Der Ausbau der Photovoltaik (PV) stellt Verteilnetzbetreiber in Deutschland vor die Herausforderung, das zulässige Spannungsband im Niederspannungsnetz einzuhalten und thermische Überlastungen von Netzkomponenten zu verhindern. In Zeiten hoher PV-Erzeugung können zur Einhaltung der Netzeinspeisebegrenzung die Wirkleistung der PV-Anlage reduziert oder die Solarüberschüsse in Batterien zwischengespeichert werden. Eigenverbrauchsmaximierende Betriebsstrategien für Speicher reduzieren die Einspeisespitzen nur unwesentlich, sodass die PV-Anlage weiterhin abgeregelt werden muss. Daher wird in dieser Arbeit eine sogenannte netzdienliche Betriebsstrategie für Speicher auf Basis eines Fuzzy-Controllers entwickelt, die die Einspeisespitzen und damit die Abregelungsverluste reduziert. Der Fuzzy-Controller verwendet als Inputdaten sowohl die Solarüberschüsse als auch den Speicherfüllstand. Um zufriedenstellende Ergebnisse zu erhalten, werden die Zugehörigkeitsfunktionen des Fuzzy-Controllers mithilfe evolutionärer Algorithmen optimiert. Die energetische Bewertung zeigt, dass bereits kleine Speicher (<< 5 kWh) die Abregelungsverluste deutlich reduzieren, wenn diese netzdienlich betrieben werden. Die Wirtschaftlichkeitsanalysen zeigen, dass im Jahr 2016 PV-stand-alone Anlagen höhere Renditen als PV-Speichersysteme realisieren. Dennoch können mit Investitionen in PV-Speichersysteme mit großen PV-Anlagen (> 8 kWp) und kleinen Speichern (< 4 kWh) kleine Renditen erzielt werden. Die Nutzung eines E-Autos, eine höhere Zyklenfestigkeit des Speichers und höhere Strompreise steigern die Wirtschaftlichkeit von PV-Speichersystemen. Anlagenbetreiber von PV-Speichersystemen profitieren ebenfalls finanziell davon, wenn sie ihr Speichersystem von der eigenverbrauchsmaximierenden auf die netzdienliche Betriebsstrategie umstellen. Ungenauigkeiten in den Solarprognosen und verschiedene Last- und Erzeugungsprofile haben einen vernachlässigbaren Einfluss auf die Performance der neu-entwickelten netzdienlichen Betriebsstrategie. The expansion of household-scale photovoltaic (PV) capacity in Germany is forcing distribution system operators to focus more attention on preventing the overload of grid components and keeping the voltage within established limits. To ensure safe grid operation on sunny days, PV plants must either reduce their power generation to comply with feed-in limitations or store excess electricity in batteries. Since peak shaving is often impossible with the conventional operating strategy of the storage system, PV plants must frequently be throttled back. This work presents a grid-optimized operating strategy for PV storage systems based on a fuzzy logic controller. This strategy reduces peak feed-in and thus also PV curtailment losses. The fuzzy logic controller uses data on PV power surplus and battery charge level as input variables, and, to improve results, is enhanced by evolutionary programming. The energetic assessment shows that even small batteries (<<5 kWh) reduce curtailment losses considerably under the grid-optimized strategy. The economic assessment shows that, in 2016, investments in PV storage systems with large PV plants and small batteries have low internal rates of return. The use of an electric car by the plant operator, a higher cycle stability of the storage system and higher electricity purchase prices all increase PV storage system profitability. Moreover, there is an economic benefit when operators of existing plants switch from the conventional to the grid-optimized strategy. Interestingly, solar forecast inaccuracies and variations in load and generation profiles have a negligible impact on the performance of the control algorithm.