Die Kapazität von Batteriespeichern im NEM wächst rasant, da in allen Festlandregionen neue Systeme in Betrieb genommen werden. Mit dem Ausbau der Flotte steigt jedoch auch die Herausforderung, den Wert jedes einzelnen Assets zu maximieren. Betreiber und Entwickler stehen vor einer entscheidenden Frage: Wer erzielt die beste Optimierung der Batterieleistung?

Nicht alle Batterien sind gleich, und der erzielbare Wert kann je nach System stark variieren. Das macht es schwierig, die Leistung von Batterien und Optimierern direkt zu vergleichen.

Dieser Bericht stellt eine neue Methodik vor, um die Batterieoptimierung im NEM zu benchmarken. Die Methodik berücksichtigt die Auswirkungen von Standort, Verträgen und Verfügbarkeit, um sich auf die Faktoren zu konzentrieren, die Optimierer tatsächlich beeinflussen können. Anschließend analysieren wir, welche Batterien den höchsten Wert erzielen, welche Optimierer führend sind und wie Projektbetreiber den Nutzen maximieren können.

Der Bericht ist in zwei Teile gegliedert und bietet Folgendes:

• Teil 1 – Die Methodik zur Messung der Leistung zwischen einzelnen Anlagen;
• Teil 2 – Analyse der Ergebnisse, einschließlich einer Aufschlüsselung der Performance von Assets und Optimierern.

Zusammenfassung

• Die Einnahmen aus Batteriespeichern im NEM variieren erheblich – einige Systeme erzielen mehr als doppelt so hohe Werte wie andere.
• Eine neue „adjusted capture rate“-Methodik hilft, die Optimiererleistung zu isolieren, indem sie Faktoren außerhalb ihres Einflussbereichs wie Verfügbarkeit, Netzrestriktionen und MLFs kontrolliert.
• Batterien mit Merchant- oder anreizbasierten Verträgen (z. B. Umsatzbeteiligung) schneiden durchweg besser ab als solche mit langfristig fixierten Einnahmen.
• Drittanbieter-‘Autobidder’-Lösungen unterstützen die Optimierung der besten Einzelbatterien, haben aber auch Systeme, die unter den Erwartungen bleiben.
• Optimierungsstrategie, Vertragsgestaltung und Verfügbarkeit sind entscheidend, um den Wert von Batteriespeichern im NEM zu maximieren.

Teil 1: Die Methodik

Die adjusted capture rate versucht, die Auswirkungen von Faktoren außerhalb des Einflussbereichs des Optimierers zu berücksichtigen. Diese Faktoren lassen sich grob in zwei Kategorien einteilen: Standortfaktoren wie Marginal Loss Factors und Netzrestriktionen sowie Verfügbarkeitsfaktoren aufgrund von Verträgen oder technischen Störungen.

Der Ausgangspunkt ist der potenzielle Wert am Markt, skaliert nach Dauer und unter Berücksichtigung von Effizienzverlusten. Die Berechnung erfolgt auf Basis von 5-minütigen Energiepreisen (bei Annahme eines Zyklus pro Tag) und FCAS-Contingency-Preisen.

Diese Methodik bedeutet, dass Batterien mehr als 100 % capture rate erreichen können, aus folgenden Gründen:

1. Batterien absolvieren einen Zyklus pro Tag (über dem Flottendurchschnitt von 0,8), können in der Praxis aber Zyklen priorisieren und bei Bedarf häufiger fahren.
2. FCAS-Regulierung ist nicht enthalten. In der Praxis ist das für die meisten großen Batterien aufgrund der geringen Marktgröße keine relevante Einnahmequelle.
3. Anlagen können durch Co-Optimierung verschiedener Dienste mehr als 100 % capture rate erzielen.

Schritt 1. Berechnung des maximalen potenziellen Umsatzes

Der potenzielle Umsatz einer Batterie basiert auf dem maximal möglichen Tageswert aus Energiehandel und FCAS Contingency. Die Sättigung der FCAS-Märkte bedeutet, dass der Energiehandel für Batterien meist den höheren Wert liefert. Ausnahmen sind gelegentliche Preisspitzen bei FCAS Contingency, die den Wert des Energiehandels übertreffen können.

Die Berechnung lässt sich wie folgt zusammenfassen:

• Handelspotenzial – Tageswert basierend auf effizienzbereinigten Spreads, skaliert nach Dauer (perfekte Voraussicht, 1 Zyklus pro Tag).
• FCAS-Potenzial – durchschnittlicher täglicher Gesamtwert der FCAS-Contingency, skaliert nach registrierter MW-Leistung.
• Tägliches Potenzial – Maximum aus den beiden obigen Werten. Das bedeutet, Anlagen können durch Co-Optimierung dieser beiden Dienste oder mit FCAS-Regulierung mehr als 100 % erreichen.

2. Marginal Loss Factors treffen Batterien fernab der Nachfragezentren besonders

Marginal Loss Factors (MLFs) im NEM berücksichtigen Verluste im Stromnetz. MLFs sinken, je weiter ein System von der Nachfrage entfernt ist, was wiederum dazu führt, dass einige Batterien durch den Handel geringere Werte erzielen.

3. Netzrestriktionen beeinflussen Batteriespeicher durch lokale Preisanpassungen

Netzrestriktionen können den Wert von Batterien mindern, indem sie verhindern, dass diese in einem bestimmten Intervall Strom abgeben. Diese Einschränkungen werden durch lokale Preisanpassungen umgesetzt, wodurch der lokale Preis die Einsatzplanung der Batterie beeinflusst.

Unsere Anpassungen konzentrieren sich darauf, wenn der lokale Preis auf -1.000 $/MWh oder darunter fällt. In diesem Fall ist die Batterie komplett am Export gehindert, beispielsweise bei Batterien in der Nähe von Canberra im April. Andere lokale Preisanpassungen berücksichtigen wir nicht. Sie verhindern nicht zwangsläufig den Export, erschweren aber durch erforderliches Re-Bidding die Optimierung.

4. Verträge verändern die handelbare Kapazität bestimmter Batterien

Einige Batterien verfügen über spezielle Nebenverträge mit den Bundesstaaten oder AEMO – insbesondere Hornsdale Power Reserve und Victorian Big Battery. Diese reduzieren die Leistung und Energiekapazität, die aktiv am Markt gehandelt werden kann, und senken somit das potenzielle Einkommen.

5. Verfügbarkeit trifft manche Batterien stärker als andere

Eine Batterie kann nur dann Erlöse erzielen, wenn sie betriebsbereit und handelbar ist. Ereignisse wie lokale Stromausfälle können eine Batterie komplett vom Netz nehmen. Auch technische Probleme können die verfügbare Leistung verringern und so die Verfügbarkeit teilweise einschränken.

Technische Verfügbarkeitsdaten sind nicht öffentlich zugänglich. Stattdessen nutzen wir Marktverfügbarkeits- und Energiezustandsdaten von AEMO, um einen Verfügbarkeitsfaktor für jede Einheit zu berechnen. Einige Einheiten wie Gannawarra waren besonders von teilweiser Verfügbarkeit betroffen, was ihre Handelsmöglichkeiten im Markt häufig einschränkte.

Sind diese Faktoren berücksichtigt, ergibt sich für jede Batterie das angepasste potenzielle Einkommen. Durch die Division dieses Wertes durch die tatsächlichen Erlöse berechnen wir eine adjusted capture rate, mit der sich die Performance vergleichen lässt.