《電子技術(shù)應(yīng)用》
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基于電力數(shù)據(jù)分析的污染物排放監(jiān)測方法研究
信息技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)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(yè)大學 信息工程學院,廣東 廣州510006;2.廣東浩迪創(chuàng)新科技有限公司,廣東 佛山528200)
摘要: 在當下快速的發(fā)展過程中,社會的現(xiàn)代化建設(shè)對環(huán)境帶來了一定程度的破壞,為了實現(xiàn)持續(xù)性的社會發(fā)展,就需要對其各種生產(chǎn)生活所帶來的污染物進行良好的監(jiān)測。提供了一種對產(chǎn)污企業(yè)污染物排放過程進行科學監(jiān)測的方法,對智能電表采集的數(shù)據(jù)進行處理與分析,構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對設(shè)備進行識別,從而判斷設(shè)備啟停狀態(tài)。形成了24小時不間斷的智能監(jiān)控,進而對企業(yè)的污染物排放監(jiān)管進行合理的監(jiān)控,實現(xiàn)對企業(yè)生產(chǎn)中污染排放的監(jiān)測,提升污染物的治理效果,具有較好的實際應(yīng)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(shù)據(jù)分析的污染物排放監(jiān)測方法研究[J].信息技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)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.,F(xiàn)oshan 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(nèi)外對污染物排放的監(jiān)測主要是在各個環(huán)節(jié)安裝多種不同的傳感器,然后對每個環(huán)節(jié)的多個參數(shù)進行采集分析[1-3]。針對不同的產(chǎn)污企業(yè),各個環(huán)節(jié)需放置污染物監(jiān)測傳感器可能不同,通過收集對比各傳感器的數(shù)據(jù)是否達到國家排放標準[4],來確定產(chǎn)污企業(yè)的治污效果是否達標。當前傳統(tǒng)的監(jiān)測手段存在幾個問題:一是企業(yè)排污管道、生產(chǎn)環(huán)節(jié)等環(huán)境復雜[5],設(shè)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(jiān)測結(jié)果出現(xiàn)重大偏差,且復雜的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)容易出現(xiàn)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(tǒng)監(jiān)測系統(tǒng)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(jiān)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(shù)據(jù)進行采集與處理,結(jié)合機器學習中的誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法[7-8]構(gòu)建工業(yè)用電設(shè)備分類模型,對設(shè)備進行啟停分析與遠程在線監(jiān)管,實現(xiàn)了對工業(yè)環(huán)境下用電設(shè)備的監(jiān)測,大大加強了監(jiān)測的力度以及范圍,且具有低成本、易于推廣的優(yōu)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(yè)大學 信息工程學院,廣東 廣州510006;2.廣東浩迪創(chuàng)新科技有限公司,廣東 佛山528200)


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