Die Finanzierung von Batteriespeichersystemen (BESS) stellt Entwickler oft vor große Herausforderungen. Eine neue Software von enSights verspricht nun, diese Hürden zu überwinden. Sie soll die Wirtschaftlichkeit von BESS-Projekten präziser berechnen und damit Investitionen erleichtern. Besonders im PJM-Interconnection-Markt, der 13 US-Bundesstaaten und den District of Columbia umfasst, ist dies entscheidend, da die Nachfrage nach Strom stark steigt.
Der PJM-Markt ist aktuell von Kapazitätsengpässen und einem enormen Strombedarf, insbesondere durch wachsende Rechenzentren, geprägt. Diese Bedingungen sollten eigentlich ideal für den Einsatz von Batteriespeichern sein. Doch die Komplexität der Wirtschaftlichkeitsberechnung, die verschiedene Einnahmequellen wie Netzdienstleistungen und Energiearbitrage kombiniert, erschwert oft die Finanzierungszusage.
Wichtige Erkenntnisse
- enSights startet eine neue Software zur Optimierung der BESS-Wirtschaftlichkeit im PJM-Markt.
- Die Plattform vereinfacht komplexe Finanzierungsanalysen für Batteriespeicher.
- Sie adressiert Kapazitätsengpässe und steigenden Strombedarf durch Rechenzentren.
- Fokus liegt auf "Behind-the-Meter"-Anwendungen für Gewerbe und Industrie.
- KI-gestützte Datenanalyse verbessert die Genauigkeit von Prognosen und Risikobewertungen.
Finanzierungsengpässe bei Batteriespeichern
Entwickler von Batteriespeichersystemen stehen oft vor Schwierigkeiten, wenn es darum geht, Investitionen zu rechtfertigen. Die Analyse der sogenannten "Revenue Stacking" – also der Kombination verschiedener Einnahmequellen – ist dabei besonders komplex. Es geht darum, Ersparnisse bei den Stromkosten, Reduzierungen von Lastspitzen, Energiearbitrage und Kapazitätszahlungen zu berücksichtigen.
"Wir haben viele Analysen gesehen, die Wochen dauerten, abhängig von all diesen Datentabellen. Deshalb haben Investoren Schwierigkeiten, sie zu finanzieren", erklärt Alon Maskovich, CEO und Mitbegründer von enSights.
Maskovich weist darauf hin, dass bei manuellen Berechnungen oft Fehler passieren, indem zum Beispiel dieselbe Kilowattstunde doppelt gezählt wird. Dies führt zu ungenauen Prognosen und schreckt potenzielle Geldgeber ab. Die neue Plattform von enSights soll hier Abhilfe schaffen, indem sie Daten vereinheitlicht und validiert.
Faktencheck: PJM-Interconnection
- Abgedecktes Gebiet: 13 US-Bundesstaaten und District of Columbia.
- Verbraucher: Über 65 Millionen.
- Aktuelle Herausforderung: Steigende Stromnachfrage durch Rechenzentren und Kapazitätsengpässe.
Die Rolle der Daten und KI
Die Software von enSights setzt auf eine KI-gestützte Datenanalyse. Sie sammelt und validiert Daten aus verschiedenen Hersteller- und SCADA-Umgebungen. Dies ermöglicht eine präzise Verknüpfung von Leistungsmängeln mit finanziellen Risiken und operativen Maßnahmen. Das Unternehmen konzentriert sich hauptsächlich auf "Behind-the-Meter" (BTM)-Anwendungen für gewerbliche und industrielle Einrichtungen.
Für eine genaue Projektbewertung sind umfassende historische Verbrauchsdaten unerlässlich. Allerdings ist die Verfügbarkeit solcher Daten auf dem Markt sehr unterschiedlich. "Die anspruchsvollen Kunden und Partner, mit denen wir zusammenarbeiten, haben die Daten. Wenn man also den richtigen Datensatz anfordert, bekommt man ihn, aber nicht alle sind so", sagt Maskovich.
Die Plattform nutzt historische Daten, um das Verbrauchsverhalten von Anlagen zu prognostizieren. Dabei berücksichtigt sie Wetterbedingungen, Geschäftszyklen und Betriebsmerkmale. Begrenzte Datenmengen können zu ungenauen Projektionen führen. Drei Monate Historie zeigen beispielsweise Sommerhöchstwerte, aber nicht das Verhalten über vollständige Geschäftszyklen.
Was ist "Behind-the-Meter" (BTM)?
BTM-Systeme sind Energiespeicher, die direkt beim Verbraucher installiert werden, typischerweise in gewerblichen oder industriellen Einrichtungen. Sie dienen dazu, den Eigenverbrauch zu optimieren, Lastspitzen zu kappen und die Abhängigkeit vom Stromnetz zu reduzieren. Im Gegensatz dazu stehen "Front-of-the-Meter" (FTM)-Systeme, die auf Netzebene installiert sind und der Stabilisierung des gesamten Stromnetzes dienen.
