（来源：兰木达电力现货 作者：姜宏强）

现货背景下，平价新能源项目参与市场的结算收入=中长期合约差价损益+日前差价损益+实时市场收入+双细则费用分摊及返还+市场运营费用分摊及返还+容量补偿+绿色环境价值。

现货市场的核心：实时市场

   将电能量收入做如此拆解，原因是山西、山东（参与中长期）入市新能源项目默认全电量现货结算，无中长期持仓比例要求。而现货市场中，实时市场能够反映电力市场实际的供需情况，发现真实的电能价格，故以实时市场收入为基础更符合新能源的特性。目前市场主体还未意识到的一点是：现货背景下，新能源的实时市场收入是最核心的收入。新能源场站的地址位置，发电特性，所在节点等均将反映在实时市场收入当中。

整体来看，山东新能源实时市场收入较为稳定，风电全年平均在300元/MWh左右，光伏在200元/MWh左右，风电光伏的实时市场收入相差较大，深层次的原因是山东光伏装机规模过大导致的净负荷曲线形状过于“陡峭”；山西风电全年平均在260-300元/MWh之间，光伏在230-250元/MWh区间，风电和光伏差距不显。

分区域来看，节点价格方面，各现货市场中，阻塞严重程度不一，其中以蒙西（呼包东、呼包西）、甘肃（河东、河西）分区价格差异最为明显，节点价格差异将切实反映在实时市场收入中，这一点众所共知。若在投资选址时所进行的新能源资源评估，仅关注了发电量指标，未考虑负荷分布、网架结构等因素，则有可能陷入“场站发电越好，节点电价越低”的困境，如甘肃河西区域、蒙西呼包西区域。蒙西2022年6月至2023年4月，某光伏电站A实时市场收入404.69元/MWh，电站B实时市场收入218.38元/MWh，相差186.31元/MWh，主要为节点价格差异。山西、山东市场阻塞情况并不严重，节点价格差异较小。

分场站来看，对于同类型新能源场站，即使节点价格无差异，其在实时市场收入也有较大的差距，体现在实时收入中的发电曲线的差异上。收入高低总体仍遵循供需规律，分日来看，高价时出力大、低价时出力小；分时来看，峰平段出力大，谷段出力小的场站更有优势。背后的原因仍为新能源资源分布的时空差异，山西主要风能资源区有5个，山东风能资源集中在沿海与部分山区，不同区域场站资源的空间分布特性决定了节点价格差异、发电量差异，随着现货市场的逐渐发展，时间分布特性的差异也将凸显，结合全省分时价格体现在最终收入。

光伏也可以举个例子窥其一角，山西大同区域光伏资源丰富，但实时市场收入竟普遍高于晋中部、南部等新能源资源相对较少，负荷集中区域，原因在于“降雨量”的差异！大同地区年降雨量不足400mm，晋中、晋东南年降雨量界于600-700mm，当晋中南部下雨时，区域集中、分布式光伏出力受限，导致全省中午价格较高，而此时大同等晋北区域的光伏大发特发，实现了“高价时”发电，获得了高实时市场收入，实现了大同地区光伏高发电量、高电价的双赢。

除上客观因素外，现货背景下，对新能源场站的检修，运维工作也提出了更高要求，需要结合现货分日价格趋势进行精细化管理，这部分也将体现在实时收入中。

新能源在日前市场一定是亏损的：日前市场

若不进行人为干预，新能源在日前市场的一般是亏损的，一般在-10元/MWh左右，功率预测偏差越大的场站将面临更多的惩罚，建站时间短、预测难度大、功率预测系统不准、组件老化的场站有较大的劣势。取山西、山东电力市场公开披露数据，统计计算得出2022年两省份全部新能源企业因短期功率预测偏差（忽略节点价格差异）产生的亏损。单场站方面，2022年7月，山西某48MW风电站，全月因短期功率预测偏差在日前市场带来的亏损达-49.42元/MWh。关于日前市场的全方位分析可见：现货背景下新能源的困境系列文章（三）。

博弈的主战场：中长期市场

中长期市场是新能源参与交易的主战场，但在全电量现货模式下，若不积极参与，新能源企业未必可以通过中长期实现增收。原因有三：一是保障性电量和政策强分电量的量、价、曲线对标现货有亏损风险，且该部分电量一般无法进行二次交易。二是新能源参与中长期在发电量预测、电价走势判断上存在显著劣势，新能源参与越长尺度的交易量就需面临更大的波动，且这种波动往往还和现货价格成负相关关系。三是平价项目入市后，对中长期市场的供给将带来冲击，新能源企业的“内卷”行为加剧，使中长期市场变成买方市场结构。

现货背景下，保障性收购不意味保障性结算。发改委1861号文要求新能源优先发电计划通过电力中长期合同或差价合约方式落实，新能源企业需面临收购价与现货价差的风险。以山西新能源参与基数分解为例，通过图1.3可以看到，受基数电量需求与新能源供给关系影响，在现货价格低的时候，分解电量较少；在现货价格高时，分解电量高。

固定量、价、曲线的中长期交易对新能源并不友好，那能否通过自主中长期交易实现规避现货风险呢？答案仍然是理想丰满，现实骨感。首先是达成路径上，平价项目过去每个月需要做一次电量申报/交易，入市之后，需要对每月720个小时的电量、电价进行预测，针对每个标的时段，需要做年、季、月、旬、多日滚动大概4-6次交易，目前的新能源企业普遍尚不具备如此高频交易的软硬件要求。其次是新能源参与长尺度中长期交易本身的困难程度，需知利用中长期市场实现规避现货波动风险，平抑现货下行的前提是发电曲线和持仓曲线是包络关系，不然所谓持仓比例就是伪命题。理论上，可调节电源和用电侧，可以实现在现货市场的零风险，将偏差电量和偏差电价控制到最小。而对于新能源，由于其出力的不确定性与节点价格的波动性，其偏差电量完全谈不上控制可言。图1.4展示了某风电站80%持仓，完全按照发电曲线80%比例签约和总电量80%直线签约的结算均价度电差异在1毛钱以上。

