Stromfee KI-Lastoptimierung 5.0 für Kälteanlagen – Aktuelle Entwicklungen und Potenziale

vor 3 Tagen9 Min. Lesezeit

Einleitung

Die Energieversorgung befindet sich im Umbruch: Steigende Anteile erneuerbarer Energien und veränderte Marktregeln führen zu großen Schwankungen der Strompreise. Für Betreiber von Kälteanlagen wird ein intelligentes Lastmanagement deshalb immer wichtiger, um wettbewerbsfähige Stromkosten zu sichern. Bereits 2016 wurde prognostiziert, dass Lastoptimierung in den kommenden Jahren unverzichtbar wird und von statischen zu dynamischen, täglich angepassten Fahrweisen übergehen muss. Die Ermittlung optimaler Fahrpläne unter Einbezug aller Faktoren ist jedoch komplex und erfordert eine automatisierte Vernetzung zwischen Anlagenbetreiber und Stromlieferant . In diesem Bericht werden die aktuellen Rahmenbedingungen und technologischen Möglichkeiten für KI-Lastoptimierung 5.0 beleuchtet – mit Fokus auf neue regulatorische Vorgaben, den Einfluss der volatilen Strommärkte, den Einsatz von Stromfee.AI für dynamische Lastanpassung sowie die wirtschaftlichen Vorteile und praktischen Einsparpotenziale für Unternehmen.

Regulatorische Rahmenbedingungen für Lastmanagement und Netzentgelte

Dynamische Netzentgelte (§14a EnWG ab 2025): Mit der Novelle des Energiewirtschaftsgesetzes (§14a EnWG) hat der Gesetzgeber die Grundlage für zeitvariable (dynamische) Netzentgelte geschaffen (Dynamische Netzentgelte ab 2025: Was du wissen musst - 1KOMMA5). Ab April 2025 können Verbraucher mit steuerbaren Verbrauchseinrichtungen (z.B. Wärmepumpen, E-Ladestationen oder auch flexible Kälteanlagen) ein dynamisches Netz tariffmodell wählen (Dynamische Netzentgelte ab 2025: Was du wissen musst). Ziel ist es, Anreize zu setzen, Strom vermehrt in netzentlastenden Zeiten zu beziehen.

Die Netzentgelte machen etwa 22–28 % der Stromkosten aus und durch zeitliche Lastverlagerung lassen sich künftig erhebliche Einsparungen erzielen – Haushalte mit Wärmepumpe oder E-Auto können je nach Region 300–500 € pro Jahr sparen .

Für größere Industrieverbraucher dürften die absoluten Entlastungen entsprechend höher ausfallen, da hier Lastverschiebungen im hunderte-kW-Bereich möglich sind. Voraussetzung für die Teilnahme an dynamischen Tarifen ist ein intelligentes Messsystem (Smart Meter) und eine fernsteuerbare Anlage .

Atypische Netznutzung und Spitzenglättung: Unabhängig von den neuen Tarifen existierten bereits vorher Entlastungsmechanismen für energieintensive Betriebe. §19 Abs.2 StromNEV („atypische Netznutzung“) ermöglicht reduziertes Netzentgelt, wenn ein Verbraucher seine Last in den vom Netzbetreiber definierten Hochlastzeitfenstern deutlich absenkt . Kälteanlagen mit hohem Winterbedarf konnten so ihre Leistung während der Netzspitzen z.B. um mindestens 100 kW reduzieren und nur die niedrigere Leistung wird für die Netzentgelt-Berechnung herangezogen. Diese Regelung erfordert individuelle Vereinbarungen und war mit manuellem Aufwand verbunden – etwa wöchentlichem Abfragen der Hochlastzeitfenster (HLZF) und händischer Anpassung der Kühlsteuerung .

Durch Lastoptimierung 4.0 lassen sich solche Abschaltungen nun automatisiert und sogar tagesaktuell umsetzen. Die neuen dynamischen Netzentgelte ab 2025 weiten das Prinzip auf breitere Verbraucherschichten aus und sollen Lastmanagement standardisieren, indem sie flexibel reagierenden Verbrauchern einen direkten finanziellen Vorteil gewähren.

