竞价购电：各地竞价规则差异明显

截止2016年6月份，全国各地有据可查的售电公司就达到500多家。这么多的售电公司在激烈的市场竞争中怎么才能分得市场红利，方式虽然有很多，但目前最重要的就是购售电盈利模式，其中如何参与市场竞价就成了所有售电公司最关心的问题之一，笔者分析了广东3至6月份竞价交易数据，对比了广东、山东、湖南、贵州、重庆、云南等地竞价交易规则，提出了购电竞价的一些实操做法和思路，希望能对售电公司的购电竞价有所帮助。

广东电力交易竞价规则处于不断完善中

1.数据分析

截止6月15日，广东有售电公司参与的竞价交易共开展了4次，前三次供应方在返还系数为75%的时候，综合考虑边际燃煤成本、最大中标电量等因素，申报均价差呈现逐渐下降的趋势，5月份的最高申报均价差更是达到了-494.12厘/千瓦时。6月份广东修改了返还系数，供应方的返还系数由75%降到了50%，本次成交的发电企业平均申报价差为-162.137厘/千瓦时,高于5月份的-494.12厘/千瓦时。最高成交申报价-60.6厘/千瓦时,远高于5月份的-461.1厘/千瓦时。对于需求方来说，其成交均价差完全由申报电量占绝对优势的售电公司的申报价差决定。

2.竞价策略分析

1) 返还系数对供应方影响大

6月份供应方返还系数由75%下降到50%，对发电企业不利，所以6月份发电企业申报均价差为-162.13厘/千瓦时，逐渐回归理性，本次仍然有部分发电企业按照底价申报-500厘/千瓦时，按照50%的返还系数，对于部分效率较高的机组而言，其边际发电成本能够小于结算成本的。从需求方来看，原则上返还系数有利于需求方，需求报价会偏于保守，但从成交情况来看本次申报均价-25.66厘/千瓦时，远远低于5月份的-13厘/千瓦时，说明需求侧总体不是趋于保守，而是更加激进。

2) 需求方数量增大，加速需求市场的竞争

从售电公司数量来看，由于6月份广东新增54家售电公司，因此预计7月份的竞价交易需求侧中售电公司的数量将达到67家， 从大用户数量来看，6月份大用户参与直接交易数量达到87家，这样保守估算需求方7月份最低参与竞价的数量将达到154家之多，随着供需双方竞争主体的增加，市场竞争也会越来越激烈，博弈前景也存在很大的不确定性。

3) 竞价时间提前，影响需求方申报精度

广东目前竞价交易的是本月电量，例如：3月25日首次竞价交易的是3月份的电量，这样需求方只要预估7天的电量，就能比较精确的申报竞价电量，从而避免偏差考核处罚。截止6月份基本还是延续本月竞价本月电量，只是时间提前到6月15日，随着竞价交易次数的增加，后续月份会出现竞价时间逐渐提前至月初甚至本月竞价下月电量的可能性，这样对需求方精准预测用电量就提出了严格的要求。

综上所述，随着竞价规则的不断调整，供需双方主体不断增加，电量预测难度加大的情况下，需求方需要有一个能够适应以上改变的竞略模型来满足申报策略的需要。

通过分析对比以上地域竞价规则发现，不同地域有不同的特点，各地根据自身特点制定了不同的竞价规则，对于全国性售电公司来说，需要在不同地区参与市场化竞争，从而要求售电公司能够熟悉各地竞价规则，采取不同的竞价策略参与市场竞争，这对售电公司报价人员是来说是一个不小的挑战。

竞价购电需要专业的分析人员及工具

通过分析广东竞价实例，对比广东、山东、湖南、贵州、重庆、云南等地竞价交易规则，发现不论对于大用户还是对于售电公司来说竞价是非常专业的事情，专业的事情需要专业的人去做，同时还需要借助专业的市场特征分析工具。当前的竞价市场，售电公司及具有竞价交易权的用电大用户(简称：用电大户)在购电竞价过程中，需要提前完成用电量预测分析和购售双方申报价格特征分析两项工作，才能制定有效的竞价方案参与购电。

