CN102968058A - 景观水体曝气充氧在线优化控制系统及其控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种景观水体曝气充氧在线优化控制系统，包括曝气系统、数据采集与监测系统、数据中心和主控计算机；曝气系统包括若干个曝气终端装置和终端控制系统；数据采集与监测系统包括若干个遥测远传终端和通讯系统；数据中心包括服务器和数据库；主控计算机存储有景观水体曝气充氧在线优化控制程序，能够评估不同气象、水质条件下对水体的曝气充氧效果，通过优化运行参数对曝气系统的开闭以及曝气量、曝气时间进行调整和控制。本发明可以实现在不同条件下监测与评估曝气过程中景观水体的溶解氧浓度和曝气效果，通过对曝气充氧过程进行优化，在保证充氧效果的同时优化运行参数以减小曝气能耗，达到景观水体水质保持以及节能降耗的综合目的。

Description

景观水体曝气充氧在线优化控制系统及其控制方法

技术领域

本发明属于水污染控制及环境修复技术领域,涉及水污染控制与治理的方法，具体说涉及景观水体水质保持与净化控制系统。

背景技术

景观水体具有美化城市环境、吸尘降噪、调节小气候等功能。近年来，景观水体在城市中大量涌现，对改善城市生态环境起到了重要作用。在景观水体运行过程中，由于曝气增氧技术具有设备占地小、运行简单等优点而在水质保持与净化领域得到较为广泛的应用。然而，由于理论不够成熟以及较少使用优化控制技术，容易造成曝气充氧效果不佳以及能耗浪费，在景观水体的运行过程中，缺乏有效的景观水体曝气充氧优化控制系统，成功用于实际景观水体的例子很少。

发明内容

针对上述现有技术，本发明提供一种景观水体曝气充氧在线优化控制系统，以实现在不同条件下监测与评估曝气过程中景观水体的溶解氧浓度和曝气效果，通过对曝气充氧过程进行优化，在保证充氧效果的同时优化运行参数以减小曝气能耗，达到景观水体水质保持以及节能降耗的综合目的。

为了解决上述技术问题，本发明一种景观水体曝气充氧在线优化控制系统予以实现的技术方案是：包括曝气系统、数据采集与监测系统、数据中心和主控计算机；所述曝气系统用于向景观水体进行参数可控的曝气充氧，所述曝气系统包括：若干个曝气终端装置和终端控制系统；若干个曝气终端装置均匀布设在景观水体中，用于向景观水体进行曝气以增加水体中溶解氧浓度；终端控制系统用于曝气终端装置与主控计算机的信息通讯，实现主控计算机对曝气终端装置的开闭以及曝气量、曝气时间的调整与控制；

所述数据采集与监测系统用于监测景观水体的溶解氧浓度，并与所述数据中心进行信息通讯；所述数据采集与监测系统包括：若干个遥测远传终端和通讯系统；所述遥测远传终端用于采集景观水体监测点处溶解氧浓度数据，并按约定的采集时段以有线或无线通讯方式定时向数据中心发送数据；所述通讯系统用于若干个遥测远传终端与数据中心的信息通讯；

所述数据中心用于控制数据采集与监测系统，并存储数据采集与监测系统发回的溶解氧浓度数据；所述数据中心包括服务器和数据库；所述服务器用于监控所述数据采集与监测系统采集到的景观水体监测点处溶解氧浓度数据，及与通讯系统进行数据通讯；所述数据库用来存储按时序监测的景观水体溶解氧浓度在线数据；

所述主控计算机是系统的操作平台，存储有景观水体曝气充氧在线优化控制程序，通过对景观水体溶解氧浓度数据的管理与分析，评估不同气象、水质条件下对水体的曝气充氧效果，根据优化曝气系统的运行参数对曝气终端装置的开闭以及曝气量、曝气时间进行调整和控制，与此同时，随时操作数据库中的数据。

本发明一种景观水体曝气充氧在线优化控制方法，在主控计算机中存储有：景观水体曝气充氧在线优化控制程序，包括：景观水体溶解氧浓度预测模型和曝气参数优化模型，从而预测在曝气终端装置运行情况下，整个景观水体中溶解氧浓度的分布情况，用以评估采用不同曝气运行参数时的曝气充氧效果，并寻找最优的曝气系统运行参数；用于优化控制景观水体曝气充氧运行的数据和信息，包括：景观水体的地图信息及气象、水文和水质数据；在线监测到的景观水体的溶解氧浓度数据；所有曝气终端装置的布置及运行参数数据；

