Способ оптимизации расходов сточных вод общесплавных систем водоотведения
METHOD OF OPTIMIZING DISCHARGES OF WASTEWATER OF COMBINED WATER DISPOSAL SYSTEMS

Изобретение относится к области систем водоотведения и может быть использовано для прогнозирования расходов сточных вод, поступающих из общесплавных систем водоотведения.
Известен способ воспроизведения нестационарных случайных процессов, содержащий операции задания и формирования в контуре управления сигналов стационарной и нестационарной составляющих реализуемого процесса, а также суммирования указанных составляющих при поддержании режима отрицательной обратной связи в указанном контуре управления. В указанном способе формирование нестационарной составляющей производят посредством стробирования и последующей фильтрации временных промежутков сигнала, задаваемого источником стационарной составляющей (см. патент RU №2 451 272, МПК G01M 7/00, 20.05.2012, Бюл. № 14).
Для указанного способа характерна узкая область применения, поскольку нестационарная составляющая реализуемого процесса в конечно счете зависит от стационарной составляющей. Поэтому он не может быть применен для генерации расходов дождевых сточных вод (нестационарная часть общесплавного стока), которая не зависит от времени.
Наиболее близким аналогом к заявляемому способу служит «Способ оптимального управления равновесным случайным процессом (РСП)», заключающийся в том, что:
- выделяют для упомянутого РСП его характеристики в виде независимых случайных величин, именуемых далее факторами, и условно постоянных величин и рассматривают эти условно постоянные величины и параметры законов распределения вероятностей упомянутых факторов в качестве координат фазового пространства, в котором протекает РСП;
- строят для исследуемого РСП в соответствии с априорной информацией о нем эволюционно - симулятивную модель (ЭСМ), взаимно увязывающую координаты упомянутого фазового пространства и разделяющую эти координаты на исходные показатели, управляющие параметры и расчетные показатели, после чего загружают построенную ЭСМ в память процессорного устройства;
- выделяют один из упомянутых расчетных показателей в качестве целевого показателя и исключают его из координат фазового пространства;
- измеряют с помощью соответствующих датчиков упомянутые исходные показатели исследуемого РСП и вводят измеренные исходные показатели в упомянутую память процессорного устройства в качестве входных сигналов для упомянутой ЭСМ;
- устанавливают период управления и выделяют в нем моменты времени, именуемые далее моментами воздействия, в которые будет осуществляться упомянутое управление РСП;
- устанавливают варианты допустимых величин для каждого из упомянутых управляющих параметров и каждого из упомянутых моментов воздействия на основе учета внешних условий и особенностей объекта, порождающего РСП;
- устанавливают интервал допустимых значений для каждого из упомянутых моментов воздействия и каждого из упомянутых расчетных показателей на основе учета внешних условий и особенностей объекта, порождающего РСП;
- вводят установленные допустимые величины управляющих воздействий и интервалы допустимых значений расчетных показателей в упомянутую память процессорного устройства;
- находят с помощью разработанной ЭСМ, функционирующей под управлением упомянутого процессорного устройства, конкретные значения расчетных показателей для каждого допустимого набора управляющих воздействий и каждого момента воздействия;
- исключают те наборы управляющих воздействий, при которых хотя бы один расчетный показатель выходит за пределы упомянутых интервалов допустимых значений;
- связывают те наборы управляющих воздействий, которые соответствуют одному и тому же моменту воздействия, логической связью «исключают друг друга» и логической связью «должен присутствовать хотя бы один»;
- устанавливают предельные значения управляющих воздействий за весь упомянутый период управления;
- загружают в память процессорного устройства вместе с неисключенными наборами управляющих воздействий установленные логические связи между управляющими воздействиями и их предельные значения;
- находят с помощью алгоритма динамического программирования для решения булевых задач, загруженного в память упомянутого процессорного устройства, оптимальное управление в виде однозначно определенных наборов упомянутых управляющих воздействий в каждый момент воздействия на весь упомянутый период управления (см. патент RU №2 557 483, МПК G05B 13/04, G05B 17/02, G06F 17/18, 20.07.2015, Бюл. № 20).
