CN114049033B - 一种基于用电数据分布的排污企业监测方法 - Google Patents

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Abstract

本申请公开了一种基于用电数据分布的排污企业监测方法，包括筛选待监测排污企业：获取待监测排污企业观测时间段内每日的日用电数据，用电数据的平均值和标准差；采用正态分布的3σ原理设定第一区间，筛选第一疑似排污异常企业清单；将所有待监测排污企业按照行业进行分组，对于每一组企业逐日计算当日用电数据的平均值和标准差；采用正态分布的3σ原理设定第二区间，筛选第二疑似排污异常企业清单；将第一疑似排污异常企业清单与第二疑似排污异常企业清单进行交叉验证，得到最终的疑似排污异常企业清单。本发明采用用电数据，基于双区间、多阈值实现排污企业监测，能够更加客观地额反映企业排污状况。

Description

一种基于用电数据分布的排污企业监测方法
技术领域
本发明属于企业排污状况监测技术领域，涉及一种基于用电数据分布的排污企业监测方法。
背景技术
对于排污企业进行监测对于环境治理是一项非常重要的工作。目前对于企业排污情况的监测手段可以归纳为人防和技防两类。
人防主要通过环境部门通过定期开展检查督促，或者接受社会举报线索开展调查；这样的方式一方面使得环境部门的工作量较大，另一方面，异常排污的发现带有一定的偶然性。
技防主要通过对排污设备或排污口，引入可以实时监测的传感器，环境部门可以通过远程监控或者数据回溯，对企业是否排污异常进行实时监测。这类技防方法，由于需要额外的添加设备建立***，需要企业或者政府额外承担费用，增加了监测成本。
另外，技防和人防过程，还存在排污异常行为隐蔽，排污企业可以通过绕开监测设备进行偷排，反馈数据不精确的情况。
综上所述，现有企业排污监测技术中通常存在的人力成本过高、企业负担重、监测数据失真等缺点。
发明内容
为解决现有技术中的不足，本申请提供一种基于用电数据分布的排污企业监测方法，无需增加额外的设施，并且鉴于用电数据的真实有效特征，具备良好的可信度。
为了实现上述目标，本发明采用如下技术方案：
一种基于用电数据分布的排污企业监测方法，包括以下步骤：
步骤1：筛选待监测排污企业：
步骤2：获取每一待监测排污企业观测时间段内每日的日用电数据，计算该时间段内用电数据的平均值和标准差；
步骤3：基于步骤2的平均值和标准差，采用正态分布的3σ原理设定第一区间，采用第一区间筛选第一疑似排污异常企业清单；
步骤4：将所有待监测排污企业按照行业进行分组，基于步骤2获取的日用电数据对于每一组企业逐日计算当日用电数据的平均值和标准差；
步骤5：基于步骤4的平均值和标准差，采用正态分布的3σ原理设定第二区间，采用第二区间筛选第二疑似排污异常企业清单；
步骤6：将第一疑似排污异常企业清单与第二疑似排污异常企业清单进行交叉验证，得到最终的疑似排污异常企业清单。
本发明进一步包括以下优选方案：
优选地,步骤1中，通过环境部门提供的排污企业清单，筛选出企业生产与电力消耗密切相关的企业作为待监测排污企业。
优选地,步骤1中，通过能源结构中电力占比度量企业生产与电力消耗关系密切度，筛选能源结构中电力占比超过80％的企业认为企业生产与电力消耗密切相关，作为待监测排污企业。
优选地,步骤3具体包括：
步骤3.1：利用正态分布的3σ原理，以平均值加上3倍标准差为区间上限，以平均值减去3倍标准差为区间下限设定第一区间；
步骤3.2：对每一个待监测排污企业，当观测时间段内某日的用电量落在第一区间之外，则认为该日的用电量超过了常规随机波动模式，视为异常情况；
步骤3.3：统计所述观测时间段内每一个待监测排污企业出现异常情况的天数；
步骤3.4：将所有待监测排污企业出现异常情况的天数按照从高到低进行排序，设定阈值n，n为小于待监测排污企业数量且大于零的整数；
将排在前n位的企业作为疑似排污异常企业，得到第一疑似排污异常企业清单。
优选地,步骤4中，将所有待监测排污企业按照行业进行分组，得到的行业分组包括电力供应、房屋建筑业、环境治理和机织服装制造。
优选地,步骤5具体包括：
步骤5.1：运用3σ原理，分组将该组当日用电量的平均值加和减3倍的标准差，分别作为区间的上下限，得到各分组的第二区间；
步骤5.2：当各分组中企业的日用电量值落在该分组的第二区间之外，则视为异常情况；
步骤5.3：统计每个待监测企业在观测时间段内出现异常情况的天数；