控制方法包括以下步骤：

步骤一：启动主控计算机，运行景观水体曝气充氧在线优化控制程序，通过服务器中的数据库获取溶解氧浓度在线监测数据；

步骤二：定时读取存储在服务器数据库中、由所有遥测远传终端获取的各监测点溶解氧浓度在线监测数据；

步骤三：根据当前溶解氧浓度在线监测数据判断是否开启曝气系统；

若各监测点溶解氧浓度平均值高于系统设定的界限值，则反映水体水质处于正常水平，不开启曝气系统，系统自动返回步骤二；

若各监测点溶解氧浓度低于系统设定的界限值，则开启曝气系统；

步骤四：读取当前景观水体的气象、水文和水质数据，并与上述开启的曝气系统运行参数一起载入景观水体溶解氧浓度预测模型，实现在给定水体情况以及曝气充氧运行参数的条件下对景观水体溶解氧浓度进行预测，并评估曝气充氧效果；

步骤五：读取当前景观水体的气象、水文和水质数据及溶解氧浓度监测数据，载入曝气参数优化模型；

步骤六：运行曝气参数优化模型，以上述得出的评估曝气充氧效果为约束条件，以曝气充氧运行能耗最低为目标函数，确定曝气终端装置的开闭方案和曝气量、曝气时间，从而得到当前条件下最优的曝气系统运行参数；

步骤七：将上述曝气系统运行参数以指令形式发送给终端控制系统；

步骤八：终端控制系统按照指令控制曝气终端装置对景观水体进行曝气充氧；

在上述控制过程中，数据采集与监测系统对景观水体溶解氧浓度进行循环采集，按照指定时间间隔自动对景观水体中各监测点的所有遥测远传终端进行数据采集，并通过通讯系统将监测数据随时传送到服务器的数据库中，数据库存储实时数据和历史数据，主控计算机随时对数据库中的数据进行查看、修改、添加或删除，通过图表方式显示历史和趋势数据；

步骤九：根据用户需求判断是否结束系统运行。

进一步讲，所述景观水体溶解氧浓度预测模型是基于EFDC水动力模型与WASP水质模型耦合构建的水质动力学模型，是由一系列能够代表水体空间分布的单元体组成，该模型能够预测各单元体内的水体流速和水质，进而预测整个水体的流动和水质变化情况；建立所述景观水体溶解氧浓度预测模型过程中，首先根据景观水体地图和水文信息将其概化为模型单元体网络；采用EFDC水动力模型建立景观水体水动力模型，输入景观水体的水力和气象条件，模拟水体在给定条件下的流动情况；采用WASP模型模拟溶解氧浓度，载入EFDC水动力模型生成的水动力数据，输入景观水体初始溶解氧浓度数据，依据给定的曝气系统运行参数设定WASP水质模型参数；通过运行所述景观水体溶解氧浓度预测模型得到各单元体的溶解氧浓度，进而模拟整个景观水体溶解氧分布情况，实现对给定条件下曝气系统曝气充氧效果的预测和评估。

另外，所述曝气充氧参数优化模型是基于曝气系统运行参数取值范围以及所述景观水体溶解氧浓度预测模型建立的最优化模型；所述曝气充氧参数优化模型中，目标函数设定为曝气充氧运行能耗最低，约束条件设定为曝气系统达到用户设定的曝气充氧效果，曝气充氧参数优化模型自变量取值的约束条件即为曝气系统运行参数取值方案；所述曝气充氧参数优化模型采用遗传算法寻找运行参数最优解的步骤是：首先，读取当前景观水体的溶解氧浓度数据，并输入当前气象信息作为初始条件；然后，选取一组曝气运行参数后，与景观水体的水力、气象数据以及溶解氧浓度监测数据等初始条件一起带入所述景观水体溶解氧浓度预测模型，预测该条件下的系统曝气充氧效果，判断是否符合约束条件，并计算目标函数；最后，得到优化的曝气系统运行参数结果。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

本发明基于景观水体的基础数据以及曝气系统的布置情况，采用动力学方法建立景观水体的溶解氧浓度预测模型，用于预测给定条件下的景观水体中溶解氧浓度的分布情况并评估曝气效果；并基于溶解氧浓度预测模型，以曝气充氧运行能耗最低为优化目标，建立曝气参数优化模型，对曝气系统的运行参数进行优化；从而实现景观水体曝气充氧优化控制。

本发明可以准确和迅速的在不同条件下优化景观水体的曝气充氧运行参数并评估其运行效果，在保证水体水质净化效果的同时减小系统运行能耗，提高了景观水体曝气充氧系统的运行效率，同时实现了曝气系统运行情况相关数据的有效管理。

