CN113869782A - 基于时序分解企业用电数据以识别环保管控异常的方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于时序分解企业用电数据以识别环保管控异常的方法，包括S1、构建用电数据的分布频率表，包括获取企业用电数据Q并计算Q_max、均值Q_ave、Q_min；基于时序分解法将企业用电数据Q分解为趋势项、周期项、残差项R，计算残差项R的R_max、均值R_ave、R_min；构建环保管控落实频率P对企业用电数据Q及残差项R的环保管控落实分布频率表；S2、统计若干家企业的历史用电数据，计算环保管控落实频率P；S3、基于环保管控落实频率P，判断某企业是否为环保管控异常企业。本发明的方法可以精细化分析环保应急响应或其它管控措施等行为引起用电数据的变化规律，准确的判断企业是否按照要求落实应急响应。

Description

基于时序分解企业用电数据以识别环保管控异常的方法

技术领域

本发明涉及智能电网技术领域，具体为一种基于时序分解企业用电数据以识别环保管控异常的方法。

背景技术

近年来，我国大气污染治理取得明显成效，环境空气质量逐年改善，目前对于PM2.5等污染物的检测，在污染物排放浓度自动监测基础上，还融合了视频监控、环保设施用水、用电监控等物联网监管手段，通过大数据分析实现预警管理，提升智能化问题发现能力，其中，工业用电数据具有覆盖范围广、实时准确性强等特点，与工业企业生产及污染治理设施运行都有密切关系，通过电力数据分析工业企业典型的用电特征，可以全天候实时监控企业工况和污染防治设施运行情况，有效提升环境监管执法效能。

目前，对于工业用电数据的分析，一种方法是以电量上限和下限为关键参数进行分析，其容易受到异常高值和异常低值的影响；另一种方法是分析企业正常用电量与应急响应时用电量的曲线特征，以判断企业是否落实应急响应或其它管控措施。以上两种方式都是以定性判断为主，存在企业用电数据分析结果不准确，不能对企业是否落实应急响应或其它管控措施进行准确的判断的问题。

发明内容

本发明的目的在于设计一种基于时序分解企业用电数据以识别环保管控异常的方法，本发明的方法是综合考虑企业用电数据的周期性和趋势性，将企业用电数据按照时间顺序分解，从而构建综合分析方法以量化识别企业是否依照要求落实应急响应或其它减排要求。

实现发明目的的技术方案如下：一种基于时序分解企业用电数据以识别环保管控异常的方法，包括以下步骤：

S1、构建用电数据的分布频率表，包括：

S101、获取企业用电数据Q；

S102、计算企业用电数据Q的上限Q_max、均值Q_ave、下限Q_min；

S103、基于时序分解法，将企业用电数据Q分解为趋势项、周期项、残差项R，并计算残差项R的上限R_max、均值R_ave、下限R_min；

S104、基于企业用电数据Q的上限Q_max、均值Q_ave、下限Q_min，以及残差项R的上限R_max、均值R_ave、R_min，构建环保管控落实频率P对企业用电数据Q及残差项R的环保管控落实分布频率表；

S2、统计某行业若干家企业的历史用电数据，计算某行业若干家企业在环保管控落实分布频率表中的环保管控落实频率P；

S3、基于S2中环保管控落实频率P，判断某企业是否为环保管控异常企业。

本发明基于时序分解企业用电数据以识别环保管控异常的方法的原理是：首先，通过对企业用电数据Q进行处理，通过企业用电数据Q的上限Q_max、均值Q_ave、下限Q_min，以及残差项R的上限R_max、均值R_ave、R_min构建环保管控落实分布频率表；其次，对某行业若干家企业的历史用电数据进行处理，计算环保管控落实频率P；最后，对于某一企业，对其企业用电数据Q进行分解，结合该企业的环保管控落实频率P，判断该企业是否为环保管控异常企业。本发明的方法可以精细化分析环保应急响应或其它管控措施等行为引起用电数据的变化规律，能够准确的对企业是否按照要求落实应急响应或其它减排要求。

