{"id":169368,"date":"2026-07-21T16:23:48","date_gmt":"2026-07-21T14:23:48","guid":{"rendered":"https:\/\/aleasoft.com\/?p=169368"},"modified":"2026-07-22T10:05:23","modified_gmt":"2026-07-22T08:05:23","slug":"bankfaehigkeit-volatilen-maerkten-qualitaet-prognosen-wird-finanzierung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aleasoft.com\/de\/bankfaehigkeit-volatilen-maerkten-qualitaet-prognosen-wird-finanzierung\/","title":{"rendered":"Bankf\u00e4higkeit in volatilen M\u00e4rkten: Die Qualit\u00e4t der Prognosen wird f\u00fcr die Finanzierung von erneuerbaren Energien und Batterien entscheidend sein"},"content":{"rendered":"<p><strong>AleaSoft Energy Forecasting, 21. Juli 2026. Niedrige von erneuerbaren Energien erzielte Preise, Stunden mit Null- oder negativen Preisen, Curtailment und zunehmende Volatilit\u00e4t ver\u00e4ndern die Kriterien f\u00fcr die Finanzierung erneuerbarer Projekte. Die Bankf\u00e4higkeit h\u00e4ngt nicht mehr allein von den Technologiekosten oder vom Finanzmodell ab. Sie h\u00e4ngt vor allem davon ab, ob die Erl\u00f6sprognosen widerspiegeln, wie sich die Anlage \u00fcber ihre gesamte Nutzungsdauer verhalten wird.<\/strong><\/p>\n<div style='margin-top: 20px;margin-bottom: 20px;'><a title='AleaSoft - Bankfaehigkeit erneuerbare Batterien' href='https:\/\/aleasoft.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/20260721-AleaSoft-bancabilidad-renovables-baterias.png'><img class='aligncenter' src='https:\/\/aleasoft.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/20260721-AleaSoft-bancabilidad-renovables-baterias.png' alt='AleaSoft - Bankfaehigkeit erneuerbare Batterien' width='740'\/><\/a><\/div>\n<h2>Ein anspruchsvollerer Markt f\u00fcr Merchant-Erneuerbare<\/h2>\n<p>Der Zubau von <strong>Photovoltaik<\/strong>\u2011 und <strong>Windenergie<\/strong>kapazit\u00e4t ver\u00e4ndert die Preisstruktur der <strong>Stromm\u00e4rkte<\/strong>. Erneuerbare Technologien erzeugen dann, wenn die Ressource verf\u00fcgbar ist, und dr\u00fccken die Preise genau in den Stunden nach unten, in denen sie ihre Energie verkaufen. Dieser Kannibalisierungseffekt hat die <strong>erzielten Preise<\/strong> erheblich verringert, insbesondere bei der Photovoltaik.<\/p>\n<p>Hinzu kommen Stunden mit Null- und negativen Preisen sowie die Zunahme des <strong>Curtailments<\/strong>, verursacht sowohl durch die reichliche erneuerbare Erzeugung als auch durch Netzbeschr\u00e4nkungen. Infolgedessen kann der durchschnittliche Marktpreis relativ hoch bleiben, w\u00e4hrend die von bestimmten erneuerbaren Anlagen erzielten Erl\u00f6se nicht ausreichen, um die Erwartungen zu erf\u00fcllen, auf denen ihre Finanzierung aufgebaut wurde.<\/p>\n<p>Die <strong>Volatilit\u00e4t<\/strong> stellt f\u00fcr erneuerbare Anlagen ohne Steuerungsf\u00e4higkeit eine Bedrohung dar, f\u00fcr die <strong>Speicherung<\/strong> jedoch auch eine Chance. Je gr\u00f6\u00dfer der Unterschied zwischen Stunden mit niedrigen und hohen Preisen ist, desto gr\u00f6\u00dfer ist der potenzielle Wert der Verlagerung von Energie von einer Stunde in eine andere.<\/p>\n<h2>Die Erl\u00f6se sind das eigentliche Fundament des Finanzmodells<\/h2>\n<p>Der Kapitalwert (NPV), der interne Zinsfu\u00df (<strong>IRR<\/strong>) und die Schuldendienstdeckungsquote (<strong>DSCR<\/strong>) geh\u00f6ren zu den wichtigsten Kennzahlen, die Investoren und Finanzinstitute verwenden. Sie alle sind jedoch Ergebnisse des Modells. Ihre Verl\u00e4sslichkeit h\u00e4ngt unmittelbar von der Qualit\u00e4t der Annahmen ab, die zur Berechnung der Erl\u00f6se herangezogen werden.