emission_detect_ai/四家电厂特征工程.ipynb

In [1]:

import pandas as pd
import numpy as np

In [2]:

daily_data = pd.read_excel('data/电厂日数据.xlsx', sheet_name=None)
daily_data.keys()

Out[2]:

dict_keys(['浙江秀舟', '武乡西山', '邯郸东郊', '建投遵化'])

In [3]:

zjxz_daily = daily_data.get('浙江秀舟')
wxxs_daily = daily_data.get('武乡西山')
hddj_daily = daily_data.get('邯郸东郊')
jtzh_daily = daily_data.get('建投遵化')

In [4]:

zjxz_daily['发电量（万千瓦时）'] = zjxz_daily['发电量（千瓦时）'] / 10000
zjxz_daily.head()

Out[4]:

	days	发电量（千瓦时）	供热量（吉焦）	燃料消耗量（吨）	流量 （m3/h）	氮氧化物浓度(mg/m3)	含氧量（%）	温度（℃）	二氧化硫浓度(mg/m3)	烟尘浓度(mg/m3)	发电量（万千瓦时）
0	2018-10-01	156796.0	6536.83	323	162345.192917	24.515087	9.900000	51.250000	4.721475	0.176932	15.6796
1	2018-10-02	133984.0	2484.64	218	140175.330833	18.829456	9.400000	50.679167	3.698115	0.161356	13.3984
2	2018-10-03	134023.0	3020.83	212	154686.184167	20.891797	8.550000	52.808333	6.381178	0.117507	13.4023
3	2018-10-04	124765.0	5599.23	223	120345.545833	18.641687	10.202083	48.854167	2.393757	0.761287	12.4765
4	2018-10-05	134414.0	4702.65	243	162533.103542	22.031219	11.497917	45.783333	0.338422	1.842860	13.4414

In [5]:

zjxz_daily.rename(columns={'流量 （m3/h）': 'flow', '温度（℃）': 'temperature', '含氧量（%）': 'r_O2'}, inplace=True)
zjxz_daily['c_smoke'] = zjxz_daily['flow'] * zjxz_daily['烟尘浓度(mg/m3)']
zjxz_daily['c_NO2'] = zjxz_daily['flow'] * zjxz_daily['氮氧化物浓度(mg/m3)']
zjxz_daily['c_SO2'] = zjxz_daily['flow'] * zjxz_daily['二氧化硫浓度(mg/m3)']
zjxz_daily['num_workers'] = 2
zjxz_daily['企业名称'] = '浙江秀舟热电有限公司'

In [6]:

zjxz_daily_final = zjxz_daily[
    ['days', '企业名称', 'r_O2', 'temperature', '发电量（万千瓦时）', '供热量（吉焦）', 'c_smoke', 'c_NO2', 'c_SO2', 'flow', 'num_workers', '燃料消耗量（吨）']].copy()

In [7]:

wxxs_daily.rename(columns={'Unnamed: 0': 'days'}, inplace=True)

In [8]:

num_cols = [x for x in wxxs_daily.columns if x not in ['days', '企业名称', '机组1_状态', '机组2_状态']]

In [9]:

wxxs_daily.dropna(inplace=True)
wxxs_daily = wxxs_daily[~((wxxs_daily['机组1_状态'] == '停运') & (wxxs_daily['机组2_状态'] == '停运'))].copy()
wxxs_daily.shape

Out[9]:

(112, 23)

In [10]:

wxxs_daily.columns

Out[10]:

Index(['days', '发电量_1（万千瓦时）', '供热量_1（吉焦）', '燃料消耗量_1（吨）', '发电量_2（万千瓦时）',
       '供热量_2（吉焦）', '燃料消耗量_2（吨）', '企业名称', '发电量（万千瓦时）', '供热量（吉焦）', '燃料消耗量（吨）',
       '机组1_二氧化硫浓度(mg/m3)', '机组1_氮氧化物浓度(mg/m3)', '机组1_烟尘浓度(mg/m3)',
       '机组1_流速(m/s)', '机组1_流量(m3/h)', '机组1_状态', '机组2_二氧化硫浓度(mg/m3)',
       '机组2_氮氧化物浓度(mg/m3)', '机组2_烟尘浓度(mg/m3)', '机组2_流速(m/s)', '机组2_流量(m3/h)',
       '机组2_状态'],
      dtype='object')

In [11]:

wxxs_daily['c_smoke'] = wxxs_daily['机组1_流量(m3/h)'] * wxxs_daily['机组1_烟尘浓度(mg/m3)'] + wxxs_daily['机组2_流量(m3/h)'] * wxxs_daily['机组2_烟尘浓度(mg/m3)']
wxxs_daily['c_NO2'] = wxxs_daily['机组1_流量(m3/h)'] * wxxs_daily['机组1_氮氧化物浓度(mg/m3)'] + wxxs_daily['机组2_流量(m3/h)'] * wxxs_daily['机组2_氮氧化物浓度(mg/m3)']
wxxs_daily['c_SO2'] = wxxs_daily['机组1_流量(m3/h)'] * wxxs_daily['机组1_二氧化硫浓度(mg/m3)'] + wxxs_daily['机组2_流量(m3/h)'] * wxxs_daily['机组2_二氧化硫浓度(mg/m3)']
wxxs_daily['flow'] = wxxs_daily['机组1_流量(m3/h)'] + wxxs_daily['机组2_流量(m3/h)']
wxxs_daily['r_O2'] = np.nan
wxxs_daily['temperature'] = np.nan
wxxs_daily