Strompreis-Umlagen und Beschaffung: Weitere regulatorische Änderungen erleichtern Lastmanagement indirekt. Die EEG-Umlage wurde 2022 abgeschafft, was zwar die Stromkosten insgesamt senkte, aber den prozentualen Anteil von Börsenstrompreis und Netzentgelt erhöhte. Dadurch lohnt sich eine Optimierung des Strombezugs zeitlich noch mehr, da sich Kostenschwankungen stärker im Endpreis bemerkbar machen. Zudem fördern gesetzliche Vorgaben die Einführung von Smart Metern flächendeckend („Gesetz zum Neustart der Digitalisierung der Energiewende“), was die technische Basis für viertelstündliche Messung und Abrechnung dynamischer Tarife legt. Nicht zuletzt sind seit der Liberalisierung nun variable Stromlieferverträge verfügbar (z.B. Spotmarkt-basierte Beschaffung). Während früher viele Verbraucher Einheitspreise zahlten und keinen Anreiz zur Lastanpassung hatten , setzen sich jetzt strukturierte Beschaffungsmodelle durch, bei denen Börsenpreise direkt an den Kunden weitergegeben werden. Erste Anbieter boten solch strukturierte Beschaffung bereits seit den 2000er Jahren an und erzielten für ihre Kunden Einsparungen in Millionenhöhe. Die neuen Rahmenbedingungen erleichtern es also, Lastflexibilität auch vertraglich und abrechnungstechnisch zu nutzen.

Zunehmende Volatilität durch erneuerbare Energien

Der deutsche Strommarkt ist volatiler denn je. Mit einem steigenden Anteil erneuerbarer Energien (2023 lag der Ökostrom-Anteil bei annähernd 50 % ) treten häufiger extreme Preissituationen auf. Angebot und Nachfrage schwanken stärker, da Wind- und Solaranlagen wetterabhängig einspeisen und konventionelle Kraftwerke zurückgedrängt werden. So gab es 2023 an 46 Tagen negative Strompreise, während im Jahr zuvor nur an 13 Tagen negative Preise auftraten (Negative Strompreise - Infos zu negativen Stundenkontrakten). Die Zahl der negativen Preisstunden erreichte rund 300 Stunden im Jahr 2023 – ein deutlicher Anstieg nach dem Corona- und Energiekrisen-bedingten Einbruch 2021/22. Gleichzeitig werden auch Preisspitzen extremer: Am Intraday-Markt wurden seit 2023 vermehrt Viertelstundenpreise im dreistelligen bis vierstelligen Euro-Bereich beobachtet (Kommt es vermehrt zu Extrempreisen auf dem deutschen Strommarkt? - FfE). Branchenanalysen zeigen, dass die Preisvolatilität insgesamt in den letzten Jahren deutlich zugenommen hat). Insbesondere kurzfristig (Intraday) entstehen öfter Extrempreise – sowohl stark negativ bei Überschuss als auch sehr hoch bei Knappheit – da hier Prognosefehler bei Wind/Solar ausgeglichen werden müssen .

Für Verbraucher bedeutet diese Volatilität einerseits ein Risiko (hohe Kosten bei ungünstigem Verbrauchszeitpunkt), andererseits eine Chance: Flexibilität wird zu einer wertvollen Ressource. Wer seinen Stromverbrauch dynamisch an die Marktpreise anpasst, kann von sehr niedrigen oder negativen Börsenpreisen profitieren und teure Lastspitzen meiden. In der Vergangenheit waren Hoch- und Niedertarifzeiten oft statisch planbar – z.B. immer nachts günstiger Strom – doch heute verschieben sich günstige Zeitfenster abhängig von Sonne und Wind ständig. Diese zunehmende Unvorhersehbarkeit erfordert ein dynamisches Lastmanagement: Kälteanlagen sollten idealerweise im Viertelstundentakt auf Preissignale reagieren können . Nur so lassen sich die „enormen Kostenvorteile“ heben, die möglich sind, wenn der Verbrauch konsequent in billige Stunden verlagert wird . Ein einfaches Beispiel: Innerhalb eines typischen Tages schwankt der Börsenstrompreis mehrfach um über 50 % . Gelingt es, diesen Schwankungen zu folgen – etwa indem die Kälteanlage vor allem in preisgünstigen Stunden läuft und in teuren Stunden pausiert – können signifikante Einsparungen erzielt werden.

