电力市场概论

04电力市场概论-(电价的基本理论

及电价预测)(总11页)

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第4章 电价的基本理论及电价预测

电价即电能商品的价格，它是电能商品价值的货币表现形式。是电力市场中影响所有参与者行为的焦点，市场中电价直接决定了各个参与者的利益。所以确定电价原则、计算交易电价（包括上网电价、销售电价、输电电价、辅助服务电价等）是电力市场的主要内容。 电价的基本理论

电价的确定方法

电力作为商品，既有它的一般商品属性，又有它的特殊性。作为一般商品属性，电力在市场交易中，必然与其他商品一样，要服从价值规律，按照等价交换的原则，公平、公正的进行。作为其特殊性，电力行业是公用服务行业，必须以安全、可靠为前提，除保持电力供需平衡外，还要有足够的备用容量；电力的发、输、配、用电同时进行，不能储存，需要市场预测准确，电网调度统一；电力商品看不见、摸不着，要求电力市场信息公开，透明度高，做到对市场中所有参与者公平、公正、公开。电力企业在定价时，必须考虑电力的成本，可利用的经济资源，市场需求等方面的原因，根据不同的情况采取适当的定价方法，以定出最合理的对企业最有利的价格。目前常见的确定电价的方法有三种：

1.竞争导向定价法：竞争导向定价法就是主要依据竞争者（如形形色色的发电厂）的竞价来定价，对于竞价上网的发电厂而言，应该采取以成本为基础的竞争导向定价法，可以随行就市，以获取新的收益。

2.会计学定价法（成本导向定价法）：会计成本定价法是指根据历史记载的固定资产账面价值、生产费用和用户服务费，分摊发电、输电、配电和用户成本，再将它们分解为固定成本和变动成本，然后，根据各类用户的负荷特性、最大需求量和用电量，将固定成本、变动成本和用户成本公平地分摊给每个用户，我国目前主要采用这个方法。 会计学定价法是以电力的总成本为中心来制定价格。成本加成定价是按电力单位成本加上一定比例的毛利，定出价格。

3.经济学定价法（边际成本定价法）：边际成本定价法是指根据新增一个用户或单位千瓦用户而增加的发供电成本进行定价。基本方法是按各类用户的供电电压、用电时间，严格计算增加单位千瓦用电而引起的电力系统成本的增加值，计算系统的长期边际容量成本和边

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际电量成本，结合用户负荷特性订出目标电价，并按财务目标对目标电价进行调整，最后制定出电价。

电价制定的原则和分类

1电价制定的原则

在制定电价时，既要遵循市场经济规律，也要考虑到我国电力工业的现状和发展。我国电力工业是一个正在发展中的行业，随着国民经济的发展，还需要大力发展电力工业，需要大量的电力投资和建设，因此，制定合理的电价，应遵循以下原则:

①合理补偿成本原则：补偿成本是制定电价的基本要求，一方面可以维持电力企业的简单再生产，另一方面可以避免电力企业制定电价的随意性。

②合理收益原则：在合理弥补成本的基础上，电价还能使投资者获得合理的收益，促进电力企业的良性发展。

③依法计入税金原则：依据相关法律，电力企业应当合理的依法纳税，因此，电价中应当计入应缴纳的税金部分。

④公平负担原则：要按照服务对象的不同情况，将电力商品的成本和费用在各类服务对象间进行合理分摊，使各类服务对象能够公平负担相应的成本，并兼顾公共政策目标。

2电价的分类

电价是一个体系，是电力生产、输送、分配和销售等环节电价的集合。从电能生产消费的流通过程来看，电价可以分为上网电价、输电电价、配电电价和终端销售电价。

上网电价：是指发电企业与购电商之间进行上网电量结算的价格。在竞争的电力市场中，上网电价通过竞价或交易双方协商形成，上网电价由发电成本、发电利润和价内税构成。发电成本包括:燃料费、水费、材料费、工资费、福利费、折旧费、大修费以及其他财物费用等。

输电电价、配电电价：指输电网和配电网的拥有者提供相应的输电和配电服务的价格。厂网分开后，如果输、配和售三个环节还没有分开，而且输、配和售这三个环节的服务成本也不独立核算，则输电服务费、配电服务费和售电服务费将由电网拥有者按售电价一并向用户收取。

