山西“天價(jià)”現(xiàn)貨價(jià)差量化解析

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最近山西省有很多讀者朋友反饋一些關(guān)于日前與實(shí)時(shí)價(jià)差的問題，日前與實(shí)時(shí)價(jià)差是不是變小了?剛發(fā)現(xiàn)日前申報(bào)規(guī)律應(yīng)用到實(shí)盤上規(guī)律立馬改變了，到底是哪方面出現(xiàn)了問題?苦不堪言。本文就上述問題站在售電方角度根據(jù)已有數(shù)據(jù)做了一些簡單分析，望針對廣大讀者朋友有一定效果。

(來源：微信公眾號“蘭木達(dá)電力現(xiàn)貨” 作者：胡云飛)

電力現(xiàn)貨下的日前價(jià)格與實(shí)時(shí)價(jià)格概念：

日前價(jià)格：通過集中市場競爭，決定次日的機(jī)組開機(jī)組合，以及每臺機(jī)組每15分鐘的發(fā)電出力曲線，實(shí)現(xiàn)電量平衡、電網(wǎng)安全管理和資源優(yōu)化配置，發(fā)現(xiàn)日前電力價(jià)格。

實(shí)時(shí)價(jià)格：實(shí)現(xiàn)電力平衡的市場調(diào)節(jié)優(yōu)化、電網(wǎng)安全約束的市場化調(diào)整，在滿足安全約束的條件下對發(fā)電機(jī)組進(jìn)行最優(yōu)經(jīng)濟(jì)調(diào)度，實(shí)現(xiàn)全系統(tǒng)發(fā)電成本最優(yōu)，同時(shí)發(fā)現(xiàn)實(shí)時(shí)電力價(jià)格。

售電方日前收益結(jié)算思路：(Q實(shí)*(1±20%)-Q實(shí))*(P日-P實(shí))

申報(bào)思路：從上述公式得知，在不考慮預(yù)測電量與實(shí)際電量偏差的情況下，售電公司需判斷逐15分鐘日前價(jià)格與實(shí)時(shí)價(jià)差的趨勢，每日按照預(yù)測(實(shí)際)電量*±20%在早上9點(diǎn)30分之前完成申報(bào)。

既然得知日前收益結(jié)算思路和申報(bào)思路，那么我們本次從價(jià)差變化情況和直接影響價(jià)差的因素兩點(diǎn)進(jìn)行分析，主要分析內(nèi)容主要如下：

價(jià)差方向是否改變了?價(jià)差均值是否改變?價(jià)差規(guī)律性是否改變了?

省調(diào)負(fù)荷預(yù)測與直調(diào)負(fù)荷差對價(jià)差的影響。

數(shù)據(jù)來源：山西省交易中心公布數(shù)據(jù)。

時(shí)間周期：2022年1月1日至2023年5月21日合計(jì)506天，按照現(xiàn)貨最小顆粒度逐15分鐘，去除0價(jià)差進(jìn)行分析。

一

山西價(jià)差方向是否改變了?

價(jià)差均值是否改變?

價(jià)差規(guī)律性是否改變了?

1、數(shù)量分析：山西正價(jià)差數(shù)量：19565，負(fù)價(jià)差數(shù)量：21655，負(fù)價(jià)差數(shù)量比正價(jià)差數(shù)量多：2090，占比：5%，合計(jì)天數(shù)約21天，正負(fù)價(jià)差數(shù)量無明顯區(qū)別差異，價(jià)差方向受季節(jié)性與特殊節(jié)日影響較大，分月價(jià)差方向連續(xù)性較為明顯。

圖1逐月分析正負(fù)價(jià)差數(shù)量

2、價(jià)差分布：取96點(diǎn)均值做分析，除8：00外，其他時(shí)段均為負(fù)價(jià)差。1~16、23~24點(diǎn)價(jià)差合計(jì)：-327元/兆瓦時(shí)，時(shí)段17~22點(diǎn)合計(jì)：-481元/兆瓦時(shí)，晚高峰時(shí)段價(jià)差遠(yuǎn)高于其他時(shí)段價(jià)差總和。春節(jié)對應(yīng)該年中價(jià)差最大月份。

