GrünstromIndex

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

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:  
image.png


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

Planen der Stromnutzung.png

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
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