Start-up des Monats: Cross-Market-Optimierung für große Batteriespeicher

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Wer seid ihr?

Jürgen Mayerhofer: Wir sehen uns als technologischen Vorreiter für die kommerzielle Optimierung von flexiblen Energieanlagen mit Fokus auf Batteriespeicher. Wir bieten Anlageneigentümern mittels Trading-as-a-Service (Taas) Zugang zu allen kurzfristigen Flexibilitätsmärkten, um die Profitabilität jeder einzelnen Anlage in Echtzeit zu maximieren. Unsere vollständig intern entwickelte, KI-basierte Handelsplattform ermöglicht es uns, kontinuierlich Innovationen zu liefern, die Bedürfnisse unserer Kunden zu berücksichtigen sowie rasch und unabhängig auf Änderungen im Markt zu reagieren. Wir haben im Jahr 2022 als erster Anbieter die Cross-Market Optimierung eingeführt und damit die Erlöse von Batteriespeichern im Vergleich zu den damals gängigen Vermarktungsmodellen um über 60 Prozent gesteigert.

Unser Service umfasst alle notwendigen Komponenten für eine vollständig automatisierte kommerzielle Optimierung: von der technischen Anbindung der flexiblen Anlage über die KI-basierte Handelsplattform mit der für die jeweilige Kundenanlage optimierte Vermarktungsstrategie bis zum Marktzugang zur operativen Ausführung. Über unser Dashboard erhalten Anlageneigentümer in Echtzeit Einblick in das Markt- und Handelsgeschehen.

Wer sind eure Kunden?

Grundsätzlich bedienen wir jede Art von Anlageneigentümer – wer eine flexible Anlage besitzt, ist potenziell unser Kunde. Zu Beginn haben wir primär mit Energieunternehmen und virtuellen Kraftwerken (VPP) gearbeitet und bis zur Energiekrise vorwiegend Pumpspeicher, thermische Erzeugung wie etwa Blockheizkraftwerke und flexible Verbräuche optimiert. Dank der Cross-Market-Produktinnovation sind Investoren im Bereich Batteriespeicher seit 2022 unser mit Abstand am schnellsten wachsendes Kundesegment. Unser operatives Portfolio erstreckt sich mittlerweile über Grid-scale, Co-located und Behind-the-meter Batteriespeicher. Aktuell optimieren wir über 50 Anlagen für mehr als 30 Kunden.

Start-up des Monats von pv magazine und Vireo Ventures

In Kooperation mit Vireo Ventures, einem Frühphasen-Investor für eine vollständig elektrifizierte Welt, präsentieren wir monatlich ein aufstrebendes Unternehmen, das an Innovationen für die Solarbranche arbeitet und das wir für interessant halten. Wir wollen aufzeigen, was die Visionen der Unternehmer sind, aber auch wo diese Start-ups heute stehen und wo es konkrete Möglichkeiten für Kooperationen gibt.

Wenn du Dein Start-up als Start-up des Monats präsentieren möchtest, fülle bitte den folgenden Fragebogen aus:
-> Zum Fragebogen

Du kannst uns auch per Email an pv magazine und Vireo kontaktieren:
-> Start-up-des-monats@vireo.vc

Wir freuen uns auch über für Rückmeldungen zu den vorgestellten Unternehmen, zu dessen Fragen (siehe ganz unten) und zu unserer Auswahl an diese Emailadresse.

Hier finden Sie die bisherigen Start-up des Monats

Welches Problem oder welche Herausforderung haben eure Kunden?

Unsere Kunden stehen vor der Herausforderung intelligente Investmententscheidungen für die nächsten 10 bis 15 Jahre zu treffen. Die Investition in Batteriespeicher stellt für viele Kunden Neuland dar und sie können auf keine operativen Erfahrungen zurückgreifen.

