电力现货市场报价报量策略：技术研究报告

2026年度深度研究·日前与日内市场策略分析 报告日期：2026年3月 目录 （提示：首次打开请右键点击目录，选择“更新域刷新页码） 目录 研究背景与市场发展趋势 1.1电力现货市场发展现状1.22026年市场政策与规则变化1.3市场参与主体与交易品种 、日前市场报价报量策略 2.1日前市场出清机制，2.2报价策略的核心要素2.3报价策略类型分析，2.4新能源参与日前市场的策略 三、日内市场报价报量策略，10 3.1日内市场运行特征103.2日前-日内套利策略，103.3虚拟电厂的日内交易策略.113.4储能系统的日内优化调度11 四、竞价空间与供需关系模型 4.1竞价空间计算模型134.2供需关系对电价的影响13 5.1电力市场博奔特征5.2纳什均衡与报价策略.165.3不完全信息贝叶斯博奔，.185.4斯塔克尔伯格博奔模型18 6.1深度强化学习在报价策略中的应用196.2马尔可夫决策过程建模196.3量价组合申报策略，6.4算法性能对比分析，.20 7.1多模态验证框架7.2模型融合策略7.3置信度评估指标7.4回测与压力测试.23 八、风险评估与应对策略 8.1电力市场风险类型.248.2风险价值（VaR）模型.248.3风险对冲策略，258.4风险管理体系构建 9.3未来研究方向。 一、研究背景与市场发展趋势 1.1电力现货市场发展现状 电力现货市场是电力市场化改革的核心环节，通过日前、日内、实时三级市场体系实现电力资源的优化配置。截至2026年，我国电力现货市场建设已进入全面深化阶段，全国除北京、天津、西藏外，其余省份均已进入连续长周期试运行或正式运行阶段。 从市场发展阶段来看，山西、广东、山东、甘肃、蒙西等省级电力现货市场已陆续转入正式运行，浙江于2025年8月成为长三角地区首个转入正式运行的电力现货市场。安徽、陕西、河北南网、辽宁等地持续开展连续结算试运行，南方区域电力市场开展多轮结算试运行，长三角区域市场建立电力互济交易机制。 中国电力现货市场发展进程如下图所示： 1.22026年市场政策与规则变化 2026年电力现货市场政策呈现“全覆盖向“机制优化"转变的特征。核心政策方向包括：容量补偿机制正式落地，火电成为主要受益方；区域协同推进，南方五省已实现区域现货一体化；新能源全面入市，市场化定价时代正式到来。 山东电力市场2026年规则变化具有典型意义：日前市场从“发电侧报量报价、用户侧报量不报价"转为双边报量报价的金融性市场：新能源100%参与中长期交易，80%电量按机制结算、20%中40%按合约价、60%按实时价结算。用户侧主体以交易单元所在物理节点的节点电价作为现货市场结算价格。 1.3市场参与主体与交易品种 当前电力现货市场参与主体呈现多元化特征。发电侧包括火电、水电、核电、风电、光伏等传统与新能源发电企业；用户侧包括电力大用户、售电公司、虚拟电厂等；新型经营主体包括独立储能、抽水蓄能、分布式新能源等。 二、日前市场报价报量策略 2.1日前市场出清机制 日前市场采用全电量申报、集中优化出清方式。调度机构以社会福利最大化为目标，采用安全约束机组组合（SCUC）和安全约束经济调度（SCED）算法进行优化计算，出清得到运行日机组组合、发电出力曲线以及分时节点电价。 SCUC模型解决机组启停和长期出力计划问题，通常以日为时间尺度，考虑机组最小启停时间、爬坡速率、最小出力等约束条件。SCED模型负责更短时间尺度（如15分钟或1小时）内的出力调整和实时平衡，以全网发电成本最小为目标函数。 2.2报价策略的核心要素 日前市场报价策略的核心在于准确把握竞价空间与边际电价的关系。竞价空间是指在电力市场交易中，市场参与者在价格和电量上可进行竞价的范围，其计算公式为：竞价空间=日前负荷预测-外来电受电计划-非水可再生能源出力计划-固定出力机组发电计划-风电总出力预测-光伏总出力预测。 