文/劉泓芳 許志榮 鄭宇鑠

作者供職于華潤電力（廣東）銷售有限公司

電價波動因素正在變得復雜化。

隨著“雙碳”目標的推進與電力市場化改革的深化，“中長期市場鎖定風險、現貨市場發現價格”的雙層體系逐步成為電力資源配置的核心架構。

在我國電力市場化改革持續提速的當下，電價不再是剛性數值，而是受供需格局、極端天氣、燃料成本、市場博弈等多重因素聯動影響的動態變量。價格波動頻率與幅度逐年攀升，尤其在2026年現貨價格下行的背景下給各類市場主體的經營決策帶來了嚴峻挑戰。

因此，無論是鎖定收益、控制成本還是規避風險，精準的電價分析與預測已成為貫穿電力交易全流程的核心剛需，更是決定交易成敗、經營穩健性的關鍵命脈。

對于發電企業、售電公司、用戶等市場主體而言，價格分析與預測是制定交易策略、控制經營風險的關鍵前提——發電企業需要通過價格預判優化合約簽訂與現貨報價，售電公司需要依托價格走勢平衡采購成本與用戶定價，用戶需要結合價格波動調整用電行為。

然而，電力價格的形成受博弈均衡、供需動態、電網約束等多因素交織影響，且數據來源分散、統計方法適配性不足，導致主體難以精準把握價格規律。本文從市場主體實操視角出發，基于中長期與現貨價格的形成機理，結合數據統計方法，剖析主體在價格分析與預測中的核心路徑，為提升決策的科學性提供理論與實踐支撐。

01

電力價格形成機理與主體分析痛點

電力價格的差異化，形成邏輯決定市場主體要采用針對性分析框架。而當前主體在機理認知與數據應用層面的短板，制約著價格分析與預測的精準度，具體表現為機理把握不充分、數據整合能力弱、統計方法適配性不足三大痛點。

（一）中長期價格：博弈均衡機理與主體分析瓶頸

如果氣溫攀升，我們很容易得出電價勢必上漲的趨勢判斷。但如果所有市場主體都認定電價會漲，應該采取做多的策略嗎？

單純盯著單一事實做交易，很容易陷入“看對基本面、做錯交易單”的困境。真正成熟的電價預測，不僅要讀懂氣溫、負荷這類供需基本面的變化，而且要看透全市場對這個變化的預期博弈。

中長期價格的核心形成機理是“多主體博弈均衡”，即發電企業、售電公司、用戶基于“成本預期、風險偏好、負荷特性”的策略互動，最終達成兼顧各方利益的價格區間。從機理層面看，該過程包含三重邏輯。

一是成本底線邏輯。發電企業以燃料成本、固定投資回收、環保支出為基礎設定報價下限，避免長期虧損。二是需求匹配邏輯。售電公司與用戶根據用電規模、價格敏感度確定報價上限，平衡成本與用電需求。三是預期修正邏輯。博弈雙方參考政策導向、未來供需趨勢調整策略，使價格向中長期均衡水平收斂。

然而，市場主體在分析中長期價格時面臨著顯著瓶頸。其一，發電側成本數據呈碎片化與非公開特征，導致市場主體底線判斷偏差。發電企業雖掌握自身燃料采購數據，但難以獲取行業平均成本、競爭對手成本結構等橫向數據，無法精準定位博弈中的成本優勢。售電公司與用戶缺乏對發電側固定成本、邊際成本的統計分析能力，難以判斷發電企業的報價合理性。

其二，博弈策略數據缺失加劇預期模糊。當前主體多依賴靜態歷史交易價格數據，缺乏反映市場主體間策略互動的動態數據。例如，當某電廠報價激進時，其他主體是跟隨還是壓制？這類行為序列數據的缺失，最終導致無法通過策略互動數據預判均衡價格走勢。