步骤5.4：对于所有待监测企业，分组将出现异常情况的天数按照从高到低进行排序，每组各自设定阈值，将所有分组中位于前阈值位的企业作为疑似排污异常企业，得到第二疑似排污异常企业清单。
优选地,步骤5.4中，各组按照观测时间段天数的30％基础上设定阈值。
优选地,步骤6具体包括：
步骤6.1：将第一疑似排污异常企业清单与第二疑似排污异常企业清单的日用电数据作为两组样本，分别计算两组企业清单的分布特征指标；
步骤6.2：分别计算两组企业清单的分布指标中心，得到第一中心值和第二中心值；
步骤6.3：分别计算第一疑似排污异常企业清单中所有企业用电分布特征指标与第一中心值和第二中心值的欧式距离，比较指标与第一中心值和第二中心值的欧式距离，筛选并记录第一组中所剩的企业；
步骤6.4：将第二疑似排污异常企业清单中所有企业用电分布特征指标与第一中心值和第二中心值的欧式距离，比较指标与第一中心值和第二中心值的欧式距离，筛选并记录第二组中所剩的企业；
步骤6.5：将第一组中所剩的企业和第二组中所剩的企业进行合并，得到疑似排污异常企业清单。
优选地,步骤6.1所述分布特征指标包括观测时段内的用电数据的均值x1、方差x2、偏度系数x3和峰度系数x4。
优选地,步骤6.2所述分布指标中心为每组分布特征指标的平均值。
本申请所达到的有益效果：
本发明基于双区间、多阈值实现排污企业监测，首先采用所有待监测排污企业的用电数据及特征进行初步检测，得出初步的疑似排污异常企业，其次依据行业划分，分别对不同行业的排污企业用电数据及特征进行分析，进行细化检测，最后将两次检测结果进行交叉验证，筛选最终的疑似排污异常企业，有利于提高检测精度，同时在提升检测准确性方面具有突出优势，本发明可以对各行业排污企业进行快速各时段准确监测。
本发明直接利用现有的电网设施，更加便捷、经济，排污企业的生产行为与用电具有密切关系的情况下，都可以使用本发明进行排污监测；
本发明基于用电数据的不可篡改特性，采用企业用电数据进行排污监测，能够更加客观地额反映出排污的企业的生产状况，进而能够运用统计分析方法推断出企业排污状况。
附图说明
图1是本发明一种基于用电数据分布的排污企业监测方法流程图；
图2是本发明实施例中用电数据示例；
图3是本发明实施例中用电数据的异常分析示例；
图4是本发明实施例中各个排污企业在观测时间段内的出现异常情况的天数示例；
图5是本发明实施例中房屋建筑行业分组中观测企业示例；
图6是本发明实施例中六个企业用电量在房屋建筑行业均值的3σ以外的区域分析结果；
图7是本发明实施例中六个企业用电量在房屋建筑行业均值的3σ以外的区域统计结果。
具体实施方式
下面结合附图对本申请作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本申请的保护范围。
如图1所示,本发明的一种基于用电数据分布的排污企业监测方法，包括以下步骤：
步骤1：筛选待监测排污企业：
具体实施时,通过环境部门提供的重点排污企业清单，筛选出企业生产与电力消耗密切相关的企业作为待监测排污企业；
通过能源结构中电力占比度量企业生产与电力消耗关系密切度，筛选能源结构中电力占比超过80％的企业认为企业生产与电力消耗密切相关，作为待监测排污企业。
步骤2：获取每一待监测排污企业观测时间段内每日的日用电数据，计算该时间段内用电数据的平均值和标准差；
例如：获取“江苏天平洋石英股份有限公司”2020年5月1日到7月30日的用电数据共92条，用电数据观测值示例如图2所示。
步骤3：基于步骤2的平均值和标准差，采用正态分布的3σ原理设定第一区间，采用第一区域筛选第一疑似排污异常企业清单,具体包括：
步骤3.1：利用正态分布的3σ原理，以平均值加上3倍标准差为区间上限，以平均值减去3倍标准差为区间下限设定第一区间；
步骤3.2：对每一个待监测排污企业，当步骤2所述观测时间段内某一天的用电量落在第一区域之外，则认为该日的用电量超过了常规随机波动模式，将其作为离群值，视为异常情况；
步骤3.3：统计所述观测时间段内每一个待监测排污企业出现异常情况的天数；
步骤3.4：将所有待监测排污企业出现异常情况的天数按照从高到低进行排序，设定阈值n，n为小于待监测排污企业数量且大于零的整数；
将排在前n位的企业作为疑似排污异常企业，得到第一疑似排污异常企业清单。
对于实施例的92条用电数据，计算样本均值和标准差分别为309301.09和14540.19，某一天的用电数据值在区间309301.09±3×14540.19以外，可以认为排污企业异常，进一步的，可以用由SAS生成的图3所示的盒装图表示。
