通过协作强化学习提高废水处理系统的曝气效率：一种多目标方法，旨在减少超调现象和沉淀时间

《Journal of Water Process Engineering》：Improving aeration efficiency in wastewater treatment systems through collaborative reinforcement learning: A multi-objective approach to overshoot and settling time reduction

针对污水处理厂曝气风机能耗高的问题，提出一种结合Ziegler-Nichols调优和Proximal Policy Optimization强化学习的方法，优化PID控制器参数以减少 overshoot 和 settling time，仿真结果显示该方法能降低27.3% overshoot，加快20.2% settling time，节省5.1%能源。适用于不同规模的WWTP。

　　在当今社会，随着城市化和工业化的加速，污水处理厂（WWTPs）在净化和回收各种活动产生的废水方面发挥着越来越重要的作用。然而，污水处理需求的增长使得这些设施成为重要的能源消耗者，特别是在其曝气系统中。曝气风机作为控制关键生化反应的核心设备，占据了污水处理厂总能耗的大部分。这种高能耗给降低运营成本和减少碳排放带来了挑战。因此，优化比例积分微分（PID）控制器的参数，以确保生化反应的稳定性并减少溶解氧浓度的稳定时间，具有显著的潜力。这些改进可以直接提高污染物去除的可靠性以及曝气效率。为了实现这些目标，本文提出了一种协作强化学习（RL）框架，该框架将齐格勒-尼科尔斯（ZN）调参方法与近端策略优化（PPO）相结合。与传统的独立RL方法相比，独立RL方法由于参数搜索空间较大，需要大量的训练时间和存在收敛不确定性，而本文提出的协作RL方法利用ZN启发式调参方法提供的初始参数估计，显著缩小了搜索空间，从而实现了更快、更可靠的收敛，同时不降低污水处理效率。模拟结果表明，通过该方法调参的PID控制器可以将过冲减少27.3%，并使溶解氧浓度稳定时间缩短20.2%，相比独立RL方法，这直接带来了5.1%的节能效果。

污水处理厂在日常运营中面临着复杂且多变的环境条件，传统的PID调参方法在应对这些变化时显得不够灵活。因此，本文提出了一个协同RL方法，以优化曝气风机的PID控制器参数，从而在保证污水处理质量的前提下，提高曝气效率和控制稳定性。在WWTP中，活性污泥系统（ASS）因其运营成本优势而被广泛采用，特别是在亚太地区和欧洲。在活性污泥污水处理厂中，ASS通常作为初始大颗粒筛分过程后的第二步，其主要目标是控制溶解氧（DO）浓度，这将直接影响出水水质，以促进好氧生化反应，满足营养物去除要求，并符合监管排放标准。在ASS中，曝气过程是整个污水处理操作中能耗最高的步骤，曝气风机的能耗通常占全球大多数污水处理厂总能耗的50%以上。

本文研究的现状表明，传统的PID调参方法在应对变化条件时难以维持最佳性能，从而影响污水处理质量和时间。为了解决这一问题，本文探讨了一种多目标优化方法，用于市政污水处理厂中的曝气风机控制。本文提出的模型重点在于通过一种新颖的协同RL方法，减少过冲并最小化稳定时间，同时不损害污水处理质量。此外，近年来的强化学习技术引入了一种新的DO控制范式，无需显式的系统识别即可适应非线性和时变环境。尽管强化学习在面对意外扰动时可能引入稳定性风险，但通过反复在线训练可以解决这一问题。同时，数字安全挑战，如网络攻击和网络安全漏洞，需要强大的保护措施和安全系统设计来防止未经授权的入侵。

尽管存在这些挑战，强化学习在动态污水处理场景中优于监督机器学习（ML），因为监督ML方法的前提条件是需要有标记的历史数据来描述和外推输入与输出之间的潜在相关性，这在实际污水处理厂操作中往往难以获得。当前关于AI驱动的DO浓度控制策略的研究可以分为两类：直接RL控制器和基于RL的PID控制器。直接RL控制器通过调整PID控制器的设定点来维持DO浓度，而基于RL的PID控制器则通过优化PID控制器参数来提高控制性能。与直接RL控制器相比，基于RL的PID控制器在过程控制场景中展示了更好的适应性和稳定性，因为RL代理通常从保守和稳定的PID设置开始，逐步调整PID增益，并通过控制边界防止不稳定或过度偏离。

本文提出的协同RL方法整合了ZN调参方法和PPO强化学习方法，通过ZN方法提供的初始参数估计来建立约束参数优化范围，从而减少RL训练的搜索空间，提高训练效率。这种方法在模拟实验中展现出显著的优势，例如在不同权重配置下，可以实现更优的DO浓度控制效果，减少过冲和稳定时间。此外，本文还分析了不同规模污水处理厂中该方法的适应性，结果表明该方法在不同规模的污水处理厂中都能灵活调整，以满足不同的运营需求。

本文的研究结果表明，协同RL方法在实际污水处理厂中具有广阔的应用前景。它不仅能够有效降低能耗，还能提高污水处理效率和稳定性，从而为实现可持续的污水处理提供技术支持。未来的研究将重点放在三个方面：（i）在实际污水处理厂环境中进行实验验证；（ii）引入微生物活动参数和详细的污染物去除指标，以量化污染物去除效率；（iii）评估在潮湿模式下的性能，以进一步评估该方法的适用性。