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竞价空间与日前价格的散点分布呈现一些线性特征,其格兰杰因果检验的结果如下图所示,在滞后阶数为1~3时p值均小于0.01,表明在1%的显著性水平下拒绝原假设(“竞价空间不是日前价格的格兰杰原因”),说明存在格兰杰因果关系。
但从下图可以看出,两者之间的线性关系较弱,离群点也较多。这是由于除竞价空间外,其他因素(如电厂报价行为、阻塞情况等)也可能影响日前价格。而本文中的“竞价空间”,指的是火电竞价空间,反映了火电出力填补的负荷缺口,是由边界条件综合计算得出,即:竞价空间=负荷+联络线-风电出力-光电出力-水电出力。
在实际应用中,经常需要对某一日的分时段价格进行预测,而在不同时段日前价格可能受到某些边界条件的影响较大,从而呈现与竞价空间不同的走势。
2. 边界条件的日内波动规律
上文提到,竞价空间是由负荷、联络线、风电出力、光电出力和水电出力共同决定,所以在分析竞价空间和日前价格的关系之前,先说明各个边界条件的日内波动特征。
负荷与联络线可以体现电力需求量。甘肃省各月的分时段负荷平均值如下图所示。可以看出,各个月的负荷在日内的走势基本一致。1~6时段、23~24时段较低,10~13、18~21时段负荷较高,峰值可达22,000兆瓦以上。峰值时段正是生产生活较活跃的时段,用电需求(如工业负荷、居民生活用电等)较高。
甘肃省联络线总体呈现为外送,所以合计数平均值均为正数。与负荷相比,联络线合计值较低。各月的分时段平均值如下图所示。一般来说,11~16时段联络线较高,是一日内外送电的高峰。
发电侧出力可以体现供给量。由于风电、光电和水电很低的边际生产成本,可以以很低的价格出售电能,使得电能价格大幅下降。
甘肃省各月的分时段风出力平均值如下图所示。风电有较强的间歇性和随机性,出力大小与当时的风速有关,且相关性较强(2025年1~4月风电出力与风速的相关系数为0.845)。但是可以看出,不同月份风出力平均值有较强的差异,其中夏季和秋季(2025年4月、2024年5月、8月、9月)容易出现较高风出力,而冬季(2024年11月、12月)容易较低。
甘肃省各月的分时段光出力平均值如下图所示。光出力主要与光照强度有关,且相关性强(2025年1~4月光电出力与地表短波辐射的相关系数为0.95)。光照有很强的时间周期性,1~7时段、21~24时段光出力趋近于0;11~17时段出力高,日内最高可达到20,000兆瓦以上。
甘肃省水电出力受自然条件、电网需求、政策导向及技术手段等因素的协同调控,呈现较为一致的分时特征。总体来看,水电出力较少,近一年峰值为7,000兆瓦左右。其中2025年1~3月水电出力处于较低水平,约为1,000~3,000兆瓦。各月的分时段水出力平均值如下图所示。
3. 日前价格的日内波动规律
上文提到,竞价空间是由负荷、联络线、风电出力、光电出力和水电出力共同决定,而竞价空间与日前价格之间呈现一些线性关系。在分析或预测日前价格时,往往需要找到主要影响因素。本节将分时段,分析各边界条件(负荷、联络线、风电出力、光电出力、水电出力)与日前价格的偏相关性,以说明日前价格的特征。
由上文分析可以得知,用电高峰通常与火电等可控电源的出力相匹配,但光伏的峰值时段未与负荷高峰相匹配,导致净负荷(总负荷减去可再生能源出力)在午间显著下降,早晚较高,即“鸭子曲线”。光伏出力较强的午间时段为“鸭腹”,净负荷曲线在短时间内急剧攀升的时段为“鸭颈”,而负荷较高但新能源出力较少的晚间时段为“鸭头”。
过去一年的分月平均日前价格曲线如下图所示,可以看出与“鸭子曲线”的特征相一致。本节以此,将一天内的24个时段分为5段,分别是:1~7时段、8~10时段、11~16时段、17~19时段,及20~24时段。
日前价格在不同时段与各边界条件的偏相关系数对比图如下。负荷、联络线与日前价格呈正相关,且相关系数较小;风、光及水电出力与日前价格呈负相关关系。其中,1~7、20~24时段风出力与日前价格呈现较强的负相关性,11~16时段光电出力与日前价格的相关性较强,所以可以作为分析和预测该时段日前价格的主要因素。
4. 季节差异
甘肃省地处西北内陆,受大陆性气候影响,新能源出力呈现显著的季节性波动特征。由上文分月图可以看出,春季和秋季大风频发,冷空气活动频繁,配合河西走廊的狭管地形(如酒泉、张掖等地),风力强劲且持续时间长,推动风电出力达到年内较高水平;夏季充足日照则使光伏发电进入高产周期,三季新能源渗透率提升往往拉低日前市场出价;而冬季低温少风与光照衰减则导致新能源出力锐减,同时冬季供暖导致负荷的显著提升,火电调峰需求激增推高现货价格,形成“春夏低冬高”的价格格局。
