Peak Shaving mit Stromspeichern – so kappst du deine Lastspitzen

Beim Peak Shaving lädst du einen Batteriespeicher in verbrauchsarmen Zeiten und entlädst ihn genau dann, wenn deine Lastspitze droht. So senkst du die aus dem Netz bezogene Höchstlast – und damit potenziell deine leistungsabhängigen Netzentgelte.

Peak Shaving heißt: Du glättest kurze, hohe Verbrauchsspitzen, statt sie voll aus dem Netz zu ziehen. Ein Batteriespeicher (BESS) springt in genau diesen Sekunden bis Minuten ein und liefert die Zusatzleistung. Deine gemessene Höchstlast am Netzanschluss sinkt, während dein tatsächlicher Verbrauch gleich bleibt.

1. Der Speicher lädt in Schwachlast-Phasen (z. B. nachts oder mittags bei viel PV). 2. Ein Energiemanagement misst laufend deinen Bezug. 3. Nähert sich die Last einem gesetzten Schwellwert, entlädt der Speicher und deckt die Differenz. 4. Nach der Spitze lädt er wieder nach. Entscheidend ist, dass der Speicher zum Zeitpunkt der Spitze genug geladen ist.

Bei Anschlüssen mit Leistungsmessung zahlst du nicht nur für Arbeit (kWh), sondern auch für deine höchste Viertelstunden-Leistung (kW). Kappst du diese Spitze, sinkt der Leistungspreis. Für dich rechnet sich das vor allem, wenn du wenige, aber hohe kurze Lastspitzen hast – etwa durch Maschinen, Kälte- oder Ladeprozesse.

Ein Speicher kann mehrere Erlösquellen bündeln (Multi-Use): Eigenverbrauch von PV-Strom, Arbitrage (günstig laden, teuer nutzen) und eben Peak Shaving. In der Praxis kombinierst du diese Bausteine, um den Speicher besser auszulasten. Wichtig: Die Strategien konkurrieren teils um die gleiche Kapazität – die Aufteilung muss geplant sein.

Grundlage ist dein Lastgang: Höhe, Dauer und Häufigkeit deiner Spitzen bestimmen, wie viel Leistung (kW) und Kapazität (kWh) der Speicher braucht. Eine kurze, sehr hohe Spitze braucht viel Leistung, aber wenig Energie; eine lange Spitze umgekehrt. Ohne echte Lastgangdaten bleibt jede Dimensionierung eine Schätzung – miss zuerst, dann dimensioniere.

Damit der Speicher zur richtigen Zeit geladen ist, muss die Steuerung deine Spitzen vorausahnen. Prognosebasierte Systeme lernen dein Lastprofil und entscheiden vorausschauend, wann geladen und entladen wird. Das reduziert das Risiko, dass eine Spitze trifft, während der Speicher leer ist.

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