Adites – Justus
Die Energiewende verändert den Strommarkt grundlegend. Erneuerbare Energien gewinnen an Bedeutung, gleichzeitig schwanken Strompreise stärker und Investitionsentscheidungen werden komplexer. Ein Forschungsprojekt der Universität Würzburg und der ADITES GmbH untersucht, wie datenbasierte Simulationsmodelle Unternehmen dabei helfen, Energieprojekte fundiert zu bewerten.
Energiewende verstehen
Die Grafik zeigt den Verlauf der Energiewende in Deutschland.
Klicke auf einen Punkt in der Zeitleiste, um mehr zu erfahren.
1990 · Stromeinspeisungsgesetz Erstes Gesetz zur Förderung von Ökostrom: Energieversorger müssen Strom aus erneuerbaren Quellen abnehmen und vergüten. Damit wird die Grundlage für den späteren Ausbau gelegt.
1998 · Politischer Kurswechsel Mit der rot-grünen Bundesregierung beginnt eine neue Phase der Energiepolitik. Ökosteuer, die Förderung erneuerbarer Energien und der geplante Atomausstieg rücken in den Fokus.
2000 · Erneuerbare-Energien-Gesetz Das EEG tritt in Kraft und garantiert feste Einspeisevergütungen über 20 Jahre. Dadurch entsteht ein entscheidender Impuls für den Ausbau von Photovoltaik und Windkraft.
2002 · Atomkonsens Bundesregierung und Energiekonzerne vereinbaren den schrittweisen Ausstieg aus der Kernenergie. Damit entsteht ein erster verbindlicher Fahrplan für das Ende der Atomkraft.
2011 · Fukushima & Ausstiegsbeschluss Nach der Reaktorkatastrophe in Fukushima beschließt der Bundestag am 30. Juni den endgültigen Atomausstieg. Acht Kraftwerke werden sofort abgeschaltet und die Energiewende wird zum politischen Leitbild.
2020 · Kohleausstiegsgesetz Der Bundestag beschließt den schrittweisen Ausstieg aus der Kohleverstromung bis spätestens 2038. Damit folgt ein weiterer zentraler Baustein auf dem Weg zur Klimaneutralität.
2022 · Osterpaket Die EEG-Novelle setzt das Ziel, bis 2030 einen Anteil von 80 % erneuerbarer Energien am Stromverbrauch zu erreichen. Die Energiekrise führt zugleich zum befristeten Streckbetrieb der letzten Atomkraftwerke.
2023 · Ende der Atomkraft Am 15. April werden die letzten drei deutschen Kernkraftwerke Isar 2, Emsland und Neckarwestheim 2 endgültig abgeschaltet. Der Atomausstieg ist vollzogen.
2030 · Etappenziel Deutschland will die Treibhausgasemissionen um 65 % gegenüber 1990 senken und einen Anteil von 80 % erneuerbarer Energien im Stromsektor erreichen.
2038 · Kohleausstieg Spätestens in diesem Jahr soll die Verstromung von Kohle in Deutschland vollständig beendet sein. In einzelnen Regionen wurde bereits ein früherer Ausstieg vereinbart.
2040 · Etappenziel Das Klimaschutzgesetz sieht als zweite Zwischenmarke eine Reduktion der Treibhausgasemissionen um 88 % gegenüber 1990 vor.
2045 · Klimaneutralität Deutschland will treibhausgasneutral werden. Das nationale Ziel liegt damit fünf Jahre vor dem EU-weiten Ziel für das Jahr 2050.
Warum die Energiewende unser Energiesystem verändert
Erzeugung
Mehr erneuerbare Energien
Photovoltaik und Windkraft prägen zunehmend den Strommix.
Mit dem Ausbau erneuerbarer Energien steigt der Anteil wetterabhängiger Stromerzeugung und verändert die Investitionen von Unternehmen.
Einspeisung
Strom nach Wetter, nicht nach Bedarf
Besonders Photovoltaik erzeugt Strom häufig zu ähnlichen Tageszeiten.
An sonnigen Tagen erzeugen PV-Anlagen große Strommengen. Dadurch entstehen Einspeisespitzen, die häufig nicht mit der aktuellen Nachfrage übereinstimmen.
