基于改进粒子群算法的污水处理过程神经网络优化控制
更新时间：2012-10-17 21:06
来源：智能系统学报
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摘要：针对活性污泥法污水处理过程iy能耗的问题，综合考虑污水处理出水水质和生化反应参数之间的关系，文中设计了一种智能优化控制系统。该系统以国际水协(IWA)开发的基准仿真模型BSM1为研究对象，利用改进粒子群算法优化BSM1第2分区的硝态氮浓度和第5分区的济解氧浓度、混合液悬浮物固体浓度的设定值;同时利用感知器神经网络预测污水处理过程的输出，在出水水质达标的前提卜降低污水处理能耗。仿真结果表明，系统总能耗相比闭环控制策略降低4.614%，该神经网络智能优化控制系统能够有效降低污水处理的能耗。
关键词： 污水处理，智能优化控制，粒子群算法，神经网络
1环境保护部2011年发布的《中国环境状况公报》中指出，2010年全国废水排放总量为617.3亿吨，比上年增加4.7%，而全年累计处理污水397.3亿立方米，水污染防治形势依然严峻。因此，建立污水处理厂，最大限度地保护水环境显得尤为重要。截至2011年3月底，全国设市城市、县累计建成城镇污水处理厂2996座，处理能力达到1.33亿立方米/日[1]。但是由于污水处理的经济成本高、能耗大，尚有607座投入运行1年以上的城镇污水处理厂平均运行负荷率不足60%。因此，在出水水质达标的前提下，降低运行能耗是污水处理过程亟待解决的问题。
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