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山西現貨價差變化規律深度解析

時間：2023-08-08 09:18:28    來源：蘭木達電力現貨    

山西現貨價差變化規律深度解析

全文共2505字，閱讀全文需要8分鐘


(資料圖片僅供參考)

回顧最近期間對于日前與實時價差影響因素逐漸增多，如4月份納入用戶側申報，6月份要求新能源在調度OPS系統申報現貨曲線等政策因素，市場成員也明顯感受到現貨價差逐漸縮小，并且多時段日前競價空間與實際競價空間相差很大的情況下，價差相差無幾，本文會針對近期價差變化的原因和新能源修改規則之后的影響做簡單分析供各位讀者參考，本次分享內容主要：

（來源：微信公眾號“蘭木達電力現貨” 作者：胡云飛）

1、價差變化原因和主要影響因素

2、近期特殊天氣對于價差的影響

3、新能源修改現貨申報后的影響

一

價差變化原因和主要影響因素

如下圖，橫坐標為23年逐月三旬，黑色線段代表該組數據絕對值后的平均值，紫色斷線代表該月數據絕對后的平均值，綠色柱子代表當月逐旬平均價差，藍色柱子代表逐旬日前與實時競價空間平均差。常規認知，競價空間差為自變量，價差為因變量，價差會隨競價空間差變化而變化，做日前申報時會分析競價空間差情況進行申報。價差從4月開始逐漸縮小，競價空間差雖同步減小，但7月份競價空間差有所上漲，與價差趨勢呈反向波動，這種情況確實令人反思。但對比邊際條件，開機容量還是屬于較大變量，初步分析是價差變小原因與開機容量有關，可按旬進行詳細分析。

本文認為6月中下旬是價差劇烈轉折點，可看下圖，橫坐標代表負載率（競價空間/當天開機容量），縱坐標代表價差（日前價格-實時價格），點代表了當天價差分布，線段代表了當天開機容量。點越離散代表價差越大，點越集中0線代表價差越小，分別選取6月—7月逐旬進行分析：

6月上旬：對比其他旬，上旬點的離散程度最大，無明顯降雨、強對流天氣，開機容量為3539萬千瓦，屬于最小開機旬，晚高峰負載率19點-22點均值為78%，21點負載率為全月最高值81%，絕對價差均值94元/兆瓦時，是三旬最高價差；

6月中旬：價差逐漸趨于平緩，點的離散程度逐漸收縮，17-19日有降雨，旬均開機容量3844萬千瓦，晚高峰負載率有明顯下降，但高負載率下還出現零散較大價差，絕對價差均值42元/兆瓦時。

6月下旬：價差基本靠近0線，無明顯較大價差，有1-2天降雨影響，對比中旬負載率除中午之外，其他時段均有下降，旬均開機容量4192萬千瓦逐步攀升，競價空間差與上中旬無明顯差異，但價差為三旬最小，絕對價差均值為22元/兆瓦時。

7月上旬：點的離散主要集中在中低負載率段，主要受4日-5日降雨影響，高負載率無明顯價差波動，晚峰負載率控制71%左右，其他日期價差也趨于平穩。絕對價差均值40元/兆瓦時，開機容量4251萬千瓦；

7月中旬：基本全旬有降雨影響，11日-13日降雨較大，對于價差影響較大，價差有所離散，但總體價差比較靠近0線，絕對價差均值40元/兆瓦時，開機容量4497萬千瓦；

7月下旬：同中旬類似，全旬受降雨影響，點無明顯離散情況，價差比較集中，絕對價差均值21元/兆瓦時，開機容量45138萬千瓦。

結論：增加開機會降低負載率，進一步影響價差的大小。在開機較小時期，如6月上旬，晚高峰出現80%左右負載率，且日前與實時競價空間出現相對差值時就會出現較大價差；但在開機較大時期，日前與實時競價空間出現同等差值時價差會隨之縮小。在夏季開機較大時期，價差會逐步降低，目前預測8月中上旬也同7月現貨差價大小一致，下旬檢修機組較多，如遇供需較為緊張日期，價差可能會有所波動。

