[发明专利]一种火电厂脱硫废水智能处理方法及系统

说明书

本发明公开一种火电厂脱硫废水智能预处理方法及系统。所述智能预处理方法包括：获取训练样本，所述训练样本包括脱硫废水的水质历史监测指标数据和历史加药量数据；根据所述水质历史监测指标数据和所述历史加药量数据，构建智能处理模型；获取当前时刻脱硫废水水质监测指标数据；将所述当前时刻脱硫废水水质监测指标数据输入所述智能预处理模型，得到当前脱硫废水的最优加药量。采用本发明的方法或者系统，能够解决传统脱硫废水加药量的精确计算问题，实现了快速、方便、有效的加药过程。

技术领域

本发明涉及火电厂废水处理技术领域，特别涉及一种火电厂脱硫废水智能处理方法及系统。

背景技术

当前，我国脱硫废水排放标准的要求日益严格，尤其是2015年国务院发布《水污染防治行动计划》(简称“水十条”)后，国家对各类水体污染的治理提出了更为严格的要求。同时，国家“十三五”规划进一步严格控制水资源的使用将水环境保护上升到了国家战略层面。为了严格执行国家的法律法规和行业规范，火电厂作为用水、排水的大户，实现燃煤电厂“零排放”已迫在眉睫。

目前，火电厂大部分水处理系统都正在或者计划进行改造，实现废水的循环利用，但是脱硫废水作为电厂末端处理的一股水，该水质具有钙镁离子浓度高、悬浮物高、重金属含量高、氯离子含量高等特征。目前常采用“预处理+浓缩减量+末端固化”工艺，预处理操作是最基础的工作，目的是为了满足后续装置防结垢、浓缩减量等要求而设置的一套工艺，预处理过程中对来水中杂质离子的去除程度决定了后续膜浓缩以及烟道蒸发的工艺要求和成本。所以预处理在整个工艺流程中是较为关键的一个过程，常采用投加石灰Na₂SO₄+Na₂CO₃等药剂去除废水杂质。传统上投加药剂量都是运行人员通过出水水质或试验确定，很难达到精确投加量，浪费大量时间和人工，而且出水指标无法达到出水要求。

因此，基于传统脱硫废水加药过程中的缺陷，实现脱硫废水智能化加药是水处理行业面临的一个亟需解决的问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种火电厂脱硫废水智能处理方法及系统，克服传统脱硫废水预处理过程中难以准确确定加药剂量的缺陷，实现精确、有效的加药过程。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种火电厂脱硫废水智能处理方法，所述方法包括：

获取训练样本，所述训练样本包括脱硫废水的水质历史监测指标数据和历史加药量数据；

根据所述水质历史监测指标数据和所述历史加药量数据，构建智能处理模型；

获取当前时刻脱硫废水水质监测指标数据；

将所述当前时刻脱硫废水水质监测指标数据输入所述智能预处理模型，得到当前脱硫废水的最优加药量。

可选的，所述根据所述水质历史监测指标数据和所述历史加药量数据，构建智能处理模型，具体包括：

根据所述水质历史监测指标数据和所述历史加药量数据得到训练样本；

基于多个单一核函数，采用加权的方式构建包含多个单一核函数的加权核函数，所述加权核函数包括核函数参数；

根据所述训练样本、所述核函数参数和设定SVR参数，建立SVR数学预测模型，所述SVR参数包括惩罚系数和不敏感参数；

根据所述SVR数学预测模型采用网格搜索法遍历参数范围；

根据所述参数范围采用五折交叉验证法，得到最优SVR参数；

判断所述最优SVR参数是否达到设定精度阈值范围；

若所述最优SVR参数达到设定精度阈值范围，则根据所述最优SVR参数范围建立智能处理模型；