“双碳”背景下“泵与泵站”课程改革实践与思考

以当前的“泵与泵站”课程教学内容为基础,结合国家提出的“双碳”目标需求,对课程内容进行了剖析,发现了以往教学实施过程中存在的显著问题,如理论过多、实践有限、学生难以准确理解课程定位、前沿技术方法未涵盖等,据此提出了课程改革的关键环节,包括以学代教、进行泵站现场实习等。在教育改革过程中,将关键环节实施于“泵与泵站”教学工作中,丰富课堂教学模式,提出建立“双导师制”,充分挖掘学生的科研潜力,并分析在实践过程中发现的问题,对相关工程类课程的改革提出建议和指导。

基于DQN算法的泵站供水系统节能控制优化

针对手动调节泵站中水泵运行的转速和启停会造成严重的能量浪费问题,引入基于深度Q网络(deep Q-learning network,DQN)的强化学习算法,通过获取当前泵组运行的状态,自动优化水泵组工作时各个水泵的运行参数,在各个水泵均处于高效区的前提下,提高水泵组的整体效率。对水泵组状态优化问题分别进行了数学描述和马尔可夫决策过程描述。同时定义了水泵组运行时的状态空间、动作空间和即时奖励值,构建DQN网络,并以深圳市M水厂为算例,在由Gym构建的自定义仿真环境中进行验证。相较于人工调控,DQN算法调控降低了8.84%的损失能耗,一年可节省吨水电耗达1.27×10^(-2) kW·h/t,实现了节能减排,具有良好的经济效能。同时,DQN算法可通过在线学习的方式适应供水环境的变化,具有自主性、实时性、可推广性等优点。