關鍵詞：污水處理廠；負荷預測；能耗優(yōu)化；智能控制

中圖分類號：X703.1 文獻標志碼：A 文章編號：1003-5168（2025）08-0092-04

DOI： 10.19968/j.cnki.hnkj.1003-5168.2025.08.017

Abstract： [Purposes] To address the issues of high energy consumption and low operational eficiency in wastewater treatment plants，this study designed an energy consumption optimization control system based on load forecasting，aiming to reduce operational energy consumption and improve treatment efficiency.[Methods] A system architecture consisting of three core modules，load prediction， energy consumption analysis，and intelligent control， was constructed.The Long Short-Term Memory （LSTM） algorithm was employed for 24-hour rolling prediction of influent load; a multivariate nonlinear regression model was applied to establish an energy consumption evaluation system; and Model Predictive Control （MPC） strategy was implemented for dynamic optimization of process parameters.[Findings] Through comparative experiments at a wastewater treatment plant with a daily treatment capacity of 5O OOO cubic meters，the system demonstrated a 2 8 . 9 % reduction in unit wastewater treatment power consumption and a 3 3 . 6 % decrease in unit COD removal power consumption compared to traditional control methods.The dissolved oxygen control precision improved by 6 4 . 3 % ，and the effluent quality compliance rate increased by 2.7 percentage points.[Conclusions] The system achieves precise and intelligent operation of the wastewater treatment process through deep integration of load prediction and intelligent control， providing effective technical support for industry energy conservation and emission reduction. Keywords： wastewater treatment plant; load forecasting; energy consumption optimization; inteligent control

0 引言

隨著城市化進程的加快，污水處理廠的建設和運營規(guī)模不斷擴大，污水處理過程耗能高、效率低等問題日益突出。《“十四五\"城鎮(zhèn)污水處理及資源化利用發(fā)展規(guī)劃》明確指出，要加強污水處理廠精細化管理，提高能源利用效率]。因此，開發(fā)一套基于負荷預測的污水處理廠能耗優(yōu)化控制系統(tǒng)已成為該行業(yè)亟待解決的關鍵課題2。

1污水處理廠能耗控制常見問題

污水處理廠能耗控制面臨諸多挑戰(zhàn)，主要表現在以下3方面。第一，各工藝單元能耗分布不均衡，其中曝氣系統(tǒng)耗電量占總能耗的 5 0 % ～ 7 0 % ，二沉池和污泥處理系統(tǒng)耗電量分別占 1 5 % ～ 2 5 % 和10 %～2 0 % ，而進水泵房和脫水機房等輔助設施的能耗比例相對較低，這種能耗分布的不平衡導致針對性優(yōu)化控制策略的制定和實施難度較大。第二，設備選型和運行方式的不合理。例如，曝氣風機的功率因數通常低于0.75，而頻繁啟停和低負荷運行更是會顯著增加能耗[3]。第三，缺乏有效的能耗監(jiān)測和考核機制，各種能耗數據散落在DCS、MIS等不同系統(tǒng)中，缺乏統(tǒng)一的采集、傳輸和分析平臺，能耗狀況難以實時掌控，能效指標無從考核。

2基于負荷預測的能耗優(yōu)化控制系統(tǒng)設計

2.1 系統(tǒng)總體架構

基于負荷預測的污水處理廣能耗優(yōu)化控制系

統(tǒng)通過3個核心模塊的協同運作實現精準控制與節(jié)能管理。該系統(tǒng)的總體架構及邏輯如圖1所示。

2.2 系統(tǒng)核心功能實現

2.2.1負荷預測模塊。負荷預測模塊是本系統(tǒng)的核心組成部分，主要功能是基于機器學習算法對污水處理廠未來24＼～48h的進水量和水質關鍵指標進行精準預測。該模塊主要由數據預處理單元、特征提取單元和預測模型單元構成。

