如果把電力市場比作一場變幻莫測的棋局，電價預測就是決定勝負的"關鍵棋眼"。它不僅直接影響發電企業的經營效益、售電公司的競價策略和用戶的用電成本，更是電力系統穩定運行的"神經中樞"。隨著我國新能源裝機規模突破14億千瓦和電力現貨市場試點全面鋪開，電價預測的復雜性顯著提升——廣東現貨市場日前價格波動幅度超500%，山東市場新能源大發時段頻現負電價，這些現象都凸顯出精準預測的戰略價值。以下將立足國內電力市場實踐，深入解析電價預測的博弈邏輯，從多維影響因素拆解到前沿技術演進，為行業參與者提供決策參考。
電價預測的影響因素
電價預測是一個多變量耦合的復雜系統，其影響因素可歸納為以下三個層次：
基礎層（物理約束）
• 供需動態平衡：2023年江蘇電網最高負荷達1.32億千瓦（來源：江蘇省電力公司）
• 網絡阻塞：2022年山西-河北特高壓阻塞導致價差0.25元/千瓦時（來源：國家電網）
• 機組組合：2024年3月山東電網集中檢修，導致日前市場出清均價環比上漲13.5%，峰值電價達0.674元/千瓦時（來源：山東電力交易中心）
中間層（市場機制）
• 競價策略：廣東現貨市場發電商博弈行為顯著影響出清價格（來源：南方電網）
• 綠電交易：2023年全國綠電交易均價溢價0.05-0.07元/千瓦時（來源：北京電力交易中心）
• 輔助服務：西北區域調頻服務費用占比15%（來源：國家能源局西北監管局）
頂層（環境擾動）
• 氣候異常：2024年1月寒潮致華東風電出力降至7.5%（來源：國家氣候中心）
• 政策調整：山東容量電價改革使月度合約價格重構6.2%（來源：山東能監辦）
• 突發事件：2023年12月江蘇氣電報價波動25%-30%（來源：江蘇電力交易中心）
電價預測的基本步驟
01數據收集：收集歷史電價數據、天氣數據、負荷數據、燃料價格數據等。
02數據預處理：清洗數據，去除異常值，處理缺失值，可能還需要對數據進行規范化或標準化處理。
03特征工程：基于領域知識，從原始數據中構造有助于預測的特征，如時間序列特征、節假日標志、溫度等級等。
04模型選擇與訓練：根據問題特點選擇合適的預測模型（如ARIMA、LSTM等），使用歷史數據訓練模型。
05模型驗證與優化：通過交叉驗證等方法評估模型性能，調整模型參數以優化預測效果。
06預測與分析：應用訓練好的模型對未來電價進行預測，并分析預測結果，考慮不確定性因素。
電價預測的應用場景：助力企業全方位優化
（一）電力交易決策：鎖定低價資源
在電力市場化交易中，準確的電價預測是制定購電策略的關鍵。通過精準預測市場電價走勢，企業可以鎖定低價電力資源，降低購電成本。例如，通過分析歷史數據和市場趨勢，企業可以在電價較低的時段簽訂電力采購合同，或者選擇合適的電力供應商，以獲取更具競爭力的電價。這種基于預測的交易決策能夠幫助企業優化電力采購成本，提升市場競爭力。
（二）負荷優化管理：實現削峰填谷
通過負荷預測與電價預測的協同分析，企業能夠優化用電負荷曲線。企業可以根據電價預測結果，合理調整設備的運行時間和負荷分配，實現削峰填谷，降低用電成本的同時，提高電網運行效率。例如，企業可以在電價較低的時段啟動高耗能設備，在電價較高的時段減少用電負荷，從而實現用電成本的優化。這種基于預測的負荷管理策略不僅能降低用電成本，還能提升企業的用電管理水平，實現資源的高效利用。
（三）新能源消納：擁抱綠色能源
隨著新能源在電力系統中的占比不斷增加，其出力的間歇性和不確定性對電價產生重要影響。通過電價預測，企業可以更好地參與綠電交易，優化新能源消納，實現低碳發展。例如，企業可以根據新能源發電的預測情況，調整用電策略，優先使用新能源電力，降低對傳統化石能源的依賴，同時享受新能源帶來的電價優惠。這種基于預測的新能源消納策略不僅有助于企業實現低碳轉型，還能提升企業的社會形象和市場競爭力。
當電力市場的棋局進入"新能源主導"的新階段，電價預測正在經歷從"單點突破"到"系統智能"的轉型升級。浙達能源基于國內電力市場特性，創新研發"物理+數據"雙驅動的預測模型，在日前市場預測中實現準確率超90%的突破。我們深入理解不同企業的用電特性與市場定位，在電力交易決策、負荷優化管理、新能源消納等關鍵場景提供定制化解決方案，助力新能源場站、工商業、數據中心等客戶：降低用電成本、提升交易中標率、優化新能源消納比例。
在電力市場化改革持續深化的背景下，浙達能源將持續迭代預測算法，完善服務生態，與行業伙伴共同推動電力市場健康發展，為實現"雙碳"目標貢獻專業力量。
浙達能源
雙碳科技