Abschlussbericht KMU-innovativ / Technologiefeld: Ressourcen- und Energieeffizienz

Verbundprojekt:

Nachhaltige Bewirtschaftung von Kläranlagen zur energieoptimierten Abwasserreinigung unter Verwendung einer erweiterten vorkonfektionierten Kanalnetzsteuerung

FKZ 02WQ1124 (SEGNO) FKZ 02WQ1125 (ifak) FKZ 02WQ1126 (ISAH)

Oktober 2012

Das diesem Bericht zugrunde liegende Verbundvorhaben wurde mit Mitteln des Bundesministeriums für Bildung und Forschung unter den Förderkennzeichen 02WQ1126, 02WQ1124 und 02WQ1125 gefördert. Die Verantwortung für den Inhalt dieser Veröffentlichung liegt bei den Autoren. SEGNO Industrie Automation GmbH D. Peikert, C. Niclas Admiralstrasse 54, 28215 Bremen

ifak Institut für Automation und Kommunikation e. V. Magdeburg Dr. M. Schütze, Dr. J. Alex, Prof. Dr.-Ing. U. Jumar Werner-Heisenberg-Str. 1 39106 Magdeburg

Leibniz Universität Hannover Institut für Siedlungswasserwirtschaft und Abfalltechnik (ISAH) M. Pabst, Dr.-Ing. M. Beier, Prof. Dr.-Ing. K.-H. Rosenwinkel, Welfengarten 1 30167 Hannover

ADESBA+

I

Inhalt 1

Ziele und Aufgabenstellung .............................................................................. 1 1.1

Einleitung .............................................................................................................1

1.2

Aufgabenstellung .................................................................................................2

2

Voraussetzungen zur Projektdurchführung .................................................... 5

3

Planung und Ablauf des Vorhabens ................................................................. 7

4

Wissenschaftlicher und technischer Stand ..................................................... 9 4.1

Abflusssteuerung .................................................................................................9

4.2

Energieverbräuche auf Kläranlagen .....................................................................9

4.3

Automatisierungstechnische Komponenten........................................................10

5

Zusammenarbeit mit anderen Stellen..............................................................11

6

Ergebnisse .........................................................................................................12 6.1

Beiträge zum systematischen Entwurf volumenbasierter Kanalnetzregler ..........12 6.1.1 Berücksichtigung von Fließzeiten .....................................................12 6.1.2 Ableitung von Stabilitätskriterien und Tuning-Vorschrifte ..................17

6.2

Allgemeiner Frachtbasierter Kanalnetzregler ......................................................18 6.2.1 Priorisierung .....................................................................................18 6.2.2 Algorithmus zur Schätzung von Konzentrationsverläufen .................21 6.2.3 Parallelschaltung..............................................................................27 6.2.4 Reihenschaltung ..............................................................................30

6.3 6.4

Pumpenstaffeln ..................................................................................................31 Vergleichmäßigungsregler .................................................................................32 6.4.1 Einleitung .........................................................................................32 6.4.2 Algorithmus zum Lernen zyklischer Zulaufmuster ............................34 6.4.3 Gütefunktion ....................................................................................34 6.4.4 Optimale Stellfolgen/Wasserständsverläufe .....................................34 6.4.5 Methode zur Zulaufvorhersage ........................................................39 6.4.6 Prädiktiver Regler ............................................................................40 6.4.7 Erprobung ........................................................................................44 6.4.8 Auswirkungen auf den Energieverbrauch auf der KA .......................53

6.5

Planungswerkzeuge ...........................................................................................64 6.5.1 Spezifikation Adesba-Planer ............................................................64 6.5.2 Entwicklungsphase Steuerungsbox..................................................69 6.5.3 Test- und Simulationsphase – Steuerungsbox .................................80 6.5.4 Möglichkeiten zum simulativen Test der Steuerungsblöcke .............81 6.5.5 Das Konfigurationstool und die Planungshilfe ADESBA_Planer .......81 Test- und Simulationsphase – Modellerweiterung ..............................................82 6.6.1 Erweiterung des bestehenden Kanalnetzmodells um eine Schmutzfrachtbetrachtung ...............................................................82 6.6.2 Einbindung eines industriellen Indirekteinleiters in das Kanalnetzmodell ..............................................................................85

6.6

ADESBA+

II

6.6.3

7

Einbindung des vorhandenen Kläranlagenmodells sowie der Vergleichmäßigungsbausteine .........................................................85

6.7

Validierungs- und Dokumentationsphase ...........................................................90

6.8

Zusammenfassung .............................................................................................90 6.8.1 Steuerungsbox .................................................................................90 6.8.2 Bewertung........................................................................................90

Wichtigste Positionen des zahlenmäßigen Nachweises ...............................92 7.1

Teilvorhaben 1 ...................................................................................................92

7.2 7.3

Teilvorhaben 2 ...................................................................................................92 Teilvorhaben 3 ...................................................................................................92

8

Notwendigkeit und Angemessenheit der geleisteten Arbeit .........................93

9

Voraussichtlicher Nutzen, Verwertbarkeit der Ergebnisse im Sinne des fortgeschriebenen Verwertungsplans .............................................................94 9.1

Voraussichtlicher Nutzen ....................................................................................94

9.2

Wissenschaftliche und wirtschaftliche Anschlussfähigkeit ..................................94

10 Während der Durchführung des Vorhaben dem ZE bekannt gewordener Fortschritt auf dem Gebiet des Vorhabens bei anderen Stellen ................................................................................................................96 11 Erfolgte Veröffentlichungen .............................................................................97 11.1 11.2

Beiträge zu Konferenzen und wissenschaftliche Veröffentlichungen ..................97 Weitere Veröffentlichungen ................................................................................98

11.3

Weitere Aktivitäten .............................................................................................98

12 Akademische Qualifikationen ........................................................................100 13 Literaturverzeichnis ........................................................................................101

ADESBA+

III

Tabellen Tabelle 1: Arbeitspaket-Struktur des ADESBA+-Projektes .................................................... 1 Tabelle 2: Simulierte Mischwasserentlastungen der Langzeitkontinuumssimulation (10 Jahre) (Pabst et al., 2010) ............................................................................................ 5 Tabelle 3: Vergleich des Steuerungsalgorithmus mit und ohne Berücksichtigung der Fließzeiten ..................................................................................................................14 Tabelle 4: Simulationsergebnisse (1 Woche)(ohne Verwendung von B3 im Steuerungsalgorithmus) ..............................................................................................16 Tabelle 5: Simulationsergebnisse (30 Jahre) )(mit Verwendung von B3 im Steuerungsalgorithmus) ..............................................................................................16 Tabelle 6: Anwendung der ADESBA+-Steuerung mit Priorisierung ......................................28 Tabelle 7: Definition der Verschmutzungsparameter im Testbeispiel ....................................28 Tabelle 8: Frachtbasierte Abflusssteuerung (1 Woche) .......................................................29 Tabelle 9: Frachtbasierte Abflusssteuerung (30 Jahre)........................................................29 Tabelle 10: Simulation verschiedener Steuerungsvarianten (30tägige Regenreihe) .............30 Tabelle 11: Optimale Stellfolgen für Fall 1 und 2 .................................................................37 Tabelle 12: Optimale Stellfolgen für Fall 3 und 4 .................................................................38 Tabelle 13: Testergebnisse Berechnung optimaler Stellfolgen .............................................38 Tabelle 14: Regleroptionen ..................................................................................................45 Tabelle 15: Simulationsergebnisse Vergleichmässigungsregler ...........................................48 Tabelle 16: gewählte Schmutzstoffkonzentrationen ..............................................................55 Tabelle 17: Beckenvolumina der aeroben bzw. anoxischen Zonen ......................................59 Tabelle 18: Parameter des Reaktors NitriS_T [Ifak (2009)] ...................................................59 Tabelle 19: Parameter für Energieberechnung von Pumpen ................................................60 Tabelle 20: gewählte Schmutzstoffkonzentrationen ..............................................................82

ADESBA+

IV

Abbildungen Abbildung 1: Übersichtsbild Energieeinsparpotentiale ADESBA+ (Hintergrundbild verändert nach HSG Sim (2008)) ................................................................................. 4 Abbildung 2: Gesamtplan des Projektes ................................................................................ 8 Abbildung 3: Anteil der Teilprozesse am Stromverbrauch einer kommunalen Kläranlage [Mennerich (2008) nach Haberkern (2008)] .................................................................10 Abbildung 4: Vereinfachtes Prädiktionsmodell ......................................................................13 Abbildung 5: Vergleich des Steuerungsalgorithmus mit und ohne Berücksichtigung der Fließzeiten ..................................................................................................................14 Abbildung 6: Beispielkanalnetz .............................................................................................15 Abbildung 7: Wurzelortskurve, Zwei Becken in Reihe, Verstärkung identisch, P-Regler .......17 Abbildung 8: Kritische Werte des Speicherverhältnisses f ....................................................18 Abbildung 9: Wichtungskonzept: Wichtungsfaktor p zur Wichtung zweier Nominalabflüsse..........................................................................................................21 Abbildung 10: Modellansatz zur Beschreibung des Abwasseranfalls ....................................21 Abbildung 11: Testmodell mit BSM2 Daten ..........................................................................25 Abbildung 12: geschätzte Trockenwettertagesgänge ...........................................................26 Abbildung 13: geschätzte Fremdwassermenge ....................................................................26 Abbildung 14: geschätzte CSB Konzentration ......................................................................26 Abbildung 15: geschätzte Trockenwettertagesgänge ...........................................................27 Abbildung 16: Geschätzter CSB ...........................................................................................27 Abbildung 17: Berechnung des Faktors β aus der Konzentrationsdifferenz für die frachtbasierte Steuerung von in Reihe geschalteten Becken .......................................30 Abbildung 18: Leistungsbedarfkennlinien am Beispiel einer Abwasserpumpe ......................31 Abbildung 19: Leistungsbedarf mit Nebenbedingung (unterschiedliche Pumpen) .................32 Abbildung 20: Aufteilung der Fördermenge ..........................................................................32 Abbildung 21: Vergleichmäßigungsbecken im Hauptschluss ................................................34 Abbildung 22: Fehlerverlauf ..................................................................................................40 Abbildung 23: Asymptotisches Beobachtermodell ................................................................42 Abbildung 24: Nachgeführter Beobachter .............................................................................43 Abbildung 25: Testmodell .....................................................................................................45 Abbildung 26: Reglerparameter ............................................................................................45 Abbildung 27: Eine getestete Straffunktion ...........................................................................48 Abbildung 28: Vorgabe eines vergleichmässigten Abflusses als Referenz ...........................48 Abbildung 29: Zu- Ablauf Für Regler P_Vvar ........................................................................49 Abbildung 30: Ergebnisse für Pred_Vvar (Oben: Zu- Ablauf, Unten Füllvolumen) ................50 Abbildung 31: Ergebnisse Pred_1 (Oben: Zu- Ablauf, Unten Füllvolumen) ...........................52 Abbildung 32: Ist-Volumen und optimaler Volumenverlauf (Design) für Pred1 ......................52 Abbildung 33: Schematischer Aufbau des Kanalnetzes der Stadt Hildesheim ......................54 Abbildung 34: Abbildung eines Teilgebietes mit Tages- und Wochengängen im Modell .......55 Abbildung 35: Abbildung des Kanalnetzes Hildesheim im Modell (SIMBA) ...........................56 Abbildung 36: Biologische Stufe der KA Hildesheim (Straßen 1 & 2) ....................................57 Abbildung 37: Rotorsteuerung für Straßen 1 & 2 ..................................................................57 Abbildung 38: Gesamtmodell der Kläranlage Hildesheim .....................................................58 Abbildung 39: Biologische Reinigungsstufe der Kläranlage Hildesheim ................................58 Abbildung 40: Simulierter und gemessener Stromverbrauch vom 19.-26.07.2011 ................60

ADESBA+

V

Abbildung 41: Simulierte Anteile der einzelnen Aggregate BB1 vom 19.-26.07.2011 ...........61 Abbildung 42: Simulierter Anteil einzelner Aggregate am Energieverbrauch BB1 vom 19.-26.07.2011 ............................................................................................................61 Abbildung 43: Abbildung des Vergleichmäßigungsbeckens beim Modell DETAIL ................62 Abbildung 44: Subsystem unter dem Vergleichmäßigungsbecken .......................................63 Abbildung 45: Vergleich des simulierten KA-Zulaufes ohne und mit Vergleichmäßigungsbecken ............................................................................................................64 Abbildung 46: Die Module des ADESBA_Planers mit den beteiligten Funktionen.................66 Abbildung 47: Symbole der Bauwerkstype mit Kurzbeschreibung ........................................68 Abbildung 48: Datenflusskonzept des ADESBA_Planers .....................................................69 Abbildung 49: Die Erfassung der Stammdaten des Klienten .................................................70 Abbildung 50: Die Erfassung der (überschreibbaren) Vorgaben für die Bauwerksparameter ....................................................................................................71 Abbildung 51: Die Erfassung der Kläranlagen-Parameter.....................................................72 Abbildung 52: Die Erfassung der Bauwerksparameter .........................................................73 Abbildung 53: Generierung und Export von SPS-Code ........................................................74 Abbildung 54: Das Standardformat für den Import historischer Daten ..................................74 Abbildung 55: Die Verarbeitung von Daten historischer Regenereignisse im Modul ADESBA_Hist .............................................................................................................75 Abbildung 56: Funktionsschema der Anwendung der ADESBA-Verbundsteuerung auf historische Regendaten ...............................................................................................76 Abbildung 57: Variantenauswahl zur Berechnung des Steuerungspotentials........................77 Abbildung 58: Beispiel einer Auswertung, die zwei Varianten miteinander vergleicht. ..........77 Abbildung 59 Die Tabellenstruktur berechneter Daten.........................................................78 Abbildung 60: Min-Max-Band zur sukzessiven Einführung der ADESBAVerbundsteuerung .......................................................................................................79 Abbildung 61: Abbildung eines Teilgebietes mit Tages- und Wochengängen im Modell .......83 Abbildung 62: Abbildung des Kanalnetzes Hildesheim im Modell (SIMBA) ...........................84 Abbildung 63: Biologische Stufe der KA Hildesheim (Straßen 1 & 2) ....................................86 Abbildung 64: Rotorsteuerung für Straßen 1 & 2 ..................................................................86 Abbildung 65: Gesamtmodell der Kläranlage Hildesheim .....................................................87 Abbildung 66: Biologische Reinigungsstufe der Kläranlage Hildesheim................................87 Abbildung 67: ADESBA-Demonstrator beim „Wissenschaftssommer 2010“ .........................98

ADESBA +

1

1 Ziele und Aufgabenstellung 1.1

Einleitung

Dieser Schlussbericht fasst die Ergebnisse der drei Teilprojekte des BMBF-Verbundprojektes „Nachhaltige Bewirtschaftung von Kläranlagen zur energieoptimierten Abwasserreinigung unter Verwendung einer erweiterten vorkonfektionierten Kanalnetzsteuerung“ (Laufzeit: 01.05.2010 – 30.04.2012) zusammen. Während dieser Bericht einen Gesamtüberblick über das Projekt vermittelt, sind Einzelheiten des Projektablaufes der Teilprojekte in den halbjährlichen Zwischenberichten enthalten, die an den Projektträger des BMBF übersandt worden sind. Das Projekt baut auf den Vorarbeiten der Partner, insbesondere aus dem ZIM-Projekt (KF 2009901WD8), auf. In Erweiterung einer vorhandenen generalisierten Steuerungsbox werden im Projekt ADESBA+ Aspekte der Frachtreduktion, des verbesserten Gewässerschutzes, der Vergleichmäßigung von Schmutzwasserflüssen (im Hinblick auf die Effizienzsteigerung der Kläranlage) sowie Konzepte für einen effektiveren Pumpwerksbetrieb erarbeitet und in einer Steuerungsbox umgesetzt, die es ermöglicht, die genannten Aspekte in Kanalnetzsteuerungen realer Systeme ohne großen Konfigurierungsaufwand zu nutzen, und somit zu einer größeren Ressourcen- und Energieeffizienz beizutragen. Am Projekt ADESBA+ sind als Koordinator das KMU SEGNO Industrie Automation GmbH sowie als weitere Partner die Leibniz-Universität Hannover mit ihrem Institut für Siedlungswasserwirtschaft und Abfalltechnik (ISAH) und das Institut für Automation und Kommunikation e. V. Magdeburg (ifak) beteiligt. Das Projekt gliedert sich in sieben Arbeitspakete (vgl. Fehler! Verweisquelle konnte nicht efunden werden.): Tabelle 1: Arbeitspaket-Struktur des ADESBA+-Projektes Lfd. Nr.

Titel des Arbeitspaketes

Abschnitte Schlussbericht

im

Hauptverantwortlicher 1 Partner

AP1

Spezifikationsphase

Kapitel 6, insbes. 6.5

SEGNO

AP2

Entwicklungsphase- Reglerentwicklung

6.1 bis 6.4

ifak

AP3

Test- und Simulationsphase

6.4, 6.6

ISAH

AP4

Entwicklungsphase

6.5

SEGNO

AP5

Test- und Validierungsphase

6.5

SEGNO

AP6

Bewertungsphase

6.6

ISAH

AP7

Validierungs- und Dokumentationsphase

6.7, 6.8

SEGNO

Als Ausgangspunkt für eine solche Erfassung und Steuerung soll ein bereits von den Antragstellern aufgebautes System zur Generalisierung von Kanalnetzsteuerungen ausgeweitet werden. Ziel dieses neu entwickelten Systems ist die Abwassermengenbewirtschaftung zur Minimierung von Abschlägen durch die optimierte Ausnutzung des Stauraumes eines Kanalnetzes. Hierbei werden Reglerbausteine für die einzelnen Bauwerke vorkonfektioniert und über Parameter an die jeweiligen Systeme angepasst. Durch generalisierte Algorithmen erfolgt die Adaptation an das Kanalnetz. Oberstes Regelziel des vereinfachten Algorithmus ist die „schnelle“ Ableitung zur Kläranlage 1

Die Abkürzungen der am Projekt beteiligten Partner sind auf der Titelseite des Berichtes definiert.

ADESBA +

2

bei gleichzeitiger Minimierung der Abschläge. Im Hinblick auf die Zielstellung eines maximal ausgeglichenen Zulaufs (Fracht- und Wassermengenbezogen) ergibt sich hieraus ggf. ein Zielkonflikt der einzustellenden Regelung. Hier setzt das Projekt an (Siehe auch Abbildung 1). Im Rahmen dieses Projektes Kanalnetzsteuerung in drei Punkten:

erfolgt

eine

Erweiterung

der

vorhandenen

 Implementierung der Abwasserkonzentrationen sowie der zugehörigen Fließgeschwindigkeiten. Hierdurch können Aussagen über die transportierten Frachten getroffen werden.  Pumpwerke werden mit in die Betrachtung einbezogen, um einen effizienten Betrieb im optimalen Bereich der Pumpenkennlinie sicherzustellen.  Speichervolumen können optional durch einen allgemeinen Vergleichmäßigungsregler als Misch- und Ausgleichbecken eingesetzt werden. Durch die Erweiterung der Bausteine auf die zusätzliche Frachtbetrachtung ist es dann möglich, eine quasi-integrierte Steuerung mit vorkonfektionierten Regelalgorithmen umzusetzen. Ein weiterer wichtiger Aspekt der Entwicklung ist die potenzielle Reduktion des erforderlichen Ressourceneinsatzes. Stand der Technik ist die Planung genügend großer Abwasserkanäle und Regenrückhaltebecken, um eine ausreichende Entwässerung bei gleichzeitig maximalem Frachtrückhalt zu gewährleisten. Es kann häufig nachgewiesen werden, dass unter Nutzung der gegebenen Infrastruktur durch aktive Eingriffe (Steuerung/ Regelung) die Leistungsfähigkeit deutlich verbessert werden kann. Damit können entsprechende Automatisierungs-Konzepte eingesetzt werden, um ressourcenintensive Erweiterungsmaßnahmen zu vermeiden oder einzuschränken. Dieser Schlussbericht fasst die Ergebnisse der drei Teilprojekte des BMBF-Verbundprojektes „Nachhaltige Bewirtschaftung von Kläranlagen zur energieoptimierten Abwasserreinigung unter Verwendung einer erweiterten vorkonfektionierten Kanalnetzsteuerung“ zusammen. Die Untersuchungen wurden im Rahmen dieses Vorhabens im Zeitraum vom 01.05.2010 bis 30.04.2012 durchgeführt, der Abschlussbericht wird hiermit vorgelegt.

1.2

Aufgabenstellung

In nahezu allen Produktionsprozessen fällt Abwasser an, das zumeist roh oder vorgereinigt über das Kanalnetz einer weitergehenden Behandlung in der kommunalen Kläranlage zugeführt wird. Damit stellt die Abwasserreinigung eine Querschnittstechnologie für industrielle und gewerbliche Tätigkeiten dar. Das Kanalnetz ist auf den kommunalen Schmutzwasseranfall und bei Mischsystemen zusätzlich auf den zu erwartenden Regenwasserabfluss ausgelegt. Die Wassermengen der Indirekteinleiter sind in Bezug auf den Wassertransport gering, sodass die zusätzliche hydraulische Belastung vernachlässigbar ist. Die eingetragenen Frachten können jedoch eine relevante Größenordnung für die Abbauleistung der Kläranlage darstellen und führen zu zusätzlichem Energiebedarf. Für den Betrieb der Kläranlage wird in erheblichem Maße Energie verbraucht. Mit einem Energieverbrauch von etwa 30-60 kWh/(EW•a) gehören Kläranlagen zu den Großverbrauchern an elektrischer Energie. Häufig beanspruchen sie mit rund einem Fünftel des Gesamtenergiebedarfs einer Kommune mehr Energie als Krankenhäuser, Schulen und Wasserversorgungsanlagen. Zahlreiche Studien wurden für die Energieoptimierung des Kläranlagenbetriebes bereits durchgeführt (Rosenwinkel und Hinken, 2008), ebenso erweiterte Ansätze, die das Kanalnetz und die Kläranlage integriert betrachten. Um eine Steuerung auf Basis einer integrierten Betrachtung aufzubauen, sind jedoch umfangreiche Modellstudien notwendig, inklusive dem Aufbau eines Online-Modells der Kläranlage zur Erfassung des aktuellen Betriebszustands. Daher konnten sich diese Systeme in der Praxis nicht durchsetzen. Als generelles Ergebnis dieser Arbeiten kann jedoch abgelesen werden, dass grundsätzlich eine Vergleichmäßigung der Schmutzwasserfracht über den Tag zu einer

ADESBA +

3

Erhöhung der Zeiträume führt, in denen die technischen Aggregate im optimalen Betriebsbereich betrieben werden. Hierdurch könnte eine Minimierung des Energiebedarfs für Belüftung und Pumpenbetrieb bei gleichzeitiger Sicherstellung der Prozessstabilität erreicht werden. Eine solche frachtbezogene Steuerung setzt allerdings die Kenntnis über die zu erwartenden Frachten aus dem Kanalnetz voraus. Im Bereich der Wasserableitung zeigt sich eine zunehmende Verschärfung der Nutzungskonkurrenz aufgrund der prognostizierten Klimaänderung und der damit einhergehenden Veränderung der Niederschlagscharakteristika. Es wird damit gerechnet, dass insbesondere in den Sommermonaten die Regenhäufigkeit abnimmt, während die Intensität der Einzelereignisse ansteigt. Hieraus ergibt sich ein erhöhter Bedarf an einer flexiblen Ausnutzung von Speicherräumen im Kanalnetz. Da die Prognosen mit Unsicherheiten belegt sind, können die Daten nur bedingt für die Auslegung zusätzlicher Speicherbauwerke dienen. Vielmehr ist eine intelligenten Steuerung und Regelung notwendig, um bedarfsgerecht reagieren zu können. In der Verbindung der beiden beschriebenen Aspekte setzte das hier vorgestellte Projekt an, in dem eine Methodik entwickelt wird, die eine frachtbasierte Kanalnetzsteuerung ermöglicht und somit einen energie- und ressourceneffizienten Lösungsansatz darstellt. Es baut auf den Vorarbeiten der Partner und insbesondere dem ZIM-Projekt (KF 2009901WD8) auf. Die dort entwickelte ADESBA-Verbundsteuerung stellt eine Abwassermengenbewirtschaftung zur Minimierung von Abschlägen durch die optimierte Ausnutzung des Stauraumes eines Kanalnetzes dar. Dabei werden Reglerbausteine für die einzelnen Bauwerke vorkonfektioniert und über Parameter an die jeweiligen Systeme angepasst. Durch generalisierte Algorithmen erfolgt die Adaptation an das Kanalnetz. Oberstes Regelziel des vereinfachten Algorithmus ist die „schnelle“ Ableitung zur Kläranlage bei gleichzeitiger Minimierung der Abschläge. Ziel des Projektes ADESBA+ ist die Erweiterung der vorhandenen Kanalnetzsteuerung in drei Punkten:  Implementierung der Abwasserkonzentrationen sowie der zugehörigen Fließgeschwindigkeiten. Hierdurch können Aussagen über die transportierten Frachten getroffen werden.  Pumpwerke werden mit in die Betrachtung einbezogen, um einen effizienten Betrieb im optimalen Bereich der Pumpenkennlinie sicherzustellen.  Speichervolumen können optional durch einen allgemeinen Vergleichmäßigungsregler als Misch- und Ausgleichbecken eingesetzt werden. Abbildung 1 gibt einen Überblick über mögliche Energieeinsparpotentiale durch ADESBA+.

ADESBA +

4

Niederschlag

Siedlung

Industrie / Gewerbe

Frachtbasierte Optimierung und Vergleichmäßigung des Schmutzwasseranfalls:  Reduzierung Energieverbrauch der techn. Aggregate Industrie

Speicherbauwerke und Pumpwerke

∆ 4

4.5

 Reduzierung Energieverbrauch der Pumpwerke

Zulaufmenge Kläranlage

x 10

Pumpwerksteuerung mittels ADESBA+-Konzept:

4

Kläranlage

Zula ufme nge KA [m³/d]

3.5

3

2.5

2

1.5

1

0.5

1

1.5

2

2.5

3 Ta ge

3.5

4

4.5

5

techn. Aggregate: • Pumpen • Belüfter • Rührwerke

Vergleichmäßigung des Kläranlagenzulaufes mittels ADESBA+-Konzept:  Reduzierung Energieverbrauch der techn. Aggregate auf der KA

Abbildung 1: Übersichtsbild Energieeinsparpotentiale ADESBA+ (Hintergrundbild verändert nach HSG Sim (2008)) Entsprechend des beschriebenen Gesamtzieles des Vorhabens der Energie- und Ressourceneinsparung wurden folgende technische Arbeitsziele eingegrenzt: 

Fracht basierte Abflussteuerung: Das existierende allgemeine Konzept einer volumenbasierten Abflusssteuerung wird in ein frachtbasiertes Konzept erweitert. Dieses stellt die Basis für die Priorisierung von Entlastungen im Netz und den allgemeinen Frachtvergleichmäßigungsregler dar.



Allgemeiner Frachtvergleichmäßigungsregler: Erweiterung der allgemeinen Steuerungsbox um die Fähigkeit, ein Speicherbecken als Misch- und Ausgleichbecken zu betreiben.



Optimaler Staffelregler: Entwicklung eines separaten Reglers für Pumpenstaffeln zur energetischen Optimierung von Pumpwerken.



Planungswerkzeug (Projektierungstool, Konfigurator, Engineering-Tool): Erweiterung der Steuerungsbox um die Möglichkeit, mit historischen Daten Arbeitsläufe durchzuführen, in denen z.B. optimale Parametereinstellungen ermittelt werden können. Entwicklung von Simulationsmodulen für wichtige Kanalnetzsimulationswerkzeuge. Erweiterung der Steuerungsbox um ein Konfigurator bzw. Engineering-Tool. Am Projekt ADESBA+ sind als Koordinator das KMU SEGNO Industrie Automation GmbH sowie als weitere Partner das Institut für Automation und Kommunikation e. V. Magdeburg (ifak) und die Leibniz-Universität Hannover mit ihrem Institut für Siedlungswasserwirtschaft und Abfalltechnik (ISAH) beteiligt. Die Bearbeitung der aufgeführten Arbeitsziele erfolgte den einzelnen Schwerpunkten der Teilprojekte Projektpartner entsprechend jeweils unterteilt in Reglerentwicklung und erste Erprobung (ifak), Simulative Erprobung der Regler in einem realen Einzugsgebiet (ISAH) und Implementierung, Umsetzung und Test der Regler in der Steuerungsbox (SEGNO).