5. 特殊时段
除上文所分析的日前价格的基本时特征外,甘肃省会出现一些特殊情况,使日前价格出现异常特征。
(1)极端降雪对光伏发电的影响
暴雪天气下,光伏板被积雪覆盖,阳光无法有效穿透,导致光电转换效率大幅降低。例如,2024年11月24日出现较大降雪,一日省内降雪量平均约12毫米,11~16时段出现异常的日内价格高峰。积雪还可能结冰并增加组件负荷,导致支架变形或线路损坏,进一步延长设备停运时间。
(2)节假日负荷低谷期的价格波动
节假日期间工商业活动减少,总体用电负荷显著下降,而光伏发电在白天出力高峰时段(11~16时段)依然达到峰值,形成“供过于求”的局面,导致电价接近甘肃省电能价格下限40元/兆瓦时。例如,2025年春节假期期间的11~16时段都呈现该特征。
然而,2024年十一假期的部分日11~16时段却呈现不同的特征。其中的主要原因是阻塞导致电价上升,在下一节中详细展开分析。
二、空间维度特征
河西走廊因狭管效应和干旱气候,风能资源理论储量达5.6亿千瓦(全国第4),年有效风速时数超6,000小时;太阳能资源理论储量95亿千瓦(全国第5),年日照时数超2,400小时。得天独厚的条件推动酒泉、张掖等地建成千万千瓦级风电基地和百万千瓦级光伏集群。河东地区以兰州、天水为核心,工业用电占比超全省60%。但受制于本地自然条件,河东依赖从河西输电。
本文选取甘肃省内典型节点数据,将日前节点电价月均值以地图形式展现,以体现河西走廊(新能源富集区)与陇东(火电集中区)的日前市场出清节点电价的空间特征。
总体来看,甘肃省节点电价呈现自西向东依次递增的特征。分月来看,节点电价依然符合上文总结的“春夏低冬高”的格局。
甘肃省内及省间联络线受到断面阻塞影响,会导致河西节点电价降低,而河东节点电价提升,进一步提升河东河西之间的价差。导致阻塞的原因,从时间特征上来看,光伏出力高峰与负荷高峰时段错配,短时内输电压力提升,会造成常见的“谷段阻塞”。从空间维度上,河西电力“供过于求”,河东电力“供不应求”,供需失衡会导致节点电价差异。以及区域输电限制(如河西气象条件较河东好得较多、检修故障等),输电需求远超通道承载能力,形成阻塞。
本文选用节点边际电价(LMP)分解模型,分析阻塞在河西、河东典型节点电价中的占比。节点边际电价=能量价格+阻塞价格+网损价格。选取安陆变作为河西典型节点,兰州西变作为河东典型节点。图中为分月平均阻塞占比,一般来说,占比为负数,且绝对值越大,代表阻塞对节点电价的影响越大。正数代表该月出现极小的负节点价格,也可以说明阻塞较严重。河西节点中的阻塞占比大于河东节点,可以说明发生阻塞导致河西节点电价大幅下降,但对河东节点价格的影响不是非常明显。
三、总结及应用
1.综上分析的核心结论:
(1)时间维度:
竞价空间与日前价格呈现相同的趋势,但两者之间的线性关系较弱,这主要是因为竞价空间由负荷、联络线、风电出力、光电出力、水电出力共同决定,而在不同时段日前价格受边界条件的影响,各个边界条件的日内波动特征呈现不同规律。这导致日前价格呈现“鸭子曲线”特征,价格与竞价空间(火电填补的负荷缺口)呈弱线性关系,受风电、光电出力负向影响显著,其中风电在夜间(1~7、20~24时段)、光伏在午间(11~16时段)对价格影响较强。春夏季风电和光伏出力充沛,拉低电价;冬季新能源出力锐减叠加供暖负荷激增,价格显著上涨。另外极端天气、节假日等特殊事件也会造成较大影响。
(2)空间维度:
东西部价差分异:河西走廊是新能源富集区,电价普遍较低,但受输电阻塞影响易出现负节点电价,阻塞占比显著。河东地区是工业负荷集中且依赖外来电,电价较高,阻塞对其价格影响相对较小。
2.应用于日滚动、日前窗口的策略制定
通过分析甘肃电力市场日前价格的时空特征,可为策略制定提供以下核心价值:
(1)提升收益:通过时空套利优化购售电成本和收益。
(2) 降低风险:识别并规避高波动时段和阻塞区域。
(3)资源高效配置:结合可再生能源特性与市场信号,促进清洁能源消纳。
最终,通过数据驱动的时空建模与动态优化,日滚动和日前策略可在复杂市场环境中实现经济性与可靠性的平衡。
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