竞价空间与边际电价呈现显著的正相关关系，如下图所示： 2.3报价策略类型分析 根据市场参与者的风险偏好和竞争策略，日前市场报价策略可分为以下几类：真实成本报价策略，即按照发电边际成本进行报价，适用于价格接受者策略性高报价，在成本基础上增加一定比例溢价，适用于具有市场力的发电商；策略性低报价，以低于成本的价格抢占市场份额，适用于新进入者或具有长期战略考虑的参与者：分段阶梯报价，根据机组不同出力区间设置差异化报价，实现精细化策略控制。 不同报价策略的收益对比如下图所示： 2.4新能源参与日前市场的策略 随着新能源全面入市，新能源项目参与日前市场的策略日益重要。现阶段，对于参与日前市场的新能源项目，按短期功率预测作为出清上限。新能源企业需要建立精准的发电功率预测体系，结合气象数据、历史出力曲线、设备状态等多源信息，提高预测准确率。 新能源配储策略成为提升收益的关键手段。通过配置储能系统，新能源企业可以实现“低谷充电、高峰放电“的套利模式，同时提升顶峰能力以获取容量补偿。研究表明，配置2小时储能的系统相比无储能系统，净收益可提升约68%。 三、日内市场报价报量策略 3.1日内市场运行特征 日内市场是连接日前市场与实时市场的桥梁，主要功能是根据市场边界变化情况，对运行日剩余时段的机组组合、出力计划等进行滚动优化。日内市场以15分钟为间隔滚动出清，形成未来15分钟至2小时的节点电价和机组出力曲线。 日内市场的核心特征是信息不对称性和时间紧迫性。市场参与者需要基于最新的负荷预测、新能源出力预测、设备状态等信息，在短时间内做出报价决策，这对决策系统的实时性和准确性提出了更高要求。 3.2日前-日内套利策略 电力现货套利的本质是利用日前市场价格和实时市场价格之间的价差来获利。由于两个市场偏差，这就创造了套利空间。 捉，利用AI算法预测“尖峰时刻”，在价格最高点集中释放调节能力；偏差管理，通过精准预测减少偏差考核成本。 日前市场与实时市场价格曲线对比如下图所示： 3.3虚拟电厂的日内交易策略 虚拟电厂（VPP）作为新型市场参与主体，在日内市场具有独特的策略优势。虚拟电厂通过聚合分布式电源、储能、可控负荷等资源，形成可调节的电力组合，参与市场交易。 虚拟电厂的日内交易策略包括：基于概率预测的动态交易，不再满足于“日内两充两放”，而是根据价格预测灵活调整；多品种组合交易，同时参与电能量市场、调频辅助服务市场、需求响应等，实现收益最大化；用户分层管理，给不同用户搭不同的“量价套餐”，提升整体竞争力。 3.4储能系统的日内优化调度 储能系统参与日内市场的核心在于优化充放电策略。独立储能以每15分钟的现货实时市场出清系统电价结算，电能量申报及出清价格限价范围均为-50~800元/兆瓦时，这为储能套利提供了充足的价格空间。 储能优化调度策略需要考虑以下因素：电价预测准确性，基于LSTM、GRU等深度学习模型进行15分钟级电价预测；充放电效率与损耗，考虑往返效率（通常为85%-90%）对收益的影响：循环寿命约束，避免频繁充放电导致电池寿命衰减：市场规则限制，遵守最小充放电时长、最大充放电功率等约束条件。 四、竞价空间与供需关系模型 4.1竞价空间计算模型 竞价空间是电力市场分析的核心概念，反映了市场供需关系的紧张程度。以浙江电力市场为例，日前竞价空间公式为：日前竞价空间=日前负荷预测-外来电受电计划-非水可再生能源出力计划-固定出力机组发电计划-风电总出力预测-光伏总出力预测-非市场核电出力预测-水电总出力预测-抽蓄总出力预测。 竞价空间与日前价格呈现显著的正相关关系。当竞价空间较小时（供大于求），边际电价处于较低水平；当竞价空间适中时（供需平衡），边际电价随竞价空间线性增长；当竞价空间较大时（供不应求），边际电价快速上升，可能出现尖峰价格。 4.2供需关系对电价的影响 电力供需关系是影响电价的决定性因素。