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发布：2026-06-03 · 事件：2026-06-03 08:21:50

文/刘泓芳 许志荣 郑宇铄 作者供职于华润电力（广东）销售有限公司 电价波动因素正在变得复杂化。 随着“双碳”目标的推进与电力市场化改革的深化，“中长期市场锁定风险、现货市场发现价格”的双层体系逐步成为电力资源配置的核心架构。 在我国电力市场化改革持续提速的当下，电价不再是刚性数值，而是受供需格局、极端天气、燃料成本、市场博弈等多重因素联动影响的动态变量。价格波动频率与幅度逐年攀升，尤其在2026年现货价格下行的背景下给各类市场主体的经营决策带来了严峻挑战。

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文/刘泓芳 许志荣 郑宇铄 作者供职于华润电力（广东）销售有限公司 电价波动因素正在变得复杂化。 随着“双碳”目标的推进与电力市场化改革的深化，“中长期市场锁定风险、现货市场发现价格”的双层体系逐步成为电力资源配置的核心架构。 在我国电力市场化改革持续提速的当下，电价不再是刚性数值，而是受供需格局、极端天气、燃料成本、市场博弈等多重因素联动影响的动态变量。价格波动频率与幅度逐年攀升，尤其在2026年现货价格下行的背景下给各类市场主体的经营决策带来了严峻挑战。 因此，无论是锁定收益、控制成本还是规避风险，精准的电价分析与预测已成为贯穿电力交易全流程的核心刚需，更是决定交易成败、经营稳健性的关键命脉。 对于发电企业、售电公司、用户等市场主体而言，价格分析与预测是制定交易策略、控制经营风险的关键前提——发电企业需要通过价格预判优化合约签订与现货报价，售电公司需要依托价格走势平衡采购成本与用户定价，用户需要结合价格波动调整用电行为。 然而，电力价格的形成受博弈均衡、供需动态、电网约束等多因素交织影响，且数据来源分散、统计方法适配性不足，导致主体难以精准把握价格规律。本文从市场主体实操视角出发，基于中长期与现货价格的形成机理，结合数据统计方法，剖析主体在价格分析与预测中的核心路径，为提升决策的科学性提供理论与实践支撑。 0 1 电力价格形成机理与主体分析痛点 电力价格的差异化，形成逻辑决定市场主体要采用针对性分析框架。而当前主体在机理认知与数据应用层面的短板，制约着价格分析与预测的精准度，具体表现为机理把握不充分、数据整合能力弱、统计方法适配性不足三大痛点。 （一）中长期价格：博弈均衡机理与主体分析瓶颈 如果气温攀升，我们很容易得出电价势必上涨的趋势判断。但如果所有市场主体都认定电价会涨，应该采取做多的策略吗？ 单纯盯着单一事实做交易，很容易陷入“看对基本面、做错交易单”的困境。真正成熟的电价预测，不仅要读懂气温、负荷这类供需基本面的变化，而且要看透全市场对这个变化的预期博弈。 中长期价格的核心形成机理是“多主体博弈均衡”，即发电企业、售电公司、用户基于“成本预期、风险偏好、负荷特性”的策略互动，最终达成兼顾各方利益的价格区间。从机理层面看，该过程包含三重逻辑。 一是成本底线逻辑。发电企业以燃料成本、固定投资回收、环保支出为基础设定报价下限，避免长期亏损。二是需求匹配逻辑。售电公司与用户根据用电规模、价格敏感度确定报价上限，平衡成本与用电需求。三是预期修正逻辑。博弈双方参考政策导向、未来供需趋势调整策略，使价格向中长期均衡水平收敛。 然而，市场主体在分析中长期价格时面临着显著瓶颈。其一，发电侧成本数据呈碎片化与非公开特征，导致市场主体底线判断偏差。发电企业虽掌握自身燃料采购数据，但难以获取行业平均成本、竞争对手成本结构等横向数据，无法精准定位博弈中的成本优势。