Для указанного способа характерны ограниченные функциональные возможности, поскольку с его помощью можно только управлять случайным процессом, но нельзя прогнозировать случайный процесс, в частности нельзя на этапе управления спрогнозировать на расчетный период расходы сточных вод, поступающих из общесплавной системы водоотведения с учетом выпадения дождей, интенсивность и продолжительность которых носит случайный характер.
Задачей настоящего изобретения является расширение функциональных возможностей известного способа.
Поставленная задача решается тем, что в известном способе, заключающийся в том, что:
а) выделяют для упомянутого случайного процесса (СП) его характеристики;
б) строят для исследуемого СП в соответствии с априорной информацией о нем математическую модель, после чего загружают построенную математическую модель в память процессорного устройства, в соответствии с настоящим изобретением в качестве математической модели принимают вероятностно – статистическую модель изменения состояний системы, а в качестве характеристики нестационарного случайного процесса принимают вероятности переходов из текущего состояния в последующее,
на этапе а) дополнительно накапливают статистическую информацию об изменении во времени расходов сточных вод, поступающих из общесплавной системы водоотведения и на основании ее определяют минимальное  и максимальное  значения расходов сточных вод, интервал расходов [,  разбивают на участки (полуинтервалы) с шагом  и формируют конечное множество значений возрастающих действительных чисел = где , , - , формируют множество натуральных  чисел состояний системы = элементами которых являются порядковые номера множества , на основании анализа статистической информации определяют частоты переходов  из текущего i–го состояния в последующее j- ое состояние в виде
- матриц  частот переходов для случаев возрастания притока на предыдущем (t-1)-ом часе суток, t=; i=1, 2, …, n1; j=1, 2, …, n1; ,
- матриц  частот переходов для случаев убывания притока на предыдущем (t-1)-ом часе суток, t=; i=1, 2, …, n1; j=1, 2, …, n1;
проводят аппроксимационный анализ частот переходов  и определяют функциональную зависимость для плотности вероятности переходов  из текущего i - го состояния в последующее j - ое состояние в виде:
- зависимости  для случаев возрастания притока на предыдущем (t-1)-ом часе суток, ,
- зависимости  для случаев убывания притока на предыдущем (t-1)-ом часе суток,
на дополнительном этапе в) с применением построенной вероятностно – статистической модели изменения состояний системы генерируют НСП расходов сточных вод, поступающих из общесплавной системы водоотведения, при этом на каждом шаге генерации фиксируют час t суток, направление изменения упомянутых расходов на предыдущем (t- 1)- ом часе суток, и если зафиксировано возрастание притока, то вероятности переходов  из текущего i–го состояния в последующее j- ое состояние определяют как , а если зафиксировано убывание упомянутых расходов на (t- 1)- ом часе суток, то вероятности переходов  определяют как , осуществляют переход в другие состояния в соответствии с выбранными вероятностями переходов .
