一种净水厂智能生产调度方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种净水厂智能生产调度方法及系统，涉及净水厂管理技术领域，包括：获取净水厂的多个第一历史出厂水量及对应的出厂水量影响因素；将各第一历史出厂水量及对应的出厂水量影响因素输入预先训练得到的时间序列预测模型得到净水厂在未来时段中的多个未来时刻的预测出厂水量；根据各预测出厂水量分别处理得到对应的未来进厂水量的水力停留时间，并根据各未来进厂水量、各预测出厂水量对应的未来时刻和水力停留时间处理得到净水厂在未来时段的进厂水量排程，以进行净水厂的智能生产调度。有益效果是实现自动化、智能化精细控制；实现对进厂水量的动态、精确调节；使得运行人员提前掌握进厂水量的调节计划，具备科学指导意义。导意义。导意义。

【技术实现步骤摘要】
一种净水厂智能生产调度方法及系统


[0001]本专利技术涉及净水厂调度
，尤其涉及一种净水厂智能生产调度方法及系统。

技术介绍

[0002]净水厂在取水
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制水
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供水过程中，为应对净水厂生产的均衡性与管网用水的不均衡性之间的矛盾，设置清水池并通过对其液位调节实现净水厂合理调度、节能降耗、保证水质等。但在实际操作过程中，主要采用随送水量变化调整生产节奏的策略，由于出厂水量难预测、进厂水量调节存在较大的时滞等问题，造成清水池液位难以保持稳定，对现场工作人员操作提出较高要求，同时给水厂稳定运行造成一定风险。
[0003]现有净水厂进水调节主要为人工调度，即净水厂工作人员以清水池液位作为反馈信号，若清水池液位高于设定的范围，则减少进厂水量；若清水池液位低于设定的范围，则增大进厂水量；若清水池液位处于设定的范围，则保持当前进厂水量。现有的人工调度方式存在以下技术问题：
[0004]1)人工经验依赖强：进厂水量的合理调节，可以保证清水池液位维持在安全范围内，并使得制水、供水稳定，但在实际调节过程中，主要依赖运行人员的人工经验，由于经验参差不齐且难以量化，往往难以取得理想的调度效果，并给调度带来一定风险。
[0005]2)传统自控未考虑全厂闭环运行：水厂传统自控主要依据清水池液位高低对进厂水量进行调节，属于单闭环运行，未与净水厂制水工艺参数、出厂水量等相关数据结合，使得控制难以满足净水厂生产稳定要求。
[0006]3)进厂水量调节滞后：水厂生产过程主要分为取水
‑
制水
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供水三大过程，其中制水工艺各环节为保证处理效果达标，要求原水在经过构筑物时要有一定的水力停留时间，导致原水从进水到出水过程存在较大的时滞性，而进厂水量的调节一般根据生产末端数据进行实时调节，使得调节出现较大的滞后，导致制水全流程工艺负荷较大且存在水质超标风险。
[0007]4)清水池液位波动大：进厂水量与出厂水量未建立动态平衡关系，导致清水池液位出现较大波动，而清水池液位过低使得水泵汽蚀大且存在停产的风险，影响送水泵房的安全稳定运行。

