[发明专利]臭氧浓度预测方法、装置、存储介质及设备

说明书

本发明公开了一种臭氧浓度预测方法、装置、存储介质及设备。其中，该方法包括：获取目标区域的待处理数据，其中，上述待处理数据包括：用电量数据、空气质量数据、天气数据、排放量数据和臭氧前体物数据；采用用电量预测模型对上述用电量数据进行分析处理，确定用电量预测数据；基于上述用电量预测数据和上述臭氧前体物数据，确定臭氧前体物系数；将上述臭氧前体物系数和待处理数据输入臭氧分析模型，得到臭氧浓度预测结果。本发明解决了现有技术中基于电力数据的臭氧浓度预测不准确的技术问题。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，具体而言，涉及一种臭氧浓度预测方法、装置、存储介质及设备。

背景技术

随着社会城市化进程的不断推进，在社会经济飞速发展以及工业规模不断增大的趋势下，臭氧污染问题也愈发严重，以高浓度臭氧为特征的光化学烟雾污染事件在城市群地区频繁发生。作为近年来比较突出的大气污染物之一，臭氧的危害性比PM2.5的危害性更强，且已经成为部分工业和城市化发展较快地区的首要污染物。

现有的臭氧污染的应急措施多基于监测站点的监测数据，需要依赖历史监测数据，结合气候气象条件做出一定的预测。这样的技术路径尽管能够达到总体预警的效果，但不能及时反映污染源的排放情况，从而对应到相应的污染企业，存在应急措施针对性不强的问题。而工业企业的用电数据是与生产紧密相关的，目前电网数据在企业排污治污设备监测方面已经积累了丰富的经验，但未开展企业用电数据与企业排放气体之间的关系实现量化的研究，导致环保部门无法精准监测企业排污量情况。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种臭氧浓度预测方法、装置、存储介质及设备，以至少解决现有技术中基于电力数据的臭氧浓度预测不准确的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种臭氧浓度预测方法包括：获取目标区域的待处理数据，其中，上述待处理数据包括：用电量数据、空气质量数据、天气数据、排放量数据和臭氧前体物数据；采用用电量预测模型对上述用电量数据进行分析处理，确定用电量预测数据；基于上述用电量预测数据和上述臭氧前体物数据，确定臭氧前体物系数；将上述臭氧前体物系数和待处理数据输入臭氧分析模型，得到臭氧浓度预测结果。

可选的，在上述获取目标区域的待处理数据之后，上述方法还包括：对上述待处理数据进行预处理，其中，上述预处理包括：缺失值处理和异常值处理。

可选的，上述采用用电量预测模型对上述用电量数据进行分析处理，确定用电量预测数据，包括：基于上述用电量数据确定历史用电日期和历史用电量；将上述历史用电日期和上述历史用电量输入上述用电量预测模型，得到上述用电量预测数据。

可选的，上述方法还包括：确定多个待处理目标对象；分别计算上述待处理目标对象的上述用电量预测数据，并进行求和处理，得到目标用电量预测数据。

可选的，上述基于上述用电量预测数据和上述臭氧前体物数据，确定臭氧前体物系数，包括：基于上述用电量预测数据，确定排放量数据；对上述排放量数据进行计算处理，确定上述臭氧前体物系数。

可选的，上述将上述臭氧前体物系数和待处理数据输入臭氧分析模型，得到臭氧浓度预测结果，包括：基于上述用电量数据和上述臭氧前体物系数，确定臭氧前体物预测数据；将上述臭氧前体物预测数据、上述空气质量数据、上述天气数据和上述排放量数据输入臭氧分析模型，得到上述臭氧浓度预测结果。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种臭氧浓度预测装置，包括：获取模块，用于获取目标区域的待处理数据，其中，上述待处理数据包括：用电量数据、空气质量数据、天气数据、排放量数据和臭氧前体物数据；处理模块，用于采用用电量预测模型对上述用电量数据进行分析处理，确定用电量预测数据；确定模块，用于基于上述用电量预测数据和上述臭氧前体物数据，确定臭氧前体物系数；预测模块，用于将上述臭氧前体物系数和待处理数据输入臭氧分析模型，得到臭氧浓度预测结果。