目前污染源企业点多面广,各个企业的生产与治污流程不同,缺乏有效统一的监管指标和预警手段,导致监管困难、实时性差、工作量大等问题,提出一种基于用电数据挖掘的企业环保异常识别方法.首先,采用K-means聚类识别设备运行状态、基于动态时间规整(dynamic　time　warping,DTW)距离构建企业生产线模型;其次,对历史数据统计进行连续型与间歇型生产线划分、利用傅里叶变换识别生产线的生产周期,建立适合企业的环保工况模型;再次,提出分别针对连续型与间歇型生产线的环保工况识别方法;最后,利用实际污染源企业监测数据验证所提方法的有效性与实用性.目前基于所提方法研发的电力智慧环保平台已在某省得到实际应用,取得了良好成效,为环保部门掌握企业环保情况提供有效的技术手段与数据支撑.