ADESBA +

5

2 Voraussetzungen zur Projektdurchführung Wesentliche Voraussetzung für die Projektdurchführung stellt die von den Projektpartnern im ZIM-Projekt (KF 2009901WD8, vom BMWi gefördert) entwickelte und oben schon kurz beschriebene ADESBA-Verbundsteuerung dar. Veranlassung für die Entwicklung der ADESBA-Verbundsteuerung war, dass die Vorteile der Abflusssteuerung (AST) zwar allgemein bekannt sind, eine breite Anwendung dieser Variante, die Nutzung bestehender Infrastruktur zu optimieren, jedoch nicht erfolgt. Ein Grund hierfür war, dass der Entwurf von Algorithmen für eine Kanalnetzsteuerung bislang aufwendig und individuell für jedes Einzugsgebiet war. Hier setzte das Projekt an, in dem durch Vorkonfektionierung bzw. Generalisierung des Regelungsalgorithmus aber auch durch die Vorkonfektionierung der technischen Umsetzung in Form von Standardmodulen ein Gesamtsystem entwickelt wurde, was auch kleinen und mittleren Städten und Gemeinden den Einsatz von Kanalnetzsteuerungen ermöglicht. Die Kernelemente des Kanalnetzes wie Speicherbauwerke, Überlaufbauwerke und Hauptsammler werden im „Baukastenprinzip“ modular betrachtet, was bedeutet, dass ein stufenweiser Ausbau oder eine spätere Ergänzung – entsprechend den aktuellen Anforderungen – jederzeit unproblematisch möglich ist. Die Steuerungsboxen basieren ausschließlich auf Standardtechniken, sind mit den handelsüblichen Systemen kompatibel und dadurch in bestehende Systeme integrierbar. Im Rahmen des Projektes erfolgte die Erprobung der ADESBA-Steuerung im Kanalnetz der Stadt Hildesheim, wo sie seit Ende 2010 eingesetzt wird. Die Simulationsergebnisse von Einzelereignissen weisen Reduzierungen der Gewässerbelastung von über 40 % auf, sind aber generell nur als Tendenz zu werten. Die Ergebnisse der hinsichtlich quantitativer Aussagen erforderlichen simulativen Langzeitbetrachtungen zeigen eine Reduzierung der Gewässerbelastung von knapp 30 % für das Kanalnetz Hildesheim (Tabelle 4). Tabelle 2: Simulierte Mischwasserentlastungen der Langzeitkontinuumssimulation (10 Jahre) (Pabst et al., 2010) mit fiktiver ungleichmäßiger Überregnung ADESBA-Steuerung 8 Becken 3 Becken 8 Becken + RÜB KA + RÜB KA + RÜB KA 121.761 120.171 117.444 29 % 30 % 32 %

gleichmäßige Überregnung stat. Drossel ohne Optimierung CSO [m³/a] Reduzierung CSO load [kg CSB/a] Reduzierung

171.632

19.625

3 Becken + RÜB KA 123.888 28 % 14.233

14.111

13.788

13.569

27 %

28 %

30 %

31 %

Die simulativen Untersuchungen mussten aufgrund der vorhandenen Daten mit einer gleichmäßigen Überregnung durchgeführt werden. Untersuchungen mit einer fiktiven ungleichmäßigen Überregnung weisen auf ein höheres reales Steuerungspotential hin (Pabst und Rosenwinkel, 2010). Die sehr hohe Wirksamkeit des Algorithmus wird auch durch den Vergleich mit dem maximalen Steuerungspotential deutlich. Dieses wurde nach dem Zentralbeckenansatz nach Einfalt und Simon (2001) ermittelt und zeigt den Wirkungsgrad der ADESBA-Steuerung im Vergleich bzgl. Q bei 82% (8 Becken) bzw. 92 % (3 Becken) (Pabst et al., 2011). Weitere Informationen zur ADESBA-Verbundsteuerung sind u.a. unter Pabst et al. (2010) oder der homepage der Firma SEGNO (www.adesba.de) zu finden.

ADESBA +

6

Jede der für ADESBA+ aufgeführten technischen Komponenten wurde von SEGNO bereits mehrere hundert Male eingesetzt (Standardkomponenten). Insbesondere die Vorarbeiten im rein Wassermengen bezogenen Vorläuferprojekt ADESBA fließen in die Entwicklung der Steuerungsbox ADESBA+ ein. Durch den Partner ifak sind folgende Aktivitäten vorhabensrelevant:  Aktive Mitarbeit in der DWA-Arbeitsgruppe „Abflusssteuerung in Kanalnetzen“ und in der IWA/IAHR-Arbeitsgruppe „Real time control“,  Mitwirkung an der Entwicklung der „Planungshilfe Abflusssteuerung“ (PASST), am DWAMerkblatt M180, am Demonstrator „Kanalnetzsteuerung“ (gefördert durch DBU),  Durchführung von Projekten zur Kanalnetzsteuerung; Durchführung von Schulungen,  Energiebewertungen auf Kläranlagen (Alex et al. 2005),  Entwurf von Pumpwerkssteuerungen (Schütze, Alex 2003). Neben den bereits erläuterten Vorarbeiten hinsichtlich einer vorkonfektionierten Steuerungsbox (ADESBA) sind am ISAH seit Jahren eine Vielzahl von Projekten und Arbeiten in den verschiedenen Themenbereichen des vorliegenden Antrages durchgeführt worden. Die Thematik des Energieverbrauchs, der Energieoptimierung und der Effizienzsteigerung auf kommunalen Kläranlagen wurde im Rahmen vieler am ISAH durchgeführter Studien betrachtet und bearbeitet – nicht immer als Hauptbearbeitungspunkt, jedoch in kaum einer Untersuchung völlig ausblendbar und nicht betrachtet. Beispielhaft seien hier die Untersuchungen zur Optimierung von Druckbelüftungssystemen in der Abwasserbehandlung von Wagner (2002) erwähnt. Zahlreiche Vorträge und Veröffentlichungen zu dieser Thematik belegen die Erfahrungen am ISAH ebenfalls (z.B. Rosenwinkel und Hinken, 2008). Das ISAH ist neben einer Vielzahl von Projekten auf der Kläranlage Hildesheim seit 12 Jahren auch mit verschiedenen Aufgaben und Thematiken im Bereich des Kanals und der Kanalnetzmodellierung tätig. So wurden z. B. in einem vom BMBF finanzierten Forschungsvorhaben die Einflüsse von Mischwasserbelastungen auf die Kläranlage untersucht. Hierfür wurden in einer Variantenuntersuchung mit einem hydrologischen Kanalnetzmodell die optimalen statischen Drosseleinstellungen der RÜB hinsichtlich der Frachtreduzierung modelltechnisch ermittelt. Um die ordnungsgemäße Ableitung des Abwassers aus dem Einzugsgebiet sicher zu stellen, wurde im Anschluss der rechnerische Nachweis der Überstauhäufigkeit mit einem hydrodynamischen Kanalnetzmodell geführt. Seit 2007 setzt die Stadtentwässerung Hildesheim eine stufenweise Optimierung der Drosseleinstellungen um. Im nächsten Schritt erfolgte Ende 2010 mit der Implementierung der ADESBA-Verbundsteuerung eine weiterführende dynamische Optimierung der Drosselabflüsse der RÜB, wobei auch hier die Umsetzung stufenweise erfolgt.

ADESBA +

7

3 Planung und Ablauf des Vorhabens Der Ablauf des Vorhabens erfolgte gemäß des im Antrag vom 11.03.2010 dargestellten Gesamtablaufplans. Die Bearbeitung der aufgeführten Arbeitsziele erfolgte den einzelnen Schwerpunkten der Projektpartner und somit der Teilprojekte entsprechend jeweils unterteilt in Reglerentwicklung und erste Erprobung (ifak), Simulative Erprobung der Regler in einem realen Einzugsgebiet (ISAH) und Implementierung, Umsetzung und Test der Regler in der Steuerungsbox (SEGNO). In den Unterkapiteln des Kapitels 6 dieses Berichtes werden die Arbeitsergebnisse thematisch gegliedert beschrieben. In 2010 wurde der Schwerpunkt zunächst auf die Erstellung und Erprobung der verschiedenen Regleralgorithmen zur Erweiterung der bisher volumenbasierten Kanalnetzsteuerung (Integration von unterschiedlichen Fließzeiten, Möglichkeit der Priorisierung verschiedener Stränge) gelegt. Parallel hierzu erfolgte die Entwicklung des Planungswerkzeuges ADESBA-Planer von der Spezifikations - über die Entwicklungs- bis zur Testphase in der gesamten Projektlaufzeit. Ebenfalls die gesamte Projektdauer beanspruchten die akquisitorischen Bemühungen, im Endkundenbereich oder über siedlungswasserwirtschafliche Planungsbüros ein Einzugsgebiet für einen Feldtest zu gewinnen. 2011 erfolgte dann die Erweiterung auf den frachtbasierten Ansatz. Hierzu wurden parallel der Vergleichmäßigungsregler und die Algorithmen zur energieoptimierten Pumpenstaffelung entwickelt. Alle bis dahin entwickelten und erprobten Algorithmen wurden in die Steuerbox übertragen und getestet. Abschließend erfolgten in 2012 weitere Arbeiten an den Regleralgorithmen, sowie Untersuchungen zur Energieoptimierung und integrativen Betrachtung Kanalnetz/Kläranlage. Der Ablauf des Vorhabens erfolgte gemäß des im Antrag vom 11.03.2010 dargestellten Gesamtablaufplans (vgl. nachstehende Abbildung 2). In den folgenden Kapiteln werden zu den Arbeitspaketen die konkreten Planungsentscheidungen und abweichende Abläufe dargestellt.

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Abbildung 2: Gesamtplan des Projektes

8

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9

4 Wissenschaftlicher und technischer Stand 4.1

Abflusssteuerung

Die Abflusssteuerung in Kanalnetzen bedeutet die gezielte Beeinflussung des Abflussgeschehens unter Ausnutzung im Kanalsystem befindlicher Speicherkapazitäten, also die optimale dynamische Auslastung der vorhandenen Infrastruktur. Sie stellt zwar den Stand der Technik dar, eine Umsetzung findet jedoch trotz der bekannten Vorteile bisher nur in wenigen Kommunen und Städten statt. Ein Grund hierfür ist nicht zuletzt die zeit- und kostenintensive, aufwendige Entwicklung von komplexen (meist individuellen und nicht übertragbaren) Steuerungsstrategien. Derzeit angewendete Ansätze gehen zumeist entweder von dem Entwurf einer Regelbasis (z. B. von Wenn-Dann-Regeln) oder der Beschreibung des Steuerungsproblems über ein online zu lösendes mathematisches Optimierungsproblem aus. Beide Darstellungsweisen haben ihre Vor- und Nachteile, ihnen gemeinsam ist jedoch, dass der Entwurf einer Steuerung einen nicht zu unterschätzenden (zeitlichen) Aufwand bedeutet – sei es durch iterativen Entwurf einer Regelbasis oder durch hinreichend vereinfachende Darstellung von Zielkriterien und Systemprozessen in einer einem schnellen Optimierungsalgorithmus zugänglichen Form (Schütze et al., 2005). Zwar wurde mit dem Programm PASST (Planungshilfe Abflusssteuerung) (DWA, 2005) dem Netzbetreiber eine einfache Einschätzung und Beurteilung der Steuerungswürdigkeit seines Netzes ermöglicht, ein „Tool“ für eine vereinfachte Umsetzung und Implementierung eines Steuerungskonzeptes ist jedoch zur Zeit nicht auf dem Markt vorhanden. An diesem Projekt setzte das Projekt ADESBA (ZIM-Projekt KF 2009901WD8) an, in dem ein generalisierter und leistungsstarker Regelungsalgorithmus entwickelt und in eine aus technischer Sicht vorkonfektionierte Steuerungsbox implementiert wurde. Somit wurde ein Tool geschaffen, welches eine vereinfachte, handhabbarere und schnellere Umsetzung der Kanalnetzsteuerung ermöglicht (Pabst et al., 2009). Auch die integrierte Steuerung von Kanalnetz und Kläranlage (und ggf. Gewässer) hat in den letzten Jahren zwar großes Forschungsinteresse (u. a. Seggelke, 2002, Erbe und Schütze, 2005, Muschalla, 2009) geweckt, sich in der Praxis jedoch aufgrund der hohen Komplexität noch nicht etabliert. Die in ADESBA erarbeitete Methodik wurde im vorliegenden Projekt erheblich erweitert (Priorisierung, Frachtbasierte Konzepte, Planungswerkzeug zur Ermittlung des Steuerungspotenzials), so dass nunmehr Methoden und Werkzeuge für eine verbesserte Kanalnetzbewirtschaftung vorliegen.

4.2

Energieverbräuche auf Kläranlagen

Der Energieverbrauch der kommunalen Kläranlagen macht fast 20 Prozent des Stromverbrauchs aller kommunalen Einrichtungen aus und wird in der Literatur mit 30 bis 60 kWh pro Einwohner und Jahr angegeben. Bundesweit ergibt sich gemäß DWA daraus ein Gesamtverbrauch an elektrischer Energie von 4,2 bis 4,4 TWh/a. Der Wärmebedarf liegt zusätzlich bei etwa 3,2 TWh/a (euwid 2008). Die biologische Reinigungsstufe der Kläranlage (Gebläse, Umwälzung der Denitrifikationszone, Rezirkulation, Rücklaufschlamm) verursacht dabei 50 bis 80 Prozent des gesamten Stromverbrauchs. Den Anteil der Teilprozesse zeigt Abbildung 3. Das Diagramm zeigt Ergebnisse einer Untersuchung aus Baden-Württemberg aus dem Jahr 1998, in der die Betriebsdaten getrennt nach Größenklassen ausgewertet wurden. Auch dort ist deutlich zu erkennen, dass die Belüftung den größten Anteil am Energieverbrauch einer Kläranlage hat, gefolgt von der Umwälzung und den Pumpwerken. Bei Anlagen mit einer Filtration trägt auch diese nicht unerheblich zum Stromverbrauch bei.

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Abbildung 3: Anteil der Teilprozesse am Stromverbrauch einer kommunalen Kläranlage [Mennerich (2008) nach Haberkern (2008)] Der Bedarf an thermischer Energie wird im Wesentlichen durch Raumwärme, Faulbehälterheizung (bei anaerober Stabilisierung) und Schlammaufheizung bestimmt. Die Abwasserreinigung hat großes Potenzial sowohl in der Energiegewinnung (im Wesentlichen Klärgasnutzung, Klärschlammverbrennung) als auch in der Energieverbrauchsminimierung. Bei optimaler Energieeffizienz ist eine Reduzierung des spezifischen Energiebedarfs auf 18 bis 25 kWh pro Einwohner und Jahr möglich (euwid 2007). Allein für die Belüftung ergeben sich in Deutschland überschlägig Stromkosten für die Abwasserbehandlung in der Größenordnung zwischen 140 Mio €/a und 375 Mio €/a.“ (Wagner, 2002).

4.3

Automatisierungstechnische Komponenten

Die technischen Komponenten der angestrebten Steuerungsbox bestehen aus SPS’en, Datenfernübertragungseinrichtungen, Visualisierungssystem und Archivierungs- und Auswertungssystem: Speicherprogrammierbare Steuerung (SPS): Im Projekt ADESBA+ können alle SPS’en einsetzt werden, die die Programmierumgebung für Automatisierungsgeräte auf der internationalen Norm IEC 61131 unterstützen. Datenfernübertragungseinrichtung: Zur Datenfernübertragung kommen grundsätzlich nur solche Systeme in Betracht, die in (nahezu) Echtzeit die Datenkommunikation abwickeln. Dazu gehören neben einigen anderen Funktechnologien insbesondere GPRS, aber auch DSL- oder Standleitungen können eingesetzt werden. Visualisierungssystem: Von den auf dem Markt verfügbaren Visualisierungssystemen sind grundsätzlich nur solche in Betracht zu ziehen, die internationale Standards zum Datenaustausch (OPC, ODBC) beherrschen und offene Programmierschnittstellen zur Verfügung stellen. Archivierungs- und Auswertungssystem: Auch hier kommen nur solche Systeme in Frage, die allgemeine Standards zur Datenkommunikation unterstützen. Wir haben im Projekt das Archivierungssystem ACRON eingesetzt, da es bereits alle Werkzeuge zur fachgerechten Datenverdichtung und gesetzeskonformen Protokollierung an Board hat. Keine eingesetzten Komponenten sind mit Patent- oder Schutzrechten versehen, die einer späteren Ergebnisverwertung entgegen stehen könnten.

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5 Zusammenarbeit mit anderen Stellen Zielgruppe des ADESBA_Planers für SEGNO sind die Planungsbüros im Bereich der Siedlungswasserwirtschaft. Deshalb hat SEGNO mit mehr als zehn Ingenieurbüros aus diesem Bereich ausführliche Gespräche geführt, Erfahrungen bei der Einführung von Kanalnetz-Verbundsteuerung ausgetauscht, dieses Projekt ADESBA+ vorgestellt und beworben. Auf der 74. Sitzung am 15.11.2011 in Köln der DWA-Arbeitsgruppe ES 2.4 „Integrale Abflusssteuerung“ wurde ein Workshop angeboten. SEGNO hat als Gast teilgenommen und das Projekt ADESBA+ vorgestellt. Während der gesamten Laufzeit erfolgte ein enger Austausch zwischen dem ADESBA+Projekt mit den entsprechenden nationalen (DWA) und internationalen (IWA) Arbeitsgruppen. Austausch mit anderen Wissenschaftlern fand auch auf mehreren Konferenzen statt, während weitere Veranstaltungen und Messeauftritte die Möglichkeit des Kontaktes mit Praktikern geboten haben.

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6 Ergebnisse In diesem Kapitel werden die Arbeiten und Ergebnisse des Projektes detailliert beschrieben. Da in allen Arbeitspaketen eine enge Kooperation der Partner des Verbundprojektes stattgefunden hat, erfolgt die Gliederung in diesem Kapitel entsprechend thematischer Schwerpunkte. Die Zuordnung der Themenschwerpunkte zu den Arbeitspaketen des Antrages kann Abbildung 2Fehler! Verweisquelle konnte nicht gefunden werden. ntnommen werden.

6.1 6.1.1

Beiträge zum systematischen Entwurf volumenbasierter Kanalnetzregler Berücksichtigung von Fließzeiten

In die zu Projektbeginn bereits vorhandenen Reglerbausteine gehen die Systemzustandszeiten aus dem aktuellen Zeitschritt ein. Jedoch sind für eine genauere Beschreibung des aktuellen Systemzustandes Informationen aus früheren Zeitschritten in oberhalb gelegenen Systemteilen erforderlich. Der entsprechende Zeitversatz kann (näherungsweise) durch die Fließzeit im System dargestellt werden. Die Fließzeiten spielen in zwei Aspekten eine Rolle: Verkoppelte Wasserstandsregler: Der entwickelte Regler beinhaltet für jedes einbezogene Regenrückhaltebecken einen Wasserstandsregler. Dieser Wasserstandsregler soll ein vorgegebenes Einstauziel realisieren. Die Einstellung dieses Reglers und der Stabilitätsbereich wurden analysiert und entsprechende Einstellvorschriften entwickelt. Bei der Verschaltung der Regler entstehen neue Wechselwirkungen. Bei einer Reihenschaltung bekommt das obenliegende Becken den Ist-Wasserstand des untenliegenden Beckens als Sollwert vorgegeben. Als Reaktion auf eine Änderung des Sollwertes verändert das obenliegende Becken den Drosselabfluss, der damit den Wasserstand des untenliegenden Beckens verändert. Es entsteht eine weitere dynamische Rückkopplung, die beim Reglerentwurf berücksichtigt werden muss. Strangkoordinierung: Bei einem Regler, der mehrere gesteuerte Zuläufe besitzt, werden die Zuläufe so verwaltet, dass eine vorgegebene Gesamtsumme (fester Wert plus Reserve im zugeordneten Becken) nicht überschritten wird. Der bisherige Regler nimmt an, dass eine Beeinflussung der Teilströme unmittelbar möglich ist. Real existieren jedoch Fließzeiten, die bei der Freigabe von Teilströmen berücksichtigt werden sollten. Die Koordinierung von Abflüssen verschiedener paralleler Stränge in der bisherigen (zu Beginn dieses Projektes ADESBA+ bereits vorhandenen) Version des ADESBASteuerungsalgorithmus geht davon aus, dass die unterstrom zusammen fließenden Teilströme unmittelbar beeinflusst werden können. Hierbei werden jedoch die Fließzeiten der Teilströme nicht berücksichtigt. Im Berichtszeitraum wurden daher die Arbeiten zur Berücksichtigung der Fließzeiten fortgesetzt und das Modul zur Koordinierung von Strängen entsprechend adaptiert und getestet. Diese Abschätzung erfolgt an allen gesteuerten Bauwerken und wird durch das zu entwickelnde Prädiktionsmodell im Netzwerk propagiert. Längere Fließabschnitte werden durch diskrete Totzeiten abgebildet. Zur Vereinfachung wird von gleicher Transportgeschwindigkeit von hydraulischer Welle und transportiertem Wasser ausgegangen. Mit diesen Annahmen entsteht ein sehr einfach berechenbares Prädiktionsmodell (Siehe 6.4.6), das auch mit Standard-SPS-Sprachen implementiert werden kann.

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Abbildung 4: Vereinfachtes Prädiktionsmodell Die Güte der Vorhersage wird verbessert, wenn die Fließzeiten vom jeweiligen höher gelegenen Bauwerk zum jeweiligen Speicherbecken berücksichtigt werden. Von Bedeutung ist diese Funktion insbesondere dann, wenn die gesteuerten Zuflüsse zu einem Bauwerk stark unterschiedliche Fließzeiten besitzen. Mit dieser Erweiterung erhöht sich zum Einen die Stabilität der Wasserstandsregelung. Zum Anderen wird eine bessere Annäherung an das theoretische Optimum einer Kanalnetzsteuerung erreicht. Dieses Prädiktionsmodell erlaubt die kurzfristige Vorhersage von Wasserständen in den Speicherbecken sowie die Abschätzung der Mischkonzentrationen in den Becken und damit die Abschlagsfrachten. Im Einzelnen wird für jeden Strang die Annahme einer konstanten Fließzeit getroffen (d.h. sie wird als unabhängig vom jeweiligen Füllgrad des Kanalrohres angenommen). Für Zeitintervalle, die größer als diese Fliesszeit sind, wird eine Abflussprädiktion gebildet: Für die Vorhersage der freien Kapazität wird

q free (k  n)  q free (k )

kd kd  n

(1)

(mit n, k: Zeitschritte, kd 0: Parameter) implementiert. Mit kd=0 hat man eine sehr sichere Prädiktion, die keine freien Kapazitäten in der Zukunft annimmt. Mit größeren Werten für kd wird angenommen, dass in der nahen Zukunft ähnliche freie Kapazitäten vorhanden sind und mit fortschreitender Zeit aber sicherheitshalber angenommen wird, dass die freien Kapazitäten gegen Null gehen. Die (pessimistische) Annahme kd = 0 (keine freie Abflusskapazität aus weiter in der Zukunft liegenden Zeitschritten verfügbar) stellt sicher, dass die Summe der genutzten Strangkapazitäten nicht die Summe der vorhandenen Strangkapazitäten überschreitet. Hierdurch ergibt sich ein Vorteil gegenüber dem bisherigen Steuerungsalgorithmus, der dieses (aufgrund der mangelnden Berücksichtigung der Fließzeiten) nicht sicher stellen kann. Für eine risikofreudigere Steuerung werden jedoch auch für andere Zeitschritte freie Abflusskapazitäten (aus Differenzen von Nominalabflüssen und angenommenen zu erwartenden Zuflüssen) angenommen (in Abhängigkeit des Dämpfungsfaktors k d > 0), die eine Reduzierung des Überlaufvolumens ermöglichen, jedoch u. U. eine Erhöhung der Zulaufsummen bedingen. Hier besteht also ein Eintscheidungsspielraum für den Anwender. Intern erfolgt die Verwaltung der Fließzeiten über Ringspeicher. Die nachstehenden Abbildungen verdeutlichen das Prinzip der Fließzeitberücksichtigung an einem einfachen Beispiel (dieses enthält lediglich die Koordination der Stränge). Vier parallele Stränge, jeder mit einem Zufluss bis zu 10 l/s, sollen auf insgesamt 20 m 3/d begrenzt werden. Die naheliegende statische Lösung (Referenzfall) besteht in der

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Begrenzung jeden Zuflusses auf 5 m3/d. In der konventionellen ADESBA-Lösung (Adesba 1.0) erfolgt eine dynamische Verteilung der Kapazitäten, während Adesba 2.0 die unterschiedlichen Fließzeiten wie erläutert berücksichtigt. Tabelle 3 und Abbildung 5 zeigen die Ergebnisse für eine Referenzzeitreihe. Tabelle 3: Vergleich des Steuerungsalgorithmus mit und ohne Berücksichtigung der Fließzeiten Wasser zur Kläranlage 3 [m ]

Unzul. Abschlag unten 3 [m ]

17.1983

2.3608

Referenz (begrenzt jeweils auf 5 m /d)

14.919

0

Adesba 1.0

16.7584

0.34143

Adesba 2.0, kd=0

16.42

0

Adesba 2.0, kd=10

16.9317

0.128

Optimum (oben nicht gedrosselt) 3

a) konventionelle Lösung (ADESBA 1.0)

b) Einbeziehung von Fließzeiten (kd=0)

c) Einbeziehung von Fließzeiten (kd=10)

Abbildung 5: Vergleich des Steuerungsalgorithmus mit und ohne Berücksichtigung der Fließzeiten Es zeigt sich, dass bei Verwendung des ADESBA-Ansatzes mehr Abwasser zur Kläranlage geleitet werden kann, dass jedoch in geringem Maße Abschläge (im Beispiel: Überschreitungen der zulässigen 20 m3/d) in Kauf genommen werden müssen. Durch Anwendung des Fließzeitenalgorithmus (mit kd=0) können unzulässige Abschläge ganz

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vermieden werden (vgl. auch Abbildung 5), wohingegen die Verwendung einer optimistischen Prädiktion (kd=10) noch mehr Wasser, unter Inkaufnahme geringfügiger Abschlagsmengen, zur Kläranlage zu leiten vermag. Im Folgenden wird der Algorithmus im Rahmen einer Kanalnetzsimulation und unter Verwendung auch der übrigen Blöcke der Adesba-Steuerung getestet: Hierzu dient ein einfaches Beispielkanalnetz, das auf einem realen Kanalnetz aus einem Praxisprojekt basiert (vgl. Abbildung 6). Dieses Beispiel enthält zwei parallel geschaltete Becken sowie eine Reihenschaltung der parallel geschalteten Becken mit einem nachfolgenden Becken. Die Fließzeiten der beiden Stränge unterscheiden sich stark (5 bzw. 50 Minuten). Zudem weist es nicht steuerbare Zuflüsse aus einem dritten Kanalstrang auf. Diese bleiben zunächst jedoch unberücksichtigt, werden jedoch im Laufe der weiteren Forschungsarbeiten zugeschaltet, um diesen für die Praxis wichtigen Aspekte weiterer, nicht steuerbarer, oft sogar nicht bekannter, Zuflüsse in das frachtbasierte Regelungskonzept integrieren zu können. Wird für dieses Kanalnetz der zu „klassische“ ADESBA-Algorithmus (Version 1) angewendet, so sorgt die Koordination der Abflüsse aus den Strängen 1 und 2 dafür, dass ihre Summe nicht die an B3 verfügbaren Abflusskapazitäten überschreitet. Im Gegensatz zum statischen Defaultfall (qmax,1 = 20 l/s; qmax,2 = 40 l/s) wird für die Anwendung des ADESBA-Algorithmus in diesem Beispiel angenommen, dass die einzelnen Drosselwerte zwar größer sein dürfen (qmax,1 = 26 l/s, qmax,2 = 52 l/s), dass ihre Nominalabflüsse (qnom,1 = 20 l/s, qnom,2 = 40 l/s) – und damit die Summe ihrer Drosselabflüsse – gleich bleiben müssen.

Abbildung 6: Beispielkanalnetz Zur Vereinfachung wird in diesem Textabschnitt angenommen, dass der Steuerungsalgorithmus nicht auf die Kapazitäten im Becken B3 zugreifen kann (entsprechender Parameter im „Manager-Block“ gleich Null). Anderenfalls würde der ADESBA-Steuerungsalgorithmus auch höhere Zuflüsse in das Becken zulassen, da ja ggf. auf im Becken verfügbare freie Kapazitäten zurückgegriffen werden kann. Wird nun die Simulation und Auswertung für eine Beispiel-Regenreihe von sieben Tagen durchgeführt, so ergeben sich folgende Resultate:

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Tabelle 4: Simulationsergebnisse (1 Woche)(ohne Verwendung von B3 im Steuerungsalgorithmus) Steuerung

Überschreitung von q1+q2 > 60 l/s Überlaufvolumen Gesamtvolumen Anzahl Dauer [d] [m3] [m3] [-] ADESBA1 8101 81.96 7 0.1618 Mit Fließzeit (kd=10) 8040 13.44 10 0.0312 Mit Fließzeit (kd =0) 8040 13.44 10 0.0312 Mit falsch definierter Fließzeit 8093 212.62 10 0.3028 (Speicher B3 für den Steuerungsalgorithmus nicht verwendet) In den meisten Kanalnetzen befindet sich jedoch an dem Punkt, in dem parallele Stränge zusammen laufen, ein Speicherbecken. Dieses vermag bis zu einem gewissen Grad die Differenzen aus (Maximal-)Summe der Zuläufe (20 l/s + 40 l/s) und dem maximal möglichen Abfluss (50 l/s) zu speichern. Wird dem Steuerungsalgorithmus zugestanden, die in diesem Becken vorhandene Speicherkapazität zu nutzen (Beckenvolumen im Managerblock auf seinen Wert 0 gesetzt), so sind für die Summe q1 + q2 auch höhere Werte möglich, so dass diese in nachfolgender Tabelle nicht dargestellt werden. Tabelle 5: Simulationsergebnisse (30 Jahre) )(mit Verwendung von B3 im Steuerungsalgorithmus) Steuerung

Simulation 7 Tage

Simulation 30 Jahre

Überlaufvolumen [m3]

% Reduktion Überlaufvolumen 2

Überlaufvolumen [m3]

% Reduktion Überlaufvolumen 3

Theor. Optimum

7222

100

3841380

100

Basisfall

8066

0

4041702

0

ADESBA1.0

7344

85,55

3899506

70,98

Mit Fließzeit (kd =10)

7332 86,97

3897943

71,76

Mit Fließzeit (kd =0)

7332 86,97

3897943

71,76

Es zeigt sich insgesamt, dass die Berücksichtigung von Fließzeiten bei der Verteilung von Kapazitäten paralleler Stränge nur geringe Auswirkungen auf das Gesamtüberlaufvolumen hat (insbesondere bei unterstrom vorhandenem Speicherbecken). Jedoch in den Fällen, in denen eine stringente Einhaltung steuerbarer Gesamtabflusskapazitäten von Bedeutung ist, sollte auf die Berücksichtigung von Fließzeiten im Steuerungsalgorithmus nicht verzichtet werden. Bei reinen in-Reihe-geschalteten Kanalnetzelementen wirkt sich die durch die Berücksichtigung von Fließzeiten in der Steuerung erzielbare genauere Einhaltung etwaiger Maximalgrenzen erst dann aus, wenn noch seitliche Zuflüsse dazu kommen; damit wäre jedoch das System kein reines in-Reihe geschaltetes, sondern bereits wieder ein System mit parallelen Strängen für das obige Ausführungen gelten.

