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图1山西电力市场12月新能源出力-实时价格关系
图2蒙西电力市场12月新能源出力-实时价格关系
电力现货市场价格风险客观存在,中长期差价合同是规避价格风险的有效工具,若想发挥中长期工具的有效性,新能源场站的经营者不光需要判断价差,即中长期价格与现货价格的关系;也需要判断量差,即交易量与实际发电量的关系。
当预测现货价格走低,价差方向判断正确,但预测发电量偏低,导致交易量较少,则无法完成利用中长期市场达到规避风险的目的。
►
举例1:
某月中长期价格200元/MWh,现货预测价格100元/MWh,预测当月发电量2000MWh,考虑价格波动风险交易电量比例定为50%,即1000MWh,则预期结算价格为:(1000*200+1000*100)/2000=150元/MWh。若最终现货价格预测准确,但预测发电量偏低,实际发电量为4000MWh,最终实际结算价格为(1000*200+3000*100)/4000=125元/MWh,接近现货价格100元/MWh,因中长期预测偏差未能达到利用中长期交易规避现货风险的目的。
若价差判断方向判断失误,预测发电量偏高,导致交易量比例过高,造成高额损失甚至最终结算负电价的风险。
►
举例2:
中长期价格200元/MWh,现货预测价格100元/MWh,预测当月发电量2000MWh,考虑波动风险交易电量比例为50%,即1000MWh,预期结算价格(1000*200+1000*100)/2000=150元/MWh,高于预测现货价格50元/MWh。如果最终价差方向判断失误,实际现货价格300元/MWh;预测发电量过高,实际发电量仅有一半1000MWh,则最终发电量均以中长期价格结算,结算价格为200元/MWh,低于实际现货价格100元/MWh,存在高额的机会成本损失。
值得注意的是,上述举例并非纸上谈兵,无论是在运行层面还是交易层面都具有现实意义。对山东省4座风电场、山西省12座风电场进行统计,山东4座风电场多年同月份发电利用小时的标准差最大达35%,山西最大标准差可达45%。
图3山西省部分风电场多年同月份发电利用小时数标准差
进一步考虑实际交易情况,以山西省为例,其逐月出力波动最大的月份出现在冬季11月至次年2月,月旬发电量预测准确率很低,难以服务于实际交易需求。近期12月中旬就出现了例子1中所描述的情况:12月上旬全省风电平均出力666万千瓦,中旬则达到了1190万千瓦,若按照上旬的出力水平预测中旬出力,则最终中旬实际发电量是预测的2倍左右。
图4山西电力市场2022年12月上中旬风电平均出力
12月中旬旬交易均价367.5元/MWh,日前出清价格283.8元/MWh,平均价差为83.7元/MWh,中长期规避现货走低的作用明显,除早高峰8、9点,其余各点均存在较大的交易机会。
图5山西电力市场12月中旬旬交易价格-日前出清概况
可见风电经营者想要通过中长期交易来对冲现货低价风险,需要有准确的价差和发电量的判断能力。
同理,在现货价格容易出现拐点的月份,如5月、10月份等,也容易出现例子2中的情况,因预测发电量偏高,导致中长期持仓爆仓,超仓电量需进入现货市场以高价买回,更加容易造成经营损失。
图62022年山西电力现货市场价格走势
随着电力现货市场的火热开展,新能源仅通过日前、日内的功率预测,在短期或超短期运行层面的消纳已不能满足新能源发展的要求。以季、月为维度对新能源发电量进行预测,以预留新能源的消纳空间,对于电力系统平衡、新能源长尺度上的消纳以及新能源企业的收益稳定上更具现实意义,需引起足够重视。
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