基于不確定性理論與方法的城市污水處理廠優(yōu)化決策研究.pdf

1、城市污水處理廠的規(guī)劃、設計和運行是涉及到多變量的、受多種不確定性影響的一系列決策過程。傳統(tǒng)的優(yōu)化決策理論與方法不能有效地考慮系統(tǒng)固有不確定性的影響，存在一定的片面性和局限性，使模型的實際應用受到限制。本文應用不確定性理論與方法對城市污水處理廠優(yōu)化決策進行研究，內容包括費用模型的建立、設計階段的工藝方案優(yōu)選、設計參數(shù)對優(yōu)化設計的影響分析和不確定性優(yōu)化設計模型的求解，以及影響運行效果的關鍵參數(shù)污水量的非線性動力學特性研究及其短時預測。這對優(yōu)

2、化污水處理廠的設計和運行，具有重要的指導意義。 污水處理費用模型的非線性、基礎數(shù)據(jù)收集和統(tǒng)計中的不確定性以及費用影響因子內相關等特點，都限制了傳統(tǒng)方法的應用。考慮到神經網絡自適應、自學習能力以及理論上逼近任意非線性連續(xù)映射的優(yōu)點，本文采用BP神經網絡對污水處理廠的費用模型進行探索性的研究。研究以臺灣地區(qū)26組污水處理廠數(shù)據(jù)為基礎，選取設計水量、處理程度、入流BOD5濃度和集水區(qū)域面積作為網絡輸入，總造價和工廠建設費為輸出。采用

3、動量-自適應學習率調整算法、“留—法”和“提前停止”來克服傳統(tǒng)BP神經網絡收斂速度慢、易陷入局部極小值的缺點，以及樣本容量有限、過擬合等問題。結果表明，建立的BP神經網絡模型學習能力強，能夠較好地預測臺灣地區(qū)污水處理廠的經濟費用，比多元線性回歸模型有了很大的改進，預測值與樣本之間的相對誤差顯著降低，預測精度提高。 城市污水處理廠的設計首先要涉及到污水處理工藝方案的選擇。針對污水處理工藝方案優(yōu)化決策多目標、多指標、確定性與多種不

4、確定性共存的特點，本文建立了多層次模糊灰色耦合模型和多屬性集對分析模型，以彌補現(xiàn)有優(yōu)化方法單純考慮費用因素，受人為主觀影響較大的不足，為決策提供科學的依據(jù)。多層次模糊灰色耦合模型結合了灰色關聯(lián)分析和層次分析法的優(yōu)點，采用多層次多指標評判，較常用的單層次評判更能反映方案的實際特性；綜合關聯(lián)度作為優(yōu)劣評判的不確定度量，具有全面性和提高方案可比性的優(yōu)點。多屬性集對分析模型考慮了確定性和不確定性共存的特點，拓展了結構函數(shù)——同異反聯(lián)系度的概念；

5、獨特的穩(wěn)定性分析通過基序分析其穩(wěn)定區(qū)域，判定擴展序的存在，保證了決策的準確性和可靠性。實例研究驗證了兩個模型的有效性。某污水處理廠提供了四種候選方案，即A<'2>/O法、三溝式氧化溝、厭氧-單溝式氧化溝和SBR法。考察的指標有項目投資、經營成本、占地面積、氮磷去除效果、污泥處理效果、運行穩(wěn)定性、工藝成熟性和操作難易程度等8項。研究結果表明，對該污水處理廠而言，厭氧-單溝式氧化溝為最佳方案，其綜合效益最高。 污水處理廠傳統(tǒng)的優(yōu)化

6、設計很少考慮模型不確定性參數(shù)的影響，故一般情況下產生的設計方案往往不是最優(yōu)的。本文采用典型的Lawrence-McCarty模式(即泥齡法)對活性污泥系統(tǒng)進行優(yōu)化設計，在這個基礎上對模型參數(shù)分別開展了不確定性分析和靈敏度分析，考察各參數(shù)對系統(tǒng)優(yōu)化設計的影響。對優(yōu)化設計影響較大的參數(shù)有：進水水量和水質、與氧轉移效率相關的校正參數(shù)以及二沉池的濃縮常數(shù)。這對于建立低靈敏度系統(tǒng)，對提高設計方案理論最優(yōu)解的工程實用性有重要的指導意義。

7、城市污水處理廠優(yōu)化設計模型經過40多年的發(fā)展，在理論上漸趨完善，但由于模型本身的可解性差而使其實用性變差，尤其是不具有對設計方案進行動態(tài)優(yōu)化調控的能力。區(qū)間數(shù)優(yōu)化設計模型的表達和求解均以區(qū)間數(shù)的形式直接反映了系統(tǒng)的不確定性信息。決策者在決策時，可結合實際情況和各種新的信息，根據(jù)個人或集體經驗、偏好在這一行為區(qū)間中確定具體行為方案，與傳統(tǒng)優(yōu)化模型相比更科學更實用，具有更大的靈活性和可操作性。但是由于模型的高維非線性，利用傳統(tǒng)優(yōu)化方法計算繁

8、瑣，且解的質量和計算效率對迭代初始點比較敏感。本文嘗試將遺傳算法與傳統(tǒng)的步長搜索法相結合，對城市污水處理廠區(qū)間數(shù)優(yōu)化設計模型的求解進行了探索。實例驗證表明，這種新方法不涉及求導等復雜的數(shù)學運算，同時將大大提高區(qū)間解的搜索速度。與常規(guī)數(shù)值解法所得結果相比，目標函數(shù)總費用改善了20％左右，具有顯著的經濟效益。 城市污水處理廠的污水量對生產合理調配具有很大的參考價值。它是系統(tǒng)內在和外在隨機因素共同作用的結果，其預測準確與否不僅僅受外

9、在隨機因素的影響，更重要的是由系統(tǒng)內在動力學特征所決定。本文運用相空間重構理論，通過計算最大Lyapunov指數(shù)，判斷城市污水水量時間序列存在混沌特性，可以短時預測。對長沙市第二污水處理廠污水量時間序列的相空間重構，確定延遲時間為2天，嵌入維數(shù)為9，最大Lyapunov指數(shù)為0.0274。據(jù)此確定神經網絡的結構，輸入層、輸出層和隱含層節(jié)點分別為9，1和16。該法避開了傳統(tǒng)BP網絡結構設計依賴經驗，易出現(xiàn)偏差的缺點。將整個時間序列10％的