多源异构水质数据动态融合与能耗智能分析方法及系统

本发明涉及水环境数据处理与节能降碳，具体为多源异构水质数据动态融合与能耗智能分析方法及系统。

背景技术：

1、随着城镇化进程加速与工业规模持续扩大，水资源安全已成为生态文明建设的核心议题。污水处理厂、自来水厂等水务基础设施大规模部署了溶解氧（do）、ph、化学需氧量（cod）、氨氮（nh3n）等在线传感器，形成了覆盖水源地至末端处理全链条的多源监测网络。然而，由于传感器类型、采样频率、数据格式各异，多源异构数据的融合处理面临诸多挑战。

2、目前，针对水环境监测数据的融合处理已有部分研究。例如，中国专利申请cn118709136a公开了一种水文水质在线监测信息融合方法，其主要依赖同化矩阵进行数据校正，但未考虑水质指标的特殊化学特性（如ph值的双向偏离特性），且采用固定的数据校正策略，缺乏对不同数据分布特征的自适应能力。中国专利申请cn119066610a公开了一种基于多源数据融合的水文水质综合监测系统，采用固定的z-score方法检测异常值和卡尔曼滤波进行数据融合，但z-score方法仅适用于正态分布数据，对偏态分布和局部突变数据的检测效果不佳，且同样未涉及水质指标的差异化处理。

3、上述现有技术在面对水质指标时存在以下三方面明显局限性：第一，未考虑ph等指标的双向偏离特性。ph值是水质评价的核心指标之一，其特殊性在于过高或过低均代表水质恶化，最优值为中性值7。然而，现有技术普遍采用常规线性归一化方法处理ph值，这会导致严重的评价失真。第二，缺乏针对融合后数据质量的闭环定量评价体系。现有的数据融合方法通常只关注融合算法本身，而忽略了对融合结果质量的系统性评估。在实际应用中，传感器故障、通信中断、环境干扰等因素会导致原始数据质量参差不齐，融合后的数据是否可靠、是否满足后续分析的精度要求，缺乏定量化的评判标准。第三，水质数据融合与能耗分析相互割裂，前后端缺乏技术协同。传统方法往往只关注水质数据本身的融合处理，未将能耗数据（如水泵、曝气机等设备的能耗）与水质数据结合进行协同分析。中国专利申请cn112099354a公开了一种面向污水处理过程的智能多目标优化控制方法，虽然同时考虑了水质与能耗，但其采用帕累托前沿搜索方法进行多目标优化，计算复杂度高，且缺乏前端的高质量数据融合处理，前后端未形成有效的技术协同。此外，该方法未提供单一的协同优化指数进行量化评估，难以直观判断当前运行状态是否处于最优区域。中国专利申请cn118625674a公开了基于碳排放核算的污水处理控制方法，虽然涉及碳排放折算，但未与水质数据融合流程结合，同样存在前后端割裂的问题。

技术实现思路

1、本部分的目的在于概述本发明的实施方式的一些方面以及简要介绍一些较佳实施方式。在本部分以及本技术的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。

2、为解决上述技术问题，根据本发明的一个方面，本发明提供了如下技术方案：

3、多源异构水质数据动态融合与能耗智能分析方法，包括以下步骤：

4、s1：数据导入：读取来自多个数据源的水质及能耗监测数据文件，自动识别并提取数据中包含的时间列信息，将所述数据转换为时间索引格式，同时对重复时间戳进行去重处理；

5、s2：数据预处理：将所述监测数据重采样至预设时间步长的均匀时间网格，采用插值或重采样方法进行时间同步；

6、s3：异常检测：采用可切换的异常检测算法对预处理后的数据进行异常值检测和标记，所述可切换的异常检测算法基于数据分布特征进行自适应切换；

7、s4：动态缺失补全：基于检出的异常值标记和原始缺失数据位置，采用插值方法进行数据补全处理；

8、s5：多维特征融合：基于s3和s4获得的高信噪比数据，对补全后的多源数据进行融合处理，生成融合数据集，针对水质指标特性采用差异化归一化策略；

9、s6：质量评价：构建包含数据完整率、异常率和平稳度的三维质量评价体系，通过加权公式输出融合数据的定量评价结果；

10、s7：能耗智能分析：基于s5融合得到的高质量水质综合指数及能耗数据，执行能耗-水质协同优化指数于eqci计算，并基于eqci识别帕累托最优运行区域，输出污水处理厂设备的节能运行建议。

