【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于污水处理领域，涉及设备控制技术，具体是一种模块化智慧污水处理管理系统。
技术介绍
1、随着城市化进程的加速和工业生产的发展，污水处理需求日益增长且面临更多复杂情况。一方面，城市人口不断增加，土地利用类型多样化，商业活动、工业生产以及居民生活等产生的污水成分和数量变化更加复杂多样。另一方面，环境意识的提高对污水处理质量和效率提出了更高要求，不仅要确保污水达标排放，还要注重资源的回收利用和成本控制。
2、当前，许多污水处理系统在决定何时启动设备时，主要依赖于基于流量的控制方法，即设定一个固定的流量阈值。这种方法忽略了污水水质和环境条件的变化，存在明显局限性。例如，在工业生产中意外泄漏或预处理环节故障时，污染物浓度可能急剧升高，即使流量未达阈值，也应立即启动设备以避免水质恶化和处理成本上升。不合理的流量阈值设定还会引发设备运行问题。如果流量阈值过低，在暴雨天气或工业生产高峰时段，设备可能频繁启停，导致机械磨损和能源消耗增加。相反，如果流量阈值过高，在污水流量低但水质已经开始变差时，设备延迟启动会导致污水积累和水质进一步恶化，增加处理成本和环境风险。基于时间控制的方法同样无法应对污水产量的突然变化，导致污水处理设备不能智能响应，可能引起污水溢出、处理效率下降或者环境污染等问题，进而影响整个污水处理系统的稳定性和效能。
技术实现思路
1、本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一；为此，本专利技术提出了一种模块化智慧污水处理管理系统，用于解决现有污水处理设备
2、为实现上述目的，本专利技术提供了一种模块化智慧污水处理管理系统，包括：
3、数据采集模块：用于根据污水处理厂的服务区域将收集的土地利用类型数据进行划分，并收集若干服务区域的污水实时数据和历史污水生产相关数据，得到若干服务区域的土地相关数据、污水实时数据以及历史污水生产相关数据；
4、污水处理模块：用于根据污水实时数据和污水储存池容量数据构建多目标优化模型，并求解多目标优化模型得到最优设备开启时间，根据最优设备开启时间启动若干服务区的污水处理流程；
5、污水产量预测模块：用于将若干服务区域的土地相关数据和历史污水生产相关数据输入污水产量预测模型，得到若干污水处理厂的下一时间段的预测污水产量和第一预测亚铁盐消耗量；其中，污水产量预测模型基于深度学习算法构建；
6、材料购买模块：用于根据下一时间段的预测污水产量和第一预测亚铁盐消耗量计算亚铁盐预测需求量，并根据若干污水处理厂的亚铁盐预测需求量进行采购。
7、基于上述技术模块，本专利技术实现了对污水处理流程的智能化管控。其中，污水处理模块通过构建多目标优化模型，依据污水实时数据与污水储存池容量数据，科学合理地决策污水处理流程的启动，有效平衡处理效率、成本等多方面因素，提升整体处理效能；污水产量预测模块运用深度学习算法，挖掘污水生产相关数据的规律，精准地预测污水产量及亚铁盐消耗量，为后续物料准备提供指导；材料购买模块：结合污水产量及亚铁盐消耗预测结果，计算亚铁盐需求，实现按需采购，避免物料浪费与供应短缺问题，保障了污水处理工艺正常运行。
8、进一步地，所述若干服务区域的土地相关数据和污水生产相关数据，包括：
9、土地相关数据包括：商业用地比例、工业用地比例、农业用地比例和住宅用地比例；
10、历史污水生产相关数据包括：交通密度、人口数量、降水量、重工业工厂数量、轻工业工厂数量；
11、污水实时数据包括：污水存量、污染物种类、污染物浓度、环境温度、能耗成本、设备运行成本。
12、进一步地，所述根据污水实时数据和污水储存池容量数据构建多目标优化模型，包括：
13、a1，根据污水存量和污水储存池容量定义污水溢出风险最小化函数；
14、a2，根据能耗成本和设备运行成本定义处理成本最小化函数；
15、a3，根据污染物种类、污染物浓度以及环境温度定义污水变质风险最小化函数；
16、a4，构建约束条件，并与污水溢出风险最小化函数、处理成本最小化函数和污水变质风险最小化函数构成多目标优化模型；
17、a5，利用多目标进化算法求解所述多目标优化模型，得到最优设备开启时间。
18、多目标优化函数同时考虑了污水溢出风险、处理成本和污水变质风险。在启动污水处理流程时，不是仅仅关注单一的流量或时间因素，而是权衡各种风险。例如，当污水存量接近储存池容量，存在溢出风险时，即使流量未达到传统设定的启动阈值，也可以根据多目标优化模型提前启动设备，避免污水溢出造成环境污染。
19、对于污水变质风险，它结合了污染物种类、浓度和环境温度等因素。在温度较高的季节或者污水中污染物浓度变化时，能够及时调整启动时间，防止污水严重变质，导致处理难度以及处理成本增加的问题。
