文|景志林，商敬男，白茹，張惠康

　　

　　自從《關于進一步深化電力體制改革的若干意見》（中發〔2015〕9號）下發以來，黨中央、國務院部署實施新一輪電力體制改革，我國電力市場建設穩步有序推進，多元競爭主體格局初步形成。電力現貨市場是電力市場的重要組成部分，我國自2017年8月啟動電力現貨市場建設試點工作以來，電力現貨市場建設進入落地加速期，截至2022年6月底，第一批試點地區（山西、甘肅、蒙西、山東、福建、廣東、浙江、四川）陸續進入電力現貨市場長周期連續試運行，第二批試點地區（河南、遼寧、江蘇、安徽、湖北、上海）均已啟動電力現貨市場試運行，其他地區后續將開展現貨市場建設工作。我國將逐步建立以中長期交易為主、現貨交易為補充的市場化電力電量平衡機制，逐步建成以中長期交易規避風險和以現貨市場發現價格的電力市場。

　　

　　今年以來，國家發展改革委、國家能源局陸續出臺了多項政策文件，加大推進電力現貨市場建設力度。2022年1月，印發《關于加快建設全國統一電力市場體系的指導意見》（發改辦體改〔2022〕118號，下稱“118號文”）提出，到2025年，全國統一電力市場體系初步建成，電力中長期、現貨、輔助服務市場一體化設計、聯合運營；到2030年，全國統一電力市場體系基本建成，適應新型電力系統要求，新能源全面參與市場交易，電力資源在全國范圍內得到進一步優化配置。2022年2月，印發《關于加快推進電力現貨市場建設工作的通知》（發改辦體改〔2022〕129號，下稱“129號文”），支持具備條件的現貨試點地區不間斷運行，盡快形成長期穩定運行的電力現貨市場，加快推進電力現貨市場建設對于發現分時電價、實現高峰電力保供和低谷新能源消納、確保電力安全具有重要的現實意義。118號文勾勒出“十四五”“十五五”電力市場藍圖；129號文給出了2022年電力現貨交易市場建設政策方向，明確了加速推動新能源進入電力現貨市場趨勢。從實際市場執行情況來看，屬于第一批試點地區的山西、甘肅、蒙西要求集中式風電全部進入電力現貨市場，山東為風電提供10%電量或全電量兩種模式參與電力現貨交易；屬于第二批電力現貨試點省份的遼寧要求省調直調風電全部進入電力現貨市場，河南分2次開展7天模擬試運行，要求2020年12月31日后并網且不享受補貼的集中式風電企業進入電力現貨市場，湖北要求地調以上風電場參與電力現貨交易。

　　

　　風電企業進入電力市場，參與電力現貨交易已成趨勢。

　　

　　電力現貨市場并不能完全解決可再生能源消納問題，現貨市場本質是發現合理價格，充分反映市場供需關系，現貨市場的合理設計機制可以引導和促進風電消納。在考慮風電出力固有“波動性”屬性及適應各省份電力現貨市場規則的前提下，實現收益最大化，是風電企業參與電力現貨交易的目標。本文以筆者所在風電企業近3年參與電力現貨交易的經歷，分享電力現貨交易關注要點和基于數字化交易能力建設的重要性。

 

　　倉位管理是風電參與電力現貨交易的剛需

 

　　

　　電力現貨市場是以實現電能量交割為目的，以集中競價為交易方式，以較短時間為交易周期的電能交易市場。目前，國內風電以兩種模式參與電力現貨市場，一種是對于山西、山東等新能源消納問題不大的省份，新能源全電量優先出清，以“報量不報價”的方式參與，被動接受市場出清價格；另一種是對于甘肅、蒙西等新能源占比較高的省份（地區），存在部分時段新能源“棄電”現象，新能源以“報量報價”的方式參與，由申報價格和市場供需關系決定出清結果。

　　

　　電力中長期交易是電力現貨交易的前置環節，其標的物也是電能量。中長期交易按區域劃分為省內交易和跨省跨區交易，按交易組織方式分為雙邊協商、集中競價、掛牌、滾動撮合等方式，按交易合同的時間維度可劃分為多年、年、多月、月、周、多日交易。風電的基數電量也視為廠網間的雙邊交易電量，簽訂廠網間購售電合同，納入中長期管理范疇。自2021年起，國家有關部門對中長期合同提出“六簽”（全簽、長簽、見簽、分時段簽、規范簽、電子簽）要求，落實中長期合約“壓艙石”的作用，現貨電量控制在5%～10%的范圍。

