Seit einigen Monaten betreiben wir einen Solarpark mit einem integrierten Batteriespeichersystem. Um den Speicher optimal einzusetzen, greifen wir auch auf Künstliche Intelligenz zurück. Erfahrt hier, wie das genau funktioniert!
Die Sonne schickt keine Stromrechnung, heißt es oft, wenn es um die Solarenergie geht. Das ist richtig. Richtig ist auch, dass die Sonnenstrahlen sich nicht danach richten, ob wir gerade Strom brauchen oder nicht. Zur Mittagszeit scheint die Sonne im Überfluss, es wird also viel Strom erzeugt. Ist die Stromnachfrage in dieser Zeit dagegen gering, sorgt das für Ungleichgewichte im Stromnetz. Was also tun, wenn wir den Sonnenstrom unabhängig davon nutzen wollen, ob die Sonne scheint oder nicht? Wir müssen ihn speichern. Und zwar dann, wenn die Sonne scheint und wir den Strom gerade nicht verwenden können. Batteriespeicher sind deshalb äußerst wichtig, wenn es um die nachhaltige Stromerzeugung geht.
Erstmals Solaranlage mit Batteriespeicher
Im vergangenen Sommer haben wir in den Gemeinden Lärz und Rechlin in Mecklenburg-Vorpommern eine Solaranlage mit einem integrierten Batteriespeichersystem in Betrieb genommen. Die Vermarktung der erzeugten Strommengen erfolgt dabei über das Virtuelle Kraftwerk, welches die RheinEnergie-Handelstochter, die RheinEnergie Trading (RET), betreibt. „Stromvermarktung ist unser Tagesgeschäft, darin haben wir jahrelange Erfahrung”, sagt Dr. Dirk Franken, Leiter Steuerung und Modellierung bei der RET. Auch die Direktvermarktung erfolge nach etablierten und stabilen Prozessen. „Doch die optimale Vermarktung aus einem Batteriespeicher ist für uns Neuland. Dazu muss man den Strommarkt sehr genau kennen. Man muss wissen, wann der beste Zeitpunkt ist, um Strom einzuspeichern und wann, um ihn wieder aus dem Speicher zu vermarkten“, so Franken.
Erzeugungsprognose trifft auf Strompreisprognose
Nachdem der Speicher gründlich getestet worden war, machte sich das RET-Team daran, dessen Nutzung zu verbessern. Ziel war und ist es, den Strom dann zu speichern, wenn die Strompreise niedrig sind, und ihn bei hohen Preisen abzugeben. So kann der Speicher mehr Geld einbringen, als wenn der Strom sofort ins Netz eingespeist würde.
In der Praxis sagt das RET-Team für jeden Tag der kommenden Woche viertelstundengenau vorher, wie viel Strom die PV-Anlage erzeugen wird. Ebenso werden die Strompreise an der Börse für diesen Zeitraum vorausgesagt. Dafür nutzte das RET-Team Künstliche Intelligenz (KI). Mit einem Optimierungsmodell, das neben den Prognosen alle wichtigen Speichereigenschaften wie Lade- und Entladeleistung, Speicherkapazität und Füllstand berücksichtigt, wird geplant, wann das Speichern und Entladen des Stroms am meisten Gewinn bringt. Ziel ist es, in jedem 15-Minuten-Intervall zu entscheiden, ob es besser ist, den Strom sofort an der Börse zu verkaufen oder zu speichern und später bei höheren Preisen zu verkaufen.
Die Abbildung zeigt die Erzeugungsprognose aus der PV-Anlage (in rot) und die mit dem KI-Modell errechnete Preisprognose (in schwarz) für den 25. Oktober 2024, jeweils auf Viertelstunden-Basis. In grau sind die tatsächlich realisierten Strompreise eingetragen. Es ist deutlich zu erkennen, dass die KI-Preisprognose die tatsächlichen Börsenpreise mit einer sehr guten Treffsicherheit vorhersagt. Auf Grundlage der Einspeise- und der Preisprognosen wurde der Einsatz des Speichers entsprechend optimiert. (Quelle: RheinEnergie)
Speicher wird weiter verbessert
Die bisherigen Speichervermarktung zeigt sehr gute Ergebnisse. Die zukünftigen Herausforderungen wird darin liegen, auf Abweichungen von den täglichen Prognosen schneller reagieren zu können und auch untertägige Marktchancen aufgrund von schwankenden Strompreisen zu nutzen.