Strommarkt
Preise werden volatiler
Wenn viel Erzeugung auf wenig Verbrauch trifft, geraten Preise stärker in Bewegung.
Übersteigt das Stromangebot die Nachfrage, sinken die Preise deutlich und führen für Anlagenbetreiber zu möglichen Erlösausfällen und Renditerisiken.
Flexibilität
Speicher werden zum Schlüssel
Batteriespeicher helfen, Erzeugung und Verbrauch besser abzustimmen.
Speicher erhöhen die Flexibilität von PV-Anlagen, sichern Erträge und mindern die Auswirkungen negativer Strompreise.
Entscheidung
Bessere Investitions-
grundlagen
PV-Anlagen und Batteriespeicher sind wirtschaftlich unsicherer geworden.
Datenbasierte Modelle zeigen, wie EEG-Regelungen, negative Strompreise, Anlagenparameter und Speicheroptionen die Rendite beeinflussen.
Einblick aus dem Projekt
Wie verändert die Energiewende aktuell unser Energiesystem?
Die Energiewende verändert unser Energiesystem grundlegend: Mit dem wachsenden Anteil erneuerbarer Energien an der Stromerzeugung werden auch die Preise an der Strombörse zunehmend volatiler. Für Unternehmen entsteht daraus ein neuer Handlungsdruck, sowohl bei der Optimierung ihrer Energiebeschaffung als auch bei Investitionsentscheidungen zu Batteriespeichern und Photovoltaikanlagen.
Was passiert, wenn zu viel Strom ins Netz fließt?
Wenn mehr Strom erzeugt wird, als im selben Moment verbraucht oder gespeichert werden kann, entsteht ein Überangebot. Besonders bei hoher PV-Einspeisung geraten Strompreise unter Druck, im Extremfall sogar unter null.
Strombörse unter Druck
Klicke dich durch die Karten, um die Kurven Schritt für Schritt aufzubauen.
Vereinfachte Preislogik am Strommarkt
1
Einspeisung
Hohe
PV-Produktion
Zur Mittagszeit speisen viele Photovoltaikanlagen gleichzeitig große Strommengen ein.
PV-Produktion
2
Nachfrage
Verbrauch bleibt gering
Wenn der Stromverbrauch im selben Moment gering bleibt, entsteht ein Ungleichgewicht.
3
Strommarkt
Preise geraten
unter Druck
An der Strombörse sinken die Preise, weil kurzfristig mehr Strom verfügbar ist als benötigt wird.
unter Druck
4
Folge
Negative
Strompreise
Für flexible Stromkunden kann das Chancen schaffen, für Anlagenbetreiber aber Erlös- und Renditerisiken.
Strompreise
Expertsession
Justus Ameling · Universität Würzburg
Über die Entstehung negativer Strompreise
Was das für Unternehmen bedeutet
Ohne Datengrundlage
Volatilität wird zum Risiko
- Unternehmen, deren Strompreise sich am Marktpreis orientieren, spüren jede Schwankung direkt in den Energiekosten.
- Ohne Flexibilität bei Verbrauch oder Erzeugung wird Volatilität schnell zum reinen Kostenrisiko.
- Banken verlangen für die Finanzierung neuer Anlagen zunehmend gesicherte Erlöse, etwa über langfristige Lieferverträge.
Mit Simulationsmodell
Volatilität gezielt nutzen
Das Modell analysiert Verbrauchs- und Erzeugungsprofil eines Unternehmens und berechnet daraus, wie groß ein PV-Park oder Speicher dimensioniert sein sollte. So lassen sich verschiedene Szenarien für Solar- und Speicheranlagen vergleichen und wirtschaftliche Risiken besser einschätzen.
Forschungsprojekt kennenlernen
Im gemeinsamen Forschungsprojekt bringen die Universität Würzburg und ADITES GmbH wissenschaftliche Methoden und praktische Energieerfahrung zusammen. Ziel ist es, Investitionsentscheidungen rund um Photovoltaik, Batteriespeicher und flexible Stromnutzung besser verständlich und planbar zu machen.
Forschungskooperation
KI-gestützte Investitionsentscheidungen für Energieanlagen
Gemeinsam mit ADITES entwickelt der Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik und Künstliche Intelligenz im Unternehmen der JMU Würzburg ein datenbasiertes Modell, das Unternehmen bei Investitionsentscheidungen zu Photovoltaikanlagen und Batteriespeichern unterstützt.