在购电竞价之前，参与竞价的售电公司及用电大户需要对相应用电周期内的用电量进行预测分析，并结合分析结果提交申报电量。用电量预测分析是一项专业度很高的工作，我们在实际中分为影响因素分析、基础数据准备、用电量预测模型构建、模型应用、模型跟踪及调优5个阶段来完成，其中影响因素分析阶段，主要由熟悉客户用电习惯、用电规律及影响用电量变化相关因素的业务专家参与，梳理出影响客户用电量变化的关键因素，为数据分析做准备;基础数据准备阶段，主要由熟悉客户用电业务的数据工程师参与，对历史用电信息、气温、节假日等基础数据进行标准化处理，为建模提供数据基础;用电量预测模型构建，主要由专业的数据分析人员应用数据挖掘工具(如：SAS、SPSS)进行建模，数据分析人员经过单变量分析、多变量分析、模型训练、模型验证等4个阶段的反复模拟，得到初始化的用电量预测模型;用电量预测模型应用阶段，主要由信息系统开发设计人员通过信息化手段，对训练好的模型进行功能固化(如下图1所示)，并预留模型调整的接口;用电量预测模型跟踪及调整阶段，主要由数据分析人员根据模型运行准确度的后验结果，对不符合准确度要求的模型进行调优处理。

为更好的参与竞价购电，以合理的价格购得相应用电周期内所需的电量，售电公司及用电大户需要开展购售双方申报价格特征分析。集中竞价市场是一个不完全信息条件下的博弈市场，作为购电方的售电公司及用电大户，一方面不清楚自己以外的其它购电个体的申报电价及电量，另一方面也不清楚作为售电方的每个发电厂的申报电价及电量。如何在信息缺失的情况下把握市场成交价格特征，是售电公司及用电大户非常关心的问题。我们结合给广东省集中竞价用户报价的经验，综合业务研究人员、数据分析人员的工作特长，研究构建了基于风险偏好的报价决策模型体系，具体分为模拟市场交易、基础分段定价、综合报价方案3个阶段，其中：模拟市场交易阶段，通过应用蒙特卡洛法生成购售双方报价模拟数据，结合模拟结果的数据分布特征(如下图2所示)，开展基于市场客户分类的模拟撮合交易，形成供需平衡条件下市场模拟交易结果;基础分段定价阶段，引入风险偏好的概念，风险偏好是指购售电方在竞价购电过程中为追求更高的价差回报所承受的报价无法成交的潜在风险，通过对风险偏好进行量化处理，并构建风险偏好与申报价格之间的关联函数模型，为客户制定分段电量报价提供决策依据;综合报价方案阶段，通过分析竞价交易市场特征，综合市场供需关系、购电方竞争程度、发电方竞争程度等市场特征系数，建立市场综合竞争系数分析体系，并构建综合竞争系数与基础报价之间的联调函数，为客户在报价阶段实时调整基础报价提供决策依据。

综上，随着电改继续推进，市场化交易电量规模逐步增加，电量预测和购电竞价工作愈加重要。普通的售电公司及用电大户很难有包括电力业务专家、数据工程师、数据分析人员及系统开发设计人员等多种人员组成的专业团队。而售电平台一般提供的电量预测和竞价辅助决策功能，因为各售电公司管理的用户不同、用户用电性质不同、经营策略不同等等，不能成为通用型模块直接应用。因此，售电公司和大用户可将竞价购电的事情委托具有专业市场研究及数据分析能力的售电平台厂商或竞价服务商，服务提供商凭借丰富的购电竞价经验及专业的购电竞价模型算法，会同售电公司的业务专家一起，深入分析售电公司自身特点、诉求以及可能的市场交易规则变化，提供专业的、量身定做的购电竞价服务，不失为竞价购电一条可行之路。