　　

　　電力現貨的市場模式主要分為分散式和集中式兩種。其中，分散式電力市場模式主要以中長期實物合同為基礎，合約需要物理執行，屬于物理合約的范疇，發用雙方在日前階段自行確定日發用電曲線，偏差電量通過日前、實時平衡交易；集中式市場模式主要以中長期差價合同管理市場風險，合約不需要物理執行，屬于金融合約的范疇，配合現貨交易采用全電量集中競價。當前，各新能源參與電力現貨交易的省份，一定程度上均存在主網網架約束的現象，都采用集中式市場模式。

圖1 中長期與電力現貨市場銜接及偏差結算

　　

　　風電進入電力現貨市場后，首先要將中長期交易電量在日前市場開市前完成分解。由中長期交易與電力現貨交易偏差結算示意圖（圖1）可知，中長期合約交易電量按中長期合同約定價格結算，日前市場與中長期曲線偏差按日前現貨價格結算，實際發電量與日前出清偏差按實時現貨價格結算。中長期合約、日前市場和實時市場的電能量出清按15min時間間隔進行，電能量結算最小間隔是15min或者1h。為實現電能量電費收益最大化，從時間維度，按照交易時序遞進的關系描述電能量的偏差結算原理，得到電能量電費的最優化結算公式：

 

　　式中，Qi中長期為該時點所有中長期合約電量，Pi中長期為該時點所有中長期合約加權均價，Qi日前為該時點日前出清電量（一般取值為該時點風電場上報的日前功率預測電量值），Pi日前為該時點的日前出清電價（可以是節點電價或者分區電價），Qi實時為該時點分時計量電量（電量精度由場站電表小數位數決定，15分鐘級電能量計量要求達到電表四位小數精度），Pi實時為該時點的實時出清電價。

　　

　　

　　基于前文所述，集中式市場中長期合約屬于金融性合約，風電參與中長期交易的方式，取決于中長期合約電價與該時點現貨電價的關系。從日前出清邏輯來看，當中長期電價高于現貨電價時，就需要多做中長期交易，提前鎖定收益，加大中長期持倉量，極限倉位值為觸發中長期超額獲利回收的門限值。在電力現貨市場模式下，取消了調峰輔助服務市場，而是通過電能量市場實現調峰功能，即在新能源大發時段火電可以自身少發電，以低電價甚至零電價購入現貨電量，實現中長期偏差結算。具體來看，在新能源大發的月份，火電機組為了開機，將電能量量價曲線的第一段按“0”報價，新能源整體出力在午間大幅提升，此時火電競價空間（火電競價空間=系統負荷+聯絡線-新能源出力）受到壓縮，當競價空間為負時，現貨出清電價為0，在無阻塞情況下，全網此刻各節點下的電源現貨出清電價均為0，為了避免現貨零電價對風電電能量收益造成影響，可以將該時段的中長期合約簽滿；反之，對應新能源小發月份的晚高峰時段，火電競價空間大，產生現貨峰值價格，現貨電價明顯高于中長期電價，則需要保持低倉位，甚至不要基數電量的“0”倉位。

　　

　　一方面，受制于風電出力的波動性，無法精準估計長周期的電能量產能；另一方面，風電處于被動接受電力現貨出清電價的狀態，而長周期的電價預測主要受火電燃料價格、氣象、市場供需等因素影響，因此，長周期現貨電價預測難度較大。為了給新能源發電企業更多的調整手段，目前第一批現貨省份中的山西、山東、甘肅均已開展分時段交易，風電企業可以通過旬集中交易、旬滾動撮合交易和D-5日至D-2日日滾動撮合交易，調整風電的中長期倉位。臨近于現貨執行日，風電企業可以根據功率預測產能合理通過分時段交易調整倉位，這樣就能夠避免在現貨市場出現“低價賣電，高價買電”的現象。

　　

　　

　　電力現貨市場采用“節點邊際電價”出清邏輯，在無系統阻塞的情況下，火電企業可以通過“電能量量價曲線”確定發電出力與現貨電價的關系。如上文所述，風電企業分“報量不報價”和“報量報價”兩種方式參與電力現貨出清，具體為：在新能源“報量不報價”的現貨省份，例如山西、山東，風電只能被動接受火電的出清電價，出清電價取決于市場供需和火電的報價策略；在新能源“報量報價”的現貨省份（地區），例如甘肅、蒙西，風電企業為了發電，特別是對于有補貼的風電項目，為了獲得新能源補貼，風電的電能量量價曲線是一條直線的“地板價”，雖然風電有報價權，但實質上也是被動接受火電的出清電價。參照公式（1）可知，風電企業可以通過調整日前功率預測電量干預基數電量和現貨日前出清。

