Steckbrief: Kanalnetz-Steuerung
Der Anwendungsfall
Die Stadt Cincinnati (300.000 EW) gehörte in der Vergangenheit zu den Städten (in den USA) mit den meisten Überlaufereignissen pro Jahr. Es wurden Alternativen zu einem teuren, wenn überhaupt möglichen, Ausbau des Kanalnetzes gesucht. Es geht darum verfrühte Mischwasserabschläge zu reduzieren und die gesamte Kapazität des vorhandenen Kanalnetzes effektiv zu nutzen.
Die Umsetzung
Mit einer datengetriebenen Lösung, welche die Korrelation zwischen gem. Durchflussmenge und Starkegenereignissen in verschiedenen Haltungen erkennt und steuerbar macht, kann die Kanalnetzsteuerung optimiert werden.
Ein aus deutscher Sicht vielleicht extremes Beispiel wurde in der Stadt Cincinatti realisiert. Die 300.000 Einwohner Stadt im mittleren Osten der USA beklagte hohe Abschlagsmengen von bis zu 42 Mio. m3 pro Jahr.
Mit der Installation von Sensoren (vervierfacht), sicheren Mobilfunk- und LPWAN- Datenübertragungswegen (Fa. Ayekka) und Nutzung eines Echtzeit-Assistenz-Systems (Fa. XYLEM) konnten im Fall von Cincinatti Kosteneinsparungen in Höhe von 35 Mio. €, sowie Abschlagsreduzierungen von ca. 1 Mio. m³ pro Jahr erzielt werden. Die Wartungskosten konnten trotz des Einsatzes von deutlich mehr Sensoren um 40 % gesenkt werden.
Das Echtzeit-Assistenzsystem steuert die Gewerke im Kanalnetz an, um die vorhandenen Stauvolumina optimiert zu nutzen. Alle Datenpunkte laufen auf einer Plattform zusammen. Unter anderem werden künstliche neuronale Netze zur Vorhersage der Durchflüsse an bestimmten Positionen im Kanalnetz genutzt als auch die „Händlerbasierte Optimierungsstrategie“ eingesetzt. Hierbei lassen sich bei Kapazitätsengpässen Handlungsempfehlungen generieren, um das Wasser möglichst ,,kostengünstig’’ in eine andere geeignete Haltung zu transportieren, bevor man es alternativ abschlagen müsste. Anhand des händlerbasierten Ansatzes lässt sich in einem Trade-off zwischen den Kosten pro Füllstand und dem Risiko einer Überlastung der Haltung, eine Steuerstrategie der Gewerke im Netz herleiten. Dabei müssen die unterschiedlichen Rahmenbedingungen des Kanalnetzes individuell berücksichtigt werden.
Wesentlich für die Reduzierung der Überlauf-Ereignisse waren
- die intensive Zusammenarbeit mit den Mitarbeiter:Innen der Stadt und den Verantwortlichen,
- der mit der neuen Technologie erzielte Erkenntniszugewinn über die jeweiligen Abflusssituationen und
- die digital gestützten neuen Steuerungsmöglichkeiten.
Die Implementierung eines Echtzeitassistenzsystems ist komplex. Aus diesem Grund möchte Xylem sichergehen, dass der Mehrwert eines solchen Systems deutlich höher ist als die Kosten. Hierfür bietet Xylem eine Discovery Phase an, in der genau dieser mögliche Mehrwert für eine bestimmte Zielsetzung für den Kunden analysiert wird. Diese Discovery Phase hat Xylem unter anderem auch für die Stadt Herford durchgeführt. Das Ergebnis: Durch eine optimierte Steuerung von fünf Gewerken wird eine Reduzierung des Mischwasserabschlags um 20% erwartet.
Zur Fa. Ayyekka
Ayyeka, ein israelische Start-Up, nutzt eine robuste Kombination aus Edge Computing, künstlicher Intelligenz, fortschrittlicher IoT-Plattform und Domänenexpertise, um kritische Infrastrukturen intelligenter zu machen. Ayyekka will die kritischsten Systeme moderner Gesellschaften digitalisieren und damit effizienter machen. Seit 2015 bringt Ayyeka Transparenz und umsetzbare Erkenntnisse in kritische Infrastrukturnetzwerke. Ayyekka will Entscheidungsträgern Echtzeitdaten liefern und so komplizierte Abläufe vereinfachen.
Zur Firma XYLEM
Xylem (ehemals ITT- Group) ist ein US-amerikanischer Konzern mit weltweit mehr als 16.000 Mitarbeiter:innen. Durch den Zukauf verschiedenster Unternehmen, bietet Xylem ganzheitliche Lösungen für alle Wertschöpfungsstufen entlang des Wasserkreislaufs an. Dazu zählen am deutschen Markt etablierte Unternehmen wie Flygt, Lowara und Wedeco. In den vergangenen Jahren tätigte Xylem weitere Unternehmenskäufe im Bereich der auf Digital Water spezialisierten Unternehmen, wie z.B. Sensus, aquatune und emnet.
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Stand: 27.01.2022/19.05.2022 |