Warum kurzfristige Produktionsplanung schwieriger geworden ist als früher – und was man dagegen tun kann

Jede Stunde zählt in den heutigen Strommärkten. Mit kürzeren Gate-Closure-Zeiten, wetterbedingten Preisschwankungen und der Notwendigkeit, gleichzeitig an Day-Ahead-, Intraday- und mehreren Regelenergiemärkten teilzunehmen, war das Zeitfenster für die korrekte Erstellung Ihres Erzeugungsfahrplans noch nie enger – und die Kosten für Fehler noch nie höher.

Für Produktionsplaner und Energiemanager, die komplexe Multi-Asset-Portfolios betreiben, ist dies die tägliche Realität. Eine Wasserkraftkaskade mit eingeschränkten Wasserwertvorgaben, eine thermische Einheit mit Anfahrrampen-Beschränkungen, eine Batterie mit Ladezustandsgrenzen und ein Windpark mit unsicherer Einspeisung – jedes Asset folgt seiner eigenen Physik, seiner eigenen Marktlogik und seinen eigenen Verpflichtungen. All diese Assets gemeinsam zu optimieren, rechtzeitig vor Marktdeadlines, mit Daten aus verschiedenen Systemen und Tools, ist ein Problem, das Tabellenkalkulationen und Einzelasset-Modelle nie lösen sollten.

Die Lücke zwischen Planung und Wertschöpfung

Die Folgen einer fragmentierten kurzfristigen Planung kennt jeder, der schon einmal ein verpasstes Intraday-Fenster oder einen Regelenergie-Engpass erlebt hat. Wenn Produktionsplanung, Regelenergieeinsatz und Intraday-Reoptimierung in Silos ablaufen, verhält sich das Portfolio wie eine Ansammlung unabhängiger Teile statt wie ein koordiniertes System. Flexibilität wird nicht ausgeschöpft. Gebote sind nicht aufeinander abgestimmt. Ausgleichsvolumina steigen.

Die eigentliche Ursache ist oft kein Mangel an Fachwissen – sondern das Fehlen des richtigen Modells. Die meisten Legacy-Tools wurden für eine einfachere Marktstruktur entwickelt und optimieren eine einzelne Asset-Klasse oder einen einzelnen Markthorizont. Da Portfolios komplexer und Märkte fragmentierter geworden sind, wurden diese Tools gepatcht, durch manuelle Schritte ergänzt und mit Workarounds umgeben. Das Ergebnis ist ein Planungsprozess, der langsam, fehleranfällig und schwer skalierbar ist.

Das Ganze optimieren, nicht nur die Teile

Volue Smart Power behandelt die kurzfristige Produktionsplanung als ein einziges, einheitliches Optimierungsproblem. Anstatt separate Modelle für Wasserkraft, Thermik und Batterien zu betreiben und die Ergebnisse anschließend manuell abzugleichen, berechnet die Multi-Asset-Optimierungs-Engine von Smart Power – Optimal Multi Asset – koordinierte, umsetzbare Fahrpläne für das gesamte Portfolio in einem einzigen Durchlauf.

Das bedeutet, dass Wasserwerte gemeinsam mit dem Batterieladezustand berücksichtigt werden, thermische Rampenbeschränkungen neben Regelenergiepflichten eingehalten werden und das kombinierte Ergebnis einen Erzeugungsplan darstellt, der sowohl physisch ausführbar als auch finanziell optimiert ist. Für wasserkraftdominierte Portfolios mit komplexen Kaskadenstrukturen bringt der SHOP Connector das Wasserkraft-Optimierungsmodell von SINTEF ein und ermöglicht eine detaillierte Modellierung von Wasserflüssen, Reservoirständen und hydraulischen Abhängigkeiten zwischen Einheiten.

Das Ergebnis ist ein Fahrplan, der die Frage beantwortet, die Ihr Trading-Desk tatsächlich beantwortet haben möchte: Was ist – angesichts dessen, was wir jetzt wissen: Preise, Prognosen, Restriktionen und Regelenergieanforderungen – der beste Weg, diese Assets in den nächsten 24 bis 72 Stunden zu betreiben?

Planung, die mit dem Markt Schritt hält

Kurzfristige Optimierung ist keine einmalige tägliche Berechnung. Sie muss kontinuierlich laufen, wenn sich Preise aktualisieren, Prognosen ändern und Ereignisse eintreten. Das Automation Framework von Smart Power übernimmt dies, indem es Reoptimierungen ereignisbasiert auslöst – eine neue Preiskurve von der Börse, eine aktualisierte Windprognose, eine ÜNB-Meldung, eine Änderung der Asset-Verfügbarkeit – sodass der Erzeugungsfahrplan stets aktuelle Informationen widerspiegelt, ohne dass ein Planer jeden Durchlauf manuell anstoßen muss.

Für Asset-Eigentümer, die schnell reagierende Assets wie Batterien betreiben, ist dieses Maß an Automatisierung keine Option. Es ist eine Voraussetzung für eine effektive Teilnahme an Intraday- und Ausgleichsmärkten, wo Entscheidungen in Minuten, nicht in Stunden, getroffen werden müssen.

Praxisanwendung

NTE, ein norwegischer Produzent erneuerbarer Energien mit einer jährlichen Erzeugung von rund 4,8 TWh, nutzt Smart Power für die Produktionsplanung und Zufluss-Prognose in seinem Wasserkraftportfolio. Durch die Modellierung seiner Assets in Mesh – der objektbasierten Datenverwaltungsschicht von Smart Power – und die Anbindung automatisierter Workflows hat NTE eine Grundlage für eine genaue, datengestützte Fahrplanerstellung geschaffen, die mit der betrieblichen Komplexität skaliert (mehr erfahren).

„Die Datenstruktur ist entscheidend, da wir in neue Regelenergiemärkte und 15-Minuten-MTU eintreten, was die Optimierungskomplexität weiter erhöht. Smart Power, mit der MESH-Objektmodellierung als starker Grundlage, dem Automation Framework als ‚Spinne im Netz' und der MESH API, die uns mit externen Quellen verbindet, hat uns für die großen Marktveränderungen bereit gemacht, die gerade in diesem Moment umgesetzt werden."

Edvin Schubert, Produktionsplaner bei NTE.

Der Business Case

Für Multi-Asset-Erzeuger ist der finanzielle Nutzen einer besseren kurzfristigen Optimierung unmittelbar. Eine genauere Fahrplanerstellung bedeutet weniger Ausgleichsenergie-Exposition. Eine bessere Regelenergieeinsatzplanung bedeutet mehr Wertschöpfung aus flexiblen Assets. Koordinierte Multi-Asset-Optimierung bedeutet, dass das Portfolio näher an seinem theoretischen Maximum verdient als an seinem praktischen Durchschnitt.

Der Wechsel von isolierten Tools zu einem integrierten Optimierungsmodell ist kein Technologie-Upgrade um seiner selbst willen. Es ist die operative Grundlage, um in Märkten, die zunehmend Geschwindigkeit, Genauigkeit und Flexibilität belohnen, wettbewerbsfähig zu agieren.

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