Regulatorische Vorgaben, Marktverständnis und Finanzierung sind nur einige der vielen Herausforderung, bevor mit dem Bau der Anlage begonnen werden kann. In dieser Phase unterstützen wir mit operativem Markt-Know-how und unserem ausgeprägten Netzwerk an Partnern. Zur besseren Entscheidungsfindung unterstützen wir unsere potenziellen Kunden mit dem „Design for Revenue“ Ansatz. Dabei simulieren wir die Erlöse verschiedener technischer Konfigurationen (Dauer, Zyklen, Degradation et cetera) anhand von historischen Daten und ermöglichen so fundierte Entscheidungen für die optimale Auslegung des Batteriespeichers.

Welche Lösung bietet ihr euren Kunden an?

Wir bieten einen vollautomatisierten Service zur Optimierung von flexiblen Energieanlagen an. Unser Trading-as-a-Service ist als Managed Service zu verstehen, da Enspired die vollständige Verantwortung für die kommerzielle Optimierung übernimmt – wir binden die Anlage an und unser Kunde erhält ein Echtzeit-Dashboard, um den Überblick zu bewahren. Der vollständige Prozess ist automatisiert und die zugrundeliegenden KI-Modelle werden regelmäßig neu trainiert, das heißt es besteht keine Notwendigkeit für unsere Kunden in die Optimierung einzugreifen. Transparenz bildet die Grundlage unseres Geschäftsmodells, daher optimieren wir jede Kundenanlage separat gegen den Markt. Jede Handelsentscheidung wird im Interesse des jeweiligen Anlageneigentümers getroffen und ist zu jeder Zeit nachvollziehbar.

Wir erzielen laut unseren Kunden die höchste Profitabilität – der wahrscheinlich wichtigste Faktor, wenn man an unser primäres Kundensegment denkt. Ermöglicht wird dies durch unseren integrierten Optimierungsansatz, den wir mittels KI in Richtung selbstlernendes System bewegen. Durch die vollständige Eigenentwicklung der Plattform können wir unseren Kunden einen zukunftssicheren Service bieten – wie schnell sich Dinge im Markt ändern haben wir die letzten Jahre oft genug erlebt. Der Motor für diese Innovationskraft ist unsere Unternehmenskultur, welche in jeder Interaktion mit uns spürbar ist.

Welche Lösungen gibt es dafür bisher auf dem Markt und was macht ihr aus eurer Sicht anders?

Was uns dennoch grundlegend von allen anderen Lösungen unterscheidet sind drei Themen:

  • Maximale Erfahrung: das Gründungsteam entwickelt seit 2015 Handelsplattformen und hatte diese bei über 40 namhaften Kunden in ganz Europa im Einsatz. Davor war automatisierter Kurzfristhandel nicht möglich, da die Strombörsen noch keine Schnittstelle angeboten haben. Wie bei allen Dingen im Leben haben auch wir aus unseren Fehlern gelernt.
  • Integrierte Optimierung: basierend auf dieser Erfahrung haben wir unsere Plattform so konzipiert, dass wir alle kurzfristigen Flexibilitätsmärkte (Regelleistung, Großhandel und Ausgleichsenergie – wo erlaubt) in einer Optimierung anhand derselben Datenbasis mit demselben Optimierungsziel in Echtzeit ausführen können. Die Berücksichtigung von technischen und kommerziellen Restriktionen natürlich miteingeschlossen.
  • KI im Einsatz: wir haben seit Unternehmensgründung ein eigenes Team für KI-Forschung, welches zusätzlich zu unseren Finanzierungsrunden mit über drei Millionen Euro an Förderungen finanziert wurde. Unsere Modelle modifizieren das Optimierungsverhalten aufgrund von aktuellen Marktereignissen und passen sich so automatisch der jeweiligen Situation an. Durch die integrierte Optimierung wird dieser Ansatz erst ermöglicht und erlaubt es uns das Training mittels Millionen von Szenarien für einen spezifische Kundenanlage in angemessener Zeit auszuführen.

