Hallo zusammen,
in der letzten Folge wurde angekündigt, dass ihr euch im neuen Jahr dem Thema bidirektionales Laden (V2G) widmen wollt. Das ist ein extrem relevantes Thema, da die Batterien der E-Autos als riesiger dezentraler Speicher dienen können.
Ich möchte jedoch anregen, dieses Thema nicht isoliert aus Nutzersicht („Geld verdienen mit dem Auto“) zu betrachten, sondern zwingend mit der Diskussion über das Strommarktdesign (Stichwort: Bidding Zone Review) zu verknüpfen. Ohne passende Preissignale droht die massenhafte Flexibilität von E-Autos nämlich, die Systemkosten eher zu treiben als zu senken.
1. Das Kernproblem: Systemdienlich ist nicht gleich Netzdienlich
In der aktuellen Debatte wird oft angenommen, dass eine Reaktion auf den Börsenstrompreis automatisch gut für das System ist. Das ist in der einheitlichen deutschen Gebotszone („Kupferplatte“) jedoch oft ein Trugschluss.
- Systemdienlich (Markt): Das Auto lädt, wenn der Börsenstrompreis niedrig oder negativ ist (z. B. viel Wind im Norden). Das ist bilanziell korrekt.
- Netzdienlich (Physik): Das Auto lädt nur dann, wenn das Netz den Strom auch tatsächlich zum Fahrzeug transportieren kann.
Das Paradoxon:
Wenn im Norden viel Wind weht, sinkt der Börsenpreis in ganz Deutschland. V2G-Flotten im Süden (z. B. Bayern) erhalten dadurch ein starkes ökonomisches Signal zu laden. Physikalisch sind die Nord-Süd-Leitungen zu diesen Zeitpunkten aber oft bereits ausgelastet.
Die Folge: Die zusätzliche, preisgetriebene Last im Süden verschärft den Engpass („induzierter Engpass“). Dies erzwingt teuren Redispatch: Windräder im Norden müssen abgeregelt und fossile Kraftwerke im Süden hochgefahren werden.
Studien zeigen, dass eine rein am Einheitspreis orientierte V2G-Steuerung die Redispatch-Kosten sogar erhöhen kann. Werden die Autos hingegen netzdienlich eingesetzt, lassen sich die Redispatch-Kosten um bis zu 35 % senken.
2. Die Lösung: Wir brauchen zweierlei lokale Signale
Flexibilität ist nur dann smart, wenn auch die Preissignale smart sind. Dafür braucht es zwei Ebenen, die oft verwechselt werden:
A. Lokale Marktpreise (Übertragungsnetz)
Um das Nord-Süd-Problem zu lösen, muss der Strompreis die physikalische Knappheit abbilden.
- Zonal / Nodal Pricing: Würden wir Deutschland in möglichst viele Preiszonen teilen oder (noch effizienter) knotenscharfe Preise einführen, wäre der Strom im Süden bei Engpässen teurer.
- Der Effekt: Ein V2G-Auto im Süden würde bei Netzengpass automatisch einen hohen Preis sehen und nicht laden (oder sogar entladen/einspeisen). Das Preissignal würde also präventiv den Engpass verhindern, statt ihn nachträglich teuer über Redispatch zu kurieren.
- Einsparungen: Modellierungen zeigen, dass Nodal Pricing die Systemkosten um ca. 5-6 % senken könnte. Das entspricht einem mittleren einstelligen Milliardenbetrag pro Jahr, da Ressourcen effizienter genutzt und teure Noteingriffe vermieden werden.
B. Variable Netzentgelte (Verteilnetz)
Selbst wenn der Strompreis stimmt, kann es lokal im Wohnviertel eng werden, wenn alle gleichzeitig laden („Gleichzeitigkeitseffekt“).
- § 14a EnWG: Aktuell dient dieser Paragraph vor allem als „Notbremse“. Der Netzbetreiber darf im Notfall dimmen. Das ist aber rein reaktiv.
- Variable Entgelte (Modul 3): Um echte Anreize zu schaffen, brauchen wir zeitvariable Netzentgelte (Modul 3 nach § 14a EnWG). Diese setzen einen monetären Anreiz, Lastspitzen lokal zu glätten, bevor eine Drosselung nötig wird.
Fazit für die Sendung
V2G ist eine riesige Chance, aber in der aktuellen „Kupferplatten-Logik“ ein Risiko für die Netzkosten. Ohne eine Reform hin zu lokalen Preissignalen (Marktpreise für die große Distanz, Netzentgelte für die letzte Meile) optimieren wir uns im Blindflug gegen die Physik.
Es wäre toll, wenn ihr diesen Zusammenhang beleuchten könntet, statt nur auf die technischen Möglichkeiten einzugehen.
Wichtigste Quellen:
- Golab et al. (2025): The value of flexibility of commercial electric vehicle fleets in the redispatch of congested transmission grids.
- FfE (2025): V2G-Potenziale freisetzen: Von Hürden zu Lösungen.
- Knorr et al. (2024): Zonal vs. Nodal Pricing: An Analysis of Different Pricing Rules in the German Day-Ahead Market.