在電力行業(yè)中，電價(jià)預(yù)測(cè)一直是市場(chǎng)參與者關(guān)注的焦點(diǎn)。隨著電力體制改革的不斷深入，全國(guó)統(tǒng)一電力市場(chǎng)初具雛形，電價(jià)波動(dòng)的復(fù)雜性顯著增加。

01電價(jià)預(yù)測(cè)的重要性電價(jià)，作為電力商品的價(jià)格，是電力生產(chǎn)、輸送、配售過(guò)程中所產(chǎn)生的成本、稅金及合理利潤(rùn)的總和。其波動(dòng)受到多種因素的影響，包括煤炭等原材料價(jià)格、天然氣價(jià)格、環(huán)保政策、市場(chǎng)需求、供需情況、區(qū)域集中度、技術(shù)進(jìn)步以及環(huán)境因素等。在電力市場(chǎng)中，電價(jià)預(yù)測(cè)是一項(xiàng)關(guān)鍵任務(wù)。準(zhǔn)確預(yù)測(cè)電價(jià)能夠?yàn)槭袌?chǎng)參與者提供決策依據(jù)，幫助他們合理安排生產(chǎn)計(jì)劃、優(yōu)化資源配置、降低運(yùn)營(yíng)成本。同時(shí)，電價(jià)預(yù)測(cè)也是電力市場(chǎng)監(jiān)管機(jī)構(gòu)制定政策、調(diào)控市場(chǎng)的重要手段。

02電價(jià)預(yù)測(cè)的分類(lèi)與方法根據(jù)預(yù)測(cè)時(shí)間長(zhǎng)短，電價(jià)預(yù)測(cè)可分為中長(zhǎng)期電價(jià)預(yù)測(cè)和短期電價(jià)預(yù)測(cè)。中長(zhǎng)期電價(jià)預(yù)測(cè)主要關(guān)注月度、季度乃至年度電價(jià)變化，而短期電價(jià)預(yù)測(cè)則側(cè)重于未來(lái)幾小時(shí)、一天至幾天的電價(jià)預(yù)測(cè)。

1. 短期電價(jià)預(yù)測(cè)短期電價(jià)預(yù)測(cè)是電力市場(chǎng)研究中的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。其預(yù)測(cè)方法多種多樣，主要包括時(shí)間序列法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、小波理論預(yù)測(cè)法以及組合預(yù)測(cè)法等。時(shí)間序列法：基于過(guò)去的歷史數(shù)據(jù)，通過(guò)分析數(shù)據(jù)的趨勢(shì)、季節(jié)性和周期性變動(dòng)等特征來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的電價(jià)。常用的時(shí)間序列模型包括自回歸(AR)模型、動(dòng)平均(MA)模型、自回歸滑動(dòng)平均(ARMA)模型以及累積式自回歸滑動(dòng)平均(ARIMA)模型等。其中，ARIMA模型因其能夠處理非平穩(wěn)時(shí)間序列數(shù)據(jù)，在短期電價(jià)預(yù)測(cè)中應(yīng)用較為廣泛。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法：因其強(qiáng)大的非線性映射能力和自學(xué)習(xí)能力，在電價(jià)預(yù)測(cè)中得到了廣泛應(yīng)用。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等是電力市場(chǎng)電價(jià)預(yù)測(cè)中常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。然而，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法也存在過(guò)擬合、訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)等問(wèn)題，需要在實(shí)際應(yīng)用中加以注意。小波理論預(yù)測(cè)法：在傅里葉分析基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的一種信號(hào)處理方法，具有良好的時(shí)頻局部化特性。小波變換能夠?qū)㈦妰r(jià)時(shí)間序列分解成不同頻帶上的子序列，然后在各個(gè)時(shí)頻區(qū)域分別進(jìn)行預(yù)測(cè)，最后通過(guò)小波重構(gòu)得到最終的預(yù)測(cè)結(jié)果。小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合了小波變換和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)，在預(yù)測(cè)精度和收斂速度方面均表現(xiàn)出色。組合預(yù)測(cè)法：通過(guò)集結(jié)多種預(yù)測(cè)模型的優(yōu)點(diǎn)，充分利用不同數(shù)學(xué)方法的長(zhǎng)處，從而提高預(yù)測(cè)精度和穩(wěn)定性。常見(jiàn)的組合預(yù)測(cè)方法包括加權(quán)平均法、貝葉斯模型平均法等。然而，并非任意兩個(gè)或多個(gè)模型的組合都能取得更好的預(yù)測(cè)效果，這需要經(jīng)過(guò)實(shí)踐檢驗(yàn)和模型優(yōu)化。

