Batteriespeicher intelligent vermarkten: Green Planet Energy verknüpft TOP-Energy mit Python-Simulationen
Green Planet Energy nutzt die REST-API von TOP-Energy zur Bewertung der Wirtschaftlichkeit von Batteriespeichern am Sekundärregelmarkt – und kombiniert technische Modellierung mit externen Marktdaten.
Berlin, 12.08.2026 (PresseBox) - Batteriespeicher gelten als Schlüsseltechnologie der Energiewende. Sie können überschüssigen Strom speichern, gezielt abgeben und Netze stabilisieren. Doch welche Vermarktungsstrategie ist wirtschaftlich sinnvoll? Der direkte Stromhandel am Spotmarkt? Oder die Bereitstellung von Regelleistung zur Netzstabilisierung?
Dieser Frage ist Green Planet Energy nachgegangen – mit einem innovativen Ansatz: Das Energieunternehmen verknüpfte die Simulationssoftware TOP-Energy mit einer eigenen Marktdatenanalyse in Python, um die Wirtschaftlichkeit eines Batteriespeichers am Sekundärregelmarkt (SRL) zu bewerten.
Wirtschaftlichkeit realistisch bewerten – mit echten Marktdaten und smarter Simulation
Ob sich ein Energiespeicher lohnt, hängt nicht nur von möglichen Einnahmen ab. Auch technische Faktoren wie Verschleiß durch häufiges Laden und Entladen oder Einschränkungen durch Reserven für Netzstabilität beeinflussen die Wirtschaftlichkeit.
Hinzu kommen unsichere Entwicklungen bei Strompreisen und CO₂-Kosten. Um all diese Aspekte realitätsnah abzubilden, nutzte Green Planet Energy echte Marktdaten aus der Vergangenheit – automatisch eingebunden ins Modell über eine Schnittstelle (REST-API) zur Software TOP-Energy.
Simulation mit TOP-Energy: Technik trifft Wirtschaftlichkeit
Mit TOP-Energy wurde der Speicherbetrieb realitätsnah simuliert – inklusive technischer Begrenzungen und Marktregeln. Eine zusätzliche Python-Anwendung lieferte Daten zu Preisschwankungen und Abrufmengen, die direkt ins Modell einflossen.
TOP-Energy stellte die Ergebnisse, wie Stromflüsse, Wirtschaftlichkeitskennzahlen und den Vergleich zur direkten Vermarktung am Strommarkt, klar und verständlich dar.
Green Planet Energy konnte auf dieser fundierten Datenbasis eine sichere Entscheidung treffen. Das Projekt zeigt: Moderne Energiesystemplanung ist digital, datenbasiert und praxisnah – und macht die Energiewende konkret. Weitere Informationen zum Anwendungsfall finden Sie hier.
