CN110426996B - 基于大数据及人工智能的环境污染监测方法 - Google Patents

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Abstract

基于大数据及人工智能的环境污染监测方法，本发明涉及一种监测治污系统运行状况的方法，应用在环境污染防治的监管方法领域，以及企业治污系统的数据分析领域，为解决政府环保部门或企业无法远程监察治污系统是否配合生产系统正常运行的问题，本发明设计了一种基于企业生产系统及治污系统的配电系统数据实时分析生产系统与治污系统运行状态的方法，应用统计机器学习方法分析判断治污系统是否配合生产系统正常运行。

Description

基于大数据及人工智能的环境污染监测方法
技术领域
基于大数据及人工智能的环境污染监测方法，本发明涉及一种监测治污系统运行状况的方法，应用在环境 污染防治的监管方法领域，以及企业治污系统的数据分析领域。
背景技术
现有的工业污染防治措施是通过建立规章制度强制企业安装治污系统，但对治污系统的运行情况缺乏远程 监控方法。配电系统具有联网功能，生产系统及治污系统的电力运行数据由配电系统供应商采集并存储在 云端或数据中心，数据由企业管理，并未对治污系统的运行情况做分析，也并未由政府环保部门监管。
发明内容
为解决政府环保部门或企业无法远程监察治污系统是否配合生产系统(过程中产生污染物)运行的问题， 本发明设计了一种根据企业生产系统及治污系统的配电系统数据实时分析生产系统与治污系统运行状态 的方法，应用统计机器学习方法分析判断治污系统是否配合生产系统正常运行。
当生产系统正常工作时，治污系统配合生产系统工作，治污系统的配电系统负载也随着生产系统的配电负 载变化而成规律性变化，负载变化主要体现为配电系统电流值的变化。
分析生产系统和配套的治污系统的运行数据，包括生产系统的配电系统电流值和治污系统的配电系统电流 值。
采用机器学习算法，将连续时间点的生产系统和配套的治污系统正常工作时的电流值和生产系统工作而治 污系统未工作或未充分工作时的电流值作为训练数据，同时比较同行业同规模企业生产系统及治污系统的 电流数据，实时分析某企业连续时间点的电流值，预测生产系统工作而治污系统未工作状态的可能性。生产系统正常工作时的负载电流值(范围值)对应治污系统正常工作时的电流值(范围值)，当连续时间 点的治污系统的电流值低于阈值时，则存在治污系统未正常工作的可能。
附图说明
图1：数据监测架构图
①数据监测中心
②数据监测中心数据库
③配电系统服务商1
④配电系统服务商1数据库
⑤配电系统服务商2
⑥配电系统服务商2数据库
⑦配电系统服务商3
⑧配电系统服务商3数据库
⑨工厂1
⑩工厂2
Figure SMS_1
工厂3
Figure SMS_2
工厂4
Figure SMS_3
工厂5
Figure SMS_4
工厂6
具体实施方式
如图1所示，⑨工厂1和⑩工厂2的配电设备是由③配电系统供应商1提供，⑨工厂1和⑩工厂2的实时 用电数据被采集存储在④配电系统服务商1数据库；
Figure SMS_7
工厂3和/>
Figure SMS_10
工厂4的配电设备是由⑤配电系统供应 商2提供，/>
Figure SMS_12
工厂1和/>
Figure SMS_6
工厂2的实时用电数据存储在⑥配电系统服务商2数据库；/>
Figure SMS_8
工厂5和/>
Figure SMS_9
工厂6 的配电设备是由⑦配电系统供应商3提供，/>
Figure SMS_11
工厂5和/>
Figure SMS_5
工厂6的实时用电数据存储在⑧配电系统服务商 3数据库。
④配电系统服务商1数据库、⑥配电系统服务商2数据库、⑧配电系统服务商3数据库中的⑨工厂1、⑩工 厂2、
Figure SMS_15
工厂3、/>
Figure SMS_19
工厂4、/>
Figure SMS_20
工厂5、/>
Figure SMS_14
工厂6数据传输到②数据监测中心数据库，②数据监测中心数据 库由①数据监测中心管理，通过数据分析方法监测⑨工厂1、⑩工厂2、/>
Figure SMS_16
工厂3、/>
Figure SMS_17
工厂4、/>
Figure SMS_18
工厂5、/>
Figure SMS_13
工厂6的生产系统与治污系统运行状态。
数据分析方法：
如表所示，历史数据记录了以天为单位的连续时间(每5分钟测量一次)测量数据，包括生产系统电流、 治污系统电流、生产与治污电流差，生产与治污电流差＝生产系统电流-治污系统电流。
日期 时间 生产系统电流 治污系统电流 生产与治污电流差 是否正常
2018/12/01 0：00：00 10 4 6 是
2018/12/01 0：05：00 10 4 6 是
2018/12/01 0：10：00 11 5 6 是
2018/12/01 0：15：00 11 5 6 是
2018/12/01 0：20：00 12 6 6 是
2018/12/01 0：25：00 12 1 11 否
2018/12/01 0：30：00 13 1 12 否
2018/12/01 0：35：00 13 1 12 否
表中，“是否正常”分为“是”和“否”两个状态，“是”表示治污系统未发现异常，“否”表示治污系统 存在异常。因子“生产系统电流”、“治污系统电流”、“生产与治污电流差”分为1、2、3、4、5、6、7、8、 9、10、…、29、30，共30个级别，数字越大代表电流范围值更大。
采用统计学习分析方法，以历史数据作为训练集，以提Adboost升算法为例，通过反复修改训练数据的权 值分布，构建一系列基本分类器(弱分类器)，并将这些基本分类器线性组合，构成一个强分类器。根据 历史数据，给定一个二类分类的训练数据集T＝{(x1，y1)，(x2，y2)，(x3，y3)，...，(xN，yN)}
其中，每个样本点由实例与标记组成，实例
Figure SMS_21
标记yi∈Y＝{-1，+1}，X是实例空间，Y是标记集 合。从训练数据中学习一系列弱分类器或基本分类器，并将这些弱分类器线性组合成为一个强分类器。 输入：训练数据集T＝{(x1，y1)，(x2，y2)，(x3，y3)，...，(xN，yN)}，其中/>
Figure SMS_22
yi∈Y＝{-1，+1}；
弱分类器。
输出：最终分类器G(x).
初始化训练数据的权值分布D1＝(w11，...，w1i，...，w1n)，
Figure SMS_23
i＝1，2，...，N
对m＝1，2，...，M
使用具有权值分布Dm的训练数据集学习，得到基本分类器Gm(x)：X→{-1，+1}
计算Gm(x)在训练数据集上的分类误差率
Figure SMS_24
计算Gm(x)的系数
Figure SMS_25
这里的对数是自然对数。
更新训练数据集的权值分布
Dm+1＝(wm+1，1，...，wm+1，i，...，wm+1，N)
Figure SMS_26
Zm是规范化因子
Figure SMS_27
它使Dm+1成为一个概率分布。
构建基本分类器的线性组合
Figure SMS_28
得到最终分类器
Figure SMS_29
历史数据“生产系统电流”、“治污系统电流”、“生产与治污电流差”3个特征属性(x)和1个类别“是否正 常”(y)作为训练数据，实时数据的生产系统电流、治污系统电流、生产与治污电流差作为输入值，输出 值(预测值)为是否正常。设定连续20个采集点中预测值(是否正常)有超过80％的“否”，说明治污系统未在生产系统工作时正常运行。y＝1代表正常(是)，y＝-1代表非正常(否)。
同样原理，应用机器学习方法分析气体检测值、水质检测值、是否超标，当排污口的气体检测仪、水质检 测仪数据连续时间点高于阈值，则存在排污超标的可能。
考虑到实际情况中污染企业的夜间排污问题，为了更精准计算分析出排污问题，具体方法：以凌晨0：00 至4：00为重点采集时间节点(测量点)。

