[发明专利]基于动态多目标粒子群算法的城市污水处理过程优化控制方法

说明书

本发明提出了基于动态多目标粒子群算法的城市污水处理过程优化控制方法，实现对溶解氧S_O和硝态氮S_NO浓度的优化控制；该优化控制方法通过动态多目标粒子群优化算法对建立的污水处理过程优化目标进行优化，获得溶解氧S_O和硝态氮S_NO浓度的优化设定值，结合比例积分微分控制器对溶解氧S_O和硝态氮S_NO的优化设定值进行跟踪控制；解决了污水处理过程动态优化控制的问题，促进污水处理厂高效稳定运行。本发明保证出水水质达标，同时降低能耗。

技术领域

本发明利用动态多目标粒子群优化算法求解污水处理过程中的优化目标，获得溶解氧S_O和硝态氮S_NO浓度的优化设定值，溶解氧S_O和硝态氮S_NO浓度对污水处理过程的能耗和出水水质有着重要的影响，决定着污水处理的效果。将基于动态多目标粒子群算法的污水处理过程优化控制方法应用于实际的污水处理系统中，可以对溶解氧S_O和硝态氮S_NO浓度进行优化控制，从而在保证出水水质的情况下降低能耗。

背景技术

污水处理过程指的是为使污水达到排入某一水体或再次使用的水质要求，对其进行物理、化学、生物的净化过程。在天然淡水资源已被充分开发、自然灾害日益频繁暴发的今天，缺水已经对世界各国众多城市的经济和市民生活构成了十分严重的威胁，缺水危机已经是我们面临的现实，解决城市缺水问题的重要途径是将城市污水变为城市供水水源。城市污水就近可得，来源稳定，容易收集，是可靠且稳定的供水水源。稳定高效的污水处理系统是水资源循环利用的关键，具有较好的环境和社会效益。因此，本发明的研究成果具有广阔的应用前景。

污水处理过程是一个复杂的动态系统，其生化反应周期长、污染物组成复杂，入水流量和入水成分实时变化、曝气能耗、泵送能耗和出水水质之间相互耦合，相互影响。污水处理过程的本质是动态多目标优化控制问题，如何根据污水处理过程的动态特性建立合适的优化目标对保证污水处理过程高效运行具有重要的意义。且由于污水处理过程的优化目标是相互影响的，如何平衡各个优化目标之间的关系对保证出水水质和降低运行能耗意义重大。溶解氧S_O和硝态氮S_NO浓度决定着出水水质和运行能耗，优化控制溶解氧S_O和硝态氮S_NO浓度有助于污水处理系统在保证出水水质排放达标的基础上降低运行能耗。因此，需要建立一个动态的优化控制方法，根据运行工况和环境的不同建立优化目标，且利用优化算法对目标进行跟踪控制，从而实现对污水处理过程的优化控制，在保证出水水质达标的前提下，节省污水处理的成本。

本发明设计了基于动态多目标粒子群算法的城市污水处理过程优化控制方法，主要通过分析城市污水处理过程的动态特性和运行数据，获取与污水处理过程关键性能指标的过程变量，建立基于不同反应时间尺度的优化目标，利用动态多目标粒子群优化算法获得溶解氧S_O和硝态氮S_NO浓度的优化设定值，结合多变量比例积分微分控制器实现对溶解氧S_O和硝态氮S_NO浓度的跟踪控制。

发明内容

本发明获得了基于动态多目标粒子群算法的城市污水处理过程优化控制方法，该优化控制方法建立了基于不同反应时间尺度的优化目标，通过多目标粒子群算法获得溶解氧S_O和硝态氮S_NO浓度的优化设定值；利用多变量比例积分微分控制器实现对溶解氧S_O和硝态氮S_NO浓度的跟踪控制；解决了污水处理过程中动态多目标优化控制的问题，提高了污水处理的性能，保障污水处理系统的高效稳定运行；

本发明采用了如下的技术方案及实现步骤：