Wie Batteriespeicher die Kosten für die Versorgungssicherheit in Deutschland senken können

Das deutsche Stromnetz steht vor einer entscheidenden Übergangsphase, da das Land bis 2045 anstrebt, Treibhausgasneutral zu sein. Gleichzeitig schrumpft der konventionelle Kraftwerkspark: Die letzten drei deutschen Kernkraftwerke wurden am 15. April 2023 abgeschaltet, und das Kohleausstiegsgesetz sieht vor, dass das letzte Kohlekraftwerk spätestens 2038 stillgelegt wird.

Die politischen Ziele deuten auf ein bis 2030 noch stärker von intermittierenden erneuerbaren Energien dominiertes Stromnetz hin. Gemäß dem Erneuerbare-Energien-Gesetz (EEG) 2023 strebt Deutschland an, bis 2030 mindestens 80 % des Bruttostromverbrauchs aus erneuerbaren Energien zu decken, mit einem Ausbauplan von 215 GW Solar-PV und 115 GW Onshore-Windkraft (neben weiteren Erneuerbaren, wie Biomasse, Wasserkraft und Offshore-Windkraft etc.). Da die wetterabhängige Erzeugung zunimmt und die Grundlastkapazität aus fossilen Brennstoffen   abnimmt, entsteht die Herausforderung, die Versorgungssicherheit in Zeiten geringer Verfügbarkeit erneuerbarer Energien aufrechtzuerhalten, was den Bedarf an zuverlässig regelbarer Kapazität erhöht.

Im Januar 2026 gab das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWE) eine Grundsatzvereinbarung mit der Europäischen Kommission über zentrale Parameter zur Umsetzung der Kraftwerksstrategie bekannt. Parallel dazu hat der Bundestag Pläne vorgestellt, auf einen technologieneutralen Kapazitätsmechanismus hinzuarbeiten, der bis 2028 einsatzbereit sein soll.

Vor diesem Hintergrund untersuchen wir in diesem Beitrag, welchen Einfluss Batteriespeicher (BESS) auf die Kosten der regelbaren Kapazitäten haben könnten, die zur Gewährleistung der Versorgungssicherheit in einem deutschen Stromnetz mit einem hohen Anteil an erneuerbaren Energien erforderlich sind.

Methodik

Wir wenden ein Kapazitätsausgleichsmodell an, um die Residuallast und damit die erforderliche regelbare Kapazität mit und ohne Batteriespeicher (BESS) unterschiedlicher Laufzeiten im Mix der regelbaren Kapazitäten zu berechnen. Das Modell basiert auf dem Open-Source-Optimierungsframework „Dunkelflaute Dashboard“ von ECO STOR und bildet ein deutsches System im Jahr 2030 ab, dessen Ausbau der erneuerbaren Energien an den Zielen des EEG 2023 ausgerichtet ist.

Das Modell nutzt historische Wetter- und Nachfragedaten aus fünf Jahren (2020–2024). Diese Daten werden verwendet, um PV, Onshore-Wind und Offshore-Wind-Produktionsprofile sowie Nachfrageprofile zu erstellen, wobei die Energiemengen auf die Ausbauziele für 2030 normiert sind. Die Residuallast wird dabei definiert als Last abzüglich der Produktion aus erneuerbaren Energien, wobei die Grundlast durch Biomasse und Wasserkraft bereitgestellt wird.

Wir modellieren dies mit Hilfe einer Sensitivitätsanalyse, bei der die feste Kapazität ausschließlich von Gaskraftwerken bereitgestellt wird, sowie mehrere Sensitivitätsanalysen mit einer Mischung aus Gaskraftwerken und BESS. In den Sensitivitätsanalysen mit einer Mischung aus Gas und BESS wird der Batterieeinsatz optimiert, um die Spitzenrestlast und damit die erforderliche Gaskapazität zu reduzieren. Die installierte BESS-Leistung ist fest; nur die Ausspeicherdauer wird in 2-Stunden-Schritten zwischen 2 und 10 Stunden variiert. Die Analyse konzentriert sich auf das deutsche System; grenzüberschreitende Stromflüsse und interne Netzengpässe werden nicht modelliert. Daher erfasst die Analyse den Adäquanzwert von Speichern, spiegelt jedoch keine potenziellen zusätzlichen Systemvorteile von Speichern in Gebieten mit Übertragungsengpässen wider, wie z. B. die Reduzierung von Einspeisebeschränkungen und Redispatch-Volumen. Obwohl Netzengpässe nicht explizit modelliert wurden, lässt die hohe Redispatch-Relevanz in Deutschland vermuten, dass der reale Systemnutzen von BESS noch über den hier berechneten Werten liegt.