在本发明的一个实施例中，上述步骤S2中，某行业若干家企业的环保管控落实频率P的计算方法，包括：

S201、基于环保管控等级，统计某行业k家企业的历史排查数据，包括ZS个落实环保管控企业、FS个未落实环保管控企业；

S202、基于环保管控落实分布频率表，以ZS个落实环保管控企业建立正样本频次分布表，并计算ZS个落实环保管控企业在正样本频次分布表中的频次Z_ij；

S203、基于环保管控落实分布频率表，以FS个未落实环保管控企业建立负样本频次分布表，并计算FS个未落实环保管控企业在负样本频次分布表中的频次F_ij；

S204、基于频次Z_ij以及频次F_ij，计算某行业K家企业在分布频率表中第i行第j列单元格中的分布天数TZ_ij和TF_ij,其中TZ_ij为k家企业对应的Z_ij之和、TF_ij为k家企业对应的F_ij之和；

S205、依据公式

计算某行业K家企业在分布频率表中的环保管控落实频率P_ij，其中，w为权重系数，w＝0～0.5，i表示分布频率表中行数，j表示分布频率表中列数。

进一步的，上述权重系数w依据MI N(TZ_ij，TF_ij)与(ZS+FS)的比值a确定，即：当a＜0.1时，则w＝0.5；当0.1≤a≤0.2时，w＝0.2～0.4；当a>0.2时，w＝0～0.2。

在本发明的一个实施例中，步骤S1中，构建的分布频率表为：

Q/R	Q＜Q<sub>min</sub>	Q<sub>min</sub>＜Q＜Q<sub>ave</sub>	Q<sub>ave</sub>＜Q＜Q<sub>max</sub>	Q＞Q<sub>max</sub>
					R＜R<sub>min</sub>	P<sub>11</sub>	P<sub>12</sub>	P<sub>13</sub>	P<sub>14</sub>
R<sub>min</sub>＜R＜R<sub>ave</sub>	P<sub>21</sub>	P<sub>22</sub>	P<sub>23</sub>	P<sub>24</sub>
					R<sub>ave</sub>＜R＜R<sub>max</sub>	P<sub>31</sub>	P<sub>32</sub>	P<sub>33</sub>	P<sub>34</sub>
R＞R<sub>max</sub>	P<sub>41</sub>	P<sub>42</sub>	P<sub>43</sub>	P<sub>44</sub>

其中，i表示分布频率表中行数，j表示分布频率表中列数。

在本发明的一个实施例中，企业用电数据Q的上限Q_max及下限Q_min的计算方法为：基于企业用电数据Q，计算企业用电数据均值Q_ave及标准偏差Q_std；其中，企业用电数据Q的上限Q_max＝Q_ave+3*Q_std，下限Q_min＝Q_ave-3*Q_std。

在本发明的一个实施例中，残差项R的上限R_max及下限R_min的计算方法为：基于残差项R，计算企业用电数据的残差项均值R_ave及标准偏差R_std；其中，残差项R的上限R_max＝R_ave+3*R_std，下限R_min＝R_ave-3*R_std。

在本发明的一个实施例中，在计算企业用电数据Q的上限Q_max及下限Q_min之前，还包括对企业用电数据Q进行预处理步骤。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明的方法可以精细化分析环保应急响应或其它管控措施等行为引起用电数据的变化规律，能够准确的对企业是否按照要求落实应急响应或其它减排要求。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明的基于时序分解企业用电数据以识别环保管控异常的方法的流程图；

图2为本发明具体实施例中以7天为滑动窗口，对企业日用电数据经时序分解法分解的示意图。

具体实施方式

下面结合具体实施例来进一步描述本发明，本发明的优点和特点将会随着描述而更为清楚。但这些实施例仅是范例性的，并不对本发明的范围构成任何限制。本领域技术人员应该理解的是，在不偏离本发明的精神和范围下可以对本发明技术方案的细节和形式进行修改或替换，但这些修改和替换均落入本发明的保护范围内。

在本实施例的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明创造和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明创造的限制。

此外，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”等的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明创造的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。

本具体实施方式提供了一种基于时序分解企业用电数据以识别环保管控异常的方法，如图1所示，包括以下步骤：

S1、构建用电数据的分布频率表，包括：

S101、获取企业用电数据Q；

具体的，在对企业用电数据Q进行后续处理前，对企业用电数据Q进行预处理，预处理方法包括对企业用电数据Q进行负值剔除、缺失值补充等处理，例如：采用平均值、插值等方式对缺失值进行补全。

