本發(fā)明涉及濃度調(diào)控，尤其是涉及一種污水處理廠的出水濃度調(diào)控方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、污水處理廠通過大規(guī)模處理和過濾系統(tǒng)，將污水中的有害物質(zhì)去除或降低到可接受的范圍內(nèi)，確保污水排放達到環(huán)境相關(guān)標準。污水處理廠處理工藝取決于污水的進水種類以及濃度，污水處理廠的出水濃度取決于污水處理廠的水力工況、藥劑投機、智能化控制系統(tǒng)等等一些的運行條件與工況。因此，進水濃度與種類、污水處理廠各個構(gòu)筑物運行工況條件對污水廠出水濃度起到?jīng)Q定性的作用。

2、鑒于目前，采用人工經(jīng)驗或者標準規(guī)范進行操作都屬于被動操作，精確度無法保證，而且加大了人工成本，因此如何自行并準確調(diào)控出水濃度成為行業(yè)內(nèi)亟待解決的重要難題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本發(fā)明的目的在于提供一種污水處理廠的出水濃度調(diào)控方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)，以對出水濃度進行自動調(diào)控，提高調(diào)控準確性，降低了人工成本。

2、第一方面，本發(fā)明實施例提供了一種污水處理廠的出水濃度調(diào)控方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)，用于對污水處理系統(tǒng)進行調(diào)控，方法包括：獲取污水處理廠進水的水質(zhì)參數(shù)和水力運行條件的實際工況；基于水質(zhì)參數(shù)和預(yù)先構(gòu)建的雙向長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確定出水濃度；基于實際工況、出水濃度、預(yù)先設(shè)置的目標工況和預(yù)先設(shè)置的目標出水濃度建立模糊規(guī)則庫；基于模糊規(guī)則庫設(shè)定模糊自整定pid控制模型；基于實際工況、出水濃度、目標工況和目標出水濃度，通過模糊自整定pid控制模型確定控制變量；通過控制變量對污水處理系統(tǒng)進行調(diào)控達到目標工況和目標出水濃度。

3、在本發(fā)明較佳的實施例中，上述基于水質(zhì)參數(shù)和預(yù)先構(gòu)建的雙向長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確定出水濃度，包括：基于預(yù)先設(shè)置的時間序列對水質(zhì)參數(shù)進行預(yù)處理得到目標水質(zhì)參數(shù)；基于目標水質(zhì)參數(shù)提取不同時間戳下的卷積特征向量；將卷積特征向量輸入至預(yù)先構(gòu)建的雙向長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，輸出出水濃度。

4、在本發(fā)明較佳的實施例中，上述基于預(yù)先設(shè)置的時間序列對水質(zhì)參數(shù)進行預(yù)處理得到目標水質(zhì)參數(shù)，包括：對水質(zhì)參數(shù)按照時間序列進行整理得到初始水質(zhì)參數(shù)；將初始水質(zhì)參數(shù)采用小波變換進行降噪處理得到目標水質(zhì)參數(shù)。

5、在本發(fā)明較佳的實施例中，上述基于目標水質(zhì)參數(shù)提取不同時間戳下的卷積特征向量，包括：對目標水質(zhì)參數(shù)進行歸一化處理得到歸一化矩陣；利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基于歸一化矩陣進行卷積計算提取不同時間戳下的卷積特征向量；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括第一卷積層和第二卷積層，第一卷積層包括24個濾波器，第二卷積層包括48個濾波器。

6、在本發(fā)明較佳的實施例中，上述基于實際工況、出水濃度、預(yù)先設(shè)置的目標工況和預(yù)先設(shè)置的目標出水濃度建立模糊規(guī)則庫，包括：基于實際工況和目標工況確定運行工況偏差；基于出水濃度和目標出水濃度確定濃度偏差；將運行工況偏差劃分為多個第一等級并設(shè)定每個第一等級的第一區(qū)間范圍；將目標出水濃度偏差劃分為多個第二等級并設(shè)定每個第二等級的第二區(qū)間范圍；基于運行工況偏差、濃度偏差、第一等級、第一區(qū)間范圍、第二等級和第二區(qū)間范圍建立模糊規(guī)則庫。

