Die industrielle Energiewelt tritt in eine neue Phase ein: Strompreis-Spreads werden größer, die Volatilität nimmt zu, und Netzentgeltmechanismen bestrafen Lastspitzen stärker als je zuvor. Energieeffizienz bleibt wichtig, aber sie erzählt nicht mehr die ganze Kostenstory. Wer heute vorn liegt, kombiniert Energieeffizienz (weniger verbrauchen) mit Energieflexibilität (smarter nutzen: verschieben, speichern, erzeugen und gezielt steuern). Dieser Beitrag erklärt den Unterschied, den Business Case und einen praxisnahen Fahrplan – getragen von Energy Intelligence, Echtzeit-Monitoring, digitalen Zwillingen und KI-gestützter Energieoptimierung.
Warum Energieflexibilität in der Industrie an Bedeutung gewinnt
Jahrelang war die dominante Strategie in der Industrie simpel: kWh senken, Kosten senken. Das funktioniert weiterhin, aber die Märkte verändern sich rasant.
Strommärkte zeigen zunehmend hohe Preisspitzen, starke Schwankungen und große Spreads – inklusive einer wachsenden Zahl an Stunden mit negativen Strompreisen. Eine deutsche Marktanalyse von EPEX-Spot-Daten spricht von „starker Preisvolatilität und anhaltend hohen Preis-Spreads“ und berichtet von fast 460 Stunden mit negativen Preisen im Jahr 2024. (FfE)
Parallel zeigen europäische Spotmärkte in Volatilitätsanalysen von Marktbeobachtern Anfang 2025 deutlich größere Preis-Spreads als 2024. (S&P Global)
Diese Volatilität schafft eine neue Art von Chance:
- Energie nutzen, wenn sie günstig ist (oder sogar negativ bepreist)
- Energieverbrauch vermeiden, wenn sie teuer ist – durch Lastverschiebung oder Speicher
- Steuerbare Lasten und Assets monetarisieren (Flexibilität, Demand Response, Systemdienstleistungen)
Kurz gesagt: Märkte belohnen diejenigen,die ihren Verbrauch dynamisch anpassen können.
Energieeffizienz vs. Energieflexibilität: keine Gegensätze – sondern Ergänzungen
Energieeffizienz (EE)
Energieeffizienz bedeutet, die gleiche Leistung (Produkte, Durchsatz, Qualität) mit weniger Energieeinsatz zu erreichen – also kWh pro Teil, kWh pro Charge oder kWh pro Betriebsstunde zu senken.
Das ist die Basis. Effizienz reduziert dauerhaft:
- Energieverbrauch und Emissionen
- (oft) den Anlagenverschleiß
- die Basiskosten im Betrieb
Energieflexibilität (EF)
Energieflexibilität beschreibt die Fähigkeit, Energieverbrauch zeitlich zu verschieben, zu modulieren oder zu substituieren (manchmal auch zwischen Energieträgern), ohne operative Grenzen zu verletzen (Qualität, Sicherheit, Durchsatz). Industrielle Flexibilität wird zunehmend als wichtiger Hebel zur Integration fluktuierender erneuerbarer Energien diskutiert. (ScienceDirect)
Eine einfache Faustregel:
- Effizienz: Wie viel Energie brauchen wir?
- Flexibilität: Wann brauchen wir sie – und aus welcher Quelle?
Warum man Energieeffizienz und Energieflexibilität zusammen optimieren muss
Flexibilität kann lokal die Effizienz verschlechtern – das klassische Beispiel sind Speicherverluste.
Eine Batterie oder ein Wärmespeicher hat Verluste, dadurch kann der kWh-Verbrauch leicht steigen. Wenn der Preis-Spread jedoch groß genug ist, kann die Gesamtkostenrechnung trotzdem deutlich besser werden.
Beispiel (vereinfacht):
Wenn Sie 1,0 MWh zu 50 €/MWh laden und 0,9 MWh in Stunden mit 150 €/MWh wieder entladen (90 % Round-Trip-Effizienz), liegt der „gelieferte“ Energiewert bei 135 € bei Kosten von 50 € – obwohl die Effizienz aufgrund der Verluste sinkt. Die kWh steigen leicht, aber die € sinken deutlich.
Deshalb ist das richtige Ziel nicht „kWh um jeden Preis minimieren“, sondern:
Gesamte Energiekosten und CO₂ minimieren – unter Einhaltung von Produktionsrestriktionen und Netzentgelten.
Was „Energiekosten“ in der industriellen Realität wirklich bedeutet
Wenn Entscheider sagen „Energie ist teuer“, meinen sie meist mehr als nur den kWh-Preis.
