Verbesserung der Batterieleistung und -lebensdauer für die Speicherung von Grünstrom

Bisher waren die Möglichkeiten limitiert, eine Photovoltaik-Freiflächenanlage im laufenden Betrieb zu optimieren. Die Unterkonstruktion ist fest im Untergrund verankert und die Kabel sicher im Boden verlegt. Beide sollten in den meisten Fällen weit über 20 Jahre – also die Dauer der EEG-Vergütung – halten. Bei Modulen wird eine fixe Degradation von um die 0,25Prozent pro Jahr während der Betriebszeit angenommen. Die Wechselrichter müssen in den 20 Jahren repariert und gegebenfalls vollständig getauscht werden. Großschäden oder ein vollständiges Repowering von Anlagen sind bei dieser Betrachtung mal außen vorgelassen.

Eine dynamische Optimierung findet bei den allermeisten Photovoltaik-Anlagen nicht statt. Denn bis heute werden im mitteleuropäischen Markt Anlagen überwiegend mit Südausrichtung für Volleinspeisung geplant und gebaut. Die größten Einflussfaktoren für den Ertrag einer Anlage sind extern und allesamt nicht beeinflussbar wie Einstrahlung, Umgebungstemperatur oder Luftfeuchtigkeit. Einzig der Wechselrichter errechnet konstant und automatisch den Maximum Power Point Tracking (MPPT), freilich so autonom, dass der Betreiber in der Regel davon nichts mitbekommt.

Vorhang auf für Batteriespeicher: Jetzt kommt Musik ins Spiel

Die Notwendigkeit des massiven Ausbaus von Speichern für ein Gelingen der Energiewende steht außer Frage. Sowohl in der Vermarktung wie auch im technischen Betrieb wird es somit in der Zukunft sehr viel komplexer werden für Entwickler und Betreiber. Und hiermit eröffnen sich, anders als im starren Gefüge einer Photovoltaik-Anlage, beim Thema Batteriespeicher auch mannigfache Optimierungsmöglichkeiten, bei denen sich die Spreu vom Weizen trennen wird. In diesem Artikel möchten wir kurz darstellen, welche Punkte für einen optimierten technischen Betrieb von Batteriespeichern zu berücksichtigen sind.

Die Degradation und Speicherkapazität bei Batterien sind weder fix noch linear, sondern hängen von den durchlaufenden Lade- und Entladezyklen ab. Eine neue und zentrale Herausforderung ergibt sich bei möglichen Zielkonflikten zwischen kurzfristiger hoher Auslastung und Umsatzsteigerung der Batterie und der langfristigen Lebensdauer. Herkömmliche Energiemanagementsysteme priorisieren oft das eine auf Kosten des anderen und lassen so das Potenzial für einen ganzheitlichen Ansatz links liegen. Eine ganzheitliche Betrachtung von Anfang an kann helfen, sowohl den technischen Betrieb als auch Erlöse im Blick zu behalten und zu optimieren. Angesichts der Komplexität der Aufgabe kann nur ein robuster Optimierungsalgorithmus, der sorgfältig entwickelt wurde, um die Batterieleistung zu verbessern, die Lebensdauer zu verlängern und die Rendite für die Energieakteure zu optimieren, diese Aufgabe bewältigen.

Datenerhebung und -verarbeitung: Die Grundlage

Im Mittelpunkt des Optimierungsprozesses steht die akribische Erfassung von Batteriedaten, einschließlich Spannung, Temperatur und Stromstärke. Dieser umfassende Datensatz ist entscheidend für die genaue Ein-schätzung von zwei Schlüsselkennzahlen, nämlich dem Ladezustand (State of Charge, SoC) und dem Gesundheitszustand (State of Health, SoH) der Batterie.

Der Ladezustand misst die in der Batterie gespeicherte Energie zu jedem Zeitpunkt und ermöglicht so eine effektive Verwaltung der Energieressourcen und eine Leistungsoptimierung. Der Gesundheitszustand gibt Aufschluss über den Zustand der Batterie, die erwartete Lebensdauer und die Zuverlässigkeit im Laufe der Zeit.