<\/p>\n<p>Investitions- und Betriebskosten lassen sich mit einem angemessenen Ma\u00df an Sicherheit absch\u00e4tzen. Die Prognose der Erl\u00f6se \u00fcber zwanzig oder drei\u00dfig Jahre erfordert dagegen, die Entwicklung der Preise, der erzielten Preise, der Volatilit\u00e4t, des Curtailments und der verschiedenen verf\u00fcgbaren Verg\u00fctungsquellen vorwegzunehmen.<\/p>\n<p>Ein scheinbar kleiner Fehler in der Prognose des erzielten Preises kann sich \u00fcber die gesamte Projektlaufzeit aufsummieren, den Cashflow verringern und die Schuldendeckungsquote unter die geforderten Werte dr\u00fccken. In diesem Fall m\u00fcsste die Verschuldung neu dimensioniert werden oder w\u00fcrde teurer. Aus diesem Grund sollte die entscheidende Frage f\u00fcr einen Kreditgeber nicht nur lauten, ob das Finanzmodell gut aufgebaut ist, sondern ob die <strong>Erl\u00f6sprognosen<\/strong>, die es speisen, verl\u00e4sslich sind.<\/p>\n<h2>Batterien lassen sich nicht mit festen Faktoren bewerten<\/h2>\n<p>Besonders komplex ist die Erl\u00f6ssch\u00e4tzung bei Projekten zur <strong>Energiespeicherung<\/strong>. Eine erneuerbare Anlage erzeugt, wenn die Ressource verf\u00fcgbar ist, und verkauft die Energie zum jeweils geltenden Preis. Eine <strong>Batterie<\/strong> ist dagegen eine Anlage, die aktiv betrieben werden muss, wobei st\u00fcndlich zu entscheiden ist, wann geladen, wann entladen und an welchem Markt teilgenommen wird.<\/p>\n<p>Ihre Erl\u00f6se k\u00f6nnen aus <strong>Energiearbitrage<\/strong>, Regelleistungsdiensten, Kapazit\u00e4tsmechanismen und anderen mit Flexibilit\u00e4t verbundenen Dienstleistungen stammen. Diese Quellen k\u00f6nnen nicht unabh\u00e4ngig voneinander analysiert und anschlie\u00dfend addiert werden, denn dieselbe Energie oder Kapazit\u00e4t kann nicht gleichzeitig auf mehreren M\u00e4rkten angeboten werden. Die Erl\u00f6se m\u00fcssen \u00fcber eine gemeinsame Optimierung berechnet werden.<\/p>\n<p>Die Anwendung eines festen j\u00e4hrlichen Spreads, die Annahme einer konstanten Zahl t\u00e4glicher Zyklen und die Verwendung einer pauschalen Degradationsrate k\u00f6nnen leicht interpretierbare Ergebnisse liefern, sie bilden den Betrieb einer Batterie jedoch nicht angemessen ab. Die Zahl der Zyklen h\u00e4ngt von den tats\u00e4chlichen Marktchancen ab, und die Degradation h\u00e4ngt sowohl vom Zeitverlauf als auch von der effektiven Nutzung der Anlage ab. Die Degradation verringert zudem die verf\u00fcgbare Kapazit\u00e4t, ver\u00e4ndert den k\u00fcnftigen Betrieb und damit auch die nachfolgenden Erl\u00f6se.<\/p>\n<p>Die Bewertung muss diesen Prozess Stunde f\u00fcr Stunde \u00fcber die gesamte Nutzungsdauer des Projekts nachbilden. St\u00fcndliche Preissimulationen in Kombination mit Optimierungsalgorithmen erm\u00f6glichen es, dass sich Zyklen, Degradation und Erl\u00f6se aus dem erwarteten Betrieb ergeben und nicht aus einfachen, vorab festgelegten Annahmen.<\/p>\n<h2>Vertr\u00e4ge und Hybridisierung zur Risikominderung<\/h2>\n<p>Das Marktrisiko l\u00e4sst sich durch Vertr\u00e4ge mindern. F\u00fcr erneuerbare Anlagen sch\u00fctzen <strong>PPAs<\/strong> mit festem Preis, Vertr\u00e4ge mit Mindestpreis oder Preisbandstrukturen die Erl\u00f6se teilweise oder vollst\u00e4ndig gegen ung\u00fcnstige Szenarien. Diese Sicherheit verbessert die Schuldendeckung und kann einen h\u00f6heren Verschuldungsgrad tragen.