2 3

Bezogen auf das theoretische Optimum. Bezogen auf das theoretische Optimum.

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Es konnte die Beobachtung bestätigt werden, dass die Berücksichtigung von Fließzeiten bei der Verteilung von Kapazitäten paralleler Stränge zwar nur geringe Auswirkungen auf das Gesamtüberlaufvolumen hat, jedoch aber in den Fällen, in denen steuerbare Gesamtabflusskapazitäten stringent einzuhalten sind, zu deren genauerer Einhaltung beiträgt.

6.1.2

Ableitung von Stabilitätskriterien und Tuning-Vorschrifte

Hierzu wurde das Reglerverhalten von in Reihe geschalteten Wasserstandsreglern untersucht. Anhand von Analysen der Wurzelortskurven (Abbildung 7) ergab sich, dass dem Parameter f (Verhältnis des obenliegenden Speichervolumens zum unterhalb gelegenen Speichervolumen) und der Abtastzeit Td eine große Bedeutung zukommt (vgl. Abbildung 7). Insbesondere stellen große Speichervolumen in oberen Teilen des Systems bei kleinen Speichervolumen weiter unten im System aus regelungstechnischer Sicht eine besondere Herausforderung dar.

Abbildung 7: Wurzelortskurve, Zwei Becken in Reihe, Verstärkung identisch, P-Regler Als wichtiges Teilergebnis kann aus dem Verhältnis f eine Einstellvorschrift für die Reglerverstärkung abgeleitet werden (siehe Abbildung 8)

ADESBA +

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Abbildung 8: Kritische Werte des Speicherverhältnisses f Weitere Schlussfolgerungen sind Einstellvorschriften der Regler bei in Reihe geschalteten Becken, die eine unterschiedliche Parametrierung der oben und untenliegenden Regler fordert:

K R,unten 

1 K R,oben 1 f

(2)

Weitere Einzelheiten sind der Bachelorarbeit [Matschek 2011] zu entnehmen. Zum Tuning der Wasserstandsregler wurden in der Bachelorarbeit [Matschek 2011] entsprechende Ergebnisse dargestellt. Ein endgültiger Tuningalgorithmus für einzelne und gekoppelte Speicherbecken liegt hiermit vor. Eine weitere Komponente ist die Entwicklung eines Frachtvergleichmäßigungsreglers (auch Thema der Bachelorarbeit [Saarschmidt 2012]). Dieser allgemeine Frachtvergleichmäßigungsregler besteht aus folgenden Komponenten:  Algorithmus zum Lernen zyklischer Zulaufmuster  Methode zur Zulaufvorhersage  Gütefunktion für eine Mengen- und Frachtvergleichmäßigung  Modellgestützte Regelungsalgorithmen mit Minimierung der Gütefunktion.

6.2 6.2.1

Allgemeiner frachtbasierter Kanalnetzregler Priorisierung

Dieses Arbeitspaket stellt eines der Kerninhalte des Projektes dar: Der bisher rein wassermengenbasierte Regler wird um schmutzfrachtbezogene Informationen erweitert. Dies ermöglicht es, unterschiedlich stark verschmutzte Abwasserströme unterschiedlich zu behandeln und so die Belastung der Kläranlage bzw. die Verschmutzung der Vorflutgewässer zu reduzieren. Insbesondere im deutschsprachigen Raum kommt der

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Reduktion von Schmutzfrachten eine große Bedeutung zu, da eines der Hauptkriterien, auch für den Bau von Kanalnetzinfrastruktur, die CSB-Entlastungsfracht darstellt (vgl. z. B. DWA – Arbeitsblatt A128). Bei einer rein wassermengenbasierten Steuerung und Regelung wird implizit davon ausgegangen, dass die Reduktion von Überlaufvolumina zugleich eine Reduktion von Überlauffrachten bedeutet, was jedoch nicht notwendigerweise der Fall ist.. Etliche in der Literatur beschriebene Ansätze zu einer schmutzbasierten Kanalnetzsteuerung setzen die Verfügbarkeit von Wassergütemessungen voraus (Schütze et al., 2004). Dies dürfte unter Praxisgesichtspunkten problematisch sein (vgl. Rauch et al., 2002). Interessant ist der Ansatz von Lacour und Schütze (2011), der die Verschmutzung über einen leicht, auch online zu messenden, Surrogatparameter (hier: Trübung) ermittelt. Da jedoch selbst die Trübungsmessung praktische Schwierigkeiten aufwirft, wird im vorliegenden Projekt ein weiterer Weg vorgeschlagen: Aus (vergleichweise leicht messbaren) Durchflüssen (bzw. aus Wasserstandsmessungen gewonnenen Durchflussinformationen) und dem für kommunale Kläranlagen recht gut bekannten Tagesgängen der wichtigsten Inhaltsstoffe kann – vergleichsweise einfach – eine Abschätzung über die im Gesamtwasserstrom (häusliche Abwässer, Straßenabflüsse) enthaltene Schmutzfracht getroffen werden (vgl. Abschnitt 6.2.2). Zusammenfassend lässt sich also sagen, dass die Erweiterung des Reglers um die Priorisierung aus zwei Gründen verfolgt wird: Es können statische Präferenzen von Überlauforten vorgegeben werden. Beispielsweise tritt in der Praxis häufig der Fall ein, dass – wenn ungereinigtes Abwasser abgeschlagen werden soll - diese Abschläge vorrangig in weniger sensible Vorfluter erfolgen sollen. Es ist also wünschenswert, bereits im Steuerungsalgorithmus eine Priorisierung von Überlaufbauwerken vornehmen zu können. Die angestrebte frachtbasierte Steuerung stellt dann lediglich einen dynamischen Spezialfall von Fall a) dar: kann die Priorisierung dynamisch in Abhängigkeit vom Verschmutzungsgrad des Abwassers in den einzelnen Kanalnetzelemente gewählt werden, können Überläufe frachtbasiert optimiert werden. Hierdurch könnten dann beispielsweise stärker verschmutzte Abwässer zur Kläranlage geleitet und wenig verschmutzte Abwässer zur Entlastung geführt werden. Für die Nutzbarmachung dieser Informationen (bzgl. der Verschmutzung in den Abwasserströmen) wird zunächst das grundlegende Konzept der Priorisierung von Abwasserströmen im Steuerungskonzept umgesetzt. Dies ermöglicht dann nicht nur die Berücksichtigung unterschiedlicher Verschmutzungsgrade (d.h. Priorisierung entsprechend der Konzentration von Abwasserinhaltsstoffen), sondern auch die (in der Praxis häufigen) Anforderungen, bei Entlastungen in mehrere Vorflutgewässer den Entlastungen in weniger sensitive oder weniger vorbelastete Gewässer den Vorrang zu geben (vgl. z. B. Schütze und Haas, 2010). Da sich im vorangegangenen Berichtszeitraum die große Bedeutung der Nominalabflüsse für die Steuerung und Regelung gezeigt hat, wurde ein Priorisierungskonzept entwickelt, das direkt auf die Nominaleinflüsse wirkt. Dieses Konzept basiert, ähnlich wie das grundlegende Regelungskonzept, auf den beiden Grundstrukturen „parallel geschaltete Netzelemente“ und „in Reihe geschaltete Netzelemente“. Diese werden nachfolgend diskutiert: 1.

parallel geschaltete Netzelemente: die Priorisierung verfolgt hierbei eine ggf. von der standardmäßigen (d.h. ohne Priorisierung) Zuweisung von Kapazitäten (über die Nominalabflüsse) abweichende Aufteilung von n Abwasserströmen. Die Summe der in dieser Parallelverknüpfung abgeleiteten Abwasserkapazitäten (d.h. die Summe der Nominalabflüsse qnom,i) bleibt hierbei unverändert, d.h. es erfolgt eine Zuweisung auf qnom,i’ mit

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20

n

 i 1

2.

n

q nom,i ' 

 qnom,i

(3)

i 1

in Reihe geschaltete Netzelemente: hierbei gilt es, zwischen weiter oberhalb und weiter unterhalb liegenden Entlastungen zu priorisieren. Wird hier die Summe der Nominalabflüsse qnom,1 + qnom,2 gegenüber dem Nominalabfluss unterstrom variiert, so ergibt sich eine unterschiedliche Wichtung (Präferenz) von Überläufen oben (B1 und B2) und unten (B3) im System.

Das Priorisierungskonzept beruht in beiden Fällen auf einer Modifikation der Nominalabflüsse. Hierbei wird angenommen, dass die Normalabflüsse entsprechend zuvor gewählter Wichtungsfaktoren modifiziert werden (im Falle 1 unter Beibehaltung der Summe der Nominalabflüsse) und dass festgelegte Ober- und Untergrenzen für die Nominalabflüsse einzuhalten sind. Im Falle 1 erfolgt also die Festlegung modifizierter Nominalabflüsse qnom,i mit qnom_min ≤ qnom’ ≤ qnom_max mit Vektoren qnom, qnom_min, qnom_max und w (Vektor der Wichtungen) unter Einhaltung der Bedingung (1). Nach Testung verschiedener Optionen zur Priorisierung von Strängen hat sich das Folgende als sinnvoll erwiesen: Zu 1.): Bei n parallel geschalteten Kanalnetzsträngen erhalte jeder Strang eine Wichtung wi ≥ 0 (diese kann statisch definiert oder dynamisch ermittelt werden [z. B. aus dem Verschmutzungsgrad des jeweiligen Stranges]). Ein großes wi soll hierbei dem Strang i einen höheren Drosselabfluss zuweisen (d.h. Abschläge aus Strang i sollen reduziert werden, z. B. wenn das Abwasser in Strang i stärker verschmutzt ist). Haben sämtliche wi, i=1,..,n, den gleichen Wert (Defaultfall), so wird keiner der Stränge bevorzugt, und für alle i wird der Nominalabfluss auf seinen Defaultwert gesetzt. Zu 2.): Ein zweiter Parameter ist durch einen Faktor qmaxpri gegeben, mit dem die Nominalabflüsse in parallelen Strängen (innerhalb der zulässigen Bereiche) multipliziert werden (Default: 1). Abbildung illustriert die Definitionen dieser Priorisierungsparameter für den Fall n = 2:

ADESBA +

21

Abbildung 9: Wichtungskonzept: Wichtungsfaktor p zur Wichtung zweier Nominalabflüsse 6.2.2

Algorithmus zur Schätzung von Konzentrationsverläufen

Für die Entwicklung des prädiktiven Reglers mit Berücksichtigung der Abwasserfrachten, wird eine Methode benötigt, um die relevanten Schmutzkonzentrationen des Abwassers abzuschätzen. Basis der Konzentrationsabschätzung ist die Methode aus [Langergraber et al. 2008], [Alex 2008] bzw. aus. [Alex et al. 2009] bei der in einem anderen Zusammenhang ein einfaches Modell zur Beschreibung der Abwasserzusammensetzung entwickelt wurde. Es wird angenommen, dass sich kommunales Abwasser aus vier Quellen zusammensetzt:  Fremdwasser (CSB niedrig, TKN niedrig , P mittel , Q ca. 30%)  häusliches Schmutzwasser (ohne Urin) (CSB mittel, TKN mittel, P mittel, Q ca. 63%)  N-haltiges Abwasser (Urin) (CSB mittel ,TKN sehr hoch, P mittel, Q ca. 7%)  Regenwasser Jeder dieser Bestandteile wird vereinfachend als konstant zusammengesetzt betrachtet. Lediglich der Volumenstrom wird als veränderlich angenommen. Infiltration water, Q=const. C=const.

periodic dry weather inflow

.

Low-N-wastewater, Q=periodic, C=const

PLug-Flow-Element (tH) (sewer+primary clarifier)

High-N-wastwater „urine“, Q=periodic, C=const.

Abbildung 10: Modellansatz zur Beschreibung des Abwasseranfalls

Ziel des Tagesgang-Online-Analysers ist es vorrangig eine Abschätzung des Verschmutzungsgrades des Abwassers zu liefern (hier CSB). Weiterhin kann der Block

ADESBA +

22

benutzt werden um Drosselbauwerke zu überwachen und untypische Betriebssituationen zu erkennen. Der Tagesgang-Analyser nimmt vereinfachend an, das sich der Trockenwetterabfluss im Kanalnetz aus zwei Quellen zusammensetzt: häusliches Schmutzwasser und Fremdwasser (Siehe [Langergraber et al 2008]). Im Regenfall kommt Regenwasser hinzu. 6.2.2.1

Abschätzung CSB

Für die Gesamt CSB Fracht resultiert aus dieser Annahme:

CODt  qt   CODx q x t   CODinf qinf  CODr qr t  mit

(4)

CODt  CSB im Kanal Abwassermenge im Kanal (gesamt) qt  CSB des häuslichen Abwassers (konstant) CODx

q x t  CODinf qinf CODr

qr t 

Zyklischer Anfall häuslichen Abwassers CSB Fremdwasser (konstant) Fremdwassermenge (konstant) CSB Regenablauf (konstant) Regenablauf

Hierbei ist zu beachten, dass die Konzentrationen der drei Bestandteile jeweils konstant sind aber in der Mischung für die Dynamik des CSBs verantwortlich sind. Für die Berechnung des Gesamt-CSB resultiert der folgende Zusammenhang:

CODt  

CODx q x t   CODinf qinf  CODr qr t  qt 

(5)

Die Gesamt-Wassermenge des beobachteten Kanalabschnittes ist

qt   q x t   qinf  qr t 

(6)

und wird als bekannt vorausgesetzt (Ermittelt über den qin Beobachter). Für den Trockenwetterabfluss

q DW t   q x t   qinf

(7)

wird ein periodischer Verlauf angenommen, der durch den Block abgeschätzt werden kann. Auch der Fremdwasseranteil qinf wird abgeschätzt. Damit kann der Regenwasseranteil über

qr t   max qt   q DW t , 0

(8)

abgeschätzt werden. Die Begrenzung auf Null erfolgt um negative Regenwassermengen zu vermeiden. Für den Schmutzwasseranfall ergibt sich dann:

q x t   max q DW t   qinf ,0

(9)

ADESBA +

23

Für den Gesamt-CSB ergibt sich letztlich:

CODt  

6.2.2.2

CODx q x t   CODr qr t  q DW t   qr t 

(10)

Abschätzung Fremdwasser

Der Anteil der Fremdwassermenge kann extern abgeschätzt werden und dann dem Block vorgegeben werden. Dann ergibt sich

qinf  f q inf q DW

(11)

mit der mittleren Trockenwettermenge q DW . Die Menge des Fremdwassers kann aber auch intern abgeschätzt werden Zur Abschätzung des Zeitverlaufes der Trockenwetterwassermenge wird für jeden Tag der Abwasseranfall q D (i T0 ) mit (i=1..24, T0=1h) aufgezeichnet. Dann wird der jeweilige Tagesminimumwert ermittelt.

q D,min  min q D (i T0 ), i  124

(12)

Für die aktuelle Schätzung der Fremdwassermenge wird folgende Aktualisierungsvorschrift verwendet: qinf (k  1)  1  k dump,inf,2 qinf (k )  k dump,inf,2 f inf,min q D,min (13) mit





 k dump,inf , f inf,min q D,min  2 qinf (k ) k dump,inf,2   k dump,inf f kdump, f inf,min q D,min  2 qinf (k )

(14)

Dies entspricht einer exponentiell gewichteten Mittelung bzw. einem diskreten Tiefpass-Filter 1. Ordnung. Die Glättungskonstante der Wichtung kdump,inf,2 wird weiter verringert (auf den Wert kdump,inf fkdump), wenn das aktuelle Minimum mehr als 2 mal so groß ist wie die aktuelle Schätzung (z.B. bei Regeneinfluss). Als Standardparameter werden kdump,inf= 0.1 fkdump= 0.1 gewählt. 6.2.2.3

Abschätzung Trockenwetterwassermenge

Zur Abschätzung des Zeitverlaufes der Trockenwetterwassermenge wird für jeden Tag der Abwasseranfall q D (k T0 ) mit (k=1..24, T0=1h) aufgezeichnet. Der stündliche Abwasseranfall

q D (k T0 ) wird über eine Trapezintegration ermittelt: q D (k T0 ) 

T0 / T1 1

 j 0

q((k  1)T0  j T1 )  q((k  1)T0  ( j  1)T1 ) T1 2

(15)

ADESBA +

24

mit der Tastzeit der Datenerhebung von T1 (z.B. 1 min oder 5 min). Am Ende des Tages wird die aktuelle Schätzung des Trockenwettertagesganges mit den Daten des aktuellen Tages aktualisiert. Diese Aktualisierung erfolgt mit folgender Vorschrift:

q DW (i T0 )(k  1)  (1  k dump,dw ) q DW (i T0 )(k )  k dump,dwq D (i T0 )

(16)

k dump, isdry  k dump,dw   k dump f kdump, NOT isdry

(17)

mit

Die typische Standardabweichung wird ebenfalls ermittelt:

 DW (i T0 )(k  1)  (1  kdump,dw)  DW (i T0 )(k )  kdump,dw qD (i T0 )  qDW (i T0 )

(18)

Die Wichtung des aktuellen Tages ist abhängig davon, ob der aktuelle Tag als Trockenwettertag betrachtet wird (isdry). Falls der Tag nicht als Trockenwettertag erkannt wird, ist die Wichtung des aktuellen Tages sehr gering. Die Information ob der aktuelle Tag ein Trockenwettertag war oder nicht kann extern vorgegeben oder intern berechnet werden. Falls die Ermittlung intern erfolgt, wird der Tag genau dann als Trockenwettertag erkannt, wenn:

isdry  qD  1.2 qDW   

qD (i)  qDW (i)  3  DW (i)

i 124

(19)

d.h. der aktuelle Tagesmittelwert kleiner ist als das 1.2 fache des typischen Trockenwettertages und jeder Stundenwert kleiner ist als der typische Stundenwert plus dem dreifachen der typischen Standardabweichung des Stundenwertes. 6.2.2.4

Unterscheidung von zwei Klassen von Trockenwettertagen

Die Ermittlung des typischen Trockenwettertages wird für zwei potentielle Klassen von Trockenwettertagen durchgeführt. Typischerweise würden Wochentage und Wochenendtage / Feiertage unterschieden werden. Ob der jeweilige Tag ein Wochentag oder ein spezieller tag also ein Wochenendtag oder Feiertag ist, muss dem Block extern vorgegeben werden.

6.2.2.5

Implementierung und Test

Der Algorithmus wurde in IEC 61131 ST implementiert. Der erste Test erfolgt mit den synthetischen Zulaufdaten des BSM2 (Siehe u.a. [Nopens et al. 2008]). Das Modell ist Abbildung 11 dargestellt.

ADESBA +

25

Abbildung 11: Testmodell mit BSM2 Daten Der geschätzte typische Trockenwettertag mit der geschätzten Standardabweichung und den Daten des aktuellen Tages sind in Abbildung 12 dargestellt.

Tag 1

Tag 8

ADESBA +

26

Abbildung 12: geschätzte Trockenwettertagesgänge In Abbildung 13 ist die geschätzte Fremdwassermenge und in Abbildung 14 die resultierende geschätzte CSB Konzentration im Vergleich zur angesetzten Konzentration dargestellt.

Abbildung 13: geschätzte Fremdwassermenge

Abbildung 14: geschätzte CSB Konzentration Die hier erreichbare Güte ist sehr hoch, liegt aber zu einem signifikanten Anteil am synthetischen Charakter der zu schätzenden Daten. Um einen realistischeren Test zu

ADESBA +

27

ermöglichen wurde auch ein Test mit gemessenen Daten durchgeführt (Graz, Siehe [Gruber et al. 2005]). Beispiele der geschätzten Tagesgänge sind in Abbildung 15 dargestellt.

Abbildung 15: geschätzte Trockenwettertagesgänge In Abbildung 16 gegenübergestellt.

sind

die

geschätzten

CSB

Konzentrationen

den

Messungen

Abbildung 16: Geschätzter CSB Die Güte ist für die hier gestellte Aufgabe (Qualitative Unterscheidung zwischen Trockenwetterabfluss und Mischwasser, Grobe Unterscheidung) mehr als ausreichend.

6.2.3

Parallelschaltung

ADESBA +

28

Im Folgenden wird der Effekt der Berücksichtigung der Priorisierung in der Steuerung für parallel geschaltete Becken untersucht. Nachfolgend wird für das oben beschriebene Beispiel der ADESBA-Algorithmus mit und ohne Priorisierung angewendet. Die oben beschriebene Berücksichtigung von Fließzeiten findet auch hier statt. Die Nominalabflüsse entsprechen hier den statischen Drosselabflüssen (qnom,1 = 20 l/s; qnom,2 = 40 l/s). Tabelle 6: Anwendung der ADESBA+-Steuerung mit Priorisierung

1. 2. 3.

ADESBA ohne Priorisierung ADESBA, CSO1 zu reduzieren ADESBA, CSO2 zu reduzieren

p [-] 0 +1 -1

CSOges [m3] 7343 7346 7367

CSO1 [m3] 3373 3273 3461

CSO2 [m3] 3970 4072 3906

CSO3 [m3] 0 0 0

Es zeigt sich, dass die Anwendung des ADESBA+-Algorithmus auch in diesem Beispiel zu einer Reduktion des Gesamtüberlaufvolumens (knapp 10 %) führt. Eine Priorisierung von Überläufen kann erreicht werden, jedoch fällt der Effekt wesentlich schwächer aus als bei einer Priorisierung (statischen Verschiebung) statischer Drosselabflüsse. Dies deutet an, dass der ADESBA+-Algorithmus bereits in seiner ersten Version Steuerungspotenziale recht gut ausschöpft. Abschließend in diesem Abschnitt wird die Verwendung von Konzentrationsinformationen zur dynamischen Priorisierung paralleler Stränge untersucht. Auch wenn die Beschreibung hier anhand des CSB erfolgt, so sind auch andere (und in der Praxis wohl besser geeignete) Schmutzparameter als Grundlage einer dynamischen Priorisierung verwendbar. Im Simulationsmodell werden Messinformationen der CSB-Konzentration an den Eingang des Priorisierungsblockes (im Managerblock enthalten) gekoppelt. Bzgl. der Schmutzbelastungen im Beispielmodell werden für die nachstehend beschriebenen Analysen folgende Annahmen getroffen: Tabelle 7: Definition der Verschmutzungsparameter im Testbeispiel Art des Zuflusses EZG1 – Trockenwetterabfluss EZG1 – Fremdwasser EZG1 – Regenabfluss EZG2 – Trockenwetterabfluss EZG2 – Fremdwasser EZG2 – Regenabfluss

CSB-Konzentration 1200 mg/l 1200 mg/l 107 mg/l 600 mg/l 600 mg/l 107 mg/l

Für dieses Beispiel sind die CSB-Konzentrationen bewusst stark unterschiedlich gewählt worden. Man beachte, dass auch die Konzentrationen des Fremdwasserabflusses gleich denen des Trockenwetterabflusses gesetzt worden sind. EZG1 leitet also besonders stark verschmutztes Abwasser in das Kanalnetz ein. Eine Priorisierung sollte erreichen, dass Abschläge besonders aus EZG1 reduziert werden, indem Abwasser vorrangig aus Becken 1 in weiter unterhalb gelegene Teile des Kanalnetzes abgeleitet wird. Mit diesen Annahmen

ADESBA +

29

ergeben sich für den Defaultfall und für die oben beschriebene ADESBA+-Steuerung die in Tabelle 8 enthaltenen Ergebnisse bzgl. Überlauffrachten: Tabelle 8: Frachtbasierte Abflusssteuerung (1 Woche) Überlaufwassermenge [m3}

Überlauffracht [kg]

Summe

Becken1

B2

B3

Summe

Becken1

B2

B3

Stat. Drosseln (Default)

8066

3520

4011

534

1166

508

494

164

ohne Priorisierung

7343

3373

3970

0

1020

503

516

0

statische Priorisíerung

7346

3273

4072

0

1012

474

538

0

dyn. Priorisierung anhand der CSBBeckenkonzentrationen

7341

3284

4056

0

1012

476

535

0

N.B.: Simulationszeitraum: 1 Woche Anhand des dargestellten Beispiels kann die Schlussfolgerung gezogen werden, dass die dynamische Priorisierung (mittels Konzentrationsmessungen) zwar zu einer Reduktion von Überlauffrachten führen kann. Jedoch erscheint dieses Potenzial zur Frachtreduktion nur ein geringes Ausmaß zu besitzen. Um nun jedoch eine von der hier betrachteten Einzelereigniszeitreihe von einer Woche unabhängige Schlussfolgerung ziehen zu können, sind nachfolgend die Resultate über einen Simulationszeitraum von 30 Jahren dargestellt. Tabelle 9: Frachtbasierte Abflusssteuerung (30 Jahre) Überlaufwassermenge [1000m3}

Überlauffracht [t]

Summe

Becken1

B2

B3

Summe

Becken1

B2

B3

Stat. Drosseln (Default)

4043

1706

2174

163

595

258

297

40

ohne Priorisierung

3906

1690

2200

16

569

259

307

2

statische Priorisíerung

3905

1639

2231

34

567

250

312

5

dyn. Priorisierung anhand der CSBBeckenkonzentrationen

3904

1649

2222

34

567

251

311

5

Die Analyse der Ergebnisse über 30 Jahre ergibt ähnliche Schlussfolgerungen wie oben dargestellt. In diesen Beispielen wurde das Vorliegen idealer (messfehlerfreier) Konzentrationsmesswerte angenommen. Die Kopplung der Abschätzung von CSBKonzentrationen aus Abflussmessungen in Verbindung mit Tagesganglinien (vgl. Abschnitt 6.2.2Fehler! Verweisquelle konnte nicht gefunden werden.) mit dem hier beschriebenen teuerungsmodul ist nun unmittelbar möglich. Insgesamt konnten die Konzepte der Berücksichtigung von Fließzeiten und der Priorisierung von Abflüssen, bis hin zur Verwendung von Konzentrationsmessungen im Steuerungsalgorithmus erfolgreich umgesetzt werden. Ihr zusätzliches Potenzial ist jedoch begrenzt; sie stellen aber sinnvolle Erweiterungen des ADESBA+-Steuerungskonzeptes für die beschriebenen Sonderfälle (zwingende Einhaltung von Grenzwerten; Priorisierung von Überlauforten) dar.

ADESBA +

6.2.4

30

Reihenschaltung

Des Weiteren wurde die Priorisierung von in Reihe geschalteten Becken spezifiziert und analysiert. Die Priorisierung von in Reihe geschalteten Becken bzw. Überlaufbauwerken erfolgt im Anschluss an die Priorisierung paralleler Strukturen. Entsprechend dem bei der Priorisierung paralleler Stränge gewählten Methodik, die Nominalflüsse qnom der Einzelstränge entsprechen der Priorisierung zu modifizieren (unter Beibehaltung ihrer Summe, vgl. vorangegangener Zwischenbericht), so wird bei der Priorisierung von Strukturen in Reihe der Nominalabfluss der Drossel zwischen den entsprechenden Becken gemäß der Priorisierungsvorgabe (z. B. Konzentrationen in den Becken oberhalb und unterhalb) modifiziert. Dies geschieht durch Multiplikation des Drosselabflusses mit einem Faktor β > 0 (Defaultwert: 1), der – beispielsweise in Abhängigkeit von der Konzentrationsdifferenz - erhöht bzw. verringert wird (vgl. Abbildung 17).

-

Abbildung 17: Berechnung des Faktors β aus der Konzentrationsdifferenz für die frachtbasierte Steuerung von in Reihe geschalteten Becken Die gemäß diesem Ansatz durchgeführte Priorisierung bei Reihenschaltung wurde sowohl in Testbeispielen als auch für das reale Kanalnetz Hildesheim simuliert. in der Simulation auch für das reale Kanalnetz von Hildesheim zu analysieren. Hierzu wurde das von ISAH erstellte Simulationsmodell des Hildesheimer Netzes verwendet. Nachstehend werden die Ergebnisse der Simulationsläufe für Hildesheim skizziert: Als Grenzwerte für die Nominalabflüsse (Minimalwert, Maximalwert) bei schmutzfrachtbezogener Steuerung wurden hierbei die Grenzwerte der entsprechenden Drosseleinstellungen angesetzt. Tabelle Tabelle 10: Simulation verschiedener Steuerungsvarianten (30tägige Regenreihe) zeigt einige Resultate aus der Simulation einer dreißigtägigen realen Regenreihe für verschiedene Steuerungsszenarien. Tabelle 10: Simulation verschiedener Steuerungsvarianten (30tägige Regenreihe) Feste Drosseln (1) Überlaufvolumen

113664

ADESBA volumenbasiert (2) 110952

ADESBA mit Fließzeiten (3)

ADESBA mit Schmutzfrachtberücksichtigung (4)

ADESBA mit Schmutzfrachtberücksichtigung (5)

111550

111553

111484

ADESBA +

31

[m3] Überlauffracht [kg]

12323

12009

12091

12093

12082

Spalte (1) zeigt die Überlauffrachten und –konzentrationen bei fester Drosseleinstellung (Basisfall). In Spalte (2) sind dem gegenüber die Werte des volumenbasierten AdesbaAlgorithmus gegenüber gestellt. Es zeigt sich eine Reduktion des Überlaufvolumens. Das – nach Zentralbeckenansatz – ermittelte theoretische Optimum liegt für dieses Beispiel und für diese Regenreihe bei 107339 m3. Spalte (3) gibt die Werte bei Verwendung des fließzeitenReglers an. Wie bereits oben erläutert, ist hier sogar eine (leichte) Zunahme der Überlaufmengen zu verzeichnen. Spalten (4) und (5) zeigen die Ergebnisse bei frachtbasierter Steuerung (und gleichzeitiger Berücksichtigung der Fließzeiten) – in (4) werden lediglich die parallelen Stränge gegeneinander priorisiert, wohingegen in (5) zudem auch die Priorisierung der Reihenschaltung eingeschaltet ist. Es zeigt sich, dass die frachtbasierte Steuerung gegenüber anderen Steuerungsvarianten (3 und 4) zu einer (leichten) Reduktion der Frachten, gegenüber (2) sogar zu einem leichten Anstieg, führt. Es zeigt sich also, dass – für dieses Beispiel – die frachtbasierte Steuerung nicht zu (nennenswerten) Verbesserungen führt.

