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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Links Mitgründer von NXAI Sepp Hochreiter und Mitte rechts CEO von Neura Robotics David Reger | (c) Neura Robotics / NXAI

„Ein Roboter, der im Alltag und in der Industrie wirklich hilft, muss sich erinnern“, sagt David Reger, Gründer und CEO von Neura Robotics. Daher arbeitet sein Unternehmen mit dem Linzer Startup NXAI an der Merkfähigkeit von Robotern. „Gedächtnis und Erfahrungen sind die Voraussetzungen für Roboter, Aufgaben über viele Schritte zuverlässig zu lösen“, ergänzt Sepp Hochreiter, Gründer von NXAI.

Die Grundlage bietet Neura Robotics mit einem multimodalen Foundation-Modell, das Funktionen wie 3D-Sehen, Tastsinn und Audio mit einer Gedächtnisfunktion verbindet. Der Physical-AI-Stack von Neura Robotics wird mit einem xLSTM von NXAI, also einem künstlichen neuronalen Netz, verbunden. „xLSTM ist dafür gebaut, ist schnell, speichereffizient und kann den Zustand über lange Sequenzen halten“, sagt Hochreiter.

NXAI plant, ein eigenes Modell auf Basis der xLSTM-Architektur auf Neura Robotics‘ hauseigener Neuraverse-Plattform bereitzustellen. „Mit dem Neuraverse schaffen wir die Plattform, auf der auch andere starke KI-Ansätze ihren Weg in Roboter finden“, erklärt Reger.

Gesteigerte Effizienz

Ein Roboter arbeitet in Schleifen und verarbeitet permanent Wahrnehmungen, Entscheidungen und Handlungen. Laut Neura Robotics braucht er dafür Gedächtnis auf zwei Ebenen: das Arbeitsgedächtnis und das episodische Gedächtnis. Ein Roboter, der einen Prozess wiederholt ausgeführt hat, soll bei derselben Situation auf frühere Erfahrungen zurückgreifen können und so aus der Erfahrung handeln.

Die Roboter der Zukunft

Langfristig möchten die beiden Firmen, dass Roboter nicht nur einzelne Fähigkeiten ausführen, sondern über die Zeit Erfahrung aufbauen. Fähigkeiten, die Roboter aus der Interaktion mit der realen Welt lernen, sollen verbessert und auf andere Maschinen und Umgebungen übertragen werden.

From Science to Business

NXAI, gegründet vor drei Jahren, ist ein Deep-Tech-Unternehmen mit Sitz in Linz, das Lösungen für industrielle Anwendungen entwickelt. Die Firma versteht sich als Brücke zwischen Wissenschaft und Industrie. So möchte sie die eigene KI-Forschung in marktreife Produkte überführen. Im Mittelpunkt der Forschung stehen xLSTM-Modelle in den Bereichen Time Series und Robotics.

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