GrünstromIndex

Orts basierte Vorhersage von regionalem Ökostrom zur Verbrauchsteuerung und Optimierung der Nachhaltigkeit.

Ihre Reise zur nachhaltigen und wirtschaftlichen Zukunft


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Eine Vision wird geboren

Vor über einem Jahrzehnt begann unsere Reise mit einer einfachen, aber kraftvollen Vision: Transparenz. In den Anfängen wurde eine Idee skizziert – der GrünstromIndex. Wir wollten den Menschen die Möglichkeit geben, informierte Entscheidungen zu treffen. Dieses Ziel war nicht nur eine abstrakte Vorstellung, sondern eine konkrete Mission, die tief in unseren Überzeugungen verwurzelt ist.

Der GrünstromIndex ist nicht nur ein Tool, sondern ein Vertrauensanker. Er liefert leicht verständliche Informationen über die Verfügbarkeit von grünem Strom, die so einfach zu verstehen sind, wie der Blick aus dem Fenster. Die Klarheit und Nachvollziehbarkeit dieser Informationen sind der Schlüssel, um Vertrauen aufzubauen und Nutzern Sicherheit in ihren Entscheidungen zu geben.

Was ist wichtiger: Eine allgemeine Vorhersage oder eine präzise Empfehlung, wann in Ihrer Region grüner Strom verfügbar ist? Der GrünstromIndex bietet genau das: präzise Vorhersagen bis hinunter auf die Postleitzahlenebene. So können Sie genau planen, wann der grünste Strom in Ihrer Region verfügbar ist und entsprechende Entscheidungen treffen.

Stellen Sie sich vor: Über  Million tägliche Abrufe, eine kostenlose REST-API und ein hochmodernes System, das auf einem FastForward-Graphen mit 15 Milliarden Knoten basiert. Dieser kumulierte Entwicklungsaufwand von 4,7 Millionen Euro zeigt unseren unermüdlichen Antrieb bei der Dekarbonisierung der Energieversorgung. Unser Ziel ist es, Ihnen präzise und leicht verständliche Unterstützung in Ihren alltäglichen Entscheidungen zu bieten.

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Der erste Schritt: Präzise Vorhersagen für den Alltag

Wer kennt Möttlingen in Bayern? Vielleicht einige von Ihnen – vielleicht auch niemand. Möttlingen ist ein kleines, idyllisches Dorf. Stellen Sie sich vor, es ist ein ruhiger Abend, die Sonne geht langsam unter, und Sie überlegen, Ihr Elektroauto zu laden. Der GrünstromIndex zeigt jedoch, dass um 19:00 Uhr die Bedingungen für die Nutzung grüner Energie in Möttlingen nicht optimal sind. Der lokale GrünstromIndex empfiehlt, zu dieser Uhrzeit möglichst wenig Strom zu verbrauchen, da die CO2-Emissionen in diesem Moment besonders hoch sind.

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Wir reisen weiter nach Riesa in Sachsen. Auch hier ist es 19:00 Uhr, aber die Situation ist völlig anders. Der GrünstromIndex zeigt, dass die Nutzung grüner Energie optimal ist. Für einen Bewohner in Riesa wäre es daher klug, das Elektroauto genau jetzt zu laden. Der lokale GrünstromIndex in Riesa meldet, dass CO2-Emissionen zu dieser Stunde besonders niedrig sind und die verfügbaren erneuerbaren Energiequellen optimal genutzt werden können.

Diese regionalen Unterschiede sind kein Zufall. Sie zeigen uns, warum präzise, lokal angepasste Vorhersagen so wichtig sind. Der GrünstromIndex berücksichtigt die spezifischen Gegebenheiten jeder Region und stellt sicher, dass die Verfügbarkeit erneuerbarer Energien optimal genutzt wird.

Denken Sie an Ihre eigene Situation: Sie besitzen ein Elektroauto und möchten es laden, sind sich aber unsicher, wann der beste Zeitpunkt dafür ist. Der GrünstromIndex liefert Ihnen genaue, auf Ihre Postleitzahl zugeschnittene Empfehlungen. In Möttlingen wäre es sinnvoller, um 19:00 Uhr weniger Strom zu nutzen, während in Riesa genau dieser Zeitpunkt optimal wäre, um Ihr Auto zu laden. Diese präzisen, regionalen Empfehlungen helfen Ihnen, nicht nur Ihre Energiekosten zu senken, sondern auch Ihren CO2-Ausstoß zu minimieren.

Der GrünstromIndex zwingt Sie zu nichts. Sie bleiben immer in Kontrolle über Ihre Entscheidungen. Doch durch fundierte, regionale Daten unterstützt er Sie dabei, bewusstere und nachhaltigere Entscheidungen zu treffen.

Damals, als das EPEX Spot im Jahr 2007 eingeführt wurde, ignorierte man die regionalen Unterschiede, was zu hohen Kosten im Dispatch und Re-Dispatch führte. Diesen Fehler wiederholen wir nicht. Der GrünstromIndex bietet eine individualisierte Analyse, die für ein nachhaltiges CO2-Monitoring unverzichtbar ist. Jede optimierte Kilowattstunde zählt, und der GrünstromIndex hilft uns, unser Verhalten entsprechend anzupassen.

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Das Herzstück: Ein intelligentes System

Stellen Sie sich unsere Plattform als ein „Gehirn“ vor. Wie das menschliche Gehirn besteht es aus verschiedenen Teilen, die jeweils unterschiedliche und spezialisierte Funktionen haben. Unser Fast Forward Graph kombiniert und verarbeitet diverse Datenquellen – ähnlich wie unser Gehirn mit den Informationen, die unsere Sinne liefern.

Das Gehirn unseres Systems gliedert sich in drei Hauptbereiche: Physik, Handel und Infrastruktur. Jeder dieser Bereiche trägt mit spezifischen Daten dazu bei, präzise Vorhersagen und Empfehlungen zu liefern.

Der physikalische Bereich: Unser Tastsinn

Im physikalischen Bereich analysieren wir mehr als 20.000 Zählerdaten, Wettermodelle und Netzfrequenzschwankungen. Diese Daten sind entscheidend für die Triangulation der Netzfrequenzen – ein essenzieller Bestandteil, um kontinuierlich den Zustand des Netzes zu überwachen. Ähnlich wie unser Tastsinn liefern diese Sensoren kontinuierlich Informationen über die äußeren Einflüsse und den aktuellen Zustand des Stromnetzes.

Der Handelsbereich: Unsere Wahrnehmung

Der Handelsbereich beschäftigt sich mit marktbezogenen Informationen wie den EPEX Spot, OTC/PPA, Marktmeldungen und EEG Bilanzkreis-Daten der Verteilnetzbetreiber (VNBs). Diese Daten sind wie unsere Wahrnehmung, da sie Prognosefehler sichtbar machen und auf mögliche Änderungen im Marktgeschehen hinweisen. Indem wir diese Fehler analysieren, können wir die Genauigkeit unserer Vorhersagen kontinuierlich verbessern und uns an die dynamischen Bedingungen des Marktes anpassen.

Der Infrastruktur-Bereich: Unser Grundwissen

Der Infrastruktur-Bereich umfasst essentielle Informationen wie das Marktstammdatenregister (MaStR), Ausschreibungen, Stromnetztopologien und Netzkuppelungen. Diese grundlegenden Daten sichern, dass wir stets mit den aktuellen Rahmenbedingungen arbeiten. Sie bilden das Grundwissen des Gehirns über seine Umwelt, ähnlich wie unser Wissen über die physische Welt, das uns hilft, besser zu navigieren und zu agieren.

Das Zusammenspiel der Bereiche

Das Zusammenspiel dieser verschiedenen Datenquellen macht unseren Fast Forward Graph „lebendig“. Diese Integration ermöglicht es uns, hochpräzise Vorhersagen zu treffen und gleichzeitig die spezifischen Bedürfnisse und Rahmenbedingungen jeder einzelnen Region zu berücksichtigen. Dieser intelligente Datenmix hält das „Gehirn“ unseres Systems am Leben und macht es zu einem leistungsstarken Werkzeug für die Energiewende.

Durch die Kombination von physikalischen Daten, Marktinformationen und Infrastrukturdaten schaffen wir eine Plattform, die nicht nur präzise Vorhersagen bietet, sondern auch auf die individuellen Gegebenheiten und Anforderungen jeder Region eingehen kann. Das macht den GrünstromIndex zu einem unverzichtbaren Werkzeug für die Dekarbonisierung der Energieversorgung und die Förderung einer nachhaltigen Zukunft.

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Die REST-API: Ihr direkter Zugang

Nutzen Sie die geballte Kraft unserer Plattform. Geben Sie einfach eine URL mit Ihrer Postleitzahl in den Browser ein und erleben Sie die Leistungsfähigkeit unserer REST-API ohne Registrierung. Ihre Anfragen werden direkt an unser intelligentes „Gehirn“ weitergeleitet, das in Echtzeit detaillierte Vorhersagewerte und CO2-Emissionen zurücksendet.

Diese klar strukturierten JSON-Daten bieten Ihnen die nötige Transparenz, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Visualisieren Sie diese Daten beispielsweise in Diagrammen oder auf unserer Webseite gruenstromindex.de.

Mit unserer REST-API sehen Sie auf einen Blick, wann in Ihrem Postleitzahlenbereich der grünste Strom verfügbar ist und können Ihre energieintensiven Aktivitäten optimal planen – ob für das Laden Ihres Elektrofahrzeugs oder den Haushalt.

Erleben Sie, wie einfach es sein kann, Ihre Energieversorgung effizient und umweltfreundlich zu gestalten.


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Die Suche nach dem „Warum“

Unsere Nutzer haben uns oft gefragt: „Erklärt uns nicht nur die Werte, sondern auch das ‚Warum‘ dahinter.“ Dieser Wunsch hat uns dazu bewegt, unseren Service auszubauen. Nun präsentieren wir Ihnen den Strommix sowie die Herkunftsorte der Energiequellen jeder Region auf transparente Weise.