其三，政策與供需預期數據整合不足。主體對新能源裝機規劃、跨區交易政策等影響博弈的外部數據缺乏常態化統計，導致價格分析局限于短期因素，難以反映長期趨勢。

（二）現貨價格：供需—約束機理與主體預測困境

現貨價格的形成機理是“實時供需平衡+電網物理約束”，即短期電力供給與需求的匹配關系，疊加輸電阻塞、節點電壓限制等電網約束，共同決定瞬時價格水平。其核心邏輯可拆解為三層。

一是供需缺口驅動邏輯。當供給小于需求時，價格隨缺口擴大而上升，反之則下降。新能源出力波動，是引發供需快速切換的關鍵變量。二是電網約束分化邏輯。輸電阻塞導致局部區域供需失衡，形成節點間價格差異。新能源富集且外送受限區域易出現低價，負荷集中且受電受限區域易出現高價。三是時序波動邏輯。日內負荷峰谷與新能源出力時段的錯配，導致現貨價格呈現顯著時序特征。

市場主體在預測現貨價格時面臨多重困境。首先，實時供需數據獲取滯后。售電公司與用戶難以實時獲取全網新能源出力、機組啟停狀態等供給數據，只能依賴滯后的公開統計信息，無法捕捉供需突變對價格的即時影響。

其次，電網約束數據應用不足。主體缺乏對輸電阻塞歷史數據、實時潮流數據的系統統計，難以預判局部價格分化，導致現貨采購或售電決策與電網實際約束脫節。

再次，時序關聯數據挖掘不深。多數主體僅采用簡單趨勢分析，未能通過統計方法挖掘負荷、新能源出力與價格的時序相關性，無法精準預測日內不同時段的價格波動峰值與谷值。

（三）數據統計方法：適配性不足與主體應用短板

在售電公司的實操中，不乏出現以下情況：有人依舊靠過往經驗拍板電價區間，看似貼合直覺卻屢屢失準。有人跟風套用簡易量化方法建模，要么方法邏輯和市場實際運行規律脫節，要么數據處理粗放、極端場景樣本不足，遇上天氣、負荷波動就預測失靈。有人僅靠歷史數據回測就判定模型有效，一旦市場格局發生細微變化，模型誤差便急劇放大。

這些實操困境并非個例，恰恰折射出當前電價量化分析的普遍性短板，印證了價格分析與預測要依托數據統計方法實現從“經驗判斷”到“量化分析”的轉型，但當前市場主體在方法選擇與應用層面存在明顯短板。

一是方法選擇與市場機理脫節。例如，用靜態成本加成法分析中長期博弈價格，忽略博弈策略的動態本質；用簡單移動平均法預測現貨價格，無法反映供需突變帶來的非線性價格躍遷。

二是數據樣本處理不規范，且特殊場景樣本匱乏。在構建樣本時，對異常值的清洗、對缺失數據的填補往往處理粗放。同時，樣本中極端天氣、節假日等特殊時段的數據存量少、特征差異大。這種對非常規數據的雙重忽視（納入不足與處理不當），使得模型對市場結構的理解存在固有失真，不僅導致了輸入數據可靠性下降，而且嚴重削弱了其泛化能力。

三是模型驗證與迭代機制缺失。多數主體僅依賴歷史數據回測判斷模型效果，未建立實時反饋與迭代機制，導致模型在市場結構變化時迅速失效，預測誤差放大。

02

市場主體視角下的價格分析與預測路徑

基于中長期與現貨價格的形成機理，結合數據統計方法，市場主體需要構建“機理認知—數據整合—統計建模—動態修正”的閉環路徑，實現價格分析的精準化與預測的前瞻性，不同主體可根據自身定位優化重點環節。

（一）中長期價格：博弈均衡導向的分析框架

中長期價格分析的核心是把握博弈參與方的策略互動規律，通過成本數據、博弈行為數據、外部環境數據的整合統計，預判均衡價格區間，具體路徑如下。

1. 成本基礎數據的統計與分析

發電企業需要構建“全成本核算數據集”，涵蓋燃料成本、固定成本、環保成本，采用加權平均法計算單位度電成本，作為報價下限的核心依據。同時，通過行業報告、交易平臺披露數據，統計競爭對手的平均成本水平，明確自身在博弈中的成本優勢或劣勢。售電公司與用戶要建立“成本—價格關聯數據庫”，收集不同發電類型的歷史成本數據與對應中長期合約價格，運用回歸分析方法量化成本對價格的影響系數，為議價提供量化支撐。

