03.08.2026
ENERGIE

Ohne KI: BESS Invest soll Planungssicherheit für Batteriespeicher-Investments schaffen

Das Grazer Beratungsunternehmen Impeto Impact rund um Jim Lefébre bietet ein Tool zur Erlösmodellierung von Batteriespeichern. "BESS Invest" soll Entwicklern und Banken granulare Modellrechnungen für Investments liefern.
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Impeto Impact Gründer Jim Lefébre © Jim Lefébre

Ein Fully-Merchant-BESS (Battery Energy Storage System) ist ein Batteriespeicher, der seine Erlöse vollständig am freien Strommarkt erwirtschaftet, ohne langfristige Verträge, feste Einspeisevergütungen oder staatliche Garantien. Durch den steigenden Anteil an z.B. Photovoltaik und Windkraft kommt es im Netz häufig zu Überschussenergie und starken Preisschwankungen – etwa Negativpreisen zur Mittagszeit im Sommer. Speicherbetreiber:innen nutzen das für Arbitrage: Sie kaufen Strom, wenn er günstig ist, und verkaufen ihn, sobald die Preise wieder steigen. Zusätzlich lässt sich mit einer Batterie auch Regelenergie zur Netzstabilisierung anbieten.

Dieses Geschäftsfeld zeichnet sich zum einen durch hohe Gewinnchancen bei stark schwankenden Strompreisen, aber auch volles Risiko bei fallenden Marktpreisen oder geringer Volatilität aus. Hinzu kommt, dass ein Speicher gleichzeitig auf fünf Erlösmärkten agiert – darunter Day-Ahead und Regelenergie –, die permanent miteinander konkurrieren und sich gegenseitig Kapazitäten streitig machen. Diese unsichere Dynamik führt für Betreiber:innen wiederum zu erschwerten Finanzierungsmöglichkeiten bei Banken. Hier setzt Impeto Impact mit seinem Tool BESS-Invest an.

Modellrechnungen statt Live-Einsatz

„Man kann eigentlich immer nur in einem Markt handeln. Also muss man in der Modellierung entscheiden, in welchem Markt der Strom gekauft und verkauft wird, um letztlich einen plausiblen Business Case zu erteilen“, erklärt Jim Lefébre, Gründer von Impeto Impact. Sein laut eigenen Angben komplett eigenfinanzierte Produkt soll jetzt mehr Transparenz für Investor:innen bringen und setzt bei der Modellierung auf sogenanntes Forwardtesting. „Backtesting beantwortet, was gewesen wäre“, erklärt der Gründer. „Für eine Investitionsentscheidung mit 15 Jahren Laufzeit braucht der Markt eine Antwort auf das, was kommt.“

BESS Invest soll eine fünfjährige Markthistorie mit eigenen Projektionsannahmen zu Preistrends, Reserve-Erlösen und Volatilität verknüpfen. Laut Unternehmensangaben entstünden aus diesem Zusammenspiel simulierte Marktpfade in 15-Minuten-Auflösung – bis hinunter zum eigentlichen Lastprofil der Batterie. Das Modell würde dabei eine Ergebnisbandbreite vom konservativen bis zum optimistischen Szenario abbilden. Verändere sich die Marktlage, ließe sich dies über erneute Simulationen jederzeit anpassen. Dabei handelt es sich laut Lefèbre ausdrücklich um Modellrechnungen und Schätzungen zur Plausibilisierung, nicht um eine Live-Optimierung.

BESS Invest Dashboard © Impeto Impact

Verzicht auf KI

Ursprünglich entstand die Idee aus Lefèbres eigenem Beratungsgeschäft: Der Markt für Großspeicher sei dynamisch, die Kapitalmobilisierung stocke jedoch mangels Transparenz, so Lefèbres Erkenntnis. Gemeinsam mit Jonas Puck von der WU Wien wurde daraus zunächst das Whitepaper „Charging Ahead“ aus dem schlussendlich das Tool mithilfe von Pilotkund:innen aus dem Kreis großer Energieversorger hervorging.

Auf Künstliche Intelligenz wird verzichtet: „Wir arbeiten bei unseren Simulationen strikt ohne KI, weil eine KI auch halluzinieren kann“, so Lefèbre. Ein geschlossener Algorithmus soll stattdessen nachvollziehbare Ergebnisse hervorbringen.

Vor der Gründung war Lefèbre unter anderem ÖVP-Pressesprecher ehe er 2017 bis 2019 die Position des Pressesprechers im Justiz- und später im Finanzministerium übernahm. Anschließend war er in diversen Positionen für Montana Tech Components des Investors Michael Tojner, sowie den Batteriehersteller Varta tätig. Bis heute vertritt er zudem die von Tojner mitgegründete eXplore!-Initiative. Außerdem fiel Lefébre in der Vergangenheit beim brutkasten mit seinem Corona-Test-Startup auf.