Nehmen wir das Beispiel Riesa: Warum sind die CO2-Emissionen hier an einem bestimmten Zeitpunkt so niedrig? Der GrünstromIndex zeigt um 19:00 Uhr eine hohe Nutzung von grünem Strom bei gleichzeitig geringen CO2-Emissionen. Diese Informationen werden durch eine detaillierte Analyse des Energiemixes unterstützt. In diesem Fall besteht der Mix hauptsächlich aus Windenergie, Biomasse und Solarenergie.

Noch bedeutender ist, dass wir auch die Herkunftsorte dieser Energiequellen aufzeigen können. So wird klar, welche lokalen Anlagen aktiv zur Energieproduktion beitragen.

Um solch detaillierte Einblicke zu erhalten, dient ein spezieller API-Endpunkt für Dispatch-Analysen. Dieser Endpunkt ermöglicht es nicht nur, die Zukunft vorherzusagen, sondern auch die aktuellen Bedingungen verständlich zu machen.

Durch die Offenlegung des Energiemixes und der Herkunftsorte erhöhen wir die Plausibilität und Validität unserer Vorhersagen. Entdecken Sie, wie Ihre Energie zusammengesetzt ist und treffen Sie fundierte, transparente Entscheidungen – jetzt und in Zukunft.


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Dynamische Laden: Flexibilität durch Integration

Öffentliche E-Ladesäulen stehen oft vor der Herausforderung, spontane Nachfragestöße, wie den Bedarf an 80 kWh, zu bewältigen. Hier setzt unser innovatives Ladesystem an, das durch flexible Ladeoptionsmodelle eine nachhaltigere und effizientere Nutzung der Ladeinfrastruktur ermöglicht.

Stellen Sie sich vor, das Wissen der Kunden gezielt für den Energie-Dispatch zu nutzen. Unser System bietet genau diese Möglichkeit durch vier flexible Ladeoptionen:

  1. The Traveller
    Zahlen Sie für das, was Sie erhalten. Ideal bei unbekannter Parkdauer und wenn schnelles Laden erforderlich ist.
    Laden je nach Verfügbarkeit der schnellsten Option.
    CO2-Emission: 6193.44g
  2. The Organizer
    Bezahlen Sie einen fixen Preis im Voraus und erzielen Sie ein ausgewogenes Verhältnis zwischen lokaler Erzeugung und Netzbezug. Optimal, wenn Sie den vorgeschlagenen Zeitrahmen nutzen können.
    Geplanter Ladeprozess mit hoher Effizienz.
    CO2-Emission: 251g
  3. The Sustainabilist
    Nutzen Sie vorrangig lokal erzeugten Strom. Perfekt, wenn die Parkzeit flexibel ist.
    Höchste Nachhaltigkeit bei längeren Parkzeiten.
    CO2-Emission: 0g
  4. The Optimizer
    Zahlen Sie im Voraus und konfigurieren Sie Ihre Anforderungen, um den für Sie optimalen Tarif zu erhalten.
    Flexibilität und Optimierung nach individuellen Bedürfnissen.
    CO2-Emission: 336g

Jede dieser Optionen ermöglicht eine unterschiedliche Balance aus Preis, Ladezeit und CO2-Emissionen. Diese dynamischen Ladeoptionen steigern Transparenz und Nutzerzufriedenheit und helfen, die Ladeinfrastruktur maximal zu nutzen und den ökologischen Fußabdruck zu minimieren.

Erleben Sie, wie durch unser System dynamisches, nachhaltiges Laden zur neuen Norm wird – und wie Sie von dieser Flexibilität profitieren können.


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Eine Revolution im Stromtarif: Ereignisvariable Preise

Ereignisvariable Stromtarife basieren auf der Verfügbarkeit erneuerbarer Energien. Das Energy Application Framework ermöglicht es, diese dynamischen Tarife schnell und effizient in bestehende Systeme zu integrieren. Der GrünstromIndex öffnet somit die Tür zu regional angepassten, dynamischen Tarifen, die sowohl Kosteneffizienz als auch Umweltfreundlichkeit fördern.


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Geschichten der Integration & Forschung des GrünstromIndex

Es erfüllt uns mit großer Freude zu sehen, wie weit verbreitet und kreativ der GrünstromIndex bereits genutzt wird. Oft hören wir durch zufällige Begegnungen, dass ein Forschungsprojekt oder eine App eines Energieversorgers den GrünstromIndex im Hintergrund integriert hat. Zum Beispiel zeigte kürzlich eine Energie-App, wie der aktuelle Grünstrom-Mix im Bezirk Ihrer Stadt sich verändert und nutzte dabei unsere Datenplattform.

Ein besonderes Highlight war ein Forschungsprojekt, das unsere Daten nutzte, um nachhaltige Solarenergie-Strategien zu entwickeln. Diese Integration hat nicht nur die Effizienz gesteigert, sondern auch wertvolle Erkenntnisse für die Zukunft der Energieversorgung geliefert. Ebenso beeindruckend war die Visualisierung eines Stadtteils, die auf einer Karte die Herkunft des grünen Stroms für jede Stunde detailliert darstellte und so die Transparenz und Akzeptanz bei den Einwohnern erhöhte.

Es zeigt sich, dass viele Nutzer und Entwickler diese leistungsstarken Integrationsmöglichkeiten nicht immer explizit erwähnen, obwohl sie unter Fair-Use-Bedingungen erwartet werden. Daher unser Aufruf an alle, die von Daten- und Energiediensten profitieren: Kontaktieren Sie Ihre Anbieter. Diese verfügen oft über wertvolle Erfahrungen und fundiertes Wissen, das nicht nur Zeit spart, sondern auch die Umsetzung Ihrer Projekte erheblich kostengünstiger gestalten kann.

Nutzen Sie die Chancen des GrünstromIndexes und lassen Sie uns gemeinsam nachhaltige Lösungen vorantreiben. Ihre Energieversorgung kann effizienter und umweltfreundlicher gestaltet werden, wenn wir die kollektiven Erkenntnisse teilen und weiterentwickeln. Treten Sie in Dialog mit Ihrem Anbieter und entdecken Sie die Potenziale, die durch die Zusammenarbeit und Integration entstehen.

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Der digitale Nachweis: Eine neue Ära der Nachhaltigkeit

Stellen Sie sich vor, jede nachhaltige Handlung könnte nicht nur nachverfolgt, sondern auch bewiesen und vermarktet werden. Aus dieser Vision heraus begann vor drei Jahren das ID-Ideal Team, revolutionäre Lösungen zu entwickeln – nämlich den digitalen Nachweis. Unterstützt vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz, setzten wir auf Selbst Souveräne Identitäten, um einen transparenten und sicheren Nachweis zu ermöglichen.

Ein digitaler Nachweis wird von einer Entität (wie einer Person, Organisation oder einem Objekt) ausgestellt und enthält prüfbare Informationen. Mithilfe kryptografischer Methoden, insbesondere digitaler Signaturen, können Herausgeber identifiziert und die Integrität des Nachweises sichergestellt werden. Dieses Konzept ermöglichte es uns, den gesamten Prozess der CO2-Nachverfolgung und -verifizierung zu transformieren.

Mit unserer Lösung, die den GrünstromIndex nutzt, können Sie in nur fünf Schritten ein handelbares Produkt für Strom und Emissionen schaffen. Jede eingesparte Kilowattstunde und jedes Gramm CO2 werden zu verwertbaren Wirtschaftsfaktoren. Hier ist der detaillierte Prozess:

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1. Vorhersage

Dank intelligenter Messsysteme wissen wir bereits im Voraus, wann wir Einspeisung oder Ausspeisung erwarten können. Diese Prognosen ermöglichen strategische Planung und optimale Handlungen.

2. Messung

Im zweiten Schritt erfassen unsere intelligenten Messsysteme präzise den tatsächlichen Stromverbrauch und die daraus resultierenden CO2-Emissionen. Diese Daten werden eichsiegelgerecht beurkundet, um eine hohe Datengenauigkeit zu gewährleisten.

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3. Verbriefung

Durch den Verbriefungsprozess wird sichergestellt, dass jede eingespeiste oder bezogene Menge Strom und die daraus resultierenden CO2-Daten authentisch und nicht doppelt gutgeschrieben werden. Diese Verbriefung schafft die Basis für vertrauenswürdige digitale Nachweise.

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4. Nachweisen

Nach der Verbriefung wird jeder Nachweis mit einer eindeutigen Kennung versehen, die eine klare Bilanzierung der nachhaltigen Handlungen ermöglicht. Diese Nachweise können wie Wertpapiere betrachtet und genutzt werden. Dadurch wird die Glaubwürdigkeit gestärkt und bietet Ihnen Werkzeuge, um Ihre Nachhaltigkeitsleistung aktiv zu managen und zu kommunizieren.

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5. Scope 2 Bilanzierung und Handel

Der abschließende Schritt macht Klimaschutz profitabel und operativ greifbar. Die digitale Nachweisführung ermöglicht eine präzise und handelbare Bilanzierung für Scope 2. Unternehmen können nicht nur den CO2-Ausstoß reduzieren, sondern auch mit den Nachweisen ihrer Einsparungen handeln und zusätzlichen Wert schaffen.

Dieser innovative Ansatz revolutioniert, wie wir Nachhaltigkeit dokumentieren und vorzeigen. Lassen Sie uns den nächsten Schritt in Richtung Digitalisierung der Energiewende gemeinsam gehen und nachhaltige, handhabbare Nachweise schaffen. So machen wir Klimaschutz für Ihr Unternehmen ökologisch und ökonomisch vorteilhaft.


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Der Weg zur wirtschaftlichen und nachhaltigen Zukunft

Unsere gemeinsame Reise begann vor einem Jahrzehnt mit der einfachen Vision: Transparenz schaffen, um informierte und bewusste Entscheidungen zu ermöglichen. Heute führt uns dieser Weg zu einem Meilenstein, der wirtschaftlicher und nachhaltiger nicht sein könnte: die Scope-2-Bilanzierung und der Handel.