Aktuelle Marktdaten (Deutschland):

Kennzahl (Jahr)	2016	2023
Anteil erneuerbarer Energien¹	ca. 32 %	ca. 50 %
Tage mit negativen Strompreisen²	19 Tage	46 Tage
Negative Preisstunden²	97 Stunden	~301 Stunden
Höchstlast (übertragungsnetz)³	~80 GW	~82 GW
Ø Day-Ahead-Strompreis⁴	28 €/MWh	107 €/MWh

Quellen: ¹BMWi Bericht 2016 / AGEB; ²BHKW-Infozentrum (Negative Strompreise - Infos zu negativen Stundenkontrakten); ³Entso-E; ⁴EPEX Spot Jahresmittelwerte

Diese Zahlen verdeutlichen die veränderte Lage: Trotz ähnlicher Höchstlast sind die Preisschwankungen heute deutlich größer. Negative Preise waren 2016 eine Ausnahme, 2023 aber an etwa jedem siebten Tag Realität. Gleichzeitig lag der durchschnittliche Großhandelsstrompreis 2023 infolge der Energiekrise weit über früheren Werten, was die Einsparwirkung von Lastmanagement erhöht. Unternehmen sehen sich also mit einer volatilen und hochdynamischen Strompreislandschaft konfrontiert, auf die sie reagieren müssen, um Kostenrisiken zu begrenzen und Chancen niedriger Preise zu nutzen.

KI-Lösungen wie Stromfee AI für dynamische Lastanpassung

Angesichts der komplexen Anforderungen – minutenschnelle Reaktion auf Preisänderungen, Berücksichtigung von Netzlastfenstern und Prognosedaten – stoßen manuelle Steuerung oder starre Programmierung an Grenzen. Hier kommen Künstliche Intelligenz (KI) und Automatisierung ins Spiel. Moderne Energiemanagement-Systeme wie Stromfee AI bieten die Möglichkeit, Lastverschiebung automatisiert und optimiert durchzuführen. KI-gestützte Analysen ermöglichen es, riesige Datenmengen (Strompreise, Verbrauchsprofile, Wetterprognosen etc.) in Echtzeit auszuwerten, präzise Vorhersagen zu treffen und Ineffizienzen aufzudecken (Energiemonitoring | Stromfee.Me Tagebuch). Auf dieser Basis kann die AI Geräte und Anlagen automatisch steuern, um Lastspitzen zu vermeiden und den Energieverbrauch dynamisch zu optimieren (Grundlagen, Vermeidung und der Einfluss des Stromfee-Tagebuchs).

Konkret bedeutet das: Stromfee AI überwacht laufend den Stromverbrauch der Kälteanlage sowie externe Signale (z.B. Börsenstrompreis, Netzampelphasen oder eigene PV-Erzeugung). Droht eine Lastspitze oder ein kostspieliger Bezugszeitpunkt, greift die KI regelnd ein – beispielsweise durch temporäres Absenken der Kühlleistung oder Verschiebung von nicht kritischen Lasten. In günstigeren Perioden wird die Anlage dafür stärker ausgelastet (z.B. Vorproduktion von Kälte). Dabei werden natürlich die Prozessgrenzen beachtet: Die KI kennt die zulässige Temperaturs bandbreite im Kühlhaus und stellt sicher, dass Produktqualität und Betrieb nicht gefährdet werden. Selbstlernende Algorithmen passen die Strategie kontinuierlich an, etwa auf Basis historischer Verbrauchsmuster, aktueller Lagerbeladung oder Wettervorhersagen (die Aufschluss über kommende Solar-/Wind-Stromphasen geben).

