260324|负荷如何塑造电价?广东市场数据观察

在电力现货市场中，负荷变化始终是价格形成的核心驱动因素之一。然而，在高比例新能源接入与市场化交易机制不断深化的背景下，负荷与电价之间的关系已不再是简单的线性对应，而是呈现出更加复杂的结构特征：价格可能在某一负荷水平出现跃迁，不同时段对负荷冲击的敏感度存在明显差异，全天负荷曲线形态同样会影响价格波动水平。理解这些结构性特征，对电力市场参与者制定交易策略具有重要意义。

基于此，本文对广东电力市场负荷与电价之间的关系进行了实证观察与分析，旨在从数据层面揭示广东电力市场价格形成的一些可观察规律，为理解市场运行特征以及制定电力交易策略提供参考。研究选取2025年1月1日至2026年2月28日期间广东电力市场的统调负荷与日前电价数据作为样本，从负荷水平拐点、价格响应时滞、分时价格弹性以及系统负荷率结构等多个维度，深入探讨负荷变化对价格形成的影响机制。

从数据分布来看，广东电力市场的负荷与电价之间呈现出明显的非线性特征。通过对日前统调负荷与日前电价的散点分布进行观察，并辅以LOESS非参数回归拟合，可以清晰地看到两者之间存在显著的分段结构。图中呈现出一个极为关键的“拐点”——120000 MW。这一数值不仅是负荷规模的分水岭，也标志着市场供需逻辑从宽松向紧平衡转化的阈值。

当广东统调负荷处于120000MW以下时，电价对负荷波动的响应相对“迟钝”，拟合曲线几乎保持水平。从边际成本定价原理来看，此时报价曲线前端主要由新能源、核电、水电等低变动成本机组构成。由于这些基荷电源的边际成本差异较小，即便负荷出现波动，市场出清价格往往仍停留在相近的价格平台。

值得注意的是，在低负荷区域还密集分布着大量接近0电价甚至负电价的点位，主要出现在午间光伏大发时段。为了消纳新能源，系统往往被迫出清零电价甚至负电价。在这种情况下，负荷的小幅涨跌已难以将价格从底部拉起，因此整体呈现出极弱的相关性。

而一旦负荷跨越120000MW门槛，拟合曲线便迅速上扬，散点明显向右上方聚拢。这一变化标志着系统进入“紧平衡”阶段：低报价基荷机组已基本满发，调度系统不得不调用边际成本更高的燃气机组。由于燃气机组具有更高的燃料成本和风险溢价，即便是微小的负荷增长，也可能迫使价格从煤电区间直接跳入气电区间，从而形成显著的正相关关系。

进一步观察14 个月的演变特征可以发现，120000MW这一价格拐点并非固定不变，而是随着系统有效供应能力的变化而动态移动。在夏季高温负荷月份（如2025年7月），拐点明显向右侧的高负荷区间移动至约140000MW。这主要得益于迎峰度夏期间全网进入“应发尽发”状态，大量长周期运行机组保持在线，使系统在高负荷区间仍能维持相对充裕的备用容量。

相反，在深秋至冬季，拐点则明显向左偏移。例如2025年11月，拐点在100000 MW附近便开始提前出现。这种左移往往对应机组集中检修期或枯水期水电出力下降。当系统有效供应能力收缩时，市场会在更低的负荷水平下提前触发“紧平衡”逻辑。

基于前面发现的负荷与电价之间的非线性关系，接下来需要进一步探讨两者之间是否存在时序滞后效应。在不同地区、不同发展阶段的电力市场中，负荷变化并不总是即时反映到价格之中，广东电力市场是否也存在类似现象，值得深入观察。

为此，我们引入Pearson相关系数进行时序交叉相关性分析，通过设置正负时间偏移量（Lag）来识别负荷冲击传导至价格的时间差。其中，正偏移代表电价滞后于负荷变化，负偏移则意味着价格具有一定的预判性。通过比较不同偏移量下的相关系数大小，相关性峰值所在的位置，即可揭示市场最显著的响应时滞。

结果显示，广东电力市场的负荷与电价呈现出极强的实时耦合性。相关系数的峰值出现在偏移量为0的位置，表明在当前的日前出清机制下，价格能够几乎即时地反映负荷变化。

不过，相关性曲线同时呈现出一定程度的右倾特征，这意味着负荷冲击仍存在一定的“余温效应”。即便负荷已经见顶回落，高负荷对价格的影响通常仍会惯性延续1–2小时。换言之，负荷对电价的影响并非完全“随走随清”，在应对负荷尖峰之后，市场仍可能短暂地维持较高的价格水平，因此在交易策略上需要警惕这种滞后的溢价风险。

