Hogeback, TimTimHogeback2026-05-122026-05-122026-04-10https://media.suub.uni-bremen.de/handle/elib/24757https://doi.org/10.26092/elib/6002Kommunale Kläranlagen werden als eine der größten kommunalen Einzelverbrauchergruppen im Bereich elektrischer Energie identifiziert. Den dominierenden Anteil hat dabei die Belüftung der biologischen Reinigungsstufe, die für den Abbau von Stickstoffverbindungen zwingend erforderlich ist. Die in der Praxis weit verbreiteten, statisch parametrierten Regelungskonzepte sind nur unzureichend dazu geeignet, die komplexen Wechselwirkungen zwischen den einzelnen Prozessgrößen sowie dynamische Belastungssituationen – etwa infolge von Niederschlagsereignissen – abzubilden. Die Konsequenz sind entweder ein überhöhter Energieeinsatz zur Sicherstellung der Ablaufqualität oder Einbußen in der Reinigungsleistung. Die vorliegende Arbeit entwickelt und validiert vor diesem Hintergrund einen adaptiven, selbstlernenden Kennfeldregler zur energieoptimalen Sollwertvorgabe der gelösten Sauerstoffkonzentration in der biologischen Reinigungsstufe. Der Regler verarbeitet eine Reihe von Eingangsgrößen, darunter Ammonium- und Nitratkonzentration, Temperatur sowie der Zulaufvolumenstrom. Auf Basis eines Online-Prozessabbildes passt er kontinuierlich die Sollwertvorgabe an. Die Validierung erfolgt zweistufig: Zunächst wird eine simulative Prüfung auf Basis eines in SIMBA# implementierten Anlagenmodells durchgeführt. Anschließend erfolgt eine mehrmonatige Prüfung in einem Realbetrieb an unterschiedlich dimensionierten kommunalen Kläranlagen. Die Analyse der Daten ergibt, dass eine Reduktion des elektrischen Energiebedarfs der Belüftung um durchschnittlich rund 10 % möglich ist, ohne dabei die Ablaufqualität zu beeinträchtigen. Zudem wird die Prozessstabilität unter dynamischen Lastbedingungen entweder auf dem aktuellen Niveau gehalten oder sogar verbessert. Die vorliegende Arbeit demonstriert, dass die adaptive Kennfeldregelung ein praxistaugliches und skalierbares Instrument zur Steigerung der Effizienz der biologischen Reinigungsstufe darstellt.deAlle Rechte vorbehaltenAdaptiver KennfeldreglerKennfeldregelungBiologische AbwasserreinigungBelebtschlammverfahrenEnergieoptimierung600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften::620 IngenieurwissenschaftenDissertation10.26092/elib/6002urn:nbn:de:gbv:46-elib247575