垃圾焚烧电厂IOC及AO池出水污染物浓度的神经网络预测

李林霖; 王孝强; 叶兵; 赵莹; 董长青

电力科学与工程 ›› 2026, Vol. 42 ›› Issue (6) : 70 -78.

李林霖, 王孝强, 叶兵, 赵莹, 董长青

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摘要

为了预测垃圾渗滤液厌氧罐及AO池（anaerobic-Oxic pool）出水中的污染物浓度指标，首先解决了自动监测分钟数据集与日内某段时间（time frame, TF）人工取样分析所得天数据集的数据不同频问题。针对分钟数据集中各TF子集中的数据，通过四分位法剔除异常，用子集的平均值及其日期组成的记录近似代表所在日的分钟数据，转换成天数据集。合并出水浓度及因素的天数据集，得到各反应器的数据集D₁;D₁的少量指标缺失值分别通过线性插值和Coreg算法补齐得到数据集D₂和D₃。基于D₁、D₂、D₃分别构建了BP、Linear-LSTM、Coreg-LSTM模型。结果表明，Linear-LSTM的预测结果优于BP，其预测厌氧罐、AO池出水污染物浓度的平均绝对百分比误差介于6.10%～11.06%；对数量级很小的AO池出水污染物NH₄⁺-N,Coreg-LSTM模型的平均绝对百分比误差为10.32%，显著低于其他模型。