图3中出现三个圆圈表示出现了三个异常情况，也就是92条用电数据中有三条出现异常。
进一步的对于所有待监测排污企业，分析2020年5月1日到7月31日用电数据中出现异常情况的天数，形成如图4所示的盒装图。
图4中圆点代表各个排污企业在观测时间段内的出现异常情况的天数。
将所有企业出现异常的天数进行从高到低排序，可以选取前n个企业列入第一异常企业清单。
其中n的取值可以根据实际需要确定。
步骤4：将所有待监测排污企业按照行业进行分组，基于步骤2获取的日用电数据对于每一组企业逐日计算当日用电数据的平均值和标准差；
其中行业分类按照国家能源局制定标准《NB/T 33030-2018国民经济行业用电分类》进行行业分组，形成例如：电力供应、房屋建筑业、环境治理、机织服装制造等行业分组。
例如：房屋建筑行业分组中包括114个观测企业，示例如图5所示：
步骤5：基于步骤4的平均值和标准差，采用正态分布的3σ原理设定第二区间，采用第二区域筛选第二疑似排污异常企业清单,具体包括：
步骤5.1：运用3σ原理，分组将该组当日用电量的平均值加和减3倍的标准差，分别作为区间的上下限，得到各分组的第二区间；
步骤5.2：当各分组中企业的日用电量值落在该分组的第二区间之外，则将企业当天用电量作为离群值，视为异常情况；
步骤5.3：统计每个待监测企业在在步骤2所述观测时间段内出现异常情况的天数；
步骤5.4：对于所有待监测企业，分组将出现异常情况的天数按照从高到低进行排序，每组各自设定阈值，将所有分组中位于前阈值位的企业作为疑似排污异常企业，得到第二疑似排污异常企业清单。
对114个企业逐日分析用电数据的分布情况，例如以5月1日为例，企业用电分布如图6所示。
从图6中可以看出有六个企业用电量在房屋建筑行业均值的3σ以外的区域，视为异常情况。
依次可以分析5月2日，5月3日，...,7月31日，形成如图7所示的逐日统计的结果。
统计该行业分组中每个企业观察期内(2020年5月1日-7月31日)出现异常的天数，计算该天数与观测时间段天数的比值，并对比值设定阈值(一般取值为30％，也可以结合实际需求进行调整，希望疑似清单企业少一点，可以提高比值，反之降低比值)，将超过阈值的企业作为疑似排污异常企业，得到第二疑似异常企业清单。
步骤6：将第一疑似排污异常企业清单与第二疑似排污异常企业清单进行交叉验证，得到最终的疑似排污异常企业清单。
具体的,对两个清单中排污企业观测时段内的用电数据，构建每个企业分布的特征指标：均值(x1)、方差(x2)、偏度系数(x3)、峰度系数(x4)，然后运用一种交叉判别的方法得到最终疑似异常排污清单。具体包括：
步骤6.1：将第一疑似排污异常企业清单与第二疑似排污异常企业清单的日用电数据作为两组样本，分别计算两组企业清单的分布特征指标；
步骤6.2：分别计算两组企业清单的分布指标中心，得到第一中心值和第二中心值(即：x1-x4的平均值，每一组有一个中心，包含四个指标的平均值，也就是这组数据中x1-x4各自的平均值)；
第一中心值为：
C1＝(m1,m2,m3,m4)；
第二中心值为：
C2＝(n1,n2,n3,n4)；
mi和ni分别表示第一组和第二组中指标xi的平均值；
步骤6.3：分别计算第一疑似排污异常企业清单中所有企业用电分布特征指标与第一中心值和第二中心值的欧式距离，比较指标与第一中心值和第二中心值的欧式距离，筛选并记录第一组中所剩的企业，具体的：
以表示第一组中第i个企业用电分布特征指标，
表示第i个企业用电分布特征指标到第一中心的欧氏距离；
表示第i个企业用电分布指标到第二中心的欧氏距离。
当时候，将第i个企业从第一组中剔除，反之保留在第一组。
对第一组中所有排污企业重复以上判断过程，记录第一组中所剩的企业；
步骤6.4：将第二疑似排污异常企业清单中所有企业用电分布特征指标与第一中心值和第二中心值的欧式距离，比较指标与第一中心值和第二中心值的欧式距离，筛选并记录第二组中所剩的企业，具体的：
以表示第一组中第i个企业用电分布特征指标，
表示第i个企业用电分布指标到第一中心的欧氏距离；
表示第i个企业用电分布指标到第二中心的欧氏距离。
当时候，将第i个企业从第二组中剔除，反之保留在第二组。
对第二组中所有排污企业重复以上判断过程，记录第二组中所剩的企业；
步骤6.5：将第一组中所剩的企业和第二组中所剩的企业进行合并，得到疑似排污异常企业清单。
