Elektrische Energietechnik · Batteriespeicher
Die zusätzlichen Container
Zwei simulierte Batterieparks laufen durch zehn reale Jahre deutscher Strompreise. Der eine jagt jedem Spread hinterher, der andere preist seinen eigenen Verschleiß ein – und der Kran kommt zu beiden.
Überblick
Zwei identische simulierte Parks mit je 50 MW / 100 MWh aus Lithium-Eisenphosphat-Containern handeln von Januar 2016 bis Oktober 2026 am realen deutschen Day-Ahead-Markt (bis September 2018 deutsch-österreichisch-luxemburgische Preise, danach deutsch-luxemburgische; bis September 2025 stündlich, danach im 15-Minuten-Raster). Jeder Tag wird mit einem linearen Programm disponiert, das die Day-Ahead-Preise dieses Tages kennt. Der linke Park nimmt jeden Spread mit, der seine Umwandlungsverluste übertrifft. Der rechte Park löst dasselbe Problem, aber jede Megawattstunde, die er entlädt, zahlt einen Verschleißpreis, den wir aus dem Alterungsmodell ableiten. Spreads, die zu flach sind, um diesen Verschleiß zu bezahlen, lässt er liegen.
Ein veröffentlichtes Zellalterungsmodell für LFP-Zellen (Naumann et al., kalendarische Alterung 2018, zyklische Alterung 2020) verfolgt jeden Container. Der kalendarische Verlust hängt von Zeit, Temperatur und Ladezustand ab. Der zyklische Verlust hängt von Zyklentiefe und C-Rate ab, und jeder Halbzyklus im Ladezustandsverlauf wird gezählt. Sobald die nutzbare Energie eines Parks unter das Ziel von 100 MWh fällt, kommt ein neuer Container hinzu, der fabrikneu zu altern beginnt. Im Film setzt ein Kran jeden davon an dem Tag ab, an dem die Simulation ihn hinzufügt.
Das Ergebnis ist weniger dramatisch als die übliche Geschichte. Durch den eingepreisten Verschleiß entlud der rechte Park 11 % weniger Energie, und jeder seiner Container kam Wochen bis Monate später. Trotzdem brauchten beide Anlagen gleich viele: sechs. Etwa die Hälfte des Kapazitätsverlusts ist kalendarische Alterung, die weiterläuft, während eine Batterie stillsteht. Beide Parks handeln nur Day-Ahead, in einer Simulation als Preisnehmer mit perfekter Voraussicht der Preise des jeweiligen Tages. Reale Speichererlöse kommen auch aus Regelenergie- und Intraday-Märkten.
Was wir entwickelt haben
- Eine tageweise Einsatzplanung zweier Parks mit 50 MW / 100 MWh über 3.951 Tage realer Day-Ahead-Preise von SMARD, als lineares Programm, gelöst mit HiGHS.
- Eine Strategie mit eingepreister Alterung: Der Verschleißpreis je entladener MWh wird aus demselben Modell der zyklischen Alterung und ausgewiesenen Ersatzkosten für Kapazität abgeleitet.
- Das LFP-Modell für kalendarische und zyklische Alterung von Naumann et al., angewandt je Container-Kohorte, mit Halbzyklenzählung im Ladezustandsverlauf.
- Eine Aufstockungsregel, die einen 5-MWh-Container hinzufügt, sobald die nutzbare Energie unter 100 MWh fällt; jeder neue Container altert ab seinem eigenen Installationsdatum.
- Ein deterministischer 3D-Film, in dem weißes Licht die durch die Racks fließende Energie ist, Smaragdgrün den Anteil der Energie zeigt, den der rechte Park am Markt ausgeschlagen hat, und jeder Container an seinem simulierten Datum landet.
Tech-Stack
Python, NumPy, pandas, SciPy (lineare Optimierung mit HiGHS), three.js (WebGL), Headless-Aufnahme mit Playwright, FFmpeg.
Zahlen
| Kennzahl | Wie wir sie ermittelt haben |
|---|---|
| 6 und 6 zusätzliche Container; die des Parks mit Verschleißpreis kamen jeweils 44 bis 196 Tage später. | In der Simulation gemessen: die Zeitpunkte, an denen die nutzbare Energie jedes Parks erstmals unter 100 MWh fiel. Annahmen: 5 MWh pro Container, Start mit 110 MWh (22 Container), Zellen bei 25 °C, Preisreihe vom 1. Januar 2016 bis 25. Oktober 2026. |
| 11 % weniger entladene Energie (670 GWh vs. 595 GWh) für weniger als 1 % der Day-Ahead-Erlöse (31,1 Mio. € vs. 30,9 Mio. €). | Summiert über alle 3.951 simulierten Tage. Annahmen: perfekte Voraussicht der Day-Ahead-Preise jedes Tages, 87 % Round-Trip-Wirkungsgrad, ein Verschleißpreis von 3,8 €/MWh, nur Day-Ahead-Erlöse. Diese Grenze schließt die Lücke ein, die unsere Lade-/Entlade-Korrektur ohne MILP offen lässt. |
| 27,9 % vs. 27,2 % Kapazitätsverlust eines ursprünglichen Containers nach 10,8 Jahren: 14,3 Prozentpunkte aus kalendarischer Alterung in beiden Parks, 13,6 vs. 12,9 aus zyklischer Alterung. | Das ist die Modellausgabe für die ersten 22 Container am letzten simulierten Tag. |
Preise: Bundesnetzagentur | SMARD.de, Lizenz CC BY 4.0. Alterungsmodell: Naumann et al., Journal of Energy Storage 17 (2018) und Journal of Power Sources 451 (2020).
