[0001] 本发明涉及污水处理技术领域，特别是一种基于物联网的高速公路服务区污水处理系统。

[0002] 在高速公路服务区的污水处理中，污水来源复杂且负荷变化不规律，在高峰期和低谷期之间水量和污染物浓度会有显著波动。

[0003] 目前的污水处理系统通过定期监测水质参数进行工艺调节，根据设定的阈值调整曝气、加药、搅拌等处理工艺，此类调节主要依赖于手动设置或固定控制逻辑，缺乏对水质变化的实时响应能力，水质监测频率低、调节响应滞后，系统无法实时反应快速变化的污水负荷，导致处理效果不稳定，在高峰期调节不及时会导致超负荷运行，影响出水质量；在低负荷期会出现能源浪费；

[0004] 此外，为控制污水中的氨氮浓度，传统方法通过设定曝气池中的溶解氧浓度来调节好氧微生物的活性，从而去除氨氮，此类控制大多基于预设的曝气时间和固定的曝气强度，少部分系统会使用PID控制器根据实时溶解氧数据进行调整，但依然存在曝气控制对氨氮浓度的变化反应迟缓问题，在氨氮浓度骤升或骤降时，曝气强度的调节往往滞后，而PID控制在处理非线性和复杂波动的氨氮负荷时表现不佳，容易出现控制超调或不足，导致氨氮去除效率低下，因此亟需一种基于物联网的高速公路服务区污水处理系统来解决此类问题。

[0087] 为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。

[0088] 在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。

[0089] 其次，此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个实施例中”并非均指同一个实施例，也不是单独的或选择性的与其他实施例互相排斥的实施例。

[0090] 实施例1，参照图1，该实施例提供了一种基于物联网的高速公路服务区污水处理系统，包括：

[0091] 监测与数据采集模块，在污水处理系统部署多模态传感器，实时监测污水的流量及水质参数，输出水质变化趋势、水质参数的变化率、预警信号以及特征化的数据集；

[0092] 预测与分析模块，采用长短期记忆网络LSTM模型对监测模块处理后的水质数据进行分析，预测未来短时间内的污水负荷及氨氮浓度的变化趋势；

[0093] 污水处理模块，包括沉淀池、厌氧池、好氧池以及加药系统处理单元；

[0094] 智能自适应负荷调节系统，根据预测与分析模块提供的结果，动态调节污水处理模块中各单元的运行参数，包括曝气池的溶解氧水平、沉淀池的停留时间以及加药量；

[0095] 生物处理与曝气控制模块，结合预测与分析模块的预测结果，实时调节曝气强度和时间；

[0096] 边缘计算单元，用于对传感器采集的数据进行初步处理，以及对曝气过程进行闭环控制，动态调整溶解氧水平；

[0097] 能耗监控模块，该模块结合动态负荷预测和智能自适应调节结果，对各处理单元的能耗进行实时监控和调度。

[0098] 实施例2，参照图2，该实施例提供了一种基于物联网的高速公路服务区污水处理方法，包括以下步骤：

[0099] 步骤S1，实时数据采集，

[0100] 在进水口、曝气池以及沉淀池部署多模态传感器，实时监测污水流量及水质参数；

[0101] 传感器数据在边缘计算单元进行初步处理，实时输出水质数据；

[0102] 具体而言，通过部署多模态传感器在进水口、曝气池和沉淀池，实时监测污水流量及关键水质参数(如pH、COD、氨氮浓度和溶解氧)，并利用边缘计算单元进行数据处理，边缘计算显著降低数据处理的延迟，能够快速去噪、平滑数据、提取变化趋势和参数变化率，大幅提升对水质动态变化的感知能力，解决了传统方法中水质监测频率低、响应滞后的问题，确保系统能够快速应对负荷变化和水质突变。