Out[11]:

	days	发电量_1（万千瓦时）	供热量_1（吉焦）	燃料消耗量_1（吨）	发电量_2（万千瓦时）	供热量_2（吉焦）	燃料消耗量_2（吨）	企业名称	发电量（万千瓦时）	供热量（吉焦）	...	机组2_烟尘浓度(mg/m3)	机组2_流速(m/s)	机组2_流量(m3/h)	机组2_状态	c_smoke	c_NO2	c_SO2	flow	r_O2	temperature
0	2021-01-01	952	11032.5	5478.8	893	0.0	4689.7	武乡西山发电有限责任公司	1845	11032.5	...	2.25	5.00	731609.00	正常运行	5.526793e+06	7.328620e+07	4.749923e+07	2290111.96	NaN	NaN
1	2021-01-02	1127	11180.5	6125.4	1061	0.0	5455.5	武乡西山发电有限责任公司	2188	11180.5	...	2.37	9.18	1326387.42	正常运行	7.281598e+06	9.776706e+07	6.054234e+07	2975016.92	NaN	NaN
2	2021-01-03	1051	11197.7	5717.6	1053	0.0	4060.5	武乡西山发电有限责任公司	2104	11197.7	...	2.38	9.85	1417186.13	正常运行	7.514610e+06	1.000303e+08	6.075841e+07	3073868.76	NaN	NaN
3	2021-01-04	1179	11146.6	6172.5	1237	0.0	5574.7	武乡西山发电有限责任公司	2416	11146.6	...	2.39	9.07	1304455.88	正常运行	7.176101e+06	9.310243e+07	5.473308e+07	2914952.34	NaN	NaN
4	2021-01-05	1142	10922.4	6053.3	1082	0.0	6363.9	武乡西山发电有限责任公司	2224	10922.4	...	2.42	9.71	1390566.88	正常运行	7.495997e+06	9.931573e+07	6.013172e+07	3042896.96	NaN	NaN
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
111	2021-04-22	0	0.0	0.0	910	0.0	4857.5	武乡西山发电有限责任公司	910	0.0	...	1.35	10.16	1382219.04	正常运行	1.865996e+06	4.958020e+07	2.526696e+07	1382219.04	NaN	NaN
112	2021-04-23	0	0.0	0.0	978	0.0	4662.7	武乡西山发电有限责任公司	978	0.0	...	1.56	10.63	1448026.88	正常运行	2.258922e+06	5.286746e+07	2.089503e+07	1448026.88	NaN	NaN
113	2021-04-24	0	0.0	0.0	1000	0.0	5105.5	武乡西山发电有限责任公司	1000	0.0	...	1.58	10.30	1413869.08	正常运行	2.233913e+06	5.222832e+07	2.267846e+07	1413869.08	NaN	NaN
114	2021-04-25	0	0.0	0.0	912	0.0	5133.1	武乡西山发电有限责任公司	912	0.0	...	1.73	10.02	1370190.96	正常运行	2.370430e+06	4.853216e+07	1.964854e+07	1370190.96	NaN	NaN
115	2021-04-26	0	0.0	0.0	913	0.0	4615.6	武乡西山发电有限责任公司	913	0.0	...	2.03	9.59	1316204.83	正常运行	2.671896e+06	4.660681e+07	2.409971e+07	1316204.83	NaN	NaN

112 rows × 29 columns

In [12]:

wxxs_daily['num_workers'] = (wxxs_daily[['机组1_状态', '机组2_状态']] == '正常运行').sum(axis=1).values

In [13]:

wxxs_daily_final = wxxs_daily[
    ['days', '企业名称', 'r_O2', 'temperature', '发电量（万千瓦时）', '供热量（吉焦）', 'c_smoke', 'c_NO2', 'c_SO2', 'flow', 'num_workers',
     '燃料消耗量（吨）']].copy()

In [14]:

hddj_daily.rename(columns={'Unnamed: 0': 'days'}, inplace=True)
hddj_daily.shape

Out[14]:

(59, 28)

In [15]:

hddj_daily.columns

Out[15]:

Index(['days', '发电量_1（万千瓦时）', '供热量_1（吉焦）', '燃料消耗量_1（吨）', '发电量_2（万千瓦时）',
       '供热量_2（吉焦）', '燃料消耗量_2（吨）', '企业名称', '机组1_流量 （m3/h）', '机组1_NOx浓度(mg/m3)',
       '机组1_SO2浓度(mg/m3)', '机组1_烟尘浓度(mg/m3)', '机组1_含氧量（%）', '机组1_温度（℃）',
       '机组1_烟气湿度（%）', '机组1_烟气压力（千帕）', '机组1_烟气流速（m/s）', '机组1_状态',
       '机组2_流量 （m3/h）', '机组2_NOx浓度(mg/m3)', '机组2_SO2浓度(mg/m3)',
       '机组2_烟尘浓度(mg/m3)', '机组2_含氧量（%）', '机组2_温度（℃）', '机组2_烟气湿度（%）',
       '机组2_烟气压力（千帕）', '机组2_烟气流速（m/s）', '机组2_状态'],
      dtype='object')

