Die Kläranlagen Lehmbach und Krummenohl gehören zu den knapp 40 Abwasserreinigungsanlagen des Aggerverbands.
Beide Anlagen fungierten als Pilotprojekte, d.h. auf ihnen wurde die vom GECO►C Team entwickelte prädikative Regelung in Betrieb genommen und ausführlich untersucht. Diese Regelung basiert auf Künstlichen Neuronalen Netzen, so genannten KNN’s.
Vor Inbetriebnahme der Regelung zeigten die Anlagen typische Probleme wie Ammonium-Spitzen im Ablauf bzw. erhöhte Energiekosten. Nach Installation des Reglers konnte in einer Langzeitstudie ein deutlicher Rückgang der Ablaufspritzen sowie eine Verminderung des Energieverbrauches nachgewiesen werden. Desweiteren konnte bei der Kläranlage Krummenohl der bevorstehende Ausbau der Anlage verhindert werden.
"Schematischer Aufbau der Regelungsstrategie mit KNN"
Das Prinzip der Regelung besteht darin, dass mithilfe der Künstlichen Neuronalen Netze die historischen Daten der Anlage analysiert werden. Das Ergebnis ist dann ein angelerntes KNN, das in der Lage ist, Prognosen für Ablaufwerte in z.B. einer Stunde zu erstellen. Die Vorhersagen wurden genutzt um mithilfe eines Fuzzy-Reglers Sollwerte für die untergelagerte Regelung (z.B. die Sauerstoff Regelung in der Belebung) zu erstellen. Der Fuzzy-Regler, als ein Mehrgrößenregler, ist in der Lage nicht nur auf die aktuellen Messwerte zu reagieren, sondern auch die zukünftigen zu berücksichtigen. Somit kann der Regler bei eventuellen Belastungsstößen vorzeitig reagieren und vorhandene Kapazitätsreserven besser ausnutzen. Zusätzlich konnte durch den integrierten, kontinuierlichen Nach-Lernprozess der KNN erreicht werden, dass sich die Regelung der Anlage, auch bei Änderung im Betriebsverhalten, kontinuierlich anpasst.
Umgesetzt wurde der auf Künstlichen Neuronalen Netzen basierende Regler auf der KA Krummenohl zur belastungsabhängigen Anpassung des Sollwertes für die Sauerstoff-Regelung in der Belebung.
