[发明专利]一种基于改进粒子群算法的污水处理优化控制方法

说明书

本发明提供了一种基于改进粒子群算法的污水处理优化控制方法，其包括如下步骤：构建多目标函数OC＝y_E(AE+PE)+y_SPSP；构建改进的粒子群算法X_i＝[X_i1,…,X_i4]，i＝1，…，NP；利用改进的粒子群算法进行优化计算，获取粒子的位置；输入计算目标函数值，更新粒子的个体极值和群体极值，并更新粒子的位置；检查粒子的位置信息，检查粒子每一维度的范围值是否超出寻优值范围，若超出寻优值范围，则用最大边界值替代粒子的范围值；以OC为目标函数，输出粒子位置值；基于改进的粒子群算法进行迭代优化并判断是否满足迭代终止条件，若满足，则输出四个优化变量的设定值优化结果，否则，继续进行迭代优化直至满足迭代终止条件。本发明能够在保证系统运作成本的同时，提高出水水质。

技术领域

本发明涉及污水处理技术领域，具体而言，涉及一种基于改进粒子群算法的污水处理优化控制方法。

背景技术

随着我国城镇化的不断发展推进，污水排放量也在不断地提升，城市污水处理厂在很大程度上缓解了污水对环境以及人类社会造成的影响。污水处理过程是指对污水进行物理、化学等手段进行进化处理使其满足达到排入某一水体或者饮用标准的处理过程。而污水处理的目的是在保证运作成本的条件下，保证出水水质，比如悬浮物浓度和溶解氧浓度。

污水处理是一个复杂的动态非线性优化控制系统，污染物组成复杂，入水流量和成分实时变化，控制变量之间相互耦合，互相影响，难以有效确定其运行设定值。常见的控制变量包括好氧区溶解氧浓度S_O,5和末端悬浮物浓度SS₅、厌氧区硝酸氮浓度S_NO,2和污泥回流比r，这些控制变量对污水系统的优化效果和效率有着重大的影响。

目前存在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的技术，解决了污水处理过程动态优化控制的问题，可促进污水处理厂高效稳定运行，降低能耗。然而该城市污水处理过程优化控制方法仅对溶解氧和硝态氮浓度进行优化控制，并未对末端悬浮物浓度以及污泥回流比进行优化控制，无法在降低能耗、保证系统运作成本的同时，提高出水水质。

发明内容

基于此，为了解决现有技术的控制方法仅对溶解氧和硝态氮浓度进行优化控制，并未对末端悬浮物浓度以及污泥回流比进行优化控制，无法在降低能耗、保证系统运作成本的同时提高出水水质的问题，本发明提供了一种基于改进粒子群算法的污水处理优化控制方法，其具体技术方案如下：

一种基于改进粒子群算法的污水处理优化控制方法，其包括如下步骤：

构建多目标函数OC＝y_E(AE+PE)+y_SPSP，其中，OC为污水处理过程的运作成本，AE为曝气能量消耗，PE为泵气能量消耗，SP为污泥处置费用，y_E为1KW*h电能耗，y_SP为1g污泥的处理费用；

构建改进的粒子群算法X_i＝[X_i1,…,X_i4]，i＝1，…，NP，其中，X_i包括四个优化变量，四个所述优化变量分别为好氧区溶解氧浓度S_O,5、末端悬浮物浓度SS₅、厌氧区硝酸氮浓度S_NO,2以及污泥回流比r，NP为种群规模；

利用所述改进的粒子群算法X_i＝[X_i1,…,X_i4]进行优化计算，获取粒子的位置X(t)＝[S_O,5,SS₅,S_NO,2,r]；

输入计算目标函数值，更新粒子的个体极值p_best和群体极值g_best，并更新粒子的位置；