技术实现思路

[0008]针对现有技术中存在的问题，本专利技术提供一种净水厂智能生产调度方法，包括：
[0009]步骤S1，获取一净水厂的多个第一历史出厂水量及各所述第一历史出厂水量对应的出厂水量影响因素；
[0010]步骤S2，将各所述第一历史出厂水量及对应的所述出厂水量影响因素输入预先训练得到的一时间序列预测模型得到所述净水厂在一未来时段中的多个未来时刻的预测出厂水量；
[0011]步骤S3，根据各所述预测出厂水量分别处理得到对应的未来进厂水量的水力停留时间，并根据各所述未来进厂水量、各所述预测出厂水量对应的所述未来时刻和所述水力停留时间处理得到所述净水厂在所述未来时段的进厂水量排程，以根据所述进厂水量排程进行所述净水厂的智能生产调度。
[0012]优选的，所述出厂水量影响因素包括用水时段，则执行所述步骤S1之前，还包括一用水时段划分过程，包括：
[0013]步骤A1，获取所述净水厂的多个第二历史出厂水量、各所述第二历史出厂水量对应的采集时间以及气温并加入一历史数据集；
[0014]步骤A2，根据所述气温将所述历史数据集划分为四个季节数据集，进而根据所述采集时间将每个所述季节数据集按照是否工作日划分为两个子数据集；
[0015]步骤A3，分别根据各所述子数据集中的各所述第二历史出厂水量处理得到各所述子数据集对应的平均日用水变化曲线；
[0016]步骤A4，分别根据各所述平均日用水变化曲线分析得到各所述子数据集对应的用水时段，所述用水时段包括用水早高峰时段、用水晚高峰时段和用水非高峰时段；
[0017]则所述步骤S1中，获取各所述第一历史出厂水量的历史采集时间，并根据所述历史采集时间确定对应的所述第一历史出厂水量对应的所述用水时段，以作为所述出厂水量影响因素。
[0018]优选的，所述步骤A4包括：
[0019]步骤A41a，于所述平均日用水变化曲线中选取0点至12点时段的各所述第二历史出厂水量，并分别根据相邻采集时间的各所述第二历史出厂水量处理得到对应的多个平均日用水变化率；
[0020]步骤A42a，将各所述平均日用水变化率按照倒序排列形成一变化数据集；
[0021]步骤A43a，按照排列顺序依次于所述变化数据集中选取相邻两个所述平均日用水变化率，并判断两所述平均日用水变化率之间的差值是否大于一预设值：
[0022]若是，则转向步骤A45a；
[0023]若否，则转向步骤A44a；
[0024]步骤A44a，判断两所述平均日用水变化率中排列顺序靠前的所述平均日用水变化率对应的所述采集时间是否较靠前：
[0025]若是，则转向步骤A45a；
[0026]若否，将两所述平均日用水变化率中排列顺序靠后的所述平均日用水变化率对应的所述采集时间作为所述用水早高峰时段的开始时刻，随后转向步骤A46a；
[0027]步骤A45a，将两所述平均日用水变化率中排列顺序靠前的所述平均日用水变化率对应的所述采集时间作为所述用水早高峰时段的开始时刻；
[0028]步骤A46a，提取所述变化数据集中在连续一预设时间段内均为负值的各所述平均日用水变化率，并将排序最靠前的所述平均日用水变化率对应的所述采集时间作为所述用水早高峰时段的结束时刻。
[0029]优选的，所述步骤A4包括：
[0030]步骤A41b，于所述平均日供水变化曲线中选取12点至0点时段的各所述第二历史出厂水量中的最大值和最小值；
[0031]步骤A42b，根据所述最大值和所述最小值处理得到一阈值，并提取出大于所述阈值的各所述第二历史出厂水量加入一出水数据集；
[0032]步骤A43b，将所述出水数据集中各所述第二历史出厂水量对应的最靠前的所述采集时间作为所述用水晚高峰时段的开始时刻，将各所述第二历史出厂水量对应的最靠后的所述采集时间作为所述用水晚高峰时段的结束时刻。
[0033]优选的，所述预测模型采用集成学习框架进行多模型训练，并采用投票回归算法根据权重将各模型的预测效果进行融合得到。
[0034]优选的，所述步骤S3包括：
[0035]步骤S31，分别根据各所述预测出厂水量和预先配置的一损失系数和一清水池液位变化系数处理得到对应的未来进厂水量；
