CN113420071A - 大气污染区域联防联控应急调控方案优选方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种大气污染区域联防联控应急调控方案优选方法，包括以下步骤：S1、获取大气污染区域的历史数据；S2、通过极限学习机对历史数据进行分析处理，生成大气污染物浓度与历史数据之间的非线性关系；S3、根据非线性关系预测区域在各种影响因素的条件下的未来空气污染物浓度的发展趋势；S4、采用启发式算法对区域的大气污染应急调控方案进行优化优选。本发明有益效果：通过将优选方案和现行方案进行比较，可有效改善同一行业的企业进行的“一刀切”限产决策，优选方案能以一个和现行方案相差不多的限产比例，实现更可观的调控效果，实现各类企业非一刀切管控的科学决策。
Description
技术领域
本发明属于环境治理领域，尤其是涉及一种大气污染区域联防联控应急调控方案优选方法。
背景技术
重污染天气应急调控是大气污染区域联防联控的重要工作内容之一，完善的重污染天气应急调控机制能够确保重污染天气应急工作高效、有序进行。目前各地的重污染天气应急调控，多有类似“一刀切”的调控政策，也有些采用“按行业统一划线”，同一类行业中的各企业限产比例相似。此外，现有的应急调控方案优选方法一般多基于空气质量模拟和化学传输模型评估减排策略的效果，此类空气质量模型的计算复杂度较高，在处理较大规模的排放清单数据时运算时间长，计算量大等问题，且调控效果受排放清单的不确定性和人为干预参数的限制。
发明内容
有鉴于此，本发明旨在提出一种大气污染区域联防联控应急调控方案优选方法，以解决上述问题中的不足之处。
为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
大气污染区域联防联控应急调控方案优选方法，包括以下步骤：
S1、获取大气污染区域的历史数据；
S2、通过极限学习机对历史数据进行分析处理，生成大气污染物浓度与历史数据之间的非线性关系；
S3、根据非线性关系预测区域在各种影响因素的条件下的未来空气污染物浓度的发展趋势；
S4、采用启发式算法对区域的大气污染应急调控方案进行优化优选。
进一步的，所述历史数据包括气象数据、污染数据、经济数据。
进一步的，在步骤S2中，通过极限学习机对历史数据进行分析处理，生成大气污染物浓度与历史数据之间的非线性关系的方法为：
选取N组重污染天气数据样本
其中输入数据xj∈RN包括扩散特征和排放特征，tj是该输入数据的目标输出，即某污染物浓度。
进一步的，极限学习机通过随机设置隐层和激活函数gi，以较小的误差近似N个样本的输出：
其中ωi＝[ωi1,ωi2,...,ωin]T是连接第i个隐层神经元和输入节点的权重向量，βi＝[βi1,βi2,...,βim]T是连接第i个隐层神经元和输出节点的权重向量，bi是第i个隐层神经元的偏置。
进一步的，式(1)的矩阵形式可表示为下式：
Ηβ＝Τ (2)
其中
是隐含层的输出矩阵，T是目标输出矩阵。
进一步的，所述扩散特征包括温度、风力、风向、气压、降水量和湿度。
进一步的，所述排放特征包括各重点监控企业的生产比例。
相对于现有技术，本发明所述的大气污染区域联防联控应急调控方案优选方法具有以下有益效果：
本发明所述的大气污染区域联防联控应急调控方案优选方法提出的重污染应急调控方案优选方法，在不同情景设置中，选择出的优选方案能有效降低污染物浓度。根据优选方案中来自不同行业的企业差异化生产比例，可明确重点行业源，为制定重污染天气的应急响应预案提供参考；通过将优选方案和现行方案进行比较，可有效改善同一行业的企业进行的“一刀切”限产决策，优选方案能以一个和现行方案相差不多的限产比例，实现更可观的调控效果，实现各类企业非一刀切管控的科学决策。
附图说明
构成本发明的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本发明实施例所述的某地区现行企业减排调控方案示意图示意图；
图2为本发明实施例所述的不同情景下实施动态减排调控方案对PM2.5浓度的影响示意图；
图3为本发明实施例所述的不同情景下实施考虑经济因素的动态减排调控方案对PM2.5浓度的影响示意图。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
