Modo Energy hat eine Prognose für die Einnahmen aus Batteriespeichern im ERCOT entwickelt. Diese Prognose ermöglicht es Eigentümern, Betreibern, Entwicklern und Finanzierern von Batteriespeichern, die Erlöspotenziale bis 2050 zu verstehen.
Sie können Ihre Eingaben individuell anpassen, um Umsatzprognosen für Batterien unterschiedlicher Größe, Kapazität, Laufzeit und Standorte zu erhalten. So lassen sich Geschäftsmodelle einfach erstellen und auf Basis verschiedener Szenarien vergleichen. Erfahren Sie mehr und vereinbaren Sie jetzt ein Gespräch.
Doch wie funktioniert das Modell eigentlich?
Die Prognose besteht aus zwei Hauptkomponenten.
Zunächst simuliert das Produktionskostenmodell den optimalen wirtschaftlichen Einsatz der Erzeugung, um die Nachfrage zu decken. Dies geschieht im 15-Minuten-Takt – und das bis ins Jahr 2050.
Das Dispatch-Modell simuliert dann den Betrieb eines einzelnen Batteriespeichersystems. Dabei werden die Erlöse und Zyklenraten der Batterie berechnet.
Es ist entscheidend, die Annahmen zu verstehen, die die Prognose prägen – und die Strompreise (und letztlich die Erlöse aus Batteriespeichern) erzeugen.
Was ist das Produktionskostenmodell?
Das Produktionskostenmodell berechnet die Erzeugungsleistung nach Technologie und Standort, um die Energiepreise in jeder Region zu bestimmen. Parallel dazu wird die Beschaffung von Systemdienstleistungen (Ancillary Services) optimiert, um die gesamte Nachfrage – sowohl für Energie als auch für Systemdienstleistungen – zu minimalen Kosten für das System zu bedienen.
So entstehen Energie- und Systemdienstleistungspreise im 15-Minuten-Takt.
Ein Produktionskostenmodell benötigt verschiedene Eingaben, um rund um die Uhr Strompreise zu berechnen.
1) Langfristige Nachfrageprognose
Die langfristige Nachfrageprognose ist die wichtigste Eingabe auf der Nachfrageseite des Modells.
Sie bestimmt die gesamte benötigte Energiemenge im ERCOT für jeden 15-Minuten-Zeitraum.
ERCOT erstellt eine eigene Langfristprognose für die Netzlast, um die erwartete Nachfrage für die nächsten zehn Jahre zu bestimmen. Diese basiert auf historischen Wirtschafts- und Wetterdaten. Sie prognostiziert die stündliche Nachfrage – sowohl nach Region als auch nach Nachfrageart (inkl. Grundlast, flexible Lasten, Photovoltaik auf Dächern und Ladestationen für Elektrofahrzeuge).
In den letzten Monaten hat ERCOT diese Prognose überarbeitet – mit einem erwarteten Nachfragespitzenwert von rund 150 GW bis 2030.
Ein Großteil dieser Nachfrage ist jedoch potenziell flexibel und nicht-traditionell. Daher trägt sie möglicherweise nicht zur Spitzenlast während der sogenannten „Four Coincident Peak“-Perioden im Sommer bei. Zudem reicht die bis 2030 realistisch zu erwartende Erzeugungskapazität (laut ERCOTs Interconnection Queue) nicht aus, um dieses Lastwachstum zu unterstützen.
Deshalb stützt sich Modos langfristige Nachfrageprognose in erster Linie auf die vorherige Version der ERCOT-Langfristprognose und verlängert diese bis 2050 mit jährlichen Wachstumsraten. Die neue, überarbeitete Prognose von ERCOT fließt zusätzlich mit ambitionierteren Nachfrageannahmen in das Modell von Modo ein.
Die Prognose von Modo berücksichtigt außerdem die erwarteten Anforderungen an Systemdienstleistungen. ERCOT hat einen Datensatz zu prognostizierten Systemdienstleistungsanforderungen veröffentlicht, der stündliche Prognosen bis 2027 enthält. Modo Energy verlängert diesen Datensatz bis 2050, basierend auf den Annahmen des letzten Datenjahres.
2) Erzeugungskapazität
Die wichtigste Eingabe auf der Angebotsseite ist die Prognose der Erzeugungskapazität.
Sie bestimmt, wie viel Erzeugung im ERCOT installiert ist und wie sich diese auf die verschiedenen Technologien verteilt.
Die Prognose von Modo Energy zur Erzeugungskapazität ist eine Zusammenführung vieler Datensätze, darunter:
- EIA Monthly Electric Generator Inventory.
- ERCOT Interconnection Queue.
- 2023 Annual Energy Outlook (AEO – insbesondere Daten aus dem Szenario „Low Zero-Carbon Technology Cost“) der US Energy Information Administration (EIA).
Modos eigene Forschung zeigt jedoch, dass die üblichen Zeitpläne für den Netzanschluss länger dauern als prognostiziert. Daher nimmt das Modell an, dass Solaranlagen doppelt so lange benötigen wie im Interconnection Queue angegeben, Wind- und Batteriespeicheranlagen sogar dreimal so lange.