20、进一步地，所述污水溢出风险最小化函数的构建过程，包括：
21、a11，计算污水存量在预设周期内的均值；
22、a12，根据公式计算污水存量的自相关累积强度sacf；其中，t表示时间索引，qt表示t时刻的污水存量，n表示预设周期内的污水存量数据点的个数，k表示滞后阶数，用于衡量污水存量序列{qt}在不同时间间隔上的相关性，kcut表示滞后阶数阈值，acf(k)表示污水存量的自相关函数；
23、a13，根据公式计算污水存量波动性因子vf；
24、a14，根据污水储存池容量w和vf定义污水溢出风险最小化函数为：；其中，t表示预设周期，st表示污水储存池内的污水存量，αs表示季节权重函数，p表示概率。
25、污水溢出风险最小化函数综合了污水存量的均值、波动情况以及时间序列相关性等，能更准确地评估污水溢出风险；并基于实时数据计算，能够根据污水存量的变化动态调整对溢出风险的评估。如果污水存量突然增加或者波动加剧，函数能及时反映出溢出风险的升高，从而可以提前启动污水处理设备，避免污水溢出造成环境污染和设备损坏等问题。
26、进一步地，所述处理成本最小化函数的构建过程，包括：
27、a21，通过统计得到污水处理设备启动的固定成本ceq0和单位时间污水处理设备的可变成本ceq1；
28、a22，利用直线折旧法计算得到污水处理设备在t时刻的折旧成本为：；其中，v0表示污水处理设备的初始价值，l表示使用年限，m表示预计总处理量，mt表示t时刻的已处理量，且，ri表示污水处理设备在第i个时刻的处理量，xi表示二进制决策变量，且值为1时表示启动污水处理设备，值为0时表示关闭污水处理设备；
29、a23，根据公式计算设备运行成本ceq；其中xt表示t时刻时的二进制决策变量，与xi含义相同；
30、a24，根据公式计算得到能耗成本cen；其中，et表示t时刻的电价，a表示单位污水处理量的能耗系数，ηt表示污水处理设备的本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种模块化智慧污水处理管理系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种模块化智慧污水处理管理系统，其特征在于，
3.根据权利要求1所述的一种模块化智慧污水处理管理系统，其特征在于，所述根据污水实时数据和污水储存池容量数据构建多目标优化模型，包括：
4.根据权利要求3所述的一种模块化智慧污水处理管理系统，其特征在于，所述污水溢出风险最小化函数的构建过程，包括：
5.根据权利要求3所述的一种模块化智慧污水处理管理系统，其特征在于，所述处理成本最小化函数的构建过程，包括：
6.根据权利要求5所述的一种模块化智慧污水处理管理系统，其特征在于，所述ηt的计算公式为：；其中，η0表示初始能耗效率，λ表示能耗效率衰减系数。
7.根据权利要求3所述的一种模块化智慧污水处理管理系统，其特征在于，所述污水变质风险最小化函数的构建过程，包括：
8.根据权利要求3所述的一种模块化智慧污水处理管理系统，其特征在于，所述约束条件，包括：
9.根据权利要求1所述的一种模块化智慧污水处理管理系统，其特征
10.根据权利要求1所述的一种模块化智慧污水处理管理系统，其特征在于，所述根据下一时间段的预测污水产量和第一预测亚铁盐消耗量计算亚铁盐预测需求量，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种模块化智慧污水处理管理系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种模块化智慧污水处理管理系统，其特征在于，
3.根据权利要求1所述的一种模块化智慧污水处理管理系统，其特征在于，所述根据污水实时数据和污水储存池容量数据构建多目标优化模型，包括：
4.根据权利要求3所述的一种模块化智慧污水处理管理系统，其特征在于，所述污水溢出风险最小化函数的构建过程，包括：
5.根据权利要求3所述的一种模块化智慧污水处理管理系统，其特征在于，所述处理成本最小化函数的构建过程，包括：
6.根据权利要求5所述的一种模块化智慧污水处理管理系统，其特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：段艳君，李荣祥，周斌，黄静波，谭小飞，刘伟，
申请(专利权)人：湖南易净环保科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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