Thematische Schwerpunkte
Forschungskooperation
Forschung und Praxis verbinden
Die Kooperation zwischen Universität Würzburg und ADITES GmbH verbindet wissenschaftliche Methoden mit konkreten Anforderungen aus Energieprojekten. So entsteht aus Forschung eine anwendungsnahe Lösung für bessere Investitionsentscheidungen.
Expertsession
Justus Ameling · Universität Würzburg
Über den Nutzen des Projekts für ADITES und die Universität
Methoden aus der Forschung
Die wissenschaftliche Seite bringt KI-Methoden, Optimierung und Modellierung ein. Dadurch werden energiewirtschaftliche Zusammenhänge systematisch analysiert und für Investitionsentscheidungen nutzbar gemacht.
Gemeinsame Projektbrücke
Aus Anforderungen wird eine Lösung
Anforderungen aus der Praxis
ADITES bringt konkrete Erfahrungen aus Energieprojekten ein. Dazu gehören Photovoltaik, Speicherlösungen, Ladeinfrastruktur, Smart Metering, Monitoring und Mieterstrom.
Die Lösung
Ein intelligentes Prognosemodell
Das Prognosemodell verbindet technische, wirtschaftliche und regulatorische Daten. Daraus entstehen Szenarien, mit denen Unternehmen Investitionen in PV-Anlagen und Batteriespeicher besser vergleichen, bewerten und begründen können.
Datenbasis
Was in das Modell einfließt
Modellkern
Prognose, Simulation und Optimierung
Entscheidung
Was die Lösung konkret kann
Datenbasierte Modelle als Entscheidungsgrundlage
Investitionsentscheidungen zu Photovoltaikanlagen oder Batteriespeichern hängen von einer Vielzahl an Parametern ab, etwa der Ausrichtung der Anlage, der Größe des Speichers oder Marktbedingungen wie dem anzulegenden Wert. Datenbasierte Modelle machen sichtbar, wie sich diese Faktoren einzeln auf Rendite und Investitionsentscheidung auswirken, und schaffen so eine fundierte Grundlage für Unternehmen.
Mehrwert für Unternehmen
Aus Unsicherheit wird Entscheidungsfähigkeit
Für Unternehmen wird die Energiewende zu einer Investitionsfrage. Das Prognosemodell hilft, technische Möglichkeiten und wirtschaftliche Risiken gemeinsam zu bewerten. So entstehen fundiertere Entscheidungen zu PV Anlagen, Batteriespeichern und flexibler Stromnutzung.
Planung
Planungssicherheit erhöhen
Unternehmen vergleichen verschiedene Zukunftsszenarien, statt sich nur auf Durchschnittswerte zu verlassen.
Zentraler Nutzen
Bessere Investitions
entscheidungen
Unternehmen erkennen, welche Investitionsvariante unter welchen Bedingungen wirtschaftlich tragfähig ist. Dadurch wird aus komplexer Energiedynamik eine belastbare Entscheidungsgrundlage.
Wirtschaftlichkeit
Investitionen besser bewerten
Rendite, Erlöse und Amortisation werden unter realistischeren Bedingungen sichtbar.
Risiko
Risiken früher erkennen
Negative Strompreise, Regulierung und schwankende Marktpreise werden in der Bewertung berücksichtigt.
Speicher
Speicher sinnvoll dimensionieren
Unternehmen sehen, ob ein Batteriespeicher wirtschaftlich hilft und wie stark er Erlöse oder Eigenverbrauch verbessern kann.
Begründbarkeit
Entscheidungen nachvollziehbar begründen
Die Ergebnisse schaffen eine klare Grundlage für Management, Finanzierung und Investitionsfreigaben. So werden Entscheidungen nicht nur gerechnet, sondern verständlich erklärt.
Kooperationspartner im Detail
ADITES GmbH
Praxispartner für moderne Energielösungen
Unternehmensprofil
Energielösungen mit direktem Praxisbezug
Die ADITES GmbH ist ein Energieunternehmen aus Franken und Bayern, das private und gewerbliche Kunden bei der Planung und Umsetzung moderner Energielösungen unterstützt.