Ein Vorteil solcher KI-Systeme ist, dass sie oft ohne große Hardware-Nachrüstungen auskommen. So wurde berichtet, dass rein datengetriebene Lösungen innerhalb weniger Tage implementierbar sind und keine zusätzlichen Sensoren oder baulichen Maßnahmen erfordern ([KI-gesteuerte Stromkosten-Optimierung für Kälteanlagen

Stattdessen nutzt man vorhandene Messdaten und Schnittstellen der Kälteanlage. Stromfee AI etwa kann über standardisierte Protokolle (z.B. MQTT oder direkte Anbindung an das Leitsystem wie Loxone) den Energiefluss steuern.
Wichtig ist die Vernetzung zwischen AI-Plattform, Stromzähler und Anlagensteuerung – häufig cloudbasiert. Der “Stromfee-Tagebuch” Energiemonitor liefert hierzu Echtzeit-Daten des Verbrauchs und der Netzparameter, welche die KI auswertet (Home Stromfee Cloud) (Stromfee.me KI Energie- und Datenmanagement). Die Automatisierung übernimmt die tägliche Feinanpassung der Fahrweise, die früher händisch kaum realisierbar war. Damit wird praktisch eine enge Kommunikation zwischen dem Stromlieferanten (bzw. Marktpreis) und der lokalen Kälteanlage hergestellt – genau das, was für Lastoptimierung 2.0 erforderlich ist.

Neben Kostensenkung hat eine KI-gesteuerte Laststeuerung einen ökologischen Nutzen: Sie verschiebt den Stromverbrauch gezielt in Zeiten hoher erneuerbarer Einspeisung. Stromfee AI kann z.B. anhand von Preisprognosen erkennen, wann überschüssiger Ökostrom verfügbar ist, und den Kühlbetrieb dahin verlagern. Dadurch bezieht der Betrieb mehr „echten“ Grünstrom und senkt seinen CO₂-Fußabdruck (Dynamische Netzentgelte ab 2025: Was du wissen musst). Gleichzeitig werden in knappen Zeiten Lasten reduziert, was das Stromnetz stabilisiert und die Notwendigkeit fossiler Spitzenlastkraftwerke verringert. KI-basiertes Lastmanagement ist somit nicht nur betriebswirtschaftlich, sondern auch klimapolitisch sinnvoll – es macht aus einem Kühlhaus einen flexiblen „virtuellen Speicher“, der zur besseren Nutzung erneuerbarer Energien beiträgt ([KI-gestütztes Energiemanagement im Tiefkühllager

Wirtschaftliche Vorteile durch optimierte Netznutzung und Strompreise

Durch den Einsatz von Stromfee AI oder ähnlichen Lastmanagement-Systemen ergeben sich handfeste wirtschaftliche Einsparungen. Die Kostenvorteile entstehen vor allem in drei Bereichen: Energiebezugskosten (Spotmarkt/Strompreis), Netzentgelte und sonstige Abgaben. Die folgende Tabelle gibt einen Überblick über wichtige Kostenkomponenten und die jeweils möglichen Einsparpotenziale:

Kostenelement	Mechanismus der Optimierung	Mögliche Einsparung (Beispiel)
Energiepreis (Spotmarkt)	Lastverschiebung in Niedrigpreiszeiten (viertelstündlich oder stundenweise); Ausnutzung von Strompreis-Flauten	~5–20 % geringere Stromkosten. Beispiel: Ein TK-Lager mit KI-Steuerung spart im Schnitt ~14,7 % der Stromkosten, in einzelnen Stunden/Tagen bis zu ~70 % ([KI-gestütztes Energiemanagement im Tiefkühllager

Bei den Netzentgelten macht sich insbesondere die Absenkung der Jahreshöchstleistung bezahlt. Netzbetreiber berechnen industriellen Kunden einen Leistungspreis, der auf der höchsten in Anspruch genommenen Leistung im Jahr basiert. Eine einzelne hohe Spitze kann somit die Stromrechnung überproportional verteuern . Hier setzt Peak Shaving an: Indem Lastspitzen gekappt und die Last gleichmäßiger verteilt werden, sinkt der anzurechnende Kilowatt-Wert. Das obige Beispiel (−50 kW Spitzenlast ≈ +8.500 € Ersparnis) verdeutlicht, dass sich Investitionen in Lastmanagement oft innerhalb kurzer Zeit amortisieren. In vielen Fällen lassen sich Spitzen um deutlich mehr als 50 kW senken – besonders, wenn mehrere große Verbraucher im Betrieb koordiniert werden. Kälteanlagen mit Speicherfähigkeit (Kältepuffer, Eisspeicher o.ä.) können Last in ungünstigen Momenten nahezu vollständig abschalten und so die Leistungsspitze drastisch reduzieren. Neben den finanziellen Vorteilen für den Betrieb trägt dies auch zur Entlastung des Stromnetzes bei, was langfristig Netzausbaukosten verringert.

