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图1山西电力市场2022年9.22日风电预测偏差与日前实时价差
光伏企业也存在同样的情况,以7月5日为例,当天由于阴雨天气,光伏功率预测在非晴空条件下的预测偏差较大,同时集中式光伏与分布式光伏出力均受限,实时用电负荷走高,供给减少,实时市场价格走高,出现1500元/MWh的最高价,产生较大的负价差(图2)。根据交易中心公布数据可以得到:按照日前市场与实时市场的结算,当天全省光伏企业合计亏损约七百四十八万元(-7480112.849元)。
图2山西电力市场2022年7.5日光伏预测偏差与日前实时价差
(2)实际发电大于预测值
新能源超发时,往往是实时低价,收益低的同时要承担双细则的偏差考核,最终收益可想而知;而实时高价时,也因存在超额获利回收与双细则考核的双重考核,难以取得收益。超发时无论实时低价与实时高价的收益不对称,是亟需解决的问题之一。
第二节|中长期预测偏差对中长期交易的影响
新能源中长期的电量预测往往是通过物理建模或数学推导等方法实现的对未来3日及更长时间跨度的预测,但无论哪种预测方法在中长期资源评估上都存在较大难度,对不同交易周期的中长期市场带来不良影响。
(1)日滚动交易
日滚动市场作为距离标的日最近的中长期市场,是现货市场的望远镜,具有很好的价格发现及电量预判作用,但因新能源,尤其是风电在3天以上尺度功率预测的不准确,在非大风季,超72h的单点预测准确率很低,新能源企业往往只敢进行装机容量4%以下的交易,与火电企业明确可以卖到最大装机容量形成鲜明对比。
若出现合适的交易机会,也会因为承担考核,实际出力不足,不敢交易,降低了日滚动市场的流动性,成交规模偏低。
以下(图3)是山西省某风电场站在运行日为9月5日的实际发电情况与D-3功率预测的对比,全天平均预测准确率约30%,最低的时段预测准确率不足10%。可以看到在日滚动市场时,由于提前72h功率预测不准确,新能源电厂在进行日滚动交易时,为避免考核,可卖出的电量相比于实际电量非常小,严重影响了参与市场的积极性,造成日滚动市场流动性低。
图3山西某单个风电站D-3预测电量与实际电量
相反,当预测电量较大,而实际运行日时却发不出来,导致新能源企业在进行日滚动交易很容易卖出超过考核的电量,导致新能源企业要承担较大的考核。下图(图4)是9月12日山西省某单个场站的D-3功率预测与实际发电情况的对比,全天平均功率预测的准确率仅有21%,其中,最低的时段预测准确率仅约2%。
图4山西某单个风电站D-3预测电量与实际电量
(2)月旬交易
在月旬市场中,新能源场站往往利用历史同期发电水平或近期发电水平做预估,新能源场站普遍建场时间较短,历史数据不足,预测误差较大。
以某50MWh装机容量风电场为例,其2021年5月份发电量9416.58MWh,2022年8月份发电量4158.06MWh,仅为去年同期水平的44.07%,存在显著差异。
若按照此电量进行月旬交易,将承担巨额的考核费用,这大大降低了新能源企业参与中长期市场的积极性,不利于新能源在长尺度上的消纳与中长期市场的发展。
小结
新能源发电功率的随机特性虽已是共识,但在现货市场中日前与日内交易、中长期市场中如何鼓励新能源在不同时间尺度上更大规模的参市场,如何减少预测偏差对市场流动性的影响,这些都是新能源资源消纳与持续发展需要进一步研究与发展的方向。
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