Ein ganzheitliches Kostenmodell umfasst typischerweise:
- Energiebeschaffung (€/MWh, Spot vs. Fix, Peak/Off-Peak, Ausgleichsenergie-/Imbalance-Risiko)
- Netzentgelte / Leistungspreise (häufig getrieben durch Peak-kW und Tariflogik)
- Steuern, Abgaben, Umlagen (länderspezifisch)
- Operative Nebeneffekte (Verschleiß, Wartung, Ramp-Kosten, reduzierte Lebensdauer, zusätzliche Starts)
- CO₂-Kosten / Carbon Reporting (ETS-Exposure, interner CO₂-Preis, ESG-Reporting)
Deutschland-spezifisch: Netzentgelte und der „versteckte“ Flexibilitätshebel
In Deutschland können Mechanismen der Netzentgelte ein wesentlicher Treiber für den Business Case von Flexibilität sein.
Unter §19 StromNEV können bestimmte Industriekunden individuelle Netzentgelte vereinbaren, wenn:
- ihre Jahreshöchstlast vorhersehbar in schwach ausgelasteten Zeiten liegt („atypische Netznutzung“) oder
- sie das Netz sehr intensiv nutzen (z. B. ≥7.000 Stunden und 10 GWh/Jahr). (Bundesnetzagentur)
Das ist relevant, weil marktadaptive Flexibilität nicht nur bedeutet, billiger einzukaufen – sie muss auch die Netzkostenlogik berücksichtigen, insbesondere Peak Management (Spitzenlastmanagement) und Sondertarif-Regime.
Demand Response vs. Demand Side Management: Wo liegt der Unterschied?
Die Begriffe werden oft vermischt – deshalb eine klare Abgrenzung.
Demand Response (DR)
Die IEA definiert Demand Response als Beitrag zur Netzstabilisierung, indem Kunden motiviert werden, Last in Zeiten zu verschieben, in denen Strom verfügbarer ist oder die Nachfrage niedriger – typischerweise über Preise oder finanzielle Anreize. (IEA)
Die IEA unterscheidet außerdem:
- Preisbasierte (implizite) DR: Tarife/dynamische Preise fördern Verschiebung
- Incentive-basierte (explizite) DR: direkte Zahlungen für Laständerungen in Programmen/Märkten (IEA)
Demand Side Management (DSM)
DSM ist der Oberbegriff. Eine verbreitete Einordnung (z. B. ACEEE) beschreibt zentrale DSM-Bausteine als:
- Energieeffizienzprogramme
- Demand-Response-Programme
- Distributed Energy Resources (DER) wie Eigenstromerzeugung und Speicher (aceee.org)
In der Praxis gilt:
- DR ist häufig „event-basiert“ bzw. Programm-/Marktteilnahme.
- DSM ist die Gesamtstrategie, die Effizienz + Flexibilität + DER-Orchestrierung kombiniert.
Der Werkzeugkasten für industrielle Energieflexibilität: Maßnahmen, die wirklich wirken
Industrielle Flexibilität ist kein einzelner Hebel – sie ist ein Portfolio. Typische Maßnahmen:
1) Lastverschiebung (Load Shifting)
Energieintensive Schritte in günstigere Zeitfenster legen, z. B.:
- Batch-Prozesse (Waschen/Reinigen, Trocknen, Wärmebehandlung)
- Planung der Drucklufterzeugung
- HVAC-Betrieb passend zu Belegung/Produktionsfenstern
- Kälte-/Kühlsysteme mit Pre-Cooling (innerhalb der Grenzen)
2) Peak Shaving (Lastspitzen kappen)
Peak-kW reduzieren durch Koordination von Assets:
- Startvorgänge staffeln, Ramp-Limits setzen
- nichtkritische Lasten temporär reduzieren
- Speicher während Peaks entladen
Peak Shaving ist oft einer der schnellsten ROI-Hebel, weil er Netzentgelte/Leistungspreise direkt adressiert und Peak-getriebene Tarifkomponenten reduziert.
3) Energiespeicher und „Materialspeicher“
- Elektrische Speicher (Batterien, Schwungräder)
- Thermische Speicher (Warmwasserspeicher, Eisspeicher, Gebäudemasse)
- Material-/Bestandspuffer (Produktion als „Puffer“, um Energieeinsatz zeitlich vom Bedarf zu entkoppeln)
4) Eigenstromerzeugung und hybride Systeme
- KWK, PV, Notstromaggregate (wo zulässig), Abwärmenutzung
Flexibilität steigt, wenn man zwischen Quellen wählen und den Betrieb zeitlich steuern kann.