Von den ersten Schritten der präzisen Vorhersage über die Implementierung intelligenter Messsysteme bis hin zur Verbriefung verifizierter Daten – der GrünstromIndex hat sich als dynamisches und hochmodernes Werkzeug erwiesen. Dank dieser Prozesse werden nur reale, geprüfte Messungen berücksichtigt, wodurch präzise und verlässliche Daten gewährleistet sind.

Die Einführung der digitalen Nachweisführung markierte einen Wendepunkt. Wir haben eine Plattform geschaffen, auf der Nachhaltigkeitsleistungen nicht nur nachvollzogen und belegt, sondern auch handelbar und teilbar sind. Dies eröffnet die revolutionäre Möglichkeit, CO2-Einsparungen zu übertragen und in wirtschaftliche Vorteile umzuwandeln.

Nun stehen wir an einer entscheidenden Station: der Scope-2-Bilanzierung und dem Handel. An diesem Punkt wird Klimaschutz zu einem integralen und profitablen Bestandteil des wirtschaftlichen Alltags. Stellen Sie sich vor, jede eingesparte Kilowattstunde und jedes Gramm CO2 werden zu einem relevanten Wirtschaftsfaktor. Ihre Nachhaltigkeitsbilanz wird damit ebenso präzise und handelbar wie Ihre Finanzbilanz.

Dank der Integration von physikalischen, handelsspezifischen und infrastrukturellen Daten agiert der GrünstromIndex wie ein lebendiger Organismus – stets informiert und adaptiv. Dieser abschließende Schritt macht Klimaschutz nicht nur nachvollziehbar und verifizierbar, sondern auch profitabel und operativ greifbar.

Willkommen in der Zukunft der Nachhaltigkeit! Nutzen Sie die Möglichkeiten des GrünstromIndex, um Ihren ökologischen Fußabdruck zu mindern und gleichzeitig wirtschaftlich zu profitieren. Entdecken Sie die Vielzahl der Vorteile und Lösungen, die wir bieten, und gestalten Sie gemeinsam mit uns eine nachhaltige Zukunft.

Besuchen Sie unsere Webseite und beginnen Sie Ihre eigene Reise mit dem GrünstromIndex: gruenstromindex.de. Lassen Sie uns zusammen eine nachhaltige und wirtschaftlich erfolgreiche Zukunft schaffen!

Präsentiert: CO2-Monitoring Tools Webinar 
Am: 10.06.2024
Veranstalter: Forschungsstelle für Energiewirtschaft e. V.
Download : GSI Präsentation.pdf 
Lizenz: CC-BY-SA-4.0

Einleitung

Wäre es da nicht besser, den Strom immer dann zu verbrauchen, wenn viel Grünstrom aus nahegelegener Erzeugung kommt?  Der GrünstromIndex zeigt an, wann viel regenerativer Strom im Netz ist und im Haushalt verbraucht werden kann. Damit kann jeder die Energiewende in Deutschland unterstützen und dazu beitragen, dass Ökostrom effizient ausgebaut wird.

Lizenz/Kosten: STROMDAO Fair Use Policy

Jetzt ausprobieren:  
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Treibhausgasminderung durch nachhaltige Stromnutzung

Wenn die Nutzung von Strom in Zeiten verlagert wird, in denen ein hoher Anteil aus regionaler Erzeugung mit Erneuerbaren Energiequellen stammt, dann kann die Treibhausgasemission der Stromversorgung aktiv gesenkt werden. Damit diese Zeiten erkannt werden können, liefert der GrünstromIndex eine geeignete Vorhersage für die kommenden 36 Stunden. In diesem Beitrag wird eine einfache Webanwendung vorgestellt, mit der die Nachweisführung erfolgen kann. Parallel wird gezeigt, wie die Webanwendung im Hintergrund mit den Corrently-APIs arbeitet (Postman Collection). Die Anwendung selbst ist bewusst sehr einfach gehalten und bietet keine Funktionen außerhalb der Grundfunktionen, die für den Anwendungsfall benötigt werden.

Nachhaltigere Stromnutzung - gruenstromindex.de.png

 https://gruenstromindex.de/app/ 

Die Webanwendung zeigt dem Nutzer, welche spezifische Treibhausgasemission beim Strombezug an seinem Ort zu bestimmten Uhrzeiten anfallen. Hierbei ist es unerheblich, ob der Nutzer einen Ökostromtarif oder einen konventionellen Tarif hat, da der Strombezug immer aus demselben Stromnetz erfolgt und somit dem allgemeinen, physikalischen Strommix am Netzanschluss entspricht.  

Mit der Vorhersage für die kommenden 36 Stunden kann der Nutzer der Webanwendungen größere Verbräuche in Zeiten planen, in denen die Emission niedriger ist. Sobald der Zeitpunkt eingetroffen ist, wird die tatsächliche Einsparung/Minderung berechnet, indem die spezifische Emission zum Zeitpunkt vom Jahresschnitt abgezogen wird. 

Erste Nutzung

Standort des Strombezugs

Wird die Anwendung das erste Mal aufgerufen, so muss zunächst durch Eingabe der Postleitzahl der Ort angegeben werden, an der ein Stromverbrauch stattfindet. Ein großer Teil der Treibhausgasemissionen durch die Stromversorgung entstehen durch den Transport des Stroms über weite Strecken. Mit der Postleitzahl kann die tatsächliche Erzeugung regional betrachtet werden und somit bei der Ermittlung der Emissionen die Netzverluste berücksichtigt werden. Der GrünstromIndex kennt zudem noch weitere Faktoren wie große industrielle Verbraucher oder die Bevölkerungsdichte, die für eine genauere Vorhersage notwendig sind.

Ortsangabe-GruenstromIndex-DemandSideManagement.png

Anlegen eines Benutzerkontos

Die Anwendung sammelt alle einzelnen Treibhausgasminderungen zu den unterschiedlichen Zeitpunkten. Damit dies möglich ist, wird eine eindeutige Kennung für den Nutzer benötigt. Beim ersten Aufruf der Anwendung wird diese Kennung per API-Aufruf im Hintergrund angelegt und im Browser gespeichert:

API Aufruf: Benutzerkonto anlegen
GET https://api.corrently.io/v2.0/stromkonto/create
Hauptansicht der Anwendung

NachhaltigeStromnutzung-Hauptseite.png

Stromnutzung planen

Die aktive und bewusste zeitliche Verschiebung eines Strombezugs wird auch als "Demand Response" bezeichnet. Umgangssprachlich kann man sagen, dass die Nachfrage auf das Angebot reagiert. Demand Respone ist besonders sinnvoll, wenn es ein begrenztes Gut gibt und hohe Kosten vermieden werden sollen. Bei der Stromversorgung ist das knappe Gut die Erzeugung aus Windkraft und Solarenergie, welches bei Nichtvorhandensein zum Einsatz von Kohle- oder Gaskraftwerken führt.  Neben der deutlich geringeren Emission von Treibhausgasen sind selbstverständlich auch die Kosten für Strom aus erneuerbaren Quellen niedriger, da zum Zeitpunkt der Verfügbarkeit keine weiteren Brennstoffe benötigt werden. 

Planung einer zukünftigen Stromnutzung

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Die Planung einer nachhaltigen Stromnutzung durch den Nutzer erfolgt, nachdem im Hintergrund der GrünstromIndex über die API aufgerufen wurde. Hierbei wird die Postleitzahl sowie das Benutzerkonto von vorher benötigt.

API Aufruf: Abfrage des GrünstromIndex
GET https://api.corrently.io/v2.0/gsi/prediction?zip=POSTLEITZAHL&key=BENUTZERKONTO

Vom Nutzer der Anwendung wird zusätzlich die Information benötigt, um welche Art von Verbrauch es sich handelt und wie viele Kilo-Watt-Stunden Strom bezogen werden sollen. Bei dieser Angabe ist es egal, wie lange der Vorgang dauert, relevant ist die Stunde, in der der geplante Vorgang begonnen wird und dessen Gesamtstromverbrauch.

Da sich die Webanwendung an häuslichen Stromverbrauch orientiert, lässt die Maske lediglich einen Verbrauch von maximal 2 kWh zu. Die API hat diese Begrenzung nicht.

Ist die Eingabe vollständig, so werden die gemachten Angaben per erneutem API Aufruf übermittelt und mit einer Ereigniskennung (Event) versehen. Mit dieser Angabe ist der geplante Vorgang nachträglich referenzierbar und es kann lückenlos nachvollzogen werden, dass es sich um eine "ex ante" - im Voraus stattgefundene - Planung des Verbrauchs handelt.

API Aufruf: Planung abschließen
POST https://api.corrently.io/v2.0/gsi/planedConsumption?&key=BENUTZERKONTO

Notwendige Angaben im Body der API-Abfrage:

{ 
  time: 1668686400000,
  device: "Testverbrauch",
  usage: 1.1,
  id: '0x7b53052C858d8f35c4201b06F4942936A92015AF_2022-11-17',
  zip: '10117'
}

Rückantwort der API

{
  ...
  "event":"EVENTID"
  ...
}

In der Rückantwort der API wird die Kennung der Planung ausgegeben. Diese wird benötigt, damit im Anschluss - nach dem geplanten Zeitpunkt - eine Gutschrift der tatsächlichen Treibhausgaseinsparungen erfolgen kann.

Die Webanwendung speichert diese Informationen im Browser und gibt dem Nutzer einen Hinweis über die vorgenommene Planung.

Hauptbildschirm mit geplantem Stromverbrauch.png

Treibhausgasminderung gutschreiben

Sobald der Zeitpunkt der Stromnutzung vorüber ist, kann die eigentliche Gutschrift als Nachweis der Treibhausgasminderung erfolgen. Technisch wird hierfür ein digitales Zertifikat ausgestellt und dem Nutzer zugeordnet. 

Gutschrift der Treibhausgaseinsparung

Gutschrift THG Minderung.png

Durch "Gutschreiben" bestätigt der Anwender, dass die Stromnutzung tatsächlich zu diesem Zeitpunkt in angegebener Höhe am angegebenen Ort stattgefunden hat und das endgültige digitale Zertifikat ausgestellt werden kann. 