7、在本發(fā)明較佳的實施例中，上述模糊自整定pid控制模型包括：模糊控制器和pid控制器；基于模糊規(guī)則庫設(shè)定模糊自整定pid控制模型，包括：基于實際工況和目標工況確定運行工況偏差變化率；基于出水濃度和目標出水濃度確定濃度偏差變化率；將運行工況偏差、運行工況偏差變化率、濃度偏差和濃度偏差變化率作為模糊控制器的輸入變量；將pid控制器的增益作為輸出變量；基于模糊規(guī)則庫動態(tài)調(diào)整pid控制器的參數(shù)。

8、在本發(fā)明較佳的實施例中，基于實際工況、出水濃度、目標工況和目標出水濃度，通過模糊自整定pid控制模型確定控制變量，包括：基于實際工況、出水濃度、目標工況和目標出水濃度確定控制偏差；通過以下算式基于控制偏差和預(yù)先設(shè)置的算法確定控制變量：；其中， u( t)為控制變量，用于調(diào)整系統(tǒng)變量的大??； kp為比例增益，用于調(diào)整比例項的影響； e( t)為控制偏差，表示目標值與實際輸出值之間的差值； ti為積分時間常數(shù)；為積分項，表示從時間 t1到時間 t2的偏差累積，積分項通過累積偏差來消除穩(wěn)態(tài)誤差； td為微分時間常數(shù)，用于調(diào)整微分項的影響；為微分項，表示偏差 e( t)隨時間的變化率。

9、第二方面，本發(fā)明實施例還提供一種污水處理廠的出水濃度調(diào)控裝置，用于對污水處理系統(tǒng)進行調(diào)控，裝置包括：參數(shù)和工況獲取模塊，用于獲取污水處理廠進水的水質(zhì)參數(shù)和水力運行條件的實際工況；出水濃度確定模塊，用于基于水質(zhì)參數(shù)和預(yù)先構(gòu)建的雙向長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確定出水濃度；模糊規(guī)則庫建立模塊，用于基于實際工況、出水濃度、預(yù)先設(shè)置的目標工況和預(yù)先設(shè)置的目標出水濃度建立模糊規(guī)則庫；模型設(shè)定模塊，用于基于模糊規(guī)則庫設(shè)定模糊自整定pid控制模型；控制變量確定模塊，用于基于實際工況、出水濃度、目標工況和目標出水濃度，通過模糊自整定pid控制模型確定控制變量；通過控制變量的控制達到目標工況和目標出水濃度。

10、第三方面，本發(fā)明實施例還提供一種電子設(shè)備，包括處理器和存儲器，存儲器存儲有能夠被處理器執(zhí)行的計算機可執(zhí)行指令，處理器執(zhí)行計算機可執(zhí)行指令以實現(xiàn)上述第一方面的污水處理廠的出水濃度調(diào)控方法。

11、第四方面，本發(fā)明實施例還提供一種計算機可讀存儲介質(zhì)，計算機可讀存儲介質(zhì)存儲有計算機可執(zhí)行指令，計算機可執(zhí)行指令在被處理器調(diào)用和執(zhí)行時，計算機可執(zhí)行指令促使處理器實現(xiàn)上述第一方面的污水處理廠的出水濃度調(diào)控方法。

