<?xml version="1.1" encoding="utf-8"?>
<article xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.1/xsd/JATS-journalpublishing1-mathml3.xsd" dtd-version="1.1" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">WCEST</journal-id><journal-title-group><journal-title>Water Conservancy and ElectricPower Science and Technology</journal-title></journal-title-group><issn>2995-4371</issn><eissn>2995-438X</eissn><publisher><publisher-name>Art and Design</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.61369/WCEST.2025050008</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Article</subject></subj-group></article-categories><title>城市给水处理厂能耗智慧化管理技术研究</title><url>https://artdesignp.com/journal/WCEST/3/5/10.61369/WCEST.2025050008</url><author>苏迪旻,吴育航,廖丝敏,唐思炜,刘凯喧</author><pub-date pub-type="publication-year"><year>2025</year></pub-date><volume>3</volume><issue>5</issue><history><date date-type="pub"><published-time>2025-05-20</published-time></date></history><abstract>为克服城市给水处理厂高能耗及传统管理滞后问题，本文聚焦水厂能耗监测、预测与管理展开研究。构建LSTM泵站能耗预测模型，发现模型在学习率0.001、2层LSTM层配置下，预测精度优异；采用&amp;ldquo;多初始值优化+ SQP算法&amp;rdquo;拟合离心水泵单泵特性曲线，解决拟合精度问题；整合各模块能耗数据，基于&amp;ldquo;感知-传输-数据-模型-应用&amp;rdquo;五层架构开发能耗智慧化管理系统。研究实现水厂能耗智慧化管理，为水务企业降本增效、践行&amp;ldquo;双碳&amp;rdquo;目标提供技术支撑。</abstract><keywords>泵站能耗预测模型,离心水泵单泵特性曲线,能耗管理系统</keywords></article-meta></front><body/><back><ref-list><ref id="B1" content-type="article"><label>1</label><element-citation publication-type="journal"><p>[1] 李都望, 余天奇. 水厂的能耗分析与节能措施 [J]. 有色冶金设计与研究. 2019, 40(06): 109-10+18.[2] 郭娟. 基于EDA-LSTM 模型的建筑能耗预测方法研究 [J]. 科技与创新. 2024, (22): 35-7.[3] 邵必林, 史洋博, 赵煜. 融合注意力机制与LSTM 的建筑能耗预测模型研究 [J].软件导刊. 2021, 20(10): 61-7.[4] 王涛, 于泽沛, 时斌, et al. 基于LSTM与DDPG的空调能耗优化控制策略[J].计算机与数字工程. 2024, 52(11): 3439-45.[5] 谌东海, 王伟, 赵昊裔, et al. 基于MI+PSO-LSTM的能耗预测模型[J].计算机工程与设计. 2022, 43(10): 2889-96.[6] 黄亚, 周建旭. 水泵全特性曲线的预测及对数值分析的影响[J].排灌机械工程学报. 2021, 39(08): 777-83.[7]王枫月, 朱洋, 宋龙波, et al. 基于遗传算法的离心泵并联优化及试验[J].水泵技术. 2023, (06): 1-10.[8] 李子怡, 钟炜. 智慧水厂能耗监测评价与异常诊断管理平台研究[J].给水排水. 2024, 60(02): 153-7+66.</p><pub-id pub-id-type="doi"/></element-citation></ref></ref-list></back></article>