2. 中長(zhǎng)期電價(jià)預(yù)測(cè)相較于短期電價(jià)預(yù)測(cè)，中長(zhǎng)期電價(jià)預(yù)測(cè)的研究相對(duì)較少。中長(zhǎng)期電價(jià)預(yù)測(cè)方法主要包括基于統(tǒng)計(jì)學(xué)模型的方法、基于情景分析的方法以及基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法等。統(tǒng)計(jì)學(xué)模型：如線性回歸模型、多元回歸模型等，能夠處理多個(gè)影響因素與電價(jià)之間的關(guān)系，是中長(zhǎng)期電價(jià)預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)工具。情景分析法：通過(guò)構(gòu)建不同的未來(lái)情景來(lái)預(yù)測(cè)電價(jià)的可能變化，有助于電力企業(yè)制定應(yīng)對(duì)不同市場(chǎng)環(huán)境的策略。基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法：如支持向量機(jī)、隨機(jī)森林等，能夠利用大量歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)，是中長(zhǎng)期電價(jià)預(yù)測(cè)的新興趨勢(shì)。這些方法能夠處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)關(guān)系，挖掘潛在的模式，從而提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。

03電力市場(chǎng)現(xiàn)狀與電價(jià)走勢(shì)1. 供需緊平衡態(tài)勢(shì)延續(xù)2025年，電力市場(chǎng)整體呈現(xiàn)“緊平衡”特征。一方面，新能源裝機(jī)增速放緩。根據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，2024年風(fēng)電、光伏新增裝機(jī)同比分別增長(zhǎng)19.2%和46.7%，雖然增速依然可觀，但相較于前幾年有所放緩。另一方面，用電需求預(yù)計(jì)增長(zhǎng)5.9%。這一增長(zhǎng)主要受到高溫天氣緩解和第三產(chǎn)業(yè)增速回落的影響。盡管供需增速同步放緩，但迎峰度夏期間可調(diào)度資源僅高于最大負(fù)荷0.05億千瓦，極端天氣下局部限電風(fēng)險(xiǎn)依然存在。

2. 電價(jià)下行壓力顯著受新能源入市比例提升和一次能源價(jià)格走弱的影響，2025年工商業(yè)電價(jià)預(yù)計(jì)整體下行3.5%-5.5%。新能源入市比例的提升預(yù)計(jì)拉動(dòng)上網(wǎng)電價(jià)下降0.8%，而一次能源價(jià)格的走弱則貢獻(xiàn)了2.8%的降幅。現(xiàn)貨市場(chǎng)全面運(yùn)行后，價(jià)格信號(hào)將更清晰地反映時(shí)空供需差異。火電等可調(diào)節(jié)電源可能獲得超額收益，而光伏等出力波動(dòng)性電源將面臨價(jià)格壓力。

04電價(jià)預(yù)測(cè)的核心影響因素1. 新能源的波動(dòng)性與不確定性隨著風(fēng)、光等新能源占比的提升，其出力受天氣影響顯著。以湖北為例，新能源占比已提升至29.37%。湖北小水電的出力與降雨量呈現(xiàn)“滯后效應(yīng)”和“累積效應(yīng)”，連續(xù)強(qiáng)降雨后無(wú)雨日的發(fā)電量差異可達(dá)20%以上。此外，風(fēng)電和光伏的出力也受到風(fēng)速、光照強(qiáng)度等多種因素的影響，具有較大的波動(dòng)性和不確定性。這些因素要求預(yù)測(cè)模型必須整合氣象數(shù)據(jù)與歷史出力曲線，以提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。

2. 電力市場(chǎng)機(jī)制改革近年來(lái)，電力市場(chǎng)機(jī)制改革不斷深化，對(duì)電價(jià)預(yù)測(cè)產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。現(xiàn)貨市場(chǎng)的全面推廣使得電價(jià)波動(dòng)頻率和幅度加大。山西、廣東等省份已實(shí)現(xiàn)現(xiàn)貨市場(chǎng)正式運(yùn)行，蒙西、湖北等地也進(jìn)入長(zhǎng)周期結(jié)算試運(yùn)行。現(xiàn)貨價(jià)格的波動(dòng)對(duì)中長(zhǎng)期合約定價(jià)形成了沖擊，使得電價(jià)預(yù)測(cè)更加復(fù)雜。同時(shí)，輔助服務(wù)市場(chǎng)的深化也影響了電價(jià)結(jié)構(gòu)。調(diào)頻、爬坡等輔助服務(wù)收益占比提升，火電容量電價(jià)政策落地(2026年固定成本回收比例不低于50%)，進(jìn)一步加劇了電價(jià)的波動(dòng)性。

3. 區(qū)域特性與跨省交易我國(guó)電力市場(chǎng)具有顯著的區(qū)域特性。不同地區(qū)的電源與負(fù)荷分布不均，導(dǎo)致電力調(diào)配依賴(lài)跨省通道。然而，受輸電能力限制，區(qū)域電價(jià)差異顯著。2025年，省間交易規(guī)模預(yù)計(jì)擴(kuò)大，新能源富集省份外送電量增加。這將壓低受端省份的電價(jià)水平，對(duì)電價(jià)預(yù)測(cè)帶來(lái)新的挑戰(zhàn)。