如图1至图3所示，本方案提出了一种基于机器学习技术的应急方案优选方法，应用极限学习机评价调控方案的效果，采用优化算法优选调控方案。该方法从历史数据包括气象数据、污染数据、经济数据等中，学习区域大气污染与其影响因素之间的复杂非线性交互关系，并预测其在各种条件下的未来发展趋势，随后使用启发式算法，进行重污染应急治理措施优选。与传统方法相比，本研究应用的数据驱动方法无需进行复杂且耗时的空气质量模拟过程，其中极限学习机能以较少的人为干预提供良好的表现，不需要反向传播训练使得其训练速度较快，能很好地适应较大规模的数据输入，能够兼顾环境和经济双重指标，决策不同气象条件下的应急管控方案，具有速度快、精细化、自适应、稳定性高等特点。
该方法选择具有较少的人为控制因素的极限学习机(Extreme LearningMachine,ELM)作为基准预测模型，其输入权重和隐层偏置参数均随机生成，训练过程中无需迭代调整，一定程度上减少了多参数的影响及耗时的参数调整过程，以及多次迭代导致时效性降低。
设有N组重污染天气数据样本
其中输入数据xj∈RN包括扩散特征(温度、风力、风向、气压、降水量和湿度等)和排放特征(各重点监控企业的生产比例)，tj是该输入数据的目标输出，即某污染物浓度。
ELM通过随机设置隐层和激活函数gi，以较小的误差近似N个样本的输出：
其中ωi＝[ωi1,ωi2,...,ωin]T是连接第i个隐层神经元和输入节点的权重向量，βi＝[βi1,βi2,...,βim]T是连接第i个隐层神经元和输出节点的权重向量，bi是第i个隐层神经元的偏置。上式的矩阵形式可表示为下式：
Ηβ＝Τ (2)
其中
是隐含层的输出矩阵，T是目标输出矩阵。
本研究针对各企业限产制定调控方案，以污染物在某一观测周期内的改善作为评价标准，可用的评价指标包括六项主要污染物，例如SO2、PM2.5和NOx等。首先通过污染物浓度的影响因素模型确定预测模型的输入，其中扩散特征包括温度、风力、风向、气压和相对湿度等，调控方案以重点企业的实际生产比表示；其次应用高维训练数据集训练预测模型，以预测观测周期末的污染物浓度值。预测模型在综合考虑现时复杂的气象条件和人为排放等多因素的基础上，评估调控方案在任意观测周期内对改善环境指标的有效性。
我们提出的基于机器学习技术的重污染应急调控方案优选方法可适用于多样化的情景特征，针对每一种情景都能得到合适的调控方案集。
以天津市某地区为例进行现行方案和模型优选方案的对比实验，考虑环境和经济双重指标，不设立减排目标，在保证优选方案产值和平均企业生产比不低于现行“一刀切”方案的基础上，最大化降低污染物浓度，优选得到因地制宜的自适应动态调控方案集。下面列举了三个实际发生的重污染事件。
(a)2017年1月3日1时-1月4日1时：PM2.5起始浓度217μg/m3，污染等级为II级橙色预警。日平均温度2℃，气压1023.3hPa，相对湿度97％，西风1-2级。
(b)2017年2月3日12时-2月4日12时：PM2.5起始浓度179μg/m3，污染等级为III级黄色预警。日平均温度1.3℃，气压1021.3hPa，相对湿度69％，西南风1-2级。
(c)2017年11月20日10时-11月21日10时：PM2.5起始浓度225μg/m3，污染等级为III级黄色预警。日平均温度4.5℃，气压1024.3hPa，相对湿度57％，西北风1-2级。
所选地区在当时应对黄色、橙色预警时的现行减排调控方案及调控效果如图1所示。柱状图表示各企业的生产比例，红色竖线表示调控效果(即实施停限产调控方案24小时后的PM2.5浓度值)。
由图1可以看出，在重污染条件下，该地区现行的企业减排方案基本按照企业的行业性质来限制生产比例，没有实现“一厂一策”，也没有考虑和区分重污染条件下的气象条件对污染源扩散的影响。
利用提出的动态调控决策模型，得出了不同气象条件下不同企业的限产比例。图2柱状图表示各企业的生产比例，红色竖线表示调控效果(即实施动态调控方案24小时后的PM2.5浓度值)。
对比图1和图2可知，在三个示例中，考虑不同温度，不同风力大小等气象因素的影响，通过实施动态调控方案，可使PM2.5浓度分别从现行方案实现的187μg/m3、176μg/m3和130μg/m3，降低至84μg/m3、28μg/m3和62μg/m3，最大降低比达到84.36％。
此外，在实际的大气污染治理过程中，有以降低浓度为首要目标的情况，需要使得空气质量在较短的时间内达到最优。例如“APEC蓝”期间将一级空气重污染应急减排措施的范围扩大至山东省，要求尽可能采取限、停产措施，最终实现二氧化硫、氮氧化物、PM10、PM2.5、挥发性有机物等减排比例分别达到54％、41％、68％、63％和35％左右。另外，在日常的重污染天气管控中，不同等级的预警会采取相应等级的响应措施，且一般情况下会将经济因素纳入考虑，即在保证污染物浓度下降的同时，由企业停产、限产引起的管理成本和经济损失也不能过高。因此在实际的方案优选中，可能需要设置不同的目标，生成差异化的备选方案。目前主要考虑两种目标。
