[发明专利]基于曲线离散弗雷歇距离匹配的排治污设备状态研判方法及计算机可读存储介质

说明书

本发明涉及一种基于曲线离散弗雷歇距离匹配的排治污设备状态研判方法。基于电力大数据构建企业总用电量和排污治污设备用电量曲线，通过计算曲线离散弗雷歇距离量化曲线差异，判断排污治污设备和生产设备的用电特征是否相似，从而检测企业排污治污设备的运行状态。

技术领域

本发明涉及电力数据用于排污企业排污治污设备运行状态检测的分析方法技术领域，尤其涉及一种基于曲线离散弗雷歇距离匹配的排治污设备状态研判方法及计算机可读存储介质。

背景技术

在现代工业快速发展的同时，企业污染问题受到社会各界越来越多的重视。对高排污企业的管控和治理成为了政府部门的重点工作任务。为检测企业污染设备的运行状态，可以通过在污染设备上加装分表的方式获取设备用电情况，并基于电力大数据分析企业总表用电和排污治污设备分表用电的潜在关系，对企业的排污情况进行检测。

随着人工智能研究和应用的快速发展，各种高效的机器学习模型被应用到各个领域。针对企业排污治污设备运行状态检测问题的方法，可以抽象为曲线相似度计算方法。现有的曲线相似度计算方法主要包括基于距离度量的方法和轨迹点匹配的相似度计算。其中，基于距离度量的方法主要使用欧式距离、马氏距离、余弦相似度、杰卡德系数等度量方式衡量曲线的相似程度；基于轨迹点匹配的相似度计算方法主要包括基于动态时间规划的相似度算法、最长公共子序列相似度算法、基于编辑距离的相似度算法。

对于基于距离度量的方法在排污企业排污治污设备运行状态检测问题中应用的主要问题为：源数据为企业总表和排污治污设备分表的功率数据，拥有不同的数据分布特征，该类型方法模型简单、计算效率高，但对曲线变化程度相似度的匹配能力较差；基于轨迹点匹配的相似度计算方法能够更好地匹配曲线对应序列上各个时间点的关系，但是容易受到噪声数据的影响，且不容易体现出曲线的变化特征。

发明内容

本发明的目的在于克服以上建模方法的不足，提供一种基于曲线离散弗雷歇距离匹配的排治污设备状态研判方法及计算机可读存储介质，使用离散弗雷歇距离衡量企业总表曲线和排污治污设备分表曲线的相似程度，寻找曲线线段的最佳匹配规则，更能体现出曲线的变化程度对曲线相似度度量的影响。

为实现上述目的，本发明的技术方案是：一种基于曲线离散弗雷歇距离匹配的排治污设备状态研判方法，包括：

收集并预处理企业总表和排污治污设备分表的每小时用电功率，构建两个电表的每日用电功率曲线；

基于电表的每日用电功率曲线数据和离散弗雷歇距离计算用电功率曲线的相似度；

通过相似度计算结果和研判阈值，判定企业在生产时是否正常使用排污治污设备。

在本发明一实施例中，所述收集并预处理企业总表和排污治污设备分表的每小时用电功率，构建两个电表的每日用电功率曲线，包括对企业用电总表和排污治污设备分表中不可用的用电功率数据进行清洗，并构建两个电表的企业用电功率曲线P和Q：

企业总表用电功率曲线P为：

P＝{p₁,p₂,...,p₂₄} (1)

其中，p_i表示第i时总表的用电功率数据；

排污治污设备分表的用电功率曲线Q为：

Q＝{q₁,q₂,...,q₂₄} (2)

其中，q_i表示第i时排污治污设备分表的用电功率数据。

在本发明一实施例中，所述基于电表的每日用电功率曲线数据和离散弗雷歇距离计算用电功率曲线的相似度的具体实现过程如下：

用电功率曲线的离散弗雷歇距离δ表示为：