Zentrale Kompetenzfelder
Rolle im Forschungsprojekt
Praxisrelevanz für das Simulationsmodell
Als Praxispartner bringt ADITES konkrete Anforderungen aus der Energiewirtschaft in das Forschungsprojekt ein. So wird sichergestellt, dass das entwickelte Modell nicht nur wissenschaftlich fundiert ist, sondern auch reale Investitions- und Entscheidungsprozesse von Unternehmen abbildet.
Justus Ameling im Gespräch
Forschungsteam · Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Justus Ameling
Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik und Künstliche Intelligenz im Unternehmen, JMU Würzburg
Forscht zur Integration von KI- und Optimierungsverfahren im Energiesektor – unter anderem im Kooperationsprojekt mit ADITES.
Werdegang anzeigen
| seit 07/2023 | Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik und KI im Unternehmen, JMU Würzburg |
| 2017–2023 | Wirtschaftsinformatik Bachelor und Information Systems Master, JMU Würzburg |
| 11/2022–04/2023 | Werkstudent, Cronos Unternehmensberatung Münster |
| 09/2018–05/2022 | Werkstudent und Junior Developer, Intense AG Würzburg |
Forschungsinteresse: Integration von Machine-Learning- und Optimierungsverfahren im Energiesektor.
Was das Modell in der Praxis leistet
Zukunft gestalten
Uni Würzburg und ADITES entwickeln das Modell nicht nur als Theorie, sondern als Werkzeug für konkrete Investitionsentscheidungen. Wie das aussieht, zeigt sich am Beispiel einer Investition in Photovoltaik und Speicher.
Investitionsbeispiel
Vom Erzeugungsprofil zum Ergebnis
So verändert ein Batteriespeicher die Wirtschaftlichkeit einer typischen Gewerbe-PV-Anlage: von der reinen Erzeugungskurve bis zum wirtschaftlichen Ergebnis.
Ausgangslage
PV-Erzeugung folgt der Sonne
Ende 2025 waren in Deutschland rund 117 GW Photovoltaik installiert. An sonnigen Tagen übersteigt die Erzeugung den Mittagsbedarf deutlich: 2025 fielen bereits 16 % des gesamten deutschen Solarstroms in Stunden mit negativen Preisen, im sonnenreichen Mai und Juni über 40 %.
Video zur Ausgangslage
Hebel
Speicher verschiebt die Last
Ein Batteriespeicher nimmt den Mittagsüberschuss auf und gibt ihn morgens und abends wieder ab. Dadurch steigt die Eigenverbrauchsquote von häufig 20 bis 35 % ohne Speicher auf 60 bis 80 % mit Speicher.
Video zum Hebel
Ergebnis
Stabileres wirtschaftliches Ergebnis
Die Balken zeigen die Eigenverbrauchsquote einer typischen Gewerbe-PV-Anlage: ohne Speicher deckt der Solarstrom oft nur rund 30 % des eigenen Verbrauchs, mit Speicher steigt dieser Anteil auf bis zu 75 %. Jede zusätzliche selbst verbrauchte Kilowattstunde ersetzt teuren Netzbezug und senkt die Stromkosten häufig um 20 % oder mehr. Die Investition amortisiert sich in der Regel innerhalb von 2 bis 5 Jahren.
Video zum Ergebnis
Quellen: pv magazine Deutschland (Marktwertfaktoren, Erzeugung in negativen Preisstunden), Solarserver (Wirtschaftlichkeitshebel Batteriespeicher), VDE-Studie Batteriespeicher.
Ausblick
Datenbasierte Entscheidungen werden zum Standard
Wenn die Zahl der Stunden mit negativen Strompreisen weiter steigt, wie es der Trend der vergangenen Jahre zeigt, wird das Beispiel aus Photovoltaik und Speicher zum Regelfall. Unternehmen müssen ihre Investitionen zunehmend anhand realistischer Szenarien planen statt anhand einer einmaligen Kalkulation.
Genau daran arbeiten die Uni Würzburg und ADITES mit ihrem Forschungsprojekt schon heute.
Häufige Fragen
Q&A zum Forschungsprojekt
Justus Ameling im Interview: Einblicke in Rolle, Zusammenarbeit und Alltag des Forschungsprojekts.