销售电价：是向终端用户售电的价格，一般也称为用户电价，它与一般商品的零售价格内涵接近，是该商品生产、流通和消费过程中

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所有发生的费用在终端用户间分摊的价格。一般来说，销售电价由销售成本、销售利润和价内税构成，销售成本由电力销售企业支付给发电商的购电费用、输配电费用和企业向终端用户销售电能过程中自身的成本构成。

电价的影响因素

影响电价的因素众多，概括起来可以分为三大类：一是电力市场外因素，包括政府政策、税收、社会费用等等；二是电力市场内因素，既包括发电侧和需求侧的因素，又包括输送电力的电力网络方面的因素；三是气象、突发事件等其他因素。

1.电力市场外因素

政府政策：电力行业是一个相对垄断性的行业，也是一个公用性服务行业，电价对其他行业产品的价格具有拉动效应，因此电价受政府政策的影响特别大，如果电价太高，势必引起其他行业产品的价格上扬使用户承担不起，所以电价不能像其他产品的价格那样完全由市场调节，政府往往从宏观经济角度给电力企业以指导。

税收：无论是发电厂的上网电价还是供电企业的售电价格均有税收问题，发电厂发电上网，要征收电力生产增值税，当进入销售环节时，也要征收电力产品增值税，还有其他一些税种。

社会费用：用户购电支付的电费中，不仅仅只有供电公司的电力成本及相应的利润，还包括非电力企业在电价外收取的其他费用，如人工费、设备维护费、相应机构的利润等。政府规定的其他费用，如三峡基金、电量资金、价格调节基金、工业附加费等。

2.电力市场内因素

电力成本：分为发电成本、输送成本和交易成本只部分。具体来说，它包括发电所需的燃料费；在输电、配电过程中的损失费；从事电力生产所需的人工费用和管理费用；发电、输电、配电所需的维修费用;设备老化折旧的费用以及更新所需的费用;随着电力负荷的不断增长，还要考虑发电、输电、配电所需的发展和还贷费用。

历史电价：前后时段的电价间具有较强的相关性，尤其是前几个时段的电价和历史日中同一时刻的电价，电价预测有些方法正是利用这种电价间的联系进行电价预测。

负荷：电力用户的价格弹性很低，可以认为是刚性的，系统负荷几乎不随价格的变化而变化。

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发电商报价：系统中各发电商的报价曲线形成系统的总供给曲线，决定了电力市场的供给侧信息，因而对电价也有较大的影响，拥有市场力的发电商的策略性报价，如容量持留、博弈投机等，是价格尖峰出现的主要原因，但由于发电商的报价涉及发电商的个人行为，很难量化。

时段因素：不同日的不同时段，电价会表现出较大的差异，如周末电价通常低于工作日电价，而下午用电高峰时段的电价通常高于深夜用电低谷时断的电价。

3.其他因素。当发生洪水、地震等灾难或突发政治事件时，电价也会受到很大的影响。

电价的作用及研究意义

电价在电能生产消费交换的各个环节都能起到间接调控的作用。在电力市场中，发挥好电价的作用，对我国电力工业健康稳定可持续发展是有重要作用的。具体地说，其作用在于以下几点:

1.能吸引社会资金向电力工业流动，满足电力用户发展的需要，保证电力工业的可持续发展。

2.能优化资源配置，使电能生产结构更合理。避免了重复投资，充分开发和利用各种再生能源和新能源，降低电力成本，节约人类有限的资源。

3.增强企业活力、加快电力工业的发展。由市场决定电价，能促进电力企业之间的竞争，促使电力企业不断提高自我积累、自我改造、自我发展的能力。

4.引导用户合理用电。由市场决定电价，可促使电力消费者采用调荷节电措施，自动的削峰填谷，使电力消费结构趋于合理，减少浪费。

在电力市场环境下，电价是市场机制的核心，它直接关系到各市场参与者最直接和最敏感的经济利益因素，能起到联系供用电双方和引导电力消费的桥梁作用。利用电价在市场环境中的经济信号作用，调整电力的供求关系，能够引导电力消费，调动各方面投资办电的积极性，提高电力企业的经济效益，从而达到优化资源配置，合理组织生产，提高社会经济效益的目的。 电力市场价格预测