同时，本步骤及下文中提到的企业用电数据Q可以选用日用电量、小时用电量、周用电量中的任意一种，其中以用日用电量为最佳选择。

S102、计算企业用电数据Q的上限Q_max、均值Q_ave、下限Q_min。

具体的，本步骤中企业用电数据Q的上限Q_max及下限Q_min的计算方法为：基于企业用电数据Q，计算企业用电数据均值Q_ave及标准偏差Q_std；企业用电数据Q的上限Q_max＝Q_ave+3*Q_std，下限Q_min＝Q_ave-3*Q_std。例如，某一家塑料造粒企业，其日均用电量均值Q_ave为140千瓦时/天，标准偏差Q_std为18千瓦时/天，根据上述方法计算上限Q_max＝194千瓦时/天，下限Q_min＝86千瓦时/天。

S103、基于时序分解法，将企业用电数据Q分解为趋势项、周期项、残差项R，并计算残差项R的上限R_max、均值R_ave、下限R_min。

具体的，时序分解法是以分析时间序列的发展过程、方向和趋势,预测将来时域可能达到的目标的方法，包括滑动平均法、指数平滑法、STL法(Seasonal and Trenddecomposition using Loess，鲁棒局部加权回归作为平滑方法的时间序列分解方法)等方法。例如，采用滑动平均法对某塑料造粒企业的日用电量数据进行时序分解；选用滑动窗口为7、14、31天，如图2所示，展示的是以7天为滑动窗口的对企业用电数据Q进行的示意图，图中PO代表企业用电数据Q的示意图，PT、PS、PR分别代表经时序分解后得到的趋势项T、周期项S、残差项R的示意图。

具体的，本步骤中残差项R的上限R_max及下限R_min的计算方法为：基于残差项R，计算企业用电数据的残差项均值R_ave及标准偏差R_std；残差项R的上限R_max＝R_ave+3*R_std，下限R_min＝R_ave-3*R_std。本步骤中，残差项R的上限R_max及下限R_min的计算方法与企业用电数据Q的上限Q_max及下限Q_min的方法相同，在此不再进行举例说明。

S104、基于企业用电数据Q的上限Q_max、均值Q_ave、下限Q_min，以及残差项R的上限R_max、均值R_ave、R_min，构建环保管控落实频率P对企业用电数据Q及残差项R的环保管控落实分布频率表，构建的环保管控落实分布频率表如下表1所示；

表1：环保管控落实分布频率表

Q/R	Q＜Q<sub>min</sub>	Q<sub>min</sub>＜Q＜Q<sub>ave</sub>	Q<sub>ave</sub>＜Q＜Q<sub>max</sub>	Q＞Q<sub>max</sub>
					R＜R<sub>min</sub>	P<sub>11</sub>	P<sub>12</sub>	P<sub>13</sub>	P<sub>14</sub>
R<sub>min</sub>＜R＜R<sub>ave</sub>	P<sub>21</sub>	P<sub>22</sub>	P<sub>23</sub>	P<sub>24</sub>
					R<sub>ave</sub>＜R＜R<sub>max</sub>	P<sub>31</sub>	P<sub>32</sub>	P<sub>33</sub>	P<sub>34</sub>
R＞R<sub>max</sub>	P<sub>41</sub>	P<sub>42</sub>	P<sub>43</sub>	P<sub>44</sub>

其中，i表示分布频率表中行数，j表示分布频率表中列数。

S2、统计某行业若干家企业的历史用电数据，计算某行业若干家企业在环保管控落实分布频率表中的环保管控落实频率P，包括：

S201、基于环保管控等级，统计某行业k家企业的历史排查数据，包括ZS个落实环保管控企业、FS个未落实环保管控企业。

具体的，环保管控等级根据污染相应措施可分为I级、Ⅱ级、Ⅲ级等，例如某地区有111家塑料造粒企业，以一年中有15天为重污染天气，开启Ⅱ级应急响应的用电历史数据为参考，获取434家次企业的检查数据，其中363家次为正样本数据(即落实环保管控企业)，71家次为负样本数据(即未落实环保管控企业)，正样本和负样本频次分布规律表统计结果分别如表2和表3所示，该行业在重污染天气Ⅱ级响应下的环保管控正常落实分布频率表如表4所示。

表2：某地区塑料造粒企业，重污染天气II级环保管控正样本分布表

Q/R范围	Q&lt;Q<sub>min</sub>	Q<sub>min</sub>&lt;Q&lt;Q<sub>ave</sub>	Q<sub>ave</sub>&lt;Q&lt;Q<sub>max</sub>	Q&gt;Q<sub>max</sub>
					R&lt;R<sub>min</sub>	303	33	0	0
R<sub>min</sub>&lt;R&lt;R<sub>ave</sub>	21	3	0	0
					R<sub>ave</sub>&lt;R&lt;R<sub>max</sub>	1	2	0	0
R&gt;R<sub>max</sub>	0	0	0	0

