融合重采样与队列SHAP分析的污水处理厂能耗预测机器学习框架研究

　　针对污水处理厂(WWTPs)能耗预测中存在的数据不平衡和模型可解释性差的问题，研究人员创新性地将随机森林模型与加权随机欠采样(SUS-3)及队列SHAP分析相结合，构建了预测精度达R2 0.928的机器学习框架，揭示了NH3 -N、BOD等指标的季节性能耗规律，为WWTPs节能优化提供了可迁移的解决方案。

　　

随着全球城市化进程加速，污水处理厂(WWTPs)作为城市基础设施的核心环节，其能耗问题日益凸显。据统计，能耗成本可占WWTPs运营总成本的48%，其中曝气单元更是耗能大户。然而，现有研究在预测WWTPs能耗时面临两大瓶颈：一是常规运行数据与极端工况数据严重失衡，导致模型对高能耗事件预测失效；二是传统机器学习方法如随机森林(RF)、长短期记忆网络(LSTM)等虽能实现较高预测精度，但缺乏对特定工况下特征贡献的局部解释能力。

针对这些挑战，西安某高校的研究团队在《Bioresource Technology》发表了一项创新研究。该团队开发了融合重采样技术与队列SHapley Additive exPlanations (SHAP)分析的机器学习框架，通过五年期实际运行数据验证，不仅将总能耗预测精度提升至R²
=0.928，更首次揭示了污染物指标对能耗的季节性影响规律。这项研究为WWTPs的精准节能管理提供了兼具预测性能与可解释性的解决方案。

研究采用三项关键技术：1) 基于权重函数的新型随机欠采样(SUS-3)，通过三次方加权增强高能耗样本代表性；2) 随机森林(RF)建模结合10折交叉验证；3) 队列SHAP分析，将样本按季节/负荷分组后计算Shapley值，辅以Tukey HSD检验评估组间差异显著性。数据来源于中国西安某WWTP 2019-2023年连续监测的化学需氧量(COD)、生化需氧量(BOD₅
)、悬浮物(SS)等12项指标。

数据特征分析
原始数据显示最大能耗值是最小值的3倍，SS和BOD₅
波动达15倍和11倍，证实数据存在严重不平衡。SUS-3处理后，模型对高单位能耗(UEC)事件的预测准确率提升30%，不确定性降低35%。

模型性能比较
在总能耗(TEC)预测中，SUS-3+RF组合表现最优(RMSE=4.255)，较传统SMOTE方法误差降低22%。特征重要性排序显示NH₃
-N和BOD₅
对曝气能耗贡献稳定，而COD、TP等指标呈现明显季节性波动。

队列SHAP解析
春季/夏季出现COD、SS、TP、TN和进水流量五大指标的能耗贡献峰值，其中TP在冬季曝气能耗占比提升40%；雨季TN/NH₃
-N的协同效应显著，旱季则呈现SS与COD的强相关性。这些发现为季节性调控策略制定提供了量化依据。

结论与展望
该研究通过SUS-3有效解决了WWTPs能耗预测中的数据失衡问题，结合队列SHAP实现了"全局特征重要性+局部决策解释"的双重突破。发现的季节性能耗规律提示：冬季应重点优化除磷工艺，夏季需关注碳氮比调控，雨季需强化脱氮设备运行。这种可迁移的分析框架，为污水处理行业的"双碳"目标实现提供了方法论支持。未来研究可进一步整合实时控制参数，开发动态能耗预测系统。

（注：全文严格依据原文内容展开，所有专业术语如SHAP、BOD₅
等均保留原始表述，实验数据与结论均来自作者Kangrong Tang等发表的原始论文）