Batterie-Management: Komplexer als Solar
Alon Maskovich, der vor der Gründung von enSights zwei Jahrzehnte im Bereich der Dekarbonisierung für Gewerbe- und Industriekunden tätig war, betont, dass das Management von Batterien wesentlich komplexer ist als das von Solaranlagen. "Solar ist im Vergleich zu Speichern etwas einfacher", sagt er. Batteriezellen reagieren empfindlich auf Ladeverhalten und Temperatur. Übermäßiges oder zu schnelles Laden beeinflusst die Batteriechemie und führt zu schnellerer Degradation.
Solarpaneele erfordern eine relativ einfache Wartung, wie Reinigung und Sicherheitsüberprüfung. Batterien hingegen erfordern eine sorgfältige Steuerung: Ladegeschwindigkeit, Temperaturkontrolle und Betriebsentscheidungen beeinflussen die Lebensdauer. Die Leistung von Batterien hängt von diesen fortlaufenden Betriebsentscheidungen ab und folgt nicht so vorhersehbaren Kurven wie Solaranlagen.
"Speicher ist wie ein sanftes Geschöpf, das unsere sorgfältige Aufmerksamkeit braucht", so Maskovich.
enSights verwaltet Hunderte von Standorten mit unterschiedlichen Herstellern. Diese operative Erfahrung fließt in die Degradationsmodelle und Optimierungsstrategien der Plattform ein. Maskovich betont, wie wichtig Performance-Management bei Speicherlösungen ist, und erinnert an die Herausforderungen, mit denen die Solarindustrie in der Vergangenheit konfrontiert war.
Präzision durch Datenvalidierung
Obwohl KI-Tools die Finanzmodellierung beschleunigt haben, garantieren sie nicht automatisch höhere Genauigkeit. Maskovich betont, dass enSights strenge Datenvalidierungsprozesse implementiert hat, um die Präzision zu gewährleisten. "Datenpräzision ist eines der wichtigsten Dinge, denn jeder kann seine Annahmen und Modelle auf Claude oder andere KI-Tools setzen und ihnen dann vertrauen", sagt er.
Das Unternehmen arbeitet mit Universitätsprofessoren zusammen, um Daten zu validieren. Es pflegt Integrationen mit führenden Hardwareherstellern, um Batterieleistungsmodelle zu überprüfen. Wirtschaftliche Annahmen werden mit mehreren Prognoseanbietern abgeglichen. Maskovich hat Projekte gesehen, die auf Annahmen finanziert wurden, die nicht der tatsächlichen Leistung entsprachen.
- AI-gestützte Analyse: Beschleunigt Finanzmodellierung.
- Datenvalidierung: Zusammenarbeit mit Universitätsprofessoren und Hardwareherstellern.
- Wirtschaftliche Annahmen: Abgleich mit mehreren Prognoseanbietern.
"Wenn man Projekte finanziert und die Annahmen nicht stimmen, dann gefährdet das alle zukünftigen Geschäfte", warnt Maskovich. Er betont die Notwendigkeit, die operative Leistung mit den finanziellen Ergebnissen zu verknüpfen. Eine Batterie, die schneller als erwartet degradiert oder Spitzenlasten nicht wie modelliert reduziert, kann die Wirtschaftlichkeit eines Projekts erheblich beeinträchtigen.
Zukünftige Expansion und Marktchancen
Obwohl sich enSights derzeit auf den PJM-Markt konzentriert, hat das Unternehmen alle US-ISOs (Independent System Operators) analysiert und nach Marktreife bewertet. NYISO und ISO New England stehen als nächste Expansionsziele fest. "Wir versuchen, dort zu sein, wo wir das Gefühl haben, dass sich der Markt in die richtige Richtung bewegt und die Wirtschaftlichkeit dies zulässt", so Maskovich.
Mit der günstigen Wirtschaftlichkeit im PJM-Gebiet und dem wachsenden Druck auf die Netzinfrastruktur sieht Maskovich erhebliche Chancen für den Einsatz von BTM-Speichern. "Die Wirtschaftlichkeit ist heute sinnvoll. BTM wird meiner Meinung nach ein riesiger Beschleuniger sein, um Energie online zu bringen, das Netz zu stabilisieren und bei all diesen Engpässen zu helfen", sagt er.
Die Branche diskutiert diese Themen intensiv. Der Battery Asset Management Summit USA 2026, der im September in Garden Grove, Kalifornien, stattfindet, wird sich unter anderem mit den Rollen von KI, Cybersicherheit und Second-Life-Anwendungen für Batterien befassen. Die Konferenz, die auch mit dem Solar & Storage Finance Summit USA zusammen stattfindet, unterstreicht die wachsende Bedeutung dieser Technologien für die Energiewende.