API Aufruf: Bestätigung der Angaben und Gutschrift
POST https://api.corrently.io/v2.0/gsi/claimConsumption?&key=BENUTZERKONTO

Notwendige Angaben im Body der API-Anfrage:

{
 "event":"EVENTID"
}

Bei der EVENTID handelt es sich um den Wert, der bei der Planung ausgegeben wurde.

Rückantwort der API

{
  ...
  "event":"EVENTID",
  "claim":"CLAIMID",
  "ghgActual":248.60000000000002,
  "ghgSaving":157.39999999999998
  ...
}

Die Rückantwort enthält Informationen zur nachgewiesenen Einsparung an Emission.

Innerhalb der Webanwendung werden die Treibhausgasminderungen lediglich gesammelt.

Übersicht der Zertifikate für Treibhausgasminderungen

FireShot Capture 096 - Nachhaltigere Stromnutzung - gruenstromindex.de.png


Daten (Quellen) des GrünstromIndex

Der GrünstromIndex basiert auf einem Graphen mit einigen Milliarden Punkten, die vernetzt sind. Ein Punkt kann zum Beispiel die Wettervorhersage für einen Ort, ein Schaltzustand des Netzes und so weiter sein. Ändert sich ein Punkt in diesem Graphen, so hat dies immer auch Auswirkungen auf jeden anderen Punkt im Graphen. 

Ein Beispiel verdeutlicht dies: Wenn in Flensburg der Wind weht, dann kommt zwar der Strom einer Windkraftanlage nicht mehr physikalisch in Berchtesgaden an, aber vielleicht in Kiel, wodurch in Kiel weniger Strom aus Lübeck kommt. In Lübeck weniger aus Hamburg...

Entscheidend für die Bestimmung des GrünstromIndex ist somit der Zustand eines jeden einzelnen Knoten (Punkt) im Graphen und dessen Auswirkung auf den Strombezug an einem Ort. Diese Auswirkung eines Zustandes (zum Beispiel steife Brise in Flensburg  vs. Flaute in Flensburg) auf den Wert an einem Ort (zum Beispiel Berchtesgaden) ist relativ statisch (konstant) über einen längeren Zeitpunkt. Daraus folgt, dass beim Abruf eines Indexwertes zunächst aus den Milliarden Punkten eine kleine Untermenge (wenige Tausend) extrahiert werden, die überhaupt das Ergebnis verändern können. Das Windrad in Flensburg wird höchstwahrscheinlich in Berchtesgaden keine Chance haben, den Wert zu verändern.  Was aber für Berchtesgaden eine Auswirkung haben kann, ist der Punkt für die "Durchleitung" in Rosenheim.  Kommt in Rosenheim viel Strom aus dem Norden und ist dessen Grünstromanteil bekannt, so kann dieser Wert für die Ermittlung des Wertes in Berchtesgaden eine deutliche Relevanz haben. 

Quelle: Netzstruktur (Topologie)

Die Verwendung von "Durchleitungen" als Platzhalter ist nichts anderes als eine Reduktion der Komplexität, oder eine Abkürzung. Diese Art von Abkürzungen werden als Map-Reduce Algorithmus (s.h. Wikipedia) bezeichnet. Stark vereinfacht kennt jeder dieses Verfahren von Wegbeschreibungen, bei dem man die Wegstrecke von Flensburg nach Berchtesgaden nicht mit einzelnen Abbiegungen beschreibt (wie ein Navi), sondern zunächst in kleinen Schritten (bis zum nächsten Ort) dann über die Großstädte auf dem Weg und am Ende wieder die kleinen Orte nutzt. 

Eine wichtige Grundlage für den Wert des GrünstromIndex ist somit die Struktur des Stromnetzes (Niederspannung, Mittelspannung, Höchstspannung) und seine Knotenpunkte. In der Theorie können Stromerzeuger und Verbraucher direkte Nachbarn sein, aber über das Stromnetz etliche Kilometer entfernt. Gerade in der Niederspannung gibt es sehr häufig sogenannte Ringleitungen, die im Regelfall an einer Stelle getrennt sind. Diese Stelle wird im Falle eines Kabelschadens jedoch geschlossen, sodass die Verbraucher faktisch aus der anderen Richtung ihren Strom erhalten. Diese recht clevere Art des Netzbetriebs sorgt aber dafür, dass wir nicht für jedes Haus genau einen GrünstromIndex berechnen, sondern lediglich für einzelne Postleitzahlen. Im Ergebnis bleibt, dass der GrünstromIndex die Strukturdaten (Plan) des Stromnetzes als Datenbasis nutzt.

Der GrünstromIndex wird als Prognose für die kommenden Tage herausgegeben. Das bedeutet, dass für jede Stunde, in der ein Wert berechnet wird, das Stromnetz einen anderen Zustand hat, um die eingespeiste Strommenge an den Stromnutzer zu bringen. Dies wird als sogenannter Fahrplan bezeichnet, der von den Netzbetreibern ständig vorgehalten wird und vereinfacht Schaltvorgänge in der Zukunft vorsieht. Ein Beispiel kann sein: "Weil am Abend um 23:00 in Berchtesgaden keine PV-Erzeugung vorhanden ist, muss am Schalthaus Winkl die Leitung aus Bayrisch Gmain geschlossen werden, damit ausreichend Strom aus dem Norden kommt".   

Quelle: Vergangenheit

Diese zukünftigen Schaltzustände (Fahrplan) des Stromnetzes kann man sehr gut aus der Vergangenheit lernen, denn unter bestimmten Bedingungen sind bestimmte Schaltzustände wahrscheinlicher als andere. Exakt dieselben Bedingungen wird nur selten geben, weshalb hier die KI-Technik der neuronalen Netze zum Einsatz kommt. Für die Betrachtung der Datenbasis des GrünstromIndex bedeutet dies, dass die Vergangenheit eine wichtige Quelle ist, aus der gelernt wird/wurde, wie das Stromnetz bei bestimmten Bedingungen geschaltet sein wird.

Die große Frage ist, wie kommt man an die historischen Daten, auf denen man die Zustände des Stromnetzes und ihre Übergänge lernen kann (die KI trainieren kann)? Die Netzbetreiber haben generell Veröffentlichungspflichten, die genutzt werden können. Einige Daten sind dabei sehr historisch aufbereitet (zum Beispiel als gescanntes Fax) einige via API automatisch abrufbar. Die wohl bekannteste Veröffentlichung von Daten in diesem Bereich sind die sogenannten Redispatch Maßnahmen  der Übertragungsnetzbetreiber oder die sogenannten Differenzbilanzkreisabrechnungen (Beispiel Westnetz). Darüber hinaus gibt es das Monitoring der Netzfrequenz, wobei hier weniger der absolute Wert relevant ist, sondern kleine Sprünge, die ein Indikator für Schaltvorgänge sind. 

Quelle: Wetter

Die Aussage des GrünstromIndex ist der Anteil von Strom aus erneuerbarer Energie an einer Entnahmestelle. Deren Erzeugung ist vom Wetter abhängig (Sonne/Wind/Wasser) und die Erzeugungsanlagen sind über ganz Deutschland verteilt, aber nicht gleichmäßig. An Orten mit viel Wind gibt es tendenziell mehr Windkraft, in ländlichen Ortschaften mehr Photovoltaik. Ohne Gewässer, keine Wasserkraft.   Das Wetter an einem Ort stellt somit eine entscheidende Rolle bei der Prognose für die kommenden Tage. Wettervorhersagen werden von verschiedenen Diensten angeboten und unterscheiden sich sehr stark in ihrer Aussagekraft für bestimmte Erzeugungsarten. Beim GrünstromIndex wird daher aus verschiedenen Quellen die Prognose bezogen und auf Basis von vorherigen Werte versucht, die einzelnen Wettervorhersagen so zu gewichten, dass das Ergebnis in der Vergangenheit die höchste Genauigkeit gehabt hätte. Das Verfahren hinter dieser Auswahl nennt man Backpropagation (Fehler Rückführung) und ist hier bei AT gut beschrieben.  

Quelle: Marktstammdaten

Im Jahre 2017 wurde das sogenannte Marktstammdatenregister (MaSTR) eingeführt, was eine Datenbank mit allen Erneuerbaren Energieanlagen in Deutschland ist. Diese Daten verraten dem GrünstromIndex, ob bei den Wettervorhersagen die Windgeschwindigkeit oder die Sonneneinstrahlung an einem Ort wichtiger ist. Zudem gibt das Register eine grundsätzliche Indikation, welche an einem Ort und dessen Umfeld möglich ist. Jede einzelne Anlage aus diesem Register hat seinen eigenen Knotenpunkt innerhalb des Graphen, die Wettervorhersage sind ein weiterer Knotenpunkt, der mit den Anlagen verbunden ist und die physikalischen Leitungen ebenso. Alle drei Komponenten (Wetter, Erzeugungsanlagen, Stromleitungen) beeinflussen sich zu jedem Zeitpunkt gegenseitig - oder anders ausgedrückt: sorgen dafür, dass die Punkte im Graphen sich verschieben. 

Quelle: Lastgänge

All diese Daten sind aber sehr unnötig und reine Spielerei, wenn es darum geht, die Vision zu verwirklichen, die hinter dem GrünstromIndex steckt.  Der GrünstromIndex soll ein Wert sein, auf dessen Basis Stromnutzer ihren Stromverbrauch freiwillig anpassen können und so zu einer Dekarbonisierung der Energiewirtschaft aktiv beitragen. Die vielleicht relevanteste Quelle für Daten ist daher der Strombedarf und die Veränderung des Bedarfs je nach Gegebenheit. Ein Teil liefern hier Messwerte von Stromzähler, welche hochfrequent verfügbar sind. Ein anderer Teil sind sogenannte Demand Response Auswirkungen auf Börsenstrompreis und andere Signale.  Die STROMDAO als Betreiber des GrünstromIndex, hat das Glück in einigen Forschungsprojekten beteiligt zu sein und dort die zentrale Datendrehscheibe erschaffen zu haben. 

