Die Kapazität von Batteriespeichern im NEM wächst rasant, da in allen Festlandregionen neue Systeme ans Netz gehen. Mit dem Ausbau steigt jedoch auch die Herausforderung, den Wert jedes einzelnen Assets zu maximieren. Betreiber und Entwickler stehen vor einer entscheidenden Frage: Wer erzielt die besten Ergebnisse bei der Optimierung der Batterie-Performance?

Nicht alle Batterien sind gleich, und der Wert, den einzelne Systeme erzielen können, variiert erheblich. Das erschwert einen direkten Leistungsvergleich zwischen Batterien und Optimierern.

Dieser Bericht stellt eine neue Methodik zur Bewertung der Batterieoptimierung im NEM vor. Diese Methodik berücksichtigt die Auswirkungen von Standort, Verträgen und Verfügbarkeit, um sich auf die beeinflussbaren Faktoren der Optimierer zu konzentrieren. Anschließend analysieren wir, welche Batterien den höchsten Wert erzielen, welche Optimierer führend sind und welche Möglichkeiten Projektbetreiber haben, um den Wert zu maximieren.

Der Bericht ist in zwei Teile gegliedert und bietet Folgendes:

• Teil 1 – Die angewandte Methodik zur Leistungsbewertung zwischen Assets;
• Teil 2 – Analyse der Ergebnisse, einschließlich einer Aufschlüsselung der Asset- und Optimierer-Performance.

Zusammenfassung

• Die Erlös-Performance von Batterien im NEM variiert stark – einige Systeme erzielten mehr als das Doppelte des Werts anderer.
• Eine neue Methodik des „bereinigten Capture Rate“ hilft, die Optimierer-Leistung zu isolieren, indem Faktoren außerhalb ihres Einflusses – wie Verfügbarkeit, Einschränkungen und MLFs – herausgerechnet werden.
• Batterien mit Merchant- oder anreizausgerichteten Verträgen (z. B. Umsatzbeteiligung) schneiden durchweg besser ab als solche mit langfristig fixierten Einnahmen.
• Drittanbieter-‘Autobidder’ unterstützen die Optimierung der Top-Batterie-Performer, haben aber auch Systeme mit schwächerer Leistung.
• Optimierungsstrategie, Vertragsgestaltung und Verfügbarkeit sind entscheidend, um den Batterie-Wert im NEM zu maximieren.

Teil 1: Die Methodik

Die bereinigte Capture Rate versucht, den Einfluss von Faktoren außerhalb der Kontrolle des Optimierers zu berücksichtigen. Diese Faktoren lassen sich grob in zwei Kategorien einteilen: Standortauswirkungen durch marginale Verlustfaktoren und Einschränkungen sowie Verfügbarkeitsauswirkungen durch Verträge oder technische Störungen.