基于改進粒子群算法的污水處理過程神經網絡優化控制
更新時間：2012-10-17 21:06
來源：智能系統學報
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摘要：針對活性污泥法污水處理過程iy能耗的問題，綜合考慮污水處理出水水質和生化反應參數之間的關系，文中設計了一種智能優化控制系統。該系統以國際水協(IWA)開發的基準仿真模型BSM1為研究對象，利用改進粒子群算法優化BSM1第2分區的硝態氮濃度和第5分區的濟解氧濃度、混合液懸浮物固體濃度的設定值;同時利用感知器神經網絡預測污水處理過程的輸出，在出水水質達標的前提卜降低污水處理能耗。仿真結果表明，系統總能耗相比閉環控制策略降低4.614%，該神經網絡智能優化控制系統能夠有效降低污水處理的能耗。
關鍵詞： 污水處理，智能優化控制，粒子群算法，神經網絡
1環境保護部2011年發布的《中國環境狀況公報》中指出，2010年全國廢水排放總量為617.3億噸，比上年增加4.7%，而全年累計處理污水397.3億立方米，水污染防治形勢依然嚴峻。因此，建立污水處理廠，最大限度地保護水環境顯得尤為重要。截至2011年3月底，全國設市城市、縣累計建成城鎮污水處理廠2996座，處理能力達到1.33億立方米/日[1]。但是由于污水處理的經濟成本高、能耗大，尚有607座投入運行1年以上的城鎮污水處理廠平均運行負荷率不足60%。因此，在出水水質達標的前提下，降低運行能耗是污水處理過程亟待解決的問題。
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