Transparantx

tool

Datagedreven algoritme voorspelt watervraag van de toekomst

EDWARD

EDWARD (simulating Extremes in Drinking WAteR Demand) is een datagedreven algoritme dat op basis van bevolkingsstatistieken en klimaatscenario’s voorspelt hoe de watervraag zich in de toekomst ontwikkelt. Waterbedrijven kunnen die informatie inzetten om de drinkwaterinfrastructuur daarop in te richten.

Het EDWARD-algoritme is ontwikkeld door KWR binnen het collectieve onderzoeksprogramma van de Nederlandse waterbedrijven en wordt voortdurend gevoed met online data op maat: van het Centraal Bureau voor de Statistiek (CBS) over vakantiegedrag en van het Koninklijk Nederlands Meteorologisch Instituut (KNMI) over klimaatverandering.

Dagpiekfactor

Met het EDWARD-model kan voor een willekeurig voorzieningsgebied in Nederland of Vlaanderen de invloed van klimaatverandering en vakantiespreiding voorspeld worden op de drinkwatervraag. Concreet geven de modelresultaten inzicht in de verwachte toename van de dagpiekfactor en de gemiddelde watervraag bij diverse toekomstscenario’s.

KWR heeft het zelflerende machine learning model EDWARD bij drinkwaterbedrijf Oasen getraind met grote hoeveelheden historische data.

KWR heeft het zelflerende machine learning model EDWARD bij drinkwaterbedrijf Oasen getraind met grote hoeveelheden historische data.

Altijd actuele resultaten

Het algoritme maakt het mogelijk toekomstscenario’s door te rekenen met meer detail dan voorheen mogelijk was. Omdat EDWARD voortdurend wordt gevoed met de meest recente data van KNMI en CBS, worden nieuwe ontwikkelingen meteen meegenomen in de modelvoorspellingen. Dankzij deze modelvoorspellingen kunnen waterbedrijven drinkwaterinfrastructuur goed voorbereiden op de toekomst.

256079870

Video – 01:24
Water company joint research: Modeling the water demand