摘要：出水氨氮作为衡量污水处理厂水质处理工艺的重要指标之一,准确预测污水处理厂出水水质中的氨氮含量对于及时调整处理工艺,保障水环境安全有着重要的作用。提出了一种基于联合多空间维度(Multi-spatial Dimensional Cooperative Attention)改进的双向长短期记忆网络(Bi-directional Long Short-Term Memory,BiLSTM)的水质预测模型,首先通过皮尔逊(Pearson)系数法筛选出与出水氨氮相关性较强的总氮、污泥沉降比和温度3个指标作为模型输入,联合3个维度的强相关信息对未来6 h的出水氨氮进行预测。结果表明,MDCA-BiLSTM模型在融合残差序列后对出水氨氮的预测准确率R2为0.979,并在太平污水处理厂和文昌污水处理厂两个站点收集到的数据集上总氮、总磷和溶解氧的均方根误差分别为0.002、0.003、0.001和0.004、0.003、0.002;预测精度分别为0.959、0.947、0.971和0.962、0.951、0.983;与BiLSTM相比,均方根误差分别降低了0.007、0.007、0.007和0.017、0.006、0.005;预测精度分别提高了0.176、0.183、0.258和0.098、0.109、0.11。同时,该模型在面对未来6、12和24 h的预测步长时,仍能够达到0.956、0.933和0.917的预测精度,说明改进后的模型在预测准确性和鲁棒性方面表现出显著优势。该方法能够有效提高污水处理厂出水氨氮的及其他指标的预测准确性,可作为水资源循环和管理决策的一种有效参考手段,具有较强的实际应用价值。

摘要：针对固定参数的发电机广域阻尼控制器(wide area power system stabilizer,WAPSS)不能适应电网结构和运行方式变化的问题,提出一种基于无模型自适应控制算法(model free adaptive control,MFAC)的WAPSS设计方法以实现控制器的在线自适应调整。通过分析现有MFAC控制策略,改进MFAC控制算法以适用于电力系统的WAPSS,并保证了被控系统的稳定性;结合固定参数的WAPSS设计,给出改进的MFAC-WAPSS参数设置方法。在四机两区系统和8机36节点系统测试该MFAC-WAPSS的控制效果。仿真结果表明:该MFAC-WAPSS能适应系统变化,有效抑制故障后区域间低频振荡。