​Der Wintersturm Fern bestimmte die Einnahmen von Batteriespeichern im Januar 2026. Der Polarwirbel gegen Monatsende führte zu erzwungenen Ausfällen, Preisspitzen und dem höchsten Day-Ahead-Arbitrage-Spread der letzten 12 Monate.

Eine 1 MW, 4-Stunden-Batterie hätte im Januar 35 $/kW-Monat verdienen können, indem sie Wertschöpfung aus Real-Time-Arbitrage (13 $/kW-Monat), Regelleistung (17 $/kW-Monat) und Kapazitätsmärkten (5 $/kW-Monat) kombinierte. Im Vergleich dazu waren es im Dezember 2025 für dieselbe Batterie 28 $/kW-Monat.

Day-Ahead-TB1-Spreads erreichten 181 $/MW/Tag, ein Anstieg von 112 $/MW/Tag gegenüber Dezember. Die Regelleistungspreise lagen im Durchschnitt bei 139 $/MW/h, mit 5-Minuten-Spitzenwerten von über 1.700 $/MW/h während der abendlichen Lastanstiege.

Der Sturm legte bekannte Schwachstellen offen. Begrenzte Pipeline-Kapazitäten ließen die Gas-Spotpreise auf 30 $/MMBtu steigen. Gaskraftwerke litten unter Brennstoffengpässen und eingefrorenen Anlagen, was zu einer Verdoppelung der erzwungenen Ausfälle führte. Mit weniger verfügbarer Kapazität bestimmten Öl- und Spitzenlastkraftwerke die Preise. Die Kombination aus steigenden Brennstoffkosten und Kraftwerksausfällen trieb die Strompreise auf extreme Werte.

Weitere Einblicke zu Dezember 2025 finden Sie im Bericht des Vormonats hier.

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Nach dem Sturm lagen die Preise konstant bei 500 $/MWh

Der Januar 2026 war durch den Sturm in zwei klar unterscheidbare Phasen geteilt. Vor dem Sturm entsprachen die Preisprofile weitgehend denen vom Januar 2025. Nach dem Sturm überschritten die Real-Time-Preise regelmäßig 500 $/MWh.

Die Volatilität konzentrierte sich auf die letzte Woche. Vom 23. bis 31. Januar lagen die durchschnittlichen täglichen Real-Time-Preise siebenmal höher als in den ersten drei Wochen des Monats.

Dieses Muster unterschied sich von der Kältewelle im Dezember. Die Preisspitzen im Dezember waren Einzelereignisse, während sie im Januar durch einen anhaltenden Polarwirbel verursacht wurden.

Wie führte diese Volatilität zu Arbitragemöglichkeiten?

Day-Ahead-TB1-Spreads lagen im Januar im Durchschnitt bei 181 $/MW/Tag. Real-Time-Spreads erreichten 141 $/MW/Tag.

Dies waren die höchsten Spreads seit dem Sommerhoch im Juni 2025. Doch die Art der Gelegenheit war eine andere.

Ungewöhnlicherweise waren die Day-Ahead-Preise oft volatiler als die Real-Time-Preise. Systembetreiber prognostizieren bei Kälte konservativer, da die Nachfrage bei extrem niedrigen Temperaturen schwer vorhersehbar ist. Schul- und Geschäftsschließungen während des Sturms verschärften vermutlich die Prognosefehler. Am 27. Januar lag die prognostizierte Last von PJM während des morgendlichen Peaks um 10 GW über der tatsächlichen Last. Diese aggressiven Lastprognosen trieben die Day-Ahead-Preise höher als die Real-Time-Preise, da der Markt Knappheit einpreiste, die sich nicht immer realisierte.

An mehreren Tagen zwischen dem 26. und 29. Januar lagen die Day-Ahead-Preise über den Real-Time-Preisen. Batterien, die sich am Day-Ahead-Markt engagierten, hätten höhere Spreads erzielt als solche, die sich nur auf Real-Time verließen.

Dies ist das Gegenteil des üblichen Musters. In den meisten Monaten ist die Real-Time-Volatilität höher als die Day-Ahead-Volatilität. Im Januar 2026 wurden Batterien mit Day-Ahead-Marktteilnahme belohnt.

Regelenergiepreise waren besonders hoch und volatil

Regelleistung wurde weiterhin deutlich höher abgerechnet als andere Nebenleistungen. Die durchschnittlichen monatlichen Regelleistungspreise erreichten 139 $/MW/h, verglichen mit 4 $/MW/h für synchronisierte und primäre Reserven.

Die Differenz zwischen Regelleistung und Energie vergrößerte sich im Januar ebenfalls. Regelleistung wurde um 108 % höher abgerechnet als im Vormonat und um 137 % höher im Jahresvergleich. Dies setzt den Trend seit der Marktneuordnung für Regelleistung im Oktober fort, bei dem Regelleistung durchgehend über den Energiepreisen lag.

Was trieb die Regelleistungspreise während der Rampenstunden?

5-Minuten-Regelleistungspreise stiegen während der morgendlichen und abendlichen Rampen sprunghaft an. Die Durchschnittspreise während dieser Stunden betrugen im Januar 2026 167 $/MW/h, verglichen mit 64 $/MW/h im Januar 2025.

