Die Batterien lernen, im Voraus auf den Energiepreis zu reagieren.

Eine an den Strommarkt angeschlossene Batterie weiß niemals mit Sicherheit, wie viel die Energie in zehn Minuten wert sein wird. Sie weiß auch nicht, wie viel es für sie lohnenswert ist, einen Teil davon als Reserve zu halten. Das ist das Problem, mit dem stochastische Steuerungssysteme konfrontiert sind, die dazu dienen, zu entscheiden, wann eine Speichereinheit in intraday-Märkten aufgeladen und entladen werden soll – dort ändern sich die Preise bis zu wenigen Minuten vor der Energielieferung ständig.

Das Thema betrifft eng den Bereich der Elektroautos, obwohl die Grundforschung sich auf stationäre Speichersysteme und nicht auf Fahrzeuge konzentriert. Die gleichen Entscheidungslogiken unter Unsicherheit finden jedoch zunehmend Anwendung in der Verwaltung von Firmenflotten sowie in Projekten zur intelligenten Ladung, bei denen jede Ladesäule wiederum zu einer kleinen Energiereserve wird, die optimiert werden muss.

Stochastische Steuerung in der Praxis erklärt

Die stochastische Steuerung ist eine Methode, bei der Entscheidungen unter expliziter Berücksichtigung dessen getroffen werden, was nicht mit Sicherheit bekannt ist – wie beispielsweise der Energiepreis in 15 Minuten. Anstatt auf ein einzelnes vorhergesagtes Szenario zu setzen, werden mehrere mögliche Ergebnisse berechnet. Anschließend wird die Maßnahme gewählt, die im Durchschnitt am besten funktioniert, wobei ein gemessenes Risiko in Kauf genommen wird.

Durch die stochastische Steuerung werden die Lade- und Entladevorgänge der Batterien je nach Energiepreisen optimiert.

Bild von: Motor1 Italia visual (kI-gestützt)

In kontinuierlichen Intraday-Märkten, bei denen der Stromaustausch nahezu in Echtzeit bis kurz vor die physische Lieferung stattfindet, hilft dieser Ansatz dabei zu entscheiden, ob die gespeicherte Energie sofort verkauft werden soll oder auf einen besseren Preis gewartet werden muss. Die entscheidende Variable ist der Ladezustand der Batterie. Jede heutige Entscheidung beeinflusst den Handlungsspielraum von morgen.

Der Europäische Wirtschafts- und Sozialausschuss hat im am 20. Oktober 2026 veröffentlichten Stellungnahme die Speicherung als Systeminfrastruktur eingestuft. Die beschriebenen Zeithorizonte reichen von einer Reaktion in wenigen Sekunden bis zum Energietransfer zwischen verschiedenen Intraday-Phasen bis hin zu mehrtägigen oder saisonalen Reserven. In diesem mittleren Zeitrahmen zeigt die stochastische Steuerung ihren praktischen Wert.

Was ändert sich für Ladevorgänge und Flotten?

Unternehmensflotten, die Dutzende von Fahrzeugen an derselben Ladestation aufladen, stehen in ähnlicher Weise, wenn auch in geringerem Maße, vor diesem Problem. Sie müssen erkennen, wann es sinnvoll ist zu laden und wann die in den Fahrzeugen gespeicherte Energie wieder verkauft oder zur Deckung von Spitzenverbrauch genutzt werden kann. Dies ist das Prinzip hinter der bidirektionalen Ladeung zur Stabilisierung des Stromnetzes.

Am 20. Mai 2026 haben zwei Expertengruppen der Europäischen Kommission zusammen mit der Europäischen Koalition für bidirektionale Ladeung Empfehlungen vorgelegt, um den Austausch der für intelligente Ladevorgänge und Energieflexibilität notwendigen Daten zu vereinfachen – ein Rahmen, der Elektrofahrzeuge, Wärmepumpen und stationäre Speichersysteme umfasst. Ohne zuverlässige Daten zum Ladezustand und zu den Preisen kann jedoch kein stochastischer Algorithmus gut funktionieren.

Durch die Verordnung (EU) 2026/256, die am 9. April 2026 in Kraft tritt, wird gefordert, dass Transaktionen im Bereich Lieferung oder Speicherung von Elektrizität oder Gas an eine einzelne Verbraeinheit mit einer technischen Kapazität von mindestens 600 GWh pro Jahr alle sechs Monate gemeldet werden, sofern sie nicht auf einem organisierten Markt abgeschlossen werden. Die Vorschrift gilt für Betreiber großer Anlagen und nicht für einzelne Eigentümer von Elektrofahrzeugen. Dieser regulatorische Baustein trägt jedoch dazu bei, die Datenerfassungsinfrastruktur aufzubauen, auf der auch zukünftige Anwendungen für Fuhrparks beruhen werden.

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