AI污水处理曝气优化定制：溶解氧预测与风机群控

污水处理厂的曝气系统通常占全厂电耗的一半以上，但溶解氧（DO）控制长期依赖固定 PID 与人工经验：进水负荷波动时，风机要么过量供气造成浪费，要么响应滞后引发出水氨氮超标。能源AI实验室近期的实验性探索，是把「预测—寻优—执行」拆成三层来落地。

第一层是进水负荷的短时预测。我们用厂内历史数据（进水流量、COD、氨氮、水温）结合降雨气象信息训练轻量时序模型，提前 30～60 分钟给出进水冲击的前馈信号。第二层是溶解氧软测量与目标值动态寻优：在保证出水达标的前提下，按氨氮在线值与硝化速率反推各池 DO 设定区间，而非全场统一恒定值。第三层才是风机群控与阀门执行的闭环，模型只输出设定值建议，由既有 DCS 执行，不直接接管底层回路。

【阶段进展】在一条 5 万吨/日处理线的离线回测中，DO 波动幅度收窄约 35%，模拟电耗下降 8%～12%；受限于仪表采样频率与长期漂移，在线效果仍需更长时间验证。