摘要
本申请公开了一种基于需水量预测的自适应智能数字加药方法及系统,涉及水处理加药技术领域。该方法从运行指标中筛选建模指标,并基于建模指标获得加药模型;通过需水量预测时序模型确定预测周期的需水量,进而生成预测周期的取水方案;基于该取水方案,利用加药模型获得预测周期的加药量;根据预测周期的加药量生成水厂药剂投加设备调度计划;基于实时的建模指标数据获得实时预测的加药量;根据实时预测的加药量和药剂投加设备的控制规则确定实时的加药量,并基于水厂药剂投加设备调度计划,将实时的加药量下发到药剂投加设备,调整加药量。本申请能够在水厂整体调度过程中提高加药量的准确度,稳定出厂水质。
技术关键词
药剂投加设备
加药方法
指标
周期
投加泵
统计特征
控制加药量
训练神经网络模型
水质
加药系统
场景
策略
时序
数据采集频率
计划
时延
加药技术
系统为您推荐了相关专利信息
协同控制方法
车辆运行数据
重卡车辆
LSTM模型
行驶特征
大气污染物扩散模型
矢量图
监测点
监测单元
极值
资源
数据回归模型
分布式服务器集群
全链路监控系统
列表