Das Geheimnis des Ladezustands lüften

Du kennst das sicher: diesen Anflug von Unruhe, wenn der Akku deines Smartphones oder Laptops auf 5 Prozent sinkt und du dich beeilst, eine Nachricht zu beenden oder ein Ticket zu buchen, ohne wirklich zu wissen, ob dir noch 30 Sekunden oder zehn Minuten bleiben. Das liegt daran, dass die Zahl auf deinem Bildschirm nicht so zuverlässig ist, wie sie aussieht. Dein Smartphone zeigt vielleicht in einem Moment noch 20 Prozent Akkuladung an und ist zehn Minuten später leer, oder es bleibt bei 1 Prozent hängen – für eine gefühlte Ewigkeit  – und weigert sich, den Geist aufzugeben.

Das ist keine Einbildung. Es handelt sich um eine grundlegende Einschränkung bei der Schätzung des Ladezustands von Akkus.

Es gibt tatsächlich keine direkte Möglichkeit zu messen, wie voll ein Akku tatsächlich ist. Seine verbleibende „Energie“ oder sein Ladezustand kann nur indirekt geschätzt werden, und zwar anhand von Messwerten wie Spannung und Stromstärke, die in Modelle eingespeist werden, die den tatsächlichen Wert approximieren. Bei Lithium-Eisenphosphat-Akkus (LFP) (die zunehmend zum Standard für gross angelegte Energiespeicher werden) können diese Schätzungen um bis zu 20 Prozent abweichen. Bei Ihrem Smartphone ist das ärgerlich. Bei einer an das Stromnetz angeschlossenen Grossbatterie kann das sehr kostspielig sein.

Wenn aus einer Schätzung ein gebrochenes Versprechen wird

An das Stromnetz angeschlossene Grossbatterien speichern nicht einfach nur Energie. Sie nehmen an Strommärkten teil, auf denen Strom genauso gekauft und verkauft wird, wie Menschen Kartoffeln oder Weizen auf einem Rohstoffmarkt kaufen und verkaufen. Sie versprechen, zu einem bestimmten Zeitpunkt eine bestimmte Strommenge abzugeben oder aufzunehmen. Darüber hinaus versprechen sie, innerhalb von Sekunden einsatzbereit zu sein, um das Gleichgewicht zwischen Angebot und Nachfrage im Netz aufrechtzuerhalten – eine Dienstleistung, die als Frequenzreserve bezeichnet wird.

Beide Versprechen hängen davon ab, dass der Batteriebetreiber weiss, wie viel Ladung tatsächlich in seinem Akku verfügbar ist.

Wenn der tatsächliche Ladezustand von dem abweicht, was der Betreiber annimmt – sagen wir um 15 Prozent –, können diese Zusagen nicht eingehalten werden. Für eine Batterie, die auf Strommärkten gehandelt wird, bedeutet das finanzielle Strafen, weil die versprochene Lieferung nicht erfolgt ist. Schlimmer noch: In einem Notfall kann es bedeuten, dass die Batterie einfach nicht genug Energie hat, um das Netz zu stützen, wenn es am dringendsten benötigt wird.

Zwei verschiedene Fachkreise beschäftigen sich mit diesem Problem, jeder aus seiner eigenen Perspektive. Batteriechemiker und Data Scientists gehen das Problem an der Quelle an – mit besseren Sensoren, genaueren internen Modellen zum Verhalten der Batterie, mehr Daten und intelligenteren Schätzalgorithmen versuchen sie, die Schätzungen genauer zu machen. Diese Arbeit ist wichtig und die Ergebnisse verbessern sich stetig, doch selbst die besten Schätzverfahren weisen nach wie vor echte, unvermeidbare Fehler auf. Die Chemie einer LFP-Batterie gibt ihren internen Zustand einfach nicht so leicht preis.

