IMProvT II | Energetische Prozess-optimierung im Trinkwasserbereich

Steigende Energiepreise sind auch bei der Wasserversorgung einer der größten Kostentreiber für Verbraucher. Ziel muss daher sein, den Betrieb der Wasserversorgung möglichst energieeffizient zu gestalten. Das Förderprojekt IMProvT II trägt mit einer Digitalisierungsplattform für die Wasserwirtschaft zur energetischen Optimierung der Trinkwasserbereitstellung und -verteilung bei und unterstützt die Fachangestellten in den Betrieben durch intelligente Arbeitsprozesse. Die Sammlung von Prozess- und Managementinformationen aus der Trinkwassergewinnung und Verteilnetzen in einer flexiblen Datenplattform ermöglicht die Berechnung optimaler Szenarien des Netzbetriebs sowie eine Verbesserung der Energienutzung.

Bei der Analyse, Prognose, Optimierung und Regelung werden sowohl klassische statistische als auch Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) eingesetzt, welche als zentraler Baustein der Datenplattform, gemeinsam mit Visualisierungsmöglichkeiten in die Digitalisierungsplattform integriert werden. fuseki unterstützt das Projekt mit der Kompetenz in der Entwicklung und dem Betrieb von Datenplattformen im Bereich KI, welche bereits in Projekten der kritischen Infrastruktur (KRITIS) demonstriert werden konnte. Die Entwicklung und Implementierung der Plattform ist zudem Basis für die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle.  

Diverse Anwendungsfelder können in Zukunft von der Digitalisierungsplattform profitieren. So ist es beispielsweise möglich den energetischen Betriebszustand des Netzes automatisiert aus den Daten zu bestimmen. Die Visualisierung der Folgen von Betriebsänderungen unterstützt bei der Optimierung der Wasseraufbereitung und -verteilung. Im Hochbehältermanagement können zudem Wasserverbrauchsprognosen anhand historischer Daten erstellt werden, sodass eine verbrauchsangepasste Befüllung möglich ist. Störungen in den Anlagen werden mit Hilfe eines intelligenten Managementsystems klassifiziert. Das Assistenzsystem, welches stetig vom Benutzerfeedback lernt, reduziert die Ausfall- und Reparaturzeiten.

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