基于时序差分加权重采样框架的污水处理厂能耗预测优化与可解释性研究

为解决污水处理厂(WWTP)能耗数据不平衡导致的预测精度下降问题，研究人员提出了一种新型时序差分加权重采样(TDWR)框架，结合XGBoost模型将R2提升27.6%、RMSE降低87%，并通过SHAP分析揭示BOD、COD等曝气相关特征的关键影响，为低碳运营提供智能决策工具。

　　

污水处理厂(WWTP)是城市基础设施中隐藏的"电老虎"，其能耗占全球电力消耗的3%以上。然而，由于进水水质波动、设备间歇启停等因素，WWTP的能耗数据常呈现严重不平衡分布——那些罕见的能耗峰值往往蕴含最关键的操作风险，却因样本量不足被传统机器学习模型忽视。这种"数据偏食"现象导致预测模型对高能耗事件的捕捉能力大幅下降，犹如用漏勺打捞汤里的珍珠。更棘手的是，现有研究多集中于分类任务（如故障检测），而对连续型能耗值的回归预测缺乏针对性解决方案。

针对这一难题，西安某高校的研究团队在《Journal of Environmental Management》发表论文，创新性地将金融领域的时序差分概念引入环境工程，开发出时序差分加权重采样(TDWR)框架。该研究基于中国西安某污水处理厂近两年的真实运营数据（2022-2023年），通过三种独创的重采样方法——阈值欠采样(TUS)、随机欠采样(SUS)和逆直方图欠采样(IHS)，成功重构了数据分布。特别地，当采样因子为6的SUS-6方法与XGBoost结合时，模型性能达到惊人水平：R²高达0.9998，预测误差区间缩小70%，相当于给能耗预测装上了"高精度导航仪"。

关键技术方法
研究采用80/20内部分割验证和跨数据集外部验证双重评估体系。首先基于目标变量时序变化设计权重函数，通过TUS/SUS/IHS重构训练集，选用XGBoost、支持向量回归(SVR)、人工神经网络(ANN)和随机森林(RF)进行对比。利用SHAP值解析特征贡献度，并计算95%置信区间评估预测不确定性。所有数据来自西安某WWTP的实际监测指标，包括BOD（生化需氧量）、COD（化学需氧量）、NH₃-N（氨氮）等12项水质参数。

研究结果

1. 数据描述分析
   原始数据显示单位能耗0.42kWh/吨废水，但存在明显长尾分布。进水COD波动达52.7-618.9mg/L，NH₃-N浓度跨度18.5-49.2mg/L，这种动态性直接导致能耗记录呈现"高峰少、平谷多"的不平衡特性。

2. 模型性能比较
   SUS-6使XGBoost的MAPE（平均绝对百分比误差）降至0.14%，相当于将预测偏差从"米级"压缩到"厘米级"。其他模型也显著改善：SVR残差区间收窄84%，ANN和RF分别提升45%和63%。

3. 可解释性发现
   SHAP分析揭示曝气单元是"耗电大户"，其中COD每增加100mg/L，能耗上升1.2kWh，相当于点亮10盏100瓦灯泡。BOD和NH₃-N的交互效应呈现非线性特征，在特定浓度区间会触发能耗跃升。

结论与意义
该研究首次将时序动态权重引入环境工程的数据平衡处理，突破性地将回归预测的R²提升至近完美水平（0.9998）。通过量化BOD/COD/NH₃-N等特征的贡献度，为工艺优化指明方向——例如当COD>300mg/L时优先启动预处理单元。方法论上，TDWR框架可推广至其他时序型工业数据场景，其"重采样-预测-解释"的三步范式为AI在环境领域的应用树立新标杆。正如研究者Kangrong Tang所述，这项成果不仅是一套算法工具，更是通向污水处理"碳中和"的智能钥匙。