附图说明

图1是本发明的景观水体曝气充氧在线优化控制系统的原理结构图；

图2是本发明的景观水体曝气充氧在线优化控制系统的运行流程图；

图中：1.曝气系统，2.数据采集与监测系统（SCADA系统），3.数据中心，4.主控计算机，5.曝气终端装置，6.终端控制系统，7.遥测远传终端（RTU），8.通讯系统，9.服务器，10.数据库。

具体实施方式

下面结合具体实施方式对本发明作进一步详细地描述。

如图1所示，本发明一种景观水体曝气充氧在线优化控制系统，包括曝气系统1、数据采集与监测系统（Supervisory Control And Data Acquisition，即SCADA系统）2、数据中心3和主控计算机4；用于监测景观水体的溶解氧浓度，控制充氧效果并优化曝气充氧运行参数。

所述曝气系统1用于向景观水体进行参数可控的曝气充氧，所述曝气系统1包括：若干个曝气终端装置5和终端控制系统6；若干个曝气终端装置5均匀布设在景观水体中，用于向景观水体进行曝气以增加水体中溶解氧浓度；终端控制系统6用于曝气终端装置5与主控计算机4的信息通讯，实现主控计算机5对曝气终端装置5的开闭以及曝气量、曝气时间的调整与控制。

所述数据采集与监测系统2用于监测景观水体的溶解氧浓度，并与所述数据中心3进行信息通讯；所述数据采集与监测系统2包括：若干个遥测远传终端（Remote TerminalUnit，即RTU）7和通讯系统8；所述遥测远传终端7用于采集景观水体监测点处溶解氧浓度数据，并按约定的采集时段以有线或无线通讯方式定时向数据中心3发送数据；所述通讯系统8用于若干个遥测远传终端7与数据中心3的信息通讯。

所述数据中心3用于控制数据采集与监测SCADA系统2，并存储数据采集与监SCADA测系统2发回的溶解氧浓度数据；所述数据中心3包括服务器9和数据库10；所述服务器9用于监控所述数据采集与监测系统2采集到的景观水体监测点处溶解氧浓度数据，及与通讯系统进行数据通讯；所述数据库10用来存储按时序监测的景观水体溶解氧浓度在线数据。

所述主控计算机4是系统的操作平台，存储有景观水体曝气充氧在线优化控制程序（包括系统软件和应用软件），所述景观水体曝气充氧在线优化控制程序，包括：景观水体溶解氧浓度预测模型和曝气参数优化模型，通过对景观水体溶解氧浓度数据的管理与分析，从而预测在曝气终端装置运行情况下，整个景观水体中溶解氧浓度的分布情况，用以评估不同气象、水质条件下采用不同曝气运行参数时的曝气充氧效果，并根据优化曝气系统的运行参数对曝气终端装置5的开闭以及曝气量、曝气时间进行调整和控制，寻找最优的曝气系统运行参数；与此同时，可随时操作数据库中的数据。

具体讲，主控计算机4中景观水体曝气充氧在线优化控制程序实现如下功能：

（1）存储用于优化控制景观水体曝气充氧运行的相关数据和信息，如图2所示，包括：

①景观水体的基础情况与数据：包括景观水体的地图信息以及水文、水质、气象等基础数据以及曝气终端装置布置情况等；

②景观水体的溶解氧浓度数据：景观水体的溶解氧浓度在线监测数据；

③曝气系统的运行参数数据：包括控制水体中各曝气终端装置的开闭以及曝气量等的参数；

④曝气充氧条件下的景观水体的溶解氧浓度预测模型：基于上述景观水体基础数据以及水体中曝气终端装置布置等资料，建立在有曝气充氧装置运行条件下的水质动力学模型，用于预测景观水体溶解氧浓度，评估曝气充氧效果；

⑤曝气充氧参数优化模型：基于上述景观水体的基础情况与数据、曝气系统的运行参数取值范围、溶解氧浓度预测模型等，建立曝气充氧运行参数优化模型，在达到一定的曝气充氧效果的约束条件下（例如95%以上水体的溶解氧浓度大于4mg/L），使其运行能耗最低；该优化模型运行过程中需要调用溶解氧浓度预测模型以计算模型的约束条件。

（2）控制SCADA系统对景观水体各监测点处溶解氧浓度进行循环数据采集，并将监测数据传送到服务器数据库中存储并进行操作与分析。

（3）对给定条件下的景观水体溶解氧浓度进行预测：读取给定的景观水体水文、水质、气象数据，并与选定的曝气系统运行参数一起代入溶解氧浓度预测模型，实现在给定水体情况以及曝气充氧运行参数的条件下对景观水体溶解氧浓度进行预测，并评估曝气充氧效果。