Welche weiteren Faktoren beeinflussen neben Angebot und Nachfrage die Wirtschaftlichkeit der prognostizierten Stromerzeugung?
3) Ausfälle
Das Produktionskostenmodell von Modo Energy prognostiziert auch geplante Wartungen und ungeplante Ausfälle.
Die Ausfallprognose von Modo basiert auf zwei Hauptdatenquellen (beide von ERCOT):
- 60-Tage-SCED-Erzeugungsressourcendaten – enthalten betriebliche Daten auf Anlagenebene.
- Monatlicher Ausblick auf die Versorgungssicherheit (MORA) – erfasst die Nennleistung (MW) jeder Erzeugungsressource.
Modo hat den telemetrierten Anlagenstatus aus den 60-Tage-SCED-Daten mit den im MORA-Bericht aufgeführten Nennleistungen abgeglichen. So können historische Ausfälle für jeden 15-Minuten-Zeitraum, standortspezifisch, nachvollzogen werden.
Diese Daten werden dann nach Technologieart aggregiert und ergeben einen Verfügbarkeitsprozentsatz für jede 15-Minuten-Periode der letzten drei Jahre. Diese prozentualen Ausfallpläne werden bis 2050 fortgeschrieben.
Wie werden diese Ausfälle in die prognostizierte Erzeugung integriert?
4) Kapazitätsfaktoren
Da die Erzeugung aus erneuerbaren Energien (Wind und Solar) schwankend ist, ist es entscheidend, die Leistung dieser Ressourcen standortgenau anhand der Wetterbedingungen zu modellieren.
Die Prognose von Modo Energy berücksichtigt die High Sustained Limits (HSLs) für jeden Standort im ERCOT über die Zeit. Für eine Ressource gibt der HSL ihre maximal mögliche Dauerleistung an – für eine abgeregelte Solar- oder Windanlage also die Leistung, die sie liefern könnte, wenn sie nicht abgeregelt würde.
Modo Energy verwendet das Wetterjahr 2022, um 15-Minuten-Kapazitätsfaktoren für Wind- und Solarstrom zu erstellen.
Modos Prognose kombiniert dieses Kapazitätsfaktormodell mit dem Modell zur Erzeugungskapazität, um die zukünftige Wind- und Solarstromerzeugung in allen Regionen bis 2050 abzuschätzen.
Das Kapazitätsfaktormodell berücksichtigt jedoch keine Abregelungen. Es berechnet stattdessen das gesamte Erzeugungspotenzial je Zeitraum. Die Verwendung eines einzelnen Wetterjahres bietet zwar einen nützlichen Ausgangspunkt, erfasst jedoch nicht alle Extremwetterszenarien.
5) Rohstoffpreise
Schließlich stützt sich das Produktionskostenmodell von Modo Energy auf Annahmen zu Rohstoffpreisen, um die Kosten der Energieerzeugung für jede Technologie angemessen abzubilden. Dies beeinflusst die Reihenfolge im Angebotsstapel und damit die Strompreise.
Diese Rohstoffpreise sind entscheidend für die Modellierung konventioneller Kraftwerke. Die Preise für Erdgas und Kohle stammen aus dem 2023 Annual Energy Outlook (AEO).
Für Kernkraftwerke werden keine Annahmen zu Brennstoff- oder Uranpreisen getroffen. Es wird jedoch davon ausgegangen, dass diese niedrig genug sind, damit die Anlagen rund um die Uhr laufen und als Preisnehmer agieren.
Auch für Braunkohlekraftwerke wird ein Brennstoffpreis von -5 $/MWh angenommen, damit diese Anlagen als Preisnehmer auftreten. Denn die drei aktuell im ERCOT betriebenen Braunkohlekraftwerke verhalten sich durchgehend so.
Wie beeinflusst das Produktionskostenmodell die Erlöse aus Batteriespeichern?
Das Produktionskostenmodell von Modo Energy ermöglicht es Abonnenten der Prognose, für jeden 15-Minuten-Zeitraum bis 2050 folgende Ergebnisse einzusehen:
- Spitzenlast (GW)
- Gesamtnachfrage (TWh)
- Implizite Brennstoffkosten ($/MWh)
- Erzeugungskapazität (GW)
- Erzeugung nach Technologie (TWh)
Zusätzlich werden Energiepreise ($/MWh) für dieselben Zeiträume für jede Region im ERCOT berechnet.
All diese Ergebnisse fließen schließlich in das Dispatch-Modell von Modo Energy ein. Dieses simuliert die hypothetische Performance eines Batteriespeichersystems – je nach individuellen Spezifikationen wie Größe, Laufzeit und Standort.
Weitere Details finden Sie in der vollständigen Dokumentation zur Prognose.
Wenn Sie mehr über die ERCOT-Prognose von Modo Energy zu Batteriespeichererlösen erfahren möchten, vereinbaren Sie noch heute ein Gespräch.