售电公司与用户缺乏对发电侧固定成本、边际成本的统计分析能力，难以判断发电企业的报价合理性。 其二，博弈策略数据缺失加剧预期模糊。当前主体多依赖静态历史交易价格数据，缺乏反映市场主体间策略互动的动态数据。例如，当某电厂报价激进时，其他主体是跟随还是压制？这类行为序列数据的缺失，最终导致无法通过策略互动数据预判均衡价格走势。 其三，政策与供需预期数据整合不足。主体对新能源装机规划、跨区交易政策等影响博弈的外部数据缺乏常态化统计，导致价格分析局限于短期因素，难以反映长期趋势。 （二）现货价格：供需—约束机理与主体预测困境 现货价格的形成机理是“实时供需平衡+电网物理约束”，即短期电力供给与需求的匹配关系，叠加输电阻塞、节点电压限制等电网约束，共同决定瞬时价格水平。其核心逻辑可拆解为三层。 一是供需缺口驱动逻辑。当供给小于需求时，价格随缺口扩大而上升，反之则下降。新能源出力波动，是引发供需快速切换的关键变量。二是电网约束分化逻辑。输电阻塞导致局部区域供需失衡，形成节点间价格差异。新能源富集且外送受限区域易出现低价，负荷集中且受电受限区域易出现高价。三是时序波动逻辑。日内负荷峰谷与新能源出力时段的错配，导致现货价格呈现显著时序特征。 市场主体在预测现货价格时面临多重困境。首先，实时供需数据获取滞后。售电公司与用户难以实时获取全网新能源出力、机组启停状态等供给数据，只能依赖滞后的公开统计信息，无法捕捉供需突变对价格的即时影响。 其次，电网约束数据应用不足。主体缺乏对输电阻塞历史数据、实时潮流数据的系统统计，难以预判局部价格分化，导致现货采购或售电决策与电网实际约束脱节。 再次，时序关联数据挖掘不深。多数主体仅采用简单趋势分析，未能通过统计方法挖掘负荷、新能源出力与价格的时序相关性，无法精准预测日内不同时段的价格波动峰值与谷值。 （三）数据统计方法：适配性不足与主体应用短板 在售电公司的实操中，不乏出现以下情况：有人依旧靠过往经验拍板电价区间，看似贴合直觉却屡屡失准。有人跟风套用简易量化方法建模，要么方法逻辑和市场实际运行规律脱节，要么数据处理粗放、极端场景样本不足，遇上天气、负荷波动就预测失灵。有人仅靠历史数据回测就判定模型有效，一旦市场格局发生细微变化，模型误差便急剧放大。 这些实操困境并非个例，恰恰折射出当前电价量化分析的普遍性短板，印证了价格分析与预测要依托数据统计方法实现从“经验判断”到“量化分析”的转型，但当前市场主体在方法选择与应用层面存在明显短板。 一是方法选择与市场机理脱节。例如，用静态成本加成法分析中长期博弈价格，忽略博弈策略的动态本质；用简单移动平均法预测现货价格，无法反映供需突变带来的非线性价格跃迁。 二是数据样本处理不规范，且特殊场景样本匮乏。在构建样本时，对异常值的清洗、对缺失数据的填补往往处理粗放。同时，样本中极端天气、节假日等特殊时段的数据存量少、特征差异大。这种对非常规数据的双重忽视（纳入不足与处理不当），使得模型对市场结构的理解存在固有失真，不仅导致了输入数据可靠性下降，而且严重削弱了其泛化能力。 三是模型验证与迭代机制缺失。多数主体仅依赖历史数据回测判断模型效果，未建立实时反馈与迭代机制，导致模型在市场结构变化时迅速失效，预测误差放大。 0 2 市场主体视角下的价格分析与预测路径 基于中长期与现货价格的形成机理，结合数据统计方法，市场主体需要构建“机理认知—数据整合—统计建模—动态修正”的闭环路径，实现价格分析的精准化与预测的前瞻性，不同主体可根据自身定位优化重点环节。 （一）中长期价格：博弈均衡导向的分析框架 中长期价格分析的核心是把握博弈参与方的策略互动规律，通过成本数据、博弈行为数据、外部环境数据的整合统计，预判均衡价格区间，具体路径如下。 1. 