Die höchsten 5-Minuten-Preise überstiegen während der abendlichen Rampen 1.700 $/MW/h. PJM optimiert Energie und Nebenleistungen gemeinsam, was bedeutet, dass für Regelleistung qualifizierte Ressourcen wahrscheinlich zur Energieerzeugung herangezogen wurden, als die Preise während der Lastanstiege stiegen. Dadurch stand weniger qualifizierte Kapazität für Regelleistung zur Verfügung, insbesondere da der Dienst seit Oktober weniger stark nachgefragt ist.

Batterien, die für Regelleistung qualifiziert waren, erzielten in diesen Zeitfenstern überdurchschnittliche Erträge. Die Kombination aus erhöhten Durchschnittspreisen und extremen Intraday-Spitzen machte den Januar 2026 zu einem der stärksten Monate für Regelleistung überhaupt.

Preisspitzen trotz nicht außergewöhnlicher Nachfrage

Der Wintersturm Fern trieb die PJM-Preise auf extreme Höhen. Doch vergleichbare Nachfrage zu Monatsbeginn und im Januar 2025 führte zu deutlich niedrigeren Preisen.

Bei Nettonachfrage von etwa 100–120 GW lagen die Preise im Januar 2025 meist unter 100 $/MWh. Auch der Januar 2026 vor dem Sturm zeigte dieses Muster.

Nach dem Sturm war es anders. Im selben Nettonachfragebereich lagen die Preise zwischen 200 $/MWh und 700 $/MWh.

Die durchschnittliche Last während des Sturmzeitraums erreichte 120 GW. Das war zwar erhöht, aber kein Rekordwert. Die Preisreaktion war unverhältnismäßig zum Nachfragesignal.

Der Erzeugungsmix erklärt die Preisspitzen nur teilweise

Der Erzeugungsmix war nicht ungewöhnlich. Die Energiequellen während des Sturms entsprachen historischen Phasen hoher Nachfrage.

Die Gasproduktion lag während des Sturms im Schnitt bei 53 GW, ein Anstieg von 18 % gegenüber Januar 2025. Die Ölerzeugung vervierfachte sich auf 3,4 GW, da das System auf Spitzenlastkapazitäten zurückgriff. Kohle stieg auf 29 GW, 16 % mehr als im Januar 2025, obwohl die Kohleerzeugung im Gesamtmonat im Jahresvergleich um 9 % zurückging.

Da Ölkraftwerke mehrere GW beitrugen, setzten sie vermutlich in Schlüsselmomenten den Grenzpreis. Ölerzeugung ist teuer und liegt meist bei 150–200 $/MWh. Doch selbst das erklärt keine 800 $/MWh-Strompreise.

Brennstoffpreise und erzwungene Ausfälle verursachten Preisdiskrepanzen

Die Gaspreise stiegen parallel zum Sturm an. Henry Hub Spotpreise kletterten von 2,57 $/MMBtu Anfang Januar auf 30 $/MMBtu am 23. Januar, da Pipeline-Engpässe und Einfrierungen das Angebot verknappten.

Bei 30 $/MMBtu und typischen Wirkungsgraden steigen die Kosten der Gasverstromung auf 200–300 $/MWh. Das allein bringt die Grenzkosten näher an die während des Sturms beobachteten 700–800 $/MWh.

Die Gaspreise fielen bis Monatsende wieder auf etwa 10 $/MMBtu, aber die Strompreise blieben hoch. Während Gas bei 30 $/MMBtu einen Teil der Erklärung liefert, machen erzwungene Ausfälle den Rest aus.

Erzwungene Ausfälle verstärkten den Brennstoffpreisschock

Erzwungene Ausfälle verdoppelten sich während Wintersturm Fern. Sie erreichten am 26. Januar einen Höchststand von 19,7 GW und entzogen dem System so 16 % der durchschnittlichen Sturmlast.

Vom 1. bis 20. Januar lagen die durchschnittlichen erzwungenen Ausfälle bei 7,7 GW. Ab dem 21. Januar stiegen sie auf durchschnittlich 15,7 GW. Geplante Ausfälle blieben konstant.

Gaskraftwerke waren besonders betroffen. Pipeline-Engpässe und eingefrorene Anlagen zwangen thermische Kraftwerke gerade auf dem Höhepunkt der Heiznachfrage vom Netz. Es ist das dritte Mal in zehn Jahren, dass Kälte große Mengen an Gaskapazität in PJM außer Betrieb setzt.

Steigende Gaspreise erhöhten die Grenzkosten. Erzwungene Ausfälle verknappten das Angebot. Gemeinsam trieben sie die Preise auf 700–800 $/MWh.

Batterien waren von beiden Dynamiken weitgehend unabhängig. Sie hatten keine Brennstoffbeschränkungen und keine kältebedingten Ausfälle. Während thermische Generatoren mit dem Betrieb kämpften, profitierten Batterien von den daraus resultierenden Preisspreads.

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Wintersturm Fern führte zu unterschiedlichen Ergebnissen in den PJM-Hubs

Die Preisvolatilität war nicht gleichmäßig über die Knotenpunkte von PJM verteilt. Netzengpässe und lokale Erzeugungsausfälle führten zu starken Abweichungen zwischen den Hubs.