Zu den wichtigsten Voraussetzungen für die Versorgungssicherheit zählen die zur Deckung der Residuallast erforderliche feste Kapazität, die von dieser Kapazität gelieferte Energie sowie das Ausmaß, in dem BESS die Kapazität von Gaskraftwerken verdrängt. Anhand dieser Ergebnisse berechnen wir eine „All-in“-Kennzahl für die jährlichen Kosten, die die annualisierte Amortisation der Investitionskosten, die fixen Betriebs- und Wartungskosten sowie die variablen Kosten (Brennstoff- und Ladekosten) umfasst. Diese Kennzahl bildet die volkswirtschaftlichen Gesamtkosten ab, die für den Neubau und Betrieb der benötigten Kapazitäten anfallen. Sie ist nicht als Prognose für zukünftige Vertragszahlungen im Rahmen der Kraftwerksstrategie oder eines Kapazitätsmarktes gedacht, da neu gebaute Anlagen voraussichtlich an den üblichen Markteinnahmen teilnehmen werden. Wir konzentrieren uns daher auf die relativen Kostenauswirkungen der Einführung von BESS in den regelbaren Kraftwerkspark.

Die Brennstoffkosten in der Modellierung basieren auf einem Gaspreis von 32 €/MWh (niederländisches TTF-Niveau Anfang 2026) und einem CO₂-Preis von 126 €/tCO₂, was den veröffentlichten EU-ETS-Prognosen für 2030 entspricht.

Ergebnisse: Szenario „Batterieeinsatz“

In dem Modell glättet der Batteriespeicher in erster Linie Spitzen in der Residuallast. Er lädt sich in Zeiten mit einem Überschuss an erneuerbaren Energien und geringer Residuallast auf und entlädt sich in den Stunden mit der höchsten Residuallast. Wir quantifizieren, wie effektiv der Batteriespeicher die erforderliche Regelleistung reduziert, indem wir die effektive Lastübertragungskapazität (ELCC) heranziehen, die angibt, welchen Anteil an absolut zuverlässiger Kapazität BESS-Systeme ersetzen können.

Die ELCC steigt mit größer werdenden Speicherdauer an – zunächst schnell und dann mit abnehmenden Erträgen – von 57 % bei 2-Stunden-Systemen auf 88 % bei 6-Stunden-Systemen, dann auf 97 % und 100 % bei 8- und 10-Stunden-Systemen. Dies liegt darin begründet, dass Systeme mit längerer Laufzeit die Entladung über Perioden mit hoher Residuallast aufrechterhalten können, die Systeme mit kürzerer Laufzeit nicht vollständig abdecken können. Ein ELCC von 100 % bedeutet, dass jedes Megawatt installierter BESS-Leistung im Versorgungssicherheitsmodell denselben Beitrag zur Grundlastkapazität leistet wie ein Megawatt vollständig zuverlässiger Erzeugung; dies bedeutet nicht, dass der Speicher den gesamten Spitzenbedarf deckt.

Diese ELCC-Ergebnisse sind der Durchschnitt über die fünf untersuchten Betrachtungsjahre. Wichtig ist, dass die Systeme mit der längsten Laufzeit über die gesamte Stichprobe hinweg konsistente Ergebnisse zeigen: Der 10-Stunden-ELCC erreicht in allen fünf Jahren 100 %, während der 8-Stunden-ELCC in jedem Jahr über 90 % bleibt. Kürzere Laufzeiten weisen größere Schwankungen abhängig von den meteorologischen Gegebenheiten in den unterschiedlichen Betrachtungsjahren auf.

Der ELCC beeinflusst den wirtschaftlichen Wert der Speicherdauer. Im Fall von Erdgas stabilisieren sich die daraus resultierenden Kosteneinsparungen bei einer Dauer von etwa 8 Stunden (Abbildung 2); bei kostenintensiveren Brennstoffen wie Wasserstoff      steigt die wirtschaftliche Attraktivität einer verlängerten Dauer (Abbildung 3).

Ergebnisse: Szenario „Erdgas“

Zunächst berechnen wir die Adäquanzkosten für die Deckung der gesamten Residuallast durch Erdgas-Kraftwerke und lassen dann BESS einen Teil dieser Gaskapazität ersetzen, um die Kostendifferenz zu quantifizieren.

Der Einsatz von BESS senkt die Deckungskosten pro kW beschaffter sicherer Kapazität, wobei die Einsparungen mit zunehmender Laufzeit steigen. Bei BESS mit einer Laufzeit von 2 Stunden beträgt die Kosteneinsparung pro kW beschaffter sicherer Kapazität etwa 7 €/kW pro Jahr und steigt bei BESS mit einer Laufzeit von 8 Stunden auf etwa 12 €/kW pro Jahr. In Prozent ausgedrückt entspricht dies einer Senkung der Gesamtkosten für die Versorgungssicherheit um 1,5 % (2 Stunden) bis 2,6 % (8 Stunden) im Vergleich zum Referenzszenario, das ausschließlich auf Erdgas setzt.

Für die 12 GW an gesicherter Kapazität, die im Rahmen der Kraftwerksstrategie beschafft werden sollen, entspricht dies jährlichen Einsparungen von etwa 90 Mio. € pro Jahr (2 Stunden) bis 140 Mio. € pro Jahr (8 Stunden). Zwischen 2030 und 2050, also durchaus innerhalb der Lebensdauer moderner BESS-Systeme, entspricht dies im Vergleich zum reinen Gas-Szenario (unter den heute üblichen Finanzierungsannahmen) eingesparten Kosten für die Versorgungssicherheit in der Größenordnung von 2 bis 3 Milliarden Euro.

