[發明專利]一種基于改進螢火蟲算法和最小二乘支持向量機的污水節能處理優化控制方法

在審

• 申請號: 201710323347.3
• 申請日: 2017-05-10
• 公開（公告）號: CN107085372A
• 公開（公告）日: 2017-08-22
• 發明（設計）人: 秦斌;張俊杰;王欣
• 申請（專利權）人: 湖南工業大學
• 主分類號: G05B13/04
• 分類號: G05B13/04
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明提出了一種污水處理過程節能優化控制的方法。具體來說是基于改進螢火蟲算法和支持向量機預測模型的污水節能處理控制系統。采用基于自適應慣性權重螢火蟲算法優化最小二乘支持向量機的預測能耗和出水水質模型，使模型的精度得到較大的提高；綜合考慮了在滿足出水水質情況下，使得曝氣與泵送能耗消耗盡可能降低，實現污水處理的節能優化控制，本發明涉及了污水處理節能優化的技術領域。

背景技術

隨著人口上升，經濟社會的快速發展，水污染的問題日益凸顯，有關于污水處理控制的技術研究受到越來越多的重視。其中，污水處理運行能耗的問題是亟待解決的。實現對污水處理過程的優化控制，使得污水處理運行過程中能耗盡可能的減少，是保證污水處理節能高效的重要手段。因此本發明具有廣闊前景。

活性污泥法的工藝在污水處理過程操作的成本受到多種因素的影響，其中鼓風曝氣的能耗和泵送能耗占有很大的比重。溶解氧濃度過高或者過低都會影響污泥生存的環境。當溶解氧濃度過高，容易引起活性污泥的老化，使得活性污泥的吸附性下降，引起懸浮固體沉降性能變差；溶解氧濃度過低，活性污泥的活性降低，有機物的降解緩慢，導致污泥膨脹，出水水質變差。溶解氧濃度受鼓風曝氣能耗的影響；缺氧區發生的反硝化反應，受硝態氮濃度的影響，且缺氧區直接決定了出水水質，通過調節污水系統中內回流量來控制硝態氮濃度的穩定。內回流量與泵送能耗之間有密切聯系。

因此根據水質變化的情況去優化溶解氧濃度、硝態氮濃度的設定值，是實現污水處理過程水質效果提高，能耗下降的一種可行方法。我國當前的很多活性污泥水廠溶解氧濃度、硝態氮濃度都是恒定或者長期不變。實際運行中，外界的影響污水處理因素是多變的，不同的氣候與時間段，污水的濃度變化大，這種不變的溶解氧濃度、硝態氮濃度設定值不能實現污水處理水質和能耗的最優化，必須對控制器的設定值進行優化設計。

發明內容

本發明目的在于克服上述現有技術的不足，提出了一種基于自適應慣性權重螢火蟲算法和最小二乘支持向量機預測模型的污水節能處理控制系統。采用自適應慣性權重螢火蟲算法優化后的最小二乘支持向量機預測的能耗與出水水質模型精度高，可靠，實現了污水處理廠能耗與出水水質情況的在線評估。該方法綜合考慮了出水水質，鼓風機能耗和泵送能耗的影響因素，算法搜索尋優的過程模擬成螢火蟲個體之間相互吸引和位置變換的更新過程，控制器根據改進的螢火蟲算法對建立模型尋優后的溶解氧濃度、硝態氮濃度設定值調節鼓風機能耗和泵送能耗，用以優化污水處理系統，在保證出水水質的要求下，實現節能降耗。

本發明通過下述兩階段方案實現：

階段一：基于改進螢火蟲算法和最小二乘支持向量機預測模型建立，包括以下順序的步驟：

步驟A1：將污水處理過程中的溶解氧濃度，硝態氮濃度的設定值、入水流量，作為模型的輸入，污水處理過程所用能耗和出水水質情況作為模型輸出。收集污水處理廠歷史數據和實驗數據，剔除其中的異常數據，對原始的樣本數據進行歸一化的預處理。

步驟A2：采用多核最小二乘支持向量機建模，確定多核最小二乘支持向量機的核函數及其模型，用改進的螢火蟲算法對多核最小二乘支持向量機參數進行尋優，找到最優的參數組合，對模型進行優化，得到最優的模型。

1、所述步驟A2，確定多核最小二乘支持向量機的核函數及其模型，用改進的螢火蟲算法對多核最小二乘支持向量機參數進行尋優的具體過程如下：

步驟1.1多項式核函數為全局核函數，特點是泛化能力強，但學習能力弱，多項式核函數為：

k₁(x_i,x_j)＝(x_ix_j+1)^d(1)

式中d為多項式核函數的階數。

徑向基核函數為局部核函數，特點是具有很好的局部學習能力，但是泛化能力弱，徑向基核函數為：

式中exp是以自然對數e為底的對數，σ為徑向基核函數的核寬度。

根據上述兩個核函數，結合兩種核函數的優點，構造出多核函數，構造的多核函數的表達式為：

式中a為權重系數，其它參數同上。以該多核函數作為最小二乘支持向量機的核函數。既能利用徑向基核函數在小范圍內的強擬合性，也能利用多項式模型在整個數據集中的較強的學習能力，使得模型的精度得到很大提高。

步驟1.2確定最小二乘支持向量機的模型，其具體的算法如下：