01.04.2026
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i²Storage-Challenge: next-incubator der Energie Steiermark sucht intelligente Energiespeicher

Mit der IÖB-Challenge „i²Storage“ sucht die Energie Steiermark nach smarten Energiespeicherlösungen ab TRL 7, die den Anforderungen eines flexiblen Energiemarktes gerecht werden. Der Call ist kein reiner Ideenwettbewerb, sondern ein direkter „Türöffner in den echten Markt“.
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Mathias Schaffer, F&E, next-incubator der Energie Steiermark, hat brutkasten erzählt, worauf es bei der Challenge ankommt | (c) Energie Steiermark

„Wer heute einen Energiespeicher entwickelt bzw. anbietet, steht mitten in einer Revolution“, erklärt Mathias Schaffer, F&E, next-incubator der Energie Steiermark. Das liege nicht daran, dass Batterien plötzlich zum Lifestyle-Produkt geworden wären, sondern an der Notwendigkeit das Flexibilitätspotential im Energiemarkt zu steigen. Dadurch hat das Thema laut Schaffer eine „ordentliche Turbo-Ladung“ bekommen.

Auch das neue Elektrizitätswirtschaftsgesetz (ElWG) ermöglicht netz- und systemdienliche Speicher, die flexibel auf Preis- und Netztarifsignale reagieren und zuverlässige Daten liefern – von Viertelstundenwerten bis zu schnellen Abrufen. Genau hier setzt die aktuelle Markterkundung der Energie Steiermark auf der IÖB-Innovationsplattform an.

„Wir brauchen Speicher, die mehr können als nur Speichern“

„Anders gesagt: Wir brauchen Speicher, die mehr können als nur Speichern“, bringt es Schaffer auf den Punkt. Sie sollen Peaks kappen, Tarife und die Eigenproduktion der Kund:innen optimieren und im Idealfall mehrere Energiewelten verbinden – Strom, Wärme und vielleicht sogar saisonale Speicherung unterstützen.

Viele heutige Systeme, insbesondere einfache Lithium-Ionen-Hausspeicher, sind dafür laut Mathias Schaffer nicht geeignet: einphasig, schwer installierbar, monofunktional oder proprietär. Die i²Storage-Challenge trifft also genau den Nerv der Zeit. Markt, Regulierung und Energiewende stellen dieselbe Frage: „Habt ihr eine Lösung, die wirklich innovativ und zukunftsfähig ist?“

Die Anforderungen: Plug & Play, KI und Sektorkopplung

Gesucht werden neuartige Speicherlösungen von Unternehmen, Startups und Forschungseinrichtungen ab Demonstrationsreife (TRL 7). Die gewünschten Lösungsansätze müssen konkrete technische Aspekte erfüllen:

  • Technologie und Handhabung: Echte Plug & Play-Lösung (auch AC-Kopplung für Kunden ohne PV-Eigenerzeugung), dreiphasige Wirkleistung (> 5 kW) und die Möglichkeit zur modularen Skalierung am Standort.
  • Intelligente Steuerung: KI-basierte Steuerungssysteme, die Marktsignale, Netztarife, Lastspitzen und CO₂-Preissignale verarbeiten. Gefordert sind offene, interoperable digitale Schnittstellen (EMS/SCADA/VPP-API).
  • Sektorkopplung & saisonale Fähigkeit: Optional die Verbindung von Strom und Wärme (z.B. Batterie + thermischer Speicher, Wärmepumpe) sowie als technische Ausbaustufe die Option saisonaler Speicherung.

Bewertung und direkter Zugang zum Energieunternehmen

Die Bewertungskriterien inklusive ihrer Gewichtung sind transparent auf der IÖB-Innovationsplattform veröffentlicht. „Demzufolge werden sich jene Bewerbungen mit der optimalen funktionalen Eignung und den günstigsten Eigenschaften zur Skalierung durchsetzen“, so Schaffer. Darüber hinaus achtet die Jury auf Technologiereife und nachweisbare Nachhaltigkeit (z.B. langlebige Komponenten und Recyclingfähigkeit).

Nach dem Einreichschluss am 17. Mai 2026 startet die Bewertungs- und Auswahlphase. Die Expert:innen-Jury lädt jene Einreicher:innen zum Innovationsdialog ein, deren Lösungen besonders positiv hervorstechen.

Unternehmen, Startups und Forschungseinrichtungen sollten laut Mathias Schaffer einreichen, weil sie hier nicht nur Feedback, sondern echten Zugang zu einem großen Energieunternehmen erhalten. Der unternehmenseigene next-incubator bietet dafür ein etabliertes Innovations-Ökosystem inklusive Chancen auf Pilotierung, Feldtests und spätere Skalierung im echten Netz.

