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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Analyser, CSRD, EU-Taxonomie
(c) - PwC Österreich -Das Konsortium des Projekts "Analyser" beim Kick-Off.

Die Regeln der Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD), die in den kommenden Jahren sukzessive schlagend werden, bedeuten für zahlreiche österreichische Unternehmen eine Verpflichtung zur Nachhaltigkeitsberichterstattung. Bei vielen von diesen – auch jene, die freiwillig schon früher als erforderlich mit der Umsetzung starten – werden Schwierigkeiten erwartet, die Anforderungen zu erfüllen, da insbesondere KMU nicht über ausreichend Kapazitäten für interne Nachhaltigkeitsabteilungen verfügen würden.

CSRD und Taxonomie

Dies gilt im Besonderen für die EU-Taxonomie, die ergänzend zur CSRD anzuwenden ist. Gemäß ihr müssen die wirtschaftlichen Aktivitäten eines Unternehmens als nachhaltig oder nicht-nachhaltig deklariert werden.

Die Verordnung umfasst umfangreiche und detaillierte Kriterien, die für Ungeübte nicht leicht zu verstehen sind. Deshalb will in einem kürzlich gestarteten Forschungsprojekt namens “AI Enabled Sustainability Jurisdiction Demonstrator” (Analyser) ein Forschungskonsortium KI-basierte Module entwickeln. Die sollen es auch ungeschulten Anwenderinnen und Anwendern ermöglichen, die gesetzlichen Meldepflichten zu erfüllen. So soll eine Erleichterung für Unternehmen erzielt werden.

“Das oberste Ziel unseres Projekts ist es, die Zahl der KMU zu erhöhen, die selbstständig in der Lage sind, die EU-Taxonomie in guter Qualität zu berichten”, erklärt Maximilian Nowak, der das Projekt bei Fraunhofer Austria leitet.

Das Konsortium

Das Konsortium, bestehend aus Fraunhofer Austria, Universität Innsbruck, Technischer Universität (TU) Wien, Leiwand AI, PwC Wirtschaftsprüfgesellschaft, der Wirtschaftsagentur Niederösterreich ecoplus, Murexin und Lithoz wird dafür Teile des Prozesses mithilfe von Künstlicher Intelligenz automatisieren. Ein Chatbot, der auf einem eigens kreierten Sprachmodell beruht, soll mit den Anwenderinnen und Anwendern im Dialog stehen und sicherstellen, dass alle benötigten Dokumente vorliegen.

Es sind nämlich viele Fragen im Rahmen der Nachhaltigkeitsberichterstattung zu klären: Welche wirtschaftlichen Aktivitäten gibt es im Unternehmen? Wie umfangreich sind diese? Welche davon sind taxonomiefähig, können also überhaupt nach den Kriterien bewertet werden?

Josef Baumüller, der von Seiten der TU Wien an dem Projekt beteiligt ist, sagt: “Es ist vielen noch nicht bewusst, wie komplex die Anforderungen zunächst an die Datenerhebung und anschließend an die Klassifizierung sind. Die Prozesslandschaft im Unternehmen muss erfasst und auf die Vorgaben der EU-Taxonomie übergeleitet werden, darüber hinaus gilt es, relevante Datenbedarfe zu identifizieren und im Sinne der Effizienz v.a. bereits vorhandene Datenbestände zu nützen.”

CSRD-Berichterstattung eine Herausforderung

Dass eine Unterstützung der Unternehmen unumgänglich ist, sagt auch Stefan Merl von der PwC Österreich GmbH Wirtschaftsprüfungsgesellschaft: “Wir spüren bereits jetzt eine massive Zunahme in den Anfragen von Unternehmen, insbesondere von KMU, die sehen, dass die Erfüllung der CSRD-Berichterstattungspflichten eine große Herausforderung ist. Es führt kein Weg daran vorbei, eine automatisierte Lösung zu entwickeln, die weit über den Automatisierungsgrad bestehender Tools hinausgeht. Genau das wollen wir im Projekt ‘Analyser’ verwirklichen.”

Dabei ist essenziell, dass die im Tool eingesetzte KI fair, nachvollziehbar und korrekt arbeitet. Dafür soll Leiwand AI GmbH die nötige Expertise in das Projekt einbringen.

“In einer so kritischen Angelegenheit wie der Nachhaltigkeitsberichterstattung ist es besonders wichtig, dass auch Maßnahmen hinsichtlich einer zuverlässigen und fairen KI-Lösung getroffen werden. Durch den Einsatz verschiedener Methoden rund um nachhaltige und vertrauenswürdige KI werden wir dazu beitragen, dass der ‘Analyser’ gesicherte Informationen liefert, fair in Bezug auf Bias und Diskriminierung ist und im Einklang mit dem EU AI Act steht”, sagt Mira Reisinger, Data Scientist bei Leiwand AI.

Das Projekt ist im Herbst 2024 gestartet, läuft über drei Jahre und wird durch die FFG aus Mitteln des Bundesministeriums für Klimaschutz, Umwelt, Energie, Mobilität, Innovation und Technologie gefördert.

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