電力現(xiàn)貨市場交易概述及成本管控特點(diǎn)

電力現(xiàn)貨市場交易概述 電力現(xiàn)貨市場作為電力市場體系的關(guān)鍵組成部分，允許市場參與者在接近實(shí)時(shí)的情況下進(jìn)行電力交易。這種交易模式能更有效地反映電力的真實(shí)價(jià)值，推動(dòng)電力市場的公平競爭，并實(shí)現(xiàn)資源的高效利用。

多因素關(guān)聯(lián)性緊密 在電力現(xiàn)貨市場中，發(fā)電成本不僅受燃料價(jià)格、設(shè)備維護(hù)成本等傳統(tǒng)因素影響，還與實(shí)時(shí)的市場供需關(guān)系、電網(wǎng)阻塞狀況、環(huán)境約束等密切相關(guān)。例如，在系統(tǒng)負(fù)荷高峰時(shí)段，發(fā)電企業(yè)可能需要調(diào)用高成本的備用機(jī)組以滿足需求，導(dǎo)致發(fā)電成本大幅上升；同時(shí)，電網(wǎng)阻塞可能限制電力傳輸，迫使發(fā)電企業(yè)在本地消納電力，從而增加平衡成本。

風(fēng)險(xiǎn)管理要求提高 現(xiàn)貨市場價(jià)格波動(dòng)性顯著增強(qiáng)，給電力企業(yè)帶來了更高的風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)。一方面，電價(jià)受天氣變化、突發(fā)事件、市場預(yù)期等多種因素影響，波動(dòng)頻繁且幅度大。另一方面，發(fā)電企業(yè)面臨燃料價(jià)格波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)。若不能有效應(yīng)對這些風(fēng)險(xiǎn)，可能導(dǎo)致發(fā)電成本與售電收入不匹配，進(jìn)而影響企業(yè)的盈利能力。因此，電力企業(yè)需加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管理，采用金融衍生工具、優(yōu)化合同結(jié)構(gòu)等方式來降低價(jià)格波動(dòng)對成本的影響。

電力現(xiàn)貨市場交易下成本管控面臨的挑戰(zhàn)

負(fù)荷預(yù)測難度加大 在電力現(xiàn)貨市場中，電力需求受經(jīng)濟(jì)增長、氣候變化、居民生活習(xí)慣改變、工業(yè)生產(chǎn)波動(dòng)等多種因素綜合影響，使得負(fù)荷預(yù)測的難度顯著增加。例如，隨著電動(dòng)汽車的普及，其充電行為的隨機(jī)性給電網(wǎng)負(fù)荷帶來了新的不確定性；此外，分布式能源的接入使得電力系統(tǒng)的負(fù)荷特性更加復(fù)雜多變。傳統(tǒng)的預(yù)測方法已難以滿足現(xiàn)貨市場對精度的要求。

發(fā)電資源配置優(yōu)化復(fù)雜 不同類型的發(fā)電技術(shù)（如火力發(fā)電、水力發(fā)電、風(fēng)力發(fā)電、太陽能發(fā)電等）具有不同的成本結(jié)構(gòu)、啟動(dòng)時(shí)間、爬坡速率和最小穩(wěn)定運(yùn)行時(shí)間等特性。在滿足系統(tǒng)可靠性和安全性的前提下，如何協(xié)調(diào)各種發(fā)電資源的運(yùn)行，實(shí)現(xiàn)成本最低的發(fā)電組合，是一個(gè)復(fù)雜的優(yōu)化問題。

儲能系統(tǒng)應(yīng)用與成本平衡困境 儲能系統(tǒng)的應(yīng)用面臨成本與效益的平衡困境。一方面，儲能設(shè)備的投資成本較高，包括電池本體成本、能量轉(zhuǎn)換系統(tǒng)成本、安裝調(diào)試成本等；另一方面，儲能系統(tǒng)的使用壽命有限，需要定期更換電池，這進(jìn)一步增加了運(yùn)營成本。目前，儲能系統(tǒng)在現(xiàn)貨市場中的收益來源主要包括峰谷電價(jià)差套利、提供輔助服務(wù)等。然而，在某些情況下，這些收益可能無法覆蓋儲能系統(tǒng)的成本，從而限制了其大規(guī)模應(yīng)用。