（4）优化曝气系统的运行参数：在曝气系统需要开启时，软件读取当前景观水体的溶解氧浓度监测数据以及水文、气象数据，将其带入曝气参数优化模型，以达到一定的曝气充氧效果为约束条件（例如95%以上水体的溶解氧浓度大于4mg/L），以曝气充氧运行能耗最低为目标函数，确定曝气终端装置的开闭方案和曝气量、曝气时间等最优曝气系统运行参数。

（5）控制曝气系统的运行：向曝气系统发出指令，将优化模型求得的优化结果设定为曝气系统的运行参数，控制曝气系统的运行。

所述景观水体溶解氧浓度预测模型，是基于Environmental Fluid Dynamics Code（EFDC）水动力模型与Water Quality Analysis Simulation Program（WASP）水质模型耦合构建的水质动力学模型。该模型网络由一系列能够代表水体空间分布的“单元体”组成，该模型能够预测各单元体内的水体流速和水质，进而预测整个水体的流动和水质变化情况。建立所述景观水体溶解氧浓度预测模型过程中，首先根据景观水体地图和水文信息将其概化为模型单元体网络；采用EFDC水动力模型建立景观水体水动力模型，输入景观水体的水力以及风向风速等气象条件，可模拟水体在给定条件下的流动情况；采用WASP模型模拟溶解氧浓度，载入EFDC水动力模型生成的水动力数据，输入监测得到的景观水体初始溶解氧浓度数据，依据给定的曝气系统运行参数设定WASP水质模型参数；通过运行所述景观水体溶解氧浓度预测模型得到各单元体的溶解氧浓度，进而模拟整个景观水体溶解氧分布情况，实现对给定条件下曝气系统曝气充氧效果的预测和评估。

所述曝气充氧参数优化模型，是基于曝气系统运行参数取值范围以及所述景观水体溶解氧浓度预测模型建立的最优化模型；所述曝气充氧参数优化模型中，目标函数设定为曝气充氧运行能耗最低，约束条件设定为曝气系统达到用户设定的曝气充氧效果（例如95%以上水体的溶解氧浓度大于4mg/L），曝气充氧参数优化模型自变量取值的约束条件即为曝气系统运行参数取值方案；

所述曝气充氧参数优化模型采用遗传算法寻找运行参数最优解。遗传算法运行时，首先，读取当前景观水体的溶解氧浓度数据，并输入当前风向、风速等气象信息作为初始条件；算法选取一组曝气运行参数后，即可与景观水体的水力、气象数据以及溶解氧浓度监测数据等初始条件一起带入所述景观水体溶解氧浓度预测模型，预测该条件下的系统曝气充氧效果，判断是否符合约束条件，并计算优化模型的目标函数，即曝气能耗；模型按照遗传算法标准方法运行，最后得到优化的曝气系统运行参数结果。

本发明景观水体曝气充氧在线优化控制方法的流程如图2所示，包括以下步骤：

（1）启动主控计算机，运行景观水体曝气充氧在线优化控制程序，

①系统存有景观水体的基础情况与数据：其中包括景观水体的水体形状等地图信息，水深、水位等水文数据，水体水质、气象等基础数据，以及曝气装置的布置情况等，这些数据是建立水质动力学模型的基础；

②系统存有景观水体溶解氧浓度数据：该数据由SCADA系统监测并传回数据中心，根据景观水体的水质保持要求，以实测水体溶解氧浓度值判定曝气充氧系统是否开启，并作为溶解氧浓度预测模型的模型初始输入数据；

③系统存有曝气系统的运行参数数据：包括曝气终端装置的开闭组合方案以及每个曝气终端装置的曝气量的取值范围等参数，这些数据可作为建立曝气参数优化模型的基础数据；

④曝气充氧条件下景观水体的溶解氧浓度预测模型：系统基于景观水体的地图信息和气象、水文、水质等基础数据，以及曝气终端装置布置情况，建立预测景观水体溶解氧浓度的水质动力学模型；该模型以水体基础数据、初始溶解氧浓度以及曝气终端装置运行参数为模型输入数据，将上述数据带入模型，可以预测在曝气终端装置运行情况下，整个景观水体中溶解氧浓度的分布情况，用以评估采用不同曝气运行参数时的曝气充氧效果；

其中，所述的景观水体溶解氧浓度预测模型，是基于Environmental Fluid DynamicsCode（EFDC）水动力模型与Water Quality Analysis Simulation Program（WASP）水质模型耦合构建的水质动力学模型。该模型网络由一系列能够代表水体空间分布的“单元体”组成，该模型能够预测各单元体内的水体流速和水质，进而预测整个水体的流动和水质变化情况。

