Entwicklung und Aufbau eines intelligenten Energiemanagementsystems für eine flexibilisierte und bedarfsgerechte Faulgasnutzung, Teilvorhaben: Energetische und biologische Prozesse der Kläranlage: Von der numerischen Modellierung und Simulation zum digitalen Zwilling

Description: Ziel von iEFlex ist die Entwicklung eines intelligenten Energieeffizienzmanagement-Systems (iEEMS) für kommunale Kläranlagen, welches über die Möglichkeit gängiger Lastabwurfsysteme hinaus reicht, dieses auf einer realen Kläranlage unter praktischen Bedingungen zu erproben und die Übertragbarkeit auf weitere Klärwerke zu betrachten. Dazu wird auf der Kläranlage Bad Wörishofen (67.100 EW) eine modellbasierte, modulare Softwareanwendung mit einer digitalen Benutzerschnittstelle in Form eines intuitiven Dashboards entwickelt und implementiert. Das iEEMS wird das Leitsystem um ein intelligentes Betriebsführungsmodul (Decision Support System) zur Berechnung von Bedienvorschlägen ergänzen; dazu wird das iEEMS über eine online-Verbindung kontinuierlich mit aktuellen Prozesswerten der Anlage versorgt. Obwohl die Ergebnisse des iEEMS prinzipiell als Sollwerte an das Leitsystem übergeben werden und damit die Grundlage für einen autonomen Vollautomatik-Betrieb bilden können, ist bis auf Weiteres eine Bewertung der errechneten Bedienvorschläge durch das Bedienpersonal vorgesehen. Damit übernimmt das iEEMS die Funktion eines Expertensystems. Durch die Verknüpfung der Prognosen von klärwerksinternen Energieverbrauchern und -erzeugern mittels deterministischen Verfahren einerseits, sowie Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) bzw. Machine Learning (ML) andererseits werden das Energieangebot und der Energiebedarf optimal aufeinander abgestimmt und der Grad der Eigenstromnutzung erhöht. Dies erfolgt insbesondere unter Einbeziehung der auf der Kläranlage vorhandenen nachhaltigen Energieerzeuger, insbesondere durch die Erzeugung von Faulgas.

SupportProgram

Tags: Klärgas ? Kommunale Kläranlage ? Kläranlage ? Energiebedarf ? Energieverbrauch ? Künstliche Intelligenz ? Modellierung ? Energiemanagementsystem ? Digitaler Zwilling ?

Region: Nordrhein-Westfalen

Bounding boxes: 6.76339° .. 6.76339° x 51.21895° .. 51.21895°

License: Creative Commons Namensnennung-keine Bearbeitung-Nichtkommerziell 4.0

Language: Deutsch

Organisations

• Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (Finanzielle Förderung)
• Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (Projektverantwortung)
• Umweltbundesamt (Bereitstellung)

Time ranges: 2025-07-01 - 2028-06-30

Alternatives

• Language: Englisch/English
  Title: Sub-project: Energetic and biological processes of the wastewater treatment plant: From numerical modeling and simulation to the digital twin
  Description: The aim of iEFlex is to develop an intelligent energy efficiency management system (iEEMS) for municipal wastewater treatment plants that goes beyond the possibilities of conventional load shedding systems, to test it on a real wastewater treatment plant under practical conditions and to consider its transferability to other wastewater treatment plants. To this end, a model-based, modular software application with a digital user interface in the form of an intuitive dashboard is being developed and implemented at the Bad Wörishofen wastewater treatment plant (67,100 PE). The iEEMS will supplement the control system with an intelligent operational management module (Decision Support System) for calculating operating suggestions; to this end, the iEEMS will be continuously supplied with current process values from the plant via an online connection. Although the results of the iEEMS are in principle transferred to the control system as target values and can therefore form the basis for autonomous, fully automatic operation, an evaluation of the calculated operating suggestions by the operating personnel is planned for the time being. The iEEMS thus assumes the function of an expert system. By linking the forecasts of energy consumers and generators within the sewage treatment plant using deterministic methods on the one hand, and artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) methods on the other, the energy supply and energy demand are optimally coordinated and the degree of self-consumption is increased. This is achieved in particular by incorporating the sustainable energy generators available at the wastewater treatment plant, especially through the generation of digester gas. https://ufordat.uba.de/UFORDAT/pages/PublicRedirect.aspx?TYP=PR&DSNR=1139298

Status

Aktiv

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