Отличительными признаками заявляемого способа является:
1. Принятие в качестве математической модели вероятностно – статистической модели изменения состояний системы;
2. Принятие в качестве в качестве характеристики нестационарного случайного процесса вероятности переходов из текущего состояния в последующее;
3. Дополнительное накопление на этапе а) статистической информации об изменении во времени расходов сточных вод, поступающих из общесплавной системы водоотведения;
4. Дополнительное определение на этапе а) минимального  и максимального  значения расходов сточных вод;
5. Разбивка на этапе а) интервала расходов [,  на участки (полуинтервалы) с шагом ;
6. Формирование на этапе а) конечного множества значений возрастающих действительных чисел = где , , - ;
7. Формирование множества натуральных  чисел состояний системы = элементами которых являются порядковые номера множества ;
8. Представление частот переходов  из текущего i–го состояния в последующее j- ое состояние в виде матриц  частот переходов для случаев возрастания притока на предыдущем (t-1)-ом часе суток, t=; i=1, 2, …, n1; j=1, 2, …, n1; ;
9. Представление частот переходов  из текущего i - го состояния в последующее j - ое состояние в виде матриц  частот переходов для случаев убывания притока на предыдущем (t-1) - ом часе суток, t=; i=1, 2, …, n1; j=1, 2, …, n1;
10. Определение на основании анализа статистической информации функциональной зависимости для плотности вероятности переходов  из текущего i - го состояния в последующее j - ое состояние;
11. Проведение аппроксимационного анализа частот переходов  и представление функциональной зависимости для плотности вероятности переходов  в виде  для случаев возрастания притока на предыдущем (t-1)-ом часе суток, ;
12. Проведение аппроксимационного анализа частот переходов  и представление функциональной зависимости для плотности вероятности переходов  в виде  для случаев убывания притока на предыдущем (t-1)-ом часе суток, t=; i=1, 2, …, n1; j=1, 2, …, n1;
13. Генерирование на дополнительном этапе в) с применением построенной вероятностно – статистической модели изменения состояний системы СП расходов сточных вод, поступающих из общесплавной системы водоотведения;
14. Фиксация на каждом шаге генерации часа t суток и направления изменения расходов на предыдущем (t- 1) - ом часе суток;
15. Определение вероятности переходов  из текущего i–го состояния в последующее j - ое состояние как , если зафиксировано возрастание притока на предыдущем (t - 1) - ом часе суток;
16. Определение вероятности переходов  из текущего i - го состояния в последующее j - ое состояние как , если зафиксировано убывание притока на предыдущем (t - 1)- ом часе суток;
17. Осуществление перехода в другие состояния в соответствии с выбранными вероятностями переходов .
По сведениям, имеющимся у авторов, все отличительные признаки не известны. Совместное их применение позволяет расширить функциональные возможности способа, т.к. с его помощью появляется возможность на этапе управления спрогнозировать (на расчетный период) расходы сточных вод, поступающих из общесплавной системы водоотведения с учетом выпадения дождей, интенсивность и продолжительность которых носит случайный характер, поскольку:
- благодаря совместному применению отличительных признаков № 1, 2, 11 и 15 появляется возможность генерировать случайный процесс изменения во времени расходов сточных вод;
- благодаря совместному применению отличительных признаков № 3 – 9, 12 - 14 появляется возможность повысить достоверность генерации случайного процесса изменения во времени расходов сточных вод.
Краткое описание чертежей.
На фиг. 1 в графическом виде представлены результаты дополнительного накопления статистической информации об изменении во времени расходов сточных вод, поступающих из общесплавной системы водоотведения, и определения минимального  и максимального  значения расходов сточных вод, на фиг. 2 приведен пример матрицы частот переходов  из текущего i–го состояния в последующее j- ое состояние, на фиг. 3 приведен пример аппроксимационного анализа зависимости для плотности вероятности переходов из данного состояния в различные состояния  вида , на фиг. 4 приведены результаты первого примера генерации случайного процесса расходов сточных вод, поступающих из общесплавной системы, и сравнение его с экспериментальным, полученным путем накопления статистической информации, на фиг. 5 – результаты сравнения вероятностей поступления фактических и генерированных расходов, приведенных на фиг. 4, на фиг. 6 приведены результаты второго примера генерации нестационарного случайного процесса расходов сточных вод, поступающих из общесплавной системы, и сравнение его с экспериментальным, полученным путем накопления статистической информации, на фиг. 7 – результаты сравнения вероятностей поступления фактических и генерированных расходов, приведенных на фиг. 6.
Осуществление изобретения.