表3：某地区塑料造粒企业，重污染天气II级环保管控负样本分布表

Q/R范围	Q&lt;Q<sub>min</sub>	Q<sub>min</sub>&lt;Q&lt;Q<sub>ave</sub>	Q<sub>ave</sub>&lt;Q&lt;Q<sub>max</sub>	Q&gt;Q<sub>max</sub>
					R&lt;R<sub>min</sub>	0	0	0	2
R<sub>min</sub>&lt;R&lt;R<sub>ave</sub>	0	1	0	3
					R<sub>ave</sub>&lt;R&lt;R<sub>max</sub>	0	0	2	12
R&gt;R<sub>max</sub>	0	3	15	33

S202、基于环保管控落实分布频率表，以ZS个落实环保管控企业建立正样本频次分布表，并计算ZS个落实环保管控企业在正样本频次分布表中的频次Z_ij；

S203、基于环保管控落实分布频率表，以FS个未落实环保管控企业建立负样本频次分布表，并计算FS个未落实环保管控企业在负样本频次分布表中的频次F_ij；

S204、基于频次Z_ij以及频次F_ij，计算某行业K家企业在分布频率表中第i行第j列单元格中的分布天数TZ_ij和TF_ij,其中TZ_ij为k家企业对应的Z_ij之和、TF_ij为k家企业对应的F_ij之和；

S205、依据公式

计算某行业K家企业在分布频率表中的环保管控落实频率P_ij，其中，w为权重系数，w＝0～0.5，i表示分布频率表中行数，j表示分布频率表中列数。

具体的，上述权重系数w依据MIN(TZ_ij，TF_ij)与(ZS+FS)的比值a确定，即：当a＜0.1时，则w＝0.5；当0.1≤a≤0.2时，w＝0.2～0.4；当a>0.2时，w＝0～0.2。

例如，依据步骤S201中表2和表3的数据，采用步骤S202～S205计算，得某地区塑料造粒企业，重污染天气II级环保管控正常落实频率分布表，如表4所示。

表4：重污染天气II级环保管控正常落实频率分布表

Q/R	Q&lt;Q<sub>min</sub>	Q<sub>min</sub>&lt;Q&lt;Q<sub>ave</sub>	Q<sub>ave</sub>&lt;Q&lt;Q<sub>max</sub>	Q&gt;Q<sub>max</sub>
					R&lt;R<sub>min</sub>	P<sub>11</sub>＝0.904	P<sub>12</sub>＝0.848	P<sub>13</sub>＝0.836	P<sub>14</sub>＝0.833
R<sub>min</sub>&lt;R&lt;R<sub>ave</sub>	P<sub>21</sub>＝0.844	P<sub>22</sub>＝0.836	P<sub>23</sub>＝0.836	P<sub>24</sub>＝0.831
					R<sub>ave</sub>&lt;R&lt;R<sub>max</sub>	P<sub>31</sub>＝0.837	P<sub>32</sub>＝0.837	P<sub>33</sub>＝0.833	P<sub>34</sub>＝0.814
R&gt;R<sub>max</sub>	P<sub>41</sub>＝0.836	P<sub>42</sub>＝0.831	P<sub>43</sub>＝0.808	P<sub>44</sub>＝0.777

上述表4中，根据环保响应级别，环保管控落实频率P_ij公式，分别计算表中第i行j列的频率值，其中，当P_ij越低说明存在保管控异常的可能性越大，可作为重点对象加强监管，即落入上述表4中第P₄₃格中的企业及P₄₃＝格中的企业为环保管控异常企业，需要重点关注。

S3、基于S2中环保管控落实频率P，判断某企业是否为环保管控异常企业。

具体的，获取某地区111家塑料造粒企业的当前用电数据，对其通过步骤S101～S102进行处理，获取上限Q_max、均值Q_ave、下限Q_min，以及残差项R的上限R_max、均值R_ave、R_min；根据环保管控等级(即相应级别)选择w＝0.5，计算并111家企业在环保管控落实分布频率表中的分布规律，此时落入表4中第P₄₃格中的企业及P₄₃＝格中的企业为环保管控异常企业，需要重点关注。

