CN111652445A - 基于高斯分布的污水设备优化运行控制方法 - Google Patents

基于高斯分布的污水设备优化运行控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供基于高斯分布的污水设备优化运行控制方法，涉及污水处理技术领域。该基于高斯分布的污水设备优化运行控制方法，包括以下步骤：S1、采集污水设备各个时间段内的水流量，并记录数据；S2、获取污水设备的原始理论数据，与采集的数据做出对比；S3、基于高斯分布的方式对污水设备的原始理论数据与采集的数据进行处理。本发明，通过基于高斯分布的方式，找出最优概率分布下的污水设备控制参数，然后优化运行模型进行训练，将新的时间节点以及污水进入量导入训练后的模型中即可得到优化运行控制参数，整个污水设备的运行情况可以根据实际情况随时优化运行方式，让污水设备始终处于最优状态，有利于污水处理的效率。

Description

基于高斯分布的污水设备优化运行控制方法
技术领域
本发明涉及污水处理技术领域，具体为基于高斯分布的污水设备优化运行控制方法。
背景技术
污水处理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净化的过程，污水处理被广泛应用于建筑、农业、交通、能源、石化、环保、城市景观、医疗、餐饮等各个领域，也越来越多地走进寻常百姓的日常生活，污水处理也越来越重要。
污水处理设备，是一种能有效处理城区的生活污水，工业废水等的工业设备，避免污水及污染物直接流入水域，对改善生态环境、提升城市品位和促进经济发展具有重要意义，目前，污水处理设备一般都有其控制系统控制污水处理过程，但是现有的控制方法一般都是固定模式，不能有效的根据污水情况进行运行优化调整，且污水处理后的水流量实际值与理论值具有差异，也影响了污水设备的优化运行，存在着一定的局限性。
发明内容
（一）解决的技术问题
针对现有技术的不足，本发明提供了基于高斯分布的污水设备优化运行控制方法，解决了现有技术中存在的缺陷与不足。
（二）技术方案
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：基于高斯分布的污水设备优化运行控制方法，包括以下步骤：
S1、采集污水设备各个时间段内的水流量，并记录数据；
S2、获取污水设备的原始理论数据，与采集的数据做出对比；
S3、基于高斯分布的方式对污水设备的原始理论数据与采集的数据进行处理；
S4、分析污水设备控制参数与基于高斯分布的处理数据，优化污水设备运行参数；
S5、建立污水设备优化运行模型，导入优化结果，训练模型。
优选的，所述步骤1中具体内容如下：
1）以24小时为一个周期，将一个周期划分为若干个相同的时间段，并将这些时间段标记为T1、T2、T3...Tn，然后将每一个时间段内的污水进入量可变化，标记为P1、P2、P3...Pn，因此第一个时间段内标注为T1-P1、T1-P2、T1-P3...T1-Pn，同理可以得到其它时间段内标注；
2）获取若干个相同的时间段中每一个时间段内的污水进入量变化情况下的水流量，将水流量即为W，因此第一个时间段内水流量可标注为T1-P1-W、T1-P2-W、T1-P3-W...T1-Pn-W，同理可以得到其它时间段内水流量标注。
优选的，所述步骤2中具体内容如下：
1）通过理论算法计算出污水设备在特定时间以及特定污水进入量情况下的理论水流量，将理论水流量值设为θ，将获取的水流量设为qi；
2）用di表示同一情况下理论水流量值与获取的水流量之间的误差，其误差di=θ-qi。
优选的，所述步骤3中具体内容如下：
1）获取所有的原始理论数据与采集的数据之间的误差值，依次求出多个误差值的平均数μ和标准差σ；
2）基于高斯分布的算法对最大熵的概率分布进行求解，将平均数μ和标准差σ代入公式中，即可得到概率分布，其公式如下所示：
Figure 756542DEST_PATH_IMAGE001
。
优选的，所述步骤4中具体内容如下：
1）在基于高斯分布的条件下，对照不同概率分布值与当前条件下的污水设备控制参数；
2）找出最优概率分布下的污水设备控制参数，对当前污水设备的运行参数进行最优值调整，将运行参数最优值下的采集数据进行记录。
优选的，所述步骤5中具体内容如下：
1）利用软件构建污水设备优化运行模型，其中污水设备优化运行模型中可以任意选择优化参数；
2）将获得的污水设备在不同条件下运行参数最优值逐个代入到优化运行模型中，对优化运行模型进行训练，将新的时间节点以及污水进入量导入训练后的模型中即可得到优化运行控制参数。
（三）有益效果
本发明提供了基于高斯分布的污水设备优化运行控制方法。具备以下有益效果：
本发明，通过基于高斯分布的方式，找出最优概率分布下的污水设备控制参数，对当前污水设备的运行参数进行最优值调整，然后优化运行模型进行训练，将新的时间节点以及污水进入量导入训练后的模型中即可得到优化运行控制参数，整个污水设备的运行情况可以根据实际情况随时优化运行方式，让污水设备始终处于最优状态，有利于污水处理的效率。
附图说明
图1为本发明流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例：
如图1所示，本发明实施例提供基于高斯分布的污水设备优化运行控制方法，包括以下步骤：
S1、采集污水设备各个时间段内的水流量，并记录数据，其中具体内容如下：
1）以24小时为一个周期，将一个周期划分为若干个相同的时间段，并将这些时间段标记为T1、T2、T3...Tn，然后将每一个时间段内的污水进入量可变化，标记为P1、P2、P3...Pn，因此第一个时间段内标注为T1-P1、T1-P2、T1-P3...T1-Pn，同理可以得到其它时间段内标注；
2）获取若干个相同的时间段中每一个时间段内的污水进入量变化情况下的水流量，将水流量即为W，因此第一个时间段内水流量可标注为T1-P1-W、T1-P2-W、T1-P3-W...T1-Pn-W，同理可以得到其它时间段内水流量标注；
S2、获取污水设备的原始理论数据，与采集的数据做出对比，其中具体内容如下：
1）通过理论算法计算出污水设备在特定时间以及特定污水进入量情况下的理论水流量，将理论水流量值设为θ，将获取的水流量设为qi，其中水流量qi与T1-P1-W、T1-P2-W、T1-P3-W...T1-Pn-W相对应；
2）用di表示同一情况下理论水流量值与获取的水流量之间的误差，其误差di=θ-qi；
S3、基于高斯分布的方式对污水设备的原始理论数据与采集的数据进行处理，其中具体内容如下：
1）获取所有的原始理论数据与采集的数据之间的误差值，依次求出多个误差值的平均数μ和标准差σ；
2）基于高斯分布的算法对最大熵的概率分布进行求解，将平均数μ和标准差σ代入公式中，即可得到概率分布，其公式如下所示：
Figure 305335DEST_PATH_IMAGE001
；
S4、分析污水设备控制参数与基于高斯分布的处理数据，优化污水设备运行参数，其中具体内容如下：
1）在基于高斯分布的条件下，对照不同概率分布值与当前条件下的污水设备控制参数；
2）找出最优概率分布下的污水设备控制参数，对当前污水设备的运行参数进行最优值调整，将运行参数最优值下的采集数据进行记录；
S5、建立污水设备优化运行模型，导入优化结果，训练模型，其中具体内容如下：
1）利用软件构建污水设备优化运行模型，其中污水设备优化运行模型中可以任意选择优化参数；
2）将获得的污水设备在不同条件下运行参数最优值逐个代入到优化运行模型中，对优化运行模型进行训练，将新的时间节点以及污水进入量导入训练后的模型中即可得到优化运行控制参数。
本发明，通过基于高斯分布的方式，找出最优概率分布下的污水设备控制参数，对当前污水设备的运行参数进行最优值调整，然后优化运行模型进行训练，将新的时间节点以及污水进入量导入训练后的模型中即可得到优化运行控制参数，整个污水设备的运行情况可以根据实际情况随时优化运行方式，让污水设备始终处于最优状态，有利于污水处理的效率。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (6)