Die Erlöse im Jahr 2024 werden zeigen, wer Software von Drittanbietern verwendet und inwieweit KI tatsächlich im Einsatz ist. Die Komplexität der Optimierung eines Batteriespeichers bringt den Wert von Daten und Technologie sehr deutlich zum Vorschein.

pv magazine Übersicht Algotrader

Suchen Sie Vermarkter von großen Batteriespeichern?
Die pv magazine Marktübersicht Algotrader hilft Ihnen, sich eine Übersicht über Funktionalitäten und Angebote zu verschaffen: zur Übersicht

Gibt es bereits Nachweise, dass die Lösung funktioniert und Referenzen? Wenn ja, welche?

Als Erfolgsstory ist hier die Zusammenarbeit mit Gore Street Capital anzuführen, dem Investment Manager des einzigen in UK gelisteten Energy Storage Fund. Im Zuge der geographischen Expansionsstrategie war der  Batteriespeicher in Cremzow mit 22 Megawatt Leistung und 29 Megawattstunden Kapazität das erste Projekt in Deutschland. Da sich das dortige Marktdesign und die damit verbundenen Regulierungen wesentlich vom denen im Vereinigten Königreich unterscheiden, war ein quantitativer, vollautomatisierter Optimierungsansatz gewünscht, der den hohen Anforderungen des erfolgreichen Investment Managers gerecht wird. Alicja Kowalewska-Montfort von Gore Street Capital drückt es wohl am besten aus: „Für die optimale kommerzielle Positionierung unserer Batterie in Deutschland waren wir auf der Suche nach einem datenbasierten Partner mit ausgeprägter Marktkompetenz. Wir sind hochzufrieden, diesen Partner in Enspired gefunden zu haben.“

Weitere öffentlich einsehbare Fallstudien umfassen Kollaborationen mit Unternehmen wie E.Vita, Stabl, Kyoto, ElectroFleet, Oekostrom und Energinet.

Inwiefern bringt diese Lösung die Energiewende voran?

Wir stellen die Flexibilität der Anlagen unserer Kunden dem Markt zur Verfügung und ermöglichen dadurch die Integration von fluktuierenden Erneuerbaren. Klingt plausibel, doch wie beweisen wir die positive Auswirkung? Unsere Kunden erhalten neben alle Markt- und Optimierungsinformationen zusätzlich die Emissionseinsparungen durch die Bereitstellung ihrer Flexibilität in unserem Dashboard dargestellt. Zur Validierung unserer Berechnungen haben wir die Korrelation der Aktivierung der Flexibilität mit den Prognoseabweichungen von Solar und Wind von einer externen Beratung überprüfen lassen. Das Berechnungsmodell umfasst sowohl die Integration von Erneuerbaren als auch die Vermeidung von Emissionen zum Beispiel durch das Laden einer Batterie bei einem bestimmten Emissionsmix im Vergleich zur Entladung bei einem (typischerweise) höheren Emissionsmix. Basierend auf diesem Berechnungsmodell haben wir im Jahr 2023 rund 1,16 Millionen Tonnen CO2 eingespart, was den jährlichen Emissionen von 762.973 Autos in Deutschland entspricht.

Wie seid ihr finanziert?

Wir haben soeben unsere zweite Finanzierungsrunde über 25,5 Millionen Euro abgeschlossen. Unsere Strategie ist primär Venture Capital, um unsere Unabhängigkeit zu bewahren. Das Kapital werden wir in unsere globale Expansion sowie die fortlaufende Optimierung unserer Plattform investieren, um so die Energiewende weiter zu beschleunigen und Energiesysteme weltweit für den Markt der Zukunft zu rüsten.

Habt ihr Fragen an die Leser von pv magazine?

Wird mit steigender Marktreife die reine auf Umsatz orientierte Optimierung von Batteriespeichern ersetzt werden durch eine Vermarktung, die auf Profitabilität unter Berücksichtigung von Degradationskosten optimiert?

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