CN113298422B - 一种基于用电数据的污染源企业违规生产监控方法 - Google Patents

一种基于用电数据的污染源企业违规生产监控方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于用电数据的污染源企业违规生产监控方法，属于能源监测预警技术领域，包括在污染源企业用电总线处装设用电信息采集设备，采集该企业总负荷的用电数据；基于决策树算法，分析出不同负荷特征对分类影响的重要程度，然后选择过程中重要性程度较高的负荷特征，以供后续训练简化模型使用；利用上一步筛选出的重要性程度较高的负荷特征，将历史时段的企业生产设备和企业环保设备开停状态的组合作为标签，训练决策树分类器；将新的多维监测数据输入训练好的分类器，识别出污染企业的生产行为状态。本发明只需在企业用电总线处装设用电信息采集装置，即可实现对污染源企业的生产行为的监控，大大减少了用电监测设备的数量和安装成本。

Description

一种基于用电数据的污染源企业违规生产监控方法
技术领域
本发明涉及一种基于用电数据的污染源企业违规生产监控方法，属于能源监测预警技术领域。
背景技术
随着社会的发展，改善环境质量越来越受到人们的重视，并且相关的规定中对于污染物排放的控制非常严格，但是只有少数有组织排放的规模化大企业纳入了自动监控，对绝大多数中小型企业缺乏监管手段。
由于企业数量多，行业类别多，工艺错综复杂，传统判断不同类型污染源的方式会耗费大量人力物力财力，而污染源企业的生产行为可以由其用电数据直观反应。目前，用电信息采集技术已经可以实现对电压、电流、电压不平衡度、谐波总畸变率等信息的采集与存储，这为监控污染源企业的生产行为提供了数据基础，为相关部门的环保督查工作提供了有力支撑。对于企业环保监管，基于用电数据的环保监管平台可对排污和治污设备进行不间断用电监控，判断启停时间点，能够进行排污治污联动监控，实现无死角监控，弥补了人工检测污染物排放的痛点。
但是，目前的基于用电数据分析的环保监测方案都需要在治污设备上安装监测设备，通过直接监测治污设备的启停，结合生产设备启停情况进而判断污染源企业是否存在违规生产行为，这种方式的弊端是环保监测成本会随着需要监测的治污设备数量的增多而增多。
公开号为CN110849421A的中国发明专利中公开的一种区域性工业气态污染物监控方法及***，包括监控中心、至少一个电参数检测模块、通信模块、污染物检测模块；监控中心与通信模块、污染物检测模块实现通信，电参数检测模块与通信模块电连接。其方法包括对生产设备的运行电参数的监测、污染物排放量的监测，将检测数据上传到监控中心，监控中心对接收到的数据进行处理，得知区域性工业气态污染物的分布情况。
上述参考例需要对生产车间所有的生产线设备和环保设备进行用电量的监测，如果生产设备或环保设备数量较多，不仅成本高，而且布置麻烦，且只能够得知区域性工业气态污染物的分布情况，无法对违规企业进行报警，因此急需进行改进。
发明内容
为了克服现有的基于用电数据分析的环保检测方案需要安装的监测设备设备多、安装成本高的缺点，本发明设计了一种基于用电数据的污染源企业违规生产监控方法，该方法只需在企业用电总线处装设用电信息采集装置，即可实现对污染源企业的生产行为的监控，大大减少了用电监测设备的数量和安装成本。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种基于用电数据的污染源企业违规生产监控方法，其特征在于：包括如下步骤：
A1：在企业用电总线处安装用于采集企业用电信息的智能监测终端；
A2：智能监测终端获取一段时间内的企业用电数据作为负荷特征并获取对应时间内环保设备的启停状态数据；
A3：设定三相视在功率阈值，通过负荷特征获取对应时间内企业总负荷三相视在功率，根据企业总负荷三相视在功率是否超过阈值判断生产设备的启停状态；
A4：根据环保设备的启停状态数据以及生产设备的启停状态得到对应时间内企业是否发生违规生产行为；以该负荷特征作为一样本，对应时间内企业是否发生违规生产行为作为该样本的属性标签，收集若干样本作为初始样本集，以决策树算法和初始样本集进行初步训练，得到一简化的分类器模型，并从该简化的分类器模型的决策树中筛选靠近根节点的若干负荷特征作为二次训练样本；
