30.08.2022

Gewessler: E-Autos sollen Stromnetz stabilisieren

Das Open-Innovation-Projekt des Klimafonds zeigt, dass Flottenverantwortliche und Mitarbeiter:innen, ihre Firmen-PKW als Speicher zur Verfügung stellen wollen.
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E-Autos, leonore Gewessler, Energie, Strom
(c) BMK/Cajetan Perwein - Mit gesteuertem und bidirektionalem Laden sollen künftig E-Autos eine wichtige Energierolle spielen.

Österreich hat sich das Ziel gesetzt, bis 2030 bilanziell 100 Prozent der Stromversorgung aus nachhaltigen Energiequellen zu beziehen. Ein Teil der erneuerbaren Energien ist jedoch witterungsabhängig und großen Schwankungen unterworfen. Deshalb kam jetzt die bemerkenswerte Idee auf, dass E-Autos bzw. E-Flotten mithilfe von gesteuertem und bidirektionalem Laden als Stromspeicher fungieren und somit das Stromnetz stabilisieren sollen.

E-Autos als Zwischenspeicher

Konkret heißt das, dass die Batterie der Autos entweder zu jenen Zeitpunkten geladen wird, an denen es am vorteilhaftesten ist (gesteuertes Laden) oder die Batterie wird als Zwischenspeicher genutzt, um gezielt Strom aus dem Netz aufzunehmen und zur geeigneten Zeit wieder in das Netz einzuspeisen (bidirektionales Laden).

“Mit dem ‚Open-Innovation-Prozess‘ ermöglichen wir Interessensgruppen, Bürgerinnen und Bürgern, sich für eine erfolgreiche Energiewende einzubringen und aktiv mitzugestalten. Und der Handlungsauftrag ist klar: Wir müssen rein in die Erneuerbaren. Nur wenn wir gemeinsam an einem Strang ziehen, gelingt es, unser Energiesystem nachhaltig und zukunftsfit zu machen”, sagt Klimaschutzministerin Leonore Gewessler.

Aktive Beteiligung am Energiesystem

Im Projekt “Innovation Sandbox im Energiebereich mit Nutzer:innen” des Klima- und Energiefonds wurde in einem Open-Innovation-Prozess die Meinung von Bürger:innen und Flottenverantwortlichen zur aktiven Beteiligung der E-Autos am Energiesystems abgefragt. Das gesamte Pilotprojekt war einerseits auf die Erhebung der Nutzer:innen-Bedürfnisse ausgelegt und soll andererseits durch ein umfassendes Methodenhandbuch auch die Umsetzung von weiteren “Innovation Sandboxes” ermöglichen.

Um die Erwartungen, Bedürfnisse und Ängste der Nutzer:innen zu ermitteln, wurde ein Crowdsourcing-Prozess umgesetzt. 1.665 Bürger:innen haben sich beteiligt und Beiträge eingereicht. Gemeinsam mit ausgewählten Expert:innen wurden anschließend konkrete Rahmenbedingungen und Handlungsempfehlungen erarbeitet. Mit der Umsetzung der Studie beauftragte der Klima- und Energiefonds 2021 das Green Energy Lab und winnovation consulting.

“Uns hat überrascht, dass die Technologien für die Nutzung von E-Autos als Strom-Zwischenspeicher von Nutzer:innen mit offenen Armen empfangen werden. Von Technologieskepsis keine Spur. Jetzt braucht es passende Anreize und Geschäftsmodelle, um gesteuertes und bidirektionales Laden für die Nutzer:innen so einfach und praktikabel wie möglich zu machen”, so Projektleiterin Gertraud Leimüller, Geschäftsführerin winnovation.

Die Ergebnisse der Energie-Studie

  • Die Bereitschaft für gesteuertes und bidirektionales Laden
    Mehr als 75 Prozent der Teilnehmenden können sich vorstellen, künftig gesteuertes und bidirektionales Laden in ihrer Organisation beziehungsweise in ihrem Unternehmen umzusetzen und sich aktiv zu beteiligen.
  • Die wichtigste Motivation ist der Klima- und Umweltschutz
    Der überwiegende Teil der Mitarbeiter:innen (mehr als 85 Prozent) sind motiviert, gesteuertes und bidirektionales Laden umzusetzen, weil sie damit einen positiven Beitrag zu Klima- und Umweltschutz leisten möchten. Zudem sei sowohl Mitarbeiter:innen als auch Flottenverantwortlichen wichtig, dass gesteuertes und bidirektionales Laden in ein ganzheitliches Nachhaltigkeits- und Mobilitätskonzept von Unternehmen eingebettet wird.
  • 8,5 Stunden pro Tag
    Unter idealen Voraussetzungen – das bedeutet unter anderem, dass ausreichend Be- und Entladeinfrastruktur sowie eine entsprechende Vergütung bereitgestellt werden – würden Mitarbeiter:innen ihre E-Autos etwa 8,5 Stunden pro Tag zur Verfügung stellen und das bevorzugt am Firmengelände oder am Parkplatz zu Hause.

