2024電力現貨發展現狀、市場展望及數字經濟賦能下電企新機遇分析報告（28頁）.pdf

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1、2023 年深度行業分析研究報告 目錄目錄 一、電改持續深化，電力商品價值多維化一、電改持續深化，電力商品價值多維化.2（一）電力市場歷程及現狀：市場全形態運營，市場電比例超過 60%.2（二）電力市場展望：電量交易精細化，電力價值多維化.3 1.電量：省間優先級高于省內，中長期與現貨銜接.4 2.電價：價值多維化，調節性價值和綠色環境價值占比上升.5 二、電改提速，電力現貨覆蓋范圍持續擴大二、電改提速，電力現貨覆蓋范圍持續擴大.7（一）電力現貨發展歷程及現狀.7 1.發展電力現貨的意義：促進消納、引導需求、增強保供能力.7 2.電力現貨政策回顧：覆蓋范圍持續擴大，各省建設時間點明確.9 3.

2、電力現貨試點現狀：全國范圍鋪開，山西、廣東已正式運行.9（二）電力現貨市場展望.11 1.交易規模不斷擴大，2030 年現貨電量超過 1 萬億千瓦時.11 2.市場機制銜接更為完善，購建全國統一電力市場.12 3.2030 年新能源全面參與電力現貨市場.12 4.電力期貨市場迎來發展機遇.13 三、綠色電力三、綠色電力+綠色算力協同發展，新市場孵化新業態綠色算力協同發展，新市場孵化新業態.14（一）數字經濟激發海量綠電需求，開辟新能源發展新時代.14（二）數字經濟賦能新型電力系統建設，助力能源體系升級變革.17（三）數字經濟輔助新能源現貨交易，降低交易風險.18 1.新能源參與現貨面臨降價風險

3、.18 2.人工智能提高功率預測準確性.20（四）自動算法交易主導歐洲電力市場，部分企業獲得高額利潤.23 插插 圖圖 目目 錄錄 圖 1：我國電價改革歷程時序圖.2 圖 2：近期省間及省內市場交易品種.3 圖 3：全國市場化交易電量及占比.3 圖 4：2023 年全國市場化電量結構.3 圖 5：省間交易與省內交易銜接模式.4 圖 6：上網電價的合理構成.6 圖 7：全國新能源新增裝機（萬千瓦）及占比.7 圖 8：全國新能源累計裝機（萬千瓦）及占比.7 圖 9：風電利用小時數及棄風率.7 圖 10：光伏利用小時數及棄光率.7 圖 11：2022-2023 山東負荷曲線對比.8 圖 12：202

4、2-2023 甘肅負荷曲線對比.8 圖 13：全國平均氣溫距平分布圖.8 圖 14：全國降水量距平百分率分布圖.8 圖 15：2022 年全國省間交易電量（億千瓦時）.8 圖 16：2022 年 8 月山西省內與省間現貨市場出清價格（元/MWh）.8 圖 17：全國市場化交易電量及占比.12 圖 18：新能源市場化電量占比.13 圖 19：中國數字經濟占 GDP 比重預計 2035 年可達 71.60%.14 圖 20：數字經濟分類占比（信通院數據口徑）.14 圖 21：中國數字產業化和產業數字化規模預測.15 圖 22：“東數西算”全國布局圖.15 圖 23：中國可再生能源和數字經濟占比.1

5、5 圖 24：數字科技生態圈.18 圖 25：系統友好型新能源電站示意圖.18 圖 26：2023 年山西電力現貨各月分時均價曲線（元/MWh）.19 圖 27：2023 年山東電力現貨各月分時均價曲線（元/MWh）.19 圖 28：2023 年 2 月山西 5 風電場標準誤差與預測偏差度電損益關系.19 圖 29：新能源功率預測分類.20 圖 30：基于 AI 的新能源功率預測技術框架.22 圖 31：AI 技術通過模型輸入、模型構建和參數優化應用于新能源功率預測領域.23 圖 32：電力企業全價值鏈分析決策架構.24 圖 33：Epex Spot SE 交易所自動化交易占比.24 圖 34

6、：2015-2021 年 Epex Spot SE 交易所日內交易量（TWh）.25 圖 35：2023 年 Epex Spot SE 交易所日內交易量.25 表表 格格 目目 錄錄 表 1：中美歐電力市場對比.4 表 2：部分省份中長期交易規則.5 表 3：各省電力市場建設進度規劃.5 表 4：我國電力市場建設目標.9 表 5：電力現貨市場建設相關政策.9 表 6：第一批電力現貨試點建設概況.10 表 7：第二批電力現貨試點建設概況.10 表 8：非試點區電力現貨試點建設概況.11 表 9：電力現貨市場基本規則（試行）市場銜接機制.12 表 10：全球主要電力期貨交易所.13 表 11：中國

7、數據中心用電量占比預測（用電量單位萬億 kWh）.16 表 12：全球數據中心用電量占比預測（用電量單位萬億 kWh）.16 表 13：數據中心-電力系統需求模型.17 表 14：2022 年山西、山東新能源短期功率預測偏差損益.19 表 15：2023 年現貨價格及風光價格年度均價（元/MWh）.20 表 16：功率預測影響因素.21 表 17：物理模型與 AI 模型對比.21 一、一、電改持續深化，電力商品價值多維化電改持續深化，電力商品價值多維化（一）電力市場歷程及現狀：市場全形態運營，市場電比例超過 60%回顧我國電價改革歷程，從計劃走向市場?；仡櫸覈妰r改革歷程，從計劃走向市場。改革

8、開放以來，我國電力行業經歷了深刻變革，電力市場化建設持續推進，資源配置效率持續提升，推動了我國經濟社會發展的全面進步。中發9 號文開啟新一輪電改，確定了“三放開、一獨立、三強化”的改革基本路徑以及“放開兩頭、管住中間”的體制框架。有序放開發用電價格，市場形成價格比例快速提升。推動上網、銷售環節政府定價快速向市場定價轉變，促進了電力資源優化配置。圖圖1 1：我國電價改革歷程時序圖我國電價改革歷程時序圖 資料來源：中國電力新聞網，中國銀河證券研究院“中發“中發 9 號文”開啟第三輪電改，電力市場化探索取得積極成效。號文”開啟第三輪電改，電力市場化探索取得積極成效。根據中電聯 2023 年經濟形勢與

9、電力發展分析預測會，目前已形成覆蓋省間省內、覆蓋多時間尺度和多交易品種的全市場結構體系，有效承接發用電計劃放開，有力促進能源資源大范圍優化配置。2022 年是我國電力市場全形態運營的第一年，也是我國電力市場建設歷程中具有標志性意義的一年。隨著新型電力系統建設不斷推進，以及電力市場化改革逐步邁入“深水區”、“無人區”，電力市場建設面臨供需形勢變化拐點和新能源消納與發展形勢拐點。圖2：近期省間及省內市場交易品種近期省間及省內市場交易品種 資料來源：中國電力中國電力市場建設路徑及市場運行關鍵問題馬莉，中國銀河證券研究院 市場交易規模持續擴大，市場電比例超過市場交易規模持續擴大，市場電比例超過 60%

10、。根據中電聯2023 年 1-12 月份全國電力市場交易簡況，2023 年全國各電力交易中心累計組織完成市場交易電量 56679.4 億千瓦時，同比增長7.9%，占全社會用電量比重為61.4%，同比提高0.61個百分點。省內交易電量合計為45090.1億千瓦時，其中電力直接交易 42995.3 億千瓦時（含綠電交易 537.7 億千瓦時、電網代理購電8794.7 億千瓦時）、發電權交易 1964.2 億千瓦時、其他交易 130.5 億千瓦時。省間交易電量合計為 11589.4億千瓦時，其中省間電力直接交易 1293.6 億千瓦時、省間外送交易 10159.7 億千瓦時、發電權交易 136.1

11、億千瓦時。圖圖3 3：全國市場化全國市場化交易電量及占比交易電量及占比 圖圖4 4：20232023 年全國市場化電量結構年全國市場化電量結構 資料來源：中電聯，中國銀河證券研究院 資料來源：中電聯，中國銀河證券研究院（二）電力市場展望：電量交易精細化，電力價值多維化 資源稟賦決定我國應形成“構建大電網、融入大市場”的發展格局。資源稟賦決定我國應形成“構建大電網、融入大市場”的發展格局。電力市場的發展有其路徑依賴，歷史和現實條件、物理和社會環境決定其發展路徑不唯一，需要積極探索建設具有中國特色的電力市場體系。我國能源資源與生產力逆向分布，80%以上的煤炭、水能、風能和太陽能資源分布在西部和北部

12、地區，70%以上的電力消費集中在東中部地區，能源基地距離負荷中心 1000-4000公里。隨著中東部負荷和“三北”地區新能源裝機規模持續增長，電力電量平衡及清潔能源消納僅依賴本省、本區域已難以為繼，電力電量平衡已由“分省分區”平衡全面向“全網統一平衡”轉變，客觀上要求構建大電網、大市場，實現大范圍優化配置。截至 2023 年 6 月底，我國“西電東送”輸電能力已超過 3 億千瓦，其中跨省跨區直流通道度夏期間最大輸電能力可達 1.8億千瓦。表表1 1：中美歐電力市場對比中美歐電力市場對比 美國市場美國市場 歐洲市場歐洲市場 中國市場中國市場 資源分布 資源與負荷分布相對較為均衡和分散 各國能源結

