山西现货价差变化规律深度解析

【资料图】

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回顾最近期间对于日前与实时价差影响因素逐渐增多，如4月份纳入用户侧申报，6月份要求新能源在调度OPS系统申报现货曲线等政策因素，市场成员也明显感受到现货价差逐渐缩小，并且多时段日前竞价空间与实际竞价空间相差很大的情况下，价差相差无几，本文会针对近期价差变化的原因和新能源修改规则之后的影响做简单分析供各位读者参考，本次分享内容主要：

（来源：微信公众号“兰木达电力现货” 作者：胡云飞）

1、价差变化原因和主要影响因素

2、近期特殊天气对于价差的影响

3、新能源修改现货申报后的影响

一

价差变化原因和主要影响因素

如下图，横坐标为23年逐月三旬，黑色线段代表该组数据绝对值后的平均值，紫色断线代表该月数据绝对后的平均值，绿色柱子代表当月逐旬平均价差，蓝色柱子代表逐旬日前与实时竞价空间平均差。常规认知，竞价空间差为自变量，价差为因变量，价差会随竞价空间差变化而变化，做日前申报时会分析竞价空间差情况进行申报。价差从4月开始逐渐缩小，竞价空间差虽同步减小，但7月份竞价空间差有所上涨，与价差趋势呈反向波动，这种情况确实令人反思。但对比边际条件，开机容量还是属于较大变量，初步分析是价差变小原因与开机容量有关，可按旬进行详细分析。

本文认为6月中下旬是价差剧烈转折点，可看下图，横坐标代表负载率（竞价空间/当天开机容量），纵坐标代表价差（日前价格-实时价格），点代表了当天价差分布，线段代表了当天开机容量。点越离散代表价差越大，点越集中0线代表价差越小，分别选取6月—7月逐旬进行分析：

6月上旬：对比其他旬，上旬点的离散程度最大，无明显降雨、强对流天气，开机容量为3539万千瓦，属于最小开机旬，晚高峰负载率19点-22点均值为78%，21点负载率为全月最高值81%，绝对价差均值94元/兆瓦时，是三旬最高价差；

6月中旬：价差逐渐趋于平缓，点的离散程度逐渐收缩，17-19日有降雨，旬均开机容量3844万千瓦，晚高峰负载率有明显下降，但高负载率下还出现零散较大价差，绝对价差均值42元/兆瓦时。

6月下旬：价差基本靠近0线，无明显较大价差，有1-2天降雨影响，对比中旬负载率除中午之外，其他时段均有下降，旬均开机容量4192万千瓦逐步攀升，竞价空间差与上中旬无明显差异，但价差为三旬最小，绝对价差均值为22元/兆瓦时。

7月上旬：点的离散主要集中在中低负载率段，主要受4日-5日降雨影响，高负载率无明显价差波动，晚峰负载率控制71%左右，其他日期价差也趋于平稳。绝对价差均值40元/兆瓦时，开机容量4251万千瓦；

7月中旬：基本全旬有降雨影响，11日-13日降雨较大，对于价差影响较大，价差有所离散，但总体价差比较靠近0线，绝对价差均值40元/兆瓦时，开机容量4497万千瓦；

7月下旬：同中旬类似，全旬受降雨影响，点无明显离散情况，价差比较集中，绝对价差均值21元/兆瓦时，开机容量45138万千瓦。

结论：增加开机会降低负载率，进一步影响价差的大小。在开机较小时期，如6月上旬，晚高峰出现80%左右负载率，且日前与实时竞价空间出现相对差值时就会出现较大价差；但在开机较大时期，日前与实时竞价空间出现同等差值时价差会随之缩小。在夏季开机较大时期，价差会逐步降低，目前预测8月中上旬也同7月现货差价大小一致，下旬检修机组较多，如遇供需较为紧张日期，价差可能会有所波动。

二

近期特殊天气对于价差的影响：

结上部分的研究，能知道7月属于开机较大价差较小季节，较小的边际条件波动很难影响对价差产生较大的波动。但7月也有一些大的价差日期，选取对应日期进行分析不难看出大价差背后都会有“下雨、持续高温，持续低温”等影响，以上天气因素会产生较大的现货价差，需着重关注。

本次选取“降雨”特征做分析，选取数据7月1日-31日数据，可得出7月降雨与价差有0.11的相关性，属于较高的相关性因子，但因选取数据日期较少，且较小的降雨数据不能带来本质的价差影响，所以需人工进行二次筛选分析，筛选日均降雨大于10的日期，共有有11天，其中9天呈现正价差，2天呈现负价差，正价差概率81%，按正价差±20%申报收益为0.61元/兆瓦时，12日有较大负价差，当天降雨没有立刻缓解温度，持续的高温+降雨导致实际负荷直线上升，并且伴有崛南双线路阻塞，节点电价出现1500元/兆瓦时，导致当天出现较大负价差，有多种特殊原因导致。排除12日其余日期按正价差申报，有3.84元/兆瓦时收益。

结论：较大的降雨会导致出现绝大部分正价差，排除特殊影响会有不错的收益。但是要注意线路阻塞，高温+降雨的等特殊因素，会导致某一天产生较大负价差。

三

新能源修改现货申报后的影响

近期4—6月新能源日前预测与实发功率同期对比逐渐缩小，很多市场成员反馈是因为价差较小，新能源选择“躺平”申报吗？答案：不是。主要原因是V13版本7.3.1条新增内容：新能源场站在向调度机构申报功率预测曲线的基础上，还需向交易平台申报次日96点的交易曲线，将功率预测曲线申报与交易曲线申报解耦，新能源企业在6月中下旬申报调度曲线基本不做任何修改，目前交易中心也没公布修改之后申报曲线，换句话说公布的日前D-1日功率预测曲线会越来越贴近实发功率曲线。规则的修改代表了之前的研究和发现在接下来的实际应用可能会失效，还需寻找新的研究方向。

现阶段新能源不公布修改之后的功率预测曲线，又了解到了新能源D-1的功率预测会越来越贴近实发功率，可以默认D-1功率预测等于实发功率预测，可以通过D-3——D-1的三次新能源调整进行相关性进行分析并且直接应用实盘策略。

把新能源三次调整的情况分别和对应周期价差做相关性分析，7月新能源调节与价差相关性基本最高，其他月份D-3对于D-1的新能源调整相关性也有-0.1，说明此调节因子每个月都会有一定效果，但因新能源交易规则修改，7月份相关性是最高。

按照±20%申报实盘回测，，1月-7月收益3-1与2-1的调整收益最大，分别为3.02元/兆瓦时与3.34元/兆瓦时，收益占比上帝视角约20%。且6月收益占上帝视角38%，7月份收益占上帝视角33%，对比1月—5月，6月-7月受规则影响，占比上帝视角的收益比重有显著提升。

结论:经过1月—7月的数据分析验证，此种规律属于是长期有效的因子规则，因规则修改6月、7月收益有所提升，但需后期长期跟踪效果。

电力现货属于新兴市场，《山西天价现货价差量化解析》也有写到，市场初期可以考简单的规则分析、市场分析就能获得一定的利润，但市场在不断地优化，规则在不断地修改，市场信息也在不断地增加。从现货交易就能发现，套利将会越来越困难，市场前期的主要战斗力在交易人员身上，但市场后期的主要战斗力是在算法量化交易上。三者的结合，交易+数据+算法才是每个公司在电力市场的立足之本。