Es gibt einen Bereich, in dem meine drei Interessen zusammenlaufen wie an kaum einem anderen Ort: Energie, Finanzen und KI. Der moderne Strommarkt ist nämlich längst ein Handelsplatz, und wer dort erfolgreich ist, braucht schnelle, datengetriebene Entscheidungen. Genau das Spielfeld agentischer Systeme.
Strom ist ein Handelsgut geworden
Viele denken bei Strom noch an eine einfache Leitung von Kraftwerk zu Steckdose. In Wahrheit wird Strom an Börsen gehandelt, mit Preisen, die sich im Viertelstundentakt ändern. Mal ist Energie im Überfluss da und günstig, mal knapp und teuer. Diese ständige Bewegung entsteht, weil Erzeugung aus Sonne und Wind schwankt und Verbrauch ebenfalls.
Mehr zum Thema: KI im Gründeralltag – Grundlagen, Praxis und alle Artikel an einer Stelle.
Wer hier handelt, muss unzählige Faktoren gleichzeitig im Blick haben: Wetterprognosen, Verbrauchsmuster, Netzauslastung, Speicherstände, Preise. Und er muss in Echtzeit entscheiden. Für einen Menschen allein ist das kaum noch zu bewältigen. Der Preis ist am Ende nur die verdichtete Summe aus hunderten Signalen, die sich alle gleichzeitig bewegen.
Wie extrem der Markt wirklich schwankt
Damit klar wird, wovon ich rede, ein Blick auf echte Zahlen. Laut einer Auswertung der Forschungsstelle für Energiewirtschaft (FfE) gab es 2024 am deutschen Day-Ahead-Markt rund 459 Stunden mit negativen Strompreisen, also Zeitfenster, in denen Abnehmer faktisch dafür bezahlt bekamen, Strom zu verbrauchen. Gleichzeitig lag der durchschnittliche Grundlastpreis bei etwa 79,6 Euro je Megawattstunde, und in einzelnen Stunden im November und Dezember schossen die Preise auf bis zu rund 936 Euro je Megawattstunde hoch.
Zwischen diesen Extremen liegt der eigentliche Handelsraum. Ein Spread von einem negativen Preis am sonnigen Mittag bis zu mehreren hundert Euro am dunklen Winterabend ist keine Ausnahme mehr, sondern der Normalzustand eines Netzes mit viel Wind und Sonne. Genau diese Volatilität ist das, was den Markt schwierig und zugleich lukrativ macht. Wer die Bewegung sauber prognostiziert und zur richtigen Sekunde handelt, verdient an der Differenz. Wer zu spät ist, zahlt drauf.
Wo KI-Agenten ansetzen
Genau hier spielen agentische Systeme ihre Stärke aus. Ein Agent kann laufend Daten auswerten, Prognosen erstellen und Handlungsempfehlungen geben oder, in klaren Fällen, selbst handeln. Wann speichere ich günstigen Strom, wann speise ich teuren ein, wann kaufe ich zu, wann verkaufe ich? Das sind Optimierungsfragen mit vielen Variablen und ständig neuen Daten, wie geschaffen für KI.
Ein Mensch kann vielleicht ein oder zwei Anlagen im Kopf durchrechnen. Ein Agent behält hunderte Preissignale, Wetterläufe und Fahrpläne gleichzeitig im Blick und passt die Strategie an, sobald sich die Prognose ändert. Er wird nicht müde, verpasst kein Viertelstundenfenster und kennt keine Bauchentscheidung am Freitagabend. Das ist kein Zaubertrick, sondern konsequente Mustererkennung plus Ausführung in einem Tempo, das für Menschen schlicht nicht erreichbar ist.
Wichtig bleibt auch hier mein Grundsatz: Der Mensch setzt die Strategie und die Grenzen, der Agent führt innerhalb dieser Leitplanken aus. Gerade wenn es um echtes Geld und kritische Infrastruktur geht, braucht es klare Kontrollpunkte, nicht blindes Vertrauen. Ich definiere, wie viel Risiko erlaubt ist und wo harte Stopps liegen. Der Agent optimiert darin, aber er sprengt den Rahmen nie.
Ein Batteriespeicher als Handelsmaschine
Am greifbarsten wird das an einem Batteriespeicher. Vereinfacht funktioniert er wie ein Händler mit Lager: Er kauft günstig ein, wenn zur Mittagszeit die Sonne das Netz flutet und der Preis Richtung null oder ins Negative fällt, und er verkauft teuer, wenn abends die Nachfrage steigt und wenig erneuerbare Erzeugung da ist. Die Marge ist der Preisunterschied zwischen Laden und Entladen, und genau den will der Agent maximieren.
Die Kunst liegt im Timing. Lade ich zu früh, ist der Speicher voll, bevor die günstigste Stunde kommt. Verkaufe ich zu früh, verpasse ich die Abendspitze. Ein Agent rechnet solche Szenarien fortlaufend durch, mit dem aktuellen Ladestand, der Wetterprognose für die nächsten Stunden und den erwarteten Preisen im Blick. Aus einer Batterie, die einfach nur Strom puffert, wird so eine Anlage, die aktiv am Markt verdient. Genau das macht jeden neuen Batteriespeicher zu mehr als nur einem Puffer.
Warum das erst der Anfang ist
Mit jedem weiteren Speicher und jeder zusätzlichen Solaranlage wird der Strommarkt komplexer und beweglicher. Das erhöht den Wert intelligenter Steuerung enorm. Die Internationale Energieagentur (IEA) beschreibt netzgekoppelte Großbatterien inzwischen als zentrale Quelle kurzfristiger Flexibilität im Stromsystem, und digitale, KI-gestützte Werkzeuge als Schlüssel, um bestehende Infrastruktur besser auszunutzen. Mehr Flexibilität heißt mehr Entscheidungen pro Tag, und mehr Entscheidungen heißt mehr Raum für Automatisierung.
Ich bin überzeugt, dass die Verbindung aus Energie-Infrastruktur und agentischer Optimierung einer der unterschätzten Wachstumsbereiche der kommenden Jahre ist. Hier entsteht Wert an der Schnittstelle, genau dort, wo ich am liebsten baue.
Häufige Fragen
Wird Strom wirklich gehandelt?
Ja, an Strombörsen wie EPEX Spot, mit Preisen, die sich im Viertelstundentakt ändern, je nach Erzeugung aus Sonne und Wind und dem Verbrauch. 2024 gab es in Deutschland rund 459 Stunden mit sogar negativen Preisen.
Was macht KI im Energy Trading?
Sie wertet in Echtzeit Wetter, Verbrauch, Netz und Speicherstände aus und entscheidet, wann gespeichert, ein- oder verkauft wird, eine Optimierung mit sehr vielen Variablen und im Viertelstundentakt.
Wie verdient ein Batteriespeicher Geld?
Er kauft günstig, wenn viel Strom im Netz ist und der Preis fällt, und verkauft teuer in der Abendspitze. Die Marge ist der Preisunterschied, und den optimiert ein Agent durch präzises Timing.
Wer trifft die Entscheidung?
Der Mensch setzt Strategie und Grenzen, der Agent führt innerhalb dieser Leitplanken aus. Bei echtem Geld und kritischer Infrastruktur zählt Kontrolle.
Herzlich,
Euer Dennis Weidner