05電價(jià)預(yù)測(cè)方法的技術(shù)演進(jìn)1. 傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)模型時(shí)間序列分析和多元回歸分析是傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)模型在電價(jià)預(yù)測(cè)中的主要應(yīng)用。時(shí)間序列分析基于ARIMA、GARCH等模型捕捉電價(jià)周期性波動(dòng)，但對(duì)非線性因素(如極端天氣)適應(yīng)性較弱。多元回歸分析整合發(fā)電成本、供需缺口、政策變量等因子，但變量權(quán)重調(diào)整滯后于市場(chǎng)變化。

2. 機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能隨著機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，這些新技術(shù)在電價(jià)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用日益廣泛。Prophet模型是一種基于時(shí)間序列的預(yù)測(cè)模型，具有自適應(yīng)修正參數(shù)的能力。國(guó)網(wǎng)吉林經(jīng)研院采用該模型進(jìn)行月度電量預(yù)測(cè)，取得了顯著的效果。深度學(xué)習(xí)模型如LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則能夠處理高維數(shù)據(jù)(如氣候、業(yè)擴(kuò)報(bào)裝容量)，挖掘非周期性特征。實(shí)驗(yàn)表明，深度學(xué)習(xí)模型在極端事件預(yù)測(cè)中誤差率較傳統(tǒng)方法降低15%。

3. 多市場(chǎng)耦合分析隨著綠電、碳市場(chǎng)與電價(jià)聯(lián)動(dòng)機(jī)制的逐步形成，多市場(chǎng)耦合分析成為電價(jià)預(yù)測(cè)的新趨勢(shì)。2024年綠證交易量同比增長(zhǎng)4.2倍，環(huán)境權(quán)益價(jià)格波動(dòng)對(duì)電價(jià)的影響權(quán)重從2%提升至5%。未來(lái)，需要構(gòu)建“電-碳-綠證”一體化預(yù)測(cè)框架，綜合考慮多個(gè)市場(chǎng)的相互影響，以提高電價(jià)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。

06未來(lái)趨勢(shì)與行業(yè)建議1. 現(xiàn)貨市場(chǎng)成熟化隨著現(xiàn)貨市場(chǎng)的不斷成熟，電價(jià)波動(dòng)頻率和幅度將進(jìn)一步加大。企業(yè)可采用“中長(zhǎng)期合約+現(xiàn)貨套期保值”組合策略，鎖定基準(zhǔn)電價(jià)并捕捉峰谷差價(jià)。

2. 新能源入市政策落地政策將明確綠電入市時(shí)間軸與價(jià)格機(jī)制，新項(xiàng)目收益率承壓。但存量項(xiàng)目通過(guò)“以大代小”改造(如風(fēng)電單機(jī)容量升級(jí))可提升收益20%-30%。企業(yè)應(yīng)密切關(guān)注政策動(dòng)態(tài)，及時(shí)調(diào)整投資策略，以適應(yīng)新能源入市的新趨勢(shì)。

3. 智能化預(yù)測(cè)工具普及隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，智能化預(yù)測(cè)工具將逐漸普及。國(guó)家電網(wǎng)“光明電力大模型”等AI工具投入應(yīng)用，支持多模態(tài)數(shù)據(jù)(氣象、經(jīng)濟(jì)指數(shù)、用戶(hù)行為)融合分析。企業(yè)應(yīng)積極接入此類(lèi)平臺(tái)，利用智能化工具進(jìn)行電價(jià)預(yù)測(cè)和負(fù)荷優(yōu)化，提高運(yùn)營(yíng)效率和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

4. 需求側(cè)管理強(qiáng)化虛擬電廠、車(chē)網(wǎng)互動(dòng)(V2G)等模式推廣將強(qiáng)化需求側(cè)管理。用戶(hù)側(cè)可調(diào)節(jié)負(fù)荷占比預(yù)計(jì)突破8%。通過(guò)需求響應(yīng)機(jī)制，高峰電價(jià)可降低5%-10%，有效緩解供應(yīng)壓力。企業(yè)應(yīng)積極參與需求響應(yīng)項(xiàng)目，優(yōu)化用電行為，降低用電成本。

電價(jià)預(yù)測(cè)已從單一的數(shù)據(jù)分析演變?yōu)槎鄬W(xué)科交叉的復(fù)雜系統(tǒng)工程。市場(chǎng)參與者需重點(diǎn)關(guān)注現(xiàn)貨價(jià)格波動(dòng)、新能源政策調(diào)整及預(yù)測(cè)技術(shù)迭代三大方向。只有深度融合數(shù)據(jù)科學(xué)與行業(yè)洞察，才能在電力市場(chǎng)變革中把握先機(jī)。