Deep Learning zur Optimierung der Trinkwasserversorgung aus Talsperren

Der Beitrag untersucht die Nutzung von Deep-Learning-Modellen zur Optimierung der Trinkwasserversorgung aus Talsperren. Diese Modelle ermöglichen präzise und schnelle Vorhersagen des Wasserbedarfs und des Gebietsabflusses, was die Steuerung von Talsperren effizienter und anpassungsfähiger gestaltet. Klimatische Veränderungen, wie steigende Temperaturen und veränderte Niederschlagsmuster, stellen die Trinkwasserversorgung vor neue Herausforderungen. Talsperren übernehmen dabei eine zentrale Rolle, indem sie ökologische Niedrigwasseraufhöhung, Hochwasserschutz und Trinkwasserversorgung sicherstellen. Der bisherige reaktive Ansatz zur Steuerung von Talsperren wird durch eine vorhersagebasierte Steuerung ergänzt, die frühzeitig auf zukünftige Entwicklungen reagiert. Deep-Learning-Modelle, insbesondere Long-Short-Term-Memory-Netzwerke (LSTM), nutzen Echtzeitdaten, um komplexe, nicht-lineare Prozesse zu modellieren und die Vorhersagbarkeit von Dürre- und Hochwasserereignissen zu verbessern. Diese Modelle bieten eine schnelle Rechenzeit, probabilistische Betrachtungen und einen fortlaufenden Lernprozess, wodurch sie eine fundierte Entscheidungsgrundlage für die Steuerung von Talsperren liefern. Das Projekt PROWAVE demonstriert die Anwendung dieser Technologie am Beispiel der Harzwasserwerke, wobei Vorhersagen des Wasserbedarfs und des Talsperrenzuflusses in ein hydrodynamisches Optimierungsmodell integriert werden. Die Ergebnisse zeigen, dass die Verwendung von Deep-Learning-Modellen die Modellgüte signifikant verbessert und eine robuste Entscheidungsunterstützung ermöglicht. Der Beitrag schließt mit einem Ausblick auf zukünftige Forschungsschwerpunkte und die Integration von Deep-Learning-Ansätzen in Entscheidungsunterstützungssysteme.