圖2 山西分時(shí)價(jià)差

圖3藍(lán)線表示價(jià)差絕對值的平均值，根據(jù)此圖可得知，負(fù)價(jià)差月份數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于正價(jià)差月份數(shù)量，負(fù)價(jià)差分月均值遠(yuǎn)高于正價(jià)差，2022年價(jià)差均值120元/兆瓦時(shí)，2023年價(jià)差均值99元/兆瓦時(shí)，現(xiàn)貨價(jià)差在逐漸變小。

圖3 山西逐月價(jià)差

價(jià)差受外界因素影響較多：日前新能源與實(shí)際新能源出力不同、不同季節(jié)下溫度和特殊天氣、市場供需關(guān)系等，且競價(jià)空間越高時(shí)段受以上因素影響越大，例如晚高峰基本處于全天中供需最緊張時(shí)段，實(shí)際運(yùn)行中新能源出力或火電機(jī)組出力稍有波動，就會導(dǎo)致該時(shí)段實(shí)時(shí)價(jià)格上躥下跳。

圖4 山西逐時(shí)價(jià)差與競價(jià)空間

3、規(guī)律變化：本文編寫時(shí)實(shí)時(shí)價(jià)格出清到2023年5月21日，選取同比數(shù)據(jù)為2022年5月21日，采用方法：賦值，正價(jià)差賦值為1，負(fù)價(jià)差賦值為-1，縱坐標(biāo)軸為賦值區(qū)間，橫坐標(biāo)軸為天數(shù)區(qū)間，合計(jì)141天，分析面積圖連續(xù)、轉(zhuǎn)折趨勢。

圖5 山西價(jià)差變化情況

2022年陰影面積保持較大且?guī)в羞B續(xù)性，價(jià)差變化規(guī)律較小。2023年陰影面積有一定連續(xù)性，但日與日之間反轉(zhuǎn)較多，變化規(guī)律較快，由此可得出2023年價(jià)差規(guī)律變化大于2022年同期。2023年價(jià)差規(guī)律變化原因主要有以下幾點(diǎn)：

(1)山西已經(jīng)連續(xù)開展現(xiàn)貨試運(yùn)行2年之久，市場成員有一定的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，并且在不斷提高預(yù)測精準(zhǔn)度，出現(xiàn)較大偏差也會在下一次預(yù)測時(shí)及時(shí)修正，例如調(diào)度調(diào)整負(fù)荷預(yù)測提高精準(zhǔn)度、新能源功率預(yù)測提升。

(2)市場成員套利操作，新能源市場成員對于價(jià)差也會有現(xiàn)貨申報(bào)策略，結(jié)合長時(shí)間山西價(jià)差跟蹤，會快速調(diào)整申報(bào)行為，導(dǎo)致價(jià)差出現(xiàn)較多反轉(zhuǎn)。

(3)V13版本納入售電公司日前申報(bào)，會影響日前出清價(jià)格，作者根據(jù)公布售電結(jié)算電量粗算了一下，10%申報(bào)影響電量約100萬，20%申報(bào)影響電量約200萬，對于價(jià)差方向有一定影響。

各市場成員可能剛抓住了前一天的價(jià)差規(guī)律，但是申報(bào)的時(shí)候價(jià)差規(guī)律可能就會有極大的反轉(zhuǎn)變化。根據(jù)以上幾點(diǎn)分析，相信各位讀者也能對2023年價(jià)差變化規(guī)律有一定了解。