Schaffers klares Fazit: „Bewerber können hier außergewöhnlich schnell zur realen Umsetzung kommen. Diese Challenge ist kein Ideenwettbewerb – sie ist ein möglicher Türöffner in den Energiemarkt!“

👉 Jetzt einreichen: Alle Details zur i²Storage-Challenge auf der [IÖB-Innovationsplattform]

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Teamfoto Klartext AI | (c) Leandra Schurz Photography

Elektronikprodukte enthalten wertvolle Rohstoffe, werden aber häufig so entwickelt, dass sie sich nicht einfach reparieren, wiederverwenden oder recyceln lassen. Das Wiener Startup Klartext AI will mit Künstlicher Intelligenz dazu beitragen, das zu ändern. Das 2025 gegründete Unternehmen entwickelt KI-Lösungen für unterschiedliche Anwendungsbereiche, darunter doclarity, ein Tool zur Erstellung barrierefreier PDF-Dokumente. Im Rahmen des Eureka-Forschungsprojekts „ManageR“ entwickelt es einen KI-Assistenten, der Elektronikhersteller bei Entscheidungen zur Kreislaufwirtschaft unterstützen soll. Dafür erhält Klartext AI eine Förderung von rund 250.000 Euro von der Österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft (FFG).

Das Projekt startete am 1. Oktober 2026 und läuft über drei Jahre. Klartext AI ist dabei für die KI-Technologie zuständig und entwickelt den sogenannten ‚ManageR Copilot‘. Dieser soll Informationen über Produkte, Materialien und gesetzliche Vorgaben zusammenführen und daraus Handlungsempfehlungen ableiten.

KI soll Reparatur und Wiederverwendung bewerten

Im Mittelpunkt von ManageR steht ein digitales Bewertungs- und Optimierungstool. Dieses soll Unternehmen dabei helfen, für einzelne Produkte und Komponenten geeignete Kreislaufstrategien zu finden. Dabei geht es beispielsweise um die Frage, ob Bauteile repariert, wiederverwendet, aufbereitet oder recycelt werden sollten. Die Software soll in unterschiedlichen Phasen des Produktlebenszyklus zum Einsatz kommen – etwa bei der Entwicklung oder im Einkauf. Je nach Lebenszyklusphase soll das System unterschiedliche Handlungsmöglichkeiten aufzeigen. Neben ökologischen Faktoren soll dabei auch die Wirtschaftlichkeit berücksichtigt werden.

Eine Herausforderung ist dabei die Vielzahl an benötigten Informationen. Dazu zählen etwa Produktstücklisten, Materialdaten, regulatorische Anforderungen und branchenspezifisches Fachwissen. Diese Informationen sind häufig auf unterschiedliche Systeme und Abteilungen verteilt oder liegen bei einzelnen Experten. Das Wiener Startup entwickelt deshalb ein KI-Agentensystem samt Benutzeroberfläche, das die Daten verknüpfen soll. Ein besonderer Schwerpunkt liegt laut Anna Poledna, Business Development bei Klartext AI, auf der Nachvollziehbarkeit: Nutzer sollen erkennen können, auf welchen Informationen und Quellen die Vorschläge beruhen. Technologisch setzt das Startup dafür unter anderem auf Wissensgraphen und Multi-Agenten-Systeme.

Eine Rolle bei der Entstehung des Projekts spielten laut Poledna auch neue EU-Vorgaben. Die Ökodesign-Verordnung (ESPR) soll unter anderem die Langlebigkeit und Reparierbarkeit von Produkten verbessern. Der Digitale Produktpass soll künftig Informationen zu Materialien, Reparaturmöglichkeiten und Umweltauswirkungen verfügbar machen.

Zusammenarbeit mit Fraunhofer und Industrieunternehmen

An ManageR sind neben Klartext AI das Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung (IPA), die Universität Stuttgart sowie die deutschen Unternehmen ifm und Ansmann beteiligt. Fraunhofer koordiniert das Projekt und entwickelt unter anderem ein Bewertungsmodell, während die Universität Stuttgart ihre Expertise in der Ökobilanzierung einbringt. Die beiden Industrieunternehmen stellen ein 3D-Kamerasystem und ein Ladegerät zur Verfügung, an denen die Technologie getestet werden soll.

„Für uns ist es großartig, dass wir unsere KI-Forschung direkt in die Anwendung bringen können. In ManageR entwickeln wir gemeinsam mit führenden Forschungseinrichtungen neue Methoden und testen sie gleichzeitig an echten Industrieprodukten“, sagt Poledna.

Nach Abschluss des Forschungsprojekts im September 2029 soll die Technologie laut Poledna kommerziell angeboten werden. Geplant ist, sie künftig auch für weitere Elektronikprodukte einzusetzen. Wie breit das System anwendbar sein wird, hängt insbesondere von der Verfügbarkeit entsprechender Daten ab.

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