電力現(xiàn)貨交易如何操作?給你一套簡潔實用的操作邏輯
電力現(xiàn)貨交易的核心概念
日前市場
電力現(xiàn)貨交易分為和兩大環(huán)節(jié)。掌握交易中的"價差"關(guān)系,是交易策略成功的關(guān)鍵:
正價差:日前價格 > 實時市場價格(日前高價買,實時低價賣)
負價差:日前價格 < 實時市場價格(日前低價買,實時高價賣)
價差現(xiàn)象的本質(zhì)是市場參與者對短期供需預測偏差的博弈結(jié)果。準確預判價差方向并制定針對性策略,是現(xiàn)貨交易的核心能力。
理解價差現(xiàn)象及成因
正價差現(xiàn)象
特征:日前電價高于實時市場電價
成因:
負荷預測偏高(實際用電需求低于預測)
新能源出力超預期(風電/光伏實際發(fā)電量高于預測)
發(fā)電資源供過于求
典型案例:
預測午間高峰3GW負荷,但實際2.5GW,實時電價從0.5元跌至0.3元。
負價差現(xiàn)象
特征:日前電價低于實時市場電價
成因:
負荷需求突增(如極端天氣)
新能源出力不及預期
發(fā)電機組故障導致缺電
典型案例:
預測晚間2GW負荷,但寒流突至負荷增至2.5GW,實時電價從0.4元漲至0.8元。
操作邏輯:針對價差的申報策略
↑正價差時段(日前價 > 實時價)
多報日前發(fā)電量
在日前市場盡可能高價賣出更多電量,防止因?qū)崟r市場供過于求導致的電價下跌風險。
操作示例:
預測次日午間時段正價差,提高當前發(fā)電機組申報量至95%產(chǎn)能。
↓負價差時段(日前價 < 實時價)
少報日前發(fā)電量
保留部分發(fā)電能力到實時市場,期待在電價高漲時高價售出,獲取差價收益。
操作示例:
預計晚高峰可能出現(xiàn)負價差,日前申報量減少至75%,保留25%發(fā)電能力應對實時市場高價。
電力用戶/售電公司策略
↓正價差時段(日前價 > 實時價)
少報日前用電量
僅申報基礎負荷,剩余用電需求轉(zhuǎn)向?qū)崟r市場低價采購。
操作示例:
日前預測正價差,基礎負荷申報85%,15%需求轉(zhuǎn)實時市場。
↑負價差時段(日前價 < 實時價)
多報日前用電量
超額鎖定低價電量,避免實時市場高價采購成本。
操作示例:
預測臺風導致負價差,日前申報110%用電量,避免實時市場高價購電。
偏差考核警示
申報時需注意偏差考核機制,偏離實際執(zhí)行量過大將面臨經(jīng)濟懲罰(普遍要求偏差<3%)。
決策參考矩陣
市場主體 | 價差預測 | 日前申報策略 | 主要目標 |
---|---|---|---|
發(fā)電企業(yè) | 正價差 | ↑ 多報發(fā)電量 | 鎖定高價,避免實時價暴跌損失 |
負價差 | ↓ 少報發(fā)電量 | 留余量在實時市場高價售出 | |
電力用戶 | 正價差 | ↓ 少報用電量 | 避免高價采購,轉(zhuǎn)買低價實時電 |
負價差 | ↑ 多報用電量 | 提前鎖定低價,防實時價暴漲 |
實用操作建議
價差預測方法
負荷曲線分析:
研究歷史曲線與當前預測差異
氣象預測結(jié)合:
溫度、風速、日照等對新能源影響
市場情報:
主要電廠檢修計劃、燃料供應情況
分時電價模型:
基于歷史價差數(shù)據(jù)建立預測模型
風險管理技巧
組合策略:
70%中長期合約+30%現(xiàn)貨套利
申報上限:
發(fā)電方不超過產(chǎn)能80%,用戶不超需求120%
偏差控制:
使用AI模型動態(tài)優(yōu)化申報與實際差值
安全紅線:
價差套利需考慮±1%偏差考核成本
高效交易法則:
發(fā)電企業(yè)專注正價差時段多報策略避險;電力用戶抓住負價差時段多報策略降本;兩者結(jié)合價差套利和偏差控制平衡才是盈利核心。

責任編輯:葉雨田