A5：利用二次训练样本及对应的属性标签，重新对简化的分类器模型进行训练，得到训练好的分离器；
A6：将智能监测终端采集到的实时企业用电数据输入至训练好的分类器，判断对应时段企业是否存在违规生产行为。
进一步地，步骤A1中智能监测终端采集的企业用电信息包括：各相电压、各相电流、各相功率、各次谐波电压、各次谐波电流、谐波电压总畸变率、谐波电流总畸变率、电压偏差、电压不平衡和功率因素，各相功率包括各相有功功率、各相无功功率和各相视在功率。
进一步地，步骤A3中，通过企业总负荷三相视在功率是否超过阈值判断生产设备的启停状态具体包括，企业总负荷三相视在功率超过设定的阈值时，判定生产设备为启动状态，否则判定生产设备为停机状态。
进一步地，步骤A4具体包括，设定一个数据合集为S，S中包含每个样本的负荷特征X和样本属性标签，其中负荷特征X即步骤A2中智能监测终端采集到的企业用电数据，其中样本属性标签设为三个不同的值Fi(i＝1,2,3)，F1、F2和F3分别代表生产过程中没有启用环保设备、生产过程中有启用环保设备和生产停止三种不同的生产场景；
设定类别Fi的个数是|Fi|，S中的样本个数为|S|，则S的熵定义为：
Figure BDA0003118233920000031
其中，Pi是任意样本属于Fi的概率，记为：
Figure BDA0003118233920000032
S中的数据依照负荷特征X划分，负荷特征X有m个不同的类，则将S划分为m个子集{S1,S2,…,Sm}，用该负荷特征X对样本集S进行划分后，再对S的子集Si的熵进行加权计算，公式如下：
Figure BDA0003118233920000033
在负荷特征X下所获得的信息增益为：
Gain(S,X)＝Entropy(S)-EntropyX(S)
最后根据需要，从决策树自上而下筛选出若干个节点的特征X’，供下一步简化模型使用。
进一步地，步骤A5具体包括，利用步骤A4中筛选出的负荷特征X’，作为决策树算法的输入量，并将历史时段的企业的生产设备和企业的环保设备的启停状态的组合，作为算法的属性标签，重新训练简化的决策树分类器。
进一步地，步骤A6具体包括，将智能监测终端采集到的实时企业用电信息输入至步骤A5中训练好的决策树分类器，若判断结果为“生产过程中没有启用环保设备”的生产行为状态，则进行环保异常报警，由管理人员进行现场核实与管理。
与现有技术相比本发明有以下特点和有益效果：
1、本发明通过在企业用电总线处安装智能检测终端采集企业企业用电信息和环保设备启停状态数据，再利用决策树算法构件决策树，对分类器模型进行训练，再将智能监测终端后续监测到的企业用电信息输入训练好的分类器，即可判断企业是否违规，整个监控过程只需要在用电总线处安装电信息采集设备，与现有的在各个治污设备、环保设备上安装监测设备的环保监测方案相比，大大减少了用电监测设备安装成本，同时也使安装工作量减少，更利于环保监控工作的推行。
2、本发明通过决策树方法训练分类器，从根结点开始，对结点计算所有可能的特征的信息增益，选择信息增益最大的特征作为结点的特征，由该特征的不同取值建立于子节点，即训练的是多分类的分类器，可以直接挑选出重点关注的“生产过程中没有启用环保设备”的生产行为状态，高效快捷。
3、本发明简化了采用决策树算法训练模型过程中用到的指标数量，在训练过程中选择节点特征时，从决策树自上而下地筛选，由于离根节点越近，重要性程度越高，故在训练过程中即仅采用了重要性程度较高的负荷特征，排除了低相关性指标对模型预测准确度的干扰，使得到的结果更加准确可靠。
附图说明
图1是本发明方法的流程图。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明进行更详细的描述。
如图1所示，本实施例的基于用电数据的污染源企业违规生产监控方法，包括如下步骤：
A1：在企业用电总线处安装用于采集企业用电信息的智能监测终端；
