Weiterentwicklung, Erprobung und Verbreitung einer neuartigen, selbst lernenden Software zur Unterstützung der Betreiber von Klärwerken bei der spezifischen Reduzierung der Strom- und Ressourcenverbräuche auf den Kläranlagen
Projektdurchführung
nerou GmbH
Petersberg Str. 67
50939 Köln
Zielsetzung
Kläranlagen zählen mit einem durchschnittlichen Anteil von rund 20 % zu den größten Stromverbrauchern im kommunalen Bereich. Allein in Deutschland verursachen etwa 10.000 Anlagen einen jährlichen Stromverbrauch von rund 4.400 GWh und damit erhebliche CO₂-Emissionen. Gleichzeitig steigen die gesetzlichen Anforderungen an die Reinigungsleistung, während Betreiber zunehmend unter Fachkräftemangel und steigenden Betriebskosten leiden. Vor diesem Hintergrund besteht ein dringender Bedarf an digitalen, intelligenten Lösungen zur energie- und ressourceneffizienten Betriebsführung von Kläranlagen.
Ziel des Vorhabens ist die Entwicklung und Erprobung einer datenbasierten Softwarelösung, die mithilfe selbstlernender Algorithmen den Betrieb kommunaler Kläranlagen prognosegestützt optimiert. Durch die intelligente Auswertung historischer und aktueller Betriebsdaten sollen energie- und ressourcenintensive Prozessschritte – insbesondere die Belüftung biologischer Reinigungsstufen – effizienter gesteuert werden. Die Software generiert anlagenspezifische Handlungsempfehlungen oder Steuerimpulse in Echtzeit und ermöglicht so ein frühzeitiges Eingreifen, bevor ineffiziente oder kritische Betriebszustände entstehen.
Anlass des Vorhabens ist die bislang geringe Nutzung des in Kläranlagen vorhandenen Datenschatzes für adaptive, lernende Entscheidungsunterstützung. Bestehende Regelungsansätze sind meist statisch und nur begrenzt anpassungsfähig. Das Projekt adressiert diese Lücke, indem es individuelle, kontinuierlich lernende Optimierungsansätze bereitstellt und damit einen wirksamen Beitrag zur Reduktion von Energieverbrauch, Betriebsmitteln und CO₂-Emissionen in der Wasserwirtschaft leistet.
Arbeitsschritte
Im Rahmen des Vorhabens wurden die Arbeiten in aufeinander aufbauende Arbeitsschritte gegliedert. Zunächst erfolgte die Analyse und Aufbereitung historischer sowie aktueller Betriebsdaten ausgewählter kommunaler Kläranlagen. Die heterogenen Messdaten aus Prozessleitsystemen wurden harmonisiert, qualitätsgesichert und in eine skalierbare Dateninfrastruktur überführt.
Darauf aufbauend wurden Machine-Learning-Algorithmen entwickelt und trainiert, die anlagenspezifische Betriebszustände erkennen und prognostizieren. Die Methodik basiert auf der Mustererkennung in historischen Datensätzen sowie auf der kontinuierlichen Aktualisierung der Modelle durch automatisierte, regelmäßige Nachtrainingsprozesse. Ergänzend wurden verfahrenstechnische und biologische Fachkenntnisse integriert, um sicherzustellen, dass die algorithmisch abgeleiteten Empfehlungen prozessstabil und betrieblich umsetzbar sind.
In einem weiteren Arbeitsschritt wurden die Algorithmen in die Softwareplattform nerou Elements implementiert und in den Echtzeitbetrieb überführt. Die Software analysiert laufend aktuelle Prozessdaten, vergleicht diese mit ähnlichen historischen Situationen und leitet daraus prognosebasierte Handlungsempfehlungen oder Steuerimpulse für den Anlagenbetrieb ab.
Abschließend erfolgte die Erprobung und Validierung der entwickelten Methoden unter realen Betriebsbedingungen auf mehreren Kläranlagen. Die Ergebnisse wurden kontinuierlich ausgewertet und zur iterativen Verbesserung der Modelle, der Benutzeroberfläche sowie der Integrations- und Onboardingprozesse genutzt.
Ergebnisse
Im Projektverlauf konnten wesentliche wissenschaftlich-technische Ergebnisse erzielt werden, die die im Antrag formulierten Annahmen bestätigen. Die entwickelte Softwareplattform nerou Elements ist erfolgreich in den Echtzeitbetrieb mehrerer kommunaler Kläranlagen integriert worden. Die selbstlernenden Algorithmen analysieren kontinuierlich historische und aktuelle Prozessdaten, erkennen anlagenspezifische Betriebsmuster und erstellen belastbare Prognosen für einen optimierten Anlagenbetrieb.
Die Ergebnisse aus dem laufenden Betrieb zeigen, dass durch die prognosebasierte Entscheidungsunterstützung insbesondere energieintensive Prozessschritte, wie die Belüftung biologischer Reinigungsstufen, effizienter gesteuert werden können. Erste Auswertungen belegen signifikante Reduktionen beim Einsatz von Energie und Betriebsmitteln bei gleichzeitig stabilen Ablaufwerten. Damit bestätigt sich, dass individuell trainierte Modelle gegenüber statischen, regelbasierten Steuerungsansätzen deutliche Vorteile hinsichtlich Flexibilität und Anpassungsfähigkeit besitzen.
Diskutiert wurde im Projekt insbesondere der hohe Stellenwert einer sauberen Datenbasis sowie der engen Verknüpfung von Machine-Learning-Methoden mit verfahrenstechnischem Fachwissen. Nur durch diese Kombination lassen sich praxistaugliche und akzeptierte Handlungsempfehlungen für das Betriebspersonal erzeugen. Zudem zeigte sich, dass die kontinuierliche Nachtrainierung der Algorithmen entscheidend ist, um auf veränderte Betriebsbedingungen, klimatische Einflüsse oder demografische Schwankungen reagieren zu können.
Insgesamt verdeutlichen die Ergebnisse das hohe Potenzial digitaler, lernender Systeme zur nachhaltigen Reduktion von Energieverbrauch und CO₂-Emissionen in der kommunalen Wasserwirtschaft und unterstreichen die Relevanz des gewählten Ansatzes für eine zukunftsfähige Anlagensteuerung.
Fazit
Das Projekt zeigt, dass selbstlernende, datenbasierte Softwarelösungen einen wesentlichen Beitrag zur energie- und ressourceneffizienten Betriebsführung von Kläranlagen leisten können. Durch anlagenspezifische Prognosen und Echtzeit-Entscheidungshilfen werden Betriebspersonal entlastet, Prozessstabilität erhöht sowie Energie- und Betriebsmittelverbräuche signifikant reduziert. Damit bietet der Ansatz einen praxisnahen Mehrwert für kommunale Kläranlagen.