　　

　　以山西為例，《山西省電力市場規則匯編（試運行V12.0）》規則體系中對基數電量的分解原則如下：電力調度機構首先預測省內非市場用戶96點用電負荷曲線，剔除非市場化機組發電曲線（自備電廠、燃氣供熱電廠、煤層氣電廠、水電、抽水蓄能等），形成可向省內發電側分配的96點基數電量，按照“以用定發”的匹配原則，以每15min內可分配的基數電量，按照各新能源企業功率預測占該時段全部新能源企業功率預測的比例進行分配，最大分得的基數電量不超過新能源預測功率。因此，可以通過調整Qi短期申報控制基數電量Qi基數的倉位。新能源在電力現貨中優先消納，即Qi日前與Qi短期申報強正相關，當全網新能源不受限時，Qi日前與Qi短期申報相等。通過公式（1）可以看出，只要Pi日前與Pi實時之間存在電價差，就可以通過改變Qi短期申報調整Qi日前的大小進行套利。但套利是有空間限制的，當Pi日前>Pi實時時，Qi日前超出Qi實時的140%部分，以及當Pi日前<Pi實時時，Qi日前低于Qi實時的60%部分均要進行新能源超額獲利回收。為了實現最大化偏差套利，通過調整日前功率預測申報來控制倉位，其前提是要有較高準確率的功率預測系統。

 

 

　　電力作為交易的一種商品而言，其自身的產品屬性（電壓、頻率、波形等）是高度一致的，電力交易的核心是價格，而電力現貨交易的出清價格是節點邊際價格，體現電力的時間、空間價值。無論是執行中長期交易的倉位控制策略，還是在日前市場與實時市場之間的套利，都需要開展電價預測工作，電價預測是電力現貨交易的核心。

　　

　　對于已開展電力現貨交易的省份，按照《國家能源局關于印發<電力現貨市場信息披露辦法（暫行）>的通知》（國能發監管〔2020〕56號，下稱“56號文”）要求，電力交易中心在D-1日8:30前，通過新一代電力交易平臺向市場主體發布D至D+2日的市場邊界條件信息，主要包括：96點統調負荷預測曲線，非市場化用電曲線，風電、光伏等新能源總加預測曲線，外送總加曲線；發電機組檢修總容量，系統正負備用需求（常規負荷備用和新能源負荷備用）；輸變電設備檢修計劃；電網關鍵斷面約束情況；必開必停機組（群）。

　　

　　上述信息是進行電力預測的邊界條件，為了取得較好的預測效果，筆者建議采用隨機森林方法。隨機森林是由統計學家Leo Breiman提出的一種并行的集成學習模型，它由Bagging（bootstrap aggregating）和隨機特征子空間（Random Subspace Method，RSM）構成。基于隨機森林的日前電價預測方法是在構建多棵決策回歸樹（Classification And Regression Tree，CART）后，將所有樹的結果平均，得到最終的預測結果，原理如圖2所示。采用定時接口方式，從電力交易中心獲取系統負荷預測、新能源預測、外送總加計劃和火電開機容量作為電網邊際信息，并與前21天歷史電價結果共同形成預測輸入數據樣本集，經由100棵決策樹迭代回歸求解，將其算術平均值作為最終的省內現貨日前電價預測結果。

圖2 基于隨機森林的日前電價預測模型

　　

　　以山西省為例，選取臨近21日的系統負荷預測、外送聯絡線計劃、新能源出力預測值、火電開機容量、日前出清電價滾動訓練隨機森林電價預測模型，根據2022年4月山西省內現貨日前電價測試結果，基于均方根誤差統計方法，預測均方根誤差率日均值僅為7.29%。由2022年4月6日至9日的預測結果（圖3）可知，利用上述隨機森林算法預測現貨日前電價，能在2s內實現預測結果收斂，且預測趨勢與出清的日前電價高度一致，準確率和時效性均能滿足風電企業參與電力交易的需求。

圖3 日前電價預測與出清結果的比對

　　

 

 

