AI污水曝气优化：溶解氧预测与风机调度

污水处理厂的曝气环节通常占全厂电耗的一半以上，而溶解氧（DO）控制长期依赖人工经验与固定 PID 参数：进水负荷波动时，风机要么过量供气造成浪费，要么供气不足影响出水氨氮。

在《能源AI实验室》的这一轮实验中，我们把问题拆成两层：先用历史仪表数据训练一个短时 DO 预测模型，输入包括进水流量、COD/氨氮、水温、MLSS 与当前风量；再把预测结果交给约束优化层，在“出水氨氮不超标”的前提下给出风机组的最优开度组合。

要点：

• 阶段进展：在合作厂区 30 天数据回放测试中，曝气电耗较人工基线下降约 8%~12%，出水氨氮波动幅度收窄，未出现超标工况；模型对进水冲击的提前响应时间约 15 分钟。
• 下一步：接入在线氨氮仪做闭环验证，并补充雨季/旱季两套工况标签，检验模型在长期漂移下的稳定性。