13、構互補，負荷分布相對較分散 能源資源與用電負荷呈逆向分布，且距離較遠 電源結構 氣電等靈活調節電源比例較高，煤電比例較低 各類型電源較為均衡 煤電機組占比超過 40%，水電、氣電等靈活調節資源占比較低，但新能源規模大且集中 電網體制 所有權較為分散 各國之間所有權較為分散 電網所有權集中，統一規劃、統一建設、統一管理 電網結構 各區域電網相對獨立，相互間電網聯絡規模有限 各國電網相對獨立，部分區域內聯系較緊，形成5 個同步電網區域 全網資源配置的電網結構基本建成，但尚處于初期；省級電網通過省間輸電通道普遍聯系 調度與交易 各 ISO 負責各自區域電網的調度管理與市場交易 各國調度+歐洲電網聯合

14、運營及協調中心。主要交易中心也加強合作，共同運營歐洲統一市場 統一調度、分級管理：國調（分調）負責省間輸電通道調度+各省調負責省內電網調度 兩級交易：國家級交易中心+省級交易中心 市場模式 金融交易+日前、實時市場 雙邊和約+日前、日內場內交易+平衡機制 計劃逐步放開市場化的中長期交易+現貨交易 市場結構 市場逐步擴大融合 通過市場耦合形成歐洲統一電力市場 統一市場、兩級運作 未來逐步融合，在全國范圍內統一進行優化配置，分控制區保障平衡 資料來源：北京電力交易中心，中國銀河證券研究院 1.1.電量：省間優先級高于省內，中長期與現貨銜接電量：省間優先級高于省內，中長期與現貨銜接 構建“統一市場、

15、兩級運作”電力市場框架，省間交易先于省內執行。構建“統一市場、兩級運作”電力市場框架，省間交易先于省內執行。電力市場分為省間市場和省內市場，其中省間市場定位于落實國家能源戰略，促進清潔能源消納和能源資源大范圍優化配置，建立資源配置型市場；省內市場定位于優化省內資源配置，確保電力供需平衡和電網安全穩定運行，建立電力平衡型市場。因此，需要在滿足大范圍資源優化配置的前提下，保證省內電力基本平衡，“兩級運作”意味著省間交易優先級高于省內。中長期交易方面，省間中長期交易物理執行，省間交易結果作為省內交易的邊界；現貨交易方面，首先在省內形成預平衡，再開展省間日前現貨。當送端有富裕能力、通道有剩余空間、受端

16、有購電需求時，組織送受端市場主體自主報量報價，實現電力市場化余缺互濟和清潔能源大范圍消納。圖5：省間交易與省內交易銜接模式省間交易與省內交易銜接模式 資料來源：電力系統自動化，中國銀河證券研究院 發揮高比例中長期穩價作用，加強與現貨市場銜接。發揮高比例中長期穩價作用，加強與現貨市場銜接。關于加快建設全國統一電力市場體系 的指導意見提出發揮中長期市場在平衡長期供需、穩定市場預期的基礎作用，完善中長期合同市場化調整機制，縮短交易周期，提升交易頻次，豐富交易品種。目前各省中長期交易比例在 80-90%左右，通過中長期交易減少電價風險。從中長期與現貨市場銜接上看，多數省份已就市場風險管理、結算方式、曲

17、線和時序銜接等方面提出了標準化解決方案。后續預計將進一步提高中長期市場交易頻次（由 D-N 縮短到 D-2）、優化中長期曲線形成方式、細化中長期交易時段（與現貨市場全天 96時段緊密銜接）。表表2 2：部分省份中長期交易規則部分省份中長期交易規則 省份省份/地區地區 中長期最短交易尺度中長期最短交易尺度 中長期曲線分解方式中長期曲線分解方式 中長期簽約時段劃分中長期簽約時段劃分 山西省 D-2 合同疊加值 按小時劃分為 24 段 甘肅省 D-2 合同疊加值 省內交易分為 10 個電量時段 江蘇省 D-2 企業自行申報 原來是分 5 個時段，以后準備按 24 點 江西省 D-3 企業自行申報 年

18、度、月度 4 時段申報，D-3 日 24 時段 遼寧省 D-2 中長期曲線分解由雙方協商、典型曲線、分時段交易多種方式，總曲線是各類合同疊加 24 段 蒙西 D-5 自行申報與合同疊加結合 7 段 四川省 D-2 自行申報 6 段 廣東省 D-3 中長期曲線分解分典型曲線、自定義曲線?？偳€由各類合同疊加 24 段 云南省 D-1 中長期曲線分解分典型曲線、自定義曲線 48 段 資料來源：各省電力交易中心，中國銀河證券研究院 各省現貨市場建設進度明確。各省現貨市場建設進度明確?，F貨交易有利于反映市場供需變化、發揮市場在電力資源配置中的決定性作用、提升電力系統調節能力、促進可再生能源消納，促進電

19、力系統轉型。10月 12日，國家發改委、國家能源局發布關于進一步加快電力現貨市場建設工作的通知（發改辦體改2023813 號）。本次通知明確了各省電力現貨推進節點，其中連續運行一年以上省份，可按程序轉入正式運行；通知擴大了市場參與主體，按照 2030 年新能源全面參與市場交易的時間節點，推動分布式、儲能、虛擬電廠等參與現貨市場。本次文件與此前 9 月印發的國標文件電力現貨市場基本規則（試行）主旨一致，即按“基本共識+因地制宜”的原則，推動各地現貨開展，各市場銜接，加快構建全國統一電力市場體系。表表3 3：各省電力市場建設進度規劃各省電力市場建設進度規劃 省份省份/地區地區 結算時間安排結算時間

20、安排 連續運行一年以上省份 按程序轉入正式運行 福建、遼寧、江蘇、安徽、河南、湖北、河北南網、江西、陜西 2023 年底前開展長周期結算試運行 浙江 2024 年 6 月前啟動現貨市場結算試運行 四川 探索適應高比例水電的豐枯水季相銜接市場模式和市場機制 南方區域（廣東、廣西、云南、貴州、海南）2023 年底前啟動結算試運行 京津冀 2024 年 6 月前啟動模擬試運行 其他地區（除西藏外）2023 年底前具備結算試運行條件 資料來源：國家發改委，中國銀河證券研究院 2 2.電價：電價：價值多維化，調節性價值和綠色環境價值占比上升價值多維化，調節性價值和綠色環境價值占比上升 電力商品價值多維化

21、，傳統能源調節性價值和新能源綠色環境價值占比上升。電力商品價值多維化，傳統能源調節性價值和新能源綠色環境價值占比上升。在新型電力系統下，隨著新能源逐步成為裝機、電量主體，電力商品的價值較以往出現細分，由以電能量價值為主，逐步向電能量價值、調節性價值（可靠性價值和靈活性價值）以及綠色環境價值等多維價值體系轉變。其中電能量價值通過電能量市場體現，反映電能量的生產成本。隨著新能源占比提升，生產成本出現下降，電能量價值在總價值的比例降低；可靠性價值通過容量市場體現，反映系統容量充裕度和調節充裕度，引導各類電源協調發展；靈活性價值通過輔助服務市場體現，反映系統靈活調節能力，保障電網安全穩定運行；綠色環境

22、價值通過綠電市場體現，以市場機制實現綠色價值的外部屬性內部化，推動能源電力低碳轉型。圖6：上網電價的合理構成上網電價的合理構成 資料來源：北京電力交易中心，中國銀河證券研究院 二二、電電改提速，電力現貨覆蓋范圍持續擴大改提速，電力現貨覆蓋范圍持續擴大（一）電力現貨發展歷程及現狀 1 1.發展電力現貨的意義發展電力現貨的意義：促進消納、引導需求、增強保供能力：促進消納、引導需求、增強保供能力 “雙碳”目標推動能源轉型，“雙碳”目標推動能源轉型，新能源新能源電力結構占比提升電力結構占比提升。2023年新能源新增裝機總共293GW，同比+134%，占同期新增裝機的 82%；截至 2023 年，新能源

23、累計裝機達到 1051GW，占同期累計裝機的 36%。我們預計 2025年新能源合計裝機量將超過 15億千瓦（1500GW），較目前仍有 400-500GW 左右的增量。在新能源高速增長背景下，棄風、棄光率面臨較大壓力。電力現貨電力現貨促進可再生能源消納。促進可再生能源消納?，F實中，在新能源發電量大幅增加、火電供應充足的情況下，電力現貨市場的電價將大幅下降，從而產生兩方面的效應：一是引導火電企業降低出力，電力現貨市場的低價格激勵火電機組降低發電負荷，以便更多地容納新能源發電；二是刺激電力用戶增加用電需求，從而提高了用戶電力消耗，有助于新能源的消納。圖圖7 7：全國新能源新增裝機（萬千瓦）及占比

