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龙图腾网获悉山东华实电气股份有限公司申请的专利基于多维变量数据分析的污水节能控制方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120406340B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510490090.5，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权基于多维变量数据分析的污水节能控制方法及系统是由徐林军;李文耀;于淼;李芬设计研发完成，并于2025-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多维变量数据分析的污水节能控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多维变量数据分析的污水节能控制方法及系统，涉及数据分析技术领域，包括分析不同处理阶段之间的变量数据之间的关联关系，这里的变量的关联关系有自变量与因变量之间的关系和自变量之间的交互关系，充分准确的描述了多个变量之间的复杂耦合关系，为后续调控提供可靠基础。确定每个调控节点上对应的调控时延性和变化性，考虑污水处理流程上的调控滞后性和变量的变化情况，从而设定阈值，生成评价指标，用来指导后续污水调控。基于变量数据之间的关联关系和调控时延性来控制每个调控节点的调控策略，提高了污水节点分析和控制的适应性和准确性，保证了污水的实时处理效果，提升了污水处理效率。

本发明授权基于多维变量数据分析的污水节能控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多维变量数据分析的污水节能控制方法，其特征在于，包括， 获取污水处理流程，将污水处理流程分为多个处理阶段，在处理阶段上部署监控节点和调控节点，确定每个处理阶段所涉及的所有变量； 获取污水处理流程的历史变量数据，分析不同处理阶段之间的变量数据之间的关联关系； 分析历史变量数据确定每个调控节点上对应的调控时延性和变化性，通过变化性来设定每个调控节点的变量数据阈值，生成评价指标； 在评价指标的基础上，基于变量数据之间的关联关系和调控时延性来控制每个调控节点的调控策略，以此保证污水处理的实时性和高效性； 其中， 分析不同处理阶段之间的变量数据之间的关联关系，包括， 根据不同处理阶段之间的变量数据来区分出自变量和因变量，并建立自变量-因变量之间的匹配关系，通过自变量和因变量之间的多项式回归模型来描述自变量和因变量之间的关联关系； 将多项式回归模型中的模型参数区分为固定模型参数和可变模型参数； 固定模型参数包括多项式阶数和模型交互项； 计算每个自变量-因变量之间的匹配关系下自变量与因变量之间的非线性程度以及自变量、因变量各自的噪声程度，根据自变量、因变量各自的噪声程度来确定自变量-因变量之间的匹配关系的整体噪声程度，结合非线性程度和整体噪声程度确定复杂度，通过复杂度映射出一个多项式阶数； 根据自变量-因变量之间的匹配关系来确定自变量彼此之间的组合，通过响应曲面法检测每个自变量组合，以此筛选出自变量组合作为模型交互项； 根据自变量-因变量来设定可变模型参数的初始化，基于初始化的可变模型参数和多项式阶数来训练多项式回归模型； 根据自变量-因变量来设定可变模型参数的初始化，基于初始化的可变模型参数和多项式阶数来训练多项式回归模型，包括， 可变模型参数包括自变量系数和交互项系数； 在自变量-因变量之间的匹配关系的基础上，分别计算每个自变量与因变量之间的相关性，计算模型交互项中自变量彼此之间的相关性，将自变量与因变量之间的相关性记作第一相关性，将模型交互项中自变量彼此之间的相关性记作第二相关性； 基于第一相关性来确定每个自变量对应的自变量系数的初始值，基于第二相关性来确定每个模型交互项对应的交互项系数的初始值； 获取自变量-因变量的数据，并对其数据的时间戳，划分为训练集和测试集； 根据多项式阶数、模型交互项、自变量系数的初始值和交互项系数的初始值来定义模型结构，在训练集和测试集的基础上，通过损失函数来不断优化自变量系数的初始值和交互项系数的初始值，直至损失函数收敛，得到最终的多项式回归模型； 分析历史变量数据确定每个调控节点上对应的调控时延性和变化性，包括， 调控节点的历史变量数据为历史变量记录，历史变量记录上记载有随时间变化的变量情况以及调控信息； 按照调控信息标记出历史变量记录上的多次调控位置，计算调控信息与变量数据之间的互相关函数，将互相关函数最大值对应的时间节点作为单次调控位置的第一时间滞后值，结合多次调控位置得到第一时间滞后值的平均值，将平均值作为该调控节点的第一时间滞后值； 将多次调控位置和调控信息作为阶跃输入，并绘制变量数据的响应曲线，在响应曲线上确定出变量数据显著变化处的曲线时间特征，根据曲线时间特征确定该调控节点的第二时间滞后值； 结合调控节点的第一时间滞后值和第二时间滞后值确定时间滞后目标值； 统计调控节点下的每个变量数据的变化性描述参数，整合所有变化性描述参数确定每个变量数据的变化指标，通过变化指标描述变量数据的变化性。

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