KI-Hochwasservorhersage für die Wupper
Am 17. Juni 2026 fand im ebbtron Business Center in Solingen die Transferveranstaltung zum Projektabschluss des Bergischen Hochwassermeldesystems HWS 4.0 statt. Vor Akteuren aus Kommunen, Wasserwirtschaft und Forschung stellten die Projektpartner ihre zentralen Ergebnisse vor. Yannik Hahn präsentierte für den Forschungsbereich Industrial Deep Learning (IDL) am TMDT die KI-Komponente des Systems.
Im Zentrum steht ein Verfahren, das Pegelstände bis zu sechs Stunden im Voraus prognostiziert. Datengrundlage sind Niederschlag, Wettervorhersage und Pegelmessungen aus dem Wupper-Einzugsgebiet, die teilweise bis in das Jahr 2006 zurückreichen. Als Modellarchitektur kommt ein Zeitreihen-Transformer (Informer) zum Einsatz, ein auf zeitliche Muster spezialisiertes Verfahren und kein generisches Sprachmodell.
Eine zentrale Herausforderung bei Hochwasservorhersagen ist der seltene Ernstfall. Ein Modell, das im ruhigen Normalbetrieb gute Werte erzielt, ist für eine Warnung wenig wert, wenn es den entscheidenden Anstieg verpasst. Der Forschungsbereich IDL hat dafür eine eigene Fehlerfunktion entwickelt, die das Lernen gezielt auf die steilen Anstiegsflanken eines Hochwassers lenkt: Die Unterschätzung eines drohenden Pegels wiegt schwerer als eine Überschätzung, und der richtige Zeitpunkt des Anstiegs zählt stärker als der reine Mittelwert. So lässt sich verhindern, dass ein verpasstes Extremereignis in einem guten Durchschnitt untergeht.
Ein weiterer Schwerpunkt der Arbeit ist die Übertragbarkeit. Neue Messstandorte verfügen selten über genügend historische Daten, um ein eigenes KI-Modell von Grund auf zu trainieren. Über physikalisch fundierte synthetische Daten, erzeugt aus einer Kombination von Wetter- und hydrologischen Modellen, und anschließendes Transfer Learning lässt sich ein im Bergischen Land trainiertes Modell auf andere Einzugsgebiete anpassen. Erste Erprobungen an einem weiteren Gebiet in Nordrhein-Westfalen deuten darauf hin, dass dieser Weg tragfähig ist. Darin liegt ein erhebliches Skalierungspotenzial für weitere Kommunen.
Wie zuverlässig die Vorhersage im Ernstfall arbeitet, lässt sich an realen Daten nachvollziehen: Für das Hochwasser im Juli 2021 zeigen die Modellprognosen den Pegelanstieg mit deutlichem zeitlichem Vorlauf an. Eine interaktive Live-Demonstration der Pegelvorhersage im Wupper-Einzugsgebiet steht unter https://hwsdemo.tmdt.uni-wuppertal.de/ offen zur Verfügung.
Aus Sicht des operativen Einsatzes bleiben die Anforderungen überschaubar: Mess- und Niederschlagsdaten in einem 30-Minuten-Takt sowie eine Wettervorhersage genügen als Eingang, und die Modelle lassen sich containerbasiert auf üblicher Serverinfrastruktur betreiben, eine spezielle Grafikhardware ist für den Betrieb nicht erforderlich.
Das Projekt Bergisches Hochwassermeldesystem HWS 4.0 (Laufzeit Juni 2023 bis Mai 2026) wurde vom Ministerium für Wirtschaft, Industrie, Klimaschutz und Energie des Landes Nordrhein-Westfalen (MWIKE) gefördert. Beteiligt waren neben dem Forschungsbereich IDL am TMDT der Wupperverband, die Heinz Berger Maschinenfabrik, die WSW Wuppertaler Stadtwerke, die Bergische Struktur- und Wirtschaftsförderungsgesellschaft sowie die Bergische Industrie- und Handelskammer Wuppertal-Solingen-Remscheid. Die Ausrichtung der Transferveranstaltung lag bei der Bergischen Struktur- und Wirtschaftsförderungsgesellschaft.
