本發(fā)明涉及濾池的反沖洗控制和排班領(lǐng)域，具體地說(shuō)是一種用于濾池反沖洗的控制和排班方法。

背景技術(shù)：

1、在凈水處理過(guò)程中，濾池是最重要的水質(zhì)凈化單元之一，濾池的運(yùn)行效率直接影響處理水的質(zhì)量。濾池運(yùn)行過(guò)程中，濾層會(huì)逐漸堵塞，導(dǎo)致濾格濾后壓力不斷升高。當(dāng)濾后壓力或出水濁度超過(guò)預(yù)設(shè)閾值時(shí)，需要進(jìn)行反沖洗，清除濾層堵塞物，恢復(fù)濾池運(yùn)行效率。然而，現(xiàn)有的濾池反沖洗策略往往基于經(jīng)驗(yàn)規(guī)則或固定時(shí)間間隔，難以精確判斷最佳反沖洗時(shí)機(jī)，導(dǎo)致反沖洗過(guò)度或不足，影響濾池運(yùn)行效率和水質(zhì)。

2、現(xiàn)有反沖洗策略存在以下不足：1、缺乏精準(zhǔn)的反沖洗時(shí)機(jī)預(yù)測(cè)：傳統(tǒng)的反沖洗策略依賴于經(jīng)驗(yàn)或預(yù)設(shè)時(shí)間，無(wú)法根據(jù)濾池實(shí)時(shí)狀態(tài)進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，容易造成反沖洗過(guò)度或不足，降低濾池運(yùn)行效率和水質(zhì)。2、缺乏對(duì)濾池濾格個(gè)性化處理：濾池濾格由于使用情況和材質(zhì)等差異，其堵塞情況和反沖洗需求可能存在較大差異，現(xiàn)有策略無(wú)法有效地針對(duì)不同濾格進(jìn)行個(gè)性化處理。3、缺乏優(yōu)化排班機(jī)制：現(xiàn)有沖洗策略無(wú)法綜合考慮濾池各濾格狀態(tài)，對(duì)反沖洗時(shí)間和順序進(jìn)行優(yōu)化排班，導(dǎo)致資源浪費(fèi)和運(yùn)行效率低下。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了解決上述問(wèn)題，本發(fā)明提出一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)模型和智能排班算法的濾池沖洗和排班方法。該方法利用濾池濾格的相關(guān)監(jiān)測(cè)狀態(tài)參數(shù)數(shù)據(jù)，訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)濾格濾后壓力分布及變化率，以此為中間變量，基于歷史數(shù)據(jù)尋優(yōu)確定中間變量的合理閾值范圍，從而精準(zhǔn)地判斷最佳反沖洗時(shí)機(jī)，避免直接預(yù)測(cè)過(guò)濾周期這一受人為管理因素影響的變量。同時(shí)，結(jié)合智能排班算法，對(duì)一組濾池的若干濾格進(jìn)行整體優(yōu)化排班，以滿足節(jié)約能源、提高運(yùn)行效率、增強(qiáng)系統(tǒng)穩(wěn)定性等優(yōu)化目標(biāo)。

2、為了達(dá)到以上目的，本發(fā)明具體采用了以下技術(shù)方案：

3、s01：濾格過(guò)濾狀態(tài)數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理，基于模型預(yù)測(cè)濾后壓力分布及變化率；

4、s02：基于設(shè)定的濾后壓力及變化率閾值，或?yàn)V層水頭損失及變化率閾值，分析和計(jì)算濾格反沖洗時(shí)刻；

5、s03：根據(jù)日常運(yùn)維管理設(shè)定優(yōu)化目標(biāo)，基于智能排班算法，生成反沖洗排班方案；

6、s04：持續(xù)采集濾格過(guò)濾狀態(tài)數(shù)據(jù)，綜合確定濾格反沖洗時(shí)刻，執(zhí)行濾格反沖洗。

7、進(jìn)一步的，其中s01具體包括以下步驟：

8、s01-1：采集每一濾格的實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)；

9、s01-2：采用機(jī)器學(xué)習(xí)模型的特征工程處理方法，對(duì)實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；

10、s01-3：使用預(yù)先訓(xùn)練好的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，根據(jù)每一濾格預(yù)處理后的數(shù)據(jù)，進(jìn)行每一濾格的濾后壓力分布和變化率預(yù)測(cè)，其中：

11、預(yù)測(cè)總時(shí)長(zhǎng)為t，預(yù)測(cè)時(shí)序間隔為δt，則總共產(chǎn)生個(gè)預(yù)測(cè)值，[pδt,p2δt,p3δt,…,pnδt]代表未來(lái)距當(dāng)前δt、2δt、3δt、……、nδt時(shí)刻的濾后壓力預(yù)測(cè)值，代表相應(yīng)的濾后壓力變化率預(yù)測(cè)值。

12、進(jìn)一步的，其中s01-3具體包括以下步驟：

13、s01-3-1：每一濾格的預(yù)測(cè)模型基于該濾格的歷史監(jiān)測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)，設(shè)定合適的數(shù)據(jù)采集頻率，時(shí)序數(shù)據(jù)的時(shí)間間隔為δt，頻率根據(jù)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)密度進(jìn)行調(diào)整；

