一种基于数字孪生的电厂废水处理智能控制方法

本发明公开了一种基于数字孪生的电厂废水处理智能控制方法，具体涉及预测领域，包括S1、构建映射电厂废水处理物理系统的全流程数字孪生体，实时采集多维度核心参数；S3、训练经遗传算法优化的BP神经网络模型，实现水质参数的预测；S4、通过NSGA‑Ⅲ算法求解多目标优化问题，生成最优工艺参数适配方向以支撑决策；S6、基于实际运行数据动态迭代数字孪生体与预测模型，持续提升预测及优化可靠性；本发明通过构建全流程数字孪生体与改进LSTM时序特征提取算法，实现了电厂废水水质变化的精准预测，解决了现有技术预测滞后的问题，为工艺适配提供充足数据支撑，有效降低出水超标风险，保障处理系统稳定运行。