E-Autos-Nutzung: Handlungsempfehlungen an Politik und Energiewirtschaft

Um gesteuertes und bidirektionales Laden in österreichischen Unternehmensflotten breit einzusetzen, wurden in Zuge des Prozesses sieben Handlungsempfehlungen für Politik (Bund, Länder, Gemeinden) und Energiewirtschaft entwickelt. Das sind sie:

  • Ausschreibung von nationalen Demonstrationsprojekten, um Systemeffekte von gesteuertem und bidirektionalem Laden zu ermitteln und darzustellen.
  • Verstärktes Engagement Österreichs in der Europäischen Union für gesteuertes und bidirektionales Laden.
  • Anpassung von Regulatorik und Standards in Österreich, um gesteuertes und bidirektionales Laden zu ermöglichen.
  • Entwicklung und Etablierung von Unterstützungsmechanismen für den Umstieg auf gesteuertes und bidirektionales Laden.
  • Unterstützung bei der Neugestaltung von Geschäftsmodellen, Services und Tarifmodellen mit Bezug auf gesteuertes und bidirektionales Laden.
  • Entwicklung und Durchführung von zielgruppengerechten Kommunikationsaktivitäten zu gesteuertem und bidirektionalem Laden für Unternehmen.
  • Entwicklung und Umsetzung eines (Weiter-)Bildungsprogramms für Fachkräfte.

“Der Umstieg auf eine erneuerbare Energieversorgung betrifft uns alle”, betont Klima- und Energiefonds-Geschäftsführerin Theresia Vogel. “Daher freut es mich, dass die überwiegende Mehrheit der 1.665 Personen, die sich am Pilotprojekt Innovation Sandbox beteiligt haben, bereit ist, E-Flotten als Stromspeicher einsetzen, um damit die Energiewende voranzutreiben.”

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(c) Liquid AI - (v.l.) Mathias Ledhner, Eva Rus, Alexander Amini und Ramin Hasani von Liquid AI.

Liquid AI CEO Ramin Hasani war von 2016 bis 2020 “Machine Learning Researcher” an der TU Wien; sein CTO Mathias Lechner machte von 2018 bis 2022 am “Institute of Science and Technology Austria (ISTA) seinen PhD – davor in der österreichischen Hauptstadt seinen Master, ebenfalls an der Technischen Universität.

Liquid AI: Weniger Daten und Rechenleistung nötig

Nun vermelden beide ein 250 Millionen US-Dollar Investment für ihr Bostoner MIT-Spin-off (Liquid AI hat im Vorjahr bereits rund 46,6 Millionen US-Dollar an Startkapital erhalten): “Diese Finanzierung wird uns dabei helfen, die Entwicklung, Skalierung und Bereitstellung von ‘Liquid Foundation Models’ (LFMs: Allzweck-KI-Modelle, die weniger Daten und Rechenleistung benötigen) zu beschleunigen, unseren leichtgewichtigen, universell einsetzbaren KI-Modellen, die private, effiziente und zuverlässige KI auf Unternehmensniveau für alle ermöglichen”, teilen sie per Blogeintrag mit.

Das Ziel von Liquid AI, dessen Bewertung nun laut Bloomberg bei über zwei Milliarden US-Dollar liegt, ist es, das leistungsfähigste und effizienteste “KI-System in jeder Größenordnung” zu entwickeln.

“Wir sind stolz darauf, dass unsere neuen, branchenführenden Partner unserer Mission vertrauen; gemeinsam wollen wir souveräne KI-Erfahrungen für Unternehmen und Nutzer freisetzen”, sagt Hasani.

Skalierbarkeit

Seit der Gründung des KI-Startups hat das Duo daran gearbeitet, zu beweisen, dass ihre Wissenschaft und Technologie skalierbar sei: “Wir haben unsere textbasierten Modelle veröffentlicht, multimodale LFMs angekündigt und begonnen, unsere KI-Produkte mit wichtigen Partnern auf dem Markt zu testen, um ihre Wirkung in der Praxis zu demonstrieren”, heißt es weiter.

In der nächsten Phase möchte Liquid AI die Series-A nutzen, um ihre Recheninfrastruktur zu skalieren, die Produktbereitstellung im Edge- und On-Premise-Bereich zu beschleunigen, z. B. LFM-Inferenz- und Feinabstimmungs-Stacks, und um ihre KI-Angebote über Partnerschaften einem breiteren Publikum zugänglich zu machen.

Liquid AI: Vorteile ausdehnen

“Wir werden unsere KI-Produkte in geschäftskritische Workflows in vielen Bereichen wie Unterhaltungselektronik, Telekommunikation, Finanzdienstleistungen, E-Commerce und Biotechnologie integrieren”, so das Team weiter. “Die Finanzierung wird auch die wissenschaftliche und technologische Entwicklung von Liquid AI beschleunigen und die Vorteile von LFMs auf mehr Modellgrößen und Datenmodalitäten ausdehnen.”

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