Prognosebasiertes EMS vs. statisches EMS – warum vorausschauende Energiemanagementsysteme zunehmend den Standard definieren

Die Wirtschaftlichkeit von Batteriespeichern in Gewerbe- und Industrieanwendungen hängt heute nicht mehr primär von der Hardware, sondern in entscheidendem Maße von der Qualität des eingesetzten Energiemanagementsystems (EMS) ab, da dieses bestimmt, wann, wie stark und zu welchem Zweck ein Speicher geladen oder entladen wird und damit unmittelbar über Erlöse, Kosteneinsparungen und Alterungseffekte entscheidet.

Im Markt haben sich dabei zwei grundlegend unterschiedliche Ansätze etabliert: das statische EMS, das auf festen Regeln und historischen Annahmen basiert, sowie das prognosebasierte EMS, das zukünftige Last-, Erzeugungs- und Preissignale antizipiert und seine Entscheidungen vorausschauend optimiert.

1. Was ist ein statisches EMS?

Ein statisches EMS folgt vordefinierten Regeln, die typischerweise auf historischen Durchschnittswerten, festen Schwellen oder einfachen Heuristiken beruhen, etwa der Regel, den Speicher tagsüber bei PV-Überschuss zu laden und abends zur Eigenverbrauchssteigerung oder für die Lastspitzenkappung zu entladen.

Diese Systeme sind vergleichsweise einfach zu implementieren, benötigen keine komplexen Prognosemodelle und verhalten sich aus Anwendersicht transparent, stoßen jedoch schnell an ihre Grenzen, sobald sich Lastprofile, Strompreise oder regulatorische Rahmenbedingungen ändern oder mehrere Anwendungsfälle gleichzeitig bedient werden sollen.

Typische Eigenschaften statischer EMS sind:

• Entscheidungen ausschließlich auf Basis des aktuellen Systemzustands

• Keine explizite Berücksichtigung zukünftiger Lasten, Erzeugung oder Preise

• Begrenzte Anpassungsfähigkeit bei volatilen Rahmenbedingungen

• Feste Priorisierung einzelner Anwendungsfälle

Die feste Priorisierung einzelner Anwendungsfälle resultiert dabei häufig in einer statischen Dimensionierung und Aufteilung des Speichers auf einzelne Betriebsstrategien, sodass der Speicher über das gesamte Jahr hinweg beispielsweise zu 20 % für die Eigenverbrauchsoptimierung und zu 80 % für die Lastspitzenkappung reserviert wird, unabhängig davon, ob diese Aufteilung unter veränderten Last-, Preis- oder Erzeugungsbedingungen tatsächlich wirtschaftlich sinnvoll ist. Für eine dynamische Aufteilung des Speichers, die z.B. auf sich verändernde Sonneneinstrahlung (Winter vs. Sommer) reagiert, wird ein prognosebasiertes EMS benötigt. 

2. Was ist ein prognosebasiertes EMS?

Ein prognosebasiertes EMS erweitert diesen Ansatz um den expliziten Blick in die Zukunft, indem es Prognosen für relevante Einflussgrößen wie elektrische Last, PV-Erzeugung, Strompreise oder Netzentgelte nutzt und daraus eine zeitlich optimierte Fahrweise für den Speicher ableitet.

Kern des Systems ist dabei ein Optimierungsmodell, das auf Basis der Prognosen entscheidet, welche Lade- und Entladeleistung zu welchem Zeitpunkt wirtschaftlich optimal ist, wobei technische Restriktionen, Degradationskosten und mehrere Erlösquellen simultan berücksichtigt werden können.

Charakteristisch für prognosebasierte EMS sind:

• Nutzung von Last-, Erzeugungs- und Preisprognosen

• Zeitlich gekoppelte Optimierung über mehrere Stunden oder Tage

• Dynamische Gewichtung und Kombination mehrerer Anwendungsfälle

Die Prognosen für Last-, Erzeugungs- und Preisdaten werden dabei heute mithilfe moderner Machine-Learning-Verfahren erstellt, wobei insbesondere in den letzten Jahren erhebliche Fortschritte in Modellarchitekturen, Datenverfügbarkeit und Rechenleistung zu signifikanten Verbesserungen der Prognosegenauigkeit geführt haben, sodass kurzfristige und intraday-nahe Vorhersagen inzwischen eine Qualität erreichen, die den wirtschaftlichen Einsatz prognosebasierter Optimierungsverfahren erst praktikabel und skalierbar macht. 

3. Wirtschaftliche Unterschiede im Praxisbetrieb

Der zentrale Vorteil eines prognosebasierten EMS liegt in der Fähigkeit, Zielkonflikte zwischen verschiedenen Anwendungsfällen aufzulösen, da beispielsweise eine aggressive Lastspitzenkappung am Vormittag verhindern kann, dass am Nachmittag ausreichend Kapazität für hohe Strompreise oder Regelenergie bereitsteht.

Während ein statisches EMS solche Zielkonflikte nicht erkennt und potenziell suboptimale Entscheidungen trifft, kann ein prognosebasiertes EMS bewusst auf kurzfristige Einsparungen verzichten, um langfristig höhere Gesamterlöse zu erzielen.

In der Praxis führt dies häufig zu:

• Bessere Kombinierbarkeit von mehreren Anwendungsfällen

• Zusätzlichen Erlösen durch Markt- und Tradinganwendungen

• Reduzierter Batteriealterung durch optimierte Zyklenplanung

• Stabileren Ergebnissen über unterschiedliche Wetter- und Preisjahre hinweg

4. Robustheit gegenüber Unsicherheit

Ein häufiges Argument gegen prognosebasierte Systeme ist die inhärente Unsicherheit von Prognosen, insbesondere bei volatiler PV-Erzeugung oder kurzfristigen Preisbewegungen.

Moderne EMS adressieren dieses Problem jedoch durch regelmäßige Re-Optimierung, konservative Nebenbedingungen und Szenarioanalysen, sodass Prognosefehler nicht zu systematischen Fehlentscheidungen führen, sondern lediglich die optimale Fahrweise feinjustieren.

Statische Systeme hingegen reagieren zwar robust auf Prognosefehler, sind jedoch strukturell unfähig, Chancen aus Preisvolatilität oder Lastverschiebung zu nutzen.

5. Wann ist welcher Ansatz sinnvoll?

Ein statisches EMS kann in sehr einfachen Anwendungen mit klar definiertem Einzel-Use-Case und geringer Volatilität eine kostengünstige Einstiegslösung darstellen, etwa bei kleinen PV-Speichern mit reinem Fokus auf Eigenverbrauchsoptimierung.

Sobald jedoch mehrere Erlösquellen relevant werden, ist ein prognosebasiertes EMS faktisch Voraussetzung, um das volle wirtschaftliche Potenzial des Speichers auszuschöpfen.

6. Fazit

Der Vergleich zwischen prognosebasiertem und statischem EMS ist letztlich kein rein technischer, sondern ein ökonomischer, da die zusätzliche Komplexität prognosebasierter Systeme durch signifikant höhere und stabilere Erträge kompensiert wird.

Für Gewerbe- und Industrieunternehmen, die Batteriespeicher als aktives wirtschaftliches Asset verstehen und nicht lediglich als passives Zusatzsystem, stellt ein prognosebasiertes EMS daher zunehmend den neuen Standard dar.
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