Greencore AI macht negative Strompreise zum Wettbewerbsvorteil Intelligente Energiesysteme entscheiden über Kosten und Erlöse 

Von Regine Appenzeller 2 min Lesedauer

Was lange als Ausnahme galt, entwickelt sich zum neuen Normal im Strommarkt: Unternehmen zahlen für ihren selbst erzeugten Solarstrom, wenn dieser zum falschen Zeitpunkt eingespeist wird. Während klassische PV-Anlagen in Phasen negativer Strompreise zum Kostenfaktor werden, entstehen für intelligent gesteuerte Energiesysteme neue wirtschaftliche Spielräume. 

Energiesystem mit Freiflächen-PV und Batteriespeicher bei der M. Mütze GmbH Metallwarenfabrik in Medebach. (Bild:  Greenflash GmbH)
Energiesystem mit Freiflächen-PV und Batteriespeicher bei der M. Mütze GmbH Metallwarenfabrik in Medebach.
(Bild: Greenflash GmbH)

Am 1. Mai 2026 fiel der Spotpreis an der Strombörse EPEX Spot über mehrere Stunden auf bis zu minus 499,99 Euro pro Megawattstunde. Für viele Industrie- und Logistikunternehmen hatte das unmittelbare Folgen: Wer in diesem Zeitraum den selbst erzeugten Strom aus Photovoltaikanlagen einspeiste, musste dafür bezahlen. Was zunächst wie ein extremer Ausreißer wirkt, ist in Wahrheit Ausdruck eines grundlegenden Strukturwandels im Energiemarkt.

Energiesystem: Grafik Strompreise 2026
Am 1. Mai 2026 fiel der Spotpreis an der Strombörse EPEX Spot über mehrere Stunden auf bis zu minus 499,99 Euro pro Megawattstunde.
(Bild: Greenflash GmbH)

Negative Strompreise entstehen immer dann, wenn das Angebot an erneuerbarer Energie die aktuelle Nachfrage deutlich übersteigt. Hohe PV-Erzeugung, windstarke Tage, geringe industrielle Last an Wochenenden oder Feiertagen und ein begrenzter Netzausbau befördern diesen Effekt. Gleichzeitig sind viele industrielle Energiesysteme nicht darauf ausgelegt, auf kurzfristige Marktschwankungen zu reagieren. Sie erzeugen und speisen ein, unabhängig davon, ob dies wirtschaftlich sinnvoll ist. In einem volatilen Strommarkt reicht diese Logik nicht mehr aus. Entscheidend wird die Fähigkeit, Erzeugung, Verbrauch, Speicherung und Strombezug dynamisch auf Marktpreise abzustimmen

In Echtzeit auf Last- und Marktsignale reagieren

Genau an diesem Punkt setzt die KI-basierte Steuerungssoftware „Greencore AI“ von Greenflash an. Die Software verknüpft PV-Anlagen, Batteriespeicher, Ladeinfrastruktur und Verbraucher zu einem integrierten Energiesystem, das auf Preis- und Lastsignale reagieren kann. Grundlage dafür sind Spotmarktprognosen, Erzeugungs- und Lastvorhersagen sowie eine automatisierte Steuerung in Echtzeit. Bezogen auf die beschriebene Situation am 1. Mai bedeutet das:

  • Greencore AI erkennt frühzeitig die erwarteten Negativpreise.
  • Die PV-Leistung wird gezielt heruntergefahren.
  • Es wird nur noch der Eigenbedarf gedeckt.
  • Keine Einspeisung bei negativen Preisen setzt damit verbundene Kosten auf Null.
  • Zusätzlich können Speicher mit negativ bepreistem Netzstrom geladen werden.

Zu aktiven Marktteilnehmern werden

Damit verschiebt sich die wirtschaftliche Funktion industrieller Energiesysteme. Sie dienen nicht mehr ausschließlich der Eigenversorgung oder der Reduzierung von Energiekosten, sondern werden zu aktiven Marktteilnehmern. Für Unternehmen stellt sich damit eine strategische Frage: Bleibt das Energiesystem in Zeiten negativer Strompreise ein wirtschaftliches Risiko oder wird es zu einem Instrument, das aktiv auf Marktbewegungen reagiert und daraus sogar Kostenvorteile generiert. 

„Der 1. Mai war ein Stresstest für industrielle Energiesysteme, und viele haben ihn nicht bestanden“, fasst Greenflash-CEO Johann Böker zusammen. „Unternehmen ohne intelligente Steuerung zahlen in Phasen negativer Strompreise für die Einspeisung und verschenken Erlöspotenziale. Entscheidend ist heute, ob ein Energiesystem in der Lage ist, auf Marktpreise zu reagieren. Mit Greencore AI können unsere Kunden genau diese Volatilität aktiv nutzen, indem sie ihre Speicher gezielt einsetzen und negative Strompreise wirtschaftlich für sich arbeiten lassen.“
Greenflash ist vom 23. bis 25. Juni 2026 auf der Intersolar in München, Halle C4, Stand 109.

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