A2：智能监测终端获取一段时间内的企业用电数据作为负荷特征并获取对应时间内环保设备的启停状态数据，智能用电监测终端采集的数据时间尺度在分钟级，常用的有1min、3min和5min，采集数据的频率相较现有监测方案中的用电信息采集的采集频率15min更高；
A3：设定三相视在功率阈值，通过负荷特征获取对应时间内企业总负荷三相视在功率，根据企业总负荷三相视在功率是否超过阈值判断生产设备的启停状态；
A4：根据环保设备的启停状态数据以及生产设备的启停状态得到对应时间内企业是否发生违规生产行为；以该负荷特征作为一样本，对应时间内企业是否发生违规生产行为作为该样本的属性标签，收集若干样本作为初始样本集，以决策树算法和初始样本集进行初步训练，得到一简化的分类器模型，并从该简化的分类器模型的决策树中筛选靠近根节点的若干负荷特征作为二次训练样本；
决策树是机器学习中一种基本算法，决策树算法的核心是在决策树各个结点上应用信息增益准则选择特征，递归地构建决策树，具体方法是：从根结点开始，对结点计算所有可能的特征的信息增益，选择信息增益最大的特征作为结点的特征，由该特征的不同取值建立于子节点；再对于结点递归地调用以上方法，构建决策树；直到所有特征的信息增益均很小或没有特征可以选择时停止，得到最终的决策树；
A5：利用二次训练样本及对应的属性标签，重新对简化的分类器模型进行训练，得到训练好的分离器；
A6：将智能监测终端采集到的实时企业用电数据输入至训练好的分类器，判断对应时段企业是否存在违规生产行为。
特别的，结合步骤A2中的环保设备的启停状态数据和步骤A3中的生产设备的启停状态，将企业生产行为状态划分为：生产过程中没有启用环保设备、生产过程中有启用环保设备和生产停止。
进一步地，步骤A1中智能监测终端采集的企业用电信息包括：各相电压、各相电流、各相功率、各次谐波电压、各次谐波电流、谐波电压总畸变率、谐波电流总畸变率、电压偏差、电压不平衡和功率因素，各相功率包括各相有功功率、各相无功功率和各相视在功率，各相视在功率即步骤A3中用于判断生产设备的启停状态的监测数据。
进一步地，步骤A3中，通过企业总负荷三相视在功率是否超过阈值判断生产设备的启停状态具体包括，企业总负荷三相视在功率超过设定的阈值时，判定生产设备为启动状态，否则判定生产设备为停机状态。
进一步地，步骤A4具体包括，设定一个数据合集为S，S中包含每个样本的负荷特征X和样本属性标签，其中负荷特征X即步骤A2中智能监测终端采集到的企业用电数据，其中样本属性标签设为三个不同的值Fi(i＝1,2,3)，F1、F2和F3分别代表生产过程中没有启用环保设备、生产过程中有启用环保设备和生产停止三种不同的生产场景；
设定类别Fi的个数是|Fi|，S中的样本个数为|S|，则S的熵定义为：
Figure BDA0003118233920000061
其中，Pi是任意样本属于Fi的概率，记为：
Figure BDA0003118233920000071
S中的数据依照负荷特征X划分，负荷特征X有m个不同的类，则将S划分为m个子集{S1,S2,…,Sm}，用该负荷特征X对样本集S进行划分后，再对S的子集Si的熵进行加权计算，公式如下：
Figure BDA0003118233920000072
在信息论中，熵(Entropy)是随机变量不确定性的度量，也就是熵越大，则随机变量的不确定性越大；
在负荷特征X下所获得的信息增益为：
Gain(S,X)＝Entropy(S)-EntropyX(S)
信息增益指的是样本集S划分前后信息熵的变化，是样本集S的***度量标准，得到的信息增益越大，对样本集S的分类能力也越强；决策树的ID3算法相当于用极大似然法进行概率模型的选择；
最后根据需要，从决策树自上而下筛选出若干个节点的特征X’，供下一步简化模型使用；
步骤A4得到的决策树中，离根结点越近的结点的特征，其重要性程度越高，根据需要从决策树自上而下选出一定数量的结点的特征X’，供下一步练简化模型使用。
进一步地，步骤A5具体包括，利用步骤A4中筛选出的负荷特征X’，作为决策树算法的输入量，并将历史时段的企业的生产设备和企业的环保设备的启停状态的组合(即生产过程中没有启用环保设备/生产过程中有启用环保设备/生产停止)，作为算法的属性标签，重新训练简化的决策树分类器。
