基于負(fù)荷預(yù)測(cè)的污水處理廠能耗優(yōu)化控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)

關(guān)鍵詞：污水處理廠；負(fù)荷預(yù)測(cè)；能耗優(yōu)化；智能控制

中圖分類(lèi)號(hào)：X703.1 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1003-5168（2025）08-0092-04

DOI： 10.19968/j.cnki.hnkj.1003-5168.2025.08.017

Abstract： [Purposes] To address the issues of high energy consumption and low operational eficiency in wastewater treatment plants，this study designed an energy consumption optimization control system based on load forecasting，aiming to reduce operational energy consumption and improve treatment efficiency.[Methods] A system architecture consisting of three core modules，load prediction， energy consumption analysis，and intelligent control， was constructed.The Long Short-Term Memory （LSTM） algorithm was employed for 24-hour rolling prediction of influent load; a multivariate nonlinear regression model was applied to establish an energy consumption evaluation system; and Model Predictive Control （MPC） strategy was implemented for dynamic optimization of process parameters.[Findings] Through comparative experiments at a wastewater treatment plant with a daily treatment capacity of 5O OOO cubic meters，the system demonstrated a 2 8 . 9 % reduction in unit wastewater treatment power consumption and a 3 3 . 6 % decrease in unit COD removal power consumption compared to traditional control methods.The dissolved oxygen control precision improved by 6 4 . 3 % ，and the effluent quality compliance rate increased by 2.7 percentage points.[Conclusions] The system achieves precise and intelligent operation of the wastewater treatment process through deep integration of load prediction and intelligent control， providing effective technical support for industry energy conservation and emission reduction. Keywords： wastewater treatment plant; load forecasting; energy consumption optimization; inteligent control

0 引言

隨著城市化進(jìn)程的加快，污水處理廠的建設(shè)和運(yùn)營(yíng)規(guī)模不斷擴(kuò)大，污水處理過(guò)程耗能高、效率低等問(wèn)題日益突出。《“十四五\"城鎮(zhèn)污水處理及資源化利用發(fā)展規(guī)劃》明確指出，要加強(qiáng)污水處理廠精細(xì)化管理，提高能源利用效率]。因此，開(kāi)發(fā)一套基于負(fù)荷預(yù)測(cè)的污水處理廠能耗優(yōu)化控制系統(tǒng)已成為該行業(yè)亟待解決的關(guān)鍵課題2。

1污水處理廠能耗控制常見(jiàn)問(wèn)題

污水處理廠能耗控制面臨諸多挑戰(zhàn)，主要表現(xiàn)在以下3方面。第一，各工藝單元能耗分布不均衡，其中曝氣系統(tǒng)耗電量占總能耗的 5 0 % ～ 7 0 % ，二沉池和污泥處理系統(tǒng)耗電量分別占 1 5 % ～ 2 5 % 和10 %～2 0 % ，而進(jìn)水泵房和脫水機(jī)房等輔助設(shè)施的能耗比例相對(duì)較低，這種能耗分布的不平衡導(dǎo)致針對(duì)性?xún)?yōu)化控制策略的制定和實(shí)施難度較大。第二，設(shè)備選型和運(yùn)行方式的不合理。例如，曝氣風(fēng)機(jī)的功率因數(shù)通常低于0.75，而頻繁啟停和低負(fù)荷運(yùn)行更是會(huì)顯著增加能耗[3]。第三，缺乏有效的能耗監(jiān)測(cè)和考核機(jī)制，各種能耗數(shù)據(jù)散落在DCS、MIS等不同系統(tǒng)中，缺乏統(tǒng)一的采集、傳輸和分析平臺(tái)，能耗狀況難以實(shí)時(shí)掌控，能效指標(biāo)無(wú)從考核。

2基于負(fù)荷預(yù)測(cè)的能耗優(yōu)化控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)

2.1 系統(tǒng)總體架構(gòu)

基于負(fù)荷預(yù)測(cè)的污水處理廣能耗優(yōu)化控制系

統(tǒng)通過(guò)3個(gè)核心模塊的協(xié)同運(yùn)作實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)控制與節(jié)能管理。該系統(tǒng)的總體架構(gòu)及邏輯如圖1所示。

