摘要
本发明涉及滤池的反冲洗控制和排班领域,具体地说是一种用于滤池反冲洗的控制和排班方法。通过采集滤格多种实时运行数据,经预处理后利用机器学习模型预测滤后压力分布及变化率。基于历史数据分析法或敏感性分析法确定阈值,结合多点判断法等确定第一反冲洗时刻,再根据优化目标和智能排班算法确定第二反冲洗时刻,以此生成排班方案。持续采集数据,依反冲洗优先级动态调整。该方法能精准预测反冲洗时机,解决现有策略缺乏精准预测、个性化处理和优化排班的问题,可提高滤池运行效率和水质,节约能源,增强系统稳定性,广泛适用于不同类型滤池,降低运营成本。
技术关键词
滤池反冲洗
排班方法
智能排班算法
时间段
机器学习模型
NSGA算法
非暂态计算机可读存储介质
压力
混合整数规划
数据采集频率
时序
历史运行数据
加权平均法
变量
卡尔曼滤波
处理器
特征工程
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有功功率
电表
功率因数
数据处理模块
数据采集模块
动态调节方法
超声波水表
机器学习模型
频率
信号传输方式
策略优化方法
动态规划算法
项目
代码生成工具
场景
孔设计方法
参数化模板
训练机器学习模型
三维设计软件
机器学习算法