Erneuerbare Energien wie Sonnen- und Windenergie sind stark von Witterungsbedingungen abhängig. Dementsprechend groß ist auch die Volatilität, die es künftig zu lösen gilt. Bis 2030 möchte Österreich bekanntlich seinen Strom zu 100 Prozent aus erneuerbaren Energien decken. Damit dies gelingt, braucht es neben dem Netzausbau und einer breit angelegten Installation von Speicherlösungen künftig auch intelligentere Stromnetze.

Abhilfe kann hier das sogenannten Forecasting, zu Deutsch „Vorhersage“ oder „Prognose“, schaffen. Forecasting ermöglicht es, die zukünftige Energieproduktion vorherzusagen, basierend auf Wettermodellen und historischen Daten. Derartige Prognosen sind entscheidend für die effiziente Integration erneuerbarer Energiequellen in das Stromnetz (brutkasten berichtete).

Gründerteam bringt Expertise mit

Eine Lösung dafür möchte künftig das Wiener Startup Balun bieten. Das erst im Dezember 2023 gegründete Unternehmen rund um die drei Gründer Giovanni Superti-Furga, Yury Zhuk und Josef Schenk entwickelt ein entsprechendes Tool, das künftig Vorhersagen zur Produktion von erneuerbarer Energie noch genauer machen soll.

Superti-Furga war zuvor beim deutschen Energiekonzern RWE im Bereich des Energy-Trading tätig und bringt die entsprechende Marktexpertise ein. Über die Co-Founder-Matching-Plattform des Y-Combinator lernte er Yury Zhuk kennen, der als CTO über die technischen Kompetenzen im Bereich Machine Learning verfügt. Josef Schenk als dritter Co-Founder soll hingegen als COO den Aufbau der Prozesse bei Balun verantworten und verfügt über einen Data Science Background.

So funktioniert das Energy Foundation Model (EFM)

Superti-Furga beschreibt die Funktion des sogenannten Energy Foundation Model (EFM) wie folgt: „Wir zapfen einen Datenpool an, der bisher noch von wenigen verwendet wurde. Dazu zählen Daten, die von Sensoren in Windturbinen und Solarparks selbst produziert werden.“ Diese Daten werden wiederum mit aktuellen Wetterdaten kombiniert.

Und er fügt an: „Mit unseren Machine-Learning-Modellen erlernen wir das Verhältnis von Wettervorhersage zu echtem Output und können so genauer vorhersagen, wie viel Strom tatsächlich produziert wird.“ Um die Algorithmen mit Machine Learning zu trainieren, kooperiert das Startup mit drei Partnern aus Österreich, die hierfür die nötigen Daten im Bereich des Wetters und der Energie liefern.

Die Produktionsprognose soll künftig das Strommanagement für Erzeuger:innen erleichtern und zugleich eine Kostenoptimierung bieten. Das Tool ist derzeit noch nicht am Markt verfügbar. Ein entsprechender Proof of Concept wurde jedoch laut Superti-Furga erfolgreich erarbeitet. „Mit diesem können wir bereits Forecasting machen“, so der Gründer. Künftig möchte das Unternehmen seine Lösung über ein SaaS-Geschäftsmodell vertreiben, das sich allerdings nicht an einer Gebühr pro Kunde, sondern den Stromengen orientiert.

Balun schließt seine erste Finanzierungsrunde ab

Für die Weiterentwicklung der Forecasting-Lösung konnte Balun nun seine erste Finanzierungsrunde abschließen. Als Investoren beteiligen sich die Hans(wo)men Group rund um den renommierten Business Angel Hansi Hansmann und Push Ventures rund um die beiden Founding Partner Lukas Püspök und Laurenz Simbruner.

„Für uns bedeutet das sehr viel, dass Leute in uns investiert sind, die wirklich etwas vom Geschäft verstehen und auch künftig potentielle Kunden sind. Das schafft für unser Produkt eine große Validierung“, so Superti-Furga. Zum Hintergrund: Lukas Püspök ist zugleich auch größter privater Betreiber von Windkraftanlagen in Österreich.

Die Runde beläuft sich laut Superti-Furga auf einen nicht näher genannten sechsstelligen Betrag. Konkret soll nun das Team mit „Talenten in den Bereichen KI, Datenwissenschaft und erneuerbare Energien“ erweitert werden. Auch die Ausweitung von Partnerschaften ist geplant, um den Datenaustausch zu vertiefen. Abschließend nennt Superti-Furga ein konkretes Ziel, das er gemeinsam mit seinen Co-Foundern 2024 erreichen möchte: „Mit unserer Lösung wollen wir innerhalb eines Jahres unseren ersten Euro an Product Revenue generieren.“