公布日：2023.06.09
申請(qǐng)日：2023.03.30
分類號(hào)：C02F7/00(2006.01)I;H02J7/35(2006.01)I
摘要
本發(fā)明涉及一種利用光伏發(fā)電提高污水曝氣效果的系統(tǒng)及方法，該系統(tǒng)包括污水處理設(shè)備，用于向污水處理設(shè)備供電的蓄電池和供電站，以及用于將太陽(yáng)能轉(zhuǎn)換為電能的光伏組件；所述污水處理設(shè)備包括曝氣機(jī)和進(jìn)水泵，所述光伏組件的輸出端與蓄電池的輸入端電連接，所述污水處理設(shè)備的輸出端雙向電連接有運(yùn)行監(jiān)控模組，所述運(yùn)行監(jiān)控模組的輸出端雙向電連接有互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)，所述互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)的輸出端雙向電連接有云端服務(wù)器，所述云端服務(wù)器的輸出端分別與供電站和蓄電池的輸入端電性連接。該系統(tǒng)及方法可以在保證供電穩(wěn)定性的前提下降低多余發(fā)電損耗。
權(quán)利要求書(shū)
1.一種利用光伏發(fā)電提高污水曝氣效果的系統(tǒng)，其特征在于，包括污水處理設(shè)備，用于向污水處理設(shè)備供電的蓄電池（3）和供電站（4），以及用于將太陽(yáng)能轉(zhuǎn)換為電能的光伏組件（5）；所述污水處理設(shè)備包括曝氣機(jī)（1）和進(jìn)水泵（2），所述光伏組件（5）的輸出端與蓄電池（3）的輸入端電連接，所述污水處理設(shè)備的輸出端雙向電連接有運(yùn)行監(jiān)控模組，所述運(yùn)行監(jiān)控模組的輸出端雙向電連接有互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)（6），所述互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)（6）的輸出端雙向電連接有云端服務(wù)器（7），所述云端服務(wù)器（7）的輸出端分別與供電站（4）和蓄電池（3）的輸入端電性連接。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種利用光伏發(fā)電提高污水曝氣效果的系統(tǒng)，其特征在于，所述運(yùn)行監(jiān)控模組由能耗監(jiān)測(cè)模塊（8）、流量監(jiān)測(cè)模塊（9）和IoT物聯(lián)網(wǎng)關(guān)（10）組成。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種利用光伏發(fā)電提高污水曝氣效果的系統(tǒng)，其特征在于，所述云端服務(wù)器（7）包括用電量預(yù)測(cè)模型，所述用電量預(yù)測(cè)模型的輸入端與互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)（6）的輸出端雙向電連接，所述用電量預(yù)測(cè)模型的輸入端分別雙向電連接有過(guò)往數(shù)據(jù)儲(chǔ)存模塊和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所述用電量預(yù)測(cè)模型的輸出端雙向電連接有計(jì)算判定模塊，所述過(guò)往數(shù)據(jù)儲(chǔ)存模塊的輸出端與計(jì)算判定模塊的輸入端雙向電連接，所述計(jì)算判定模塊的輸出端分別與蓄電池（3）和供電站（4）的輸入端電性連接。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種利用光伏發(fā)電提高污水曝氣效果的系統(tǒng)，其特征在于，所述用電量預(yù)測(cè)模型由邏輯模型建立單元和概念模型建立單元組成。
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種利用光伏發(fā)電提高污水曝氣效果的系統(tǒng)，其特征在于，所述過(guò)往數(shù)據(jù)儲(chǔ)存模塊儲(chǔ)存有天氣數(shù)據(jù)、日期數(shù)據(jù)和能耗數(shù)值。
6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種利用光伏發(fā)電提高污水曝氣效果的系統(tǒng)，其特征在于，所述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由自降噪編碼器和訓(xùn)練集組成。
