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    自適應粒子群算法在污水處理過程智能控制優(yōu)化中的應用仿真研究

    2021-09-16 06:22:48王愛其
    中國造紙 2021年8期
    關鍵詞:設定值控制策略污水處理

    王愛其 陳 科

    (浙江景興紙業(yè)股份有限公司,浙江嘉興,314214)

    廢水再利用是全球資源可持續(xù)發(fā)展中的重要課題[1],而綠色環(huán)保節(jié)能的污水處理過程(Wastewater treatment process,WWTP)則是保證環(huán)境生態(tài)平衡的重要因素[2]。歐美等發(fā)達國家和地區(qū)對污水處理的研究起步較早,在WWTP中實現了較高的自動化水平[3]。我國起步相對較晚,污水處理廠設備、控制技術、技術人員水平相對較弱。由于WWTP是一個具有非線性、大時變、強耦合等特點的復雜生化過程,極易受到外界多種因素影響,存在能耗(EC)和出水水質(EQ)難以協(xié)調、處理代價大等問題[4]。為使WWTP節(jié)能環(huán)保,即在提高污水處理效率的同時有效降低污水處理成本,使EQ達到國家標準[5],探求高效的控制策略是一個重要的解決途徑。

    WWTP中的控制策略,主要可以分為傳統(tǒng)控制策略和智能控制策略。在傳統(tǒng)控制策略中,PID控制策略因其控制簡單、易于實現等特點被廣泛應用[6],然而往往只對特定工況有效。隨著人工智能的快速發(fā)展,出現了多種用于優(yōu)化WWTP的智能控制策略。PISA等人[7]提出了一種基于人工神經網絡(ANN)的內??刂撇呗詠碚{節(jié)部分水質的濃度,該方法能夠在不進行線性化的情況下建立WWTP模型,從而提升控制器的性能;YU等人[8]利用基于多目標的差分進化算法提升WWTP的效率和效益;QIAO等人[9]提出了一種基于NSGAII動態(tài)多目標優(yōu)化算法,并采用神經網絡在線建模策略,用于對氧氣濃度(So)與硝態(tài)氮濃度(SNO)進行實時優(yōu)化和跟蹤。綜上所述,前人研究采用不同智能計算方法嘗試對不同工況下的WWTP進行控制優(yōu)化求解,且均有一定效果。但由于WWTP環(huán)節(jié)單元眾多,存在各種非線性和不確定性影響因素,因此即便花費很高的計算代價,在保證水質和降低能耗間很難達到一個理想的平衡。

    為此,本課題采用算法結構簡單、便于工程實現、計算代價較小的自適應粒子群算法(Adaptive particle swarm optimizaiton,APSO)實現對WWTP的優(yōu)化控制。根據WWTP的過程變量、優(yōu)化目標和性能評價指標,首先構建綜合考慮EC和EQ指標滿足的優(yōu)化目標函數,然后利用自適應PSO控制策略對So和SNO的設定值進行動態(tài)尋優(yōu),進而優(yōu)化污水處理的過程控制。

    1 WWTP優(yōu)化

    1.1 基準仿真模型介紹

    WWTP涉及大量復雜的生化反應,其中活性淤泥法(Activated sludge process,ASP)是最常用的處理技術[10]。隨著對WWTP研究的不斷深入,根據ASP的特點,國際水質協(xié)會(IWA)和歐盟科技合作組織(COST)共同開發(fā)了BSM1[11]以評估不同控制策略對WWTP的優(yōu)化效果。如圖1所示,BSM1由生化反應池和二沉池組成。生化反應池主要基于ASM1[12],包含2個厭氧單元和3個好氧單元。厭氧單元主要完成反硝化反應,好氧單元則主要完成硝化反應。這2種反應在生物反應器中形成2個控制回路L1和L2;回路L1通過改變氧氣轉移系數KLa5來調節(jié)單元五中的溶解氧So,5濃度;L2通過改變內部循環(huán)流量Qa來調節(jié)單元二中的硝態(tài)氮SNO,2濃度。二沉池總共分為10層,主要用來排出污水中的淤泥。

