Methodik v0 — EEG-Differenzkosten tagesgenau (Daten-PoC)

Stand: 11.07.2026 · Status: Proof of Concept, Zahlen validiert gegen amtliches EEG-Konto

Fragestellung

Was kostet die Förderung erneuerbarer Energien (EEG) das EEG-Konto — und damit seit Juli 2022 den Bundeshaushalt, also die Steuerzahler — pro Tag? Anlass: YouTube-Video „Irrsinn: 132 Mio € Kosten für sauteuren Solarstrom am Sonntag!" (Outdoor Chiemgau, 29.04.2026) über den 26.04.2026.

Datenquellen

Quelle	Inhalt	Zugriff
Energy-Charts API (Fraunhofer ISE)	15-min-Erzeugung je Technologie, Day-Ahead-Preise (DE-LU, 15-min-MTU)	frei, `pipeline/fetch_energycharts.py`
ÜNB EEG-Finanzierungsbedarf 2026 (24.10.2025, Prognose IE Leipzig)	Ø-Vergütungssätze je Technologie und Veräußerungsform, Mengenprognose je Veräußerungsform	PDF in `data/raw/`
netztransparenz EEG-Kontoübersicht	amtliche monatliche Ist-Einnahmen/-Ausgaben des EEG-Kontos	PDF in `data/raw/` (Stand Mai 2026)

Modell (Zwei-Bucket, je Viertelstunde und Technologie)

Netzeinspeisung E wird nach der ÜNB-Mengenprognose aufgeteilt in:

Festvergütung (FV) — kleine/alte Anlagen. Die ÜNB vermarkten diesen Strom an der Börse und zahlen die feste Vergütung: Kosten_FV = E_FV × (Ø-Festvergütung − Spotpreis). Negative Preise erhöhen hier die Kosten direkt (das „Draufzahlen").
Marktprämie (MP) — große/neuere Anlagen in Direktvermarktung: Kosten_MP = E_MP × max(0, Ø-anzulegender-Wert − Monatsmarktwert(Tech)) × (1 − z). Der Monatsmarktwert ist der mengengewichtete Spotpreis der Technologie im Monat (aus denselben Daten berechnet). z = Anteil der MP-Menge, deren Prämie nach § 51 EEG bei Negativpreisen entfällt — abhängig von der Baujahr-Kohorte (6h/4h/3h/2h-Regel bis „sofort" nach Solarspitzengesetz 02/2025), implementiert über die Länge zusammenhängender Negativpreis-Läufe (neg_run_lengths).
Kein EEG-Geld bekommen: sonstige Direktvermarktung (§ 21a), ausgeförderte Anlagen, Eigenverbrauch. Diese Mengen kosten im Modell 0 €.

Zum Vergleich rechnet das Modell die naive Methode des Videos mit: gesamte Erzeugung × „Ø EEG-Vergütung alle" − Spot-Erlös. Das Video nutzt nachweislich die ÜNB-Durchschnittssätze (Solar 140,73; Wind onshore 77,71; Wind offshore 160,79 €/MWh — exakt Folie 7 des Finanzierungsbedarf-Dokuments).

Kalibrierung gegen das amtliche EEG-Konto (Kern-Mechanik)

Amtliche Monatswerte: pipeline/extract_calibration.py parst die netztransparenz-PDFs (Positionen „Zahlungen nach § 19/§ 50 EEG" und „Erlöse aus der Vermarktung nach § 2 EEV", Konsistenz-Check gegen die Jahressumme) → data/calibration.json, aktuell 2025-01 bis 2026-06.

Cash-Lag-Befund: Die EEG-Konto-Zahlungen für Erzeugungsmonat M fließen überwiegend erst in M+1 (Abschlags-/Marktprämien-Abrechnung). Ohne Lag streuen die Kalibrierfaktoren wild (0,65–2,57), mit Lag = 1 Monat werden sie stabil: 1,05–1,38 für 2026, 1,18–1,70 für 2025 (dort gelten die 2026er-Durchschnittssätze nur näherungsweise). Der laufende Monat nutzt den Median der letzten 3 Faktoren (aktuell 1,268).

Der verbleibende Faktor > 1 zeigt systematisch unmodellierte Auszahlungskomponenten (höhere Alt-AWs im Bestand, Flexibilitätsprämie, Mieterstromzuschlag, Nachzahlungen). Die Kalibrierung verteilt sie multiplikativ auf die Tage — ausgewiesen wird immer Modellwert UND kalibrierter Wert.