11、作为本发明所述的多源异构水质数据动态融合与能耗智能分析方法的一种优选方案，其中，所述s3中，可切换的异常检测算法具体方法为：首先对每个指标的数据序列进行正态性检验，对通过正态性检验的数据序列采用3σ检测方法；对未通过正态性检验的数据序列，进一步判断其是否存在局部突变特征，所述局部突变特征的判定方法为：计算数据序列的一阶差分绝对值序列，当差分绝对值超过序列标准差3倍的数据点占比超过5%时，判定该序列存在局部突变特征，对存在局部突变特征的数据序列采用滑动中位数检测方法；对未通过正态性检验且不存在局部突变特征的偏态分布数据序列采用箱线图检测方法。

12、作为本发明所述的多源异构水质数据动态融合与能耗智能分析方法的一种优选方案，其中，所述正态性检验采用shapiro-wilk检验方法，当检验p值大于预设的显著性水平时判定为正态分布；所述局部突变特征的判定方法为：计算数据序列的一阶差分绝对值序列，当差分绝对值超过序列标准差的预设倍数的数据点占比超过预设阈值时，判定该序列存在局部突变特征；所述显著性水平为α=0.05；所述预设倍数为3倍；所述预设阈值为5%。

13、作为本发明所述的多源异构水质数据动态融合与能耗智能分析方法的一种优选方案，其中，所述s4中，采用的插值方法包括线性插值方法、k近邻距离加权插值方法或滑动均值方法或前向填充方法中的任一种；其中，所述k近邻距离加权插值方法的权重与距离成反比；所述k近邻距离加权插值方法中k值为5。

14、作为本发明所述的多源异构水质数据动态融合与能耗智能分析方法的一种优选方案，其中，所述s5中，其中对ph指标采用对称归一化处理，所述对称归一化处理的计算公式为：= ，以ph=7为对称中心，偏离中性值越远得分越低，以解决ph值双向偏离导致评价失真的问题。

15、作为本发明所述的多源异构水质数据动态融合与能耗智能分析方法的一种优选方案，其中，所述差异化归一化策略还包括基于关键词库自动识别正负向指标的机制，所述关键词库包含正向指标关键词集合和负向指标关键词集合，通过将数据列名与关键词库进行匹配，自动判定各指标的归一化方向，其中：针对正向指标，采用正向归一化计算；针对负向指标，采用反向归一化计算。

16、作为本发明所述的多源异构水质数据动态融合与能耗智能分析方法的一种优选方案，其中，所述s6中，加权公式为：；所述权重系数、、基于层次分析法结合专家评分数据确定，满足；所述平稳度的计算方法为：对各指标数据序列计算相邻时间步长的变化率绝对值序列，取其均值的倒数并归一化至0-100范围。

17、作为本发明所述的多源异构水质数据动态融合与能耗智能分析方法的一种优选方案，其中，所述s7中，eq=we×能耗得分+wq×水质得分+协同奖励分；所述权重系数we和wq满足约束关系we+wq=1，且基于当前水质排放标准的严格程度动态调整；所述水质得分直接采用s5输出的水质综合指数，使得前端数据融合质量直接影响后端协同优化评估的准确性；所述协同奖励分根据水质达标余量与能耗下降率的乘积动态计算，所述协同奖励分的计算公式为：协同奖励分=，其中α为协同奖励系数，为当前水质综合指数，为水质达标阈值，为基准能耗，为当前能耗；仅当水质达标即 > 且能耗下降即< 同时成立时，所述协同奖励分大于零，用于定量评估在保证水质达标前提下的节能降耗协同效果；

18、所述能耗得分通过当前统计周期能耗与历史基准能耗的比值计算得到；所述协同奖励分的具体计算公式为：，其中α为协同奖励系数，为当前水质综合指数，wqi_threshold为水质达标阈值，为基准能耗，为当前能耗；所述权重系数we和wq满足，且基于当前水质排放标准的严格程度动态调整：当排放标准趋严时增大wq、减小we，当排放标准宽松时增大we、减小wq。

19、作为本发明所述的多源异构水质数据动态融合与能耗智能分析方法的一种优选方案，其中，所述s7还包括：曝气滞后互相关分析，利用互相关函数定量化曝气能耗变化对溶解氧或氨氮的响应延迟，获取最优滞后时间，并基于所述最优滞后时间生成前馈控制提前量，用于在水质变化发生前提前调整曝气量以降低能源浪费；

20、碳排放折算，根据数据所处区域，自动匹配区域电网电力的平均co2排放因子，将用电量折算为日均及年碳排放量，并计算吨水碳排放量以评定碳排放等级。

21、多源异构水质数据动态融合与能耗智能分析系统，包括：

22、数据导入模块，用于读取来自多个数据源的水质及能耗监测数据文件，自动识别并提取数据中包含的时间列信息，将所述数据转换为时间索引格式，同时对重复时间戳进行去重处理；