Wer ist Justus Ameling und welche Rolle hat er im Projekt?
Justus Ameling ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl von Professor Gust und betreut dort unter anderem das Kooperationsprojekt mit ADITES. Im Mittelpunkt seiner Arbeit steht die Frage, wie KI- und Optimierungsverfahren im Kontext von Energiesystemen eingesetzt werden können, insbesondere um Investitionsentscheidungen für PV-Anlagen und Batteriespeicher zu verbessern.
Wie kam die Kooperation mit ADITES zustande?
Der Kontakt zu ADITES entstand auf einer Veranstaltung, bei der das Unternehmen auf Professor Gust zukam, um sich über mögliche Optimierungslösungen und KI-Verfahren im Energiekontext zu informieren. Daraus entwickelte sich die direkte Forschungskooperation.
Wie helfen datenbasierte Analysen dabei, wirtschaftliche Risiken sichtbar zu machen?
Datengetriebene Analysen erlauben es, einzelne Parameter durchzuspielen und Worst-Case-Szenarien zu prüfen. Ein Beispiel ist die Ausrichtung von PV-Modulen: Eine westliche statt südliche Ausrichtung verändert Erzeugungsprofil und Erlösstruktur einer Anlage spürbar. So lässt sich besser verstehen, wie technische Entscheidungen wirtschaftlich wirken.
Welchen konkreten Mehrwert bietet das Modell?
Das Modell soll als Online-Softwarelösung verfügbar sein, mit der Unternehmen verschiedene Parameter selbst festlegen und deren Auswirkungen auf Rendite und Wirtschaftlichkeit berechnen können. So werden komplexe Zusammenhänge verständlicher und Investitionsentscheidungen besser nachvollziehbar.
Warum ist Planungssicherheit im Energiesektor besonders wichtig?
Investitionsentscheidungen im Energiesektor sind langfristig angelegt und hängen stark von politischen Regulierungen ab. Ändern sich diese Rahmenbedingungen, müssen Investoren ihre Entscheidungen neu bewerten. Eine Möglichkeit zur Absicherung ist bei Photovoltaikanlagen die Kombination mit einem Batteriespeicher.
Wovon profitieren ADITES und die Universität jeweils?
Durch die Zusammenarbeit erhält die Universität Praxisbezug und reale Daten, während ADITES methodische Kompetenz im Bereich KI und Optimierung aufbauen kann. Diese Sin
Wie sieht der Projektalltag aus?
Der Projektalltag verändert sich laufend und ist entsprechend dynamisch. Struktur bringen regelmäßige, zweiwöchentliche Abstimmungen. Der direkte Austausch mit ADITES, insbesondere mit der Geschäftsführung, hilft dabei, Entscheidungen im Projekt zu vereinfachen und zu beschleunigen.
Weiterführende Informationen
Einordnung & Öffentlichkeit
Presse & Medien
Die Energiewende, Smart Meter und KI Anwendungen in der Region werden auch medial aufgegriffen. Die folgenden Beiträge zeigen, wie Forschung, Wirtschaft und öffentliche Diskussion zusammenwirken.
Zeitungsartikel
Würzburg im Fokus der Energiewende
Der Beitrag beleuchtet den Stand des Smart Meter Rollouts und zeigt, welche Bedeutung digitale Messsysteme für die Energiewende in der Region haben.
Artikel lesen →
Presseartikel
KI Regio im Dialog
Im Audimax der Universität Würzburg diskutierten Vertreter aus Politik, Wirtschaft und Wissenschaft über KI Transfer und den praktischen Nutzen für Unternehmen in Mainfranken.
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Multimedia
KI Anwendungen in der Region
Beiträge in Radio und Fernsehen zeigen, wie KI in regionalen Unternehmen eingesetzt wird, etwa für Bedarfsprognosen, Planung und eine intelligentere Stromnutzung.
Zur Seite →Podcast & Multimedia
Arbeit Bildung Zukunft x KI Regio
Der Podcast von Dr. Lukas Kagerbauer gibt Einblicke in das KI Regio Projekt und zeigt, wie künstliche Intelligenz in Wirtschaft, Bildung und regionaler Transformation ankommt.