    圖1 BSM1的系統(tǒng)結構圖Fig.1 Systemstructure diagramof BSM1

    為方便比較不同控制策略的性能,BSM1提供了EQ和EC指標,EQ越小表明出水水質越好。同時在BSM1中對主要污染物指標進行了詳細的規(guī)定,如表1所示。此外,WWTP的每個運行過程都需要消耗電能及其他成本,包括對好氧區(qū)加氧的曝氣能耗(AE)和對淤泥回流運送等過程的泵送能耗(PE)等。其中,AE和PE占EC的70%以上。因此,本課題中EC只考慮AE和PE,相關計算公式如式(1)~式(4)所示。

    表1 BSM 1中出水水質約束條件Table 1 Constraint conditions of effluent quality in BSM 1 mg·L-1

    式中,Vi是第i個生物反應器的體積;SsatO是溶解氧的飽和濃度,取8 mg/L;t表示時間;T是評估周期;KLai表示氧氣轉換系數;Qa、Qr和Qw分別表示內部循環(huán)流量、回流淤泥循環(huán)流量和廢淤泥流量;SS表示固體懸浮物濃度,CODCr表示化學需氧量,SNO表示硝態(tài)氮濃度,SNKj表示凱氏氮濃度,BOD5表示5日生化需氧量。

    1.2 優(yōu)化目標函數

    優(yōu)化目標在控制策略中起著重要作用。為平衡WWTP中EQ和EC的關系,即在保證合格EQ的前提下,使得WWTP的EC最少。因此,本課題中優(yōu)化目標函數如式(5)所示。

    式中,c為能耗系數,取0.1。

    由上述公式可知,SO和SNO是WWTP中的主要過程變量,決定了整個過程最終輸出的預期目標EC和EQ。此外,由于天氣等因素影響,污水質量不斷改變,需要對SO和SNO的設定值進行動態(tài)優(yōu)化。因此,將SO和SNO的設定值[SO,S,SNO,S]作為優(yōu)化控制參數。

    2 自適應PSO控制優(yōu)化策略

    PSO最初早是由Eberhart和Kennedy為解決無約束優(yōu)化問題提出的,它模擬了鳥群或魚群的行為[13]。該算法因其簡單性和高搜索效率而被成功應用于各種問題中。該算法隨機從搜索空間中的N個群體粒子開始,每個粒子有其自己的位置和速度,在每次迭代時,第i個粒子的位置和速度更新公式如式(6)~式(7)所示。

    式中,d表示問題的第d個維度;Vi(t)=[vi1(t),vi2(t),…,viD(t)]和Xi(t)=[xi1(t),xi2(t),…,xiD(t)]表示第i個粒子在第t次迭代中的速度和位置;D表示問題總維度;Pi(t)=[pi1(t),pi2(t),...,piD(t)]是第i個粒子找到的個人歷史最佳位置;Pg(t)=[pg1(t),pg2(t),...,pgD(t)]是所有粒子找到的全局歷史最佳位置;w代表慣性權重;r1和r2是在[0,1]范圍內均勻產生的隨機數;c1和c2為加速度系數,分別被稱作認知學習因子和社會學習因子。

    文獻[13]研究了慣性權重對算法性能的影響,發(fā)現較大的w有利于算法的全局搜索,而較小的w則利于算法的局部搜索,進而提出了令w隨搜索時間線性遞減的自適應調整策略,如式(8)所示。

    為進一步提高算法全局搜索和局部搜索之間的有效平衡,文獻[14]對c1和c22個學習因子也提出了相似的自適應線性時變調整策略,如式(9)和式(10)所示。

    顯然,上述參數的自適應調整策略,慣性權重w和社會學習因子c2隨時間線性遞減,能夠保證算法在搜索早期具有較好的探測能力;隨著搜索的進行,搜索群體不斷收斂,尤其在搜索后期,當算法探測到問題最優(yōu)解的鄰域時,隨時間線性遞增的個性化認知學習因子c1,將使搜索群體的開采能力得以增強,從而有效平衡算法的全局及局部搜索能力。為此,本課題綜合采用上述參數自適應調整策略,構成自適應粒子群算法用于污水處理過程的控制優(yōu)化。

    3 實驗

    3.1 實驗條件

    所有實驗均在BSM1上進行。仿真工況選取BSM1中的晴好天氣,仿真數據選取時間為14天,樣本數據的采樣間隔為15 min,優(yōu)化周期為2 h,SO,S和SNO,S的優(yōu)化范圍分別為0.5~2 mg/L和0.5~2.5 mg/L。對于APSO策略,種群規(guī)模N=10,D=2,最大適應度評估次數MaxFES=400,慣性權重、認知學習因子和社會學習因子采用隨時間自適應調整策略,其中wmax=0.9、wmin=0.4,c1max=c2max=2、c1min=c2min=0.5。

