Projektbeschreibung

Was wird gemacht?

Gemeinhin gelten Kläranlagen als die größten Stromverbraucher einer Kommune. Neben der Straßenbeleuchtung und dem Stromverbrauch der öffentlichen Gebäude wie Rathaus, Schulen, Bauhof oder Feuerwehr liegt der Anteil des Strombezugs einer Kläranlage am Gesamtbezug der Kommune bei durchschnittlich 20 %.

Betrachtet man jedoch den Stromverbrauch unter Anrechnung der in der Regel vorhandenen Eigenstromerzeugung einer Kläranlage, so liegt dieser dann sogar zwischen 30 und 50 % des gesamten kommunalen Verbrauchs.

Entsprechend dessen sollte sich das höchste Energieeinsparpotential dann auch in dem Bereich der Kläranlage befinden, weshalb das Förderprojekt zielgerichtet bei diesem Aspekt ansetzt.

Projektgegenstand ist die Steigerung der Energie- und Ressourceneffizienz durch selbstlernende Prozesssteuerung in der Kläranlage Kaufbeuren.

Durch das Einrichten von Künstlichen Neuronalen Netzen und der historischen Datenauswertung sollen sogenannte Optimierer (Softwarebaustein) entwickelt werden, mit denen Teilprozesse der Kläranlage so automatisiert werden, dass die Anlagen energieoptimiert betrieben werden.

Der Einsatz dieses intelligenten Systems wird bereits in der Pharmaindustrie bzw. in der Chemischen Industrie verwendet und soll nun auf den Prozess der Abwasserreinigung projiziert werden.

Gerade bei so energieintensiven Prozessen, wie bei der Abwasserreinigung, sind dadurch große Energie- und somit CO2-Einsparungen zu realisieren.

Die simulierten Modelle von Teilprozessen (wie z.B. Denitrifikation) werden dabei einer Lern- und Analysephase unterzogen und hierdurch “trainiert“. Der “Optimierer“ findet auf deren Ergebnisse mittels eines genetischen Algorithmus die optimalen Betriebszustände, um die Anlagen energieoptimiert zu betreiben.

Mittels angepasster Prozessleittechnik soll ein energieoptimierter, automatischer Anlagenbetrieb ermöglicht werden.

Dieser Ansatz unterscheidet sich grundlegend von klassischen energetischen Optimierungsmaßnahmen, da z.B. keine veraltete Anlagentechnik ausgetauscht wird. Im beschriebenen Projekt wird lediglich Software installiert, die die Kläranlage energieoptimierter betreibt.

Replizierbarkeit des Projektes

Die Verfahrensschritte der Kläranlage Kaufbeuren unterscheiden sich grundsätzlich kaum von anderen Kläranlagen in Deutschland.

Das Prinzip des optimierten Anlagenbetriebes durch Künstliche Neuronale Netze lässt sich sowohl auf andere Verfahrensbereiche ausweiten als auch auf andere Kläranlagen replizieren.

Die Übertragbarkeit ist auch auf ganz andere Bereiche denkbar. Das Prinzip der Modellerstellung, der Lernphase und der Prognose ist immer gleich.

Derartige intelligente Systeme sind sogar in der Lage, auf prognostizierte Ereignisse (z.B. Wettervorhersage: Regen) zu reagieren. Die Implementierung einer zuverlässigen Kanalnetzbewirtschaftung ist hierbei denkbar.

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