CN113064942A - 一种基于电力大数据分析的环保监测系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于电力大数据分析的环保监测系统及方法，解决了现有技术的不足，系统，包括数据收集模块，用于收集电力大数据；数据分析模块，用于对电力大数据进行融合分析，构建数据模型；数据模型，对电力大数据进行筛选计算，并得出计算结果；数据显示模块，用于对计算结果进行显示；所述的电力大数据包括企业总用电历史数据、企业各设备用电历史数据和企业实时用电数据。
Description
技术领域
本发明涉及电力数据分析技术领域，尤其是指一种基于电力大数据分析的环保监测系统及方法。
背景技术
近年来，面对环保污染企业违规偷排事件屡禁不止这一棘手问题，急需找到解决方法来应对。污染企业企业在生产过程中会产生大量的印染废气，监管不够严厉，极易造成环境污染。目前，市场上现有产品主要通过对污染企业的污染治理设备运行情况进行分析，未将污染产生设备和治理设备进行关联，容易发生污染偷排现象而造成监管缺失。
发明内容
本发明的目的是克服现有技术中的缺点，提供一种基于电力大数据分析的环保监测系统及方法。
本发明的目的是通过下述技术方案予以实现：
一种基于电力大数据分析的环保监测系统，包括
数据收集模块，用于收集电力大数据；
数据分析模块，用于对电力大数据进行融合分析，构建数据模型；
数据模型，对电力大数据进行筛选计算，并得出计算结果；
数据显示模块，用于对计算结果进行显示；
所述的电力大数据包括企业总用电历史数据、企业各设备用电历史数据和企业实时用电数据。
本发明的设计，通过电力大数据的分析，对企业的用电情况进行分析，不仅监控了企业总的用电情况，还对企业各设备的用电情况进行监控，对污染产生的设备和实力污染的设备的负荷、电流、电量等相关参数进行分析，以判定产生污染的设备运行时，企业是否正常开启污染治理设备来确定企业是否存在偷排行为，实现精准监管。企业实时用电数据可以对企业实时用电情况进行监控，对企业的产能做到精准掌握。
作为一种优选方案，所述的数据分析模块包括清洗模型，用于对融合后打电力大数据进行数据清洗，数据清洗的类型包括重复值、别名和缺失值。多源异构数据在采集和融合的过程中，难免会产生诸如重复值、别名、缺失值和异常值等数据错误。数据错误可能影响分析的结果，本设计核心是清洗对数据分析结果影响加大的部分数据子集，降低数据清洗的代价，提高数据清洗和数据准备阶段的效率。
作为一种优选方案，所述的重复值清洗对应的清洗模型为实体对齐模型，所述的别名清洗对应的清洗模型为为实体匹配模型。
作为一种优选方案，所述的电力大数据还包括行业总用电历史数据和行业实时用电数据。企业用电数据和行业总用电历史数据、行业实时用电数据做比较，可以对单个企业的用电情况与行业的情况进行比对分析，帮助企业找准自己的定位，同时在做行业分析时也可以通过用电数据进行精准聚类。
作为一种优选方案，所述的电力大数据还包括地理信息公共服务基础地图资源信息、地理地图信息和企业地理定位信息。
一种基于电力大数据分析的环保监测方法，包括以下步骤：
步骤1，环保监测系统启动，数据收集模块收集企业多元异构电力大数据；
步骤2，数据分析模块对多元异构大数据进行数据融合，构成可分析数据；
步骤3，数据分析模块通过数据模型对可分析数据进行分析，对可分析数据进行运算输出运算结果；
步骤4，运算结果通过数据显示模块进行显示。
作为一种优选方案，所述的步骤2中，数据融合后，还包括数据清洗子步骤，对多元异构大数据的错误数据进行清洗。
作为一种优选方案，所述的步骤3中，数据分析模块通过数据模型对可分析数据进行分析的具体过程为：数据模型生成动态规则，对企业多元异构电力大数据进行比较判断，分析企业电力大数据中是否存在异常数据，若存在异常数据，则表明企业用电行为异常，继续分析异常数据的严重程度，若不存在异常数据，则判断企业电力用电行为正常。
作为一种优选方案，数据模型生成动态规则包含规则参数，规则参数由系统预设或人工调整。
作为一种优选方案，所述的步骤4中，若企业用电行为异常，则数据显示模块还进行告警显示，若企业用电行为正常，则根据企业用电行为进行优化，数据显示模块显示优化的可选方法。
本发明的有益效果是：基于电力大数据分析的环保监测系统及方法能对企业的污染产生设备和治理设备的运行情况进行精准的分析，在污染治理异常事件发生时可以做出及时预警，有效的将“违规偷排”行为扼杀在萌芽状态，极大地减少了“先污染后治理”的可能性，即为社会节约了大量的后期因治理污染所需投入的人力、物力、财力。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明进一步描述。
实施例：一种基于电力大数据分析的环保监测系统，包括
数据收集模块，用于收集电力大数据；
数据分析模块，用于对电力大数据进行融合分析，构建数据模型；
数据模型，对电力大数据进行筛选计算，并得出计算结果；
数据显示模块，用于对计算结果进行显示；
所述的电力大数据包括企业总用电历史数据、企业各设备用电历史数据和企业实时用电数据。用电历史数据包括年用电量、月用电量、日用电量和分钟级用电量。