[0036]步骤S32，分别根据各所述未来进厂水量处理得到对应的制水工艺过程中的所述水力停留时间；
[0037]步骤S33，将各所述预测出厂水量对应的所述未来时刻减去所述水力停留时间得到对应的未来排程时刻，并根据各所述未来排程时刻及其对应的所述未来进厂水量生成所述进厂水量排程。
[0038]优选的，执行所述步骤S3之后，还包括一排程修正过程，包括：
[0039]步骤B1，在根据所述进厂水量排程进行所述净水本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种净水厂智能生产调度方法，其特征在于，包括：步骤S1，获取一净水厂的多个第一历史出厂水量及各所述第一历史出厂水量对应的出厂水量影响因素；步骤S2，将各所述第一历史出厂水量及对应的所述出厂水量影响因素输入预先训练得到的一时间序列预测模型得到所述净水厂在一未来时段中的多个未来时刻的预测出厂水量；步骤S3，根据各所述预测出厂水量分别处理得到对应的未来进厂水量的水力停留时间，并根据各所述未来进厂水量、各所述预测出厂水量对应的所述未来时刻和所述水力停留时间处理得到所述净水厂在所述未来时段的进厂水量排程，以根据所述进厂水量排程进行所述净水厂的智能生产调度。2.根据权利要求1所述的净水厂智能生产调度方法，其特征在于，所述出厂水量影响因素包括用水时段，则执行所述步骤S1之前，还包括一用水时段划分过程，包括：步骤A1，获取所述净水厂的多个第二历史出厂水量、各所述第二历史出厂水量对应的采集时间以及气温并加入一历史数据集；步骤A2，根据所述气温将所述历史数据集划分为四个季节数据集，进而根据所述采集时间将每个所述季节数据集按照是否工作日划分为两个子数据集；步骤A3，分别根据各所述子数据集中的各所述第二历史出厂水量处理得到各所述子数据集对应的平均日用水变化曲线；步骤A4，分别根据各所述平均日用水变化曲线分析得到各所述子数据集对应的用水时段，所述用水时段包括用水早高峰时段、用水晚高峰时段和用水非高峰时段；则所述步骤S1中，获取各所述第一历史出厂水量的历史采集时间，并根据所述历史采集时间确定对应的所述第一历史出厂水量对应的所述用水时段，以作为所述出厂水量影响因素。3.根据权利要求2所述的净水厂智能生产调度方法，其特征在于，所述步骤A4包括：步骤A41a，于所述平均日用水变化曲线中选取0点至12点时段的各所述第二历史出厂水量，并分别根据相邻采集时间的各所述第二历史出厂水量处理得到对应的多个平均日用水变化率；步骤A42a，将各所述平均日用水变化率按照倒序排列形成一变化数据集；步骤A43a，按照排列顺序依次于所述变化数据集中选取相邻两个所述平均日用水变化率，并判断两所述平均日用水变化率之间的差值是否大于一预设值：若是，则转向步骤A45a；若否，则转向步骤A44a；步骤A44a，判断两所述平均日用水变化率中排列顺序靠前的所述平均日用水变化率对应的所述采集时间是否较靠前：若是，则转向步骤A45a；若否，将两所述平均日用水变化率中排列顺序靠后的所述平均日用水变化率对应的所述采集时间作为所述用水早高峰时段的开始时刻，随后转向步骤A46a；步骤A45a，将两所述平均日用水变化率中排列顺序靠前的所述平均日用水变化率对应的所述采集时间作为所述用水早高峰时段的开始时刻；
步骤A46a，提取所述变化数据集中在连续一预设时间段内均为负值的各所述平均日用水变化率，并将排序最靠前的所述平均日用水变化率对应的所述采集时间作为所述用水早高峰时段的结束时刻。4.根据权利要求2所述的净水厂智能生产调度方法，其特征在于，所述步骤A4包括：步骤A41b，于所述平均日供水变化曲线中选取12点至0点时段的各所述第二历史出厂水量中的最大值和最小值；步骤A42b，根据所述最大值和所述最小值处理得到一阈值，并提取出大于所述阈值的各所述第二历史出厂水量加入一出水数据集；步骤A43b，将所述出水数据集中各所述第二历史出厂水量对应的最靠前的所述采集时间作为所述用水晚高峰时段的开始时刻，...

【专利技术属性】
技术研发人员：张凯，成露，杨小华，谢林林，
申请(专利权)人：南通派菲克水务技术有限公司，
类型：发明
国别省市：