09.09.2022

Heimische Stromkonzerne fordern „Entkoppelung der Strompreise von den Gaspreisen“

Die Interessensvertretung Österreichs Energie wünscht sich einen temporären Eingriff in den Energiemarkt auf europäischer Ebene.
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Stromkonzerne - Österreichs Energie Präsident Michael Strugl und Generalsekretärin Barbara Schmidt
Österreichs Energie Präsident Michael Strugl und Generalsekretärin Barbara Schmidt | (c) Österreichs Energie

„Die vergangenen Wochen haben gezeigt, dass sich die europäischen Energiemärkte derzeit im roten Bereich befinden. Um in dieser Situation die Sicherheit und die Leistbarkeit der Energieversorgung weiterhin wahren zu können, müssen nun rasch zielführende Maßnahmen auf europäischer Ebene gesetzt werden“, schreibt Barbara Schmidt, Generalsekretärin der Stromkonzern-Interessensvertretung Oesterreichs Energie, in einer Aussendung anlässlich eines heutigen Sondertreffens der EU-Energieminister:innen. In der Aussendung heißt es weiter: „Besondere Priorität hat dabei neben Maßnahmen zum Schutz vulnerabler Gruppen die temporäre Entkoppelung der Strompreise von den Gaspreisen“. Wie diese „Entkopplung“ genau gemeint ist und ob es dabei um das vielfach geforderte Aussetzen der Merit-Order geht, wird aber noch nicht im Detail beschrieben.

Eingriff in den Strommarkt soll „gut konzipiert und zeitlich klar begrenzt“ sein

Schmidt stellt dabei gleich klar: „Wesentlich aus Sicht der Branche ist jedoch, dass jeder Eingriff in den Strommarkt gut konzipiert und zeitlich klar begrenzt werden muss“. So gibt man zu bedenken: „Bei Eingriffen in das Strommarktdesign müssen die Auswirkung auf den Markt ebenso mitbedacht werden wie die Auswirkungen auf die Versorgungssicherheit, die Nachfrage nach Gas und die Investitionssicherheit für den Ausbau der Erneuerbaren Anlagen“. Hierfür benötige man ein konzertiertes Vorgehen auf europäischer Ebene. Zudem seien – ebenfalls auf europäischer Ebene – Maßnahmen zur Liquiditätsunterstützung von Energieunternehmen bei der Erbringung von Sicherheitsleistungen bei Geschäften am Großhandelsmarkt zu schaffen. So wie Wien Energie mussten zuletzt auch Stromkonzerne in einigen weiteren europäischen Ländern aus diesem Grund staatliche Hilfen in Anspruch nehmen.

Stromkonzerne: Erneut pochen auf Vereinfachung bei Erneuerbaren-Ausbau

Neben dem Eingriff in den Markt müsse auch der Bedarf an Energie gesenkt werden, betont Schmidt. Man müsse die internationale Wettbewerbsfähigkeit, insbesondere im Industriebereich, sichern, und Maßnahmen zum Schutz von einkommensschwachen Bevölkerungsgruppen setzen. Zudem sei ein forcierter Ausbau erneuerbarer Energie mittelfristig ein „wesentlicher Schlüssel“. „Damit das gelingen kann, müssen hier umgehend alle Hürden beseitigt werden – bei den Genehmigungsverfahren ebenso wie bei der Verfügbarkeit geeigneter Flächen“, so Schmidt. Auch Verbund-Chef und Österreichs Energie Präsident Michael Strugl hatte sich zuvor bereits sehr ähnlich geäußert, etwa hier im brutkasten-Interview.

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI

Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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