In [16]:

hddj_daily['c_smoke'] = hddj_daily['机组1_流量 （m3/h）'] * hddj_daily['机组1_烟尘浓度(mg/m3)'] + hddj_daily['机组2_流量 （m3/h）'] * hddj_daily['机组2_烟尘浓度(mg/m3)']
hddj_daily['c_NO2'] = hddj_daily['机组1_流量 （m3/h）'] * hddj_daily['机组1_NOx浓度(mg/m3)'] + hddj_daily['机组2_流量 （m3/h）'] * hddj_daily['机组2_NOx浓度(mg/m3)']
hddj_daily['c_SO2'] = hddj_daily['机组1_流量 （m3/h）'] * hddj_daily['机组1_SO2浓度(mg/m3)'] + hddj_daily['机组2_流量 （m3/h）'] * hddj_daily['机组2_SO2浓度(mg/m3)']
hddj_daily['flow'] = hddj_daily['机组1_流量 （m3/h）'] + hddj_daily['机组2_流量 （m3/h）']
hddj_daily['r_O2'] = (hddj_daily['机组1_含氧量（%）'] + hddj_daily['机组2_含氧量（%）']) / 2
hddj_daily['temperature'] = (hddj_daily['机组1_温度（℃）'] + hddj_daily['机组2_温度（℃）']) / 2
hddj_daily

Out[16]:

	days	发电量_1（万千瓦时）	供热量_1（吉焦）	燃料消耗量_1（吨）	发电量_2（万千瓦时）	供热量_2（吉焦）	燃料消耗量_2（吨）	企业名称	机组1_流量 （m3/h）	机组1_NOx浓度(mg/m3)	...	机组2_烟气湿度（%）	机组2_烟气压力（千帕）	机组2_烟气流速（m/s）	机组2_状态	c_smoke	c_NO2	c_SO2	flow	r_O2	temperature
0	2022-01-01	494.20	30829	2861	536.50	324	2752	国电电力邯郸东郊热电有限责任公司	941229.60	18.200375	...	14.332542	-0.001208	13.711958	正常运行	3.257517e+06	3.804381e+07	3.516073e+07	2036233.80	6.983896	49.121292
1	2022-01-02	554.30	32122	2536	567.90	1008	3086	国电电力邯郸东郊热电有限责任公司	992216.10	19.536458	...	13.511000	-0.004167	13.774167	正常运行	3.484952e+06	4.221547e+07	3.579036e+07	2106074.55	6.522833	48.618542
2	2022-01-03	558.30	33451	2911	566.20	1296	2914	国电电力邯郸东郊热电有限责任公司	1016053.05	20.577917	...	13.971208	-0.003500	13.844875	正常运行	3.400451e+06	4.260501e+07	3.411403e+07	2127569.40	6.717021	48.960354
3	2022-01-04	529.70	33179	3023	563.50	1248	2847	国电电力邯郸东郊热电有限责任公司	979135.35	20.397917	...	13.916375	-0.008208	13.842125	正常运行	3.592141e+06	3.998053e+07	2.997909e+07	2091564.90	6.815604	49.029333
4	2022-01-05	563.90	29731	3191	609.30	1362	3014	国电电力邯郸东郊热电有限责任公司	996159.15	17.955417	...	14.428917	0.005875	14.311083	正常运行	3.586249e+06	3.929008e+07	3.131626e+07	2137312.95	6.755562	49.144292
5	2022-01-06	561.00	32505	3357	577.20	1236	3353	国电电力邯郸东郊热电有限责任公司	970119.15	20.292250	...	15.268208	-0.000167	14.131583	正常运行	2.215846e+06	3.931515e+07	2.436974e+07	2082375.90	6.824542	50.642187
6	2022-01-07	570.00	33189	3231	579.00	1035	3252	国电电力邯郸东郊热电有限责任公司	998681.85	18.996333	...	14.889875	-0.003833	14.068833	正常运行	2.220582e+06	3.917723e+07	3.088392e+07	2112319.50	6.709875	50.175917
7	2022-01-08	526.80	31881	2765	542.90	1323	2548	国电电力邯郸东郊热电有限责任公司	974497.65	19.103583	...	14.535917	0.001125	13.726083	正常运行	2.188609e+06	3.799830e+07	3.236050e+07	2066828.25	6.825625	49.571188
8	2022-01-09	517.10	30799	2574	538.90	1305	2394	国电电力邯郸东郊热电有限责任公司	957560.55	19.974542	...	14.305000	-0.008500	13.569167	正常运行	2.169250e+06	3.822554e+07	2.824060e+07	2041423.95	6.856500	49.386896
9	2022-01-10	512.80	29277	2512	483.40	1335	2303	国电电力邯郸东郊热电有限责任公司	956263.20	20.450042	...	14.191625	-0.030583	12.975792	正常运行	2.183676e+06	3.820367e+07	2.807317e+07	1994067.60	7.151688	49.422646
10	2022-01-11	521.20	32460	2757	536.10	1299	2819	国电电力邯郸东郊热电有限责任公司	955973.40	18.979875	...	14.764958	-0.029042	13.674167	正常运行	2.485838e+06	3.670131e+07	2.607466e+07	2040290.70	6.904021	49.946958
11	2022-01-12	543.32	33593	3132	558.85	1368	2612	国电电力邯郸东郊热电有限责任公司	987528.75	18.116542	...	14.263000	-0.015208	13.690458	正常运行	2.649776e+06	3.719654e+07	2.452062e+07	2081641.20	6.605063	49.397167
12	2022-01-13	512.52	33326	2950	527.32	1398	2820	国电电力邯郸东郊热电有限责任公司	971672.85	18.861125	...	14.442958	-0.022458	13.463542	正常运行	2.820830e+06	3.789349e+07	2.538908e+07	2044506.15	6.918958	49.506000
13	2022-01-14	495.42	31417	2755	512.83	1536	2820	国电电力邯郸东郊热电有限责任公司	956458.65	18.336958	...	14.328583	-0.026708	13.353708	正常运行	3.077069e+06	3.599071e+07	2.415509e+07	2022557.25	7.130708	49.151625
14	2022-01-15	500.06	32434	2834	517.19	1242	2986	国电电力邯郸东郊热电有限责任公司	950168.55	20.059333	...	14.199875	-0.017833	13.440708	正常运行	3.123245e+06	3.908984e+07	2.629249e+07	2025448.50	7.077354	48.802750
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58	2022-02-28	487.21	15457	3029	497.76	1236	2632	国电电力邯郸东郊热电有限责任公司	873223.80	19.886042	...	14.249000	0.008292	12.840625	正常运行	3.560515e+06	3.739143e+07	3.444434e+07	1900445.85	7.381438	49.157917

