Wie viel ist ein Batteriespeicher im Stromhandel wert? Das Start-up Re-Twin Energy hat eine KI-gestützte Software entwickelt, die diese zentrale Frage erstmals transparent, konsistent und projektspezifisch beantwortet. Mithilfe digitaler Zwillinge werden Batteriespeicher realitätsnah abgebildet und kontinuierlich im Strommarkt simuliert.
So lassen sich Wirtschaftlichkeit, Risiken und Betriebsstrategien über den gesamten Lebenszyklus hinweg fundiert bewerten. Im Interview mit Florian Heise, Co-Founder bei Re-Twin Energy, erfahren Sie mehr über die Plattform.
Mayur Andulkar, CEO von Re-Twin Energy, und ich haben die Firma erst vor etwa einem Jahr gegründet. Davor haben wir rund zweieinhalb Jahre bei einem Entwickler für grünen Wasserstoff zusammengearbeitet.
Bei unserem früheren Arbeitgeber sollten wir wirtschaftlich tragfähige H2-Projekte entwickeln. Diese Aufgabe war nicht leicht: Aufgrund der derzeit hohen Kosten für grünen Wasserstoff suchten wir nach zusätzlichen Erlösquellen. In einem technischen Setup mit Batteriespeichern kam uns die Idee, diese auch für den Stromhandel zu nutzen, um maximalen Profit zu generieren. Dafür mussten wir auch herausfinden, welchen wirtschaftlichen Wert ein Batteriespeicher im Stromhandel hat.
Die Analyse dieser Frage war komplex und zeitaufwendig. Antworten kamen entweder von Tradern mit wenig Transparenz oder von teuren Beratungen, die statische Daten lieferten. Trotzdem zeigte das, dass sich Batteriespeicher deutlich schneller und verlässlicher vermarkten lassen als Wasserstoffprojekte.
Mit diesen Erfahrungen entstand die Idee zu Re-Twin Energy: eine Softwarelösung, mit der Kunden digitale Zwillinge ihrer Batteriespeicher erstellen und selbstständig berechnen können, welchen Wert diese im Stromhandel haben.
Das Trader-Grade AI-Model ist das zentrale KI-Analysemodell innerhalb der Re-Twin-Energy-Plattform. Es verknüpft den digitalen Zwilling eines Batteriespeichers mit Marktdaten und optimiert auf dieser Basis die wirtschaftliche Fahrweise. Der digitale Zwilling bildet die Anlage mit all ihren technischen und betrieblichen Eigenschaften ab, während das KI-Modell die Marktmechaniken interpretiert und daraus die bestmögliche Handelsstrategie für die Analyse ableitet.
Der Virtuelle Handel ermöglicht es Kunden, den Strom ihrer Speicheranlage simuliert im Strommarkt zu handeln, ohne real am Markt teilzunehmen. Ziel ist es, transparent nachzuvollziehen, welche Erlöse mit einer bestimmten Anlage und Strategie im Markt erzielbar wären. Alle Annahmen, Schritte und Ergebnisse werden offengelegt.
Aus dem virtuellen Handel entsteht ein täglicher Benchmark-Datenpunkt. Kunden erhalten einen simulierten Handelsplan für den Folgetag sowie die Information, welchen Erlös dieser Plan tatsächlich erzielt hätte. Dieser Wert kann direkt mit der realen Performance eines beauftragten Traders verglichen werden. Der Benchmark definiert eine Mindestperformance, die ein Trader erreichen sollte, und schafft eine objektive Grundlage für die Performance-Bewertung.
Unsere Plattform beantwortet vor allem die Frage: Wie viel kann ein Batteriespeicher im Stromhandel verdienen? Die Antwort hängt von einer Vielzahl von Parametern ab. Dazu gehören technische Aspekte wie Konfiguration und Technologie, standortspezifische Faktoren wie Wetterbedingungen, Netzanschluss und Netzverfügbarkeit sowie marktbezogene Entscheidungen zu Handelsstrategien und Produkten. Hinzu kommt die individuelle Risikobereitschaft des Betreibers, die den Handelsansatz maßgeblich beeinflusst.
Diese Kombination aus so unterschiedlichen Parametern ist kaum zu überblicken und zu managen. Deshalb integriert unser KI-basiertes Modell alle relevanten Daten und liefert projektspezifische, belastbare Aussagen – statt pauschaler Schätzungen.
