SI-Demand

Dagelijkse voorspelling van de drinkwatervraag

Een nauwkeurige voorspelling van de drinkwatervraag in de komende 5 minuten, uur, 24 uur of verder vooruit is een heel waardevol gegeven voor elk drinkwaterbedrijf. In bijzonder op dagen van hoog verbruik en bij beperkte productiecapaciteit is het van belang zo snel mogelijk de productie op te toeren en maximaal gebruik te maken van beschikbare keldercapaciteit. Een constant productiedebiet heeft ook andere voordelen, zoals een constante waterkwaliteit en optimaal gebruik van chemicaliën en energie. De maximale benutting van productiecapaciteit maakt het mogelijk om investeringen in de uitbreiding van kostbare productiecapaciteit uit te stellen. Het berekenen van setpoints voor de zuiveringen met een algoritme betekent het einde van verschillen in persoonlijke voorkeuren van operators op de bedrijfsvoering. Door de productiestrategie gezamenlijk vast te stellen en in te stellen ontstaat een stabiel en voorspelbaar systeem. Dat geeft rust en vertrouwen bij operators en managers.

Een vraagvoorspellingsalgoritme kan uitgebreid worden met anomalie detectie om grotere lekken real time te meten en om pompen in te zetten op een manier dat ze minimaal energie verbruiken.

Spatial Insight

Spatial Insight is een Nederlandse data science consultancy gespecialiseerd in het management van ondergrondse assets. Wij combineren de expertise van GIS, asset management en data science. Wij geloven in data gedreven asset management om tot optimale, objectieve en reproduceerbare oplossingen te komen. Ook helpen we beheerders van ondergrondse infrastructuur om de overlast bij burgers te beperken en kosten te besparen door hun werkzaamheden af te stemmen.

Machine learning

Spatial Insight heeft SI-Demand op verzoek van een van onze klanten ontworpen. Het is een machine learning algoritme. Met zowel de historische verbruiksdata als input als open data, voorspelt SI-Demand het totale volume water dat verbruikt gaat worden in de komende 24 uur. Vervolgens wordt ook het te verwachten patroon berekend. Op die manier kan op 5 minuten niveau een voorspelling van de vraag worden gemaakt. Omdat ook externe factoren zoals het weer en bijzondere dagen worden meegenomen, ontstaat een hele robuuste en nauwkeurige voorspelling. Als laatste stap berekent SI-Demand uit de vraagvoorspelling en de beschikbare productiecapaciteit zoals die door de SCADA systeem wordt afgegeven, de productiesetpoints voor de zuivering(en) dat aan het SCADA wordt doorgegeven.

Validatie

Voor verschillende Nederlandse drinkwaterbedrijven hebben we SI-Demand getraind met historische data en het algoritme gevalideerd. Figuur 1 laat één van de resultaten zien die vertrouwen geeft in de resultaten. De getoonde grafiek is van een relatief klein voorzieningsgebied, waarvoor voorspellen moeilijker is dan voor een groter gebied. De paarse lijn is het berekende productiesetpoint dat vlak is op de getoonde dag, terwijl het bestaande algoritme voor productiesetpoint berekening meer productiecapaciteit nodig heeft om de vraag te leveren.

SI-Anomaly and SI-Pumpenergy

We hebben de ontwerpen gemaakt voor de twee aanvullende modules SI-Anomaly en SI-Pumpenergy. De eerste geeft een alarm als het actuele verbruik plots sterk afwijkt van het voorspelde verbruik. De tweede module helpt om op basis van de voorspelde vraag de optimale pompcombinatie te maken end daarmee zo veel mogelijk energie te besparen.

Randvoorwaarden

Voldoende trainingsdata is essentieel voor een elk machine learning algoritme. Voor SI-Demand hebben we 25 tot 60 maanden historische verbruiksdata nodig (debiet af pompstation) voor elk voorzieningsgebied, bij voorkeur op 5 minutenbasis. Aanvullende data over bijvoorbeeld het weer en bijzondere dagen is vaak in publieke databronnen beschikbaar.

Beperking carbon footprint

Spatial Insight streeft naar het beperken van de uitstoot van broeikasgassen. Om die reden proberen we onze reisbewegingen te beperken en leveren we onze diensten zo veel mogelijk van afstand.

Volgende stap

We hopen en vertrouwen erop dat SI-Demand een waardevolle bijdrage levert aan de dagelijkse bedrijfsvoering van uw productielocaties. Graag verkennen we hoe we SI-Demand ook bij uw organisatie kunnen inzetten.

Meer informatie
Download hier de 2-pager, stuur een e-mail naar Ignaz Worm of zoek contact via het contactformulier.

Contactformulier
Demand-prediction-for-the-UK-market-img1

Figuur 1. Vraagvoorspelling SI-Demand (rode lijn), actuele verbruik (blauwe lijn), productie setpoint bestaande algoritme (oranje lijn) en productie setpoint SI-Demand (paarse lijn).