[0103] 水质参数包括pH、COD、氨氮浓度以及溶解氧；

[0104] 实时输出的水质数据包括水质变化趋势、参数变化率以及预警信号的特征数据集；

[0105] 步骤S1中，边缘计算单元对传感器采集的数据进行初步处理：

[0106] 对传感器采集的原始数据进行去噪、平滑处理，去除异常点，

[0107] 其中， 表示时间t时刻的平滑后数据，xi(t)表示时间t时刻的原始数据值，由第i个传感器采集的水质参数组成，α表示平滑系数，范围为0<α<1；

[0108] 计算水质参数的变化趋势，采用加权移动平均法，提取数据的变化方向：

[0109] 其中，Ti(t)表示时间t时刻的水质变化趋势，N表示窗口长度，wk表示第k个时间步的权重，设置为递减数列；

[0110] 计算水质参数的变化率，表征水质参数随时间的变化速度，用于实时监控突变，其中，Ri(t)表示时间t时刻的参数变化率，Δt表示时间间隔，即相邻采样点的时间差；

[0111] 生成预警信号，当参数变化率超过设定阈值时，触发预警，

[0112] 如果|Ri(t)|>θi，则Ei(t)＝1，否则Ei(t)＝0，其中，Ei(t)表示时间t时刻的预警信号，1表示触发预警，0表示正常，θi表示预警阈值；

[0113] 步骤S2，污水负荷与水质参数预测，

[0114] 基于步骤S1生成的特征数据，采用长短期记忆网络LSTM模型进行分析，预测未来短时间内的污水流量及水质参数的变化趋势，生成负荷变化和水质参数的短期预测数据，形成预测趋势图和数据序列；

[0115] 预测结果用于提前识别高峰负荷或负荷骤变；

[0116] 具体而言，引入LSTM模型进行污水负荷和水质参数的短期预测，提前识别高峰负荷和负荷骤变，LSTM模型凭借其对时间序列数据的优秀捕捉能力准确预测未来的污水流量和水质参数变化趋势，使系统能够在负荷即将变化时，预先进行工艺调整，从而避免了传统系统在负荷变化时的被动调节滞后问题，显著提升了系统的稳定性和出水质量。

[0117] 步骤S2中，采用长短期记忆网络LSTM模型对步骤S1生成的特征数据进行分析，预测未来短时间内的污水流量及水质参数变化趋势，具体的：

[0118] LSTM模型的输入数据为步骤S1处理后的特征数据集，包括水质变化趋势Ti(t)、参数变化率Ri(t)和预警信号Ei(t)，对输入数据进行归一化处理，

[0119] 其中，Xi(t)表示时间t时刻第i个参数的归一化数据，表示步骤S1处理后的平滑数据， 表示数据的最小值和最大值；

[0120] LSTM单元的计算过程：

[0121] 遗忘门：ft＝σ(Wf·[ht‑1,Xi(t)]+bf)，其中，ft表示遗忘门的激活值，表示是否保留前一时刻的记忆，σ表示Sigmoid函数，将输出映射到[0,1]区间，Wf表示遗忘门的权重矩阵，ht‑1表示前一时刻的隐藏状态，bf表示遗忘门的偏置项；

[0122] 输入门：it＝σ(Wi·[ht‑1,Xi(t)]+bi)，其中，it表示输入门的激活值，Wi表示输入门的权重矩阵，bi表示输入门的偏置项；

[0123] 候选记忆： 其中， 表示候选记忆状态，WC表示候选记忆的权重矩阵，bC表示候选记忆的偏置项；

[0124] 更新记忆状态： 其中，Ct表示当前时刻的记忆状态，Ct‑1表示前一时刻的记忆状态；

[0125] 输出门：ot＝σ(Wo·[ht‑1,Xi(t)]+bo)，其中，ot表示输出门的激活值，Wo表示输出门的权重矩阵，bo表示输出门的偏置项；

[0126] 隐藏状态更新：ht＝ot·tanh(Ct)，其中，ht表示当前时刻的隐藏状态，即模型输出；

[0127] 基于LSTM计算后的隐藏状态ht，输入到全连接层，输出未来时间段的污水流量及水质参数预测结果，

[0128] 其中， 表示未来时间t+Δt时刻的预测值，包括污水流量和水质参数，Wy表示全连接层的权重矩阵，by表示全连接层的偏置项；LSTM模型对实时水质数据进行处理，捕捉时间序列变化规律，生成污水流量和水质参数的短期预测数据，形成预测趋势图和数据序列；

