一种基于模型预测控制的智能排水分级实时控制方法与流程

技术特征：
1.一种基于模型预测控制的智能排水分级实时控制方法，其特征在于，包括以下步骤：预先进行搭建水力模型，进行校准模型和进行水力模型分段线性化，包括筛选核心区域进行模拟，进行分段线性化的方式将复杂的水力模型进行概化；进行搭建气象运行数据深度学习模型，建立历史气象数据和排水系统运行数据相关性模型，并标定控制策略；标定控制指令组寻优算法，包括针对每个执行机构的每个控制时间步长，在控制范围的持续时间内对每个执行机构的设置；进行最优控制指令组下达，执行机构接受来自寻优算法的下达最优控制指令，执行机构仅执行当前时刻的下一个控制时间步长的指令；进行物理模型实时更新和过程模型更新，包括将模拟步长的每一步运算结果都传递给过程模型，作为过程模型的热启动文件。2.根据权利要求1所述的基于模型预测控制的智能排水分级实时控制方法，其特征在于，所述气象数据降雨量水文数据，所述排水系统运行数据包括内涝事件、积水事件、溢流事件、水质事件和污水厂的运行数据。3.根据权利要求2所述的基于模型预测控制的智能排水分级实时控制方法，其特征在于，所述控制策略，包括：旱天和小雨的控制策略为保证污水厂进水量恒定，最大化处理效率；大雨的控制策略为优先溢流水质较好的水体；暴雨的控制策略为优先溢流水质较好的水体。4.根据权利要求3所述的基于模型预测控制的智能排水分级实时控制方法，其特征在于，所述标定控制策略，还包括以下步骤；标定目标函数，进行评估控制规则的有效性并确定预测时间范围内排水系统的最优控制指令组；进行寻优算法生成操作指令组，包括：更新的过程模型代入指令组和预测降雨数据进行运算，由寻优算法根据计算结果评选出当前控制策略下的最优控制指令组。5.根据权利要求4所述的基于模型预测控制的智能排水分级实时控制方法，其特征在于，所述寻优算法，表示为：min(z)＝∑a(b
·
d(u,x))其中，偏差权重a是标量，表示一种类型的偏差在整个排水系统偏差中所占的权重比例，个体偏差系数b表示计算值和目标数值的偏差所占的权重，整体偏差系数d表示个体偏差的绝对平均值所占的权重，控制指令组u表示每一个时间步长下控制指令，系统状态x表示每一个时间步长下控制点的模拟结果。6.根据权利要求5所述的基于模型预测控制的智能排水分级实时控制方法，其特征在于，所述过程模型更新，包括进行读取热启动文件进行预测运算，作为寻优算法推寻最优控制指令组的判断依据。

技术总结
本发明公开了一种基于模型预测控制的智能排水分级实时控制方法，涉及排水分级控制技术领域，包括以下步骤：预先进行搭建水力模型，进行校准模型和进行水力模型分段线性化，进行搭建气象运行数据深度学习模型，建立历史气象数据和排水系统运行数据相关性模型，并标定控制策略，标定控制指令组寻优算法，进行最优控制指令组下达。本发明实现了模型的实时更新、连续准确计算，基于线性化的控制策略和寻优算法耦合方式，使实时控制系统既能保证水力模型模拟的精确度，又能通过历史数据深度学习细化排水系统控制策略，还能在控制时间步长下找到最优控制指令组，进而实现排水系统实时控制。进而实现排水系统实时控制。进而实现排水系统实时控制。


技术研发人员：金盛 陈航美 陈建平
受保护的技术使用者：金盛
技术研发日：2021.07.28
技术公布日：2021/9/17