Der Index wird seit 2014 kontinuierlich weiterentwickelt und an neue Erkenntnisse und Erfahrungen angepasst. Die größten Veränderungen sind dabei im Bereich der Lastprognose zu verzeichnen, denn eine Verbreitung von E-Mobilität und Wärmepumpen sorgt generell für einen höheren Strombedarf, allerdings einen Bedarf, der sich sehr gut an der regional vorhandenen Grünstromerzeugung ausrichten lässt. Standardlastprofile, wie sie noch in den Anfangsjahren wichtig gewesen sind, spielen heute kaum noch eine Rolle bei der Indexerstellung. 

Zusammenfassung

Der GrünstromIndex basiert auf einer sehr großen Anzahl an Datenquellen, die unterschiedliche Gewichtungen haben. Ein einzelner Wert kann durch die Verwendung von KI nur bedingt rekonstruiert werden. Die Prognosequalität wird kontinuierlich verbessert, muss aber von Zeit zu Zeit den Entwicklungen auf dem Strommarkt hinterherlaufen, bis Erfahrungen und Datenquellen vorhanden sind. 

Der GrünstromIndex

Ein Datendienst, welcher einer Prognose von Strom aus Erneuerbaren Energien für die kommenden Tage an einem Ort ermittelt. Der Dienst kann kostenfrei unter einer Fair-Use Policy auf der Webseite gruenstromindex.de getestet und genutzt werden (CC-BY-SA NC 4.0 Lizenz). Gedacht ist die Nutzung im Rahmen von zum Beispiel einer Heimautomatisierung, EnergieManagement oder anderen Plattformen als Mehrwertdienst und dann durch die Nutzung der REST-API. Es existiert die Möglichkeit zur individualisierten Nutzungsvereinbarung in unserem Shop.



Demand Response - Verbrauchsteuerung

Bei der Verbrauchsteuerung (Demand Response) handelt es sich um eine Änderung des Stromverbrauchs, um die Nachfrage nach Strom besser an das Angebot anzupassen. Bis zur Senkung der Kosten für Pumpspeicher und Batterien im 21. Jahrhundert konnte elektrische Energie nicht ohne weiteres gespeichert werden, sodass die Energieversorger traditionell Nachfrage und Angebot aufeinander abstimmten, indem sie die Produktionsrate ihrer Kraftwerke drosselten, Kraftwerksblöcke an- oder abschalteten. Mit einer stärkeren Verbreitung von Erzeugung aus regenerativen Energien verlagern sich die Handlungsoptionen zunehmend in Richtung Verbrauch. Das Demand Response zielt darauf ab, die Nachfrage nach Strom zu regulieren, wenn die Möglichkeiten auf der Angebotsseite begrenzt sind.

Der GrünstromIndex  ist ein verbreitetes Instrument, um eine Verbrauchsteuerung automatisiert durchzuführen. Die Versorgungsunternehmen können ihren Kunden die Notwendigkeit für eine Nachfrageänderung mit dem GrünstromIndex auf einfache Weise signalisieren

Der Kunde kann seinen Strombedarf anpassen, indem er Aufgaben, die viel Strom benötigen, verschiebt, oder er kann sich entscheiden, einen höheren Preis für seinen Strom zu zahlen. Einige Kunden können einen Teil ihres Verbrauchs auf alternative Quellen umstellen, z. B. auf Solarzellen und Batterien vor Ort (stationäre Batterien).

In vielerlei Hinsicht kann die Nachfragereaktion einfach als ein technologiegestütztes wirtschaftliches Rationierungssystem für die Stromversorgung bezeichnet werden. Bei der Nachfragereduzierung wird die freiwillige Rationierung durch Anreize erreicht. Die unmittelbare Folge ist, dass die Nutzer von Stromkapazitäten, die ihren Verbrauch (ihre Last) in Spitzenzeiten nicht reduzieren, höhere Preise zahlen müssen, entweder direkt oder über die allgemeinen Tarife.

Eine unfreiwillige Rationierung würde, wenn sie angewendet wird, durch rollende Stromausfälle während der Spitzenlastzeiten erreicht. In der Praxis könnten sommerliche Hitzewellen und winterliche Frostperioden durch geplante Stromausfälle für Verbraucher und Unternehmen gekennzeichnet sein, wenn die freiwillige Rationierung über Anreize nicht ausreicht, um die Last angemessen zu reduzieren und das Gesamtstromangebot anzupassen.

Minderung der Treibhausgasemission durch Demand Response

Mithilfe einer aktiven Nachfragesteuerung können nicht nur wirtschaftliche Vorteile erzielt werden, es wird auch aktiv Emission an Treibhausgasen vermieden. In der Einsatzreihenfolge (Merit-Order) der Stromerzeugung sind Kraftwerke mit einer geringen Emission von Treibhausgasen am höchsten priorisiert, d.h. sobald Erzeugung aus Windkraft oder Solarenergie verfügbar ist, wird deren Strom in das Netz eingespeist und Kraftwerke mit einer höheren Emission - zum Beispiel Kohlekraftwerke - werden heruntergefahren.

In den meisten Fällen ist die mit Demand Response erzielten Einsparungen bei der Emission von Treibhausgasen ein Vielfaches von den Einsparungen, die durch schwankende Strompreise erwirtschaftet werden kann. Der GrünstromIndex ermöglicht das Einsparungspotenzial direkt in die Steuerung von smarten Geräten zu integrieren.

Beispiel API Aufruf: https://api.corrently.io/v2.0/gsi/demandresponds?zip=69256&demand=11000

{
  "timestamp": 1668258000000,
  "date": "2022-11-12T13:00:00.000Z",
  "gsi": 95,
  "demand": 11000,
  "grammGHG": 583,
  "grammSaved": 3168
}

Bei diesem Aufruf wurde für einen geplanten Stromverbrauch von 11 kWh (11.000 Watt-Stunden) an der Postleitzahl 69256 empfohlen, dass dieser um 14:00 Uhr (13:00Z) erfolgen soll. An Treibhausgasen werden dadurch 3.168 Gramm CO₂ Äquivalente eingespart. Ob es sich an dieser Verbrauchsstelle um einen Ökostromtarif handelt, macht hierbei keinen Unterschied, da die Belieferung an der Entnahmestelle immer dem Deutschen Strommix zum Zeitpunkt der Entnahme entspricht. 


Technische Dokumentation (API/SDK)

Die GrünstromIndex wird als REST API bereitgestellt und ist als OpenAPI3.0 spezifiziert. Es existieren etliche Implementationen für verschiedene Systeme, welche eine direkte Nutzung des GrünstromIndex ermöglichen, ohne dass zusätzliche Entwicklungen vorgenommen werden müssen. 

Download:

Online:  https://app.swaggerhub.com/apis/corrently/grundfunktion/1.0.0


EAF-10 - Dynamische Tarife für Elektrizität

Dynamische Tarife für Elektrizität

Der Verbraucher oder Erzeuger erhält kurzfristig für bestimmte Zeitfenster variable Tarife durch den Energielieferanten oder Aggregator, der diese über den Messstellenbetreiber durch das iMSys zur Verfügung stellt. Dies sind ereignisvariable Tarife, da sie, anders als bei den zeitvariablen Tarifen, nicht wiederkehrend in bestimmten Zeitfenstern auftreten, sondern einmalig und damit ereignishaft für ein bestimmtes Zeitfenster gesetzt werden. Der Verbraucher oder Erzeuger kann auf diese ereignisvariablen Tarife reagieren, wenn er über flexible Verbrauchs-, Erzeugungs- oder Speicheranlagen verfügt, und somit seine Energiekosten optimieren. Neben dem Anzeigen der Tarifereignisse wird durch Zusammenspiel von iMSys und Backend auch die zeitaufgelöste und transparente Abrechnung sichergestellt.

Energieanwendungsfall (EAF) 10 in der Fassung vom November 2021

Mit dem GrünstromIndex  ist es möglich, einen ereignisvariablen Tarif anzubieten, welcher sich an der Verfügbarkeit von regionaler Ökostromerzeugung orientiert oder an dem Erzeugungsportfolio eines Lieferanten/Aggregators. 

Nutzen und Bezug zu energiewenderelevanten Zielen

Mithilfe der am iMSys angebundenen technischen Einrichtungen und durch Reaktion auf die vom iMSys bereitgestellten Tarifereignisse (TAF 5) können die Energiekosten des Letztverbrauchers reduziert werden. Der Lieferant oder Aggregator kann über entsprechend ausgestaltete ereignisvariable Tarife Beschaffung und Verbrauch optimieren

Der GrünstromIndex erweitert das bestehende Anwendungsgebiet der Dekarbonisierung der Stromwirtschaft um den Faktor der Energiekostenoptimierung und bietet einen Mehrwert für vorhandene und entstehende iMSys Installationen bei Letztverbrauchern.

TAF 5: Ereignisvariable Tarife

Ereignisabhängiger Stromtarif in definierten Tarifstufen, wobei die Ereignisse direkt vom Smart Meter Gateway (intern) oder durch einen externen berechtigten Akteur hervorgerufen werden. Bei der Nutzung des GrünstromIndex werden die stündlichen Prognosen als Ereignis herangezogen, wobei die eigentliche Hervorrufung sowohl im SmGW als auch durch einen externen Akteur erfolgen kann. Mögliche externe Akteure sind hier die Energie Service Anbieter oder Anbieter von Mehrwertdiensten. Bei der technischen Umsetzung werden die unter Digitale Signaturen - Dynamische Stromtarife mit dem GrünstromIndex beschriebenen Verfahren genutzt, um eine sichere dezentrale Verarbeitung zum Beispiel innerhalb eines Heim-Energie-Mangement-Systems (HEMS) zu ermöglichen.

