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

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垃圾焚烧电厂IOC及AO池出水污染物浓度的神经网络预测

更新时间：2026-06-30

- 垃圾焚烧电厂IOC及AO池出水污染物浓度的神经网络预测
- 垃圾焚烧电厂IOC及AO池出水污染物浓度的神经网络预测
- 电力科学与工程 2026年42卷第6期页码：70-78
- 作者机构：
  
  1. 华北电力大学新能源学院
  2. 新能源发电国家工程研究中心(华北电力大学)
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金（51306054）;北京市自然科学基金（3144036）
- DOI：
  中图分类号： X773;TP183
- 纸质出版：2026
- 稿件说明：
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李林霖, 王孝强, 叶兵, 等. 垃圾焚烧电厂IOC及AO池出水污染物浓度的神经网络预测[J]. 电力科学与工程, 2026,42(6):70-78.

李林霖, 王孝强, 叶兵, et al. 垃圾焚烧电厂IOC及AO池出水污染物浓度的神经网络预测[J]. 2026, 42(6): 70-78.
李林霖, 王孝强, 叶兵, 等. 垃圾焚烧电厂IOC及AO池出水污染物浓度的神经网络预测[J]. 电力科学与工程, 2026,42(6):70-78. DOI：

李林霖, 王孝强, 叶兵, et al. 垃圾焚烧电厂IOC及AO池出水污染物浓度的神经网络预测[J]. 2026, 42(6): 70-78. DOI：

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D

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D

和D

。基于D

、D

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NH

-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。

Abstract

关键词

Keywords

references

孙爱华,陈波,刘慎.IOC—A/O—UF/NF/RO组合工艺处理垃圾焚烧渗滤液[J].中国给水排水,2021(16).

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