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电力数据“算”出太湖治理更优解

2025-02-18 09:09来源:国家电网报作者:蒋杰 丁罕 赵琳关键词:物联网数字化智能化收藏点赞

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江苏无锡的水域面积占全太湖的26%,人口占太湖流域总人口的4.67%。多年来,无锡始终坚持大力推进太湖治理,取得明显成效。聚焦太湖治理的治污、防污、控污等环节,无锡供电公司挖掘电力数据价值,构建图像识别模型,积极参与太湖治理,辅助地方生态环境部门科学决策。

2月6日,美丽无锡建设大会暨新一轮太湖治理推进会召开。这是无锡连续第十年以“农历新年第一会”的形式研究部署生态文明建设,聚焦太湖治理标志性工程。无锡坚持大力推进太湖治理,与常州、苏州、湖州等城市建立联动治水新机制,推动太湖治理工作取得更大成效。从江苏省生态环境厅获悉,2024年,太湖湖体平均水质30年来首次达到良好湖泊标准。

无锡供电公司积极履行社会责任,与无锡市生态环境局、无锡市水利局等政府部门联合,开展电力大数据助力生态环境治理保护的实践探索,助推太湖生态环境质量持续改善。

监测污水处理设施运行情况

助力精准治污

太湖流域水网密布,河道四通八达。农村生活污水等污染物排入太湖,成了影响水质的主要因素之一。近年来,江苏省政府持续投入专项资金,用于农村地区建设污水处理设施。仅无锡地区,就有超过4000个农村生活污水处理设施。

农村生活污水处理设施量大且分散,其运行情况和处理质量直接关系到太湖治理成效。为了保障这些农村生活污水处理设施正常运行,无锡供电公司应用物联网技术和电力大数据平台,实时监测农村生活污水处理设施的用电情况。

“以前我们都是到现场挨个检查农村生活污水处理设施,效率比较低,发现问题不够及时。有了电力大数据作支撑,我们可以实时监测这些设施的运行状况,发现问题及时整改。2024年,全市农村生活污水处理设施正常运行率从之前的80%左右提升到了97%以上。”无锡市生态环境局土壤生态环境处处长王英满介绍。

2024年9月,台风“贝碧嘉”过境期间,无锡农村地区生活污水处理设施受到严重影响。无锡供电公司应用电力大数据精准定位,协助地方生态环境部门迅速发现受到严重影响的10多个设施并及时处置。

蓝藻打捞也是太湖治理的重中之重。每年太湖蓝藻暴发的高峰期,无锡供电公司都会应用数据分析模型,重点监测分析环太湖流域13家藻水分离站、31个蓝藻打捞点的用电数据,根据用电量变化情况准确判断藻水分离站和蓝藻打捞点运行状态,辅助地方生态环境部门实时掌握相关工作状况并开展工作量化评估。

识别违规生产和违规偷排企业

服务源头控污

工业污染是太湖水质恶化的主要原因之一。无锡供电公司组织员工深入走访多个工业园区,对纺织、化工、造纸、钢铁等6大重点工业行业29857家企业的日用电量数据开展监测分析。

“我们收集企业用电量数据,分析企业用电特征,并综合考虑季节变化等外部因素,构建了正态分布模型、设施运行异常判别模型和企业用电动态预测模型。企业一旦出现用电异常情况,这些模型便会从不同维度清晰呈现相关信息。”无锡供电公司科技数字化部主任张博介绍。

2023年7月,无锡供电公司收到无锡市生态环境局的协助信息,要对某河道入河口附近的几家企业开展用电情况分析。通过模型监测分析,该公司发现处于环保整改期的某制造企业存在夜间生产情况,便将这一情况反馈给无锡市生态环境局。无锡市生态环境局当即督促企业严格整改。

在无锡供电公司运营监测大厅的大屏幕上,污染源企业、用电量分析、减排设施是否运转等信息一览无余,企业的生产用电情况一目了然。“基于生产用电数据,我们还可以精准研判企业在减产、限产、停产等状态下的生产运行情况,辅助政府相关部门精准识别违规生产、违规偷排企业。”张博说。

除了工业生产排污,农业生产中产生的氮、磷等污染物同样是太湖治理不容忽视的问题。无锡供电公司运用大数据分析技术,根据农业排灌用电量变化情况,掌握农业灌溉的特性规律,辅助地方生态环境部门精准分析太湖流域农业污染源情况。

“有了电力大数据,我们就像有了‘千里眼’和‘顺风耳’,对污染排放情况了如指掌,能从源头上把控各类污染源对太湖水质的影响。”无锡市生态环境监测监控中心监测三科科长严勇说。

智能分级预警湖面蓝藻特征

反映治理成果

自2023年起,无锡供电公司基于人工智能平台,利用沿湖输电铁塔上已有的视频监控设备,实时精准监测蓝藻覆盖面积等。该公司技术人员深入研究蓝藻在晴天、阴天、雨天等多种天气条件下,以及从初始聚集到大规模暴发等各个阶段的图像特征,并反复分析比对相关监控图像信息,应用深度学习技术构建了蓝藻智能监测识别算法模型。

“我们训练改进了基础算法的目标识别功能,使算法模型学习超过12万张标注图像。”无锡供电公司五级专家黄敏介绍,铁塔上涉及水体监测的视频监控面积约为220平方千米,技术人员通过调整曝光、对比度等参数增强图像中蓝藻的特征,使图像识别模型更容易捕捉到关键信息,并通过优化模型架构提高模型的计算效率和识别准确性。目前,该模型的识别准确率在96%以上。

根据图像识别结果,蓝藻覆盖面积占监测区域面积的30%以下且分布较分散时,该模型会判定为一级预警,代表蓝藻处于初始聚集阶段,情况相对较轻;蓝藻覆盖面积达到监测区域面积的30%~60%且有局部聚集趋势,该模型会判定为二级预警,代表蓝藻聚集情况有所发展;蓝藻覆盖面积超过监测区域面积的60%且呈现大面积连片状态时,该模型会判定为三级预警,代表蓝藻暴发情况较为严峻。

无锡供电公司在图像识别模型的基础上构建蓝藻智能监测平台,并推动该平台与地方生态环境部门相关信息平台贯通,实现预警信息及图像标注信息实时同步。

“为了助力太湖蓝藻治理,技术团队持续优化算法模型,大幅提高了蓝藻情况监测的效率和准确性,精准反映治理成果,为后续治理提供了精准的数据支持。”黄敏说。

目前,相关成果已被国网江苏省电力有限公司在其他涉及太湖治理工作的单位推广,在苏州、常州共计70余处电力监控点位应用。

投稿与新闻线索:陈女士 微信/手机:13693626116 邮箱:chenchen#bjxmail.com(请将#改成@)

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