本发明涉及水处理，尤其涉及一种缺氧池碳源精准投加控制系统及方法。
背景技术：
1、生物脱氮技术具有处理效率高、成本相对较低等优势，而广泛地使用在城镇污水处理中。一般情况下，生物脱氮过程根据涉及的细菌可分为硝化和反硝化两部分。大多数反硝化细菌是异养的，需以生物可降解的有机碳源为电子供体，如短链脂肪酸。然而，城镇污水厂的来水中有机碳浓度通常很低，会导致反硝化不完全，影响脱氮效率。
2、为了保证出水总氮和氨氮的达标排放，往往会通过投加碳源维持生化系统的脱氮效率。在实际运行过程中，大部分污水处理厂仅根据自身经验控制外加碳源的投加量，而忽略实际进水量和水质波动，易造成实际碳源投加量与反硝化碳源需求量不匹配，且无法根据实际情况进行实时调整。显然，这种做法是不经济和不可持续的，可能会增加污水处理厂的运营成本，并有其他副作用，如产生更多的温室气体和多余的污泥。
技术实现思路
1、本发明提供了一种缺氧池碳源精准投加控制系统及方法，能够提高缺氧池碳源投加的精准度。
2、第一方面，本发明提供了一种缺氧池碳源精准投加控制方法，该方法包括：获取当前周期缺氧池的实时生化数据，实时生化数据包括缺氧池的进水瞬时流量、硝氮值和cod值，以及缺氧池出口好氧池的溶解氧值；基于当前周期缺氧池的实时生化数据，计算当前周期的氮去除量，后反馈氮去除差值，以及与氮去除量对应的加药量；基于实时生化数据，以及氮去除量、后反馈氮去除差值和加药量，生成当前周期的输入向量；输入向量用于表征当前周期缺氧池的生化参数；基于输入向量，以及预设的随机森林模型，进行加药预测，得到加药指令，加药指令包括加药泵的开启时间、开启频率和开启时长。
3、在一种可能的实现方式中，基于当前周期缺氧池的实时生化数据，计算当前周期的氮去除量，后反馈氮去除差值，以及与氮去除量对应的加药量，包括：基于缺氧池的进水瞬时流量和硝氮值，确定初始氮去除量；基于cod值，以及预设第一映射关系，确定第一反硝化系数；基于溶解氧值，以及预设第二映射关系，确定第二反硝化系数；基于第一反硝化系数和第二反硝化系数，对初始氮去除量进行修正，得到当前周期的氮去除量；基于当前周期的氮去除量，计算与氮去除量对应的加药量。
4、在一种可能的实现方式中，基于当前周期的氮去除量，计算与氮去除量对应的加药量，包括：若当前周期的氮去除量大于第一阈值，则采用第一公式，确定与氮去除量对应的加药量；第一公式如下：
5、
6、其中，g为与氮去除量对应的加药量，y为当前周期的氮去除量，b为do值，c为加药泵中药液的配置浓度，m为cod值，n为可生化系数，ω为bod折算系数，q为进水瞬时流量，β为总修正系数；若当前周期的氮去除量小于第一阈值，则基于进水瞬时流量，计算流量系数，并基于流量系数，确定与氮去除量对应的加药量。
7、在一种可能的实现方式中，基于流量系数，确定与氮去除量对应的加药量，包括：若流量系数小于第一流量，则确定碳源投加量为零，并基于第二公式，确定与氮去除量对应的加药量；第二公式如下：
8、
9、其中，h为碳源折算系数，b为do值，ω为bod折算系数，g为碳源投加量，c为加药泵中药液的配置浓度，q为设计日处理量；若流量系数大于等于第一流量，且小于第二流量，则基于第一公式，确定与氮去除量对应的加药量；若流量系数大于等于第二流量，且小于第三流量，则基于氮去除量和流量系数，以及第三映射关系，确定碳源投加量，并基于第二公式，确定与氮去除量对应的加药量；若流量系数大于第三流量，则基于第一公式，确定与氮去除量对应的加药量。