24、全國新能源新增裝機（萬千瓦）及占比 圖圖8 8：全國新能源累計裝機（萬千瓦）及占比全國新能源累計裝機（萬千瓦）及占比 資料來源：國家能源局，中國銀河證券研究院 資料來源：國家能源局，中國銀河證券研究院 圖圖9 9：風電利用小時數及棄風率風電利用小時數及棄風率 圖圖1010：光伏利用小時數及光伏利用小時數及棄光棄光率率 資料來源：全國新能源消納監測預警中心，中國銀河證券研究院 資料來源：全國新能源消納監測預警中心，中國銀河證券研究院 電力現貨電力現貨引導用戶引導用戶用能用能需求需求。通過電力市場的分時信號引導用戶改變用能習慣，由過去的“按需用電”轉變為“按價用電”，初步實現傳統調峰模式向荷網源儲

25、協同互動方式的轉變，有效提升電力系統的穩定性和靈活性。以山東、甘肅為例，午間光伏大發時，用戶側享受低谷電價。2022-2023 年，山東、甘肅低谷時段對應負荷比例提升。圖圖1111：2 2022022-20232023 山東負荷曲線對比山東負荷曲線對比 圖圖1212：2 2022022-20232023 甘肅負荷曲線對比甘肅負荷曲線對比 資料來源：蘭木達電力現貨，中國銀河證券研究院 資料來源：蘭木達電力現貨，中國銀河證券研究院 電力現貨提升電力保供能力電力現貨提升電力保供能力。以 2022 年夏季為例，由于持續罕見高溫天氣疊加來水嚴重偏枯，全國電力供需緊張，8 月四川開啟緊急限電。供需緊張推動

26、省內與省間現貨價格雙雙維持高位，以山西省為例，2022 年 8 月，省內有 9 天全時段上限價 1500 元/MWh，為山西電力市場開啟以來首次；省間月度均價近 3000 元/MWh。山西省發揮能源資源大省優勢，創造條件給全國 22 個省份提供電力支援，有效緩解了華東、華中、西南區域的電力供應緊張形勢，切實保障了多省市的高峰電力供應。圖圖1313：全國平均氣溫距平分布圖全國平均氣溫距平分布圖 圖圖1414：全國降水量距平百分率分布圖全國降水量距平百分率分布圖 資料來源：國家氣候中心，中國銀河證券研究院 資料來源：國家氣候中心，中國銀河證券研究院 圖圖1515：2 2022022 年全國省間交易

27、電量（億千瓦時）年全國省間交易電量（億千瓦時）圖圖1616：2 202022 2 年年 8 8 月山西省內與省間現貨市場月山西省內與省間現貨市場出清價格出清價格（元（元/MWMWh h）資料來源：中電聯，中國銀河證券研究院 資料來源：北極星電力網，中國銀河證券研究院 userid:93117,docid:157246,date:2024-03-26, 2 2.電力現貨電力現貨政策回顧政策回顧：覆蓋范圍持續擴大，各省建設時間點明確：覆蓋范圍持續擴大，各省建設時間點明確 第二次電改明確提出建立中長期與現貨并舉的電力市場。第二次電改明確提出建立中長期與現貨并舉的電力市場。2015 年電改 9 號文配

28、套文件關于推進電力市場建設的實施意見將電力市場劃分為“中長期市場”和“現貨市場”，明確提出“具備條件的地區逐步建立以中長期交易為主、現貨交易為補充的市場化電力電量平衡機制；逐步建立以中長期交易規避風險，以現貨市場發現價格，交易品種齊全、功能完善的電力市場?！睆膰怆娏κ袌鼋ㄔO現狀來看，電力市場中普遍存在中長期穩定市場和短期的動態交易市場，這種市場結構充分體現了風險與利益兩種市場元素之間的相互關系。由于我國目前還處于市場化改革初期，因此以長期穩定交易為主能夠很好地規避短期市場帶來的風險，而短期市場則是長期市場的良好補充。表表4 4：我國電力市場建設目標我國電力市場建設目標 分類分類 作用作用 電

29、力市場構成電力市場構成 中長期市場 開展多年、年、季、月、周等日以上電能量交易和可中斷負荷、調壓等輔助服務交易?，F貨市場 日前、日內、實時電能量交易和備用、調頻等輔助服務交易。條件成熟時，探索開展容量市場、電力期貨和衍生品等交易。市場模式分類市場模式分類 分散式 以中長期實物合同為基礎，發用雙方在日前階段自行確定日發用電曲線，偏差電量通過日前、實時平衡交易進行調節的電力市場模式。集中式 中長期差價合同管理市場風險，配合現貨交易采用全電量集中競價的電力市場模式。電力市場體系電力市場體系 區域電力市場 包括在全國較大范圍內和一定范圍內資源優化配置的電力市場兩類。其中，在全國較大范圍內資源優化配置的

30、功能主要通過北京電力交易中心（依托國家電網公司組建）、廣州電力交易中心（依托南方電網公司組建）實現，負責落實國家計劃、地方政府協議，促進市場化跨省跨區交易；一定范圍內資源優化配置的功能主要通過中長期交易、現貨交易，在相應區域電力市場實現。?。▍^、市）電力市場 開展?。▍^、市）內中長期交易、現貨交易。資料來源：國家發改委，中國銀河證券研究院 電改提速，電力現貨覆蓋范圍持續擴大。電改提速，電力現貨覆蓋范圍持續擴大。2017 年、2021 年，國家發改委、國家能源局分兩批次選取了 14 個地區作為電力現貨市場試點，基本覆蓋全國一半地區?，F貨試點地區開展了各具特色的實踐探索。試運行周期不斷拉長，經營主

31、體逐步多元，市場價格優化發用電行為的引導作用不斷顯現。2023年 10月，國家發改委、國家能源局發布關于進一步加快電力現貨市場建設工作的通知，力促電力現貨市場盡快在全國范圍內全覆蓋，并明確各省電力現貨市場建設時間點，電力現貨市場改革明顯加速。表表5 5：電力現貨市場建設相關政策電力現貨市場建設相關政策 時間時間 政策名稱政策名稱 主要內容主要內容 2017.8 關于開展電力現貨市場建設試點工作的通知 發改辦能源20171453 號 選擇南方（以廣東起步）、蒙西、浙江、山西、山東、福建、四川、甘肅選擇南方（以廣東起步）、蒙西、浙江、山西、山東、福建、四川、甘肅 8 8 個地區作為第一批試點。個地

32、區作為第一批試點。2018 年底前啟動電力現貨市場試運行。2021.4 關于進一步做好電力現貨市場試點工作的通知 發改辦體改2021339 號 選擇上海、江蘇、安徽、遼寧、河南、湖北選擇上海、江蘇、安徽、遼寧、河南、湖北 6 6 省市為第二批電力現貨試點。省市為第二批電力現貨試點。第一批現貨試點地區盡快明確 2021 年開展結算試運行計劃，給予市場穩定預期。2023.11 關于進一步加快電力現貨市場建設工作的通知 發改辦體改2023813 號 推動連續運行一年以上的現貨市場轉入正式運行；擴大現貨市場建設范圍，明確各省現貨市場建設時擴大現貨市場建設范圍，明確各省現貨市場建設時間點間點；加快放開各

33、類電源參與電力現貨市場，2030 年新能源全面參與市場交易；做好現貨與中長期、輔助服務市場銜接等。資料來源：國家發改委，中國銀河證券研究院 首個電力現貨市場基本規則出臺首個電力現貨市場基本規則出臺，指導規范電力現貨市場建設，構建全國統一電力市場體系。指導規范電力現貨市場建設，構建全國統一電力市場體系。2023 年 9 月，國家發改委、國家能源局發布電力現貨市場基本規則（試行），這是首部國家層面指導現貨市場設計以及運行的規則，對深化電力體制改革、推動電力市場化進程意義重大。此次基本規則一方面對已實現電力現貨市場連續運行的地區進一步規范引導，實現健康持續發展；另一方面為尚未開展電力現貨市場運行的地

34、區開展電力現貨市場建設探索提供可借鑒的經驗，降低試錯成本，推動全國范圍內電力現貨市場積極穩妥有序發展。3 3.電力現貨試點現狀電力現貨試點現狀：全國范圍鋪開，：全國范圍鋪開，山西、廣東山西、廣東已已正式運行正式運行 第一批電力現貨試點區第一批電力現貨試點區：山西、廣東轉入正式運行：山西、廣東轉入正式運行。2023 年，首批 8 個試點地區，山西和廣東分別于 2023 年 12 月 22 日和 12 月 28 日轉入正式運行；蒙西、山東、甘肅繼續開展連續不間斷結算試運行；福建推動第二階段電力現貨市場建設，全年第一階段現貨市場長周期試運行；四川 結合實際探索豐枯季相銜接的市場模式，開展枯水期火電長