Co-Location und Expansionspläne

Vertrieben wird BESS Invest im Lizenzmodell mit drei Paketstufen, wahlweise als Monatslizenz oder als Berechnungskontingent im 50er-Block. Bislang modelliert die Software den reinen Speicherbetrieb. Als nächsten Schritt will das Team die Integration von Co-Location-Projekten und Industrieanwendungen angehen. Außerdem plant Lefèbre die Expansion nach Deutschland und perspektivisch in Richtung Südosteuropa.

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Deepentix
© tecnet equity - (v.l.) Investor Kambis Kohansal Vajargah, Endri Deliu, Morteza Amini und Altan Nar (alle Deepentix) sowie Peter Buchinger (tecnet equity).

Das NÖ-Startup Deepentix hat eine Enterprise-KI-Plattform entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützen soll, aus Dokumenten wie Studien, Patenten oder internen Berichten einen sogenannten Wissensgraphen aufzubauen – ein Netzwerk aus Fakten und ihren Beziehungen. Dadurch lassen sich Antworten einer Künstlichen Intelligenz bis zum exakten Satz im Ursprungsdokument zurückverfolgen. Gerade in stark regulierten Branchen sei dies entscheidend, weil Aussagen jederzeit belegt und geprüft werden müssen.

Deepentix: Unternehmensdaten in Graphen überführen

Zielgruppe sind etwa Unternehmen in Branchen wie Pharma, Medizintechnik, Versicherungen oder Banken, die täglich mit großen Mengen an Studien, Patenten, Normen und internen Berichten arbeiten. Klassische generative KI liefere dazu zwar schnelle Antworten, könne deren Herkunft jedoch oft nicht lückenlos belegen. Genau hier möchte Deepentix ansetzen und unstrukturierte Unternehmensdaten in einen Wissensgraphen überführen – im Sinn einer nachvollziehbaren Wissensbasis für KI-Anwendungen.

„Wenn Mitarbeitende einer KI blind vertrauen müssen, weil sie deren Antworten nicht überprüfen können, ist das gerade in sensiblen Bereichen ein echtes Risiko. Genau dieses Vertrauensproblem lösen wir, indem wir jede Antwort bis zu ihrem Ursprung im Dokument sichtbar machen“, erklärt Morteza Amini, Mitgründer und CEO von Deepentix.

Mehrere Sprachmodelle

Der Aufbau von Wissensgraphen erfolge Deepentix nach häufig im Rahmen aufwendiger Beratungsprojekte oder über standardisierte Lösungen, die sich nur begrenzt auf einzelne Fachbereiche zuschneiden lassen. Bei Unternehmen, die ihre sensiblen Daten selbst kontrollieren und gleichzeitig präzise Ergebnisse benötigen, stoße dieser Ansatz oft an seine Grenzen. Aus diesem Grund entwickelte das Startup kein Beratungsprojekt für einzelne Kunden, sondern ein Werkzeug, mit dem Unternehmen Wissensgraphen selbst erstellen, betreiben und an ihre Anforderungen anpassen können.

Dabei setzt die Plattform nicht auf ein einziges großes KI-Modell aus der Cloud, sondern auf mehrere kleine, spezialisierte Sprachmodelle, die gezielt auf einzelne Fachbereiche wie Pharma oder Banken trainiert werden. Dadurch sollen die Ergebnisse präziser werden, während die Modelle bei Bedarf direkt auf den eigenen Servern der Unternehmen betrieben werden können.

Dafür gab es nun eine Pre-Seed-Finanzierung in sechsstelliger Höhe, an der sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah beteiligt haben. Das frische Kapital soll vor allem in Forschung und Entwicklung sowie in den Ausbau erster Pilotprojekte in regulierten Branchen fließen.

Deepentix baut Wissensnetz

„Wir verstehen uns nicht als Berater, die für einzelne Kunden ein Wissensnetz bauen, sondern als Technologieanbieter, der Unternehmen die volle Kontrolle über ihre eigenen Daten und Modelle gibt“, so Amini weiter. „Mit tecnet equity, Rockstart und Business Angel Kambis Kohansal Vajargah haben wir Partner an Bord, die den Weg von Deep-Tech-Startups aus erster Hand kennen. Das gibt uns nicht nur Kapital, sondern auch Zugang zu Netzwerk und Erfahrung, um in dieser Phase die richtigen Schritte zu setzen.“

Peter Buchinger, Investment Associate bei tecnet equity, ergänzt: „Uns hat neben der Technologie vor allem das stark aufgestellte Gründerteam von Deepentix überzeugt. Die Kombination aus wissenschaftlichem Hintergrund und Erfahrung in internationalen Unternehmen war ausschlaggebend, in dieser frühen Phase zu investieren.“

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