“綠水青山就是金山銀山”的綠色發(fā)展理念已經深入人心，成為了公眾的普遍認知。
但是由于技術、管理及生產成本等多方面的原因，很多工業(yè)企業(yè)在生產過程中還是會有很多污染環(huán)境的行為。部分重污染企業(yè)為了自身利益，不遵守政府管控指令，反而違規(guī)開展生產活動或者轉移生產模式來躲避政府管控，這都不利于生態(tài)環(huán)境的保護。而環(huán)保監(jiān)測部門從自身業(yè)務角度出發(fā)，目前暫時缺乏及時有效的方法對存在違法行為的企業(yè)進行精準執(zhí)法。
面對這樣的困局，我們應該如何破？
大數據+環(huán)保，業(yè)務問題的新思路
在當今社會，企業(yè)生產最基礎的生產資源就是電能。而電力數據自身又具有采樣頻度高、準確性好、可追溯性強等優(yōu)勢，面對環(huán)保部門當前的問題與挑戰(zhàn)，從“電力數據+環(huán)�！钡慕嵌瘸霭l(fā)，不失為是一個針對企業(yè)進行長久監(jiān)測的新方法。
美林數據通過企業(yè)用能監(jiān)測分析，聚焦生態(tài)環(huán)境部門微觀出擊、靶向治污、宏觀把控三方面需求，打造企業(yè)生產“線上盯“，環(huán)境執(zhí)法“事前管”，環(huán)保數據“云上查”的數據監(jiān)控平臺，充分發(fā)揮電力數據價值和技術創(chuàng)新引擎作用，用數據思維解決業(yè)務問題，助力政府用能生態(tài)環(huán)境管控。
三個模型，輕松識別違規(guī)企業(yè)
為了更加便捷地對重點企業(yè)用電情況進行實時監(jiān)測，全面了解企業(yè)生產運行狀態(tài)，輔助生態(tài)環(huán)境部門對當前污染狀態(tài)和未來趨勢進行有效研判，我們可以分別打造企業(yè)用戶用電畫像、企業(yè)應急響應程度分析、異常企業(yè)生產模型3個不同的數據模型進行分析。
01
重點企業(yè)用戶畫像
基于重點污染企業(yè)用電數據，提取企業(yè)用電特征，融合活躍度、用電水平等數據構建重點企業(yè)用電畫像模型，以便于全面了解企業(yè)試生產運行狀態(tài)
02
企業(yè)應急響應程度
根據環(huán)保應急管控要求，通過用電數據直接監(jiān)測企業(yè)應急管控響應執(zhí)行程度。
03
異常企業(yè)生產模型
通過綜合考慮企業(yè)自身的歷史用電特征，以及所屬行業(yè)及相同生產規(guī)模企業(yè)的平均用電水平，識別異常生產企業(yè)，輔助環(huán)保部門優(yōu)化檢查范圍，及時發(fā)現違規(guī)企業(yè)。
這樣一來，我們就可以從“電力大數據+環(huán)境監(jiān)測”視角，開展污染企業(yè)生產運行趨勢、環(huán)保政策執(zhí)行、生產異常等監(jiān)測分析工作，構建環(huán)保監(jiān)測預警分析模型，實現重點企業(yè)環(huán)保管控執(zhí)行情況的監(jiān)測及精準辨識。
數據可視化，讓業(yè)務應用更智能
通過企業(yè)用能分析，環(huán)保部門就可以在應急管控時期，快速識別違規(guī)企業(yè)，輔助環(huán)保監(jiān)測提供重要決策支持。但是分析模型直接輸出的數據可讀性不強，分析結果不直觀，無法讓一線業(yè)務人員能夠輕松查詢使用。
面對這種情況，我們就可以利用美林數據Tempo大數據分析平臺BI+AI一體化能力，實現分析結果直觀呈現，讓業(yè)務應用更智能。
▲宏觀把控監(jiān)測用戶的用電水平分布、用電活躍度、用電量統(tǒng)計
▲針對一段時間內的企業(yè)異常生產情況分析
方便應急管控對象定位和異常情況及時預警
隨著大數據技術的不斷發(fā)展，“非現場執(zhí)法”逐漸成為環(huán)保管理部門的新選擇，有了大數據的幫助，環(huán)保部門在企業(yè)環(huán)保監(jiān)測方面，就可以開展環(huán)境監(jiān)測精準稽查、為執(zhí)法提供輔助決策，提升監(jiān)管效率，助力國家打贏“藍天保衛(wèi)戰(zhàn)”。
大數據時代，數據的跨界融合應用，能為之前很多看似無法解決的問題找到新思路。您還有那些業(yè)務問題和挑戰(zhàn)，歡迎您在評論區(qū)留言溝通，和小T一起探討大數據分析的新應用！