35、周期結算試運行工作；浙江推動開展2 次調電試運行。表表6 6：第一批電力現貨試點建設概況第一批電力現貨試點建設概況 市場進展市場進展 運行時間運行時間 電源側參與范圍電源側參與范圍 新能源參與方式新能源參與方式 用戶參與方式用戶參與方式 現貨價格限值（元現貨價格限值（元/MWMWh h）南方（以廣東南方（以廣東為起步）為起步）由連續結算試運行轉入正式運行 2023.12.28 起 省內煤電、氣電、核電、風電、光伏 報量報價 報量不報價 申報下限0，上限燃煤成本每周動態調整；出清下限 0，上限 1500 蒙西蒙西 連續結算試運行 全年 煤電、新能源 報量報價，公平競爭 不報量不報價 申報下限 0

36、，上限 1500；出清下限未設置，上限 5180 浙江浙江 調電試運行 分 2 次共 6 天 全省統調煤電 暫不參與 不報量不報價 申報下限-200，上限 800；出清下限-200，上限 1200 山西山西 由連續結算試運行轉入正式運行 2023.12.22 起 省內公用火電、新能源、獨立儲能、抽水蓄能、虛擬電廠 報量不報價，優先出清 報量不報價 申報下限 0，上限 1500；出清下限0，上限 1500 山東山東 連續結算試運行 全年 火電、集中式風電、集中式光伏、核電、獨立儲能 報量報價 報量不報價 申報下限-80，上限 1300；出清下限-100，上限 1500 福建福建 結算試運行 第一

37、階段全年，第二階段 15 天 省內統調常規純凝火電 不報量不報價，優先出清 不報量不報價 申報下限 0，上限 1000；出清下限0，上限 1000 四川四川 結算試運行 8 個月枯水期 火電、新能源 報量報價，公平競爭 報量報價 申報下限 377，上限 625.87；出清下限 377，上限 626 甘肅甘肅 連續結算試運行 全年 公網火電、市場化水電、存量新能源、平價新能源 報量報價 報量報價 申報下限 40，上限 650；出清下限40，上限 650 資料來源：北極星電力網，中國銀河證券研究院 第二批電力現貨試點區第二批電力現貨試點區：整體進入長時間結算試運行整體進入長時間結算試運行。第二批

38、6 個試點地區，江蘇、安徽、遼寧、湖北、河南這 5 個地區全年共完成 9 次結算試運行，運行時間合計 230 天。表表7 7：第第二二批電力現貨試點建設概況批電力現貨試點建設概況 市場進展市場進展 運行時間運行時間 電源側參與范圍電源側參與范圍 新能源參與方式新能源參與方式 用戶參與方式用戶參與方式 現貨價格限值（元現貨價格限值（元/MWh/MWh）上海上海 調電試運行 分 2 次共 16 天 統調共用常規燃煤機組及 5 家燃機電廠 暫不參與 不報量不報價 申報下限 0，上限 1500；出清下限0，上限 1800 江蘇江蘇 結算試運行 1 個月 單機 10 萬千瓦以上統調公用燃煤機組、核電機組

39、 暫不參與 不報量不報價 申報下限 0，上限 1500；出清下限未設置，上限 5180 安徽安徽 結算試運行 分 4 次共 47 天 省調公用煤電機組（10 萬千瓦及以上），2022 年及以后省調平價新能源場站、獨立儲能電站 報量不報價，優先出清 報量報價以及報量不報價 申報下限 0，上限 800；出清下限0，上限 800 遼寧遼寧 結算試運行 分 2 次共 33 天 省內公用火電、集中式新能源、核電 報量不報價，優先出清 報量不報價 申報下限 0，上限 1500；出清下限0，上限 1500 河南河南 結算試運行 1 個月 集中式新能源、參與中長期交易的燃煤發電企業 報量不報價，優先出清 報量

40、不報價 申報下限 50，上限 1200；出清下限50，上限 1200 湖北湖北 結算試運行 3 個月 統調共用燃煤機組、110千伏以上新能源場站 報量報價，公平競爭 不報量不報價 申報下限 0，上限 1000；出清下限0，上限 1200 資料來源：北極星電力網，中國銀河證券研究院 非試點地區非試點地區：全部進入試運行階段全部進入試運行階段。非試點地區方面，2023年 6月 20日，江西率先完成全國首個非試點地區電力現貨市場結算試運行，寧夏、河北南網、陜西和重慶于 2023 年下半年陸續啟動結算試運行，青海和新疆首次開展模擬試運行和調電試運行，吉林首次開展模擬試運行。表表8 8：非試點區電力現貨

41、試點建設概況非試點區電力現貨試點建設概況 市場進展市場進展 運行時間運行時間 電源側參與范圍電源側參與范圍 新能源參與方式新能源參與方式 用戶參與方式用戶參與方式 現貨價格限值（元現貨價格限值（元/MWMWh h）河北南部河北南部 結算試運行 分 2 次共 13 天 省內燃煤火電、集中式新能源 報量報價 報量不報價 申報下限 0，上限 1200；出清下限0，上限 1200 吉林吉林 模擬試運行 20 天 省調真調燃煤機組、集中式新能源場站 報量報價 報量不報價 申報下限 0，上限 1200；出清下限0，上限 1500 黑龍江黑龍江 調電試運行 1 天 報量報價，公平競爭 報量不報價 江西江西

42、結算試運行 7 天 省內公用燃煤火電、統調新能源 報量不報價，優先出清 報量不報價 申報下限 0，上限 1500；出清下限0，上限 1500 湖南湖南 結算試運行 3 天 大型公用燃煤機組、110千伏及以上電壓等級并網的風電及光伏電站 報量報價 報量不報價 申報下限 0，上限 900；出清下限0，上限 900 廣西廣西 結算試運行 1 天 火電、氣電、風電、光伏、水電 報量不報價，優先出清 報量不報價 申報下限 0，上限 750；出清下限0，上限 800 云南云南 結算試運行 1 天 所有進入中長期市場的電源 報量不報價，優先出清 報量不報價 申報下限 0，上限 740；出清下限0，上限 80

43、0 陜西陜西 結算試運行 7 天 省內統調火電、新能源 報量報價 報量不報價 申報下限 0，上限 750；出清下限0，上限 750 青海青海 調電試運行 1 天 燃煤、新能源 報量報價 報量不報價 申報下限 0，上限 1000；出清下限0，上限 1000 寧夏寧夏 結算試運行 3 天 公用燃煤發電企業、新能源場站 報量報價 不報量不報價 申報下限 40，上限 1000；出清下限40，上限 1000 新疆新疆 調電試運行 分 2 次共 2 天 火電、新能源 報量報價 報量不報價 申報下限 40，上限 650；出清下限40，上限 750 資料來源：北極星電力網，中國銀河證券研究院 區域現貨市場：南

44、方區域電力現貨市場完成首次全域結算。區域現貨市場：南方區域電力現貨市場完成首次全域結算。2023 年 12 月 15 日，在南方區域電力市場交易平臺上，來自廣東、廣西、云南、貴州、海南五省區超過 16 萬家發電廠、售電企業和電力用戶達成了約 2000 萬千瓦時的電力現貨交易，標志著我國全域電力現貨交易首次實現了從模擬運行到實時結算的轉變，為構建全國統一電力市場體系邁出關鍵一步。省間現貨市場方面省間現貨市場方面：2023 年完成整年連續結算試運行。年完成整年連續結算試運行。省間電力現貨市場覆蓋范圍為國家電網和內蒙古電力公司經營區，買方均為電網公司代理購電，售電公司和用戶尚未參與，在一定程度上解決

45、了局部電力過剩、電力消納困難等問題。（二）電力現貨市場展望 1 1.交易規模不斷擴大交易規模不斷擴大，2 2030030 年現貨電量超過年現貨電量超過 1 1 萬億千瓦時萬億千瓦時 電力現貨市場規模擴大，電力現貨市場規模擴大，2030 年現貨交易電量年現貨交易電量有望超過有望超過 1 萬億千瓦時。萬億千瓦時。近年來，我國電力市場改革持續深入推進，市場交易規模持續擴大，市場主體日益豐富，電力市場建設取得階段性成效。2023 年全國各電力交易中心累計組織完成市場交易電量 56679.4 億千瓦時，同比增長 7.9%，占全社會用電量比重為 61.4%；我們預計全社會用電量及市場電比例將持續提升，20

46、25、2030 年全社會用電量達到 10 萬億千瓦時、13 萬億千瓦時，市場電比例 65%、100%，對應市場交易電量6.5萬億千瓦時、13萬億千瓦時。市場電規模擴大將輻射到電力現貨市場，目前現貨交易規則允許全年電量 10%通過現貨交易來實現，2025、2030 年對應現貨電量有望達到 6500 億千瓦時、1.3 萬億千瓦時。圖17：全國市場化全國市場化交易電量及占比交易電量及占比 資料來源：中電聯，中國銀河證券研究院 2 2.市場機制銜接更為完善市場機制銜接更為完善，購建全國統一電力市場購建全國統一電力市場 電力現貨市場銜接機制不斷完善，加快購建全國統一電力市場體系。電力現貨市場銜接機制不斷