2. 博弈策略數據的挖掘與應用

主體需要系統收集博弈參與方的歷史交易行為數據，構建“策略特征數據集”。對發電企業而言，統計不同類型對手的合約簽訂偏好，通過聚類分析劃分博弈策略類型；對售電公司而言，整理用戶的議價歷史，結合用戶負荷穩定性數據，采用分類算法預判用戶在中長期交易中的可接受價格區間。基于策略數據，主體可通過博弈論模型模擬不同場景下的均衡價格。例如，假設新能源企業調整合約供給時，火電企業的報價調整幅度與最終均衡價的變化趨勢。

3. 外部環境數據的整合與預判

政策與供需趨勢是影響中長期博弈的關鍵外部變量，主體需要建立“政策—供需—價格”關聯數據集。政策層面，統計新能源消納權重、碳成本傳導政策等文件，通過文本分析法提取政策對價格的影響方向；供需層面，收集未來數年的裝機規劃、用戶增長預測數據，采用時間序列分析預測中長期供需缺口，進而判斷價格走勢——若預測某時期新能源裝機激增導致供給過剩，可預判中長期合約價格存在下行壓力。

（二）現貨價格：供需—約束驅動的預測模型

現貨價格預測需要聚焦實時供需動態與電網約束，通過高頻數據的實時統計、關聯分析，實現短周期價格走勢預判，核心路徑包括如下三點。

1. 實時供需數據的動態統計

主體需要搭建“供需高頻監測數據集”，涵蓋供給端與需求端的實時數據。供給端包括常規機組實時出力、新能源實時出力，通過電網企業披露的實時數據接口、氣象平臺的氣象數據，采用平滑處理方法降低新能源出力波動影響，提升供給預測精度；需求端包括全網實時負荷、分行業負荷，結合歷史負荷數據與實時氣象，運用回歸模型量化氣象因素對負荷的影響。基于供需數據，主體可通過“供需缺口系數”預判價格方向，當系數為正且擴大時，現貨價格大概率上漲，反之則下跌。

2. 電網約束數據的關聯分析

電網約束是導致現貨價格局部分化的關鍵，主體需要收集“電網運行—價格分化”歷史數據集：包括輸電阻塞線路、節點電壓限制、跨區通道容量等約束數據，以及對應時段的節點現貨價格數據，采用相關性分析方法識別約束與價格的關聯程度。同時，通過電網企業發布的日前電網運行計劃，預判次日可能出現的約束區域，結合該區域的供需預期，預測局部價格走勢——若某區域次日負荷激增且受電通道受限，可預判該區域現貨價格高于全網平均水平。

3. 時序特征數據的建模預測

現貨價格的日內、日間波動具有顯著的時序規律，主體需要運用時間序列統計模型挖掘規律。首先，對歷史現貨價格數據進行平穩性檢驗，通過差分處理將非平穩數據轉化為平穩數據。其次，采用多變量時序預測模型，納入負荷時序數據、新能源出力時序數據作為解釋變量。例如，將過往時段的價格、負荷、新能源出力數據作為輸入，預測次日對應時段的現貨價格。再次，通過滾動窗口驗證法持續優化模型參數，降低市場環境變化導致的預測誤差。

（三）跨市場價格聯動：協同分析與風險預判

中長期與現貨價格存在相互影響，主體需要通過數據統計分析兩者的聯動關系，提升整體預測精度。一方面，將歷史現貨價格均值與同期中長期合約價格進行相關性分析，量化現貨價格對中長期定價的引導系數，為中長期合約定價提供現貨預期支撐。另一方面，統計中長期合約執行率與現貨價格波動的關聯。當合約執行率低于預期時，現貨市場可能出現額外供需缺口，進而推高現貨價格，主體可據此調整現貨采購策略。

