[发明专利]一种基于自调整多任务粒子群算法的污水处理过程优化控制方法

说明书

一种基于自调整多任务粒子群算法的污水处理过程优化控制方法，属于污水处理领域。为了平衡出水水质和能耗的关系并实现优化设定值的在线快速求解，本发明建立基于数据的污水处理过程多任务优化模型，描述控制变量与出水水质、能的关系，采用自调整多任务粒子群优化算法求解污水处理过程硝态氮S_NO和溶解氧S_O浓度的优化设定值，并使用PID控制器对优化设定值进行跟踪控制，从而在保证出水水质的情况下降低能耗，并实现污水处理过程在线优化控制。

技术领域

本发明涉及一种基于自调整多任务粒子群算法的污水处理过程优化控制方法，首先，利用数据驱动方法建立多任务优化模型，获得污水处理过程多任务优化函数，其次，基于自调整多任务粒子群优化算法求解污水处理过程硝态氮S_NO和溶解氧S_O浓度的优化设定值，最后，采用PID控制器对优化设定值进行跟踪控制，从而在保证出水水质的情况下降低能耗，实现污水处理过程在线优化控制。

背景技术

随着我国城镇化进程的加快，水污染问题日益突出，出水水质超标现象和运行成本过高尤其严重。优化控制策略作为改善城市污水处理运行效果和提高运行效率的关键，已成为城市污水处理厂的重要选择。

污水处理过程机理复杂，运行指标出水水质和能耗具有强冲突性，导致污水处理过程难以实现在线优化控制，因此，在污水处理过程中，平衡出水水质和能耗关系并实现优化设定值在线快速求解是一种重要的研究问题，在污水处理优化控制出水水质和能耗模型的建立过程中，由于污水处理工艺复杂，机理模型难以确定，因此，建立基于数据的出水水质和能耗模型对精确描述污水处理优化目标具有重要的意义；另外，在污水处理过程中，优化设定值求解需要较长的时间，无法实现污水处理过程在线优化控制；因此，设计合理的优化方法，对硝态氮S_NO和溶解氧S_O浓度进行在线优化控制，不仅可以在保证出水水质的情况下降低能耗，而且是污水处理过程的稳定高效运行的关键。

本发明设计了一种基于自调整多任务粒子群算法的污水处理过程优化控制方法，主要建立了基于数据的污水处理过程多任务优化模型，并利用自调整多任务粒子群优化算法求解污水处理过程硝态氮S_NO和溶解氧S_O浓度的优化设定值，并采用PID控制器对优化设定值进行跟踪控制。

发明内容

本发明获得了一种基于自调整多任务粒子群算法的污水处理过程优化控制方法，该方法利用数据驱动方法建立多任务优化模型，获得污水处理过程多任务优化函数，基于自调整多任务粒子群优化算法求解污水处理过程硝态氮S_NO和溶解氧S_O浓度的优化设定值，采用PID控制器对优化设定值进行跟踪控制，从而在保证出水水质的情况下降低能耗，实现污水处理过程在线优化控制。

本发明采用了如下的技术方案及实现步骤：

1.一种基于自调整多任务粒子群算法的污水处理过程优化控制方法，其特征在于，建立基于数据的污水处理过程多任务优化模型，设计基于自调整多任务粒子群算法的优化设定方法，并完成优化设定值跟踪控制，具体包括以下步骤：

(1)基于数据的污水处理过程多任务优化模型设计

污水处理过程多任务优化模型利用数据驱动方法描述优化设定值与出水水质、能耗间的关系，包括基于核函数的目标任务模型和基于多项式回归的辅助任务模型；

建立基于核函数的污水处理过程出水水质和能耗目标任务模型：