Application of Soft Actor-Critic Algorithms in Optimizing Wastewater Treatment with Time Delays Integration

📄 arXiv: 2411.18305v1 📥 PDF

作者: Esmaeel Mohammadi, Daniel Ortiz-Arroyo, Aviaja Anna Hansen, Mikkel Stokholm-Bjerregaard, Sebastien Gros, Akhil S Anand, Petar Durdevic

分类: eess.SY, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-11-27

期刊: Expert Systems with Applications Volume 277, 5 June 2025, 127180

DOI: 10.1016/j.eswa.2025.127180

💡 一句话要点

提出基于Soft Actor-Critic的深度强化学习方法，优化时延条件下的污水处理过程。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 污水处理 深度强化学习 Soft Actor-Critic 时延控制 LSTM 过程控制 环境可持续性

📋 核心要点

  1. 传统PID控制在复杂动态、慢时延和随机延迟的污水处理厂中除磷效率低。
  2. 利用Soft Actor-Critic算法，结合LSTM预测的定制模拟器，解决时延问题。
  3. 实验表明，考虑随机延迟的强化学习方法显著提升除磷效率并降低成本。

📝 摘要（中文）

本研究针对污水处理厂在过程控制中面临的复杂动态、慢时间常数以及观测和行动中的随机延迟等挑战，提出了一种基于Soft Actor-Critic算法的深度强化学习方法。该方法集成了一个定制的模拟器，用于模拟污水处理厂中固有的延迟反馈。模拟器结合了长短期记忆网络（LSTM）以实现精确的多步状态预测，从而实现真实的训练场景。为了应对延迟的随机性，智能体在三种延迟场景下进行训练：无延迟、恒定延迟和随机延迟。结果表明，将随机延迟纳入强化学习框架可以显著提高除磷效率并降低运营成本。与传统控制方法相比，考虑延迟的智能体在模拟环境中实现了磷排放量减少36%，奖励提高55%，目标偏差降低77%，总成本降低9%。这些发现强调了强化学习在克服传统控制策略在污水处理中的局限性方面的潜力，为除磷提供了一种自适应且经济高效的解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：污水处理厂的过程控制面临着复杂动态、慢时间常数以及观测和行动中的随机延迟等挑战。传统的比例-积分-微分（PID）控制器等方法难以有效应对这些问题，导致除磷效率低下，无法满足环境可持续性的要求。现有方法无法有效处理时延带来的不确定性，影响控制效果。

核心思路：本研究的核心思路是利用深度强化学习（DRL）算法，特别是Soft Actor-Critic（SAC）算法，来学习在具有时延的复杂环境中进行有效控制的策略。通过构建一个能够模拟污水处理厂时延特性的定制模拟器，并结合长短期记忆网络（LSTM）进行状态预测，使智能体能够在更真实的环境中进行训练，从而提高其应对实际场景中随机时延的能力。

技术框架：整体框架包括三个主要部分：1）定制的污水处理厂模拟器，该模拟器能够模拟污水处理过程中的各种动态和时延；2）基于LSTM的状态预测模块，用于预测未来状态，以缓解时延带来的影响；3）基于SAC算法的智能体，该智能体通过与模拟器交互学习控制策略。智能体在三种不同的时延场景下进行训练：无时延、恒定时延和随机时延。

关键创新：本研究的关键创新在于将SAC算法与定制的、能够模拟随机时延的污水处理厂模拟器相结合。通过在具有随机时延的环境中训练智能体，使其能够学习到对时延具有鲁棒性的控制策略。此外，利用LSTM进行状态预测也是一个重要的创新点，它能够帮助智能体更好地理解环境的动态，并做出更明智的决策。

关键设计：SAC算法采用Actor-Critic架构，其中Actor负责生成控制策略，Critic负责评估策略的价值。损失函数包括Actor的策略损失和Critic的价值损失。LSTM网络用于预测未来状态，其输入为过去的状态序列，输出为未来状态的预测。在训练过程中，采用经验回放机制来提高样本的利用率。具体的参数设置（如学习率、折扣因子、探索噪声等）需要根据具体的污水处理厂模型进行调整。

📊 实验亮点

实验结果表明，与传统控制方法相比，考虑随机延迟的智能体在模拟环境中实现了显著的性能提升：磷排放量减少36%，奖励提高55%，目标偏差降低77%，总成本降低9%。这些数据表明，该方法在解决污水处理厂时延问题方面具有显著优势，能够有效提高除磷效率并降低运营成本。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于实际污水处理厂的自动化控制，提高除磷效率，降低运营成本，并减少对环境的负面影响。此外，该方法也可推广到其他具有时延特性的工业过程控制领域，如化工、电力等。未来，该研究可进一步探索与其他先进控制技术的结合，以实现更高效、更智能的污水处理。

📄 摘要（原文）

Wastewater treatment plants face unique challenges for process control due to their complex dynamics, slow time constants, and stochastic delays in observations and actions. These characteristics make conventional control methods, such as Proportional-Integral-Derivative controllers, suboptimal for achieving efficient phosphorus removal, a critical component of wastewater treatment to ensure environmental sustainability. This study addresses these challenges using a novel deep reinforcement learning approach based on the Soft Actor-Critic algorithm, integrated with a custom simulator designed to model the delayed feedback inherent in wastewater treatment plants. The simulator incorporates Long Short-Term Memory networks for accurate multi-step state predictions, enabling realistic training scenarios. To account for the stochastic nature of delays, agents were trained under three delay scenarios: no delay, constant delay, and random delay. The results demonstrate that incorporating random delays into the reinforcement learning framework significantly improves phosphorus removal efficiency while reducing operational costs. Specifically, the delay-aware agent achieved 36% reduction in phosphorus emissions, 55% higher reward, 77% lower target deviation from the regulatory limit, and 9% lower total costs than traditional control methods in the simulated environment. These findings underscore the potential of reinforcement learning to overcome the limitations of conventional control strategies in wastewater treatment, providing an adaptive and cost-effective solution for phosphorus removal.