6.3

Pumpenstaffeln

Um Kosten und die Belastungen der Umwelt zu minimieren, ist eine wichtige Aufgabe eines Reglers einer Pumpenstaffel die Fördermengen auf die beteiligten Pumpen derart zu verteilen, dass ein energetisches Optimum erreicht wird. Das heißt er soll eine Konstellation finden, welche die Gesamtfördermenge bedient und gleichzeitig einen geringen (beziehungsweise den geringsten) Leistungsbedarf hat. Als Teilaspekt der Minimierung des Energieaufwands muss auch häufiges An- und Ausschalten der Pumpen bei verschiedenen Sollfördermengen verhindert werden, da sich die Anfahr- und Abschaltphasen negativ auf die Laufzeit und die Förderleistung auswirken. Für diese Aufgabe wird jede Pumpe bezüglich Pumpenkennlinie, mechanischen Wirkungsgrad und im geregelten Fall dem Wirkungsgrad des Frequenzumrichters beschrieben.

Abbildung 18: Leistungsbedarfkennlinien am Beispiel einer Abwasserpumpe

ADESBA +

32

Es wurden unterschiedliche Ansätze zur Ermittlung optimaler Staffelaufteilungen untersucht. Neben empirischen Algorithmen wurde auch Ansätze mit numerischer Optimierung (vollständige Suche (Siehe Abbildung 19), Simplex-Suchverfahren) und analytischer Optimierung verfolgt.

Abbildung 19: Leistungsbedarf mit Nebenbedingung (unterschiedliche Pumpen) Als Ergebnis ergeben sich Zuordnungsdiagramme wie in Abbildung 20 dargestellt.

Abbildung 20: Aufteilung der Fördermenge An einem praxistauglichen Vorgehen wird noch gearbeitet.

6.4 6.4.1

Vergleichmäßigungsregler Einleitung

Die Steuerungsbox ADESBA ist eine Lösung für eine Verbundsteuerung, die ausschließlich mengenorientiert auf eine gleichmäßige Auslastung der Stränge, auf eine optimale Nutzung der Staupotenziale des Mischwassernetzes und auf eine Reduktion von Abschlagsvolumina zielt. Eine Vergleichmäßigung des Kläranlagenzulaufs hinsichtlich Abwassermenge und

ADESBA +

33

hinsichtlich der Schmutzwasserfracht ist eine erhebliche inhaltliche Ausweitung der Aufgabenstellung. Als Schlüsselparameter für den Kläranlagenbetrieb lassen sich klar der Parameter CSB als Maß für die organische Belastung und der TKN als Maß für die Stickstoffbelastung identifizieren. Durch diese beiden Verschmutzungsparameter wird auch der Energiebedarf zur Belüftung einer Kläranlage getrieben. Eine Frachtvergleichmäßigung ist an der Quelle hochkonzentrierter Einleitungen (Indirekteinleiter), im Zulauf der Kläranlage (TagesgangVergleichmäßigungsbecken) oder aber für hochkonzentrierte interne Ströme auf der Kläranlage (Prozesswasser) vorstellbar. Prinzipell ist der Betrieb des Vergleichmäßigungsbeckes im Haupstrom- oder Nebenstrom vorstellbar. Für die Entwicklung von Vergleichmäßigungsreglern werden folgende Teilaufgaben definiert: Algorithmus zum Lernen zyklischer Zulaufmuster: Ein Vergleichmäßigungsregler kann dann optimal arbeiten, wenn er den künftigen Zulauf gut vorhersagen kann. In vielen Fällen unterliegt der natürliche Zulauf periodischen Mustern (Schichtzyklus, Tagesgang, Wochengang, Jahresgang) die aus historischen Daten erlernt werden können. Ein Algorithmus für diese Aufgabe ist Bestandteil des Reglers. In der ungünstigsten Situation ist der natürliche Zulauf nicht periodisch. In diesem Fall ist zumindest die Schätzung des mittleren Zulaufes sinnvoll. Gütefunktion: Um die gewünschte Funktion des Reglers zur Mengen- und Frachtvergleichmäßigung zu erreichen ist es notwendig zu formulieren, was die gewünschte Funktion des Reglers ist. Hierzu ist eine mathematische Beschreibung in Form einer Gütefunktion sinnvoll. Im Falle einer prädiktiven Regelung wird diese Gütefunktion explizit benötigt. Optimale Stellfolgen/Wasserständsverläufe: Wenn das nominelle periodische Zulaufmuster und die gewünschte Funktion des Reglers in Form von Gütefunktionen bekannt ist, können optimale Stellfolgen bzw. optimale Verläufe des Wasserstandes in Vergleichmäßigungsbecken ermittelt werden. Diese Verläufe werden für den Regler benötigt. Methode zur Zulaufvorhersage: Im Betrieb wird der natürliche Zulauf vom angenommenen Zulauf abweichen. Wenn mit einem prädiktiven Regelungsansatz gearbeitet werden soll, ist es erforderlich basierend auf der aktuellen Abweichung vom angenommenen Zulaufmuster den künftigen Verlauf dieser Abweichung zu beschreiben (über den Prädiktionshorizont). Regler: Die Komponenten sind zu einem Regler zusammenzuführen. Es sind unterschiedliche Varianten denkbar. Eine Variante ist eine klassische Kombination aus Vorsteuerung (optimale Stellfolge im Nominalfall) kombiniert mit einer Regelung des Wasserstandes dem optimalen Wasserstandsverlauf folgend. Als zweite Variante können Modellgestützte Regelungsalgorithmen (prädiktive Regler) eingesetzt werden. Die Ableitung der Komponenten erfolgt zunächst für die Mengenvergleichmäßigung mit einem Becken im Hauptschluss.

ADESBA +

34

qin(t) cin(t) q(t) c(t)

V(t) c(t)

Abbildung 21: Vergleichmäßigungsbecken im Hauptschluss 6.4.2

Algorithmus zum Lernen zyklischer Zulaufmuster

Der hier zu verwendende Algorithmus kann aus dem AP Frachtbasierte Steuerung (vgl. Kapitel 6.2.2.3) übernommen werden. 6.4.3

Gütefunktion

Für die Mengenvergleichmäßigung ist die gewünschte Funktion des Reglers im Falle eines ausreichen großen Beckens trivial: q (k )  q in

(20)

Der Ablauf ist gleich dem mittleren Zulauf. Aus Robustheitsgründen wird man auch einen gewünschten Verlauf des Füllstandes (Füllvolumens) fordern. Hier ist z.B. eine Schwankung um den Mittelwert sinnvoll: V max V V V min

(21)

Wenn das Becken nicht groß genug für eine optimale Vergleichmäßigung ist, kann folgende Gütefunktion verwendet werden: n

 q (k )  q in 

g  w max(V max V min )  dV max ,0  k 1

6.4.4

2

n

(22)  min

Optimale Stellfolgen/Wasserständsverläufe

Wenn ein periodischer Zulauf gegeben ist, wie sieht eine optimale Stellfolge aus und welcher Zeitverlauf für die Beckenfüllung resultiert hieraus? Das Volumen muss dabei offensichtlich innerhalb vorgegebenen Grenzen verlaufen (Randbedingung). Ansonsten ist Gl. (22) zu minimieren. Variante 1: Da die optimale Stellfolge bei periodischem Eingangssignal ebenfalls ein periodisches Signal sein muss, ist es naheliegend eine Fourierreihe zur Beschreibung des Stellsignales anzusetzen.   2  q (k )  a0  a1 sin 2 k T0   ...  a nf sin nf k T0   T p  Tp     

(23)

ADESBA +

35

  2  b1 cos 2 k T0   ...  bnf cos nf k T0  T p  Tp     

Wobei gelten muss: a0  q in

(24)

(Mittlerer Ablauf = mittlerer Zulauf) Die Parameter a1 .. anf, b1 .. bnf können beispielsweise durch eine Parameteroptimierung bestimmt werden. Die Optimierung ist hierbei nicht einfach, da Erfahrungen mit diesem Ansatz zeigen, dass die Gütefunktion offensichtlich viele lokale Minima besitzt. Variante 2: Wenn das periodische Eingangssignal ebenfalls durch eine Fourierreihe beschrieben wird:   2  q in (k )  c 0  c 1 sin 2 k T0   ...  c nf sin nf k T0   T p  Tp     

  2  d 1 cos 2 k T0   ...  d nf cos nf k T0  T p  Tp     

(25)

und man davon ausgeht, das die Form der optimalen Stellfolgte der Form des Zulaufes entspricht (selber Mittelwert, geringere Amplitude), dann kann die Stellfolge durch   2  q (k )  c 0  x c 1 sin 2 k T0   ...  x c nf sin nf k T0   T p  Tp        2  x d 1 cos 2 k T0   ...  x d nf cos nf k T0  T p  Tp     

(26)

mit dem Freiheitsgrad x beschrieben werden. Hier ist die Suche der optimalen Lösung deutlich einfacher, da nur ein Freiheitsgrad (x) vorhanden ist (lineare Suche). Variante 3: Wenn man davon ausgeht, dass der zeitliche Verlauf der Beckenfüllung in seiner Form dem Verlauf der Beckenfüllung bei ausreichend großem Becken entspricht, wird die Ermittlung der optimalen Stellfolge bzw. des optimalen Füllgrades noch einfacher. Dann kann der Verlauf der Beckenfüllung aus Zulauf und optimalen Ablauf (Gl. (20)) aus dem Zusammenhang:



(27)



(28)

Vopt (t )  q in (t )  q (t )

bzw. Vopt (t )  q in (t )  q in

bzw.

ADESBA +

36

Tp

Vopt (k ) 



1





T0 q in (k )  q in T0 k 0

(29)

berechnet werden. Wenn man dann diesen optimalen Verlauf auf den erlaubten Schwankungsbereich eingrenzt, ergibt sich:  (k )  F Vopt (k ) Vopt

(30)

mit F 

dV max

(31)

Vopt ,maxV opt ,min

Wird dieser Verlauf um den Mittleren Wasserstand dVmax/2 zentriert ergibt sich:  (k ) Vopt  Vopt  ,min  Vopt

 ,max Vopt  ,min ) dVmax  (Vopt 2

(32)

Aus dem Wasserstandsverlauf kann dann über Gl (27) die optimale Stellfolge bestimmt werden:

q (k )  q in (k ) 

 (k  1) Vopt  (k ) Vopt

T0

(33)

Diese Varianten werden mit den 3 unterschiedlichen Zulaufmustern und Beckengrößen getestet: Fall Zulauf, Beckengröße 1) Beckengröße 1000 m3 16000

14000

12000

qin [m3/d]

10000

8000

6000

4000

2000

0

2)

0

0.1

0.2

0.3

0.4

Beckengröße 1000 m3

0.5 t [d]

0.6

0.7

0.8

0.9

1

ADESBA +

37

12000

11000

10000

qin [m3/d]

9000

8000

7000

6000

5000

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5 t [d]

0.6

0.7

0.8

0.9

1

Beckengröße 500 m3, Zulauf wie Fall 2 Beckengröße 1500 m3

3) 4)

16000 14000 12000 [m3/d]

10000 8000

q qest

6000

qopt

4000 2000

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5 t [d]

0.6

0.7

0.8

0.9

1

1400 V

1200

Für diese Testsituationen wurden die drei Varianten zur Berechnung optimaler Stellfolgen getestet (Siehe Tabelle 13). 1000

[m3]

800 600 400 200

Ausgewählte Ergebnisse sind in Tabelle 11, Tabelle 12 und Tabelle 13 dargestellt. 0

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5 t [d]

0.6

0.7

0.8

0.9

1

Tabelle 11: Optimale Stellfolgen für Fall 1 und 2 Fall 1

Fall 2

V1 16000

12000

14000

11000

12000

10000

[m3/d]

10000

[m3/d]

8000 6000

q qest

4000

qopt

8000

q qest

7000

2000

qopt

6000

0 -2000

9000

5000 0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5 t [d]

0.6

0.7

0.8

0.9

0

0.1

0.2

0.3

0.4

1

V2

0.5 t [d]

0.6

0.7

0.8

0.9

wie1000V1

V

16000 1000

V

14000 900

1

800

12000

800

10000

600

[m3]

[m3]

[m3/d]

700 8000

600

6000

500

400

q qest

4000

400 2000

qopt

200

0 300 -2000 200 0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5 t [d]

0.6

0.5 t [d]

0.6

0.7

0.8

0.9

1

100 0

0

0.1

0.2

0.3

0.4

1000

0.7

0.8

0.9

1 V

800

[m3]

600

400

200

0

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5 t [d]

0.6

0.7

0.8

0.9

1

0

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5 t [d]

0.6

0.7

0.8

0.9

1

ADESBA +

38

V3 12000

16000 14000

q qest

11000

12000

qopt

10000 9000

[m3/d]

[m3/d]

10000 8000

8000

6000

q qest

7000

qopt

4000

6000 2000

5000 0

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5 t [d]

0.6

0.7

0.8

0.9

0

0.1

0.2

0.3

0.4

1

0.5 t [d]

0.6

0.7

0.8

0.9

1

1000 900

V V

800

800

Tabelle 12: Optimale Stellfolgen für Fall 3 und 4 700

600 [m3]

600

Fall 3

Fall4004

[m3]

500 400

V1

300

200

16000

200 12000

14000

0

100

11000

12000

0

0.1

10000

0.2

0.3

0.4

0.5 t [d]

0.6

0.7

0.8

0.9

1

[m3/d]

0

[m3/d]

9000 8000

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5 t [d]

0.6

0.7

0.8

0.9

8000

q qest

6000

qopt

1

4000

q qest

7000

0

10000

2000

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5 t [d]

qopt

0.6

0.7

0.8

0.9

1

6000 1400

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5 t [d]

0.6

0.7

0.8

0.9

V2 Nf= 4

V

1200

1

1000 800

[m3]

5000

600 15000 400

500 12000

V

q qest

200

11000 400 [m3/d]

10000 0 0

10000

300

9000

qopt

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5 t [d]

0.6

0.7

0.8

0.9

1

[m ]

[m3/d] 3

5000

8000

q qest

7000

qopt

200

0

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5 t [d]

0.6

0.7

0.8

0.9

1

100 6000 5000

1500

0

0

0.1

0

0.1

0.2

0.3

0.2

0.3

0.4

0.4

0.5 t [d]0.5

0.6

0.7

0.6

0.7

0.8

0.8

0.9

V

1

0.9

1

t [d] [m3]

V3

1000

500

500 14000

V

12000 400

12000 0

11000

0

[m3]

300

[m3/d]

10000

[m3/d]

200

9000

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5 t [d]

0.6

0.7

0.8

10000

8000

0

70000

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5 t [d]

0.6

0.5 t [d]

0.6

0.7

0.8

q qest

6000

0.9

1

qopt

4000

6000 5000

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.7

0.8

1

qopt

100

8000

0.9

q qest

0.9

1

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5 t [d]

0.6

0.7

0.8

0.9

1

1400 V 1200 1000

450 400

[m3]

V

350

800 600 400

300

200

[m3]

Tabelle 13: Testergebnisse Berechnung optimaler Stellfolgen 250 0

200

3

[m /d]

150 100 50

Fall1 0

0.1

0.2

0.3

STD 0.4

0.5 t [d]

0.6

0.7

Ma-Mi

0.8

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5 t [d]

0.6

0.7

0.8

0.9

Variante 1

V2, Nf=2

V2, Nf=4

V3

2647

2857

2817

2808

7485

9719

9142

9174

0.9

1

Fall 2

STD

56

60

60

63

(V=1000)

Ma-Mi

147

199

199

209

1

ADESBA +

39

Fall 3

STD

940

1005

(V=500)

Ma-Mi

2482

3309

Fall 4

STD

1133

1188

1155

1186

Ma-Mi

2949

3364

3095

2827

dito

1004 3329

Die Güte wird hier numerisch als Standardabweichung und als Differenz von Maximalen zu minimalen Volumenstrom bewertet. Hier kann man feststellen, das in allen Fällen die Variante 1 (Optimierung aller Koeffizienten einer Fourierreihe) das beste Ergebnis liefert. Variante 2 und 3 sind etwa gleichwertig. Aus den Ergebnissen wird deutlich, das die Hypothese, das das optimale Stellsignal von der Form dem Zulauf entspricht (V2), bzw. das die Hypothese das der optimale Volumenverlauf dem Muster des Volumenverlaufes bei ausreichend großem Becken entspricht (V3) nicht zutreffen. Dennoch sind die resultierenden Stellfolgen nicht ungeeignet. Die erreichbare Güte kann als durchaus akzeptabel eingeschätzt werden. Das grundlegende Problem bei Variante 1 ist die zuverlässige Bestimmung der optimalen Parameter der Fourierreihe der Stellfolge. Es wurden neben klassischen Verfahren (Nelder-Mead, DFPS) auch unterschiedliche Optimierverfahren erprobt, die potentiell bessere globale Konvergenz Eigenschaften besitzen:  PSO: Partikel Schwarm Optimierung nach [Kennedy and Eberhart 1995] modifiziert nach [Shi und Eberhardt 1998] in einer Matlab-Implementierung von Brecht Donckels, BIOMATH 2006.  SCE: Shuffled complex evolution (SCE) algorithm, Ein spezieller evolutionärer Otimieralgorithmus ebenfalls in einer Implementierung nach von Brecht Donckels, BIOMATH 2006. Aber neben dem sehr hohen numerischen Aufwand ist auch hier das Ergebnis von den gewählten Startwerten abhängig und liefert auch abhängig von den zufällig erzeugten Startpopulationen unterschiedliche lokale Minima. Damit ist Variante 1 nicht produktiv einsetzbar kann aber helfen, die Güte anderer Varianten abzuschätzen. Da Variante 3 bei vergleichbarer Güte wie Variante 2 deutlich einfacher zu implementieren ist, wird diese Variante favorisiert. 6.4.5

Methode zur Zulaufvorhersage

Das auftretende Zulaufmuster kann selbständig durch den Regler erlernt werden (Siehe Abschnitt 6.2.2) oder durch den Betreiber vorgegeben werden. Für den künftigen Verlauf des Zulaufes (Prädiktion) wird angenommen: qˆin (k  j )  q in, period (k  j )  qe (k  j )

(34)

mit dem aktuellen Zulauffehler qe(k)

qe (k )  q in (k )  q in, period (k )

(35)

für den ein exponentiell abklingender Verlauf angenommen wird (Verhalten 1. Ordnung, Siehe Abbildung 22: Fehlerverlauf)

ADESBA +

40

j

q e (k  j )  q e (k ) e

T0 fTk ,err TP

(36)

mit der Tastzeit T0, der Zulaufperiode TP und dem Faktor fTK,err, der beschreibt in welchem Verhältnis die Abklingzeitkonstante zur Zulaufperiode steht.

Abbildung 22: Fehlerverlauf

6.4.6 6.4.6.1

Prädiktiver Regler Gütefunktion

Für den eigentlichen Vergleichmäßigungsregler können konventionelle Regler (P, PI, PID) oder auch prädiktive Regler eingesetzt werden. Ein prädiktiver Regler benutzt ein internes Modell der Regelstrecke um für eine vorgegebene Stellfolge den Verlauf der Regelgröße zu berechnen. Der berechnete Verlauf von Regel- und Stellgröße wird in einem Gütefunktional bewertet. Typischerweise hat dieses Gütefunktional den Aufbau wie Gl.(37):

J

n2

nu

i  n1

j 1

 xˆ(k  i)  w(k  i)2   u  u(k 

j )  u (k  j  1) 2

mit Variable

Beschreibung

n1..n2

Prädiktionshorizont

1..nu

Stellhorizont

xˆ (k  i)

Prädiktion der Regelgröße für den Zeitpunkt k+i

(37)

ADESBA +

41

w(k+i)

Angenommene Führungsgröße/Sollwert für k+i

u(k+j)

Vorgeschlagene Stellgröße für den Zeitpunkt k+i

u

Stellgrößenwichtung

Alternativ kann für eine bessere Interpretation auch

J 

n2

xˆ (k  i )  w (k  i ) n2  n1  1  1

i  n1

2

 u

1

T0

nu

u (k  j )  u (k  j  1)2 nu  1

(38)

j 1

verwendet werden. Hier entsprechen der erste Term der mittleren Regelabweichung und der zweite Term der mittleren Stellgrößenänderungsrate. Variable

Beschreibung

T0

Tastzeit

Die Stellfolge wird in jedem Tastschritt so bestimmt, das J minimal wird. Der erste Wert der Stellfolge wird als aktuelle Stellgröße ausgegeben (Single Step policy). Im Nächsten Tastschritt wird der Vorgang wiederholt. Werden lineare Modelle für die Regelstrecke angenommen, ergeben sich vereinfachte Möglichkeiten den Regler zu implementieren. Hier wird allerdings angenommen, dass die Regelstrecke durch ein allgemeines nichtlineares Modell beschrieben wird. In diesem Fall liegt das interne Streckenmodell als System nichtlinearer DGL, algebraischer Gleichungen und möglicherweise diskreter Differenzengleichungen vor. Eine Prädiktion erfordert dann die numerische Lösung dieser Systembeschreibung, startend von einem geeigneten Anfangszustand, mit Annahmen über die vorgegebene Störfolgen und Annahmen zum zeitlichen Verlauf weiterer auf den Prozess wirkender Störungen. 6.4.6.2

Asymptotischer Beobachter

Um eine gute Vorhersage (Prädiktion) des künftigen Verlaufs der Regelgröße zu ermöglichen, ist es erforderlich, das der Startzustand des Prädiktionsmodells mit dem Zustand des realen Prozesses gut übereinstimmt. Für lineare Systeme wird kann von dem in Abbildung 23 dargestellten Szenario ausgegangen werden:

ADESBA +

42

Abbildung 23: Asymptotisches Beobachtermodell Variable

Beschreibung

P1

Regelstrecke /Prozess Teil 1

P2

Regelstrecke /Prozess Teil 2

xˆ (k  i)

Prädiktion der Regelgröße für den Zeitpunkt k+i

w(k+i)

Angenommene Führungsgröße/Sollwert für k+i

u(k+j)

Vorgeschlagene Stellgröße für den Zeitpunkt k+i

u

Stellgrößenwichtung

Auf den Prozess wirkenden neben der Stellgröße u auch die Störgößen z1 (Wirkungsort am Eingang der Strecke oder beliebig innerhalb der Strecke) und z2 (Wirkungsort Streckenausgang). Dem Prozess wird ein Modell parallel geschaltet, das mit derselben Stellgröße u beaufschlagt wird. Da die Störungen a-priori unbekannt sind, werden diese im Modell zu Null angenommen. Bei idealem Streckenmodell und nach einer Einschwingzeit des Beobachtermodells unterscheidet sich der Ausgang des Modells vom Ausgang der Regelstrecke nur noch durch die überlagerte Wirkung der Störgrößen am Streckenausgang. Durch Differenzbildung kann die auf den Ausgang transformierte Störung z‘ ermittelt werden. Diese Verschaltung des Streckenmodells mit dem realen Prozess wird bei stabilem Streckenmodell/Prozess nach dem Abklingen der Prozessdynamik eine Schätzung des Prozesszustandes (ohne Berücksichtigung von Störauswirkungen) liefern. Bei linearem Streckenmodell kann dieser Zustand als Startzustand für Prädiktionen genutzt werden. Die Störauswirkungen werden durch Superposition überlagert. Dieser Ansatz kann auch für nichtlineare Prozessmodelle verwendet werden, wenn angenommen werden kann, dass die maßgeblichen Störungen am Streckenausgang wirken.

ADESBA +

43

Eine Prädiktion des künftigen Verlaufs der Regelgröße für ein Prädiktions-Stellsignal up startet dann mit dem geschätzten Prozesszustand und addiert zu dem simulierten Ausgangssignal die transformierte Störung z‘ hinzu. Für künftige Werte von z‘ müssen geeignete Annahmen getroffen werden. Eine einfache Variante ist anzunehmen, das z‘ konstant bleibt. 6.4.6.3

Nachgeführtes Beobachtermodell

Der oben dargestellte Ansatz (asymptotisches Beobachtermodell) versagt, wenn der Prozess ein ausgeprägtes nichtlineares Verhalten besitz, bei dem das Ergebnis der Prädiktion (Zeitverlauf) erheblich vom Anfangszustand abhängt. Dann ist es erforderlich, einen Prozesszustand bereitzustellen, der dem realen Prozesszustand des gestörten Prozesses entspricht. Ein einfaches Bespiel hierfür ist die Wasserstands-Regelung in einem Behälter. Wenn die Prädiktion von einen vom realen Wasserstand abweichenden Wasserstand startet, sind Aussagen zum Erreichen beispielsweise der Vollfüllung oder der Entleerung nicht möglich. Eine nachträgliche Überlagerung mit der auf den Ausgang transformierten Störung z‘ führt dann nicht zum korrekten Ergebnis. Um dieses Problem zu lösen, muss eine Komponente zur Nachführung des Zustandes des Beobachtermodells an den Prozesszustand implementiert werden.

Abbildung 24: Nachgeführter Beobachter Hier wird ein empirischer Beobachter implementiert, bei dem das Ausgangssignal des Beobachtermodells mit dem Ausgangssignal des realen Prozesses verglichen wird. Diese Differenz ist das Eingangssignal für einen Nachführungsregler, der als Stellgröße die Störgröße z1 des Beobachtermodells verwendet. Hintergrund dieses Vorgehens sind folgende Überlegungen  Es wird angenommen, dass die wichtigste Ursache für die Abweichungen zwischen Beobachtermodell und Prozess die Störgröße z1 ist.

ADESBA +

44

Wenn z1 durch die Nachführung so bestimmt wird, das die Abweichung zwischen Prozess und Modell verschwindet, dann liefert das Beobachtermodell nicht nur eine gute Abschätzung für den Prozesszustand, sondern darüber hinaus eine gute Abschätzung für die Hauptstörgröße z1. 6.4.6.4

Berechnung der Stellgröße

Die Berechnung der Stellgröße erfordert eine Berechnung der Stellfolge up(k+1),… up(k+nu) so, dass J minimal wird. Hierzu werden Annahmen für den künftigen Verlauf des Sollwertes, der Störgrößen z1 und z2 angesetzt. Die implementierte Variante nimmt an, das der Sollwert konstant bleibt:

w (k  i )  w (k ), i  1..n2 Bezüglich der Störgrößen werden ebenfalls konstante Verläufe angenommen: Für den asymptotischen Beobachter: z 1(k  i )  0, i  1..n2

(39)

(40)

z 2(k  i )  z ' (k ), i  1..n2

(41)

und für den nachgeführten Beobachter z 1(k  i )  z 1 ' (k ), i  1..n2

(42)

z 2(k  i )  z r (k ), i  1..n2

(43)

Zur Berechnung von J wird die Regelstrecke mit einem geeigneten Integrator simuliert. und J berechnet. Diese Berechnung der Gütefunktion wird durch einen Optimierer aufgerufen. Da zunächst mit nu=1 gearbeitet wird, kann ein eindimensionaler Minimum-Suchalgorithmus eingesetzt werden. Hier wird Brent’s Methode [Brent 1973] in der in [Press et al. 2007] beschrieben Variante eingesetzt.

6.4.7

Erprobung

Verschiedene Varianten des Vergleichmässigungsreglers wurden simulativ getestet. Das entsprechende Testmodell ist in Abbildung 25 dargestellt. Der Block Regler implementiert den Vergleichmässigungsregler. Der Block PT1_ repräsentiert eine vorhandenen Verzögerung der Stellgröße (Ablauf-Volumenstrom). Das Ausgleichsbecken selbst ist in dem Block b2 realisiert. Der Zulauf stammt aus einer langen synthetischen Zulaufbeschreibung ( [Nopens et al. 2008], Block File).

ADESBA +

45

Abbildung 25: Testmodell Der Vergleichmässigungsregler erlaubt verschiedenen Regleroptionen. Der Parameterdialog des Blocks ist in Abbildung 26 dargestellt.

