421A (zh) * | 2019-11-26 | 2020-02-28 | 浙江省环境科技有限公司 | 一种区域性工业气态污染物监控方法及*** |
CN113792988A (zh) * | 2021-08-24 | 2021-12-14 | 河北先河环保科技股份有限公司 | 一种企业在线监测数据异常识别方法 |
CN114527235A (zh) * | 2020-11-23 | 2022-05-24 | 清华大学 | 一种排放强度实时量化检测的方法 |
CN115689396A (zh) * | 2022-12-30 | 2023-02-03 | 天津友美环保科技有限公司 | 污染物排放管控方法、装置、设备及介质 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20120215378A1 (en) * | 2011-02-18 | 2012-08-23 | Sprock Christopher M | Worksite management system implementing remote machine reconfiguration |
CN104571050A (zh) * | 2015-01-13 | 2015-04-29 | 国网上海市电力公司 | 基于高频用电数据的工业企业污染物排放监控方法 |
CN104854521A (zh) * | 2012-11-07 | 2015-08-19 | 麦可希德体系股份有限公司 | 利用亮度建模的自动化遮蔽控制*** |
CN104973057A (zh) * | 2014-04-03 | 2015-10-14 | 李治良 | 智能预测控制*** |
CN105095996A (zh) * | 2015-07-29 | 2015-11-25 | 国网上海市电力公司 | 一种基于工业用户用电数据的污染排放预测方法 |
CN108197723A (zh) * | 2017-11-08 | 2018-06-22 | 国网安徽省电力公司电力科学研究院 | 煤电机组供电煤耗与污染物排放的优化节能调度方法 |
-
2018
- 2018-06-30 CN CN201810703337.7A patent/CN108876181B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20120215378A1 (en) * | 2011-02-18 | 2012-08-23 | Sprock Christopher M | Worksite management system implementing remote machine reconfiguration |
CN104854521A (zh) * | 2012-11-07 | 2015-08-19 | 麦可希德体系股份有限公司 | 利用亮度建模的自动化遮蔽控制*** |
CN104973057A (zh) * | 2014-04-03 | 2015-10-14 | 李治良 | 智能预测控制*** |
CN104571050A (zh) * | 2015-01-13 | 2015-04-29 | 国网上海市电力公司 | 基于高频用电数据的工业企业污染物排放监控方法 |
CN105095996A (zh) * | 2015-07-29 | 2015-11-25 | 国网上海市电力公司 | 一种基于工业用户用电数据的污染排放预测方法 |
CN108197723A (zh) * | 2017-11-08 | 2018-06-22 | 国网安徽省电力公司电力科学研究院 | 煤电机组供电煤耗与污染物排放的优化节能调度方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
马小雯 等: ""基于地理探测器的浙江省空气质量风险因子分析"" * |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109857815A (zh) * | 2018-12-29 | 2019-06-07 | 武汉神谕科技有限公司 | 企业气体排放计算分析方法及*** |
CN110849421A (zh) * | 2019-11-26 | 2020-02-28 | 浙江省环境科技有限公司 | 一种区域性工业气态污染物监控方法及*** |
CN114527235A (zh) * | 2020-11-23 | 2022-05-24 | 清华大学 | 一种排放强度实时量化检测的方法 |
CN114527235B (zh) * | 2020-11-23 | 2022-10-21 | 清华大学 | 一种排放强度实时量化检测的方法 |
CN113792988A (zh) * | 2021-08-24 | 2021-12-14 | 河北先河环保科技股份有限公司 | 一种企业在线监测数据异常识别方法 |
CN115689396A (zh) * | 2022-12-30 | 2023-02-03 | 天津友美环保科技有限公司 | 污染物排放管控方法、装置、设备及介质 |
CN115689396B (zh) * | 2022-12-30 | 2023-08-08 | 天津友美环保科技有限公司 | 污染物排放管控方法、装置、设备及介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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