Kurzzeitprognosen des Wasserbedarfs bei begrenzter Datenlage
Genaue Kenntnisse über den Kurzzeitverlauf des Wasserbedarfs ermöglichen eine vorausschauende Anlagenbewirtschaftung und Anpassung der Betriebsstrategien an Extremsituationen. Im folgenden Artikel wird gezeigt, wie anhand standardmäßig verfügbarer Daten eines Wasserversorgers eine Prognose für den täglichen Wasserbedarf erstellt werden kann. Dazu wird ein künstliches neuronales Netz auf zwei strukturell unterschiedliche Versorgungszonen einer mittelgroßen Stadt in Hessen angewendet und unter Einbeziehung meteorologischer Informationen der Wasserbedarf für den Prognosehorizont eines Tages ermittelt. Die zusätzliche Berücksichtigung siedlungsspezifischer Eigenschaften führt zu einer signifikanten Verbesserung der Modellperformance. Die Bedarfsprognose erreicht so in der Validierung eine Varianzaufklärung von 78 % bzw. 82 % im meteorologisch und wasserwirtschaftlich außergewöhnlichen Jahr 2018. In Durchschnittsjahren wird mit einer weiteren Zunahme der Übereinstimmung gerechnet. Da in der Regel keine zusätzliche Datenerhebung notwendig ist, kann von einer breiten Anwendbarkeit ausgegangen werden.
| Authors | Jan Philipp Naumann, Julian Mosbach, Oliver Strutz, Wilhelm Urban |
|---|---|
| Publishing Date | 24 Aug 2020 |
| Format | |
| Publisher | Vulkan-Verlag GmbH |
| Language | German |
| Pages | 12 |
| Title | Kurzzeitprognosen des Wasserbedarfs bei begrenzter Datenlage |
| Description | Genaue Kenntnisse über den Kurzzeitverlauf des Wasserbedarfs ermöglichen eine vorausschauende Anlagenbewirtschaftung und Anpassung der Betriebsstrategien an Extremsituationen. Im folgenden Artikel wird gezeigt, wie anhand standardmäßig verfügbarer Daten eines Wasserversorgers eine Prognose für den täglichen Wasserbedarf erstellt werden kann. Dazu wird ein künstliches neuronales Netz auf zwei strukturell unterschiedliche Versorgungszonen einer mittelgroßen Stadt in Hessen angewendet und unter Einbeziehung meteorologischer Informationen der Wasserbedarf für den Prognosehorizont eines Tages ermittelt. Die zusätzliche Berücksichtigung siedlungsspezifischer Eigenschaften führt zu einer signifikanten Verbesserung der Modellperformance. Die Bedarfsprognose erreicht so in der Validierung eine Varianzaufklärung von 78 % bzw. 82 % im meteorologisch und wasserwirtschaftlich außergewöhnlichen Jahr 2018. In Durchschnittsjahren wird mit einer weiteren Zunahme der Übereinstimmung gerechnet. Da in der Regel keine zusätzliche Datenerhebung notwendig ist, kann von einer breiten Anwendbarkeit ausgegangen werden. |
