广东现货8月试结算收官 结算价格1105元/MWh背后的秘密

广东电力现货交易8月份结算试运行已临近尾声，一整个月的现货交易也产生了大量的用户数据和交易数据。

正当小迈对着电脑屏幕前的数据一筹莫展时，刚从全国各地的电力现货市场动态监测、电力现货交易技术支持项目中抽身出来的泰豪迈能电力交易天团研究员们纷纷围了过来。一个个眼冒金光，摩拳擦掌，跃跃欲试。

（来源：微信公众号“泰豪迈能MEINERGY” ID:Meinergy 作者：泰豪电力交易天团）

专业的事当然交给专业的人去做，那么我们就整起来！

温馨提示：为更好的帮助市场主体分析市场趋势、掌握市场动态，我们利用数据分析工具挖掘了实时结算价格与日前结算价格的影响因素、相关性等，并建立价格预测模型预测未来几日现货结算价格，欢迎各位朋友阅读指导。

8月份用户侧结算描述性分析

从交易中心目前公布的结算结果可以看出，8月份用户侧实时结算平均电价(194.3元/MWh)略高于日前结算平均电价(188.1元/MWh)，且实时结算价格波动性更大，8月8日16时出现了当月最高结算电价1105.1875元/MWh。

上图分别展示了8月份各日的日前及实时电价曲线，可以看出，相较于日前用户侧结算电价，实时结算价格存在较大波动，下面两图分别对比了日前结算电价与实时价格的均值与标准差。

从均值上看，日前电价和实时电价分时变化趋势较为一致，且高电价时段基本与用电高峰时段吻合，符合市场价格形成和变化规律。标准差的对比指出日前实时电价都具有较大的波动性，且高负荷时段电价的不稳定性更高，尤其是实时电价在这个阶段更加敏感，我们认为其原因应考虑市场主体报价曲线形特征。

从个体来讲，报价主体会根据对市场价格的判断，采取稳妥报价对应中低出力水平的策略，而对于较高出力水平报价段，会采取较为激进的报价策略；从全市场的五段报价累积曲线来看，曲线亦可能前段平缓阶梯较为稀疏，而后段进入顶价前出现转折，曲线走势陡峭、阶梯较为密集。

所以普遍来看，在系统负荷走高时，主体报价策略多样性更强，且由于报价曲线陡峭，负荷增长对价格增长的敏感性更高，因此高负荷时段日前和实时价格偏差更难掌握。

日前结算电价的相关性分析

根据目前广东电力现货市场向市场主体开放的有限边界条件数据，我们对日前电价与各类机组预测出力的相关性进行了分析，分析结果如下图所示。根据日前电价的相关性矩阵，可以看出与日前结算电价相关性最高的因素分别包括：现货竞价空间、统调负荷、A类电源。其中，现货竞价空间的大小，即市场的可交易现货容量的高低直接决定了在发电侧机组中标的“关闸”位置，因而对该时刻点的平均价格水平起决定性作用。

通过对比月内各日日前结算电价和现货竞价空间（均标准化）走势可以看出，各日日前结算电价和现货竞价空间变化趋势大体一致，日前分时结算电价走势更是与分时现货竞价空间高度吻合的。因此，我们有理由相信，用现货竞价空间的预测值预测未来日前结算电价相对合理靠谱。

实时与日前市场结算价格偏差分析

用户侧实时结算电价与日前计算电价的偏差给用户侧带来结算风险的同时也提供了套利的可能性，那我们分析一下在试结算期间的日前和实时市场的价格差。

由图可以看出8月6日、8月8日、8月10日、8月20日、8月24日出现较高的正偏差，8月1日、8月12日出现较高的负偏差。实时日前价差的存在一般是由于市场边界条件发生变化，比如当日机组执行的偏差（机组跳闸）或需求侧负荷预测的偏差导致的。

从理论上讲实时市场的竞价空间和实时市场的价格应该存在较强的相关性，但从试运行期间的数据上看，两者的相关性并不强。可能是因为在实时市场中，实际形成的竞价空间考虑了电网的突发情况、机组临时状态等因素，并不是完全按照市场机制形成的序列调用机组，不能很好的与电价形成对应，在市场初期也是可以理解的。

无论对于发电侧还是用户侧，天气都是一个较为重要的影响因素。对于发电侧，天气会对机组运行产生一定影响；对于用户侧，不同天气下的用电特性均会影响交易市场的结果。以负荷较集中的广州和深圳为例，整理了8月份天气情况，如表中所示：

将天气变化对应实时电价与日前电价的偏差，可以发现偏差较大的日期，如6日、8日、10日、20日和24日等，市场空间并不明显高于其他运行日，唯有天气状况与其他运行日不同——大多发生了转晴或转雨的变化。因此，可以推测天气转变可能对实时结算电价产生影响，从而导致实时结算电价与日前电价产生偏差。根据上述对公开数据的整理与分析，我们可以得到一些和用户侧结算电价相关的因素以及出现尖峰电价的原因，那么我们就可以根据现有的数据为训练集，采用基于相似度的推荐算法对8月25日、8月26日和8月27日的数据进行人工智能拟合预测，然后对照真实的日前电价来评估我们的预测效果：

根据相似日的匹配及分时段的加权平滑计算，8月25日、8月26日、8月27日每日电价准确率为82.5%、93.0%、95.5%，均方根误差为63.3、35.2、28.3，结果显示这三天预测数据整体准确率都较高，在部分时段都有一些偏差，这主要是由于数据训练集的素材量有限，没有足够相似的电价曲线进行拟合匹配，也没有详细下沉到中长期合同的签订情况等更深层次的因素。

总 结

广东8月份全月试结算即将结束，通过对市场公开数据负荷和电价数据进行分析，发现用户侧的日前和实时电价基本上能够很好的反应负荷的波动，在用电高峰时期和低谷时期形成了较大的价格差，以价格来引导市场的机制已经初步形成。另外，8月份试结算期间日前市场的平均价格略高于实时市场的平均电价，但是逐时对比每小时电价差并没有发现具有统计学意义上的分布规律，通过分析日前发布的竞价空间与实际竞价空间的差值和电价差之间的数据，并没有发现两者之间有明显的相关性。说明在目前的市场阶段，价格差还无法形成有效的预测，售电公司通过价差套利存在较大风险。

虽然当前市场和数据开放程度，以及历史数据积累尚不足以让我们在价格预测、套利游戏上游刃有余，但经过对8月份试结算的数据的研究分析，不能否认电力现货市场的价格走势确有迹可循。

交易中心发布的市场信息、以及主体自身交易和运营数据足以为我们利用来规避市场风险。如文中分析，日前结算电价与市场公布的现货竞价空间预测值有很强的相关性，通过相似日及分时段的加权平滑计算，模型预测的日前电价准确率最高达到95%左右。相信随着电力现货交易更加成熟与改革深入，我们将获取更多市场价格影响因子，训练更适用于主体特征的数据来降低预测偏差，为市场主体提供更精益的交易辅助决策建议。