Luso-alemã Annea recebe um milhão para contratar e investir no hidrogénio verde

A empresa de Hamburgo criou um software de manutenção preditiva que analisa o estado de saúde de parques solares e torres eólicas para impedir que falhem mesmo ou tenham um desempenho inferior ao normal.

A startup luso-alemã Annea, que desenvolveu um software para verificar o estado de manutenção de painéis solares ou torres eólicas, anunciou esta quarta-feira que fechou a sua primeira ronda de financiamento no valor de um milhão de euros para acelerar a expansão do negócio a nível internacional, reforçar a equipa e no mercado do hidrogénio verde.

O primeiro financiamento da empresa, que esteve incubada na Startup Lisboa, foi liderado pela sociedade de capital de risco portuguesa Faber e contou também com a participação da germânica Innoport.

“O capital permitirá à Annea disponibilizar a sua plataforma aos intervenientes globais da indústria, enquanto a fiabilidade proporcionará confiança nas inovações impulsionadas pelos dados que revolucionam as operações e a manutenção”, explicou o fundador e diretor comercial da Annea, Marcel Frenzel.

Fundada em agosto de 2019 pelos empreendedores Maik Reder e Steffen Rhode, a Annea une tecnologia a ativos de energias renováveis para apoiar a manutenção dos mesmos. Ou seja, criou um software de manutenção preditiva, automatizado, que analisa o estado de saúde dos parques solares, por exemplo, para tentar impedir que falhem mesmo ou tenham um desempenho inferior ao normal.

“Com o aumento constante da procura mundial de energia, o mercado de energia renovável necessita crescer significativamente na próxima década. Devido aos elevados custos de operação e manutenção, a indústria das energias renováveis enfrenta vários desafios quando comparada com os recursos energéticos convencionais”, afirma Maik Reder, fundador e CEO da Annea.

A startup com sede em Hamburgo recorre a tecnologias de ponta, como digital-twins (uma representação virtual que é muito utilizada na indústria 4.0), machine learning e modelação baseada na física para identificar as futuras avarias – até doze meses antes da sua ocorrência – e ajuda a reduzir o OPEX até 50% e a aumentar a produção de energia verde até 15%.

Para a investidora portuguesa Sofia Santos, esta tecnológica “traz uma solução diferenciada para o mercado, dada a capacidade técnica da equipa e o seu conhecimento único da indústria das renováveis”. “Acreditamos que a sua abordagem baseada em dados e machine learning é um relevante contributo para a crescente necessidade de maior eficiência operacional das renováveis e para a expansão da acessibilidade a  energia limpa”, referiu a sócia da Faber.

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