摘要
本发明涉及污水处理的技术领域,涉及一种污水处理曝气控制方法及系统,根据采集的历史数据,通过智能计算结合优化修正剔除异常值得出精确样本数据集后通过聚类模型进行分类,各分类通过训练、验证测试,得出训练好的BP神经网络模型,后续控制器根据最新数据经过BP神经网络模型所输出精确曝气量至控制各个曝气设备,自动调节生化池风量的增/减;本发明根据进水水质、水量管控生化池鼓风量,控制风量匹配工况,能够有效提高污水处理过程中曝气量的控制精度,减少能耗浪费,提高工艺管控效率,确保不同工况下生化池风量处于最优值,保证出水水质稳定性及达标率,降低电耗成本;适用于各种类型和规模的污水处理厂,具有较广泛的市场应用前景。
技术关键词
曝气控制方法
BP神经网络模型
生化池
生化需氧量
溶解氧
污水处理曝气控制系统
理论
曝气设备
数据
风量
污水池
样本
训练集
曲线斜率变化
工况
设备控制
聚类算法