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2024年上半年的分时阻塞(河东日前价格-河西日前价格)与统一结算点日前价格情况如上图所示。第一季度分时阻塞呈现“中间高,两边低”的形态,平段和峰段阻塞水平都很低,谷段阻塞明显高于其他时段;第二季度情况发生很大变化,阻塞在1—8时、9—14时和15—24时分别呈现出先上升再下降的形状,其中16—21时阻塞最大。
同时需要注意到,统一结算点价格与阻塞有很强的相关性。在峰段、平段、谷段中分别可以观察到统一结算点形状与阻塞形状几乎完全一致,可见阻塞极大程度上影响着统一结算点价格。自6月25日起,甘肃省交易中心不再公布分区价格,我们无法继续获取河东、河西价格以及阻塞情况,所以利用已有数据研究阻塞产生原因、预判未来特定时段阻塞是否会发生变得至关重要。
二、风差对阻塞的影响
之前的文章中探讨过河东分区风速对阻塞的影响,主要结论是当河东风速足够大时,河东地区新能源发电可以覆盖自身负荷需求,不需要从河西地区输电,缓解了输电通道运输压力,使得区域间阻塞明显降低。数据样本来自2023年11月,具体结论是当河东风速大于4m/s时,河东河西间阻塞较低。
然而,不仅河东风速会对阻塞产生影响。理论上,在同一河西风速下,河东风速越大,河东新能源发电越多,需要从河西输送的电量越小,阻塞也会相应更小;当河东风速足够大时,河东河西不容易发生阻塞。相应地,在同一河东风速下,河西风速越大,一方面可能使得河西向河东输电增加,阻塞减小;另一方面,由于新能源出力水平骤增,可能导致省间输电增加,堵塞输电通道,阻塞增加。总而言之,河西与河东分区风速显然会对阻塞共同产生影响。为衡量河东河西分区风速对日前阻塞的共同影响,我们研究了风差(河西风速-河东风速)与阻塞的相关性,结论如下图所示。
图中共选取了2024年1月1日-6月25日共177天*24时段的分区风速与阻塞数据,虽然拟合曲线效果并不理想,但从图形上可以明显看出,风差越大,高位阻塞越集中,阻塞平均值越大。根据统计,当河西风速-河东风速的风速差为负数,即河西风速小于河东风速时,平均阻塞仅为54.83元;当风速差大于4m/s时,平均阻塞达到153.55元。这与我们的预期是相符的。
同时我们可以注意到,图中当风速差极高时,反而容易出现低阻塞或0阻塞。这是因为此时河西风速和全省风速已经足够大,即使河东新能源出力较低,也可以覆盖全省用电需求,所以河东河西阻塞小,同时现货统一结算点价格很低。如5月14日19—24时,风差平均值达到5.6m/s,此时河东风速平均值为4.4m/s,河西风速平均值为9.6m/s,阻塞平均值为31.5元,现货平均价格仅为69.7元。
上述研究的缺陷在于在研究风差对阻塞的影响时,没有考虑到分区本身风速水平。对于相似的风差,当河东河西本身风速水平较高时,阻塞理论上会更小。为将风速水平纳入考虑,我们另外构建了风差占比变量((河西风速-河东风速)/全省风速),并进一步研究其对阻塞的影响。需要指出的是,当风差占比变量计算方式改为(河西风速-河东风速)/河西风速时,下述图形和结论不会发生明显变化。
如上图所示,可以明显看出风差占比越高,高位阻塞越集中,阻塞平均值越大。这与我们的预期是相符的,这说明对于同样的风速水平,分区风差越大,阻塞会越严重。
同时需要注意,上述研究的样本包含2024年1-6月,但对于单月来说,上述结论仍然成立。仅以4月举例,风差及风差占比与阻塞的关系如下图所示。
三、分时段研究
因为不同时段的竞价空间、新能源出力、价格形态等都有较大区别,下面将样本按照峰平谷三个时段类型分别进行研究。
1.平段
从三次曲线拟合的判定系数来看,在平段中风差与阻塞的相关性是最高的,R2超过0.14。从散点图上看,当风差小于0时,阻塞基本为0或在0附近;当风差或风差占比较大时,高位阻塞也明显更加集中。
2.谷段
从三次曲线拟合的判定系数来看,在谷段中风差与阻塞的相关性是最低的,R2不超过0.013。这可能是因为谷段阻塞受光伏影响更大。
3.峰段
峰段风差与阻塞的相关性也较高,但不及谷段。
总结
在做甘肃日滚动交易时,我们所掌握的信息是十分有限的,气候数据是其中最重要一部分,挖掘这些数据与阻塞和价格的关联是提高交易能力的关键一环。从2024年上半年的数据来看,分区风差与阻塞和价格的相关性很高,在一定全省风速水平下,河东河西的大风差往往会带来高阻塞;尤其在平段,两者间关联更加明显。在之后的日滚动交易中,面对风差大的标的日和时段,交易应该更加谨慎。
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