Unabhängige Validierung: Das Modell zählt für 2025 574,8 Negativpreis-Stunden; die amtliche netztransparenz-Statistik weist 576 aus (Endpunkt /data/NegativePreise, abgerufen 26.07.2026) — eine Abweichung von 0,2 %. Die früher hier genannte Zahl 573 war ohne Quellenangabe und wird nicht weiterverwendet.

Ergebnis für den 26.04.2026 („132-Mio-€-Sonntag")

Methode	EEG-Kosten des Tages
Video (naiv + teilweise §51)	~122 Mio € (+ 10 Mio Abregelung/Redispatch = „132 Mio")
Modell naiv (Video-Methode nachgebaut)	138,4 Mio €
Modell verfeinert (Zwei-Bucket + §51)	86,1 Mio €
verfeinert + amtlich kalibriert (×1,231)	~106 Mio €

Einordnung (Stand 11.07.2026, revidiert nach Cash-Lag-Kalibrierung):

Der 26.04. war der drittteuerste Tag seit Anfang 2025; die Richtung des Videos stimmt. Der 01.05.2026 war mit ~114,5 Mio € sogar teurer.
Die Video-Zahl liegt ~15 % über unserem kalibrierten Wert (122 vs. ~106 Mio €) — deutlich näher dran als das unkalibrierte Modell nahelegte. ABER: Die naive Methode ist strukturell falsch und landet teils zufällig richtig, weil sich zwei Fehler gegenläufig kompensieren: Sie überzählt (Misch-Satz auf GESAMTE Erzeugung inkl. Mengen ohne EEG-Anspruch; MP-Anlagen als „AW − Spot" statt „AW − Monatsmarktwert"; §51 nur teilweise) und lässt zugleich reale Auszahlungskomponenten weg (Alt-AWs im Bestand, Flexprämie u. a.), die unsere Kalibrierung erfasst.
Redispatch/Abregelung (~10 Mio €) sind Netzentgelte (Stromkunde), nicht Bundeshaushalt (Steuerzahler) — getrennte Töpfe, im Video vermischt.
Tagesgenau naiv gerechnet überzeichnet der Video-Ansatz den April 2026 um ~24 % (naiv 1.783 vs. kalibriert-amtlich ~1.784×(30/31)-Basis; Monatssummen: Modell 1.450, amtlich lag-bereinigt 1.784, naiv 1.783 — die Nähe von naiv zum Amtlichen ist Koinzidenz dieses Monats, siehe oben).

Backfill-Ergebnisse (2025-01 – 2026-07)

2025 gesamt (kalibriert): 16,24 Mrd € Netto-Differenzkosten — deckt sich mit dem amtlichen Jahresergebnis (~16,3 Mrd, Bundeszuschuss 2025).
2026 bis 11.07.: 7,66 Mrd €, bereits 329,5 Negativpreis-Stunden (ganz 2025: 574,8) — Kurs auf die prognostizierten ~800.

Bekannte Grenzen v1 (zusätzlich zu v0)

Multiplikative Tages-Kalibrierung: Der Monatsfaktor enthält auch mengenunabhängige Komponenten (z. B. Flexprämie); teure Tage bekommen dadurch proportional mehr Residual zugerechnet. Auf Monatsebene ist das Niveau damit amtlich, auf Tagesebene ist die Verteilung modelliert. Der Abstand zwischen modelliertem und kalibriertem Wert ist keine Unsicherheitsspanne: Beide Teile zusammen ergeben die amtliche Summe, sie sind zwei Bestandteile derselben Zahl und nicht deren Ober- und Untergrenze (NEUTRALITY.md, Regel 3).
2025-Rückrechnung nutzt 2026er-Sätze (einzige verfügbare ÜNB-Prognosetabelle) — daher dort größere Faktoren; für Trends ok, für 2025-Tagesabsolutwerte mit Vorsicht.
Cash-Lag = 1 Monat pauschal: empirisch bester Fit, aber Jahresabrechnungseffekte (z. B. Juli-Spitzen) verschmieren.

Bekannte Grenzen v0 (Aufgaben für v1)

Kohorten-Mix (COHORT_MIX in model.py): Aufteilung der Direktvermarktungs-Mengen auf §51-Regel-Kohorten ist geschätzt → verfeinern via Marktstammdatenregister. Das ist die wertvollste Stellschraube.
Energy-Charts „public power" vs. EEG-vergütete Menge: Abgrenzung Eigenverbrauch/Industriekraftwerke unscharf → Kalibrierung fängt Niveaufehler ab, Struktur bleibt.
Zahlungszeitpunkte: amtliche Monatswerte sind Cashflows (Abschläge, Nachberechnungen), nicht Erzeugungsmonat — leichte Verschiebungen.
§51a-Nachholung (Verlängerung des Förderzeitraums, Faktor 0,5 bei PV) ist eine ZUKÜNFTIGE Belastung, die hier nicht als Tageskosten erscheint — ehrlich ausweisen.
Monatsmarktwert offiziell = Day-Ahead-Referenz der ÜNB; unsere Näherung aus eigenen Daten weicht minimal ab.
Wasserkraft nur Run-of-River (Speicher vernachlässigt); „Waste"/DGK nicht modelliert (klein).