首先，數據預處理單元對歷史運行數據進行清洗、歸一化等操作，剔除異常值和缺失值，提高數據質量[4]。其中，COD、 、SS等水質指標的濃度范圍分別為 2 0 0～6 0 0 m g / L， 1 0 0～4 0 0 m g / L， 1 5 0～5 0 0 m g / L 。其次，特征提取單元綜合分析氣象條件（降雨量、溫度等）、節(jié)假日安排、上游排放源分布等多源異構數據，構建多時間尺度（小時、日、周、月等）多指標（進水流量、COD、氨氮、總磷等）耦合的特征矩陣。最后，預測模型單元采用長短時記憶網絡（Long Short-Term Memory，LSTM）算法對未來負荷進行預測。LSTM是一種特殊的循環(huán)神經網絡（RecurrentNeuralNetwork，RNN），通過引人門控機制克服了傳統(tǒng)RNN在處理長序列數據時的梯度消失問題，在時間序列預測領域展現出卓越的性能。

通過不斷迭代優(yōu)化LSTM模型的參數，最終在測試集上實現平均絕對百分比誤差低于 10 % 的預測精度。預測結果以 1 5 m i n 為時間粒度，滾動更新并傳輸至能耗分析模塊和智能控制模塊，指導后續(xù)的節(jié)能策略制定和設備協同控制。

2.2.2 能耗分析模塊。能耗分析模塊在優(yōu)化控制系統(tǒng)中主要負責對污水處理廠的能源消耗情況進行實時監(jiān)測、統(tǒng)計和分析。該模塊由數據采集單元、能耗建模單元和能效評估單元組成。

數據采集單元利用物聯網技術，在污水處理廠的各個耗能設備上安裝智能電表、流量計等傳感器，以 1 5 m i n 為時間粒度實時采集各工藝單元的電耗功率、風機流量、水泵揚程等能耗相關數據。同時，與負荷預測模塊對接，獲取未來24＼～48h的進水量和水質預測值。

能耗建模單元基于機器學習算法，結合歷史運行數據和設備參數，建立多元非線性回歸模型，刻畫各工藝單元能耗與進水量、COD去除率等因變量之間的定量關系[5]。以曝氣系統(tǒng)為例，其單位污染物去除電耗 計算公式為式（1）。

式中： 為曝氣風機功率， k W; Q 為進水流量， ： 和 s 分別為曝氣前后的COD濃度， COD去除率通常在 6 5 % ～ 8 5 % 。通過擬合大量歷史數據，建立 關于 和COD去除率的多元非線性回歸模型，實現曝氣系統(tǒng)能耗的精準預估。

能效評估單元借助能耗模型對實際能耗數據與理論預估值進行比對分析，識別高能耗環(huán)節(jié)和設備，并結合負荷預測結果開展能效評估。評估指標包括單位污水處理電耗 、單位COD去除電耗 ）等。若實際能耗顯著高于理論值，則觸發(fā)預警機制，為智能控制模塊的節(jié)能優(yōu)化提供決策依據。

2.2.3智能控制模塊。智能控制模塊是系統(tǒng)的核心執(zhí)行單元，根據負荷預測模塊和能耗分析模塊的輸出結果，自適應調節(jié)關鍵工藝參數，實現設備負荷與處理效率的最優(yōu)匹配。該模塊由3個子單元構成：決策優(yōu)化單元、工藝參數調節(jié)單元和設備協同控制單元。

決策優(yōu)化單元采用模型預測控制（ModelPre-dictiveControl，MPC）策略，將未來 2 4 h 內的負荷預測值和能耗預估值作為輸人，求解最優(yōu)控制序列。目標函數包括能耗最小化和出水水質達標兩個方面。以曝氣控制為例，其目標函數可表示為式（2）。

式中： 為第 k 個時步的曝氣能耗預估值， 為第 k 個時步的溶解氧濃度， 為溶解氧設定值（通常為 2～3 m g / L ）， 和β為加權系數。通過求解該多目標優(yōu)化問題，得到未來 N 個時步（如 N=9 6 ，對應 2 4 h 的最優(yōu)控制序列。

工藝參數調節(jié)單元依據MPC算法的優(yōu)化結果，實時調整鼓風機頻率、溶解氧設定值、污泥回流比等關鍵工藝參數。其中，鼓風機頻率調節(jié)范圍為3 0～5 0 H z ，溶解氧設定值調節(jié)范圍為 1 . 5～2 . 5 m g / L 污泥回流比調節(jié)范圍為 5 0 % ～ 2 0 0 % 。調節(jié)指令以PLC控制程序的形式下發(fā)至現場設備。

