近年来我国科学技术的高速进步,为国家经济的发展提供的可靠的支持。但是与此同时也产生了很多环境保护问题,成为社会必须攻克的难关。常见的环境污染主要是几大类,大气污染,垃圾污染,水污染等。本文以农村分散式污水处理站点运行过程中产生的电力数据作为研究对象,实现对农村污水处理站点的运行状况的自动化监测系统。在现有的污水站点监测系统中,主要采用的方法是在各个治污设备的用电线路上安装多个不同类型的传感器,用来检测其排水质量。该方案不仅安装维护复杂,而且多点安装,增大了设备故障的可能,不符合现代化工程的轻改造、低成本、少运维的三大要求。因此研究一套针对污水处理站点运行状态的自动化检测系统具有重要意义。本文创造性的将通用型智能电表代替传感器,在现有的智能电表的硬件电力基础上实现负荷数据的采集,结合机器学习和时间序列异常检测方法,构建了一套“智能电表+时间序列异常分析+状态检测”的农村污水处理站点运行状态检测系统。可以实现每日对不同规模和类型污水处理站点的运行状态进行实时的异常检测,从而形成了自动化的智能运维监控,大大节省了人力监控的投入和误差,提高了稳定性,实现了仅用一只电表起到监测整个站点的功能。系统主要是展示污水站点的站点信息、站点用电情况、站点工作状态检测三大服务,本文主要工作内容包括:（1）对基于智能电表的农村污水治理站点运行检测系统设计的两个主要部分及污水站点检测系统的国内外研究现状做了总结。（2）对整个平台进行完整分析及系统详细设计,根据系统的架构组成,着重于系统的数据采集通信层、数据存储层、用户交互与可视化层等系统模块进行了详细的设计与实现。（3）站点运行状态检测分析,对站点的日负荷曲线进行离群点检测,提取拟合典型日负荷曲线,并采用皮尔逊相关系数计算对负荷曲线进行相似度计算。建立基于稳态功率数据的治污设备投切事件检测及离散功率曲线包络拟合模型。（4）面对高并发、可靠性等问题,对系统做了一定的改进和部署,最后对系统的整体做了相关展示。