    3.2 結果和分析

    圖2(a)和圖2(b)分別給出了APSO跟蹤優(yōu)化設定值SO,5的效果及相應的誤差,圖3(a)和圖3(b)給出了跟蹤優(yōu)化SNO,2的效果及其對應的誤差。

    從圖2(a)和圖3(a)可以看出,APSO策略能夠對SO,5和SNO,2進行實時跟蹤控制。由圖2(b)和圖3(b)可以看出,除了個別異常情況,SO,5和SNO,2實際輸出值(測量值)與優(yōu)化設定值的誤差分別保持在±0.05 mg/L和±0.5 mg/L范圍內;由圖2(b)和圖3(b)中跟蹤誤差的統(tǒng)計盒圖可知,SO,5大多數誤差統(tǒng)計值落在[-0.011,0.008]區(qū)間內,而SNO,2的誤差則大多數落在[-0.165,0.266]區(qū)間內,由此表明APSO能夠較準確地實現對SO和SNO設定值的優(yōu)化。然而,從圖2(a)和圖3(a)的尖峰以及圖2(b)和圖3(b)中盒圖的離群點可知,APSO在實時控制跟蹤過程中也難免出現較大誤差。雖然在優(yōu)化過程中考慮了局部最優(yōu)和全局最優(yōu),但是忽略了污水處理過程的固有屬性,如果將PSO的優(yōu)化結果直接用于WWTP控制參數的設置,則先前周期的信息不會為后續(xù)優(yōu)化過程提供任何指導。

    圖2 S O,5跟蹤控制和跟蹤誤差Fig.2 Tracking control and tracking error of S O,5

    圖3 S NO,2跟蹤控制和跟蹤誤差Fig.3 Tracking control and tracking error of S NO,2

    由于受其自身硝化反應、生化反應以及入水流量、運行工況改變等因素影響,WWTP中入水水質會隨時間、天氣等因素的變化而變化,導致EQ的5種評判參數產生波動,并存在超過標準值的情況,因此無法通過運行過程中參數的瞬時值來評判該參數是否符合標準,應該取該參數在污水處理過程中變化值的均值。圖4和圖5給出了具有代表性的約束變量SNH和Ntot的變化圖。雖然SNH和Ntot在運行過程中存在很大的波動,并且有一部分測量值超出約束范圍,但其整體平均值保持在約束范圍內,因此符合EQ的要求。

    圖4 S NH變化圖Fig.4 Variation diagram of S NH

    圖5 N tot變化圖Fig.5 Variation diagramof N tot

    實驗中,基于能耗和水質將APSO與其他3種不同控制策略在污水處理中的效果進行了比較,如表2所示。

    表2中PID為傳統(tǒng)控制策略[6]、DE為差分進化算法[8]、NSGAII是帶精英策略的非支配排序遺傳算法[9]。觀察表2中數據可知,相比于PID,NSGAII控制優(yōu)化后的EC下降了5.87%,APSO下降7.77%,DE卻增加了0.92%能耗,由此說明APSO控制優(yōu)化策略節(jié)能效果最為顯著,盡管其水質EQ略大,但水質各指標均滿足約束條件。與NSGAII相比,APSO的控制優(yōu)化效果較為接近,EQ略低于NSGAII,EC減少了1.31%。上述結果表明,在EQ符合標準的同時APSO控制策略可以有效降低能耗,從而驗證了APSO在污水處理過程中的有效性。

    表2 晴好天氣不同優(yōu)化控制策略的出水水質和能耗比較

    4 結 論

    本課題首先分析了WWTP問題,以保證EQ達標的前提下降低EC為目標構建優(yōu)化目標函數;然后采用自適應PSO控制策略實現對WWTP的實時跟蹤控制;最后,基于BSM1驗證了APSO策略對WWTP的有效性,即能夠有效跟蹤優(yōu)化設定值,具有良好的穩(wěn)定性和魯棒性。觀察實驗結果可以發(fā)現,PSO的控制精度還有待提高,在跟蹤優(yōu)化設定值的過程中依然存在一定誤差。因此,下一步的研究工作是充分挖掘污水處理過程的歷史信息,建立基于污水處理過程數據驅動的智能優(yōu)化控制策略。

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