除了时序关系外，负荷变化对电价的冲击强度同样是理解价格形成机制的重要问题。分析不同时段电价对负荷变化的敏感度，可以为中长期分时交易策略提供有价值的参考。

在实证方法上，本文首先对电价变量进行了IHS变换，以处理广东现货市场中存在的零电价与负电价问题。在此基础上构建双对数回归模型，以不同时段的负荷为自变量、电价为因变量，估计两者之间的弹性关系。回归方程中的斜率可以被解释为该时段的价格弹性系数：系数越高，意味着负荷的微小变化将引发更剧烈的价格波动。

结果显示，广东电力市场的分时价格弹性呈现出明显的“峰状”结构，弹性峰值集中在中午至下午时段。

在这一时段内，回归系数普遍超过 2.0，电价对负荷变化极为敏感。这意味着在不同日期的同一时段之间，只要负荷出现小幅变化，电价就可能产生更大幅度的响应。而在深夜与凌晨时段，弹性系数普遍低于0.2，表明在这些时段中，电价对跨日负荷变化的敏感度较低，即便负荷存在一定差异，价格也往往保持相对稳定。

需要特别说明的是，这里的弹性反映的是同一时段在不同日期之间的负荷差异，而非相邻时段之间的负荷变化。因此，虽然晚高峰负荷在日内上升速度很快，但其跨日差异对价格变动的影响相对有限，因此在结果中并不会表现出特别高的弹性系数。

这一分布结构同样可以从电力系统运行机制中得到解释。

前文已经从小时维度探讨了负荷对电价的影响：一方面，价格对负荷变化具有较强的实时响应性；另一方面，不同时段的价格弹性存在显著差异。然而，这些分析仍然聚焦于单个时段层面。若将研究颗粒度进一步扩大到日尺度，则会出现另一个值得关注的问题：一天之内的负荷曲线形态，是否会影响电价的整体波动水平？

为回答这一问题，本文引入电力系统中常用的指标——系统负荷率。系统负荷率通常定义为平均负荷与最大负荷之比，反映的是一天负荷曲线的“平滑程度”。负荷率越高，说明全天负荷分布越均匀；负荷率越低，则意味着负荷峰谷差更大、曲线更加陡峭。

与此同时，我们以日电价标准差作为衡量电价波动水平的指标，并构建其与每日负荷率之间的关系。结果显示，两者之间存在显著的负相关关系：散点分布的回归拟合线明显向下倾斜，表明随着系统负荷率的提高，电价波动水平呈现出持续下降的趋势。

这一现象同样可以从电力系统运行机制中得到解释。

具体而言，在冬春季节，较低的系统负荷率（0.85以下）意味着负荷曲线的峰谷差较大。在高峰时段，系统更容易触及负荷拐点，从而触发边际机组向更高成本区间跃迁，带来价格快速上升；而在低谷时段，新能源消纳压力又可能使电价跌至接近零甚至负值。高峰与低谷之间的极端价差，最终显著放大了日电价的标准差。

相比之下，高系统负荷率（0.875以上）的夏季则呈现出完全不同的负荷结构。持续高温带来的空调制冷需求，使全天负荷都维持在较高水平。尽管夏季的总用电量较大，但由于负荷曲线相对平缓，系统无需频繁启停调峰机组，边际机组结构也保持相对稳定。

以上对广东电力市场（2025年1月至2026年2月期间）负荷与电价关系的实证分析，为电力交易实践提供了一些具有参考价值的观察。

当系统负荷处于拐点以下时，价格对负荷变化的响应相对有限；而一旦跨越这一阈值，系统供需关系进入紧平衡状态，价格往往会随着负荷的进一步提高而快速抬升。由于这一拐点会随着季节、机组检修以及水电出力变化而动态移动，因此对其进行持续跟踪，对于现货价格判断以及中长期交易报价均具有重要参考意义。

从交叉相关分析结果来看，负荷与电价的相关性峰值出现在零时滞位置，表明在当前的日前出清机制下，市场价格基本能够即时反映供需变化。但与此同时，高负荷对价格的影响仍存在一定的惯性效应。在负荷尖峰过后，价格往往仍会在随后1–2小时内维持相对高位。因此，在短期交易策略中，尖峰时段后的“余温溢价”仍值得关注。

结果显示，这一时段的价格弹性显著高于其他时段，主要受到光伏出力波动与跨日负荷差异的共同影响。这一现象在冬春季节表现得尤为突出，而在夏季则相对平缓。因此，在中长期分时交易和现货策略制定中，应对该时段潜在的价格波动保持足够关注。

从日尺度观察，系统负荷率与日电价波动之间呈现出明显的负相关关系。当负荷曲线峰谷差较大时，系统更容易在高峰触及边际机组跃迁区间，同时在低谷出现新能源压价，从而放大价格波动；而当负荷率较高、曲线相对平滑时，系统边际机组结构更加稳定，价格波动也相对收敛。这一特征提示，在判断市场波动风险时，除了关注负荷水平本身，也需要关注全天负荷结构的变化。