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„Energie für morgen beschaffen“

Das #TABinterview mit Sebastian Ritter

Zum #TABinterview sind wir mit Sebastian Ritter verabredet, um über den Energieverbrauch von morgen zu sprechen, den wir heute prognostizieren. Was kompliziert klingt, kann mithilfe von künstlicher Intelligenz im Viertelstundentakt vorhergesagt werden. Im #TABinterview sprechen wir mit dem 45-Jährigen über sein Unternehmen ifesca und Energiemanagement zu Zeiten einer Energiekrise.

Zur Website von ifesca

Wie sagt man Energie vorher?

In den Jahren 2010 bis 2012 hat sich die Energiewirtschaft zunehmend digitalisiert. Es musste sehr viel automatisiert werden, wofür die damaligen Systeme noch nicht ausgelegt waren. Die Berechnung von Prognosen ist nichts Neues, das wurde in den 70iger Jahren schon gemacht. Aber wir, das sind meine Mitgründer Clemens Rosenbauer, Andreas Reuter und ich, wollten das Thema Energiemanagement auf eine neue Ebene bringen. Zukünftig wird es noch viel mehr Daten geben, die verarbeitet werden müssen, sodass es einen intelligenten Algorithmus braucht. Bei ifesca setzen wir auf KI-Systeme, die bestimmte Regeln und Zusammenhänge automatisch erlernen. Wir bieten eine Cloud-basierte Plattform, die beim Kunden vor Ort eingebunden wird, um bestimmte Berechnungen zu liefern. Hierbei gibt es einen ganzen Blumenstrauß an Anwendungsfällen.

Wo kann Ihre Software eingesetzt werden?

Wir arbeiten mit Energiehändlern, die heute die Energie für morgen beschaffen müssen. Dazu sind tausende Berechnungen notwendig, die unsere Software für die nächste Minuten, die nächste Viertelstunde oder die nächste Woche leisten kann. Zu unseren Kunden gehören also Energiehändler, die Energie am Strom- oder Gasmarkt einkaufen. Wir arbeiten aber auch mit Direktvermarktern, die Prognosen für die erneuerbaren Anlagen, wie Windkraft oder Photovoltaik, berechnen müssen. Wer Energie einspeist, muss sich eben auch Gedanken machen, was heute für morgen geplant wird. Da muss die Vorhersage natürlich präzise sein.

Was passiert, wenn solche Prognosen ungenau sind?

Deswegen bleibt kein Energienetz stehen, aber es kann teuer werden. Wir haben uns auf die Präzisierung solcher Prognosen spezialisiert. Die Energiemenge aus Wind- und Photovoltaikanlagen kann viertelstundenscharf vorhergesagt werden. Eine 100prozentige Prognose ist, schon allein wegen der Unberechenbarkeit der ein oder anderen Wetterlage, nicht möglich. Inzwischen wird unser System schon für rund 20 Prozent der in Deutschland installierten Leistung aus Erneuerbaren Anlagen eingesetzt, woraus wir immer wieder neue Erkenntnisse ziehen und lernen können.

Software zur Prognose von Energiedaten mithilfe künstlicher Intelligenz

Zukünftig wird es noch viel mehr Daten geben, die verarbeitet werden müssen, sodass es einen intelligenten Algorithmus braucht. Bei ifesca setzen wir auf KI-Systeme, die bestimmte Regeln und Zusammenhänge automatisch erlernen.

– Sebastian Ritter, Mit-Gründer und Geschäftsführer von Ifesca

Stichwort Energiesparen. Wie kann Ihr System in der Industrie eingesetzt werden?

Seit 2020 bedienen wir auch Kunden aus der Industrie, denn unser Algorithmus liefert natürlich auch interessante Prognosen für die Abnehmer von Energie. Insbesondere Unternehmen mit energieintensiver Produktion können von unseren Systemen profitieren. Dafür gibt es verschiedene Ansätze. Die Kosten können bei konstanter Produktion minimiert werden. Das heißt, ein Unternehmer produziert und unser System macht Vorschläge, wo er die Energie am kostengünstigsten hernehmen kann, zum Beispiel vom eigenem Dach in Form von PV-Anlagen. Oder direkt vom Energiemarkt. Falls ein Unternehmen eine Vorgabe vom Netzbetreiber erhält, welche Leistung an seinem Netzanschluss anliegt, kann die Produktion daran automatisch ausgerichtet werden.

Es gibt auch Unternehmen, die haben schon eine PV-Anlage auf dem Dach, und wissen in den meisten Fällen nicht, wann die Anlage Strom produziert. Viele Unternehmen haben inzwischen E-Autos. Die Dienstwagen werden an die Ladesäule gesteckt und wenn alle gleichzeitig geladen werden, kann das teuer werden. Wir können den Ladezeitpunkt koordinieren, indem die Autos zwar angesteckt, aber erst zeitversetzt geladen werden, wenn es kostengünstiger ist. Oder wenn gerade ein Peak von der eigenen PV-Anlage kommt, dann ist das Laden nämlich komplett kostenfrei.

Das verstehen wir unter der aktiven Bewirtschaftung eines Energiesystems. Wir ringen um die kostengünstigste Art und Weise. Das bezieht sich auch nicht mehr nur auf Energie, sondern auch CO2 spielt künftig eine große Rolle.

Wie konnte die Thüringer Aufbaubank dabei unterstützen?

Die Thüringer Aufbaubank ist uns immer ein guter und verlässlicher Partner gewesen. Wir haben die Personalkostenförderung genutzt, was uns schnell und unbürokratisch geholfen hat. Wir haben bei der TAB ein Forschungsprojekt vorgestellt, was uns für zweieinhalb Jahre gewährt wurde. Wir haben bei ifesca ein Team von acht Mitarbeitern, die sich wirklich ausschließlich mit der Forschung beschäftigen. Wir kommen zwar selbst aus dem wissenschaftlichen Umfeld, aber irgendwann ist auch dieses Know-how erschöpft. Wir leisten uns eine eigene Forschungsabteilung, um immer wieder neue Erkenntnisse zu gewinnen und die Innovationskraft zu erhalten. So bleiben wir konkurrenzfähig.

Woran arbeitet Ihr Forschungsteam?

Es geht sehr viel um den effizienten Umgang mit Daten. Wir fragen uns, wie man Speicherplatz sparen kann oder wie die Berechnungen noch schneller werden. Oftmals haben wir Kunden mit sehr komplizierten Anwendungsfällen. Kürzlich hat unser Forschungsteam eine Lösung für einen Kunden geliefert, der zuvor schon zwei Doktoranden verschlissen hat, die der Aufgabe nicht gewachsen waren. Darauf sind wir natürlich stolz. Unser Forschungsteam kann die Köpfe zusammenstecken, ohne sich Gedanken über Kundenakquise oder Vertrieb zu machen. Dazu machen wir auch Verbundprojekte mit Universitäten und Hochschulen im Umkreis.

Vielen Dank für das Gespräch!

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