基于電力數據分析的污染物排放監測方法研究
信息技術與網絡安全
劉忠輝1，蔡高琰2，梁炳基2，駱德漢1，何家峰1
(1.廣東工業大學 信息工程學院，廣東 廣州510006；2.廣東浩迪創新科技有限公司，廣東 佛山528200)
摘要： 在當下快速的發展過程中，社會的現代化建設對環境帶來了一定程度的破壞，為了實現持續性的社會發展，就需要對其各種生產生活所帶來的污染物進行良好的監測。提供了一種對產污企業污染物排放過程進行科學監測的方法，對智能電表采集的數據進行處理與分析，構建BP神經網絡模型對設備進行識別，從而判斷設備啟停狀態。形成了24小時不間斷的智能監控，進而對企業的污染物排放監管進行合理的監控，實現對企業生產中污染排放的監測，提升污染物的治理效果，具有較好的實際應用價值。
中圖分類號： TP399
文獻標識碼： A
DOI： 10.19358/j.issn.2096-5133.2021.02.009
引用格式： 劉忠輝，蔡高琰，梁炳基，等. 基于電力數據分析的污染物排放監測方法研究[J].信息技術與網絡安全，2021，40(2)：52-55，73.
文獻標識碼： A
DOI： 10.19358/j.issn.2096-5133.2021.02.009
引用格式： 劉忠輝，蔡高琰，梁炳基，等. 基于電力數據分析的污染物排放監測方法研究[J].信息技術與網絡安全，2021，40(2)：52-55，73.
Research on pollutant emission monitoring method based on power data analysis
Liu Zhonghui1，Cai Gaoyan2，Liang Bingji2，Luo Dehan1，He Jiafeng1
(1.School of Information Engineering，Guangdong University of Technology，Guangzhou 510006，China； 2.Hodi Technology Co.，Ltd.，Foshan 528200，China)
Abstract： In the current rapid development process, the modernization of society has brought a certain degree of damage to the environment. In order to achieve sustainable social development, it is necessary to carry out good monitoring of the pollutants brought by various production and living. Therefore, this paper mainly provides a scientific monitoring method for pollutant discharge process of pollution producing enterprises, processes and analyzes the data collected by intelligent electricity meter, and constructs BP neural network model to identify the equipment, so as to judge the start-up and stop status of the equipment. It has formed a 24-hour continuous intelligent monitoring, and then carries on the reasonable monitoring to the pollutant discharge supervision of the enterprise, realizes the monitoring of the pollution emission in the enterprise production, and improves the pollutant treatment effect, which has good practical application value.
Key words : data analysis；smart meter；machine learning；environmental monitoring
0 引言
目前國內外對污染物排放的監測主要是在各個環節安裝多種不同的傳感器，然后對每個環節的多個參數進行采集分析[1-3]。針對不同的產污企業，各個環節需放置污染物監測傳感器可能不同，通過收集對比各傳感器的數據是否達到國家排放標準[4]，來確定產污企業的治污效果是否達標。當前傳統的監測手段存在幾個問題：一是企業排污管道、生產環節等環境復雜[5]，設備安裝困難且容易失效；二是傳感器易受外界影響，加大水/風量都會使監測結果出現重大偏差，且復雜的系統結構容易出現通信等故障導致測量失靈[6]；三是成本較高。在這幾個問題的影響下，傳統監測系統難以推廣。因此尋找一種既能減少或者杜絕人為因素干擾造成監測失效，又可降低安裝運行成本的解決方案是本文最主要的目的。本文利用智能電表對用電數據進行采集與處理，結合機器學習中的誤差反向傳播神經網絡算法[7-8]構建工業用電設備分類模型，對設備進行啟停分析與遠程在線監管，實現了對工業環境下用電設備的監測，大大加強了監測的力度以及范圍，且具有低成本、易于推廣的優勢。
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作者信息:
劉忠輝1，蔡高琰2，梁炳基2，駱德漢1，何家峰1
(1.廣東工業大學 信息工程學院，廣東 廣州510006；2.廣東浩迪創新科技有限公司，廣東 佛山528200)
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