[發明專利]一種基于克里金插值法的污水處理過程代理模型構建方法

在審

• 申請號: 201911378432.5
• 申請日: 2019-12-27
• 公開（公告）號: CN111125964A
• 公開（公告）日: 2020-05-08
• 發明（設計）人: 錢鋒;鐘偉民;杜文莉;周釗;彭鑫
• 申請（專利權）人: 華東理工大學
• 主分類號: G06F30/25
• 分類號: G06F30/25;G06N3/00
• 代理公司: 上海專利商標事務所有限公司 31100
• 代理人: 韋東

本發明涉及一種利用克里金插值法構建污水處理動態模型穩態仿真結果的代理模型的方法。該方法在測得樣本的輸入變量后，能夠準確地預測出穩態仿真結果的輸出值。本發明方法包括：1)設定采樣策略并獲得訓練樣本和預測樣本；2)根據污水處理動態模型進行穩態仿真，并記錄結果；3)根據PSO算法優化的克里金插值法擬合訓練樣本，并生成驗證樣本穩態輸出的預測值；4)比較預測值與真實值的差異，當差異大于設定的閾值時增加訓練樣本個數重復以上操作。該方法可根據待測樣本自適應地建立代理模型，當真實輸入樣本被采集到時，就能夠準確快速預測出穩態仿真的結果，大幅減少計算量。

技術領域

本發明屬于污水處理模型領域，具體涉及利用PSO優化的克里金插值法構建污水處理動態模型的穩態代理模型的方法。

背景技術

活性污泥1號模型(Activated?Sludge?Model?1，ASM1)作為污水處理的主要過程，其主要反應過程包括微生物的碳氧化、硝化和反硝化作用。該模型以矩陣的形式表述了污水中各個生物化學成分在好氧、缺氧條件下所發生的8個不同反應的微分方程。這8種生化反應過程涵蓋了不同化學組分的水解、微生物的生長、衰減等。圖1給出了ASM1模型的工藝流程示意圖。

不過，活性污泥1號模型構建的是動態模型，但是在實際應用過程中并不需要動態模型，而是需要特定輸入在任意時刻模型的輸出。解決該問題的一種方法是對穩態過程的數學模型進行建模。然而，直接利用動態模型計算穩態模型的結果所消耗的計算量無法滿足優化和控制的實時性要求。

因此，本領域需要一種污水處理動態模型的穩態代理模型。

發明內容

鑒于上述問題，本發明提出了一種利用粒子群算法(PSO)優化的克里金插值法構建污水處理動態模型、特別是污水處理典型過程活性污泥1號數學模型的穩態代理模型的方法。該方法在獲得污水處理動態模型的基礎上，設定采樣策略并獲得訓練樣本和驗證樣本的輸入變量；根據污水處理動態模型對訓練樣本和驗證樣本的輸入變量進行仿真；根據訓練樣本構建代理模型：根據代理模型對于驗證樣本的輸出變量的預測效果對代理模型進行評價，并根據結果決定是否繼續增加訓練樣本的數量。

具體而言，本發明提供一種利用克里金插值法構建污水處理動態模型穩態仿真的代理模型的方法，包括以下步驟：

步驟一：設定采樣策略，對污水處理動態模型穩態仿真的訓練樣本和驗證樣本的輸入變量進行采樣；

步驟二：搭建污水處理動態模型；

步驟三：對步驟一獲得的訓練樣本和驗證樣本的輸入變量進行放縮，并將其輸入到步驟二中的污水處理動態模型進行穩態仿真，得到訓練樣本和驗證樣本的輸出變量；

步驟四：利用基于粒子群算法優化的克里金代理模型對訓練樣本進行擬合，對代理模型進行訓練；

步驟五：利用步驟四中訓練后的克里金代理模型對驗證樣本的輸出變量進行預測，并記錄克里金代理模型對于驗證樣本的輸出變量的預測結果；

步驟六：對代理模型對于驗證樣本的輸出變量的預測結果和步驟三的穩態仿真得到的驗證樣本的輸出變量進行比較，如果兩者之間的差異大于設定的閾值，則增加訓練樣本的組數，并返回步驟一；如果兩者之間的差異小于等于設定的閾值，則代理模型構建成功。

在一個或多個實施方案中，步驟一中，所述污水處理動態模型為活性污泥污水處理過程的動態模型。

在一個或多個實施方案中，步驟一中，所述污水處理動態模型為活性污泥1號數學模型。

在一個或多個實施方案中，步驟一中，采樣策略為拉丁超立方采樣或隨機采樣；優選地，采用蒙特卡洛采樣方法對驗證樣本進行采樣，采用拉丁超立方采樣對訓練樣本進行采樣。

在一個或多個實施方案中，步驟一中，設定訓練樣本和驗證樣本的初始采樣組數為200-400組，優選為300組。