策略的核心
以我们对电力现货市场的观察，电力交易同仁们对于交易策略的关注点更多在交易规则和价格预测这两方面。不过，从某种意义上说，交易规则本质上决定的只是结算和奖惩机制。尽管根据区域和市场的不同，规则有所差异，同时也随着时间的推移发生着高频的变化，但在一个确定的时点，单一市场的规则依旧是相对固定的。在理想情况下，这些规则完全可以被作为约束边界写进交易辅助系统。尽管“更好的利用规则”是策略的一部分，但是规则本身并不是策略。而在我们看到的众多对策略的深度分析里，无一例外的，最后都一定会回到“价格”二字上面。
也正是因为这个原因，我们的公众号内容也一直将判断价格和价差作为重中之重。而在新能源装机量大幅增长的大背景下，新能源出力早已在众多区域市场成为了毫无争议的最大的价格影响因素。在典型情况下，基于新能源出力和负荷数据，我们可以很轻易的计算火电的竞价空间，从而非常直观地呈现出竞价空间和现货价格的关系。也正是基于这样的认知，我们得到一个虽不完整但是非常好理解的结论：新能源出力越大，现货价格越低。
上述结论可以帮助电力交易新人快速建立基本认知，但是却无法回答一个可能更重要的问题：是什么造成了价差？
我们在之前的文章中尝试过分析和解答这个问题：价差的来源本质上是预期的偏移和错配。举例来说，如果日前预测的竞价空间非常大，那么日前出清价格有可能会偏高。然而，如果实际的竞价空间虽然大，却没有市场普遍预期的大，那么实时现货是有很大可能低于日前价格的。于是，价差产生了。而我们经常应用的“竞价空间差”这个概念，也来源于这个基础框架的延伸。
基于类似的框架，“更准确的新能源出力预测”一直是几乎所有交易主体的重点研究目标。为了直观展示新能源出力预测对交易策略的重要性，我们来做一个小实验。
实验
我们先设定一个基准情况：如果一个省的风电电量全部能够被100%预测并实现一个准确的上网电量，同时在市场上完全躺平，所有电量全部通过实时现货价格结算，那么这个结算电价（捕获电价）能有多少？我们这里选择今年4月的陕西市场来做具体展开，每日风电总电量和风电收益如下图所示。按照这样的“躺平策略”，风电加权平均结算电价约为206.26元/MWH。
现在我们开始真正的实验。实验条件是，如果独立于交易中心的日前预测之外，全市场新能源总出力能够被理想第三方日前完全准确预测，那么，我们可以用什么样的策略，来实现什么样的风电收益？
如果我们能够完全准确地预测新能源总出力，那么我们也就等效于提前得到实际的竞价空间。那么，基于我们的“竞价空间差”理论，我们就可以相对比较准确地在日前和实时现货价格之间做出选择。具体来说，当基于省调的“日前竞价空间”大于理想第三方的“实际竞价空间”，那么我们就认为日前价格会较高，而反之亦然。基于这样的操作原则，我们可以得到如下图所示的价格选择策略（以4月1日为例），以及对应的策略价格曲线（绿）。
而最终的结果是，基于我们的实验策略，新的风电加权平均结算电价约为215.34元/MWH。相比于完全依靠实时价格，结算费用提升约4.4%。
小结
完全准确的新能源出力预测当然是不存在的。但是由于价格和价差的底层是供需格局，而在众多市场，新能源正是供需格局的核心驱动力。因此，尽管预测新能源出力非常难，但依旧是一条最明确的实现价格和价差预测的路径。而通过大地量化，您可以轻松获取气象数据等新能源预测所需要的基本要素，加速您的策略量化之路。
- 本文图表全部由大地量化生成 -
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