根據(jù)上述幾個(gè)角度分析得出以下結(jié)論：

(1)山西價(jià)差方向并沒有較大改變，全時(shí)段以負(fù)價(jià)差為主，晚高峰負(fù)價(jià)差為全時(shí)段最大值，且正負(fù)價(jià)數(shù)量基本持平。

(2)山西價(jià)差均值有一定變化，2023年價(jià)差對比2022年價(jià)差在逐漸變小，價(jià)差絕對值的平均值減少了約20元/兆瓦時(shí)。

(3)價(jià)差規(guī)律有明顯變化，2023年價(jià)差規(guī)律較2022年弱很多，且價(jià)差變化較快無較長時(shí)間連續(xù)性。

收益分析：分析以上價(jià)差的情況，想必各位讀者也好奇如果全報(bào)對了收益如何?站在上帝視角(正價(jià)差申報(bào)0.8，負(fù)價(jià)差申報(bào)1.2)計(jì)算以上數(shù)據(jù)度電收益27.26元/兆瓦時(shí)，對比一些規(guī)則相似省份，如山東省售電公司現(xiàn)貨上帝視角4~5厘錢，確實(shí)屬于“天價(jià)”現(xiàn)貨價(jià)差市場。山西總體負(fù)價(jià)差為主，如果按照負(fù)價(jià)差規(guī)律，售電公司傻瓜無腦式在日前所有時(shí)段申報(bào)1.2，度電收益7.45元/兆瓦時(shí)，占比上帝視角收益27%。

圖6 山西逐月差價(jià)與盲報(bào)1.2

圖7 山西逐天價(jià)差

二

省調(diào)負(fù)荷預(yù)測與直調(diào)負(fù)荷差

對于價(jià)差的影響：

V12版本之前，省調(diào)負(fù)荷預(yù)測主要受到山西省調(diào)度調(diào)整影響，調(diào)整行為主要包括但不限于：節(jié)假日、特殊天氣日(風(fēng)沙、降溫、雨雪)、負(fù)荷連續(xù)較大波動日等，V13版本山西省日前現(xiàn)貨納入售電公司日前申報(bào)電量作出清，負(fù)荷預(yù)測值進(jìn)行安全校核，會導(dǎo)致日前價(jià)格波動性更大，但納入售電公司申報(bào)數(shù)據(jù)會促進(jìn)電力市場的透明度和公平競爭，為市場提供更加準(zhǔn)確的供需信息。負(fù)荷在不同月份、時(shí)段對價(jià)差存在不同的影響，本文采取了省調(diào)負(fù)荷預(yù)測與實(shí)際負(fù)荷差對比日前價(jià)格與實(shí)時(shí)價(jià)格的差做相關(guān)性，分析兩者關(guān)系，采取不同月份、時(shí)間等維度進(jìn)行分析。

(1)逐月分析：排除0價(jià)差對應(yīng)時(shí)段數(shù)據(jù)，分月逐15分鐘進(jìn)行負(fù)荷差與價(jià)差的相關(guān)性分析，總體趨勢呈正相關(guān)，且相關(guān)性較高，證明負(fù)荷差與價(jià)差的相關(guān)性很強(qiáng)，極個(gè)別月份出現(xiàn)相關(guān)性較低因素，對應(yīng)月份價(jià)差受負(fù)荷差影響較弱，受其他的邊際條件影響較大，可以通過負(fù)荷差情況來預(yù)測價(jià)差方向。

圖8負(fù)荷差與價(jià)差相關(guān)性

(2)逐分鐘分析：可能有些讀者朋友知道負(fù)荷差與價(jià)差相關(guān)性高低的關(guān)系，但是不了解如何應(yīng)用，那么本文也從逐月逐分鐘價(jià)差數(shù)量維度進(jìn)行分析，排除0價(jià)差數(shù)據(jù)后，可以發(fā)現(xiàn)價(jià)差與負(fù)荷差一致時(shí)段基本每個(gè)月都能達(dá)到70%左右，不一致時(shí)段占比30%，進(jìn)一步可得知，如果我們對于實(shí)際負(fù)荷判斷相對于較為準(zhǔn)確的情況下，那么就能抓住70%的勝率，那么各位讀者已經(jīng)遠(yuǎn)超一般交易員了。

