一种工况自适应的污水处理智能控制方法、装置及介质与流程

本发明涉及污水处理，具体涉及一种工况自适应的污水处理智能控制方法、装置及介质。

背景技术：

1、近年来，农村生活污水处理设施大量建设。现有技术中已有将物联网和新能源技术应用于农村污水处理的相关方案，如“一种分散式农村污水处理站点智能优化方法及系统”（cn119490241b）采用物联网传感架构，通过水质预测与参数优化实现动态调控；“利用山丘区面源污染净化水发电处理村庄生活污水的方法”（cn114409205a）利用丘陵地势差发电为污水处理供能，实现了部分能源自给。

2、然而上述现有技术存在以下缺陷：

3、控制策略单一，难以适应工况剧烈变化。丘陵农村污水处理面临丰水期、枯水期、滤池堵塞加速期、电价高峰等截然不同的运行工况，不同工况下控制目标应有所侧重。现有技术采用固定的优化目标或固定权重，无法根据工况变化主动切换控制策略。例如，在滤池堵塞加速期，本应优先执行反冲洗以保障出水水质，但固定权重优化可能因过度追求节能而延迟反冲洗，导致设备损坏；在电价高峰时段，本应优先储能避峰，但固定权重可能仍按常规模式运行，造成电费浪费。

4、缺乏对极端工况的主动识别与响应机制。现有技术虽引入数据预测，但未建立工况分类模型，无法提前识别“堵塞加速”、“暴雨来临”等异常状态，控制决策缺乏前瞻性。cn114409205a仅描述基本电气控制，无任何工况自适应能力；cn119490241b等虽采用机器学习进行水质预测，但预测结果仅用于参数微调，未改变控制策略的根本取向。

技术实现思路

1、本发明提供了一种工况自适应的污水处理智能控制方法、装置及介质，以解决现有技术中控制策略单一、难以适应工况剧烈变化，以及缺乏对极端工况的主动识别与响应机制的技术问题。

2、第一方面，本发明提供了一种工况自适应的污水处理智能控制方法，包括：获取污水处理系统的历史运行数据；采用聚类算法对历史运行数据进行聚类，以识别若干工况；基于识别出的若干工况，确定各工况对应的控制策略，其中，不同工况对应的控制策略具有不同的多目标优化权重组合；获取污水处理系统的当前实时运行数据，根据当前实时运行数据判定当前工况；根据判定的当前工况，匹配并执行与该工况对应的控制策略。

3、本发明通过聚类算法对历史运行数据进行聚类以自动识别工况，建立了工况分类模型，能够提前识别“堵塞加速”、“暴雨来临”等异常状态，解决了现有技术缺乏对极端工况主动识别与响应机制的问题；同时，基于识别出的工况确定对应的控制策略，不同工况对应不同的多目标优化权重组合，并在实时运行中根据当前工况匹配并执行相应策略，解决了现有技术中控制策略单一、难以适应工况剧烈变化的问题，实现了不同工况下优化目标优先级的自适应调整，提高了应对工况变化的响应能力。

4、在一种可选的实施方式中，历史运行数据包括与污水处理的物质流状态相关的第一类特征数据，以及与污水处理系统的能量流状态和/或经济性状态相关的第二类特征数据。本实施方式通过将物质流状态特征与能量流/经济性状态特征共同纳入聚类分析的依据中，使得聚类识别出的工况不仅能够反映系统的水力负荷和污染物处理状态，还能够反映系统的能耗水平和经济性状态，从而为后续不同工况下多目标优化权重的自适应调整提供更全面的数据基础，有利于实现能量流与物质流的协同优化，进一步提升污水处理系统的综合运行效益。

5、在一种可选的实施方式中，第一类特征数据至少包括水位、流量、滤池压差和压差变化率；第二类特征数据至少包括储能状态和电价。本实施方式通过引入压差变化率，能够捕捉滤池堵塞的发展趋势，实现堵塞加速期的提前预判，从而及时主动执行反冲洗，延长滤池寿命并保障出水水质；通过引入电价和储能状态，能够在电价高峰时段优先储能避峰，降低购电成本，在丰水期优先发电，提升能源自给率。上述特征共同作为聚类算法的输入，使得识别出的工况同时反映了设备健康状态和经济性状态，为多目标优化权重的自适应调整提供了数据基础，实现了能量流与物质流的协同优化，提升了系统的经济性和可靠性。