目标一：以改善污染物浓度为唯一决策目标甄选满意方案，应用粒子群优化算法优选排放方案和应急措施，找到满意方案；
目标二：考虑经济因素，在保证优选方案产值高于现行方案产值的基础上，最大化降低污染物浓度，应用多目标优化方法优选满意的方案。
实验中仍采用上面多情景决策中使用的三个示例，观测期初的PM2.5浓度为150-250μg/m3，属于重度污染。利用提出的动态调控决策模型，同时考虑污染物浓度降低和经济因素，给出了不同气象条件下不同企业的限产比例。图3表示各企业的生产比例，红色竖线表示调控效果(即实施动态调控方案24小时后的PM2.5浓度值)。
由图3可知，考虑不同温度，不同风力大小等气象因素的影响，通过实施动态调控方案，可使PM2.5浓度分别从现行方案实现的187μg/m3、176μg/m3和130μg/m3，降低至96μg/m3、42μg/m3和76μg/m3，最大降低比达到78.54％。
此外，在执行图3中展示的现行调控方案时，该地区涉及企业的总产值约为2.16亿元至2.2亿元。虽然本研究提出的同时兼顾经济因素的动态调控方案比图3所示方案的调控效果略有降低，但其充分考虑了不同企业的污染贡献以及经济贡献，在四个示例中均在污染物浓度降低的同时，能够保证企业总产值不降低，保持在2.18亿元至2.22亿元。
综上，我们提出的重污染应急调控方案优选方法，在不同情景设置中，选择出的优选方案能有效降低污染物浓度。根据优选方案中来自不同行业的企业差异化生产比例，可明确重点行业源，为制定重污染天气的应急响应预案提供参考；通过将优选方案和现行方案进行比较，可有效改善同一行业的企业进行的“一刀切”限产决策，优选方案能以一个和现行方案相差不多的限产比例，实现更可观的调控效果，实现各类企业非一刀切管控的科学决策。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及方法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的方法和系统，可以通过其它的方式实现。例如，以上所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。上述单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本发明实施例方案的目的。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.大气污染区域联防联控应急调控方案优选方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、获取大气污染区域的历史数据；
S2、通过极限学习机对历史数据进行分析处理，生成大气污染物浓度与历史数据之间的非线性关系；
S3、根据非线性关系预测区域在各种影响因素的条件下的未来空气污染物浓度的发展趋势；
S4、采用启发式算法对区域的大气污染应急调控方案进行优化优选。
2.根据权利要求1所述的大气污染区域联防联控应急调控方案优选方法，其特征在于：所述历史数据包括气象数据、污染数据、经济数据。
3.根据权利要求1所述的大气污染区域联防联控应急调控方案优选方法，其特征在于：在步骤S2中，通过极限学习机对历史数据进行分析处理，生成大气污染物浓度与历史数据之间的非线性关系的方法为：
选取N组重污染天气数据样本
其中输入数据xj∈RN包括扩散特征和排放特征，tj是该输入数据的目标输出，即某污染物浓度。
4.根据权利要求3所述的大气污染区域联防联控应急调控方案优选方法，其特征在于：极限学习机通过随机设置隐层和激活函数gi，以较小的误差近似N个样本的输出：
其中ωi＝[ωi1,ωi2,...,ωin]T是连接第i个隐层神经元和输入节点的权重向量，βi＝[βi1,βi2,...,βim]T是连接第i个隐层神经元和输出节点的权重向量，bi是第i个隐层神经元的偏置。
5.根据权利要求4所述的大气污染区域联防联控应急调控方案优选方法，其特征在于：式(1)的矩阵形式可表示为下式：
Ηβ＝Τ (2)
其中
是隐含层的输出矩阵，T是目标输出矩阵。
6.根据权利要求3所述的大气污染区域联防联控应急调控方案优选方法，其特征在于：所述扩散特征包括温度、风力、风向、气压、降水量和湿度。
7.根据权利要求3所述的大气污染区域联防联控应急调控方案优选方法，其特征在于：所述排放特征包括各重点监控企业的生产比例。
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