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盈利=收取的电费—成本
如果仅仅看售电盈利,营收是售电电量×售价,根据售电商设计的电力产品种类不同而不同;成本则为浮动成本(电量×浮动电价、营销成本等),加上固定成本——公司行政成本、IT系统成本等。
想要盈利最大化,售电商要做的就是最大化收入或最小化成本。
赚差价最根本的是负荷预测
在有竞争的情况下,获得收入、控制成本对于售电商而言,最根本的就是负荷预测。负荷预测越精准,售电商越有把握。一方面,在批发市场买电会有把握要买多少电——无论是用来满足自己服务范围内的负荷需求,还是通过金融合同买卖在实时市场赚钱;另一方面,卖电也会心里有底,该设计怎样的产品、套餐、服务费去赢取用户、获得收入。
每个售电商都会有模型做未来负荷预测,不同的模型算的结果可能有很大差别,有时候会与实际负荷相差超过10%以上。负荷预测包括对全系统的负荷预测与对单独客户的负荷预测。
举个例子:ERCOT市场内某一天负荷峰值预测为45GW,10%的预测误差就是4.5GW,而ERCOT实时市场平均价格最低可以有负200美元/兆瓦时,今年最高时又会达到9000美元/兆瓦时。由于这10%的预测误差,一个供电峰值100兆瓦的售电商可能对批发市场价格误判,没有在可能的电价高峰做出合适的对冲决定,结果全部从现货市场买入,峰值小时电量100兆瓦时乘以这个最高电价9000美元/兆瓦时,那10%的预测误差就意味着近百万美金的支出。
购电成本过高,盈利就会大幅缩水。由此,售电商要保证“售电业务”盈利,最重要的是做好负荷预测。
如何获得准确的负荷预测?了解客户、完整数据、计算模型,都非常重要。
大的售电商会有自己的数据系统、工程师团队,专门进行负荷预测。ERCOT每天都会公布负荷预测数据,售电商也可以用作参考。美国还有很多第三方供应商提供此类数据服务,售电商可以直接买来用。
另外,有些时候电价高峰时期与用电高峰时期并不重合,这也是考验售电商预测能力的时候,如果能够合理预测到何时电价高、何时电价低,对于控制成本非常有利。夏天德州非常热,以2011年为例,达拉斯连续数日超过40度,供不应求的情况下每天平均电价可以达到650美元/兆瓦时,相当于6毛5分钱一度,换算成人民币为4元/度。但实时市场价格是波动的,在负荷压力较小、风电又比较足的时候,批发市场平均电价接近0,这就意味着此时售电商的买电成本是0。如果能在用电低谷、供应充足时买电,买电成本就会大大降低。
可见,一旦预测到位,就可以一方面根据需求参与市场,另一方面规避峰时买电,全面控制购电成本,扩大营收,保证利润。
成本控制:金融工具
购售电是售电商保证盈利的“基础业务”,美国电力市场活跃性高、流动性好,在买电卖电物理合同之外,售电商可以通过更多复杂的金融工具去规避风险、控制成本、增加收入。
电力市场既包含现货市场(日前市场、实时市场、金融输电权市场等),也包含场外交易,售电商都会和发电商签订长期的电力合同,且合约量往往超过实时市场和日前市场实际需求的量,售电商以此规避风险、保证供应。在这之外,还有短期的双边交易,售电商可以与ERCOT市场里的市场商人——摩根斯丹利、花旗等中间人进行各种各样的交易。在电力市场里,售电商就可以通过不同的非物理性合同去保证自己的经营。
在电力市场之外还有一个很重要的市场——大宗商品交易市场。参与者可做远期、近期的电力期货,买卖很多不同的金融产品。
美国的电力市场流动性好,电力市场和金融市场结合得也就好,这样一方面带动市场参与者(包括售电商)参与自控市场的热情;另一方面,参与者抗风险的能力更强。
在具体操作上,举例来说,买家卖家可就下个月的平均电价去签金融合同;也可以交易热值,热值乘以原材料价格就是发电成本。原材料价格的风险和发电机组组合的风险可以分开,比如说交易热值是6,如果天然气价格为3,那么电价是18;如果天然气价格为4,电价则为24。那么,如果锁定热值为6,无论天然气价格是3还是4,都可以锁定这个价格。再者,可以交易原材料,比如天然气或煤。
一个售电商会通过利用以上所有的工具来最小化成本、获取收入。
各个公司的策略各有千秋,都是根据自己的规模、目的、负荷等因素自行规划布局,如果没有滥用市场力,这些都不受PUC管制,这些策略也可以算作每个售电商的“商业机密”。虽然PUC规定,售电商需要上报半年报、年报,向监管者汇报经营状况,但赚多少钱、怎么赚钱、用户规模、合同数量这些数据从来不会公开。向PUC询问,PUC也不会随意公布这类信息。
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