鄔玲懿，徐哲，楊成忠，王建中，薛安克

杭州電子科技大學信息與控制研究所 浙江杭州

摘     要：受降雨徑流、管網匯流等自然因素和生活污水、工業廢水及泵閘開關等人為因素的影響，導致污水流量具有不確定性、非線性及滯后性，難以建立準確的城市污水泵站系統模型。針對該問題，本文采用人工神經網絡方法建立了城市污水泵站預測模型，通過對污水泵站運行機理過程的理解以及對各變量進行相關性分析從而確定模型的輸入，并對不同預見期污水泵站水位進行預測，通過與實際比較及有效性驗證，該模型具有較高的精度，可指導城市排水的安全運行控制。

關  鍵  詞：污水泵站，神經網絡，預測模型

現行的污水泵站系統建模的方法在實際應用中受檢測條件的限制和基礎資料的缺乏等原因難以普遍應用。如汪雄海等人提出的污水泵站管網時滯模型[2]，通過預測控制獲得一定的效果，但是它需要實時流量數據，在現有的排水泵站中大多沒有安裝流量檢測裝置；謝瑩瑩、陸曉烽等應用國外先進的專業軟件（如SWMM、MIKE URBEN、DHI Mouse等）建立排水管網計算機模型[3-5]。盡管這些專業軟件已經成熟，但建立模型所需的數據項非常詳細和繁多，如匯水子區域面積、管長、埋深等數據，很難收集其全部參數開展大范圍實際使用。本文以杭州城市排水系統為背景，在其檢測控制和數據采集系統（簡稱SCADA系統）運行數據基礎上，提出采用人工神經網絡方法建立預測模型，對污水泵站液位變化進行預測，用于優化運行控制。

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