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Ist Strom jetzt billig oder teuer, grün oder grau?

Hintergrund

Was verbirgt sich hinter dem StromAmpel Motto: Ist Strom jetzt billig oder teuer, grün oder grau?

Mit der Einführung variabler Stromtarife stellt sich die Frage, ob durch den Verbrauch von Strom zu Zeiten mit niedrigem Preis nur eine Kostenersparnis erzielt werden kann oder ob der Strompreis auch ein indirekter Indikator für die Art der Stromerzeugung ist. Das dieser Zusammenhang bestehen könnte, ergibt sich aus der subjektiven Beobachtung, dass der Börsenstrompreis in Phasen hoher Erzeugung aus regenerativen Quellen (Wind und Solar) tendenziell niedriger und teilweise negativ ist.

Besteht ein Zusammenhang zwischen dem Anteil aus regenerativen Quellen erzeugten Stroms und dem Börsenstrompreis?

Zur Beantwortung und Objektivierung dieser Frage, wurden für den Zeitraum von einem Jahr die stündlichen EPEX SPOT Börsenstrompreise [Day-ahead Prices] mit dem Anteil erneuerbarer Energien an der Stromproduktion [Fraction of renewable Generation] korreliert (24 * 365 = 8760 Datenpunkte).

Korrelation von EPEX SPOT Börsenstrompreis [Day-ahead Prices] mit dem Anteil erneuerbarer Energien [Fraction renewable of Generation] an der Stromproduktion
Korrelation von EPEX SPOT Börsenstrompreis [Day-ahead Prices] mit dem Anteil erneuerbarer Energien [Fraction renewable of Generation] an der Stromproduktion

Es zeigt sich eine stark signifikante Korrelation von Börsenstrompreis und Anteil erneuerbarer Energien an der Stromproduktion [Spearman Korrelationskoeffizient: 0,727 | p<0,0001].

Die Frage kann also mit Ja beantwortet werden.

Wenn Strom zu Zeiten niedriger Börsenstrompreise verbraucht wird, wurde er mit höherer Wahrscheinlichkeit aus erneuerbarer Energie erzeugt.

Oder kürzer: Billiger Strom ist tendenziell grüner.

Eine Änderung des Verbraucherverhaltens mit einer Verschiebung des Stromverbrauchs von Zeiten mit hohen Strompreisen (StromAmpel rot) hin zu Zeiten mit niedrigen Strompreisen (StromAmpel grün) könnte einen höheren Verbrauch von Strom aus regenerativen Quellen bewirken.

Die beiden Kurvenanpassungen werden nur zur Veranschaulichgung dargestellt:
- lineare Regression mit 90% Vorhersagebereich [Y = -0,6501 * X + 70,15 | p<0,0001]
- Sigmoidale Dosis-Wirkungs-Kurve [Y = 17,62 + ((80,74 - 17,62) / (1 + 10^((34,03 - X) * -0,0255)))]

Datenquelle

ENTSO-E Transparency Platform