47、完善，加快購建全國統一電力市場體系。2023 年 9 月國家發改委、國家能源局電力現貨市場基本規則（試行）提出電力市場需要一體化推進，特別是加強電力現貨交易與相關交易和機制的統籌銜接等問題，在基本規則中設置了市場銜接機制章節，對現貨與中長期、輔助服務、代理購電、容量補償的銜接提出了各方達成共識的原則性要求。例如，中長期交易要約定分時電量、分時價格、結算參考點等關鍵要素，推動調頻、備用輔助服務與現貨市場聯合出清，探索建立市場化容量補償機制等。隨著電力市場間銜接機制完善，有助于加快構建全國統一電力市場體系，促進資源在更大范圍內優化配置。表表9 9：電力現貨市場基本規則（試行）電力現貨市場基本規則（

48、試行）市場銜接機制市場銜接機制 市場銜接機制市場銜接機制 主要內容主要內容 中長期與現貨市場銜接 確定中長期交易合同曲線或曲線形成方式，并約定分時電量、分時價格、結算參考點等關鍵要素；開展中長期分時段帶曲線交易，增加交易頻次，縮短交易周期。代理購電與現貨市場銜接 電網企業參與場內集中交易方式代理購電，形成分時合同；偏差電量應按照現貨市場價格結算。輔助服務市場與現貨市場銜接 現貨市場起步階段，調頻、備用輔助服務市場與現貨市場可單獨出清；輔助服務費用由發用電兩側按照公平合理原則共同分擔。容量補償機制與現貨市場銜接 做好市場限價、市場結算、發電成本調查等與容量補償機制的銜接。具備條件時，可探索建立容

49、量市場。資料來源：國家發改委，中國銀河證券研究院 3 3.2 2030030 年新能源全面參與電力現貨市場年新能源全面參與電力現貨市場 2023 年新能源市場電比例接近年新能源市場電比例接近 50%，預計，預計 2030 年全面參與年全面參與電力現貨市場電力現貨市場。近年來新能源逐步進入電力市場，2023 年市場化交易電量 6845 億千瓦時，占新能源總發電量的 47.3%。2023 年10 月國家發改委、國家能源局關于進一步加快電力現貨市場建設工作的通知提出加快放開各類電源參與電力現貨市場，按照 2030 年新能源全面參與市場交易的時間節點，現貨試點地區結合實際制定分步實施方案。我們預計隨著

50、各省電力現貨市場建設加速推進，2030 年新能源全面參與現貨交易，以時空價格信號全面反映新能源造成的電力時空供需不平衡，實現新能源在更大范圍內的優化配置和協同消納。圖18：新能源市場化電量占比新能源市場化電量占比 資料來源：中電聯，國家能源局，中國銀河證券研究院 4 4.電力期貨市場迎來發展機遇電力期貨市場迎來發展機遇 電力期貨市場作為一種高級的電力市場形態，具有價格發現和規避風險的市場功能，可以在引導電力市場投資、控制系統風險等方面提供幫助。20世紀 90年代，歐美發達國家對電力市場進行了市場化改革，推出電力現貨市場、實行競爭發電、輸配分離等舉措。而隨之而來的電力價格波動加劇問題又使各國又相

51、繼推出電力期貨合約。目前美國、歐洲、澳大利亞等許多國家和地區目前美國、歐洲、澳大利亞等許多國家和地區已引入電力期貨交易。已引入電力期貨交易。表表1010：全球主要電力期貨交易所全球主要電力期貨交易所 地區地區 交易所交易所 北美 NYMEX、ICE Futures U.S.、Nasdaq NFX、Nodal 歐洲 EEX、Nasdaq Commodities、ICE Futures Europe、Borsa Istanbul、Borsa Italiana 澳大利亞 ASX 24 新西蘭 New Zealand Futures Exchange 新加坡 SGX Asiaclear 資料來源：FI

52、A，中國銀河證券研究院 中發 9號文中已明確“待條件成熟時，探索開展電力期貨和電力場外衍生品交易，為發電企業、售電主體和用戶提供遠期價格基準和風險管理手段”?？梢钥吹?，在本輪改革推動之初，就已將在本輪改革推動之初，就已將電力期貨交易設計作為完善市場體系中重要的一環。電力期貨交易設計作為完善市場體系中重要的一環。目前我國是全球最大的電力生產和消費國，推出電力期貨有利于推進我國電力交易市場體系建設，促進現有電力行業的交易更加透明和規范，引導電力行業長期投資和提供中遠期電價信號，符合我國電力行業市場化改革發展的趨勢。三三、綠色電力綠色電力+綠色算力協同發展綠色算力協同發展，新市場孵化新業態，新市場孵

53、化新業態（一）數字經濟激發海量綠電需求，開辟新能源發展新時代 當前中國經濟處于增長動能切換、結構調整陣痛時期，三項突出矛盾亟待解決：1）房地產加速調整形成的增長缺口；2）服務業比重上升與生產效率提升過慢形成的“鮑莫爾病”；3）人口老齡化程度加深引發的一系列問題。解決以上問題，需要尋找到重新激發經濟增長的新引擎解決以上問題，需要尋找到重新激發經濟增長的新引擎新質生產力。新質生產力。2023 年 9 月習總書記首提新質生產力，2024 年 1 月中共中央政治局第十一次集體學習上習總書記再次明確“發展新質生產力是推動高質量發展的內在要求和重要著力點”，必須“推動新質生產力加快發展”。數字經濟引領新質

54、生產力，打造經濟新動能數字經濟引領新質生產力，打造經濟新動能。新質生產力是由技術革命性突破、生產要素創新性配置、產業深度轉型升級而催生的當代先進生產力，其核心要素為科技創新，而以人工智能、大模型、大數據等為代表的數字技術是當下乃至未來數年內最前沿、發展速度最快、影響范圍最廣的科技變革之一。銀河研究院于 2024 年 1 月 26 日發布數字經濟：引領新質生產力，打造經濟新動能深度研究報告，報告明確闡述了在快速發展的數字技術引領下，數字經濟將成為未來數字經濟將成為未來GDP 增長的主要驅動力增長的主要驅動力。2023 年中央經濟工作會議提出 2024 年重點工作任務的首位是“以科技創新引領現代化

55、產業體系建設”，其中數字經濟又排列首位，近 5 年重視程度逐年上升，強調“要大力推進新型工業化，發展數字經濟，加快推動人工智能發展”、“廣泛應用數智技術，加快傳統產業轉型升級”等。目前，我國數字經濟規模增速連續 11 年高于名義 GDP 增速，一旦人工智能等數字技術實現重大突破并快速滲透，數字經濟的增長速度將進一步加快。同時隨著數字技術加快對傳統行業賦能，整體全要素生產率也將進一步提升。數字經濟：引領新質生產力，打造經濟新動能提出，按照總量法測算，中國數字經濟占 GDP 比重到 2030 年/2035 年將分別達到 59.73%/71.60%，新動能實現反超。在數字技術與實體經濟深度融合下，產

56、業數字化規模將持續占主導地位。在數字技術與實體經濟深度融合下，產業數字化規模將持續占主導地位。圖圖1919：中國數字經濟占中國數字經濟占 GDPGDP 比重預計比重預計 20352035 年可達年可達 71.71.6060%圖圖2020：數字經濟分類占比（信通院數據口徑）數字經濟分類占比（信通院數據口徑）資料來源：信通院，中國銀河證券研究院 資料來源：信通院，中國銀河證券研究院 圖21：中國數字產業化和產業數字化規模預測中國數字產業化和產業數字化規模預測 資料來源：信通院，中國銀河證券研究院 數字經濟是典型的大國經濟數字經濟是典型的大國經濟，其三大基礎要素為數據、算力和算法。我國已在數據和算力

57、兩我國已在數據和算力兩個維度取得了明顯的優勢。個維度取得了明顯的優勢。首先，中國具有龐大的人口基數，互聯網滲透率也明顯領先世界。其次，得益于新型舉國體制下的統籌發展能力和強大生產力優勢，中國已具有較強的算力綜合供給能力：1）算力設施布局方面算力設施布局方面，我國深入實施“東數西算”工程，統籌利用政府力量及市場機制建設全國一體化算力網體系，跨地域、跨部門協同發展；2）算力關鍵技術研發方面算力關鍵技術研發方面，盡管近年美國技術封鎖不斷升級，但中國發揮新型舉國體制優勢，集中力量攻克核心技術“卡脖子”難題，統籌規劃重點布局，推動集成電路產業高質量發展；3）算力能源供應方面算力能源供應方面，算力具有高耗

58、能屬性，對能源供給能力有較高要求，同時考慮“雙碳”目標，可再生能源將成為數字經濟發展的基石。圖圖2222：“東數西算”全國布局圖“東數西算”全國布局圖 圖圖2323：中國可再生能源和數字經濟占比中國可再生能源和數字經濟占比 資料來源：澎湃新聞，中國銀河證券研究院 資料來源：wind，中國銀河證券研究院 數字經濟：引領新質生產力，打造經濟新動能提出數字經濟范式升級五大方向，其中之一“從高能耗到綠色低碳”“從高能耗到綠色低碳”與新能源、電力設備等行業密切相關，是研究數字技術與其他行業深度融合、戰略性新興產業數字化轉型等趨勢的重要抓手。數字經濟對于能源產業提出了更高的要求，一方面技術飛速發展催生了海

