05

讨论和展望

　　①实时控制具有明显的经济和环境效益。大量实际的工程案例已经证明了实时控制系统具有提高单体设施使用效能、减少系统污染水平、降低城市内涝风险、提升污水处理厂运行稳定性、减少系统建设和运维投资、提升水体水质等综合效应。
$ ], s2 F. l. I
　　②在我国，实时控制应在做好污水系统提质增效的基础上逐步开展，并同步开展实时控制的评估和设计。尽管选择实时控制系统会带来许多优势，但是针对我国的排水系统现状，尤其是排水管网高水位运行的问题，实时控制的实施仍面临一些挑战，因此污水系统的提质增效工作是大部分城市开展实时控制的前提。其次，无论是从系统的运行表现、生态环境效益还是投资成本控制方面考虑，实时控制的设计工作都应该尽早启动，从而避免不合理的排水系统建设方案对日后实时控制的设计和实施造成困难，增加改造成本。然后，对城市排水系统的实时控制改造，应先进行现有排水系统设施的匹配性评估，以分析排水系统的瓶颈和实时控制实施的可行性。整体策略的制定应由单体设施的优化控制逐步扩展到全局的联合调度。

/ Q3 }1 e6 n; [+ R6 k　　③实时控制下一步研究重点将以基于水质目标管理的排水系统综合控制和相关实施技术为主。随着水环境治理要求的提高和实时控制技术的成熟，以水质优化为目标的实时控制策略逐步得到重视。基于水质目标管理的城市排水系统综合实时控制相关技术，如策略研究和综合模型研究将是未来一段时间的研究重点。在基于水质目标管理的实时控制项目实施中，合流制系统中严苛环境下的污染物在线监测仍然是巨大的挑战，传感器的选择、安装和维护，管道沉积物的模拟和管理也需要创新的概念来实现。
. B+ ~1 v* M: h8 P7 T. h# h5 [3 k
6 M4 f2 W/ c! ]; X$ F, o. l　　④实时控制也需要进一步探索数据驱动给系统建模和优化计算带来的改进空间。随着传感和通信技术的快速发展，大量数据的获取使系统识别和优化计算方面取得突破性进展。排水系统的实时控制可以通过结合先进的数据处理和分析方法来探索进一步提高排水系统性能的建模和优化方法。
/ l- P! |: b/ I' S' ]# T/ l/ J

04

建设实时控制系统的效益

+ r9 v7 L4 z% N+ E
1 z6 y: d9 X4 D, |　　4.1 提升系统弹性和设施效能

7 s0 ]. O* K$ b/ d/ O& k　　实时控制系统最主要目标就是实现排水系统各要素能力的协同与匹配，发挥各单元最大效率，进而降低洪涝、削减CSO并改善污水厂运行效率，最终实现最低代价下对受纳水体水质的改善，也就是通过硬件设施与软件控制系统协同构建高效、稳定和可持续的排水系统。欧美几十年来已经有大量案例证明了实时控制对提升系统弹性和设施效能的效果，如魁北克Westerly排水系统从1999年建成之初就是一个多目标的全局优化实时控制系统。通过截污干管、深隧和污水处理厂流量的优化，实时控制系统在2000年单场降雨的单体设施溢流量削减率可达40%～100%。又如在丹麦的伦多特，实时控制系统可以削减10%以上的合流制溢流，提升调蓄设施利用率。西班牙的巴达洛纳，通过实时控制过程中对系统流量和水质的同时考量，不仅使污水厂的处理能力提高33%，城市内涝减少28%，并且使污染负荷减少20%，从而更好保护水体环境。在奥地利维也纳，利用闸门和泵站对合流制系统的调蓄区域进行全局优化控制，不但稳定了污水厂厂前泵站流量，也削减了全系统的合流制溢流。在区域性降雨条件下可实现13.26%溢流量削减，大范围降雨条件下可实现2.4%溢流量削减。

　　4.2 建设和运维成本削减
. h, }0 @0 w8 w( {
# T5 m, G! c) m( a! v　　与传统的控制方式相比，在相同的系统运行目标下，采用实时控制可以显著缩减调蓄池、泵站、污水厂等设施的新建规模，减少管网改造成本。Dirckx等比较了不同升级改造方案下溢流量削减率与投资成本的关系，实时控制的成本效益优势十分明显。魁北克Westerly排水系统，通过建设实时控制系统，在同一控制目标下，建设投资降低了83.2%。
% w5 R) N$ e  v. B, n5 E
+ b- F; ^0 q/ q- ^/ k8 O　　实时控制系统的长期运维成本与传统控制方案相比也具有优势。一方面，实时控制降低了内涝和溢流频率，从而降低了设施维修成本；另一方面，实时控制长期运行积累的数据可以帮助运维人员及时发现问题，由“事后补救”转变为“事前预防”，从而提升运维效率和质量。例如，魁北克的实时控制系统的长期运维投资相较传统方案节约22%。

