基于来水预测的污水处理提升泵优化调度控制方法
专利汇可以提供基于来水预测的污水处理提升泵优化调度控制方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开一种基于来 水 预测的污 水处理 提升 泵 优化调度控制方法。所述的方法为：根据污水池水位 数据库 和当地24小时降水量数据库的历史数据，建立污水来水量的 预测模型 ；采集污水池的参数，包括：污水池允许的最大水位和最小水位， 提升泵 的额定排水量、数量和期望运行时长；实时监测污水池当前水位，利用当前水位通过建立污水来水量的预测模型对未来预定时间内污水来水量进行预测；利用预测结果计算出相应时刻需要开启的提升泵数量。本发明通过控制中心智能控制提升泵的启停，实现污水提升泵的无人值守，降低人工成本。，下面是基于来水预测的污水处理提升泵优化调度控制方法专利的具体信息内容。
1.一种基于来水预测的污水处理提升泵优化调度控制方法,其特征在于，所述的方法为：
根据污水池水位数据库和当地24小时降水量数据库的历史数据，建立污水来水量的预测模型；
采集污水池的参数，包括：污水池允许的最大水位和最小水位，提升泵的额定排水量、数量和期望运行时长；
实时监测污水池当前水位，
利用当前水位通过建立污水来水量的预测模型对未来预定时间内污水来水量进行预测；
利用预测结果计算出相应时刻需要开启的提升泵数量。
2.如权利要求1所述的基于来水预测的污水处理提升泵优化调度控制方法,其特征在于，所述的污水来水量预测模型是按下述方法构建的：
2a)建立污水池水位的历史数据库H，按时间顺序存放每分钟采样得到水位h(t),历史数据的跨度为N年；
2b)建立当地降水量的数据库R，数据来自于当地的气象台测量的每小时实际降水量，数据按时间顺序依次保存；
2c)建立降水对污水池水位变化的预测模型；
用δr表示降水导致的污水池水位变化值，那么t时刻的一小时内来水位变化值用ri表示i时刻的小时降水量，把该时刻前溯3小时到后溯K小时的每
小时降水量r-3,r-2,r-1,r0,r1,…,rK-1作为BP神经网络的输入，把自当前时刻起K小时内的每小时水位变化δr,0,δr,1,…δr,K-1作为BP神经网络的输出，隐层和输出层神经元采用Sigmoid函数，从数据库H和R构建出训练样本，通过随机梯度下降法训练得到BP神经网络的参数，建成降水对污水池水位变化的预测模型。
3.如权利要求1所述的基于来水预测的污水处理提升泵优化调度控制方法,其特征在于，所述的优化调度算法是：
3a)基于当前水位、当天日期、前3小时实测降水量和后K小时降水量预报，通过模型预测出未来预定时间段内的污水池水位变化率Q(t)，t表示时间；
3b)根据实际生产中，当地城市用电峰谷差异化收费政策，分时段考虑：
A、用电的峰段，污水处理池水位应尽量保持在高水位，调度方法为：
B、用电的谷段，污水处理池水位应尽量保持在低水位，调度方法为：
式中，T为提升泵的期望运行时长，单位为分钟；q为提升泵额定排水量除以污水池截面积后的商，单位为米/分钟；n为提升泵开启的数量；h为污水池的当前水位，单位为米；Hmax为允许的污水池最高水位，单位为米；Hmin为允许的污水池最低水位，单位为米；t表示时间。
4.如权利要求1所述的基于来水预测的污水处理提升泵优化调度控制方法,其特征在于，预测出未来预定时间段内的污水池水位变化率Q(t)的方法为：
41)计算当前水位变化率
其中h(t)和h(t-3)分别为t时刻和t-3时刻的污水池水位数据
42)计算当天的历史参考水位变化Qd(t)：
从历史数据库Q中选出当前日期起前溯10天的数据，和往年数据中从当前日期起前溯
10天到后溯10天的共21天数据，合起来构成观察空间，对观察空间内的数据计算每时刻的均值，即
其中Qi,j(t)表示第i年前(0表示当年)，当前日期向后推第j天(j为负数时表示向前推)，t时刻的水位变化率。
43)计算水位变化的工作日修正量δw(t)：
Q中的每个数据携带有工作日标签W，从Q中挑选出W标签相同的日期，分别对W＝0的数据计算均值，得到QW＝0(t)；对W＝1的数据计算均值，得到QW＝1(t)；以及对包括工作日和非工作日在内的所有日期计算均值，得到Qall(t)
那么，
44)计算提升泵的期望运行时长内的雨情修正量δr(t)：
对于当前时刻t，把实测的前三小时降水量数据和天气预报的后K个小时降水量数据组成输入数据，送入神经网络模型，得到预测的K小时内的雨情修正量δr(t)。K的取值为CEIL(T/60)，CEIL表示上取整函数。这里T为提升泵的期望运行时长，单位为分钟。
45)综合得到水位变化的预测结果：
基于来水预测的污水处理提升泵优化调度控制方法
技术领域：
发明内容
具体实施方式
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