Die Nachfrage nach Batteriespeichersystemen (BESS) steigt, besonders im PJM-Interconnection-Gebiet, wo der Strombedarf durch Rechenzentren stark zunimmt und Engpässe sowie steigende Spitzenpreise sichtbar werden. Diese Marktbedingungen sollten ideal für Entwickler von Batteriespeichern sein. Doch viele Unternehmen stoßen bei der Finanzierung ihrer Projekte auf Schwierigkeiten, weil ihre Finanzmodelle Investoren nicht überzeugen können.
Wichtige Erkenntnisse
- Finanzmodelle für Batteriespeicher sind oft zu komplex und fehleranfällig.
- Historische Verbrauchsdaten sind entscheidend, aber oft unzureichend.
- Die Betriebsführung von Batteriespeichern erfordert mehr Sorgfalt als Solaranlagen.
- KI-Tools beschleunigen die Modellierung, garantieren aber keine höhere Genauigkeit.
- Der Fokus muss auf der finanziellen Performance und validierten Daten liegen.
Komplexe Finanzmodelle und Doppelzählungen
Alon Maskovich, CEO und Mitbegründer von enSights, einem Softwareunternehmen für das Management erneuerbarer Energien, weist auf ein Kernproblem hin: Bei der Modellierung auf Tabellenkalkulationen kommt es häufig zu Doppelzählungen. Entwickler berücksichtigen dabei verschiedene Aspekte der Vorschriften mehrfach. Dies verzerrt die tatsächlichen Ertragsprognosen erheblich.
Das Konzept des sogenannten „Revenue Stacking“ ist ein Beispiel dafür. Hierbei werden verschiedene Einnahmequellen kombiniert, wie Einsparungen bei den Energiekosten, Reduzierung von Spitzennachfragegebühren, Energiearbitrage und Kapazitätszahlungen. Um jedoch nachzuweisen, dass nicht dieselbe Kilowattstunde doppelt gezählt wird, sind umfassende historische Verbrauchsdaten erforderlich, die den meisten Entwicklern fehlen.
„Wenn man nur drei Monate Historie betrachtet, sieht man bestimmte Trends. Wenn man jedoch zwei Quartale oder ein ganzes Jahr betrachtet, zeigen sich ganz andere Trends“, erklärt Maskovich.
Eine kurze Datenbasis, wie beispielsweise drei Monate, mag Sommerhochs erfassen, bildet aber nicht ab, wie sich Projekte über vollständige Geschäftszyklen verhalten. Dies führt zu unrealistischen Erwartungen bei Investoren.
Lehren aus der Solarbranche
Maskovich, der zwei Jahrzehnte lang mit Gewerbe- und Industriekunden (C&I) an der Dekarbonisierung gearbeitet hat, sieht Parallelen zu Fehlern, die in der Solarindustrie gemacht wurden. Die Expansion der Solarbranche führte zu Projekten, die die Erwartungen nicht erfüllten. Maskovich glaubt, dass die BESS-Branche ähnlichen Risiken ausgesetzt ist, diese jedoch aufgrund der Komplexität der Technologie noch verstärkt sind.
Faktencheck: Komplexität im Vergleich
- Solaranlagen: Relativ unkomplizierte Wartung, vorhersehbare Leistungskurven.
- Batteriespeicher: Erfordern sorgfältiges Management von Ladegeschwindigkeit, Temperaturkontrolle und Betriebsentscheidungen, die die Degradationsraten beeinflussen.
„Solar ist im Vergleich zu Speichern etwas einfacher“, sagt er. „Speicher sind ein anderes Tier.“ Während Solarsysteme eine relativ einfache Wartung benötigen und ihre Leistung über die Zeit hinweg vorhersehbar ist, erfordern Batterien eine viel sorgfältigere Steuerung. Ladegeschwindigkeit, Temperaturkontrolle und operative Entscheidungen beeinflussen direkt die Degradationsraten der Batterien.
