“Für uns war das kein kosmetisches Update, sondern eine Genauigkeitsfrage. Unsere Kund:innen legen ihren Endkund:innen eine Investitionsrechnung über sechsstellige Beträge vor und müssen auch nach der Installation noch dahinterstehen können.”
Green Energy Tools entwickelt Software, mit der Installationsbetriebe, Projektierer und Hersteller die Wirtschaftlichkeit von Gewerbespeichern berechnen. Der Ablauf ist immer derselbe: Der reale Lastgang eines Betriebs wird in 15-Minuten-Werten hochgeladen, die PV-Anlage wird standortgenau simuliert, und anschließend simulieren wir alle relevanten Anwendungsfälle. Eigenverbrauchsoptimierung, Lastspitzenkappung, atypische Netznutzung und die Bezugsoptimierung mit dynamischen Stromtarifen. Am Ende steht die Speichergröße mit der besten Amortisation, nachvollziehbar bis auf die einzelne Viertelstunde.
Die Qualität dieser Rechnung ist unter anderem auch beeinflusst von der Qualität des Erzeugungsprofils. Deshalb haben wir die Schnittstelle gewechselt.
Problem 1: Stundenwerte glätten die Realität
PVGIS liefert Einstrahlungsdaten in Stundenauflösung. Der Lastgang eines Gewerbebetriebs liegt dagegen in Viertelstundenwerten vor, so wie er beim Netzbetreiber gemessen wird. Rechnet man beides zusammen, muss die PV-Seite in vier gleiche Viertelstundenwerte runtergerechnet werden, und dabei verschwinden kurze Erzeugungsspitzen und Einbrüche, die der Speicher potenziell hätte auffangen können.
Der Effekt geht immer in dieselbe Richtung: Ein geglättetes Profil überschätzt den Eigenverbrauch der PV-Anlage alleine und unterschätzt die Steigerung der Eigenverbrauchsquote durch den Speicher und damit auch seine Wirtschaftlichkeit. Der Unterschied zwischen Stunden- und Viertelstundenwerten ist nicht dramatisch, aber er ist in der Amortisationszeit sichtbar. Und er geht systematisch zulasten des Speichers.
Problem 2: PV-Erzeugung und Strompreise gehören ins selbe Jahr
PV-Erzeugung und Börsenstrompreise sind negativ korreliert: Wenn viel Solarstrom im Netz ist, sind die Preise niedrig. Wer mit einem meteorologischen Durchschnittsjahr oder einem zufälligen historischen Jahr rechnet, vernachlässigt diesen Zusammenhang und bewertet damit mehrere Anwendungsfälle falsch.
Auf der Bezugsseite: Ob sich der Wechsel in einen dynamischen Stromtarif lohnt und wie viel ein Speicher dort zusätzlich herausholt, lässt sich nur bewerten, wenn PV-Profil, Lastgang und Börsenpreise aus demselben Jahr stammen. Sonst fällt die günstige Mittagsstunde im Preisprofil auf einen Tag, an dem die simulierte PV-Anlage gar nicht produziert hat, und der Speicher wird an Stunden bewertet, die es so nie gegeben hat.
Auf der Einspeiseseite gilt dasselbe, gleich dreifach:
- Für Anlagen, die seit Februar 2025 in Betrieb gegangen sind, entfällt die Vergütung in jeder Viertelstunde mit negativem Börsenpreis. Wie viel das kostet, hängt davon ab, wie viel die Anlage genau in diesen Viertelstunden produziert. Ohne Zeitgleichheit von Erzeugung und Preis ist der Effekt nicht nachvollziehbar.
- Anlagen ab 100 kWp sind in der Direktvermarktung und damit im Marktprämienmodell. Hier lässt sich der Erlös über die Optimierung der Einspeisezeitpunkte optimieren (Grünstromspeicher). Auch das lässt sich nur korrekt bewerten mit der passenden Korrelation von Produktion und Preisen.
- Ab 2027 wird das noch relevanter. Nach dem Entwurf für das EEG 2027 entfällt die feste Einspeisevergütung, und die Direktvermarktungspflicht greift schon ab 25 kWp.
Die aktuellen PVGIS-Daten reichen nur bis 2023. Meistens will man die Analyse jedoch mit möglichst aktuellen Daten machen, also typischerweise mit dem Lastgang und den Börsenpreisen aus dem letzten Jahr. Und braucht dann dementsprechend auch die Solardaten aus diesem Jahr.
Warum pvnode
pvnode liefert uns beides: Zeitreihen in 15-Minuten-Auflösung und historische Jahre, die wir mit realen Lastgängen und realen Börsenpreisen desselben Zeitraums zusammenführen können. Statt eines synthetischen Durchschnittsjahres rechnen unsere Kund:innen damit an echten Jahren, in denen Wetter, Verbrauch und Preise zueinander passen.
Für uns war das kein kosmetisches Update, sondern eine Genauigkeitsfrage. Unsere Kund:innen legen ihren Endkund:innen eine Investitionsrechnung über sechsstellige Beträge vor und müssen auch nach der Installation noch dahinterstehen können.
Die Zusammenarbeit mit pvnode ist dabei unkompliziert geblieben. Die Integration war in überschaubarer Zeit erledigt, die API läuft zuverlässig, und bei Rückfragen bekommen wir schnelle und fachlich fundierte Antworten. Genau das, was man von einem Datenlieferanten erwartet, der tief in unsere Simulation integriert ist.