EFDC模型使用下列连续性方程和动量方程作为基本控制方程：

$\frac{\∂H}{\∂t}+\frac{\∂\mathrm{Hu}}{\∂x}+\frac{\∂Hv}{\∂y}+\frac{\∂\mathrm{\ω}}{\∂\mathrm{\σ}}=Q_H$

$\frac{\∂\left(\mathrm{Hu}\right)}{\∂t}+\frac{\∂\left(\mathrm{Huu}\right)}{\∂x}+\frac{\∂\left(\mathrm{Huv}\right)}{\∂y}+\frac{\∂\left(\mathrm{u\ω}\right)}{\∂\mathrm{\σ}}-\mathrm{fHv}$

$=-H\frac{\∂(p+p_{\mathrm{atm}}+\mathrm{\Φ})}{\∂x}+(\frac{\∂z_b}{\∂x}+\mathrm{\σ}\frac{\∂H}{\∂x})\frac{\∂p}{\∂\mathrm{\σ}}+\frac{\∂}{\∂\mathrm{\σ}}\left(\frac{A_u}{H}\frac{\∂u}{\∂\mathrm{\σ}}\right)$

$\frac{\∂\left(\mathrm{Hv}\right)}{\∂t}+\frac{\∂\left(\mathrm{Huv}\right)}{\∂x}+\frac{\∂\left(\mathrm{Hvv}\right)}{\∂y}+\frac{\∂\left(\mathrm{v\ω}\right)}{\∂\mathrm{\σ}}-\mathrm{fHu}$

$=-H\frac{\∂(p+p_{\mathrm{atm}}+\mathrm{\Φ})}{\∂y}+(\frac{\∂z_b}{\∂y}+\mathrm{\σ}\frac{\∂H}{\∂y})\frac{\∂p}{\∂\mathrm{\σ}}+\frac{\∂}{\∂\mathrm{\σ}}\left(\frac{A_v}{H}\frac{\∂v}{\∂\mathrm{\σ}}\right)$

$\frac{\∂p}{\∂\mathrm{\σ}}=-\mathrm{gHb}$

$({\mathrm{\τ}}_{\mathrm{xz}},{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{yz}})=\frac{A_v}{H}\frac{\∂}{\∂\mathrm{\σ}}(u,v)$

式中：x和y为水平笛卡尔坐标，m；σ垂向扩展坐标，m；t为水体流动经历的时间，s；H为瞬时总水深，m；U，v，w分别是x，y，σ方向的流速，m/s；Q_H为体积源汇项，m³/s；f为柯氏参数，s^-1；p为超过水柱的静水压力，pa；p_atm为大气压强，pa；Φ=gZ_s，为自由表面势能，m²/s²；Z_s为自由表面垂向坐标，m；Z_b为底部垂向坐标，m；g为重力加速度，m/s²；b为浮力，N；A_u，A_v为紊动动能的扩散系数，m²/s；τ_xz,τ_yz为x，y方向垂向剪切应力，N/m²。EFDC模型采用有限体积法和有限差分法结合的方法来求解上述方程组，得到水体中流速信息，即各单元体在纵向、横向、垂向的流速，并以水动力文件的形式将水动力数据传递给WASP模型。

WASP模型的基本控制方程如下：

$\frac{\∂C}{\∂t}=-\frac{\∂}{\∂x}\left(U_{x}C\right)-\frac{\∂}{\∂y}\left(U_{y}C\right)-\frac{\∂}{\∂z}\left(U_{z}C\right)$

$+\frac{\∂}{\∂x}\left(E_x\frac{\∂C}{\∂x}\right)+\frac{\∂}{\∂y}\left(E_y\frac{\∂C}{\∂y}\right)+\frac{\∂}{\∂z}\left(E_z\frac{\∂C}{\∂z}\right)+S_L+S_B+S_K$

式中：C为模拟模拟的水质组分的浓度，mg/L；t为水体水质变化经历的时间，s；U_x，U_y，U_z为纵向，横向，垂向速度，m/s；E_x，E_y，E_z为纵向，横向，垂向扩散系数，m²/s；S_L项为点源和面源负荷，g/m³.s；SB为边界负荷，g/m³.s；SK为水质组分的总转化率，g/m³.s。WASP模型采用有限差分法求解上述方程，在输入由EFDC模型生成的水动力数据后，代入水体初始水质浓度以及模型参数，运行该模型可得到水体中的水质信息，即各单元体内水质指标的浓度。