<\/p>\n<p>Bei Batterien erf\u00fcllen Vereinbarungen mit Optimierern eine gleichwertige Funktion. Ein Revenue-Sharing-Vertrag erh\u00e4lt die Merchant-Exponierung und das Aufw\u00e4rtspotenzial. Eine Floor-Vereinbarung sch\u00fctzt ein Mindesterl\u00f6sniveau und bewahrt zugleich einen Teil des zus\u00e4tzlichen Potenzials. Ein Tolling-Vertrag verlagert das Marktrisiko gegen eine feste Zahlung auf die Gegenpartei, was die Sicherheit erh\u00f6ht, aber auf m\u00f6gliche Mehrerl\u00f6se verzichtet.<\/p>\n<p>Die <strong>Hybridisierung<\/strong> ist ein weiteres grundlegendes Instrument. Der Zubau einer Batterie zu einer erneuerbaren Anlage erm\u00f6glicht es, Energie zu speichern, die sonst abgeregelt w\u00fcrde, verlagert die Erzeugung in Stunden mit h\u00f6heren Preisen, teilt den Netzanschlusspunkt und schafft ein stabileres Profil, das f\u00fcr einen Energiek\u00e4ufer attraktiver ist. In Studien, die <strong>AleaSoft Energy Forecasting<\/strong> im Jahr 2025 f\u00fcr hybride Photovoltaikanlagen mit Zwei-Stunden-Batterien in Spanien durchgef\u00fchrt hat, lag der durchschnittliche Erl\u00f6szuwachs bei rund 40%.<\/p>\n<h2>Bankf\u00e4hige Prognosen, um Unsicherheit in Finanzierung zu verwandeln<\/h2>\n<p>Die Qualit\u00e4t der Prognosen wird einer der wichtigsten Faktoren sein, die Projekte unterscheiden, die eine Finanzierung erhalten k\u00f6nnen. Ein konservatives Szenario sollte nicht darin bestehen, die Erl\u00f6se willk\u00fcrlich zu k\u00fcrzen, sondern darin, eine Wahrscheinlichkeitsverteilung auf der Grundlage mehrerer koh\u00e4renter und realistischer Zuk\u00fcnfte zu berechnen. In einem volatileren und komplexeren Markt wird die Unsicherheit nicht verschwinden. Sie kann jedoch quantifiziert, strukturiert und finanziert werden. Ein Risiko, das der Kreditgeber identifizieren, nachbilden und bemessen kann, ist keine Unbekannte mehr, sondern wird zu einem beherrschbaren Element innerhalb der Transaktion.<\/p>\n<h2>Analysen von AleaSoft Energy Forecasting f\u00fcr die Projektfinanzierung<\/h2>\n<p><a href=\"https:\/\/aleasoft.com\/de\/aleamodel\/\">Die von AleaSoft entwickelte Methodik<\/a>, mit mehr als 27 Jahren Erfahrung, verbindet \u00d6konometrie, Regression, Zeitreihenanalyse, Marktsimulation und <strong>k\u00fcnstliche Intelligenz<\/strong>. F\u00fcr Speicherprojekte umfasst sie rund 2000 st\u00fcndliche Simulationen, auf deren Grundlage der Betrieb der Batterie \u00fcber ihre gesamte Nutzungsdauer optimiert wird. Dies erm\u00f6glicht es, Erl\u00f6sverteilungen zu sch\u00e4tzen und Kennzahlen wie <strong>P50<\/strong> und <strong>P90<\/strong> zu erhalten, die f\u00fcr die Risikobewertung, die Dimensionierung der Verschuldung und die Pr\u00fcfung der Widerstandsf\u00e4higkeit des Projekts gegen\u00fcber ung\u00fcnstigen Szenarien unverzichtbar sind.<\/p>\n<p>F\u00fcr Projekte der <strong>Energiespeicherung<\/strong> konzentriert sich <strong>AleaStorage<\/strong>, die auf <a href=\"https:\/\/aleasoft.com\/de\/aleastorage-dienste\/\">Speicherung<\/a> spezialisierte Division von <strong>AleaSoft Energy Forecasting<\/strong>, auf die strategische Analyse von Batterien und <strong>Hybridisierungsprojekten<\/strong> und liefert Erl\u00f6ssch\u00e4tzungen f\u00fcr <strong>Stand-alone-Batterien<\/strong> auf den Energie- und Regelleistungsm\u00e4rkten, Hybridisierungsanalysen mit erneuerbaren Energien zur Maximierung der Erl\u00f6se und Verringerung des Risikos sowie die Modellierung langfristiger Preis- und Volatilit\u00e4tsszenarien.<\/p>\n<p>Quelle: <strong>AleaSoft Energy Forecasting<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>AleaSoft Energy Forecasting, 21. 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