摘要
本发明涉及一种污水厂生化池智能曝气方法和装置,其中,方法包括:获取污水厂历史运行指标数据,并根据污水厂历史运行指标数据建立训练数据集;基于Transformer框架构建曝气模型,并使用训练数据集对所述曝气模型进行训练;使用模型解释工具解释训练好的曝气模型对不同输入参数的依赖程度;通过消融实验验证Transformer框架中各组分效果;根据模型解释工具的解释结果和消融实验的验证结果确定曝气模型的输入结构体和输出结构体;基于输入结构体实时采集建模指标数据,并通过曝气模型得到生化池曝气量;根据得到的生化池曝气量和曝气设备的控制逻辑,生成实时曝气控制方案,并基于实时曝气控制方案对所述曝气设备进行动态调整。本发明能够提升复杂水质条件的适应性。
技术关键词
生化池曝气
曝气方法
污水厂
多头注意力机制
输入结构
指标
曝气设备
前馈神经网络
实时数据
框架
模块
逻辑
生物
氨氮
训练集
处理器
时序特征
系统为您推荐了相关专利信息
条件生成对抗网络
数据模型训练方法
画像
控制模块
点击率
神经网络模型
数据输出模块
融合特征
多头注意力机制
池化特征
电厂煤粉锅炉
排放预测方法
LSTM神经网络
多头注意力机制
节点特征
图像恢复方法
多信息
通道注意力机制
联合损失函数
编码向量