7.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種利用光伏發(fā)電提高污水曝氣效果的系統(tǒng)，其特征在于，所述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入端雙向電連接有模型建立數(shù)據(jù)，所述模型建立數(shù)據(jù)由測(cè)試數(shù)據(jù)集、驗(yàn)證數(shù)據(jù)集和訓(xùn)練數(shù)據(jù)集組成，以通過(guò)模型建立數(shù)據(jù)來(lái)對(duì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。
8.基于如權(quán)利要求1-7任一項(xiàng)所述系統(tǒng)的一種利用光伏發(fā)電提高污水曝氣效果的方法，其特征在于，包括以下步驟：S1：通過(guò)光伏組件（5）對(duì)太陽(yáng)能進(jìn)行采集并轉(zhuǎn)化為電能，電能被傳輸儲(chǔ)存在蓄電池（3）的內(nèi)部以供污水處理設(shè)備運(yùn)行使用；S2：在污水處理設(shè)備運(yùn)行過(guò)程中，運(yùn)行監(jiān)控模組內(nèi)部的能耗監(jiān)測(cè)模塊（8）和流量監(jiān)測(cè)模塊（9）對(duì)污水處理設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)并利用IoT物聯(lián)網(wǎng)關(guān)（10）與互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)（6）進(jìn)行數(shù)據(jù)通信；S3：云端服務(wù)器（7）內(nèi)部的用電量預(yù)測(cè)模型調(diào)用預(yù)訓(xùn)練的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，然后提取過(guò)往數(shù)據(jù)儲(chǔ)存模塊內(nèi)部的天氣數(shù)據(jù)、日期數(shù)據(jù)和能耗數(shù)據(jù)，進(jìn)行處理后對(duì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作進(jìn)一步訓(xùn)練，形成預(yù)測(cè)模型；S4：當(dāng)預(yù)測(cè)模型建立完畢后，互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)（6）將運(yùn)行監(jiān)控模組新采集的數(shù)據(jù)和氣象站預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)傳輸至云端服務(wù)器（7），用電量預(yù)測(cè)模型將新采集的數(shù)據(jù)和氣象站預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)導(dǎo)入并進(jìn)行預(yù)測(cè)，計(jì)算判定模塊調(diào)用用電量預(yù)測(cè)模型對(duì)短期用電數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)并控制分配供電站（4）與蓄電池（3）的供電量。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供一種利用光伏發(fā)電提高污水曝氣效果的系統(tǒng)及方法，該系統(tǒng)及方法可以在保證供電穩(wěn)定性的前提下降低多余發(fā)電損耗。
為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是：一種利用光伏發(fā)電提高污水曝氣效果的系統(tǒng)，包括污水處理設(shè)備，用于向污水處理設(shè)備供電的蓄電池和供電站，以及用于將太陽(yáng)能轉(zhuǎn)換為電能的光伏組件；所述污水處理設(shè)備包括曝氣機(jī)和進(jìn)水泵，所述光伏組件的輸出端與蓄電池的輸入端電連接，所述污水處理設(shè)備的輸出端雙向電連接有運(yùn)行監(jiān)控模組，所述運(yùn)行監(jiān)控模組的輸出端雙向電連接有互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)，所述互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)的輸出端雙向電連接有云端服務(wù)器，所述云端服務(wù)器的輸出端分別與供電站和蓄電池的輸入端電性連接。
進(jìn)一步地，所述運(yùn)行監(jiān)控模組由能耗監(jiān)測(cè)模塊、流量監(jiān)測(cè)模塊和IoT物聯(lián)網(wǎng)關(guān)組成。
進(jìn)一步地，所述云端服務(wù)器包括用電量預(yù)測(cè)模型，所述用電量預(yù)測(cè)模型的輸入端與互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)的輸出端雙向電連接，所述用電量預(yù)測(cè)模型的輸入端分別雙向電連接有過(guò)往數(shù)據(jù)儲(chǔ)存模塊和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所述用電量預(yù)測(cè)模型的輸出端雙向電連接有計(jì)算判定模塊，所述過(guò)往數(shù)據(jù)儲(chǔ)存模塊的輸出端與計(jì)算判定模塊的輸入端雙向電連接，所述計(jì)算判定模塊的輸出端分別與蓄電池和供電站的輸入端電性連接。