Abbildung 26: Reglerparameter Die verschiedenen Regleroptionen sind in Tabelle 14 zusammengestellt. Tabelle 14: Regleroptionen Variante

Beschreibung

P_Vfix,

Der Regler ist ein einfacher Proportional-Regler mit der Regelgröße

ADESBA +

46

Wasserstand. Als Sollwert wird die Füllung bis zur Hälfte des maximalen Füllvolumens angenommen:

Der Regler wird durch ( )

+

( ( )

)

beschrieben. ( – mittlerer Zulauf aus Vorgabe, Kr - Reglerverstärkung) P_Vfix_Qmean

Der Regler ist ein einfacher Proportional-Regler mit der Regelgröße Wasserstand. Als Sollwert wird die Füllung bis zur Hälfte des maximalen Füllvolumens angenommen:

Der Regler wird durch ) ( ) ( )+ ( ( ) beschrieben. In diesem Fall ist (k) der rekursiv geschätzte mittlere Zulauf: ( )

(

( )

1) +

(

1)

mit der Tastzeit T0, und der Zulaufperiode TP P_Vfix_Qvar

Der Regler ist ein einfacher Proportional-Regler mit der Regelgröße Wasserstand. Als Sollwert wird die Füllung bis zur Hälfte des maximalen Füllvolumens angenommen:

Der Regler wird durch ( )

( )+

( ( )

)

beschrieben. ( ( ) – optimaler Ablauf aus Vorgabe, Kr - Reglerverstärkung) P_Vvar,

Der Regler ist ein einfacher Proportional-Regler mit der Regelgröße Wasserstand. Als Sollwert wird der vorher für den Sollzulauf berechnete optimale Verlauf des Füllvolumens verwendet Der Regler wird durch ( )

( )+

( )

( )

beschrieben. ( ( ) – optimaler Ablauf aus Vorgabe, Kr - Reglerverstärkung) Pred_Vvar

Prädiktiver Regler Variante 0 ( )

( )

( )+

mit der durch Optimierung bestimmten Größe x so dass

ADESBA +

47

J 

n2

2 u  Vˆ(k  i ) V opt (k  i )   n 2  n1  1 du ref

1

w

u (k )  u (k  1)

i  n1

minimiert wird Pred_1

Prädiktiver Regler Variante 1 ( ) ( ) mit der durch Optimierung bestimmten Größe x so dass

J 

n2

Vˆ(k  i ) V soll 2  du u n 2  n1  1  ref 1

w

u (k )  u (k  1)

i  n1

minimiert wird, mit

Pred_2

Prädiktiver Regler Variante 2 ( )

( )

( )+

mit der durch Optimierung bestimmten Größe x so dass

J 

n2

2 u  Vˆ(k  i ) V soll    n 2  n1  1 du ref

1

w

u (k )  u (k  1)

i  n1

minimiert wird, mit

Pred_3

Prädiktiver Regler Variante 3 ( ) ( ) mit der durch Optimierung bestimmten Größe x so dass

J 

n2

u PF Vˆ(k  i )  n 2  n1  1  du ref

1

w

u (k )  u (k  1)

i  n1

minimiert wird, mit der Straffunktion PF (Siehe unten). Der prädiktive Regler in Variante 3 verwendet eine Straffunktion PF. Diese wurde wie folgt definiert:

ADESBA +

48

Abbildung 27: Eine getestete Straffunktion

Um das Regelverhalten zu bewerten wurde ein vergleichmässigten Ablauf erstellt (Siehe Abbildung 28).

Referenzeitverlauf

für

den

Abbildung 28: Vorgabe eines vergleichmässigten Abflusses als Referenz Dieser Referenzablauf wird durch symmetrische Mittelung aus dem Zulauf berechnet. Die Reglergüte wird durch Berechnung der mittleren Abweichung von dem Refenzverlauf bestimmt. Die verschiedenen Varianten wurden dann simulativ erprobt, mit folgenden Ergebnissen (Siehe Tabelle 15). Tabelle 15: Simulationsergebnisse Vergleichmässigungsregler Variante

Einstellungen

Bewertung Ablauf qerr [m3/d]

Bewertung Volumenüberschreitungen Verr [m3]

P_Vfix

Kr=10

5601

30.65

P_Vfix_Qvar

Kr=10

5540

29.54

P_Vvar

Kr=100

5002

10.6

P_Vfif_Qmean

Kr=10

5541

29.57

ADESBA +

49

Pred_Vvar

fTerr=0.2, n1=n2=30

4775

19.35

Pred1

fTerr=0.2, n1=n2=60

4293

23.7

Pred2

fTerr=0.2, fdVsoll=0.8 n1=n2=60

4361

22.5

Pred3

fTerr=0.2 n1=n22=60

4361

22.5

Aus den Ergebnissen wird deutlich, dass die sehr einfachen Regler im Prinzip funktionieren, aber nicht das optimale Ergebnis realisieren können (Abbildung 29).

Abbildung 29: Zu- Ablauf Für Regler P_Vvar Die unterschiedlichen Varianten der prädiktiven Regler können bessere Ergebnisse erzielen (z.B. Regler Pred_Vvar: Abbildung 30).

ADESBA +

Abbildung 30: Ergebnisse für Pred_Vvar (Oben: Zu- Ablauf, Unten Füllvolumen) Eines der besten Ergebnisse erzielt der Regler Pred_1 (Siehe Abbildung 31).

50

ADESBA +

51

ADESBA +

52

Abbildung 31: Ergebnisse Pred_1 (Oben: Zu- Ablauf, Unten Füllvolumen) Dieser Regler berechnet die Volumenverläufe in ähnlicher Form, wie die optimalen Volumenverläufe für den Design-Zulauf (Siehe Abbildung 32).

Abbildung 32: Ist-Volumen und optimaler Volumenverlauf (Design) für Pred1 Dieses Ergebnis erreicht der Regler aber ohne Kenntnis des optimalen Volumenverlaufes. Der Regler verwendet die Abschätzung des erwarteten Zulaufes, nutzt aber nicht die Ergebnisse einer optionalen Berechnung der optimalen Abläufe und Füllstände. Dies erleichtert eine Implementierung des Reglers. Durch die Wahl n1=n2 wird auch die Gütefunktion vereinfacht und u.U. analytisch minimier bar. Daraus würde eine Reglerimplementierung ohne explizite Optimierung ermöglicht.

ADESBA +

6.4.8

53

Auswirkungen auf den Energieverbrauch auf der KA

Zur Abschätzung der Auswirkungen der entwickelten Regler auf den Energieverbrauch einer Kläranlage sollten im Rahmen des Projektes die Potentiale und Grenzen einer Frachtvergleichmäßigung bei gleichzeitiger Reduzierung der Mischwasserabschläge untersucht werden. Dazu ist es notwendig zum einen das Frachtvergleichmäßgungspotential des Netzes als auch den Energieverbrauch auf der KA abzuschätzen um den Einfluss einer Vergleichmäßigung aufzuzeigen. Hierzu erfolgte im Rahmen des dritten Arbeitspakets die modelltechnische Abbildung des Kanalnetzes (in Kap 6.4.8.1 und 2) und der Kläranlage (in Kap 6.4.8.3) eines realen Einzugsgebietes (EZG) in SIMBA und die Einbindung der vom ifak entwickelten Steuerungsblöcke durch das ISAH. Als Einzugsgebiet wurde das der Stadt Hildesheim gewählt. Im Folgenden werden das Einzugsgebiet, die Modelle und die Untersuchungen hinsichtlich der Auswirkungen auf den Energieverbrauch dargestellt. 6.4.8.1

Beschreibung des Kanalnetzes der Stadt Hildesheim

Im Stadtgebiet Hildesheim leben ca. 110.000 Einwohner. Die an die Kanalisation angeschlossene undurchlässige Fläche beträgt 870 ha. Die angeschlossene Kläranlage ist auf 240.000 EW ausgelegt. Der mittlere jährliche Niederschlag beträgt 580 mm/a. Neben den im Trennsystem entwässerten Außengebieten wird der Innenstadtbereich im Mischsystem entwässert, wobei 10 hydraulisch voneinander unabhängige Teilgebiete mit neun Regenüberlaufbecken (RÜB) und einem Regenüberlauf vorhanden sind. Insgesamt ist im Kanalnetz Hildesheim ein Speichervolumen von 17.174 m³ vorhanden. Das Becken Schützenallee ragt dabei mit 3.822 m³ und 140 ha AE,b heraus. Die spezifischen Beckenvolumina bezogen auf die befestigten Flächen der angeschlossenen Einzugsgebiete sind im Mittel 26 m³/h AE,b. Bis auf das Becken in der Bergmühlenstrasse und den RÜ Große Venedig liegen für alle Becken Daten der Höhenstände (im Becken und an den Überlaufen) und der Durchflussmengen hinter dem Drosselorgan in einer zeitlichen Auflösung von einer Minute vor (Pabst et al., 2010). Das folgende Bild zeigt eine schematische Darstellung des Kanalnetzes Hildesheim. Die umrandeten Teilgebiete bzw. MW-Bauwerke werden derzeit mit der ADESBAVerbundsteuerung betrieben. Die Auswahl erfolgte nach einer Klassifizierung der Gebiete hinsichtlich der Randbedingungen und dem Einstau- bzw. Entlastungsverhalten der Becken.

ADESBA +

54

KA Hildesheim T0 B0

Regenklärbecken KA (FB NS) T1

Qin1

B1 T2

Trennentw. Gebiete

Qin2

B2

QinTS

T3

B10

Qin3

B3

T10 T4

Mastbergstr. Cheruskerring Speicherstr.

Qin4 Schützenallee

B4

Bergmühlenstr. T5

Qin5

B5

Q in10

T6

Qin6

B6 T7

Qin7

T8 B8 T9 B9

Trennentw. Gebiete QinTS

Alter Markt Treibestr.

RÜ Gr. Venedig Qin8 Qin9

Hohnsen Lönsbruch

QinTS

Abbildung 33: Schematischer Aufbau des Kanalnetzes der Stadt Hildesheim In 2002 wurden in einer Variantenuntersuchung mit einem hydrologischen Kanalnetzmodell (KOSIM) die optimalen statischen Drosseleinstellungen der RÜB hinsichtlich der Frachtreduzierung modelltechnisch ermittelt (siehe Seggelke, 2002). Um die ordnungsgemäße Ableitung des Abwassers aus dem Einzugsgebiet sicher zu stellen, wurde im Anschluss der rechnerische Nachweis der Überstauhäufigkeit mit einem hydrodynamischen Kanalnetzmodell (HYSTEM-EXTRAN) geführt. Seit 2007 setzt die Stadtentwässerung Hildesheim eine stufenweise Optimierung der Drosseleinstellungen um. Im nächsten Schritt erfolgte Ende 2010 mit der Implementierung der ADESBAVerbundsteuerung eine weiterführende dynamische Optimierung der Drosselabflüsse der RÜB (siehe Pabst et al., 2010), wobei auch hier die Umsetzung stufenweise erfolgt. Im Zuge des vom BMWi geförderten Projektes ADESBA erfolgte basierend auf dem bereits existierenden KOSIM-Modell die Erstellung und Kalibrierung des hydrologischen Kanalnetzmodells in SIMBA.

6.4.8.2

Erweiterung des bestehenden Kanalnetzmodells um eine Schmutzfrachtbetrachtung

Um die Betrachtung der Energieressourcen der technischen Aggregate im Kanal und auf der Kläranlage durchzuführen zu können, war es notwendig, das bestehende Kanalnetzmodell um eine Schmutzfrachtbetrachtung zu erweitern. Hierfür wurde für die jeweiligen Einzugsgebiete (23 Teilgebiete im EZG Hildesheim) der Schmutzstoffanfall in Form von CSB- und NH4-N- Konzentrationen ermittelt und im Modell mittels Tages- und Wochengängen implementiert. Die CSB-Schmutzstoffkonzentration wurde in gelöste (und noch einmal in nicht abbaubare und abbaubare) und partikuläre (und noch einmal in nicht abbaubare und abbaubare) Fraktionen unterteilt. Durch die Überlagerung mit den im Modell bereits vorhandenen Abwassermengen können somit die Schmutzfrachten für die partikulären als auch die gelösten Abwasserinhaltstoffe ermittelt werden. Zusätzlich wurden

ADESBA +

55

die Schmutzstoffparameter pathogene Keime und Schwefel in das Modell eingebunden, um das Modell auf weitergehende Fragestellungen vorzubereiten. Die folgende Tabelle zeigt die für Hildesheim gewählten Einstellungen. Die Werte für CSB (Gesamt: 800 mg/l), NH4-N (40 mg/l) und Pges (9 mg/l) basieren auf Messdaten in Hildesheim. Die prozentuale Aufteilung des CSB ist dem ATV-DVWK-Kommentar zum Arbeitsblatt A 131, die Konzentration der pathogenen Keime in Form von Escherichia coli (E.coli) dem DWA- Merkblatt M 205 und die die Konzentrationen für SO2 der Literatur (Koppe und Stozek, 1998) entnommen. Tabelle 16: gewählte Schmutzstoffkonzentrationen Reihenfolge im Modell

Anteile Zulauf [%] Zulaufwerte

1 2 3 4 partikulärer CSB (cod_x) gelöster CSB (cod_s) cod_xs cod_xi cod_ss cod_si abbaubarer inerter abbaubarer inerter 55 25 15 5 [g/m³] [g/m³] [g/m³] [g/m³] 440 200 120 40

5 NH4 nh4

6 Pges pges

[g/m³] 40

[g/m³] 9

7 SO2 so2

8 e.coli ecoli

[g/m³] [cfu/100ml] 46 6000000

Im Modell wurden weder Absetzvorgänge in den Bauwerken noch Umsetzungsvorgänge im Kanal angenommen, da hierfür keine Daten vorliegen. Als Sulfid-Tagesganglinie wurde die NH4-N-Ganglinie angenommen, als E.-coli-Ganglinie die des CSB. Die folgende Abbildung 34 zeigt exemplarisch die Einbindung im Modell, die Abbildung 35 das Gesamtmodell des Kanalnetzes der Stadt Hildesheim ohne Steuerungsblöcke in Simba (unter Nutzung der hydrologischen Bausteine von SIMBA).

Abbildung 34: Abbildung eines Teilgebietes mit Tages- und Wochengängen im Modell

ADESBA +

56

Höhenstand yb_3 Zulauf KA

yKA_3

t

yRKB

RKB Überlauf

To Workspace

Clock

Global_Rain_and_Evap '198196_2.rain'

Sctrl

Scripts:

Record data of:

ev al_Hildesheim2.m ev al_sewer_simple.m

3400 m3 yzu

4: Tank23 7: Tank13 1: Tank12 24: Pipe 1: Mix(6) 1: Mix(5) 2: Mix(4) 2: Mix(3) 4: Mix(2) 1: Global rain 23: Catchment_specific

Scriptblock

RKB KA

Hauptsammler 6

yb2

1min In1 Out

Zulauf KA6

out.bin outfile (binary)

Zulauf KA2 Signalrekorder

yabKan1

Zulauf KA3

Out1

SIMBA_GLOBAL_RAIN TW li.d.Innerste Kanalstauraum Zu KA 2400 m3

In1 2min Out

TG links der Innerste

Zulauf KA4

In1

Hauptsammler 5

SIMBA_GLOBAL_RAIN (14.1+4.22) ha (0.05+0.05) l/s Out1

yOFMast

1min

yZuMast yHMastb SIMBA_GLOBAL_RAIN

yDrMast

(24+50.23) ha (0.82+0.23) l/s

1858 m3 Out

yBerg

(0+0) ha (10+2) l/s Out1

In1 17min Out

SIMBA_GLOBAL_RAIN

Hauptsammler 4 (1.4+0) ha (0+0) l/s

Out1

Out

30min

Bergmühle

In1

Bav/Drisp

TG Bavenstedt SIMBA_GLOBAL_RAIN 1 (3.5+0) ha (19+2) l/s

yOFCherus

TW HS 28.6

TW Drispenstedt

TG Drispenstedt

TG HS 28.6 yDrCher

SIMBA_GLOBAL_RAIN (40+44.77) ha (5.1+1.6) l/s

1505 m3 Out

In1

Out1

1min

Dr Cherusker

RÜB Cheruskerring

SIMBA_GLOBAL_RAIN

yOFSpeich

(10+11.06) ha (2.4+1.2) l/s

(1.9+0) ha (0.2+0.13) l/s

TW Cheruskerring

TG Cheruskerring yZuSpeich

yHSpeich

Out1

TW HS 28.5

SIMBA_GLOBAL_RAIN (20+31.06) ha (4.26+4.38) l/s

yDrSpei

TG HS 28.5

Out1

888 m3 Out

2min

In1

TW Speicherstrasse

TG Speicherstrasse

Dr Speicher

Out1

TG Bergmühlenstrasse

TW Bavenstedt

Out1

yZuSch2 yHCherus

313 m3

TW Mastberg SIMBA_GLOBAL_RAIN

TG Mastbergstrasse1

RÜB Mastberg

Steuerwald

In1 1min Out

Out1

In1

Dr Mast

In1 1min Out

RÜB Bergmühlen

2min

Berg Überlauf

TW Hafenkopf

TG Hafenkopf

Out

li d Innerste

1min

(29+0) ha (27.7+27.3) l/s

yzuKan1

RÜB Speicherstrasse

TW Bergmühlenstrasse

Hauptsammler 3

In1 7min Out

yZuSch

SIMBA_GLOBAL_RAIN

yOFSch_3

yHSch_3

SIMBA_GLOBAL_RAIN

yDrSch_3 20min

Out

Out1

TW Schuetzenallee

TG Schützenallee

Dr Schützen

SIMBA_GLOBAL_RAIN

(140+160) ha (34.1+33.8) l/s

3822 m3

In1

RÜB Schützenallee

(4.2+0) ha (0+0) l/s

Hauptsammler 2

yZuAM

yHAM Out

yOFAM

In1

30min

TG HS 28.4

In1 30min Out

Out1

TW HS 28.4

SIMBA_GLOBAL_RAIN

pipe6

yDrAM 20min

Out

(20.8+12.7) ha (3.9+2.8) l/s

749 m3

Out1

In1

TW Alter Markt

TG Alter Markt

RÜB Alter Markt

Dr Alter M

yZuTreibe yOFTreibe_3

yHTreibe_3 SIMBA_GLOBAL_RAIN yDrTreibe_3 20min

Out

(40+49.88) ha (14.2+8.5) l/s

1211 m3

Out1

In1

Dr Treibe

TG Treibestrasse

RÜB Treibestrasse

TW Treibestrasse

yOFGrV yDrGrV

SIMBA_GLOBAL_RAIN

In1 30min Out

(8+16.2) ha (2+1.86) l/s Out

20min

Hauptsammler 1

In1

Out1

Dr Venedig

TG Gr Venedig TW Grosse Venedig

RÜ Venedig yOFHohn_3

yZuHohn

yHHohn_3 SIMBA_GLOBAL_RAIN yDrHohn_3

(40+53) ha (7.7+6.5) l/s

875 m3 Out

(1.4+0) ha (0.3+0.26) l/s

TG Südost

TG Hohnsen

RÜB Hohnsen

In1 30min Out

Ba / Söhre

In1 30min Out

Ochter

In1 30min Out

TG HS 28.1

Out1

In1

Dr Hohn

Out1

TW HS 28.1

20min

SIMBA_GLOBAL_RAIN

yOFLoen

yHLoen

yZuLoen SIMBA_GLOBAL_RAIN

yDrLoen

(5.56+21.97) ha (1.8+1.8) l/s

153 m3 20min

Out

(8+0) ha (16.6+15.7) l/s

(1+0) ha (1+0.86) l/s Out1

Out1

TW Itzum

Out1

(2+0) ha (4.3+4) l/s

(3+0) ha (6+5.29) l/s Out1

TW Ochtersum

SIMBA_GLOBAL_RAIN

RÜB Loensbruch

TG Marienburger Höhe

TW Lönsbruch

SIMBA_GLOBAL_RAIN

TG Barienrode/Söhre

TG Itzum

Out1

In1

Dr Marien

TG Ochtersum

TW Hohnsen

TW Ba./Sö

TG Egenstedt

(1+0) ha (0.2+0.12) l/s Out1

TG Marienburg

TW Marienburg

TW Egenstedt

SIMBA_GLOBAL_RAINSIMBA_GLOBAL_RAIN SIMBA_GLOBAL_RAIN

Abbildung 35: Abbildung des Kanalnetzes Hildesheim im Modell (SIMBA)

ADESBA +

6.4.8.3

57

Beschreibung der Kläranlage Hildesheim

Die Kläranlage Hildesheim ist nach den Erweiterungsmaßnahmen im Jahr 1998 für 240.000 EW ausgelegt und wird vorwiegend mit kommunalem Abwasser beschickt. Die mechanische Stufe besteht aus einer Rechenanlage, einem belüftetem Sandfang und einer Vorklärung. Zusätzlich kann das Rohabwasser zum Abfangen von Tagesspitzen zwischengespeichert werden. Das Verfahrensschema ist für die erweiterte biologische PElimination nach dem ISAH-Verfahren ausgelegt. Insgesamt besteht die Belebtschlammstufe aus vier Straßen, die parallel betrieben werden. Jeweils zwei Straßen (alte bzw. neue Belebung) sind baugleich. Die Belebungsbecken sind als oberflächenbelüftete Umlaufgräben ausgeführt. Jede Straße ist mit einer eigenen Nachklärung gekoppelt, so dass keine Vermischung des Rücklaufschlammes eintritt und die einzelnen Stufen vollständig voneinander getrennt arbeiten. Nach der Belebung durchfließt das geklärte Abwasser einen belüfteten Schönungsteich und wird dann dem Vorfluter zugeleitet. Die Kläranlage verfügt weiterhin über eine anaerobe Schlammstabilisierung. Nähere Beschreibungen der Kläranlage sind unter anderem Seggelke (2002) und Spering (2010) zu entnehmen. Nachfolgend wird detaillierter auf die biologische Stufe und dortige Belüftung eingegangen. Abbildung 36 zeigt das Fließbild der biologischen Stufe (alte Belebung).

Abbildung 36: Biologische Stufe der KA Hildesheim (Straßen 1 & 2) Je nach Belüftungsschaltung ergibt sich eine variable Aufteilung aerober und anoxischer Zonen, so dass Nitrifikation und Denitrifikation simultan ablaufen. Die Schaltung erfolgt anhand der online erfassten Ablaufwerte für NH4-N und NO3-N unter zusätzlicher Berücksichtigung des Sauerstoffgehalts. Die Rotoren werden auf zwei Leistungsstufen mit unterschiedlicher Drehzahl betrieben. Die Rotorsteuerung für Straßen 1 & 2 wird in Abbildung 37 dargestellt. Dauerläufer: Priorität der Rotorzuschaltung: 1. Priorität:

NH4-N ≥ 3 mg/l

Rotoren 3, 4 Rotoren 5, 6, 2, 1 zuerst: Nitrizone zuschalten

NH4-N < 3 mg/l

Abfrage 2. Priorität

2. Priorität:

NO3-N ≥ 5 mg/l

abschalten

NO3-N < 5 mg/l

nach 3 Minuten Abfrage 3

3. Priorität:

O2 ≥ 1 mg/l

nach 3 Minuten Abfrage 1

O2 < 1 mg/l

zuschalten

Abbildung 37: Rotorsteuerung für Straßen 1 & 2

ADESBA +

6.4.8.4

58

Abbildung der Kläranlage Hildesheim im Modell

Die folgende Abbildung 38 zeigt das vom ISAH erstellte Modell der Kläranlage Hildesheim. Um die Rechenzeiten zu verkürzen, wird die Umsetzung der realen biologischen Abbaustufe auf die Darstellung einer Straße reduziert.

Abbildung 38: Gesamtmodell der Kläranlage Hildesheim Da auf der Kläranlage Hildesheim das Belebungsbecken in Form eines Umlaufgrabens mit Oberflächenbelüftern ausgebildet ist, wird die Abbildung im Modell als eine Kaskade von biologischen Reaktoren dargestellt, die aus Nitrifikations- bzw. Denitrifikationsbecken bestehen. Abbildung 39 zeigt diese Umsetzung der biologischen Reinigungsstufe der KA Hildesheim im Modell.

Abbildung 39: Biologische Reinigungsstufe der Kläranlage Hildesheim Tabelle 17 zeigt die Beckenvolumina, die den verschiedenen Nitrifikations- bzw. Denitrifikationszonen entsprechen. Die verschiedenen Becken verhalten sich nach der Steuerung an Sauerstoffeintrag als Nitrifikations- oder Denitrifikationsbecken.

ADESBA +

59

Tabelle 17: Beckenvolumina der aeroben bzw. anoxischen Zonen Zone des Umlaufgrabens Deni_1 Deni_2 Nitri_1 Nitri_2 Deni_3 Nitri_3 Nitri_4 Deni_4 Nitri_5 Nitri_6 Deni_5 Deni_6 Summe

Volumen [m3] 875 1897 640 600 1105 640 600 509 640 400 70 625 8601

Der Sauerstoffeintrag wird durch sechs Belüftungswalzen gewährleistet. Im Modell entsprechen die im Nitribecken Nr. 3 und Nitribecken Nr. 4 eingesetzten Rotoren den Dauerlaufrotoren der KA Hildesheim. Die Arbeitsweise der anderen vier Rotoren wird durch eine Belüftungsschaltung-Steuerung geregelt. Die bei der Belüftung infolge der Mammutrotoren wesentliche Regelgröße auf der KA Hildesheim ist der Parameter Ammonium. Sauerstoff, Nitrat und PO4-P im Ablauf der Belebung stellen dort weitere Regelgrößen dar, die jedoch mit einer geringeren Priorität belegt wurden. Die Steuerung des Modells basiert auf der Messung der Stellgrößen Ammonium und Nitrat. Einbindung der Energieblöcke: Als Energieblöcke werden sechs Blöcke für die Walzenbelüfter (jeweils Nitrifikationsreaktor: Nitri_1 bis Nitri_6) sowie einer für die Rücklaufschlammpumpe im Modell eingebunden. Die Eingangsparameter eines Reaktors mit Oberflächenbelüftern bestehen aus dem Abfluss Q [m3/d] (Signalvektor mit 14 Komponenten bei ASM3) und aus der Leistung P [kWh/d]. Es gibt in diesem Fall keine Berechnung, sondern es wird unmittelbar die erwünschte Leistung des Reaktors eingesetzt und als Energieverbrauch dargestellt. Die wichtigsten Einflussfaktoren sind die Parameter des Reaktors NitriS_T, welche die Sauerstoffzufuhr bestimmen und dementsprechend mit Hilfe der Sauerstoffregelung die Betriebsdauer des Aggregates festlegen. Die Parameter des Reaktors werden in Tabelle 6 dargestellt. Tabelle 18: Parameter des Reaktors NitriS_T [Ifak (2009)] Parameter

vorgegebene Werte

Einheit

-

[m3]

Sauerstoff-Übertragungsfaktor α (Verhältnis zu Reinwasser)

0.90

[-]

Sauerstoffertrag OP

1.50

[kg O2/kWh]

Sauerstoffsättigungskonzentration korrespondierend zu OP

8.64

[g/m3]

Beckenvolumen

Die vier von der Steuerung abhängigen Belüftungswalzen arbeiten mit einer mittleren Leistung von:

Für die zwei Dauerläufer wurde eine Variantenbetrachtung von 15 kW, 30, 45 und 60 kW durchgeführt

ADESBA +

60

Der Energieverbrauch von Rücklaufschlammpumpen an Nachklärbecken ergibt sich in SIMBA mit Hilfe der Datei power_pump.conv5. Dieser Block benutzt den Abfluss Q [m3/d] als Eingangswert und ergibt die Leistung P [kWh/d]. Die Umrechnungsformel lautet:

(

)

(

)

1

Mit den vorgegebenen Parametern: Tabelle 19: Parameter für Energieberechnung von Pumpen

Parameter Schwerkraft geodetische Höhe Höhe der Reibungsverluste Dichte der gepumpten Flüssigkeit

Abkürzung

Wert

Einheit

g hgeo

9,81 1,0

[m/s 2] [m]

hr

1,0

rho

[m] 6

1,0 x 10

[g/m3]

Und mit der Variablen W_2_kWhperD = 24/1000 [ifak, 2009]. 6.4.8.5

Vergleich Ist-Zustand mit Messdaten Energieverbrauch

Zum Abgleich des Modells mit erfassten Stromverbrauchsdaten auf der Kläranlage wurde der Trockenwetterzeitraum vom 19. Juli bis zum 26. Juli 2011 ausgewählt. Abbildung 40 zeigt den Vergleich der simulierten mit den gemessenen Energieverbräuchen für diesen Zeitraum. Im Mittel liegen die simulierten Werte mit 39.460 kWh/d um 17 % über den gemessenen von 33.556 kWh/d.

Abbildung 40: Simulierter und gemessener Stromverbrauch vom 19.-26.07.2011 Darüber hinaus zeigt die folgende Abbildung die Simulationsergebnisse für die Leistungsstufe 15 [kW] bezüglich der Anteile an Energieverbrauch einzelner Aggregate der Straße 1+2. Es wird deutlich, dass der Anteil an Energieverbrauch für Rotoren 3 und 4 jeweils einen konstanten Wert von 360 [kWh/d] beträgt. Der Energieverbrauch der von der Steuerung abhängigen Walzenbelüfter beträgt immer 600 [kWh/d].