03

市場主體價格分析預測的實施支撐

電價預測的精度，深度依賴于跨學科的人才支撐。針對當前預測團隊專業背景單一、過度依賴經驗判斷的現狀，市場主體應選拔兼具電力系統邏輯、金融市場理論與數據科學能力的復合型人才，推動預測手段從傳統經驗向深度學習等量化算法轉型。通過構建“數據管理、模型應用、人才培養”三位一體的內部支撐體系，方能補齊技術短板，確保價格分析路徑的有效落地。

（一）數據管理：構建主體內部數據整合體系

主體需要建立“多源數據—標準化處理—實時共享”的內部數據體系。一是拓寬數據來源。除交易平臺公開數據外，發電企業可對接燃料供應商獲取實時燃料價格數據，售電公司可整合用戶側智能電表的負荷數據，通過自動采集機制實現數據實時獲取。

二是實施數據標準化并強化場景化處理。在制定統一的數據標準、采用算法清洗常規數據的基礎上，要重點建立對極端天氣和節假日等特殊場景數據的識別、標注與針對性管理流程。通過構建特征鮮明的場景標簽，并探索適用于小樣本、高波動場景的適應性分析方法，以提升模型對市場全周期、多狀態的刻畫能力。

三是搭建內部數據共享平臺。通過共享平臺，實現成本數據、博弈策略數據、供需數據的跨部門實時共享，為價格分析提供統一的數據基礎。

（二）模型應用：適配主體需求的統計工具選擇

不同主體需要根據自身業務重點選擇適配的統計模型。發電企業側重中長期價格分析，可采用博弈論模型與時間序列模型結合的方式，平衡長期趨勢與短期波動。售電公司需要兼顧中長期與現貨，可搭建“中長期博弈模型+現貨時序模型”的雙模型體系，通過加權平均法融合兩類預測結果。

用戶聚焦現貨價格波動，可采用簡化的供需缺口模型與回歸模型，降低建模的復雜度。同時，主體需要建立模型驗證機制。通過“預測值與實際值偏差率”定期評估模型效果，當偏差率超過合理范圍時，及時調整模型參數或更換模型類型。

（三）能力建設：培養復合型價格分析人才

價格分析與預測需要“電力市場知識+數據統計能力+博弈行為分析洞察”的復合型人才。為此，主體需要構建分層培養體系。

1. 知識分層與專項賦能。對交易與策略崗人員，在培訓其掌握價格形成機理與基礎統計工具之外，應重點強化其對報價行為、市場力識別及策略互動邏輯的博弈分析訓練。對技術研發崗人員，則要深化其對電力系統運行與市場規則的業務理解，并精通高級建模與量化分析技術。

2. 實戰演練與復盤迭代。建立“項目實踐+深度案例復盤”的常態化培養機制。例如，組織團隊在復原的歷史市場情境中進行價格預測模擬與博弈策略推演。通過對比不同模型及博弈假設下的結果差異，不僅能總結出更精準的分析方法，而且能最終提煉出適配本企業定位與風險偏好的博弈決策路徑。

04

結論與展望

在電力雙層市場體系下，市場主體對價格的分析與預測，本質是通過理解形成機理、運用數據統計工具，將復雜的市場變量轉化為可量化的決策依據。中長期價格分析需要緊扣“博弈均衡”核心，整合成本、策略、外部數據；現貨價格預測需聚焦“供需—約束”動態，依托高頻數據與時序模型。這一過程不僅能幫助主體優化交易策略、控制經營風險，而且能推動市場價格信號的高效傳遞，助力電力資源優化配置。

未來，隨著數字化技術的迭代，市場主體的價格分析與預測能力將進一步升級。一方面，數字孿生技術可模擬多場景下的價格波動，為主體提供更精準的預判工具。另一方面，區塊鏈技術可實現博弈策略數據、供需數據的安全共享，提升主體對市場整體趨勢的把握精度。市場主體需要持續強化機理認知與數據工具應用能力，以動態適應電力市場的變化，在市場化競爭中實現經營目標與風險控制的平衡。

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