以苏州为代表的南方水网密集地区由于地下水位高、降雨量丰富，外来水入流入渗现象尤为严重，影响污水厂运行效率。与此同时，受污水管网传输和污水厂处理能力限制，在降雨期存在一定的污水无组织漫溢现象，相应排放的COD等污染物总量及其引起的水环境冲击负荷不容忽视，雨季减排任务艰巨。
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　　针对上述问题，清华大学等单位承担的“望虞河东岸水设施功能提升与全系统调控技术及示范”课题开发了基于多目标鲁棒优化的水环境设施雨季协同调控技术。
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　　与传统排水系统实时控制方法相比，该技术在精准识别管网入流入渗机理的基础上构建神经网络仿真模拟模型，在保证模拟精度的前提下，将传统预测控制模型的计算速度从小时级提升至秒级。相较于静态规则控制，该方法能够充分挖掘系统调控潜力，协同优化3个及以上的控制目标，在测试降雨条件下，漫溢量实现额外10.5%的削减，在分钟级时间尺度上实时生成*优控制策略。
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　　相较于同类技术，该技术实现了多目标协同优化，同时兼顾了计算速度和控制效果，保证了控制策略的实时性和有效性，支撑了排水系统实时控制的工程化应用。

　　协同调控技术路线及核心仿真优化模块

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　　在此基础上，水专项研究团队在苏州市福星片区开展了模型模拟测试及现场验证。根据苏州市福星片区的地方特点，应用基于多目标鲁棒优化的水环境设施雨季协同调控技术，实时生成控制策略库，指导福星片区排水系统整体调控。
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　　2020年6月起，该技术在苏州市中心区供排水设施一体化管理平台上业务化应用，第三方监测结果表明，4场实测降雨中福星污水厂COD、TN、TP进水浓度比同等降雨条件下平均提高18.7%、37.4%、7.4%，7-12月新增COD、TN、TP削减量分别为726.3t、290.6t、4.4t。多年平均降雨条件下福星片区(46.1km2)排入水环境的COD负荷比技术应用前降低11.7%。

　　模型优化策略控制效果及现场验证第三方监测结果

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　　原标题：基于多目标鲁棒优化的水环境设施雨季协同调控技术研究取得突破性进展