[0129] 步骤S3，智能自适应工艺调节，

[0130] 结合步骤S1的实时数据和步骤S2的预测数据，智能自适应调节模块根据当前和预测的污水负荷，对处理工艺进行动态调整；

[0131] 步骤S3中调节措施包括：

[0132] 调整曝气池溶解氧水平，提高或降低曝气强度，

[0133] 动态调整沉淀池的停留时间，

[0134] 根据水质需求，控制加药量；

[0135] 具体而言，智能自适应调节模块根据实时监测数据和预测结果，动态调整污水处理工艺，包括调整曝气池的溶解氧水平、曝气强度，优化沉淀池的停留时间，精准控制化学药剂的投加量，使系统在不同负荷条件下均能保持最佳处理状态，有效提高氨氮去除效率和固液分离效果。

[0136] 步骤S3中，智能自适应工艺调节方式为：

[0137] 根据实时与预测的水质数据，动态调整曝气池中的溶解氧水平和曝气强度，溶解氧水平调节公式为， 其中，DO(t)表示时间t时刻的溶解氧浓度，DOset表示设定的基准溶解氧浓度，k1表示溶解氧调整系数，根据系统响应速度设定， 表示预测的时间t时刻的氨氮浓度， 表示实时监测的时间t时刻的氨氮浓度；

[0138] 曝气强度调整公式为，A(t)＝Abase+k2·(DOset‑DO(t))，其中，A(t)表示时间t时刻的曝气强度，Abase表示基础曝气强度，即系统最低曝气需求，k2表示曝气强度调整系数；

[0139] 沉淀池停留时间根据实时污水流量和预测的负荷变化进行调整，优化固液分离效果，停留时间调整公式为， 其中，Ts(t)表示时间t时刻的沉淀池停留时间，Vs表示沉淀池的有效容积，Q(t)表示时间t时刻的实时污水流量， 表示预测的时间t时刻的污水流量，k3表示停留时间调整系数，反映流量波动对停留时间的影响；

[0140] 根据水质的实时状态和预测结果，动态调整化学药剂的投加量，保证出水达标且避免药剂浪费，加药量控制公式为，D(t)＝Dset+k4·(Ctarget‑C(t))，其中，D(t)表示时间t时刻的加药量，Dset表示设定的基础加药量，k4表示加药调整系数，根据水质波动灵敏度设定，Ctarget表示目标水质参数浓度，C(t)表示时间t时刻的实时水质参数浓度；

[0141] 步骤S4，闭环曝气控制，

[0142] 利用边缘计算单元，结合实时和预测的水质数据，对曝气过程实施闭环控制，[0143] 动态调节曝气时间和强度，根据溶解氧水平和氨氮浓度的变化趋势，调整曝气策略以提高去除效率并避免控制滞后；

[0144] 步骤S4中，闭环曝气控制方式为：

[0145] 采用实时反馈控制机制，根据当前的溶解氧水平和氨氮浓度进行即时调整，溶解氧控制公式：

[0146]

[0147] 其中，uDO(t)表示时间t时刻的溶解氧调节信号，Kp表示比例增益，控制溶解氧误差对调节信号的直接影响，Ki表示积分增益，Kd表示微分增益，响应溶解氧变化的速度，dτ表示对时间变量τ的微小增量，DOset表示目标溶解氧水平，根据最佳微生物活性设定，DO(t)表示时间t时刻的实际溶解氧浓度，来自实时监测；

[0148] 结合预测的氨氮浓度趋势，动态调整曝气时间和强度，曝气强度调整公式：

[0149] 其中，A(t)表示时间t时刻的曝气强度，影响氧气供给，Abase表示基础曝气强度，即系统默认的最低供氧需求，k1表示氨氮调节系数，调节氨氮浓度偏差对曝气强度的影响， 表示时间t时刻预测的氨氮浓度，来自LSTM预测， 表示时间t时刻的实际氨氮浓度，实时监测值，k2表示氨氮变化速率系数，反映氨氮变化速度对曝气强度的动态影响；

