Ziel des Projekts ist die modellhafte Umsetzung eines Demonstators zur vorhersagebasierten mengen- und gütegewichteten (Talsperren-) Steuerung basierend auf den datengetriebenen Modellen am Beispiel der Harzwasserwerke.

Das Extremhochwasser im Sommer 2021 hat gezeigt, dass Hochwasserwarnungen in kleinen Flusseinzugsgebieten lückenhaft sind. Ziel des Projekts ist es, offene fachliche Fragen zu beleuchten und ein räumlich und zeitlich präzisiertes Wasserstands-Prognosesystem zu entwickeln. Das Institut für Wasserbau und Wasserwirtschaft der UDE wird am Aufbau des Sensornetzwerks beteiligt sein. Zudem wird es die automatische Qualitätssicherung der Wasserspiegel-Sensoren übernehmen.

In diesem Projekt wird die UDE mit lokalen Partnern zusammenarbeiten, um ein Managementmodell für Wasserkraftwerke zu verfeinern, zu verbessern und zu validieren, das dem Betreiber einen Hinweis auf die Wahrscheinlichkeit von stromabwärts wandernden Fischen gibt. 

Im Rahmen des Projektes „Smart Green City“ wird eine Methodik entwickelt, mit der Vorrangsituationen für die Erweiterung bestehender Anlagen zur Versickerung von Niederschlagswasser um einen dezentralen Speicher identifiziert werden. Das Ziel ist die Resillienzsteigerung der Blau-Grünen Infrastruktur (BGI) mittels Regenwassernutzung und
-bewirtschaftung.

Mit günstigen, batteriebetrieben Sensoren und einer Einbindung in LPWAN (Low Power Wide Area Networks) Funktechnologien sollen deren Beitragsmöglichkeiten für eine immissionsorientierte Echtzeitbewirtschaftung von Oberflächengewässern hinterfragt werden.

Gemeinsam mit der neusta sd west GmbH wird im Rahmen des Projekts KIWaSuS das Teilarbeitspakte „KI basiertes Datenqualitätsmanagement“ bearbeitet. In dem Arbeitspaket wird das Ziel verfolgt Daten unterschiedlicher wasserwirtschaftlich relevanter Sensoren auf Plausibilität zu prüfen, ihre Zuverlässigkeit zu bewerten und wenn möglich, notwendige Korrekturen bzw. Strategien zur Ersatzwertbildung für die Daten nachvollziehbar durchzuführen.