Umsetzung TAF 5

Die Definition des Tarifanwendungsfalls 5 sieht Tarifstufen vor, die durch ein Ereignis ausgelöst werden. Dies setzt voraus, dass ein Standardtarif gilt, sobald kein Ereignis zum Zeitpunkt des Strombezugs vorliegt. Über das Vorliegen eines Ereignisses muss zwischen allen beteiligten Akteuren (Stromnutzer, Netzbetreiber, Messstellenbetreiber, Energie Service Anbieter, Lieferant) eine Einigkeit (Konsens) bestehen. Erreicht wird dies unter Zuhilfenahme der digitalen Signaturen aus der Prognose. Das Vorhandensein eines Ereignisses muss mit zeitlichem Vorlauf zum Zeitpunkt des Strombezuges angezeigt werden (Beispiel: mindestens 120 Minuten ex ante). Eine nachträgliche (ex post) Meldung eines Ereignisses durch einen der beteiligten Akteure ist zu verhindern.

Im Datensatz des GrünstromIndex existiert zur Herbeiführung eines Konsenses einige Sicherungsmechanismen. Als Indikator für das Vorliegen eines Ereignisses wird forecast[x] aus der Datenreihe genutzt:

Relevante kryptographische Sicherungselemente für TAF 5
forecast[0].{
  	  // ... weitere Felder  
      "gsi": 25.65,
      "timeframe": {
        "start": 1670551200000,
        "end": 1670554800000
      },
      "iat": 1670556099482,
      "signature": "0x64f0091f0a4c9ef470efd3b1eeb5b2fdb93747f07817241e86a3df2badde36376cb9f831d061752ffe44ba012165eed753bcb377868ed00c5d44b8bdc037ffdd1c"
  	  // ... weitere Felder 
}

Das Feld timeframe  definiert den Zeitrahmen, in dem das Ereignis vorliegt. Das Feld iat ist der Zeitpunkt, zu dem die Meldung erstellt wurde (hier der Indexwert von 25.65 im Feld gsi) . Der Wert iat darf nicht jünger als 120 Minuten zum Zeitpunkt des Strombezuges sein, damit die Regel für den zeitlichen Vorlauf gewahrt bleibt.

Kann einer der beteiligten Akteure einen forecast[x] vorlegen, bei der eine gültige digitale Signatur besteht, so gilt die entsprechende Tarifstufe. Legen mehre Akteure gültige forecast[x] Werte vor, so wird zur Abrechnung (Prozessschritt des Clearing) die Vorhersage verwendet, welche das Kriterium des zeitlichen Vorlaufs erfüllt und am jüngsten ist (höchster Wert in iat).

Zuordnung von Tarifstufen

Der GrünstromIndex (Feld forecast[x].gsi) kann Werte zwischen 0 und 100 annehmen. Dies ermöglicht in der Theorie mehr als 100 Tarifstufen, was in der Praxis wenig praktikabel ist und sich auch nur schwer mit anderen Mechanismen, wie ein reduziertes Netzentgelt für steuerbare Verbrauchseinrichtungen (SteuVE), kombinieren lässt.  Abgeleitet von den Zustandsklassen im Netzbetrieb wird daher empfohlen, mit drei verschiedenen Tarifstufen zu arbeiten, deren Bezeichnungen an den Ampelfarben (rot, gelb, grün) angelehnt sind:

Tarifstufe GSI Wert Bezeichnung (Farbe) OBIS Code
0*) - - 1.8.0
1 (Standard) <40 Rot 1.8.1
2  40-60 Gelb 1.8.2
3 >60 Grün 1.8.3

*) - Zur Vollständigkeit und Rückwärtskompatibilität ("tariflose Messung").

Die hier aufgeführte exemplarische Zuordnung zu OBIS-Codes orientiert sich an der EDI@Energy Codeliste der OBIS-Kennzahlen und Medien vom 01.04.2021.

Anforderungen an den Messstellenbetreiber

Es ist wünschenswert, dass der Messdienstleister bereits die Tarifierung vornimmt. Bei bestehenden Netzanschlusspunkten, bei denen kein intelligentes Messsystem (iMSys) verbaut ist, kann EAF10/TAF5 so nicht umgesetzt werden. In diesen Fällen besteht allerdings die Möglichkeit, dass zwischen Stromnutzer und Lieferanten ein Energie-Service-Anbieter (ESA) geschaltet wird. Dieser übernimmt die Aufgabe, das Clearing (Abrechnung) vorzubereiten, indem ein Konsens über die relevanten Ereignisse für die Auslösung der Tarifstufen abgrenzungsscharf hergestellt wird. Unterstützt der Messstellenbetreiber keine Aufteilung nach Tarifstufen auf Basis von externen Ereignissen, so ist in diesem Falle ebenfalls ein ESA erforderlich.

Soll die Umsetzung durch interne Verarbeitung von Tarifereignissen direkt im SMGW erfolgen, so ist zwingend eine Implementierung durch den Messstellenbetreiber notwendig.   

Anforderungen an den Lieferanten

Die Ausgestaltung des eigentlichen dynamischen Strom-Produktes obliegt dem Lieferanten. Dieser hat die tariflichen Implikationen entsprechend der Stufen festzulegen und vertraglich die Rahmenbedingungen mit dem Stromnutzer (Kunde) zu vereinbaren. Bei überregional agierenden Lieferanten sollte zusätzlich ein angepasster GrünstromIndex genutzt werden, welcher seine Berechnung an der tatsächlichen Eindeckung des Lieferanten ausgerichtet ist. Es können zum Beispiel die Anlagen aus einem festen Erzeugungsportfolio oder über Power-Purchase-Agreements (PPA) gebundene Erzeuger als Grundlage verwendet werden. 

Erfolgt die Nutzung eines individuellen GrünstromIndex, so muss der Lieferant diesen im Vertrag mit dem Stromkunden offenlegen. Die generelle Umsetzung weicht jedoch nicht vom Standard ab.

Zur Daten zur Verbrauchsabrechnung erhält der Lieferant wie bisher über die Marktkommunikation (MaKo) durch den Messstellenbetreiber oder den Energie-Service-Anbieter.  Eine dedizierte Anpassung des Prozesses der Rechnungsstellung ist bei der Verwendung des GrünstromIndex für die Realisierung eines dynamischen Tarifes (TAF5) nicht notwendig.

 

 



  




Beispiel Implementierungen

GruenstromIndex.de

image.png

Einbindung mittels IFrame

Mit einem Wechsel zu Ökostrom ist der Anbieter verpflichtet, den Jahresverbrauch in Erneuerbaren zu erzeugen. Somit also schon einmal das Gute, denn je mehr Menschen zu Ökostrom wechseln, umso mehr Energie muss durch Erneuerbare erzeugt werden.

Im Stromnetz fließt dann alles zusammen und wird an die Infrastruktur, das Gewerbe und private Haushalte verteilt. Dann kommt der Strommix aus unserer Steckdose. Strom wählt physikalisch immer den Weg des geringsten Widerstands, sodass immer versucht wird, dass Erzeugung und Verbrauch nah beieinander liegen.


Daher ist Dein Stromverbrauch – trotz Ökostromtarif – nicht 100% Ökostrom, denn dafür müsstest Du quasi auf Deinem Dach die Solaranlage, in Deinem Garten ein Windrad und vor Deiner Tür ein Wasserkraftwerk haben. Aber da das Wetter und die lokalen Gegebenheiten an Erneuerbaren Energieanlagen von Ort zu Ort unterschiedlich sind, ist der Strommix auch immer anders. Und an Deinem Ort ja auch von Tag zu Tag und Stunde zu Stunde.

Deswegen haben wir vor vielen Jahren angefangen unseren GrünstromIndex zu entwickeln und können ihn Dir an die Hand geben. Er sagt Dir, wann in den nächsten Stunden wieviel Ökostrom aus Deiner Gegend tatsächlich im Stromnetz sein wird – bis zu 36 Stunden im Voraus. Dann kannst Du damit Deinen persönlichen Strommix aus der Steckdose vergrünen bis ins Unendliche (naja, realistisch bis zu 100%).

Widget Einbindung per IFrame

Iframe URL Schema:  https://gruenstromindex.de/iframe.html?q=POSTLEITZAHL

Beispiel für Mannheim: https://gruenstromindex.de/iframe.html?q=68169

Einbindungscode:

<iframe src="https://gruenstromindex.de/iframe.html?q=68169"></iframe>


Module

Fertige Module und Bibliotheken zur Nutzung des GrünstromIndex innerhalb von Softwareumgebungen.

Module

Node-RED

image.png

Node-RED erlaubt die Verarbeitung von Events in sogenannten Flows (Abläufen), die auf Basis des Indexwertes beeinflusst werden können.

Modul Homepage: https://flows.nodered.org/node/node-red-contrib-gsi

Module

ioBroker

image.png

ioBroker ist eine Automatisierungslösung für private Haushalte und kleinere Gewerbeeinheiten. Mit Hilfe der GrünstromIndex Integration können Fahrpläne von Stromverbrauchern optimiert werden.

Modul Homepage: https://github.com/ioBroker/ioBroker.corrently

Module

Node JS / Javascript / Browser

Das Node JS Modul des GrünstromIndex erlaubt eine sehr schnelle Einbindung des GrünstromIndex auf eine bestehende Webseite, wobei das Design (Darstellung) vollständig durch die einbindende Webseite kontrolliert werden kann. Mithilfe dieser Art der Einbindung kann zum Beispiel eine Stromampel realisiert werden.

NPM Modul: https://www.npmjs.com/package/gruenstromindex 

Nutzung auf einer statischen HTML-Seite (Beispiel JSFiddle):

HTML Code:

  <head>
    ...
    <script src="https://unpkg.com/gruenstromindex/public/js/main.js"></script>
    ...
  </head>

Abruf in Javascript:

const gruenstromindex = await GSI.prediction('69256'); // 69256 mit der Postleitzahl des Ortes ersetzen.

 

Dispatch API - Stromherkunft

In Deutschland gibt es immer genügend Ökostrom, jedoch nicht immer von nebenan. Auf Basis des Corrently GrünstromIndex erfährst Du auf Basis einer Postleitzahl, woher der Strom aus Erneuerbaren Quellen stammt und welcher Mix von Erzeugern sich dahinter befindet. Die dazu notwendigen Daten werden fortlaufend aktualisiert und den Meldungen der Netzbetreiber angepasst. Eine AI (Künstliche Intelligenz) sorgt dafür, dass die Hochrechnungen und Schätzungen, die bei fehlenden oder unplausiblen Daten notwendig sind, sehr präzise den realen Bedingungen entsprechen.

