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尽管有着优质的中长期合约电量、电价曲线的助力,但是执行偏差的存在使A用户实际用电情况和交易结果在大多情况下不及预期。原因是:
生产设备功率调节能力约束。以图2的05:01-14:00时段为例,在预测现货电价为高价时,因用户功率调节能力受限,往往会滞后一到三个小时才能降低至相对较低的用电水平,戏剧性的是,用户的设备功率降低后现货价格突变至低价区间。这两种不利的状况相结合,自然就扩大了执行偏差的影响。
2. 生产设备故障约束。当现货低价时策略建议提升生产设备用电功率,使得超出中长期合约范围的电量以现货低价结算出清。以图3为例,当天现货价格为低价,D-1时制定的日前用电策略为在全时段提升用电负荷。然而当天A用户多台生产设备突发电极熔断等故障,全天用电仅达预期的66%。剩余中长期合约电量被迫以远低于中长期合约电价的价格出清结算,抬高了月度交易均价的同时增加了中长期持仓比。以月度为单位,当生产设备故障次数增多,执行偏差的影响也会随之而扩大。
3. 生产受外部因素影响约束。用户所在区域电站检修或其他极端情况导致限电与设备故障是同样的逻辑。在限电的情况下用户全天用电结果不理想,在现货低价天会致使亏损。当然,生产设备故障或所在区域限电这两种情况在现货高价天会使用户被动降本,虽然可以相对拉低交易均价,但是亦会增加现行交易规则约定下的持仓考核风险。
4. 生产计划计划约束。当用户主动或被动调整生产计划,用于满足产品输出,会倾向于满负荷运行来追赶生产进度。这种情况多见于每月下旬,原因是用户在上、中旬受前三种约束因素影响而严重耽误原有生产进度。然而,在现货高价的情景下,日前策略会建议用户尽可能在对应时段减少用电负荷,避免使用高价现货的同时,尽可能达到降本的目的。但用户一旦为了满足生产计划全功率用电,就会使用在中长期合约电量之外高价现货,如此一来交易均价会升高,出现明显的执行偏差。
上文四种约束能覆盖大部分导致用户侧执行偏差过大的原因。从全月来看,以A用户4月实际出清数据,在考虑用户设备功率调节能力受限的情况下执行偏差为529万元。假设备用户设备不受功率调节能力限制,执行偏差将接近700万元。以季度的形式估算,执行偏差或来到1500万往上的水平。以年度的形式展开估算,考虑更多现实因素,如6月7月小风季现货易出现高价,全年执行偏差或来到6500万往上的水平。
从相对更为宏观的角度来分析,当目光不再集中于执行偏差本身,就会发现其与风险防范回收费用以及中长期超额或缺额考核费用都有极强的正相关关系。这两笔费用合在一起与执行偏差的正相关性在小风季尤为明显。以2022年6月数据为例,全月现货价格维持在相对高位区间,根据呼包西区域高耗能行业均价342元/MWh,可以推算出风险防范安全区间的下界在307.8元/MWh左右。很不幸的,上述四种约束原因集中发生在这一个月并且A用户全月用电极为不理想,这导致了A用户全月交易均价低于240元/MWh的同时中长期持仓比来到了110%以上,最终结算时市场调节类总费用达到了惊人的1000万元以上。而在大风季的时候,新能源发电量大增,现货价格会来到相对低位区间。这时由执行偏差所带来的影响会相对减小,原因是全月交易均价会比小风季月份相对上升至接近安全的风险防范回收区间范围,当然,中长期持仓考核依旧会有很大的概率如期而至。
当我们向A用户详细讲解分析了这些数据以及背后的逻辑,一向稳健的他终究还是失去了长久以来的冷静,表情可参考下图示例。
伴随市场的高速发展和完善,储能建设、虚拟电厂建设也会实现技术突破,加快建设步伐。这一切所带来的积极影响对用户侧的意义十分重大。从执行偏差的角度来讲,虽然用户侧依旧会受限于前文所讲的四种约束,但通过储能电站或虚拟电厂的调峰,在执行力不发生改变的前提下依旧能实现大幅降低由现货价差所带来的负面影响,从而弱化执行偏差的影响力。
同时,随着市场规则的更新迭代,未来有了现货日前市场的加入,实时现货价格的波动风险也会得到进一步的降低。
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