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龙图腾网获悉北控水务(中国)投资有限公司申请的专利污水处理厂全流程控制量的动态优化方法、装置和设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116081797B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211026430.1，技术领域涉及：C02F3/00；该发明授权污水处理厂全流程控制量的动态优化方法、装置和设备是由刘帅;吴宇涵;刘伟岩;汪力;郝二成;王亿宝设计研发完成，并于2022-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本污水处理厂全流程控制量的动态优化方法、装置和设备在说明书摘要公布了：本公开提供了一种污水处理厂全流程控制量的动态优化方法、装置和设备，该方法包括：先获取污水处理厂当前工况下的进水数据和控制量，再根据当前工况下的进水数据和控制量，预测当前工况下的沿程数据和出水数据，最后根据当前工况进水数据、沿程数据以及出水数据，采用预先构建的控制量优化模型，对当前工况下的控制量进行优化。由于控制量优化模型基于强化学习算法得到且强化学习算法中涉及的奖励值在出水数据达标且综合运行成本最低时值最大，因此，采用本公开中的控制量优化模型对污水处理厂的控制量进行优化后，可以使污水处理厂在实现出水达标的同时实现综合运行成本最低。

本发明授权污水处理厂全流程控制量的动态优化方法、装置和设备在权利要求书中公布了：1.一种污水处理厂全流程控制量的动态优化方法，其特征在于，包括：获取污水处理厂当前工况下的进水数据和控制量；根据所述进水数据和所述控制量，预测所述当前工况下的沿程数据和出水数据；根据所述进水数据、所述沿程数据以及所述出水数据，采用预先构建的控制量优化模型，对所述控制量进行优化；其中，所述控制量优化模型基于强化学习算法得到且强化学习算法中涉及的奖励值在出水数据达标且综合运行成本最低时值最大；在根据所述进水数据、所述沿程数据以及所述出水数据，采用预先构建的控制量优化模型，对所述控制量进行优化时，包括：将所述进水数据、所述沿程数据以及所述出水数据组成向量作为当前工况下的运行状态数据；将所述当前工况下的运行状态数据输入至所述制量优化模型，得到所述控制量对应的中间值；根据所述控制量的对应中间值以及针对所述控制量配置的上限值和下限值，计算出所述控制量的优化值；所述强化学习算法的网络框架为Actor-Critic；在构建得到所述控制量优化模型时，包括：基于所述污水处理厂的历史进水数据、活性污泥模型以及所述奖励值的计算式，构建用于对所述Actor-Critic网络框架进行训练的四元组训练集；基于所述四元组训练集，对所述Actor-Critic网络框架进行训练，并由训练后的所述Actor-Critic网络框架中提取出Actor网络框架作为所述控制量优化模型；在基于所述污水处理厂的历史进水数据、活性污泥模型以及所述奖励值的计算式，构建用于对所述Actor-Critic网络框架进行训练的第一四元组时，包括：根据第一历史进水数据以及对应的控制量，采用所述活性污泥模型，得到第一历史出水数据和第一历史沿程数据，并根据所述第一历史进水数据、所述第一历史出水数据以及所述第一历史沿程数据，确定第一历史运行状态数据；根据所述第一历史运行状态数据，采用初始化的Actor网络框架，得到第二历史进水数据对应的控制量；根据第二历史进水数据以及所述第二历史进水数据对应的控制量，采用所述活性污泥模型，得到第二历史出水数据和第二历史沿程数据，并根据所述第二历史进水数据、第二历史出水数据和第二历史沿程数据，确定第二历史运行状态数据；根据所述第二历史出水数据，采用所述奖励值的计算式，得到所述第二历史出水数据对应的奖励值；基于所述第一历史运行状态数据、所述第二历史进水数据对应的控制量、所述第二历史出水数据对应的奖励值以及第二历史运行状态数据，确定所述第一四元组；在根据所述第二历史出水数据，采用所述奖励值的计算式，得到所述第二历史出水数据对应的奖励值时，包括：第一，根据第二历史出水数据中的各出水指标值以及与各出水指标值对应的标准出水指标值和最佳出水指标值，采用公式6计算各出水指标值的奖励值rout-tmp，并根据各出水指标值的奖励值rout-tmp，采用公式7计算出水水质奖励值rout； 式中，rout-tmp为出水指标值的奖励值，x为出水指标值，xstd为标准出水指标值，xbest为最佳出水指标值； 式中，rout为出水水质奖励值，rout-tmp为出水指标值的奖励值；第二，根据第二历史进水数据中的进水总磷浓度TPin以及第二历史出水数据中的出水总磷浓度TPout，采用公式10计算生物除磷效果ΔTP，并根据生物除磷效果ΔTP和第二历史进水数据中的进水总磷浓度TPin，采用公式9计算出生物除磷奖励值rTP；ΔTp＝Tpin-Tpou10式中，ΔTP为生物除磷效果，TPin为进水总磷浓度，TPout为出水总磷浓度； 式中，rTP为生物除磷奖励值，ΔTP为生物除磷效果，TPin为进水总磷浓度；第三，由活性污泥模型中获取在第二历史进水数据的控制量对应的耗电量，根据耗电量及电单价计算出第二历史进水数据的控制量对应的实际运行成本costa，并根据公式8计算出运行成本奖励值rcost； 式中，rcost为运行成本奖励值，costmax为控制量对应的最大运行成本，其确定即将控制量上界输入活性污泥模型，所得运行成本则为最大运行成本，costa为控制量对应的实际运行成本；第四，将计算出的出水水质奖励值rout、生物除磷奖励值rTP以及运行成本奖励值rcost带入公式5计算出第二历史进水数据的控制量对应的奖励值r；r＝wiminrTp，rout+w2rcost5式中，r为奖励值，rout为出水水质奖励值，rTP为生物除磷奖励值，rcost为运行成本奖励值，w1和w2为比例系数，其中，w1、w2∈0，1且w1+w2＝1，例如，w1＝w2＝0.5。

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