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在电力系统中，电价预测是电力市场改革过程中出现的新的研究方向，并逐渐成为电力市场中研究的热点。电价预测是指在考虑市场供求关系，市场参与者的市场力，电力成本以及电力市场体制结构等重要因素影响的条件下，通过利用数学工具对历史数据进行分析和研究，探索事物之间的内在联系和发展变化规律，在满足一定精度和速度的情况下，对未来电力市场中的电能交易价格进行预测。在介绍电力市场中的电价预测之前，首先来了解一下预测的基本理论。 预测的理论知识

所谓预测，是指预测者根据有关的历史资料和新情报，运用适当的方法和技巧，对研究对象的未来状态进行科学的分析、估算和推断，并对预测的结果进行验证评价和应用的活动过程。根据预测方法的特征，可将预测方法分为三类：

1.定性预测：是指凭借预测者的主观经验和逻辑推理能力，对事物未来表现的性质作出推测和判断，其典型方法主要有调查预测法。

2.定量预测：是指主要依靠历史统计数据，运用数学方法构造出数学模型进行预测的方法，定量预测也称为统计预测，其典型方法主要有回归分析和时间序列法。由于人工智能的发展，现代智能方法也应用到预测领域中，我们称之为智能预测，主要有神经网络法等。

3.综合预测：是指两种以上方法的组合应用。这种综合常表现为定性方法和定量方法的综合，有时是两种以上定量预测方法的综合。由于各种预测方法都有它的适用范围和缺点，综合预测兼有多种方法的长处，因而可以得到较为可靠和精确的预测结果。对于较复杂的预测项目，常采用该方法。

电价预测的分类

根据不同的分类标准，电价预测有不同的分类方法。可以根据预测点的不同、预测时间的不同、预测内容的不同以及特性来进行分类。

1.根据预测点的不同，可以将电价预测分为系统边际电价或者市场统一出清电价预测、区域边际电价预测和节点边际电价预测。通常情况下，我们所说的电价预测都是对系统的统一出清电价（系统边际电价）的预测，在系统不发生阻塞的情况下，各个地区的区域出清电价和系统统一出清电价是相同的。

2.根据预测时间的不同，将电价预测分为短期电价预测和中长期电价预测。

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短期电价预测包含周电价预测、日前电价预测和小时前电价预测，其中日前电价预测是研究的重点。短期电价预测主要用来帮助发电厂商制定报价策略，还有助于减少由对售电收入估计的偏差所带来的风险，可以提供更好的风险管理。

中长期电价预测指月度、季度和年度电价预测。中长期电价预测能够为发电企业生产计划的制定和电力投资商的长期投资提供很好的参考，为监管部门制定和实施有效的监管措施提供客观依据，同时也有助于电网企业合理安排电网运行与发供电平衡，但由于它包含太多不确定影响因素，预测的可信度较低，因此这方面的研究较少。

3.根据预测内容的不同，可以将电价预测分为确定性预测和电价空间分布预测。前者研究的较多，主要针对短期电价预测，预测的结果就是给出一个确定的电价预测数值；后者主要基于概率论与数理统计知识，确定预测结果的可能波动范围及其一段时期内的电价均值，主要是针对中长期电价预测，目前国内外在这方面研究较少。

4.根据特性可以将电价预测分为最高电价、最低电价、平均电价等等电价性能指标的预测。

电价预测的特点

负荷预测和电价预测作为电力系统密切相关的两种预测，它们之间既有联系又有区别，负荷预测是电力系统研究比较早的课题，而电价预测则是近年来随着电力市场化的进行而产生的课题，电价是市场供求关系的集中反映，在发电侧开放的电力市场中反映的是系统负荷与发电商总供给间的关系，与负荷预测相比，电价受到的影响因素更多，表现出更大的不稳定性，具有其本身固有的特点。

1.周期性

同系统负荷一样，系统边际电价具有周期变化的特点。如一天之内、一周之内、季节变化等等，和时间具有明显的相关性。众所周知，负荷的周期性是比较明显的，其负荷曲线一般比较规整，尤其是类似的天预测。比如一周内各个工作日的负荷，或一周内工作日和休息日负荷变化。它们的形状基本相同，峰荷时段、谷荷时段、腰荷时段出现的时间基本相同，其它天的负荷曲线也有相似变化的规律。

同负荷曲线的特点类似，电价曲线（电价随时间变化的曲线）的变化也有类似的特点。一天内的电价变化和一周内的电价变化曲线具有明显的周期性，在相似的时段出现电价的峰段、谷段，类似

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的其它日子也有相似的特点。当负荷出现峰值的时候，电价也相应的出现比较高的阶段；当谷荷时，电价也比较低。这样就可以发挥电价的调节机制，峰荷时由于电价较高而使用户减少用电，谷荷时由于电价较低而鼓励用户用电，具有削峰添谷的作用。

2.波动性

电价预测具有不同于负荷预测的特点，它不具备总体上的增长和上升趋势，电价是随着各种社会、经济、天气等因素而不断波动变化的。

3.难预测性

由于电价的规律变化比负荷更加不明显，所以电价预测比负荷预测相应来讲更难。电价不但受到供求因素的影响，还受到社会各种行为甚至投机行为的影响。因此对于电价的中长期预测是有相当难度的。现在的电价预测一般是指提前一天或一周以内的短期电价预测。

边际电价

1.边际电价定义

系统边际电价（System Marginal Price，SMP）是电力市场中反映电力商品短期供求关系的统一价格。SMP的定义是满足负荷的最后一台机组的出力对应的申报价格；另外一种描述是：系统运行机组中实际出力对应的最高电价，其数学表达式为

PSMPtmax{fi,t[q(i,t)]}

其中PSMPt为SMP体系中时段t的边际电价，i1,2,...,N,N为机组总数，t1,2,...,T,T为总的时段数，fi,t是机组i在时段t的申报电价曲线函数，q(i,t)是机组i在时段t的实际出力。

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未来的电力市场都是以SMP进行核算的。由于存在着输电容量限制以及系统运行安全方面的考虑，电网中不同地理位置的边际电价是不同的。因此，对于发电厂而言，电价的预测就是其所在位置的当地边际电价。

如英国电力市场是目前公认的电力市场的典范模式，可以简单概括为“按成本排序，入围者同价”。各电厂将每台机组次日每（全天48时段）的出力和成本申报给联营中心，联营中心根据次日每的用电负荷预测，对所有申报机组进行排序，主要按发电成本由低到高，并兼顾机组的启停和升降特性。在任一时段的负荷之下，按照排序被最末入选的机组即为边际机组，其成本即作为该时段的系统边际成本，即边际电价。该时段入围的所有机组，都将获得与边际机组相同的上网电价。

2.边际电价的经济本质

根据微观经济学原理并结合目前我国开放的发电侧电力市场情况，供给曲线在电力市场中体现为电厂的报价曲线，描述的是不同供给量所期望的价格，需求曲线被看作是刚性的、平行于价格轴、不同时刻位置不同的直线。供给与需求相互作用，使市场达到均衡（电力电量达到平衡），从而决定产品的数量和价格。表示了市场需求和供给的均衡情况，对于不同的时刻t=1,2,3, ... ,48，E(t)就形成了一天的边际电价曲线。 边

际需求曲线 供给曲线 电

价

EE

Q 供给/需求

图2-1 某时段需求、供给均衡图

根据上述边际电价的形成机理，从发电商的角度来分析某时刻边际电价与发电商报价曲线之间的关系，即边际电价的经济本质是：边际外厂商该时刻的出力为0。如图厂商A是边际内厂商，其出力能够被电网完全接纳；厂商B是边际厂商，刚好能够满足供需平衡时电网分配的出力即该厂商的上网出力；厂商C是边际外厂商，出力为0。 边际电价边际电价9 边际电价

短期电价预测方法

短期的电价预测中，已经证明使用点对点平滑法、线性回归法预测的结果是不准确的，一般情况下是使用人工神经元预测的方法。主要原因是在短期电价预测对模型的要求较高，而前两种方法只是实现设定的经过拟和之后的数学模型，难以精确的反映电价变化的趋势。相反，人工ANN预测可以映射任意难以用数学模型描述的函数，可以得到较为满意的结果。还有模糊推理方法。

由于人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）可以实现任何的一种连续函数，在预测的精度上有其优势。目前所使用的ANN方法，一般都是采用误差反向传播算法（Back-Propagation Algorithm，简称BP）。

神经网络由许多并行运算的、功能简单的单元组成，这些单元类似于生物神经系统的单元。隐含单元与输入单元之间、输出单元与隐含单元之间通过相应的传递强度逐个相互联结，用来模拟神经细胞间的相互联结。BP算法的学习过程由正向传播和反向传播所组成。在正向传播过程中，输入信息经隐含单元逐层处理并传向输出层，如果输出层不能得到期望的输出，则转入反向传播过程，将实际值与网络输出之间误差沿原来的联结通路返回，通过修改各层神经元的联系权值，使误差减少，然后再转入正向传播过程，反复迭代，直到误差小于给定的值为止。BP神经网络预测模型为：

（1）数据的预处理——为了避免神经元饱和现象，在神经网络的输入层对进行训练的数据进行归一化处理，使输入数据位于[-1，1]区间。

（2）输入输出变量的选择——模型输入变量的选择需要对影响SMP的因素进行分析。假设Pn为第n天某个时刻的电价，这里选择预测日前两天的边际电价Pn1、Pn2，日负荷预测Ln1、Ln2，检修计

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划Mn1、Mn2以及预测日的负荷预测Ln和检修计划Mn共8个变量作为输入量，输出变量为预测电价Pn。

（3）网络各层的传递函数的选择——采用三层神经网络建立每个报价时段的预测模型，利用大量历史数据进行仿真实验，通过实际值与预测值比较确定每层神经网络传递函数。

当神经网络模型预测结果的趋势变化与实际价格变化趋势吻合，说明神经网络模型较好地映射了边际电价与各影响因素之间的 非线性关系。由于影响边际电价的因素很多，而用神经网络预测仅仅考虑了影响系统边际电价的主要因素，所以必然产生误差。如果能够加大神经网络的学习样本的话，相信能够进一步提高预测精度。

在神经网络模型建立过程中，我们发现以下几个因素对预测结果会产生影响：首先是各层传递函数的选择。通过分别采用logsig、tansig及purelin函数的不同组合，比较发现在输入层、隐含层和输出层分别采用logsig、tansig、purelin是比较好的组合，预测精度比较高，收敛速度比较快。其次，隐含层数目较难确定。隐含层神经元数目太少，则模型过于粗糙，网络不能探索出复杂的映射规律；数目太多，映射关系可能被扭曲，网络推理能力下降。

ANN优点：可以被训练，有自动调整即自学能力，同时也可以在毫无联系的输入变量与输出变量之间建立非线性映射关系。

ANN缺点：主要精确性取决于训练数据的数量，而在所有可能的范围内选择合适的数据是不现实的；ANN的预测方法，只是利用现存数字信息，不能掌握人类信息处糊信息；ANN在条件改变的情况下必须重复训练数据。

中长期电价预测方法

影响中长期电价走势的因素很多，除了技术性因素（负荷、市场力等）之外，容量造价、折旧率、燃料购进价格、投资风险及利率、电能替代产品的价格、汇率、系统负荷率、科技与管理水平、国有资本份额等经济及政策性因素对电价的影响也不可忽视。这些因素本身也存在不确定性，难以精确地定量表示。主要有回归分析法、模糊回归法等等。以下介绍回归分析法。

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回归模型预测技术根据预测目标过去的历史资料，建立可以进行数学分析的数学模型，对未来的目标进行预测。从数学上看，就是用数理统计中的回归分析方法，即通过对变量的观测数据进行统计分析，确定变量之间的相关关系，从而实现预测的目的。回归模型预测技术适用于中长期电价预测。

设x1,x2,...,xn是p(p1)个线性无关的可控变量，y是输出变量，它们之间的关系是：yb0b1x1b2x2...bpxp

其中是服从N(0,2)分布的随机误差，b0,b1,...,bp都是与x1,x2,...,xn无关的未知参数

这种模型的优点在于可以通过对历史数据的拟合，得出反映未来电价发展趋势的具体预测公式，并且能够给出不同置信度下相应的预测电价置信区间，满足实际电价预测问题的要求。

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