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(31, 26)

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Out[20]:

Index(['days', '发电量_1（万千瓦时）', '供热量_1（吉焦）', '燃料消耗量_1（吨）', '发电量_2（万千瓦时）',
       '供热量_2（吉焦）', '燃料消耗量_2（吨）', '企业名称', '机组1_流量 （m3/h）', '机组1_NOx浓度(mg/m3)',
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       '机组2_NOx浓度(mg/m3)', '机组2_SO2浓度(mg/m3)', '机组2_烟尘浓度(mg/m3)', '机组2_含氧量（%）',
       '机组2_温度（℃）', '机组2_烟气湿度（%）', '机组2_烟气流速（m/s）', '机组2_状态'],
      dtype='object')

In [21]:

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r_cols

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    if '机组1' in col:
        jtzh_daily[col] = jtzh_daily[col] * jtzh_daily['机组1_状态']
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jtzh_daily

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1	2022-05-02	516.594	0	2622	0.000	0	0	建投遵化热电有限责任公司	907380	14.641667	...	20.416667	15.525000	0.000000	0.704583	0	1.558803e+06	1.328556e+07	1.074905e+07	978615	1
2	2022-05-03	410.316	0	2233	0.000	0	0	建投遵化热电有限责任公司	771360	14.414167	...	19.479167	22.129167	0.200000	0.722917	0	1.427659e+06	1.111851e+07	9.591219e+06	842730	1
3	2022-05-04	421.908	0	2203	0.000	0	0	建投遵化热电有限责任公司	780390	14.922500	...	20.095833	26.258333	0.016667	0.757500	0	1.499975e+06	1.164537e+07	1.007516e+07	854175	1
4	2022-05-05	486.318	0	2524	0.000	0	0	建投遵化热电有限责任公司	870075	14.102917	...	20.150000	23.062500	0.212500	0.750000	0	1.724199e+06	1.227060e+07	1.193453e+07	943680	1
5	2022-05-06	457.542	0	2343	0.000	0	0	建投遵化热电有限责任公司	816300	14.321667	...	20.308333	15.370833	0.000000	0.590417	0	1.411859e+06	1.169078e+07	1.180268e+07	875910	1
6	2022-05-07	451.140	0	2278	0.000	0	426	建投遵化热电有限责任公司	804405	16.310833	...	19.883333	17.375000	0.104167	1.297083	0	1.478429e+06	1.312052e+07	1.068216e+07	932910	1
7	2022-05-08	484.986	0	1120	218.196	0	1873	建投遵化热电有限责任公司	845610	18.585417	...	10.775000	35.941667	6.804167	7.757917	1	2.396737e+06	1.072698e+08	1.611399e+07	1522095	2
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10	2022-05-11	0.000	0	0	481.542	0	2432	建投遵化热电有限责任公司	163470	-0.000000	...	6.629167	43.937500	10.600000	9.805833	1	1.065258e+06	1.209778e+07	1.155961e+07	969720	1
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31 rows × 31 columns

