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    典型案例

    classic case


    應用行業:/污水

    針對 /污水 行業 可提供全流程的工藝優化方案

    工藝精準化控制:

    水行業工藝過程所面臨的挑戰:

    ★大滯后:水行業工藝時滯較長

    ★強耦合:各種影響因素環環相扣

    ★非線性:工藝流程很多是非線性工況

    ★多偶發:很多事故來自偶發因子

    針對這些挑戰,我有完善的、成套的、針對水處理全工藝段的解決方案

     

    具體方案介紹:

    1、泵組優化控制

     

    客戶需求

    ●安全性:滿足水位限制

    ●穩定性:實現穩定的流量、壓力

     

    目標

    ●優化泵的運行頻率/轉速

    ●優化泵的操作啟動/停止

     

    價值

    ●優化泵運行,節約電耗,減少碳排放

     

    方案

    ●采用“AI+ “ 形式建立泵房中每一臺泵的運行數據模型(水泵效率模型),依托于控制系統的高可靠性能,AI模塊邊緣計算能力,相對國內軟件公司云端算法更具有安全性、可靠性、競爭力。

    2、智能加藥優化控制

    應用實時控制的神經元網絡非線性模型技術,針對水/污水廠的PAC/PAM、次氯酸鈉消毒、碳源、除磷等投加控制環節多擾動變量、大滯后的特征,采用基于模型預測控制技術MPC(MODEL PREDICTIVE CONTROL)智能加藥投加系統。

    模型預測控制具有以下特點

    1)預測算法,基于階躍信號就可以獲得非參數模型,且不需要進一步對模型進行辨識,而這類信號對于工業過程來說是容易實現的。

    2)算法汲取了預測控制中多步優化的特點,增強了控制器的魯棒性。

    3)通過可編程控制系統(PLC系統)實現的最優控制算法,同時這種最優控制計算是實時在線計算,所有控制參數和監測參數是根據PLC運行數據動態實時獲取的,全部在自動化控制層實習閉環邏輯,最大程度的保護用戶的生產數據安全性。

    4)建模方便,不需要深入了解過程內部機理

    5)非最小化描述的離散卷積模型,有利于提高系統的魯棒性

    6)滾動優化策略,較好的動態控制效果

    7)簡單實用的模型校正方法,較強的魯棒性

    8)可應用于帶約束、大純滯后、非最小相位、多輸入多輸出、非線性過程

     

    某項目加藥模型

    余氯指標效果對比

    濁度指標效果對比

    藥耗統計

    3、其他工藝優化方案:

    沉淀池排泥優化、濾池優化控制、送水壓力優化、官網壓力優化、智能曝氣DO控制、內回流控制C/N、污泥加藥/污泥焚燒控制等。

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