進(jìn)一步地，所述用電量預(yù)測(cè)模型由邏輯模型建立單元和概念模型建立單元組成。
進(jìn)一步地，所述過(guò)往數(shù)據(jù)儲(chǔ)存模塊儲(chǔ)存有天氣數(shù)據(jù)、日期數(shù)據(jù)和能耗數(shù)據(jù)。
進(jìn)一步地，所述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由自降噪編碼器和訓(xùn)練集組成。
進(jìn)一步地，所述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入端雙向電連接有模型建立數(shù)據(jù)，所述模型建立數(shù)據(jù)由測(cè)試數(shù)據(jù)集、驗(yàn)證數(shù)據(jù)集和訓(xùn)練數(shù)據(jù)集組成，以通過(guò)模型建立數(shù)據(jù)來(lái)對(duì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。
本發(fā)明還提供了一種利用光伏發(fā)電提高污水曝氣效果的方法，包括以下步驟：S1：通過(guò)光伏組件對(duì)太陽(yáng)能進(jìn)行采集并轉(zhuǎn)化為電能，電能被傳輸儲(chǔ)存在蓄電池的內(nèi)部以供污水處理設(shè)備運(yùn)行使用；S2：在污水處理設(shè)備運(yùn)行過(guò)程中，運(yùn)行監(jiān)控模組內(nèi)部的能耗監(jiān)測(cè)模塊和流量監(jiān)測(cè)模塊對(duì)污水處理設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)并利用IoT物聯(lián)網(wǎng)關(guān)與互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)進(jìn)行數(shù)據(jù)通信；S3：云端服務(wù)器內(nèi)部的用電量預(yù)測(cè)模型調(diào)用預(yù)訓(xùn)練的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，然后提取過(guò)往數(shù)據(jù)儲(chǔ)存模塊內(nèi)部的天氣數(shù)據(jù)、日期數(shù)據(jù)和能耗數(shù)據(jù)，進(jìn)行處理后對(duì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作進(jìn)一步訓(xùn)練，形成預(yù)測(cè)模型；S4：當(dāng)預(yù)測(cè)模型建立完畢后，互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)將運(yùn)行監(jiān)控模組新采集的數(shù)據(jù)和氣象站預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)傳輸至云端服務(wù)器，用電量預(yù)測(cè)模型將新采集的數(shù)據(jù)和氣象站預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)導(dǎo)入并進(jìn)行預(yù)測(cè)，計(jì)算判定模塊調(diào)用用電量預(yù)測(cè)模型對(duì)短期用電數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)并控制分配供電站與蓄電池的供電量。
與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有以下有益效果：1、本發(fā)明通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、過(guò)往數(shù)據(jù)儲(chǔ)存模塊和用電量預(yù)測(cè)模型組成預(yù)測(cè)系統(tǒng)，能夠大幅提高供電及用電負(fù)荷的預(yù)測(cè)精準(zhǔn)度，供電負(fù)荷預(yù)測(cè)和第二天發(fā)生的真實(shí)負(fù)荷數(shù)據(jù)對(duì)比誤差小于5%，可以根據(jù)次日需求精確控制供電站發(fā)電量。
2、本發(fā)明在相同功能的系統(tǒng)對(duì)比下，電力損耗成本量下降20%，降低了多余發(fā)電損耗，提高了供電的性能，降低了整個(gè)系統(tǒng)的復(fù)雜度。
（發(fā)明人：上官海東;程順健;肖友淦;魏忠慶;陳壽彬;卓雄;葉均磊;王俊杰）
