《電子技術(shù)應(yīng)用》
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基于电力数据分析的污染物排放监测方法研究
信息技术与网络安全
刘忠辉1,蔡高琰2,梁炳基2,骆德汉1,何家峰1
(1.广东工业大学 信息工程学院,广东 广州510006;2.广东浩迪创新科技有限公司,广东 佛山528200)
摘要: 在当下快速的发展过程中,社会的现代化建设对环境带来了一定程度的破坏,为了实现持续性的社会发展,就需要对其各种生产生活所带来的污染物进行良好的监测。提供了一种对产污企业污染物排放过程进行科学监测的方法,对智能电表采集的数据进行处理与分析,构建BP神经网络模型对设备进行识别,从而判断设备启停状态。形成了24小时不间断的智能监控,进而对企业的污染物排放监管进行合理的监控,实现对企业生产中污染排放的监测,提升污染物的治理效果,具有较好的实际应用价值。
中圖分類號(hào): TP399
文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)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(cè)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.,Foshan 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(guó)內(nèi)外對(duì)污染物排放的監(jiān)測(cè)主要是在各個(gè)環(huán)節(jié)安裝多種不同的傳感器,然后對(duì)每個(gè)環(huán)節(jié)的多個(gè)參數(shù)進(jìn)行采集分析[1-3]。針對(duì)不同的產(chǎn)污企業(yè),各個(gè)環(huán)節(jié)需放置污染物監(jiān)測(cè)傳感器可能不同,通過(guò)收集對(duì)比各傳感器的數(shù)據(jù)是否達(dá)到國(guó)家排放標(biāo)準(zhǔn)[4],來(lái)確定產(chǎn)污企業(yè)的治污效果是否達(dá)標(biāo)。當(dāng)前傳統(tǒng)的監(jiān)測(cè)手段存在幾個(gè)問(wèn)題:一是企業(yè)排污管道、生產(chǎn)環(huán)節(jié)等環(huán)境復(fù)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(fēng)量都會(huì)使監(jiān)測(cè)結(jié)果出現(xiàn)重大偏差,且復(fù)雜的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)容易出現(xiàn)通信等故障導(dǎo)致測(cè)量失靈[6];三是成本較高。在這幾個(gè)問(wèn)題的影響下,傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)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(cè)失效,又可降低安裝運(yùn)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(duì)用電數(shù)據(jù)進(jìn)行采集與處理,結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)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(duì)設(shè)備進(jìn)行啟停分析與遠(yuǎn)程在線監(jiān)管,實(shí)現(xiàn)了對(duì)工業(yè)環(huán)境下用電設(shè)備的監(jiān)測(cè),大大加強(qiáng)了監(jiān)測(cè)的力度以及范圍,且具有低成本、易于推廣的優(yōu)勢(shì)。



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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(xué) 信息工程學(xué)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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