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jtzh_daily

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4	2022-05-05	486.318	0	2524	0.000	0	0	建投遵化热电有限责任公司	870075	14.102917	...	20.150000	23.062500	0.212500	0.750000	0	1.724199e+06	1.227060e+07	1.193453e+07	943680	1
5	2022-05-06	457.542	0	2343	0.000	0	0	建投遵化热电有限责任公司	816300	14.321667	...	20.308333	15.370833	0.000000	0.590417	0	1.411859e+06	1.169078e+07	1.180268e+07	875910	1
6	2022-05-07	451.140	0	2278	0.000	0	426	建投遵化热电有限责任公司	804405	16.310833	...	19.883333	17.375000	0.104167	1.297083	0	1.478429e+06	1.312052e+07	1.068216e+07	932910	1
7	2022-05-08	484.986	0	1120	218.196	0	1873	建投遵化热电有限责任公司	845610	18.585417	...	10.775000	35.941667	6.804167	7.757917	1	2.396737e+06	1.072698e+08	1.611399e+07	1522095	2
8	2022-05-09	0.000	0	0	444.756	0	2350	建投遵化热电有限责任公司	26370	0.000000	...	7.158333	44.408333	11.366667	9.436250	1	7.610114e+05	1.081296e+07	1.094166e+07	794745	1
9	2022-05-10	0.000	0	0	552.114	0	2636	建投遵化热电有限责任公司	269970	-0.000000	...	6.433333	44.408333	11.441667	10.987083	1	1.208959e+06	1.306011e+07	1.314343e+07	1162740	1
10	2022-05-11	0.000	0	0	481.542	0	2432	建投遵化热电有限责任公司	163470	-0.000000	...	6.629167	43.937500	10.600000	9.805833	1	1.065258e+06	1.209778e+07	1.155961e+07	969720	1
11	2022-05-12	0.000	0	0	439.788	0	2099	建投遵化热电有限责任公司	27720	-0.000000	...	6.604167	43.604167	10.866667	9.228333	1	9.060769e+05	1.188950e+07	1.051744e+07	785415	1
12	2022-05-13	0.000	0	0	495.702	0	2340	建投遵化热电有限责任公司	50760	-0.000000	...	6.254167	43.504167	10.720833	10.015833	1	1.045388e+06	1.160185e+07	1.131331e+07	874170	1
13	2022-05-14	0.000	0	121	486.624	0	2737	建投遵化热电有限责任公司	48540	-0.000000	...	6.375000	44.533333	11.595833	10.068750	1	1.115339e+06	1.296352e+07	1.131637e+07	865140	1
14	2022-05-15	159.936	0	2251	460.524	0	2461	建投遵化热电有限责任公司	602865	0.000000	...	6.437500	44.541667	11.550000	9.954583	1	1.013003e+06	1.141903e+07	1.151946e+07	1411650	1
15	2022-05-16	516.192	0	2543	505.578	0	2615	建投遵化热电有限责任公司	912705	14.561250	...	6.450000	45.491667	12.154167	10.716250	1	2.361479e+06	2.686400e+07	2.542802e+07	1774470	2
16	2022-05-17	432.300	0	2432	432.450	0	2593	建投遵化热电有限责任公司	816165	13.918333	...	6.983333	46.116667	12.208333	9.870833	1	2.255301e+06	2.210454e+07	2.162856e+07	1608390	2
17	2022-05-18	508.680	0	2810	509.586	0	2871	建投遵化热电有限责任公司	892620	14.547083	...	6.391667	44.933333	11.258333	10.660833	1	2.653283e+06	2.557269e+07	2.404839e+07	1759515	2
18	2022-05-19	516.066	0	2972	514.404	0	2637	建投遵化热电有限责任公司	904860	15.437083	...	6.395833	44.466667	11.366667	10.697083	1	2.568589e+06	2.660304e+07	2.629089e+07	1776315	2
19	2022-05-20	517.356	0	2623	514.434	0	2682	建投遵化热电有限责任公司	906690	13.552917	...	6.225000	45.175000	11.695833	10.653333	1	2.593866e+06	2.415307e+07	2.547191e+07	1768695	2
20	2022-05-21	521.454	0	2759	520.626	0	2581	建投遵化热电有限责任公司	931575	16.459583	...	6.458333	45.204167	9.837500	10.888750	1	2.917082e+06	2.911351e+07	2.318604e+07	1829745	2
21	2022-05-22	504.798	0	2545	500.040	0	2632	建投遵化热电有限责任公司	891885	15.156250	...	6.337500	45.016667	10.062500	10.512083	1	2.598573e+06	2.747811e+07	2.431197e+07	1758345	2
22	2022-05-23	587.400	0	3294	584.886	0	3187	建投遵化热电有限责任公司	1000560	14.451667	...	5.845833	45.633333	9.937500	11.813750	1	3.329049e+06	3.016544e+07	2.860469e+07	1975185	2
23	2022-05-24	515.964	0	2633	514.488	0	2719	建投遵化热电有限责任公司	921300	13.775000	...	6.166667	45.575000	9.408333	10.788750	1	3.129108e+06	2.535273e+07	2.322635e+07	1816260	2
24	2022-05-25	485.346	0	2694	486.474	0	2599	建投遵化热电有限责任公司	867765	15.344167	...	6.295833	44.412500	8.583333	10.172083	1	2.480569e+06	2.632076e+07	2.366318e+07	1721970	2
25	2022-05-26	503.502	0	2619	501.366	0	2794	建投遵化热电有限责任公司	902100	14.439167	...	6.237500	44.458333	8.741667	10.432917	1	2.614804e+06	2.661596e+07	2.546844e+07	1776525	2
26	2022-05-27	470.340	0	2510	467.106	0	2401	建投遵化热电有限责任公司	865320	14.760000	...	6.329167	44.741667	8.937500	9.993750	1	2.490713e+06	2.451132e+07	2.202474e+07	1701420	2
27	2022-05-28	508.644	0	2753	504.900	0	2611	建投遵化热电有限责任公司	925965	15.012917	...	6.183333	45.587500	9.491667	10.801250	1	2.751636e+06	2.783192e+07	2.689073e+07	1821480	2
28	2022-05-29	460.536	0	1163	462.822	0	2846	建投遵化热电有限责任公司	861255	14.035000	...	6.425000	45.545833	9.350000	10.090000	1	2.485026e+06	2.475814e+07	2.233955e+07	1699200	2
29	2022-05-30	8.610	0	0	528.960	0	2981	建投遵化热电有限责任公司	71640	0.000000	...	6.162500	45.175000	9.208333	11.002083	1	1.296293e+06	1.442430e+07	1.434195e+07	986670	1
30	2022-05-31	0.000	0	0	672.180	0	3560	建投遵化热电有限责任公司	53550	-0.000000	...	5.570833	46.100000	9.641667	12.008333	1	1.554891e+06	1.758048e+07	1.593381e+07	1045770	1

