Von der Excel-Planung zur datengetriebenen Speicherstrategie: Wie Software die Wirtschaftlichkeit von BESS-Projekten neu definiert

Der Markt für Battery Energy Storage Systems (BESS) befindet sich in Deutschland in einer dynamischen Entwicklungsphase. Getrieben von der Energiewende, der zunehmenden Volatilität an den Strommärkten und dem wachsenden Bedarf an Flexibilität rücken Speicherprojekte immer stärker in den Fokus von Industrie, Projektentwicklern und Investoren. Gerade im Behind-the-Meter-Bereich (BtM) gelten Batteriespeicher zunehmend nicht mehr nur als technologische Ergänzung, sondern als wirtschaftlich relevante Infrastruktur, mit der sich Lastspitzen kappen, Energiebezugskosten senken, Eigenverbrauchsquoten erhöhen und zusätzliche Flexibilitätspotenziale erschließen lassen.

Gleichzeitig steigt mit der Attraktivität des Marktes auch die Komplexität der Projektbewertung. Denn die Wirtschaftlichkeit eines Speichers hängt längst nicht mehr nur von Investitionskosten und groben Zyklenannahmen ab. Entscheidend sind vielmehr eine präzise Abbildung realer Lastprofile, tarifförmiger Stromkosten, regulatorischer Rahmenbedingungen, technischer Restriktionen und der Frage, wie verschiedene Optimierungsziele im laufenden Betrieb miteinander konkurrieren. Klassische Excel-Modelle stoßen dabei zunehmend an ihre Grenzen: Sie können operative Realität, Unsicherheiten und die Wechselwirkungen zwischen PV, Batterie, Tarifstruktur und Vermarktungsoptionen oft nur unzureichend abbilden.

Vor diesem Hintergrund gewinnt datengetriebene Software für die Auslegung und Wirtschaftlichkeitsbewertung von Speicherprojekten an strategischer Bedeutung. Sie verspricht nicht nur realistischere Prognosen, sondern auch eine fundiertere Entscheidungsgrundlage für Investoren, Betreiber und Unternehmen. Welche Risiken derzeit besonders relevant sind, wie moderne Optimierungsmodelle mit Unsicherheit umgehen und worauf es bei der Bankability von BESS-Projekten heute wirklich ankommt, erläutert Julius Schärdinger von Orkestra im folgenden Interview.

Der deutsche Markt verzeichnet derzeit eine enorme Pipeline an Speicherprojekten. Wo sehen Sie aktuell die größten wirtschaftlichen Risiken bei BESS-Investitionen?
"Im BtM-Bereich liegen die größten Risiken in der Tarif- und Regulatorikunsicherheit sowie in falschen Annahmen über das tatsächliche Lastverhalten und die realen Betriebsrestriktionen. Hier ist es wichtig, immer mit den aktuellen Daten & Netzentgelten zu arbeiten und die Änderungen der Subventionierungen im Auge zu behalten."

Wie verändert die zunehmende Preisvolatilität an den Strommärkten die strategische Auslegung von Speicherprojekten?
"Steigende Volatilität erhöht den Nutzen von BESS im BtM-Speichern, aber nur, wenn konkurrierende Ziele intelligent optimiert werden. Leistungspreise reduzieren, Energiebezugskosten senken (zeitvariable), PV-Eigenverbrauch erhöhen, Backup gewährleisten, gegebenenfalls Flexibilität vermarkten: Wer diese Ziele isoliert betrachtet, lässt erhebliches Potenzial liegen. Das Batteriekontrollprofil muss finanziell abwägen, welche Aktivitäten für den Kunden am wirtschaftlichsten sind."

Wie unterscheiden sich datengetriebene Optimierungsmodelle von klassischen Excel-basierten Wirtschaftlichkeitsrechnungen – insbesondere bei komplexen Erlösstrukturen?
"Excel ist oft statisch. Ein paar Annahmen zu Peak-Reduktion und Zyklen pro Tag. Was dabei verloren geht, ist die operative Realität: variable Lastspitzen, unterschiedliche Tarifbausteine, Feiertage und zum Beispiel Mindest-SoC für Betriebssicherheit werden nicht genau genug abgebildet oder gar nicht."

"Datengetriebene Modelle sind operativ. Sie rechnen stündlich/viertelstündlich nicht nur 'was wäre gut', sondern was ist im Betrieb realistisch, unter Berücksichtigung von Netzanschlusslimits, maximalen Laständerungen, Wirkungsgraden, Batterieeffizienz, entsprechende C-Raten und Degradation."