Die neuen dynamischen Netzentgelte ab 2025 werden diesen Effekt weiter verstärken. Statt nur auf die Jahreshöchstlast zu schauen, bieten sie laufend günstigere Tarife in niederausgelasteten Netzzeiten an. Ein Unternehmen könnte so z.B. tagsüber höhere Netzentgelte zahlen, nachts aber deutlich geringere – was zusätzliche Anreize gibt, nächtliche (oder allgemein lastarme) Perioden für den Kühlbetrieb zu nutzen. Erste Abschätzungen deuten darauf hin, dass für flexibel steuerbare Lasten eine Netzentgelt-Ersparnis von rund 20–30 % erreichbar ist, wenn man konsequent in die günstigsten Zeitfenster ausweicht (Dynamische Netzentgelte ab 2025: Was du wissen musst).

Technologische Voraussetzungen für die Implementierung

Damit KI-Lastoptimierung 5.0 in der Praxis funktioniert, müssen bestimmte technische und organisatorische Voraussetzungen erfüllt sein:

Intelligente Mess- und Steuertechnik: Zwingende Basis ist ein Smart Meter bzw. ein Lastgangzähler mit 15-Minuten-Intervallen, der zeitvariable Tarifierung erlaubt. Ohne Messung des Viertelstundenverbrauchs kann weder die Abrechnung dynamisch erfolgen noch die KI verifizieren, ob Lastspitzen eingehalten werden. Zusätzlich wird eine Anbindung der Kälteanlage an ein Energiemanagement-System benötigt – etwa via SPS/GLT-Schnittstelle oder IoT-Gateway. In modernen Anlagen lässt sich oft die vorhandene Gebäudeleittechnik (z.B. Loxone, Siemens Desigo, etc.) nutzen, an die Stromfee AI andockt, um Stellgrößen (Ventile, Verdichter, Lüfterdrehzahlen) zu beeinflussen.
Kommunikation und Datenplattform: Die Anlage muss mit der KI-Plattform bidirektional kommunizieren können. Cloudbasierte Systeme nutzen Internetverbindungen, um Sollwertvorgaben oder Schalthandlungen an die lokale Steuerung zu senden. Gleichzeitig fließen Messdaten in die Cloud zur Analyse. Sicherheitsaspekte (Datensicherheit, Zugriffsschutz) sind hierbei zu beachten, insbesondere in sensiblen Industriebereichen. MQTT oder REST-API-Schnittstellen sind gängige Lösungen zur Einbindung von externen KI-Diensten in die Betriebsführung.
Prozessuale Flexibilität: Nicht jede Kälteanlage kann beliebig ein- und ausgeschaltet werden. Wichtig ist ein gewisses thermisches Puffervermögen. Technologisch kann dies durch Kältespeicher erreicht werden (z.B. Wasser-/Eisspeicher, Phasenwechselmaterialien) oder durch Nutzung der inhärenten Thermalmassen (Isolierung des Kühlhauses, Kühlgut als Speicher). Die Trägheit des Systems bestimmt, wie lange die Kälteversorgung gedrosselt werden kann, ohne Temperaturgrenzen zu überschreiten.
IT-Infrastruktur und Prognosedaten: Eine zuverlässige Lastoptimierung erfordert Prognosen der Strompreise (Day-Ahead und idealerweise Intraday) sowie Kenntnisse der relevanten Hochlastzeitfenster der Netzbetreiber. Stromfee AI greift dafür auf Marktdaten (EPEX Spot Preisprognosen, ggf. Wetterdaten für die Erneuerbaren-Einschätzung) zurück. Die Integration von Wettervorhersagen kann für Kälteanlagen auch intern relevant sein – z.B. bei Außenluftgekühlten Kondensatoren, wo die Kühlleistung mit der Außentemperatur variiert, oder um zu antizipieren, wann durch hohe Außentemperaturen der Kältebedarf steigt. Zusätzlich müssen evtl. Produktions- oder Lieferpläne berücksichtigt werden (bei Lagerhäusern z.B. geplante Be- und Entladungszeiten, die Kühltore geöffnet lassen und mehr Kälteleistung erfordern). Die KI sollte an bestehende Energiemanagement-Systeme (EMS) oder Betriebsdatenerfassung angebunden sein, um all diese Einflussfaktoren zu berücksichtigen.
Investitionsbereitschaft und Know-how: Schließlich erfordert die Umsetzung meist eine Initialinvestition. Sei es für den Kältespeicher, für die Software-Lizenzen der KI oder für Umprogrammierung der SPS – ohne technischen Eingriff geht es selten. Allerdings halten sich die Kosten oft in Grenzen: Viele Optimierungssoftwares laufen als SaaS-Modell (monatliche Gebühr) und benötigen nur eine kurze Einrichtung. Die Wirtschaftlichkeit muss im Einzelfall geprüft werden; wie oben gezeigt, amortisieren sich Investitionen oft in 1–2 Jahren. Wichtig ist auch, dass im Unternehmen ein Grundverständnis für die Funktionsweise besteht (Schulung des Energiemanagers, Transparenz über die KI-Entscheidungen via Dashboards usw.), um Vertrauen in die automatische Steuerung aufzubauen. Moderne Dashboards visualisieren z.B. den Lastgang, die aktuellen Preise und die durchgeführten Schalthandlungen, sodass das Betriebspersonal jederzeit den Überblick behält ([KI-gesteuerte Stromkosten-Optimierung für Kälteanlagen

