为有效开展环境监管工作，需科学确定重点监管对象。本案例综合考量某流域内各类工业企业的历史排污统计、所属行业类别、企业规模等多方面因素，确定钢铁、化工、造纸等重点排污行业中的主要企业为重点监管对象。

此外，还关注农产品加工、医药制造等具有潜在环境风险的行业企业信息。同时根据环保政策调整情况，不断评估调整重点企业名单，以配合最新的监管要求。通过收集企业运营数据、关注高风险行业企业以及监测环保政策变化，持续为重点企业排污监管提供全面、及时的决策支持，助力科学、精准开展后续监测执法工作。

为实现智能化环保监管，需要设计科学合理的企业特征指标体系。本案例基于水污染风险、所属行业、地理位置、排污状况、用电模式等企业信息，提取其特征要素。这些要素与企业环境风险和监管需求高度相关，可以直接服务于后续监测与决策。

在特征要素的基础上，构建包含一级标签和二级标签的智能分析模型。一级标签表示大类特征，二级标签表示具体特征项。通过规则引擎和自然语言处理技术，自动化提取文本中的特征信息，并与标签体系进行精确匹配，达到为每一个企业准确赋予特征标签的目的。

相比传统人工提取方式，该自动化技术可以高效处理大规模企业数据，快速完成特征提取和匹配，确保标签信息的及时更新。本案例输出的企业智能特征标签，可直接应用于后续环保监管与风险评估。

设计得到一、二级标签如表1所示。

*表1 环保管控企业监管指标体系

1.管控响应指数模型

基于企业日用电量时间序列数据，以及环保部门管控指令发布时间，计算企业对管控指令的响应时长；

结合用电量变化，判断企业对管控指令的执行深度；

通过响应时长和响应深度两个维度，建立环保管控响应综合评价指标，对企业的响应情况进行定量分析和预警。

根据企业错峰要求类型，本案例构建了三类错峰落实程度量化分析模型，分别为按天错峰的落实情况分析模型、按月错峰的落实情况分析模型、分时错峰的落实情况分析模型。

按天错峰模型通过对比当日用电量和基准电量，判断规定天数的错峰落实效果。按月错峰模型计算月内用电量波动，评估月度错峰要求的完成情况。分时错峰模型采用时均电量法对比，评估分时段错峰效果。

2. 异常用电识别模型

案例以构建的企业标签体系为基础，分析企业在正常生产状态下的日用电和月用电波动模式，提取基准电量参数。在此基础上建立异常用电识别模型，规则如下表所示。

*表2 企业异常监测识别规则

通过异常用电模型的多维度监测和预警，实现了对企业异常生产行为的主动监测和预警，提前发现企业生产经营中的潜在风险，为环保部门的执法检查提供重要支撑。

3. 企业排污风险预测模型

本案例采用逻辑回归算法进行模型训练，挖掘各特征变量与企业实际排污状态之间的内在关联，建立一个准确的企业排污风险预测模型。模型的输入特征考虑与企业排污风险级别存在高度相关性的多维数据，包括：

(1)企业过去一年的实际排污记录数据，反映企业的历史排污行为。
(2)企业正常生产时的用电负载数据，反映生产强度与污染强度的关系。
(3)企业在环保部门管控时的用电负载数据，反映生产阶段的改进。
(4)管控评估环保措施的打分指标，评估管控效果。
(5)企业近一个月的用电量趋势，判断生产和污染总体走势。

此外，模型输出针对下一季度的排污风险级别，与季度污染监测频率匹配，有助于提升模型预测的准确性。

因此，该企业排污风险预测模型结合多源异构数据，实现了排污状态的精确定量预测，可以对下一季度的企业排污风险进行预警，为主管部门的环保监管提供重要的决策支持，有助于及时发现和治理企业的违规排污行为。

案例将模型分析成果进行可视化展示，动态展示流域内企业总体用电和排污情况，以及电量异常变化等内容，辅助环保部门全局掌握流域动态，具体界面如下所示：

* 流域总体情况

并利用用电量、负荷变化等指标，建立管控响应指数模型，评价和预警企业对环保管控措施的响应情况，提高环保部门稽查执法的针对性。

• 通过异常用电识别模型，可以智能识别出存在违规生产和偷排偷放行为的高风险企业，协助环保部门锁定检查重点。

• 应用排污风险预测模型，可以预判企业未来的排污风险，解决滞后监测数据的问题，实现风险预警。

• 流域总体情况的可视化展示，可以辅助环保部门全局掌握流域企业用电及排污状况。

• 电量趋势和站点监测分析，可以发现异常变化，作为风险预警的信号。

通过上述模型算法和系统功能，企业用电数据的价值被充分发掘，可有效辅助环保部门开展监管，提升监管精准性和覆盖面。