5) Dynamische Sollwerte und Advanced Control
Flexibilität und Effizienz starten oft mit demselben Enabler: Regelung/Control.
Wenn Systeme Sollwerte (Temperaturen,Drücke, Volumenströme) sicher anpassen können, lassen sich:
- Energieverluste reduzieren (Effizienz)
- Verbräuche innerhalb erlaubter Korridore verschieben (Flexibilität)
Hier werden KI, digitale Zwillinge und Predictive Analytics praktisch wertvoll – weil das System stabil, sicher und compliant bleiben muss, während es sich anpasst.
Was große industrielleFlexibilitätsprojekte in Deutschland gezeigt haben
Deutschland war faktisch ein „Living Lab“ für industrielle Energieflexibilität – nicht nur theoretisch, sondern in realen Produktionsumgebungen. In großen, öffentlich geförderten Initiativen und im TU-Darmstadt-Ökosystem wiederholt sich eine Botschaft: Flexibilität liefert nur dann Wert, wenn sie in Betrieb, Automatisierung und Ökonomie gemeinsam hineinkonstruiert wird.
Flexibilität ist real – aber Produktionsrestriktionen sind nicht verhandelbar
Ein Kernziel von SynErgie ist es, der Industrie zu helfen, Nachfrage an schwankende erneuerbare Erzeugung anzupassen, ohne Produktqualität zu beeinträchtigen, und die technischen sowie marktlichen Voraussetzungen zu schaffen, um industrielle Energienachfrage mit volatiler Erzeugung zu synchronisieren. (EWI)
Der Praxis-Check: Fabriken sind keine generischen Batterien. Flexibilität muss harte Grenzen respektieren – Qualität, Sicherheit, Durchsatz, Wartungsfenster.
Flexibilität wird wertvoll, wenn sie digital, messbar und steuerbar ist
PHI-Factory zeigt, was passiert, wenn Flexibilität in die Energie- und Produktionsinfrastruktur integriert wird. Untersucht werden u. a. Lastverschiebung, Power-Quality-Maßnahmen sowie die Einbindung dezentraler Erzeugung und Speicher ins Energiemanagement. (TU Darmstadt, PTW)
Ein öffentliches Projekt-Resümee beschreibt, dass PHI-Factory die ETA Factory zu einer digitalisierten, energie-flexiblen Modellfabrik ausbaut und dabei über 20 % Energiekosteneinsparung bei gleichzeitiger Entlastung des Netzes demonstriert. (Bundesministerium für Wirtschaft und Energie)
Operative Lehre: Flexibilität braucht Daten (Telemetrie), Modelle und Automatisierung – sonst bleibt es ein Workshop-Konzept oder wird zum Betriebsrisiko.
Effizienz und Flexibilität müssen als ein gemeinsames Systemprinzip gedacht werden
Die ETA Research Group positioniert die ETA Factory als Demonstrator für Innovationen in Energieeffizienz, Energieflexibilität und Ressourceneffizienz – und verknüpft Gebäude und Maschinen zu einem ganzheitlichen Energiesystem. (TU Darmstadt, PTW)
Das ist entscheidend, weil Flexibilität lokal Effizienz senken kann (z. B. Speicherverluste oder Off-Design-Betrieb), aber Gesamtkosten und Emissionen dennoch reduziert – wenn richtig optimiert. Robust wird es nur über Multi-Kriterien-Optimierung über:
- Energieeffizienz (kWh und Systemverluste)
- Flexibilitätswert (Preise/Märkte)
- Netzwirkung (Peaks, Power Quality)
Skalierung braucht ambitionierte Ziele – und industriegerechte Umsetzung
SynErgie formuliert auch ein klares Skalierungsziel: In einer späteren Phase sollen bis zu 20 GW industrielles Flexibilitätspotenzial in Deutschland erschlossen werden – eine Größenordnung, die andere Flexibilitätsoptionen teilweise ersetzen könnte. (Kopernikus Projekte)
Praktisches Fazit: Nicht jede Anlage muss „superflexibel“ werden – aber die Gesamtwirkung wird relevant, wenn viele Standorte standardisierte, sichere und wirtschaftlich optimierte Flexibilität umsetzen können.