12、本發(fā)明實施例帶來了以下有益效果：

13、本發(fā)明實施例提供了一種污水處理廠的出水濃度調(diào)控方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)，通過獲取污水處理廠進水的水質(zhì)參數(shù)和水力運行條件的實際工況，基于水質(zhì)參數(shù)和預(yù)先構(gòu)建的雙向長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確定出水濃度，基于實際工況、出水濃度、預(yù)先設(shè)置的目標工況和預(yù)先設(shè)置的目標出水濃度建立模糊規(guī)則庫，基于模糊規(guī)則庫設(shè)定模糊自整定pid控制模型，基于實際工況、出水濃度、目標工況和目標出水濃度，通過模糊自整定pid控制模型確定控制變量，通過控制變量對污水處理系統(tǒng)進行調(diào)控達到目標工況和目標出水濃度。該方式中，對出水濃度進行自動調(diào)控，提高了調(diào)控準確性，降低了人工成本。

14、本公開的其他特征和優(yōu)點將在隨后的說明書中闡述，或者，部分特征和優(yōu)點可以從說明書推知或毫無疑義地確定，或者通過實施本公開的上述技術(shù)即可得知。

15、為使本公開的上述目的、特征和優(yōu)點能更明顯易懂，下文特舉較佳實施例，并配合所附附圖，作詳細說明如下。

技術(shù)特征：

1.一種污水處理廠的出水濃度調(diào)控方法，其特征在于，用于對污水處理系統(tǒng)進行調(diào)控，所述方法包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述水質(zhì)參數(shù)和預(yù)先構(gòu)建的雙向長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確定出水濃度，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于預(yù)先設(shè)置的時間序列對所述水質(zhì)參數(shù)進行預(yù)處理得到目標水質(zhì)參數(shù)，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述目標水質(zhì)參數(shù)提取不同時間戳下的卷積特征向量，包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述實際工況、所述出水濃度、預(yù)先設(shè)置的目標工況和預(yù)先設(shè)置的目標出水濃度建立模糊規(guī)則庫，包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述模糊自整定pid控制模型包括：模糊控制器和pid控制器；

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述實際工況、所述出水濃度、所述目標工況和所述目標出水濃度，通過所述模糊自整定pid控制模型確定控制變量，包括：

8.一種污水處理廠的出水濃度調(diào)控裝置，其特征在于，用于對污水處理系統(tǒng)進行調(diào)控，所述裝置包括：

9.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括處理器和存儲器，所述存儲器存儲有能夠被所述處理器執(zhí)行的計算機可執(zhí)行指令，所述處理器執(zhí)行所述計算機可執(zhí)行指令以實現(xiàn)權(quán)利要求1至7任一項所述的污水處理廠的出水濃度調(diào)控方法。

10.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質(zhì)存儲有計算機可執(zhí)行指令，所述計算機可執(zhí)行指令在被處理器調(diào)用和執(zhí)行時，所述計算機可執(zhí)行指令促使處理器實現(xiàn)權(quán)利要求1至7任一項所述的污水處理廠的出水濃度調(diào)控方法。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提供了一種污水處理廠的出水濃度調(diào)控方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)，包括：用于對污水處理系統(tǒng)進行調(diào)控，方法包括：獲取污水處理廠進水的水質(zhì)參數(shù)和水力運行條件的實際工況；基于水質(zhì)參數(shù)和預(yù)先構(gòu)建的雙向長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確定出水濃度；基于實際工況、出水濃度、預(yù)先設(shè)置的目標工況和預(yù)先設(shè)置的目標出水濃度建立模糊規(guī)則庫；基于模糊規(guī)則庫設(shè)定模糊自整定PID控制模型；基于實際工況、出水濃度、目標工況和目標出水濃度，通過模糊自整定PID控制模型確定控制變量；通過控制變量對污水處理系統(tǒng)進行調(diào)控達到目標工況和目標出水濃度。該方式中，對出水濃度進行自動調(diào)控，提高了調(diào)控準確性，降低了人工成本。

技術(shù)研發(fā)人員：申屠華斌,魏俊,趙冬泉,朱亮,楊浩銘,周永潮
受保護的技術(shù)使用者：中國電建集團華東勘測設(shè)計研究院有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/5/15