Nutzung von hochaufgelösten Wasserentnahmeprofilen zur Prognose des Wasserverbrauchs

Research output: Types of ThesisBachelor thesis

Contributors

  • Rosa Walter - (Author)

Abstract

Ausgehend von den Wasserbedarfsprognosen aus den 70er und 80er Jahren sind die meisten Versorgungsleitungen in Deutschland anhand zu hoher Prognosewerte dimensioniert wurden. Durch eine Überdimensionierung kann es infolge geringer Fließgeschwindigkeiten unter anderem zu erhöhten Ablagerungsbildungen kommen, die für Qualitätsbeeinträchtigungen des Trinkwassers verantwortlich sind. Zur Sicherstellung der täglichen Trinkwasserqualität ist es daher notwendig, aktuelle Erkenntnisse über das Wasserverbrauchsverhalten zu gewinnen. Das Technologiezentrum Wasser (TZW) beschäftigt sich im Rahmen des Forschungsprojektes „Aktualisierung von Verbrauchsganglinien für Haushalte, öffentliche Gebäude und Kleingewerbe sowie Entwicklung eines Modells zur Simulation des Wasserbedarfs“ mit der Erfassung und Analyse von aktuellen Wasserverbrauchsganglinien. Dazu wurden Messungen an über 200 Objekten in ganz Deutschland durchgeführt, die als Grundlage für neue Wasserbedarfs-prognosen und die Verbesserung hydraulischer Modelle dienen sollen. Die Bachelorarbeit ist in das Forschungsvorhaben eingegliedert und befasst sich mit der Auswertung und Analyse der erfassten Verbrauchsganglinien. Da sich in vorangegangenen Analysen bereits qualitative Gemeinsamkeiten in den Tagesganglinien der Verbrauchsprofile unterschiedlicher Objekte des häuslichen Verbrauchs zeigten, gilt es entsprechende Zusammenhänge mit Hilfe der Clusteranalyse aufzuzeigen und zu charakterisieren. Die Clusteranalyse soll mit einer Auswahl von Algorithmen durchgeführt werden, deren Ergebnisse eine Überführung in Wasserverbrauchsprofile erlauben. Die erstellten Profile werden anschließend umfassend analysiert und verglichen. Basierend auf verschiedenen Clustervalidierungskriterien findet abschließend ein Vergleich der ausgewählten Algorithmen statt. Für vier Algorithmen konnte die Clusteranalyse mit einer ermittelten optimalen Clusterzahl erfolgreich angewendet werden. Als Ergebnisse können charakteristische Aufteilungen der Untersuchungsobjekte auf die Cluster und daraus erstellte spezifische Wasserverbrauchsprofile anhand der Größe der Nutzungseinheiten für jedes Cluster und jeden Algorithmus formuliert werden.
Translated title of the contribution
Use of high-resolution water abstraction profiles to forecast water consumption

Details

Original languageGerman
Qualification levelBachelor of Science
Awarding Institution
Supervisors/Advisors
  • Lerch, André Paul, Examiner
  • Martin, Tobias, Examiner, External person
  • Farias, Javier, Supervisor, External person
Defense Date (Date of certificate)21 Oct 2016
Publication statusPublished - 2016
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Keywords

Research priority areas of TU Dresden

Subject groups, research areas, subject areas according to Destatis

Sustainable Development Goals

Keywords

  • Wasserverbrauch, Wasserverbrauchsprofile, Clusteranalyse, Algorithmus, Clustervalidierung, water use, water consumption profiles, cluster analysis, algorithm, cluster validation