Die eigentliche Herausforderung: Flexibilität erhöht Komplexität (und genau deshalb ist Digitalisierung entscheidend)
Flexibilität ist wertvoll – aber sie erzeugt neue Optimierungsprobleme:
- mehrere Märkte (Day-Ahead, Intraday, Regelenergie/Systemdienstleistungen, lokale Tariflogik)
- unsichere Prognosen (Preise, Wetter, Produktionspläne)
- operative Restriktionen (Qualität, Sicherheit, Wartungsfenster)
- Wechselwirkungen zwischen Assets (Kälte ↔ Prozesswärme ↔ Gebäude ↔ Speicher)
Forschung zu industrieller Demand-Side Response betont die Bedeutung der Koordination von Produktionsplanung und Strombeschaffung, um Kosten und Emissionen zu senken. (Frontiers)
Deshalb bewegt sich die Industrie schnell in Richtung:
- Live-Telemetrie (Echtzeit-Monitoring von Energieflüssen und Assets)
- Digitale Zwillinge (Modelle für Dynamik und Restriktionen)
- Predictive Analytics & Forecasting (Last- und Preisprognosen)
Forschung zu digitalen Zwillingen verweist explizit auf Sprungverbesserungen im industriellen Energiemanagement, bessere Optimierung und eine stärkere Integration erneuerbarer Energien auf Standort-/lokaler Ebene. (ScienceDirect)
Ein praxisnaher Fahrplan: „Efficiency-first, flexibility-ready“ (der etalytics Ansatz)
Aus Dutzenden Industrieprogrammen wiederholt sich ein Muster: Flexibilität funktioniert am besten, wenn sie auf einer stabilen Effizienz-Basis aufsetzt.
Schritt 1: Energie-Transparenz mit Live-Telemetrie aufbauen
Starten Sie mit Echtzeit-Monitoring von Energieflüssen und Assets, klaren Baselines und zuverlässigen Datenpipelines. (Voraussetzung für ernsthafte Optimierung oder ein ISO-50001-konformesEnPI-System.) (etalytics)
Schritt 2: Digitale Zwillinge (Digital Twins) erstellen, um Energiedynamik zu verstehen
Um Lasten sicher zu verschieben, müssen Sie u. a. verstehen:
- thermische Trägheit, Ramp-Limits
- Stabilitätsgrenzen (Temperaturen, Luftfeuchte, Druck)
- Kopplungen (z. B. Kühlbedarf getrieben durch Produktion + Wetter)
Digital Twins ermöglichen „What-if“-Simulationen und sicherere Optimierung. (etalytics)
Schritt 3: Dynamische Sollwerte für Energieeffizienz optimieren
Bevor Flexibilität wirtschaftlich genutzt wird, sollte Verschwendung raus:
- Regelkreise auf Effizienz getrimmt
- weniger Over-Conditioning (insb. HVAC, Kühlung, Lüftung)
- stabile Qualität und Compliance
etalytics positioniert seine Plattform so, dass Energieflüsse in Echtzeit optimiert werden, um Verbrauch, Emissionen und Kosten zu senken. (etalytics)
Schritt 4: Einfache Flexibilität über dynamische Preissignale starten
Beginnen Sie mit „impliziter DR“:
- Time-of-Use- oder spotindexierte Preissignale
- interne Anreize, nichtkritische Lasten zu verschieben
- Preis-/Lastprognosen + Scheduling-Regeln
Das entspricht dem typischen Skalierungsweg von Demand Response: Preissignale und Incentives treiben die Verschiebung. (IEA)
Schritt 5: Auf Gesamtkosten optimieren: Markt + Netzkosten + Effizienz
Jetzt kommt der eigentliche Gewinn: Multi-Objective-Optimierung, die gleichzeitig berücksichtigt:
- Energieeffizienz (kWh, Stabilität, Qualität)
- Netzkosten (Peak Shaving, Netzentgelte-Logik, Tarifrestriktionen)
- marktadaptive Flexibilität (Beschaffung + Flexibilitäts-Erlöse)
Genau hier reduzieren Plattformen, die Forecasting + Optimierung + Control verbinden, die operative Last – weil manuelle Regelwerke nicht mit „zu viele Assets, zu viele Variablen“ mithalten können. (etalytics)
Das Fazit
Energieeffizienz ist weiterhin der wichtigste Basishebel. Doch in einer Welt volatiler Preise und peak-getriebener Netzkosten kann Effizienz allein spürbar Geld liegen lassen.
Energieflexibilität ist die Strategie, die Volatilität in einen Vorteil verwandelt – aber nur, wenn sie mit derselben Ingenieursdisziplin umgesetzt wird wie Effizienz: Transparenz, Modelle, Restriktionen und Optimierung.
Die industriellen Vorreiter werden diejenigen sein, die ein kohärentes System betreiben, das:
- misst und benchmarkt (Energy Transparency)
- prognostiziert (Energy Foresight)
- optimiert und steuert (Energy Autonomy)
… über Verbrauch, Speicher und Erzeugung hinweg– in Echtzeit. (etalytics)