根据步骤S2中获得的某地区塑料造粒企业的环保管控正常落实频率分布表中的环保管控落实频率P值，，

本发明基于时序分解企业用电数据以识别环保管控异常的方法的原理是：首先，通过对企业用电数据Q进行处理，通过企业用电数据Q的上限Q_max、均值Q_ave、下限Q_min，以及残差项R的上限R_max、均值R_ave、R_min构建环保管控落实分布频率表；其次，对某行业若干家企业的历史用电数据进行处理，计算环保管控落实频率P；最后，对于某一企业，对其企业用电数据Q进行分解，结合该企业的环保管控落实频率P，判断该企业是否为环保管控异常企业。本发明的方法可以精细化分析环保应急响应或其它管控措施等行为引起用电数据的变化规律，能够准确的对企业是否按照要求落实应急响应或其它减排要求。

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。

此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

Claims (7)

1.一种基于时序分解企业用电数据以识别环保管控异常的方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、构建用电数据的分布频率表，包括：

S101、获取企业用电数据Q；

S102、计算企业用电数据Q的上限Q_max、均值Q_ave、下限Q_min；

S103、基于时序分解法，将企业用电数据Q分解为趋势项、周期项、残差项R，并计算残差项R的上限R_max、均值R_ave、下限R_min；

S104、基于企业用电数据Q的上限Q_max、均值Q_ave、下限Q_min，以及残差项R的上限R_max、均值R_ave、R_min，构建环保管控落实频率P对企业用电数据Q及残差项R的环保管控落实分布频率表；

S2、统计某行业若干家企业的历史用电数据，计算某行业若干家企业在环保管控落实分布频率表中的环保管控落实频率P；

S3、基于S2中环保管控落实频率P，判断某企业是否为环保管控异常企业。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤S2中，某行业若干家企业的环保管控落实频率P的计算方法，包括：

S201、基于环保管控等级，统计某行业k家企业的历史排查数据，包括ZS个落实环保管控企业、FS个未落实环保管控企业；

S202、基于环保管控落实分布频率表，以ZS个落实环保管控企业建立正样本频次分布表，并计算ZS个落实环保管控企业在正样本频次分布表中的频次Z_ij；

S203、基于环保管控落实分布频率表，以FS个未落实环保管控企业建立负样本频次分布表，并计算FS个未落实环保管控企业在负样本频次分布表中的频次F_ij；

S204、基于频次Z_ij以及频次F_ij，计算某行业K家企业在分布频率表中第i行第j列单元格中的分布天数TZ_ij和TF_ij,其中TZ_ij为k家企业对应的Z_ij之和、TF_ij为k家企业对应的F_ij之和；

S205、依据公式

计算某行业K家企业在分布频率表中的环保管控落实频率P_ij，其中，w为权重系数，w＝0～0.5，i表示分布频率表中行数，j表示分布频率表中列数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：权重系数w依据MIN(TZ_ij，TF_ij)与(ZS+FS)的比值a确定，即：当a＜0.1时，则w＝0.5；当0.1≤a≤0.2时，w＝0.2～0.4；当a>0.2时，w＝0～0.2。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤S1中，构建的分布频率表为：

Q/R Q＜Q_min Q_min＜Q＜Q_ave Q_ave＜Q＜Q_max Q＞Q_max R＜R_min P₁₁ P₁₂ P₁₃ P₁₄ R_min＜R＜R_ave P₂₁ P₂₂ P₂₃ P₂₄ R_ave＜R＜R_max P₃₁ P₃₂ P₃₃ P₃₄ R＞R_max P₄₁ P₄₂ P₄₃ P₄₄

其中，i表示分布频率表中行数，j表示分布频率表中列数。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：企业用电数据Q的上限Q_max及下限Q_min的计算方法为：基于企业用电数据Q，计算企业用电数据均值Q_ave及标准偏差Q_std；

其中，企业用电数据Q的上限Q_max＝Q_ave+3*Q_std，下限Q_min＝Q_ave-3*Q_std。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：残差项R的上限R_max及下限R_min的计算方法为：基于残差项R，计算企业用电数据的残差项均值R_ave及标准偏差R_std；

其中，残差项R的上限R_max＝R_ave+3*R_std，下限R_min＝R_ave-3*R_std。

7.根据权利要求1～6任一项所述的方法，其特征在于：计算企业用电数据Q的上限Q_max及下限Q_min之前，还包括对企业用电数据Q进行预处理步骤。

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