6、在一种可选的实施方式中，历史运行数据还包括降雨概率。本实施方式通过引入降雨概率，使工况识别不仅基于当前运行状态，还能够融合未来天气变化趋势，提前预判丰水期水量增长趋势或暴雨冲击风险，从而在控制策略制定时具备前瞻性，提前调整运行模式以应对水量波动，进一步提升了系统在复杂气候条件下的自适应能力和运行稳定性。

7、在一种可选的实施方式中，聚类算法为dbscan算法，dbscan算法的邻域半径和最小邻域样本数通过轮廓系数法优化确定。本实施方式中，dbscan算法无需预设聚类数目，能够自动发现任意形状的聚类，有效识别噪声数据，相较于需要预先设定聚类数目的划分式聚类方法，更适用于工况类别和数量未知的污水处理场景；同时，通过轮廓系数法客观评价聚类效果以优化确定邻域半径和最小邻域样本数，避免了人为经验设定的主观性和盲目性，进一步提高了工况划分的准确性和合理性，为后续多目标优化权重的精准匹配提供了可靠的数据基础。

8、在一种可选的实施方式中，确定各工况对应的控制策略，包括：针对每种工况，预设多目标优化问题的权重组合，形成工况与权重组合的映射关系，以权重组合表征该工况下的控制目标取向，作为该工况对应的控制策略的参数化表达；其中，多目标优化问题的优化目标包括能量自给率、滤池寿命和购电成本。本实施方式将控制策略表达为不同工况下的多目标优化权重组合，使得同一组优化目标（能量自给率、滤池寿命、购电成本）在不同工况下具有不同的优先级，从而实现优化目标权重随工况的自适应调整，例如，在滤池堵塞加速期侧重设备维护以保障安全运行，在电价高峰时段侧重降低购电成本，在丰水期侧重提升能量自给率，避免了传统方案中固定权重难以兼顾多工况需求的问题，实现了系统综合效益的最大化。

9、在一种可选的实施方式中，根据当前实时运行数据判定当前工况，包括：采用k近邻分类器计算当前实时运行数据与各工况聚类中心的距离，根据距离判定当前工况。本实施方式中，k近邻分类器作为一种基于距离的非参数分类方法，计算量小、决策速度快，无需复杂的在线训练过程，能够基于离线聚类结果快速匹配当前运行状态所属的工况类别，适合部署在计算资源有限的边缘设备上，保障了工况识别的实时性和可靠性，为后续控制策略的及时切换提供了准确的决策依据。

10、在一种可选的实施方式中，根据判定的当前工况匹配并执行与该工况对应的控制策略，包括：对于当前工况，从映射关系中调用对应的权重组合；根据当前实时运行数据和调用的权重组合，求解多目标优化问题，得到该工况下的最优设备控制参数；根据最优设备控制参数生成对应的控制指令序列，以该控制指令序列作为当前工况的控制策略。本实施方式通过调用当前工况对应的权重组合，结合当前实时运行数据在线求解多目标优化问题，能够在正确识别工况的基础上，实时生成与该工况相匹配的最优控制指令序列，将工况识别结果转化为具体的设备控制动作，实现工况识别到策略执行的完整闭环控制，避免了传统方案中策略执行与工况识别相脱节的问题，实现了控制策略的精准匹配和动态自适应调整，进一步提升了污水处理系统在复杂工况下的运行效益和智能化水平。

11、第二方面，本发明提供了一种工况自适应的污水处理智能控制装置，包括：历史数据获取模块，用于获取污水处理系统的历史运行数据；工况划分模块，用于采用聚类算法对历史运行数据进行聚类，以识别若干工况；策略预设模块，用于基于识别出的若干工况，确定各工况对应的控制策略，其中，不同工况对应的控制策略具有不同的多目标优化权重组合；实时判断模块，用于获取污水处理系统的当前实时运行数据，根据当前实时运行数据判定当前工况；策略执行模块，用于根据判定的当前工况，匹配并执行与该工况对应的控制策略。

12、第三方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机指令，计算机指令用于使计算机执行上述第一方面或其对应的任一实施方式的工况自适应的污水处理智能控制方法。