ADESBA +

61

Anteile an Energieverbrauch der Aggregate BB1 6000 RS Pumpe Rotor 4 Rotor 3 Rotor 6 Rotor 5 Rotor 2 Rotor 1

5500

5000

4500

Energieverbrauch [kWh/d]

4000

3500

3000

2500

2000

1500

1000

500

0

0

1

2

3

4

5

6

7

Tage [d]

Abbildung 41: Simulierte Anteile der einzelnen Aggregate BB1 vom 19.-26.07.2011 Aus der Abbildung lässt sich schließen, dass die Betriebssteuerung der Rotoren einen Impuls-Verlauf ergibt. Laut Passavant Geiger (2011) lassen sich die Walzenbelüfter ebenso stufenweise betreiben. Bei einfachen Steuerungen richtet sich die Steuergröße gewöhnlich nach dem wichtigsten Ablaufparameter – z.B. Ammoniumgehalt. Bei einer Überschreitung des Sollwertes – zu wenig Sauerstoff für die Nitrifikation – werden einzelne Mammutrotoren zu-, bei einer Unterschreitung dagegen abgeschaltet [Passavant Geiger (2011)]. Abbildung 42 zeigt die Verteilung einzelner Aggregate der Straße 1+2 in Prozentanteilen des Gesamtenergieverbrauchs. Anteil an Energieverbrauch einzelner Aggregate Energie_PumpeRS 1.39%

Energie_Rotor1 8.87% Energie_Rotor6 19.45%

Energie_Rotor2 12.18%

Energie_Rotor5 14.32% Energie_Rotor3 21.90%

Energie_Rotor4 21.90%

Abbildung 42: Simulierter Anteil einzelner Aggregate am Energieverbrauch BB1 vom 19.-26.07.2011

ADESBA +

6.4.8.6

62

Mengenbasierte Energiebetrachtung

Der dritte Lastfall stellt eine der Zielsetzungen des Projekts ADESBA+ dar. Hierzu ist geplant, den Kläranlagenzulauf mittels eines Speicherbeckens zu vergleichmäßigen und somit einen optimalen Betrieb der technischen Aggregate auf der Kläranlage zu ermöglichen (s. Abschnitt 4.1.4). Das Beckenvolumen beträgt 1.000 [m3]. Aufgrund des Verhältnisses vom gesamten Zufluss zum Zufluss zur Straße 1 bezieht sich der ausgewählte Wert auf 20% des Volumens des auf der Kläranlage Hildesheim geplanten neuen Speicherbeckens (5.000 [m3] Speichervolumen). Abbildung 38 zeigt, wie das Vergleichmäßigungsbecken im Modell DETAIL angeordnet wird.

Vergleichmäßigungsbecken

Abbildung 43: Abbildung des Vergleichmäßigungsbeckens beim Modell DETAIL Die Idee ist dabei, vier Variablen einzusetzen, die den Betrieb des Beckens steuern. Diese Variablen sind Qzu_max, q_füll, Qzu_min und q_leer in [m3/d]. Das Signal Zulauf entspricht dem Zufluss zum Belebungsbecken 1. Wenn dieser Zufluss den maximalen Wert Qzu_max erreicht, beginnt der Füllvorgang des Speicherbeckens mit einem Durchfluss vom q_füll . Die Entleerung erfolgt entsprechend umgekehrt. Sobald der Zulauf zur Kläranlage den minimalen Wert Qzu_min erreicht, bewirkt die Steuerung, dass das Vergleichmäßigungsbecken mit einem Durchfluss q_leer wieder entleert wird und das Abwasser zum Zufluss zur biologischen Stufe geleitet wird. Abbildung 39 zeigt das Subsystem unter dem Vergleichmäßigungsbecken.

ADESBA +

63

Abbildung 44: Subsystem unter dem Vergleichmäßigungsbecken Um die Parametereinstellung der Regler für das Vergleichmäßigungsbecken zu bestimmen, werden die Simpsonregel und die mit einem Macro erstellte Excel-Tabelle namens ComplexIntersection verwendet. Das Ziel der Analyse ist es, die ausgeglichenen Zuflüsse Qzu_max bzw. Qzu_min sowie den für den Füllvorgang benötigten Durchfluss q_füll bzw. den für den Entleerungsvorgang benötigten Durchfluss q_leer zu bestimmen. Dafür wird der Ist-Zustand Zufluss mit konstanten Durchflusswerten überschnitten. Der gesamte Verlauf der Schnittlinie wird in Strecken geteilt, die sich aus einer Spitze und ihrem nachstehenden Tal ergeben. Um die Volumen der Spitzen bzw. Täler zu berechnen, wird die Simpsonregel verwendet. Die Simpsonregel ist ein Verfahren der numerischen Integration, bei dem nicht analytisch ausführbare Integrationen mittels einer Funktion f(x) im Intervall [a,b] berechnet werden, indem der zu berechnende Integralausdruck durch eine Parabel angenähert ausgewertet wird. Die Simpsonregel gehört zur Klasse der Newton-Cotes-Regeln [Schwarz, Köckler (2011)]. Die Parabel wird als Interpolationspolynom durch Funktionswerte an den Stellen a, b sowie ( + ) gelegt. Das Integral nähert man durch das Integral einer Parabel an. Damit ergibt sich: + ( ) ( )+ + ( ) [Schwarz, Köckler (2011)]. Um die ausgeglichenen Volumen zu bestimmen, wird grafisch für jede der Strecken der Schnittpunkt mittels der Excel-Tabelle ComplexIntersection bestimmt, an dem sich der Durchflusswert ins Gleichgewicht bringen lässt. Diese Grafik zeigt die Schnittpunkte von zwei Linien – A und B –, wobei der Abschnitt [X1,Y1] [X2,Y2] der Linie A mit allen Abschnitten der Linie B verglichen wird. Wenn sich die Linien schneiden, wird die X- bzw. Y-Koordinate zurückgegeben. Die Schnittpunkte werden von einer benutzerdefinierten Funktion ermittelt [Pope (2011)].

ADESBA +

64

Zuflussvergleich 7000 Zufluss vor dem Vergleichmäßigungsbecken Zufluss nach dem Vergleichmäßigungsbecken 6000 5500 5000

Zufluss [m3/d]

4500 4000 3500 3000 2500 2000 1500 1000 500 0

0

1

2

3

4

5

6

7

Tage [d]

Abbildung 45: Vergleich des simulierten KA-Zulaufes ohne und mit Vergleichmäßigungsbecken Der Energieverbrauch des Belebungsbeckens reduziert sich gegenüber dem vergleichmäßigten Zulauf von 39.695 kWh/d auf 39.102 kWh/d. Damit kann mit dem verwendeten Vergleichmäßigungsansatz eine Reduzierung des Energieverbrauches von knapp 600 kWh/d erreicht werden und das allein bei der Betrachtung einer Straße.

6.5 6.5.1

Planungswerkzeuge Spezifikation Adesba-Planer

Für Teilprojekt 1 (Segno) steht im Mittelpunkt der Projektarbeit die Entwicklung des ADESBA_Planers. Da dieses Tool im Endergebnis Planungs- und Inbetriebnahmephase unterstützen soll, sind zur Entwicklung die Bereitstellung technologischer Umgebungen der Anwender in den Mischwassernetzen erforderlich. Nicht alle denkbaren Konstellationen sind vorherseh- und abbildbar, deshalb hat SEGNO sich auf Systeme fokussiert, die als „offene Standardtechnologien“ bezeichnet werden können. Als Voraussetzung des Entwicklungsprozesses mussten folgende Komponenten beigestellt werden:  Speicherprogrammierbare Steuerungen (SPS) der Fa. Siemens (S7 300) und der Fa. Panasonic (FP-X). Diese Steuerungen unterstützen den Sprachstandard nach IEC611313.  Erforderlich ist ein Visualierungssystem, welches die in der SPS ablaufenden Prozesse bildhaft darstellt. Beigestellt haben wir zur Projektentwicklung das System InTouch der Fa. Wonderware sowie von derselben Fa. die objektorientierte „system plattform“.  Erforderlich ist ein Datenbanksystem, das die anfallenden Prozessdaten aufzeichnet und ein Reporting ermöglicht. Entschieden hat SEGNO sich für die Fachapplikation ACRON für die Wasser- und Abwasserwirtschaft, weil damit alle benötigten Auswertungen erstellt werden können.  Als Programmierumgebung zur Entwicklung des ADESBA_Planers selber haben wir auf die Sprache C# im Rahmen des Entwicklungsstudios der Fa. Microsoft zugegriffen.  An die Anforderungen der Datenbank des ADESBA_Planers sind keine hohen technologischen oder zeitkritischen Anforderungen gestellt, SEGNO hat hier auf die relationale Sql-Datenbank „SQLite“ der Opensource-Gemeinde „Das SQLite-Team“

ADESBA +

65

zurückgegriffen. Damit werden Lizenzkosten für eine Datenbank bei den Planungsbüros vermieden. 6.5.1.1

Pflichtenheft

Im Mittelpunkt der Spezifikationsphase stand die Zielstellung, Festlegungen für den ADESBA_Planer in Form eines Pflichtenheftes zu erstellen. Aufgabe des ADESBA_Planer ist es, die Steuerungsbox ADESBA, incl. der mit ADESBA+ hinzugekommenen Fähigkeiten, für ein Kanalnetz in einer grafischen Entwicklungsumgebung parametrieren zu können. Anwender wie Planungsbüros, Systemintegratoren u.a. sollen ADESBA bzw. ADESBA+ in Betrieb nehmen können, ohne in den Programmierumgebungen der unterstützten SPS’en arbeiten zu müssen. Die genannte Aufgabenstellung beschränkt sich auf die technische Bestandserfassung und Konfiguration. Unberücksichtigt bleiben hier Fragen zur Unterstützung der Genehmigungsverfahren, Errechnung des Nachweises der Überstauhäufigkeit u.a.m. Im Pflichtenheft sind die Aufgaben des ADESBA_Planer spezifiziert:  Erfassung des Kanalnetzes (Bauwerke u. Verbindungen)  Erfassung der Parameter jedes Bauwerkes  Generierung von SPS-Code in der structured Text Sprache nach IEC61131-3 (für Panasonic- u. Siemens-S7-Steuerungen) mit den Verschaltungen und Parametern sowie den Funktionsbausteinen  Ggf. Generierung von Objekten für die system platform von Wonderware, in der später zur Laufzeit das Kanalsystem betrachtet und per Änderung der Paramater beeinflusst werden kann.  In der Laufzeit wird das System mit den Daten der Messtechnik versorgt.  Historische Daten können auch genutzt werden, um in einem Zeitrafferlauf die Auswirkungen der ADESBA-Steuerung zu berechnen. 6.5.1.2

Logische Funktionsmodule

Die Aufgabenmatrix des ADESBA_Planers lässt sich in die logischen Einheiten Consult, Planer, Hist sowie den validierten SPS-Regelungsbausteinen Basic und ADESBA_Plus gliedern.

ADESBA +

66

Abbildung 46: Die Module des ADESBA_Planers mit den beteiligten Funktionen Das Modul ADESBA-Consult umfasst die Beratungsleistungen und Unterstützung bei der Genehmigung und der Einführung von Verbundsteuerungen in Kanalnetzen. Umfangreiche Bestandsaufnahmen und Auswertung von bestehenden Modellen und historischen Kanalnetzdaten der Entlastungsbauwerke sorgen für die Ermittlung, Validierung und Simulation der ADESBA Parameter. Das Consulting wird durch den ADESBA_Planer unterstützt, es gehört aber nicht seinem unmittelbaren Projektumfang und wurde folglich in der Projektentwicklung ADESBA+ nicht berücksichtigt. Der ADESBA_Planer ist das graphische Entwicklungswerkzeug für die einfache und schnelle Parametrierung der ADESBA-Basic und ADESBA-Plus Logikbausteine für eine vorkonfektionierte Kanalnetzsteuerung. Dabei unterstützt der ADESBA_Planer bei der Erfassung von Kanalnetzen mit beliebiger Topologie sowie bei der Aufnahme und Festlegung der Parameter für die beteiligten Entlastungsbauwerke im Kanalnetz. Der ADESBA_Planer hilft bei der Bestandsaufnahme und Dokumentation von Kanalnetzen und deren Entlastungsbauwerke. Die einfache Bedienung des ADESBA-Planers und die Möglichkeit der vielfältigen Informationseingaben sorgen für die transparente Darstellung der parametrierten Bauwerke. Typische Entlastungsbauwerke stehen als Objekte im ADESBA_Planer für die Konfiguration zur Verfügung. Parallel dazu existieren die entsprechenden getesteten und validierten ADESBA_Basic und ADESBA_Plus SPS Regelungsbausteine. Die Basic-Bausteine umfassen alle unmittelbar in die Verbundnetzsteuerung integrierten Bausteine (ADESBA, frachtbasierte Steuerung), die Plus-Bausteine jene, die auch ohne ein Kanalnetz einsetzbar sind (Staffelregler, Zufuhr-Vergleichmäßigung). Durch die Festlegung der Kanalnetz-Topologie werden die Abhängigkeiten und logischen Verschaltungen der ADESBA SPS-Regelungsbausteine definiert. Die Bauwerksparameter werden für die Ein- und Ausgangsparameter der ADESBA SPS-Regelungsbausteine benutzt.

ADESBA +

67

Über eine Exportfunktion im ADESBA_Planer können die parametrierten und verschalteten Informationen automatisch in einen SPS-Code verschiedener SPS Hersteller generiert werden. Der generierte SPS-Code kann dann anschließend in ein Standard SPS-System geladen werden. Hier werden dann noch die Kommunikationswege zu Fernwirk- und Visualisierungssysteme für den Datenaustausch konfiguriert. Für die Validierung der ADESBA-Funktionen steht das Modul ADESBA-Hist als eine Art Testumgebung zur Verfügung. Mittels vorhandener historischer Daten aus dem existierenden und zu untersuchenden Kanalnetz können die Auswirkungen und Verbesserungen der ADESBA Regelungsbausteine nachgewiesen und überprüft werden. Der ADESBA_Planer ist modular aufgebaut und bietet dadurch eine optimale Skalierbarkeit von kleinen bis hin zu komplexen Kanalnetzen. Die Parametrierung der Verbundsteuerung erfolgt über den ADESBA_Planer. Nach Durchführung von Plausibilitätskontrollen wird auf Knopfdruck der jeweilige SPS Code für das ADESBA SPS-System generiert. Unter Zuhilfenahme der validierten ADESBA-Basic und ADESBA-Plus SPS-Regelungsbausteine wird das SPS-Programm in die SPS geladen und steht dann zur Anwendung bereit. Standard Schnittstellen zu allen marktüblichen Fernwirk- und Prozessleitsystemen stehen zur Verfügung, so dass eine Integration in bestehende Infrastrukturen gewährleistet ist. 6.5.1.3

Bauwerkssymbolik

Im Kanalnetz werden Bauwerke mit einer verstellbaren Abflussdrossel, mit und ohne Stauvolumina, mit und ohne Entlastungsmöglichkeit in den Vorfluter, und Bauwerke im Haupt- oder Nebenschluss betrachtet. Jeder Bauwerkstyp wird mit einem eigenen Symbol dargestellt und kann entsprechend parametriert werden. Startobjekt Kläranlage

Fangbecken im Hauptschluss

Fangbecken im Nebenschluss

Durchlaufbecken im Hauptschluss

Durchlaufbecken im Nebenschluss

ADESBA +

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Verbundbecken im Hauptschluss

Verbundbecken im Nebenschluss

Stauraumkanal mit obenliegender Entlastung

Stauraumkanal mit untenliegender Entlastung

Überlauf ohne Speicherbecken

Abbildung 47: Symbole der Bauwerkstype mit Kurzbeschreibung 6.5.1.4

Datenfluss

Um die vielfältigen Aufgaben des ADESBA_Planers sichern und gegenseitig kapseln zu können, hat SEGNO ein Datenflusskonzept spezifiziert und zur Grundlage für das Programm erhoben. Die Erfassung der Bauwerksparameter und der Netztopologie erfolgt manuell und kann in eine xml-Datei exportiert bzw. aus einer solchen importiert werden. Der Objektkatalog für die Programmobjekte sind im Programm fest verankert, die ADESBAReglerbausteine werden im Programmcode in der Entwicklungsumgebung über Templates implementiert. Messdaten kommen über die Fernwirktechnik aus dem Feld. Historische Daten werden als speziell vorbereiteten Datenreihen dem Programm zur Laufzeit zugeführt. Referenz- und Adresstabellen werden zur Laufzeit aus den Daten der Netz-Konfiguration generiert. Programmcode für eine Siemens-S7 bzw. für eine Panasonic-SPS wird ebenfalls auf Grundlage der Netz-Konfiguration zur Laufzeit generiert. Eine Anzeige in einem Visualisierungssystem ist funktional nicht erforderlich und deshalb in der folgenden Grafik nicht dargestellt. Im Gegensatz dazu steht die Protokollierung, die für Regenereignisse unterschiedlichen gesetzlichen Anforderungen unterliegt und zwingend erfolgen muss.

ADESBA +

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Objektkatalog RÜB Pumpwerk Regenklärbecken Sammler Stauraumkanal

Konfiguration Platzierung Bauwerkstyp Parametrierung der Bauwerke Verbindung der Bauwerke Erfassung globaler Parameter

XML-Datei

Objekte für die system platform

Referenz (Adress)Tabellen Verschaltung Bauwerke Adressen Messdaten Adressen historische Daten

Funktionsbausteine (Templates) RTC_QinSim RTC_LevOri RTC_Man RTC_PWStaffel Verstetigung, ...

SPS-Code in Variante „Panasonc“ und „Siemens S7“ und in den Varianten „Steuerungs-“ oder „Berechnungsmodus“

Historische Daten

SPS mit lauffähigem Programm

Messdaten

Konfigurationswerkzeug

Datenbank als Auswertungssystem (ACRON) Anlegen eines Langfrist-Archivs mit allen relevanten (Ereignis-)Daten Protokollierung, insbesondere RÜB-Protokollierung nach DWA M260

Legende Manuell erstellt

Automatisch generiert

externe Daten / Templates

Abbildung 48: Datenflusskonzept des ADESBA_Planers 6.5.2

Entwicklungsphase Steuerungsbox

Die Abflusssteuerung ADESBA ist geeignet für Mischwasser-Kanalnetze mit einer dendritischen Struktur, vermaschte Netze werden nicht unterstützt. Deshalb ist die Wahl der Darstellung der Netz-Topologie in Form einer Baumstruktur möglich und der Anwender bewegt sich in der gewohnten ergonomischen Umgebung der bekannten WindowsStrukturbäume. Die tatsächliche geographische und topographische Lage der Kanalnetze ist

ADESBA +

70

im ADESBA_Planer nicht von funktioneller Bedeutung und braucht hier nicht dargestellt werden. 6.5.2.1

Erfassung der Parameter

Bei der Entwicklung der ADESBA-Suite legte SEGNO Wert auf eine praxisgerechte und einfache Art und Weise, die bauwerksspezifischen Parameter zu erfassen. Die meisten Parameter werden zumindest in der Vorbereitung der Inbetriebnahmephase einer ADESBAVerbundsteuerung identisch sein. Deshalb bietet die ADESBA-Oberfläche eine Möglichkeit an, alle Parameter für einen Klienten zu erfassen. Diese Parameter werden im Folgenden an die dann anzulegenden Gebiete weitergereicht und können dort gebietsspezifisch angepasst werden. Als nächsten Schritt werden die Gebietsparameter dann an die jeweils im Gebiet anzulegenden Manager-Bausteine der Bauwerke durchgereicht. Ein großer Vorteil dieser Vorgehensweise ist, dass nach der geprüften Eingabe der Gebietsparameter Fehleingaben von falschen bzw. unsinnigen Werten, wie es bei der Erfassung vieler Datenpunkte immer wieder auftritt, eingeschränkt wird.

Abbildung 49: Die Erfassung der Stammdaten des Klienten Die folgende Abbildung zeigt die Erfassung der Parameter eines Klienten. Dieser Dialog ist identisch mit der Erfassung der Parameter für Gebiete und Bauwerke, die Parameter werden „von oben nach unten“ durchgereicht. Damit erschließen sich dem Endanwender die Vorteile der „Vererbung“ innerhalb der objektorientierten Programmierung, im Idealfall sind die Parameter aller Bauwerke nur einmal zu erfassen. Eine Korrektur auf jeder unteren Ebene – letztlich die Ebene der Bauwerke – ist jederzeit möglich.

ADESBA +

71

Abbildung 50: Die Erfassung der (überschreibbaren) Vorgaben für die Bauwerksparameter Die hier dargestellten Parameter-Vorgaben des Klienten dienen wie beschrieben als Vorgabe für die Parametrierung der Kläranlage des betreffenden Projektes, können aber fallspezifisch überschrieben werden.

ADESBA +

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Abbildung 51: Die Erfassung der Kläranlagen-Parameter Nach der Erfassung der Stammdaten eines „Projektes“, i.d.R. eine Kläranlage, unterhalb eines „Gebietes“ eines „Klienten“ werden die für die Verbundsteuerung relevanten Bauwerke incl. Ihrer Parameter erfasst. Charakteristisch für die Bauwerke sind  Die Topologie: Diese wird, wie zuvor dargestellt, durch die schematisierte Baumstruktur der Bauwerke, abgebildet  Die Bauwerks-Stammdaten: Diese werden auf einem sog. Tab „Reiter“ erfasst  Die Manager-Parameter: Diese werden auf einem sog. Tab. „Parameter Manager“ erfasst. Diese Angaben sind identisch mit den Managerangaben aus dem Client bzw. der Kläranlage (s.o.), wurden von dort übernommen und können hier angepasst werden.

ADESBA +

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Abbildung 52: Die Erfassung der Bauwerksparameter 6.5.2.2

Die Exportfunktionen des ADESBA_Planers

Nach der Erfassung der Kanalnetz-Topologie und der Parameter stehen drei Exportfunktionen zur Verfügung: Über eine Exportfunktion im ADESBA-Planer können die parametrierten und verschalteten Informationen automatisch in einen SPS-Code verschiedener SPS Hersteller generiert werden. Der generierte SPS-Code kann dann anschließend in ein Standard SPS-System geladen werden.

ADESBA +

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Abbildung 53: Generierung und Export von SPS-Code Die Konfiguration des Kanalnetzes kann zweitens in eine xml-Datei exportiert werden, die wiederum alle Parameter für jedes Simulationssystem zur Verfügung stellt, um dort Kanalnetzberechnungen vorzubereiten. 6.5.2.3

Die Berechnung historischer Daten

Die nächste Aufgabe des ADESBA_Planers besteht in der Validierung historischer Daten von Regenereignissen. Um die historischen Regendaten in einer exakt definierten und dem Kanalnetz angepassten Form zuführen zu können, kann der ADESBA_Planer auch werden eine leere Excel-Datei generieren, die eindeutige Vorschriften über das Format der zu untersuchenden Regendaten ausweist. Original historische Daten Zeitstempel yyyymmdd hhmmss

Höhenstand h [m]

Durchfluss Q [m³/h]

Abschlag CSO [m³/h]

Abbildung 54: Das Standardformat für den Import historischer Daten Vorgesehen war, die historischen Daten nun in der SPS mit den ADESBA-Bausteinen berechnen zu lassen. Der Wirkungsgrad der ADESBA-Verbundsteuerung im Verhältnis zu den realen Abläufen sollte ermittelt werden. Diese Aufgabenstellung konnte SEGNO erheblich ausweiten: Es ist gelungen, ein neues Modul „ADESBA-Kalkulator“ zu entwickeln, das exakt auf dem SPS-Programmcode beruht, aber als Hochsprachen-Programm in der PC-Umgebung ausgeführt werden kann. Das beinhaltet drei große Vorteile: 1. Der Aufbau der ADESBA-Validierungsumgebung ist erheblich einfacher und schneller zu bewerkstelligen. 2. Auf den Einsatz einer realen SPS und das Herunterladen des generierten SPS-Codes kann verzichtet werden 3. Die Berechnungen laufen erheblich schneller, ein zweitägiges Regenereignis benötigt in der SPS-Umgebung ca. 6h, hingegen in der PC-Umgebung nur wenige Minuten.

ADESBA +

6.5.2.4

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Das ADESBA-Berechnungsmodul

Die Berechnung historischer Regendaten zur Ermittlung des Wirkungsgrades der Verbundsteuerung hat SEGNO in das Modul ADESBA-Kalkulator ausgelagert. Das Zusammenspiel des ADESBA_Planers mit ADESBA_Kalkulator kann wie folgt dargestellt werden:

Abbildung 55: Die Verarbeitung von Daten historischer Regenereignisse im Modul ADESBA_Hist Das Berechnungsmodul ADESBA_Kalkulator wird aus der Oberfläche des ADESBA_Planers aufgerufen und nimmt die Konfigurationsdaten und Paramtereinstellungen des fokussierten Projektes zur Grundlage der Berechnungen. Bis zur Berechnung sind folgende Programmschritte vorgesehen:  Der Anwender wählt die Datenbank, in der die bisherigen importierten und berechneten Daten angelegt oder neu anzulegen sind. Neben der Standard-Datenbank SQLite kann der Anwender auch auf den MSSQL-Server 2008 zugreifen.  Historische Regendaten in dem dokumentierten Format, siehe Abbildung 54, werden importiert.  Die ADESBA-Regelung wird auf die historischen Daten angewandt, der Wirkungsgrad der Verbundsteuerung wird ermittelt. Die Berechnung der historischen Daten ist eine Berechnung der Verschiebung der Abwassermengen. Wenn beispielsweise der Abfluss erhöht wird, werden folglich die Abschlagsmenge CSO reduziert und die Zulaufmenge zu den nachfolgenden Bauwerken erhöht.

ADESBA +

76

Abbildung 56: Funktionsschema der Anwendung der ADESBA-Verbundsteuerung auf historische Regendaten Die Regelung der Verbundsteuerung läuft in einer SPS ab. Da es SEGNO gelungen ist, die ADESBA-Funktionsblöcke über Templates in dem Berechnungsmodul als Hochsprachenmodul einzubinden, kann die Berechnung komplett auf dem PC stattfinden, die in Abbildung 56 als „SPS“ markierte Zeile symbolisiert die SPS-Funktionsbausteine in einer „Soft-SPS“ auf Programmebene. 6.5.2.5

Ergebnisvarianten

Ausgangspunkt für das Projekt ADESBA+ waren die Regelungsbausteine ADESBA. Im Zuge der Projektentwicklung ADESBA+ sind folgende Funktionsbausteine für das MischwasserKanalnetz hinzugekommen:  Berücksichtigung von Fließzeiten  Statische Priorisierung  Priorisierung nach Schmutzfracht Die Erweiterung des rein hydraulisch-basierten ADESBA Regelungsalgorithmus um die Optionen „Berücksichtigung der Fließzeiten“ und „(statische) Priorisierung“ erlauben unterschiedliche Berechnungsmethoden zur Ermittlung des Steuerungspotentials, die wir mit dem Berechnungsmodul des ADESBA_Planers realisiert haben. Mit dieser Variantenauswahl lassen sich nicht nur statisch geregelte mit verbundgesteuerten Systemen vergleichen, sondern auch die Auswirkungen der optionalen Erweiterungen der genannten Bausteine exakt berechnet.

ADESBA +

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Abbildung 57: Variantenauswahl zur Berechnung des Steuerungspotentials Die Ergebnisse der Berechnungsläufe können am Bildschirm oder in Ausdruck dokumentiert werden.

Abbildung 58: Beispiel einer Auswertung, die zwei Varianten miteinander vergleicht. Nicht nur die Zu- oder Abschaltung der einzelnen ADESBA+-Funktionsbausteine wirken sich auf das tatsächliche Steuerungspotential aus. Bedeutsam ist auch die Parametrierung der Bauwerke und der Manager-Bausteine, die allerdings nur in den baulich bedingten Grenzen verschoben werden dürfen. Das Berechnungsmodul bezieht sich für jeden Berechnungslauf auf die eingestellten Bauwerksparameter. Das bedeutet, dass unterschiedlich eingestellte Bauwerksparameter

ADESBA +

78

auch zu unterschiedlich errechnetem Abschlagsverhalten führen. Insbesondere die Stellgröße „Nominalabfluss“ und ihre abgeleiteten Stellgrößen (Min, Max, Min-Max-Band) können unterschiedlich eingestellt und die Auswirkungen auf das Abschlagsverhalten ausgewertet werden. Das bedeutet aber auch, dass eine vollständige Aussage über das Einsparpotentials nur möglich ist in Verbindung mit der Darstellung der eingestellten Parameter. Das haben wir ebenfalls in der Programmoberfläche in dem Bereich „Auswertung“ realisiert. Das Ergebnis eines Berechnungslaufes historischer Regendaten speichert der ADESBA_Planer in einer relationalen Datenbank (SQLite, optional MSSQL-Server 2008) ab, der Tabellenaufbau hat folgende Form:

Abbildung 59 Die Tabellenstruktur berechneter Daten 6.5.2.6

Inbetriebnahmestrategien

Dreh- und Angelpunkt jeder Abflusssteuerung im Netz sind die genehmigten Abflusswerte für die einzelnen Bauwerke – die Nominalabflüsse. In einem statischen System sind dies fixierte Sollwertvorgaben für die lokalen Abflusssteuerungen. Oft ist seitens des Betreibers vorgegeben, dass die Einführung einer Verbundsteuerung für das Kanalnetz nicht „auf einen Schlag“ erfolgen soll. Um eine wesentliche der Projektideen, den Planungs- und Inbetriebnahmeprozess zu unterstützen und zu verkürzen, besser realisieren zu können, hat SEGNO den ADESBA_Planer um die Möglichkeiten einer sukzessiven und behutsamen Inbetriebnahme erweitert. Im Rahmen einer dynamischen Verbundsteuerung werden die Nominalabflüsse gezielt unterschritten, um stärkeren Einstau zu verursachen und damit das Netz an anderen Stellen zu entlasten. Oder die Nominalabflüsse werden zur Forcierung der Entleerung gezielt überschritten, was eine Erhöhung der Belastung im folgenden Netz nach sich zieht. Die „natürlichen“ Grenzen dieser Unterschreitung sind nach unten das absolute Minimum, entweder 0 l/s, also die völlige Schließung der Drosseln, oder der Wert für den Trockenwetterzulauf, sodass das Trockenwetter-Schmutzwasser immer weitergeführt wird. Das absolute Maximum ist systembedingt und den Betreibern für alle Strecken zwischen den Bauwerken bekannt. Die ADESBA-Verbundnetzsteuerung muss nun nicht zwingend den gesamten Stellbereich zwischen den absoluten Extrema ausschöpfen. ADESBA kann derart parametriert werden, dass zur Aktivierung von Steuerpotentialen nur ein freigegebener Bereich um den Nominalablauf, ein sog. Min-Max-Band, zur Verfügung gestellt wird.