供给侧包括新能源出力（光伏+风电）、传统电源出力（火电、水电、核电等，其中火电是调峰主力）；需求侧包括基础负荷（居民、工业用电）和天气相关负荷（如夏季空调、冬季采暖）。 电价形成机制：当新能源出力充足（如晴天光伏满发、大风天风电满发），总供给增加，电力过剩，电价下降（甚至出现负电价）：当新能源出力不足（如阴天光伏出力低、无风天风电停发），总供给减少，需要火电增加出力（火电边际成本高），电价上升：极端情况下，供需缺口大导致电价升，供给远超需求导致电价暴跌。 新能源渗透率对电价的影响如下图所示： 4.3边际电价预测模型 边际电价预测是报价策略制定的基础。当前主流的预测方法包括：时间序列预测法（ARIMA、Prophet等），适用于具有明显周期性的电价序列；机器学习方法（SVM、XGBoost等），能够捕捉多因素非线性关系；深度学习方法（LSTM、GRU、Transformer等），适用于长序列依赖建模。 针对新能源高渗透率市场的特点，需要构建考虑新能源影响的边际电价预测模型。该模型首先以门控循环单元（GRU）为基础建立新能源功率预测模型，然后基于多层感知器（MLP）建立新能源功率预测误差补偿模型，最后将修正后的新能源功率预测结果应用于电价预测模型。 五、市场博奔关系与均衡分析 5.1电力市场博奔特征 电力市场具有寡头垄断市场特性，发电商可以通过策略性报价来影响市场电价。由于电能存储困难、市场门槛高、输电约束和电能损耗等因素，电力市场呈现不完全竞争特征，这为博奔论的应用提供了理论基础。 电力市场博奔的核心特征包括：不完全信息，各发电商不清楚互相之间的成本、报价等信息；动态博奔，市场参与者根据对手的历史行为调整策略；多阶段决策，涉及日前市场、日内市场、实时市场等多个时间尺度的策略协调。 5.2纳什均衡与报价策略 纳什均衡是博奔论中的核心概念，描述了各发电商在给定其他参与者策略时无法通过单方面改变报价而增加收益的市场状态。在电力市场中，纳什均衡可以用来分析市场竞争是否充分，以及指导发电商构建最优竞价策略。 供给函数均衡（SFE）模型是分析电力市场纳什均衡的重要工具。该模型将发电商的报价策略建模为供给函数，通过求解市场出清条件得到均衡解。线性供给函数均衡模型假设发电商提交线性报价曲线，简化了均衡求解过程。 双寡头电力市场博奔支付矩阵如下图所示： 5.3不完全信息贝叶斯博奔 实际电力市场中，发电商对竞争对手的成本函数、策略意图等信息了解不完全，这属于不完全信息博奔范畴。贝叶斯纳什均衡是不完全信息博奔的解概念，参与者基于对其他参与者类型的概率分布信念选择最优策略。 不完全信息博奔的求解方法包括：蒙特卡洛模拟，通过对概率密度函数进行统计抽样得到均衡解的近似解；协同进化算法，模拟多个参与者的策略演化过程，收敛到均衡状态；遗传算法，通过选择、交又叉、变异等操作搜索最优策略。 5.4斯塔克尔伯格博奔模型 在存在明确市场势力差异的场景中，斯塔克尔伯格博奔理论被广泛应用。该模型区分领导者（Leader）和跟随者（Follower），领导者先行动，跟随者根据领导者的行动选择最优响应。 在电力市场中，大型发电商可视为领导者，中小型发电商为跟随者；或者电网公司作为领导者，虚拟电厂、储能运营商等为跟随者。通过求解斯塔克尔伯格均衡，可以分析领导者的最优定价策略以及跟随者的最佳响应行为。 六，算法实现与策略优化 6.1深度强化学习在报价策略中的应用 深度强化学习（DRL）为电力市场报价策略提供了新的解决思路。DDPG（深度确定性策略梯度）算法结合了深度神经网络和确定性策略梯度方法，适用于处理具有连续动作空间的复杂问题，在电力市场策略研究中表现出优异性能。 DDPG算法的核心组件包括：Actor网络（策略网络），用于逼近最优竞价策略；Critic网络（价值网络），用于评估当前状态的期望回报；经验回放缓冲区，存储智能体与环境交互的状态、动作、奖励数据；目标网络，通过软更新机制同步参数，提高训练稳定性。 DDPG算法训练收敛过程如下图所示