市場風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對能力不足 電力現(xiàn)貨市場的價(jià)格波動(dòng)頻繁且幅度大，給市場參與者帶來了巨大的市場風(fēng)險(xiǎn)。然而，當(dāng)前許多電力企業(yè)在市場風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對方面存在明顯不足，部分企業(yè)缺乏有效的風(fēng)險(xiǎn)評估工具和方法，無法準(zhǔn)確量化價(jià)格波動(dòng)帶來的風(fēng)險(xiǎn)；一些企業(yè)對市場風(fēng)險(xiǎn)的敏感度較低，不能及時(shí)根據(jù)市場變化調(diào)整交易策略；在面對突發(fā)的市場波動(dòng)時(shí)，企業(yè)內(nèi)部缺乏完善的應(yīng)急響應(yīng)機(jī)制，難以迅速做出決策以降低損失。此外，企業(yè)在風(fēng)險(xiǎn)分散方面做得不夠到位，過度依賴單一的市場或交易模式，未能充分利用多元化的市場組合來分散風(fēng)險(xiǎn)。例如，在跨區(qū)域市場交易、不同類型電力產(chǎn)品交易等方面缺乏有效的布局與協(xié)同，導(dǎo)致在局部市場出現(xiàn)不利波動(dòng)時(shí)，企業(yè)整體的經(jīng)營穩(wěn)定性受到較大沖擊。

電力現(xiàn)貨市場交易下的成本管控策略

運(yùn)用智能算法 攻克負(fù)荷預(yù)測難題 隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，智能算法在負(fù)荷預(yù)測領(lǐng)域展現(xiàn)出了巨大的應(yīng)用潛力。深度學(xué)習(xí)算法，如長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)電力負(fù)荷數(shù)據(jù)中的復(fù)雜非線性關(guān)系和長期依賴特征，從而克服了傳統(tǒng)預(yù)測方法在處理大規(guī)模、高維度數(shù)據(jù)時(shí)存在的局限性。通過對歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、日期類型、經(jīng)濟(jì)指標(biāo)等多源數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析，智能算法可以提取出對負(fù)荷有顯著影響的特征，并建立高精度的預(yù)測模型。此外，借助在線學(xué)習(xí)和模型更新機(jī)制，預(yù)測模型能夠?qū)崟r(shí)適應(yīng)電力系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的變化和新數(shù)據(jù)的加入，從而進(jìn)一步提高預(yù)測的準(zhǔn)確性和時(shí)效性。

例如，某電力生產(chǎn)企業(yè)采用LSTM算法構(gòu)建負(fù)荷預(yù)測模型。在輸入近5年的歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)、當(dāng)?shù)孛咳諝鉁?、濕度、?jié)假日等氣象與日期數(shù)據(jù)，以及周邊地區(qū)工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)等經(jīng)濟(jì)指標(biāo)數(shù)據(jù)后，模型經(jīng)過大量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練學(xué)習(xí)，成功捕捉到了氣溫高于30℃時(shí)工業(yè)用電負(fù)荷會下降約15%，而節(jié)假日居民用電高峰會提前且峰值更高等規(guī)律特征。當(dāng)電力系統(tǒng)出現(xiàn)新的大型工業(yè)項(xiàng)目投產(chǎn)導(dǎo)致用電結(jié)構(gòu)變化時(shí)，模型通過在線學(xué)習(xí)功能，迅速納入新的用電數(shù)據(jù)進(jìn)行自我調(diào)整與優(yōu)化，使預(yù)測準(zhǔn)確率始終保持在90%以上。這一成果有效指導(dǎo)了企業(yè)的發(fā)電計(jì)劃安排，降低了因負(fù)荷預(yù)測不準(zhǔn)確而產(chǎn)生的發(fā)電成本浪費(fèi)與電力供應(yīng)失衡風(fēng)險(xiǎn)，極大提升了企業(yè)在電力現(xiàn)貨市場交易中的競爭力與效益。