ADESBA +

79

Abbildung 60: Min-Max-Band zur sukzessiven Einführung der ADESBA-Verbundsteuerung Das bietet besonders in der Inbetriebnahmephase einen unschätzbaren Vorteil: Mit einem anfangs sehr geringem Min-Max-Band kann die Verbundsteuerung defensiv eingeführt und nach entsprechender Begutachtung durch den Betreiber und die Bedienmannschaften sukzessive erweitert werden. Oder es können einzelne Bauwerke durch Zuweisung eines 0%-ADESBA-Bandes faktisch von einer ADESBA-Regelung ausgeschlossen werden, maßgeblich wäre dann ausschließlich der genehmigte Nominalwert. 6.5.2.7

Anmerkungen zum Entwicklungsprozess

Grundlage für den Entwicklungsprozess war für SEGNO  das in der Spezifikationsphase entstandene Pflichtenheft und  die Funktionsbausteine aus dem Vorgängerprojekt ADESBA. Im Projektantrag war die Erstellung eines Moduls zur Berechnung historischer Regendaten nicht vorgesehen: Die Berechnung sollte in einer SPS erfolgen. Das hatte zwei wesentliche Nachteile:  Planer, die den Wirkungsgrad der ADESBA-Verbundsteuerung ermitteln wollen, können dies nur in einer kompletten Umgebung von PC mit dem Programm ADESBA_Planer und einer SPS bewerkstelligen. Das erhöht den Aufwand für die Zielgruppe des ADESBA_Planers, oft gibt es in den Planungsbüro keine Kapazitäten für einen Umgang mit SPS’en.  Die Berechnung dauert wesentlich länger, da Programmlogik auf dem PC und der SPS abläuft und die Daten datensatzweise hin- und hergeschoben werden müssen. Bei Minutendaten von Regenereignissen über 10 Jahre wäre eine Berechnung mit einer SPS kaum durchführbar. Deshalb hat SEGNO sich entschlossen, die Berechnung – wie beschrieben – in dem PCProgramm ADESBA_Planer vorzunehmen. Diese Umstellung zog einen erhöhten Aufwand nach sich, der durch Einsparungen an anderer Stelle (Umwidmung von Projektmitteln, Feldtests konnten nicht durchgeführt werden) ausgeglichen werden konnte. Als schließlich mit der ersten Nachlieferung von Funktionsbausteinen durch den Projektpartner „ifak e.V.“ die Hochsprachenintegration angepasst werden musste, stellte SEGNO diese programmtechnische Anforderung um und führte Templates zur CodeKonvertierung ein. Die neuen Funktionsbausteine zur Berücksichtigung der Fließzeiten und für eine statische Priorisierung von Bauwerken erforderten neue Parameter, sodass eine Überarbeitung des ADESBA_Planers hinsichtlich Oberfläche, Objektstruktur, Datenbankstruktur und Dokumentation erforderlich wurde. Der Baustein „frachtbasierte Priorisierung“ erreichte SEGNO erst nach Projektabschluss. Die Einbindung in den ADESBA_Planer erfolgt projektbezogen und kann an dieser Stelle nicht dokumentiert werden.

ADESBA +

6.5.3

80

Test- und Simulationsphase – Steuerungsbox

SEGNO ist vom TÜV Rheinland nach der Prüfnorm ISO 9001:2008 zertifiziert. Die Programmentwicklung sowie Test- und Simulationsphase erfolgte nach den in der Fa. SEGNO verankerten Maßnahmen zur Programmentwicklung und Qualitätssicherung. Die im Rahmen einer Qualitätssicherung erforderlichen programmtechnischen Testreihen und ergonomischen Beurteilungen wurden durchgeführt und sicherten den Entwicklungserfolg. Die unter „Test- und Simulationsphase – Steuerungsbox“ subsumierten Aufgaben beziehen sich auf eine quantitative und qualitative Begutachtung des Konfigurationstools ADESBA_Planer. Im Zentrum dieser Begutachtung steht das Berechnungsmodul. Die Tests sind in vier Phasen abgelaufen. 6.5.3.1

Berechnung zu Projektbeginn

SEGNO baute die Ausgangsposition auf: Der ADESBA_Planer übergibt die historischen Regenereignisdaten datensatzweise an die angeschlossene SPS, diese berechnet die Eingriffe in das Ablaufverhalten und gibt die berechneten Daten zurück. Diese Daten müssen verglichen werden mit den Berechnungsreihen in der Simulationsumgebung, die dasselbe Kanalnetz, eine identische Parametrierung und dieselben in IEC 61131 implementieren Funktionsbausteine aufweist. Ein Vergleich der Ergebnisse bestätigt – im Rahmen der unterschiedlichen Rechengenauigkeit – die erwartete Gleichheit. Damit war der Beweis angetreten, dass das Rechenmodell und die Implementierung korrekt ist. 6.5.3.2

Berechnung mit Berücksichtigung der Fließzeiten

Nachdem SEGNO die Bausteine zur Berücksichtigung der Fließzeiten erhalten und vollständig implementiert hatte, konnte das Test- und Berechnungsverfahren vereinfacht werden. Die grundsätzliche Richtigkeit des Rechenmodells war zuvor bewiesen wurden, die Erweiterung um die neuen Funktionsbausteine konnten das Konzept nicht mehr gefährden. Nun hat SEGNO die Berechnungen mit denselben historischen Daten erneut vorgenommen und die Ergebnisse einer ADESBA-Steuerung mit jenen einer um die Fließzeiten-Bausteine erweiterten ADESBA-Steuerung verglichen. Die Instrumente des numerischen Vergleiches lieferte der ADESBA_Planer gleich mit, siehe Kapitel 6.5.2.5 Seite 1. Die Ergebnisse erörterten wir mit den Projektpartnern und stellten gemeinsam fest, dass die berechneten Minderungen der Abschlagsmengen infolge der Berücksichtigung der Fließzeiten, insbesondere bei längeren Strecken und höheren Fließzeiten, exakt im Rahmen der theoretisch erwarteten Ergebnisse liegen. 6.5.3.3

Berechnung bei unterschiedlicher (statischen) Priorisierung

Ein erneuter Test der Berechnungen des ADESBA_Planers war erforderlich, als SEGNO die Funktionsbausteine „(statische) Priorisierung“ erhalten hatte. Die Vorgehensweise in den Testläufen entsprach völlig den zuvor erwähnten. Auch die Ergebnisse entsprachen inhaltlich den theoretisch ermittelten Erwartungen. Allerdings mit einem bedeutsamen Unterschied gegenüber den „Fließzeiten“: In den priorisierten Bauwerken ist eine Verbesserung festzustellen, aber diese Verbesserungen gehen zu Lasten anderer Bauwerke und das Gesamt-Abschlagsverhalten verschlechterte sich. 6.5.3.4

Berechnung mit dem Ziel einer optimierten SchmutzfrachtAbschlagsminderung

Da die erforderlichen Funktionsbausteine SEGNO erst nach Projektabschluss erreicht hatten, konnten Tests nicht mehr durchgeführt werden.

ADESBA +

6.5.3.5

81

Tests im Feld

Es war vorgesehen, das ADESBA+-Projekt auch im Feld zu testen. SEGNO hat erheblich Aufwand im Projektrahmen getrieben, um Partner aus Ingenieurbüros (Planer) und/oder von Kanalnetzbetreibern zu gewinnen. Das ist nicht gelungen. 6.5.4

Möglichkeiten zum simulativen Test der Steuerungsblöcke

Zum Test der Steuerungsblöcke durch Simulation ist es wünschenswert, hierfür auf bereits vorhandene Programme zur Kanalnetzsimulation zurückgreifen zu können. Viele vorhandene Kanalnetzsimulatoren bieten jedoch nicht oder nur mittels aufwändiger proprietärer Schnittstellen die Möglichkeit, Steuerungseingriffe von außen vorzugeben. Die Entwicklungen und Test im vorliegenden Projekt erfolgten über das Simulationssystem SIMBA (ifak, 2009), das weltweit im Einsatz ist und eines der wenigen Programmsysteme weltweit ist, das eine integrierte Betrachtung von Kanalnetz und Kläranlage erlaubt (Rauch,et al., 2002). In SIMBA ist - neben Modulen zur Kläranlagensimulation und zur hydrologischen Modellierung von Kanalnetzen - auch das hydrodynamische Berechnungsprogramm SWMM eingebunden. Da Simba mit der auf europäischer Ebene entwickelten Schnittstelle openMI ausgestattet ist, können auch Fremdsimulatoren, die ihrerseits openMI-fähig sind, als Komponente eingebunden werden. Die ADESBA+ Regelbausteine wurden unter SIMBA implementiert und können nun unter Nutzung der openMI-Schnittstelle mit Kanalnetzsimulationssystemen von Drittanbietern gekoppelt werden. Leider unterstützen z. Z. nur wenige Kanalsimulatoren diese Schnittstelle, so dass dieser Weg nur begrenzt zukunftsfähig erscheint. Dieser Aspekt wird weiter bearbeitet, sobald die entsprechenden Anforderungen aus weiteren potenziellen Anwendungsfallstudien vorliegen.

6.5.5

Das Konfigurationstool und die Planungshilfe ADESBA_Planer

In Anlehnung an das Merkblatt DWA-M 180 und der „Planungshilfe Abflusssteuerung“ der DWA-Arbeitsgruppe „AG ES 2.4 Integrale Abflusssteuerung“ ist vor der Inbetriebnahme einer Abflusssteuerung eine „Vorstudie“ über die Steuerungswürdigkeit eines Kanalnetzes angeraten. Nachdem die Konfiguration des Kanalnetzes im ADESBA_Planer erfasst ist, kann diese Vorstudie in einer Simulationsumgebung erstellt werden, die wiederaum auf die exportierte Konfigurationsdatei im xml-Format zugreift. Dazu wird in einer Simulationssoftware, z.B. SIMBA, ein einfaches, hydrologisches Grobmodell erstellt. Eine Simulation mit Regendaten wird einmal ohne und einmal mit der ADESBA-Steuerung durchgeführt und verglichen mit dem ebenfalls ermittelten maximalen Steuerungspotential (Zentralbeckenansatz). Möglich ist das, weil die ADESBARegelungsbausteine auch als SIMBA-Funktionsblöcke vorliegen und in SIMBA unmittelbar eingebunden werden können; alternativ besteht dieselbe Möglichkeit dann, wenn in der Simulationsumgebung die ADESBA-Funktionsbausteine in der Standardsprache IEC 61131 verarbeitet werden können oder wenn eine Einbindung der ADESBA-Bausteine über eine OpenMI-Schnittstelle möglich ist. Benötigt werden für diese Variante einer Vorstudie die Regendaten (Auflösung von ≤ 5 min) und die Zulaufmengen zur Kläranlage für mindestens fünf Regenereignisse und die dazwischen liegenden Trockenwetterperioden. Mit dem Modul ADESBA_Kalkulator ist nun auch die Erstellung einer Vorstudie möglich. Wenn bereits die Bauwerksdaten von mindestens 5 Regenereignissen vorliegen für den Höhenstand, Ablaufmenge und Abschlagsmenge, dann kann eine Vorstudie mit dem ADESBA_Kalkulator erstellt werden, die das zu erwartende Steuerungspotential des Kanalnetzes errechnet. Die skizzierte erhebliche Verkürzung des Planungsprozesses einer Verbundsteuerung ist der wesentliche Gewinn, der mit dem ADESBA_Planer erzielt wird. Verstärkt wird dieser Gewinn durch die Möglichkeit des Datenaustauschs auf verschiedenen Ebenen, der Zeit einspart und Fehlerquellen reduziert.

ADESBA +

6.6

82

Test- und Simulationsphase – Modellerweiterung

Zum Test der erarbeiteten Methodik und Steuerungsblöcke diente die modelltechnische Abbildung des Kanalnetzes und der Kläranlage eines realen Einzugsgebietes (EZG) in SIMBA und die Einbindung der vom ifak entwickelten Steuerungsblöcke durch das ISAH. Als Einzugsgebiet wurde das der Stadt Hildesheim gewählt, da schon Untersuchungen sowie Modelle und Daten hierzu vorlagen. Im Folgenden werden die geplanten und durchgeführten Arbeiten des Arbeitspaketes kurz erläutert. 6.6.1

Erweiterung des bestehenden Kanalnetzmodells um eine Schmutzfrachtbetrachtung

Um die Betrachtung der Energieressourcen der technischen Aggregate im Kanal und auf der Kläranlage durchzuführen zu können, war es notwendig, das bestehende Kanalnetzmodell um eine Schmutzfrachtbetrachtung zu erweitern. Hierfür wurde für die jeweiligen Einzugsgebiete (23 Teilgebiete im EZG Hildesheim) der Schmutzstoffanfall in Form von CSB- und NH4-N- Konzentrationen ermittelt und im Modell mittels Tages- und Wochengängen implementiert. Die CSB-Schmutzstoffkonzentration wurde in gelöste (und noch einmal in nicht abbaubare und abbaubare) und partikuläre (und noch einmal in nicht abbaubare und abbaubare) Fraktionen unterteilt. Durch die Überlagerung mit den im Modell bereits vorhandenen Abwassermengen können somit die Schmutzfrachten für die partikulären als auch die gelösten Abwasserinhaltstoffe ermittelt werden. Zusätzlich wurden die Schmutzstoffparameter pathogene Keime und Schwefel in das Modell eingebunden, um das Modell auf weitergehende Fragestellungen vorzubereiten. Die folgende Tabelle zeigt die für Hildesheim gewählten Einstellungen. Die Werte für CSB (Gesamt: 800 mg/l), NH4-N (40 mg/l) und Pges (9 mg/l) basieren auf Messdaten in Hildesheim. Die prozentuale Aufteilung des CSB ist dem ATV-DVWK-Kommentar zum Arbeitsblatt A 131, die Konzentration der pathogenen Keime in Form von Escherichia coli (E.coli) dem DWA- Merkblatt M 205 und die die Konzentrationen für SO2 der Literatur (Koppe und Stozek, 1998) entnommen. Tabelle 20: gewählte Schmutzstoffkonzentrationen Reihenfolge im Modell

Anteile Zulauf [%] Zulaufwerte

1 2 3 4 partikulärer CSB (cod_x) gelöster CSB (cod_s) cod_xs cod_xi cod_ss cod_si abbaubarer inerter abbaubarer inerter 55 25 15 5 [g/m³] [g/m³] [g/m³] [g/m³] 440 200 120 40

5 NH4 nh4

6 Pges pges

[g/m³] 40

[g/m³] 9

7 SO2 so2

8 e.coli ecoli

[g/m³] [cfu/100ml] 46 6000000

Im Modell wurden weder Absetzvorgänge in den Bauwerken noch Umsetzungsvorgänge im Kanal angenommen, da hierfür keine Daten vorliegen. Als Sulfid-Tagesganglinie wurde die NH4-N-Ganglinie angenommen, als E.-coli-Ganglinie die des CSB. Die folgende Abbildung 61 zeigt die Einbindung im Modell, die Abbildung 22 das Gesamtmodell der Stadt Hildesheim in Simba.

ADESBA +

83

440 Constant1 Divide2

Tagesgang CSB_Xs

200 Constant2 Divide3

Tagesgang CSB_Xi

120 Constant3 Divide4

Tagesgang CSB_Ss

40 Constant4 Divide5

Tagesgang CSB_Si

40 1

Constant5 Divide6

Out2

Tagesgang NH4

9 Constant6 Divide7

Tagesgang Pges

46 Constant7 Divide8 Tagesgang SO2

6000000 Constant8 Divide9

Tagesgang ecoli

Wochengang Q

Divide10

Tagesgang Q

Abbildung 61: Abbildung eines Teilgebietes mit Tages- und Wochengängen im Modell

ADESBA +

84

Höhenstand yb_3 Zulauf KA

yKA_3

t

yRKB

RKB Überlauf

To Workspace

Clock

Global_Rain_and_Evap '198196_2.rain'

Sctrl

Scripts:

Record data of:

ev al_Hildesheim2.m ev al_sewer_simple.m

3400 m3 yzu

4: Tank23 7: Tank13 1: Tank12 24: Pipe 1: Mix(6) 1: Mix(5) 2: Mix(4) 2: Mix(3) 4: Mix(2) 1: Global rain 23: Catchment_specific

Scriptblock

RKB KA

Hauptsammler 6

yb2

1min In1 Out

Zulauf KA6

out.bin outfile (binary)

Zulauf KA2 Signalrekorder

yabKan1

Zulauf KA3

Out1

SIMBA_GLOBAL_RAIN TW li.d.Innerste Kanalstauraum Zu KA 2400 m3

In1 2min Out

TG links der Innerste

Zulauf KA4

In1

Hauptsammler 5

SIMBA_GLOBAL_RAIN (14.1+4.22) ha (0.05+0.05) l/s Out1

yOFMast

1min

yZuMast yHMastb SIMBA_GLOBAL_RAIN

yDrMast

(24+50.23) ha (0.82+0.23) l/s

1858 m3 Out

yBerg

(0+0) ha (10+2) l/s Out1

In1 17min Out

SIMBA_GLOBAL_RAIN

Hauptsammler 4 (1.4+0) ha (0+0) l/s

Out1

Out

30min

Bergmühle

In1

Bav/Drisp

TG Bavenstedt SIMBA_GLOBAL_RAIN 1 (3.5+0) ha (19+2) l/s

yOFCherus

TW HS 28.6

TW Drispenstedt

TG Drispenstedt

TG HS 28.6 yDrCher

SIMBA_GLOBAL_RAIN (40+44.77) ha (5.1+1.6) l/s

1505 m3 Out

In1

Out1

1min

Dr Cherusker

RÜB Cheruskerring

SIMBA_GLOBAL_RAIN

yOFSpeich

(10+11.06) ha (2.4+1.2) l/s

(1.9+0) ha (0.2+0.13) l/s

TW Cheruskerring

TG Cheruskerring yZuSpeich

yHSpeich

Out1

TW HS 28.5

SIMBA_GLOBAL_RAIN (20+31.06) ha (4.26+4.38) l/s

yDrSpei

TG HS 28.5

Out1

888 m3 Out

2min

In1

TW Speicherstrasse

TG Speicherstrasse

Dr Speicher

Out1

TG Bergmühlenstrasse

TW Bavenstedt

Out1

yZuSch2 yHCherus

313 m3

TW Mastberg SIMBA_GLOBAL_RAIN

TG Mastbergstrasse1

RÜB Mastberg

Steuerwald

In1 1min Out

Out1

In1

Dr Mast

In1 1min Out

RÜB Bergmühlen

2min

Berg Überlauf

TW Hafenkopf

TG Hafenkopf

Out

li d Innerste

1min

(29+0) ha (27.7+27.3) l/s

yzuKan1

RÜB Speicherstrasse

TW Bergmühlenstrasse

Hauptsammler 3

In1 7min Out

yZuSch

SIMBA_GLOBAL_RAIN

yOFSch_3

yHSch_3

SIMBA_GLOBAL_RAIN

yDrSch_3 20min

Out

Out1

TW Schuetzenallee

TG Schützenallee

Dr Schützen

SIMBA_GLOBAL_RAIN

(140+160) ha (34.1+33.8) l/s

3822 m3

In1

RÜB Schützenallee

(4.2+0) ha (0+0) l/s

Hauptsammler 2

yZuAM

yHAM Out

yOFAM

In1

30min

TG HS 28.4

In1 30min Out

Out1

TW HS 28.4

SIMBA_GLOBAL_RAIN

pipe6

yDrAM 20min

Out

(20.8+12.7) ha (3.9+2.8) l/s

749 m3

Out1

In1

TW Alter Markt

TG Alter Markt

RÜB Alter Markt

Dr Alter M

yZuTreibe yOFTreibe_3

yHTreibe_3 SIMBA_GLOBAL_RAIN yDrTreibe_3 20min

Out

(40+49.88) ha (14.2+8.5) l/s

1211 m3

Out1

In1

Dr Treibe

TG Treibestrasse

RÜB Treibestrasse

TW Treibestrasse

yOFGrV yDrGrV

SIMBA_GLOBAL_RAIN

In1 30min Out

(8+16.2) ha (2+1.86) l/s Out

20min

Hauptsammler 1

In1

Out1

Dr Venedig

TG Gr Venedig TW Grosse Venedig

RÜ Venedig yOFHohn_3

yZuHohn

yHHohn_3 SIMBA_GLOBAL_RAIN yDrHohn_3

(40+53) ha (7.7+6.5) l/s

875 m3 Out

(1.4+0) ha (0.3+0.26) l/s

TG Südost

TG Hohnsen

RÜB Hohnsen

In1 30min Out

Ba / Söhre

In1 30min Out

Ochter

In1 30min Out

TG HS 28.1

Out1

In1

Dr Hohn

Out1

TW HS 28.1

20min

SIMBA_GLOBAL_RAIN

yOFLoen

yHLoen

yZuLoen SIMBA_GLOBAL_RAIN

yDrLoen

(5.56+21.97) ha (1.8+1.8) l/s

153 m3 20min

Out

(8+0) ha (16.6+15.7) l/s

(1+0) ha (1+0.86) l/s Out1

Out1

TW Itzum

Out1

(2+0) ha (4.3+4) l/s

(3+0) ha (6+5.29) l/s Out1

TW Ochtersum

SIMBA_GLOBAL_RAIN

RÜB Loensbruch

TG Marienburger Höhe

TW Lönsbruch

SIMBA_GLOBAL_RAIN

TG Barienrode/Söhre

TG Itzum

Out1

In1

Dr Marien

TG Ochtersum

TW Hohnsen

TW Ba./Sö

TG Egenstedt

(1+0) ha (0.2+0.12) l/s Out1

TG Marienburg

TW Marienburg

TW Egenstedt

SIMBA_GLOBAL_RAINSIMBA_GLOBAL_RAIN SIMBA_GLOBAL_RAIN

Abbildung 62: Abbildung des Kanalnetzes Hildesheim im Modell (SIMBA)

ADESBA +

6.6.2

85

Einbindung eines industriellen Indirekteinleiters in das Kanalnetzmodell

Um die Tauglichkeit der ADESBA-Steuerungsbox für Industriebetriebe zu erproben sollte der Abwasseranfall und das –ableitungssystem eines realen Betriebes in das bestehende Kanalnetzmodell implementiert werden. Hierzu sollte zunächst durch Recherche des bestehenden Indirekteinleiter-Kataster der Stadtentwässerung Hildesheim und durch Gespräche mit dem Klärwerkspersonal ein geeigneter Betrieb ausgewählt werden, dieser dann hinsichtlich vorhandener Daten zu Abwasseranfall, Energieverbrauch und Speicherkapazitäten kontaktiert und befragt und anschließend in das Modell eingebunden werden. Die Überprüfung der erhaltenen Daten der Industriebetriebe im Einzugsgebiet Hildesheim ergaben, dass sich die Daten bzw. die Betriebe nicht für die hier betrachtete Fragestellung eignen. Da auch die erfassten Stromverbräuche der Pumpwerke im Einzugsgebiet Hildesheim nur als Tagessummen der Gesamtpumpwerke und nicht im dynamischen Verlauf der einzelnen Pumpen vorliegen, wurde entschieden, diese Arbeitspakete, die eine höhere Auflösung benötigen, anhand von fiktiven Kanalnetzen und Industrien zu bearbeiten. Hierdurch ist gewährleistet, Einzeleffekte darstellen zu können und zudem durch gezielte Variationen der Randbedingungen aussagefähigere Ergebnisse zu erhalten. Die Modelle wurden für verschiedene Szenarien (Kanalnetze mit a) parallel b) in Reihe liegenden und c) kombiniert angeordneten Speicherbauwerken) erstellt. 6.6.3

Einbindung des vorhandenen Kläranlagenmodells sowie der Vergleichmäßigungsbausteine

Im Gegensatz zu den Arbeitspaketen 3.2 und 3.3 sind hier reale Daten unerlässlich. Daher erfolgte zur Aktualisierung des am ISAH bereits bestehenden Kläranlagenmodells der KA Hildesheim in Simba eine Auswertung der aktuellen Kläranlagendaten, wobei die Laufzeiten und Energieverbräuche der technischen Aggregate im Fokus der Auswertungen lagen. 6.6.3.1

Beschreibung der Kläranlage Hildesheim

Die Kläranlage Hildesheim ist nach den Erweiterungsmaßnahmen im Jahr 1998 für 240.000 EW ausgelegt und wird vorwiegend mit kommunalem Abwasser beschickt. Die mechanische Stufe besteht aus einer Rechenanlage, einem belüftetem Sandfang und einer Vorklärung. Zusätzlich kann das Rohabwasser zum Abfangen von Tagesspitzen zwischengespeichert werden. Das Verfahrensschema ist für die erweiterte biologische PElimination nach dem ISAH-Verfahren ausgelegt. Insgesamt besteht die Belebtschlammstufe aus vier Straßen, die parallel betrieben werden. Jeweils zwei Straßen (alte bzw. neue Belebung) sind baugleich. Die Belebungsbecken sind als oberflächenbelüftete Umlaufgräben ausgeführt. Jede Straße ist mit einer eigenen Nachklärung gekoppelt, so dass keine Vermischung des Rücklaufschlammes eintritt und die einzelnen Stufen vollständig voneinander getrennt arbeiten. Nach der Belebung durchfließt das geklärte Abwasser einen belüfteten Schönungsteich und wird dann dem Vorfluter zugeleitet. Abbildung 51 zeigt das Fließbild der biologischen Stufe (alte Belebung).

ADESBA +

86

Abbildung 63: Biologische Stufe der KA Hildesheim (Straßen 1 & 2) Je nach Belüftungsschaltung ergibt sich eine variable Aufteilung aerober und anoxischer Zonen, so dass Nitrifikation und Denitrifikation simultan ablaufen. Die Schaltung erfolgt anhand der online erfassten Ablaufwerte für NH4-N und NO3-N unter zusätzlicher Berücksichtigung des Sauerstoffgehalts. Die Rotoren werden auf zwei Leistungsstufen mit unterschiedlicher Drehzahl betrieben. Die Rotorsteuerung für Straßen 1 & 2 wird in Abbildung 37 dargestellt.

Dauerläufer: Priorität der Rotorzuschaltung: 1. Priorität:

NH4-N ≥ 3 mg/l

Rotoren 3, 4 Rotoren 5, 6, 2, 1 zuerst: Nitrizone zuschalten

NH4-N < 3 mg/l

Abfrage 2. Priorität

2. Priorität:

NO3-N ≥ 5 mg/l

abschalten

NO3-N < 5 mg/l

nach 3 Minuten Abfrage 3

3. Priorität:

O2 ≥ 1 mg/l

nach 3 Minuten Abfrage 1

O2 < 1 mg/l

zuschalten

Abbildung 64: Rotorsteuerung für Straßen 1 & 2 Die Kläranlage verfügt weiterhin über eine anaerobe Schlammstabilisierung. Nähere Beschreibungen der Kläranlage sind unter anderem Seggelke (2002) und Spering (2010) zu entnehmen. 6.6.3.2

Abbildung der Kläranlage Hildesheim im Modell

ADESBA +

Abbildung 65: Gesamtmodell der Kläranlage Hildesheim

Abbildung 66: Biologische Reinigungsstufe der Kläranlage Hildesheim

87

ADESBA +

88

Beckenvolumina der aeroben bzw. anoxischen Zonen

Volumen

Zone des Umlaufgrabens Deni_1 Deni_2 Nitri_1 Nitri_2 Deni_3 Nitri_3 Nitri_4 Deni_4 Nitri_5 Nitri_6 Deni_5 Deni_6 Summe

[m3] 875 1897 640 600 1105 640 600 509 640 400 70 625 8601

Die vier von der Steuerung abhängigen Belüftungswalzen arbeiten mit einer mittleren Leistung von:

Als Energieblöcke werden sechs Blöcke für die Walzenbelüfter (jeweils Nitrifikationsreaktor: Nitri_1 bis Nitri_6) sowie einer für die RS-Pumpe im Modell verwendet.

6.6.3.3

Vergleich Ist-Zustand mit Messdaten Energieverbrauch

Anteile an Energieverbrauch der Aggregate BB1 6000 RS Pumpe Rotor 4 Rotor 3 Rotor 6 Rotor 5 Rotor 2 Rotor 1

5500

5000

4500

Energieverbrauch [kWh/d]

4000

3500

3000

2500

2000

1500

1000

500

0

0

1

2

3

4

Tage [d]

5

6

7

ADESBA +

89

Anteil an Energieverbrauch einzelner Aggregate Energie_PumpeRS 1.39%

Energie_Rotor1 8.87% Energie_Rotor6 19.45%

Energie_Rotor2 12.18%

Energie_Rotor5 14.32% Energie_Rotor3 21.90%

Energie_Rotor4 21.90%

Vergleich des Energieverbrauchs 3000

Energieverbrauch [kWh/d]

2500

2000

1500

Simulation Messung

1000

500

0 0

1

2

3

4

Tage [d]

5

6

7

ADESBA +

6.7

90

Validierungs- und Dokumentationsphase

Die Test- und Validierungsphase sind in der Projektentwicklung anders verlaufen als geplant. Die Feldtests sind entfallen, die Berechnung von Regenereignissen und ihre qualitative Auswertung haben an Gewicht und Aufwand gewonnen. Eine scharfe Trennung von Test und Validierung ist nicht zu ermitteln, die Validierungsphase ist in Kapitel 6.4.1 bereits dokumentiert. Die abschließende Dokumentationsphase hat für SEGNO wiederum erheblichen Aufwand bereitet. SEGNO hat nicht nur eine Programmdokumentation und ein Programmhandbuch erstellt, sondern das Projekt ADESBA+ in allen Ausprägungen ausführlich im Internet auf den Seiten unter http://www.adesba.de dokumentiert. Es war erklärtes Antragsziel von SEGNO, ADESBA+ in den Bereichen abwassertechnische Planungsbüros, Planungsbüros im Umfeld der Siedlungswasserwirtschaft, Wasserund Abwasserverbände, Stadtwerke, Eigenbetriebe, Städte und Kommunen sowie wissenschaftliche Einrichtungen im Umfeld der Siedlungswasserwirtschaft zu vermarkten. Um die akquisitorischen Maßnahmen zur Markteinführung von ADESBA zu unterstützen, hat SEGNO die wesentliche Dokumentation in Internet verlegt und dort öffentlich zugänglich gemacht. Für den wissenschaftlichen Bereich erfolgte eine Dokumentation des Projektes und der erarbeiteten Methodik über mehrere Publikationen im In- und Ausland (vgl. die Auflistung in Kapitel 11.1).