Modellierung der Degradation

Zur Modellierung der Batteriedegradation greifen Optimierungsalgorithmen auf historische und aktuelle Batteriedaten oder Ausgangsdaten aus Batterietests zurück. Dieser historische Kontext gibt Aufschluss darüber, wie sich bestimmte Betriebsparameter, etwa Ladezeiten, Ladegeschwindigkeit oder C-Rate und Nutzungsmuster im Laufe der Zeit auf den Zustand der Batterie auswirken. Durch die genaue Überwachung der Batterie liefert der Algorithmus Ergebnisse, wie sich der laufende und zukünftige Betrieb der Batterie ideal steuern lässt. Voraussetzung dafür ist ein umfassendes Verständnis dafür, was im Innenleben einer Batterie vor sich geht und welche Potenziale sich daraus ermitteln lassen.

Für den Verkauf des Stroms am Markt ist es unerlässlich, zusätzlich zu den batteriespezifischen Daten auch weitere Parameter wie Börsenpreise oder Forecast-Werte für die Erzeugung erneuerbarer Energie hinzuzuziehen. Sie verbessern die Vorhersagegenauigkeit, indem sie historische Trends analysieren und Vorhersagemodelle anwenden, um zukünftige Entwicklungen zu antizipieren. Der Algorithmus berücksichtigt alle verschiedenen Dateneingaben und berechnet präzise Betriebspläne unter Berücksichtigung der Inputparameter und des Degradationsmuster der Batterie.

Eine beispielhafte Berechnung:

Eine Veranschaulichung liefert das Diagramm oben. Eine ausgeklügelte Optimierungsstrategie kann die Lebensdauer der Batterie drastisch verlängern, im Durchschnitt um 25 Prozent gegenüber nicht optimierten Szenarien. Ein Beispiel: Bei einer nicht optimierten Batterie sinkt die Kapazität nach 16 Jahren unter die Mindestkapazitätsschwelle; bei Anwendung eines Optimierungsalgorithmus wird dieser kritische Punkt um weitere 4 Jahre verlängert. Das bedeutet, dass die Kapazität der Batterie während ihrer gesamten Lebensdauer durch die Optimierung deutlich höher bleibt, was täglich zu höheren Einnahmen führt. Tatsächlich kann dieser optimierte Ansatz zu einer bemerkenswerten Umsatzsteigerung von bis zu 70 Prozent im Vergleich zu nicht optimierten Szenarien führen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Batteriespeicher einige grundlegende Änderung in den Solarmarkt bringen werden. Betreiber von Batteriespeichern erhalten im Gegensatz zum MPPT die Möglichkeit einer aktiven und dynamischen Steuerung ihres Assets. Dies zeigt eine einfache Analogie: Genauso wie Ihr Smartphone länger hält, wenn Sie seinen Akku richtig behandeln, indem Sie ihn nicht jede Nacht überladen, sondern zwischen 20 und 80 % aufladen, optimiert ein Algorithmus Batteriespeichersysteme, um sowohl die Lebensdauer als auch die Rentabilität zu maximieren. Während Smartphone-Batterien relativ einfach sind, gibt es bei größeren Batterien detailliertere technische und wirtschaftliche Aspekte zu berücksichtigen. Insgesamt werden damit zukünftig Qualitätsunterschiede in der Planung und vor allem im Betrieb (noch) deutlicher sichtbar.

Über die Autoren:

Laura Laringe ist die Geschäftsführerin und Mitgründerin der Reli Energy GmbH, einem Unternehmen, das innovative Software zur Optimierung von Energiespeicherleistung anbietet. Sie hat einen Doppelabschluss in Energietechnik von der Königlichen Technischen Hochschule (KTH) in Stockholm und der Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) in Barcelona. Ihr Fachwissen umfasst Energiemanagement für Batterien und fortschrittliche Optimierungstechniken. https://www.linkedin.com/in/lauralaringe/

Felix Hübner ist unabhängiger Industrieexperte und berät Kunden in den Bereichen Asset Management, Business Development und Innovationsmanagement. Zuvor war er in der Betriebsführung bei Juwi und in Indien bei der GIZ tätig. Er absolvierte ein Studium der Sozialwissenschaften an der Uni Mannheim und Sciences Po Paris sowie einen MBA an der Grenoble École de Management. https://www.linkedin.com/in/felixhuebner/

Die Autoren gewannen 2021 den Entrepreneurship Wettbewerb „Battle of Green Talent“ von EIT Innoenergy in unterschiedlichen Kategorien für ihre innovativen Konzepte.