構(gòu)建精細(xì)模型 優(yōu)化發(fā)電資源配置為了實(shí)現(xiàn)發(fā)電資源的優(yōu)化配置，需要構(gòu)建考慮多種因素的精細(xì)數(shù)學(xué)模型?；旌险麛?shù)線性規(guī)劃（MILP）模型是一種常用的方法，它能夠?qū)l(fā)電單元的啟停狀態(tài)（整數(shù)變量）和出力水平（連續(xù)變量）同時(shí)納入優(yōu)化目標(biāo)，并綜合考慮發(fā)電成本、系統(tǒng)負(fù)荷平衡、機(jī)組運(yùn)行約束（如最小啟動(dòng)時(shí)間、最小停機(jī)時(shí)間、爬坡速率限制等）、電網(wǎng)傳輸約束以及環(huán)境約束等多方面因素。通過求解該模型，可以得到在不同時(shí)段下各種發(fā)電資源的最優(yōu)組合和運(yùn)行策略，從而實(shí)現(xiàn)發(fā)電總成本的最小化。

例如，某電力公司負(fù)責(zé)一個(gè)包含火電、水電、風(fēng)電和光伏發(fā)電的區(qū)域電力系統(tǒng)調(diào)度工作。為了優(yōu)化發(fā)電資源配置，該公司建立了一個(gè)基于MILP的發(fā)電調(diào)度優(yōu)化模型。模型中的目標(biāo)函數(shù)為最小化發(fā)電總成本，包括燃料成本、機(jī)組啟停成本和維護(hù)成本等。約束條件涵蓋了系統(tǒng)功率平衡約束、各發(fā)電單元的出力上下限約束、機(jī)組爬坡速率約束、水電廠的水庫水位約束以及風(fēng)電和光伏發(fā)電的間歇性約束等。通過求解該模型，得到了未來24小時(shí)內(nèi)各種發(fā)電資源的最優(yōu)調(diào)度計(jì)劃。在實(shí)際運(yùn)行中，按照優(yōu)化調(diào)度計(jì)劃執(zhí)行后，該區(qū)域電力系統(tǒng)的發(fā)電總成本降低了10%。例如，在風(fēng)電出力較大的時(shí)段，合理減少了火電出力，增加了風(fēng)電消納；在負(fù)荷高峰時(shí)段，充分發(fā)揮水電的快速調(diào)節(jié)能力，降低了對高成本火電備用機(jī)組的依賴，有效提高了發(fā)電資源利用效率，降低了成本。

探索多元模式 化解儲能成本矛盾 為解決儲能系統(tǒng)應(yīng)用中的成本平衡難題，可采用“共享儲能”模式，即多個(gè)用戶或發(fā)電企業(yè)共同投資建設(shè)和使用儲能設(shè)施。通過科學(xué)合理的容量分配與費(fèi)用分?jǐn)倷C(jī)制，可有效降低單個(gè)用戶的投資成本。同時(shí)，將儲能系統(tǒng)與可再生能源發(fā)電項(xiàng)目緊密結(jié)合，積極參與電力輔助服務(wù)市場，提供調(diào)頻、調(diào)峰、備用等服務(wù)，以獲取額外收益。

例如，在某新能源示范園區(qū)，多家企業(yè)攜手投資建設(shè)了一座大型儲能電站，并采用“共享儲能”模式。該儲能電站總?cè)萘繛?0MW/20MWh，各企業(yè)根據(jù)自身的用電需求和發(fā)電能力，經(jīng)協(xié)商確定了容量分配方案，并制定了公平、合理的費(fèi)用分?jǐn)倷C(jī)制。儲能電站與園區(qū)內(nèi)的風(fēng)力發(fā)電場和光伏發(fā)電站協(xié)同運(yùn)行，積極參與電網(wǎng)的調(diào)頻輔助服務(wù)市場。通過實(shí)時(shí)監(jiān)測電網(wǎng)頻率變化，儲能系統(tǒng)能夠迅速響應(yīng)，靈活調(diào)整充放電功率，有效維持了電網(wǎng)頻率的穩(wěn)定，并因此獲得了可觀的輔助服務(wù)收益。此外，儲能系統(tǒng)還充分利用園區(qū)內(nèi)較大的峰谷電價(jià)差進(jìn)行套利操作。經(jīng)過一段時(shí)間的運(yùn)行，參與共享儲能的企業(yè)不僅成功降低了自身的用電成本，還通過分享儲能電站的收益，部分回收了投資成本。以其中一家企業(yè)為例，通過參與共享儲能項(xiàng)目，其每年的用電成本降低了15%，同時(shí)在儲能項(xiàng)目中的投資回報(bào)率達(dá)到10%以上，成功化解了儲能成本矛盾，實(shí)現(xiàn)了多方共贏的局面。

