【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于空气环保监测，尤其涉及基于用电数据的区域空气质量预测方法、装置及存储介质。
技术介绍
1、随着工业化和城市化的不断推进，空气质量成为了一个重要的社会问题。有效地预测和监测区域空气质量对于环境保护、公共健康以及城市可持续发展至关重要。传统的空气质量监测方法主要依赖于分布在城市各处的监测站点，然而，这种方法存在监测点有限、监测成本高昂等问题。
技术实现思路
1、专利技术目的：为了克服现有技术中存在的不足，本专利技术提供基于用电数据的区域空气质量预测方法、装置及存储介质，能够利用企业用电数据来预测区域空气质量，为环境保护部门和决策者提供实时的空气质量信息，帮助制定更精准的环境管理和污染物控制策略，实现城市可持续发展。
2、技术方案：为实现上述目的，本专利技术的基于用电数据的区域空气质量预测方法，包括以下步骤：
3、步骤一：获取企业用电工况、企业排口的各种空气污染物排放的在线监测数据；
4、步骤二：分析企业用电数据与空气污染物排放数据之间的关联，对获取的各类数据通过行业、产业规模、监测设备型号进行初步分类，并完成数据预处理；
5、步骤三：基于用电监测数据与空气污染物排放在线监测数据，将行业、规模作为数据标签，采用数据归一化处理、多注意力机制以及前馈神经网络技术搭建企业用电预测—排污总量模型，并进行模型训练；
6、步骤四：基于大气运动数据进行整合和分析：通过获取、整合大气运动数据，并对数据进行标准化与归一化处理，并剔除
7、步骤五：将大气运动数据与企业用电数据、排放数据一起输入到预测模型中，通过多注意力机制进行数据特征整合，使用前馈神经网络来对模型进行训练，建立企业用电预测—排污总量模型，并使用历史数据对模型进行验证和评估；
8、步骤六：验证通过后的预测模型应用于实时的空气质量监测和预测中，以实时获取企业用电数据、排放数据和大气运动数据，并将实时获取的数据输入到训练好的模型中，获得实时的区域空气质量预测结果；
9、步骤七：随着时间的推移和数据的积累，不断收集新的数据来优化和改进预测模型。
10、进一步地，在步骤一中，企业的用电工况包括企业在生产、运营和日常活动中所使用的电力情况；企业排口的空气污染物包括颗粒物、二氧化硫、氮氧化物、一氧化碳、挥发性有机化合物、氨气、臭氧、重金属、硫化氢、氰化物以及氟化物。
11、进一步地，在步骤三中，首先对所有的用电数据及空气污染物排放数据归一化处理，以确保模型的输入在稳定的范围内，从而为模型更稳定地学习提供基础；
12、归一化处理后的数据提供至少一种解释模型输入、输出的方式，进而获得注意力机制的输出。
13、进一步地，在步骤三中，还包括以下步骤：
14、3.1)采用lstm方法对模型进行训练
15、遗忘门：ft＝σ(wf·[ht-1，xt]+bf)；
16、输入门：it＝σ(wi·[ht-1，xt]+bi)；
17、细胞状态候选值：
18、更新细胞状态：
19、输出门：ot＝σ(wo·[ht-1，xt]+b0)；
20、更新隐藏状态：ht＝ot*tanh(ct)；
21、在以上公式中，xt是在时间尺度上的数据的输入；ht-1是在时间尺度的隐藏数据；ft、ot、it分别是遗忘门、输出门、输入门的激活值；ct-1是在时间步长t-1的细胞状态；ct和ht分别是模型在时间尺度上的细胞状态和隐藏状态；w和b是模型的权重和偏置；
22、3.2)模型搭建后，首先将至少1年的历史特征数据及用电数据作为一个多维数组输入模型，作为模型的学习数据，待模型训练完毕后，再将至少过去7日的数据作为前置数据，通过调整模式输出形式，即可得到最少未来3日的用电预测数据；
23、3.3)最后使用前馈神经网络模块进行本地污染排放总量的预测
24、前馈神经网络用来学习用电数据与排放数据之间的复杂关系，公式为：
25、y＝f(wx+b)
26、其中：输入向量x主要包含用电数据和在线监测数据；权重矩阵w和偏置向量b是神经网络的参数，在训练过程中被学习；
27、权重矩阵决定输入向量的每个元素如何影响输出，偏置向量提供一种调整输出的方式，不依赖于输入，采用激活函数f使得神经网络能够学习并表示非线性关系，如下：
28、f(x)＝max(0，x)
29、relu函数用于神经网络的每一层，将用电数据和排放数据作为神经网络的输入，然后通过权重矩阵和偏置向量进行线性变换，再通过relu函数进行非线性变换，得到神经网络的输出，该输出作为下一层神经网络的输入，以此类推，最后得到神经网络的最终输出，即本地污染排放总量的预测值。
30、进一步地，在步骤四中，通过获取、整合和分析大气运动数据，进一步完善区域空气质量预测模型，包括以下步骤：
31、4.1)大气运动数据获取：通过气象观测站或气象模型途径获取与研究区域相关的大气运动数据；
32、4.2)数据整合和标准化与归一化：将大气运动数据与企业用电数据、排放数据进行整合；使用时间戳作为关联字段，将不同数据源的信息合并到同一数据表中，以便后续分析和建模使用；同时对于不同量纲的数据特征，进行数据标准化或归一化，以确保模型训练的稳定性和收敛性；