表1 負(fù)荷差與差價(jià)一致對比

當(dāng)然廣大讀者可能會提問那如何判斷實(shí)際負(fù)荷是否高于預(yù)測負(fù)荷，編程讀者可以通過天氣數(shù)據(jù)、模型學(xué)習(xí)等方式進(jìn)行預(yù)測實(shí)際負(fù)荷;對于不太熟悉算法編程的讀者，可以通過一些特殊天氣、歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、一個(gè)交易日下不同日期的預(yù)測調(diào)節(jié)情況等進(jìn)行判斷實(shí)際負(fù)荷情況。

(3)波動情況：采用分析方法與上文一致——賦值法，縱坐標(biāo)軸為賦值區(qū)間，橫坐標(biāo)軸為天數(shù)區(qū)間。2023年負(fù)荷差陰影面積比2022年負(fù)荷差陰影面積小很多，且2023年日與日之間的反轉(zhuǎn)性較多。逐月分析，將負(fù)荷差做絕對值化，2022年負(fù)荷預(yù)測差均值778，2023年負(fù)荷預(yù)測差均值773，總體看是在不斷優(yōu)化的過程，省調(diào)預(yù)測負(fù)荷也在不斷優(yōu)化調(diào)整，預(yù)測偏差情況會越來越小，但是不斷地調(diào)整會使價(jià)差也跟隨變化，廣大讀者可能剛抓住今天變化規(guī)律，但是明天的規(guī)律又變化了。

圖9 負(fù)荷差變化情況

圖10 負(fù)荷逐月變化情況

根據(jù)上述對于負(fù)荷分析得出以下結(jié)論：

(1)負(fù)荷差與價(jià)差存在較高相關(guān)性，可通過對實(shí)際負(fù)荷預(yù)測判斷價(jià)差。分時(shí)統(tǒng)計(jì)負(fù)荷差與價(jià)差高達(dá)70%的驚人一致性，負(fù)荷差對于價(jià)差的影響格外大。

(2)2023年對比2022年同期負(fù)荷差變化較大，連續(xù)性較弱，實(shí)際負(fù)荷規(guī)律性較弱，實(shí)際負(fù)荷預(yù)測將更有挑戰(zhàn)性，需要算法人員進(jìn)行更專業(yè)的分析研究。

電力現(xiàn)貨市場在不斷走向成熟，電力市場改革也不斷走向深水區(qū)，市場成員也要隨行就市，不斷進(jìn)行自我改變，升級再升級。

市場成員的收益模式從最開始的初級階段：分析規(guī)則，吃規(guī)則的利潤，但是規(guī)則在不斷地完善，利潤會越來越薄，成熟的市場規(guī)則利潤基本為0。那么就上升到中級階段：數(shù)據(jù)分析，通過大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，會短暫領(lǐng)先對手和同行，因?yàn)榇颂幝詭Ъ夹g(shù)，會卡掉少部分公司，市場成員會不斷地學(xué)習(xí)重視數(shù)據(jù)分析。從而上升到了分水嶺階段，高級階段：量化交易，這里會對一些公司實(shí)力有著嚴(yán)格的考驗(yàn)和篩選，需要儲備大量了解算法并且熟悉交易人員，此階段比拼是公司整體實(shí)力，公司數(shù)據(jù)全面性，公司算法能力性。本文就第二階段，作為簡單的分析，后續(xù)會連載其他因素影響針對日前的影響，如有不足，歡迎留言討論。當(dāng)然以上所說也是每個(gè)市場必經(jīng)的過程，不知各位讀者是否意識到這些了，如果意識到了的話，那么各位讀者又處于哪個(gè)階段?