PROWAVE: PROaktive Steuerung von WAsser-VErteilungssystemen

Steigende Temperaturen, Veränderungen in den Niederschlagsmustern und die Zunahme von Trockenphasen und Dürren beeinflussen den Wasserhaushalt und das verfügbare Wasserdargebot. Hoch- und Niedrigwasserereignisse sowie eine damit einhergehende Schwächung der Ökosysteme werden hierdurch immer häufiger auftreten. Gleichzeitig wird die Vorhersagbarkeit solcher Ereignisse zunehmend schwieriger. Da sie seltener beobachtet werden als häufige Ereignisse, ist ihre statistische Vorhersage mit größeren Unsicherheiten verbunden. Klimastudien zeigen, dass insbesondere Südniedersachsen und die Region des Harzes von vermehrten Winterniederschlagsmengen und Sommertrockenheit wie 2018 bis 2020 und 2022 betroffen sein werden (Klimawirkungsstudie Niedersachsen|Nds. Ministerium für Umwelt, Energie und Klimaschutz, 2019).

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Ausgleichsbecken und Wasserwerk an der Sösetalsperre

Talsperren erfüllen als Wasserinfrastruktur vielfältige Ziele wie Niedrigwasseraufhöhung und Hochwasserschutz. Sie sichern in Trockenperioden die Wasserabgabe in die Unterläufe und reduzieren das Überschwemmungsrisiko bei starken Regenfällen. Auch kann das zurückgehaltene Niederschlagswasser zu Trinkwasser aufbereitet und somit potenziell die Grundwasserentnahme zur Trink- und Prozesswasserversorgung zeitweise reduziert werden. Dies schützt den Landschaftswasserhaushalt eines jeweiligen Standortes. Damit sichern sie Ökosystemleistungen und Bevölkerung vor Auswirkungen von Extremereignissen, während gleichzeitig erneuerbare Energien mittels Wasserkraft erzeugt werden können. Mit Blick auf Klimawandelanpassungen bestehen im Speichermanagement eine Großzahl an Synergieoptionen zwischen Hoch- und Niedrigwasserrisikomanagement. Effiziente Steuerungsansätze für Talsperren und Wasserverteilungsnetzwerke sind für den klimafolgenorientierten Betrieb somit essenziell.

Bisherige (semi-)starre Steuerungsregeln, bei denen das aktuelle System über ein Netzwerk an Sensoren und Messungen detektiert und anschließend in den gewünschten Systemzustand gebracht wird, ermöglichen nur bedingt proaktive Maßnahmen. Eine vorhersagebasierte Steuerung, die auf zukünftige Ereignisse reagiert, ist jedoch eine dynamische Klimafolgenanpassung. Sie hilft Konflikte zwischen Wasserwirtschaft, Ökosystemen und anderen Wassernutzern zu vermeiden und stellt somit einen integrierten Lösungsansatz zur Entscheidungshilfe dar. Bei einer proaktiven Steuerung von Wasserverteilungssystemen liegt die größte Schwierigkeit in der Erstellung zuverlässiger Prognosen des Wasserbedarfes und des Wasserdargebots. Die heutige Verfügbarkeit von mitunter kostengünstigen Echtzeit-Sensoren des Umwelt-, Asset- und des Kundenmonitorings bietet in Kombination mit modernen Datenanalyse-Tools hierfür eine Lösung. Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI; oder auch Machine-Learning ML), etwa neuronale Netze und Ensemble-Methoden, können diese Daten nutzen, um komplexe und mitunter unbekannte, nicht-lineare Prozesse zu simulieren und die Vorhersagbarkeit von Extremereignissen zu verbessern. Entscheidende Vorteile gegenüber einer wissensbasierten, deterministischen Modellierung sind darüber hinaus eine schnelle Rechenzeit, eine probabilistische Betrachtung unter Angabe von Eintrittswahrscheinlichkeiten und ein fortlaufender Lernprozess, wodurch die Nutzung der verfügbaren Daten (in Echtzeit) maximiert wird. So lassen sich über verschiedene Zeithorizonte vorausschauende, flexible und belastbare Steuerungsentscheidungen im laufenden Betrieb treffen.

Ziel des Projektes ist die modellhafte Umsetzung eines Demonstrators zur vorhersagebasierten mengen- und gütegewichteten (Talsperren-)Steuerung basierend auf den datengetriebenen Modellen am Beispiel des Systems der Harzwasserwerke. Mit Hilfe von ML-Methoden werden Vorhersagen des Wasserbedarfs sowie des -dargebots erzeugt. Diese Vorhersagen werden anschließend in ein, im Projekt erstelltes, hydrodynamisches Optimierungsmodell integriert. Ausgabe des Modells ist eine Entscheidungsunterstützung zur Steuerung basierend auf den Vorhersagen sowie den verschieden priorisierten Mehrfachzielen (Hochwasserschutz, Versorgungssicherheit, Ökosystemleistungen u. Landschaftswasserhaushalt, Energieerzeugung) des Systems Talsperre-Wasserverteilungsnetzwerk. Hierbei liegt der Fokus sowohl auf den sich durch den Modellierungsprozess sowie externe Einflussfaktoren ergebenden Unsicherheiten als auch auf verschiedenen Vorhersagehorizonten, welche für die wasserwirtschaftlichen Zielsetzungen relevant sind. Mit Hilfe des Demonstrators lassen sich final die entstehenden Vorteile gegenüber der konventionellen Steuerung über eine multikriterielle Bewertung herausstellen.