双闭环自适应调参法在城镇供水需水量预测机器学习模型中应用研究

针对城市供水企业在日供水量预测方面的需求,提出并设计了一种基于自动控制双闭环调节原理和自适应机器学习的水量预测模型参数调整方法。该方法创新性地引入了日变化系数和15min变化系数,在超出预设误差阈值时启动内外环控制流程调整输出偏差。通过对广东省某自来水公司实际供水数据的分析,采用双闭环自适应调参法建立的水量预测模型在预测日供水量变化时相较于传统预测方法预测精度提升了15%,模型预测结果稳定性也得到一定程度的提高。结果表明,该模型能有效提高供水量预测的准确性和稳定性,为城市供水调度和水资源节约提供了一个先进实用工具,在城镇智慧水务发展中具有重要的应用推广价值。

UNITANK工艺处理城市生活污水脱氮能力挖潜研究

UNITANK工艺占地节省,一体化程度高,但是脱氮调节空间有限,TN去除率不高。本研究对某市政污水处理厂UNITANK运行周期进行调整,延长A池进水搅拌时间至2 h,运行周期从原来的12 h缩短至8 h,使得UNITANK出水TN降低约1.3~1.4 mg/L,同时出水氨氮稳定在3~5 mg/L。UNITANK工艺TN去除能力提升可以减轻深度处理段的反硝化滤池的去除压力,也能节省反硝化滤池的碳源投加费用。初步估算,在不增加投资的情况下,碳源费用每年节省约五百万人民币。