33、4.3)数据异常值剔除：对异常值进行识别，并将识别出的对模型的训练和预测造成不良影响的异常值剔除；
34、4.4)数据分析与特征工程：通过数据分析与特征工程，从大气数据中提取所需且有用的特征；
35、4.5)相关性分析：通过计算提取到的大气运动数据特征与企业用电工况数据以及污染物排放数据之间的相关性，揭示出各个变量之间的关系，从而依据对企业用电工况数据和大气运动数据的来对区域空气质量进行预测；
36、4.6)时间序列分析：通过时间序列分析帮助理解大气运动数据的时间变化规律，从而更好地预测空气质量；
37、4.7)数据降维：将高维特征映射到低维度的空间，以减少数据的复杂性。
38、进一步地，在步骤五中，建立基于大气运动数据的企业用电预测—排污总量模型，包括以下步骤：
39、5.1)数据特征整合：根据“步骤四”对大气运动数据进行特征工程和数据分析，将提取到的风向编码和时空特征与企业用电工况数据和排放数据的特征进行整合，一起整合到统一的特征集中；在进行特征整合时，使用“步骤三”中的多注意力机制来整合不同数据来源的信息，赋予不同数据特征不同的权重，以适应不同数据对预测的贡献程度，并自动学习特征的权重，使模型能够更好地利用多源数据；
40、5.2)模型训练与调整：将整合后的本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于用电数据的区域空气质量预测方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于用电数据的区域空气质量预测方法，其特征在于：在步骤一中，企业的用电工况包括企业在生产、运营和日常活动中所使用的电力情况；企业排口的空气污染物包括颗粒物、二氧化硫、氮氧化物、一氧化碳、挥发性有机化合物、氨气、臭氧、重金属、硫化氢、氰化物以及氟化物。
3.根据权利要求1所述的基于用电数据的区域空气质量预测方法，其特征在于：在步骤三中，首先对所有的用电数据及空气污染物排放数据归一化处理，以确保模型的输入在稳定的范围内，从而为模型更稳定地学习提供基础；
4.根据权利要求3所述的基于用电数据的区域空气质量预测方法，其特征在于：在步骤三中，还包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的基于用电数据的区域空气质量预测方法，其特征在于：在步骤四中，通过获取、整合和分析大气运动数据，进一步完善区域空气质量预测模型，包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的基于用电数据的区域空气质量预测方法，其特征在于：在步骤五中，建立基于大气运动数据的企业用电预测—
7.根据权利要求1所述的基于用电数据的区域空气质量预测方法，其特征在于：在步骤六中，获得实时的区域空气质量预测结果的步骤如下：
8.根据权利要求1所述的基于用电数据的区域空气质量预测方法，其特征在于：在步骤七中，不断收集新的数据来优化和改进预测模型的步骤如下：
9.装置，该装置用于实现权利要求1～8任一项所述的基于用电数据的区域空气质量预测方法，其特征在于：包括：
10.存储介质，其特征在于：其内存储有可执行程序，所述可执行程序被处理器执行可实现权利要求1～8任一项所述的基于用电数据的区域空气质量预测方法。
...【技术特征摘要】
1.基于用电数据的区域空气质量预测方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于用电数据的区域空气质量预测方法，其特征在于：在步骤一中，企业的用电工况包括企业在生产、运营和日常活动中所使用的电力情况；企业排口的空气污染物包括颗粒物、二氧化硫、氮氧化物、一氧化碳、挥发性有机化合物、氨气、臭氧、重金属、硫化氢、氰化物以及氟化物。
3.根据权利要求1所述的基于用电数据的区域空气质量预测方法，其特征在于：在步骤三中，首先对所有的用电数据及空气污染物排放数据归一化处理，以确保模型的输入在稳定的范围内，从而为模型更稳定地学习提供基础；
4.根据权利要求3所述的基于用电数据的区域空气质量预测方法，其特征在于：在步骤三中，还包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的基于用电数据的区域空气质量预测方法，其特征在于：在步骤四中，通过获取、整...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄红娟，吴健，陆铭琛，王仕奇，吴东玥，
申请(专利权)人：江苏蓝创智能科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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