API Aufruf
https://api.corrently.io/v2.0/gsi/dispatch?zip=POSTLEITZAHL
Rückgabewert
{
  "center": {
    "type": "Point",
    "coordinates": [
      8.64860573519745,
      49.5946056207394
    ],
    "city": "Hemsbach",
    "zip": "69502"
  },
  "postmix": {
    "Kl�rgas": 0.000001579491220605105,
    "Deponiegas": 0.004340626532955286,
    "Biomasse": 0.06579385797410343,
    "Solar": 0.08016815427595671,
    "Wasser": 0.000013177128674834813,
    "Wind auf Land": 0.8496826045970892
  },
  "premix": {
    "Kl�rgas": 8.488356296250329e-7,
    "Deponiegas": 0.00386836257617797,
    "Biomasse": 0.052161253468600066,
    "Solar": 0.06750757433137047,
    "Wasser": 0.000011645619284216718,
    "Wind auf Land": 0.8764503151689375
  },
  "dispatch_from": [
    {
      "energy": 0.14726450078306053,
      "location": {
        "type": "Point",
        "coordinates": [
          8.64323781104927,
          49.6112338474328
        ],
        "label": "Laudenbach",
        "zip": "69514",
        "prettyLabel": "Laudenbach (69514)"
      }
    },
    ...
  ],
  "dispatch_to": [
    {
      "energy": 0.04902067516774904,
      "location": {
        "type": "Point",
        "coordinates": [
          8.42919099787666,
          49.6882128149125
        ],
        "label": "Biblis",
        "zip": "68647",
        "prettyLabel": "Biblis (68647)"
      }
    },
   ...
  ],
  "timeframe": {
    "start": 1667354400000,
    "end": 1668632400000
  },
  "history": [
    {
      "_id": "63756f84d6c76b11554cc211",
      "epochday": 19312,
      "zip": "69502",
      "mix": {
        "Kl�rgas": 0.000001579491220605105,
        "Deponiegas": 0.004340626532955286,
        "Biomasse": 0.06579385797410343,
        "Solar": 0.08016815427595671,
        "Wasser": 0.000013177128674834813,
        "Wind auf Land": 0.8496826045970892
      }
    }
  ],
  "avg_distance_km": 6.769
}

Digitale Signaturen - Dynamische Stromtarife mit dem GrünstromIndex

Eine beschleunigte Einführung dynamischer Stromtarife ermöglichen es Letztverbrauchern, ihren Strombezug in kostengünstigere Zeiten mit hoher Erzeugung erneuerbarer Energien zu verlagern. Die Variabilität der Preise je Kilo-Watt-Stunde muss jedoch zu jedem Zeitpunkt als verbindliches Angebot vor Bezug festgehalten werden und nach dem Bezug zum selben Preis abgerechnet werden. 

Wichtiger Hinweis

Einige auf Börsenpreise basierende dynamische Stromtarife, welche ohne eine kryptografische Absicherung der Preisinformation auskommen und eine unsichere/unbelegbare Abgrenzung vornehmen, laufen Gefahr eine unzulässige Abrechnung vorzunehmen, durch die dem Stromlieferanten und/oder dem Stromkunden ein wirtschaftlicher Schaden entstehen kann. 

variableTarifeUmsetzung.drawio.png

Der GrünstromIndex liefert Daten, die erstmalig zum Zeitpunkt der Angebotsstellung benötigt werden und mit den bei der Abrechnung verwendeten Angaben übereinstimmen müssen. Damit dies erreicht wird, besitzt der GrünstromIndex eine digitale Signatur, mit der sichergestellt werden kann, dass die Berechnungsbasis nicht verändert wurde. Eine Kommunikation zum Zwecke des Abgleichs zwischen Stromnutzer, Energie Service Anbieter, Messstellenbetreiber und Stromlieferant ist hierfür nicht notwendig. Jede am Prozess beteiligte Partei kann unabhängig eine Prüfung der digitalen Signatur vornehmen.

Signatur des GrünstromIndex

Die Einzelvorhersagen des Index sind wie folgt aufgebaut:

Pfad: forecast[x]
 {
      "epochtime": 1670511600,
      "eevalue": 68,
      "ewind": 19,
      "esolar": 0,
      "ensolar": 0,
      "enwind": 19,
      "base": 57,
      "scaled": true,
      "scale": 2.5,
      "gsi": 64.6,
      "sci": 25,
      "timeStamp": 1670511600000,
      "energyprice": "-0.0340000",
      "co2_g_standard": 345,
      "co2_g_oekostrom": 26,
      "timeframe": {
        "start": 1670511600000,
        "end": 1670515200000
      },
      "zip": "30159",
      "signature": "0x23b06d93be48fc5298cb5d91ea89d97b7d507291400c50d4ec8ed40186770e936b7cca33a3e8cc063f85d35502ca111ac89e4e9933225879286a6178d441096e1c"
    }

Wird einer der Angaben innerhalb des Datensatzes verändert, so ist die im Feld signatur angegebene Unterschrift nicht mehr gültig. Überprüft wird dies, indem die Kennung (ID) des Unterschreibers des Datensatzes mit dem erwarteten Unterschreiber verglichen wird. Bei der Nutzung des GrünstromIndex für die STROMDAO GmbH ist diese ID immer: 0xE7Fe0626D7B8e3F2e5ECD146F9b11daac1DBE447. Die Unterschrift bezieht sich immer auf die Korrektheit der Daten ohne das Feld signature.

Zur Validierung der Signaturen wird empfohlen, das TyDIDS-Trust Framework zu nutzen, da hier bereits alle Methoden entsprechend der Spezifikation implementiert sind. Bei Verwendung des GrünstromIndex Moduls für Node JS wird in den Unit-Tests gezeigt, wie die Überprüfung durchgeführt werden kann:

Offline Validierung von Signaturen
...
it('Offline validate digital signatures of forecast items', async function () {
        const prediction = await lib.prediction('55131');
        const testwallet = wallet();
        for(let i=0;i<prediction.forecast.length;i++) 
        {   const signature = prediction.forecast[i].signature;
            let payload = prediction.forecast[i];
            delete payload.signature;
            assert.equal(testwallet.tydids.verifyMessage(payload,signature),prediction.signee);
        }
        return;
 });
...

Eine exemplarische Implementierung der Überprüfung von Signaturen des GrünstromIndex kann der im NodeJS Paket enthaltenen validate.html entnommen werden (alternativ: https://unpkg.com/gruenstromindex@1.0.7/public/validate.html).





 

 

Wärmepumpensteuerung mit dem GrünstromIndex

Moderne Wärmepumpen werden über offene Standards wie SG-Ready oder EEBus darauf vorbereitet, in Verbindung mit intelligenten Messsystemen (IMSys) auf den GrünstromIndex zu reagieren. Mit so einer aktiven Steuerung einer Wärmepumpe zum Beispiel auf Basis eines Energiemanagementsystems können die Stromkosten effektiv gesenkt werden und Treibhausgasemissionen vermieden werden.  Bei einer aktiven Wärmepumpensteuerung basierend auf dem GrünstromIndex geht es um einen Paradigmenwechsel der rein thermisch geführten Systeme hin zu einem strom-wärmegeführten System, das durch eine Kosten/Nutzenfunktion bestimmt wird. Genutzt wird hierbei der Speichereffekt auf der thermischen Seite, wodurch auf der Seite des Stroms ein Verbrauchverlagerungspotenzial entsteht.

Vorteile

Webinterface (Demonstrator)

image.png

API

Endpunkt: https://api.corrently.io/v2.0/gsi/heatpump?zip=POSTLEITZAHL 

Beispiel Rückgabe
{
  "forecast": [
    {
      "epochtime": 1670979600,
      "gsi": 31,
      "timeStamp": 1670979600000,
      "co2_g_standard": 667,
      "co2_g_oekostrom": 46,
      "timeframe": {
        "start": 1670979600000,
        "end": 1670983200000
      },
      "iat": 1670978902422,
      "zip": "69256",
      "hpstate": "gray",
      "hpmode": -1,
      "signature": "0x796af96935f51328bdabbc77e9ba4763382bc1b008afa7eb6905e4942cdd08ab4c1f9ba00a6e72bea3b0eeba5eec05ae0bb7047b7893f1fc317a71b6a426bf2a1b"
    },
    {
      "epochtime": 1670983200,
      "gsi": 31,
      "timeStamp": 1670983200000,
      "co2_g_standard": 667,
      "co2_g_oekostrom": 46,
      "timeframe": {
        "start": 1670983200000,
        "end": 1670986800000
      },
      "iat": 1670978902423,
      "zip": "69256",
      "hpstate": "gray",
      "hpmode": -1,
      "signature": "0xc98015696607ea01fd7675d974726dc7c9e1768c57176dc05f908375a4948e9a5183796da34638f6a72f797999094c9894fb7522ab8a6bf958f6df42c2f91b3c1b"
    },
    {
      "epochtime": 1670986800,
      "gsi": 31,
      "timeStamp": 1670986800000,
      "co2_g_standard": 667,
      "co2_g_oekostrom": 46,
      "timeframe": {
        "start": 1670986800000,
        "end": 1670990400000
      },
      "iat": 1670978902425,
      "zip": "69256",
      "hpstate": "yellow",
      "hpmode": 0,
      "signature": "0x2df5edb807a8fd39bf64a7db96e42f6ed31b2c55e7a9e28ac11a4516e21c684b749f4484d2c1019d156e42036c63c5363ce07b6a48ec8462f1541b48f7af3ef21c"
    },
    {
      "epochtime": 1670990400,
      "gsi": 30,
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für die Wärmepumensteurung relevanten Felder:

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Die Rückgabe des GrünstromIndex ist digital signiert zur direkten Nutzung in dynamischen Stromprodukten. Nähere Informationen hierzu finden sich im Beitrag zu Digitale Signaturen.