Batteriebetreiber hingegen nehmen die ungewisse Zahl als gegeben hin und wappnen sich dagegen. Wenn man seiner Ladeschätzungen nicht voll vertrauen kann, baut man eine Sicherheitsmarge ein. Man bietet auf dem Markt niemals so an, als hätte man 100 Prozent der angegebenen Batteriekapazität zur Verfügung. Stattdessen hält man etwas zurück – nur für den Fall der Fälle. Das funktioniert zwar, ist aber ein stumpfes Instrument. Eine zu geringe Marge birgt das Risiko, dass man seine Versprechen nicht einhalten kann. Eine zu grosse Marge bedeutet, dass man nutzbare Kapazität – und damit Einnahmen – ungenutzt lässt, den ganzen Tag über, jeden Tag.

Beide Welten zusammenbringen

Als Teil einer Forschungsgruppe an der ETH Zürich und am NCCR Automation haben wir genau dieses Problem untersucht, ausgehend von dem entscheidenden Punkt, der beide Perspektiven miteinander verbindet: Die Grösse des Schätzfehlers ist nicht konstant. Sie hängt davon ab, wie die Batterie genutzt wird. Der Fehler neigt dazu, sich im alltäglichen Betrieb im mittleren Leistungsbereich allmählich aufzubauen – genau dort, wo eine Batterie die meiste Zeit verbringt, wenn sie Netzreserven bereitstellt. Er verschwindet jedoch, wenn die Batterie fast vollständig geladen oder entladen wird: Dann stimmen der gemeldete Wert und der tatsächliche Wert wieder überein.

Mit anderen Worten: Die Entscheidungen des Betreibers und das Schätzproblem des Chemikers sind keineswegs voneinander getrennt. Wie man die Batterie betreibt, wirkt sich direkt darauf aus, inwieweit man den von ihr gelieferten Werten vertrauen kann.

In enger Zusammenarbeit mit Akteuren, die tatsächlich mit Batterien auf Strommärkten handeln, haben wir eine Gebotsstrategie entwickelt, die diesen Zusammenhang direkt nutzt. Auf diesen Märkten werden Gebote in der Regel automatisch durch einen Algorithmus berechnet und nicht stündlich manuell von einem Händler angepasst. Was wir diesem Algorithmus hinzugefügt haben, ist das Bewusstsein für Unsicherheit: Anstatt uns auf eine feste (und hohe) Sicherheitsmarge zu verlassen, haben wir den Algorithmus so programmiert, dass er erkennt, wie seine eigenen Entscheidungen die spätere Unsicherheit seiner Schätzung beeinflussen. Er wägt den unmittelbaren Gewinn einer Entscheidung gegen den Nutzen ab, die Batterie gelegentlich bis zur vollen oder leeren Ladung zu bringen, um die Schätzung zu präzisieren, wodurch die Sicherheitsmarge reduziert werden kann.

Im Vergleich zu festen Sicherheitsmargen sorgt dieser unsicherheitsbewusste Ansatz dafür, dass die Batterie genauso zuverlässig bleibt, während gleichzeitig deutlich mehr Ertrag erzielt wird. In unserer sechsmonatigen Simulation erzielte die unsicherheitsbewusste Strategie bei einem ähnlich hohen Zuverlässigkeitsniveau der Reservebereitstellung rund ein Drittel mehr Ertrag als eine feste Sicherheitsmarge. Der Unterschied liegt darin, wie die Vorsichtsreserve eingesetzt wird. Eine feste Sicherheitsmarge setzt sie überall und jederzeit ein. Unsere setzt sie nur dort ein, wo sie tatsächlich benötigt wird, und hebt sie überall sonst auf.

Wenn der Akku deines Smartphones das nächste Mal etwas Unerklärliches tut, denk daran: Irgendwo hat ein viel grösserer Akku genau dieselbe Identitätskrise. Der Unterschied ist, dass dieser mit unserem Ansatz so intelligent betrieben werden kann, dass er weiss, wann er seiner eigenen Einschätzung vertrauen und wann er handeln muss, um eine bessere Einschätzung zu treffen.