2.2 系統(tǒng)核心功能實(shí)現(xiàn)

2.2.1負(fù)荷預(yù)測(cè)模塊。負(fù)荷預(yù)測(cè)模塊是本系統(tǒng)的核心組成部分，主要功能是基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)污水處理廠未來(lái)24＼～48h的進(jìn)水量和水質(zhì)關(guān)鍵指標(biāo)進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測(cè)。該模塊主要由數(shù)據(jù)預(yù)處理單元、特征提取單元和預(yù)測(cè)模型單元構(gòu)成。

首先，數(shù)據(jù)預(yù)處理單元對(duì)歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、歸一化等操作，剔除異常值和缺失值，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量[4]。其中，COD、 、SS等水質(zhì)指標(biāo)的濃度范圍分別為 2 0 0～6 0 0 m g / L， 1 0 0～4 0 0 m g / L， 1 5 0～5 0 0 m g / L 。其次，特征提取單元綜合分析氣象條件（降雨量、溫度等）、節(jié)假日安排、上游排放源分布等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，構(gòu)建多時(shí)間尺度（小時(shí)、日、周、月等）多指標(biāo)（進(jìn)水流量、COD、氨氮、總磷等）耦合的特征矩陣。最后，預(yù)測(cè)模型單元采用長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（Long Short-Term Memory，LSTM）算法對(duì)未來(lái)負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè)。LSTM是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RecurrentNeuralNetwork，RNN），通過(guò)引人門(mén)控機(jī)制克服了傳統(tǒng)RNN在處理長(zhǎng)序列數(shù)據(jù)時(shí)的梯度消失問(wèn)題，在時(shí)間序列預(yù)測(cè)領(lǐng)域展現(xiàn)出卓越的性能。

通過(guò)不斷迭代優(yōu)化LSTM模型的參數(shù)，最終在測(cè)試集上實(shí)現(xiàn)平均絕對(duì)百分比誤差低于 10 % 的預(yù)測(cè)精度。預(yù)測(cè)結(jié)果以 1 5 m i n 為時(shí)間粒度，滾動(dòng)更新并傳輸至能耗分析模塊和智能控制模塊，指導(dǎo)后續(xù)的節(jié)能策略制定和設(shè)備協(xié)同控制。

2.2.2 能耗分析模塊。能耗分析模塊在優(yōu)化控制系統(tǒng)中主要負(fù)責(zé)對(duì)污水處理廠的能源消耗情況進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、統(tǒng)計(jì)和分析。該模塊由數(shù)據(jù)采集單元、能耗建模單元和能效評(píng)估單元組成。

數(shù)據(jù)采集單元利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，在污水處理廠的各個(gè)耗能設(shè)備上安裝智能電表、流量計(jì)等傳感器，以 1 5 m i n 為時(shí)間粒度實(shí)時(shí)采集各工藝單元的電耗功率、風(fēng)機(jī)流量、水泵揚(yáng)程等能耗相關(guān)數(shù)據(jù)。同時(shí)，與負(fù)荷預(yù)測(cè)模塊對(duì)接，獲取未來(lái)24＼～48h的進(jìn)水量和水質(zhì)預(yù)測(cè)值。

能耗建模單元基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法，結(jié)合歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)和設(shè)備參數(shù)，建立多元非線性回歸模型，刻畫(huà)各工藝單元能耗與進(jìn)水量、COD去除率等因變量之間的定量關(guān)系[5]。以曝氣系統(tǒng)為例，其單位污染物去除電耗 計(jì)算公式為式（1）。

式中： 為曝氣風(fēng)機(jī)功率， k W; Q 為進(jìn)水流量， ： 和 s 分別為曝氣前后的COD濃度， COD去除率通常在 6 5 % ～ 8 5 % 。通過(guò)擬合大量歷史數(shù)據(jù)，建立 關(guān)于 和COD去除率的多元非線性回歸模型，實(shí)現(xiàn)曝氣系統(tǒng)能耗的精準(zhǔn)預(yù)估。

