摘要：【目的】为保证城市水厂出厂水余氯浓度的稳定性，减少水质波动对消毒效果和药剂经济性的影响，本文提出一种基于智能控制的加药优化方法。【方法】针对传统人工加药存在响应滞后、预测导向模型难以直接约束控制目标以及模型预测控制建模复杂等问题，本文设计了一种控制器嵌入的Transformer模型。该模型采用“编码器-控制器-解码器”架构，其中控制器直接生成未来加药序列，解码器评估对应的余氯响应，并通过以控制目标区间为核心的复合损失函数实现端到端训练。【结果】模型在某水厂实测数据集上进行了验证。试验结果表明，该方法能够有效抑制余氯波动，预测余氯质量浓度的标准差为0.004 6 mg/L，明显低于人工加药和传统预测方法：同时在保证水质达标的前提下，平均节省加药量约7.25%，年运行成本下降约11.6万元。【结论】控制器嵌入的Transformer模型不仅提升了余氯控制的精度和稳定性，而且具有良好的经济性和鲁棒性，可为城市水厂的智能化消毒控制提供参考和技术支持。

关键词：Transformer；模型；余氯控制；水厂加药；节药策略；加氯预测

基金资助：浙江省自然科学基金联合基金（LZJWZ23E090001）：浙江水利水电学院校级科研项目资助（JBGS2025017，XKY2022045）

下载

查看