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Die Messung des Chemischen Sauerstoffbedarfs (CSB) im Zulauf von Kläranlagen ist von zentraler Bedeutung für die Optimierung und Regelung der Abbauprozesse der Nitrifikation und Denitrifikation. Allerdings ist die Messung des CSB bislang sehr zeitaufwändig und kostenintensiv, da 24-Stunden Mischproben im Labor nasschemisch analysiert werden müssen.
Online-Messtechnik in Form von spektroskopischen Messgeräten (10.000 ̶ 20.000 €) oder nass-chemischen Online-Analysatoren (> = 50.000 €) sind insbesondere für kleine und mittlere Kläranlagen aus Kostengründen keine Alternative.
Eine extrem kostengünstige Alternative ist der im Folgenden beschriebene Softsensor für CSB im Kläranlagenzulauf, der auf Basis von Standardmesstechnik im Zulauf von kleinen und mittleren kommunalen Kläranlagen sowie mit zusätzlicher Online-Messtechnik für Trübung sowie Ammonium- und Nitratstickstoff (NH4-N und NO3-N) die aktuelle CSB-Konzentration bestimmt. Zur Entwicklung des Softsensors werden Regressionsmethoden aus dem Bereich des Machine Learning eingesetzt. Die Ergebnisse einer Entwicklungs- und Testphase an der Kläranlage Rospe in Gummersbach zeigen, dass die Werte des Softsensors sehr gut mit den Originaldaten übereinstimmen. Die Korrelationswerte beim Vergleich mit CSB-Messungen liegen bei der Regression mit Support Vector Regression bei 0,98 mit einem RSME von 2,45 mg/l.
This paper introduces CAAI, a novel cognitive architecture for artificial intelligence in cyber-physical production systems. The goal of the architecture is to reduce the implementation effort for the usage of artificial intelligence algorithms. The core of the CAAI is a cognitive module that processes the user’s declarative goals, selects suitable models and algorithms, and creates a configuration for the execution of a processing pipeline on a big data platform. Constant observation and evaluation against performance criteria assess the performance of pipelines for many and different use cases. Based on these evaluations, the pipelines are automatically adapted if necessary. The modular design with well-defined interfaces enables the reusability and extensibility of pipeline components. A big data platform implements this modular design supported by technologies such as Docker, Kubernetes, and Kafka for virtualization and orchestration of the individual components and their communication. The implementation of the architecture is evaluated using a real-world use case. The prototypic implementation is accessible on GitHub and contains a demonstration.
Diese Thesis befasst sich mit der Frage, in welcher Art und Weise sich das deutsche Feuerwehrwesen verändern und anpassen muss, um den abwehrenden Brandschutz nachhaltig sicherzustellen.
Ausgangspunkt ist die Problemstellung, dass einige Freiwillige Feuerwehren besonders tagsüber und vornehmlich im ländlichen Räumen nicht mehr den gesetzlichen Schutzzielen und Anforderungen entsprechen können. Um dieser Frage nachgehen zu können, ist die Methode des Benchmarkings auf Gefahrenabwehrsysteme adaptiert worden. Da die Forschungen innerhalb des deutschen Feuerwehrwesens nicht zielführend waren, ist das Benchmarking international und organisationsvergleichend ausgerichtet worden. Die Niederlande konnte als Vergleichspartner konstatiert werden, weil diese eine große kulturelle Ähnlichkeit zum deutschen Feuerwehrwesen aufweist und regionalisiert agiert. Das Merkmal der Regionalisierung stellte sich im europäischen Raum als eine vielversprechende Variante der Organisationsgestaltung heraus.
Der Benchmarkingprozess ist morphologisch beibehalten worden. Die Analysen, Vergleiche und Bewertung erfolgten nach Vorbild der Organisationsanalyse nach den Ausführungen von Wenger, Thom und Ritz, welche in das Benchmarking implementiert wurden. Diese Vorgehensweise stellte sich als erfolgreich heraus.
Die Verbesserungs- und Handlungsoptionen für das deutsche Feuerwehrwesen aus dem Benchmarking mit den Niederlanden sind folgende:
• Bündelung und Verknüpfung von Gefahrenabwehraufgaben in
regionalen Strukturen sowie die Regionalisierung der
Feuerwehren
• Anpassung der Schutzziele und Hilfsfristen an
Effizienzkriterien und Risiko unter der Bedingung weiterer
einhergehender Maßnahmen (Wandel von einer
strukturqualitätsorientierten hinzu einer
prozessqualitätsorientierten Philosophie)
o Standardisierung der Ausbildung aller
Feuerwehrdienstleistenden (in Modulen) und I
Intensivierung der ehrenamtlichen Ausbildung
o Festlegen der Staffel als Standardeinheit
o Einführung von Zwischenebenen zwischen
freiwilliger/zufälliger und beruflicher/sicherer
Verfügbarkeit
o Vergütung von arbeitsverhältnisähnlichen Dienstzeiten
o Reduzierung der Fahrzeugvielfalt
o Risikoorientierente und regionalstrukturierte
Fahrzeugvorhaltung
o Objektbezogene Risikoanalyse
o Einführung eines Qualitätsmanagementsystems und eines
standardisierten Controllings
o Transparenz- und Einbindungsstrategie mit der
Öffentlichkeit verfolgen
Weitere Maßnahmen, die sich zwar im heutigen Feuerwehrsystem umsetzen ließen und die Effektivität und Effizienz steigern würden, aber nicht das Problem der nicht erreichbaren Schutzziele beheben könnten, sind Maßnahmen wie die Etablierung des Krisenmanagements, die wissenschaftliche Erschließung des Feuerwehrwesens, die Bündelung rückwärtiger Tätigkeiten oder die Weiterentwicklung des Führungssystems hinsichtlich mehrstufiger Skalierbarkeit sowie wirkungsvoller und interdisziplinärer Zusammenarbeit.
Maximising Distribution Grid Utilisation by Optimising E-Car Charging Using Smart Meter Gateway Data
(2023)
The transition towards climate neutrality will result in an increase in electrical vehicles, as well as other electric loads, leading to higher loads on electrical distribution grids. This paper presents an optimisation algorithm that enables the integration of more loads into distribution grid infrastructure using information from smart meters and/or smart meter gateways. To achieve this, a mathematical programming formulation was developed and implemented. The algorithm determines the optimal charging schedule for all electric vehicles connected to the distribution grid, taking into account various criteria to avoid violating physical grid limitations and ensuring non-discriminatory charging of all electric vehicles on the grid while also optimising grid operation. Additionally, the expandability of the infrastructure and fail-safe operation are considered through the decentralisation of all components. Various scenarios are modelled and evaluated in a simulation environment. The results demonstrate that the developed optimisation algorithm allows for higher transformer loads compared to a P(U) control approach, without causing grid overload as observed in scenarios without optimisation or P(U) control.