能效評(píng)估單元借助能耗模型對(duì)實(shí)際能耗數(shù)據(jù)與理論預(yù)估值進(jìn)行比對(duì)分析，識(shí)別高能耗環(huán)節(jié)和設(shè)備，并結(jié)合負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果開(kāi)展能效評(píng)估。評(píng)估指標(biāo)包括單位污水處理電耗 、單位COD去除電耗 ）等。若實(shí)際能耗顯著高于理論值，則觸發(fā)預(yù)警機(jī)制，為智能控制模塊的節(jié)能優(yōu)化提供決策依據(jù)。

2.2.3智能控制模塊。智能控制模塊是系統(tǒng)的核心執(zhí)行單元，根據(jù)負(fù)荷預(yù)測(cè)模塊和能耗分析模塊的輸出結(jié)果，自適應(yīng)調(diào)節(jié)關(guān)鍵工藝參數(shù)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備負(fù)荷與處理效率的最優(yōu)匹配。該模塊由3個(gè)子單元構(gòu)成：決策優(yōu)化單元、工藝參數(shù)調(diào)節(jié)單元和設(shè)備協(xié)同控制單元。

決策優(yōu)化單元采用模型預(yù)測(cè)控制（ModelPre-dictiveControl，MPC）策略，將未來(lái) 2 4 h 內(nèi)的負(fù)荷預(yù)測(cè)值和能耗預(yù)估值作為輸人，求解最優(yōu)控制序列。目標(biāo)函數(shù)包括能耗最小化和出水水質(zhì)達(dá)標(biāo)兩個(gè)方面。以曝氣控制為例，其目標(biāo)函數(shù)可表示為式（2）。

式中： 為第 k 個(gè)時(shí)步的曝氣能耗預(yù)估值， 為第 k 個(gè)時(shí)步的溶解氧濃度， 為溶解氧設(shè)定值（通常為 2～3 m g / L ）， 和β為加權(quán)系數(shù)。通過(guò)求解該多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題，得到未來(lái) N 個(gè)時(shí)步（如 N=9 6 ，對(duì)應(yīng) 2 4 h 的最優(yōu)控制序列。

工藝參數(shù)調(diào)節(jié)單元依據(jù)MPC算法的優(yōu)化結(jié)果，實(shí)時(shí)調(diào)整鼓風(fēng)機(jī)頻率、溶解氧設(shè)定值、污泥回流比等關(guān)鍵工藝參數(shù)。其中，鼓風(fēng)機(jī)頻率調(diào)節(jié)范圍為3 0～5 0 H z ，溶解氧設(shè)定值調(diào)節(jié)范圍為 1 . 5～2 . 5 m g / L 污泥回流比調(diào)節(jié)范圍為 5 0 % ～ 2 0 0 % 。調(diào)節(jié)指令以PLC控制程序的形式下發(fā)至現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備。

設(shè)備協(xié)同控制單元負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)各工藝單元的運(yùn)行狀態(tài)，避免因個(gè)別環(huán)節(jié)優(yōu)化而引發(fā)整體能效下降。例如，當(dāng)系統(tǒng)建議提高鼓風(fēng)機(jī)頻率時(shí)，需同步校核供氣管網(wǎng)壓力是否滿(mǎn)足需求，否則會(huì)導(dǎo)致曝氣效果下降。當(dāng)回流泵頻率調(diào)高時(shí)，也要關(guān)注二沉池的泥水界面高度，確保出水水質(zhì)穩(wěn)定。

3優(yōu)化控制系統(tǒng)的試驗(yàn)驗(yàn)證

3.1案例背景與試驗(yàn)方案

為驗(yàn)證所設(shè)計(jì)系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用效果，本研究選取某日處理規(guī)模5萬(wàn) 的污水處理廠作為試驗(yàn)場(chǎng)所。該廠采用改良型 工藝，主要處理單元包括初沉池、生化池和二沉池。傳統(tǒng)控制方式主要依賴(lài)運(yùn)行人員根據(jù)經(jīng)驗(yàn)設(shè)定工藝參數(shù)，曝氣系統(tǒng)采用定時(shí)定量方式運(yùn)行，回流比固定在 1 5 0 % 左右，缺乏針對(duì)負(fù)荷變化的動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)機(jī)制。