Claims (1)

1.基于大数据及人工智能的环境污染监测方法，其特征是：应用统计机器学习方法分析判断治污系统是否配合生产系统正常运行，当生产系统正常工作时，治污系统配合生产系统工作，治污系统的配电系统负载也随着生产系统的配电负载变化而成规律性变化，负载变化主要体现为配电系统电流值的变化，分析生产系统和配套的治污系统的运行数据，包括生产系统的配电系统电流值和治污系统的配电系统电流值，采用机器学习算法，将连续时间点的生产系统和配套的治污系统正常工作时的电流值和生产系统工作而治污系统未工作或未充分工作时的电流值作为训练数据，同时比较同行业同规模企业生产系统及治污系统的电流数据，实时分析某企业连续时间点的电流值，预测生产系统工作而治污系统未工作状态的可能性，生产系统正常工作时的负载电流值对应治污系统正常工作时的电流值，当连续时间点的治污系统的电流值低于阈值时，则存在治污系统未正常工作的可能，历史数据记录了以天为单位的连续时间测量数据，包括生产系统电流、治污系统电流、生产与治污电流差，生产与治污电流差＝生产系统电流-治污系统电流，历史数据中的生产系统电流、治污系统电流、生产与治污电流差特征属性和类别是否正常作为训练数据，生产系统电流、治污系统电流、生产与治污电流差作为输入值，输出值为是否正常；应用机器学习方法分析气体检测值、水质检测值、是否超标，当排污口的气体检测仪、水质检测仪数据连续时间点高于阈值，则存在排污超标的可能。
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