污水處理設施常常出現運行負荷不足、進水水質與設計不一致、出水指標超標等問題，所以需要采取智能化運營管理措施。污水處理設備包括污水提升泵房、生物曝氣池、微生物除臭塔和加藥箱等，這類設備能耗比較高，所以對此進行精細化調控尤為重要，有助于節能降耗。智慧污水處理系統精細化調控要依賴于自動控制技術，其中包括常規控制技術、優化控制技術、自適應控制技術和智能控制技術。

1、常規控制技術

在污水處理廠中，常規控制技術采用的方法相對簡單，主要手段包括PID控制技術、比例控制、微分控制和積分控制。

比例控制根據設定值與實際值的比例關系來計算控制指令，以逐漸接近設定值。盡管比例控制能夠及時響應系統變動，但往往很難完全消除穩態誤差。積分控制充分利用誤差的累積來調整控制指令，能消除穩態誤差，并調節系統的長期行為。積分控制進一步提高系統性能和精密度，不過在系統變動較大或出現干擾信號時，也許會造成過度調節或振蕩。

微分控制依照誤差變動速率來調整控制指令，以提高系統的響應速度并抑制振蕩。微分控制有助于增強系統性能，但可能會引入額外的噪聲。PID控制則綜合考慮誤差大小、積分和變化率來計算控制指令，及時響應系統變動、消除穩態誤差，進而提升系統性能。

2、優化控制技術：智慧化控制技術的升級版

智慧化控制技術的升級版采用了更加先進的數學模型和優化算法，如遺傳算法和深度學習神經網絡等。這一方法可以依據實時數據和目標函數（如溶解氧濃度、污泥回流比例、藥劑添加量等），高性能計算出最佳操作參數。在智慧污水處理系統工作過程中，這樣的升級技術要充分了解系統的進水情況、污水質量以及微生物生長參數等關鍵信息。但是，鑒于微生物處理的復雜性和多變性，這樣的先進的技術也許要有足夠的時間與資源的投入。

3、自適應控制技術：智能適應控制技術的進化形態

智能適應控制技術的進化形態可以依據實際運行狀態和環境變化，自動調整控制策略和參數。它具備自適應性，能夠實時依照系統的動態變化和外部影響調整控制策略和參數，以保證優良的控制精度。這一技術致力于微生物在不一樣的環境條件下的適應能力，根據設定環境閾值，做好自適應性剖析，從而得出最佳的預期估計值，達到對系統的智能控制，最小化控制誤差。

4、智能控制技術：智慧化控制技術的智能應用

智慧化控制技術的智能應用運用了人工智能技術與機器學習算法，對污水處理過程做好智能控制。通過學習和自適應調整，這一技術可以智能優化管理控制策略，然后根據實時數據分析和變動環境做到數據智能決策。鑒于污水處理廠的進水水質具備非線性特點，而微生物處理過程包括錯綜復雜的生物化學反應，傳統意義上的控制措施無法勝任。因而，智慧化控制技術依托于自然環境學習和優化，穩步提升自動控制系統的專業水平。

中交路橋科技基安云·智慧污水廠管理平臺（SSP），實現對污水廠進行集中監控，真實反應污水廠的建設施工、生產、運維全過程狀況。通過智慧污水廠管控平臺對各個工藝環節設備設施進行集中監控，使得各級管理人員能夠及時、準確、全面、直觀的了解和掌握生產狀況，進而實現對整個污水廠生產運維的統一指揮和智慧調度。同時基于大數據分析技術，建立智慧污水廠 數學模型，通過監測進水水質、水量，智能調節加藥量、曝氣量、污泥回流量等，以降低污水廠的生產運營成本，科學指導污水廠的智慧運營，實現整個污水廠的節能降耗、出水水質的穩定達標。