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(该图中各“相关率”计算方式为:价差*各边界条件差(预测值-实际值),除去异常值外,若负荷计算结果大于0,记为相关,否则记为不相关,风、光、联络线反之。“相关”于总样本个数占比即为相关率,下同。)
山东省春季负荷结构为:工业基础负荷+第三产业负荷+分布式光伏影响负荷,负荷预测偏差不大且日间波动性小,另春季风光资源全年最优,新能源出力较大,波动性强,在现货市场中判断全省新能源预测偏差方向难度加大。
根据统计分析得知,在春季,影响价差的各个边界条件中,竞价空间权重最大。各分项边界条件中:
凌晨段(1-6点)风与价差相关性最高;
早高峰:(7-9点)负荷与价差相关性最高;
中午段:(10-16)负荷与价差相关性最高;
晚高峰:(17-19点)风与价差相关性最高;
晚间段(20-24点)风与价差相关性最高。
夏季(6、7、8月)
山东省夏季负荷结构为:工业基础负荷+制冷负荷+第三产业负荷+分布式光伏影响负荷,负荷预测受温度影响大,预测偏差较大,日间波动较大,夏季风光资源较差,新能源出力不高,偏差较小。
根据统计分析得知,在夏季,影响价差的各个边界条件中,竞价空间权重最大。各分项边界条件中,除凌晨段风与价差相关性较高外,其他时段负荷与价差相关性最高。
秋季(9、10、11月)
山东省秋季负荷结构为:工业基础负荷+第三产业负荷+分布式光伏影响负荷,秋季制冷负荷逐渐消失,负荷预测受温度影响变小至消失,负荷预测规律同春季相差不大;秋季风资源全年最差,光资源除9月较好外,其余月份均较差,新能源出力总体较小,偏差较小。
根据统计分析得知,在秋季,影响价差的各个边界条件中,竞价空间权重最大。各分项边界条件中:
凌晨段(1-6点):风与价差相关性最高;
除凌晨段其他时间段(7-24):负荷与价差相关性最高;
需要注意的是,午间段(10-16点)除负荷外,光与价差相关性也较高,需着重考虑。
冬季(12、1、2月)
山东省冬季负荷结构为:工业基础负荷+供暖负荷+第三产业负荷+分布式光伏影响负荷,负荷预测受温度影响大,预测偏差较大,并且受节假日影响,产业停工、复工对负荷影响也比较大,日间波动大;冬季风资源相对较好,光资源全年最差,新能源出力相对较高,偏差较大。
根据统计分析得知,在冬季,影响价差的各个边界条件中,竞价空间权重最大。各分项边界条件中,全天各时段负荷与价差相关性最高。
经上述分析可知,山东省现货价差与竞价空间相关性极高,可解释性强,这与山东全省电源结构密不可分。另山东省分布式光伏装机全国第一,对于午间负荷影响极大,进而影响现货价差。
以一年为周期来看,各分项边界条件对现货价差影响权重不同:
1、各季节中凌晨段现货价差基本上都与风相关性最高。
2、各季节中除凌晨段外现货价差基本都与负荷相关性最高。
3、根据各季节的负荷结构不同以及风光资源的差异,个别季节要区别考虑,如春季:风光资源大发,全天除早高峰及分布式光伏影响时段外,现货价差皆与风相关性最高。
4、除与价差相关性最高的边界条件外,不同季节还需考虑相关性次高的边界条件。如秋季:光资源较好,全省光伏预测出力的偏差对现货价差的影响权重较大,需着重考虑。
在制定现货市场交易策略时,上述规律还需各主体灵活运用,综合考虑各边界条件的变化,做到尽可能有依据的判断,把握住现货市场价差。在当季首选影响现货价差权重最高的边界条件情况不清晰时,可以选择权重次高的边界条件辅助分析现货价差。
在目前山东现货体系下的电力系统中,优化中长期+现货市场交易策略组合,抓住尽可能多的交易机会,合理把控风险,才能够有效的实现福利最大化。在这过程中,现货市场的交易空间不可小觑,准确把握住现货市场价差方向,最终实现“降本”“增收”。
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