0 N; K& U- \* j* l$ v- K　　4.3 改善受纳水体水质

$ z7 @+ z/ g* R1 K4 H  X! d　　研究表明，通过厂-网-河的联合调度，实时控制系统可以削减合流制溢流量，改善溢流对受纳水体的负面影响，实时控制系统耦合污水处理模型和污染物河道扩散模型可以对受纳水体水环境指标和污染物浓度进行提前预测，如DO、NH3-N等，甚至可以建立起不同等级降雨事件对受纳水体水质的影响，进而可以进行降雨事件对受纳水体的生态及毒理学评估。实时控制的短期运行可能对水体水质的提升效果有限，但是在长期运行条件下，实时控制系统可以有效提升水环境质量，有助于实现受纳水体水质稳定达标。
8 b9 x& l( C7 W' Y1 \

03

实时控制模型及算法

/ }, x  n& s0 G3 X; a7 o
　　3.1 模型研究

# b; L+ q7 O- l: R$ L* K' X　　模型是进行状态预测的重要工具，排水系统实时控制使用到的模型可分为面向过程的模型和面向控制的模型。最常见的面向过程的模型主要是排水管网模型，以EPA-SWMM模型应用最为广泛。SWMM模型主要使用圣维南方程,模拟管道中水流质量和能量的守恒关系。圣维南方程精确描述了城市排水管网及附属设施中的水力过程，但是计算的复杂性决定了这类模拟需要消耗较长的运算时间。此外，也有一些案例中用到了污水处理厂模型与管网模型综合分析。污水处理厂模型可以模拟包括生物反应池、生物膜工艺、厌氧反应工艺、初沉池、二沉池等处理过程。

　　与面向过程的模型不同，面向控制的模型复杂性低，从而减少了计算时间，主要适用于复杂的大规模排水系统。面向控制的模型主要是简化模型和概念模型。由于简化了一部分系统动态，所以面向控制的模型计算精度降低。

　　①简化模型：圣维南方程在稳态条件下可以线性化表示流量和液位的关系，以此为基础的线性化简化模型可以模拟出相似的结果。
+ j! V. _/ o7 m: t$ ^3 M. D
　　②概念模型主要包括虚拟水箱模型、纳什模型、马斯京根模型和积分器-延迟模型等，主要原理是对城市排水系统中主要设施进行概化，可根据监测数据进行参数调整，以提高模拟结果的可靠性。在实际应用中，模型预测控制（Model Predictive Control,简称MPC）常与众多优化算法结合，为系统计算出最佳的控制指令。而MPC特有的有限时域滚动优化机制，可以抵消因模型简化而带来的不精确。以MPC为控制核心的实时控制系统在欧洲、加拿大、美国等地都有广泛的研究和应用。

  l8 M! J7 G& B　　3.2 控制算法研究
9 y+ a- U5 A4 ~2 d5 R
　　控制算法将预先设定的目标转换为执行器的控制命令。排水系统常用的实时控制算法，可以分为启发式算法和基于优化的算法两类。

　　启发式算法是基于经验或知识的算法，复杂性程度低，但无法保证得到最优解。启发算法主要包含规则控制法RBC和模糊逻辑控制法（Fuzzy Logic Control,简称FLC）。RBC是最简单的实时控制实现方式，但是规则设计、运行效果和维护都依赖专家经验。与RBC相比，FLC可以为系统的优化运行提供更多控制方案。在德国的威廉港，FLC系统根据在线监测数据实时控制两座泵站的抽水量，从而充分利用管网调蓄能力，在稳定控制污水进水量的同时降低了40%的溢流量。

　　常见的优化控制算法主要包括种群动力学控制算法、进化策略（Evolutionary Strategy，简称ES）和线性二次型最优控制（Linear Quadratic Regulator，简称LQR)等。Ramírez-Llanos等应用种群动力学控制算法在调蓄池进水过程中根据各调蓄池的剩余蓄水能力,分配调蓄池进水量，结合PID控制调节各调蓄池的水位达到动态平衡；调蓄池排空时，根据下游管网最大能力，分配各调蓄池的出水量。丹麦哥本哈根排水系统进行实时控制系统升级改造时，采用了遗传算法对复杂的目标函数求解，为系统各受控位置计算设定值。Marinaki等人研究了LQR在排水系统削减CSO和均匀分配水量方面的效果。

3 N$ M$ U/ \; h: ~, S4 E$ a　　实时控制的算法有很多种，不存在绝对的适用任何项目实时控制应用的最佳算法，也不是越复杂先进的算法就越是好的。每个实时控制系统的应用都面临具体的挑战，算法选择受污水系统的规模和复杂性，污水系统的拓扑特征，在线存储空间，已有监测、控制系统现状以及管理因素等影响。
8 Z# o. X* f" x) \% f; n
　　3.3 降雨预测模型与实时控制的耦合
3 _0 |* M3 ^9 D
　　降雨预测也是实时控制系统执行的关键环节之一。通过未来一段时间内的降雨强度预测数据，可以预测未来各子汇水区的径流量，进而预测排水系统各位置的水量和水质状态，为优化控制提供重要的决策信息。常见的降雨预测可以通过降雨雷达预测或数学模型预测实现。在哥本哈根的实时控制系统中，利用雷达提供降雨预测数据，利用雨量计监测数据进行动态校准，从而为实时控制系统提供可靠的雨量输入信息。基于模型的降雨预测可以使用自回归滑动平均模型等方式实现。不同项目对降雨预测的精度要求不同，在使用中也可以根据实际获取数据的条件和要求选择预测方法。

2 x: }2 i3 Y+ K. ?& y  F2 g