|
``Minimierung der Energiebezugskosten in Kläranlagen durch Optimierung der Energieversorgung mittels Kostenmodell und dem Einsatz künstlicher Intelligenz neuronaler Netze '' Zentrale Kläranlagen reinigen durch eine Vielzahl von Verfahrensstufen industrielle und gewerbliche Abwässer einer, vom Gesetzgeber vorgeschriebenen, hohen Qualität. Die dafür notwendigen Aggregate wie Pumpen, Belüftungsanlagen und elektrische Antriebe zeichnen sich durch einen hohen Energiebedarf aus. Dies verursacht Energiekosten, die 1/5 der Betriebsaufwendungen einer Abwasserreinigungsanlage ausmacht. Eine sinnvolle Möglichkeit der Betreiber von Klärwerken, auf die Betriebskosten unmittelbar einzuwirken, bietet die Energieversorgung. Durch den innerbetrieblichen Anfall von Faulgas bei anaerober Schlammbehandlung und dessen Einsatz in der Heizzentrale, bestehend aus Blockheizkraftwerken (BHK) und Heizkesseln (HK), leistet es einen Beitrag zur thermischen und elektrischen Bedarfsdeckung. Die daraus resultierende Optimierungsaufgabe, aus den vielfältigen Möglichkeiten der autarken und netzbezogenen Energieversorgung die Energiebezugskosten (Arbeit) zu minimieren, wird anhand dieses Kostenmodells dargestellt. Daneben lassen sich durch künstliche neuronale Netze elektrische Lastspitzen, welche vor allem in Koppelung äußerer (Wetter) und innerer (Betrieb) Ursachen stochastisch auftreten, prognostizieren. Diese Kenntnis ermöglicht dem Betreiber durch geeignete Maßnahmen im Rahmen des Lastmanagements den Netzbezug zu vergleichmäßigen und somit die Leistungskosten zu minimieren. Die Synthese beider Maßnahmen sind Ziel einer innerbetrieblichen Optimierung der Energieversorgung in Klärwerken und sollen im Vortrag methodisch und exemplarisch dargestellt werden. |