Forschung

Der Klimawandel hat Auswirkungen auf die Hydrologie im March Einzugsgebiet. Modellstudien zum Klimawandel zeigen für Einzugsgebiete in dieser Region, dass in den Sommermonaten eine geringere Bodenfeuchte und zunehmender Trockenstress. Ziel dieses Projektes ist es, im niederösterreichischen Gebiet der March zu untersuchen, welche ökologischen Maßnahmen zur Verbesserung des Wasserrückhaltes gesetzt werden können. Die Ergebnisse sollen Landnutzern, Regionalpolitik und Verwaltung bei der Anpassung an den Klimawandel unterstützen. Die Studie fokussiert im Detail auf folgende drei Themen: 1. Klimaprognosen und Extremniederschläge 2. Ursachen der rückläufigen Wasserverfügbarkeit und Herausforderungen 3. Naturbasierte Handlungsoptionen und ihr Potenzial

Eine Abschätzung von energiewirtschaftlichen Erzeugungsverlusten durch Restwasserabgaben wurde zuletzt vor rund 20 Jahren vorgenommen. In dieser Studie basierte die Abschätzung jedoch auf stark vereinfachten Annahmen, im Speziellen bei der Hydrologie und bei der Kleinwasserkraft. Die verbesserte Verfügbarkeit von Daten, sowie Erkenntnisse aus bereits umgesetzten Maßnahmen sollen nun helfen, eine genauere Abschätzung der Erzeugungsverluste zu quantifizieren. Dabei sollen die Analysen nicht nur die Zahlen der ersten Studie aktualisieren, sondern auch Auswirkungen von stufenweisen Erhöhungen der Restwasserabgaben bis zur vollständigen Umsetzung der WRRL eruieren.

Eine der wichtigen Aufgaben der Austrian Power Grid AG (APG) ist die mittelfristige Prognose der Energieproduktion aus Wasserkraftanlagen um entsprechend die Verfüg-barkeit und Auslastung des österreichischen Stromnetzes koordinieren und planen zu können. Zielsetzung des geplanten Projektes ist eine Verbesserung der mittelfristigen Prognose (24, 48 und 72h) für die „mittleren“ Kleinwasseranlagen zu erreichen. Ein erster Fokus wird auf die Modellregion Salzburg gelegt, hier ist die Datenlage zur Entwicklung und Umsetzung von KI-Prognoseverfahren sehr gut. Diese erste Machbarkeitsstudie wird sich in mehrere Phasen untergliedert: In Absprache mit dem Auftraggeber, werden zunächst zwei KI-Verfahren (XGBoost, und Long-Short-Term-Memory (LSTM) Modelle) mit den VTW‘s als alleinige Eingangsgrößen für die Standorte der KWKW-Anlagen getestet und optimiert. In weiteren Schritten werden statische Einzugsgebietscharakteristika (Topographie, Boden, Geologie, Klima, Vegetation) als zusätzlich Informationen in die Verfahren integriert. Anschließend erfolgt die Berücksichtigung von externen Treiben wie z.B. der Niederschlag und Wetterprognosen der ZAMG/GeoSphere oder die modellgestützten Abschätzungen des sogenannten Schnee-Wasser-Äquivalentes der vorliegenden Schnee¬decke.