成本基础数据的统计与分析 发电企业需要构建“全成本核算数据集”，涵盖燃料成本、固定成本、环保成本，采用加权平均法计算单位度电成本，作为报价下限的核心依据。同时，通过行业报告、交易平台披露数据，统计竞争对手的平均成本水平，明确自身在博弈中的成本优势或劣势。售电公司与用户要建立“成本—价格关联数据库”，收集不同发电类型的历史成本数据与对应中长期合约价格，运用回归分析方法量化成本对价格的影响系数，为议价提供量化支撑。 2. 博弈策略数据的挖掘与应用 主体需要系统收集博弈参与方的历史交易行为数据，构建“策略特征数据集”。对发电企业而言，统计不同类型对手的合约签订偏好，通过聚类分析划分博弈策略类型；对售电公司而言，整理用户的议价历史，结合用户负荷稳定性数据，采用分类算法预判用户在中长期交易中的可接受价格区间。基于策略数据，主体可通过博弈论模型模拟不同场景下的均衡价格。例如，假设新能源企业调整合约供给时，火电企业的报价调整幅度与最终均衡价的变化趋势。 3. 外部环境数据的整合与预判 政策与供需趋势是影响中长期博弈的关键外部变量，主体需要建立“政策—供需—价格”关联数据集。政策层面，统计新能源消纳权重、碳成本传导政策等文件，通过文本分析法提取政策对价格的影响方向；供需层面，收集未来数年的装机规划、用户增长预测数据，采用时间序列分析预测中长期供需缺口，进而判断价格走势——若预测某时期新能源装机激增导致供给过剩，可预判中长期合约价格存在下行压力。 （二）现货价格：供需—约束驱动的预测模型 现货价格预测需要聚焦实时供需动态与电网约束，通过高频数据的实时统计、关联分析，实现短周期价格走势预判，核心路径包括如下三点。 1. 实时供需数据的动态统计 主体需要搭建“供需高频监测数据集”，涵盖供给端与需求端的实时数据。供给端包括常规机组实时出力、新能源实时出力，通过电网企业披露的实时数据接口、气象平台的气象数据，采用平滑处理方法降低新能源出力波动影响，提升供给预测精度；需求端包括全网实时负荷、分行业负荷，结合历史负荷数据与实时气象，运用回归模型量化气象因素对负荷的影响。基于供需数据，主体可通过“供需缺口系数”预判价格方向，当系数为正且扩大时，现货价格大概率上涨，反之则下跌。 2. 电网约束数据的关联分析 电网约束是导致现货价格局部分化的关键，主体需要收集“电网运行—价格分化”历史数据集：包括输电阻塞线路、节点电压限制、跨区通道容量等约束数据，以及对应时段的节点现货价格数据，采用相关性分析方法识别约束与价格的关联程度。同时，通过电网企业发布的日前电网运行计划，预判次日可能出现的约束区域，结合该区域的供需预期，预测局部价格走势——若某区域次日负荷激增且受电通道受限，可预判该区域现货价格高于全网平均水平。 3. 时序特征数据的建模预测 现货价格的日内、日间波动具有显著的时序规律，主体需要运用时间序列统计模型挖掘规律。首先，对历史现货价格数据进行平稳性检验，通过差分处理将非平稳数据转化为平稳数据。其次，采用多变量时序预测模型，纳入负荷时序数据、新能源出力时序数据作为解释变量。例如，将过往时段的价格、负荷、新能源出力数据作为输入，预测次日对应时段的现货价格。再次，通过滚动窗口验证法持续优化模型参数，降低市场环境变化导致的预测误差。 （三）跨市场价格联动：协同分析与风险预判 中长期与现货价格存在相互影响，主体需要通过数据统计分析两者的联动关系，提升整体预测精度。一方面，将历史现货价格均值与同期中长期合约价格进行相关性分析，量化现货价格对中长期定价的引导系数，为中长期合约定价提供现货预期支撑。另一方面，统计中长期合约执行率与现货价格波动的关联。当合约执行率低于预期时，现货市场可能出现额外供需缺口，进而推高现货价格，主体可据此调整现货采购策略。 