建立預(yù)警機(jī)制 提升市場風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對能力 建立有效的市場風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制，是電力企業(yè)應(yīng)對現(xiàn)貨市場價(jià)格波動(dòng)的重要舉措。首先，需廣泛收集和分析市場數(shù)據(jù)，包括歷史電價(jià)數(shù)據(jù)、燃料價(jià)格數(shù)據(jù)、電力供需數(shù)據(jù)以及宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)等。運(yùn)用統(tǒng)計(jì)分析方法和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，深入挖掘數(shù)據(jù)中的潛在規(guī)律和風(fēng)險(xiǎn)特征。然后，基于這些特征構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)評估指標(biāo)體系，如價(jià)格波動(dòng)率、風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（VaR）等指標(biāo)，對市場風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行量化評估。當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)超過預(yù)設(shè)的閾值時(shí)，系統(tǒng)應(yīng)及時(shí)發(fā)出預(yù)警信號。同時(shí)，結(jié)合企業(yè)自身的風(fēng)險(xiǎn)承受能力和經(jīng)營目標(biāo)，制定切實(shí)可行的風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對策略，如調(diào)整發(fā)電計(jì)劃、優(yōu)化長短期電量交易合同組合等，以降低風(fēng)險(xiǎn)對企業(yè)成本和利潤的影響。

例如，某大型發(fā)電企業(yè)構(gòu)建了一套完善的電力市場風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)。該系統(tǒng)收集了近10年的電力現(xiàn)貨市場價(jià)格數(shù)據(jù)、煤炭價(jià)格數(shù)據(jù)、地區(qū)電力需求數(shù)據(jù)以及相關(guān)宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)。通過對這些數(shù)據(jù)的深入分析，建立了基于支持向量機(jī)（SVM）的價(jià)格預(yù)測模型和風(fēng)險(xiǎn)評估模型。風(fēng)險(xiǎn)評估模型采用VaR方法，計(jì)算在不同置信水平下企業(yè)可能面臨的潛在損失。根據(jù)企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承受能力，設(shè)定了VaR閾值為企業(yè)日利潤的10%。當(dāng)預(yù)測到市場價(jià)格波動(dòng)可能導(dǎo)致VaR指標(biāo)超過閾值時(shí)，系統(tǒng)會及時(shí)發(fā)出預(yù)警信號。例如，在一次煤炭價(jià)格大幅上漲的預(yù)期之前，預(yù)警系統(tǒng)及時(shí)發(fā)出了警報(bào)。企業(yè)根據(jù)預(yù)警信息，提前簽訂了煤炭遠(yuǎn)期采購合同，鎖定了煤炭采購價(jià)格；同時(shí)，在電力現(xiàn)貨市場簽訂了部分電量的套期保值合同，有效降低了電價(jià)波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)。通過這些措施的實(shí)施，企業(yè)成功應(yīng)對市場風(fēng)險(xiǎn)，避免了因煤炭價(jià)格上漲和電價(jià)波動(dòng)帶來的重大損失。

電力現(xiàn)貨市場交易下的成本管控面臨諸多挑戰(zhàn)，但通過運(yùn)用智能算法提高負(fù)荷預(yù)測精度、構(gòu)建精細(xì)模型優(yōu)化發(fā)電資源配置、探索多元模式化解儲能成本矛盾以及建立預(yù)警機(jī)制提升市場風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對能力，可以顯著提升成本管控效果。這些策略不僅有助于電力企業(yè)在激烈的市場競爭中保持強(qiáng)勁的競爭力，也為電力市場的健康發(fā)展提供了有力保障。

作者單位：廣西能源集團(tuán)有限公司