知识和数据驱动的污水处理反硝化脱氮过程协同优化控制

التفاصيل البيبلوغرافية
العنوان: 知识和数据驱动的污水处理反硝化脱氮过程协同优化控制
المؤلفون: 韩红桂, 王玉爽, 刘峥, 孙浩源, 乔俊飞
سنة النشر: 2024
المجموعة: Institute of Automation: CASIA OpenIR (Chinese Academy of Sciences) / 中国科学院自动化研究所机构知识库
مصطلحات موضوعية: 污水处理反硝化脱氮过程, 知识和数据驱动, 协同优化控制, 自适应知识核函数, 知识引导的协同优化算法
الوصف: 为有效提升城市污水处理过程的脱氮效果, 提出一种知识和数据驱动的反硝化脱氮过程协同优化控制(Knowledge-data-driven cooperative optimal control, KDDCOC). 所提方法主要有以下两个方面: 首先, 建立一种基于自适应知识核函数的协同优化控制目标模型, 动态描述出水水质(Effluent quality, EQ)以及泵送能耗(Pumping energy consumption, PE)、关键变量的协同关系; 其次, 提出一种知识引导的协同优化算法(Knowledge guide-based cooperative optimization algorithm, KGCO), 快速准确求解硝态氮(Nitrate nitrogen, S NO )优化设定值, 提高KDDCOC的响应速度. KDDCOC利用比例−积分−微分(Proportional-integral-derivative, PID)控制器对硝态氮优化设定值进行跟踪, 将提出的KDDCOC应用于城市污水处理过程基准仿真模型 1 号(Benchmark simulation model No.1, BSM1), 实验结果表明, 该方法能够提高出水水质, 降低运行能耗, 有效改善脱氮效果.
نوع الوثيقة: report
اللغة: unknown
Relation: 自动化学报; http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/57746
DOI: 10.16383/j.aas.c230695
الاتاحة: http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/57746
https://doi.org/10.16383/j.aas.c230695
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رقم الانضمام: edsbas.7926A5EA
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