Fahrplanmanagement am Netzanschluss

Der GrünstromIndex ist eine Komponente zur Ertüchtigung der Betriebsmittel an einem Netzanschluss zum aktiven Fahrplanmanagement. Der Fahrplan zu einem Gebäude/Areal (Netzanschlusspunkt) beinhaltet die Komponenten der Erzeugungsvorhersage, des Demand Side Managements, sowie die Einbeziehung von geplanten Steuerungsereignissen der Netzbetreiber und Tarifsignale der Stromlieferanten, wie sie im Energie-Anwendungs-Fall 10 beschrieben sind. Das Fahrplanmanagement hat das Ziel für einen Zeitraum von wenigen Tagen eine Vorhersage von geplanten Optimierungsmaßnahmen der Energieflüsse an einem Netzanschlusspunkt vorzunehmen. Ein auf den GrünstromIndex basierender Fahrplan vereint die Ziele der Betriebssicherheit, ökonomische Optimierung der Betriebsmittelnutzung und Emissionsreduktion.

Fahrplanmanagement am Netzanschluss

Priorisierung von Ereignissen

Es existieren unterschiedliche Ereignisquellen, die einen Fahrplan für den Netzanschluss verändern. Zu den internen Ereignissen zählen Steuerbare Verbrauchseinrichtungen (SteuVE), vom Dargebot abhängige Erzeugungsanlagen und Flexibilität aus Speichern (Batterie- oder Thermischespeicherung).  Externe Ereignisse sind Tarifsignale sowie Steuerbefehle durch den Netzbetreiber zur Sicherung der Versorgung. Unabhängig von der Quelle des Ereignisses kann unterschieden werden zwischen:

Die ungeplanten Ereignisse sind plötzlich - meist unvorhergesehen - Zustände eines internen oder externen Betriebsmittels, welche eine sofortige Reaktion durch die am Energie-Management/Fahrplan beteiligten Komponenten erfordert. Ziel des Fahplanmanagements am Netzanschluss ist es, das Auftreten von ungeplanten Ereignisse durch eine vorausschauende Betriebsführung zu verhindern. 

Bei der Priorisierung der Ereignisse haben ungeplante Ereignisse wegen ihrer Unmittelbarkeit die höchste Priorität. Bei geplanten Ereignissen sind Anforderungen, die der Versorgungssicherheit dienen, am höchsten zu priorisieren. Sie bestehen bei internen Quellen aus Ereignissen, die zur Einhaltung der physikalischen Grenzen der Betriebsmittel dienen, sowie extern vom Netzbetreiber zum Schutz des Niederspannungsnetzes und dessen Betriebsmittel. Nachgelagert - mit geringerer Priorität - sind Ereignisse, die der ökonomischen Optimierung dienen (intern: Erhöhung des Eigenverbrauchs, extern: Tarifsignale des Stromlieferanten).

Merit-Order für Stromherkunft

Am Netzanschluss können zur selben Zeit mehrere Stromquellen vorhanden sein. In der Regel sind dies lokale Erzeugungsanlagen (zum Beispiel Photovoltaik) nur zu bestimmten Zeiten verfügbar. Aufgabe des Fahrplanmanagements ist es, die Einsatzzeiten vorherzusehen und einen Dispatch (Zuordnung) für einzelne Zeiträume zwischen Erzeugung und Bedarf aufzustellen. 

Die Merit-Order der Stromherkunft gibt eine Einsatzreihenfolge vor:

  1. Photovoltaik
  2. Kraftwärmekopplung (BHKW)
  3. Andere lokale Erzeugungsanlagen
  4. Batteriespeicher (Entladung)
  5. Netzbezug 

Im Gegensatz zur Nutzungsseite ist die Reihenfolge für die Stromherkunft relativ statisch und verändert sich bei einem Netzanschlusspunkt nur bei Umbauten. Beim Fahrplanmanagement wird die Merit-Order daher fest hinterlegt und in eine Kostenfunktion überführt. Die Praxis hat gezeigt, dass es zielführend ist, in der ersten Iteration zunächst mit Platzhaltekosten zu arbeiten und nicht mit Werten in Euro (Beispiel: 2/kWh = BHKW, 5/kWh = Netzbezug).

Merit-Order für Stromnutzung

Die Nutzung von Strom an Netzanschluss gibt den Bedarf vor, wobei dieser optimal durch die Priorisierung der Stromherkunft gedeckt werden soll. Bei der eigentlichen Stromnutzung ist für das Fahrplanmanagement am Netzanschluss das Demand-Response entscheidend, wohingegen die eigentliche Ansteuerung und Zustandsermittlung durch ein zentrales Energie-Management-System umgesetzt wird.

Bei der Festlegung der Einsatzreihenfolge für Stromverbraucher wird zunächst der Positivfall betrachtet, was so viel bedeutet, dass zunächst von einem Überschuss an Energie ausgegangen wird und geschaut wird, welche Verbrauchseinrichtungen in der Lage sind elektrische Energie aufzunehmen. Die Idee hinter diesem Vorgehen ist, dass man einen zukünftigen Verbrauch zeitlich vorverlagern kann. Zudem werden einfache Szenarien, wie sie in Systemen zur Optimierung der Eigenstromnutzung eingesetzt werden, eins zu eins implementierbar. 

 Die Merit-Order für die Stromnutzung könnte sein:

  1. "Must-Run" Geräte 
  2. Batteriespeicher (Ladung)
  3. E-Mobilität
  4. Thermische Speicherung (Wärmepumpe)
  5. Netzeinspeisung / Vermarktung

 




Variabler Stromtarif mit dem GrünstromIndex - Herausforderung und Lösung

Ein variabler Stromtarif ist eine Möglichkeit, die Strompreise flexibel an die aktuellen Marktschwankungen anzupassen. Dies kann sowohl für den Stromlieferanten als auch für den Verbraucher von Vorteil sein. Allerdings gibt es bei der Umsetzung solcher Tarife einige Herausforderungen zu bewältigen.

Die Herausforderung des rechtsverbindlichen Angebots

Eine der größten Herausforderungen besteht darin, dass der Stromlieferant ein rechtsverbindliches Angebot über den Strompreis im Voraus machen muss. Der angezeigte Strompreis vor dem Strombezug muss mit dem tatsächlich abgerechneten Preis übereinstimmen. Dies wird schwierig, wenn Börsenstrompreise verwendet werden, die sich kontinuierlich ändern können.

Die Lösung: Der GrünstromIndex

Der GrünstromIndex bietet einen alternativen Ansatz zur Umsetzung von Stromprodukten mit variablen Tarifen. Jede Ausgabe des GrünstromIndex wird digital signiert. Dies ermöglicht es sowohl dem Stromanbieter als auch dem Stromkunden, anhand dieser Signatur zu überprüfen, ob das Angebot und die Abrechnung zum selben Preis stattgefunden haben.

Die Vorteile der digitalen Signatur

Die digitale Signatur ermöglicht eine automatische und unabhängige Überprüfung. Energie Management Systeme können den Strombezug basierend auf den Angebotstarifen anpassen, ohne eine direkte Kommunikation mit dem Stromanbieter zu erfordern. Diese Art der Umsetzung bietet eine schlanke Integration in bestehende Systeme bei Stromkunden und Stromanbietern. Zudem stellt sie ein resilientes Architekturdesign dar, da Algorithmen zur Gültigkeitsprüfung verwendet werden, die unabhängig von einem zentralen System ausgeführt werden können.

Erfolgreiche Anwendung des GrünstromIndex durch STROMDAO

Die STROMDAO nutzt den GrünstromIndex bereits seit 2017 erfolgreich in ihrem Stromprodukt Corrently. Dieser variable Stromtarif fördert den regionalen Bezug von Ökostrom. Durch die Verwendung des GrünstromIndex können Verbraucher von flexiblen Strompreisen profitieren und gleichzeitig zur Förderung erneuerbarer Energien beitragen.

Der GrünstromIndex bietet eine vielversprechende Lösung für die Herausforderungen variabler Stromtarife. Durch die digitale Signatur und unabhängige Überprüfung können Stromangebote und Abrechnungen effektiv synchronisiert werden. Dies erleichtert die Integration in bestehende Systeme und schafft ein robustes und flexibles Tarifmodell. Die Nutzung des GrünstromIndex fördert den regionalen Bezug von Ökostrom und trägt somit zu einer nachhaltigen Energieversorgung bei.

Integration von Energie Management Systemen

Energie Management Systeme spielen eine entscheidende Rolle bei der effektiven Nutzung variabler Stromtarife. Durch die Integration von Energie Management Systemen in den Prozess der Tarifanpassung können Verbraucher den Strombezug an die aktuellen Angebotspreise anpassen, ohne dass eine direkte Kommunikation mit dem Stromanbieter erforderlich ist. Diese Systeme können den GrünstromIndex nutzen, um die digital signierten Ausgaben zu überprüfen und den Strombezug entsprechend zu steuern. Dadurch können Verbraucher von den Vorteilen variabler Tarife profitieren, wie beispielsweise niedrigere Stromkosten während Zeiten mit günstigen Börsenstrompreisen.

Vorteile und Effizienzsteigerung durch Energie Management Systeme

Die Verwendung von Energie Management Systemen ermöglicht nicht nur eine flexible Anpassung des Strombezugs, sondern bietet auch weitere Vorteile und Effizienzsteigerungen. Diese Systeme können den Stromverbrauch in Echtzeit überwachen und auf Grundlage der variablen Tarife optimieren. Durch die Ausnutzung von Zeiten mit niedrigen Strompreisen können Verbraucher ihre Stromkosten senken und gleichzeitig zur Entlastung des Stromnetzes beitragen. Darüber hinaus können Energie Management Systeme Verbraucher über den aktuellen Tarifstatus informieren und Empfehlungen zur optimalen Nutzung von Strom geben. Dies ermöglicht eine bewusstere Verbrauchssteuerung und trägt zu einer nachhaltigeren Energieversorgung bei.