0 3 市场主体价格分析预测的实施支撑 电价预测的精度，深度依赖于跨学科的人才支撑。针对当前预测团队专业背景单一、过度依赖经验判断的现状，市场主体应选拔兼具电力系统逻辑、金融市场理论与数据科学能力的复合型人才，推动预测手段从传统经验向深度学习等量化算法转型。通过构建“数据管理、模型应用、人才培养”三位一体的内部支撑体系，方能补齐技术短板，确保价格分析路径的有效落地。 （一）数据管理：构建主体内部数据整合体系 主体需要建立“多源数据—标准化处理—实时共享”的内部数据体系。一是拓宽数据来源。除交易平台公开数据外，发电企业可对接燃料供应商获取实时燃料价格数据，售电公司可整合用户侧智能电表的负荷数据，通过自动采集机制实现数据实时获取。 二是实施数据标准化并强化场景化处理。在制定统一的数据标准、采用算法清洗常规数据的基础上，要重点建立对极端天气和节假日等特殊场景数据的识别、标注与针对性管理流程。通过构建特征鲜明的场景标签，并探索适用于小样本、高波动场景的适应性分析方法，以提升模型对市场全周期、多状态的刻画能力。 三是搭建内部数据共享平台。通过共享平台，实现成本数据、博弈策略数据、供需数据的跨部门实时共享，为价格分析提供统一的数据基础。 （二）模型应用：适配主体需求的统计工具选择 不同主体需要根据自身业务重点选择适配的统计模型。发电企业侧重中长期价格分析，可采用博弈论模型与时间序列模型结合的方式，平衡长期趋势与短期波动。售电公司需要兼顾中长期与现货，可搭建“中长期博弈模型+现货时序模型”的双模型体系，通过加权平均法融合两类预测结果 。 用户聚焦现货价格波动，可采用简化的供需缺口模型与回归模型，降低建模的复杂度。同时，主体需要建立模型验证机制。通过“预测值与实际值偏差率”定期评估模型效果，当偏差率超过合理范围时，及时调整模型参数或更换模型类型。 （三）能力建设：培养复合型价格分析人才 价格分析与预测需要“电力市场知识+数据统计能力+博弈行为分析洞察”的复合型人才。为此，主体需要构建分层培养体系。 1. 知识分层与专项赋能。对交易与策略岗人员，在培训其掌握价格形成机理与基础统计工具之外，应重点强化其对报价行为、市场力识别及策略互动逻辑的博弈分析训练。对技术研发岗人员，则要深化其对电力系统运行与市场规则的业务理解，并精通高级建模与量化分析技术。 2. 实战演练与复盘迭代。建立“项目实践+深度案例复盘”的常态化培养机制。例如，组织团队在复原的历史市场情境中进行价格预测模拟与博弈策略推演。通过对比不同模型及博弈假设下的结果差异，不仅能总结出更精准的分析方法，而且能最终提炼出适配本企业定位与风险偏好的博弈决策路径。 0 4 结论与展望 在电力双层市场体系下，市场主体对价格的分析与预测，本质是通过理解形成机理、运用数据统计工具，将复杂的市场变量转化为可量化的决策依据。中长期价格分析需要紧扣“博弈均衡”核心，整合成本、策略、外部数据；现货价格预测需聚焦“供需—约束”动态，依托高频数据与时序模型。这一过程不仅能帮助主体优化交易策略、控制经营风险，而且能推动市场价格信号的高效传递，助力电力资源优化配置。 未来，随着数字化技术的迭代，市场主体的价格分析与预测能力将进一步升级。一方面，数字孪生技术可模拟多场景下的价格波动，为主体提供更精准的预判工具。另一方面，区块链技术可实现博弈策略数据、供需数据的安全共享，提升主体对市场整体趋势的把握精度。市场主体需要持续强化机理认知与数据工具应用能力，以动态适应电力市场的变化，在市场化竞争中实现经营目标与风险控制的平衡。 · END · 欢迎投稿，联系邮箱 tg@inengyuan.com 推荐阅读： 《新能源决策参考》(316期)   多用户绿电直连新政落地： 以荷定源，自发自用电量不低于 60%