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图1:2023年1月-2024年8月月均电价
7月的高电价很大程度上受限于火电报价的推动,特别是在新能源发电能力骤减的情况下,市场对火电的依赖程度更高,火电的报价抬升导致市场价格失衡,价格飙升至历史高位,排除7月初的数据后,竞价空间与电价拟合程度超过88%,新能源出力与电价拟合程度超过70%。然而到了8月,情况发生了急剧变化。尽管8月仍是新能源出力相对较小的月份,但市场价格却大幅回落,全月均价下降至301.11元/兆瓦时,竞价空间与电价呈现线性关系,拟合程度为68%;新能源出力与电价呈现线性关系,拟合程度为60%。
图2:2024年7-8月报价行为
图3:2024年7-8月报价行为(排除7月1-8号数据)
这两个极端月份的表现揭示了电力市场的高度不确定性,火电报价行为则直接决定了电价的上下限,但决定价格波动的,仍然是新能源出力的波动性引导的市场供需变化。在复杂的市场环境下,交易员应更加关注新能源的预测与市场供需变化,以此为依据制定更为稳健的交易策略。
三、模拟策略计算
实际上,竞价空间预测的单日偏差要远小于新能源预测,2024年7月-8月新能源D+2日日前分时预测偏差平均为46%,竞价空间D+2日日前分时预测偏差平均为13%;2024年7月-8月新能源D+2日日前分日预测偏差平均为23%,竞价空间D+2日日前分日预测偏差平均为9%;但是在模拟中考虑到实际情况的变化,如果采用新能源偏差更大的交易策略能保证收益,更能说明交易策略的稳健。
假设7月和8月,一个50MW装机的常规补贴风电站的情况如下(按市场实际情况设定),竞价电量为1-24的直线,基数电量为全网真实曲线数据,节点按全网统一出清情况结算。
表1:场站初始情况
该场站的交易员严格的按照表2规定进行策略交易(所有策略均保证可顺利执行):
表2:根据D+2日前新能源预测制定交易策略
表3:交易策略分日明细
按实际出清结果进行测算后,7月-8月各日策略与策略增收情况(相比不操作)如下:
表4:交易策略分日增收明细
2024年7月1日-2024年8月31日,一共62天中,仅有3天的收益为负,这一现象完美印证上一部分中的结论,在火电报价不稳定的情况下,只要报价呈现阶梯提增的规律,稳抓市场供需变化,交易策略仍旧可以保持稳定增收。
总结
火电报价的变化固然难以预测,市场价格也因此随之剧烈波动。然而,不论火电报价如何波动,只要火电报价规则不变,电力市场的供需关系始终能够提供有力的指导。以7月和8月为例,尽管两个月的价格走势截然相反,但通过精准的新能源预测,交易员依然可以在两种市场环境下采取有效的策略,从而规避风险,获得收益。
总的来说,尽管电力市场充满波动和不确定性,但这种变化不应成为交易员的畏惧点。通过深入理解市场供需关系,特别是利用新能源预测等稳定因素,交易员可以以不变应对万变。无论火电报价如何波动,只要把握住新能源出力对市场的影响并结合竞价策略,依然能够在市场变化中找到稳健的交易机会。市场的多变性反而提供了更多机会,只要策略得当,变化就不再是风险,而是获取收益的契机。
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