Die Leistung von Batteriespeichern hängt stark von laufenden Betriebsentscheidungen ab und folgt nicht so vorhersehbaren Kurven wie Solaranlagen. Herstellerleistungen variieren ebenfalls erheblich. Dies alles macht die Prognose der Lebensdauer und Effizienz von Batteriesystemen deutlich schwieriger.
KI-Tools: Schnell, aber nicht immer genau
Künstliche Intelligenz (KI) hat die Erstellung von Finanzmodellen beschleunigt. Doch Maskovich warnt davor, sich blind auf diese Tools zu verlassen. „Datenpräzision ist eines der wichtigsten Dinge, denn jeder kann seine Annahmen und Modelle in Claude oder andere KI-Tools eingeben und dann darauf vertrauen“, so Maskovich.
Hintergrund: Die Rolle von KI in der Finanzmodellierung
KI-Tools können große Datenmengen schnell verarbeiten und komplexe Berechnungen durchführen. Sie sind jedoch nur so gut wie die Daten, mit denen sie gefüttert werden, und die Annahmen, die in ihre Algorithmen einfließen. Ungenaue Eingangsdaten oder fehlerhafte Annahmen führen zu fehlerhaften Ergebnissen, selbst bei den fortschrittlichsten KI-Modellen.
Er hat Projekte gesehen, die auf Annahmen finanziert wurden, die nicht der tatsächlichen Leistung entsprachen. Wenn die Annahmen nicht präzise sind, gefährdet dies nicht nur das aktuelle Projekt, sondern auch zukünftige Finanzierungsgeschäfte. Investoren verlieren das Vertrauen, wenn sich die Prognosen als falsch erweisen.
Der Fokus sollte daher nicht nur auf der Schnelligkeit der Modellierung liegen, sondern vor allem auf der Validierung der Daten und der Genauigkeit der Annahmen.
Finanzielle Performance im Vordergrund
Maskovich betont, dass die finanzielle Performance an erster Stelle stehen muss. „Die Assets werden operativ beurteilt und weniger finanziell. Alles sollte mit der finanziellen Seite der Dinge verbunden sein.“ Dies ist bei BESS noch wichtiger als bei Solaranlagen.
- Eine Batterie, die schneller als erwartet degradiert, kann die gesamte Geschäftsgrundlage untergraben.
- Wenn ein System die Spitzenlast nicht wie modelliert reduziert, können Kunden am Ende höhere Stromrechnungen haben als vor der Installation des Speichers.
Solche Szenarien führen zu Enttäuschungen und schaden dem Ruf der gesamten Branche. Es ist entscheidend, dass operative Entscheidungen und deren Auswirkungen auf die Degradation direkt mit den finanziellen Ergebnissen verknüpft werden. Nur so lassen sich realistische Erwartungen schaffen und langfristige Erfolge sichern.
Chancen im PJM-Markt und die Notwendigkeit der Performance-Steuerung
Maskovich sieht große Chancen für Batteriespeicher hinter dem Zähler (BTM) im PJM-Gebiet. Solche Systeme können Unternehmen helfen, ihre Kosten zu senken und gleichzeitig die Netzstabilität zu unterstützen. „Die Wirtschaftlichkeit ist heute gegeben. BTM wird meiner Meinung nach ein großer Beschleuniger sein, um Energie online zu bringen, das Netz zu stabilisieren und bei all diesen Engpässen zu helfen“, sagt er.
Allerdings muss sich die Branche auf ein effektives Performance-Management konzentrieren. Das bedeutet, validierte Daten für die Modellierung zu verwenden und operative Entscheidungen eng mit den finanziellen Ergebnissen zu verknüpfen. Nur so lässt sich vermeiden, dieselben Fehler zu wiederholen, die bereits in der Solarbranche gemacht wurden.
Die Branche muss die Gesamtheit des Systems betrachten und nicht nur isolierte Aspekte. Dies erfordert eine umfassende Strategie, die technische, operative und finanzielle Aspekte integriert, um die langfristige Rentabilität von Batteriespeicherprojekten zu gewährleisten.