Reproduzieren

python3 pipeline/derive_cohorts.py                 # §51-Kohorten (MaStR-Zubau)
python3 pipeline/model.py backfill 2025-01 2026-07 # holt Daten + rechnet Monate
python3 pipeline/model.py summary                  # Kalibrierung + summary.json
python3 tests/test_model.py
# amtliche Kalibrierwerte aktualisieren (pypdf in .venv):
PYTHONPATH=pipeline .venv/bin/python pipeline/fetch_calibration.py 2026

Wie die vereinfachte Methode über alle Tage streut

Der Methodenvergleich auf den Tagesseiten zeigt jeweils einen Tag. Über alle 631 ausgewerteten Tage ergibt sich folgendes Bild: Das Verhältnis der vereinfachten Rechnung zum amtlich kalibrierten Wert hat einen Median von 0,69; die mittlere Hälfte der Tage liegt zwischen 0,42 und 0,93.

An 124 von 631 Tagen (20 %) liegt die vereinfachte Methode über dem kalibrierten Wert, an den übrigen darunter. Sie überzeichnet also nicht systematisch — sie streut, und zwar in beide Richtungen. Der 26.04.2026, an dem sie zu hoch lag, gehört damit zum oberen Rand dieser Streuung und ist nicht der Normalfall.

Woran sich dieses Modell messen lässt

Zwei unabhängige Prüfungen gegen amtliche Daten — jeweils eine Momentaufnahme mit Datum, keine laufende Garantie: die Abgleiche laufen bislang nicht bei jedem Bau der Seite automatisch neu.

Negativpreis-Stunden 2025 (Stand 26.07.2026): das Modell zählt 574,8, die amtliche netztransparenz-Statistik weist 576 aus — 0,2 % Abweichung.
§51-Beurteilung April 2026 (Stand 26.07.2026): bei 704 von 718 Stunden stimmt die Modellaussage, ob die Vergütung entfällt, mit den amtlichen Flags überein. Die Abweichungen liegen an den Rändern der Negativpreis-Läufe und wirken gegenläufig: bei den kurzen Regeln greift das Modell 14-mal zu oft, bei der 6-Stunden-Regel 12-mal zu selten.

Beide Abweichungen verändern das Monatsniveau nicht, weil auf die amtliche Monatssumme kalibriert wird — sie verschieben nur die Verteilung zwischen einzelnen Tagen.

Wie stark hängen die Zahlen an den geschätzten Größen?

Zwei Größen im Modell sind geschätzt und nicht amtlich: die Aufteilung der Solar-Marktprämienmenge auf die Förderjahrgänge (0,35 / 0,55) und die Zuordnung von Inbetriebnahmejahr zu § 51-Regellänge. Beide sind offengelegt; die Frage ist, wie stark das Ergebnis überhaupt an ihnen hängt. Nachgerechnet für April 2026 (pipeline/sensitivity.py, Stand 03.08.2026):

Variiert man die Solar-Gewichte von 0,25/0,45 bis 0,45/0,65, ändert sich ein einzelner Tageswert um höchstens 0,12 %.
Selbst die beiden rechnerischen Extremfälle beim § 51-Mapping — die Regel greift nie bzw. für alle Anlagen sofort — verschieben einen Tageswert um weniger als 4 %.
Die Monatssumme ändert sich in keiner Variante. Sie ist amtlich.

Diese geringe Empfindlichkeit ist kein Gütesiegel für das Modell, und sie soll auch nicht als eines gelesen werden. Sie entsteht, weil die Kalibrierung auf die amtliche Monatssumme jede Modelländerung ausgleicht. Beide Größen bestimmen deshalb, wie sich eine Monatssumme auf die Tage verteilt — nicht, wie hoch sie ist. Für Monate ohne amtliche Abrechnung gilt das nur eingeschränkt.

Quellen

Energy-Charts (Fraunhofer ISE) — 15-min Erzeugung + Day-Ahead-Preise
netztransparenz.de EEG-Kontenübersicht — amtliche Monats-Kalibrierung
ÜNB EEG-Finanzierungsbedarf 2026 — Vergütungssätze und Mengenanteile
MaStR/BNetzA via Energy-Charts installed_power — §51-Kohorten