Datenplattform »Energy-Charts« startet Preissimulator
Was passiert mit dem Strompreis, wenn deutlich mehr Batteriespeicher am Markt handeln würden?
Das Fraunhofer-Institut für Solare Energiesysteme ISE hat auf seiner Plattform Energy-Charts.info einen Preissimulator veröffentlicht, der diese Frage mit echten Marktdaten beantwortet. Das Werkzeug nimmt die tatsächlichen Kauf- und Verkaufsgebote der täglichen Strombörsenauktion und fügt eine frei wählbare Anzahl von Batteriespeichern hinzu. Nutzerinnen und Nutzer sehen für jede Viertelstunde, wie sich der Börsenstrompreis verändert hätte, wie die Batterien laden und entladen und welchen Ladestand sie haben. Der frei zugängliche Simulator wird täglich mit den neuen Ergebnissen des Stromhandels aktualisiert.
»Über die Wirkung von Batteriespeichern auf den Strompreis wird viel diskutiert, meist mit Modellen für die Zukunft. Unser Simulator setzt bei den real getätigten Geboten tagesaktuell an. Jede und jeder kann damit nachvollziehen, was mehr Speicher am Markt bewirkt hätten«, erklärt Leonhard Gandhi, Projektleiter für die Energy-Charts am Fraunhofer ISE.
Herzstück des Simulators ist ein interaktives Diagramm für jede Woche: Es zeigt den realen Day-Ahead-Preis für Deutschland und daneben den simulierten Preis mit der gewählten Batterieflotte, dazu die Leistung, mit der die Batterien laden und entladen, ihren Ladestand sowie die mögliche Einspeisung aus Solar- und Windenergie und den Stromverbrauch (Last). Drei Einstellungen lassen sich frei kombinieren: Batterieleistung (0 bis 20 Gigawatt), Speicherdauer (zwei bis sechs Stunden) und Marktszenario. Bei letzterem kann man simulieren, ob die Kraftwerke mit ihren mehrstündigen Blockgeboten auf die veränderten Preise reagieren und ob die Nachbarländer über die Strommarktkopplung mitberücksichtigt werden. Alle Ergebnisse liegen dann in Viertelstundenauflösung vor und können als Daten heruntergeladen werden. Die Seite ist wie alle Energy-Charts-Grafiken in fünf Sprachen verfügbar.
Die Datengrundlage des Simulators sind die von der europäischen Strombörse EPEX SPOT aggregierten Kauf- und Verkaufskurven der Day-Ahead-Auktion. In diesen Kurven steckt das gesamte Gebotsverhalten des Marktes eines Tages. Der Simulator fügt die Gebote der Batterieflotte hinzu: Sie kauft Strom, wenn er billig ist, und verkauft ihn, wenn er teuer ist, und zwar so, dass ihr Gewinn über eine ganze Woche maximiert wird. Jeder Kauf und Verkauf verschiebt die Kurven und damit den Preis, den alle anderen Marktteilnehmer erhalten. Die Batterien arbeiten in der Simulation mit einem Wirkungsgrad von 86 Prozent, und ihre Alterungskosten je gespeicherter Megawattstunde (MWh) sind inkludiert.
Besonders aufwändig zu simulieren ist die Reaktion der Kraftwerke und unflexiblen Verbrauchern: Viele kaufen oder verkaufen ihren Strom in mehrstündigen Blöcken. Ändert die Batterieflotte die Preise, können solche Blöcke aus dem Markt fallen oder neu hineinkommen. Der Simulator rechnet die Auktion mit diesen Blockgeboten explizit nach. Ein zweites Marktszenario bezieht die Nachbarländer ein, die über die Strommarktkopplung auf Preisänderungen in Deutschland reagieren. Der Rechenaufwand ist erheblich: Für jede Woche werden zweitausend Kombinationen aus Leistung, Speicherdauer und Szenario durchgerechnet.
Auswertung für das Jahr 2025
Eine Auswertung der Ergebnisse des Jahres 2025 im Szenario mit Blockgeboten und ohne grenzüberschreitenden Stromhandel zeigt den Effekt der Batteriespeicher: Werden 20 GW Batterien mit 2 Stunden Speicherdauer (entspricht 40 Gigawattstunden Kapazität) eingesetzt, sinkt der mittlere Preisunterschied über alle Tage zwischen der teuersten und der billigsten Viertelstunde eines Tages von 130 auf 53 Euro pro MWh (-60 Prozent). Die Stunden mit Preisen über 200 Euro pro MWh sinken von 169 auf 20, die Stunden mit negativen Preisen von 575 auf 271. Der Marktwert von Solarstrom steigt von 45,08 Euro pro MWh um 35 Prozent auf 61,02 Euro pro MWh.
Zwei Tage aus 2025 zeigen die Möglichkeiten der Batteriespeicher deutlich auf: Am 20.01.2025, dem teuersten Tag des Jahres, hätten 20 GW Batterien die abendliche Preisspitze von 583 auf 221 Euro pro MWh gesenkt. Am 11.05. dagegen, dem Tag mit dem tiefsten Preis, hätten die Speicher den Mittagsstrom aufgenommen und den Preis von -250 auf -20 Euro angehoben.
Datenbasis für Batterie-Debatte
Der Ausbau von Batteriespeichern in Deutschland beschleunigt sich, und mit ihm die Debatte über ihren Nutzen für das Stromsystem. Der Simulator soll diese Debatte auf eine gemeinsame Datenbasis stellen: Politik, Netzbetreiber, Projektentwickler, Medien und Öffentlichkeit können nachvollziehen, wie Speicher Preisspitzen kappen, negative Preise verringern, den Marktwert von Solarstrom heben- aber auch sehen, welche Grenzen ihre Wirkung hat. Weil jede Woche seit dem 1. Januar 2025 abrufbar ist, lassen sich auch besondere Ereignisse untersuchen, etwa Dunkelflauten, Feiertage mit negativen Preisen oder Tage mit Rekordpreisen.
Der Simulator ist eine »Was-wäre-wenn«-Rechnung basierend auf realen Daten, keine Prognose. Er zeigt die Wirkung am Day-Ahead-Markt, Erlöse und Nutzen der Speicher im Intraday-Handel, bei Systemdienstleistungen und Regelenergie sowie bei der Entlastung der Netze kommen hinzu und sind nicht enthalten. Wie sich Kraftwerke und Nachbarländer an eine dauerhaft größere Speicherflotte anpassen würden, kann kein Rechenmodell auf Basis heutiger Gebote vollständig abbilden.
»Speicher glätten den Preis, aber sie erzeugen keinen Strom. Der Simulator zeigt beides sehr klar und damit auch, dass wir Speicher und gesicherte Leistung zusammen denken müssen«, so Leonhard Gandhi.
Die Entwicklung des Strompreissimulators wurde finanziell unterstützt von ECO STOR GmbH, Bundesverband Neue Energiewirtschaft e.V. (bne), Harmony Energy GmbH, Return J&P GmbH, BELECTRIC GmbH, MaxSolar GmbH, FENECON GmbH, Kyon Energy Solutions GmbH und Remmers Solar GmbH.
Am 1.10.2026 um 17 Uhr wird der Simulator im Rahmen der öffentlichen und kostenlosen Webinar-Reihe „Energy-Charts Talks“ vorgestellt: https://s.fhg.de/energy-charts-talks
- Preissimulator in den Energy-Charts
- Beschreibung der Methodik (englisch)
- Dokumentation: Was Batteriespeicher am Strommarkt bewirken [ PDF 0,28 MB ]