23、数据预处理模块，用于将所述监测数据重采样至预设时间步长的均匀时间网格，采用插值或重采样方法进行时间同步；

24、异常检测模块，用于采用可切换的异常检测算法对预处理后的数据进行异常值检测和标记，所述可切换的异常检测算法基于数据分布特征进行自适应切换，具体为：首先对每个指标的数据序列进行正态性检验，对通过正态性检验的数据序列采用3σ检测方法；对未通过正态性检验的数据序列，进一步判断其是否存在局部突变特征，所述局部突变特征的判定方法为：计算数据序列的一阶差分绝对值序列|δxi|=|xi+1-xi|，当差分绝对值超过序列标准差3倍的数据点占比超过5%时，判定该序列存在局部突变特征，对存在局部突变特征的数据序列采用滑动中位数检测方法；对未通过正态性检验且不存在局部突变特征的偏态分布数据序列采用箱线图检测方法；

25、动态缺失补全模块，用于基于检出的异常值标记和原始缺失数据位置，采用插值方法进行数据补全处理；

26、多维特征融合模块，用于对补全后的多源数据进行融合处理，生成融合数据集，针对水质指标特性采用差异化归一化策略，其中对ph指标采用对称归一化处理，所述对称归一化处理的计算公式为：，以ph=7为对称中心，偏离中性值越远得分越低，以解决ph值双向偏离导致评价失真的问题；

27、质量评价模块，用于构建包含数据完整率、异常率和平稳度的三维质量评价体系，通过加权公式输出融合数据的定量评价结果；

28、能耗智能分析模块，用于基于所述多维特征融合模块输出的高质量水质综合指数及能耗数据，执行能耗-水质协同优化指数（eqci）计算，其中，eqci = we × 能耗得分 +wq × 水质得分 + 协同奖励分；所述权重系数we和wq满足约束关系we + wq = 1，且基于当前水质排放标准的严格程度动态调整；所述水质得分直接采用所述多维特征融合模块输出的水质综合指数，使得前端数据融合质量直接影响后端协同优化评估的准确性；所述协同奖励分根据水质达标余量与能耗下降率的乘积动态计算，所述协同奖励分的计算公式为：协同奖励分=，其中α为协同奖励系数，为当前水质综合指数，为水质达标阈值，为基准能耗，为当前能耗；仅当水质达标即 > 且能耗下降即< 同时成立时，所述协同奖励分大于零，用于定量评估在保证水质达标前提下的节能降耗协同效果，并基于eqci识别帕累托最优运行区域，输出污水处理厂设备的节能运行建议。

29、与现有技术相比，本发明具有的有益效果是：

30、第一，显著的技术协同效应。本发明的流程并非现有技术的简单叠加，而是存在紧密的技术协同关系和明确的数据传递链条。前置的基于数据分布自适应切换的异常检测与动态缺失补全，有效消除了传感器噪声和数据缺失。

31、第二，克服了传统水质评价的数学悖论。首创的ph对称归一化处理，基于ph值的物理化学定义和水质化学中中性值7的特殊意义，彻底解决了传统线性归一化在酸碱度评价上的数学悖论（ph=9和ph=5在传统方法中偏离程度相同但得分不同，无法正确反映水质恶化程度），使得最终计算出的wqi指数准确率大幅提升。

32、第三，构建了闭环的数据质量评价机制。三维质量评价体系（完整率-异常率-平稳度）为整个动态融合过程提供了量化的置信度依据，形成完整的融合-评价-反馈数据治理闭环。

33、第四，实现了水质与能耗的深度量化协同。首创的能耗-水质协同优化指数（eqci）不仅包含能耗得分和水质得分，还创新性地引入了协同奖励分机制。该机制通过量化水质达标余量与能耗下降率的乘积，将帕累托最优理论进行了指数化转换，精确识别帕累托最优运行区域，克服了现有技术中水质优化与能耗优化相互独立的局限性，为污水处理厂提供了实质性的节能降碳策略。

34、第五，具备面向污水处理工程的实际落地能力。本发明方法不仅在算法层面实现了创新，更充分考虑了与污水处理厂现场设备（如scada系统、plc控制器、在线水质分析仪、变频器、曝气风机等）的深度集成需求。通过标准化的数据接口协议（如modbus tcp/ip、opcua），本发明可实时采集现场设备的运行数据，并将eqci优化建议通过控制指令反馈至plc，实现从数据采集、智能分析到设备控制的全链路闭环。