本发明的设计，通过电力大数据的分析，对企业的用电情况进行分析，不仅监控了企业总的用电情况，还对企业各设备的用电情况进行监控，对污染产生的设备和实力污染的设备的负荷、电流、电量等相关参数进行分析，以判定产生污染的设备运行时，企业是否正常开启污染治理设备来确定企业是否存在偷排行为，实现精准监管。企业实时用电数据可以对企业实时用电情况进行监控，对企业的产能做到精准掌握。
所述的数据分析模块包括清洗模型，用于对融合后打电力大数据进行数据清洗，数据清洗的类型包括重复值、别名和缺失值。多源异构数据在采集和融合的过程中，难免会产生诸如重复值、别名、缺失值和异常值等数据错误。数据错误可能影响分析的结果，本设计核心是清洗对数据分析结果影响加大的部分数据子集，降低数据清洗的代价，提高数据清洗和数据准备阶段的效率。
所述的重复值清洗对应的清洗模型为实体对齐模型，所述的别名清洗对应的清洗模型为为实体匹配模型。
所述的电力大数据还包括行业总用电历史数据和行业实时用电数据。企业用电数据和行业总用电历史数据、行业实时用电数据做比较，可以对单个企业的用电情况与行业的情况进行比对分析，帮助企业找准自己的定位，同时在做行业分析时也可以通过用电数据进行精准聚类。
所述的电力大数据还包括地理信息公共服务基础地图资源信息、地理地图信息和企业地理定位信息。
此外，电力大数据还收集如下表信息，用于对所涉及企业进行重点关注：
一种基于电力大数据分析的环保监测方法，包括以下步骤：
步骤1，环保监测系统启动，数据收集模块收集企业多元异构电力大数据；
步骤2，数据分析模块对多元异构大数据进行数据融合，构成可分析数据；
步骤3，数据分析模块通过数据模型对可分析数据进行分析，对可分析数据进行运算输出运算结果；
步骤4，运算结果通过数据显示模块进行显示。
所述的步骤2中，数据融合后，还包括数据清洗子步骤，对多元异构大数据的错误数据进行清洗。
所述的步骤3中，数据分析模块通过数据模型对可分析数据进行分析的具体过程为：数据模型生成动态规则，对企业多元异构电力大数据进行比较判断，分析企业电力大数据中是否存在异常数据，若存在异常数据，则表明企业用电行为异常，继续分析异常数据的严重程度，若不存在异常数据，则判断企业电力用电行为正常。
数据模型生成动态规则包含规则参数，规则参数由系统预设或人工调整。
所述的步骤4中，若企业用电行为异常，则数据显示模块还进行告警显示，若企业用电行为正常，则根据企业用电行为进行优化，数据显示模块显示优化的可选方法。
以上所述的实施例只是本发明的一种较佳的方案，并非对本发明作任何形式上的限制，在不超出权利要求所记载的技术方案的前提下还有其它的变体及改型。
Claims (10)
1.一种基于电力大数据分析的环保监测系统，其特征是，包括数据收集模块，用于收集电力大数据；
数据分析模块，用于对电力大数据进行融合分析，构建数据模型；
数据模型，对电力大数据进行筛选计算，并得出计算结果；
数据显示模块，用于对计算结果进行显示；
所述的电力大数据包括企业总用电历史数据、企业各设备用电历史数据和企业实时用电数据。
2.根据权利要求1所述的一种基于电力大数据分析的环保监测系统，其特征是，所述的数据分析模块包括清洗模型，用于对融合后打电力大数据进行数据清洗，数据清洗的类型包括重复值、别名和缺失值。
3.根据权利要求2所述的一种基于电力大数据分析的环保监测系统，其特征是，所述的重复值清洗对应的清洗模型为实体对齐模型，所述的别名清洗对应的清洗模型为为实体匹配模型。
4.根据权利要求1所述的一种基于电力大数据分析的环保监测系统，其特征是，所述的电力大数据还包括行业总用电历史数据和行业实时用电数据。
5.根据权利要求1所述的一种基于电力大数据分析的环保监测系统，其特征是，所述的电力大数据还包括地理信息公共服务基础地图资源信息、地理地图信息和企业地理定位信息。
6.一种基于电力大数据分析的环保监测方法，其特征是，包括以下步骤：
步骤1，环保监测系统启动，数据收集模块收集企业多元异构电力大数据；
步骤2，数据分析模块对多元异构大数据进行数据融合，构成可分析数据；
步骤3，数据分析模块通过数据模型对可分析数据进行分析，对可分析数据进行运算输出运算结果；
步骤4，运算结果通过数据显示模块进行显示。
7.根据权利要求6所述的一种基于电力大数据分析的环保监测方法，其特征是，所述的步骤2中，数据融合后，还包括数据清洗子步骤，对多元异构大数据的错误数据进行清洗。
8.根据权利要求6所述的一种基于电力大数据分析的环保监测方法，其特征是，所述的步骤3中，数据分析模块通过数据模型对可分析数据进行分析的具体过程为：数据模型生成动态规则，对企业多元异构电力大数据进行比较判断，分析企业电力大数据中是否存在异常数据，若存在异常数据，则表明企业用电行为异常，继续分析异常数据的严重程度，若不存在异常数据，则判断企业电力用电行为正常。
9.根据权利要求8所述的一种基于电力大数据分析的环保监测方法，其特征是，数据模型生成动态规则包含规则参数，规则参数由系统预设或人工调整。
10.根据权利要求6所述的一种基于电力大数据分析的环保监测方法，其特征是，所述的步骤4中，若企业用电行为异常，则数据显示模块还进行告警显示，若企业用电行为正常，则根据企业用电行为进行优化，数据显示模块显示优化的可选方法。
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