山西“天價”現(xiàn)貨價差量化解析

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最近山西省有很多讀者朋友反饋一些關于日前與實時價差的問題，日前與實時價差是不是變小了?剛發(fā)現(xiàn)日前申報規(guī)律應用到實盤上規(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“蘭木達電力現(xiàn)貨” 作者：胡云飛)

電力現(xiàn)貨下的日前價格與實時價格概念：

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

實時價格：實現(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)電機組進行最優(yōu)經(jīng)濟調(diào)度，實現(xiàn)全系統(tǒng)發(fā)電成本最優(yōu)，同時發(fā)現(xiàn)實時電力價格。

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

申報思路：從上述公式得知，在不考慮預測電量與實際電量偏差的情況下，售電公司需判斷逐15分鐘日前價格與實時價差的趨勢，每日按照預測(實際)電量*±20%在早上9點30分之前完成申報。

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

價差方向是否改變了?價差均值是否改變?價差規(guī)律性是否改變了?

省調(diào)負荷預測與直調(diào)負荷差對價差的影響。

數(shù)據(jù)來源：山西省交易中心公布數(shù)據(jù)。

時間周期：2022年1月1日至2023年5月21日合計506天，按照現(xiàn)貨最小顆粒度逐15分鐘，去除0價差進行分析。

一

山西價差方向是否改變了?

價差均值是否改變?

價差規(guī)律性是否改變了?

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

圖1逐月分析正負價差數(shù)量

2、價差分布：取96點均值做分析，除8：00外，其他時段均為負價差。1~16、23~24點價差合計：-327元/兆瓦時，時段17~22點合計：-481元/兆瓦時，晚高峰時段價差遠高于其他時段價差總和。春節(jié)對應該年中價差最大月份。

圖2 山西分時價差

圖3藍線表示價差絕對值的平均值，根據(jù)此圖可得知，負價差月份數(shù)量遠遠大于正價差月份數(shù)量，負價差分月均值遠高于正價差，2022年價差均值120元/兆瓦時，2023年價差均值99元/兆瓦時，現(xiàn)貨價差在逐漸變小。

圖3 山西逐月價差

價差受外界因素影響較多：日前新能源與實際新能源出力不同、不同季節(jié)下溫度和特殊天氣、市場供需關系等，且競價空間越高時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段，實際運行中新能源出力或火電機組出力稍有波動，就會導致該時段實時價格上躥下跳。

圖4 山西逐時價差與競價空間

3、規(guī)律變化：本文編寫時實時價格出清到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，正價差賦值為1，負價差賦值為-1，縱坐標軸為賦值區(qū)間，橫坐標軸為天數(shù)區(qū)間，合計141天，分析面積圖連續(xù)、轉(zhuǎn)折趨勢。

圖5 山西價差變化情況

2022年陰影面積保持較大且?guī)в羞B續(xù)性，價差變化規(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年價差規(guī)律變化大于2022年同期。2023年價差規(guī)律變化原因主要有以下幾點：

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

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

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

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

根據(jù)上述幾個角度分析得出以下結(jié)論：

(1)山西價差方向并沒有較大改變，全時段以負價差為主，晚高峰負價差為全時段最大值，且正負價數(shù)量基本持平。

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

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

收益分析：分析以上價差的情況，想必各位讀者也好奇如果全報對了收益如何?站在上帝視角(正價差申報0.8，負價差申報1.2)計算以上數(shù)據(jù)度電收益27.26元/兆瓦時，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，確實屬于“天價”現(xiàn)貨價差市場。山西總體負價差為主，如果按照負價差規(guī)律，售電公司傻瓜無腦式在日前所有時段申報1.2，度電收益7.45元/兆瓦時，占比上帝視角收益27%。

圖6 山西逐月差價與盲報1.2

圖7 山西逐天價差

二

省調(diào)負荷預測與直調(diào)負荷差

對于價差的影響：

V12版本之前，省調(diào)負荷預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(風沙、降溫、雨雪)、負荷連續(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電量作出清，負荷預測值進行安全校核，會導致日前價格波動性更大，但納入售電公司申報數(shù)據(jù)會促進電力市場的透明度和公平競爭，為市場提供更加準確的供需信息。負荷在不同月份、時段對價差存在不同的影響，本文采取了省調(diào)負荷預測與實際負荷差對比日前價格與實時價格的差做相關性，分析兩者關系，采取不同月份、時間等維度進行分析。

(1)逐月分析：排除0價差對應時段數(shù)據(jù)，分月逐15分鐘進行負荷差與價差的相關性分析，總體趨勢呈正相關，且相關性較高，證明負荷差與價差的相關性很強，極個別月份出現(xiàn)相關性較低因素，對應月份價差受負荷差影響較弱，受其他的邊際條件影響較大，可以通過負荷差情況來預測價差方向。

圖8負荷差與價差相關性

(2)逐分鐘分析：可能有些讀者朋友知道負荷差與價差相關性高低的關系，但是不了解如何應用，那么本文也從逐月逐分鐘價差數(shù)量維度進行分析，排除0價差數(shù)據(jù)后，可以發(fā)現(xiàn)價差與負荷差一致時段基本每個月都能達到70%左右，不一致時段占比30%，進一步可得知，如果我們對于實際負荷判斷相對于較為準確的情況下，那么就能抓住70%的勝率，那么各位讀者已經(jīng)遠超一般交易員了。

表1 負荷差與差價一致對比

當然廣大讀者可能會提問那如何判斷實際負荷是否高于預測負荷，編程讀者可以通過天氣數(shù)據(jù)、模型學習等方式進行預測實際負荷;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、一個交易日下不同日期的預測調(diào)節(jié)情況等進行判斷實際負荷情況。

(3)波動情況：采用分析方法與上文一致——賦值法，縱坐標軸為賦值區(qū)間，橫坐標軸為天數(shù)區(qū)間。2023年負荷差陰影面積比2022年負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，將負荷差做絕對值化，2022年負荷預測差均值778，2023年負荷預測差均值773，總體看是在不斷優(yōu)化的過程，省調(diào)預測負荷也在不斷優(yōu)化調(diào)整，預測偏差情況會越來越小，但是不斷地調(diào)整會使價差也跟隨變化，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 負荷差變化情況

圖10 負荷逐月變化情況

根據(jù)上述對于負荷分析得出以下結(jié)論：

(1)負荷差與價差存在較高相關性，可通過對實際負荷預測判斷價差。分時統(tǒng)計負荷差與價差高達70%的驚人一致性，負荷差對于價差的影響格外大。

(2)2023年對比2022年同期負荷差變化較大，連續(xù)性較弱，實際負荷規(guī)律性較弱，實際負荷預測將更有挑戰(zhàn)性，需要算法人員進行更專業(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)進行分析，會短暫領先對手和同行，因為此處略帶技術，會卡掉少部分公司，市場成員會不斷地學習重視數(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力有著嚴格的考驗和篩選，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。當然以上所說也是每個市場必經(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階段?