試驗(yàn)采用對(duì)照試驗(yàn)方案，在2號(hào)和3號(hào)并聯(lián)處理系統(tǒng)中分別設(shè)置試驗(yàn)組和對(duì)照組，兩組進(jìn)水水質(zhì)和水量基本一致。試驗(yàn)組應(yīng)用本研究所設(shè)計(jì)的基于負(fù)荷預(yù)測(cè)的能耗優(yōu)化控制系統(tǒng)，采用LSTM模型進(jìn)行 2 4 h 滾動(dòng)預(yù)測(cè)，采樣間隔為 1 5 m i n ；對(duì)照組維持原有運(yùn)行方式。試驗(yàn)持續(xù) 3 0 d ，進(jìn)水COD濃度控制在 2 8 0～5 2 0 m g / L 范圍內(nèi)，氨氮濃度為 2 5～4 5 m g / L 工藝參數(shù)控制范圍：鼓風(fēng)機(jī)頻率 3 0～5 0 H z ，溶解氧設(shè)定值 1 . 5～2 . 5 m g / L ，污泥回流比 5 0 % ～ 2 0 0 % 。核心評(píng)價(jià)指標(biāo)包括單位污水處理電耗 、單位COD去除電耗 （ k W ? h / k g C O D 、溶解氧控制精度（ m g / L ）和出水水質(zhì)達(dá)標(biāo)率。所有數(shù)據(jù)采用Hach在線水質(zhì)分析儀和西門(mén)子電量采集模塊實(shí)時(shí)采集，采樣頻率為 5 m i n 。

3.2 結(jié)果分析

通過(guò)為期 3 0 d 的對(duì)照試驗(yàn)，本研究系統(tǒng)地評(píng)估了基于負(fù)荷預(yù)測(cè)的能耗優(yōu)化控制系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用效果（見(jiàn)表1）。

試驗(yàn)結(jié)果表明，與傳統(tǒng)控制方式相比，基于負(fù)荷預(yù)測(cè)的能耗優(yōu)化控制系統(tǒng)在各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)上均表現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì)。具體來(lái)說(shuō)，試驗(yàn)組的單位污水處理電耗和單位COD去除電耗分別降低了 2 8 . 9 % 和3 3 . 6 % 。這主要得益于LSTM預(yù)測(cè)模型（預(yù)測(cè)精度M A P E lt; 8 % 為系統(tǒng)提供了準(zhǔn)確的負(fù)荷預(yù)測(cè)信息，使得鼓風(fēng)機(jī)能夠根據(jù)實(shí)際需氧量動(dòng)態(tài)調(diào)整運(yùn)行頻率，平均運(yùn)行頻率較對(duì)照組降低了 1 7 . 8 % 。同時(shí)，試驗(yàn)組的溶解氧控制精度提升了 6 4 . 3 % ，表明MPC控制策略能夠有效抑制溶解氧波動(dòng)，避免過(guò)度曝氣造成能源浪費(fèi)。此外，試驗(yàn)組通過(guò)實(shí)時(shí)優(yōu)化污泥回流比，在降低泵耗的同時(shí)保持了較高的處理效率，COD和氨氮平均去除率分別提高了 2 . 5 % 和 2 . 4 % ，出水水質(zhì)達(dá)標(biāo)率提升了 2 . 7 % 。以上這些數(shù)據(jù)充分證實(shí)了本研究所設(shè)計(jì)系統(tǒng)在實(shí)際工程應(yīng)用中的技術(shù)可行性和節(jié)能潛力。

4結(jié)語(yǔ)

本研究設(shè)計(jì)的基于負(fù)荷預(yù)測(cè)的污水處理廠能耗優(yōu)化控制系統(tǒng)，通過(guò)LSTM預(yù)測(cè)算法、多元非線性回歸建模和MPC控制策略的有機(jī)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了污水處理過(guò)程的智能化節(jié)能控制。試驗(yàn)驗(yàn)證表明，該系統(tǒng)可有效降低運(yùn)行能耗，提高處理效率。

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（欄目編輯：陳萌萌）