在建立所述景观水体溶解氧浓度预测模型过程中，首先根据景观水体的水体特点以及地图、水文等信息将其概化为二维的模型单元体网络。采用EFDC水动力模型建立景观水体水动力模型，输入景观水体的水力以及风向风速等气象条件，模型参数可依据模型参考值选取，对水体在给定条件下的流动情况进行模拟。载入EFDC水动力模型生成的水动力数据，输入监测得到的景观水体初始溶解氧浓度数据，依据给定的曝气系统运行参数设定WASP水质模型参数；通过运行所述景观水体溶解氧浓度预测模型得到各单元体的溶解氧浓度，进而模拟整个景观水体溶解氧分布情况，实现对给定条件下曝气系统曝气充氧效果的预测和评估。

为实现用WASP模型模拟溶解氧浓度，需要对模型参数进行设定；开启模型中溶解氧模拟选项，并设定模型参数，包括水体的整体复氧速率R以及曝气装置所在模型单元体的复氧系数R’。水体整体复氧速率R可依据模型参考值选取，本发明优选R为1.0-2.0day^-1。

WASP模型在使用前需对复氧系数R’进行调整校核，在曝气装置曝气强度的取值范围内，建立R’与曝气强度的对应关系。进行复氧系数R’调整校核时，开启某个曝气装置，设定曝气强度后对水体溶解氧进行监测，并运行WASP模拟对复氧系数R’在其所有可能的变化范围内进行调整试算，直到模型输出的预测值与实测值的相对误差在15%以内，认为模型满足预测精度,即得到该曝气强度下的复氧系数R’。同理，在调整曝气强度后对新的复氧系数R’进行调整试算，从而建立R’与曝气强度的对应关系。同理可建立水体中所有曝气装置的曝气强度与复氧系数R’的对应关系，在给定景观水体中曝气装置的开启情况和曝气强度时，可对复氧系数R’进行设定，从而实现依据给定的曝气系统运行参数设定WASP水质模型参数。

在此基础上运行溶解氧浓度预测模型可对水体溶解氧浓度进行模拟预测。

⑤曝气参数优化模型：系统基于景观水体基础数据、溶解氧浓度预测模型以及曝气系统的运行参数等数据，以曝气系统达到用户设定的曝气充氧效果为约束条件，以曝气充氧运行能耗最低为目标函数，建立曝气参数优化模型；系统读取当前景观水体的溶解氧浓度监测数据以及水文、气象数据，将其带入曝气参数优化模型，在曝气终端装置的开闭方案和曝气量、曝气时间取值范围内寻找最优的曝气系统运行参数。

其中，所述曝气充氧参数优化模型，是基于曝气系统运行参数取值范围以及所述景观水体溶解氧浓度预测模型建立的最优化模型；该优化模型中，目标函数设定为曝气充氧运行能耗最低，约束条件设定为曝气系统达到用户设定的曝气充氧效果（例如95%以上水体的溶解氧浓度大于4mg/L），曝气充氧参数优化模型自变量取值的约束条件即为曝气系统运行参数取值方案；

此时该优化模型可以描述为下列方程：

F=minf(P,T);

S.T.: $\left\{\begin{array}{c}\mathrm{Rate}(C_{\mathrm{DOi}}\≥4\mathrm{mg}/L)\≥95\%,i=\mathrm{1,2},...,n;\\ (P,T)\∈U;\end{array}\right.$

其中，P=(p₁,p₂,...,p_m)，T=(t₁,t₂,...,t_m)

式中，F为目标函数，求曝气充氧运行能耗最小值；f（P,T）计算在给定曝气系统运行参数条件下的曝气能耗；（P,T）为曝气系统运行参数矩阵，P为m个曝气终端装置的曝气强度矩阵，当某个曝气终端装置不开启时，其曝气强度设为零；T为m个曝气终端装置的曝气时间矩阵；约束条件中包括，95%以上水体模型单元体的溶解氧浓度大于4mg/L，C_DOi为通过模型预测的各单元体的溶解氧浓度（溶解氧预测模型中有n个单元体）；（P,T）取值于曝气系统运行参数取值方案，U是曝气系统运行参数的取值范围集合。

所述曝气充氧参数优化模型采用遗传算法寻找运行参数最优解。遗传算法运行时，首先读取当前景观水体的溶解氧浓度数据，并输入当前风向、风速等气象信息作为溶解氧预测模型的初始条件；算法选取一系列曝气运行参数作为遗传算法中的种群，种群中每一个体（即一种曝气运行参数方案）即可与景观水体的水力、气象数据以及溶解氧浓度监测数据等初始条件一起带入所述景观水体溶解氧浓度预测模型，预测该条件下的系统曝气充氧效果，判断是否符合上述优化模型的约束条件，并计算优化模型的目标函数，即曝气能耗；优化模型按照遗传算法的标准方法运行，最后得到优化的曝气系统运行参数结果。系统通过服务器9数据库10获取溶解氧浓度在线监测数据，并对其进行后续分析与研究；