"Wichtig ist es hier auch die komplexen Savings-Strukturen zu betrachten. BtM hat 'Erlöse' als vermiedene Kosten: Leistungspreise, Energiepreise und Netzentgeltlogiken. Leistungsstarke Softwaremodelle können all diese Potenziale gleichzeitig optimieren. Ein gutes Modell optimiert all das simultan statt linear und stellt sicher, dass keine Chancen ungenutzt bleiben, nur so kann der maximale Mehrwert für den Kunden und die maximal grösste Anlage/Batterie ermittelt werden, da PV, Batterie und Tarife sich gegenseitig beeinflussen. Excel liefert eine einmalige, lineare Hochrechnung, was häufig dazu führt, dass man nicht beim optimalen Ergebnis für den Kunden landet."

Wie gehen Sie in Ihren Modellen mit Unsicherheiten um, etwa bei Preisannahmen, regulatorischen Änderungen oder Marktmechanismen?
"Unsicherheiten sind ein wichtiges Thema in der Wirtschaftlichkeitsmodellierung und wir gehen damit auf zwei Ebenen um. Zum einen übernehmen wir beim Backtesting (Lastgang oder Historische Preiskurven) per Default nur 80% der Einsparungspotenziale in die Wirtschaftlichkeitsbetrachtung. Was aber von den Orkestra Nutzern entsprechend adaptiert werden kann. Darüber hinaus können Orkestra-Nutzer eigene Marktdaten und Preis-Forecasts direkt in die Plattform hochladen. So lässt sich die Modellierung auf Basis von Experteneinschätzungen durchführen."

Welche Kennzahlen sind aus Sicht von Investoren heute entscheidend für die Bankability von Speicherprojekten (z. B. IRR, DSCR, P50/P90)?
"Die meisten Investoren schauen primär auf Net Present Value, Amortisationszeitraum und Budget. Die Verlässlichkeit des NPV steht und fällt mit der Datenqualität: Wer die realen Stromkosten und die Struktur der Stromrechnung nicht sauber abbildet, riskiert erhebliche Abweichungen zwischen Prognose und tatsächlicher Performance.

Wie wichtig ist eine realistische Abbildung von Batteriealterung, Zyklenstrategie und Betriebsrestriktionen für langfristige Renditeprognosen?
"Eine Batterie bei 425 Euro pro Kilowattstunde Anschaffungskosten ist rentabel - IRR über 10 Prozent – wenn sie täglich einen Zyklus mit mindestens 18 Cent pro Kilowattstunde Gewinn realisiert. Jeden Tag. Über die gesamte Lebenszeit. Wer Degradation und Betriebsrestriktionen nicht sauber modelliert, überschätzt die Rendite systematisch und das rächt sich über Jahre.

Welche Rolle spielt Co-Location mit PV oder Wind im aktuellen deutschen Markt – strategischer Vorteil oder zusätzliche Komplexität?
"Diese Projekte sind in Deutschland aktuell vor allem attraktiv, da die Netzanschlüsse schon bestehen oder bereits genehmigt sind und der Business Case von Volleinspeiseanlagen zunehmend schwieriger wird."

Wo sehen Sie regulatorischen Anpassungsbedarf, damit der Speicherhochlauf in Deutschland wirtschaftlich und systemisch sinnvoll gestaltet werden kann?
"BtM-Speicher können schnell skalieren, aber nur wenn die Regulierung standardisiert, planbar und digital messbar wird, durch Planungssicherheit bei Netzentgelt-/Leistungspreislogiken, damit Investitionen nicht durch kurzfristige Änderungen entwertet werden und Klare Regeln für Partizipation einer Behind the meter Batterie am Großhandelsmarkt oder zur Flexibilitätsvermarktung aus BtM, damit zusätzliche Erlösquellen möglich werden."

Über Julius Schärdinger

Julius bringt über 15 Jahre Erfahrung im Bereich erneuerbare Energien mit. Von Solar bis hin zu Batteriespeichersystemen. Vor seinem Einstieg bei Orkestra im Jahr 2025 war er für einen rasant wachsenden Batteriespeicher-Hersteller tätig und kennt die Herausforderungen rund um Gewerbespeicher aus erster Hand: komplexe Tarifstrukturen, atypische Netznutzung und Wirtschaftlichkeitsanalysen, die eine fundierte Entscheidungsgrundlage schaffen müssen. Julius weiß genau, wo der Schuh drückt, denn er hat diese Hürden selbst erlebt und gemeistert.