31 rows × 31 columns

In [25]:

def cal_mixture(x):
    s1, s2, t1, t2 = x
    if s1 ^ s2 == 1:
        return t1 if s1 == 1 else t2
    else:
        return (t1 + t2) / 2

In [26]:

jtzh_daily['temperature'] = jtzh_daily.apply(lambda x: cal_mixture(x[['机组1_状态', '机组2_状态', '机组1_温度（℃）', '机组2_温度（℃）']]), axis=1)
jtzh_daily['r_O2'] = jtzh_daily.apply(lambda x: cal_mixture(x[['机组1_状态', '机组2_状态', '机组1_含氧量（%）', '机组2_含氧量（%）']]), axis=1)
jtzh_daily

Out[26]:

	days	发电量_1（万千瓦时）	供热量_1（吉焦）	燃料消耗量_1（吨）	发电量_2（万千瓦时）	供热量_2（吉焦）	燃料消耗量_2（吨）	企业名称	机组1_流量 （m3/h）	机组1_NOx浓度(mg/m3)	...	机组2_烟气湿度（%）	机组2_烟气流速（m/s）	机组2_状态	c_smoke	c_NO2	c_SO2	flow	num_workers	temperature	r_O2
0	2022-05-01	444.630	0	1889	0.000	0	0	建投遵化热电有限责任公司	820965	12.952083	...	0.000000	0.630417	0	1.467475e+06	1.063321e+07	1.055453e+07	885255	1	52.320833	7.795833
1	2022-05-02	516.594	0	2622	0.000	0	0	建投遵化热电有限责任公司	907380	14.641667	...	0.000000	0.704583	0	1.558803e+06	1.328556e+07	1.074905e+07	978615	1	53.145833	7.295833
2	2022-05-03	410.316	0	2233	0.000	0	0	建投遵化热电有限责任公司	771360	14.414167	...	0.200000	0.722917	0	1.427659e+06	1.111851e+07	9.591219e+06	842730	1	51.841667	7.650000
3	2022-05-04	421.908	0	2203	0.000	0	0	建投遵化热电有限责任公司	780390	14.922500	...	0.016667	0.757500	0	1.499975e+06	1.164537e+07	1.007516e+07	854175	1	51.808333	7.462500
4	2022-05-05	486.318	0	2524	0.000	0	0	建投遵化热电有限责任公司	870075	14.102917	...	0.212500	0.750000	0	1.724199e+06	1.227060e+07	1.193453e+07	943680	1	52.354167	7.195833
5	2022-05-06	457.542	0	2343	0.000	0	0	建投遵化热电有限责任公司	816300	14.321667	...	0.000000	0.590417	0	1.411859e+06	1.169078e+07	1.180268e+07	875910	1	51.462500	7.433333
6	2022-05-07	451.140	0	2278	0.000	0	426	建投遵化热电有限责任公司	804405	16.310833	...	0.104167	1.297083	0	1.478429e+06	1.312052e+07	1.068216e+07	932910	1	51.025000	7.333333
7	2022-05-08	484.986	0	1120	218.196	0	1873	建投遵化热电有限责任公司	845610	18.585417	...	6.804167	7.757917	1	2.396737e+06	1.072698e+08	1.611399e+07	1522095	2	43.897917	9.318750
8	2022-05-09	0.000	0	0	444.756	0	2350	建投遵化热电有限责任公司	26370	0.000000	...	11.366667	9.436250	1	7.610114e+05	1.081296e+07	1.094166e+07	794745	1	44.408333	7.158333
9	2022-05-10	0.000	0	0	552.114	0	2636	建投遵化热电有限责任公司	269970	-0.000000	...	11.441667	10.987083	1	1.208959e+06	1.306011e+07	1.314343e+07	1162740	1	44.408333	6.433333
10	2022-05-11	0.000	0	0	481.542	0	2432	建投遵化热电有限责任公司	163470	-0.000000	...	10.600000	9.805833	1	1.065258e+06	1.209778e+07	1.155961e+07	969720	1	43.937500	6.629167
11	2022-05-12	0.000	0	0	439.788	0	2099	建投遵化热电有限责任公司	27720	-0.000000	...	10.866667	9.228333	1	9.060769e+05	1.188950e+07	1.051744e+07	785415	1	43.604167	6.604167
12	2022-05-13	0.000	0	0	495.702	0	2340	建投遵化热电有限责任公司	50760	-0.000000	...	10.720833	10.015833	1	1.045388e+06	1.160185e+07	1.131331e+07	874170	1	43.504167	6.254167
13	2022-05-14	0.000	0	121	486.624	0	2737	建投遵化热电有限责任公司	48540	-0.000000	...	11.595833	10.068750	1	1.115339e+06	1.296352e+07	1.131637e+07	865140	1	44.533333	6.375000
14	2022-05-15	159.936	0	2251	460.524	0	2461	建投遵化热电有限责任公司	602865	0.000000	...	11.550000	9.954583	1	1.013003e+06	1.141903e+07	1.151946e+07	1411650	1	44.541667	6.437500