（2）定时读取存储在服务器9数据库10中、由所有遥测远传终端7获取的各监测点溶解氧浓度在线监测数据；

（3）根据当前溶解氧浓度在线监测数据判断是否开启曝气系统1；若各监测点溶解氧浓度平均值高于系统设定的界限值，则反映水体水质处于正常水平，不开启曝气系统1，系统自动返回步骤（2）；若各监测点溶解氧浓度低于系统设定的界限值，则开启曝气系统1，系统进入下一步操作；

（4）读取当前景观水体的气象、水文和水质等基础数据，并与上述开启的曝气系统运行参数一起载入景观水体溶解氧浓度预测模型，实现在给定水体情况以及曝气充氧运行参数的条件下对景观水体溶解氧浓度进行预测，并评估曝气充氧效果；

（5）读取当前景观水体的气象、水文和水质数据及溶解氧浓度监测数据，载入曝气参数优化模型；

（6）运行曝气参数优化模型，以上述曝气系统达到用户设定的曝气充氧效果为约束条件（例如95%以上水体的溶解氧浓度大于4mg/L），以曝气充氧运行能耗最低为目标函数，确定曝气终端装置的开闭方案和曝气量、曝气时间，从而得到当前条件下最优的曝气系统运行参数；

（7）将上述曝气系统运行参数以指令形式发送给终端控制系统；

（8）终端控制系统按照指令控制曝气终端装置对景观水体进行曝气充氧；

在上述控制过程中，同时还包括：（9）数据采集与监测系统2对景观水体溶解氧浓度进行循环采集，按照指定时间间隔自动对景观水体中各监测点的所有遥测远传终端进行数据采集；（10）数据采集与监测系统通过通讯系统将监测数据随时传送到服务器数据库中，数据库存储实时数据和历史数据，主控计算机随时对数据库中的数据进行查看、修改、添加或删除等操作，并通过图表方式显示历史和趋势数据；

（11）根据用户需求判断是否结束系统运行。

尽管上面结合图对本发明进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨的情况下，还可以作出很多变形，这些均属于本发明的保护之内。

Claims (4)

1.一种景观水体曝气充氧在线优化控制系统，包括曝气系统（1），其特征在于：还包括数据采集与监测系统（2）、数据中心（3）和主控计算机（4）；

所述曝气系统（1）用于向景观水体进行参数可控的曝气充氧，所述曝气系统（1）包括：若干个曝气终端装置（5）和终端控制系统（6）；若干个曝气终端装置（5）均匀布设在景观水体中，用于向景观水体进行曝气以增加水体中溶解氧浓度；终端控制系统（6）用于曝气终端装置（5）与主控计算机（4）的信息通讯，实现主控计算机（5）对曝气终端装置（5）的开闭以及曝气量、曝气时间的调整与控制；

所述数据采集与监测系统（2）用于监测景观水体的溶解氧浓度，并与所述数据中心（3）进行信息通讯；所述数据采集与监测系统（2）包括：若干个遥测远传终端（7）和通讯系统（8）；所述遥测远传终端（7）用于采集景观水体监测点处溶解氧浓度数据，并按约定的采集时段以有线或无线通讯方式定时向数据中心（3）发送数据；所述通讯系统（8）用于若干个遥测远传终端（7）与数据中心（3）的信息通讯；

所述数据中心（3）用于控制数据采集与监测系统（2），并存储数据采集与监测系统（2）发回的溶解氧浓度数据；所述数据中心（3）包括服务器（9）和数据库（10）；所述服务器（9）用于监控所述数据采集与监测系统（2）采集到的景观水体监测点处溶解氧浓度数据，及与通讯系统（8）进行数据通讯；所述数据库（10）用来存储按时序监测的景观水体溶解氧浓度在线数据；

所述主控计算机（4）是系统的操作平台，存储有景观水体曝气充氧在线优化控制程序，通过对景观水体溶解氧浓度数据的管理与分析，评估不同气象、水质条件下对水体的曝气充氧效果，根据优化曝气系统的运行参数对曝气终端装置（5）的开闭以及曝气量、曝气时间进行调整和控制，与此同时，随时操作数据库中的数据。

2.一种景观水体曝气充氧在线优化控制方法，其特征在于：如权利要求1所述的景观水体曝气充氧在线优化控制系统，其中的主控计算机（4）中存储有：

景观水体曝气充氧在线优化控制程序，包括：景观水体溶解氧浓度预测模型和曝气参数优化模型，从而预测在曝气终端装置运行情况下，整个景观水体中溶解氧浓度的分布情况，用以评估采用不同曝气运行参数时的曝气充氧效果，并寻找最优的曝气系统运行参数；

