一种污水处理智能控制过程中最优控制参数的计算方法技术

本发明专利技术涉及污水处理智能控制领域，具体涉及一种污水处理智能控制过程中最优控制参数的计算方法，包括：建立基于活性污泥机理的数学模型；配置mysql数据库信息；设计进水数据对应的数据库表；将描述进水状态的数据转换成模型支持的数据输入格式；统计进水数据的条数；设置进水数据的相似性校验；调整数学模型的初始值；运行基准模型，输出运行结果；将初始解代入模拟退火算法的求解过程；模拟退火算法外层不断降低初始解的值，内层不断扰动产生新解再运行模型，直至外层的初始解降低到零为止；当算法执行完毕得到最优控制参数值。本发明专利技术为污水处理厂控制系统植入人工智能算法并带来更精准和更优化的控制参数，实现更高的污水处理效率。效率。效率。

【技术实现步骤摘要】
一种污水处理智能控制过程中最优控制参数的计算方法


[0001]本专利技术涉及污水处理智能控制领域，具体涉及一种污水处理智能控制过程中最优控制参数的计算方法。

技术介绍

[0002]近年来，污水处理的理论研究和处理工艺日趋成熟，但在污水处理过程中应用智能控制技术方面仍有提升的空间。活性污泥法具有优良的污水处理性能，但在工艺设计和运行方面却主要采用经验或半经验的方法，使得污水处理厂缺乏科学合理的管理和控制，增加了资源的消耗，提高了污水处理的成本。
[0003]ASM系列数学模型自研发以来不断应用于控制和仿真实验，对工艺设计和运行过程中出现的问题提供了强有力的解决办法。再结合基准模型以及精密的在线监测仪器，引入人工智能算法形成一种智能控制算法，用于污水处理厂的仿真模拟。该智能控制方法不仅可以提前预判尚未发生的工况并提前计算出控制信号，调整模型运行，实现真正意义上的前馈控制，而在这之中基于模拟退火算法的污水处理智能控制过程中最优控制参数的计算方法起到了能够进行自学习并分析虚拟运行结果、对目标值进行筛选和优化、获得最优控制参数的作用。
[0004]综上，该基于模拟退火算法的污水处理智能控制过程中最优控制参数的计算方法可以提高污水处理系统的智能化控制水平，为其他污水处理厂的优化改造提供技术参考。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种基于模拟退火算法的污水处理智能控制过程中最优控制参数的计算方法，该计算方法可通过仿真平台上的编程以及与数据库通信来实现；结合了ASM1模型的原理，建立了基准数学模型，引入了基于模拟退火算法的污水处理智能控制过程中最优控制参数的计算方法，通过模型自学习优化控制参数，在满足出水指标前提下，选取能耗最低的最优参数值，节约了能源，降低了污水厂的运营成本。
[0006]为实现上述技术目的，达到上述技术效果，本专利技术是通过以下技术方案实现：
[0007]一种污水处理智能控制过程中最优控制参数的计算方法，包括以下步骤：
[0008]S1：在仿真平台建立基于活性污泥机理(ASM1)研发的基准数学模型；
[0009]S2：调试模型的运行参数，配置mysql数据库的基本信息，实现与仿真平台之间的数据通信，设计进水数据对应的数据库表；
[0010]S3：按照合适的转换规则将描述进水状态的数据变成基准数学模型支持的数据输入格式，即将COD、BOD、TN、NH3
‑
N、TP、SS、PH这7种水质监测项目转换成13种水质的组分浓度，进水流量是通用的不用转换；
[0011]S4：统计进水数据的条数后设置成模型的外部循环运行次数，即每条进水数据都会按顺序进入到模型中进行运算，实现真实污水处理工艺的模拟；
[0012]S5：设置进水数据的相似性校验，运用公式计算历史数据库中的进水数据与新的
进水数据的差值，小于设定数值定义为两份数据是几乎一样的，则不再开始数学模型的运算，直接使用历史数据中的控制参数；
[0013]S6：调整数学模型的初始值，包括体积和流量这两种固定的工艺参数；
[0014]S7：运行基准模型，输出运行结果并转换为水质监测项目，同时将数据直接存入数据库以供不同平台间的数据传递；
[0015]S8：将符合常态下的真实出水数据时的解作为初始解，并以此初始解和数学模型代入模拟退火算法进入循环的求解过程；
[0016]S9：模拟退火算法分两层循环，外层不断降低初始解的值，在这个过程中对降低后的值进行随机扰动，由扰动产生新解，并运行模型计算出新的出水数据，当新的出水数据更低时则接受这个新解；内层循环是重复扰动和运行模型这个过程，直至外层的初始解降低到零为止；
[0017]S10：当算法执行完毕会得到一个最优的控制参数值，再将最优控制参数值和对应的进出水数据存入数据库以供新数据的比对。
[0018]进一步的，所述步骤S1的数学模型的建模原则为：
[0019][0020]在反应过程中参与反应的各种组分都在不断变化着，但是它们遵循质量守恒定律。式中，单位时间内在反应池中消耗的物量为VrA，流入和流出的物量分别为Qc0和Qc
e
，而单位时间内在反应池中积累的物量为Vdc
A
/dt。