6.8 6.8.1

Zusammenfassung Steuerungsbox

Der ADESBA_Planer stellt in Verbindung mit der ADESBA-Steuerungsbox eine interessante Gesamtlösung zur Einführung einer Verbundsteuerung dar.  Der für den Endausbau vorgesehene Steuerungsalgorithmus liegt bereits zu Beginn der Planungsphase vor und muss nicht erst aufwändig entworfen werden  Bereits in der Planungsphase können Vorstudie und eine optimale Parametrierung der Verbundsteuerung entwickelt werden.  Der Programmcode für die Steuerungsbox kann automatisch aus dem ADESBA_Planer heraus generiert werden.  Die Inbetriebnahme der ADESBA-Verbundsteuerung kann defensiv erfolgen und basierend auf den realen Erfolgen feinjustiert werden.  Der Datenaustausch mit anderen Systemkomponenten, insbesondere mit Simulationssystemen, wird unterstützt. Damit werden die Aufwände an Kosten und Zeit zur Einrichtung einer KanalnetzVerbundsteuerung erheblich reduziert. 6.8.2

Bewertung

Trotz der großen Vorteile der ADESBA-Steuerungsbox, in Verbindung mit dem ADESBA_Planer, konnten keine Projektpartner und keine Pilotprojekte gewonnen werden. Die Ursachen sind vielfältig:  Bei Interesse an einer Verbundsteuerung ist es für Planungsbüros von eigenem Interesse, mit der Entwicklung eines Algorithmus für die Verbundsteuerung beauftragt zu werden. Erst wenn den Betreibern diese Gestehungskosten zu hoch werden, bietet ADESBA auch für die Planungsbüros eine interessante Alternative.

ADESBA +

91

 In Fachkreisen, wie z.B. auf dem workshop der DWA-Arbeitsgruppe ES 2.4 „Integrale Abflusssteuerung“ vom 15.11.2011 wird fehlender politischer Handlungsdruck festgestellt. Obwohl die EU-Wasserrahmenrichtlinie zu Maßnahmen zur Verbesserung des Zustandes der Gewässer verpflichtet, gibt es in der Bundesrepublik bzw. in den Bundesländern keine eindeutigen Festlegungen zur Minimierung von Mischwasserabschlägen.  Kanalnetze werden i.d.R. für zehn Jahre genehmigt. Außerhalb der Genehmigungsverfahren gibt es für die Betreiber nur selten eine Veranlassung, Maßnahmen zur Optimierung ihrer Netze zu ergreifen.  Bei weitem nicht alle Bauwerke in den Kanalnetzen sind mit moderner Maschinen- und Stelltechnik ausgerüstet.  Oft wurde in den Gesprächen mit den Betreibern von diesen erwähnt, dass der politische Wille zu Maßnahmen wie Verbundsteuerung des Kanalnetzes durchaus vorhanden ist, hingegen eine finanzielle Absicherung solcher Maßnahmen nicht vorhanden ist. Angesichts der klimatischen Entwicklungsszenarien und der zu erwartenden Verschiebung in der Bevölkerungsdichte wird der Bedarf an Systemen zur kostengünstigen Verbundnetzsteuerung steigen. ADESBA+ ist inzwischen als Lösungskonzept am Markt verankert, aber die Pläne einer unmittelbaren Verwertung haben sich als unrealistisch erwiesen, erst über längere Sicht wird dieses Projekt Früchte tragen.

ADESBA +

92

7 Wichtigste Positionen des zahlenmäßigen Nachweises 7.1

Teilvorhaben 1

Die wichtigsten Positionen des zahlenmäßigen Nachweises des Teilvorhabens 1 (SEGNO) sind entsprechend der Antragsstellung und Nachweisen die Personalkosten (wissenschaftlicher Mitarbeiter, studentische Hilfskräfte) sowie Reisekosten und allgemeine Verwaltungsausgaben.

7.2

Teilvorhaben 2

Die wichtigsten Positionen des zahlenmäßigen Nachweises des Teilvorhabens 2 (ifak) sind entsprechend der Antragsstellung und Nachweisen die Personalkosten (wissenschaftlicher Mitarbeiter). Der Finanzbedarf entspricht den Planungen und ist den Mittelabrufen zu entnehmen.

7.3

Teilvorhaben 3

Die wichtigsten Positionen des zahlenmäßigen Nachweises des Teilvorhabens 3 (ISAH) sind entsprechend der Antragsstellung und Nachweisen die Personalkosten (wissenschaftlicher Mitarbeiter, studentische Hilfskräfte) sowie Reisekosten und allgemeine Verwaltungsausgaben.

ADESBA +

93

8 Notwendigkeit und Angemessenheit der geleisteten Arbeit Aktuell sehen sich viele Entwässerungsbetriebe der Aufgabe gegenüber, dass sie einerseits den Forderungen nach Einsparungen und Optimierungsmaßnahmen und gleichzeitig dem Ziel einer Verbesserung des Gewässerschutzes, wie sie auch mit der EUWasserrahmenrichtlinie gefordert wird gerecht werden müssen. Darüber hinaus stellen sowohl der Klima- als auch der demographische Wandel eine weitere große Herausforderung für den sicheren und wirtschaftlichen Betrieb von Kanalnetzen dar. Klimaveränderungen lassen mehr extreme Ereignisse erwarten, der demographische Wandel kann zu Umstrukturierungen im Einzugsgebiet führen, die zu einer veränderten Nutzung des Kanalnetzes führen kann mit entsprechenden Problemen durch Konzentrationserhöhungen aufgrund geringerer Wasserverbräuche und/oder Ablagerungsproblematiken aufgrund fehlender Spülwirkung. Um für die Veränderungen und Anforderungen gut gerüstet zu sein werden flexible und anpassungsfähige Entwässerungskonzepte benötigt. Ein solch flexibles Konzept stellt die Abflusssteuerung dar. Der in ADESBA+ gewählte Ansatz, für die vorhandenen Systeme und Kapazitäten zum einen die bestmögliche Betriebsweise aus Sicht der Gewässerbelastung als auch zum anderen aus Sicht der Energie- und Ressourceneinsparungen zu erzielen, ist ein wichtiger Schritt, die immer komplexer und themenübergreifender werdenden Fragestellungen für die Betreiber lösbar zu gestalten. Dies zeigten auch die Gespräche mit Netzbetreibern, die die behandelte Thematik in ADESBA+ einerseits zur Energieeinsparung und andererseits zur integrierten Betrachtung mit großem Interesse aufnehmen. Die Reglerentwicklung und –erprobung stellt dabei sicherlich die Kernaufgabe für ADESBA+ dar und ist unverzichtbar für eine solch flexible Lösung. Ein wesentlicher weiterer Punkt ist, die Anwendbarkeit und leichte und verständliche Handhabung von ADESBA+ für den Betreiber. Hierfür war die Weiterentwicklung der Planungswerkzeuge und der technischen Ausführung der Steuerungsbox ein wichtiger Schritt, der zudem die Vermarktung erleichtern und voran treiben kann. Auch hinsichtlich der Genehmigungsverfahren kann das im Rahmen des Projektes entwickelte Werkzeuge wie der ADESBA-PLANER unterstützen. Die integrierte Betrachtung von Kanalnetz und Kläranlage im Hinblick auf den Energieeinsatz ist mit vorangehend beschriebenen Ansätzen möglich. Aufgrund der eigentlich gegensätzlichen Zielstellungen der beiden Systeme ist hier allerdings noch weiterer Forschungsbedarf notwendig. Hier muss als nächster Schritt für verschiedene Kanalnetz und Kläranlagencharakteristiken überprüft werden, ob es einen übergeordneten optimale Regelzielgröße gibt (z.B. Angabe maximaler Schwankungsbreiten o.ä.), die für beide Unterziele (geringer Abschlag, maximalen Ausgleich) eine in Summe optimale Einstellung darstellt. Für die praktische Umsetzung besteht sicherlich auch noch Handlungs- und Entwicklungsbedarf hinsichtlich eines klar konzeptionierten Genehmigungsverfahrens. Mit dem Aufbau eines frachtbasierten Ansatzes einer Abflusssteuerung, die lediglich auf Mengenmessungen im System beruht, ist ein weiterer wesentlicher Schritt in die Richtung getan, komplexe Lösungsansätze auch kleineren und mittleren Betreibern ohne teure Messausrüstungen nahe zu bringen. Aus wissenschaftlicher Sicht gilt hier der direkte Vergleich von mengen- und frachtbasiertem Ansatz als wegweisend.

ADESBA +

94

9 Voraussichtlicher Nutzen, Verwertbarkeit der Ergebnisse im Sinne des fortgeschriebenen Verwertungsplans 9.1 Voraussichtlicher Nutzen Der voraussichtliche Nutzen des bearbeiteten Projektes wird ähnlich wie im Verwertungsplan des Antrages (Kapitel 4, sowie Fortschreibungen in den Zwischenberichten) eingeschätzt. Jedoch ist das Interesse auf Anwenderseite derzeit aus verschiedenen Gründen, wie in Abschnitt 6.8.2 erläutert, geringer als zunächst erwartet. Es ist jedoch zu einem späteren Zeitpunkt mit verstärktem Interesse aus der Anwenderwelt zu rechnen. Durch dieses Projekt konnte SEGNO sein Produkt- und Dienstleistungsangebot um das neue Themenfeld „Kanalnetzsteuerung“ erweitern (siehe hierzu auch den nachfolgenden Abschnitt 9.2). Für die wissenschaftlichen Partner ISAH und IFAK erlaubte dieses Projekt die Stärkung und den Ausbau ihrer Arbeitslinien Kanalnetzsteuerung. Auch die Sichtbarkeit des Forschungsstandortes Deutschland wurde gestärkt; dies ist manifestiert durch die Tatsache, dass auf den einschlägigen wissenschaftlichen Konferenzen das Themenfeld „Kanalnetzsteuerung“ von deutscher akademischer Seite lediglich von IFAK und ISAH vertreten war. Wie im Bericht erläutert, bedürfen einzelne Aspekte des ADESBA+-Ansatzes weiterer Untersuchungen und lassen weiteren Potenzial erkennen; hierdurch ist eine wissenschaftliche Anschlussfähigkeit dieses Projektes gegeben.

9.2 Wissenschaftliche und wirtschaftliche Anschlussfähigkeit Mit den erwarteten Projektergebnissen ergeben sich wirtschaftliche aber auch wissenschaftliche Perspektiven für die beteiligten Partner. Für das vorrangig verwertende KMU Segno ergeben sich folgende Optionen, Produkte und Projekte Dritten anzubieten: Produkte:  Basisprodukt Adesba+ -Steuerungsbox inklusive Konfigurator, Vergabe von Lizenzen nach Anzahl Steuerungsboxen und Netzwerkgröße  Zusatzmodule zur Adesba+-Steuerungsbox  Schnittstellen und Anbindung über Kommunikationsdienste  Schnittstellen zu Automatisierungssystemen  Schnittstellen zu Fernwirksystemen  Datenlogging  Internetlösungen  Datenexportlösungen Dienstleistungen:  Einführungsberatung  kundenspezifische Sonderlösungen  Elektrotechnisch/Automatisierungstechnische Projektabwicklung Für den Forschungspartner ifak ergeben sich interessante Ergänzungen zu seinem integrierten Simulationswerkzeug SIMBA (Kanalnetz, Kläranlage, Schlammbehandlung, Fließgewässer, MSAR), mit dem sich Stadtentwässerungssysteme simulieren lassen. Es werden Module zur Simulation der Adesba+-Steuerungsbox innerhalb dieses Simulationssystems entwickelt und angeboten. Auch für die Simulation der Adesba+-

ADESBA +

95

Steuerungsbox in Simulatoren klassischer Anbieter wird bei Bedarf ein über openMI ankoppelbares Modul entwickelt und angeboten. Hieraus resultieren vielfältige Optionen zur Durchführung von Studien in Kooperation mit Kanalnetzbetreibern und Planern. Aus den Projektergebnissen zur frachtbasierten Kanalnetzsteuerung resultieren offene wissenschaftliche Fragestellungen, die in Kooperationsprojekten mit wissenschaftlichen und Anwendungspartnern im Nachgang zu diesem Projekt angegangen werden können. Insbesondere der Vergleich der allgemeinen Kanalnetzsteuerung mit Adesba+ mit anderen klassischen oder neu vorgeschlagenen Konzepten ist in der Folge zu erwarten. Für den Forschungspartner ISAH ergeben sich ähnliche Optionen für die Fortführung dieser Forschungslinie wie für das ifak. Insbesondere das entwickelte Engineering-Werkzeug zur Projektierung von Kanalnetzsteuerungen wird in Zukunft weiterzuentwickeln und zu validieren sein. Insbesondere von Seite der Genehmigungsbehörden werden Fragen und Forderungen nach wissenschaftlichen Nachweisen erwartet, die durch das ISAH bearbeitet werden können.

ADESBA +

96

10 Während der Durchführung des Vorhaben dem ZE bekannt gewordener Fortschritt auf dem Gebiet des Vorhabens bei anderen Stellen Ergebnisse aus anderen Projekten werden in dieses Projekt mit einbezogen. Somit werden zuvor gewonnene Erkenntnisse nutzbar gemacht und unnötige Duplikationseffekte vermieden.

ADESBA +

97

11 Erfolgte Veröffentlichungen Die Ergebnisse des Projektes wurden ganz oder zu Teilen in folgender Form veröffentlicht.

11.1 Beiträge zu Konferenzen und wissenschaftliche Veröffentlichungen Alex, J. : Vom simulationsgestützten Reglerentwurf für Kanalnetze und Kläranlagen bis zur Umsetzung in Standard-Automatisierungstechnik, Innovationsworkshop "IT & Automation in der Wasser- und Versorgungswirtschaft 2015", 10. März 2011, Magdeburg (2011) Alex, J., Schütze, M. (2011): Systematischer Entwurf von Kanalnetzsteuerungen; Seminar der DWA-Arbeitsgruppe „Integrale Abflusssteuerung“; Köln 14.11.2011 J. Alex, G. Langergraber, M. Ahnert, D.J. Dürrenmatt, C. Keysers, M. Reichel, S. Schmuck : Applications for a semi mechanistic dry weather influent model, Watermatex 2011 in San Sebastian, Poster-Proceedings, pp 699-707 (2011) Pabst, M., Rosenwinkel, K.-H. (2010): Adaption und Entwicklung einer vorkonfektionierten Steuerungsbox zur Abflusssteuerung von Kanalnetzen (ADESBA) - Vorgehen und Ergebnisse der simulativen Untersuchungen; SIMBA-Anwendertreffen, 4. - 5. Mai 2010 in Halberstadt Pabst, M., Beier, M., Rosenwinkel, K.-H., Schütze, M., Alex, J., Peikert, D., Niclas, C. (2010): Adaption und Entwicklung einer vorkonfektionierten Steuerungsbox zur Abflusssteuerung von Kanalnetzen; Korrespondenz Abwasser, 57, 6, 551-557 Pabst, M., Alex, J., Beier, M., Niclas, C., Ogurek, M., Peikert, D., Schütze, M. (2011): ADESBA - A new general global control system applied to the Hildesheim sewage system. 12th International Conference on Urban Drainage. Porto Alegre, 11. – 16.09.2011 Peikert, D., Alex, J., Beier, M., Niclas, C., Ogurek, M., Pabst, M., Schütze, M. (2011): ADESBA+ : Ein integriertes und verallgemeinertes Regelungskonzept für Kanalnetz und Kläranlagenzulauf zur nachhaltigen und energieoptimierten Abwasserreinigung, DWA- und VDI-Fachtagung Mess- und Regelungstechnik in abwassertechnischen Anlagen - Konzepte, Erfahrungen, Trends; Fulda, 25./26.10.2011 Peikert, D., Pabst, M., Ogurek, M., Schütze, M. (2010): ADESBA Steuerungsbox -- Ein Hilfsmittel für ein flexibles und anpassungsfähiges Entwässerungskonzept, 22. Norddeutsche Tagung für Abwasserwirtschaft und Gewässerentwicklung, Lübeck, Mai 2010 Peikert, D. (2010): Nachhaltige Bewirtschaftung von Kläranlagen zur energieoptimierten Abwasserreinigung unter Verwendung einer erweiterten vorkonfektionierten Kanalnetzsteuerung. DWA Sonderveranstaltung auf der IFAT-Entsorga; München, 16.9.2012 Peikert, D. (2011): Erfahrungen bei der Implementierung von ADESBA in Hildesheim; Tagung der DWA Arbeitsgruppe ES 2.4; Köln, 14.11.2011 Schütze, M. (2010): A general and easy-to-set-up RTC algorithm for sewer systems, extendable also for dynamic WWTP influent limitations; Pre-conference workshop “Real time control”. NOVATECH, 7th International Conference on Sustainable Techniques and Strategies in Urban Water Management; Lyon; 27.06.2010 Schütze, M. Alex, J. (2011): A generic algorithm for real time control of urban drainage systems – applied in practice; Watermatex – 8th IWA Symposium on Systems Analysis and Integrated Assessment, San Sebastian, 21.-23.06.2011

ADESBA +

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Schütze, M.., Peikert, D., Pabst, M. (2010): Real time control of urban drainage systems – a new general global control algorithm applied to the Hildesheim sewer system; Water and Wastewater Technology (WWT), October 2010, pp. 20 – 22

11.2 Weitere Veröffentlichungen Pabst, M. (2011): Kosteneinsparung bei gleichzeitig verbessertem Gewässerschutz; Die Niedersächsische Gemeinde, Zeitschrift für Ratsmitglieder in den Städten, Gemeinden und Samtgemeinden des Niedersächsischen Städte- und Gemeindebund, 63. Jahrgang Nr. 05, Oktober 2011 Pabst, M. (2012): Kosteneinsparung bei gleichzeitig verbessertem Gewässerschutz; Die Gemeinde, Zeitschrift für die Städte und Gemeinden – Organ des Gemeindetags Baden-Würtetemberg, 135. Jahrgang Nr. 12, Juni 2012 Pabst, M. (2012): Kosteneinsparung bei gleichzeitig verbessertem Gewässerschutz; Bereitstellung des Artikels auf dem Internet-Informationssystem werkeDirekt des Gemeinde- und Städtebundes Rheinland-Pfalz, Juni 2012

11.3 Weitere Aktivitäten Beteiligung mit einem physikalischen Modell der ADESBA-Steuerung bei der „Langen Nacht der Wissenschaft“ (05.06.2010, 28.05.2011) und beim Wissenschaftssommer (05. – 11.06.2010) der Woche der Wissenschaft in Magdeburg

Abbildung 67: ADESBA-Demonstrator beim „Wissenschaftssommer 2010“ Beteiligung mit einem physikalischen Modell der ADESBA-Steuerung auf den Ständen von SEGNO und des ifak auf der internationalen Fachmesse IFAT/ENTSORGA in München, 13. – 17.09.2010 Beteiligung an der Fachausstellung der DWA-Bundestagung 24./25.11.2010 mit einem Informationsstand zur Kanalabflusssteuerung mit ADESBA. Aktive Mitwirkung in verschiedenen nationalen und internationalen Arbeitsgruppen (u. a. DWA – Arbeitsgruppe ES2.4 „Integrale Abflusssteuerung“, KA6.9 „Mischwasser" IWA/IAHR

ADESBA +

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Joint Committee Working Group on Real time Control; IWA-Arbeisgruppe „Modelling and Integrated Assessment – MIA“ (zuvor: „Systems Analysis and Integrated Assessment – SAIA“), dabei auch Vorstellung und Diskussion des ADESBA+-Steuerungskonzeptes in der Fachwelt Beteiligung am Girls Day 2012 - Wissenschaft zum Anfassen - von der Schülerin zur IngenieurIn, 25.04.2012, Denkfabrik in Magdeburg

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12 Akademische Qualifikationen Xabier García Camba: Pollution-based Real Time Control of Combined Sewer Systems, Diplom, Universidade de Vigo/Spanien Bachelorarbeit: Janine Matschek: Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg: Systematischer Entwurf gekoppelter Wasserstandsregler für Kanalnetzsteuerungen Bachelorarbeit Florian Schaarschmidt: Entwicklung eines allgemeinen FrachtVergleichmäßigungsreglers für Abwassersysteme, Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, Juni 2012 Campusano Garcia, Claudia Judith (2012): Energieverbrauch auf Kläranlagen – Literaturvergleich mit der Dominikanischen Republik und Simulationsstudie zur Energieoptimierung auf der Kläranlage Hildesheim, Masterarbeit am ISAH Leibniz Universität Hannover, März 2012 Vogel, Benjamin (2012): Abflusssteuerung in Deutschland – Literaturstudie und Simulation der ADESBA-Steuerung im EZG Springe, Diplomarbeit am ISAH Leibniz Universität Hannover, April 2012

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13 Literaturverzeichnis [Alex et al 2009] Alex, J., Hetschel, M. and Ogurek M.: Simulation study with minimised additional data requirements to analyse control and operation of WWTP Dorsten, Germany., Water Science & Technology Vol. 60 No.6, pp. 1371-1377 (2009) [Alex et al. 2011] Alex, J. Langergraber, G., Ahnert, M., Dürrenmatt, D.J., Keysers, C., Reichel, M., Schmuck, S. (2011): Applications for a semi mechanistic dry weather influent model, Watermatex 2011 in San Sebastian, pp 699-707 [Brent 1973] Brent, R. P. 1973, Algorithms for Minimisation without Derivatives. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, reprinted 2002, (New York: Dover), Chapter 5. [DWA 2005] Handlungsrahmen zur Planung von Abflusssteuerung in Kanalnetzen; Merkblatt DWA - M 180; Deutsche Vereinigung für Wasserwirtschaft, Abwasser und Abfall e. V.; Hennef/Sieg [Einfalt und Simon 2001] Einfalt, T. und Simon, M.: Systematischer Aufbau von Simulationen zur Abflusssteuerung in Hinblick auf eine Genehmigungsfähigkeit , VDI-Berichte Nr. 1619, pp. 215 bis 224, Hrsg. VDI/VDE-Gesellschaft Mess- und Automatisierungstechnik, Düsseldorf, VDI-Verlag 2001, (Tagung "Mess- und Regelungstechnik in abwasser-technischen Anlagen" Wuppertal 20./21.11.2001)- ISBN 3-18-091619 [Erbe und Schütze 2004] Erbe, V., Schütze, M. (2004): An integrated modelling concept for immission-based management of sewer system, wastewater treatment plant and river. Wat.Sci.Tech. 52(5). 95–103. [Gruber et al. 2005] Gruber, G., Winkler, S. and Pressl, A. (2005): Continuous monitoring in sewer networks an approach for quantification of pollution loads from CSOs into surface water bodies. Water Sci.Technol. 52(12), 215-223. [Haberkern et al. 2008] Haberkern, B., Maier, W., Schneider, U. (2008): Steigerung der Energieeffizienz auf kommunalen Kläranlagen. Umweltbundesamt Texte 11/08, ISSN 1862-4804 [ifak 2009]: SIMBA-Handbuch. Institut für Automation und Kommunikationen e.V. Magdeburg, 2009 [Kennedy and Eberhart 1995] Kennedy, J. and Eberhart, R. C.: Particle swarm optimization. Proceedings of IEEE International Conference on Neural Networks, Piscataway, NJ. pp. 1942-1948, 1995 [Lacour und Schütze 2011] Lacour, C., Schütze, M. (2011): Real time control of sewer systems using turbidity measurements: Wat. Sci. Tech., 63 [Lacour und Schütze 2011] Lacour, C., Schütze, M.(2011): Real time control of sewer systems using turbidity measurements: Wat. Sci. Tech., 63, 11, 2628 - 2632 [Langergraber et al 2008] Langergraber, G., Alex, J., Weissenbacher, N., Woerner, D., Ahnert, M., Frehmann, T., Halft, N., Hobus, I., Plattes, M., Spering, V. and Winkler, S. : Generation of diurnal variation for influent data for dynamic simulation., Water Sci Technol 57(9), 1483-1486. (2008) [Langergraber et al 2007] Langergraber, G., Alex, J., Weissenbacher, N., Woerner, D., Ahnert, M., Frehmann, T., Halft, N., Ho-bus, I., Plattes, M., Spering, V., Winkler, S. (2007): Generation of diurnal variation for influent data for dynamic simulation. 10th IWA Conference Large Wastewater treatment plants, Vienna, Poster Proceedings, 6164

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[Langergraber et al 2008] Langergraber, G., Alex, J., Weissenbacher, N., Woerner, D., Ahnert, M., Frehmann, T., Halft, N., Hobus, I., Plattes, M., Spering, V. and Winkler, S. : Generation of diurnal variation for influent data for dynamic simulation., Water Sci Technol 57(9), 1483-1486. (2008) [Muschalla 2008] Muschalla, D. (2008): Optimization of Integrated Urban Water Systems Using Multi-Objective Evolution Strategies. Urban Water Journal 5(1). 57-65. [Matschek 2011] Matschek, J.: Systematischer Entwurf gekoppelter Wasserstandsregler für Kanalnetzsteuerungen. Bachelorarbeit, Universität Magdeburg, IFAT, 2011 [Mennerich 2008] Mennerich, A. (2008): Wie viel Energie braucht die Kläranlage? In: Kommunale Umwelt-AktioN U.A.N., Energieeffizienz im Abwasserbereich, Hannover, August 2008 [Nopens et al. 2008] I. Nopens, L. Benedetti, U. Jeppsson, M.-N. Pons, J. Alex, J.B. Copp, K.V. Gernaey, C. Rosen, J.-P. Steyer and P.A. Vanrolleghem: Benchmark Simulation Model No 2 - Finalisation of plant layout and default control strategy. In: Pro-ceedings IWA World Water Congress 2008. Vienna, Austria, September 7-12 2008. (on CDROM). [Pabst et al 2009] Pabst M., Schütze, M., Peikert, D., Beier, M., Rosenwinkel, K.-H., (2009). Adaption und Entwicklung einer vorkonfektionierten Steuerungsbox zur Abflusssteuerung von Kanalnetzen (ADESBA) - Methodik und konzeptionelle Umsetzung am Beispiel der Stadt Hildesheim, eingereicht und angenommen bei der VDI/VDE und DWA Gemeinschaftstagung "Mess- und Regelungstechnik in abwassertechnischen Anlagen"; Wuppertal 17. - 18.11.2009, VDI-Berichte 2073 [Rauch et al 2002] Rauch, W.; Bertrand-Krajewski, J.-L.; Krebs, P.; Mark, O.; Schilling, W.; Schütze, M.; Vanrolleghem, P.A. (2002): Deterministic modelling of integrated urban drainage systems; Keynote paper; Wat. Sci. Tech., 45, 3, 81-94 [Rosenwinkel und Hinken 2008] Rosenwinkel, K.-H., Hinken, L. (2008). Energiebedarf und Energiepotential auf Kläranlagen, Symposium des Fachgebiets Siedlungswasserwirtschaft der TU Berlin "Herausforderungen für die Siedlungswasserwirtschaft", 2008 [Schütze et al. 2003] Schütze, M., Campisano, A., Colas, H. and W. Schilling (2003): RealTime Control of Urban Water Systems. PEDS 2003, Valencia, Spain, 22-25 April 2003 [Schütze et al. 2004] Schütze, M.; Campisano, A.; Colas, H.; Schilling, W.; Vanrolleghem, P. (2004): Real time control of urban wastewater systems - where do we stand today? Journal of Hydrology, 299, 335-348 [Schütze und Haas 2010] Schütze, M., Haas, U., (2010): Real time control of a drainage system, applying the new German RTC guidelines, Novatech, 7th International Conference on Sustainable Techniques and Strategies in Urban Water Management, Lyon, Juni 2010 [Seggelke 2002] Seggelke, K., (2002). Integrierte Bewirtschaftung von Kanalnetz und Kläranlage zur Reduzierung der Gewässerbelastung, Schriftenreihe des Institutes für Siedlungswasserwirtschaft und Abfalltechnik der Leibniz Universität Hannover. Heft 124. [Shi und Eberhardt 1998] Shi, Y. and Eberhart, R. C. A modified particle swarm optimizer. Proceedings of the IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC 1998), Piscataway, NJ. pp. 69-73, 1998 [Statistisches Bundesamt 2006] Statistisches Bundesamt (2006). Öffentliche Wasserversorgung und Abwasserbeseitigung 2004, Umwelt, Fachserie 19, Reihe 2.1, Statistisches Bundesamt, Wiesbaden, 2006

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[Press et al. 2007] Press, W. H., Teukowsky, S.A., Vetterling, W.T., Flannery, B.P.: Numerical recipies – The Art of Scientific Computing. Third edition, Cambridge Univeristy Press, 2007, ISBN 978-0-521-88407-5

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