59、量的電力能源消耗，另一方面體現在整個電力能源系統的安全性、穩定性、可控性、信息化、智能化、互通互聯等。數字經濟依賴人工智能大模型計算、5G 高速通信等技術驅動，大型數據中心、5G 基站等新基建規模將迅速爆發，均以電力作為直接能源，未來電力需求將不可限量。根據 Nature 研究報告，由生成式人工智能驅動的搜索消耗的能源是傳統網絡搜索的四到五倍。OpenAI 創始人 Altman 于2024 年世界經濟論壇上亦表示，智能算力與能源將成為未來世界兩大基礎貨幣，而高耗能的人工高耗能的人工智能行業有可能引起一輪能源危機智能行業有可能引起一輪能源危機。02040608010012014016018020

60、17201820192020202120222023E2024E2025E2030E2035E數字產業化（萬億）產業數字化（萬億）0%5%10%15%20%25%30%35%40%45%20152016201720182019202020212022中國可再生能源產能占全球比重中國:數字經濟占GDP比重 因此我們認為數字經濟將有效撬動大規模的風數字經濟將有效撬動大規模的風/光光/儲能裝機需求以及電網等配套基礎設施的儲能裝機需求以及電網等配套基礎設施的發展，發展，有助于消化過剩產能。僅以數據中心為例，銀河研究院計算機組預測，2030 年中國數據中心用電量約 1.27 萬億 kWh，占據中國總用電

61、量的比重為 9.8%，全球數據中心用電量 2.71 萬億kWh，占據全球總用電量的比重為 8.0%；2035 年中國數據中心用電量約 2.9 萬億 kWh，占據中國總用電量的比重為 17.57%，全球數據中心用電量 6.19 萬億 kWh，占據全球總用電量的比重為15.8%。表表1111：中國數據中心用電量占比預測（用電量單位萬億中國數據中心用電量占比預測（用電量單位萬億 k kWWh h）2022 2023E 2024E 2025E 2026E 2027E 2028E 2029E 2030E 2031E 2032E 2033E 2034E 2035E 中國用電量 8.64 9.2 9.7 1

62、0.1 10.7 11.2 11.7 12.3 12.9 13.6 14.3 15.0 15.7 16.5 增速 6.48%5%5%5%5%5%5%5%5%5%5%5%5%數據中心用電量 0.27 0.34 0.42 0.51 0.61 0.74 0.88 1.06 1.27 1.52 1.83 2.20 2.52 2.90 增速 25%23%23%20%20%20%20%20%20%20%20%15%15%占總用電量比 3.13%3.67%4.30%5.03%5.75%6.58%7.51%8.59%9.81%11.22%12.82%14.65%16.05%17.57%資料來源：國際能源署，國

63、網能源研究院，中國銀河證券研究院 表表1212：全球數據中心用電量占比預測（全球數據中心用電量占比預測（用電量單位萬億用電量單位萬億 k kWWh h）2022 2023E 2024E 2025E 2026E 2027E 2028E 2029E 2030E 2031E 2032E 2033E 2034E 2035E 全球用電量 26.8 27.5 28.3 29.2 30.0 30.9 31.9 32.8 33.8 34.8 35.9 37.0 38.1 39.2 增速 2%2.60%3.00%3.00%3.00%3.00%3.00%3.00%3.00%3.00%3.00%3.00%3.00%

64、3.00%數據中心用電量 0.3 0.36 0.48 0.65 0.88 1.19 1.60 2.08 2.71 3.25 3.90 4.68 5.38 6.19 增速 19.15%35%35%35%35%35%30%30%20%20%20%15%15%占總用電量比 1.12%1.30%1.70%2.23%2.93%3.84%5.03%6.35%8.01%9.33%10.87%12.67%14.14%15.79%資料來源：國際能源署，國網能源研究院，中國銀河證券研究院 數字經濟加速電氣化，連鎖釋放海量電力需求數字經濟加速電氣化，連鎖釋放海量電力需求。電氣化進程可直觀理解為能源消費中電力所占比例

65、，數字經濟為其帶來巨大驅動力：1）推進數字產業化會加快數據中心、5G 基站等新基建投資，將直接提升終端用能中電力消費的占比；2）在產業數字化以及數字化治理中，數字技術（智能網聯、人工智能）將賦能工業制造、建筑、交通運輸等諸多產業，數字化/智能化將帶來生產效率及用電量的雙升；3）政府、居民生活用電也將隨著數字化/智能化推進而進一步提高。我們認為，數字經濟與電氣化高度契合，數字經濟的爆發將為電力需求帶來顯著增量。以數據中心這一基礎建設為例，我們測算了數字經濟爆發后，僅僅由于數據中心所產生的對于中國風光裝機、電網特高壓配套以及儲能裝機的帶動需求。原始輸入項數據中心基礎用電量數據，是基于銀河研究院于

66、2024 年 1 月 26 日發布數字經濟：引領新質生產力，打造經濟新動能深度研究報告中的測算模型。以 2024 年為新增裝機起始年份，經過一系列關鍵假設的數據推演，我們測算出每年僅靠數據中心即可貢獻可觀的新增裝機容量以及配套電網需求，光伏、鋰我們測算出每年僅靠數據中心即可貢獻可觀的新增裝機容量以及配套電網需求，光伏、鋰電等新能源制造過剩產能有望得到有效消化：電等新能源制造過剩產能有望得到有效消化：1）風光裝機方面）風光裝機方面，截至 2025 年、2030 年、2035 年，我們預計光伏累計新增裝機需求可達到 73GW、392GW、1078GW，風電累計新增裝機需求可達到 32GW、171G

67、W、469GW。2026-2030 年，僅為滿足數據中心耗電需求催生的光伏、風電年均新增裝機容量可達到 64GW、28GW，2031-2035 年光伏、風電年均新增裝機將升至 137GW、60GW；2）儲能方面，）儲能方面，風光裝機帶動配套儲能需求，截至 2025 年、2030 年、2035 年，我們預計儲能累計新增裝機需求可達到 20.9GWh、350.9GWh、1926.6GWh；3）電網基礎設施建設方面，）電網基礎設施建設方面，截至 2025 年、2030 年、2035 年，我們預計數字中心帶動的特高壓直流投資額分別為 1957 億元、8145 億元、16454 億元。表表1313：數據

68、中心數據中心-電力系統需求模型電力系統需求模型 單位單位 2024E 2025E 2026E 2027E 2028E 2029E 2030E 2031E 2032E 2033E 2034E 2035E 數據中心用電量 萬億千瓦時 0.42 0.51 0.61 0.74 0.88 1.06 1.27 1.52 1.83 2.20 2.52 2.90 光伏貢獻率 60.0%60.0%60.0%60.0%60.0%60.0%60.0%60.0%60.0%60.0%60.0%60.0%光伏發電量 萬億千瓦時 0.05 0.06 0.06 0.07 0.09 0.11 0.13 0.15 0.18 0.

69、22 0.20 0.23 光伏平均利用小時數 小時 1453 1453 1453 1453 1453 1453 1453 1453 1453 1453 1453 1453 光伏利用率 98.3%98.3%98.3%98.3%98.3%98.3%98.3%98.3%98.3%98.3%98.3%98.3%光伏新增裝機需求光伏新增裝機需求 GW 33 40 43 51 62 74 89 107 128 154 138 159 光伏累計新增裝機需求光伏累計新增裝機需求 GW 33 73 116 167 229 303 392 499 627 781 919 1078 風電貢獻率 40.0%40.0%

70、40.0%40.0%40.0%40.0%40.0%40.0%40.0%40.0%40.0%40.0%風電發電量 萬億千瓦時 0.03 0.04 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.10 0.12 0.15 0.13 0.15 風電平均利用小時數 小時 2259 2259 2259 2259 2259 2259 2259 2259 2259 2259 2259 2259 風電利用率 96.8%96.8%96.8%96.8%96.8%96.8%96.8%96.8%96.8%96.8%96.8%96.8%風電新增裝機需求風電新增裝機需求 GW 14 17 19 22 27 32 3

71、9 46 56 67 60 69 風電累計新增裝機需求風電累計新增裝機需求 GW 14 32 50 73 100 132 171 217 273 340 400 469 風光外送比例 75.0%75.0%60.0%60.0%60.0%60.0%60.0%50.0%50.0%50.0%50.0%50.0%風光外送容量 GW 35 43 37 44 53 64 77 77 92 110 99 114 單條特高壓直流輸送 GW 10 10 10 10 10 10 10 12 12 12 12 12 新增特高壓直流 條 3.5 4.3 3.7 4.4 5.3 6.4 7.7 6.4 7.7 9.2 8

72、.3 9.5 單條投資額 億 250 250 225 225 225 225 225 203 203 203 203 203 新增特高壓投資額新增特高壓投資額 億 878 1080 831 998 1197 1437 1724 1293 1552 1862 1676 1927 累計新增特高壓投資額累計新增特高壓投資額 億 878 1957 2789 3787 4984 6421 8145 9438 10989 12851 14527 16454 儲能配比 20.0%20.0%30.0%30.0%30.0%30.0%30.0%40.0%40.0%40.0%40.0%40.0%儲能時長 小時 4

