Waste Water Treatment Plants and the Smart Grid
Notice bibliographique
Résumé
Denmark's political ambitions of a fossil fuel free energy system by 2050 calls for more renewable energy sources such as wind and solar. These green energy resources fluctuate and the transition to a green energy system requires a Smart Grid with flexible consumers that balance the fluctuating power production. The energy-heavy processes for waste water transport and treatment could potentially provide a flexible operation with storage capabilities and be a valuable asset to a Smart Grid. In order to enable Waste Water Treatment Plants (WWTPs) as flexible prosumers in the future Smart Grid, we must update their process control system to model based predictive control that monitors the changed flexible operation and plans ahead. The primary aim of a WWTP is to treat the incoming waste water as much as possible to ensure a sufficient effluent water quality and protect the environment of the recipient. The secondary aim is to treat the waste water using as little energy as possible. In the future waste water will be considered an energy resource, that contains valuable nutrients convertible to green biogas and in turn electricity and heat. In a Smart Grid consuming or producing energy at the right time is key to both lower plant electricity costs and actively help to balance the energy system. Predictions of the WWTP and sewer system operation could help a model based controller to adapt power consumption and production according to the energy system flexibility needs; incentivized through energy markets and prices. We are in the process of upgrading the current control system to prepare a flexible operation and Smart Grid market integration. The prototype system will be tested online at a plant in Denmark, that in the current market could save up to 300.000 DKK/year in electricity costs. The solution is based on existing available online plant sensors and is expected to be part of Krüger’s advanced process control software STAR control® already used at plants worldwide.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».