KI-Agenten optimieren Wasserversorgung – WaterAdmin setzt neue Maßstäbe

In städtischen Wasserverteilungssystemen müssen Pumpen und Ventile präzise gesteuert werden, um den Bedarf zuverlässig zu decken und gleichzeitig den Energieverbrauch zu senken. Traditionelle Optimierungsansätze funktionieren gut in gut modellierten Umgebungen, doch reale Gemeinden sind von ständig wechselnden Faktoren wie Wetter, menschlichem Verhalten und anderen Kontexten geprägt, die die Nachfrage stark beeinflussen.

Hier setzt der neue Ansatz „WaterAdmin“ an. Das System kombiniert die Stärken von großen Sprachmodellen (LLM) und klassischen Optimierungsalgorithmen in einer zweistufigen Architektur. Auf der oberen Ebene abstrahiert ein LLM die heterogenen Kontextinformationen – etwa aktuelle Wetterdaten oder Nutzungsprofile – und liefert daraus ein verständliches Bild der Situation. Auf der unteren Ebene übernimmt ein Optimierungsmodul die konkrete Steuerung der Pumpen und Ventile, um die verabredeten Ziele in Echtzeit zu erreichen.

Durch die Integration dieser beiden Paradigmen kann WaterAdmin flexibel auf schnelle Veränderungen reagieren und gleichzeitig verlässliche, energieeffiziente Steuerungsentscheidungen treffen. In Simulationen auf der EPANET-Plattform zeigte sich, dass das System die Druckstabilität deutlich verbessert und den Energieverbrauch im Vergleich zu herkömmlichen Methoden reduziert.