Solarstrom-Abregelung in Spanien: 3,8% im Schnitt, 37% in Badajoz
In Spanien werden im Durchschnitt 3,83% des erzeugten Solarstroms abgeregelt – in der Provinz Badajoz sogar über 37%. Das zeigt eine neunmonatige Studie des Forschungszentrums Circe der Universität Zaragoza. Ursachen sind Netzengpässe, Systemsicherheit und Marktüberangebot.

Das gemeinnützige Forschungszentrum Circe, 1993 von der Universität Zaragoza, der Regionalregierung Aragoniens und dem Energieversorger Endesa gegründet, hat neun Monate lang Abregelungsdaten an spanischen Umspannwerken ausgewertet. Das Ergebnis: Die durchschnittliche Abregelungsrate liegt bei 3,83%, verteilt sich aber regional sehr unterschiedlich.
Extremadura und Castilla-La Mancha verzeichnen die höchsten Raten, während Badajoz mit über 37% besonders auffällt. Andalusien hingegen – obwohl es über die größte installierte Solarkapazität Spaniens verfügt – bleibt deutlich darunter. Für Projektentwickler ist laut Circe die entscheidende Frage nicht die regionale Durchschnittsrate, sondern die konkrete Verlustmenge am eigenen Netzanschlusspunkt.
Die Studie benennt drei Ursachen für Abregelungen: Erstens Netzkapazitätsgrenzen, wenn Übertragungs- und Verteilnetze die erzeugte Energie nicht aufnehmen können. Abhilfe schaffen Netzausbau, Batteriespeicher, Lastmanagement und eine bessere Standortplanung. In Deutschland und Österreich ist diese Problematik aus wind- und solarreichen Regionen ebenfalls bekannt.
Zweitens können Systemsicherheitserfordernisse – etwa bei Spannungsproblemen oder geringer Netzträgheit – zu Abregelungen führen, die durch Synchronkondensatoren oder STATCOM-Systeme gemildert werden können. Drittens verursacht Marktüberangebot Abregelungen, gegen die Elektrifizierung von Industrie und Verkehr, Wasserstoffproduktion, Speicherausbau und stärkere Interkonnektoren helfen. Mit dem Tool GenerApp ermöglicht Circe eine knotenspezifische Risikoabschätzung.
Quelle: PV curtailment exceeds 3.8% in Spain over past nine months — PV Magazine International· Basiert auf der Quelle, KI-gestütztes Rewriting.
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