ESSEN / LONDON (IT BOLTWISE) – In Essen und München startet ein Experiment, das KI direkt mit der Flexibilitätsvermarktung an der Strombörse verbindet. Im Kern geht es darum, Handelssignale schneller und genauer aus mehreren Datenquellen abzuleiten. Christian Höv…s Firma Esforin steuert heute bereits den flexiblen Strom- und Gasverbrauch von Unternehmen. Alois Knolls Startup 1Alpha will Prognosen verbessern, damit Händler ihre Positionen früher anpassen können.
Die Energiewende wird in Deutschland nicht nur an Windrädern und Solardächern gemessen, sondern auch an der Frage, wie flexibel Industrie und Energiehändler auf Preisschwankungen reagieren. Genau hier setzen zwei Firmen aus dem selben Landeskontext an: Esforin aus Essen und das im April 2025 gegründete Startup 1Alpha rund um die Technische Universität München. Die gemeinsame Richtung ist dabei überraschend praxisnah. Statt nur neue Erzeugungsanlagen zu diskutieren, rückt die Logik der Strombörse in den Mittelpunkt, also wann Strom knapp wird, wann er im Überangebot landet und wie sich daraus kurzfristige Entscheidungen ableiten lassen.
Schon heute beschreibt Christian H. den Ansatz so, dass Unternehmen ihre Produktion und ihren Verbrauch stärker am Markt ausrichten können. Wenn der Strompreis hoch ist, wird die Fertigung gedrosselt; der dadurch freiwerdende Strom kann als Überschuss vermarktet werden. Bei niedrigen Preisen soll die Produktion hochfahren, um günstig verfügbaren Strom effizient zu nutzen. Diese Verschiebung klingt banal, hat in der Praxis jedoch eine anspruchsvolle Komponente: Es braucht Algorithmen und Managementregeln, die Börsensignale erkennen und Vorhersagen in konkrete Steuerungsentscheidungen übersetzen. Esforin positioniert sich dabei als Anbieter, der genau diese Flexibilitätslogik in ein nutzbares System für Industriekunden bringt.
Mit der zunehmenden Volatilität durch wetterabhängige Einspeisung wächst der Druck, schneller zu handeln. Sonne und Wind liefern nicht kontinuierlich, sondern bringen immer wieder Stunden mit Über- oder Unterangebot. Das bedeutet nicht nur technische Regelbarkeit, sondern auch ökonomische Optimierung: Wer flexibel agiert, kann Kosten senken und gleichzeitig dazu beitragen, dass weniger Solar- und Windstrom ungenutzt verfällt. Laut Esforin habe man im letzten Jahr bei Kunden 1,5 Millionen Tonnen CO2 eingespart. Unabhängig davon, wie einzelne Bilanzen im Detail zustande kommen, beschreibt die Größenordnung den Anspruch: Flexibilität soll messbar zur Effizienz der Energiewende beitragen, nicht nur als theoretische Option existieren.
Technisch gesehen liegt im Hintergrund ein Wettbewerb zwischen zwei Geschwindigkeiten. Auf der einen Seite stehen etablierte Markt- und Wetterdatenmodelle, auf der anderen Seite die Frage, wie gut sich zukünftige Preisbewegungen tatsächlich antizipieren lassen. Esforins Algorithmen fokussieren laut Darstellung zunächst vor allem auf das Preisgeschehen für die kommenden 24 Stunden. 1Alpha will diese Reichweite weiterdenken: Mit KI sollen zusätzliche Datenquellen ausgewertet werden, die herkömmliche Ansätze bisher nicht oder nur unvollständig berücksichtigen. Dazu sollen auch Social-Media-Posts und Medienberichte zählen, außerdem sollen Anomalien aus Datenströmen erkennbar werden, die sich für das menschliche Auge schwer identifizieren lassen.
Der Ausgangspunkt für die Zusammenarbeit ist damit weniger „KI als Selbstzweck“ als eine sehr konkrete Handelsfrage: Wenn sich Strompreise verlässlicher für drei bis fünf Tage prognostizieren lassen, könnten Händler ihre Positionen früher anpassen. Gerade bei großen Handelsmengen können schon kleine Preisunterschiede einen erheblichen Einfluss auf das Ergebnis haben. Knoll formuliert diese Perspektive als Vorteil der Mustererkennung in großen Datenmengen: Der Mensch könne diese Muster nur begrenzt auslesen, ein Rechner könne sie aber heute bereits systematisch extrahieren. Wichtig bleibt dabei das im Text betonte Prinzip der menschlichen Kontrolle: KI liefert Erkenntnisse, die Entscheidung über Kauf oder Verkauf bleibt zunächst beim Fachpersonal.
In der Praxis knüpft das Projekt auch an die Diskussion an, warum solche Systeme im Alltag scheitern können. Nicht jede Information ist steuerbar, nicht jede Marktbewegung folgt einem linearen Muster. Knoll beschreibt deshalb explizit den Bedarf, auch externe Schocks in den Algorithmus einzubeziehen, etwa wenn politische oder wirtschaftliche Entwicklungen neue Rahmenbedingungen setzen. Gleichzeitig macht er klar, dass ein menschlicher Händler weiterhin erforderlich ist, weil Fachwissen und Erfahrung nicht vollständig ersetzbar sind. Als „nächste Stufe“ sieht er den Transfer von Intuition auf KI-Agenten, also die Fortentwicklung hin zu Systemen, die zunehmend selbstständig ableiten, was das Ereignis konkret für Energiemärkte bedeutet.
Dass die beiden Gründer zugleich über die Grenzen des Wissens sprechen, zeigt eine weitere Realität: Ohne veröffentlichte Ergebnisse bleibt offen, wie gut die Prognosen nach Projektstart tatsächlich waren. Wie viel Ersparnis daraus entsteht, nennt der Text ebenfalls nicht. Klar ist aber, dass das Vorhaben in ein breiter werdendes Muster passt, das in vielen europäischen Energieprojekten zu beobachten ist: Aus Daten werden Entscheidungen, und aus Entscheidungen werden messbare Vorteile im Betrieb. Wer heute in Netz- und Marktprozesse investiert, muss deshalb nicht nur Anlagen bauen, sondern auch Datenpipelines, Prognose-Modelle und Betriebslogik zusammenführen. Genau hier könnte die Verbindung aus deutscher Flexibilitätsvermarktung und KI-gestützter Vorhersage die nächste Welle auslösen.
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