14、s01-3-2：檢查數(shù)據(jù)完整性，處理缺失值和異常值，識(shí)別濾池正常過(guò)濾時(shí)間段和反沖洗時(shí)間段，對(duì)單個(gè)過(guò)濾周期賦予唯一識(shí)別號(hào)，擴(kuò)展特征集；

15、s01-3-3：確定預(yù)測(cè)目標(biāo)變量，以每一濾格未來(lái)時(shí)刻的濾后壓力和壓力變化率為預(yù)測(cè)目標(biāo)，預(yù)測(cè)步長(zhǎng)為n，預(yù)測(cè)總時(shí)長(zhǎng)為t，預(yù)測(cè)時(shí)序間隔為△t，部署模型并持續(xù)監(jiān)控和優(yōu)化。

16、進(jìn)一步的，其中s02具體包括以下步驟：

17、s02-1：采用歷史數(shù)據(jù)分析法或敏感性分析法確定濾格運(yùn)行的最佳濾后壓力及變化率閾值；

18、s02-2：將預(yù)測(cè)的多個(gè)濾后壓力值及變化率向量與設(shè)定閾值進(jìn)行比較，進(jìn)而得到濾格的預(yù)測(cè)反沖洗時(shí)刻；對(duì)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)向量做平滑處理，以更穩(wěn)健地確定反沖洗時(shí)間點(diǎn)；其中采用的方法為：移動(dòng)平均法、指數(shù)加權(quán)平均法、卡爾曼濾波、多點(diǎn)判斷法。

19、進(jìn)一步的，其中s02-1的分析方法為歷史數(shù)據(jù)分析法或敏感性分析法，

20、歷史數(shù)據(jù)分析法，適用于建成水廠，有較長(zhǎng)時(shí)間的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，具體包括以下步驟：

21、s02-1-1-1：針對(duì)每個(gè)濾格繪制單個(gè)過(guò)濾周期的濾后壓力-時(shí)間曲線，分析其變化趨勢(shì)；

22、s02-1-1-2：標(biāo)記單個(gè)過(guò)濾周期即將反沖洗前對(duì)應(yīng)的濾后壓力值。

23、s02-1-1-3：對(duì)所有反沖洗時(shí)刻的濾后壓力值及變化率進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，計(jì)算均值、標(biāo)準(zhǔn)差、中位數(shù)、分位數(shù)統(tǒng)計(jì)量；

24、s02-1-1-4：根據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果和運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)，考慮安全裕度，設(shè)定濾格濾后壓力閾值；

25、敏感性分析法，適用于新建水廠，調(diào)試期間有條件進(jìn)行試驗(yàn)?zāi)M，具體包括以下步驟：

26、s02-1-2-1：選擇若干不同的濾后壓力閾值進(jìn)行試驗(yàn)?zāi)M。

27、s02-1-2-2：模擬不同閾值下的濾格運(yùn)行情況，評(píng)估每個(gè)閾值對(duì)應(yīng)的濾后水質(zhì)、反沖洗效能指標(biāo)。

28、s02-1-2-3：根據(jù)評(píng)估結(jié)果，選擇最佳閾值；

29、s02-1-3：引入可調(diào)整的閾值偏移量，以適應(yīng)水質(zhì)變化、濾料老化因素。

30、進(jìn)一步的，在步驟s02-2中當(dāng)采用多點(diǎn)判斷法時(shí)，包括以下步驟：

31、s02-2-1：設(shè)定一個(gè)連續(xù)的比較判斷窗口，窗口大小為m；

32、s02-2-2：以連續(xù)m個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)低于閾值或滑動(dòng)窗口平均值低于閾值為判定依據(jù)，計(jì)算數(shù)據(jù)向量中滿足判定條件的首個(gè)向量元素位置i；

33、s02-2-3：根據(jù)預(yù)測(cè)時(shí)序間隔δt和i，t沖洗＝δt×i即為預(yù)測(cè)的濾格剩余過(guò)濾時(shí)間；

34、s02-2-4：根據(jù)采集數(shù)據(jù)的時(shí)刻，和預(yù)測(cè)的濾格剩余過(guò)濾時(shí)間t沖洗，即可得到濾格的預(yù)測(cè)反沖洗時(shí)刻。

35、進(jìn)一步的，其中s03具體包括以下步驟：

36、s03-1：根據(jù)實(shí)際運(yùn)行需求和資源限制，定義反沖洗排班目標(biāo)函數(shù)；目標(biāo)包括：避開(kāi)指定時(shí)間段，調(diào)整總范圍最小；或避開(kāi)指定時(shí)間段，廢水系統(tǒng)盡量穩(wěn)定均衡；

37、s03-2：根據(jù)優(yōu)化目標(biāo)，計(jì)算得出一組濾格的第二反沖洗時(shí)刻，生成反沖洗排班方案；使用的算法包括：混合整數(shù)規(guī)劃算法、nsga算法、nsga-ii算法。