15	2022-05-16	516.192	0	2543	505.578	0	2615	建投遵化热电有限责任公司	912705	14.561250	...	12.154167	10.716250	1	2.361479e+06	2.686400e+07	2.542802e+07	1774470	2	49.297917	6.864583
16	2022-05-17	432.300	0	2432	432.450	0	2593	建投遵化热电有限责任公司	816165	13.918333	...	12.208333	9.870833	1	2.255301e+06	2.210454e+07	2.162856e+07	1608390	2	49.941667	7.341667
17	2022-05-18	508.680	0	2810	509.586	0	2871	建投遵化热电有限责任公司	892620	14.547083	...	11.258333	10.660833	1	2.653283e+06	2.557269e+07	2.404839e+07	1759515	2	48.875000	6.766667
18	2022-05-19	516.066	0	2972	514.404	0	2637	建投遵化热电有限责任公司	904860	15.437083	...	11.366667	10.697083	1	2.568589e+06	2.660304e+07	2.629089e+07	1776315	2	48.477083	6.704167
19	2022-05-20	517.356	0	2623	514.434	0	2682	建投遵化热电有限责任公司	906690	13.552917	...	11.695833	10.653333	1	2.593866e+06	2.415307e+07	2.547191e+07	1768695	2	49.191667	6.633333
20	2022-05-21	521.454	0	2759	520.626	0	2581	建投遵化热电有限责任公司	931575	16.459583	...	9.837500	10.888750	1	2.917082e+06	2.911351e+07	2.318604e+07	1829745	2	49.237500	6.850000
21	2022-05-22	504.798	0	2545	500.040	0	2632	建投遵化热电有限责任公司	891885	15.156250	...	10.062500	10.512083	1	2.598573e+06	2.747811e+07	2.431197e+07	1758345	2	48.972917	6.729167
22	2022-05-23	587.400	0	3294	584.886	0	3187	建投遵化热电有限责任公司	1000560	14.451667	...	9.937500	11.813750	1	3.329049e+06	3.016544e+07	2.860469e+07	1975185	2	49.581250	6.281250
23	2022-05-24	515.964	0	2633	514.488	0	2719	建投遵化热电有限责任公司	921300	13.775000	...	9.408333	10.788750	1	3.129108e+06	2.535273e+07	2.322635e+07	1816260	2	49.385417	6.679167
24	2022-05-25	485.346	0	2694	486.474	0	2599	建投遵化热电有限责任公司	867765	15.344167	...	8.583333	10.172083	1	2.480569e+06	2.632076e+07	2.366318e+07	1721970	2	48.287500	6.816667
25	2022-05-26	503.502	0	2619	501.366	0	2794	建投遵化热电有限责任公司	902100	14.439167	...	8.741667	10.432917	1	2.614804e+06	2.661596e+07	2.546844e+07	1776525	2	48.272917	6.741667
26	2022-05-27	470.340	0	2510	467.106	0	2401	建投遵化热电有限责任公司	865320	14.760000	...	8.937500	9.993750	1	2.490713e+06	2.451132e+07	2.202474e+07	1701420	2	48.514583	6.843750
27	2022-05-28	508.644	0	2753	504.900	0	2611	建投遵化热电有限责任公司	925965	15.012917	...	9.491667	10.801250	1	2.751636e+06	2.783192e+07	2.689073e+07	1821480	2	49.416667	6.677083
28	2022-05-29	460.536	0	1163	462.822	0	2846	建投遵化热电有限责任公司	861255	14.035000	...	9.350000	10.090000	1	2.485026e+06	2.475814e+07	2.233955e+07	1699200	2	49.425000	6.947917
29	2022-05-30	8.610	0	0	528.960	0	2981	建投遵化热电有限责任公司	71640	0.000000	...	9.208333	11.002083	1	1.296293e+06	1.442430e+07	1.434195e+07	986670	1	45.175000	6.162500
30	2022-05-31	0.000	0	0	672.180	0	3560	建投遵化热电有限责任公司	53550	-0.000000	...	9.641667	12.008333	1	1.554891e+06	1.758048e+07	1.593381e+07	1045770	1	46.100000	5.570833

31 rows × 33 columns

In [27]:

jtzh_daily['发电量（万千瓦时）'] = jtzh_daily['发电量_1（万千瓦时）'] + jtzh_daily['发电量_2（万千瓦时）']
jtzh_daily['供热量（吉焦）'] = jtzh_daily['供热量_1（吉焦）'] + jtzh_daily['供热量_2（吉焦）']
jtzh_daily['燃料消耗量（吨）'] = jtzh_daily['燃料消耗量_1（吨）'] = jtzh_daily['燃料消耗量_2（吨）']
jtzh_daily['num_workers'] = jtzh_daily['机组1_状态'] + jtzh_daily['机组2_状态']