73、4 6 6 6 6 6 8 8 8 8 8 儲能新增裝機需求儲能新增裝機需求 GWh 9.4 11.5 44.3 53.2 63.9 76.6 92.0 245.2 294.2 353.1 317.8 365.5 儲能累計新增裝機需求儲能累計新增裝機需求 GWh 9.4 20.9 65.2 118.4 182.3 258.9 350.9 596.1 890.3 1243.4 1561.2 1926.6 資料來源：國家能源局，中國銀河證券研究院（二）數字經濟賦能新型電力系統建設，助力能源體系升級變革 傳統電力體系靈活性不足、非智能、效率低下傳統電力體系靈活性不足、非智能、效率低下：1）供給依賴化

74、石燃料，且發電側往往是集中式管理，缺乏靈活性和適應性，難以快速響應需求的變化，也不利于可再生能源的整合利用；2）受限于老舊的技術和設備，尤其是在熱電聯產過程中大量熱能未被有效利用，發電效率低下；3）大規模發電中心遠離用能中心，提升了輸配過程中的能源損耗，同時提高了系統的維護成本和復雜性，單向輸電的模式也缺乏靈活性，無法有效應對供需波動；4）需求端信息孤立，缺乏有效的信息交流、反饋等機制，大部分用戶數據價值未充分挖掘，從而導致難以預測和響應消費者的實時需求、能源資源錯配等問題。數字技術深度賦數字技術深度賦能，助力能源體系升級變革能，助力能源體系升級變革。2016 年電力行業首提“云大物移”技術概

75、念，后隨著人工智能、區塊鏈、邊緣計算等數字技術的應用逐漸成熟，最終形成了以“云大物移智鏈邊”為代表的先進數字信息技術概念。新型電力系統發展藍皮書明確了“新型電力系統以數字信息技術為重要驅動”，要廣泛應用“云大物移智鏈邊”等先進數字信息技術在電力系統各環節廣泛應用，助力電力系統實現高度數字化、智慧化和網絡化，推動以電力為核心的能源體系實現多種能源的高效轉化和利用。圖圖2424：數字科技生態圈數字科技生態圈 資料來源：數字化轉型李福東，中國銀河證券研究院 智慧調控、智慧調控、功率預測提升新能源安全可靠替代能力功率預測提升新能源安全可靠替代能力。新型電力系統發展藍皮書提出打造“新能源+”模式，推進新

76、能源與調節性電源的多能互補，推廣電力源網荷儲一體化發展模式，強化新能源資源評估和功率預測技術研究，提高預測精度、延長預測周期，完善調度運行輔助決策功能，深化極端天氣下功率預測技術研究，加強源荷互動，提高需求側管理水平，實現源網荷儲協同運行。深度融合長時間尺度新能源資源評估和功率預測、智慧調控、新型儲能等技術應用，推動系統友好型“新能源+儲能”電站建設，優化調度運行方式，實現新能源與儲能協調運行，大幅提升發電效率和可靠出力水平。提升新能源主動支撐能力，逐步具備與常規電源相近的涉網性能。圖圖2525：系統友好型新能源電站示意圖系統友好型新能源電站示意圖 資料來源：國家能源局，中國銀河證券研究院（三

77、）數字經濟輔助新能源現貨交易，降低交易風險 1.1.新能源參與現貨新能源參與現貨面臨降價風險面臨降價風險 新能源出力新能源出力時段集中，時段集中，面臨高峰低價段、低峰高價段的風險面臨高峰低價段、低峰高價段的風險。由于新能源發電沒有邊際成本，因此現貨市場出清價格受新能源影響大。同一區域內，風電、光伏的發電出力時間集中，新能源 大發時段電力價格下降。而在無風無光，或少風少光造成的新能源出力受限時段，電力價格又在供需關系調節下上漲。以山西、山東為例，10-16 點光伏大發時段，現貨日均價集中在 100-300 元/MWh的低價；在 17-20點晚高峰時段，由于光伏、風電出力較低，市場供需緊張，因此現

78、貨日均價集中在 500元/MWh以上的高價。圖圖2626：2 2023023 年山西電力現貨各月分時均價曲線（元年山西電力現貨各月分時均價曲線（元/MWhMWh）圖圖2727：2 2023023 年山東電力現貨各月分時均價曲線（元年山東電力現貨各月分時均價曲線（元/MWhMWh）資料來源：蘭木達電力現貨，中國銀河證券研究院 資料來源：蘭木達電力現貨，中國銀河證券研究院 新能源新能源出力隨機性造成偏差考核風險。出力隨機性造成偏差考核風險。當前各地新能源出力預測偏差仍然較大，在現貨市場中需要為預測偏差引發的平衡成本付費，即出力超出部分往往低價賣出，出力不足的部分往往需要高價被替發。以山西、山東為例

79、，2022 年兩省全部新能源企業因短期功率預測偏差（忽略節點價格差異）產生的虧損：總虧損山西為 5.29 億元，山東為 19.88 億元，度電虧損在 0.01 元左右；預測偏差越大的場站在日前市場的虧損幅度越大。表表1414：2 2022022 年山西、山東新能源短期功率預測偏差損益年山西、山東新能源短期功率預測偏差損益 省份省份 類型類型 日前預測偏差度電損益（元日前預測偏差度電損益（元/MWhMWh）日前預測偏差損益（億元）日前預測偏差損益（億元）山西 光伏-4.54-0.70 風電-10.43-4.59 平均-8.92-5.29 山東 光伏-7.92-4.09 風電-9.73-15.79

80、 平均-9.29-19.88 資料來源：蘭木達電力現貨，中國銀河證券研究院 圖圖2828：20232023 年年 2 2 月山西月山西 5 5 風電場標準誤差與預測偏差度電損益關系風電場標準誤差與預測偏差度電損益關系 資料來源：蘭木達電力現貨，中國銀河證券研究院 受到出力時段集中、功率預測偏差等影響，新能源參與現貨面臨降價風險。受到出力時段集中、功率預測偏差等影響，新能源參與現貨面臨降價風險。以山西、山東、甘肅等較為成熟的電力試點省份為例，2023年光伏、風電年均上網電價在200-300元/MWh左右，較對應省份基準價下跌 30%左右。蒙西市場由于需求大幅增加，年現貨均價漲幅較大，風光搭便車價

81、格上漲。表表1515：2 2023023 年現貨價格及風光價格年度均價（元年現貨價格及風光價格年度均價（元/MWhMWh）省區省區 現貨價格現貨價格 光伏價格光伏價格 風電價格風電價格 基準價基準價 年均價年均價 較基準價較基準價 同比同比 年均價年均價 較基準價較基準價 同比同比 年均價年均價 較基準價較基準價 同比同比 廣東 443.10-9.90-21.28%453 山西 347.00 15.00-10.86%247.73247.73 -84.27-1.74%272.99272.99 -59.01-7.45%332332 山東 353.09-41.81-3.72%216.57216.57

82、 -178.33 5.85%287.83287.83 -107.07-8.88%394.9394.9 甘肅-河東 339.91 32.11-20.60%194.74194.74 -113.06-30.32%220.44220.44 -87.36-24.21%307.8307.8 甘肅-河西 279.60-28.20-23.66%307.8307.8 蒙西-呼包東 619.89 336.99 39.44%438.67438.67 155.77 56.62%453.47453.47 170.57 34.23%282.9282.9 蒙西-呼包西 642.13 359.23 42.27%282.928

83、2.9 省間 359.58 -43.10%資料來源：蘭木達電力現貨，中國銀河證券研究院 2 2.人工智能提高功率預測準確性人工智能提高功率預測準確性 新能源功率預測準確率考核趨嚴。新能源功率預測準確率考核趨嚴。根據南方電網數據，近年來國內外新能源預測精度有明顯提升，2021 年我國省級電網風電、光伏日前電力預測準確率約 88%、87%，電量預測準確率約93%、96%，在中長期方面，國網江蘇省電力公司風光資源中長期預測準確率達 78%，出力高峰判斷正確率達 83%?？紤]到新能源裝機規模持續快速增長，其間歇性、波動性的特性帶來的電力實時平衡問題日益突出，電網調度運行困難越來越大，各地電力并網運行管

84、理實施細則和電力輔助服務管理實施細則功率預測考核指標在逐漸趨嚴。以華東監管局為例，日前功率預測準確率將從2019年版的80%上升至2021年版的90%以上，超短期功率預測準確率將上升至95%以上。新能源功率預測分類方式多元。新能源功率預測分類方式多元。新能源功率預測一般基于氣象預報數據、新能源功率數據等動態數據，結合新能源場站位置和設備參數等信息構建模型。根據時間分類時間分類可以分為超短期預測、短期預測以及長期預測。我國電力管理規定，新能源電站必須每天上報一次短期發電預測功率、每 15 分鐘滾動上報一次超短期發電預測功率。長期預測一般適用于預測以年為單位的長時間數據，多用于電網部署、制定年度運