　　數字化已成為風電企業參與電力現貨交易的必然手段，原因如下：按照56號文信息公開范圍，電力現貨市場信息分為公眾信息、公開信息、私有信息和依申請披露信息四類，電力系統運行（發電、負荷、外送、斷面、阻塞）、電價出清、結算的數據均為96點時標數據，脫離數字化手段已經無法進行基數信息的統計；原有中長期模式下的一個月一次復盤工作，在進入電力現貨交易模式后，變成一天多次復盤，復盤內容從原來的月度級中長期市場電能量擴展到了15分鐘級中長期、日前、實時三個維度電能量，此外還需要對新能源超額獲利回收、中長期超額獲利回收、偏差考核進行復盤，沒有數字化手段已經無法開展復盤工作；目前，部分現貨省份已發布《電力交易平臺與市場主體第三方輔助系統信息交互數據接口標準規范》，為市場主體提供一部分信息接口的路徑，為此，市場主體也需要建設自身的基于數字化電力交易能力。

　　

　　筆者所在的風電企業從2019年9月起陸續參與山西、甘肅、蒙西、山東等省份（地區）電力現貨交易，以提升風電參與電力現貨交易的價值為目標，組建了電力交易專業化團隊，以建立電力交易能力和建設電力交易數字化平臺為“雙輪驅動”。這是因為，一方面，電力交易能力是基于數字化手段的交易能力，如果脫離數字化將無法完成海量交易數據的展示、處理、分析和決策，也無法實現“倉位管理”和“電價預測”等電力交易關鍵功能；另一方面，數字化平臺的建設過程實質上是電力交易能力建立的過程，是將電力交易員的現貨經驗進行數字化實現。因此，電力交易輔助決策平臺需要基于電力交易業務場景需求設計開發，并能夠伴隨著交易規則的變化而同步迭代更新。例如，山西自電力現貨結算試運行以來，先后發布12個版本的現貨規則體系，電力交易輔助決策平臺的復盤模塊要能根據不同規則的應用時間節點，做到精準復盤。

圖4 某數字化平臺架構

　　

　　目前，市場上出現了多種電力現貨交易輔助決策系統產品，各產品之間存在一定差異。例如，蘭木達公司的產品突出報價與咨詢服務，清能互聯公司的產品優勢在于出清算法和復盤，國能日新的產品優勢在于新能源功率預測。筆者所在公司基于3年參與電力現貨經驗自主開發了某款電力交易輔助決策數字化平臺（圖4）。該平臺突出電力交易業務需求，采用SaaS（Software-as-a-Service，軟件即服務）結構，充分利用SaaS的“可重復使用”優點，降低系統開發成本，縮短電力交易輔助決策數字化平臺開發周期；以數據倉庫技術打造電力交易數據信息庫，全面收集交易過程中產生的市場披露信息、交易數據、合約數據、結算數據、電網調度數據、外部市場數據、集控運行系統數據等七大類數據；使用數倉技術，提高電力交易時標屬性數據的多時間尺度查詢效率，例如20s內能完成50個交易單元的年度級結算數據的統計，所有結算可以逐級分解至15分鐘級明細數據。采用該平臺可以實現包括電價預測、負荷預測在內的情報收集；風電產能與中長期合約、現貨倉位有效銜接的策略制定；根據所在省份交易規則執行，特別是針對分時段交易進行“價格監聽、搶單成交”的策略申報；現貨交易的復盤等涵蓋電力交易流程所有環節的各項功能。

 

 

　　風電企業參與電力現貨交易的工作要點可以總結為“四做”。“做足”長期交易：倉位管理，基數合約分配，日滾動交易調倉，并將風電場檢修工作范圍作為參與交易的邊界條件。“做準”日前現貨交易：電價預測，以風電場超額獲利回收觸發邊界為限進行日前功率預測曲線調整，省間日前電力現貨申報。“做細”實時現貨交易：AGC（自動發電）監控，風電動態出力上限設置，省間日內電力現貨申報。“做精”復盤：電能量收益分析，市場運營費用分析，“兩個細則”費用分析，交易得失分析，更新迭代交易模型。

　　

　　隨著電力市場化改革深入和全國統一電力市場的加速建設，將會有越來越多的省份要求風電企業參與電力現貨交易。電力現貨交易是循環往復的工作，作為風電企業的電力交易員，需要依托于數字化交易能力的建設，在中長期交易、日前現貨交易、實時現貨交易和交易復盤4個階段持續總結經驗，持續提升交易能力，為風電企業在電力交易中發現價值、創造價值。CWEA

　　

　　（作者單位：新疆金風科技股份有限公司）