Ein weiterer Vorteil unserer Software ist die Berücksichtigung der Projektdynamik: Projektannahmen ändern sich zwischen Planung, Investitionsentscheidung und Betrieb. Unsere Software kann diese Änderungen schnell aufnehmen und den wirtschaftlichen Wert des Speichers laufend neu berechnen, ohne den Business Case jedes Mal händisch neu aufsetzen zu müssen.
Entwickler, Betreiber und Investoren wollen vor allem verstehen, in welche Speicherprojekte sich eine Investition tatsächlich lohnt und ob die gewählte Auslegung wirtschaftlich tragfähig ist. Es stimmt, dass die hierfür vorliegenden Bewertungen meist auf fragmentierten Analysen basieren. Das liegt zum einen daran, dass es langfristige Erlösprognosen von Beratungen gibt, die auf aktuellen Annahmen beruhen und eine Momentaufnahme der heutigen Sicht bis weit in die Zukunft darstellen. Zum anderen liefern Trader historische Erlöse aus vergleichbaren Projekten, basierend auf eigenen, nicht transparenten Methoden. Banken müssen diese unterschiedlichen Ansätze anschließend zu Szenarien wie High-, Base- und Low-Case zusammenführen.
Unsere Plattform ersetzt diese Fragmentierung durch eine einheitliche Methodik mit konsistenter Berechnungslogik über alle Zeithorizonte hinweg. Sie verknüpft einen langfristigen Business Case, historische Backtests auf Basis realer Marktdaten sowie eine kontinuierliche Marktsimulation über digitale Zwillinge. Dadurch wird transparent, welche Erlöse ein Speicher in der Vergangenheit erzielt hätte, welche Erlöse künftig realistisch sind und welche Erlöse aktuell erwirtschaftet werden – unabhängig vom Entwicklungsstand der Anlage. So erhalten Kunden eine ganzheitliche, praxisnahe und vergleichbare Bewertung der Wirtschaftlichkeit, ohne widersprüchliche Annahmen aus unterschiedlichen Quellen zusammenführen zu müssen.
Die KI-Services von Re-Twin Energy unterstützen beispielsweise Stadtwerke und regionale Energieversorger bei der Bewertung und Priorisierung ihrer Projektpipeline. Ein typischer Anwendungsfall ist die Frage, an welchen bestehenden PV-Anlagen die Ergänzung um einen Batteriespeicher wirtschaftlich sinnvoll ist.
In einem Kundenprojekt ergab sich kurzfristig die Information, dass der Netzanschluss asymmetrisch limitiert ist, also Einspeise- und Bezugsleistung unterschiedlich ausfallen. Diese Änderung konnte im Tool sofort als neues Szenario abgebildet werden. Das Ergebnis war eine deutliche Verschlechterung des Business Cases, sodass das Projekt unter die interne Zielrendite fiel.
Mithilfe unseres Tools können Projektteams solche Änderungen unmittelbar bewerten und ihre Ergebnisse fundiert in Entscheidungen einbringen. Dadurch werden Investitionsentscheidungen robuster und Fehleinschätzungen frühzeitig vermieden.
Der zentrale Unterschied liegt im kontinuierlichen Einsatz eines digitalen Zwillings über den gesamten Lebenszyklus des Batteriespeichers. Heute werden viele Speicherprojekte noch ausschließlich mit konventionellen Analysen geplant. Nach mehreren Jahren Betrieb fehlt da häufig eine fundierte, datenbasierte Grundlage, um veränderte Marktbedingungen, Alterungseffekte oder operative Entscheidungen systematisch zu bewerten.
Bei Re-Twin Energy wird der digitale Zwilling zunächst für Szenarioanalysen in der Planungsphase und später parallel zum realen Betrieb in Form von Live-Simulationen eingesetzt. Langfristig ermöglicht der digitale Zwilling risikofreie Experimente, etwa zur Bewertung alternativer Betriebsstrategien oder extremer Wetterbedingungen, ohne Eingriffe in die reale Anlage. Nach mehreren Jahren Betrieb entsteht so ein deutlich höheres Maß an Transparenz, Risikominimierung und Entscheidungsqualität, das mit rein konventionellen Ansätzen nicht erreichbar ist.