二

近期特殊天氣對于價差的影響：

結上部分的研究，能知道7月屬于開機較大價差較小季節，較小的邊際條件波動很難影響對價差產生較大的波動。但7月也有一些大的價差日期，選取對應日期進行分析不難看出大價差背后都會有“下雨、持續高溫，持續低溫”等影響，以上天氣因素會產生較大的現貨價差，需著重關注。

本次選取“降雨”特征做分析，選取數據7月1日-31日數據，可得出7月降雨與價差有0.11的相關性，屬于較高的相關性因子，但因選取數據日期較少，且較小的降雨數據不能帶來本質的價差影響，所以需人工進行二次篩選分析，篩選日均降雨大于10的日期，共有有11天，其中9天呈現正價差，2天呈現負價差，正價差概率81%，按正價差±20%申報收益為0.61元/兆瓦時，12日有較大負價差，當天降雨沒有立刻緩解溫度，持續的高溫+降雨導致實際負荷直線上升，并且伴有崛南雙線路阻塞，節點電價出現1500元/兆瓦時，導致當天出現較大負價差，有多種特殊原因導致。排除12日其余日期按正價差申報，有3.84元/兆瓦時收益。

結論：較大的降雨會導致出現絕大部分正價差，排除特殊影響會有不錯的收益。但是要注意線路阻塞，高溫+降雨的等特殊因素，會導致某一天產生較大負價差。

三

新能源修改現貨申報后的影響

近期4—6月新能源日前預測與實發功率同期對比逐漸縮小，很多市場成員反饋是因為價差較小，新能源選擇“躺平”申報嗎？答案：不是。主要原因是V13版本7.3.1條新增內容：新能源場站在向調度機構申報功率預測曲線的基礎上，還需向交易平臺申報次日96點的交易曲線，將功率預測曲線申報與交易曲線申報解耦，新能源企業在6月中下旬申報調度曲線基本不做任何修改，目前交易中心也沒公布修改之后申報曲線，換句話說公布的日前D-1日功率預測曲線會越來越貼近實發功率曲線。規則的修改代表了之前的研究和發現在接下來的實際應用可能會失效，還需尋找新的研究方向。

現階段新能源不公布修改之后的功率預測曲線，又了解到了新能源D-1的功率預測會越來越貼近實發功率，可以默認D-1功率預測等于實發功率預測，可以通過D-3——D-1的三次新能源調整進行相關性進行分析并且直接應用實盤策略。

把新能源三次調整的情況分別和對應周期價差做相關性分析，7月新能源調節與價差相關性基本最高，其他月份D-3對于D-1的新能源調整相關性也有-0.1，說明此調節因子每個月都會有一定效果，但因新能源交易規則修改，7月份相關性是最高。

按照±20%申報實盤回測，，1月-7月收益3-1與2-1的調整收益最大，分別為3.02元/兆瓦時與3.34元/兆瓦時，收益占比上帝視角約20%。且6月收益占上帝視角38%，7月份收益占上帝視角33%，對比1月—5月，6月-7月受規則影響，占比上帝視角的收益比重有顯著提升。

結論:經過1月—7月的數據分析驗證，此種規律屬于是長期有效的因子規則，因規則修改6月、7月收益有所提升，但需后期長期跟蹤效果。

電力現貨屬于新興市場，《山西天價現貨價差量化解析》也有寫到，市場初期可以考簡單的規則分析、市場分析就能獲得一定的利潤，但市場在不斷地優化，規則在不斷地修改，市場信息也在不斷地增加。從現貨交易就能發現，套利將會越來越困難，市場前期的主要戰斗力在交易人員身上，但市場后期的主要戰斗力是在算法量化交易上。三者的結合，交易+數據+算法才是每個公司在電力市場的立足之本。

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