[0021]进一步的，所述步骤S2的仿真平台是MATLAB和Simulink，由于卓越的数据可视化能力和优秀的数值计算能力使得MATLAB变成使用最广泛的交互式矩阵操作和数值计算工具。该软件提供了大量函数用于求解数学问题，如常微分方程、偏微分方程、线性代数方程；同时提供许多工具箱，可直接用于求解工程问题，如信号处理、图像处理、过程控制和最优化。Simulink是MATLAB的延伸，是可视化的仿真软件。本程序选择在MATLAB中的Simulink作为仿真的处理工具。本程序选取Simulink中的功能模块，利用其内含的拖拉功能来编制可视化仿真程序，其计算过程依靠MATLAB所固有的数学方法，能够很好的进行稳态模拟和动态模拟。
[0022]进一步的，所述步骤S2的配置mysql数据库信息，一般需要在安装服务端mysql数据库应用程序后，设置好登录用户名以及密码，然后开始建库、建表、配置远程连接权限，其中建表又包括设计表名、字段名称、大小、时间戳各种操作，再建立完符合项目规划的数据库表后，先进行连接测试，启动系统mysql服务，然后再装可视化操作软件navicat，对常规的excel表进行导入，等于填充了数据库表内容。
[0023]进一步的，所述步骤S2的实现与仿真平台之间的数据通信，需要在系统内配置ODBC数据源，即在系统设置中的管理工具里找到ODBC数据源32位，添加mysql数据源并填写配置信息，数据库名称是在mysql数据库里真实创建的数据库；在仿真平台上要写连接数据库的接口程序，再使用MATLAB的数据库读写函数操作数据库内的表与数据。
[0024]进一步的，所述步骤S3中的常规水质参数一般为化学需氧量COD、五日生化需氧量BOD、悬浮物SS、总氮TN、总磷TP、氨氮NH3
‑
N、PH值。
[0025]进一步的，所述步骤S3的将描述进水状态的数据变成基准数学模型支持的数据输
入格式，污水厂提供的进水数据是按照国家标准进行测定的常规水质监测项目(COD、BOD、TN、NH3
‑
N、TP、SS、PH)，而模型需要输入的是ASM1中的13种组分。故需设计出合理的数据转换方案，将二者进行转化，得到符合模型的数据。ASM1中的COD分为可生物降解性和不可生物降解性，再进一步又可以划分为溶解态和颗粒态。另外含氮组分由总凯式氮、亚硝酸盐氮和硝酸氮组成，总凯式氮则由有机氮和氨氮组成。13种组分所占比例可以用国际水协推荐的特征值，但每个地方的有差异，所以最好用实验的方法确定当地的各组分所占的比例。
[0026]进一步的，所述步骤S4的统计进水数据的条数后设置成模型的外部循环运行次数，是为了让每一条进水数据本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种污水处理智能控制过程中最优控制参数的计算方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：在仿真平台建立基于活性污泥机理ASM1研发的基准数学模型；S2：调试模型的运行参数，配置mysql数据库的基本信息，实现与仿真平台之间的数据通信，设计进水数据对应的数据库表；S3：按照合适的转换规则将描述进水状态的数据变成基准数学模型支持的数据输入格式，即将COD、BOD、TN、NH3
‑
N、TP、SS、PH这7种水质监测项目转换成13种水质的组分浓度；S4：统计进水数据的条数后设置成模型的外部循环运行次数，即每条进水数据都会按顺序进入到模型中进行运算，实现真实污水处理工艺的模拟；S5：设置进水数据的相似性校验，运用公式计算历史数据库中的进水数据与新的进水数据的差值，小于设定数值定义为两份数据是几乎一样的，则不再开始数学模型的运算，直接使用历史数据中的控制参数；S6：调整数学模型的初始值，包括体积和流量这两种固定的工艺参数；S7：运行基准模型，输出运行结果并转换为水质监测项目，同时将数据直接存入数据库以供不同平台间的数据传递；S8：将符合常态下的真实出水数据时的解作为初始解，并以此初始解和数学模型代入模拟退火算法进入循环的求解过程；S9：模拟退火算法分两层循环，外层不断降低初始解的值，在这个过程中对降低后的值进行随机扰动，由扰动产生新解，并运行模型计算出新的出水数据，当新的出水数据更低时则接受这个新解；内层循环是重复扰动和运行模型这个过程，直至外层的初始解降低到零为止；S10：当算法执行完毕会得到一个最优的控制参数值，再将最优控制参数值和对应的进出水数据存入数据库以供新数据的比对。2.如权利要求1所述的污水处理智能控制过程中最优控制参数的计算方法，其特征在于：所述步骤S1的基准数学模型的建模原则为：式中，单位时间内在反应池中消耗的物量为Vr
A
，流入和流出的物量分别为Qc0和Qc
e
，而单位时间内在反应池中积累的物量为Vdc
A
/dt。3.如权利要求1所述的污水处理智能控制过程中最优控制参数的计算方法，其特征在于：所述步骤S2的仿真平台是MATLAB和Simulink，选择在MATLAB中的Simulink作为仿真的处理工具，选取Simulink中的功能模块，利用其内含的拖拉功能来编制可视化仿真程序，其计算过程依靠MATLAB所固有的数学方法，进行稳态模拟和动态模拟；所述步骤S2的实现与仿真平台之间...

【专利技术属性】
技术研发人员：施宇震，王萍，虎震，
申请(专利权)人：昆明理工大学，
类型：发明
国别省市：