17.07.2018

Interview: Wie Janice Goodenough mit HYDROGRID die Digitalisierung im Energiesektor vorantreibt

Das junge Unternehmen HYDROGRID mit Sitz in Wien bietet Wasserkraftwerksbetreibern eine SaaS-Lösung an, die Prozesse vollautomatisiert und an die aktuelle Marktsituation anpasst. Der Brutkasten hat sich mit Janice Goodenough, CEO von HYDROGRID, über das Geschäftsmodell, den USP, und Zukunftsvisionen des SaaS-Anbieters und vieles andere mehr unterhalten.
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HYDROGRID
(c) HYDROGRID. Das Team von HYDROGRID.

Die Energiebranche zählt mit zu den konservativsten überhaupt. Das liegt vor allem daran, dass sich Vorhaben in diesem Bereich meist über viele Jahrzehnte hinweg bewähren müssen. Durch den schnellen Ausbau der Windenergie und Photovoltaik kommt jetzt immer mehr Bewegung in die eher träge Branche. Es ist wichtiger geworden, schnell auf Marktsignale zu reagieren und die Produktion an die Nachfrage rasch anzupassen. Größere Stromproduzenten haben deshalb in den vergangenen Jahren viel Zeit und Geld in die Beschleunigung und Digitialisierung ihrer Prozesse investiert. Kleine Stromproduzenten hingegen ist der Schritt in die “Energiewelt 2.0” noch nicht vollständig gelungen. HYDROGRID möchte genau dort ansetzen. Genauer gesagt bei den Wasserkrafterzeugern.

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Wer ist Eure Zielgruppe?

Janice Goodenough: Unsere Kunden sind Besitzer und Betreiber von Wasserkraftanlagen mit einer Erzeugungsleistung bis ca. 50 MW. Anlagen dieser Größe gehören meist privaten Eigentümern, Stadtwerken und oft auch institutionellen Investoren, die Wasserkraftwerke als sichere, langfristige Anlagemöglichkeit nutzen. Allein in der Größenordnung unter 10 MW Leistung gibt es in Europa 17.000 Anlagen mit einer Jahreserzeugung von 73 TWh und etwa 3 Milliarden Euro Umsatz pro Jahr.

HYDROGRID
(c) HYDROGRID. Die Geschäftsführerin von HYDROGRID, Janice Goodenough.

Was ist ‘neu’ an der Lösung von HYDROGRID zur Steuerung von Kraftwerken?

Janice Goodenough: Wir bieten eine integrierte Lösung an, die von der Prognose der hydrologischen Situation mittels Machine Learning Algorithmen bis hin zur optimalen Vermarktung der erzeugten Energie am Strommarkt alles managt. Auch die Steuerung der Turbinen und Schleusen wird durch Schnittstellen in die Leittechniksysteme der Kraftwerke 365 Tage im Jahr automatisch technisch optimal umgesetzt. Um es in einem Satz zusammenzufassen: Durch unsere Insight Suite wird ein Wasserkraftwerk zum ‘Smart Power Plant’, das 365 Tage im Jahr vorrausschauend & ökonomisch optimal auf die sich ständig verändernde hydrologische Situation und den Strommarkt reagiert.

Welchen Benefit hat der Kunde davon?

Janice Goodenough: Ein wesentlicher Benefit für unsere Kunden ist die vollständige Automatisierung der täglichen Prozesse zur optimalen Planung, Steuerung und Vermarktung seiner Wasserkraftproduktion. Es werden also bisher teils manuelle Schritte automatisiert. Darüber hinaus erfolgt die Steuerung mit unseren Methoden automatisch sowohl marktgetrieben als auch technisch optimal unter Berücksichtigung der betrieblichen Restriktionen (wie z.B. Restwasserabgabemengen). Dadurch können wir eine Erlössteigerung erreichen, die insbesondere bei Speicherkraftwerken und Kaskaden signifikant ist, d.h. im 2-stelligen Prozentbereich. Da sich das praktisch 1:1 auf die ‘Bottom Line’ durchschlägt verbessert sich damit der ROI (Anm. d. Red.: return on investment) der Anlage erheblich.

A propos Bottom Line: Ganz kostenlos wird Euer Service vermutlich nicht sein. Wie funktioniert das Geschäftsmodell?

Janice Goodenough: Das stimmt natürlich! Wir verrechnen aber nur eine sehr moderate monatliche ‘fixed fee’ pro Kraftwerk für das Management und sind performanceabhängig an der Erlössteigerung beteiligt. Damit gibt es jetzt erstmals eine Lösung, die ohne große Anfangsinvestments in IT-Infrastruktur und Software-Lizenzen auskommt und damit in punkto Kosten auch für kleine und mittlere Wasserkrafterzeuger Sinn ergibt.

Warum gibt es noch keine ähnlichen Lösungen im Markt? Was ist Euer technischer USP?

Janice Goodenough: Unsere optimale Kraftwerkssteuerung basiert auf einem von uns entwickelten, proprietärem heuristischen Optimierungsalgorithmus. Ähnliche mathematische Methoden kommen teilweise im Supply Chain Management zum Einsatz, werden in der Energiewirtschaft aber praktisch nirgendwo angewandt. Gegenüber den üblichen stochastischen oder deterministischen Solver-Lösungen zur Kraftwerksoptimierung hat unsere Methode den Vorteil, dass sowohl beim Setup neuer Kraftwerke im System als auch im täglichen Betrieb eine fast hunderprozentige Automatisierung möglich ist. Wir können dadurch eine hohe Anzahl von Kraftwerken mit einem wesentlich geringeren Personalaufwand optimal steuern. Auch die Rechenzeit haben wir gegenüber den üblichen Methoden um rund eine Zehnerpotenz reduziert. Durch diese beiden Faktoren wird unser Geschäftsmodell überhaupt erst möglich.

Was ist das Ziel für die nächsten 12 Monate?

Janice Goodenough: Wir möchten unseren geographischen Fokus erweitern und unsere Lösung in einigen neuen Märkten anbieten. Außerdem arbeiten wir an Kooperationen, die es uns erlauben werden, unser Business Development rascher zu skalieren. Das Team soll ebenfalls noch weiter vergrößert werden. Wir posten natürlich konkrete offene Stellen, aber auch Initiativbewerbungen von guten Leuten, die unsere Leidenschaft für Wasserkraft teilen, sind willkommen!


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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.

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“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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