某污水厂生化处理能耗优化研究

【摘要】：随着能源危机日趋严重,节能优化成为未来企业降低成本,增加竞争力的必经之路。本文通过全面调研某污水生化处理车间生产流程、工艺路线、能耗设备分布和能耗单元,针对主要的耗能单元泵机和风机进行优化改造。对车间泵机设计了一个变频改造和泵机优化组合的改善方案；对车间风机分别建立了各生化处理系统对应的溶解氧含量和曝气量分段函数映射模型。在满足国标出水要求的前提下,以水中溶解氧浓度作为被控变量,以曝气量作为控制变量,建立了溶解氧与曝气量的模糊控制模型,以实现高速离心风机节能的控制。最后通过一种改进的粒子群算法,对所建的模糊控制模型进行了优化。本文的主要研究内容有： (1)通过全面调研某污水生化处理车间生产流程、工艺路线、能耗设备分布和能耗单元,构建了该污水生化处理车间的工艺能耗地图和污水生化处理的系统模型,辨识了各构成子系统的输入与输出。 (2)针对主要能耗设备泵机进行优化研究,设计了泵机的变频调速节能方案和组合优化控制方案。 (3)针对主要能耗设备风机进行优化研究,通过在线监测溶解氧溶度,以水中溶解氧浓度作为被控变量,以曝气量作为控制变量,构建了生化处理系统溶解氧与曝气量的模糊控制系统模型,仿真验证了该模型的科学性和有效性。 (4)基于“授之以鱼,不如授之以渔”的智能思想,提出了一种改进粒子群算法(Velocity improvement-Particle Swarm Optimization, V-PSO),优化其速度迭代策略,实验结果表明其计算精度和稳定性均优于传统PSO算法,该算法被成功应用于模糊控制模型的量化因子寻优。 【关键词】：节能优化 模糊控制法 粒子群算法 智能算法 污水处理
【学位授予单位】：湖南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：X703
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 插图索引9-10
• 附表索引10-11
• 第1章 绪论11-18
• 1.1 研究背景与意义11-12
• 1.2 污水处理节能优化的研究现状12-16
• 1.2.1 工艺与设备上的改进研究12-13
• 1.2.2 污水处理的智能优化控制研究13-15
• 1.2.3 污水处理集成优化技术15-16
• 1.3 论文的研究思路及内容安排16-18
• 1.3.1 研究思路16-17
• 1.3.2 内容安排17-18
• 第2章 污水处理车间能源分布研究18-26
• 2.1 污水处理车间生产流程和工艺流程18-22
• 2.2 污水处理车间能耗现状分析22-24
• 2.3 污水处理车间子系统的划分24-25
• 2.4 本章小结25-26
• 第3章 生化处理主要耗能设备运行优化研究26-38
• 3.1 污水处理水泵的节能优化方案设计26-31
• 3.1.1 水泵现状分析26
• 3.1.2 机泵变频调速方案的研究26-29
• 3.1.3 水泵组合优化技术29-31
• 3.2 污水处理风机的节能方案设计31-37
• 3.2.1 子系统的输入输出分析31-35
• 3.2.2 子系统输入输出模型35-37
• 3.2.3 生化系统风量分配模型37
• 3.3 本章小结37-38
• 第4章 基于溶解氧监测的风机节能优化控制研究38-54
• 4.1 模糊控制理论38-42
• 4.1.1 模糊化(Fuzzification)39-40
• 4.1.2 模糊推理(Fuzzy Inference)40-41
• 4.1.3 反模糊(Defuzzification)41-42
• 4.2 环氧子系统溶解氧模糊控制建模42-53
• 4.2.1 设定论域42-43
• 4.2.2 设定隶属度函数43-46
• 4.2.3 模糊规则设置46-47
• 4.2.4 模糊推理47-49
• 4.2.5 反模糊处理49
• 4.2.6 仿真验证49-53
• 4.3 本章小结53-54
• 第5章 一种改进的粒子群算法在污水处理模型的应用54-65
• 5.1 粒子群优化算法54-55
• 5.2 改进的粒子群优化算法(V-PSO算法)55-57
• 5.2.1 V-PSO算法介绍55-56
• 5.2.2 V-PSO算法流程56-57
• 5.3 仿真实验57-62
• 5.3.1 测试函数选择57-58
• 5.3.2 实验参数设置58-59
• 5.3.3 仿真实验结果59-62
• 5.4 基于V-PSO改进模糊控制法62-64
• 5.5 本章小结64-65
• 结论与展望65-66
• 参考文献66-70
• 致谢70-71
• 附录A 攻读学位期间发表和录用的论文目录71

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