不光持仓比例的“分子”，由于中长期曲线与出力曲线不匹配，是个半伪命题，“分母”也是一个随机变量。平价项目电量一般可全量消纳，对中长期尺度的预测精度需求不显。但入市之后，中长期发电量的波动是很显著的问题。在月尺度上，利用多座风电场9年数据测算，平均波动幅度能达到30%；如果只通过去年同期数据进行预估，波动幅度最大可达378%。这里要求新能源企业做好重视数据，做好数据积累，数据的价值将在长期愈发凸显。

以上中长期发电量的预测偏差，最后还会反噬至新能源场站自身。若市场新能源普遍预测次月是大风月，新能源大发，预判现货低价所以中长期高持仓。若实际是小风月，则面临电价、电量双重预测错误，反之亦然。

最后，大量平价项目进入中长期市场，可能会对中长期成交价格进行冲击。在中长期市场中，虽然最终对标的都是现货价格，但由于燃煤机组有变动成本，一般不会低于成本价进行中长期交易，但新能源几乎无变动成本，在中长期市场中往往会压低中长期价格，形成“挤兑”现象。以22年山西市场为例，月度集中竞价交易只有火电参与，上旬交易新能源入场，且月度交易和上旬交易日临近，一般间隔5天左右，可以看到由于新能源的参与，使得上旬集中竞价出清价格往往低于月度交易价格。在新能源大发的月份、新能源供给富裕的时段，随着平价项目的入市，还会有进一步拉低成交价格的趋势。

上述现象属于新能源主体内部博弈产生的困境，遗憾的是，这一内部竞争还会传导至市场整体，产生负外部性。比如，2022年10月，山西电力市场出现了23点价格高于晚高峰多个时点的情况，部分原因需归结于新能源企业预测现货低价，竞争性签约23点至次日7点的外送，导致联络线计划增加，抬高了日前价格，实际现货高价的情况，属于典型的“公有地悲剧”。同时，如果新能源企业不断压低中长期价格，用户侧自然倾向与新能源企业签约，火电中长期持仓量不足，日前报价行为更为激进，抬高日前价格，导致新能源中长期签约亏损的局面。

中长期市场是博弈的主战场，新能源不光要内部博弈，与火电博弈，与对手方用户侧博弈，还要与大自然博弈。

道阻且长：容量补偿、分摊费用、环境价值

容量补偿：核心原则是对可靠、稀缺的发电容量进行超额补偿，由于新能源的出力特性，往往在中午、后夜与凌晨等供需宽松的时段大发；由于新能源出力的不确定性，可靠性方面更无从谈起。随着大规模平价项目入市，新能源在容量补偿方面想要获取收益将更为困难。

分摊费用：若大量平价项目入市，存量补贴项目参与分摊的费用有可能减少，但长远来看，随着新能源装机比例不断提高，系统调节压力增大，分摊费用还是会上涨。新入市的平价项目也需承担起分摊费用，进一步拉低结算价格。

环境价值：新能源电能量收益唯一确定的特点是：充满不确定性，确定性的收益只能寄托于环境价值。随着绿电、绿证政策进一步完善发展，新能源环境价值有望“兑现”，但落地的核心可能在于需求侧。

新能源企业应该如何面对大势所趋的市场化交易？

2023年7月11日，中央深改委会议审议通过《关于深化电力体制改革加快构建新型电力系统的指导意见》。会议强调，要健全适应新型电力系统的体制机制，推动加强电力技术创新、市场机制创新、商业模式创新。要推动有效市场同有为政府更好结合，不断完善政策体系，做好电力基本公共服务供给。

新鲜事物出现必然会引起惯性认知的颠覆，总会有很多声音出现，市场上也有很多不同观点。但最后还是要看是否符合事物发展的客观规律，不然只能是昙花一现。在本文中，我们通过供需规律这一市场化核心揭示了新能源资源的时空差异性，将通过实时市场收入体现；发现了新能源在日前市场因为其出力的波动性与价格的负相关性，导致其在日前市场一定是亏损的；指出了由于偏差电量与电量预测偏差和价格的相关性，新能源交易中心不应放在长尺度上的中长期交易上，应重视更符合新能源出力特点的中短期高频交易。这些结论都是新能源参与现货市场实践后，市场告诉我们的真实规律。此外，新能源企业还应重视以下几点：

• 利用数据说话，尤其对于新能源企业，需重视新能源数据积累，做数据长期主义者；进一步通过数据分析发现市场规律，从而利用规律；

• 切勿在高速路上跑马车，利用面向交易人员友好的产品减少交易成本，提高参与积极性与市场流动性；

• 加强对不确定性的认知，需知现货背景下，新能源的一切属性均是不确定性的；但不确定性高不代表“躺平”，55%的准确率长期必然要比50%的准确率好。通过统计方法、机器学习算法等加强对概率性的认知。

• 最后也是最重要的，打造一支对电力系统有一定的理解，对数据有高度的敏感，有良好风险意识的交易队伍。辅之IT支撑、算法和行研人员，以确保数据的及时准确获取、预测优化模型的迭代集成、行业动态的跟踪掌握。