基于记忆分子动理论算法的污水处理节能优化策略研究
发布时间：2020-11-02 17:27
随着国家对环境保护和节能减排问题的重视,污水处理节能优化显得越来越重要。研究污水处理节能优化策略,使其在满足出水水质要求下,降低污水处理运行能耗,对完善污水处理厂控制策略,降低污水处理运行成本和提高污水处理效率具有重要的现实意义。本文以活性污泥法污水处理仿真模型(Bechmark Simulated Model NO.1,BSM1)为基础,以降低污水处理能耗为目的,利用改进记忆分子动理论算法对影响污水处理过程的两个重要因素(溶解氧浓度和硝态氮浓度设定值)进行动态寻优。首先,介绍污水处理基本流程及活性污泥法污水处理工艺,利用MATLAB搭建活性污泥基准仿真平台BSM1,并对所搭建平台的准确性和有效性进行验证,为后续研究提供基础。其次,以BSM1平台为基础,出水水质标准为约束条件,利用污水处理能耗和惩罚项建立污水处理优化模型。依据入水流量变化,选取以“天”为等时间段优化周期,利用改进记忆分子动理论算法对所建立的优化模型进行求解,得到BSM1的溶解氧浓度和硝态氮浓度PI控制器设定值,实现设定值动态寻优,降低污水处理能耗。在改进算法中,对算法变异率进行重新设计,增加算法种群多样性。同时增加引导阶段,使算法寻优途径增多,防止陷入局部最优。分别在三种天气下进行仿真验证,与传统优化策略相比,本文优化策略在满足出水水质要求下,降低能耗效果更加显著。最后,为完善所提出的优化策略,本文提出污水处理过程自适应分时段优化策略,对污水处理过程进行时段划分。改变传统有序样本聚类方法的相依关系判断标准,引入自相关系数。利用改进的有序样本聚类方法,以污水处理入水流量和入水组分数据为样本进行聚类,从而得到相应分段点;利用改进记忆分子动理论算法进行优化,寻找出溶解氧和硝态氮浓度PI控制器在相应时段的最优设定值。与常规策略和等时段优化策略相比,污水处理能耗进一步降低,优化策略更为完善。
【学位单位】：兰州交通大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：X703
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.3 主要研究内容
2 污水处理流程及BSM1 仿真基准模型
2.1 活性污泥法污水处理工艺
2.2 活性污泥法基准仿真模型
2.2.1 BSM1 模型结构
2.2.2 生化反应池模型
2.2.3 二沉池模型
2.3 污水处理节能优化策略
2.4 小结
3 基于记忆分子动理论算法的等时段优化
3.1 污水处理节能优化模型
3.1.1 优化变量
3.1.2 优化目标
3.1.3 出水指标限定范围
3.2 基于记忆分子动理论算法的等时段优化策略
3.2.1 污水处理节能优化问题描述
3.2.2 污水处理等时段节能优化策略
3.2.3 记忆分子动理论算法原理
3.2.4 记忆分子动理论算法实现污水处理过程节能优化
3.3 仿真实验和结果分析
3.3.1 MATLAB搭建BSM1 仿真平台
3.3.2 BSM1 仿真平台可行性验证
3.3.3 基准函数测试MKMTOA算法
3.3.4 污水处理节能优化步骤
3.3.5 仿真及结果分析
3.4 小结
4 基于记忆分子动理论算法的自适应分时段优化
4.1 自适应分时段优化策略描述
4.2 污水处理入水数据有序样本聚类
4.2.1 传统的有序样本聚类
4.2.2 基于自相关系数的有序样本聚类
4.2.3 入水数据样本聚类
4.3 基于记忆分子动理论算法的自适应分时段优化策略
4.4 仿真及结果分析
4.4.1 基于自相关系数有序样本聚类时段划分结果
4.4.2 自适应分段设定值优化结果
4.5 小结
结论
致谢
参考文献
攻读学位期间的研究成果
【相似文献】
本文编号：2867340
【学位单位】：兰州交通大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：X703
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.3 主要研究内容
2 污水处理流程及BSM1 仿真基准模型
2.1 活性污泥法污水处理工艺
2.2 活性污泥法基准仿真模型
2.2.1 BSM1 模型结构
2.2.2 生化反应池模型
2.2.3 二沉池模型
2.3 污水处理节能优化策略
2.4 小结
3 基于记忆分子动理论算法的等时段优化
3.1 污水处理节能优化模型
3.1.1 优化变量
3.1.2 优化目标
3.1.3 出水指标限定范围
3.2 基于记忆分子动理论算法的等时段优化策略
3.2.1 污水处理节能优化问题描述
3.2.2 污水处理等时段节能优化策略
3.2.3 记忆分子动理论算法原理
3.2.4 记忆分子动理论算法实现污水处理过程节能优化
3.3 仿真实验和结果分析
3.3.1 MATLAB搭建BSM1 仿真平台
3.3.2 BSM1 仿真平台可行性验证
3.3.3 基准函数测试MKMTOA算法
3.3.4 污水处理节能优化步骤
3.3.5 仿真及结果分析
3.4 小结
4 基于记忆分子动理论算法的自适应分时段优化
4.1 自适应分时段优化策略描述
4.2 污水处理入水数据有序样本聚类
4.2.1 传统的有序样本聚类
4.2.2 基于自相关系数的有序样本聚类
4.2.3 入水数据样本聚类
4.3 基于记忆分子动理论算法的自适应分时段优化策略
4.4 仿真及结果分析
4.4.1 基于自相关系数有序样本聚类时段划分结果
4.4.2 自适应分段设定值优化结果
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结论
致谢
参考文献
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1 张明涛;基于记忆分子动理论算法的污水处理节能优化策略研究[D];兰州交通大学;2019年
本文编号：2867340
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