特别的，通过逻辑回归分类器预测判断的生产行为状态可能与实际存在些许误差，其效果评估主要采用准确率(Accuracy)作为评价指标，将分类器预测的类别与真实类别相符的样本记为True，不符的记为False；
准确率表示模型正确分类数与样本总数之比，计算方法如下式所示：
Figure BDA0003118233920000081
进一步地，步骤A6具体包括，将智能监测终端采集到的实时企业用电信息输入至步骤A5中训练好的决策树分类器，若判断结果为“生产过程中没有启用环保设备”的生产行为状态，则进行环保异常报警，由管理人员进行现场核实与管理。
显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

Claims (2)

1.一种基于用电数据的污染源企业违规生产监控方法，其特征在于：包括如下步骤：
A1：在企业用电总线处安装用于采集企业用电信息的智能监测终端；
A2：智能监测终端获取一段时间内的企业用电数据作为负荷特征并获取对应时间内环保设备的启停状态数据；
A3：设定三相视在功率阈值，通过负荷特征获取对应时间内企业总负荷三相视在功率，根据企业总负荷三相视在功率是否超过阈值判断生产设备的启停状态；
A4：根据环保设备的启停状态数据以及生产设备的启停状态得到对应时间内企业是否发生违规生产行为；以该负荷特征作为一样本，对应时间内企业是否发生违规生产行为作为该样本的属性标签，收集若干样本作为初始样本集，以决策树算法和初始样本集进行初步训练，得到一简化的分类器模型，并从该简化的分类器模型的决策树中筛选靠近根节点的若干负荷特征作为二次训练样本；
A5：利用二次训练样本及对应的属性标签，重新对简化的分类器模型进行训练，得到训练好的分类器；
A6：将智能监测终端采集到的实时企业用电数据输入至训练好的分类器，判断对应时段企业是否存在违规生产行为；
步骤A3中，通过企业总负荷三相视在功率是否超过阈值判断生产设备的启停状态具体包括，企业总负荷三相视在功率超过设定的阈值时，判定生产设备为启动状态，否则判定生产设备为停机状态；
步骤A4具体包括，设定一个数据合集为S，S中包含每个样本的负荷特征X和样本属性标签，其中负荷特征X即步骤A2中智能监测终端采集到的企业用电数据，其中样本属性标签设为三个不同的值Fi ( i = 1, 2, 3)，F1、F2和F3分别代表生产过程中没有启用环保设备、生产过程中有启用环保设备和生产停止三种不同的生产场景；设定类别Fi的个数是|Fi|，S中的样本个数为|S|，则S的熵定义为：
Figure 560432DEST_PATH_IMAGE001
其中，Pi是任意样本属于Fi的概率，记为：
Figure 727102DEST_PATH_IMAGE002
S中的数据依照负荷特征X划分，负荷特征X有m个不同的类，则将S划分为m个子集{ S1,S2,…,Sm}，用该负荷特征X对样本集S进行划分后，再对S的子集Si的熵进行加权计算，公式如下：
Figure 462977DEST_PATH_IMAGE003
在负荷特征X下所获得的信息增益为：
Figure 255352DEST_PATH_IMAGE004
最后根据需要，从决策树自上而下筛选出若干个节点的特征X’，供下一步简化模型使用；
步骤A5具体包括，利用步骤A4中筛选出的负荷特征X’，作为决策树算法的输入量，并将历史时段的企业的生产设备和企业的环保设备的启停状态的组合，作为算法的属性标签，重新训练简化的决策树分类器；
步骤A6具体包括，将智能监测终端采集到的实时企业用电信息输入至步骤A5中训练好的决策树分类器，若判断结果为“生产过程中没有启用环保设备”的生产行为状态，则进行环保异常报警，由管理人员进行现场核实与管理。
2.根据权利要求1所述的一种基于用电数据的污染源企业违规生产监控方法，其特征在于：步骤A1中智能监测终端采集的企业用电信息包括：各相电压、各相电流、各相功率、各次谐波电压、各次谐波电流、谐波电压总畸变率、谐波电流总畸变率、电压偏差、电压不平衡和功率因素，各相功率包括各相有功功率、各相无功功率和各相视在功率。
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