設備協同控制單元負責協調各工藝單元的運行狀態(tài)，避免因個別環(huán)節(jié)優(yōu)化而引發(fā)整體能效下降。例如，當系統(tǒng)建議提高鼓風機頻率時，需同步校核供氣管網壓力是否滿足需求，否則會導致曝氣效果下降。當回流泵頻率調高時，也要關注二沉池的泥水界面高度，確保出水水質穩(wěn)定。

3優(yōu)化控制系統(tǒng)的試驗驗證

3.1案例背景與試驗方案

為驗證所設計系統(tǒng)的實際應用效果，本研究選取某日處理規(guī)模5萬 的污水處理廠作為試驗場所。該廠采用改良型 工藝，主要處理單元包括初沉池、生化池和二沉池。傳統(tǒng)控制方式主要依賴運行人員根據經驗設定工藝參數，曝氣系統(tǒng)采用定時定量方式運行，回流比固定在 1 5 0 % 左右，缺乏針對負荷變化的動態(tài)調節(jié)機制。

試驗采用對照試驗方案，在2號和3號并聯處理系統(tǒng)中分別設置試驗組和對照組，兩組進水水質和水量基本一致。試驗組應用本研究所設計的基于負荷預測的能耗優(yōu)化控制系統(tǒng)，采用LSTM模型進行 2 4 h 滾動預測，采樣間隔為 1 5 m i n ；對照組維持原有運行方式。試驗持續(xù) 3 0 d ，進水COD濃度控制在 2 8 0～5 2 0 m g / L 范圍內，氨氮濃度為 2 5～4 5 m g / L 工藝參數控制范圍：鼓風機頻率 3 0～5 0 H z ，溶解氧設定值 1 . 5～2 . 5 m g / L ，污泥回流比 5 0 % ～ 2 0 0 % 。核心評價指標包括單位污水處理電耗 、單位COD去除電耗 （ k W ? h / k g C O D 、溶解氧控制精度（ m g / L ）和出水水質達標率。所有數據采用Hach在線水質分析儀和西門子電量采集模塊實時采集，采樣頻率為 5 m i n 。

3.2 結果分析

通過為期 3 0 d 的對照試驗，本研究系統(tǒng)地評估了基于負荷預測的能耗優(yōu)化控制系統(tǒng)的實際應用效果（見表1）。

試驗結果表明，與傳統(tǒng)控制方式相比，基于負荷預測的能耗優(yōu)化控制系統(tǒng)在各項評價指標上均表現出顯著優(yōu)勢。具體來說，試驗組的單位污水處理電耗和單位COD去除電耗分別降低了 2 8 . 9 % 和3 3 . 6 % 。這主要得益于LSTM預測模型（預測精度M A P E lt; 8 % 為系統(tǒng)提供了準確的負荷預測信息，使得鼓風機能夠根據實際需氧量動態(tài)調整運行頻率，平均運行頻率較對照組降低了 1 7 . 8 % 。同時，試驗組的溶解氧控制精度提升了 6 4 . 3 % ，表明MPC控制策略能夠有效抑制溶解氧波動，避免過度曝氣造成能源浪費。此外，試驗組通過實時優(yōu)化污泥回流比，在降低泵耗的同時保持了較高的處理效率，COD和氨氮平均去除率分別提高了 2 . 5 % 和 2 . 4 % ，出水水質達標率提升了 2 . 7 % 。以上這些數據充分證實了本研究所設計系統(tǒng)在實際工程應用中的技術可行性和節(jié)能潛力。

4結語

本研究設計的基于負荷預測的污水處理廠能耗優(yōu)化控制系統(tǒng)，通過LSTM預測算法、多元非線性回歸建模和MPC控制策略的有機結合，實現了污水處理過程的智能化節(jié)能控制。試驗驗證表明，該系統(tǒng)可有效降低運行能耗，提高處理效率。

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（欄目編輯：陳萌萌）