Auch in anderen Branchen funktioniert Spitzenlastmanagement: Brauereien könnten energieintensive Kühlprozesse (Gär- oder Lagerkeller) zeitlich optimieren; in der Chemieindustrie lassen sich Kühlaggregate für Prozesskälte nach Strompreis steuern;

Rechenzentren mit Klimaanlagen könnten kurzfristig an der Temperatur-Schraube drehen, um bei Engpässen Last abzuwerfen. Wichtig ist immer, dass die Kernprozesse nicht beeinträchtigt werden – daher eignet sich Lastverschiebung vor allem dort, wo Speicherung oder zeitliche Flexibilität im Prozess vorhanden ist (thermische Masse, Zwischenlager, Produkt in Produktionstanks, etc.). Mittels KI und moderner Steuerung lassen sich selbst komplexe Anlagenverbünde optimiert fahren. Beispielsweise können in Industriebetrieben mehrere Verbraucher (Druckluft, Kälte, Wärmepumpen, Öfen) vernetzt geregelt werden, um nie alle gleichzeitig auf Volllast zu fahren . Die Praxis zeigt: Ein intelligentes Lastmanagement, das Anlagen nicht nur überwacht, sondern aktiv steuert, hilft Lastspitzen zu vermeiden und die Stromrechnung spürbar zu senken

Fazit

Die Kombination aus neuen Strommarkt-Regeln und KI-Technologien eröffnet Kälteanlagen-Betreibern ganz neue Möglichkeiten der Lastoptimierung. Stromfee AI und ähnliche Systeme machen aus starren Kühlanlagen flexible Stromverbraucher, die sich automatisch an Preis- und Netzsignale anpassen. In einem Strommarkt, der durch die Energiewende deutlich volatiler geworden ist, wird diese Flexibilität zum entscheidenden Wettbewerbsvorteil.

Unternehmen können ihre Energiekosten um zweistellige Prozentsätze reduzieren und gleichzeitig einen Beitrag zur Netzstabilität und Klimaschutz leisten. Die aktuellen regulatorischen Änderungen in Deutschland – von dynamischen Netzentgelten bis zur Smart-Meter-Pflicht – unterstützen diesen Wandel und schaffen finanzielle Anreize für Demand Side Management.