85、維方案等。按照預測模型預測模型可以分為物理建模方法、時間序列建模方法、基于機器學習和深度學習等人工智能技術的建模方法。按照預測過程預測過程可以分為直接預測和間接預測。按照空間尺度空間尺度可以分為單場預測和區域預測。圖圖29：新能源功率預測分類新能源功率預測分類 資料來源：基于數據驅動的光伏功率預測技術研究席涵宇，中國銀河證券研究院 表表1616：功率預測影響因素功率預測影響因素 類型類型 預測時間范圍預測時間范圍 影響因素影響因素 短期預測 預測 10天的數據，以數據滾動更新形式 氣象預測數據的精度、模型的精度等 超短期預測 測定未來 4h 內的時間長度，每個監測點的間隔時間為 15min 氣

86、象預測數據的精度、模型的精度、實時測風、測光數據、發電機組實時開機狀態數據的準確性、歷史實發功率數據的豐富程度 長期預測 以年為單位的長時間數據 氣象預測數據的精度、模型的精度、場站位置等 資料來源：功率預測對電力現貨交易的影響研究沈繼寶，中國銀河證券研究院 AI 建模預測優勢明顯。建模預測優勢明顯。相較于傳統非人工智能方法，基于人工智能的預測模型在建模難度、數據輸入處理能力、預測的時空尺度適用性等方面均優于物理模型。物理建?；诘乩硇畔?、氣象數據與數值天氣預報結果構建功率預測模型，受數值天氣預報結果精度影響大，難以適應極端天氣情況。傳統統計方法（時間序列、馬爾可夫鏈、灰色預測等）基于歷史功率

87、數據預測未來的風電光伏、出力，建模簡單，高維數據處理能力差，預測精度普遍較低。而 AI 建模通過大量歷史訓練數據學習輸人數據和輸出新能源功率預測結果之間的映射關系，AI 模型參數基于數據訓練得到，容易獲取，模型的輸入特征亦可靈活構建，結合智能優化算法還可進行參數自動尋優，進一步省去了人工調參的工作量，對高維非線性樣本空間具有良好的擬合能力，尤其在新能源概率預測、區域預測、復雜時空特性關聯性挖掘等特殊場景下更是具有傳統非 AI 方法不可比擬的優勢。表表1717：物理模型與物理模型與 AI 模型對比模型對比 預測方法預測方法 物理模型物理模型 AI模型模型 建模難度 綜合氣象、電氣、電子、機械等多

88、個學科知識，專業性要求高 具備多種通用模型，并配套成熟工具包，建模簡單 模型參數獲取難度 基于試驗測試或產品手冊，參數獲取難度高 通過模型訓練得到，較為容易 數據輸入 NWP數據 歷史功率和歷史氣象觀測數據、NWP數據 預測空間尺度實用性 適用于單機建模，應用于場站以及區域預測時需進行二次建模 可直接用于單機、單場站和區域預測 預測時間尺度適用性 受限于 NWP精度，一般用于短期預測 可用于分鐘級、超短期預測，也可用于短期預測 可解釋性 強 弱 建模數據要求 僅需要場站信息、設備參數等靜態信息，不需要功率氣象等歷史數據 需要大量歷史氣象和功率數據，數據量少時 資料來源：人工智能技術在新能源功率

89、預測的應用及展望朱瓊鋒，中國銀河證券研究院 AI 新能源功率預測流程可以分為數據層、模型層、場景層和應用層。新能源功率預測流程可以分為數據層、模型層、場景層和應用層。如下圖所示，在數據層，數據層，地理位置信息、運行數據（風速、溫度、壓強等）、數值天氣預報系統NWP數據、設備基本信息等數據通過網絡傳送到數據中心進行存儲，而后在數據處理模塊中對各類數據進行異常值處理、數據插值及增強。模型層模型層將篩選出的數據與歷史數據以多模型組合方式進行訓練和推理，最終得到的模型在場景層場景層可廣泛用于跨空間尺度、多時間尺度、多預測結果（確定性預測、事件預測、概率預測、集群預測）。應用層應用層可服務于電網調度、新

90、能源消納、綠電交易、綜合能源服務等應用。圖圖3030：基于基于 AI 的新能源功率預測技術框架的新能源功率預測技術框架 資料來源：人工智能技術在新能源功率預測的應用及展望朱瓊鋒，中國銀河證券研究院 AI 技術通過模型輸入、模型構建和參數優化應用于新能源功率預測領域。技術通過模型輸入、模型構建和參數優化應用于新能源功率預測領域。根據電科院研究，當前 AI 技術在新能源功率預測領域的應用主要包括模型輸入、模型構建和參數優化三個方面。模模型輸入型輸入包括數據預處理、數據增強和特征構建方面的應用。模型構建模型構建主要涉及傳統機器學習算法（包括支持向量機 SVM、梯度提升決策樹 GBDT以及各種傳統淺層

91、神經網絡）、基于深度學習的新一代 AI 技術（包括多層卷積神經網絡 CNN 和循環神經網絡 RNN）以及組合多種 AI 算法的組合預測技術。參數優化參數優化包括進化算法、群智能優化算法等靜態優化算法和強化學習等動態優化算法，主要用于模型訓練和組合參數優化。圖圖3131：AI 技術通過模型輸入、模型構建和參數優化應用于新能源功率預測領域技術通過模型輸入、模型構建和參數優化應用于新能源功率預測領域 資料來源：人工智能技術在新能源功率預測的應用及展望朱瓊鋒，中國銀河證券研究院 有效提高功率預測準確性。有效提高功率預測準確性。以金風慧能為例，基于英特爾統一的大數據分析和 AI 平臺Analytics

92、Zoo，公司在全國多個光伏測試場站以月為周期進行實地測試，在單小時內使用 3萬條記錄對模型進行 5000 次迭代優化，并在 50 毫秒內獲得未來 2 小時的功率預測數據。截至 2021 年，Analytics Zoo 將預測準確率從傳統方案的 59%提升到 79.41%。根據南方電網研究，新能源功率預測仍存在諸多挑戰新能源功率預測仍存在諸多挑戰，包括超短期、短期、中長期電力電量相關的預測應用相對割裂，網、省、地、場多時空尺度的協同應用尚未出現，且極端轉折天氣下相關應用措施較少。同時，新能源預測與電力市場和實時調度的結合應用還處于早期階段，預測誤差與市場出清結果等市場行為關聯度的細致分析尚未出現

93、。未來，強化學習、元學習、GNN、大模型等多種 AI 技術將與之相結合，在具體場景自適應、小樣本學習、NWP 數據時空分辨率、分布式新能源預測、預測方法標準化驗證等多個方面提升 AI模型應用深度及廣度。目前 Google、英偉達等廠商均開始研發 AI 大模型在氣象領域和新能源發電領域的應用。（四）自動算法交易主導歐洲電力市場，部分企業獲得高額利潤 電力市場化電力市場化、電力現貨建設加速、電力現貨建設加速，數字化賦能全價值鏈分析決策。數字化賦能全價值鏈分析決策。傳統模式下發電企業價值創造取決于機組固定成本水平、可變成本管理能力、機組的靈活性和風險承受能力。在進一步放開市場化交易后，市場定價成為主

94、流，電價影響因素日趨復雜。企業需打造溝通與分析能力強的交易隊伍，及時跟蹤市場規則與成員行為的變化情況，持續廣泛積累市場交易所需各類數據,創新市場分析、預測與優化等多種算法模型，不斷升級迭代交易支撐平臺推動交易自動化等。圖圖3232：電力企業電力企業全價值鏈分析決策全價值鏈分析決策架構架構 資料來源：朗坤智慧，中國銀河證券研究院 自動算法交易自動算法交易已主導歐洲電力市場已主導歐洲電力市場。根據智通財經報道，多家電力交易公司越來越大規模地采用人工智能和機器學習來賺取收益。2022 年歐洲最大的短期電力交易所巴黎 Epex Spot SE，自動化電力交易占交易總量的 60%左右，且呈現逐年上升趨勢

95、。2022 年歐洲能源危機期間，能源價格大幅波動，電力交易公司把握時機，利用衛星圖像、天氣模式、社交媒體等信息，通過領先市場來獲得利潤。其中丹麥電力交易商 MFT 在 2022 年的利潤飆升了 8 倍多，達到 5.76 億歐元，約為每位員工 440 萬歐元。圖33：Epex Spot SE 交易所自動化交易占比交易所自動化交易占比 資料來源：Epex Spot，中國銀河證券研究院 自動算法交易活躍，自動算法交易活躍，近年日內成交量復合增速接近近年日內成交量復合增速接近 15%。隨著自動算法交易在歐洲電力市場中的廣泛使用，交易活躍度顯著提升。根據Epex Spot SE數據，2023年日內電力交易量為176TWh，與 2015年 59TWh相比，8年年化增速 14.6%?，F貨交易量提升有助于發揮價格發現作用，更能實時反映市場供需和成本。圖圖3434：2 2015015-20212021 年年 Epex Spot SEEpex Spot SE 交易所交易所日內交易量日內交易量（T TWWh h）圖圖3535：2 2023023 年年 Epex Spot SEEpex Spot SE 交易所日內交易量交易所日內交易量 資料來源：Epex Spot，中國銀河證券研究院 資料來源：Epex Spot，中國銀河證券研究院