10、在一种可能的实现方式中，基于输入向量，以及预设的随机森林模型，进行加药预测，得到加药指令之前，还包括：获取历史时期内缺氧池的生化数据和加药数据；对历史时期内缺氧池的生化数据和加药数据进行划分，得到各加药周期内的生化数据和加药数据；基于各加药周期内的生化数据，计算各加药周期的氮去除量、后反馈氮去除差值，以及与氮去除量对应的加药量；基于各加药周期内的生化数据和加药数据，以及与氮去除量对应的加药量，计算各加药周期的理想加药指令，理想加药指令包括加药泵的开启时间、开启频率和开启时长；基于各加药周期内的生化数据，氮去除量、后反馈氮去除差值，以及与氮去除量对应的加药量，生成各加药周期的输入向量；以各加药周期的输入向量为输入，以各加药周期的理想加药指令为输出，生成训练样本；基于训练样本，进行训练，得到预设的随机森林模型。
11、在一种可能的实现方式中，基于训练样本，进行训练，得到预设的随机森林模型，包括：步骤21：设定随机森林模型的模型参数的初始值；模型参数包括树的数量、树的深度、树的最大深度、节点分类所需的最小样本数、叶子节点最需的最小样本数、分裂时最大特征数和是否使用引导抽样；步骤22：基于训练样本中训练集，以及模型参数的初始值，进行训练，得到初始加药模型，并将初始加药模型设置为最优模型；步骤23：基于训练样本中测试集，对最优模型进行评估，得到最优模型的评估结果；评估结果包括准确率和召回率；步骤24：调整模型参数，并基于训练样本中训练集，以及调整后的模型参数，进行训练，得到更新加药模型；步骤25：基于训练样本中测试集，对更新加药模型进行评估，得到更新加药模型的评估结果；步骤26：若更新加药模型的评估结果优于最优模型的评估结果，则将更新加药模型确定为最优模型；若最优模型的评估结果优于更新加药模型的评估结果，则保持最优模型不变；步骤27，重复步骤24至步骤27，直至迭代次数大于最大迭代次数；步骤28、基于最优模型对应的模型参数，进行训练，确定随机森林模型。
12、在一种可能的实现方式中，基于最优模型对应的模型参数，进行训练，确定随机森林模型，包括：步骤31：基于最优模型对应的模型参数，以及训练样本，进行训练，得到教师模型和学生模型；教师模型和学生模型为模型参数相同的随机森林模型；步骤32：基于训练样本中的测试集对教师模型进行测试，计算得到教师模型的第一测试精度；并基于第一测试精度，确定测试精度阈值；步骤33：对学生模型进行枝叶削减，得到调整后的学生模型；步骤34：基于训练样本中的测试集，对调整后的学生模型进行测试，得到第二测试精度；步骤35：若第二测试精度大于等于测试精度阈值，则重复步骤33至步骤35，直至第二测试精度小于测试精度阈值；步骤38：若第二测试精度小于测试精度阈值，则将当前迭代过程中调整前的学生模型确定为预设的随机森林模型。
13、在一种可能的实现方式中，基于输入向量，以及预设的随机森林模型，进行加药预测，得到加药指令之前，还包括：基于预先存储的当前周期之前多个周期的实时生化数据和加药指令，确定当前周期之前多个周期的加药量偏差值；基于当前周期之前多个周期的加药量偏差值，对输入向量进行更新，得到更新后的输入向量。
14、在一种可能的实现方式中，基于输入向量，以及预设的随机森林模型，进行加药预测，得到加药指令之后，还包括：接收用户输入的加药指示；加药指示包括加药时刻和加药量基于加药时刻的生化数据，计算加药时刻的计算加药量；基于用户输入的加药量以及计算加药量，进行校准，确定加药指示的可行性；若加药指示可行，则基于加药指示生成加药指令；若加药指示不可行，则输出显示信息，显示信息用于提示用户输入错误。
15、第二方面，本发明实施例提供了一种缺氧池碳源精准投加控制装置，该装置包括通信模块和处理模块，通信模块，用于获取当前周期缺氧池的实时生化数据，实时生化数据包括缺氧池的进水瞬时流量、硝氮值和cod值，以及缺氧池出口好氧池的溶解氧值；处理模块，用于基于当前周期缺氧池的实时生化数据，计算当前周期的氮去除量，后反馈氮去除差值，以及与氮去除量对应的加药量；基于实时生化数据，以及氮去除量、后反馈氮去除差值和加药量，生成当前周期的输入向量；输入向量用于表征当前周期缺氧池的生化参数；基于输入向量，以及预设的随机森林模型，进行加药预测，得到加药指令，加药指令包括加药泵的开启时间、开启频率和开启时长。