38、進(jìn)一步的，當(dāng)s03-1的目標(biāo)為：避開(kāi)指定時(shí)間段，調(diào)整總范圍最小時(shí)，其優(yōu)化目標(biāo)及約束條件的數(shù)學(xué)表達(dá)如下：

39、s03-1-1：

40、

41、約束條件為：

42、

43、其中，n：濾格數(shù)；

44、m：限制時(shí)間段數(shù)；

45、ti：預(yù)測(cè)的第i格濾格的第一反沖洗開(kāi)始時(shí)刻(i＝1，...，n)，從小到大排序；

46、d：反沖洗時(shí)長(zhǎng)；

47、δt：反沖洗時(shí)刻最大允許調(diào)整時(shí)間窗口；

48、第j個(gè)限制時(shí)間段；

49、xi：決策變量，第i格濾格的沖洗時(shí)刻調(diào)整幅度，-δt≤xi≤δt；

50、yij：二進(jìn)制變量，若第i格濾格的沖洗時(shí)間段與第j個(gè)限制時(shí)間段重疊，則yij＝1，否則yij＝0。

51、p：懲罰系數(shù)。

52、當(dāng)s03-1的目標(biāo)為：避開(kāi)指定時(shí)間段，廢水系統(tǒng)盡量穩(wěn)定均衡時(shí)，其優(yōu)化目標(biāo)及約束條件的數(shù)學(xué)表達(dá)如下：

53、s03-1-2：

54、

55、其中，

56、ii＝(ti+1+xi+1)-(ti+xi+d)，ii為第i+1格濾格與第i格濾格沖洗時(shí)段間隔；

57、μi為沖洗時(shí)段間隔均值；

58、其他約束條件與變量含義同s03-1-1。

59、進(jìn)一步的，其中s04具體包括以下步驟：

60、s04-1：從反沖洗排班方案中讀取濾格編號(hào)和對(duì)應(yīng)的反沖洗開(kāi)始時(shí)刻；

61、s04-2：基于整體控制邏輯和反沖洗優(yōu)先級(jí)，當(dāng)提前接收到手動(dòng)強(qiáng)制沖洗指令或?yàn)V后出水濁度超過(guò)預(yù)設(shè)值時(shí)，濾格執(zhí)行反沖洗，從當(dāng)前排班方案中刪除，插入到?jīng)_洗隊(duì)列末端，并重新開(kāi)始模型預(yù)測(cè)和優(yōu)化；其中反沖洗優(yōu)先級(jí)為手動(dòng)＞濁度＞水頭損失＞定時(shí)；

62、s04-3：持續(xù)采集濾格狀態(tài)數(shù)據(jù)，進(jìn)行模型預(yù)測(cè)和排班，按照優(yōu)化的排班方案執(zhí)行濾格反沖洗。

63、相對(duì)應(yīng)的，本發(fā)明還提供了一種電子設(shè)備，包括存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器上并可在所述處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述程序時(shí)實(shí)現(xiàn)所述用于濾池反沖洗的控制和排班方法的步驟。

64、相對(duì)應(yīng)的，本發(fā)明還提供了一種非暫態(tài)計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)所述用于濾池反沖洗的控制和排班方法的步驟。

65、本發(fā)明具有以下有益技術(shù)效果：

66、本方法借助機(jī)器學(xué)習(xí)模型，綜合采集多種實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)對(duì)濾后壓力分布及變化率進(jìn)行預(yù)測(cè)，精準(zhǔn)把握反沖洗時(shí)機(jī)，避免反沖洗不當(dāng)對(duì)濾池效率及水質(zhì)的不良影響，維持高過(guò)濾效率，穩(wěn)定出水水質(zhì)。同時(shí)，基于各濾格獨(dú)立模型與歷史數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，優(yōu)化整體運(yùn)行效果。

67、依據(jù)運(yùn)維管理設(shè)定目標(biāo)，運(yùn)用智能排班算法生成方案，合理規(guī)劃反沖洗時(shí)間順序，如避開(kāi)尖峰用電時(shí)段降成本，確保廢水系統(tǒng)穩(wěn)定均衡以支持凈水工藝穩(wěn)定。且在持續(xù)監(jiān)測(cè)中，可動(dòng)態(tài)調(diào)整排班，靈活應(yīng)對(duì)突發(fā)與實(shí)際需求，保障濾池持續(xù)最優(yōu)運(yùn)行。

68、精準(zhǔn)預(yù)測(cè)反沖洗時(shí)機(jī)，避免資源浪費(fèi)與設(shè)備損耗，節(jié)約水、氣資源，減少濾料更換成本。智能排班優(yōu)化設(shè)備利用，降低設(shè)備閑置，減少維護(hù)管理費(fèi)用，從多方面削減運(yùn)營(yíng)成本，提升經(jīng)濟(jì)效益。提供兩種閾值確定方法，適用于不同水廠，可調(diào)整閾值偏移量適應(yīng)多種變化因素。數(shù)據(jù)采集處理框架通用，可按需調(diào)整采集內(nèi)容與模型參數(shù)，適用于各類濾池，應(yīng)用前景廣闊。