用于优化控制景观水体曝气充氧运行的数据和信息，包括：景观水体的地图信息及气象、水文和水质数据；在线监测到的景观水体的溶解氧浓度数据；所有曝气终端装置（5）的布置及运行参数数据；

控制方法包括以下步骤：

步骤一：启动主控计算机，运行景观水体曝气充氧在线优化控制程序，通过服务器（9）中的数据库（10）获取溶解氧浓度在线监测数据；

步骤二：定时读取存储在服务器（9）数据库（10）中、由所有遥测远传终端（7）获取的各监测点溶解氧浓度在线监测数据；

步骤三：根据当前溶解氧浓度在线监测数据判断是否开启曝气系统（1）；

若各监测点溶解氧浓度平均值高于系统设定的界限值，则反映水体水质处于正常水平，不开启曝气系统（1），系统自动返回步骤二；

若各监测点溶解氧浓度低于系统设定的界限值，则开启曝气系统（1）；

步骤四：读取当前景观水体的气象、水文和水质数据，并与上述开启的曝气系统运行参数一起载入景观水体溶解氧浓度预测模型，实现在给定水体情况以及曝气充氧运行参数的条件下对景观水体溶解氧浓度进行预测，并评估曝气充氧效果；

步骤五：读取当前景观水体的气象、水文和水质数据及溶解氧浓度监测数据，载入曝气参数优化模型；

步骤六：运行曝气参数优化模型，以上述得出的评估曝气充氧效果为约束条件，以曝气充氧运行能耗最低为目标函数，确定曝气终端装置的开闭方案和曝气量、曝气时间，从而得到当前条件下最优的曝气系统运行参数；

步骤七：将上述曝气系统运行参数以指令形式发送给终端控制系统；

步骤八：终端控制系统按照指令控制曝气终端装置对景观水体进行曝气充氧；

在上述控制过程中，数据采集与监测系统（2）对景观水体溶解氧浓度进行循环采集，按照指定时间间隔自动对景观水体中各监测点的所有遥测远传终端（7）进行数据采集，并通过通讯系统（8）将监测数据随时传送到服务器（9）的数据库（10）中，数据库（10）存储实时数据和历史数据，主控计算机（4）随时对数据库（10）中的数据进行查看、修改、添加或删除，并通过图表方式显示历史和趋势数据；

步骤九：根据用户需求判断是否结束系统运行。

3.根据权利要求2所述景观水体曝气充氧在线优化控制方法，其特征在于：所述景观水体溶解氧浓度预测模型是基于EFDC水动力模型与WASP水质模型耦合构建的水质动力学模型，是由一系列能够代表水体空间分布的单元体组成，该模型能够预测各单元体内的水体流速和水质，进而预测整个水体的流动和水质变化情况；

建立所述景观水体溶解氧浓度预测模型过程中，首先根据景观水体地图和水文信息将其概化为模型单元体网络；采用EFDC水动力模型建立景观水体水动力模型，输入监测得到的景观水体的水力和气象条件，模拟水体在给定条件下的流动情况；采用WASP模型模拟溶解氧浓度，载入EFDC水动力模型生成的水动力数据，输入景观水体初始溶解氧浓度数据，依据给定的曝气系统运行参数设定WASP水质模型参数；通过运行所述景观水体溶解氧浓度预测模型得到各单元体的溶解氧浓度，进而模拟整个景观水体溶解氧分布情况，实现对给定条件下曝气系统曝气充氧效果的预测和评估。

4.根据权利要求2所述景观水体曝气充氧在线优化控制方法，其特征在于：所述曝气充氧参数优化模型是基于曝气系统运行参数取值范围以及所述景观水体溶解氧浓度预测模型建立的最优化模型；所述曝气充氧参数优化模型中，目标函数设定为曝气充氧运行能耗最低，约束条件设定为曝气系统达到用户设定的曝气充氧效果，曝气充氧参数优化模型自变量取值的约束条件即为曝气系统运行参数取值方案；

所述曝气充氧参数优化模型采用遗传算法寻找运行参数最优解的步骤是：

首先，读取当前景观水体的溶解氧浓度数据，并输入当前气象信息作为初始条件；

然后，选取一组曝气运行参数后，与景观水体的水力、气象数据以及溶解氧浓度监测数据等初始条件一起带入所述景观水体溶解氧浓度预测模型，预测该条件下的系统曝气充氧效果，判断是否符合约束条件，并计算目标函数；

最后，得到优化的曝气系统运行参数结果。

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