本发明现在已经国网***中架构号分析平台，能够较好的找出那些用电量出现极端变化的企业。也就是本发明针对哪些在以往生产模式和同行之间出现极端背离的企业，能够高校的找出来。对于排污企业来说，这样的企业疑似异常也是比较合理。环境部门根据提供的疑似异常清单进行异常调查，结本发明能够有效的提升查证的效率和精准度。
本发明申请人结合说明书附图对本发明的实施示例做了详细的说明与描述，但是本领域技术人员应该理解，以上实施示例仅为本发明的优选实施方案，详尽的说明只是为了帮助读者更好地理解本发明精神，而并非对本发明保护范围的限制，相反，任何基于本发明的发明精神所作的任何改进或修饰都应当落在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种基于用电数据分布的排污企业监测方法，其特征在于：
所述方法包括以下步骤：
步骤1：筛选待监测排污企业：通过环境部门提供的排污企业清单，筛选出企业生产与电力消耗密切相关的企业作为待监测排污企业；
步骤2：获取每一待监测排污企业观测时间段内每日的日用电数据，计算该时间段内用电数据的平均值和标准差；
步骤3：基于步骤2的平均值和标准差，采用正态分布的3σ原理设定第一区间，采用第一区间筛选第一疑似排污异常企业清单，具体包括：
步骤3.1：利用正态分布的3σ原理，以平均值加上3倍标准差为区间上限，以平均值减去3倍标准差为区间下限设定第一区间；
步骤3.2：对每一个待监测排污企业，当观测时间段内某日的用电量落在第一区间之外，则认为该日的用电量超过了常规随机波动模式，视为异常情况；
步骤3.3：统计所述观测时间段内每一个待监测排污企业出现异常情况的天数；
步骤3.4：将所有待监测排污企业出现异常情况的天数按照从高到低进行排序，设定阈值n，n为小于待监测排污企业数量且大于零的整数；
将排在前n位的企业作为疑似排污异常企业，得到第一疑似排污异常企业清单；
步骤4：将所有待监测排污企业按照行业进行分组，基于步骤2获取的日用电数据对于每一组企业逐日计算当日用电数据的平均值和标准差；
步骤5：基于步骤4的平均值和标准差，采用正态分布的3σ原理设定第二区间，采用第二区间筛选第二疑似排污异常企业清单，具体包括：
步骤5.1：运用3σ原理，分组将该组当日用电量的平均值加和减3倍的标准差，分别作为区间的上下限，得到各分组的第二区间；
步骤5.2：当各分组中企业的日用电量值落在该分组的第二区间之外，则视为异常情况；
步骤5.3：统计每个待监测企业在观测时间段内出现异常情况的天数；
步骤5.4：对于所有待监测企业，分组将出现异常情况的天数按照从高到低进行排序，每组各自设定阈值，将所有分组中位于前阈值位的企业作为疑似排污异常企业，得到第二疑似排污异常企业清单；
步骤6：将第一疑似排污异常企业清单与第二疑似排污异常企业清单进行交叉验证，得到最终的疑似排污异常企业清单，具体包括：
步骤6.1：将第一疑似排污异常企业清单与第二疑似排污异常企业清单的日用电数据作为两组样本，分别计算两组企业清单的分布特征指标，包括观测时段内的用电数据的均值、方差、偏度系数和峰度系数；
步骤6.2：分别计算两组企业清单的分布指标中心，得到第一中心值和第二中心值，所述分布指标中心为每组分布特征指标的平均值；
步骤6.3：分别计算第一疑似排污异常企业清单中所有企业用电分布特征指标与第一中心值和第二中心值的欧式距离，比较指标与第一中心值和第二中心值的欧式距离，筛选并记录第一组中所剩的企业；
步骤6.4：将第二疑似排污异常企业清单中所有企业用电分布特征指标与第一中心值和第二中心值的欧式距离，比较指标与第一中心值和第二中心值的欧式距离，筛选并记录第二组中所剩的企业；
步骤6.5：将第一组中所剩的企业和第二组中所剩的企业进行合并，得到疑似排污异常企业清单。
2.根据权利要求1所述的一种基于用电数据分布的排污企业监测方法，其特征在于：
步骤1中，通过能源结构中电力占比度量企业生产与电力消耗关系密切度，筛选能源结构中电力占比超过80％的企业认为企业生产与电力消耗密切相关，作为待监测排污企业。
3.根据权利要求1所述的一种基于用电数据分布的排污企业监测方法，其特征在于：
步骤4中，将所有待监测排污企业按照行业进行分组，得到的行业分组包括电力供应、房屋建筑业、环境治理和机织服装制造。
4.根据权利要求1所述的一种基于用电数据分布的排污企业监测方法，其特征在于：
步骤5.4中，各组按照观测时间段天数的30％基础上设定阈值。
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