Diese Einsparungen wären, obwohl prozentual gesehen bescheiden, in einem Rahmenwerk für die Beschaffung von Versorgungssicherheit von erheblicher Bedeutung. Eine Reduzierung um rund 12 €/kW pro Jahr stellt einen bedeutenden Anteil der typischen Kapazitätsvergütungsniveaus dar, die auf europäischen Kapazitätsmärkten beobachtet werden, und deutet darauf hin, dass eine kostenminimierende Versorgungssicherheitsstrategie für Deutschland wahrscheinlich ein Portfolio aus konventioneller Gaskapazität und mehrstündigen BESS umfassen wird. Wenn die Brennstoffpreise steigen oder volatiler werden, steigt der wirtschaftliche Wert der Speicherung weiter an – eine Dynamik, die in der nachstehenden Sensitivitätsanalyse „Wasserstoff-zu-Strom“ untersucht wird.

Ergebnisse: Szenario „Wasserstoff-zu-Strom kombiniert mit BESS“

Deutschland strebt an, bis 2045 klimaneutral zu werden. Bis dahin sollen Gaskraftwerke, die im Rahmen der Kraftwerksstrategie und nachfolgender Kapazitätsmärkte beschafft wurden, mit CO₂-freien Wasserstoffquellen wie blauem Wasserstoff (Dampfreformierung mit CO₂-Abscheidung) oder grünem Wasserstoff (Elektrolyse mit erneuerbaren Energien) betrieben werden. Das BMWE erwartet, dass dieser Wechsel 2035 stattfinden wird.

Wasserstoff ist deutlich teurer als Erdgas, sodass diese Energiewende erhebliche Auswirkungen auf die Versorgungssicherungskosten und damit auf den potenziellen Wert der Einbeziehung von BESS hat. Wir prüfen dies, indem wir eine Obergrenze für die Wasserstoffkosten bis 2030 von 5,5 €/kg (dem unteren Ende der aktuellen Produktionskosten für grünen Wasserstoff ) und eine Untergrenze von 4,0 €/kg (entsprechend den aktuellen Kosten für die Produktion von grauem Wasserstoff) zugrunde legen.

Das Ergebnis ist, dass BESS in diesem, von deutlich höheren Brennstoffkosten geprägten, Szenario deutlich an Wert gewinnt. An der Untergrenze senkt BESS die Versorgungssicherungskosten um 18 €/kW pro Jahr (2-Stunden) bis 42 €/kW pro Jahr (8-Stunden und 10-Stunden). An der Obergrenze beläuft sich dieser Wert auf 25 €/kW pro Jahr (2-Stunden) bis 63 €/kW pro Jahr (10-Stunden), was darauf hindeutet, dass die gestiegenen Wasserstoffkosten nun den Anstieg der Investitionskosten (CAPEX) von 8-Stunden- auf 10-Stunden-BESS ausgleichen.

Prozentual entspricht dies einer Kostensenkung von 1,9 % bis 4,4 % im Vergleich zu reiner Wasserstoffnutzung am unteren Ende und von 2,0 % bis 4,9 % am oberen Ende.

Bei einer festen Kapazität von 12 GW entspricht dies einer jährlichen Kosteneinsparung von 220 bis 500 Millionen Euro (untere Grenze) und 300 bis 750 Millionen Euro (obere Grenze). Zusätzlich zu ihrem Wert im Erdgas-Szenario dienen BESS mit längerer Laufzeit als wirksame Absicherung gegen das Wasserstoffpreisrisiko.

Fazit:

Deutschlands Energiewende wird vor allem daran gemessen, ob es gelingt, die Versorgungssicherheit bei möglichst geringen Kosten aufrechtzuerhalten, während der Anteil erneuerbarer Energien steigt und die konventionellen Kapazitäten aus dem Markt gedrängt werden. Diese Analyse zeigt, dass BESS mit einer Speicherdauer von mehreren Stunden die Kosten für die Deckung des Versorgungsbedarfs erheblich senken, indem sie den Bedarf an regelbaren Gaskapazitäten verringern und die Anfälligkeit gegenüber hohen und ungewissen Brennstoffkosten reduzieren. Die Schlussfolgerung für die Gestaltung der Beschaffung ist klar: Die Einbeziehung von BESS mit längerer Speicherdauer neben Gas ist ein „Least-Regrets“-Ansatz zur Senkung  der Kosten für die Versorgungssicherheit und sollte gerade in Anbetracht der aktuellen Konflikte entlang der Lieferketten für fossile Energieträger politisch sowie regulatorisch Beachtung finden.

Verfasst von Sam Secher und Andrew Pimm.

Sam Secher ist System Modelling Engineer bei Envision Energy und arbeitet an der Modellierung von Batteriespeichern. Er verfügt über Erfahrung in den Bereichen Strommarktpolitik, Systemplanung und Investitionsberatung.
Dr. Andrew Pimm ist Head of Modelling and Simulations bei Envision Energy und leitet die Entwicklung von Tools für Systemauslegung, Leistungsgarantien und Simulationsanalysen.