一种循环水养殖系统中变频水泵的节能优化方法及系统与流程

本技术涉及节能优化，具体涉及一种循环水养殖系统中变频水泵的节能优化方法及系统。

背景技术：

1、在循环水养殖系统中，变频水泵是维持水体循环与水质稳定的核心耗能设备。现有技术中，变频水泵的控制策略主要依赖固定时间表或单一水质参数（如溶解氧）的阈值反馈调节。然而，这种控制方式存在显著缺陷：一方面，养殖生物的代谢需求具有动态时变特性，仅凭滞后的水质参数反馈容易导致控制响应延迟，引发水泵频率频繁跳变与控制振荡，造成无效能耗增加；另一方面，现有控制策略往往忽视了变频水泵自身的非线性物理效率特性，导致水泵在满足流量需求时可能长时间运行于电机效率曲线的低效区间（例如特定中低频段），不仅加剧了电能浪费，还因低效区产生的异常温升与振动加速了设备磨损，缩短了使用寿命。因此，急需一种能够精准匹配生物动态需求并主动规避水泵低效运行区间的节能优化方法。

技术实现思路

1、针对现有技术存在的因控制策略僵化及忽视水泵物理效率特性导致能耗高且设备寿命短的问题，本技术通过一种循环水养殖系统中变频水泵的节能优化方法及系统，实现水泵运行与生物动态需求的精准匹配及能效最优控制。

2、为实现上述目的，本技术采用如下技术方案：

3、一种循环水养殖系统中变频水泵的节能优化方法，包括：步骤s100，实时采集养殖水体内的带时间戳的多模态生物行为传感数据及环境状态参数；步骤s200，对所述带时间戳的多模态生物行为传感数据进行时空联合特征提取，生成生物状态特征向量；步骤s300，基于所述生物状态特征向量和所述环境状态参数，通过预先训练的生物代谢负荷预测模型，输出预测代谢负荷指数；步骤s400，基于所述预测代谢负荷指数和预先标定的变频水泵频率-效率特性曲线，生成避开低效运行区间的最优变频运行指令；步骤s500，将所述最优变频运行指令发送至变频驱动器，并获取反馈数据，基于所述反馈数据对所述生物代谢负荷预测模型进行在线自适应校正。

4、上述方案通过构建“生物行为感知-代谢负荷预测-泵效约束优化-反馈校正”的闭环控制体系，利用生物行为传感数据的前瞻性指示作用提前预判水体循环需求，并结合水泵固有的频率-效率特性曲线生成避开低效区的运行指令，从而在保障水质稳定的同时显著降低能耗并延长设备寿命。

5、作为优选，所述生物状态特征向量包括集群指数、摄食强度指标以及总体活动能级。

6、此优选方案通过选取能够直接表征养殖生物群体代谢活跃度的三个核心声学行为学指标，将抽象的生物行为转化为可量化的控制输入变量，为后续代谢负荷预测提供了高信噪比的特征基础，有效提升了预测模型对生物动态需求的感知精度。

7、作为优选，所述步骤s200中，对所述带时间戳的多模态生物行为传感数据进行时空联合特征提取，生成生物状态特征向量，包括：对所述带时间戳的多模态生物行为传感数据应用短时傅里叶变换，生成时频谱图；在所述时频谱图上，计算第一预设频带内的功率谱密度积分值，得到所述总体活动能级，并计算第二预设频带内的脉冲信号峰度值，得到所述摄食强度指标；基于不同水听器接收到同一声学事件信号的到达时间差，解算声源的空间分布质心，并基于所述空间分布质心在单位时间内的漂移方差与群体分布半径，计算得到所述集群指数。

8、此优选方案通过时频域分析与空间定位算法的结合，实现了从原始声学信号到生物学意义特征的精确映射。其中，利用特定频带的能量与峰度分别表征游动与摄食行为，符合水生生物声学机理；利用多水听器到达时间差解算空间分布，能够量化鱼群的聚集与分散状态，从而全面捕捉影响水体循环需求的生物行为维度。

9、作为优选，所述步骤s400中，基于所述预测代谢负荷指数和预先标定的变频水泵频率-效率特性曲线，生成避开低效运行区间的最优变频运行指令，包括：将所述预测代谢负荷指数转换为需水流量目标值；建立以最小化电能消耗为目标函数的优化问题，所述优化问题的约束条件包括：水泵在控制周期内的总出水量不低于所述需水流量目标值，且水泵的运行频率不落入所述低效运行区间；基于所述优化问题，求解生成所述最优变频运行指令。

10、此优选方案将节能控制转化为一个带约束的数学优化问题，在确保满足生物需水流量的前提下，以电能消耗最小化为目标搜索最优频率点。通过将“避开低效运行区间”作为硬性约束嵌入优化模型，从根本上杜绝了水泵在物理低效区的稳态运行，实现了供需匹配与能效最优的双重保障。

11、作为优选，所述步骤s400中基于所述优化问题，求解生成所述最优变频运行指令，包括：当满足所述需水流量目标值所需的频率落入所述低效运行区间时，启动多频交替运行策略；采用至少两个高效频率点交替运行的策略替代原单一低效频率，并计算各所述频率点在所述控制周期内的运行时长，使得在所述控制周期内的平均流量等于所述需水流量目标值，且总能耗低于在所述低效运行区间内连续运行的能耗。