[0150] 动态优化曝气时间，根据当前和预测的水质变化趋势，调整曝气周期，避免过曝气或曝气不足，提高系统效率，曝气时间调整公式：

[0151] 其中，Tair(t)表示时间t时刻的曝气时间长度，Tbase表示基础曝气时间，即系统设定的最小曝气时间段，k3表示累积氨氮误差影响系数，调节总误差对曝气时间的影响，k4表示溶解氧调节信号影响系数，反映曝气强度对时间长度的影响， 表示氨
氮浓度的累积偏差；

[0152] 边缘计算单元在实时反馈控制与预测调整之间进行闭环优化，溶解氧调节控制通过比例积分微分PID算法实现对实时氧气需求的快速响应，使系统在不同负荷条件下的稳定运行，避免资源浪费和污染超标；

[0153] 具体而言，闭环精细化曝气控制通过边缘计算单元对实时反馈和预测调整进行综合优化，结合当前的溶解氧水平和氨氮浓度，通过比例积分微分PID控制算法实时调整曝气策略，实现对溶解氧需求的快速响应，动态优化曝气时间和强度，避免了过曝气或曝气不足的情况，提高氨氮去除效率，还显著减少了能耗浪费

[0154] 步骤S5，能耗优化与智能调度，

[0155] 结合步骤S2的负荷预测和步骤S3的调节结果，对各处理单元的能耗进行实时监控，识别高低负荷运行状态，进行智能调度；

[0156] 步骤S5中智能调度方式为：

[0157] 在低负荷时，减少设备运行功率或停运部分设备；在高负荷时，调配各处理单元的工作模式，平衡运行效率与能耗；

[0158] 步骤S5中，结合步骤S2的负荷预测和步骤S3的调节结果，对各处理单元的能耗进行实时监控：

[0159] 进行实时能耗监控，边缘计算单元实时采集各处理单元的电压、电流，计算当前能耗水平，能耗计算公式：

[0160] Pi(t)＝Vi(t)×Ii(t)×ηi(t)，其中，Pi(t)表示时间t时刻第i个处理单元的能耗功率，Vi(t)表示时间t时刻第i个处理单元的实时电压，Ii(t)表示时间t时刻第i个处理单元的实时电流，ηi(t)表示时间t时刻第i个处理单元的效率因子，反映设备的能效状态；

[0161] 根据步骤S2的负荷预测和当前的实时流量数据，计算系统当前的负荷状态因子，判断当前是否处于高负荷或低负荷状态，负荷状态因子：

[0162] 其中，L(t)表示时间t时刻的负荷状态因子，反映系统负荷状况， 表示时间t时刻的预测污水流量，由步骤S2提供，Qmax表示系统设计的最大处理流量，α表示权重因子，平衡流量和能耗在负荷状态中的影响，Ptotal(t)表示时间t时刻的总能耗，所有处理单元能耗之和，Pmax表示系统设计的最大能耗水平；

[0163] 根据负荷状态因子L(t)，实施智能调度策略，在低负荷时，调整设备运行功率或停运部分设备；在高负荷时，调配各单元的运行模式以优化能耗和效率，调度调整方式：

[0164] 低负荷状态L(t)<θlow：adj

[0165] 其中，Pi (t)表示时间t时刻第i个处理单元的调整后能耗，k1表示调整系数，决定能耗削减的幅度，θlow表示低负荷阈值，系统运行的最低负荷基准；

[0166] 高负荷状态L(t)>θhigh：

[0167] 其中，k2表示高负荷调节系数，决定能耗增加的幅度，θhigh表示高负荷阈值，系统高效运行的基准点，Lmax表示系统的最大负荷状态因子，表示满负荷运行；

[0168] 在高负荷时，对各处理单元进行优化调配，优化公式：

[0169] 其中，Eeff(t)表示时间t时刻的系统能耗效率，N表示处理单元数量，Qi(t)表示时间t时刻第i个处理单元的处理流量，∈表示小常数，通过调整设备运行状态和优化调度模式，实现对污水处理系统的智能能耗管理；

[0170] 具体而言，在能耗优化与智能调度方面，实时监控各处理单元的能耗，结合负荷预测数据识别高低负荷状态，实现精细的能耗管理，在低负荷时能够自动降低设备运行功率或停运部分设备，避免无效能耗；在高负荷时，智能调度模块则合理分配各处理单元的工作模式，降低了整体能耗，提升了经济性。

[0171] 应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。