16、第三方面，本发明实施例提供了一种缺氧池碳源精准投加控制系统，应用于生化系统，生化系统包括厌氧池、缺氧池、好氧池、二沉区和加药控制子系统；厌氧池的出口与缺氧池的进口连接，缺氧池的出口与好氧池的进口连接，好氧池的出口与二沉区的进口连接，加药控制子系统包括在线硝氮仪、在线cod测定仪、加药泵和在线溶解氧仪；缺氧池进口设置有与二沉区连接的混合液回流系统，混合液回流系统之后依次设置在线硝氮仪、在线cod测定仪和加药泵；在线溶解氧仪设置于好氧池进口；加药控制子系统用于执行如上述第一方面以及第一方面中任一种可能的实现方式所述方法的步骤。
17、第四方面，本发明实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括存储器和处理器，该存储器存储有计算机程序，所述处理器用于调用并运行所述存储器中存储的计算机程序时执行如上述第一方面以及第一方面中任一种可能的实现方式所述方法的步骤。
18、第五方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面以及第一方面中任一种可能的实现方式所述方法的步骤。
19、本发明提供一种缺氧池碳源精准投加控制系统及方法，本发明通过计算每个周期的氮去除量，后反馈氮去除差值，以及与氮去除量对应的加药量，并结合进水瞬时流量、硝氮值、cod值和溶解氧值等数据，生成表征缺氧池的生化参数的输入向量，之后通过随机森林模型，进行加药预测，生成加药指令，综合考量了当前流量，前反馈、后反馈等因素对于加药量的影响，使得碳源投放更加符合实际需求，提高了缺氧池碳源投加的精准度。
1.一种缺氧池碳源精准投加控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的缺氧池碳源精准投加控制方法，其特征在于，所述基于当前周期缺氧池的实时生化数据，计算当前周期的氮去除量，后反馈氮去除差值，以及与所述氮去除量对应的加药量，包括：
3.根据权利要求2所述的缺氧池碳源精准投加控制方法，其特征在于，所述基于所述当前周期的氮去除量，计算与所述氮去除量对应的加药量，包括：
4.根据权利要求3所述的缺氧池碳源精准投加控制方法，其特征在于，所述基于所述流量系数，确定与所述氮去除量对应的加药量，包括：
5.根据权利要求1所述的缺氧池碳源精准投加控制方法，其特征在于，所述基于所述输入向量，以及预设的随机森林模型，进行加药预测，得到加药指令之前，还包括：
6.根据权利要求5所述的缺氧池碳源精准投加控制方法，其特征在于，所述基于所述训练样本，进行训练，得到所述预设的随机森林模型，包括：
7.根据权利要求6所述的缺氧池碳源精准投加控制方法，其特征在于，所述基于所述最优模型对应的模型参数，进行训练，确定所述随机森林模型，包括：
8.根据权利要求1所述的缺氧池碳源精准投加控制方法，其特征在于，所述基于所述输入向量，以及预设的随机森林模型，进行加药预测，得到加药指令之前，还包括：
9.根据权利要求1所述的缺氧池碳源精准投加控制方法，其特征在于，所述基于所述输入向量，以及预设的随机森林模型，进行加药预测，得到加药指令之后，还包括：
10.一种缺氧池碳源精准投加控制系统，其特征在于，应用于生化系统，所述生化系统包括厌氧池、缺氧池、好氧池、二沉区和加药控制子系统；所述厌氧池的出口与所述缺氧池的进口连接，所述缺氧池的出口与所述好氧池的进口连接，所述好氧池的出口与所述二沉区的进口连接，所述加药控制子系统包括在线硝氮仪、在线cod测定仪、加药泵和在线溶解氧仪；所述缺氧池进口设置有与所述二沉区连接的混合液回流系统，所述混合液回流系统之后依次设置所述在线硝氮仪、在线cod测定仪和加药泵；所述在线溶解氧仪设置于所述好氧池进口；所述加药控制子系统用于执行如权利要求1至9中任一项所述方法的步骤。
