【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于污水处理，更具体地说，涉及一种污水好氧处理系统溶解氧精准控制方法。
技术介绍
1、污水处理厂在当今社会中扮演着至关重要的角色。然而，传统的污水处理方法往往面临着能耗高、成本高以及操作复杂等挑战。针对这些挑战，机器学习技术的应用正在为污水处理厂带来全新的解决方案，机器学习模型在污水处理厂中的应用已经成为提高运营效率、降低成本、优化工艺的重要手段。
2、现有技术中，污水处理厂中，机器学习方法被广泛应用于运行监测：通过收集传感器、流量计、水质检测仪器等设备获取的大量数据，机器学习模型可以对污水处理过程进行实时监测和分析，这些模型可以识别异常情况并提前预警，从而帮助运营人员快速做出响应，减少潜在的损失和风险。
3、污水处理厂的能耗一直是业界关注的焦点，其中，污水好氧处理的曝气过程所消耗的电力占据了相当大的比例，此外，传统的曝气系统需要人工不断地调节，这不仅费时费力，还存在着操作误差的风险。若能引入机器学习模型代替人工进行曝气过程的调节，将带来诸多优势。
4、此外，污水厂往往是多风机并行运行的模式...
【技术保护点】
1.一种污水好氧处理系统溶解氧精准控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的污水好氧处理系统溶解氧精准控制方法，其特征在于，所述步骤S1中，所述进水水质数据包括进水化学需氧量浓度数据、进水氨氮浓度数据。
3.根据权利要求1所述的污水好氧处理系统溶解氧精准控制方法，其特征在于，所述步骤S1中，所述污水好氧处理系统的进水水质、进水水量、第一生化池和第二生化池溶解氧浓度、第一气阀和第二气阀开度、风机风量的数据采集时间间隔为固定值；
4.根据权利要求1所述的污水好氧处理系统溶解氧精准控制方法，其特征在于，所述步骤S2中，...
【技术特征摘要】
1.一种污水好氧处理系统溶解氧精准控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的污水好氧处理系统溶解氧精准控制方法，其特征在于，所述步骤s1中，所述进水水质数据包括进水化学需氧量浓度数据、进水氨氮浓度数据。
3.根据权利要求1所述的污水好氧处理系统溶解氧精准控制方法，其特征在于，所述步骤s1中，所述污水好氧处理系统的进水水质、进水水量、第一生化池和第二生化池溶解氧浓度、第一气阀和第二气阀开度、风机风量的数据采集时间间隔为固定值；
4.根据权利要求1所述的污水好氧处理系统溶解氧精准控制方法，其特征在于，所述步骤s2中，构建机器学习矩阵具体为：
5.根据权利要求1～4任一项所述的污水好氧处理系统溶解氧精准控制方法，其特征在于，所述步骤s3中的深度学习模型为基于长短期记忆lstm网络构建的长短期记忆模型。
6.根据权利要求5所述的污水好氧处理系统溶解氧精准控制方法，其特征在于，所述长短期记...
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