一种基于有序聚类的污水处理控制方法技术

本发明专利技术公开了一种基于有序聚类的污水处理控制方法，采用有序样本聚类，对污水入水水质和水量的变化情况自适应划分控制时间段，再综合考虑出水水质、曝气能耗和泵送能耗，采用具有全局搜索能力的人工免疫算法确定好氧池溶解氧浓度和缺氧池硝酸氮浓度在每段的最优设定值，实现污水系统分时段实时调节氧气传递系数和内回流量。本发明专利技术的方法，在保证出水水质的前提下降低了污水处理运行能耗。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及污水处理领域，具体涉及一种基于有序聚类的污水处理控制方法。
技术介绍
随着我国城市污水处理设施建设的迅速发展，目前，我国至少已有3000座污水处理厂达到运行状态，城市污水处理能力得到了提升，缓解了我国转型发展中水环境污染的压力；但高能耗问题也随之凸显，污水处理行业已成为能源密集的行业之一，如何不断深入污水处理的可持续发展理念，降低污水处理过程中的能源消耗，成为污水处理领域密切关注的话题。因此，本专利技术的研究目的明确，研究成果具有广阔的应用前景。国际水协会提供的基准仿真模型BSM1以国际水协会活性污泥1号模型为基础，是典型的前置反硝化活性污泥污水处理工艺(A/O工艺)。它利用活性污泥法，即在好氧池内悬浮的微生物群体的凝聚、吸附、氧化分解等作用下去除污水中的有机物。在废水和活性污泥接触初期，有机物被大量吸附，经水解后被微生物摄入体内进行氧化分解和同化作用。活性污泥法是利用异养菌以有机物为底物处理污水的，活性污泥中还有以氮、硫或其他化合物为底物的自养菌，如硝化细菌。在好氧池中，硝化菌从氧化反应中获得所需能量，从碱度中获得所需碳源，通过进行硝化反应将氨氮氧化为亚硝酸盐和硝酸盐，后经混合液回流到缺氧池中，在没有溶解氧的条件下异养菌(反硝化细菌)利用有机物将亚硝酸盐或硝酸盐还原为氮气和水。污水经过5个生物反应池后在二沉池进行污泥沉淀，最上层可作为处理后的出水排入江河，最底层的污泥一部分作为剩余污泥可进一步处理，另一部分回流到第一个反应池可被重复利用。污水处理厂消耗的能源除去生产药剂产生的间接能耗，主要的能耗来自于电耗，约占污水厂总能耗的60%～90%，故降低污水处理厂能耗的关键在于降低电耗。电能的消耗主要来自两个方面—提升单元（水泵）和生化反应单元（鼓风曝气系统），即内外回流量和好氧池曝气量。但在实际的运行管理中，污泥外回流量的改变容易影响二沉池的运行状态，造成水力扰动，导致出水水质恶化，因此污泥外回流量通常维持在一个恒定的水平，不作为控制量。综上所述，如何根据入水水质水量的变化合理地动态优化溶解氧浓度SO5和SNO2浓度的设定值，是实现节能降耗的关键问题。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种基于有序聚类的污水处理控制方法。本专利技术的目的通过以下的技术方案实现：一种基于有序聚类的污水处理控制方法，包含以下顺序的步骤：S1.确定优化问题的目标函数及约束条件：目标函数为J=min{AE+PE+1T∫tt+T[c1(TN-18)+c2(SNH-4)+c3(COD-100)+c4(TSS-30)+c5(BOD5-10)]dt本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于有序聚类的污水处理控制方法，其特征在于，包含以下顺序的步骤：S1.确定优化问题的目标函数及约束条件：目标函数为J=min{AE+PE+1T∫tt+T[c1(TN-18)+c2(SNH-4)+c3(COD-100)+c4(TSS-30)+c5(BOD5-10)]dt}]]>其中T为优化周期，ci(i=1～5)为惩罚因子，AE为鼓风能耗，PE为泵送能耗，TN为总氮，COD为化学需氧量，SNH为硝酸氮，TSS为固体悬浮物，BOD5为5天生化需氧量；出水水质约束TN<18g/m3、化学需氧量COD<100g/m3、硝酸氮SNH<4g/m3、固体悬浮物TSS<30g/m3、5天生化需氧量BOD5<10g/m3，执行器约束为：操作变量0<SO5<3，0<SNO2<2；S2.采用有序样本聚类法，根据入水数据的波动情况实现自适应分段，为实时调节溶解氧浓度PI控制器、硝酸氮浓度PI控制器参数提供依据：（1）首先对入水数据的多维变量进行零‑均值预处理；（2）再根据有序样本聚类关于其基本思想—类的直径的定义，计算其值，并在N个有序样本分为k个类的所有可能的种分法中，在定义的损失函数的意义下，求得最优分类解使得损失函数最小，其中k<N；S3.采用具有全局搜索能力的人工免疫寻优算法，按自适应分段结果对污水进行分时段动态优化控制：以“天”为优化周期，依据序样本聚类法针对每日的污水入水数据波动情况进行分类，令分段结果为n，采用具有全局优化能力的人工免疫算法来寻找各时段控制器最优设定值SO5和SNO2的具体步骤如下：(1)令起始时间t=0，优化周期T=1d；(2)初始化抗体种群数、迭代次数、产生初始抗体群：由于一天被分成了n个控制区间，每个区间将寻优出一对SO5、SNO2设定值，故抗体的维数确定为2n，在两个设定值SO5和SNO2的取值范围0<SO5<3，0<SNO2<2内随机产生初始抗体种群；(3)运行BSM1系统模型：将抗体群中每个2n维的抗体依次赋值给一天中相应寻优时间段的寻优参数SO5和SNO2，如此连续运行BSM1模型一天，按优化目标函数式计算得到当天的性能指标J值，通过抗体群的J值比较得到最优的抗体并记录下来；(4)根据免疫操作机制对抗体种群进行迭代更新：包括促进和抑制抗体的产生，即高亲和力抗体受到促进，高浓度抗体受到抑制，采用精英保留策略产生记忆细胞库，以及基于选择因子、克隆因子和变异因子进行的抗体的选择、克隆和变异操作；(5)判断是否达到迭代次数，若没有则重复步骤(2)和(3)；若达到迭代次数则退出寻优，并输出该天连续n个时段的最优SO5和SNO2设定值；(6)令时间t=t+1，返回步骤(2)进行第t天各控制时段的参数最优设定值，直至完成所需优化的总天数；S4.控制执行层更新数据的时间间隔是动态变化的，即按照有序样本聚类法得到的分段时间动态地调整溶解氧浓度PI控制器、硝酸氮浓度PI控制器的设定值。...

【技术特征摘要】
1.一种基于有序聚类的污水处理控制方法，其特征在于，包含以下顺序的
步骤：
S1.确定优化问题的目标函数及约束条件：目标函数为
J=min{...

【专利技术属性】
技术研发人员：许玉格，宋亚龄，罗飞，林梅金，陈立定，张雍涛，曹涛，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：广东;44