In [28]:

jtzh_daily_final = jtzh_daily[['days', '企业名称', 'r_O2', 'temperature', '发电量（万千瓦时）', '供热量（吉焦）', 'c_smoke', 'c_NO2', 'c_SO2', 'flow', 'num_workers',
     '燃料消耗量（吨）']].copy()

In [29]:

all_daily_data = pd.concat([zjxz_daily_final, wxxs_daily_final, hddj_daily_final, jtzh_daily_final])

In [30]:

all_unit_daily_data = pd.concat([zjxz_daily, wxxs_daily, hddj_daily, jtzh_daily])

In [31]:

unit_features = pd.read_excel('data/机组特征表.xlsx', header=None).T

In [32]:

unit_features = unit_features.rename(columns=unit_features.iloc[0]).drop(unit_features.index[0])
unit_features.head()

Out[32]:

	企业名称	地址	省份	经度	纬度	烟囱高度（m）	脱硝工艺	脱硝剂名称	脱硝设备数量	脱硫工艺	...	发电机组1_单机容量（MW）	发电机组1_投产日期	发电机组1_汽轮机类型	发电机组1_压力参数	发电机组1_冷却方式	发电机组2_单机容量（MW）	发电机组2_投产日期	发电机组2_汽轮机类型	发电机组2_压力参数	发电机组2_冷却方式
1	浙江秀舟热电有限公司	嘉兴市南湖区凤桥镇	浙江省	120°51′5.54″	30°39′14.76″	80	SNCR SCR	氨水	3	石灰石-石膏湿法	...	15	2014-07-01 00:00:00	背压式	高压	水冷-闭式循环	15	2018-08-01 00:00:00	抽背式	高压	水冷-闭式循环
2	武乡西山发电有限责任公司	山西省武乡县丰州镇下城村	山西省	112°51′11″	36°50′0″	240	SCR	尿素	2	石灰石--石膏湿法	...	600	2006-10-07 00:00:00	抽凝式	亚临界	空冷-直接空冷	600	2007-01-07 00:00:00	抽凝式	亚临界	空冷-直接空冷
3	国电电力邯郸东郊热电有限责任公司	河北肥乡经济开发区光明西路11号	河北省	114°39'0"	36°34'0"	NaN	采用高效低氮燃烧器＋SCR	NaN	NaN	石灰石-石膏湿法	...	350	2019-06-08 00:00:00	抽凝式	超超临界	水冷-闭式循环	350	2019-06-08 00:00:00	抽凝式	超超临界	水冷-闭式循环
4	建投遵化热电有限责任公司	河北省遵化市新店子镇程庄子村	河北省	117°58'40"	40°4'33"	NaN	采用高效低氮燃烧器＋SCR	NaN	NaN	石灰石-石膏湿法	...	350	2019-07-09 00:00:00	抽凝式	超临界	水冷-闭式循环	350	2020-05-02 00:00:00	抽凝式	超临界	水冷-闭式循环

4 rows × 33 columns

In [33]:

unit_features['发电机组1_冷却方式']

Out[33]:

1    水冷-闭式循环
2    空冷-直接空冷
3    水冷-闭式循环
4    水冷-闭式循环
Name: 发电机组1_冷却方式, dtype: object

In [34]:

unit_features_used = unit_features[['企业名称', '生产设备类型', '燃料类型', '低位发热量（GJ/t）']].copy()
unit_features_used['汽轮机类型'] = unit_features['发电机组1_汽轮机类型']
unit_features_used['冷却方式'] = unit_features['发电机组1_冷却方式']
unit_features_used['额定蒸发量'] = unit_features['锅炉1额定蒸发量 t/h'] + unit_features['锅炉2额定蒸发量 t/h']
unit_features_used['压力参数'] = unit_features['发电机组1_压力参数']
unit_features_used['总容量'] = unit_features['发电机组1_单机容量（MW）'] + unit_features['发电机组2_单机容量（MW）']

In [35]:

unit_features_used

Out[35]:

	企业名称	生产设备类型	燃料类型	低位发热量（GJ/t）	汽轮机类型	冷却方式	额定蒸发量	压力参数	总容量
1	浙江秀舟热电有限公司	高温高压循环流化床锅炉	中高挥发分烟煤	20.501	背压式	水冷-闭式循环	230	高压	30
2	武乡西山发电有限责任公司	煤粉锅炉	褐煤	18.643	抽凝式	空冷-直接空冷	4160	亚临界	1200
3	国电电力邯郸东郊热电有限责任公司	煤粉锅炉	低挥发分烟煤	19.087	抽凝式	水冷-闭式循环	2250	超超临界	700
4	建投遵化热电有限责任公司	煤粉锅炉	一般烟煤	14.682	抽凝式	水冷-闭式循环	2344	超临界	700

In [36]:

final_data = all_daily_data.merge(unit_features_used, how='left', on='企业名称')

In [37]:

import datetime as dt

In [38]:

def cal_timedelta(x):
    date = dt.datetime.strptime(x, '%Y-%m-%d')
    date = dt.date(date.year, date.month, date.day)
    start_date = dt.date(date.year, 1, 1)
    time_delta = (date - start_date).days
    return time_delta

In [39]:

final_data['day_of_year'] = final_data.days.apply(cal_timedelta)

In [39]: