山东现货价差与边界条件
相关性分析
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在现货模式下的电力系统体系中，中长期市场对于各市场主体来说固然有着“压舱石”的作用，但现货市场中的交易机会也很重要，抓住现货市场价差方向(日前价格-实时价格，下同)，结合自身用电、发电情况，合理制定交易策略，于用电、发电两侧可以改善预测偏差带来的亏损进而实现降本或增收。
（来源：微信公众号“兰台汇” 作者：周云龙）
现货价差的形成源于市场各边界条件的波动性即预测值与实际值的偏差。在山东市场中，各个季节、时段，不同边界条件对价差影响的权重有差异，下面以22年10-12月、23年1-9月市场公有数据为数据源，分季节、分时段来分析研究山东现货市场价差与边界条件的相关性。
春季（3、4、5月）
（该图中各“相关率”计算方式为：价差*各边界条件差（预测值-实际值），除去异常值外，若负荷计算结果大于0，记为相关，否则记为不相关，风、光、联络线反之。“相关”于总样本个数占比即为相关率，下同。）
山东省春季负荷结构为：工业基础负荷+第三产业负荷+分布式光伏影响负荷，负荷预测偏差不大且日间波动性小，另春季风光资源全年最优，新能源出力较大，波动性强，在现货市场中判断全省新能源预测偏差方向难度加大。
根据统计分析得知，在春季，影响价差的各个边界条件中，竞价空间权重最大。各分项边界条件中：
凌晨段（1-6点）风与价差相关性最高；
早高峰：（7-9点）负荷与价差相关性最高；
中午段：（10-16）负荷与价差相关性最高；
晚高峰：（17-19点）风与价差相关性最高；
晚间段（20-24点）风与价差相关性最高。
夏季（6、7、8月）
山东省夏季负荷结构为：工业基础负荷+制冷负荷+第三产业负荷+分布式光伏影响负荷，负荷预测受温度影响大，预测偏差较大，日间波动较大，夏季风光资源较差，新能源出力不高，偏差较小。
根据统计分析得知，在夏季，影响价差的各个边界条件中，竞价空间权重最大。各分项边界条件中，除凌晨段风与价差相关性较高外，其他时段负荷与价差相关性最高。
秋季（9、10、11月）
山东省秋季负荷结构为：工业基础负荷+第三产业负荷+分布式光伏影响负荷，秋季制冷负荷逐渐消失，负荷预测受温度影响变小至消失，负荷预测规律同春季相差不大；秋季风资源全年最差，光资源除9月较好外，其余月份均较差，新能源出力总体较小，偏差较小。
根据统计分析得知，在秋季，影响价差的各个边界条件中，竞价空间权重最大。各分项边界条件中：
凌晨段（1-6点）：风与价差相关性最高；
除凌晨段其他时间段（7-24）：负荷与价差相关性最高；
需要注意的是，午间段（10-16点）除负荷外，光与价差相关性也较高，需着重考虑。
冬季（12、1、2月）
山东省冬季负荷结构为：工业基础负荷+供暖负荷+第三产业负荷+分布式光伏影响负荷，负荷预测受温度影响大，预测偏差较大，并且受节假日影响，产业停工、复工对负荷影响也比较大，日间波动大；冬季风资源相对较好，光资源全年最差，新能源出力相对较高，偏差较大。
根据统计分析得知，在冬季，影响价差的各个边界条件中，竞价空间权重最大。各分项边界条件中，全天各时段负荷与价差相关性最高。
经上述分析可知，山东省现货价差与竞价空间相关性极高，可解释性强，这与山东全省电源结构密不可分。另山东省分布式光伏装机全国第一，对于午间负荷影响极大，进而影响现货价差。
以一年为周期来看，各分项边界条件对现货价差影响权重不同：
1、各季节中凌晨段现货价差基本上都与风相关性最高。
2、各季节中除凌晨段外现货价差基本都与负荷相关性最高。
3、根据各季节的负荷结构不同以及风光资源的差异，个别季节要区别考虑，如春季：风光资源大发，全天除早高峰及分布式光伏影响时段外，现货价差皆与风相关性最高。
4、除与价差相关性最高的边界条件外，不同季节还需考虑相关性次高的边界条件。如秋季：光资源较好，全省光伏预测出力的偏差对现货价差的影响权重较大，需着重考虑。
在制定现货市场交易策略时，上述规律还需各主体灵活运用，综合考虑各边界条件的变化，做到尽可能有依据的判断，把握住现货市场价差。在当季首选影响现货价差权重最高的边界条件情况不清晰时，可以选择权重次高的边界条件辅助分析现货价差。
在目前山东现货体系下的电力系统中，优化中长期+现货市场交易策略组合，抓住尽可能多的交易机会，合理把控风险，才能够有效的实现福利最大化。在这过程中，现货市场的交易空间不可小觑，准确把握住现货市场价差方向，最终实现“降本”“增收”。