1.基于高斯分布的污水设备优化运行控制方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1、采集污水设备各个时间段内的水流量，并记录数据；
S2、获取污水设备的原始理论数据，与采集的数据做出对比；
S3、基于高斯分布的方式对污水设备的原始理论数据与采集的数据进行处理；
S4、分析污水设备控制参数与基于高斯分布的处理数据，优化污水设备运行参数；
S5、建立污水设备优化运行模型，导入优化结果，训练模型。
2.根据权利要求1所述的基于高斯分布的污水设备优化运行控制方法，其特征在于：所述步骤1中具体内容如下：
1）以24小时为一个周期，将一个周期划分为若干个相同的时间段，并将这些时间段标记为T1、T2、T3...Tn，然后将每一个时间段内的污水进入量可变化，标记为P1、P2、P3...Pn，因此第一个时间段内标注为T1-P1、T1-P2、T1-P3...T1-Pn，同理可以得到其它时间段内标注；
2）获取若干个相同的时间段中每一个时间段内的污水进入量变化情况下的水流量，将水流量即为W，因此第一个时间段内水流量可标注为T1-P1-W、T1-P2-W、T1-P3-W...T1-Pn-W，同理可以得到其它时间段内水流量标注。
3.根据权利要求1所述的基于高斯分布的污水设备优化运行控制方法，其特征在于：所述步骤2中具体内容如下：
1）通过理论算法计算出污水设备在特定时间以及特定污水进入量情况下的理论水流量，将理论水流量值设为θ，将获取的水流量设为qi；
2）用di表示同一情况下理论水流量值与获取的水流量之间的误差，其误差di=θ-qi。
4.根据权利要求1所述的基于高斯分布的污水设备优化运行控制方法，其特征在于：所述步骤3中具体内容如下：
1）获取所有的原始理论数据与采集的数据之间的误差值，依次求出多个误差值的平均数μ和标准差σ；
2）基于高斯分布的算法对最大熵的概率分布进行求解，将平均数μ和标准差σ代入公式中，即可得到概率分布，其公式如下所示：
Figure 965658DEST_PATH_IMAGE001
。
5.根据权利要求1所述的基于高斯分布的污水设备优化运行控制方法，其特征在于：所述步骤4中具体内容如下：
1）在基于高斯分布的条件下，对照不同概率分布值与当前条件下的污水设备控制参数；
2）找出最优概率分布下的污水设备控制参数，对当前污水设备的运行参数进行最优值调整，将运行参数最优值下的采集数据进行记录。
6.根据权利要求1所述的基于高斯分布的污水设备优化运行控制方法，其特征在于：所述步骤5中具体内容如下：
1）利用软件构建污水设备优化运行模型，其中污水设备优化运行模型中可以任意选择优化参数；
2）将获得的污水设备在不同条件下运行参数最优值逐个代入到优化运行模型中，对优化运行模型进行训练，将新的时间节点以及污水进入量导入训练后的模型中即可得到优化运行控制参数。
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Address after: 523000 Room 301, building 9, No.1, North 4th Industrial Road, Songshanhu Park, Dongguan City, Guangdong Province

Applicant after: Guangdong Kechuang Zhishui Technology Co.,Ltd.

Address before: 523000 Room 301, building 9, No.1, North 4th Industrial Road, Songshanhu Park, Dongguan City, Guangdong Province

Applicant before: GUANGDONG FORCON ENGINEERING TECHNOLOGY Co.,Ltd.

GR01 Patent grant
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