12、此优选方案针对目标流量恰好对应低效区的特殊工况，创新性地提出了时间维度的频率调制策略。通过将原本需要在低效区连续运行的单一频率，分解为在高效区运行的多个频率点的时间组合，利用水泵在高效区的高转换效率抵消频率切换带来的瞬态损耗，使得整个控制周期的加权平均能耗显著低于低效区连续运行能耗，解决了“避停不避低效”的技术难题。

13、作为优选，所述至少两个频率点包括第一低频频率点和第二高频频率点；所述第一低频频率点为低于所述低效运行区间的下限且效率高于预设阈值的频率点；所述第二高频频率点为高于所述低效运行区间的上限且最接近满足所述需水流量目标值的频率点。

14、此优选方案进一步限定了多频交替策略中频率点的选择边界，确保所选频率点不仅位于高效区，而且尽可能贴近流量需求边界。这种选择逻辑在保证平均流量达标的前提下，最大程度减少了因频率偏离需求点而产生的额外水力损失，进一步优化了交替运行策略的节能效果。

15、作为优选，所述生物代谢负荷预测模型为基于门控循环单元的深度神经网络模型，其网络结构包括：输入层，其神经元数量与所述生物状态特征向量的维度及所述环境状态参数的数量之和相等；至少一个门控循环单元隐藏层，用于捕捉生物行为与环境状态的时序依赖关系；全连接输出层，包含线性激活神经元，其输出值经过归一化处理后得到所述预测代谢负荷指数。

16、此优选方案采用门控循环单元（gru）作为预测模型的核心架构，利用其门控机制有效捕捉生物行为与环境参数在时间序列上的长短期依赖关系，克服了传统静态模型无法处理时序动态特性的缺陷。同时，输入层与输出层的结构化设计确保了多源异构数据的融合处理与预测结果的标准化输出，提高了模型的泛化能力与工程适用性。

17、作为优选，所述步骤s500中，将所述最优变频运行指令发送至变频驱动器，并获取反馈数据，基于所述反馈数据对所述生物代谢负荷预测模型进行在线自适应校正，包括：将所述最优变频运行指令编码为符合工业通信协议的数据帧，通过物理总线写入所述变频驱动器的控制寄存器；从所述变频驱动器获取实际运行频率、电流及功率消耗作为所述反馈数据；基于所述反馈数据，对所述生物代谢负荷预测模型的权重进行在线更新。

18、此优选方案建立了从控制指令下发到执行状态反馈的完整物理链路，并利用实际运行数据对预测模型进行在线自适应校正。这种机制使得模型能够随着养殖生物生长阶段变化、设备老化或环境漂移而持续自我进化，保证了长期运行下的预测精度与控制有效性，避免了离线模型随时间推移而性能衰退的问题。

19、此外，本技术还提供了一种循环水养殖系统中变频水泵的节能优化系统，包括：多模态数据采集模块，用于实时采集养殖水体内的带时间戳的多模态生物行为传感数据及环境状态参数；时空行为特征提取模块，用于对所述带时间戳的多模态生物行为传感数据进行时空联合特征提取，生成生物状态特征向量；生物状态预测建模模块，用于基于所述生物状态特征向量和所述环境状态参数，通过预先训练的生物代谢负荷预测模型，输出预测代谢负荷指数；能效约束轨迹优化模块，用于基于所述预测代谢负荷指数和预先标定的变频水泵频率-效率特性曲线，生成避开低效运行区间的最优变频运行指令；变频指令执行与反馈模块，用于将所述最优变频运行指令发送至变频驱动器，并获取反馈数据，基于所述反馈数据对所述生物代谢负荷预测模型进行在线自适应校正。

20、上述系统通过模块化架构实现了节能优化方法的硬件载体与软件逻辑的物理映射，各模块间的数据流与控制流严格对应方法步骤，确保了技术方案在工程实施中的完整性与可靠性。

21、作为优选，所述多模态数据采集模块包括水听器阵列，所述水听器阵列由呈四面体构型安装的压电陶瓷水听器构成；所述时空行为特征提取模块由专用数字信号处理器构成；所述变频指令执行与反馈模块包含rs-485通信接口电路。

22、此优选方案通过四面体构型的水听器阵列实现了对养殖池内声源的三维空间覆盖与精确定位，消除了平面阵列的垂直方向盲区；采用专用数字信号处理器（dsp）保障了多通道传感数据实时处理的低延迟性；利用rs-485通信接口电路确保了工业现场环境下控制指令传输的抗干扰能力与稳定性，为系统的长期可靠运行提供了硬件基础。

23、有益效果：

24、本技术提供的一种循环水养殖系统中变频水泵的节能优化方法及系统，通过引入多模态生物行为声学感知与前瞻性代谢负荷预测机制，从根本上解决了传统控制策略依赖滞后水质参数导致的控制振荡与供需失配问题，实现了水泵循环供给与生物动态需求的精准动态匹配。在此基础上，本技术独创性地构建了基于水泵频率-效率特性曲线的能效约束优化引擎，特别是针对低效运行区间提出的多频交替运行策略，通过时间维度的频率组合替代空间维度的低效稳态运行，确保了水泵始终工作在高效电能转换状态。这种“前端精准预测+后端泵效约束”的协同控制架构，不仅显著降低了单位水量的输送能耗，还因避免了低效区异常温升与振动而有效延长了设备使用寿命，兼具经济效益与工程实用价值。