На этапе а) выделяют для упомянутого нестационарного случайного процесса его характеристики. Для этого:
- накапливают статистическую информацию об изменении во времени расходов сточных вод, поступающих из общесплавной системы водоотведения и на основании ее определяют минимальное  и максимальное  значения расходов сточных вод. Например,  = 10 тыс. м3/ч,  = 200 тыс. м3/ч. На фиг. 1 в графическом виде представлены результаты такого анализа. Здесь, 1 - изменение во времени расходов сточных вод, поступающих из общесплавной системы водоотведения, 2 – минимальное значение  расходов, 3 - максимальное значение  расходов;
- интервал расходов [,  разбивают на участки (полуинтервалы) с шагом  и формируют конечное множество значений возрастающих действительных чисел = где , , - . Например, если  = 2 тыс. м3/ч, то n1=95, а =;
- формируют множество натуральных  чисел состояний системы = элементами которых являются порядковые номера множества . Для полученного варианта  множество =;
- частоты переходов  (характеристика нестационарного случайного процесса) из текущего i–го состояния в последующее j- ое состояние представляют в виде:
- матриц  частот переходов для случаев возрастания притока на предыдущем (t-1)-ом часе суток, t=; i=1, 2, …, n1; j=1, 2, …, n1; ,
- матриц  частот переходов для случаев убывания притока на предыдущем (t-1)-ом часе суток, t=; i=1, 2, …, n1; j=1, 2, …, n1;
Для иллюстрации на фиг. 2 для рассматриваемого примера приведен вид матрицы . Из нее, например, следует, что  0, = 0.12, …, = 0.00, см. фиг. 2.
Далее проводят аппроксимационный анализ частот переходов  и определяют функциональную зависимость для плотности вероятности переходов  из текущего i - го состояния в последующее j - ое состояние в виде:
- зависимости  для случаев возрастания притока на предыдущем (t-1)-ом часе суток, ,
- зависимости  для случаев убывания притока на предыдущем (t-1)-ом часе суток,
Например, для рассматриваемого примера при t= 0 и тенденции возрастания зависимость  в графическом виде представлена на фиг. 3. Здесь, 4 – частоты переходов , 5 – плотность вероятности  переходов.
Далее, на этапе б) строят для исследуемого случайного процесса в соответствии с априорной информацией о нем вероятностно – статистическую модель, после чего загружают построенную математическую модель в память процессорного устройства.
на дополнительном этапе в) с применением построенной вероятностно – статистической модели изменения состояний системы генерируют случайный процесс расходов сточных вод, поступающих из общесплавной системы водоотведения, при этом на каждом шаге генерации фиксируют час t суток, направление изменения упомянутых расходов на предыдущем (t- 1)- ом часе суток, и если зафиксировано возрастание притока, то вероятности переходов  из текущего i–го состояния в последующее j- ое состояние определяют как , а если зафиксировано убывание упомянутых расходов на (t- 1)- ом часе суток, то вероятности переходов  определяют как , осуществляют переход в другие состояния в соответствии с выбранными вероятностями переходов .
В результате получают сгенерированный случайный процесс расходов сточных вод, поступающих из общесплавной системы водоотведения. Для иллюстрации на фиг. 4 приведен первый пример результатов такой генерации. Здесь, 6 - изменение во времени фактических расходов сточных вод, поступающих из общесплавной системы водоотведения, 7 - изменение во времени генерированных расходов сточных вод, поступающих из общесплавной системы водоотведения. В дополнение к фиг. 4 на фиг. 5 приведено сравнение вероятностей поступления фактических и генерированных расходов. Здесь, 8 - вероятность поступления фактических расходов сточных вод, поступающих из общесплавной системы водоотведения, 9 - вероятность поступления генерированных расходов.
На фиг. 6 приведен второй пример результатов такой генерации. Здесь, 10 - изменение во времени фактических расходов сточных вод, поступающих из общесплавной системы водоотведения, 11 - изменение во времени генерированных расходов сточных вод, поступающих из общесплавной системы водоотведения. В дополнение к фиг. 6 на фиг. 7 приведено сравнение вероятностей поступления фактических и генерированных расходов. Здесь, 12 - вероятность поступления фактических расходов сточных вод, поступающих из общесплавной системы водоотведения, 13 - вероятность поступления генерированных расходов.
Таким образом, для заявляемого изобретения характерна «промышленная применимость».