AleaSoft Energy Forecasting, 30. Oktober 2026. Der Unterschied zwischen den Stunden mit den niedrigsten und den Stunden mit den höchsten Marktpreisen ermöglicht es, den Wert der Flexibilität der industriellen Nachfrage zu bewerten. Eine Simulation auf Basis der Day-Ahead-Marktpreise des Jahres 2026 veranschaulicht das Potenzial, einen Teil des Verbrauchs innerhalb desselben Tages zu verlagern. Ihre Anwendung erfordert die Kenntnis der Grenzen jedes Prozesses, der Bedingungen für den Energieeinkauf und der Risiken betrieblicher Entscheidungen.
Der Unterschied der Stundenpreise verändert die Kosten des industriellen Verbrauchs
Der spanische Strommarkt weist Unterschiede zwischen den Preisen in den mittleren Stunden des Tages und denen in der Abenddämmerung auf. Ein Beispiel ist der 24. Oktober, als der Durchschnittspreis am Day-Ahead-Markt bei rund 137 €/MWh lag, in einem Großteil der mittleren Stunden des Tages jedoch ein Preis von null zustande kam, während die Preise in der Abenddämmerung stiegen. Im September lag der Monatsdurchschnitt des Day-Ahead-Markts bei 143,25 €/MWh und damit mehr als doppelt so hoch wie ein Jahr zuvor. Dennoch gab es im Laufe des Monats 32 Stunden mit Null- oder Negativpreisen. In den ersten drei Quartalen des Jahres lag der Durchschnittspreis bei 74,10 €/MWh, obwohl sich in diesem Zeitraum 936 Stunden mit Null- oder Negativpreisen summierten.
Dieser Unterschied kann eine Chance für Großverbraucher darstellen, die ihren Verbrauch in Stunden mit niedrigeren Preisen verlagern können. Der Wert der Verlagerung eines Teils des Verbrauchs in die Stunden mit niedrigeren Preisen muss jedoch für jede Anlage quantifiziert werden. Die Antwort hängt vom Produktionsprozess und von den Bedingungen für den Energieeinkauf ab. Ein Tages- oder Monatsdurchschnitt reicht nicht aus, um die Kosten unterschiedlicher Verbrauchsprofile abzuschätzen.
Die Nachfragesteuerung erfordert, jede betriebliche Entscheidung mit dem Preis der betroffenen Stunden in Beziehung zu setzen. Bevor ein Produktionsplan geändert wird, empfiehlt es sich, die erwarteten Energieeinsparungen mit den Betriebsanforderungen und den Kosten für die Anpassung des Prozesses zu vergleichen. Ziel sollte es sein, das wirtschaftliche Ergebnis der industriellen Tätigkeit zu verbessern und dabei ihre Produktionsanforderungen einzuhalten.
Quelle: Stündliche Preise des MIBEL-Markts für Spanien im September 2026, verfügbar in der Alea Energy DataBase.Eine Simulation zur Quantifizierung des Werts der Verbrauchsverlagerung
Um die Größenordnung zu veranschaulichen, hat AleaSoft Energy Forecasting die Energiekosten eines Industrieverbrauchers mit flachem Profil im Vergleich zu denen eines anderen simuliert, der innerhalb desselben Tages 10% bzw. 20% seines Verbrauchs in die Stunden mit den niedrigsten Preisen verlagert. Das Rechenbeispiel verwendet die Day-Ahead-Marktpreise vom 1. Januar bis zum 27. Oktober 2026, einen Zeitraum von 300 Tagen.
Das flache Profil hätte durchschnittlich 81,70 €/MWh gezahlt. Bei einer Verlagerung von 10% des Verbrauchs sinkt der Durchschnitt auf 69,24 €/MWh, eine Differenz von 12,46 €/MWh und eine Einsparung von 15,3%. Bei einer Verlagerung von 20% sinken die durchschnittlichen Kosten auf 60,93 €/MWh, eine Differenz von 20,77 €/MWh und eine Einsparung von 25,4%.
Die Ergebnisse variieren von Tag zu Tag. Bei der Verlagerung von 10% reicht die tägliche Einsparung von 4,35 €/MWh im 10. Perzentil bis 20,78 €/MWh im 90. Perzentil, mit einem Median von 11,86 €/MWh. Bei der Verlagerung von 20% betragen die entsprechenden Werte 7,21 €/MWh, 35,05 €/MWh und 20,09 €/MWh. Diese Streuung macht es ratsam, bei der Bewertung einer Flexibilitätsstrategie neben der durchschnittlichen Einsparung auch die Verteilung der Ergebnisse zu analysieren.
