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当前，新能源全面参与电力市场的趋势已愈加明显。从前期参与现货交易的情况来看，囿于当前新能源机组出力不可调节、出力难以预测等先天属性，导致其在全面参与市场阶段仍面临诸多挑战。未来，在高精度长周期风光功率预测技术不断提升的前提下，长周期电价预测或可成为新能源企业实现合理投资收益的市场策略。
1、新能源参与现货市场的
当前，新能源全面参与电力市场的趋势已愈加明显。从前期参与现货交易的情况来看，囿于当前新能源机组出力不可调节、出力难以预测等先天属性，导致其在全面参与市场阶段仍面临诸多挑战。未来，在高精度长周期风光功率预测技术不断提升的前提下，长周期电价预测或可成为新能源企业实现合理投资收益的市场策略。1、新能源参与现货市场的难点分析 生产营销数据贯通。现货交易中新能源企业为了提升交易收益、控制交易风险，需要整合天气预报、出力预测、市场信息披露以及交易结果等多种信息，在进行有效关联后及时、准确地提供给交易环节进行决策参考。但当前生产及营销数据收集、处理、分析与建模分析的工作量大、难度高，严重制约了交易收益的实现。 在生产数据方面，因新能源发电边际成本为零及部分机组存在补贴，新能源发电企业更注重“报量”策略的制定，通过预判日前与实时市场价格偏差，以综合利润最大化为目标合理调整功率预测曲线的申报量，同时，在报价阶段多采用报地板价的策略。这要求新能源发电企业必须掌握自身短期及超短期功率预测数据的所有权。但在实际执行过程中，新能源企业的功率预测数据普遍被功率预测系统建设厂家拥有，发电企业仅可查看无法修改调整。导致其缺少有效手段更好地参与现货市场竞价，交易策略难以有效执行。 在营销数据方面，当前我国现货市场建设过程中的数据披露规则仍不完善。省级电力交易市场在交易规则的实际执行过程中仍有不规范的现象，同时信息披露的手段较为缺乏。导致新能发电企业难以及时、主动地获取现货交易的披露、出清、结算收据。 现货与中长期配比。集中式现货市场的核心是基于金融交割的差价合约机制。现货模式下，中长期合约的签订需要提前确定分时曲线，机组日前中标出力低于中长期合约曲线的部分将导致负现货亏损。由于新能源机组出力的不确定性，中长期合约这一为提前规避风险，平衡供需、稳定市场预期而设计的交易品种已成为新能源发电企业亏损的重要原因。 新能源机组在参与中长期交易时需要关注的部分包括：中长期合约电量的分配比例、中长期月度执行情况、功率预测准确率以及市场供需情况。中长期合约的签订不能一味追求多签，而是需综合考虑预测场站月度发电能力及对中长期分解电量的完成，提前判断未来现货市场价格走势。 通过基数分解、中长期、日前现货多类交易实现收益，合理配置现货与中长期电量配比，灵活应用月度交易、旬交易及日滚动交易，根据现货价格调整中长期合约仓位。以国外PJM市场的经验数值测算，中长期市场合约占比以70%为宜；日前交易量，则应视负荷预测准确度，保持占比为20-30%左右；日内交易量不超过总电量的10%，尽可能控制在3%以内；实时市场需要弥补不平衡量，尽可能控制在1%以内。 营销人才队伍建设。以山西电力现货市场为例，现货市场模式下每个工作日都有3-5个中长期交易窗口，每个窗口包含24个电量标的，交易从上午10：00持续到下午16：00；同时每个新能源厂站都需要作为独立交易单元进行交易。新能源发电企业下属多个新能源厂站同时参加交易，交易员工作量极大。 开展现货交易对于营销人员的能力提出了新的挑战。但是一方面，当前营销人员能力素质良莠不齐，电力现货交易业务知识储备不充分；另一方面，受限于专业从事市场营销人员数量，部分新能源企业无法实现集中营销决策，集控中心仅负责中长期合约市场，现货交易由数量相对较多的场站生产运行人员负责。导致中长期与现货交易难以有效协同，各场站间市场信息数据无法有效整合，难以形成合力。此外，营销人员培训培养机制尚未建立，现有营销人员不适应快速发展变化的市场营销环境。特别是现货市场的到来，营销工作更加复杂，对市场及交易规则研究人员、调度交易协调人员、大客户维护人员、生产计划衔接人员、交易报价人员等素质要求更高。 2、新能源全面参与市场的应对策略 在我国全面加速电力市场建设的时代背景下，要求新能源发电企业掌握有别于以火电为主的发电主体的市场参与策略。当前，各发电企业的市场营销理念逐步完善，营销策略也由重电量的计划模式转向重收益的市场模式。但在实操落地层面仍有如下工作需要进一步完善。 短期-高精度长周期风光功率预测技术。电力现货市场的核心是发现电能量的时间及空间价值，从而引导发用电侧调整自身交易策略以匹配市场价格的波动。因此新能源企业参与现货交易的基础便是对于自身未来出力的预先掌握。 我国新能源场站，特别是风电场站普遍存在两个特点：一是我国风电发展较晚但迅速，导致新建风电场站多，历史运行数据不完整；二是我国地域辽阔，地势复杂且气候复杂。各地区的功率预测参数不具备广域适用性。二者共同导致当前我国新能源场站功率预测准确率偏低，预测周期短，且仅有少数厂家可以提供D+15日的功率预测结果。 这一问题致使新能源场站在参与日滚动（D+2—D+5）、旬交易（D+7—D+17）、月度交易（D+8—D+38）等中长期交易时，无法准确得知自身的出力能力。即使面对市场给出的高电价机会，也极易因为对于自身功率预测的误判导致极大的负现货亏损，由此使得中长期合约这一规避风险的市场工具将新能源企业的交易风险放大。简而言之，在现货市场模式下，新能源场站功率预测的准确性不仅影响“两个细则”考核，更对于金额庞大的现货交易产生实质性的影响。任何先进交易策略在失准的功率预测基础上均无意义。 建议新能源发电企业在功率预测准确率提升方面，一是应通过自身技术研发，利用海量运行数据及实测数据融合，结合多种预测算法模型提高新能源场站的短期功率预测准确性；二是应将研发重点从针对“两个细则”考核的短期及超短期预测，转向针对中长期交易的长周期功率预测技术研发，以适应现货模式下收益占比最高的中长期交易市场。 中期-长周期电价预测技术。电力现货交易为市场营销工作带来了基于时、空两个维度波动的节点电价，由此，新能源场站面对的不确定性由单一的出力不确定性变为出力与电价两方面的不确定。因此在进行现货交易及基于现货价格偏差结算的中长期交易时，除精确掌握自身出力能力外，还必须对于短期、中期及远期场站所在节点的节点电价进行准确预测。 电价预测技术的本质是发现市场供需数据与节点电价的关系，从而通过提前输入预测日供需边界条件推断其电价走势。虽然同属大数据机器学习技术，但其与功率预测的区别在于其预测精度更受限于数据质量的影响而非预测模型的影响。 当前对于市场供需数据的获取主要靠电力交易中心披露，存在周期短（至多披露至D+3）与时效性差（披露值与出清值存在6-30小时左右的滞后）的问题。因此新能源发电企业在电价预测技术的研发过程中，应重点解决数据质量问题。通过与气象部门合作、全网长周期负荷预测研发等方式，重点探索影响市场供需的全省新能源加总出力预测、负荷预测及联络线出力预测等边界条件的长周期预测能力，进而进行长周期高精度的现货价格预测。 本文作者周乃康，就职于国家电投集团科学技术研究院。 |
