AI污水厂曝气优化定制：溶解氧预测与风机群控

城镇污水处理厂的电耗中，曝气系统通常占一半以上，但溶解氧（DO）控制长期依赖固定频率加人工巡检：进水负荷一波动，DO 就上下摆动，风机要么过量供气、要么短时缺氧。本阶段实验把控制目标从「稳住 DO 读数」改成「匹配生化池实际需氧量」，搭了一条从预测到执行的链路。

做法上，先用水量、进水 COD 与氨氮、水温、上一时段 DO 及风机频率构建 15~30 分钟需氧量预测，预测值做前馈、DO 偏差做反馈，输出支管阀位与鼓风机频率设定，并在喘振区与最小风量边界内求解最优开机组合。

试点数据（单厂日处理 5 万吨，两周对比）：

• DO 波动标准差由约 0.9 mg/L 降至 0.6 mg/L，单位水量电耗下降约 8%；
• 出水氨氮未出现超标时段，风机启停次数减少约三成。

下一步计划：接入氨氮与硝态氮在线仪表的滞后补偿，把多池风量分配并入同一优化问题，并验证雨季冲击负荷下的鲁棒性。