Die Bedingungen des Rechenbeispiels bestimmen seinen Anwendungsbereich
Die Berechnung berücksichtigt ausschließlich den Energiepreis des Day-Ahead-Markts. Sie schließt Netzentgelte und Abgaben, Vertriebsmargen und andere Kosten außerhalb dieses Preises aus. Die erzielten Prozentsätze beziehen sich daher auf die analysierte Komponente und stellen keine gleichwertige Senkung der gesamten Stromkosten dar.
Die Simulation geht von einem konstanten Verbrauch von 1 MWh pro Stunde an allen Tagen des Zeitraums aus. In keiner Stunde darf der Verbrauch sein Grundniveau um mehr als 50% überschreiten, und die Verlagerung erfolgt innerhalb desselben Tages. Diese Bedingungen bestimmen die Anpassungsfähigkeit, die dem Verbraucher des Rechenbeispiels zugeschrieben wird.
Die Analyse geht auch nicht davon aus, dass alle industriellen Prozesse verlagert werden können. Ihre Ergebnisse spiegeln die im untersuchten Zeitraum beobachteten Preise wider und stellen keine Einsparprognose dar. Bei der Übertragung des Rechenbeispiels auf eine konkrete Anlage müssten deren betriebliche Einschränkungen berücksichtigt und die Kosten mit ihrem Liefervertrag abgeglichen werden. Die Simulation bietet einen Bezugspunkt, um das Anpassungspotenzial zu untersuchen, ohne zu garantieren, dass ein anderer Verbraucher dieselben Ergebnisse erzielt.
Flexibilität erfordert die Kenntnis der Grenzen des Produktionsprozesses
Ein Industrieunternehmen, das diese Möglichkeit prüfen möchte, sollte zunächst ermitteln, über welche verlagerbare Last es verfügt und wie lange es seinen Verbrauch verändern kann. Anschließend empfiehlt es sich, seine stündliche Verfügbarkeit innerhalb der Grenzen des Prozesses zu prognostizieren und sie anhand der prognostizierten Preise zu optimieren. Der Vergleich zwischen prognostiziertem und tatsächlichem Verbrauch ermöglicht es, die verwendeten Annahmen zu überprüfen. So kann das Unternehmen beurteilen, ob die Strategie ausreichende Einsparungen bringt, um ihre Anwendung zu rechtfertigen.
Eigenverbrauch und Batterien hinter dem Zähler könnten in einigen Fällen die Steuerungsmöglichkeiten erweitern. Ihre Einbindung erfordert eine gemeinsame Untersuchung der Nachfrage, der verfügbaren Erzeugung und der Speichermöglichkeiten. Die Analyse jeder Anlage sollte bestimmen, welche Kombination eine eingehendere wirtschaftliche Bewertung verdient.
Prognosen und Analysen zur Bewertung der industriellen Flexibilität
AleaBlue, die auf kurz- und mittelfristige Prognosen spezialisierte Abteilung von AleaSoft Energy Forecasting, liefert Prognosen für Strompreise und Stromnachfrage. Diese Informationen ermöglichen es, Szenarien zu entwickeln, um die Anpassung des Verbrauchs zu untersuchen und Entscheidungen zum Energieeinkauf zu bewerten.
AleaStorage bietet seinerseits Analysen der Erlöse und Einsparungen von Energiespeichern, zur Dimensionierung und zu Betriebsstrategien, mit Anwendungen, die den Eigenverbrauch mit Batterien einschließen. Diese Analysen ermöglichen es, die Einbindung von Speichern in die Steuerungsmöglichkeiten einer Industrieanlage zu untersuchen.
Die Elektrifizierung der Industrie erfordert eine Bewertung, wie die Nachfrage an ein System mit Preisunterschieden zwischen den Stunden angepasst werden kann. Das Verbrauchsprofil zu kennen, seine Flexibilität zu quantifizieren und über Prognosen zu verfügen, ermöglicht die Entscheidung, welche betrieblichen Änderungen sich lohnen. Die Chance muss für jeden Verbraucher mit seinen eigenen Einschränkungen und Vertragsbedingungen bemessen werden, bevor aus einer beispielhaften Einsparung eine Investitionserwartung wird.
Quelle: AleaSoft Energy Forecasting